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- Python自动化炒股:基于自然语言处理的股票新闻情感分析模型开发与优化的最佳实践
云策量化
Python自动化炒股量化投资量化软件python量化交易QMTPTrade量化炒股量化投资deepseek
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- 准确率(Precision)和召回率(Recall)
asdfg1258963
目标检测_ai机器学习算法人工智能
准确率(Precision)定义:准确率是指在模型预测为正的样本中,真正为正的样本所占的比例。它关注的是模型预测的准确性。计算公式:Precision=TPTP+FP\text{Precision}=\frac{\text{TP}}{\text{TP}+\text{FP}}Precision=TP+FPTP其中:TP(TruePositive):真正例,模型正确预测为正的样本数。FP(FalseP
- 机器学习-----决策树
多巴胺与内啡肽.
机器学习机器学习决策树人工智能
文章目录1、概念2.决策树的构建过程2.1特征选择2.2树的生成2.3树的剪枝3.决策树的优缺点4.决策树的应用4.1分类任务4.2回归任务4.3集成学习代码示例总结1、概念1.1决策树是什么决策树是通过对样本的训练,建立出分类规则,并对新样本进行预测,属于有监督学习。根节点:最上面的节点。叶子节点:能直接看到结果的节点。非叶子节点:位于中间的节点。1.2决策树的类型分类树:用于分类任务,叶节点代
- 机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用
萌萌可爱郭德纲
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电池管理技术概述电池的工作原理与关键性能指标电池管理系统的核心功能ØSOC估计ØSOH估计Ø寿命预测Ø故障诊断人工智能机器学习基础人工智能的发展机器学习的关键概念机器学习在电池管理中的应用案例介绍人工智能在电池荷电状态估计中的应用荷电状态估计方法概述基于迁移学习的SOC估计(1)基于迁移学习的SOC估计方法数据集、估计框架、估计结果(2)全生命周期下的SOC估计方法数据集、估计框架、估计结果基于数
- 数字孪生对于新基建的价值浅析,算是抛砖引玉。
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数字孪生(DigitalTwin)作为一项融合物理世界与数字世界的关键技术,在新基建中扮演着虚实协同、智能决策、全生命周期管理的核心角色,其价值贯穿于基础设施的设计、建设、运维到优化全流程。一、核心价值:虚实映射与智能决策实时动态映射通过传感器、IoT设备实时采集物理实体(如工厂、城市、电网)的运行数据,构建高精度虚拟模型,实现**“所见即所控”**的透明化管理。模拟预测与优化利用AI和大数据分析
- Matlab/simulink 风储调频,风电调频,模糊控制,mpc模型预测,虚拟惯性控制,下垂控制。
风储wind-专业frequency
其他
风电采用虚拟惯性控制,储能采用下垂控制。风电利用模糊控制改变系数,根据风速和频率变化系数。做到了自适应控制。MPC通过状态空间表达式通过fk预测下一时刻fk+1频率,仿真结果表明预测频率和实际频率相差不大。因此可以用mpc预测频率,去改变风电出力。这样利用mpc的超前预测能力进而预测风电出力。风电采用虚拟惯性控制。1-模糊控制2-mpc控制。
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一、HarmonyNext渲染引擎技术演进(约1200字技术解析)HarmonyOSNext在UI渲染架构层面实现了重大突破,其创新的ArkUI渲染引擎采用分层异步架构设计。核心改进包括:原子化渲染管线采用基于Vulkan的跨平台渲染后端,通过原子化渲染指令拆分技术,实现绘制指令的并行执行能力。在华为Mate60系列实测中,复杂界面渲染延迟降低42%智能脏区检测机制基于机器学习的区域更新预测算法,
- 基于大模型的单纯性孔源性视网膜脱离预测及治疗方案研究报告
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围术期危险因子预测模型研究人工智能
目录一、引言1.1研究背景与目的1.2国内外研究现状1.3研究方法与创新点二、单纯性孔源性视网膜脱离概述2.1发病机制2.2高危因素2.3临床表现与诊断方法三、大模型在术前预测中的应用3.1模型选择与数据收集3.2术前风险预测指标3.3预测结果分析与验证四、基于预测结果的手术方案制定4.1手术原则与目标4.2不同预测结果下的手术方式选择4.3手术案例分析五、麻醉方案的确定5.1麻醉方式的选择依据5
- 吴恩达机器学习笔记复盘(二)监督学习和无监督学习
