- K-means 算法的介绍与应用
小魏冬琅
matlab算法kmeans机器学习
目录引言K-means算法的基本原理表格总结：K-means算法的主要步骤K-means算法的MATLAB实现优化方法与改进K-means算法的应用领域表格总结：K-means算法的主要应用领域结论引言K-means算法是一种经典的基于距离的聚类算法，在数据挖掘、模式识别、图像处理等多个领域中得到了广泛应用。其核心思想是将相似的数据对象聚类到同一个簇中，而使得簇内对象的相似度最大、簇间的相似度最小
- OpenCV3最常用的基本操作
HeoLis
OpenCV介绍OpenCV的全称是OpenSourceComputerVisionLibrary，是一个跨平台的计算机视觉库。OpenCV是由英特尔公司发起并参与开发，以BSD许可证授权发行，可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序。该程序库也可以使用英特尔公司的IPP进行加速处理。以上是维基百科关于OpenCV的介绍，简单来说它就是处理图
- EI检索-机器视觉、图像处理与影像技术国际学术会议（MVIPIT 2023）邀您参会！
诗远Yolanda
图像处理人工智能计算机视觉
机器视觉是计算机学科的一个重要分支，它综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术，涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。而图像处理等技术的快速发展也推动了机器视觉的发展。机器视觉在我国具有广泛的工业应用，核心功能包括：测量，检测，识别，定位等。第一届机器视觉、图像处理与影像技术国际学术会议（MVIPIT2023）将于2023年7月26日-28日在浙江杭
- Java在智能数据挖掘系统的应用
lizi88888
java数据挖掘开发语言
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
- 图形几何算法 -- 凸包算法
CAD三维软件二次开发
算法学习算法c#3d几何学
前言常用凸包算法包括GrahamScan算法和JarvisMarch(GiftWrapping)算法，在这里要简单介绍的是GrahamScan算法。1、概念凸包是一个点集所包围的最小的凸多边形。可以想象用一根绳子围绕着一群钉子，绳子所形成的轮廓便是这些钉子的凸包。在计算几何中，凸包得到了广泛的应用，涉及领域包括模式识别、图像处理和优化问题等。2、算法原理凸包算法的目标是从给定的点集（在二维平面中）
- 深度学习入门：使用 PyTorch 构建和训练你的第一个神经网络
Mr' 郑
深度学习pytorch神经网络
引言深度学习是机器学习的一个分支，它利用多层非线性处理单元（即神经网络）来解决复杂的模式识别问题。PyTorch是一个强大的深度学习框架，它提供了灵活的API和动态计算图，非常适合初学者和研究者使用。安装PyTorch确保安装了Python和pip。然后通过以下命令安装PyTorch：pipinstalltorchtorchvision导入库我们需要导入一些必要的库：importtorchimpo
- 机器学习算法深度总结(5)-逻辑回归
婉妃
1.模型定义逻辑回归属于基于概率分类的学习法.基于概率的模式识别是指对模式x所对应的类别y的后验概率禁行学习.其所属类别为后验概率最大时的类别:预测类别的后验概率,可理解为模式x所属类别y的可信度.逻辑回归(logistic),使用线性对数函数对分类后验概率进行模型化:上式,分母是满足概率总和为1的约束条件的正则化项,参数向量维数为:考虑二分类问题:使用上述关系式,logistic模型的参数个数从
- 计算机视觉概念科普
极客代码
玩转AI人工智能图像处理计算机视觉深度学习
计算机视觉（ComputerVision,CV）是一门多学科交叉的科学，旨在让计算机具备“看”的能力，即通过图像或视频数据来理解世界。它结合了信号处理、图像处理、模式识别、机器学习等多个领域的技术，让计算机能够执行诸如识别、分类、追踪等复杂的视觉任务。本文将深入探讨计算机视觉的核心概念和技术。一、计算机视觉概述计算机视觉是一门研究如何让计算机“看”世界并从中获取信息的科学。它主要关注如何处理、分析
