- 基础项目实战——学生管理系统(c++)
曙曙学编程
基础项目实战c++windows开发语言
目录前言一、功能菜单界面二、类与结构体的实现三、录入学生信息四、删除学生信息五、更改学生信息六、查找学生信息七、统计学生人数八、保存学生信息九、读取学生信息十、打印所有学生信息十一、退出系统十二、文件拆分结语前言这一期我们来一起学习我们在大学做过的课程设计——学生管理系统,这是一个非常简单且非常值得像我这样的新手独立完成的一个基础项目,用到基础数据结构里的链表来实现,所以指针和链表不太理解的同学先
- 机器学习入门——机器学习基本概念
四月是你的
机器学习
@机器学习什么是机器学习机器学习(MachineLearning,ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎简单来说机器学习就是机
- 【Python・统计学】卡方检验(原理及代码)
TUTO_TUTO
python统计学python
前言自学笔记,分享给对统计学原理不太清楚但需要在论文中用到的小伙伴,欢迎大佬们补充或绕道。ps:本文不涉及公式讲解(文科生小白友好体质)~(部分定义等来源于知乎)本文重点:卡方检验(非参数检验的一种)【1.卡方检验的简单原理和前提条件】【2.卡方检验的数据实例】【3.卡方检验代码以及残差分析】关于“参数检验”和“非参数检验”的不同,请参考以下文章。【统计学】参数检验和非参数检验的区别和基本统计学1
- python在统计专业的应用_Python在计量经济与统计学中的应用
weixin_39851457
python在统计专业的应用
PythonforEconometricsandStatistics(Python在计量经济与统计学中的应用)【点击链接进入主页】。这套笔记将重点介绍Python在计量经济学与统计分析中的应用。内容涵盖Python基本数据类型,Numpy科学运算,Pandas数据分析,统计分析,蒙特卡洛过程,最优化过程,数据可视化功能,以及在计量经济与统计模型中的应用等。随后还将陆续推出统计学习在在量化金融中的应
- 统计学中的样本&概率论中的样本
phoenix@Capricornus
模式识别中的数学问题概率论
不知道当初谁想的把概率论和数理统计合并,作为一门课。这本身是可以合并,完整的一条线,看这里。但是,作为任课老师应该从整体上交代清楚,毕竟是两个学科,不同的学科合并必然会有各种不协调的问题。举个最基本的名词冲突的例子。统计学中的样本在统计学中,样本是从总体(Population)中选取的一部分个体或观测值。它用来代表整个总体,并用于估计总体的特征或参数。例如,如果我们想了解一个城市居民的平均收入,我
- Python计算离差与标准计分
Mr数据杨
Python数据分析师python数据分析开发语言
离差和标准计分是统计学和数据分析中的重要概念,广泛应用于各类数据集的处理和分析过程中。掌握离差和标准计分有助于理解数据的分布情况,评估数据在群体中的相对位置,尤其在处理大规模数据或数据分析时非常重要。本教程将通过详细解释离差与标准计分的概念,并结合实际示例,帮助读者在编程环境下应用这些知识。离差与标准计分不仅在统计学中有理论意义,在实际工作场景中,比如教育测评、金融分析、科研实验等领域,也能帮助数
- 一种高胜率的交易系统:均值回归交易策略
比特币web3程序员
引言在量化交易领域,均值回归交易策略是一种基于价格将回归到平均值这一假设的交易方法。这种策略的核心思想是,当资产的价格偏离其长期均值或历史平均水平太远时,存在一种趋势,即价格将回归到其均值或平均水平。均值回归的方程定义在量化交易和统计学中,均值回归方程可以帮助投资者识别价格偏离均值的机会,并据此制定交易策略。通过识别价格过度偏离均值的情况,来预测价格可能的回调方向,从而捕捉交易机会。这种策略
- 【机器学习】使用scikit-learn中的KNN包实现对鸢尾花数据集或者自定义数据集的的预测
加德霍克
机器学习人工智能python学习作业
一、KNN算法概念K最近邻(K-NearestNeighbor,KNN)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一,是著名的模式识别统计学方法,在机器学习分类算法中占有相当大的地位。它是一个理论上比较成熟的方法。既是最简单的机器学习算法之一,也是基于实例的学习方法中最基本的,又是最好的文本分类算法之一。二、对鸢尾花数据集进行预测1、代码示例:fromsklearn.datasetsimportl
