- 「日拱一码」020 机器学习——数据处理
胖达不服输
「日拱一码」机器学习人工智能数据处理python
目录数据清洗缺失值处理删除缺失值:填充缺失值:重复值处理检测重复值处理重复值异常值处理Z-score方法IQR方法(四分位距)数据一致性检查数据转换规范化(归一化)Min-Max归一化MaxAbsScaler标准化离散化等宽离散化等频离散化数据清洗数据清洗是数据处理的第一步,目的是去除噪声数据、处理缺失值和异常值,使数据更加干净、可用缺失值处理删除缺失值:如果数据集中缺失值较少,可以直接删除包含缺
- 【NWFSP问题】基于中华穿山甲算法CPO求解零等待流水车间调度问题NWFSP研究(Matlab代码实现)
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⛳️赠与读者1概述1.引言2.理论基础2.1中华穿山甲算法(CPO)核心原理2.2NWFSP数学模型3.CPO-NWFSP求解框架设计3.1编码与解码3.2离散化位置更新3.3目标函数适配4.实验设计与性能分析4.1实验设置4.2结果分析4.3敏感性分析5.结论与展望
- 脉冲编码调制(PCM)
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pcm
#打倒拦路虎#脉冲编码调制:一种把模拟数据变换为数字信号的数字技术(模拟数据数字化技术)脉冲编码调制过程:取样->量化->编码取样:本质上是在离散时间点上获取模拟信号的瞬时电平值(幅度值),获得的值为连续幅度值。根据莱奎斯特取样定理,以大于等于模拟信号频率两倍的取样频率获得的样本空间就能恢复原理的模拟信号。量化:将抽样后的连续幅度值映射到有限个离散电平的过程,即幅度的离散化。例如:把语音样本量化
- 16、流体力学数值模拟
404Feels
流体力学数值模拟纳维-斯托克斯方程
流体力学数值模拟1.流体力学的基本方程流体力学是研究流体(液体和气体)运动规律的学科,其基本方程是纳维-斯托克斯方程(Navier-Stokesequation)。该方程描述了流体的速度、压力、温度等物理量随时间和空间的变化。为了便于数值求解,我们需要将这些方程离散化。以下是纳维-斯托克斯方程的标准形式:[\frac{\partial\mathbf{u}}{\partialt}+(\mathbf{
- 材料力学数值方法:有限元法(FEM)在流体力学中的应用_2024-08-04_00-17-21.Tex
chenjj4003
材料力学算法计算机视觉人工智能机器学习网络
材料力学数值方法:有限元法(FEM)在流体力学中的应用绪论有限元法的基本概念有限元法(FiniteElementMethod,FEM)是一种数值计算方法,用于求解复杂的工程问题,如结构力学、热传导、流体力学等。它将连续的物理域离散化为有限数量的、形状规则的子域,即“有限元”。每个子域内的物理量(如位移、压力、温度等)用多项式函数近似表示,通过在每个子域内应用物理定律(如牛顿第二定律、连续性方程等)
- [学习] PID算法原理与实践(代码示例)
极客不孤独
学习算法c语言
PID算法原理与实践文章目录PID算法原理与实践一、PID算法原理1.1PID算法概述1.定义2.应用领域3.核心目标1.2基本原理1.3数学表达离散化实现(适用于数字控制)二、实践案例(C语言)1.电机转速控制2.温度控制系统3.时钟驯服系统三、常见问题与优化1.积分饱和(Windup)问题2.噪声干扰问题3.非线性系统适配问题四、扩展方向1.数字PID与模拟PID的差异2.变参数PID(如增益
- Sklearn 机器学习 数值离散化 虚拟编码
Thomas Kant
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亲爱的技术爱好者们,热烈欢迎来到Kant2048的博客!我是ThomasKant,很开心能在CSDN上与你们相遇~本博客的精华专栏:【自动化测试】【测试经验】【人工智能】【Python】Sklearn机器学习:数值离散化+虚拟编码实战详解在机器学习的特征工程中,数值型特征并不总是适合直接输入模型。尤其是树模型或分类模型时,**将连续变量进行离散化(分箱)+虚拟编码(独热编码)**是一种常见且高效的
- Sklearn 机器学习 数值离散化 区间标签
Thomas Kant
人工智能机器学习sklearn人工智能
