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柚子_b4b4
高端幸福密码学院(高级班)幸福使者:李华第(598)期《幸福》之回归内在深层生命原动力基础篇——揭秘“激励”成长的喜悦心理案例分析主讲:刘莉一,知识扩充:成功=艰苦劳动+正确方法+少说空话。贪图省力的船夫,目标永远下游。智者的梦再美,也不如愚人实干的脚印。幸福早课堂2020.10.16星期五一笔记:1,重视和珍惜的前提是知道它的价值非常重要,当你珍惜了,你就真正定下来,真正的学到身上。2,大家需要
- 【华为OD技术面试真题 - 技术面】- python八股文真题题库(1)
算法大师
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华为OD面试真题精选专栏:华为OD面试真题精选目录:2024华为OD面试手撕代码真题目录以及八股文真题目录文章目录华为OD面试真题精选1.数据预处理流程数据预处理的主要步骤工具和库2.介绍线性回归、逻辑回归模型线性回归(LinearRegression)模型形式:关键点:逻辑回归(LogisticRegression)模型形式:关键点:参数估计与评估:3.python浅拷贝及深拷贝浅拷贝(Shal
- Python实现简单的机器学习算法
master_chenchengg
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Python实现简单的机器学习算法开篇:初探机器学习的奇妙之旅搭建环境:一切从安装开始必备工具箱第一步:安装Anaconda和JupyterNotebook小贴士:如何配置Python环境变量算法初体验:从零开始的Python机器学习线性回归:让数据说话数据准备:从哪里找数据编码实战:Python实现线性回归模型评估:如何判断模型好坏逻辑回归:从分类开始理论入门:什么是逻辑回归代码实现:使用skl
- [实践应用] 深度学习之模型性能评估指标
YuanDaima2048
深度学习工具使用深度学习人工智能损失函数性能评估pytorchpython机器学习
文章总览:YuanDaiMa2048博客文章总览深度学习之模型性能评估指标分类任务回归任务排序任务聚类任务生成任务其他介绍在机器学习和深度学习领域,评估模型性能是一项至关重要的任务。不同的学习任务需要不同的性能指标来衡量模型的有效性。以下是对一些常见任务及其相应的性能评估指标的详细解释和总结。分类任务分类任务是指模型需要将输入数据分配到预定义的类别或标签中。以下是分类任务中常用的性能指标:准确率(
- 做事一定要认真
地上的垚
大脑突然被惊醒,我猛然起身,接着发了下呆,灵魂回归后意识到:啊,今天上班要迟到了!我按了按手机发现手机已关机,略微一看,原来是昨晚充电器没插上。一件微不足道的事折射出我的粗心大意,反映了我对待事情漠不关心,草草了事的态度。许许多多的事情都需要认认真真的对待才能做好,认真是自我努力的表现。工作中,我总是不停的犯错误,我谴责自己:连这点小事都要犯错,你有什么用啊。同时也安慰自己:不过是一点小错误而已,
- 神经网络-损失函数
红米煮粥
神经网络人工智能深度学习
文章目录一、回归问题的损失函数1.均方误差(MeanSquaredError,MSE)2.平均绝对误差(MeanAbsoluteError,MAE)二、分类问题的损失函数1.0-1损失函数(Zero-OneLossFunction)2.交叉熵损失(Cross-EntropyLoss)3.合页损失(HingeLoss)三、总结在神经网络中,损失函数(LossFunction)扮演着至关重要的角色,它
- 无人值守模式,自习室创业,真的那么赚钱吗?
森屿旅人
“创业是一条不归路,不要拿自己亏不起的钱当赌注!”在和大家分享无人自习室创业经历前,先和大家强调上面这一句话,创过业的朋友,应该深有体会。因为,我们要深刻的认知市场规律,一个行业,如果利润很高,那必然趋之若鹜得涌入,所以在市场充分博弈以后,市场会回归价值本身,这个是市场的客观规律。因此,不要抓风口,抓风口,说实在的,和赌博无异,那些和你鼓吹风口的人,永远是把你当成一根韭菜,诚然,真正赚钱的项目,不
- 损失函数与反向传播
Star_.