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监督学习经济价值以及定义监督学习是机器学习中创造了99%经济价值的类型,它是学习输入到输出映射的算法,关键在于给学习算法提供包含正确答案(即给定输入X的正确标签Y)的学习例子。生活中的例子邮件分类,输入是电子邮件,输出是判断邮件是否为垃圾邮件。语音识别,输入音频剪辑,输出文本记录。机器翻译,输入一种语言文本,输出其他语言的相应翻译。在线广告,输入广告和用户信息,预测用户是否点击广告,为公司带来大量
- cv君独家视角 | AI内幕系列七:EfficientViT模型:基于多尺度线性注意力模块,实现高效的高分辨率密集预测
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cv君独家视角AI内幕系列原创项目级实战项目深度学习与计算机视觉精品1024程序员节EfficientViT高分辨率密集预测任务高分辨率视觉模型Transformer人工智能计算机视觉
专题概况cv君独家视角|AI内幕系列是一个专注于人工智能领域的深度专题,旨在为读者揭开AI所有领域技术的神秘面纱,展示其背后的科学原理和实际应用。通过一系列精心策划的文章,我们将带您深入了解AI的各个领域,从计算机视觉到文本语音等多模态领域,从基础理论到前沿技术,从行业应用到未来趋势。无论您是AI领域的工程师或者专家,还是对这一领域充满好奇的读者,这个系列都将为您提供高价值的见解和启发,为您带来横
- 安全中心建设关键技术之机器学习
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安全机器学习人工智能
1.1.1功能要求针对目前广为流行的网银、掌上银行撞库行为,需要围绕撞库防护建立针对性的发现、预警、拦截体系。在本课题在大量数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测。通过机器学习重点解决目前无法在识别撞库攻击源IP地址的基础上,进一步识别出被撞库成功的账号。由于机器学习算法需要从数据中自动分析获得规律,所以必须要有历史数据。在针对撞库攻击行为分析的场景中,首先需要获取手机银行和网上银行
- R+VIC模型融合实践技术应用及未来气候变化模型预测
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在气候变化问题日益严重的今天,水文模型在防洪规划,未来预测等方面发挥着不可替代的重要作用。目前,无论是工程实践或是科学研究中都存在很多著名的水文模型如SWAT/HSPF/HEC-HMS等。虽然,这些软件有各自的优点;但是,由于适用的尺度主要的是中小流域,所以在预测气候变化对水文过程影响等方面都有所不足。VIC模型是一个大尺度的半分布式水文模型,其设计之初就是为了模拟大流域的水文过程;它能够计算陆地
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构建有效的代理什么是代理?"代理"的定义多样:完全自主的系统(长期独立运行,使用工具完成复杂任务)遵循预定义工作流的规范性实现在Anthropic的架构体系中:工作流:通过预定义代码路径编排LLM和工具代理:动态自主决策流程和工具使用的系统何时(不)使用代理基本原则:优先选择最简单的解决方案仅在必要时增加复杂性权衡考量:代理系统以延迟/成本换取任务性能明确定义任务→工作流(可预测性)灵活决策需求→
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功能实现说明1.灵活配置自定义长度:输入框支持手动输入(默认12),自动校验数字类型字符组合:通过复选框实现四类字符自由组合(大写、小写、数字、符号)默认值支持:初始化时已预设常用参数(长度12,全选字符类型)2.安全增强加密安全:使用secrets模块替代random,符合NIST安全标准配置校验:未选择字符类型时抛出错误,密码长度<8时弹出警告防预测设计:字符选择后随机打乱顺序,避免模式化组合
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- 【PyTorch】torch.nn.functional.cross_entropy() 函数:分类任务的交叉熵损失函数
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torch.nn.functional.cross_entropytorch.nn.functional.cross_entropy是PyTorch中用于分类任务的交叉熵损失函数,用于衡量预测概率分布与真实类别分布之间的差异,常用于多分类任务(multi-classclassification)。1.交叉熵损失的数学公式对于单个样本,交叉熵损失的计算公式为:L=−∑i=1Cyilog(yi^)\
