- 【密码学基础】RSA加密算法
Mr.zwX
隐私计算及密码学基础密码学安全
1RSA介绍RSA是一种非对称加密算法,即加密和解密时用到的密钥不同。加密密钥是公钥,可以公开;解密密钥是私钥,必须保密保存。基于一个简单的数论事实:两个大质数相乘很容易,但想要对其乘积进行因式分解却极其困难,因此可以将乘积公开作为加密密钥,即公钥;而两个大质数组合成私钥。2密钥对的生成step1生成N(公钥和私钥的一部分)首先选取两个互为质数的数ppp和qqq(p≠q,gcd(p,q)=1p\n
- 怎么在家用笔记本上轻松部署和使用DeepSeek R1?
程序员辣条
人工智能LLamaAI产品经理大模型学习大模型DeepSeek大模型部署
DeepSeekR1是由国内团队开发的高性能开源大模型。详细介绍可以看这里:[甚至比OpenAI-O1表现更好!我测了DeepSeekR1,结论只有两个字:牛逼!]那本文将介绍其蒸馏版本在普通家用笔记本上的部署和使用,之所以选择蒸馏版本,是因为蒸馏版本通过模型蒸馏技术实现了算力需求的大幅降低。而且在数学、编程等领域表现出众,可处理复杂逻辑推理任务,如果你不了解蒸馏技术文末也会提供相关的拓展知识运行
- 青少年编程与数学 02-008 Pyhon语言编程基础 19课题、外部模块
明月看潮生
编程与数学第02阶段青少年编程python编程与数学编程语言
青少年编程与数学02-008Pyhon语言编程基础19课题、外部模块一、外部模块特点:常见外部模块:安装外部模块:使用外部模块:二、库二、框架三、常用框架Web开发框架:数据分析和科学计算框架:机器学习和人工智能框架:异步编程框架:GUI开发框架:课题摘要:本文介绍了Python中的外部模块、库和框架。外部模块是Python标准库之外的第三方模块,提供额外功能,如NumPy、Pandas等,通过p
- 基于联合概率密度与深度优化的反潜航空深弹命中概率模型研究摘要
終不似少年遊*
人工智能算法数学建模python
前言:项目题材来自数学建模2024年的D题,文章内容为笔者和队友原创,提供一个思路。摘要随着现代军事技术的发展,深水炸弹在特定场景下的反潜作战效能日益凸显,如何最大化的发挥深弹威力也成为重要研究课题。本文针对评估深弹投掷落点对命中潜艇概率的影响进行分析,综合利用Python、geogebra和draw.io等,以得出最大命中率、最优投掷方案和联合阵列编排的合理方案为目标建立了深度命中率模型,并使用
- 【高中生讲机器学习】30. 理解条件随机场最清晰的思路!(上篇)
Geeker · LStar
机器学习人工智能算法机器学习人工智能条件随机场算法监督学习标注问题
创建时间:2024-12-22首发时间:2025-01-24最后编辑时间:2024-01-24作者:Geeker_LStar你好呀~这里是Geeker_LStar的人工智能学习专栏,很高兴遇见你~我是Geeker_LStar,一名高一学生,热爱计算机和数学,我们一起加油~!⭐(●’◡’●)⭐上一篇我们讲完了马尔可夫随机场MRF,那篇的最后我简单介绍了条件随机场CRF但没有展开讲。这不,这篇就来填坑
- 【高中生讲机器学习】17. 讲人话的主成分分析,它来了!(上篇)
Geeker · LStar
人工智能机器学习算法机器学习人工智能主成分分析算法无监督学习
创建时间:2024-08-13首发时间:2024-09-05最后编辑时间:2024-09-05作者:Geeker_LStar你好呀~这里是Geeker_LStar的人工智能学习专栏,很高兴遇见你~我是Geeker_LStar,一名准高一学生,热爱计算机和数学,我们一起加油~!⭐(●’◡’●)⭐那就让我们开始吧!诶嘿!这一篇想写很久啦,现在终于来了!(什么玩意都拖到开学了还没写完如果想比较好的理解这
- 【初中生讲机器学习】14. 手撕公式,一篇带你理解逻辑回归!
Geeker · LStar
人工智能机器学习算法机器学习逻辑回归人工智能算法分类算法监督学习
创建时间:2024-03-03最后编辑时间:2024-03-10作者:Geeker_LStar你好呀~这里是Geeker_LStar的人工智能学习专栏,很高兴遇见你~我是Geeker_LStar,一名初三学生,热爱计算机和数学,我们一起加油~!⭐(●’◡’●)⭐那就让我们开始吧!嘿嘿,好几篇前,好像是在线性回归那篇吧,我就说要讲逻辑回归,but当时被数学卡了一下(好吧不只一下)and正好遇上开学,
- 基于python使用OpenCV和MediaPipe通过人体姿态检测实现对标准的仰卧起坐数量的计量(一)
Komorebi_777
视觉学习pythonopencv开发语言
项目中主要运用到的库1.OpenCV2.MediaPipe3.math4.Numpy项目总流程用户准备仰卧起坐的时候,可以打开摄像头对准自己(本报告为方便呈现,将导入外部有关仰卧起坐的视频体现监测过程,并截图体现效果)并运行程序,则可以实现实时监测仰卧起坐的状态,通过获取人体一侧(本项目中指定为左侧)的肩膀、腰部和脚的点位,得到三个坐标值,而后利用数学公式讲指定两点(即肩膀与腰部、脚与腰部)的连线
- 股票量化交易进阶 - 使用回测框架backtrader
NisyPhilosophy
python开发语言
随着社会的发展和科技的进步,股票量化交易越来越受到投资者的关注和追捧。量化交易是一种使用数学和统计学方法来分析市场数据、制定投资策略并执行交易的方法。而回测框架是量化交易中不可或缺的工具之一,它可以帮助我们模拟历史行情并评估我们的投资策略的表现。在本文中,我们将介绍一种常用的回测框架backtrader,并展示如何使用它来开发和测试自己的股票量化交易策略。backtrader是一个功能强大且灵活的
- 数据降维技术研究:Karhunen-Loève展开与快速傅里叶变换的理论基础及应用
人工智能机器学习python
在现代科学计算和数据分析领域,数据降维与压缩技术对于处理高维数据具有重要意义。本文主要探讨两种基础而重要的数学工具:Karhunen-Loève展开(KLE)和快速傅里叶变换(FFT)。通过分析这两种方法的理论基础和应用特点,阐述它们在数据降维中的优势和适用场景。Karhunen-Loève展开的理论与应用理论基础Karhunen-Loève展开是一种基于随机过程谱分解的降维方法。它通过构建最优正
- 《机器学习数学基础》补充资料:第343页结论证明
CS创新实验室
数学基础机器学习人工智能概率论
证明E(XT)=E(X)TE(\pmb{X}^{\text{T}})=E(\pmb{X})^{\text{T}}E(XT)=E(X)T《机器学习数学基础》第343页,有这样一句话:对于多维随机变量X\pmb{X}X,根据数学期望的定义,有:E(XT)=E(X)TE(\pmb{X}^{\text{T}})=E(\pmb{X})^{\text{T}}E(XT)=E(X)T。有读者反应,希望能给出有关证
- 傅里叶变换理解
KL_lililli
笔记
傅里叶变换(FourierTransform)是一种数学工具,它可以把复杂的信号分解成不同频率的正弦波。就像我们把一首歌分解成不同的音调(低音、中音、高音)一样,傅里叶变换能帮我们看清信号里有哪些频率成分。严格来讲其实傅里叶又有多种形式,大致是傅里叶级数,离散傅里叶级数,傅里叶变换....但是这里我们着重讲关于傅里叶的理解,并不会涉及到严格的公式推导,只希望大家看完这篇文章可以知道傅里叶变换究竟是
- DeepSeek R1赋能全球航运智能化:基于多目标优化的路径规划实战解析
Coderabo
DeepSeekR1模型企业级应用人工智能机器学习算法python
DeepSeekR1赋能全球航运智能化:基于多目标优化的路径规划实战解析引言:航运路径优化的重要性全球贸易90%的货物通过海运完成,每年产生约10亿吨碳排放。传统航线规划依赖船长经验,常导致5-15%的额外燃料消耗。本文基于DeepSeekR1智能系统,提出融合多目标优化的智能路径规划方案,结合实例详解算法实现。问题建模与数学描述优化目标函数minimizeF(x)=[f₁(x),f₂(x),f₃
- 基于深度学习的政策效果仿真推演:实现智能化决策支持
Coderabo
DeepSeekR1模型企业级应用深度学习人工智能
政策效果仿真推演:基于DeepSeekR1的人工智能驱动决策支持系统引言政策效果仿真推演是现代社会治理中不可或缺的重要环节。通过模拟不同政策在实际执行过程中可能产生的各种影响,政府和相关机构可以更科学地制定和调整政策,从而提高治理效率和效果。然而,传统的政策仿真方法往往依赖于大量的历史数据、复杂的数学模型以及人工经验判断,存在耗时长、成本高、结果不够精准等问题。近年来,随着人工智能技术的快速发展,
- QT坐标系统的变化
chenchizhao
QTqttransformationtranslation
QT坐标系统的变化(2012-04-0716:33:36)转载▼标签:杂谈分类:WORKS原来坐标系是(0,0)Xaxis右Yaxis下现在想把它变成,坐标在窗口中间,X右,Y上,标准的数学中的坐标系。Painter.setWindow(x,y,width().height());用setWindow这个函数,表示什么意思。前两个参数左上角位置,后两个参数宽高。这个是原本的坐标系,要把他变成下面这
- 2025最新最全AI大模型系统学习路线
大模型老炮
人工智能学习大模型知识图谱大模型入门AI大模型大模型学习
随着技术的进步,大模型如OpenAI的GPT-4和Sora、Google的BERT和Gemini等已经展现出了惊人的能力-从理解和生成自然语言到创造逼真的图像及视频。所以掌握大模型的知识和技能变得越来越重要。下面是学习大模型的一些建议,供大家参考。必备基础知识**数学基础:**深入理解线性代数、概率论和统计学、微积分等基础数学知识。**编程基础:**熟练掌握至少一种编程语言,推荐Python,因为
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Kimik1.5强势来袭:超越OpenAI与Claude,重塑AI格局?阅读时长:15分钟发布时间:2025-02-04近日热文:全网最全的神经网络数学原理(代码和公式)直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM专栏知乎【柏企】公众号【柏企科技说】【柏企阅文】此前,DeepSeek推出了如DeepSeek—v3和DeepSeek-R1等重磅产品,赚足了眼球。如今,MoonSho
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OpenAI模型与DeepSeek模型使用的强化学习有何不同阅读时长:15分钟发布时间:2025-02-04近日热文:全网最全的神经网络数学原理(代码和公式)直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM专栏知乎【柏企】公众号【柏企科技说】【柏企阅文】DeepSeek-R1论文让整个AI社区都高度关注。据说这是一篇具有革命性的论文,或许能在“注意力就是你所需要的”这一经典理论的传承
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2025年最新最全的大模型学习路线规划,对于零基础入门到精通的学习者来说,可以遵循以下阶段进行:一、基础准备阶段数学基础:学习线性代数、微积分、概率论与数理统计等基础知识。这些数学基础对于理解大模型的原理和算法至关重要。编程语言:熟练掌握Python编程,这是大模型开发的首选语言。同时,了解常用的深度学习框架,如TensorFlow和PyTorch。深度学习基础:学习深度学习的基本原理和常用算法,
- 数学与经济学:数学模型在经济预测中的应用
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数学与经济学:数学模型在经济预测中的应用关键词:数学模型、经济学、经济预测、数据分析、算法、神经网络、回归分析、供需模型、消费行为模型、投资决策模型、经济增长模型。摘要:本篇文章深入探讨了数学模型在经济预测中的应用。文章首先介绍了数学模型的基本概念与应用,然后详细讨论了经济学中的常见数学模型,如供需模型、消费行为模型和投资决策模型。接着,文章通过实际案例展示了数学模型在经济预测中的应用,并探讨了其
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点击访问chatTools免费体验GPT最新模型,包括o1推理模型、GPT4o和Claude等模型!QwQ-32B-Preview概述QwQ-32B-Preview(简称QwQ-32B)是阿里推出的一款开源AI推理模型,凭借其卓越的数学和编程能力,成为当前业界关注的焦点。该模型拥有325亿参数,能够处理长达32000个tokens的提示词,在多个基准测试中超越了OpenAI的o1模型。QwQ-32
- 【Numpy核心编程攻略:Python数据处理、分析详解与科学计算】2.20 傅里叶变换:从时域到频域的算法实现
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2.20傅里叶变换:从时域到频域的算法实现目录《傅里叶变换:从时域到频域的算法实现》2.20.1FFT算法原理2.20.2复数数组存储优化2.20.3频域滤波案例2.20.4音频处理案例2.20.5与CUFFT性能对比2.20.6总结2.20.7参考文献2.20.1FFT算法原理傅里叶变换(FourierTransform,FT)是一种将时域信号转换为频域信号的数学工具,而快速傅里叶变换(Fast
- C++语法部分
akriver
C++语法部分c++数据结构
目录1.变量影院售卖机计算机的内存变量的声明变量命名规则变量的初始化变量的输出总结练习题2.常量字面量-装在变量里的常量整数和浮点字面量-数学计算中的常量字符字面量-表达字符的常量字符串字面量-构成输出的常量符号常量-具有名称的常量总结代码课后题3.数据类型什么是数据类型整数类型整数类型-数值整数类型表示范围整数类型-数值整数类型整数类型-字符整数类型浮点类型表示精度总结代码练习题4.算数运算符与
- 【漫话机器学习系列】054.极值(Extrema)
IT古董
漫话机器学习系列专辑机器学习人工智能
极值(Extrema)定义极值是数学分析和优化问题中的一个核心概念,指函数在某个定义域内取得的最大值或最小值。根据极值的性质,可以将其分为两类:局部极值(LocalExtrema):函数在某点附近的最大值或最小值。全局极值(GlobalExtrema):函数在整个定义域内的最大值或最小值。分类局部极大值(LocalMaximum):若在点x=a附近存在某邻域,使得对任意x在该邻域内,满足f(x)≤
- 二项分布:成功与失败概率的交织呈现
进一步有进一步的欢喜
二项分布几何分布伯努利分布概率论深度学习
引言在概率论与数理统计的庞大体系中,二项分布占据着举足轻重的地位。它作为一种离散型概率分布,广泛应用于众多领域,从自然科学到社会科学,从工业生产到日常生活,都能看到它的身影。深入探究二项分布,不仅有助于我们理解随机现象背后的数学原理,还能为解决实际问题提供强大的工具。而回顾其发展历程,能让我们更全面地把握这一概念的来龙去脉。同时,了解二项分布与其他相关概念,如几何分布、二项式定理的联系,将进一步加
- DeepSeek R1 AI 模型到底牛在哪里?
老马啸西风
java
DeepSeekR1模型的优势原文地址:DeepSeekR1模型的优势最近都说DeepSeekR1模型很牛,到底牛在哪里?卓越的推理能力数学推理:在AIME2024数学竞赛中,DeepSeekR1取得了79.8%的pass@1得分,略微超过OpenAI-o1-1217。在MATH-500基准测试上,它获得了97.3%的高分,与OpenAI-o1-1217的性能相当,并且显著优于其他模型。代码推理:
- Yuan 2.0-M32 是一个基于 Yuan 2.0 架构的双语混合专家 (MoE) 语言模型,旨在以更少的参数和计算量实现更高的准确率
东方佑
量子变法架构语言模型人工智能
主要创新点:注意力路由器(AttentionRouter):提出了一种新的路由器网络,考虑了专家之间的相关性,从而提高了模型的准确率。高效计算:使用MoE架构,40B总参数中仅有3.7B激活参数,训练计算消耗仅为同规模密集模型的9.25%,推理成本与3.7B参数的密集模型相当。性能优异:在代码生成、数学解题、科学知识和推理等多个领域展现出与Llama3-70B等大型模型相当甚至更优的性能。模型结构
- There is insufficient memory for the Java Runtime Environment to continue
2401_86087710
java开发语言
这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题,有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能,丰富你的文章UML图表FLowchart流程图导出与导入导出导入欢迎使用Mark
- 基于Hexo的主题Fluid搭建Github博客
qq742234984
计算机githubgitnpmnode.jshexo
公众号:数学建模与人工智能基于Hexo的主题Fluid搭建Github博客一、Github配置1.安装Git2.部署本地Git与Github连接(SSH)二、node.js安装和环境配置1.安装node.js2.查看安装是否成功(版本号)3.配置环境变量三、下载Hexo并配置fluid主题1.下载Hexo2.配置fluid主题1.安装fluid2.配置fluid3.更新部署博客页面4.部署到git
- ASM系列五 利用TreeApi 解析生成Class
lijingyao8206
ASM字节码动态生成ClassNodeTreeAPI
前面CoreApi的介绍部分基本涵盖了ASMCore包下面的主要API及功能,其中还有一部分关于MetaData的解析和生成就不再赘述。这篇开始介绍ASM另一部分主要的Api。TreeApi。这一部分源码是关联的asm-tree-5.0.4的版本。
在介绍前,先要知道一点, Tree工程的接口基本可以完
- 链表树——复合数据结构应用实例
bardo
数据结构树型结构表结构设计链表菜单排序
我们清楚:数据库设计中,表结构设计的好坏,直接影响程序的复杂度。所以,本文就无限级分类(目录)树与链表的复合在表设计中的应用进行探讨。当然,什么是树,什么是链表,这里不作介绍。有兴趣可以去看相关的教材。
需求简介:
经常遇到这样的需求,我们希望能将保存在数据库中的树结构能够按确定的顺序读出来。比如,多级菜单、组织结构、商品分类。更具体的,我们希望某个二级菜单在这一级别中就是第一个。虽然它是最后
- 为啥要用位运算代替取模呢
chenchao051
位运算哈希汇编
在hash中查找key的时候,经常会发现用&取代%,先看两段代码吧,
JDK6中的HashMap中的indexFor方法:
/**
* Returns index for hash code h.
*/
static int indexFor(int h, int length) {
- 最近的情况
麦田的设计者
生活感悟计划软考想
今天是2015年4月27号
整理一下最近的思绪以及要完成的任务
1、最近在驾校科目二练车,每周四天,练三周。其实做什么都要用心,追求合理的途径解决。为
- PHP去掉字符串中最后一个字符的方法
IT独行者
PHP字符串
今天在PHP项目开发中遇到一个需求,去掉字符串中的最后一个字符 原字符串1,2,3,4,5,6, 去掉最后一个字符",",最终结果为1,2,3,4,5,6 代码如下:
$str = "1,2,3,4,5,6,";
$newstr = substr($str,0,strlen($str)-1);
echo $newstr;
- hadoop在linux上单机安装过程
_wy_
linuxhadoop
1、安装JDK
jdk版本最好是1.6以上,可以使用执行命令java -version查看当前JAVA版本号,如果报命令不存在或版本比较低,则需要安装一个高版本的JDK,并在/etc/profile的文件末尾,根据本机JDK实际的安装位置加上以下几行:
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25
- JAVA进阶----分布式事务的一种简单处理方法
无量
多系统交互分布式事务
每个方法都是原子操作:
提供第三方服务的系统,要同时提供执行方法和对应的回滚方法
A系统调用B,C,D系统完成分布式事务
=========执行开始========
A.aa();
try {
B.bb();
} catch(Exception e) {
A.rollbackAa();
}
try {
C.cc();
} catch(Excep
- 安墨移动广 告:移动DSP厚积薄发 引领未来广 告业发展命脉
矮蛋蛋
hadoop互联网
“谁掌握了强大的DSP技术,谁将引领未来的广 告行业发展命脉。”2014年,移动广 告行业的热点非移动DSP莫属。各个圈子都在纷纷谈论,认为移动DSP是行业突破点,一时间许多移动广 告联盟风起云涌,竞相推出专属移动DSP产品。
到底什么是移动DSP呢?
DSP(Demand-SidePlatform),就是需求方平台,为解决广 告主投放的各种需求,真正实现人群定位的精准广
- myelipse设置
alafqq
IP
在一个项目的完整的生命周期中,其维护费用,往往是其开发费用的数倍。因此项目的可维护性、可复用性是衡量一个项目好坏的关键。而注释则是可维护性中必不可少的一环。
注释模板导入步骤
安装方法:
打开eclipse/myeclipse
选择 window-->Preferences-->JAVA-->Code-->Code
- java数组
百合不是茶
java数组
java数组的 声明 创建 初始化; java支持C语言
数组中的每个数都有唯一的一个下标
一维数组的定义 声明: int[] a = new int[3];声明数组中有三个数int[3]
int[] a 中有三个数,下标从0开始,可以同过for来遍历数组中的数
- javascript读取表单数据
bijian1013
JavaScript
利用javascript读取表单数据,可以利用以下三种方法获取:
1、通过表单ID属性:var a = document.getElementByIdx_x_x("id");
2、通过表单名称属性:var b = document.getElementsByName("name");
3、直接通过表单名字获取:var c = form.content.
- 探索JUnit4扩展:使用Theory
bijian1013
javaJUnitTheory
理论机制(Theory)
一.为什么要引用理论机制(Theory)
当今软件开发中,测试驱动开发(TDD — Test-driven development)越发流行。为什么 TDD 会如此流行呢?因为它确实拥有很多优点,它允许开发人员通过简单的例子来指定和表明他们代码的行为意图。
TDD 的优点:
&nb
- [Spring Data Mongo一]Spring Mongo Template操作MongoDB
bit1129
template
什么是Spring Data Mongo
Spring Data MongoDB项目对访问MongoDB的Java客户端API进行了封装,这种封装类似于Spring封装Hibernate和JDBC而提供的HibernateTemplate和JDBCTemplate,主要能力包括
1. 封装客户端跟MongoDB的链接管理
2. 文档-对象映射,通过注解:@Document(collectio
- 【Kafka八】Zookeeper上关于Kafka的配置信息
bit1129
zookeeper
问题:
1. Kafka的哪些信息记录在Zookeeper中 2. Consumer Group消费的每个Partition的Offset信息存放在什么位置
3. Topic的每个Partition存放在哪个Broker上的信息存放在哪里
4. Producer跟Zookeeper究竟有没有关系?没有关系!!!
//consumers、config、brokers、cont
- java OOM内存异常的四种类型及异常与解决方案
ronin47
java OOM 内存异常
OOM异常的四种类型:
一: StackOverflowError :通常因为递归函数引起(死递归,递归太深)。-Xss 128k 一般够用。
二: out Of memory: PermGen Space:通常是动态类大多,比如web 服务器自动更新部署时引起。-Xmx
- java-实现链表反转-递归和非递归实现
bylijinnan
java
20120422更新:
对链表中部分节点进行反转操作,这些节点相隔k个:
0->1->2->3->4->5->6->7->8->9
k=2
8->1->6->3->4->5->2->7->0->9
注意1 3 5 7 9 位置是不变的。
解法:
将链表拆成两部分:
a.0-&
- Netty源码学习-DelimiterBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
看DelimiterBasedFrameDecoder的API,有举例:
接收到的ChannelBuffer如下:
+--------------+
| ABC\nDEF\r\n |
+--------------+
经过DelimiterBasedFrameDecoder(Delimiters.lineDelimiter())之后,得到:
+-----+----
- linux的一些命令 -查看cc攻击-网口ip统计等
hotsunshine
linux
Linux判断CC攻击命令详解
2011年12月23日 ⁄ 安全 ⁄ 暂无评论
查看所有80端口的连接数
netstat -nat|grep -i '80'|wc -l
对连接的IP按连接数量进行排序
netstat -ntu | awk '{print $5}' | cut -d: -f1 | sort | uniq -c | sort -n
查看TCP连接状态
n
- Spring获取SessionFactory
ctrain
sessionFactory
String sql = "select sysdate from dual";
WebApplicationContext wac = ContextLoader.getCurrentWebApplicationContext();
String[] names = wac.getBeanDefinitionNames();
for(int i=0; i&
- Hive几种导出数据方式
daizj
hive数据导出
Hive几种导出数据方式
1.拷贝文件
如果数据文件恰好是用户需要的格式,那么只需要拷贝文件或文件夹就可以。
