- 《DAMA数据管理知识体系指南》第十章 参考数据和主数据管理读书笔记
数据大包哥
大数据
《DAMA数据管理知识体系指南》第十章参考数据和主数据管理读书笔记1.引言主数据和参考数据是组织跨系统共享的核心资源,其一致性直接影响业务决策和数据质量。主数据(如客户、产品)描述核心业务实体,参考数据(如国家代码、行业分类)提供分类和标准化支持。管理目标包括:确保数据完整、一致、最新降低集成成本和风险提升数据可信度参考数据和主数据语境关系图如图10-1所示。1.1业务驱动因素1.1.1主数据管理
- 大数据的核心要点之一,数据作为资产是怎样入表的?
九张算数
数据治理大数据
**一、数据资产入表核心框架**基于《企业会计准则》及《企业数据资源相关会计处理暂行规定》,数据资产入表需满足:可控制性(企业拥有数据所有权或使用权)可计量性(成本或价值可量化)经济利益可预期性(能带来未来收益)二、数据资产入表全流程示例数据资产识别与分类场景:网城亮科技的数据资产类型:生产数据:设备传感器数据、良品率记录、工艺参数供应链数据:供应商评级、物流时效记录、库存周转率客户数据:订单历史
- 软件测试用例设计总结
程序员三藏
测试用例python软件测试测试工具自动化测试功能测试职场和发展
1.测试用例的概念软件测试人员向被测试系统提供的一组数据的集合,包括测试环境、测试步骤、测试数据、预期结果2.为什么在测试前要设计测试用例测试用例是执行测试的依据在回归测试的时候可以进行复用是自动化测试编写测试脚本的依据衡量需求的覆盖率后续的测试人员可以借鉴前人写的东西3.基于需求进行测试用例的设计需求是测试人员进行测试的依据测试人员首先要分析需求,验证需求的正确性、合理性,无二义性并且逻辑自洽在
- 202年寒假充电计划——自学手册 网络安全(黑客技术)
网安康sir
web安全安全网络php开发语言
前言什么是网络安全网络安全可以基于攻击和防御视角来分类,我们经常听到的“红队”、“渗透测试”等就是研究攻击技术,而“蓝队”、“安全运营”、“安全运维”则研究防御技术。如何成为一名黑客很多朋友在学习安全方面都会半路转行,因为不知如何去学,在这里,我将这个整份答案分为黑客(网络安全)入门必备、黑客(网络安全)职业指南、黑客(网络安全)学习导航三大章节,涉及价值观、方法论、执行力、行业分类、职位解读、法
- Python3 【watchdog 模块】实时监控文件系统变化的黑科技
李智 - 重庆
Python精讲精练-从入门到实战python案例学习编程技巧经验分享实时监控
Python3【watchdog模块】实时监控文件系统变化的黑科技PythonWatchdog模块是一个用于实时监控文件系统变化的高效工具,可检测文件/目录的创建、修改、删除、移动等事件。基于操作系统底层事件通知机制(如inotifyonLinux),相比传统轮询方式性能提升10倍以上¹。一、核心功能与安装1.1主要特性跨平台支持(Windows/Linux/macOS)事件分类细化:FileCr
- 全市场大模型分类及对比分析报告
早退的程序员
分类数据挖掘人工智能
全市场大模型分类及对比分析报告1.引言随着人工智能技术的飞速发展,大模型(LargeModels)已成为推动AI进步的核心力量。大模型凭借其强大的计算能力和海量数据处理能力,在自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)、语音识别等领域取得了显著成果。本报告将对全市场中几类主要的大模型进行分类和对比分析,探讨其技术特点、应用场景及未来发展趋势。2.大模型分类根据模型架构、训练目标和应用领域,全市场的
- C语言——字符函数和字符串函数
初遇
c语言开发语言
前言:在编程的过程中,我们经常要处理字符和字符串,为了方便操作字符和字符串,C语言标准库中提供了一系列库函数,接下来我们就学习一下这些函数。1.字符分类函数C语言中有⼀系列的函数是专门做字符分类的,也就是⼀个字符是属于什么类型的字符的。这些函数的使用都需要包含⼀个头文件是ctype.h这些函数的使用方法非常类似,我们就讲解⼀个函数的事情,其他的非常类似:1intislower(intc);islo
- 零基础学习机器学习分类模型
可喜~可乐
机器学习机器学习学习分类人工智能数据挖掘
