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是Dream呀
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前言:零基础学Python:Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识,成为学习学习和学业的先行者!欢迎大家订阅专栏:零基础学Python:Python从0到100最新
- (九万字)面向2025年BOSS直聘人工智能算法工程师高频面试题解析
快撑死的鱼
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面向2025年BOSS直聘人工智能算法工程师高频面试题解析1.机器学习(ML)理论解析机器学习是让计算机从数据中学习规律的一套方法论,包含监督学习、无监督学习和强化学习等范式。在监督学习中,给定带标签的数据,算法尝试学习从输入到输出的映射关系;无监督学习则在缺乏标签的情况下挖掘数据内在结构;强化学习则让智能体通过与环境交互、依据奖赏反馈来改进策略(Q-learning-Wikipedia)。机器学
- Centos7 搭建 Jupyter + Nginx 服务
某龙兄
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JupyterNotebook(此前被称为IPythonnotebook)是一个交互式笔记本,支持运行40多种编程语言。JupyterNotebook的本质是一个Web应用程序,便于创建和共享文学化程序文档,支持实时代码,数学方程,可视化和markdown。用途包括:数据清理和转换,数值模拟,统计建模,机器学习等等。本文讲述如何搭建Jupyter+Nginx服务,仅供学习与交流,请勿用于商业用途一
- 人工智能与机器学习入门:基尼系数(Gini Index)和基于熵(Entropy)
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在决策树应用一文中,在构建决策分类树应用决策算法时,介绍了基尼系数(GiniIndex)和基于熵(Entropy)两种算法。本文通过实例来更加深入的介绍一下这两个算法。仍然以简单的数据为例:id喜欢颜色是否有喉结身高性别1绿否165女2蓝是170男3粉否172女4绿是175男基尼系数分别对喜欢颜色是否有喉结求基尼系数如下:喜欢的颜色id喜欢颜色性别1绿女2蓝男3粉女4绿男对于姓别女分类而言,数据如
- 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
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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。
- ROS turtlesim 无法通过 键盘控制 turtle 移动
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原因:当我们在singlemachine上进行试验时,如果出现了上述问题,除了指令输入错误、本地没该功能包,未选中turtle_teleop_key终端进行操作等简单原因外,还有可能是未正确设置环境变量ROS_MASTER_URI,ROS_HOSTNAMEsolutions:vim~/.basrhc打开文件.bashrc,在文件末尾加上exportROS_HOSTNAME=ubuntu.local
- Java JVM性能优化与调优
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优化Java应用的性能通常需要深入理解JVM(JavaVirtualMachine)的工作原理和运行机制,因为JVM直接决定了Java程序的运行时表现。以下是JVM性能优化与调优的要点和详细指导,涵盖常见问题、调优工具及策略。一、常见性能问题内存相关问题堆内存不足(OutOfMemoryError:Javaheapspace)元空间(Metaspace)不足频繁的垃圾回收导致长时间停顿内存泄漏(对
- 《神经网络与深度学习》(邱锡鹏) 内容概要【不含数学推导】
code_stream
#机器学习神经网络
第1章绪论基本概念:介绍了人工智能的发展历程及不同阶段的特点,如符号主义、连接主义、行为主义等。还阐述了深度学习在人工智能领域的重要地位和发展现状,以及其在图像、语音、自然语言处理等多个领域的成功应用。术语解释人工智能:旨在让机器模拟人类智能的技术和科学。深度学习:一种基于对数据进行表征学习的方法,通过构建具有很多层的神经网络模型,自动从大量数据中学习复杂的模式和特征。第2章机器学习概述基本概念:
- Python中的 redis keyspace 通知_python 操作redis psubscribe(‘__keyspace@0__ ‘)
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程序员python学习面试
最后Python崛起并且风靡,因为优点多、应用领域广、被大牛们认可。学习Python门槛很低,但它的晋级路线很多,通过它你能进入机器学习、数据挖掘、大数据,CS等更加高级的领域。Python可以做网络应用,可以做科学计算,数据分析,可以做网络爬虫,可以做机器学习、自然语言处理、可以写游戏、可以做桌面应用…Python可以做的很多,你需要学好基础,再选择明确的方向。这里给大家分享一份全套的Pytho
- DeepSeek原理介绍以及对网络安全行业的影响
AI拉呱
Deepseek人工智能
大家好,我是AI拉呱,一个专注于人工智领域与网络安全方面的博主,现任资深算法研究员一职,兼职硕士研究生导师;热爱机器学习和深度学习算法应用,深耕大语言模型微调、量化、私域部署。曾获多次获得AI竞赛大奖,拥有多项发明专利和学术论文。对于AI算法有自己独特见解和经验。曾辅导十几位非计算机学生转行到算法岗位就业。关注评审分享一起学习更多知识。1.DeepSeek公司介绍1.1DeepSeek是什么:wh
- FOKS-TROT: 一个高效、易用的全功能开源知识图谱生成工具
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FOKS-TROT:一个高效、易用的全功能开源知识图谱生成工具项目简介FOKS-TROT是一个基于Python的全功能开源知识图谱生成工具,旨在帮助研究人员和开发者快速构建具有丰富信息的知识图谱。该项目由hkx3upper在GitCode上开发并维护。通过FOKS-TROT,您可以轻松地将各种数据源(如文本文件、数据库、API)转换为结构化的知识图谱,并对其进行可视化分析和机器学习任务。此外,该工
- 基于python深度学习遥感影像地物分类与目标识别、分割实践技术应用
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专题一:深度学习发展与机器学习深度学习的历史发展过程机器学习,深度学习等任务的基本处理流程梯度下降算法讲解不同初始化,学习率对梯度下降算法的实例分析从机器学习到深度学习算法专题二深度卷积网络、卷积神经网络、卷积运算的基本原理池化操作,全连接层,以及分类器的作用BP反向传播算法的理解一个简单CNN模型代码理解特征图,卷积核可视化分析专题三TensorFlow与keras介绍与入门TensorFlow
- LLM与知识图谱融合:智能运维知识库构建
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战AI实战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.背景介绍随着信息技术的飞速发展,IT运维管理面临着越来越大的挑战。海量的设备、复杂的网络环境、日益增长的数据量,使得传统的运维方式难以满足需求。为了提高运维效率和质量,智能运维应运而生。智能运维的核心是将人工智能技术应用于运维领域,通过机器学习、深度学习等算法,实现自动化、智能化的运维管理。其中,大语言模型(LLM)和知识图谱是两个重要的技术方向。LLM能够理解和生成自然语言,可以用于构建智能
- 机器学习·文本数据读写处理
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前言在自然语言处理的第一步,需要面对的是各种各样以不同形式表现的文本数据,比如,txt、Excel中的表格数据,还有无法直接打开的pkl文件等。针对这些不同类型的数据,可以基于Python中的基本功能函数或者调用某些库进行读写以及作一些基本的处理。一、文本数据读写方法1.读写TXT文件读取方法:read():读取整个文件,返回字符串。readline():逐行读取,返回字符串。readlines(
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一、运行时数据区总览二、JVM内存分区及异常1.程序计数器(ProgramCounterRegister)作用:记录当前线程执行字节码的地址(行号),保证线程切换后能恢复到正确位置。特点:线程私有,唯一无内存溢出的区域。异常:无。由JVM规范严格管理,不会发生内存溢出。2.虚拟机栈(JavaVirtualMachineStack)作用:存储方法调用的栈帧(局部变量表、操作数栈、动态链接、方法出口等
- 用 TensorFlow 搭建简单的手写数字识别模型
