- 为AI聊天工具添加一个知识系统 之76 详细设计之17 正则表达式 之4 正则表达式模板
一水鉴天
人工智能机器学习算法
Q712、三“化”(使用三种不同的定义方法:规定定义法-线性回归/内涵定义法--一阶迭代/外延定义法--单调递归)整体形成一个双人零和的局面Method()规定式。给出问题“law是什么”的三种答案:1)符合(事实符合公式)内涵和外延的逆关系,2)遵循(逻辑符号)拓扑特征不变性,3)基于(信念坚持)时间不可逆公理根据你所描述的框架,三“化”(规定定义法-线性回归、内涵定义法-一阶迭代、外延定义法-
- python3调用arcpy地理加权回归_混合地理加权回归python实现代码
weixin_39942995
【实例简介】通过python编码实现MGWR、MGWTR模型的求解。能够解决空间非平稳性问题。【实例截图】【核心代码】mgwr-py└──mgwr-master├──CHANGELOG.md├──LICENSE├──MANIFEST.in├──README.md├──doc│├──Makefile│├──_static││├──images│││├──gwr-mgwr.png│││└──pysal
- python3调用arcpy地理加权回归_分析地理加权回归分析结果的操作方法
weixin_39545269
1从地理加权回归(GWR)工具生成的输出包括以下内容:输出要素类可选系数栅格表面整体模型结果的消息窗口报告显示模型变量和诊断结果的辅助表预测输出要素类2下文中将使用一系列运行GWR和解释GWR结果的步骤对以上每项输出进行说明。通常将以普通最小二乘法(OLS)开始回归分析。有关详细信息,请参阅回归分析基础知识和解释OLS回归结果。回归分析的一种常用方法是在移动到GWR之前识别可能的最佳OLS模型。此
- 数据挖掘常用算法模型简介
大乔乔布斯
数据挖掘线性回归决策树
以下是数据挖掘中常用的算法模型及其简称、英文全称和使用场景的简要介绍:1.决策树(DecisionTree,DT)常用算法:CART:ClassificationandRegressionTreeID3:IterativeDichotomiser3C4.5:基于ID3改进使用场景:分类问题(如信用风险评估、客户分类)回归问题(如预测房价)特点:易解释、适合处理非线性数据。2.随机森林(Random
- Tensorflow入门——训练结果的保存与加载
weixin_34087301
人工智能python数据库
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>训练完成以后我们就可以直接使用训练好的模板进行预测了但是每次在预测之前都要进行训练,不是一个常规操作,毕竟有些复杂的模型需要训练好几天甚至更久所以将训练好的模型进行保存,当有需要的时候重新加载这个模型进行预测或者继续训练,这才是一个常规操作我们依然使用最简单的例子进行说明,这里沿用Tensorflow入门——实现最简单的线性回归模型的预测这个例
- 使用scikit-learn实现线性回归对自定义数据集进行拟合
Luzem0319
scikit-learn线性回归python
1.引入必要的库首先,需要引入必要的库。scikit-learn提供了强大的机器学习工具,pandas和numpy则用于数据处理,matplotlib用于结果的可视化。importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.linear_modelimportLinear
- 使用PyTorch实现逻辑回归:从训练到模型保存与加载
Luzem0319
pytorch逻辑回归人工智能
1.引入必要的库首先,需要引入必要的库。PyTorch用于构建和训练模型,pandas和numpy用于数据处理,matplotlib用于结果的可视化。importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.utils.dataimportDataLoader,TensorDatasetimportpandasaspdimport
- scikit-learn基本功能和示例代码
weixin_30777913
深度学习机器学习pythonscikit-learn
scikit-learn(简称sklearn)是一个广泛使用的Python机器学习库,提供了丰富的工具和算法,涵盖了数据预处理、模型训练、评估和优化等多个方面。scikit-learn是一个功能强大的机器学习库,涵盖了数据预处理、分类、回归、聚类、降维、模型选择与评估等多个方面。通过上述代码示例,您可以快速上手并使用scikit-learn进行机器学习任务。以下是对scikit-learn主要功能
- 使用 Python 和 scikit-learn 实现 KNN 分类:以鸢尾花数据集为例
弥树子
pythonscikit-learn分类
在机器学习的世界里,K-NearestNeighbors(KNN)算法是一种简单而强大的分类方法。它基于一个直观的想法:相似的数据点往往属于同一类别。本文将通过Python的scikit-learn库实现KNN分类,以经典的鸢尾花数据集为例,展示从数据加载到模型评估的完整流程。1.KNN算法简介KNN是一种监督学习算法,主要用于分类和回归任务。它的工作原理非常简单:对于一个新的数据点,算法会查找训
- ultralytics 是什么?
