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一、充电桩测试的技术痛点与转型需求当前充电桩测试普遍采用固定阻性负载模拟实际工况,这种传统测试模式存在显著局限性:一是无法复现真实场景中的动态功率波动,如车辆电池SOC差异导致的充电曲线变化;二是能量耗散造成测试能耗过高,单个150kW直流桩测试每小时耗电成本超过200元;三是缺乏智能化测试调度,测试效率低下导致设备利用率不足40%。以某充电桩企业实测数据为例,其采用传统测试方案时,单桩完整测试周
- 【技术分享】以利尔达MB960/860模组为例,教你快速接入MQTT协议(下)
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随着5G时代的来临,万物互联的伟大构想正在成为现实。2021年全球智能物联网处于爆发式增长通道,设备数量超过250亿台。海量的设备接入和设备管理对网络带宽、通信协议以及平台服务架构都带来了很大挑战。通信协议作为联通物与物的桥梁,在物联网架构中起着关键作用。上周我们已经在《【技术分享】以利尔达MB960/860模组为例,教你快速接入MQTT协议(上)》一文中介绍了MQTT协议的基础知识,本周将介绍接
- “遥遥领先”中国芯,利尔达5G RedCap模组震撼上市
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RedCap自相关协议冻结以来,就备受芯片、模组、终端、基站、系统解决方案提供商等的高度重视。业内迫切希望RedCap技术能够引领5G大规模商用。 近日,被寄予厚望的利尔达NR90系列5GRedCap模组正式上市。作为既满足用户需求又具备高性价比的5G拳头产品,预计其将于9月底开始小规模送样并在年内实现规模量产。 作为行业终端接入网络的关键设备,真正可商用的5GRedCap模组已成各应用终端厂
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关于VolanaVolana是一款功能强大的Shell命令代码混淆工具,该工具基于Go语言开发,可以帮助广大研究人员实现对Shell命令或脚本代码的混淆处理。在红队测试过程中,隐蔽性是非常重要的一个方面,许多基础设施会记录命令并实时将其发送到SIEM,这使得事后清理部分本身毫无用处。Volana通过提供自己的shell运行时(输入你的命令,volana会为你执行),提供一种在目标设备上执行的命令的
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微软AI-900认证,全称AzureAIFundamentals是由微软官方最新研发的一项有关人工智能的认证证书。想要获得该证书,需通过AI-900测试或者AI-102。适用于全行业、全学龄人员,考试不设置专业和年龄限制,对人工智能感兴趣即可参加。获得证书能够证明证书持有者在机器学习(ML)、人工智能(AI)基础概念、云技术基础及MicrosoftAzure服务等多方面的掌握程度。此考试的考生应熟
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大家好!在当今短视频的世界里,TikTok成为了许多人展示才华和产品的主要平台。然而,许多创作者却在使用过程中遇到了一种令人困扰的情况——他们的内容播放量突然下降,甚至仅为零。这很可能是因为TikTok的算法对这些内容进行了限流。今天,我们将讨论识别这种限流的信号,并分享一些有效的恢复曝光的方法,助各位走出零播放的困境。要有效管理你的TikTok账号,首先需要了解限流的常见信号。以下是八个可能的限
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面一:vue2和vue3的响应式原理比较?vue2通过object.defineProperty对对象的每个属性进行劫持,会遍历对象的每一个属性,使用getter和setter,只能监听部分方法vue3是基于Proxy代理整个对象,不是逐个属性监听,可以监听新增属性和删除属性,使用reactive函数返回通过proxy创建的代理对象,vue3使用proxy的优点:支持新增和删除属性的响应式可以监听
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接下来开始Redux全面详细的文档输出,主要基于一下几个方面,欢迎大家补充指正一、Redux基础概念为什么需要Redux?前端状态管理的挑战(组件间通信、状态共享)Redux解决的问题:集中式、可预测的状态管理适用场景(复杂应用、多组件交互)Redux三大核心原则单一数据源(SingleSourceofTruth)状态只读(StateisRead-Only,通过Action修改)纯函数修改(Red
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词向量(WordEmbedding)是一种将自然语言中的单词映射到连续的向量空间的技术,使得语义相似的单词在向量空间中彼此接近。这种技术是现代自然语言处理(NLP)任务的基础之一,广泛应用于文本分类、机器翻译、问答系统等。###一、词向量的基本原理####1.离散表示vs连续表示传统的自然语言处理方法通常使用离散表示(如one-hot编码)来表示单词。然而,这种方法存在以下问题:-**维度灾难**
