- 班级管理杂谈(老王唠教育)之九十八
东哥杂谈
班级管理杂谈之九十八家访是与家长沟通的基本途径,过去要求班主任每学期每个学生要进行一次家访。近几年来由于沟通方面的科学技术越来越发达,很多班主任忽视了家访的意义。走出校门,进入学生家庭,符合课程改革的“以生为本”的思想,更能缩短教师与学生家长之间的距离,更能便捷、顺利地解决问题。学生家长年龄有长幼之分,知识水平、思想水平有高低之分,处境心情有好坏之分等,教师家访时要考虑不同对象的可接受性,以“心理
- 机器学习之——认识机器学习
-睡到自然醒~
golang重构开发语言
首先,什么是机器学习?参照百度百科的讲解,“机器学习是一门多领域交叉学科,设计概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习能力,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。”什么意思呢?也就是说,机器学习是一门跨领域的学科,是一种能够让机器模仿人类学习能力的一种学科。在Andrew的课程中,提到了几个机器学习的定义:1,A
- 杂谈
冠子_2201
早晨浓云密布的天空一会儿淅淅沥沥下雨,一会儿喷薄而出太阳。间或太阳和雨交织,已经是芒种后的长沙仿佛夏天还没有真正来到。各大媒体对于今年数学高考的吐槽声仍此起彼伏,不绝于耳,一年一度的长沙中考大战已紧锣密鼓即将打响。这是一场涉及近40000个家庭、没有硝烟、却异常残酷的战争,包括语数英文理等学科等级达到6B以上的优胜者将步入梦想中的名校继续深造,淘汰者则不得不被迫无奈在以下项目中任选其一:上职业技校
- 李航老师-统计学习
小三爷_df1b
三个准则1.作为入门选手,不要每章都看2.不要从零造轮子去实现算法,太浪费时间3.必须能手推公式章节目录##统计学习概论-统计学习的目的是对数据进行==预测与分析==-统计学习的前提是同类数据具有一定的统计规律性-统计学习的方法-监督学习(supervisedlearning)-非监督学习(unsupervisedlearning)-半监督学习(semi-supervisedlearning)-强
- 认真对待每一天
Naziya
每天看几个小时的视频节目,再刷几个小时的公众号和微博,不用担心,你会离梦想中的生活越来越远。一天一共24小时,去掉你睡觉的10个小时,一天还有14个小时。如果是上班族、学生党肯定有剩下二分之一的时间是上班或者上课。如果你是无业游民或者不用上班不用学习的咸鱼,呢你有整整14个小时,840分钟,50400秒。按统计学的角度来算,顶级的英语老师和普通的英语老师按每节课算的费用相差大概10倍左右。这样一来
- 学习人工智能开发的详细指南
Ws_
学习人工智能python
一、引言人工智能(AI)开发是一个充满挑战与机遇的领域,它融合了数学、计算机科学、统计学、认知科学等多个学科的知识。随着大数据、云计算和深度学习技术的快速发展,AI已经成为推动社会进步和产业升级的关键力量。本文将为初学者提供一份详细的学习指南,帮助大家逐步掌握AI开发的核心技能。二、基础知识准备数学基础:线性代数:理解向量、矩阵、线性变换等基本概念,掌握矩阵运算和特征值分解等技巧。概率论与统计学:
- Python Pandas 实践学习笔记(1)
PythonPandas教程Pandas是一个开源的、BSD许可证的Python库,为Python编程语言提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。Python与Pandas在学术和商业领域都被广泛应用,包括金融、经济、统计学、分析等领域。在本教程中,我们将学习PythonPandas的各种特性以及如何在实践中使用它们。教程对象本教程适用于那些想要学习Pandas基础知识和各种函数的人。对于从
- 深度解析股票量化标准,从数据筛选到模型构建全面解读
股票程序化交易接口
量化交易股票API接口Python股票量化交易股票量化标准数据筛选模型构建量化分析股票量化接口股票API接口
Python股票接口实现查询账户,提交订单,自动交易(1)Python股票程序交易接口查账,提交订单,自动交易(2)股票量化,Python炒股,CSDN交流社区>>>股票量化标准的定义股票量化标准是一套运用数学和统计学方法,对股票投资进行系统性分析与决策的准则。它将各种影响股票价格的因素,如财务数据、市场交易数据等进行量化处理。通过这些量化后的指标,投资者能更精准地评估股票的价值与潜力,减少主观判
- 【杂谈】-人工智能:从无序部署到可问责治理的转型之路
人工智能:从无序部署到可问责治理的转型之路文章目录人工智能:从无序部署到可问责治理的转型之路1、失控的人工智能与“漂移”现象的潜在危机2、穿透迷雾:探寻人工智能治理的真谛3、民主化进程中的治理觉醒4、迈向未来:构建可问责的人工智能生态体系5、抉择时刻:关乎人工智能发展走向的关键权衡人工智能已然步入一个关键的转折阶段。当下,众多企业竞相投身于各类人工智能系统的部署浪潮之中,从功能多样的生成式人工智能
