- Python训练营打卡——DAY16(2025.5.5)
cosine2025
Python训练营打卡python开发语言机器学习
目录一、NumPy数组基础笔记1.理解数组的维度(Dimensions)2.NumPy数组与深度学习Tensor的关系3.一维数组(1DArray)4.二维数组(2DArray)5.数组的创建5.1数组的简单创建5.2数组的随机化创建5.3数组的遍历5.4数组的运算6.数组的索引6.1一维数组索引6.2二维数组索引6.3三维数组索引二、SHAP值的深入理解三、总结1.NumPy数组基础总结2.SH
- PyWavelets
shangjg3
PyTorchpytorch人工智能python
PyWavelets(pywt)是Python中用于小波变换的核心库,提供了丰富的信号处理和图像处理功能。以下是其核心功能的详细介绍:1.小波变换基础(1)离散小波变换(DWT)将信号分解为近似系数(Approximation)和细节系数(Detail)。importpywtimportnumpyasnp#示例信号signal=np.array([1
- 基于OpenCV-python的人脸识别系统
transuperb
完整代码opencvpython人工智能
importsysimportosimporttkinterastkfromtkinter.ttkimportStyleimportnumpyasnpimportcv2fromPILimportImageTk,ImageDraw,ImageFontfrompanel.models.tabulatorimportthemefromModelimport*fromtkinterimportttk,fi
- 量子机器学习前沿:量子神经网络与混合量子-经典算法
软考和人工智能学堂
人工智能#深度学习Python开发经验量子计算
1.量子计算基础1.1量子比特与量子门importnumpyasnpfromqiskitimportQuantumCircuit,Aer,executefromqiskit.visualizationimportplot_histogram#单量子比特操作演示defsingle_qubit_demo():qc=QuantumCircuit(1)qc.h(0)#Hadamard门创建叠加态qc.rz
- Python打卡:Day24
剑桥折刀s
python打卡python
importpandasaspdimportnumpyasnpimportreimportxgboostasxgbfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportclassification_report,confusion_matrix,accuracy_score,precision_score
- 创意Python爱心代码分享的技术文章大纲
hshaohao
pygamepythonjavaphpc++c语言javascript
创意Python爱心代码分享的技术文章大纲引言介绍Python在创意编程中的应用,特别是图形和数学可视化方面的潜力。提及爱心代码作为经典示例,激发读者兴趣。基本爱心图案生成使用数学公式和简单图形库绘制基本爱心形状。示例代码利用matplotlib或turtle库实现。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltt=np.linspace(0,2*np.pi
- numpy -- np.concatenat 学习笔记
qq_43632431
numpy笔记python
np.concatenate是NumPy中用于连接数组的函数。以下是详细说明:基本语法numpy.concatenate((a1,a2,...),axis=0,out=None,dtype=None)参数说明arrays:要连接的数组序列(元组或列表)axis:连接轴的方向,默认为0在NumPy中,axis指定了操作的维度方向:axis=0:第一个维度(行方向)axis=1:第二个维度(列方向)a
- n 维数组(张量)关于轴 axis 的理解
Herk (ง •̀_•́)ง
pythonnumpypytorch
本文将从两个角度来理解“轴”的概念,着重阐述1.2节中的理解,并借此加深问题一和问题二的理解。一、问题:如何理解numpy数组在轴上的sum操作二、问题:torch张量中的维度dim也是如此一、问题:如何理解numpy数组在轴上的sum操作a=np.ones((2,3,4),dtype=int)a.sum(axis=<
- numpy - np.full 笔记
qq_43632431
numpy笔记opencv