PyTorchpytorch深度学习python
损失函数定义与作用损失函数(lossfunction)在深度学习领域是用来计算搭建模型预测的输出值和真实值之间的误差。1.损失函数越小越好2.计算实际输出与目标之间的差距3.为更新输出提供依据(反向传播)常见的损失函数回归常见的损失函数有:均方差(MeanSquaredError,MSE)、平均绝对误差(MeanAbsoluteErrorLoss,MAE)、HuberLoss是一种将MSE与MAE
- 七.正则化
愿风去了
吴恩达机器学习之正则化(Regularization)http://www.cnblogs.com/jianxinzhou/p/4083921.html从数学公式上理解L1和L2https://blog.csdn.net/b876144622/article/details/81276818虽然在线性回归中加入基函数会使模型更加灵活,但是很容易引起数据的过拟合。例如将数据投影到30维的基函数上,模
- 只生欢喜不生愁
花间星事
《只生欢喜不生愁》是我很喜欢的一本书,挺适合当下的环境阅读。作者林曦老师是位水墨画家,设计师。她1983年生于重庆,毕业于中央美术学院,年少成名,以手艺人自居。在她的这本艺术生活随笔集里,用自己的切身实践解析艺术美育的本质内涵。分享了艺术学习,写字的乐趣,专注心力的法门与修炼,用中式文人的视角观照当代生活的审美情趣及路径,讨论艺术之道与无用之美,让传统美学回归到现实生活践行中。林曦少年时办过不少画
- Python和R均方根误差平均绝对误差算法模型
亚图跨际
Python交叉知识R回归模型误差指标归一化均方根误差生态状态指标神经网络成本误差气体排放气候模型多项式拟合
要点回归模型误差评估指标归一化均方根误差生态状态指标神经网络成本误差计算气体排放气候算法模型Python误差指标均方根误差和平均绝对误差均方根偏差或均方根误差是两个密切相关且经常使用的度量值之一,用于衡量真实值或预测值与观测值或估计值之间的差异。估计器θ^\hat{\theta}θ^相对于估计参数θ\thetaθ的RMSD定义为均方误差的平方根:RMSD(θ^)=MSE(θ^)=E((θ^−θ
- 机器学习VS深度学习
nfgo
机器学习
机器学习(MachineLearning,ML)和深度学习(DeepLearning,DL)是人工智能(AI)的两个子领域,它们有许多相似之处,但在技术实现和应用范围上也有显著区别。下面从几个方面对两者进行区分:1.概念层面机器学习:是让计算机通过算法从数据中自动学习和改进的技术。它依赖于手动设计的特征和数学模型来进行学习,常用的模型有决策树、支持向量机、线性回归等。深度学习:是机器学习的一个子领
- 大树小草与鲜花
杨无涯
树苗从不计较小草和野花的讥笑,默默地生长。当小草染绿原野,而树苗还在挣扎,忍受寒风对他的欺凌。当鲜花开满世界,受到数不尽的赞美,而树苗还在忍受冷落和寂寞。树苗,不一定开花,也不一定冬眠。当鲜花凋,以绿叶报答陪伴;当小草回归,还将撑起整个世界。树苗记录了与鲜花小草的童年,无论欢笑与饥寒。小树用年轮记录了繁花似锦,一岁一枯荣的时世变迁。大树是一部历史,任随风云变幻,沧海桑田。小草仍然在长,一代又一代,
- 噩梦
谁抢了我的素斐
2018年3月18,在无数次进出厕所后,我还是起床了,有时候真的觉得自己是一个倒霉蛋,越期待什么,就失去什么!所有的幻想都会破灭。越害怕来什么,什么就会突然降临!回归正题,记录一下这个噩梦。没有爸爸,我和妈妈还有舅舅等一众亲戚在老家的田间吃坝坝宴,和谐且热闹,但天空确是灰暗的,旁边小山坡上听说要修一个庙。突然就是我和同事们一群人在我的老家玩,最近迷上了吃鸡游戏,就变成了现实版的追逐游戏,在一个车库
- Python实现梯度下降法
闲人编程
pythonpython开发语言梯度下降算法优化