hadoop fs –cp source_path target_path
2.导出到本地文件系统
--不能使用insert into local directory来导出数据,会报错
--只能使用
- 编程之美
dcj3sjt126com
编程PHP重构
我个人的 PHP 编程经验中,递归调用常常与静态变量使用。静态变量的含义可以参考 PHP 手册。希望下面的代码,会更有利于对递归以及静态变量的理解
header("Content-type: text/plain");
function static_function () {
static $i = 0;
if ($i++ < 1
- Android保存用户名和密码
dcj3sjt126com
android
转自:http://www.2cto.com/kf/201401/272336.html
我们不管在开发一个项目或者使用别人的项目,都有用户登录功能,为了让用户的体验效果更好,我们通常会做一个功能,叫做保存用户,这样做的目地就是为了让用户下一次再使用该程序不会重新输入用户名和密码,这里我使用3种方式来存储用户名和密码
1、通过普通 的txt文本存储
2、通过properties属性文件进行存
- Oracle 复习笔记之同义词
eksliang
Oracle 同义词Oracle synonym
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098861
1.什么是同义词
同义词是现有模式对象的一个别名。
概念性的东西,什么是模式呢?创建一个用户,就相应的创建了 一个模式。模式是指数据库对象,是对用户所创建的数据对象的总称。模式对象包括表、视图、索引、同义词、序列、过
- Ajax案例
gongmeitao
Ajaxjsp
数据库采用Sql Server2005
项目名称为:Ajax_Demo
1.com.demo.conn包
package com.demo.conn;
import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.SQLException;
//获取数据库连接的类public class DBConnec
- ASP.NET中Request.RawUrl、Request.Url的区别
hvt
.netWebC#asp.nethovertree
如果访问的地址是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree%3C&n=myslider#zonemenu那么Request.Url.ToString() 的值是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree<&
- SVG 教程 (七)SVG 实例,SVG 参考手册
天梯梦
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SVG 实例 在线实例
下面的例子是把SVG代码直接嵌入到HTML代码中。
谷歌Chrome,火狐,Internet Explorer9,和Safari都支持。
注意:下面的例子将不会在Opera运行,即使Opera支持SVG - 它也不支持SVG在HTML代码中直接使用。 SVG 实例
SVG基本形状
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矩形
不透明矩形
一个矩形不透明2
一个带圆角矩
- 事务管理
luyulong
javaspring编程事务
事物管理
spring事物的好处
为不同的事物API提供了一致的编程模型
支持声明式事务管理
提供比大多数事务API更简单更易于使用的编程式事务管理API
整合spring的各种数据访问抽象
TransactionDefinition
定义了事务策略
int getIsolationLevel()得到当前事务的隔离级别
READ_COMMITTED
- 基础数据结构和算法十一:Red-black binary search tree
sunwinner
AlgorithmRed-black
The insertion algorithm for 2-3 trees just described is not difficult to understand; now, we will see that it is also not difficult to implement. We will consider a simple representation known
- centos同步时间
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linux集群同步时间
做了集群,时间的同步就显得非常必要了。 以下是查到的如何做时间同步。 在CentOS 5不再区分客户端和服务器,只要配置了NTP,它就会提供NTP服务。 1)确认已经ntp程序包: # yum install ntp 2)配置时间源(默认就行,不需要修改) # vi /etc/ntp.conf server pool.ntp.o
- ITeye 9月技术图书有奖试读获奖名单公布
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ITeye携手博文视点举办的9月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 9月试读活动回顾:http://webmaster.iteye.com/blog/2118112本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《NFC:Arduino、Andro