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深度学习YOLO计算机视觉神经网络人工智能python
(需要全部源码请私信或留言)性能指标在探讨YOLOv8的性能提升之前,我们需要明确评估其性能的主要指标。这些指标不仅是衡量模型优劣的标准,也是后续改进工作的出发点。常见的性能指标包括:指标名称含义mAP5050%交并比阈值下的平均精度mAP50-9550-95%交并比阈值范围内,步长为5%的平均精度Precision预测正确的正样本占总预测正样本的比例Recall预测正确的正样本占实际正样本总数的
- LLM推理和优化(1):基本概念介绍
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AI算法工程师面试指北算法LLM语言模型推理优化KVCacheDeepSeek注意力机制
一、LLM推理的核心过程:自回归生成LLM(如DeepSeek、ChatGPT、LLaMA系列等)的推理本质是自回归生成:从初始输入(如[CLS]或用户prompt)开始,逐token预测下一个词,直到生成结束符(如[EOS])。其核心分为两个阶段:1.Initialization阶段(初始化)目标:准备第一个token的生成条件。关键步骤:输入编码:将初始prompt转换为token序列(如[C
- 金融风控可解释性算法安全优化实践
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内容概要在金融风险控制领域,算法的可解释性与安全性已成为技术落地的核心挑战。本文从实际业务场景出发,系统性梳理可解释性算法与联邦学习、特征工程的协同框架,通过超参数优化与动态模型评估机制,构建透明化决策链路。在技术实现层面,重点解析支持向量机与随机森林的改进方案,结合数据清洗与标注的标准化流程,强化风险预测模型在准确率、F1值等关键指标的表现,同时兼顾合规性与安全边界的设计要求。提示:金融机构在部
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小酒馆燃着灯
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- 基于分组 NMS 的检测模型后处理改进
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引言在目标检测任务中,后处理阶段的非极大值抑制(Non-MaximumSuppression,NMS)是至关重要的一环,主要用于去除高度重叠的冗余预测框。然而,在某些场景中,不同类别的目标可能会被网络同时预测为多个相近的类别,例如:交通工具检测场景:同一辆车可能被误检测为“自行车”和“电动车”。动物检测场景:同一只动物可能被误检测为“狼”和“狗”。家电检测场景:同一台设备可能被误检测为“微波炉”和
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卷积神经网络(CNN)的可视化是理解模型行为、调试性能和解释预测结果的重要工具。以下从技术原理、实现方法和应用场景三个维度,系统梳理CNN可视化的核心技术,并提供代码示例和前沿方向分析:一、CNN可视化的核心维度1.卷积核可视化原理:提取卷积层的权重,将其转换为图像形式,观察滤波器学习到的模式。实现步骤:提取卷积层权重(形状为[out_channels,in_channels,kernel_siz
- 3.13 YOLO V3
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今天的内容为YOLO-V3YOLO系列-YOLO-V3,最大的改进就是网络结构,使其更适合小目标检测。-特征做得更细致,融入多持续特征图信息来预测不同规格物体。-先验框更丰富了,3种scale,每种3个规格,一共9种。-softmax改进,预测多标签任务。-多scale-为了能检测到不同大小的物体,设计了3个scale。-scale变换经典方法-左图:图像金字塔;右图:单一的输入。-scale变换
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一、算法起源与核心思想XGBoost(eXtremeGradientBoosting)由陈天奇于2014年提出,是梯度提升决策树(GBDT)的优化版本。其核心思想通过迭代集成弱学习器(CART树)逐步修正预测误差,并引入正则化机制控制模型复杂度,防止过拟合。与GBDT相比,XGBoost在目标函数中融合了损失函数(衡量预测误差)和正则化项(约束树结构与叶子权重),形成结构风险最小化框架,从而提升泛
- 文本挖掘+情感分析+主题建模+K-Meas聚类+词频统计+词云(景区游客评论情感分析)
请为小H留灯
聚类机器学习支持向量机人工智能深度学习
