- 机器学习之线性代数
珠峰日记
AI理论与实践机器学习线性代数人工智能
文章目录一、引言:线性代数为何是AI的基石二、向量:AI世界的基本构建块(一)向量的定义(二)向量基础操作(三)重要概念三、矩阵:AI数据的强大容器(一)矩阵的定义(二)矩阵运算(三)矩阵特性(四)矩阵分解(五)Python示例(使用NumPy库)四、线性代数在AI中的应用(一)数据表示(二)降维:PCA(三)线性回归(四)计算机视觉(五)自然语言处理一、引言:线性代数为何是AI的基石在人工智能领
- 拉格朗日插值多项式(Lagrange Interpolation)原理 + Python 代码
Illusionna.
python
原理部分见:拉格朗日插值—Homev1.2023.11文档https://illusionna.readthedocs.io/zh/latest/projects/Mathematics/Numerical%20Analysis/%E6%8B%89%E6%A0%BC%E6%9C%97%E6%97%A5%E6%8F%92%E5%80%BC/Lagrange.html代码依赖第三方库:1.numpy2
- Numpy 自学笔记(一)
.Queenie.
numpy小白自学笔记
@numpyNumpy自学笔记(一)更加详细的学习资料请见:https://www.numpy.org.cn/user/一.基础知识NumPy的数组类被调用ndarray。它也被别名所知array。请注意,numpy.array这与标准Python库类不同array.array,后者只处理一维数组并提供较少的功能。ndarray对象更重要的属性是:importnumpyasnpa=np.arang
- 基于PyTorch的深度学习4——使用numpy实现机器学习vs使用Tensor及Antograd实现机器学习
Wis4e
深度学习机器学习pytorch
首先,给出一个数组x,然后基于表达式y=3x2+2,加上一些噪音数据到达另一组数据y。然后,构建一个机器学习模型,学习表达式y=wx2+b的两个参数w、b。利用数组x,y的数据为训练数据。最后,采用梯度梯度下降法,通过多次迭代,学习到w、b的值。以下为具体步骤:1)导入需要的库。importnumpyasnp%matplotlibinlinefrommatplotlibimportpyplotas
- Pytorch 第九回:卷积神经网络——ResNet模型
Start_Present
pytorchcnnpython分类深度学习
Pytorch第九回:卷积神经网络——ResNet模型本次开启深度学习第九回,基于Pytorch的ResNet卷积神经网络模型。这是分享的第四个卷积神经网络模型。该模型是基于解决因网络加深而出现的梯度消失和网络退化而进行设计的。接下来给大家分享具体思路。本次学习,借助的平台是PyCharm2024.1.3,python版本3.11numpy版本是1.26.4,pytorch版本2.0.0+cu11
- 实战1. 利用Pytorch解决 CIFAR 数据集中的图像分类为 10 类的问题
啥都鼓捣的小yao
深度学习pytorch分类人工智能深度学习
实战1.利用Pytorch解决CIFAR数据集中的图像分类为10类的问题加载数据建立模型模型训练测试评估你的任务是建立一个用于CIFAR图像分类的神经网络,并实现分类质量>0.5。注意:因为我们实战1里只讨论最简单的神经网络构建,所以准确率达到0.5以上就符合我们的目标,后面会不断学习新的模型进行优化CIFAR的数据集如下图所示:我们大概所需要的功能包如下:importnumpyasnpimpor
- python可應用在金融分析的那一個方面,如何部署在linux server上面。
蠟筆小新工程師
金融
Python在金融分析中應用廣泛,以下是幾個主要方面:###1.**數據處理與分析**-使用**Pandas**和**NumPy**等庫來處理和分析大規模數據集,進行清理、轉換和統計運算。-舉例:處理歷史市場數據,分析價格趨勢、交易量等。###2.**機器學習與預測**-使用**scikit-learn**、**TensorFlow**或**PyTorch**建立模型進行股票價格預測、信用風險評估
- pyscript的用法
新时代_打工人
pythonpython开发语言前端框架
PyScript核心特性Pythoninthebrowser:启用drop-incontent、外部文件托管(基于Pyodide项目),以及不依赖服务器端配置的应用程序托管。Python生态:提供流行的Python和科学计算软件包(例如numpy,pandas,scikit-learn等)。PythonwithJavaScript:在Python和JavaScript对象和命名空间之间进行双向通信
- 今天这道题看了好久的题解,才理解意思,看来有的时候刷题也要积累一些知识。
suohanfjiusbis
pythonleetcode算法
classSolution:defgameOfLife(self,board:List[List[int]])->None:"""Donotreturnanything,modifyboardin-placeinstead."""importnumpyasnpr,c=len(board),len(board[0])board_exp=np.array([[0for_inrange(c+2)]for
