- 学生行为习惯画像可视分析平台
AI智能涌现深度研究
AI大模型应用入门实战与进阶javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
学生行为习惯,画像分析,可视化,机器学习,数据挖掘,教育科技1.背景介绍随着教育信息化进程的不断加速,海量教育数据正在被生成和积累。这些数据蕴含着丰富的学生行为信息,例如学习时间、学习内容、学习方式、学习效果等。有效挖掘和分析这些数据,能够帮助教育工作者深入了解学生的学习习惯和行为模式,从而为个性化教学、精准指导和学习效果提升提供重要支撑。然而,传统的教育数据分析方法往往局限于简单的统计描述,难以
- LLMs之Llama-3:基于Colab平台(免费T4-GPU)利用LLaMA-Factory的GUI界面(底层采用unsloth优化框架【加速训练5~30倍+减少50%的内存占用】)对llama-3
一个处女座的程序猿
NLP/LLMs成长书屋大语言模型unslothLLaMA-3LoRA
LLMs之Llama-3:基于Colab平台(免费T4-GPU)利用LLaMA-Factory的GUI界面(底层采用unsloth优化框架【加速训练5~30倍+减少50%的内存占用】)对llama-3-8b-Instruct-bnb-4bit模型采用alpaca数据集【instruction-input-output】实现CLI方式/GUI傻瓜可视化方式,进配置微调→参数行LoRA指令微调→模型推
- Python数据可视化 Pyecharts 制作 Scatter3D 3D散点图
Mr数据杨
Python数据可视化数据可视化python数据分析echarts
三维散点图是展示具有三个维度数据的有效工具,通过对数据点在三维空间中的分布进行可视化,可以直观地观察数据间的关系与趋势。借助pyecharts库的Scatter3D类,用户能够快速生成3D散点图,并自定义图表的各项参数,使图表更加符合展示需求。结合强大的视觉映射和交互功能,三维散点图不仅提升了数据分析的精度,还增强了用户与数据之间的互动性。文章目录Scatter3D:3D散点图Demo总结Scat
- 深入探究LLamaFactory推理DeepSeek蒸馏模型时无法展示<think>思考过程的问题
羊城迷鹿
DeepSeekLLama-Factory思维链
文章目录问题背景初始测试与问题发现LLaMAFactory测试结果对照实验:Ollama测试系统性排查与解决方案探索1.尝试更换模板2.深入研究官方文档3.自定义模板实现优化界面展示:实现思考过程的可视化实现方法参数调整影响分析实验一实验二进入大模型应用与实战专栏|查看更多专栏内容问题背景最近在本地环境中部署了DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B,即由Qwen2.5-Math
- Python第十四课:数据可视化 | 信息炼金术
程之编
Python学习笔记python信息可视化开发语言
本节目标掌握Matplotlib基础图表绘制理解Seaborn高级统计可视化学会使用Pyecharts制作交互式图表开发实战项目:疫情数据动态仪表盘掌握可视化设计原则与优化技巧1️⃣可视化工具全景图生活化比喻:Matplotlib→手工雕刻刀(精细但需技巧)Seaborn→智能雕刻机(快速成型)Pyecharts→全息投影仪(动态交互)2️⃣Matplotlib基础:从折线到热力图折线图与柱状图i
- Spyder “Glyph 24066 missing from current font.“报错问题
fightingtingting
大数据python
在使用spyder完成Matplotlib模块实现数据可视化时出现Glyph***missingfromcurrentfont。错误问题,经查阅资料综合网上给出的解决方案,总结如下:问题原因:matplotlib自带的字体库不支持中文第一步:下载中文字体包常用的中文字体为:SimHei给出一下链接可选择:https://github.com/StellarCN/scp_zh/blob/master
- python爬虫之解决Matplotlib出现中文乱码、交互框架警告问题(UserWarning: Glyph XXXX missing from current font.)
南沐成辰^
python爬虫matplotlib
文章目录前言一、pandas是什么?二、问题描述1.中文字体乱码2.Matplotlib后端警告三、问题原因分析1.中文字体问题:2.后端交互框架问题:四、解决方案1.解决中文字体乱码方法1:在代码中指定SimHei(黑体)字体方法2:在系统中安装中文字体2.解决Matplotlib交互后端警告五、总结前言使用Python的Matplotlib库进行数据可视化时,很多用户会遇到中文字符显示乱码或M
- 前有vika维格表后有飞书多维表格,打破传统的项目管理工具!
