- 准确率（Precision）和召回率（Recall）
asdfg1258963
目标检测_ai机器学习算法人工智能
准确率（Precision）定义：准确率是指在模型预测为正的样本中，真正为正的样本所占的比例。它关注的是模型预测的准确性。计算公式：Precision=TPTP+FP\text{Precision}=\frac{\text{TP}}{\text{TP}+\text{FP}}Precision=TP+FPTP其中：TP（TruePositive）：真正例，模型正确预测为正的样本数。FP（FalseP
- 机器学习-----决策树
多巴胺与内啡肽.
机器学习机器学习决策树人工智能
文章目录1、概念2.决策树的构建过程2.1特征选择2.2树的生成2.3树的剪枝3.决策树的优缺点4.决策树的应用4.1分类任务4.2回归任务4.3集成学习代码示例总结1、概念1.1决策树是什么决策树是通过对样本的训练，建立出分类规则，并对新样本进行预测，属于有监督学习。根节点：最上面的节点。叶子节点：能直接看到结果的节点。非叶子节点：位于中间的节点。1.2决策树的类型分类树：用于分类任务，叶节点代
- 机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用
萌萌可爱郭德纲
机器学习人工智能
电池管理技术概述电池的工作原理与关键性能指标电池管理系统的核心功能ØSOC估计ØSOH估计Ø寿命预测Ø故障诊断人工智能机器学习基础人工智能的发展机器学习的关键概念机器学习在电池管理中的应用案例介绍人工智能在电池荷电状态估计中的应用荷电状态估计方法概述基于迁移学习的SOC估计(1)基于迁移学习的SOC估计方法数据集、估计框架、估计结果(2)全生命周期下的SOC估计方法数据集、估计框架、估计结果基于数
- 数字孪生对于新基建的价值浅析，算是抛砖引玉。
大牛工控设计师
人工智能信息可视化前端
数字孪生（DigitalTwin）作为一项融合物理世界与数字世界的关键技术，在新基建中扮演着虚实协同、智能决策、全生命周期管理的核心角色，其价值贯穿于基础设施的设计、建设、运维到优化全流程。一、核心价值：虚实映射与智能决策实时动态映射通过传感器、IoT设备实时采集物理实体（如工厂、城市、电网）的运行数据，构建高精度虚拟模型，实现**“所见即所控”**的透明化管理。模拟预测与优化利用AI和大数据分析
- Matlab/simulink 风储调频，风电调频，模糊控制，mpc模型预测，虚拟惯性控制，下垂控制。
风储wind-专业frequency
其他
风电采用虚拟惯性控制，储能采用下垂控制。风电利用模糊控制改变系数，根据风速和频率变化系数。做到了自适应控制。MPC通过状态空间表达式通过fk预测下一时刻fk+1频率，仿真结果表明预测频率和实际频率相差不大。因此可以用mpc预测频率，去改变风电出力。这样利用mpc的超前预测能力进而预测风电出力。风电采用虚拟惯性控制。1-模糊控制2-mpc控制。
- HarmonyNext深度解析：ArkUI高效渲染与性能优化实战
披光人
harmonyOSubuntulinux运维
一、HarmonyNext渲染引擎技术演进（约1200字技术解析）HarmonyOSNext在UI渲染架构层面实现了重大突破，其创新的ArkUI渲染引擎采用分层异步架构设计。核心改进包括：原子化渲染管线采用基于Vulkan的跨平台渲染后端，通过原子化渲染指令拆分技术，实现绘制指令的并行执行能力。在华为Mate60系列实测中，复杂界面渲染延迟降低42%智能脏区检测机制基于机器学习的区域更新预测算法，
- 42.接雨水
吃小狼的兔
LeetCode-热题100LeetCode-双指针算法
题目：给定n个非负整数表示每个宽度为1的柱子的高度图，计算按此排列的柱子，下雨之后能接多少雨水。示例1：输入：height=[0,1,0,2,1,0,1,3,2,1,2,1]输出：6解释：上面是由数组[0,1,0,2,1,0,1,3,2,1,2,1]表示的高度图，在这种情况下，可以接6个单位的雨水（蓝色部分表示雨水）。示例2：输入：height=[4,2,0,3,2,5]输出：9提示：n==hei
- JVM内存监控及调优分析
