- linux进程sl状态,linux进程状态s和sl的区别
weixin_39830688
linux进程sl状态
PROCESSSTATECODESHerearethedifferentvaluesthatthes,statandstateoutputspecifiers(header"STAT"or"S")willdisplaytodescribethestateofaprocess:Duninterruptiblesleep(usuallyIO)IIdlekernelthreadRrunningorrun
- linux进程状态 Ss,Ss+,D,R+,S<
Thinkcortex
Linux
ps-auxHerearethedifferentvaluesthatthes,statandstateoutputspecifiers(header"STAT"or"S")willdisplaytodescribethestateofaprocess:Duninterruptiblesleep(usuallyIO)Rrunningorrunnable(onrunqueue)Sinterrupti
- 人生苦短我用Python pandas文件格式转换
程序喵D
人生苦短我用Pythonpythonpandas
人生苦短我用Pythonpandas文件格式转换前言示例1excel与csv互转常用格式的方法FlatfileExcelJSONXML示例2常用格式转换简要需求依赖export方法main方法附其它格式的方法HTMLPicklingClipboardLatexHDFStore:PyTables(HDF5)FeatherParquetORCSASSPSSSQLGoogleBigQuerySTATA前
- 微习惯复盘与感恩日记2022-04-30
小木山庄的溜溜
微习惯复盘：1、写论文15分钟：跟导师聊了一个小时，知道了接下来应该怎么做。整理了导师的指导和经验。又学了一点stata，还没学完，看来要明天才能学完了。2、看文献15分钟：无。3、阅读正经书15分钟：《你的身体是一切美好的开始》。看一些关于健康的书，让自己健康起来。4、写小说15分钟：报名了无戒学堂的马拉松，激励自己完成豆瓣马拉松吧。虽然今天也没有写小说，已经三天没有写了。没关系，明天一定写！5
- 双重差分模型DID
PD我是你的真爱粉
计量经济学金融
双重差分模型（DID）–潘登同学的计量经济学笔记文章目录双重差分模型（DID）--潘登同学的计量经济学笔记基本思想构造模型数据前提稳健性检验共同趋势（CT）检验安慰剂检验stata示例DID估计平行趋势检验安慰剂检验基本思想双重差分法可以理解为对随机分配实验的一种模拟，在没有随机实验的情况下去验证因果关系。步骤：分组：对于一个自然实验，其将全部的样本数据分为两组：一组是受到干预影响，即实验组；另一
- HMM 隐马尔可夫模型初学（二）
小贝学生信
1、HMM，HiddenMarkovmodel隐马尔科夫模型（1）天气举例假设不能直接观察天气阴晴雨情况，只能看到地面的潮湿情况（假如分为非常潮湿，一般潮湿，不潮湿三种对应A，B，C三种评级）。现在我一连观察了一周的地面潮湿情况（AABBCBA），是否能够判断这一周的天气？如上所述，有两类状态：一类是地面潮湿状态observationstata（A、B、C）；一类是天气情况latentstata（
- 倾向得分匹配法（PSM）
姚利汪汪汪
2、PSM的stata应用以数据集ldw_exper.dta为例，该数据集包含结果变量re78（1978年实际收入），处理变量t（是否参加就业培训），协变量age（年龄），educ（教育年限），black（是否为黑人），hisp（是否为拉丁裔），married（是否结婚），re74（1974年实际收入），re75（1975年实际收入），u74（1974年是否失业），以及u75（1975年是否失业）
- Linux 软链接和硬链接
Linux开发那些事儿
在Linux系统中，链接是一种文件共享的方式，它分为软链接和硬链接，对应的命令是ln什么是软连接软链接又叫符号链接,它类似于windows系统中的快捷方式，常用于将目录层次较深的文件链接到比较容易访问的目录中创建软链接使用ln-s源文件软链接命令就可以创建一个软链接，软链接可以对文件、目录、跨文件系统的文件或目录创建文件的软链接[root@ecs-centos-7tt]#stata.txt|gre
- 一文了解什么是倾向得分匹配PSM？
spssau
倾向得分匹配，在医学研究及计量经济领域都有广泛应用，其目的在于减少数据偏差和混杂因素的干扰。很多统计软件都支持PSM，如SPSS和stata。SPSSAU最新版本也提供了倾向得分匹配。下面我们就一起来了解下，究竟什么是倾向得分匹配？以及如何分析？PSM解决的是选择偏差问题（即控制混杂因素），倾向得分配比就是利用倾向评分值，从对照组中为处理做中的每个个体寻找一个或多个背景特征相同或相似的个体作为对照
- Stata实证命令代码汇总
m0_71334485
#stata代码stata实证命令stata命令内生性解决
Stata代码命令汇总数据内容：包括数据导入和管理、数据的处理、描述性统计、相关性分析、实证模型、内生性解决、检验分析、结果导出具体如下：一、数据导入和管理：数据导入、数据导出二、数据的处理：生成新变量、格式转换、缺失数据、异常数据、重命名变量、编码分类变量、设定面板数据、数据合并、数据追加三、描述性统计：基本统计、变量的详细统计、变量的频率表、变量间的相关性、回归分析及其描述性统计、简单统计四、
- 学习笔记GMM（其三）
天鹰_2019
天鹰（中南财大——博士研究生）E-mail:[
[email protected]]在通过前两期对广义矩估计GMM基本理论了解的基础上，下面要做的就是如何在STATA中实现操作。本文所使用的数据是Arellano&Bond(1991)中的数据，具体数据可以在网上进行下载（webuseabdata）xtsetidyear----告诉Stata该数据为面板数据----browsegenlnemp=log
