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ByteWhiz
r语言开发语言R语言
R语言:探索数据的利器R语言是一种强大而灵活的编程语言,尤其在数据科学和统计分析领域中广泛应用。作为一门开源语言,R语言拥有丰富的数据处理和可视化功能,同时支持大规模数据分析和机器学习。本文将介绍R语言的基本特性、常用的数据操作和可视化技巧,并提供相应的源代码示例。一、R语言的基本特性向量化操作:R语言鼓励使用向量化操作,即对整个向量或矩阵执行相同的操作,从而提高运算效率。例如,可以通过一条简单的
- DeepSeek:大模型时代的“破局者”
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DeepSeek,是谁?DeepSeek,中文名深度求索,是一家成立于2023年7月17日的创新型科技公司,由知名量化资管巨头幻方量化创立,法定代表人系裴湉。公司专注于开发先进的大语言模型(LLM)和相关技术,致力于在人工智能领域实现技术突破和创新应用。在成立后的短时间内,DeepSeek取得了令人瞩目的成绩。2024年1月5日,发布首个包含670亿参数的大模型DeepSeekLLM,该模型从零开
- 【数据挖掘在量化交易中的应用:特征发现与特征提取】
调皮的芋头
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好的,我将撰写一篇关于金融领域数据挖掘的技术博客,重点阐述特征发现和特征提取,特别是在量化交易中的应用。我会提供具体的实操步骤,并结合Python和TensorFlow进行代码示例。完成后,我会通知您进行查看。数据挖掘在量化交易中的应用:特征发现与特征提取1.概述在金融领域的量化交易中,数据挖掘扮演着极其重要的角色。量化交易依赖于对海量金融数据的分析,从中寻找规律和模式,以支撑交易决策。数据挖掘技
- 数据挖掘中特征发现与特征提取的数学原理
调皮的芋头
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好的,我将深入研究数据挖掘中特征发现与特征提取的数学原理,涵盖统计学基础、特征工程的数学方法、以及在机器学习和深度学习中的应用。我会整理相关数学公式和理论,包括主成分分析(PCA)、独立成分分析(ICA)、线性判别分析(LDA)、信息增益、互信息、方差分析等统计方法,并结合金融量化交易的实际应用,确保内容既有理论深度,又能落地实践。完成后,我会通知您!1.统计学基础:描述性统计、方差分析、相关性与
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在工作生活中遇到的一些超好用的工具分享!因为我使用的windows所以基本上都是windows上的软件ssh连接工具WindTermXshellXTerminalFinalShell截图工具PixPinSnipaste图片查看Honeyview3D建模freecadBlender局域网传输CuteHTTPFileServer飞秋桌面小工具TrafficMonitor显示网速CPU内存网络检测adv
- Qt——Qt控件之输入窗口-QTextEdit文本编辑框控件的使用总结(例程:文本编辑输入)
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【系列专栏】:博主结合工作实践输出的,解决实际问题的专栏,朋友们看过来!《项目案例分享》《极客DIY开源分享》《嵌入式通用开发实战》《C++语言开发基础总结》《从0到1学习嵌入式Linux开发》《QT开发实战》《Android开发实战》《实用硬件方案设计》《结构建模设计》《数据库开发总结》《JAVA入门基础》《JavaWeb开发实战》长期持续带来更多案例与技术文章分享;欢迎商业项目咨询,10年+软
- GAN(Generative Adversarial Network)—生成对抗网络
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GAN(GenerativeAdversarialNetwork)代表了深度学习中生成建模的尖端方法,通常利用卷积神经网络等架构。生成建模的目标是自主识别输入数据中的模式,使模型能够生成与原始数据集相似的新示例。本文涵盖了您需要了解的有关GAN、GAN架构、GAN的工作原理以及GAN模型类型等的所有信息。目录什么是生成对抗网络?GAN的类型GAN的架构GAN是如何工作的?生成对抗网络(GAN)的应
- 视频编解码技术-3: H.264和VP9压缩效率和编码时延
