- 基于数据挖掘的股票预测系统
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍1.1股票市场预测的挑战股票市场以其波动性和不可预测性而闻名。无数因素,从全球经济趋势到个别公司公告,都会影响股票价格。这使得准确预测股票价格极具挑战性,即使对经验丰富的投资者和金融分析师也是如此。1.2数据挖掘的兴起近年来,数据挖掘技术的出现为股票预测提供了新的可能性。数据挖掘是从大型数据集中提取有意义的模式和洞察力的过程。通过利用先进的算法和计算能力,数据挖掘可以揭示隐藏在海量金融
- GPT (Generative Pre-trained Transformer)
彬彬侠
自然语言处理gpttransformer预训练NLP自然语言处理
GPT(GenerativePre-trainedTransformer)是由OpenAI提出的一个基于Transformer架构的自回归语言模型。GPT模型通过大规模无监督预训练,使用大量的文本数据进行学习,然后再进行微调(fine-tuning)来适应具体的下游任务。GPT的设计目标是能够理解和生成自然语言文本,并且它以其出色的自然语言生成能力在多个领域取得了显著的成果。GPT的基本原理GPT
- 一文读懂MUSIC算法DOA估计的数学原理并仿真
迎风打盹儿
阵列信号处理MUSIC算法DOA估计阵列信号处理信号子空间噪声子空间
一文读懂MUSIC算法DOA估计的数学原理并仿真文章目录前言一、DOA估计基本原理二、MATLAB仿真总结前言MUSIC(MultipleSignalClassification)算法于1979年由R.O.Schmidt提出,是阵列信号处理中广泛应用的经典DOA(DirectionofArrival)估计算法,凭借其超分辨的估计性能受到广泛关注。本文将从数学公式推导的角度出发系统阐述MUSIC算法
- 基于MUSIC算法的DOA估计Matlab仿真
fpga和matlab
★MATLAB算法仿真经验板块1:通信与信号处理matlabMUSIC算法DOA估计
up目录一、理论基础二、核心程序三、测试结果一、理论基础阵列信号处理是信号处理领域内的一个重要分支,在近些年来得到了迅速发展。波达方向(DirectionofArrival,DOA)估计是阵列信号处理的一个重要的研究领域,在雷达、通信、声纳、地震学等领域都有着广泛的应用前景。在DOA估计的发展过程中,人们对高分辨DOA估计算法一直有很大的研究兴趣,并在这一领域取得了很多重要的进展。阵列信号处理主要
- 探索A10技术的应用与未来发展潜力
智能计算研究中心
其他
内容概要A10技术是一项正在逐步成熟并对多个行业产生深远影响的前沿技术。其发展历程可以追溯到早期的研发阶段,至今已经经过了多次技术迭代与升级。以下是对A10技术核心应用和优势的概述,通过这些内容可以帮助读者更好地理解其用途:应用领域具体应用主要优势信息技术数据处理与分析提高数据处理效率制造业自动化与智能生产降低生产成本医疗行业远程监控与智能诊断提升医疗服务质量交通运输智能交通系统优化交通流量环保领
- “傻瓜”学计量——主成分分析法PCA(原理+实操)
nn坚持学stata+matlab
计量算法机器学习人工智能学习笔记学习方法经验分享
提纲:1.PCA原理2.视频推荐:PCA原理spass操作stata操作+matlab实操1.背景在一些领域中,需要对大量数据进行观测。但是可能会带来变量之间具有相关性、分别对每个指标分析带来的偏误等问题。因此,要寻找一个合理的方法,在减少需要分析的直白的同时,尽量减少原指标包含的信息缺失。通常做法是对有关联性的变量进行合并,这样就可以用较少的综合指标分别代表存在于各个变量中的各类信息。常用的方法
- DeepSeek预测25考研分数线
GIS前端嘉欣
考研前端GISwebgis
25考研分数马上要出了。目前,多所大学已经陆续给出了分数查分时间,综合往年情况来看,每年的查分时间一般集中在2月底。等待出成绩的日子,学子们的心情是万分焦急,小编用最近爆火的“活人感”十足的DeepSeek帮大家预测一下25考研的分数线。一起来看看吧~影响国家线的关键因素1)报考人数2023年考研报名人数为474万(首次下降),2024年回升至438万(官方未公布,网传数据存疑)。若2025年报考
