- 机器学习与深度学习间关系与区别
ℒℴѵℯ心·动ꦿ໊ོ꫞
人工智能学习深度学习python
一、机器学习概述定义机器学习(MachineLearning,ML)是一种通过数据驱动的方法,利用统计学和计算算法来训练模型,使计算机能够从数据中学习并自动进行预测或决策。机器学习通过分析大量数据样本,识别其中的模式和规律,从而对新的数据进行判断。其核心在于通过训练过程,让模型不断优化和提升其预测准确性。主要类型1.监督学习(SupervisedLearning)监督学习是指在训练数据集中包含输入
- Python实现关联规则推荐
这孩子谁懂哈
PythonMachineLearningpython关联规则机器学习
1.什么关联规则关联规则(AssociationRules)是反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性,如果两个或多个事物之间存在一定的关联关系,那么,其中一个事物就能通过其他事物预测到。关联规则是数据挖掘的一个重要技术,用于从大量数据中挖掘出有价值的数据项之间的相关关系。关联规则挖掘的最经典的例子就是沃尔玛的啤酒与尿布的故事,通过对超市购物篮数据进行分析,即顾客放入购物篮中不同商品之间的关
- 从门氏元素周期表看三皇五帝在关中论
霜叶红似二月花y
世间所有物质,都是由不同元素组成的,科学家们”认识物质初期,所有元素也是多年逐一认识的。著名的俄罗斯化学家门捷列耶夫(DmitriMendeleev1834-1907),在1869年首创的元素周期表,想必大家都很熟悉。他是怎么发现元素周期规律并制成表的?最权威的说法是他自己笔记中所记载的,是他做梦所得。门氏元素周期表这个表开始并不完善,但已经有个雏形了。当时只有已知的63种元素。但门氏预测应该有1
- 3.1 损失函数和优化:损失函数
做只小考拉
用一个函数把W当做输入,然后看一下得分,定量地估计W的好坏,这个函数被称为“损失函数”。损失函数用于度量W的好坏。有了损失函数的概念后,就可以定量的衡量W到底是好还是坏,要找到一种有效的方法来从W的可行域里,找到W取何值时情况最不坏,,这个过程将会是一个优化过程。损失函数L_i定义:通过函数f给出预测的分数和真实的目标(或者说是标签y),可以定量的描述训练样本预测的好不好,最终的损失函数是在整个数
- 个人学习笔记7-6:动手学深度学习pytorch版-李沐
浪子L
深度学习深度学习笔记计算机视觉python人工智能神经网络pytorch
#人工智能##深度学习##语义分割##计算机视觉##神经网络#计算机视觉13.11全卷积网络全卷积网络(fullyconvolutionalnetwork,FCN)采用卷积神经网络实现了从图像像素到像素类别的变换。引入l转置卷积(transposedconvolution)实现的,输出的类别预测与输入图像在像素级别上具有一一对应关系:通道维的输出即该位置对应像素的类别预测。13.11.1构造模型下
- 深度学习-点击率预估-研究论文2024-09-14速读
sp_fyf_2024
深度学习人工智能
深度学习-点击率预估-研究论文2024-09-14速读1.DeepTargetSessionInterestNetworkforClick-ThroughRatePredictionHZhong,JMa,XDuan,SGu,JYao-2024InternationalJointConferenceonNeuralNetworks,2024深度目标会话兴趣网络用于点击率预测摘要:这篇文章提出了一种新
- 损失函数与反向传播
Star_.
