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weixin_39640085
python数据集
Iraninonemoreproblem-Ihavemultiplefileswiththefollowingformat:FreqAB10001.20.00141001.20.00013101.20.0012allfilesareinthesamefolder;uptonowIamabletoreadallfiles,dothecalculationsIwant,andthensaveonela
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一个处女座的程序猿
NLP/LLMs成长书屋大语言模型unslothLLaMA-3LoRA
LLMs之Llama-3:基于Colab平台(免费T4-GPU)利用LLaMA-Factory的GUI界面(底层采用unsloth优化框架【加速训练5~30倍+减少50%的内存占用】)对llama-3-8b-Instruct-bnb-4bit模型采用alpaca数据集【instruction-input-output】实现CLI方式/GUI傻瓜可视化方式,进配置微调→参数行LoRA指令微调→模型推
- 数据集/API 笔记:湿球黑球温度(WBGT)观测数据
UQI-LIUWJ
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data.gov.sgWBGT是一个综合指标,考虑了气温、湿度、风速和太阳辐射,与气温不同。报告的WBGT是过去15分钟内的平均值,每15分钟更新一次。API调用curl--requestGET\--urlhttps://api-open.data.gov.sg/v2/real-time/api/weather调用结果
- 数据集/API 笔记:新加坡最新的停车场可用车位信息 & 停车场信息
UQI-LIUWJ
笔记
数据每分钟更新一次使用date_time参数可获取特定时间点的最新停车场可用车位信息调用接口curl--requestGET\--urlhttps://api.data.gov.sg/v1/transport/carpark-availability调用结果API返回的查询时间"2025-03-04T09:10:36+08:00"代表的是API查询的时间,但每个停车场的update_datetim
- AdaBoost算法
Mr终游
机器学习算法决策树
目录一、核心原理:二、算法步骤三、关键优势:四.局限与解决五、代码示例(鸢尾花数据集)AdaBoost(AdaptiveBoosting)是一种经典的集成学习算法,通过组合多个弱分类器(如决策树)来构建强分类器。其核心思想是通过迭代优化残差(错误)和动态调整样本权重,逐步提升模型性能。以下是对AdaBoost的简明总结和关键要点:一、核心原理:提升法:通过顺序训练多个弱分类器,每轮专注修正前一个模
- 目标检测——玉米叶感染数据集
Bryan Ding
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一、重要性首先,玉米作为世界上重要的粮食作物之一,其生长状况直接影响到粮食产量和粮食安全。玉米叶感染是玉米生长过程中常见的病害之一,会导致玉米叶片出现肿胀、皱缩、扭曲变形等症状,严重时甚至可能形成瘤状物。因此,及早检测玉米叶感染对于保障玉米的健康生长和提高产量具有重要意义。其次,通过玉米叶感染检测,农民和农业科研人员可以及时发现并采取有效的防治措施,防止病害的扩散和加重。这不仅可以减少因病害导致的
- 琴韵博主 —— 工具集
琴 韵
知识库在线文档
CSDN猿如意_开发者工具箱CSDN开发助手ChromeChrome最新版离线下载internetdownloadmanager付费在线转换在线JSON字符串转Java实体类(JavaBean、Entity)在线MD5加密解密YAML、YML在线编辑器(格式化校验)在线图片转换成文字图片base64互转颜色转换颜色转换人民币大小写转换蛙蛙:英文字母大小写转换、文本工具汉字拼音在线转换Google翻
- 光伏电池异常检测数据集
oubahe2024
目标跟踪人工智能计算机视觉能源
感兴趣的同学可以CSDN查看个人简介,获取相关数据集噢。光伏电池作为太阳能发电系统的核心组件,其性能和可靠性直接影响到整个系统的效率和寿命。在光伏电池的生产、运输、安装和使用过程中,可能会出现各种缺陷,如隐裂、断栅、热斑等。这些缺陷会导致电池的光电转换效率下降,甚至可能引发故障,影响整个光伏阵列的性能。通过及时检测光伏电池的缺陷,可以提高电池的光电转换效率,延长其使用寿命,从而提高整个光伏系统的发
- Django模型数据修改:详解两种方式
jay丿
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Django模型数据修改:详解两种方式在Django框架中,数据模型(Model)定义了应用的数据结构,并提供了与数据库交互的接口。数据的修改是Django开发中的常见操作之一。本文将详细介绍两种在Django中修改数据的方式:使用模型的save()方法和使用查询集的update()方法。方式一:使用模型的save()方法步骤概述:查询现有记录:首先,使用模型的objects.get()方法根据主
- 前有vika维格表后有飞书多维表格,打破传统的项目管理工具!
