- Python时域信号特征提取技术要点
路怜涯
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:在机器学习领域,时域信号特征提取是数据预处理的关键环节,特别是对于时间序列数据。时域信号特征包括信号的基本特性量,如平均值、中值、峰值、谷值、峰谷差、方差、标准差、极值点、峭度与峰度、自相关函数、滑动窗口统计、傅立叶变换和小波分析等。使用Python中的NumPy、Pandas和SciPy库可以帮助我们计算这些特征,并为机器学习模型训练准备数据。本文将介绍如何
- 高斯混合模型GMM&K均值(十三-1)——K均值是高斯混合模型的特例
phoenix@Capricornus
模式识别与机器学习均值算法机器学习算法
EM算法与K均值算法的关系K均值可以看成是高斯混合模型的特例。对K均值算法与EM算法进行比较后,可以发现它们之间有很大的相似性。K均值算法将数据点硬(hard)分配到聚类中,每个数据点唯一地与一个聚类相关联,而EM算法基于后验概率进行软(soft)分配。事实上,可以从EM算法推导出K均值算法。考虑一个高斯混合模型,其中混合分量的协方差矩阵由σ2I{\sigma^2}Iσ2I给出,其中σ2{\sig
- 详解3DGS
一碗姜汤
计算机视觉人工智能计算机视觉
4可微分的3D高斯splatting核心目标与表示选择我们的目标是从无法线的稀疏SfM点出发,优化出一种能够实现高质量新视角合成的场景表示。为此,我们选择3D高斯作为基本图元,它兼具可微分的体表示特性和非结构化的显式表示优势,既能支持优化过程,又能实现快速渲染。高斯参数与投影模型3D高斯定义高斯由世界空间中的均值(位置)μ\muμ和协方差矩阵∑\sum∑定义,其概率密度函数为:G(x)=e−12(
- 【机器人-深度估计】双目深度估计原理解析
文章目录一、基本原理二、主要处理流程2.1.匹配代价(MatchingCost)(1)常见匹配代价函数1.绝对差(SAD,SumofAbsoluteDifferences)2.平方差(SSD,SumofSquaredDifferences)3.归一化互相关(NCC,NormalizedCross-Correlation)4.Census变换(2)匹配代价函数对比2.2.代价体(CostVolume
- Kaggle金牌方案复现:CGO-Transformer-GRU多模态融合预测实战
1背景分析在2023年Kaggle"GlobalMultimodalDemandForecastingChallenge"竞赛中,CGO-Transformer-GRU方案以领先第二名1.8个百分点的绝对优势夺冠,创下该赛事三年来的最佳成绩。本方案创新性地融合了协方差引导优化(CGO)、注意力机制和时序建模三大技术模块,解决了多模态数据融合中的关键挑战:模态对齐、特征冲突和时序依赖建模。(1)多模
- 传统蒙特卡洛(Monte Carlo, MC)方法在强化学习中直接把整条回报序列当作“真值”来估计价值函数,通常配合表格化存储,因此无需环境模型且估计无偏,但只能处理有限状态-动作空间且方差较大
强化学习曾小健
人工智能
传统蒙特卡洛(MonteCarlo,MC)方法在强化学习中直接把整条回报序列当作“真值”来估计价值函数,通常配合表格化存储,因此无需环境模型且估计无偏,但只能处理有限状态-动作空间且方差较大medium.comanalyticsvidhya.comincompleteideas.net。“深度蒙特卡洛”(DeepMonteCarlo,DMC)则保留“按回报直接更新”的思想,却用深度网络来逼近$Q(
- 特征筛选方法总结(面试准备15)
爱学习的uu
人工智能大数据数据挖掘决策树
