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墨夶
数据库学习资料1数据库mysql机器学习
在数据驱动的世界里,数据库的性能直接影响到整个应用系统的响应速度和用户体验。随着业务量的增长和技术的发展,传统的缓存机制逐渐暴露出局限性。如何更智能地识别并利用热点数据进行缓存优化,成为提升数据库性能的关键所在。今天,我们将深入探讨一种创新的方法——基于机器学习的自适应缓存热点识别优化策略,并分享其在MySQL中的具体实现方案。为什么选择机器学习?传统上,开发者们依赖于手动配置或预设规则来决定哪
- 股神系列:蒋菲的量化投资中,如何利用大数据优化模型?她的数据来源有哪些?
云策量化
量化交易量化软件量化炒股量化炒股QMT量化交易入门教程PTrade股票投资deepseek
推荐阅读:《程序化炒股:如何申请官方交易接口权限?个人账户可以申请吗?》标题:股神系列:蒋菲的量化投资中,如何利用大数据优化模型?她的数据来源有哪些?正文:在金融投资的世界里,量化投资以其科学、系统和客观的特点,成为了众多投资者追求的“圣杯”。而在量化投资领域,蒋菲以其独特的大数据量化投资模型而闻名。本文将深入探讨蒋菲如何利用大数据优化其量化投资模型,以及她的数据来源有哪些。一、量化投资模型的优化
- 2024年第五届MathorCup数学应用挑战赛--大数据竞赛思路、代码更新中.....
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1024程序员节
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录⛳️研赛及概况一、竞赛背景与目的二、组织机构与参赛对象三、竞赛时间与流程四、竞赛要求与规则五、奖项设置与奖励六、研究文档撰写建议七、参考资料与资源1找程序网站推荐2公式编辑器、流程图、论文排版324年研赛资源下载4思路、Python、Matlab代码分享......⛳
- AI人工智能软件开发方案:开启智能时代的创新钥匙
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一、引言:AI浪潮下的软件开发新机遇近年来,人工智能(AI)技术的迅猛发展如同一股汹涌澎湃的浪潮,席卷了全球各个领域。从最初的概念提出到如今的广泛应用,AI历经了漫长的发展历程,终于迎来了属于它的黄金时代。回首过去,AI的发展并非一帆风顺,早期由于计算能力和算法的限制,经历了多次起伏。但随着大数据、云计算、机器学习、深度学习等技术的不断突破,AI迎来了爆发式增长。如今,AI已经深入到人们生活和工作
- 【机器学习】算法分类
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什么?!是机器学习!!机器学习算法有监督学习无监督学习半监督学习强化学习
1、有监督学习1.1定义使用带标签的数据训练模型。有监督学习是机器学习中最常见的一种类型,它利用已知的输入特征和对应的输出标签来训练模型,使模型能够学习到特征与标签之间的映射关系。在训练过程中,模型会不断地调整自身的参数,以最小化预测值与真实标签之间的误差,从而提高预测的准确性。1.2回归问题1.2.1目标预测连续值。回归问题的目标是预测一个连续的数值结果,模型的输出是一个实数值。1.2.2解释回
- Angular中`trackBy`函数的独特性与性能优化
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编程问题解决手册angular.js前端javascript个人开发
在Angular项目中,优化性能是每一个开发者都需要考虑的问题。特别是在处理大数据量或动态变化的列表时,Angular的trackBy函数成为了我们手中的利器。然而,当我们面对多个列表使用相同trackBy函数时,可能会产生一些疑问:如果这些列表中的项有相同的ID,是否会影响Angular的变更检测?本文将详细探讨trackBy函数在这种情境下的表现及其带来的性能优化。trackBy函数简介tra
- 使用 Baseten 部署和运行机器学习模型的指南