PyTorchpytorch深度学习python
损失函数定义与作用损失函数(lossfunction)在深度学习领域是用来计算搭建模型预测的输出值和真实值之间的误差。1.损失函数越小越好2.计算实际输出与目标之间的差距3.为更新输出提供依据(反向传播)常见的损失函数回归常见的损失函数有:均方差(MeanSquaredError,MSE)、平均绝对误差(MeanAbsoluteErrorLoss,MAE)、HuberLoss是一种将MSE与MAE
- BP神经网络的传递函数
大胜归来19
MATLAB
BP网络一般都是用三层的,四层及以上的都比较少用;传输函数的选择,这个怎么说,假设你想预测的结果是几个固定值,如1,0等,满足某个条件输出1,不满足则0的话,首先想到的是hardlim函数,阈值型的,当然也可以考虑其他的;然后,假如网络是用来表达某种线性关系时,用purelin---线性传输函数;若是非线性关系的话,用别的非线性传递函数,多层网络时,每层不一定要用相同的传递函数,可以是三种配合,可
- 机器学习-------数据标准化
罔闻_spider
数据分析算法机器学习人工智能
什么是归一化,它与标准化的区别是什么?一作用在做训练时,需要先将特征值与标签标准化,可以防止梯度防炸和过拟合;将标签标准化后,网络预测出的数据是符合标准正态分布的—StandarScaler(),与真实值有很大差别。因为StandarScaler()对数据的处理是(真实值-平均值)/标准差。同时在做预测时需要将输出数据逆标准化提升模型精度:标准化/归一化使不同维度的特征在数值上更具比较性,提高分类
- Python和R均方根误差平均绝对误差算法模型
亚图跨际
Python交叉知识R回归模型误差指标归一化均方根误差生态状态指标神经网络成本误差气体排放气候模型多项式拟合
要点回归模型误差评估指标归一化均方根误差生态状态指标神经网络成本误差计算气体排放气候算法模型Python误差指标均方根误差和平均绝对误差均方根偏差或均方根误差是两个密切相关且经常使用的度量值之一,用于衡量真实值或预测值与观测值或估计值之间的差异。估计器θ^\hat{\theta}θ^相对于估计参数θ\thetaθ的RMSD定义为均方误差的平方根:RMSD(θ^)=MSE(θ^)=E((θ^−θ
- python数据分析知识点大全
编程零零七
python数据分析python开发语言python数据分析数据分析知识点大全python数据分析知识点python教程python基础
Python数据分析知识点大全可以归纳为以下几个主要方面:一、基础概念与目的数据分析定义:数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息和形成结论,对数据加以详细研究和概括总结的过程。其目的在于从数据中挖掘规律、验证猜想、进行预测。Python在数据分析中的优势:Python因其易学性、快速开发、丰富的扩展库(如NumPy、Pandas等)和成熟的框架,成为数据分析领域的
- Chat GPT带来的几点思考
淡定的胡萝卜
OpenAI公司推出的ChatGPT引起了广泛关注,网上出现各类专家开始预测随着ChatGDP的普及,将会有哪些行业的人面临失业,引发人们的焦虑。不可否认它会给我们的教育行业、媒体行业、学术界等众多行业产生影响,面对这些影响,我们该如何看待呢?近期我阅读了不少相关文章,引发的几点思考,想与大家分享。ChatGPT将会倒逼传统教育的改革。中国传统教育是教师对知识点的传授、学生对知识点的掌握,不仅量多
- 数据分析-24-时间序列预测之基于keras的VMD-LSTM和VMD-CNN-LSTM预测风速
皮皮冰燃
数据分析数据分析
文章目录1普通的LSTM模型1.1数据重采样1.2数据标准化1.3切分窗口1.4划分数据集1.5建立模型1.6预测效果2VMD-LSTM模型2.1VMD分解时间序列2.2对每一个IMF建立LSTM模型2.2.1IMF1—LSTM2.2.2IMF2-LSTM2.2.3统一代码2.3评估效果3CNN-LSTM模型3.1数据预处理3.2建立模型3.3效果预测4VMD-CNN-LSTM模型4.1VMD分解
- 大数据毕业设计hadoop+spark+hive知识图谱租房数据分析可视化大屏 租房推荐系统 58同城租房爬虫 房源推荐系统 房价预测系统 计算机毕业设计 机器学习 深度学习 人工智能
2401_84572577
程序员大数据hadoop人工智能
