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萱仔学习自我记录
推荐算法学习pythonmatplotlib开发语言
1、基于内容的推荐:这种方法根据项的相关信息(如描述信息、标签等)和用户对项的操作行为(如评论、收藏、点赞等)来构建推荐算法模型。它可以直接利用物品的内容特征进行推荐,适用于内容较为丰富的场景。#1.基于内容的推荐算法fromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerfromsklearn.metrics.pairwiseimport
- 免费GPU平台教程,助力你的AI, pytorch tensorflow 支持cuda
zhangfeng1133
人工智能pytorchtensorflow
Colab:https://drive.google.com/drive/home阿里天池实验室:https://tianchi.aliyun.com/60个小时gputianchi.aliyun.com/notebook-ai/天池实验室_实时在线的数据分析协作工具,享受免费计算资源-阿里云天池移动九天:https://jiutian.10086.cn/edu/#/homekagglekaggl
- 49Kaggle 数据分析项目入门实战--绝地求生游戏最终排名预测
Jachin111
绝地求生介绍相信很多都玩过绝地求生这款游戏,其游戏规则主要是将100名玩家空手被扔到一个岛上,这些玩家必须探索、寻找、消灭其他玩家,直到只剩下一个玩家活着。绝地求生很受欢迎。这款游戏销量目前超过5000万份,是有史以来销量排名前五的游戏,每月有数百万活跃玩家。而我们本次实验的任务就是根据玩家在游戏中的种种表现来预测出其在最终的排名。导入数据并预览首先安装实验需要的statsmodels包。!pip
- 李沐《动手学深度学习》课程笔记:15 实战:Kaggle房价预测 + 课程竞赛:加州2020年房价预测
非文的NLP修炼笔记
#李沐《动手学深度学习》课程笔记深度学习人工智能
15实战:Kaggle房价预测+课程竞赛:加州2020年房价预测1.访问和读取数据集importhashlibimportosimporttarfileimportzipfileimportrequestsDATA_HUB=dict()DATA_URL='http://d2l_data.s3-accelerate.amazonaws.com/'defdownload(name,cache_dir=
- Kaggle Intermediate ML Part Two
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- 【工业智能】VSB Power Line Fault Detection-chapter1
凭轩听雨199407
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VSBPowerLineFaultDetection-chapter1backgrounddataset数据介绍信号处理方法EDAtrainfeatureengineeringmodeltraintry信息来源:KaggleCompetition:VSBPowerLineFaultDetectionbackground中压高架线路绵延上百公里来为城市提供电力。因为距离很远,所以人工检测那些没有立即
- 【工业智能】VSB Power Line Fault Detection-chapter2
凭轩听雨199407
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工业智能】VSBPowerLineFaultDetection-chapter2关键信息依赖版本信息名词术语tricks信息来源:KaggleCompetition:VSBPowerLineFaultDetection分析冠军代码。源文件URL:https://www.kaggle.com/code/mark4h/vsb-1st-place-solution关键信息LGB标准5折验证9个特征所有特
- 机器学习网格搜索超参数优化实战(随机森林) ##4
恒c
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- 多元统计分析课程论文-聚类效果评价
talle2021
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- R语言课程论文-飞机失事数据可视化分析
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数据来源:AirplaneCrashesSince1908(kaggle.com)代码参考:ExploringhistoricAirPlanecrashdata|Kaggle数据指标及其含义指标名含义Date事故发生日期(年-月-日)Time当地时间,24小时制,格式为hh:mmLocation事故发生的地点Operator航空公司或飞机的运营商Flight由飞机操作员指定的航班号Route事故前
- Dataframe型数据分析技巧汇总
我叫杨傲天
学习笔记机器学习数据分析数据挖掘
Kaggle如何针对少量数据集比赛的打法。数据降维的几种方法HF.075|时间序列趋势性分析方法汇总机器学习必须了解的7种交叉验证方法(附代码)这个图!Python也能一键绘制了,而且样式更多..散点图,把散点图画出花来综述:机器学习中的模型评价、模型选择与算法选择!表格任务中的深度学习模型性能比较再见Onehot!KaggleMaster的上分神操作!特征重要性评估方法之排列重要性
