- 回溯 Leetcode 332 重新安排行程
mmaerd
Leetcode刷题学习记录leetcode算法职场和发展
重新安排行程Leetcode332学习记录自代码随想录给你一份航线列表tickets，其中tickets[i]=[fromi,toi]表示飞机出发和降落的机场地点。请你对该行程进行重新规划排序。所有这些机票都属于一个从JFK（肯尼迪国际机场）出发的先生，所以该行程必须从JFK开始。如果存在多种有效的行程，请你按字典排序返回最小的行程组合。例如，行程[“JFK”,“LGA”]与[“JFK”,“LGB
- 从鸡肉高汤到记忆的魔法再到有效提示的艺术
步子哥
人工智能
还记得小时候那些天马行空的白日梦吗？也许只要按下键盘上的某个神奇组合，电脑就会发出滴滴的声响，一个隐藏的世界突然在你眼前展开，让你获得超凡的能力，摆脱平凡的生活。这听起来像是玩过太多电子游戏的幻想，但实际上，间隔重复系统给人的感觉惊人地相似。在最佳状态下，这些系统就像魔法一样神奇。本文将以一个看似平凡的鸡肉高汤食谱为例，深入浅出地探讨如何编写有效的间隔重复提示，让你像掌握烹饪技巧一样轻松地掌握记忆
- 基于社交网络算法优化的二维最大熵图像分割
智能算法研学社（Jack旭）
智能优化算法应用图像分割算法php开发语言
智能优化算法应用：基于社交网络优化的二维最大熵图像阈值分割-附代码文章目录智能优化算法应用：基于社交网络优化的二维最大熵图像阈值分割-附代码1.前言2.二维最大熵阈值分割原理3.基于社交网络优化的多阈值分割4.算法结果：5.参考文献：6.Matlab代码摘要：本文介绍基于最大熵的图像分割，并且应用社交网络算法进行阈值寻优。1.前言阅读此文章前，请阅读《图像分割：直方图区域划分及信息统计介绍》htt
- ai绘画工具midjourney怎么下载？附作品管理教程
设计师早上好
Midjourney是一款功能强大的AI绘画工具，它使用机器学习技术和深度神经网络等算法，可以生成各种艺术风格的绘画作品。在创意设计、广告宣传等方面有着广泛的应用前景。那么，ai绘画工具midjourney怎么下载？本文将为您介绍Midjourney的下载以及作品的相关管理。一、Midjourney下载Midjourney的下载非常简单，只需打开Midjourney官网（点击“GetMidjour
- 教师资格证常考的5个知识点
a3cb74a20840
知识点1：教育与人的发展(5规律、4因素、3动因)五大规律：顺序性—循序渐进阶段性—不搞“一刀切”不平衡性—抓关键期互补性—扬长避短个别差异性—因材施教考点精华：1.举例子对应五大规律;2.每个规律的教学启示;3规律特点。四大因素：遗传(地位：物质前提、可能性)环境(地位：多种可能、现实性)学校教育(主导)个人主观能动性(动力、决定)三大动因：内发论(1.孟子：性善论;2.弗洛伊德：性本能)外铄论
- 设计好了产品组合，获客没你想得那么难
老姜观察
放眼望去，财富管理公司的综合服务已经成为大势所趋。所谓的综合服务，其实就是财富管理公司的产品组合逐渐丰富和完善。然而，在对客户进行综合服务的过程中，财富管理公司常常会面对各种问题。例如：如何评估公司是否应当开展一项服务或者产品？如何定义一项服务（产品）的考核指标？如何配置资源投入不同的产品线？以保险为例，财富管理公司经常需要考虑的问题有：我是否要导入保险业务？如何考核这项业务的发展？我应该投入多少
- 防不胜防的宝宝湿疹竟然因为这样做而渐渐消除。。。
xinju8830
宝宝在未满一周岁之前很容易罹患湿疹，婴儿湿疹是一种过敏性皮肤炎症，1-3个月的婴儿出生后就可以发现。南方婴儿湿疹在春夏季是高发季节，北方婴儿湿疹高发季在春秋时节。因为婴儿患湿疹的环境因素最主要是潮湿、阴暗造成的，南方的春夏最为潮湿，所以婴儿患湿疹的概率也就增加。能够引起婴幼儿湿疹的因素除了环境因素之外，还有遗传、饮食等多方因素，令家长防不胜防。那么在孩子出现了湿疹的症状时，妈妈们都应该怎么做?如何
- 嵌入式单片机中数码管基本实现方法
嵌入式开发星球
单片机项目实战操作之优秀单片机
