- 每天一个数据分析题(一百五十四)
紫色沙
数据分析题库数据分析数据挖掘
给定下面的Python代码片段,哪个选项正确描述了代码可能存在的问题?fromscipyimportstats返回异常值的索引z=stats.zscore(data_raw[‘Age’])z_outlier=(z>3)|(z<-3)z_outlier.tolist().index(1)A.代码将返回数据集Age列中第一个异常值的索引。B.当Age列中没有任何异常值时,代码将抛出一个错误。C.代码能
- 【Matplotlib】python绘制箱形图
ZhShy23
机器学习python可视化matplotlib
文章目录箱型图绘制箱型图运行结果代码分析箱型图箱形图(boxplot)又称盒须图或箱线图,是一种用来显示某一组数据分散情况的统计图,因形状如箱子而得名。箱形图是由美国的统计学家约翰·图基(JohnTukey)在1977年发明的。箱形图在各种领域都有应用,尤其常见于品质管理领域。它主要用于反映原始数据的分布特征,还可以实现多组数据分布特征的比较。它是由六个数值点组成的:异常值(outlier)、最小
- 都人工智能了!还需要创造力吗?
high创
人工智能(ArtificialIntelligence)早已不是一个陌生词汇,零售、医疗、制造、教育…AI的影响力正加速席卷各行各业。人工智能是万能的吗?没有“人”的AI“智能”吗?很多文章强调一个人的成功取决于自己的努力,比如作家格拉德威尔(MalcolmT.Gladwell)在《异类》一书中提出的指出的“一万小时定律”:“人们眼中的天才之所以卓越非凡,并非天资超人一等,而是付出了持续不断的努力
- open3d 删除稀疏点, 噪声点/离群点(outlier)
Mr.Q
open3dpython
目录1.remove_radius_outlier1.1关键代码:1.2point_cloud_outlier_removal_radius.py2.point_cloud_outlier_removal_statistical.py1.remove_radius_outlier通过半径和个数阈值,控制。以当前点为中心,在球体给定范围内,如果点个数少于阈值nb_points,则删除该点。1.1关键
- 探索性数据分析(三)—— 异常值处理
Avasla
数据分析项目笔记数据分析python
前言之前文章链接:《探索性数据分析(1)——变量识别和分析》《探索性数据分析(2)——缺失值处理》1.异常值(outlier)是什么?异常值是什么:如下图中,收入平均是在0.8m左右,但是有两个为4m和4.2m,远远大于总体样本。2.异常值种类异常值可以分成两种:单变量(Univariate)和多变量(Multivariate)。比如下图,两个箱型图分别表示体重和身高,图中均未显示有异常值;但是,
- 机器学习笔记:时间序列异常检测
UQI-LIUWJ
机器学习笔记
1异常类型1.1异常值outlier给定输入时间序列,异常值是时间戳值其中观测值与该时间序列的期望值不同。1.2波动点(ChangePoint)给定输入时间序列,波动点是指在某个时间t,其状态在这个时间序列上表现出与t前后的值不同的特性。1.3断层异常(Breakout)时序系统中某一时刻的值比前一时刻的值陡增或者陡降很多,之后形态也发生了改变。2常见异常检测方法2.1基于统计首先建立一个数据模型
- 2022-09-17 The Bomber Mafia: A Story Set in War
WonderShine
2022年9月17日,读完TheBomberMafia:AStorySetinWar,byMalcolmGladwell,ISBN9780241535004。Gladwell的书总是会深深地把人吸引住,这次也不例外。作者采访了众多的事件亲历者和相关的人员,参考了众多的资料,把美军的空军在二战中欧洲和亚洲两个战场上发挥的作用进行了描述。在这个大背景下,空军中一些被称为“轰炸机黑手党”的一群任务凸显了
- 基于3-sigma过滤outlier
武小胖儿
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data=pd.read_excel(target_path+func_size+"_profile.xlsx",engine='openpyxl')[metric]iflen(data)>0:m,s=data.mean(),data.std()lower,upper=m-3*s,m+3*scondition=(data>=lower)&(data<=upper)avg=data[conditio
- 【EDA】数据类可以做哪些分析
凭轩听雨199407
python制造
数据类项目EDA可以从哪些角度,做哪些分析。数据情况拥有哪些测点各数据采样频率、存储规则各数据数据量、缺失情况数据是否需要填充?应该选择何种填充方式?数据分布画图:山峦图,箱型图,小提琴图观察:数据是否正态?偏态?峰态?异常值:mean左右各3σ为阈值,剔除outlier。多峰的数据,可能需要通过在时段片段内找到最高的峰来出去其他高斯峰对应的异常值。有的异常值也可以通过滤波来处理。相关性Pears
- R语言做箱形图
sherlockjjobs