本文通过情感分析技术对景区游客评论进行深入挖掘,结合数据预处理、情感分类和文本挖掘,分析游客评价与情感倾向。利用朴素贝叶斯和SVM等模型进行情感预测,探讨满意度与情感的关系。通过KMeans聚类和LDA主题分析,提取游客关心的话题,提供优化建议,为未来研究提供方向。1.引言1.1背景与目的1.2旅游业发展与游客评论的重要性2.数据处理与分析2.1数据加载与预处理2.2游客评分与点赞量分析3.评论内
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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
- AI Agent在企业预算管理与成本控制中的应用
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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:
- HttpClient 4.3与4.3版本以下版本比较
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javahttpclient
网上利用java发送http请求的代码很多,一搜一大把,有的利用的是java.net.*下的HttpURLConnection,有的用httpclient,而且发送的代码也分门别类。今天我们主要来说的是利用httpclient发送请求。
httpclient又可分为
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httpclient4.3
- Essential Studio Enterprise Edition 2015 v1新功能体验
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.net
概述:Essential Studio已全线升级至2015 v1版本了!新版本为JavaScript和ASP.NET MVC添加了新的文件资源管理器控件,还有其他一些控件功能升级,精彩不容错过,让我们一起来看看吧!
syncfusion公司是世界领先的Windows开发组件提供商,该公司正式对外发布Essential Studio Enterprise Edition 2015 v1版本。新版本
- [宇宙与天文]微波背景辐射值与地球温度
comsci
背景
宇宙这个庞大,无边无际的空间是否存在某种确定的,变化的温度呢?
如果宇宙微波背景辐射值是表示宇宙空间温度的参数之一,那么测量这些数值,并观测周围的恒星能量输出值,我们是否获得地球的长期气候变化的情况呢?
&nbs
- lvs-server
男人50
server
#!/bin/bash
#
# LVS script for VS/DR
#
#./etc/rc.d/init.d/functions
#
VIP=10.10.6.252
RIP1=10.10.6.101
RIP2=10.10.6.13
PORT=80
case $1 in
start)
/sbin/ifconfig eth2:0 $VIP broadca
- java的WebCollector爬虫框架
oloz
爬虫
WebCollector主页:
https://github.com/CrawlScript/WebCollector
下载:webcollector-版本号-bin.zip将解压后文件夹中的所有jar包添加到工程既可。
接下来看demo
package org.spider.myspider;
import cn.edu.hfut.dmic.webcollector.cra
- jQuery append 与 after 的区别
小猪猪08
1、after函数
定义和用法:
after() 方法在被选元素后插入指定的内容。
语法:
$(selector).after(content)
实例:
<html>
<head>
<script type="text/javascript" src="/jquery/jquery.js"></scr
- mysql知识充电
香水浓
mysql
索引
索引是在存储引擎中实现的,因此每种存储引擎的索引都不一定完全相同,并且每种存储引擎也不一定支持所有索引类型。
根据存储引擎定义每个表的最大索引数和最大索引长度。所有存储引擎支持每个表至少16个索引,总索引长度至少为256字节。
大多数存储引擎有更高的限制。MYSQL中索引的存储类型有两种:BTREE和HASH,具体和表的存储引擎相关;
MYISAM和InnoDB存储引擎
- 我的架构经验系列文章索引
agevs
架构
下面是一些个人架构上的总结,本来想只在公司内部进行共享的,因此内容写的口语化一点,也没什么图示,所有内容没有查任何资料是脑子里面的东西吐出来的因此可能会不准确不全,希望抛砖引玉,大家互相讨论。
要注意,我这些文章是一个总体的架构经验不针对具体的语言和平台,因此也不一定是适用所有的语言和平台的。
(内容是前几天写的,现附上索引)
前端架构 http://www.
