- 宏基因组CAG、MGS、MLG、MAG傻傻分不清?
斗战胜佛oh
在之前的Binning文章中(文章链接:《如何打破瓶颈,提升宏基因组研究level》、《宏基因组高分文章里的小技巧》),主要针对Contig进行聚类,旨在得到潜在的单菌基因组信息。除了Contig,宏基因组中还有一类序列信息,即Gene。所以类似的,我们也可以基于基因丰度进行序列聚类,比如Canopy聚类算法、Chameleon算法,得到的集合(Cluster)称为CAG、MLG、MGS等,不同的
- 11_聚类算法
少云清
机器学习算法聚类机器学习
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- Splashtop 与 Canopy 携手共同增强对物联网设备的远程管理
Splashtop高性能远程控制软件
远程控制软件物联网远程控制远程桌面
2023年10月17日加利福尼亚州库比蒂诺Splashtop在安全远程访问解决方案领域处于领先地位,Canopy则是用于复杂硬件部署的领先RMM平台,双方今天宣布达成战略合作伙伴关系,以进一步增强和简化对物联网设备的远程管理。通过此次合作,双方制定了一个全面解决方案,以满足物联网领域对专业远程管理日益增长的需求。在物联网领域,供应商需要提供独特且通常定制化的硬件设备,包括自助服务终端、POS系统、
- 激光雷达对植被冠层结构和SIF同时探测展望
倾城一少
GIS与遥感激光雷达植被遥感
前言陆表植被在全球碳循环中起着不可替代的作用。但现阶段,人们对气候变化与植被生态理化功能的关系的研究还不够完善。为了提高气候预测以及缓解气候恶化的速率,对植被参数比如:叶面积指数(leaf)、植被冠层结构(canopy)和生态系统以及区域尺度的研究仍然需要进一步的开展。目前的大部分遥感探测中,我们仅仅能得到植被冠层的生物物理相关变量和相关参数,并不能够得到植被的生态理化信息。而植被的叶绿素荧光正是
- linux无权限修改lib库进行软件安装
scdzzdw
准备安装软件mgs-canopy,在GitHub下载其源码,然后进行编译,提示报错,这里未截图,跳过,显示的是无boost,安装boost后在进行编译,依然报错g++-occ.bin-fopenmp-O3-msse4.2-I./-I/tools/boost/include/main.oPoint.oCanopy.oCanopyClustering.oStats.oLog.osignal_handl
- 宏基因组CAG、MGS、MLG以及Bin、MAG、Draft genome
笺牒九州的怪咖
宏基因组的Binning主要针对Contig进行聚类,旨在得到潜在的单菌基因组信息。除了Contig,宏基因组中还有一类序列信息,即Gene。所以类似的,我们也可以基于基因丰度进行序列聚类,比如Canopy聚类算法、Chameleon算法,得到的集合(Cluster)称为CAG、MLG、MGS等,不同的称呼对应不同的聚类方法或者集合的质量信息(表1)。基因的聚类旨在探究“种层级”的功能特征。表1宏
- 基于聚类的推荐算法笔记——以豆瓣电影为例(一)(附源代码)
jiaoooooo
推荐算法算法聚类人工智能python
基于聚类的推荐算法笔记——以豆瓣电影为例(一)(附源代码)第一章聚类算法介绍基于聚类的推荐算法笔记一第二章数据介绍基于聚类的推荐算法笔记二第三章实现推荐算法基于聚类的推荐算法笔记三第四章评价推荐算法基于聚类的推荐算法笔记四文章目录基于聚类的推荐算法笔记——以豆瓣电影为例(一)(附源代码)前言一、Canopy聚类1.1具体实现1.2遇到的问题二、K-means聚类2.1具体实现2.2遇到的问题3.聚
- Google Earth Engine(GEE)——GEDI L2A Vector Canopy Top Height (Version 2) 全球生态系统数据集
此星光明
GEE数据集专栏javaservlet数据库GEDI数据集
TheGlobalEcosystemDynamicsInvestigation(GEDI)missionaimstocharacterizeecosystemstructureanddynamicstoenableradicallyimprovedquantificationandunderstandingoftheEarth'scarboncycleandbiodiversity.TheGEDI
- canopy 安装包管理中没有的模块
redMopezz
在StactOverflow上查了个遍,都没有找到苹果环境上安装外部模块的方法,最后还是国人的csdn上找到了答案,囧在Cannopy上也是能打开自己控制台的,Tools->CanopyTerminal,打开这个之后在控制台可以使用pip命令(这个pip包可以使用Canopy的包管理下载,好像默认就下载了)。下载完之后就能直接在canopy里面直接引用。
- 【机器学习】聚类知识:无监督学习聚类、相似度指标、K-Mediods、K-Means算法、K-Means++、Canopy聚类算法、聚类算法评估指标、轮廓系数、层次聚类、密度聚类、谱和谱聚类
