- 平滑法时间序列模型原理及Python实践
AI智博信息
数据分析与挖掘python人工智能
平滑法时间序列模型原理主要涉及通过一定的算法对时间序列数据进行平滑处理,以消除或减弱数据中的随机波动和噪声,从而揭示出数据中的长期趋势和季节性变化,进而对未来数据进行预测。以下是平滑法时间序列模型的详细原理:一、基本原理平滑法时间序列模型基于对历史数据的平滑处理,通过对数据的平均或加权平均,去除数据中的随机波动,使得时间序列数据更加平滑,便于分析和预测。这种方法能够帮助我们更好地理解数据的长期趋势
- python logistic regression_机器学习算法与Python实践之逻辑回归(Logistic Regression)
weixin_39702649
pythonlogisticregression
机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考下载地址:https://bbs.pinggu.org/thread-2256090-1-1.html一、逻辑回归(LogisticRegression)Logisticregression(逻辑回归)是当前业界比较常用的机器学习方法,用于估计某种事物的可能性。之前在经典之作《数学之美》中也看到了它用于广告预测,也就是根据某广告被用户点击的可能性,把
- CLIQUE算法原理及Python实践
doublexiao79
数据分析与挖掘算法python机器学习
CLIQUE(ClusteringInQUEst)算法是一种基于网格的聚类方法,其主要目的是在数据集中发现子空间中基于密度的簇。以下是CLIQUE算法原理的详细解释:一、空间划分CLIQUE算法首先将数据对象的整个嵌入空间划分成多个单元(通常是超矩形)。这是通过将每个维度划分成不重叠的区间来实现的。每个单元代表数据空间中的一个特定区域,其大小由划分的区间决定。这种划分方式使得算法能够高效地处理大规
- Logistic分类算法原理及Python实践
doublexiao79
数据分析与挖掘分类python数据挖掘
一、Logistic分类算法原理Logistic分类算法,也称为逻辑回归(LogisticRegression),是机器学习中的一种经典分类算法,主要用于解决二分类问题。其原理基于线性回归和逻辑函数(Sigmoid函数)的组合,能够将输入特征的线性组合映射到一个概率范围内,从而进行分类预测。以下是Logistic分类算法的主要原理:1.线性组合首先,对于输入的n个特征,我们将其表示为一个n维的列向
- python logistic模型_Python实践之逻辑回归(Logistic Regression)
weixin_39922394
pythonlogistic模型
机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考《机器学习实战》这本书。因为自己想学习Python,然后也想对一些机器学习算法加深下了解,所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法。恰好遇见这本同样定位的书籍,所以就参考这本书的过程来学习了。这节学习的是逻辑回归(LogisticRegression),也算进入了比较正统的机器学习算法。啥叫正统呢?我概念里面机器学习算法一般是这样一个
- 模糊C-means算法原理及Python实践
doublexiao79
数据分析与挖掘算法python
模糊C-means算法原理及Python实践一、目标函数二、隶属度矩阵和聚类中心三、算法步骤四、终止条件五、算法特点六、Python实现模糊C-means(FuzzyC-Means,简称FCM)算法是一种经典的模糊聚类算法,它在数据分析、数据挖掘、图像处理等多个领域有着广泛的应用。FCM算法通过为每个数据点分配模糊隶属度,将数据点划分到不同的聚类中心,从而实现对数据集的聚类分析。以下是模糊C-me
- 数据挖掘与python实践中国慕课答案_中国大学MOOC(慕课)_数据挖掘与python实践_慕课答案...