- 数据挖掘:定义、挑战与应用
黑色叉腰丶大魔王
数据挖掘人工智能
一、数据挖掘的定义(一)概念阐述数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。它融合了数据库技术、统计学、机器学习、人工智能等多学科的理论和方法,旨在通过对数据的深入分析和处理,发现有价值的模式、关联、趋势等,从而为决策提供支持。(二)与相关概念的区别与联系数据库管理:数据库管理侧重于数据的存储、组织、检索和维护
- svm python 模型绘图_1SVM处理数据并绘图
张炜大师傅
svmpython模型绘图
爬虫Python基础、数据分析扩展包Numpy、pandas、matplotlib,Python读取MySQL数据,Python爬虫及Scrapy框架,无监督机器学习算法聚类分析等,以及案例:互联网金融行业客户价值分析等。机器学习机器学习是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有
- 降维算法:主成分分析
一个人在码代码的章鱼
数学建模机器学习概率论
主成分分析一种常用的数据分析技术,主要用于数据降维,在众多领域如统计学、机器学习、信号处理等都有广泛应用。主成分分析是一种通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量(即主成分)的方法。这些主成分按照方差从大到小排列,方差越大,包含的原始数据信息越多。通常会选取前几个方差较大的主成分,以达到在尽量保留原始数据信息的前提下降低数据维度的目的。它通过将多个指标转换为少数几个主成分,
- 数学:机器学习的理论基石
每天五分钟玩转人工智能
机器学习人工智能
一、数学:机器学习的理论基石机器学习是一种通过数据学习模式和规律的科学。其核心目标是从数据中提取有用的信息,以便对未知数据进行预测和分类。为了实现这一目标,机器学习需要一种数学框架来描述和解决问题。数学在机器学习中起着至关重要的作用,它提供了一种数学模型来描述数据和模式,以及一种数学方法来优化模型。数学在机器学习中的应用非常广泛,涵盖了线性代数、概率论、统计学、微积分、优化等多个领域。这些数学方法
- 基于R语言的现代贝叶斯统计学方法(贝叶斯参数估计、贝叶斯回归、贝叶斯计算实践过程
xiao5kou4chang6kai4
统计生态农业r语言回归贝叶斯统计学线性回归
专题一贝叶斯统计学的思想与概念1.1信念函数与概率1.2事件划分与贝叶斯法则1.3稀少事件的概率估计1.4可交换性1.5预测模型的构建专题二单参数模型2.1二项式模型与置信域2.2泊松模型与后验分布2.3指数族模型与共轭先验专题三蒙特卡罗逼近3.1蒙特卡罗方法3.2任意函数的后验推断3.3预测分布采样3.4后验模型检验专题四正态模型4.1均值与条件方差的推断4.2基于数学期望的先验4.3非正态分布
- 广义加性模型的参数、半参数、非参数形式
智识小站
可解释机器学习算法
简要介绍在统计学中,广义加性模型(GAM)是一种广义线性模型,其中线性响应变量线性地依赖于一些预测变量的未知光滑函数,并且人们对这些光滑函数的推理很感兴趣。GAM最初由TrevorHastie和RobertTibshirani[1]开发,用于将广义线性模型的性质与加性模型相结合。它们可以被解释为朴素贝叶斯生成模型的判别推广。该模型将一个单变量响应变量Y和一些预测变量联系起来。为Y指定指数族分布,例
- 北大数学校友胡懿娟归国任教!重回母校,专注于统计学、微生物学和遗传学的交叉领域
量子位
关注前沿科技量子位又一科学家从美归国——北大数学系校友胡懿娟。援引人民日报消息,在北京大学北京国际数学研究中心发布的2024年工作回顾中显示,她于去年7月入职北大。回来之后,她将继续专注于统计学、微生物学和遗传学的交叉领域,致力于解决实际的生物医学数据分析问题。△北大官网截图网友纷纷为她点赞:能力与颜值并存!同时也感叹,越来越多的科学家选择回到祖国,为科学技术发展和人才培养添砖加瓦。北大数学校友胡
- 机器学习02-发展历史补充
坐吃山猪
机器学习机器学习人工智能