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一、引言在前作《H.264和VP9视频编码质量评估》中,我们通过PSNR、SSIM等指标分析了二者在固定码率下的质量差异。本文聚焦实时应用场景的核心矛盾:在相同主观质量下,如何权衡压缩效率与编码延迟?为此,本文采用“恒定量化参数(ConstantQP)”的码率控制模式,为H.264(QP范围:0~51)和VP9(QP范围:0~63)设置等效质量档位,使用CIF(352×288)和1080P(192
- 【RAG系列】AI的“三步记忆法“ - RAG工作流程全景解析
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AI的"三步记忆法"-RAG工作流程全景解析用户问题检索器向量数据库相关文档增强器增强提示生成器最终回答一、认知建模:从人类记忆到机器记忆1.1考试复习的三步法则建立知识框架提取核心信息综合运用考前预习划重点考场作答最终答案这个经典的学习过程与RAG的工作流程惊人相似:预习阶段→文档预处理与向量化划重点→语义检索与上下文压缩作答→增强生成与结果校验技术原理:记忆的神经编码理论人类海马体的记忆编码机
- 数仓建模—数据管理能力成熟度评估模型(DCMM)
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文章目录数仓建模—数据管理能力成熟度评估模型(DCMM)数据管理能力成熟度研究现状国外研究现状国内研究现状DCMM与其他数据管理体系有什么区别什么是DCMMDCMM包含哪些内容DCMM等级评估等级划分什么样的企业可以申请DCMM评估DCMM评估流程评估细节评估方式评估类型评估参考标准企业主要有哪些人参与目前哪些机构具备DCMM评估的资质收费情况DCMM的价值应用案例总结数仓建模—数据管理能力成熟度
- 降落伞matlab建模,基于MATLAB降落伞拉直过程性能分析
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基于MATLAB降落伞拉直过程性能分析防护与救生技术降落伞拉直过程性能分析姓名:WXH班级:学号:学院:能源与动力学院一、拉直阶段假设为简化计算,假设:1、拉伞过程中,引导伞、物体运动轨迹为一条直线,物-----伞系统作平面运动。2、不考虑风的影响,物-----伞系统没有升力。3、在拉直过程中,伞绳为非弹性体,无伸长。4、引导伞、物体和拉直中的伞系统微元质量dm作为三个质点处理。5、此次仿真采用倒
- 跟着小K开始零基础Python量化分析之旅 1: 初入量化江湖 —— Python与量化的第一次邂逅
山海青风
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第一章:初入量化江湖——Python与量化的第一次邂逅故事情境在一个热闹的理财交流群里,小K偶然听到有人提起“量化投资”。那一刻,他心中燃起了一种莫名的好奇与憧憬:“量化投资究竟是什么?我真的能用代码来炒股吗?”然而,面对这一连串新奇的名词,小K感到有些茫然,一头雾水。就在他犹豫不决的时候,一位神秘的前辈私信他:“想要在量化江湖中闯出一片天地,首先得打好基础。先从搞定Python和学习如何读取股票
- 跟着小K开始零基础Python量化分析之旅 2: 初试身手 —— Python基础与神秘股票清单
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第二章:初试身手——Python基础与神秘股票清单在这一章中,我们将跟随小K的脚步,开启Python的初探之旅。小K刚刚踏入量化投资的世界,就收到了前辈神秘发送的一份文件——“神秘股票清单.csv”。前辈告诉他,只有牢牢掌握Python的基础语法,才能游刃有余地处理金融数据,进一步深入量化分析的奥秘。接下来,就让我们一起体验小K如何用Python完成这个第一个小任务,从而收获满满的成就感吧!故事情
- 跟着小K开始零基础Python量化分析之旅 3: 初探数据世界 —— Pandas与数据清洗的武林秘笈
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第三章:初探数据世界——Pandas与数据清洗的武林秘笈在量化江湖中,数据正如武林秘籍中的内功心法,必须先打好基础,才能施展后续高深武技。小K这次获得了一份历史股票交易数据,但初看之下却是一团乱麻:缺失值、重复记录、日期格式不统一……前辈笑着说:“兄弟,若想踏入量化之路,先要学会如何把这‘脏数据’炼成一手干净的‘真气’!”下面,就跟随小K的脚步,逐步揭开数据清洗的秘密,掌握Pandas的基本功法,
- 【matlab数学建模项目】matlab实现HSV空间的森林火灾监测系统——森林火灾监测系统
