- 2024 年高教社杯全国大学生数学建模竞赛 E 题 交通流量管控 详细思路+matlab代码+python代码+论文范例
2024年数学建模国赛
备战2024数学建模国赛2024数学建模(不代写论文请勿盲目订阅)数学建模2024数学建模国赛2024数学建模国赛E题2024高教社杯
持续更新中,2024年所有数学建模比赛思路代码都会发布到专栏内,只需要订阅一次。5号6号半价,会结合历年优秀论文、人工智能深度学习算法、chatgpt。会定期发布思路、代码和论文。思路和论文基本拿不到国奖,想要获得国奖的同学不要购买。适合基础差的学生,容易获得省奖!随着城市化进程的加快、机动车的快速普及,以及人们活动范围的不断扩大,城市道路交通拥堵问题日渐严重,即使在一些非中心城市,道路交通拥堵问
- 2024 年高教社杯全国大学生数学建模竞赛 D 题 反潜航空深弹命中概率问题 详细思路+matlab代码+python代码+论文范例
2024年数学建模国赛
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持续更新中,2024年所有数学建模比赛思路代码都会发布到专栏内,只需要订阅一次。5号6号半价,会结合历年优秀论文、人工智能深度学习算法、chatgpt。会定期发布思路、代码和论文。思路和论文基本拿不到国奖,想要获得国奖的同学不要购买。适合基础差的学生,容易获得省奖!应用深水炸弹(简称深弹)反潜,曾是二战时期反潜的重要手段,而随着现代军事技术的发展,鱼雷已成为现代反潜作战的主要武器。但是,在海峡或浅
- AI人工智能深度学习算法:卷积神经网络的原理与应用
AI大模型应用之禅
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人工智能深度学习算法:卷积神经网络的原理与应用作者:禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1人工智能的兴起与深度学习的崛起人工智能(AI)是指计算机科学的一个分支,旨在创造能够执行通常需要人类智能的任务的智能机器,例如学习、解决问题和决策。近年来,人工智能取得了显著的进展,这在很大程度上归功于深度学习的崛起,深度学习是一种强大的机器学习形式,它使用具有多个层的深度神经网络来学习数据中的复杂模式
- Python环境下基于深度判别迁移学习网络的轴承故障诊断
哥廷根数学学派
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目前很多机器学习和数据挖掘算法都是基于训练数据和测试数据位于同一特征空间、拥有相同数据分布的假设。然而在现实应用中,该假设却未必存在。一方面,如果将利用某一领域数据训练得到的模型直接应用于新的目标领域,领域之间切实存在的数据差异可能会导致模型效果的骤然下降。另一方面,如果直接在新的目标领域中进行模型的训练,其数据的稀缺和标注的不完整可能会导致监督学习出现严重的过拟合问题,难以达到令人满意的学习效果
- 人工智能深度学习入门指南
白猫a~
编程深度学习人工智能
随着人工智能(AI)技术的飞速发展,深度学习作为其重要分支,已经成为许多领域的研究热点。深度学习通过模拟人脑神经网络的运作方式,使得机器能够处理和分析海量的数据,从而实现更高级别的智能。本文将为你提供一份深度学习入门指南,帮助你快速掌握深度学习的基本知识和应用技能。1.了解深度学习基本概念在开始深度学习之前,你需要了解一些基本概念,如神经网络、激活函数、损失函数、反向传播等。这些概念是深度学习的基
- 人工智能深度学习发展历程-纪年录
犟小孩
技术文档计算机视觉
前言为了理解模型之间的改进关系、明确深度学习的发展目标、提高自身对模型的深度理解、贯彻爱与和平的理念。总之,我做了如下表格。时间重大突破模型改进详细信息1847SGD随机梯度下降1995SVM支持向量机1982RNN循环神经网络,序列模型1986反向传播1997LSTM长短期时间记忆1998Lenet-5首次应用于手写识别2001随机森林2010ReLUrelu激活函数,解决梯度消失2012Dro
- Hadoop 大数据技术原理与应用
kk8_
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Hadoop大数据技术原理与应用大数据概述定义特征大量,多样,高速,价值研究意义应用场景医疗,金融,零售Hadoop概述历史优势扩容能力强,成本低,高效率,可靠性,高容错Hadoop生态分布式存储系统(HDFS)分布式计算框架(MapReduce)资源管理(YARN)数据迁移(Sqoop)数据挖掘算法库(Mahout)分布式数据库(HBase)分布式协调服务(Zookeeper)数据仓库(Hive