- dataframe数据常用python操作
shlay
统计分析软件python信息可视化数据分析
dataframe数据常用python操作dataframe数据常用知识点1.创建dataframe1.1使用字典创建DataFrame:1.2使用列表创建DataFrame:1.3使用numpy数组创建DataFrame:1.4从TXT文件中创建DataFrame:1.5从CSV文件中创建DataFrame:1.6从Excel文件中创建DataFrame:2.dataframe数据保存3.dat
- Python数据可视化——Matplotlib的基本绘图:图形、轴、标签
大数据张老师
python信息可视化matplotlib
Matplotlib的绘图系统是由多个层次组成的,它的基本结构包括图形(Figure)、坐标轴(Axes)、刻度(Ticks)、标签(Labels)等多个部分。理解这些基本组件,有助于更好地使用Matplotlib绘制和优化图表。在本节中,我们将结合NumPy数组,详细讲解Matplotlib的基本结构,并展示它们在实际项目中的应用。图形(Figure):整个绘图的容器在Matplotlib中,图
- 使用Python 打造专属自己的屏幕录制工具:使用NumPy、PIL和OpenCV的完整指南
LIY若依
opencv人工智能python应用开发录屏软件
简介在这篇博客中,我们将介绍如何使用NumPy、PIL和OpenCV创建一个屏幕录制工具。通过逐步解析代码片段,解释每个部分的功能,最终展示完整代码。希望这篇博客能帮助你理解如何实现屏幕录制功能。依赖库在运行代码之前,请确保已安装以下依赖库:NumPyPIL(Pillow)OpenCV可以使用以下命令安装这些库:pipinstallnumpypillowopencv-python步骤1:导入必要的
- OpenCV基础:用Python生成一幅黑白图像
superdont
计算机视觉入门python开发语言opencv人工智能计算机视觉矩阵
OpenCV的基础是处理图像,而图像的基础是矩阵。因此,如何使用好矩阵时非常关键的。下面我们通过一个具体的实例来展示如何通过Python和OpenCV对矩阵进行操作,从而更好地实现对图像的处理。具体要求:使用Python:生成一幅左黑右白的灰度图像,图像大小为16×16像素。借助OpenCV库。输出数值,并显示图像。Python代码下面的程序通过OpenCV、numpy两个库实现构造矩阵,修改特征
- 安装CUDA12.1和torch2.2.1下的DKG
超级无敌大好人
python
1.创建python虚拟环境setNO_PROXY=*condadeactivatecondaenvremove-nfindkgcondacreate-nfindkgpython=3.11condaactivatefindkgcondainstallpackagingsetuptoolspipuninstallnumpycondainstallnumpy=1.24.3请注意,DKG需要python
- 【numpy2】python计算BMI指数、numpy(数组、数据类型、常用属性、常见方法、索引与切片、比较运算符、基本函数、必会函数、随机数模块、赌场案例)
林光虚霁晓
数据分析pythonnumpy开发语言
1python计算BMI指数2numpy中数组的概念3numpy的数据类型4numpy的常用属性5numpy的常见方法6numpy的索引与切片7numpy的比较运算符8numpy的基本函数8.1numpy的必会函数8.2numpy的随机数模块9numpy的赌场案例1python计算BMI指数#身高height=[170,173,178,180,183]#体重weight=[76,65,70,77,
- sklearn库安装
吧啦吧啦吡叭卜
sklearn人工智能python
已经安装了numpy、matplotlib、scipy这些库一直报错×pythonsetup.pyegg_infodidnotrunsuccessfully.│exitcode:1╰─>[15linesofoutput]The'sklearn'PyPIpackageisdeprecated,use'scikit-learn'ratherthan'sklearn'forpipcommands.Her
- numpy版本踩坑总结 持续更新
AI算法网奇
python宝典python基础numpy
目录1.23版本报错module'numpy'hasnoattribute'bool'.协方差矩阵第2次优化:1.23版本影响库smplx报错module'numpy'hasnoattribute'bool'.解决方法:pipinstallnumpy==1.23.2测试版本命令:python-c"importnumpyasnp;print(np.__version__)"
- Python常见的第三方库:requests、numpy、pandas
大数据张老师
pythonnumpypandas
常见的第三方库:requests、numpy、pandasPython拥有丰富的第三方库,涵盖了数据分析、网络爬取、人工智能、科学计算等多个领域。其中,requests、numpy和pandas是最常用的三个库,分别用于网络请求、数值计算和数据处理。本节将详细介绍它们的基本功能,并通过示例代码帮助理解它们的使用方法。requests:处理网络请求的库requests是Python中用于处理HTTP
