- 交通智能化的催化剂:大模型技术在城市运营中的实践与展望
CSDN资讯
AI人工智能智慧交通华为云
佳都科技集团的首席人工智能科学家、通用大模型研究中心主任王凯在日前的华为开发者大会上发表了题为《AI全面赋能交通行业,大模型让城市更“知行”》的精彩演讲。王凯深入分析了人工智能如何作为交通行业创新与发展的催化剂,通过大模型技术实现城市交通的智能化管理和优化运营。王凯博士强调,大数据与机器学习技术的飞速发展,使大模型成为智能交通系统的核心,有效提升交通效率,增强城市安全,改善居民出行体验。其演讲不仅
- 大数据与机器学习:实践方法与行业案例.2.4 作业调度
weixin_34054931
人工智能大数据shell
2.4作业调度调度工具用来对作业进行调度,通过ETL工具创建的作业如果需要周期性运行,就需要使用调度工具来完成。调度工具是一个相对复杂的系统,尤其是在跨操作系统、跨应用平台的作业环境中更是如此。在复杂的作业环境中,需要使用商用调度工具,目前国内使用较多的商用调度工具为Control-M。该工具是BMCSoftware提供的企业级集中作业调度管理解决方案,能够集中管理跨平台、跨应用的生产控制和调度过
- Spark系列(十)Shuffle的技术难点问题--Spark比MapReduce快的真正原因
NICEDAYSS
Spark大数据sparkmapreduce
写在前面:我是「nicedays」,一枚喜爱做特效,听音乐,分享技术的大数据开发猿。这名字是来自worldorder乐队的一首HAVEANICEDAY。如今,走到现在很多坎坷和不顺,如今终于明白niceday是需要自己赋予的。白驹过隙,时光荏苒,珍惜当下~~写博客一方面是对自己学习的一点点总结及记录,另一方面则是希望能够帮助更多对大数据感兴趣的朋友。如果你也对大数据与机器学习感兴趣,可以关注我的动
- 一、大数据与机器学习-概述-笔记
火蓝棋
大数据机器学习-笔记
一、什么是机器学习?机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。机器学习算法是一类从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的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。二、机器学习应用场景举例1.Gam
- 亚马逊云科技帮助客户“数据驱动转型”,重塑创新引擎
习惯n1い那专属我的温柔
科技云计算
亚马逊云科技宣布推出“云、数、智三位一体”的大数据与机器学习融合服务组合,帮助企业推进大数据和机器学习的融合,将机器学习由实验转为规模化落地实践。亚马逊云科技“云、数、智三位一体”服务组合具体涵盖三个方面,分别是:构建云中统一的数据治理底座,为机器学习提供生产级别的数据处理能力,以及赋能给业务人员更加智能的数据分析工具。该服务组合是亚马逊云科技自去年推出“智能湖仓”架构以来,持续推进该框架的深度智
- 中国大学出品的人工智能精品之作视频课程
陈南云
01-复杂系统02-大数据与机器学习03-人工智能的三个阶段04-高等数学—元素和极限05-复杂网络经济学应用06-机器学习与监督算法07-阿尔法狗与强化学习算法08-高等数学—两个重要的极限定理09-高等数学—导数10-贝叶斯理论11-高等数学—泰勒展开12-高等数学—偏导数13-高等数学—积分14-高等数学—正态分布15-朴素贝叶斯和最大似然估计16-线17-数据科学和统计学(上)18-线代数
- 大数据助你预测精准营销客户转化率
浪浪的数据侠客
大数据
在移动互联网时代,越来越多的传统产业已经开始乘坐完成华丽转身,营销数据分析方法:大数据预测精准营销客户转化率。汽车企业是典型的代表。虽然大多数汽车公司都建立了完整的用户数据库,但数据只是在服务器上。在当今人工智能和机器学习的世界中,可以快速,智能地分析海量用户数据,“标记”多维用户数据,并使用高效模型进行准确计算,使汽车公司能够告别传统在大海捞针的营销模型。为了探索大数据与机器学习相结合的结果,我
- AI量化模型预测——baseline学习笔记
寂ღ᭄秋࿐
sklearn机器学习笔记学习笔记人工智能python机器学习
一、赛题理解1.赛题名称AI量化模型预测2.赛题理解本赛事是一个量化金融挑战,旨在通过大数据与机器学习的方法,使用给定的训练集和测试集数据,预测未来中间价的移动方向。参赛者需要理解市场行为的原理,创建量化策略,并利用过去不超过100个数据点的信息,对未来5、10、20、40和60个数据点的中间价进行预测(下跌、不变或上涨)。挑战包含10只股票,79个交易日的数据,其中前64个交易日用于训练,后15
