- AI人工智能 Agent:金融投资中智能体的应用
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战AI大模型应用入门实战与进阶AI人工智能与大数据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
AI人工智能Agent:金融投资中智能体的应用1.背景介绍在金融投资领域,人工智能(AI)技术的应用已经成为一种趋势。随着数据量的爆炸性增长和计算能力的提升,AI技术在金融市场中的应用变得越来越广泛和深入。智能体(Agent)作为AI技术的重要组成部分,能够在金融投资中发挥重要作用。智能体可以通过学习和适应市场环境,自动执行交易策略,优化投资组合,甚至预测市场趋势。2.核心概念与联系2.1智能体(
- 59、代码漂移与突变:技术与社会的交织
potato
代码漂移:数字时代的批判性思考代码漂移代码突变技术变革
代码漂移与突变:技术与社会的交织1.引言在当今快速发展的数字时代,技术的进步不仅改变了我们的生活方式,还深刻影响了社会结构和文化形态。代码漂移(CodeDrift)作为一种技术和社会现象,揭示了数字世界中随机性和不可预测的变化。本文将探讨代码漂移与突变之间的关系,分析其对技术和社会的影响,并通过具体案例研究,展示代码突变如何在实际应用中产生重大变化。2.代码漂移的定义代码漂移是指在软件开发和数字文
- 聚焦基础研究突破,北电数智联合复旦大学等团队提出“AI安全”DDPA方法入选ICML
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人工智能安全数据要素大数据
近日,由北电数智首席科学家窦德景教授牵头,联合复旦大学和美国奥本大学等科研团队共同研发,提出一种DDPA(DynamicDelayedPoisoningAttack)新型对抗性攻击方法,为机器学习领域的安全研究提供新视角与工具,相关论文已被国际机器学习大会(ICML2025)收录。ICML由国际机器学习学会(IMLS)主办,聚焦深度学习、强化学习、自然语言处理等机器学习前沿方向,是机器学习与人工智
- 晨语问安2019年4月25日
求索大伟
『晨语问安4.25』在如此竞争激烈的当下,我们是否不由想过,如若能够穿越过去,必定会好好重新来过,不让时光再虚度。且不说,时光无法倒流,即使能够倒流思想也带不回去,因为物质的存在不可逆,只会存在一次,也只有一次,这是不可争辩的事实。如若不带着脑袋的回归,即使再重来一遍,也还会像现在的自己一样,依然是一事无成,依然像现在一样怨天尤人和怨恨自己的曾经不努力、悔恨自己过去的得过且过。既然无法选择重来,也
- 系统测试、单元测试、集成测试、验收测试、回归测试
系统测试、单元测试、集成测试、验收测试、回归测试单元测试:单元测试是对软件中的基本组成单位进行的测试,如一个模块、一个过程等等。它是软件动态测试的最基本的部分,也是最重要的部分之一,其目的是检验软件基本组成单位的正确性。一个软件单元的正确性是相对于该单元的规约而言的。因此,单元测试以被测试单位的规约为基准。单元测试的主要方法有控制流测试、数据流测试、排错测试、分域测试等等。集成测试:集成测试是在软
- R语言使用glmnet包拟合lasso-cox回归模型(包含生存时间和结果标签)、使用lasso-cox模型进行特征筛选、使用sapply函数对特征数据进行标准化z-score
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R语言入门课机器学习人工智能r语言数据挖掘数据分析
R语言使用glmnet包拟合lasso-cox回归模型(包含生存时间和结果标签)、使用lasso-cox模型进行特征筛选、使用sapply函数对特征数据进行标准化z-score目录R语言使用glmnet包拟合lasso-cox回归模型(包含生存时间和结果标签)、使用lasso-cox模型进行特征筛选、使用sapply函数对特征数据进行标准化z-score分类模型(classification)决策
- R语言与临床模型预测——LASSO回归,单因素多因素cox,差异表达分析,Venn图,森林图,列线图,矫正曲线,ROC全套代码及解析——第九部分 lasso回归排除具有共线性的基因 本专栏可免费答疑
