- 鱼尾洲公园
萍水相逢0923
鱼尾洲湿地公园——坐落于高新开发区的最年轻的公园,于2020年底才建成,到目前还有一部分仍在施工中。鱼尾洲湿地公园是艾溪湖至赣江的重要生态节点,是一个兼具湿地净化、田园观光、科普教育、运动休闲等功能的综合性城市生态湿地系统。空中俯瞰偷得浮生半日闲,下午趁着天色还好,带上孩子去逛逛,从家出发直线距离1公里不到的地方,却是第一次去,惭愧!下午的鱼尾洲,阳光正好、微风不燥,漫步走在公园里,感觉特别棒。公
- 【吊打面试官系列】Java虚拟机JVM篇 - 关于双亲委派模型
java1234_小锋
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大家好,我是锋哥。今天分享关于JVM双亲委派模型的JVM面试题,希望对大家有帮助;什么是双亲委派模型?双亲委派模型针对的是Java虚拟机中三个类加载器的,这三个类加载器分别是:启动类加载器(BootstrapClassLoader)扩展类加载器(ExtensionClassLoader)应用程序类加载器(ApplicationClassLoader)如下图所示:上面这几类类加载器构成了不同的层次结
- 另类欧利蒂丝庄园2
腐朽乙女心
希尔维亚在打量他,两只小手互相紧紧地攥在一起,半抬起冰凉的柔绿色瞳子,有点破皮的下唇和上唇贴成一条紧张的直线。伊莱安静地站在远处接受她的目光,黑色的袍子使他像一个夜的使者。“我有点累……”她确定了伊莱身上没有攻击性和厌恶的情绪,紧绷的肩膀肌肉向两边垮下,埋着脑袋轻轻嘀咕。“那就早点休息。今天辛苦了。”伊莱嘴上拿话先应付着,心里觉得少女应该是有求于他。可是到底是什么?如果不是由她亲自吐露,他不会知道
- Python中的惩罚分析:理论与实践指南
theskylife
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目录写在开头1.理论基础1.1优化问题与约束条件简介1.2什么是惩罚分析1.3惩罚分析的应用场景1.4惩罚方法的类型2.惩罚分析在Python中的实现2.1实现代码示例2.2未加惩罚的模型2.3加惩罚的模型(L1和L2正则化)2.4选择合适的惩罚方法与调整强度2.5惩罚过程改善过拟合问题2.6性能评估3.高级应用:自定义惩罚分析3.1设计自定义惩罚项的依据3.2实现自定义惩罚项的代码示例3.3如何
- MAC 卸载软件Appcleaner有些软件上锁了删不了?
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删除软件的时候发现有些软件删除不了,这是为什么呢?疑惑了一段时间之后我发现,是因为该软件正在打开着,将软件关闭就可以正常删除了
- 基于Python-OpenCV的角点检测、直线检测、椭圆检测、矩形检测
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目录概要一、角点检测1.Harris角点检测2.Shi-Tomas算法3.SIFT算法4.FAST算法概要本博客梳理了几种常见的**角点检测、直线检测、椭圆检测、矩形检测**算法,本博客只关注代码,不关注每种算法的原理。一、角点检测常见的角点检测方法有Harris角点检测、Shi-Tomas算法角点检测、sift算法角点检测、fast角点检测、ORM算法角点检测。1.Harris角点检测impor
- 水云模型去除植被覆盖影响反演土壤水
海绵波波107