- 从演进式角度看消息队列
数据派THU
队列分布式数据库rediskafka
来源:大数据与机器学习文摘本文约10000字,建议阅读15分钟本文尝试通过技术演进的方式,以redis、kafka和pulsar为例,逐步深入,讲讲它们架构和原理,帮助你更好地理解和学习消息队列。市面上有非常多的消息中间件,rabbitMQ、kafka、rocketMQ、pulsar、redis等等,多得令人眼花缭乱。它们到底有什么异同,你应该选哪个?一、最基础的队列最基础的消息队列其实就是一个双
- 【快速入门大数据】第一部分:Java基础知识回顾之语言基础01:开发环境配置、数据类型、运算符、流程控制
源代码杀手
快速入门大数据与机器学习基础java大数据intellij-idea
我只上干货,其他免谈,只为快速入门!上一篇文章:快速入门大数据与机器学习基础专栏目录一、安装与配置java环境二、数据类型、运算符、流程控制概念简要介绍三、代码实现数据类型、运算符、流程控制功能、代码语法规则与书写方法一、安装与配置java环境下载java常用的IDE:IntelliJIDEACommunityEdition2022.3.3安装和配置Java环境是在Windows10上编写和运行J
- 快速入门大数据与机器学习基础专栏
源代码杀手
快速入门大数据与机器学习基础大数据人工智能机器学习深度学习hadoop
为初学者快速入门找到方法,本课程专栏涵盖了大数据与机器学习的基础知识、常用技术和实践案例,旨在帮助学习者全面掌握大数据与机器学习相关知识和技能,为未来的大数据与机器学习工作和研究提供帮助。接下来会陆续更新,欢迎关注。第一部分:Java基础知识回顾Java语言基础数据类型、运算符、流程控制讲解Java语言的基本数据类型、算术运算符、逻辑运算符、位运算符等,以及if/else、switch、while
- 人工智能学习路线
太空旅客007
学习路径:1、看书,coursera视频教程,了解大数据和机器学习算法。2、学习Python,爬虫以及基于Python的机器学习实战。3、TensorFlow+Python学习,TensorFlowLite+Android学习。以小项目为载体进行学习。大数据电子书清单:《白话大数据与机器学习》:通俗易懂。《机器学习系统设计Python语言实现》教程清单:Courser:MachineLearnin
- Rocchio算法测试测试集时出错:Incompatible dimension for X and Y matrices: X.shape[1]
zawdcxsa
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在白话大数据与机器学习一书,对照p222打例子:fromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizerfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfTransformerfromsklearn.datasetsimportfetch_20newsgroupsfromsklearn.neighbo
- 《白话大数据与机器学习》
薯饼__
笔记机器学习数据挖掘神经网络
白话大数据与机器学习第四章高斯距离曼哈顿距离同比和环比高斯分布(正态分布)泊松分布伯努利分布第六章信息论信息量香农公式信息熵多维空间第八章回归(分类算法)线性回归过拟合欠拟合第九章聚类9.1K-means算法9.3孤立点9.4层次聚类层次聚类的应用9.5密度聚类9.6聚类评估9.6.1聚类趋势9.6.2簇数决定9.6.3测定聚类质量(轮廓系数SilhouetteCoefficient)第十章分类1
- 一文读懂“欧氏距离”
Mr_Zhang_Zhen
机器学习算法
出自《白话大数据与机器学习》欧氏距离的定义大概是这样的:在一个N维度的空间里,求两个点的距离,这个距离肯定是一个大于等于0的数字(也就是说没有负距离,最小也就是两个点重合的零距离),那么这个距离需要用两个点在各自维度上的坐标相减,平方后加和再开平方。欧氏距离使用的范围实在是太广泛了,我们几乎每天都在使用。一维的应用就相当多,如在地图上有一条笔直的东西向或者南北向的路,在上面有两个点,怎么量取它们在
- 棱镜产研 |OAS-售点评估,智能实现待开发售点营业额预估