Performer_Cherry
机器学习无监督学习聚类
1、无监督学习聚类:按照相似度对数据进行聚簇(cluster)划分,N个样本映射到K个簇中,每个簇至少有一个样本,一个样本只能属于一个簇,先给定一个初始划分,迭代改变样本和簇的关系,聚类的副产品可以做异常值检测2、相似度指标有:多维空间向量点之间的距离(闵可夫斯基距离公式):当p为2时即欧式距离(二维空间距离公式):当p为1时即曼哈顿距离(BlockDistance)三维空间距离公式:当p趋近于无
- Extraction of individual trees based on Canopy Height Model to monitor the state of the forest
fish小余儿
3D实例分割算法树木分割
ABSTRACT主动遥感数据可用于执行各种林业任务,包括林分特征、库存、森林管理和火灾行为建模。目前的工作通过处理基于冠层高度模型(CHM)的个体树木检测(ITD)和大面积点云的树木分割,研究了机载激光扫描(ALS)派生方法在落叶林中应用的潜力。测试了不同的算法并评估了它们的性能,以显示与groundtruth相比,它们中的哪一种可以提供最充足的树木数量。树木规模信息用于确定林龄。森林高度、结构和
- 在 Linux 下安装基于 Python 的机器学习编程环境
南山牧笛
LinuxPython
试用了一下EPD的Canopy,感觉不错。Anaconda由于不知名的原因,在我的笔记本上装成功了,但是没有运行起来,可能是QT的原因吧。Anyway,到现在,我都不推荐了。还是坚持原来的方法,因为安装套装之后,安装额外的包会更麻烦。比如Canopy,虽然学术许可不要钱,而且包括了EPD提供的所有的包,但是还是有其他的包不在EPD的库里面,而且EPD库中的有些包不够新,用起来都存在问题。折腾后
- 机器学习————聚类
嘻嘻嘻嘻嘻嘻啊
机器学习
文章目录机器学习————聚类聚类聚类算法计算距离相似度簇K-Means聚类K-Means实现K-Means改进K-Mediods二分K-MeansK均值损失函数Canopy聚类聚类的评估层次聚类密度聚类DBSCANDBSCAN实现密度可达总结机器学习————聚类聚类聚类是一个无监督的算法有X没有Y利用X相似性对大量未标注的数据集,按内在相似性划分为多个类别,类别内相似度大,类之间相似度小聚类算法计
- canopy算法流程_python实现Canopy算法
weixin_39765840
canopy算法流程
Canopy聚类序前两个月在做项目突然发现Canopy算法发现网上直接用python实现的不多,因为Mahout已经包含了这个算法,需要使用的时候仅需要执行Mahout几条命令即可,并且多数和MapReduce以及Hadoop分布式框架一起使用,感兴趣的可以在网上查阅。但出于学习和兴趣的态度,我更想尝试用python来亲自实现一些底层算法。简介Thecanopyclusteringalgorith
- 夜光 : 多 AGV 小车的路径规划技术的研究 (五)
GeniusTeam-夜光
MythoughtsopentcsAGV科研部AGV科研部
夜光序言:魔鬼:为什么人类说我是魔鬼天使:因为他们看见你杀人了魔鬼:为什么他们说你是天使天使:因为他们看见我救人了魔鬼:但是我昨天救人了天使:我看到了魔鬼:那为什么他们还是叫我魔鬼天使:因为他们没看到魔鬼:你昨天杀人了天使:是的魔鬼:他们为什么还说你是天使天使:他们昨天没看到正文:基于Canopy的K-means聚类的栅格地图分区针对K-means的缺点,韩瑞、崔建雄提出了改进算法,基于Canop
- 机器学习(6)之聚类算法(k-means\Canopy\层次聚类\谱聚类)
天涯未抵
机器学习
文章目录1聚类的定义1.1距离公式(相似度)1.2聚类的思想2K-means算法2.1K-means算法的思考2.2总结3二分K-Means算法4K-Means++算法4.1K-Means||算法5Canopy算法5.1应用场景6MiniBatchK-Means算法7层次聚类方法7.1AGNES算法中簇间距离7.2层次聚类优化算法8密度聚类8.1DBSCAN算法8.1.1基本概念8.1.2算法流程
- canopy算法流程_Canopy算法聚类
诗遥一妈
canopy算法流程
Canopy一般用在Kmeans之前的粗聚类。考虑到Kmeans在使用上必须要确定K的大小,而往往数据集预先不能确定K的值大小的,这样如果K取的不合理会带来K均值的误差很大(也就是说K均值对噪声的抗干扰能力较差)。总之基于以下三种原因,选择利用Canopy聚类做为Kmeans的前奏比较科学、也是Canopy的优点。一、canopy算法的优缺点Canopy的优点:1、Kmeans对噪声抗干扰较弱,通
- k-means算法代码_基于Kmeans+Canopy聚类的协同过滤算法代码实现(输出聚类计算过程,分布图展示)...