Eva洞小仙
在vika维格表公测很长一段时间后,飞书多维表格也紧跟其后,开启了飞书多维表格的内测。两者都是为了改变Excel这个传统表格的使用方式,让项目管理变得更加的轻松高效。在传统电子表格的基础上,vika维格表融入了可视化数据、多人在线编辑、低代码技术等丰富强大的功能,让众多”表哥""表姐“告别满天飞的文件传输与沟通不对等的烦恼。作为一款集科技、颜值、性能、实用于一身的多维智能表格,vika维格表还可以
- 一些高阶SQL的技巧
迷路的小犀牛
sql
高阶SQL技巧在日常的SQL操作中,很多简单的查询我们都可以通过基础的SQL语法来完成。然而,在面对复杂数据集、性能优化或者高效数据提取时,高阶SQL技巧就显得尤为重要。本文将介绍一些高阶的SQL技巧,帮助你提升SQL查询的效率和可读性。1.使用窗口函数(WindowFunctions)窗口函数是SQL中非常强大的功能,它允许我们在查询结果集的每一行上执行计算,同时不需要将数据分组。常用的窗口函数
- 深度神经网络——决策树的实现与剪枝
知来者逆
人工智能dnn决策树人工智能神经网络深度学习机器学习
概述决策树是一种有用的机器学习算法,用于回归和分类任务。“决策树”这个名字来源于这样一个事实:算法不断地将数据集划分为越来越小的部分,直到数据被划分为单个实例,然后对实例进行分类。如果您要可视化算法的结果,类别的划分方式将类似于一棵树和许多叶子。这是决策树的快速定义,但让我们深入了解决策树的工作原理。更好地了解决策树的运作方式及其用例,将帮助您了解何时在机器学习项目中使用它们。决策树的结构决策树的
- R语言绘图:韦恩图
善木科研
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韦恩分析韦恩分析(VennAnalysis)常用于可视化不同数据集之间的交集和并集。维恩图(Venndiagram),也叫文氏图、温氏图、韦恩图、范氏图,用于显示元素集合重叠区域的关系型图表,通过图形与图形之间的层叠关系,来反应数据集之间的相交关系。在R语言中,进行韦恩分析(Venn图绘制)可以通过多个不同的包来实现,常用的包括VennDiagram、venn和ggVenn等。本文案使用ggVen
- HHO优化SVM混合核(高斯核和Sigmoid核)回归预测
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支持向量机回归算法
训练集-平均绝对误差(MAE):0.54544训练集-平均绝对误差百分比(MAPE):0.0011634训练集-均方根误差(RMSE):0.66571训练集-决定系数(R):0.95297测试集-平均绝对误差(MAE):0.31575测试集-平均绝对误差百分比(MAPE):0.00067398测试集-均方根误差(RMSE):0.39158测试集-决定系数(R):0.97566------HHO优化
- 利用OpenMCU加深对H.323协议的理解——H.323协议阅读心得(2)
rose
H.323协议终端exchange语言table
朋友问我为什么这个阅读心得没有继续写,实在是想要完成升华不很容易。第(1)篇是个引子,心得需要实践的积累和理论的研究,马虎不得。只是为了读协议而读,不一定真正读得进去。发现一个很好理解协议的方法:利用开源协议栈。把协议栈的应用、调试,和协议的阅读结合起来,可以收到事半功倍的效果。这个方法是在进行能力集的研究中发现的。现将能力集的心得记录于下:先看一个OpenH323的应用程序OpenMCU。在Op
- 帆软tips1
foolisk
fanruan
1.分sheet预览:填报预览;2.参数区控件在SQL查询中充当字段用'${控件名称}'表示;3.表头直接筛选:相应表头加下拉框控件并绑定数据集——参数区添加相应下拉框控件并绑定数据集——给表头的下拉框控件添加事件①,以将表头所选数据传给参数区,再同步至SQL查询中的参数;4.复选下拉框实现复选:参数区——分隔符:','给实现筛选的下拉框设置默认值:参数区——控件值:值1','值2;事件①:_g(
- OpenGL 3D纹理
令狐掌门
