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胖达不服输
「日拱一码」机器学习人工智能数据处理python
目录数据清洗缺失值处理删除缺失值:填充缺失值:重复值处理检测重复值处理重复值异常值处理Z-score方法IQR方法(四分位距)数据一致性检查数据转换规范化(归一化)Min-Max归一化MaxAbsScaler标准化离散化等宽离散化等频离散化数据清洗数据清洗是数据处理的第一步,目的是去除噪声数据、处理缺失值和异常值,使数据更加干净、可用缺失值处理删除缺失值:如果数据集中缺失值较少,可以直接删除包含缺
- 【NWFSP问题】基于中华穿山甲算法CPO求解零等待流水车间调度问题NWFSP研究(Matlab代码实现)
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录⛳️赠与读者1概述1.引言2.理论基础2.1中华穿山甲算法(CPO)核心原理2.2NWFSP数学模型3.CPO-NWFSP求解框架设计3.1编码与解码3.2离散化位置更新3.3目标函数适配4.实验设计与性能分析4.1实验设置4.2结果分析4.3敏感性分析5.结论与展望
- 脉冲编码调制(PCM)
2301_80709554
pcm
#打倒拦路虎#脉冲编码调制:一种把模拟数据变换为数字信号的数字技术(模拟数据数字化技术)脉冲编码调制过程:取样->量化->编码取样:本质上是在离散时间点上获取模拟信号的瞬时电平值(幅度值),获得的值为连续幅度值。根据莱奎斯特取样定理,以大于等于模拟信号频率两倍的取样频率获得的样本空间就能恢复原理的模拟信号。量化:将抽样后的连续幅度值映射到有限个离散电平的过程,即幅度的离散化。例如:把语音样本量化
- 16、流体力学数值模拟
404Feels
流体力学数值模拟纳维-斯托克斯方程
流体力学数值模拟1.流体力学的基本方程流体力学是研究流体(液体和气体)运动规律的学科,其基本方程是纳维-斯托克斯方程(Navier-Stokesequation)。该方程描述了流体的速度、压力、温度等物理量随时间和空间的变化。为了便于数值求解,我们需要将这些方程离散化。以下是纳维-斯托克斯方程的标准形式:[\frac{\partial\mathbf{u}}{\partialt}+(\mathbf{
- 材料力学数值方法:有限元法(FEM)在流体力学中的应用_2024-08-04_00-17-21.Tex
chenjj4003
材料力学算法计算机视觉人工智能机器学习网络
材料力学数值方法:有限元法(FEM)在流体力学中的应用绪论有限元法的基本概念有限元法(FiniteElementMethod,FEM)是一种数值计算方法,用于求解复杂的工程问题,如结构力学、热传导、流体力学等。它将连续的物理域离散化为有限数量的、形状规则的子域,即“有限元”。每个子域内的物理量(如位移、压力、温度等)用多项式函数近似表示,通过在每个子域内应用物理定律(如牛顿第二定律、连续性方程等)
- [学习] PID算法原理与实践(代码示例)
极客不孤独
学习算法c语言
PID算法原理与实践文章目录PID算法原理与实践一、PID算法原理1.1PID算法概述1.定义2.应用领域3.核心目标1.2基本原理1.3数学表达离散化实现(适用于数字控制)二、实践案例(C语言)1.电机转速控制2.温度控制系统3.时钟驯服系统三、常见问题与优化1.积分饱和(Windup)问题2.噪声干扰问题3.非线性系统适配问题四、扩展方向1.数字PID与模拟PID的差异2.变参数PID(如增益
- Sklearn 机器学习 数值离散化 虚拟编码
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- Sklearn 机器学习 数值离散化 区间标签
Thomas Kant
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亲爱的技术爱好者们,热烈欢迎来到Kant2048的博客!我是ThomasKant,很开心能在CSDN上与你们相遇~本博客的精华专栏:【自动化测试】【测试经验】【人工智能】【Python】Sklearn机器学习:数值离散化之区间标签设置详解在机器学习中,连续数值型特征并不总是最优选择,尤其是在面对一些对数值大小不敏感的模型(如决策树、朴素贝叶斯)时。此时,我们常常希望将连续变量离散化(Discret
