- 数据挖掘|数据预处理|基于Python的数据标准化方法
皖山文武
数据挖掘数据建模与分析python数据挖掘开发语言
基于Python的数据标准化方法1.z-score方法2.极差标准化方法3.最大绝对值标准化方法在数据分析之前,通常需要先将数据标准化(Standardization),利用标准化后的数据进行数据分析,以避免属性之间不同度量和取值范围差异造成数据对分析结果的影响。1.z-score方法Z-score方法是基于原始数据的均值和标准差来进行数据标准化的,处理后的数据均值为0,方差为1,符合标准正态分布
- 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
- R语言microeco:一个用于微生物群落生态学数据挖掘的R包(构建microeco对象。
还是要前进啊
R语言r语言数据挖掘
我以前写过临床微生物组的文章,其中数据分析用过microeco包,在这里,将我学到的资源分享给大家。R语言microeco:一个用于微生物群落生态学数据挖掘的R包。主要功能R6类;分类群丰度图,维恩图,Alpha多样性,Beta多样性,差异丰度分析,环境数据分析,零模型分析,网络分析,功能分析。install.packages("microeco")library(microeco)library
- 数据挖掘-数据预处理的必要性及主要任务
嘣嘣嚓
数据挖掘数据仓库数据库数据分析人工智能
数据预处理的必要性及主要任务1、数据预处理的必要性数据库极易受噪声、缺失值和不一致数据的侵扰,因为数据库太大,并且多半来自多个异构数据源。低质量的数据导致低质量的数据挖掘。2、数据预处理技术(1)数据清理:可以用来清除数据中的噪声,纠正不一致。(2)数据集成:将数据由多个数据源合并成一个一致的数据存储,如数据仓库。(3)数据归约:可以通过如狙击、删除冗余特征或聚类来降低数据的规模。(4)数据变换:
- 数据挖掘中的【数据预处理】
ZFour_X
文本挖掘学习数据分析大数据
学习参考链接:[整理一份详细的数据预处理方法(https://zhuanlan.zhihu.com/p/51131210)数据预处理有两种不同的理解:1、数据挖掘中的预处理改善数据质量,有利于后期分析数据去重数据异常:价格为-1——>删除样本字段缺失:缺少品牌——>从型号中提取数据噪声:存在充电线、手机壳等非手机类商品——>删除单位不一致:评论数量1200、1.2万——>转换数据归约:同一型号不同
- 科技革新的引擎-2024年AI辅助研发趋势
lzyever
科技人工智能
随着科技的飞速发展,人工智能(AI)已经在许多领域展现出了其强大的潜力和价值。特别是在研发领域,AI的辅助作用日益凸显,成为推动科技革新的重要引擎。在2024年,这种趋势将更加明显,我们可以从以下几个方面来探讨这一趋势。首先,AI辅助研发将极大地提升研发效率并降低成本。在研发过程中,AI可以通过自动化流程、数据挖掘和深度学习等技术,加速实验和设计的过程,从而缩短研发周期。同时,AI还可以优化资源配
- R语言及其开发环境简介
luohaha66
R常规r语言
R语言及其开发环境简介R语言历史R语言来自S语言,是S语言的一个变种。S语言由贝尔实验室研究开发,著名的C语言、Unix系统也是贝尔实验室开发的。R属于GNU开源软件,最初发布于1997年,实现了与S语言基本相同的功能和统计功能。现在由R核心团队开发,全世界的用户都可以向其贡献软件包。R语言使用人员为数学研究工作者设计的一种数学编程语言,主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。R语言特点一种解释型的面向
- R语言简介,R语言开发环境搭建步骤,R基础语法以及注释详解
黑夜照亮前行的路
r语言
R语言是一种用于统计计算与绘图的编程语言,由新西兰奥克兰大学的统计学家罗斯·伊哈卡和罗伯特·杰特曼于1993年发明。R语言是一种自由、免费、源代码开放的软件,属于GNU系统的一个分支,如今被广泛地应用于统计分析、数据挖掘等领域。R语言的特点包括:是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统,具有数据存储和处理、数组运算、数学建模、统计检验以及统计制图等功能。提供了丰富的数学计算、统计计算的函数,用户可
- 【数据仓库作业】第1章 绪论
Francek Chen
数据仓库与数据挖掘数据仓库数据库数据挖掘
目录一、给出下列英文短语或缩写的中文名称,并简述其含义。二、简述操作型数据与分析型数据的主要区别。三、简述数据仓库的定义。四、简述数据仓库的特征。五、简述主题的定义。六、简述元数据的概念。七、简述数据挖掘的主要任务。八、简述数据挖掘的主要步骤。九、下列活动是否属于数据挖掘任务,并简述其理由。十、简述数据仓库与数据挖掘的区别。一、给出下列英文短语或缩写的中文名称,并简述其含义。1、DataBase(
- 数据挖掘与python实践中国慕课答案_中国大学MOOC(慕课)_数据挖掘与python实践_慕课答案...