weixin_39962285
纸浆中的颜色主要来源于()纺锤丝分为三种类型:_、_和_。纵轴为good,另一轴为bad的无异曲线,其效用递增方向是?只能选择一个:纽扣电池是锌银电池。纽约股灾爆发,日本银行推行的政策是()。尼西土陶在装饰纹饰中以()纹占主导地位。纸质密码本与电子密码本相比其优点是更换较为方便。纹沟发育形成()纺织文化在下面哪个方面表现?纽扣电池是锌银电池。纸艺手工制作时为省事可以选用双面胶粘合,因为双面胶也可以
- Python实践之三种时间等待方式:进程等待、隐性等待和显性等待
qq_41845402
前端python
"""等待三种方式1、进程等待time.sleep()2、隐性等待(等待资源加载完成)driver.implicitly_wait(5)接收浮点型数据,表示超时时间,最多等待3、显性等待(条件等待)WebDriverWait(driver,10,0.5).until(EC.presence_of_element_located(locator))"""1、进程等待需要导入time模块,time.s
- 深入浅出TCP/IP协议簇:理论与Python实践
web安全工具库
网络爬虫网络服务器运维
源码分享https://docs.qq.com/sheet/DUHNQdlRUVUp5Vll2?tab=BB08J2当我们提到网络编程或数据爬取时,了解基础的网络通信协议—TCP/IP协议簇是非常有用的。TCP/IP不是单一的协议,而是一组使互联网工作的协议的集合。在本篇博客中,我们将探讨TCP/IP的基础,并通过Python代码示例展示其在实际编程中的应用。TCP/IP概述TCP/IP协议簇包括
- 《统计学习方法:李航》笔记 从原理到实现(基于python)-- 第5章 决策树(代码python实践)
北方骑马的萝卜
机器学习笔记学习方法笔记python
文章目录第5章决策树—python实践书上题目5.1利用ID3算法生成决策树,例5.3scikit-learn实例《统计学习方法:李航》笔记从原理到实现(基于python)--第5章决策树第5章决策树—python实践importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlinefromsklearn.dat
- Python基础
nervermore990
Pythonpython
本专栏分享记录python基础知识的学习计划按照如下目录格式编写记录第一部分:python基本语法1.1环境搭建1.2基本数据类型1.3基本语法1.4内置方法1.5面向对象1.6常用库第二部分:python常用场景2.1文本处理2.2mysql2.3并发编程2.4网络编程2.5接口编程2.6测试第三部分:python实践3.1设计模式3.2django框架3.3图形编程以后会尽量定期更新,保持写作
- Python 实践——外星人入侵小游戏(上)
Ashleyxxihf
pythonpygame开发语言game
Python实践——外星人入侵小游戏(上)目录Python实践——外星人入侵小游戏(上)安装pip/pygame1.开始项目2.设置屏幕背景色基本操作:3.设置类4.添加飞船图像5.导入程序基本操作:完整:总结安装pip/pygame先查询python路径,然后在终端输入:/路径/python3-mensurepip--default-pip通过pip安装pygame:/路径/python3-mp
- 时间序列分析:ARIMA 模型(Python实践)
艽野尘梦better
python计量python开发语言
全文共25000余字,预计阅读时间约50~83.33分钟|满满干货,建议收藏!这里写目录标题1.ARIMA模型的由来2.ARIMA模型的基本概念2.1ARIMA模型的基本思想2.2ARIMA模型的数学表达式3.差分过程(I)的详解3.1什么是差分3.2差分的阶数3.3什么是滞后3.4滞后差分(多步差分)3.5使用差分消除数据波动3.6概念总结4.ARIMA(p,d,q)模型的参数选择4.1p和q到
- 【Python实践】使用Python编写AMQP协议客户端和服务端
GokuCode
python网络开发语言
使用Python编写AMQP协议客户端和服务端1.问题描述用户场景,用户通过AMQP协议订阅我的消息,然后我把消息发送给用户。从而实现发布订阅的模式。使用python做个demo2.最佳答案(详细解答可以往下看)安装Python包管理器pip(如果您的系统中没有安装pip的话)。安装amqpstorm包,它是一个用于AMQP协议的Python客户端。您可以使用以下命令在命令行中安装amqpstor
- 数据挖掘——认识数据
木夕敢敢
数据挖掘数据挖掘
