小幸甫
小幸甫

D192:回归

天苍苍野茫茫，风吹草低现牛羊，这副景象，寓意着我们的成长总要随着环境的变化，不时露出最低的位置，这就是成长的必然，总要露底。

一切建构在理想之上的想法总要建立在现实的基础之上，就要考虑现状是什么？否则就对现状会很不满，在经历数次的跌宕起伏，我认识到跌宕不可耻，因为这是一个完整的成长周期，我们的大脑正在拼装，它要考虑直觉、情绪、理智，才能让一个人的整个系统平稳的运行，就像汽车升级，这是一个系统工程，软硬件要能配合得起来。

图片发自小幸福

以上这张图片是我的锁屏壁纸，以后我会将最近要重点思考的问题做成壁纸，以加速成长的步伐，增加积累的强度和速度，先完成再完美，持续积累！晚安！祝自己从跌宕中起伏，会比原来更好！

你可能感兴趣的:(D192:回归)

  • scikit-learn基本功能和示例代码 weixin_30777913 深度学习机器学习pythonscikit-learn
    scikit-learn（简称sklearn）是一个广泛使用的Python机器学习库，提供了丰富的工具和算法，涵盖了数据预处理、模型训练、评估和优化等多个方面。scikit-learn是一个功能强大的机器学习库，涵盖了数据预处理、分类、回归、聚类、降维、模型选择与评估等多个方面。通过上述代码示例，您可以快速上手并使用scikit-learn进行机器学习任务。以下是对scikit-learn主要功能
  • 使用 Python 和 scikit-learn 实现 KNN 分类：以鸢尾花数据集为例 弥树子 pythonscikit-learn分类
    在机器学习的世界里，K-NearestNeighbors（KNN）算法是一种简单而强大的分类方法。它基于一个直观的想法：相似的数据点往往属于同一类别。本文将通过Python的scikit-learn库实现KNN分类，以经典的鸢尾花数据集为例，展示从数据加载到模型评估的完整流程。1.KNN算法简介KNN是一种监督学习算法，主要用于分类和回归任务。它的工作原理非常简单：对于一个新的数据点，算法会查找训
  • ultralytics 是什么？ 博刻 AI学习笔记python
    ultralytics是一个用于计算机视觉任务的Python库，专注于提供高效、易用的目标检测、实例分割和图像分类工具。它最著名的功能是实现YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型，特别是最新的YOLOv8。1.YOLO是什么？YOLO是一种流行的目标检测算法，以其速度快和精度高而闻名。YOLO的核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题，直接预测目标的边界框和类别。YOLOv8是YOL
  • 开放传神（OpenCSG）手撕Sora的Diffusion Transformer (DiT)算法 OpenCSG transformer算法深度学习人工智能stablediffusion
    “Sora的出现不是偶然，而是经过长期积累、反复试错及用户反馈的必然。”OpenAI尝试过递归网络、生成对抗网络、自回归Transformer及扩散模型。最终诞生了DiffusionTransformer。其充分利用了大语言模型Token的好处，让像素也能够被预测（Patches）。Sora的诞生不亚于2023年ChatGPT的出现，因为我们的世界是一个五彩斑斓的图像和视频组成。Sora通过社区和
  • 最小二乘法-线性回归 和 梯度下降法 梦回楼~ 最小二乘法算法机器学习人工智能
    最小二乘法一、最小二乘法概念以及应用  最小二乘法（LeastSquaresMethod,LSE）是一种数学优化技术，主要用于寻找最佳拟合给定数据点的函数。它通过最小化观测值与模型预测值之间的差的平方和来估计模型参数。  换成听得懂的话说就是，我们有一组数据(x1,y1),(x2,y2)…(xn,yn)，我们也知道他的数学表达式的形式例如y=kx+b(但是不知道k、b的具体值)，但是(xn,yn)
  • 从零推导线性回归：最小二乘法与梯度下降的数学原理 Echo-Nie 机器学习机器学习线性回归人工智能梯度下降数学推导
    欢迎来到我的主页：【Echo-Nie】本篇文章收录于专栏【机器学习】本文所有内容相关代码都可在以下仓库中找到：Github-MachineLearning1线性回归1.1什么是线性回归线性回归是一种用来预测和分析数据之间关系的工具。它的核心思想是找到一条直线（或者一个平面），让这条直线尽可能地“拟合”已有的数据点，通过这条直线，我们可以预测新的数据。eg：假设你想预测房价，你知道房子的大小（面积）
  • 自定义数据集使用scikit-learn中的包实现线性回归方法对其进行拟合 灵封～ scikit-learn线性回归python
    一、导入必要的库importpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.metricsimportmean_squared_error,r2_score二、加载自定义数据集#创建自定义数据集#假设我们有一个简单
  • 自定义数据集使用框架的线性回归方法对其进行拟合 〖是♂我〗 线性回归算法回归
    代码：#导入必要的库importtorchimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#定义数据集：二维数据，其中第一列是特征x，第二列是目标值ydata=[[-0.5,7.7],[1.8,98.5],[0.9,57.8],[0.4,39.2],[-1.4,-15.7],[-1.4,-37.3],[-1.8,-49.1],[1.5,75.6],[0.4,3
