旋转机械（轴承等）故障诊断公开数据集

AI 之路——数据分析（1）Pandas小结与框架整理 Robin_Pi 机器学习之路数据分析数据分析 python 人工智能可视化
目录1.写在前面1.1AI之路：1.2工具/技能：2.数据分析2.1数据分析的流程2.2数据的基本操作方法2.2.1Pandas概览2.2.2使用Pandas操作数据的核心(1)选择数据(2)操作数据2.2.2数据详解3.写在最后1.写在前面主要是阶段性框架总结1.1AI之路：数据分析——机器学习——深度学习——CV/NLP1.2工具/技能：Python、NumPy、Pandas、Matplotl
30、map 和 unordered_map的区别和实现机制【高频】桃酥403 桃酥的学习笔记（C++篇）哈希算法算法
底层结构map底层是红黑树结构，而unordered_map底层是哈希结构;有序性但是红黑树其实是一种二叉搜索树，插入删除时会自动排序hash因为是把数据映射到数组上的，而且存在哈希冲突，所以不能保证有序存储所以有序存储使用map（红黑树的中序遍历，就能把储存的数据从小到大把数据按序展现出来）查找为了查找，红黑树需要依次比较关键码，时间复杂度为logn，还要加上平衡节点旋转的时间虽然说哈希表的内存
Python爬虫教程：如何通过接口批量下载视频封面（FFmpeg技术实现） Python爬虫项目 python 爬虫开发语言数据库数据分析 scrapy selenium
引言随着在线视频平台的蓬勃发展，视频封面作为视频内容的预览图，一直以来都是观众对视频的第一印象。在爬取视频资源时，很多开发者和研究者往往只关注视频本身，而忽略了视频封面。实际上，视频封面不仅能提供重要的信息（例如视频标题、主题或情感等），而且它们也能作为数据集中的重要属性，用于视频分类、推荐系统等应用。在这篇博客中，我们将深入探讨如何使用Python通过接口批量下载视频封面，利用FFmpeg等技术
LeetCode详解C++版纵深算法算法数据结构 c++
打算把LeetCode上面的题都实现一遍，每日两题LeetCode目录1.两数之和2.两数相加11.盛最多水的容器15.三数之和33.搜索旋转排序数组34.在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置35.搜索插入位置53.最大子数组和64.最小路径和70.爬楼梯74.搜索二维矩阵82.删除排序链表中的重复元素II88.合并两个有序数组153.寻找旋转排序数组中的最小值162.寻找峰值167.两数之
2025 年最值得收听的 AI 播客推荐！助你轻松掌握人工智能前沿动态！真智AI 人工智能开发语言机器学习
如今，几乎每个人都被告知需要提升技能，而当前许多组织最看重的技能之一就是人工智能（AI）。学习AI相关技能通常涉及数学、统计学和机器学习，但除此之外，你还需要了解行业趋势、业内人士的观点以及各大公司的动态。然而，学习并不意味着时刻都要埋头苦读！有时候，你需要给大脑一个喘息的机会，同时依然能获取有价值的信息。而收听AI相关的播客，就是一个轻松高效的方式。以下是2025年你必须关注的AI播客！1.Th
人工智能概念 zhangpeng455547940 计算机人工智能
机器学习、深度学习、大模型机器学习提供框架，使得系统可以从数据中学习算法：线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、K近邻算法深度学习是实现这一目标的工具，模仿人脑，使用多层神经网络进行学习算法：多层感知器、卷积神经网络、循环神经网络、长短期记忆网络大模型指参数量巨大的深度学习模型人工智能应用：自然语言处理、图像识别与生成、语音识别、政务与企业服务...