C++OpenGL3d性能优化OpenGL3D
理论基础3D纹理(也称为体积纹理)是纹理映射的扩展,从2D平面扩展到3D空间。与2D纹理不同,3D纹理在三个维度上存储数据(宽度、高度和深度),允许在整个3D空间中采样,而不仅仅是在平面上。3D纹理的主要特性和用途:体积数据表示:用于表示完整的3D数据集,如医学扫描(CT、MRI)、气象数据等空间采样:允许在3D空间中的任意位置进行纹理采样层次细节:支持类似2D纹理的MipMap功能,但在三维空间
- VS 编译器中的 X86 和 X64:架构差异全解析
晚风る
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在软件开发的世界里,VisualStudio(VS)作为一款备受青睐的集成开发环境,为开发者提供了诸多便利。而在使用VS进行项目开发时,选择编译目标平台是一个关键步骤,其中X86和X64是最常见的两种选项。它们究竟有何区别呢?本文将带你一探究竟。一、架构基础X86和X64都是基于Intel架构的处理器指令集架构,但它们的发展历程和设计理念有所不同。X86:这个名称源于Intel早期的一系列16位和
- Leetcode3146. 两个字符串的排列差
ʚ发什么呆^ɞ
算法python3leetcode哈希表
题目描述:给你两个字符串s和t,每个字符串中的字符都不重复,且t是s的一个排列。排列差定义为s和t中每个字符在两个字符串中位置的绝对差值之和。返回s和t之间的排列差。代码思路:建立字符位置映射:对于字符串s中的每个字符,记录它在字符串中的位置。对于字符串t中的每个字符,同样记录它在字符串中的位置。计算排列差:遍历字符串s中的每个字符(由于t是s的排列,所以字符集是相同的),计算每个字符在两个字符串
- 基于Python深度学习的【害虫识别】系统~卷积神经网络+TensorFlow+图像识别+人工智能
图像识别人工智能深度学习
一、介绍害虫识别系统,本系统使用Python作为主要开发语言,基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法,并收集了12种常见的害虫种类数据集【"蚂蚁(ants)","蜜蜂(bees)","甲虫(beetle)","毛虫(catterpillar)","蚯蚓(earthworms)","蜚蠊(earwig)","蚱蜢(grasshopper)","飞蛾(moth)","鼻涕虫(slug)","蜗牛
- Python 机器学习 基础 之 模型评估与改进 【评估指标与评分】的简单说明
仙魁XAN
Python机器学习基础+实战案例python机器学习模型评估与改进评估指标与评分召回率
Python机器学习基础之模型评估与改进【评估指标与评分】的简单说明目录Python机器学习基础之模型评估与改进【评估指标与评分】的简单说明一、简单介绍二、评估指标与评分1、牢记最终目标2、二分类指标1)错误类型2)不平衡数据集3)混淆矩阵4)考虑不确定性5)准确率-召回率曲线6)受试者工作特征(ROC)与AUC3、多分类指标4、回归指标5、在模型选择中使用评估指标附录一、参考文献一、简单介绍Py
- DeepSeek行业应用案例【农业】——解锁智能变革密码
未来智慧谷
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在数字化浪潮汹涌澎湃的当下,DeepSeek以其强大的技术实力,如同一股创新的洪流,席卷众多行业,为各领域带来了前所未有的变革与突破。本案例集初步收录了40多个来自农业、制造业、汽车行业、手机行业、智能家居、物流、云服务、办公、网络安全、金融、医疗、教育等多个关键行业的应用案例。从助力农业实现病虫害精准预测与智能灌溉,到推动制造业生产故障预警与产品质量提升;从优化汽车智能交互体验与智能驾驶辅助,到
- 深度学习分类回归(衣帽数据集)
何仙鸟
深度学习分类回归