遥感反演与解译技术笔记c#
目录水云模型简介使用方法环境配置输入文件源代码输出文件反演方法构造土壤水分与散射系数拟合方程一、Matlab拟合线性曲线二、python多元线性回归波段计算讨论本文是在哨兵1号后向散射系数土壤水分反演文章上的拓展,由于雷达后向散射系数还会受到植被覆盖、土壤粗糙度等的影响,所以雷达后向散射系数直接反演土壤水难以精确,本文使用水云模型去除植被散射影响,在此基础上更精确地反演土壤水。水云模型简介<
- 04-02 教读课文和自读课文的区别
青春芳草地
今天偶然在群里看到有老师发了广西一个语文活动的直播链接,居然是肖特的课,而且连着上3堂,真可谓饕餮大餐了!具体课例等待实录。今天我想谈的是课后的教学沙龙。六位教师谈了教读课文和自读课文的区别:教读课文是个例子,自读课文是用例子。教读课文是射线的起点,自读课文是点后的直线。教读课文是红绿灯情况下的过马路规则,自读课文是根据具体情况自主过马路。老师们太有才了……
- 【机器学习】支持向量机 | 支持向量机理论全梳理 对偶问题转换,核方法,软间隔与过拟合
Qodicat
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支持向量机走的路和之前介绍的模型不同之前介绍的模型更趋向于进行函数的拟合,而支持向量机属于直接分割得到我们最后要求的内容1支持向量机SVM基本原理当我们要用一条线(或平面、超平面)将不同类别的点分开时,我们希望这条线尽可能地远离最靠近它的点。这些最靠近线的点被称为支持向量。而这条线到最靠近它的点的距离被称为间隔。支持向量机就是要找到一个最大间隔的线(或平面、超平面),这样可以更好地区分不同类别的点
- STM32基础--RCC—使用 HSE/HSI 配置时钟
吟诗六千里
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这玩意很重要,就这么给你说吧,这玩意就像是北方吃席的肘子。RCC:resetclockcontrol复位和时钟控制器。本章我们主要讲解时钟部分,特别是要着重理解时钟树,理解了时钟树,STM32的一切时钟的来龙去脉都会了如指掌。RCC主要作用—时钟部分设置系统时钟SYSCLK、设置AHB分频因子(决定HCLK等于多少)、设置APB2分频因子(决定PCLK2等于多少)、设置APB1分频因子(决定PCL
- Happy wife, happy life
David王政
2020年7月3日精进9.0第三周写作打卡Happywife,happylife在家办公的一大优势就是可以接送孩子们上下学,每次看到两个孩子手拉手走进校园,我的心里总是有种莫名的欣慰感,期间碰到同时送孩子上学相熟的朋友聊上几句闲天也会让心情格外愉悦,我猜这可能是几个月在家工作的后遗症,所以当夫人也在家办公的时候,也会和我一起送两个娃,我家对面就是学校,从家门口到学校门口直线距离不过100米,我一个
- python gdal 地心坐标系转wgs84坐标系
hehehehe
fromosgeoimportosr,ogrimportnumpyasnpclassOsr_Coord_Convert(object):source=osr.SpatialReference()source.ImportFromProj4("+proj=geocent+datum=WGS84+units=m+no_defs")target=osr.SpatialReference()target.
