- 一维非稳态多层圆筒热传导matlab,一种求解复合圆筒壁非稳态导热问题的新方法...
沂琳
复合圆筒壁导热问题有广泛的工程应用背景。例如,注汽和采油生产中的井筒由隔热油管、环空、套管、水泥环和地层等构成;地面油气输送的多层保温管道等也属复合圆筒壁。这些结构边界条件复杂,分析求解难度大甚至无法求解,往往采用数值方法计算。而单纯的数值解不便于理解影响该问题的各种参数的物理意义,因此各种近似分析方法得到发展。但这种近似往往难以在整个时间坐标范围内都达到较高的精度,这就使得近似解更多地局限于定性
- nodejs-express4.X框架路由中获取参数值方法
意外金喜
--express命令行生成项目框架不会的看这里:http://blog.csdn.net/zzwwjjdj1/article/details/51979869--获取参数值--获取get请求的参数值req.query在index.js文件里添加路由方法:router.get('/query',function(req,res,next){console.log('get请求参数对象:',req.
- Python和Java代码实现:切线法求解一维最优化问题
twinkle 222
运筹优化学习专栏pythonjava算法切线法
Python和Java代码实现:切线法求解一维最优化问题代码实现Python代码Java代码求解实例根据概念查询,切线法定义如下:切线法(TangentMethod)是一种用于求解非线性方程的数值方法。它也被称为牛顿法(Newton’sMethod),因为它是由艾萨克·牛顿发明的。牛顿切线法是一种求解方程近似解的数值方法。它利用函数在某一点的切线来逼近函数的零点,从而得到方程的近似解。该方法的原理
- 收藏 | 统计学最全思维导图,附下载链接
一木Campus
本文用一系列「思维导图」由浅入深的总结了「统计学」领域的基础知识,是对之前系列文章做的一次完整的梳理,也是我至今为止所有与统计有关的学习笔记。众所周知,「统计学」是深入理解「机器学习/数据挖掘」的重要基础学科。思维导图描述性统计:表格与图形法描述性统计:数值方法概率概率分布抽样分布区间估计假设检验两总体均值&比例的推断总体方差的统计推断多个比率的比较/独立性/拟合优度检验实验设计|方差分析简单线性
- 使用不动点迭代法求解非线性方程(含完整MATLAB代码)
hututu1122
非线性方程求解matlab算法迭代加深
不动点迭代法是一种求解非线性方程的数值方法。这种方法基于不动点理论,即寻找一个点xxx,使得f(x)=xf(x)=xf(x)=x。对于给定的非线性方程g(x)=0g(x)=0g(x)=0,我们可以通过将其转化为x=h(x)x=h(x)x=h(x)的形式来应用不动点迭代法,其中h(x)h(x)h(x)是经过适当选择的,使得原方程的解也是这个新方程的不动点。不动点迭代法的步骤1、选择初始估计值:从x0
- 有限元编程经典教材推荐
suoge223
有限元编程从入门到精通matlabpythonc++c语言githubvisualstudiocode制造
有限元方法是工程学和科学计算领域中广泛应用的数值分析技术。有关有限元编程的教材通常覆盖了理论、数值方法和实际编程技能。以下是10本关于有限元编程的教材,每本书都具有其独特的优势,并为读者提供了深入理解和实践有限元方法的机会。需要的小伙伴可以私信我~1.《AFirstCourseintheFiniteElementMethod》byDarylL.Logan-理由:这本书是有限元方法领域的经典之作,适
- 2024.2.4周报
Nyctophiliaa
人工智能深度学习
目录摘要一、文献阅读1、题目2、摘要3、模型架构4、文献解读一、Introduction二、实验三、结论二、PINN一、PINN比传统数值方法有哪些优势二、PINN方法三、正问题与反问题总结摘要本周我阅读了一篇题目为DeepResidualLearningforImageRecognition的文献,文章的贡献是作者提出了残差网络的思想,且证明了更深层的残差网络具有比VGG网络更低的复杂度和更高的
- 2024年美赛B题潜水器定位和搜救建模代码和完整论文文档
Kerry_6
人工智能算法大数据数学建模pythonmatlab
