- Python机器学习笔记:CART算法实战
战争热诚
完整代码及其数据,请移步小编的GitHub传送门:请点击我如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote前言在python机器学习笔记:深入学习决策树算法原理一文中我们提到了决策树里的ID3算法,C4.5算法,并且大概的了
- 计算机设计大赛 题目:基于FP-Growth的新闻挖掘算法系统的设计与实现
iuerfee
python
文章目录0前言1项目背景2算法架构3FP-Growth算法原理3.1FP树3.2算法过程3.3算法实现3.3.1构建FP树3.4从FP树中挖掘频繁项集4系统设计展示5最后0前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是基于FP-Growth的新闻挖掘算法系统的设计与实现该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐!更多资料,项目分享:https://gitee.com/dancheng-senior/
- 计算机设计大赛 行人重识别(person reid) - 机器视觉 深度学习 opencv python
iuerfee
python
文章目录0前言1技术背景2技术介绍3重识别技术实现3.1数据集3.2PersonREID3.2.1算法原理3.2.2算法流程图4实现效果5部分代码6最后0前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是深度学习行人重识别(personreid)系统该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐!学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数:3分工作量:3分创新点:5分更多资料,项目分享:https:
- 【Leetcode每日一题】二分查找 - 寻找峰值(难度⭐⭐)(20)
每天进步亿丢丢
算法leetcode每日一题leetcode算法职场和发展
1.题目解析Leetcode链接:162.寻找峰值这个问题的理解其实相当简单,只需看一下示例,基本就能明白其含义了。核心在于找到题目中所说的峰值并返回他们的下标即可。2.算法原理分析峰顶及其两旁数据的特点峰顶数据特点:峰顶元素arr[i]满足条件arr[i]>arr[i-1]且arr[i]>arr[i+1],即它大于其前后两个元素。峰顶左边数据特点:对于峰顶左侧的元素arr[i],其满足arr[i
- MongoDB索引与性能优化
禅与计算机程序设计艺术
mongodb性能优化数据库
1.背景介绍MongoDB是一种高性能、灵活的NoSQL数据库,它支持文档存储和查询。索引是MongoDB中性能优化的关键因素之一,它可以加速数据查询和排序操作。在本文中,我们将深入探讨MongoDB索引的核心概念、算法原理、具体操作步骤和数学模型公式,并通过实例代码来详细解释。1.1MongoDB索引的重要性MongoDB中的数据存储为BSON文档,文档结构灵活,可以存储不同类型的数据。随着数据
- 每日OJ题_递归①_力扣面试题 08.06. 汉诺塔问题
GR鲸鱼
面试c++leetcode递归深度优先dfs汉诺塔
目录递归算法原理力扣面试题08.06.汉诺塔问题解析代码递归算法原理递归算法个人经验:给定一个任务,相信递归函数一定能解决这个任务,根据任务所需的东西,给出函数参数,然后实现函数内容,最后找出口。递归算法是指在解决问题的过程中,不断地调用自身来解决子问题的一种算法。其基本思想是将原问题转化为同类更小的子问题,直到达到最小可解问题的情况,然后再将子问题的答案合并起来解决原问题。递归算法基本设计原理是
- python 验证RSA密钥生成&加解密&签名验签算法实现
欣欣宇宇
信息安全#python算法验证python网络安全
目录一、RSA加密、解密、签名、验签(验证签名)&RSA算法原理1、RSA加密、签名区别:2、对签名和验签过程详细理解:2.1签名过程:2.2验签过程:二、1024bitRSAKey生成三、python实现Public_key加密,Private_key解密四、python实现Private_Key签名,使用Public_Key验签五、总结