- 清华大学第四发《DeepSeek+DeepResearch 让科研像聊天一样简单》
人工智能
当下科研领域,传统模式急需改变,清华大学第四版《DeepSeek+DeepResearch:让科研像聊天一样简单》全文一共86页,以下是文档的关键内容总结:一、智能组合优势DeepSeek与DeepResearch构建先进技术体系,有强大模型运算、智能数据处理和友好交互界面。模型在数据处理速度、精准度和泛化能力上远超传统模型。数据采集渠道广、处理快,能读取多种格式文件。数据分析深入,可视化直观,还
- HarmonyOS Next智能家居控制系统的模型转换与数据处理实战
harmonyos
本文旨在深入探讨基于华为鸿蒙HarmonyOSNext系统(截止目前API12)构建智能家居控制系统中模型转换与数据处理技术的实战应用,基于实际开发经验进行总结。主要作为技术分享与交流载体,难免错漏,欢迎各位同仁提出宝贵意见和问题,以便共同进步。本文为原创内容,任何形式的转载必须注明出处及原作者。一、智能家居系统需求与技术选型(一)功能需求分析设备状态监测需求智能家居控制系统需要实时监测各种智能设
- HarmonyOS Next数据处理与模型训练优化
harmonyos
本文旨在深入探讨华为鸿蒙HarmonyOSNext系统(截止目前API12)中数据处理与模型训练优化相关技术细节,基于实际开发实践进行总结。主要作为技术分享与交流载体,难免错漏,欢迎各位同仁提出宝贵意见和问题,以便共同进步。本文为原创内容,任何形式的转载必须注明出处及原作者。一、数据处理对模型训练的重要性(一)关键作用强调在HarmonyOSNext的模型训练世界里,数据就如同建筑的基石,而数据处
- DeepSeek-R1 技术全景解析:从原理到实践的“炼金术配方” ——附多阶段训练流程图与核心误区澄清...
雪停时偶遇一叶春
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合集-人工智能(5)1.如何改进AI模型在特定环境中的知识检索2024-09-242.深度学习与统计学中的时间序列预测2024-10-033.《使用coze搭建一个会搜索、写ppt、思维导图的Agent》2024-10-294.深入浅出:Agent如何调用工具——从OpenAIFunctionCall到CrewAI框架01-145.DeepSeek-R1技术全景解析:从原理到实践的“炼金术配方”—
- 利用Beautiful Soup和Pandas进行网页数据抓取与清洗处理实战
傻啦嘿哟
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目录一、准备工作二、抓取网页数据三、数据清洗四、数据处理五、保存数据六、完整代码示例七、总结在数据分析和机器学习的项目中,数据的获取、清洗和处理是非常关键的步骤。今天,我们将通过一个实战案例,演示如何利用Python中的BeautifulSoup库进行网页数据抓取,并使用Pandas库进行数据清洗和处理。这个案例不仅适合初学者,也能帮助有一定经验的朋友快速掌握这两个强大的工具。一、准备工作在开始之
- 鸢尾花分类项目 GUI
编织幻境的妖
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1.机器学习的定义机器学习是一门人工智能的分支,专注于开发算法和统计模型,使计算机能够在没有明确编程的情况下从数据中自动学习和改进。通过识别数据中的模式和规律,机器学习系统可以做出预测或决策。常见的应用包括图像识别、语音识别、推荐系统等。2.为什么使用鸢尾花数据集(Irisdataset)鸢尾花数据集是一个经典的多类分类问题数据集,由英国统计学家和遗传学家RonaldFisher在1936年引入。
- 十大经典排序算法的C++实现与解析
金外飞176
算法算法数据结构c++
