- 预测股票走势的ai模型
roxxo
AI模型人工智能深度学习金融
AI股票走势预测模型用深度学习+时间序列分析来构建一个股票预测AI,基于历史数据预测未来走势。1.关键功能✅AI选股(基于财务数据+技术指标)✅股票走势预测(LSTM/Transformer)✅智能筛选高增长潜力股✅可视化分析2.关键技术数据来源:YahooFinance/AlphaVantage财务分析:PE、EPS、ROE、PB、成交量机器学习选股:随机森林/XGBoost深度学习预测:LST
- ubuntu18安装pyenv
Ramulet
Pythonnpmpycharmcentos
安装依赖sudoapt-getinstalllibprotobuf-devlibleveldb-devlibsnappy-devlibopencv-devlibboost-all-devlibhdf5-serial-devlibgflags-devlibgoogle-glog-devliblmdb-devprotobuf-compiler-ysudoapt-getinstallbzip2-ysud
- 配置easy3d环境经验总结
Aurora-vv
基础配置操作c++
该平台依赖boost库,cgal库和QT,下载需求版本后,boost直接安装,cgal解压后即可,qt安装之前的博客有。需注意的是该平台使用的是X64版本,如果cmake时不指定64位使用32位的话,会编译不通过mapple。需要修改CMAKE_INSTALL_PREFIX路径,默认的C:\ProgramFiles(x86)会导致生成install时没有管理员权限。cmake编译环境是config
- 光伏储能直流系统MATLAB仿真(PV光伏阵列+Boost DCDC变换器+负载+双向DCDC变换器+锂离子电池系统)
wlz249
matlab开发语言
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1概述光伏储能直流系统MATLAB仿真研究一、引言二、光伏储能直流系统的基本构成(一)PV光伏阵列(二)BoostDC/DC变换器(三)负载(四)双向DC/DC变换器(五)锂离子电池系统(六)控制模块(七)观测模块三、MATLAB仿真模型建立(一)光伏阵列模型(二)B
- windows下使用msys2中的库安装pcl
乞力马扎罗山的雪B
windowsc++
windows下只是想用下pcl,直接装PCL的allinone,用MSVC!!!直接装PCL的allinone,用MSVC!!!直接装PCL的allinone,用MSVC!!!5min搞定,下面别看了1.msys2安装以及配置下载安装:https://www.msys2.org/安装C++环境,toolchain,cmake等2.msys2下能使用的一些库当前的版本:eigen3.4boost1
- spark通过降低cores数量来提高成功率,错误记录之memory limit
BackToMeNow
Spark基础与提高Hivesparkhive内存优化physicalmemory
错误复现当数据量达到几百G约一亿条进行计算时,在原本的资源分配条件下失败的几率很高,失败的错误基本如下ContainerkilledbyYARNforexceedingmemorylimits.16.9GBof16GBphysicalmemoryused.Considerboostingspark.yarn.executor.memoryOverhead通常来讲,我们设计资源分配时一般指调整这几个
- 运行HQL时,报错:Container killed by YARN for exceeding memory limits
Michael312917
HiveonSparkhive
1出现问题现象搭建HiveOnSpark模式,运行HQL时:出现如下错误:ExecutorLostFailure(executor4exitedcausedbyoneoftherunningtasks)Reason:ContainerkilledbyYARNforexceedingmemorylimits.4.5GBof4.5GBphysicalmemoryused.Considerboostin
- python 调用 c_Python调用C模块(一):C api方式
weixin_40006779
python调用c
接前面Python与C相互调用(见http://www.linuxidc.com/Linux/2012-02/55040.htm),继续一点一点学习,顺便记录下笔记。大致计划如下(测试平台仅限于Windows和Linux,编译器限于MSVC、Mingw及linuxgcc):传统方式调用C模块用ctypes调用C动态库如有精力和兴趣,简单熟悉一下swig、boost.python,sip,shibo
- 基于光伏交直流混合微电网离网模式的双下垂控制Matlab Simulink仿真研究
BIdOeVNkOZSO
matlab算法开发语言
