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PyWavelets(pywt)安装与使用指南项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/pyw/pywtPyWavelets是一个用于离散小波变换(DiscreteWaveletTransform,DWT)和连续小波变换(ContinuousWaveletTransform,CWT)的Python库。该库广泛应用于信号处理、图像分析以及数据压缩等领域。以下是基于提供的
- 25年大数据开发省赛样题第一套,离线数据处理答案
Tometor
大数据sparkscala
省赛样题一,数据抽取模块这一模块的作用是从mysql抽取数据到ods层进行指标计算,在题目中要求进行全量抽取,并新增etl-date字段进行分区,日期为比赛前一天importorg.apache.spark.sql.SparkSessionimportjava.util.PropertiesobjectTask1{defmain(args:Array[String]):Unit={valspark
- DeepSeek面试——分词算法
mzgong
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- C语言学习笔记-进阶(17)预处理详解
John.Lewis
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1.预定义符号C语言设置了一些预定义符号,可以直接使用,预定义符号也是在预处理期间处理的。__FILE__//进⾏编译的源⽂件__LINE__//⽂件当前的⾏号__DATE__//⽂件被编译的⽇期__TIME__//⽂件被编译的时间__STDC__//如果编译器遵循ANSIC,其值为1,否则未定义举个例子:printf("file:%sline:%d\n",__FILE__,__LINE__);2
- 自然语言处理(NLP)技术介绍
风吹晚风悠
gpt人工智能nlp自然语言处理
自然语言处理(NLP)是一种涉及计算机和人类语言之间交流的技术。NLP技术可以应用于多个领域,例如机器翻译、情感分析、文本分类、问答系统等。以下是一些NLP技术的示例:机器翻译:NLP技术可用于将一个语言的文本自动翻译成另一个语言。例如,GoogleTranslate和百度翻译等在线翻译工具就使用了NLP技术。情感分析:NLP技术可用于分析文本中的情感和情感倾向。这可以帮助企业了解公众对其产品或服
- 数据挖掘技术介绍
柒柒钏
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数据挖掘技术介绍分类聚类关联规则挖掘预测异常检测特征选择与降维文本挖掘序列模式挖掘深度学习集成学习数据挖掘(DataMining)是一种从大量数据中提取有用信息和模式的技术,旨在从数据中发现隐藏的规律、趋势或关系,从而为决策提供支持。分类定义:是一种监督学习方法,用于将数据分为不同的类别。功能:根据已标记的训练数据,学习一个模型,用于预测新数据的类别。方法:决策树、支持向量机、神经网络、逻辑回归、
- PINN物理信息网络 | 利用物理信息神经网络进行流体动力学建模
算法如诗
物理信息网络(PINN)神经网络机器学习人工智能流体动力学建模PINN物理信息网络
背景物理信息神经网络(Physics-InformedNeuralNetworks,PINN)是一种结合了神经网络和物理方程的方法,用于建模和求解物理问题。传统的基于物理方程的数值方法在处理复杂的非线性偏微分方程时可能面临数值稳定性、高计算复杂度和网格依赖性等问题。而PINN作为一种数据驱动的方法,通过使用神经网络来近似物理方程,能够有效地解决这些问题。在流体动力学建模中,PINN可以应用于求解N
- C# Type类中Name、FullName、Namespace、AssemblyQualifiedName的区别
鲤籽鲲
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总目录前言在C#中,Type类提供了多种属性来获取类型的相关信息。以下是Name、FullName、Namespace和AssemblyQualifiedName这几个属性的区别和具体用途。一、获取各名称属性示例namespaceReflectionDemo{publicclassUser{}internalclassProgram{staticvoidMain(string[]args){var
