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AI大模型-王哥
人工智能AI大模型大模型大模型学习大模型教程大模型入门
在当今时代,AI大模型的应用越来越广泛,利用这些技术开展副业赚钱已成为可能。以下是一份详细的指南,帮助你了解需要学习的内容以及如何操作。一、需要学习的内容基础知识储备(1)数学知识:线性代数、概率论与数理统计、微积分等,这些是理解AI算法的基础。(2)编程技能:掌握Python编程语言,因为Python在AI领域有丰富的库和框架支持。(3)机器学习原理:了解常见的机器学习算法,如线性回归、决策树、
- 数据分析方法概括
wujingwin
数据分析大致可以分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析,同样的数据分析的方法论也大致分为:描述性数据分析、数理统计分析、数据挖掘分析。本篇文章将就此展开谈谈这三种数据分析方法论(方法论没有好坏高低之分,只有合适的。根据业务场景来选择合适的分析方法。一定要以目标为导向,并不是手法越高级就越好。能用简单分析的就不需要使用大数据挖掘。)一、描述性数据分析方法描述性数据分析可以用一言蔽之”一句话描述数据“
- 2019-03-20记录及学习计划更正
逆风飞翔的鸟
今天早晨早早的就坐上了返回学校的高铁,自己复习的进度稍慢了一些,不过没关系,这几天再追回来,最近发现虽然自己数学的做题能力有所提升,但是熟练程度还差很多,所以接下来高等数学要多做题,线性代数基础已经复习完毕,不能丢下,每天要做一定量的练习来保持住自己的水平。概率论与数理统计自己感觉有些困难,需要从课本开始认真的复习。关于英语我已经用百词斩背了有400左右的单词了,但是不是很扎实,所以自己要提升自己
- 【个人学习笔记】概率论与数理统计知识梳理【五】
已经是全速前进了
概率论
文章目录第五章、大数定律及中心极限定理一、大数定律1.1基本概念1.2弱大数定理二、中心极限定理独立同分布的中心极限定理定理总结第五章、大数定律及中心极限定理写博客比想象中费劲得多,公式得敲好久,所以只得随缘更更了,想写一些机器学习相关的东西,但是强迫症又不允许我把这个扔掉不管,我太难了Orz这一节的内容比较深,即使我是一个喜欢数学的工科生,也没有精力再去深究了,各式各样的大数定律及中心极限定理我
- 岭回归算法
码银
回归数据挖掘人工智能
回归分析方法是利用数理统计方法分析数据,建立自变量和因变量间的回归模型,用于预测因变量变化的分析方法。其中比较经典的是HoerI和Kennard提出的岭回归算法。岭回归算法是在最小二乘法的基础上引|入正则项,使回归模型具有较好泛化能力和稳定性,但岭回归算法并不能处理自变量间非线性相关的情况。岭回归,又称脊回归,是对不适定问题进行回归分析时经常使用的一种正则化方法,是对最小二乘回归的一种补充,岭回归
- 面向面试的机器学习知识点(2)——数理统计
小井正在努力中
机器学习人工智能
本期省流版:成为数据分析师,这些数理统计知识必不可少!大样本,小样本的概念协方差、相关系数、独立性之间的区别与联系显著性水平/置信度/置信区间假设检验三种经典分布,和对应的三种检验方式方差分析中心极限定理,大数定理内容很多,创作不易,请多多支持~大样本/小样本大样本:样本量趋于无穷小样本:样本量有限协方差/相关系数/独立性协方差定义:两个变量总体的误差,反映两个变量之间的变化趋势(eg.一个上升,
- 33个热门数据分析软件,你都用过哪些?
