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青春不败 177-3266-0520
生态环境人工智能python文献可视化SCI论文生态学环境科学遥感
文献计量学是指用数学和统计学的方法,定量地分析一切知识载体的交叉科学。它是集数学、统计学、文献学为一体,注重量化的综合性知识体系。特别是,信息可视化技术手段和方法的运用,可直观的展示主题的研究发展历程、研究现状、研究热点和发展态势。一:文献计量学方法与应用1.文献计量学方法基本2.与其他综述方法区别联系3.各学科领域应用趋势近况4.主流分析软件优缺点对比二:主题确定、检索与数据采集1.热点主题高效
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【1】引言前序学习了逻辑回归等算法,相关文章链接包括且不限于:python学智能算法(十)|机器学习逻辑回归(Logistic回归)_逻辑回归算法python-CSDN博客python学智能算法(十一)|机器学习逻辑回归深入(Logistic回归)_np.random.logistic()-CSDN博客今天在此基础上更进一步,学习支持向量机,为实现较好地理解,先解读一个简单算例。【2】代码解读【2
- 人工智能-基础篇-2-什么是机器学习?(ML,监督学习,半监督学习,零监督学习,强化学习,深度学习,机器学习步骤等)
weisian151
人工智能人工智能机器学习学习
1、什么是机器学习?机器学习(MachineLearning,ML)是人工智能的一个分支,是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析等数学理论。其核心目标是让计算机通过分析数据,自动学习规律并构建模型,从而对未知数据进行预测或决策,而无需依赖显式的程序指令。基本思想:通过数据驱动的方式,使系统能够从经验(数据)中改进性能,形成对数据模式的抽象化表达。基本概念:模型:模型是对现实世界现
- 常见机器学习算法与应用场景
计算机软件程序设计
知识科普机器学习算法人工智能
当然可以。下面是对常见机器学习算法的全面详细阐述,包括每种算法的基本原理、特点以及典型应用场景。1.监督学习(SupervisedLearning)1.1线性回归(LinearRegression)原理:通过拟合一条直线来表示输入和输出之间的关系,适用于预测连续值输出。特点:简单易懂,计算速度快,但只能捕捉线性关系。应用场景:房价预测股票价格预测销售额预测1.2逻辑回归(LogisticRegre
- 【机器学习】机器学习的基本分类-监督学习-线性回归(Linear Regression)
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人工智能机器学习机器学习分类学习人工智能线性回归
线性回归是监督学习中的一种基础算法,用于解决回归问题。它通过拟合一条直线(或平面、高维超平面),来预测输出与输入变量之间的关系。1.线性回归的基本概念目标给定输入和对应的输出y,找到一个线性函数:其中:是权重(回归系数)。b是偏置(截距)。y是预测值。损失函数为了找到最佳的w和b,需要最小化预测值和真实值
- 大学专业科普 | 云计算、大数据
鸭鸭鸭进京赶烤
云计算大数据
大数据专业是近年来随着信息技术发展而兴起的热门学科,专注于从海量、多样化的数据中提取有价值信息,为各行业提供数据驱动的决策支持。专业定义大数据专业旨在培养掌握大数据采集、存储、管理、分析和应用等核心技术的人才。该专业融合了计算机科学、数学、统计学、数据科学和领域知识,重点解决大数据环境下的数据处理和分析问题。课程设置大数据专业的课程体系包括基础课程、专业核心课程和实践课程。(一)基础课程基础课程涵
- SAP-ABAP:SAP全模块的架构化解析,涵盖核心功能、行业方案及技术平台
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运维SAPABAP服务器ERP
一、核心业务模块(Logistics&Operations)模块代号核心功能典型流程关键事务码物料管理MM采购/库存/发票校验采购到付款(P2P)ME21N(采购订单),MI31(库存盘点)销售与分销SD订单/定价/发货/开票订单到现金(OTC)VA01(销售订单),VF01(开票)生产计划PPMRP/工艺路线/成本核算计划到生产(P2P)MD04(MRP清单),COOIS(生产订单监控)质量管理
- 倾向得分匹配的stata命令_R语言系列1:倾向得分匹配
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倾向得分匹配的stata命令
