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juer_0001
javaspark
介绍ApacheSparkSpark的历史和背景ApacheSpark是一种快速、通用、可扩展的大数据处理引擎,最初由加州大学伯克利分校的AMPLab开发,于2010年首次推出。它最初设计用于支持分布式计算框架MapReduce的交互式查询,但逐渐发展成为一种更通用的数据处理引擎,能够处理数据流、批处理和机器学习等工作负载。Spark的特点和优势Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据处理框架,
- 用大白话解释数据库分库分表sharding是什么 有什么用 怎么用
心心祥蓉
数据库
Sharding是什么?Sharding(分片)就像把一整个图书馆的书拆开放到多个小房间,每个房间只存一部分书。这样找书的人不用挤在一个大厅里翻找,效率更高。技术定义:把一个大数据库拆分成多个小数据库(分片),分散到不同服务器上,解决单台服务器性能不足的问题。比如原本一个数据库存10亿条用户数据,拆成10个库,每个存1亿条。场景类比:图书馆分房间:按书的类型(科技、文学)或首字母分房间。电商分订单
- Spark核心算子对比:`reduceByKey`与`groupByKey`源码级解析及生产调优指南
数据大包哥
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Spark核心算子对比:reduceByKey与groupByKey源码级解析及生产调优指南1.核心机制对比在Spark中,reduceByKey和groupByKey都是对键值对RDD(RDD[(K,V)])进行聚合操作的高阶算子,但两者的底层实现和性能表现截然不同。特性reduceByKeygroupByKeyShuffle前预聚合✅启用(mapSideCombine=true)❌禁用(map
- 云计算相关工作岗位有哪些,薪资怎么样?
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云计算、大数据、人工智能作为新一代信息技术产业,未来发展前景不可估量,就业前途一片光明,自然薪资待遇也不会差。随着亚马逊云、阿里云、华为云等云厂商的快速发展,也产生了大量的岗位需求,同时厂商为了增强自身影响力,也设置了很多证书考试,acp、ace、hcip、hcie等等。在这里想进入相关行业大厂从事云相关的工作的同学可以先考取大厂的对应证书,增加自己简历含金量,从而进入大厂。免费领取阿里云华为认证
- Flink架构体系:深入解析Apache Flink的架构与工作原理
雨中徜徉的思绪漫溢
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Flink架构体系:深入解析ApacheFlink的架构与工作原理ApacheFlink是一种高性能、分布式、流式处理引擎,被广泛应用于大数据处理和实时分析场景。本文将深入解析Flink的架构体系和工作原理,包括核心组件和数据流处理过程,并提供相应的示例代码。Flink架构概述ApacheFlink的架构基于流式处理模型,它通过将数据流划分为有向无环图(DAG)的形式,将大规模的数据处理任务划分为
- 《Kafka 理解: Broker、Topic 和 Partition》
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Kafka核心架构解析:从概念到实践Kafka是一个分布式流处理平台,广泛应用于日志收集、实时数据分析和事件驱动架构。本文将从Kafka的核心组件、工作原理、实际应用场景等方面进行详细解析,帮助读者深入理解Kafka的架构设计及其在大数据领域的重要性。1.Kafka的背景与应用场景1.1Kafka的背景Kafka最初由LinkedIn开发,用于解决其大规模数据处理的挑战。2011年,Kafka开源
- 11个大数据在日常生活中的应用场景
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在我们的日常生活围绕着智能手机、智能相机、智能标签、智能手表和智能扬声器等小工具的时代,从这些不同的数字来源中积累了大量数据。然而,人们应该如何分析和检查这些大量令人困惑的数据呢?这就是大数据发挥魔力的地方。大数据技术和工具的出现有助于应对这些挑战,使世界认识到该技术提供的广泛应用,企业从中受益以进行扩张。什么是大数据?通俗地说,大数据描述了每天吞噬企业的大量结构化和非结构化数据。它主要被定义为三
- 【大数据】es ElasticSearch常用操作:查询与聚合篇
roshy
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0说明基于es5.4和es5.6,列举的是个人工作中经常用到的查询(只是工作中使用的是JavaAPI),如果需要看完整的,可以参考官方相关文档https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.4/search.html。1查询先使用一个快速入门来引入,然后后面列出的各种查询都是用得比较多的(在我的工作环境是这样),其它没怎么用的这里
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目录1MeanShift算法的数学原理1.密度估计2.均值向量计算3.位置更新4.收敛条件2MeanShift算法的详细步骤1初始化2迭代过程3聚类3示例代码1MeanShift算法的数学原理MeanShift算法的核心思想是通过在高维空间中计算密度梯度并进行移动,找到数据点的密度峰值,从而实现聚类。下面详细介绍该算法的数学原理和每一步的推理公式。1.密度估计MeanShift算法通过核密度估计(
- spark为什么比mapreduce快?