- Meta分析入门工具介绍
Jabes
主要目的是先能够简单的复现一些论文的研究方法，按照计划是了解Revman，stata与R语言的相关分析方法即可。锚定复现的论文信息为：论文名称：Clinicalevaluationofprophylacticabdominalaorticballoonocclusioninpatientswithplacentaaccreta:asystematicreviewandmeta-analysis论文
- Stata学习（1）
何仙鸟
学习
一、五大窗口Command窗口：实现人机交互来导入一个自带数据：sysuse是导入系统自带的数据，auto导入该数据的名称，后面的clear是清除之前的数据结果窗口：展示计算结果、查找功能在Edit的find可以实现查找功能，或者ctrl+f；清屏右击有clear回顾窗口：保存执行过的命令，漏斗可以进行筛选，点击后会自动跑到命令窗口，直接双击会执行导入编辑器可以保存：变量窗口：小箭头可以把变量搞到
- stata学习（2）
何仙鸟
学习
先导入自带数据，保留几个变量方便操作生成一个新变量：表里就有了：把make空格后的内容取过来：对原来存在的变量进行修改：删除数据：row(N)也就是矩阵N的行数删除变量：画一个二维图像：qfit是曲线，lfit是直线通过grapheditor可以对图进行修改：画一个三维图：先载一个包：
- 数据统计分析三大软件之SPSS
科研侠
引言要做好研究，就需要数据，可光有数据是没用的，我们还要学会数据的分析，想要完美精确的数据分析结果就需要一个功能齐全，计算严谨的数据软件，今天我们要给大家介绍的是SPSS。作为与Stata/SAS一起成为世界公认的三大数据软件的SPSS，其功能齐全，操作简单，还具有强大的绘图功能。SPSS简介首先我们来了解一下SPSS，SPSS的英文全称为StatisticalProductandServiceS
- Stata收敛性分析（含详细代码说明和样例数据）
m0_71334485
数据#stata代码收敛性分析stata代码
Stata收敛性分析（含详细代码说明和样例数据）收敛性分析是管理科学和运筹学中重要的概念，是一种解决决策者对他们的管理策略的反馈的方式和手段。它的最终目的是帮助管理者从复杂的环境中筛选最优的解决方案。收敛性分析一般情况下会结合一些概念，例如实验研究，不确定性的分析，以及特定的决策环境，来解决特定问题。收敛性分析旨在帮助决策者认识和理解给定决策情境内的系统性知识组合。它由一系列步骤组成，从分析现有系
- 微习惯复盘与感恩日记2022-05-01
小木山庄的溜溜
微习惯复盘：1、科研15分钟：stata学完了！非常开心。虽然后半截其实没有很认真地学，因为是一些具体的实证方法，具体用到的时候才会理解得更好。我觉得这些就先知道一下，要用的时候知道在哪里找就行。毕竟只是这样听听课，其实对模型也只是浅尝辄止而已，更何况讲课的老师水平是真的不好，口头禅实在太多，听得我非常痛苦。我准备把“写论文”和“看文献”合并起来，大家都是搞科研，分开写太乱了，还是放在一起吧，给自
- 如何用stata进行样本配对
古铜巧克力
我现在有一个数据库，有symbol，year，size，lev，ROA，top1，insown，ind，treated等变量要求：（1）根据同year同ind，相近的size，lev，ROA，top1，insown等特征变量，对treated=1的样本选择treated=0的匹配样本（1:1），（2）同时size，lev，ROA，top1，insown等为预选变量，我希望能够通过命令进行筛选，选择
- stata面板数据回归
九十辰
科学软件专栏回归数据挖掘人工智能
使用工具：Stata，该工具是一个回归工具数据：面板数据回归函数：面板数据展示：回归过程将数据导入stata：会在变量窗口看到刚刚导入的四种数据根据我们的公式，需要lnrank和lnsize所以进行计算：得到新的两个变量genln_size=log(城市区域人口)genln_rank=log(rank)由于需要进行面板数据回归，所以先需要设置面板数据结构：xtsetcity_name年份由于xts
- 双重差分法 | 平行趋势检验
KEMOSABE
简单介绍一下实证论文中双重差分法（DID）的平行趋势检验（ParallelTrendTest）在Stata中如何操作。（本文首发于个人微信公众号DMETP，欢迎关注！）一、平行趋势假定平行趋势假定是实证论文中使用DID的前提，处理组与控制组的目标变量在政策发生前（事前）只有满足平行趋势假设才能使用DID。反之，如果处理组和控制组在事前就存在一定的差异，那么用DID做出来（可能还很好看）的结果就不再
- Stata17安装教程
老虎也淘气
开发语言
文章目录**Stata17安装教程**前言系统要求Windows：macOS：Linux：软件下载正式安装1.下载Stata17安装包2.双击Stata17.exe开启安装3.接受同意条款，然后继续安装4.选择想要安装的版本，StataBE为基础版、StataSE为特别版、StataMP为并行计算版；这里选择StataMP版本5.这一步很重要：安装位置可以默认（默认是C盘），也可以自行更改，但更改
- 泛谈一下数字化技能的学习，SPSS、Stata还是Python？技术、业务+表达、展现！
数据科学作家
pythonSPSSStataSPSS学习数据分析统计分析机器学习
1.本科、专科上学时对于这些偏数学类的课程还是要好好学习应知乎、小红书、CSDN很多年轻朋友、同学们的邀请，今天我泛谈一下数字化技能的学习。很多学生在本科或专科上学时代学过统计学、计量经济学、机器学习、数据分析、统计分析、数据挖掘、量化建模等一门或多门课程，至少也学过概率论、数理统计、线性代数、微积分等课程，其实就已经具备了相对较好的数据分析基础。等到本科或专科毕业后，有的同学致力于读研、读博，也
- 各种数据类型meta在stata中的实现