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内容中台构建全场景智管现代企业数字化运营中,全域内容管理能力已成为核心竞争力。通过智能知识引擎驱动的内容中台架构,企业能够实现跨部门、多形态数据的统一归集与动态调度。以某制造企业为例,其利用中台系统将分散在CRM、ERP及内部文档库中的技术资料、培训素材进行全域聚合,并通过多终端适配技术实现PC端、移动端及IoT设备的无缝衔接。实践表明,采用模块化中台架构可使内容调用效率提升60%以上,同时降低系
- COM智能指针ComPtr的介绍以及使用
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ComPtr介绍ComPtr是为COM而设计的智能指针。它支持WindowsRT,也支持传统Win32。相比ATL里的CComPtr类,它有了一些提升。ComPtr会自动维护基础接口指针的引用计数,并在参考计数为零时释放接口,从而消除内存泄漏。ComPtr包含在Windows8.xSDKandWindows10SDK,如果是Windows7系统,需要下载Windows7.1SDK下载地址https
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今天,我们将从我在beta早期遇到的最常见问题之一开始:如何将外部流量路由到我的Kubernetes服务中?当我们的客户开始探索Kubernetes时,这个问题出现了很多,当我试图回答它时,我意识到问题的一部分在于可能的答案的数量,以及理解它们所需的概念。与该问题相关的是一个功能请求:大多数用户想要一个负载平衡工具。由于Beta阶段是关于确认产品的稳定性和验证功能集的优先级,因此我们能够快速确认L
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在Linux系统中,你可以通过多种方式通过链接下载文件。这些方式包括使用命令行工具(如wget、curl、axel等)和图形界面程序(如浏览器或文件管理器)。以下是几种常用的命令行方法:1.使用wgetwget是一个非交互式的网络下载器,它支持HTTP、HTTPS和FTP协议。要使用wget下载文件,你只需在终端中输入以下命令:wget[URL]将[URL]替换为你想要下载的文件的URL。例如wg
- The build space at ‘/home/abc/catkin_ws/build‘ was previously built by ‘catkin_make‘. Please remove
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问题使用catkinbuild时报错,出现Thebuildspaceat'/home/abc/catkin_ws/build'waspreviouslybuiltby'catkin_make'.Pleaseremovethebuildspaceorpickadifferentbuildspace.解决方法输入rmdevelbuild-r再使用catkinbuild可以看到问题解决
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QKV注意力机制在Transformer架构中的作用,和卷积在卷积神经网络中的地位,有哪些相似之处?QKV(Query-Key-Value)注意力机制在Transformer架构和卷积在卷积神经网络(CNN)中都起着核心作用,它们有以下一些相似之处:特征提取QKV注意力机制:在Transformer中,QKV注意力机制通过Query与Key的计算来确定对不同位置Value的关注程度,从而自适应地提
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本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏,主要记录项目实战过程中所遇到的Bug或因后果及提供真实有效的解决方案,希望能够助你一臂之力,帮你早日登顶实现财富自由;同时,欢迎大家关注&&收藏&&订阅!持续更新中,up!up!up!!问题描述由于某些原因,我原本datagrid的垂直滚动条不能使用,故我希望在原本的datagrid旁边额外加上一条滚动条控件,让其绑定datagrid的滚动条,实现同步移
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:MATLAB是进行路径规划的强大工具,尤其适用于机器人导航和自动驾驶系统。文章详细介绍了如何使用MATLAB实现A算法进行二维和三维路径规划,涵盖了算法原理、环境地图构建、启发式函数设计、以及路径搜索的步骤。文章附带MATLAB代码示例,帮助读者通过实际操作深入理解A算法在路径规划中的应用。1.MATLAB路径规划应用概述路径规划作为移动机器人、无人机和其他自
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WPF高级|WPF3D图形编程基础:创建立体的用户界面元素一、前言二、WPF3D图形编程基础概念2.13D坐标系2.2模型(Model)2.3材质(Material)2.4变换(Transform)三、创建3D场景3.1Viewport3D3.2Camera(相机)3.3Light(光源)四、创建基本的3D物体4.1创建立方体4.2创建球体五、动画与交互5.1动画5.2交互六、性能优化与注意事项6