做了那么多年开发,自学了很多门编程语言,我很明白学习资源对于学一门新语言的重要性,这些年也收藏了不少的Python干货,对我来说这些东西确实已经用不到了,但对于准备自学Python的人来说,或许它就是一个宝藏,可以给你省去很多的时间和精力。别在网上瞎学了,我最近也做了一些资源的更新,只要你是我的粉丝,这期福利你都可拿走。我先来介绍一下这些东西怎么用,文末抱走。(1)Python所有方向的学习路线(
- 数字化供应链架构、全景管理、全流程贯通整体解决方案:供应链管理就是利用管理工具、IT技术将企业引入外部资源的过程精细化、标准化管理,实现高效益低成本运营。
数字化建设方案
数字化转型数据治理主数据数据仓库智能制造数字工厂制造业数字化转型工业互联网供应链数字仓储智慧物流智慧仓储物流园区架构大数据
数字化供应链架构、全景管理、全流程贯通方案数字化供应链架构、全景管理、全流程贯通方案项目背景与目标供应链管理现状及挑战数字化供应链架构概念及优势全景管理与全流程贯通目标预期成果与效益智能管理机制建设需求预测与智能分析应用合同管理智能化提升举措仓储管理自动化和机器人技术应用物流配送优化策略周边系统整合与数据贯通现有系统梳理及评估报告数据接口标准制定和实施计划流程对接和数据交互机制设计监控和报警机制完
- 商业预测 初识R
hongyanwin
r语言预测
1.打开帮助文档首页,查阅其中的“IntroductiontoR”helpRhelp2.安装vcd包install.packages("vcd")3.列出此包中可用的函数和数据集ls("package:vcd")/data(package="vcd")4.载入包并阅读数据集Arthritis的描述library("v.d")/?Arthritis5.显示数据集Arthritis的内容查看数据集结构
- 我还单身,你们就想在我身体里谈恋爱
网易王三三
又到每周六的「三三马克Sansan'sMark」栏目。给新朋友们简单介绍下,这个栏目定位如其名——为周末生活提供姿势,不管看不看,先马了再说。关于周末干什么,查拉图斯特拉如是说:“可以失格,但别失逼格。”我们会为大家推荐私藏的书影音番剧游戏,希望你们喜欢。周末愉快!说在前头,激情预测本番成为七月霸权(喂11区拿科普题材来做新番不是第一次了,之前就有过《萌菌物语》、《摇曳露营》、《血型君》(这应该是
- 什么是AIGC?有哪些免费工具?
chent_某位
AIGC
AIGC(AIGeneratedContent),即“人工智能生成内容”,是指通过人工智能技术自动生成各种类型的数字内容。AIGC让机器能够根据输入的信息或数据生成符合人类需求的文本、图像、音频、视频等内容,极大提高了内容创作的效率。AIGC的背景与起源随着深度学习和自然语言处理技术的快速发展,人工智能已经不再局限于简单的任务,如分类、预测和数据分析,而是具备了生成内容的能力。生成式AI模型,如O
- 利用发电量和气象数据分析来判断光伏仿真系统的准确性
鹧鸪云光伏与储能软件开发
数据分析数据挖掘光伏发电大数据光伏新能源
随着光伏产业的迅速发展,光伏仿真系统通过集成气象数据分析、发电量分析、投融资分析及损耗估算等功能,为光伏项目的全生命周期管理提供了科学依据。光伏仿真系统集成了气象数据分析、发电量预测、投融资分析、损耗估算及光伏设计等功能。其中,气象数据分析是仿真系统的基石,通过整合权威的气象数据(如Meteonorm、Nasa等),模拟光伏电站所在区域的历史气象条件及未来气象预测。基于这些气象数据,发电量分析功能
- 对于在爱情中的情侣来说 三观和信任 真的有那么重要吗
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我一直认为命运是注定的,有些事情你不能一个人改变。有一定数量的聚会和分散活动。在许多情况下,关系的开始和结束都是可追溯的。如果两个人要长期生活在一起,他们必须默契相处并在许多事情上达成共识。两个人在一起的原因仅仅是他们想携手走未来的道路,并且一路上会有很多变化。有些事情是不可预测的,无法干预。因此,一旦在一个关系中存在这三个表现,矛盾就会不断放大,两个人的命运就会精疲力尽。1.缺乏信任和相互怀疑实
- 视频也能分割?!在云服务器上部署最新视觉大模型SAM2教程、详细代码注释和视频演示
Hanley_Yeung
图像处理人工智能python人工智能python深度学习SAM2计算机视觉图像分割
使用SAM2进行视频分割本笔记本展示了如何使用SAM2在视频中进行交互式分割。它将涵盖以下内容:在帧上添加点击以获取和细化masklets(时空掩码)在整个视频中传播点击以获取_masklets同时分割和跟踪多个目标我们使用术语_segment_或_mask_来指代单个帧上对象的模型预测,_masklet_指代整个视频中的时空掩码。如果使用Jupyter在本地运行,请首先根据安装说明在您的环境中安
- 刘强东突然宣布!一场风暴即将到来!马云是怎么应对的?