weixin_39962285
纸浆中的颜色主要来源于()纺锤丝分为三种类型:_、_和_。纵轴为good,另一轴为bad的无异曲线,其效用递增方向是?只能选择一个:纽扣电池是锌银电池。纽约股灾爆发,日本银行推行的政策是()。尼西土陶在装饰纹饰中以()纹占主导地位。纸质密码本与电子密码本相比其优点是更换较为方便。纹沟发育形成()纺织文化在下面哪个方面表现?纽扣电池是锌银电池。纸艺手工制作时为省事可以选用双面胶粘合,因为双面胶也可以
- 21、什么是数据挖掘和KDD(知识发现)
攻城狮笔记
我对流程很感兴趣。我想知道做事的好方法,即使是最好的办法,如果可能的话。即使您没有技能或深刻理解,过程也可以帮到您。它可以引领方式,技能和深刻的理解可以遵循。至少,我用它来推动我的大部分工作。我认为研究数据挖掘是有用的,因为它是一个从数据中发现的过程。在这篇文章中,您将从教科书和论文中探索“数据挖掘”的权威定义。由于数据挖掘是一个过程,因此定义将包括对过程的许多解释。image.png金矿照片信誉
- 为什么要使用纯净住宅代理?
Snow跨境日记
代理IPiptcp/ip网络协议网络
随着互联网的快速发展,代理服务器已经成为许多在线活动的关键组成部分,从数据挖掘到网络安全。然而,随着技术的不断发展,住宅IP代理正崭露头角,因其在保障隐私、提升性能和应对封锁方面的卓越优势而备受瞩目。本文将深入探讨住宅IP代理的特点、优势和效能,以及它在不同领域的潜在应用。一、住宅IP代理的基本概念住宅IP代理是一种代理服务器,其IP地址源自住宅互联网连接,而不是数据中心或商业网络。这意味着它们具
- Google Earth Engine(GEE)——GHSL 全球人口网格数据集250米分辨率
此星光明
GEE数据集专栏大数据人口数据集网格gee
最近发现了一个巨牛的人工智能学习网站,点击跳转到网站:前言–床长人工智能教程上面有很多关于基础的人工只能的介绍,对于入门人工智能的同学来说是有巨大帮助的。正式开始数据介绍:GHSL依赖于新的空间数据挖掘技术的设计和实施,允许从大量异构数据中自动处理和提取分析和知识,这些数据包括:全球、精细规模的卫星图像数据流、人口普查数据和人群来源或自愿地理信息来源。该数据集描述了人口的分布和密度,以每个细胞的人
- 基于人工智能的期权量化交易
阿岛格
人工智能.量化投资人工智能机器学习大数据强化学习
基于人工智能的期权量化交易基于人工智能的期权量化交易基于人工智能的期权量化交易该文基于人工智能AI的深度强化学习,进行股票期权的量化投资策略研究及回测评估。作者建立了人工智能学习及交易系统。基于实时/历史期权行情大数据挖掘,通过自行开发的人工智能多agent强化学习模型及评估系统(基于Python/Linux),对接实时交易接口进行了实盘环境的交易回测和评估。专题:人工智能.量化投资纲要:一、前言
- 零基础入门金融风控-贷款违约预测Task2 数据分析
一缕阳光lyz
数据分析数据挖掘
Task2数据分析此部分为零基础入门金融风控的Task2数据分析部分,带你来了解数据,熟悉数据,为后续的特征工程做准备,欢迎大家后续多多交流。赛题:零基础入门数据挖掘-零基础入门金融风控之贷款违约目的:1.EDA价值主要在于熟悉了解整个数据集的基本情况(缺失值,异常值),对数据集进行验证是否可以进行接下来的机器学习或者深度学习建模.2.了解变量间的相互关系、变量与预测值之间的存在关系。3.为特征工
- 【机器学习笔记】13 降维
RIKI_1
机器学习机器学习笔记人工智能
降维概述维数灾难维数灾难(CurseofDimensionality):通常是指在涉及到向量的计算的问题中,随着维数的增加,计算量呈指数倍增长的一种现象。在很多机器学习问题中,训练集中的每条数据经常伴随着上千、甚至上万个特征。要处理这所有的特征的话,不仅会让训练非常缓慢,还会极大增加搜寻良好解决方案的困难。这个问题就是我们常说的维数灾难。维数灾难涉及数字分析、抽样、组合、机器学习、数据挖掘和数据库