1PSM简介倾向评分匹配(PropensityScoreMatching,简称PSM)是一种统计学方法,用于处理观察研究(ObservationalStudy)的数据。在观察研究中,由于种种原因,数据偏差(bias)和混杂变量(confoundingvariable)较多,倾向评分匹配的方法正是为了减少这些偏差和混杂变量的影响,以便对实验组和对照组进行更合理的比较。这种方法最早由PaulRosen
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最近学习了PSM,我选择了用R去跑PSM,在这过程中遇到了许多问题,最后也都一一解决了,写下这个也是希望大家在遇到相同问题的时候能够得到帮助和启发,别的应该不会遇到太难的问题了哈哈。最近我也没做什么,录数据,或者说还在调整心态,最近遇到的事情也比较多,又或者说最近的心态比较乱,晚上也睡不好导致白天也比较烦躁,所以可能还是需要一段时间去好好调整,因此最近更新的也比较慢。不过还是会坚持的。问题阐述:1
- R 语言简介:数据分析与统计的强大工具
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大家好!在如今这个数据驱动的时代,数据分析与统计分析对于各个领域都变得至关重要。而R语言,作为一款专为数据分析和统计而设计的编程语言,以其强大的功能和灵活性,成为了众多数据分析师、研究人员以及统计学家的首选工具之一。什么是R语言?R是一种开源的编程语言和软件环境,主要用于统计计算、数据分析、图形表示以及机器学习等领域。它是由RossIhaka和RobertGentleman于1995年开发的,之后
- 从 “啃书焦虑” 到 “项目通关”:NLP 学习的破局之道
木旭林晖
自然语言处理学习人工智能
嘿,你好。在CSDN上潜水这么久,我总能看到很多像你我当年一样,怀揣着NLP大厂梦的同学。我猜,你的收藏夹里一定塞满了“NLP必读清单”,书架上可能还放着那本厚得像砖头一样的《统计学习方法》或者“龙书”。每天深夜,你可能都在跟一个又一个复杂的数学公式死磕。什么最大熵模型、什么CRF(条件随机场)的推导……你觉得自己离“精通”越来越近,但心里却越来越慌。为什么慌?因为你打开招聘软件,看到JD(职位描
- 经济学神图:洛伦兹曲线
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人工智能Python#OTHER决策树人工智能DecisionTree算法洛伦兹曲线基尼
洛伦兹曲线(LorenzCurve)是衡量社会收入或财富分配不平等程度的经典可视化工具,由美国统计学家马克斯·洛伦兹(MaxOttoLorenz)于1905年提出。它不仅是理解基尼系数的核心基础,也是经济学、社会学中分析资源分配公平性的关键图表。本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!往期文
- 重复原则与样本量估计:临床试验的统计引擎
qq_34062333
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一、重复原则的科学内涵1.1核心目的1.1.1量化随机误差通过足够样本量估计效应值的波动范围,确保结果可重现。1.1.2避免偶然性结论避免因小样本极端结果导致的偶然性结论,确保结论稳健。1.1.3提升外推性覆盖人群异质性,提升研究结果的外推性。1.2统计学本质1.2.1标准误样本量增加,标准误减小,置信区间变窄,精度提高。二、样本量估计的四大核心参数2.1显著性水平(α)2.1.1定义I类错误概率
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目录前言几个相关概念因素和水平主效应单纯主效应交互作用效应或影响(effect)因素之间的相互制约和影响两因素交互作用三因素及多因素交互作用几个高频面试题目什么是主效应,交互效应,单独效应?回归分析中是必须加入控制变量的吗?如果假如控制变量之后,显著性不高了该怎么办?控制变量说明控制变量选择控制变量处理主效应和交互效应的联系与区别如何依据主效应和交互效应描述结果?算法原理数学模型主效应二分变量交互
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随机近似算法:步长序列选择的理论与金融实践摘要随机近似算法作为统计学习与优化的核心工具,其收敛性与稳定性高度依赖步长序列的设计。本文系统阐述步长序列的理论约束与工程选择策略,并结合金融波动率估计场景,展示算法在动态系统参数估计中的实践价值。1.随机近似算法的数学框架随机近似算法通过随机样本的迭代更新逼近目标参数,其核心迭代式为:θn+1=θn+an(Yn−g(θn))\theta_{n+1}=\t
- 什么是回归模型,什么是自回归模型?