- Task 11 XGBoost 算法分析与案例调参实例
沫2021
1.XGBoost算法XGBoost是陈天奇等人开发的一个开源机器学习项目,高效地实现了GBDT算法并进行了算法和工程上的许多改进,被广泛应用在Kaggle竞赛及其他许多机器学习竞赛中并取得了不错的成绩。XGBoost是一个优化的分布式梯度增强库,旨在实现高效,灵活和便携。它在GradientBoosting框架下实现机器学习算法。XGBoost提供了并行树提升(也称为GBDT,GBM),可以快速
- 关于商店销售量的数据处理小问题(Python)
不期而遇__
pythonpandas数据分析大数据
通过学校举行的某次学科竞赛,我接触到了kaggle上的一道题:StoreSales-TimeSeriesForecasting。由于题主资质尚浅,本文将对前期数据处理的一些小问题做出解答,不涉及后续更难的问题。此处放原题链接:StoreSales-TimeSeriesForecasting题主也是看了很多的资料,也看到了CSDN上另外一位大佬写的文章,收获颇多,此处也放一下链接:Kaggle实战:
- 学习笔记 2019-04-30
段勇_bf97
HousePrices-bagging_xgboost+lasso+ridgeKaggle入門級賽題:房價預測FFMPEG视音频编解码零基础学习方法35岁程序员的独家面试经历公司名称公司介绍薪水车辆工程专业33岁简历有些传感器方面的东西20k-35k非渣硕是如何获得百度、京东双SP一些面试经验20k-40k吴以均的简历一个大牛的简历北京航空航天大学毕业生的简历厦门大学软件学院毕业生的简历名称介绍H
- 数据分析基础之《pandas(8)—综合案例》
csj50
机器学习数据分析
一、需求1、现在我们有一组从2006年到2016年1000部最流行的电影数据数据来源:https://www.kaggle.com/damianpanek/sunday-eda/data2、问题1想知道这些电影数据中评分的平均分,导演的人数等信息,我们应该怎么获取?3、问题2对于这一组电影数据,如果我们想看Rating、Runtime(Minutes)的分布情况,应该如何呈现数据?4、问题3对于这
- XGBoost算法
小森( ﹡ˆoˆ﹡ )
机器学习算法算法人工智能机器学习
XGBoost在机器学习中被广泛应用于多种场景,特别是在结构化数据的处理上表现出色,XGBoost适用于多种监督学习任务,包括分类、回归和排名问题。在数据挖掘和数据科学竞赛中,XGBoost因其出色的性能而被频繁使用。例如,在Kaggle平台上的许多获奖方案中,XGBoost都发挥了重要作用。此外,它在处理缺失值和大规模数据集上也有很好的表现。XGBoost是一种基于梯度提升决策树(GBDT)的算
- Kaggle Intro Model Validation and Underfitting and Overfitting
卢延吉
NewDeveloper数据(Data)ML&ME&GPT机器学习
ModelValidationModelvalidationisthecornerstoneofensuringarobustandreliablemachinelearningmodel.It'stherigorousassessmentofhowwellyourmodelperformsonunseendata,mimickingreal-worldscenarios.Doneright,it
- kaggle实战语义分割-Car segmentation(附源码)
橘柚jvyou
python人工智能计算机视觉深度学习pytorch
目录前言项目介绍数据集处理数据集加载定义网络训练网络验证网络前言本篇文章会讲解使用pytorch完成另外一个计算机视觉的基本任务-语义分割。语义分割是将图片中每个部分根据其语义分割出来,其相比于图像分类的不同点是,图像分类是对一张图片进行分类,而语义分割是对图像中的每个像素点进行分类。我们这里使用的语义分割数据集是kaggle上的一个数据集。数据集来源:https://www.kaggle.com
- kaggle实战图像分类-Intel Image Classification(附源码)
橘柚jvyou
分类人工智能pytorch计算机视觉深度学习
目录前言数据集加载定义网络训练网络验证网络前言本篇文章会讲解一个使用pytorch这个深度学习框架完成一个kaggle上的图像分类任务。主要会介绍如何加载数据集,导入网络训练数据,保存损失,精度变化曲线和最终模型,以及测试模型在验证集上的好坏。其数据集介绍可以看一下kaggle的网址,这里就不过多介绍。数据集来源:https://www.kaggle.com/datasets/puneet6060
- 机器学习 | 深入集成学习的精髓及实战技巧挑战
亦世凡华、
#机器学习机器学习集成学习人工智能boostingxgboost
目录xgboost算法简介泰坦尼克号乘客生存预测(实操)lightGBM算法简介《绝地求生》玩家排名预测(实操)xgboost算法简介XGBoost全名叫极端梯度提升树,XGBoost是集成学习方法的王牌,在Kaggle数据挖掘比赛中,大部分获胜者用了XGBoost。XGBoost在绝大多数的回归和分类问题上表现的十分顶尖,接下来将较详细的介绍XGBoost的算法原理。最优模型构建方法:构建最优模
- 称霸kaggle的XGBoost究竟是啥?
