- 神经网络机器学习中说的过拟合是什么意思
yuanpan
机器学习神经网络人工智能
在神经网络和机器学习中,过拟合(Overfitting)是指模型在训练数据上表现非常好,但在未见过的测试数据上表现较差的现象。换句话说,模型过度学习了训练数据中的细节和噪声,导致其泛化能力(Generalization)下降,无法很好地适应新数据。过拟合的表现训练误差很低,但测试误差很高:模型在训练集上的准确率非常高,但在测试集上的准确率却显著下降。模型过于复杂:模型学习了训练数据中的噪声或不相关
- 【从零开始学习JAVA 】This关键字详解
Cools0613
从0开始学Java学习
前言:相信大家在进入JAVA面向对象编程篇章以后,多多少少都见过This关键字,而他的指向很多人总是傻傻搞不清楚,今天我们将从This指针的本质出发,深度剖析This关键字的指向规则。This关键字:作用:1.引用当前对象:在类中的方法中,this用来引用当前对象。例如,通过this可以引用当前对象的成员变量,调用当前对象的方法。publicclassPerson{privateStringnam
- (基础)理解PDF表单文件
IDRSolutions_CN
pdf经验分享软件工程团队开发java
你有没有见过带有交互按钮、可填写字段、复选框、文本框或单选按钮的PDF文件?这些就是交互式PDF表单。PDF表单示例你可以在我们的FormVu页面查看更多PDF表单的示例。我个人非常喜欢PDF文件格式中的这个功能,因为它让文档变得更具互动性和实用性。通过这些表单,你可以收集数据、下订单或生成发票,甚至有些人用它来制作小游戏!这些数据既可以作为文档的一部分保存,也可以提交到服务器。PDF表单的两种类
- 高斯Splatting:3D 重建与新视图合成的综述
三谷秋水
人工智能机器学习计算机视觉计算机视觉人工智能深度学习
24年5月来自挪威大学的论文“GaussianSplatting:3DReconstructionandNovelViewSynthesis,aReview”。基于图像的3D重建是一项具有挑战性的任务,涉及从一组输入图像中推断出目标或场景的3D形状。基于学习的方法因其直接估计3D形状的能力而备受关注。这篇论文重点介绍3D重建的最新技术,包括生成新的、未见过的视图。高斯Splatting方法的最新发
- 面试了一个 7 年 Java 程序员,结果真让我哭笑不得。。。
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大家好,我是R哥。作为一名资深的Java程序员、面试官,同时也做后端面试辅导,面试过许多人,也见过不少神奇的面试经历。但昨晚的一次模拟面试,真的让我哭笑不得。这兄弟来自92名校,毕业7年,干了几个中厂,想冲大厂,目标:40K,于是想模拟面试一下,体验下我们导师的实力。模拟面试之前,说自己八股文准备好了,面试完,竟然连许多常见的八股文都答不上来,而且他还很疑惑地问我:“你们的面试题是哪来的?怎么和我
- 论文阅读笔记——Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware
寻丶幽风
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ALOHA论文ALOHA解决了策略中的错误可能随时间累积,且人类演示可能是非平稳的,提出了ACT(ActionChunkingwithTransformers)方法。ActionChunking模仿学习中,compoundingerror是致使任务失败的主要原因。具体来说,当智能体(agent)在测试时遇到训练集中未见过的情况时,可能会产生预测误差。这些误差会逐步累积,导致智能体进入未知状态,最终
- 信仰与理性:信仰的认识论
斐夷所非
cognitivescience信仰与理性
注:机翻,未校。如有内容异常,请看原文。Faith信仰FirstpublishedWedJun23,2010;substantiverevisionSatDec9,2023Questionsaboutfaithhaveinspiredcenturiesofphilosophicalandtheologicalreflection,particularly,thoughbynomeansexclus
- 从 Faith 与 Belief 的语义与语境辨析中解析其宗教哲学内涵
斐夷所非
cognitivescienceFaithvsBelief
注:本文是对《信仰与理性:信仰的认识论》中“Part5.Faithasbelieff”的“咬文嚼字”的语义辨析。第二篇涉及bible,不看religion,只看语义解析。机翻,未校。MainDifference–FaithvsBeliefJuly10,2016byHasaFaithandbeliefaretwowordsweoftenassociatewithtrustandconfidence.