深呼吸_5e64
为期3天的2018中国互联网大会12日在北京闭幕,与会专家学者就互联网前沿技术、产业发展态势话题进行了研讨。万物互联将给家庭生活带来哪些变化?有专家表示,人工智能总体上由数据驱动,没有数据,它无法进行配对训练、识别、预测,人们也享受不到它提供的精准、智慧的服务。但随着越来越多的数据被收集、被分析,信息泄露的风险随之增加。刘强东:真的不敢相信,这个时代变化之快让人无法想象!创新!创新!再创新!一个个
- 平滑法时间序列模型原理及Python实践
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数据分析与挖掘python人工智能
平滑法时间序列模型原理主要涉及通过一定的算法对时间序列数据进行平滑处理,以消除或减弱数据中的随机波动和噪声,从而揭示出数据中的长期趋势和季节性变化,进而对未来数据进行预测。以下是平滑法时间序列模型的详细原理:一、基本原理平滑法时间序列模型基于对历史数据的平滑处理,通过对数据的平均或加权平均,去除数据中的随机波动,使得时间序列数据更加平滑,便于分析和预测。这种方法能够帮助我们更好地理解数据的长期趋势
- 相信命运9
哭丧难得
“玄学”,我曾经最常用的说辞。“玄学”是对未来发生事情的预测,以及用微妙改变来使未来转变的行动。举个例子,抽奖和考试,本应无直接联系,但是若抽了奖,便是用了“人品”,没抽到那么就可以保留“人品”,甚至把抽奖的“人品”用在考试上。平时注意积德,并且遵守对自己的承诺,那么“人品”就不会差,事情也就顺利。我对“玄学”半信半疑,大多数时候,“玄学”都起了作用,但是我也怀疑这只是我在事后将一切联系起来。大家
- 今年万圣节消费预测有望创新高,你开始准备了吗?
IPFoxy666
ip
据调查数据显示,2024年大部分美国消费者将会在11月之前开始假日购物,同时,预计美国消费者在今年万圣节的支出会创新高。对于跨境电商卖家来说,节日活动一直是店铺曝光和产品销量增长的大好机会,一定要做足准备。一、分析市场需求2023年的万圣节购物活动期间,糖果、服装和装饰品的销售额超过120亿美元。根据近期的数据调查,大部分的消费者今年计划在这些商品上花费更多。因此要重视万圣节必备的大热品类,关注以
- 淘宝/天猫获取sku详细信息 API
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apipythonjavaphpjavascript大数据数据库架构
在电商领域,准确获取商品的SKU详细信息至关重要。对于商家来说,它有助于管理库存、制定营销策略和优化商品展示。对于开发者和第三方平台而言,可以通过获取SKU详细信息实现商品信息整合、价格比较、订单管理等功能。例如,一个电商数据分析平台可以利用该API收集不同商品的SKU信息,进行市场趋势分析和销售预测。一、技术实现原理接口调用方式:通常采用RESTfulAPI风格,通过发送HTTP请求来获取SKU
- 【图像压缩】奇异值分解SVD灰色图像压缩(可设置压缩比)【含Matlab源码 4358期】
Matlab武动乾坤
Matlab图像处理(进阶版)matlab
✅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: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仿真内容点击Matlab图像处理(进阶版)路径规划(Matlab)神经网络预测与分类(Matlab)优化求解(Matlab)语音处理(Matlab)信号处理(Matlab)车间调度
- 【ShuQiHere】探索人工智能核心:机器学习的奥秘
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人工智能机器学习
【ShuQiHere】什么是机器学习?机器学习(MachineLearning,ML)是人工智能(ArtificialIntelligence,AI)中最关键的组成部分之一。它使得计算机不仅能够处理数据,还能从数据中学习,从而做出预测和决策。无论是语音识别、自动驾驶还是推荐系统,背后都依赖于机器学习模型。机器学习与传统的编程不同,它不再依赖于人类编写的固定规则,而是通过数据自我改进模型,从而更灵活
- arXiv综述论文“Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications”
