- 解决Python中加载sklearn加州房价数据集出错的问题
冰雪之境
pythonsklearn开发语言Python
解决Python中加载sklearn加州房价数据集出错的问题在使用Python的scikit-learn库进行机器学习任务时,我们经常需要加载各种数据集。其中,加州房价数据集是一个常用的示例数据集之一,用于回归问题的训练和测试。然而,有时在加载加州房价数据集时可能会遇到HTTP错误的问题,具体表现为"HTTPError:HTTPError:Forbidden"。本文将介绍如何解决这个问题,并提供相
- 《探秘课程蒸馏体系“三阶训练法”:解锁知识层级递进式迁移的密码》
人工智能深度学习
在人工智能与教育科技深度融合的时代,如何高效地实现知识传递与能力提升,成为众多学者、教育工作者以及技术专家共同探索的课题。课程蒸馏体系中的“三阶训练法”,作为一种创新的知识迁移模式,正逐渐崭露头角,为解决这一难题提供了全新的思路。从概念上讲,课程蒸馏体系借鉴了机器学习中知识蒸馏的思想,将复杂、庞大的知识体系进行提炼和压缩,使其能够更有效地被学习者吸收。而“三阶训练法”作为该体系的核心,通过精心设计
- GitHub每日最火火火项目(3.7)
FutureUniant
github日推github人工智能计算机视觉音视频ai
ai-hedge-fund项目介绍:ai-hedge-fund是由virattt开发的项目,本质上是一个将人工智能技术应用于对冲基金领域的团队或平台。在金融市场中,对冲基金旨在通过各种策略获取超额收益,而人工智能具备强大的数据分析和预测能力,二者结合能为投资决策带来新的思路和方法。该项目可能运用机器学习、深度学习等人工智能算法,对大量的金融数据进行深入分析,包括股票、债券、期货等市场的历史价格、交
- AI大模型报告 | 《中国数字人发展报告(2024)》(完整版PDF免费附下载)
AI大模型_学习君
人工智能pdfAI大模型RAG大模型技术中国数字人发展报告2024数字人
世界上的相遇都是久别重逢~数字人是通过多种数字智能技术创建,具备人类外观形象、声音语言、肢体动作与思维功能等特征的数字智能体。在技术层面,数字人通过数字建模手段实现,涵盖计算机图形学、动作捕捉、图形渲染、语音合成、深度学习等多项技术。当前,数字人正成为人工智能活跃的应用落地入口,对大数据、智能终端、具身智能等产业链接度、嵌入度、融合度较强,或将成为下一代互联网活跃的交互界面之一。公开数据显示,目前
- 论分布式存储系统架构设计
一休哥助手
架构软考系统架构师分布式
一、引言随着大数据、人工智能和物联网等技术的快速发展,数据存储需求呈现爆发式增长。传统集中式的存储系统架构逐渐暴露出性能瓶颈、可靠性差、扩展性不足等问题,无法满足日益增长的数据存储需求。在这种背景下,分布式存储系统(DistributedStorageSystem)应运而生。分布式存储系统通过将数据分散在多台设备上,实现了负载均衡、可靠性提升以及高效的数据访问,成为现代大规模数据存储的主流方案。本
- 什么是数据库中的宽表?
