- GCN推导合集
mumukehao
研究生笔记异配图深度学习
读论文,发现看论文最重要的是推导,因此写了这篇文章,记录重要的推导过程(个人人为的)(持续更新)SGC以及最常见优化的推到邻接矩阵归一化:A~=D~−1/2A~D~−1/2\tilde{A}=\tilde{D}^{-1/2}\tilde{A}\tilde{D}^{-1/2}A~=D~−1/2A~D~−1/2对应::A=In+D−1/2AD−1/2A=I_{n}+D^{-1/2}AD^{-1/2}A
- 基于PyG搭建GCN-LSTM时空犯罪预测
职业摸鱼能手
python深度学习机器学习
基于PyG搭建GCN-LSTM时空犯罪预测1.前言最近针对犯罪时空预测、犯罪分布可视化开展研究,图神经网络是必不可少的研究工具之一,为了记录学习PyG的过程,本文通过结合官网案例(非常晦涩难懂)以及网上各位大佬的学习过程,撰写此文章,以此记录学习过程,以防后面遗忘,如有错误请嘴下留情。2.PyG安装过程以及需要的包此处省略安装过程3.数据描述本文采用的是美国纽约州的犯罪数据,具体可视化如图所示:数
- <深入浅出图神经网络> 读书笔记
数学工具构造器
GNN
文章目录笔记GNN代码chapter5|GCN分析TODO改代码得到的结论chapter6|GraphSage分析TODO去今年刚出就买了.一查豆瓣评分比我想的还低(我这种小白都能看出一些错误),有1说1对于入门还是可以的,至少能知道GNN大概的发展路线,如图卷积→\rightarrow→GCN→\rightarrow→GNN等.如果小白直接上手GNN啥的,连图滤波,空域频域等概念都不知道,也只能
- 自建stgcn数据集并训练
青年夏日科技工作者
AI编程
参考了许多博文,慢慢地也就把st-gcn跑出来了,参考的文章一会附在文章里面,实测有用。1.安装st-gcn复现STGCNCPU版(ubuntu16.04+pytorch0.4.0+openpose+caffe)_Significance的博客-CSDN博客复现旧版STGCNGPU版(win10+openpose1.5.0)_Significance的博客-CSDN博客22.准备训练数据集官方使用
- kinetics-skeleton格式行为数据提取方法
青年夏日科技工作者
python人工智能深度学习
用自建kinetics-skeleton行为识别数据集训练st-gcn网络流程记录,利用Lightweight-OpenPose生成kinetics-skeleton格式数据0.准备工作1.下载/裁剪视频2.利用OpenPose提取骨骼点数据,制作kinetics-skeleton数据集3.训练st-gcn网络4.用自己训练的st-gcn网络跑demo,并可视化0.准备工作首先就是把st-gcn网
- GSEA - Gene set enrichment analysis 基因集富集 | ORA - Over-Representation Analysis 分析原理与应用...
weixin_30294709
python数据库人工智能
R批量做GSEA分析还没有官方的包,但是clusterprofiler可以做,它调用了最新的gfsea包。GeneSetTestingforRNA-seq-fgsea教程RNA-seq是利器,大部分做实验的老板手下都有大量转录组数据,所以RNA-seq的分析需求应该是很大的(大部分的生信从业人员应该都差不多要沾边吧)。普通的转录组套路并不多,差异表达基因、富集分析、WGCNAnetwork以及一些
- nodejs应用ogg转换mp3格式
热情仔
jsffmpegogg
首先你要安装ffmpeg三选一npminstallffmpegcnpminstallffmpegyarninstallffmpeg看下目录constffmpeg=require('ffmpeg')constfs=require("fs");constpath=require('path');//先读取所有的ogg文件constfiles=fs.readdirSync("./ogg");letcou
- 解决npm install卡住或缓慢的问题
barry200890
npmvuevue.js
第一种方案:使用cnpmnpminstall-gcnpm--registry=https://registry.npm.taobao.org然后再用:cnpminstall即可解决.当然有时候cnpm不好使的时候,就用第二种方案:npm使用淘宝的镜像下载npmconfigsetregistryhttps://registry.npm.taobao.org然后在用:npminstall即可.