  • 使用 PyTorch 实现逻辑回归：从数据到模型保存与加载 弥树子 pytorch逻辑回归人工智能
    在机器学习中，逻辑回归是一种经典的分类算法，广泛应用于二分类问题。本文将通过一个简单的示例，展示如何使用PyTorch框架实现逻辑回归模型，从数据准备到模型训练、保存和加载，最后进行预测。1.数据准备逻辑回归的核心是通过学习数据中的特征与标签之间的关系来进行分类。在本示例中，我们手动创建了一个简单的二维数据集，包含两类数据点。第一类数据点的标签为0，第二类数据点的标签为1。class1_point
  • 【机器学习】 自定义数据集 使用tensorflow框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测 加德霍克 tensorflow逻辑回归人工智能python作业
    一、使用tensorflow框架实现逻辑回归1.数据部分：首先自定义了一个简单的数据集，特征X是100个随机样本，每个样本一个特征，目标值y基于线性关系并添加了噪声。tensorflow框架不需要numpy数组转换为相应的张量，可以直接在模型中使用数据集。2.模型定义部分：方案1：model=tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Dense(1,input_sh
  • xgboost-spark-scala maokunnn DMxgboostsparkscala
    今天学习写scala，拿xgboost试一下～先记一下xgboost调参要点：7.xgboost中比较重要的参数介绍（1）objective[default=reg:linear]定义学习任务及相应的学习目标，可选的目标函数如下：“reg:linear”–线性回归。“reg:logistic”–逻辑回归。“binary:logistic”–二分类的逻辑回归问题，输出为概率。“binary:logi
  • 海浪波高预测（背景调研） 傅科摆 _ py 文章解读python机器学习人工智能
    #新星杯·14天创作挑战营·第7期#ps：图片由通义千问生成历史工作：针对更高细粒度、更高精度的波浪高度预测任务：MumtazAli等人提出了一种多元线性回归模型（MLR-CWLS），该模型利用协方差加权最小二乘法（CWLS）优化算法，借助历史波高、波周期、波向、海表面温度等多变量参数，实现对显著波高的准确预测；ShuntaoFan等人提出了一种基于长短期记忆网络（LSTM）的波高预测模型，用于快
  • 2025年美赛数学建模 Problem C: Models for Olympic Medal Tables 问题 C：奥运奖牌榜模型 详细解析和代码（持续更新中，2025美赛） 2025年数学建模美赛 2025年美赛MCM/ICM数学建模开发语言2025年数学建模美赛2025美赛C题奥运奖牌榜模型
    目录Python代码MATLAB代码2.模型框架2.1回归分析模型2.2集成学习方法2.3时间序列预测2.4模型不确定性估计3.数据处理与模型训练4.预测2028年奥运奖牌5.预测区间和不确定性6.哪些国家可能提高或下降？7.尚未获得奖牌的国家的预测8.奥运项目与奖牌数的关系2.教练与国家奖牌数的关联2.1定义“伟大教练”效应2.2数据分析方法2.3分析结果3.选择三个国家并确定应投资的运动项目3
  • 一种高胜率的交易系统：均值回归交易策略 比特币web3程序员
    引言在量化交易领域，‌均值回归交易策略是一种基于价格将回归到平均值这一假设的交易方法‌。这种策略的核心思想是，当资产的价格偏离其长期均值或历史平均水平太远时，存在一种趋势，即价格将回归到其均值或平均水平。‌均值回归的方程定义在量化交易和统计学中，均值回归方程可以帮助投资者识别价格偏离均值的机会，并据此制定交易策略。通过识别价格过度偏离均值的情况，来预测价格可能的回调方向，从而捕捉交易机会。这种策略
  • 【TCN回归预测】蜣螂算法优化时间卷积神经网络DBO-TCN负荷数据回归预测【含Matlab源码 6222期】 Matlab领域 matlab
    欢迎来到海神之光博客之家✅博主简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，完整代码论文复现程序定制期刊写作科研合作扫描文章底部QQ二维码。个人主页：海神之光代码获取方式：海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式⛳️座右铭：行百里者，半于九十。更多Matlab智能算法神经网络预测与分类仿真内容点击①Matlab神经网络预测与分类（进阶版）②付费专栏Matlab智能算法神经网络预
  • Pytorch深度学习指南 卷I --编程基础（A Beginner‘s Guide） 第1章 一个简单的回归 liuhui244 深度强化学习深度学习pytorch回归
    本章正式开始使用pytorch的接口来实现对应的numpy的学习的过程，来学习模型的实现，我们会介绍numpy是如何学习的，以及我们如何一步步的通过torch的接口来实现简单化的过程，优雅的展示我们的代码，已经我们的代码完成的事情numpy的线性回归在此之前，先看看现在的numpy实现的学习的过程是什么样的#引入计算模块importnumpyasnpfromsklearn.linear_model
  • 【ELM回归预测】蜣螂算法优化极限学习机DBO-ELM数据回归预测【含Matlab源码 3566期】 Matlab仿真科研站 matlab