下面将带你通过一个简单的机器学习项目,使用Python实现一个常见的分类问题。我们将使用著名的Iris数据集,来构建一个机器学习模型,进行花卉品种的分类。整个过程会包含:原理介绍:机器学习的基本概念。数据加载和预处理:如何加载数据并进行必要的处理。模型训练和评估:使用经典的分类算法——逻辑回归。代码解释:逐步分析代码实现。拓展内容:如何优化和扩展该项目。1.原理介绍1.1机器学习基本概念机器学习(
- AI人工智能机器学习之监督线性模型
rockfeng0
人工智能机器学习sklearn
1、概要 本篇学习AI人工智能机器监督学习框架下的线性模型,以LinearRegression线性回归和LogisticRegression逻辑回归为示例,从代码层面测试和讲述监督学习中的线性模型。2、监督学习之线性模型-简介监督学习和线性模型是的两个重要概念。监督学习是一种机器学习任务,其中模型在已标记的数据集上进行训练。线性模型是一类通过线性组合输入特征来进行预测的模型。线性模型的基本形式可
- 计算机网络概述
少天z
网络
1.基本概念计算机网络:由多台计算机和网络设备通过通信链路连接,实现资源共享和信息交换。节点:网络中的设备,如计算机、服务器、路由器、交换机等。链路:连接节点的物理或逻辑通道,如光纤、电缆、无线信号等。2.网络分类按覆盖范围:局域网(LAN):覆盖小范围,如家庭、办公室。城域网(MAN):覆盖城市范围。广域网(WAN):覆盖国家或全球,如互联网。按传输介质:有线网络:如以太网、光纤。无线网络:如W
- 利用Java爬虫精准获取淘宝分类详情:实战案例指南
Jason-河山
java爬虫开发语言
在电商领域,淘宝作为中国最大的电商平台之一,其分类详情数据对于市场分析、竞争策略制定以及电商运营优化具有极高的价值。通过Java爬虫技术,我们可以高效地获取这些数据,为电商从业者提供强大的数据支持。本文将详细介绍如何利用Java编写爬虫程序,快速获取淘宝分类详情数据。一、准备工作(一)环境搭建确保你的开发环境中已经安装了以下必要的库:HttpClient:用于发送HTTP请求。Jsoup:用于解析
- 人工智能深度学习系列—深入探索KL散度:度量概率分布差异的关键工具
学步_技术
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人工智能深度学习系列—深度解析:交叉熵损失(Cross-EntropyLoss)在分类问题中的应用人工智能深度学习系列—深入解析:均方误差损失(MSELoss)在深度学习中的应用与实践人工智能深度学习系列—深入探索KL散度:度量概率分布差异的关键工具人工智能深度学习系列—探索余弦相似度损失:深度学习中的相似性度量神器人工智能深度学习系列—深度学习中的边界框回归新贵:GHM(GeneralizedH
- 数据采集技术:selenium/正则匹配/xpath/beautifulsoup爬虫实例
写代码的中青年
3天入门机器学习seleniumbeautifulsoup爬虫pythonxpath正则表达式
专栏介绍1.专栏面向零基础或基础较差的机器学习入门的读者朋友,旨在利用实际代码案例和通俗化文字说明,使读者朋友快速上手机器学习及其相关知识体系。2.专栏内容上包括数据采集、数据读写、数据预处理、分类\回归\聚类算法、可视化等技术。3.需要强调的是,专栏仅介绍主流、初阶知识,每一技术模块都是AI研究的细分领域,同更多技术有所交叠,此处不进行讨论和分享。数据采集技术:selenium/正则匹配/xpa
- 详细介绍人工智能学习框架
日记成书
反正看不懂系列人工智能
人工智能学习框架是开发者用于构建、训练和部署机器学习模型的核心工具。以下从框架分类、核心框架介绍、学习方法三个维度展开详解:一、主流人工智能框架全景图(一)基础框架层TensorFlow(Google)核心优势:工业级部署能力,支持移动端(TFLite)、浏览器(TF.js)、服务器(TFServing)特色功能:SavedModel格式跨平台兼容,XLA编译器优化计算图适用场景:生产环境部署、大
- 从零开始玩转TensorFlow:小明的机器学习故事 4
山海青风
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探索深度学习1场景故事:小明的灵感前不久,小明一直在用传统的机器学习方法(如线性回归、逻辑回归)来预测学校篮球比赛的胜负。虽然在朋友们看来已经很不错了,但小明发现一个问题:当比赛数据越来越多、球队的特征越来越复杂时,模型的准确率提升得很慢。有一天,小明在学校图书馆翻看杂志时,看到这样一句话:“就像人的大脑有上百亿神经元,神经网络能够学习复杂的信息映射,从而取得卓越的表现。”他瞬间来了灵感:“或许我