闲着无聊整些资料
JVMjvmjavalinux
一、内存监控背景在做JVM内存分析前，需要堆JVM内存及垃圾回收算法和垃圾回收器有一定了解，具体可以参考我之前的一篇文章：常见的垃圾回收器及垃圾回收算法1.1、为什么要做内存监控我们在做开发的时候不可避免的会遇到一些问题，诸如下面这些问题：生产环境发生了内存溢出该如何处理？生产环境应该给服务器分配多少内存合适？如何对垃圾回收器的性能进行调优？生产环境CPU负载飙高该如何处理？生产环境出现死锁该如何
- 基于大模型的单纯性孔源性视网膜脱离预测及治疗方案研究报告
LCG元
围术期危险因子预测模型研究人工智能
目录一、引言1.1研究背景与目的1.2国内外研究现状1.3研究方法与创新点二、单纯性孔源性视网膜脱离概述2.1发病机制2.2高危因素2.3临床表现与诊断方法三、大模型在术前预测中的应用3.1模型选择与数据收集3.2术前风险预测指标3.3预测结果分析与验证四、基于预测结果的手术方案制定4.1手术原则与目标4.2不同预测结果下的手术方式选择4.3手术案例分析五、麻醉方案的确定5.1麻醉方式的选择依据5
- 吴恩达机器学习笔记复盘（二）监督学习和无监督学习
wgc2k
机器学习机器学习笔记学习
监督学习经济价值以及定义监督学习是机器学习中创造了99%经济价值的类型，它是学习输入到输出映射的算法，关键在于给学习算法提供包含正确答案（即给定输入X的正确标签Y）的学习例子。生活中的例子邮件分类，输入是电子邮件，输出是判断邮件是否为垃圾邮件。语音识别，输入音频剪辑，输出文本记录。机器翻译，输入一种语言文本，输出其他语言的相应翻译。在线广告，输入广告和用户信息，预测用户是否点击广告，为公司带来大量
- cv君独家视角 | AI内幕系列七：EfficientViT模型：基于多尺度线性注意力模块，实现高效的高分辨率密集预测
cv君
cv君独家视角AI内幕系列原创项目级实战项目深度学习与计算机视觉精品1024程序员节EfficientViT高分辨率密集预测任务高分辨率视觉模型Transformer人工智能计算机视觉
专题概况cv君独家视角|AI内幕系列是一个专注于人工智能领域的深度专题，旨在为读者揭开AI所有领域技术的神秘面纱，展示其背后的科学原理和实际应用。通过一系列精心策划的文章，我们将带您深入了解AI的各个领域，从计算机视觉到文本语音等多模态领域，从基础理论到前沿技术，从行业应用到未来趋势。无论您是AI领域的工程师或者专家，还是对这一领域充满好奇的读者，这个系列都将为您提供高价值的见解和启发，为您带来横
- 「检测宝典」之一：检测行业新趋势，你了解多少？
LIMSChain
区块链项目区块链落地应用
【栏目简介】“检测宝典”是我们针对检验检测行业，从检验检测行业趋势、信息化程度、企业效率、市场监管等不同角度，剖析检验检测发展现状和趋势，帮助大家了解检验检测行业正在发生的变化，切实把握当前资本风口，实现企业跨越式发展颠覆从颠覆者开始。创新和改变其实从颠覆者开始想要做的那一刻就已经发生了，它如星星之火，发芽、成长、蔓延、改变。绝非等你发现的那一刻，世界才变成了被颠覆的样子，而是早就已经被颠覆，你刚
- 安全中心建设关键技术之机器学习
sinfoyou
安全机器学习人工智能
1.1.1功能要求针对目前广为流行的网银、掌上银行撞库行为，需要围绕撞库防护建立针对性的发现、预警、拦截体系。在本课题在大量数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测。通过机器学习重点解决目前无法在识别撞库攻击源IP地址的基础上，进一步识别出被撞库成功的账号。由于机器学习算法需要从数据中自动分析获得规律，所以必须要有历史数据。在针对撞库攻击行为分析的场景中，首先需要获取手机银行和网上银行
- R+VIC模型融合实践技术应用及未来气候变化模型预测
科研的力量
水文地质土壤水文模型VIC模型
在气候变化问题日益严重的今天，水文模型在防洪规划，未来预测等方面发挥着不可替代的重要作用。目前，无论是工程实践或是科学研究中都存在很多著名的水文模型如SWAT/HSPF/HEC-HMS等。虽然，这些软件有各自的优点；但是，由于适用的尺度主要的是中小流域，所以在预测气候变化对水文过程影响等方面都有所不足。VIC模型是一个大尺度的半分布式水文模型，其设计之初就是为了模拟大流域的水文过程；它能够计算陆地