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机器学习人工智能python
随着机器学习模型在各个行业中的广泛应用,如何高效地部署和运行这些模型成为一个关键问题。本文将介绍如何使用Baseten平台来部署和服务机器学习模型。Baseten是LangChain生态系统中的一个重要提供者,它提供了所需的基础设施来高效地运行模型。无论是开源模型如Llama2和Mistral,还是专有或经过微调的模型,Baseten都能在专用GPU上运行。技术背景介绍Baseten提供了一种不同
- 石油储运生产 2D 可视化,组态应用赋能工业智慧发展
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当前,国际油价低位徘徊导致各国石油化工行业投资大幅缩减,石油化工建设行业竞争环境日趋严峻,施工企业的利润空间也被不断压缩。内外交困的环境下,促使企业采取更有效的管理手段来提高效率和降低成本。石油工业大数据具有无限潜力与价值,将大数据与数据挖掘技术应用其中,不仅可以提升石油行业工业化水平,而且对其智慧化发展起到强有力的推动作用。图扑软件-构建先进2D和3D可视化所需要的一切图扑软件采用自主研发的HT
- 机器学习——分类、回归、聚类、LASSO回归、Ridge回归(自用)
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模型学习模型训练机器学习机器学习分类回归正则化项LASSORidge朴素
纠正自己的误区:机器学习是一个大范围,并不是一个小的方向,比如:线性回归预测、卷积神经网络和强化学都是机器学习算法在不同场景的应用。机器学习最为关键的是要有数据,也就是数据集名词解释:数据集中的一行叫一条样本或者实例,列名称为特征或者属性。样本的数量称为数据量,特征的数量称为特征维度机器学习常用库:Numpy和sklearn朴素的意思是特征的各条件都是相互独立的机器学习(模型、策略、算法)损失函数
- 量化交易系统中如何处理机器学习模型的训练和部署?
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量化交易系统开发机器学习人工智能量化交易
microPythonPython最小内核源码解析NI-motion运动控制c语言示例代码解析python编程示例系列python编程示例系列二python的Web神器Streamlit如何应聘高薪职位量化交易系统中,机器学习模型的训练和部署需要遵循一套严密的流程,以确保模型的可靠性、性能和安全性。以下是详细描述以及相关的示例:1.数据收集和预处理数据收集在量化交易中,数据是最重要的资产。收集的数
- 人民日报报道,华为云赋能智能制造助力图扑软件构造数字孪生场景
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2021年12月22日,《人民日报》头版头条刊登了《华为云赋能智能制造,助力图扑软件构造数字孪生场景》一文,聚焦数据可视化建设发展。报道指出,数字经济发展的背后,是大数据时趋势下各地区积极贯彻国家数字经济发展战略的时代精神;高效便捷管控的背后,是云端平台各大企业的互助共赢;高质精准2D、3D数据可视图的背后,是专注于数据可视化Web组态开发的厦门图扑软件科技有限公司。并对厦门图扑软件科技有限公司进
- 华为云赋能智能制造,助力图扑软件构造数字孪生场景
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科技华为云制造bigdata
出行手机查看交通方案、物业管理的智能可视勘察管控、疫情地图提前预知危害……这些曾经存在于科幻片中的高科技场景一一在现代生活得到了应用与普及,其背后的数据可视化应用,正贯穿于当今大数据时代的各行各业,成为人们洞察数据内涵的有力工具,推动数字经济发展驶入“快车道”。数字经济发展的背后,是大数据时趋势下各地区积极贯彻国家数字经济发展战略的时代精神;高效便捷管控的背后,是云端平台各大企业的互助共赢;高质精
- 【Spark】查询优化中分区(Partitioning)和分桶(Bucketing)是什么关系?什么时候应当分区,什么时候应当分桶?