硅谷秋水
自动驾驶
arXiv于2019年7月10日上载的GNN综述论文“GraphNeuralNetworks:AReviewofMethodsandApplications“。摘要:许多学习任务需要处理图数据,该图数据包含元素之间的丰富关系信息。建模物理系统、学习分子指纹、预测蛋白质界面以及对疾病进行分类都需要一个模型从图输入学习。在其他如文本和图像之类非结构数据学习的领域中,对提取的结构推理,例如句子的依存关系
- 梯度提升机 (Gradient Boosting Machines, GBM)
ALGORITHM LOL
boosting集成学习机器学习
梯度提升机(GradientBoostingMachines,GBM)通俗易懂算法梯度提升机(GradientBoostingMachines,GBM)是一种集成学习算法,主要用于回归和分类问题。GBM本质上是通过训练一系列简单的模型(通常是决策树),然后将这些模型组合起来,从而提高整体预测性能。基本步骤初始模型:首先,我们用一个简单的模型(如一个常数值)作为预测模型,记为F0(x)F_0(x)F
- java责任链模式
3213213333332132
java责任链模式村民告县长
责任链模式,通常就是一个请求从最低级开始往上层层的请求,当在某一层满足条件时,请求将被处理,当请求到最高层仍未满足时,则请求不会被处理。
就是一个请求在这个链条的责任范围内,会被相应的处理,如果超出链条的责任范围外,请求不会被相应的处理。
下面代码模拟这样的效果:
创建一个政府抽象类,方便所有的具体政府部门继承它。
package 责任链模式;
/**
*
- linux、mysql、nginx、tomcat 性能参数优化
ronin47
一、linux 系统内核参数
/etc/sysctl.conf文件常用参数 net.core.netdev_max_backlog = 32768 #允许送到队列的数据包的最大数目
net.core.rmem_max = 8388608 #SOCKET读缓存区大小
net.core.wmem_max = 8388608 #SOCKET写缓存区大
- php命令行界面
dcj3sjt126com
PHPcli
常用选项
php -v
php -i PHP安装的有关信息
php -h 访问帮助文件
php -m 列出编译到当前PHP安装的所有模块
执行一段代码
php -r 'echo "hello, world!";'
php -r 'echo "Hello, World!\n";'
php -r '$ts = filemtime("
- Filter&Session
171815164
session
Filter
HttpServletRequest requ = (HttpServletRequest) req;
HttpSession session = requ.getSession();
if (session.getAttribute("admin") == null) {
PrintWriter out = res.ge
- 连接池与Spring,Hibernate结合
g21121
Hibernate
前几篇关于Java连接池的介绍都是基于Java应用的,而我们常用的场景是与Spring和ORM框架结合,下面就利用实例学习一下这方面的配置。
1.下载相关内容: &nb
- [简单]mybatis判断数字类型
53873039oycg
mybatis
昨天同事反馈mybatis保存不了int类型的属性,一直报错,错误信息如下:
Caused by: java.lang.NumberFormatException: For input string: "null"
at sun.mis
- 项目启动时或者启动后ava.lang.OutOfMemoryError: PermGen space
程序员是怎么炼成的
eclipsejvmtomcatcatalina.sheclipse.ini
在启动比较大的项目时,因为存在大量的jsp页面,所以在编译的时候会生成很多的.class文件,.class文件是都会被加载到jvm的方法区中,如果要加载的class文件很多,就会出现方法区溢出异常 java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space.