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在统计学和机器学习中,回归模型和自回归模型都是用来预测或建模变量之间关系的工具,但它们在数据类型和变量依赖关系上有着关键的区别。回归模型(RegressionModel)回归模型是一种统计方法,用于建立一个或多个自变量(independentvariables)与一个因变量(dependentvariable)之间的关系。它的主要目标是预测因变量的值,或者理解自变量如何影响因变量。核心思想:假设因
- 使用argparse封装python程序为命令行工具
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生信推文-pythonpython开发语言自动化
小规模的python代码,jupytercell中直接运行,相当于该py文件直接python运行,但是像shell脚本一样,给予参数自由度设置,更方便分析,也就是我们需要传入参数进行重复性、同质性的操作。Q:如何使用argparse将Python程序封装为可调用的命令行工具?比如说我有一个函数,各个模块我已经写好了,这里引用一下我之前上统计学习课的时候举的一个HMM的例子,简单来说,就是一阶HMM
- 贝叶斯算法:从概率推断到智能决策的基石
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算法算法
##引言在人工智能与机器学习的蓬勃发展中,贝叶斯算法以其独特的概率推理方式和动态更新的特性,在垃圾邮件过滤、疾病诊断、推荐系统等关键领域展现出强大的应用价值。本文将从概率论基础出发,深入解析贝叶斯算法的核心思想及其实现方式,揭示这一统计学方法如何演变为现代智能系统的决策利器。---##一、贝叶斯定理:概率之门的钥匙###1.1基本公式表述贝叶斯定理的数学表达式揭示事件间的关联关系:$$P(A|B)
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非模型方法一.FILTER过滤法:1.缺失值比例(80%以上缺失则删除)/方差注意:连续变量只删方差为0的,因为变量取值范围会影响方差大小。离散类的看各类取值占比,如果是三分类变量可以视作连续变量。函数:VarianceThreshold二.假设检验:卡方检验看离散变量是否独立方差分析看离散和连续变量是否独立F检验看连续变量是否独立三.互信息的关联度指标:相关系数(f_regression:是相关
- CART算法全解析:分类回归双修的决策树之王
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CART(ClassificationandRegressionTrees)是决策树领域的里程碑算法,由统计学家Breiman等人在1984年提出。作为当今最主流的决策树实现,它革命性地统一了分类与回归任务,其二叉树结构和剪枝技术成为现代集成学习(如随机森林、XGBoost)的基石。本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕
- python scipy简介
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Python图像处理pythonscipy开发语言图像处理
scipyscipy是一个python开源的数学计算库,可以应用于数学、科学以及工程领域,它是基于numpy的科学计算库。主要包含了统计学、最优化、线性代数、积分、傅里叶变换、信号处理和图像处理以及常微分方程的求解以及其他科学工程中所用到的计算。scipy模块介绍scipy主要通过下面这些包来实现数学算法和科学计算,后面对于scipy的讲解主要也是基于这些包来实现的cluster:包含聚类算法co
- Task 01 第一章习题
1.1说明伯努利模型的极大似然估计以及贝叶斯估计中的统计学习方法三要素。伯努利模型是定义在取值为0与1的随机变量上的概率分布。假设观测到伯努利模型n次独立的数据生成结果,其中k次的结果为1,这时可以用极大似然估计或贝叶斯估计来估计结果为1的概率。回忆知识点:统计学习方法三要素为:模型+策略+算法模型:在监督学习过程中,模型就是所要学习的条件概率分布或决策函数。策略:统计学习要考虑按照什么样的准则选
- AI大模型从0到1记录学习 大模型技术之机器学习 day27-day60
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算法大模型人工智能人工智能学习机器学习