- Android so lib库远程http下载和动态注册
aijuans
andorid
一、背景
在开发Android应用程序的实现,有时候需要引入第三方so lib库,但第三方so库比较大,例如开源第三方播放组件ffmpeg库, 如果直接打包的apk包里面, 整个应用程序会大很多.经过查阅资料和实验,发现通过远程下载so文件,然后再动态注册so文件时可行的。主要需要解决下载so文件存放位置以及文件读写权限问题。
二、主要
- linux中svn配置出错 conf/svnserve.conf:12: Option expected 解决方法
baalwolf
option
在客户端访问subversion版本库时出现这个错误:
svnserve.conf:12: Option expected
为什么会出现这个错误呢,就是因为subversion读取配置文件svnserve.conf时,无法识别有前置空格的配置文件,如### This file controls the configuration of the svnserve daemon, if you##
- MongoDB的连接池和连接管理
BigCat2013
mongodb
在关系型数据库中,我们总是需要关闭使用的数据库连接,不然大量的创建连接会导致资源的浪费甚至于数据库宕机。这篇文章主要想解释一下mongoDB的连接池以及连接管理机制,如果正对此有疑惑的朋友可以看一下。
通常我们习惯于new 一个connection并且通常在finally语句中调用connection的close()方法将其关闭。正巧,mongoDB中当我们new一个Mongo的时候,会发现它也
- AngularJS使用Socket.IO
bijian1013
JavaScriptAngularJSSocket.IO
目前,web应用普遍被要求是实时web应用,即服务端的数据更新之后,应用能立即更新。以前使用的技术(例如polling)存在一些局限性,而且有时我们需要在客户端打开一个socket,然后进行通信。
Socket.IO(http://socket.io/)是一个非常优秀的库,它可以帮你实
- [Maven学习笔记四]Maven依赖特性
bit1129
maven
三个模块
为了说明问题,以用户登陆小web应用为例。通常一个web应用分为三个模块,模型和数据持久化层user-core, 业务逻辑层user-service以及web展现层user-web,
user-service依赖于user-core
user-web依赖于user-core和user-service
依赖作用范围
Maven的dependency定义
- 【Akka一】Akka入门
bit1129
akka
什么是Akka
Message-Driven Runtime is the Foundation to Reactive Applications
In Akka, your business logic is driven through message-based communication patterns that are independent of physical locatio
- zabbix_api之perl语言写法
ronin47
zabbix_api之perl
zabbix_api网上比较多的写法是python或curl。上次我用java--http://bossr.iteye.com/blog/2195679,这次用perl。for example: #!/usr/bin/perl
use 5.010 ;
use strict ;
use warnings ;
use JSON :: RPC :: Client ;
use
- 比优衣库跟牛掰的视频流出了,兄弟连Linux运维工程师课堂实录,更加刺激,更加实在!
brotherlamp
linux运维工程师linux运维工程师教程linux运维工程师视频linux运维工程师资料linux运维工程师自学
比优衣库跟牛掰的视频流出了,兄弟连Linux运维工程师课堂实录,更加刺激,更加实在!