光伏交直流混合微电网离网(孤岛)模式双下垂控制Matlab/Simulink仿真模型交直流混合微电网结构:1.直流微电网,由光伏板+Boost变换器组成,最大输出功率10kW。2.交流微电网,由光伏板+Boost变换器+LCL逆变器组成,最大输出功率15kW。3.互联变换器(ILC),由LCL逆变器组成,用于连接交直流微电网。模型内容:1.直流微电网采用下垂控制,控制方式为电压电流双闭环,直流母线
- boost::asio教程(三) :boost udp编程
令狐掌门
C++boost库开发教程udp网络协议boostasioc++boost
boost::asio教程(一):tcpserver与tcpclient boost::asio教程(二):异步tcp boost::asio教程(三):boostudp编程 前面两篇主要讲了boostasiotcp编程,这一节来介绍boostudp编程,先来看看udp用到的类和方法.ip::udp::socket 与tcp类似,在tcp时用到的socket是ip::tcp::sock
- 数据挖掘常用算法
kaiyuanheshang
AI数据挖掘算法人工智能
文章目录基于机器学习~~线性/逻辑回归~~树模型~~贝叶斯~~~~聚类~~集成算法神经网络~~支持向量机~~~~降维算法~~基于机器学习线性/逻辑回归类似单层神经网络y=k*x+b树模型优点可以做可视化分析速度快结果稳定依赖前期对业务和数据的理解贝叶斯贝叶斯依赖先验概率,先验知识越准,结果越好聚类集成算法xgboostlightbgm神经网络在文本、视觉领域效果非常好。但是过程黑盒,缺乏解释性支持
- 相机-雷达联合标定direct_visual_lidar_calibration开源算法编译踩坑记录
HyperZhu
ROSUbuntu算法相机-雷达联合标定
基于场景的相机-雷达联合标定编译记录direct_visual_lidar_calibration编译1.本机环境Ubuntu18.04+Melodic相关依赖版本:Cmake-3.18.0gcc-8.4.0pcl-1.13.02.相关依赖#Installdependenciessudoaptinstalllibomp-devlibboost-all-devlibglm-devlibglfw3-d
- 细说机器学习算法之ROC曲线用于模型评估
Melancholy 啊
机器学习算法人工智能数据挖掘python
系列文章目录第一章:Pyhton机器学习算法之KNN第二章:Pyhton机器学习算法之K—Means第三章:Pyhton机器学习算法之随机森林第四章:Pyhton机器学习算法之线性回归第五章:Pyhton机器学习算法之有监督学习与无监督学习第六章:Pyhton机器学习算法之朴素贝叶斯第七章:Pyhton机器学习算法之XGBoost第八章:Pyhton机器学习算法之GBDT第九章:Pyhton机器学
- 分类算法:梯度提升树(GBT)算法原理
kkchenjj
数据挖掘机器学习算法分类数据挖掘
分类算法:梯度提升树(GBT)算法原理1.简介1.1梯度提升树的起源与发展梯度提升树(GradientBoostingTree,GBT)是一种强大的机器学习算法,它基于提升方法的原理,通过迭代地构建一系列弱分类器并组合它们来形成一个强分类器。GBT的起源可以追溯到Freund和Schapire在1996年提出的AdaBoost算法,但真正将梯度提升应用于树模型的是JeromeH.Friedman在
- 梯度提升用于高效的分类与回归
纠结哥_Shrek
分类回归数据挖掘
使用决策树(DecisionTree)实现梯度提升(GradientBoosting)主要是模拟GBDT(GradientBoostingDecisionTrees)的原理,即:第一棵树拟合原始数据计算残差(负梯度方向)用新的树去拟合残差累加所有树的预测值重复步骤2-4,直至达到指定轮数下面是一个纯Python+PyTorch实现GBDT(梯度提升决策树)的代码示例。1.纯Python实现梯度提升
- boostrap组件
柒染
csshtml5html
Bootstrap来自Twitter(推特),是目前最受欢迎的前端框架。Bootstrap是基于HTML,css,JavaScript的,它简洁灵活,使得web开发更加快速。框架:顾名思义就是一套架构,它有一套比较完整的网页功能解决方案,而且控制权在框架本身,有预制的样式库,组件和插件。使用者要按照框架所规定的某种规范进行开发。这是我所学到的用CSS基础,所以我要分享给你们,希望可以帮助到你们。组
- xgboost-spark-scala
maokunnn
DMxgboostsparkscala
今天学习写scala,拿xgboost试一下~先记一下xgboost调参要点:7.xgboost中比较重要的参数介绍(1)objective[default=reg:linear]定义学习任务及相应的学习目标,可选的目标函数如下:“reg:linear”–线性回归。“reg:logistic”–逻辑回归。“binary:logistic”–二分类的逻辑回归问题,输出为概率。“binary:logi
- C++|开源日志库log4cpp和glog
奇树谦
C/C++/qtc++开源开发语言