目前已完成2024年美赛B题潜水器定位和搜救的建模代码和论文编写,部分文章内容和代码如下:摘要在海洋探险和搜救领域,潜水器的定位和搜救任务具有重要意义。本文旨在开发一系列模型来预测潜水器位置、分析不确定性、确定信息传递策略、建议搜索设备以及优化搜索模式。对于任务1,我们建立了潜水器的定位模型。考虑到海洋环境中的复杂因素和潜水器可能遭遇的机械故障,我们使用了数值方法来模拟潜水器的运动过程,并预测其位
- 从工程和科学问题到实际解决方案——《Python应用数值方法——解决工程和科学问题》
清图
pythonspringc++javascriptlinux
内容简介《Python应用数值方法——解决工程和科学问题》是为想要学习和应用数值方法来解决工程和科学问题的学生撰写的。书中提供了足够丰富的理论知识。如果读过本书的姊妹篇《工程与科学数值方法的MATLAB实现(第4版)》,就会发现过渡到Python程序是无缝的!不需要事先具有Python编程经验。本书以解决问题为导向,强调理论联系实际。各章均引入实际的工程和科学问题,提供从相关概念定义、理论分析到算
- 最优化方法之梯度下降法和牛顿法
thatway1989
算法分析机器学习深度学习线性代数
大部分的机器学习算法的本质都是建立优化模型,通过最优化方法对目标函数(或损失函数)进行优化,从而训练出最好的模型。最常见的最优化方法有梯度下降法、牛顿法。最优化方法:最优化方法,即寻找函数极值点的数值方法。通常采用的是迭代法,它从一个初始点x0开始,反复使用某种规则从x.k移动到下一个点x.k+1,直至到达函数的极值点。这些规则一般会利用一阶导数信息即梯度,或者二阶导数信息即Hessian矩阵。算
- 机器学习的精髓-梯度下降算法
wyw0000
机器学习机器学习算法人工智能
目1.梯度下降算法2.梯度下降求解3.总结1.梯度下降算法梯度下降算法是一种优化算法,用于最小化函数的数值方法。它通过沿着函数梯度的反方向来更新参数,以逐步减小函数值。这一过程重复进行直到达到收敛条件。梯度下降算法有多种变体,包括批量梯度下降、随机梯度下降和小批量梯度下降。这些变体在处理大规模数据和优化不同类型的函数时具有不同的优势。2.梯度下降求解下面用一个例子来说明,使用梯度下降求极值的过程。
- PBM模型学习(一)基本知识
Guanghui Yu
PBM模型学习学习PBM模型
1.基本知识PSD颗粒粒径分布,考虑颗粒气泡的成核、生长、分散、溶解、聚集和破碎(气泡的合并、大气泡变成小气泡)##2.数值方法**Discrete离散方法:**将颗粒物/气泡分散为多个范围,均匀类别速度,分为几个区间,不能涉及所有,计算量太大;Discrete离散方法,适用性强,bins分区数较多时,计算量大,气泡速度与实际不符;**InhomogeneousDiscrete:**非均匀离散,一
- 4.10 求和函数(SUM)
1队123
1.基本用法A:区域求和-ALT+=B:不连续区域求和=SUM(B14:B17,D14:D17,F14:F17)注意:最多支持255个区域求和利用名称框进行求和,=SUM(颜色区域)小提示:设置名称框:公式中定义名称或者用Shift按住需要设置的区域,在名称框输入名称C:无法求和的SUM方法一:将文本转换成数值方法二:={SUM(--(A37:A42))}2.快速行列汇总选择全部区域(数据加求和位
- 非线性最小二乘问题的数值方法 —— 从高斯-牛顿法到列文伯格-马夸尔特法 (I)
wzf@robotics_notes
数值计算方法算法机器学习机器人
Title:非线性最小二乘问题的数值方法——从高斯-牛顿法到列文伯格-马夸尔特法(I)文章目录前言I.从高斯-牛顿法II.到阻尼高斯-牛顿法III.再到列文伯格-马夸尔特法1.列文伯格-马夸尔特法的由来2.列文伯格-马夸尔特法的说明说明一.迭代方向说明二.近似于带权重的梯度下降法说明三.近似于高斯-牛顿法3.列文伯格-马夸尔特法的调参拟合程度评估以近似拟合视角调参以表现特性视角调参调参算法4.列文
- 非线性最小二乘问题的数值方法 —— 从高斯-牛顿法到列文伯格-马夸尔特法 (II, Python 简单实例)
wzf@robotics_notes
数值计算方法算法机器学习机器人python
Title:非线性最小二乘问题的数值方法——从高斯-牛顿法到列文伯格-马夸尔特法(II,Python简单实例)姊妹博文非线性最小二乘问题的数值方法——从高斯-牛顿法到列文伯格-马夸尔特法(I)文章目录0.前言1.最优问题实例2.列文伯格-马夸尔特法(Levenberg-MarquardtMethod)计算3.结果显示4.结论0.前言本篇博文作为对前述“非线性最小二乘问题的数值方法——从高斯-牛顿法
