- 机器学习之线性代数
珠峰日记
AI理论与实践机器学习线性代数人工智能
文章目录一、引言:线性代数为何是AI的基石二、向量:AI世界的基本构建块(一)向量的定义(二)向量基础操作(三)重要概念三、矩阵:AI数据的强大容器(一)矩阵的定义(二)矩阵运算(三)矩阵特性(四)矩阵分解(五)Python示例(使用NumPy库)四、线性代数在AI中的应用(一)数据表示(二)降维:PCA(三)线性回归(四)计算机视觉(五)自然语言处理一、引言:线性代数为何是AI的基石在人工智能领
- 机器学习(Machine Learning)
七指琴魔御清绝
大数据学习
原文链接:http://blog.csdn.net/zhoubl668/article/details/42921187希望转载的朋友,你可以不用联系我.但是一定要保留原文链接,因为这个项目还在继续也在不定期更新.希望看到文章的朋友能够学到更多.《BriefHistoryofMachineLearning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机、神经网络、决策树、SVM、Ada
- 机器学习实战——音乐流派分类(主页有源码)
喵了个AI
机器学习实战机器学习分类人工智能
✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨1.简介音乐流派分类是音乐信息检索(MusicInformationRetrieval,MIR)中的一个重要任务,旨在通过分析音频信号的特征,将音乐自动分类到不同的流派(如古典、摇滚、爵士、流行等)。随着数字音乐平台的普及,音乐流派分类技术被广泛应用于音乐推荐、自动标签生成和音乐库管理
- HarmonyNext实战案例:基于ArkTS的高性能分布式机器学习应用开发
harmonyos-next
HarmonyNext实战案例:基于ArkTS的高性能分布式机器学习应用开发引言在HarmonyNext生态系统中,分布式机器学习是其核心特性之一。通过分布式机器学习,开发者可以充分利用多设备的计算资源,实现复杂模型的训练与推理。本文将深入探讨如何使用ArkTS12+语法开发一个高性能的分布式机器学习应用,涵盖从基础概念到高级技巧的全面讲解。通过本案例,您将学习到如何利用HarmonyNext的分
- 成功案例丨开发时间从1小时缩短到3分钟:如何利用历史数据训练AI模型,预测设计性能?
Altair澳汰尔
PhysicsAI仿真AI机器学习HyperWorks数据分析
案例简介PhysicsAI™助力HEROMOTOCORP实现设计效率提升99%印度领先的跨国摩托车和踏板车制造商HeroMotoCorpLtd.(以下简称Hero)致力于通过将人工智能(AI)和机器学习技术融入有限元分析(FEA)流程,以加速产品开发周期。在其首个AI驱动项目——摩托车把手设计优化中,Hero采用了PhysicsAI™几何深度学习解决方案,利用历史数据训练AI模型并预测设计性能。A
- Python学习指南:系统化路径 + 避坑建议
程之编
Python全栈通关秘籍青少年编程python开发语言人工智能机器学习
新手小白学习编程就像搭积木——需要从基础开始,逐步构建知识体系。以下是为你量身定制的Python学习路径,帮你告别杂乱,高效入门!一、学习前的关键认知明确目标:想用Python做什么?数据分析(如Excel自动化、可视化)Web开发(如搭建网站)人工智能(如机器学习)自动化办公(如处理文件、邮件)目标不同,后续学习侧重点不同(但基础通用)。避免误区:❌只看教程不写代码✅边学边动手,哪怕抄代码也要运
- 机器学习之KMeans算法
Mr终游
机器学习机器学习算法kmeans
目录一、KMeans的核心思想二、KMeans算法流程三、KMeans的关键点1.优点:2.缺点:四、如何确定最佳k值1.肘部法则2.轮廓系数五、Kmeans的典型应用场景六、代码示例KMeans是一种广泛使用的无监督学习算法,主要用于聚类分析(Clustering)。它的目标是将数据集划分为K个互不重叠的子集(簇,Cluster),使得同一簇内的数据点尽可能相似,不同簇之间的数据点尽可能差异显著
- Python机器学习实战:构建序列到序列(Seq2Seq)模型处理翻译任务
AGI大模型与大数据研究院
程序员提升自我硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
Python机器学习实战:构建序列到序列(Seq2Seq)模型处理翻译任务1.背景介绍1.1问题的由来翻译是跨语言沟通的重要桥梁,随着全球化进程的加速,翻译需求日益增长。传统的机器翻译方法主要依赖于规则和统计方法,如基于短语的翻译、基于统计的机器翻译等。然而,这些方法难以处理复杂的语言现象,翻译质量参差不齐。近年来,随着深度学习技术的快速发展,基于神经网络序列到序列(Sequence-to-Seq
- 【漫话机器学习系列】130.主成分(Principal Components)
IT古董
漫话机器学习系列专辑机器学习人工智能python