非模型方法一.FILTER过滤法:1.缺失值比例(80%以上缺失则删除)/方差注意:连续变量只删方差为0的,因为变量取值范围会影响方差大小。离散类的看各类取值占比,如果是三分类变量可以视作连续变量。函数:VarianceThreshold二.假设检验:卡方检验看离散变量是否独立方差分析看离散和连续变量是否独立F检验看连续变量是否独立三.互信息的关联度指标:相关系数(f_regression:是相关
- 【对比】DeepAR 和 N-Beats
TIM老师
时序预测
1.DeepAR1.1核心思想提出者:亚马逊(Amazon)团队于2018年提出。目标:针对多变量时间序列进行概率预测(ProbabilisticForecasting),输出预测值的分布(如均值、方差、置信区间),而非单一确定性预测。适用场景:适用于具有多变量、多目标的时间序列预测任务(如零售销售预测、能源负荷预测)。1.2模型结构RNN架构:基于长短时记忆网络(LSTM)或门控循环单元(GRU
- 主成分分析(PCA)例题——给定协方差矩阵
phoenix@Capricornus
PR书稿矩阵线性代数
向量xxx的相关矩阵为Rx=[0.30.10.10.10.3−0.10.1−0.10.3]{\bmR}_x=\begin{bmatrix}0.3&0.1&0.1\\0.1&0.3&-0.1\\0.1&-0.1&0.3\end{bmatrix}Rx=0.30.10.10.10.3−0.10.1−0.10.3计算输入向量的KL变换。解答Rx{\bmR}_xRx的特征值为λ0=0.1\lambda_0=
- 假设检验:统计推断的决策艺术
Algo-hx
概率论与数理统计概率论
目录引言8假设检验8.1假设检验的基本原理8.1.1核心概念框架8.1.2假设形式8.2检验的两类错误8.2.1错误类型矩阵8.2.2错误概率关系8.3单正态总体参数检验8.3.1均值μ的检验8.3.2方差σ²的检验8.4双正态总体参数检验8.4.1均值差检验8.4.2方差比检验8.5P值:检验的客观度量8.5.1P值定义8.5.2决策规则8.5.3P值解读引言假设检验是统计学的’审判法庭’——通
- 参数估计:从样本窥见总体
Algo-hx
概率论与数理统计概率论机器学习人工智能
目录引言7参数估计7.1参数估计的基本概念7.1.1估计问题类型7.1.2估计量评价标准7.2点估计方法7.2.1矩估计法(MME)7.2.2最大似然估计(MLE)7.3区间估计原理7.3.1置信区间定义7.3.2枢轴量法(关键步骤)7.4单正态总体参数区间估计7.4.1均值μ\muμ的置信区间7.4.2方差σ2\sigma^2σ2的置信区间7.5双正态总体参数区间估计7.5.1均值差μ1−μ2\
- PCL 计算点云OBB包围盒——PCA主成分分析法
点云侠'
点云学习算法c++开发语言计算机视觉人工智能
目录一、概述1.1原理1.2实现步骤1.3应用场景1.4注意事项二、关键函数2.1头文件2.2读取点云2.3计算点云质心和协方差矩阵2.4协方差矩阵分解求特征值和特征向量2.5校正主方向2.6将输入点云转换至原点2.7计算包围盒2.8构建四元数和位移向量2.9结果可视化三、完整代码四、结果内容抄自CSDN点云侠:【2024最新版】PCL点云处理算法汇总(C++长期更新版)。质量无忧,永久免费,可放
- 手撕 Layer Normalization
它与BatchNormalization不同,LayerNormalization是在单个样本的特征维度上进行归一化,而不是在批次维度上。具体步骤如下:1.计算均值和方差:对每个样本的所有特征计算均值和方差。2.标准化:将每个特征减去均值,除以标准差,使其分布的均值为0,方差为1。3.缩放和平移:通过可学习的参数gamma和beta对标准化后的结果进行缩放和平移。importnumpyimport
- 缩放点积模型:如何巧妙化解Softmax梯度消失难题?
