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滕若岚
包罗万象golang开发语言后端
R语言的移动应用开发在数据科学和统计分析的大潮中,R语言因其强大的数据处理和可视化能力而备受青睐。然而,R语言对移动应用开发的适用性并未得到广泛关注。本文将探讨R语言在移动应用开发中的潜力及其工具,并提供一些实践示例,希望能为读者在这一新兴领域的探索提供帮助。一、R语言概述R语言是一种用于统计计算和图形绘制的编程语言,因其简洁的语法和丰富的包生态系统受到数据科学家的广泛使用。R语言的强大之处在于其
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马宇宸
四个学生三门成绩C语言二维数组
C语言程序设计第6章-6.2.pptxC语言程序设计实例教程6.2二维数组,C语言程序设计实例教程,第6章数组,二维数组的定义和数组元素的引用方法二维数组的初始化方法,本节要点实例21二维数组的定义与引用-统计总成绩及平均成绩,【实例任务】从键盘上任意输入某班n个学生的三门课程的成绩,计算每个学生的平均成绩、计算每门课程的平均成绩,并且打印成绩单,输出三门课程成绩的平均分及课程的平均分。运行结果如
- 蓝桥杯-刷题(铺地毯,多项式输出,玩具谜题,乒乓球,数字统计,明明的随机数)
一个人在码代码的章鱼
刷题蓝桥杯算法职场和发展
铺地毯题目描述为了准备一个独特的颁奖典礼,组织者在会场的一片矩形区域(可看做是平面直角坐标系的第一象限)铺上一些矩形地毯。一共有n张地毯,编号从1到n。现在将这些地毯按照编号从小到大的顺序平行于坐标轴先后铺设,后铺的地毯覆盖在前面已经铺好的地毯之上。地毯铺设完成后,组织者想知道覆盖地面某个点的最上面的那张地毯的编号。注意:在矩形地毯边界和四个顶点上的点也算被地毯覆盖。输入格式输入共n+2行。第一行
- 【数据分享】我国分省份的七普乡镇(街道)人口数据
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数据分享立方数据学社人口普查七普数据乡镇人口人口数据
人口数据是我们在各项研究中都经常使用的数据!人口数据的主要来源是人口普查,全国性的人口普查每十年进行一次。最近一次的人口普查是第七次全国人口普查,简称七普。七普统计的是2020年的人口数据。之前我们分享过省市县三个层级的七普的人口数据(可查看之前的文章获悉详情),很多小伙伴在咨询有没有到乡镇(城市地区对应街道)层级的七普人口数据!本次我们为大家分享的就是来自七普的乡镇(街道)人口数据,包括地区;总
- 【数据分享】1999—2023年地级市地方一般公共预算收支状况数据(科学技术支出/教育支出等)
小鲨鱼-立方数据学社
数据分享中国城市统计年鉴地方一般公共预算收支状况立方数据学社
在之前的文章中,我们分享过基于2000-2024年《中国城市统计年鉴》整理的1999-2023年地级市的人口相关数据、染物排放和环境治理相关数据、房地产投资情况和商品房销售面积相关指标数据和社会消费品零售总额和年末金融机构存贷款余额(均可查看之前的文章获悉详情)!本次我们分享的是从2000—2024年《中国城市统计年鉴》整理的地级市一般公共预算收支状况!数据年份为1999-2023年,对于数据年份
- 计算机视觉入门
109702008
人工智能#深度学习计算机视觉人工智能
计算机视觉(ComputerVision)是一门涉及使机器能够从图像或者多维数据中提取信息,解释、理解并对物体或场景进行处理的学科。以下是一个基本的计算机视觉入门学习路线,旨在为刚刚接触这一领域的学习者提供指导。1.基础知识储备数学基础:线性代数、概率论和数理统计、微积分、优化理论。编程语言:掌握至少一门编程语言,Python是目前在计算机视觉领域最流行的语言,其次是C++。2.计算机视觉基础数字
- 计算机视觉(Computer Vision, CV)的入门到实践的详细学习路线
云梦优选
计算机数据库大数据计算机视觉学习人工智能
一、基础准备1.数学基础线性代数深入矩阵运算,理解矩阵乘法、转置、逆等基本概念。掌握特征值与特征向量的几何意义,理解其在图像压缩、特征提取中的应用。学习奇异值分解(SVD)及其在降维和数据压缩中的具体应用。概率与统计熟悉贝叶斯定理及其在分类任务中的应用,如朴素贝叶斯分类器。理解常见概率分布(如正态分布、二项分布)及其性质。学习统计推断方法,如假设检验、置信区间估计,以评估模型性能。微积分掌握梯度、
- 新手村:统计量均值、中位数、标准差、四分位数
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新手村:统计量均值、中位数、标准差、四分位数统计量定义与讲解统计量定义计算公式示例说明均值数据集中的所有数值之和除以数值的个数。Mean=∑i=1nxin\text{Mean}=\frac{\sum_{i=1}^{n}x_i}{n}Mean=n∑i=1nxi对于数据集[1,2,3,4,5],均值为(1+2+3+4+5)/5=3(1+2+3+4+5)/5=3(1+2+3+4+5)/5=3中位数将数据