- 02矩阵运算
依旧阳光的老码农
计算机视觉矩阵线性代数计算机视觉
矩阵运算教案课程目标了解矩阵的基本概念和常见运算。掌握矩阵的加法、乘法、转置、行列式、逆矩阵等运算。结合NumPy进行矩阵运算的编程实践。第一部分:矩阵的基本概念1.1矩阵的定义矩阵(Matrix)是一个m×n的数表,其中:m代表行数(row)n代表列数(column)例如:A=\begin{bmatrix}1&2&3\\4&5&6\end{bmatrix}是一个2×3矩阵。第二部分:矩阵的基本运
- python使用pandas创建dataframe仿真数据、将字典数据转化为dataframe
statistics.insight
数据科学持续学习机器学习数据挖掘数据分析人工智能python
python使用pandas创建dataframe仿真数据、将字典数据转化为dataframe目录python使用pandas创建dataframe仿真数据、将字典数据转化为dataframe#导入包和库#python使用pandas创建dataframe仿真数据、将字典数据转化为dataframe#导入包和库importpandasaspdimportnumpyasnp#不显示关于在切片副本上设
- python中的numpy库有什么优缺点_python中关于numpy库的介绍
weixin_34938347
1.Numpy是什么?NumPy(NumericalPython的缩写)是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy,就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数,涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。这个库的前身是1995年就开始开发的一个用于数组运算的库。经过了长时间的发展,基本上成了绝大部分Python科学计算的基础包,当然也包括所有提供Python接口的深
- python numpy学习
黄小猿
pythonnumpymeshgrid
目录np.meshgridnp.where1.np.meshgrid可以生成一对协调的点,x=np.arange(-5,5,1)y=np.arange(-5,5,1)xx,yy=np.meshgrid(x,y,sparse=True)xx#输出:array([[-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4]])yy#输出:array([[-5],[-4],[-3],[-2],[-1],[0],
- 深度学习主流经典框架PyTorch(day2)
inquisitor.dom
深度学习pytorch人工智能
五、Tensor数据转换5.1张量转numpy浅拷贝调用numpy()方法可以把Tensor转换为Numpy,此时内存是共享的。#张量转numpydata_tensor=torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]])data_numpy=data_tensor.numpy()print(type(data_tensor),type(data_numpy))#他们内存是共享的data
- conda的作用
一只积极向上的小咸鱼
conda
一概览Conda是一个开源的包管理和环境管理工具,主要用于Python及其他编程语言的依赖管理和环境隔离。它的核心作用有以下几点:1.包管理可以安装、更新、卸载Python及其依赖包(类似于pip)。支持多语言(不仅限于Python,还支持C/C++,R,Ruby,Lua等)。依赖自动管理,能解决复杂的库依赖问题,例如:condainstallnumpypandas2.环境管理允许创建多个独立的虚
- 【AI学习从零至壹】pytorch基础
flyyyya
AI算法人工智能学习pytorch
pytorch基础pytorch基础张量(Tensor)张量的属性张量的索引和切⽚:张量的拼接张量的算数运算单元素张量In-place操作与numpy之间的转换张量到numpy数组计算图静态计算图动态计算图pytorch计算图可视化pytorch基础PyTorch是⼀个开源的深度学习框架,由Facebook的⼈⼯智能研究团队开发和维护,在学术界和⼯业界都得到了⼴泛应⽤。张量(Tensor)张量(T
- 庐山派k230使用串口通信发送数据驱动四个轮子并且实现摄像头画面识别目标检测功能
晨兆
python开发语言
我使用的是UART1frommachineimportUART,FPIOA,Pinimportosimportujsonimportaicubefrommedia.sensorimport*frommedia.displayimport*frommedia.mediaimport*fromtimeimport*importnncase_runtimeasnnimportulab.numpyasnp
- 【路径规划】二维Dijkstra启发式改进算法
神精兵院院长
Python算法算法python动态规划
