- 深度学习中高斯噪声:为什么以及如何使用
小白学视觉
深度学习人工智能
点击上方“小白学视觉”,选择加"星标"或“置顶”重磅干货,第一时间送达来源:DeepHubIMBA本文约1800字,建议阅读8分钟高斯噪声是深度学习中用于为输入数据或权重添加随机性的一种技术。在数学上,高斯噪声是一种通过向输入数据添加均值为零和标准差(σ)的正态分布随机值而产生的噪声。正态分布,也称为高斯分布,是一种连续概率分布,由其概率密度函数(PDF)定义:pdf(x)=(1/(σ*sqrt(
- 电影智能推荐系统
风又起而叶落地
pandas
电影智能推荐系统背景介绍人们经常会在视频平台上观看影片,有时目标明确,想要观看某部电影,但有时仅仅是随机搜寻。如果视频平台可以利用基于物品的智能推荐系统,有效地从用户对其观看过的电影的评分中挖掘数据,便可以根据用户偏好的电影个性化地推荐更多类似的电影,优化用户体验,提高用户粘性,创造额外收入。分析步骤读取数据数据分析合并电影数据和评分数据计算每部电影的评分均值计算每部电影的“评分次数”创建数据透视
- 【C++】初学者的浪漫编程指南
星霜旅人
C++c++
少年不惧岁月长,彼方尚有荣光在。前言这是我自己学习C++的第一篇博客总结。后期我会继续把C++学习笔记开源至博客上。C++的兼容性1.C++兼容绝大多数C语言的语法,因此只需要把.c后缀文件改为.cpp即可。2.VS编译器看到是.cpp就会调用C++编译器编译。#define_CRT_SECURE_NO_WARNINGS#includeintmain(){printf("helloworld\n"
- Kmeans与KMedoids聚类对比以及python实现
呵呵爱吃菜
kmeans聚类python
在机器学习领域,聚类算法是一种常用的无监督学习方法,用于将数据集中的样本划分为若干个簇,使得同一簇内的样本尽可能相似,而不同簇之间的样本尽可能不同。K-Means和K-Medoids是两种经典的聚类算法,它们都基于划分的思想,但在具体实现和应用场景上存在一些差异。一、算法原理1.K-Means:中心点选择:K-Means算法通过计算簇内所有样本的均值来确定中心点(centroid)。距离度量:通常
- LeetCode HOT-100 分类总结
悬浮海
#LeetCodeHOT100leetcode算法HOT-100分类总结
文章目录二分搜索排序滑动窗口哈希表位运算前缀和双指针图二叉树回溯贪心:动态规划:背包问题:单调栈(辅助栈):并查集LRU缓存小技巧二分搜索【NO.4】LeetCodeHOT100—4.寻找两个正序数组的中位数【NO.17】LeetCodeHOT100—33.搜索旋转排序数组【NO.18】LeetCodeHOT100—34.在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置排序排序方法,如果可以确定数值的范
- (旋转数组的)二分查找算法
「已注销」
涨知识二分查找旋转数组
二分查找算法(BinarySearch)是一种高效的、应用广泛的查找算法。它是一种采用分治策略的算法。基本二分查找算法二分查找是针对顺序存储的有序序列的;二分查找的基本思想是:将目标元素与序列中位数比较,如果大于中位数则在右半段序列查找,反之在左半段查找。为了能够方便表示(以升序序列为例),设置两个索引值start,end表示查找范围即下图中的两个灰色箭头,设置一个标记mid表示当前范围的中间位置
- 【机器学习】使用scikit-learn中的KNN包实现对鸢尾花数据集或者自定义数据集的的预测
加德霍克
机器学习人工智能python学习作业
一、KNN算法概念K最近邻(K-NearestNeighbor,KNN)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一,是著名的模式识别统计学方法,在机器学习分类算法中占有相当大的地位。它是一个理论上比较成熟的方法。既是最简单的机器学习算法之一,也是基于实例的学习方法中最基本的,又是最好的文本分类算法之一。二、对鸢尾花数据集进行预测1、代码示例:fromsklearn.datasetsimportl
- ESP32开发日记4-来讲讲ESP32之外的东西(Valgrind 工具的使用)
我在武汉上早八
开发工具笔记物联网linuxc语言c++
目录简介安装Valgrind基本使用总结简介从第一篇文章我们知道,乐鑫官方给集成了一个调试工具,能够在程序异常时分层追踪到导致异常的地方。这个功能实际上很像Valgrind,她是一个在Linux环境下广泛使用的编程工具套件,主要用于内存调试、内存泄漏检测以及性能分析。它对于识别程序中的内存和线程问题非常有用,特别适用于C和C++程序的开发和调试。在实际的开发过程当中如果遇到不好找的问题特别是崩溃内
- fit_transform,fit,transform区别和作用
浊酒南街
#机器学习深度学习人工智能