- python正态检验_Python检验数据是否正态分布
weixin_39748858
python正态检验
在对数据进行处理前,有事需要判断数据是否呈正态分布,比如线性回归,比如使用3-sigma判断数据是否异常。常用的正态分布检测方法:Shapiro-WilktestShapiro-Wilktest是一种在频率上统计检验中检验正态性的方法。该检验的零检验是样本$x_1,\cdots,x_n$来自于一个正态分布的母体。这个检验的统计量是:$$W=\frac{(\sum_{i=1}^{n}a_{i}x_{
- AI安全相关漏洞
外咸瓜街的一条咸鱼
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最近AI大模型上线,除开常规的系统漏洞外,也涌现出很多新的漏洞,这篇文章对于新的一些漏洞进行一些整理,后期进行进一步的复现。1.对抗攻击(AdversarialAttacks)攻击机制:通过在输入数据中添加人眼难以察觉的微小扰动(如噪声、像素变化),使模型产生错误分类。例如,一张熊猫图片经过对抗扰动后,被模型误判为“长臂猿”。白盒攻击:攻击者完全了解模型结构(如梯度信息),可直接计算扰动方向(如使
- GaussDB 数据库迁移方案设计与实践
如清风一般
gaussdb数据库
一、引言随着企业数字化转型加速,数据库迁移成为IT基础设施升级的关键环节。GaussDB(华为云分布式关系型数据库)凭借其高吞吐、强一致性、弹性扩展等特性,成为政企客户替换传统数据库(如MySQL、Oracle)或升级原有GaussDB集群的首选目标。本文从技术角度系统化阐述GaussDB迁移的典型场景、核心方案及优化策略。二、迁移场景分类与技术挑战同构迁移(GaussDB→GaussDB)典型需
- 基金基础知识
xuanloyer
金融金融
一、基金的本质与价值定义:基金是通过集合投资者资金,由专业管理人(基金经理)进行多元化投资(如股票、债券等)的金融工具,收益按持有份额分配。核心优势:分散风险:单笔资金可投资数十种资产,降低单一资产波动影响专业管理:由具备市场研究能力的团队决策投资组合低门槛:1元起投,适合小额资金参与资本市场流动性强:开放式基金支持随时申赎(货币基金最快5分钟到账)二、基金分类与特征解析1.货币基金投资标的:国债
- BP算法的python实现 + 男女生分类器
乐宝不是酒
机器学习机器学习神经网络算法
模式识别课上学习了BP算法,并用BP算法实现了男女生分类器,之前因为时间匆忙只是简单记录了一下代码实现,现在重温一下发现代码中还是存在着一些问题,于是修改了一下Bug,也当做是复习吧。本文完整代码和数据集可以到这里:BP算法的python实现获得。BP算法是神经网络中十分经典的算法之一,要把它解释清楚实在需要很多时间,我只想重点讲一下基于BP算法的男女生分类器python实现,理论方面推荐看知乎大
- Pytorch:以CIFAR-10分类为例,给出了神经网络的训练流程
Xiao_Ya__
深度学习pytorchpytorch分类神经网络
下面给出了神经网络的训练流程,包括数据加载与预处理、网络定义、损失函数和优化器定义、网络训练和网络测试。importtorchastimporttorchvisionastvimporttorchvision.transformsastransformsfromtorchvision.transformsimportToPILImageimporttorch.nnasnnimporttorch.n
- 支持向量机(Support Vector Machine,SVM)
不易撞的网名
支持向量机算法机器学习
支持向量机(SupportVectorMachine,简称SVM)是一种监督学习模型,主要用于分类和回归分析。SVM的基本思想是寻找一个决策边界或超平面,使得两类样本之间的间隔最大化。这个间隔被定义为支持向量到超平面的最短距离,而支持向量就是那些恰好位于间隔边缘上的训练样本点。线性可分情况下的SVM假设我们有一组训练数据(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn)(x_1,y_1),(x_2
- 从零开始玩转TensorFlow:小明的机器学习故事 3
山海青风
#机器学习机器学习tensorflow人工智能