机器学习(二) 本文(2.5万字) | KNN算法原理及Python复现 | 小酒馆燃着灯机器学习算法 k近邻算法
文章目录一KNN算法原理二KNN三要素三机器学习中标准化四KNN分类预测规则五KNN回归预测规则六KNN算法实现方式七KDTree7.1构造KDtree7.2KDtree查找最近邻八KNN特点九KNN算法实现案例一案例二1.机器学习2.深度学习与目标检测3.YOLOv54.YOLOv5改进5.YOLOv8及其改进6.Python与PyTorch7.工具8.小知识点9.杂记一KNN算法原理K近邻分类
欧拉角的，万向锁---和---奇点，的数学解释 Zwc 1 飞行器无人机
效果演示部分（注意，欧拉旋转的三个转动参数，是从初始位置开始然后按照顺序的转动再到达最终姿态，而不是在现有姿态上进行绕自己某个轴来转动）如下动图所示，在欧拉旋转中（真笛卡尔坐标系中，围绕自身坐标轴的有固定旋转的顺序），当某个轴旋转90度时候，不管怎么给另外两个旋转轴数值，产生的效果都只是能围绕某个轴进行转动。这样的话相当于两个轴合并成了一个轴（两个系数合并成一个系数）（这就是所谓的损失了一个自由度
【实战ES】实战 Elasticsearch：快速上手与深度实践-附录-1-常用命令速查表-集群健康检查、索引生命周期管理、故障诊断命令言析数智实战 elasticsearch 搜索引擎大数据
点击关注不迷路点击关注不迷路点击关注不迷路附录-常用命令速查表1-Elasticsearch运维命令速查表（集群健康检查、ILM管理、故障诊断）一、集群健康检查与监控1.1集群健康状态核心命令1.2节点级健康诊断二、索引生命周期管理（ILM）2.1ILM策略配置模板2.2ILM操作命令集三、故障诊断命令大全3.1分片问题诊断流程3.2常见故障场景处理场景1：`节点离线导致分片未分配`场景2：`高内
院士领衔、IEEE Fellow 坐镇，清华、上交大、复旦、同济等专家齐聚 2025 全球机器学习技术大会 CSDN资讯机器学习人工智能
随着Manus出圈，OpenManus、OWL迅速开源，OpenAI推出智能体开发工具，全球AI生态正经历新一轮智能体革命。大模型如何协同学习？大模型如何自我进化？新型强化学习技术如何赋能智能体？围绕这些关键问题，由CSDN&Boolan联合举办的「2025全球机器学习技术大会」将于4月18-19日在上海隆重举行。大会云集院士、10所高校科研工作者、近30家一线科技企业技术实战专家组成的超50位重
Unity 使UI始终朝向摄像机程序员也有头发 Unity开发 unity ui 游戏引擎
一、使用场景在一些情况下我们需要UI朝向摄像机，比如血条。二、遇到的问题首先想到的方法是：transform.forward=cam.transform.forward;但是当相机的X轴旋转超过90度时，UI的X轴和Y轴会发生反转。三、解决方案所以解决方案是使Camera的up方向为向上方向，代码为：usingSystem.Collections;usingSystem.Collections.G
手写机器学习算法系列——K-Means聚类算法(一) 木有鱼丸223 手写机器学习算法系列机器学习算法聚类
代码仓库(数字空间项目，GN可上)不想看的话，我也将代码上传到本博客中。1.聚类算法简介在数据科学和机器学习领域，聚类(Clustering)算法是一种无监督学习方法，它将相似的对象分到同一个组，而不同的对象则被分到不同的组。这种算法的主要目标是根据数据的特征进行分组，以此找出数据的内在结构。聚类算法的一个核心特点就是它并不需要预先知道数据的类别，而是通过算法自动进行分组。在实际应用中，我们常见的
python进程与线程_python进程和线程 weixin_39543758 python进程与线程
python进程和线程概念GIL:全局解释锁，解决了不同线程同时访问统一资源时，数据保护问题。python虽然是多线程，但是因为GIL,实际上是是单线程，由CPU轮询，假线程。(一个线程运行一段时间后会释放GIL,另一个线程获取GIL便会执行，然后再释放)进程：是具有一定独立功能的程序关于某个数据集合上的一次运行活动。进程是系统进行资源分配和调度的一个独立单位。(进程间通信方式：套接字，信号，管道
KNN算法实例_手写识别系统 V文宝机器学习算法
创建一个简单的书写识别系统，使用KNN算法来识别手写数字。分别使用手写KNN算法和调用scikit-learn库来实现。在数据处理过程中，将使用一个常见的手写数字数据集，如MNIST数据集。数据集我们将使用MNIST数据集，它包含60000个训练样本和10000个测试样本。每个样本是一个28x28像素的灰度图像，表示0-9之间的手写数字。手写KNN算法我们首先手写一个KNN算法来实现书写识别系统。