博刻
AI学习笔记python
ultralytics是一个用于计算机视觉任务的Python库,专注于提供高效、易用的目标检测、实例分割和图像分类工具。它最著名的功能是实现YOLO(YouOnlyLookOnce)系列模型,特别是最新的YOLOv8。1.YOLO是什么?YOLO是一种流行的目标检测算法,以其速度快和精度高而闻名。YOLO的核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题,直接预测目标的边界框和类别。YOLOv8是YOL
- 开放传神(OpenCSG)手撕Sora的Diffusion Transformer (DiT)算法
OpenCSG
transformer算法深度学习人工智能stablediffusion
“Sora的出现不是偶然,而是经过长期积累、反复试错及用户反馈的必然。”OpenAI尝试过递归网络、生成对抗网络、自回归Transformer及扩散模型。最终诞生了DiffusionTransformer。其充分利用了大语言模型Token的好处,让像素也能够被预测(Patches)。Sora的诞生不亚于2023年ChatGPT的出现,因为我们的世界是一个五彩斑斓的图像和视频组成。Sora通过社区和
- 最小二乘法-线性回归 和 梯度下降法
梦回楼~
最小二乘法算法机器学习人工智能
最小二乘法一、最小二乘法概念以及应用 最小二乘法(LeastSquaresMethod,LSE)是一种数学优化技术,主要用于寻找最佳拟合给定数据点的函数。它通过最小化观测值与模型预测值之间的差的平方和来估计模型参数。 换成听得懂的话说就是,我们有一组数据(x1,y1),(x2,y2)…(xn,yn),我们也知道他的数学表达式的形式例如y=kx+b(但是不知道k、b的具体值),但是(xn,yn)
- 从零推导线性回归:最小二乘法与梯度下降的数学原理
Echo-Nie
机器学习机器学习线性回归人工智能梯度下降数学推导
欢迎来到我的主页:【Echo-Nie】本篇文章收录于专栏【机器学习】本文所有内容相关代码都可在以下仓库中找到:Github-MachineLearning1线性回归1.1什么是线性回归线性回归是一种用来预测和分析数据之间关系的工具。它的核心思想是找到一条直线(或者一个平面),让这条直线尽可能地“拟合”已有的数据点,通过这条直线,我们可以预测新的数据。eg:假设你想预测房价,你知道房子的大小(面积)
- 自定义数据集使用scikit-learn中的包实现线性回归方法对其进行拟合
灵封~
scikit-learn线性回归python
一、导入必要的库importpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.metricsimportmean_squared_error,r2_score二、加载自定义数据集#创建自定义数据集#假设我们有一个简单
- 自定义数据集使用框架的线性回归方法对其进行拟合
〖是♂我〗
线性回归算法回归
代码:#导入必要的库importtorchimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#定义数据集:二维数据,其中第一列是特征x,第二列是目标值ydata=[[-0.5,7.7],[1.8,98.5],[0.9,57.8],[0.4,39.2],[-1.4,-15.7],[-1.4,-37.3],[-1.8,-49.1],[1.5,75.6],[0.4,3
- 使用 PyTorch 实现逻辑回归:从数据到模型保存与加载
弥树子
pytorch逻辑回归人工智能
在机器学习中,逻辑回归是一种经典的分类算法,广泛应用于二分类问题。本文将通过一个简单的示例,展示如何使用PyTorch框架实现逻辑回归模型,从数据准备到模型训练、保存和加载,最后进行预测。1.数据准备逻辑回归的核心是通过学习数据中的特征与标签之间的关系来进行分类。在本示例中,我们手动创建了一个简单的二维数据集,包含两类数据点。第一类数据点的标签为0,第二类数据点的标签为1。class1_point
