Python3数据科学入门与实战--2-2小节课程笔记

【机器学习】基于t-SNE数据可视化工程无水先生 AI原理和python实现人工智能综合人工智能算法
一、说明t-SNE(t-DistributedStochasticNeighborEmbedding)是一种常用的非线性降维技术。它可以将高维数据映射到一个低维空间（通常是2D或3D）来便于可视化。Scikit-learnAPI提供TSNE类，以使用T-SNE方法可视化数据。在本教程中，我们将简要学习如何在Python中使用TSNE拟合和可视化数据。二、t-SNE是个什么？2.1什么是t-SNE？
数据处理和分析之数据降维：t-SNE：使用t-SNE进行数据可视化实践 kkchenkx 数据挖掘信息可视化算法聚类均值算法数据挖掘机器学习
数据处理和分析之数据降维：t-SNE：使用t-SNE进行数据可视化实践数据降维简介降维技术的重要性在数据科学和机器学习领域，数据降维是一种关键的技术，用于减少数据集的维度，同时保留数据的结构和重要信息。降维不仅可以帮助我们更有效地存储和处理数据，还能在高维数据中发现潜在的模式和结构，这对于数据可视化和模型训练尤为重要。高维数据往往难以直观理解，通过降维，我们可以将其转换为二维或三维空间，便于可视化
数据分布偏移检测：保障模型在生产环境中的稳定性 trust Tomorrow 机器学习 python 机器学习人工智能深度学习
数据分布偏移检测：保障模型在生产环境中的稳定性引言在机器学习系统从开发环境部署到生产环境的过程中，数据分布偏移问题是影响模型性能的主要挑战之一。当训练数据与生产环境中的数据分布不一致时，即使是经过精心调优的模型也可能表现出明显的性能下降。本文将深入探讨数据分布偏移的检测方法，并提供一套系统化的解决方案，帮助读者构建更加稳健的机器学习系统。1.数据分布偏移问题概述1.1分布偏移的类型数据分布偏移主要
基于热力梯度的线圈设计用来更替新型的储能方式热爱电气数学建模
摘要研究背景：传统电磁储能技术受限于较低的能量密度（约1-5Wh/kg）和充放电速度。热力梯度储能技术通过调控温度场实现多模式能量转换，其潜力能量密度可达100Wh/kg以上。创新点：1.提出三层异质线圈结构（铜基主储层+Bi₂Te₃热电转换层+GdFeO₃磁热调谐层），实现温度梯度与磁场的协同调控。2.开发动态热-电-磁耦合模型，结合有限元分析（COMSOL）与机器学习算法（遗传算法优化参数）。
【机器学习】skit-learn中LSI模型的实现一穷二白到年薪百万机器学习 python sklearn
参考文献[1]sklearn_api.lsimodel–ScikitlearnwrapperforLatentSemanticIndexing[2]Pythonmodels.LsiModel方法代码示例
Transformer动画讲解 - 工作原理 ghx3110 transformer 深度学习人工智能
Transformer模型在多模态数据处理中扮演着重要角色，其能够高效、准确地处理包含不同类型（如图像、文本、音频、视频等）的多模态数据。Transformer工作原理四部曲：Embedding（向量化）、Attention（注意力机制）、MLPs（多层感知机）和Unembedding（模型输出）。阶段一：Embedding（向量化）“Embedding”在字面上的翻译是“嵌入”，但在机器学习和自
Java：AI 浪潮中的隐形支柱 —— 探秘 Java 在人工智能领域的独特地位琢磨先生David 人工智能
引言在人工智能技术席卷全球的今天，当人们谈论AI开发时，Python、R语言、C++等工具总是最先被提及。然而在这个充满创新的领域，有一个"老兵"正悄然发挥着不可替代的作用——自1995年诞生至今的Java语言，凭借其独特的工程化基因，正在构建起AI世界的底层基础设施。本文将揭示Java如何在大数据、机器学习、企业级AI系统等领域持续创造价值。一、Java的AI基因解码跨平台优势的现代意义"一次编
【大一新生必收藏系列】❤机器学习7大方面，30个数据集。纯干货分享❤ .Boss. 机器学习人工智能 python 算法开发语言笔记 #大一新生
.记住了就可以跟同学装起来了嗷....目录.纯干货回归问题分类问题图像分类文本情感分析自然语言处理自动驾驶金融类...........纯干货..................在刚刚开始学习算法的时候，大家有没有过这种感觉，最最重要的那必须是算法本身！其实在一定程度上忽略了数据的重要性。而事实上一定是，质量高的数据集可能是最重要的！数据集在机器学习算法项目中具有非常关键的重要性，数据集的大小、质量