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a*算法matlab代码a算法和a*算法的区别路径规划算法matlab仿真
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- .NET全栈开发工程师学习路径
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面试设计模式数据结构与算法
PS:最近一直反复地看博客园以前发布的一条.NET全栈开发工程师的招聘启事,觉得这是我看过最有创意也最朴实的一个招聘启事,更为重要的是它更像是一个技术提纲,能够指引我们的学习和提升,现在转载过来与各位园友分享。.NET全栈开发工程师1.职位描述独立负责至少一个产品的前后端开发工作//注0:今年是博客园开发团队发展的关键一年,我们有两个重要目标——实践领域驱动设计与实现.NET应用的跨平台,我们期待
- PySpark实现获取S3上Parquet文件的数据结构,并自动在Snowflake里建表和生成对应的建表和导入数据的SQL
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PySpark实现S3上解析存储Parquet文件的多个路径,获取其中的数据Schema,再根据这些Schema,参考以下文本,得到创建S3路径Stage的SQL语句和上传数据到Snowflake数据库的SQL语句,同样的Stage路径只需创建一个Stage对象即可,并在S3上保存为SQL,并在Snowflake里创建对应的表,并在S3上存储创建表的SQL语句。要将存储在S3上的Parquet文件
- Git 2.48.1 官方安装与配置全流程指南(Windows平台)
waicsdn_haha
程序员教程gitwindowslinux云计算版本控制版本管理团队协作
一、软件简介Git是分布式版本控制系统的标杆工具,由LinusTorvalds开发,广泛应用于代码版本管理、团队协作开发等场景。2.48.1版本优化了文件系统监控性能,并修复了跨平台兼容性问题。二、下载准备1.官方下载地址访问Git官网安装包下载页,选择Windows平台安装包(文件名:Git-2.48.1-64-bit.zip):2.系统要求组件最低要求推荐配置操作系统Windows7Windo
- grpc-go源码剖析十五之grpc + LoadBalancer 实现负载均衡方案介绍
码二哥
码二哥的技术专栏grpcgolangdockerkubernetes微服务
1、整体流程介绍在介绍源码前,先把大体流程说一下,然后再详细介绍源码;也就是先整体介绍,后局部介绍;grpc客户端内部采用grpclb平衡器,采用自研的方式实现一个简单版本的负载均衡loadBalancer,架构图如下所示:环境说明:本次测试是在Mac环境下进行的测试:启动一个grpc客户端,一个自研的loadBalancer,三个grpc服务器;主要流程说明:grpc服务器端启动时后依次向loa
- PyTorch 中结合迁移学习和强化学习的完整实现方案
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人工智能pytorch迁移学习人工智能
结合迁移学习(TransferLearning)和强化学习(ReinforcementLearning,RL)是解决复杂任务的有效方法。迁移学习可以利用预训练模型的知识加速训练,而强化学习则通过与环境的交互优化策略。以下是如何在PyTorch中结合迁移学习和强化学习的完整实现方案。1.场景描述假设我们有一个任务:训练一个机器人手臂抓取物体。我们可以利用迁移学习从一个预训练的视觉模型(如ResNet
- java封装继承多态等
麦田的设计者
javaeclipsejvmcencapsulatopn
最近一段时间看了很多的视频却忘记总结了,现在只能想到什么写什么了,希望能起到一个回忆巩固的作用。
1、final关键字
译为:最终的
&
- F5与集群的区别
bijian1013
weblogic集群F5
http请求配置不是通过集群,而是F5;集群是weblogic容器的,如果是ejb接口是通过集群。
F5同集群的差别,主要还是会话复制的问题,F5一把是分发http请求用的,因为http都是无状态的服务,无需关注会话问题,类似
- LeetCode[Math] - #7 Reverse Integer
Cwind
java题解MathLeetCodeAlgorithm
原题链接:#7 Reverse Integer
要求:
按位反转输入的数字
例1: 输入 x = 123, 返回 321
例2: 输入 x = -123, 返回 -321
难度:简单
分析:
对于一般情况,首先保存输入数字的符号,然后每次取输入的末位(x%10)作为输出的高位(result = result*10 + x%10)即可。但
- BufferedOutputStream
周凡杨
首先说一下这个大批量,是指有上千万的数据量。
例子:
有一张短信历史表,其数据有上千万条数据,要进行数据备份到文本文件,就是执行如下SQL然后将结果集写入到文件中!
