- 从零开始学python数据分析-从零开始学Python数据分析与挖掘 PDF 扫描版
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给大家带来的一篇关于数据挖掘相关的电子书资源,介绍了关于Python、数据分析、数据挖掘方面的内容,本书是由清华大学出版社出版,格式为PDF,资源大小67.8MB,刘顺祥编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:7.5。内容介绍从零开始学Python数据分析与挖掘本书以Python3版本作为数据分析与挖掘实战的应用工具,从Pyhton的基础语法开始,陆续介绍有关数值计算的Numpy、数
- 废字
承晔儿
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Zh&&Li
网络安全运维数据分析安全数据挖掘运维数据库
大数据分析一、大数据安全威胁与需求分析1.1大数据相关概念发展大数据:是指非传统的数据处理工具的数据集大数据特征:海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低等大数据的种类和来源非常多,包括结构化、半结构化和非结构化数据有关大数据的新兴网络信息技术应用不断出现,主要包括大规模数据分析处理、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和存储系统1.2大数据安全威胁分析“数
- 千万级规模高性能、高并发的网络架构经验分享
搬砖养女人
网络架构经验分享
主题:INTO100沙龙时间:2015年11月21日下午地点:梦想加联合办公空间分享人:卫向军(毕业于北京邮电大学,现任微博平台架构师,先后在微软、金山云、新浪微博从事技术研发工作,专注于系统架构设计、音视频通讯系统、分布式文件系统和数据挖掘等领域。)架构以及我理解中架构的本质在开始谈我对架构本质的理解之前,先谈谈对今天技术沙龙主题的个人见解,千万级规模的网站感觉数量级是非常大的,对这个数量级我们
- 2021-01-02随笔
0清婉0
人工智能时代最重要的是机器学习,像数据分析、图像识别、数据挖掘、自然语言处理、语音识别等都是以其为基础的,也可以说人工智能的各种应用都需要机器学习来支撑。现在各大公司越来越注重数据的价值,人工成本也是越来越高,所以机器学习也就变得不可或缺了。数据分析、自然语言处理、语音识别,这将是作为前端人员的我,在2021年学习的重点。现收集几本关于数据分析的书籍,作为参考书籍学习:1.《跟着迪哥学Python
- Python是什么?Python能干什么?一篇文章让你对Python了如指掌!!
武昌库里写JAVA
面试题汇总与解析springlog4jjava开发语言算法
Python作为当下最热门的编程语言,已经成为了多个领域的首选语言。能用到Python的地方非常多。从入门级小白到专业级的大佬,数据挖掘、科学计算、图像处理、人工智能,Python都可以胜任。或许是因为这种万能属性,现在有很多的小伙伴都开始学习Python。而现在Python的火爆甚至已经来到了程序员的圈子外,进入了国务院《新一代人工智能发展规划的通知》里。Python也已经走进了小学生的课程里,
- BAT的大数据战略
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实际上,大数据并不是什么新鲜事物。信息革命带来的除了信息的更高效地生产、流通和消费外,还带来数据的爆炸式增长。“引爆点”到来之后,人们发现原有的零散的对数据的利用造成了巨大的浪费。移动互联网浪潮下,数据产生速度前所未有地加快。人类达成共识开始系统性地对数据进行挖掘。这是大数据的初心。数据积累的同时,数据挖掘需要的计算理论、实时的数据收集和流通通道、数据挖掘过程需要使用的软硬件环境都在成熟。概念、模
- 前端数据埋点
小童不学前端
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前端埋点文章目录前言一、什么是埋点二、为什么采用埋点三、前端埋点方案3.1、手动埋点3.2、可视化埋点3.3、无埋点四、埋点方式前言最近看到一个很有意思的前端数据收集:前端数据埋点,下面说说我的观点一、什么是埋点埋点,是数据采集领域,简单来说就是行为数据收集二、为什么采用埋点数据生产->数据收集->数据处理->数据分析->数据驱动/用户反馈->产品优化/迭代通过大数据处理,数据统计,数据挖掘等加工
- 寻找区块链行业里数字内容分发的独角兽
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时至今日,但凡对区块链有所了解的投资人都应该能看到这项技术必将给当前的内容分发行业带来彻底的改变。区块链技术的难以篡改特性适用于数字版权确权,而区块链项目的Token设计正好就是数字内容价值化的最佳解决方案。事实上互联网巨头们也都在内容分发领域奋力拼杀,但他们无非是在内容整合、数据挖掘、精准投放这些方面做文章。面对这个市场里最大的痛点:侵权、利益分配不均等问题,这些中心化的组织要么无能为力,要么自