筹朩无双
k-means算法代码
基于Kmeans+Canopy聚类的协同过滤算法代码实现(输出聚类计算过程,分布图展示)聚类(Clustering)就是将数据对象分组成为多个类或者簇(Cluster),它的目标是:在同一个簇中的对象之间具有较高的相似度,而不同簇中的对象差别较大。所以,在很多应用中,一个簇中的数据对象可以被作为一个整体来对待,从而减少计算量或者提高计算质量。一、Kmeans+Canopy聚类算法实现原理影响Kme
- 机器学习之K-means、Canopy聚类
liuy9803
机器学习
一、K-means算法K-均值算法是发现给定数据集的k个簇的算法,簇个数是用户给定的,每一个簇通过其质心(centroid)即簇中所有点的中心来描述。1、K-均值算法的流程:(1)对于输入样本集{x1,x2,...,xm},随机确定k个质心{μ1,μ2,...,μk};(2)计算每个样本xj到各个质心μi的欧式距离:dji=||xj-μi||2;(3)根据距离最近的μ确定样本xj的簇标记:labe
- k-means+canopy+vgg16模型图像分类工具
isyoungboy
pythonkmeans分类算法canopyvgg16
流程取vgg16模型fc2层向量保存到image.db文件中使用canopy+欧氏距离粗略估计k值使用k-means算法分类获取图片向量(代码摘自《自制AI图像搜索引擎》)privateINDArraygetImgFeature(FileimgFile)throwsIOException{NativeImageLoaderloader=newNativeImageLoader(224,224,3)
- 机器学习算法:知道canopy、K-means++、二分K-means、K-medoids的优化原理
黑马程序员官方
机器学习算法机器学习kmeans
学习目标知道k-means算法的优缺点知道canopy、K-means++、二分K-means、K-medoids的优化原理了解kernelK-means、ISODATA、Mini-batchK-means的优化原理k-means算法小结优点:1.原理简单(靠近中心点),实现容易2.聚类效果中上(依赖K的选择)3.空间复杂度o(N),时间复杂度o(IKN)N为样本点个数,K为中心点个数,I为迭代次
- 实战Mahout聚类算法Canopy+K-means
我拿buff
Hadoopmahout
转载:实战Mahout聚类算法Canopy+K-means原文来自:http://my.oschina.net/BreathL/blog/58104Mahout是Apache的顶级开源项目,它由Lucene衍生而来,且基于Hadoop的,对处理大规模数据的机器学习的经典算法提供了高效的实现。其中,对经典的聚类算法即提供了单机实现,同时也提供了基于hadoop分布式的实现,都是非常好的学习资料。聚类
- Canopy算法计算聚类的簇数
李跃东
Datamine算法
Kmeans算是是聚类中的经典算法,过程如下:选择K个点作为初始质心repeat将每个点指派到最近的质心,形成K个簇重新计算每个簇的质心until簇不发生变化或达到最大迭代次数算法中的K需要人为的指定。确定K的做法有很多,比如多次进行试探,计算误差,得出最好的K。这样需要比较长的时间。我们可以根据Canopy算法来粗略确定K值(可以认为相等)。看一下Canopy算法的过程:(1)设样本集合为S,确
- 研究型论文_基于聚类和实例硬度的入侵检测过采样方法
过动猿
本科毕业设计文献阅读聚类机器学习算法
文章目录基于聚类和实例硬度的入侵检测过采样方法论文摘要论文解决的问题1.基本概念2.方法设计:总结基于聚类和实例硬度的入侵检测过采样方法论文摘要针对由于网络流量数据不平衡而导致入侵检测模型检测率低的问题,提出了一种基于聚类和实例硬度的入侵检测过采样方法(CHO)。首先,测算少数类数据对应的硬度值并作为输入,即计算其近邻样本中多数类的样本所占的比例;接下来,运用Canopy聚类方法对少数类数据进行预
- canopy+kmeans聚类模式
zkkkkkkkkkkkkk
python机器学习python聚类算法
目录一、canopy算法二、canopy代码三、kmeans四、整体思路4.1、整体代码:一、canopy算法先看一个示意图canopy示意图canopy可以理解为“粗聚类”,算法通过比较样本点和t1及t2的距离来划分聚类中心。算法步骤很简单如下:1)选取t1及t2,确保t1>t22)从样本集中随机选取一个样本,当作一个canopy类3)比较样本中的点到canopy类的一个距离,若距离介于t1与t
- Python canopy
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最近在为毕设做准备,学习用python做数据分析win10系统如之前有安装其他版本Python,需先卸载并在“控制面板-系统-高级-环境变量”中删除环境变量;在www.enthought.com下载Enthoughtcanopy安装包,canopy为集成开发环境,很多包预先安装好了,包括我需要的numpy,pandas。之前不知道这一点,花时间弄了好久pandas的安装,其实在packetmana