文章目录`log4cpp`和`glog`对比1.**功能对比**2.**易用性和配置**3.**性能**4.**线程安全**5.**日志输出**6.**功能扩展**7.**适用场景**8.**总结**其它开源C++日志库1.**spdlog**2.**easylogging++**3.**Boost.Log**4.**loguru**5.**PocoLogging**6.**QtLogging(Q
- xgboost在spark集群使用指南
一颗小草333
算法mapreducespark数据挖掘
简介XGBoost是一个优化的分布式梯度增强库,具有高效、灵活和可移植性。在梯度增强框架下实现了机器学习算法。XGBoost提供了一种并行树增强(也称为GBDT、GBM),可以快速、准确地解决许多数据科学问题。相同的代码在主要的分布式环境(Hadoop、SGE、MPI)上运行,可以解决数十亿个示例的训练问题。xgb相对于gbt所做的改进:1.2.3.XGBoost可以使用R、python、java
- 6 回归集成:xgb、lgb、cat
汀沿河
#2比赛常用的代码回归数据挖掘人工智能
这个代码是从kaggle上拷贝过来的:如何使用三个树模型模块化训练;文本特征如何做,如何挖掘;时间特征的处理;模型权重集成;importpandasaspdimportmathimportnumpyasnpimportjoblibimportoptunafromlightgbmimportLGBMRegressorfromcatboostimportCatBoostRegressorfromxgb
- 龙珠训练营机器学习task04
a_little_pig_
python
学习笔记为阿里云天池龙珠计划机器学习训练营的学习内容,学习链接为:https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231702/introduction?spm=5176.20222472.J_3678908510.8.8f5e67c2RKrT98总体思路:分别使用LightGBM,xgboost,gbdt,catboost建立多个个体学习器(加入b
- LGBMRegressor CatBoostRegressor XGBRegressor回归
兔兔爱学习兔兔爱学习
竞赛代码实践回归数据挖掘
importpandasaspd#导入csv文件的库importnumpyasnp#进行矩阵运算的库importpolarsaspl#和pandas类似,但是处理大型数据集有更好的性能.#用于对一组元素计数,一个存在默认值的字典,访问不存在的值时抛出的是默认值fromcollectionsimportCounter,defaultdictimportre#用于正则表达式提取fromscipy.st
- ubuntu20.04安装使用direct_visual_lidar_calibration标定雷达和相机
小负不负
数码相机
官方链接GitHub-koide3/direct_visual_lidar_calibration:Atoolboxfortarget-lessLiDAR-cameracalibration[ROS1/ROS2]官方安装方式Installation-direct_visual_lidar_calibration安装依赖sudoaptinstalllibomp-devlibboost-all-dev
- a. UFS write booster buffer(技术 1)
>Andre<
UFS4.0解读网络服务器运维
1.概述TLCNAND的写入性能明显低于SLCNAND,因为TLCbits需要更多的编程步骤,并且具有更高的纠错概率。为了提高写入性能,部分TLCNAND(正常存储器)被配置为SLCNAND,并暂时或永久地用作写入缓冲区。使用SLCNAND作为WriteBoosterBuffer,可以以更低的延迟处理写请求,并提高整体写性能。分配给用户区域的TLCNAND的某些部分被分配为WriteBooster
- Multi-Head Latent Attention: Boosting Inference Efficiency
连理o
LLM
ContentsIntroductionMethodLow-RankKey-ValueJointCompressionDecoupledRotaryPositionEmbeddingReferencesIntroduction作者提出Multi-headLatentAttention(MLA),通过将KV压缩为CompressedLatentKV,在减小KVcache的同时保持模型精度Method
- linux安装mysql5.7
万猿丛中最秃的帅哥
linuxmysqllinuxmysql数据库
1、安装boost库boost_1_59_0连接:链接:https://pan.baidu.com/s/1sNY1niWTFjrLccPbMmcp5w提取码:pdj9在根目录的opt目录创建临时文件储存目录mkdir-p/opt/package进入临时目录cd/opt/package上传压缩包到服务器解压tar–xvzfboost_1_59_0.tar.gz进入boost目录cdboost_1_5
- ATB是什么?