- SGCN模型详解及代码复现
呆头鹅AI工作室
深度学习算法详解及代码复现深度学习人工智能自然语言处理神经网络python
模型背景SGCN模型源于2018年ICDM会议的一项开创性研究,旨在解决传统图卷积网络(GCNs)在处理签名图时面临的挑战。签名图包含正负链接,反映实体间复杂的相互作用,如社交媒体中的点赞和屏蔽关系。SGCN通过巧妙结合平衡理论和图卷积操作,实现了对正负链接的有效处理,在节点表示学习任务中展现出卓越性能,为社交网络分析、链接预测和社区检测等领域提供了新思路。核心思想SGCN模型的核心思想在于其创新
- npm设置镜像及恢复默认设置
GaoJamie
前端npm前端node.js
npm淘宝镜像npmconfigsetregistryhttps://registry.npm.taobao.orgnpm华为镜像npmconfigsetregistryhttps://mirrors.huaweicloud.com/repository/npm/全局安装cnpm并设置淘宝镜像npminstall-gcnpm--registry=https://registry.npm.taoba
- 深度学习算法在图算法中的应用(图卷积网络GCN和图自编码器GAE)
大嘤三喵军团
深度学习算法网络
深度学习算法在图算法中的应用1.图卷积网络(GraphConvolutionalNetworks,GCN)图卷积网络(GCN)是一种将卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)推广到图结构数据的方法。GCN被广泛用于节点分类、图分类、链接预测等任务。优势和好处灵活性:GCN可以处理不规则和不均匀的数据结构,比如社交网络、分子结构、交通网络等。高效性:GCN使用局
- AMD GCN GPU微架构简介
jack_201316888
硬件架构微架构
AMDGCN(GraphicsCoreNext)微架构介绍AMDGCN(GraphicsCoreNext)是AMD公司推出的一种用于图形处理单元(GPU)的微架构。自2012年首次推出以来,GCN架构已成为AMD图形处理器的核心技术之一,广泛应用于桌面显卡、笔记本电脑以及游戏主机(如PlayStation和Xbox)等设备中。本文将详细介绍GCN微架构的设计理念、主要特性及其演变历程。设计理念GC
- 解决npm安装electron失败的问题
glfxml
npmelectron前端
在网上百度、谷歌,我甚至使用chatgpt提问,得到的回答都是没有用的。就要放弃的时候,看到一解决方案,试了一下可用。记录下来npminstall-gcnpm--registry=https://registry.npmmirror.comcnpminstall--save-develectron
- ETIMEDOU 104.16.20.35:443(已解决)
憨憨憨憨憨到不行的程序员
笔记npmjavascript前端
npmERR!networkrequesttohttps://registry.npmjs.org/@nodelib%2ffs.stat,reason:connectETIMEDOUT104.16.20.35:443(已解决)安装好nodejs与yarn,下载项目后在项目主目录下运行yarn拉取依赖包时执行npminstall-gcnpm--registry=https://registry.np
- vue脚手架创建项目失败,报错淘宝镜像地址证书过期问题解决
DLGDark
npm相关vuevue.js前端javascriptnpm淘宝镜像
场景:使用vue-cli脚手架创建vue新项目时,控制台报错,创建失败控制台报错:ERRORFailedtogetresponsefromhttps://registry.npm.taobao.org/binary-mirror-config尝试过的方式:清除npm缓存或删除npm-cache文件夹删除.npmrc文件重装淘宝镜像:npminstall-gcnpm--registry=https:
- npm使用国内淘宝镜像加快install速度的方法
余十步
npm前端node.js
npminstall-gcnpm--registry=https://registry.npm.taobao.orgcnpminstallcnpmrunserve第二种方法#经过下面的配置,以后所有的npminstall都会经过淘宝的镜像地址下载npmconfigsetregistryhttps://registry.npm.taobao.org#查看npm配置信息npmconfiglistnpm
- 图神经网络实战(18)——消息传播神经网络
盼小辉丶
图神经网络从入门到项目实战pytorch深度学习图神经网络
图神经网络实战(18)——消息传播神经网络0.前言1.消息传播神经网络2.实现MPNN框架小结系列链接0.前言我们已经学习了多种图神经网络(GraphNeuralNetworks,GNN)变体,包括图卷积网络(GraphConvolutionalNetwork,GCN)、图注意力网络(GraphAttentionNetworks,GAT)和GraphSAGE等。在本节中,我们将对这些变体GNN结构
- 1区9+非肿瘤纯生信,逻辑清晰易懂,机器学习筛选关键基因的纯生信也可以发高水平期刊,抓紧上车!