《数据挖掘》国防科技大学《数据挖掘》青岛大学《数据挖掘与python实践》数据挖掘之认识数据1.数据和信息**数据(data)**是事实或观察的结果,是对客观事物的逻辑归纳,是用于表示客观事物的未经加工的原始素材。在计算机系统中,各种字母、数字符号的组合、语音、图形、图像等统称为数据,数据经过加工后就成为信息。2.数据对象及属性类型数据集由数据对象组成,一个数据对象对应一个实体,数据对象也可以成为
- 2019-10-06 梯度下降法Python实践——求函数的最小值
小郑的学习笔记
代码还是有很多地方需要完善的,需要近一步的学习importmath#使用梯度下降法求函数的最小值#f=exp(X^2+(y-2)^2)初始点为(1,1)#设计函数deffunction_one(x_input,y_input):#函数的输入x,yf=math.exp(x_input**2+(y_input-2)**2)#算出f的值dx=2*x_input*f#算出一阶x导数的值dy=2*(y_in
- Python实践:脚本调用exe与exe输出获取的方法总结
来知晓
Python世界python服务器linux
Python实践:脚本调用exe与exe输出获取的方法总结实现思路参考资料本文主要目的是研究总结通过Python脚本模拟实现bat批处理调用exe的功能,并获取exe在屏幕上的输出信息进行分析。实现思路通过参考资料里的几篇博客,可以知道Python调用exe的两种方法:os.system()和os.popen()os.systemparam1=r'p1'#参数1param2=r'p2'#参数2pa
- 数据笔记第二周:Python基础语法学习
三才数据分析学习笔记
目的:Python数据分析基础Python基础:Python环境安装Python基本用法:控制语句、函数、文件读写等Pyhton基本数据结构:字典、集合等Pandas环境安装Pandas数据结构:Series和Dataframe实践:各种描述性数据分析,使用Python实践一遍可以用Python自己实现中位数之类的计算,也可以直接调用Pandas的库数据可以自己随意造一些,也可以网上自己找数据集一
- 探索数据之美:优雅权重计算方法与Python实践
theskylife
数据分析20天玩转数据分析数据挖掘python算法人工智能数据分析数据挖掘
写在开头在数据的世界里,我们常常需要通过各种方法为不同的数据点分配合理的权重。这是数据分析中至关重要的一环,它决定了模型的准确性和结果的可信度。本文将引导您探索数据分析中常用的权重计算方法,并通过清晰的Python代码实现,让您轻松驾驭权重的奥秘。1.常见分类2.区别权重信息评价:2.1第一类为AHP层次法和优序图法;此类方法利用数字的相对大小信息进行权重计算;此类方法为主观赋值法,通常需要由专家
- ApacheCN 数据科学译文集 20210313 更新
布客飞龙
新增了五个教程:Python和Jupyter机器学习入门零、前言一、Jupyter基础知识二、数据清理和高级机器学习三、Web爬取和交互式可视化Python数据科学和机器学习实践指南零、前言一、入门二、统计和概率回顾和Python实践三、Matplotlib和高级概率概念四、预测模型五、Python机器学习六、推荐系统七、更多数据挖掘和机器学习技术八、处理真实数据九、ApacheSpark-大数据
- 卡尔曼滤波预测应用python实践
肖永威
人工智能及Python数据分析python算法机器学习卡尔曼滤波
1.什么是卡尔曼滤波最佳线性滤波理论起源于二十世纪40年代美国科学家Wiener和前苏联科学家KOnMoropOB等人的研究工作,后人统称为维纳滤波理论。60年代Kalman把状态空间模型引入滤波理论,并导出了一套递推估计算法,后人称之为卡尔曼滤波理论。卡尔曼滤波是以最小均方误差为估计的最佳准则,来寻求一套递推估计的算法,其基本思想是:采用信号与噪声的状态空间模型,利用前一时刻地估计值和现时刻的观
- 客观赋权熵值法多指标综合评价方法原理及python实践
肖永威
Python数据分析python算法熵值法指标评价
1.什么是熵值法熵值法是指用来判断某个指标的离散程度的数学方法。离散程度越大,该指标对综合评价的影响越大。可以用熵值判断某个指标的离散程度。熵值法是一种客观赋权方法,借鉴了信息熵思想,它通过计算指标的信息熵,根据指标的相对变化程度对系统整体的影响来决定指标的权重。熵值法是一种常用的多指标综合评价方法,它可以将多个指标的数据进行综合分析,得出一个综合评价结果。熵值法的作用非常广泛,可以应用于各种领域
- K邻近算法的Python实践——用Python实现简单而强大的机器学习算法
非著名程序员阿强
算法python机器学习
K邻近算法(K-NearestNeighbors)是一种常用的机器学习算法,用于分类和回归任务。它基于实例的学习方法,通过根据邻近的训练样本来预测新的数据点的标签。Python提供了丰富的机器学习库,其中包括Scikit-learn,使得实现K邻近算法变得简单而便捷。本文将介绍K邻近算法的基本原理、实现步骤和示例代码,帮助读者理解和应用Python实现K邻近算法。一、K邻近算法简介K邻近算法是一种