- 马云怂了!区块链金融面前,这举动暴露了他的胆怯|老宋杂谈
区块链广场
这是值得欣喜鼓舞的事情!马云一年至少问十次的问题终于解决了。在过去二十四小时,这个消息呈刷屏趋势——全球首个基于区块链的电子钱包跨境汇款服务上线。港版支付宝AlipayHK的用户可以通过区块链技术向菲律宾钱包Gcash汇款。“什么时候能够解决这个问题。”马云说,过去一年他至少问了蚂蚁金服董事长十次。在区块链技术的支持下,跨境汇款从此能做到像本地转账一样,实时到账、省钱、省事、安全、透明。这是他们在
- GEV/POT/Markov/点过程/贝叶斯极值全解析;基于R语言的极值统计学
极值统计学就是专门研究自然界和人类社会中很少发生,然而发生之后有着巨大影响的极端现象的统计建模及分析方法;在水文、气象、环境、生态、保险和金融等领域都有着广泛的应用。专题一、独立假设下的极值统计建模主要内容包括:1.广义极值模型.2.极小值的处理.3.广义Pareto模型.4.第r大次序统计量建模.5.R语言中极值统计学包.6.实例操作1-2.(提供案例数据及代码)专题二、平稳时间序列的极值统计建
- 鲁西南方言杂谈-摸没见
一两茶叶
小时候,也就是上世纪七八十年代,我办过一次现在想起来就后怕的事情。这件事发生一次唱戏的散场时,我娘对我说:“小小(‘小男孩’的方言表述),我去那边的茅的(‘厕所’的方言表述)里解个手,你在这嘞将(‘领’的方言表述)着你妹妹,别乱撺(‘跑’的方言表述),我一会就回来。”我说:“中,娘你去吧。”我一边将着妹妹的手,一边看着眼前的人流躲避着。这时候有一个卖糖人的吸引了我,我将着妹妹挤过去看卖糖人的收摊。
- 基于R语言的极值统计学及其在相关领域中的实践技术应用
科研的力量
语言类课程极值统计学
受到气候变化、温室效应以及人类活动等因素的影响,自然界中极端高温、极端环境污染、大洪水和大暴雨等现象的发生日益频繁;在人类社会中,股市崩溃、金融危机等极端情况也时有发生;今年的新冠疫情就是非常典型的极端现象。研究此类极端现象需要新的统计学方法,该类统计学的理论和方法都与传统的基于高斯分布的统计学模型有极大的不同。极值统计学就是专门研究自然界和人类社会中很少发生,然而发生之后有着巨大影响的极端现象的
- 数据挖掘:从理论到实践的深度探索
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数据挖掘人工智能
在当今数字化时代,数据已经成为企业决策的重要依据。数据挖掘作为一门从大量数据中提取有价值信息的技术,已经广泛应用于各个领域,如金融、医疗、零售、互联网等。本文将深入探讨数据挖掘的基本概念、主要技术和实际应用案例,帮助读者更好地理解数据挖掘的价值和应用。一、数据挖掘的基本概念(一)数据挖掘的定义数据挖掘(DataMining)是从大量数据中提取有用信息的过程。它结合了统计学、机器学习、数据库技术和人
- Z-score异常值检测法
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Z-score异常值检测法是一种基于统计学原理的异常值检测技术。它通过计算数据点与数据集平均值的标准化距离来判断该数据点是否为异常值。一、原理Z-score异常值检测法的原理是基于标准正态分布。它通过计算每个数据点与数据集平均值的差距,并将其转换为标准差的倍数,以此来评估数据点的异常程度。在标准正态分布中,大约68%的数据点位于平均值的一个标准差之内,95%的数据点位于两个标准差之内,而99.7%
- 基于流量特征分析的DDoS实时检测与缓解实战
问题场景当Web服务器突发大量SYNFlood攻击时,传统防火墙难以区分真实用户与伪造流量,导致业务中断。解决方案核心:动态流量指纹识别通过统计学习建立正常流量基线,实时拦截异常连接。#DDoS流量检测脚本(Python3+Scapy)fromscapy.allimport*fromcollectionsimportdefaultdictimporttimeTHRESHOLD=1000#每秒SYN
- 【C语言】学习过程教训与经验杂谈:思想准备、知识回顾(五)
个人主页:艾莉丝努力练剑❄专栏传送门:《C语言》、《数据结构与算法》、C语言刷题12天IO强训、LeetCode代码强化刷题学习方向:C/C++方向⭐️人生格言:为天地立心,为生民立命,为往圣继绝学,为万世开太平前言:我们在学习过程中会碰到很多很多问题,本系列文章不会博主不会额外再创建一个新的专栏来收录,因为这一系列文章创作的初心主要是针对回顾知识点(遵循遗忘曲线并且根据自身的实际情况可以做出一些
- 【数据分析】R语言基于虚弱指数的心血管疾病风险评估
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数据分析(2025版)数据分析r语言数据挖掘数据可视化