- 解锁数据宝藏:数据挖掘之数据预处理全解析
奔跑吧邓邓子
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目录一、引言:数据预处理——数据挖掘的基石二、数据预处理的重要性2.1现实数据的问题剖析2.2数据预处理的关键作用三、数据预处理的核心方法3.1数据清洗3.1.1缺失值处理3.1.2离群点处理3.1.3噪声处理3.2数据集成3.2.1实体识别3.2.2冗余处理3.2.3数据值冲突处理3.3数据变换3.3.1平滑处理3.3.2聚合操作3.3.3离散化3.3.4归一化四、数据预处理的实践流程4.1数据
- 2D盖子驱动腔流使用SIMPLE算法求解:二维流体动力学的MATLAB实现
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- SE(Secure Element)加密芯片与MCU协同工作的典型流程
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以下是SE(SecureElement)加密芯片与MCU协同工作的典型流程,综合安全认证、数据保护及防篡改机制:一、基础认证流程(参数保护方案)密钥预置SE芯片与MCU分别预置相同的3DES密钥(Key1、Key2)。参数存储SE芯片预存产品关键参数(如Data),存储格式为离散化Lv结构,数据大小由宏定义控制。随机数交换MCU生成16字节随机数Rand1,加密后发送读指令至SE芯片;SE生
- 《Image Classification with Classic and Deep Learning Techniques》复现
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1引言图像分类作为计算机视觉领域的核心任务,旨在将输入图像映射到离散化的语义类别标签,广泛应用于人脸识别、自动驾驶、医疗影像诊断、安防监控等场景。传统方法主要依赖手工设计的特征描述子(如SIFT、HOG、LBP)结合浅层模型(如BoVW、Fisher向量、SVM),以其可解释性和低资源消耗见长,但在端到端优化与高级表征能力方面不及深度学习。近年来,卷积神经网络(CNN)在大规模数据集(如Image
- B3694 数列离散化
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B3694数列离散化-洛谷#includeusingnamespacestd;intt;inta[100005],b[100005];intmain(){cin>>t;while(t--){intn;cin>>n;for(inti=1;i>a[i];b[i]=a[i];}sort(a+1,a+n+1);//排序intans=unique(a+1,a+n+1)-(a+1);//去重for(inti=
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2024年学习内容或题目难度知识点11.61.BLO蓝割点与桥2.树状数组1黄树状数组3.树状数组2黄树状数组11.71.学习树状数组2.楼兰图腾绿树状数组3.树状数组3黄~绿区间修改区间查询11.81.基本学完树状数组2.迷失的牛绿树状数组3.学习离散化4.数列离散化普及-离散化11.101.洛谷基础赛写题加订题三道红橙黄2.负环黄负环与差分约束系统3.逆序对黄树状数组11.111.圆桌骑士紫割
- 运动规划实战案例 | 图解基于状态晶格(State Lattice)的路径规划(附ROS C++/Python仿真)
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目录1控制采样vs状态采样2StateLattice路径规划2.1算法流程2.2Lattice运动基元生成2.3几何代价函数2.4运动学约束启发式3算法仿真3.1ROSC++仿真3.2Python仿真1控制采样vs状态采样控制采样的技术路线源自经典的运动学建模思想。这种方法将机器人的控制指令空间进行离散化,预设一组基础运动模式(如固定转向角、恒定速度等),通过前向积分生成候选路径。以差速驱动机器人