1.点亮数码管本节课利用已经学习的LED知识去控制一个8位数码管。本节的原理比较简单。不需要多少时间讲。更多时间是跟大家一起编码调试，从中学习一些编码思路和学习方法。1.1.什么是数码管数码管是什么？下图就是一个数码管从硬件上个看，其实就是8个LED组合在一起。8个LED应该有16个引脚，但是数码管上只有10个引脚。为什么呢？请看下图：1个LED有两个引脚，要控制LED，1个引脚接控制信号，另外一
- 吴恩达深度学习笔记(30)-正则化的解释
极客Array
正则化（Regularization）深度学习可能存在过拟合问题——高方差，有两个解决方法，一个是正则化，另一个是准备更多的数据，这是非常可靠的方法，但你可能无法时时刻刻准备足够多的训练数据或者获取更多数据的成本很高，但正则化通常有助于避免过拟合或减少你的网络误差。如果你怀疑神经网络过度拟合了数据，即存在高方差问题，那么最先想到的方法可能是正则化，另一个解决高方差的方法就是准备更多数据，这也是非常
- 个人学习笔记7-6：动手学深度学习pytorch版-李沐
浪子L
深度学习深度学习笔记计算机视觉python人工智能神经网络pytorch
#人工智能##深度学习##语义分割##计算机视觉##神经网络#计算机视觉13.11全卷积网络全卷积网络（fullyconvolutionalnetwork，FCN）采用卷积神经网络实现了从图像像素到像素类别的变换。引入l转置卷积（transposedconvolution）实现的，输出的类别预测与输入图像在像素级别上具有一一对应关系：通道维的输出即该位置对应像素的类别预测。13.11.1构造模型下
- 设计模式 23 访问者模式
WineMonk
#设计模式设计模式访问者模式
设计模式23创建型模式（5）：工厂方法模式、抽象工厂模式、单例模式、建造者模式、原型模式结构型模式（7）：适配器模式、桥接模式、组合模式、装饰者模式、外观模式、享元模式、代理模式行为型模式（11）：责任链模式、命令模式、解释器模式、迭代器模式、中介者模式、备忘录模式、观察者模式、状态模式、策略模式、模板方法模式、访问者模式文章目录设计模式23访问者模式（VisitorPattern）1定义2结构3
- 云防火墙和Web应用防火墙（WAF）区别
快快小毛毛
前端网络
随着互联网的进一步发展，Web应用防火墙（WAF）和云防火墙步入大家的视野。防火墙针对web应用拥有很好的保护作用，由硬件和软件组合，在内部网和外部网、专用网和公共网之间形成一道强有力的保护屏障，使用者可配置不同保护级别的防火墙，高级别的保护会阻止运营一些服务。那么，我们如何理解这两种防火墙，他们有什么区别？一、web防火墙Web应用防火墙,属于硬件级别防火墙（WebApplicationFire
- 计算机视觉中，Pooling的作用
Wils0nEdwards
计算机视觉人工智能
在计算机视觉中，Pooling（池化）是一种常见的操作，主要用于卷积神经网络（CNN）中。它通过对特征图进行下采样，减少数据的空间维度，同时保留重要的特征信息。Pooling的作用可以归纳为以下几个方面：1.降低计算复杂度与内存需求Pooling操作通过对特征图进行下采样，减少了特征图的空间分辨率（例如，高度和宽度）。这意味着网络需要处理的数据量会减少，从而降低了计算量和内存需求。这对大型神经网络
- 神经网络-损失函数
红米煮粥
神经网络人工智能深度学习
文章目录一、回归问题的损失函数1.均方误差（MeanSquaredError,MSE）2.平均绝对误差（MeanAbsoluteError,MAE）二、分类问题的损失函数1.0-1损失函数（Zero-OneLossFunction）2.交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）3.合页损失（HingeLoss）三、总结在神经网络中，损失函数（LossFunction）扮演着至关重要的角色，它
- 【鸿蒙应用】总结一下ArkUI
读心悦
鸿蒙基础鸿蒙应用
