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Nature自然科研
c语言输入两个字符串按字典数序比较大小
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- AdaBoost算法(AdbBoost Algorithm)—有监督学习方法、非概率模型、判别模型、非线性模型、非参数化模型、批量学习
剑海风云
ArtificialIntelligence人工智能机器学习提升方法AdaBoost
定义输入:训练数据集T={(x1,y1),(x2,y2),⋯ ,(xN,yN)}T=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),\cdots,(x_N,y_N)\}T={(x1,y1),(x2,y2),⋯,(xN,yN)},其中,xi∈χ⊆Rn,yi∈y={−1,+1}x_i\in\chi\subseteqR^n,y_i\in{\tty}=\{-1,+1\}xi∈χ⊆Rn,yi∈y={−1,+1}
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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
- 邓俊辉数据结构与算法学习笔记-第五章
xiaodidadada
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文章目录树aa1树a2应用a3有根树a4有序树a5路径a6连通图无环图a7深度层次b在计算机中表示b1树的表示b2父节点b3孩子节点b4父亲孩子表示法b5长子兄弟表示法c二叉树c1二叉树概述c2真二叉树c3描述多叉树d二叉树d1BinNode类d2BinNode接口d3BinTree类d4高度更新d5节点插入e相关算法e1-1先序遍历转化策略e1-2遍历规则e1-3递归实现e1-4迭代实现e1-5
- 2024.8.14-算法学习(原创+转载)
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算法学习人工智能
一、投机采样图源自投机采样推理原理-66Ring'sBlog投机采样(SpeculativeDecoding)是Google和DeepMind在2022年同时发现的大模型推理加速方法。它可以在不损失生成效果前提下,获得3x以上的加速比。大型语言模型(LLM)的推理通常需要使用自回归采样。它们的推理过程相当缓慢,需要逐个token地进行串行解码。生成每个标记都需要将所有参数从存储单元传输到计算单元,
- 算法学习-2024.8.16
蓝纹绿茶
学习
一、Tensorrt学习补充TensorRT支持INT8和FP16的计算。深度学习网络在训练时,通常使用32位或16位数据。TensorRT则在网络的推理时选用不这么高的精度,达到加速推断的目的。TensorRT对于网络结构进行了重构,把一些能够合并的运算合并在了一起,针对GPU的特性做了优化。一个深度学习模型,在没有优化的情况下,比如一个卷积层、一个偏置层和一个reload层,这三层是需要调用三
- 基于Python的机器学习系列(17):梯度提升回归(Gradient Boosting Regression)
会飞的Anthony
人工智能信息系统机器学习机器学习python回归
简介梯度提升(GradientBoosting)是一种强大的集成学习方法,类似于AdaBoost,但与其不同的是,梯度提升通过在每一步添加新的预测器来减少前一步预测器的残差。这种方法通过逐步改进模型,能够有效提高预测准确性。梯度提升回归的工作原理在梯度提升回归中,我们逐步添加预测器来修正模型的残差。以下是梯度提升的基本步骤:初始化模型:选择一个初始预测器h0(x),计算该预测器的预测值。计算残差:
- 基于Python的机器学习系列(16):扩展 - AdaBoost
会飞的Anthony
信息系统机器学习人工智能python机器学习开发语言
简介在本篇中,我们将扩展之前的AdaBoost算法实现,深入探索其细节并进行一些修改。我们将重点修复代码中的潜在问题,并对AdaBoost的实现进行一些调整,以提高其准确性和可用性。1.修复Alpha计算中的问题在AdaBoost中,如果分类器的错误率e为0,则计算出的权重α将是未定义的。为了解决这个问题,我们可以在计算过程中向分母中添加一个非常小的值,以避免除零错误。2.调整学习率sklearn
- 基于CNN-BiLSTM-Adaboost风电功率预测研究(Matlab代码实现)
创新优化代码学习
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欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、研究方法1.数据准备与预处理2.CNN特征提取3.BiLSTM序列建模4.Adaboost集成学习5.模型训练与评估三、研究优势四、未来展望2运行结果3参考文献4Matlab代码、数据⛳️赠与读者做科研,涉及到一个深在的思想系