- iOS VIPER架构实践(一):从MVC到MVVM到VIPER
黑超熊猫zuik
iOSiOSVIPER架构
简介最近半年在写app的时候,研究了一下各种iOS代码架构,最后选择了VIPER进行实践,在此对实践中遇到的各种设计问题做一番总结,并分享造出的轮子。VIPER演示demo:ZIKViper,模块路由工具地址:ZIKRouter。对代码风格和架构有兴趣的同学,肯定都已经在很多地方见过各种架构的介绍。MVC、MVP、MVVM、VIPER,细分程度逐渐上升。这些架构设计大部分都是来自MVC,只是各自用
- 别再误解 declare 了!使用 TS 不可不知的声明关键字
作为TypeScript开发者,你有没有在某个外部库的类型定义文件中见过这样的代码:declarevar$:any;declarefunctionmyLibrary(param:string):void;或许看到declare的第一反应可能是:“这是什么奇怪的写法?和普通变量或函数声明有啥区别?”哦豁\~如果你也感到困惑,这篇文章就是为你准备的,让你彻底告别对它的误解!当然如果你的反应是:就这?也
- PDF文本转曲线轮廓 PDF转图片、提取文本和图片
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PDF文本转曲线轮廓相信大家都遇见过这种情况:有的PDF文件咱们就能直接复制文字文本,但是有的PDF文件又不能复制。又或者文件发给印刷厂拼版的时候,会提示缺少字体无法打开。这就是因为它们的PDF文件类型不同。咱们常规使用的PDF一般都是文字型PDF,这种PDF是可以直接复制粘贴,保留了文字的可编辑性和可搜索性。而如果大家不希望文件可以直接被复制的话,就要说到今天这种类型了—转曲PDF这种文件是将文
- 欧拉定理
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今天上午近代史和英语又看了看数论,看到了这个费马-欧拉定理,之前还真没见过,只是知道欧拉函数打表欧拉函数φ欧拉定理是用来阐述素数模下,指数同余的性质。欧拉定理:对于正整数N,代表小于等于N的与N互质的数的个数,记作φ(N)例如φ(8)=4,因为与8互质且小于等于8的正整数有4个,它们是:1,3,5,7欧拉定理还有几个引理,具体如下:①:如果n为某一个素数p,则φ(p)=p-1;①很好证明:因为素数
- 大模型最新面试题系列:深度学习基础(二)
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21.解释模型容量与过拟合的关系,如何在理论上平衡两者?模型容量与过拟合的关系模型容量指的是模型能够学习的复杂模式的能力,通常与模型的参数数量、网络结构的复杂度等相关。过拟合是指模型在训练数据上表现很好,但在未见过的测试数据上表现不佳。当模型容量较低时,模型可能无法学习到数据中的复杂模式,导致欠拟合,即在训练集和测试集上的表现都较差。随着模型容量的增加,模型能够学习到更复杂的模式,在训练集上的表现
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引言:当Vue遇上函数式,优雅永不过时你是否见过这样的代码?组件间状态乱飞、副作用神出鬼没、单元测试如走钢丝……函数式编程就像代码界的“断舍离大师”,教你用纯函数、不可变数据和高阶魔法,让Vue代码变得干净、稳定且充满艺术感!本文不仅会揭秘函数式编程的核心心法,还会手把手教你:✅如何用CompositionAPI实现函数式优雅✅高阶函数与柯里化的实战妙用✅Vue3函数式组件性能优化秘籍✅配套工具链
- 正则化技术和模型融合等方法提高模型的泛化能力
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在机器学习和深度学习中,提高模型的泛化能力至关重要,正则化技术和模型融合是两种有效的手段,以下将详细介绍它们的原理、常见方法及代码示例。正则化技术原理正则化是通过在损失函数中添加一个正则化项,来限制模型的复杂度,防止模型过拟合训练数据,从而提高模型在未见过数据上的泛化能力。正则化项通常与模型的参数相关,通过惩罚过大的参数值,使模型更加平滑和简单。常见方法L1正则化(Lasso正则化)原理:在损失函