- 【NLP冲吖~】〇、NLP(自然语言处理、大纲)
漂泊老猫
自然语言处理NLP自然语言处理人工智能
0、自然语言处理自然语言处理是一门用于理解人类语言、情感和思想的技术,是人工智能深度学习领域的一项重要分支,去年爆火的GPT就是该分支的一个重要落地的应用。随着计算机算力的不断提升,自然语言处理技术近年来发展迅速,有代表模型BERT和GPT等;应用场景有chatbot、知识图谱、情感分析等。自然语言是与机器语言相对的一个概念,它是指人类在一定条件下自然形成和使用的口头或书面的语言,如汉语、英语、法
- 深度学习十年感悟,从入门到放弃
Ada's
Latex科研码上生活反思觉悟深度学习人工智能
写这篇在此主要是对自己对未来的思考和探索,绝没有指导和影响大家意思,我要准备放弃深度学习算法应用和研究去从事下一代操作系统和模拟信号处理芯片方面工作,主要是为自己以后事业机器人领域做点储备。14年左右从Octave及Matlab数学建模开始入门人工智能深度学习领域。当时情况是13年底我请教前辈后,在思考我们专业的未来是交通调度那么就是通信调度,最厉害的行业内也就是统计分析之类的很多体力性加上初步的
- 一文梳理金融风控建模全流程(Python)
风控小兵突击
智能风控python数据分析算法机器学习数据挖掘概率论
▍目录一、简介风控信用评分卡简介Scorecardpy库简介二、目标定义与数据准备目标定义数据准备三、安装scorecardpy包四、数据检查五、数据筛选六、数据划分七、变量分箱卡方分箱手动调整分箱八、建立模型相关性分析多重共线性检验VIFKS和AUC评分映射PSI稳定性指标九、关键指标说明WOE值IV值逻辑回归KS值PSI▍风控信用评分卡简介通过运用数据挖掘算法,信贷风控系统可以像个"预言家"一
- 在线项目实习分享:股票价格形态聚类与收益分析
泰迪智能科技
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01前置课程数据挖掘基础数据探索数据预处理数据挖掘算法基础Python数据挖掘编程基础Matplotlib可视化Pyecharts绘图02师傅带练行业联动与轮动分析通过分析申银万国行业交易指数的联动与轮动现象,获得有意义的行业轮动关联规则,并在此基础上设计量化投资策略。项目技术目标如下:1、利用不同投资品种强势时间的错位对行业品种进行切换以达到投资收益最大化的目的。2、量化投资策略,为投资者提供高
- 十大数据挖掘算法之KNN算法
清梦载星河
一、KNN算法概述KNN(k-NearestNeighbor)算法,又称K近邻算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一。简单来说,k近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。优点:精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定;缺点:计算复杂度高、空间复杂度高;适用数据范围:数值型和标称型。工作原理存在一个样本数据集合,也称作训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们
- 数据挖掘--决策树
人工智能MOS
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1.算法原理决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。它提供一种在什么条件下会得到什么值的类似规则的方法。决策树分为分类树和回归树两种,分类树对离散变量做决策树,回归树对连续变量做决策树。近来的调查表明决策树也是最经常使用的数据挖掘算法,它的概念非常简单。决策树算法之所以如此流行,一个很重要的原因就是使用者基本上不用了解机器学习算法,也不用深究它是如何工作的。直观看上去,决策树分类器就像判断模块
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大数据技术原理与应用期末考试题一、单选题1.下面哪个选项属于大数据技术的“数据存储和管理”技术层面的功能?A、利用分布式文件系统、数据仓库、关系数据库等实现对结构化、半结构化和非结构化海量数据的存储和管理B、利用分布式并行编程模型和计算框架,结合机器学习和数据挖掘算法,实现对海量数据的处理和分析C、构建隐私数据保护体系和数据安全体系,有效保护个人隐私和数据安全D、把实时采集的数据作为流计算系统的输
- 如何选择合适的工具来进行数据可视化?