一、步骤1加载数据集fashion_minst2搭建classNeuralNetwork模型3设置损失函数,优化器4编写评估函数5编写训练函数6开始训练7绘制损失,准确率曲线二、代码导包,打印版本号:importmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlineimportnumpyasnpimportsklearnimport
- MySQL查询的时候出现 Expression #1 of SELECT list is not in GROUP BY clause and contains nonaggre报错
wbyte
数据库LinuxMySQL报错selectlistisnotingroupbyclau
Expression#1ofSELECTlistisnotinGROUPBYclauseandcontainsnonaggre…后面一大堆出错就是这样我们可以在网上看到很多解释MySQL5.7.5及以上功能依赖检测功能。如果启用了ONLY_FULL_GROUP_BYSQL模式(默认情况下),MySQL将拒绝选择列表,HAVING条件或ORDERBY列表的查询引用在GROUPBY子句中既未命名的非集
- Python爬虫下载加州高速路网PeMS交通流量数据集及交通公开数据集分享
郑宜维David
Python爬虫下载加州高速路网PeMS交通流量数据集及交通公开数据集分享Python爬虫下载加州高速路网PeMS交通流量数据集以及交通公开数据集分享项目地址:https://gitcode.com/Resource-Bundle-Collection/123b3本仓库提供了一个Python爬虫程序,用于自动化下载加州高速路网PeMS的交通流量数据集,避免手动操作的繁琐。此外,还分享了部分已下载的
- L1与L2正则化:防止过拟合的双刃剑
XianxinMao
人工智能人工智能机器学习算法
标题:L1与L2正则化:防止过拟合的双刃剑文章信息摘要:L1和L2正则化是防止机器学习模型过拟合的两种关键技术。L1正则化(Lasso)通过将不重要的特征权重归零来实现特征选择,适用于稀疏模型和高维数据集,但可能导致欠拟合。L2正则化(Ridge)则通过减少权重的大小来防止过拟合,适用于处理高度相关特征和噪声数据,提高模型稳定性。两者各有优势,选择哪种正则化技术取决于数据集特性和模型需求。有时,结
- 覆盖数学/代码/科学/谜题,高质量推理数据集汇总,助力复现 DeepSeek 超强推理能力
hyperai
近期,DeepSeek-R1引发的推理模型热潮仍在持续走高——1月31日,OpenAI推出全新推理模型o3-mini;2月18日,xAI推出Grok3,包含具备推理能力的Grok-3ReasoningBeta和Grok-3miniReasoning;2月25日,Anthropic推出首款混合推理模型Claude3.7Sonnet。诚然,在大模型日益同质化、竞争激烈的背景下,推理能力已经成为衡量其性
- 手写数字识别项目:从原理到实践
北屿升:
微信新浪微博facebook微信公众平台百度
在当今数字化时代,手写数字识别作为模式识别和人工智能领域的重要应用,有着广泛的用途,如邮政信封上的邮编识别、银行支票上的数字处理等。本文将详细介绍手写数字识别项目的相关内容,包括原理、数据集、实现步骤和应用前景。一、手写数字识别原理手写数字识别主要依赖于模式识别和机器学习技术。其基本原理是将手写数字的图像转换为计算机能够处理的数字信号,然后通过特征提取和分类算法来判断该数字的具体值。常用的特征提取
- Dolma:开源大规模语言模型预训练数据集与工具包
2401_87458718
语言模型人工智能自然语言处理
Dolma:开源大规模语言模型预训练数据集与工具包Dolma是由Allen人工智能研究所(AI2)开发的一个开源项目,旨在为大规模语言模型的预训练提供高质量的数据集和强大的数据处理工具。Dolma包含两个主要组成部分:Dolma数据集和Dolma工具包。Dolma数据集Dolma数据集是一个包含3万亿个token的开放数据集,涵盖了多样化的内容来源,包括网页内容、学术出版物、代码、书籍和百科全书材
- 卷积神经网络应用-训练手写体数字数据集并展示识别精度
yeahamen