找兔子的小萝卜
连续型数据meta初步分析在STATA中的实现1数据提取要对连续性数据进行meta分析，需要提取每篇文章的分组情况、样本量、均值、标准差。需要初步整理为如下格式，如下图所示：image.png对文章效应指标的选择，目前使用较多的是加权均数差（WMD）和标准均数差（SMD）。1）WMD是对均数进行加权，让原始研究效应估计的精度性决定其在meta分析中的权重，消除了绝对值的大小对分析结果的影响。WMD
- 使用 CSMAR Stata API 自动下载数据
虹衣剑客
CSMARAPI提供了Python、R、MATLAB和Stata四种接口，为我们从CSMAR上下载数据，提供了极大的便利性。API支持我们在上面四种编程软件中通过直接使用代码下载数据，而不必每次都要进入CSMAR官网、点选框格进行数据的筛选和下载。CSMARStataAPI的原理是基于Java语言开发的Stata插件（目前仅支持Windows系统），通过调用插件相关方法来实现CSMAR数据库的数据
- STATA DEA代码说明及样本数据
m0_71334485
数据#stata代码DEAstatadea代码
STATA_DEA代码说明及样本数据含DEA模型代码和malmquist指数stata代码包含具体说明数据包络分析（Dataenvelopmentanalysis，DEA）是运筹学和研究经济生产边界的一种方法。该方法一般被用来测量一些决策部门的生产效率。DEA是一个线性规划模型，表示为产出对投入的比率。通过对一个特定单位的效率和一组提供相同服务的类似单位的绩效的比较，它试图使服务单位的效率最大化。
- stata学习3：表达式及相应运算符号
小记专家
stata学习
1.关系符号在stata中一共有6中关系符号，等于：“==”不等于：“！=”大于：“>”小于：“=”小于等于：“<=”2.逻辑符号stata运算中，通过加入一个或者多个逻辑符号，便可以将一个或多个关系运算符联系起来，stata中的逻辑运算符号有以下几种：或：“！”且：“&”非：“I”
- Stata 爬虫：如何爬取并清洗民政部行政区划代码数据
虹衣剑客
下载行政区划代码（Stata爬虫）Stata爬虫数据清洗与主数据对接（merge）这里使用的行政区划代码数据来自于民政部：2020年12月中华人民共和国县以上行政区划代码。首先网页爬取和数据导入。使用copy命令，可以在当前目录生成district_code.txt文件，这里存储的是网页源码。接着使用infix将TXT文件导入Stata。从导入的结果（上图右侧）来看，我们想要的区划名称和区划代码的
- Stata 基本回归分析
迷茫的小孩2
普通最小二乘估计方法(OrdinaryLeastSquare，简记为OLS)，是单一方程线性回归模型最常用、最基本的估计方法。1.小样本的普通最小二乘法分析OLS的基本思想就是通过让残差e的平方和最小，从而使得模型的估计成为可能。实验原理image.png#打开数据文件、观测数据特征sysuseusaauto,clearedit#关注一下原始数据及其统计特征describe#数据的统计特征regr
- Python 自动化办公：一键批量生成 PPT
豆本-豆豆奶
python自动化powerpoint深度学习开发语言学习
StataandPython数据分析一、导读在实际工作中，经常需要批量处理Office文件，比如需要制作一个几十页的PPT进行产品介绍时，一页一页地制作不仅麻烦而且格式可能不统一。那么有什么办法可以一键生成PPT呢？Python提供的pptx包就可以用来自动化处理ppt。pytho****n-pptx是一个用于创建和编辑MicrosoftPowerPoint(.pptx)文件的Python库。它能
- Python数据分析案例35——多元线性回归全流程 (数据探索可视化，回归分析，多重共线性，残差检验，异方差检验，自相关检验)
阡之尘埃
Python数据分析案例python数据分析多元回归异方差残差检验
案例背景很多经济学同学用Python做传统统计学的回归分析时可能没有R或者Stata，Eviews，SPSS方便，他们对回归分析里面常用的检验过程不熟悉。Python做回归这些当然没有这些统计学，计量经济学常用的软件方便，但是都能做，只是没有人总结一个系统的完整的回归分析的流程。他们做回归往往忽略了，传统统计学还需要做的多重共线性的检验，残差检验，异方差检验，自相关检验等等。本次案例就来总结一下一
- 插入表主键冲突做更新
a-john
有以下场景：
用户下了一个订单，订单内的内容较多，且来自多表，首次下单的时候，内容可能会不全（部分内容不是必须，出现有些表根本就没有没有该订单的值）。在以后更改订单时，有些内容会更改，有些内容会新增。
问题：
如果在sql语句中执行update操作，在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询，查询结果有做更新，没有做插入，这样会将代码复杂化。
解决：
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、？、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
1.引用自定义资源。格式：@[package:]type/name
android：text="@string/hello"
2.引用系统资源。格式：@android:type/name
android:textColor="@android:color/opaque_red"
- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式，用一种提前设计好的框架去存取数据，以便更方便，高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构，对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外，在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈，堆等，就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下：