机器学习中的梯度到底是什么？（chat-gpt问答）湫怿机器学习 gpt 人工智能梯度
1、梯度是对损失函数求导吗？是的，梯度是对损失函数（或目标函数）求导数值化后的结果。梯度告诉我们目标函数在某个点上的方向性和变化率，这些信息是优化算法推进参数评估和更新的重要指标。在机器学习中，我们通过不断调整参数，使目标函数达到最小值，从而实现模型的训练和学习。2、为什么梯度要求偏导来求解？梯度是一个向量，它的方向指向函数值增加最快的方向，其大小表示函数值的变化率。为了确定梯度的方向和大小，需要
机器学习中的梯度下降是什么意思？ yuanpan 机器学习人工智能
梯度下降（GradientDescent）是机器学习中一种常用的优化算法，用于最小化损失函数（LossFunction）。通过迭代调整模型参数，梯度下降帮助模型逐步逼近最优解，从而提升模型的性能。1.核心思想梯度下降的核心思想是利用损失函数的梯度（即导数）来指导参数的更新方向。具体来说：梯度：梯度是损失函数对模型参数的偏导数，表示损失函数在当前参数点上的变化率。下降：通过沿着梯度的反方向（即损失函
CIR-DFENet：结合跨模态图像表示和双流特征增强网络进行活动识别是Dream呀神经网络计算机视觉人工智能神经网络深度学习
前言：零基础学Python：Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识，成为学业升学和求职工作的先行者！【优惠信息】•新专栏订阅前200名享9.9元优惠•订阅量破200
机器学习-----决策树多巴胺与内啡肽. 机器学习机器学习决策树人工智能
文章目录1、概念2.决策树的构建过程2.1特征选择2.2树的生成2.3树的剪枝3.决策树的优缺点4.决策树的应用4.1分类任务4.2回归任务4.3集成学习代码示例总结1、概念1.1决策树是什么决策树是通过对样本的训练，建立出分类规则，并对新样本进行预测，属于有监督学习。根节点：最上面的节点。叶子节点：能直接看到结果的节点。非叶子节点：位于中间的节点。1.2决策树的类型分类树：用于分类任务，叶节点代
机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用萌萌可爱郭德纲机器学习人工智能
电池管理技术概述电池的工作原理与关键性能指标电池管理系统的核心功能ØSOC估计ØSOH估计Ø寿命预测Ø故障诊断人工智能机器学习基础人工智能的发展机器学习的关键概念机器学习在电池管理中的应用案例介绍人工智能在电池荷电状态估计中的应用荷电状态估计方法概述基于迁移学习的SOC估计(1)基于迁移学习的SOC估计方法数据集、估计框架、估计结果(2)全生命周期下的SOC估计方法数据集、估计框架、估计结果基于数
机器学习_重要知识点整理嘉羽很烦机器学习机器学习
机器学习重要知识点整理一、数学与理论基础1.概率与统计术语作用使用场景概率分布描述随机变量的取值概率，如正态分布、二项分布。数据建模（如高斯分布假设）、生成模型（如贝叶斯网络）。贝叶斯定理计算条件概率，更新先验知识以获得后验概率。贝叶斯分类器、文本分类（如垃圾邮件检测）。最大似然估计（MLE）通过数据最大化似然函数，估计模型参数。线性回归、逻辑回归参数估计。假设检验判断假设是否成立（如t检验、卡方
用Python打造智能家居安防系统，让科技守护你的家 Echo_Wish Python 笔记 Python 算法 python 智能家居科技
友友们好！我是Echo_Wish，我的的新专栏《Python进阶》以及《Python！实战！》正式启动啦！这是专为那些渴望提升Python技能的朋友们量身打造的专栏，无论你是已经有一定基础的开发者，还是希望深入挖掘Python潜力的爱好者，这里都将是你不可错过的宝藏。在这个专栏中，你将会找到：●深入解析：每一篇文章都将深入剖析Python的高级概念和应用，包括但不限于数据分析、机器学习、Web开发
Java对比Python，谁才是编程王者？ Java学研大本营 python java 开发语言
Python和Java是目前编程最受欢迎的两种语言，本文从多角度比较二者的相同点和差异，帮助你更深入地了解两种语言的特点，最终能根据你自身的需求来进行选择。微信搜索关注《Java学研大本营》Python和Java是当今世界上最流行的两种编程语言。两者都被广泛用于各种行业和应用，从网络开发到机器学习再到数据分析。但是这两种语言哪个更好呢？在这本中，我们将多方面比较Python和Java，探索二者的历