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spark大数据分布式数据库
在学习Spark的过程中,分区和分桶乍一看很像,都能为了计算加速,但是仔细一想,一查还是有些差异的,甚至说差异很大。那么具体有什么差异点,有什么相同点。我做出了如下的整理,供大家参考,欢迎指正。相同点分区(Partitioning)和分桶(Bucketing)在很多方面具有相似性,它们都是用于优化大数据查询性能的技术数据划分的目的:优化查询性能分区和分桶的核心目标是通过将数据分割成更小的逻辑单元来
- 【深度学习与大模型基础】第7章-特征分解与奇异值分解
lynn-66
深度学习与大模型基础算法机器学习人工智能
一、特征分解特征分解(EigenDecomposition)是线性代数中的一种重要方法,广泛应用于计算机行业的多个领域,如机器学习、图像处理和数据分析等。特征分解将一个方阵分解为特征值和特征向量的形式,帮助我们理解矩阵的结构和性质。1.特征分解的定义对于一个n×n的方阵A,如果存在一个非零向量v和一个标量λ,使得:则称λ为矩阵A的特征值,v为对应的特征向量。特征分解将矩阵A分解为:其中:Q是由特征
- 【论文阅读】Persistent Homology Captures the Generalization of Neural Networks Without A Validation Set
开心星人
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将神经网络表征为加权的无环图,直接根据模型的权重矩阵构造PD。计算相邻batch的权重矩阵PD之间的距离。比较同调收敛性与神经网络的验证精度变化趋势摘要机器学习从业者通常通过监控模型的某些指标来估计其泛化误差,并在训练数值收敛之前停止训练,以防止过拟合。通常,这种误差度量或任务相关的指标是通过一个验证集(holdoutset)来计算的。因为这些数据没有直接用于更新模型参数,通常假设模型在验证集上的
- 震惊! “深度学习”都在学习什么
扉间798
深度学习学习人工智能
常见的机器学习分类算法俗话说三个臭皮匠胜过诸葛亮这里面集成学习就是将单一的算法弱弱结合算法融合用投票给特征值加权重AdaBoost集成学习算法通过迭代训练一系列弱分类器,给予分类错误样本更高权重,使得后续弱分类器更关注这些样本,然后将这些弱分类器线性组合成强分类器,提高整体分类性能。(一)投票机制投票是一种直观且常用的算法融合策略。在多分类问题中,假设有多个分类器对同一数据进行分类判断。每个分类器
- 【论文阅读】Availability Attacks Create Shortcuts
开心星人
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还得重复读这一篇论文,有些地方理解不够透彻可用性攻击通过在训练数据中添加难以察觉的扰动,使数据无法被机器学习算法利用,从而防止数据被未经授权地使用。例如,一家私人公司未经用户同意就收集了超过30亿张人脸图像,用于构建商业人脸识别模型。为解决这些担忧,许多数据投毒攻击被提出,以防止数据被未经授权的深度模型学习。它们通过在训练数据中添加难以察觉的扰动,使模型无法从数据中学习太多信息,从而导致模型在未见
- 机器学习 Day01人工智能概述
山北雨夜漫步
机器学习人工智能
1.什么样的程序适合在gpu上运行计算密集型的程序:此类程序主要运算集中在寄存器,寄存器读写速度快,而GPU拥有强大的计算能力,能高效处理大量的寄存器运算,因此适合在GPU上运行。像科学计算中的数值模拟、密码破解等场景的程序,都属于计算密集型,在GPU上运行可大幅提升运算速度。易于并行的程序:GPU采用SIMD架构,有众多核心,同一时间每个核心适合做相同的事。易于并行的程序能充分利用GPU这一特性
- 机器学习:让计算机学会思考的艺术
平凡而伟大.
机器学习机器学习人工智能
目录什么是机器学习?机器学习的基本步骤常见的机器学习算法机器学习的实际应用如何入门机器学习?结语在当今数字化时代,机器学习(MachineLearning,ML)已经成为一个炙手可热的话题。从推荐系统到自动驾驶汽车,再到语音助手,机器学习的应用无处不在。然而,对于许多人来说,机器学习仍然是一个神秘而复杂的领域。本文将用通俗易懂的语言,带你走进机器学习的世界,了解它的基本原理和应用。什么是机器学习?
- 机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点
平凡而伟大.
机器学习机器学习算法均值算法
K-均值聚类是一种常用的无监督学习算法,用于将数据集中的样本分成K个簇。其基本原理是将所有样本点划分到K个簇使得簇内样本点之间的距离尽可能接近,而不同簇之间的距离尽可能远。算法流程如下:随机选择K个样本点作为初始的聚类中心。将每个样本点分配到与其最近的聚类中心所在的簇。更新每个簇的聚类中心为该簇所有样本点的平均值。重复第2步和第3步,直到聚类中心不再变化或者达到最大迭代次数。优点:简单且易于实现。
- 一文讲清楚深度学习和机器学习
平凡而伟大.