    欢迎来到Matlab仿真科研站博客之家✅博主简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，Matlab项目合作可私信。个人主页：Matlab仿真科研站博客之家代码获取方式：扫描文章底部QQ二维码⛳️座右铭：行百里者，半于九十；路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。⛄更多Matlab神经网络预测与分类（仿真科研站版）仿真内容点击Matlab神经网络预测与分类（仿真科研站版）⛄一、蜣螂算法优化
  • 【BP回归预测】蜣螂算法优化BP神经网络DBO-BP光伏数据预测（多输入单输出）【含Matlab源码 5175期】 Matlab武动乾坤 matlab
    Matlab武动乾坤博客之家
  • 【CNN回归预测】蜣螂算法优化卷积神经网络DBO-CNN风电数据预测（多输入单输出）【含Matlab源码 5289期】 Matlab武动乾坤 matlab
    Matlab武动乾坤博客之家
  • QRCNN-BiLSTM卷积神经网络-双向长短期记忆神经网络分位数回归区间预测附Matlab完整源码 天天酷科研 分位数回归区间预测（QR）QRCNN-BiLSTM卷积双向长短期记忆神经网络分位数回归区间预测
    效果模型描述QRCNN-BiLSTM卷积神经网络-双向长短期记忆神经网络分位数回归区间预测附Matlab完整源码QRCNN-BiLSTM（QuantileRegressionConvolutionalNeuralNetwork-BidirectionalLongShort-TermMemory）是一种结合了卷积神经网络（CNN）和双向长短期记忆神经网络（BiLSTM）的分位数回归模型，用于区间预测
  • 机器学习day3 ኈ ቼ ዽ 机器学习人工智能
    自定义数据集使用框架的线性回归方法对其进行拟合importmatplotlib.pyplotaspltimporttorchimportnumpyasnp#1.散点输入#1、散点输入#定义输入数据data=[[-0.5,7.7],[1.8,98.5],[0.9,57.8],[0.4,39.2],[-1.4,-15.7],[-1.4,-37.3],[-1.8,-49.1],[1.5,75.6],[0
  • Python | 基于支持向量机（SVM）的图像分类案例 python收藏家 python机器学习python机器学习
    支持向量机（SVM）是一种监督机器学习算法，可用于分类和回归任务。在本文中，我们将重点关注使用SVM进行图像分类。当计算机处理图像时，它将其视为二维像素阵列。数组的大小对应于图像的分辨率，例如，如果图像是200像素宽和200像素高，则数组的尺寸为200x200x3。前两个维度分别表示图像的宽度和高度，而第三个维度表示RGB颜色通道。数组中的值范围为0到255，表示每个点处像素的强度。为了使用SVM
  • 自动化测试--概念篇 .比奇堡派大星. 软件测试自动化测试selenium
    博主主页:码农派大星.数据结构专栏:Java数据结构数据库专栏:数据库JavaEE专栏:JavaEE软件测试专栏:软件测试关注博主带你了解更多知识目录1.⾃动化1.1自动化概念1.1.1回归测试1.2⾃动化分类接⼝⾃动化UI⾃动化1.3⾃动化测试⾦字塔2.web⾃动化测试安装驱动管理3.Selenium安装selenium库使⽤selenium编写代码selenium+驱动+浏览器的⼯作原理1.⾃
  • 6 回归集成：xgb、lgb、cat 汀沿河 #2比赛常用的代码回归数据挖掘人工智能
    这个代码是从kaggle上拷贝过来的：如何使用三个树模型模块化训练；文本特征如何做，如何挖掘；时间特征的处理；模型权重集成；importpandasaspdimportmathimportnumpyasnpimportjoblibimportoptunafromlightgbmimportLGBMRegressorfromcatboostimportCatBoostRegressorfromxgb
  • LGBMRegressor CatBoostRegressor XGBRegressor回归 兔兔爱学习兔兔爱学习 竞赛代码实践回归数据挖掘
    importpandasaspd#导入csv文件的库importnumpyasnp#进行矩阵运算的库importpolarsaspl#和pandas类似,但是处理大型数据集有更好的性能.#用于对一组元素计数,一个存在默认值的字典,访问不存在的值时抛出的是默认值fromcollectionsimportCounter,defaultdictimportre#用于正则表达式提取fromscipy.st
  • 【Python篇】从零到精通：全面分析Scikit-Learn在机器学习中的绝妙应用 半截诗 Pythonpython机器学习scikit-learn人工智能深度学习数据分析随机森林
    文章目录从零到精通：全面揭秘Scikit-Learn在机器学习中的绝妙应用前言第一部分：深入了解Scikit-Learn的基础知识1.什么是Scikit-Learn？2.安装Scikit-Learn3.Scikit-Learn中的基本构件4.数据集的加载与探索5.数据预处理标准化数据6.构建和训练机器学习模型构建逻辑回归模型7.模型评估与验证混淆矩阵第二部分：深入理解Scikit-Learn的高级
  • 神经网络|(三)线性回归基础知识 西猫雷婶 神经网络线性回归机器学习
    【1】引言前序学习进程中，已经对简单神经元的工作模式有所了解，这种二元分类的工作机制，进一步使用sigmoid()函数进行了平滑表达。相关学习链接为：神经网络|(一)加权平均法，感知机和神经元-CSDN博客神经网络|(二)sigmoid神经元函数-CSDN博客实际上，上述表达模型的一个基本原则是：元素和对应的权重，线性相乘后再和阈值开关作对比，元素的综合影响在本质上是一个线性函数，类似于y=wx+
  • 浅谈人群扩展（lookalike）模型 eso1983 算法