机器学习02-发展历史补充文章目录机器学习02-发展历史补充1-机器学习个人理解1-初始阶段:统计学习和模式识别(20世纪50年代至80年代)2-第二阶段【集成时代】+【核方法】(20世纪90年代至2000年代初期)3-第三阶段【特征工程】+【模型优化】(2000年代中期至2010年代初期)4-大规模数据和分布式计算(2010年代中后期)5-自动化机器学习和特征选择(2010年代末至今)2-神经网
- 行为识别的方法
人工智能专属驿站
深度学习
行为识别主要有以下几大类方法,每类方法各有特点及典型算法:传统方法特点:利用手工设计特征对行为进行表征,再用统计学习的分类方法进行识别。需一定专业知识设计特征,耗费人力物力,对复杂场景、遮挡等适应性差,但对简单背景、规则动作识别效果尚可。典型算法:时空关键点(Space-TimeInterestPoints):基于视频图像中的关键点在时空维度上的变化来提取动作特征,但可能忽略视频细节,泛化能力较弱
- R语言的计算机基础
java熊猫
包罗万象golang开发语言后端
R语言计算机基础引言R语言是一种用于数据分析、统计计算和图形显示的编程语言。它被广泛应用于统计学、数据科学、生态学、生物信息学等多个领域。由于其强大的功能和灵活性,R语言在学术界和工业界都得到了广泛的认可和应用。本文将从R语言的基本概念、数据类型、数据结构、函数、控制结构、图形绘制等方面进行介绍,帮助读者掌握R语言的基础知识。一、R语言的基本概念R语言源于新西兰的维特利大学,最初由RobertGe
- T检验:一种通俗易懂的统计分析方法
从零开始学习人工智能
算法人工智能机器学习
摘要T检验(T-test或Student'sT-test)是统计学中用于比较两组数据均值是否存在显著差异的重要工具。本文旨在以通俗易懂的方式介绍T检验的基本概念、类型、数学公式、应用步骤及其在各个领域中的实际应用。引言在科学研究、数据分析等领域,我们经常需要评估两组数据之间的差异是否具有统计学意义。T检验正是为此目的而设计的,它基于T分布理论,通过计算样本数据的T值和P值来推断总体均数之间的差异。
- 深度学习:从基础到实践(上、下册)(安德鲁·格拉斯纳)
fyjgfyjfg
深度学习人工智能
(pdf):python33+(0m深度学习概述:深度学习是机器学习的一个分支,它试图通过使用深层神经网络来模拟人脑的学习过程。随机性与基础统计学:在深度学习中,随机性起着重要作用,了解基础统计学有助于更好地理解深度学习中的随机过程和不确定性。训练与测试:深度学习模型的训练过程包括使用训练数据来优化模型参数,而测试过程则使用测试数据来评估模型的性能。过拟合与欠拟合:过拟合是指模型在训练数据上表现过
- 6. NLP自然语言处理(Natural Language Processing)
啊波次得饿佛哥
AI人工智能自然语言处理人工智能
自然语言是指人类日常使用的语言,如中文、英语、法语等。自然语言处理是人工智能(AI)领域中的一个重要分支,它结合了计算机科学、语言学和统计学的方法,通过算法对文本和语音进行分析,使计算机能够理解、解释和生成自然语言。随着深度学习技术的发展,NLP在文本分类、机器翻译、情感分析、对话系统等任务中取得了显著进展,推动了人工智能技术在多个领域的广泛应用。自然语言处理的核心任务涉及如何使计算机理解和处理语
- 【阅读】数据之美,一本书学会可视化设计
蟹蟹蟹风流
阅读数据可视化知书达礼阅读社数据可视化
这里把《数据之美,一本书学会可视化设计》的摘抄分享下吧,图示上有不清晰的地方还请包容。你真的理解数据了吗?对原始数据了解得越多,打造的基础就越坚实,也就越可能制作成令人信服的数据图表。好的可视化设计,需要具备统计学和设计方面的知识。可视化创作是一个迭代的过程,不同的数据集迭代周期不同。由于数据代表了一定的人物、地点和事物,所以除了真实的数字之外,还有重要的背景信息。注意,垃圾信息的相对而言。一个图
- 机器学习与深度学习间关系与区别
ℒℴѵℯ心·动ꦿ໊ོ꫞
人工智能学习深度学习python
一、机器学习概述定义机器学习(MachineLearning,ML)是一种通过数据驱动的方法,利用统计学和计算算法来训练模型,使计算机能够从数据中学习并自动进行预测或决策。机器学习通过分析大量数据样本,识别其中的模式和规律,从而对新的数据进行判断。其核心在于通过训练过程,让模型不断优化和提升其预测准确性。主要类型1.监督学习(SupervisedLearning)监督学习是指在训练数据集中包含输入