- 第九届蓝桥杯大赛软件赛省赛C/C++ 大学 B 组 递增三元组
徽京人
蓝桥解析蓝桥杯c语言c++
递增三元组题目描述给定三个整数数组A=[A1,A2,⋯AN]A=[A1,A2,⋯AN],B=[B1,B2,⋯BN]B=[B1,B2,⋯BN],C=[C1,C2,⋯CN]C=[C1,C2,⋯CN],请你统计有多少个三元组(i,j,k)(i,j,k)满足:1≤i,j,k≤N1≤i,j,k≤N;Aiusingnamespacestd;constintN=1e5+10;inta[N],b[N],c[N],
- MATLAB代码开发实战:从入门到高效应用
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一、MATLAB生态系统的核心优势(扩展原有内容,增加行业数据)MATLAB在全球工程领域的市场占有率已达67%(2024年IEEE统计),其核心优势体现在:矩阵运算速度比传统编程快3-5倍包含22个专业工具箱的完整工具链与硬件设备(如Arduino)的即插即用接口自动生成C/C++代码的部署能力案例佐证:2023年NASA火星探测器使用MATLAB/Simulink完成97%的导航算法验证二、代
- Redis缓存判断热点数据及进行数据预热的几种方式介绍
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Redis缓存如何判断热点数据?热点数据计算整体来讲就是基于访问频率,可以是整体的访问次数,可以是一定时间内的频率,可以是部分请求的采样,可以借助成熟工具等,要根据业务需求来定1.基于访问频率原理:通过统计每个键的访问频率(如每秒访问次数),识别出访问频率最高的数据。实现方法:使用Redis的INCR命令或监控工具(如RedisMonitor)统计键的访问频率。统计访问频率要确保并发场景下数据操作
- Python----数据分析(Pandas四:一维数组Series的统计计算,分组和聚合)
蹦蹦跳跳真可爱589
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一、统计计算1.1、count用于计算Series中非NaN(非空)值的数量。importpandasaspds=pd.Series([1,2,None,4,None])count_non_na=s.count()print(count_non_na)1.2、sumsum()函数会计算所有值的总和。Series.sum(axis=None,skipna=True,numeric_only=None
- 订单管理系统,大学生数据结构期末作业/C语言实践作业
陌路物是人非
排序算法数据结构算法
任务:订单管理系统的设计与实现设计并实现一个订单管理系统界面分成两部分,分别是管理员和用户的界面主要功能:用户:(1)用户的登录及注册(2)用户信息修改(3)购买物品(4)充值(5)升序排序(按金额)物品管理员:(1)显示所有订单(2)插入订单信息(3)删除订单信息(4)排序订单(快排按编号)(5)统计订单信息(6)添加物品注意事项:一共需要建立4个文件(key.txt、物品清单.txt、用户信息
- Python3 【项目实战】深度解析:赛跑成绩统计分析工具
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Python精讲精练-从入门到实战python案例学习编程技巧时间处理项目实战
Python3【项目实战】深度解析:赛跑成绩统计分析工具一、项目概述1.开发背景:田径比赛的成绩统计需要快速准确的计算选手成绩,传统人工计时和统计效率低且易出错。本工具通过程序化处理赛跑数据,自动计算各选手成绩及整体统计指标,主要应用于:学校运动会成绩实时统计田径锦标赛的自动化成绩公示运动员训练数据分析2.技术定位:时间数据处理与统计计算的典型案例字典数据结构的实践应用面向过程编程的教学范例二、项
- ❤【纯干货】Matplotlib总结,任何项目都用得到❤
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支持向量机人工智能算法机器学习python
.................❤纯干货❤..........目录1、绘制基本图形2、定制化图形3、支持多个坐标轴4、3D绘图5、动态交互绘图6、绘制地图7、绘制统计图表最后Matplotlib在很多人眼里是无敌的存在,而且可以说是无敌的存在。走过数据科学的路,路上必然有Matplotlib的风景在你周围。如果同一个项目,你的用了matplotlib不仅有基本图形、定制化图形、多个坐标轴、3D绘