目录前言fit,transform,fit_transform函数介绍函数使用示例前言sklearn中封装的各种算法调用之前都要fit。fit相对于整个代码而言,为后续API服务,用于从一个训练集中学习模型参数,包括归一化时要用到的均值,标准偏差。fit之后,可以调用各种API方法,transform是其中之一。所以当你调用transform之外的方法,也必须要先fit。但是fit与transfo
- 数据分析 变异系数
やっはろ
数据分析数据分析数据挖掘
目录变异系数的应用场景包括:特点:注意事项:np.nanvar——方差,np.sanstd标准差简单来讲就是平均值/标准差变异系数(CoefficientofVariation,CV)是一种相对量的变异指标,常用于衡量数据的离散程度。它通过标准差与均值的比值来表示,消除了单位差异的影响,使得不同量纲、均值不同的数据之间可以直接比较其离散程度。一般来说,变量值平均水平高,其离散程度的测度值越大,反之
- 亿级表优化「TIDB 分区篇」,值得收藏
彭亚川Allen
数据库oracle
这是亿级别表优化的第二篇,对第一篇感兴趣的可以看看。亿级表优化思路之SQL篇-掘金写作背景距上次写亿级别优化已经有一个多月了,这段时间也没闲着,Q1对模型做了梳理,重构了这部分业务,主要做了下面这些优化数据模型优化(终于狠下心做了减法,去掉了2个模型)。做了分区表,数据日增量非常快,单表遇到读写瓶颈。复杂SQL优化,上次优化遗留的顽疾。数据清洗(流失数据、已删除数据备份归档)。所以,我还是总结这段
- 【LeetCode 刷题】二叉树-广度优先遍历
Bran_Liu
LeetCodeleetcode算法python数据结构
此博客为《代码随想录》二叉树章节的学习笔记,主要内容为二叉树的广度优先遍历相关的题目解析。文章目录102.二叉树的层序遍历107.二叉树的层序遍历II199.二叉树的右视图637.二叉树的层平均值429.N叉树的层序遍历515.在每个树行中找最大值116.填充每个节点的下一个右侧节点指针117.填充每个节点的下一个右侧节点指针II104.二叉树的最大深度111.二叉树的最小深度102.二叉树的层序
- Flask学习笔记(一):基本框架和HTTP处理
洪小帅
flask学习笔记pythonweb
文章目录前言flask学习笔记1.基本框架1.1视图函数与路由1.2模板与静态文件2.HTTP与flask2.1Request对象2.2request获取url参数2.2.1args.get()方法2.2.2args.getlist()方法2.3处理请求2.4重定向总结前言兄弟们,flak是真好用吧!本文是笔者学习flask时做的笔记的第一篇,记录了一些最基础且常用的入门级操作.flask学习笔记
- C||读写文件输入输出
Tubishu
算法c语言
对接之前的文章:英语单词学习软件【动态分配空间】题引:输入一些整数,求出它们的最小值、最大值、平均值(保留三位小数)。输入保证这些数都是不超过1000的整数。样例输入:28351736样例输出:184.375题解:不难发现,要输入的整数个数是不确定的。法一:#includeintmain(){intx,n=0,min=1000,max=0,s=0;while(scanf("%d",&x)==1){
- 数据挖掘:定义、挑战与应用
黑色叉腰丶大魔王
数据挖掘人工智能
一、数据挖掘的定义(一)概念阐述数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。它融合了数据库技术、统计学、机器学习、人工智能等多学科的理论和方法,旨在通过对数据的深入分析和处理,发现有价值的模式、关联、趋势等,从而为决策提供支持。(二)与相关概念的区别与联系数据库管理:数据库管理侧重于数据的存储、组织、检索和维护
- [读书日志]从零开始学习Chisel 第一篇:书籍介绍,Scala与Chisel概述,Scala安装运行(敏捷硬件开发语言Chisel与数字系统设计)
JoneMaster
从零开始学ChiselJM读书日志系列开发语言scala后端fpga开发架构嵌入式硬件
简介:从20世纪90年代开始,利用硬件描述语言和综合技术设计实现复杂数字系统的方法已经在集成电路设计领域得到普及。随着集成电路集成度的不断提高,传统硬件描述语言和设计方法的开发效率低下的问题越来越明显。近年来逐渐崭露头角的敏捷化设计方法将把集成电路设计带入一个新的阶段。与此同时,集成电路设计也需要一种适应敏捷化设计方法的新型硬件开发语言。本书从实用性和先进性出发,较全面地介绍新型硬件开发语言Chi
- 四、【Vue3】——setup不得不说的两个注意点
YIFEI132
Vue3vue.jsjavascript前端
在Vue3中setup被称为组合式API表演的舞台,可见其重要性与地位,在小编第一篇中浅谈过setup的使用,这节可以进阶学习一下setup中两个注意点:执行时机以及其参数。一、拉开序幕的setup理解:Vue3.0中一个新的配置项,值为一个函数。setup是所有CompositionAPI(组合API)“表演的舞台”。组件中所用到的:数据、方法等等,均要配置在setup中。setup函数的两种返