生信小课堂
影响因子:9.186关于非肿瘤生信,我们也解读过很多,主要有以下类型1单个疾病WGCNA+PPI分析筛选hub基因。2单个疾病结合免疫浸润,热点基因集,机器学习算法等。3两种相关疾病联合分析,包括非肿瘤结合非肿瘤,非肿瘤结合肿瘤或者非肿瘤结合泛癌分析4基于分型的非肿瘤生信分析5单细胞结合普通转录组生信分析目前非肿瘤生信发文的门槛较低,有需要的朋友欢迎交流研究概述:本研究首先使用R语言在三个基因表达
- 使用npm配置vue项目历程
hzw0510
前端开发npmvue.js前端
1、使用npm配置vue项目历程1.1、npm安装项目环境很慢配置国内淘宝镜像npmconfigsetregistryhttps://registry.npm.taobao.org指定国内镜像仓下载软件npminstall-gcnpm--registry=https://registry.npm.taobao.org2.2、报错证书过期清理缓存npmcacheclean--force禁用SSLnp
- 7+非肿瘤纯生信,内容不多但思路值得借鉴!
生信小课堂
关于非肿瘤生信,我们也解读过很多,主要有以下类型1单个疾病WGCNA+PPI分析筛选hub基因。2单个疾病结合免疫浸润,铁死亡,自噬等基因集,机器学习算法等。3两种相关疾病联合分析,包括非肿瘤结合非肿瘤,非肿瘤结合肿瘤或者非肿瘤结合泛癌分析4基于分型的非肿瘤生信分析5单细胞结合普通转录组生信分析目前非肿瘤生信发文的门槛较低,有需要的朋友患者添加小编咨询生信分析咨询请关注生信小课堂研究背景:扩张型心
- CVPR2024部分研究方向文章梳理(持续更新中)
路漫漫独求索
计算机视觉人工智能深度学习分类AI作画stablediffusion
CVPR2024部分研究方向文章梳理(持续更新中)长尾分布(Long-Tailed)DeiT-LT:DistillationStrikesBackforVisionTransformerTrainingonLong-TailedDatasets.全文地址:DeiT-LT\(rangwani-harsh.github.io\)领域自适应(DomainAdaptation)LearningCNNonV
- 7.3分非肿瘤生信,热点基因集+免疫浸润+WGCNA+调控网络+单细胞+实验验证,值得收藏!
生信小课堂
影响因子:7.31关于非肿瘤生信,我们也解读过很多,主要有以下类型1单个疾病WGCNA+PPI分析筛选hub基因。2单个疾病结合免疫浸润,铁死亡,自噬等基因集,机器学习算法等。3两种相关疾病联合分析,包括非肿瘤结合非肿瘤,非肿瘤结合肿瘤或者非肿瘤结合泛癌分析4基于分型的非肿瘤生信分析目前非肿瘤生信发文的门槛较低,有需要的朋友欢迎交流研究概述:动脉粥样硬化(AS)是一种慢性炎症性疾病。免疫代谢和氧化
- 8+非肿瘤生信+实验验证,筛选坏死性凋亡相关hub基因并建模,思路可模仿可升级!
生信小课堂
生信小课堂研究背景:特发性肺纤维化(IPF)是一种尚未明确发表机制的肺病。近年来,IPF的发病率随时间增加。坏死性凋亡是一种促炎型的程序性细胞死亡,可促进细胞内容物的释放以激活免疫反应。近年来,免疫浸润一直是癌症研究领域的热点。多种免疫细胞在肺纤维化过程中起重要作用。关于非肿瘤生信,我们也解读过很多,主要有以下类型1单个疾病WGCNA+PPI分析筛选hub基因。2单个疾病结合免疫浸润,热点基因集,
- 生信学习Day1-小白
小白又白
第一天作业第一次使用markdown怎么用markdown列表字体链接等library(WGCNA)options(stringsAsFactors=FALSE)allowWGCNAThreads()把`符号搞错了,打了',引用框框就没显示啦。。。Q:引用的图片怎么调整大小呢?