亲爱的技术爱好者们,热烈欢迎来到Kant2048的博客!我是ThomasKant,很开心能在CSDN上与你们相遇~本博客的精华专栏:【自动化测试】【测试经验】【人工智能】【Python】Sklearn机器学习:数值离散化之区间标签设置详解在机器学习中,连续数值型特征并不总是最优选择,尤其是在面对一些对数值大小不敏感的模型(如决策树、朴素贝叶斯)时。此时,我们常常希望将连续变量离散化(Discret
- 解锁数据宝藏:数据挖掘之数据预处理全解析
奔跑吧邓邓子
必备核心技能数据挖掘数据预处理机器学习
目录一、引言:数据预处理——数据挖掘的基石二、数据预处理的重要性2.1现实数据的问题剖析2.2数据预处理的关键作用三、数据预处理的核心方法3.1数据清洗3.1.1缺失值处理3.1.2离群点处理3.1.3噪声处理3.2数据集成3.2.1实体识别3.2.2冗余处理3.2.3数据值冲突处理3.3数据变换3.3.1平滑处理3.3.2聚合操作3.3.3离散化3.3.4归一化四、数据预处理的实践流程4.1数据
- 2D盖子驱动腔流使用SIMPLE算法求解:二维流体动力学的MATLAB实现
乔钥曼
2D盖子驱动腔流使用SIMPLE算法求解:二维流体动力学的MATLAB实现【下载地址】2D盖子驱动腔流使用SIMPLE算法求解本项目提供了一个基于MATLAB的二维盖子驱动腔流求解示例,采用经典的SIMPLE算法实现速度-压力耦合。通过设置明确的边界条件,利用交错网格对速度场进行离散化,并结合Jacobi方法迭代更新解。项目中详细介绍了压力修正的技巧,帮助用户优化求解精度和收敛速度。无论是学习计算
- SE(Secure Element)加密芯片与MCU协同工作的典型流程
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单片机嵌入式硬件
以下是SE(SecureElement)加密芯片与MCU协同工作的典型流程,综合安全认证、数据保护及防篡改机制:一、基础认证流程(参数保护方案)密钥预置SE芯片与MCU分别预置相同的3DES密钥(Key1、Key2)。参数存储SE芯片预存产品关键参数(如Data),存储格式为离散化Lv结构,数据大小由宏定义控制。随机数交换MCU生成16字节随机数Rand1,加密后发送读指令至SE芯片;SE生
- 《Image Classification with Classic and Deep Learning Techniques》复现
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1引言图像分类作为计算机视觉领域的核心任务,旨在将输入图像映射到离散化的语义类别标签,广泛应用于人脸识别、自动驾驶、医疗影像诊断、安防监控等场景。传统方法主要依赖手工设计的特征描述子(如SIFT、HOG、LBP)结合浅层模型(如BoVW、Fisher向量、SVM),以其可解释性和低资源消耗见长,但在端到端优化与高级表征能力方面不及深度学习。近年来,卷积神经网络(CNN)在大规模数据集(如Image
- B3694 数列离散化
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B3694数列离散化-洛谷#includeusingnamespacestd;intt;inta[100005],b[100005];intmain(){cin>>t;while(t--){intn;cin>>n;for(inti=1;i>a[i];b[i]=a[i];}sort(a+1,a+n+1);//排序intans=unique(a+1,a+n+1)-(a+1);//去重for(inti=
- 每日刷题列表
天马流星1
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2024年学习内容或题目难度知识点11.61.BLO蓝割点与桥2.树状数组1黄树状数组3.树状数组2黄树状数组11.71.学习树状数组2.楼兰图腾绿树状数组3.树状数组3黄~绿区间修改区间查询11.81.基本学完树状数组2.迷失的牛绿树状数组3.学习离散化4.数列离散化普及-离散化11.101.洛谷基础赛写题加订题三道红橙黄2.负环黄负环与差分约束系统3.逆序对黄树状数组11.111.圆桌骑士紫割
- 运动规划实战案例 | 图解基于状态晶格(State Lattice)的路径规划(附ROS C++/Python仿真)