- 网络-httpclient调用https服务端绕过证书的方法
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httpclient调用https服务端绕过证书的方法在日常开发或者测试中,通常会遇到需要用httpclient客户端调用对方http是服务器的场景,由于没有证书,所以直接是无法调用的。采用下面的方法可以绕过证书验证:TrustManager[]trustAllCerts=newTrustManager[]{newX509TrustManager(){publicjava.security.cer
- 《模式识别与机器学习》第一章
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C1符号含义x\boldxx:向量,曲线拟合问题中的x坐标数值序列。元素个数为N。t\boldtt:向量,曲线拟合问题中的y坐标(target)数值序列。w\boldww:向量,曲线拟合问题中的待估计的参数,即M阶多项式的各阶系数。β\betaβ:标量,协方差的倒数,表示样本的精度。α\alphaα:标量,同上,曲线拟合例子中的先验的精度。多项式曲线拟合E(w)=12∑n=1N{y(xn,w)−t
- 光的折射现象
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上次我们经过讨论,得出了一个结论:光是沿直线传播的。但是,光在所有的情况下都一直是沿直线传播的吗?这里就出现了神奇的现象:通过光,我们可以看到伸入水中的筷子,在水平面的地方有一处明显的“断层”现象,似乎不是同一根筷子了,但是再拿出来一看,却又是同样的筷子,这里我们有问题了:为什么筷子伸入水中就会出现断层现象呢?其实,这种事情以前也发生过。还记得我们上一次的探讨吗?我做了实验:将激光笔对准一杯水,然
- 2023-10-19同课异构大赛观课议课
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同课异构大赛,各显神通。1号选手是高考题导入,所以学生接受能力可以。注意到情境的切换中结合实际情况,同时能够有高度的提升。注意到细节和高度提升,境界和格局,注意到细节中。、2,3,4号选手都注意到复习导入,提到直线过定点问题中,直线形式。基本上能够眼前一亮的是3,4号选手的亲和力和影响力。所以需要注意和学生的沟通能力。5,6号选手选择2823年高考题模型。5号选手用模型思想,方法独特,刷新认知。启
- Java 定位导致CPU飙升的代码过程
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线上的一个日志实时输出的程序曾经出过这样一个问题,刚开始上线java程序占用的CPU的资源很少,但是到了整点的时候,CPU直线飙高,直接到达100%根本没有要下降的趋势,唯一的方法只能杀掉它了,后面在借助jstack与top排查到线程然后定位到某行代码出的问题。排查演示使用jps找到程序的pid[root@logsbin]#./jps-l-m|greplogdir222169galaxy-log-
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2多元线性回归1.简介多元线性回归是一种统计建模方法,用于研究多个自变量与一个因变量之间的关系。它是简单线性回归的扩展,简单线性回归只涉及一个自变量和一个因变量。在多元线性回归中,我们可以使用多个自变量来预测一个因变量。多元线性回归的基本原理是通过拟合一个线性模型来描述自变量与因变量之间的关系。这个线性模型通常采用最小二乘法来估计参数,使得模型预测值与实际观测值之间的残差平方和最小化。多元线性回归
- 高考倒计时15天
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今天我们接着来攻克高考数学圆锥曲线大题。上期我们分享了一道关于椭圆的大题,熟练掌握了圆锥曲线定义及基本性质的运用。今天我们要掌握的是解圆锥曲线大题的另一项必备技能:联立方程组。来看2018全国1卷的这道大题先对题目有个整体分析:第一问当l与x轴垂直时,l是定直线,M,N也都是定点,直接代入两点式即可求出BM方程;第二问角度问题可以转化为斜率问题。先写出直线l的方程,通过联立方程组求出点M的坐标分两
- 神经网络算法:神经网络反向传播法代码
独木人生
人工智能神经网络算法python
下面是一个使用Python实现的神经网络反向传播算法的代码示例:importnumpyasnpclassNeuralNetwork:def__init__(self,num_inputs,num_hidden,num_outputs):self.num_inputs=num_inputsself.num_hidden=num_hiddenself.num_outputs=num_outputsse
- JG/T 263-2010 建筑门窗用未增塑聚氯乙烯彩色型材检测
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建筑门窗用未增塑聚氯乙烯彩色型材是指以未增塑聚氯乙烯型材为基材,以共挤、覆膜、涂装、通体着色工艺加工的建筑门窗用型材。JG/T263-2010建筑门窗用未增塑聚氯乙烯彩色型材检测项目测试项目测试标准外观与颜色JG/T263尺寸和偏差JG/T263共挤层厚度JG/T263涂层厚度JG/T263直线偏差JG/T263主型材质量JG/T263加热后尺寸变化率JG/T263维卡软化温度JG/T263简支梁
- java对接第三方接口的三种方式