禁止商业或二改转载,仅供自学使用,侵权必究,如需截取部分内容请后台联系作者!文章目录介绍加载R包数据下载导入数据数据预处理画图其他1其他2其他3其他4总结系统信息介绍生存分析是医学和生物统计学中常用的方法,用于研究事件(如疾病发生、死亡等)发生的时间和相关影响因素。本文介绍了一种基于R语言的生存分析方法,用于评估虚弱指数(FrailtyIndex,FI)对心血管疾病(CVD)发生风险的影响。通过这
- Python数据可视化:使用Python创建令人惊艳的图表
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1.基础函数importtorcha=torch.rand(2,2)print("a:\n",a)print('########################')print("平均值:\n",torch.mean(a,dim=0))print("总和:\n",torch.sum(a,dim=0))print("所有元素的积:\n",torch.prod(a,dim=0))print("最大值:\
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回归是统计学和机器学习中的一种基本方法,用于建模变量之间的关系,特别是用一个或多个自变量(输入变量)来预测一个因变量(输出变量)的值。回归分析广泛应用于预测、趋势分析和关联研究中。根据目标和数据的性质,可以使用不同类型的回归方法。1.回归的基本概念:自变量(IndependentVariable):也称为预测变量、解释变量,是模型中的输入变量,用于预测或解释因变量的变化。因变量(Dependent
- 面向高校的人工智能通识教育课程实验设计方案
武汉唯众智创
人工智能人工智能通识教育课程实验人工智能通识教育人工智能通识课程人工智能通识
一、前言2018年,教育部发布《高等学校人工智能创新行动计划》,明确提出“重视人工智能与计算机、控制、数学、统计学、物理学、生物学、心理学、社会学、法学等学科专业教育的交叉融合,探索‘人工智能+X’的人才培养模式”。过去,人工智能教育多集中于研究生阶段,本科生接触机会相对有限。2019年,教育部批准35所高校增设“人工智能”本科专业,这标志着人工智能正式纳入本科教育体系。如今,人工智能课程大多是计
- Boostrap方法的理解及应用
Xiaofei@IDO
统计学概率论机器学习数据挖掘
1、Boostrap介绍1.1概念性解释Boostrap统计学方法是一种非参数检验方法,用于估计各种统计量的置信区间。Boostrap计算步骤简单的描述为:通过有放回的数据集的重采样,产生一系列的待检验统计量的Boostrap经验分布。基于该分布,计算标准误差,构建置信区间,并对多种类型的样本进行统计信息和假设检验。Boostrap统计学方法使用范围比较广,因为它不需要假定数据服从特定的理论分布(
- 【杂谈】- AlphaGenome:解锁基因组奥秘的强大AI引擎
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AlphaGenome:解锁基因组奥秘的强大AI引擎文章目录AlphaGenome:解锁基因组奥秘的强大AI引擎1、解读遗传指令的挑战2、理解AlphaGenome3、突破背后的科学4、性能基准5、实际应用和研究影响6、当前的局限性和未来方向7、普及基因组AI8、展望未来9、总结人类DNA中蕴含着约30亿个遗传密码,构成了生命的神秘蓝图。然而,我们对于这本庞大“指令手册”中细胞运作方式的认知,却仅
- KNN(K-近邻算法)(上)--day05
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机器学习python人工智能近邻算法算法
KNN(K-NearestNeighbors,K近邻算法)是一种用于分类和回归的非参数化方法。其基本思想是通过找出与新样本最接近的已标记数据中的K个最近邻居来进行预测或分类。注释:非参数化方法是指在统计学和机器学习中,不对数据分布做出严格假设(这些假设通常包括
- 《python 数据分析 从入门到精通》读书笔记|了解数据分析|数据分析基础知识
《python数据分析从入门到精通》读书笔记第一章:了解数据分析1.1什么是数据分析数据分析是利用数学、统计学理论与实践相结合的科学统计分析方法,对Excel数据、数据库中的数据、收集的大量数据、网页抓取的数据进行分析,从中提取有价值的信息并形成结论进行展示的过程。数据分析实际上是通过数据的规律来解决业务问题,以帮助实际工作中的管理者做出判断和决策。数据分析包括以下几个主要内容:(1)现状分析:分
- Rstudio:强大的R语言集成开发环境(IDE)
简说基因-专业生信合作伙伴
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Rstudio应该是R语言使用的标配,尽管Rstudio的母公司Posit推出了新一代的集成开发环境Positron,但其还处于开发阶段。作为用户不妨让其成熟后再使用,现阶段还是Rstudio更稳定。如果你在生物信息学或统计学领域工作,R语言几乎是必备的工具之一。而RStudio,作为R语言最流行的集成开发环境(IDE),为数据分析、可视化和编程提供了非常友好的平台。今天我们来介绍一下RStudi