机器学习概述机器学习(MachineLearning,ML)主要研究计算机系统对于特定任务的性能,逐步进行改善的算法和统计模型。通过输入海量训练数据对模型进行训练,使模型掌握数据所蕴含的潜在规律,进而对新输入的数据进行准确的分类或预测。机器学习是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸优化、算法复杂度理论等多门学科。人工智能、机器学习与深度学习人工智能(AI)是计算机科学的一个广泛领域,
- 最小二乘法
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计算机视觉入门最小二乘法算法机器学习matlab矩阵人工智能计算机视觉
最小二乘法(LeastSquaresMethod)是一种数学优化技术,它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。具体来说,它可以用于线性回归分析,即找到一条最佳拟合直线(或更一般的曲线或面),使得实际观察数据点到这条直线(或曲线/面)的垂直距离(也就是误差)的平方和达到最小。在数学表示上,如果有一组观测数据集((x_i,y_i)),其中(i=1,2,…,n),最小二乘法旨在找到一个模型(y=
- 最小二乘法算法(个人总结版)
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算法使用深度学习算法人工智能fpga开发信息与通信最小二乘法随笔
最小二乘法(LeastSquaresMethod)是一种通过最小化误差平方和来拟合数据的回归分析方法。它被广泛应用于线性回归、多元回归以及其他数据拟合问题中。以下是详细的教程,涵盖基本概念、数学推导、具体步骤和实现代码。1.最小二乘法基本概念最小二乘法是一种用于数据拟合的统计方法,通过最小化观测数据与模型预测值之间的误差平方和,求解模型参数。2.线性回归的最小二乘法线性回归是最简单的最小二乘法应用
- (详细介绍)什么是 Spherical Gaussian(球形高斯分布)
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文章目录什么是SphericalGaussian?几何意义:为什么叫“球形”?特点总结:应用场景举例:✅示例代码(Python)相关概念对比:SphericalGaussian(球形高斯分布)是概率论与统计学中一个非常常见且重要的概念,尤其在机器学习、信号处理、模式识别等领域有广泛应用。什么是SphericalGaussian?SphericalGaussianDistribution(球形高斯分
- AI模型的泛化性的第一性原理是什么?
mao_feng
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目录**一、泛化性的第一性原理:统计学习理论的核心****1.独立同分布假设(IID)是泛化的基础****2.泛化误差:理论本质的数学刻画****3.模型复杂度与样本量的权衡****二、实现泛化的核心机制:正则化与隐式约束****1.显式正则化:复杂度惩罚****2.隐式正则化:优化过程的泛化诱导****3.数据层面的泛化增强****三、深度学习的特殊性:过参数化与泛化的悖论****1.“双下降曲
- 假设检验:统计推断的决策艺术
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概率论与数理统计概率论
目录引言8假设检验8.1假设检验的基本原理8.1.1核心概念框架8.1.2假设形式8.2检验的两类错误8.2.1错误类型矩阵8.2.2错误概率关系8.3单正态总体参数检验8.3.1均值μ的检验8.3.2方差σ²的检验8.4双正态总体参数检验8.4.1均值差检验8.4.2方差比检验8.5P值:检验的客观度量8.5.1P值定义8.5.2决策规则8.5.3P值解读引言假设检验是统计学的’审判法庭’——通
- 贝叶斯原理:解锁不确定性的智慧钥匙(全网最详细)
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贝叶斯原理人工智能机器学习
在浩瀚的统计学与概率论海洋中,贝叶斯原理如同一盏明灯,照亮了我们在不确定性中前行的道路。它不仅仅是一种计算方法,更是一种深刻的思维方式,让我们能够基于有限的信息和先验知识,对未知事件做出更加合理的预测和判断。本文将带您一窥贝叶斯原理的奥秘,探索它如何在各个领域发光发热。一、贝叶斯原理的起源与核心概念起源贝叶斯原理得名于18世纪的英国数学家托马斯·贝叶斯(ThomasBayes),尽管他本人并未直接