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在日常工作中,经常需要跟第三方系统对接,我们做为客户端,调用他们的接口进行业务处理,常用的几种调用方式有:1.原生的Java.net.HttpURLConnection(jdk);2.再次封装的HttpClient、CloseableHttpClient(Apache);3.Spring提供的RestTemplate;当然还有其他工具类进行封装的接口,比如hutool的HttpUtil工具类,里面
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background:url(https://hao2.qhimg.com/t01b958e8662853d1c8.png)no-repeat;background-size:119px30px;color:#fff;display:inline-block;height:30px;width:119px;line-height:27px;position:absolute;left:-115px
- C#语言标准版身份证号实名认证接口代码调用:
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翔云身份证号实名认证API,以科技赋能社会管理、提升企业服务质量,维护公民合法权益、促进数字经济健康发展。未来,翔云(https://www.netocr.com)平台也将为有需要的企业提供更加广泛的实名认证接口应用场景,为构建更加安全、公正、透明的数字化社会贡献力量。C#语言版身份证号实名认证接口代码调用:varclient=newHttpClient();varrequest=newHttpR
- R语言GAMLSS模型对艾滋病病例、降雪量数据拟合、预测、置信区间实例可视化|附代码数据
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什么是群体,群体和集体的区别是什么?为什么群体在一起会有压力,如何化解让群体真正能发挥出智慧?和集体相比,群体是更小的一撮人,没有集体那样有组织性,而且身份构成、出现场合,都具有随机流动性。向罗素·艾柯夫教授借用“社会系统”模型,看透“集体”;向库尔特·勒温教授借用“群体动力学”模型,看透“群体”。比如我们公司目前的销售额直线下滑,怎么解决这个问题呢?开发一个新项目能挽救这个颓势吗?老板信心满满开
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什么是贪吃蛇?贪吃蛇(Snake)是起源于1976年的街机游戏Blockade。此类游戏在1990年代由于一些具有小型屏幕的移动电话的引入而再度流行起来,在现在的手机上基本都可安装此小游戏。版本亦有所不同。在游戏中,玩家操控一条细长的直线(俗称蛇或虫),它会不停前进,玩家只能操控蛇的头部朝向(上下左右),一路拾起触碰到之物(或称作“豆”),并要避免触碰到自身或者其他障碍物。每次贪吃蛇吃掉一个食物,
- R语言【raster】——rasterize():栅格化点、线、面
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#rasterr语言开发语言
Packagerasterversion3.6-27Description将与“对象”类型空间数据(点、线、多边形)相关的值转移到栅格单元。对于多边形,如果多边形覆盖栅格单元的中心,则传输值。对于行,将值传输到与行接触的所有单元格。您可以通过先将多边形光栅化为直线,然后再光栅化为多边形来组合此行为。如果x代表点,每个点被分配到一个网格单元。落在单元格之间边界上的点被放置在右边的单元格和/或下面的单
- 1.深度学习基础-模型评估指标
alstonlou
深度学习指南深度学习人工智能机器学习算法python
模型评估指标针对不同类型的任务,需要通过不同的模型评价指标进行评价,在实际应用中,可能需要结合具体任务和需求选择合适的评估方法。有监督学习回归任务回归任务模型的评估主要通过误差和拟合优度来进行,常用的指标包括平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)和决定系数(R²)。在回归任务中,我们主要关注模型预测值与实际值之间的差异大小以及模型对数据整体变化的解释能力。以下是具体介绍
- java封装继承多态等
麦田的设计者
javaeclipsejvmcencapsulatopn
最近一段时间看了很多的视频却忘记总结了,现在只能想到什么写什么了,希望能起到一个回忆巩固的作用。
1、final关键字
译为:最终的
&
- F5与集群的区别
bijian1013
weblogic集群F5
http请求配置不是通过集群,而是F5;集群是weblogic容器的,如果是ejb接口是通过集群。
F5同集群的差别,主要还是会话复制的问题,F5一把是分发http请求用的,因为http都是无状态的服务,无需关注会话问题,类似
- LeetCode[Math] - #7 Reverse Integer
Cwind
java题解MathLeetCodeAlgorithm
原题链接:#7 Reverse Integer
要求:
按位反转输入的数字
例1: 输入 x = 123, 返回 321
例2: 输入 x = -123, 返回 -321
难度:简单
分析:
对于一般情况,首先保存输入数字的符号,然后每次取输入的末位(x%10)作为输出的高位(result = result*10 + x%10)即可。但
- BufferedOutputStream
周凡杨
首先说一下这个大批量,是指有上千万的数据量。
例子:
有一张短信历史表,其数据有上千万条数据,要进行数据备份到文本文件,就是执行如下SQL然后将结果集写入到文件中!