30个节点的Doris集群，每个节点有2块7TB的SSD盘，12块8TB的机械盘，分区和分桶的最佳实践 fzip Doris Doris分区分桶
针对30个节点（每个节点配备2块7TBNVMe盘+12块8TBSATA盘）的Doris集群，以下是分区与分桶的最佳实践方案：一、硬件资源规划与存储优化存储介质分层•NVMe盘：用于存储热数据分区（如最近3天数据）、元数据和高频查询表，利用其高IOPS特性提升实时查询性能。•SATA盘：存储冷数据分区（如历史数据）、大宽表和批量导入的中间数据，通过成本优势支撑海量存储。磁盘负载均衡•每个节点的14块
深入解析：大型机器学习模型的基本概念与特点 AI大模型-大飞机器学习人工智能 AI大模型 AI 神经网络大模型
大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。本文从大模型的基本概念出发，对大模型领域容易混淆的相关概念进行区分，并就大模型的发展历程、特点和分类、泛化与微调进行了详细解读，供大家在了解大模型基本知识的过程中起到一定参考作用。本文目录如下：·大模型的定义·大模型相关概念区分·大模型的发展历程·大模型的特点·大模型的分类·大模型的泛化与微调1.大模型的定义大模型是指具有大规模参数和复杂计算结
LeetCode面试经典150最优答案汇总醒了就刷牙 LeetCode刷题 leetcode 面试算法
系列博客目录文章目录系列博客目录数组/字符串88.合并两个有序数组27.移除元素26.删除有序数组中的重复项80.删除有序数组中的重复项II169.多数元素189.轮转数组121122554527423813413125814151628双指针1253921671115.三数之和滑动窗口2093矩阵3654.螺旋矩阵48.旋转图像73.矩阵置零289.生命游戏哈希表49.字母异位词分组128.最长
搞定leetcode面试经典150题之链表醒了就刷牙 LeetCode刷题 leetcode 面试链表
系列博客目录文章目录系列博客目录理论知识单向链表双向链表例题206.反转链表92.反转链表II27.回文链表141.环形链表21.合并有序链表2.两数相加19.删除链表的倒数第N个结点138.随机链表的复制82.删除排序链表中的重复元素II61.旋转链表86.分隔链表理论知识链表是数据结构中一种非常常见且基础的结构，在Java中，链表被广泛应用于解决动态数据存储问题。与数组不同，链表的元素（节点）
深入浅出 K 近邻算法：原理、实践与应用烂蜻蜓机器学习近邻算法算法
引言在机器学习的众多算法中，K近邻算法（K-NearestNeighbors，简称KNN）以其简洁而强大的特性占据着重要地位。它既可以用于分类任务，也能在回归任务中发挥作用。无论是处理简单数据集，还是面对复杂的数据分布，KNN都展现出独特的魅力。本文将深入探讨KNN算法的原理、特点、优缺点、实现步骤以及在分类和回归任务中的具体应用。KNN算法的基本原理KNN算法属于监督学习范畴，其核心思想质朴而直
【漫话机器学习系列】137.随机搜索（Randomized Search） IT古董漫话机器学习系列专辑机器学习人工智能
随机搜索（RandomizedSearch）详解在机器学习和深度学习的模型训练过程中，超参数调优（HyperparameterTuning）是至关重要的一环。随机搜索（RandomizedSearch）是一种高效的超参数优化方法，它通过在候选超参数的数值分布（如正态分布、均匀分布等）中随机选择超参数组合，从而找到最优的超参数配置。1.超参数调优的必要性超参数是模型在训练之前需要人为设定的参数，例如
【大模型学习】第十九章什么是迁移学习好多渔鱼好多 AI大模型人工智能大模型 AI 机器学习迁移学习
目录1.迁移学习的起源背景1.1传统机器学习的问题1.2迁移学习的提出背景2.什么是迁移学习2.1迁移学习的定义2.2生活实例解释3.技术要点与原理3.1迁移学习方法分类3.1.1基于特征的迁移学习（Feature-basedTransfer）案例说明代码示例3.1.2基于模型的迁移（Model-basedTransfer）案例说明BERT用于情感分析的例子3.1.3基于实例的迁移（Instanc
医学人工智能影像诊断数据收集与整理 V搜xhliang0246 人工智能健康医疗算法
在医学领域中，人工智能（AI）尤其是深度学习技术，已经被广泛应用于医学影像的分析和诊断。为了训练这些模型，需要大量的高质量标注数据。下面我会给出一个简单的示例流程，介绍如何收集、整理和准备医学影像数据集，并提供一些基础的Python代码示例。数据收集首先，你需要收集包含医学影像的数据集。这些数据通常来自医院或研究机构，并且需要经过伦理审查和患者同意。示例数据集假设我们有一个包含肺部X光片的数据集，