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MATLAB实现HSV空间森林火灾监测系统1、项目下载:本项目完整讲解和全套实现源码见下资源,有需要的朋友可以点击进行下载说明文档(点击下载)全套源码+学术论文基于MATLAB的HSV空间森林火灾监测系统的技术实现与应用-机器学习-HSV色彩空间-图像处理-森林火灾监测-matlab更多阿里matlab精品数学建模项目可点击下方文字链接直达查看:matlab精品数学建模项目合集(算法+源码+论文)
- 细说向量化知识库
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向量化知识库与RAG:打造智能AI知识检索系统引言在大模型(LLM)迅猛发展的今天,如何让AI获取最新、最准确的信息,成为一个核心问题。大多数LLM依赖其训练数据来回答问题,但它们的知识是静态的,无法实时更新。向量化知识库(VectorizedKnowledgeBase)+检索增强生成(Retrieval-AugmentedGeneration,RAG)提供了一种高效的解决方案。本文将深入解析向量
- Python与DeepSeek的深度互联:从开发加速到全栈赋能的实战指南
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引言:为什么Python开发者需要拥抱DeepSeek?在AI重构编程范式的2025年,DeepSeek凭借其轻量化、高效推理与垂直领域优化,成为开发者提升生产力的利器。本文将从本地部署到云端API调用,从IDE集成到全栈开发实战,全方位解析Python与DeepSeek的深度互联方案,助你实现“开发效率跃迁”。一、本地开发环境:零成本构建AI编程助手1.1极简配置:PyCharm+DeepSee
- AI提示工程的挑战与演进
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目前让AI按照工作流正确的工作依然存在着提示挑战,提示工程实际上是一套逻辑严密的工作。根据当前技术发展及行业实践,AI按照工作流正确执行任务仍面临显著的提示工程挑战,而提示工程本身也正在从零散经验向系统化、逻辑严密的方法论演进。以下是具体分析:一、当前AI工作流的提示挑战复杂任务分解与逻辑连贯性多步骤任务建模困难涉及跨工具、多模态的任务(如“分析数据→生成图表→撰写报告”)需精确拆解子任务并定义依
- Starlink卫星动力学系统仿真建模第十讲-基于SMC和四元数的卫星姿态控制示例及Python实现
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基于四元数与滑模控制的卫星姿态控制一、基本原理1.四元数姿态表示四元数运动学方程:3.滑模控制设计二、代码实现(Python)1.四元数运算工具importnumpyasnpdefquat_mult(q1,q2):"""四元数乘法"""w1,x1,y1,z1=q1w2,x2,y2,z2=q2w=w1*w2-x1*x2-y1*y2-z1*z2x=w1*x2+x1*w2+y1*z2-z1*y2y=w1
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简介简介:提出一种新的MMGAN架构,使用常见生成器分布的混合对每个数据分布进行建模。由于生成器在多个真实数据分布之间共享,高度共享的生成器(通过混合权重反映)捕获分布的公共方面,而非共享的生成器捕获独特方面。论文题目:MIXEDMEMBERSHIPGENERATIVEADVERSARIALNETWORKS(混合成员生成对抗网络)会议:IEEEInternationalConferenceonIm
- 检测加密货币挖矿活动的异常端口
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以下是基于DeepSeek架构思想实现的服务器异常端口检测案例与代码示例。我们以检测加密货币挖矿活动的异常端口为例,使用无监督学习(自编码器)实现动态基线建模。案例背景某云服务器出现异常流量:正常端口:80(HTTP),443(HTTPS),22(SSH)异常端口:6666(检测到高频TCP长连接,疑似门罗币挖矿流量)目标:通过自编码器学习正常端口行为模式,自动标记6666端口的异常活动。代码实现
- 【系统架构设计师-2024上半年真题】案例分析-答案及详解
数据知道
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更多内容请见:备考系统架构设计师-核心总结索引文章目录【材料1】(软件架构设计与评估)问题1问题2问题3【材料2】(系统设计与建模)问题1问题2问题3问题4【材料3】(嵌入式)问题1问题2问题3【材料4】(数据库缓存)问题1问题2问题3【材料5】(Web架构)问题1问题2问题3【材料1】(软件架构设计与评估)问题1(7分)简述微服务架构,并对比单体架构和微服务架构微服务架构的优缺点。参考答案:微服