- Java在智能数据挖掘系统的应用
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智能数据挖掘系统是利用机器学习、统计分析等技术从大量数据中自动或半自动地发现模式和知识的系统。Java作为一种流行的编程语言,因其强大的性能和丰富的生态系统,在智能数据挖掘领域的应用非常广泛。本文将探讨Java在智能数据挖掘系统中的应用,并提供示例代码。智能数据挖掘系统概述智能数据挖掘系统通常具备以下功能:数据预处理:包括数据清洗、归一化、特征选择等。模式识别:识别数据中的模式,如分类、聚类、关联
- EI会议推荐-第二届大数据与数据挖掘国际会议(BDDM 2024)
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第二届大数据与数据挖掘国际会议(BDDM2024)1、基本信息大会官网:http://www.icbddm.org/官方邮箱:
[email protected]主办方:武汉纺织大学会议时间:2024年12月13日-12月15日会议地点:湖北武汉02征稿主题:包含(但不限于)以下领域:大数据:大数据分析、人工智能、大数据网络技术、大数据搜索算法和系统、分布式和点对点搜索、基于大数据的机器学习、大数据可视化
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SparkMLlib模型训练—聚类算法K-meansK-means是一种经典的聚类算法,广泛应用于数据挖掘、图像处理、推荐系统等领域。它通过将数据划分为(k)个簇(clusters),使得同一簇内的数据点尽可能相似,而不同簇之间的数据点差异尽可能大。ApacheSpark提供了K-means聚类算法的高效实现,支持大规模数据的分布式计算。本文将详细介绍K-means聚类算法的原理,并结合Spark
- 云计算与分布式技术-常见云的比较
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云南大学软件学院期中报告SchoolofSoftware,YunnanUniversity个人成绩学号姓名成绩学期:2019秋季学期课程名称:云计算任课教师:陆歌皓姓名:学号:年级:完成提交时间:2019年11月4日目录SchoolofSoftware,YunnanUniversity1云计算概念2什么叫做云计算?2云计算定义及分类2根据iiMediaResearch数据挖掘和分析机构所发论文分析
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数据分析在当今信息时代具有重要的作用,它可以帮助企业和组织深入理解数据,发现隐藏在数据中的模式和规律,并基于这些洞察进行决策和优化。Java与MySQL作为两个强大的工具,结合起来可以构建出一个高效、可靠且功能丰富的数据挖掘系统。一、Java在数据分析中的应用1、数据处理和清洗:Java提供了丰富的数据处理和操作库,例如ApacheCommons、Jackson等,可以方便地对各种数据格式进行解析
- 【1】学习前言及数据分析的简单介绍&jupyter的介绍与安装
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学习内容学习方法•重视基础•归纳总结,构建自己知识体系•推荐使用xmind思维导图•三多法则•多练习•多应用•多思考发展方向例子:•数据分析班级到课人数•有8人不来上课,这是数据分析吗?数据挖掘与数据分析区别这是现象,不是原因,所以这肯定不是数据分析。若是班主任的业务能力比较强,他对每个同学的上课情况都十分了解可能有五个同学一直加班,比较忙所以没有来上课,还有两个是因为跟不上了,还有一个在谈对象。
- GNN会议&期刊汇总(人工智能、机器学习、深度学习、数据挖掘)
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会议【NeurIPS】全称ConferenceonNeuralInformationProcessingSystems(神经信息处理系统大会),机器学习和计算神经科学领域的顶级学术会议,CCFA。【ICLR】全称InternationalConferenceonLearningRepresentations(国际学习表征会议),深度学习顶会。【AAAI】由人工智能促进协会AAAI(Associat
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统计分析与数据挖掘基本统计分析方法与数据挖掘技术引言在数据驱动的时代,统计分析与数据挖掘是从大量数据中提取有价值信息的核心技术。统计分析通过数学模型描述和理解数据的特征,而数据挖掘则通过算法自动发现数据中的模式和关系。本文将探讨基本的统计分析方法和常用的数据挖掘技术,帮助读者更好地理解和应用这些工具。1.统计分析概述1.1统计分析的基本概念统计分析是一种利用数据来进行推断和预测的方法。它包括描述性
- 06 | 学数据分析要掌握哪些基本概念?