- 非线性最小二乘问题的数值方法 —— 从牛顿迭代法到高斯-牛顿法 (实例篇 V)
wzf@robotics_notes
数值计算方法机器人算法机器学习
Title:非线性最小二乘问题的数值方法——从牛顿迭代法到高斯-牛顿法(实例篇V)姊妹博文非线性最小二乘问题的数值方法——从牛顿迭代法到高斯-牛顿法(I)非线性最小二乘问题的数值方法——从牛顿迭代法到高斯-牛顿法(II)非线性最小二乘问题的数值方法——从牛顿迭代法到高斯-牛顿法(III)非线性最小二乘问题的数值方法——从牛顿迭代法到高斯-牛顿法(IV)↑\uparrow↑理论部分↓\downarr
- 非线性最小二乘问题的数值方法 —— 狗腿法 Powell‘s Dog Leg Method (II, Python 简单实例)
wzf@robotics_notes
数值计算方法算法机器人机器学习
Title:非线性最小二乘问题的数值方法——狗腿法Powell‘sDogLegMethod(II,Python简单实例)姊妹博文非线性最小二乘问题的数值方法——狗腿法Powell‘sDogLegMethod(I-原理与算法)0.前言本篇博文作为对前述“非线性最小二乘问题的数值方法——狗腿法Powell‘sDogLegMethod(I-原理与算法)”的简单实践扩展.理论部分参见前述博文,此处不再重复
- 非线性最小二乘问题的数值方法 —— 狗腿法 Powell‘s Dog Leg Method (I - 原理与算法)
wzf@robotics_notes
数值计算方法算法机器人机器学习
Title:非线性最小二乘问题的数值方法——狗腿法Powell’sDogLegMethod(I-原理与算法)文章目录I.前言II.线搜索类型和信赖域类型1.线搜索类型——最速下降法2.信赖域类型3.柯西点III.狗腿法的原理1.狗腿法的构建2.狗腿法的优化说明3.狗腿法的插值权重IV.狗腿法的流程1.狗腿法的信赖域控制2.狗腿法的停止条件条件一.梯度不再下降条件二.迭代点不更新条件三.残差足够小条
- 2023华数杯国际赛A题核废水40页完整高质量原创论文
smppbzyc
数学建模华数杯华数杯数学建模华数杯国际赛2024华数杯国际数学建模竞赛日本放射性废水美国大学生数学建模竞赛
大家好,从昨天肝到现在,终于完成了本次华数杯国际赛数学建模A题的完整论文了。给大家看一下目录吧:目录摘要:10一、问题重述12二.问题分析132.1问题一132.2问题二132.3问题三132.4问题四132.5问题五14三、模型假设14四、符号说明14五、模型建立与求解155.1问题一模型建立与求解155.1.1理论模型搭建15物理背景15对流-扩散方程15数值方法175.1.2实际求解17实现
- 2024.1.14周报
Nyctophiliaa
深度学习机器学习
目录摘要一、文献阅读1、题目2、摘要3、模型架构4、文献解读一、Introduction二、实验三、结论二、PINN一、PINN简介二、PINN比传统数值方法有哪些优势三、PINN方法四、正问题与反问题总结摘要本周我阅读了一篇题目为DeepResidualLearningforImageRecognition的文献,文章的贡献是作者提出了残差网络的思想,且证明了更深层的残差网络具有比VGG网络更低
- 简述几种常用数值方法的优势及适用性
仿真APP
算法
“天地盈虚自有时”,世间万物的变化都有规律可循。寻找万物规律并预测未来是人类一直孜孜以求的事情。随着科学技术的发展,人们发现许多问题需要使用多个变量的函数来描述。十八世纪中叶,现代数学家们开始用偏微分方程(Partialdifferentialequation)描述自然界物理场的变化规律。然而,大多数偏微分方程难以有效求解。数值方法是应用最广泛的偏微分方程求解方法之一,包括有限元法、有限差分法、有
- 【波导仿真】基于矢量有限元法分析均匀波导附Matlab代码
机器学习之芯
预测模型matlab开发语言
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍基于矢量有限元法分析均匀波导的数值方法提出一种基于矢量有限元法(VFFM)的数值方法来分析均匀波导。将