俊红的数据分析之路
数据库可视化编程语言大数据hadoop
最近有一位小伙伴问我,做数据岗该学习哪些软件,我想了想扔给他33个软件数据分析工具类软件,大体可以分为以下5类:Excel生态工具、数理统计工具、BI工具、数据库工具、编程工具(Excel单独分成一类,主要是因为它应用场景广泛,且用户基数过于庞大,甚至超过其他所有工具用户之和)每个类别的代表工具分别有:「Excel生态」:Excel、VBA、PowerQuery、PowerPivot、PowerV
- 九月二十六日总结
疯狂太阳花
英语:2013年第三篇,我们的未来一片光明,第四篇,州政府的权利,联邦政府的权利,最高法院,三权分立,checkandbalance每日一句,信任的重要性时文精析数学:数理统计的初步,参数估计样本均值,样本方差,k阶原点矩,三个分布,卡方分布,t分布,F分布,正态总体点估计,矩估计法,最大似然估计结构力学:静定拱,三绞拱,拱轴线,拱趾,拱顶,跨度,拱高内力计算,合理拱轴线
- 概率论与数理统计实验 附源码及实验报告 可打包为exe
货又星
概率论经验分享笔记python开源
Hi,I’m@货又星I’minterestedin…I’mcurrentlylearning…I’mlookingtocollaborateon…Howtoreachme…README目录(持续更新中)各种错误处理、爬虫实战及模板、百度智能云人脸识别、计算机视觉深度学习CNN图像识别与分类、PaddlePaddle自然语言处理知识图谱、GitHub、运维…WeChat:1297767084GitH
- 线性回归算法原理及python实现
德乌大青蛙
机器学习算法python数据挖掘
文章目录引言回归与分类的区别线性回归简单线性回归原理及推导python实现算法多元线性回归原理及推导python实现算法手工实现多元线性回归算法sklearn实现多元线性回归算法引言回归与分类的区别区分回归与分类其实很简单,举个例子,预测病人患病概率,结果只有患病和不患病2种,这就是分类;预测房价,结果可能是在一段区间内,这个就是回归。线性回归线性回归是利用数理统计中回归分析方法,其本质是寻找出一
- 概率统计学习打卡——数理统计与描述性分析
xtsqmx
1.数理统计的基本概念总体:研究对象的全体(X)个体:组成总体的每个基本单元样本:从总体中抽取的一部分个体()简单随机样本:具有随机性和独立性的样本,即样本相互独立具有同一分布样本的两重性:抽样前是随机变量,抽样后是具体的数统计量:样本的函数,不含有任何未知参数抽样分布:统计量的分布2.常用的统计量样本均值:用来估计总体均值和对对有关总体均值的假设做检验样本方差:用来估计总体方差和对有关总体方差的
- 概率论与数理统计——二、随机变量及其分布
米妮爱分享
1随机变量随机变量是把样本S映射到R(实值单值)函数随机变量的引入可以来描述各种随机现象,并能利用数学分析的方法对随机实验的结果进行深入广泛的研究和讨论。2离散随机变量及其分布律(一)(0-1)分布(二)伯努力试验、二项分布(三)泊松分布3随机变量的分布函数计算分布函数时,根据其分布律,计算某一范围的概率时,左边x是小于不等于x的,当等于时,拆开的等式在3.1中还需要加上等于此值的概率,见例子。4
- 如何快速入门深度学习
人生万事须自为,跬步江山即寥廓。
机器学习人工智能chatgpt
深度学习是人工智能领域的一个重要分支,它模拟人脑的神经网络结构,通过大量的数据训练模型,使计算机能够自动学习和理解数据。深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。如果你想快速入门深度学习,可以按照以下步骤进行:1.学习基础知识在学习深度学习之前,你需要具备一定的数学基础,包括线性代数、概率论与数理统计、微积分等。此外,你还需要掌握一门编程语言,如Python,因为大多数深度
- 概率论与数理统计 第八章 假设检验
Jarkata
课前导读统计推断的另一类重要问题是假设检验问题。参数估计的主要任务是找参数值等于多少,或在哪个范围内取值。而假设检验则主要是看参数的值是否等于某个特定的值。通常进行假设检验即选定一个假设,确定用以决策的拒绝域的形式,构造一个检验统计量,求出拒绝域或检验统计量的p值,查看结果是否落在拒绝域内或p值是否小于显著性水平,做出决策的一个过程。第一节检验的基本原理举个例子,体现假设检验的思想:假设检验的统计
- 【EI会议征稿通知】第三届数理统计与经济分析国际学术会议(MSEA 2024)
搞科研的小刘选手
学术会议人工智能图像处理web安全大数据数据库
第三届数理统计与经济分析国际学术会议(MSEA2024)20243rdInternationalConferenceonMathematicalStatisticsandEconomicAnalysis第三届数理统计与经济分析国际学术会议(MSEA2024)定于2024年5月24-26日在中国济南举行。会议旨在为从事“数理统计”与“经济分析”研究的专家学者、工程技术人员、技术研发人员提供一个共享科
- 泛谈一下数字化技能的学习,SPSS、Stata还是Python?技术、业务+表达、展现!