机器学习人工智能深度学习机器学习人工智能
目录1.定义机器学习(MachineLearning,ML)深度学习(DeepLearning,DL)2.工作原理机器学习深度学习3.应用场景机器学习深度学习4.主要区别5.为什么选择深度学习?6.总结深度学习和机器学习是人工智能(AI)领域中两个密切相关但有所区别的概念。要清楚地解释它们之间的关系,我们可以从定义、工作原理、应用场景以及两者的主要区别等方面进行探讨。1.定义机器学习(Machin
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机器学习机器学习人工智能
importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportoperator#定义一个函数用于创建数据集defcreateDataSet():#定义特征矩阵,每个元素是一个二维坐标点,代表不同策略数据点的坐标group=np.array([[20,3],[15,5],[18,1],[5,17],[2,15],[3,20]])#定义每个数据点对应的标签,用于区分
- 基于 MySQL 和 Spring Boot 的在线论坛管理系统设计与实现
城南|阿洋-计算机从小白到大神
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markdownCopy✌全网粉丝20W+,csdn特邀作者、博客专家、CSDN[新星计划]导师、java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java、pyhton、机器学习技术领域和毕业项目实战✌哈喽兄弟们,好久不见哦~最近整理了一下之前写过的一些小项目/毕业设计。发现还是有很多存货的,想一想既然放在电脑里面也吃灰,那么还不如分享出去,没准还可以帮助到
- 零基础入门机器学习:用Scikit-learn实现鸢尾花分类
藍海琴泉
机器学习scikit-learn分类
适合人群:机器学习新手|数据分析爱好者|需快速展示案例的学生一、引言:为什么要学这个案例?目的:明确机器学习解决什么问题,建立学习信心。机器学习定义:让计算机从数据中自动学习规律(如分类鸢尾花品种)。为什么选鸢尾花数据集:数据量小、特征明确,适合教学演示。Scikit-learn优势:提供现成算法和工具,无需从头写数学公式。二、环境准备:5分钟快速上手目的:搭建可运行的代码环境,避免卡在工具安装环
- 机器学习--DBSCAN聚类算法详解
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机器学习算法聚类人工智能
目录引言1.什么是DBSCAN聚类?2.DBSCAN聚类算法的原理3.DBSCAN算法的核心概念3.1邻域(Neighborhood)3.2核心点(CorePoint)3.3直接密度可达(DirectlyDensity-Reachable)3.4密度可达(Density-Reachable)3.5密度相连(Density-Connected)4.DBSCAN算法的步骤5.DBSCAN算法的优缺点5
- 【机器学习】机器学习工程实战-第3章 数据收集和准备
腊肉芥末果
机器学习工程实战机器学习人工智能
上一章:第2章项目开始前文章目录3.1关于数据的问题3.1.1数据是否可获得3.1.2数据是否相当大3.1.3数据是否可用3.1.4数据是否可理解3.1.5数据是否可靠3.2数据的常见问题3.2.1高成本3.2.2质量差3.2.3噪声(noise)3.2.4偏差(bias)3.2.5预测能力低(lowpredictivepower)3.2.6过时的样本3.2.7离群值3.2.8数据泄露/目标泄漏3
- 机器学习实战 第一章 机器学习基础
LuoY、
MachineLearning机器学习算法人工智能
第一章机器学习1.1何谓机器学习1.2关键术语1.3机器学习的主要任务1.4如何选择合适的算法1.5开发机器学习应用程序的步骤1.6Python语言的优势1.1何谓机器学习 1、简单地说,机器学习就是把无序的数据转换成有用的信息; 2、机器学习能让我们自数据集中受启发,我们会利用计算机来彰显数据背后的真实含义; 3、机器学习横跨计算机科学、工程技术和统计学等多个学科,需要多学科的
- 数据挖掘实战-基于机器学习的垃圾邮件检测模型
艾派森
数据挖掘实战合集数据挖掘机器学习人工智能python
♂️个人主页:@艾派森的个人主页✍作者简介:Python学习者希望大家多多支持,我们一起进步!如果文章对你有帮助的话,欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.数据集介绍
- 集成学习(随机森林)
herry57
数学建模大数据随机森林集成学习