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一、引言手写数字识别是机器学习领域中一个经典且基础的问题,它在很多实际场景中都有广泛的应用,比如邮政系统中的邮件分拣、银行支票金额识别等。TensorFlow是一个强大的开源机器学习框架,由Google开发并维护,它提供了丰富的工具和接口,能帮助我们快速搭建和训练深度学习模型。在这篇博客中,我们将使用TensorFlow构建一个简单的神经网络模型,用于识别手写数字。二、环境准备在开始之前,你需要安
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深度学习在医疗影像分析中的革命性应用引言医疗影像分析是现代医学中不可或缺的一部分,特别是在疾病诊断和治疗过程中发挥了至关重要的作用。随着深度学习技术的发展,医疗影像分析的效率和准确性得到了显著提升。本文将探讨如何利用深度学习技术,特别是Python编程语言,来优化医疗影像分析,展示具体的代码实例,并举例说明其实际应用效果。深度学习与医疗影像分析深度学习(DeepLearning)是一种基于人工神经
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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
- TensorFlow LiteRT 概览
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LiteRT(简称LiteRuntime,以前称为TensorFlowLite)是Google面向设备端AI的高性能运行时。您可以找到适用于各种机器学习/AI任务的LiteRT就绪模型,也可以使用AIEdge转换和优化工具将TensorFlow、PyTorch和JAX模型转换为TFLite格式并运行。主要特性针对设备端机器学习进行了优化:LiteRT解决了五项关键的ODML约束条件:延迟时间(无需
- 机器学习(1)安装Pytorch
CoderIsArt
机器学习与深度学习机器学习pytorch人工智能
1.安装命令pip3installtorchtorchvisiontorchaudio--index-urlhttps://download.pytorch.org/whl/cu1182.安装过程Log:Lookinginindexes:https://download.pytorch.org/whl/cu118CollectingtorchDownloadinghttps://download.
- 27岁大龄转码秋招惨败,朋友劝我转Java来得及吗?还是继续走前端或机器学习?
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今天给大家分享的是一位粉丝的提问,27岁大龄转码秋招惨败,朋友劝我转Java来得及吗?还是继续走前端或机器学习?接下来把粉丝的具体提问和我的回复分享给大家,希望也能给一些类似情况的小伙伴一些启发和帮助。同学提问:211建筑本科,22年毕业后gap一年转码去了英国读的QS100的it的水硕(24年12月份毕业),转码后对就业形势认知不足,时间全花在课业上,八股文和算法准备的不充足,秋招算是惨败。读研
- mongoDB 命令行操作
小胖_@
mongomongodb数据库命令行
mongoDBmongo命令MongoDBshellversionv4.4.15usage:mongo[options][dbaddress][filenames(endingin.js)]dbaddresscanbe:foofoodatabaseonlocalmachine192.168.0.5/foofoodatabaseon192.168.0.5machine192.168.0.5:9999
- 【核心算法篇七】《DeepSeek异常检测:孤立森林与AutoEncoder对比》
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「2025DeepSeek技术全景实战」算法分布式docker计算机视觉人工智能自然语言处理DeepSeek
大家好,今天我们来深入探讨一下《DeepSeek异常检测:孤立森林与AutoEncoder对比》这篇技术博客。我们将从核心内容、原理、应用场景等多个方面进行详细解析,力求让大家对这两种异常检测方法有一个全面而深入的理解。一、引言在数据科学和机器学习领域,异常检测(AnomalyDetection)是一个非常重要的任务。它的目标是从数据集中识别出那些与大多数数据显著不同的异常点。这些异常点可能是由于
- 吐血整理!模型热加载能力大比拼,谁才是真正王者?