- ue5.2.1 quixel brideg显示asset not available in uAsset format
lalapanda
ue5quixel
我从未见过如此傻x的bug,在ue5.2.1上通过内置quixel下载资源显示assetnotavailableinuAssetformat解决办法:将ue更新到最新版本,通过fab进入商场选择资源后addtomylibrary点击viewinlauncher打开epiclauncher,就可以看到资源。(打开之后没有该资源重新退出账户登录一下)在通过添加到工程选择添加比内置的quixelbrid
- 《销售目标总扑街?掌握这些技巧,业绩轻松上台阶!》
mariadbchrome
别让销售目标成“画饼”,先搞懂底层逻辑[]()做销售这行有些年头了,见过太多年初信誓旦旦定下销售目标,年底却只能望洋兴叹的场景。就说我有个朋友在一家电商公司做销售,去年年初领导一拍脑门,给定了个销售额翻倍的目标,结果到了年底,连一半都没完成。这种情况并非个例,据相关数据显示,在销售行业,每年都有超过60%的销售人员无法完成既定销售目标,这背后的原因究竟是什么呢?我认为,很多人之所以完不成销售目标,
- php eval 在线解密,eval(gzinflate(base64_decode解密方法 | CN-SEC 中文网
便洁宝
phpeval在线解密
今天群里一位朋友发了一个php的马子,经过了gzinflate和base64_decode加密,求解密,这种加密方法我以前也见过,只用把eval改为echo即可实现解密,但是情况并不是我想象的那么简单,输出的依然是乱码,网上找了一下终于找到了解决之道,分享给大家。PHP目前在网络中被用的越来越多,加密解密的话题也一直没有停息过。下面简单介绍一下base64_decode+gzinflate压缩编码
- 1 html5-新标签
xiaolongyu3
前端新学html5前端html
年龄稍大一点的码农可能见证了html的发展,亲历了头声明的变化,但是现在起步就是html5,那么html有哪些不为大家常用的新东西呢,这一章我先来谈谈这个问题。1dialog标签——弹窗标签。弹窗可能前端一路走来,见过很多。甚至现在我们在用各种UI库的时候这个弹窗也是必须的一个功能。这个标签支持的api:show:展示弹窗框,采用决定定位,showModal:展示弹窗,并带有遮罩,采用了一个特殊的
- Oracle故障处理:SYSTEM表空间满了
姜豆豆耶
#Oracle故障处理oracledba数据库
目录项目场景:问题描述原因分析:解决方案:项目场景:上个周日早晨,我所负责的其中一个项目现场打电话来把我从一场美梦中叫醒。操着一种如果没大事儿肯定给你头干爆的情绪问:怎么了!然后我同事甩给我一张图片,看微信!数据库连不上了,你还睡!问题描述ORA-01653报错数据库客户端连接不上各种涉及该数据库的程序接口全部报错这是彼时彼刻项目现场的问题情况描述,待在项目现场的是个刚入职不久的新同事,没见过这个
- 第二章:12.3 建立表现基准
望云山190
基准性能水平人工智能机器学习
背景介绍语音识别是一种常见的机器学习应用,用户通过语音输入代替键盘输入,系统需要将语音转换为文本。在这个过程中,算法的性能可以通过训练误差和交叉验证误差来评估。误差定义训练误差(Jtrain):指算法在训练数据集上无法正确转录的音频片段的百分比。在这个例子中,训练误差是10.8%,意味着算法在训练数据上犯了10.8%的错误。交叉验证误差(Jcv):指算法在未见过的数据(交叉验证集)上无法正确转录的
- 第二章:12.4 学习曲线
望云山190
深度学习机器学习人工智能