- 图神经网络学习笔记—高级小批量处理(专题十四)
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图神经网络入门到精通人工智能
小批量(mini-batch)的创建对于让深度学习模型的训练扩展到海量数据至关重要。与逐条处理样本不同,小批量将一组样本组合成一个统一的表示形式,从而可以高效地并行处理。在图像或语言领域,这一过程通常通过将每个样本缩放或填充为相同大小的形状来实现,然后将样本在一个额外的维度中分组。该维度的长度等于小批量中分组的样本数量,通常称为batch_size。由于图是能够容纳任意数量节点或边的最通用的数据结
- YOLOv12模型详解及代码复现
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深度学习算法详解及代码复现计算机视觉YOLO人工智能机器学习神经网络python算法
算法背景在计算机视觉领域不断发展壮大的背景下,YOLOv12算法应运而生。这一突破性成果源自JosephRedmon和AliFarhadi等研究人员在华盛顿大学的开创性工作。他们的目标是解决实时物体检测这一关键问题,在速度和精度之间寻求最佳平衡。YOLOv12延续了前作YOLOv1的成功理念,将其定位为一种回归问题,而非传统的区域提议+分类方法。这种创新方法不仅简化了整个检测过程,还显著提高了处理
- 医学文本分析中的命名实体识别:从理论到实践
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1.数据预处理数据预处理是医学命名实体识别系统的基础步骤,其质量直接影响模型的训练效果和最终性能。数据预处理主要包括医学文本的标注、清洗以及数据增强三个方面。1.1医学文本的标注标注是数据预处理中的关键环节,其目的是将医学文本中的实体明确标记出来,以便模型能够学习到实体的特征和边界。标注的方式通常采用BIO标注法。1.1.1BIO标注法BIO标注法是一种广泛应用于命名实体识别任务的标注方式,它通过
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【零基础JavaScript入门|Day1】从"消费记账"案例学编程基础⭐表格制作+数据类型转换全解析今日学习重点:✅数据与现实的映射关系→网页表格如何承载生活数据✅变量容器的本质→用let管理三大消费支出✅隐式类型转换技巧→+prompt()输入处理的妙用✅模板字符串实战→动态生成消费报表案例亮点:1️⃣用户交互三部曲:通过prompt()实现饮食/交通/娱乐费用的分步输入2️⃣自动统计系统:t
- 主流架构模式全景解析:微服务 vs SOA vs 单体架构的终极抉择指南
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一、架构演进史:从巨石到微粒的进化之路(图示:1970s单体→2000sSOA→2010s微服务→2020s云原生)二、三大架构模式深度拆解2.1单体架构(MonolithicArchitecture)核心特征graphTDA[单体应用]-->B[用户界面]A-->C[业务逻辑]A-->D[数据访问]B-->E[Web/移动端]C-->F[订单处理]C-->G[支付处理]D-->H[MySQL]D
- C# Dictionary使用详解
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在C#中,Dictionary是一个非常常用的数据结构,用于存储键值对。Dictionary类实现了IDictionary接口,并且提供了许多有用的方法和属性来操作键值对集合。下面是一些关于如何使用Dictionary的详细说明:1.基本用法创建DictionaryCsharp深色版本1DictionarymyDictionary=newDictionary();或者使用字面量语法:Csharp深
- Deepseek:物理神经网络PINN入门教程
