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Dush32
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随着人工智能和大数据技术的进步,产品推荐系统成为了现代广告与电商平台中不可或缺的部分。通过深度挖掘用户的行为数据,能够为广告主提供精准的用户画像,从而更高效地推荐相关产品,提升购买转化率。本项目基于科大讯飞AI营销云大赛的赛题,目的是利用用户画像进行产品推荐,预测用户是否会购买相应商品。我们使用了机器学习的二分类模型,通过分析用户的性别、年龄、常驻地、机型等信息,来判断用户的付费行为。项目目标:本
- Java大视界:Java大数据在智能医疗电子健康档案数据挖掘与健康服务创新>
Loving_enjoy
计算机学科论文创新点人工智能深度学习迁移学习经验分享
>本文通过完整代码示例,揭秘如何用Java大数据技术挖掘电子健康档案价值,实现疾病预测、个性化健康管理等创新服务。###一、智能医疗时代的数据金矿电子健康档案(EHR)作为医疗数字化的核心载体,包含海量患者全生命周期健康数据。据统计,全球医疗数据量正以每年**48%的速度增长**,单个三甲医院年数据量可达**PB级**。这些数据蕴藏着疾病规律、治疗效能的宝贵知识,但传统技术难以有效挖掘。**Jav
- 基于Socket来构建无界数据流并通过Flink框架进行处理
每天五分钟玩转人工智能
Flink技术实战flink大数据Flink分布式无界数据
本文重点随着大数据技术的不断发展,实时数据流处理已成为企业应对海量数据、实现快速决策的关键技术。ApacheFlink是一个开源的流处理框架,它能够对无界数据流进行高效的、精确的处理。本文将介绍如何通过Socket构建无界数据流,并利用Flink框架进行无界流处理。基于Socket构建无界数据无界数据指的是源源不断产生的数据,这些数据通常来自各种实时数据源,如用户行为日志、传感器数据等。Socke
- Python爬虫:从图片或扫描文档中提取文字数据的完整指南
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2025年爬虫实战项目python爬虫开发语言数据挖掘c++
1.引言随着大数据技术的不断进步,图像数据逐渐成为了许多行业中重要的数据源之一。图像中不仅包含了丰富的视觉信息,还可能蕴含着大量的文字数据。对于科研、企业、政府等多个领域而言,如何从图片或扫描文档中提取出有价值的文字信息是一个亟待解决的问题。在这一过程中,OCR(OpticalCharacterRecognition,光学字符识别)技术成为了解决这一问题的重要工具。在本文中,我们将探讨如何使用Py
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dfs.namenode.rpc-address.nameservice1.namenode30hadoop104:8020dfs.namenode.rpc-address.nameservice1.namenode37hadoop106:8020dfs.namenode.http-address.nameservice1.namenode30hadoop104:9870dfs.namenode.
- 大数据领域数据产品的零售行业应用创新模式
大数据洞察
大数据与AI人工智能大数据零售单例模式ai
大数据领域数据产品的零售行业应用创新模式关键词:大数据、零售行业、数据产品、应用创新、客户洞察、智能决策、数字化转型摘要:本文深入探讨了大数据技术在零售行业中的应用创新模式。我们将从零售行业数字化转型的背景出发,分析大数据产品如何重塑零售价值链,包括客户洞察、供应链优化、精准营销和智能决策等方面。文章将详细介绍相关技术原理、算法实现和实际应用案例,为零售企业提供可操作的大数据应用框架和创新思路。1
- 大数据如何助力企业文化“软实力”升级?深挖数据背后的文化密码
Echo_Wish
大数据高阶实战秘籍大数据
大数据如何助力企业文化“软实力”升级?深挖数据背后的文化密码今天我们聊一个听起来很“软”的话题——企业文化,但从一个不太“软”的角度来看:大数据如何参与企业文化的建设与提升。企业文化往往被看作无形资产,是团队凝聚力、创新力的源泉。但传统“喊口号”式的文化建设常常效果有限。大数据技术的兴起,给我们提供了洞察员工心理、量化文化影响的新思路,让文化建设从“感性”走向“理性”,从“盲目”变得“精准”。一、
- 大数据技术之Flink
第1章Flink概述1.1Flink是什么1.2Flink特点1.3FlinkvsSparkStreaming表Flink和Streaming对比FlinkStreaming计算模型流计算微批处理时间语义事件时间、处理时间处理时间窗口多、灵活少、不灵活(窗口必须是批次的整数倍)状态有没有流式SQL有没有1.4Flink的应用场景1.5Flink分层API第2章Flink快速上手2.1创建项目在准备
- 如何学习才能更好地理解人工智能工程技术专业和其他信息技术专业的关联性?