HarmonyNext深度解析：ArkUI高效渲染与性能优化实战披光人 harmonyOS ubuntu linux 运维
一、HarmonyNext渲染引擎技术演进（约1200字技术解析）HarmonyOSNext在UI渲染架构层面实现了重大突破，其创新的ArkUI渲染引擎采用分层异步架构设计。核心改进包括：原子化渲染管线采用基于Vulkan的跨平台渲染后端，通过原子化渲染指令拆分技术，实现绘制指令的并行执行能力。在华为Mate60系列实测中，复杂界面渲染延迟降低42%智能脏区检测机制基于机器学习的区域更新预测算法，
Python多版本环境管理UV 坐吃山猪 Python python uv 开发语言
Python多版本环境管理UV1-参考网址Python虚拟环境UV管理工具-官网Python虚拟环境UV管理工具-快速开始pyproject.toml使用指导2-核心知识点1）python项目维护requirements.txt2）python机器学习环境Anaconda3）python轻量级环境管理uv4）uvx快速上手使用3-上手实操1-安装UV虚拟环境管理工具UV官网安装教程#Windows
数据架构与机器学习：如何构建智能系统 AI天才研究院 AI大模型应用入门实战与进阶大数据人工智能语言模型 AI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
1.背景介绍机器学习（MachineLearning）是一种使计算机程序在未被明确编程的情况下，通过经验的学习自动改善其行为的技术。机器学习的目标是使计算机能够自主地从数据中学习，以便在未来的问题中做出更好的决策。数据架构（DataArchitecture）是一种用于有效管理、存储和处理数据的系统结构和组件。数据架构涉及到数据的收集、存储、处理和分析，以及数据的存储和传输。数据架构是构建智能系统的
超详细的Numpy基础教程！！！不会爬虫的闲鱼 numpy 数据分析 python
Numpy是一个开源的Python库，用于支持大型多维数组和矩阵运算，同时提供了大量的数学函数库。它是科学计算中非常重要的工具。Numpy在数据科学中非常重要，因为它提供了高效的数组处理能力和广泛的数学函数库，这对于处理大规模数据集、进行科学计算和机器学习等任务至关重要。一、安装与设置如何安装Numpypipinstallnumpy验证安装的方法importnumpyprint(numpy.__v
Python 科学计算与机器学习入门：NumPy + Scikit-Learn 实战指南吴师兄大模型 python numpy scikit-learn 人工智能开发语言机器学习编程
Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手
吴恩达机器学习笔记复盘（二）监督学习和无监督学习 wgc2k 机器学习机器学习笔记学习
监督学习经济价值以及定义监督学习是机器学习中创造了99%经济价值的类型，它是学习输入到输出映射的算法，关键在于给学习算法提供包含正确答案（即给定输入X的正确标签Y）的学习例子。生活中的例子邮件分类，输入是电子邮件，输出是判断邮件是否为垃圾邮件。语音识别，输入音频剪辑，输出文本记录。机器翻译，输入一种语言文本，输出其他语言的相应翻译。在线广告，输入广告和用户信息，预测用户是否点击广告，为公司带来大量
安全中心建设关键技术之机器学习 sinfoyou 安全机器学习人工智能
1.1.1功能要求针对目前广为流行的网银、掌上银行撞库行为，需要围绕撞库防护建立针对性的发现、预警、拦截体系。在本课题在大量数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测。通过机器学习重点解决目前无法在识别撞库攻击源IP地址的基础上，进一步识别出被撞库成功的账号。由于机器学习算法需要从数据中自动分析获得规律，所以必须要有历史数据。在针对撞库攻击行为分析的场景中，首先需要获取手机银行和网上银行
人工智能：重塑未来生活与工作的科技力量 Geektec 问答专栏人工智能应用创新
方向一：介绍人工智能技术的发展历程和现状，指出它的应用领域和前景一、人工智能技术的发展历程人工智能（ArtificialIntelligence,AI）作为一门学科，其起源可以追溯到20世纪50年代。最初，AI的研究主要集中在逻辑推理、机器学习和自然语言处理等领域，目标是使机器能够模拟人类的智能行为。尽管在早期的探索中，AI遭遇了诸多挑战和瓶颈，但其发展潜力逐渐被认可，并在随后几十年中得到了迅速的