- 23章9节:分层随机抽样及其在R语言中的实现与验证
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用R探索医药数据科学r语言开发语言r-4.2.1机器学习人工智能算法
在统计学和数据科学的实际工作中,抽样方法始终扮演着至关重要的角色。如何从庞大的总体中获取具有代表性的样本,一直是数据分析过程中需要面对的核心问题之一。分层随机抽样作为一种常用的抽样方法,因其能够针对总体中的不同亚群体(层)进行有针对性的抽样,从而提高样本代表性、降低抽样误差,被广泛应用于社会调查、市场研究、医学试验等各个领域。本文旨在系统地阐述分层随机抽样的理论基础、抽样方法及其在R语言中的实现,
- 久违了,那书本的墨香!--- 闻华为新宇兄加班过劳致死有感
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毕业两年了,如果不是试着去回顾,不会感觉时间流淌的这么快!我从来不否认自己怀旧,也时常在闲暇之余莫名地怀念那过去的人、景和事,尤其是那种在书海中浸淫的味道,那些纸面散发出的墨香,常引我心醉而神往!可是如今却成了那匆匆忙忙上班族中的普通一员,美其名曰:“白领”,实际上只不过去自欺欺人、聊以自慰的“头衔”罢了。每天超过十二小时面对电脑,专业人士提醒的“辐射量”我们自是无暇统计的,而眼前由英文字母、数字
- 房产租赁数据分析与可视化
学习只是用户态
数据分析信息可视化数据挖掘
【实训目的】 通过本次实训,要求了解Python用于数据可视化的常用包:matplotlib、seaborn、pyecharts等基本使用,及各种图形的使用。【实训环境】 Jupyter环境、Pandas、NumPy、Matplotlib。【实训内容】 1.数据统计与分析方面的可视化; 2.数据分析与预测方面的可视化; 3.数据多类型的可视化。 本次实验以温州市三区房屋租赁数据(res
- 结构体6~10(2356. 成绩排序、1740. 统计每个数出现的次数、1940. 混合牛奶、1314. 仰卧起坐成绩统计、1953. 新生舞会、1346. 等比例缩放照片)
是帅帅的少年
东方博宜OJ题库解析算法数据结构
题单地址:题单中心-东方博宜OJ1372.活动选择在贪心专题有详细讲解:贪心1~7-CSDN博客2356.成绩排序问题描述(补充一道我觉得有代表性的题目)【具体要求】虽然现在学校已经不允许将学生每次的考试成绩公布,但是尽职尽责的班主任小青老师还是会私下将学生们的成绩排序,看看哪些学生进步了,哪些学生有所退步,针对退步的学生想一些提升方案。现在请你通过编程来帮助小青老师实现全班n位同学成绩的排名。排
- 华为OD机试 - 统计每个月兔子的总数(Python/JS/C/C++ 2023 B卷 100分)
哪 吒
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华为OD机试2024E卷题库疯狂收录中,刷题点这里专栏导读本专栏收录于《华为OD机试真题(Python/JS/C/C++)》。刷的越多,抽中的概率越大,私信哪吒,备注华为OD,加入华为OD刷题交流群,每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、3个测试用例、为什么这道题采用XX算法、XX算法的适用场景,发现新题目,随时更新。一、题目描述有一种兔子,从出生后第3个月起每个月都生一只兔子,小兔子长到第三
- java Stream API中的聚合操作
27xixi
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聚合操作是指对一组数据进行处理,最终生成一个单一的结果。在编程中,聚合操作通常用于对集合(如列表、数组等)中的元素进行统计、计算或汇总。常见的聚合操作包括求和、求平均值、查找最大值/最小值、计数等。在Java的StreamAPI中,聚合操作是通过终端操作(TerminalOperations)来实现的。以下是一些常见的聚合操作及其用法:1.求和(Sum)对集合中的元素进行求和。示例:求整数列表的和
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这是一道难度为中等的题目,让我们来看看题目描述:给你一个整数数组nums和一个整数k,请你统计并返回该数组中和为k的子数组的个数。子数组是数组中元素的连续非空序列。示例1:输入:nums=[1,1,1],k=2输出:2示例2:输入:nums=[1,2,3],k=3输出:2提示:1=0;end--){sum+=nums[end];//累加当前子数组的元素到sumif(sum==k){//如果当前累加
- 提出机器人自主学习新范式,深大团队最新顶会论文,刷新6大复杂任务SOTA
