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海洋与大气科学
数据库
fvcom水深文件dep制作fvcom水深文件dep制作20250630本次案例网格和水深展示vvimageFigure1Modeldomain本次制作其它驱动文件的输入文件为yellowsea.2dm格式2dm;文件内容格式详细介绍参考:https://www.xmswiki.com/wiki/SMS:2D_Mesh_Files_*.2dm制作方法可以参考往期教学:matlab读取shp文件做S
- Scikit-learn:机器学习的「万能工具箱」
科技林总
DeepSeek学AI人工智能
——三行代码构建AI模型的全栈指南**###**一、诞生背景:让机器学习从实验室走向大众****2010年前的AI困境**:-学术界模型难以工程化-算法实现碎片化(MATLAB/C++主导)-企业应用门槛极高>**破局者**:DavidCournapeau发起*Scikit-learn*项目,**统一算法接口**+**Python简易语法**=机器学习民主化革命---###**二、设计哲学:一致性
- 基于MATLAB图像特征识别及提取实现图像分类
jghhh01
机器学习算法人工智能
基于MATLAB的图形处理程序,可以进行图像特征识别及提取,进而实现图像分类。hog_svm.m,2276svm_images/test_image/1.jpg,20980svm_images/test_image/2.jpg,18246svm_images/test_image/3.jpg,13835svm_images/test_image/4.jpg,18539svm_images/test
- MATLAB算法实战应用案例精讲-【数模应用】主效应&交互效应&单独效应
林聪木
matlab算法开发语言
目录前言几个相关概念因素和水平主效应单纯主效应交互作用效应或影响(effect)因素之间的相互制约和影响两因素交互作用三因素及多因素交互作用几个高频面试题目什么是主效应,交互效应,单独效应?回归分析中是必须加入控制变量的吗?如果假如控制变量之后,显著性不高了该怎么办?控制变量说明控制变量选择控制变量处理主效应和交互效应的联系与区别如何依据主效应和交互效应描述结果?算法原理数学模型主效应二分变量交互
- 在MATLAB中使用GPU加速计算及多GPU配置
东北豆子哥
CUDA数值计算/数值优化Matlab/Octavematlab
文章目录在MATLAB中使用GPU加速计算及多GPU配置一、基本GPU加速使用1.检查GPU可用性2.将数据传输到GPU3.执行GPU计算二、多GPU配置与使用1.选择特定GPU设备2.并行计算工具箱中的多GPU支持3.数据并行处理(适用于深度学习)三、高级技巧1.异步计算2.优化GPU内存使用3.使用GPU加速函数四、注意事项在MATLAB中使用GPU加速计算及多GPU配置MATLAB提供了强大
- Class00.4自动求导代码
Morning的呀
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Class00.4自动求导代码importtorch#定义一个4个元素的向量x=torch.arange(4.0)x#支持梯度计算x.requires_grad_(True)#计算梯度x.grad#计算向量点积#torch.dot(a,b):向量点积计算y=2*torch.dot(x,x)#打印结果y#进行反向传播#2x²的导数是4xy.backward()#计算梯度x.grad#进行结果验证x.