ArkUI是HarmonyOS应用界面的UI开发框架，提供了简洁的UI语法、UI组件、动画机制和事件交互等等UI开发基础，以此满足应用开发者对UI界面开发的需求。组件是界面搭建的最小单位，开发者通过多种组件的组合构成完整的界面。页面是ArkUI最小的调度分隔单位，开发者可以将应用设计为多个功能页面，每一个页面进行单独的文件管理，并且通过页面路由API完成页面之间的调度管理，以此来实现应用内功能的解
- BP神经网络的传递函数
大胜归来19
MATLAB
BP网络一般都是用三层的，四层及以上的都比较少用；传输函数的选择，这个怎么说，假设你想预测的结果是几个固定值，如1,0等，满足某个条件输出1，不满足则0的话，首先想到的是hardlim函数，阈值型的，当然也可以考虑其他的；然后，假如网络是用来表达某种线性关系时，用purelin---线性传输函数；若是非线性关系的话，用别的非线性传递函数，多层网络时，每层不一定要用相同的传递函数，可以是三种配合，可
- 那些年
AA黎夏夏的美好时光
分享歌词：又回到最初的起点，记忆中你青涩的脸，我们终于，来到了这一天，桌垫下的老照片，无数回忆连结，今天男孩要赴女孩最后的约，又回到最初的起点，呆呆地站在镜子前，笨拙系上红色领带的结，将头发梳成大人模样，穿上一身帅气西装，等会儿见你一定比想像美，好想再回到那些年的时光，回到教室座位前后，故意讨你温柔的骂，黑板上排列组合，你舍得解开吗，谁与谁坐他又爱著她，那些年错过的大雨，那些年错过的爱情，好想拥抱
- 神经网络传递函数sigmoid,神经网络传递函数作用
快乐的小荣荣
神经网络机器学习深度学习人工智能
神经网络传递函数选取不同会有特别大差别嘛？只是最后一层，但前面层是非线性，那么可能存在区别不大的情况。线性函数f(a*input)=af(input),一般来说，input为向量，最简化情况下，可以假设input的各个维度，a1=a2=a3。。。意味着你线性层只是简单的对输入做了scale~而神经网络能起作用的原因，在于通过足够复杂的非线性函数，来模拟任何的分布。所以，神经网络必须要用非线性函数。
- 乘风破浪，我们眼里藏着努力和未来
刘娟娟_培训师
居里夫人说：“17岁时你不漂亮，可以怪罪于母亲没有遗传好的容貌；但是30岁了依然不漂亮，就只能责怪自己，因为在那么漫长的日子里，你没有往生命里注入新的东西。”30岁之后相由心生，你内心的善良、智慧、经历都会写满整个脸。美一定是内外兼修我曾经遇到过很多女孩问我说说娟娟老师你怎么那么美，皮肤又好，还会穿搭。我笑笑想说其实是我天生底子好，但是我通常会说你要是稍加修饰美起来就没我啥事了。以前的我每天都是素
- 21天|生如夏花组合《蔡康永的说话之道》
summer_8f83
【day12】今日阅读《蔡康永的说话之道》p1-p30这本书在前几年读过，当时没有留下深刻的印象，记忆里就是一个影视名人趁红出的一本书。前几天看到一位老铁推荐这本书，又找出来读一读，没想到读了以后跟以前相比有了很深刻的感悟和认同。会说话坚持太重要了，我觉得这本书叫跟《非暴力沟通》有异曲同工之处。“良言一句三冬暖”，“一样话百样说”所以，说话时候技巧的，是可以练习的。作者提示我们：每天我们说那么多话
- Python和R均方根误差平均绝对误差算法模型
亚图跨际
Python交叉知识R回归模型误差指标归一化均方根误差生态状态指标神经网络成本误差气体排放气候模型多项式拟合
要点回归模型误差评估指标归一化均方根误差生态状态指标神经网络成本误差计算气体排放气候算法模型Python误差指标均方根误差和平均绝对误差均方根偏差或均方根误差是两个密切相关且经常使用的度量值之一，用于衡量真实值或预测值与观测值或估计值之间的差异。估计器θ^\hat{\theta}θ^相对于估计参数θ\thetaθ的RMSD定义为均方误差的平方根：RMSD(θ^)=MSE(θ^)=E((θ^−θ
- 《心毒》‖邪恶的人性好似一剂毒药
那花评书
《心毒》是一部刑侦小说，作者初禾也是一位高人气原创作者，在她细腻的笔触之下，不论是小说情节还是人物都显得紧凑而饱满。本书分为两起案件，一起名为“红颜”，一起名为“知己”。第一案红颜中讲到，在某个城市边缘的穷人区发现一位女性受害者，她离奇又蹊跷的受害场景，让当时的办案人员都唏嘘不已，紧接着引出了本书的男主角花崇和柳至秦这对“柳暗花明”组合。看过刑侦小说的朋友都知道，接下来的情节就是侦破案件的过程，同