select t.msisd
- linux下模拟按键输入和鼠标
被触发
linux
查看/dev/input/eventX是什么类型的事件, cat /proc/bus/input/devices
设备有着自己特殊的按键键码,我需要将一些标准的按键,比如0-9,X-Z等模拟成标准按键,比如KEY_0,KEY-Z等,所以需要用到按键 模拟,具体方法就是操作/dev/input/event1文件,向它写入个input_event结构体就可以模拟按键的输入了。
linux/in
- ContentProvider初体验
肆无忌惮_
ContentProvider
ContentProvider在安卓开发中非常重要。与Activity,Service,BroadcastReceiver并称安卓组件四大天王。
在android中的作用是用来对外共享数据。因为安卓程序的数据库文件存放在data/data/packagename里面,这里面的文件默认都是私有的,别的程序无法访问。
如果QQ游戏想访问手机QQ的帐号信息一键登录,那么就需要使用内容提供者COnte
- 关于Spring MVC项目(maven)中通过fileupload上传文件
843977358
mybatisspring mvc修改头像上传文件upload
Spring MVC 中通过fileupload上传文件,其中项目使用maven管理。
1.上传文件首先需要的是导入相关支持jar包:commons-fileupload.jar,commons-io.jar
因为我是用的maven管理项目,所以要在pom文件中配置(每个人的jar包位置根据实际情况定)
<!-- 文件上传 start by zhangyd-c --&g
- 使用svnkit api,纯java操作svn,实现svn提交,更新等操作
aigo
svnkit
原文:http://blog.csdn.net/hardwin/article/details/7963318
import java.io.File;
import org.apache.log4j.Logger;
import org.tmatesoft.svn.core.SVNCommitInfo;
import org.tmateso
- 对比浏览器,casperjs,httpclient的Header信息
alleni123
爬虫crawlerheader
@Override
protected void doGet(HttpServletRequest req, HttpServletResponse res) throws ServletException, IOException
{
String type=req.getParameter("type");
Enumeration es=re
- java.io操作 DataInputStream和DataOutputStream基本数据流
百合不是茶
java流
1,java中如果不保存整个对象,只保存类中的属性,那么我们可以使用本篇文章中的方法,如果要保存整个对象 先将类实例化 后面的文章将详细写到
2,DataInputStream 是java.io包中一个数据输入流允许应用程序以与机器无关方式从底层输入流中读取基本 Java 数据类型。应用程序可以使用数据输出流写入稍后由数据输入流读取的数据。
- 车辆保险理赔案例
bijian1013
车险
理赔案例:
一货运车,运输公司为车辆购买了机动车商业险和交强险,也买了安全生产责任险,运输一车烟花爆竹,在行驶途中发生爆炸,出现车毁、货损、司机亡、炸死一路人、炸毁一间民宅等惨剧,针对这几种情况,该如何赔付。
赔付建议和方案:
客户所买交强险在这里不起作用,因为交强险的赔付前提是:“机动车发生道路交通意外事故”;
如果是交通意外事故引发的爆炸,则优先适用交强险条款进行赔付,不足的部分由商业