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目录1控制采样vs状态采样2StateLattice路径规划2.1算法流程2.2Lattice运动基元生成2.3几何代价函数2.4运动学约束启发式3算法仿真3.1ROSC++仿真3.2Python仿真1控制采样vs状态采样控制采样的技术路线源自经典的运动学建模思想。这种方法将机器人的控制指令空间进行离散化,预设一组基础运动模式(如固定转向角、恒定速度等),通过前向积分生成候选路径。以差速驱动机器人
- 生物计算芯片编译困境:SNN脉冲时序编码的优化迷宫与破局之道
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一、脉冲时序编码的数学本质在SNN的数学框架中,脉冲时序编码的数学表征可分解为三个核心维度:1.时间编码微分几何结构脉冲时间序列在微分流形上的嵌入遵循非线性动力学规律,可用李导数描述脉冲相位在流形上的传播特性:LvT=vμ∂μT+ΓμνλvνTμ其中T表示脉冲时序张量场,Γ为流形联络系数。这导致硬件编译时需要考虑流形结构的离散化近似误差。2.脉冲相位同步代数神经群体间的相位同步涉及非交换代数结构,
- python打卡 DAY 6 描述性统计
沐兮兮兮
Python打卡python开发语言机器学习笔记pandas
目录一.单特征可视化1.1连续特征箱线图/核密度直方图笔记:1.1.1中文显示配置1.1.2.箱线图绘制1.1.3.核密度直方图1.2离散特征柱状图二.特征和标签关系可视化2.1连续变量vs标签可视化方式:箱线图/小提琴图/核密度估计直方图2.2离散变量vs标签可视化方式:柱状图三、柱状图美化笔记:3.1.数据分组(离散化)3.2.计数柱状图绘制一.单特征可视化1.1连续特征箱线图/核密度直方图i
- 【离散化 前缀和 二分 滑动窗口】P2862 [USACO06JAN] Corral the Cows G|普及+
软件架构师何志丹
#工作级难度算法题解c++洛谷算法离散化前缀和二分滑动窗口
本文涉及的基础知识点C++二分查找C++算法:滑动窗口及双指针总结C++算法:前缀和、前缀乘积、前缀异或的原理、源码及测试用例包括课程视频[USACO06JAN]CorraltheCowsG题目描述FarmerJohnwishestobuildacorralforhiscows.Beingfinickybeasts,theydemandthatthecorralbesquareandthatthe
- Nonlinear total variation based noise removal algorithms论文阅读
青铜锁00
论文阅读#退化论文阅读图像处理
Nonlineartotalvariationbasednoiseremovalalgorithms1.论文的研究目标与意义1.1研究目标1.2实际意义2.论文的创新方法与核心公式2.1总变差最小化模型2.1.1欧拉-拉格朗日方程2.1.2演化方程(梯度下降法)2.1.3数值离散化2.2与传统方法的对比3.实验设计与结果分析3.1实验设置3.2关键数据4.未来研究方向与挑战4.1学术挑战4.2技术
- Pandas一站式学习,创建,索引使用,运算,pd可视化柱状图等,csv,hdf5,json格式数据读取存储,NaN值处理,数据离散化,数据合并,交叉表与透视表
山顶极客
Pandas专栏pandas数据挖掘python
Pandas一站式学习,索引使用,运算,pd可视化,csv,hdf5,json格式数据读取存储,NaN值处理,数据离散化,数据合并分组,交叉表与透视表python一站式学习->:python一站式学习,python基础,数据类型,numpy,pandas,机器学习,NLP自然语言处理,deepseek大预言模型,Tensorflow,CV视觉Pandas一站式学习pandas一站式学习->:Pan
- 区间合并的应用:格子染色(2019美团面试题)
evy
算法
上题先:其实我一开始是用的离散化再加上二维前缀和做的,我将每个点的的x,y值都进行离散化,虽然避免了开一个2e9*2e9的数组,但是离散化后的a数组也需要2e5*2e5理所当然的MLE了,虽然后面想想我这个离散化后从根本上就是错误的,因为离散化后的数组并不能将原本线段的重合给还原出来。后面看了题解才发现,要用到二维的区间合并,然后再判重。与一维的区间合并不同的就是要在每个区间的存储时加上其行号/列