- 麻雀算法优化BP神经网络回归分析,麻雀算法优化BP神经网络回归预测,麻雀优化算法改进BP神经网络客流量预测
神经网络机器学习智能算法画图绘图
BP神经网络算法神经网络回归麻雀优化算法改进BP神经网络短期客流量预测
目录背影BP神经网络的原理BP神经网络的定义BP神经网络的基本结构BP神经网络的神经元BP神经网络的激活函数,BP神经网络的传递函数麻雀算法原理麻雀算法主要参数麻雀算法流程图麻雀算法优化测试函数代码麻雀算法优化BP神经网络回归分析,麻雀算法优化BP神经网络回归预测数据matlab编程实现效果图结果分析展望完整代码数据文件下载链接:(代码完整,数据齐全)资源-CSDN文库https://downlo
- 机器学习-近邻KNN算法学习笔记
不会敲代码的陈序员
机器学习算法人工智能
目录一、算法定义KNN算法性能:欠拟合和过拟合KNN算法优缺点二、算法原理算法通俗解释算法的公式欧氏距离曼哈顿距离三、算法实现与应用模型搭建思路KNN算法模型源码代码运行效果图四、总结一、算法定义K最近邻(K-NearestNeighbors,KNN)算法是一种用于分类和回归的监督学习算法。KNN算法的主要思想可以简单概括如下:训练阶段:在训练阶段,KNN算法将所有的训练样本和它们对应的标签存储在
- 算法之力扣数青蛙
Achlorine
算法算法leetcode哈希算法
题目连接文章目录题目解析算法原理第一步第二步第三步第三步第四步指向o代码讲解代码实现题目解析先给大家来讲解一下这个题目的意思吧,这个题目是说呢给你一个蛙叫的字符串让你去设计一个算法求出发出这种蛙叫最少需要几只青蛙。比如说第一个样例发出这种叫声很明显一只青蛙叫两声就够了。算法原理我们以第二个样例为示范样列给大家讲解一下该怎么解决这个问题第一步我们以上面这个图为例,首先弄出一个表格这个表格第一行表示的
- Elasticsearch基础知识与架构概述
禅与计算机程序设计艺术
elasticsearch架构jenkins大数据搜索引擎
1.背景介绍Elasticsearch是一个基于分布式搜索和分析引擎,它可以处理大量数据并提供实时搜索功能。在本文中,我们将深入了解Elasticsearch的基础知识和架构概述,并探讨其核心概念、算法原理、最佳实践、实际应用场景和未来发展趋势。1.背景介绍Elasticsearch是一款开源的搜索引擎,由ElasticCorporation开发。它基于Lucene库,具有高性能、可扩展性和实时性
- GWO优化kmeans
2301_78492934
机器学习算法人工智能matlabkmeans聚类
GWO(灰狼优化器)是一种群体智能优化算法,它模拟了灰狼的社会结构和狩猎行为。GWO算法通过模拟灰狼的等级制度、狩猎策略和搜索机制来寻找问题的最优解。而K-means是一种经典的聚类算法,用于将数据点划分为K个簇。将GWO优化算法应用于K-means聚类中,主要是为了解决K-means算法对初始簇中心敏感和容易陷入局部最优解的问题。以下是GWO优化K-means的原理和过程的详细介绍:1.GWO算
- 【位操作笔记】详解一种高效位反转算法
dadalaohua
位操作笔记c语言算法bit
详解一种高效位反转算法位反转算法原理32位数的高效位反转算法实现8位数的高效位反转算法实现位反转这里的位反转(BitReversal),指的是一个数的所有bit位依照中点对换位置,例如0b01010111=>0b11101010。也可以叫二进制逆序,按位逆序,位翻转等等。算法原理高效位反转算法原理:算法运用了分治法(divideandconquer),以两个bit位一组,对调相邻的bit位;然后再
- 快速计算距离Annoy算法原理及Python使用
召唤师的峡谷
机器学习算法
快速计算距离Annoy算法基本原理高维稀疏数据进行快速相似查找,可以采用learningtohash参考:Minhashing&LSH&Simhash技术汇总,但高维稠密数据查找则采用annoy如何从海量文本中快速查找出相似的TopN文本Annoy(ApproximateNearestNeighborsOhYeah)快速算法,在实际应用中发现无论计算速度和准确性都非常不错。原始2D数据分布图:1.