- ElasticSearch查询 第四篇:匹配查询(Match)
悦光阴
字符串javapythonelasticsearch索引
《ElasticSearch查询》目录导航:ElasticSearch查询第一篇:搜索APIElasticSearch查询第二篇:文档更新ElasticSearch查询第三篇:词条查询ElasticSearch查询第四篇:匹配查询(Match)ElasticSearch查询第五篇:布尔查询匹配(Match)查询属于全文(Fulltext)查询,不同于词条查询,ElasticSearch引擎在处理全
- MySQL函数
程序研
mysql数据库
MySQL函数概述MySQL提供了大量的内置函数,这些函数可以分为以下几类:字符串函数:用于操作字符串,如连接、查找、替换等。数值函数:用于进行数学运算,如取整、求绝对值、随机数等。日期和时间函数:用于处理日期和时间,如获取当前日期、时间差、格式化日期等。聚合函数:用于对一组值进行计算并返回单个值,如求和、平均值、最大值等。条件函数:用于根据条件返回不同的值,如IF、CASE等。加密函数:用于加密
- svm python 模型绘图_1SVM处理数据并绘图
张炜大师傅
svmpython模型绘图
爬虫Python基础、数据分析扩展包Numpy、pandas、matplotlib,Python读取MySQL数据,Python爬虫及Scrapy框架,无监督机器学习算法聚类分析等,以及案例:互联网金融行业客户价值分析等。机器学习机器学习是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有
- 一文大白话讲清楚webpack基本使用——8——开发环境和生产环境的配置和区别
16年上任的CTO
webpackwebpack前端node.jswebpack开发环境webpack生产环境
一文大白话讲清楚webpack基本使用——8——开发环境和生产环境的配置和区别1.建议按文章顺序从头看,一看到底,豁然开朗第一篇:一文大白话讲清楚啥是个webpack第二篇:一文大白话讲清楚webpack基本使用——1——完成webpack的初步构建第三篇一文大白话讲清楚webpack基本使用——2——css相关loader的配置和使用第四篇一文大白话讲清楚webpack基本使用——3——图像相关
- 有一个4*5的矩阵如下,要求编写程序计算总和与平均值,并找出其中值最大的那个元素输出,以及其所在的行号和列号。
小白—人工智能
Python——题库百战矩阵算法python数据结构
一、题目二、代码解析max_value被初始化为矩阵的第一个元素matrix[0][0]。max_row和max_col分别被初始化为0,表示最大值所在的行和列。s被初始化为0,用于累加矩阵中的所有元素。外层循环forkinrange(len(matrix))遍历矩阵的每一行。内层循环forpinrange(len(matrix[0]))遍历矩阵的每一列。s+=matrix[k][p]将当前元素m
- 降维算法:主成分分析
一个人在码代码的章鱼
数学建模机器学习概率论
主成分分析一种常用的数据分析技术,主要用于数据降维,在众多领域如统计学、机器学习、信号处理等都有广泛应用。主成分分析是一种通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量(即主成分)的方法。这些主成分按照方差从大到小排列,方差越大,包含的原始数据信息越多。通常会选取前几个方差较大的主成分,以达到在尽量保留原始数据信息的前提下降低数据维度的目的。它通过将多个指标转换为少数几个主成分,
- 数据库的DQL(3)
比特知识工坊
MySQL专栏数据库
数据库的DQL(3)分组查询在MySQL中,groupby关键字可以根据一个或多个字段对查询结果进行分组groupby字段名1.分组函数有时也叫聚合函数count():查询表中的记录数量avg():求平均值sum():求和max():求最大值min():求最小值案例1:mysql>selectcount(empno),sum(sal),avg(sal)fromemp;+--------------
- 机器学习数学基础-定积分应用-经济问题
华东算法王(原聪明的小孩子
小孩哥解析宋浩微积分算法
定积分在经济学中的应用广泛,特别是用来解决与累积量、平均值、总收入、成本、利润等相关的问题。以下是定积分在经济学中的几个常见应用场景:1.总收入和总成本的计算在经济学中,定积分常用于计算总收入、总成本等累积量。如果给定价格函数和需求函数或供应函数,定积分可以帮助我们计算从某一数量到另一数量之间的总收入或总成本。总收入:假设某商品的价格随数量的变化而变化,价格函数为(p(x)),其中(x)表示销售的
- AAAI2024论文解读|Towards Fairer Centroids in k-means Clustering面向更公平的 k 均值聚类中心