- 生物计算芯片编译困境:SNN脉冲时序编码的优化迷宫与破局之道
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一、脉冲时序编码的数学本质在SNN的数学框架中,脉冲时序编码的数学表征可分解为三个核心维度:1.时间编码微分几何结构脉冲时间序列在微分流形上的嵌入遵循非线性动力学规律,可用李导数描述脉冲相位在流形上的传播特性:LvT=vμ∂μT+ΓμνλvνTμ其中T表示脉冲时序张量场,Γ为流形联络系数。这导致硬件编译时需要考虑流形结构的离散化近似误差。2.脉冲相位同步代数神经群体间的相位同步涉及非交换代数结构,
- python打卡 DAY 6 描述性统计
沐兮兮兮
Python打卡python开发语言机器学习笔记pandas
目录一.单特征可视化1.1连续特征箱线图/核密度直方图笔记:1.1.1中文显示配置1.1.2.箱线图绘制1.1.3.核密度直方图1.2离散特征柱状图二.特征和标签关系可视化2.1连续变量vs标签可视化方式:箱线图/小提琴图/核密度估计直方图2.2离散变量vs标签可视化方式:柱状图三、柱状图美化笔记:3.1.数据分组(离散化)3.2.计数柱状图绘制一.单特征可视化1.1连续特征箱线图/核密度直方图i
- 【离散化 前缀和 二分 滑动窗口】P2862 [USACO06JAN] Corral the Cows G|普及+
软件架构师何志丹
#工作级难度算法题解c++洛谷算法离散化前缀和二分滑动窗口
本文涉及的基础知识点C++二分查找C++算法:滑动窗口及双指针总结C++算法:前缀和、前缀乘积、前缀异或的原理、源码及测试用例包括课程视频[USACO06JAN]CorraltheCowsG题目描述FarmerJohnwishestobuildacorralforhiscows.Beingfinickybeasts,theydemandthatthecorralbesquareandthatthe
- Nonlinear total variation based noise removal algorithms论文阅读
青铜锁00
论文阅读#退化论文阅读图像处理
Nonlineartotalvariationbasednoiseremovalalgorithms1.论文的研究目标与意义1.1研究目标1.2实际意义2.论文的创新方法与核心公式2.1总变差最小化模型2.1.1欧拉-拉格朗日方程2.1.2演化方程(梯度下降法)2.1.3数值离散化2.2与传统方法的对比3.实验设计与结果分析3.1实验设置3.2关键数据4.未来研究方向与挑战4.1学术挑战4.2技术
- Pandas一站式学习,创建,索引使用,运算,pd可视化柱状图等,csv,hdf5,json格式数据读取存储,NaN值处理,数据离散化,数据合并,交叉表与透视表
山顶极客
Pandas专栏pandas数据挖掘python
Pandas一站式学习,索引使用,运算,pd可视化,csv,hdf5,json格式数据读取存储,NaN值处理,数据离散化,数据合并分组,交叉表与透视表python一站式学习->:python一站式学习,python基础,数据类型,numpy,pandas,机器学习,NLP自然语言处理,deepseek大预言模型,Tensorflow,CV视觉Pandas一站式学习pandas一站式学习->:Pan
- 区间合并的应用:格子染色(2019美团面试题)
evy
算法
上题先:其实我一开始是用的离散化再加上二维前缀和做的,我将每个点的的x,y值都进行离散化,虽然避免了开一个2e9*2e9的数组,但是离散化后的a数组也需要2e5*2e5理所当然的MLE了,虽然后面想想我这个离散化后从根本上就是错误的,因为离散化后的数组并不能将原本线段的重合给还原出来。后面看了题解才发现,要用到二维的区间合并,然后再判重。与一维的区间合并不同的就是要在每个区间的存储时加上其行号/列
- 基于Matlab实现微带贴片天线仿真程序
Matlab仿真实验室
Matlab仿真实验1000例matlab开发语言微带贴片天线仿真程序