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作者:京东零售吴化斌spark为什么比mapreduce快?首先澄清几个误区:1:两者都是基于内存计算的,任何计算框架都肯定是基于内存的,所以网上说的spark是基于内存计算所以快,显然是错误的2;DAG计算模型减少的是磁盘I/O次数(相比于mapreduce计算模型而言),而不是shuffle次数,因为shuffle是根据数据重组的次数而定,所以shuffle次数不能减少所以总结spark比ma
- Mean Shift聚类算法深度解析与实战指南
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机器学习修仙之旅#无监督学习算法聚类数据挖掘MeanShift均值漂移聚类均值算法
一、算法全景视角MeanShift(均值漂移)是一种基于密度梯度上升的非参数聚类算法,无需预设聚类数量,通过迭代寻找概率密度函数的局部最大值完成聚类。该算法在图像分割、目标跟踪等领域有广泛应用,尤其擅长处理任意形状的密度分布。二、核心原理剖析2.1核密度估计使用核函数对数据分布进行平滑估计,高斯核函数为:K(x)=12πhe−x22h2K(x)=\frac{1}{\sqrt{2\pi}h}e^{-
- 【FL0093】基于SSM和微信小程序的微信点餐系统小程序
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博主介绍全网粉丝10W+,CSDN全栈领域优质创作者,博客之星、掘金/知乎/b站/华为云/阿里云等平台优质作者、专注于Java、小程序/APP、python、大数据等技术领域和毕业项目实战,以及程序定制化开发、文档编写、答疑辅导等。精彩专栏推荐订阅计算机毕业设计精品项目案例(持续更新)文末获取源码+数据库+文档感兴趣的可以先收藏起来,还有大家在毕设选题,项目以及论文编写等相关问题都可以和学长沟
- 代理 IP 行业现状与未来趋势分析
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随着互联网的飞速发展,代理IP行业在近年来逐渐兴起并成为网络技术领域中一个备受关注的细分行业。它在数据采集、网络营销、隐私保护等多个方面发挥着重要作用,其行业现状与未来发展趋势值得深入探讨。目前,代理IP行业呈现出以下几个显著特点。一是市场需求持续增长。在大数据时代,企业对于数据的渴望日益强烈,数据采集工作需要大量的代理IP来突破网站限制,获取全面准确的信息。同时,网络营销从业者为了精准投放广告、
- 互联网医院实时数据监测智能分析系统设计概述(上)
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研究背景近年来,随着互联网技术的飞速发展,互联网医疗作为一种新兴的医疗模式,正逐渐改变着传统的医疗服务方式。互联网医疗借助互联网、大数据、人工智能等技术手段,实现了医疗服务的线上化、智能化和便捷化,为患者提供了更加高效、优质的医疗服务。根据中国互联网络信息中心(CNNIC)发布的报告显示,我国互联网医疗用户规模达4.18亿人,较2023年12月增长372万人,占网民整体的37.7%,这表明互联网医
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羑悻的小杀马特.