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一、物理信息网络(PINN)的概念与原理1.定义与来源物理信息网络(Physics-InformedNeuralNetworks,PINN)是一种将物理定律(如偏微分方程、守恒定律等)嵌入神经网络训练过程的深度学习方法。其核心思想是通过神经网络同时拟合观测数据并满足物理约束,从而解决传统数值方法难以处理的高维、噪声数据或复杂边界条件问题。来源:PINN起源于对传统数值方法局限性的改进需求(如网格生
- 掌握Rust模式匹配:从基础语法到实际应用
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本篇文章将探讨Rust编程语言中至关重要的特性之一——模式匹配。Rust语言的模式匹配功能强大,不仅能处理简单的值匹配,还能解构和操作复杂的数据结构。通过深入学习模式匹配,程序员可以更加高效地编写出清晰、简洁且易于维护的代码。Rust语言中的模式匹配是一种特殊的语法结构,用于匹配变量、解构数组、结构体、枚举和元组等。本文主要介绍了Rust中各种模式的使用场景,包括match、iflet、while
- 2024年最新【Rust指南】快速入门 开发环境 hello world_rust开发是啥(3)
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2、与其他编程语言相比较C/C++性能很好,但是系统类型和内存都不太安全。Java/C#,拥有GC机制,能保证内存安全,特性也优秀,但是性能不行Rust:安全无需GC代码安全高效,易于维护、调试3、Rust特别擅长的领域高性能WebServiceWebAssembly命令行工具网络编程嵌入式设备系统编程4、Rust的用户和案例Google:新操作系统Fuschia,其中Rust代码量约占30%Am
- Python一键搞定Word与PDF文档批量转换
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在日常工作中,我们经常需要将Word文档(.docx)转换为PDF格式,或者反过来操作。手动进行这种转换不仅费时费力,还容易出错。为此,我们可以利用Python编写一个批量转换工具,一键搞定Word与PDF文档的转换。本文将详细介绍如何实现这一目标,并提供源码和工具。所需库的安装首先,我们需要安装一些Python库来实现这个功能。推荐使用以下两个库:python-docx:用于处理Word文件内容
- 深入理解 Rust 中的模式匹配语法
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一、匹配字面量在Rust中,可以直接对具体的字面量进行匹配。例如:fnmain(){letx=1;matchx{1=>println!("匹配到字面量1"),_=>println!("其他值"),}}当x的值为1时,匹配成功并打印出对应的信息。对于需要对特定具体值进行处理的场景,这种写法非常直观有效。二、匹配命名变量在模式匹配中,使用命名变量可以将匹配到的值绑定到一个变量上。需要注意的是,在mat
- C# 事件使用详解
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总目录前言在C#中,事件(Events)是一种基于委托的重要机制,用于实现对象之间的松耦合通信。它通过发布-订阅模式(Publisher-SubscriberPattern),允许一个对象(发布者)在特定条件发生时通知其他对象(订阅者)执行相应操作。事件是构建响应式、动态应用程序的核心工具,广泛应用于UI交互、游戏开发、网络通信等领域。本文将全面详细地介绍C#事件的使用,包括事件的定义、发布、订阅
- 基于Transformer的医学文本分类:从BERT到BioBERT
Evaporator Core
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随着自然语言处理(NLP)技术的快速发展,Transformer模型在文本分类、情感分析、机器翻译等任务中取得了显著成果。在医学领域,文本数据(如电子病历、医学文献、临床报告)具有高度的专业性和复杂性,传统的NLP方法往往难以处理。Transformer模型,尤其是BERT及其变体,通过预训练和微调的方式,能够有效捕捉医学文本中的语义信息,为医学文本分类提供了强大的工具。本文将探讨Transfor
- python语言写的一款pdf转word、word转pdf的免费工具