Eva洞小仙
在vika维格表公测很长一段时间后,飞书多维表格也紧跟其后,开启了飞书多维表格的内测。两者都是为了改变Excel这个传统表格的使用方式,让项目管理变得更加的轻松高效。在传统电子表格的基础上,vika维格表融入了可视化数据、多人在线编辑、低代码技术等丰富强大的功能,让众多”表哥""表姐“告别满天飞的文件传输与沟通不对等的烦恼。作为一款集科技、颜值、性能、实用于一身的多维智能表格,vika维格表还可以
- 深度神经网络——决策树的实现与剪枝
知来者逆
人工智能dnn决策树人工智能神经网络深度学习机器学习
概述决策树是一种有用的机器学习算法,用于回归和分类任务。“决策树”这个名字来源于这样一个事实:算法不断地将数据集划分为越来越小的部分,直到数据被划分为单个实例,然后对实例进行分类。如果您要可视化算法的结果,类别的划分方式将类似于一棵树和许多叶子。这是决策树的快速定义,但让我们深入了解决策树的工作原理。更好地了解决策树的运作方式及其用例,将帮助您了解何时在机器学习项目中使用它们。决策树的结构决策树的
- 使用geom_bracket函数为指定水平箱图之间添加假设检验名称以及显著性水平p值(R语言)
认真写代码i
r语言开发语言R语言
使用geom_bracket函数为指定水平箱图之间添加假设检验名称以及显著性水平p值(R语言)在R语言中,我们经常使用箱图(boxplot)来可视化数据的分布和比较不同组之间的差异。当我们进行假设检验时,除了展示箱图之间的差异,还需要在图形上添加假设检验的名称和显著性水平p值,以便更清晰地表达结果。在本文中,我们将介绍如何使用ggplot2包中的geom_bracket函数为指定水平箱图之间添加假
- R语言绘图:韦恩图
善木科研
R语言r语言生信分析生物信息数据分析
韦恩分析韦恩分析(VennAnalysis)常用于可视化不同数据集之间的交集和并集。维恩图(Venndiagram),也叫文氏图、温氏图、韦恩图、范氏图,用于显示元素集合重叠区域的关系型图表,通过图形与图形之间的层叠关系,来反应数据集之间的相交关系。在R语言中,进行韦恩分析(Venn图绘制)可以通过多个不同的包来实现,常用的包括VennDiagram、venn和ggVenn等。本文案使用ggVen
- 初识Redis
我不是少爷.
Redisredis数据库缓存
目录导航Redis核心架构解析多平台环境搭建指南可视化工具生态集群架构设计与实现虚拟化环境构建方案版本演进与6.0特性1.Redis核心架构解析1.1数据模型革命基础类型二进制安全字段存储嵌套结构顺序存储阻塞操作去重集合集合运算排序集合String计数器图片缓存Hash用户画像商品详情List消息队列任务调度Set标签系统好友推荐ZSet实时排行榜1.2持久化双引擎对比特性RDB快照AOF日志持久
- MySQL时间溢出原理、实战影响与全面解决方案
mysql后端数据库服务器
一、问题背景与现象复现操作场景:本文将手把手带您了解mysql时间溢出原理、实战影响与全面解决方案,所有代码均通过dblensformysql数据库工具验证,推荐使用该工具进行可视化数据库管理和开发。在MySQL5.7环境中,若通过命令date-s"2038-04-0100:00:00"将系统时间设置为2038年4月1日,观察MySQL的行为。现象总结:timestamp字段溢出:写入2038年后
- 《机器学习实战:从数据清洗到云端部署的可视化进阶指南(三)》
庸俗今天不摸鱼
机器学习人工智能python
▍前言:阶段核心突破当前已完成模型开发与优化升级核心任务,成功将理论模型转化为工业级解决方案。本阶段基于前期标准化数据,实现从基础模型构建到高性能算法迭代的跨越式发展。▍章节回顾:攻坚与优化成果3.模型开发阶段算法实现:逻辑回归:搭建分类基线(LogisticRegression,准确率基准)支持向量机:对比线性核与RBF核性能差异(F1-score提升12%)K近邻:动态优化邻居数(k=5时验证
- 《基于WebGPU的下一代科学可视化——告别WebGL性能桎梏》
Eqwaak00
matplotlibwebgl微服务架构云原生分布式
引言:科学可视化的算力革命当WebGL在2011年首次亮相时,它开启了浏览器端3D渲染的新纪元。然而面对当今十亿级粒子模拟、实时物理仿真和深度学习可视化需求,WebGL的架构瓶颈日益凸显。WebGPU作为下一代Web图形标准,通过显存直存、多线程渲染和计算着色器三大革新,将科学可视化性能提升至10倍以上。本文将深入解析如何利用WebGPU突破大规模数据渲染的极限。一、WebGPU核心架构解析1.1