猴小白
一、前言:kaggle神器XGBoost相信入了机器学习这扇门的小伙伴们一定听过XGBoost这个名字,这个看起来朴实无华的boosting算法近年来可算是炙手可热,别的不说,但是大家所熟知的kaggle比赛来看,说XGBoost是“一统天下”都不为过。业界将其冠名“机器学习竞赛的胜利女神”,当然,相信很多小伙伴也看过很多文章称其为“超级女王”。那么问题来了,为啥是女的?(滑稽~)XGBoost全
- 烹饪第一个U-Net进行图像分割
小北的北
python开发语言
今天我们将学习如何准备计算机视觉中最重要的网络之一:U-Net。如果你没有代码和数据集也没关系,可以分别通过下面两个链接进行访问:代码:https://www.kaggle.com/datasets/mateuszbuda/lgg-mri-segmentation?source=post_page-----e812e37e9cd0--------------------------------Ka
- 北京房价预测——Kaggle数据
GavinHarbus
日暮途远,人间何世将军一去,大树飘零概述之前学习了加州房价预测模型,便摩拳擦掌,从kaggle上找到一份帝都房价数据,练练手。实验流程实验数据从Kaggle中选择了帝都北京住房价格的数据集,该数据集摘录了2011~2017年链家网上的北京房价数据。image下载并预览数据下载并解压数据image预览数据image每一行代表一间房,每个房子有26个相关属性,其中以下几个需要备注:DOM:市场活跃天数
- kaggle:泰坦尼克号获救预测_Titanic_EDA##
卜咦
问题数据来源于Kaggle,通过一组列有泰坦尼克号灾难幸存者或幸存者的训练样本集,我们的模型能否基于不包含幸存者信息的给定测试数据集确定这些测试数据集中的乘客是否幸存。代码与数据分析导入必要的包和titanic数据image数据集基本信息将数据分为不同类别,分别为类别型数据和数字型数据类别数据:Survived,Sex,andEmbarked.Ordinal:Pclass数字型数据:Age,Far
- 基于LLM的数据漂移和异常检测
新缸中之脑
LLM
大型语言模型(LLM)的最新进展被证明是许多领域的颠覆性力量(请参阅:通用人工智能的火花:GPT-4的早期实验)。和许多人一样,我们非常感兴趣地关注这些发展,并探索LLM影响数据科学和机器学习领域的工作流程和常见实践的潜力。在我们之前的文章中,我们展示了LLM使用Kaggle竞赛中的表格数据提供预测的潜力。只需很少的努力(即数据清理和/或功能开发),我们基于LLM的模型就可以在几个竞赛参赛作品中获
- Xgboost
大雄的学习人生
在最近的Kaggle竞赛中,利用Xgboost的队伍经常能问鼎冠军,那么问题来了,Xgboost为什么这么强呢?算法释义Xgboost是一种带有正则化项,并利用损失函数泰勒展开式中二阶导数信息优化求解并增加一些计算优化的梯度提升树。Xgboost的目标函数定义为:其中l为损失函数,Ω(ft(x))是用于惩罚ft(x)模型复杂度的正则化项。根据上述目标函数可以得到Xgboost在每一轮前向分步算法中
- 机器学习数据预处理方法(数据重编码) ##2
恒c
机器学习人工智能数据分析
文章目录@[TOC]基于Kaggle电信用户流失案例数据(可在官网进行下载)一、离散字段的数据重编码1.OrdinalEncoder自然数排序2.OneHotEncoder独热编码3.ColumnTransformer转化流水线二、连续字段的特征变换1.标准化(Standardization)和归一化(Normalization)2.连续变量分箱3.连续变量特征转化的ColumnTransform
- 机器学习逻辑回归模型训练与超参数调优 ##3
恒c
机器学习逻辑回归人工智能
文章目录@[TOC]基于Kaggle电信用户流失案例数据(可在官网进行下载)逻辑回归模型训练逻辑回归的超参数调优基于Kaggle电信用户流失案例数据(可在官网进行下载)数据预处理部分可见:机器学习数据预处理方法(数据重编码)逻辑回归模型训练fromsklearn.metricsimportaccuracy_score,recall_score,precision_score,f1_score,ro
- 50Kaggle 数据分析项目入门实战--分销商产品未来销售情况预测
Jachin111
分销商产品未来销售情况预测未来销售额预测介绍对于一个产品来说,其未来销售额的预测是一个重要的指标,也是一项重要的任务。例如,对于一部苹果手机来说。在上市之前,得先对销售额进行预测,才能确定出货量的大小。本次实验来源于Kaggle上的一个挑战,即:未来销售额预测,由俄罗斯的1C-Company软件分销公司发起,并提供数据。而本次实验的任务就是根据提供的数据,包含商品类别、商品名称、商店等信息和商品的