目录一、集成学习概念二、Bagging集成原理三、随机森林四、例子(商品分类)一、集成学习概念集成学习通过建⽴⼏个模型来解决单⼀预测问题。它的⼯作原理是⽣成多个分类器/模型,各⾃独⽴地学习和作出预测。这些预测最后结合成组合预测,因此优于任何⼀个单分类的做出预测。只要单分类器的表现不太差,集成学习的结果总是要好于单分类器的二、Bagging集成原理分类圆形和长方形三、随机森林在机器学习中,随机森林是
- 【机器学习】朴素贝叶斯入门:从零到垃圾邮件过滤实战
吴师兄大模型
0基础实现机器学习入门到精通机器学习人工智能朴素贝叶斯深度学习pytorchsklearn开发语言
Langchain系列文章目录01-玩转LangChain:从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块:四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain:从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain:从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain:深度评估问答系统的三种高效方法(示例生成、手
- java线程的无限循环和退出
3213213333332132
java
最近想写一个游戏,然后碰到有关线程的问题,网上查了好多资料都没满足。
突然想起了前段时间看的有关线程的视频,于是信手拈来写了一个线程的代码片段。
希望帮助刚学java线程的童鞋
package thread;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Calendar;
import java.util.Date
- tomcat 容器
BlueSkator
tomcatWebservlet
Tomcat的组成部分 1、server
A Server element represents the entire Catalina servlet container. (Singleton) 2、service
service包括多个connector以及一个engine,其职责为处理由connector获得的客户请求。
3、connector
一个connector
- php递归,静态变量,匿名函数使用
dcj3sjt126com
PHP递归函数匿名函数静态变量引用传参
<!doctype html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>Current To-Do List</title>
</head>
<body>
- 属性颜色字体变化
周华华
JavaScript
function changSize(className){
var diva=byId("fot")
diva.className=className;
}
</script>
<style type="text/css">
.max{
background: #900;
color:#039;
- 将properties内容放置到map中
g21121
properties
代码比较简单:
private static Map<Object, Object> map;
private static Properties p;
static {
//读取properties文件
InputStream is = XXX.class.getClassLoader().getResourceAsStream("xxx.properti
- [简单]拼接字符串
53873039oycg
字符串
工作中遇到需要从Map里面取值拼接字符串的情况,自己写了个,不是很好,欢迎提出更优雅的写法,代码如下:
import java.util.HashMap;
import java.uti
- Struts2学习
云端月影
最近开始关注struts2的新特性,从这个版本开始,Struts开始使用convention-plugin代替codebehind-plugin来实现struts的零配置。
配置文件精简了,的确是简便了开发过程,但是,我们熟悉的配置突然disappear了,真是一下很不适应。跟着潮流走吧,看看该怎样来搞定convention-plugin。
使用Convention插件,你需要将其JAR文件放
- Java新手入门的30个基本概念二
aijuans
java新手java 入门
基本概念: 1.OOP中唯一关系的是对象的接口是什么,就像计算机的销售商她不管电源内部结构是怎样的,他只关系能否给你提供电就行了,也就是只要知道can or not而不是how and why.所有的程序是由一定的属性和行为对象组成的,不同的对象的访问通过函数调用来完成,对象间所有的交流都是通过方法调用,通过对封装对象数据,很大限度上提高复用率。 2.OOP中最重要的思想是类,类是模板是蓝图,
- jedis 简单使用
antlove
javarediscachecommandjedis
jedis.RedisOperationCollection.java