- 学习Spring必学的Java基础知识(5)—注解
bijian1013
javaspring
文章来源:http://www.iteye.com/topic/1123823,整理在我的博客有两个目的:一个是原文确实很不错,通俗易懂,督促自已将博主的这一系列关于Spring文章都学完;另一个原因是为免原文被博主删除,在此记录,方便以后查找阅读。
有必要对
- 【Struts2一】Struts2 Hello World
bit1129
Hello world
Struts2 Hello World应用的基本步骤
创建Struts2的Hello World应用,包括如下几步:
1.配置web.xml
2.创建Action
3.创建struts.xml,配置Action
4.启动web server,通过浏览器访问
配置web.xml
<?xml version="1.0" encoding="
- 【Avro二】Avro RPC框架
bit1129
rpc
1. Avro RPC简介 1.1. RPC
RPC逻辑上分为二层,一是传输层,负责网络通信;二是协议层,将数据按照一定协议格式打包和解包
从序列化方式来看,Apache Thrift 和Google的Protocol Buffers和Avro应该是属于同一个级别的框架,都能跨语言,性能优秀,数据精简,但是Avro的动态模式(不用生成代码,而且性能很好)这个特点让人非常喜欢,比较适合R
- lua set get cookie
ronin47
lua cookie
lua:
local access_token = ngx.var.cookie_SGAccessToken
if access_token then
ngx.header["Set-Cookie"] = "SGAccessToken="..access_token.."; path=/;Max-Age=3000"
end
- java-打印不大于N的质数
bylijinnan
java
public class PrimeNumber {
/**
* 寻找不大于N的质数
*/
public static void main(String[] args) {
int n=100;
PrimeNumber pn=new PrimeNumber();
pn.printPrimeNumber(n);
System.out.print
- Spring源码学习-PropertyPlaceholderHelper
bylijinnan
javaspring
今天在看Spring 3.0.0.RELEASE的源码,发现PropertyPlaceholderHelper的一个bug
当时觉得奇怪,上网一搜,果然是个bug,不过早就有人发现了,且已经修复:
详见:
http://forum.spring.io/forum/spring-projects/container/88107-propertyplaceholderhelper-bug
- [逻辑与拓扑]布尔逻辑与拓扑结构的结合会产生什么?
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拓扑
如果我们已经在一个工作流的节点中嵌入了可以进行逻辑推理的代码,那么成百上千个这样的节点如果组成一个拓扑网络,而这个网络是可以自动遍历的,非线性的拓扑计算模型和节点内部的布尔逻辑处理的结合,会产生什么样的结果呢?
是否可以形成一种新的模糊语言识别和处理模型呢? 大家有兴趣可以试试,用软件搞这些有个好处,就是花钱比较少,就算不成
- ITEYE 都换百度推广了
cuisuqiang
GoogleAdSense百度推广广告外快
以前ITEYE的广告都是谷歌的Google AdSense,现在都换成百度推广了。
为什么个人博客设置里面还是Google AdSense呢?