人工智能深度学习
1ATB介绍AscendTransformerBoost加速库(下文简称为ATB加速库)是一款高效、可靠的加速库,基于华为AscendAI处理器,专门为Transformer类模型的训练和推理而设计。ATB加速库采用了一系列优化策略,包括算法优化、硬件优化和软件优化,能够显著提升Transformer模型的训练和推理速度,同时降低能耗和成本。具体来说,ATB加速库通过优化矩阵乘法等核心算子和注意力
- 探索高效串口通信:C++跨平台串口库serial
郎锴钦
探索高效串口通信:C++跨平台串口库serial【下载地址】C跨平台串口库serial本仓库提供了一个C++跨平台串口库`serial`的资源文件。该库基于[wjwwood/serial](https://github.com/wjwwood/serial/tree/boostless)项目进行修改,删除了不必要的文件,使得该库无需`catkin`,只需`cmake`即可使用项目地址:https:
- 机器学习笔记——Boosting中常用算法(GBDT、XGBoost、LightGBM)迭代路径
好评笔记
机器学习笔记机器学习boosting人工智能深度学习AI算法工程师
大家好,这里是好评笔记,公主号:Goodnote,专栏文章私信限时Free。本文主要阐述Boosting中常用算法(GBDT、XGBoost、LightGBM)的迭代路径。文章目录XGBoost相对GBDT的改进引入正则化项,防止过拟合损失函数L(yi,y^i)L(y_i,\hat{y}_i)L(yi,y^i)正则化项Ω(fm)\Omega(f_m)Ω(fm)使用二阶导数信息,加速收敛一阶导数与二
- Python机器学习之XGBoost从入门到实战(基本理论说明)
雪域枫蓝
PythonAtificialIntelligence机器学习python分布式
Xgboost从基础到实战XGBoost:eXtremeGradientBoosting*应用机器学习领域的一个强有力的工具*GradientBootingMachines(GBM)的优化表现,快速有效—深盟分布式机器学习开源平台(DistributedmachinelearningCommunity,DMLC)的分支—DMLC也开源流行的深度学习库mxnet*GBM:Machine:机器学习模型
- java责任链模式
3213213333332132
java责任链模式村民告县长
责任链模式,通常就是一个请求从最低级开始往上层层的请求,当在某一层满足条件时,请求将被处理,当请求到最高层仍未满足时,则请求不会被处理。
就是一个请求在这个链条的责任范围内,会被相应的处理,如果超出链条的责任范围外,请求不会被相应的处理。
下面代码模拟这样的效果:
创建一个政府抽象类,方便所有的具体政府部门继承它。
package 责任链模式;
/**
*
- linux、mysql、nginx、tomcat 性能参数优化
ronin47
一、linux 系统内核参数
/etc/sysctl.conf文件常用参数 net.core.netdev_max_backlog = 32768 #允许送到队列的数据包的最大数目
net.core.rmem_max = 8388608 #SOCKET读缓存区大小
net.core.wmem_max = 8388608 #SOCKET写缓存区大
- php命令行界面
dcj3sjt126com
PHPcli
常用选项
php -v
php -i PHP安装的有关信息
php -h 访问帮助文件
php -m 列出编译到当前PHP安装的所有模块
执行一段代码
php -r 'echo "hello, world!";'
php -r 'echo "Hello, World!\n";'
php -r '$ts = filemtime("
- Filter&Session
171815164
session
Filter
HttpServletRequest requ = (HttpServletRequest) req;
HttpSession session = requ.getSession();
if (session.getAttribute("admin") == null) {
PrintWriter out = res.ge
- 连接池与Spring,Hibernate结合
g21121
Hibernate
前几篇关于Java连接池的介绍都是基于Java应用的,而我们常用的场景是与Spring和ORM框架结合,下面就利用实例学习一下这方面的配置。
1.下载相关内容: &nb
- [简单]mybatis判断数字类型
53873039oycg
mybatis
昨天同事反馈mybatis保存不了int类型的属性,一直报错,错误信息如下:
Caused by: java.lang.NumberFormatException: For input string: "null"
at sun.mis
- 项目启动时或者启动后ava.lang.OutOfMemoryError: PermGen space
程序员是怎么炼成的
eclipsejvmtomcatcatalina.sheclipse.ini
在启动比较大的项目时,因为存在大量的jsp页面,所以在编译的时候会生成很多的.class文件,.class文件是都会被加载到jvm的方法区中,如果要加载的class文件很多,就会出现方法区溢出异常 java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space.