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吐血整理!模型热加载能力大比拼,谁才是真正王者?引言你是否在开发过程中,为了模型更新而频繁重启服务,浪费大量时间?又是否疑惑为什么有些模型加载速度快如闪电,而有些却慢得像蜗牛?今天就带你深入了解模型热加载能力的支持对比,让你不再为模型加载问题而烦恼!核心内容模型热加载概念科普场景化描述:想象一下,你正在运营一个基于机器学习模型的在线推荐系统。当你训练出了一个新的、性能更好的模型时,如果不能进行热加
- Python从0到100(四):Python中的运算符介绍(补充)
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- Python从0到100(三十五):beautifulsoup的学习
是Dream呀
Dream的茶话会pythonbeautifulsoup学习
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- 《深入浅出AI》前言知识:深度学习基础总结
GoAI
深入浅出AI人工智能深度学习机器学习cnnrnn生成对抗网络神经网络
个人主页:GoAI|公众号:GoAI的学习小屋|交流群:704932595|个人简介:掘金签约作者、百度飞桨PPDE、领航团团长、开源特训营导师、CSDN、阿里云社区人工智能领域博客专家、新星计划计算机视觉方向导师等,专注大数据与人工智能知识分享。AI学习星球推荐:GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成
- 人工智能与机器学习入门:决策树应用
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在人工智能与机器学习入门:使用Kaggle完成Titanic推断学习一文中,给出了使用Kaggle进行机器学习入门的方法,本文基于上文的需求。尝试使用决策树模型来训练数据,并进行test数据集的测试。什么是决策树决策树,简单来讲可以认为是一个大的ifelse判断树,有了决策树后,测试集中的数据便可以使用该决策树进行判断了。比如根据Titanic的训练数据构造了上次决策树后,便可以根据测试数据的性别
- 深度学习torch之19种优化算法(optimizer)解析
@Mr_LiuYang
论文阅读深度学习optimizerAdam学习率调整优化算法
提示:有谬误请指正摘要本博客详细介绍了多种常见的深度学习优化算法,包括经典的LBFGS、Rprop、Adagrad、RMSprop、Adadelta、ASGD、Adamax、Adam、AdamW、NAdam、RAdam以及SparseAdam等,通过对这些算法的公式和参数说明进行详细解析,博客旨在为机器学习工程师和研究人员提供清晰的理论指导,帮助读者选择合适的优化算法提升模型训练效率。父类定义Op
- SQL的各种连接查询
xieke90
UNION ALLUNION外连接内连接JOIN
一、内连接
概念:内连接就是使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行。
内连接(join 或者inner join )
SQL语法:
select * fron
- java编程思想--复用类
百合不是茶
java继承代理组合final类
复用类看着标题都不知道是什么,再加上java编程思想翻译的比价难懂,所以知道现在才看这本软件界的奇书
一:组合语法:就是将对象的引用放到新类中即可
代码:
package com.wj.reuse;
/**
*
* @author Administrator 组
- [开源与生态系统]国产CPU的生态系统
comsci
cpu
计算机要从娃娃抓起...而孩子最喜欢玩游戏....
要让国产CPU在国内市场形成自己的生态系统和产业链,国家和企业就不能够忘记游戏这个非常关键的环节....
投入一些资金和资源,人力和政策,让游
- JVM内存区域划分Eden Space、Survivor Space、Tenured Gen,Perm Gen解释
商人shang
jvm内存
jvm区域总体分两类,heap区和非heap区。heap区又分:Eden Space(伊甸园)、Survivor Space(幸存者区)、Tenured Gen(老年代-养老区)。 非heap区又分:Code Cache(代码缓存区)、Perm Gen(永久代)、Jvm Stack(java虚拟机栈)、Local Method Statck(本地方法栈)。
HotSpot虚拟机GC算法采用分代收
- 页面上调用 QQ
oloz
qq
<A href="tencent://message/?uin=707321921&Site=有事Q我&Menu=yes">
<img style="border:0px;" src=http://wpa.qq.com/pa?p=1:707321921:1></a>
- 一些问题
文强chu
问题
1.eclipse 导出 doc 出现“The Javadoc command does not exist.” javadoc command 选择 jdk/bin/javadoc.exe 2.tomcate 配置 web 项目 .....