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关注前沿科技量子位让机器人轻松学习复杂技能有新框架了!深圳大学大数据系统计算技术国家工程实验室李坚强教授团队联合鹏城国家实验室、北京理工莫斯科大学,提出了奖励函数与策略协同进化框架ROSKA。在多个高维度机器人任务上,在仅使用89%训练样本的情况下,比现有SOTA方法平均性能提升95.3%。众所周知,随着机器人技术的快速发展,其应用已渗透至日常生活和工业生产场景。然而在多自由度机器人控制领域,传统
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文章目录轻松管理CSV数据,Pythoncsv库全解析背景介绍csv库是什么?如何安装csv库?五个简单的库函数使用方法1.读取CSV文件2.写入CSV文件3.使用DictReader读取CSV4.使用DictWriter写入CSV5.指定分隔符五个场景使用代码说明场景1:读取CSV并统计数据场景2:将查询结果写入CSV场景3:读取CSV并过滤数据场景4:读取CSV并排序数据场景5:读取CSV并合
- 关于scipy中uniform_filter函数的注意事项
明·煜
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关于scipy中uniform_filter函数的注意事项在处理分组聚合问题时,有时需要使用均值作为统计量。那其实就是一个均值滤波问题。我不希望使用for循环和均值卷积核来对二维数组进行滤波,因为这个线性运算且可用通过数字搬移来实现。在使用uniform_filter时在边界处会出现难以解释的值,不过后来发现是我对python语法不够熟悉导致的。例如以下代码:importnumpyasnpx=np
- 物联网设备数据流转之搭建环境:开源高性能分布式支持SQL的时序数据库TDengine
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背景我们的项目涉及物联网相关业务,由于一开始的年少无知,传感器数据采用了MySQL进行存储,经过近两年的数据累积,目前几个核心表,单表数据已过亿,虽然通过索引优化、SQL优化以及读写分离等措施,勉强满足基本的查询,能在秒级给出数据;但是一方面当前MySQL数据表索引的大小甚至超过了数据大小,这样下去肯定不行;另一方面来自于前端感知设备的数据量还在持续增加,当面对用户多维度的统计需求,在实现上、效率
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1.选择工具快速选择一类快速选择使用某资产的actor统计数据面板也可以选择2.让草沉入地下,与地表垂直,并且向上生长
- Cohen‘s Kappa 系数(κ系数)
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系统分析业务深度学习分类系统架构人工智能
Cohen’sKappa系数(κ系数)是一种用于评估两个标注者(或分类器)之间一致性的统计指标,适用于分类任务。它考虑了随机一致性的影响,提供比简单的准确率(Accuracy)更可靠的评估方式。1.计算公式Cohen’sKappa计算方式如下:[\kappa=\frac{p_o-p_e}{1-p_e}]其中:(p_o)(ObservedAgreement):观察到的一致性,即两个标注者给出相同标签
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前言Svelte,一个语法简洁、入门容易,面向未来的前端框架。从Svelte诞生之初,就备受开发者的喜爱,根据统计,从2019年到2024年,连续6年一直是开发者最感兴趣的前端框架No.1:Svelte以其独特的编译时优化机制著称,具有轻量级、高性能、易上手等特性,非常适合构建轻量级Web项目。为了帮助大家学习Svelte,我同时搭建了Svelte最新的中文文档站点。如果需要进阶学习,也可以入手我
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Otsu算法(大津算法)是一种经典的图像二值化方法,其核心是通过最大化类间方差自动确定全局阈值。以下是其具体工作原理和步骤:1.基本思想假设图像由前景(目标)和背景两部分组成,且两者的灰度分布存在明显差异(直方图呈现双峰)。Otsu算法通过寻找一个阈值,使得前景与背景之间的类间方差最大,从而将图像分割为二值图。2.数学推导(1)计算灰度直方图统计图像中每个灰度值的像素个数,得到直方图h[i](i为
- [星球大战]阿纳金的背叛
comsci
本来杰迪圣殿的长老是不同意让阿纳金接受训练的.........