楷然教你学生信
r语言机器学习生物信息学数据挖掘cox回归临床模型预测
1.下载数据2.匹配基因3.基因去重复4.匹配临床数据5.批量cox回归分析6.差异表达基因筛选7.取交集,选出预后相关的差异表达基因8.森林图绘制9.lasso回归进一步排除具有共线性的基因10.验证集验证,数据合并验证11.多因素cox回归建模12.列线图13.矫正曲线14.ROC曲线分析上次筛选了预后相关差异基因,下面我们开始对这些基因进行lasso-cox回归:下面数据准备:这是之前做批量
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猿说编程
目录一.Python线程队列Queue分类二.Python线程优先队列PriorityQueue简介三.Python线程优先队列PriorityQueue函数介绍四.Python线程优先队列PriorityQueue使用五.猜你喜欢零基础Python学习路线推荐:Python学习目录>>Python基础入门在线程队列Queue/线程队列LifoQueue文章中分别介绍了先进先出队列Queue和先进
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阿里云态势感知和安骑士均是阿里云云盾安全产品,态势感知属于安全管理类的产品,安骑士数据服务器安全类产品,阿里云百科网来详细说下阿里云态势感知和安骑士之间的区别:态势感知和安骑士的区别简单来说,安骑士是检测云服务器漏洞的,态势感知提供安全类的大数据分析服务。态势感知:安全大数据分析平台,通过机器学习和结合全网威胁情报,发现传统防御软件无法覆盖的网络威胁,溯源攻击手段、并且提供可行动的解决方案。安骑士
- 从0开始学习R语言--Day52--weibull
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在分析带有状态变化特征的数据时(如医疗数据的结局特征,手机电池的寿命等等),我们需要分析得不只是什么时候什么时候出发结局,还要分析特征的稳定性,比如电池的续航在初期不稳定,预测里可能两个月就会坏,但用了一个月后手机稳定下来,预测可能就变成用一年都不会坏。weibull分布能帮我们捕捉这种特征,从而能够做后续的处理(比如维修计划,对病人的结局分析作进一步拆解)。以下是一个例子:#加载必要的包libr
- 从0开始学习R语言--Day53--AFT模型
Chef_Chen
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在分析医疗数据时,尽管用cox回归可以分析一切因素对风险的影响,但是有时候因素的影响是非常直接的,比如对于癌症患者的生存风险,治疗手段(如化疗),会直接让肿瘤的生长速度减半,也就相当于延长了患者的生存时间,这个时候如果还要去用cox回归去分析单位时间内风险的概率,就有点本末倒置了,直接用AFT模型分析对生存时间的影响就能得到结果,毕竟在这个背景下,我们用析的最终目的是为了得知因素的效果。以下是一个
- 2023.2.27股市操盘记录
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股市休市两天后,今天继续开张,大盘以-0.31%出场。各板块指数也是绿意盎然,古人云:春江水暖鸭先知。这是自然的现象而已,而大盘竟然也呼应自然,最近都是畅行在绿色通道中,一点也不给股民以春天的喜色,春意的暖流,春日的希望。大盘往何处走,不敢妄加猜测,也不能预测左右市场的方向,做本分的股民,保持一颗韭菜的心境,一切都在等待中,期盼中。最后大盘以-0.28%报收。看今日大盘分时图走势,权重股曾运行于均
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目录一、zabbix监控系统1.1监控的五大核心类型1.2监控的五层逻辑架构(1)基础设施监控(2)系统层监控(3)应用层监控(4)业务监控(5)端用户体验监控二、监控系统的技术原理2.1监控系统的核心模块2.2数据采集协议分类2.3数据采集模式(1)被动模式(2)主动模式2.4分布式代理架构三、主流开源监控系统对比3.1Zabbix3.2Prometheus+Grafana3.3Nagios3.