- 什么是代理？
AI Echoes
大数据运维
构建有效的代理什么是代理？"代理"的定义多样：完全自主的系统（长期独立运行，使用工具完成复杂任务）遵循预定义工作流的规范性实现在Anthropic的架构体系中：工作流：通过预定义代码路径编排LLM和工具代理：动态自主决策流程和工具使用的系统何时（不）使用代理基本原则：优先选择最简单的解决方案仅在必要时增加复杂性权衡考量：代理系统以延迟/成本换取任务性能明确定义任务→工作流（可预测性）灵活决策需求→
- Java常用集合与映射的线程安全问题深度解析
扣得A艾
java安全开发语言
Java常用集合与映射的线程安全问题深度解析一、线程安全基础认知在并发编程环境下，当多个线程同时操作同一集合对象时，若未采取同步措施，可能导致以下典型问题：数据竞争：多个线程同时修改数据导致结果不可预测状态不一致：部分线程看到集合的中间状态内存可见性：线程本地缓存与主内存数据不同步死循环风险：特定操作引发无限循环（如JDK7的HashMap扩容）二、典型非线程安全集合问题分析1.ArrayList
- 每日一练题目及题解6 全保AC
「已注销」
#各大编程比赛题目解析c++
一.最长公共子序列描述给你一个序列X和另一个序列Z，当Z中的所有元素都在X中存在，并且在X中的下标顺序是严格递增的，那么就把Z叫做X的子序列。例如：Z=是序列X=的一个子序列，Z中的元素在X中的下标序列为。现给你两个序列X和Y，请问它们的最长公共子序列的长度是多少？输入描述输入包含多组测试数据。每组输入占一行，为两个字符串，由若干个空格分隔。每个字符串的长度不超过100。输出描述对于每组输入，输出
- mysql 查询后, 不存在则插入记录, 但是在高并发时容易导致重复插入, 有什么解决办法吗
Amber_37
mysql数据库
在高并发场景下，为了避免因并发请求导致的重复插入问题，可以采用以下几种策略：使用INSERT...ONDUPLICATEKEYUPDATE:利用MySQL提供的ONDUPLICATEKEYUPDATE语句，可以在尝试插入数据时，如果发现唯一键（如主键或唯一索引）冲突，即数据已存在，自动转为执行更新操作。确保无论多少并发请求同时到达，只要涉及的关键字段值相同，只会执行一次插入或更新操作。INSERT
- Java常用集合与映射的线程安全问题深度解析
jiajia651304
java安全开发语言
Java常用集合与映射的线程安全问题深度解析一、线程安全基础认知在并发编程环境下，当多个线程同时操作同一集合对象时，若未采取同步措施，可能导致以下典型问题：数据竞争：多个线程同时修改数据导致结果不可预测状态不一致：部分线程看到集合的中间状态内存可见性：线程本地缓存与主内存数据不同步死循环风险：特定操作引发无限循环（如JDK7的HashMap扩容）二、典型非线程安全集合问题分析1.ArrayList
- 安全密码生成器
那曾是梦
安全python
功能实现说明1.灵活配置自定义长度：输入框支持手动输入（默认12），自动校验数字类型字符组合：通过复选框实现四类字符自由组合（大写、小写、数字、符号）默认值支持：初始化时已预设常用参数（长度12，全选字符类型）2.安全增强加密安全：使用secrets模块替代random，符合NIST安全标准配置校验：未选择字符类型时抛出错误，密码长度<8时弹出警告防预测设计：字符选择后随机打乱顺序，避免模式化组合
- 《算法笔记》8.1小节——搜索专题-＞深度优先搜索（DFS）问题 C: 【递归入门】组合+判断素数
圣保罗的大教堂
《算法笔记》算法
题目描述已知n个整数b1,b2,…,bn以及一个整数k（k＜n）。从n个整数中任选k个整数相加，可分别得到一系列的和。例如当n=4，k＝3，4个整数分别为3，7，12，19时，可得全部的组合与它们的和为：3＋7＋12=223＋7＋19＝297＋12＋19＝383＋12＋19＝34。现在，要求你计算出和为素数共有多少种。例如上例，只有一种的和为素数：3＋7＋19＝29。输入第一行两个整数：n,k（1