- 数据挖掘十大经典算法之KNN
我姓许啊
一、knn介绍1.K最近邻(k-NearestNeighbor,KNN)分类算法,属于有监督学习中的分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。2.KNN算法中,所选择的邻居都是已经正确分类的对象。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本
- 机器学习
会敲键盘的猩猩
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在过去50年,机器学习的研究已经从几个计算机工程师探索计算机是否能学会玩游戏的影响下不断成长,统计领域(在很大程度上忽视计算的考虑)到广泛的学科(该学科产生了基本的学习过程的统计-计算理论)已经设计了许多学习算法,这些算法通常应用在商业系统中,例如语音识别,计算机视觉,和其他各种各样的任务,并已剥离了数据挖掘中的工业来发掘网上不断增长的数据量中隐藏的规律。这篇文章提供了该学科(已经作为机器学习出现
- 纯净住宅代理详细解析与应用
做跨境的红姐
代理IPiptcp/ip阿里云
随着互联网的快速发展,代理服务器已经成为许多在线活动的关键组成部分,从数据挖掘到网络安全。然而,随着技术的不断发展,住宅IP代理正崭露头角,因其在保障隐私、提升性能和应对封锁方面的卓越优势而备受瞩目。本文将深入探讨住宅IP代理的特点、优势和效能,以及它在不同领域的潜在应用。一、住宅IP代理的基本概念住宅IP代理是一种代理服务器,其IP地址源自住宅互联网连接,而不是数据中心或商业网络。这意味着它们具
- 广告欺诈
Liam_ml
最近在一家出口电商公司做DataScience,着手的问题是广告欺诈,通俗地讲就是有很多广告带来的流量是假的,造成广告支出很高,但是,广告带来的收益很低。虚假广告已经是互联网公司出海一个非常严重的问题,分析起来也不是那么容易。首先,你要去思考虚假广告的逻辑,虚假如何通过数据体现出来。其次,你要有数据,足够的数据。最后,你要有熟练的数据挖掘能力。分析这个问题,前前后后有一个月,从不同角度去思考,去尝
- python学爬虫还是人工_0基础如何学python,如何学爬虫,如何学数据分析,如何学人工智能并转到这些行业?(亲身经验)...
weixin_39852647
python学爬虫还是人工
最近1年的主要学习时间,都投资到了python据分析和数据挖掘上面来了,虽然经验并不是十分丰富,但希望也能把自己的经验分享下,最近也好多朋友给我留言,和我聊天,问我python该如何学习,才能少走弯路,今天整理这篇文章,会详细介绍0基础学python该如何学,帮助到更多想学习python的朋友,给广大同学朋友规划个适合学习规划。我大学学习的应用化学,后来毕业做了2年全栈设计师(PS:设计和前端都不
- R语言Apriori关联规则、kmeans聚类、决策树挖掘研究京东商城网络购物用户行为数据可视化|附代码数据
数据挖掘
全文链接:http://tecdat.cn/?p=30360最近我们被客户要求撰写关于网络购物用户行为的研究报告,包括一些图形和统计输出。随着网络的迅速发展,依托于网络的购物作为一种新型的消费方式,在全国乃至全球范围内飞速发展电子商务成为越来越多消费者购物的重要途径。我们被客户要求撰写关于网络购物行为的研究报告。项目计划使用数据挖掘的方法,以京东商城网购用户的网络购物数据为基础,对网络购物行为的三
- 见世面的成本有多低?这几个技术公众号告诉你答案
傅一平
独乐乐,不如众乐乐,为您精选以下公众号!人工智能爱好者社区专注人工智能、机器学习、数据科学等顶尖技术前沿科技成果研究、实战技巧。每周会有书豪采访记系列采访技术大佬文章和原创漫画文章,立即关注,掌握人工智能最新资讯与成果。号主是《R数据科学实战:工具详解与案例分析》书籍作者。大数据分析挖掘和Python机器学习商业智能BI、数据分析、数据挖掘、大数据、Python、机器学习、深度学习、算法等技术分享