- 从根到叶:随机森林模型的深入探索
无水先生
机器学习人工智能随机森林算法机器学习
一、说明在本综合指南中,我们将超越基础知识。当您盯着随机森林模型的文档时,您将不再对“节点杂质”、“加权分数”或“成本复杂性修剪”等术语感到不知所措。相反,我们将剖析每个参数,阐明其作用和影响。通过理论和Python实践示例的结合,您将对如何按照您的意愿塑造随机森林有细致入微的理解。经验丰富的数据科学家通常对他们的数据集有一种直观的感觉——引导他们找到正确的算法和正确的参数的第六感。虽然这看起来像
- C#,Python实践,用CodeFormer实现人脸重建(Face Restoration),模糊清晰、划痕修复及黑白上色
深度混淆
C#入门教程Beginner‘sRecipespython开发语言人工智能算法
无论是自己、家人或是朋友、客户的照片,免不了有些是黑白的、被污损的、模糊的,总想着修复一下。作为一个程序员或者程序员的家属,当然都有责任满足他们的需求、实现他们的想法。除了这个,学习了本文的成果,或许你还可以用来赚点小钱。比如这样!或是这样!是不是很酷?那么。。。需要什么编程技能?什么知识?答案:你不需要会编程序!你只需要认识26个字母和大约4GB左右的硬盘空间.1CODEFORMER概要(可略过
- Python进阶该怎么学?有什么书推荐吗?
Python秒杀
python开发语言机器学习1024程序员节人工智能python进阶开发
给大家再分享一下整理出来的Python进阶以及Python实践操作可以参考学习的堪称经典的书籍,同样是豆瓣高分榜!内容有点长,一定要耐心看完。Python进阶学习书籍EffectivePython:编写高质量Python代码的90个有效方法(原书第2版)《EffectivePython:编写高质量Python代码的59个有效方法》第2版。本书可以帮你掌握真正的Python编程方式,令你能够完全发挥
- 机器学习案例(十三):基于Python的电影推荐系统
川川菜鸟
机器学习入门到大神机器学习python人工智能
文章目录背景基于Python的推荐系统基于内容的推荐系统项目概要TF-IDF矢量化器用户档案优点和缺点协同过滤评分预测优点和缺点推荐系统(python实践)导入模块:加载数据评分统计分析用户评分频率电影评分分析用户-物品矩阵的创建电影相似性分析电影推荐与用户偏好相关总结背景利用数据并应用相关的编程技能为企业创造价值的能力是数据科学(DS)和人工智能(AI)的基本组成部分。像Netflix、亚马逊和
- 【Python实践】_RabbitMQ理论知识
大婶N72
真正的稳定,是自己不断成长,不断寻找新的空间。与其要稳定,不如开始拥抱这个变化的时代,让自己准备好。python实践【目录】Python实践【写在前面】:使用Python操作一轮RabbitMQ之后应该对其基础知识做一个认识【材料】:【Base1】:什么是RabbitMQRabbitMQ,即消息队列,是对erlang语言开发的AMQP(AdvancedMessageQueuingProtocol,
- python常见的数据类型形式化定义_详解:规整数据(Tidy Data)的理论与Python实践
weixin_39721953
多数数据科学机器学习项目都遵循帕累托原理,即我们用将近80%的时间进行数据准备,其余20%的时间用于选择和训练合适的机器学习模型。来源:数据科学DataScience通常,我们用于创建机器学习模型的数据集是混乱的,无法直接在模型中使用。我们需要确保输入到模型中的数据都是规整的数据,这就需要执行一些数据清理步骤以获得可以拟合到模型中的数据集。实际上,机器学习/数据科学项目的第一步正是数据的清洗与整理
- 《机器学习Python实践 》- 可视化
橘猫吃不胖
数据可视化,可视化的目的,是为了更直观的理解数据、更快速的理解数据单一图表直方图又称质量分布图,可以直观的展示每个属性的分布情况axes=df.hist(figsize=(9,9))密度图也叫做KDE图,是一种表现与数据值对应的边界或域对象的图形表示方法,一般用于呈现连续变量。密度图,类似于对直方图的抽象,用平滑的曲线来描述数据分布。df.plot.kde(subplots=True,layout
- apache 安装linux windows
墙头上一根草
apacheinuxwindows
linux安装Apache 有两种方式一种是手动安装通过二进制的文件进行安装,另外一种就是通过yum 安装,此中安装方式,需要物理机联网。以下分别介绍两种的安装方式
通过二进制文件安装Apache需要的软件有apr,apr-util,pcre
1,安装 apr 下载地址:htt