- 读kano模型
哥大鸭
kano模型kano模型是对用户需求进行分类以及优先级排列的有效工具。在这个模型中,将用户需求分成了五个:基本型需求、期望型需求、魅力型需求、无差异型需求、反向型需求下面主要涉及最常用的前三个需求:基本需求、期望需求、魅力需求基本型需求:为了满足用户最基本的功能需求,对应用户的心理就是“理所当然”,缺少会引起用户心理的极度不满,存在也不会引起用户过多的注意。期望型需求:为了让用户更愉悦的亮点功能需
- 2024新上热文和闺蜜一起穿进仙界救赎文小说在线琉璃叶昭全文阅读-和闺蜜一起穿进仙界救赎文小说叫琉璃叶昭的小说(和闺蜜一起穿进仙界救赎文小说)完整版免费琉璃叶昭读全文
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2024新上热文和闺蜜一起穿进仙界救赎文小说在线琉璃叶昭全文阅读-和闺蜜一起穿进仙界救赎文小说叫琉璃叶昭的小说(和闺蜜一起穿进仙界救赎文小说)完整版免费琉璃叶昭读全文主角配角:琉璃叶昭小说别名:和闺蜜穿越到仙侠文的第一千年。系统终于大发慈悲的告诉了我们,回归现实世界的方法。我和昭昭放弃了任务,跟系统申请回家。可系统说我们是主动放弃任务的,它也不确定我们能不能回去。它要去跟主系统申请一下才行。然后就
- GPT-3 面试题
简介1、GPT-3是什么?它是基于什么模型的?GPT-3是一种基于深度学习原理的语言预测模型。它是由OpenAI开发的,可以从互联网数据中生成任何类型的文本。它只需要一小段文本作为输入,就可以生成大量的准确和复杂的机器生成文本²⁴。GPT-3是基于Transformer模型的,使用了仅有解码器的自回归架构。它使用下一个单词预测目标进行训练¹²。GPT-3有8个不同的模型,参数从1.25亿到1750
- 河流在火星上肆虐已久
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河流在火星上肆虐已久很久以前,在火星上,水在地表刻下深深的河床——但我们仍然不知道是什么样的天气滋养了它们。科学家们并不确定,因为他们对数十亿年前火星气候的了解仍然不完整。芝加哥大学(UniversityofChicago)的科学家们对这些河流进行了一项新的研究,对它们进行了分类,得出的结论是,火星上的大量河流径流在其历史上持续的时间比之前认为的要晚。研究显示,火星上的径流非常强烈——火星上的河流
- 「日拱一码」035 机器学习——调参过程可视化
胖达不服输
「日拱一码」机器学习人工智能调参过程可视化神经网络python模型可解释性
目录超参数搜索的3D曲面可视化交互式3D可视化神经网络学习率的3D可视化SVM超参数的3D决策边界可视化超参数优化的3D动画超参数搜索的3D曲面可视化##超参数搜索的3D曲面可视化importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dfromsklearn.datasetsimportmake_
- 从三体问题到科技前沿:AI与量子计算的融合突破
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一、引言:三体世界的启示刘慈欣的科幻小说《三体》以其宏大的宇宙观和深刻的科学思考震撼了全球读者。小说中描绘的三体文明面临着一个根本性的难题:他们的母星处于三颗恒星的引力作用下,导致气候和环境极度不稳定,难以预测。这个文学构想源于现实中的"三体问题",一个困扰科学家数百年的天体力学难题。三体问题不仅是一个数学和物理学的挑战,更是人类探索宇宙、理解复杂系统的一个缩影。它在其他领域也有广泛的应用,例如在
- 数据标注管理工具:AI燃料工厂的精益引擎
花海如潮淹
人工智能经验分享笔记
标注团队的三重灾难链1.质量波动的死亡螺旋某自动驾驶公司因漏标3%的障碍物边缘,导致感知模型误判引发事故(IEEE2024案例)。质检员发现标注员A的错误率超行业标准5倍,但传统抽检仅覆盖8%数据量(ScaleAI白皮书)。2.任务调度的纳什困境某医疗影像标注项目,肝脏分割任务积压2周,而简单分类任务空闲率达37%(Labelbox调度报告)。标注员平均28%时间浪费在任务切换(Appen生产力研
- ChatGPT如何实现文字分类?精选案例和最佳实践
山城程序员
ChatGPT是一种预训练语言模型,通常用于生成自然语言文本。但是,在将其应用于分类任务时,它也可以表现出色。本文将介绍如何使用ChatGPT实现文本分类,并提供实践步骤和示例代码。1.数据准备在进行文本分类之前,您需要选择一个合适的数据集并对其进行清理和预处理。确保您的数据集包含带有标签的文本数据。例如,您可能拥有一些产品评论,并且需要将它们分类为积极或消极。以下是一个示例代码,演示如何加载数据
- 数据质量是机器学习项目的核心痛点,AI技术能提供智能化解决方案。