- Windows程序设计28:MFC模态与非模态对话框
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文章目录前言一、创建模态对话框1.创建模态对话框模板2.绑定自定义对话框类3.创建模态对话框DoModal4.销毁模态对话框二、创建非模态对话框1.创建对话框模板2.绑定自定义对话框类3.创建非模态对话框Create、ShowWindow4.销毁非模态对话框5.销毁自身窗口指针总结前言Windows程序设计28:MFC模态与非模态对话框。一、创建模态对话框创建模态对话框主要分为如下四步,这里新建一
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在人工智能领域,尤其是自然语言处理(NLP)中,将文本信息转化为机器可以理解的形式是一个至关重要的步骤。本文探讨如何将文本转换为向量表示的过程,包括分词、ID映射、One-hot编码以及最终的词嵌入(Embedding),并通过具体的案例代码来辅助解释这些概念。处理字符还是数字人工智能算法只能处理数字形式的数据,特别是浮点数。这意味着任何非数字的信息,如汉字、字母等,都需要被转换成数值形式才能用于
- 领域驱动设计(DDD)详解:聚合根和值对象在 .NET Core 中的实现与应用
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在复杂的业务系统开发中,如何处理和组织业务逻辑是一个至关重要的挑战。领域驱动设计(Domain-DrivenDesign,简称DDD)为我们提供了一种有效的方法论,通过精确的领域建模,帮助我们在解决业务问题的同时构建清晰、可维护的系统架构。在DDD中,**聚合根(AggregateRoot)和值对象(ValueObject)**是两个非常重要的概念,它们在领域层的设计中占据着核心地位。本文将深入探
- 15.4 FAISS 向量数据库实战:构建毫秒级响应的智能销售问答系统
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- 2011年国赛高教杯数学建模A题城市表层土壤重金属污染分析解题全过程文档及程序
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笔记国赛高教杯数学建模数学建模全国大学生数学建模竞赛高教杯
2011年国赛高教杯数学建模A题城市表层土壤重金属污染分析 随着城市经济的快速发展和城市人口的不断增加,人类活动对城市环境质量的影响日显突出。对城市土壤地质环境异常的查证,以及如何应用查证获得的海量数据资料开展城市环境质量评价,研究人类活动影响下城市地质环境的演变模式,日益成为人们关注的焦点。 按照功能划分,城区一般可分为生活区、工业区、山区、主干道路区及公园绿地区等,分别记为1类区、2类区、
- [Android开发] 工具篇--Docker使用
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Docker介绍Docker是一种容器工具,是一种轻量化的虚拟技术,可以支持高效便捷地创建和使用Linux容器,同时可以让开发者以便捷方式打包应用到一个可移植的容器中,然后安装至任何运行Linux或Windows等系统的服务器上。官网:https://www.docker.com/Docker基本概念Docker中有非常重要的三个基本概念:镜像(Image)、容器(Container)和仓库(Re
- 部署 Llama 3.1 405B:分步指南,深入研究 Llama 最新模型 Llama 3.1 4050 亿参数模型的部署。这个强大的模型需要大量的 VRAM,特别是 4 位量化版本需要 231 G
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NVIDIAGPU和大语言模型开发教程llamaai
简介今天,我们将深入研究Llama最新模型Llama3.14050亿参数模型的部署。这个强大的模型需要大量的VRAM,特别是4位量化版本需要231GB。但是,经过一些优化,我们可以使用8x4090GPU在192GB上运行它。最好的部分?我们只需要运行三个终端命令即可完成所有设置。推荐文章《使用DSPy、Qdrant和Llama3对复杂问题进行多跳检索和推理,利用DSPy的无提示框架进行复杂的LLM
- rust的指针作为函数返回值是直接传递,还是先销毁后创建?