都知道Google AdSense不好申请,这在ITEYE上也不是讨论了一两天了,强烈建议ITEYE换掉Google AdSense。至少,用一个好申请的吧。
什么时候能从ITEYE上来点外快,哪怕少点
- 新浪微博技术架构分析
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新浪微博架构
新浪微博在短短一年时间内从零发展到五千万用户,我们的基层架构也发展了几个版本。第一版就是是非常快的,我们可以非常快的实现我们的模块。我们看一下技术特点,微博这个产品从架构上来分析,它需要解决的是发表和订阅的问题。我们第一版采用的是推的消息模式,假如说我们一个明星用户他有10万个粉丝,那就是说用户发表一条微博的时候,我们把这个微博消息攒成10万份,这样就是很简单了,第一版的架构实际上就是这两行字。第
- 玩转ARP攻击
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r
我写这片文章只是想让你明白深刻理解某一协议的好处。高手免看。如果有人利用这片文章所做的一切事情,盖不负责。 网上关于ARP的资料已经很多了,就不用我都说了。 用某一位高手的话来说,“我们能做的事情很多,唯一受限制的是我们的创造力和想象力”。 ARP也是如此。 以下讨论的机子有 一个要攻击的机子:10.5.4.178 硬件地址:52:54:4C:98
- PHP编码规范
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编码规范
一、文件格式
1. 对于只含有 php 代码的文件,我们将在文件结尾处忽略掉 "?>" 。这是为了防止多余的空格或者其它字符影响到代码。例如:<?php$foo = 'foo';2. 缩进应该能够反映出代码的逻辑结果,尽量使用四个空格,禁止使用制表符TAB,因为这样能够保证有跨客户端编程器软件的灵活性。例
- linux 脱机管理(nohup)
eksliang
linux nohupnohup
脱机管理 nohup
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2166699
nohup可以让你在脱机或者注销系统后,还能够让工作继续进行。他的语法如下
nohup [命令与参数] --在终端机前台工作
nohup [命令与参数] & --在终端机后台工作
但是这个命令需要注意的是,nohup并不支持bash的内置命令,所
- BusinessObjects Enterprise Java SDK
greemranqq
javaBOSAPCrystal Reports
最近项目用到oracle_ADF 从SAP/BO 上调用 水晶报表,资料比较少,我做一个简单的分享,给和我一样的新手 提供更多的便利。
首先,我是尝试用JAVA JSP 去访问的。
官方API:http://devlibrary.businessobjects.com/BusinessObjectsxi/en/en/BOE_SDK/boesdk_ja
- 系统负载剧变下的管控策略
iamzhongyong
高并发
假如目前的系统有100台机器,能够支撑每天1亿的点击量(这个就简单比喻一下),然后系统流量剧变了要,我如何应对,系统有那些策略可以处理,这里总结了一下之前的一些做法。
1、水平扩展
这个最容易理解,加机器,这样的话对于系统刚刚开始的伸缩性设计要求比较高,能够非常灵活的添加机器,来应对流量的变化。
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假如系统服务的业务不同,有优先级高的,有优先级低的,那就让不同的业务调用提前分组
- BitTorrent DHT 协议中文翻译
justjavac
bit
前言
做了一个磁力链接和BT种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent},因此把 DHT 协议重新看了一遍。
BEP: 5Title: DHT ProtocolVersion: 3dec52cb3ae103ce22358e3894b31cad47a6f22bLast-Modified: Tue Apr 2 16:51:45 2013 -070
- Ubuntu下Java环境的搭建
macroli
java工作ubuntu
配置命令:
$sudo apt-get install ubuntu-restricted-extras
再运行如下命令:
$sudo apt-get install sun-java6-jdk
待安装完毕后选择默认Java.
$sudo update- alternatives --config java
安装过程提示选择,输入“2”即可,然后按回车键确定。
- js字符串转日期(兼容IE所有版本)
qiaolevip
TODateStringIE
/**
* 字符串转时间(yyyy-MM-dd HH:mm:ss)
* result (分钟)
*/
stringToDate : function(fDate){
var fullDate = fDate.split(" ")[0].split("-");
var fullTime = fDate.split("
- 【数据挖掘学习】关联规则算法Apriori的学习与SQL简单实现购物篮分析
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关联规则挖掘用于寻找给定数据集中项之间的有趣的关联或相关关系。
关联规则揭示了数据项间的未知的依赖关系,根据所挖掘的关联关系,可以从一个数据对象的信息来推断另一个数据对象的信息。
例如购物篮分析。牛奶 ⇒ 面包 [支持度:3%,置信度:40%] 支持度3%:意味3%顾客同时购买牛奶和面包。 置信度40%:意味购买牛奶的顾客40%也购买面包。 规则的支持度和置信度是两个规则兴
- Spring 5.0 的系统需求,期待你的反馈
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Spring 5.0将在2016年发布。Spring5.0将支持JDK 9。
Spring 5.0的特性计划还在工作中,请保持关注,所以作者希望从使用者得到关于Spring 5.0系统需求方面的反馈。