- 基于Matlab实现微带贴片天线仿真程序
Matlab仿真实验室
Matlab仿真实验1000例matlab开发语言微带贴片天线仿真程序
微带贴片天线是一种广泛应用于无线通信领域的天线类型,因其结构简单、尺寸小巧而备受青睐。在MATLAB环境中,可以使用时域有限差分(FiniteDifferenceTimeDomain,FDTD)方法对微带天线进行仿真,以研究其电磁性能。让我们详细了解一下FDTD方法。这是一种数值计算方法,用于求解麦克斯韦方程,以模拟电磁场随时间的变化。FDTD的基本思想是将空间离散化为小的网格单元,时间也离散为小
- 算法复习(二分+离散化+快速排序+归并排序+树状数组)
一个人在码代码的章鱼
算法学习刷题算法c++数据结构
一、二分算法二分算法,堪称算法世界中的高效查找利器,其核心思想在于利用数据的有序性,通过不断将查找区间减半,快速定位目标元素或满足特定条件的位置。1.普通二分普通二分适用于在有序数组中查找特定元素的位置。我们可以进一步细分需求,如查找满足条件的最左边的数的下标,或者最右边的数的下标。以代码中的find1和find2函数为例:cpp#includeusingnamespacestd;constint
- Spark-Streaming
美味的大香蕉
笔记
探索Spark-Streaming:实时数据处理的得力助手在大数据处理领域,实时处理越来越重要。今天就来聊一聊Spark生态中处理流式数据的利器——Spark-Streaming。Spark-Streaming主要用于处理流式数据,像从Kafka、Flume等数据源来的数据,它都能轻松应对。它使用离散化流(DStream)作为核心抽象。简单来说,DStream就是把随时间收到的数据,按照时间区间封
- 【C++游戏引擎开发】第19篇:Compute Shader实现Tile划分
JuicyActiveGilbert
C++游戏引擎开发知识点c++游戏引擎开发语言
一、Tile划分的数学基础1.1Tile尺寸的几何分析1.1.1屏幕空间离散化原理设屏幕分辨率为W×HW\timesHW×H,Tile尺寸为Tw×ThT_w\timesT_hTw×Th,则Tile总数为:Ntiles=⌈WTw⌉×⌈HTh⌉N_{tiles}=\lceil\frac{W}{T_w}\rceil\times\lceil\frac{H}{T_h}\rceilNtiles=⌈TwW⌉×⌈
- 高度图(Heightmap)
JackieZeng527
数学建模机器人人工智能
高度图的数学组成与建模方法高度图(Heightmap)是一种基于规则网格的地形表示方法,其数学本质是将三维地形简化为二维离散函数,通过高度值的存储和插值实现地形重建。以下从数学建模角度系统阐述其组成原理及关键技术。一、基础数学模型离散化定义设连续地形为三维函数z=f(x,y),将二维平面离散化为N*M的规则网格:G={(xi,yj,hij)}其中{xi=xmin+iΔx,i=0,1,...,N−1
- 物理约束神经网络(PINN)和有限元方法哪个更接近“真正的物理规律”?还是两者只是不同的数学表达?
concisedistinct
人工智能神经网络人工智能深度学习
物理约束神经网络(Physics-InformedNeuralNetworks,PINN)和有限元方法(FiniteElementMethod,FEM)是两种在科学计算和工程模拟中广泛应用的数值方法。PINN依赖深度学习来近似微分方程的解,并在训练过程中将物理约束作为损失项融入网络,而FEM通过将连续介质的物理问题离散化,并利用有限维基函数逼近解。尽管两者都能求解偏微分方程(PDEs),它们在数学
- Sigma-Delta ADC(ΣΔ-ADC)中的量化器简介
天天年年天天。
硬件工程
Sigma-DeltaADC(ΣΔ-ADC)是一种高精度的模数转换器,其中的量化器是其核心组件之一。量化器负责将模拟信号转换为数字信号,并通过独特的噪声整形技术实现高分辨率。接下来,我们将深入了解量化器的各个方面:1.量化器的基本功能在Sigma-DeltaADC中,量化器位于调制器环路的核心位置。它的主要作用是将经过积分和反馈处理的模拟信号离散化,并生成低分辨率(通常为1位或多位)的数字信号。尽
- 算法基础(以acwing讲述顺序为主,结合自己理解,持续更新中...)
