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chtholl
sqlserver学习sql数据库java
1.字段为竖向显示的时候在这里我们合并sqr,将id为(47,50,51)合并SELECTname=((stuff((SELECT','+CAST(a.sqrASVARCHAR)FROMformtable_main_11aWHEREa.idin(47,50,51)ORDERBYa.idFORxmlpath('')),1,1,'')))显示结果:2.字段为横向显示的时候合并在这里我们合并(reque
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前面我们讲了logistic回归预测模型的建立,今天介绍的是模型的验证,可以在训练集和验证集中通过ROC曲线、校准曲线和决策曲线分别进行验证。1、原始数据原始数据分为训练集和验证集,其中训练集用于模型的构建和内部验证,验证集用于外部验证。两个数据集都包含5列,且列名相同。组别Group为因变量,1代表阳性结局,0代表阴性结局。自变量1和4为连续性变量,自变量2和3为二分类变量。2、安装所需要的R包
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神经网络15044
MATLAB专栏神经网络深度学习神经网络人工智能深度学习机器学习
基于图神经网络的ALS候选药物预测模型设计与实现一、任务背景与意义肌萎缩侧索硬化症(ALS)是一种致命的神经退行性疾病,目前尚无有效治愈方法。传统药物发现流程耗时长、成本高,而人工智能技术为加速药物发现提供了新途径。本文设计并实现了一个基于图神经网络(GNN)的ALS候选药物预测模型,通过整合分子图结构信息和生物活性数据,实现对潜在治疗ALS化合物的高效筛选。二、系统架构设计
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一、位运算1、定义:程序中的所有数在计算机内存中都是以二进制补码的形式存储的。位运算就是直接对整数在内存中的二进制补码进行操作。2、分类:符号名称及运算规则&按位与:全1为1,否则为0按位或:全0为0,否则为1^按位异或:相同为0,否则为1~按位取反:0变为1,1变为0>>右移:补码向右移动相应位数,负数高位补1,正数补0>>无符号右移:向右移动相应位数,高位补0//按位与finalbytea=4
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树莓派树莓派
闲了无聊,想用树莓派驱动步进电机。测试了两天终于OK了下图是DM422C接步进电机和树莓派GPIO步进电机红绿一组,黄蓝一组控制器接的是网线橘色,绿色,蓝色分别对应杜邦线灰色,蓝色,紫色下图是接树莓派控制器接线树莓派OPTO-橘色--25VPUL--蓝色--38GPIODIR--绿色--35GPIO接线OK后开始在树莓派中编程importRPi.GPIOasGPIOimporttime#IN1=4
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时间序列预测项目实战人工智能机器学习深度学习python算法
ICLR2022PYRAFORMER:LOW-COMPLEXITYPYRAMIDALAT-TENTIONFORLONG-RANGETIMESERIESMODELINGANDFORECASTINGPyraformer要解决的问题基于时间序列数据面临的挑战:建立一个灵活但简约的模型,能够捕获不同范围的时间依赖性。时间序列通常表现为短期和长期的重复模式,将他们考虑在内是准确预测的关键。即能够获得一个同时
- GNN多任务预测模型实现(二):将EXCEL数据转换为图数据
走的远一些
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目录一.引言二.加载和检查数据三.提取特征和标签四.标准化特征五.构建节点索引六.构建边及其特征七.总结八.结语一.引言在图神经网络(GraphNeuralNetworks,GNNs)的多任务学习场景中,数据预处理是至关重要的一步。尤其是当我们的数据存储在表格格式(如Excel文件)中时,如何有效地将其转换为图数据格式,是搭建GNN模型的基础。二.加载和检查数据第一步是加载数据并检查其格式。我们通