見贤思齊
数据分析数据库
数据库中的宽表(WideTable)是指一种包含大量列的表结构设计,通常通过将多个业务相关的数据字段(甚至来自不同表的字段)合并到一张表中,以减少多表关联查询的需求。宽表常见于数据仓库、OLAP(联机分析处理)系统或大数据场景,其核心目标是优化查询性能,尤其是在需要频繁进行复杂分析或生成报表的场景中。一、宽表的核心特点1.列数多宽表可能包含数十甚至数百列,涵盖多个维度和指标(例如订单信息、客户信息
- 【AI-42】如何调整参数和超参
W Y
人工智能
在机器学习和深度学习中,参数和超参数是两个重要概念,以下是一些常见的参数和超参数及其作用:参数权重(Weight)解释:可以将权重想象成连接不同神经元之间的“桥梁”,其大小决定了一个神经元的输出对下一个神经元的影响程度。权重越大,说明前一个神经元对后一个神经元的影响就越大;权重越小,影响就越小。作用:在模型训练过程中,权重不断调整,使得模型能够学习到输入数据中的各种特征和模式,从而实现对数据的准确
- 使用Python和机器学习技术对高中物理题目进行分类的示例代码
max500600
python机器学习python分类
以下是一个使用Python和机器学习技术对高中物理题目进行分类的示例代码。我们将使用自然语言处理(NLP)技术处理题目的文本信息,并使用朴素贝叶斯分类器进行分类。步骤概述数据准备:准备包含高中物理题目的数据集,每个题目都有对应的类别标签。文本预处理:对题目文本进行清洗和特征提取。模型训练:使用训练数据训练分类模型。模型评估:使用测试数据评估模型的性能。预测:使用训练好的模型对新的物理题目进行分类。
- Python 在 AI 领域的应用:从零构建你的第一个 AI 模型
嵌入式Jerry
Pythonpython人工智能开发语言嵌入式硬件windowsubuntu
引言人工智能(AI)已经成为现代科技的核心,而Python是AI领域最受欢迎的编程语言之一。其强大的库和框架,如TensorFlow、PyTorch、scikit-learn,使AI开发变得更加简单高效。本文将带你深入理解Python在AI中的应用,并通过机器学习(MachineLearning)和深度学习(DeepLearning)的实际示例,讲解如何构建一个AI模型。1.Python为什么适合
- 图像处理篇---opencv中的图像特征
Ronin-Lotus
图像处理篇深度学习篇图像处理opencv人工智能python
文章目录前言一、纹理特征:局部二值模式(LBP)1.LBP简介2.LBP计算步骤3.OpenCV实现4.优点5.缺点二、形状特征:Hu矩1.Hu矩简介2.Hu矩计算步骤3.OpenCV实现4.优点5.缺点三、其他可用于传统机器学习的特征1.颜色特征颜色直方图颜色矩2.边缘特征Canny边缘检测HOG(方向梯度直方图)3.关键点特征SIFTSURF4.纹理特征Haralick纹理特征5.几何特征轮廓
- 深度学习篇---Opencv中的机器学习和深度学习
Ronin-Lotus
深度学习篇图像处理篇深度学习opencv机器学习python
文章目录前言一、OpenCV中的机器学习1.概述2.使用步骤步骤1:准备数据步骤2:创建模型步骤3:训练模型步骤4:预测3.优点简单易用轻量级实时性4.缺点特征依赖性能有限二、OpenCV中的深度学习1.概述图像分类(如ResNet、MobileNet)目标检测(如YOLO、SSD)语义分割(如DeepLab)人脸检测(如OpenFace)2.使用步骤步骤1:加载模型步骤2:准备输入数据步骤3:推
- 数字孪生对于新基建的价值浅析,算是抛砖引玉。
大千UI工场
人工智能UI设计ui小程序
数字孪生(DigitalTwin)作为一项融合物理世界与数字世界的关键技术,在新基建中扮演着虚实协同、智能决策、全生命周期管理的核心角色,其价值贯穿于基础设施的设计、建设、运维到优化全流程。一、核心价值:虚实映射与智能决策实时动态映射通过传感器、IoT设备实时采集物理实体(如工厂、城市、电网)的运行数据,构建高精度虚拟模型,实现**“所见即所控”**的透明化管理。模拟预测与优化利用AI和大数据分析
- 电商系统设计专题系列的第一篇:概述与总体架构
不出名的架构师
架构
1.1系统目标电商系统旨在构建一个高效、可扩展、模块化的平台,支持多种业务模式(如B2C、C2C、B2B),覆盖从用户前端交互到后端供应链管理、财务结算的全流程。主要目标包括:用户体验:提供流畅的购物流程(商品浏览、购物车、支付等)。业务支持:支持商品管理、订单处理、营销活动、物流配送等核心功能。生态整合:对接供应商、服务商、第三方支付等外部系统。数据驱动:通过大数据分析优化定价、库存和用户服务。
- taosd 写入与查询场景下压缩解压及加密解密的 CPU 占用分析
涛思数据(TDengine)
时序数据库tdengine数据库大数据
在当今大数据时代,时序数据库的应用越来越广泛,尤其是在物联网、工业监控、金融分析等领域。TDengine作为一款高性能的时序数据库,凭借独特的存储架构和高效的压缩算法,在存储和查询效率上表现出色。然而,随着数据规模的不断增长,在保证数据安全性和存储效率的同时,如何优化CPU的资源占用,成为了一个值得深入讨论的问题。本文将探讨TDengine在数据写入与查询场景下的压缩解压与加密解密过程中对CPU资
- ZooKeeper 的 Watch 机制是什么?