博客:Python实现梯度下降法目录引言什么是梯度下降法?梯度下降法的应用场景梯度下降法的基本思想梯度下降法的原理梯度的定义学习率的选择损失函数与优化问题梯度下降法的收敛条件Python实现梯度下降法面向对象的设计思路代码实现示例与解释梯度下降法应用实例:线性回归场景描述算法实现结果分析与可视化梯度下降法的改进版本随机梯度下降(SGD)小批量梯度下降(Mini-batchGradientDesce
- 一起爱
耕读传家林亮伟
——让爱循环主题曲我是一切问题的根源也是一切问题的答案不是老天不爱我所有的发生都是上天最好的安排当灵魂找到依靠我就得到了绽放和滋养当感恩和觉悟回归内在幸福和喜悦就是我生命的状态让爱循环,从零到一百探索真我,觉醒自在从迷到悟,从黑暗到光明在迷幻中千锤百炼一起爱,不等待觉醒之路引领未来一起爱不等待精神物质丰富自在一起爱不等待感恩拥有臣服失败一起爱不等待完整合一与天地同在
- 12312312
二进制掌控者
c++
c语言中的小小白-CSDN博客c语言中的小小白关注算法,c++,c语言,贪心算法,链表,mysql,动态规划,后端,线性回归,数据结构,排序算法领域.https://blog.csdn.net/bhbcdxb123?spm=1001.2014.3001.5343给大家分享一句我很喜欢我话:知不足而奋进,望远山而前行!!!铁铁们,成功的路上必然是孤独且艰难的,但是我们不可以放弃,远山就在前方,但我们
- 你知道什么是回调函数吗?
二进制掌控者
#C语言专栏c语言开发语言
c语言中的小小白-CSDN博客c语言中的小小白关注算法,c++,c语言,贪心算法,链表,mysql,动态规划,后端,线性回归,数据结构,排序算法领域.https://blog.csdn.net/bhbcdxb123?spm=1001.2014.3001.5343给大家分享一句我很喜欢我话:知不足而奋进,望远山而前行!!!铁铁们,成功的路上必然是孤独且艰难的,但是我们不可以放弃,远山就在前方,但我们
- 放慢脚步,才有好风景
竹林奇光
我们去旅游,只有静下心,慢慢欣赏,才会看到美的风景。如果匆忙前往,匆匆回归,只会落下――身心疲惫。去时兴致勃勃,回来想想:索然无味……人生之途又何尝不是呢?“快”是现代人生活的真实写照,急急忙忙,浮光掠影,即使再好的风景,又有几人能真正的走心……快,是一种加法,就是加快速度,以求用最少的时间,做最多的事情。欲望多,时间少,人们都在超负荷地工作着,时间久了,身体会垮,精神会崩溃,滋生出众多社会问题。
- 很感兴趣的行为金融学
奔跑的阿牛
「思考,快与慢」读后感1⃣️均值回归是对于前后没有关联的事情,比如多次扔飞镖结果。而对于每一步的选择,后一步选择建立在前一步基础上,是相关的。只要想,是可以一步步向上走。2⃣️事前验尸比如马云召开员工大会,谈论阿里巴巴为什么倒闭。就是在事前,讨论失败的细分因素,做到事前预警。3⃣️人思考的系统一和系统二系统一:大脑的自动行驶,不需要细想就能运作(比如慢走散步,可以想起他简单事情系统二:需要集中注意
- 成功日记483天:想要的太多就是累赘
微小确幸
#微小确幸#成功日记483天忙碌的一天再忙也要努力精进提升和小伙伴的沟通其实很多答案都在我们心中想要的太多而已适时做减法就好回归初心不轻易开始也不随随便便结束感谢朋友挂念在高铁上聊天感觉依旧身隔千里各自安好1.下班陪两宝玩,一起做运动2.帮女儿录广播操,儿子自己看书3.和女儿睡前悄悄话,达成一个写日记的约定4.公众号【微小确幸】更新第279篇原创文章:孩子作业问题5.【积微会】百日筑基活动开启Da
- 《顾总,夫人已有新欢》顾霆均叶微澜(完整版)全文在线阅读
小说推书
《顾总,夫人已有新欢》顾霆均叶微澜(完整版)全文在线阅读主角:顾霆均叶微澜简介:结婚三年,她全心全意待他,他却冷若冰霜,有朝一日他白月光高调回归,她乍然梦醒,甩下一纸离婚协议书洒脱而去,看着她投入别人的怀抱,他情不自禁回味这段逝去的婚姻,她却已经忘记过去活出精彩,她是可以起死回生的“影子神医”,也是北城首富没有公开的小女儿,更是那个早已经不知不觉走进他心底真正的心尖宠儿,顾霆均看着前妻众星拱月,白
- 2023,愿所行皆坦途,愿世间,疫情散去!