- Loki+Promtail+Grafana监控K8s日志
xx155802862xx
k8s
在现代云原生架构中,监控与日志管理对于确保系统稳定性和可靠性至关重要。Kubernetes(K8s)作为当下流行的容器编排平台,对日志的监控管理需求尤为突出。Loki,Promtail和Grafana构成了一套强大的日志监控解决方案,它们协同工作提供了高效的日志采集、存储和可视化功能。Loki是一个水平可扩展、高可用性、多租户的日志聚合系统,它被设计用来优雅地与Grafana协同工作。Promta
- ELK —— Logstash 将 MySQL 数据同步至 ElasticSearch
2301_82242204
程序员elkmysqlelasticsearch
一、搭建环境1.0环境依赖1.1搭建ElasticSearch环境1.1.1ElasticSearch简介1.1.2启动ElasticSearch1.2Logstash(多数据源采集系统)1.3Kibana(可视化面板)二、Logstash配置2.1配置数据库连接2.2配置同步ES2.3重新启动三、下一步更新计划Author:GoritDate:2021/4/7Refer:各种同类文章参考融合+自
- Python 爬虫实战:爬取学术论文数据
西攻城狮北
python爬虫实战案例
一、项目概述二、环境准备1.Python和PyCharm安装2.安装必要Python库三、爬虫实战1.分析目标网站2.编写爬虫代码(1)使用Requests和BeautifulSoup获取页面数据(2)使用Pandas存储数据(3)使用Scrapy框架构建高效爬虫3.爬取API数据四、数据处理与分析1.数据清洗2.数据可视化五、注意事项1.遵守法律和道德规范2.处理验证码3.应对反爬虫机制六、总结
- 使用Python爬虫抓取交通流量数据并进行地图可视化
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目python爬虫信息可视化开发语言人工智能
引言交通流量的可视化对于城市规划和交通管理至关重要。通过直观的地图展示交通流量的变化,我们可以清晰地了解不同时间和地点的交通状况,从而为交通优化提供数据支持。在现代城市中,交通流量监控系统可以通过传感器、摄像头和GPS设备等手段获取实时数据,而Python作为一种功能强大的编程语言,能够帮助我们高效地抓取这些数据并进行可视化展示。本文将介绍如何使用Python爬虫抓取交通流量数据,并通过地图可视化
- AntV | 蚂蚁数据可视化 G2Plot 通用 API
一个平凡de人
web开发vue.js前端javascript
AntV|G2PlotAPIAntV|G2Plot教程1、通用APIG2Plot的核心技术架构非常简单,所有的Plot图表都继承于一个基类,基类为所有的图表提供的了通用的API方法,而每个具体的可视化图表仅仅处理自己不同的配置项。所以API部分,所有图表基本都是一样,除了部分图表(比如:仪表盘、水波图)在changeDataAPI上有细微的区别。创建图表实例(new)通用API所有图表的创建,都是
- 审批流AntV框架蚂蚁数据可视化X6饼图(注释详尽)
shalDream
信息可视化canva可画javascripthtml5
大家好,这次使用的是AntV的蚂蚁数据可视化X6框架,类似于审批流的场景等,代码如下:X6框架参考网址:https://x6.antv.vision/zh/examples/showcase/practices#bpmn可以进入该网址,直接复制下方代码进行调试或观察。效果图如下:import{Graph,Cell}from'@antv/x6'constdata=[{"id":"1","shape"
- HarmonyNext实战:基于ArkTS的分布式实时日志分析系统开发
harmonyos-next
HarmonyNext实战:基于ArkTS的分布式实时日志分析系统开发引言在HarmonyNext生态系统中,日志分析是保障系统稳定性和性能优化的重要手段。本文将深入探讨如何使用ArkTS语言开发一个分布式实时日志分析系统,重点介绍日志的收集、过滤、聚合以及可视化等核心功能的实现。我们将通过一个完整的实战案例,展示如何利用HarmonyNext的分布式能力和ArkTS的高效性能,构建一个高效、稳定