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一、数据质量诊断系统(Python实现)importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.ensembleimportIsolationForestfromtensorflow.keras.modelsimportSequentialfromte
- OpenHarmony(鸿蒙南向开发)——轻量系统内核(LiteOS-M)【扩展组件】
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移动开发OpenHarmony鸿蒙开发harmonyos嵌入式硬件单片机系统移植OpenHarmonystm32鸿蒙开发
C++支持基本概念C++作为目前使用最广泛的编程语言之一,支持类、封装、重载等特性,是在C语言基础上开发的一种面向对象的编程语言。运行机制C++代码的识别主要由编译器支持,系统主要对全局对象进行构造函数调用,进行初始化操作。开发指导接口说明表1C++支持接口功能分类接口名描述使用C++特性的前置条件LOS_CppSystemInitC++构造函数初始化开发流程使用C++特性之前,需要调用函数LOS
- 7.机器学习-十大算法之一拉索回归(Lasso)算法原理讲解
以山河作礼。
#机器学习算法机器学习算法回归
7.机器学习-十大算法之一拉索回归(Lasso)算法原理讲解一·摘要二·个人简介三·前言四·原理讲解五·算法流程六·代码实现6.1坐标下降法6.2最小角回归法七·第三方库实现7.1scikit-learn实现(坐标下降法):7.2scikit-learn实现(最小角回归法):一·摘要拉索回归(LassoRegression)是一种线性回归的正则化形式,它通过引入L1范数惩罚项来实现模型的稀疏性,从
- 机器学习算法之回归算法
福葫芦
机器学习回归算法
一、回归算法思维导图二、算法概念、原理、应用场景和实例代码1、线性回归1.1、概念线性回归算法是一种统计分析方法,用于确定两种或两种以上变量之间的定量关系。线性回归算法通过建立线性方程来预测因变量(y)和一个或多个自变量(x)之间的关系。其基本形式为y=wx+e,其中w是权重,x是自变量,e是误差项。1.2、算法原理线性回归算法的核心在于找到最佳的拟合直线,使得预测值与实际值之间的误差最小。
- 7篇1章7节:机器学习算法解读,与数值预测回归模型构建
MD分析
用R探索医药数据科学机器学习算法回归r语言数据挖掘
机器学习是当今数据分析和人工智能的核心工具之一,其算法广泛应用于分类、回归、排序和推荐等领域。本篇将详细讲解机器学习的四大经典算法类型,并以回归问题为例深入探讨数值预测的关键步骤,包括数据准备、线性回归模型构建、模型预测及误差评估,帮助读者更系统地理解和掌握机器学习的基础知识及实际应用。一、机器学习的算法在数据科学和人工智能的浪潮中,机器学习算法成为了解决各种数据问题的关键工具。机器学习主要处理四
- pytorch图像分类全流程(二)
前人栽树,后人乘凉
datawhalepytorchpytorch分类python
本次使用的是ImageNet1000类别信息,resnet18预训练模型。记录一些一坑和知识点。在传入图片或视频之前我们都会对其进行预处理,归纳下来为四个字母RCTN:缩放、裁剪、转Tensor、归一化,可以使用transforms.Compose()函数打包对应四个函数进行预处理,当然这里有个小坑,transforms.Compose()只接受pillow格式的图像,不能拿opencv传入图片。
- PyTorch图像分类系列——流程概览
VAMOT
PyTorch图像分类系列pytorch深度学习分类计算机视觉
一、加载数据1.使用torchvision.datasets的方法加载经典数据集在此网址查看支持哪些经典数据集:Datasets—Torchvision0.18documentation(pytorch.org)data_train=torchvision.datasets.CIFAR10(root="CIFAR10",train=True,transform=ToTensor(),target_
- tensorflow sigmoid_cross_entropy_with_logits 函数解释及公式推导
CrazyWolf_081c
tensorflowsigmoid_cross_entropy_with_logits函数解释及公式推导tensorflow官方文档解释参考pytorch--BCELosspytorch--BCELoss解释参考定义在tensorflow/python/ops/nn_impl.py.功能:计算在给定logits和label之间的sigmoidcrossentropy。测量离散分类任务中的概率误差,