Shockang
大数据技术体系大数据zookeeper
前言本文隶属于专栏《1000个问题搞定大数据技术体系》,该专栏为笔者原创,引用请注明来源,不足和错误之处请在评论区帮忙指出,谢谢!本专栏目录结构和参考文献请见1000个问题搞定大数据技术体系正文Watch机制的简介ZooKeeper提供了分布式数据发布/订阅功能,一个典型的发布/订阅模型系统定义了一种一对多的订阅关系,能让多个订阅者同时监听某一个主题对象,当这个主题对象自身状态变化时,会通知所有订
- 光学超表面的人工智能
Luis Li 的猫猫
人工智能专区基础及拓展超表面设计人工智能机器学习算法
光学超表面,即能够控制光传播的平面人工介质,正在从实验室过渡到商业应用。这种转变需要先进的超结构和超表面设计,考虑可制造性并通过后处理算法提高光学性能。人工智能,尤其是机器学习的优化,为这些需求提供了解决方案。该文章系统地回顾了AI在三个关键领域的潜在影响:AI支持的超表面可制造性设计(DFM)、超越经典局部相位近似的设计以及AI赋能的计算后端。Introduction超表面是超材料的二维(2D)
- DeepSeek这么火,一文教你本地部署DeepSeek!
入职啦
pythonpythondeepseek部署持续部署AI人工智能
要说年假最火的是什么,DeepSeek绝对在话题榜上,公众号几乎都是关于他的,今天入职啦也来和大家聊一聊我们AI领域的新星–DeepSeek,顺便也教大家部署一套属于自己的本地搜索服务。为什么DeepSeek这么火?一、技术架构优势DeepSeek采用创新的混合模型架构,将传统机器学习与深度学习有机结合。这种架构既保留了传统方法的可解释性,又具备深度学习的强大表征能力。通过自适应学习机制,Deep
- Python就业薪资怎么样?前景如何?
田野猫咪
Python计算机python人工智能数据挖掘
Python是一种全栈的开发语言,你如果能学好Python,前端,后端,测试,大数据分析,爬虫等这些工作你都能胜任。那么Python现在在国内的就业薪资高吗?Python就业薪资怎么样?前景如何?对于这些问题,下面小编整理相关内容为大家详情解析,一起来了解吧~如果你也对Python感兴趣,想通过学习Python转行、做副业或者提升工作效率,我也为大家整理了一份【最新全套Python学习资料】一定对
- python程序员工资高吗?
lmseo5hy
python培训python程序员
据统计数据显示,北京Python平均薪资为18860元,Python不同岗位薪资范围为:Python全栈开发工程师(10k-20K)、Python运维开发工程师(15k-20K)、Python高级开发工程师(15k-30K)、Python大数据工程师(15K-30K)、Python机器学习工程师(15k-30K)、Python架构师(20k-40k)等,相比于Java、PHP、C#等其他的编程语言
- #深度优化提示词模板:解锁DeepSeek R1终极潜力的系统方案
领码科技
AI应用技能篇低代码提示词优化DeepSeekR1AI交互设计智能对话系统
摘要本文提出针对DeepSeekR1大模型的深度提示词优化体系,基于认知心理学原理与机器学习特征构建四维优化框架。通过解析模型工作机制、设计结构化模板、实战案例验证及进阶调优策略,形成覆盖基础到高阶的完整优化方案。研究显示优化后的提示词模板可使任务准确率提升40%,响应相关性提高55%。方案兼具理论深度与实践价值,为开发者提供可落地的优化指南。关键词:提示词优化、DeepSeekR1、AI交互设计
- 【Java】已解决java.lang.NoClassDefFoundError异常
屿小夏
java开发语言
个人简介:某不知名博主,致力于全栈领域的优质博客分享|用最优质的内容带来最舒适的阅读体验!文末获取免费IT学习资料!文末获取更多信息精彩专栏推荐订阅收藏专栏系列直达链接相关介绍书籍分享点我跳转书籍作为获取知识的重要途径,对于IT从业者来说更是不可或缺的资源。不定期更新IT图书,并在评论区抽取随机粉丝,书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新,涵盖机器学习、深度学习、自然