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踏入Linux奇幻世界,借C++利刃,解锁文件、进程、网络等核心编程奥秘。附实用学习法与精选好书,助你从菜鸟一跃成Linux高手。一、本篇介绍:在当今的技术领域,Linux操作系统以其开源、稳定、高效等特性,占据着至关重要的地位。无论是服务器领域、嵌入式系统,还是云计算、大数据等新兴技术,Linux都发挥着核心作用。对于初学者来说,掌握Linux系统不仅能拓宽职业道路,还能深入理解计算机系统的底层
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一般情况,出现这种问题是因为scala和spark的版本不匹配,需要重新下载两者相匹配的版本。File-ProjectStructure-Libraies-“+”-java选择spark目录下jars文件夹Maven项目,pom.xml文件中添加Spark依赖,需要联网下载,或者本地库中已经下载好依赖包2.3.3org.apache.sparkspark-core_2.11${spark.vers
- 聚类算法(K-means)代码实现(鸢尾花数据集)
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目录一、前言二、代码实现1.随即给定初始点并返回,其点个数就是K值2.得到当前每一个样本到K个中心点的距离,得到每个样本距离最近的那个中心点并返回中心点3.更新中心点并返回4.进行训练(迭代)返回最后一次的中心点和簇类中的样本(每个样本距离最近的中心点)5.完整代码三、应用案例1.代码实现2.结果显示3.K=3的聚类结果4.K=4的聚类结果5.总结一、前言本文主要实现K-means这一算法,根据聚
- 深度学习-【完整代码+数据集】逻辑回归预测乳腺癌检测案例
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人工智能学习专栏深度学习逻辑回归人工智能癌症预测
作者主页:编程千纸鹤作者简介:Java、前端、Python开发多年,做过高程,项目经理,架构师主要内容:Java项目开发、Python项目开发、大学数据和AI项目开发、单片机项目设计、面试技术整理、最新技术分享收藏点赞不迷路关注作者有好处文末获得源码机器学习分为:有监督学习:数据带有标签无监督学习:数据没有标签,根据属性聚类在机器学习有监督学习中大致可以分为两大任务,一种是回归任务,一种是分类任务
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weixin_39612733
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- 如何使用Spark Streaming将数据写入HBase
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在SparkStreaming中将数据写入HBase涉及到几个步骤。以下是一个基本的指南,帮助你理解如何使用SparkStreaming将数据写入HBase。1.环境准备HBase:确保HBase集群已经安装并运行。Spark:确保Spark已经安装,并且Spark版本与HBase的Hadoop版本兼容。HBaseConnectorforSpark:你需要使用HBase的SparkConnecto
- 利用Python生成器和迭代器高效处理大数据文件
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利用Python生成器和迭代器高效处理大数据文件在Python中,处理大型数据文件时,内存管理是一个重要的考虑因素。传统的数据处理方法可能会一次性将整个文件加载到内存中,这在数据量较小时是可行的,但当数据量变得非常大时,这种方法就不再适用。幸运的是,Python提供了生成器和迭代器的概念,它们可以帮助我们在处理大型数据集时节省内存。本文将详细介绍如何使用这些工具来高效地处理大数据文件。什么是生成器
- KaiwuDB 智能综采应用项目获中国信通院数据库星河“典型案例”
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12月18日,在中国通信标准化协会主办的2024数据资产管理大会上,中国信息通信研究院(以下简称“信通院”)、中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会联合颁发2024大数据“星河(Galaxy)”案例获奖证书。KaiwuDB与客户伙伴太原向明智控科技有限公司(以下简称“向明智控”)联合申报的“基于KaiwuDB的煤矿综采分析系统示范项目”从累计730余份申报材料中脱颖而出,获评数据库方向“典型”
- 阿里云PAI大模型RAG对话系统最佳实践