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活蹦乱跳酸菜鱼
机器学习
机器学习（ML）算法是一个广泛而多样的领域，涵盖了多种用于数据分析和模式识别的技术。以下是一些常见的机器学习算法分类及其具体算法：一、监督学习算法监督学习算法使用标记（即已知结果）的训练数据来训练模型，以便对新数据进行预测。线性回归：用于建立连续变量之间的关系，通过拟合一条直线或超平面来预测新数据的输出值。逻辑回归：虽然名称中包含“回归”，但实际上是用于分类问题，特别是二分类问题。通过将线性回归模
- 让数据说话：人工智能与六西格玛的完美结合
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人工智能六西格玛
当人工智能与六西格玛结合，企业可以充分利用人工智能技术的数据处理、预测分析和智能决策支持能力，实现数据驱动的决策、质量控制和流程优化，从而提高企业的效率和竞争力。下面张驰咨询给大家具体的介绍：1、数据驱动决策六西格玛侧重于数据分析和决策制定，而人工智能可以提供更强大的数据处理和分析能力。通过人工智能技术，可以自动收集和整理大量的数据，并进行有效的数据挖掘和模式识别。这些数据分析结果可以为六西格玛项
- 神经网络（深度学习，计算机视觉，得分函数，损失函数，前向传播，反向传播，激活函数）
MarkHD
深度学习神经网络计算机视觉
神经网络，特别是深度学习，在计算机视觉等领域有着广泛的应用。以下是关于你提到的几个关键概念的详细解释：神经网络：神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，用于处理复杂的数据和模式识别任务。它由多个神经元（或称为节点）组成，这些神经元通过权重和偏置进行连接，并可以学习调整这些参数以优化性能。深度学习：深度学习是神经网络的一个子领域，主要关注于构建和训练深度神经网络（即具有多个隐藏层的神经网络）。通
- 基于Python和OpenCV的产品码识别与验证案例
GT开发算法工程师
pythonopencv开发语言人工智能计算机视觉
引言：本案例展示了如何使用Python结合OpenCV库来实现产品码的识别与验证。首先，通过图像预处理技术（如灰度化、二值化、降噪等）优化产品码图像，然后利用OpenCV中的模板匹配或机器学习算法（如SVM、神经网络等）来定位并识别产品码。目录原理：代码部分：注意：原理：产品码识别与验证的核心在于图像处理与模式识别技术。首先，通过图像处理技术提取出产品码区域，去除背景干扰，增强产品码的可识别性。然
- 《模式识别与机器学习》第一章
CS_Zero
机器学习人工智能
C1符号含义x\boldxx：向量，曲线拟合问题中的x坐标数值序列。元素个数为N。t\boldtt：向量，曲线拟合问题中的y坐标(target)数值序列。w\boldww：向量，曲线拟合问题中的待估计的参数，即M阶多项式的各阶系数。β\betaβ：标量，协方差的倒数，表示样本的精度。α\alphaα：标量，同上，曲线拟合例子中的先验的精度。多项式曲线拟合E(w)=12∑n=1N{y(xn,w)−t
- 六、图像的几何变换
云峰天际
计算机视觉人工智能opencv人工智能计算机视觉
文章目录前言一、镜像变换二、缩放变换前言在计算机视觉中，图像几何变换是指对图像进行平移、旋转、缩放、仿射变换和镜像变换等操作，以改变图像的位置、尺寸、形状或视角，而不改变图像的内容。这些变换在图像处理、模式识别、机器人视觉、医学影像处理等领域具有广泛的应用。通过图像几何变换，可以实现图像的校正、配准、增强和重建等功能，为后续的图像分析和理解提供了重要的基础。一、镜像变换水平镜像（水平翻转）其原理是
- RBF神经网络中的RBF的英文全称是什么，是用来干什么的？
神笔馬良
神经网络人工智能深度学习
问题描述：RBF神经网络中的RBF的英文全称是什么，是用来干什么的？问题解答：RBF神经网络中的RBF是径向基函数（RadialBasisFunction）的缩写。径向基函数是一种在机器学习和模式识别中常用的函数类型，它们通常用于构建非线性模型。在RBF神经网络中，径向基函数被用作隐藏层的激活函数，用来将输入数据从输入空间映射到一个高维的特征空间，从而实现非线性的数据拟合和模式识别。具体来说，径向
- 用脑想问题还是用心驱动脑?