主成分(PrincipalComponents)详解1.什么是主成分?主成分(PrincipalComponents,PCs)是数据集中方差最大的线性组合,它是主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)中的核心概念。主成分可以看作是对原始特征的新表述方式,它通过数学变换找到一组新的正交坐标轴,使得数据的主要变化方向与这些轴对齐。简单来说:主成分是数据集中信息量(方差
- C++开源库大全
大王算法
C/C++开发实战365C++入门及项目实战宝典c++开源
程序员要站在巨人的肩膀上,C++拥有丰富的开源库,这里包括:标准库、Web应用框架、人工智能、数据库、图片处理、机器学习、日志、代码分析等。标准库C++StandardLibrary:是一系列类和函数的集合,使用核心语言编写,也是C++ISO自身标准的一部分。
- 基于PyTorch的深度学习——机器学习3
Wis4e
深度学习机器学习pytorch
激活函数在神经网络中作用有很多,主要作用是给神经网络提供非线性建模能力。如果没有激活函数,那么再多层的神经网络也只能处理线性可分问题。在搭建神经网络时,如何选择激活函数?如果搭建的神经网络层数不多,选择sigmoid、tanh、relu、softmax都可以;而如果搭建的网络层次较多,那就需要小心,选择不当就可导致梯度消失问题。此时一般不宜选择sigmoid、tanh激活函数,因它们的导数都小于1
- AI 驱动的软件测试革命:从自动化到智能化的进阶之路
綦枫Maple
AI+软件测试人工智能自动化运维
引言:软件测试的智能化转型浪潮在数字化转型加速的今天,软件产品的迭代速度与复杂度呈指数级增长。传统软件测试依赖人工编写用例、执行测试的模式,已难以应对快速交付与高质量要求的双重挑战。人工智能技术的突破为测试领域注入了新动能,通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术,测试流程正从“被动验证”向“主动预防”演进。本文将深入探讨AI与软件测试的融合路径,结合技术原理、工具实践与行业趋势,为读者呈现一幅
- XGBClassifiler函数介绍
浊酒南街
#算法机器学习XGB
目录前言函数介绍示例前言XGBClassifier是XGBoost库中用于分类任务的类。XGBoost是一种高效且灵活的梯度提升决策树(GBDT)实现,它在多种机器学习竞赛中表现出色,尤其擅长处理表格数据。函数介绍XGBClassifiler(max_depth=3,learning_rate=0.1,n_estimators=100,objective='binary:logistic',boo
- 基于大数据架构的就业岗位推荐系统的设计与实现【java或python】—计算机毕业设计源码+LW文档
qq_375279829
大数据架构python课程设计算法
摘要随着互联网技术的迅猛发展和大数据时代的到来,就业市场日益复杂多变,求职者与招聘方之间的信息不对称问题愈发突出。为解决这一难题,本文设计并实现了一个基于大数据架构的就业岗位推荐系统。该系统通过收集、整合并分析大量求职者简历信息、企业招聘信息以及市场动态数据,运用先进的机器学习算法,为求职者提供个性化的岗位推荐服务,同时帮助企业快速定位到合适的候选人。本文将从系统设计的背景与意义、技术基础、需求分
- 向量数据库简介
openwin_top
python编程示例系列python编程示例系列二数据库
向量数据库(VectorDatabase)是一种专门用于存储和查询向量数据的数据库系统。向量数据库通常使用高效的向量索引技术,支持基于向量相似度的查询和检索,可以应用于图像搜索、自然语言处理、推荐系统、机器学习等领域。与传统的关系型数据库不同,向量数据库通常使用基于向量的数据模型,将向量作为数据的核心表示形式。向量数据库可以存储和处理大量的向量数据,支持高效的向量相似度计算和查询。常见的向量索引技
- Ubuntu22.04安装CP2K最新版2025.1
jhonwyyc
机器学习深度学习ubuntu
CP2K教程CP2K系列之一安装文章目录CP2K教程前言一、安装依赖库1.引入库二、下载并解压缩1.下载链接2.解压缩三、安装1.安装cp2k_toolchain2.安装cp2k3.指定根目录4.修改环境变量四、测试总结前言CP2K是一款开源的第一性原理计算软件,采用Fortran98编写。近年来结合机器学习与lammps,已成为热度逐年增加的软件。但是目前使用它仍存在不少难点。本文讲解在Ubun
- Azure AI Document Intelligence 使用指南
scaFHIO
azure人工智能flaskpython
AzureAIDocumentIntelligence使用指南AzureAIDocumentIntelligence(原名AzureFormRecognizer)是一项基于机器学习的服务,可以从数字或扫描PDF、图像、Office和HTML文件中提取文本(包括手写)、表格、文档结构(如标题、节标题等)和键值对。它支持多种格式,包括PDF、JPEG/JPG、PNG、BMP、TIFF、HEIF、DOC
- 鸢尾花数据集的四个特征具体是什么?