- Pytorch图像二分类代码 AlexNet
望舒向晚
Pytorchpytorch深度学习机器学习
importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimporttorch.utils.dataimporttorch.nn.functionalasFimporttorchvisionfromtorchvisionimporttransformsfromPILimportImagedefcheck_image(path):try:im=Ima
- 微信开发者验证接口开发
362217990
微信 开发者 token 验证
微信开发者接口验证。
Token,自己随便定义,与微信填写一致就可以了。
根据微信接入指南描述 http://mp.weixin.qq.com/wiki/17/2d4265491f12608cd170a95559800f2d.html
第一步:填写服务器配置
第二步:验证服务器地址的有效性
第三步:依据接口文档实现业务逻辑
这里主要讲第二步验证服务器有效性。
建一个
- 一个小编程题-类似约瑟夫环问题
BrokenDreams
编程
今天群友出了一题:
一个数列,把第一个元素删除,然后把第二个元素放到数列的最后,依次操作下去,直到把数列中所有的数都删除,要求依次打印出这个过程中删除的数。
&
- linux复习笔记之bash shell (5) 关于减号-的作用
eksliang
linux关于减号“-”的含义linux关于减号“-”的用途linux关于“-”的含义linux关于减号的含义
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2105677
管道命令在bash的连续处理程序中是相当重要的,尤其在使用到前一个命令的studout(标准输出)作为这次的stdin(标准输入)时,就显得太重要了,某些命令需要用到文件名,例如上篇文档的的切割命令(split)、还有
- Unix(3)
18289753290
unix ksh
1)若该变量需要在其他子进程执行,则可用"$变量名称"或${变量}累加内容
什么是子进程?在我目前这个shell情况下,去打开一个新的shell,新的那个shell就是子进程。一般状态下,父进程的自定义变量是无法在子进程内使用的,但通过export将变量变成环境变量后就能够在子进程里面应用了。
2)条件判断: &&代表and ||代表or&nbs
- 关于ListView中性能优化中图片加载问题
酷的飞上天空
ListView
ListView的性能优化网上很多信息,但是涉及到异步加载图片问题就会出现问题。
具体参看上篇文章http://314858770.iteye.com/admin/blogs/1217594
如果每次都重新inflate一个新的View出来肯定会造成性能损失严重,可能会出现listview滚动是很卡的情况,还会出现内存溢出。
现在想出一个方法就是每次都添加一个标识,然后设置图
- 德国总理默多克:给国人的一堂“震撼教育”课
永夜-极光
教育
http://bbs.voc.com.cn/topic-2443617-1-1.html德国总理默多克:给国人的一堂“震撼教育”课
安吉拉—默克尔,一位经历过社会主义的东德人,她利用自己的博客,发表一番来华前的谈话,该说的话,都在上面说了,全世界想看想传播——去看看默克尔总理的博客吧!
德国总理默克尔以她的低调、朴素、谦和、平易近人等品格给国人留下了深刻印象。她以实际行动为中国人上了一堂
- 关于Java继承的一个小问题。。。
随便小屋
java
今天看Java 编程思想的时候遇见一个问题,运行的结果和自己想想的完全不一样。先把代码贴出来!
//CanFight接口
interface Canfight {
void fight();
}
//ActionCharacter类
class ActionCharacter {
public void fight() {
System.out.pr
- 23种基本的设计模式
aijuans
设计模式
Abstract Factory:提供一个创建一系列相关或相互依赖对象的接口,而无需指定它们具体的类。 Adapter:将一个类的接口转换成客户希望的另外一个接口。A d a p t e r模式使得原本由于接口不兼容而不能一起工作的那些类可以一起工作。 Bridge:将抽象部分与它的实现部分分离,使它们都可以独立地变化。 Builder:将一个复杂对象的构建与它的表示分离,使得同
- 《周鸿祎自述:我的互联网方法论》读书笔记
aoyouzi
读书笔记
从用户的角度来看,能解决问题的产品才是好产品,能方便/快速地解决问题的产品,就是一流产品.