- 介绍 TensorFlow 的基本概念和使用场景。
大富大贵7
程序员知识储备1程序员知识储备2程序员知识储备3经验分享
TensorFlow是一个由谷歌开发的开源机器学习框架,广泛应用于深度学习领域。它提供了一个灵活的平台,可以用于构建各种机器学习模型,包括神经网络。TensorFlow的基本概念和使用场景如下:张量(Tensor):TensorFlow中的基本数据结构就是张量,可以简单理解为多维数组。张量可以是标量(0维张量)、向量(1维张量)、矩阵(2维张量)等。在TensorFlow中,所有数据都以张量的形式
- Python爬取58同城广州房源+可视化分析
R3eE9y2OeFcU40
感谢关注天善智能,走好数据之路↑↑↑欢迎关注天善智能,我们是专注于商业智能BI,人工智能AI,大数据分析与挖掘领域的垂直社区,学习,问答、求职一站式搞定!对商业智能BI、大数据分析挖掘、机器学习,python,R等数据领域感兴趣的同学加微信:tstoutiao,邀请你进入数据爱好者交流群,数据爱好者们都在这儿。消失了一段时间,这段时间在CSDN阅读了不少关于Python爬虫的文章,也学习了秦璐老师
- 深度学习中N维数组的介绍
帅维维
深度学习深度学习人工智能
N维数组是机器学习和神经网络的主要数据结构。下面是N维数组的实例:0维数组(标量):通常表示一个类别。1维数组(向量):通常表示一个特征向量。二维数组(矩阵):通常表示一个样本--特征矩阵。三维矩阵:通常表示RGB图片(宽*高*通道)。四维矩阵:通常表示一个RGB图片批量(批量大小*宽*高*通道)。五维矩阵:通常表示一个视频批量(批量大小*时间*宽*高*通道)。
- 智能交通违章处理系统:AI赋能下的智慧交通解决方案
Echo_Wish
Python笔记Python算法人工智能
友友们好!我是Echo_Wish,我的的新专栏《Python进阶》以及《Python!实战!》正式启动啦!这是专为那些渴望提升Python技能的朋友们量身打造的专栏,无论你是已经有一定基础的开发者,还是希望深入挖掘Python潜力的爱好者,这里都将是你不可错过的宝藏。在这个专栏中,你将会找到:●深入解析:每一篇文章都将深入剖析Python的高级概念和应用,包括但不限于数据分析、机器学习、Web开发
- Win7安装新版本anaconda出现Failed to extract packages解决方案
爱编程的喵喵
Python基础课程pythonanacondawin7failedtoextra
大家好,我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业,现担任全栈工程师一职,热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳,不仅形成深入且独到的理解,而且能够帮助新手快速入门。 本文主要介绍了Win7安装新版本anaconda出
- 大数据计算框架深入:Spark SQL、DataFrame、RDD 性能优化
晴天彩虹雨
大数据sparkbigdata
1.引言ApacheSpark是当前最流行的大数据计算框架之一,其中SparkSQL、DataFrame和RDD(ResilientDistributedDataset)是数据处理的三大核心API。如何优化Spark作业的性能,是大数据开发者必须掌握的关键技能。本文将深入探讨SparkSQL、DataFrame和RDD的性能优化方法,并结合实际案例进行分析。2.SparkSQL性能优化(1)使用P
- 机器学习在地图制图学中的应用
地图模型炼丹师
机器学习人工智能
原文链接:https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/15230406.2023.2295948#abstractCSDN/2025/Machinelearningincartography.pdfatmain·keykeywu2048/CSDN·GitHub核心内容本文是《制图学与地理信息科学》特刊的扩展评论,系统探讨了机器学习(尤其是深度学习)在制