- 基于大模型的地中海贫血全流程预测与治疗管理研究报告
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目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的与目标1.3研究方法与数据来源二、地中海贫血概述2.1疾病定义与分类2.2病因与发病机制2.3流行病学特征2.4临床表现与诊断方法三、大模型技术原理与应用现状3.1大模型基本原理3.2在医疗领域的应用案例3.3应用于地中海贫血预测的优势四、术前风险预测与手术方案制定4.1术前风险因素分析4.2大模型预测模型构建与验证4.3根据预测制定个性化手术方案五、
- 基于大模型的胆囊结石全流程预测与诊疗系统技术方案
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【高危】PyPI仓库loggutils组件内嵌恶意代码漏洞描述当用户安装受影响版本的loggutilsPython组件包时会窃取用户主机浏览器、剪贴板、系统文件等信息,并窃取键盘记录和摄像头截图,并对用户主机进行远控。MPS编号MPS-tzsc-gm4v处置建议强烈建议修复发现时间2025-06-30投毒仓库pip投毒类型恶意代码利用成本低利用可能性中影响范围影响组件受影响的版本最小修复版本log
- 计算机专业毕业设计选题指南(2025创新版)
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计算机专业毕业设计选题指南(2025创新版)一、选题方向全景图(按技术维度划分)智能服务系统开发技术架构:SpringBoot+Vue3+MySQL/MongoDB典型场景:●智慧校园:实验室预约系统、学术成果可视化平台●医疗健康:电子病历智能分析系统、慢性病管理助手●城市治理:垃圾分类智能识别系统、交通拥堵预测模型创新点:融合OCR识别/NLP技术,实现无感化服务跨平台应用开发技术选型:Unia
- 【零基础学AI】 第10讲:线性回归
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本节课你将学到理解线性回归的原理和应用场景掌握最小二乘法的基本思想使用Python构建房价预测模型学会评估回归模型的性能指标开始之前环境要求Python3.8+JupyterNotebook或任何PythonIDE需要安装的包pipinstallscikit-learnpandasmatplotlibseabornnumpy前置知识第9讲:机器学习概述基本的Python和数据处理能力核心概念什么是
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47-TVFEMD-CPO-TCN-BiLSTM多输入单输出模型适合单变量,多变量时间序列预测模型(可改进,加入各种优化算法)时变滤波的经验模态分解TVFEMD时域卷积TCN双向长短期记忆网络BiLSTM时间序列预测模型另外以及有TCN-BILSTMTCN-LSTMTCN-BiLSTM-ATTENTION等!(此不包含在内,另算的!)Matlab代码!
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- 使用大模型预测心力衰竭的全流程系统技术方案大纲
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- Python编程:ISP中的白平衡(White Balance)
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C++与python交互编程pythonISP白平衡
白平衡(WhiteBalance)是图像信号处理(ISP)中的关键步骤,用于消除光源色温对图像颜色的影响,使白色物体在不同光照条件下都能呈现真实的白色。白平衡的基本原理白平衡通过调整图像中R、G、B三个通道的增益,使得在特定光源下白色物体能够呈现中性色(R=G=B)。主要概念色温:表示光源颜色的物理量,单位是开尔文(K)灰色世界假设:认为自然场景的平均反射率是中性灰色完美反射体假设:认为图像中最亮