数据科学作家
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1.本科、专科上学时对于这些偏数学类的课程还是要好好学习应知乎、小红书、CSDN很多年轻朋友、同学们的邀请,今天我泛谈一下数字化技能的学习。很多学生在本科或专科上学时代学过统计学、计量经济学、机器学习、数据分析、统计分析、数据挖掘、量化建模等一门或多门课程,至少也学过概率论、数理统计、线性代数、微积分等课程,其实就已经具备了相对较好的数据分析基础。等到本科或专科毕业后,有的同学致力于读研、读博,也
- 数学建模学习笔记||灰色关联分析
展信佳 :)
数学建模学习笔记
灰色系统信息绝对透明的是白色系统,信息绝对秘密的是黑色系统,灰色系统介于两者之间关联分析即系统的分析因素包含多种因素的系统中,哪些因素是主要的,哪些因素是次要的,哪些因素影响大,哪些因素影响小,哪些需要发展,哪些需要抑制……现有因素分析的量化方法,大都是数理统计法,如回归分析,方差分析,主要成分分析等,但都有一下弱点:要求大量数据,数据量少难以找到统计规律要求分布是典型的(线性的,指数的或对数的)
- 考研计划 东南大学
风与易水
考研学习
考研计划2021考研自用,目前已经上岸东南大学,祝各位顺利!数一:高数、线代、概率论与数理统计使用参考资料:1.《同济高数、浙大概率论与数理统计》2.《李永乐基础强化系列材料》3.武忠祥教学视频4.李林8805.武老师的高数辅导讲义+李永乐线代讲义5.李林的1086.《李林冲刺6套卷,李林预测4套卷》复习策略:1.2月初~6月底第一轮打基础,以武忠祥2020视频【教材(查阅相关知识点)】为主,深刻
- 武忠祥2025高等数学,基础阶段的百度网盘+视频及PDF
m0_54050778
pdf概率论
考研数学武忠祥基础主要学习以下几个方面的内容:1.微积分:主要包括极限、连续、导数、积分等概念,以及它们的基本性质和运算方法。2.线性代数:主要包括向量、向量空间、线性方程组、矩阵、行列式、特征值和特征向量等概念,以及它们的基本性质和运算方法。3概率论与数理统计:主要包括随机事件和概率、条件概率、独立性、随机变量及其分布、数学期望方差和协方差、大数定律和中心极限定理等概念以及它们的基本性质和运算方
- 大二下 课程安排
三冬四夏会不会有点漫长
#大二下计划
专业选修web前端开发信息与网络安全必修数据库原理4概率论与数理统计4软件设计与体系结构3编译技术3软件设计实践2大学体育1选修(待更新)目标大二下一定要好好学习,不然最后总的排名真的就垫底了,大一上绩点专业排名33/139,大一下绩点专业排名91/139,大二上待更新,整个大一绩点专业排名71/139,希望大二下能尽自己的全力学,绩点考到尽可能高,把自己不太行的过往的成绩往上拉一拉
- 不知道几天能学完《概率论与数理统计》之1.1随机统计
不安全的安保
不知道几天能学完概率论概率论
引言确定性(必然):一定发生/一定不发生随机性(偶然):可能发生/不发生统计规律:对事情做出大量重复性的实验试图找出某种规律1.1.1随机事件与随机试验试验:为了找出实践规律,对客观事物进行观察、测量,然后进行科学实验等等这类统称为试验随机试验:使用E表示三个要求相同条件下可以重复实验结果不止一个无法预测哪个结果会出现举个例子:抛硬币随机抛硬币可以出现两次正面硬币有正面和反面在硬币落地之前无法得知
- 2024年高校建设大数据实验室建设的意义
泰迪智能科技
大数据实验室大数据
数据挖掘与大数据分析是以计算机基础为基础,以挖掘算法为核心,紧密面向行业应用的一门综合性学科。其主要技术涉及概率论与数理统计、数据挖掘、算法与数据结构、计算机网络、并行计算等多个专业方向,因此该学科对于实验室具有较高的专业要求。实验室不仅要提供基础的开发环境,还要提供大数据的运算环境以及用于实验的实战大数据案例。这些实验素材的准备均需专业的大数据实验室作为支撑。目前,在我国高校的专业设置上与数据挖
- 概率论与数理统计————3.随机变量及其分布
辣个骑士
概率论与数理统计概率论
一、随机变量设E是一个随机试验,S为样本空间,样本空间的任意样本点e可以通过特定的对应法则X,使得每个样本点都有与之对应的数对应,则称X=X(e)为随机变量二、分布函数分布函数:设X为随机变量,x是任意实数,则事件{Xx}为随机变量X的分布函数,记为F(x)即:F(x)=P(Xx)(1)几何意义:(2)某点处的概率:P(a)=P(Xa)-P(X0;F(x)=cx0三、离散型随机变量及其分布离散型随