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需求列表:1、是否需要数据抽取?2、是否有数据标准化的要求?3、是否需要建立数据资产?4、是否需要提供数据服务?5、是否需要对于数据进行数据建模(二次加工处理)?6、是否需要对于数据于模型进行权限管理?7、是否需要支持外部数据的导入?8、是否需要支持数据挖掘算法?8、是否需要支持图片分类?9、是否需要支持任务中心?10、是否支持参数、表格、图表、标签、图标、图片等可视化内容?可以根据自己的实际需要
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收藏关注不迷路文章目录前言一、模块设计3.1数据爬取模块3.2数据的挖掘与分析模块3.3数据可视化模块二、开发环境三、数据预处理4.2各功能模块的实现4.2.1热点视频的数据分析及可视化四、结论目录前言 经过多年的发展,网络视频已经成为互联网上的主要应用之一。目前,网络视频具有数量大、发布快、影响多、影响力大的特点。BililiBarrageVideoNetwork(简称B站)作为当下国内首屈一
- 数据挖掘算法及相关应用
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我们生活在信息爆炸的时代,每时每刻都在产生海量的数椐。我们在微博、微信、社交网站、门户网站、移动终端等众多的设备商产生的海量数据,面临着无法处理数据的困境。例如电商行业,每天客户的注册、建议、投诉、订单以及喜好等行为都会被记录下来,几乎每一个大公司都拥有自己庞大的客户数据信息。如何从海量的数据中提取有用的知识或者模式来改善企业的管理或提高团队运行效率,已成为如今亟待解决的问题,数据挖掘技术正是解决
- 协同过滤算法之vue+springboot个性化电影评分推荐系统6n498
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vue.jsspringboot前端
摘要为了解决信息过载问题,个性化推荐系统由此产生。个性化推荐系统通过对用户行为的分析,利用数据挖掘算法对信息进行过滤,将用户可能感兴趣的产品或项目推荐给用户。对于电影爱好者来说,利用网络在浩如烟海的电影数据库中找到自己喜欢的电影并非易事。电影作为一个艺术的载体,有其自身携带的客观数据,同时不可避免还带有大量观赏者的评论等主观数据。人们也常常会参考别人的意见来做判断。因此,个性化影片推荐系统将以B/
- 【ArcGIS Pro微课1000例】0046:深度学习--汽车检测
刘一哥GIS
《ArcGISarcgis深度学习汽车ArcGISpro人工智能
本实验讲述ArcGISPro中人工智能深度学习应用之–汽车检测。文章目录一、学习效果二、工具介绍三、案例实现四、注意事项一、学习效果采用深度学习工具,可以很快速精准的识别汽车。案例一:案例二:下面讲解GIS软件实现流程。二、工具介绍该案例演示的是ArcGISPro中深度学习工具中的【使用深度学习检测对象】,应用的模型是汽车检测模型CarDetection_USA.dlpk,大家可以从配套的实验数据
- 数据挖掘与建模有效的前提是具备问题领域的专业知识
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数据挖掘人工智能python开发语言机器学习深度学习数据分析
1.数据挖掘与建模有效的前提是具备问题领域的专业知识数据挖掘与建模有效的前提是具备问题领域的专业知识。数据挖掘与建模的本质是用一系列数据挖掘算法来创建模型,同时解释模型和业务目标的特点。2.我们在建模时有时候考虑的是因果关系我们在建模时有时候考虑的是因果关系,比如研究客户行为特征对他产生购买行为的影响,我们把响应变量设定为客户的购买行为,把特征变量设定为客户的性别、年龄、学历、年收入水平、可支配收
- 2020-05-13 常用的数据分析与挖掘工具
程凉皮儿
常用的数据分析与挖掘工具R语言是由奥克兰大学统计系的Robert和Ross共同开发的,并在1993年首次亮相。其具备灵活的数据操作、高效的向量化运算、优秀的数据可视化等优点,受到用户的广泛欢迎。它是一款优秀的数据挖掘工具,用户可以借助强大的第三方扩展包,实现各种数据挖掘算法的落地。Pyhton是由荷兰人GuidovanRossum于1989年发明的,并在1991年首次公开发行。它是一款简单易学的编
- 用最简单的语言来解释一下数据挖掘的十大算法
zdy0_2004
机器学习机器学习
http://dataunion.org/20745.html出处:伯乐在线在一份调查问卷中,三个独立专家小组投票选出的十大最有影响力的数据挖掘算法,今天我打算用简单的语言来解释一下。一旦你知道了这些算法是什么、怎么工作、能做什么、在哪里能找到,我希望你能把这篇博文当做一个跳板,学习更多的数据挖掘知识。还等什么?这就开始吧!1.C4.5算法C4.5是做什么的?C4.5以决策树的形式构建了一个分类器