- 基于灰色马尔科夫模型预测人口数量,是一种结合灰色系统理论(处理少数据、不确定性)与马尔科夫链(描述随机波动)的融合预测方法
利用灰色模型捕捉人口变化的总体趋势,再通过马尔科夫链修正因随机因素导致的预测偏差,从而提高预测精度。一、模型理论基础灰色系统理论原理(核心:处理少数据、部分信息未知的系统)差异信息原理:系统内外的差异是信息源,人口数据的时间序列差异蕴含变化规律。解的非唯一性原理:信息不完全时,预测结果存在多个可能区间(与马尔科夫状态划分契合)。最小信息原理:仅需少量历史数据(通常≥4个)即可建模,适合人口统计资料
- 蓝色教育培训通用PPT模板
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平面
模板介绍本套蓝色教育培训通用PPT模板,模板编号:P22236,大小10MB,共27页,比例为16:9,由封面、目录、转场页、内容、结尾5个部分构成。内含青色,蓝色,灰色多种配色,精美其他风格设计,动态播放效果,精美实用。一份设计精美的PPT模板,可以让你在汇报演讲时脱颖而出。PPT模板都是源文件,文字、图片都可以编辑,内容、页面根据自己的需要增加删除。模板下载后请安装并使用Office或WPS软
- 大模型在坏疽及穿孔性阑尾炎预测与治疗方案制定中的应用研究
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围术期危险因子预测模型研究人工智能机器学习深度学习
目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的与创新点二、大模型技术概述2.1大模型原理与架构2.2医学领域相关应用案例三、坏疽及穿孔性阑尾炎的术前预测3.1危险因素分析3.2大模型预测模型构建3.3预测结果与临床评估四、基于预测的手术方案制定4.1手术方式选择依据4.2手术步骤与关键要点4.3案例分析五、麻醉方案确定5.1麻醉方式选择5.2麻醉药物使用5.3麻醉过程监测与管理六、术中情况监测与处
- PHP 找到最小半径 使得至少k个点位于圆内(Find minimum radius such that atleast k point lie inside the circle)
csdn_aspnet
PHPphp
给定一个正整数K,一个圆心在(0,0)处,以及一些点的坐标。任务是找到圆的最小半径,使得至少k个点位于圆内。输出最小半径的平方。例子:输入:(1,1),(-1,-1),(1,-1),k=3输出:2我们需要一个半径至少为2的圆来包含3个点。输入:(1,1),(0,1),(1,-1),k=2输出:1我们需要一个半径至少为1的圆来包含2个点。以(0,0)为圆心、半径为1的圆将包含(1,1)和(0,1)。
- 机器学习之常用的回归预测模型
曼城周杰伦
机器学习机器学习回归人工智能算法
本文全面整理了各种回归预测模型,旨在帮助读者更好地学习回归预测模型。转载自:https://mp.weixin.qq.com/s/7m2waIASOEg90NONgRpQFQ一.线性模型线性回归是一种线性模型,通过特征的线性组合来预测连续值标签。线性回归通过拟合系数(可选择是否设置截距)的线性模型,以最小化真实值和预测值之间的残差平方和。scikit-learnlinear_models:http
- uniapp:微信小程序胶囊「复制链接」灰色处理
dingcho
前端小程序uni-app微信小程序
在原生开发的小程序中默认是支持复制的但是在uniapp开发的小程序中无法复制(体验版与开发版都可以进行复制,但发布后不可)解决方法:methods:{onShareAppMessage:function(){//returncustomsharedatawhenusershare.},}这样即可,复制链接就能使用了;如果无效可以尝试在小程序后台开启对应的功能【在测试和模拟器中除了首页能点,其它必须
- 清风数学建模个人笔记--模糊综合评价
fvdj0
数学建模笔记
目录一、量二、分类三、模糊函数的三种表示方法四、应用:模糊综合评价(评判)一、量①确定性:经典数学(几何、代数)②不确定性:随机性(概率论、随机过程)灰性(灰色系统)模糊性(模糊数学)二、分类:偏小型:年轻、小、冷中间型:中年、中、暖偏大型:年老、大、热三、模糊函数的三种表示方法(1)模糊统计法(设计调查问卷,不推荐,主观性最弱)(2)借助已有的尺度(需要已有的指标,并能收集到数据)论域模糊集隶属