商业模式不是赚钱模式
一款产品免费获得海量用户后,它的边际成本趋于0,然后再通过广告或者增值服务的方式赚钱,实际上就是创造了新的价值链.
商业模式的基础是用户,木有用户,任何商业模式都是浮云.商业模式的核心是产品,本质是通过产品为用户创造价值.
商业模式还包括寻找需求
- JavaScript动态改变样式访问技术
百合不是茶
JavaScriptstyle属性ClassName属性
一:style属性
格式:
HTML元素.style.样式属性="值";
创建菜单:在html标签中创建 或者 在head标签中用数组创建
<html>
<head>
<title>style改变样式</title>
</head>
&l
- jQuery的deferred对象详解
bijian1013
jquerydeferred对象
jQuery的开发速度很快,几乎每半年一个大版本,每两个月一个小版本。
每个版本都会引入一些新功能,从jQuery 1.5.0版本开始引入的一个新功能----deferred对象。
&nb
- 淘宝开放平台TOP
Bill_chen
C++c物流C#
淘宝网开放平台首页:http://open.taobao.com/
淘宝开放平台是淘宝TOP团队的产品,TOP即TaoBao Open Platform,
是淘宝合作伙伴开发、发布、交易其服务的平台。
支撑TOP的三条主线为:
1.开放数据和业务流程
* 以API数据形式开放商品、交易、物流等业务;
&
- 【大型网站架构一】大型网站架构概述
bit1129
网站架构
大型互联网特点
面对海量用户、海量数据
大型互联网架构的关键指标
高并发
高性能
高可用
高可扩展性
线性伸缩性
安全性
大型互联网技术要点
前端优化
CDN缓存
反向代理
KV缓存
消息系统
分布式存储
NoSQL数据库
搜索
监控
安全
想到的问题:
1.对于订单系统这种事务型系统,如
- eclipse插件hibernate tools安装
白糖_
Hibernate
eclipse helios(3.6)版
1.启动eclipse 2.选择 Help > Install New Software...> 3.添加如下地址:
http://download.jboss.org/jbosstools/updates/stable/helios/ 4.选择性安装:hibernate tools在All Jboss tool
- Jquery easyui Form表单提交注意事项
bozch
jquery easyui
jquery easyui对表单的提交进行了封装,提交的方式采用的是ajax的方式,在开发的时候应该注意的事项如下:
1、在定义form标签的时候,要将method属性设置成post或者get,特别是进行大字段的文本信息提交的时候,要将method设置成post方式提交,否则页面会抛出跨域访问等异常。所以这个要
- Trie tree(字典树)的Java实现及其应用-统计以某字符串为前缀的单词的数量
bylijinnan
java实现
import java.util.LinkedList;
public class CaseInsensitiveTrie {
/**
字典树的Java实现。实现了插入、查询以及深度优先遍历。
Trie tree's java implementation.(Insert,Search,DFS)
Problem Description
Igna
- html css 鼠标形状样式汇总
chenbowen00
htmlcss
css鼠标手型cursor中hand与pointer
Example:CSS鼠标手型效果 <a href="#" style="cursor:hand">CSS鼠标手型效果</a><br/>
Example:CSS鼠标手型效果 <a href="#" style=&qu
- [IT与投资]IT投资的几个原则
comsci
it
无论是想在电商,软件,硬件还是互联网领域投资,都需要大量资金,虽然各个国家政府在媒体上都给予大家承诺,既要让市场的流动性宽松,又要保持经济的高速增长....但是,事实上,整个市场和社会对于真正的资金投入是非常渴望的,也就是说,表面上看起来,市场很活跃,但是投入的资金并不是很充足的......
 
- oracle with语句详解
daizj
oraclewithwith as
oracle with语句详解 转
在oracle中,select 查询语句,可以使用with,就是一个子查询,oracle 会把子查询的结果放到临时表中,可以反复使用
例子:注意,这是sql语句,不是pl/sql语句, 可以直接放到jdbc执行的
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- hbase的简单操作
deng520159
数据库hbase
近期公司用hbase来存储日志,然后再来分析 ,把hbase开发经常要用的命令找了出来.