wudixiaotie
返回值
这是我自己想到的问题,结果去知呼提问,还没等别人回答, 我自己就想到方法实验了。。
fn main() {
let mut a = 34;
println!("a's addr:{:p}", &a);
let p = &mut a;
println!("p's addr:{:p}", &a
- java编程思想 -- 数据的初始化
百合不是茶
java数据的初始化
1.使用构造器确保数据初始化
/*
*在ReckInitDemo类中创建Reck的对象
*/
public class ReckInitDemo {
public static void main(String[] args) {
//创建Reck对象
new Reck();
}
}
- [航天与宇宙]为什么发射和回收航天器有档期
comsci
地球的大气层中有一个时空屏蔽层,这个层次会不定时的出现,如果该时空屏蔽层出现,那么将导致外层空间进入的任何物体被摧毁,而从地面发射到太空的飞船也将被摧毁...
所以,航天发射和飞船回收都需要等待这个时空屏蔽层消失之后,再进行
&
- linux下批量替换文件内容
商人shang
linux替换
1、网络上现成的资料
格式: sed -i "s/查找字段/替换字段/g" `grep 查找字段 -rl 路径`
linux sed 批量替换多个文件中的字符串
sed -i "s/oldstring/newstring/g" `grep oldstring -rl yourdir`
例如:替换/home下所有文件中的www.admi
- 网页在线天气预报
oloz
天气预报
网页在线调用天气预报
<%@ page language="java" contentType="text/html; charset=utf-8"
pageEncoding="utf-8"%>
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transit
- SpringMVC和Struts2比较
杨白白
springMVC
1. 入口
spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter(这里要指出,filter和servlet是不同的。以前认为filter是servlet的一种特殊),这样就导致了二者的机制不同,这里就牵涉到servlet和filter的区别了。
参见:http://blog.csdn.net/zs15932616453/article/details/8832343
2
- refuse copy, lazy girl!
小桔子
copy
妹妹坐船头啊啊啊啊!都打算一点点琢磨呢。文字编辑也写了基本功能了。。今天查资料,结果查到了人家写得完完整整的。我清楚的认识到:
1.那是我自己觉得写不出的高度
2.如果直接拿来用,很快就能解决问题
3.然后就是抄咩~~
4.肿么可以这样子,都不想写了今儿个,留着作参考吧!拒绝大抄特抄,慢慢一点点写!