    Lookalike主要用于广告或者推荐系统中，找到与种子用户相似的人群。常用的算法应该包括协同过滤、基于标签的相似度计算，还有一些机器学习模型，比如逻辑回归、随机森林，以及深度学习的模型，比如DNN或者Embedding方法。这里简单介绍一下Lookalike人群扩展（相似人群扩展）中常用算法模型的解析，涵盖原理、数学公式、实现步骤、优缺点及适用场景。1.基于标签的相似度匹配原理通过用户标签（兴趣
  • 线性回归——最小二乘法代数详细计算过程 在天愿作比翼鸟在地愿为连理枝 机器学习和人工智能学习概述线性回归最小二乘法机器学习
    Reference:动手实战人工智能AIByDoing关于矩阵方法的求解可参考：最小二乘法矩阵详细计算过程基本定义：通过找到一条直线去拟合数据点的分布趋势的过程，就是线性回归的过程。在上图呈现的这个过程中，通过找到一条直线去拟合数据点的分布趋势的过程，就是线性回归的过程。而线性回归中的「线性」代指线性关系，也就是图中所绘制的红色直线。所以，找到最适合的那一条红色直线，就成为了线性回归中需要解决的目
  • 66道软件工程面试八股文（答案、分析和深入提问）整理 ocean2103 面试题软件工程面试职场和发展
    1.软件测试的策略是什么?回答软件测试的策略是确保软件产品的质量和稳定性，以便满足用户需求和期望。下面是一些常见的软件测试策略：手动测试与自动化测试：手动测试：测试人员手动执行测试用例，以发现软件缺陷。自动化测试：使用自动化工具执行测试，提高效率和可重复性，尤其适用于回归测试。黑盒测试与白盒测试：黑盒测试：关注于软件的功能和输出，不考虑内部实现细节。白盒测试：关注软件内部的逻辑结构，测试代码的每个
  • PHP，安卓，UI，java，linux视频教程合集 cocos2d-x小菜 javaUIPHPandroidlinux
    ╔-----------------------------------╗┆                           
  • 各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。 bozch .net.net mvc
    在.net mvc5中，在执行某一操作的时候，出现了如下错误：       各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。 经查询当前的操作与错误内容无关，经过对错误信息的排查发现，事故出现在数据库迁移上。 回想过去： 在迁移之前已经对数据库进行了添加字段操作，再次进行迁移插入XXX字段的时候，就会提示如上错误。  &
  • Java 对象大小的计算 e200702084 java
                              Java对象的大小 如何计算一个对象的大小呢？    
  • Mybatis Spring 171815164 mybatis
    ApplicationContext ac = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml"); CustomerService userService = (CustomerService) ac.getBean("customerService"); Customer cust
  • JVM 不稳定参数 g21121 jvm
            -XX 参数被称为不稳定参数，之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异，使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下，如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。        可以说“不稳定参数”
  • 用户自动登录网站 永夜-极光 用户
    1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码 2.思路:将用户的信息保存为cookie            每次用户访问网站,通过filter拦截所有请求,在filter中读取所有的cookie,如果找到了保存登录信息的cookie,那么在cookie中读取登录信息,然后直接
  • centos7 安装后失去win7的引导记录 程序员是怎么炼成的 操作系统
    1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ###   在后面添加    menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
  • Oracle 10g 官方中文安装帮助文档以及Oracle官方中文教程文档下载 aijuans oracle
    Oracle 10g 官方中文安装帮助文档下载：http://download.csdn.net/tag/Oracle%E4%B8%AD%E6%96%87API%EF%BC%8COracle%E4%B8%AD%E6%96%87%E6%96%87%E6%A1%A3%EF%BC%8Coracle%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%96%87%E6%A1%A3 Oracle 10g 官方中文教程
  • JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了 無為子 AOPoraclemysqljavaeeG4Studio