Prompt工程：大模型沟通指南（人工智能到大模型） Harry技术 AI prompt 人工智能
文章目录人工智能到大模型机器学习深度学习大模型Prompt工程：大模型沟通的桥梁在人工智能的广袤领域中，大模型无疑是最为璀璨的明珠之一。它仿佛是一座连接人类与人工智能的桥梁，让我们能够更加深入地探索和利用人工智能的强大能力。而要实现与大模型的高效沟通，Prompt工程扮演着至关重要的角色。让我们一起走进Prompt工程的奇妙世界，探寻大模型沟通的奥秘。人工智能到大模型“人工智能是一种模拟人类智能的
大语言模型（LLMs）全面学习指南（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了网络安全大白科技程序员人工智能语言模型人工智能自然语言处理
大语言模型（LLMs）作为人工智能（AI）领域的一项突破性发展，已经改变了自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）应用的面貌。这些模型，包括OpenAI的GPT-4o和Google的gemini系列等，已经展现出了在理解和生成类人文本方面的令人印象深刻的能力，使它们成为各行各业的宝贵工具。如下这份指南将涵盖LLMs的基础知识、训练过程、用例和未来趋势……一.WhatareLargeLanguage
大模型生成人物关系思维导图的实战教程 herosunly 大模型生成人物关系生成思维导图实战教程
大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。本文主要介绍了大模型生成人物关系思维导图的实战教程，希望对使用大语言模型的同学们有所帮
轻松掌握：Milvus向量数据库部署与RAG使用技巧威研威语人工智能数据库 milvus 数据库人工智能 RAG
Milvus简介Milvus是一款开源的向量数据库，由Zilliz开发并维护，适合用于机器学习和人工智能领域。是一款专为处理向量查询而设计的数据库，Milvus能够对万亿级向量进行索引。Milvus官网：https://milvus.io/Milvus中文文档：https://www.milvus-io.com/Milvus部署环境准备Linux操作系统Docker19.03或更高版本Docker
PINN物理信息网络 | 基于物理信息神经网络PINN求解Burger方程算法如诗物理信息网络（PINN）神经网络人工智能深度学习物理信息网络
基于物理信息神经网络（PINN）求解Burger方程的研究背景源于对非线性偏微分方程（PDE）求解方法的不断探索和改进。传统的数值方法，如有限差分法和有限元法，通常需要进行网格离散化和迭代求解，对于复杂的非线性问题计算成本较高。因此，研究人员开始探索基于机器学习和神经网络的新方法来求解PDEs。神经网络在近年来取得了显著的发展，能够通过学习大量数据来建立输入和输出之间的复杂映射关系。然而，将神经网
python实现KNN算法的手写数字识别：深入解析与完整项目流程快撑死的鱼 Python算法精解算法
随着人工智能和机器学习的快速发展，图像识别技术在多个领域得到广泛应用。而手写数字识别作为图像识别的典型场景之一，已经成为研究者和开发者学习、应用机器学习算法的经典项目。本文将深入解析如何使用Python编程语言，结合KNN（K-最近邻）算法实现手写数字识别系统。文章不仅介绍了算法的核心原理，还从用户交互、图像处理、数据预处理等多个角度对整个项目进行了全方位的讲解。读者通过本文，可以全面掌握手写数字
html页面js获取参数值 0624chenhong html
1.js获取参数值js function GetQueryString(name) { var reg = new RegExp("(^|&)"+ name +"=([^&]*)(&|$)"); var r = windo
MongoDB 在多线程高并发下的问题 BigCat2013 mongodb DB 高并发重复数据
最近项目用到 MongoDB , 主要是一些读取数据及改状态位的操作. 因为是结合了最近流行的 Storm进行大数据的分析处理，并将分析结果插入Vertica数据库，所以在多线程高并发的情境下, 会发现 Vertica 数据库中有部分重复的数据. 这到底是什么原因导致的呢？笔者开始也是一筹莫展，重复去看 MongoDB 的 API , 终于有了新发现： com.mongodb.DB 这个类有