- 【机器学习】 自定义数据集 使用tensorflow框架实现逻辑回归并保存模型,然后保存模型后再加载模型进行预测
加德霍克
tensorflow逻辑回归人工智能python作业
一、使用tensorflow框架实现逻辑回归1.数据部分:首先自定义了一个简单的数据集,特征X是100个随机样本,每个样本一个特征,目标值y基于线性关系并添加了噪声。tensorflow框架不需要numpy数组转换为相应的张量,可以直接在模型中使用数据集。2.模型定义部分:方案1:model=tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Dense(1,input_sh
- xgboost-spark-scala
maokunnn
DMxgboostsparkscala
今天学习写scala,拿xgboost试一下~先记一下xgboost调参要点:7.xgboost中比较重要的参数介绍(1)objective[default=reg:linear]定义学习任务及相应的学习目标,可选的目标函数如下:“reg:linear”–线性回归。“reg:logistic”–逻辑回归。“binary:logistic”–二分类的逻辑回归问题,输出为概率。“binary:logi
- 海浪波高预测(背景调研)
傅科摆 _ py
文章解读python机器学习人工智能
#新星杯·14天创作挑战营·第7期#ps:图片由通义千问生成历史工作:针对更高细粒度、更高精度的波浪高度预测任务:MumtazAli等人提出了一种多元线性回归模型(MLR-CWLS),该模型利用协方差加权最小二乘法(CWLS)优化算法,借助历史波高、波周期、波向、海表面温度等多变量参数,实现对显著波高的准确预测;ShuntaoFan等人提出了一种基于长短期记忆网络(LSTM)的波高预测模型,用于快
- 2025年美赛数学建模 Problem C: Models for Olympic Medal Tables 问题 C:奥运奖牌榜模型 详细解析和代码(持续更新中,2025美赛)
2025年数学建模美赛
2025年美赛MCM/ICM数学建模开发语言2025年数学建模美赛2025美赛C题奥运奖牌榜模型
目录Python代码MATLAB代码2.模型框架2.1回归分析模型2.2集成学习方法2.3时间序列预测2.4模型不确定性估计3.数据处理与模型训练4.预测2028年奥运奖牌5.预测区间和不确定性6.哪些国家可能提高或下降?7.尚未获得奖牌的国家的预测8.奥运项目与奖牌数的关系2.教练与国家奖牌数的关联2.1定义“伟大教练”效应2.2数据分析方法2.3分析结果3.选择三个国家并确定应投资的运动项目3
- 一种高胜率的交易系统:均值回归交易策略
比特币web3程序员
引言在量化交易领域,均值回归交易策略是一种基于价格将回归到平均值这一假设的交易方法。这种策略的核心思想是,当资产的价格偏离其长期均值或历史平均水平太远时,存在一种趋势,即价格将回归到其均值或平均水平。均值回归的方程定义在量化交易和统计学中,均值回归方程可以帮助投资者识别价格偏离均值的机会,并据此制定交易策略。通过识别价格过度偏离均值的情况,来预测价格可能的回调方向,从而捕捉交易机会。这种策略
- 【TCN回归预测】蜣螂算法优化时间卷积神经网络DBO-TCN负荷数据回归预测【含Matlab源码 6222期】
Matlab领域
matlab
欢迎来到海神之光博客之家✅博主简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,完整代码论文复现程序定制期刊写作科研合作扫描文章底部QQ二维码。个人主页:海神之光代码获取方式:海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式⛳️座右铭:行百里者,半于九十。更多Matlab智能算法神经网络预测与分类仿真内容点击①Matlab神经网络预测与分类(进阶版)②付费专栏Matlab智能算法神经网络预
