- K-means 算法的介绍与应用
小魏冬琅
matlab算法kmeans机器学习
目录引言K-means算法的基本原理表格总结:K-means算法的主要步骤K-means算法的MATLAB实现优化方法与改进K-means算法的应用领域表格总结:K-means算法的主要应用领域结论引言K-means算法是一种经典的基于距离的聚类算法,在数据挖掘、模式识别、图像处理等多个领域中得到了广泛应用。其核心思想是将相似的数据对象聚类到同一个簇中,而使得簇内对象的相似度最大、簇间的相似度最小
- 2019-05-30导论
激情老王
洞察力,看透事物本质的能力,这个和格局有异曲同工之妙,但更能给人以清晰的描述和动感;看透了事物的发展规律,自然规律,才能找到自我追求的动力。系统动力学=要素✖连接关系。
- 机器学习实战笔记5——线性判别分析
绍少阿
机器学习笔记可视化机器学习python人工智能
任务安排1、机器学习导论8、核方法2、KNN及其实现9、稀疏表示3、K-means聚类10、高斯混合模型4、主成分分析11、嵌入学习5、线性判别分析12、强化学习6、贝叶斯方法13、PageRank7、逻辑回归14、深度学习线性判别分析(LDA)Ⅰ核心思想对于同样一件事,站在不同的角度,我们往往会有不同的看法,而降维思想,亦是如此。同上节课一样,我们还是学习降维的算法,只是提供了一种新的角度,由上
- 「RIA学习力」《学习心理学》No.1,未闻
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「RIA学习力授权导师」便签输出第6期第1天《学习心理学》拆页一来自《第一章学习理论与教学导论》P9(一)学习的定义虽然本书讨论的学习理论之间存在差异,但这些理论在学习上确实有一些基本的确定性的假设。首先,它们都指出学习是人类行为表现performance,又译表现)或行为表现潜能的持久改变。这意味着学习者能够执行一些在学习发生之前不能执行的行动而且不管它们实际上是否有展示新习得行为表现的机会,这
- OpenCV3最常用的基本操作
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OpenCV介绍OpenCV的全称是OpenSourceComputerVisionLibrary,是一个跨平台的计算机视觉库。OpenCV是由英特尔公司发起并参与开发,以BSD许可证授权发行,可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序。该程序库也可以使用英特尔公司的IPP进行加速处理。以上是维基百科关于OpenCV的介绍,简单来说它就是处理图
- Python和数据分析:Seaborn新手指南
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python数据分析信息可视化
Seaborn是建立在Matplotlib之上的统计数据可视化库,它提供了高级接口和漂亮的默认样式,使得数据可视化变得更加简单和美观。1.导论Seaborn在数据可视化中的角色和优势体现在以下方面:简化API:Seaborn的API设计更加简洁,容易使用,尤其适合初学者。它能够通过几行代码生成漂亮而具有信息含量的图表。美观的默认样式:Seaborn具有吸引人的默认颜色和样式,无需额外的配置即可生成
- 【人工智能导论】吃豆人游戏(上):对抗搜索与Minimax算法
Pericles_HAT
算法python人工智能游戏广度搜索
吃豆人实验(ThePac-ManProject)简介ThePac-ManprojectsweredevelopedforUCBerkeley’sintroductoryartificialintelligencecourse,CS188.TheyapplyanarrayofAItechniquestoplayingPac-Man.Theprojectsallowstudentstovisualiz
- 读书笔记|《乌合之众》
玛格丽特昭
导论:思想、观念和信念的改变,是促成文明变革的唯一重要变化。人类最稳定的因素就是他们世代相传的思维定势。人类思想转变的关键时刻:一、宗教、政治和社会信仰的毁灭,而他们是人类文明存在的根基二、现代科学和工业的新发现,它们创造了一种全新的生存和思想条件。在这个过渡时期,最引人注意的特点是各阶层的民众逐渐进入国家政治生活,慢慢成了统治阶层。群众的势力不断壮大,首先得益于某些观念的广泛传播,慢慢地在人们头
- 【区块链 + 人才服务】区块链综合实训平台 | FISCO BCOS应用案例 | FISCO BCOS应用案例
FISCO_BCOS
2023FISCOBCOS产业应用发展报告区块链人才服务
区块链综合实训平台由秉蔚信息面向高校区块链专业开发,是一款集软硬件于一体的实验实训产品。该产品填补了高校区块链相关专业和课程在实验室实训环节的空缺,覆盖了区块链原理与技术、区块链开发、区块链运维、区块链安全、区块链实训案例等核心实训教学资源,分层次地融入到实训教学中去,为高校的区块链实验实训提供领先的一体化实验教学环境。平台内置丰富的实验教学资源,课程涵盖区块链导论、区块链密码学应用、区块链网络与
- EI检索-机器视觉、图像处理与影像技术国际学术会议(MVIPIT 2023)邀您参会!