学习曲线的基本概念学习曲线是展示机器学习模型性能如何随着训练数据量增加而变化的图表。它们可以帮助我们理解模型在不同数据量下的表现,以及模型是否过拟合或欠拟合。二阶模型的学习曲线交叉验证错误(Jcv):这条绿色曲线表示模型在未见过的数据上的表现。它反映了模型的泛化能力,即模型对新数据的预测能力。训练错误(Jtrain):这条红色曲线表示模型在训练数据上的表现。它反映了模型对训练数据的拟合程度。学习曲
- HTML元素
强强学习
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HTML文档是由各种各样功能的元素标签构成的,接下来这些元素可能你没有见过,不要担心,后面会逐一介绍它们,这里作为一个组略的了解,除了上一节我们介绍的span,h1,p标签外,HTML还有很多元素标签,他们分别在浏览器上呈现不同的效果和功能。例如如下元素:元素标签作用h2二级标题ul无序列表ol有序列表```我是二级标题我是无序列表1我是无序列表2我是无序列表3我是有序列表1我是有序列表1我是有序
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小孙女第一次回老家过年,不论到哪位老人家拜年,遇到没见过的,都感到特别稀奇。在老爷爷家,看到两只小珍珠鸟,围着笼子盯着看,还不时地用手指戳一戳,小鸟有些害怕,满笼子乱飞,小孙女高兴地说:飞啦,飞啦。老人怕啄了她的小手,让她离鸟笼远一点,小孙女咋呼着:不要,不要,还要看。该走了,怎么拉,都不走,强行抱起来,就哇哇哭起来。到姑奶奶家,进门就看见她家的波斯猫,白毛蓝眼睛,很好看。波斯猫有一个漂亮的房型窝
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python中set的用法
python的集合类型和其他语言类似,是一个无序不重复元素集,我在之前学过的其他的语言好像没有见过这个类型,基本功能包括关系测试和消除重复元素.集合对象还支持union(联合),intersection(交),difference(差)和sysmmetricdifference(对称差集)等数学运算,和我们初中数学学的集合的非常的相似。1先看下python集合类型的不重复性,这方面做一些去重处理非
- python 集合概念set用法
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- Linux 6.13 合并移除 ReiserFS 的补丁
CIb0la
国产Llinux运维树莓派kalilinuxlinux网络运维
很多年轻的运维大概率不知道ReiserFS文件卷系统,ReiserFS和ext2,ext4,fat32,NTFS一样都是一种文件卷结构。作为服务器文件卷远不如NTFS有名也不如其稳定。在Linux下公允的说优于ext2但是自身一些问题还是落后于ext4的。我在2005年前后运维slackware的时候见过这种文件卷机构。LinusTorvalds在Linux6.13中合并了从内核删除ReiserF
- 【笔记】使用 Pytorch 进行分布式训练
LittleNyima
人工智能深度学习pytorch分布式
本文原文以CCBY-NC-SA4.0许可协议发布于技术相关|使用Pytorch进行分布式训练,转载请注明出处。其实Pytorch分布式训练已经不算什么新技术了,之所以专门写一篇blog是因为今天训模型的时候出现了一个没见过的问题,在调试的时候发现自己平时都是用别人写好的分布式代码,没有深入研究过其中的实现细节,因此感觉有必要整理吸收一下。最简单的数据并行作为最简单的并行计算方式,使用nn.Data
- 编程技巧:VUE 实现接口返回数据的流式处理
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一、写在前面ChatGPT的问答响应界面相信大家都见过,内容是一点一点追加式的显示。不是等好了一起发给你,然后一次性展示出来。这种效果和我们平常开发的展示渲染模式有点区别。可能有的同学会说,前端拿到报文后,我们做成这样的效果不就行行了,有什么难的。这话看起来很对,但其实不那么对。试想一下,如果一个问答内容响应体很大,几十上百兆,等报文传输完了,我们再显示,中间界面等待的时间会很长,体验其实是很差。