- Python 分析电磁学
亚图跨际
交叉知识python电磁学
使用矢量优先方法,涵盖了静电学、静磁学、场、波以及传输线、波导和天线等应用。还平衡地介绍了时变和静态领域。为了便于理解,提供了有效的例子,解释了如何使用文中介绍的理论来解决不同类型的问题。它还涵盖数值方法,包括MATLAB和向量分析。Python分析示例矢量分析importscipyfromnumpyimport*#VariableDeclarationA=array([10,-4,6])B=ar
- Comsol Multiphysics for Mac(建模仿真软件)v5.2激活版
Mac小哥
COMSOLMultiphysics是一款全球通用的基于高级数值方法和模拟物理场问题的通用软件,拥有、网格划分、研究和优化、求解器、可视化和后处理、仿真App等相关功能,轻松实现各个环节的流畅进行,它能够解释耦合或多物理现象。附加产品扩展了电气,机械,流体流动和化学应用的仿真平台。接口工具使COMSOLMultiphysics仿真与Cae市场上的所有主要技术计算和CAD工具相集成。macz下载Co
- PINN神经网络求解偏微分方程的11种方法【附论文和代码下载】
深度之眼
深度学习干货人工智能干货内嵌物理神经网络PINN偏微分方程
如何求解偏微分方程?我们可以将其转化为一个优化问题,先将PDE的信息编码到神经网络的损失函数中,然后使用神经网络来逼近方程的解,这种方法就是基于深度学习的数值方法——PINN。具体来讲,PINN将偏微分方程表示为一个无限维度的函数空间中的积分方程,然后使用神经网络来逼近这个无限维度的函数空间中的解。在训练过程中,PINN最小化了神经网络的输出与偏微分方程的真值之间的差异,从而学习到了一个可以逼近偏
- Python蒸发散物理问题(微积分-线性代数-拉普拉斯和傅立叶变换)
亚图跨际
Python交叉知识python线性代数蒸发散微积分拉普拉斯变换傅里叶变换
使用Python计算解决土壤物理问题的数值。这里数值过程用于求解微分方程,数值方法将微分转化为代数方程,可以使用传统的线性代数方法求解。Python拉普拉斯变换求解微分方程示例假设我们有微分方程y′′+2y′+16y=cos4ty^{\prime\prime}+2y^{\prime}+16y=\cos4ty′′+2y′+16y=cos4t对于未知函数y(t)y(t)y(t)。该方程描述了物理学中
- 【无标题】@pytest.mark.parametrize+yaml数据驱动
weixin_45160842
pytestpython
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录方法:@pytest.mark.parametrize(args_name,args_value)name:参数名称value:参数值方法一:单个参数@pytest.mark.parametrize(‘caseinfo’,[‘张三’,‘李四’])方法二:多个参数@pytest.mark.parametrize(‘name,ag
- pytest之parametrize()实现数据驱动
烧烤不好吃
pytest学习python
方法:@pytest.mark.parametrize(args_name,args_value)name:参数名称value:参数值方法一:单个参数@pytest.mark.parametrize('caseinfo',['张三','李四'])方法二:多个参数@pytest.mark.parametrize('name,age',[['name','张三'],['age','24']])二、ya
- 期权定价的数值方法之二项式期权定价模型【附pyrhon代码】
马尔可夫宽
期权量化python二叉树傅立叶分析人工智能概率论
期权定价的数值方法之二项式期权定价模型【附pyrhon代码】前言本章将开始期权定价模型的介绍与python量化实践。首先介绍一下期权定价的数值方法。作为常用的数值方法,二项式期权定价模型(又称二叉树期权定价模型)是由Cox等人在1979年提出的。这种方法理解起来比较简单,而且数值实现过程可读性很高。一、单步二叉树模型与无套利方法二项式模型的核心思想就是把持续期内的期权分成很多个小的时间间隔,并且假
- matlab用数值方法求微分方程,如何利用MATLAB对常微分方程进行数值求解?