微带贴片天线是一种广泛应用于无线通信领域的天线类型,因其结构简单、尺寸小巧而备受青睐。在MATLAB环境中,可以使用时域有限差分(FiniteDifferenceTimeDomain,FDTD)方法对微带天线进行仿真,以研究其电磁性能。让我们详细了解一下FDTD方法。这是一种数值计算方法,用于求解麦克斯韦方程,以模拟电磁场随时间的变化。FDTD的基本思想是将空间离散化为小的网格单元,时间也离散为小
- 算法复习(二分+离散化+快速排序+归并排序+树状数组)
一个人在码代码的章鱼
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一、二分算法二分算法,堪称算法世界中的高效查找利器,其核心思想在于利用数据的有序性,通过不断将查找区间减半,快速定位目标元素或满足特定条件的位置。1.普通二分普通二分适用于在有序数组中查找特定元素的位置。我们可以进一步细分需求,如查找满足条件的最左边的数的下标,或者最右边的数的下标。以代码中的find1和find2函数为例:cpp#includeusingnamespacestd;constint
- Spark-Streaming
美味的大香蕉
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探索Spark-Streaming:实时数据处理的得力助手在大数据处理领域,实时处理越来越重要。今天就来聊一聊Spark生态中处理流式数据的利器——Spark-Streaming。Spark-Streaming主要用于处理流式数据,像从Kafka、Flume等数据源来的数据,它都能轻松应对。它使用离散化流(DStream)作为核心抽象。简单来说,DStream就是把随时间收到的数据,按照时间区间封
- 【C++游戏引擎开发】第19篇:Compute Shader实现Tile划分
JuicyActiveGilbert
C++游戏引擎开发知识点c++游戏引擎开发语言
一、Tile划分的数学基础1.1Tile尺寸的几何分析1.1.1屏幕空间离散化原理设屏幕分辨率为W×HW\timesHW×H,Tile尺寸为Tw×ThT_w\timesT_hTw×Th,则Tile总数为:Ntiles=⌈WTw⌉×⌈HTh⌉N_{tiles}=\lceil\frac{W}{T_w}\rceil\times\lceil\frac{H}{T_h}\rceilNtiles=⌈TwW⌉×⌈
- 高度图(Heightmap)
JackieZeng527
数学建模机器人人工智能
高度图的数学组成与建模方法高度图(Heightmap)是一种基于规则网格的地形表示方法,其数学本质是将三维地形简化为二维离散函数,通过高度值的存储和插值实现地形重建。以下从数学建模角度系统阐述其组成原理及关键技术。一、基础数学模型离散化定义设连续地形为三维函数z=f(x,y),将二维平面离散化为N*M的规则网格:G={(xi,yj,hij)}其中{xi=xmin+iΔx,i=0,1,...,N−1
- 物理约束神经网络(PINN)和有限元方法哪个更接近“真正的物理规律”?还是两者只是不同的数学表达?
concisedistinct
人工智能神经网络人工智能深度学习
物理约束神经网络(Physics-InformedNeuralNetworks,PINN)和有限元方法(FiniteElementMethod,FEM)是两种在科学计算和工程模拟中广泛应用的数值方法。PINN依赖深度学习来近似微分方程的解,并在训练过程中将物理约束作为损失项融入网络,而FEM通过将连续介质的物理问题离散化,并利用有限维基函数逼近解。尽管两者都能求解偏微分方程(PDEs),它们在数学
- Sigma-Delta ADC(ΣΔ-ADC)中的量化器简介
天天年年天天。
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Sigma-DeltaADC(ΣΔ-ADC)是一种高精度的模数转换器,其中的量化器是其核心组件之一。量化器负责将模拟信号转换为数字信号,并通过独特的噪声整形技术实现高分辨率。接下来,我们将深入了解量化器的各个方面:1.量化器的基本功能在Sigma-DeltaADC中,量化器位于调制器环路的核心位置。它的主要作用是将经过积分和反馈处理的模拟信号离散化,并生成低分辨率(通常为1位或多位)的数字信号。尽
- 算法基础(以acwing讲述顺序为主,结合自己理解,持续更新中...)