风口猪炒股指标
抢财猫股票课堂我的思想大火拼脑心关系
昨天回答了几个朋友的问题，我发现提问题的人很少，这让我想起之前讲的小妞子的故事，我问了她好几个月的同一句话：你有问题吗？结果她很反感，嘿嘿。其实吧，我讲的很多东西都是实的，反而我们感知不到的日常以为真的东西其实是不真实的。比如说眼见为实，真正是眼睛看到的是你认识的真实的吗？不是，因为你脑子里有模式识别了才被识别出来，如果脑子里没有模式就无法识别，即便眼睛看到了也会忽略掉。那追问下去，如果脑子无法识
- 【专题】2023年中国手术机器人行业专题报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接：https://tecdat.cn/?p=34144仿生机器人作为一类结合了仿生学原理的机器人，具备自主决策和规划行动的能力，正逐渐进入大众视野。它们的核心技术要素包括感知与认知技术、运动与控制技术、人机交互技术和自主决策技术。阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末68份仿生机器人相关行业研究报告。感知与认知技术涵盖了各种传感器的应用、模式识别和情感理解等高级认知能力，而运动与控制技术
- 计算机视觉主要知识点
superdont
计算机视觉人工智能
计算机视觉是指利用计算机和算法来解析和理解图片和视频中的内容。这是一个跨学科领域，融合了计算机科学、图像处理、机器学习和模式识别等多方面的技术。以下是一些计算机视觉入门的基本知识点：图像基础：像素：图片的最基本组成单元，包含了颜色信息。色彩空间：如RGB（红、绿、蓝）、HSV（色调、饱和度、明度）等，不同色彩空间代表图像色彩的方式不同。图像类型：位图（Bitmap）与矢量图（Vector），位图由
- 探索未来：集成存储器计算(IMC)与深度神经网络(DNN)的机遇与挑战
繁依Fanyi
dnn人工智能神经网络深度学习机器学习gitwindows
开篇部分：人工智能、深度神经网络与内存计算的交汇在当今数字化时代，人工智能（AI）已经成为科技领域的一股强大力量，而深度神经网络（DNN）则是AI的核心引擎之一。DNN是一种模仿人类神经系统运作方式的计算模型，通过层层堆叠的神经元网络来实现复杂的模式识别和数据处理任务。从图像识别、语音识别到自然语言处理，DNN已经在各个领域展现了惊人的能力。然而，随着DNN模型的不断演进和复杂化，对计算资源的需求
- 机器学习系列——（十七）聚类
飞影铠甲
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引言在当今数据驱动的时代，机器学习已经成为了解锁数据潜能的关键技术之一。其中，聚类作为机器学习领域的一个重要分支，广泛应用于数据挖掘、模式识别、图像分析等多个领域。本文旨在深入探讨聚类技术的原理、类型及其应用，为读者提供一个全面而深入的了解。一、什么是聚类？聚类是一种无监督学习（UnsupervisedLearning）技术，它的目标是将相似的对象分组到一起，形成簇（Cluster）。与有监督学习
- 「论文搬运」王亦洲课题组 CVPR 2021 入选论文解读：时间序列疾病预测的因果隐马尔可夫模型
Sternstunden
论文计算机视觉人工智能深度学习cvpr
本文是对发表于计算机视觉和模式识别领域的顶级会议CVPR2021的论文“CausalHiddenMarkovModelforTimeSeriesDiseaseForecasting（时间序列疾病预测的因果隐马尔可夫模型）”的解读。该论文由北京大学王亦洲课题组与深睿医疗等单位合作，针对时间序列疾病预测的问题，提出了因果隐马尔可夫模型描述疾病的动态发展过程，并使用基于VAE的变分框架进行学习。通过对图
- 探秘深度学习的巅峰之作：ResNet101与其在图像识别领域的革命性应用
程序员Chino的日记
深度学习人工智能
引言深度学习和图像识别的世界已经被深度卷积神经网络的引入所革命化，而在这些网络中，ResNet101架构作为一个重要的里程碑脱颖而出。本文旨在详细探讨ResNet101架构、其设计、功能和应用。ResNet革命2015年在计算机视觉和模式识别会议（CVPR）上介绍的ResNet（残差网络）家族，标志着深度学习图像识别的一个转折点。这些网络引入了残差学习的概念，解决了深度神经网络中的梯度消失问题，使