- 机器学习大纲总结
excellent121
机器学习人工智能
一、概念1.人工智能人工智能包含机器学习,机器学习包含深度学习2.机器学习机器学习是实现人工智能的一种途径机器学习=传统机器学习+深度学习3.深度学习深度学习是由机器学习的一种方法发展而来4.发展三要素数据、算法、算力5.发展史5.1符号主义(20世纪50-70):专家系统占主导1950年:图灵设计国际象棋程序1962年:IBMArthurSamuel的跳棋程序战胜人类高手(人工智能第一次浪潮)5
- 机器学习入门知识
十五境剑修
机器学习人工智能
目录前言一、机器学习是什么?二、机器学习的基本类型1.监督学习2.无监督学习3.半监督学习4.强化学习三、机器学习的工作流程四、常见的机器学习算法五、机器学习的评价指标六、机器学习中的过拟合与欠拟合七、机器学习的应用八、学习机器学习的资源前言随着人工智能的发展,作为人工智能中的一个基础且重要的分支——机器学习也是愈发吸引大家来了解以及学习,那么在学习机器学习前,我们需要先来了解一下什么是机器学习,
- web前段跨域nginx代理配置
刘正强
nginxcmsWeb
nginx代理配置可参考server部分
server {
listen 80;
server_name localhost;
- spring学习笔记
caoyong
spring
一、概述
a>、核心技术 : IOC与AOP
b>、开发为什么需要面向接口而不是实现
接口降低一个组件与整个系统的藕合程度,当该组件不满足系统需求时,可以很容易的将该组件从系统中替换掉,而不会对整个系统产生大的影响
c>、面向接口编口编程的难点在于如何对接口进行初始化,(使用工厂设计模式)
- Eclipse打开workspace提示工作空间不可用
0624chenhong
eclipse
做项目的时候,难免会用到整个团队的代码,或者上一任同事创建的workspace,
1.电脑切换账号后,Eclipse打开时,会提示Eclipse对应的目录锁定,无法访问,根据提示,找到对应目录,G:\eclipse\configuration\org.eclipse.osgi\.manager,其中文件.fileTableLock提示被锁定。
解决办法,删掉.fileTableLock文件,重
- Javascript 面向对面写法的必要性?
一炮送你回车库
JavaScript
现在Javascript面向对象的方式来写页面很流行,什么纯javascript的mvc框架都出来了:ember
这是javascript层的mvc框架哦,不是j2ee的mvc框架
我想说的是,javascript本来就不是一门面向对象的语言,用它写出来的面向对象的程序,本身就有些别扭,很多人提到js的面向对象首先提的是:复用性。那么我请问你写的js里有多少是可以复用的,用fu
- js array对象的迭代方法
换个号韩国红果果
array
1.forEach 该方法接受一个函数作为参数, 对数组中的每个元素
使用该函数 return 语句失效
function square(num) {
print(num, num * num);
}
var nums = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10];
nums.forEach(square);
2.every 该方法接受一个返回值为布尔类型
- 对Hibernate缓存机制的理解
归来朝歌
session一级缓存对象持久化
在hibernate中session一级缓存机制中,有这么一种情况:
问题描述:我需要new一个对象,对它的几个字段赋值,但是有一些属性并没有进行赋值,然后调用
session.save()方法,在提交事务后,会出现这样的情况:
1:在数据库中有默认属性的字段的值为空
2:既然是持久化对象,为什么在最后对象拿不到默认属性的值?