但是由于政治原因,长老会妥协了...这给邪恶的力量带来了机会
所以......现代的地球联邦接受了这个教训...绝对不让某些年轻人进入学院
- 看懂它,你就可以任性的玩耍了!
aijuans
JavaScript
javascript作为前端开发的标配技能,如果不掌握好它的三大特点:1.原型 2.作用域 3. 闭包 ,又怎么可以说你学好了这门语言呢?如果标配的技能都没有撑握好,怎么可以任性的玩耍呢?怎么验证自己学好了以上三个基本点呢,我找到一段不错的代码,稍加改动,如果能够读懂它,那么你就可以任性了。
function jClass(b
- Java常用工具包 Jodd
Kai_Ge
javajodd
Jodd 是一个开源的 Java 工具集, 包含一些实用的工具类和小型框架。简单,却很强大! 写道 Jodd = Tools + IoC + MVC + DB + AOP + TX + JSON + HTML < 1.5 Mb
Jodd 被分成众多模块,按需选择,其中
工具类模块有:
jodd-core &nb
- SpringMvc下载
120153216
springMVC
@RequestMapping(value = WebUrlConstant.DOWNLOAD)
public void download(HttpServletRequest request,HttpServletResponse response,String fileName) {
OutputStream os = null;
InputStream is = null;
- Python 标准异常总结
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python
Python标准异常总结
AssertionError 断言语句(assert)失败 AttributeError 尝试访问未知的对象属性 EOFError 用户输入文件末尾标志EOF(Ctrl+d) FloatingPointError 浮点计算错误 GeneratorExit generator.close()方法被调用的时候 ImportError 导入模块失
- SQL函数返回临时表结构的数据用于查询
357029540
SQL Server
这两天在做一个查询的SQL,这个SQL的一个条件是通过游标实现另外两张表查询出一个多条数据,这些数据都是INT类型,然后用IN条件进行查询,并且查询这两张表需要通过外部传入参数才能查询出所需数据,于是想到了用SQL函数返回值,并且也这样做了,由于是返回多条数据,所以把查询出来的INT类型值都拼接为了字符串,这时就遇到问题了,在查询SQL中因为条件是INT值,SQL函数的CAST和CONVERST都
- java 时间格式化 | 比较大小| 时区 个人笔记
7454103
javaeclipsetomcatcMyEclipse
个人总结! 不当之处多多包含!