一：线性数据结构
(1)：列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能，联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊，写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn（一针见血）
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便，但提供方便的同时表示隐藏了细节，建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中，所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的？
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了，也能自动 编译java源代码，但是jre不是java的运行环境么，难道jre中也带有编译工具？ 还是eclipse自己实现的？谁能给解释一下呢问题补充：假设系统中没有安装jdk or jre，只在eclipse的目录中有一个jre，那么eclipse会采用该jre，问题是eclipse照样可以编译java源文件，为什么呢？
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景： 前端JavaScript模块化，其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来，还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制，造成了大量的全局变量，大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java（import），Python (import)，Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代，我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法： 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后，还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后，还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步，Flume和Kakfa对接，Flume抓取日志，写到Kafka中
第二部，Spark Streaming读取Kafka中的数据，进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理（脚本）来获取消息，走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件，下载地址：https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
bookjovi
erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言，是在SDL语言的基础上加以修改而成，TNSDL需翻译成C语言得以编译执行，TNSDL语言中实现了异步并行的特点，当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持，异步并行类似于Erlang的process（轻量级进程），TNSDL中则称之为hand，Erlang是基于vm(beam)开发，
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
ljy325
企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件，我看新闻和网站，国防科技大学的科学家累死了，太疲劳，老是加班，不休息，经常吃药，吃药根本就没用，根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾，老想赶快学习到东西跳槽离开，搞得超负荷，不明理。深圳做软件开发经常累死人，总有不明理的人，有个软件提醒限制很好，可以挽救很多人的生命。
相关新闻：
（1）IT行业成五大疾病重灾区：过劳死平均37.9岁
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
bylijinnan
java设计模式
声明： 本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法：
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
SVN
今天花了大半天的功夫，终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库，比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
pepos
component
webapps
在conf里面的auth里赋予的权限配置为
[groups]
- 浅谈程序员的数学修养
comsci
设计模式编程算法面试招聘
浅谈程序员的数学修养
- 批量执行 bulk collect与forall用法
daizj
oraclesqlbulk collectforall