- 树状数组算法模版
温柔了岁月.c
算法模板总结算法C++树状数组算法模版
树状数组算法模版树状数组算法原理基本操作模版题树状数组算法原理这里注意:C[x]的含义和lowbit()函数基本操作最基本的操作主要是两种1.改变某个数(单点修改)2.区间查询模版题#include#includeusingnamespacestd;constintN=1e5+10;intC[N],A[N];intn,m;//返回当前数的二进制中最低的一位intlowbit(intx){//将x转
- 九大排序算法原理图解
白开水。
排序算法
九大排序算法图解0、稳定性和复杂度1、直接插入排序(插入类)2、折半插入排序(插入类)3、冒泡排序(交换类)4、简单选择排序(选择类)5、希尔排序(插入类)6、快速排序(交换类)7、堆排序(选择类)8、2路归并排序9、基数排序0、稳定性和复杂度开始之前,先简单介绍一下排序算法的几个重要指标,这里,我尽量用自己理解的傻瓜式方法解读:(1)稳定性:当序列中存在两个或两个以上的关键字相等的时候,如果排序
- 贪心算法之合并区间
RNGWGzZs
综合算法篇贪心算法算法
“任世界多宽广,停泊在这港口~”区间问题,涉及到最多的就是取交集和并集的概念。我们使用C++排序算法后,其默认规则就是按照“左排序”进行的。因而,我们实质上注意的是每一个区间的右端点,根据题目要求,总结规律,指定出策略解决问题。合并区间(1)题目解析(2)算法原理classSolution{public:vector>merge(vector>&intervals){sort(intervals.
- 【机器学习算法】KNN鸢尾花种类预测案例和特征预处理。全md文档笔记(已分享,附代码)
机器学习python算法
本系列文章md笔记(已分享)主要讨论机器学习算法相关知识。机器学习算法文章笔记以算法、案例为驱动的学习,伴随浅显易懂的数学知识,让大家掌握机器学习常见算法原理,应用Scikit-learn实现机器学习算法的应用,结合场景解决实际问题。包括K-近邻算法,线性回归,逻辑回归,决策树算法,集成学习,聚类算法。K-近邻算法的距离公式,应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预
- R语言Apriori关联规则、kmeans聚类、决策树挖掘研究京东商城网络购物用户行为数据可视化|附代码数据
数据挖掘
全文链接:http://tecdat.cn/?p=30360最近我们被客户要求撰写关于网络购物用户行为的研究报告,包括一些图形和统计输出。随着网络的迅速发展,依托于网络的购物作为一种新型的消费方式,在全国乃至全球范围内飞速发展电子商务成为越来越多消费者购物的重要途径。我们被客户要求撰写关于网络购物行为的研究报告。项目计划使用数据挖掘的方法,以京东商城网购用户的网络购物数据为基础,对网络购物行为的三
- 基于聚类的点云背景分离算法python代码
love6a6
算法聚类python
点云背景分离是一个常用的计算机视觉任务,它旨在从点云数据中分离出感兴趣的物体。聚类是一种常用的方法,可以通过将相似的点聚集在一起来完成背景分离。下面是一个简单的基于K-Means聚类的点云背景分离的Python代码示例,使用的是scikit-learn库:importnumpyasnpfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.preprocessingi
- 基于SFLA算法的神经网络优化matlab仿真
软件算法开发
MATLAB程序开发#优化matlabSFLA算法神经网络优化
目录1.程序功能描述2.测试软件版本以及运行结果展示3.核心程序4.本算法原理4.1SFLA的基本原理4.2神经网络优化5.完整程序1.程序功能描述基于SFLA算法的神经网络优化。通过混合蛙跳算法,对神经网络的训练进行优化,优化目标位神经网络的训练误差,通过优化,使得训练误差越来越小,从而完成神经网络权值的优化。2.测试软件版本以及运行结果展示MATLAB2022a版本运行3.核心程序......