Rr语言开发语言
R语言做箱形图library(ggplot2)#loadingdatasetandstoringitindsvariableds<-read.csv("csv文件路径",header=TRUE)crop3<-ggplot(ds,aes(x=Source,y=Proportional_contribution,fill=Source))+geom_boxplot(outlier.shape=NA)#
- 异常数据检测 | Python实现PCA和KMeans模型异常数据检测
算法如诗
异常数据检测pythonkmeans机器学习
文章概述异常值检测(outlier)是一种数据挖掘过程,用于确定数据集中发现的异常值并确定其出现的详细信息。当前自动异常检测至关重要,因为大量数据无法手动标记异常值。自动异常检测具有广泛的应用,例如信用卡欺诈检测,系统健康监测,故障检测以及传感器网络中的事件检测系统等。今天我们就通过使用python来实现异常值的自动检测系统的实战开发。时间序列可视化下面我们根据时间对价格进行可视化。df.plot
- ggplot2 图例
赵会成
p=ggplot(index,aes(x=Site,y=chao1))+geom_boxplot(alpha=1,outlier.size=0,size=0.7,width=0.5,fill="transparent")+theme(axis.text.x=element_text(angle=45,hjust=0.99,vjust=0.99))+geom_jitter(position=posi
- 异常检测算法(二):OneClassSVM【严格讲,不是outlier检测方法,而是novelty检测方法】【但数据维度很高或对相关数据分布没任何假设情况下,也可作为一种很好的outlier检测方法】
u013250861
异常检测(AnomalyDetection)异常检测OneClassSVMnoveltyoutlier
OneClassSVM两个功能:无监督异常值检测;解决非平衡样本分类;在做非平衡样本分类的问题时,其中如果有一类比例严重失调,就可以直接用这个方式来做:OneClassSVM;OneClassSVM还有一个功能就是异常值检测。scikit-learn官网:2.7.NoveltyandOutlierDetection严格地讲,OneClassSVM不是一种outlierdetection方法,而是一
- 基于统计学方法的异常检测
leslie_uu
主要内容包括:1、高斯分布2、箱线图3、HBOS1、概述在统计学方法对数据的正常性做出假定。它们假定正常的数据对象由一个统计模型产生,而不遵守该模型的数据是异常点(outlier)。统计学方法的有效性(efficient)高度依赖于对给定数据所做的统计模型假定是否成立。异常检测的统计学方法的一般思想是:学习一个拟合给定数据集的生成模型,然后识别该模型低概率区域中的对象,把它们作为异常点。异常检测的
- RWKV 语言模型:具有 Transformer 优点的 RNN
帅气多汁你天哥
语言模型transformerrnn自然语言处理NLP
RWKV语言模型,这是一个具有巨大潜力的开源大型语言模型。由于ChatGPT和一般的大型语言模型最近受到了很多关注。在这篇文章中,我将尝试解释与大多数语言模型(transformer)相比,RWKV有何特别之处。RWKV可视化浅谈outlier对LLM的影响…RWKV-LM项目地址ChatRWKV聊天项目地址WebUi-ChatRWKV项目地址discord加入此项目首先先解释一下模型为何叫RWK
- 点云滤波--LoOP Local Outlier Probabilities一种基于概率的异常值检测方法
xinxiangwangzhi_
点云点云滤波机器学习人工智能算法
LoOPLocalOutlierProbabilities此方法为lof的改进版本:lof有一个显著的缺点:即最终的得分不能判断异常值的程度,loOp将异常值表示在[0,1]的范围内,可以根据概率对异常值判断。原理相比于欧氏距离,引入了概率距离这一概念,相对于点ooo而言,设其邻域集合为SSS,P[d(o,s)\mathcal{P}[d(o,s)P[d(o,s)为点ooo到近邻点的距离,概率距离p
- 点云滤波--一种点云异常值检测和稳健法线估计方法
xinxiangwangzhi_
点云点云滤波算法3d
文章目录1写在前面的话2outlier检测算法2.1获取最大集合(Gettingthemaximumconsistentset)2.2异常值检测2.3估计法线和曲率3实验结果3.1模拟数据3.2真实数据3.3自己实测结果:1写在前面的话论文针对激光点云提出了一种基于平面拟合的去噪算法,该去噪算法寻找邻域内最佳拟合的平面的点云,在此基础上提出了两个去噪算法:一种是基于稳健的z-score,另一种使用
- pair trading(cointegration), 2022-09-02
Mc杰夫
(2022.09.02Fri)pairtrading可以使用多种方法实现交易,包括最小化偏差平方和法则(最小距离法)(Gatev,Goetzmann,Rouwenhorst(1999))协整理论方法(Vidyamurthy(2004))随机价差模型方法(Elliott,VanDerHoek,Malcolm(2005))这里列举整理了协整的方法。Co-integration首先了解平稳性。平稳性(s