BULK COLLECT 子句会批量检索结果，即一次性将结果集绑定到一个集合变量中，并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、
FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。
有关FORALL语句的用法请参考：批量SQL之 F
- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
dongwei_6688
OS
1、先安装rsync：yum install rsync
2、建立一个空的文件夹：mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录：rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了，删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理，处理数十万个文件也是秒删。
- Yii CModel中rules验证规格
dcj3sjt126com
rulesyiivalidate
Yii cValidator主要用法分析：
yii验证rulesit 分类： Yii yii的rules验证 cValidator主要属性 attributes ,builtInValidators,enableClientValidation,message,on,safe,skipOnError
- 基于vagrant的redis主从实验
dcj3sjt126com
vagrant
平台: Mac
工具: Vagrant
系统: Centos6.5
实验目的: Redis主从
实现思路
制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box
制作sentos6.5+redis的box
mkdir vagrant_redis
cd vagrant_
- Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器
frank1234
centosmemcached
一、安装gcc
rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到，所以我使用的是make的方式安装，由于make依赖于gcc，所以要先安装gcc
开始安装，命令如下，[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]：
建议可以先切换到root用户，不然可能会遇到权限问题：su root 输入密码......
rpm -ivh kernel-head
- Remove Duplicates from Sorted List
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once.
For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
- Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持
jinnianshilongnian
spring4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- 浅谈enum与单例设计模式
247687009
java单例
在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种)，两者同是私有构
造器，导出静态成员变量，以便调用者访问。
第一种
package singleton;
public class Singleton {
//导出全局成员
public final static Singleton INSTANCE = new S
- 使用switch条件语句需要注意的几点
openwrt
cbreakswitch
1. 当满足条件的case中没有break，程序将依次执行其后的每种条件（包括default）直到遇到break跳出
int main()
{
int n = 1;
switch(n) {
case 1:
printf("--1--\n");
default:
printf("defa
- 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文
schnell18
springmybatisJUnit
Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有：
单元测试的app context不支持从外部properties文件注入属性
@Value注解不能解析带通配符的路径字符串
解决第一个问题可以配置一个PropertyPlaceholderConfigurer的bean。
第二个问题的具体实例是：
- Java 定时任务总结一
tuoni
javaspringtimerquartztimertask
Java定时任务总结 一.从技术上分类大概分为以下三种方式： 1.Java自带的java.util.Timer类，这个类允许你调度一个java.util.TimerTask任务; 说明： java.util.Timer定时器，实际上是个线程，定时执行TimerTask类 &
- 一种防止用户生成内容站点出现商业广告以及非法有害等垃圾信息的方法
yangshangchuan
rank相似度计算文本相似度词袋模型余弦相似度
本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法，对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式，方法如下：
1、注册多个账号（一般10个以上）。
2、从多个账号中选择一个账号，发表1-2篇博文