下面是一篇以小明为主角,尝试用TensorFlow预测校园活动参与率的学习故事。我们会在故事情境中穿插对线性回归和逻辑回归的原理介绍,并附带必要的代码示例,帮助你从零基础理解并动手实践。文章结尾还有简要的分析总结。小明的第一次机器学习实验场景:预测校园活动的参与率小明最近加入了学生会,负责策划校园活动。每次活动都需要准备场地、宣传物料和餐饮,但经常会出现场地过小或准备物资不足等问题。为了让活动准备
- 卷积神经网络八股(一)------20行代码搞定鸢尾花分类
有幸添砖java
opencv
编写不易,未有VIP但想白嫖文章的朋友可以关注我的个人公众号“不秃头的码农”直接查看文章,后台回复java资料、单片机、安卓可免费领取资源。你的支持是我最大的动力!卷积神经网络八股(一)------20行代码搞定鸢尾花分类引言用TensorflowAPI:tf.keras实现神经网络搭建八股Sequential的用法compile的用法fit的用法(batch是每次喂入神经网络的样本数、epoch
- 揭秘波士顿房价密码:从经典数据集到线性回归实战
珠峰日记
线性回归算法回归机器学习深度学习
引言波士顿房价预测是一个经典的机器学习任务,类似于程序员世界的“HelloWorld”。和大家对房价的普遍认知相同,波士顿地区的房价受诸多因素影响。该数据集统计了13种可能影响房价的因素和该类型房屋的均价,期望构建一个基于13个因素进行房价预测的模型。在机器学习领域,预测问题是一个核心研究方向,而房价预测作为其中的经典回归问题备受关注。波士顿房价数据集包含了与波士顿地区房屋相关的多种特征信息,通过
- 支持向量机 (Support Vector Machine, SVM)
数维学长986
支持向量机算法机器学习
支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)支持向量机(SVM)是一种广泛应用于分类、回归分析以及异常检测的监督学习算法。它基于结构风险最小化(StructuralRiskMinimization,SRM)原则,通过寻找一个最优超平面来实现数据的分类。SVM不仅可以处理线性可分问题,也能够通过核技巧(KernelTrick)处理非线性可分问题。1.基本概念超平面:在特征空间中,S
- 【限时免费】20天拿下华为OD笔试之【不定滑窗】2023Q1A-区块链文件转储系统-200分【闭着眼睛学数理化】全网注释最详细分类最全的华为OD真题题解
闭着眼睛学算法
最新华为OD真题#滑动窗口华为odpython算法面试华为
【不定滑窗】2023Q1A-区块链文件转储系统题目描述与示例题目描述区块链底层存储是一个链式文件系统,由顺序的N个文件组成,每个文件的大小不一,依次为F1,F2,…,Fn。随着时间的推移,所占存储会越来越大。云平台考虑将区块链按文件转储到廉价的SATA盘,只有连续的区块链文件才能转储到SATA盘上,且转储的文件之和不能超过SATA盘的容量。假设每块SATA盘容量为M,求能转储的最大连续文件大小之和
- 困惑度的估计
转码的小石
语言模型
固定长度模型的困惑度(Perplexity,PPL)困惑度(PPL)是评估语言模型性能的常用指标。需要注意的是,这个指标专门适用于经典的语言模型(有时称为自回归模型或因果语言模型),而对于像BERT这样的掩码语言模型,则定义不太清楚(请参考模型总结)。经典语言模型:经典语言模型的目标是计算给定一段文本的概率,具体来说,就是计算一个序列中每个token的条件概率,n-gram模型是最基础的经典语言模
- 【HarmonyOS实战开发】鸿蒙设计模式-单例模式
「已注销」
鸿蒙安卓前端harmonyos设计模式单例模式android华为鸿蒙安卓
前言软件设计模式([Designpattern](baike.baidu.com/item/Designpattern/10186718?fromModule=lemma_inlink)),又称设计模式,是一套被反复使用、多数人知晓的、经过分类编目的、代码设计经验的总结。使用设计模式是为了可重用代码、让代码更容易被他人理解、保证代码可靠性、程序的重用性。设计模式的作用是:为我们在进行稍微复杂的程序
- 有限差分法
~夕上林~
概率论线性代数数据分析