解决办法是点击eclipse里的tomcat,在
- 我的crm小结
aijuans
crm
各种原因吧,crm今天才完了。主要是接触了几个新技术:
Struts2、poi、ibatis这几个都是以前的项目中用过的。
Jsf、tapestry是这次新接触的,都是界面层的框架,用起来也不难。思路和struts不太一样,传说比较简单方便。不过个人感觉还是struts用着顺手啊,当然springmvc也很顺手,不知道是因为习惯还是什么。jsf和tapestry应用的时候需要知道他们的标签、主
- spring里配置使用hibernate的二级缓存几步
antonyup_2006
javaspringHibernatexmlcache
.在spring的配置文件中 applicationContent.xml,hibernate部分加入
xml 代码
<prop key="hibernate.cache.provider_class">org.hibernate.cache.EhCacheProvider</prop>
<prop key="hi
- JAVA基础面试题
百合不是茶
抽象实现接口String类接口继承抽象类继承实体类自定义异常
/* * 栈(stack):主要保存基本类型(或者叫内置类型)(char、byte、short、 *int、long、 float、double、boolean)和对象的引用,数据可以共享,速度仅次于 * 寄存器(register),快于堆。堆(heap):用于存储对象。 */ &
- 让sqlmap文件 "继承" 起来
bijian1013
javaibatissqlmap
多个项目中使用ibatis , 和数据库表对应的 sqlmap文件(增删改查等基本语句),dao, pojo 都是由工具自动生成的, 现在将这些自动生成的文件放在一个单独的工程中,其它项目工程中通过jar包来引用 ,并通过"继承"为基础的sqlmap文件,dao,pojo 添加新的方法来满足项
- 精通Oracle10编程SQL(13)开发触发器
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*开发触发器
*/
--得到日期是周几
select to_char(sysdate+4,'DY','nls_date_language=AMERICAN') from dual;
select to_char(sysdate,'DY','nls_date_language=AMERICAN') from dual;
--建立BEFORE语句触发器
CREATE O
- 【EhCache三】EhCache查询
bit1129
ehcache
本文介绍EhCache查询缓存中数据,EhCache提供了类似Hibernate的查询API,可以按照给定的条件进行查询。
要对EhCache进行查询,需要在ehcache.xml中设定要查询的属性
数据准备
@Before
public void setUp() {
//加载EhCache配置文件
Inpu
- CXF框架入门实例
白糖_
springWeb框架webserviceservlet
CXF是apache旗下的开源框架,由Celtix + XFire这两门经典的框架合成,是一套非常流行的web service框架。
它提供了JAX-WS的全面支持,并且可以根据实际项目的需要,采用代码优先(Code First)或者 WSDL 优先(WSDL First)来轻松地实现 Web Services 的发布和使用,同时它能与spring进行完美结合。
在apache cxf官网提供
- angular.equals
boyitech
AngularJSAngularJS APIAnguarJS 中文APIangular.equals
angular.equals
描述:
比较两个值或者两个对象是不是 相等。还支持值的类型,正则表达式和数组的比较。 两个值或对象被认为是 相等的前提条件是以下的情况至少能满足一项:
两个值或者对象能通过=== (恒等) 的比较
两个值或者对象是同样类型,并且他们的属性都能通过angular
- java-腾讯暑期实习生-输入一个数组A[1,2,...n],求输入B,使得数组B中的第i个数字B[i]=A[0]*A[1]*...*A[i-1]*A[i+1]
bylijinnan
java
这道题的具体思路请参看 何海涛的微博:http://weibo.com/zhedahht
import java.math.BigInteger;
import java.util.Arrays;
public class CreateBFromATencent {
/**
* 题目:输入一个数组A[1,2,...n],求输入B,使得数组B中的第i个数字B[i]=A
- FastDFS 的安装和配置 修订版
Chen.H
linuxfastDFS分布式文件系统
FastDFS Home:http://code.google.com/p/fastdfs/
1. 安装
http://code.google.com/p/fastdfs/wiki/Setup http://hi.baidu.com/leolance/blog/item/3c273327978ae55f93580703.html
安装libevent (对libevent的版本要求为1.4.
- [强人工智能]拓扑扫描与自适应构造器
comsci
人工智能
当我们面对一个有限拓扑网络的时候,在对已知的拓扑结构进行分析之后,发现在连通点之后,还存在若干个子网络,且这些网络的结构是未知的,数据库中并未存在这些网络的拓扑结构数据....这个时候,我们该怎么办呢?