- 数据脱敏(四)脱敏算法-替换算法
colorknight
低代码数据脱敏替换脱敏字典替换随机替换Kimen
脱敏算法篇使用阿里云数据脱敏算法为模板,使用算子平台快速搭建流程来展示数据"替换脱敏"是一种数据处理技术,主要用于保护个人隐私和数据安全。它通过将敏感信息(如姓名、身份证号、电话号码等)替换为无意义或随机的字符,以防止数据泄露和滥用。这种技术在数据分析、数据挖掘、数据共享等领域有广泛应用。在实际操作中,替换脱敏通常包括以下几个步骤:1.识别敏感信息:首先需要确定哪些信息是敏感的,例如个人信息、财务
- Python环境下基于深度判别迁移学习网络的轴承故障诊断
哥廷根数学学派
故障诊断信号处理深度学习python迁移学习开发语言
目前很多机器学习和数据挖掘算法都是基于训练数据和测试数据位于同一特征空间、拥有相同数据分布的假设。然而在现实应用中,该假设却未必存在。一方面,如果将利用某一领域数据训练得到的模型直接应用于新的目标领域,领域之间切实存在的数据差异可能会导致模型效果的骤然下降。另一方面,如果直接在新的目标领域中进行模型的训练,其数据的稀缺和标注的不完整可能会导致监督学习出现严重的过拟合问题,难以达到令人满意的学习效果
- RapidMiner缺失数据处理——去掉数据大量缺失的变量
carlwu
数据挖掘RapidMiner数据挖掘RapidMinerJavaR语言
最近做数据挖掘,发现RapidMiner是一款数据清洗、处理和转换的好工具,尤其在数据量不大的情况下。和R语言相比,RapidMiner在数据处理方面要简单直观得多。虽然RapidMiner的功能可能不如R强大。另外,我们也可以在RapidMiner中可以直接利用Java/Groovy来编写程序,对数据进行处理和转换。现在以RapidMiner6.0为例,来说明一下如何写一段小程序,去掉那些数据缺
- RapidMiner数据挖掘
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datamining数据挖掘
RapidMiner数据挖掘入门之一:概要1简介RapidMiner原名Yale,它是用于数据挖掘、机器学习、商业预测分析的开源计算环境。根据KDnuggets在2011年的一次投票显示,从使用率来看该软件比之R语言还要略胜一筹。因为其具备GUI特性,所以很适合于数据挖掘的初学者入门。RapidMiner提供的数据挖掘和机器学习程序包括:数据加载和转换(ETL),数据预处理和可视化,建模,评估和部
- RapidMiner数据挖掘2 —— 初识RapidMiner
思诺学长
RapidMiner数据挖掘数据挖掘人工智能
本节由一系列练习与问题组成,这些练习与问题有助于理解多个基本概念。它侧重于各种特定步骤,以进行直接的探索性数据分析。因此,其主要目标是测试一些检查初步数据特征的方法。大多数练习都是关于图表技术,通常用于数据挖掘。为此,我们将使用RapidMiner软件。请求的工作包括发现应用程序的图形用户界面(GUl),以及检查和处理示例数据集的不同元素。本支持文件中提供的补充解释旨在定义:0.文本说明所有应用程
- 缺失值NA并不可怕,只要了解它
小梦游仙境
缺失值可视化1.在GEO数据挖掘过程中,有时取子集会导致生成的子集都是NA。那么是因为代码写错了,或者数据类型没搞清,还有一种情况就是,数据集明明只有5行,可是你却要取出第10行到第20行的数据,那么结果就也都是NA了。NA并不可怕。重新审视代码,修正后,是可以令NA神奇地消失的。所以在GEO数据挖掘过程中,出现NA,我们就先去审视代码。而今天我来学习NA值并不是想要在GEO数据挖掘过程中对NA进
- 有没有老哥遇到 pycharm升级后,不能同时运行多个py文件的情况,会被覆盖运行?...