np.full是NumPy中用于创建填充指定值的数组的函数。以下是详细说明:基本语法numpy.full(shape,fill_value,dtype=None,order='C')参数说明shape:数组的形状(元组或整数)fill_value:填充值dtype:数据类型(可选)order:内存布局,'C'或'F'(可选)基本用法示例1.创建一维数组importnumpyasnp#创建长度为5,
- DAY 33 简单的神经网络
2401_84854050
python打卡神经网络深度学习人工智能
1.数据预处理(0)准备数据、划分数据#仍然用4特征,3分类的鸢尾花数据集作为我们今天的数据集fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportnumpyasnp#加载鸢尾花数据集iris=load_iris()X=iris.data#特征数据y=iris.target
- 一些针对FOC算法的 Clark/Park变换 和 SVPWM生成 的案例代码
鹿屿二向箔
算法
以下是一些针对FOC算法的Clark/Park变换和SVPWM生成的案例代码,涵盖Python仿真、C语言嵌入式实现和ArduinoSimpleFOC库的示例。代码将保持简洁,并附带关键注释。1.Python仿真示例(1)Clark/Park变换实现importnumpyasnpdefclark_transform(ia,ib,ic):"""Clark变换(幅值不变,k=2/3)"""i_alph
- Pandas 系列(二)
毛大猫(蓉火科技)
pandas
Pandas系列(二):Series属性(一):importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt使用matplotlib.pyplot进行绘图时,首先需要导入模块,并根据具体需求调用相关函数来生成图表。通常使用以下语句:importmatplotlib.pyplotasplt导入pyplot模块,并将其简称为plt#s10=pd
- Python实现快速傅里叶变换(FFT)
haodawei123
工作总结
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#采样点选择1400个,因为设置的信号频率分量最高为600赫兹,根据采样定理知采样频率要大于信号频率2倍,所以这里设置采#样频率为1400赫兹(即一秒内有1400个采样点,一样意思的)x=np.linspace(0,1,1400)#设置需要采样的信号,频率分量有180,390和600y=7np.sin(2np.p
- 深入Python:实现FFT与DFT
weixin_42668301
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:快速傅里叶变换(FFT)和离散傅里叶变换(DFT)是处理时域信号转换到频域的数字信号处理核心工具。本课程深入介绍FFT与DFT的原理及Python实现,涵盖从基本概念到使用numpy库进行信号处理的实战应用。学生将学习如何使用Python中的numpy库来执行DFT,掌握通过Cooley-Tukey算法实现的FFT来高效处理大型数据集。通过实际案例,理解如何分
- Python NumPy数组:科学计算的核心数据类型
Python编程之道
pythonnumpy开发语言ai
PythonNumPy数组:科学计算的核心数据类型关键词:Python、NumPy数组、科学计算、数据类型、多维数组摘要:本文主要围绕Python中的NumPy数组展开,详细介绍了NumPy数组这一科学计算核心数据类型的相关知识。我们会从背景知识入手,用生动形象的方式解释NumPy数组的核心概念,深入探讨其算法原理、数学模型,还会通过项目实战展示其实际应用,最后展望其未来发展趋势。通过阅读本文,读
- Anaconda 创建python3.9+pytorch1.10.1+cuda11.3环境
canny_kevin
DeepLearningPythonpythonconda
1.打开AnacondaPowershellPrompt2.创建conda环境condacreate--nameRordAIpython=3.9conda一些命令condainfo--envs:输出中带有【*】号的的就是当前所处的环境condalist:看这个环境下安装的包和版本condainstallnumpyscikit-learn:安装numpysklearn包condaenvremove-
- python pandas数据清洗
扶子
python开发语言经验分享pandas数据清洗