- 解决YOLO模型从Python迁移到C++时目标漏检问题——跨语言部署中的关键陷阱与解决方案
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YOLOpythonc++
问题背景当我们将Python训练的YOLO模型部署到C++环境时,常遇到部分目标漏检问题。这通常源于预处理/后处理差异、数据类型隐式转换或模型转换误差。本文通过完整案例解析核心问题并提供可落地的解决方案。一、常见原因分析预处理不一致Python常用OpenCV(BGR通道,归一化[0,1][0,1][0,1])C++可能误用其他库(如RGB通道,归一化[−1,1][-1,1][−1,1])差异值=
- LSTM价格预测模型:基于技术指标与市场情绪数据
pk_xz123456
仿真模型算法深度学习lstm人工智能rnn深度学习开发语言目标检测神经网络
LSTM价格预测模型:基于技术指标与市场情绪数据一、模型架构设计importnumpyasnpimportpandasaspdimporttensorflowastffromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromtensorflow.keras.modelsimportSequentialfrom
- 【MPC】模型预测控制笔记 (4):约束输出反馈MPC
车队老哥记录生活
模型预测控制MPC笔记算法
目录前言一、观测器设计二、输出反馈MPC设计2.1预测模型2.2代价函数设计2.3约束构建2.3.1系统约束2.3.2终端约束2.4构建二次规划求解三、系统稳定性分析3.1构造李雅普诺夫函数3.2证明李雅普诺夫函数递减四、MATLAB实例前言致谢【模型预测控制(2022春)lecture3-2OutputfeedbackMPC】本文需要是使用先前博客的知识,控制器求解参考【MPC】模型预测控制笔记
- 另类数据挖掘:如何用网络搜索数据预测上市公司业绩?
量化价值投资入门到精通
数据挖掘人工智能ai
另类数据挖掘:如何用网络搜索数据预测上市公司业绩?关键词:另类数据、网络搜索数据、业绩预测、文本挖掘、机器学习、量化投资、自然语言处理摘要:本文探讨了如何利用网络搜索数据这一另类数据源来预测上市公司业绩。我们将从理论基础出发,详细分析搜索数据与公司业绩之间的关联机制,介绍完整的数据采集、处理和分析流程,并通过实际案例展示如何构建预测模型。文章还将讨论该方法的局限性、实际应用场景以及未来发展方向,为
- “相关分析”
不解风情的老妖怪哎
数据分析学习笔记数据分析大数据
一、相关分析的核心概念1.定义(1)衡量两个或多个变量之间的线性或单调关系的强度和方向(正/负相关)。(2)注意:相关性≠因果关系。2.相关系数的范围(1)取值范围为[-1,1]:1:完全正相关-1:完全负相关0:无线性相关3.应用场景(1)探索变量间的潜在关系(如收入与消费水平、广告投入与销售额)。(2)辅助特征选择(如剔除高度相关的变量,避免多重共线性)。二、常用相关系数及方法1.Pearso
- 120、三角形最小路径和
椎名ひる
#动态规划leetcodeleetcode算法职场和发展
题目解答:直接按照空间复杂度O(n)来做了。这种明显是动态规划,每一层用到上一层的信息。观察数据形状,如下:(0,0)(1,0)(1,1)(2,0)(2,1)(2,2)(3,0)(3,1)(3,2)(3,3)...(n-1,0)...(n-1,n-1)设dp[n],定义为本层第n个数据的最小路径特殊的两处:(i,j):j=0和j=i对j=0,dp[0]为(i-1,0)的dp[0]与本层的(i,0)
- SqlServer的with(nolock)关键字的用法介绍
穷得响叮当
SqlServersqlserver数据库sql
举个例子下面就来演示这个情况。为了演示两个事务死锁的情况,我们下面的测试都需要在SQLServerManagementStudio中打开两个查询窗口。保证事务不被干扰。--1、没有提交的事务,NOLOCK和READPAST处理的策略:--查询窗口一请执行如下脚本:CREATETABLEt1(c1intIDENTITY(1,1),c2int)goBEGINTRANSACTIONinsertt1(c2