Python进阶者
pycharmidepython
点击上方“Python爬虫与数据挖掘”,进行关注回复“书籍”即可获赠Python从入门到进阶共10本电子书今日鸡汤既见君子,云胡不喜。大家好,我是皮皮。一、前言前几天在Python白银交流群【巭孬】问了一个Pycharm的问题,问题如下:有没有老哥遇到pycharm升级后,不能同时运行多个py文件的情况,会被覆盖运行。虽然设置都没问题,但是实际上的效果却并未达到。可能降pycharm版本就行了,但
- ios内付费
374016526
ios内付费
近年来写了很多IOS的程序,内付费也用到不少,使用IOS的内付费实现起来比较麻烦,这里我写了一个简单的内付费包,希望对大家有帮助。
具体使用如下:
这里的sender其实就是调用者,这里主要是为了回调使用。
[KuroStoreApi kuroStoreProductId:@"产品ID" storeSender:self storeFinishCallBa
- 20 款优秀的 Linux 终端仿真器
brotherlamp
linuxlinux视频linux资料linux自学linux教程
终端仿真器是一款用其它显示架构重现可视终端的计算机程序。换句话说就是终端仿真器能使哑终端看似像一台连接上了服务器的客户机。终端仿真器允许最终用户用文本用户界面和命令行来访问控制台和应用程序。(LCTT 译注:终端仿真器原意指对大型机-哑终端方式的模拟,不过在当今的 Linux 环境中,常指通过远程或本地方式连接的伪终端,俗称“终端”。)
你能从开源世界中找到大量的终端仿真器,它们
- Solr Deep Paging(solr 深分页)
eksliang
solr深分页solr分页性能问题
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2148370
作者:eksliang(ickes) blg:http://eksliang.iteye.com/ 概述
长期以来,我们一直有一个深分页问题。如果直接跳到很靠后的页数,查询速度会比较慢。这是因为Solr的需要为查询从开始遍历所有数据。直到Solr的4.7这个问题一直没有一个很好的解决方案。直到solr
- 数据库面试题
18289753290
面试题 数据库
1.union ,union all
网络搜索出的最佳答案:
union和union all的区别是,union会自动压缩多个结果集合中的重复结果,而union all则将所有的结果全部显示出来,不管是不是重复。
Union:对两个结果集进行并集操作,不包括重复行,同时进行默认规则的排序;
Union All:对两个结果集进行并集操作,包括重复行,不进行排序;
2.索引有哪些分类?作用是
- Android TV屏幕适配
酷的飞上天空
android
先说下现在市面上TV分辨率的大概情况
两种分辨率为主
1.720标清,分辨率为1280x720.
屏幕尺寸以32寸为主,部分电视为42寸
2.1080p全高清,分辨率为1920x1080
屏幕尺寸以42寸为主,此分辨率电视屏幕从32寸到50寸都有
适配遇到问题,已1080p尺寸为例:
分辨率固定不变,屏幕尺寸变化较大。
如:效果图尺寸为1920x1080,如果使用d
- Timer定时器与ActionListener联合应用
永夜-极光
java
功能:在控制台每秒输出一次
代码:
package Main;
import javax.swing.Timer;
import java.awt.event.*;
public class T {
private static int count = 0;
public static void main(String[] args){
- Ubuntu14.04系统Tab键不能自动补全问题解决
随便小屋
Ubuntu 14.04
Unbuntu 14.4安装之后就在终端中使用Tab键不能自动补全,解决办法如下:
1、利用vi编辑器打开/etc/bash.bashrc文件(需要root权限)
sudo vi /etc/bash.bashrc
接下来会提示输入密码
2、找到文件中的下列代码
#enable bash completion in interactive shells
#if
- 学会人际关系三招 轻松走职场
aijuans
职场
要想成功,仅有专业能力是不够的,处理好与老板、同事及下属的人际关系也是门大学问。如何才能在职场如鱼得水、游刃有余呢?在此,教您简单实用的三个窍门。
第一,多汇报
最近,管理学又提出了一个新名词“追随力”。它告诉我们,做下属最关键的就是要多请示汇报,让上司随时了解你的工作进度,有了新想法也要及时建议。不知不觉,你就有了“追随力”,上司会越来越了解和信任你。
第二,勤沟通
团队的力
- 《O2O:移动互联网时代的商业革命》读书笔记