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本期内容分享嘉宾,将由棱镜数聚竞争力支持部经理张旭,与我们一起分享“售点价值评估服务(OutletsAssessService)”,简称“OAS-售点评估”是如何借助大数据与机器学习,实现售点价值评估的。张旭的演讲时间:非常开心继续和大家相聚在《棱镜产研》的栏目中,继续分享我们的数智化产品。在前几期的《棱镜产研》中,我的同事伙伴倩姐和剑飞,分别从“点、线、面”的思路出发,与大家分享了在售点治理、路
- 大数据与机器学习:实践方法与行业案例导读
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前言不畏浮云遮望眼,只缘身在最高层。—王安石《登飞来峰》数据科学家=统计学家+程序员+讲故事的人+艺术家—ShlomoAragmon本书的创作初衷大数据方面的书籍可谓琳琅满目,有的讲解理论,有的介绍方法,有的传播理念。但是,大数据从业人员(如数据工程师、数据分析师、业务分析师、算法设计师等)应该掌握哪些知识与技能,如何应用数据解决现实的业务问题呢?恐怕最能给出答案的还是实际的数据从业者。为此,三位
- 机器学习系列(三)决策树的集成算法--随机森林与极限森林--三个臭皮匠与完美主义者的较量
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机器学习决策树python机器学习大数据随机森林
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- 机器学习之绪论
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机器学习机器学习
本文知识来源参考网络与专业书籍参考书籍1、机器学习-周志华2、统计学习-李航文章目录一、机器学习是什么?二、机器学习的关联技术问:人工智能是什么?人工智能与机器学习的关系?问:什么是深度学习?深度学习与机器学习的关系?问:什么是大数据?大数据与机器学习的关系?三、机器学习的应用现状1、图像识别2、自动驾驶汽车3、医学诊断4、语音识别5、自动语言翻译四、机器学习的学习1、学习基础2、学习书籍与视频推
- CH4朴素贝叶斯法|《统计学习方法》-学习笔记
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文章原创,最近更新:2018-06-231.分类问题综述2.概率基础3.朴素贝叶斯分类4.贝叶斯推断5.案例参考链接:1、CH10分类|10.1朴素贝叶斯《白话大数据与机器学习》-学习笔记2、带你理解朴素贝叶斯分类算法3、机器学习(10)之趣味案例理解朴素贝叶斯4、朴素贝叶斯分类和预测算法的原理及实现前言:通过网上找的文章,通过归纳总结具体如下:1.分类问题综述贝叶斯分类是一类分类算法的总称,这类
- 六道背调强势来袭
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六道背调基于大数据与机器学习,通过技术创新为用户提供互联网时代的云端背景调查服务,是可供企业自主选择查询类目、自主查询、自主交易的服务平台。六道网背景调查平台将一些繁杂的人工操作步骤一律系统化,移动端一键查询,高效率,反馈快、简单、且低成本。同时,基于现有员工背景调查平台服务模式的单一性,六道网背景调查平台开发了自主勾选数据模块,分为基础版和尊享版,”六道背调“不仅有”司法刑事案底“、”法院信息“
- 【第31期】2020下半年,值得关注的10本机器学习、深度学习好书
hzbooks
算法人工智能编程语言xhtml数据挖掘
导读:不知不觉,2020下半场也即将结束。相信你今年大部分时间都是在家里度过的。不过,即使你足不出户,也依然能做很多事情。计算机、互联网以及人工智能等相关技术的发展,给我们生活带来了很多便利。本期赠书给大家带来10本好书,从入门到进阶,总有一款适合你。1白话大数据与机器学习作者:高扬卫峥尹会生推荐语:以降低学习曲线和阅读难度为宗旨,重点讲解了统计学、数据挖掘算法、实际应用案例、数据价值与变现,以及
- 财务大数据比赛有python吗-Python大数据与机器学习之NumPy初体验
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本文是Python大数据与机器学习系列文章中的第6篇,将介绍学习Python大数据与机器学习所必须的NumPy库。通过本文系列文章您将能够学到的知识如下:应用Python进行大数据与机器学习应用Spark进行大数据分析实现机器学习算法学习使用NumPy库处理数值数据学习使用Pandas库进行数据分析学习使用Matplotlib库进行Python绘图学习使用Seaborn库进行统计绘图使用Plotl