- Maven
Array_06
eclipsejdkmaven
Maven
Maven是基于项目对象模型(POM), 信息来管理项目的构建,报告和文档的软件项目管理工具。
Maven 除了以程序构建能力为特色之外,还提供高级项目管理工具。由于 Maven 的缺省构建规则有较高的可重用性,所以常常用两三行 Maven 构建脚本就可以构建简单的项目。由于 Maven 的面向项目的方法,许多 Apache Jakarta 项目发文时使用 Maven,而且公司
- ibatis的queyrForList和queryForMap区别
bijian1013
javaibatis
一.说明
iBatis的返回值参数类型也有种:resultMap与resultClass,这两种类型的选择可以用两句话说明之:
1.当结果集列名和类的属性名完全相对应的时候,则可直接用resultClass直接指定查询结果类
- LeetCode[位运算] - #191 计算汉明权重
Cwind
java位运算LeetCodeAlgorithm题解
原题链接:#191 Number of 1 Bits
要求:
写一个函数,以一个无符号整数为参数,返回其汉明权重。例如,‘11’的二进制表示为'00000000000000000000000000001011', 故函数应当返回3。
汉明权重:指一个字符串中非零字符的个数;对于二进制串,即其中‘1’的个数。
难度:简单
分析:
将十进制参数转换为二进制,然后计算其中1的个数即可。
“
- 浅谈java类与对象
15700786134
java
java是一门面向对象的编程语言,类与对象是其最基本的概念。所谓对象,就是一个个具体的物体,一个人,一台电脑,都是对象。而类,就是对象的一种抽象,是多个对象具有的共性的一种集合,其中包含了属性与方法,就是属于该类的对象所具有的共性。当一个类创建了对象,这个对象就拥有了该类全部的属性,方法。相比于结构化的编程思路,面向对象更适用于人的思维
- linux下双网卡同一个IP
被触发
linux
转自:
http://q2482696735.blog.163.com/blog/static/250606077201569029441/
由于需要一台机器有两个网卡,开始时设置在同一个网段的IP,发现数据总是从一个网卡发出,而另一个网卡上没有数据流动。网上找了下,发现相同的问题不少:
一、
关于双网卡设置同一网段IP然后连接交换机的时候出现的奇怪现象。当时没有怎么思考、以为是生成树
- 安卓按主页键隐藏程序之后无法再次打开
肆无忌惮_
安卓
遇到一个奇怪的问题,当SplashActivity跳转到MainActivity之后,按主页键,再去打开程序,程序没法再打开(闪一下),结束任务再开也是这样,只能卸载了再重装。而且每次在Log里都打印了这句话"进入主程序"。后来发现是必须跳转之后再finish掉SplashActivity
本来代码:
// 销毁这个Activity
fin
- 通过cookie保存并读取用户登录信息实例
知了ing
JavaScripthtml
通过cookie的getCookies()方法可获取所有cookie对象的集合;通过getName()方法可以获取指定的名称的cookie;通过getValue()方法获取到cookie对象的值。另外,将一个cookie对象发送到客户端,使用response对象的addCookie()方法。
下面通过cookie保存并读取用户登录信息的例子加深一下理解。
(1)创建index.jsp文件。在改
- JAVA 对象池
矮蛋蛋
javaObjectPool
原文地址:
http://www.blogjava.net/baoyaer/articles/218460.html
Jakarta对象池
☆为什么使用对象池
恰当地使用对象池化技术,可以有效地减少对象生成和初始化时的消耗,提高系统的运行效率。Jakarta Commons Pool组件提供了一整套用于实现对象池化
- ArrayList根据条件+for循环批量删除的方法
alleni123
java
场景如下:
ArrayList<Obj> list
Obj-> createTime, sid.