典龙330
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Word与PDF文件转换工具这是一个简单的Web应用程序,允许用户将Word文档转换为PDF文件,或将PDF文件转换为Word文档。功能特点-Word(.docx)转换为PDF-PDF转换为Word(.docx)-简单易用的Web界面-即时转换和下载-详细的错误处理和日志记录安装要求-Python3.7或更高版本-依赖库(见requirements.txt)-对于Word到PDF的转换,建议安装L
- TF-IDF:文本挖掘中的关键词提取利器
巷955
tf-idf
引言在自然语言处理(NLP)和文本挖掘中,TF-IDF是一种常用的技术,用于评估一个词在文档中的重要性。它不仅在信息检索领域广泛应用,还在文本分类、关键词提取等任务中发挥着重要作用。本文将详细介绍TF-IDF的原理,并通过一个实际的代码示例来展示如何使用TF-IDF从《红楼梦》中提取核心关键词。1.什么是TF-IDF?TF-IDF是一种统计方法,用于评估一个词在文档中的重要性。它由两部分组成:-T
- 配置思路ensp_配置IS-IS基本功能示例
weixin_39789792
配置思路ensp
PS:华为ENSP模拟器下载地址(提取码:f651有任何下载安装问题可以在评论区讨论)组网需求如图1所示,现网中有4台交换机。用户希望在这4台交换机实现网络互联,并且因为SwitchA和SwitchB性能相对较低,所以还要使这两台交换机处理相对较少的数据信息。图1配置IS-IS基本功能组网图配置思路采用如下的思路配置IS-IS的基本功能:1.在各交换机上配置IS-IS基本功能,实现网络互联。其中,
- 算力网络技术创新驱动生态协同发展
智能计算研究中心
其他
内容概要算力网络作为数字经济发展的核心基础设施,正经历从单一性能提升向体系化技术协同的范式转变。当前技术创新主要聚焦三大维度:在架构层面,通过异构计算、量子计算与神经形态计算的融合,突破传统芯片制程限制;在调度层面,依托分布式计算与流批处理技术,实现跨边缘节点、工业互联网平台与超算中心的资源动态编排;在生态层面,围绕能效管理、安全标准与算法优化构建全链条能力,支撑金融风险评估、基因测序等高复杂度场
- Batch Normalization理解
zhimengxiang
图像处理人工智能图像处理
BatchNormalization理解BatchNormalization:批归一化我们在图像预处理过程中通常会对图像进行标准化处理,这样能够加速网络的收敛,如下图所示,对于Conv1来说输入的就是满足某一分布的特征矩阵,但对于Conv2而言输入的featuremap就不一定满足某一分布规律了(注意这里所说满足某一分布规律并不是指某一个featuremap的数据要满足分布规律,理论上是指整个训练
- vuex持久化处理
孟孟_mengmeng
前端vue.js前端javascript
在使用vuex时有一个弊端就是,就是一旦页面刷新,所有之前存储的状态就全部没了,这是因为js代码运行在内存中,代码运行时所有的变量和函数都是保存在内存中的,刷新的时候以前申请的内存将会被释放,并且js脚本会被重新加载,变量重新赋值。所以在我们使用vuex的时候只要一刷新数据就没了。如果我们想要持久化保存数据可以使用localStorage或者sessionStorage存储在本地,保证刷新后数据不
- Mysql 主从复制架构
百里自来卷
mysql架构数据库
MySQL主从复制(Master-SlaveReplication)是一种常见的数据库架构,广泛用于提高数据库的可扩展性、读写分离以及数据备份和容灾恢复。主从复制架构中,一个MySQL实例作为主库(Master),负责处理所有的写操作,而一个或多个从库(Slave)从主库复制数据,并负责处理读操作。主库(Master):主库负责处理数据库的所有写操作(如INSERT、UPDATE和DELETE),
- python实现KNN算法的手写数字识别:深入解析与完整项目流程
快撑死的鱼
Python算法精解算法
随着人工智能和机器学习的快速发展,图像识别技术在多个领域得到广泛应用。而手写数字识别作为图像识别的典型场景之一,已经成为研究者和开发者学习、应用机器学习算法的经典项目。本文将深入解析如何使用Python编程语言,结合KNN(K-最近邻)算法实现手写数字识别系统。文章不仅介绍了算法的核心原理,还从用户交互、图像处理、数据预处理等多个角度对整个项目进行了全方位的讲解。读者通过本文,可以全面掌握手写数字
