- 机器学习笔记 - 监督学习备忘清单
坐望云起
深度学习从入门到精通监督学习线性模型支持向量机生成学习集成方法
一、监督学习简介给定一组数据点关联到一组结果,我们想要构建一个分类器,学习如何从预测。1、预测类型下表总结了不同类型的预测模型:2、模型类型下表总结了不同的模型:
- 非结构化数据管理中的标签体系构建方法
CaritoB
非结构化数据管理非结构化数据管理
在数字化转型的浪潮中,非结构化数据如文档、图片、音频、视频等,因其格式多样、内容丰富,成为企业数据资产的重要组成部分。然而,这些数据的管理也面临着诸多挑战,尤其是如何有效地组织和检索这些数据。一、标签体系的重要性标签体系是非结构化数据管理的核心,它通过为数据添加标签,实现数据的分类、检索和分析。一个有效的标签体系可以帮助企业快速定位所需数据,提高数据的利用效率,同时也有助于数据的安全管理和合规性控
- 深度学习数据集封装-----目标检测篇
科研小天才
深度学习目标检测人工智能
前言在上篇文章中,我们深入探讨了图像分类数据集的制作流程。图像分类作为计算机视觉领域的一个基础任务,通常被认为是最为简单直接的子任务之一。然而,当我们转向目标检测任务时,复杂度便显著提升,尤其是在标注框的处理环节。不同的模型架构往往对标注框的处理方式有着各自独特的要求。以YOLO系列为例,它自有一套成熟且高效的方法来应对这一挑战。鉴于篇幅有限,本文暂不深入展开YOLO的相关内容,感兴趣的读者可以查
- 炎龙骑士团2宝箱及隐藏宝物坐标大全
小魚資源大雜燴
游戏
第1章:初试身手(1,11):5000元(4,13):3000元(8,14):药草第2章:罗德镇(11,14):旅行装(20,17):药草(22,18):回复剂(7,21):绿宝石第3章:往塞拉村途中(15,26):长弓第4章:塞拉村前(17,2):风精之羽(13,8):药草(16,8):力量药水(4,9):阔剑(5,16):绿宝石(18,13):药草第5章:塞拉村(28,8):回复剂(9,12)
- java继承后 赋值返回_Java基础进阶 第三天 单例模式、继承、final
weixin_39757212
java继承后赋值返回
今日任务1、能够理解单例设计模式2、能够独立使用继承3、能够独立使用final关键字1.代码块1.1.代码块的概念和格式代码块,就是使用大括号括起来的一段代码;书写格式:{代码;}1.2.代码块的分类1.2.1.静态代码块静态代码块,就是使用static修饰的代码块,直接写在类中的代码块;classDemo{static{System.out.pintln("静态代码块")}}2.png静态代码块
- JavaWeb——html表单与CSS
anrui0
JavaWeb入门学习
html表单介绍概念:用于采集用户输入的数据,用于和服务器交互。使用的标签:from。用于定义表单。可以定义一个范围,范围代表采集用户数据的范围。表单属性:1.action:指定提交数据的URL。2.method:指定提交的方式。method分类:一共7种,两种比较常用get:1.请求的参数会在地址栏中显示。2.请求参数的长度是有限制的。3.不太安全post1.请求的参数不会再地址栏中显示。2.请
- 【知识分享】C语言中的设计模式——表驱动模式
知识噬元兽
知识分享#设计模式c语言设计模式开发语言
背景 其实在《设计模式——可利用面向对象软件的基础》一书中,提及的23种设计模式里并没有表驱动这种模式,因为《设计模式》一书更多的是根据面向对象的应用提取出来的设计方法。而表驱动模式本身是强烈依赖于数组这种数据结构的,跟对象扯不上关系,所以没有被收录在此书中。但由于它在C语言中的影响力之大,适用面之广,所以被收录在了《代码大全》(这可是另一本经典著作呀)一书中。名词释义 表驱动本身是强
- AI辅助的企业估值报告生成器
AI智能涌现深度研究
DeepSeekR1&大数据AI人工智能人工智能ai
AI辅助的企业估值报告生成器关键词AI辅助估值企业估值报告数据处理机器学习算法报告生成器摘要本文将探讨如何利用人工智能技术辅助企业估值报告的生成。通过分析估值报告的重要性、AI技术在估值报告中的应用场景、估值模型与数据处理方法,以及机器学习算法在估值中的应用,本文旨在为企业和投资者提供一个高效、准确、可视化的估值报告生成解决方案。同时,本文还将介绍一个估值报告生成器的实现过程,并通过实际案例进行分
- 大模型推理速度测评的实战代码
herosunly
大模型推理速度人工智能实战代码