解决办法是点击eclipse里的tomcat,在
- 我的crm小结
aijuans
crm
各种原因吧,crm今天才完了。主要是接触了几个新技术:
Struts2、poi、ibatis这几个都是以前的项目中用过的。
Jsf、tapestry是这次新接触的,都是界面层的框架,用起来也不难。思路和struts不太一样,传说比较简单方便。不过个人感觉还是struts用着顺手啊,当然springmvc也很顺手,不知道是因为习惯还是什么。jsf和tapestry应用的时候需要知道他们的标签、主
- spring里配置使用hibernate的二级缓存几步
antonyup_2006
javaspringHibernatexmlcache
.在spring的配置文件中 applicationContent.xml,hibernate部分加入
xml 代码
<prop key="hibernate.cache.provider_class">org.hibernate.cache.EhCacheProvider</prop>
<prop key="hi
- JAVA基础面试题
百合不是茶
抽象实现接口String类接口继承抽象类继承实体类自定义异常
/* * 栈(stack):主要保存基本类型(或者叫内置类型)(char、byte、short、 *int、long、 float、double、boolean)和对象的引用,数据可以共享,速度仅次于 * 寄存器(register),快于堆。堆(heap):用于存储对象。 */ &
- 让sqlmap文件 "继承" 起来
bijian1013
javaibatissqlmap
多个项目中使用ibatis , 和数据库表对应的 sqlmap文件(增删改查等基本语句),dao, pojo 都是由工具自动生成的, 现在将这些自动生成的文件放在一个单独的工程中,其它项目工程中通过jar包来引用 ,并通过"继承"为基础的sqlmap文件,dao,pojo 添加新的方法来满足项
- 精通Oracle10编程SQL(13)开发触发器
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*开发触发器
*/
--得到日期是周几
select to_char(sysdate+4,'DY','nls_date_language=AMERICAN') from dual;
select to_char(sysdate,'DY','nls_date_language=AMERICAN') from dual;
--建立BEFORE语句触发器
CREATE O
- 【EhCache三】EhCache查询
bit1129
ehcache
本文介绍EhCache查询缓存中数据,EhCache提供了类似Hibernate的查询API,可以按照给定的条件进行查询。
要对EhCache进行查询,需要在ehcache.xml中设定要查询的属性
数据准备
@Before
public void setUp() {
//加载EhCache配置文件
Inpu
- CXF框架入门实例
白糖_
springWeb框架webserviceservlet
CXF是apache旗下的开源框架,由Celtix + XFire这两门经典的框架合成,是一套非常流行的web service框架。
它提供了JAX-WS的全面支持,并且可以根据实际项目的需要,采用代码优先(Code First)或者 WSDL 优先(WSDL First)来轻松地实现 Web Services 的发布和使用,同时它能与spring进行完美结合。
在apache cxf官网提供
- angular.equals
boyitech
AngularJSAngularJS APIAnguarJS 中文APIangular.equals
angular.equals
描述:
比较两个值或者两个对象是不是 相等。还支持值的类型,正则表达式和数组的比较。 两个值或对象被认为是 相等的前提条件是以下的情况至少能满足一项:
两个值或者对象能通过=== (恒等) 的比较
两个值或者对象是同样类型,并且他们的属性都能通过angular
- java-腾讯暑期实习生-输入一个数组A[1,2,...n],求输入B,使得数组B中的第i个数字B[i]=A[0]*A[1]*...*A[i-1]*A[i+1]
bylijinnan
java
这道题的具体思路请参看 何海涛的微博:http://weibo.com/zhedahht
import java.math.BigInteger;
import java.util.Arrays;
public class CreateBFromATencent {
/**
* 题目:输入一个数组A[1,2,...n],求输入B,使得数组B中的第i个数字B[i]=A
- FastDFS 的安装和配置 修订版
Chen.H
linuxfastDFS分布式文件系统
FastDFS Home:http://code.google.com/p/fastdfs/
1. 安装
http://code.google.com/p/fastdfs/wiki/Setup http://hi.baidu.com/leolance/blog/item/3c273327978ae55f93580703.html
安装libevent (对libevent的版本要求为1.4.
- [强人工智能]拓扑扫描与自适应构造器
comsci
人工智能
当我们面对一个有限拓扑网络的时候,在对已知的拓扑结构进行分析之后,发现在连通点之后,还存在若干个子网络,且这些网络的结构是未知的,数据库中并未存在这些网络的拓扑结构数据....这个时候,我们该怎么办呢?