select t.msisd
- linux下模拟按键输入和鼠标
被触发
linux
查看/dev/input/eventX是什么类型的事件, cat /proc/bus/input/devices
设备有着自己特殊的按键键码,我需要将一些标准的按键,比如0-9,X-Z等模拟成标准按键,比如KEY_0,KEY-Z等,所以需要用到按键 模拟,具体方法就是操作/dev/input/event1文件,向它写入个input_event结构体就可以模拟按键的输入了。
linux/in
- ContentProvider初体验
肆无忌惮_
ContentProvider
ContentProvider在安卓开发中非常重要。与Activity,Service,BroadcastReceiver并称安卓组件四大天王。
在android中的作用是用来对外共享数据。因为安卓程序的数据库文件存放在data/data/packagename里面,这里面的文件默认都是私有的,别的程序无法访问。
如果QQ游戏想访问手机QQ的帐号信息一键登录,那么就需要使用内容提供者COnte
- 关于Spring MVC项目(maven)中通过fileupload上传文件
843977358
mybatisspring mvc修改头像上传文件upload
Spring MVC 中通过fileupload上传文件,其中项目使用maven管理。
1.上传文件首先需要的是导入相关支持jar包:commons-fileupload.jar,commons-io.jar
因为我是用的maven管理项目,所以要在pom文件中配置(每个人的jar包位置根据实际情况定)
<!-- 文件上传 start by zhangyd-c --&g
- 使用svnkit api,纯java操作svn,实现svn提交,更新等操作
aigo
svnkit
原文:http://blog.csdn.net/hardwin/article/details/7963318
import java.io.File;
import org.apache.log4j.Logger;
import org.tmatesoft.svn.core.SVNCommitInfo;
import org.tmateso
- 对比浏览器,casperjs,httpclient的Header信息
alleni123
爬虫crawlerheader
@Override
protected void doGet(HttpServletRequest req, HttpServletResponse res) throws ServletException, IOException
{
String type=req.getParameter("type");
Enumeration es=re
- java.io操作 DataInputStream和DataOutputStream基本数据流
百合不是茶
java流
1,java中如果不保存整个对象,只保存类中的属性,那么我们可以使用本篇文章中的方法,如果要保存整个对象 先将类实例化 后面的文章将详细写到
2,DataInputStream 是java.io包中一个数据输入流允许应用程序以与机器无关方式从底层输入流中读取基本 Java 数据类型。应用程序可以使用数据输出流写入稍后由数据输入流读取的数据。
- 车辆保险理赔案例
bijian1013
车险
理赔案例:
一货运车,运输公司为车辆购买了机动车商业险和交强险,也买了安全生产责任险,运输一车烟花爆竹,在行驶途中发生爆炸,出现车毁、货损、司机亡、炸死一路人、炸毁一间民宅等惨剧,针对这几种情况,该如何赔付。
赔付建议和方案:
客户所买交强险在这里不起作用,因为交强险的赔付前提是:“机动车发生道路交通意外事故”;
如果是交通意外事故引发的爆炸,则优先适用交强险条款进行赔付,不足的部分由商业
- 学习Spring必学的Java基础知识(5)—注解
bijian1013
javaspring
文章来源:http://www.iteye.com/topic/1123823,整理在我的博客有两个目的:一个是原文确实很不错,通俗易懂,督促自已将博主的这一系列关于Spring文章都学完;另一个原因是为免原文被博主删除,在此记录,方便以后查找阅读。
有必要对
- 【Struts2一】Struts2 Hello World
bit1129
Hello world
Struts2 Hello World应用的基本步骤
创建Struts2的Hello World应用,包括如下几步:
1.配置web.xml
2.创建Action
3.创建struts.xml,配置Action
4.启动web server,通过浏览器访问
配置web.xml
<?xml version="1.0" encoding="
- 【Avro二】Avro RPC框架
bit1129
rpc
1. Avro RPC简介 1.1. RPC
RPC逻辑上分为二层,一是传输层,负责网络通信;二是协议层,将数据按照一定协议格式打包和解包
从序列化方式来看,Apache Thrift 和Google的Protocol Buffers和Avro应该是属于同一个级别的框架,都能跨语言,性能优秀,数据精简,但是Avro的动态模式(不用生成代码,而且性能很好)这个特点让人非常喜欢,比较适合R
- lua set get cookie
ronin47
lua cookie
lua:
local access_token = ngx.var.cookie_SGAccessToken
if access_token then
ngx.header["Set-Cookie"] = "SGAccessToken="..access_token.."; path=/;Max-Age=3000"
end
- java-打印不大于N的质数
bylijinnan
java
public class PrimeNumber {
/**
* 寻找不大于N的质数
*/
public static void main(String[] args) {
int n=100;
PrimeNumber pn=new PrimeNumber();
pn.printPrimeNumber(n);
System.out.print
- Spring源码学习-PropertyPlaceholderHelper
bylijinnan
javaspring
今天在看Spring 3.0.0.RELEASE的源码,发现PropertyPlaceholderHelper的一个bug
当时觉得奇怪,上网一搜,果然是个bug,不过早就有人发现了,且已经修复:
详见:
http://forum.spring.io/forum/spring-projects/container/88107-propertyplaceholderhelper-bug
- [逻辑与拓扑]布尔逻辑与拓扑结构的结合会产生什么?
comsci
拓扑
如果我们已经在一个工作流的节点中嵌入了可以进行逻辑推理的代码,那么成百上千个这样的节点如果组成一个拓扑网络,而这个网络是可以自动遍历的,非线性的拓扑计算模型和节点内部的布尔逻辑处理的结合,会产生什么样的结果呢?
是否可以形成一种新的模糊语言识别和处理模型呢? 大家有兴趣可以试试,用软件搞这些有个好处,就是花钱比较少,就算不成
- ITEYE 都换百度推广了
cuisuqiang
GoogleAdSense百度推广广告外快
以前ITEYE的广告都是谷歌的Google AdSense,现在都换成百度推广了。
为什么个人博客设置里面还是Google AdSense呢?
都知道Google AdSense不好申请,这在ITEYE上也不是讨论了一两天了,强烈建议ITEYE换掉Google AdSense。至少,用一个好申请的吧。
什么时候能从ITEYE上来点外快,哪怕少点
- 新浪微博技术架构分析
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新浪微博架构
新浪微博在短短一年时间内从零发展到五千万用户,我们的基层架构也发展了几个版本。第一版就是是非常快的,我们可以非常快的实现我们的模块。我们看一下技术特点,微博这个产品从架构上来分析,它需要解决的是发表和订阅的问题。我们第一版采用的是推的消息模式,假如说我们一个明星用户他有10万个粉丝,那就是说用户发表一条微博的时候,我们把这个微博消息攒成10万份,这样就是很简单了,第一版的架构实际上就是这两行字。第
- 玩转ARP攻击
dcj3sjt126com
r
我写这片文章只是想让你明白深刻理解某一协议的好处。高手免看。如果有人利用这片文章所做的一切事情,盖不负责。 网上关于ARP的资料已经很多了,就不用我都说了。 用某一位高手的话来说,“我们能做的事情很多,唯一受限制的是我们的创造力和想象力”。 ARP也是如此。 以下讨论的机子有 一个要攻击的机子:10.5.4.178 硬件地址:52:54:4C:98
- PHP编码规范
dcj3sjt126com
编码规范