- java责任链模式
3213213333332132
java责任链模式村民告县长
责任链模式,通常就是一个请求从最低级开始往上层层的请求,当在某一层满足条件时,请求将被处理,当请求到最高层仍未满足时,则请求不会被处理。
就是一个请求在这个链条的责任范围内,会被相应的处理,如果超出链条的责任范围外,请求不会被相应的处理。
下面代码模拟这样的效果:
创建一个政府抽象类,方便所有的具体政府部门继承它。
package 责任链模式;
/**
*
- linux、mysql、nginx、tomcat 性能参数优化
ronin47
一、linux 系统内核参数
/etc/sysctl.conf文件常用参数 net.core.netdev_max_backlog = 32768 #允许送到队列的数据包的最大数目
net.core.rmem_max = 8388608 #SOCKET读缓存区大小
net.core.wmem_max = 8388608 #SOCKET写缓存区大
- php命令行界面
dcj3sjt126com
PHPcli
常用选项
php -v
php -i PHP安装的有关信息
php -h 访问帮助文件
php -m 列出编译到当前PHP安装的所有模块
执行一段代码
php -r 'echo "hello, world!";'
php -r 'echo "Hello, World!\n";'
php -r '$ts = filemtime("
- Filter&Session
171815164
session
Filter
HttpServletRequest requ = (HttpServletRequest) req;
HttpSession session = requ.getSession();
if (session.getAttribute("admin") == null) {
PrintWriter out = res.ge
- 连接池与Spring,Hibernate结合
g21121
Hibernate
前几篇关于Java连接池的介绍都是基于Java应用的,而我们常用的场景是与Spring和ORM框架结合,下面就利用实例学习一下这方面的配置。
1.下载相关内容: &nb
- [简单]mybatis判断数字类型
53873039oycg
mybatis
昨天同事反馈mybatis保存不了int类型的属性,一直报错,错误信息如下:
Caused by: java.lang.NumberFormatException: For input string: "null"
at sun.mis
- 项目启动时或者启动后ava.lang.OutOfMemoryError: PermGen space
程序员是怎么炼成的
eclipsejvmtomcatcatalina.sheclipse.ini
在启动比较大的项目时,因为存在大量的jsp页面,所以在编译的时候会生成很多的.class文件,.class文件是都会被加载到jvm的方法区中,如果要加载的class文件很多,就会出现方法区溢出异常 java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space.
解决办法是点击eclipse里的tomcat,在
- 我的crm小结
aijuans
crm
各种原因吧,crm今天才完了。主要是接触了几个新技术:
Struts2、poi、ibatis这几个都是以前的项目中用过的。
Jsf、tapestry是这次新接触的,都是界面层的框架,用起来也不难。思路和struts不太一样,传说比较简单方便。不过个人感觉还是struts用着顺手啊,当然springmvc也很顺手,不知道是因为习惯还是什么。jsf和tapestry应用的时候需要知道他们的标签、主
- spring里配置使用hibernate的二级缓存几步
antonyup_2006
javaspringHibernatexmlcache
.在spring的配置文件中 applicationContent.xml,hibernate部分加入
xml 代码
<prop key="hibernate.cache.provider_class">org.hibernate.cache.EhCacheProvider</prop>
<prop key="hi
- JAVA基础面试题