- LSTM进行时间序列预测还有哪些创新点，有什么推荐的好发论文的模型和代码？
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LSTM进行时间序列预测还有哪些创新点，有什么推荐的好发论文的模型和代码？时间序列分析是处理时间相关数据的一种方法，常用于预测、趋势分析和模式识别等应用。下面是一些常见的时间序列分析方法和相应的MATLAB代码示例：移动平均法：%计算简单移动平均data=[1,2,3,4,5,6];windowSize=3;movingAverage=movmean(data,windowSize);自回归模型（
- 机器学习简要概述
@Duang~
机器学习机器学习人工智能算法
一、基本概念及应用传统机器学习算法首先需要对数据进行特征提取，采用分类器（如决策树、人工神经网络、贝叶斯、集成学习、支持向量机等）进行分类。机器学习：特征提取+分类器分类特征提取难，制约发展。深度学习出现，一定程度解决了特征提取的难题，机器学习繁荣起来。机器学习+数据库=数据挖掘+工业应用=模式识别+图像处理=机器视觉+语音处理=语音识别+文本处理=自然语言处理二、数据集及模型数据集的划分：方法：
- 大脑的工作原理
珊珊_带你重返年轻
今天继续阅读《微习惯》第二章，大脑的工作原理。今天这一章有点烧脑。大脑分成两个部分-潜意识部分和意识部分。重复就是（潜意识）大脑使用的语言。建立习惯的目标是用重复来改变大脑。事实上改变习惯的两个关键点是重复和回报，如果有回报，大脑更愿意重复做一件事。我们的行为中有45%是自动完成的，无须思考的。大脑是由执行决策和进行自动行为模式识别的两部分组成的系统。前额皮层的管理功能相当活跃，反应灵敏，但同时也
- 计算机视觉比较有名的期刊和会议
anycedo
中文SCI级：《物理学报》《红外与毫米波学报》etc.（IF比较低，也不是特别专门针对计算机视觉）EI级：《自动化学报》《光学精密工程》《电子学报》《软件学报》《计算机研究与发展》《计算机学报》《计算机辅助设计与图形学学报》《系统工程与电子技术》、一些大学的学报，etc.（质量参差不齐）中文核心《中国图象图形学报》《模式识别与人工智能》《机器人》《图学学报》《电光与控制》etc.国际会议1.ICC
- 工信部颁发的《计算机视觉处理设计开发工程师》中级证书
人工智能技术与咨询
人工智能计算机视觉自然语言处理
计算机视觉（ComputerVision）是一门研究如何让计算机能够理解和分析数字图像或视频的学科。简单来说，计算机视觉的目标是让计算机能够像人类一样对视觉信息进行处理和理解。为实现这个目标，计算机视觉结合了图像处理、机器学习、模式识别、计算几何等多个领域的理论和技术。计算机视觉在许多领域和行业中具有广泛应用，如自动驾驶、医疗影像分析、无人机、智能监控、虚拟现实（VR）和增强现实（AR）等。随着深
- 【大厂AI课学习笔记】1.5 AI技术领域（2）语音识别
giszz
学习笔记人工智能人工智能学习笔记
今天来梳理语音识别相关的关键技术和发展脉络。语音识别：定义、关键技术、技术发展、应用场景与商业化成功一、语音识别的定义语音识别，也称为自动语音识别（ASR），是指将人类的语音转换为机器可读的文本或命令的技术。它是人机交互的重要组成部分，旨在让计算机能够理解并执行人类的语音指令。语音识别技术涉及到信号处理、模式识别、自然语言处理等多个领域的知识。二、关键技术信号处理和特征提取：语音信号是一种复杂的时
- 深度学习在智能交互中的应用：人与机器的和谐共生
wd90119
深度学习人工智能
深度学习与人类的智能交互是当前人工智能领域研究的热点之一。深度学习作为机器学习的一个重要分支，具有强大的特征学习和模式识别能力，可以模拟人脑的神经网络进行数据分析和预测。而人类的智能交互则是指人类与机器之间的信息交流和操作互动，包括语音识别、图像识别、自然语言处理等技术。深度学习与人类的智能交互相结合，可以实现更加自然、高效和智能的人机交互方式。例如，通过深度学习的语音识别技术，机器可以理解和识别
- 深度学习的进展
csdn_aspnet
深度学习人工智能
一、深度学习的基本原理和算法：深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，其基本原理是模仿人脑神经网络的结构和功能，通过多层次的神经网络模型来实现对数据的学习和模式识别。以下是深度学习的基本原理和算法：1、输入层：深度学习的输入层接收原始数据，这可以是图像、文本、音频等各种形式的数据。2、隐藏层：深度学习的核心是多层的隐藏层。每一层都由大量的神经元（节点）组成，每个神经元都与上一层的所有神经元相连，