希惜溪
文章目录前言1常微分方程1.1常微分方程的概念1.2常微分方程的定义1.3常微分方程数值求解的一般概念2常微分方程数值求解函数3刚性问题结语前言今天我们要说的就是利用MATLAB对常微分方程进行数值求解。本文是科学计算与MATLAB语言专题六第5小节的学习笔记,如果大家有时间的话,可以去听听课,没有的话,可以看看我的笔记,还是很不错的。1常微分方程1.1常微分方程的概念在初等数学中就有各种各样的方
- Spring4.1新特性——综述
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- Schema与数据类型优化
annan211
数据结构mysql
目前商城的数据库设计真是一塌糊涂,表堆叠让人不忍直视,无脑的架构师,说了也不听。
在数据库设计之初,就应该仔细揣摩可能会有哪些查询,有没有更复杂的查询,而不是仅仅突出
很表面的业务需求,这样做会让你的数据库性能成倍提高,当然,丑陋的架构师是不会这样去考虑问题的。
选择优化的数据类型
1 更小的通常更好
更小的数据类型通常更快,因为他们占用更少的磁盘、内存和cpu缓存,
- 第一节 HTML概要学习
chenke
htmlWebcss
第一节 HTML概要学习
1. 什么是HTML
HTML是英文Hyper Text Mark-up Language(超文本标记语言)的缩写,它规定了自己的语法规则,用来表示比“文本”更丰富的意义,比如图片,表格,链接等。浏览器(IE,FireFox等)软件知道HTML语言的语法,可以用来查看HTML文档。目前互联网上的绝大部分网页都是使用HTML编写的。
打开记事本 输入一下内
- MyEclipse里部分习惯的更改
Array_06
eclipse
继续补充中----------------------
1.更改自己合适快捷键windows-->prefences-->java-->editor-->Content Assist-->
Activation triggers for java的右侧“.”就可以改变常用的快捷键
选中 Text
- 近一个月的面试总结
cugfy
面试
本文是在学习中的总结,欢迎转载但请注明出处:http://blog.csdn.net/pistolove/article/details/46753275
前言
打算换个工作,近一个月面试了不少的公司,下面将一些面试经验和思考分享给大家。另外校招也快要开始了,为在校的学生提供一些经验供参考,希望都能找到满意的工作。 
- HTML5一个小迷宫游戏
357029540
html5
通过《HTML5游戏开发》摘抄了一个小迷宫游戏,感觉还不错,可以画画,写字,把摘抄的代码放上来分享下,喜欢的同学可以拿来玩玩!