诗远Yolanda
图像处理人工智能计算机视觉
机器视觉是计算机学科的一个重要分支,它综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术,涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。而图像处理等技术的快速发展也推动了机器视觉的发展。机器视觉在我国具有广泛的工业应用,核心功能包括:测量,检测,识别,定位等。第一届机器视觉、图像处理与影像技术国际学术会议(MVIPIT2023)将于2023年7月26日-28日在浙江杭
- 基于 React & TypeScript & Webpack 的微前端应用模板
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前端webpackjavascriptViewUI
m-fe/react-ts-webpack在Web开发导论/微前端与大前端一文中,笔者简述了微服务与微前端的设计理念以及微前端的潜在可行方案。微服务与微前端,都是希望将某个单一的单体应用,转化为多个可以独立运行、独立开发、独立部署、独立维护的服务或者应用的聚合,从而满足业务快速变化及分布式多团队并行开发的需求。如康威定律(Conway’sLaw)所言,设计系统的组织,其产生的设计和架构等价于组织间
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201911081102汤昕宇现代信息检索导论实验一程序运行的截图:[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-GimpWjCB-1639531088565)(程序运行截图.png)]当时微博热搜的截图[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-lDXRgrxa-1639531088568)(微博热搜截图.png)]对应的CSV截
- Java在智能数据挖掘系统的应用
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智能数据挖掘系统是利用机器学习、统计分析等技术从大量数据中自动或半自动地发现模式和知识的系统。Java作为一种流行的编程语言,因其强大的性能和丰富的生态系统,在智能数据挖掘领域的应用非常广泛。本文将探讨Java在智能数据挖掘系统中的应用,并提供示例代码。智能数据挖掘系统概述智能数据挖掘系统通常具备以下功能:数据预处理:包括数据清洗、归一化、特征选择等。模式识别:识别数据中的模式,如分类、聚类、关联
- 2020/2/18,晴。《童年的秘密》读书笔记。P9-27
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2020/2/18,晴。《童年的秘密》读书笔记。P9-27在这一部分主要就《童年秘密》这一本书做了一个概括。全书除“导论”外分为三个部分,共30章。本书主要是针对6岁以下儿童的生理和心理发展及其特点进行探讨,本书一共从四个方面进行了论述:幼儿生理和心理的发展、幼儿教育的原则及环境、幼儿心理歧变的分析、成人与儿童冲突的客服。一,幼儿生理和心理的发展。儿童时期是人一生发展的最重要时期,幼儿处在不断生长
- 图形几何算法 -- 凸包算法
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前言常用凸包算法包括GrahamScan算法和JarvisMarch(GiftWrapping)算法,在这里要简单介绍的是GrahamScan算法。1、概念凸包是一个点集所包围的最小的凸多边形。可以想象用一根绳子围绕着一群钉子,绳子所形成的轮廓便是这些钉子的凸包。在计算几何中,凸包得到了广泛的应用,涉及领域包括模式识别、图像处理和优化问题等。2、算法原理凸包算法的目标是从给定的点集(在二维平面中)
- 【书摘】俞可平丨《社群主义》- 个人与社群
杨原平
原文链接《社群主义》俞可平著中国社会科学出版社;1998-07。---正文约17600字,黑体字为本编标。编录:杨原平。---第二部分个人与社群5.自我与个人p446.社群p557.成员资格p688.公民资格p72目录前言…(1)导论…(1)第一部分当代西方政治哲学的流变…(6)1、功利主义…(7)2、新自由主义…(14)3、社群主义及其对新自由主义的批评…(21)4、新自由主义对社群主义批评的反