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要深入理解人工智能工程技术专业与其他信息技术专业的关联性,需要跳出单一专业的学习框架,通过“理论筑基-实践串联-跨学科整合”的路径构建系统性认知。以下是分阶段、可落地的学习方法:一、建立“专业关联”的理论认知框架绘制知识关联图谱操作方法:用XMind或Notion绘制思维导图,以AI为中心,辐射关联专业的核心技术节点。例如:AI(机器学习)├─数据支撑:大数据技术(Hadoop/Spark)+数据
- 转行大模型之从大数据到AI:我为何选择投身大模型领域
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作为一名经验丰富的大数据开发工程师,我最近决定扩展自己的职业方向,转向大模型应用开发。这个决定源于对技术趋势的观察、对个人发展的思考,以及对我们行业未来的预判。让我从一个大数据工程师的视角,逐步分析这个决定背后的逻辑。目录1.技术演进:从大数据到大模型1.1大数据技术的发展现状1.2AI与大数据的融合1.3大模型:AI与大数据的集大成者2.技能迁移:大数据到大模型的自然过渡2.1数据处理能力的价值
- 大数据项目-Django基于大数据技术实现的农产品销售系统
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《[含文档+PPT+源码等]Django基于大数据技术实现的农产品销售系统》该项目含有源码、文档、PPT、配套开发软件、软件安装教程、包运行成功以及课程答疑与微信售后交流群、送查重系统不限次数免费查重等福利!数据库管理工具:phpstudy/Navicat或者phpstudy/sqlyog后台管理系统涉及技术:后台使用框架:Django前端使用技术:Vue,HTML5,CSS3、JavaScrip
- 大数据未来发展的趋势与挑战
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随着信息技术的飞速发展,大数据已经成为推动社会进步和产业变革的重要力量。从商业决策到医疗健康,从智慧城市到人工智能,大数据技术的应用无处不在。未来,随着5G、物联网(IoT)、人工智能(AI)等技术的深度融合,大数据的发展将迎来更广阔的空间,同时也面临诸多挑战。本文将探讨大数据未来的发展趋势、应用前景以及可能面临的问题。一、大数据未来的发展趋势数据量持续爆发式增长随着5G网络的普及和物联网设备的广
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在全球贸易和物流高速发展的今天,港口、物流园区及企业的闸口管理面临巨大挑战——如何提升通关效率、保障货物安全并降低运营成本?集装箱智慧通关系统依托先进的AI视觉识别、物联网及大数据技术,为行业提供了智能化解决方案。核心技术:AI视觉+物联网赋能传统闸口依赖人工核验集装箱号、车辆信息,效率低且易出错。而智慧通关系统通过高精度摄像头+AI算法,可自动识别集装箱编号、货车车牌、货物类型等关键信息,准确率
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1.AI驱动金融变革的政策与技术背景政策导向:我国《新一代人工智能发展规划》明确提出发展智能金融,要求:构建金融大数据平台,提升多媒体数据处理能力;创新智能金融产品与服务形态;推广智能客服、监控等技术应用;建立智能风控预警体系。技术支撑:云计算、大数据技术成熟为AI发展奠定了基础。深度学习算法的突破则引爆了本轮AI浪潮,显著提升了复杂任务处理精度,进而推动了计算机视觉、机器学习、自然语言处理(NL
- 大数据时代:如何构建高效的数据中台架构?