百合不是茶
抽象实现接口String类接口继承抽象类继承实体类自定义异常
/* * 栈(stack):主要保存基本类型(或者叫内置类型)(char、byte、short、 *int、long、 float、double、boolean)和对象的引用,数据可以共享,速度仅次于 * 寄存器(register),快于堆。堆(heap):用于存储对象。 */ &
- 让sqlmap文件 "继承" 起来
bijian1013
javaibatissqlmap
多个项目中使用ibatis , 和数据库表对应的 sqlmap文件(增删改查等基本语句),dao, pojo 都是由工具自动生成的, 现在将这些自动生成的文件放在一个单独的工程中,其它项目工程中通过jar包来引用 ,并通过"继承"为基础的sqlmap文件,dao,pojo 添加新的方法来满足项
- 精通Oracle10编程SQL(13)开发触发器
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*开发触发器
*/
--得到日期是周几
select to_char(sysdate+4,'DY','nls_date_language=AMERICAN') from dual;
select to_char(sysdate,'DY','nls_date_language=AMERICAN') from dual;
--建立BEFORE语句触发器
CREATE O
- 【EhCache三】EhCache查询
bit1129
ehcache
本文介绍EhCache查询缓存中数据,EhCache提供了类似Hibernate的查询API,可以按照给定的条件进行查询。
要对EhCache进行查询,需要在ehcache.xml中设定要查询的属性
数据准备
@Before
public void setUp() {
//加载EhCache配置文件
Inpu
- CXF框架入门实例
白糖_
springWeb框架webserviceservlet
CXF是apache旗下的开源框架,由Celtix + XFire这两门经典的框架合成,是一套非常流行的web service框架。
它提供了JAX-WS的全面支持,并且可以根据实际项目的需要,采用代码优先(Code First)或者 WSDL 优先(WSDL First)来轻松地实现 Web Services 的发布和使用,同时它能与spring进行完美结合。
在apache cxf官网提供
- angular.equals
boyitech
AngularJSAngularJS APIAnguarJS 中文APIangular.equals
angular.equals
描述:
比较两个值或者两个对象是不是 相等。还支持值的类型,正则表达式和数组的比较。 两个值或对象被认为是 相等的前提条件是以下的情况至少能满足一项:
两个值或者对象能通过=== (恒等) 的比较
两个值或者对象是同样类型,并且他们的属性都能通过angular
- java-腾讯暑期实习生-输入一个数组A[1,2,...n],求输入B,使得数组B中的第i个数字B[i]=A[0]*A[1]*...*A[i-1]*A[i+1]
bylijinnan
java
这道题的具体思路请参看 何海涛的微博:http://weibo.com/zhedahht
import java.math.BigInteger;
import java.util.Arrays;
public class CreateBFromATencent {
/**
* 题目:输入一个数组A[1,2,...n],求输入B,使得数组B中的第i个数字B[i]=A
- FastDFS 的安装和配置 修订版
Chen.H
linuxfastDFS分布式文件系统
FastDFS Home:http://code.google.com/p/fastdfs/
1. 安装
http://code.google.com/p/fastdfs/wiki/Setup http://hi.baidu.com/leolance/blog/item/3c273327978ae55f93580703.html
安装libevent (对libevent的版本要求为1.4.
- [强人工智能]拓扑扫描与自适应构造器
comsci
人工智能
当我们面对一个有限拓扑网络的时候,在对已知的拓扑结构进行分析之后,发现在连通点之后,还存在若干个子网络,且这些网络的结构是未知的,数据库中并未存在这些网络的拓扑结构数据....这个时候,我们该怎么办呢?