- 如何做好人生的选择题?百科全书式天才——赫伯特·西蒙给你答案
伽马有话说
赫伯特·西蒙是谁?想必知道的人非常少。但当看到他的履历后,相信没有人再怀疑他是个“天才”。西蒙出生于1916年6月15日,是个美国人,他的名字全称为赫伯特·亚历山大·西蒙,在2001年2月9日与世长辞,在这84年的岁月中,西蒙以27岁时取得的政治学博士学位为开端,先后步入了政治学、管理学、认知心理学、信息科学、人工智能、科学哲学、应用数学、统计学、运筹学、控制论、数理经济学、公共管理等领域,在这些
- 认识世界
陈陈_19b4
9月16日,雨。阅读书目:《真相》。作者:瑞典统计学家和医学教授汉斯·罗斯林,他的儿子奥拉·罗斯林,google公共数据团队的负责人。汉斯·罗斯林还是一位全球知名的教育家,是世界健康组织和联合国儿童基金会的顾问。他与儿子儿媳共同创办了Gapminder基金会,开发了Trendalyzer软件,将国际统计数据转化成交互式的生动有趣的图表,帮助人们以事实为基础来观察世界,被称为“可视化数据之父”。图片
- 如何有效的学习AI大模型?
Python程序员罗宾
学习人工智能语言模型自然语言处理架构
学习AI大模型是一个系统性的过程,涉及到多个学科的知识。以下是一些建议,帮助你更有效地学习AI大模型:基础知识储备:数学基础:学习线性代数、概率论、统计学和微积分等,这些是理解机器学习算法的数学基础。编程技能:掌握至少一种编程语言,如Python,因为大多数AI模型都是用Python实现的。理论学习:机器学习基础:了解监督学习、非监督学习、强化学习等基本概念。深度学习:学习神经网络的基本结构,如卷
- 【Python・统计学】威尔科克森符号秩检验/Wilcoxon signed-rank test(原理及代码)
TUTO_TUTO
统计学pythonpython学习笔记
前言自学笔记,分享给对统计学原理不太清楚但需要在论文中用到的小伙伴,欢迎大佬们补充或绕道。ps:本文不涉及公式讲解(文科生小白友好体质)~(部分定义等来源于知乎百度等)本文重点:威尔科克森符号秩检验(英文名:Wilcoxonsigned-ranktest)【1.简单原理和步骤】【2.应用条件】【3.数据实例以及Python代码】1.简单原理和步骤威尔科克森符号秩检验是一种非参数检验的方法,需要数据
- 【Python・统计学】Kruskal-Wallis检验/H检验(原理及代码)
TUTO_TUTO
python统计学python学习笔记
前言自学笔记,分享给对统计学原理不太清楚但需要在论文中用到的小伙伴,欢迎大佬们补充或绕道。ps:本文不涉及公式讲解(文科生小白友好体质)~(部分定义等来源于知乎百度等)本文重点:Kruskal-Wallis检验(Kruskal-Wallistest),也称H检验【1.定义和简单原理】【2.应用条件】【3.数据实例以及Python代码】【4.多重比较(例:Dunn检验)】1.定义和简单原理Krusk
- 【Python・统计学】单因素方差分析(简单原理及代码)
TUTO_TUTO
统计学pythonpython学习笔记
前言自学笔记,分享给对统计学原理不太清楚但需要在论文中用到的小伙伴,欢迎大佬们补充或绕道。ps:本文不涉及公式讲解(文科生小白友好体质)~本文重点:单因素方差分析(以下:方差分析)【1.方差分析简单原理和前提条件】【2.方差分析和t检验的区别】【3.方差分析代码(配对/独立+事后检验+效应量)】1.方差分析简单原理方差分析(ANOVA)又称“变异数分析”或“F检验”,是由罗纳德·费雪爵士发明的,用
- 【统计学】参数检验和非参数检验的区别和基本统计学
TUTO_TUTO
统计学pythonpython
前言自学笔记,分享给对统计学原理不太清楚但需要在论文中用到的小伙伴,欢迎大佬们补充或绕道。ps:本文不涉及公式讲解(文科生小白友好体质)~本文重点:参数检验和非参数检验的区别以及对应的常用统计学方法(这是需要根据自己的数据类型搞清楚用哪种统计学方法的关键)【1.参数检验】【2.非参数检验】【3.参数检验和非参数检验的区别】【4.常用统计学方法】1.什么是参数和参数检验参数(parameter)的概
- JAVA基础
灵静志远
位运算加载Date字符串池覆盖
一、类的初始化顺序
1 (静态变量,静态代码块)-->(变量,初始化块)--> 构造器