- 微信开发者验证接口开发
362217990
微信 开发者 token 验证
微信开发者接口验证。
Token，自己随便定义，与微信填写一致就可以了。
根据微信接入指南描述 http://mp.weixin.qq.com/wiki/17/2d4265491f12608cd170a95559800f2d.html
第一步：填写服务器配置
第二步：验证服务器地址的有效性
第三步：依据接口文档实现业务逻辑
这里主要讲第二步验证服务器有效性。
建一个
- 一个小编程题-类似约瑟夫环问题
BrokenDreams
编程
今天群友出了一题：
一个数列,把第一个元素删除,然后把第二个元素放到数列的最后,依次操作下去,直到把数列中所有的数都删除,要求依次打印出这个过程中删除的数。
&
- linux复习笔记之bash shell (5) 关于减号-的作用
eksliang
linux关于减号“-”的含义linux关于减号“-”的用途linux关于“-”的含义linux关于减号的含义
转载请出自出处：
http://eksliang.iteye.com/blog/2105677
管道命令在bash的连续处理程序中是相当重要的，尤其在使用到前一个命令的studout（标准输出）作为这次的stdin（标准输入）时，就显得太重要了，某些命令需要用到文件名，例如上篇文档的的切割命令（split）、还有
- Unix(3)
18289753290
unix ksh
1)若该变量需要在其他子进程执行，则可用"$变量名称"或${变量}累加内容
什么是子进程？在我目前这个shell情况下，去打开一个新的shell，新的那个shell就是子进程。一般状态下，父进程的自定义变量是无法在子进程内使用的，但通过export将变量变成环境变量后就能够在子进程里面应用了。
2)条件判断： &&代表and ||代表or&nbs
- 关于ListView中性能优化中图片加载问题
酷的飞上天空
ListView
ListView的性能优化网上很多信息，但是涉及到异步加载图片问题就会出现问题。
具体参看上篇文章http://314858770.iteye.com/admin/blogs/1217594
如果每次都重新inflate一个新的View出来肯定会造成性能损失严重，可能会出现listview滚动是很卡的情况，还会出现内存溢出。
现在想出一个方法就是每次都添加一个标识，然后设置图
- 德国总理默多克：给国人的一堂“震撼教育”课
永夜-极光
教育
http://bbs.voc.com.cn/topic-2443617-1-1.html德国总理默多克：给国人的一堂“震撼教育”课
安吉拉—默克尔，一位经历过社会主义的东德人，她利用自己的博客，发表一番来华前的谈话，该说的话，都在上面说了，全世界想看想传播——去看看默克尔总理的博客吧！
德国总理默克尔以她的低调、朴素、谦和、平易近人等品格给国人留下了深刻印象。她以实际行动为中国人上了一堂
- 关于Java继承的一个小问题。。。
随便小屋
java
今天看Java 编程思想的时候遇见一个问题，运行的结果和自己想想的完全不一样。先把代码贴出来！
//CanFight接口
interface Canfight {
void fight();
}
//ActionCharacter类
class ActionCharacter {
public void fight() {
System.out.pr
- 23种基本的设计模式
aijuans
设计模式
Abstract Factory：提供一个创建一系列相关或相互依赖对象的接口，而无需指定它们具体的类。 Adapter：将一个类的接口转换成客户希望的另外一个接口。A d a p t e r模式使得原本由于接口不兼容而不能一起工作的那些类可以一起工作。 Bridge：将抽象部分与它的实现部分分离，使它们都可以独立地变化。 Builder：将一个复杂对象的构建与它的表示分离，使得同
- 《周鸿祎自述：我的互联网方法论》读书笔记
aoyouzi
读书笔记
从用户的角度来看,能解决问题的产品才是好产品,能方便/快速地解决问题的产品,就是一流产品.