c++ 用类模版实现链表(c++语言程序设计第四版示例代码) CrazyMizzz 数据结构 C++
#include<iostream> #include<cassert> using namespace std; template<class T> class Node { private: Node<T> * next; public: T data;
最近情况麦田的设计者感慨考试生活
在五月黄梅天的岁月里，一年两次的软考又要开始了。到目前为止，我已经考了多达三次的软考，最后的结果就是通过了初级考试（程序员）。人啊，就是不满足，考了初级就希望考中级，于是，这学期我就报考了中级，明天就要考试。感觉机会不大，期待奇迹发生吧。这个学期忙于练车，写项目，反正最后是一团糟。后天还要考试科目二。这个星期真的是很艰难的一周，希望能快点度过。
linux系统中用pkill踢出在线登录用户被触发 linux
由于linux服务器允许多用户登录，公司很多人知道密码，工作造成一定的障碍所以需要有时踢出指定的用户 1/#who 查出当前有那些终端登录（用 w 命令更详细） # who root pts/0 2010-10-28 09:36 (192
仿QQ聊天第二版肆无忌惮_ qq
在第一版之上的改进内容: 第一版链接: http://479001499.iteye.com/admin/blogs/2100893 用map存起来号码对应的聊天窗口对象,解决私聊的时候所有消息发到一个窗口的问题. 增加ViewInfo类,这个是信息预览的窗口,如果是自己的信息,则可以进行编辑. 信息修改后上传至服务器再告诉所有用户,自己的窗口
java读取配置文件知了ing
1，java读取.properties配置文件 InputStream in; try { in = test.class.getClassLoader().getResourceAsStream("config/ipnetOracle.properties");//配置文件的路径 Properties p = new Properties()
__attribute__ 你知多少？矮蛋蛋 C++gcc
原文地址: http://www.cnblogs.com/astwish/p/3460618.html GNU C 的一大特色就是__attribute__ 机制。__attribute__ 可以设置函数属性（Function Attribute ）、变量属性（Variable Attribute ）和类型属性（Type Attribute ）。 __attribute__ 书写特征是：
jsoup使用笔记 alleni123 java 爬虫 JSoup
<dependency> <groupId>org.jsoup</groupId> <artifactId>jsoup</artifactId> <version>1.7.3</version> </dependency> 2014/08/28 今天遇到这种形式，
JAVA中的集合 Collectio 和Map的简单使用及方法百合不是茶 list map set
List ,set ,map的使用方法和区别 java容器类类库的用途是保存对象，并将其分为两个概念： Collection集合：一个独立的序列，这些序列都服从一条或多条规则;List必须按顺序保存元素，set不能重复元素；Queue按照排队规则来确定对象产生的顺序（通常与他们被插入的
杀LINUX的JOB进程 bijian1013 linux unix
今天发现数据库一个JOB一直在执行，都执行了好几个小时还在执行，所以想办法给删除掉系统环境： ORACLE 10G Linux操作系统操作步骤如下：第一步.查询出来那个job在运行，找个对应的SID字段 select * from dba_jobs_running--找到job对应的sid &n
Spring AOP详解 bijian1013 java spring AOP
最近项目中遇到了以下几点需求，仔细思考之后，觉得采用AOP来解决。一方面是为了以更加灵活的方式来解决问题，另一方面是借此机会深入学习Spring AOP相关的内容。例如，以下需求不用AOP肯定也能解决，至于是否牵强附会，仁者见仁智者见智。 1.对部分函数的调用进行日志记录，用于观察特定问题在运行过程中的函数调用
[Gson六]Gson类型适配器(TypeAdapter) bit1129 Adapter