      我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。   访问G4Studio网站 http://www.g4it.org   G4Studio_V3.2版本变更日志 功能新增 (1).新增了系统右下角滑出提示窗口功能。 (2).新增了文件资源的Zip压缩和解压缩
  • Oracle常用的单行函数应用技巧总结 百合不是茶 日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
    单行函数;   字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心) 一:字符函数: .UPPER(字符串) 将字符串转为大写 .LOWER (字符串) 将字符串转为小写 .INITCAP(字符串) 将首字母大写 .LENGTH (字符串) 字符串的长度 .REPLACE(字符串,'A','_') 将字符串字符A转换成_
  • Mockito异常测试实例 bijian1013 java单元测试mockito
    Mockito异常测试实例： package com.bijian.study; import static org.mockito.Mockito.mock; import static org.mockito.Mockito.when; import org.junit.Assert; import org.junit.Test; import org.mockito.
  • GA与量子恒道统计 Bill_chen JavaScript浏览器百度Google防火墙
    前一阵子，统计**网址时，Google Analytics（GA） 和量子恒道统计（也称量子统计），数据有较大的偏差，仔细找相关资料研究了下，总结如下：   为何GA和量子网站统计（量子统计前身为雅虎统计）结果不同？ 首先：没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因：（1）不同的统计分析系统的算法机制不同；（2）统计代码放置的位置和前后
  • 【Linux命令三】Top命令 bit1129 linux命令
    Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器，可以查看当前系统的运行情况，包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果：     top - 21:22:04 up 1 day, 23:49, 1 user, load average: 1.10, 1.66, 1.99 Tasks: 202 total, 4 running, 198 sl
  • spring四种依赖注入方式 白糖_ spring
      平常的java开发中，程序员在某个类中需要依赖其它类的方法，则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法，这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理，spring提出了依赖注入的思想，即依赖类不由程序员实例化，而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”，通俗的理解是：平常我们new一个实例，这个实例的控制权是我
  • angular.injector boyitech AngularJSAngularJS API
    angular.injector   描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入.   使用方法: angular.injector(modules, [strictDi])   参数详解: Param Type Details mod
  • java-同步访问一个数组Integer[10]，生产者不断地往数组放入整数1000，数组满时等待；消费者不断地将数组里面的数置零，数组空时等待 bylijinnan Integer
    public class PC { /** * 题目：生产者-消费者。 * 同步访问一个数组Integer[10]，生产者不断地往数组放入整数1000，数组满时等待；消费者不断地将数组里面的数置零，数组空时等待。 */ private static final Integer[] val=new Integer[10]; private static
  • 使用Struts2.2.1配置 Chen.H apachespringWebxmlstruts
    Struts2.2.1 需要如下 jar包: commons-fileupload-1.2.1.jar commons-io-1.3.2.jar commons-logging-1.0.4.jar freemarker-2.3.16.jar javassist-3.7.ga.jar ognl-3.0.jar spring.jar struts2-core-2.2.1.jar struts2-sp
  • [职业与教育]青春之歌 comsci 教育
           每个人都有自己的青春之歌............但是我要说的却不是青春...        大家如果在自己的职业生涯没有给自己以后创业留一点点机会,仅仅凭学历和人脉关系,是难以在竞争激烈的市场中生存下去的....   &nbs
  • oracle连接(join)中使用using关键字 daizj JOINoraclesqlusing
    在oracle连接(join)中使用using关键字 34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables. Evaluate the following SQL statement: SELECT oi.order_id, product_id, order_date FRO