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算法合集算法排序算法c++
文章目录算法的定义一、基础算法排序二分高精度前缀和与差分双指针算法位运算离散化区间合并算法的定义这是我从百度上面搜的定义算法(Algorithm)是指解题方案的准确而完整的描述,是一系列解决问题的清晰指令,算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说,能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷,或不适合于某个问题,执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能
- 算法基础_基础算法【位运算 + 离散化 + 区间合并】
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计算机基础#算法算法c语言C++蓝桥杯学习
算法基础_基础算法【位运算+离散化+区间合并】---------------位运算---------------801.二进制中1的个数题目介绍方法一:代码片段解释片段一:片段二:---------------离散化---------------802.区间和题目介绍方法一:代码执行过程代码片段解释片段一:片段二:解题思路分析---------------区间合并---------------80
- redis学习笔记——不仅仅是存取数据
Everyday都不同
returnSourceexpire/delincr/lpush数据库分区redis
最近项目中用到比较多redis,感觉之前对它一直局限于get/set数据的层面。其实作为一个强大的NoSql数据库产品,如果好好利用它,会带来很多意想不到的效果。(因为我搞java,所以就从jedis的角度来补充一点东西吧。PS:不一定全,只是个人理解,不喜勿喷)
1、关于JedisPool.returnSource(Jedis jeids)
这个方法是从red
- SQL性能优化-持续更新中。。。。。。
atongyeye
oraclesql
1 通过ROWID访问表--索引
你可以采用基于ROWID的访问方式情况,提高访问表的效率, , ROWID包含了表中记录的物理位置信息..ORACLE采用索引(INDEX)实现了数据和存放数据的物理位置(ROWID)之间的联系. 通常索引提供了快速访问ROWID的方法,因此那些基于索引列的查询就可以得到性能上的提高.
2 共享SQL语句--相同的sql放入缓存
3 选择最有效率的表
- [JAVA语言]JAVA虚拟机对底层硬件的操控还不完善
comsci
JAVA虚拟机
如果我们用汇编语言编写一个直接读写CPU寄存器的代码段,然后利用这个代码段去控制被操作系统屏蔽的硬件资源,这对于JVM虚拟机显然是不合法的,对操作系统来讲,这样也是不合法的,但是如果是一个工程项目的确需要这样做,合同已经签了,我们又不能够这样做,怎么办呢? 那么一个精通汇编语言的那种X客,是否在这个时候就会发生某种至关重要的作用呢?
&n
- lvs- real
男人50
LVS
#!/bin/bash
#
# Script to start LVS DR real server.
# description: LVS DR real server
#
#. /etc/rc.d/init.d/functions
VIP=10.10.6.252
host='/bin/hostname'
case "$1" in
sta
- 生成公钥和私钥
oloz
DSA安全加密
package com.msserver.core.util;
import java.security.KeyPair;
import java.security.PrivateKey;
import java.security.PublicKey;
import java.security.SecureRandom;
public class SecurityUtil {
- UIView 中加入的cocos2d,背景透明
374016526
cocos2dglClearColor
要点是首先pixelFormat:kEAGLColorFormatRGBA8,必须有alpha层才能透明。然后view设置为透明glView.opaque = NO;[director setOpenGLView:glView];[self.viewController.view setBackgroundColor:[UIColor clearColor]];[self.viewControll
- mysql常用命令
香水浓
mysql
连接数据库
mysql -u troy -ptroy
备份表
mysqldump -u troy -ptroy mm_database mm_user_tbl > user.sql
恢复表(与恢复数据库命令相同)
mysql -u troy -ptroy mm_database < user.sql
备份数据库
mysqldump -u troy -ptroy
- 我的架构经验系列文章 - 后端架构 - 系统层面
agevs
JavaScriptjquerycsshtml5
系统层面:
高可用性