- @llvm.amdgcn.workitem.id.x()引发的一些前后端的调研
jc小小川+幻幻融hr
小小川编译器elasticsearch大数据搜索引擎
记录资料:UserGuideforAMDGPUBackend—LLVM5documentationintrinsic函数会执行lowerintrinsicspassllvm-project-main/llvm/lib/CodeGen/IntrinsicLowering.cppllvm-project-main/llvm/lib/Target/AMDGPU/AMDGPULowerIntrinsics
- KGCN---pytorch代码(1)---data_loader
sweet_Mary
推荐算法python推荐算法pytorch人工智能机器学习深度学习
代码:importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.preprocessingimportLabelEncoderfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportrandomclassDataLoader:'''DataLoaderclasswhichmakesdatasetfortraining
- ionic cordova 安装指定版本
海上笙明玥
安装ionic及cordovanpminstall-gcordovaionicnpm淘宝镜像(GFW,导致很多插件下载失败)npminstall-gcnpm--registry=https://registry.npm.taobao.org更新命令npmupdate-gcordovaionic安装特定版本
[email protected]
- 如何理解图卷积网络GCN
__momo__
#GNNPythonPyTorch深度学习人工智能图论
文章目录基本概念度矩阵(degree)邻接矩阵(Adjacency)理解GCN两层GCN网络层数设置搭建GCN网络定义GCN层定义GCN网络基本概念图的一些基本知识:图,邻居,度矩阵,邻接矩阵度矩阵(degree)度矩阵是对角矩阵,对角上的元素表示每个顶点的度,也就是该顶点相关联的边的数量。邻接矩阵(Adjacency)邻接矩阵表示顶点间的关系,矩阵元素为0或1。无向图邻接矩阵是对称矩阵,有向图的
- 【阅读笔记】Zero-shot Recognition via Semantic Embeddings and Knowledge Graphs-2018
一只瓜皮呀
零样本学习图神经网络知识图谱深度学习机器学习
Abstract我们考虑零样本识别问题:仅利用类别的单词嵌入及其与其他类别的关系来学习具有零训练示例的类别的视觉分类器,并提供视觉数据。处理陌生或新类的关键是将从熟悉类中获得的知识转移到陌生类的描述中。在本文中,我们基于最近引入的图卷积网络(GCN),提出了一种同时使用语义嵌入和类别关系来预测分类器的方法。对于一个已习得的知识图(KG),我们的方法将每个节点(表示视觉类别)作为输入语义嵌入。经过一
- Python版WGCNA分析和蛋白质相互作用PPI分析教程
Starlitnightly
python开发语言
在前面的教程中,我们介绍了使用omicverse完成基本的RNA-seq的分析流程,在本节教程中,我们将介绍如何使用omicverse完成加权基因共表达网络分析WGCNA以及蛋白质相互作用PPI分析。环境的下载在这里我们只需要安装omicverse环境即可,有两个方法:一个是使用conda:condainstallomicverse-cconda-forge另一个是使用pip:pipinstall
- java数字签名三种方式
知了ing
javajdk
以下3钟数字签名都是基于jdk7的
1,RSA
String password="test";
// 1.初始化密钥
KeyPairGenerator keyPairGenerator = KeyPairGenerator.getInstance("RSA");
keyPairGenerator.initialize(51
- Hibernate学习笔记
caoyong
Hibernate
1>、Hibernate是数据访问层框架,是一个ORM(Object Relation Mapping)框架,作者为:Gavin King
2>、搭建Hibernate的开发环境
a>、添加jar包:
aa>、hibernatte开发包中/lib/required/所
- 设计模式之装饰器模式Decorator(结构型)
漂泊一剑客
Decorator
1. 概述
若你从事过面向对象开发,实现给一个类或对象增加行为,使用继承机制,这是所有面向对象语言的一个基本特性。如果已经存在的一个类缺少某些方法,或者须要给方法添加更多的功能(魅力),你也许会仅仅继承这个类来产生一个新类—这建立在额外的代码上。
- 读取磁盘文件txt,并输入String
一炮送你回车库
String
public static void main(String[] args) throws IOException {
String fileContent = readFileContent("d:/aaa.txt");
System.out.println(fileContent);
- js三级联动下拉框
3213213333332132
三级联动
//三级联动
省/直辖市<select id="province"></select>
市/省直辖<select id="city"></select>
县/区 <select id="area"></select>
- erlang之parse_transform编译选项的应用
616050468
parse_transform游戏服务器属性同步abstract_code
最近使用erlang重构了游戏服务器的所有代码,之前看过C++/lua写的服务器引擎代码,引擎实现了玩家属性自动同步给前端和增量更新玩家数据到数据库的功能,这也是现在很多游戏服务器的优化方向,在引擎层面去解决数据同步和数据持久化,数据发生变化了业务层不需要关心怎么去同步给前端。由于游戏过程中玩家每个业务中玩家数据更改的量其实是很少