package jedis;
import org.apache.log4j.Logger;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
pub
- PL/SQL的函数和包体的基础
百合不是茶
PL/SQL编程函数包体显示包的具体数据包
由于明天举要上课,所以刚刚将代码敲了一遍PL/SQL的函数和包体的实现(单例模式过几天好好的总结下再发出来);以便明天能更好的学习PL/SQL的循环,今天太累了,所以早点睡觉,明天继续PL/SQL总有一天我会将你永远的记载在心里,,,
函数;
函数:PL/SQL中的函数相当于java中的方法;函数有返回值
定义函数的
--输入姓名找到该姓名的年薪
create or re
- Mockito(二)--实例篇
bijian1013
持续集成mockito单元测试
学习了基本知识后,就可以实战了,Mockito的实际使用还是比较麻烦的。因为在实际使用中,最常遇到的就是需要模拟第三方类库的行为。
比如现在有一个类FTPFileTransfer,实现了向FTP传输文件的功能。这个类中使用了a
- 精通Oracle10编程SQL(7)编写控制结构
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*编写控制结构
*/
--条件分支语句
--简单条件判断
DECLARE
v_sal NUMBER(6,2);
BEGIN
select sal into v_sal from emp
where lower(ename)=lower('&name');
if v_sal<2000 then
update emp set
- 【Log4j二】Log4j属性文件配置详解
bit1129
log4j
如下是一个log4j.properties的配置
log4j.rootCategory=INFO, stdout , R
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appe
- java集合排序笔记
白糖_
java
public class CollectionDemo implements Serializable,Comparable<CollectionDemo>{
private static final long serialVersionUID = -2958090810811192128L;
private int id;
private String nam
- java导致linux负载过高的定位方法
ronin47
定位java进程ID
可以使用top或ps -ef |grep java
![图片描述][1]
根据进程ID找到最消耗资源的java pid
比如第一步找到的进程ID为5431
执行
top -p 5431 -H
![图片描述][2]
打印java栈信息
$ jstack -l 5431 > 5431.log
在栈信息中定位具体问题
将消耗资源的Java PID转
- 给定能随机生成整数1到5的函数,写出能随机生成整数1到7的函数
bylijinnan
函数
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Random;
public class RandNFromRand5 {
/**
题目:给定能随机生成整数1到5的函数,写出能随机生成整数1到7的函数。
解法1:
f(k) = (x0-1)*5^0+(x1-
- PL/SQL Developer保存布局
Kai_Ge
近日由于项目需要,数据库从DB2迁移到ORCAL,因此数据库连接客户端选择了PL/SQL Developer。由于软件运用不熟悉,造成了很多麻烦,最主要的就是进入后,左边列表有很多选项,自己删除了一些选项卡,布局很满意了,下次进入后又恢复了以前的布局,很是苦恼。在众多PL/SQL Developer使用技巧中找到如下这段:
&n
- [未来战士计划]超能查派[剧透,慎入]
comsci
计划
非常好看,超能查派,这部电影......为我们这些热爱人工智能的工程技术人员提供一些参考意见和思想........
虽然电影里面的人物形象不是非常的可爱....但是非常的贴近现实生活....
&nbs
- Google Map API V2
dai_lm
google map
以后如果要开发包含google map的程序就更麻烦咯
http://www.cnblogs.com/mengdd/archive/2013/01/01/2841390.html
找到篇不错的文章,大家可以参考一下
http://blog.sina.com.cn/s/blog_c2839d410101jahv.html
1. 创建Android工程
由于v2的key需要G
- java数据计算层的几种解决方法2
datamachine
javasql集算器
2、SQL