所谓高可用性也就是通过避免单独故障加上快速故障转移实现一旦某台物理服务器出现故障能实现故障快速恢复。一般来说,可以采用两种方式,如果可以做业务可以做负载均衡则通过负载均衡实现集群,然后针对每一台服务器进行监控,一旦发生故障则从集群中移除;如果业务只能有单点入口那么可以通过实现Standby机加上虚拟IP机制,实现Active机在出现故障之后虚拟IP转移到Standby的快速
- 利用ant进行远程tomcat部署
aijuans
tomcat
在javaEE项目中,需要将工程部署到远程服务器上,如果部署的频率比较高,手动部署的方式就比较麻烦,可以利用Ant工具实现快捷的部署。这篇博文详细介绍了ant配置的步骤(http://www.cnblogs.com/GloriousOnion/archive/2012/12/18/2822817.html),但是在tomcat7以上不适用,需要修改配置,具体如下:
1.配置tomcat的用户角色
- 获取复利总收入
baalwolf
获取
public static void main(String args[]){
int money=200;
int year=1;
double rate=0.1;
&
- eclipse.ini解释
BigBird2012
eclipse
大多数java开发者使用的都是eclipse,今天感兴趣去eclipse官网搜了一下eclipse.ini的配置,供大家参考,我会把关键的部分给大家用中文解释一下。还是推荐有问题不会直接搜谷歌,看官方文档,这样我们会知道问题的真面目是什么,对问题也有一个全面清晰的认识。
Overview
1、Eclipse.ini的作用
Eclipse startup is controlled by th
- AngularJS实现分页功能
bijian1013
JavaScriptAngularJS分页
对于大多数web应用来说显示项目列表是一种很常见的任务。通常情况下,我们的数据会比较多,无法很好地显示在单个页面中。在这种情况下,我们需要把数据以页的方式来展示,同时带有转到上一页和下一页的功能。既然在整个应用中这是一种很常见的需求,那么把这一功能抽象成一个通用的、可复用的分页(Paginator)服务是很有意义的。
&nbs
- [Maven学习笔记三]Maven archetype
bit1129
ArcheType
archetype的英文意思是原型,Maven archetype表示创建Maven模块的模版,比如创建web项目,创建Spring项目等等.
mvn archetype提供了一种命令行交互式创建Maven项目或者模块的方式,
mvn archetype
1.在LearnMaven-ch03目录下,执行命令mvn archetype:gener
- 【Java命令三】jps
bit1129
Java命令
jps很简单,用于显示当前运行的Java进程,也可以连接到远程服务器去查看
[hadoop@hadoop bin]$ jps -help
usage: jps [-help]
jps [-q] [-mlvV] [<hostid>]
Definitions:
<hostid>: <hostname>[:
- ZABBIX2.2 2.4 等各版本之间的兼容性
ronin47
zabbix更新很快,从2009年到现在已经更新多个版本,为了使用更多zabbix的新特性,随之而来的便是升级版本,zabbix版本兼容性是必须优先考虑的一点 客户端AGENT兼容
zabbix1.x到zabbix2.x的所有agent都兼容zabbix server2.4:如果你升级zabbix server,客户端是可以不做任何改变,除非你想使用agent的一些新特性。 Zabbix代理(p
- unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
brotherlamp
unity自学unity教程unity视频unity资料unity
unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
问:unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
答:首先目前来看unity视频教程因为是3d引擎,目前对2d支持并不完善,unity 3d 目前做2d普遍两种思路,一种是正交相机,3d画面2d视角,另一种是通过一些插件,动态创建mesh来绘制图形单元目前用的较多的是2d toolkit,ex2d,smooth moves,sm2,
- 百度笔试题:一个已经排序好的很大的数组,现在给它划分成m段,每段长度不定,段长最长为k,然后段内打乱顺序,请设计一个算法对其进行重新排序
bylijinnan
java算法面试百度招聘
import java.util.Arrays;
/**
* 最早是在陈利人老师的微博看到这道题:
* #面试题#An array with n elements which is K most sorted,就是每个element的初始位置和它最终的排序后的位置的距离不超过常数K
* 设计一个排序算法。It should be faster than O(n*lgn)。
- 获取checkbox复选框的值
chiangfai
checkbox
<title>CheckBox</title>
<script type = "text/javascript">
doGetVal: function doGetVal()