大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名,CCF比赛第二名,科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。 今天给大家带来的文章是大模型推理速度测评的实战代码,希望能对学习大模型的同学们有所帮助
- Windows逆向工程入门之MASM 选择结构
0xCC说逆向
windows汇编安全逆向病毒
公开视频->链接点击跳转公开课程博客首页->链接点击跳转博客主页目录一、标志寄存器1.1核心标志位功能详解二、条件跳转指令系统分类2.1无符号数跳转指令集2.2有符号数跳转指令集2.3特殊检测指令三、MASM高级语法解析3.1结构化伪指令转换机制3.2复杂条件表达式处理四、逆向工程实战技巧4.1控制流还原方法论一、标志寄存器1.1核心标志位功能详解标志位名称触发场景逆向工程意义CF进位标志无符号运
- 深入探索Python机器学习算法:模型评估
数据攻城小狮子
Python机器学习python机器学习算法sklearn人工智能
深入探索Python机器学习算法:模型评估文章目录深入探索Python机器学习算法:模型评估模型评估1.数据集划分1.1划分原则和方法1.2交叉验证技术1.3不同数据集划分方法的适用性2.评估指标分析2.1分类任务评估指标2.2回归任务评估指标2.3不同评估指标的选择和比较3.模型评估的注意事项3.1避免数据泄露问题3.2评估指标的稳定性和可靠性模型评估1.数据集划分1.1划分原则和方法在机器学习
- 2023年上海市浦东新区网络安全管理员决赛理论题样题
afei00123
网络安全&云安全考证狂魔web安全安全网络安全阿里云
目录一、判断题二、单选题三、多选题一、判断题1.等保1.0至等保2.0从信息系统拓展为网络和信息系统。正确(1)保护对象改变等保1.0保护的对象是信息系统,等保2.0增加为网络和信息系统,增加了云计算、大数据、工业控制系统、物联网、移动物联技术、网络基础设施等保护对象,实现了全方面的覆盖。其实不管保护对象如何变化,都需对要求部分进行全面的安全测评。(2)分类结构统一等保2.0实现基本、设计、测评要
- 多层感知机 (Multilayer Perceptron, MLP)
ALGORITHM LOL
人工智能机器学习算法
多层感知机(MultilayerPerceptron,MLP)通俗易懂算法多层感知机(MultilayerPerceptron,MLP)是一种前馈人工神经网络。它的主要特点是由多层神经元(或节点)组成,包括至少一个隐藏层。MLP是监督学习的模型,常用于分类和回归问题。组成部分输入层(InputLayer):接收输入数据的特征。例如,如果我们有一个特征向量x=[x1,x2,…,xn]\mathbf{
- 项目开发实录(一):基于RDK X5的智能垃圾分类垃圾桶
一团乱毛线�
RDKX5地瓜机器人分类人工智能
文章目录项目简介硬件及材料列表整体架构流程技术细节后续开发安排-----------------------------分割线----------------------------------项目简介基于RDKX5开发板的智能垃圾分类垃圾桶项目,旨在利用人工智能技术实现垃圾的自动识别与分类。垃圾桶硬件装置应实现对行人投入垃圾的四分类投放(可回收垃圾、有害垃圾、厨余垃圾、其他垃圾)。该系统主要由摄
- week1-一周笔记及知识点补充:容器、迭代器、滑动窗口、sort()
普罗格瑞木
笔记c++算法
文章目录前言一、总概括二、不熟悉的知识点补充1.容器相关1.1类模板1.2容器类模板和容器类1.3常见容器分类1.4容器类的典型使用场景1.5容器类使用的性能优化技巧1.6容器适配器及使用方法1.7复杂容器1.8其他使用过未提及的容器的成员函数1.9容器内插入、删除的优化建议2.迭代器基本概念3.滑动窗口3.1核心思想3.2典型场景3.3关键技巧4.sort()函数4.1原型与参数4.2其他相关排
- 清单(Manifest)——Adaptive AUTOSAR模型配置规范
aFakeProgramer
APAUTOSAR#APAUTOSAR新标准解读系列AUTOSAR
在智能汽车软件开发中,AUTOSAR自适应平台(AP)如同汽车的“数字神经系统”,而**清单(Manifest)**则是这个系统的核心“配置蓝图”。它通过分层、分阶段的精细化管理,确保从软件设计到硬件部署的每一步都精准可控。本文将用通俗语言与技术视角,解析四大清单的分类、作用及落地实践。一、为什么需要清单?——解决汽车软件开发的三大痛点复杂度爆炸:现代汽车软件模块超500个,传统开发模式易失控跨平
- Linux完整版命令大全(十四)
学习等保ing......