一、介绍:2024金砖python样题中数据清洗部分代码实现二、任务要求:数据集中有购药时间、社保卡号、商品编码、商品名称、销售数量、应收金额、实收金额几个字段,请你使用NumPy和Pandas按如下要求对数据进行清洗:1.购药时间就是销售时间,为了后续分析更好的理解字段,将"购药时间"改为"销售时间";2.任何一条数据中只要有一个缺失值就删除该条数据;3.将销售数量、应收金额、实收金额三列的数据
- python打卡训练营Day41
珂宝_
python打卡训练营python
importnumpyasnpfromtensorflowimportkerasfromtensorflow.kerasimportlayers#加载和预处理数据(x_train,y_train),(x_test,y_test)=keras.datasets.mnist.load_data()x_train=x_train.reshape(-1,28,28,1).astype("float32")
- “易问易视”——让数据分析像聊天一样简单
二十十十十十
数据分析数据挖掘
一、项目简介“易问易视”通过自然语言理解和大语言模型技术,将用户的中文查询自动转化为数据处理指令,实现无代码的数据检索与图表生成。你只要在大屏上输入一句话,比如“2024年每月有多少人出境”,它就能自动看懂你要查的时间、指标、维度,然后在后台用Pandas和NumPy把国家统计局或行业CSV里的数据清洗、筛选、聚合好,再用Matplotlib、Plotly画出柱状图、折线图、饼图甚至地图,最后在S
- 6.26打卡
丁值心
机器学习小白从0到1人工智能深度学习机器学习python开发语言
@浙大疏锦行DAY55序列预测任务介绍知识点回顾1.序列预测介绍a.单步预测b.多步预测的2种方式2.序列数据的处理:滑动窗口3.多输入多输出任务的思路4.经典机器学习在序列任务上的劣势;以随机森林为例作业:手动构造类似的数据集(如cosx数据),观察不同的机器学习模型的差异#准备工作importnumpyasnpimportrandomimportosimportmatplotlib.pyplo
- 金融量化 - 技术分析策略和交易系统_SMA+CCI交易系统
帅泽泽
金融量化金融量化
双技术指标:SMA+CCI交易系统以SMA作为开平仓信号,同时增加CCI作为过滤器;当股价上穿SMA,同时CCI要小于-100,说明是在超卖的情况下,上穿SMA,做多;交易信号更可信;当股价下穿SMA,同时CCI要大于+100,说明是在超买的情况下,下穿SMA,做空;交易信号更可信;importnumpyasnpimportpandasaspdimporttalibastaimporttushar
- Python编程:缺陷检测图像预处理
倔强老吕
C++与python交互编程pythonopencv计算机视觉
图像预处理是工业缺陷检测系统中的关键环节,直接影响后续检测的准确性。下面将详细介绍一些工业缺陷检测图像预处理流程,包含多种优化技术和实用方法。基础预处理流程importcv2importnumpyasnpfromskimageimportexposureimportmatplotlib.pyplotaspltdefbasic_preprocessing(image_path):"""基础图像预处理
- Python 商务数据分析—— NumPy 学习笔记Ⅱ
爱吃代码的小皇冠
python数据分析numpy学习笔记
一、数组元素值的替换我们可以使用索引或where()函数来替换NumPy数组中的元素值。1.1方式一:索引importnumpyasnpnp.random.seed(42)a3=np.random.randint(0,10,size=(3,4))print("原数组:\n",a3)a3\[1]=0#将a3数组第一行数据全部更换为0print("替换后数组:\n",a3)a3\[1]=np.arra
- 获取NumPy数组内存地址并传递给C函数
东北豆子哥
PythonFortranpython
文章目录获取NumPy数组内存地址并传递给C函数方法一:使用`ctypes`方法二:使用Cython方法三:使用`numpy.ndarray`的`__array_interface__`注意事项获取NumPy数组内存地址并传递给C函数要将NumPy数组的内存地址传递给C函数,你需要获取数组的数据缓冲区指针,然后将这个指针传递给C函数。以下是完整的实现方法:方法一:使用ctypesimportnum
- 【RKNN】RKNN-Toolkit2 Python API之accuracy_analysis函数详解
浩瀚之水_csdn
#RK平台边缘端部署(实践)python数据挖掘开发语言