- Python神器 Jupyter Notebook
懒大王爱吃狼
pythonpython开发语言Python基础python学习服务器
JupyterNotebook是Python领域中备受推崇的一款神器,以下是对其的详细介绍:一、概述JupyterNotebook是一款开放源代码的Web应用程序,它允许用户创建和共享包含实时代码、方程式、可视化和叙述文本的文档。它适用于数据分析、可视化、机器学习等多种场景,尤其在数据科学领域中广受欢迎。二、安装与配置JupyterNotebook可以通过多种方式进行安装,其中最常见的是通过安装A
- 【Web前端开发】---web简介
爱学习的小何同学!
前端
1、前端开发能干什么能干:网页、小程序(例如:微信小程序、抖音小程序),数据可视化前端工程师不仅可以开发上面所说的东西,而且也可以开发:服务器、客户端。2、计算机基础计算机由硬件与软件构成。所谓的硬件就是能看得见、摸得着的一些零部件。比如:CPU、内存、硬盘、键盘、鼠标、音箱、显示器。所谓的软件就是看得见、摸不着的东西。软件由系统软件和应用软件构成。系统软件:Windows、Linux、Max、H
- 【大数据平台】大数据平台的云迁移策略
野老杂谈
大数据平台建设指南大数据大数据平台云计算云迁移数据同步
欢迎来到我的博客,很高兴能够在这里和您见面!欢迎订阅相关专栏:⭐️全网最全IT互联网公司面试宝典:收集整理全网各大IT互联网公司技术、项目、HR面试真题.⭐️AIGC时代的创新与未来:详细讲解AIGC的概念、核心技术、应用领域等内容。⭐️大数据平台建设指南:全面讲解从数据采集到数据可视化的整个过程,掌握构建现代化数据平台的核心技术和方法。⭐️《遇见Python:初识、了解与热恋》:涵盖了Pytho
- 基于 Python + Django 的学生成绩综合评价分析预测可视化系统
源码空间站11
pythondjango开发语言课程设计机器学习成绩预测毕业设计
开发报告:一、项目概述本项目是一个基于Python和Django框架开发的学生成绩综合评价分析与预测可视化系统。系统的主要功能包括:学生成绩数据的管理与展示、成绩预测模型的建立与应用、以及预测结果的可视化展示。该系统利用机器学习算法(如线性回归)进行成绩预测,并通过DjangoWeb框架实现数据的展示和用户交互。二、系统功能概述学生信息管理:系统管理学生的基本信息,包括年龄、性别、爱好等,基于Dj
- 深度学习day1
孤城laugh
深度学习人工智能笔记学习机器学习
深度学习day11.深度学习与机器学习的区别1.1特征提取方面1.2数据量与计算性能要求1.3算法代表2.深度学习框架之TensorFlow2.1TensorFlow基础2.2TensorFlow基础知识1.**张量(Tensor)**:多维数组、多维列表2.**变量(Variable)**:用于表示程序处理的共享持久状态3.**图与函数**4.**可视化学习(TensorBoard)**:用来展
- 132java ssm springboot基于大数据的吉林省农村产权交易数据分析可视化平台系统(源码+文档+运行视频+讲解视频)
QQ2279239102
springboot大数据数据分析开发语言mavenvue.js
文章目录系列文章目录目的前言一、详细视频演示二、项目部分实现截图三、技术栈后端框架springboot前端框架vue持久层框架MyBaitsPlus系统测试四、代码参考源码获取目的摘要:本文介绍了基于JavaSSM和SpringBoot开发的吉林省农村产权交易数据分析可视化平台系统,为农村产权交易市场提供决策支持。系统前端利用HTML、CSS和JavaScript构建直观的可视化界面,后端运用Ja
- qt.network.ssl: QSslSocket: cannot call unresolved function 问题解决
清海风缘
Qtqt.network.ssl
转:Qt5.4.2实现一个简单的浏览器及相关问题的解决首先,介绍一下我使用的Qt版本:QtCreator3.4.1(opensource)BasedonQt5.4.2(MSVC2013,32bit)BuiltonMay28201519:07:19运行平台为Windows。至于linux平台,以后再说吧。主要使用的是Qt中的QtWebKit和QWebView。这里Qt5做了相应的调整,可视化的QWe