同一括号里的,根据它们在程序中的顺序来决定。上面所述是同一类中。如果是继承的情况,那就在父类到子类交替初始化。
二、String
1 String a = "abc";
JAVA虚拟机首先在字符串池中查找是否已经存在了值为"abc"的对象,根
- keepalived实现redis主从高可用
bylijinnan
redis
方案说明
两台机器(称为A和B),以统一的VIP对外提供服务
1.正常情况下,A和B都启动,B会把A的数据同步过来(B is slave of A)
2.当A挂了后,VIP漂移到B;B的keepalived 通知redis 执行:slaveof no one,由B提供服务
3.当A起来后,VIP不切换,仍在B上面;而A的keepalived 通知redis 执行slaveof B,开始
- java文件操作大全
0624chenhong
java
最近在博客园看到一篇比较全面的文件操作文章,转过来留着。
http://www.cnblogs.com/zhuocheng/archive/2011/12/12/2285290.html
转自http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a9f789a0100ik3p.html
一.获得控制台用户输入的信息
&nbs
- android学习任务
不懂事的小屁孩
工作
任务
完成情况 搞清楚带箭头的pupupwindows和不带的使用 已完成 熟练使用pupupwindows和alertdialog,并搞清楚两者的区别 已完成 熟练使用android的线程handler,并敲示例代码 进行中 了解游戏2048的流程,并完成其代码工作 进行中-差几个actionbar 研究一下android的动画效果,写一个实例 已完成 复习fragem
- zoom.js
换个号韩国红果果
oom
它的基于bootstrap 的
https://raw.github.com/twbs/bootstrap/master/js/transition.js transition.js模块引用顺序
<link rel="stylesheet" href="style/zoom.css">
<script src=&q
- 详解Oracle云操作系统Solaris 11.2
蓝儿唯美
Solaris
当Oracle发布Solaris 11时,它将自己的操作系统称为第一个面向云的操作系统。Oracle在发布Solaris 11.2时继续它以云为中心的基调。但是,这些说法没有告诉我们为什么Solaris是配得上云的。幸好,我们不需要等太久。Solaris11.2有4个重要的技术可以在一个有效的云实现中发挥重要作用:OpenStack、内核域、统一存档(UA)和弹性虚拟交换(EVS)。
- spring学习——springmvc(一)
a-john
springMVC
Spring MVC基于模型-视图-控制器(Model-View-Controller,MVC)实现,能够帮助我们构建像Spring框架那样灵活和松耦合的Web应用程序。
1,跟踪Spring MVC的请求
请求的第一站是Spring的DispatcherServlet。与大多数基于Java的Web框架一样,Spring MVC所有的请求都会通过一个前端控制器Servlet。前
- hdu4342 History repeat itself-------多校联合五
aijuans
数论
水题就不多说什么了。
#include<iostream>#include<cstdlib>#include<stdio.h>#define ll __int64using namespace std;int main(){ int t; ll n; scanf("%d",&t); while(t--)
- EJB和javabean的区别
asia007
beanejb
EJB不是一般的JavaBean,EJB是企业级JavaBean,EJB一共分为3种,实体Bean,消息Bean,会话Bean,书写EJB是需要遵循一定的规范的,具体规范你可以参考相关的资料.另外,要运行EJB,你需要相应的EJB容器,比如Weblogic,Jboss等,而JavaBean不需要,只需要安装Tomcat就可以了