深度剖析伺服电机工作原理，选型技巧大放送物联高科单片机嵌入式硬件服务器运维网络
伺服电机作为自动化控制系统中的关键执行元件，广泛应用于机器人、数控机床、包装机械、印刷设备等领域。其精准的定位能力、稳定的运行性能和高效的响应速度使其在现代工业生产中扮演着不可替代的角色。一、伺服电机的工作原理：控制闭环的精妙艺术伺服电机之所以能实现精准控制，核心在于其闭环控制系统。简单来说，闭环控制系统会不断地将电机的实际运行状态反馈给控制器，控制器根据期望值与实际值的偏差进行调整，从而达到期望
面试基础---面试刷题推荐二分查找算法：搜索旋转排序数组 WeiLai1112 leetcode刷题算法面试数据结构架构分布式职场和发展 java
二分查找算法：搜索旋转排序数组引言：二分查找的核心思想二分查找是一种高效的搜索算法，适用于有序数组。它的核心思想是通过不断缩小搜索范围，将时间复杂度从O(n)降低到O(logn)。本文将以“搜索旋转排序数组”为例，详细讲解二分查找的实现，并提供易于记忆的代码模板。一、问题描述1.1题目假设一个按升序排列的数组在某个未知的点上进行了旋转（例如，[0,1,2,4,5,6,7]可能变为[4,5,6,7,
Python 爬虫实战：开放数据集抓取与大数据分析应用西攻城狮北 python 爬虫数据分析
引言在数据驱动的时代，开放数据集成为了各领域研究和应用的宝贵资源。通过抓取和分析开放数据集，我们可以挖掘出有价值的信息，为决策提供支持。本文将详细介绍如何使用Python爬虫技术抓取开放数据集，并进行大数据分析应用。一、项目背景与目标1.项目背景随着信息技术的飞速发展，越来越多的机构和组织开始开放其数据集，以促进创新和研究。这些开放数据集涵盖了各个领域，如气象、交通、医疗、金融等。通过抓取和分析这
Python实现机器学习项目教程：房价预测向着开发进攻 python python 机器学习开发语言
Python实现机器学习小项目教程：房价预测案例机器学习（MachineLearning）是数据科学中的一项重要技术，它通过从数据中学习规律，进行预测和决策。对于初学者来说，通过实际的项目来学习机器学习的原理和实现方法，是非常有效的。本篇教程将通过Python实现一个简单的机器学习小项目——房价预测。我们将使用scikit-learn库来构建并训练一个线性回归模型，预测房价。项目背景假设我们拥有一
Hive高级SQL技巧及实际应用场景小技工丨大数据随笔 sql hive 数据仓库大数据
Hive高级SQL技巧及实际应用场景引言ApacheHive是一个建立在Hadoop之上的数据仓库基础设施，它提供了一个用于查询和管理分布式存储中的大型数据集的机制。通过使用类似于SQL（称为HiveQL）的语言，Hive使得数据分析变得更加简单和高效。本文将详细探讨一些Hive高级SQL技巧，并结合实际的应用场景进行说明。HiveSQL的高级使用技巧1.窗口函数描述：窗口函数允许我们在不使用GR
AI Agent在企业预算管理与成本控制中的应用 SuperAGI2025 DeepSeek 人工智能大数据 ai
AIAgent在企业预算管理与成本控制中的应用关键词：AIAgent、企业预算管理、成本控制、机器学习、预测模型、优化算法摘要：本文深入探讨了AIAgent在企业预算管理与成本控制中的应用。通过详细的背景介绍、核心概念解析、算法原理讲解和实际案例剖析，本文展示了AIAgent如何通过智能预测和优化算法，为企业带来更高的效率和精确度，从而实现成本控制和预算优化的目标。背景介绍核心概念AIAgent:
LangChain实战：利用LangChain SQL Agent和GPT进行文档分析和交互 AGI八零后 langchain sql gpt
我最近接触到一个非常有趣的挑战，涉及到人工智能数字化大量文件的能力，并使用户可以在这些文件上提出复杂的与数据相关的问题，比如：数据检索问题：涉及从数据库中获取特定数据点或数据集，例如“电子产品类别中有多少产品？”或“2021年第四季度总销售额是多少？”汇总查询：需要对数据进行总结的问题，如计算平均值、求和、计数等，例如“所有已上架产品的平均价格是多少？”或“每个地区客户的总人数是多少？”数据关系探
高效集成销售订单数据到MySQL的方法 CL_IN mysql android 数据库
聚水潭数据集成到MySQL的技术案例分享在企业的数据处理和分析过程中，如何高效地将聚水潭系统中的销售订单数据集成到MySQL数据库中，是一个关键的技术挑战。本文将详细介绍“聚水潭-销售订单-->BI花花尚--销售订单表（非奇门）”这一具体案例，展示如何通过轻易云数据集成平台实现这一目标。首先，我们需要解决的是如何确保从聚水潭获取的数据不漏单，并且能够快速、批量地写入到MySQL中。为此，轻易云提供