生活清泉涌
2022年,一场疫情,清醒你我他,大事小事已成故事,唯有身体健康,才是真正的富裕。凡是过往皆为序章,所有将来皆为可盼。告别充满不安的2022,希望,“阳了”的羊赶紧好起来,“没阳”的羊永远不会“阳了”。春有百花,秋望月。夏有凉风,冬观雪。总有起风的清晨,总有温暖的午后,总有灿烂的黄昏,总有流星的夜晚。心中若无烦恼事,便是人生好时节。愿世间,疫情散去,此后,再无疫情!人人平安健康,一切回归有序!20
- 几率odds与逻辑回归
元气小地瓜
https://www.jianshu.com/p/aa73938f32ee几率odds从Odds角度理解LogisticRegression模型的参数13December20151.引言无论在学术界,还是在工业界,LogisticRegression(LR,逻辑回归)模型[1]是常用的分类模型,被用于各种分类场景和点击率预估问题等,它也是MaxEntropy(ME,最大熵)模型[2],或者说So
- 写作课结束后,开始变现之旅的我总结了几点体会
胖妞不爱动
参加小米30天基础写作训练营之前,我已经有整整十年没有动笔写作了,我就是冲着回归写作,实现变现来的。训练营结束后,我交出的成绩是:1、按时完成三次作业,获得小米的签名书《行动变现》。2、训练营中的两份作业二次修改后,顺利过稿小米头条号,均得到上万的阅读量,甚至其中一篇阅读量还超10w+。当然这里面的功劳不是我的文笔多么出彩,而是文章话题抓住当下的痛点热点,以及借助小米老师的平台影响力发布。有些小伙
- 说话与写作都是表达
乔的园子
一,确定自己的主题。开门见山表达自己的主要意思,避免给人不知道你在说什么。二,做分类2W1H原则:WhatWhyHow。告知别人主题内容是什么,你为什么要这样子做,然后你会怎么做。具体内容可以从三个方面来讲述,优势三个,劣势三个。三,重申主题,回归表达。图片发自App这是我早上听说话沟通课的学习内容,与我最近学习的写作课有异曲同工之妙。写作课上,老师教了我们万能的写作法,与这个步骤基本相同。第一,
- 中国通史33
碎水
魏晋风度孔融、嵇康(竹林七贤)、山涛、王羲之、谢安、陶渊明……魏晋风度:关注广袤宇宙,追寻诗意人生,回归精神家园。263年夏日,洛阳马市刑场,三千太学生上书免除死刑,高山仰止的文化符号。嵇康,魏晋风度。《广陵散》,魏晋时期大名士嵇康。肃肃如松下风,醉酒时若玉山之将崩,寄情于山水之间。云台山,嵇康常来此抚琴长啸。阮籍、山涛、刘伶、王戎等七人竹林七贤,共同爱好是饮酒。一日之间名士减半。名士阶层故意躲避
- 梯度提升机 (Gradient Boosting Machines, GBM)
ALGORITHM LOL
boosting集成学习机器学习
梯度提升机(GradientBoostingMachines,GBM)通俗易懂算法梯度提升机(GradientBoostingMachines,GBM)是一种集成学习算法,主要用于回归和分类问题。GBM本质上是通过训练一系列简单的模型(通常是决策树),然后将这些模型组合起来,从而提高整体预测性能。基本步骤初始模型:首先,我们用一个简单的模型(如一个常数值)作为预测模型,记为F0(x)F_0(x)F
- 百行代码复现扩散模型-基于线性回归
李新然
数据统计分析深度学习线性回归算法回归python数据分析
文章目录引言简化模型原本模型模型改造实现过程数据集文本编码图像编码解码扩散过程训练过程生成过程完整实现结论引言多模态的深度学习模型,通常需要大量的算力去训练和验证。这导致缺乏算力的普通读者,阅读“大模型”论文,只能按论文作者所写来构造自己的认知。可能对很多类似笔者的人来说:纸上得来终觉浅。或许我们可以退而求其次,只选择Follow论文的思路。本文以DiffusionModel为例,说明从核心思想来
- 微软九月补丁星期二发现了 79 个漏洞
网络研究观
网络研究观微软Windows系统安全漏洞更新版本
微软将在2024年9月补丁星期二修复79个漏洞。微软有证据表明,发布的四个漏洞被野外利用和/或公开披露;所有四个漏洞均已在CISAKEV上列出。微软还在修补四个关键的远程代码执行(RCE)漏洞。不同寻常的是,微软本月尚未修补任何浏览器漏洞。当今最令人担忧的漏洞是CVE-2024-43491,它描述了一个预授权RCE漏洞。该漏洞是由Windows服务堆栈的回归引起的,该回归已回滚了对影响可选组件的许
- 分享100个最新免费的高匿HTTP代理IP
mcj8089
代理IP代理服务器匿名代理免费代理IP最新代理IP
推荐两个代理IP网站:
1. 全网代理IP:http://proxy.goubanjia.com/
2. 敲代码免费IP:http://ip.qiaodm.com/
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- mysql高级特性之数据分区
annan211
java数据结构mongodb分区mysql
mysql高级特性
1 以存储引擎的角度分析,分区表和物理表没有区别。是按照一定的规则将数据分别存储的逻辑设计。器底层是由多个物理字表组成。