- C语言数据结构——变长数组（柔性数组）
Iawfy22
数据结构c语言柔性数组
前言这是一位即将大二的大学生（卷狗）在暑假预习数据结构时的一些学习笔记，供大家参考学习。水平有限，如有错误，还望多多指正。本文主要介绍了如何手动实现一个变长数组，以及实现其部分功能（如删除、查找、添加、排序等）变长数组介绍变长数组又可以叫柔性数组，与一般数组不同，它是一个动态的数组，具体表现为可以根据数组里面元素个数的多少而自动的进行扩容，以便达到变长（柔性）的特点。预备知识为了实现自动边长扩容这
- 数据挖掘技术介绍
柒柒钏
数据挖掘数据挖掘人工智能
数据挖掘技术介绍分类聚类关联规则挖掘预测异常检测特征选择与降维文本挖掘序列模式挖掘深度学习集成学习数据挖掘（DataMining）是一种从大量数据中提取有用信息和模式的技术，旨在从数据中发现隐藏的规律、趋势或关系，从而为决策提供支持。分类定义：是一种监督学习方法，用于将数据分为不同的类别。功能：根据已标记的训练数据，学习一个模型，用于预测新数据的类别。方法：决策树、支持向量机、神经网络、逻辑回归、
- 【PyTorch】torch.nn.functional.cross_entropy() 函数：分类任务的交叉熵损失函数
彬彬侠
PyTorch基础cross_entropy交叉熵损失函数分类pytorchpython深度学习
torch.nn.functional.cross_entropytorch.nn.functional.cross_entropy是PyTorch中用于分类任务的交叉熵损失函数，用于衡量预测概率分布与真实类别分布之间的差异，常用于多分类任务（multi-classclassification）。1.交叉熵损失的数学公式对于单个样本，交叉熵损失的计算公式为：L=−∑i=1Cyilog(yi^)\
- YOLOv8涨点大全总结（源码）
清风AI
深度学习YOLO计算机视觉神经网络人工智能python
（需要全部源码请私信或留言）性能指标在探讨YOLOv8的性能提升之前，我们需要明确评估其性能的主要指标。这些指标不仅是衡量模型优劣的标准，也是后续改进工作的出发点。常见的性能指标包括：指标名称含义mAP5050%交并比阈值下的平均精度mAP50-9550-95%交并比阈值范围内，步长为5%的平均精度Precision预测正确的正样本占总预测正样本的比例Recall预测正确的正样本占实际正样本总数的
- LLM推理和优化（1）：基本概念介绍
AndrewHZ
AI算法工程师面试指北算法LLM语言模型推理优化KVCacheDeepSeek注意力机制
一、LLM推理的核心过程：自回归生成LLM（如DeepSeek、ChatGPT、LLaMA系列等）的推理本质是自回归生成：从初始输入（如[CLS]或用户prompt）开始，逐token预测下一个词，直到生成结束符（如[EOS]）。其核心分为两个阶段：1.Initialization阶段（初始化）目标：准备第一个token的生成条件。关键步骤：输入编码：将初始prompt转换为token序列（如[C
- 金融风控可解释性算法安全优化实践
智能计算研究中心
其他
内容概要在金融风险控制领域，算法的可解释性与安全性已成为技术落地的核心挑战。本文从实际业务场景出发，系统性梳理可解释性算法与联邦学习、特征工程的协同框架，通过超参数优化与动态模型评估机制，构建透明化决策链路。在技术实现层面，重点解析支持向量机与随机森林的改进方案，结合数据清洗与标注的标准化流程，强化风险预测模型在准确率、F1值等关键指标的表现，同时兼顾合规性与安全边界的设计要求。提示：金融机构在部
- 论当今的精神状态...(2025.3.14)
VU-zFaith870
日常随笔模拟退火算法
好无聊好烦喏，字符串、线段树、深搜宽搜、DP还有数论...无语。最近OI那边又有西安多校集训的消息，13天的集训，多少是长点。不去是OI的溃败，去了就是whk的惨退。挺纠结，跟家长聊聊吧，大抵是不同意i，我也不打算去，现在OI是有点紧张，但文化成绩别退啊，很难受...我还是习惯在学校安然自得地静心学习，闲暇时放松身心，焦虑时做些心理工作(去找心理老师不错)，迷茫时还有身边的一切。因为我眷恋这里..