{
//var fruitName = document.getElementById("apple").value;//根据
- MySQLdb用户指南
chenchao051
mysqldb
原网页被墙,放这里备用。 MySQLdb User's Guide
Contents
Introduction
Installation
_mysql
MySQL C API translation
MySQL C API function mapping
Some _mysql examples
MySQLdb
- HIVE 窗口及分析函数
daizj
hive窗口函数分析函数
窗口函数应用场景:
(1)用于分区排序
(2)动态Group By
(3)Top N
(4)累计计算
(5)层次查询
一、分析函数
用于等级、百分点、n分片等。
函数 说明
RANK() &nbs
- PHP ZipArchive 实现压缩解压Zip文件
dcj3sjt126com
PHPzip
PHP ZipArchive 是PHP自带的扩展类,可以轻松实现ZIP文件的压缩和解压,使用前首先要确保PHP ZIP 扩展已经开启,具体开启方法就不说了,不同的平台开启PHP扩增的方法网上都有,如有疑问欢迎交流。这里整理一下常用的示例供参考。
一、解压缩zip文件 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11
- 精彩英语贺词
dcj3sjt126com
英语
I'm always here
我会一直在这里支持你
&nb
- 基于Java注解的Spring的IoC功能
e200702084
javaspringbeanIOCOffice
- java模拟post请求
geeksun
java
一般API接收客户端(比如网页、APP或其他应用服务)的请求,但在测试时需要模拟来自外界的请求,经探索,使用HttpComponentshttpClient可模拟Post提交请求。 此处用HttpComponents的httpclient来完成使命。
import org.apache.http.HttpEntity ;
import org.apache.http.HttpRespon
- Swift语法之 ---- ?和!区别
hongtoushizi
?swift!
转载自: http://blog.sina.com.cn/s/blog_71715bf80102ux3v.html
Swift语言使用var定义变量,但和别的语言不同,Swift里不会自动给变量赋初始值,也就是说变量不会有默认值,所以要求使用变量之前必须要对其初始化。如果在使用变量之前不进行初始化就会报错:
var stringValue : String
//
- centos7安装jdk1.7
jisonami
jdkcentos
安装JDK1.7
步骤1、解压tar包在当前目录
[root@localhost usr]#tar -xzvf jdk-7u75-linux-x64.tar.gz
步骤2:配置环境变量
在etc/profile文件下添加
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_75
export CLASSPATH=/usr/java/jdk1.7.0_75/lib
- 数据源架构模式之数据映射器
home198979
PHP架构数据映射器datamapper
前面分别介绍了数据源架构模式之表数据入口、数据源架构模式之行和数据入口数据源架构模式之活动记录,相较于这三种数据源架构模式,数据映射器显得更加“高大上”。
一、概念
数据映射器(Data Mapper):在保持对象和数据库(以及映射器本身)彼此独立的情况下,在二者之间移动数据的一个映射器层。概念永远都是抽象的,简单的说,数据映射器就是一个负责将数据映射到对象的类数据。
&nb
- 在Python中使用MYSQL
pda158
mysqlpython
缘由 近期在折腾一个小东西须要抓取网上的页面。然后进行解析。将结果放到
数据库中。 了解到
Python在这方面有优势,便选用之。 由于我有台
server上面安装有
mysql,自然使用之。在进行数据库的这个操作过程中遇到了不少问题,这里
记录一下,大家共勉。
python中mysql的调用
百度之后能够通过MySQLdb进行数据库操作。
- 单例模式
hxl1988_0311
java单例设计模式单件
package com.sosop.designpattern.singleton;
/*
* 单件模式:保证一个类必须只有一个实例,并提供全局的访问点
*
* 所以单例模式必须有私有的构造器,没有私有构造器根本不用谈单件
*
* 必须考虑到并发情况下创建了多个实例对象
* */
/**
* 虽然有锁,但是只在第一次创建对象的时候加锁,并发时不会存在效率
- 27种迹象显示你应该辞掉程序员的工作
vipshichg
工作
1、你仍然在等待老板在2010年答应的要提拔你的暗示。 2、你的上级近10年没有开发过任何代码。 3、老板假装懂你说的这些技术,但实际上他完全不知道你在说什么。 4、你干完的项目6个月后才部署到现场服务器上。 5、时不时的,老板在检查你刚刚完成的工作时,要求按新想法重新开发。 6、而最终这个软件只有12个用户。 7、时间全浪费在办公室政治中,而不是用在开发好的软件上。 8、部署前5分钟才开始测试。