- 基于结点电压法的配电网状态估计算法matlab仿真
软件算法开发
MATLAB程序开发#参数辨识算法matlab结点电压法配电网状态估计
目录1.程序功能描述2.测试软件版本以及运行结果展示3.核心程序4.本算法原理4.1结点电压法的基本原理4.2结点电压法在配电网状态估计中的应用5.完整程序1.程序功能描述基于结点电压法的配电网状态估计算法.对配电网实施有效控制和操作的前提是实时数据库中数据的可靠性和准确性。状态估计是一种利用测量数据的相关性和冗余度,应用计算机技术采用数学处理方法来对运行参数进行处理,以提高数据的可靠性和完整性,
- 基于PPNSA+扰动算子的车间调度最优化matlab仿真,可以任意调整工件数和机器数,输出甘特图
软件算法开发
MATLAB程序开发#优化甘特图PPNSA扰动算子车间调度优化
目录1.程序功能描述2.测试软件版本以及运行结果展示3.核心程序4.本算法原理5.完整程序1.程序功能描述基于PPNSA+扰动算子的车间调度最优化matlab仿真,可以任意调整工件数和机器数,输出甘特图和优化收敛曲线。2.测试软件版本以及运行结果展示MATLAB2022a版本运行3.核心程序......................................................
- Java选择排序
天晓蓝
排序算法数据结构算法
选择排序(SelectionSort)是一种简单直观的排序算法,其算法原理为首先在未排序的序列中找到最小(大)的元素,存放到排序序列的起始位置,然后再从剩余未排序的元素中继续寻找最小(大)的元素,存放到已排序序列的末尾,以此类推,直到所有元素均排序完成。选择排序一共有“数组数-1”轮排序,每一轮排序又是一个循环,循环的规则如下:1)先假定当前这轮循环的第一个数是最小数。2)然后和后面每个数进行比较
- open3d k-means 聚类
云杂项
open3d持续更新kmeans聚类算法计算机视觉python机器学习
k-means聚类一、算法原理1、介绍2、算法步骤二、代码1、机器学习生成`kmeans`聚类2、点云学习生成聚类三、结果1、原点云2、机器学习生成`kmeans`聚类3、点云学习生成聚类四、相关链接一、算法原理1、介绍K-means聚类算法是一种无监督学习算法,主要用于数据聚类。该算法的主要目标是找到一个数据点的划分,使得每个数据点与其所在簇的质心(即该簇所有数据点的均值)之间的平方距离之和最小
- open3d 平面分割(Ransac算法)
云杂项
open3d持续更新算法平面计算机视觉python3dnumpy
open3d平面分割(Ransac算法)一、算法原理1、`Ransac`介绍2、主要函数二、代码三、效果1、原点云数据2、平面分割四、相关数据一、算法原理1、Ransac介绍RANSAC(RAndomSAmpleConsensus,随机采样一致)算法是从一组含有“外点”(outliers)的数据中正确估计数学模型参数的迭代算法。“外点”一般指的是数据中的噪声,比如说匹配中的误匹配和估计曲线中的离群
- open3d DBSCAN 聚类
云杂项
open3d持续更新聚类计算机视觉3d算法python
DBSCAN聚类一、算法原理1.密度聚类2、主要函数二、代码三、结果四、相关数据一、算法原理1.密度聚类介绍基于密度的噪声应用空间聚类(DBSCAN):是一种无监督的ML聚类算法。无监督的意思是它不使用预先标记的目标来聚类数据点。聚类是指试图将相似的数据点分组到人工确定的组或簇中。另一方面,DBSCAN不要求我们指定集群的数量,避免了异常值,并且在任意形状和大小的集群中工作得非常好。它没有质心,聚
- 【机器学习】机器学习常见算法详解第4篇:KNN算法计算过程(已分享,附代码)
机器学习python算法
本系列文章md笔记(已分享)主要讨论机器学习算法相关知识。机器学习算法文章笔记以算法、案例为驱动的学习,伴随浅显易懂的数学知识,让大家掌握机器学习常见算法原理,应用Scikit-learn实现机器学习算法的应用,结合场景解决实际问题。包括K-近邻算法,线性回归,逻辑回归,决策树算法,集成学习,聚类算法。K-近邻算法的距离公式,应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预
- 儿时游戏“红色警戒”之“AI警戒”
初心不忘产学研
AI编程游戏算法动态规划状态模式
一、红色警戒里“警戒”命令背后的算法原理是什么在《红色警戒》系列即时战略游戏中,“警戒”命令背后的算法原理相对简单但又实用,其核心目标是让单位能够自动检测并反击一定范围内的敌方单位。虽然具体的实现细节未公开,但可以推测其基本逻辑如下:1.**区域监控**:-游戏引擎为每个设置了“警戒”状态的单位设定一个检测半径。-单位会持续不断地扫描周围环境,在该范围内寻找敌对单位。2.**单位检测**:-当敌方
- 2019-12-17
掩掩
DES算法原理1.64位密钥(56位有效位与8位奇偶校验位)与64位明文2.64位明文进行初始置换(初始置换表与终止置换互逆)3.进行16轮1)将64位明文分为左右各32位,L0与R02)R0通过一次E盒扩展置换变为48位3)扩展后的右48位与key1异或4)异或后的48位分为8组,一组6位,进行(S盒压缩)换字盒6进4出变为32位5)32位进行直接换位P盒6)换位后再与L0异或作为R17)R0直
- 安装数据库首次应用
Array_06
javaoraclesql
可是为什么再一次失败之后就变成直接跳过那个要求
enter full pathname of java.exe的界面
这个java.exe是你的Oracle 11g安装目录中例如:【F:\app\chen\product\11.2.0\dbhome_1\jdk\jre\bin】下的java.exe 。不是你的电脑安装的java jdk下的java.exe!