- 机器学习本科课程 实验1 线性模型
11egativ1ty
机器学习本科课程机器学习人工智能
第三章线性模型3.1一元线性回归3.2多元线性回归3.3对数几率回归,线性判别分析(二选一)3.4类别不均衡3.1一元线性回归——Kaggle房价预测使用Kaggle房价预测数据集:打乱数据顺序,取前70%的数据作为训练集,后30%的数据作为测试集分别以LotArea,BsmtUnfSF,GarageArea三种特征作为模型的输入,SalePrice作为模型的输出在训练集上,使用最小二乘法求解模型
- jdk tomcat 环境变量配置
Array_06
javajdktomcat
Win7 下如何配置java环境变量
1。准备jdk包,win7系统,tomcat安装包(均上网下载即可)
2。进行对jdk的安装,尽量为默认路径(但要记住啊!!以防以后配置用。。。)
3。分别配置高级环境变量。
电脑-->右击属性-->高级环境变量-->环境变量。
分别配置 :
path
&nbs
- Spring调SDK包报java.lang.NoSuchFieldError错误
bijian1013
javaspring
在工作中调另一个系统的SDK包,出现如下java.lang.NoSuchFieldError错误。
org.springframework.web.util.NestedServletException: Handler processing failed; nested exception is java.l
- LeetCode[位运算] - #136 数组中的单一数
Cwind
java题解位运算LeetCodeAlgorithm
原题链接:#136 Single Number
要求:
给定一个整型数组,其中除了一个元素之外,每个元素都出现两次。找出这个元素
注意:算法的时间复杂度应为O(n),最好不使用额外的内存空间
难度:中等
分析:
题目限定了线性的时间复杂度,同时不使用额外的空间,即要求只遍历数组一遍得出结果。由于异或运算 n XOR n = 0, n XOR 0 = n,故将数组中的每个元素进
- qq登陆界面开发
15700786134
qq
今天我们来开发一个qq登陆界面,首先写一个界面程序,一个界面首先是一个Frame对象,即是一个窗体。然后在这个窗体上放置其他组件。代码如下:
public class First { public void initul(){ jf=ne
- Linux的程序包管理器RPM
被触发
linux
在早期我们使用源代码的方式来安装软件时,都需要先把源程序代码编译成可执行的二进制安装程序,然后进行安装。这就意味着每次安装软件都需要经过预处理-->编译-->汇编-->链接-->生成安装文件--> 安装,这个复杂而艰辛的过程。为简化安装步骤,便于广大用户的安装部署程序,程序提供商就在特定的系统上面编译好相关程序的安装文件并进行打包,提供给大家下载,我们只需要根据自己的
- socket通信遇到EOFException
肆无忌惮_
EOFException
java.io.EOFException
at java.io.ObjectInputStream$PeekInputStream.readFully(ObjectInputStream.java:2281)
at java.io.ObjectInputStream$BlockDataInputStream.readShort(ObjectInputStream.java:
- 基于spring的web项目定时操作
知了ing
javaWeb
废话不多说,直接上代码,很简单 配置一下项目启动就行
1,web.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<web-app xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xmlns="h
- 树形结构的数据库表Schema设计
矮蛋蛋
schema
原文地址:
http://blog.csdn.net/MONKEY_D_MENG/article/details/6647488
程序设计过程中,我们常常用树形结构来表征某些数据的关联关系,如企业上下级部门、栏目结构、商品分类等等,通常而言,这些树状结构需要借助于数据库完成持久化。然而目前的各种基于关系的数据库,都是以二维表的形式记录存储数据信息,
- maven将jar包和源码一起打包到本地仓库
alleni123
maven
http://stackoverflow.com/questions/4031987/how-to-upload-sources-to-local-maven-repository
<project>
...