<html>
<head>
<title>创建运行迷宫</title>
<script type="text/javascript"
- 10步教你上传githib数据
张亚雄
git
官方的教学还有其他博客里教的都是给懂的人说得,对已我们这样对我大菜鸟只能这么来锻炼,下面先不玩什么深奥的,先暂时用着10步干净利索。等玩顺溜了再用其他的方法。
操作过程(查看本目录下有哪些文件NO.1)ls
(跳转到子目录NO.2)cd+空格+目录
(继续NO.3)ls
(匹配到子目录NO.4)cd+ 目录首写字母+tab键+(首写字母“直到你所用文件根就不再按TAB键了”)
(查看文件
- MongoDB常用操作命令大全
adminjun
mongodb操作命令
成功启动MongoDB后,再打开一个命令行窗口输入mongo,就可以进行数据库的一些操作。输入help可以看到基本操作命令,只是MongoDB没有创建数据库的命令,但有类似的命令 如:如果你想创建一个“myTest”的数据库,先运行use myTest命令,之后就做一些操作(如:db.createCollection('user')),这样就可以创建一个名叫“myTest”的数据库。
一
- bat调用jar包并传入多个参数
aijuans
下面的主程序是通过eclipse写的:
1.在Main函数接收bat文件传递的参数(String[] args)
如: String ip =args[0]; String user=args[1]; &nbs
- Java中对类的主动引用和被动引用
ayaoxinchao
java主动引用对类的引用被动引用类初始化
在Java代码中,有些类看上去初始化了,但其实没有。例如定义一定长度某一类型的数组,看上去数组中所有的元素已经被初始化,实际上一个都没有。对于类的初始化,虚拟机规范严格规定了只有对该类进行主动引用时,才会触发。而除此之外的所有引用方式称之为对类的被动引用,不会触发类的初始化。虚拟机规范严格地规定了有且仅有四种情况是对类的主动引用,即必须立即对类进行初始化。四种情况如下:1.遇到ne
- 导出数据库 提示 outfile disabled
BigBird2012
mysql
在windows控制台下,登陆mysql,备份数据库:
mysql>mysqldump -u root -p test test > D:\test.sql
使用命令 mysqldump 格式如下: mysqldump -u root -p *** DBNAME > E:\\test.sql。
注意:执行该命令的时候不要进入mysql的控制台再使用,这样会报
- Javascript 中的 && 和 ||
bijian1013
JavaScript&&||
准备两个对象用于下面的讨论
var alice = {
name: "alice",
toString: function () {
return this.name;
}
}
var smith = {
name: "smith",
- [Zookeeper学习笔记之四]Zookeeper Client Library会话重建
bit1129
zookeeper
为了说明问题,先来看个简单的示例代码:
package com.tom.zookeeper.book;
import com.tom.Host;
import org.apache.zookeeper.WatchedEvent;
import org.apache.zookeeper.ZooKeeper;
import org.apache.zookeeper.Wat
- 【Scala十一】Scala核心五:case模式匹配
bit1129
scala
package spark.examples.scala.grammars.caseclasses
object CaseClass_Test00 {
def simpleMatch(arg: Any) = arg match {
case v: Int => "This is an Int"
case v: (Int, String)
- 运维的一些面试题
yuxianhua
linux
1、Linux挂载Winodws共享文件夹
mount -t cifs //1.1.1.254/ok /var/tmp/share/ -o username=administrator,password=yourpass
或
mount -t cifs -o username=xxx,password=xxxx //1.1.1.1/a /win
- Java lang包-Boolean
BrokenDreams
boolean
Boolean类是Java中基本类型boolean的包装类。这个类比较简单,直接看源代码吧。
public final class Boolean implements java.io.Serializable,
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-命令模式-Command
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.List;
/**
* GOF 在《设计模式》一书中阐述命令模式的意图:“将一个请求封装
- matlab下GPU编程笔记
cherishLC
matlab
不多说,直接上代码
gpuDevice % 查看系统中的gpu,,其中的DeviceSupported会给出matlab支持的GPU个数。
g=gpuDevice(1); %会清空 GPU 1中的所有数据,,将GPU1 设为当前GPU
reset(g) %也可以清空GPU中数据。
a=1;
a=gpuArray(a); %将a从CPU移到GPU中
onGP
- SVN安装过程
crabdave
SVN
SVN安装过程
subversion-1.6.12