那么,现在我们必须设计新的模块和代码包来处理上面的问题
- oracle merge into的用法
daizj
oraclesqlmerget into
Oracle中merge into的使用
http://blog.csdn.net/yuzhic/article/details/1896878
http://blog.csdn.net/macle2010/article/details/5980965
该命令使用一条语句从一个或者多个数据源中完成对表的更新和插入数据. ORACLE 9i 中,使用此命令必须同时指定UPDATE 和INSE
- 不适合使用Hadoop的场景
datamachine
hadoop
转自:http://dev.yesky.com/296/35381296.shtml。
Hadoop通常被认定是能够帮助你解决所有问题的唯一方案。 当人们提到“大数据”或是“数据分析”等相关问题的时候,会听到脱口而出的回答:Hadoop! 实际上Hadoop被设计和建造出来,是用来解决一系列特定问题的。对某些问题来说,Hadoop至多算是一个不好的选择,对另一些问题来说,选择Ha
- YII findAll的用法
dcj3sjt126com
yii
看文档比较糊涂,其实挺简单的:
$predictions=Prediction::model()->findAll("uid=:uid",array(":uid"=>10));
第一个参数是选择条件:”uid=10″。其中:uid是一个占位符,在后面的array(“:uid”=>10)对齐进行了赋值;
更完善的查询需要
- vim 常用 NERDTree 快捷键
dcj3sjt126com
vim
下面给大家整理了一些vim NERDTree的常用快捷键了,这里几乎包括了所有的快捷键了,希望文章对各位会带来帮助。
切换工作台和目录
ctrl + w + h 光标 focus 左侧树形目录ctrl + w + l 光标 focus 右侧文件显示窗口ctrl + w + w 光标自动在左右侧窗口切换ctrl + w + r 移动当前窗口的布局位置
o 在已有窗口中打开文件、目录或书签,并跳
- Java把目录下的文件打印出来
蕃薯耀
列出目录下的文件文件夹下面的文件目录下的文件
Java把目录下的文件打印出来
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年7月11日 11:02:
- linux远程桌面----VNCServer与rdesktop
hanqunfeng
Desktop
windows远程桌面到linux,需要在linux上安装vncserver,并开启vnc服务,同时需要在windows下使用vnc-viewer访问Linux。vncserver同时支持linux远程桌面到linux。
linux远程桌面到windows,需要在linux上安装rdesktop,同时开启windows的远程桌面访问。
下面分别介绍,以windo
- guava中的join和split功能
jackyrong
java
guava库中,包含了很好的join和split的功能,例子如下:
1) 将LIST转换为使用字符串连接的字符串
List<String> names = Lists.newArrayList("John", "Jane", "Adam", "Tom");
- Web开发技术十年发展历程
lampcy
androidWeb浏览器html5
回顾web开发技术这十年发展历程:
Ajax
03年的时候我上六年级,那时候网吧刚在小县城的角落萌生。传奇,大话西游第一代网游一时风靡。我抱着试一试的心态给了网吧老板两块钱想申请个号玩玩,然后接下来的一个小时我一直在,注,册,账,号。
彼时网吧用的512k的带宽,注册的时候,填了一堆信息,提交,页面跳转,嘣,”您填写的信息有误,请重填”。然后跳转回注册页面,以此循环。我现在时常想,如果当时a
- 架构师之mima-----------------mina的非NIO控制IOBuffer(说得比较好)
nannan408
buffer
1.前言。
如题。
2.代码。
IoService
IoService是一个接口,有两种实现:IoAcceptor和IoConnector;其中IoAcceptor是针对Server端的实现,IoConnector是针对Client端的实现;IoService的职责包括:
1、监听器管理
2、IoHandler
3、IoSession
- ORA-00054:resource busy and acquire with NOWAIT specified
Everyday都不同
oraclesessionLock
[Oracle]
今天对一个数据量很大的表进行操作时,出现如题所示的异常。此时表明数据库的事务处于“忙”的状态,而且被lock了,所以必须先关闭占用的session。
step1,查看被lock的session:
select t2.username, t2.sid, t2.serial#, t2.logon_time
from v$locked_obj
- javascript学习笔记
tntxia
JavaScript
javascript里面有6种基本类型的值:number、string、boolean、object、function和undefined。number:就是数字值,包括整数、小数、NaN、正负无穷。string:字符串类型、单双引号引起来的内容。boolean:true、false object:表示所有的javascript对象,不用多说function:我们熟悉的方法,也就是
- Java enum的用法详解
xieke90
enum枚举
Java中枚举实现的分析:
示例:
public static enum SEVERITY{
INFO,WARN,ERROR
}
enum很像特殊的class,实际上enum声明定义的类型就是一个类。 而这些类都是类库中Enum类的子类 (java.l