- apache与php整合
aichenglong
php apache web
一 apache web服务器
1 apeche web服务器的安装
1)下载Apache web服务器
2)配置域名(如果需要使用要在DNS上注册)
3)测试安装访问http://localhost/验证是否安装成功
2 apache管理
1)service.msc进行图形化管理
2)命令管理,配
- Maven常用内置变量
AILIKES
maven
Built-in properties
${basedir} represents the directory containing pom.xml
${version} equivalent to ${project.version} (deprecated: ${pom.version})
Pom/Project properties
Al
- java的类和对象
百合不是茶
JAVA面向对象 类 对象
java中的类:
java是面向对象的语言,解决问题的核心就是将问题看成是一个类,使用类来解决
java使用 class 类名 来创建类 ,在Java中类名要求和构造方法,Java的文件名是一样的
创建一个A类:
class A{
}
java中的类:将某两个事物有联系的属性包装在一个类中,再通
- JS控制页面输入框为只读
bijian1013
JavaScript
在WEB应用开发当中,增、删除、改、查功能必不可少,为了减少以后维护的工作量,我们一般都只做一份页面,通过传入的参数控制其是新增、修改或者查看。而修改时需将待修改的信息从后台取到并显示出来,实际上就是查看的过程,唯一的区别是修改时,页面上所有的信息能修改,而查看页面上的信息不能修改。因此完全可以将其合并,但通过前端JS将查看页面的所有信息控制为只读,在信息量非常大时,就比较麻烦。
- AngularJS与服务器交互
bijian1013
JavaScriptAngularJS$http
对于AJAX应用(使用XMLHttpRequests)来说,向服务器发起请求的传统方式是:获取一个XMLHttpRequest对象的引用、发起请求、读取响应、检查状态码,最后处理服务端的响应。整个过程示例如下:
var xmlhttp = new XMLHttpRequest();
xmlhttp.onreadystatechange
- [Maven学习笔记八]Maven常用插件应用
bit1129
maven
常用插件及其用法位于:http://maven.apache.org/plugins/
1. Jetty server plugin
2. Dependency copy plugin
3. Surefire Test plugin
4. Uber jar plugin
1. Jetty Pl
- 【Hive六】Hive用户自定义函数(UDF)
bit1129
自定义函数
1. 什么是Hive UDF
Hive是基于Hadoop中的MapReduce,提供HQL查询的数据仓库。Hive是一个很开放的系统,很多内容都支持用户定制,包括:
文件格式:Text File,Sequence File
内存中的数据格式: Java Integer/String, Hadoop IntWritable/Text
用户提供的 map/reduce 脚本:不管什么
- 杀掉nginx进程后丢失nginx.pid,如何重新启动nginx
ronin47
nginx 重启 pid丢失
nginx进程被意外关闭,使用nginx -s reload重启时报如下错误:nginx: [error] open() “/var/run/nginx.pid” failed (2: No such file or directory)这是因为nginx进程被杀死后pid丢失了,下一次再开启nginx -s reload时无法启动解决办法:nginx -s reload 只是用来告诉运行中的ng
- UI设计中我们为什么需要设计动效
brotherlamp
UIui教程ui视频ui资料ui自学
随着国际大品牌苹果和谷歌的引领,最近越来越多的国内公司开始关注动效设计了,越来越多的团队已经意识到动效在产品用户体验中的重要性了,更多的UI设计师们也开始投身动效设计领域。
但是说到底,我们到底为什么需要动效设计?或者说我们到底需要什么样的动效?做动效设计也有段时间了,于是尝试用一些案例,从产品本身出发来说说我所思考的动效设计。
一、加强体验舒适度
嗯,就是让用户更加爽更加爽的用你的产品。
- Spring中JdbcDaoSupport的DataSource注入问题
bylijinnan
javaspring
参考以下两篇文章:
http://www.mkyong.com/spring/spring-jdbctemplate-jdbcdaosupport-examples/
http://stackoverflow.com/questions/4762229/spring-ldap-invoking-setter-methods-in-beans-configuration
Sprin
- 数据库连接池的工作原理
chicony
数据库连接池
随着信息技术的高速发展与广泛应用,数据库技术在信息技术领域中的位置越来越重要,尤其是网络应用和电子商务的迅速发展,都需要数据库技术支持动 态Web站点的运行,而传统的开发模式是:首先在主程序(如Servlet、Beans)中建立数据库连接;然后进行SQL操作,对数据库中的对象进行查 询、修改和删除等操作;最后断开数据库连接。使用这种开发模式,对
- java 关键字
CrazyMizzz
java