2 分区的原理
分区表由多个相关的底层表实现,这些底层表也是由句柄对象表示,所以我们可以直接访问各个分区。存储引擎管理分区的各个底层
表和管理普通表一样(所有底层表都必须使用相同的存储引擎),分区表的索引只是
- JS采用正则表达式简单获取URL地址栏参数
chiangfai
js地址栏参数获取
GetUrlParam:function GetUrlParam(param){
var reg = new RegExp("(^|&)"+ param +"=([^&]*)(&|$)");
var r = window.location.search.substr(1).match(reg);
if(r!=null
- 怎样将数据表拷贝到powerdesigner (本地数据库表)
Array_06
powerDesigner
==================================================
1、打开PowerDesigner12,在菜单中按照如下方式进行操作
file->Reverse Engineer->DataBase
点击后,弹出 New Physical Data Model 的对话框
2、在General选项卡中
Model name:模板名字,自
- logbackのhelloworld
飞翔的马甲
日志logback
一、概述
1.日志是啥?
当我是个逗比的时候我是这么理解的:log.debug()代替了system.out.print();
当我项目工作时,以为是一堆得.log文件。
这两天项目发布新版本,比较轻松,决定好好地研究下日志以及logback。
传送门1:日志的作用与方法:
http://www.infoq.com/cn/articles/why-and-how-log
上面的作
- 新浪微博爬虫模拟登陆
随意而生
新浪微博
转载自:http://hi.baidu.com/erliang20088/item/251db4b040b8ce58ba0e1235
近来由于毕设需要,重新修改了新浪微博爬虫废了不少劲,希望下边的总结能够帮助后来的同学们。
现行版的模拟登陆与以前相比,最大的改动在于cookie获取时候的模拟url的请求
- synchronized
香水浓
javathread
Java语言的关键字,可用来给对象和方法或者代码块加锁,当它锁定一个方法或者一个代码块的时候,同一时刻最多只有一个线程执行这段代码。当两个并发线程访问同一个对象object中的这个加锁同步代码块时,一个时间内只能有一个线程得到执行。另一个线程必须等待当前线程执行完这个代码块以后才能执行该代码块。然而,当一个线程访问object的一个加锁代码块时,另一个线程仍然
- maven 简单实用教程
AdyZhang
maven
1. Maven介绍 1.1. 简介 java编写的用于构建系统的自动化工具。目前版本是2.0.9,注意maven2和maven1有很大区别,阅读第三方文档时需要区分版本。 1.2. Maven资源 见官方网站;The 5 minute test,官方简易入门文档;Getting Started Tutorial,官方入门文档;Build Coo
- Android 通过 intent传值获得null
aijuans
android
我在通过intent 获得传递兑现过的时候报错,空指针,我是getMap方法进行传值,代码如下 1 2 3 4 5 6 7 8 9
public
void
getMap(View view){
Intent i =
- apache 做代理 报如下错误:The proxy server received an invalid response from an upstream
baalwolf
response
网站配置是apache+tomcat,tomcat没有报错,apache报错是:
The proxy server received an invalid response from an upstream server. The proxy server could not handle the request GET /. Reason: Error reading fr
- Tomcat6 内存和线程配置
BigBird2012
tomcat6
1、修改启动时内存参数、并指定JVM时区 (在windows server 2008 下时间少了8个小时)
在Tomcat上运行j2ee项目代码时,经常会出现内存溢出的情况,解决办法是在系统参数中增加系统参数:
window下, 在catalina.bat最前面
set JAVA_OPTS=-XX:PermSize=64M -XX:MaxPermSize=128m -Xms5
- Karam与TDD
bijian1013
KaramTDD
一.TDD
