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r语言开发语言R语言
使用R语言绘制日历热图日历热图是一种可视化工具,用于显示时间序列数据的模式和趋势。这种图表通常使用颜色编码来表示数据值的大小,从而使我们能够快速识别出高值和低值。在R语言中,我们可以使用ggplot2包来创建漂亮且可定制化的日历热图。首先,确保已经安装了ggplot2包。如果没有安装,可以使用以下命令进行安装:install.packages("ggplot2")接下来,我们将使用一个示例数据集来
- 【全解析 PTA】浙大版《Python 程序设计》题目集-第三章_len(‘3 11 2018‘(1)
2401_84010901
程序员pythonwindows开发语言
b[:]##单独一个冒号,代表从头取到尾,步长默认为1b[::]##单独两个冒号一样代表从头取到尾,步长默认为1b[::-1]##注意,两个冒号后面是步长,步长为1,故应从右往左取8.列表lst=[12,-5,-22,-10,-26,35,0,49,3,-21],lst[::-1]的结果是[-21,3,49,0,35,-26,-10,-22,-5,12]。T9.列表lst=[12,-5,-22,-
- Xilinx AXI DMA驱动与Petalinux集成实战指南
Nate Hillick
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:AXIDMA是Xilinx为FPGA设计的高性能DMA控制器,用于片上存储器与外设间高速数据传输。本项目文件集包含了AXIDMA驱动配置文件,用于Petalinux环境下的集成与配置。介绍AXIDMA基本概念、组件、集成步骤、DMA驱动程序、应用场景以及配置文件解析,旨在帮助开发者在嵌入式Linux系统中高效利用AXIDMA。1.XilinxAXIDMA控制器
- 自定义数据集使用scikit-learn中的包实现线性回归方法对其进行拟合
灵封~
scikit-learn线性回归python
一、导入必要的库importpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.metricsimportmean_squared_error,r2_score二、加载自定义数据集#创建自定义数据集#假设我们有一个简单
- 使用scikit-learn中的KNN包实现对鸢尾花数据集的预测。
灵封~
scikit-learn机器学习人工智能
导入必要的库和数据集#导入鸢尾花数据集fromsklearn.datasetsimportload_iris#数据化可视包importpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessingimportMinMaxScaler,StandardScalerfromsklearn.neig
- 基于R-CNN深度学习的无人机目标检测系统:数据集、模型和UI界面的完整实现
2025年数学建模美赛
R-CNN检测系统深度学习cnn无人机计算机视觉目标检测人工智能
摘要随着无人机技术的迅猛发展,无人机在军事、农业、环境监测等多个领域的应用日益广泛。无人机目标检测系统的建设成为提升无人机自主飞行和环境感知能力的重要环节。本文将详细介绍如何构建一个基于深度学习的无人机目标检测系统,采用R-CNN(区域卷积神经网络)算法,通过用户界面设计和数据集处理,实现高效的目标检测功能。通过本项目,旨在为无人机目标检测提供一种可行的解决方案,并提高其在复杂环境下的工作效率。目
- 无人机低成本集群技术实现详解
无人机技术圈
无人机技术无人机
在现代科技的迅猛发展中,无人机技术已广泛应用于军事侦察、环境监测、农业植保、物流配送等多个领域。其中,无人机集群技术作为提高任务效率、降低成本的重要手段,正受到越来越多的关注。本项目旨在研发一套低成本无人机集群系统,通过优化关键技术、设计合理的无人机平台、实现高效的集群编队与协同,以及智能化的自主控制,达到提升任务执行效率、降低总体成本的目标。具体目标包括:开发出高性价比的无人机单体、实现灵活的集
- 自定义数据集使用框架的线性回归方法对其进行拟合
〖是♂我〗
线性回归算法回归
代码:#导入必要的库importtorchimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#定义数据集:二维数据,其中第一列是特征x,第二列是目标值ydata=[[-0.5,7.7],[1.8,98.5],[0.9,57.8],[0.4,39.2],[-1.4,-15.7],[-1.4,-37.3],[-1.8,-49.1],[1.5,75.6],[0.4,3
- 使用 PyTorch 实现逻辑回归:从数据到模型保存与加载
弥树子
pytorch逻辑回归人工智能
在机器学习中,逻辑回归是一种经典的分类算法,广泛应用于二分类问题。本文将通过一个简单的示例,展示如何使用PyTorch框架实现逻辑回归模型,从数据准备到模型训练、保存和加载,最后进行预测。1.数据准备逻辑回归的核心是通过学习数据中的特征与标签之间的关系来进行分类。在本示例中,我们手动创建了一个简单的二维数据集,包含两类数据点。第一类数据点的标签为0,第二类数据点的标签为1。class1_point
- 【机器学习】 自定义数据集 使用tensorflow框架实现逻辑回归并保存模型,然后保存模型后再加载模型进行预测
加德霍克
tensorflow逻辑回归人工智能python作业
一、使用tensorflow框架实现逻辑回归1.数据部分:首先自定义了一个简单的数据集,特征X是100个随机样本,每个样本一个特征,目标值y基于线性关系并添加了噪声。tensorflow框架不需要numpy数组转换为相应的张量,可以直接在模型中使用数据集。2.模型定义部分:方案1:model=tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Dense(1,input_sh
- 传统企业数字化转型:ERP的不可或缺的角色
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随着科技的飞速发展,数字化转型已成为传统企业持续发展和保持竞争力的必然选择。然而,在进行数字化转型的过程中,许多企业常常会忽视ERP系统的建设与完善。事实上,ERP在企业的数字化进程中扮演着至关重要的角色,是实现企业全面数字化的基础和关键。首先,让我们理解什么是ERP。ERP是一种集成的管理信息系统,它集财务、人力资源、采购、生产、销售等各个模块于一体,为企业提供了一个统一的、全面的信息管理平台。
- .NET 9 增强 OpenAPI 规范,不再内置swagger
沧黎
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在.NET9的更新中,微软增强了原生OpenAPI。这一变化表明.NET正在更加拥抱开放标准,同时让开发者体验更加轻松高效。本文将探讨为何进行这一更改、OpenAPI的优势,以及如何在.NET9中使用OpenAPI。为什么不再内置Swagger?1.标准化的需求Swagger是OpenAPI规范的早期实现,虽然功能强大,但它逐渐被视为工具集的一部分,而非行业标准。转向原生OpenAPI支持意味着.
- 菜鸟BUG之常见异常(一)
苏白辛
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雷声炸响,天地倾斜,海啸山崩,黎明前的曙光迟迟不现,群魔乱舞霍乱人间,有仙师集群英之心血,持剑出山,剑斩群魔,终于仙巅同最后一大魔同归于尽,然有人的江湖便有魔,为警示后人,群贤集巨力书群魔以息,吾初入江湖,不懂是非挫折,对错难学,借此抄录,以备他日与同道之友交流。目录一、空指针异常1、我是谁2、实例说明3、解决避免1)检查2)使用Optional类3)默认值4)优先使用String.valueOf
- android中jni详细,Android中的JNI使用简介
戒酒硫
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一、本文说明本文不对Android工程的各种配置做说明,只是简单介绍下开发过程中如何进行C与Java互相调用以及出现异常情况的处理。二、NDK简介AndroidNDK是一套允许您使用C和C++等语言,以原生代码实现部分应用的工具集。在开发某些类型的应用时,这有助于您重复使用以这些语言编写的代码库。三、JNI简介JNI是JavaNativeInterface的缩写,它提供了若干的API实现了Java
- leetcode40. 组合总和 II
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c/c++算法设计leetcode回溯
题目链接:力扣题意:给定一个数组candidates和一个目标数target,找出candidates中所有可以使数字和为target的组合。candidates中的每个数字在每个组合中只能使用一次。注意:解集不能包含重复的组合。方法:回溯classSolution{private:vector>res;vectorvct;vectorcandidates;vectorused;voidfind(
- 二、机器学习模型评估与选择
没见过西瓜嘛
机器学习学习笔记机器学习人工智能数据分析
机器学习模型评估与选择学习笔记一、核心概念1.1经验误差与过拟合误差相关定义错误率与精度:分类错误样本数占样本总数比例为错误率E=a/mE=a/mE=a/m,精度=1-错误率。训练误差与泛化误差:学习器在训练集上误差为训练误差(经验误差),在新样本上误差为泛化误差,泛化误差越小越好。过拟合与欠拟合过拟合:学习器把训练样本学得“太好”,将训练样本特点当作所有样本一般性质,导致泛化性能下降。欠拟合:学
- 使用anyNA函数判断data.table中是否存在缺失值
独行侠WU
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在R语言中,data.table是一种强大的数据处理工具,常用于处理大型数据集。在数据分析和清洗过程中,经常需要检查数据是否存在缺失值。本文将介绍如何使用anyNA函数来判断data.table中是否存在缺失值,并提供相应的源代码示例。首先,我们需要确保已经安装并加载了data.table包。可以使用以下代码进行安装和加载:#安装data.table包install.packages("data.
- Android中高级进阶开发面试题冲刺合集(五)
代码与思维
androidjava面试Android进阶Framework
以下主要针对往期收录的面试题进行一个分类归纳整理,方便大家统一回顾和参考。本篇是第五集~强调一下:因篇幅问题:文中只放部分内容,全部面试开发文档需要的可在公众号获取或找作者领取。第一篇面试题在这:Android中高级进阶开发面试题冲刺合集(一)第二篇面试题在这:Android中高级进阶开发面试题冲刺合集(二)第三篇面试题在这:Android中高级进阶开发面试题冲刺合集(三)第四篇面试题在这:And
- iPaaS丨企业应用及数据集成的重要性和挑战
谷云科技RestCloud
iPaaS混合集成平台数字化转型应用集成数据集成
在激烈的市场竞争中,企业服务总线和数据总线扮演着企业神经网络的角色,它们将不同的业务部门、系统以及数据紧密相连,保障信息流通无阻,实现资源的高效分配。这样的集成不仅提高了企业的运营效率,还增强了企业的适应性和创新力,使企业能够在竞争中保持领先。然而,企业在集成过程中面临着不少挑战,集成工具的选择便是其中之一。开发人员在整合不同系统时,需要面对数据格式、数据量、通信协议和架构差异等问题,选择合适的集
- 高效处理大规模数据:MATLAB实践指南
原机小子
matlab信息可视化数据分析
在当今的数据驱动世界中,处理大规模数据集是科研和工程领域常见的挑战。MATLAB,作为一种高级数学软件,提供了一系列的工具和函数,使得大规模数据处理变得可行和高效。本文将介绍如何在MATLAB中进行大规模数据处理,包括数据导入、预处理、分析和可视化,并提供相应的代码示例。1.数据导入处理大规模数据的第一步是将数据导入MATLAB。MATLAB支持多种数据源,包括文本文件、Excel文件、数据库等。
- Cisco ISR 1000 Series IOS XE Release 17.16.1a ED
cisco
CiscoISR1000SeriesIOSXERelease17.16.1aED思科1000系列集成多业务路由器IOSXE系统软件请访问原文链接:https://sysin.org/blog/cisco-isr-1000/查看最新版。原创作品,转载请保留出处。作者主页:sysin.org思科1000系列集成多业务路由器可靠性、安全性和性能集互联网接入、高级安全和无线服务功能于一体。思科1000系列
- 利用MMDetection进行模型微调和权重初始化
MickeyCV
目标检测深度学习目标检测计算机视觉python
目录模型微调修改第一处:更少的训练回合Epoch修改第二处:更小的学习率LearningRate修改第三处:使用预训练模型权重初始化实际使用案例init_cfg的具体使用规则初始化器配置汇总本文基于MMDetection官方文档,对模型微调和权重初始化进行第三方讲解。模型微调在COCO数据集上预训练的检测器可以作为其他数据集优质的预训练模型。微调超参数与默认的训练策略不同。它通常需要更小的学习率和
- mysql Pxc工作原理_浅谈MySQL-PXC架构
wei小彦
mysqlPxc工作原理
一、PXC概述PXC是基于Galera协议的MySQL高可用集群架构。具有高可用性、方便扩展且可以实现多个MySQL节点间的数据同步复制和读写,保证数据的强一致性。可以基本达到实时同步且相互的关系是对等的,各节点之间各自为主,这种架构不共享任何数据,是一种高冗余架构。PXC的操作流程。首先客户端发起一个事务,该事务先在本地执行,执行完成后发起对事务的提交操作前会将产生的复制集广播出去获得一个全局的
- 使用scikit-learn中的KNN包实现对鸢尾花数据集的预测
辞落山
scikit-learnpython机器学习
引言K最近邻(KNN)算法是一种简单且直观的分类算法。它通过计算数据点之间的距离来对新样本进行分类。鸢尾花数据集是一个经典的机器学习数据集,包含了三种不同类型的鸢尾花,每种类型由四个特征(花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度)描述。本文将使用scikit-learn中的KNN算法对该数据集进行分类预测。KNN算法概述KNN算法的核心思想是:对于一个未知类别的样本,通过计算该样本与已知样本的距离,
- 使用YOLOv8训练一个无人机(UAV)检测模型,深度学习目标检测中_并开发一个完整的系统 yolov8来训练无人机数据集并检测无人机
QQ_1309399183
无人机类YOLO无人机深度学习
使用YOLOv8训练一个无人机(UAV)检测模型,深度学习目标检测中_并开发一个完整的系统yolov8来训练无人机数据集并检测无人机无人机数据集,yolo格式种类为uav,一共近5w张图片,如何用yolov8代码训练无人机检测数据集文章目录以下文章及内容仅供参考。1.环境部署2.数据预处理数据集准备划分数据集3.模型定义4.训练模型5.评估模型6.结果分析与可视化7.集成与部署PyQt6GUI(`
- 国内 AI 工具汇总20241207
云樱梦海
文心一言
聊天/内容生成文心一言:内容生成、文档分析、图像分析、图表制作、脑图等通义千问:内容生成、文档分析、图像分析等Kimi(月之暗面):内容生成、文档分析、互联网搜索等腾讯混元:内容生成、文档分析、灵感推荐等讯飞星火:内容生成抖音豆包:内容生成,偏互联网运营方向智谱AI:内容生成、知识问答等百川智能:内容生成、文档分析、互联网搜索等360智脑:360智脑全家桶字节小悟空:字节跳动内容生成工具集达观数据
- 大数据Lambda架构
奋进学堂
系统架构设计师考试架构
Lambda架构介绍Lambda是用于同时处理离线和实时数据,可容错、可扩展的分布式系统架构。有批处理层、加速层、服务层。同时以流计算和批处理计算合并视图。Lambda架构的批处理层采用不可变存储模型,不断地往主数据集后追加新的数据。Lambda架构优缺点<
- 广工Anyview离散数学第七章
墨染夜雨笺
离散数学算法广东工业大学离散数学学习
注:网络资源整理,并非本人代码,离散数学对初学者比较抽象,希望对你有所帮助。请注意对应题目,每年题目可能有小变动。目录试设计一算法,对某集合A上的一个二元关系R,判断R是否为等价关系试设计一算法,对某集合A上的一个二元关系R,求商集A/R试设计一算法,求某集合A上的模n同余关系试设计一算法,对某集合A上的一个二元关系R,判断R是否为偏序关系试设计一算法,对某集合A上的一个二元关系R,判断R是否为等
- Python计算离差与标准计分
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Python数据分析师python数据分析开发语言
离差和标准计分是统计学和数据分析中的重要概念,广泛应用于各类数据集的处理和分析过程中。掌握离差和标准计分有助于理解数据的分布情况,评估数据在群体中的相对位置,尤其在处理大规模数据或数据分析时非常重要。本教程将通过详细解释离差与标准计分的概念,并结合实际示例,帮助读者在编程环境下应用这些知识。离差与标准计分不仅在统计学中有理论意义,在实际工作场景中,比如教育测评、金融分析、科研实验等领域,也能帮助数
- 在PyTorch框架上训练ImageNet时,Dataloader加载速度慢怎么解决?
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pytorch人工智能python
在深度学习领域,PyTorch因其灵活性和易用性而受到广泛欢迎。然而,在实际应用中,特别是在处理大规模数据集如ImageNet时,Dataloader的加载速度往往成为瓶颈。本文将深入探讨这一问题,并提供多种解决方案,帮助你在PyTorch框架上高效地训练ImageNet。1.问题背景ImageNet是一个包含超过1400万张图像的大规模数据集,被广泛用于图像分类任务的研究。在PyTorch中,D
- redis学习笔记——不仅仅是存取数据
Everyday都不同
returnSourceexpire/delincr/lpush数据库分区redis
最近项目中用到比较多redis,感觉之前对它一直局限于get/set数据的层面。其实作为一个强大的NoSql数据库产品,如果好好利用它,会带来很多意想不到的效果。(因为我搞java,所以就从jedis的角度来补充一点东西吧。PS:不一定全,只是个人理解,不喜勿喷)
1、关于JedisPool.returnSource(Jedis jeids)
这个方法是从red
- SQL性能优化-持续更新中。。。。。。
atongyeye
oraclesql
1 通过ROWID访问表--索引
你可以采用基于ROWID的访问方式情况,提高访问表的效率, , ROWID包含了表中记录的物理位置信息..ORACLE采用索引(INDEX)实现了数据和存放数据的物理位置(ROWID)之间的联系. 通常索引提供了快速访问ROWID的方法,因此那些基于索引列的查询就可以得到性能上的提高.
2 共享SQL语句--相同的sql放入缓存
3 选择最有效率的表
- [JAVA语言]JAVA虚拟机对底层硬件的操控还不完善
comsci
JAVA虚拟机
如果我们用汇编语言编写一个直接读写CPU寄存器的代码段,然后利用这个代码段去控制被操作系统屏蔽的硬件资源,这对于JVM虚拟机显然是不合法的,对操作系统来讲,这样也是不合法的,但是如果是一个工程项目的确需要这样做,合同已经签了,我们又不能够这样做,怎么办呢? 那么一个精通汇编语言的那种X客,是否在这个时候就会发生某种至关重要的作用呢?
&n
- lvs- real
男人50
LVS
#!/bin/bash
#
# Script to start LVS DR real server.
# description: LVS DR real server
#
#. /etc/rc.d/init.d/functions
VIP=10.10.6.252
host='/bin/hostname'
case "$1" in
sta
- 生成公钥和私钥
oloz
DSA安全加密
package com.msserver.core.util;
import java.security.KeyPair;
import java.security.PrivateKey;
import java.security.PublicKey;
import java.security.SecureRandom;
public class SecurityUtil {
- UIView 中加入的cocos2d,背景透明
374016526
cocos2dglClearColor
要点是首先pixelFormat:kEAGLColorFormatRGBA8,必须有alpha层才能透明。然后view设置为透明glView.opaque = NO;[director setOpenGLView:glView];[self.viewController.view setBackgroundColor:[UIColor clearColor]];[self.viewControll
- mysql常用命令
香水浓
mysql
连接数据库
mysql -u troy -ptroy
备份表
mysqldump -u troy -ptroy mm_database mm_user_tbl > user.sql
恢复表(与恢复数据库命令相同)
mysql -u troy -ptroy mm_database < user.sql
备份数据库
mysqldump -u troy -ptroy
- 我的架构经验系列文章 - 后端架构 - 系统层面
agevs
JavaScriptjquerycsshtml5
系统层面:
高可用性
所谓高可用性也就是通过避免单独故障加上快速故障转移实现一旦某台物理服务器出现故障能实现故障快速恢复。一般来说,可以采用两种方式,如果可以做业务可以做负载均衡则通过负载均衡实现集群,然后针对每一台服务器进行监控,一旦发生故障则从集群中移除;如果业务只能有单点入口那么可以通过实现Standby机加上虚拟IP机制,实现Active机在出现故障之后虚拟IP转移到Standby的快速
- 利用ant进行远程tomcat部署
aijuans
tomcat
在javaEE项目中,需要将工程部署到远程服务器上,如果部署的频率比较高,手动部署的方式就比较麻烦,可以利用Ant工具实现快捷的部署。这篇博文详细介绍了ant配置的步骤(http://www.cnblogs.com/GloriousOnion/archive/2012/12/18/2822817.html),但是在tomcat7以上不适用,需要修改配置,具体如下:
1.配置tomcat的用户角色
- 获取复利总收入
baalwolf
获取
public static void main(String args[]){
int money=200;
int year=1;
double rate=0.1;
&
- eclipse.ini解释
BigBird2012
eclipse
大多数java开发者使用的都是eclipse,今天感兴趣去eclipse官网搜了一下eclipse.ini的配置,供大家参考,我会把关键的部分给大家用中文解释一下。还是推荐有问题不会直接搜谷歌,看官方文档,这样我们会知道问题的真面目是什么,对问题也有一个全面清晰的认识。
Overview
1、Eclipse.ini的作用
Eclipse startup is controlled by th
- AngularJS实现分页功能
bijian1013
JavaScriptAngularJS分页
对于大多数web应用来说显示项目列表是一种很常见的任务。通常情况下,我们的数据会比较多,无法很好地显示在单个页面中。在这种情况下,我们需要把数据以页的方式来展示,同时带有转到上一页和下一页的功能。既然在整个应用中这是一种很常见的需求,那么把这一功能抽象成一个通用的、可复用的分页(Paginator)服务是很有意义的。
&nbs
- [Maven学习笔记三]Maven archetype
bit1129
ArcheType
archetype的英文意思是原型,Maven archetype表示创建Maven模块的模版,比如创建web项目,创建Spring项目等等.
mvn archetype提供了一种命令行交互式创建Maven项目或者模块的方式,
mvn archetype
1.在LearnMaven-ch03目录下,执行命令mvn archetype:gener
- 【Java命令三】jps
bit1129
Java命令
jps很简单,用于显示当前运行的Java进程,也可以连接到远程服务器去查看
[hadoop@hadoop bin]$ jps -help
usage: jps [-help]
jps [-q] [-mlvV] [<hostid>]
Definitions:
<hostid>: <hostname>[:
- ZABBIX2.2 2.4 等各版本之间的兼容性
ronin47
zabbix更新很快,从2009年到现在已经更新多个版本,为了使用更多zabbix的新特性,随之而来的便是升级版本,zabbix版本兼容性是必须优先考虑的一点 客户端AGENT兼容
zabbix1.x到zabbix2.x的所有agent都兼容zabbix server2.4:如果你升级zabbix server,客户端是可以不做任何改变,除非你想使用agent的一些新特性。 Zabbix代理(p
- unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
brotherlamp
unity自学unity教程unity视频unity资料unity
unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
问:unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
答:首先目前来看unity视频教程因为是3d引擎,目前对2d支持并不完善,unity 3d 目前做2d普遍两种思路,一种是正交相机,3d画面2d视角,另一种是通过一些插件,动态创建mesh来绘制图形单元目前用的较多的是2d toolkit,ex2d,smooth moves,sm2,
- 百度笔试题:一个已经排序好的很大的数组,现在给它划分成m段,每段长度不定,段长最长为k,然后段内打乱顺序,请设计一个算法对其进行重新排序
bylijinnan
java算法面试百度招聘
import java.util.Arrays;
/**
* 最早是在陈利人老师的微博看到这道题:
* #面试题#An array with n elements which is K most sorted,就是每个element的初始位置和它最终的排序后的位置的距离不超过常数K
* 设计一个排序算法。It should be faster than O(n*lgn)。
- 获取checkbox复选框的值
chiangfai
checkbox
<title>CheckBox</title>
<script type = "text/javascript">
doGetVal: function doGetVal()
{
//var fruitName = document.getElementById("apple").value;//根据
- MySQLdb用户指南
chenchao051
mysqldb
原网页被墙,放这里备用。 MySQLdb User's Guide
Contents
Introduction
Installation
_mysql
MySQL C API translation
MySQL C API function mapping
Some _mysql examples
MySQLdb
- HIVE 窗口及分析函数
daizj
hive窗口函数分析函数
窗口函数应用场景:
(1)用于分区排序
(2)动态Group By
(3)Top N
(4)累计计算
(5)层次查询
一、分析函数
用于等级、百分点、n分片等。
函数 说明
RANK() &nbs
- PHP ZipArchive 实现压缩解压Zip文件
dcj3sjt126com
PHPzip
PHP ZipArchive 是PHP自带的扩展类,可以轻松实现ZIP文件的压缩和解压,使用前首先要确保PHP ZIP 扩展已经开启,具体开启方法就不说了,不同的平台开启PHP扩增的方法网上都有,如有疑问欢迎交流。这里整理一下常用的示例供参考。
一、解压缩zip文件 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11
- 精彩英语贺词
dcj3sjt126com
英语
I'm always here
我会一直在这里支持你
&nb
- 基于Java注解的Spring的IoC功能
e200702084
javaspringbeanIOCOffice
- java模拟post请求
geeksun
java
一般API接收客户端(比如网页、APP或其他应用服务)的请求,但在测试时需要模拟来自外界的请求,经探索,使用HttpComponentshttpClient可模拟Post提交请求。 此处用HttpComponents的httpclient来完成使命。
import org.apache.http.HttpEntity ;
import org.apache.http.HttpRespon
- Swift语法之 ---- ?和!区别
hongtoushizi
?swift!
转载自: http://blog.sina.com.cn/s/blog_71715bf80102ux3v.html
Swift语言使用var定义变量,但和别的语言不同,Swift里不会自动给变量赋初始值,也就是说变量不会有默认值,所以要求使用变量之前必须要对其初始化。如果在使用变量之前不进行初始化就会报错:
var stringValue : String
//
- centos7安装jdk1.7
jisonami
jdkcentos
安装JDK1.7
步骤1、解压tar包在当前目录
[root@localhost usr]#tar -xzvf jdk-7u75-linux-x64.tar.gz
步骤2:配置环境变量
在etc/profile文件下添加
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_75
export CLASSPATH=/usr/java/jdk1.7.0_75/lib
- 数据源架构模式之数据映射器
home198979
PHP架构数据映射器datamapper
前面分别介绍了数据源架构模式之表数据入口、数据源架构模式之行和数据入口数据源架构模式之活动记录,相较于这三种数据源架构模式,数据映射器显得更加“高大上”。
一、概念
数据映射器(Data Mapper):在保持对象和数据库(以及映射器本身)彼此独立的情况下,在二者之间移动数据的一个映射器层。概念永远都是抽象的,简单的说,数据映射器就是一个负责将数据映射到对象的类数据。
&nb
- 在Python中使用MYSQL
pda158
mysqlpython
缘由 近期在折腾一个小东西须要抓取网上的页面。然后进行解析。将结果放到
数据库中。 了解到
Python在这方面有优势,便选用之。 由于我有台
server上面安装有
mysql,自然使用之。在进行数据库的这个操作过程中遇到了不少问题,这里
记录一下,大家共勉。
python中mysql的调用
百度之后能够通过MySQLdb进行数据库操作。
- 单例模式
hxl1988_0311
java单例设计模式单件
package com.sosop.designpattern.singleton;
/*
* 单件模式:保证一个类必须只有一个实例,并提供全局的访问点
*
* 所以单例模式必须有私有的构造器,没有私有构造器根本不用谈单件
*
* 必须考虑到并发情况下创建了多个实例对象
* */
/**
* 虽然有锁,但是只在第一次创建对象的时候加锁,并发时不会存在效率
- 27种迹象显示你应该辞掉程序员的工作
vipshichg
工作
1、你仍然在等待老板在2010年答应的要提拔你的暗示。 2、你的上级近10年没有开发过任何代码。 3、老板假装懂你说的这些技术,但实际上他完全不知道你在说什么。 4、你干完的项目6个月后才部署到现场服务器上。 5、时不时的,老板在检查你刚刚完成的工作时,要求按新想法重新开发。 6、而最终这个软件只有12个用户。 7、时间全浪费在办公室政治中,而不是用在开发好的软件上。 8、部署前5分钟才开始测试。