- 论文阅读 - Outlier detection in social networks leveraging community structure
无脑敲代码,bug漫天飞
图异常节点检测论文阅读
目录摘要1.Introduction2.Relatedworks3.Preliminaries3.1.模块化度量3.2.Classesofoutliers3.2.1.点异常3.2.2.Contextualanomalies3.2.3.Collectiveanomalies3.3.Problemdefinition3.4.Outliersscore4.Methodology4.1.Proposeda
- 机器学习:异常检测
uncle_ll
机器学习机器学习异常检测
问题定义anomaly,outlier,novelty,exceptions不同的方法使用不同的名词定义这类问题。应用二分类假如只有正常的数据,而异常的数据的范围非常广的话(无法穷举),二分类这些不好做。另外就是异常资料不太好收集。分类每张图片都有标注,就可以来训练一个辛普森家族的成员分类器。基于classifer来做异常检测。基于信心分数来做异常问题,大于某值就是正常,小于某值就是异常最大分数作
- 1万小时定律,真理还是谬误?
淡淡的偏执
1万小时,在任何领域从菜鸟到专家的所需要的时间。许多人对这个数字并不陌生,足够简单的概念总是易于流传。一切出自畅销书《异类》作者MalcolmGladwell,“人们眼中的天才之所以卓越非凡,并非天资超人一等,而是付出了持续不断的努力。只要经过1万小时的锤炼,任何人都能从平凡变成超凡。”《异类》和其作者Gladwell然而,真相是,从来不存在1万小时定律,它仅仅是畅销书作家对心理科学研究的一次不太
- Statistics
Lynn_Lau
平均数均值Mean、中位数Median、众数Mode异常值Outlier普遍定义OutlierQ3+1.5*IQR条形图barchart直方图histogram箱线图boxplot散点图总体与样本总体是研究的所有事件的集合。样本是从总体中选取的相对大小的集合。抽样步骤:确定目标总体-确定抽样单位-拟定一个抽样空间(所有抽样单位的列表)无偏样本样本与总体的特性(均值和方差)相似简单随机抽样通过随机过
- 机器学习面试005—决策树
Silence_Dong
1.请问(决策树、随机森林,Boosting、Adaboot)GBDT和XGBoost的区别是什么?Ans:①首先,随机森林是一个包含多个决策树的分类器;AdaBoost——即AdaptiveBoosting(自适应增强),经典的AdaBoost算法只能处理采用指数损失函数的二分类学习任务,对异常点outlier比较敏感;GBDT指梯度上升决策树算法,相当于融合决策树和梯度上升的Boosting算
- 机器学习——异常检测
AIGC人工智残
项目实战机器学习机器学习人工智能
异常点检测(Outlierdetection),⼜称为离群点检测,是找出与预期对象的⾏为差异较⼤的对象的⼀个检测过程。这些被检测出的对象被称为异常点或者离群点。异常点(outlier)是⼀个数据对象,它明显不同于其他的数据对象。异常点检测的应用也十分广泛,例如:信用卡反欺诈、工业损毁检测、广告点击反作弊、刷单检测和羊毛党检测等等。一般异常检测是无监督学习,因为它不是二分类而是多分类问题。**问题1
- 数据分析
GavinLin99
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2011Alibaba数据分析师(实习)试题解析一、异常值是指什么?请列举1种识别连续型变量异常值的方法?异常值(Outlier)是指样本中的个别值,其数值明显偏离所属样本的其余观测值。在数理统计里一般是指一组观测值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值。Grubbs’test(是以FrankE.Grubbs命名的),又叫maximumnormedresidualtest,是一种用于单变量数据集异
- 语义分割算法RangeNet++语义标签颜色对应关系
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NumLabelIDLabelNameColorMap(RGB)10unlabeled(未标记的)[0,0,0]21outlier(离群值)[255,0,0]310car(汽车)[100,150,245]411bicycle(自行车)[100,230,245]513bus(公交车)[100,80,250]615motorcycle(摩托车)[30,60,150]716on-rails(轨道交通)[
- 深入理解Local Outlier Factor(LOF)局部异常因子算法
tinstone