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商业智能BI、数据仓库DW、数据挖掘DM开头中的百货商店利用数据预测用户购物行为属于商业智能,他们积累的顾客的消费行为习惯会存储在数据仓库中,通过对个体进行消费行为分析总结出来的规律属于数据挖掘。元数据(MetaData):描述其它数据的数据,也称为“中介数据”。通过元数据,可以很方便地帮助我们管理数据仓库。数据元(DataElement):就是最小数据单元。数据挖掘:分类、聚类、预测和关联分析K
- 【Python进阶】Python爬虫的基本概念,带你进一步了解Python爬虫!!!
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一、Python爬虫基本概念网络爬虫,又称为网页蜘蛛或爬虫,是一种自动浏览万维网的程序。它按照一定的算法顺序抓取网页内容,同时将抓取到的数据存储起来,用于进一步的分析和处理。网络爬虫在信息获取、数据挖掘、搜索引擎构建等方面发挥着关键作用。二、工作流程确定目标网站:明确需要抓取数据的网站和具体页面。分析网页结构:使用开发者工具查看网页的HTML结构,确定数据存放的位置。编写爬虫代码:使用Python
- python 数据挖掘与机器学习
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人工智能ChatGPTpython数据挖掘机器学习神经网络随机森林决策树贝叶斯
近年来,Python编程语言受到越来越多科研人员的喜爱,在多个编程语言排行榜中持续夺冠。同时,伴随着深度学习的快速发展,人工智能技术在各个领域中的应用越来越广泛。机器学习是人工智能的基础,因此,掌握常用机器学习算法的工作原理,并能够熟练运用Python建立实际的机器学习模型,是开展人工智能相关研究的前提和基础。模块一:课前准备Python编程基础与进阶Python编程入门1、Python环境搭建(
- 模糊C-means算法原理及Python实践
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数据分析与挖掘算法python
模糊C-means算法原理及Python实践一、目标函数二、隶属度矩阵和聚类中心三、算法步骤四、终止条件五、算法特点六、Python实现模糊C-means(FuzzyC-Means,简称FCM)算法是一种经典的模糊聚类算法,它在数据分析、数据挖掘、图像处理等多个领域有着广泛的应用。FCM算法通过为每个数据点分配模糊隶属度,将数据点划分到不同的聚类中心,从而实现对数据集的聚类分析。以下是模糊C-me
- 【闲谈】聚类算法的金融数据挖掘应用及实践
爱写代码的July
其他金融大数据数据分析数据可视化python
目录一数据挖掘技术在金融领域应用概述二聚类算法介绍三聚类算法在金融数据挖掘中的应用1.聚类算法在客户细分领域的应用2.聚类算法在客户信用评估领域的应用四算法实践与个人体会1.聚类算法的实践——以k-means算法为例的银行客户数据集分析2.个人实际应用体会五总结与展望参考文献一数据挖掘技术在金融领域应用概述随着金融行业的不断发展,金融领域数字化转型程度愈发加深,计算机科学在金融领域的应用显得更为重
- python爬虫:通过DBLP数据库获取数据挖掘顶会KDD在2023年的论文收录和相关作者信息
千里澄江
python数据分析python爬虫算法数据挖掘数据分析
Task1读取网站主页整个页面的html内容并解码为文本串(可使用urllib.request的相应方法),将其以UTF-8编码格式写入page.txt文件。Code1importurllib.requestwithurllib.request.urlopen('https://dblp.dagstuhl.de/db/conf/kdd/kdd2023.html')asresponse:html=r
- 程序猿成长之路之数据挖掘篇——Kmeans聚类算法
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数据挖掘数据挖掘算法kmeans
Kmeans是一种可以将一个数据集按照距离(相似度)划分成不同类别的算法,它无需借助外部标记,因此也是一种无监督学习算法。什么是聚类用官方的话说聚类就是将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程。用自己的话说聚类是根据不同样本数据间的相似度进行种类划分的算法。这种划分可以基于我们的业务需求或建模需求来完成,也可以单纯地帮助我们探索数据的自然结构和分布。什么是K-means聚类用官方的