- 概率论与数理统计————古典概型、几何概型和条件概率
辣个骑士
概率论与数理统计概率论
一、古典概型特点(1)有限性:试验S的样本空间的有限集合(2)等可能性:每个样本点发生的概率是相等的公式:P(A)=A为随机事件的样本点数;S是样本空间二、几何概型计算公式:p(A)=A的长度、面积或体积S的长度、面积或体积三、条件概率条件概率:设A、B为两个事件,且p(B)>0,则在事件B条件下事件A发生的概率为P(A|B)=p(|A)=1-P(B|A)乘法公式:事件的独立性:若事件A、B满足P
- 简单线性回归算法
ppixiu
概述线性回归本来是是统计学里的概念,现在经常被用在机器学习中。是利用数理统计中回归分析,来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法,运用十分广泛。如果2个或者多个变量之间存在“线性关系”,那么我们就可以通过历史数据,摸清变量之间的“套路”,建立一个有效的模型,来预测未来的变量结果。image.png我们以上图为例,坐标轴上的点就是我们得到的原始数据集,我们可以找到一条直线,这条
- Java SE入门及基础(16)
卷到起飞的数分
JavaSE算法java开发语言
数组1.数组的概念数组是编程语言中的一种常见的数据结构,能够存储一组相同类型的数据。2.数组的作用存储一组相同类型的数据,方便进行数理统计(求最大值、最小值、平均值以及总和),也可以进行信息的展示3.数组的定义语法数据类型[]数组名;数组名=new数据类型[数组的长度];数组名=new数据类型[]{元素1,元素2,...,元素n};数据类型[]数组名=new数据类型[数组的长度];数据类型[]数组
- 概率论与数理统计————1.随机事件与概率
辣个骑士
概率论与数理统计概率论
一、随机事件随机试验:满足三个特点(1)可重复性:可在相同的条件下重复进行(2)可预知性:每次试验的可能不止一个,事先知道试验的所有可能结果(3)不确定性:每次试验不能确定实验结果随机试验记作E样本空间:随机试验E的所有可能的结果构成的集合样本点:样本空间的每个元素是一个样本点随机事件:样本空间的子集为一个随机事件(事件放生:该事件的某个样本点出现)必然事件:必然发生的事件不可能事件:不可能发生的
- 数学建模.灰色关联分析
丰海洋
数学建模数学建模
1.前言:如果要提高一片土地的粮食产量,那么肯定是要从土肥,土质,天气,气候,灾害,光照,水分等因素去分析,那么灰色关联分析就是去比较这些因素的权重,即判断哪个因素影响力大,这就是灰色关联分析的作用。其实也可以使用回归分析,方差分析等数理统计,但是他们缺点就是数据小的话误差很大,而灰色关联分析就可以很好解决数据小的问题。2.基本思想:灰色关联分析是根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密
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不动点迭代c语言for循环
概率论与数理统计-西北师范大学数学与统计学院数学与统计学院数学与应用数学专业云亭班专业平台必修课程教学大纲数学与统计学院数学与应用数学专业云亭班专业平台必修课程包括以下11门课程:概率论与数理统计、实变函数、泛函分析、拓扑学、微分几何、C语言、近世代数、运筹学、常微分方程、复变函数、大学物理。概率论与数理统计一、说明课程性质:该课程是数学与应用数学专业云亭班专业平台必修课程之一,第5学期开设。周4
- 概率论与数理统计-第7章 假设检验
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假设检验的基本概念二、假设检验的基本思想假设检验的基本思想实质上是带有某种概率性质的反证法,为了检验一个假设H0,是否正确,首先假定该假设H0正确,然后根据抽取到的样本对假设H0作出接受或拒绝的决策,如果样本观察值导致了不合理的现象发生,就应拒绝假设H0,否则应接受假设H0·三、假设检验的两类错误第一类错误当假设H0正确时,小概率事件也有可能发生,此时,我们会拒绝假设H0,因而犯了“弃真”的错误,
- ios内付费
374016526
ios内付费
近年来写了很多IOS的程序,内付费也用到不少,使用IOS的内付费实现起来比较麻烦,这里我写了一个简单的内付费包,希望对大家有帮助。
具体使用如下:
这里的sender其实就是调用者,这里主要是为了回调使用。