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大数据时代:如何构建高效的数据中台架构?关键词:数据中台、架构设计、数据治理、数据服务、微服务架构、云计算、大数据技术摘要:在企业数字化转型加速的背景下,数据中台作为连接数据资源与业务应用的核心枢纽,已成为释放数据价值的关键基础设施。本文从数据中台的核心概念出发,系统解析其技术架构与实施路径,涵盖数据采集、存储计算、治理服务等核心模块的设计原理。通过Python代码示例演示数据清洗与服务接口开发,
- YashanDB数据库的技术路线图及未来规划
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如何优化数据库的查询速度是现代数据管理领域面临的一个重要问题。随着数据量的急剧增长和多样化需求的跑量,如何保障系统的高效性和可用性已成为数据库设计与部署的关键。YashanDB,作为一款新兴的数据库系统,为应对这一挑战,制定了一系列技术路线图与未来规划,旨在提升查询性能、数据处理能力、以及系统可扩展性。核心技术点分析体系架构设计YashanDB的体系架构基于现代云计算与大数据技术,设计了包含单机、
- 基于大数据的数据挖掘、数据中台、数据安全架构设计方案:核心技术与架构、大数据平台与数据管理、建模平台与数据治理、应用案例与优势
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数字化转型数据治理主数据数据仓库大数据数据挖掘架构
本文介绍了基于大数据的数据挖掘、数据中台、数据安全架构设计方案,涵盖了从技术架构到功能应用的全方位内容。核心技术与架构IT环境融合:构建了包含网关、云端、终端、物联网、反病毒技术、PC、核心层、物理机、IOT终端、基于操作系统的文件识别、反黑客技术、大数据技术、移动、汇聚层、虚拟化、工业控制系统、基于网络的协议解析、基于大数据的数据挖掘、信创、接入层、云/容器、工业互联网、身份安全技术、基于密码的
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农作物病虫害智能监测系统:AI赋能农业,守护绿色粮仓在乡村振兴与农业现代化发展的时代背景下,农作物病虫害防治是保障粮食安全、推动农业可持续发展的关键环节。传统人工巡检效率低、误判率高,难以满足现代农业规模化、精细化的生产需求。农作物病虫害智能监测系统应运而生,依托人工智能、物联网与大数据技术,打造“监测-诊断-预警-防治”一体化解决方案,为农业生产装上智能“千里眼”与“智慧脑”,在挑战杯应用赛道中
- Java 大数据在智能教育在线实验室设备管理与实验资源优化中的应用
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全球教育实验室设备年闲置率超35%,而高峰时段实验排队长达2.3周。某“双一流”高校部署本系统后,设备利用率从41%提升至89%,平均实验等待时间缩短78%。本文提出基于Java大数据技术的智慧实验室解决方案:多源设备管控中枢:通过OPCUA/Modbus转换器接入87类、4.2万台异构设备动态调度引擎:融合强化学习与图算法实现设备-课程-学生的秒级最优匹配安全双保险机制:毫米波雷达行为识别+试剂
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MaxCompute技术公开课第二季已经结束,共进行了5次大数据技术直播,有近6000名用户、大数据专家、技术牛人、大数据爱好者参与其中。我们为大家整理了一下直播的PPT和视频内容,方便大家随时学习。以下是直播干货:主题:MaxCompute客户端-odpscmd操作使用:分享嘉宾:曲宁阿里巴巴计算平台产品专家PPT下载地址:https://yq.aliyun.com/download/2943视
- 大数据从入门到入魔系列————大数据治理技术栈&技术选型
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智能个人信用修复策略推荐与执行系统关键词个人信用智能算法数据处理信用评分信用修复摘要本文将深入探讨智能个人信用修复策略推荐与执行系统的设计与实现。随着人工智能和大数据技术的迅速发展,个人信用修复已成为金融科技领域的重要研究方向。本文首先介绍了信用体系的重要性及智能个人信用修复的需求,随后详细阐述了智能个人信用修复的核心概念,包括个人信用、信用评级及智能信用修复策略。接着,文章深入分析了人工智能与机
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公众号「架构成长指南」,专注于生产实践、云原生、分布式系统、大数据技术分享。概述随着科技的进步,软件系统的部署架构也在不断演进,从以前传统的物理机到虚拟机、Docker和Kubernetes,我们经历了一系列变化。这些技术的引入给我们带来了更高的资源利用率、更快的部署速度和更强大的扩展性,下面让我们一起探索这些演进,了解如何从传统部署走向现代化架构,为软件系统的开发和部署带来更多的便利和灵活性。物
- Hadoop与大数据之间的关系和区别
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走进大数据,一种新兴的数据挖掘技术,它正在让大数据处理和分析变得更便宜更快速。大数据技术一旦进入超级计算时代,很快便可应用于普通企业,在遍地开花的过程中,它将改变许多行业业务经营的模式。在计算机世界里,大数据被定义为一种使用非传统的数据过滤工具,对大量有序或无序数据集合进行的挖掘过程,它包括但不仅限于分布式计算(Hadoop)。大数据已经站在了数据存储宣传的风口浪尖,也存在着大量不确定因素,这点上
- 什么是数据孤岛?如何实现从数据孤岛到数据共享?