- JAVA JSON的解析
darkranger
java
// {
// “Total”:“条数”,
// Code: 1,
//
// “PaymentItems”:[
// {
// “PaymentItemID”:”支款单ID”,
// “PaymentCode”:”支款单编号”,
// “PaymentTime”:”支款日期”,
// ”ContractNo”:”合同号”,
//
- POJ-1273-Drainage Ditches
aijuans
ACM_POJ
POJ-1273-Drainage Ditches
http://poj.org/problem?id=1273
基本的最大流,按LRJ的白书写的
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<queue>
using namespace std;
#define INF 0x7fffffff
int ma
- 工作流Activiti5表的命名及含义
atongyeye
工作流Activiti
activiti5 - http://activiti.org/designer/update在线插件安装
activiti5一共23张表
Activiti的表都以ACT_开头。 第二部分是表示表的用途的两个字母标识。 用途也和服务的API对应。
ACT_RE_*: 'RE'表示repository。 这个前缀的表包含了流程定义和流程静态资源 (图片,规则,等等)。
A
- android的广播机制和广播的简单使用
百合不是茶
android广播机制广播的注册
Android广播机制简介 在Android中,有一些操作完成以后,会发送广播,比如说发出一条短信,或打出一个电话,如果某个程序接收了这个广播,就会做相应的处理。这个广播跟我们传统意义中的电台广播有些相似之处。之所以叫做广播,就是因为它只负责“说”而不管你“听不听”,也就是不管你接收方如何处理。另外,广播可以被不只一个应用程序所接收,当然也可能不被任何应
- Spring事务传播行为详解
bijian1013
javaspring事务传播行为
在service类前加上@Transactional,声明这个service所有方法需要事务管理。每一个业务方法开始时都会打开一个事务。
Spring默认情况下会对运行期例外(RunTimeException)进行事务回滚。这
- eidtplus operate
征客丶
eidtplus
开启列模式: Alt+C 鼠标选择 OR Alt+鼠标左键拖动
列模式替换或复制内容(多行):
右键-->格式-->填充所选内容-->选择相应操作
OR
Ctrl+Shift+V(复制多行数据,必须行数一致)
-------------------------------------------------------
- 【Kafka一】Kafka入门
bit1129
kafka
这篇文章来自Spark集成Kafka(http://bit1129.iteye.com/blog/2174765),这里把它单独取出来,作为Kafka的入门吧
下载Kafka
http://mirror.bit.edu.cn/apache/kafka/0.8.1.1/kafka_2.10-0.8.1.1.tgz
2.10表示Scala的版本,而0.8.1.1表示Kafka
- Spring 事务实现机制
BlueSkator
spring代理事务
Spring是以代理的方式实现对事务的管理。我们在Action中所使用的Service对象,其实是代理对象的实例,并不是我们所写的Service对象实例。既然是两个不同的对象,那为什么我们在Action中可以象使用Service对象一样的使用代理对象呢?为了说明问题,假设有个Service类叫AService,它的Spring事务代理类为AProxyService,AService实现了一个接口
- bootstrap源码学习与示例:bootstrap-dropdown(转帖)
BreakingBad
bootstrapdropdown
bootstrap-dropdown组件是个烂东西,我读后的整体感觉。
一个下拉开菜单的设计:
<ul class="nav pull-right">
<li id="fat-menu" class="dropdown">
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-中介者模式-Mediator
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/
/*
* 中介者模式(Mediator):用一个中介对象来封装一系列的对象交互。
* 中介者使各对象不需要显式地相互引用,从而使其耦合松散,而且可以独立地改变它们之间的交互。
*
* 在我看来,Mediator模式是把多个对象(
- 常用代码记录
chenjunt3
UIExcelJ#
1、单据设置某行或某字段不能修改
//i是行号,"cash"是字段名称
getBillCardPanelWrapper().getBillCardPanel().getBillModel().setCellEditable(i, "cash", false);
//取得单据表体所有项用以上语句做循环就能设置整行了
getBillC
- 搜索引擎与工作流引擎
comsci
算法工作搜索引擎网络应用
最近在公司做和搜索有关的工作,(只是简单的应用开源工具集成到自己的产品中)工作流系统的进一步设计暂时放在一边了,偶然看到谷歌的研究员吴军写的数学之美系列中的搜索引擎与图论这篇文章中的介绍,我发现这样一个关系(仅仅是猜想)
-----搜索引擎和流程引擎的基础--都是图论,至少像在我在JWFD中引擎算法中用到的是自定义的广度优先
- oracle Health Monitor
daizj
oracleHealth Monitor
About Health Monitor
Beginning with Release 11g, Oracle Database includes a framework called Health Monitor for running diagnostic checks on the database.