- PyTorch深度学习原理与实现
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PyTorch深度学习原理与实现1.引言深度学习发展历程感知机网络(解决线性可分问题,20世纪40年代)BP神经网络(解决线性不可分问题,20世纪80年代)深度神经网络(海量图片分类,2010年左右)常见深度神经网络:CNN、RNN、LSTM、GRU、GAN、DBN、RBM……深度应用领域计算机视觉语音识别自然语言处理人机博弈深度学习、机器学习以及人工智能深度学习VS传统机器学习深度神经网络VS浅
- apriori算法 c语言,数据挖掘算法——Apriori算法
蒋大钳
apriori算法c语言
Apriori算法首先,Apriori算法是关联规则挖掘中很基础也很经典的一个算法。转载来自:链接:https://www.jianshu.com/p/26d61b83492e所以做如下补充:关联规则:形如X→Y的蕴涵式,其中,X和Y分别称为关联规则的先导(antecedent或left-hand-side,LHS)和后继(consequent或right-hand-side,RHS)。其中,关联
- 亚马逊云AI大语言模型应用下的创新Amazon Transcribe的使用
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推广人工智能语言模型自然语言处理
Transcribe简介语音识别技术,也被称为自动语音识别(AutomaticSpeechRecognition,简称ASR),其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入,例如按键、二进制编码或者字符序列。语音识别技术已经发展了几十年,直到2009年,Hinton把人工智能深度学习解决方案引入语音识别中,语音识别才取得了巨大突破。AmazonTranscribe是一项自动语音识别(AS
- 第五章:人工智能深度学习教程-人工神经网络(第一节-人工神经网络及其应用)
geeks老师
人工智能深度学习人工智能深度学习神经网络机器学习自然语言处理知识图谱生成对抗网络
当您阅读这篇文章时,您体内的哪个器官正在思考这个问题?当然是大脑啦!但你知道大脑是如何运作的吗?嗯,它有神经元或神经细胞,它们是大脑和神经系统的主要单位。这些神经元接收来自外界的感觉输入并进行处理,然后提供可能作为下一个神经元的输入的输出。这些神经元中的每一个都通过突触以复杂的排列方式与其他神经元相连。现在,您想知道这与人工神经网络有什么关系吗?嗯,人工神经网络是根据人脑中的神经元建模的。让我们详
- 第四章:人工智能深度学习教程-激活函数(第四节-深入理解激活函数)
geeks老师
人工智能深度学习人工智能深度学习神经网络机器学习数据挖掘计算机视觉自然语言处理
什么是激活函数?在人工神经网络中,节点的激活函数定义了该节点或神经元对于给定输入或一组输入的输出。然后将该输出用作下一个节点的输入,依此类推,直到找到原始问题的所需解决方案。它将结果值映射到所需的范围,例如0到1或-1到1等。这取决于激活函数的选择。例如,使用逻辑激活函数会将实数域中的所有输入映射到0到1的范围内。二元分类问题的示例:在二元分类问题中,我们有一个输入x,比如一张图像,我们必须将其分
- 第四章:人工智能深度学习教程-激活函数(第二节-ANN 中激活函数的类型)
geeks老师
人工智能深度学习人工智能深度学习神经网络开发语言机器学习计算机视觉自然语言处理
生物神经网络以人工神经网络的形式建模,其中人工神经元模拟生物神经元的功能。人工神经元如下图所示:人工神经元的结构每个神经元由三个主要部分组成:一组“i”个突触,其权重为wi。信号xi形成具有权重wi的第i个突触的输入。任何权重的值都可以是正值或负值。正权重具有非凡的效果,而负权重对求和点的输出具有抑制作用。输入信号的求和点由相应的突触权重加权。因为它是加权输入信号的线性组合器或加法器,所以求和点的
- 第四章:人工智能深度学习教程-激活函数(第三节-Pytorch 中的激活函数)
geeks老师
人工智能深度学习人工智能深度学习开发语言pytorch机器学习自然语言处理语音识别
在本文中,我们将了解PyTorch激活函数。目录什么是激活函数以及为什么使用它们?Pytorch激活函数的类型ReLU激活函数:Python3LeakyReLU激活函数:Python3S形激活函数:Python3Tanh激活函数:Python3Softmax激活函数:Python3什么是激活函数以及为什么使用它们?激活函数是Pytorch的构建块。在讨论激活函数的类型之前,让我们首先了解人脑中神经
- 第四章:人工智能深度学习教程-激活函数(第一节-激活函数)
geeks老师