经典排序算法的C++实现与解析在计算机科学中,排序算法是数据处理和算法设计的基础。无论是处理大规模数据还是优化小规模数据的性能,排序算法都扮演着重要角色。本文将介绍10种经典排序算法,并提供它们的C++实现代码。这些算法包括冒泡排序、选择排序、插入排序、希尔排序、归并排序、快速排序、堆排序、计数排序、基数排序和桶排序。1.冒泡排序(BubbleSort)原理冒泡排序是最简单的排序算法之一。它通过重
- BP 神经网络在考古数据分析中的应用
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人工智能理论与实践神经网络数据分析人工智能
BP神经网络在考古数据分析中的应用摘要:本文深入探讨了BP神经网络在考古数据分析领域的应用。首先阐述了考古数据分析的重要性以及传统分析方法的局限性。随后详细介绍了BP神经网络的结构、原理与训练算法。通过丰富的代码示例展示了如何运用BP神经网络进行考古文物的分类鉴定、年代预测以及遗址空间分布分析等任务,涵盖数据预处理、网络构建、模型训练与评估等关键环节。分析了该应用的优势与局限性,并对其在考古数据分
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hadoop服务器大数据
在这篇文章中,我们将探讨如何在RedHatEnterpriseLinux(RHEL)上安装和配置Hadoop服务器。Hadoop是一个开源的分布式数据处理框架,用于处理大规模数据集。以下是在RHEL上安装Hadoop的详细步骤。步骤1:安装Java在安装Hadoop之前,我们需要确保系统上安装了JavaDevelopmentKit(JDK)。执行以下命令安装JDK:sudoyuminstallja
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大模型应用人工智能AI产品经理llama大模型AI大模型教程
目前,大模型在教育领域的应用主要体现在个性化学习助手、智能问答系统、内容生成与创作辅助、智能写作评估、跨语言学习支持、数学解题辅助等几个方面。大模型技术在教育领域凭借卓越的数据处理能力和深度学习技术,极大推动了教育质量的提升与教育公平的实现。分级分类的教育数据助力大模型发展在构建与优化大模型的过程中,教育数据能够帮助我们更精准地理解教育现象,更有质量地辅助教学。教育数据涵盖广泛,包括但不限于学生的
- 代理IP助力AI图像处理,开启行业新篇章
傻啦嘿哟
关于代理IP那些事儿人工智能tcp/ip图像处理
目录一、代理IP技术简介二、代理IP在AI图像处理中的应用1.提升数据访问速度2.增强数据处理能力3.突破网络限制三、代理IP在AI图像处理中的实际案例案例一:AI图像生成软件案例二:AI动画创作四、代理IP技术的未来展望五、结语在科技日新月异的今天,AI图像处理技术以其广泛的应用前景和强大的处理能力,正深刻改变着我们的世界。从人脸识别、自动驾驶到医学影像分析,AI图像处理技术无处不在,发挥着不可
- 【数据分析】通过个体和遗址层面的遗传相关性网络分析
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数据分析数据分析数据挖掘r语言数据可视化
禁止商业或二改转载,仅供自学使用,侵权必究,如需截取部分内容请后台联系作者!文章目录介绍原理应用场景加载R包数据下载函数个体层面的遗传相关性网络分析导入数据数据预处理构建遗传相关性的个体网络对个体网络Nij进行可视化评估和选择最佳模型评估和选择最佳模型最佳模型进行总结拟合优度检验遗址层面的遗传相关性网络分析导入数据数据预处理构建遗址之间的遗传相关性网络可视化图条件边预测与模型评估总结系统信息介绍个
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服务器和普通电脑(通常指的是个人计算机,即PC)有众多相似之处,主要构成包含:CPU,内存,芯片,I/O总线设备,电源,机箱及操作系统软件等,鉴于使用要求不同,两者差别也很明显,区别如下:区别1、CPU处理性能不同。服务器对CPU要求很高,必须具备有很强数据处理能力,通常服务器要配置多颗CPU共同进行数据运算,普通电脑通常都配置单颗CPU,在数据处理能力就远比不上起服务器。区别2、安全性能不同。服