accuracy_analysis()是RKNN-Toolkit2中用于量化精度分析的核心接口,通过对比浮点模型与量化模型(或NPU硬件推理)的输出差异,定位量化误差来源。以下结合多篇文档整理其核心参数、使用流程及优化策略:一、核心参数说明参数名类型默认值说明inputslist[str/ndarray]必填输入数据路径或Numpy数组列表(需与模型输入尺寸一致)。ref_outputslist[
- contourpy库:Python科学可视化中的等高线绘制工具
带你玩遍北海道
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:contourpy是一个Python库,专门用于绘制等高线图,以展示2D数据的分布。它提供了生成等值线图形的简便方法,支持复杂功能如多级等距和颜色梯度。该库适用于Python3.9和Windows32位系统。为使用contourpy,需先安装numpy。安装后,通过包管理器pip安装whl文件,并在代码中导入使用。主要函数contourf()用于填充等高线,c
- 马斯克YC技术核弹全拆解:Neuralink信号编译器架构·星舰着陆AI代码·AGI防御协议(附可复现算法核心/开源替代方案/中国技术对标路径)
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agi
一、Neuralink技术栈深度剖析▶神经信号编译架构(基于已公开专利US20220369936)关键算法实现:#运动意图解码核心(简化版)importnumpyasnpfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierclassNeuralDecoder:def__init__(self):self.model=RandomForestClassif
- Python数据处理三剑客:NumPy、Pandas和xarray全面详解
AI开发学习分享
python数据分析pythonnumpypandas
在Python数据分析领域,NumPy、Pandas和xarray是最核心的三个库。本文将详细介绍它们的功能、用法和区别,并提供大量实用代码示例。一、NumPy:科学计算基础库NumPy是Python科学计算的基础包,提供了高性能的多维数组对象和各种计算工具。1.1基本数组操作importnumpyasnp#创建数组arr1=np.array([1,2,3,4])#一维数组arr2=np.arra
- 以numpy或Torch的格式存储的公开数据集
以科技求富强
多模态聚类学习数据库python大数据database
现有的以numpy或Torch的格式存储的公开数据集1.**MNIST**2.**CIFAR-10/CIFAR-100**3.**ImageNet**4.**COCO(CommonObjectsinContext)**5.**PascalVOC**6.**Fashion-MNIST**7.**BostonHousing**8.**Iris**9.**KITTI**10.**CelebA**11.*
- 《AI之路:从零到精通的人工智能学习指南》
大模型入门学习
人工智能产品经理AI大模型llama大模型
01—人工智能开发入门掌握Python基础语法,对后续学习打下坚实基础。Python编程基本语法数据结构函数面向对象多任务模块与包闭包装饰器迭代器Numpy矩阵运算NadrrayScalarsBoradcasting矩阵运算矩阵转置矩阵求逆Scipy数值运算库Scipy基本使用Scipy常量Scipy稀疏矩阵Scipy图结构Scipy空间Scipy插值Pandas数据科学库自带数据结构数据读取写入
- iOS http封装
374016526
ios服务器交互http网络请求
程序开发避免不了与服务器的交互,这里打包了一个自己写的http交互库。希望可以帮到大家。
内置一个basehttp,当我们创建自己的service可以继承实现。
KuroAppBaseHttp *baseHttp = [[KuroAppBaseHttp alloc] init];
[baseHttp setDelegate:self];
[baseHttp
- lolcat :一个在 Linux 终端中输出彩虹特效的命令行工具
brotherlamp
linuxlinux教程linux视频linux自学linux资料
那些相信 Linux 命令行是单调无聊且没有任何乐趣的人们,你们错了,这里有一些有关 Linux 的文章,它们展示着 Linux 是如何的有趣和“淘气” 。
在本文中,我将讨论一个名为“lolcat”的小工具 – 它可以在终端中生成彩虹般的颜色。
何为 lolcat ?