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目录一、概述二、LOF算法1.直观理解2.核心思想3.深入理解LOF3.1.k邻近距离3.2.k距离邻域3.3.可达距离3.4.局部可达密度3.5.局部异常因子4.LOF算法流程5.LOF算法优缺点三、Python代码实现四、参考文档一、概述首先,写这篇文章的初衷是为了记录自身对LOF的理解,另一个原因是个人在学习该算法的时候,也查阅过不少的文章或者视频,有一些知识点(如可达距离、局部可达密度等概
- sc_demo&tps_iter_match_1
zhang11wu4
模式识别transformationplotimagedistanceeachmatrix
%ShapeContextDemo#1%matchtwopointsetsfromChui&Rangarajan%uncommentoutoneofthesecommandstoloadinsomeshapedata%loadsave_fish_def_3_1.mat%loadsave_fish_noise_3_2.matloadsave_fish_outlier_3_2.matX=x1;Y=y2
- 随机森林Proximity实现及应用
简单生活FF
随机森林随机森林机器学习
随机森林Proximity实现及应用1算法1.1随机森林Proximity简介1.2RF-GAP1.3实现代码2应用2.1离群点(outlier)检测2.1.1原理和实现2.1.2实验结果附录项目主页:randomforestC++implementationofrandomforestsclassification,regression,proximityandvariableimportanc
- python离群点检测_数据分析 第五篇:离群点检测
weixin_39731782
python离群点检测
离群点(outlier)是指和其他观测点偏离非常大的数据点,离群点是异常的数据点,但是不一定是错误的数据点。确定离群点对于数据分析会带来不利的影响,比如,增大错误方差、影响预测和影响正态性。从散点图上可以直观地看到离群点,离群点是孤立的一个数据点;从分布上来看,离群点远离数据集中其他数据点。在数据处理过程中,检测离断点的方法,通常有Z-score和IQR。一,Z-score方法Z-score以标准
- 基本数据类型和引用类型的初始值
3213213333332132
java基础
package com.array;
/**
* @Description 测试初始值
* @author FuJianyong
* 2015-1-22上午10:31:53
*/
public class ArrayTest {
ArrayTest at;
String str;
byte bt;
short s;
int i;
long
- 摘抄笔记--《编写高质量代码:改善Java程序的151个建议》
白糖_
高质量代码
记得3年前刚到公司,同桌同事见我无事可做就借我看《编写高质量代码:改善Java程序的151个建议》这本书,当时看了几页没上心就没研究了。到上个月在公司偶然看到,于是乎又找来看看,我的天,真是非常多的干货,对于我这种静不下心的人真是帮助莫大呀。
看完整本书,也记了不少笔记
- 【备忘】Django 常用命令及最佳实践
dongwei_6688
django
注意:本文基于 Django 1.8.2 版本
生成数据库迁移脚本(python 脚本)
python manage.py makemigrations polls
说明:polls 是你的应用名字,运行该命令时需要根据你的应用名字进行调整
查看该次迁移需要执行的 SQL 语句(只查看语句,并不应用到数据库上):
python manage.p
- 阶乘算法之一N! 末尾有多少个零
周凡杨
java算法阶乘面试效率
&n
- spring注入servlet
g21121
Spring注入
传统的配置方法是无法将bean或属性直接注入到servlet中的,配置代理servlet亦比较麻烦,这里其实有比较简单的方法,其实就是在servlet的init()方法中加入要注入的内容:
ServletContext application = getServletContext();
WebApplicationContext wac = WebApplicationContextUtil
- Jenkins 命令行操作说明文档
510888780
centos
假设Jenkins的URL为http://22.11.140.38:9080/jenkins/
基本的格式为
java
基本的格式为
java -jar jenkins-cli.jar [-s JENKINS_URL] command [options][args]
下面具体介绍各个命令的作用及基本使用方法
1. &nb
- UnicodeBlock检测中文用法
布衣凌宇
UnicodeBlock
/** * 判断输入的是汉字 */ public static boolean isChinese(char c) { Character.UnicodeBlock ub = Character.UnicodeBlock.of(c);
- java下实现调用oracle的存储过程和函数
aijuans
javaorale