对于规范和实现，你会混淆吗？ yangshangchuan HotSpot
昨晚和朋友聊天，喝了点咖啡，由于我经常喝茶，很长时间没喝咖啡了，所以失眠了，于是起床读JVM规范，读完后在朋友圈发了一条信息： JVM Run-Time Data Areas：The Java Virtual Machine defines various run-time data areas that are used during execution of a program. So
android 网络百合不是茶网络
android的网络编程和java的一样没什么好分析的都是一些死的照着写就可以了,所以记录下来方便查找 , 服务器使用的是TomCat 服务器代码; servlet的使用需要在xml中注册 package servlet; import java.io.IOException; import java.util.Arr
[读书笔记]读法拉第传 comsci 读书笔记
1831年的时候,一年可以赚到1000英镑的人..应该很少的... 要成为一个科学家,没有足够的资金支持,很多实验都无法完成但是当钱赚够了以后....就不能够一直在商业和市场中徘徊......
随机数的产生沐刃青蛟随机数
c++中阐述随机数的方法有两种：一是产生假随机数（不管操作多少次，所产生的数都不会改变）这类随机数是使用了默认的种子值产生的，所以每次都是一样的。 //默认种子 for (int i = 0; i < 5; i++) { cout<<
PHP检测函数所在的文件名 IT独行者 PHP 函数
很简单的功能，用到PHP中的反射机制，具体使用的是ReflectionFunction类，可以获取指定函数所在PHP脚本中的具体位置。创建引用脚本。代码： [php] view plain copy // Filename: functions.php <?php&nbs
银行各系统功能简介文强chu 金融
银行各系统功能简介　业务系统核心业务系统业务功能包括：总账管理、卡系统管理、客户信息管理、额度控管、存款、贷款、资金业务、国际结算、支付结算、对外接口等清分清算系统以清算日期为准，将账务类交易、非账务类交易的手续费、代理费、网络服务费等相关费用，按费用类型计算应收、应付金额，经过清算人员确认后上送核心系统完成结算的过程国际结算系
Python学习1(pip django 安装以及第一个project) 小桔子 python django pip
最近开始学习python,要安装个pip的工具。听说这个工具很强大，安装了它，在安装第三方工具的话so easy!然后也下载了，按照别人给的教程开始安装，奶奶的怎么也安装不上！第一步：官方下载pip-1.5.6.tar.gz, https://pypi.python.org/pypi/pip easy! 第二部：解压这个压缩文件，会看到一个setup.p
php 数组 aichenglong PHP 排序数组循环多维数组
1 php中的创建数组 $product = array('tires','oil','spark');//array()实际上是语言结构而不是函数 2 如果需要创建一个升序的排列的数字保存在一个数组中，可以使用range()函数来自动创建数组 $numbers=range(1,10)//1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 $numbers=range(1,10,
安装python2.7 AILIKES python
安装python2.7 1、下载可从 http://www.python.org/进行下载#wget https://www.python.org/ftp/python/2.7.10/Python-2.7.10.tgz 2、复制解压 #mkdir -p /opt/usr/python #cp /opt/soft/Python-2
java异常的处理探讨百合不是茶 JAVA异常
//java异常 /* 1，了解java 中的异常处理机制，有三种操作 a,声明异常 b,抛出异常 c,捕获异常 2，学会使用try-catch-finally来处理异常 3，学会如何声明异常和抛出异常 4，学会创建自己的异常 */ //2，学会使用try-catch-finally来处理异常
getElementsByName实例 bijian1013 element