SQL:3.mysql * 必须得放前面 否则 select&nbs
- 生活没有安全感
小桔子
生活孤独安全感
圈子好小,身边朋友没几个,交心的更是少之又少。在深圳,除了男朋友,没几个亲密的人。不知不觉男朋友成了唯一的依靠,毫不夸张的说,业余生活的全部。现在感情好,也很幸福的。但是说不准难免人心会变嘛,不发生什么大家都乐融融,发生什么很难处理。我想说如果不幸被分手(无论原因如何),生活难免变化很大,在深圳,我没交心的朋友。明
- php 基础语法
aichenglong
php 基本语法
1 .1 php变量必须以$开头
<?php
$a=” b”;
echo
?>
1 .2 php基本数据库类型 Integer float/double Boolean string
1 .3 复合数据类型 数组array和对象 object
1 .4 特殊数据类型 null 资源类型(resource) $co
- mybatis tools 配置详解
AILIKES
mybatis
MyBatis Generator中文文档
MyBatis Generator中文文档地址:
http://generator.sturgeon.mopaas.com/
该中文文档由于尽可能和原文内容一致,所以有些地方如果不熟悉,看中文版的文档的也会有一定的障碍,所以本章根据该中文文档以及实际应用,使用通俗的语言来讲解详细的配置。
本文使用Markdown进行编辑,但是博客显示效
- 继承与多态的探讨
百合不是茶
JAVA面向对象 继承 对象
继承 extends 多态
继承是面向对象最经常使用的特征之一:继承语法是通过继承发、基类的域和方法 //继承就是从现有的类中生成一个新的类,这个新类拥有现有类的所有extends是使用继承的关键字:
在A类中定义属性和方法;
class A{
//定义属性
int age;
//定义方法
public void go
- JS的undefined与null的实例
bijian1013
JavaScriptJavaScript
<form name="theform" id="theform">
</form>
<script language="javascript">
var a
alert(typeof(b)); //这里提示undefined
if(theform.datas
- TDD实践(一)
bijian1013
java敏捷TDD
一.TDD概述
TDD:测试驱动开发,它的基本思想就是在开发功能代码之前,先编写测试代码。也就是说在明确要开发某个功能后,首先思考如何对这个功能进行测试,并完成测试代码的编写,然后编写相关的代码满足这些测试用例。然后循环进行添加其他功能,直到完全部功能的开发。
- [Maven学习笔记十]Maven Profile与资源文件过滤器
bit1129
maven
什么是Maven Profile
Maven Profile的含义是针对编译打包环境和编译打包目的配置定制,可以在不同的环境上选择相应的配置,例如DB信息,可以根据是为开发环境编译打包,还是为生产环境编译打包,动态的选择正确的DB配置信息
Profile的激活机制
1.Profile可以手工激活,比如在Intellij Idea的Maven Project视图中可以选择一个P
- 【Hive八】Hive用户自定义生成表函数(UDTF)
bit1129
hive
1. 什么是UDTF
UDTF,是User Defined Table-Generating Functions,一眼看上去,貌似是用户自定义生成表函数,这个生成表不应该理解为生成了一个HQL Table, 貌似更应该理解为生成了类似关系表的二维行数据集
2. 如何实现UDTF
继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic
- tfs restful api 加auth 2.0认计
ronin47
目前思考如何给tfs的ngx-tfs api增加安全性。有如下两点:
一是基于客户端的ip设置。这个比较容易实现。
二是基于OAuth2.0认证,这个需要lua,实现起来相对于一来说,有些难度。
现在重点介绍第二种方法实现思路。
前言:我们使用Nginx的Lua中间件建立了OAuth2认证和授权层。如果你也有此打算,阅读下面的文档,实现自动化并获得收益。SeatGe
- jdk环境变量配置
byalias
javajdk
进行java开发,首先要安装jdk,安装了jdk后还要进行环境变量配置:
1、下载jdk(http://java.sun.com/javase/downloads/index.jsp),我下载的版本是:jdk-7u79-windows-x64.exe
2、安装jdk-7u79-windows-x64.exe
3、配置环境变量:右击"计算机"-->&quo
- 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-2
bylijinnan
java
package com.ljn.base;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.uti
- SQL 数值四舍五入 小数点后保留2位
chicony
四舍五入
1.round() 函数是四舍五入用,第一个参数是我们要被操作的数据,第二个参数是设置我们四舍五入之后小数点后显示几位。
2.numeric 函数的2个参数,第一个表示数据长度,第二个参数表示小数点后位数。
例如:
select cast(round(12.5,2) as numeric(5,2))  
- c++运算符重载
CrazyMizzz
C++
一、加+,减-,乘*,除/ 的运算符重载