- 【人工智能】临时抱佛脚准备明天的人工智能考试,试题与答案汇总
奋力向前123
人工智能人工智能
博主明天参加人工智能相关知识点的考试,于是今天临时抱佛脚从网上找些人工智能相关的试题熟悉熟悉,但愿明天考试能顺利通过,试题与答案汇总简答题解释什么是“过拟合”,并给出一种防止过拟合的方法。过拟合:指模型在训练数据上表现非常好,但在未见过的测试数据上表现很差,即模型学习到了训练数据中的噪声或偶然特征。防止方法:一种常见的方法是正则化(如L1和L2正则化)选择题人工智能的定义中
- Java常用排序算法/程序员必须掌握的8大排序算法
cugfy
java
分类:
1)插入排序(直接插入排序、希尔排序)
2)交换排序(冒泡排序、快速排序)
3)选择排序(直接选择排序、堆排序)
4)归并排序
5)分配排序(基数排序)
所需辅助空间最多:归并排序
所需辅助空间最少:堆排序
平均速度最快:快速排序
不稳定:快速排序,希尔排序,堆排序。
先来看看8种排序之间的关系:
1.直接插入排序
(1
- 【Spark102】Spark存储模块BlockManager剖析
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manager
Spark围绕着BlockManager构建了存储模块,包括RDD,Shuffle,Broadcast的存储都使用了BlockManager。而BlockManager在实现上是一个针对每个应用的Master/Executor结构,即Driver上BlockManager充当了Master角色,而各个Slave上(具体到应用范围,就是Executor)的BlockManager充当了Slave角色
- linux 查看端口被占用情况详解
daizj
linux端口占用netstatlsof
经常在启动一个程序会碰到端口被占用,这里讲一下怎么查看端口是否被占用,及哪个程序占用,怎么Kill掉已占用端口的程序
1、lsof -i:port
port为端口号
[root@slave /data/spark-1.4.0-bin-cdh4]# lsof -i:8080
COMMAND PID USER FD TY
- Hosts文件使用
周凡杨
hostslocahost
一切都要从localhost说起,经常在tomcat容器起动后,访问页面时输入http://localhost:8088/index.jsp,大家都知道localhost代表本机地址,如果本机IP是10.10.134.21,那就相当于http://10.10.134.21:8088/index.jsp,有时候也会看到http: 127.0.0.1:
- java excel工具
g21121
Java excel
直接上代码,一看就懂,利用的是jxl:
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import jxl.Cell;
import jxl.Sheet;
import jxl.Workbook;
import jxl.read.biff.BiffException;
import jxl.write.Label;
import
- web报表工具finereport常用函数的用法总结(数组函数)
老A不折腾
finereportweb报表函数总结
ADD2ARRAY
ADDARRAY(array,insertArray, start):在数组第start个位置插入insertArray中的所有元素,再返回该数组。
示例:
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], [23, 43, 22], 3)返回[3, 4, 23, 43, 22, 1, 5, 7].