测试驱动开发(Test-Driven Development,TDD)是一种敏捷(AGILE)开发方法论,它把开发流程倒转了过来,在进行代码实现之前,首先保证编写测试用例,从而用测试来驱动开发(而不是把测试作为一项验证工具来使用)。
TDD的原则很简单:
a.只有当某个
- [Zookeeper学习笔记之七]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.States
bit1129
zookeeper
public enum States {
CONNECTING, //Zookeeper服务器不可用,客户端处于尝试链接状态
ASSOCIATING, //???
CONNECTED, //链接建立,可以与Zookeeper服务器正常通信
CONNECTEDREADONLY, //处于只读状态的链接状态,只读模式可以在
- 【Scala十四】Scala核心八:闭包
bit1129
scala
Free variable A free variable of an expression is a variable that’s used inside the expression but not defined inside the expression. For instance, in the function literal expression (x: Int) => (x
- android发送json并解析返回json
ronin47
android
package com.http.test;
import org.apache.http.HttpResponse;
import org.apache.http.HttpStatus;
import org.apache.http.client.HttpClient;
import org.apache.http.client.methods.HttpGet;
import
- 一份IT实习生的总结
brotherlamp
PHPphp资料php教程php培训php视频
今天突然发现在不知不觉中自己已经实习了 3 个月了,现在可能不算是真正意义上的实习吧,因为现在自己才大三,在这边撸代码的同时还要考虑到学校的功课跟期末考试。让我震惊的是,我完全想不到在这 3 个月里我到底学到了什么,这是一件多么悲催的事情啊。同时我对我应该 get 到什么新技能也很迷茫。所以今晚还是总结下把,让自己在接下来的实习生活有更加明确的方向。最后感谢工作室给我们几个人这个机会让我们提前出来
- 据说是2012年10月人人网校招的一道笔试题-给出一个重物重量为X,另外提供的小砝码重量分别为1,3,9。。。3^N。 将重物放到天平左侧,问在两边如何添加砝码
bylijinnan
java
public class ScalesBalance {
/**
* 题目:
* 给出一个重物重量为X,另外提供的小砝码重量分别为1,3,9。。。3^N。 (假设N无限大,但一种重量的砝码只有一个)
* 将重物放到天平左侧,问在两边如何添加砝码使两边平衡
*
* 分析:
* 三进制
* 我们约定括号表示里面的数是三进制,例如 47=(1202
- dom4j最常用最简单的方法
chiangfai
dom4j
要使用dom4j读写XML文档,需要先下载dom4j包,dom4j官方网站在 http://www.dom4j.org/目前最新dom4j包下载地址:http://nchc.dl.sourceforge.net/sourceforge/dom4j/dom4j-1.6.1.zip
解开后有两个包,仅操作XML文档的话把dom4j-1.6.1.jar加入工程就可以了,如果需要使用XPath的话还需要
- 简单HBase笔记
chenchao051
hbase
一、Client-side write buffer 客户端缓存请求 描述:可以缓存客户端的请求,以此来减少RPC的次数,但是缓存只是被存在一个ArrayList中,所以多线程访问时不安全的。 可以使用getWriteBuffer()方法来取得客户端缓存中的数据。 默认关闭。 二、Scan的Caching 描述: next( )方法请求一行就要使用一次RPC,即使
- mysqldump导出时出现when doing LOCK TABLES
daizj
mysqlmysqdump导数据
执行 mysqldump -uxxx -pxxx -hxxx -Pxxxx database tablename > tablename.sql
导出表时,会报
mysqldump: Got error: 1044: Access denied for user 'xxx'@'xxx' to database 'xxx' when doing LOCK TABLES
解决
- CSS渲染原理
dcj3sjt126com
Web
从事Web前端开发的人都与CSS打交道很多,有的人也许不知道css是怎么去工作的,写出来的css浏览器是怎么样去解析的呢?当这个成为我们提高css水平的一个瓶颈时,是否应该多了解一下呢?
一、浏览器的发展与CSS
- 《阿甘正传》台词
dcj3sjt126com
Part Ⅰ:
《阿甘正传》Forrest Gump经典中英文对白
Forrest: Hello! My names Forrest. Forrest Gump. You wanna Chocolate? I could eat about a million and a half othese. My momma always said life was like a box ochocol
- Java处理JSON
dyy_gusi
json
Json在数据传输中很好用,原因是JSON 比 XML 更小、更快,更易解析。
在Java程序中,如何使用处理JSON,现在有很多工具可以处理,比较流行常用的是google的gson和alibaba的fastjson,具体使用如下:
1、读取json然后处理
class ReadJSON
{
public static void main(String[] args)
- win7下nginx和php的配置
geeksun
nginx
1. 安装包准备
nginx : 从nginx.org下载nginx-1.8.0.zip
php: 从php.net下载php-5.6.10-Win32-VC11-x64.zip, php是免安装文件。
RunHiddenConsole: 用于隐藏命令行窗口
2. 配置
# java用8080端口做应用服务器,nginx反向代理到这个端口即可
p
- 基于2.8版本redis配置文件中文解释
hongtoushizi
redis
转载自: http://wangwei007.blog.51cto.com/68019/1548167
在Redis中直接启动redis-server服务时, 采用的是默认的配置文件。采用redis-server xxx.conf 这样的方式可以按照指定的配置文件来运行Redis服务。下面是Redis2.8.9的配置文
- 第五章 常用Lua开发库3-模板渲染
jinnianshilongnian
nginxlua
动态web网页开发是Web开发中一个常见的场景,比如像京东商品详情页,其页面逻辑是非常复杂的,需要使用模板技术来实现。而Lua中也有许多模板引擎,如目前我在使用的lua-resty-template,可以渲染很复杂的页面,借助LuaJIT其性能也是可以接受的。
如果学习过JavaEE中的servlet和JSP的话,应该知道JSP模板最终会被翻译成Servlet来执行;而lua-r
- JZSearch大数据搜索引擎
颠覆者
JavaScript
系统简介:
大数据的特点有四个层面:第一,数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别;第二,数据类型繁多。网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三,价值密度低。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。第四,处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume,Variety,Value,Velocity。大数据搜索引
- 10招让你成为杰出的Java程序员
pda158
java编程框架
如果你是一个热衷于技术的
Java 程序员, 那么下面的 10 个要点可以让你在众多 Java 开发人员中脱颖而出。
1. 拥有扎实的基础和深刻理解 OO 原则 对于 Java 程序员,深刻理解 Object Oriented Programming(面向对象编程)这一概念是必须的。没有 OOPS 的坚实基础,就领会不了像 Java 这些面向对象编程语言
- tomcat之oracle连接池配置
小网客
oracle
tomcat版本7.0
配置oracle连接池方式:
修改tomcat的server.xml配置文件:
<GlobalNamingResources>
<Resource name="utermdatasource" auth="Container"
type="javax.sql.DataSou
- Oracle 分页算法汇总
vipbooks
oraclesql算法.net
这是我找到的一些关于Oracle分页的算法,大家那里还有没有其他好的算法没?我们大家一起分享一下!
-- Oracle 分页算法一
select * from (
select page.*,rownum rn from (select * from help) page
-- 20 = (currentPag