关键字是事先定义的,有特别意义的标识符,有时又叫保留字。对于保留字,用户只能按照系统规定的方式使用,不能自行定义。
Java中的关键字按功能主要可以分为以下几类:
(1)访问修饰符
public,private,protected
p
- Hive中的排序语法
daizj
排序hiveorder byDISTRIBUTE BYsort by
Hive中的排序语法 2014.06.22 ORDER BY
hive中的ORDER BY语句和关系数据库中的sql语法相似。他会对查询结果做全局排序,这意味着所有的数据会传送到一个Reduce任务上,这样会导致在大数量的情况下,花费大量时间。
与数据库中 ORDER BY 的区别在于在hive.mapred.mode = strict模式下,必须指定 limit 否则执行会报错。
- 单态设计模式
dcj3sjt126com
设计模式
单例模式(Singleton)用于为一个类生成一个唯一的对象。最常用的地方是数据库连接。 使用单例模式生成一个对象后,该对象可以被其它众多对象所使用。
<?phpclass Example{ // 保存类实例在此属性中 private static&
- svn locked
dcj3sjt126com
Lock
post-commit hook failed (exit code 1) with output:
svn: E155004: Working copy 'D:\xx\xxx' locked
svn: E200031: sqlite: attempt to write a readonly database
svn: E200031: sqlite: attempt to write a
- ARM寄存器学习
e200702084
数据结构C++cC#F#
无论是学习哪一种处理器,首先需要明确的就是这种处理器的寄存器以及工作模式。
ARM有37个寄存器,其中31个通用寄存器,6个状态寄存器。
1、不分组寄存器(R0-R7)
不分组也就是说说,在所有的处理器模式下指的都时同一物理寄存器。在异常中断造成处理器模式切换时,由于不同的处理器模式使用一个名字相同的物理寄存器,就是
- 常用编码资料
gengzg
编码
List<UserInfo> list=GetUserS.GetUserList(11);
String json=JSON.toJSONString(list);
HashMap<Object,Object> hs=new HashMap<Object, Object>();
for(int i=0;i<10;i++)
{
- 进程 vs. 线程
hongtoushizi
线程linux进程
我们介绍了多进程和多线程,这是实现多任务最常用的两种方式。现在,我们来讨论一下这两种方式的优缺点。
首先,要实现多任务,通常我们会设计Master-Worker模式,Master负责分配任务,Worker负责执行任务,因此,多任务环境下,通常是一个Master,多个Worker。
如果用多进程实现Master-Worker,主进程就是Master,其他进程就是Worker。
如果用多线程实现
- Linux定时Job:crontab -e 与 /etc/crontab 的区别
Josh_Persistence
linuxcrontab
一、linux中的crotab中的指定的时间只有5个部分:* * * * *
分别表示:分钟,小时,日,月,星期,具体说来:
第一段 代表分钟 0—59
第二段 代表小时 0—23
第三段 代表日期 1—31
第四段 代表月份 1—12
第五段 代表星期几,0代表星期日 0—6
如:
*/1 * * * * 每分钟执行一次。
*
- KMP算法详解
hm4123660
数据结构C++算法字符串KMP
字符串模式匹配我们相信大家都有遇过,然而我们也习惯用简单匹配法(即Brute-Force算法),其基本思路就是一个个逐一对比下去,这也是我们大家熟知的方法,然而这种算法的效率并不高,但利于理解。
假设主串s="ababcabcacbab",模式串为t="
- 枚举类型的单例模式
zhb8015
单例模式
E.编写一个包含单个元素的枚举类型[极推荐]。代码如下:
public enum MaYun {himself; //定义一个枚举的元素,就代表MaYun的一个实例private String anotherField;MaYun() {//MaYun诞生要做的事情//这个方法也可以去掉。将构造时候需要做的事情放在instance赋值的时候:/** himself = MaYun() {*
- Kafka+Storm+HDFS
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storm
cd /myhome/usr/stormbin/storm nimbus &bin/storm supervisor &bin/storm ui &Kafka+Storm+HDFS整合实践kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgzapache-storm-0.9.2-incubating.tar.gzKafka安装配置我们使用3台机器搭建Kafk
- Java获取本地服务器的IP
中华好儿孙
javaWeb获取服务器ip地址
System.out.println("getRequestURL:"+request.getRequestURL());
System.out.println("getLocalAddr:"+request.getLocalAddr());
System.out.println("getLocalPort:&quo