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引言在当今这个快速变化的世界中,天气的波动直接影响着人们的日常生活、农业生产、交通出行乃至公共安全。为了有效应对各种极端天气事件,天气预警API应运而生,成为连接气象数据与公众服务的重要桥梁。本文将深入探讨天气预警API的工作原理、应用场景以及其对社会的积极影响。天气预警API的工作原理天气预警API基于先进的气象监测技术和大数据分析,通过收集全球范围内的气象卫星、雷达、地面观测站等数据源,进行实
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###线性回归与Softmax回归####线性回归线性回归是一种用于估计连续值的回归方法。它的应用场景非常广泛,比如在房地产市场中,参观一个房子后,我们可以通过线性回归模型来估计房子的价格,从而决定出价。线性回归的核心思想是通过训练数据来学习参数,使得模型的预测值与真实值之间的差异最小化。在神经网络中,线性回归可以看作是一个单层神经网络。通过损失函数来衡量预测值与真实值之间的差异,常用的损失函数包
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Muzero算法是一种通用的强化学习算法,它可以在没有预先设定策略的情况下进行学习。它通过模拟整个游戏进程来自我学习,并通过回报函数来评估每一步的决策。Muzero算法的核心部分是一个叫做模型的神经网络,它会对游戏的状态进行预测,预测未来的游戏状态。另一部分是策略网络,它会根据当前状态预测每一步的最优决策。Muzero算法通过不断地训练模型和策略网络,来提高它们的准确性,从而使得机器学到了如何玩游
- 中国光伏储能产业2025 - 2030:现状、挑战与前景展望
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在全球积极应对气候变化、大力推动能源转型的大背景下,中国光伏储能产业作为新能源领域的关键力量,正处于快速发展的关键时期。2025-2030年,这一产业面临着诸多机遇与挑战,其发展态势不仅关乎中国能源结构的优化和可持续发展目标的实现,也对全球清洁能源转型产生着深远影响。本文将依据Deepseek的预测,深入剖析这一时期中国光伏储能产业的现状、核心驱动力、挑战与风险以及前景展望。一、2025年:产业蓬
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一、背景在数据库操作中,批量插入和更新是一种常见的需求,尤其是在处理大量数据时。MyBatis作为一个强大的持久层框架,提供了灵活的方式来实现这些操作。本文将详细介绍如何使用MyBatisXML映射文件来实现批量插入和更新。这样做的好处是不用一条一条的判断是否存在,而进行新增或者更新操作。二、介绍2.1理解MyBatis批量操作的重要性在许多应用场景中,如数据迁移、同步或批量数据处理,我们需要将大
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- AI服务器散热黑科技:让芯片“冷静”提速
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AI服务器为何需要散热黑科技在人工智能飞速发展的当下,AI服务器作为核心支撑,作用重大。从互联网智能推荐,到医疗疾病诊断辅助,从金融风险预测,到教育个性化学习,AI服务器广泛应用,为各类复杂人工智能应用提供强大算力。然而,AI服务器在运行时面临着严峻的散热挑战。随着人工智能技术的不断发展,对AI服务器的计算能力要求越来越高,这使得服务器的功率密度急剧增加。以GPT-4的训练为例,它需要大量的GPU
- DeepSeek掀起推理服务器新风暴,AI应用迎来变革转折点?