- 算法学习每日一题数位不同的组合
故里
算法学习
Problem:3153.所有数对中数位不同之和思路本题关键在于如何处理数位不同的个数,其实就是组合问题,两个不同数字的不同数位只能算一对,所以我们不妨把后方元素与前方元素数位不同算作一对,保持单调性避免重复计数。那么后方元素不同的数位应该如何统计呢,我们不妨使用哈希表,一维表示统计的数位位数,二维表示数位0~9。某一数位位数下数位与前方元素不同的个数,就是当前遍历到的所有元素数目-该数位相同的元
- 算法学习笔记-复杂度分析上
胖琪的升级之路
如何分析、统计算法的执行效率和资源消耗为什么需要复杂度分析首先我们很多程序都可以通过统计,监控等方式帮助我们得到程序执行的时间与占用的内存大小。但是这些统计方法有很大的局限性。测试结果非常依赖测试环境。不同的测试机器,同样的代码执行效率就不同。测试结果数受数据规模的影响很大。数据规模大,我们的代码执行效率低。测试结果不能真正的反应我们的内容大O复杂度表示法我们假设一行代码执行一次的时间是unit_
- 【KELM回归预测】基于麻雀算法优化核极限学习SSA-KELM-Adaboost实现风电回归预测附matlab代码
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以下是使用麻雀算法优化核极限学习机(SSA-KELM)和Adaboost算法实现风电回归预测的MATLAB代码示例:matlab复制%导入风电数据load(‘wind_data.mat’);%假设数据存储在wind_data.mat文件中X=wind_data(:,1:end-1);%输入特征Y=wind_data(:,end);%输出标签%数据归一化X=normalize(X,‘range’);
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提升方法(Boosting),是一种可以用来减小监督式学习中偏差的机器学习算法。基于Boosting的集成学习,其代表算法不包括?A.AdaboostB.GBDTC.XGBOOSTD.随机森林数据分析认证考试介绍:点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python,SQL,统计学,数据分析理论,深度学习,可视化,机器学习,Spark八个方向的专项练习题库,数据
- 每天一个数据分析题(五百零六)- 装袋方法
跟着紫枫学姐学CDA
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装袋方法(bagging)也叫做bootstrapaggregating,是在原始数据集有放回地重采样S次后得到新数据集的一种技术,其代表算法有?A.AdaboostB.GBDTC.XGBOOSTD.随机森林数据分析认证考试介绍:点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python,SQL,统计学,数据分析理论,深度学习,可视化,机器学习,Spark八个方向的专
- 粒子群优化算法和强化算法的优缺点对比,以表格方式进行展示。详细解释
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笔记笔记
粒子群优化算法(PSO)和强化学习算法(RL)是两种常用的优化和学习方法。以下是它们的优缺点对比,以表格的形式展示:特性粒子群优化算法(PSO)强化学习算法(RL)算法类型优化算法学习算法主要用途全局优化问题,寻找最优解学习和决策问题,优化策略以最大化长期奖励计算复杂度较低,通常不需要梯度信息;计算复杂度与粒子数量和迭代次数有关较高,涉及到策略网络的训练和环境交互;复杂度取决于状态空间、动作空间以
- 算法学习6——贪心算法
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算法学习算法学习贪心算法
什么是贪心算法?贪心算法是一种在每一步选择中都采取当前状态下最优或最有利的选择的算法。其核心思想是通过一系列局部最优选择来达到全局最优解。贪心算法广泛应用于各种优化问题,如最短路径、最小生成树、背包问题等。贪心算法的特点局部最优选择:每一步都做出在当前情况下最优的选择。无后效性:一旦某个状态被确定,就不会再被改变或回溯。逐步构造解决方案:通过一系列的选择逐步构建出最终的解决方案。经典例子及其Pyt
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今天是动态规划算法学习的第八天,也是买卖股票的一天。涉及到了使用多维数组来表示不同的状态,然后进行状态转移。121.买卖股票的最佳时机题目链接:121.买卖股票的最佳时机-力扣(LeetCode)这个题目是给出一个数组表示股票每天的价格,只能进行一次股票的买卖。求解所能获得的最大利润。我自己的做法是用前缀和,求每个数右边最大的数,然后求最大的差值。具体代码如下所示:classSolution{pu