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], "测试&q
- 游戏服务器网络带宽负载计算
墙头上一根草
服务器
家庭所安装的4M,8M宽带。其中M是指,Mbits/S
其中要提前说明的是:
8bits = 1Byte
即8位等于1字节。我们硬盘大小50G。意思是50*1024M字节,约为 50000多字节。但是网宽是以“位”为单位的,所以,8Mbits就是1M字节。是容积体积的单位。
8Mbits/s后面的S是秒。8Mbits/s意思是 每秒8M位,即每秒1M字节。
我是在计算我们网络流量时想到的
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
Spring 3 系列
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- 高性能mysql 之 选择存储引擎(一)
annan211
mysqlInnoDBMySQL引擎存储引擎
1 没有特殊情况,应尽可能使用InnoDB存储引擎。 原因:InnoDB 和 MYIsAM 是mysql 最常用、使用最普遍的存储引擎。其中InnoDB是最重要、最广泛的存储引擎。她 被设计用来处理大量的短期事务。短期事务大部分情况下是正常提交的,很少有回滚的情况。InnoDB的性能和自动崩溃 恢复特性使得她在非事务型存储的需求中也非常流行,除非有非常
- UDP网络编程
百合不是茶
UDP编程局域网组播
UDP是基于无连接的,不可靠的传输 与TCP/IP相反
UDP实现私聊,发送方式客户端,接受方式服务器
package netUDP_sc;
import java.net.DatagramPacket;
import java.net.DatagramSocket;
import java.net.Ine
- JQuery对象的val()方法执行结果分析
bijian1013
JavaScriptjsjquery
JavaScript中,如果id对应的标签不存在(同理JAVA中,如果对象不存在),则调用它的方法会报错或抛异常。在实际开发中,发现JQuery在id对应的标签不存在时,调其val()方法不会报错,结果是undefined。
- http请求测试实例(采用json-lib解析)
bijian1013
jsonhttp
由于fastjson只支持JDK1.5版本,因些对于JDK1.4的项目,可以采用json-lib来解析JSON数据。如下是http请求的另外一种写法,仅供参考。
package com;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import
- 【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
bit1129
hessian
在【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中介绍了基于Hessian的RPC服务的实现步骤,在那里使用Hessian提供的API完成基于Hessian的RPC服务开发和客户端调用,本文使用Spring对Hessian的集成来实现Hessian的RPC调用。
定义模型、接口和服务器端代码
|---Model
&nb
- 【Mahout三】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup流程分析
bit1129
Mahout
1.Mahout环境搭建
1.下载Mahout
http://mirror.bit.edu.cn/apache/mahout/0.10.0/mahout-distribution-0.10.0.tar.gz
2.解压Mahout
3. 配置环境变量
vim /etc/profile
export HADOOP_HOME=/home
- nginx负载tomcat遇非80时的转发问题
ronin47
nginx负载后端容器是tomcat(其它容器如WAS,JBOSS暂没发现这个问题)非80端口,遇到跳转异常问题。解决的思路是:$host:port
详细如下:
该问题是最先发现的,由于之前对nginx不是特别的熟悉所以该问题是个入门级别的:
? 1 2 3 4 5
- java-17-在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符
bylijinnan
java
public class FirstShowOnlyOnceElement {
/**Q17.在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符。如输入abaccdeff,则输出b
* 1.int[] count:count[i]表示i对应字符出现的次数
* 2.将26个英文字母映射:a-z <--> 0-25
* 3.假设全部字母都是小写
*/
pu
- mongoDB 复制集
开窍的石头
mongodb
mongo的复制集就像mysql的主从数据库,当你往其中的主复制集(primary)写数据的时候,副复制集(secondary)会自动同步主复制集(Primary)的数据,当主复制集挂掉以后其中的一个副复制集会自动成为主复制集。提供服务器的可用性。和防止当机问题
mo
- [宇宙与天文]宇宙时代的经济学
comsci
经济
宇宙尺度的交通工具一般都体型巨大,造价高昂。。。。。
在宇宙中进行航行,近程采用反作用力类型的发动机,需要消耗少量矿石燃料,中远程航行要采用量子或者聚变反应堆发动机,进行超空间跳跃,要消耗大量高纯度水晶体能源
以目前地球上国家的经济发展水平来讲,
- Git忽略文件
Cwind
git