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AI浪潮下,推理服务器崭露头角在科技飞速发展的当下,AI是耀眼明星,席卷各行业,深刻改变生活与工作模式,从语音助手到医疗诊断、金融风险预测,AI无处不在。其发展分数据收集整理、模型训练、推理应用三个阶段,过去重模型训练,如今大量预训练模型出现,如何高效应用成新挑战,推理服务器应运而生。推理服务器是运行AI模型、对输入数据实时分析预测的硬件设备,堪称AI应用“幕后英雄”。在自动驾驶、智能安防、电商推
- yolov8人脸识别与脸部关键点检测(代码+原理)
QQ_1309399183
计算机视觉实战项目集锦YOLO人工智能人脸识别yolo人脸检测
YOLOv8脸部识别是一个基于YOLOv8算法的人脸检测项目,旨在实现快速、准确地检测图像和视频中的人脸。该项目是对YOLOv8算法的扩展和优化,专门用于人脸检测任务。YOLOv8是一种基于深度学习的目标检测算法,通过将目标检测问题转化为一个回归问题,可以实现实时的目标检测。YOLOv8Face项目在YOLOv8的基础上进行了改进,使其更加适用于人脸检测。以下是YOLOv8Face项目的一些特点和
- 【机器学习】基于3D CNN通过CT图像分类预测肺炎
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1.引言1.1.研究背景在医学诊断中,医生通过分析CT影像来预测疾病时,面临一些挑战和局限性:图像信息的广度与复杂性:CT扫描生成的大量图像对医生来说既是信息的宝库也是处理上的负担。每组CT数据可能包含数百张切片,医生必须迅速审阅这些图像,以便捕捉到病变的微小细节。这种庞大的信息量要求医生在有限的时间内做出精准诊断,但同时也增加了漏诊或误诊的风险。部分容积效应也可能模糊小病变的边界,使得准确诊断变
- JAVA基础
灵静志远
位运算加载Date字符串池覆盖
一、类的初始化顺序
1 (静态变量,静态代码块)-->(变量,初始化块)--> 构造器
同一括号里的,根据它们在程序中的顺序来决定。上面所述是同一类中。如果是继承的情况,那就在父类到子类交替初始化。
二、String
1 String a = "abc";
JAVA虚拟机首先在字符串池中查找是否已经存在了值为"abc"的对象,根
- keepalived实现redis主从高可用
bylijinnan
redis
方案说明
两台机器(称为A和B),以统一的VIP对外提供服务
1.正常情况下,A和B都启动,B会把A的数据同步过来(B is slave of A)
2.当A挂了后,VIP漂移到B;B的keepalived 通知redis 执行:slaveof no one,由B提供服务
3.当A起来后,VIP不切换,仍在B上面;而A的keepalived 通知redis 执行slaveof B,开始
- java文件操作大全
0624chenhong
java
最近在博客园看到一篇比较全面的文件操作文章,转过来留着。
http://www.cnblogs.com/zhuocheng/archive/2011/12/12/2285290.html
转自http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a9f789a0100ik3p.html
一.获得控制台用户输入的信息
&nbs
- android学习任务
不懂事的小屁孩
工作
任务
完成情况 搞清楚带箭头的pupupwindows和不带的使用 已完成 熟练使用pupupwindows和alertdialog,并搞清楚两者的区别 已完成 熟练使用android的线程handler,并敲示例代码 进行中 了解游戏2048的流程,并完成其代码工作 进行中-差几个actionbar 研究一下android的动画效果,写一个实例 已完成 复习fragem
- zoom.js
换个号韩国红果果
oom
它的基于bootstrap 的
https://raw.github.com/twbs/bootstrap/master/js/transition.js transition.js模块引用顺序
<link rel="stylesheet" href="style/zoom.css">
<script src=&q
- 详解Oracle云操作系统Solaris 11.2
蓝儿唯美
Solaris
当Oracle发布Solaris 11时,它将自己的操作系统称为第一个面向云的操作系统。Oracle在发布Solaris 11.2时继续它以云为中心的基调。但是,这些说法没有告诉我们为什么Solaris是配得上云的。幸好,我们不需要等太久。Solaris11.2有4个重要的技术可以在一个有效的云实现中发挥重要作用:OpenStack、内核域、统一存档(UA)和弹性虚拟交换(EVS)。
- spring学习——springmvc(一)
a-john
springMVC
Spring MVC基于模型-视图-控制器(Model-View-Controller,MVC)实现,能够帮助我们构建像Spring框架那样灵活和松耦合的Web应用程序。
1,跟踪Spring MVC的请求
请求的第一站是Spring的DispatcherServlet。与大多数基于Java的Web框架一样,Spring MVC所有的请求都会通过一个前端控制器Servlet。前