java前端linux
od(octaldump)功能说明:输出文件内容。语法:od[-abcdfhilovx][-A][-j][-N][-s][-t][-w][--help][--version][文件...]补充说明:od指令会读取所给予的文件的内容,并将其内容以八进制字码呈现出来。参数:-a此参数的效果和同时指定"-ta"参数相同。-A选择要以何种基数计算字码。-b此参数的效果和同时指定"-toC"参数相同。-c此
- R语言广义加型模型(GAM)的运用例子及实现教程
Mrrunsen
R语言大学作业r语言开发语言
文章目录步骤1:加载所需包和数据步骤2:数据预处理步骤3:拟合广义加型模型步骤4:查看模型摘要和诊断模型摘要系数估计平滑项模型质量步骤5:预测和可视化结论广义加型模型(GeneralizedAdditiveModel,简称GAM)是一种灵活的非线性建模方法,在统计学和机器学习领域被广泛应用。GAM可以用于拟合非线性关系,适用于多个预测变量之间的复杂关系,并且可以处理连续和分类变量。本教程将向您展示
- 计算机视觉|ConvNeXt:CNN 的复兴,Transformer 的新对手
紫雾凌寒
AI炼金厂#计算机视觉#深度学习机器学习计算机视觉人工智能transformerConvNeXt动态网络神经网络
一、引言在计算机视觉领域,卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,简称CNN)长期以来一直是核心技术,自诞生以来,它在图像分类、目标检测、语义分割等诸多任务中都取得了令人瞩目的成果。然而,随着VisionTransformer(ViT)的出现,计算机视觉领域的格局发生了重大变化。ViT通过自注意力机制,打破了传统卷积神经网络的局部感知局限,能够捕捉长距离依赖关系,在图
- 【四.RAG技术与应用】【9.向量数据库:RAG中的智能存储解决方案】
再见孙悟空_
AI进阶之旅》数据库RAGRAG智能存储方案RAG存储解决方案RAG技术RAG应用RAG智能存储
想象一下这样的场景:你走进一个存放着1亿本未分类书籍的巨型仓库,要在5秒内找到和"量子计算机如何实现能量回收"相关的所有资料。传统数据库就像拿着书名的目录管理员,而向量数据库则是个能闻着知识气味找书的猎犬——这就是RAG技术革命的内核。一、RAG技术为何需要新基建?1.1传统数据库的"肌无力症"关系型数据库在结构化数据领域称霸了40年,但在处理"小明昨天在星巴克用苹果手机拍了张晚霞照片"这种非结构
- 自动驾驶平行仿真(基础课程一)
Yours monkey brother
自动驾驶人工智能机器学习
一、线性回归每当我们想预测一个数值时,就会弹出回归问题价值。常见示例包括预测价格(房屋、股票、等)、预测住院时间(对于住院患者)、预测需求(零售额)等等。并非每个预测问题是经典回归的一种。稍后,我们将引入分类问题,其目标是预测一组类别的成员资格。作为一个运行示例,假设我们希望估计房屋(以美元计)基于其面积(以平方英尺为单位)和年龄(以年)。要开发一个预测房价的模型,我们需要得到我们亲身体验数据,包
- 机器学习--特征选择
Luis Li 的猫猫
机器学习人工智能
一、方法介绍(一)定义在机器学习中,特征选择是一个至关重要的环节,其目的是从原始特征集合中挑选出最具代表性和信息量的特征子集,使得在该子集上构建的机器学习模型能够达到最佳的预测或分类效果。在实际的数据集里,往往存在大量的特征,其中一些特征可能与目标变量高度相关,对模型的预测有重要贡献;而另一些特征可能是冗余的、不相关的甚至会对模型产生干扰,增加模型的复杂度和噪声。(二)特征选择方法特征选择方法通常
- 关于 SPU、SKU 和多对一关系的解释
今天你慧了码码码码码码码码码码
数据库
关于SPU、SKU和多对一关系的解释1.SPU(StandardProductUnit)SPU是标准化产品单元,指的是一个标准化的产品模型或模板。它定义了产品的基本属性,但不涉及具体的库存或销售信息。特点:描述产品的通用信息:例如名称、品牌、分类、规格等。不涉及具体库存:SPU是一个抽象的概念,不包含库存数量或价格。用于商品管理:帮助商家统一管理同一类商品。示例:一款手机的SPU可能是“iPhon
- 数理金融学笔记 Chap1 期权Option
syy_qwq
数理金融学笔记笔记金融
1Option期权文章目录1Option期权期权简介Introduction衍生品与衍生品定价利用期权套期保值Usingoptionstohedge衍生品交易者的类型Typesofderivativetraders期权的分类Typesofoptions看涨期权Calloption看跌期权Putoption欧式期权和美式期权EuropeanandAmericanOptions期权价值OptionVa
- 测量纹波是否合格的标准是什么?