About Health Monitor Checks
Health M
- JSON字符串转换为对象
dieslrae
javajson
作为前言,首先是要吐槽一下公司的脑残编译部署方式,web和core分开部署本来没什么问题,但是这丫居然不把json的包作为基础包而作为web的包,导致了core端不能使用,而且我们的core是可以当web来用的(不要在意这些细节),所以在core中处理json串就是个问题.没办法,跟编译那帮人也扯不清楚,只有自己写json的解析了.
- C语言学习八结构体,综合应用,学生管理系统
dcj3sjt126com
C语言
实现功能的代码:
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
struct Student
{
int age;
float score;
char name[100];
};
int main(void)
{
int len;
struct Student * pArr;
int i,
- vagrant学习笔记
dcj3sjt126com
vagrant
想了解多主机是如何定义和使用的, 所以又学习了一遍vagrant
1. vagrant virtualbox 下载安装
https://www.vagrantup.com/downloads.html
https://www.virtualbox.org/wiki/Downloads
查看安装在命令行输入vagrant
2.
- 14.性能优化-优化-软件配置优化
frank1234
软件配置性能优化
1.Tomcat线程池
修改tomcat的server.xml文件:
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1" connectionTimeout="20000" redirectPort="8443" maxThreads="1200" m
- 一个不错的shell 脚本教程 入门级
HarborChung
linuxshell
一个不错的shell 脚本教程 入门级
建立一个脚本 Linux中有好多中不同的shell,但是通常我们使用bash (bourne again shell) 进行shell编程,因为bash是免费的并且很容易使用。所以在本文中笔者所提供的脚本都是使用bash(但是在大多数情况下,这些脚本同样可以在 bash的大姐,bourne shell中运行)。 如同其他语言一样
- Spring4新特性——核心容器的其他改进
jinnianshilongnian
spring动态代理spring4依赖注入
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
- Linux设置tomcat开机启动
liuxingguome
tomcatlinux开机自启动
执行命令sudo gedit /etc/init.d/tomcat6
然后把以下英文部分复制过去。(注意第一句#!/bin/sh如果不写,就不是一个shell文件。然后将对应的jdk和tomcat换成你自己的目录就行了。
#!/bin/bash
#
# /etc/rc.d/init.d/tomcat
# init script for tomcat precesses
- 第13章 Ajax进阶(下)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- Troubleshooting Crystal Reports off BW
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Troubleshooting+Crystal+Reports+off+BW#TroubleshootingCrystalReportsoffBW-TracingBOE
Quite useful, especially this part:
SAP BW connectivity
For t
- Java开发熟手该当心的11个错误
tomcat_oracle
javajvm多线程单元测试
#1、不在属性文件或XML文件中外化配置属性。比如,没有把批处理使用的线程数设置成可在属性文件中配置。你的批处理程序无论在DEV环境中,还是UAT(用户验收
测试)环境中,都可以顺畅无阻地运行,但是一旦部署在PROD 上,把它作为多线程程序处理更大的数据集时,就会抛出IOException,原因可能是JDBC驱动版本不同,也可能是#2中讨论的问题。如果线程数目 可以在属性文件中配置,那么使它成为
- 正则表达式大全
yang852220741
html编程正则表达式
今天向大家分享正则表达式大全,它可以大提高你的工作效率
正则表达式也可以被当作是一门语言,当你学习一门新的编程语言的时候,他们是一个小的子语言。初看时觉得它没有任何的意义,但是很多时候,你不得不阅读一些教程,或文章来理解这些简单的描述模式。
一、校验数字的表达式
数字:^[0-9]*$
n位的数字:^\d{n}$
至少n位的数字:^\d{n,}$
m-n位的数字:^\d{m,n}$