[KuroStoreApi kuroStoreProductId:@"产品ID" storeSender:self storeFinishCallBa
- 20 款优秀的 Linux 终端仿真器
brotherlamp
linuxlinux视频linux资料linux自学linux教程
终端仿真器是一款用其它显示架构重现可视终端的计算机程序。换句话说就是终端仿真器能使哑终端看似像一台连接上了服务器的客户机。终端仿真器允许最终用户用文本用户界面和命令行来访问控制台和应用程序。(LCTT 译注:终端仿真器原意指对大型机-哑终端方式的模拟,不过在当今的 Linux 环境中,常指通过远程或本地方式连接的伪终端,俗称“终端”。)
你能从开源世界中找到大量的终端仿真器,它们
- Solr Deep Paging(solr 深分页)
eksliang
solr深分页solr分页性能问题
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2148370
作者:eksliang(ickes) blg:http://eksliang.iteye.com/ 概述
长期以来,我们一直有一个深分页问题。如果直接跳到很靠后的页数,查询速度会比较慢。这是因为Solr的需要为查询从开始遍历所有数据。直到Solr的4.7这个问题一直没有一个很好的解决方案。直到solr
- 数据库面试题
18289753290
面试题 数据库
1.union ,union all
网络搜索出的最佳答案:
union和union all的区别是,union会自动压缩多个结果集合中的重复结果,而union all则将所有的结果全部显示出来,不管是不是重复。
Union:对两个结果集进行并集操作,不包括重复行,同时进行默认规则的排序;
Union All:对两个结果集进行并集操作,包括重复行,不进行排序;
2.索引有哪些分类?作用是
- Android TV屏幕适配
酷的飞上天空
android
先说下现在市面上TV分辨率的大概情况
两种分辨率为主
1.720标清,分辨率为1280x720.
屏幕尺寸以32寸为主,部分电视为42寸
2.1080p全高清,分辨率为1920x1080
屏幕尺寸以42寸为主,此分辨率电视屏幕从32寸到50寸都有
适配遇到问题,已1080p尺寸为例:
分辨率固定不变,屏幕尺寸变化较大。
如:效果图尺寸为1920x1080,如果使用d
- Timer定时器与ActionListener联合应用
永夜-极光
java
功能:在控制台每秒输出一次
代码:
package Main;
import javax.swing.Timer;
import java.awt.event.*;
public class T {
private static int count = 0;
public static void main(String[] args){
- Ubuntu14.04系统Tab键不能自动补全问题解决
随便小屋
Ubuntu 14.04
Unbuntu 14.4安装之后就在终端中使用Tab键不能自动补全,解决办法如下:
1、利用vi编辑器打开/etc/bash.bashrc文件(需要root权限)
sudo vi /etc/bash.bashrc
接下来会提示输入密码
2、找到文件中的下列代码
#enable bash completion in interactive shells
#if
- 学会人际关系三招 轻松走职场
aijuans
职场
要想成功,仅有专业能力是不够的,处理好与老板、同事及下属的人际关系也是门大学问。如何才能在职场如鱼得水、游刃有余呢?在此,教您简单实用的三个窍门。
第一,多汇报
最近,管理学又提出了一个新名词“追随力”。它告诉我们,做下属最关键的就是要多请示汇报,让上司随时了解你的工作进度,有了新想法也要及时建议。不知不觉,你就有了“追随力”,上司会越来越了解和信任你。
第二,勤沟通
团队的力
- 《O2O:移动互联网时代的商业革命》读书笔记
aoyouzi
读书笔记
移动互联网的未来:碎片化内容+碎片化渠道=各式精准、互动的新型社会化营销。
O2O:Online to OffLine 线上线下活动
O2O就是在移动互联网时代,生活消费领域通过线上和线下互动的一种新型商业模式。
手机二维码本质:O2O商务行为从线下现实世界到线上虚拟世界的入口。
线上虚拟世界创造的本意是打破信息鸿沟,让不同地域、不同需求的人
- js实现图片随鼠标滚动的效果
百合不是茶
JavaScript滚动属性的获取图片滚动属性获取页面加载