.普通人
算法合集算法排序算法c++
文章目录算法的定义一、基础算法排序二分高精度前缀和与差分双指针算法位运算离散化区间合并算法的定义这是我从百度上面搜的定义算法(Algorithm)是指解题方案的准确而完整的描述,是一系列解决问题的清晰指令,算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说,能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷,或不适合于某个问题,执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能
- 算法基础_基础算法【位运算 + 离散化 + 区间合并】
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计算机基础#算法算法c语言C++蓝桥杯学习
算法基础_基础算法【位运算+离散化+区间合并】---------------位运算---------------801.二进制中1的个数题目介绍方法一:代码片段解释片段一:片段二:---------------离散化---------------802.区间和题目介绍方法一:代码执行过程代码片段解释片段一:片段二:解题思路分析---------------区间合并---------------80
- 统一思想认识
永夜-极光
思想
1.统一思想认识的基础,才能有的放矢
原因:
总有一种描述事物的方式最贴近本质,最容易让人理解.
如何让教育更轻松,在于找到最适合学生的方式.
难点在于,如何模拟对方的思维基础选择合适的方式. &
- Joda Time使用笔记
bylijinnan
javajoda time
Joda Time的介绍可以参考这篇文章:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-jodatime.html
工作中也常常用到Joda Time,为了避免每次使用都查API,记录一下常用的用法:
/**
* DateTime变化(增减)
*/
@Tes
- FileUtils API
eksliang
FileUtilsFileUtils API
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2217374 一、概述
这是一个Java操作文件的常用库,是Apache对java的IO包的封装,这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils,其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装,开发中对文件的操作,几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
- 各种新兴技术
不懂事的小屁孩
技术
1:gradle Gradle 是以 Groovy 语言为基础,面向Java应用为主。基于DSL(领域特定语言)语法的自动化构建工具。
现在构建系统常用到maven工具,现在有更容易上手的gradle,
搭建java环境:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-gradle/
搭建android环境:
http://m
- tomcat6的https双向认证
酷的飞上天空
tomcat6
1.生成服务器端证书
keytool -genkey -keyalg RSA -dname "cn=localhost,ou=sango,o=none,l=china,st=beijing,c=cn" -alias server -keypass password -keystore server.jks -storepass password -validity 36
- 托管虚拟桌面市场势不可挡
蓝儿唯美
用户还需要冗余的数据中心,dinCloud的高级副总裁兼首席营销官Ali Din指出。该公司转售一个MSP可以让用户登录并管理和提供服务的用于DaaS的云自动化控制台,提供服务或者MSP也可以自己来控制。
在某些情况下,MSP会在dinCloud的云服务上进行服务分层,如监控和补丁管理。
MSP的利润空间将根据其参与的程度而有所不同,Din说。
“我们有一些合作伙伴负责将我们推荐给客户作为个
- spring学习——xml文件的配置
a-john
spring
在Spring的学习中,对于其xml文件的配置是必不可少的。在Spring的多种装配Bean的方式中,采用XML配置也是最常见的。以下是一个简单的XML配置文件:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.or
- HDU 4342 History repeat itself 模拟
aijuans
模拟
来源:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4342
题意:首先让求第几个非平方数,然后求从1到该数之间的每个sqrt(i)的下取整的和。
思路:一个简单的模拟题目,但是由于数据范围大,需要用__int64。我们可以首先把平方数筛选出来,假如让求第n个非平方数的话,看n前面有多少个平方数,假设有x个,则第n个非平方数就是n+x。注意两种特殊情况,即