深度学习python机器学习卷积神经网络手写体数字识别
#卷积神经网络(CNN)训练手写体数据集importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimporttensorflow.kerasaskaimportdatetime#python3.X版本显示图片还需导入此库importpylabnp.random.seed(0)#定义加载数据集函数defload_data_npz(path):#np.load文件可以加载
- Spring的注解积累
yijiesuifeng
spring注解
用注解来向Spring容器注册Bean。
需要在applicationContext.xml中注册:
<context:component-scan base-package=”pagkage1[,pagkage2,…,pagkageN]”/>。
如:在base-package指明一个包
<context:component-sc
- 传感器
百合不是茶
android传感器
android传感器的作用主要就是来获取数据,根据得到的数据来触发某种事件
下面就以重力传感器为例;
1,在onCreate中获得传感器服务
private SensorManager sm;// 获得系统的服务
private Sensor sensor;// 创建传感器实例
@Override
protected void
- [光磁与探测]金吕玉衣的意义
comsci
这是一个古代人的秘密:现在告诉大家
信不信由你们:
穿上金律玉衣的人,如果处于灵魂出窍的状态,可以飞到宇宙中去看星星
这就是为什么古代
- 精简的反序打印某个数
沐刃青蛟
打印
以前看到一些让求反序打印某个数的程序。
比如:输入123,输出321。
记得以前是告诉你是几位数的,当时就抓耳挠腮,完全没有思路。
似乎最后是用到%和/方法解决的。
而今突然想到一个简短的方法,就可以实现任意位数的反序打印(但是如果是首位数或者尾位数为0时就没有打印出来了)
代码如下:
long num, num1=0;
- PHP:6种方法获取文件的扩展名
IT独行者
PHP扩展名
PHP:6种方法获取文件的扩展名
1、字符串查找和截取的方法
1
$extension
=
substr
(
strrchr
(
$file
,
'.'
), 1);
2、字符串查找和截取的方法二
1
$extension
=
substr
- 面试111
文强chu
面试
1事务隔离级别有那些 ,事务特性是什么(问到一次)
2 spring aop 如何管理事务的,如何实现的。动态代理如何实现,jdk怎么实现动态代理的,ioc是怎么实现的,spring是单例还是多例,有那些初始化bean的方式,各有什么区别(经常问)
3 struts默认提供了那些拦截器 (一次)
4 过滤器和拦截器的区别 (频率也挺高)
5 final,finally final
- XML的四种解析方式
小桔子
domjdomdom4jsax
在平时工作中,难免会遇到把 XML 作为数据存储格式。面对目前种类繁多的解决方案,哪个最适合我们呢?在这篇文章中,我对这四种主流方案做一个不完全评测,仅仅针对遍历 XML 这块来测试,因为遍历 XML 是工作中使用最多的(至少我认为)。 预 备 测试环境: AMD 毒龙1.4G OC 1.5G、256M DDR333、Windows2000 Server
- wordpress中常见的操作
aichenglong
中文注册wordpress移除菜单
1 wordpress中使用中文名注册解决办法
1)使用插件
2)修改wp源代码
进入到wp-include/formatting.php文件中找到
function sanitize_user( $username, $strict = false
- 小飞飞学管理-1
alafqq
管理
项目管理的下午题,其实就在提出问题(挑刺),分析问题,解决问题。
今天我随意看下10年上半年的第一题。主要就是项目经理的提拨和培养。
结合我自己经历写下心得
对于公司选拔和培养项目经理的制度有什么毛病呢?