- 深度学习入门:使用 PyTorch 构建和训练你的第一个神经网络
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引言深度学习是机器学习的一个分支,它利用多层非线性处理单元(即神经网络)来解决复杂的模式识别问题。PyTorch是一个强大的深度学习框架,它提供了灵活的API和动态计算图,非常适合初学者和研究者使用。安装PyTorch确保安装了Python和pip。然后通过以下命令安装PyTorch:pipinstalltorchtorchvision导入库我们需要导入一些必要的库:importtorchimpo
- 《刘澜·领导力30讲》笔记 2
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导论02讲:用口诀修炼领导力小胜凭智,大胜靠德。-牛根生领导力不是职位,而是行动。领导力十律:1承担责任“我来”2解决难题“我不知道”3密切联系群众“你觉得呢?”4讲故事“我讲个故事”5当老师“我教你”6从失败中学习“失败了?恭喜你!”7反思“我要改变什么?”8反思“为什么?”9认识自己“我是谁?”10成为自己“我该是谁?”领导力是改变本性的修炼,我们可以用领导力口诀来帮助修炼。
- 学习笔记:我的新媒体运营进阶之路(二)
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进入到学习的第二阶段,有了前面的导论铺垫后,可以说是渐渐进入了学习状态。工作日每天晚上八点准时开启学习,根据当日任务和学习状态灵活调整学习时间。本阶段主要学习了新媒体应用传播学和着陆页实战课程。新媒体应用传播学:重点学习了线性传播的线性视角、非线性视角、文化视角、影响力六原则。新媒体着陆页实战:在此门课程中学习了着陆页经典的八大结构:价值定位、行动呼唤、产品特征、信用背书、用户评价、风险承诺、常见
- 机器学习算法深度总结(5)-逻辑回归
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1.模型定义逻辑回归属于基于概率分类的学习法.基于概率的模式识别是指对模式x所对应的类别y的后验概率禁行学习.其所属类别为后验概率最大时的类别:预测类别的后验概率,可理解为模式x所属类别y的可信度.逻辑回归(logistic),使用线性对数函数对分类后验概率进行模型化:上式,分母是满足概率总和为1的约束条件的正则化项,参数向量维数为:考虑二分类问题:使用上述关系式,logistic模型的参数个数从
- 计算机视觉概念科普
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玩转AI人工智能图像处理计算机视觉深度学习
计算机视觉(ComputerVision,CV)是一门多学科交叉的科学,旨在让计算机具备“看”的能力,即通过图像或视频数据来理解世界。它结合了信号处理、图像处理、模式识别、机器学习等多个领域的技术,让计算机能够执行诸如识别、分类、追踪等复杂的视觉任务。本文将深入探讨计算机视觉的核心概念和技术。一、计算机视觉概述计算机视觉是一门研究如何让计算机“看”世界并从中获取信息的科学。它主要关注如何处理、分析
- 机器学习(ML)算法分类
活蹦乱跳酸菜鱼
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机器学习(ML)算法是一个广泛而多样的领域,涵盖了多种用于数据分析和模式识别的技术。以下是一些常见的机器学习算法分类及其具体算法:一、监督学习算法监督学习算法使用标记(即已知结果)的训练数据来训练模型,以便对新数据进行预测。线性回归:用于建立连续变量之间的关系,通过拟合一条直线或超平面来预测新数据的输出值。逻辑回归:虽然名称中包含“回归”,但实际上是用于分类问题,特别是二分类问题。通过将线性回归模
- 《刘澜·领导力30讲》笔记 1
greenorchid
导论01讲:领导力其实是领袖力1.领导力是责任。领导力就是解决问题,领导力的责任就是承担解决问题的责任。不过,不是任何问题都是领导力的责任,是你一个人解决不了的问题,是你一个人要带着一群人才能去解决的问题提。这是领导力面对的问题。2.领导力是领导职位的责任:跟你这个职位就是要你解决相应的问题,承担相应的责任。领导职位是领导力的资源:组织为你提供了一个职位,这个职位就会带来相应的权力,带来相应的资源