1.EJB用于服务端应用开发, 而JavaBeans
- Struts的action和Result总结
百合不是茶
strutsAction配置Result配置
一:Action的配置详解:
下面是一个Struts中一个空的Struts.xml的配置文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE struts PUBLIC
&quo
- 如何带好自已的团队
bijian1013
项目管理团队管理团队
在网上看到博客"
怎么才能让团队成员好好干活"的评论,觉得写的比较好。 原文如下: 我做团队管理有几年了吧,我和你分享一下我认为带好团队的几点:
1.诚信
对团队内成员,无论是技术研究、交流、问题探讨,要尽可能的保持一种诚信的态度,用心去做好,你的团队会感觉得到。 2.努力提
- Java代码混淆工具
sunjing
ProGuard
Open Source Obfuscators
ProGuard
http://java-source.net/open-source/obfuscators/proguardProGuard is a free Java class file shrinker and obfuscator. It can detect and remove unused classes, fields, m
- 【Redis三】基于Redis sentinel的自动failover主从复制
bit1129
redis
在第二篇中使用2.8.17搭建了主从复制,但是它存在Master单点问题,为了解决这个问题,Redis从2.6开始引入sentinel,用于监控和管理Redis的主从复制环境,进行自动failover,即Master挂了后,sentinel自动从从服务器选出一个Master使主从复制集群仍然可以工作,如果Master醒来再次加入集群,只能以从服务器的形式工作。
什么是Sentine
- 使用代理实现Hibernate Dao层自动事务
白糖_
DAOspringAOP框架Hibernate
都说spring利用AOP实现自动事务处理机制非常好,但在只有hibernate这个框架情况下,我们开启session、管理事务就往往很麻烦。
public void save(Object obj){
Session session = this.getSession();
Transaction tran = session.beginTransaction();
try
- maven3实战读书笔记
braveCS
maven3
Maven简介
是什么?
Is a software project management and comprehension tool.项目管理工具
是基于POM概念(工程对象模型)
[设计重复、编码重复、文档重复、构建重复,maven最大化消除了构建的重复]
[与XP:简单、交流与反馈;测试驱动开发、十分钟构建、持续集成、富有信息的工作区]
功能:
- 编程之美-子数组的最大乘积
bylijinnan
编程之美
public class MaxProduct {
/**
* 编程之美 子数组的最大乘积
* 题目: 给定一个长度为N的整数数组,只允许使用乘法,不能用除法,计算任意N-1个数的组合中乘积中最大的一组,并写出算法的时间复杂度。
* 以下程序对应书上两种方法,求得“乘积中最大的一组”的乘积——都是有溢出的可能的。
* 但按题目的意思,是要求得这个子数组,而不
- 读书笔记-2
chengxuyuancsdn
读书笔记
1、反射
2、oracle年-月-日 时-分-秒
3、oracle创建有参、无参函数
4、oracle行转列
5、Struts2拦截器
6、Filter过滤器(web.xml)
1、反射
(1)检查类的结构
在java.lang.reflect包里有3个类Field,Method,Constructor分别用于描述类的域、方法和构造器。
2、oracle年月日时分秒
s
- [求学与房地产]慎重选择IT培训学校
comsci
it
关于培训学校的教学和教师的问题,我们就不讨论了,我主要关心的是这个问题
培训学校的教学楼和宿舍的环境和稳定性问题
我们大家都知道,房子是一个比较昂贵的东西,特别是那种能够当教室的房子...