1,公司考察,选拔项目经理,只关注技术能力,而很少或没有关注管理方面的经验,能力。
2,公司对项目经理缺乏必要的项目管理知识和技能方面的培训。
3,公司对项目经理的工作缺乏进行指
- IO输入输出部分探讨
百合不是茶
IO
//文件处理 在处理文件输入输出时要引入java.IO这个包;
/*
1,运用File类对文件目录和属性进行操作
2,理解流,理解输入输出流的概念
3,使用字节/符流对文件进行读/写操作
4,了解标准的I/O
5,了解对象序列化
*/
//1,运用File类对文件目录和属性进行操作
//在工程中线创建一个text.txt
- getElementById的用法
bijian1013
element
getElementById是通过Id来设置/返回HTML标签的属性及调用其事件与方法。用这个方法基本上可以控制页面所有标签,条件很简单,就是给每个标签分配一个ID号。
返回具有指定ID属性值的第一个对象的一个引用。
语法:
&n
- 励志经典语录
bijian1013
励志人生
经典语录1:
哈佛有一个著名的理论:人的差别在于业余时间,而一个人的命运决定于晚上8点到10点之间。每晚抽出2个小时的时间用来阅读、进修、思考或参加有意的演讲、讨论,你会发现,你的人生正在发生改变,坚持数年之后,成功会向你招手。不要每天抱着QQ/MSN/游戏/电影/肥皂剧……奋斗到12点都舍不得休息,看就看一些励志的影视或者文章,不要当作消遣;学会思考人生,学会感悟人生
- [MongoDB学习笔记三]MongoDB分片
bit1129
mongodb
MongoDB的副本集(Replica Set)一方面解决了数据的备份和数据的可靠性问题,另一方面也提升了数据的读写性能。MongoDB分片(Sharding)则解决了数据的扩容问题,MongoDB作为云计算时代的分布式数据库,大容量数据存储,高效并发的数据存取,自动容错等是MongoDB的关键指标。
本篇介绍MongoDB的切片(Sharding)
1.何时需要分片
&nbs
- 【Spark八十三】BlockManager在Spark中的使用场景
bit1129
manager
1. Broadcast变量的存储,在HttpBroadcast类中可以知道
2. RDD通过CacheManager存储RDD中的数据,CacheManager也是通过BlockManager进行存储的
3. ShuffleMapTask得到的结果数据,是通过FileShuffleBlockManager进行管理的,而FileShuffleBlockManager最终也是使用BlockMan
- yum方式部署zabbix
ronin47
yum方式部署zabbix
安装网络yum库#rpm -ivh http://repo.zabbix.com/zabbix/2.4/rhel/6/x86_64/zabbix-release-2.4-1.el6.noarch.rpm 通过yum装mysql和zabbix调用的插件还有agent代理#yum install zabbix-server-mysql zabbix-web-mysql mysql-
- Hibernate4和MySQL5.5自动创建表失败问题解决方法
byalias
J2EEHibernate4
今天初学Hibernate4,了解了使用Hibernate的过程。大体分为4个步骤:
①创建hibernate.cfg.xml文件
②创建持久化对象
③创建*.hbm.xml映射文件
④编写hibernate相应代码
在第四步中,进行了单元测试,测试预期结果是hibernate自动帮助在数据库中创建数据表,结果JUnit单元测试没有问题,在控制台打印了创建数据表的SQL语句,但在数据库中
- Netty源码学习-FrameDecoder
bylijinnan
javanetty
Netty 3.x的user guide里FrameDecoder的例子,有几个疑问:
1.文档说:FrameDecoder calls decode method with an internally maintained cumulative buffer whenever new data is received.
为什么每次有新数据到达时,都会调用decode方法?