- Python机器学习元学习库higher
音程
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higher是一个用于元学习(Meta-Learning)和高阶导数(Higher-ordergradients)的Python库,专为PyTorch设计。它扩展了PyTorch的自动微分机制,使得在训练过程中可以动态地计算参数的梯度更新,并把这些更新过程纳入到更高阶的梯度计算中。一、主要用途higher主要用于以下场景:元学习(Meta-Learning)比如MAML(Model-Agnosti
- 基于MATLAB的资源优化与工期固定-资源均衡分析方法研究【附代码】
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算法与建模领域的探索者|专注数据分析与智能模型设计✨擅长算法、建模、数据分析matlab、python、仿真✅具体问题可以私信或查看文章底部二维码✅感恩科研路上每一位志同道合的伙伴!(1)资源均衡优化相关理论与问题分类在现代工程项目中,资源的合理分配和使用是确保项目按时完成、成本可控的关键因素。资源均衡优化作为项目管理中的核心环节,旨在通过调整资源的使用方案,使资源消耗在整个工期内尽可能平稳,避免
- 医学图像增强的层级化模糊与虚拟仪器无参考质量评价研究【附代码】
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算法与建模领域的探索者|专注数据分析与智能模型设计✨擅长算法、建模、数据分析matlab、python、仿真✅具体问题可以私信或查看文章底部二维码✅感恩科研路上每一位志同道合的伙伴!(1)层级模糊隶属度的X光医学图像增强算法针对X光医学图像普遍存在的对比度差、细节模糊等问题,本算法提出了一种基于层级模糊隶属度的增强方法。该方法的核心思想在于利用拉普拉斯金字塔分解图像,并在多尺度下分层计算模糊隶属度
- 《现代通信原理与技术》模拟调制与解调—FM 调制实验报告
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摘要本实验旨在通过MATLAB软件进行模拟调制与解调的实践,加深对频率调制(FrequencyModulation,FM)原理的理解,并掌握FM调制与解调的实现方法。关键词:MATLAB引言在现代通信系统中,调制技术是实现信息传输的核心方法之一。频率调制(FrequencyModulation,FM)作为一种重要的模拟调制方式,通过改变载波信号的频率来传递信息,广泛应用于广播、电视、无线通信等领域
- 【机器学习&深度学习】反向传播机制
目录一、一句话定义二、类比理解三、为什重要?四、用生活例子解释:神经网络=烹饪机器人4.1第一步:尝一口(前向传播)4.2第二步:倒着推原因(反向传播)五、换成人工智能流程说一遍六、图示类比:找山顶(最优参数)七、总结一句人话八、PyTorch代码示例:亲眼看到每一层的梯度九、梯度=损失函数对参数的偏导数十、类比总结反向传播(Backpropagation)是神经网络中训练过程的核心机制,它就像“
- MATLAB实现WOA-BP鲸鱼优化算法优化BP神经网络多输入单输出回归预测(含模型描述及示例代码)
nantangyuxi
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目录MATLAB实现WOA-BP鲸鱼优化算法优化BP神经网络多输入单输出回归预测(多指标,多图)1项目背景介绍...1项目目标与意义...2项目挑战...3项目特点与创新...5<
- 【机器学习实战】Datawhale夏令营2:深度学习回顾
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机器学习机器学习深度学习人工智能
#DataWhale夏令营#ai夏令营文章目录1.深度学习的定义1.1深度学习&图神经网络1.2机器学习和深度学习的关系2.深度学习的训练流程2.1数学基础2.1.1梯度下降法基本原理数学表达步骤学习率α梯度下降的变体2.1.2神经网络与矩阵网络结构表示前向传播激活函数反向传播批处理卷积操作参数更新优化算法正则化初始化2.2激活函数Sigmoid函数:Tanh函数:ReLU函数(Rectified
- 认识Jacobian
一碗姜汤
统计学习线性代数矩阵
Jacobian(雅可比矩阵)是数学中用于描述多元函数在某一点处导数的重要概念,广泛应用于微积分、微分几何、数值分析等领域。以下从定义、数学表达、几何意义、应用场景等方面详细解析:一、定义与数学表达1.基本定义若有一个从欧式空间Rn\mathbb{R}^nRn到Rm\mathbb{R}^mRm的多元函数:f:Rn→Rmf:\mathbb{R}^n\to\mathbb{R}^mf:Rn→Rm,其分量
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c语言opencv所用库函数
##关于OpenCV简介##OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux、Windows、Android和MacOS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列C函数和少量C++类构成,同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCV用C++语言编写,它的主要接口也是C++语言,但是依然保留
- 深度学习:梯度下降法
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人工智能深度学习深度学习梯度下降法
一、梯度的概念(1)什么是梯度梯度的本意是一个向量(矢量),表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值,即函数在该点处沿着该方向(此梯度的方向)变化最快,变化率最大(为该梯度的模)。对于一个多元函数f(x1,x2,...,xn),其梯度是一个由函数偏导数组成的向量,其梯度表示为:Gradient=(∂f/∂x1,∂f/∂x2,...,∂f/∂xn)其中,∂f/∂xi表示函数f对第i个自变量
- 线性代数和c语言先学哪个,线性代数和哪个更有用?