现在要根据obj的createTime来进行定期清理。(释放内存)
-------------------------
首先想到的方法就是
for(Obj o:list){
if(o.createTime-currentT>xxx){
- 阿里巴巴“耕地宝”大战各种宝
百合不是茶
平台战略
“耕地保”平台是阿里巴巴和安徽农民共同推出的一个 “首个互联网定制私人农场”,“耕地宝”由阿里巴巴投入一亿 ,主要是用来进行农业方面,将农民手中的散地集中起来 不仅加大农民集体在土地上面的话语权,还增加了土地的流通与 利用率,提高了土地的产量,有利于大规模的产业化的高科技农业的 发展,阿里在农业上的探索将会引起新一轮的产业调整,但是集体化之后农民的个体的话语权 将更少,国家应出台相应的法律法规保护
- Spring注入有继承关系的类(1)
bijian1013
javaspring
一个类一个类的注入
1.AClass类
package com.bijian.spring.test2;
public class AClass {
String a;
String b;
public String getA() {
return a;
}
public void setA(Strin
- 30岁转型期你能否成为成功人士
bijian1013
成功
很多人由于年轻时走了弯路,到了30岁一事无成,这样的例子大有人在。但同样也有一些人,整个职业生涯都发展得很优秀,到了30岁已经成为职场的精英阶层。由于做猎头的原因,我们接触很多30岁左右的经理人,发现他们在职业发展道路上往往有很多致命的问题。在30岁之前,他们的职业生涯表现很优秀,但从30岁到40岁这一段,很多人
- [Velocity三]基于Servlet+Velocity的web应用
bit1129
velocity
什么是VelocityViewServlet
使用org.apache.velocity.tools.view.VelocityViewServlet可以将Velocity集成到基于Servlet的web应用中,以Servlet+Velocity的方式实现web应用
Servlet + Velocity的一般步骤
1.自定义Servlet,实现VelocityViewServl
- 【Kafka十二】关于Kafka是一个Commit Log Service
bit1129
service
Kafka is a distributed, partitioned, replicated commit log service.这里的commit log如何理解?
A message is considered "committed" when all in sync replicas for that partition have applied i
- NGINX + LUA实现复杂的控制
ronin47
lua nginx 控制
安装lua_nginx_module 模块
lua_nginx_module 可以一步步的安装,也可以直接用淘宝的OpenResty
Centos和debian的安装就简单了。。
这里说下freebsd的安装:
fetch http://www.lua.org/ftp/lua-5.1.4.tar.gz
tar zxvf lua-5.1.4.tar.gz
cd lua-5.1.4
ma
- java-14.输入一个已经按升序排序过的数组和一个数字, 在数组中查找两个数,使得它们的和正好是输入的那个数字
bylijinnan
java
public class TwoElementEqualSum {
/**
* 第 14 题:
题目:输入一个已经按升序排序过的数组和一个数字,
在数组中查找两个数,使得它们的和正好是输入的那个数字。
要求时间复杂度是 O(n) 。如果有多对数字的和等于输入的数字,输出任意一对即可。
例如输入数组 1 、 2 、 4 、 7 、 11 、 15 和数字 15 。由于
- Netty源码学习-HttpChunkAggregator-HttpRequestEncoder-HttpResponseDecoder
bylijinnan
javanetty
今天看Netty如何实现一个Http Server
org.jboss.netty.example.http.file.HttpStaticFileServerPipelineFactory:
pipeline.addLast("decoder", new HttpRequestDecoder());
pipeline.addLast(&quo
- java敏感词过虑-基于多叉树原理
cngolon
违禁词过虑替换违禁词敏感词过虑多叉树
基于多叉树的敏感词、关键词过滤的工具包,用于java中的敏感词过滤
1、工具包自带敏感词词库,第一次调用时读入词库,故第一次调用时间可能较长,在类加载后普通pc机上html过滤5000字在80毫秒左右,纯文本35毫秒左右。
2、如需自定义词库,将jar包考入WEB-INF工程的lib目录,在WEB-INF/classes目录下建一个
utf-8的words.dict文本文件,
- 多线程知识
cuishikuan
多线程
T1,T2,T3三个线程工作顺序,按照T1,T2,T3依次进行
public class T1 implements Runnable{
@Override
 
- spring整合activemq
dalan_123
java spring jms
整合spring和activemq需要搞清楚如下的东东1、ConnectionFactory分: a、spring管理连接到activemq服务器的管理ConnectionFactory也即是所谓产生到jms服务器的链接 b、真正产生到JMS服务器链接的ConnectionFactory还得
- MySQL时间字段究竟使用INT还是DateTime?