- C# AOT生成的hellowwordEXE运行占用多少内存1-5MB?
专注VB编程开发20年
c#策略模式开发语言
C#使用AOT（Ahead-Of-Time，提前编译）生成的"Hello,World!"可执行文件在运行时占用的内存会受到多种因素的影响，以下是详细分析：影响内存占用的因素操作系统：不同的操作系统（如Windows、Linux、macOS）对进程的内存管理机制不同，会导致内存占用有所差异。运行环境：包括系统中已运行的其他程序、系统的内存管理策略等。编译器和运行时配置：不同版本的.NETSDK以及编
- 机器学习(二) 本文(2.5万字) | KNN算法原理及Python复现 |
小酒馆燃着灯
机器学习算法k近邻算法
文章目录一KNN算法原理二KNN三要素三机器学习中标准化四KNN分类预测规则五KNN回归预测规则六KNN算法实现方式七KDTree7.1构造KDtree7.2KDtree查找最近邻八KNN特点九KNN算法实现案例一案例二1.机器学习2.深度学习与目标检测3.YOLOv54.YOLOv5改进5.YOLOv8及其改进6.Python与PyTorch7.工具8.小知识点9.杂记一KNN算法原理K近邻分类
- Java实现的基于模板的网页结构化信息精准抽取组件：HtmlExtractor
yangshangchuan
信息抽取HtmlExtractor精准抽取信息采集
HtmlExtractor是一个Java实现的基于模板的网页结构化信息精准抽取组件，本身并不包含爬虫功能，但可被爬虫或其他程序调用以便更精准地对网页结构化信息进行抽取。
HtmlExtractor是为大规模分布式环境设计的，采用主从架构，主节点负责维护抽取规则，从节点向主节点请求抽取规则，当抽取规则发生变化，主节点主动通知从节点，从而能实现抽取规则变化之后的实时动态生效。
如
- java编程思想 -- 多态
百合不是茶
java多态详解
一: 向上转型和向下转型
面向对象中的转型只会发生在有继承关系的子类和父类中（接口的实现也包括在这里）。父类：人 子类：男人向上转型： Person p = new Man() ; //向上转型不需要强制类型转化向下转型： Man man =
- [自动数据处理]稳扎稳打,逐步形成自有ADP系统体系
comsci
dp
对于国内的IT行业来讲,虽然我们已经有了"两弹一星",在局部领域形成了自己独有的技术特征,并初步摆脱了国外的控制...但是前面的路还很长....
首先是我们的自动数据处理系统还无法处理很多高级工程...中等规模的拓扑分析系统也没有完成,更加复杂的
- storm 自定义 日志文件
商人shang
stormclusterlogback
Storm中的日志级级别默认为INFO，并且，日志文件是根据worker号来进行区分的，这样，同一个log文件中的信息不一定是一个业务的，这样就会有以下两个需求出现：
1. 想要进行一些调试信息的输出
2. 调试信息或者业务日志信息想要输出到一些固定的文件中
不要怕，不要烦恼，其实Storm已经提供了这样的支持，可以通过自定义logback 下的 cluster.xml 来输
- Extjs3 SpringMVC使用 @RequestBody 标签问题记录
21jhf
springMVC使用 @RequestBody(required = false) UserVO userInfo
传递json对象数据，往往会出现http 415，400,500等错误，总结一下需要使用ajax提交json数据才行，ajax提交使用proxy，参数为jsonData，不能为params；另外，需要设置Content-type属性为json，代码如下：
（由于使用了父类aaa
- 一些排错方法
文强chu
方法
1、java.lang.IllegalStateException: Class invariant violation
at org.apache.log4j.LogManager.getLoggerRepository(LogManager.java:199)at org.apache.log4j.LogManager.getLogger(LogManager.java:228)
at o
- Swing中文件恢复我觉得很难
小桔子
swing
我那个草了！老大怎么回事，怎么做项目评估的？只会说相信你可以做的，试一下，有的是时间！
用java开发一个图文处理工具，类似word，任意位置插入、拖动、删除图片以及文本等。文本框、流程图等，数据保存数据库，其余可保存pdf格式。ok,姐姐千辛万苦，
- php 文件操作
aichenglong
PHP读取文件写入文件
1 写入文件
@$fp=fopen("$DOCUMENT_ROOT/order.txt", "ab");
if(!$fp){
echo "open file error" ;
exit;
}
$outputstring="date:"." \t tire:".$tire."