Rational operator*(const Rational &x) const{
return Rational(x.a * this->a);
}
在这里只写乘法的,加减除的写法类似
二、<<输出,>>输入的运算符重载
&nb
- hive DDL语法汇总
daizj
hive修改列DDL修改表
hive DDL语法汇总
1、对表重命名
hive> ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name;
2、修改表备注
hive> ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES ('comment' = new_comm
- jbox使用说明
dcj3sjt126com
Web
参考网址:http://www.kudystudio.com/jbox/jbox-demo.html jBox v2.3 beta [
点击下载]
技术交流QQGroup:172543951 100521167
[2011-11-11] jBox v2.3 正式版
- [调整&修复] IE6下有iframe或页面有active、applet控件
- UISegmentedControl 开发笔记
dcj3sjt126com
// typedef NS_ENUM(NSInteger, UISegmentedControlStyle) {
// UISegmentedControlStylePlain, // large plain
&
- Slick生成表映射文件
ekian
scala
Scala添加SLICK进行数据库操作,需在sbt文件上添加slick-codegen包
"com.typesafe.slick" %% "slick-codegen" % slickVersion
因为我是连接SQL Server数据库,还需添加slick-extensions,jtds包
"com.typesa
- ES-TEST
gengzg
test
package com.MarkNum;
import java.io.IOException;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.annotation
- 为何外键不再推荐使用
hugh.wang
mysqlDB
表的关联,是一种逻辑关系,并不需要进行物理上的“硬关联”,而且你所期望的关联,其实只是其数据上存在一定的联系而已,而这种联系实际上是在设计之初就定义好的固有逻辑。
在业务代码中实现的时候,只要按照设计之初的这种固有关联逻辑来处理数据即可,并不需要在数据库层面进行“硬关联”,因为在数据库层面通过使用外键的方式进行“硬关联”,会带来很多额外的资源消耗来进行一致性和完整性校验,即使很多时候我们并不
- 领域驱动设计
julyflame
VODAO设计模式DTOpo
概念:
VO(View Object):视图对象,用于展示层,它的作用是把某个指定页面(或组件)的所有数据封装起来。
DTO(Data Transfer Object):数据传输对象,这个概念来源于J2EE的设计模式,原来的目的是为了EJB的分布式应用提供粗粒度的数据实体,以减少分布式调用的次数,从而提高分布式调用的性能和降低网络负载,但在这里,我泛指用于展示层与服务层之间的数据传输对
- 单例设计模式
hm4123660
javaSingleton单例设计模式懒汉式饿汉式
单例模式是一种常用的软件设计模式。在它的核心结构中只包含一个被称为单例类的特殊类。通过单例模式可以保证系统中一个类只有一个实例而且该实例易于外界访问,从而方便对实例个数的控制并节约系统源。如果希望在系统中某个类的对象只能存在一个,单例模式是最好的解决方案。
&nb
- logback
zhb8015
loglogback
一、logback的介绍
Logback是由log4j创始人设计的又一个开源日志组件。logback当前分成三个模块:logback-core,logback- classic和logback-access。logback-core是其它两个模块的基础模块。logback-classic是log4j的一个 改良版本。此外logback-class
- 整合Kafka到Spark Streaming——代码示例和挑战
Stark_Summer
sparkstormzookeeperPARALLELISMprocessing
作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员,效力于Verisign,是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施(基础Hadoop)的技术主管。本文,Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中。 期间, Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状,非常值得阅读,虽然有一些信息在Spark 1.2版
- spring-master-slave-commondao
王新春
DAOspringdataSourceslavemaster
互联网的web项目,都有个特点:请求的并发量高,其中请求最耗时的db操作,又是系统优化的重中之重。
为此,往往搭建 db的 一主多从库的 数据库架构。作为web的DAO层,要保证针对主库进行写操作,对多个从库进行读操作。当然在一些请求中,为了避免主从复制的延迟导致的数据不一致性,部分的读操作也要到主库上。(这种需求一般通过业务垂直分开,比如下单业务的代码所部署的机器,读去应该也要从主库读取数