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Datawhale零基础入门数据挖掘-Task2数据分析【代码摘要】赛题:零基础入门数据挖掘-二手车交易价格预测地址:[https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231784/introduction?spm=5176.12281957.1004.1.38b02448ausjSX]EDA的价值主要在于熟悉数据集,了解数据集,对数据集进行验证来确
- 【大模型】FAISS向量数据库记录:从基础搭建到实战操作
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自然语言处理LLMRAGfaiss数据库rag
文章目录文章简介Embedding模型BGE-M3模型亮点FAISS是什么FAISS实战安装faiss加载Embedding模型创建FAISS数据库搜索FAISS数据删除FAISS数据保存、加载FAISS索引总结本人数据分析领域的从业者,拥有专业背景和能力,可以为您的数据采集、数据挖掘和数据分析需求提供支持。期待着能够与您共同探索更多有意义的数据洞见,为您的项目和业务提供数据分析方面的帮助。文章简
- 数据挖掘工具(RapidMiner)
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数据挖掘数据挖掘人工智能
RapidMiner是一款功能强大的数据挖掘和机器学习工具,它提供了从数据预处理、建模、评估到部署的一系列流程。它最初由德国多特蒙德工业大学的人工智能部门开发,原名Yale,后更名为RapidMiner。RapidMiner以其图形用户界面(GUI)和拖拽式操作而闻名,这使得即使是初学者也能快速上手进行数据分析。RapidMiner在全球范围内拥有广泛的用户基础,其软件平台在2010年底就已达到约
- 大数据挖掘的步骤是怎样的呢?
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数据挖掘人工智能
大数据挖掘是一个复杂而系统的过程,它利用计算机科学的方法和技术,对大量、多样化、高速增长的数据进行深入挖掘,以发现有价值的信息和知识。以下是大数据挖掘的主要步骤和方法:一、大数据挖掘的步骤数据收集:从各种数据源中采集数据,包括结构化数据(如数据库中的表格)、半结构化数据(如XML、JSON等格式的数据)和非结构化数据(如文本、图像、音频、视频等)。数据来源可能包括社交媒体、物联网设备、企业内部系统
- python——数据分析
pumpkin84514
python相关python数据分析开发语言
数据分析的三个主要方面在数据分析中,整个流程通常可以分为三个大的方面:数据采集、数据挖掘和数据可视化。每个方面包含了不同的步骤,涉及到不同的Python库和工具。下面我们逐步展开讲解,并在最后总结为一份表格。1.数据采集数据采集是数据分析的第一步,主要任务是从各种数据源中获取原始数据。原理和作用场景:原理:通过API、网络爬虫、数据库连接等方式获取原始数据。作用场景:当你需要分析来自不同来源的数据
- 我的程序员读书路
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c#javascript大数据ViewUI
CLRviaC#(第三版)你必须知道的.NET(第二版)编码:隐匿在计算机软硬件背后的语言代码整洁之道重构:改善既有代码的设计数据结构与算法:C#语言描述程序员修炼之道:从小工到专家编程珠玑(第2版)深入理解计算机系统(第2版)数据挖掘概念与技术(第2版)高效程序员的45个习惯:敏捷开发修炼之道面向对象分析与设计(第三版)深入浅出设计模式(c#/java版)代码大全第二版设计模式:可复用面向对象软
- 戴尔笔记本win8系统改装win7系统
sophia天雪
win7戴尔改装系统win8
戴尔win8 系统改装win7 系统详述
第一步:使用U盘制作虚拟光驱:
1)下载安装UltraISO:注册码可以在网上搜索。
2)启动UltraISO,点击“文件”—》“打开”按钮,打开已经准备好的ISO镜像文
- BeanUtils.copyProperties使用笔记
bylijinnan
java
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
两者最大的区别是:
BeanUtils.copyProperties会进行类型转换,而PropertyUtils.copyProperties不会。
既然进行了类型转换,那BeanUtils.copyProperties的速度比不上PropertyUtils.copyProp
- MyEclipse中文乱码问题
0624chenhong
MyEclipse
一、设置新建常见文件的默认编码格式,也就是文件保存的格式。
在不对MyEclipse进行设置的时候,默认保存文件的编码,一般跟简体中文操作系统(如windows2000,windowsXP)的编码一致,即GBK。
在简体中文系统下,ANSI 编码代表 GBK编码;在日文操作系统下,ANSI 编码代表 JIS 编码。
Window-->Preferences-->General -
- 发送邮件
不懂事的小屁孩
send email
import org.apache.commons.mail.EmailAttachment;
import org.apache.commons.mail.EmailException;
import org.apache.commons.mail.HtmlEmail;
import org.apache.commons.mail.MultiPartEmail;
- 动画合集
换个号韩国红果果
htmlcss
动画 指一种样式变为另一种样式 keyframes应当始终定义0 100 过程
1 transition 制作鼠标滑过图片时的放大效果
css
.wrap{
width: 340px;height: 340px;
position: absolute;
top: 30%;
left: 20%;
overflow: hidden;
bor
- 网络最常见的攻击方式竟然是SQL注入
蓝儿唯美
sql注入
NTT研究表明,尽管SQL注入(SQLi)型攻击记录详尽且为人熟知,但目前网络应用程序仍然是SQLi攻击的重灾区。
信息安全和风险管理公司NTTCom Security发布的《2015全球智能威胁风险报告》表明,目前黑客攻击网络应用程序方式中最流行的,要数SQLi攻击。报告对去年发生的60亿攻击 行为进行分析,指出SQLi攻击是最常见的网络应用程序攻击方式。全球网络应用程序攻击中,SQLi攻击占
- java笔记2
a-john
java
类的封装:
1,java中,对象就是一个封装体。封装是把对象的属性和服务结合成一个独立的的单位。并尽可能隐藏对象的内部细节(尤其是私有数据)
2,目的:使对象以外的部分不能随意存取对象的内部数据(如属性),从而使软件错误能够局部化,减少差错和排错的难度。
3,简单来说,“隐藏属性、方法或实现细节的过程”称为——封装。
4,封装的特性:
4.1设置
- [Andengine]Error:can't creat bitmap form path “gfx/xxx.xxx”
aijuans
学习Android遇到的错误
最开始遇到这个错误是很早以前了,以前也没注意,只当是一个不理解的bug,因为所有的texture,textureregion都没有问题,但是就是提示错误。
昨天和美工要图片,本来是要背景透明的png格式,可是她却给了我一个jpg的。说明了之后她说没法改,因为没有png这个保存选项。
我就看了一下,和她要了psd的文件,还好我有一点
- 自己写的一个繁体到简体的转换程序
asialee
java转换繁体filter简体
今天调研一个任务,基于java的filter实现繁体到简体的转换,于是写了一个demo,给各位博友奉上,欢迎批评指正。
实现的思路是重载request的调取参数的几个方法,然后做下转换。
- android意图和意图监听器技术
百合不是茶
android显示意图隐式意图意图监听器
Intent是在activity之间传递数据;Intent的传递分为显示传递和隐式传递
显式意图:调用Intent.setComponent() 或 Intent.setClassName() 或 Intent.setClass()方法明确指定了组件名的Intent为显式意图,显式意图明确指定了Intent应该传递给哪个组件。
隐式意图;不指明调用的名称,根据设
- spring3中新增的@value注解
bijian1013
javaspring@Value
在spring 3.0中,可以通过使用@value,对一些如xxx.properties文件中的文件,进行键值对的注入,例子如下:
1.首先在applicationContext.xml中加入:
<beans xmlns="http://www.springframework.