- 全流程文献计量学可视化分析技术及SCI论文高效写作方法
青春不败 177-3266-0520
生态环境人工智能python文献可视化SCI论文生态学环境科学遥感
文献计量学是指用数学和统计学的方法,定量地分析一切知识载体的交叉科学。它是集数学、统计学、文献学为一体,注重量化的综合性知识体系。特别是,信息可视化技术手段和方法的运用,可直观的展示主题的研究发展历程、研究现状、研究热点和发展态势。一:文献计量学方法与应用1.文献计量学方法基本2.与其他综述方法区别联系3.各学科领域应用趋势近况4.主流分析软件优缺点对比二:主题确定、检索与数据采集1.热点主题高效
- 人工智能-基础篇-2-什么是机器学习?(ML,监督学习,半监督学习,零监督学习,强化学习,深度学习,机器学习步骤等)
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人工智能人工智能机器学习学习
1、什么是机器学习?机器学习(MachineLearning,ML)是人工智能的一个分支,是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析等数学理论。其核心目标是让计算机通过分析数据,自动学习规律并构建模型,从而对未知数据进行预测或决策,而无需依赖显式的程序指令。基本思想:通过数据驱动的方式,使系统能够从经验(数据)中改进性能,形成对数据模式的抽象化表达。基本概念:模型:模型是对现实世界现
- 大学专业科普 | 云计算、大数据
鸭鸭鸭进京赶烤
云计算大数据
大数据专业是近年来随着信息技术发展而兴起的热门学科,专注于从海量、多样化的数据中提取有价值信息,为各行业提供数据驱动的决策支持。专业定义大数据专业旨在培养掌握大数据采集、存储、管理、分析和应用等核心技术的人才。该专业融合了计算机科学、数学、统计学、数据科学和领域知识,重点解决大数据环境下的数据处理和分析问题。课程设置大数据专业的课程体系包括基础课程、专业核心课程和实践课程。(一)基础课程基础课程涵
- PHP,安卓,UI,java,linux视频教程合集
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- 各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
bozch
.net.net mvc
在.net mvc5中,在执行某一操作的时候,出现了如下错误:
各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
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- Java 对象大小的计算
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Java对象的大小
如何计算一个对象的大小呢?
 
- Mybatis Spring
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ApplicationContext ac = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
CustomerService userService = (CustomerService) ac.getBean("customerService");
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- JVM 不稳定参数
g21121
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-XX 参数被称为不稳定参数,之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异,使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下,如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。 可以说“不稳定参数”
- 用户自动登录网站
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1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码
2.思路:将用户的信息保存为cookie
每次用户访问网站,通过filter拦截所有请求,在filter中读取所有的cookie,如果找到了保存登录信息的cookie,那么在cookie中读取登录信息,然后直接