1.创建表:STOCK_PRICES
2.插入测试数据:
3.建立一个返回游标:
PKG_PUB_UTILS
4.创建和存储过程:P_GET_PRICE
5.创建函数:
6.JAVA调用存储过程返回结果集
JDBCoracle10G_INVO
- Velocity Toolbox
antlove
模板toolboxvelocity
velocity.VelocityUtil
package velocity;
import org.apache.velocity.Template;
import org.apache.velocity.app.Velocity;
import org.apache.velocity.app.VelocityEngine;
import org.apache.velocity.c
- JAVA正则表达式匹配基础
百合不是茶
java正则表达式的匹配
正则表达式;提高程序的性能,简化代码,提高代码的可读性,简化对字符串的操作
正则表达式的用途;
字符串的匹配
字符串的分割
字符串的查找
字符串的替换
正则表达式的验证语法
[a] //[]表示这个字符只出现一次 ,[a] 表示a只出现一
- 是否使用EL表达式的配置
bijian1013
jspweb.xmlELEasyTemplate
今天在开发过程中发现一个细节问题,由于前端采用EasyTemplate模板方法实现数据展示,但老是不能正常显示出来。后来发现竟是EL将我的EasyTemplate的${...}解释执行了,导致我的模板不能正常展示后台数据。
网
- 精通Oracle10编程SQL(1-3)PLSQL基础
bijian1013
oracle数据库plsql
--只包含执行部分的PL/SQL块
--set serveroutput off
begin
dbms_output.put_line('Hello,everyone!');
end;
select * from emp;
--包含定义部分和执行部分的PL/SQL块
declare
v_ename varchar2(5);
begin
select
- 【Nginx三】Nginx作为反向代理服务器
bit1129
nginx
Nginx一个常用的功能是作为代理服务器。代理服务器通常完成如下的功能:
接受客户端请求
将请求转发给被代理的服务器
从被代理的服务器获得响应结果
把响应结果返回给客户端
实例
本文把Nginx配置成一个简单的代理服务器
对于静态的html和图片,直接从Nginx获取
对于动态的页面,例如JSP或者Servlet,Nginx则将请求转发给Res
- Plugin execution not covered by lifecycle configuration: org.apache.maven.plugin
blackproof
maven报错
转:http://stackoverflow.com/questions/6352208/how-to-solve-plugin-execution-not-covered-by-lifecycle-configuration-for-sprin
maven报错:
Plugin execution not covered by lifecycle configuration:
- 发布docker程序到marathon
ronin47
docker 发布应用
1 发布docker程序到marathon 1.1 搭建私有docker registry 1.1.1 安装docker regisry
docker pull docker-registry
docker run -t -p 5000:5000 docker-registry
下载docker镜像并发布到私有registry
docker pull consol/tomcat-8.0
- java-57-用两个栈实现队列&&用两个队列实现一个栈
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Stack;
/*
* Q 57 用两个栈实现队列
*/
public class QueueImplementByTwoStacks {
private Stack<Integer> stack1;
pr
- Nginx配置性能优化
cfyme
nginx
转载地址:http://blog.csdn.net/xifeijian/article/details/20956605
大多数的Nginx安装指南告诉你如下基础知识——通过apt-get安装,修改这里或那里的几行配置,好了,你已经有了一个Web服务器了。而且,在大多数情况下,一个常规安装的nginx对你的网站来说已经能很好地工作了。然而,如果你真的想挤压出Nginx的性能,你必
- [JAVA图形图像]JAVA体系需要稳扎稳打,逐步推进图像图形处理技术
comsci
java
对图形图像进行精确处理,需要大量的数学工具,即使是从底层硬件模拟层开始设计,也离不开大量的数学工具包,因为我认为,JAVA语言体系在图形图像处理模块上面的研发工作,需要从开发一些基础的,类似实时数学函数构造器和解析器的软件包入手,而不是急于利用第三方代码工具来实现一个不严格的图形图像处理软件......