- vuex-----Store进行页面数据缓存,页面回退不刷新数据。
猪头人的机车暴力美学
Web前端Vuexvue.jsjavascript前端vue.js
各位可以经常在项目当中遇见一个非常常见的需求,即用户在一页表单中点击某列详情或其他操作,跳转入另一页面,在完成操作后返回前一页,期望前一页的表单页数停留在最后操作的那一页,而不是从新以第一页开始,这样会导致用户操作频繁,系统友好度非常低。在以往的项目经验当中,keep-alive是一个很好的处理方式,但是keep-alive本身也存在一些坑,不小心就会给自己挖了慢满满的坑,在最新的项目当中,有使用
- ASM系列五 利用TreeApi 解析生成Class
lijingyao8206
ASM字节码动态生成ClassNodeTreeAPI
前面CoreApi的介绍部分基本涵盖了ASMCore包下面的主要API及功能,其中还有一部分关于MetaData的解析和生成就不再赘述。这篇开始介绍ASM另一部分主要的Api。TreeApi。这一部分源码是关联的asm-tree-5.0.4的版本。
在介绍前,先要知道一点, Tree工程的接口基本可以完
- 链表树——复合数据结构应用实例
bardo
数据结构树型结构表结构设计链表菜单排序
我们清楚:数据库设计中,表结构设计的好坏,直接影响程序的复杂度。所以,本文就无限级分类(目录)树与链表的复合在表设计中的应用进行探讨。当然,什么是树,什么是链表,这里不作介绍。有兴趣可以去看相关的教材。
需求简介:
经常遇到这样的需求,我们希望能将保存在数据库中的树结构能够按确定的顺序读出来。比如,多级菜单、组织结构、商品分类。更具体的,我们希望某个二级菜单在这一级别中就是第一个。虽然它是最后
- 为啥要用位运算代替取模呢
chenchao051
位运算哈希汇编
在hash中查找key的时候,经常会发现用&取代%,先看两段代码吧,
JDK6中的HashMap中的indexFor方法:
/**
* Returns index for hash code h.
*/
static int indexFor(int h, int length) {
- 最近的情况
麦田的设计者
生活感悟计划软考想
今天是2015年4月27号
整理一下最近的思绪以及要完成的任务
1、最近在驾校科目二练车,每周四天,练三周。其实做什么都要用心,追求合理的途径解决。为
- PHP去掉字符串中最后一个字符的方法
IT独行者
PHP字符串
今天在PHP项目开发中遇到一个需求,去掉字符串中的最后一个字符 原字符串1,2,3,4,5,6, 去掉最后一个字符",",最终结果为1,2,3,4,5,6 代码如下:
$str = "1,2,3,4,5,6,";
$newstr = substr($str,0,strlen($str)-1);
echo $newstr;
- hadoop在linux上单机安装过程
_wy_
linuxhadoop
1、安装JDK
jdk版本最好是1.6以上,可以使用执行命令java -version查看当前JAVA版本号,如果报命令不存在或版本比较低,则需要安装一个高版本的JDK,并在/etc/profile的文件末尾,根据本机JDK实际的安装位置加上以下几行:
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25  
- JAVA进阶----分布式事务的一种简单处理方法
无量
多系统交互分布式事务
每个方法都是原子操作:
提供第三方服务的系统,要同时提供执行方法和对应的回滚方法
A系统调用B,C,D系统完成分布式事务
=========执行开始========
A.aa();
try {
B.bb();
} catch(Exception e) {
A.rollbackAa();
}
try {
C.cc();
} catch(Excep
- 安墨移动广 告:移动DSP厚积薄发 引领未来广 告业发展命脉
矮蛋蛋
hadoop互联网
“谁掌握了强大的DSP技术,谁将引领未来的广 告行业发展命脉。”2014年,移动广 告行业的热点非移动DSP莫属。各个圈子都在纷纷谈论,认为移动DSP是行业突破点,一时间许多移动广 告联盟风起云涌,竞相推出专属移动DSP产品。
到底什么是移动DSP呢?