那么,现在我们必须设计新的模块和代码包来处理上面的问题
- oracle merge into的用法
daizj
oraclesqlmerget into
Oracle中merge into的使用
http://blog.csdn.net/yuzhic/article/details/1896878
http://blog.csdn.net/macle2010/article/details/5980965
该命令使用一条语句从一个或者多个数据源中完成对表的更新和插入数据. ORACLE 9i 中,使用此命令必须同时指定UPDATE 和INSE
- 不适合使用Hadoop的场景
datamachine
hadoop
转自:http://dev.yesky.com/296/35381296.shtml。
Hadoop通常被认定是能够帮助你解决所有问题的唯一方案。 当人们提到“大数据”或是“数据分析”等相关问题的时候,会听到脱口而出的回答:Hadoop! 实际上Hadoop被设计和建造出来,是用来解决一系列特定问题的。对某些问题来说,Hadoop至多算是一个不好的选择,对另一些问题来说,选择Ha
- YII findAll的用法
dcj3sjt126com
yii
看文档比较糊涂,其实挺简单的:
$predictions=Prediction::model()->findAll("uid=:uid",array(":uid"=>10));
第一个参数是选择条件:”uid=10″。其中:uid是一个占位符,在后面的array(“:uid”=>10)对齐进行了赋值;
更完善的查询需要
- vim 常用 NERDTree 快捷键
dcj3sjt126com
vim
下面给大家整理了一些vim NERDTree的常用快捷键了,这里几乎包括了所有的快捷键了,希望文章对各位会带来帮助。
切换工作台和目录
ctrl + w + h 光标 focus 左侧树形目录ctrl + w + l 光标 focus 右侧文件显示窗口ctrl + w + w 光标自动在左右侧窗口切换ctrl + w + r 移动当前窗口的布局位置
o 在已有窗口中打开文件、目录或书签,并跳
- Java把目录下的文件打印出来
蕃薯耀
列出目录下的文件文件夹下面的文件目录下的文件
Java把目录下的文件打印出来
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年7月11日 11:02:
- linux远程桌面----VNCServer与rdesktop
hanqunfeng
Desktop
windows远程桌面到linux,需要在linux上安装vncserver,并开启vnc服务,同时需要在windows下使用vnc-viewer访问Linux。vncserver同时支持linux远程桌面到linux。
linux远程桌面到windows,需要在linux上安装rdesktop,同时开启windows的远程桌面访问。
下面分别介绍,以windo
- guava中的join和split功能
jackyrong
java
guava库中,包含了很好的join和split的功能,例子如下:
1) 将LIST转换为使用字符串连接的字符串
List<String> names = Lists.newArrayList("John", "Jane", "Adam", "Tom");
- Web开发技术十年发展历程
lampcy
androidWeb浏览器html5
回顾web开发技术这十年发展历程:
Ajax
03年的时候我上六年级,那时候网吧刚在小县城的角落萌生。传奇,大话西游第一代网游一时风靡。我抱着试一试的心态给了网吧老板两块钱想申请个号玩玩,然后接下来的一个小时我一直在,注,册,账,号。
彼时网吧用的512k的带宽,注册的时候,填了一堆信息,提交,页面跳转,嘣,”您填写的信息有误,请重填”。然后跳转回注册页面,以此循环。我现在时常想,如果当时a
- 架构师之mima-----------------mina的非NIO控制IOBuffer(说得比较好)
nannan408
buffer
1.前言。
如题。
2.代码。
IoService
IoService是一个接口,有两种实现:IoAcceptor和IoConnector;其中IoAcceptor是针对Server端的实现,IoConnector是针对Client端的实现;IoService的职责包括:
1、监听器管理
2、IoHandler
3、IoSession
- ORA-00054:resource busy and acquire with NOWAIT specified
Everyday都不同
oraclesessionLock
[Oracle]
今天对一个数据量很大的表进行操作时,出现如题所示的异常。此时表明数据库的事务处于“忙”的状态,而且被lock了,所以必须先关闭占用的session。
step1,查看被lock的session:
select t2.username, t2.sid, t2.serial#, t2.logon_time
from v$locked_obj
- javascript学习笔记
tntxia
JavaScript
javascript里面有6种基本类型的值:number、string、boolean、object、function和undefined。number:就是数字值,包括整数、小数、NaN、正负无穷。string:字符串类型、单双引号引起来的内容。boolean:true、false object:表示所有的javascript对象,不用多说function:我们熟悉的方法,也就是
- Java enum的用法详解
xieke90
enum枚举
Java中枚举实现的分析:
示例:
public static enum SEVERITY{
INFO,WARN,ERROR
}
enum很像特殊的class,实际上enum声明定义的类型就是一个类。 而这些类都是类库中Enum类的子类 (java.l