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去年4月至9月,阿里云人工智能平台PAI团队与大数据基础工程技术团队合作,构建了基于知识库检索增强的大模型答疑对话机器人,并在阿里云官方答疑链路、研发小蜜、钉钉大数据技术服务助手等多个线上场景上线,显著提升答疑效率。相关文档:【万字长文】基于阿里云PAI搭建知识库向量检索增强的大模型对话系统上线几个月来,随着RAG技术日趋火热,我们保持对线上链路的迭代,不断加入学界业界最新的RAG优化技术(eg:
- 2001-2022年 上市公司数字赋能指数(TF-IDF)数据:评估企业数字化转型的关键指标
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上市公司数字赋能指数(TF-IDF)数据:评估企业数字化转型的关键指标上市公司数字赋能指数是一个衡量企业利用数字技术提升业务能力和效率的综合性指标。该指数通过量化分析企业在大数据、云计算、人工智能等数字技术应用方面的能力,反映企业数字化转型的深度和广度。获取数据点这里:2001年-2022年上市公司-数字赋能指数(TF-IDF)(Excel+dta)数字赋能指数的重要性数字化转型:推动企业实现数字
- 精彩回顾 | KaiwuDB 携手信通院举办能源行业数据库研讨沙龙
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10月12日,KaiwuDB联合中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会、信通院数据库应用创新实验室举办的“数据库技术助力能源行业数字化转型”主题研讨沙龙在上海圆满落幕。行业专家学者、数据库技术爱好者、数据库应用企业共同到场,就能源电力行业数字化需求变化,及数据库技术在核心业务场景中的应用实践等议题展开研讨交流。中国信通院云计算与大数据研究所大数据与智能化部副主任马鹏玮发表了《数据库产业发展趋势
- Stream流式输出:一种高效的数据处理方式
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在当今的大数据时代,数据量呈爆炸式增长,如何高效地处理这些海量数据成为了一个重要的问题。Stream流式输出作为一种新型的数据处理方式,能够实时处理数据,提高数据处理效率,因此受到了广泛的关注和应用。本文将介绍Stream流式输出的概念、优点、应用场景以及实现方式。一、Stream流式输出的概念Stream流式输出是一种数据处理方式,它将数据以流的形式进行传输和处理。在这种处理方式中,数据不再是集
- 通义升级2.1文生视频模型
彩色蚂蚁
AIGC应用AIGC图像生成音视频
作者公众号大数据与AI杂谈(TalkCheap),转载请标明出处年底果然各家AI视频厂商扎堆更新,昨天才写了一篇Vidu2.0版本更新的测评文章,同天通义也更新了他的文生视频模型,最新版本是2.1版和我两个月前做的测试相比,2.1版文生视频模型能力明显得到了大幅的提升,效果拔群,我总体甚至感觉这个版本可称当前(2025年1月10日)国内最强文生视频模型。那下面那我们来看看它的实际表现注:通义是阿里
- 中国信通院“护证计划”正式启动,合合信息入选首批技术支撑单位
大模型人工智能算法
随着人工智能技术的飞速发展,AI照“骗”在各个行业泛滥成灾,数字图像的真实性面临前所未有的挑战。近日,由中国互联网协会中小企业发展工委会主办的“卓信大数据计划”2025年度会议在京召开。本次会议上,中国信通院、中国互联网协会、中国图象图形学学会以及合合信息、蚂蚁安全实验室等多家企业代表共同启动了以AI守护AI,面向可信证照的专项行动“护证计划”,合合信息成功入选“护证计划”首批技术支撑单位。图说:
- 构建智慧校园:推动教育现代化的重要路径
智慧校园-合肥自友科技
智慧校园数字化校园智慧校园平台智慧校园智慧校园系统智慧校园平台智慧校园建设智慧校园软件智慧校园方案智慧校园厂商
随着信息技术的飞速发展,智慧校园作为教育领域的新趋势,正逐渐成为推动教育现代化的重要力量。智慧校园不仅是一种物理空间的升级,更是一种教育理念和实践方式的革新。它强调利用大数据、人工智能、物联网等前沿技术,实现教学过程的智能化、个性化与高效化。智慧校园的核心在于智能硬件设施的广泛部署,如智能教室、电子白板、智能图书馆等,这些设备不仅能够提供更为便捷、高效的教与学环境,还能够收集并分析大量数据,为优化
- ASM系列六 利用TreeApi 添加和移除类成员
lijingyao8206
jvm动态代理ASM字节码技术TreeAPI
同生成的做法一样,添加和移除类成员只要去修改fields和methods中的元素即可。这里我们拿一个简单的类做例子,下面这个Task类,我们来移除isNeedRemove方法,并且添加一个int 类型的addedField属性。
package asm.core;
/**
* Created by yunshen.ljy on 2015/6/
- Springmvc-权限设计
bee1314
springWebjsp
万丈高楼平地起。
权限管理对于管理系统而言已经是标配中的标配了吧,对于我等俗人更是不能免俗。同时就目前的项目状况而言,我们还不需要那么高大上的开源的解决方案,如Spring Security,Shiro。小伙伴一致决定我们还是从基本的功能迭代起来吧。
目标:
1.实现权限的管理(CRUD)
2.实现部门管理 (CRUD)
3.实现人员的管理 (CRUD)