- 山东大学计算机导论与程序设计基础实验11-12
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程序设计基础/计算机导论算法数据结构山东大学计算机导论与程序设计程序设计基础贪心算法链表
A:实验11斐波那契序列题目描述使用递归法求斐波那契序列第n项的值。斐波那契序列的定义:f(n)={0,n=11,n=2,n为自然数f(n−1)+f(n−2),n>2f(n)=\begin{cases}0,&n=1\\1,&n=2,n为自然数\\f(n-1)+f(n-2),&n>2\end{cases}f(n)=⎩⎨⎧0,1,f(n−1)+f(n−2),n=1n=2,n为自然数n>2输入格式一个整
- 计算机学习路线
天生我才&必有用
程序人生
计算机专业系统性学习方向计算机专业课程之间完全可以用抽象来联系:每一门课想做的事就是利用下层提供的接口,实现功能,然后再给上层提供接口。这样一层一层的抽象就构成了几乎所有的专业课。先来看最高层的问题。刚学编程的时候,会先学一门课导论课或者编程入门课,我当时的入门课叫做“程序设计”,课程内容是介绍一些问题,然后介绍一点编程语言的知识,作业是一些编程问题,比如八皇后、素性测试之类的比较常规的编程题。这
- 【林川登罗】俄耳甫斯,基督教,酒神狄俄尼索斯之间的关系和转换——希腊神话
林川登罗
“离开了狄俄尼索斯崇拜的俄耳甫斯教则是一种没有生命的宗教。”我将这个在《希腊宗教研究导论》一书中提到的观点放在开头,我甚至可以这么说)——“俄耳甫斯”就是清醒的“酒神”,也是酒神的“复活”。然后同样也是有趣的一点,俄耳甫斯就是被狄俄尼索斯(酒神)的信徒给撕裂的,而基督教在某种程度是反酒神精神的,而俄耳甫斯教的教义就是非常静谧和肃穆,并且基本素食,尽量不杀生,而且崇尚一神论,他们也有喝葡萄酒之类的圣
- 这位自称法律人的是个什么玩意儿?
粗鄙的人儿
图片发自App推荐这位法律人阅读职业学院《法理学导论》,非法本吧?抓紧参加司法考试哦,过两年可就不能参加了。看了你老公还是男朋友发的你的照片,说实话,像你这样的,我宁愿喜欢只母猪。图片发自App
- 让数据说话:人工智能与六西格玛的完美结合
张驰课堂
人工智能六西格玛
当人工智能与六西格玛结合,企业可以充分利用人工智能技术的数据处理、预测分析和智能决策支持能力,实现数据驱动的决策、质量控制和流程优化,从而提高企业的效率和竞争力。下面张驰咨询给大家具体的介绍:1、数据驱动决策六西格玛侧重于数据分析和决策制定,而人工智能可以提供更强大的数据处理和分析能力。通过人工智能技术,可以自动收集和整理大量的数据,并进行有效的数据挖掘和模式识别。这些数据分析结果可以为六西格玛项
- 神经网络(深度学习,计算机视觉,得分函数,损失函数,前向传播,反向传播,激活函数)
MarkHD
深度学习神经网络计算机视觉
神经网络,特别是深度学习,在计算机视觉等领域有着广泛的应用。以下是关于你提到的几个关键概念的详细解释:神经网络:神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型,用于处理复杂的数据和模式识别任务。它由多个神经元(或称为节点)组成,这些神经元通过权重和偏置进行连接,并可以学习调整这些参数以优化性能。深度学习:深度学习是神经网络的一个子领域,主要关注于构建和训练深度神经网络(即具有多个隐藏层的神经网络)。通
- 0101插入排序-算法基础-算法导论第三版
gaog2zh
数据结构和算法插入排序算法基础算法导论第三版
文章目录一插入排序二循环不变式与插入排序的正确性三伪代码中的一些约定四Java代码实现插入排序结语一插入排序输入:nnn个数订单一个序列(a1,a2,⋯ ,an)(a_1,a_2,\cdots,a_n)(a1,a2,⋯,an).**输出:**输入序列的一个排列(a1′,a2′,⋯ ,an′)(a^{'}_1,a^{'}_2,\cdots,a^{'}_n)(a1′,a2′,⋯,an′),满足a1′≤
- Nginx负载均衡
510888780
nginx应用服务器
Nginx负载均衡一些基础知识:
nginx 的 upstream目前支持 4 种方式的分配
1)、轮询(默认)
每个请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器,如果后端服务器down掉,能自动剔除。
2)、weight