学术乙方
Python人工智能
鸢尾花数据集(IrisDataset)是机器学习领域中最经典的数据集之一,它包含150个样本,每个样本有4个特征,分别是:1.花萼长度(SepalLength)描述:花萼(花的外部绿色部分)的长度,单位为厘米。取值范围:通常为4.3cm到7.9cm。2.花萼宽度(SepalWidth)描述:花萼的宽度,单位为厘米。取值范围:通常为2.0cm到4.4cm。3.花瓣长度(PetalLength)描述:
- DeepSeek源码解析(2)
白鹭凡
deepseekai
Tensor(张量)的介绍在计算机科学和机器学习领域,“张量”(Tensor)是一个数学概念,它被用来表示多维数组。在大模型(如深度学习模型)中,张量扮演着核心角色,具体来说:数据表示:张量用于表示输入数据、模型参数和中间计算结果。例如,在图像处理中,一张图片可以被表示为一个三维张量(高度、宽度、颜色通道数),而在自然语言处理中,一段文本可以被编码为一系列词向量组成的二维张量(句子长度、词向量维度
- 机器学习数学基础:29.t检验
@心都
机器学习人工智能
一、t检验的定义与核心思想(一)定义t检验(Student’st-test)是一种在统计学领域中广泛应用的基于t分布的统计推断方法。其主要用途在于判断样本均值与总体均值之间,或者两个独立样本的均值之间、配对样本的均值之间是否存在显著差异。例如,在教育研究中,可以通过t检验判断某个班级学生的平均成绩与全校学生的平均成绩是否有显著差异;在医学实验里,可用于比较实验组和对照组的患者某项生理指标的均值是否
- 机器学习算法(2)—— 线性回归算法
疯狂的石头。
算法机器学习线性回归
‘’‘构造数据集’‘’x=[[80,86],[82,80],[85,78],[90,90],[86,82],[82,90],[78,80],[92,94]]y=[84.2,80.6,80.1,90,83.2,87.6,79.4,93.4]‘’‘模型训练’‘’实例化一个估计器estimator=LinearRegression()使用fit方法进行训练estimator.fit(x,y)查看回归系数
- putty运行python代码_当我关闭putty时如何保持python脚本运行
weixin_39943000
putty运行python代码
我准备在VPS上运行Ubuntu上的python脚本.这是机器学习培训过程,因此需要花费大量时间进行培训.如何在不停止该过程的情况下关闭腻子.解决方法:您有两个主要选择:>使用nohup运行命令.这会将它与您的会话取消关联,并在断开连接后让它继续运行:nohuppythonScript.py请注意,该命令的stdout将附加到名为nohup.out的文件中,除非您重定向它(nohuppythonS
- 同一个问题看看Grok3怎么回答-什么是智能体?