4.实现部门和权限
- 算法竞赛入门经典(第二版)第2章习题
CrazyMizzz
c算法
2.4.1 输出技巧
#include <stdio.h>
int
main()
{
int i, n;
scanf("%d", &n);
for (i = 1; i <= n; i++)
printf("%d\n", i);
return 0;
}
习题2-2 水仙花数(daffodil
- struts2中jsp自动跳转到Action
麦田的设计者
jspwebxmlstruts2自动跳转
1、在struts2的开发中,经常需要用户点击网页后就直接跳转到一个Action,执行Action里面的方法,利用mvc分层思想执行相应操作在界面上得到动态数据。毕竟用户不可能在地址栏里输入一个Action(不是专业人士)
2、<jsp:forward page="xxx.action" /> ,这个标签可以实现跳转,page的路径是相对地址,不同与jsp和j
- php 操作webservice实例
IT独行者
PHPwebservice
首先大家要简单了解了何谓webservice,接下来就做两个非常简单的例子,webservice还是逃不开server端与client端。我测试的环境为:apache2.2.11 php5.2.10做这个测试之前,要确认你的php配置文件中已经将soap扩展打开,即extension=php_soap.dll;
OK 现在我们来体验webservice
//server端 serve
- Windows下使用Vagrant安装linux系统
_wy_
windowsvagrant
准备工作:
下载安装 VirtualBox :https://www.virtualbox.org/
下载安装 Vagrant :http://www.vagrantup.com/
下载需要使用的 box :
官方提供的范例:http://files.vagrantup.com/precise32.box
还可以在 http://www.vagrantbox.es/
- 更改linux的文件拥有者及用户组(chown和chgrp)
无量
clinuxchgrpchown
本文(转)
http://blog.163.com/yanenshun@126/blog/static/128388169201203011157308/
http://ydlmlh.iteye.com/blog/1435157
一、基本使用:
使用chown命令可以修改文件或目录所属的用户:
命令
- linux下抓包工具
矮蛋蛋
linux
原文地址:
http://blog.chinaunix.net/uid-23670869-id-2610683.html
tcpdump -nn -vv -X udp port 8888
上面命令是抓取udp包、端口为8888
netstat -tln 命令是用来查看linux的端口使用情况
13 . 列出所有的网络连接
lsof -i
14. 列出所有tcp 网络连接信息
l
- 我觉得mybatis是垃圾!:“每一个用mybatis的男纸,你伤不起”
alafqq
mybatis
最近看了
每一个用mybatis的男纸,你伤不起
原文地址 :http://www.iteye.com/topic/1073938
发表一下个人看法。欢迎大神拍砖;
个人一直使用的是Ibatis框架,公司对其进行过小小的改良;
最近换了公司,要使用新的框架。听说mybatis不错;就对其进行了部分的研究;
发现多了一个mapper层;个人感觉就是个dao;
- 解决java数据交换之谜
百合不是茶
数据交换
交换两个数字的方法有以下三种 ,其中第一种最常用
/*
输出最小的一个数
*/
public class jiaohuan1 {
public static void main(String[] args) {
int a =4;
int b = 3;
if(a<b){
// 第一种交换方式
int tmep =
- 渐变显示
bijian1013
JavaScript
<style type="text/css">
#wxf {
FILTER: progid:DXImageTransform.Microsoft.Gradient(GradientType=0, StartColorStr=#ffffff, EndColorStr=#97FF98);
height: 25px;
}
</style>
- 探索JUnit4扩展:断言语法assertThat
bijian1013
java单元测试assertThat
一.概述
JUnit 设计的目的就是有效地抓住编程人员写代码的意图,然后快速检查他们的代码是否与他们的意图相匹配。 JUnit 发展至今,版本不停的翻新,但是所有版本都一致致力于解决一个问题,那就是如何发现编程人员的代码意图,并且如何使得编程人员更加容易地表达他们的代码意图。JUnit 4.4 也是为了如何能够
- 【Gson三】Gson解析{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
bit1129
gson
如何把如下简单的JSON字符串反序列化为Java的POJO对象?