- 对于奋斗在《数据分析》前线的同志们,这些资料我要交给你
flyfor2013
机器学习实战
目录数据化运营python数据分析与数据挖掘精通python设计模式算法图解白话大数据与机器学习python金融大数据分析网盘链接:链接:https://pan.baidu.com/s/1vvaBScl4__jrjHAgg1aCgQ密码:sfdu欢迎关注我的微信公众号:AI算法与图像处理里面还有很多优质的资料分享,希望对你有所帮助
- 零起点PYTHON足彩大数据与机器学习实盘分析
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python大数据人工智能
零起点PYTHON足彩大数据与机器学习实盘分析第1章足彩与数据分析11.1“阿尔法狗”与足彩11.2案例1-1:可怕的英国足球31.3关于足彩的几个误区71.4足彩·大事件81.5大数据图灵(足彩)原则101.6主要在线彩票资源111.7主要在线足彩数据源151.8足彩基础知识171.9学习路线图18第2章开发环境192.1数据分析首选Python19=======================
- 060《Python大数据与机器学习实战》小读感
积跬步,慕至千里
读书笔记
本书的前半部分(介绍机器学习知识之前)感觉还是可以的,对python的基础知识介绍相对来说,归类挺好,但看目录,或许就可以当做思维导图一样,来梳理自己掌握的知识体系。说了前半部分,那后半部分就可能不是很对自己的“胃口”吧,或许这也是大而全所致,都涉及就只能泛泛而谈。最近读书进度有点慢,需要抓紧了,本月博文撰写量也不够,颓废啊,年轻人!《Python大数据与机器学习实战》作者:谢彦,出版社:电子工业
- 第六篇|Spark MLlib机器学习(1)
西贝木土
spark
MLlib是Spark提供的一个机器学习库,通过调用MLlib封装好的算法,可以轻松地构建机器学习应用。它提供了非常丰富的机器学习算法,比如分类、回归、聚类及推荐算法。除此之外,MLlib对用于机器学习算法的API进行了标准化,从而使将多种算法组合到单个Pipeline或工作流中变得更加容易。通过本文,你可以了解到:什么是机器学习大数据与机器学习机器学习分类SparkMLLib介绍机器学习是人工智
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- 分清big data,ML,AI之间的关系
he_world
机器学习
Howarebigdataandmachinelearningrelated?(大数据与机器学习间关系)下面是回答:1.Bigdataandmachinelearningarenotrelated,butwhenusedtogethercandorealwonder.(没有直接联系,但是在一起效果更好)MachineLearning&BigData:Thelearningcomesfromexte
- CSDN物联网学习7 物联网安全:转守为攻
谢厂节_编程圈
嵌入式/物联网
李知周大数据安全科学家使用大数据与机器学习猎杀黑客一、物联网的安全挑战1.案例2016年10月21日早晨,美国互联网服务商DynamicNetworkService(简称Dyn)遭遇了大规模DDoS攻击,造成包括Twitter、Facebook在内的多家美国网站出现登陆问题。有数据表明,黑客发起此次攻击,是运用了全球上千万件感染恶意代码的物联网智能设备,例如CCTV闭路监控装置、数码摄影设备等等。
- knob UI插件使用
换个号韩国红果果
JavaScriptjsonpknob
图形是用canvas绘制的
js代码
var paras = {
max:800,
min:100,
skin:'tron',//button type
thickness:.3,//button width
width:'200',//define canvas width.,canvas height
displayInput:'tr
- Android+Jquery Mobile学习系列(5)-SQLite数据库
白糖_
JQuery Mobile
目录导航
SQLite是轻量级的、嵌入式的、关系型数据库,目前已经在iPhone、Android等手机系统中使用,SQLite可移植性好,很容易使用,很小,高效而且可靠。