指定轮询几率,weight和访问比率成正比
- RedHat 6.4 安装 rabbitmq
bylijinnan
erlangrabbitmqredhat
在 linux 下安装软件就是折腾,首先是测试机不能上外网要找运维开通,开通后发现测试机的 yum 不能使用于是又要配置 yum 源,最后安装 rabbitmq 时也尝试了两种方法最后才安装成功
机器版本:
[root@redhat1 rabbitmq]# lsb_release
LSB Version: :base-4.0-amd64:base-4.0-noarch:core
- FilenameUtils工具类
eksliang
FilenameUtilscommon-io
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2217081 一、概述
这是一个Java操作文件的常用库,是Apache对java的IO包的封装,这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils,其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装,开发中对文件的操作,几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
- xml文件解析SAX
不懂事的小屁孩
xml
xml文件解析:xml文件解析有四种方式,
1.DOM生成和解析XML文档(SAX是基于事件流的解析)
2.SAX生成和解析XML文档(基于XML文档树结构的解析)
3.DOM4J生成和解析XML文档
4.JDOM生成和解析XML
本文章用第一种方法进行解析,使用android常用的DefaultHandler
import org.xml.sax.Attributes;
- 通过定时任务执行mysql的定期删除和新建分区,此处是按日分区
酷的飞上天空
mysql
使用python脚本作为命令脚本,linux的定时任务来每天定时执行
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf8 -*-
import pymysql
import datetime
import calendar
#要分区的表
table_name = 'my_table'
#连接数据库的信息
host,user,passwd,db =
- 如何搭建数据湖架构?听听专家的意见
蓝儿唯美
架构
Edo Interactive在几年前遇到一个大问题:公司使用交易数据来帮助零售商和餐馆进行个性化促销,但其数据仓库没有足够时间去处理所有的信用卡和借记卡交易数据
“我们要花费27小时来处理每日的数据量,”Edo主管基础设施和信息系统的高级副总裁Tim Garnto说道:“所以在2013年,我们放弃了现有的基于PostgreSQL的关系型数据库系统,使用了Hadoop集群作为公司的数
- spring学习——控制反转与依赖注入
a-john
spring
控制反转(Inversion of Control,英文缩写为IoC)是一个重要的面向对象编程的法则来削减计算机程序的耦合问题,也是轻量级的Spring框架的核心。 控制反转一般分为两种类型,依赖注入(Dependency Injection,简称DI)和依赖查找(Dependency Lookup)。依赖注入应用比较广泛。
- 用spool+unixshell生成文本文件的方法
aijuans
xshell
例如我们把scott.dept表生成文本文件的语句写成dept.sql,内容如下:
set pages 50000;
set lines 200;
set trims on;
set heading off;
spool /oracle_backup/log/test/dept.lst;
select deptno||','||dname||','||loc
- 1、基础--名词解析(OOA/OOD/OOP)
asia007
学习基础知识
OOA:Object-Oriented Analysis(面向对象分析方法)
是在一个系统的开发过程中进行了系统业务调查以后,按照面向对象的思想来分析问题。OOA与结构化分析有较大的区别。OOA所强调的是在系统调查资料的基础上,针对OO方法所需要的素材进行的归类分析和整理,而不是对管理业务现状和方法的分析。