人工智能深度学习人工智能深度学习神经网络开发语言自然语言处理计算机视觉机器学习
简单来说,人工神经元计算其输入的“加权和”并添加偏差,如下图所示的净输入。从数学上来说,现在净输入的值可以是从-inf到+inf之间的任何值。神经元并不真正知道如何绑定到值,因此无法决定激发模式。因此激活函数是人工神经网络的重要组成部分。他们基本上决定神经元是否应该被激活。因此它限制了净输入的值。激活函数是一种非线性变换,我们在将输入发送到下一层神经元或将其最终确定为输出之前对输入进行非线性变换。
- Nginx负载均衡
510888780
nginx应用服务器
Nginx负载均衡一些基础知识:
nginx 的 upstream目前支持 4 种方式的分配
1)、轮询(默认)
每个请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器,如果后端服务器down掉,能自动剔除。
2)、weight
指定轮询几率,weight和访问比率成正比
- RedHat 6.4 安装 rabbitmq
bylijinnan
erlangrabbitmqredhat
在 linux 下安装软件就是折腾,首先是测试机不能上外网要找运维开通,开通后发现测试机的 yum 不能使用于是又要配置 yum 源,最后安装 rabbitmq 时也尝试了两种方法最后才安装成功
机器版本:
[root@redhat1 rabbitmq]# lsb_release
LSB Version: :base-4.0-amd64:base-4.0-noarch:core
- FilenameUtils工具类
eksliang
FilenameUtilscommon-io
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2217081 一、概述
这是一个Java操作文件的常用库,是Apache对java的IO包的封装,这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils,其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装,开发中对文件的操作,几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
- xml文件解析SAX
不懂事的小屁孩
xml
xml文件解析:xml文件解析有四种方式,
1.DOM生成和解析XML文档(SAX是基于事件流的解析)
2.SAX生成和解析XML文档(基于XML文档树结构的解析)
3.DOM4J生成和解析XML文档
4.JDOM生成和解析XML
本文章用第一种方法进行解析,使用android常用的DefaultHandler
import org.xml.sax.Attributes;
- 通过定时任务执行mysql的定期删除和新建分区,此处是按日分区
酷的飞上天空
mysql
使用python脚本作为命令脚本,linux的定时任务来每天定时执行
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf8 -*-
import pymysql
import datetime
import calendar
#要分区的表
table_name = 'my_table'
#连接数据库的信息
host,user,passwd,db =
- 如何搭建数据湖架构?听听专家的意见
蓝儿唯美
架构
Edo Interactive在几年前遇到一个大问题:公司使用交易数据来帮助零售商和餐馆进行个性化促销,但其数据仓库没有足够时间去处理所有的信用卡和借记卡交易数据
“我们要花费27小时来处理每日的数据量,”Edo主管基础设施和信息系统的高级副总裁Tim Garnto说道:“所以在2013年,我们放弃了现有的基于PostgreSQL的关系型数据库系统,使用了Hadoop集群作为公司的数
- spring学习——控制反转与依赖注入
a-john
spring
控制反转(Inversion of Control,英文缩写为IoC)是一个重要的面向对象编程的法则来削减计算机程序的耦合问题,也是轻量级的Spring框架的核心。 控制反转一般分为两种类型,依赖注入(Dependency Injection,简称DI)和依赖查找(Dependency Lookup)。依赖注入应用比较广泛。
- 用spool+unixshell生成文本文件的方法
aijuans
xshell
例如我们把scott.dept表生成文本文件的语句写成dept.sql,内容如下:
set pages 50000;
set lines 200;
set trims on;
set heading off;
spool /oracle_backup/log/test/dept.lst;
select deptno||','||dname||','||loc