- Jboss启用CXF日志
sunjing
logjbossCXF
1. 在standalone.xml配置文件中添加system-properties:
<system-properties> <property name="org.apache.cxf.logging.enabled" value=&
- 【Hadoop三】Centos7_x86_64部署Hadoop集群之编译Hadoop源代码
bit1129
centos
编译必需的软件
Firebugs3.0.0
Maven3.2.3
Ant
JDK1.7.0_67
protobuf-2.5.0
Hadoop 2.5.2源码包
Firebugs3.0.0
http://sourceforge.jp/projects/sfnet_findbug
- struts2验证框架的使用和扩展
白糖_
框架xmlbeanstruts正则表达式
struts2能够对前台提交的表单数据进行输入有效性校验,通常有两种方式:
1、在Action类中通过validatexx方法验证,这种方式很简单,在此不再赘述;
2、通过编写xx-validation.xml文件执行表单验证,当用户提交表单请求后,struts会优先执行xml文件,如果校验不通过是不会让请求访问指定action的。
本文介绍一下struts2通过xml文件进行校验的方法并说
- 记录-感悟
braveCS
感悟
再翻翻以前写的感悟,有时会发现自己很幼稚,也会让自己找回初心。
2015-1-11 1. 能在工作之余学习感兴趣的东西已经很幸福了;
2. 要改变自己,不能这样一直在原来区域,要突破安全区舒适区,才能提高自己,往好的方面发展;
3. 多反省多思考;要会用工具,而不是变成工具的奴隶;
4. 一天内集中一个定长时间段看最新资讯和偏流式博
- 编程之美-数组中最长递增子序列
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class LongestAccendingSubSequence {
/**
* 编程之美 数组中最长递增子序列
* 书上的解法容易理解
* 另一方法书上没有提到的是,可以将数组排序(由小到大)得到新的数组,
* 然后求排序后的数组与原数
- 读书笔记5
chengxuyuancsdn
重复提交struts2的token验证
1、重复提交
2、struts2的token验证
3、用response返回xml时的注意
1、重复提交
(1)应用场景
(1-1)点击提交按钮两次。
(1-2)使用浏览器后退按钮重复之前的操作,导致重复提交表单。
(1-3)刷新页面
(1-4)使用浏览器历史记录重复提交表单。
(1-5)浏览器重复的 HTTP 请求。
(2)解决方法
(2-1)禁掉提交按钮
(2-2)
- [时空与探索]全球联合进行第二次费城实验的可能性
comsci
二次世界大战前后,由爱因斯坦参加的一次在海军舰艇上进行的物理学实验 -费城实验
至今给我们大家留下很多迷团.....