- centos7 安装后失去win7的引导记录
程序员是怎么炼成的
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1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
- Oracle 10g 官方中文安装帮助文档以及Oracle官方中文教程文档下载
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Oracle 10g 官方中文安装帮助文档下载:http://download.csdn.net/tag/Oracle%E4%B8%AD%E6%96%87API%EF%BC%8COracle%E4%B8%AD%E6%96%87%E6%96%87%E6%A1%A3%EF%BC%8Coracle%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%96%87%E6%A1%A3 Oracle 10g 官方中文教程
- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
無為子
AOPoraclemysqljavaeeG4Studio
我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
访问G4Studio网站
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G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
(1).新增了系统右下角滑出提示窗口功能。
(2).新增了文件资源的Zip压缩和解压缩
- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
一:字符函数:
.UPPER(字符串) 将字符串转为大写
.LOWER (字符串) 将字符串转为小写
.INITCAP(字符串) 将首字母大写
.LENGTH (字符串) 字符串的长度
.REPLACE(字符串,'A','_') 将字符串字符A转换成_
- Mockito异常测试实例
bijian1013
java单元测试mockito
Mockito异常测试实例:
package com.bijian.study;
import static org.mockito.Mockito.mock;
import static org.mockito.Mockito.when;
import org.junit.Assert;
import org.junit.Test;
import org.mockito.
- GA与量子恒道统计
Bill_chen
JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
bit1129
linux命令
Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
top - 21:22:04 up 1 day, 23:49, 1 user, load average: 1.10, 1.66, 1.99
Tasks: 202 total, 4 running, 198 sl
- spring四种依赖注入方式
白糖_
spring
平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
boyitech
AngularJSAngularJS API
angular.injector
描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待
bylijinnan
Integer
public class PC {
/**
* 题目:生产者-消费者。
* 同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待。
*/
private static final Integer[] val=new Integer[10];
private static
- 使用Struts2.2.1配置
Chen.H
apachespringWebxmlstruts
Struts2.2.1 需要如下 jar包: commons-fileupload-1.2.1.jar commons-io-1.3.2.jar commons-logging-1.0.4.jar freemarker-2.3.16.jar javassist-3.7.ga.jar ognl-3.0.jar spring.jar
struts2-core-2.2.1.jar struts2-sp
- [职业与教育]青春之歌
comsci
教育
每个人都有自己的青春之歌............但是我要说的却不是青春...