aoyouzi
读书笔记
移动互联网的未来:碎片化内容+碎片化渠道=各式精准、互动的新型社会化营销。
O2O:Online to OffLine 线上线下活动
O2O就是在移动互联网时代,生活消费领域通过线上和线下互动的一种新型商业模式。
手机二维码本质:O2O商务行为从线下现实世界到线上虚拟世界的入口。
线上虚拟世界创造的本意是打破信息鸿沟,让不同地域、不同需求的人
- js实现图片随鼠标滚动的效果
百合不是茶
JavaScript滚动属性的获取图片滚动属性获取页面加载
1,获取样式属性值
top 与顶部的距离
left 与左边的距离
right 与右边的距离
bottom 与下边的距离
zIndex 层叠层次
例子:获取左边的宽度,当css写在body标签中时
<div id="adver" style="position:absolute;top:50px;left:1000p
- ajax同步异步参数async
bijian1013
jqueryAjaxasync
开发项目开发过程中,需要将ajax的返回值赋到全局变量中,然后在该页面其他地方引用,因为ajax异步的原因一直无法成功,需将async:false,使其变成同步的。
格式:
$.ajax({ type: 'POST', ur
- Webx3框架(1)
Bill_chen
eclipsespringmaven框架ibatis
Webx是淘宝开发的一套Web开发框架,Webx3是其第三个升级版本;采用Eclipse的开发环境,现在支持java开发;
采用turbine原型的MVC框架,扩展了Spring容器,利用Maven进行项目的构建管理,灵活的ibatis持久层支持,总的来说,还是一套很不错的Web框架。
Webx3遵循turbine风格,velocity的模板被分为layout/screen/control三部
- 【MongoDB学习笔记五】MongoDB概述
bit1129
mongodb
MongoDB是面向文档的NoSQL数据库,尽量业界还对MongoDB存在一些质疑的声音,比如性能尤其是查询性能、数据一致性的支持没有想象的那么好,但是MongoDB用户群确实已经够多。MongoDB的亮点不在于它的性能,而是它处理非结构化数据的能力以及内置对分布式的支持(复制、分片达到的高可用、高可伸缩),同时它提供的近似于SQL的查询能力,也是在做NoSQL技术选型时,考虑的一个重要因素。Mo
- spring/hibernate/struts2常见异常总结
白糖_
Hibernate
Spring
①ClassNotFoundException: org.aspectj.weaver.reflect.ReflectionWorld$ReflectionWorldException
缺少aspectjweaver.jar,该jar包常用于spring aop中
②java.lang.ClassNotFoundException: org.sprin
- jquery easyui表单重置(reset)扩展思路
bozch
formjquery easyuireset
在jquery easyui表单中 尚未提供表单重置的功能,这就需要自己对其进行扩展。
扩展的时候要考虑的控件有:
combo,combobox,combogrid,combotree,datebox,datetimebox
需要对其添加reset方法,reset方法就是把初始化的值赋值给当前的组件,这就需要在组件的初始化时将值保存下来。
在所有的reset方法添加完毕之后,就需要对fo
- 编程之美-烙饼排序
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
/*
*《编程之美》的思路是:搜索+剪枝。有点像是写下棋程序:当前情况下,把所有可能的下一步都做一遍;在这每一遍操作里面,计算出如果按这一步走的话,能不能赢(得出最优结果)。
*《编程之美》上代码有很多错误,且每个变量的含义令人费解。因此我按我的理解写了以下代码:
*/
- Struts1.X 源码分析之ActionForm赋值原理
chenbowen00
struts
struts1在处理请求参数之前,首先会根据配置文件action节点的name属性创建对应的ActionForm。如果配置了name属性,却找不到对应的ActionForm类也不会报错,只是不会处理本次请求的请求参数。
如果找到了对应的ActionForm类,则先判断是否已经存在ActionForm的实例,如果不存在则创建实例,并将其存放在对应的作用域中。作用域由配置文件action节点的s
- [空天防御与经济]在获得充足的外部资源之前,太空投资需有限度
comsci
资源
这里有一个常识性的问题:
地球的资源,人类的资金是有限的,而太空是无限的.....