OOA(面向对象的分析)模型由5个层次(主题层、对象类层、结构层、属性层和服务层)
- 浅谈java转成json编码格式技术
百合不是茶
json编码java转成json编码
json编码;是一个轻量级的数据存储和传输的语言
在java中需要引入json相关的包,引包方式在工程的lib下就可以了
JSON与JAVA数据的转换(JSON 即 JavaScript Object Natation,它是一种轻量级的数据交换格式,非
常适合于服务器与 JavaScript 之间的数据的交
- web.xml之Spring配置(基于Spring+Struts+Ibatis)
bijian1013
javaweb.xmlSSIspring配置
指定Spring配置文件位置
<context-param>
<param-name>contextConfigLocation</param-name>
<param-value>
/WEB-INF/spring-dao-bean.xml,/WEB-INF/spring-resources.xml,
/WEB-INF/
- Installing SonarQube(Fail to download libraries from server)
sunjing
InstallSonar
1. Download and unzip the SonarQube distribution
2. Starting the Web Server
The default port is "9000" and the context path is "/". These values can be changed in &l
- 【MongoDB学习笔记十一】Mongo副本集基本的增删查
bit1129
mongodb
一、创建复本集
假设mongod,mongo已经配置在系统路径变量上,启动三个命令行窗口,分别执行如下命令:
mongod --port 27017 --dbpath data1 --replSet rs0
mongod --port 27018 --dbpath data2 --replSet rs0
mongod --port 27019 -
- Anychart图表系列二之执行Flash和HTML5渲染
白糖_
Flash
今天介绍Anychart的Flash和HTML5渲染功能
HTML5
Anychart从6.0第一个版本起,已经逐渐开始支持各种图的HTML5渲染效果了,也就是说即使你没有安装Flash插件,只要浏览器支持HTML5,也能看到Anychart的图形(不过这些是需要做一些配置的)。
这里要提醒下大家,Anychart6.0版本对HTML5的支持还不算很成熟,目前还处于
- Laravel版本更新异常4.2.8-> 4.2.9 Declaration of ... CompilerEngine ... should be compa
bozch
laravel
昨天在为了把laravel升级到最新的版本,突然之间就出现了如下错误:
ErrorException thrown with message "Declaration of Illuminate\View\Engines\CompilerEngine::handleViewException() should be compatible with Illuminate\View\Eng
- 编程之美-NIM游戏分析-石头总数为奇数时如何保证先动手者必胜
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class Nim {
/**编程之美 NIM游戏分析
问题:
有N块石头和两个玩家A和B,玩家A先将石头随机分成若干堆,然后按照BABA...的顺序不断轮流取石头,
能将剩下的石头一次取光的玩家获胜,每次取石头时,每个玩家只能从若干堆石头中任选一堆,
- lunce创建索引及简单查询
chengxuyuancsdn
查询创建索引lunce
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import org.apache.lucene.document.Docume
- [IT与投资]坚持独立自主的研究核心技术
comsci
it
和别人合作开发某项产品....如果互相之间的技术水平不同,那么这种合作很难进行,一般都会成为强者控制弱者的方法和手段.....