<build>
<plugins>
<plugin>
<groupI
- java IO操作 与 File 获取文件或文件夹的大小,可读,等属性!!!
百合不是茶
类 File
File是指文件和目录路径名的抽象表示形式。
1,何为文件:
标准文件(txt doc mp3...)
目录文件(文件夹)
虚拟内存文件
2,File类中有可以创建文件的 createNewFile()方法,在创建新文件的时候需要try{} catch(){}因为可能会抛出异常;也有可以判断文件是否是一个标准文件的方法isFile();这些防抖都
- Spring注入有继承关系的类(2)
bijian1013
javaspring
被注入类的父类有相应的属性,Spring可以直接注入相应的属性,如下所例:1.AClass类
package com.bijian.spring.test4;
public class AClass {
private String a;
private String b;
public String getA() {
retu
- 30岁转型期你能否成为成功人士
bijian1013
成长励志
很多人由于年轻时走了弯路,到了30岁一事无成,这样的例子大有人在。但同样也有一些人,整个职业生涯都发展得很优秀,到了30岁已经成为职场的精英阶层。由于做猎头的原因,我们接触很多30岁左右的经理人,发现他们在职业发展道路上往往有很多致命的问题。在30岁之前,他们的职业生涯表现很优秀,但从30岁到40岁这一段,很多人
- 【Velocity四】Velocity与Java互操作
bit1129
velocity
Velocity出现的目的用于简化基于MVC的web应用开发,用于替代JSP标签技术,那么Velocity如何访问Java代码.本篇继续以Velocity三http://bit1129.iteye.com/blog/2106142中的例子为基础,
POJO
package com.tom.servlets;
public
- 【Hive十一】Hive数据倾斜优化
bit1129
hive
什么是Hive数据倾斜问题
操作:join,group by,count distinct
现象:任务进度长时间维持在99%(或100%),查看任务监控页面,发现只有少量(1个或几个)reduce子任务未完成;查看未完成的子任务,可以看到本地读写数据量积累非常大,通常超过10GB可以认定为发生数据倾斜。
原因:key分布不均匀
倾斜度衡量:平均记录数超过50w且
- 在nginx中集成lua脚本:添加自定义Http头,封IP等
ronin47
nginx lua csrf
Lua是一个可以嵌入到Nginx配置文件中的动态脚本语言,从而可以在Nginx请求处理的任何阶段执行各种Lua代码。刚开始我们只是用Lua 把请求路由到后端服务器,但是它对我们架构的作用超出了我们的预期。下面就讲讲我们所做的工作。 强制搜索引擎只索引mixlr.com
Google把子域名当作完全独立的网站,我们不希望爬虫抓取子域名的页面,降低我们的Page rank。
location /{
- java-3.求子数组的最大和
bylijinnan
java
package beautyOfCoding;
public class MaxSubArraySum {
/**
* 3.求子数组的最大和
题目描述:
输入一个整形数组,数组里有正数也有负数。
数组中连续的一个或多个整数组成一个子数组,每个子数组都有一个和。
求所有子数组的和的最大值。要求时间复杂度为O(n)。
例如输入的数组为1, -2, 3, 10, -4,
- Netty源码学习-FileRegion
bylijinnan
javanetty
今天看org.jboss.netty.example.http.file.HttpStaticFileServerHandler.java
可以直接往channel里面写入一个FileRegion对象,而不需要相应的encoder:
//pipeline(没有诸如“FileRegionEncoder”的handler):
public ChannelPipeline ge
- 使用ZeroClipboard解决跨浏览器复制到剪贴板的问题
cngolon
跨浏览器复制到粘贴板Zero Clipboard
Zero Clipboard的实现原理
Zero Clipboard 利用透明的Flash让其漂浮在复制按钮之上,这样其实点击的不是按钮而是 Flash ,这样将需要的内容传入Flash,再通过Flash的复制功能把传入的内容复制到剪贴板。
Zero Clipboard的安装方法
首先需要下载 Zero Clipboard的压缩包,解压后把文件夹中两个文件:ZeroClipboard.js
- 单例模式
cuishikuan
单例模式
第一种(懒汉,线程不安全):
public class Singleton { 2 private static Singleton instance; 3 pri
- spring+websocket的使用
dalan_123