- Qt-模型视图框架
空凝眸_
跨平台开发_Qtqt
一简介1.模型视图架构(Model/ViewArchitecture)是Qt中用于处理和展示数据的一种设计模式,它将数据的管理(模型Model)、数据的可视化(视图View)、用户与数据的交互(控制器,通常是通过委托(代理)Delegate实现)分离开来,从而提高了代码的可重用性和可维护性。二分类1.模型1.1说明:模型是数据的容器,用于管理原始数据,模型提供了一种标准的接口,使得数据可以被不同的
- 面向对象面向过程
3213213333332132
java
面向对象:把要完成的一件事,通过对象间的协作实现。
面向过程:把要完成的一件事,通过循序依次调用各个模块实现。
我把大象装进冰箱这件事为例,用面向对象和面向过程实现,都是用java代码完成。
1、面向对象
package bigDemo.ObjectOriented;
/**
* 大象类
*
* @Description
* @author FuJian
- Java Hotspot: Remove the Permanent Generation
bookjovi
HotSpot
openjdk上关于hotspot将移除永久带的描述非常详细,http://openjdk.java.net/jeps/122
JEP 122: Remove the Permanent Generation
Author Jon Masamitsu
Organization Oracle
Created 2010/8/15
Updated 2011/
- 正则表达式向前查找向后查找,环绕或零宽断言
dcj3sjt126com
正则表达式
向前查找和向后查找
1. 向前查找:根据要匹配的字符序列后面存在一个特定的字符序列(肯定式向前查找)或不存在一个特定的序列(否定式向前查找)来决定是否匹配。.NET将向前查找称之为零宽度向前查找断言。
对于向前查找,出现在指定项之后的字符序列不会被正则表达式引擎返回。
2. 向后查找:一个要匹配的字符序列前面有或者没有指定的
- BaseDao
171815164
seda
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
public class BaseDao {
public Conn
- Ant标签详解--Java命令
g21121
Java命令
这一篇主要介绍与java相关标签的使用 终于开始重头戏了,Java部分是我们关注的重点也是项目中用处最多的部分。
1
- [简单]代码片段_电梯数字排列
53873039oycg
代码
今天看电梯数字排列是9 18 26这样呈倒N排列的,写了个类似的打印例子,如下:
import java.util.Arrays;
public class 电梯数字排列_S3_Test {
public static void main(S
- Hessian原理
云端月影
hessian原理
Hessian 原理分析
一. 远程通讯协议的基本原理
网络通信需要做的就是将流从一台计算机传输到另外一台计算机,基于传输协议和网络 IO 来实现,其中传输协议比较出名的有 http 、 tcp 、 udp 等等, http 、 tcp 、 udp 都是在基于 Socket 概念上为某类应用场景而扩展出的传输协
- 区分Activity的四种加载模式----以及Intent的setFlags
aijuans
android
在多Activity开发中,有可能是自己应用之间的Activity跳转,或者夹带其他应用的可复用Activity。可能会希望跳转到原来某个Activity实例,而不是产生大量重复的Activity。
这需要为Activity配置特定的加载模式,而不是使用默认的加载模式。 加载模式分类及在哪里配置
Activity有四种加载模式:
standard
singleTop
- hibernate几个核心API及其查询分析
antonyup_2006
html.netHibernatexml配置管理
(一) org.hibernate.cfg.Configuration类
读取配置文件并创建唯一的SessionFactory对象.(一般,程序初始化hibernate时创建.)