DSP(Demand-SidePlatform),就是需求方平台,为解决广 告主投放的各种需求,真正实现人群定位的精准广
- myelipse设置
alafqq
IP
在一个项目的完整的生命周期中,其维护费用,往往是其开发费用的数倍。因此项目的可维护性、可复用性是衡量一个项目好坏的关键。而注释则是可维护性中必不可少的一环。
注释模板导入步骤
安装方法:
打开eclipse/myeclipse
选择 window-->Preferences-->JAVA-->Code-->Code
- java数组
百合不是茶
java数组
java数组的 声明 创建 初始化; java支持C语言
数组中的每个数都有唯一的一个下标
一维数组的定义 声明: int[] a = new int[3];声明数组中有三个数int[3]
int[] a 中有三个数,下标从0开始,可以同过for来遍历数组中的数
- javascript读取表单数据
bijian1013
JavaScript
利用javascript读取表单数据,可以利用以下三种方法获取:
1、通过表单ID属性:var a = document.getElementByIdx_x_x("id");
2、通过表单名称属性:var b = document.getElementsByName("name");
3、直接通过表单名字获取:var c = form.content.
- 探索JUnit4扩展:使用Theory
bijian1013
javaJUnitTheory
理论机制(Theory)
一.为什么要引用理论机制(Theory)
当今软件开发中,测试驱动开发(TDD — Test-driven development)越发流行。为什么 TDD 会如此流行呢?因为它确实拥有很多优点,它允许开发人员通过简单的例子来指定和表明他们代码的行为意图。
TDD 的优点:
&nb
- [Spring Data Mongo一]Spring Mongo Template操作MongoDB
bit1129
template
什么是Spring Data Mongo
Spring Data MongoDB项目对访问MongoDB的Java客户端API进行了封装,这种封装类似于Spring封装Hibernate和JDBC而提供的HibernateTemplate和JDBCTemplate,主要能力包括
1. 封装客户端跟MongoDB的链接管理
2. 文档-对象映射,通过注解:@Document(collectio
- 【Kafka八】Zookeeper上关于Kafka的配置信息
bit1129
zookeeper
问题:
1. Kafka的哪些信息记录在Zookeeper中 2. Consumer Group消费的每个Partition的Offset信息存放在什么位置
3. Topic的每个Partition存放在哪个Broker上的信息存放在哪里
4. Producer跟Zookeeper究竟有没有关系?没有关系!!!
//consumers、config、brokers、cont
- java OOM内存异常的四种类型及异常与解决方案
ronin47
java OOM 内存异常
OOM异常的四种类型:
一: StackOverflowError :通常因为递归函数引起(死递归,递归太深)。-Xss 128k 一般够用。
二: out Of memory: PermGen Space:通常是动态类大多,比如web 服务器自动更新部署时引起。-Xmx
- java-实现链表反转-递归和非递归实现
bylijinnan
java
20120422更新:
对链表中部分节点进行反转操作,这些节点相隔k个:
0->1->2->3->4->5->6->7->8->9
k=2
8->1->6->3->4->5->2->7->0->9
注意1 3 5 7 9 位置是不变的。
解法:
将链表拆成两部分:
a.0-&
- Netty源码学习-DelimiterBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
看DelimiterBasedFrameDecoder的API,有举例:
接收到的ChannelBuffer如下:
+--------------+
| ABC\nDEF\r\n |
+--------------+
经过DelimiterBasedFrameDecoder(Delimiters.lineDelimiter())之后,得到:
+-----+----
- linux的一些命令 -查看cc攻击-网口ip统计等
hotsunshine
linux
Linux判断CC攻击命令详解
2011年12月23日 ⁄ 安全 ⁄ 暂无评论
查看所有80端口的连接数
netstat -nat|grep -i '80'|wc -l
对连接的IP按连接数量进行排序
netstat -ntu | awk '{print $5}' | cut -d: -f1 | sort | uniq -c | sort -n
查看TCP连接状态
n
- Spring获取SessionFactory
ctrain
sessionFactory
String sql = "select sysdate from dual";
WebApplicationContext wac = ContextLoader.getCurrentWebApplicationContext();
String[] names = wac.getBeanDefinitionNames();
for(int i=0; i&
- Hive几种导出数据方式
daizj