就算全人类联合起来,要在太空中修建大型空间站,也不一定能够成功,因为资源和资金,技术有客观的限制....
&
- ORACLE临时表—ON COMMIT PRESERVE ROWS
daizj
oracle临时表
ORACLE临时表 转
临时表:像普通表一样,有结构,但是对数据的管理上不一样,临时表存储事务或会话的中间结果集,临时表中保存的数据只对当前
会话可见,所有会话都看不到其他会话的数据,即使其他会话提交了,也看不到。临时表不存在并发行为,因为他们对于当前会话都是独立的。
创建临时表时,ORACLE只创建了表的结构(在数据字典中定义),并没有初始化内存空间,当某一会话使用临时表时,ORALCE会
- 基于Nginx XSendfile+SpringMVC进行文件下载
denger
应用服务器Webnginx网络应用lighttpd
在平常我们实现文件下载通常是通过普通 read-write方式,如下代码所示。
@RequestMapping("/courseware/{id}")
public void download(@PathVariable("id") String courseID, HttpServletResp
- scanf接受char类型的字符
dcj3sjt126com
c
/*
2013年3月11日22:35:54
目的:学习char只接受一个字符
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
char ch;
scanf("%d", &i);
printf("i = %d\n", i);
scanf("%
- 学编程的价值
dcj3sjt126com
编程
发一个人会编程, 想想以后可以教儿女, 是多么美好的事啊, 不管儿女将来从事什么样的职业, 教一教, 对他思维的开拓大有帮助
像这位朋友学习:
http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_2584320772_0_1.html
VirtualGS教程 (By @林泰前): 几十年的老程序员,资深的
- 二维数组(矩阵)对角线输出
飞天奔月
二维数组
今天在BBS里面看到这样的面试题目,
1,二维数组(N*N),沿对角线方向,从右上角打印到左下角如N=4: 4*4二维数组
{ 1 2 3 4 }
{ 5 6 7 8 }
{ 9 10 11 12 }
{13 14 15 16 }
打印顺序
4
3 8
2 7 12
1 6 11 16
5 10 15
9 14
13
要
- Ehcache(08)——可阻塞的Cache——BlockingCache
234390216
并发ehcacheBlockingCache阻塞
可阻塞的Cache—BlockingCache
在上一节我们提到了显示使用Ehcache锁的问题,其实我们还可以隐式的来使用Ehcache的锁,那就是通过BlockingCache。BlockingCache是Ehcache的一个封装类,可以让我们对Ehcache进行并发操作。其内部的锁机制是使用的net.
- mysqldiff对数据库间进行差异比较
jackyrong
mysqld
mysqldiff该工具是官方mysql-utilities工具集的一个脚本,可以用来对比不同数据库之间的表结构,或者同个数据库间的表结构
如果在windows下,直接下载mysql-utilities安装就可以了,然后运行后,会跑到命令行下:
1) 基本用法
mysqldiff --server1=admin:12345
- spring data jpa 方法中可用的关键字
lawrence.li
javaspring
spring data jpa 支持以方法名进行查询/删除/统计。
查询的关键字为find
删除的关键字为delete/remove (>=1.7.x)
统计的关键字为count (>=1.7.x)
修改需要使用@Modifying注解
@Modifying
@Query("update User u set u.firstna
- Spring的ModelAndView类
nicegege
spring
项目中controller的方法跳转的到ModelAndView类,一直很好奇spring怎么实现的?
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
* yo
- 搭建 CentOS 6 服务器(13) - rsync、Amanda
rensanning
centos
(一)rsync
Server端
# yum install rsync
# vi /etc/xinetd.d/rsync
service rsync
{
disable = no
flags = IPv6
socket_type = stream
wait
- Learn Nodejs 02
toknowme
nodejs
(1)npm是什么
npm is the package manager for node
官方网站:https://www.npmjs.com/
npm上有很多优秀的nodejs包,来解决常见的一些问题,比如用node-mysql,就可以方便通过nodejs链接到mysql,进行数据库的操作
在开发过程往往会需要用到其他的包,使用npm就可以下载这些包来供程序调用
&nb
- Spring MVC 拦截器
xp9802
spring mvc
Controller层的拦截器继承于HandlerInterceptorAdapter
HandlerInterceptorAdapter.java 1 public abstract class HandlerInterceptorAdapter implements HandlerIntercep