paixiaoxin
文献阅读论文合集支持向量机机器学习人工智能聚类公平性k均值聚类质心代表性群体代表性公平性
论文标题TowardsFairerCentroidsink-meansClustering面向更公平的k均值聚类中心论文链接TowardsFairerCentroidsink-meansClustering论文下载论文作者StanleySimoes,DeepakP,MuirisMacCarthaigh内容简介本文提出了一种新的聚类级质心公平性(Cluster-levelCentroidFairne
- vue基础代码第一篇
东锋1.3
vue.jsjavascriptvue.js前端
1创建一个基本的Vue应用import { createApp } from 'vue';import App from './App.vue';createApp(App).mount('#app');2在Vue组件中使用数据绑定 {{ message }}import { defineComponent } from 'vue';export default defineComponent(
- 【高级开发进阶】总篇
vip1024p
java
未来一年我可能会以这个为主,写博文,待全部写完后会出书一本,希望大家有所收获第一篇性能调优专题****第1章Jvm1.1JVM类加载机制1.1.1启动类、扩展类、应用程序类加载器1.1.2手写自定义类加载器1.1.3双亲委派模型及如何打破1.2JVM内存模型1.2.1堆内存分代机制及对象生命周期1.2.2线程栈及栈帧内部结构1.2.3方法区(元空间)及常量池1.2.4程序计数器1.2.5本地方法栈
- STLG_02_32_SQL Server常用函数
魔都天健
数据库mssql
SQLServer提供了丰富的内置函数,用于处理数据、执行计算、格式化输出、日期操作等。以下是一些常用的SQLServer函数,按类别进行分类:1.聚合函数这些函数用于对一组值进行计算并返回单个值。COUNT():计算行数。SELECTCOUNT(*)FROMEmployees;SUM():计算数值列的总和。SELECTSUM(Quantity)FROMOrders;AVG():计算数值列的平均值
- C++的输入与输出
huang-jy
c++开发语言
(作为小白刚开始学C++的第一篇学习笔记,很多深层面的知识都还不是很清楚)命令空间的使用与作用:作用:命令空间(namespace):是用来组织代码并避免名字冲突的。std是C++标准库的命令空间,包含了很多常用的功能和对象,如cout、cin、vector等。如在C++中,std::cout是std命令空间下一个对象。使用:可以在全局中添加usingnamespacestd,也可以在main函数
- Algorithm
香水浓
javaAlgorithm
冒泡排序
public static void sort(Integer[] param) {
for (int i = param.length - 1; i > 0; i--) {
for (int j = 0; j < i; j++) {
int current = param[j];
int next = param[j + 1];
- mongoDB 复杂查询表达式
开窍的石头
mongodb
1:count
Pg: db.user.find().count();
统计多少条数据
2:不等于$ne
Pg: db.user.find({_id:{$ne:3}},{name:1,sex:1,_id:0});
查询id不等于3的数据。
3:大于$gt $gte(大于等于)
&n
- Jboss Java heap space异常解决方法, jboss OutOfMemoryError : PermGen space
0624chenhong
jvmjboss
转自
http://blog.csdn.net/zou274/article/details/5552630
解决办法:
window->preferences->java->installed jres->edit jre
把default vm arguments 的参数设为-Xms64m -Xmx512m
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- 文件上传 下载 解析 相对路径
不懂事的小屁孩
文件上传
有点坑吧,弄这么一个简单的东西弄了一天多,身边还有大神指导着,网上各种百度着。
下面总结一下遇到的问题:
文件上传,在页面上传的时候,不要想着去操作绝对路径,浏览器会对客户端的信息进行保护,避免用户信息收到攻击。
在上传图片,或者文件时,使用form表单来操作。
前台通过form表单传输一个流到后台,而不是ajax传递参数到后台,代码如下:
<form action=&
- 怎么实现qq空间批量点赞
换个号韩国红果果
qq
纯粹为了好玩!!