- java中最常用jar包的用途
asia007
java
java中最常用jar包的用途
jar包用途axis.jarSOAP引擎包commons-discovery-0.2.jar用来发现、查找和实现可插入式接口,提供一些一般类实例化、单件的生命周期管理的常用方法.jaxrpc.jarAxis运行所需要的组件包saaj.jar创建到端点的点到点连接的方法、创建并处理SOAP消息和附件的方法,以及接收和处理SOAP错误的方法. w
- ajax获取Struts框架中的json编码异常和Struts中的主控制器异常的解决办法
百合不是茶
jsjson编码返回异常
一:ajax获取自定义Struts框架中的json编码 出现以下 问题:
1,强制flush输出 json编码打印在首页
2, 不强制flush js会解析json 打印出来的是错误的jsp页面 却没有跳转到错误页面
3, ajax中的dataType的json 改为text 会
- JUnit使用的设计模式
bijian1013
java设计模式JUnit
JUnit源代码涉及使用了大量设计模式
1、模板方法模式(Template Method)
定义一个操作中的算法骨架,而将一些步骤延伸到子类中去,使得子类可以不改变一个算法的结构,即可重新定义该算法的某些特定步骤。这里需要复用的是算法的结构,也就是步骤,而步骤的实现可以在子类中完成。
 
- Linux常用命令(摘录)
sunjing
crondchkconfig
chkconfig --list 查看linux所有服务
chkconfig --add servicename 添加linux服务
netstat -apn | grep 8080 查看端口占用
env 查看所有环境变量
echo $JAVA_HOME 查看JAVA_HOME环境变量
安装编译器
yum install -y gcc
- 【Hadoop一】Hadoop伪集群环境搭建
bit1129
hadoop
结合网上多份文档,不断反复的修正hadoop启动和运行过程中出现的问题,终于把Hadoop2.5.2伪分布式安装起来,跑通了wordcount例子。Hadoop的安装复杂性的体现之一是,Hadoop的安装文档非常多,但是能一个文档走下来的少之又少,尤其是Hadoop不同版本的配置差异非常的大。Hadoop2.5.2于前两天发布,但是它的配置跟2.5.0,2.5.1没有分别。 &nb
- Anychart图表系列五之事件监听
白糖_
chart
创建图表事件监听非常简单:首先是通过addEventListener('监听类型',js监听方法)添加事件监听,然后在js监听方法中定义具体监听逻辑。
以钻取操作为例,当用户点击图表某一个point的时候弹出point的name和value,代码如下:
<script>
//创建AnyChart
var chart = new AnyChart();
//添加钻取操作&quo
- Web前端相关段子
braveCS
web前端
Web标准:结构、样式和行为分离
使用语义化标签
0)标签的语义:使用有良好语义的标签,能够很好地实现自我解释,方便搜索引擎理解网页结构,抓取重要内容。去样式后也会根据浏览器的默认样式很好的组织网页内容,具有很好的可读性,从而实现对特殊终端的兼容。
1)div和span是没有语义的:只是分别用作块级元素和行内元素的区域分隔符。当页面内标签无法满足设计需求时,才会适当添加div
- 编程之美-24点游戏
bylijinnan
编程之美
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.HashSet;
import java.util.List;
import java.util.Random;
import java.util.Set;
public class PointGame {
/**编程之美
- 主页面子页面传值总结
chengxuyuancsdn
总结
1、showModalDialog
returnValue是javascript中html的window对象的属性,目的是返回窗口值,当用window.showModalDialog函数打开一个IE的模式窗口时,用于返回窗口的值
主界面
var sonValue=window.showModalDialog("son.jsp");
子界面
window.retu
- [网络与经济]互联网+的含义
comsci
互联网+
互联网+后面是一个人的名字 = 网络控制系统
互联网+你的名字 = 网络个人数据库
每日提示:如果人觉得不舒服,千万不要外出到处走动,就呆在床上,玩玩手游,更不能够去开车,现在交通状况不
- oracle 创建视图 with check option
daizj
视图vieworalce
我们来看下面的例子:
create or replace view testview
as
select empno,ename from emp where ename like ‘M%’
with check option;
这里我们创建了一个视图,并使用了with check option来限制了视图。 然后我们来看一下视图包含的结果:
select * from testv
- ToastPlugin插件在cordova3.3下使用
dibov
Cordova
自己开发的Todos应用,想实现“
再按一次返回键退出程序 ”的功能,采用网上的ToastPlugins插件,发现代码或文章基本都是老版本,运行问题比较多。折腾了好久才弄好。下面吧基于cordova3.3下的ToastPlugins相关代码共享。
ToastPlugin.java
package&nbs
- C语言22个系统函数
dcj3sjt126com
cfunction
C语言系统函数一、数学函数下列函数存放在math.h头文件中Double floor(double num) 求出不大于num的最大数。Double fmod(x, y) 求整数x/y的余数。Double frexp(num, exp); double num; int *exp; 将num分为数字部分(尾数)x和 以2位的指数部分n,即num=x*2n,指数n存放在exp指向的变量中,返回x。D
- 开发一个类的流程
dcj3sjt126com
开发
本人近日根据自己的开发经验总结了一个类的开发流程。这个流程适用于单独开发的构件,并不适用于对一个项目中的系统对象开发。开发出的类可以存入私人类库,供以后复用。
以下是开发流程:
1. 明确类的功能,抽象出类的大概结构
2. 初步设想类的接口
3. 类名设计(驼峰式命名)
4. 属性设置(权限设置)
判断某些变量是否有必要作为成员属
- java 并发
shuizhaosi888
java 并发
能够写出高伸缩性的并发是一门艺术
在JAVA SE5中新增了3个包
java.util.concurrent
java.util.concurrent.atomic
java.util.concurrent.locks
在java的内存模型中,类的实例字段、静态字段和构成数组的对象元素都会被多个线程所共享,局部变量与方法参数都是线程私有的,不会被共享。
- Spring Security(11)——匿名认证
234390216
Spring SecurityROLE_ANNOYMOUS匿名
匿名认证
目录
1.1 配置
1.2 AuthenticationTrustResolver
对于匿名访问的用户,Spring Security支持为其建立一个匿名的AnonymousAuthenticat
- NODEJS项目实践0.2[ express,ajax通信...]
逐行分析JS源代码
Ajaxnodejsexpress
一、前言
通过上节学习,我们已经 ubuntu系统搭建了一个可以访问的nodejs系统,并做了nginx转发。本节原要做web端服务 及 mongodb的存取,但写着写着,web端就
- 在Struts2 的Action中怎样获取表单提交上来的多个checkbox的值
lhbthanks
javahtmlstrutscheckbox
第一种方法:获取结果String类型
在 Action 中获得的是一个 String 型数据,每一个被选中的 checkbox 的 value 被拼接在一起,每个值之间以逗号隔开(,)。
所以在 Action 中定义一个跟 checkbox 的 name 同名的属性来接收这些被选中的 checkbox 的 value 即可。
以下是实现的代码:
前台 HTML 代码:
- 003.Kafka基本概念
nweiren
hadoopkafka
Kafka基本概念:Topic、Partition、Message、Producer、Broker、Consumer。 Topic: 消息源(Message)的分类。 Partition: Topic物理上的分组,一
- Linux环境下安装JDK
roadrunners
jdklinux
1、准备工作
创建JDK的安装目录:
mkdir -p /usr/java/
下载JDK,找到适合自己系统的JDK版本进行下载:
http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html
把JDK安装包下载到/usr/java/目录,然后进行解压:
tar -zxvf jre-7
- Linux忘记root密码的解决思路
tomcat_oracle
linux
1:使用同版本的linux启动系统,chroot到忘记密码的根分区passwd改密码 2:grub启动菜单中加入init=/bin/bash进入系统,不过这时挂载的是只读分区。根据系统的分区情况进一步判断. 3: grub启动菜单中加入 single以单用户进入系统. 4:用以上方法mount到根分区把/etc/passwd中的root密码去除 例如: ro
- 跨浏览器 HTML5 postMessage 方法以及 message 事件模拟实现
xueyou
jsonpjquery框架UIhtml5
postMessage 是 HTML5 新方法,它可以实现跨域窗口之间通讯。到目前为止,只有 IE8+, Firefox 3, Opera 9, Chrome 3和 Safari 4 支持,而本篇文章主要讲述 postMessage 方法与 message 事件跨浏览器实现。postMessage 方法 JSONP 技术不一样,前者是前端擅长跨域文档数据即时通讯,后者擅长针对跨域服务端数据通讯,p