- Nuxt Kit 自动导入功能：高效管理你的模块和组合式函数
qcidyu
好用的工具集合代码效率前端技巧Vue开发组合式函数模块管理自动导入NuxtKit
title:NuxtKit自动导入功能：高效管理你的模块和组合式函数date:2024/9/14updated:2024/9/14author:cmdragonexcerpt:通过使用NuxtKit的自动导入功能，您可以更高效地管理和使用公共函数、组合式函数和VueAPI。无论是单个导入、目录导入还是从第三方模块导入，您都可以通过简单的API调用轻松实现。categories:前端开发tags:N
- SAP IoT能力揭秘
小哈公社
SAP是企业软件行业的一哥，不过一哥也要拓展地盘。物联网（IoT）就是SAP最近很想占据的新地盘，让我们来看看SAP有些什么新菜端上桌。很多人都知道SAP推出了Leonardo这个最新的产品组合，其中就包括了物联网（InternetofThings,IoT）解决方案。SAP试图在Leonardo这个产品中把未来企业数字化转型所需的各种功能都包括进来，而IoT就是相当重要的一块拼图。Leonardo
- 创意的果实
i夜闻
雨伞和搭载了距离报警传感器的手机，小程序也可以，有了它们的组合，再也不担心雨伞丢丢丟的窘境了图片发自App图片发自App
- Apache HBase基础（基本概述，物理架构，逻辑架构，数据管理，架构特点，HBase Shell）
May--J--Oldhu
HBaseHBaseshellhbase物理架构hbase逻辑架构hbase
NoSQL综述及ApacheHBase基础一.HBase1.HBase概述2.HBase发展历史3.HBase应用场景3.1增量数据-时间序列数据3.2信息交换-消息传递3.3内容服务-Web后端应用程序3.4HBase应用场景示例4.ApacheHBase生态圈5.HBase物理架构5.1HMaster5.2RegionServer5.3Region和Table6.HBase逻辑架构-Row7.
- 遗传与环境的作用
兔子老鼠马
相对于行为主义创始人华生的否认遗传作用和夸大环境和教育作用的理论，我国系统研究儿童发展心理学的专家朱智贤的心理发展观，更能说明遗传和环境在儿童发展中的作用。朱智贤用辩证唯物主义的观点探讨了儿童心理发展中先天与后天的关系，内因与外因的关系，教育与发展的关系，年龄特征与个别特点的关系等一系列重大问题。1.先天与后天的关系。首先承认先天因素在心理发展中的作用，不论遗传因素还是生理成熟，都是儿童青少年心理
- 【编程底层原理】HashMap Hashtable ConcurrentHashMap
Dylanioucn
开发语言后端java
在Java的不同版本中，集合的实现原理有所变化，尤其是在HashMap、Hashtable和ConcurrentHashMap这三种实现中。以下是它们的一些关键区别和实现原理：一、HashMapJDK1.7：HashMap使用数组和链表的组合来解决冲突。当一个桶（数组的每个位置）中的元素超过一定数量时，会使用链表来存储这些元素。HashMap在JDK1.7中不是线程安全的。JDK1.8：进行了优化
- 5.2.2 从嵌套的循环跳出
9527988
算法数据结构c语言
如何用1角,2角,5角的硬币凑出10元以下的金额.像这样的题,其实是计算机最擅长的,因为其实就是把可能性一个个枚举出来.因此我们需要怎么做这个程序呢?首先需要三个代表各种硬币个数的变量,o,t,f,然后程序读入输入金额m.我们要把这三种不同的面额组合起来拼凑出结果,因此我们需要三个循环,循环条件都是不能大于转化为元时不能大于金额,每经过一次循环都让他循环变量加1.判断三种硬币加起来是否等于金额,等
- 数据分析-24-时间序列预测之基于keras的VMD-LSTM和VMD-CNN-LSTM预测风速
皮皮冰燃
数据分析数据分析