- Pytorch深度学习指南 卷I --编程基础(A Beginner‘s Guide) 第1章 一个简单的回归
liuhui244
深度强化学习深度学习pytorch回归
本章正式开始使用pytorch的接口来实现对应的numpy的学习的过程,来学习模型的实现,我们会介绍numpy是如何学习的,以及我们如何一步步的通过torch的接口来实现简单化的过程,优雅的展示我们的代码,已经我们的代码完成的事情numpy的线性回归在此之前,先看看现在的numpy实现的学习的过程是什么样的#引入计算模块importnumpyasnpfromsklearn.linear_model
- 【ELM回归预测】蜣螂算法优化极限学习机DBO-ELM数据回归预测【含Matlab源码 3566期】
Matlab仿真科研站
matlab
欢迎来到Matlab仿真科研站博客之家✅博主简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,Matlab项目合作可私信。个人主页:Matlab仿真科研站博客之家代码获取方式:扫描文章底部QQ二维码⛳️座右铭:行百里者,半于九十;路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。⛄更多Matlab神经网络预测与分类(仿真科研站版)仿真内容点击Matlab神经网络预测与分类(仿真科研站版)⛄一、蜣螂算法优化
- 【BP回归预测】蜣螂算法优化BP神经网络DBO-BP光伏数据预测(多输入单输出)【含Matlab源码 5175期】
Matlab武动乾坤
matlab
Matlab武动乾坤博客之家
- 【CNN回归预测】蜣螂算法优化卷积神经网络DBO-CNN风电数据预测(多输入单输出)【含Matlab源码 5289期】
Matlab武动乾坤
matlab
Matlab武动乾坤博客之家
- QRCNN-BiLSTM卷积神经网络-双向长短期记忆神经网络分位数回归区间预测附Matlab完整源码
天天酷科研
分位数回归区间预测(QR)QRCNN-BiLSTM卷积双向长短期记忆神经网络分位数回归区间预测
效果模型描述QRCNN-BiLSTM卷积神经网络-双向长短期记忆神经网络分位数回归区间预测附Matlab完整源码QRCNN-BiLSTM(QuantileRegressionConvolutionalNeuralNetwork-BidirectionalLongShort-TermMemory)是一种结合了卷积神经网络(CNN)和双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)的分位数回归模型,用于区间预测
- 机器学习day3
ኈ ቼ ዽ
机器学习人工智能
自定义数据集使用框架的线性回归方法对其进行拟合importmatplotlib.pyplotaspltimporttorchimportnumpyasnp#1.散点输入#1、散点输入#定义输入数据data=[[-0.5,7.7],[1.8,98.5],[0.9,57.8],[0.4,39.2],[-1.4,-15.7],[-1.4,-37.3],[-1.8,-49.1],[1.5,75.6],[0
- Python | 基于支持向量机(SVM)的图像分类案例
python收藏家
python机器学习python机器学习
支持向量机(SVM)是一种监督机器学习算法,可用于分类和回归任务。在本文中,我们将重点关注使用SVM进行图像分类。当计算机处理图像时,它将其视为二维像素阵列。数组的大小对应于图像的分辨率,例如,如果图像是200像素宽和200像素高,则数组的尺寸为200x200x3。前两个维度分别表示图像的宽度和高度,而第三个维度表示RGB颜色通道。数组中的值范围为0到255,表示每个点处像素的强度。为了使用SVM
- 自动化测试--概念篇
.比奇堡派大星.