通过调试后解决方案如下:
对于问题一,如你在数据库里设置了
- WebService调用错误合集
darkranger
webservice
Java.Lang.NoClassDefFoundError: Org/Apache/Commons/Discovery/Tools/DiscoverSingleton
调用接口出错,
一个简单的WebService
import org.apache.axis.client.Call;import org.apache.axis.client.Service;
首先必不可
- JSP和Servlet的中文乱码处理
aijuans
Java Web
JSP和Servlet的中文乱码处理
前几天学习了JSP和Servlet中有关中文乱码的一些问题,写成了博客,今天进行更新一下。应该是可以解决日常的乱码问题了。现在作以下总结希望对需要的人有所帮助。我也是刚学,所以有不足之处希望谅解。
一、表单提交时出现乱码:
在进行表单提交的时候,经常提交一些中文,自然就避免不了出现中文乱码的情况,对于表单来说有两种提交方式:get和post提交方式。所以
- 面试经典六问
atongyeye
工作面试
题记:因为我不善沟通,所以在面试中经常碰壁,看了网上太多面试宝典,基本上不太靠谱。只好自己总结,并试着根据最近工作情况完成个人答案。以备不时之需。
以下是人事了解应聘者情况的最典型的六个问题:
1 简单自我介绍
关于这个问题,主要为了弄清两件事,一是了解应聘者的背景,二是应聘者将这些背景信息组织成合适语言的能力。
我的回答:(针对技术面试回答,如果是人事面试,可以就掌
- contentResolver.query()参数详解
百合不是茶
androidquery()详解
收藏csdn的博客,介绍的比较详细,新手值得一看 1.获取联系人姓名
一个简单的例子,这个函数获取设备上所有的联系人ID和联系人NAME。
[java]
view plain
copy
public void fetchAllContacts() {
 
- ora-00054:resource busy and acquire with nowait specified解决方法
bijian1013
oracle数据库killnowait
当某个数据库用户在数据库中插入、更新、删除一个表的数据,或者增加一个表的主键时或者表的索引时,常常会出现ora-00054:resource busy and acquire with nowait specified这样的错误。主要是因为有事务正在执行(或者事务已经被锁),所有导致执行不成功。
1.下面的语句
- web 开发乱码
征客丶
springWeb
以下前端都是 utf-8 字符集编码
一、后台接收
1.1、 get 请求乱码
get 请求中,请求参数在请求头中;
乱码解决方法:
a、通过在web 服务器中配置编码格式:tomcat 中,在 Connector 中添加URIEncoding="UTF-8";
1.2、post 请求乱码
post 请求中,请求参数分两部份,
1.2.1、url?参数,
- 【Spark十六】: Spark SQL第二部分数据源和注册表的几种方式
bit1129
spark
Spark SQL数据源和表的Schema
case class
apply schema
parquet
json
JSON数据源 准备源数据
{"name":"Jack", "age": 12, "addr":{"city":"beijing&
- JVM学习之:调优总结 -Xms -Xmx -Xmn -Xss
BlueSkator
-Xss-Xmn-Xms-Xmx
堆大小设置JVM 中最大堆大小有三方面限制:相关操作系统的数据模型(32-bt还是64-bit)限制;系统的可用虚拟内存限制;系统的可用物理内存限制。32位系统下,一般限制在1.5G~2G;64为操作系统对内存无限制。我在Windows Server 2003 系统,3.5G物理内存,JDK5.0下测试,最大可设置为1478m。典型设置:
java -Xmx355
- jqGrid 各种参数 详解(转帖)
BreakingBad
jqGrid
jqGrid 各种参数 详解 分类:
源代码分享
个人随笔请勿参考
解决开发问题 2012-05-09 20:29 84282人阅读
评论(22)
收藏
举报
jquery
服务器
parameters
function
ajax
string
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-代理模式-Proxy
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.lang.reflect.InvocationHandler;
import java.lang.reflect.Method;
import java.lang.reflect.Proxy;
/*
* 下面
- 应用升级iOS8中遇到的一些问题
chenhbc
ios8升级iOS8
1、很奇怪的问题,登录界面,有一个判断,如果不存在某个值,则跳转到设置界面,ios8之前的系统都可以正常跳转,iOS8中代码已经执行到下一个界面了,但界面并没有跳转过去,而且这个值如果设置过的话,也是可以正常跳转过去的,这个问题纠结了两天多,之前的判断我是在
-(void)viewWillAppear:(BOOL)animated
中写的,最终的解决办法是把判断写在
-(void
- 工作流与自组织的关系?
comsci
设计模式工作
目前的工作流系统中的节点及其相互之间的连接是事先根据管理的实际需要而绘制好的,这种固定的模式在实际的运用中会受到很多限制,特别是节点之间的依存关系是固定的,节点的处理不考虑到流程整体的运行情况,细节和整体间的关系是脱节的,那么我们提出一个新的观点,一个流程是否可以通过节点的自组织运动来自动生成呢?这种流程有什么实际意义呢?