- 1、基础--名词解析(OOA/OOD/OOP)
asia007
学习基础知识
OOA:Object-Oriented Analysis(面向对象分析方法)
是在一个系统的开发过程中进行了系统业务调查以后,按照面向对象的思想来分析问题。OOA与结构化分析有较大的区别。OOA所强调的是在系统调查资料的基础上,针对OO方法所需要的素材进行的归类分析和整理,而不是对管理业务现状和方法的分析。
OOA(面向对象的分析)模型由5个层次(主题层、对象类层、结构层、属性层和服务层)
- 浅谈java转成json编码格式技术
百合不是茶
json编码java转成json编码
json编码;是一个轻量级的数据存储和传输的语言
在java中需要引入json相关的包,引包方式在工程的lib下就可以了
JSON与JAVA数据的转换(JSON 即 JavaScript Object Natation,它是一种轻量级的数据交换格式,非
常适合于服务器与 JavaScript 之间的数据的交
- web.xml之Spring配置(基于Spring+Struts+Ibatis)
bijian1013
javaweb.xmlSSIspring配置
指定Spring配置文件位置
<context-param>
<param-name>contextConfigLocation</param-name>
<param-value>
/WEB-INF/spring-dao-bean.xml,/WEB-INF/spring-resources.xml,
/WEB-INF/
- Installing SonarQube(Fail to download libraries from server)
sunjing
InstallSonar
1. Download and unzip the SonarQube distribution
2. Starting the Web Server
The default port is "9000" and the context path is "/". These values can be changed in &l
- 【MongoDB学习笔记十一】Mongo副本集基本的增删查
bit1129
mongodb
一、创建复本集
假设mongod,mongo已经配置在系统路径变量上,启动三个命令行窗口,分别执行如下命令:
mongod --port 27017 --dbpath data1 --replSet rs0
mongod --port 27018 --dbpath data2 --replSet rs0
mongod --port 27019 -
- Anychart图表系列二之执行Flash和HTML5渲染
白糖_
Flash
今天介绍Anychart的Flash和HTML5渲染功能
HTML5
Anychart从6.0第一个版本起,已经逐渐开始支持各种图的HTML5渲染效果了,也就是说即使你没有安装Flash插件,只要浏览器支持HTML5,也能看到Anychart的图形(不过这些是需要做一些配置的)。
这里要提醒下大家,Anychart6.0版本对HTML5的支持还不算很成熟,目前还处于
- Laravel版本更新异常4.2.8-> 4.2.9 Declaration of ... CompilerEngine ... should be compa
bozch
laravel
昨天在为了把laravel升级到最新的版本,突然之间就出现了如下错误:
ErrorException thrown with message "Declaration of Illuminate\View\Engines\CompilerEngine::handleViewException() should be compatible with Illuminate\View\Eng
- 编程之美-NIM游戏分析-石头总数为奇数时如何保证先动手者必胜
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class Nim {
/**编程之美 NIM游戏分析
问题:
有N块石头和两个玩家A和B,玩家A先将石头随机分成若干堆,然后按照BABA...的顺序不断轮流取石头,
能将剩下的石头一次取光的玩家获胜,每次取石头时,每个玩家只能从若干堆石头中任选一堆,
- lunce创建索引及简单查询
chengxuyuancsdn
查询创建索引lunce
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import org.apache.lucene.document.Docume
- [IT与投资]坚持独立自主的研究核心技术
comsci
it
和别人合作开发某项产品....如果互相之间的技术水平不同,那么这种合作很难进行,一般都会成为强者控制弱者的方法和手段.....