  • NIO示例 daysinsun nio
    NIO服务端代码： public class NIOServer { private Selector selector; public void startServer(int port) throws IOException { ServerSocketChannel serverChannel = ServerSocketChannel.open(
  • C语言学习homework1 dcj3sjt126com chomework
    0、 课堂练习做完 1、使用sizeof计算出你所知道的所有的类型占用的空间。 int x; sizeof(x);   sizeof(int);   # include <stdio.h> int main(void) { int x1; char x2; double x3; float x4; printf(&quo
  • select in order by , mysql排序 dcj3sjt126com mysql
    If i select like this: SELECT id FROM users WHERE id IN(3,4,8,1); This by default will select users in this order 1,3,4,8, I would like to select them in the same order that i put IN() values so:
  • 页面校验-新建项目 fanxiaolong 页面校验
    $(document).ready( function() { var flag = true; $('#changeform').submit(function() { var projectScValNull = true; var s =""; var parent_id = $("#parent_id").v
  • Ehcache（02）——ehcache.xml简介 234390216 ehcacheehcache.xml简介
    ehcache.xml简介          ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的，更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
  • junit 4.11中三个新功能 jackyrong java
    junit 4.11中两个新增的功能，首先是注解中可以参数化，比如 import static org.junit.Assert.assertEquals; import java.util.Arrays; import org.junit.Test; import org.junit.runner.RunWith; import org.junit.runn
  • 国外程序员爱用苹果Mac电脑的10大理由 php教程分享 windowsPHPunixMicrosoftperl
    Mac 在国外很受欢迎，尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解，毕竟 Mac 设计美观，简单好用，没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢？从个人使用经验来看我想有下面几个原因： 1、Mac OS X 是基于 Unix 的 这一点太重要了，尤其是对开发人员，至少对于我来说很重要，这意味着Unix 下一堆好用的工具都可以随手捡到。如果你是个 wi
  • 位运算、异或的实际应用 wenjinglian 位运算
    一． 位操作基础，用一张表描述位操作符的应用规则并详细解释。       二． 常用位操作小技巧，有判断奇偶、交换两数、变换符号、求绝对值。       三． 位操作与空间压缩，针对筛素数进行空间压缩。    &n
  • weblogic部署项目出现的一些问题（持续补充中……） Everyday都不同 weblogic部署失败
    好吧，weblogic的问题确实……   问题一： org.springframework.beans.factory.BeanDefinitionStoreException: Failed to read candidate component class: URL [zip:E:/weblogic/user_projects/domains/base_domain/serve
  • tomcat7性能调优（01） toknowme tomcat7
        Tomcat优化： 1、最大连接数最大线程等设置 <Connector port="8082" protocol="HTTP/1.1"                useBodyEncodingForURI="t
  • PO VO DAO DTO BO TO概念与区别 xp9802 javaDAO设计模式bean领域模型
    O/R Mapping 是 Object Relational Mapping（对象关系映射）的缩写。通俗点讲，就是将对象与关系数据库绑定，用对象来表示关系数据。在O/R Mapping的世界里，有两个基本的也是重要的东东需要了解，即VO，PO。 它们的关系应该是相互独立的，一个VO可以只是PO的部分，也可以是多个PO构成，同样也可以等同于一个PO（指的是他们的属性）。这样，PO独立出来，数据持
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他