2.Dec
- SQL行列转换方法
chicony
行列转换
create table tb(终端名称 varchar(10) , CEI分值 varchar(10) , 终端数量 int)
insert into tb values('三星' , '0-5' , 74)
insert into tb values('三星' , '10-15' , 83)
insert into tb values('苹果' , '0-5' , 93)
- 中文编码测试
ctrain
编码
循环打印转换编码
String[] codes = {
"iso-8859-1",
"utf-8",
"gbk",
"unicode"
};
for (int i = 0; i < codes.length; i++) {
for (int j
- hive 客户端查询报堆内存溢出解决方法
daizj
hive堆内存溢出
hive> select * from t_test where ds=20150323 limit 2;
OK
Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
问题原因: hive堆内存默认为256M
这个问题的解决方法为:
修改/us
- 人有多大懒,才有多大闲 (评论『卓有成效的程序员』)
dcj3sjt126com
程序员
卓有成效的程序员给我的震撼很大,程序员作为特殊的群体,有的人可以这么懒, 懒到事情都交给机器去做 ,而有的人又可以那么勤奋,每天都孜孜不倦得做着重复单调的工作。
在看这本书之前,我属于勤奋的人,而看完这本书以后,我要努力变成懒惰的人。
不要在去庞大的开始菜单里面一项一项搜索自己的应用程序,也不要在自己的桌面上放置眼花缭乱的快捷图标
- Eclipse简单有用的配置
dcj3sjt126com
eclipse
1、显示行号 Window -- Prefences -- General -- Editors -- Text Editors -- show line numbers
2、代码提示字符 Window ->Perferences,并依次展开 Java -> Editor -> Content Assist,最下面一栏 auto-Activation
- 在tomcat上面安装solr4.8.0全过程
eksliang
Solrsolr4.0后的版本安装solr4.8.0安装
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2096478
首先solr是一个基于java的web的应用,所以安装solr之前必须先安装JDK和tomcat,我这里就先省略安装tomcat和jdk了
第一步:当然是下载去官网上下载最新的solr版本,下载地址
- Android APP通用型拒绝服务、漏洞分析报告
gg163
漏洞androidAPP分析
点评:记得曾经有段时间很多SRC平台被刷了大量APP本地拒绝服务漏洞,移动安全团队爱内测(ineice.com)发现了一个安卓客户端的通用型拒绝服务漏洞,来看看他们的详细分析吧。
0xr0ot和Xbalien交流所有可能导致应用拒绝服务的异常类型时,发现了一处通用的本地拒绝服务漏洞。该通用型本地拒绝服务可以造成大面积的app拒绝服务。
针对序列化对象而出现的拒绝服务主要
- HoverTree项目已经实现分层
hvt
编程.netWebC#ASP.ENT
HoverTree项目已经初步实现分层,源代码已经上传到 http://hovertree.codeplex.com请到SOURCE CODE查看。在本地用SQL Server 2008 数据库测试成功。数据库和表请参考:http://keleyi.com/a/bjae/ue6stb42.htmHoverTree是一个ASP.NET 开源项目,希望对你学习ASP.NET或者C#语言有帮助,如果你对
- Google Maps API v3: Remove Markers 移除标记
天梯梦
google maps api
Simply do the following:
I. Declare a global variable:
var markersArray = [];
II. Define a function:
function clearOverlays() {
for (var i = 0; i < markersArray.length; i++ )
- jQuery选择器总结
lq38366
jquery选择器
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40
- 基础数据结构和算法六:Quick sort
sunwinner
AlgorithmQuicksort
Quick sort is probably used more widely than any other. It is popular because it is not difficult to implement, works well for a variety of different kinds of input data, and is substantially faster t
- 如何让Flash不遮挡HTML div元素的技巧_HTML/Xhtml_网页制作
刘星宇
htmlWeb
今天在写一个flash广告代码的时候,因为flash自带的链接,容易被当成弹出广告,所以做了一个div层放到flash上面,这样链接都是a触发的不会被拦截,但发现flash一直处于div层上面,原来flash需要加个参数才可以。
让flash置于DIV层之下的方法,让flash不挡住飘浮层或下拉菜单,让Flash不档住浮动对象或层的关键参数:wmode=opaque。
方法如下:
- Mybatis实用Mapper SQL汇总示例
wdmcygah
sqlmysqlmybatis实用
Mybatis作为一个非常好用的持久层框架,相关资料真的是少得可怜,所幸的是官方文档还算详细。本博文主要列举一些个人感觉比较常用的场景及相应的Mapper SQL写法,希望能够对大家有所帮助。
不少持久层框架对动态SQL的支持不足,在SQL需要动态拼接时非常苦恼,而Mybatis很好地解决了这个问题,算是框架的一大亮点。对于常见的场景,例如:批量插入/更新/删除,模糊查询,多条件查询,联表查询,