CircuitWizard
硬件工程师成长之路硬件工程
测量纹波是否合格需要结合具体应用场景和技术规范,以下为收集到的详细判断标准及分类说明:一、通用行业标准数字电路基础逻辑电路(如TTL/CMOS):<100mVpp高速数字电路(DDR/FPGA):<50mVpp处理器核心供电(如CPU/GPU):<30mVpp注:高频噪声需额外控制在10mV以下模拟电路运算放大器电源轨:<10mVpp音频电路(DAC/ADC):<5mVpp高精度传感器供电:<1m
- 逻辑回归揭秘:让数据说话,轻松预测未来
星际编程喵
Python探索之旅逻辑回归算法机器学习python人工智能
前言听到“逻辑回归”这个名字,大家是不是会觉得它和线性回归有点“亲戚”关系?别被名字骗了!虽然它有“回归”两个字,但它其实是个分类算法,而不是回归问题的解决方案。逻辑回归擅长的可不仅仅是“线性”问题,而是判断“是与否”、“成功与失败”这样的二分类问题。就像你老板问你:“这个月KPI达标了吗?”你能回答“是”或者“不是”,就是这么直接和清晰,毫不含糊。那它是怎么做到如此精准分类的?核心究竟是什么?逻
- (附源码)ssm基于WEB的房屋出租管理系统 毕业设计261620
Wx-bishekaifayuan
springbootmysqljavapythonphp
房屋出租管理系统的设计与实现摘要信息化社会内需要与之针对性的信息获取途径,但是途径的扩展基本上为人们所努力的方向,由于站在的角度存在偏差,人们经常能够获得不同类型信息,这也是技术最为难以攻克的课题。针对房屋出租管理等问题,对房屋出租管理进行研究分析,然后开发设计出房屋出租管理系统以解决问题。房屋出租管理系统主要功能模块包括用户管理、房屋资讯、资讯分类、房型管理、地区管理、房屋信息、租赁登记、租赁合
- 【中文】Joomla1.7扩展介绍之GTranslate(自动翻译模块)
weixin_33981932
javascript人工智能xhtmlViewUI
GTranslate插件分类:Automatictranslations支持版本:1.5/1.6/1.7关注程度:【最流行的】所属类型:模块这个模块使用Google翻译你网页的能力,用58种语言在你的站点上,对超过98%网络用户有效。GTranslate-从窗口看世界。特点:*隐藏弹出式“建议更好的翻译”*隐藏翻译后的Google顶层框架*鼠标悬停效果*分析特征*国旗(图标)组合在一个文件中使之载
- 神经网络之CNN文本识别
邪恶的贝利亚
神经网络cnn人工智能
1.参考我的第一篇文章了解CNN概念神经网络之CNN图像识别(torchapi调用)-CSDN博客2.框架目前对NLP的研究分析应用最多的就是RNN系列的框架,比如RNN,GRU,LSTM等等,再加上Attention,基本可以认为是NLP的标配套餐了。但是在文本分类问题上,相比于RNN,CNN的构建和训练更为简单和快速,并且效果也不差,所以仍然会有一些研究。那么,CNN到底是怎么应用到NLP上的
- Elasticsearch(一):安装Elasticsearch + kibana + ik分词器
Gooooa
Elasticsearchelasticsearch安装es安装ik分词器kibana安装
原文来源自黑马的课程1.Elasticsearch介绍和安装用户访问我们的首页,一般都会直接搜索来寻找自己想要购买的商品。而商品的数量非常多,而且分类繁杂。如果能正确的显示出用户想要的商品,并进行合理的过滤,尽快促成交易,是搜索系统要研究的核心。面对这样复杂的搜索业务和数据量,使用传统数据库搜索就显得力不从心,一般我们都会使用全文检索技术,比如之前大家学习过的Solr。不过今天,我们要讲的是另一个
- 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