一、spring配置文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi="http://www.w3.or
- 细节问题:ZEROFILL的用法范围。
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1、zerofill把月份中的一位数字比如1,2,3等加前导0
mysql> CREATE TABLE t1 (year YEAR(4), month INT(2) UNSIGNED ZEROFILL, -> day
- Android开发10——Activity的跳转与传值
dcj3sjt126com
Android开发
Activity跳转与传值,主要是通过Intent类,Intent的作用是激活组件和附带数据。
一、Activity跳转
方法一Intent intent = new Intent(A.this, B.class); startActivity(intent)
方法二Intent intent = new Intent();intent.setCla
- jdbc 得到表结构、主键
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jdbc 得到表结构、主键
转自博客:http://blog.csdn.net/ocean1010/article/details/7266042
假设有个con DatabaseMetaData dbmd = con.getMetaData(); rs = dbmd.getColumns(con.getCatalog(), schema, tableName, null); rs.getSt
- Android 应用程序开关GPS
gqdy365
android
要在应用程序中操作GPS开关需要权限:
<uses-permission android:name="android.permission.WRITE_SECURE_SETTINGS" />
但在配置文件中添加此权限之后会报错,无法再eclipse里面正常编译,怎么办?
1、方法一:将项目放到Android源码中编译;
2、方法二:网上有人说cl
- Windows上调试MapReduce
zhiquanliu
mapreduce
1.下载hadoop2x-eclipse-plugin https://github.com/winghc/hadoop2x-eclipse-plugin.git 把 hadoop2.6.0-eclipse-plugin.jar 放到eclipse plugin 目录中。 2.下载 hadoop2.6_x64_.zip http://dl.iteye.com/topics/download/d2b
- 如何看待一些知名博客推广软文的行为?
justjavac
博客
本文来自我在知乎上的一个回答:http://www.zhihu.com/question/23431810/answer/24588621
互联网上的两种典型心态:
当初求种像条狗,如今撸完嫌人丑
当初搜贴像条犬,如今读完嫌人软
你为啥感觉不舒服呢?
难道非得要作者把自己的劳动成果免费给你用,你才舒服?
就如同 Google 关闭了 Gooled Reader,那是
- sql优化总结
macroli
sql
为了是自己对sql优化有更好的原则性,在这里做一下总结,个人原则如有不对请多多指教。谢谢!
要知道一个简单的sql语句执行效率,就要有查看方式,一遍更好的进行优化。
一、简单的统计语句执行时间
declare @d datetime ---定义一个datetime的变量set @d=getdate() ---获取查询语句开始前的时间select user_id
- Linux Oracle中常遇到的一些问题及命令总结
超声波
oraclelinux
1.linux更改主机名
(1)#hostname oracledb 临时修改主机名
(2) vi /etc/sysconfig/network 修改hostname
(3) vi /etc/hosts 修改IP对应的主机名
2.linux重启oracle实例及监听的各种方法
(注意操作的顺序应该是先监听,后数据库实例)
&nbs
- hive函数大全及使用示例
superlxw1234
hadoophive函数
具体说明及示例参 见附件文档。
文档目录:
目录
一、关系运算: 4
1. 等值比较: = 4
2. 不等值比较: <> 4
3. 小于比较: < 4
4. 小于等于比较: <= 4
5. 大于比较: > 5
6. 大于等于比较: >= 5
7. 空值判断: IS NULL 5
- Spring 4.2新特性-使用@Order调整配置类加载顺序
wiselyman
spring 4
4.1 @Order
Spring 4.2 利用@Order控制配置类的加载顺序
4.2 演示
两个演示bean
package com.wisely.spring4_2.order;
public class Demo1Service {
}
package com.wisely.spring4_2.order;
public class