摘取一颗天上星️
深度学习损失函数标准点积梯度消失
在Transformer模型中,缩放点积注意力(ScaledDot-ProductAttention)通过一个看似简单的操作——除以维度的平方根——解决了Softmax梯度消失的核心问题。本文将深入剖析其背后的数学原理和实际效果。一、问题根源:标准点积的Softmax为何梯度消失?假设查询向量q和键向量kᵢ的维度为dₖ,且其元素服从均值为0、方差为1的独立分布。点积qᵀkᵢ的方差为:Var(qᵀk
- 信息传输仿真:多输入多输出(MIMO)系统仿真_(2).MIMO系统的数学模型
kkchenkx
信号仿真2信号处理matlab
MIMO系统的数学模型在前一节中,我们已经介绍了MIMO系统的基本概念和应用场景。接下来,我们将深入探讨MIMO系统的数学模型,这是理解和实现MIMO系统的基础。1.MIMO系统的基本假设在建立MIMO系统的数学模型之前,需要明确一些基本假设:线性时不变(LTI)假设:信道被假设为线性时不变系统,即信道的特性不随时间变化。加性高斯白噪声(AWGN)假设:噪声被假设为加性高斯白噪声,其均值为0,方差
- 基于PCA和Kmeans的餐馆地区分类研究
1.实践任务说明对《中国2019年分地区连锁餐饮企业数据》中的7个经营指标(V2-V8)进行主成分分析(PCA),通过降维提取核心特征。首先标准化数据,然后计算主成分的方差贡献率,按累积贡献率≥85%确定保留的主成分数量,最终输出降维后的主成分得分及因子载荷矩阵,简化后续分析。基于K-Means聚类算法对餐饮企业数据进行分析,首先读取true_restaurant.csv文件中的PC1指标数据并进
- 将对透视变换后的图像使用Otsu进行阈值化,来分离黑色和白色像素。这句话中的Otsu是什么意思?
黄卷青灯77
计算机视觉opencv人工智能自动化阈值OTSU
Otsu是一种自动阈值化方法,用于将图像分割为前景和背景。它通过最小化图像的类内方差或等价地最大化类间方差来选择最佳阈值。这种方法特别适用于图像的二值化处理,能够自动确定一个阈值,将图像中的像素分为黑色和白色两类。Otsu方法的原理Otsu方法的核心思想是将图像的像素分为两类(前景和背景),并通过统计分析找到一个阈值,使得这两类之间的差异最大化。具体步骤如下:计算图像的直方图:统计每个灰度值的像素
- opencv c++ 图像像素值统计(13)minMaxLoc
lucust
opencvc++opencv人工智能计算机视觉
目的:获取像素的最大值、最小值、均值、方差等数据。API:minMaxLoc(输入图像,最小值,最大值,最小值坐标,最大值坐标,Mat());meanStdDev(输入图像,均值矩阵,方差矩阵);注意:minMaxLoc的输入图像要求是单通道的,如果需要求RGB通道的,可以通过split函数来将其拆解成三部分实现。代码:voidQuickDemo::pixel_statistic_Demo(Mat
- OpenCV 图像像素值统计
程序员小马兰
OpenCVopencv人工智能计算机视觉
一、知识点1、像素值统计(1)、最小(min)(2)、最大(max)(3)、均值(mean)(4)、标准差(standarddeviation)方差是一组数据与其平均值之差的平方的平均值。标准差是方差的平方根。它们衡量了数据的离散程度。值越大,数据点之间的差异越大,集中趋势差;反之,数据分布越集中。2、voidminMaxLoc(InputArraysrc,CV_OUTdouble*minVal,
- 入门机器学习需要的统计基础
很多人都说:“学机器学习一定要有数学基础”,但问题是——从哪开始学?学到什么程度才够?其实真的没那么难。想搭好底子,其实你只需要一门课:统计与概率入门(byKhanAcademy)这门课专为没有任何数学背景的人设计,完全从零讲起,不需要你会高数、不需要懂编程,只要你看得懂图和例子,就能学下去。课程内容覆盖了:概率基础(事件、独立性、条件概率)各类分布(正态分布、二项分布)统计量(均值、方差、中位数
- Python统计学实例之正态分布:计算男女身高相差>5厘米的概率
xupeggy163
用python学习统计学python