商业模式不是赚钱模式
一款产品免费获得海量用户后,它的边际成本趋于0,然后再通过广告或者增值服务的方式赚钱,实际上就是创造了新的价值链.
商业模式的基础是用户,木有用户,任何商业模式都是浮云.商业模式的核心是产品,本质是通过产品为用户创造价值.
商业模式还包括寻找需求
- JavaScript动态改变样式访问技术
百合不是茶
JavaScriptstyle属性ClassName属性
一:style属性
格式:
HTML元素.style.样式属性="值";
创建菜单:在html标签中创建 或者 在head标签中用数组创建
<html>
<head>
<title>style改变样式</title>
</head>
&l
- jQuery的deferred对象详解
bijian1013
jquerydeferred对象
jQuery的开发速度很快，几乎每半年一个大版本，每两个月一个小版本。
每个版本都会引入一些新功能，从jQuery 1.5.0版本开始引入的一个新功能----deferred对象。
&nb
- 淘宝开放平台TOP
Bill_chen
C++c物流C#
淘宝网开放平台首页：http://open.taobao.com/
淘宝开放平台是淘宝TOP团队的产品，TOP即TaoBao Open Platform，
是淘宝合作伙伴开发、发布、交易其服务的平台。
支撑TOP的三条主线为：
1.开放数据和业务流程
* 以API数据形式开放商品、交易、物流等业务；
&
- 【大型网站架构一】大型网站架构概述
bit1129
网站架构
大型互联网特点
面对海量用户、海量数据
大型互联网架构的关键指标
高并发
高性能
高可用
高可扩展性
线性伸缩性
安全性
大型互联网技术要点
前端优化
CDN缓存
反向代理
KV缓存
消息系统
分布式存储
NoSQL数据库
搜索
监控
安全
想到的问题：
1.对于订单系统这种事务型系统，如
- eclipse插件hibernate tools安装
白糖_
Hibernate
eclipse helios(3.6)版
1.启动eclipse 2.选择 Help > Install New Software...> 3.添加如下地址：
http://download.jboss.org/jbosstools/updates/stable/helios/ 4.选择性安装：hibernate tools在All Jboss tool
- Jquery easyui Form表单提交注意事项
bozch
jquery easyui
jquery easyui对表单的提交进行了封装，提交的方式采用的是ajax的方式，在开发的时候应该注意的事项如下：
1、在定义form标签的时候，要将method属性设置成post或者get，特别是进行大字段的文本信息提交的时候，要将method设置成post方式提交，否则页面会抛出跨域访问等异常。所以这个要
- Trie tree(字典树)的Java实现及其应用-统计以某字符串为前缀的单词的数量
bylijinnan
java实现
import java.util.LinkedList;
public class CaseInsensitiveTrie {
/**
字典树的Java实现。实现了插入、查询以及深度优先遍历。
Trie tree's java implementation.(Insert,Search,DFS)
Problem Description
Igna
- html css 鼠标形状样式汇总
chenbowen00
htmlcss
css鼠标手型cursor中hand与pointer
Example：CSS鼠标手型效果 <a href="#" style="cursor:hand">CSS鼠标手型效果</a><br/>
Example：CSS鼠标手型效果 <a href="#" style=&qu
- [IT与投资]IT投资的几个原则
comsci
it
无论是想在电商,软件,硬件还是互联网领域投资,都需要大量资金,虽然各个国家政府在媒体上都给予大家承诺,既要让市场的流动性宽松,又要保持经济的高速增长....但是,事实上,整个市场和社会对于真正的资金投入是非常渴望的,也就是说,表面上看起来,市场很活跃,但是投入的资金并不是很充足的......
- oracle with语句详解
daizj
oraclewithwith as
oracle with语句详解 转
在oracle中，select 查询语句，可以使用with,就是一个子查询，oracle 会把子查询的结果放到临时表中，可以反复使用
例子:注意，这是sql语句，不是pl/sql语句， 可以直接放到jdbc执行的
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- hbase的简单操作
deng520159
数据库hbase
近期公司用hbase来存储日志,然后再来分析 ,把hbase开发经常要用的命令找了出来.