- fill_parent、wrap_content和match_parent的区别
Cb123456
match_parentfill_parent
fill_parent、wrap_content和match_parent的区别:
1)fill_parent
设置一个构件的布局为fill_parent将强制性地使构件扩展,以填充布局单元内尽可能多的空间。这跟Windows控件的dockstyle属性大体一致。设置一个顶部布局或控件为fill_parent将强制性让它布满整个屏幕。
2) wrap_conte
- 网页自适应设计
天子之骄
htmlcss响应式设计页面自适应
网页自适应设计
网页对浏览器窗口的自适应支持变得越来越重要了。自适应响应设计更是异常火爆。再加上移动端的崛起,更是如日中天。以前为了适应不同屏幕分布率和浏览器窗口的扩大和缩小,需要设计几套css样式,用js脚本判断窗口大小,选择加载。结构臃肿,加载负担较大。现笔者经过一定时间的学习,有所心得,故分享于此,加强交流,共同进步。同时希望对大家有所
- [sql server] 分组取最大最小常用sql
一炮送你回车库
SQL Server
--分组取最大最小常用sql--测试环境if OBJECT_ID('tb') is not null drop table tb;gocreate table tb( col1 int, col2 int, Fcount int)insert into tbselect 11,20,1 union allselect 11,22,1 union allselect 1
- ImageIO写图片输出到硬盘
3213213333332132
javaimage
package awt;
import java.awt.Color;
import java.awt.Font;
import java.awt.Graphics;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imagei
- 自己的String动态数组
宝剑锋梅花香
java动态数组数组
数组还是好说,学过一两门编程语言的就知道,需要注意的是数组声明时需要把大小给它定下来,比如声明一个字符串类型的数组:String str[]=new String[10]; 但是问题就来了,每次都是大小确定的数组,我需要数组大小不固定随时变化怎么办呢? 动态数组就这样应运而生,龙哥给我们讲的是自己用代码写动态数组,并非用的ArrayList 看看字符
- pinyin4j工具类
darkranger
.net
pinyin4j工具类Java工具类 2010-04-24 00:47:00 阅读69 评论0 字号:大中小
引入pinyin4j-2.5.0.jar包:
pinyin4j是一个功能强悍的汉语拼音工具包,主要是从汉语获取各种格式和需求的拼音,功能强悍,下面看看如何使用pinyin4j。
本人以前用AscII编码提取工具,效果不理想,现在用pinyin4j简单实现了一个。功能还不是很完美,
- StarUML学习笔记----基本概念
aijuans
UML建模
介绍StarUML的基本概念,这些都是有效运用StarUML?所需要的。包括对模型、视图、图、项目、单元、方法、框架、模型块及其差异以及UML轮廓。
模型、视与图(Model, View and Diagram)
&
- Activiti最终总结
avords
Activiti id 工作流
1、流程定义ID:ProcessDefinitionId,当定义一个流程就会产生。
2、流程实例ID:ProcessInstanceId,当开始一个具体的流程时就会产生,也就是不同的流程实例ID可能有相同的流程定义ID。
3、TaskId,每一个userTask都会有一个Id这个是存在于流程实例上的。
4、TaskDefinitionKey和(ActivityImpl activityId
- 从省市区多重级联想到的,react和jquery的差别
bee1314
jqueryUIreact
在我们的前端项目里经常会用到级联的select,比如省市区这样。通常这种级联大多是动态的。比如先加载了省,点击省加载市,点击市加载区。然后数据通常ajax返回。如果没有数据则说明到了叶子节点。 针对这种场景,如果我们使用jquery来实现,要考虑很多的问题,数据部分,以及大量的dom操作。比如这个页面上显示了某个区,这时候我切换省,要把市重新初始化数据,然后区域的部分要从页面
- Eclipse快捷键大全
bijian1013
javaeclipse快捷键
Ctrl+1 快速修复(最经典的快捷键,就不用多说了)Ctrl+D: 删除当前行 Ctrl+Alt+↓ 复制当前行到下一行(复制增加)Ctrl+Alt+↑ 复制当前行到上一行(复制增加)Alt+↓ 当前行和下面一行交互位置(特别实用,可以省去先剪切,再粘贴了)Alt+↑ 当前行和上面一行交互位置(同上)Alt+← 前一个编辑的页面Alt+→ 下一个编辑的页面(当然是针对上面那条来说了)Alt+En