Lolcat 是一个针对 Linux,BSD 和 OSX 平台的工具,它类似于 cat 命令,并为 cat
- MongoDB索引管理(1)——[九]
eksliang
mongodbMongoDB管理索引
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2178427 一、概述
数据库的索引与书籍的索引类似,有了索引就不需要翻转整本书。数据库的索引跟这个原理一样,首先在索引中找,在索引中找到条目以后,就可以直接跳转到目标文档的位置,从而使查询速度提高几个数据量级。
不使用索引的查询称
- Informatica参数及变量
18289753290
Informatica参数变量
下面是本人通俗的理解,如有不对之处,希望指正 info参数的设置:在info中用到的参数都在server的专门的配置文件中(最好以parma)结尾 下面的GLOBAl就是全局的,$开头的是系统级变量,$$开头的变量是自定义变量。如果是在session中或者mapping中用到的变量就是局部变量,那就把global换成对应的session或者mapping名字。
[GLOBAL] $Par
- python 解析unicode字符串为utf8编码字符串
酷的飞上天空
unicode
php返回的json字符串如果包含中文,则会被转换成\uxx格式的unicode编码字符串返回。
在浏览器中能正常识别这种编码,但是后台程序却不能识别,直接输出显示的是\uxx的字符,并未进行转码。
转换方式如下
>>> import json
>>> q = '{"text":"\u4
- Hibernate的总结
永夜-极光
Hibernate
1.hibernate的作用,简化对数据库的编码,使开发人员不必再与复杂的sql语句打交道
做项目大部分都需要用JAVA来链接数据库,比如你要做一个会员注册的 页面,那么 获取到用户填写的 基本信后,你要把这些基本信息存入数据库对应的表中,不用hibernate还有mybatis之类的框架,都不用的话就得用JDBC,也就是JAVA自己的,用这个东西你要写很多的代码,比如保存注册信
- SyntaxError: Non-UTF-8 code starting with '\xc4'
随便小屋
python
刚开始看一下Python语言,传说听强大的,但我感觉还是没Java强吧!
写Hello World的时候就遇到一个问题,在Eclipse中写的,代码如下
'''
Created on 2014年10月27日
@author: Logic
'''
print("Hello World!");
运行结果
SyntaxError: Non-UTF-8
- 学会敬酒礼仪 不做酒席菜鸟
aijuans
菜鸟
俗话说,酒是越喝越厚,但在酒桌上也有很多学问讲究,以下总结了一些酒桌上的你不得不注意的小细节。
细节一:领导相互喝完才轮到自己敬酒。敬酒一定要站起来,双手举杯。
细节二:可以多人敬一人,决不可一人敬多人,除非你是领导。
细节三:自己敬别人,如果不碰杯,自己喝多少可视乎情况而定,比如对方酒量,对方喝酒态度,切不可比对方喝得少,要知道是自己敬人。
细节四:自己敬别人,如果碰杯,一
- 《创新者的基因》读书笔记
aoyouzi
读书笔记《创新者的基因》
创新者的基因
创新者的“基因”,即最具创意的企业家具备的五种“发现技能”:联想,观察,实验,发问,建立人脉。
第一部分破坏性创新,从你开始
第一章破坏性创新者的基因
如何获得启示:
发现以下的因素起到了催化剂的作用:(1) -个挑战现状的问题;(2)对某项技术、某个公司或顾客的观察;(3) -次尝试新鲜事物的经验或实验;(4)与某人进行了一次交谈,为他点醒
- 表单验证技术
百合不是茶
JavaScriptDOM对象String对象事件
js最主要的功能就是验证表单,下面是我对表单验证的一些理解,贴出来与大家交流交流 ,数显我们要知道表单验证需要的技术点, String对象,事件,函数
一:String对象;通常是对字符串的操作;
1,String的属性;
字符串.length;表示该字符串的长度;