软件测试自动化测试selenium
博主主页:码农派大星.数据结构专栏:Java数据结构数据库专栏:数据库JavaEE专栏:JavaEE软件测试专栏:软件测试关注博主带你了解更多知识目录1.⾃动化1.1自动化概念1.1.1回归测试1.2⾃动化分类接⼝⾃动化UI⾃动化1.3⾃动化测试⾦字塔2.web⾃动化测试安装驱动管理3.Selenium安装selenium库使⽤selenium编写代码selenium+驱动+浏览器的⼯作原理1.⾃
- 关于旗正规则引擎规则中的上传和下载问题
何必如此
文件下载压缩jsp文件上传
文件的上传下载都是数据流的输入输出,大致流程都是一样的。
一、文件打包下载
1.文件写入压缩包
string mainPath="D:\upload\"; 下载路径
string tmpfileName=jar.zip; &n
- 【Spark九十九】Spark Streaming的batch interval时间内的数据流转源码分析
bit1129
Stream
以如下代码为例(SocketInputDStream):
Spark Streaming从Socket读取数据的代码是在SocketReceiver的receive方法中,撇开异常情况不谈(Receiver有重连机制,restart方法,默认情况下在Receiver挂了之后,间隔两秒钟重新建立Socket连接),读取到的数据通过调用store(textRead)方法进行存储。数据
- spark master web ui 端口8080被占用解决方法
daizj
8080端口占用sparkmaster web ui
spark master web ui 默认端口为8080,当系统有其它程序也在使用该接口时,启动master时也不会报错,spark自己会改用其它端口,自动端口号加1,但为了可以控制到指定的端口,我们可以自行设置,修改方法:
1、cd SPARK_HOME/sbin
2、vi start-master.sh
3、定位到下面部分
- oracle_执行计划_谓词信息和数据获取
周凡杨
oracle执行计划
oracle_执行计划_谓词信息和数据获取(上)
一:简要说明
在查看执行计划的信息中,经常会看到两个谓词filter和access,它们的区别是什么,理解了这两个词对我们解读Oracle的执行计划信息会有所帮助。
简单说,执行计划如果显示是access,就表示这个谓词条件的值将会影响数据的访问路径(表还是索引),而filter表示谓词条件的值并不会影响数据访问路径,只起到
- spring中datasource配置
g21121
dataSource
datasource配置有很多种,我介绍的一种是采用c3p0的,它的百科地址是:
http://baike.baidu.com/view/920062.htm
<!-- spring加载资源文件 -->
<bean name="propertiesConfig"
class="org.springframework.b
- web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法(三)
老A不折腾
finereportFAQ报表软件
这里写点抛砖引玉,希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来,Mark一下,利人利己。
出现问题先搜一下文档上有没有,再看看度娘有没有,再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题,大多文档上都有提到的。
1、repeated column width is largerthan paper width:
这个看这段话应该是很好理解的。比如做的模板页面宽度只能放
- mysql 用户管理
墙头上一根草
linuxmysqluser
1.新建用户 //登录MYSQL@>mysql -u root -p@>密码//创建用户mysql> insert into mysql.user(Host,User,Password) values(‘localhost’,'jeecn’,password(‘jeecn’));//刷新系统权限表mysql>flush privileges;这样就创建了一个名为:
- 关于使用Spring导致c3p0数据库死锁问题
aijuans
springSpring 入门Spring 实例Spring3Spring 教程
这个问题我实在是为整个 springsource 的员工蒙羞
如果大家使用 spring 控制事务,使用 Open Session In View 模式,
com.mchange.v2.resourcepool.TimeoutException: A client timed out while waiting to acquire a resource from com.mchange.