- js 笔记 函数
征客丶
JavaScript
一、函数的使用
1.1、定义函数变量
var vName = funcation(params){
}
1.2、函数的调用
函数变量的调用: vName(params);
函数定义时自发调用:(function(params){})(params);
1.3、函数中变量赋值
var a = 'a';
var ff
- 【Scala四】分析Spark源代码总结的Scala语法二
bit1129
scala
1. Some操作
在下面的代码中,使用了Some操作:if (self.partitioner == Some(partitioner)),那么Some(partitioner)表示什么含义?首先partitioner是方法combineByKey传入的变量,
Some的文档说明:
/** Class `Some[A]` represents existin
- java 匿名内部类
BlueSkator
java匿名内部类
组合优先于继承
Java的匿名类,就是提供了一个快捷方便的手段,令继承关系可以方便地变成组合关系
继承只有一个时候才能用,当你要求子类的实例可以替代父类实例的位置时才可以用继承。
在Java中内部类主要分为成员内部类、局部内部类、匿名内部类、静态内部类。
内部类不是很好理解,但说白了其实也就是一个类中还包含着另外一个类如同一个人是由大脑、肢体、器官等身体结果组成,而内部类相
- 盗版win装在MAC有害发热,苹果的东西不值得买,win应该不用
ljy325
游戏applewindowsXPOS
Mac mini 型号: MC270CH-A RMB:5,688
Apple 对windows的产品支持不好,有以下问题:
1.装完了xp,发现机身很热虽然没有运行任何程序!貌似显卡跑游戏发热一样,按照那样的发热量,那部机子损耗很大,使用寿命受到严重的影响!
2.反观安装了Mac os的展示机,发热量很小,运行了1天温度也没有那么高
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-生成器模式-Builder
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/
/**
* 生成器模式的意图在于将一个复杂的构建与其表示相分离,使得同样的构建过程可以创建不同的表示(GoF)
* 个人理解:
* 构建一个复杂的对象,对于创建者(Builder)来说,一是要有数据来源(rawData),二是要返回构
- JIRA与SVN插件安装
chenyu19891124
SVNjira
JIRA安装好后提交代码并要显示在JIRA上,这得需要用SVN的插件才能看见开发人员提交的代码。
1.下载svn与jira插件安装包,解压后在安装包(atlassian-jira-subversion-plugin-0.10.1)
2.解压出来的包里下的lib文件夹下的jar拷贝到(C:\Program Files\Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB
- 常用数学思想方法
comsci
工作
对于搞工程和技术的朋友来讲,在工作中常常遇到一些实际问题,而采用常规的思维方式无法很好的解决这些问题,那么这个时候我们就需要用数学语言和数学工具,而使用数学工具的前提却是用数学思想的方法来描述问题。。下面转帖几种常用的数学思想方法,仅供学习和参考
函数思想
把某一数学问题用函数表示出来,并且利用函数探究这个问题的一般规律。这是最基本、最常用的数学方法
- pl/sql集合类型
daizj
oracle集合typepl/sql
--集合类型
/*
单行单列的数据,使用标量变量
单行多列数据,使用记录
单列多行数据,使用集合(。。。)
*集合:类似于数组也就是。pl/sql集合类型包括索引表(pl/sql table)、嵌套表(Nested Table)、变长数组(VARRAY)等
*/
/*
--集合方法
&n
- [Ofbiz]ofbiz初用
dinguangx
电商ofbiz
从github下载最新的ofbiz(截止2015-7-13),从源码进行ofbiz的试用
1. 加载测试库
ofbiz内置derby,通过下面的命令初始化测试库
./ant load-demo (与load-seed有一些区别)
2. 启动内置tomcat
./ant start
或
./startofbiz.sh
或
java -jar ofbiz.jar
&
- 结构体中最后一个元素是长度为0的数组
dcj3sjt126com
cgcc