那么,现在我们必须设计新的模块和代码包来处理上面的问题
- oracle merge into的用法
daizj
oraclesqlmerget into
Oracle中merge into的使用
http://blog.csdn.net/yuzhic/article/details/1896878
http://blog.csdn.net/macle2010/article/details/5980965
该命令使用一条语句从一个或者多个数据源中完成对表的更新和插入数据. ORACLE 9i 中,使用此命令必须同时指定UPDATE 和INSE
- 不适合使用Hadoop的场景
datamachine
hadoop
转自:http://dev.yesky.com/296/35381296.shtml。
Hadoop通常被认定是能够帮助你解决所有问题的唯一方案。 当人们提到“大数据”或是“数据分析”等相关问题的时候,会听到脱口而出的回答:Hadoop! 实际上Hadoop被设计和建造出来,是用来解决一系列特定问题的。对某些问题来说,Hadoop至多算是一个不好的选择,对另一些问题来说,选择Ha
- YII findAll的用法
dcj3sjt126com
yii
看文档比较糊涂,其实挺简单的:
$predictions=Prediction::model()->findAll("uid=:uid",array(":uid"=>10));
第一个参数是选择条件:”uid=10″。其中:uid是一个占位符,在后面的array(“:uid”=>10)对齐进行了赋值;
更完善的查询需要
- vim 常用 NERDTree 快捷键
dcj3sjt126com
vim
下面给大家整理了一些vim NERDTree的常用快捷键了,这里几乎包括了所有的快捷键了,希望文章对各位会带来帮助。
切换工作台和目录
ctrl + w + h 光标 focus 左侧树形目录ctrl + w + l 光标 focus 右侧文件显示窗口ctrl + w + w 光标自动在左右侧窗口切换ctrl + w + r 移动当前窗口的布局位置
o 在已有窗口中打开文件、目录或书签,并跳
- Java把目录下的文件打印出来
蕃薯耀
列出目录下的文件文件夹下面的文件目录下的文件
Java把目录下的文件打印出来
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年7月11日 11:02:
- linux远程桌面----VNCServer与rdesktop
hanqunfeng
Desktop
windows远程桌面到linux,需要在linux上安装vncserver,并开启vnc服务,同时需要在windows下使用vnc-viewer访问Linux。vncserver同时支持linux远程桌面到linux。
linux远程桌面到windows,需要在linux上安装rdesktop,同时开启windows的远程桌面访问。
下面分别介绍,以windo
- guava中的join和split功能
jackyrong
java
guava库中,包含了很好的join和split的功能,例子如下:
1) 将LIST转换为使用字符串连接的字符串
List<String> names = Lists.newArrayList("John", "Jane", "Adam", "Tom");
- Web开发技术十年发展历程
lampcy
androidWeb浏览器html5
回顾web开发技术这十年发展历程:
Ajax
03年的时候我上六年级,那时候网吧刚在小县城的角落萌生。传奇,大话西游第一代网游一时风靡。我抱着试一试的心态给了网吧老板两块钱想申请个号玩玩,然后接下来的一个小时我一直在,注,册,账,号。
彼时网吧用的512k的带宽,注册的时候,填了一堆信息,提交,页面跳转,嘣,”您填写的信息有误,请重填”。然后跳转回注册页面,以此循环。我现在时常想,如果当时a
- 架构师之mima-----------------mina的非NIO控制IOBuffer(说得比较好)
nannan408
buffer
1.前言。
如题。
2.代码。
IoService
IoService是一个接口,有两种实现:IoAcceptor和IoConnector;其中IoAcceptor是针对Server端的实现,IoConnector是针对Client端的实现;IoService的职责包括:
1、监听器管理
2、IoHandler
3、IoSession
- ORA-00054:resource busy and acquire with NOWAIT specified
Everyday都不同
oraclesessionLock
[Oracle]
今天对一个数据量很大的表进行操作时,出现如题所示的异常。此时表明数据库的事务处于“忙”的状态,而且被lock了,所以必须先关闭占用的session。
step1,查看被lock的session:
select t2.username, t2.sid, t2.serial#, t2.logon_time
from v$locked_obj
- javascript学习笔记
tntxia
JavaScript
javascript里面有6种基本类型的值:number、string、boolean、object、function和undefined。number:就是数字值,包括整数、小数、NaN、正负无穷。string:字符串类型、单双引号引起来的内容。boolean:true、false object:表示所有的javascript对象,不用多说function:我们熟悉的方法,也就是
- Java enum的用法详解
xieke90
enum枚举
Java中枚举实现的分析:
示例:
public static enum SEVERITY{
INFO,WARN,ERROR
}
enum很像特殊的class,实际上enum声明定义的类型就是一个类。 而这些类都是类库中Enum类的子类 (java.l