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mysql
环境:Windows XPPHP Version 5.2.9MySQL Server 5.1
第一步、创建一个表date_test(非定长、int时间)
CREATE TABLE `test`.`date_test` (`id` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT ,`start_time` INT NOT NULL ,`some_content`
- Parcel: unable to marshal value
dcj3sjt126com
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在两个activity直接传递List<xxInfo>时,出现Parcel: unable to marshal value异常。 在MainActivity页面(MainActivity页面向NextActivity页面传递一个List<xxInfo>): Intent intent = new Intent(this, Next
- linux进程的查看上(ps)
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linux pslinux ps -llinux ps aux
ps:将某个时间点的进程运行情况选取下来
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/admin/blogs/2119469
http://eksliang.iteye.com
ps 这个命令的man page 不是很好查阅,因为很多不同的Unix都使用这儿ps来查阅进程的状态,为了要符合不同版本的需求,所以这个
- 为什么第三方应用能早于System的app启动
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System
Android应用的启动顺序网上有一大堆资料可以查阅了,这里就不细述了,这里不阐述ROM启动还有bootloader,软件启动的大致流程应该是启动kernel -> 运行servicemanager 把一些native的服务用命令启动起来(包括wifi, power, rild, surfaceflinger, mediaserver等等)-> 启动Dalivk中的第一个进程Zygot
- App Framework发送JSONP请求(3)
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jsonp跨域请求发送jsonpajax请求越狱请求
App Framework 中如何发送JSONP请求呢?
使用jsonp,详情请参考:http://json-p.org/
如何发送Ajax请求呢?
(1)登录
/***
* 会员登录
* @param username
* @param password
*/
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// aler
- 发福利,整理了一份关于“资源汇总”的汇总
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资源
觉得有用的话,可以去github关注:https://github.com/justjavac/awesome-awesomeness-zh_CN 通用
free-programming-books-zh_CN 免费的计算机编程类中文书籍
精彩博客集合 hacke2/hacke2.github.io#2
ResumeSample 程序员简历
- 用 Java 技术创建 RESTful Web 服务
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转载:http://www.ibm.com/developerworks/cn/web/wa-jaxrs/
JAX-RS (JSR-311) 【 Java API for RESTful Web Services 】是一种 Java™ API,可使 Java Restful 服务的开发变得迅速而轻松。这个 API 提供了一种基于注释的模型来描述分布式资源。注释被用来提供资源的位
- CentOS6.5-x86_64位下oracle11g的安装详细步骤及注意事项
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前言:
这两天项目要上线了,由我负责往服务器部署整个项目,因此首先要往服务器安装oracle,服务器本身是CentOS6.5的64位系统,安装的数据库版本是11g,在整个的安装过程中碰到很多的坑,不过最后还是通过各种途径解决并成功装上了。转别写篇博客来记录完整的安装过程以及在整个过程中的注意事项。希望对以后那些刚刚接触的菜鸟们能起到一定的帮助作用。
安装过程中可能遇到的问题(注
- HttpClient 4.3 设置keeplive 和 timeout 的方法
supben
httpclient
ConnectionKeepAliveStrategy kaStrategy = new DefaultConnectionKeepAliveStrategy() {
@Override
public long getKeepAliveDuration(HttpResponse response, HttpContext context) {
long keepAlive
- Spring 4.2新特性-@Import注解的升级
wiselyman
spring 4
3.1 @Import
@Import注解在4.2之前只支持导入配置类
在4.2,@Import注解支持导入普通的java类,并将其声明成一个bean
3.2 示例
演示java类
package com.wisely.spring4_2.imp;
public class DemoService {
public void doSomethin