Configuration co
- PL/SQL的流程控制
百合不是茶
oraclePL/SQL编程循环控制
PL/SQL也是一门高级语言,所以流程控制是必须要有的,oracle数据库的pl/sql比sqlserver数据库要难,很多pl/sql中有的sqlserver里面没有
流程控制;
分支语句 if 条件 then 结果 else 结果 end if ;
条件语句 case when 条件 then 结果;
循环语句 loop
- 强大的Mockito测试框架
bijian1013
mockito单元测试
一.自动生成Mock类 在需要Mock的属性上标记@Mock注解,然后@RunWith中配置Mockito的TestRunner或者在setUp()方法中显示调用MockitoAnnotations.initMocks(this);生成Mock类即可。二.自动注入Mock类到被测试类 &nbs
- 精通Oracle10编程SQL(11)开发子程序
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*开发子程序
*/
--子程序目是指被命名的PL/SQL块,这种块可以带有参数,可以在不同应用程序中多次调用
--PL/SQL有两种类型的子程序:过程和函数
--开发过程
--建立过程:不带任何参数
CREATE OR REPLACE PROCEDURE out_time
IS
BEGIN
DBMS_OUTPUT.put_line(systimestamp);
E
- 【EhCache一】EhCache版Hello World
bit1129
Hello world
本篇是EhCache系列的第一篇,总体介绍使用EhCache缓存进行CRUD的API的基本使用,更细节的内容包括EhCache源代码和设计、实现原理在接下来的文章中进行介绍
环境准备
1.新建Maven项目
2.添加EhCache的Maven依赖
<dependency>
<groupId>ne
- 学习EJB3基础知识笔记
白糖_
beanHibernatejbosswebserviceejb
最近项目进入系统测试阶段,全赖袁大虾领导有力,保持一周零bug记录,这也让自己腾出不少时间补充知识。花了两天时间把“传智播客EJB3.0”看完了,EJB基本的知识也有些了解,在这记录下EJB的部分知识,以供自己以后复习使用。
EJB是sun的服务器端组件模型,最大的用处是部署分布式应用程序。EJB (Enterprise JavaBean)是J2EE的一部分,定义了一个用于开发基
- angular.bootstrap
boyitech
AngularJSAngularJS APIangular中文api
angular.bootstrap
描述:
手动初始化angular。
这个函数会自动检测创建的module有没有被加载多次,如果有则会在浏览器的控制台打出警告日志,并且不会再次加载。这样可以避免在程序运行过程中许多奇怪的问题发生。
使用方法: angular .
- java-谷歌面试题-给定一个固定长度的数组,将递增整数序列写入这个数组。当写到数组尾部时,返回数组开始重新写,并覆盖先前写过的数
bylijinnan
java
public class SearchInShiftedArray {
/**
* 题目:给定一个固定长度的数组,将递增整数序列写入这个数组。当写到数组尾部时,返回数组开始重新写,并覆盖先前写过的数。
* 请在这个特殊数组中找出给定的整数。
* 解答:
* 其实就是“旋转数组”。旋转数组的最小元素见http://bylijinnan.iteye.com/bl
- 天使还是魔鬼?都是我们制造
ducklsl
生活教育情感
----------------------------剧透请原谅,有兴趣的朋友可以自己看看电影,互相讨论哦!!!
从厦门回来的动车上,无意中瞟到了书中推荐的几部关于儿童的电影。当然,这几部电影可能会另大家失望,并不是类似小鬼当家的电影,而是关于“坏小孩”的电影!
自己挑了两部先看了看,但是发现看完之后,心里久久不能平
- [机器智能与生物]研究生物智能的问题
comsci
生物
我想,人的神经网络和苍蝇的神经网络,并没有本质的区别...就是大规模拓扑系统和中小规模拓扑分析的区别....
但是,如果去研究活体人类的神经网络和脑系统,可能会受到一些法律和道德方面的限制,而且研究结果也不一定可靠,那么希望从事生物神经网络研究的朋友,不如把
- 获取Android Device的信息
dai_lm
android
String phoneInfo = "PRODUCT: " + android.os.Build.PRODUCT;
phoneInfo += ", CPU_ABI: " + android.os.Build.CPU_ABI;
phoneInfo += ", TAGS: " + android.os.Build.TAGS;
ph
- 最佳字符串匹配算法(Damerau-Levenshtein距离算法)的Java实现
datamachine
java算法字符串匹配
原文:http://www.javacodegeeks.com/2013/11/java-implementation-of-optimal-string-alignment.html------------------------------------------------------------------------------------------------------------
- 小学5年级英语单词背诵第一课
dcj3sjt126com
englishword
long 长的
show 给...看,出示
mouth 口,嘴
write 写
use 用,使用
take 拿,带来
hand 手
clever 聪明的
often 经常
wash 洗
slow 慢的
house 房子
water 水
clean 清洁的
supper 晚餐
out 在外
face 脸,
- macvim的使用实战
dcj3sjt126com
macvim
macvim用的是mac里面的vim, 只不过是一个GUI的APP, 相当于一个壳
1. 下载macvim
https://code.google.com/p/macvim/
2. 了解macvim
:h vim的使用帮助信息
:h macvim
- java二分法查找
蕃薯耀
java二分法查找二分法java二分法
java二分法查找
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年6月23日 11:40:03 星期二
http:/
- Spring Cache注解+Memcached
hanqunfeng
springmemcached
Spring3.1 Cache注解
依赖jar包:
<!-- simple-spring-memcached -->
<dependency>
<groupId>com.google.code.simple-spring-memcached</groupId>
<artifactId>simple-s
- apache commons io包快速入门
jackyrong
apache commons
原文参考
http://www.javacodegeeks.com/2014/10/apache-commons-io-tutorial.html
Apache Commons IO 包绝对是好东西,地址在http://commons.apache.org/proper/commons-io/,下面用例子分别介绍:
1) 工具类
2
- 如何学习编程
lampcy
java编程C++c
首先,我想说一下学习思想.学编程其实跟网络游戏有着类似的效果.开始的时候,你会对那些代码,函数等产生很大的兴趣,尤其是刚接触编程的人,刚学习第一种语言的人.可是,当你一步步深入的时候,你会发现你没有了以前那种斗志.就好象你在玩韩国泡菜网游似的,玩到一定程度,每天就是练级练级,完全是一个想冲到高级别的意志力在支持着你.而学编程就更难了,学了两个月后,总是觉得你好象全都学会了,却又什么都做不了,又没有
- 架构师之spring-----spring3.0新特性的bean加载控制@DependsOn和@Lazy
nannan408
Spring3
1.前言。
如题。
2.描述。
@DependsOn用于强制初始化其他Bean。可以修饰Bean类或方法,使用该Annotation时可以指定一个字符串数组作为参数,每个数组元素对应于一个强制初始化的Bean。
@DependsOn({"steelAxe","abc"})
@Comp
- Spring4+quartz2的配置和代码方式调度
Everyday都不同
代码配置spring4quartz2.x定时任务
前言:这些天简直被quartz虐哭。。因为quartz 2.x版本相比quartz1.x版本的API改动太多,所以,只好自己去查阅底层API……
quartz定时任务必须搞清楚几个概念:
JobDetail——处理类
Trigger——触发器,指定触发时间,必须要有JobDetail属性,即触发对象
Scheduler——调度器,组织处理类和触发器,配置方式一般只需指定触发
- Hibernate入门
tntxia
Hibernate
前言
使用面向对象的语言和关系型的数据库,开发起来很繁琐,费时。由于现在流行的数据库都不面向对象。Hibernate 是一个Java的ORM(Object/Relational Mapping)解决方案。
Hibernte不仅关心把Java对象对应到数据库的表中,而且提供了请求和检索的方法。简化了手工进行JDBC操作的流程。
如
- Math类
xiaoxing598
Math
一、Java中的数字(Math)类是final类,不可继承。
1、常数 PI:double圆周率 E:double自然对数
2、截取(注意方法的返回类型) double ceil(double d) 返回不小于d的最小整数 double floor(double d) 返回不大于d的整最大数 int round(float f) 返回四舍五入后的整数 long round