- MySQL的btree索引和hash索引的区别
AILIKES
数据结构mysql算法
Hash 索引结构的特殊性，其 检索效率非常高，索引的检索可以一次定位，不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点，最后才能访问到页节点这样多次的IO访问，所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引。
可能很多人又有疑问了，既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多，为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree 索引呢
- JAVA的抽象--- 接口 --实现
百合不是茶
抽象 接口 实现接口
//抽象 类 ,方法
//定义一个公共抽象的类 ,并在类中定义一个抽象的方法体
抽象的定义使用abstract
abstract class A 定义一个抽象类 例如：
//定义一个基类
public abstract class A{
//抽象类不能用来实例化，只能用来继承
//
- JS变量作用域实例
bijian1013
作用域
<script>
var scope='hello';
function a(){
console.log(scope); //undefined
var scope='world';
console.log(scope); //world
console.log(b);
- TDD实践（二）
bijian1013
javaTDD
实践题目：分解质因数
Step1：
单元测试：
package com.bijian.study.factor.test;
import java.util.Arrays;
import junit.framework.Assert;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
import com.bijian.
- [MongoDB学习笔记一]MongoDB主从复制
bit1129
mongodb
MongoDB称为分布式数据库，主要原因是1.基于副本集的数据备份， 2.基于切片的数据扩容。副本集解决数据的读写性能问题，切片解决了MongoDB的数据扩容问题。
事实上，MongoDB提供了主从复制和副本复制两种备份方式，在MongoDB的主从复制和副本复制集群环境中，只有一台作为主服务器，另外一台或者多台服务器作为从服务器。 本文介绍MongoDB的主从复制模式，需要指明
- 【HBase五】Java API操作HBase
bit1129
hbase
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor;
import org.apache.ha
- python调用zabbix api接口实时展示数据
ronin47
zabbix api接口来进行展示。经过思考之后，计划获取如下内容： 1、 获得认证密钥 2、 获取zabbix所有的主机组 3、 获取单个组下的所有主机 4、 获取某个主机下的所有监控项
- jsp取得绝对路径
byalias
绝对路径
在JavaWeb开发中，常使用绝对路径的方式来引入JavaScript和CSS文件，这样可以避免因为目录变动导致引入文件找不到的情况，常用的做法如下：
一、使用${pageContext.request.contextPath}
代码” ${pageContext.request.contextPath}”的作用是取出部署的应用程序名，这样不管如何部署，所用路径都是正确的。
- Java定时任务调度：用ExecutorService取代Timer
bylijinnan
java
《Java并发编程实战》一书提到的用ExecutorService取代Java Timer有几个理由，我认为其中最重要的理由是：
如果TimerTask抛出未检查的异常，Timer将会产生无法预料的行为。Timer线程并不捕获异常，所以 TimerTask抛出的未检查的异常会终止timer线程。这种情况下，Timer也不会再重新恢复线程的执行了;它错误的认为整个Timer都被取消了。此时，已经被
- SQL 优化原则
chicony
sql
一、问题的提出
在应用系统开发初期，由于开发数据库数据比较少，对于查询SQL语句，复杂视图的的编写等体会不出SQL语句各种写法的性能优劣，但是如果将应用系统提交实际应用后，随着数据库中数据的增加，系统的响应速度就成为目前系统需要解决的最主要的问题之一。系统优化中一个很重要的方面就是SQL语句的优化。对于海量数据，劣质SQL语句和优质SQL语句之间的速度差别可以达到上百倍，可见对于一个系统
- java 线程弹球小游戏
CrazyMizzz
java游戏
最近java学到线程，于是做了一个线程弹球的小游戏，不过还没完善
这里是提纲
1.线程弹球游戏实现
1.实现界面需要使用哪些API类
JFrame
JPanel
JButton
FlowLayout
Graphics2D
Thread
Color
ActionListener
ActionEvent
MouseListener
Mouse
- hadoop jps出现process information unavailable提示解决办法
daizj
hadoopjps
hadoop jps出现process information unavailable提示解决办法