TypeAdapter的使用动机 Gson在序列化和反序列化时，默认情况下，是按照POJO类的字段属性名和JSON串键进行一一映射匹配，然后把JSON串的键对应的值转换成POJO相同字段对应的值，反之亦然，在这个过程中有一个JSON串Key对应的Value和对象之间如何转换(序列化/反序列化)的问题。以Date为例，在序列化和反序列化时，Gson默认使用java.
【spark八十七】给定Driver Program，如何判断哪些代码在Driver运行，哪些代码在Worker上执行 bit1129 driver
Driver Program是用户编写的提交给Spark集群执行的application，它包含两部分作为驱动： Driver与Master、Worker协作完成application进程的启动、DAG划分、计算任务封装、计算任务分发到各个计算节点(Worker)、计算资源的分配等。计算逻辑本身，当计算任务在Worker执行时，执行计算逻辑完成application的计算任务
nginx 经验总结 ronin47 nginx 总结
　　　深感nginx的强大，只学了皮毛，把学下的记录。　　　获取Header 信息，一般是以$http_XX（ＸＸ是小写）获取body,通过接口，再展开，根据Ｋ取Ｖ　　　获取uri,以$arg_XX &n
轩辕互动-1.求三个整数中第二大的数2.整型数组的平衡点 bylijinnan 数组
import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; import java.util.List; public class ExoWeb { public static void main(String[] args) { ExoWeb ew=new ExoWeb(); System.out.pri
Netty源码学习-Java-NIO-Reactor bylijinnan java 多线程 netty
Netty里面采用了NIO-based Reactor Pattern 了解这个模式对学习Netty非常有帮助参考以下两篇文章： http://jeewanthad.blogspot.com/2013/02/reactor-pattern-explained-part-1.html http://gee.cs.oswego.edu/dl/cpjslides/nio.pdf
AOP通俗理解 cngolon spring AOP
1.我所知道的aop 初看aop,上来就是一大堆术语，而且还有个拉风的名字，面向切面编程，都说是OOP的一种有益补充等等。一下子让你不知所措，心想着：怪不得很多人都和我说aop多难多难。当我看进去以后，我才发现：它就是一些java基础上的朴实无华的应用，包括ioc，包括许许多多这样的名词，都是万变不离其宗而已。 2.为什么用aop&nb
cursor variable 实例 ctrain variable
create or replace procedure proc_test01 as type emp_row is record( empno emp.empno%type, ename emp.ename%type, job emp.job%type, mgr emp.mgr%type, hiberdate emp.hiredate%type, sal emp.sal%t
shell报bash: service: command not found解决方法 daizj linux shell service jps
今天在执行一个脚本时，本来是想在脚本中启动hdfs和hive等程序，可以在执行到service hive-server start等启动服务的命令时会报错，最终解决方法记录一下：脚本报错如下： ./olap_quick_intall.sh: line 57: service: command not found ./olap_quick_intall.sh: line 59
40个迹象表明你还是PHP菜鸟 dcj3sjt126com 设计模式 PHP 正则表达式 oop
你是PHP菜鸟，如果你：1. 不会利用如phpDoc 这样的工具来恰当地注释你的代码2. 对优秀的集成开发环境如Zend Studio 或Eclipse PDT 视而不见3. 从未用过任何形式的版本控制系统，如Subclipse4. 不采用某种编码与命名标准，以及通用约定，不能在项目开发周期里贯彻落实5. 不使用统一开发方式6. 不转换（或）也不验证某些输入或SQL查询串（译注：参考PHP相关函