- 百度词库联想
annan211
百度
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8">
<title>RunJS</title&g
- int数据与byte之间的相互转换实现代码
百合不是茶
位移int转bytebyte转int基本数据类型的实现
在BMP文件和文件压缩时需要用到的int与byte转换,现将理解的贴出来;
主要是要理解;位移等概念 http://baihe747.iteye.com/blog/2078029
int转byte;
byte转int;
/**
* 字节转成int,int转成字节
* @author Administrator
*
- 简单模拟实现数据库连接池
bijian1013
javathreadjava多线程简单模拟实现数据库连接池
简单模拟实现数据库连接池
实例1:
package com.bijian.thread;
public class DB {
//private static final int MAX_COUNT = 10;
private static final DB instance = new DB();
private int count = 0;
private i
- 一种基于Weblogic容器的鉴权设计
bijian1013
javaweblogic
服务器对请求的鉴权可以在请求头中加Authorization之类的key,将用户名、密码保存到此key对应的value中,当然对于用户名、密码这种高机密的信息,应该对其进行加砂加密等,最简单的方法如下:
String vuser_id = "weblogic";
String vuse
- 【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化
bit1129
hessian
任何一个对象从一个JVM传输到另一个JVM,都要经过序列化为二进制数据(或者字符串等其他格式,比如JSON),然后在反序列化为Java对象,这最后都是通过二进制的数据在不同的JVM之间传输(一般是通过Socket和二进制的数据传输),本文定义一个比较符合工作中。
1. 定义三个POJO
Person类
package com.tom.hes
- 【Hadoop十四】Hadoop提供的脚本的功能
bit1129
hadoop
1. hadoop-daemon.sh
1.1 启动HDFS
./hadoop-daemon.sh start namenode
./hadoop-daemon.sh start datanode
通过这种逐步启动的方式,比start-all.sh方式少了一个SecondaryNameNode进程,这不影响Hadoop的使用,其实在 Hadoop2.0中,SecondaryNa
- 中国互联网走在“灰度”上
ronin47
管理 灰度
中国互联网走在“灰度”上(转)
文/孕峰
第一次听说灰度这个词,是任正非说新型管理者所需要的素质。第二次听说是来自马化腾。似乎其他人包括马云也用不同的语言说过类似的意思。
灰度这个词所包含的意义和视野是广远的。要理解这个词,可能同样要用“灰度”的心态。灰度的反面,是规规矩矩,清清楚楚,泾渭分明,严谨条理,是决不妥协,不转弯,认死理。黑白分明不是灰度,像彩虹那样
- java-51-输入一个矩阵,按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。
bylijinnan
java
public class PrintMatrixClockwisely {
/**
* Q51.输入一个矩阵,按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。
例如:如果输入如下矩阵:
1 2 3 4
5 6 7 8
9
- mongoDB 用户管理
开窍的石头
mongoDB用户管理
1:添加用户
第一次设置用户需要进入admin数据库下设置超级用户(use admin)
db.addUsr({user:'useName',pwd:'111111',roles:[readWrite,dbAdmin]});
第一个参数用户的名字
第二个参数
- [游戏与生活]玩暗黑破坏神3的一些问题
comsci
生活
暗黑破坏神3是有史以来最让人激动的游戏。。。。但是有几个问题需要我们注意
玩这个游戏的时间,每天不要超过一个小时,且每次玩游戏最好在白天
结束游戏之后,最好在太阳下面来晒一下身上的暗黑气息,让自己恢复人的生气
&nb
- java 二维数组如何存入数据库
cuiyadll
java
using System;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Windows.Forms;
using System.Xml;
using System.Xml.Serialization;
using System.IO;
namespace WindowsFormsApplication1
{
- 本地事务和全局事务Local Transaction and Global Transaction(JTA)
darrenzhu
javaspringlocalglobaltransaction
Configuring Spring and JTA without full Java EE