正态分布计算:示例1正态分布计算实例:计算男女身高相差>5厘米的概率解题思路用到的公式总结:正态分布计算实例:计算男女身高相差>5厘米的概率假设男生身高X~N(71,20.25),女生身高Y~N(64,16)解题思路算出两种正态分布的均值和方差算出新的正态分布的均值和方差算出变量5的标准分根据标准分在正态分布表中查询概率值用到的公式z=x−μσz=\frac{x-\mu}{\sigma}z=σx−
- 统计基础知识梳理--区分:方差,标准差,标准误,标准误差,均方误差和均方根误差
黑鹿022
概率论
方差,标准差,标准误,标准误差,均方误差,均方根误差很多资料的定义有冲突,因此以英文或者英文缩写记忆比较准确。歧义点主要在于关于标准差,标准误差,均方误差的定义,比如:有些地方会将标准误差==标准误,但也有将标准误差==均方根误差,标准误≠\neq=标准误差。这里我们以标准误差==均方根误差为标准。大家根据具体含义记忆,不要依赖于翻译。英文和缩写方差(variance,VAR),标准差(stan
- C++概率论算法详解:理论基础与实践应用
清言神力,创作奇迹。接受福利,做篇笔记。参考资料[0]概率论中均值、方差、标准差介绍及C++/OpenCV/Eigen的三种实现.https://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/73323475.[4]C++中的随机数及其在算法竞赛中的使用-博客园.https://www.cnblogs.com/cmy-blog/p/random.html.[
- 机器学习——主成分分析 PCA
Nil0_
机器学习
目录简介一、基本原理1.数据变换2.协方差矩阵3.特征值和特征向量实施步骤应用选择主成分的数量二、代码实现优缺点分析优点缺点总结简介主成分分析(PCA)是机器学习领域中的一种重要算法,主要应用于数据的降维和特征提取。PCA的目的是通过保留数据集中的主要信息,将高维数据集转换为低维数据集,从而简化模型训练和提高模型性能。一、基本原理1.数据变换PCA通过线性变换将原始数据映射到新的特征空间,这个变换
- 【统计方法】基础分类器: logistic, knn, svm, lda
pen-ai
数据科学支持向量机算法机器学习
均方误差(MSE)理解与分解在监督学习中,均方误差衡量的是预测值与实际值之间的平均平方差:MSE=E[(Y−f^(X))2]\text{MSE}=\mathbb{E}[(Y-\hat{f}(X))^2]MSE=E[(Y−f^(X))2]MSE可以分解为三部分:MSE=Bias2(f^(x0))+Var(f^(x0))+Var(ε)\text{MSE}=\text{Bias}^2(\hat{f}(x
- python opencv 模板匹配
dadaHaHa1234
转载https://blog.csdn.net/jacke121/article/details/95310595https://zhuanlan.zhihu.com/p/146690373https://www.cnblogs.com/april0315/p/13741888.html公式:①TM_SQDIFF是平方差匹配;TM_SQDIFF_NORMED是标准平方差匹配。利用平方差来进行匹配,
- 基于Matlab实现LDA算法
Matlab仿真实验室
Matlab仿真实验1000例matlab算法开发语言
线性判别分析(LinearDiscriminantAnalysis,LDA)是一种经典的统计方法,常用于特征降维和分类问题。在机器学习领域,一、LDA基本原理LDA的目标是寻找一个投影空间,使得类间距离最大化,同时保持类内距离最小化。在这个新空间中,不同类别的样本能够得到更好的分离。LDA假设样本服从多变量正态分布,并且各类别的协方差矩阵相同。通过解决特定的优化问题,我们可以找到最优的投影向量。二
- 【机器学习及深度学习】机器学习模型的误差:偏差、方差及噪声
YoseZang
机器学习深度学习机器学习深度学习人工智能
机器学习模型的误差分析V1.0机器学习模型的衡量准则概念引入机器学习模型误差分析误差出现的原因及消除V1.0机器学习模型的衡量准则衡量机器学习模型的好坏可以考虑以下几个方面:偏差(Bias):在充分训练的情况下,机器学习模型是否能够较好地拟合训练数据,以反映真实规律。这些问题可以被称为模型的能力,衡量这一问题的指标称为偏差(Bias)。方差(Variance):在充分训练的情况下,不同的机器学习模