关于费城实验的详细过程,大家可以在网络上搜索一下,我这里就不详细描述了
在这里,我的意思是,现在
- easy connect 之 ORA-12154: TNS: 无法解析指定的连接标识符
daizj
oracleORA-12154
用easy connect连接出现“tns无法解析指定的连接标示符”的错误,如下:
C:\Users\Administrator>sqlplus username/
[email protected]:1521/orcl
SQL*Plus: Release 10.2.0.1.0 – Production on 星期一 5月 21 18:16:20 2012
Copyright (c) 198
- 简单排序:归并排序
dieslrae
归并排序
public void mergeSort(int[] array){
int temp = array.length/2;
if(temp == 0){
return;
}
int[] a = new int[temp];
int
- C语言中字符串的\0和空格
dcj3sjt126com
c
\0 为字符串结束符,比如说:
abcd (空格)cdefg;
存入数组时,空格作为一个字符占有一个字节的空间,我们
- 解决Composer国内速度慢的办法
dcj3sjt126com
Composer
用法:
有两种方式启用本镜像服务:
1 将以下配置信息添加到 Composer 的配置文件 config.json 中(系统全局配置)。见“例1”
2 将以下配置信息添加到你的项目的 composer.json 文件中(针对单个项目配置)。见“例2”
为了避免安装包的时候都要执行两次查询,切记要添加禁用 packagist 的设置,如下 1 2 3 4 5
- 高效可伸缩的结果缓存
shuizhaosi888
高效可伸缩的结果缓存
/**
* 要执行的算法,返回结果v
*/
public interface Computable<A, V> {
public V comput(final A arg);
}
/**
* 用于缓存数据
*/
public class Memoizer<A, V> implements Computable<A,
- 三点定位的算法
haoningabc
c算法
三点定位,
已知a,b,c三个顶点的x,y坐标
和三个点都z坐标的距离,la,lb,lc
求z点的坐标
原理就是围绕a,b,c 三个点画圆,三个圆焦点的部分就是所求
但是,由于三个点的距离可能不准,不一定会有结果,
所以是三个圆环的焦点,环的宽度开始为0,没有取到则加1
运行
gcc -lm test.c
test.c代码如下
#include "stdi
- epoll使用详解
jimmee
clinux服务端编程epoll
epoll - I/O event notification facility在linux的网络编程中,很长的时间都在使用select来做事件触发。在linux新的内核中,有了一种替换它的机制,就是epoll。相比于select,epoll最大的好处在于它不会随着监听fd数目的增长而降低效率。因为在内核中的select实现中,它是采用轮询来处理的,轮询的fd数目越多,自然耗时越多。并且,在linu
- Hibernate对Enum的映射的基本使用方法
linzx0212
enumHibernate
枚举
/**
* 性别枚举
*/
public enum Gender {
MALE(0), FEMALE(1), OTHER(2);
private Gender(int i) {
this.i = i;
}
private int i;
public int getI
- 第10章 高级事件(下)
onestopweb
事件
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/
- 孙子兵法
roadrunners
孙子兵法
始计第一
孙子曰:
兵者,国之大事,死生之地,存亡之道,不可不察也。
故经之以五事,校之以计,而索其情:一曰道,二曰天,三曰地,四曰将,五
曰法。道者,令民于上同意,可与之死,可与之生,而不危也;天者,阴阳、寒暑
、时制也;地者,远近、险易、广狭、死生也;将者,智、信、仁、勇、严也;法
者,曲制、官道、主用也。凡此五者,将莫不闻,知之者胜,不知之者不胜。故校
之以计,而索其情,曰
- MySQL双向复制
tomcat_oracle
mysql
本文包括:
主机配置
从机配置
建立主-从复制
建立双向复制
背景
按照以下简单的步骤:
参考一下:
在机器A配置主机(192.168.1.30)
在机器B配置从机(192.168.1.29)
我们可以使用下面的步骤来实现这一点
步骤1:机器A设置主机
在主机中打开配置文件 ,
- zoj 3822 Domination(dp)
阿尔萨斯
Mina
题目链接:zoj 3822 Domination
题目大意:给定一个N∗M的棋盘,每次任选一个位置放置一枚棋子,直到每行每列上都至少有一枚棋子,问放置棋子个数的期望。
解题思路:大白书上概率那一张有一道类似的题目,但是因为时间比较久了,还是稍微想了一下。dp[i][j][k]表示i行j列上均有至少一枚棋子,并且消耗k步的概率(k≤i∗j),因为放置在i+1~n上等价与放在i+1行上,同理