http://spring.io/blog/2011/08/15/configuring-spring-and-jta-without-full-java-ee/
Spring doc -Transaction Management
http://docs.spring.io/spri
- Linux命令之alias - 设置命令的别名,让 Linux 命令更简练
dcj3sjt126com
linuxalias
用途说明
设置命令的别名。在linux系统中如果命令太长又不符合用户的习惯,那么我们可以为它指定一个别名。虽然可以为命令建立“链接”解决长文件名的问 题,但对于带命令行参数的命令,链接就无能为力了。而指定别名则可以解决此类所有问题【1】。常用别名来简化ssh登录【见示例三】,使长命令变短,使常 用的长命令行变短,强制执行命令时询问等。
常用参数
格式:alias
格式:ali
- yii2 restful web服务[格式响应]
dcj3sjt126com
PHPyii2
响应格式
当处理一个 RESTful API 请求时, 一个应用程序通常需要如下步骤 来处理响应格式:
确定可能影响响应格式的各种因素, 例如媒介类型, 语言, 版本, 等等。 这个过程也被称为 content negotiation。
资源对象转换为数组, 如在 Resources 部分中所描述的。 通过 [[yii\rest\Serializer]]
- MongoDB索引调优(2)——[十]
eksliang
mongodbMongoDB索引优化
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2178555 一、概述
上一篇文档中也说明了,MongoDB的索引几乎与关系型数据库的索引一模一样,优化关系型数据库的技巧通用适合MongoDB,所有这里只讲MongoDB需要注意的地方 二、索引内嵌文档
可以在嵌套文档的键上建立索引,方式与正常
- 当滑动到顶部和底部时,实现Item的分离效果的ListView
gundumw100
android
拉动ListView,Item之间的间距会变大,释放后恢复原样;
package cn.tangdada.tangbang.widget;
import android.annotation.TargetApi;
import android.content.Context;
import android.content.res.TypedArray;
import andr
- 程序员用HTML5制作的爱心树表白动画
ini
JavaScriptjqueryWebhtml5css
体验效果:http://keleyi.com/keleyi/phtml/html5/31.htmHTML代码如下:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"><head><meta charset="UTF-8" >
<ti
- 预装windows 8 系统GPT模式的ThinkPad T440改装64位 windows 7旗舰版
kakajw
ThinkPad预装改装windows 7windows 8
该教程具有普遍参考性,特别适用于联想的机器,其他品牌机器的处理过程也大同小异。
该教程是个人多次尝试和总结的结果,实用性强,推荐给需要的人!
缘由
小弟最近入手笔记本ThinkPad T440,但是特别不能习惯笔记本出厂预装的Windows 8系统,而且厂商自作聪明地预装了一堆没用的应用软件,消耗不少的系统资源(本本的内存为4G,系统启动完成时,物理内存占用比
- Nginx学习笔记
mcj8089
nginx
一、安装nginx 1、在nginx官方网站下载一个包,下载地址是:
http://nginx.org/download/nginx-1.4.2.tar.gz
2、WinSCP(ftp上传工
- mongodb 聚合查询每天论坛链接点击次数
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
/* 18 */
{
"_id" : ObjectId("5596414cbe4d73a327e50274"),
"msgType" : "text",
"sendTime" : ISODate("2015-07-03T08:01:16.000Z"
- java术语(PO/POJO/VO/BO/DAO/DTO)
Luob.
DAOPOJODTOpoVO BO
PO(persistant object) 持久对象
在o/r 映射的时候出现的概念,如果没有o/r映射,就没有这个概念存在了.通常对应数据模型(数据库),本身还有部分业务逻辑的处理.可以看成是与数据库中的表相映射的java对象.最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录,多个记录可以用PO的集合.PO中应该不包含任何对数据库的操作.
VO(value object) 值对象
通
- 算法复杂度
Wuaner
Algorithm
Time Complexity & Big-O:
http://stackoverflow.com/questions/487258/plain-english-explanation-of-big-o
http://bigocheatsheet.com/
http://www.sitepoint.com/time-complexity-algorithms/