在Linux源代码中,有很多的结构体最后都定义了一个元素个数为0个的数组,如/usr/include/linux/if_pppox.h中有这样一个结构体: struct pppoe_tag { __u16 tag_type; __u16 tag_len; &n
- Linux cp 实现强行覆盖
dcj3sjt126com
linux
发现在Fedora 10 /ubutun 里面用cp -fr src dest,即使加了-f也是不能强行覆盖的,这时怎么回事的呢?一两个文件还好说,就输几个yes吧,但是要是n多文件怎么办,那还不输死人呢?下面提供三种解决办法。 方法一
我们输入alias命令,看看系统给cp起了一个什么别名。
[root@localhost ~]# aliasalias cp=’cp -i’a
- Memcached(一)、HelloWorld
frank1234
memcached
一、简介
高性能的架构离不开缓存,分布式缓存中的佼佼者当属memcached,它通过客户端将不同的key hash到不同的memcached服务器中,而获取的时候也到相同的服务器中获取,由于不需要做集群同步,也就省去了集群间同步的开销和延迟,所以它相对于ehcache等缓存来说能更好的支持分布式应用,具有更强的横向伸缩能力。
二、客户端
选择一个memcached客户端,我这里用的是memc
- Search in Rotated Sorted Array II
hcx2013
search
Follow up for "Search in Rotated Sorted Array":What if duplicates are allowed?
Would this affect the run-time complexity? How and why?
Write a function to determine if a given ta
- Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
jinnianshilongnian
spring4generic type
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- CentOS安装JDK
liuxingguome
centos
1、行卸载原来的:
[root@localhost opt]# rpm -qa | grep java
tzdata-java-2014g-1.el6.noarch
java-1.7.0-openjdk-1.7.0.65-2.5.1.2.el6_5.x86_64
java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-11.1.13.4.el6.x86_64
[root@localhost
- 二分搜索专题2-在有序二维数组中搜索一个元素
OpenMind
二维数组算法二分搜索
1,设二维数组p的每行每列都按照下标递增的顺序递增。
用数学语言描述如下:p满足
(1),对任意的x1,x2,y,如果x1<x2,则p(x1,y)<p(x2,y);
(2),对任意的x,y1,y2, 如果y1<y2,则p(x,y1)<p(x,y2);
2,问题:
给定满足1的数组p和一个整数k,求是否存在x0,y0使得p(x0,y0)=k?
3,算法分析:
(
- java 随机数 Math与Random
SaraWon
javaMathRandom
今天需要在程序中产生随机数,知道有两种方法可以使用,但是使用Math和Random的区别还不是特别清楚,看到一篇文章是关于的,觉得写的还挺不错的,原文地址是
http://www.oschina.net/question/157182_45274?sort=default&p=1#answers
产生1到10之间的随机数的两种实现方式:
//Math
Math.roun
- oracle创建表空间
tugn
oracle
create temporary tablespace TXSJ_TEMP
tempfile 'E:\Oracle\oradata\TXSJ_TEMP.dbf'
size 32m
autoextend on
next 32m maxsize 2048m
extent m
- 使用Java8实现自己的个性化搜索引擎
yangshangchuan
javasuperword搜索引擎java8全文检索
需要对249本软件著作实现句子级别全文检索,这些著作均为PDF文件,不使用现有的框架如lucene,自己实现的方法如下:
1、从PDF文件中提取文本,这里的重点是如何最大可能地还原文本。提取之后的文本,一个句子一行保存为文本文件。
2、将所有文本文件合并为一个单一的文本文件,这样,每一个句子就有一个唯一行号。
3、对每一行文本进行分词,建立倒排表,倒排表的格式为:词=包含该词的总行数N=行号