1,获取样式属性值
top 与顶部的距离
left 与左边的距离
right 与右边的距离
bottom 与下边的距离
zIndex 层叠层次
例子:获取左边的宽度,当css写在body标签中时
<div id="adver" style="position:absolute;top:50px;left:1000p
- ajax同步异步参数async
bijian1013
jqueryAjaxasync
开发项目开发过程中,需要将ajax的返回值赋到全局变量中,然后在该页面其他地方引用,因为ajax异步的原因一直无法成功,需将async:false,使其变成同步的。
格式:
$.ajax({ type: 'POST', ur
- Webx3框架(1)
Bill_chen
eclipsespringmaven框架ibatis
Webx是淘宝开发的一套Web开发框架,Webx3是其第三个升级版本;采用Eclipse的开发环境,现在支持java开发;
采用turbine原型的MVC框架,扩展了Spring容器,利用Maven进行项目的构建管理,灵活的ibatis持久层支持,总的来说,还是一套很不错的Web框架。
Webx3遵循turbine风格,velocity的模板被分为layout/screen/control三部
- 【MongoDB学习笔记五】MongoDB概述
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mongodb
MongoDB是面向文档的NoSQL数据库,尽量业界还对MongoDB存在一些质疑的声音,比如性能尤其是查询性能、数据一致性的支持没有想象的那么好,但是MongoDB用户群确实已经够多。MongoDB的亮点不在于它的性能,而是它处理非结构化数据的能力以及内置对分布式的支持(复制、分片达到的高可用、高可伸缩),同时它提供的近似于SQL的查询能力,也是在做NoSQL技术选型时,考虑的一个重要因素。Mo
- spring/hibernate/struts2常见异常总结
白糖_
Hibernate
Spring
①ClassNotFoundException: org.aspectj.weaver.reflect.ReflectionWorld$ReflectionWorldException
缺少aspectjweaver.jar,该jar包常用于spring aop中
②java.lang.ClassNotFoundException: org.sprin
- jquery easyui表单重置(reset)扩展思路
bozch
formjquery easyuireset
在jquery easyui表单中 尚未提供表单重置的功能,这就需要自己对其进行扩展。
扩展的时候要考虑的控件有:
combo,combobox,combogrid,combotree,datebox,datetimebox
需要对其添加reset方法,reset方法就是把初始化的值赋值给当前的组件,这就需要在组件的初始化时将值保存下来。
在所有的reset方法添加完毕之后,就需要对fo
- 编程之美-烙饼排序
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
/*
*《编程之美》的思路是:搜索+剪枝。有点像是写下棋程序:当前情况下,把所有可能的下一步都做一遍;在这每一遍操作里面,计算出如果按这一步走的话,能不能赢(得出最优结果)。
*《编程之美》上代码有很多错误,且每个变量的含义令人费解。因此我按我的理解写了以下代码:
*/
- Struts1.X 源码分析之ActionForm赋值原理
chenbowen00
struts
struts1在处理请求参数之前,首先会根据配置文件action节点的name属性创建对应的ActionForm。如果配置了name属性,却找不到对应的ActionForm类也不会报错,只是不会处理本次请求的请求参数。
如果找到了对应的ActionForm类,则先判断是否已经存在ActionForm的实例,如果不存在则创建实例,并将其存放在对应的作用域中。作用域由配置文件action节点的s
- [空天防御与经济]在获得充足的外部资源之前,太空投资需有限度
comsci
资源
这里有一个常识性的问题:
地球的资源,人类的资金是有限的,而太空是无限的.....
就算全人类联合起来,要在太空中修建大型空间站,也不一定能够成功,因为资源和资金,技术有客观的限制....