var str= "java"
- web.xml配置详解之context-param
bijian1013
javaservletweb.xmlcontext-param
一.格式定义:
<context-param>
<param-name>contextConfigLocation</param-name>
<param-value>contextConfigLocationValue></param-value>
</context-param>
作用:该元
- Web系统常见编码漏洞(开发工程师知晓)
Bill_chen
sqlPHPWebfckeditor脚本
1.头号大敌:SQL Injection
原因:程序中对用户输入检查不严格,用户可以提交一段数据库查询代码,根据程序返回的结果,
获得某些他想得知的数据,这就是所谓的SQL Injection,即SQL注入。
本质:
对于输入检查不充分,导致SQL语句将用户提交的非法数据当作语句的一部分来执行。
示例:
String query = "SELECT id FROM users
- 【MongoDB学习笔记六】MongoDB修改器
bit1129
mongodb
本文首先介绍下MongoDB的基本的增删改查操作,然后,详细介绍MongoDB提供的修改器,以完成各种各样的文档更新操作 MongoDB的主要操作
show dbs 显示当前用户能看到哪些数据库
use foobar 将数据库切换到foobar
show collections 显示当前数据库有哪些集合
db.people.update,update不带参数,可
- 提高职业素养,做好人生规划
白糖_
人生
培训讲师是成都著名的企业培训讲师,他在讲课中提出的一些观点很新颖,在此我收录了一些分享一下。注:讲师的观点不代表本人的观点,这些东西大家自己揣摩。
1、什么是职业规划:职业规划并不完全代表你到什么阶段要当什么官要拿多少钱,这些都只是梦想。职业规划是清楚的认识自己现在缺什么,这个阶段该学习什么,下个阶段缺什么,又应该怎么去规划学习,这样才算是规划。
- 国外的网站你都到哪边看?
bozch
技术网站国外
学习软件开发技术,如果没有什么英文基础,最好还是看国内的一些技术网站,例如:开源OSchina,csdn,iteye,51cto等等。
个人感觉如果英语基础能力不错的话,可以浏览国外的网站来进行软件技术基础的学习,例如java开发中常用的到的网站有apache.org 里面有apache的很多Projects,springframework.org是spring相关的项目网站,还有几个感觉不错的
- 编程之美-光影切割问题
bylijinnan
编程之美
package a;
public class DisorderCount {
/**《编程之美》“光影切割问题”
* 主要是两个问题:
* 1.数学公式(设定没有三条以上的直线交于同一点):
* 两条直线最多一个交点,将平面分成了4个区域;
* 三条直线最多三个交点,将平面分成了7个区域;
* 可以推出:N条直线 M个交点,区域数为N+M+1。
- 关于Web跨站执行脚本概念
chenbowen00
Web安全跨站执行脚本
跨站脚本攻击(XSS)是web应用程序中最危险和最常见的安全漏洞之一。安全研究人员发现这个漏洞在最受欢迎的网站,包括谷歌、Facebook、亚马逊、PayPal,和许多其他网站。如果你看看bug赏金计划,大多数报告的问题属于 XSS。为了防止跨站脚本攻击,浏览器也有自己的过滤器,但安全研究人员总是想方设法绕过这些过滤器。这个漏洞是通常用于执行cookie窃取、恶意软件传播,会话劫持,恶意重定向。在
- [开源项目与投资]投资开源项目之前需要统计该项目已有的用户数
comsci
开源项目
现在国内和国外,特别是美国那边,突然出现很多开源项目,但是这些项目的用户有多少,有多少忠诚的粉丝,对于投资者来讲,完全是一个未知数,那么要投资开源项目,我们投资者必须准确无误的知道该项目的全部情况,包括项目发起人的情况,项目的维持时间..项目的技术水平,项目的参与者的势力,项目投入产出的效益.....