- 代码随想录算法训练营第二十一天| 39. 组合总和, 40.组合总和II, 131.分割回文串
无敌的平衡步兵
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今天是回溯算法学习的第二天,主要的学习内容包括:1.组合问题的重复使用2.组合问题的去重3.分割问题的处理方法。39.组合总和题目链接:39.组合总和-力扣(LeetCode)这个组合问题的特点是,集合内的元素可以重复使用。与前面组合问题的区别在于,在每一次回溯中,不是从i+1的位置开始穷举,而是从i开始穷举。这样就满足元素重复使用的要求。对于剪枝操作,这个题的做法是如果求和的结果已经大于目标值,
- 算法学习07:KMP算法
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算法学习07:KMP算法文章目录算法学习07:KMP算法前言一、KMP算法1.kmp匹配过程:2.求解next数组(kmp算法重点)3.代码总结前言提示:以下是本篇文章正文内容:一、KMP算法1.kmp匹配过程:2.求解next数组(kmp算法重点)3.代码#includeusingnamespacestd;constintN=10000+10,m=100000+10;intn,m;intp[N]
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c++算法学习,力扣刷题笔记目录c++算法学习,力扣刷题笔记新手村1480.一维数组的动态和1480.一维数组的动态和C++中的位运算符例子更多位运算用法具体示例1672.最富有客户的资产总量新手村力扣新手村题目及解析,我的疑问和解答1480.一维数组的动态和题目给你一个数组nums。数组「动态和」的计算公式为:runningSum[i]=sum(nums[0]…nums[i])。请返回nums的
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算法模板一://数组arr的区间[0,left-1]满足arr[i]=k;Scannerscan=newScanner(System.in);int[]arr={1,2,3,4,5};intleft=0,right=arr.length-1;intk=scan.nextInt();while(left=k)right=mid;elseleft=mid+1;}算法模板二://数组arr的区间[0,l
- 【Java】零基础蓝桥杯算法学习——动态规划例题
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例题:2023年第十四届蓝桥杯Java软件开发B组E题蜗牛参考解答:参考代码示例:importjava.util.Scanner;publicclassMain{staticintN=100010;staticint[]arr=newint[N];staticint[]a=newint[N];//传送带的起始坐标staticint[]b=newint[N];//第i-1根杆子的传送带的坐标stat
- 【Java】零基础蓝桥杯算法学习——线性动态规划(一维dp)
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线性dp——一维动态规划1、考虑最后一步可以由哪些状态得到,推出转移方程2、考虑当前状态与哪些参数有关系,定义几维数组来表示当前状态3、计算时间复杂度,判断是否需要进行优化。一维动态规划例题:最大上升子序列问题Java参考代码:importjava.util.Scanner;publicclassMain{publicstaticvoidmain(String[]args){Scannerscan
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算法python数据结构leetcode广度优先深度优先学习
目录一、Leetcode110.平衡二叉树题目描述解题思路方法:递归总结二、Leetcode257.二叉树的所有路径题目描述解题思路方法:递归总结三、Leetcode404.左叶子之和题目描述解题思路方法一:递归方法二:层序遍历总结一、Leetcode110.平衡二叉树题目描述给定一个二叉树,判断它是否是高度平衡的二叉树。本题中,一棵高度平衡二叉树定义为:一个二叉树每个节点的左右两个子树的高度差的
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剑侠李逍遥