- Canopy聚类算法
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人工智能python
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>一、概念与传统的聚类算法(比如K-means)不同,Canopy聚类最大的特点是不需要事先指定k值(即clustering的个数),因此具有很大的实际应用价值。与其他聚类算法相比,Canopy聚类虽然精度较低,但其在速度上有很大优势,因此可以使用Canopy聚类先对数据进行“粗”聚类,得到k值后再使用K-means进行进一步“细”聚类。这种Ca
- 数据挖掘层次聚类python实现_数据挖掘笔记-聚类-Canopy-原理与简单实现
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Canopy聚类算法是一个将对象分组到类的简单、快速、精确地方法。每个对象用多维特征空间里的一个点来表示。这个算法使用一个快速近似距离度量和两个距离阈值T1>T2来处理。基本的算法是,从一个点集合开始并且随机删除一个,创建一个包含这个点的Canopy,并在剩余的点集合上迭代。对于每个点,如果它的距离第一个点的距离小于T1,然后这个点就加入这个聚集中。除此之外,如果这个距离Canopy算法其实本身也
- Canopy
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大数据python
首先,我觉得很有必要看一个图先,这个图很好得展示了Canopy聚类的过程。图来自http://picksesame.blogspot.com/2011/05/canopy-clustering.html可能要。图中有一个T1,一个T2,我们称之为距离阀值,显然T1>T2,这两个值有什么用呢?我们先确定了一个中心,然后计算其他点到这个中心间的距离,当距离大于T1时,小于T1大于T2时,小于T2时,对
- 数据挖掘算法之聚类分析(二)canopy算法
weixin_30371469
数据结构与算法
canopy是聚类算法的一种实现它是一种快速,简单,但是不太准确的聚类算法canopy通过两个人为确定的阈值t1,t2来对数据进行计算,可以达到将一堆混乱的数据分类成有一定规则的n个数据堆由于canopy算法本身的目的只是将混乱的数据划分成大概的几个类别,所以它是不太准确的但是通过canopy计算出来的n个类别可以用在kmeans算法中的k值的确定(因为人为无法准确的确定k值到底要多少才合适,而有
- Algorithm
香水浓
javaAlgorithm
冒泡排序
public static void sort(Integer[] param) {
for (int i = param.length - 1; i > 0; i--) {
for (int j = 0; j < i; j++) {
int current = param[j];
int next = param[j + 1];
- mongoDB 复杂查询表达式
开窍的石头
mongodb
1:count
Pg: db.user.find().count();
统计多少条数据
2:不等于$ne
Pg: db.user.find({_id:{$ne:3}},{name:1,sex:1,_id:0});
查询id不等于3的数据。
3:大于$gt $gte(大于等于)
&n
- Jboss Java heap space异常解决方法, jboss OutOfMemoryError : PermGen space
0624chenhong
jvmjboss
转自
http://blog.csdn.net/zou274/article/details/5552630
解决办法:
window->preferences->java->installed jres->edit jre
把default vm arguments 的参数设为-Xms64m -Xmx512m
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- 文件上传 下载 解析 相对路径
不懂事的小屁孩
文件上传
有点坑吧,弄这么一个简单的东西弄了一天多,身边还有大神指导着,网上各种百度着。
下面总结一下遇到的问题:
文件上传,在页面上传的时候,不要想着去操作绝对路径,浏览器会对客户端的信息进行保护,避免用户信息收到攻击。
在上传图片,或者文件时,使用form表单来操作。
前台通过form表单传输一个流到后台,而不是ajax传递参数到后台,代码如下:
<form action=&
- 怎么实现qq空间批量点赞
换个号韩国红果果
qq
纯粹为了好玩!!