引用 1.0 如何设置 tomcat 的时区:
位置:(catalina.bat---JAVA_OPTS 下面加上)
set JAVA_OPT
- 时间获取Clander的用法
adminjun
Clander时间
/**
* 得到几天前的时间
* @param d
* @param day
* @return
*/
public static Date getDateBefore(Date d,int day){
Calend
- JVM初探与设置
aijuans
java
JVM是Java Virtual Machine(Java虚拟机)的缩写,JVM是一种用于计算设备的规范,它是一个虚构出来的计算机,是通过在实际的计算机上仿真模拟各种计算机功能来实现的。Java虚拟机包括一套字节码指令集、一组寄存器、一个栈、一个垃圾回收堆和一个存储方法域。 JVM屏蔽了与具体操作系统平台相关的信息,使Java程序只需生成在Java虚拟机上运行的目标代码(字节码),就可以在多种平台
- SQL中ON和WHERE的区别
avords
SQL中ON和WHERE的区别
数据库在通过连接两张或多张表来返回记录时,都会生成一张中间的临时表,然后再将这张临时表返回给用户。 www.2cto.com 在使用left jion时,on和where条件的区别如下: 1、 on条件是在生成临时表时使用的条件,它不管on中的条件是否为真,都会返回左边表中的记录。
- 说说自信
houxinyou
工作生活
自信的来源分为两种,一种是源于实力,一种源于头脑.实力是一个综合的评定,有自身的能力,能利用的资源等.比如我想去月亮上,要身体素质过硬,还要有飞船等等一系列的东西.这些都属于实力的一部分.而头脑不同,只要你头脑够简单就可以了!同样要上月亮上,你想,我一跳,1米,我多跳几下,跳个几年,应该就到了!什么?你说我会往下掉?你笨呀你!找个东西踩一下不就行了吗?
无论工作还
- WEBLOGIC事务超时设置
bijian1013
weblogicjta事务超时
系统中统计数据,由于调用统计过程,执行时间超过了weblogic设置的时间,提示如下错误:
统计数据出错!
原因:The transaction is no longer active - status: 'Rolling Back. [Reason=weblogic.transaction.internal
- 两年已过去,再看该如何快速融入新团队
bingyingao
java互联网融入架构新团队
偶得的空闲,翻到了两年前的帖子
该如何快速融入一个新团队,有所感触,就记下来,为下一个两年后的今天做参考。
时隔两年半之后的今天,再来看当初的这个博客,别有一番滋味。而我已经于今年三月份离开了当初所在的团队,加入另外的一个项目组,2011年的这篇博客之后的时光,我很好的融入了那个团队,而直到现在和同事们关系都特别好。大家在短短一年半的时间离一起经历了一
- 【Spark七十七】Spark分析Nginx和Apache的access.log
bit1129
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Spark分析Nginx和Apache的access.log,第一个问题是要对Nginx和Apache的access.log文件进行按行解析,按行解析就的方法是正则表达式:
Nginx的access.log解析正则表达式
val PATTERN = """([^ ]*) ([^ ]*) ([^ ]*) (\\[.*\\]) (\&q
- Erlang patch
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erlang
Totally five patchs committed to erlang otp, just small patchs.
IMO, erlang really is a interesting programming language, I really like its concurrency feature.
but the functional programming style
- log4j日志路径中加入日期
bro_feng
javalog4j
要用log4j使用记录日志,日志路径有每日的日期,文件大小5M新增文件。
实现方式
log4j:
<appender name="serviceLog"
class="org.apache.log4j.RollingFileAppender">
<param name="Encoding" v
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-桥接模式
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/
/**
* 个人觉得关于桥接模式的例子,蜡笔和毛笔这个例子是最贴切的:http://www.cnblogs.com/zhenyulu/articles/67016.html
* 笔和颜色是可分离的,蜡笔把两者耦合在一起了:一支蜡笔只有一种
- windows7下SVN和Eclipse插件安装
chenyu19891124
eclipse插件
今天花了一天时间弄SVN和Eclipse插件的安装,今天弄好了。svn插件和Eclipse整合有两种方式,一种是直接下载插件包,二种是通过Eclipse在线更新。由于之前Eclipse版本和svn插件版本有差别,始终是没装上。最后在网上找到了适合的版本。所用的环境系统:windows7JDK:1.7svn插件包版本:1.8.16Eclipse:3.7.2工具下载地址:Eclipse下在地址:htt
- [转帖]工作流引擎设计思路
comsci
设计模式工作应用服务器workflow企业应用
作为国内的同行,我非常希望在流程设计方面和大家交流,刚发现篇好文(那么好的文章,现在才发现,可惜),关于流程设计的一些原理,个人觉得本文站得高,看得远,比俺的文章有深度,转载如下
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自开博以来不断有朋友来探讨工作流引擎该如何