&nb
- RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系
daizj
oraclermanfilespersetPARALLELISM
RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系 转
PARALLELISM ---
我们还可以通过parallelism参数来指定同时"自动"创建多少个通道:
RMAN > configure device type disk parallelism 3 ;
表示启动三个通道,可以加快备份恢复的速度。
- 简单排序:冒泡排序
dieslrae
冒泡排序
public void bubbleSort(int[] array){
for(int i=1;i<array.length;i++){
for(int k=0;k<array.length-i;k++){
if(array[k] > array[k+1]){
- 初二上学期难记单词三
dcj3sjt126com
sciet
concert 音乐会
tonight 今晚
famous 有名的;著名的
song 歌曲
thousand 千
accident 事故;灾难
careless 粗心的,大意的
break 折断;断裂;破碎
heart 心(脏)
happen 偶尔发生,碰巧
tourist 旅游者;观光者
science (自然)科学
marry 结婚
subject 题目;
- I.安装Memcahce 1. 安装依赖包libevent Memcache需要安装libevent,所以安装前可能需要执行 Shell代码 收藏代码
dcj3sjt126com
redis
wget http://download.redis.io/redis-stable.tar.gz
tar xvzf redis-stable.tar.gz
cd redis-stable
make
前面3步应该没有问题,主要的问题是执行make的时候,出现了异常。
异常一:
make[2]: cc: Command not found
异常原因:没有安装g
- 并发容器
shuizhaosi888
并发容器
通过并发容器来改善同步容器的性能,同步容器将所有对容器状态的访问都串行化,来实现线程安全,这种方式严重降低并发性,当多个线程访问时,吞吐量严重降低。
并发容器ConcurrentHashMap
替代同步基于散列的Map,通过Lock控制。
&nb
- Spring Security(12)——Remember-Me功能
234390216
Spring SecurityRemember Me记住我
Remember-Me功能
目录
1.1 概述
1.2 基于简单加密token的方法
1.3 基于持久化token的方法
1.4 Remember-Me相关接口和实现
- 位运算
焦志广
位运算
一、位运算符C语言提供了六种位运算符:
& 按位与
| 按位或
^ 按位异或
~ 取反
<< 左移
>> 右移
1. 按位与运算 按位与运算符"&"是双目运算符。其功能是参与运算的两数各对应的二进位相与。只有对应的两个二进位均为1时,结果位才为1 ,否则为0。参与运算的数以补码方式出现。
例如:9&am
- nodejs 数据库连接 mongodb mysql
liguangsong
mongodbmysqlnode数据库连接
1.mysql 连接
package.json中dependencies加入
"mysql":"~2.7.0"
执行 npm install
在config 下创建文件 database.js
- java动态编译
olive6615
javaHotSpotjvm动态编译
在HotSpot虚拟机中,有两个技术是至关重要的,即动态编译(Dynamic compilation)和Profiling。
HotSpot是如何动态编译Javad的bytecode呢?Java bytecode是以解释方式被load到虚拟机的。HotSpot里有一个运行监视器,即Profile Monitor,专门监视
- Storm0.9.5的集群部署配置优化
roadrunners
优化storm.yaml
nimbus结点配置(storm.yaml)信息:
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
# or more contributor license agreements. See the NOTICE file
# distributed with this work for additional inf
- 101个MySQL 的调节和优化的提示
tomcat_oracle
mysql
1. 拥有足够的物理内存来把整个InnoDB文件加载到内存中——在内存中访问文件时的速度要比在硬盘中访问时快的多。 2. 不惜一切代价避免使用Swap交换分区 – 交换时是从硬盘读取的,它的速度很慢。 3. 使用电池供电的RAM(注:RAM即随机存储器)。 4. 使用高级的RAID(注:Redundant Arrays of Inexpensive Disks,即磁盘阵列
- zoj 3829 Known Notation(贪心)
阿尔萨斯
ZOJ
题目链接:zoj 3829 Known Notation
题目大意:给定一个不完整的后缀表达式,要求有2种不同操作,用尽量少的操作使得表达式完整。
解题思路:贪心,数字的个数要要保证比∗的个数多1,不够的话优先补在开头是最优的。然后遍历一遍字符串,碰到数字+1,碰到∗-1,保证数字的个数大于等1,如果不够减的话,可以和最后面的一个数字交换位置(用栈维护十分方便),因为添加和交换代价都是1