{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
下面的POJO类Model无法完成正确的解析:
import com.google.gson.Gson;
- 【Kafka九】Kafka High Level API vs. Low Level API
bit1129
kafka
1. Kafka提供了两种Consumer API
High Level Consumer API
Low Level Consumer API(Kafka诡异的称之为Simple Consumer API,实际上非常复杂)
在选用哪种Consumer API时,首先要弄清楚这两种API的工作原理,能做什么不能做什么,能做的话怎么做的以及用的时候,有哪些可能的问题
- 在nginx中集成lua脚本:添加自定义Http头,封IP等
ronin47
nginx lua
Lua是一个可以嵌入到Nginx配置文件中的动态脚本语言,从而可以在Nginx请求处理的任何阶段执行各种Lua代码。刚开始我们只是用Lua 把请求路由到后端服务器,但是它对我们架构的作用超出了我们的预期。下面就讲讲我们所做的工作。 强制搜索引擎只索引mixlr.com
Google把子域名当作完全独立的网站,我们不希望爬虫抓取子域名的页面,降低我们的Page rank。
location /{
- java-归并排序
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
public class MergeSort {
public static void main(String[] args) {
int[] a={20,1,3,8,5,9,4,25};
mergeSort(a,0,a.length-1);
System.out.println(Arrays.to
- Netty源码学习-CompositeChannelBuffer
bylijinnan
javanetty
CompositeChannelBuffer体现了Netty的“Transparent Zero Copy”
查看API(
http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/buffer/package-summary.html#package_description)
可以看到,所谓“Transparent Zero Copy”是通
- Android中给Activity添加返回键
hotsunshine
Activity
// this need android:minSdkVersion="11"
getActionBar().setDisplayHomeAsUpEnabled(true);
@Override
public boolean onOptionsItemSelected(MenuItem item) {
- 静态页面传参
ctrain
静态
$(document).ready(function () {
var request = {
QueryString :
function (val) {
var uri = window.location.search;
var re = new RegExp("" + val + "=([^&?]*)", &
- Windows中查找某个目录下的所有文件中包含某个字符串的命令
daizj
windows查找某个目录下的所有文件包含某个字符串
findstr可以完成这个工作。
[html]
view plain
copy
>findstr /s /i "string" *.*
上面的命令表示,当前目录以及当前目录的所有子目录下的所有文件中查找"string&qu
- 改善程序代码质量的一些技巧
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编程PHP重构
有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点,程序你只写一次,但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时,你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时,他必须阅读你的代码。因此,在编写时多花一点时间,你会在阅读它时节省大量的时间。让我们看一些基本的编程技巧: 尽量保持方法简短 尽管很多人都遵
- SharedPreferences对数据的存储
dcj3sjt126com
SharedPreferences简介: &nbs
- linux复习笔记之bash shell (2) bash基础
eksliang
bashbash shell
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2104329
1.影响显示结果的语系变量(locale)
1.1locale这个命令就是查看当前系统支持多少种语系,命令使用如下:
[root@localhost shell]# locale
LANG=en_US.UTF-8
LC_CTYPE="en_US.UTF-8"
- Android零碎知识总结
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android
1、CopyOnWriteArrayList add(E) 和remove(int index)都是对新的数组进行修改和新增。所以在多线程操作时不会出现java.util.ConcurrentModificationException错误。
所以最后得出结论:CopyOnWriteArrayList适合使用在读操作远远大于写操作的场景里,比如缓存。发生修改时候做copy,新老版本分离,保证读的高
- HoverTree.Model.ArticleSelect类的作用
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ArticleSelect类在命名空间HoverTree.Model中可以认为是文章查询条件类,用于存放查询文章时的条件,例如HvtId就是文章的id。HvtIsShow就是文章的显示属性,当为-1是,该条件不产生作用,当为0时,查询不公开显示的文章,当为1时查询公开显示的文章。HvtIsHome则为是否在首页显示。HoverTree系统源码完全开放,开发环境为Visual Studio 2013
- PHP 判断是否使用代理 PHP Proxy Detector
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proxy
1. php 类
I found this class looking for something else actually but I remembered I needed some while ago something similar and I never found one. I'm sure it will help a lot of developers who try to
- apache的math库中的回归——regression(翻译)
lvdccyb
Mathapache
这个Math库,虽然不向weka那样专业的ML库,但是用户友好,易用。
多元线性回归,协方差和相关性(皮尔逊和斯皮尔曼),分布测试(假设检验,t,卡方,G),统计。
数学库中还包含,Cholesky,LU,SVD,QR,特征根分解,真不错。
基本覆盖了:线代,统计,矩阵,
最优化理论
曲线拟合
常微分方程
遗传算法(GA),
还有3维的运算。。。
- 基础数据结构和算法十三:Undirected Graphs (2)
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Algorithm
Design pattern for graph processing.
Since we consider a large number of graph-processing algorithms, our initial design goal is to decouple our implementations from the graph representation
- 云计算平台最重要的五项技术
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云计算云平台智城云
云计算平台最重要的五项技术
1、云服务器
云服务器提供简单高效,处理能力可弹性伸缩的计算服务,支持国内领先的云计算技术和大规模分布存储技术,使您的系统更稳定、数据更安全、传输更快速、部署更灵活。
特性
机型丰富
通过高性能服务器虚拟化为云服务器,提供丰富配置类型虚拟机,极大简化数据存储、数据库搭建、web服务器搭建等工作;
仅需要几分钟,根据CP
- 《京东技术解密》有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动
ITeye携手博文视点举办的12月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。
12月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2164754
本次技术图书试读活动获奖名单及相应作品如下:
一等奖(两名)
Microhardest:http://microhardest.ite