文章目录泰勒展开有限差分的基本原理一阶导数差分前向差分后向差分中心差分二阶导数差分关于xxx方向的二阶导数关于yyy方向的二阶导数混合二阶导数∂2u∂x∂y\frac{\partial^{2}u}{\partialx\partialy}∂x∂y∂2u有限差分的分类与特点分类显式差分格式隐式差分格式特点优点缺点发展趋势有限差分法的核心思想是将连续的空间和时间离散化,把微分方程中的导数用差分近似代替,
- jQuery 跨域访问的三种方式 No 'Access-Control-Allow-Origin' header is present on the reque
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境跨域众观千象
XMLHttpRequest cannot load http://v.xxx.com. No 'Access-Control-Allow-Origin' header is present on the requested resource. Origin 'http://localhost:63342' is therefore not allowed access. test.html:1
- mysql 分区查询优化
annan211
java分区优化mysql
分区查询优化
引入分区可以给查询带来一定的优势,但同时也会引入一些bug.
分区最大的优点就是优化器可以根据分区函数来过滤掉一些分区,通过分区过滤可以让查询扫描更少的数据。
所以,对于访问分区表来说,很重要的一点是要在where 条件中带入分区,让优化器过滤掉无需访问的分区。
可以通过查看explain执行计划,是否携带 partitions
- MYSQL存储过程中使用游标
chicony
Mysql存储过程
DELIMITER $$
DROP PROCEDURE IF EXISTS getUserInfo $$
CREATE PROCEDURE getUserInfo(in date_day datetime)-- -- 实例-- 存储过程名为:getUserInfo-- 参数为:date_day日期格式:2008-03-08-- BEGINdecla
- mysql 和 sqlite 区别
Array_06
sqlite
转载:
http://www.cnblogs.com/ygm900/p/3460663.html
mysql 和 sqlite 区别
SQLITE是单机数据库。功能简约,小型化,追求最大磁盘效率
MYSQL是完善的服务器数据库。功能全面,综合化,追求最大并发效率
MYSQL、Sybase、Oracle等这些都是试用于服务器数据量大功能多需要安装,例如网站访问量比较大的。而sq
- pinyin4j使用
oloz
pinyin4j
首先需要pinyin4j的jar包支持;jar包已上传至附件内
方法一:把汉字转换为拼音;例如:编程转换后则为biancheng
/**
* 将汉字转换为全拼
* @param src 你的需要转换的汉字
* @param isUPPERCASE 是否转换为大写的拼音; true:转换为大写;fal
- 微博发送私信
随意而生
微博
在前面文章中说了如和获取登陆时候所需要的cookie,现在只要拿到最后登陆所需要的cookie,然后抓包分析一下微博私信发送界面
http://weibo.com/message/history?uid=****&name=****
可以发现其发送提交的Post请求和其中的数据,
让后用程序模拟发送POST请求中的数据,带着cookie发送到私信的接入口,就可以实现发私信的功能了。
- jsp
香水浓
jsp
JSP初始化
容器载入JSP文件后,它会在为请求提供任何服务前调用jspInit()方法。如果您需要执行自定义的JSP初始化任务,复写jspInit()方法就行了
JSP执行
这一阶段描述了JSP生命周期中一切与请求相关的交互行为,直到被销毁。
当JSP网页完成初始化后
- 在 Windows 上安装 SVN Subversion 服务端
AdyZhang
SVN
在 Windows 上安装 SVN Subversion 服务端2009-09-16高宏伟哈尔滨市道里区通达街291号
最佳阅读效果请访问原地址:http://blog.donews.com/dukejoe/archive/2009/09/16/1560917.aspx
现在的Subversion已经足够稳定,而且已经进入了它的黄金时段。我们看到大量的项目都在使
- android开发中如何使用 alertDialog从listView中删除数据?