我们使用了A*算法的启发式(曼哈顿距离)来改进Dijkstra算法的性能。当我们将邻居节点添加到优先队列时,我们使用了distance+heuristic作为优先级,这样我们可以更快地找到通往目标节点的路径。importheapqimportnumpyasnpdefheuristic(a,b):(x1,y1)=a(x2,y2)=breturnabs(x1-x2)+abs(y1-y2)#使用曼哈顿距
- 【图像去噪】基础知识之加噪 | 给图像加噪的若干种方式,包括加高斯白噪声(AWGN)、泊松-高斯噪声、模拟真实噪声(SIDD、DND)等
十小大
人工智能计算机视觉深度学习图像处理图像去噪pythonpytorch
请先看【专栏介绍文章】:【图像去噪(ImageDenoising)】关于【图像去噪】专栏的相关说明,包含适配人群、专栏简介、专栏亮点、阅读方法、定价理由、品质承诺、关于更新、去噪概述、文章目录、资料汇总、问题汇总(更新中)文章目录前言加高斯噪声(AWGN)在numpy上加在Tensor上加完整代码加其他噪声(模拟真实世界的噪声)加随机散粒噪声和真实噪声(Possion-Gaussian)加SIDD
- python求函数最值的方法_python计算波峰波谷值的方法(极值点)
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python求函数最值的方法
python求极值点主要用到scipy库。1.首先可先选择一个函数或者拟合一个函数,这里选择拟合数据:np.polyfitimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfromscipyimportsignal#滤波等xxx=np.arange(0,1000)yyy=np.sin(xxx*np.pi/180)z1=np.pol
- 基于python的“扫雷”游戏实现
m0_74802518
游戏pythonwindows
一、引言:最近在学习python语言,想着尝试通过python来实现儿时玩过的小游戏,于是从"扫雷"游戏开始,依据自己的理解,编写游戏代码。若有不周到之处,还望大家批评指正。环境配置:python3.12,pygame2.6.1,numpy1.26.4二、效果展示灰色为未揭开的单元,红色表示地雷,绿色表示“插旗”(即认定此单元格为地雷)三、程序思路1.程序框架图如图所示,我们需要创建“扫雷”用的棋
- Java常用排序算法/程序员必须掌握的8大排序算法
cugfy
java
分类:
1)插入排序(直接插入排序、希尔排序)
2)交换排序(冒泡排序、快速排序)
3)选择排序(直接选择排序、堆排序)
4)归并排序
5)分配排序(基数排序)
所需辅助空间最多:归并排序
所需辅助空间最少:堆排序
平均速度最快:快速排序
不稳定:快速排序,希尔排序,堆排序。
先来看看8种排序之间的关系:
1.直接插入排序
(1
- 【Spark102】Spark存储模块BlockManager剖析
bit1129
manager
Spark围绕着BlockManager构建了存储模块,包括RDD,Shuffle,Broadcast的存储都使用了BlockManager。而BlockManager在实现上是一个针对每个应用的Master/Executor结构,即Driver上BlockManager充当了Master角色,而各个Slave上(具体到应用范围,就是Executor)的BlockManager充当了Slave角色
- linux 查看端口被占用情况详解
daizj
linux端口占用netstatlsof
经常在启动一个程序会碰到端口被占用,这里讲一下怎么查看端口是否被占用,及哪个程序占用,怎么Kill掉已占用端口的程序
1、lsof -i:port
port为端口号
[root@slave /data/spark-1.4.0-bin-cdh4]# lsof -i:8080
COMMAND PID USER FD TY
- Hosts文件使用
周凡杨
hostslocahost
一切都要从localhost说起,经常在tomcat容器起动后,访问页面时输入http://localhost:8088/index.jsp,大家都知道localhost代表本机地址,如果本机IP是10.10.134.21,那就相当于http://10.10.134.21:8088/index.jsp,有时候也会看到http: 127.0.0.1:
- java excel工具
g21121
Java excel
直接上代码,一看就懂,利用的是jxl:
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import jxl.Cell;
import jxl.Sheet;
import jxl.Workbook;
import jxl.read.biff.BiffException;
import jxl.write.Label;
import
- web报表工具finereport常用函数的用法总结(数组函数)
老A不折腾
finereportweb报表函数总结
ADD2ARRAY
ADDARRAY(array,insertArray, start):在数组第start个位置插入insertArray中的所有元素,再返回该数组。
示例:
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], [23, 43, 22], 3)返回[3, 4, 23, 43, 22, 1, 5, 7].