逻辑很简单
1 打开浏览器console;输入以下代码。
先上添加赞的代码
var tools={};
//添加所有赞
function init(){
document.body.scrollTop=10000;
setTimeout(function(){document.body.scrollTop=0;},2000);//加
- 判断是否为中文
灵静志远
中文
方法一:
public class Zhidao {
public static void main(String args[]) {
String s = "sdf灭礌 kjl d{';\fdsjlk是";
int n=0;
for(int i=0; i<s.length(); i++) {
n = (int)s.charAt(i);
if((
- 一个电话面试后总结
a-john
面试
今天,接了一个电话面试,对于还是初学者的我来说,紧张了半天。
面试的问题分了层次,对于一类问题,由简到难。自己觉得回答不好的地方作了一下总结:
在谈到集合类的时候,举几个常用的集合类,想都没想,直接说了list,map。
然后对list和map分别举几个类型:
list方面:ArrayList,LinkedList。在谈到他们的区别时,愣住了
- MSSQL中Escape转义的使用
aijuans
MSSQL
IF OBJECT_ID('tempdb..#ABC') is not null
drop table tempdb..#ABC
create table #ABC
(
PATHNAME NVARCHAR(50)
)
insert into #ABC
SELECT N'/ABCDEFGHI'
UNION ALL SELECT N'/ABCDGAFGASASSDFA'
UNION ALL
- 一个简单的存储过程
asialee
mysql存储过程构造数据批量插入
今天要批量的生成一批测试数据,其中中间有部分数据是变化的,本来想写个程序来生成的,后来想到存储过程就可以搞定,所以随手写了一个,记录在此:
DELIMITER $$
DROP PROCEDURE IF EXISTS inse
- annot convert from HomeFragment_1 to Fragment
百合不是茶
android导包错误
创建了几个类继承Fragment, 需要将创建的类存储在ArrayList<Fragment>中; 出现不能将new 出来的对象放到队列中,原因很简单;
创建类时引入包是:import android.app.Fragment;
创建队列和对象时使用的包是:import android.support.v4.ap
- Weblogic10两种修改端口的方法
bijian1013
weblogic端口号配置管理config.xml
一.进入控制台进行修改 1.进入控制台: http://127.0.0.1:7001/console 2.展开左边树菜单 域结构->环境->服务器-->点击AdminServer(管理) &
- mysql 操作指令
征客丶
mysql
一、连接mysql
进入 mysql 的安装目录;
$ bin/mysql -p [host IP 如果是登录本地的mysql 可以不写 -p 直接 -u] -u [userName] -p
输入密码,回车,接连;
二、权限操作[如果你很了解mysql数据库后,你可以直接去修改系统表,然后用 mysql> flush privileges; 指令让权限生效]
1、赋权
mys
- 【Hive一】Hive入门
bit1129
hive
Hive安装与配置
Hive的运行需要依赖于Hadoop,因此需要首先安装Hadoop2.5.2,并且Hive的启动前需要首先启动Hadoop。
Hive安装和配置的步骤
1. 从如下地址下载Hive0.14.0
http://mirror.bit.edu.cn/apache/hive/
2.解压hive,在系统变
- ajax 三种提交请求的方法
BlueSkator
Ajaxjqery
1、ajax 提交请求
$.ajax({
type:"post",
url : "${ctx}/front/Hotel/getAllHotelByAjax.do",
dataType : "json",
success : function(result) {
try {
for(v
- mongodb开发环境下的搭建入门
braveCS
运维
linux下安装mongodb
1)官网下载mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz
2)linux 解压
gzip -d mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz;
mv mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4 mongodb-linux-x86_64-rhel62-
- 编程之美-最短摘要的生成
bylijinnan
java数据结构算法编程之美
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Map.Entry;
public class ShortestAbstract {
/**
* 编程之美 最短摘要的生成
* 扫描过程始终保持一个[pBegin,pEnd]的range,初始化确保[pBegin,pEnd]的ran
- json数据解析及typeof
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jstypeofjson解析
// json格式