&nb
- MonkeyRunner的使用
dai_lm
androidMonkeyRunner
要使用MonkeyRunner,就要学习使用Python,哎
先抄一段官方doc里的代码
作用是启动一个程序(应该是启动程序默认的Activity),然后按MENU键,并截屏
# Imports the monkeyrunner modules used by this program
from com.android.monkeyrunner import MonkeyRun
- Hadoop-- 海量文件的分布式计算处理方案
datamachine
mapreducehadoop分布式计算
csdn的一个关于hadoop的分布式处理方案,存档。
原帖:http://blog.csdn.net/calvinxiu/article/details/1506112。
Hadoop 是Google MapReduce的一个Java实现。MapReduce是一种简化的分布式编程模式,让程序自动分布到一个由普通机器组成的超大集群上并发执行。就如同ja
- 以資料庫驗證登入
dcj3sjt126com
yii
以資料庫驗證登入
由於 Yii 內定的原始框架程式, 採用綁定在UserIdentity.php 的 demo 與 admin 帳號密碼: public function authenticate() { $users=array( &nbs
- github做webhooks:[2]php版本自动触发更新
dcj3sjt126com
githubgitwebhooks
上次已经说过了如何在github控制面板做查看url的返回信息了。这次就到了直接贴钩子代码的时候了。
工具/原料
git
github
方法/步骤
在github的setting里面的webhooks里把我们的url地址填进去。
钩子更新的代码如下: error_reportin
- Eos开发常用表达式
蕃薯耀
Eos开发Eos入门Eos开发常用表达式
Eos开发常用表达式
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2014年8月18日 15:03:35 星期一
&
- SpringSecurity3.X--SpEL 表达式
hanqunfeng
SpringSecurity
使用 Spring 表达式语言配置访问控制,要实现这一功能的直接方式是在<http>配置元素上添加 use-expressions 属性:
<http auto-config="true" use-expressions="true">
这样就会在投票器中自动增加一个投票器:org.springframework
- Redis vs Memcache
IXHONG
redis
1. Redis中,并不是所有的数据都一直存储在内存中的,这是和Memcached相比一个最大的区别。
2. Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据,同时还提供list,set,hash等数据结构的存储。
3. Redis支持数据的备份,即master-slave模式的数据备份。
4. Redis支持数据的持久化,可以将内存中的数据保持在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用。
Red
- Python - 装饰器使用过程中的误区解读
kvhur
JavaScriptjqueryhtml5css
大家都知道装饰器是一个很著名的设计模式,经常被用于AOP(面向切面编程)的场景,较为经典的有插入日志,性能测试,事务处理,Web权限校验, Cache等。
原文链接:http://www.gbtags.com/gb/share/5563.htm
Python语言本身提供了装饰器语法(@),典型的装饰器实现如下:
@function_wrapper
de
- 架构师之mybatis-----update 带case when 针对多种情况更新
nannan408
case when
1.前言.
如题.
2. 代码.
<update id="batchUpdate" parameterType="java.util.List">
<foreach collection="list" item="list" index=&
- Algorithm算法视频教程
栏目记者
Algorithm算法
课程:Algorithm算法视频教程
百度网盘下载地址: http://pan.baidu.com/s/1qWFjjQW 密码: 2mji
程序写的好不好,还得看算法屌不屌!Algorithm算法博大精深。
一、课程内容:
课时1、算法的基本概念 + Sequential search
课时2、Binary search
课时3、Hash table
课时4、Algor
- C语言算法之冒泡排序
qiufeihu
c算法
任意输入10个数字由小到大进行排序。
代码:
#include <stdio.h>
int main()
{
int i,j,t,a[11]; /*定义变量及数组为基本类型*/
for(i = 1;i < 11;i++){
scanf("%d",&a[i]); /*从键盘中输入10个数*/
}
for
- JSP异常处理
wyzuomumu
Webjsp
1.在可能发生异常的网页中通过指令将HTTP请求转发给另一个专门处理异常的网页中:
<%@ page errorPage="errors.jsp"%>
2.在处理异常的网页中做如下声明:
errors.jsp:
<%@ page isErrorPage="true"%>,这样设置完后就可以在网页中直接访问exc