文章目录1普通的LSTM模型1.1数据重采样1.2数据标准化1.3切分窗口1.4划分数据集1.5建立模型1.6预测效果2VMD-LSTM模型2.1VMD分解时间序列2.2对每一个IMF建立LSTM模型2.2.1IMF1—LSTM2.2.2IMF2-LSTM2.2.3统一代码2.3评估效果3CNN-LSTM模型3.1数据预处理3.2建立模型3.3效果预测4VMD-CNN-LSTM模型4.1VMD分解
- ASM系列五 利用TreeApi 解析生成Class
lijingyao8206
ASM字节码动态生成ClassNodeTreeAPI
前面CoreApi的介绍部分基本涵盖了ASMCore包下面的主要API及功能，其中还有一部分关于MetaData的解析和生成就不再赘述。这篇开始介绍ASM另一部分主要的Api。TreeApi。这一部分源码是关联的asm-tree-5.0.4的版本。
在介绍前，先要知道一点， Tree工程的接口基本可以完
- 链表树——复合数据结构应用实例
bardo
数据结构树型结构表结构设计链表菜单排序
我们清楚：数据库设计中，表结构设计的好坏，直接影响程序的复杂度。所以，本文就无限级分类（目录）树与链表的复合在表设计中的应用进行探讨。当然，什么是树，什么是链表，这里不作介绍。有兴趣可以去看相关的教材。
需求简介：
经常遇到这样的需求，我们希望能将保存在数据库中的树结构能够按确定的顺序读出来。比如，多级菜单、组织结构、商品分类。更具体的，我们希望某个二级菜单在这一级别中就是第一个。虽然它是最后
- 为啥要用位运算代替取模呢
chenchao051
位运算哈希汇编
在hash中查找key的时候，经常会发现用&取代%，先看两段代码吧，
JDK6中的HashMap中的indexFor方法：
/**
* Returns index for hash code h.
*/
static int indexFor(int h, int length) {
- 最近的情况
麦田的设计者
生活感悟计划软考想
今天是2015年4月27号
整理一下最近的思绪以及要完成的任务
1、最近在驾校科目二练车，每周四天，练三周。其实做什么都要用心，追求合理的途径解决。为
- PHP去掉字符串中最后一个字符的方法
IT独行者
PHP字符串
今天在PHP项目开发中遇到一个需求，去掉字符串中的最后一个字符 原字符串1,2,3,4,5,6, 去掉最后一个字符","，最终结果为1,2,3,4,5,6 代码如下：
$str = "1,2,3,4,5,6,";
$newstr = substr($str,0,strlen($str)-1);
echo $newstr;
- hadoop在linux上单机安装过程
_wy_
linuxhadoop
1、安装JDK
jdk版本最好是1.6以上，可以使用执行命令java -version查看当前JAVA版本号，如果报命令不存在或版本比较低，则需要安装一个高版本的JDK，并在/etc/profile的文件末尾，根据本机JDK实际的安装位置加上以下几行：
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25
- JAVA进阶----分布式事务的一种简单处理方法
无量
多系统交互分布式事务
每个方法都是原子操作：
提供第三方服务的系统，要同时提供执行方法和对应的回滚方法
A系统调用B,C,D系统完成分布式事务
=========执行开始========
A.aa();
try {
B.bb();
} catch(Exception e) {
A.rollbackAa();
}
try {
C.cc();
} catch(Excep
- 安墨移动广 告：移动DSP厚积薄发 引领未来广 告业发展命脉
矮蛋蛋
hadoop互联网
“谁掌握了强大的DSP技术，谁将引领未来的广 告行业发展命脉。”2014年，移动广 告行业的热点非移动DSP莫属。各个圈子都在纷纷谈论，认为移动DSP是行业突破点，一时间许多移动广 告联盟风起云涌，竞相推出专属移动DSP产品。
到底什么是移动DSP呢?