因为Android已经集成了SQLite,所以开发人员无需引入任何JAR包,而且Android也针对SQLite封装了专属的API,调用起来非常快捷方便。
我也是第一次接触S
- impala-2.1.2-CDH5.3.2
dayutianfei
impala
最近在整理impala编译的东西,简单记录几个要点:
根据官网的信息(https://github.com/cloudera/Impala/wiki/How-to-build-Impala):
1. 首次编译impala,推荐使用命令:
${IMPALA_HOME}/buildall.sh -skiptests -build_shared_libs -format
2.仅编译BE
${I
- 求二进制数中1的个数
周凡杨
java算法二进制
解法一:
对于一个正整数如果是偶数,该数的二进制数的最后一位是 0 ,反之若是奇数,则该数的二进制数的最后一位是 1 。因此,可以考虑利用位移、判断奇偶来实现。
public int bitCount(int x){
int count = 0;
while(x!=0){
if(x%2!=0){ /
- spring中hibernate及事务配置
g21121
Hibernate
hibernate的sessionFactory配置:
<!-- hibernate sessionFactory配置 -->
<bean id="sessionFactory"
class="org.springframework.orm.hibernate3.LocalSessionFactoryBean">
<
- log4j.properties 使用
510888780
log4j
log4j.properties 使用
一.参数意义说明
输出级别的种类
ERROR、WARN、INFO、DEBUG
ERROR 为严重错误 主要是程序的错误
WARN 为一般警告,比如session丢失
INFO 为一般要显示的信息,比如登录登出
DEBUG 为程序的调试信息
配置日志信息输出目的地
log4j.appender.appenderName = fully.qua
- Spring mvc-jfreeChart柱图(2)
布衣凌宇
jfreechart
上一篇中生成的图是静态的,这篇将按条件进行搜索,并统计成图表,左面为统计图,右面显示搜索出的结果。
第一步:导包
第二步;配置web.xml(上一篇有代码)
建BarRenderer类用于柱子颜色
import java.awt.Color;
import java.awt.Paint;
import org.jfree.chart.renderer.category.BarR
- 我的spring学习笔记14-容器扩展点之PropertyPlaceholderConfigurer
aijuans
Spring3
PropertyPlaceholderConfigurer是个bean工厂后置处理器的实现,也就是BeanFactoryPostProcessor接口的一个实现。关于BeanFactoryPostProcessor和BeanPostProcessor类似。我会在其他地方介绍。
PropertyPlaceholderConfigurer可以将上下文(配置文件)中的属性值放在另一个单独的标准java
- maven 之 cobertura 简单使用
antlove
maventestunitcoberturareport
1. 创建一个maven项目
2. 创建com.CoberturaStart.java
package com;
public class CoberturaStart {
public void helloEveryone(){
System.out.println("=================================================
- 程序的执行顺序
百合不是茶
JAVA执行顺序
刚在看java核心技术时发现对java的执行顺序不是很明白了,百度一下也没有找到适合自己的资料,所以就简单的回顾一下吧
代码如下;
经典的程序执行面试题
//关于程序执行的顺序
//例如:
//定义一个基类
public class A(){
public A(
- 设置session失效的几种方法
bijian1013
web.xmlsession失效监听器