./configure --prefix=/usr/local/subversion --with-apxs=/usr/local/apache2/bin/apxs --with-apr=/usr/local/apr --with-apr-util=/usr/local/apr --with-openssl=/
- sql 行列转换
daizj
sql行列转换行转列列转行
行转列的思想是通过case when 来实现
列转行的思想是通过union all 来实现
下面具体例子:
假设有张学生成绩表(tb)如下:
Name Subject Result
张三 语文 74
张三 数学 83
张三 物理 93
李四 语文 74
李四 数学 84
李四 物理 94
*/
/*
想变成
姓名 &
- MySQL--主从配置
dcj3sjt126com
mysql
linux下的mysql主从配置: 说明:由于MySQL不同版本之间的(二进制日志)binlog格式可能会不一样,因此最好的搭配组合是Master的MySQL版本和Slave的版本相同或者更低, Master的版本肯定不能高于Slave版本。(版本向下兼容)
mysql1 : 192.168.100.1 //master mysq
- 关于yii 数据库添加新字段之后model类的修改
dcj3sjt126com
Model
rules:
array('新字段','safe','on'=>'search')
1、array('新字段', 'safe')//这个如果是要用户输入的话,要加一下,
2、array('新字段', 'numerical'),//如果是数字的话
3、array('新字段', 'length', 'max'=>100),//如果是文本
1、2、3适当的最少要加一条,新字段才会被
- sublime text3 中文乱码解决
dyy_gusi
Sublime Text
sublime text3中文乱码解决
原因:缺少转换为UTF-8的插件
目的:安装ConvertToUTF8插件包
第一步:安装能自动安装插件的插件,百度“Codecs33”,然后按照步骤可以得到以下一段代码:
import urllib.request,os,hashlib; h = 'eb2297e1a458f27d836c04bb0cbaf282' + 'd0e7a30980927
- 概念了解:CGI,FastCGI,PHP-CGI与PHP-FPM
geeksun
PHP
CGI
CGI全称是“公共网关接口”(Common Gateway Interface),HTTP服务器与你的或其它机器上的程序进行“交谈”的一种工具,其程序须运行在网络服务器上。
CGI可以用任何一种语言编写,只要这种语言具有标准输入、输出和环境变量。如php,perl,tcl等。 FastCGI
FastCGI像是一个常驻(long-live)型的CGI,它可以一直执行着,只要激活后,不
- Git push 报错 "error: failed to push some refs to " 解决
hongtoushizi
git
Git push 报错 "error: failed to push some refs to " .
此问题出现的原因是:由于远程仓库中代码版本与本地不一致冲突导致的。
由于我在第一次git pull --rebase 代码后,准备push的时候,有别人往线上又提交了代码。所以出现此问题。
解决方案:
1: git pull
2:
- 第四章 Lua模块开发
jinnianshilongnian
nginxlua
在实际开发中,不可能把所有代码写到一个大而全的lua文件中,需要进行分模块开发;而且模块化是高性能Lua应用的关键。使用require第一次导入模块后,所有Nginx 进程全局共享模块的数据和代码,每个Worker进程需要时会得到此模块的一个副本(Copy-On-Write),即模块可以认为是每Worker进程共享而不是每Nginx Server共享;另外注意之前我们使用init_by_lua中初
- java.lang.reflect.Proxy
liyonghui160com
1.简介
Proxy 提供用于创建动态代理类和实例的静态方法
(1)动态代理类的属性
代理类是公共的、最终的,而不是抽象的
未指定代理类的非限定名称。但是,以字符串 "$Proxy" 开头的类名空间应该为代理类保留
代理类扩展 java.lang.reflect.Proxy
代理类会按同一顺序准确地实现其创建时指定的接口
- Java中getResourceAsStream的用法
pda158
java
1.Java中的getResourceAsStream有以下几种: 1. Class.getResourceAsStream(String path) : path 不以’/'开头时默认是从此类所在的包下取资源,以’/'开头则是从ClassPath根下获取。其只是通过path构造一个绝对路径,最终还是由ClassLoader获取资源。 2. Class.getClassLoader.get
- spring 包官方下载地址(非maven)
sinnk
spring
SPRING官方网站改版后,建议都是通过 Maven和Gradle下载,对不使用Maven和Gradle开发项目的,下载就非常麻烦,下给出Spring Framework jar官方直接下载路径:
http://repo.springsource.org/libs-release-local/org/springframework/spring/
s
- Oracle学习笔记(7) 开发PLSQL子程序和包
vipbooks
oraclesql编程
哈哈,清明节放假回去了一下,真是太好了,回家的感觉真好啊!现在又开始出差之旅了,又好久没有来了,今天继续Oracle的学习!
这是第七章的学习笔记,学习完第六章的动态SQL之后,开始要学习子程序和包的使用了……,希望大家能多给俺一些支持啊!
编程时使用的工具是PLSQL