Android逐帧动画的实现 dcj3sjt126com android
一、代码实现： private ImageView iv; private AnimationDrawable ad; @Override protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState); setContentView(R.layout
java远程调用linux的命令或者脚本 eksliang linux ganymed-ssh2
转载请出自出处： http://eksliang.iteye.com/blog/2105862 Java通过SSH2协议执行远程Shell脚本(ganymed-ssh2-build210.jar) 使用步骤如下： 1.导包官网下载: http://www.ganymed.ethz.ch/ssh2/ ma
adb端口被占用问题 gqdy365 adb
最近重新安装的电脑，配置了新环境，老是出现： adb server is out of date. killing... ADB server didn't ACK * failed to start daemon * 百度了一下，说是端口被占用，我开个eclipse，然后打开cmd，就提示这个，很烦人。一个比较彻底的解决办法就是修改
ASP.NET使用FileUpload上传文件 hvt .net C#hovertree asp.net webform
前台代码： <asp:FileUpload ID="fuKeleyi" runat="server" /> <asp:Button ID="BtnUp" runat="server" onclick="BtnUp_Click" Text="上传" />
代码之谜（四）- 浮点数（从惊讶到思考） justjavac 浮点数精度代码之谜 IEEE
在『代码之谜』系列的前几篇文章中，很多次出现了浮点数。浮点数在很多编程语言中被称为简单数据类型，其实，浮点数比起那些复杂数据类型（比如字符串）来说，一点都不简单。单单是说明 IEEE浮点数就可以写一本书了，我将用几篇博文来简单的说说我所理解的浮点数，算是抛砖引玉吧。一次面试记得多年前我招聘 Java 程序员时的一次关于浮点数、二分法、编码的面试，多年以后，他已经称为了一名很出色的
数据结构随记_1 lx.asymmetric 数据结构笔记
第一章 1.数据结构包括数据的逻辑结构、数据的物理/存储结构和数据的逻辑关系这三个方面的内容。 2.数据的存储结构可用四种基本的存储方法表示，它们分别是顺序存储、链式存储、索引存储和散列存储。 3.数据运算最常用的有五种，分别是查找/检索、排序、插入、删除、修改。 4.算法主要有以下五个特性：输入、输出、可行性、确定性和有穷性。 5.算法分析的
linux的会话和进程组网络接口 linux
会话：一个或多个进程组。起于用户登录，终止于用户退出。此期间所有进程都属于这个会话期。会话首进程：调用setsid创建会话的进程1.规定组长进程不能调用setsid，因为调用setsid后，调用进程会成为新的进程组的组长进程.如何保证？先调用fork，然后终止父进程，此时由于子进程的进程组ID为父进程的进程组ID，而子进程的ID是重新分配的，所以保证子进程不会是进程组长，从而子进程可以调用se
二维数组元素的连续求解 1140566087 二维数组 ACM
import java.util.HashMap; public class Title { public static void main(String[] args){ f(); } // 二位数组的应用 //12、二维数组中，哪一行或哪一列的连续存放的0的个数最多，是几个0。注意，是“连续”。 public static void f(){
也谈什么时候Java比C++快 windshome java C++
刚打开iteye就看到这个标题“Java什么时候比C++快”，觉得很好笑。你要比，就比同等水平的基础上的相比，笨蛋写得C代码和C++代码，去和高手写的Java代码比效率，有什么意义呢？我是写密码算法的，深刻知道算法C和C++实现和Java实现之间的效率差，甚至也比对过C代码和汇编代码的效率差，计算机是个死的东西，再怎么优化，Java也就是和C

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