给你一个字符串类型的数组arr,譬如:String[]arr={"b\st","d\","a\d\e","a\b\c"};把这些路径中蕴含的目录结构给打印出来,子目录直接列在父目录下面,并比父目录向右进两格,就像这样:abcdebcstd同一级的需要按字母顺序排列不能乱。利用前缀树,让后深度优先遍历/***给你一个字符串类型的数组arr,譬如:*String[]arr={"b\st","d\","
- 机器学习-近邻KNN算法学习笔记
不会敲代码的陈序员
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目录一、算法定义KNN算法性能:欠拟合和过拟合KNN算法优缺点二、算法原理算法通俗解释算法的公式欧氏距离曼哈顿距离三、算法实现与应用模型搭建思路KNN算法模型源码代码运行效果图四、总结一、算法定义K最近邻(K-NearestNeighbors,KNN)算法是一种用于分类和回归的监督学习算法。KNN算法的主要思想可以简单概括如下:训练阶段:在训练阶段,KNN算法将所有的训练样本和它们对应的标签存储在
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数据结构与算法算法leetcodedfsbfsjava
喜欢该类型文章可以给博主点个关注,博主会持续输出此类型的文章,知识点很全面,再加上LeetCode的真题练习,每一个LeetCode题解我都写了详细注释,比较适合新手入门数据结构与算法,后续也会更新进阶的文章。课件参考—开课吧《门徒计划》4-3深搜(DFS)与广搜(BFS):初识问题状态空间搜索的核心概念首先给大家拓展一个概念,这个概念就是我们学习搜索算法中非常重要的一环:这个问题求解树是一个抽象
- 算法学习:双指针进阶之滑动窗口算法
2301_76884895
算法leetcode数据结构
文章目录一、认识滑动窗口算法二、算法运用1.最小覆盖子串2.字符串排列3.找所有字母异位词4.最长无重复字串总结一、认识滑动窗口算法本文讲的滑动窗口算法基于前面的基本的双指针技巧。在滑动窗口算法中,可以使用左右指针来记录窗口的左右边界,以及使用快慢指针来同时从两端向中间遍历数据流,从而加速算法的执行效率。滑动窗口算法的核心在于通过维护一个窗口来记录满足条件的数据,并在窗口移动的过程中更新窗口记录的
- R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN实现
今 晚 打 老 虎
面试之CV基础知识深度学习点滴
R-CNN:传统的目标检测算法:使用穷举法(不同大小比例的滑窗)进行区域选择,时间复杂度高对提取的区域进行特征提取(HOG或者SIFT),对光照、背景等鲁棒性差使用分类器对提取的特征进行分类(SVM或Adaboost)R-CNN的过程:采用SelectiveSearch生成类别独立的候选区域使用AlexNet来提取特征,输入是227*227*3,输出是4096将4096维的特征向量送入SVM来分类
- Algorithm
香水浓
javaAlgorithm
冒泡排序
public static void sort(Integer[] param) {
for (int i = param.length - 1; i > 0; i--) {
for (int j = 0; j < i; j++) {
int current = param[j];
int next = param[j + 1];
- mongoDB 复杂查询表达式
开窍的石头
mongodb
1:count
Pg: db.user.find().count();
统计多少条数据
2:不等于$ne
Pg: db.user.find({_id:{$ne:3}},{name:1,sex:1,_id:0});
查询id不等于3的数据。
3:大于$gt $gte(大于等于)
&n
- Jboss Java heap space异常解决方法, jboss OutOfMemoryError : PermGen space
0624chenhong
jvmjboss
转自
http://blog.csdn.net/zou274/article/details/5552630
解决办法:
window->preferences->java->installed jres->edit jre
把default vm arguments 的参数设为-Xms64m -Xmx512m
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- 文件上传 下载 解析 相对路径
不懂事的小屁孩
文件上传
有点坑吧,弄这么一个简单的东西弄了一天多,身边还有大神指导着,网上各种百度着。
下面总结一下遇到的问题:
文件上传,在页面上传的时候,不要想着去操作绝对路径,浏览器会对客户端的信息进行保护,避免用户信息收到攻击。
在上传图片,或者文件时,使用form表单来操作。
前台通过form表单传输一个流到后台,而不是ajax传递参数到后台,代码如下:
<form action=&
- 怎么实现qq空间批量点赞
换个号韩国红果果
qq
纯粹为了好玩!!