&
- ORACLE临时表—ON COMMIT PRESERVE ROWS
daizj
oracle临时表
ORACLE临时表 转
临时表:像普通表一样,有结构,但是对数据的管理上不一样,临时表存储事务或会话的中间结果集,临时表中保存的数据只对当前
会话可见,所有会话都看不到其他会话的数据,即使其他会话提交了,也看不到。临时表不存在并发行为,因为他们对于当前会话都是独立的。
创建临时表时,ORACLE只创建了表的结构(在数据字典中定义),并没有初始化内存空间,当某一会话使用临时表时,ORALCE会
- 基于Nginx XSendfile+SpringMVC进行文件下载
denger
应用服务器Webnginx网络应用lighttpd
在平常我们实现文件下载通常是通过普通 read-write方式,如下代码所示。
@RequestMapping("/courseware/{id}")
public void download(@PathVariable("id") String courseID, HttpServletResp
- scanf接受char类型的字符
dcj3sjt126com
c
/*
2013年3月11日22:35:54
目的:学习char只接受一个字符
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
char ch;
scanf("%d", &i);
printf("i = %d\n", i);
scanf("%
- 学编程的价值
dcj3sjt126com
编程
发一个人会编程, 想想以后可以教儿女, 是多么美好的事啊, 不管儿女将来从事什么样的职业, 教一教, 对他思维的开拓大有帮助
像这位朋友学习:
http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_2584320772_0_1.html
VirtualGS教程 (By @林泰前): 几十年的老程序员,资深的
- 二维数组(矩阵)对角线输出
飞天奔月
二维数组
今天在BBS里面看到这样的面试题目,
1,二维数组(N*N),沿对角线方向,从右上角打印到左下角如N=4: 4*4二维数组
{ 1 2 3 4 }
{ 5 6 7 8 }
{ 9 10 11 12 }
{13 14 15 16 }
打印顺序
4
3 8
2 7 12
1 6 11 16
5 10 15
9 14
13
要
- Ehcache(08)——可阻塞的Cache——BlockingCache
234390216
并发ehcacheBlockingCache阻塞
可阻塞的Cache—BlockingCache
在上一节我们提到了显示使用Ehcache锁的问题,其实我们还可以隐式的来使用Ehcache的锁,那就是通过BlockingCache。BlockingCache是Ehcache的一个封装类,可以让我们对Ehcache进行并发操作。其内部的锁机制是使用的net.
- mysqldiff对数据库间进行差异比较
jackyrong
mysqld
mysqldiff该工具是官方mysql-utilities工具集的一个脚本,可以用来对比不同数据库之间的表结构,或者同个数据库间的表结构
如果在windows下,直接下载mysql-utilities安装就可以了,然后运行后,会跑到命令行下:
1) 基本用法
mysqldiff --server1=admin:12345
- spring data jpa 方法中可用的关键字
lawrence.li
javaspring
spring data jpa 支持以方法名进行查询/删除/统计。
查询的关键字为find
删除的关键字为delete/remove (>=1.7.x)
统计的关键字为count (>=1.7.x)
修改需要使用@Modifying注解
@Modifying
@Query("update User u set u.firstna
- Spring的ModelAndView类
nicegege
spring
项目中controller的方法跳转的到ModelAndView类,一直很好奇spring怎么实现的?
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
* yo
- 搭建 CentOS 6 服务器(13) - rsync、Amanda
rensanning
centos
(一)rsync
Server端
# yum install rsync
# vi /etc/xinetd.d/rsync
service rsync
{
disable = no
flags = IPv6
socket_type = stream
wait
- Learn Nodejs 02
toknowme
nodejs
(1)npm是什么
npm is the package manager for node
官方网站:https://www.npmjs.com/
npm上有很多优秀的nodejs包,来解决常见的一些问题,比如用node-mysql,就可以方便通过nodejs链接到mysql,进行数据库的操作
在开发过程往往会需要用到其他的包,使用npm就可以下载这些包来供程序调用
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- Spring MVC 拦截器
xp9802
spring mvc
Controller层的拦截器继承于HandlerInterceptorAdapter
HandlerInterceptorAdapter.java 1 public abstract class HandlerInterceptorAdapter implements HandlerIntercep