逻辑很简单
1 打开浏览器console;输入以下代码。
先上添加赞的代码
var tools={};
//添加所有赞
function init(){
document.body.scrollTop=10000;
setTimeout(function(){document.body.scrollTop=0;},2000);//加
- 判断是否为中文
灵静志远
中文
方法一:
public class Zhidao {
public static void main(String args[]) {
String s = "sdf灭礌 kjl d{';\fdsjlk是";
int n=0;
for(int i=0; i<s.length(); i++) {
n = (int)s.charAt(i);
if((
- 一个电话面试后总结
a-john
面试
今天,接了一个电话面试,对于还是初学者的我来说,紧张了半天。
面试的问题分了层次,对于一类问题,由简到难。自己觉得回答不好的地方作了一下总结:
在谈到集合类的时候,举几个常用的集合类,想都没想,直接说了list,map。
然后对list和map分别举几个类型:
list方面:ArrayList,LinkedList。在谈到他们的区别时,愣住了
- MSSQL中Escape转义的使用
aijuans
MSSQL
IF OBJECT_ID('tempdb..#ABC') is not null
drop table tempdb..#ABC
create table #ABC
(
PATHNAME NVARCHAR(50)
)
insert into #ABC
SELECT N'/ABCDEFGHI'
UNION ALL SELECT N'/ABCDGAFGASASSDFA'
UNION ALL
- 一个简单的存储过程
asialee
mysql存储过程构造数据批量插入
今天要批量的生成一批测试数据,其中中间有部分数据是变化的,本来想写个程序来生成的,后来想到存储过程就可以搞定,所以随手写了一个,记录在此:
DELIMITER $$
DROP PROCEDURE IF EXISTS inse
- annot convert from HomeFragment_1 to Fragment
百合不是茶
android导包错误
创建了几个类继承Fragment, 需要将创建的类存储在ArrayList<Fragment>中; 出现不能将new 出来的对象放到队列中,原因很简单;
创建类时引入包是:import android.app.Fragment;
创建队列和对象时使用的包是:import android.support.v4.ap
- Weblogic10两种修改端口的方法
bijian1013
weblogic端口号配置管理config.xml
一.进入控制台进行修改 1.进入控制台: http://127.0.0.1:7001/console 2.展开左边树菜单 域结构->环境->服务器-->点击AdminServer(管理) &
- mysql 操作指令
征客丶
mysql
一、连接mysql
进入 mysql 的安装目录;
$ bin/mysql -p [host IP 如果是登录本地的mysql 可以不写 -p 直接 -u] -u [userName] -p
输入密码,回车,接连;
二、权限操作[如果你很了解mysql数据库后,你可以直接去修改系统表,然后用 mysql> flush privileges; 指令让权限生效]
1、赋权
mys
- 【Hive一】Hive入门
bit1129
hive
Hive安装与配置
Hive的运行需要依赖于Hadoop,因此需要首先安装Hadoop2.5.2,并且Hive的启动前需要首先启动Hadoop。
Hive安装和配置的步骤
1. 从如下地址下载Hive0.14.0
http://mirror.bit.edu.cn/apache/hive/
2.解压hive,在系统变
- ajax 三种提交请求的方法
BlueSkator
Ajaxjqery
1、ajax 提交请求
$.ajax({
type:"post",
url : "${ctx}/front/Hotel/getAllHotelByAjax.do",
dataType : "json",
success : function(result) {
try {
for(v
- mongodb开发环境下的搭建入门
braveCS
运维
linux下安装mongodb
1)官网下载mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz
2)linux 解压
gzip -d mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz;
mv mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4 mongodb-linux-x86_64-rhel62-
- 编程之美-最短摘要的生成
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java数据结构算法编程之美
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Map.Entry;
public class ShortestAbstract {
/**
* 编程之美 最短摘要的生成
* 扫描过程始终保持一个[pBegin,pEnd]的range,初始化确保[pBegin,pEnd]的ran
- json数据解析及typeof
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jstypeofjson解析
// json格式
var people='{"authors": [{"firstName": "AAA","lastName": "BBB"},'