所以弱者,在遇到技术难题的时候,最好不要一开始就去寻求强者的帮助,因为在我们这颗星球上,生物都有一种控制其
- flashback transaction闪回事务查询
daizj
oraclesql闪回事务
闪回事务查询有别于闪回查询的特点有以下3个:
(1)其正常工作不但需要利用撤销数据,还需要事先启用最小补充日志。
(2)返回的结果不是以前的“旧”数据,而是能够将当前数据修改为以前的样子的撤销SQL(Undo SQL)语句。
(3)集中地在名为flashback_transaction_query表上查询,而不是在各个表上通过“as of”或“vers
- Java I/O之FilenameFilter类列举出指定路径下某个扩展名的文件
游其是你
FilenameFilter
这是一个FilenameFilter类用法的例子,实现的列举出“c:\\folder“路径下所有以“.jpg”扩展名的文件。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
- C语言学习五函数,函数的前置声明以及如何在软件开发中合理的设计函数来解决实际问题
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int f(void) //括号中的void表示该函数不能接受数据,int表示返回的类型为int类型
{
return 10; //向主调函数返回10
}
void g(void) //函数名前面的void表示该函数没有返回值
{
//return 10; //error 与第8行行首的void相矛盾
}
in
- 今天在测试环境使用yum安装,遇到一个问题: Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Pl
dcj3sjt126com
centos
今天在测试环境使用yum安装,遇到一个问题:
Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Please verify its path and try again
处理很简单,修改文件“/etc/yum.repos.d/epel.repo”, 将baseurl的注释取消, mirrorlist注释掉。即可。
&n
- 单例模式
shuizhaosi888
单例模式
单例模式 懒汉式
public class RunMain {
/**
* 私有构造
*/
private RunMain() {
}
/**
* 内部类,用于占位,只有
*/
private static class SingletonRunMain {
priv
- Spring Security(09)——Filter
234390216
Spring Security
Filter
目录
1.1 Filter顺序
1.2 添加Filter到FilterChain
1.3 DelegatingFilterProxy
1.4 FilterChainProxy
1.5
- 公司项目NODEJS实践0.1
逐行分析JS源代码
mongodbnginxubuntunodejs
一、前言
前端如何独立用nodeJs实现一个简单的注册、登录功能,是不是只用nodejs+sql就可以了?其实是可以实现,但离实际应用还有距离,那要怎么做才是实际可用的。
网上有很多nod
- java.lang.Math
liuhaibo_ljf
javaMathlang
System.out.println(Math.PI);
System.out.println(Math.abs(1.2));
System.out.println(Math.abs(1.2));
System.out.println(Math.abs(1));
System.out.println(Math.abs(111111111));
System.out.println(Mat
- linux下时间同步
nonobaba
ntp
今天在linux下做hbase集群的时候,发现hmaster启动成功了,但是用hbase命令进入shell的时候报了一个错误 PleaseHoldException: Master is initializing,查看了日志,大致意思是说master和slave时间不同步,没办法,只好找一种手动同步一下,后来发现一共部署了10来台机器,手动同步偏差又比较大,所以还是从网上找现成的解决方
- ZooKeeper3.4.6的集群部署
roadrunners
zookeeper集群部署
ZooKeeper是Apache的一个开源项目,在分布式服务中应用比较广泛。它主要用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题,如:统一命名服务、状态同步、集群管理、配置文件管理、同步锁、队列等。这里主要讲集群中ZooKeeper的部署。
1、准备工作
我们准备3台机器做ZooKeeper集群,分别在3台机器上创建ZooKeeper需要的目录。
数据存储目录
- Java高效读取大文件
tomcat_oracle
java
读取文件行的标准方式是在内存中读取,Guava 和Apache Commons IO都提供了如下所示快速读取文件行的方法: Files.readLines(new File(path), Charsets.UTF_8); FileUtils.readLines(new File(path)); 这种方法带来的问题是文件的所有行都被存放在内存中,当文件足够大时很快就会导致
- 微信支付api返回的xml转换为Map的方法
xu3508620
xmlmap微信api
举例如下:
<xml>
<return_code><![CDATA[SUCCESS]]></return_code>
<return_msg><![CDATA[OK]]></return_msg>
<appid><