Leo.yuan
数据大数据人工智能数据库数据分析数据库架构
目录一、数据孤岛是什么?(一)数据孤岛的定义(二)数据孤岛怎么形成的二、数据孤岛带来的问题(一)数据冗余和不一致(二)决策效率低下(三)业务流程不畅(四)创新能力受限三、如何实现数据共享(一)建立统一的数据管理体系(二)采用先进的技术手段1.数据集成技术2.数据接口和API技术3.云计算和大数据技术(三)加强部门协作和沟通1.建立跨部门的合作机制2.加强员工培训和教育3.建立激励机制(四)强化数据
- 史上最全的“大数据”学习资源整理
风中追风风
大数据从无到有系列大数据技术从无到有大数据数据大数据资源
当前,整个互联网正在从IT时代向DT时代演进,大数据技术也正在助力企业和公众敲开DT世界大门。当今“大数据”一词的重点其实已经不仅在于数据规模的定义,它更代表着信息技术发展进入了一个新的时代,代表着爆炸性的数据信息给传统的计算技术和信息技术带来的技术挑战和困难,代表着大数据处理所需的新的技术和方法,也代表着大数据分析和应用所带来的新发明、新服务和新的发展机遇。为了帮助大家更好深入了解大数据,云栖社
- 聚焦数据,探索分布式数据库与湖仓一体的前沿应用
数字天下
数据治理数据清洗
一、分布式数据库的应用与挑战分布式数据库系统是一种高效、可扩展、可靠的数据库系统,适用于处理大规模的数据和应对复杂的业务需求。随着云计算和大数据技术的不断发展,分布式数据库系统将会得到更广泛的应用和发展。51CTO学堂认证讲师多哥和星环科技数据库资深架构师陈潜龙分别进行了主题为“揭开神秘的分布式数据库”和“星环分布式分析型数据库实践之路”的技术分享。首先,多哥从大数据时代的数据特点、新时代的业务需
- 大数据领域的游戏数据运营策略
大数据洞察
大数据游戏ai
大数据领域的游戏数据运营策略关键词:大数据、游戏数据运营、用户行为分析、精准营销、游戏平衡摘要:本文聚焦于大数据领域下的游戏数据运营策略。在当今游戏市场竞争激烈的环境中,充分利用大数据技术能够为游戏的运营和发展提供有力支持。文章从背景介绍入手,阐述了大数据在游戏数据运营中的重要性和应用范围,详细讲解了核心概念如用户画像、游戏数据指标等及其相互联系。接着深入剖析核心算法原理,包括聚类分析、关联规则挖
- GreenPlum+PostGIS实现海量空间数据存储
从地图看世界
GIS大数据数据库sqldatabasepostgresql
使用分布式集群数据库Greenplum结合PostGIS空间扩展,可存储结构化的海量地图数据,同时,使用分布式文件存储系统HDFS存储相关文件资源,可实现海量栅格数据的存储和读取,基于大数据技术架构的云平台,数据存储和计算架构可根据数据规模灵活伸缩,随时扩展。一、基于Greenplum集群实现海量数据存储技术Greenplum是一款开源的分布式集群数据库,采用MPP(大规模并行处理)架构,具有PB
- 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