- oracle alert log file(告警日志文件)
daizj
oracle告警日志文件alert log file
The alert log is a chronological log of messages and errors, and includes the following items:
All internal errors (ORA-00600), block corruption errors (ORA-01578), and deadlock errors (ORA-00060)
- 关于 CAS SSO 文章声明
denger
SSO
由于几年前写了几篇 CAS 系列的文章,之后陆续有人参照文章去实现,可都遇到了各种问题,同时经常或多或少的收到不少人的求助。现在这时特此说明几点:
1. 那些文章发表于好几年前了,CAS 已经更新几个很多版本了,由于近年已经没有做该领域方面的事情,所有文章也没有持续更新。
2. 文章只是提供思路,尽管 CAS 版本已经发生变化,但原理和流程仍然一致。最重要的是明白原理,然后
- 初二上学期难记单词
dcj3sjt126com
englishword
lesson 课
traffic 交通
matter 要紧;事物
happy 快乐的,幸福的
second 第二的
idea 主意;想法;意见
mean 意味着
important 重要的,重大的
never 从来,决不
afraid 害怕 的
fifth 第五的
hometown 故乡,家乡
discuss 讨论;议论
east 东方的
agree 同意;赞成
bo
- uicollectionview 纯代码布局, 添加头部视图
dcj3sjt126com
Collection
#import <UIKit/UIKit.h>
@interface myHeadView : UICollectionReusableView
{
UILabel *TitleLable;
}
-(void)setTextTitle;
@end
#import "myHeadView.h"
@implementation m
- N 位随机数字串的 JAVA 生成实现
FX夜归人
javaMath随机数Random
/**
* 功能描述 随机数工具类<br />
* @author FengXueYeGuiRen
* 创建时间 2014-7-25<br />
*/
public class RandomUtil {
// 随机数生成器
private static java.util.Random random = new java.util.R
- Ehcache(09)——缓存Web页面
234390216
ehcache页面缓存
页面缓存
目录
1 SimplePageCachingFilter
1.1 calculateKey
1.2 可配置的初始化参数
1.2.1 cach
- spring中少用的注解@primary解析
jackyrong
primary
这次看下spring中少见的注解@primary注解,例子
@Component
public class MetalSinger implements Singer{
@Override
public String sing(String lyrics) {
return "I am singing with DIO voice
- Java几款性能分析工具的对比
lbwahoo
java
Java几款性能分析工具的对比
摘自:http://my.oschina.net/liux/blog/51800
在给客户的应用程序维护的过程中,我注意到在高负载下的一些性能问题。理论上,增加对应用程序的负载会使性能等比率的下降。然而,我认为性能下降的比率远远高于负载的增加。我也发现,性能可以通过改变应用程序的逻辑来提升,甚至达到极限。为了更详细的了解这一点,我们需要做一些性能
- JVM参数配置大全
nickys
jvm应用服务器
JVM参数配置大全
/usr/local/jdk/bin/java -Dresin.home=/usr/local/resin -server -Xms1800M -Xmx1800M -Xmn300M -Xss512K -XX:PermSize=300M -XX:MaxPermSize=300M -XX:SurvivorRatio=8 -XX:MaxTenuringThreshold=5 -
- 搭建 CentOS 6 服务器(14) - squid、Varnish
rensanning
varnish
(一)squid
安装
# yum install httpd-tools -y
# htpasswd -c -b /etc/squid/passwords squiduser 123456
# yum install squid -y
设置
# cp /etc/squid/squid.conf /etc/squid/squid.conf.bak
# vi /etc/
- Spring缓存注解@Cache使用
tom_seed
spring
参考资料
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-spring-cache/
http://swiftlet.net/archives/774
缓存注解有以下三个:
@Cacheable @CacheEvict @CachePut
- dom4j解析XML时出现"java.lang.noclassdeffounderror: org/jaxen/jaxenexception"错误
xp9802
java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenExc
关键字: java.lang.noclassdeffounderror: org/jaxen/jaxenexception
使用dom4j解析XML时,要快速获取某个节点的数据,使用XPath是个不错的方法,dom4j的快速手册里也建议使用这种方式
执行时却抛出以下异常:
Exceptio