- 打卡第二十天
Shining_Jiang
机器学习人工智能
方差筛选方差筛选是一种基于特征方差的特征选择方法。通过计算每个特征的方差,剔除方差较小的特征,因为这些特征对模型的贡献较小。皮尔逊相关系数筛选皮尔逊相关系数用于衡量特征与目标变量之间的线性相关性。通过计算每个特征与目标变量的相关系数,选择相关性较高的特征。Lasso筛选Lasso回归是一种带有L1正则化的线性回归方法,能够通过正则化系数将某些特征的权重压缩为零,从而实现特征选择。树模型重要性树模型
- 08_预处理与缩放
白杆杆红伞伞
machinelearning机器学习支持向量机人工智能
描述机器学习的一些算法(如神经网络、SVM)对数据缩放非常敏感。通常的做法是对特征进行调节,使数据表示更适合与这些算法。scikit-learn中提供了4中数据缩放方法:StandardScaler:确保每个特征平均值为0,方差为1,使所有特征都位于同一量级RobusScaler:工作原理与StandardScaler类似,确保每个特性的统计属性都位于同一范围MinMaxScaler:移动数据,使
- 数据采集高并发的架构应用
3golden
.net
问题的出发点:
最近公司为了发展需要,要扩大对用户的信息采集,每个用户的采集量估计约2W。如果用户量增加的话,将会大量照成采集量成3W倍的增长,但是又要满足日常业务需要,特别是指令要及时得到响应的频率次数远大于预期。
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- 不停止 MySQL 服务增加从库的两种方式
brotherlamp
linuxlinux视频linux资料linux教程linux自学
现在生产环境MySQL数据库是一主一从,由于业务量访问不断增大,故再增加一台从库。前提是不能影响线上业务使用,也就是说不能重启MySQL服务,为了避免出现其他情况,选择在网站访问量低峰期时间段操作。
一般在线增加从库有两种方式,一种是通过mysqldump备份主库,恢复到从库,mysqldump是逻辑备份,数据量大时,备份速度会很慢,锁表的时间也会很长。另一种是通过xtrabacku
- Quartz——SimpleTrigger触发器
eksliang
SimpleTriggerTriggerUtilsquartz
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2208166 一.概述
SimpleTrigger触发器,当且仅需触发一次或者以固定时间间隔周期触发执行;
二.SimpleTrigger的构造函数
SimpleTrigger(String name, String group):通过该构造函数指定Trigger所属组和名称;
Simpl
- Informatica应用(1)
18289753290
sqlworkflowlookup组件Informatica
1.如果要在workflow中调用shell脚本有一个command组件,在里面设置shell的路径;调度wf可以右键出现schedule,现在用的是HP的tidal调度wf的执行。
2.designer里面的router类似于SSIS中的broadcast(多播组件);Reset_Workflow_Var:参数重置 (比如说我这个参数初始是1在workflow跑得过程中变成了3我要在结束时还要
- python 获取图片验证码中文字
酷的飞上天空
python
根据现成的开源项目 http://code.google.com/p/pytesser/改写
在window上用easy_install安装不上 看了下源码发现代码很少 于是就想自己改写一下
添加支持网络图片的直接解析
#coding:utf-8
#import sys
#reload(sys)
#sys.s
- AJAX
永夜-极光
Ajax
1.AJAX功能:动态更新页面,减少流量消耗,减轻服务器负担
2.代码结构:
<html>
<head>
<script type="text/javascript">
function loadXMLDoc()
{
.... AJAX script goes here ...