在系统登录后,都会设置一个当前session失效的时间,以确保在用户长时间不与服务器交互,自动退出登录,销毁session。具体设置很简单,方法有三种:(1)在主页面或者公共页面中加入:session.setMaxInactiveInterval(900);参数900单位是秒,即在没有活动15分钟后,session将失效。这里要注意这个session设置的时间是根据服务器来计算的,而不是客户端。所
- java jvm常用命令工具
bijian1013
javajvm
一.概述
程序运行中经常会遇到各种问题,定位问题时通常需要综合各种信息,如系统日志、堆dump文件、线程dump文件、GC日志等。通过虚拟机监控和诊断工具可以帮忙我们快速获取、分析需要的数据,进而提高问题解决速度。 本文将介绍虚拟机常用监控和问题诊断命令工具的使用方法,主要包含以下工具:
&nbs
- 【Spring框架一】Spring常用注解之Autowired和Resource注解
bit1129
Spring常用注解
Spring自从2.0引入注解的方式取代XML配置的方式来做IOC之后,对Spring一些常用注解的含义行为一直处于比较模糊的状态,写几篇总结下Spring常用的注解。本篇包含的注解有如下几个:
Autowired
Resource
Component
Service
Controller
Transactional
根据它们的功能、目的,可以分为三组,Autow
- mysql 操作遇到safe update mode问题
bitray
update
我并不知道出现这个问题的实际原理,只是通过其他朋友的博客,文章得知的一个解决方案,目前先记录一个解决方法,未来要是真了解以后,还会继续补全.
在mysql5中有一个safe update mode,这个模式让sql操作更加安全,据说要求有where条件,防止全表更新操作.如果必须要进行全表操作,我们可以执行
SET
- nginx_perl试用
ronin47
nginx_perl试用
因为空闲时间比较多,所以在CPAN上乱翻,看到了nginx_perl这个项目(原名Nginx::Engine),现在托管在github.com上。地址见:https://github.com/zzzcpan/nginx-perl
这个模块的目的,是在nginx内置官方perl模块的基础上,实现一系列异步非阻塞的api。用connector/writer/reader完成类似proxy的功能(这里
- java-63-在字符串中删除特定的字符
bylijinnan
java
public class DeleteSpecificChars {
/**
* Q 63 在字符串中删除特定的字符
* 输入两个字符串,从第一字符串中删除第二个字符串中所有的字符。
* 例如,输入”They are students.”和”aeiou”,则删除之后的第一个字符串变成”Thy r stdnts.”
*/
public static voi
- EffectiveJava--创建和销毁对象
ccii
创建和销毁对象
本章内容:
1. 考虑用静态工厂方法代替构造器
2. 遇到多个构造器参数时要考虑用构建器(Builder模式)
3. 用私有构造器或者枚举类型强化Singleton属性
4. 通过私有构造器强化不可实例化的能力
5. 避免创建不必要的对象
6. 消除过期的对象引用
7. 避免使用终结方法
1. 考虑用静态工厂方法代替构造器
类可以通过
- [宇宙时代]四边形理论与光速飞行
comsci
从四边形理论来推论 为什么光子飞船必须获得星光信号才能够进行光速飞行?
一组星体组成星座 向空间辐射一组由复杂星光信号组成的辐射频带,按照四边形-频率假说 一组频率就代表一个时空的入口
那么这种由星光信号组成的辐射频带就代表由这些星体所控制的时空通道,该时空通道在三维空间的投影是一
- ubuntu server下python脚本迁移数据
cywhoyi
pythonKettlepymysqlcx_Oracleubuntu server
因为是在Ubuntu下,所以安装python、pip、pymysql等都极其方便,sudo apt-get install pymysql,
但是在安装cx_Oracle(连接oracle的模块)出现许多问题,查阅相关资料,发现这边文章能够帮我解决,希望大家少走点弯路。http://www.tbdazhe.com/archives/602
1.安装python
2.安装pip、pymysql
- Ajax正确但是请求不到值解决方案
dashuaifu
Ajaxasync
Ajax正确但是请求不到值解决方案
解决方案:1 . async: false , 2. 设置延时执行js里的ajax或者延时后台java方法!!!!!!!