DSP(Demand-SidePlatform)，就是需求方平台，为解决广 告主投放的各种需求，真正实现人群定位的精准广
- myelipse设置
alafqq
IP
在一个项目的完整的生命周期中，其维护费用，往往是其开发费用的数倍。因此项目的可维护性、可复用性是衡量一个项目好坏的关键。而注释则是可维护性中必不可少的一环。
注释模板导入步骤
安装方法：
打开eclipse/myeclipse
选择 window-->Preferences-->JAVA-->Code-->Code
- java数组
百合不是茶
java数组
java数组的 声明 创建 初始化； java支持C语言
数组中的每个数都有唯一的一个下标
一维数组的定义 声明： int[] a = new int[3];声明数组中有三个数int[3]
int[] a 中有三个数，下标从0开始，可以同过for来遍历数组中的数
- javascript读取表单数据
bijian1013
JavaScript
利用javascript读取表单数据，可以利用以下三种方法获取：
1、通过表单ID属性：var a = document.getElementByIdx_x_x("id");
2、通过表单名称属性：var b = document.getElementsByName("name");
3、直接通过表单名字获取：var c = form.content.
- 探索JUnit4扩展：使用Theory
bijian1013
javaJUnitTheory
理论机制（Theory）
一.为什么要引用理论机制（Theory）
当今软件开发中，测试驱动开发（TDD — Test-driven development）越发流行。为什么 TDD 会如此流行呢？因为它确实拥有很多优点，它允许开发人员通过简单的例子来指定和表明他们代码的行为意图。
TDD 的优点：
&nb
- [Spring Data Mongo一]Spring Mongo Template操作MongoDB
bit1129
template
什么是Spring Data Mongo
Spring Data MongoDB项目对访问MongoDB的Java客户端API进行了封装，这种封装类似于Spring封装Hibernate和JDBC而提供的HibernateTemplate和JDBCTemplate，主要能力包括
1. 封装客户端跟MongoDB的链接管理
2. 文档-对象映射，通过注解:@Document(collectio
- 【Kafka八】Zookeeper上关于Kafka的配置信息
bit1129
zookeeper
问题：
1. Kafka的哪些信息记录在Zookeeper中 2. Consumer Group消费的每个Partition的Offset信息存放在什么位置
3. Topic的每个Partition存放在哪个Broker上的信息存放在哪里
4. Producer跟Zookeeper究竟有没有关系？没有关系！！！
//consumers、config、brokers、cont
- java OOM内存异常的四种类型及异常与解决方案
ronin47
java OOM 内存异常
OOM异常的四种类型：
一： StackOverflowError ：通常因为递归函数引起（死递归，递归太深）。-Xss 128k 一般够用。
二： out Of memory: PermGen Space：通常是动态类大多，比如web 服务器自动更新部署时引起。-Xmx
- java-实现链表反转-递归和非递归实现
bylijinnan
java
20120422更新：
对链表中部分节点进行反转操作，这些节点相隔k个：
0->1->2->3->4->5->6->7->8->9
k=2
8->1->6->3->4->5->2->7->0->9
注意1 3 5 7 9 位置是不变的。
解法：
将链表拆成两部分：
a.0-&
- Netty源码学习-DelimiterBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
看DelimiterBasedFrameDecoder的API，有举例：
接收到的ChannelBuffer如下：
+--------------+
| ABC\nDEF\r\n |
+--------------+
经过DelimiterBasedFrameDecoder(Delimiters.lineDelimiter())之后，得到：
+-----+----
- linux的一些命令 -查看cc攻击-网口ip统计等
hotsunshine
linux
Linux判断CC攻击命令详解
2011年12月23日 ⁄ 安全 ⁄ 暂无评论
查看所有80端口的连接数
netstat -nat|grep -i '80'|wc -l
对连接的IP按连接数量进行排序
netstat -ntu | awk '{print $5}' | cut -d: -f1 | sort | uniq -c | sort -n
查看TCP连接状态
n
- Spring获取SessionFactory
ctrain
sessionFactory
String sql = "select sysdate from dual";
WebApplicationContext wac = ContextLoader.getCurrentWebApplicationContext();
String[] names = wac.getBeanDefinitionNames();
for(int i=0; i&
- Hive几种导出数据方式
daizj
hive数据导出
Hive几种导出数据方式
1.拷贝文件