这里有篇论文,摘要是:“针对网格中的服务
- Oracle11.2新特性之INSERT提示IGNORE_ROW_ON_DUPKEY_INDEX
daizj
oracle
insert提示IGNORE_ROW_ON_DUPKEY_INDEX
转自:http://space.itpub.net/18922393/viewspace-752123
在 insert into tablea ...select * from tableb中,如果存在唯一约束,会导致整个insert操作失败。使用IGNORE_ROW_ON_DUPKEY_INDEX提示,会忽略唯一
- 二叉树:堆
dieslrae
二叉树
这里说的堆其实是一个完全二叉树,每个节点都不小于自己的子节点,不要跟jvm的堆搞混了.由于是完全二叉树,可以用数组来构建.用数组构建树的规则很简单:
一个节点的父节点下标为: (当前下标 - 1)/2
一个节点的左节点下标为: 当前下标 * 2 + 1
&
- C语言学习八结构体
dcj3sjt126com
c
为什么需要结构体,看代码
# include <stdio.h>
struct Student //定义一个学生类型,里面有age, score, sex, 然后可以定义这个类型的变量
{
int age;
float score;
char sex;
}
int main(void)
{
struct Student st = {80, 66.6,
- centos安装golang
dcj3sjt126com
centos
#在国内镜像下载二进制包
wget -c http://www.golangtc.com/static/go/go1.4.1.linux-amd64.tar.gz
tar -C /usr/local -xzf go1.4.1.linux-amd64.tar.gz
#把golang的bin目录加入全局环境变量
cat >>/etc/profile<
- 10.性能优化-监控-MySQL慢查询
frank1234
性能优化MySQL慢查询
1.记录慢查询配置
show variables where variable_name like 'slow%' ; --查看默认日志路径
查询结果:--不用的机器可能不同
slow_query_log_file=/var/lib/mysql/centos-slow.log
修改mysqld配置文件:/usr /my.cnf[一般在/etc/my.cnf,本机在/user/my.cn
- Java父类取得子类类名
happyqing
javathis父类子类类名
在继承关系中,不管父类还是子类,这些类里面的this都代表了最终new出来的那个类的实例对象,所以在父类中你可以用this获取到子类的信息!
package com.urthinker.module.test;
import org.junit.Test;
abstract class BaseDao<T> {
public void
- Spring3.2新注解@ControllerAdvice
jinnianshilongnian
@Controller
@ControllerAdvice,是spring3.2提供的新注解,从名字上可以看出大体意思是控制器增强。让我们先看看@ControllerAdvice的实现:
@Target(ElementType.TYPE)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
@Component
public @interface Co
- Java spring mvc多数据源配置
liuxihope
spring
转自:http://www.itpub.net/thread-1906608-1-1.html
1、首先配置两个数据库
<bean id="dataSourceA" class="org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource" destroy-method="close&quo
- 第12章 Ajax(下)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- BW / Universe Mappings
blueoxygen
BO
BW Element
OLAP Universe Element
Cube Dimension
Class
Charateristic
A class with dimension and detail objects (Detail objects for key and desription)
Hi
- Java开发熟手该当心的11个错误
tomcat_oracle
java多线程工作单元测试
#1、不在属性文件或XML文件中外化配置属性。比如,没有把批处理使用的线程数设置成可在属性文件中配置。你的批处理程序无论在DEV环境中,还是UAT(用户验收
测试)环境中,都可以顺畅无阻地运行,但是一旦部署在PROD 上,把它作为多线程程序处理更大的数据集时,就会抛出IOException,原因可能是JDBC驱动版本不同,也可能是#2中讨论的问题。如果线程数目 可以在属性文件中配置,那么使它成为
- 推行国产操作系统的优劣
yananay
windowslinux国产操作系统
最近刮起了一股风,就是去“国外货”。从应用程序开始,到基础的系统,数据库,现在已经刮到操作系统了。原因就是“棱镜计划”,使我们终于认识到了国外货的危害,开始重视起了信息安全。操作系统是计算机的灵魂。既然是灵魂,为了信息安全,那我们就自然要使用和推行国货。可是,一味地推行,是否就一定正确呢?
先说说信息安全。其实从很早以来大家就在讨论信息安全。很多年以前,就据传某世界级的网络设备制造商生产的交