例如:
$.ajax({ &
- windows安装配置php+memcached
dcj3sjt126com
PHPInstallmemcache
Windows下Memcached的安装配置方法
1、将第一个包解压放某个盘下面,比如在c:\memcached。
2、在终端(也即cmd命令界面)下输入 'c:\memcached\memcached.exe -d install' 安装。
3、再输入: 'c:\memcached\memcached.exe -d start' 启动。(需要注意的: 以后memcached将作为windo
- iOS开发学习路径的一些建议
dcj3sjt126com
ios
iOS论坛里有朋友要求回答帖子,帖子的标题是: 想学IOS开发高阶一点的东西,从何开始,然后我吧啦吧啦回答写了很多。既然敲了那么多字,我就把我写的回复也贴到博客里来分享,希望能对大家有帮助。欢迎大家也到帖子里讨论和分享,地址:http://bbs.csdn.net/topics/390920759
下面是我回复的内容:
结合自己情况聊下iOS学习建议,
- Javascript闭包概念
fanfanlovey
JavaScript闭包
1.参考资料
http://www.jb51.net/article/24101.htm
http://blog.csdn.net/yn49782026/article/details/8549462
2.内容概述
要理解闭包,首先需要理解变量作用域问题
内部函数可以饮用外面全局变量
var n=999;
functio
- yum安装mysql5.6
haisheng
mysql
1、安装http://dev.mysql.com/get/mysql-community-release-el7-5.noarch.rpm
2、yum install mysql
3、yum install mysql-server
4、vi /etc/my.cnf 添加character_set_server=utf8
- po/bo/vo/dao/pojo的详介
IT_zhlp80
javaBOVODAOPOJOpo
JAVA几种对象的解释
PO:persistant object持久对象,可以看成是与数据库中的表相映射的java对象。最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录,多个记录可以用PO的集合。PO中应该不包含任何对数据库的操作.
VO:value object值对象。通常用于业务层之间的数据传递,和PO一样也是仅仅包含数据而已。但应是抽象出的业务对象,可
- java设计模式
kerryg
java设计模式
设计模式的分类:
一、 设计模式总体分为三大类:
1、创建型模式(5种):工厂方法模式,抽象工厂模式,单例模式,建造者模式,原型模式。
2、结构型模式(7种):适配器模式,装饰器模式,代理模式,外观模式,桥接模式,组合模式,享元模式。
3、行为型模式(11种):策略模式,模版方法模式,观察者模式,迭代子模式,责任链模式,命令模式,备忘录模式,状态模式,访问者
- [1]CXF3.1整合Spring开发webservice——helloworld篇
木头.java
springwebserviceCXF
Spring 版本3.2.10
CXF 版本3.1.1
项目采用MAVEN组织依赖jar
我这里是有parent的pom,为了简洁明了,我直接把所有的依赖都列一起了,所以都没version,反正上面已经写了版本
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="ht
- Google 工程师亲授:菜鸟开发者一定要投资的十大目标
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工作感悟人生
身为软件开发者,有什么是一定得投资的? Google 软件工程师 Emanuel Saringan 整理了十项他认为必要的投资,第一项就是身体健康,英文与数学也都是必备能力吗?来看看他怎么说。(以下文字以作者第一人称撰写)) 你的健康 无疑地,软件开发者是世界上最久坐不动的职业之一。 每天连坐八到十六小时,休息时间只有一点点,绝对会让你的鲔鱼肚肆无忌惮的生长。肥胖容易扩大罹患其他疾病的风险,
- linux打开最大文件数量1,048,576
tianzhihehe
clinux
File descriptors are represented by the C int type. Not using a special type is often considered odd, but is, historically, the Unix way. Each Linux process has a maximum number of files th
- java语言中PO、VO、DAO、BO、POJO几种对象的解释
衞酆夼
javaVOBOPOJOpo
PO:persistant object持久对象
最形象的理解就是一个PO就是数据库中的一条记录。好处是可以把一条记录作为一个对象处理,可以方便的转为其它对象。可以看成是与数据库中的表相映射的java对象。最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录,多个记录可以用PO的集合。PO中应该不包含任何对数据库的操作。
BO:business object业务对象
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