如果数据文件恰好是用户需要的格式，那么只需要拷贝文件或文件夹就可以。
hadoop fs –cp source_path target_path
2.导出到本地文件系统
--不能使用insert into local directory来导出数据，会报错
--只能使用
- 编程之美
dcj3sjt126com
编程PHP重构
我个人的 PHP 编程经验中，递归调用常常与静态变量使用。静态变量的含义可以参考 PHP 手册。希望下面的代码，会更有利于对递归以及静态变量的理解
header("Content-type: text/plain");
function static_function () {
static $i = 0;
if ($i++ < 1
- Android保存用户名和密码
dcj3sjt126com
android
转自：http://www.2cto.com/kf/201401/272336.html
我们不管在开发一个项目或者使用别人的项目，都有用户登录功能，为了让用户的体验效果更好，我们通常会做一个功能，叫做保存用户，这样做的目地就是为了让用户下一次再使用该程序不会重新输入用户名和密码，这里我使用3种方式来存储用户名和密码
1、通过普通 的txt文本存储
2、通过properties属性文件进行存
- Oracle 复习笔记之同义词
eksliang
Oracle 同义词Oracle synonym
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2098861
1.什么是同义词
同义词是现有模式对象的一个别名。
概念性的东西，什么是模式呢？创建一个用户，就相应的创建了 一个模式。模式是指数据库对象，是对用户所创建的数据对象的总称。模式对象包括表、视图、索引、同义词、序列、过
- Ajax案例
gongmeitao
Ajaxjsp
数据库采用Sql Server2005
项目名称为:Ajax_Demo
1.com.demo.conn包
package com.demo.conn;
import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.SQLException;
//获取数据库连接的类public class DBConnec
- ASP.NET中Request.RawUrl、Request.Url的区别
hvt
.netWebC#asp.nethovertree
如果访问的地址是：http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree%3C&n=myslider#zonemenu那么Request.Url.ToString() 的值是：http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree<&
- SVG 教程 （七）SVG 实例，SVG 参考手册
天梯梦
svg
SVG 实例 在线实例
下面的例子是把SVG代码直接嵌入到HTML代码中。
谷歌Chrome，火狐，Internet Explorer9，和Safari都支持。
注意：下面的例子将不会在Opera运行，即使Opera支持SVG - 它也不支持SVG在HTML代码中直接使用。 SVG 实例
SVG基本形状
一个圆
矩形
不透明矩形
一个矩形不透明2
一个带圆角矩
- 事务管理
luyulong
javaspring编程事务
事物管理
spring事物的好处
为不同的事物API提供了一致的编程模型
支持声明式事务管理
提供比大多数事务API更简单更易于使用的编程式事务管理API
整合spring的各种数据访问抽象
TransactionDefinition
定义了事务策略
int getIsolationLevel()得到当前事务的隔离级别
READ_COMMITTED
- 基础数据结构和算法十一：Red-black binary search tree
sunwinner
AlgorithmRed-black
The insertion algorithm for 2-3 trees just described is not difficult to understand; now, we will see that it is also not difficult to implement. We will consider a simple representation known
- centos同步时间
stunizhengjia
linux集群同步时间
做了集群，时间的同步就显得非常必要了。 以下是查到的如何做时间同步。 在CentOS 5不再区分客户端和服务器，只要配置了NTP，它就会提供NTP服务。 1)确认已经ntp程序包： # yum install ntp 2)配置时间源（默认就行，不需要修改） # vi /etc/ntp.conf server pool.ntp.o
- ITeye 9月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
ITeye
ITeye携手博文视点举办的9月技术图书有奖试读活动已圆满结束，非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 9月试读活动回顾：http://webmaster.iteye.com/blog/2118112本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下（优秀文章有很多，但名额有限，没获奖并不代表不优秀）：
《NFC：Arduino、Andro