- 创业OR读研
随便小屋
创业
现在研一,有种想创业的想法,不知道该不该去实施。因为对于的我情况这两者是矛盾的,可能就是鱼与熊掌不能兼得。
研一的生活刚刚过去两个月,我们学校主要的是
- 需求做得好与坏直接关系着程序员生活质量
aijuans
IT 生活
这个故事还得从去年换工作的事情说起,由于自己不太喜欢第一家公司的环境我选择了换一份工作。去年九月份我入职现在的这家公司,专门从事金融业内软件的开发。十一月份我们整个项目组前往北京做现场开发,从此苦逼的日子开始了。
系统背景:五月份就有同事前往甲方了解需求一直到6月份,后续几个月也完
- 如何定义和区分高级软件开发工程师
aoyouzi
在软件开发领域,高级开发工程师通常是指那些编写代码超过 3 年的人。这些人可能会被放到领导的位置,但经常会产生非常糟糕的结果。Matt Briggs 是一名高级开发工程师兼 Scrum 管理员。他认为,单纯使用年限来划分开发人员存在问题,两个同样具有 10 年开发经验的开发人员可能大不相同。近日,他发表了一篇博文,根据开发者所能发挥的作用划分软件开发工程师的成长阶段。
初
- Servlet的请求与响应
百合不是茶
servletget提交java处理post提交
Servlet是tomcat中的一个重要组成,也是负责客户端和服务端的中介
1,Http的请求方式(get ,post);
客户端的请求一般都会都是Servlet来接受的,在接收之前怎么来确定是那种方式提交的,以及如何反馈,Servlet中有相应的方法, http的get方式 servlet就是都doGet(
- web.xml配置详解之listener
bijian1013
javaweb.xmllistener
一.定义
<listener>
<listen-class>com.myapp.MyListener</listen-class>
</listener>
二.作用 该元素用来注册一个监听器类。可以收到事件什么时候发生以及用什么作为响
- Web页面性能优化(yahoo技术)
Bill_chen
JavaScriptAjaxWebcssYahoo
1.尽可能的减少HTTP请求数 content
2.使用CDN server
3.添加Expires头(或者 Cache-control) server
4.Gzip 组件 server
5.把CSS样式放在页面的上方。 css
6.将脚本放在底部(包括内联的) javascript
7.避免在CSS中使用Expressions css
8.将javascript和css独立成外部文
- 【MongoDB学习笔记八】MongoDB游标、分页查询、查询结果排序
bit1129
mongodb
游标
游标,简单的说就是一个查询结果的指针。游标作为数据库的一个对象,使用它是包括
声明
打开
循环抓去一定数目的文档直到结果集中的所有文档已经抓取完
关闭游标
游标的基本用法,类似于JDBC的ResultSet(hasNext判断是否抓去完,next移动游标到下一条文档),在获取一个文档集时,可以提供一个类似JDBC的FetchSize
- ORA-12514 TNS 监听程序当前无法识别连接描述符中请求服务 的解决方法
白糖_
ORA-12514
今天通过Oracle SQL*Plus连接远端服务器的时候提示“监听程序当前无法识别连接描述符中请求服务”,遂在网上找到了解决方案:
①打开Oracle服务器安装目录\NETWORK\ADMIN\listener.ora文件,你会看到如下信息:
# listener.ora Network Configuration File: D:\database\Oracle\net
- Eclipse 问题 A resource exists with a different case
bozch
eclipse
在使用Eclipse进行开发的时候,出现了如下的问题:
Description Resource Path Location TypeThe project was not built due to "A resource exists with a different case: '/SeenTaoImp_zhV2/bin/seentao'.&
- 编程之美-小飞的电梯调度算法
bylijinnan
编程之美
public class AptElevator {
/**
* 编程之美 小飞 电梯调度算法
* 在繁忙的时间,每次电梯从一层往上走时,我们只允许电梯停在其中的某一层。
* 所有乘客都从一楼上电梯,到达某层楼后,电梯听下来,所有乘客再从这里爬楼梯到自己的目的层。
* 在一楼时,每个乘客选择自己的目的层,电梯则自动计算出应停的楼层。
* 问:电梯停在哪
- SQL注入相关概念
chenbowen00
sqlWeb安全
SQL Injection:就是通过把SQL命令插入到Web表单递交或输入域名或页面请求的查询字符串,最终达到欺骗服务器执行恶意的SQL命令。
具体来说,它是利用现有应用程序,将(恶意)的SQL命令注入到后台数据库引擎执行的能力,它可以通过在Web表单中输入(恶意)SQL语句得到一个存在安全漏洞的网站上的数据库,而不是按照设计者意图去执行SQL语句。
首先让我们了解什么时候可能发生SQ
- [光与电]光子信号战防御原理
comsci
原理
无论是在战场上,还是在后方,敌人都有可能用光子信号对人体进行控制和攻击,那么采取什么样的防御方法,最简单,最有效呢?