注意第一次,使用SQL D
- Weblogic Server Console密码修改和遗忘解决方法
bijian1013
Welogic
在工作中一同事将Weblogic的console的密码忘记了,通过网上查询资料解决,实践整理了一下。
一.修改Console密码
打开weblogic控制台,安全领域 --> myrealm -->&n
- IllegalStateException: Cannot forward a response that is already committed
Cwind
javaServlets
对于初学者来说,一个常见的误解是:当调用 forward() 或者 sendRedirect() 时控制流将会自动跳出原函数。标题所示错误通常是基于此误解而引起的。 示例代码:
protected void doPost() {
if (someCondition) {
sendRedirect();
}
forward(); // Thi
- 基于流的装饰设计模式
木zi_鸣
设计模式
当想要对已有类的对象进行功能增强时,可以定义一个类,将已有对象传入,基于已有的功能,并提供加强功能。
自定义的类成为装饰类
模仿BufferedReader,对Reader进行包装,体现装饰设计模式
装饰类通常会通过构造方法接受被装饰的对象,并基于被装饰的对象功能,提供更强的功能。
装饰模式比继承灵活,避免继承臃肿,降低了类与类之间的关系
装饰类因为增强已有对象,具备的功能该
- Linux中的uniq命令
被触发
linux
Linux命令uniq的作用是过滤重复部分显示文件内容,这个命令读取输入文件,并比较相邻的行。在正常情 况下,第二个及以后更多个重复行将被删去,行比较是根据所用字符集的排序序列进行的。该命令加工后的结果写到输出文件中。输入文件和输出文件必须不同。如 果输入文件用“- ”表示,则从标准输入读取。
AD:
uniq [选项] 文件
说明:这个命令读取输入文件,并比较相邻的行。在正常情况下,第二个
- 正则表达式Pattern
肆无忌惮_
Pattern
正则表达式是符合一定规则的表达式,用来专门操作字符串,对字符创进行匹配,切割,替换,获取。
例如,我们需要对QQ号码格式进行检验
规则是长度6~12位 不能0开头 只能是数字,我们可以一位一位进行比较,利用parseLong进行判断,或者是用正则表达式来匹配[1-9][0-9]{4,14} 或者 [1-9]\d{4,14}
&nbs
- Oracle高级查询之OVER (PARTITION BY ..)
知了ing
oraclesql
一、rank()/dense_rank() over(partition by ...order by ...)
现在客户有这样一个需求,查询每个部门工资最高的雇员的信息,相信有一定oracle应用知识的同学都能写出下面的SQL语句:
select e.ename, e.job, e.sal, e.deptno
from scott.emp e,
(se
- Python调试
矮蛋蛋
pythonpdb
原文地址:
http://blog.csdn.net/xuyuefei1988/article/details/19399137
1、下面网上收罗的资料初学者应该够用了,但对比IBM的Python 代码调试技巧:
IBM:包括 pdb 模块、利用 PyDev 和 Eclipse 集成进行调试、PyCharm 以及 Debug 日志进行调试:
http://www.ibm.com/d
- webservice传递自定义对象时函数为空,以及boolean不对应的问题
alleni123
webservice
今天在客户端调用方法
NodeStatus status=iservice.getNodeStatus().