所以弱者,在遇到技术难题的时候,最好不要一开始就去寻求强者的帮助,因为在我们这颗星球上,生物都有一种控制其
- flashback transaction闪回事务查询
daizj
oraclesql闪回事务
闪回事务查询有别于闪回查询的特点有以下3个:
(1)其正常工作不但需要利用撤销数据,还需要事先启用最小补充日志。
(2)返回的结果不是以前的“旧”数据,而是能够将当前数据修改为以前的样子的撤销SQL(Undo SQL)语句。
(3)集中地在名为flashback_transaction_query表上查询,而不是在各个表上通过“as of”或“vers
- Java I/O之FilenameFilter类列举出指定路径下某个扩展名的文件
游其是你
FilenameFilter
这是一个FilenameFilter类用法的例子,实现的列举出“c:\\folder“路径下所有以“.jpg”扩展名的文件。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
- C语言学习五函数,函数的前置声明以及如何在软件开发中合理的设计函数来解决实际问题
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int f(void) //括号中的void表示该函数不能接受数据,int表示返回的类型为int类型
{
return 10; //向主调函数返回10
}
void g(void) //函数名前面的void表示该函数没有返回值
{
//return 10; //error 与第8行行首的void相矛盾
}
in
- 今天在测试环境使用yum安装,遇到一个问题: Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Pl
dcj3sjt126com
centos
今天在测试环境使用yum安装,遇到一个问题:
Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Please verify its path and try again
处理很简单,修改文件“/etc/yum.repos.d/epel.repo”, 将baseurl的注释取消, mirrorlist注释掉。即可。
&n
- 单例模式
shuizhaosi888
单例模式
单例模式 懒汉式
public class RunMain {
/**
* 私有构造
*/
private RunMain() {
}
/**
* 内部类,用于占位,只有
*/
private static class SingletonRunMain {
priv
- Spring Security(09)——Filter
234390216
Spring Security
Filter
目录
1.1 Filter顺序
1.2 添加Filter到FilterChain
1.3 DelegatingFilterProxy
1.4 FilterChainProxy
1.5
- 公司项目NODEJS实践0.1
逐行分析JS源代码
mongodbnginxubuntunodejs
一、前言
前端如何独立用nodeJs实现一个简单的注册、登录功能,是不是只用nodejs+sql就可以了?其实是可以实现,但离实际应用还有距离,那要怎么做才是实际可用的。
网上有很多nod
- java.lang.Math
liuhaibo_ljf
javaMathlang
System.out.println(Math.PI);
System.out.println(Math.abs(1.2));
System.out.println(Math.abs(1.2));
System.out.println(Math.abs(1));
System.out.println(Math.abs(111111111));
System.out.println(Mat
- linux下时间同步
nonobaba
ntp
今天在linux下做hbase集群的时候,发现hmaster启动成功了,但是用hbase命令进入shell的时候报了一个错误 PleaseHoldException: Master is initializing,查看了日志,大致意思是说master和slave时间不同步,没办法,只好找一种手动同步一下,后来发现一共部署了10来台机器,手动同步偏差又比较大,所以还是从网上找现成的解决方
- ZooKeeper3.4.6的集群部署
roadrunners
zookeeper集群部署
ZooKeeper是Apache的一个开源项目,在分布式服务中应用比较广泛。它主要用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题,如:统一命名服务、状态同步、集群管理、配置文件管理、同步锁、队列等。这里主要讲集群中ZooKeeper的部署。
1、准备工作
我们准备3台机器做ZooKeeper集群,分别在3台机器上创建ZooKeeper需要的目录。
数据存储目录
- Java高效读取大文件
tomcat_oracle
java
读取文件行的标准方式是在内存中读取,Guava 和Apache Commons IO都提供了如下所示快速读取文件行的方法: Files.readLines(new File(path), Charsets.UTF_8); FileUtils.readLines(new File(path)); 这种方法带来的问题是文件的所有行都被存放在内存中,当文件足够大时很快就会导致
- 微信支付api返回的xml转换为Map的方法
xu3508620
xmlmap微信api
举例如下:
<xml>
<return_code><![CDATA[SUCCESS]]></return_code>
<return_msg><![CDATA[OK]]></return_msg>
<appid><