实例1： <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/x
探索JUnit4扩展：Runner bijian1013 java 单元测试 JUnit
参加敏捷培训时，教练提到Junit4的Runner和Rule，于是特上网查一下，发现很多都讲的太理论，或者是举的例子实在是太牵强。多搜索了几下，搜索到两篇我觉得写的非常好的文章。文章地址：http://www.blogjava.net/jiangshachina/archive/20
[MongoDB学习笔记二]MongoDB副本集 bit1129 mongodb
1. 副本集的特性 1)一台主服务器(Primary),多台从服务器(Secondary) 2)Primary挂了之后，从服务器自动完成从它们之中选举一台服务器作为主服务器，继续工作，这就解决了单点故障，因此，在这种情况下，MongoDB集群能够继续工作 3)挂了的主服务器恢复到集群中只能以Secondary服务器的角色加入进来 2
【Spark八十一】Hive in the spark assembly bit1129 assembly
Spark SQL supports most commonly used features of HiveQL. However, different HiveQL statements are executed in different manners: 1. DDL statements (e.g. CREATE TABLE, DROP TABLE, etc.)
Nginx问题定位之监控进程异常退出 ronin47
nginx在运行过程中是否稳定，是否有异常退出过？这里总结几项平时会用到的小技巧。 1. 在error.log中查看是否有signal项，如果有，看看signal是多少。比如，这是一个异常退出的情况： $grep signal error.log 2012/12/24 16:39:56 [alert] 13661#0: worker process 13666 exited on s
No grammar constraints (DTD or XML schema).....两种解决方法 byalias xml
方法一：常用方法关闭XML验证工具栏：windows => preferences => xml => xml files => validation => Indicate when no grammar is specified:选择Ignore即可。方法二：（个人推荐）添加内容如下 <?xml version=
Netty源码学习-DefaultChannelPipeline bylijinnan netty
package com.ljn.channel; /** * ChannelPipeline采用的是Intercepting Filter 模式 * 但由于用到两个双向链表和内部类，这个模式看起来不是那么明显，需要仔细查看调用过程才发现 * * 下面对ChannelPipeline作一个模拟，只模拟关键代码： */ public class Pipeline {
MYSQL数据库常用备份及恢复语句 chicony mysql
备份MySQL数据库的命令，可以加选不同的参数选项来实现不同格式的要求。 mysqldump -h主机 -u用户名 -p密码数据库名 > 文件备份MySQL数据库为带删除表的格式，能够让该备份覆盖已有数据库而不需要手动删除原有数据库。 mysqldump -–add-drop-table -uusername -ppassword databasename > ba
小白谈谈云计算--基于Google三大论文 CrazyMizzz Google 云计算 GFS
之前在没有接触到云计算之前，只是对云计算有一点点模糊的概念，觉得这是一个很高大上的东西，似乎离我们大一的还很远。后来有机会上了一节云计算的普及课程吧，并且在之前的一周里拜读了谷歌三大论文。不敢说理解，至少囫囵吞枣啃下了一大堆看不明白的理论。现在就简单聊聊我对于云计算的了解。我先说说GFS &n
hadoop 平衡空间设置方法 daizj hadoop balancer
在hdfs-site.xml中增加设置balance的带宽，默认只有1M： <property> <name>dfs.balance.bandwidthPerSec</name> <value>10485760</value> <description&g
Eclipse程序员要掌握的常用快捷键 dcj3sjt126com 编程