结果NodeStatus的属性都是null。
进行debug之后,发现服务器端返回的确实是有值的对象。
后来发现原来是因为在客户端,NodeStatus的setter全部被我删除了。
本来是因为逻辑上不需要在客户端使用setter, 结果改了之后竟然不能获取带属性值的
- java如何干掉指针,又如何巧妙的通过引用来操作指针————>说的就是java指针
百合不是茶
C语言的强大在于可以直接操作指针的地址,通过改变指针的地址指向来达到更改地址的目的,又是由于c语言的指针过于强大,初学者很难掌握, java的出现解决了c,c++中指针的问题 java将指针封装在底层,开发人员是不能够去操作指针的地址,但是可以通过引用来间接的操作:
定义一个指针p来指向a的地址(&是地址符号):
- Eclipse打不开,提示“An error has occurred.See the log file ***/.log”
bijian1013
eclipse
打开eclipse工作目录的\.metadata\.log文件,发现如下错误:
!ENTRY org.eclipse.osgi 4 0 2012-09-10 09:28:57.139
!MESSAGE Application error
!STACK 1
java.lang.NoClassDefFoundError: org/eclipse/core/resources/IContai
- spring aop实例annotation方法实现
bijian1013
javaspringAOPannotation
在spring aop实例中我们通过配置xml文件来实现AOP,这里学习使用annotation来实现,使用annotation其实就是指明具体的aspect,pointcut和advice。1.申明一个切面(用一个类来实现)在这个切面里,包括了advice和pointcut
AdviceMethods.jav
- [Velocity一]Velocity语法基础入门
bit1129
velocity
用户和开发人员参考文档
http://velocity.apache.org/engine/releases/velocity-1.7/developer-guide.html
注释
1.行级注释##
2.多行注释#* *#
变量定义
使用$开头的字符串是变量定义,例如$var1, $var2,
赋值
使用#set为变量赋值,例
- 【Kafka十一】关于Kafka的副本管理
bit1129
kafka
1. 关于request.required.acks
request.required.acks控制者Producer写请求的什么时候可以确认写成功,默认是0,
0表示即不进行确认即返回。
1表示Leader写成功即返回,此时还没有进行写数据同步到其它Follower Partition中
-1表示根据指定的最少Partition确认后才返回,这个在
Th
- lua统计nginx内部变量数据
ronin47
lua nginx 统计
server {
listen 80;
server_name photo.domain.com;
location /{set $str $uri;
content_by_lua '
local url = ngx.var.uri
local res = ngx.location.capture(
- java-11.二叉树中节点的最大距离
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class MaxLenInBinTree {
/*
a. 1
/ \
2 3
/ \ / \
4 5 6 7
max=4 pass "root"
- Netty源码学习-ReadTimeoutHandler
bylijinnan
javanetty
ReadTimeoutHandler的实现思路:
开启一个定时任务,如果在指定时间内没有接收到消息,则抛出ReadTimeoutException
这个异常的捕获,在开发中,交给跟在ReadTimeoutHandler后面的ChannelHandler,例如
private final ChannelHandler timeoutHandler =
new ReadTim
- jquery验证上传文件样式及大小(好用)
cngolon
文件上传jquery验证
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" />
<script src="jquery1.8/jquery-1.8.0.
- 浏览器兼容【转】
cuishikuan
css浏览器IE
浏览器兼容问题一:不同浏览器的标签默认的外补丁和内补丁不同
问题症状:随便写几个标签,不加样式控制的情况下,各自的margin 和padding差异较大。
碰到频率:100%
解决方案:CSS里 *{margin:0;padding:0;}
备注:这个是最常见的也是最易解决的一个浏览器兼容性问题,几乎所有的CSS文件开头都会用通配符*来设
- Shell特殊变量:Shell $0, $#, $*, $@, $?, $$和命令行参数
daizj
shell$#$?特殊变量
前面已经讲到,变量名只能包含数字、字母和下划线,因为某些包含其他字符的变量有特殊含义,这样的变量被称为特殊变量。例如,$ 表示当前Shell进程的ID,即pid,看下面的代码:
$echo $$
运行结果
29949
特殊变量列表 变量 含义 $0 当前脚本的文件名 $n 传递给脚本或函数的参数。n 是一个数字,表示第几个参数。例如,第一个
- 程序设计KISS 原则-------KEEP IT SIMPLE, STUPID!