有很多文件不必使用git管理。例如Eclipse或其他IDE生成的项目文件,编译生成的各种目标或临时文件等。使用git status时,会在Untracked files里面看到这些文件列表,在一次需要添加的文件比较多时(使用git add . / git add -u),会把这些所有的未跟踪文件添加进索引。
==== ==== ==== 一些牢骚
- MySQL连接数据库的必须配置
dashuaifu
mysql连接数据库配置
MySQL连接数据库的必须配置
1.driverClass:com.mysql.jdbc.Driver
2.jdbcUrl:jdbc:mysql://localhost:3306/dbname
3.user:username
4.password:password
其中1是驱动名;2是url,这里的‘dbna
- 一生要养成的60个习惯
dcj3sjt126com
习惯
一生要养成的60个习惯
第1篇 让你更受大家欢迎的习惯
1 守时,不准时赴约,让别人等,会失去很多机会。
如何做到:
①该起床时就起床,
②养成任何事情都提前15分钟的习惯。
③带本可以随时阅读的书,如果早了就拿出来读读。
④有条理,生活没条理最容易耽误时间。
⑤提前计划:将重要和不重要的事情岔开。
⑥今天就准备好明天要穿的衣服。
⑦按时睡觉,这会让按时起床更容易。
2 注重
- [介绍]Yii 是什么
dcj3sjt126com
PHPyii2
Yii 是一个高性能,基于组件的 PHP 框架,用于快速开发现代 Web 应用程序。名字 Yii (读作 易)在中文里有“极致简单与不断演变”两重含义,也可看作 Yes It Is! 的缩写。
Yii 最适合做什么?
Yii 是一个通用的 Web 编程框架,即可以用于开发各种用 PHP 构建的 Web 应用。因为基于组件的框架结构和设计精巧的缓存支持,它特别适合开发大型应
- Linux SSH常用总结
eksliang
linux sshSSHD
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2186931 一、连接到远程主机
格式:
ssh name@remoteserver
例如:
ssh
[email protected]
二、连接到远程主机指定的端口
格式:
ssh name@remoteserver -p 22
例如:
ssh i
- 快速上传头像到服务端工具类FaceUtil
gundumw100
android
快速迭代用
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOExceptio
- jQuery入门之怎么使用
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
jQuery的强大我何问起(个人主页:hovertree.com)就不用多说了,那么怎么使用jQuery呢?
首先,下载jquery。下载地址:http://hovertree.com/hvtart/bjae/b8627323101a4994.htm,一个是压缩版本,一个是未压缩版本,如果在开发测试阶段,可以使用未压缩版本,实际应用一般使用压缩版本(min)。然后就在页面上引用。
- 带filter的hbase查询优化
kane_xie
查询优化hbaseRandomRowFilter
问题描述
hbase scan数据缓慢,server端出现LeaseException。hbase写入缓慢。
问题原因
直接原因是: hbase client端每次和regionserver交互的时候,都会在服务器端生成一个Lease,Lease的有效期由参数hbase.regionserver.lease.period确定。如果hbase scan需
- java设计模式-单例模式
men4661273
java单例枚举反射IOC
单例模式1,饿汉模式
//饿汉式单例类.在类初始化时,已经自行实例化
public class Singleton1 {
//私有的默认构造函数
private Singleton1() {}
//已经自行实例化
private static final Singleton1 singl
- mongodb 查询某一天所有信息的3种方法,根据日期查询
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
// mongodb的查询真让人难以琢磨,就查询单天信息,都需要花费一番功夫才行。
// 第一种方式:
coll.aggregate([
{$project:{sendDate: {$substr: ['$sendTime', 0, 10]}, sendTime: 1, content:1}},
{$match:{sendDate: '2015-
- 二维数组转换成JSON
tangqi609567707
java二维数组json
原文出处:http://blog.csdn.net/springsen/article/details/7833596
public class Demo {
public static void main(String[] args) { String[][] blogL
- erlang supervisor
wudixiaotie
erlang
定义supervisor时,如果是监控celuesimple_one_for_one则删除children的时候就用supervisor:terminate_child (SupModuleName, ChildPid),如果shutdown策略选择的是brutal_kill,那么supervisor会调用exit(ChildPid, kill),这样的话如果Child的behavior是gen_