大家如果在自己的职业生涯没有给自己以后创业留一点点机会,仅仅凭学历和人脉关系,是难以在竞争激烈的市场中生存下去的....
&nbs
- oracle连接(join)中使用using关键字
daizj
JOINoraclesqlusing
在oracle连接(join)中使用using关键字
34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
Evaluate the following SQL statement:
SELECT oi.order_id, product_id, order_date
FRO
- NIO示例
daysinsun
nio
NIO服务端代码:
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private Selector selector;
public void startServer(int port) throws IOException {
ServerSocketChannel serverChannel = ServerSocketChannel.open(
- C语言学习homework1
dcj3sjt126com
chomework
0、 课堂练习做完
1、使用sizeof计算出你所知道的所有的类型占用的空间。
int x;
sizeof(x);
sizeof(int);
# include <stdio.h>
int main(void)
{
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double x3;
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printf(&quo
- select in order by , mysql排序
dcj3sjt126com
mysql
If i select like this:
SELECT id FROM users WHERE id IN(3,4,8,1);
This by default will select users in this order
1,3,4,8,
I would like to select them in the same order that i put IN() values so:
- 页面校验-新建项目
fanxiaolong
页面校验
$(document).ready(
function() {
var flag = true;
$('#changeform').submit(function() {
var projectScValNull = true;
var s ="";
var parent_id = $("#parent_id").v
- Ehcache(02)——ehcache.xml简介
234390216
ehcacheehcache.xml简介
ehcache.xml简介
ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的,更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
- junit 4.11中三个新功能
jackyrong
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junit 4.11中两个新增的功能,首先是注解中可以参数化,比如
import static org.junit.Assert.assertEquals;
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import org.junit.runn
- 国外程序员爱用苹果Mac电脑的10大理由
php教程分享
windowsPHPunixMicrosoftperl
Mac 在国外很受欢迎,尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解,毕竟 Mac 设计美观,简单好用,没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢?从个人使用经验来看我想有下面几个原因:
1、Mac OS X 是基于 Unix 的
这一点太重要了,尤其是对开发人员,至少对于我来说很重要,这意味着Unix 下一堆好用的工具都可以随手捡到。如果你是个 wi
- 位运算、异或的实际应用
wenjinglian
位运算
一. 位操作基础,用一张表描述位操作符的应用规则并详细解释。
二. 常用位操作小技巧,有判断奇偶、交换两数、变换符号、求绝对值。
三. 位操作与空间压缩,针对筛素数进行空间压缩。
&n
- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
Everyday都不同
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好吧,weblogic的问题确实……
问题一:
org.springframework.beans.factory.BeanDefinitionStoreException: Failed to read candidate component class: URL [zip:E:/weblogic/user_projects/domains/base_domain/serve
- tomcat7性能调优(01)
toknowme
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Tomcat优化: 1、最大连接数最大线程等设置
<Connector port="8082" protocol="HTTP/1.1"
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- PO VO DAO DTO BO TO概念与区别
xp9802
javaDAO设计模式bean领域模型
O/R Mapping 是 Object Relational Mapping(对象关系映射)的缩写。通俗点讲,就是将对象与关系数据库绑定,用对象来表示关系数据。在O/R Mapping的世界里,有两个基本的也是重要的东东需要了解,即VO,PO。
它们的关系应该是相互独立的,一个VO可以只是PO的部分,也可以是多个PO构成,同样也可以等同于一个PO(指的是他们的属性)。这样,PO独立出来,数据持