用ssh登陆安装hbase那台linux后
用hbase shell进行hbase命令控制台!
表的管理
1）查看有哪些表
hbase(main)> list
2）创建表
# 语法：create <table>, {NAME => <family&g
- C语言scanf继续学习、算术运算符学习和逻辑运算符
dcj3sjt126com
c
/*
2013年3月11日20:37:32
地点：北京潘家园
功能：完成用户格式化输入多个值
目的：学习scanf函数的使用
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i, j, k;
printf("please input three number:\n"); //提示用
- 2015越来越好
dcj3sjt126com
歌曲
越来越好
房子大了电话小了 感觉越来越好
假期多了收入高了 工作越来越好
商品精了价格活了 心情越来越好
天更蓝了水更清了 环境越来越好
活得有奔头人会步步高
想做到你要努力去做到
幸福的笑容天天挂眉梢 越来越好
婆媳和了家庭暖了 生活越来越好
孩子高了懂事多了 学习越来越好
朋友多了心相通了 大家越来越好
道路宽了心气顺了 日子越来越好
活的有精神人就不显
- java.sql.SQLException: Value '0000-00-00' can not be represented as java.sql.Tim
feiteyizu
mysql
数据表中有记录的time字段（属性为timestamp）其值为：“0000-00-00 00:00:00”
程序使用select 语句从中取数据时出现以下异常：
java.sql.SQLException:Value '0000-00-00' can not be represented as java.sql.Date
java.sql.SQLException: Valu
- Ehcache（07）——Ehcache对并发的支持
234390216
并发ehcache锁ReadLockWriteLock
Ehcache对并发的支持
在高并发的情况下，使用Ehcache缓存时，由于并发的读与写，我们读的数据有可能是错误的，我们写的数据也有可能意外的被覆盖。所幸的是Ehcache为我们提供了针对于缓存元素Key的Read（读）、Write（写）锁。当一个线程获取了某一Key的Read锁之后，其它线程获取针对于同
- mysql中blob,text字段的合成索引
jackyrong
mysql
在mysql中，原来有一个叫合成索引的，可以提高blob,text字段的效率性能，
但只能用在精确查询，核心是增加一个列，然后可以用md5进行散列，用散列值查找
则速度快
比如：
create table abc(id varchar(10),context blog,hash_value varchar(40));
insert into abc(1,rep
- 逻辑运算与移位运算
latty
位运算逻辑运算
源码：正数的补码与原码相同例+7 源码：00000111 补码 ：00000111 （用8位二进制表示一个数）
负数的补码：
符号位为1，其余位为该数绝对值的原码按位取反；然后整个数加1。 -7 源码： 10000111 ，其绝对值为00000111 取反加一：11111001 为-7补码
已知一个数的补码，求原码的操作分两种情况：
- 利用XSD 验证XML文件
newerdragon
javaxmlxsd
XSD文件 （XML Schema 语言也称作 XML Schema 定义（XML Schema Definition，XSD）。 具体使用方法和定义请参看：
http://www.w3school.com.cn/schema/index.asp
java自jdk1.5以上新增了SchemaFactory类 可以实现对XSD验证的支持，使用起来也很方便。
以下代码可用在J
- 搭建 CentOS 6 服务器(12) - Samba
rensanning
centos
（1）安装
# yum -y install samba
Installed:
samba.i686 0:3.6.9-169.el6_5
# pdbedit -a rensn
new password:123456
retype new password:123456
……
（2）Home文件夹
# mkdir /etc
- Learn Nodejs 01
toknowme
nodejs
（1）下载nodejs
https://nodejs.org/download/ 选择相应的版本进行下载 （2）安装nodejs 安装的方式比较多，请baidu下
我这边下载的是“node-v0.12.7-linux-x64.tar.gz”这个版本 （1）上传服务器 （2）解压 tar -zxvf node-v0.12.
- jquery控制自动刷新的代码举例
xp9802
jquery
1、html内容部分 复制代码代码示例: <div id='log_reload'>
<select name="id_s" size="1">
<option value='2'>-2s-</option>
<option value='3'>-3s-</option