hive数据导出
Hive几种导出数据方式
1.拷贝文件
如果数据文件恰好是用户需要的格式,那么只需要拷贝文件或文件夹就可以。
hadoop fs –cp source_path target_path
2.导出到本地文件系统
--不能使用insert into local directory来导出数据,会报错
--只能使用
- 编程之美
dcj3sjt126com
编程PHP重构
我个人的 PHP 编程经验中,递归调用常常与静态变量使用。静态变量的含义可以参考 PHP 手册。希望下面的代码,会更有利于对递归以及静态变量的理解
header("Content-type: text/plain");
function static_function () {
static $i = 0;
if ($i++ < 1
- Android保存用户名和密码
dcj3sjt126com
android
转自:http://www.2cto.com/kf/201401/272336.html
我们不管在开发一个项目或者使用别人的项目,都有用户登录功能,为了让用户的体验效果更好,我们通常会做一个功能,叫做保存用户,这样做的目地就是为了让用户下一次再使用该程序不会重新输入用户名和密码,这里我使用3种方式来存储用户名和密码
1、通过普通 的txt文本存储
2、通过properties属性文件进行存
- Oracle 复习笔记之同义词
eksliang
Oracle 同义词Oracle synonym
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098861
1.什么是同义词
同义词是现有模式对象的一个别名。
概念性的东西,什么是模式呢?创建一个用户,就相应的创建了 一个模式。模式是指数据库对象,是对用户所创建的数据对象的总称。模式对象包括表、视图、索引、同义词、序列、过
- Ajax案例
gongmeitao
Ajaxjsp
数据库采用Sql Server2005
项目名称为:Ajax_Demo
1.com.demo.conn包
package com.demo.conn;
import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.SQLException;
//获取数据库连接的类public class DBConnec
- ASP.NET中Request.RawUrl、Request.Url的区别
hvt
.netWebC#asp.nethovertree
如果访问的地址是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree%3C&n=myslider#zonemenu那么Request.Url.ToString() 的值是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree<&
- SVG 教程 (七)SVG 实例,SVG 参考手册
天梯梦
svg
SVG 实例 在线实例
下面的例子是把SVG代码直接嵌入到HTML代码中。
谷歌Chrome,火狐,Internet Explorer9,和Safari都支持。
注意:下面的例子将不会在Opera运行,即使Opera支持SVG - 它也不支持SVG在HTML代码中直接使用。 SVG 实例
SVG基本形状
一个圆
矩形
不透明矩形
一个矩形不透明2
一个带圆角矩
- 事务管理
luyulong
javaspring编程事务
事物管理
spring事物的好处
为不同的事物API提供了一致的编程模型
支持声明式事务管理
提供比大多数事务API更简单更易于使用的编程式事务管理API
整合spring的各种数据访问抽象
TransactionDefinition
定义了事务策略
int getIsolationLevel()得到当前事务的隔离级别
READ_COMMITTED
- 基础数据结构和算法十一:Red-black binary search tree
sunwinner
AlgorithmRed-black
The insertion algorithm for 2-3 trees just described is not difficult to understand; now, we will see that it is also not difficult to implement. We will consider a simple representation known
- centos同步时间
stunizhengjia
linux集群同步时间
做了集群,时间的同步就显得非常必要了。 以下是查到的如何做时间同步。 在CentOS 5不再区分客户端和服务器,只要配置了NTP,它就会提供NTP服务。 1)确认已经ntp程序包: # yum install ntp 2)配置时间源(默认就行,不需要修改) # vi /etc/ntp.conf server pool.ntp.o
- ITeye 9月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
ITeye
ITeye携手博文视点举办的9月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 9月试读活动回顾:http://webmaster.iteye.com/blog/2118112本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《NFC:Arduino、Andro