- hdu4342 History repeat itself-------多校联合五
aijuans
数论
水题就不多说什么了。
#include<iostream>#include<cstdlib>#include<stdio.h>#define ll __int64using namespace std;int main(){ int t; ll n; scanf("%d",&t); while(t--)
- EJB和javabean的区别
asia007
beanejb
EJB不是一般的JavaBean,EJB是企业级JavaBean,EJB一共分为3种,实体Bean,消息Bean,会话Bean,书写EJB是需要遵循一定的规范的,具体规范你可以参考相关的资料.另外,要运行EJB,你需要相应的EJB容器,比如Weblogic,Jboss等,而JavaBean不需要,只需要安装Tomcat就可以了
1.EJB用于服务端应用开发, 而JavaBeans
- Struts的action和Result总结
百合不是茶
strutsAction配置Result配置
一:Action的配置详解:
下面是一个Struts中一个空的Struts.xml的配置文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE struts PUBLIC
&quo
- 如何带好自已的团队
bijian1013
项目管理团队管理团队
在网上看到博客"
怎么才能让团队成员好好干活"的评论,觉得写的比较好。 原文如下: 我做团队管理有几年了吧,我和你分享一下我认为带好团队的几点:
1.诚信
对团队内成员,无论是技术研究、交流、问题探讨,要尽可能的保持一种诚信的态度,用心去做好,你的团队会感觉得到。 2.努力提
- Java代码混淆工具
sunjing
ProGuard
Open Source Obfuscators
ProGuard
http://java-source.net/open-source/obfuscators/proguardProGuard is a free Java class file shrinker and obfuscator. It can detect and remove unused classes, fields, m
- 【Redis三】基于Redis sentinel的自动failover主从复制
bit1129
redis
在第二篇中使用2.8.17搭建了主从复制,但是它存在Master单点问题,为了解决这个问题,Redis从2.6开始引入sentinel,用于监控和管理Redis的主从复制环境,进行自动failover,即Master挂了后,sentinel自动从从服务器选出一个Master使主从复制集群仍然可以工作,如果Master醒来再次加入集群,只能以从服务器的形式工作。
什么是Sentine
- 使用代理实现Hibernate Dao层自动事务
白糖_
DAOspringAOP框架Hibernate
都说spring利用AOP实现自动事务处理机制非常好,但在只有hibernate这个框架情况下,我们开启session、管理事务就往往很麻烦。
public void save(Object obj){
Session session = this.getSession();
Transaction tran = session.beginTransaction();
try
- maven3实战读书笔记
braveCS
maven3
Maven简介
是什么?
Is a software project management and comprehension tool.项目管理工具
是基于POM概念(工程对象模型)
[设计重复、编码重复、文档重复、构建重复,maven最大化消除了构建的重复]
[与XP:简单、交流与反馈;测试驱动开发、十分钟构建、持续集成、富有信息的工作区]
功能:
- 编程之美-子数组的最大乘积
bylijinnan
编程之美
public class MaxProduct {
/**
* 编程之美 子数组的最大乘积
* 题目: 给定一个长度为N的整数数组,只允许使用乘法,不能用除法,计算任意N-1个数的组合中乘积中最大的一组,并写出算法的时间复杂度。
* 以下程序对应书上两种方法,求得“乘积中最大的一组”的乘积——都是有溢出的可能的。
* 但按题目的意思,是要求得这个子数组,而不
- 读书笔记-2
chengxuyuancsdn
读书笔记
1、反射
2、oracle年-月-日 时-分-秒
3、oracle创建有参、无参函数
4、oracle行转列
5、Struts2拦截器
6、Filter过滤器(web.xml)
1、反射
(1)检查类的结构
在java.lang.reflect包里有3个类Field,Method,Constructor分别用于描述类的域、方法和构造器。
2、oracle年月日时分秒
s
- [求学与房地产]慎重选择IT培训学校
comsci
it
关于培训学校的教学和教师的问题,我们就不讨论了,我主要关心的是这个问题
培训学校的教学楼和宿舍的环境和稳定性问题
我们大家都知道,房子是一个比较昂贵的东西,特别是那种能够当教室的房子...