释迦呼呼
AI一千问架构深度学习人工智能机器学习自然语言处理
关键要点研究表明,智能体(可能是“智能代理”的意思)在人工智能中是一个能够感知环境、自主行动以实现目标的系统。证据倾向于认为,智能体可以是简单的(如恒温器),也可以是复杂的(如自动驾驶汽车),并可能通过机器学习改进性能。关于“智能体”这一术语,存在争议,可能指的是人工智能中的智能代理,或在某些上下文中指具有物理身体的AI系统(如机器人)。什么是智能体?定义智能体在人工智能中似乎是一个能够感知其环境
- 决策树(Decision Tree):机器学习中的经典算法
Jason_Orton
机器学习算法决策树随机森林人工智能
1.什么是决策树?决策树(DecisionTree)是一种基于树形结构的机器学习算法,适用于分类和回归任务。其核心思想是通过一系列的规则判断,将数据集不断划分,最终形成一棵树状结构,从而实现预测目标。在决策树中,每个内部节点表示一个特征,每个分支代表一个特征的取值,每个叶子节点对应一个类别或预测值。决策树的目标是构建一棵能够有效区分不同类别的树,并在测试数据上保持较好的泛化能力。2.决策树的工作原
- 学习总结项目
苏小夕夕
学习人工智能深度学习机器学习
近段时间学习了机器学习、线性回归和softmax回归、多层感知机、卷积神经网络、Pytorch神经网络工具箱、Python数据处理工具箱、图像分类等的知识,学习了利用神经网络实现cifar10的操作、手写图像识别项目以及其对应的实验项目报告总结。项目总结本次项目我使用了VGG19模型、AlexNet模型和已使用的VGG16模型进行对比,在已有的条件下,对代码进行更改是,结果展示中,VGG19模型的
- 深度学习和机器学习的差异
The god of big data
教程深度学习机器学习人工智能
一、技术架构的本质差异传统机器学习(MachineLearning)建立在统计学和数学优化基础之上,其核心技术是通过人工设计的特征工程(FeatureEngineering)构建模型。以支持向量机(SVM)为例,算法通过核函数将数据映射到高维空间,但特征提取完全依赖工程师的领域知识。这种"人工特征+浅层模型"的结构在面对复杂非线性关系时容易遭遇性能瓶颈。深度学习(DeepLearning)作为机器
- PyBroker: 使用Python进行机器学习驱动的算法交易指南
任铃冰Flourishing
PyBroker:使用Python进行机器学习驱动的算法交易指南pybrokerAlgorithmicTradinginPythonwithMachineLearning项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pybroker一、项目目录结构及介绍PyBroker项目遵循了清晰的组织结构来简化其源码管理和维护。以下是该仓库的主要目录及其简介:├──docs#文
- 从前端程序员到大模型工程师的转型攻略
七七Seven~
前端语言模型人工智能学习chatgpt算法
在科技日新月异的今天,人工智能(AI)特别是大规模预训练模型(大模型)的发展正引领着新一轮的技术革命。对于一位有志于从专注于用户界面设计和开发的前端程序员转向这个充满潜力领域的专业人士来说,这不仅是一次技术栈的转换,更是一个思维方式和个人职业发展的重大转变。本文将提供一个详尽的指南,帮助你顺利地完成这一过渡。第一阶段:打牢基础(第1-4周)深入了解AI与机器学习概念理解:阅读相关书籍、在线课程或观
- PyBroker:利用 Python 和机器学习助力算法交易
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PyBroker:利用Python和机器学习助力算法交易你是否希望借助Python和机器学习的力量来优化你的交易策略?那么你需要了解一下PyBroker!这个Python框架专为开发算法交易策略而设计,尤其关注使用机器学习的策略。借助PyBroker,你可以轻松创建和微调交易规则,构建强大的模型,并深入了解你的策略表现。PyBroker介绍官方说明文档:利用PyBroker进行量化投资官方说明文档
- Java 中操作 R:深度整合与高效应用
froginwe11
开发语言
Java中操作R:深度整合与高效应用引言随着大数据和机器学习的快速发展,R语言在数据分析和可视化方面扮演着越来越重要的角色。而Java作为一种广泛应用于企业级应用开发的语言,其强大的功能和稳定性使其成为构建高性能应用的首选。本文将探讨Java如何操作R语言,实现高效的数据分析应用。一、Java操作R的背景R语言优势:R语言拥有丰富的统计分析、数据可视化工具和机器学习算法库,是数据分析领域的首选语言
- 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。
dcj3sjt126com
mysql
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
eksliang
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