+' {"firstName": "CCC&
- 流程系统设计的层次和目标
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设计模式数据结构sql框架脚本
流程系统设计的层次和目标
 
- RMAN List和report 命令
daizj
oraclelistreportrman
LIST 命令
使用RMAN LIST 命令显示有关资料档案库中记录的备份集、代理副本和映像副本的
信息。使用此命令可列出:
• RMAN 资料档案库中状态不是AVAILABLE 的备份和副本
• 可用的且可以用于还原操作的数据文件备份和副本
• 备份集和副本,其中包含指定数据文件列表或指定表空间的备份
• 包含指定名称或范围的所有归档日志备份的备份集和副本
• 由标记、完成时间、可
- 二叉树:红黑树
dieslrae
二叉树
红黑树是一种自平衡的二叉树,它的查找,插入,删除操作时间复杂度皆为O(logN),不会出现普通二叉搜索树在最差情况时时间复杂度会变为O(N)的问题.
红黑树必须遵循红黑规则,规则如下
1、每个节点不是红就是黑。 2、根总是黑的 &
- C语言homework3,7个小题目的代码
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c
1、打印100以内的所有奇数。
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
for (i=1; i<=100; i++)
{
if (i%2 != 0)
printf("%d ", i);
}
return 0;
}
2、从键盘上输入10个整数,
- 自定义按钮, 图片在上, 文字在下, 居中显示
dcj3sjt126com
自定义
#import <UIKit/UIKit.h>
@interface MyButton : UIButton
-(void)setFrame:(CGRect)frame ImageName:(NSString*)imageName Target:(id)target Action:(SEL)action Title:(NSString*)title Font:(CGFloa
- MySQL查询语句练习题,测试足够用了
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1.创建student和score表
CREATE TABLE student (
id INT(10) NOT NULL UNIQUE PRIMARY KEY ,
name VARCHAR
- 转:MyBatis Generator 详解
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- 让程序员少走弯路的14个忠告
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工作计划学习
无论是谁,在刚进入某个领域之时,有再大的雄心壮志也敌不过眼前的迷茫:不知道应该怎么做,不知道应该做什么。下面是一名软件开发人员所学到的经验,希望能对大家有所帮助
1.不要害怕在工作中学习。
只要有电脑,就可以通过电子阅读器阅读报纸和大多数书籍。如果你只是做好自己的本职工作以及分配的任务,那是学不到很多东西的。如果你盲目地要求更多的工作,也是不可能提升自己的。放
- nginx和NetScaler区别
流浪鱼
nginx
NetScaler是一个完整的包含操作系统和应用交付功能的产品,Nginx并不包含操作系统,在处理连接方面,需要依赖于操作系统,所以在并发连接数方面和防DoS攻击方面,Nginx不具备优势。
2.易用性方面差别也比较大。Nginx对管理员的水平要求比较高,参数比较多,不确定性给运营带来隐患。在NetScaler常见的配置如健康检查,HA等,在Nginx上的配置的实现相对复杂。
3.策略灵活度方
- 第11章 动画效果(下)
onestopweb
动画
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- FAQ - SAP BW BO roadmap
blueoxygen
BOBW
http://www.sdn.sap.com/irj/boc/business-objects-for-sap-faq
Besides, I care that how to integrate tightly.
By the way, for BW consultants, please just focus on Query Designer which i
- 关于java堆内存溢出的几种情况
tomcat_oracle
javajvmjdkthread
【情况一】:
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space:这种是java堆内存不够,一个原因是真不够,另一个原因是程序中有死循环; 如果是java堆内存不够的话,可以通过调整JVM下面的配置来解决: <jvm-arg>-Xms3062m</jvm-arg> <jvm-arg>-Xmx
- Manifest.permission_group权限组
阿尔萨斯
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结构
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public static final class Manifest.permission_group extends Object
java.lang.Object
android. Manifest.permission_group 常量
ACCOUNTS 直接通过统计管理器访问管理的统计
COST_MONEY可以用来让用户花钱但不需要通过与他们直接牵涉的权限
D