SQL/SP/JDBC在这里属于一类,这是老牌的数据计算层,性能和灵活性是它的优势。但随着新情况的不断出现,单纯用SQL已经难以满足需求,比如: JAVA开发规模的扩大,数据量的剧增,复杂计算问题的涌现。虽然SQL得高分的指标不多,但都是权重最高的。
成熟度:5星。最成熟的。
- Linux下Telnet的安装与运行
dcj3sjt126com
linuxtelnet
Linux下Telnet的安装与运行 linux默认是使用SSH服务的 而不安装telnet服务 如果要使用telnet 就必须先安装相应的软件包 即使安装了软件包 默认的设置telnet 服务也是不运行的 需要手工进行设置 如果是redhat9,则在第三张光盘中找到 telnet-server-0.17-25.i386.rpm
- PHP中钩子函数的实现与认识
dcj3sjt126com
PHP
假如有这么一段程序:
function fun(){
fun1();
fun2();
}
首先程序执行完fun1()之后执行fun2()然后fun()结束。
但是,假如我们想对函数做一些变化。比如说,fun是一个解析函数,我们希望后期可以提供丰富的解析函数,而究竟用哪个函数解析,我们希望在配置文件中配置。这个时候就可以发挥钩子的力量了。
我们可以在fu
- EOS中的WorkSpace密码修改
蕃薯耀
修改WorkSpace密码
EOS中BPS的WorkSpace密码修改
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 201
- SpringMVC4零配置--SpringSecurity相关配置【SpringSecurityConfig】
hanqunfeng
SpringSecurity
SpringSecurity的配置相对来说有些复杂,如果是完整的bean配置,则需要配置大量的bean,所以xml配置时使用了命名空间来简化配置,同样,spring为我们提供了一个抽象类WebSecurityConfigurerAdapter和一个注解@EnableWebMvcSecurity,达到同样减少bean配置的目的,如下:
applicationContex
- ie 9 kendo ui中ajax跨域的问题
jackyrong
AJAX跨域
这两天遇到个问题,kendo ui的datagrid,根据json去读取数据,然后前端通过kendo ui的datagrid去渲染,但很奇怪的是,在ie 10,ie 11,chrome,firefox等浏览器中,同样的程序,
浏览起来是没问题的,但把应用放到公网上的一台服务器,
却发现如下情况:
1) ie 9下,不能出现任何数据,但用IE 9浏览器浏览本机的应用,却没任何问题
- 不要让别人笑你不能成为程序员
lampcy
编程程序员
在经历六个月的编程集训之后,我刚刚完成了我的第一次一对一的编码评估。但是事情并没有如我所想的那般顺利。
说实话,我感觉我的脑细胞像被轰炸过一样。
手慢慢地离开键盘,心里很压抑。不禁默默祈祷:一切都会进展顺利的,对吧?至少有些地方我的回答应该是没有遗漏的,是不是?
难道我选择编程真的是一个巨大的错误吗——我真的永远也成不了程序员吗?
我需要一点点安慰。在自我怀疑,不安全感和脆弱等等像龙卷风一
- 马皇后的贤德
nannan408
马皇后不怕朱元璋的坏脾气,并敢理直气壮地吹耳边风。众所周知,朱元璋不喜欢女人干政,他认为“后妃虽母仪天下,然不可使干政事”,因为“宠之太过,则骄恣犯分,上下失序”,因此还特地命人纂述《女诫》,以示警诫。但马皇后是个例外。
有一次,马皇后问朱元璋道:“如今天下老百姓安居乐业了吗?”朱元璋不高兴地回答:“这不是你应该问的。”马皇后振振有词地回敬道:“陛下是天下之父,
- 选择某个属性值最大的那条记录(不仅仅包含指定属性,而是想要什么属性都可以)
Rainbow702
sqlgroup by最大值max最大的那条记录
好久好久不写SQL了,技能退化严重啊!!!
直入主题:
比如我有一张表,file_info,
它有两个属性(但实际不只,我这里只是作说明用):
file_code, file_version
同一个code可能对应多个version
现在,我想针对每一个code,取得它相关的记录中,version 值 最大的那条记录,
SQL如下:
select
*
- VBScript脚本语言
tntxia
VBScript
VBScript 是基于VB的脚本语言。主要用于Asp和Excel的编程。
VB家族语言简介
Visual Basic 6.0
源于BASIC语言。
由微软公司开发的包含协助开发环境的事
- java中枚举类型的使用
xiao1zhao2
javaenum枚举1.5新特性
枚举类型是j2se在1.5引入的新的类型,通过关键字enum来定义,常用来存储一些常量.
1.定义一个简单的枚举类型
public enum Sex {
MAN,
WOMAN
}
枚举类型本质是类,编译此段代码会生成.class文件.通过Sex.MAN来访问Sex中的成员,其返回值是Sex类型.
2.常用方法
静态的values()方