dcj3sjt126com
unix
翻到一本书,讲到编程一般原则是kiss:Keep It Simple, Stupid.对这个原则深有体会,其实不仅编程如此,而且系统架构也是如此。
KEEP IT SIMPLE, STUPID! 编写只做一件事情,并且要做好的程序;编写可以在一起工作的程序,编写处理文本流的程序,因为这是通用的接口。这就是UNIX哲学.所有的哲学真 正的浓缩为一个铁一样的定律,高明的工程师的神圣的“KISS 原
- android Activity间List传值
dcj3sjt126com
Activity
第一个Activity:
import java.util.ArrayList;import java.util.HashMap;import java.util.List;import java.util.Map;import android.app.Activity;import android.content.Intent;import android.os.Bundle;import a
- tomcat 设置java虚拟机内存
eksliang
tomcat 内存设置
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2117772
http://eksliang.iteye.com/
常见的内存溢出有以下两种:
java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
------------
- Android 数据库事务处理
gqdy365
android
使用SQLiteDatabase的beginTransaction()方法可以开启一个事务,程序执行到endTransaction() 方法时会检查事务的标志是否为成功,如果程序执行到endTransaction()之前调用了setTransactionSuccessful() 方法设置事务的标志为成功则提交事务,如果没有调用setTransactionSuccessful() 方法则回滚事务。事
- Java 打开浏览器
hw1287789687
打开网址open浏览器open browser打开url打开浏览器
使用java 语言如何打开浏览器呢?
我们先研究下在cmd窗口中,如何打开网址
使用IE 打开
D:\software\bin>cmd /c start iexplore http://hw1287789687.iteye.com/blog/2153709
使用火狐打开
D:\software\bin>cmd /c start firefox http://hw1287789
- ReplaceGoogleCDN:将 Google CDN 替换为国内的 Chrome 插件
justjavac
chromeGooglegoogle apichrome插件
Chrome Web Store 安装地址: https://chrome.google.com/webstore/detail/replace-google-cdn/kpampjmfiopfpkkepbllemkibefkiice
由于众所周知的原因,只需替换一个域名就可以继续使用Google提供的前端公共库了。 同样,通过script标记引用这些资源,让网站访问速度瞬间提速吧
- 进程VS.线程
m635674608
线程
资料来源:
http://www.liaoxuefeng.com/wiki/001374738125095c955c1e6d8bb493182103fac9270762a000/001397567993007df355a3394da48f0bf14960f0c78753f000 1、Apache最早就是采用多进程模式 2、IIS服务器默认采用多线程模式 3、多进程优缺点 优点:
多进程模式最大
- Linux下安装MemCached
字符串
memcached
前提准备:1. MemCached目前最新版本为:1.4.22,可以从官网下载到。2. MemCached依赖libevent,因此在安装MemCached之前需要先安装libevent。2.1 运行下面命令,查看系统是否已安装libevent。[root@SecurityCheck ~]# rpm -qa|grep libevent libevent-headers-1.4.13-4.el6.n
- java设计模式之--jdk动态代理(实现aop编程)
Supanccy2013
javaDAO设计模式AOP
与静态代理类对照的是动态代理类,动态代理类的字节码在程序运行时由Java反射机制动态生成,无需程序员手工编写它的源代码。动态代理类不仅简化了编程工作,而且提高了软件系统的可扩展性,因为Java 反射机制可以生成任意类型的动态代理类。java.lang.reflect 包中的Proxy类和InvocationHandler 接口提供了生成动态代理类的能力。
&
- Spring 4.2新特性-对java8默认方法(default method)定义Bean的支持
wiselyman
spring 4
2.1 默认方法(default method)
java8引入了一个default medthod;
用来扩展已有的接口,在对已有接口的使用不产生任何影响的情况下,添加扩展
使用default关键字
Spring 4.2支持加载在默认方法里声明的bean
2.2
将要被声明成bean的类
public class DemoService {