逻辑很简单
1 打开浏览器console;输入以下代码。
先上添加赞的代码
var tools={};
//添加所有赞
function init(){
document.body.scrollTop=10000;
setTimeout(function(){document.body.scrollTop=0;},2000);//加
- 判断是否为中文
灵静志远
中文
方法一:
public class Zhidao {
public static void main(String args[]) {
String s = "sdf灭礌 kjl d{';\fdsjlk是";
int n=0;
for(int i=0; i<s.length(); i++) {
n = (int)s.charAt(i);
if((
- 一个电话面试后总结
a-john
面试
今天,接了一个电话面试,对于还是初学者的我来说,紧张了半天。
面试的问题分了层次,对于一类问题,由简到难。自己觉得回答不好的地方作了一下总结:
在谈到集合类的时候,举几个常用的集合类,想都没想,直接说了list,map。
然后对list和map分别举几个类型:
list方面:ArrayList,LinkedList。在谈到他们的区别时,愣住了
- MSSQL中Escape转义的使用
aijuans
MSSQL
IF OBJECT_ID('tempdb..#ABC') is not null
drop table tempdb..#ABC
create table #ABC
(
PATHNAME NVARCHAR(50)
)
insert into #ABC
SELECT N'/ABCDEFGHI'
UNION ALL SELECT N'/ABCDGAFGASASSDFA'
UNION ALL
- 一个简单的存储过程
asialee
mysql存储过程构造数据批量插入
今天要批量的生成一批测试数据,其中中间有部分数据是变化的,本来想写个程序来生成的,后来想到存储过程就可以搞定,所以随手写了一个,记录在此:
DELIMITER $$
DROP PROCEDURE IF EXISTS inse
- annot convert from HomeFragment_1 to Fragment
百合不是茶
android导包错误
创建了几个类继承Fragment, 需要将创建的类存储在ArrayList<Fragment>中; 出现不能将new 出来的对象放到队列中,原因很简单;
创建类时引入包是:import android.app.Fragment;
创建队列和对象时使用的包是:import android.support.v4.ap
- Weblogic10两种修改端口的方法
bijian1013
weblogic端口号配置管理config.xml
一.进入控制台进行修改 1.进入控制台: http://127.0.0.1:7001/console 2.展开左边树菜单 域结构->环境->服务器-->点击AdminServer(管理) &
- mysql 操作指令
征客丶
mysql
一、连接mysql
进入 mysql 的安装目录;
$ bin/mysql -p [host IP 如果是登录本地的mysql 可以不写 -p 直接 -u] -u [userName] -p
输入密码,回车,接连;
二、权限操作[如果你很了解mysql数据库后,你可以直接去修改系统表,然后用 mysql> flush privileges; 指令让权限生效]
1、赋权
mys
- 【Hive一】Hive入门
bit1129
hive
Hive安装与配置
Hive的运行需要依赖于Hadoop,因此需要首先安装Hadoop2.5.2,并且Hive的启动前需要首先启动Hadoop。
Hive安装和配置的步骤
1. 从如下地址下载Hive0.14.0
http://mirror.bit.edu.cn/apache/hive/
2.解压hive,在系统变
- ajax 三种提交请求的方法
BlueSkator
Ajaxjqery
1、ajax 提交请求
$.ajax({
type:"post",
url : "${ctx}/front/Hotel/getAllHotelByAjax.do",
dataType : "json",
success : function(result) {
try {
for(v
- mongodb开发环境下的搭建入门
braveCS
运维
linux下安装mongodb
1)官网下载mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz
2)linux 解压
gzip -d mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz;
mv mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4 mongodb-linux-x86_64-rhel62-
- 编程之美-最短摘要的生成
bylijinnan
java数据结构算法编程之美
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Map.Entry;
public class ShortestAbstract {
/**
* 编程之美 最短摘要的生成
* 扫描过程始终保持一个[pBegin,pEnd]的range,初始化确保[pBegin,pEnd]的ran
- json数据解析及typeof
chengxuyuancsdn
jstypeofjson解析
// json格式
var people='{"authors": [{"firstName": "AAA","lastName": "BBB"},'
+' {"firstName": "CCC&
- 流程系统设计的层次和目标
comsci
设计模式数据结构sql框架脚本
流程系统设计的层次和目标
 
- RMAN List和report 命令
daizj
oraclelistreportrman
LIST 命令
使用RMAN LIST 命令显示有关资料档案库中记录的备份集、代理副本和映像副本的
信息。使用此命令可列出:
• RMAN 资料档案库中状态不是AVAILABLE 的备份和副本
• 可用的且可以用于还原操作的数据文件备份和副本
• 备份集和副本,其中包含指定数据文件列表或指定表空间的备份
• 包含指定名称或范围的所有归档日志备份的备份集和副本
• 由标记、完成时间、可
- 二叉树:红黑树
dieslrae
二叉树
红黑树是一种自平衡的二叉树,它的查找,插入,删除操作时间复杂度皆为O(logN),不会出现普通二叉搜索树在最差情况时时间复杂度会变为O(N)的问题.