aijuans
android
我现在使用listView展示了很多的配置信息,我现在想在点击其中一条的时候填出 alertDialog,点击确认后就删除该条数据,( ArrayAdapter ,ArrayList,listView 全部删除),我知道在 下面的onItemLongClick 方法中 参数 arg2 是选中的序号,但是我不知道如何继续处理下去 1 2 3
- jdk-6u26-linux-x64.bin 安装
baalwolf
linux
1.上传安装文件(jdk-6u26-linux-x64.bin)
2.修改权限
[root@localhost ~]# ls -l /usr/local/jdk-6u26-linux-x64.bin
3.执行安装文件
[root@localhost ~]# cd /usr/local
[root@localhost local]# ./jdk-6u26-linux-x64.bin&nbs
- MongoDB经典面试题集锦
BigBird2012
mongodb
1.什么是NoSQL数据库?NoSQL和RDBMS有什么区别?在哪些情况下使用和不使用NoSQL数据库?
NoSQL是非关系型数据库,NoSQL = Not Only SQL。
关系型数据库采用的结构化的数据,NoSQL采用的是键值对的方式存储数据。
在处理非结构化/半结构化的大数据时;在水平方向上进行扩展时;随时应对动态增加的数据项时可以优先考虑使用NoSQL数据库。
在考虑数据库的成熟
- JavaScript异步编程Promise模式的6个特性
bijian1013
JavaScriptPromise
Promise是一个非常有价值的构造器,能够帮助你避免使用镶套匿名方法,而使用更具有可读性的方式组装异步代码。这里我们将介绍6个最简单的特性。
在我们开始正式介绍之前,我们想看看Javascript Promise的样子:
var p = new Promise(function(r
- [Zookeeper学习笔记之八]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.ZKWatchManager
bit1129
zookeeper
ClientWatchManager接口
//接口的唯一方法materialize用于确定那些Watcher需要被通知
//确定Watcher需要三方面的因素1.事件状态 2.事件类型 3.znode的path
public interface ClientWatchManager {
/**
* Return a set of watchers that should
- 【Scala十五】Scala核心九:隐式转换之二
bit1129
scala
隐式转换存在的必要性,
在Java Swing中,按钮点击事件的处理,转换为Scala的的写法如下:
val button = new JButton
button.addActionListener(
new ActionListener {
def actionPerformed(event: ActionEvent) {
- Android JSON数据的解析与封装小Demo
ronin47
转自:http://www.open-open.com/lib/view/open1420529336406.html
package com.example.jsondemo;
import org.json.JSONArray;
import org.json.JSONException;
import org.json.JSONObject;
impor
- [设计]字体创意设计方法谈
brotherlamp
UIui自学ui视频ui教程ui资料
从古至今,文字在我们的生活中是必不可少的事物,我们不能想象没有文字的世界将会是怎样。在平面设计中,UI设计师在文字上所花的心思和功夫最多,因为文字能直观地表达UI设计师所的意念。在文字上的创造设计,直接反映出平面作品的主题。
如设计一幅戴尔笔记本电脑的广告海报,假设海报上没有出现“戴尔”两个文字,即使放上所有戴尔笔记本电脑的图片都不能让人们得知这些电脑是什么品牌。只要写上“戴尔笔
- 单调队列-用一个长度为k的窗在整数数列上移动,求窗里面所包含的数的最大值
bylijinnan
java算法面试题
import java.util.LinkedList;
/*
单调队列 滑动窗口
单调队列是这样的一个队列:队列里面的元素是有序的,是递增或者递减
题目:给定一个长度为N的整数数列a(i),i=0,1,...,N-1和窗长度k.