var people='{"authors": [{"firstName": "AAA","lastName": "BBB"},'
+' {"firstName": "CCC&
- 流程系统设计的层次和目标
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设计模式数据结构sql框架脚本
流程系统设计的层次和目标
 
- RMAN List和report 命令
daizj
oraclelistreportrman
LIST 命令
使用RMAN LIST 命令显示有关资料档案库中记录的备份集、代理副本和映像副本的
信息。使用此命令可列出:
• RMAN 资料档案库中状态不是AVAILABLE 的备份和副本
• 可用的且可以用于还原操作的数据文件备份和副本
• 备份集和副本,其中包含指定数据文件列表或指定表空间的备份
• 包含指定名称或范围的所有归档日志备份的备份集和副本
• 由标记、完成时间、可
- 二叉树:红黑树
dieslrae
二叉树
红黑树是一种自平衡的二叉树,它的查找,插入,删除操作时间复杂度皆为O(logN),不会出现普通二叉搜索树在最差情况时时间复杂度会变为O(N)的问题.
红黑树必须遵循红黑规则,规则如下
1、每个节点不是红就是黑。 2、根总是黑的 &
- C语言homework3,7个小题目的代码
dcj3sjt126com
c
1、打印100以内的所有奇数。
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
for (i=1; i<=100; i++)
{
if (i%2 != 0)
printf("%d ", i);
}
return 0;
}
2、从键盘上输入10个整数,
- 自定义按钮, 图片在上, 文字在下, 居中显示
dcj3sjt126com
自定义
#import <UIKit/UIKit.h>
@interface MyButton : UIButton
-(void)setFrame:(CGRect)frame ImageName:(NSString*)imageName Target:(id)target Action:(SEL)action Title:(NSString*)title Font:(CGFloa
- MySQL查询语句练习题,测试足够用了
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1.创建student和score表
CREATE TABLE student (
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- 转:MyBatis Generator 详解
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- 让程序员少走弯路的14个忠告
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工作计划学习
无论是谁,在刚进入某个领域之时,有再大的雄心壮志也敌不过眼前的迷茫:不知道应该怎么做,不知道应该做什么。下面是一名软件开发人员所学到的经验,希望能对大家有所帮助
1.不要害怕在工作中学习。
只要有电脑,就可以通过电子阅读器阅读报纸和大多数书籍。如果你只是做好自己的本职工作以及分配的任务,那是学不到很多东西的。如果你盲目地要求更多的工作,也是不可能提升自己的。放
- nginx和NetScaler区别
流浪鱼
nginx
NetScaler是一个完整的包含操作系统和应用交付功能的产品,Nginx并不包含操作系统,在处理连接方面,需要依赖于操作系统,所以在并发连接数方面和防DoS攻击方面,Nginx不具备优势。
2.易用性方面差别也比较大。Nginx对管理员的水平要求比较高,参数比较多,不确定性给运营带来隐患。在NetScaler常见的配置如健康检查,HA等,在Nginx上的配置的实现相对复杂。
3.策略灵活度方
- 第11章 动画效果(下)
onestopweb
动画
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- FAQ - SAP BW BO roadmap
blueoxygen
BOBW
http://www.sdn.sap.com/irj/boc/business-objects-for-sap-faq
Besides, I care that how to integrate tightly.
By the way, for BW consultants, please just focus on Query Designer which i
- 关于java堆内存溢出的几种情况
tomcat_oracle
javajvmjdkthread
【情况一】:
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space:这种是java堆内存不够,一个原因是真不够,另一个原因是程序中有死循环; 如果是java堆内存不够的话,可以通过调整JVM下面的配置来解决: <jvm-arg>-Xms3062m</jvm-arg> <jvm-arg>-Xmx
- Manifest.permission_group权限组
阿尔萨斯
Permission
结构
继承关系
public static final class Manifest.permission_group extends Object
java.lang.Object
android. Manifest.permission_group 常量
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COST_MONEY可以用来让用户花钱但不需要通过与他们直接牵涉的权限
D