红黑树必须遵循红黑规则,规则如下
1、每个节点不是红就是黑。 2、根总是黑的 &
- C语言homework3,7个小题目的代码
dcj3sjt126com
c
1、打印100以内的所有奇数。
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
for (i=1; i<=100; i++)
{
if (i%2 != 0)
printf("%d ", i);
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return 0;
}
2、从键盘上输入10个整数,
- 自定义按钮, 图片在上, 文字在下, 居中显示
dcj3sjt126com
自定义
#import <UIKit/UIKit.h>
@interface MyButton : UIButton
-(void)setFrame:(CGRect)frame ImageName:(NSString*)imageName Target:(id)target Action:(SEL)action Title:(NSString*)title Font:(CGFloa
- MySQL查询语句练习题,测试足够用了
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1.创建student和score表
CREATE TABLE student (
id INT(10) NOT NULL UNIQUE PRIMARY KEY ,
name VARCHAR
- 转:MyBatis Generator 详解
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- 让程序员少走弯路的14个忠告
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工作计划学习
无论是谁,在刚进入某个领域之时,有再大的雄心壮志也敌不过眼前的迷茫:不知道应该怎么做,不知道应该做什么。下面是一名软件开发人员所学到的经验,希望能对大家有所帮助
1.不要害怕在工作中学习。
只要有电脑,就可以通过电子阅读器阅读报纸和大多数书籍。如果你只是做好自己的本职工作以及分配的任务,那是学不到很多东西的。如果你盲目地要求更多的工作,也是不可能提升自己的。放
- nginx和NetScaler区别
流浪鱼
nginx
NetScaler是一个完整的包含操作系统和应用交付功能的产品,Nginx并不包含操作系统,在处理连接方面,需要依赖于操作系统,所以在并发连接数方面和防DoS攻击方面,Nginx不具备优势。
2.易用性方面差别也比较大。Nginx对管理员的水平要求比较高,参数比较多,不确定性给运营带来隐患。在NetScaler常见的配置如健康检查,HA等,在Nginx上的配置的实现相对复杂。
3.策略灵活度方
- 第11章 动画效果(下)
onestopweb
动画
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/
- FAQ - SAP BW BO roadmap
blueoxygen
BOBW
http://www.sdn.sap.com/irj/boc/business-objects-for-sap-faq
Besides, I care that how to integrate tightly.
By the way, for BW consultants, please just focus on Query Designer which i
- 关于java堆内存溢出的几种情况
tomcat_oracle
javajvmjdkthread
【情况一】:
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space:这种是java堆内存不够,一个原因是真不够,另一个原因是程序中有死循环; 如果是java堆内存不够的话,可以通过调整JVM下面的配置来解决: <jvm-arg>-Xms3062m</jvm-arg> <jvm-arg>-Xmx
- Manifest.permission_group权限组
阿尔萨斯
Permission
结构
继承关系
public static final class Manifest.permission_group extends Object
java.lang.Object
android. Manifest.permission_group 常量
ACCOUNTS 直接通过统计管理器访问管理的统计
COST_MONEY可以用来让用户花钱但不需要通过与他们直接牵涉的权限
D