-----------------------------------------------------
兄弟连Linux运维工程师课堂实录-计算机基础-1-课程体系介绍1
链接:http://pan.baidu.com/s/1i3GQtGL 密码:bl65
兄弟连Lin
- bitmap求哈密顿距离-给定N(1<=N<=100000)个五维的点A(x1,x2,x3,x4,x5),求两个点X(x1,x2,x3,x4,x5)和Y(
bylijinnan
java
import java.util.Random;
/**
* 题目:
* 给定N(1<=N<=100000)个五维的点A(x1,x2,x3,x4,x5),求两个点X(x1,x2,x3,x4,x5)和Y(y1,y2,y3,y4,y5),
* 使得他们的哈密顿距离(d=|x1-y1| + |x2-y2| + |x3-y3| + |x4-y4| + |x5-y5|)最大
- map的三种遍历方法
chicony
map
package com.test;
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.Iterator;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
public class TestMap {
public static v
- Linux安装mysql的一些坑
chenchao051
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1、mysql不建议在root用户下运行
2、出现服务启动不了,111错误,注意要用chown来赋予权限, 我在root用户下装的mysql,我就把usr/share/mysql/mysql.server复制到/etc/init.d/mysqld, (同时把my-huge.cnf复制/etc/my.cnf)
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- Sublime Text 3 配置
daizj
配置Sublime Text
Sublime Text 3 配置解释(默认){// 设置主题文件“color_scheme”: “Packages/Color Scheme – Default/Monokai.tmTheme”,// 设置字体和大小“font_face”: “Consolas”,“font_size”: 12,// 字体选项:no_bold不显示粗体字,no_italic不显示斜体字,no_antialias和
- MySQL server has gone away 问题的解决方法
dcj3sjt126com
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MySQL server has gone away 问题解决方法,需要的朋友可以参考下。
应用程序(比如PHP)长时间的执行批量的MYSQL语句。执行一个SQL,但SQL语句过大或者语句中含有BLOB或者longblob字段。比如,图片数据的处理。都容易引起MySQL server has gone away。 今天遇到类似的情景,MySQL只是冷冷的说:MySQL server h
- javascript/dom:固定居中效果
dcj3sjt126com
JavaScript
<!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&
- 使用 Spring 2.5 注释驱动的 IoC 功能
e200702084
springbean配置管理IOCOffice
使用 Spring 2.5 注释驱动的 IoC 功能
developerWorks
文档选项
将打印机的版面设置成横向打印模式
打印本页
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级别: 初级
陈 雄华 (
[email protected]), 技术总监, 宝宝淘网络科技有限公司
2008 年 2 月 28 日
&nb
- MongoDB常用操作命令
geeksun
mongodb
1. 基本操作
db.AddUser(username,password) 添加用户
db.auth(usrename,password) 设置数据库连接验证
db.cloneDataBase(fromhost)
- php写守护进程(Daemon)
hongtoushizi
PHP
转载自: http://blog.csdn.net/tengzhaorong/article/details/9764655
守护进程(Daemon)是运行在后台的一种特殊进程。它独立于控制终端并且周期性地执行某种任务或等待处理某些发生的事件。守护进程是一种很有用的进程。php也可以实现守护进程的功能。
1、基本概念
&nbs
- spring整合mybatis,关于注入Dao对象出错问题
jonsvien
DAOspringbeanmybatisprototype
今天在公司测试功能时发现一问题:
先进行代码说明:
1,controller配置了Scope="prototype"(表明每一次请求都是原子型)
@resource/@autowired service对象都可以(两种注解都可以)。
2,service 配置了Scope="prototype"(表明每一次请求都是原子型)
- 对象关系行为模式之标识映射
home198979
PHP架构企业应用对象关系标识映射
HELLO!架构
一、概念
identity Map:通过在映射中保存每个已经加载的对象,确保每个对象只加载一次,当要访问对象的时候,通过映射来查找它们。其实在数据源架构模式之数据映射器代码中有提及到标识映射,Mapper类的getFromMap方法就是实现标识映射的实现。
二、为什么要使用标识映射?
在数据源架构模式之数据映射器中
//c
- Linux下hosts文件详解
pda158
linux
1、主机名: 无论在局域网还是INTERNET上,每台主机都有一个IP地址,是为了区分此台主机和彼台主机,也就是说IP地址就是主机的门牌号。 公网:IP地址不方便记忆,所以又有了域名。域名只是在公网(INtERNET)中存在,每个域名都对应一个IP地址,但一个IP地址可有对应多个域名。 局域网:每台机器都有一个主机名,用于主机与主机之间的便于区分,就可以为每台机器设置主机
- nginx配置文件粗解
spjich
javanginx
#运行用户#user nobody;#启动进程,通常设置成和cpu的数量相等worker_processes 2;#全局错误日志及PID文件#error_log logs/error.log;#error_log logs/error.log notice;#error_log logs/error.log inf
- 数学函数
w54653520
java
public
class
S {
// 传入两个整数,进行比较,返回两个数中的最大值的方法。
public
int
get(
int
num1,
int
nu