判断一个人的编程水平，就看他用键盘多，还是鼠标多。用键盘一是为了输入代码（当然了，也包括注释），再有就是熟练使用快捷键。曾有人在豆瓣评《卓有成效的程序员》：“人有多大懒，才有多大闲”。之前我整理了一个程序员图书列表，目的也就是通过读书，让程序员变懒。程序员作为特殊的群体，有的人可以这么懒，懒到事情都交给机器去做，而有的人又可以那么勤奋，每天都孜孜不倦得
Android学习之路 dcj3sjt126com Android学习
转自：http://blog.csdn.net/ryantang03/article/details/6901459 以前有J2EE基础，接触JAVA也有两三年的时间了，上手Android并不困难，思维上稍微转变一下就可以很快适应。以前做的都是WEB项目，现今体验移动终端项目，让我越来越觉得移动互联网应用是未来的主宰。下面说说我学习Android的感受，我学Android首先是看MARS的视
java 遍历Map的四种方法 eksliang java HashMap java 遍历Map的四种方法
转载请出自出处： http://eksliang.iteye.com/blog/2059996 package com.ickes; import java.util.HashMap; import java.util.Iterator; import java.util.Map; import java.util.Map.Entry; /** * 遍历Map的四种方式
【精典】数据库相关相关 gengzg 数据库
package C3P0; import java.sql.Connection; import java.sql.SQLException; import java.beans.PropertyVetoException; import com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource; public class DBPool{
自动补全 huyana_town 自动补全
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"><html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&quo
jquery在线预览PDF文件，打开PDF文件天梯梦 jquery
最主要的是使用到了一个jquery的插件jquery.media.js，使用这个插件就很容易实现了。核心代码 <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.
ViewPager刷新单个页面的方法 lovelease android viewpager tag 刷新
使用ViewPager做滑动切换图片的效果时，如果图片是从网络下载的，那么再子线程中下载完图片时我们会使用handler通知UI线程，然后UI线程就可以调用mViewPager.getAdapter().notifyDataSetChanged()进行页面的刷新，但是viewpager不同于listview，你会发现单纯的调用notifyDataSetChanged()并不能刷新页面
利用按位取反（~）从复合枚举值里清除枚举值草料场 enum
以 C# 中的 System.Drawing.FontStyle 为例。如果需要同时有多种效果，如：“粗体”和“下划线”的效果，可以用按位或（|） FontStyle style = FontStyle.Bold | FontStyle.Underline; 如果需要去除 style 里的某一种效果，
Linux系统新手学习的11点建议刘星宇编程工作 linux 脚本
　　随着Linux应用的扩展许多朋友开始接触Linux，根据学习Windwos的经验往往有一些茫然的感觉：不知从何处开始学起。这里介绍学习Linux的一些建议。　　一、从基础开始：常常有些朋友在Linux论坛问一些问题，不过，其中大多数的问题都是很基础的。例如：为什么我使用一个命令的时候，系统告诉我找不到该目录，我要如何限制使用者的权限等问题，这些问题其实都不是很难的，只要了解了 Linu
hibernate dao层应用之HibernateDaoSupport二次封装 wangzhezichuan DAO Hibernate
/** * 方法描述:sql语句查询返回List<Class> * 方法备注: Class 只能是自定义类 * @param calzz * @param sql * @return * 创建人：王川 * 创建时间：Jul

旋转机械（轴承等）故障诊断公开数据集

你可能感兴趣的:(机器学习,机器学习,轴承,故障诊断,旋转机械,数据集)