- Linux 查看内存,CPU及硬盘大小的方法
daizj
linuxcpu内存硬盘大小
一、查看CPU信息的命令
[root@R4 ~]# cat /proc/cpuinfo |grep "model name" && cat /proc/cpuinfo |grep "physical id"
model name : Intel(R) Xeon(R) CPU X5450 @ 3.00GHz
model name :
- linux 踢出在线用户
dongwei_6688
linux
两个步骤:
1.用w命令找到要踢出的用户,比如下面:
[root@localhost ~]# w
18:16:55 up 39 days, 8:27, 3 users, load average: 0.03, 0.03, 0.00
USER TTY FROM LOGIN@ IDLE JCPU PCPU WHAT
- 放手吧,就像不曾拥有过一样
dcj3sjt126com
内容提要:
静悠悠编著的《放手吧就像不曾拥有过一样》集结“全球华语世界最舒缓心灵”的精华故事,触碰生命最深层次的感动,献给全世界亿万读者。《放手吧就像不曾拥有过一样》的作者衷心地祝愿每一位读者都给自己一个重新出发的理由,将那些令你痛苦的、扛起的、背负的,一并都放下吧!把憔悴的面容换做一种清淡的微笑,把沉重的步伐调节成春天五线谱上的音符,让自己踏着轻快的节奏,在人生的海面上悠然漂荡,享受宁静与
- php二进制安全的含义
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PHP
PHP里,有string的概念。
string里,每个字符的大小为byte(与PHP相比,Java的每个字符为Character,是UTF8字符,C语言的每个字符可以在编译时选择)。
byte里,有ASCII代码的字符,例如ABC,123,abc,也有一些特殊字符,例如回车,退格之类的。
特殊字符很多是不能显示的。或者说,他们的显示方式没有标准,例如编码65到哪儿都是字母A,编码97到哪儿都是字符
- Linux下禁用T440s,X240的一体化触摸板(touchpad)
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自打1月买了Thinkpad T440s就一直很火大,其中最让人恼火的莫过于触摸板。
Thinkpad的经典就包括用了小红点(TrackPoint)。但是小红点只能定位,还是需要鼠标的左右键的。但是自打T440s等开始启用了一体化触摸板,不再有实体的按键了。问题是要是好用也行。
实际使用中,触摸板一堆问题,比如定位有抖动,以及按键时会有飘逸。这就导致了单击经常就
- graph_dfs
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Graph
package edu.xidian.graph;
class MyStack {
private final int SIZE = 20;
private int[] st;
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public MyStack() {
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top = -1;
}
public void push(i
- Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
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Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- 配置HiveServer2的安全策略之自定义用户名密码验证
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具体从网上看
http://doc.mapr.com/display/MapR/Using+HiveServer2#UsingHiveServer2-ConfiguringCustomAuthentication
LDAP Authentication using OpenLDAP
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- 一位30多的程序员生涯经验总结
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编程工作生活咨询
1.客户在接触到产品之后,才会真正明白自己的需求。
这是我在我的第一份工作上面学来的。只有当我们给客户展示产品的时候,他们才会意识到哪些是必须的。给出一个功能性原型设计远远比一张长长的文字表格要好。 2.只要有充足的时间,所有安全防御系统都将失败。
安全防御现如今是全世界都在关注的大课题、大挑战。我们必须时时刻刻积极完善它,因为黑客只要有一次成功,就可以彻底打败你。 3.
- 分布式web服务架构的演变
自由的奴隶
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最开始,由于某些想法,于是在互联网上搭建了一个网站,这个时候甚至有可能主机都是租借的,但由于这篇文章我们只关注架构的演变历程,因此就假设这个时候已经是托管了一台主机,并且有一定的带宽了,这个时候由于网站具备了一定的特色,吸引了部分人访问,逐渐你发现系统的压力越来越高,响应速度越来越慢,而这个时候比较明显的是数据库和应用互相影响,应用出问题了,数据库也很容易出现问题,而数据库出问题的时候,应用也容易
- 初探Druid连接池之二——慢SQL日志记录
xingsan_zhang
日志连接池druid慢SQL
由于工作原因,这里先不说连接数据库部分的配置,后面会补上,直接进入慢SQL日志记录。
1.applicationContext.xml中增加如下配置:
<bean abstract="true" id="mysql_database" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourc