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- C# WinForm 实现学生成绩信息管理系统,连接SQL数据库,完整代码
C#WinForm实现学生成绩信息管理系统《面向对象程序设计》实验功能介绍1、学生信息查询2、学生选课信息3、学生信息修改4、学生成绩录入实验分析遇到的问题解决方法主要问题嗨,我是射手座的程序媛,期待与大家更多的交流与学习,欢迎添加:3512724768《面向对象程序设计》实验一、实验目的1.熟练掌握C#开发,掌握建立Windows应用程序的步骤和方法。2.建立面向对象编程理念。3.熟练掌握控件及
- 用sklearn库中的算法对数据集进行训练和auc评估(个人学习笔记)
ZD困困困
python机器学习
本文为个人学习笔记,仅供学习参考,欢迎讨论,要是有哪里写的不对或有疑问的欢迎讨论。题目:运用已给数据集进行模型训练,使用逻辑回归、决策树、随机森林和AdaBoost几个算法进行训练,并打印各个算法训练后的auc评价指标。文章目录1.导入数据集①read_csv():读取数据并以某字符分隔。②merge():合并③drop():删除行或列④tolist():将数组或矩阵转换为列表⑤train_tes
- 机器学习:集成算法的装袋法(Bagging):随机森林(Random Forest)
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#概念及理论机器学习算法随机森林
随机森林(RandomForest)是一种集成学习方法,通过构建多个决策树并结合其预测结果来提升模型的性能和稳定性。它由LeoBreiman于2001年提出,广泛应用于分类和回归任务。以下是随机森林的详细介绍,包括其基本概念、构建过程、优缺点及应用场景。基本概念随机森林是一种基于决策树的集成算法,通过生成多棵决策树,并将这些树的预测结果结合起来,以提高整体模型的预测准确性和稳定性。每棵决策树都是在
- 森林的智慧:随机森林与集成学习的民主之道
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人工智能科普人工智能科普
当约阿夫·弗罗因德和罗伯特·沙皮尔提出的AdaBoost算法在90年代末期以其强大的预测精度震惊机器学习界,展示了“团结弱者为强者”的集成魅力时,另一种集成思想也在悄然孕育。这种思想同样信奉“众人拾柴火焰高”,但走的是一条与AdaBoost截然不同的路径:它不执着于反复调整数据权重去“关注”被前序模型分错的困难样本,而是致力于创造尽可能多样化的模型,然后让这些模型平等地投票。它的核心哲学是:如果每
- 机器学习:集成学习方法之随机森林(Random Forest)
慕婉0307
机器学习集成学习机器学习随机森林
一、集成学习与随机森林概述1.1什么是集成学习集成学习(EnsembleLearning)是机器学习中一种强大的范式,它通过构建并结合多个基学习器(baselearner)来完成学习任务。集成学习的主要思想是"三个臭皮匠,顶个诸葛亮",即通过组合多个弱学习器来获得一个强学习器。集成学习方法主要分为两大类:Bagging(BootstrapAggregating):并行训练多个基学习器,然后通过投票
- 数据结构与算法 第一章 绪论
noruta
408#数据结构与算法数据结构
1.1.数据结构的基本概念数据:对计算机来说,能被计算机程序识别和处理的符号的集合。(比如二进制0和1)数据元素:数据的基本单位,通常作为一个整体进行考虑和处理。(比如一个学生的信息是一个数据元素)数据项:构成数据元素的最小单位。(学生的学号,姓名,班级构成一个学生信息)要根据实际的业务需求来确定什么是数据元素、什么是数据项。数据结构:相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。比如汉字有左右
- 《48小时极速开发:Python+MySQL 学生信息管理系统架构实战揭秘》
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Python项目实践及实战pythonmysql架构
Python项目实践:学生信息管理系统1.项目概述1.1项目背景开发周期:2天(需求分析0.5天+开发1天+测试0.5天)技术栈:Python3.9+MySQL+面向对象编程核心价值:实现学生信息的全生命周期管理采用分层架构设计(表示层/业务层/数据层)数据库驱动的高效数据持久化方案1.2系统架构系统架构调用CRUD操作连接池业务逻辑层命令行界面数据访问层MySQL数据库2.核心模块实现2.1数据
- C++实现学生管理系统
lijiatu10086
C++c++
文章目录实验要求一、实验平台二、代码1.结构体以及相关变量2.相关函数实现过程(1)判断一个学生是否已经存在(2)从文件中读写学生信息(3)增加学生(4)删除学生(5)修改学生(6)查询学生(7)main函数的实现3.整体代码总结实验要求实验要求:将班上同学的信息(编号(001对应第一个,008对应第八个),姓名,性别,年龄,学校,年级,班级,爱好……),使用自己设计的结构体来存储。并在此基础上结
- ASP学生信息管理系统完整实施指南
带虾条酱
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:ASP学生信息管理系统,基于ActiveServerPages技术,为学校优化学生信息管理,提高工作效率。系统功能涵盖班级管理、成绩跟踪、权限设置等。各组件如list_fenban.asp、xj_update.asp、xj_add.asp、admin_user.asp、funoperate.asp、list_check_upd.asp、list_check_a
- 生信分析用python还是r_生信分析利器:JupyterLab
weixin_39612726
生信分析用python还是r
生信分析对计算机的开发环境有诸多要求,随之而来的自然就是很多麻烦。不说别的,要兼顾Python和R的问题就有够头疼。一边想着用Python搭流程处理文本和分析结果,另一边还想着用R来做统计分析和画图,而且大多数时候生信分析还得在服务器上完成。Python你用Pycharm,R用Rstudio,一会这儿一会那儿的切来切去,还得设置服务器连接(Pycharm如果不是付费版本,要连服务器还挺麻烦)。完了
- 七天学完十大机器学习经典算法-05.从投票到分类:K近邻(KNN)算法完全指南
接上一篇《七天学完十大机器学习经典算法-04.随机森林:群众智慧的机器学习实践》想象一下,你搬进了一个新小区。想知道这个小区整体氛围如何?最直接的方法就是看看你最近的几家邻居是什么样的人——如果邻居们都很安静、整洁,小区大概率不错;如果邻居们深夜喧哗、环境杂乱,你可能就得重新考虑了。K近邻(K-NearestNeighbors,KNN)算法的核心思想,就如同这个观察邻居的过程。它是机器学习中最直观
- 生信技能16 - 生信分析序列处理常用函数
生信与基因组学
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生信分析序列处理常用函数生信分析经常需要对序列进行处理,下面的实现代码可用于个人练习,可以让我们更好地理解序列处理的原理,当然python也有更高效率的包可以实现以下功能。read_seq_file读取序列txt文件函数count_nucletotides计算各核苷酸数量函数dna2rnaDNA序列转RNA序列函数seq_reverseDNA序列转换为互补序列函数count_GC_ratio计算序
- R语言入门课| 05 一文掌握R语言常见数据类型
Biomamba生信基地
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视频教程大家可以先做一做R语言基础小测验,看看自己是否需要跟我们5.5h入门R语言的课程。先上教程视频,B站同步播出:https://www.bilibili.com/video/BV1miNVeWEkw完整视频回放和答疑服务可见:5.5h入门R语言本节课程视频:(点击此处查看)"R语言入门课"是我们认为生信小白入门不得不听的一个课程,我们也为这个课程准备了许多干货。R语言的精髓便是数据处理,在本
- pos共识机制_共识机制:权益证明机制(POS)
weixin_39737224
pos共识机制
原标题:共识机制:权益证明机制(POS)在区块链系统框架中,共识层提供了全网对交易和区块的共识,是接在区块链中产生信任的方法和机制。目前常用的共识机制有三种:ProofofWork工作量证明,简称PoW;ProofofStaked权益证明,简称Pos;DelegatedProofofStake授权股权证明,简称DPoS。其中,工作量证明PoW是比特币所用的共识机制,也是目前使用最广泛和成熟的共识机
- 从决策树到随机森林:Python机器学习里的“树形家族“深度实战与原理拆解
小张在编程
机器学习决策树随机森林
引言在机器学习的算法森林中,有一对"树形兄弟"始终占据着C位——决策树像个逻辑清晰的"老教授",用可视化的树状结构把复杂决策过程拆解成"是/否"的简单判断;而它的进阶版随机森林更像一支"精英军团",通过多棵决策树的"投票表决",在准确性与抗过拟合能力上实现了质的飞跃。无论是医疗诊断中的疾病预测,还是金融风控里的违约判别,这对组合都用强大的适应性证明着自己的"算法常青树"地位。今天,我们就从原理到实
- 深入详解:随机森林算法——概念、原理、实现与应用场景
猿享天开
算法随机森林机器学习
深入详解:随机森林算法——概念、原理、实现与应用场景随机森林(RandomForest,RF)是一种经典的集成学习算法,广泛应用于机器学习任务。本文将通过图文结合的方式,全面解析随机森林的核心原理、实现细节和应用实践,帮助读者建立系统认知。1.核心概念与直观理解1.1什么是随机森林?随机森林是一种基于决策树的集成学习算法,通过构建多棵决策树进行协同预测。其核心思想是"三个臭皮匠,顶个诸葛亮"——多
- 随机森林详解:原理、优势与应用实践
大千AI助手
人工智能Python#OTHER随机森林算法机器学习决策树人工智能DecisionTree数据挖掘
本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!随机森林介绍1.定义:随机森林是一种强大的、高度灵活的集成学习(EnsembleLearning)算法,主要用于分类和回归任务。它的核心思想是构建多棵决策树(DecisionTree),并将这些树的预测结果进行组合(例如,分类任务采用投票,回归任务采用
- 学校老师课堂点名管理系统带TkinterUI界面
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完整源码项目包获取→点击文章末尾名片!基于PythonTkinter的学生管理系统,有最基本的增删改查功能,还有随机点名、顺序点名功能##1、研究现状综述目前,在学生信息管理领域,各大高校面临的难题在于对学生信息管理的效率过低,传统的人工管理造成了资金和劳动力的浪费。因此,大部分学者研究的是针对高校的学生信息或成绩管理系统,而用python语言的也很少,其中大多用的是PyQt5模块。而且,针对低年
- python做生物信息学分析_Python从零开始第五章生物信息学①提取差异基因
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目前来说,做生物信息学的人越来越多,但是我觉得目前而言做生信的主要有三类人:老本行是做实验的,做生信可能是为了辅助研究或者是为了发paper(有非常多的临床生选择趟生信这波水)主要是做生信的,主要涵盖高通量测序数据分析,组学数据分析等等,专门从事生物学数据分析的这群人,其大部分也是本科生物狗作为强大的生力军,以调包写R,python为主。那么这群人就要熟悉看各种包的tutorial以及如何进行常规
- 用Python实现生信分析——功能预测详解
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功能预测是生物信息学中的一项重要任务,通过分析基因或蛋白质序列的特征,推测它们的生物学功能。功能预测通常涉及多种方法,包括序列比对、基序识别、机器学习模型等。这些方法可以帮助科学家推断未知基因的功能,从而加速生物学研究的进展。1.功能预测的主要方法(1)同源性比对:通过将未知基因或蛋白质序列与数据库中的已知序列进行比对,识别出同源序列,并推测它们的功能。常用工具包括BLAST、HMMER等。(2)
- 用Python实现生信分析——序列搜索和比对工具详解
写代码的M教授
生信分析python
1.什么是序列搜索和比对工具?序列搜索和比对工具在生物信息学中用于在大型序列数据库中搜索与查询序列相似的序列,并进行比对分析。这些工具可以帮助研究人员识别与目标序列相关的已知序列,从而推测其功能、结构和进化关系。常见的序列搜索和比对工具包括:BLAST(BasicLocalAlignmentSearchTool):最常用的序列搜索工具,能够快速找到与查询序列相似的序列。FASTA:另一个常用的序列
- 60天python训练计划----day55
DAY55序列预测任务介绍知识点回顾序列预测介绍单步预测多步预测的2种方式序列数据的处理:滑动窗口多输入多输出任务的思路经典机器学习在序列任务上的劣势;以随机森林为例一、序列预测任务介绍1.1序列预测是什么?我们之前接触到的结构化数据,它本身不具备顺序,我们认为每个样本之间独立无关,样本之间即使调换顺序,仍然不影响模型的训练。但是日常中很多数据是存在先后关系的,而他们对应的任务是预测下一步的值,我
- C语言大作业——学生信息管理系统
yeye_queenmoon
c语言开发语言
前言零基础小白第一次写项目,耗时两天,bug不断,浅浅记录一下项目介绍github依照作业要求分三层(1)Viewlayer(main.c):receiveuserinputs,displaydataandinteractwithusers.(2)Logiclayer(stu_service.c):processrelativebusinesslogics.(3)Dataaccesslayer(s
- 使用随机森林实现目标检测
司南锤
python基础学习AI随机森林
核心实现思路滑动窗口策略:在图像上滑动固定大小的窗口,对每个窗口进行分类多维特征提取:结合统计特征、纹理特征、边缘特征、形状特征等随机森林分类:训练二分类器判断窗口是否包含目标后处理优化:使用非极大值抑制减少重复检测特征工程的重要性LBP纹理特征:捕捉局部纹理模式灰度共生矩阵:描述纹理的统计特性边缘密度:反映目标边界信息形状描述符:圆形度、面积比等几何特征实际应用建议数据收集:收集大量正负样本进行
- 6.26打卡
丁值心
机器学习小白从0到1人工智能深度学习机器学习python开发语言
@浙大疏锦行DAY55序列预测任务介绍知识点回顾1.序列预测介绍a.单步预测b.多步预测的2种方式2.序列数据的处理:滑动窗口3.多输入多输出任务的思路4.经典机器学习在序列任务上的劣势;以随机森林为例作业:手动构造类似的数据集(如cosx数据),观察不同的机器学习模型的差异#准备工作importnumpyasnpimportrandomimportosimportmatplotlib.pyplo
- 梯度增强与XGBoost算法解析
weixin_47233946
算法算法
##一、梯度增强(GradientBoosting)原理###1.1集成学习与Boosting集成学习通过结合多个弱模型提升整体性能,主要包括Bagging(如随机森林)和Boosting两类方法。**梯度增强**属于Boosting家族,核心思想是**串行训练模型,每一步修正前序模型的残差**,最终形成强预测器。###1.2算法核心流程1.**初始化基模型**:用常数(如目标变量均值)预测。2.
- Java消息队列“三神器”:从单机“土味通信”到云原生“量子纠缠”,代码带你玩转弹性消息系统!
墨瑾轩
一起学学Java【五】java云原生开发语言
关注墨瑾轩,带你探索编程的奥秘!超萌技术攻略,轻松晋级编程高手技术宝库已备好,就等你来挖掘订阅墨瑾轩,智趣学习不孤单即刻启航,编程之旅更有趣一、你的应用还在“拍电线报信”?是时候请个“云原生信使”了!“生产者和消费者像“隔山喊话”?消息积压导致系统“爆表”?扩容时队列像“挤地铁”?”——别慌!今天我们就用基础实现→云原生增强→实战案例三神器,教你如何让Java消息队列从“土味通信”变身“量子纠缠”
- python训练day14 shap图绘制
小暖星
python训练python开发语言人工智能
SHAP原理目标:理解复杂机器学习模型(尤其是“黑箱”模型,如随机森林、梯度提升树、神经网络等)为什么会对特定输入做出特定预测。SHAP提供了一种统一的方法来解释模型的输出。核心思想:合作博弈论中的Shapley值SHAP(SHapleyAdditiveexPlanations)的核心基于博弈论中的Shapley值概念。想象一个合作游戏:1.玩家(Players)::模型的特征(Features)
- 分类树/装袋法/随机森林算法的R语言实现
廖致君
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原文首发于简书于[2018.06.12]本文是我自己动手用R语言写的实现分类树的代码,以及在此基础上写的袋装法(bagging)和随机森林(randomforest)的算法实现。全文的结构是:分类树基本知识predginisplitrulesplitrule_bestsplitrule_randomsplittingbuildTreepredict装袋法与随机森林基本知识baggingpredic
- 用MiddleGenIDE工具生成hibernate的POJO(根据数据表生成POJO类)
AdyZhang
POJOeclipseHibernateMiddleGenIDE
推荐:MiddlegenIDE插件, 是一个Eclipse 插件. 用它可以直接连接到数据库, 根据表按照一定的HIBERNATE规则作出BEAN和对应的XML ,用完后你可以手动删除它加载的JAR包和XML文件! 今天开始试着使用
- .9.png
Cb123456
android
“点九”是andriod平台的应用软件开发里的一种特殊的图片形式,文件扩展名为:.9.png
智能手机中有自动横屏的功能,同一幅界面会在随着手机(或平板电脑)中的方向传感器的参数不同而改变显示的方向,在界面改变方向后,界面上的图形会因为长宽的变化而产生拉伸,造成图形的失真变形。
我们都知道android平台有多种不同的分辨率,很多控件的切图文件在被放大拉伸后,边
- 算法的效率
天子之骄
算法效率复杂度最坏情况运行时间大O阶平均情况运行时间
算法的效率
效率是速度和空间消耗的度量。集中考虑程序的速度,也称运行时间或执行时间,用复杂度的阶(O)这一标准来衡量。空间的消耗或需求也可以用大O表示,而且它总是小于或等于时间需求。
以下是我的学习笔记:
1.求值与霍纳法则,即为秦九韶公式。
2.测定运行时间的最可靠方法是计数对运行时间有贡献的基本操作的执行次数。运行时间与这个计数成正比。
- java数据结构
何必如此
java数据结构
Java 数据结构
Java工具包提供了强大的数据结构。在Java中的数据结构主要包括以下几种接口和类:
枚举(Enumeration)
位集合(BitSet)
向量(Vector)
栈(Stack)
字典(Dictionary)
哈希表(Hashtable)
属性(Properties)
以上这些类是传统遗留的,在Java2中引入了一种新的框架-集合框架(Collect
- MybatisHelloWorld
3213213333332132
//测试入口TestMyBatis
package com.base.helloworld.test;
import java.io.IOException;
import org.apache.ibatis.io.Resources;
import org.apache.ibatis.session.SqlSession;
import org.apache.ibat
- Java|urlrewrite|URL重写|多个参数
7454103
javaxmlWeb工作
个人工作经验! 如有不当之处,敬请指点
1.0 web -info 目录下建立 urlrewrite.xml 文件 类似如下:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE u
- 达梦数据库+ibatis
darkranger
sqlmysqlibatisSQL Server
--插入数据方面
如果您需要数据库自增...
那么在插入的时候不需要指定自增列.