我们这里有几个山寨的办法,可能有些作用,大家如果有兴趣可以去实验一下
根据光
- oracle 11g新特性:Pending Statistics
daizj
oracledbms_stats
oracle 11g新特性:Pending Statistics 转
从11g开始,表与索引的统计信息收集完毕后,可以选择收集的统信息立即发布,也可以选择使新收集的统计信息处于pending状态,待确定处于pending状态的统计信息是安全的,再使处于pending状态的统计信息发布,这样就会避免一些因为收集统计信息立即发布而导致SQL执行计划走错的灾难。
在 11g 之前的版本中,D
- 快速理解RequireJs
dengkane
jqueryrequirejs
RequireJs已经流行很久了,我们在项目中也打算使用它。它提供了以下功能:
声明不同js文件之间的依赖
可以按需、并行、延时载入js库
可以让我们的代码以模块化的方式组织
初看起来并不复杂。 在html中引入requirejs
在HTML中,添加这样的 <script> 标签:
<script src="/path/to
- C语言学习四流程控制if条件选择、for循环和强制类型转换
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i, j;
scanf("%d %d", &i, &j);
if (i > j)
printf("i大于j\n");
else
printf("i小于j\n");
retu
- dictionary的使用要注意
dcj3sjt126com
IO
NSDictionary *dict = [NSDictionary dictionaryWithObjectsAndKeys:
user.user_id , @"id",
user.username , @"username",
- Android 中的资源访问(Resource)
finally_m
xmlandroidStringdrawablecolor
简单的说,Android中的资源是指非代码部分。例如,在我们的Android程序中要使用一些图片来设置界面,要使用一些音频文件来设置铃声,要使用一些动画来显示特效,要使用一些字符串来显示提示信息。那么,这些图片、音频、动画和字符串等叫做Android中的资源文件。
在Eclipse创建的工程中,我们可以看到res和assets两个文件夹,是用来保存资源文件的,在assets中保存的一般是原生
- Spring使用Cache、整合Ehcache
234390216
springcacheehcache@Cacheable
Spring使用Cache
从3.1开始,Spring引入了对Cache的支持。其使用方法和原理都类似于Spring对事务管理的支持。Spring Cache是作用在方法上的,其核心思想是这样的:当我们在调用一个缓存方法时会把该方法参数和返回结果作为一个键值对存放在缓存中,等到下次利用同样的
- 当druid遇上oracle blob(clob)
jackyrong
oracle
http://blog.csdn.net/renfufei/article/details/44887371
众所周知,Oracle有很多坑, 所以才有了去IOE。
在使用Druid做数据库连接池后,其实偶尔也会碰到小坑,这就是使用开源项目所必须去填平的。【如果使用不开源的产品,那就不是坑,而是陷阱了,你都不知道怎么去填坑】
用Druid连接池,通过JDBC往Oracle数据库的
- easyui datagrid pagination获得分页页码、总页数等信息
ldzyz007
var grid = $('#datagrid');
var options = grid.datagrid('getPager').data("pagination").options;
var curr = options.pageNumber;
var total = options.total;
var max =
- 浅析awk里的数组
nigelzeng
二维数组array数组awk
awk绝对是文本处理中的神器,它本身也是一门编程语言,还有许多功能本人没有使用到。这篇文章就单单针对awk里的数组来进行讨论,如何利用数组来帮助完成文本分析。
有这么一组数据:
abcd,91#31#2012-12-31 11:24:00
case_a,136#19#2012-12-31 11:24:00
case_a,136#23#2012-12-31 1
- 搭建 CentOS 6 服务器(6) - TigerVNC
rensanning
centos
安装GNOME桌面环境
# yum groupinstall "X Window System" "Desktop"
安装TigerVNC
# yum -y install tigervnc-server tigervnc
启动VNC服务
# /etc/init.d/vncserver restart
# vncser
- Spring 数据库连接整理
tomcat_oracle
springbeanjdbc
1、数据库连接jdbc.properties配置详解 jdbc.url=jdbc:hsqldb:hsql://localhost/xdb jdbc.username=sa jdbc.password= jdbc.driver=不同的数据库厂商驱动,此处不一一列举 接下来,详细配置代码如下:
Spring连接池  
- Dom4J解析使用xpath java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenException异常
xp9802
用Dom4J解析xml,以前没注意,今天使用dom4j包解析xml时在xpath使用处报错
异常栈:java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenException异常
导入包 jaxen-1.1-beta-6.jar 解决;
&nb