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], "测试&q
- 游戏服务器网络带宽负载计算
墙头上一根草
服务器
家庭所安装的4M,8M宽带。其中M是指,Mbits/S
其中要提前说明的是:
8bits = 1Byte
即8位等于1字节。我们硬盘大小50G。意思是50*1024M字节,约为 50000多字节。但是网宽是以“位”为单位的,所以,8Mbits就是1M字节。是容积体积的单位。
8Mbits/s后面的S是秒。8Mbits/s意思是 每秒8M位,即每秒1M字节。
我是在计算我们网络流量时想到的
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
Spring 3 系列
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- 高性能mysql 之 选择存储引擎(一)
annan211
mysqlInnoDBMySQL引擎存储引擎
1 没有特殊情况,应尽可能使用InnoDB存储引擎。 原因:InnoDB 和 MYIsAM 是mysql 最常用、使用最普遍的存储引擎。其中InnoDB是最重要、最广泛的存储引擎。她 被设计用来处理大量的短期事务。短期事务大部分情况下是正常提交的,很少有回滚的情况。InnoDB的性能和自动崩溃 恢复特性使得她在非事务型存储的需求中也非常流行,除非有非常
- UDP网络编程
百合不是茶
UDP编程局域网组播
UDP是基于无连接的,不可靠的传输 与TCP/IP相反
UDP实现私聊,发送方式客户端,接受方式服务器
package netUDP_sc;
import java.net.DatagramPacket;
import java.net.DatagramSocket;
import java.net.Ine
- JQuery对象的val()方法执行结果分析
bijian1013
JavaScriptjsjquery
JavaScript中,如果id对应的标签不存在(同理JAVA中,如果对象不存在),则调用它的方法会报错或抛异常。在实际开发中,发现JQuery在id对应的标签不存在时,调其val()方法不会报错,结果是undefined。
- http请求测试实例(采用json-lib解析)
bijian1013
jsonhttp
由于fastjson只支持JDK1.5版本,因些对于JDK1.4的项目,可以采用json-lib来解析JSON数据。如下是http请求的另外一种写法,仅供参考。
package com;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import
- 【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
bit1129
hessian
在【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中介绍了基于Hessian的RPC服务的实现步骤,在那里使用Hessian提供的API完成基于Hessian的RPC服务开发和客户端调用,本文使用Spring对Hessian的集成来实现Hessian的RPC调用。
定义模型、接口和服务器端代码
|---Model
&nb
- 【Mahout三】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup流程分析
bit1129
Mahout
1.Mahout环境搭建
1.下载Mahout
http://mirror.bit.edu.cn/apache/mahout/0.10.0/mahout-distribution-0.10.0.tar.gz
2.解压Mahout
3. 配置环境变量
vim /etc/profile
export HADOOP_HOME=/home
- nginx负载tomcat遇非80时的转发问题
ronin47
nginx负载后端容器是tomcat(其它容器如WAS,JBOSS暂没发现这个问题)非80端口,遇到跳转异常问题。解决的思路是:$host:port
详细如下:
该问题是最先发现的,由于之前对nginx不是特别的熟悉所以该问题是个入门级别的:
? 1 2 3 4 5
- java-17-在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符
bylijinnan
java
public class FirstShowOnlyOnceElement {
/**Q17.在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符。如输入abaccdeff,则输出b
* 1.int[] count:count[i]表示i对应字符出现的次数
* 2.将26个英文字母映射:a-z <--> 0-25
* 3.假设全部字母都是小写
*/
pu
- mongoDB 复制集
开窍的石头
mongodb
mongo的复制集就像mysql的主从数据库,当你往其中的主复制集(primary)写数据的时候,副复制集(secondary)会自动同步主复制集(Primary)的数据,当主复制集挂掉以后其中的一个副复制集会自动成为主复制集。提供服务器的可用性。和防止当机问题
mo
- [宇宙与天文]宇宙时代的经济学
comsci
经济
宇宙尺度的交通工具一般都体型巨大,造价高昂。。。。。
在宇宙中进行航行,近程采用反作用力类型的发动机,需要消耗少量矿石燃料,中远程航行要采用量子或者聚变反应堆发动机,进行超空间跳跃,要消耗大量高纯度水晶体能源
以目前地球上国家的经济发展水平来讲,
- Git忽略文件
Cwind
git