如果想自己指定ID列的值, 那么要设置
set identity_insert 数据库名.模式名.表名;
----然后插入数据;
example:
create table zhabei.test(
id bigint identity(1,1) primary key,
nam
- XML 解析 四种方式
aijuans
android
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,平台的无关性使得很多场合都需要用到XML。本文将详细介绍用Java解析XML的四种方法。
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,它的平台无关性,语言无关性,系统无关性,给数据集成与交互带来了极大的方便。对于XML本身的语法知识与技术细节,需要阅读相关的技术文献,这里面包括的内容有DOM(Document Object
- spring中配置文件占位符的使用
avords
1.类
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE beans PUBLIC "-//SPRING//DTD BEAN//EN" "http://www.springframework.o
- 前端工程化-公共模块的依赖和常用的工作流
bee1314
webpack
题记: 一个人的项目,还有工程化的问题嘛? 我们在推进模块化和组件化的过程中,肯定会不断的沉淀出我们项目的模块和组件。对于这些沉淀出的模块和组件怎么管理?另外怎么依赖也是个问题? 你真的想这样嘛? var BreadCrumb = require(‘../../../../uikit/breadcrumb’); //真心ugly。
- 上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,该如何回应?
bijian1013
项目管理沟通IT职业规划
问题:上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,如何回应
正常下班时间6点,只要是6点半前下班的,上司都认为没有加班。
Eno-Bea回答,注重感受,不一定是别人的
虽然我不知道你具体从事什么工作与职业,但是我大概猜测,你是从事一项不太容易出现阶段性成果的工作
- TortoiseSVN,过滤文件
征客丶
SVN
环境:
TortoiseSVN 1.8
配置:
在文件夹空白处右键
选择 TortoiseSVN -> Settings
在 Global ignote pattern 中添加要过滤的文件:
多类型用英文空格分开
*name : 过滤所有名称为 name 的文件或文件夹
*.name : 过滤所有后缀为 name 的文件或文件夹
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- 【Flume二】HDFS sink细说
bit1129
Flume
1. Flume配置
a1.sources=r1
a1.channels=c1
a1.sinks=k1
###Flume负责启动44444端口
a1.sources.r1.type=avro
a1.sources.r1.bind=0.0.0.0
a1.sources.r1.port=44444
a1.sources.r1.chan
- The Eight Myths of Erlang Performance
bookjovi
erlang
erlang有一篇guide很有意思: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide
里面有个The Eight Myths of Erlang Performance: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide/myths.html
Myth: Funs are sl
- java多线程网络传输文件(非同步)-2008-08-17
ljy325
java多线程socket
利用 Socket 套接字进行面向连接通信的编程。客户端读取本地文件并发送;服务器接收文件并保存到本地文件系统中。
使用说明:请将TransferClient, TransferServer, TempFile三个类编译,他们的类包是FileServer.
客户端:
修改TransferClient: serPort, serIP, filePath, blockNum,的值来符合您机器的系
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-模板方法模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
- 配置心得
chenyu19891124
配置
时间就这样不知不觉的走过了一个春夏秋冬,转眼间来公司已经一年了,感觉时间过的很快,时间老人总是这样不停走,从来没停歇过。
作为一名新手的配置管理员,刚开始真的是对配置管理是一点不懂,就只听说咱们公司配置主要是负责升级,而具体该怎么做却一点都不了解。经过老员工的一点点讲解,慢慢的对配置有了初步了解,对自己所在的岗位也慢慢的了解。
做了一年的配置管理给自总结下:
1.改变
从一个以前对配置毫无
- 对“带条件选择的并行汇聚路由问题”的再思考
comsci
算法工作软件测试嵌入式领域模型
2008年上半年,我在设计并开发基于”JWFD流程系统“的商业化改进型引擎的时候,由于采用了新的嵌入式公式模块而导致出现“带条件选择的并行汇聚路由问题”(请参考2009-02-27博文),当时对这个问题的解决办法是采用基于拓扑结构的处理思想,对汇聚点的实际前驱分支节点通过算法预测出来,然后进行处理,简单的说就是找到造成这个汇聚模型的分支起点,对这个起始分支节点实际走的路径数进行计算,然后把这个实际
- Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
daizj
oracle
Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=531580&uk=421021908
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=137223&uk=321552738
http://pan.baidu.com/share/l
- 非常好的介绍:Linux定时执行工具cron
dongwei_6688
linux
Linux经过十多年的发展,很多用户都很了解Linux了,这里介绍一下Linux下cron的理解,和大家讨论讨论。cron是一个Linux 定时执行工具,可以在无需人工干预的情况下运行作业,本文档不讲cron实现原理,主要讲一下Linux定时执行工具cron的具体使用及简单介绍。
新增调度任务推荐使用crontab -e命令添加自定义的任务(编辑的是/var/spool/cron下对应用户的cr
- Yii assets目录生成及修改
dcj3sjt126com
yii
assets的作用是方便模块化,插件化的,一般来说出于安全原因不允许通过url访问protected下面的文件,但是我们又希望将module单独出来,所以需要使用发布,即将一个目录下的文件复制一份到assets下面方便通过url访问。
assets设置对应的方法位置 \framework\web\CAssetManager.php
assets配置方法 在m
- mac工作软件推荐
dcj3sjt126com
mac
mac上的Terminal + bash + screen组合现在已经非常好用了,但是还是经不起iterm+zsh+tmux的冲击。在同事的强烈推荐下,趁着升级mac系统的机会,顺便也切换到iterm+zsh+tmux的环境下了。
我为什么要要iterm2
切换过来也是脑袋一热的冲动,我也调查过一些资料,看了下iterm的一些优点:
* 兼容性好,远程服务器 vi 什么的低版本能很好兼
- Memcached(三)、封装Memcached和Ehcache
frank1234
memcachedehcachespring ioc
本文对Ehcache和Memcached进行了简单的封装,这样对于客户端程序无需了解ehcache和memcached的差异,仅需要配置缓存的Provider类就可以在二者之间进行切换,Provider实现类通过Spring IoC注入。
cache.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
- Remove Duplicates from Sorted List II
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all nodes that have duplicate numbers, leaving only distinct numbers from the original list.
For example,Given 1->2->3->3->4->4->5,
- Spring4新特性——注解、脚本、任务、MVC等其他特性改进
jinnianshilongnian
spring4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- MySQL安装文档
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mysql
工作中用到的MySQL可能安装在两种操作系统中,即Windows系统和Linux系统。以Linux系统中情况居多。
安装在Windows系统时与其它Windows应用程序相同按照安装向导一直下一步就即,这里就不具体介绍,本文档只介绍Linux系统下MySQL的安装步骤。
Linux系统下安装MySQL分为三种:RPM包安装、二进制包安装和源码包安装。二
- 使用VS2010构建HotSpot工程
p2p2500
HotSpotOpenJDKVS2010
1. 下载OpenJDK7的源码:
http://download.java.net/openjdk/jdk7
http://download.java.net/openjdk/
2. 环境配置
▶
- Oracle实用功能之分组后列合并
seandeng888
oracle分组实用功能合并
1 实例解析
由于业务需求需要对表中的数据进行分组后进行合并的处理,鉴于Oracle10g没有现成的函数实现该功能,且该功能如若用JAVA代码实现会比较复杂,因此,特将SQL语言的实现方式分享出来,希望对大家有所帮助。如下:
表test 数据如下:
ID,SUBJECTCODE,DIMCODE,VALUE
1&nbs
- Java定时任务注解方式实现
tuoni
javaspringjvmxmljni
Spring 注解的定时任务,有如下两种方式:
第一种:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http
- 11大Java开源中文分词器的使用方法和分词效果对比
yangshangchuan
word分词器ansj分词器Stanford分词器FudanNLP分词器HanLP分词器
本文的目标有两个:
1、学会使用11大Java开源中文分词器
2、对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果
本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码,至于效果哪个好,那要用的人结合自己的应用场景自己来判断。
11大Java开源中文分词器,不同的分词器有不同的用法,定义的接口也不一样,我们先定义一个统一的接口:
/**
* 获取文本的所有分词结果, 对比