一、文件格式
1. 对于只含有 php 代码的文件,我们将在文件结尾处忽略掉 "?>" 。这是为了防止多余的空格或者其它字符影响到代码。例如:<?php$foo = 'foo';2. 缩进应该能够反映出代码的逻辑结果,尽量使用四个空格,禁止使用制表符TAB,因为这样能够保证有跨客户端编程器软件的灵活性。例
- linux 脱机管理(nohup)
eksliang
linux nohupnohup
脱机管理 nohup
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2166699
nohup可以让你在脱机或者注销系统后,还能够让工作继续进行。他的语法如下
nohup [命令与参数] --在终端机前台工作
nohup [命令与参数] & --在终端机后台工作
但是这个命令需要注意的是,nohup并不支持bash的内置命令,所
- BusinessObjects Enterprise Java SDK
greemranqq
javaBOSAPCrystal Reports
最近项目用到oracle_ADF 从SAP/BO 上调用 水晶报表,资料比较少,我做一个简单的分享,给和我一样的新手 提供更多的便利。
首先,我是尝试用JAVA JSP 去访问的。
官方API:http://devlibrary.businessobjects.com/BusinessObjectsxi/en/en/BOE_SDK/boesdk_ja
- 系统负载剧变下的管控策略
iamzhongyong
高并发
假如目前的系统有100台机器,能够支撑每天1亿的点击量(这个就简单比喻一下),然后系统流量剧变了要,我如何应对,系统有那些策略可以处理,这里总结了一下之前的一些做法。
1、水平扩展
这个最容易理解,加机器,这样的话对于系统刚刚开始的伸缩性设计要求比较高,能够非常灵活的添加机器,来应对流量的变化。
2、系统分组
假如系统服务的业务不同,有优先级高的,有优先级低的,那就让不同的业务调用提前分组
- BitTorrent DHT 协议中文翻译
justjavac
bit
前言
做了一个磁力链接和BT种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent},因此把 DHT 协议重新看了一遍。
BEP: 5Title: DHT ProtocolVersion: 3dec52cb3ae103ce22358e3894b31cad47a6f22bLast-Modified: Tue Apr 2 16:51:45 2013 -070
- Ubuntu下Java环境的搭建
macroli
java工作ubuntu
配置命令:
$sudo apt-get install ubuntu-restricted-extras
再运行如下命令:
$sudo apt-get install sun-java6-jdk
待安装完毕后选择默认Java.
$sudo update- alternatives --config java
安装过程提示选择,输入“2”即可,然后按回车键确定。
- js字符串转日期(兼容IE所有版本)
qiaolevip
TODateStringIE
/**
* 字符串转时间(yyyy-MM-dd HH:mm:ss)
* result (分钟)
*/
stringToDate : function(fDate){
var fullDate = fDate.split(" ")[0].split("-");
var fullTime = fDate.split("
- 【数据挖掘学习】关联规则算法Apriori的学习与SQL简单实现购物篮分析
superlxw1234
sql数据挖掘关联规则
关联规则挖掘用于寻找给定数据集中项之间的有趣的关联或相关关系。
关联规则揭示了数据项间的未知的依赖关系,根据所挖掘的关联关系,可以从一个数据对象的信息来推断另一个数据对象的信息。
例如购物篮分析。牛奶 ⇒ 面包 [支持度:3%,置信度:40%] 支持度3%:意味3%顾客同时购买牛奶和面包。 置信度40%:意味购买牛奶的顾客40%也购买面包。 规则的支持度和置信度是两个规则兴
- Spring 5.0 的系统需求,期待你的反馈
wiselyman
spring
Spring 5.0将在2016年发布。Spring5.0将支持JDK 9。
Spring 5.0的特性计划还在工作中,请保持关注,所以作者希望从使用者得到关于Spring 5.0系统需求方面的反馈。