有很多文件不必使用git管理。例如Eclipse或其他IDE生成的项目文件,编译生成的各种目标或临时文件等。使用git status时,会在Untracked files里面看到这些文件列表,在一次需要添加的文件比较多时(使用git add . / git add -u),会把这些所有的未跟踪文件添加进索引。
==== ==== ==== 一些牢骚
- MySQL连接数据库的必须配置
dashuaifu
mysql连接数据库配置
MySQL连接数据库的必须配置
1.driverClass:com.mysql.jdbc.Driver
2.jdbcUrl:jdbc:mysql://localhost:3306/dbname
3.user:username
4.password:password
其中1是驱动名;2是url,这里的‘dbna
- 一生要养成的60个习惯
dcj3sjt126com
习惯
一生要养成的60个习惯
第1篇 让你更受大家欢迎的习惯
1 守时,不准时赴约,让别人等,会失去很多机会。
如何做到:
①该起床时就起床,
②养成任何事情都提前15分钟的习惯。
③带本可以随时阅读的书,如果早了就拿出来读读。
④有条理,生活没条理最容易耽误时间。
⑤提前计划:将重要和不重要的事情岔开。
⑥今天就准备好明天要穿的衣服。
⑦按时睡觉,这会让按时起床更容易。
2 注重
- [介绍]Yii 是什么
dcj3sjt126com
PHPyii2
Yii 是一个高性能,基于组件的 PHP 框架,用于快速开发现代 Web 应用程序。名字 Yii (读作 易)在中文里有“极致简单与不断演变”两重含义,也可看作 Yes It Is! 的缩写。
Yii 最适合做什么?
Yii 是一个通用的 Web 编程框架,即可以用于开发各种用 PHP 构建的 Web 应用。因为基于组件的框架结构和设计精巧的缓存支持,它特别适合开发大型应
- Linux SSH常用总结
eksliang
linux sshSSHD
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2186931 一、连接到远程主机
格式:
ssh name@remoteserver
例如:
ssh
[email protected]
二、连接到远程主机指定的端口
格式:
ssh name@remoteserver -p 22
例如:
ssh i
- 快速上传头像到服务端工具类FaceUtil
gundumw100
android
快速迭代用
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOExceptio
- jQuery入门之怎么使用
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
jQuery的强大我何问起(个人主页:hovertree.com)就不用多说了,那么怎么使用jQuery呢?
首先,下载jquery。下载地址:http://hovertree.com/hvtart/bjae/b8627323101a4994.htm,一个是压缩版本,一个是未压缩版本,如果在开发测试阶段,可以使用未压缩版本,实际应用一般使用压缩版本(min)。然后就在页面上引用。
- 带filter的hbase查询优化
kane_xie
查询优化hbaseRandomRowFilter
问题描述
hbase scan数据缓慢,server端出现LeaseException。hbase写入缓慢。
问题原因
直接原因是: hbase client端每次和regionserver交互的时候,都会在服务器端生成一个Lease,Lease的有效期由参数hbase.regionserver.lease.period确定。如果hbase scan需
- java设计模式-单例模式
men4661273
java单例枚举反射IOC
单例模式1,饿汉模式
//饿汉式单例类.在类初始化时,已经自行实例化
public class Singleton1 {
//私有的默认构造函数
private Singleton1() {}
//已经自行实例化
private static final Singleton1 singl
- mongodb 查询某一天所有信息的3种方法,根据日期查询
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
// mongodb的查询真让人难以琢磨,就查询单天信息,都需要花费一番功夫才行。
// 第一种方式:
coll.aggregate([
{$project:{sendDate: {$substr: ['$sendTime', 0, 10]}, sendTime: 1, content:1}},
{$match:{sendDate: '2015-
- 二维数组转换成JSON
tangqi609567707
java二维数组json
原文出处:http://blog.csdn.net/springsen/article/details/7833596
public class Demo {
public static void main(String[] args) { String[][] blogL
- erlang supervisor
wudixiaotie
erlang
定义supervisor时,如果是监控celuesimple_one_for_one则删除children的时候就用supervisor:terminate_child (SupModuleName, ChildPid),如果shutdown策略选择的是brutal_kill,那么supervisor会调用exit(ChildPid, kill),这样的话如果Child的behavior是gen_