jps时出现如下信息：
3019 -- process information unavailable3053 -- process information unavailable2985 -- process information unavailable2917 --
- PHP图片水印缩放类实现
dcj3sjt126com
PHP
<?php
class Image{
private $path;
function __construct($path='./'){
$this->path=rtrim($path,'/').'/';
}
//水印函数，参数：背景图，水印图，位置，前缀,TMD透明度
public function water($b,$l,$pos
- IOS控件学习：UILabel常用属性与用法
dcj3sjt126com
iosUILabel
参考网站：
http://shijue.me/show_text/521c396a8ddf876566000007
http://www.tuicool.com/articles/zquENb
http://blog.csdn.net/a451493485/article/details/9454695
http://wiki.eoe.cn/page/iOS_pptl_artile_281
- 完全手动建立maven骨架
eksliang
javaeclipseWeb
建一个 JAVA 项目 ：
mvn archetype:create
-DgroupId=com.demo
-DartifactId=App
[-Dversion=0.0.1-SNAPSHOT]
[-Dpackaging=jar]
建一个 web 项目 ：
mvn archetype:create
-DgroupId=com.demo
-DartifactId=web-a
- 配置清单
gengzg
配置
1、修改grub启动的内核版本
vi /boot/grub/grub.conf
将default 0改为1
拷贝mt7601Usta.ko到/lib文件夹
拷贝RT2870STA.dat到 /etc/Wireless/RT2870STA/文件夹
拷贝wifiscan到bin文件夹，chmod 775 /bin/wifiscan
拷贝wifiget.sh到bin文件夹，chm
- Windows端口被占用处理方法
huqiji
windows
以下文章主要以80端口号为例，如果想知道其他的端口号也可以使用该方法..........................1、在windows下如何查看80端口占用情况?是被哪个进程占用?如何终止等. 这里主要是用到windows下的DOS工具,点击"开始"--"运行",输入&
- 开源ckplayer 网页播放器， 跨平台(html5, mobile)，flv, f4v, mp4, rtmp协议. webm, ogg, m3u8 ！
天梯梦
mobile
CKplayer，其全称为超酷flv播放器，它是一款用于网页上播放视频的软件，支持的格式有：http协议上的flv,f4v,mp4格式，同时支持rtmp视频流格 式播放，此播放器的特点在于用户可以自己定义播放器的风格，诸如播放/暂停按钮，静音按钮，全屏按钮都是以外部图片接口形式调用，用户根据自己的需要制作 出播放器风格所需要使用的各个按钮图片然后替换掉原始风格里相应的图片就可以制作出自己的风格了，
- 简单工厂设计模式
hm4123660
java工厂设计模式简单工厂模式
简单工厂模式（Simple Factory Pattern）属于类的创新型模式，又叫静态工厂方法模式。是通过专门定义一个类来负责创建其他类的实例，被创建的实例通常都具有共同的父类。简单工厂模式是由一个工厂对象决定创建出哪一种产品类的实例。简单工厂模式是工厂模式家族中最简单实用的模式，可以理解为是不同工厂模式的一个特殊实现。
- maven笔记
zhb8015
maven
跳过测试阶段：
mvn package -DskipTests
临时性跳过测试代码的编译：
mvn package -Dmaven.test.skip=true
maven.test.skip同时控制maven-compiler-plugin和maven-surefire-plugin两个插件的行为，即跳过编译，又跳过测试。
指定测试类
mvn test
- 非mapreduce生成Hfile，然后导入hbase当中
Stark_Summer
maphbasereduceHfilepath实例
最近一个群友的boss让研究hbase，让hbase的入库速度达到5w+/s，这可愁死了，4台个人电脑组成的集群，多线程入库调了好久，速度也才1w左右，都没有达到理想的那种速度，然后就想到了这种方式，但是网上多是用mapreduce来实现入库，而现在的需求是实时入库，不生成文件了，所以就只能自己用代码实现了，但是网上查了很多资料都没有查到，最后在一个网友的指引下，看了源码，最后找到了生成Hfile
- jsp web tomcat 编码问题
王新春
tomcatjsppageEncode
今天配置jsp项目在tomcat上，windows上正常，而linux上显示乱码，最后定位原因为tomcat 的server.xml 文件的配置，添加 URIEncoding 属性：
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1"
connectionTi