&nb
- RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系
daizj
oraclermanfilespersetPARALLELISM
RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系 转
PARALLELISM ---
我们还可以通过parallelism参数来指定同时"自动"创建多少个通道:
RMAN > configure device type disk parallelism 3 ;
表示启动三个通道,可以加快备份恢复的速度。
- 简单排序:冒泡排序
dieslrae
冒泡排序
public void bubbleSort(int[] array){
for(int i=1;i<array.length;i++){
for(int k=0;k<array.length-i;k++){
if(array[k] > array[k+1]){
- 初二上学期难记单词三
dcj3sjt126com
sciet
concert 音乐会
tonight 今晚
famous 有名的;著名的
song 歌曲
thousand 千
accident 事故;灾难
careless 粗心的,大意的
break 折断;断裂;破碎
heart 心(脏)
happen 偶尔发生,碰巧
tourist 旅游者;观光者
science (自然)科学
marry 结婚
subject 题目;
- I.安装Memcahce 1. 安装依赖包libevent Memcache需要安装libevent,所以安装前可能需要执行 Shell代码 收藏代码
dcj3sjt126com
redis
wget http://download.redis.io/redis-stable.tar.gz
tar xvzf redis-stable.tar.gz
cd redis-stable
make
前面3步应该没有问题,主要的问题是执行make的时候,出现了异常。
异常一:
make[2]: cc: Command not found
异常原因:没有安装g
- 并发容器
shuizhaosi888
并发容器
通过并发容器来改善同步容器的性能,同步容器将所有对容器状态的访问都串行化,来实现线程安全,这种方式严重降低并发性,当多个线程访问时,吞吐量严重降低。
并发容器ConcurrentHashMap
替代同步基于散列的Map,通过Lock控制。
&nb
- Spring Security(12)——Remember-Me功能
234390216
Spring SecurityRemember Me记住我
Remember-Me功能
目录
1.1 概述
1.2 基于简单加密token的方法
1.3 基于持久化token的方法
1.4 Remember-Me相关接口和实现
- 位运算
焦志广
位运算
一、位运算符C语言提供了六种位运算符:
& 按位与
| 按位或
^ 按位异或
~ 取反
<< 左移
>> 右移
1. 按位与运算 按位与运算符"&"是双目运算符。其功能是参与运算的两数各对应的二进位相与。只有对应的两个二进位均为1时,结果位才为1 ,否则为0。参与运算的数以补码方式出现。
例如:9&am
- nodejs 数据库连接 mongodb mysql
liguangsong
mongodbmysqlnode数据库连接
1.mysql 连接
package.json中dependencies加入
"mysql":"~2.7.0"
执行 npm install
在config 下创建文件 database.js
- java动态编译
olive6615
javaHotSpotjvm动态编译
在HotSpot虚拟机中,有两个技术是至关重要的,即动态编译(Dynamic compilation)和Profiling。
HotSpot是如何动态编译Javad的bytecode呢?Java bytecode是以解释方式被load到虚拟机的。HotSpot里有一个运行监视器,即Profile Monitor,专门监视
- Storm0.9.5的集群部署配置优化
roadrunners
优化storm.yaml
nimbus结点配置(storm.yaml)信息:
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
# or more contributor license agreements. See the NOTICE file
# distributed with this work for additional inf
- 101个MySQL 的调节和优化的提示
tomcat_oracle
mysql
1. 拥有足够的物理内存来把整个InnoDB文件加载到内存中——在内存中访问文件时的速度要比在硬盘中访问时快的多。 2. 不惜一切代价避免使用Swap交换分区 – 交换时是从硬盘读取的,它的速度很慢。 3. 使用电池供电的RAM(注:RAM即随机存储器)。 4. 使用高级的RAID(注:Redundant Arrays of Inexpensive Disks,即磁盘阵列
- zoj 3829 Known Notation(贪心)
阿尔萨斯
ZOJ
题目链接:zoj 3829 Known Notation
题目大意:给定一个不完整的后缀表达式,要求有2种不同操作,用尽量少的操作使得表达式完整。
解题思路:贪心,数字的个数要要保证比∗的个数多1,不够的话优先补在开头是最优的。然后遍历一遍字符串,碰到数字+1,碰到∗-1,保证数字的个数大于等1,如果不够减的话,可以和最后面的一个数字交换位置(用栈维护十分方便),因为添加和交换代价都是1