用ssh登陆安装hbase那台linux后
用hbase shell进行hbase命令控制台!
表的管理
1)查看有哪些表
hbase(main)> list
2)创建表
# 语法:create <table>, {NAME => <family&g
- C语言scanf继续学习、算术运算符学习和逻辑运算符
dcj3sjt126com
c
/*
2013年3月11日20:37:32
地点:北京潘家园
功能:完成用户格式化输入多个值
目的:学习scanf函数的使用
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i, j, k;
printf("please input three number:\n"); //提示用
- 2015越来越好
dcj3sjt126com
歌曲
越来越好
房子大了电话小了 感觉越来越好
假期多了收入高了 工作越来越好
商品精了价格活了 心情越来越好
天更蓝了水更清了 环境越来越好
活得有奔头人会步步高
想做到你要努力去做到
幸福的笑容天天挂眉梢 越来越好
婆媳和了家庭暖了 生活越来越好
孩子高了懂事多了 学习越来越好
朋友多了心相通了 大家越来越好
道路宽了心气顺了 日子越来越好
活的有精神人就不显
- java.sql.SQLException: Value '0000-00-00' can not be represented as java.sql.Tim
feiteyizu
mysql
数据表中有记录的time字段(属性为timestamp)其值为:“0000-00-00 00:00:00”
程序使用select 语句从中取数据时出现以下异常:
java.sql.SQLException:Value '0000-00-00' can not be represented as java.sql.Date
java.sql.SQLException: Valu
- Ehcache(07)——Ehcache对并发的支持
234390216
并发ehcache锁ReadLockWriteLock
Ehcache对并发的支持
在高并发的情况下,使用Ehcache缓存时,由于并发的读与写,我们读的数据有可能是错误的,我们写的数据也有可能意外的被覆盖。所幸的是Ehcache为我们提供了针对于缓存元素Key的Read(读)、Write(写)锁。当一个线程获取了某一Key的Read锁之后,其它线程获取针对于同
- mysql中blob,text字段的合成索引
jackyrong
mysql
在mysql中,原来有一个叫合成索引的,可以提高blob,text字段的效率性能,
但只能用在精确查询,核心是增加一个列,然后可以用md5进行散列,用散列值查找
则速度快
比如:
create table abc(id varchar(10),context blog,hash_value varchar(40));
insert into abc(1,rep
- 逻辑运算与移位运算
latty
位运算逻辑运算
源码:正数的补码与原码相同例+7 源码:00000111 补码 :00000111 (用8位二进制表示一个数)
负数的补码:
符号位为1,其余位为该数绝对值的原码按位取反;然后整个数加1。 -7 源码: 10000111 ,其绝对值为00000111 取反加一:11111001 为-7补码
已知一个数的补码,求原码的操作分两种情况:
- 利用XSD 验证XML文件
newerdragon
javaxmlxsd
XSD文件 (XML Schema 语言也称作 XML Schema 定义(XML Schema Definition,XSD)。 具体使用方法和定义请参看:
http://www.w3school.com.cn/schema/index.asp
java自jdk1.5以上新增了SchemaFactory类 可以实现对XSD验证的支持,使用起来也很方便。
以下代码可用在J
- 搭建 CentOS 6 服务器(12) - Samba
rensanning
centos
(1)安装
# yum -y install samba
Installed:
samba.i686 0:3.6.9-169.el6_5
# pdbedit -a rensn
new password:123456
retype new password:123456
……
(2)Home文件夹
# mkdir /etc
- Learn Nodejs 01
toknowme
nodejs
(1)下载nodejs
https://nodejs.org/download/ 选择相应的版本进行下载 (2)安装nodejs 安装的方式比较多,请baidu下
我这边下载的是“node-v0.12.7-linux-x64.tar.gz”这个版本 (1)上传服务器 (2)解压 tar -zxvf node-v0.12.
- jquery控制自动刷新的代码举例
xp9802
jquery
1、html内容部分 复制代码代码示例: <div id='log_reload'>
<select name="id_s" size="1">
<option value='2'>-2s-</option>
<option value='3'>-3s-</option