要求:f(i) = max{a(i-k+1),a(i-k+2),..., a(i)},i = 0,1,...,N-1
问题的另一种描述就
- struts2处理一个form多个submit
chiangfai
struts2
web应用中,为完成不同工作,一个jsp的form标签可能有多个submit。如下代码:
<s:form action="submit" method="post" namespace="/my">
<s:textfield name="msg" label="叙述:">
- shell查找上个月,陷阱及野路子
chenchao051
shell
date -d "-1 month" +%F
以上这段代码,假如在2012/10/31执行,结果并不会出现你预计的9月份,而是会出现八月份,原因是10月份有31天,9月份30天,所以-1 month在10月份看来要减去31天,所以直接到了8月31日这天,这不靠谱。
野路子解决:假设当天日期大于15号
- mysql导出数据中文乱码问题
daizj
mysql中文乱码导数据
解决mysql导入导出数据乱码问题方法:
1、进入mysql,通过如下命令查看数据库编码方式:
mysql> show variables like 'character_set_%';
+--------------------------+----------------------------------------+
| Variable_name&nbs
- SAE部署Smarty出现:Uncaught exception 'SmartyException' with message 'unable to write
dcj3sjt126com
PHPsmartysae
对于SAE出现的问题:Uncaught exception 'SmartyException' with message 'unable to write file...。
官方给出了详细的FAQ:http://sae.sina.com.cn/?m=faqs&catId=11#show_213
解决方案为:
01
$path
- 《教父》系列台词
dcj3sjt126com
Your love is also your weak point.
你的所爱同时也是你的弱点。
If anything in this life is certain, if history has taught us anything, it is
that you can kill anyone.
不顾家的人永远不可能成为一个真正的男人。 &
- mongodb安装与使用
dyy_gusi
mongo
一.MongoDB安装和启动,widndows和linux基本相同
1.下载数据库,
linux:mongodb-linux-x86_64-ubuntu1404-3.0.3.tgz
2.解压文件,并且放置到合适的位置
tar -vxf mongodb-linux-x86_64-ubun
- Git排除目录
geeksun
git
在Git的版本控制中,可能有些文件是不需要加入控制的,那我们在提交代码时就需要忽略这些文件,下面讲讲应该怎么给Git配置一些忽略规则。
有三种方法可以忽略掉这些文件,这三种方法都能达到目的,只不过适用情景不一样。
1. 针对单一工程排除文件
这种方式会让这个工程的所有修改者在克隆代码的同时,也能克隆到过滤规则,而不用自己再写一份,这就能保证所有修改者应用的都是同一
- Ubuntu 创建开机自启动脚本的方法
hongtoushizi
ubuntu
转载自: http://rongjih.blog.163.com/blog/static/33574461201111504843245/
Ubuntu 创建开机自启动脚本的步骤如下:
1) 将你的启动脚本复制到 /etc/init.d目录下 以下假设你的脚本文件名为 test。
2) 设置脚本文件的权限 $ sudo chmod 755
- 第八章 流量复制/AB测试/协程
jinnianshilongnian
nginxluacoroutine
流量复制
在实际开发中经常涉及到项目的升级,而该升级不能简单的上线就完事了,需要验证该升级是否兼容老的上线,因此可能需要并行运行两个项目一段时间进行数据比对和校验,待没问题后再进行上线。这其实就需要进行流量复制,把流量复制到其他服务器上,一种方式是使用如tcpcopy引流;另外我们还可以使用nginx的HttpLuaModule模块中的ngx.location.capture_multi进行并发
- 电商系统商品表设计
lkl
DROP TABLE IF EXISTS `category`; -- 类目表
/*!40101 SET @saved_cs_client = @@character_set_client */;
/*!40101 SET character_set_client = utf8 */;
CREATE TABLE `category` (
`id` int(11) NOT NUL
- 修改phpMyAdmin导入SQL文件的大小限制
pda158
sqlmysql
用phpMyAdmin导入mysql数据库时,我的10M的
数据库不能导入,提示mysql数据库最大只能导入2M。
phpMyAdmin数据库导入出错: You probably tried to upload too large file. Please refer to documentation for ways to workaround this limit.
- Tomcat性能调优方案
Sobfist
apachejvmtomcat应用服务器
一、操作系统调优
对于操作系统优化来说,是尽可能的增大可使用的内存容量、提高CPU的频率,保证文件系统的读写速率等。经过压力测试验证,在并发连接很多的情况下,CPU的处理能力越强,系统运行速度越快。。
【适用场景】 任何项目。
二、Java虚拟机调优
应该选择SUN的JVM,在满足项目需要的前提下,尽量选用版本较高的JVM,一般来说高版本产品在速度和效率上比低版本会有改进。
J
- SQLServer学习笔记
vipbooks
数据结构xml
1、create database school 创建数据库school
2、drop database school 删除数据库school
3、use school 连接到school数据库,使其成为当前数据库
4、create table class(classID int primary key identity not null)
创建一个名为class的表,其有一