段丞博
线性代数和c语言先学哪个
一、从数学与应用数学这个专业来分析下“线性代数”和“高等数学”这两块的内容,无论哪块知识在“考研究生数学科目中的考试”都会涉汲到的,而且有些专业的考试也包括概率论与数理统计这块知识。线性代数和哪个更有用?1、线性代数内容:行列式、矩阵、向量、线性方程组、特征值和特征向量、二次型。2、高等数学内容:函数·极限·连续、导数与微分、不定积分、定积分及广义积分、中值定理的证明、常微分方程、一元微积分的应用
- 数学实验matlab课后习题,数学实验练习题(MATLAB)
沈洲行
数学实验matlab课后习题
注意:在下面的题目中m为你的学号的后3位(1-9班)或4位(10班以上).第一次练习题1.求解下列各题:1)30sinlimxmxmxx->-2)(4)cos,1000.0=xmxyey求3)21/20mxedx?(求近似值,可以先用inline定义被积函数,然后用quad命令)4)4224xdxmx+?50x=展开(最高次幂为8).2.对矩阵21102041Am-???=??-??,分别求逆矩阵
- 基于小波变换的数字信号调制识别
yong9990
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基于小波变换的数字信号调制识别,通过matlab实现am_ofdm_classification.m,2926dvbt_table_gen.m,16437guard_interval.m,8441pilot_imag.m,9196pilot_real.m,9308randomization.m,9204sc_ofdm_wavelet.m,3439source.m,8486test_sc1.m,34
- MATLAB安装过程中源文件服务器不可达的核心问题与解决方案
百态老人
matlab服务器php
一、核心问题分析在MATLAB网络安装过程中,源文件服务器不可达可能由以下因素导致:网络连接问题网络不稳定或完全中断,导致安装程序无法访问MathWorks服务器。本地网络配置(如DNS解析错误、代理设置不当)影响连接。防火墙/安全软件拦截操作系统防火墙或第三方防病毒软件(如Symantec、McAfee)可能阻止MATLAB访问必要端口。某些安全软件将安装程序误判为威胁,直接中断连接。VPN或代
- 【教程4>第7章>第23节】基于FPGA的RS(204,188)译码verilog实现7——欧几里得迭代算法模块
fpga和matlab
#第7章·通信—信道编译码fpga开发RS译码欧几里得迭代教程4
目录1.软件版本2.RS译码器逆元欧几里得算法模块原理分析3.RS译码器逆元欧几里得算法模块的verilog实现3.1RS译码器逆元欧几里得算法模块verilog程序3.2程序解析欢迎订阅FPGA/MATLAB/Simulink系列教程《★教程1:matlab入门100例》《★教程2:fpga入门100例》《★教程3:simulink入门60例》
- XGBoost算法原理及Python实现
法号清水
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一、概述 XGBoost是一种基于梯度提升框架的机器学习算法,它通过迭代地训练一系列决策树来构建模型。核心思想是通过不断地在已有模型的基础上,拟合负梯度方向的残差(真实值与预测值的差)来构建新的弱学习器,达到逐步优化模型的目的。 XGBoost在构建决策树时,利用了二阶导数信息。在损失函数的优化过程中,不仅考虑了一阶导数(梯度),还引入了二阶导数(海森矩阵),这使得算法能够更精确地找到损失函数
- 一套基于粒子群优化(PSO)算法的天线波束扫描MATLAB实现方案
pk_xz123456
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以下是一套基于粒子群优化(PSO)算法的天线波束扫描MATLAB实现方案,包含完整代码、数学原理和详细注释。该方案针对均匀线性阵列(ULA)的波束方向图优化,通过调整阵元相位实现主瓣指向目标方向并抑制旁瓣。%%天线波束扫描的PSO算法实现%作者:DeepSeek%创建日期:2025-06-21%功能:使用PSO优化均匀线性阵列的相位分布,实现波束扫描和旁瓣抑制clc;clear;closeall;
- MATLAB中的size函数
不知更鸟
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**MATLAB中的size函数用于获取矩阵或数组的维度信息,包括行数和列数**。以下是对size函数的详细解析:1.**基本用法**:当仅有一个输出参数时,`s=size(A)`会返回一个行向量,其中第一个元素是矩阵的行数,第二个元素是矩阵的列数Θic-1ΘΘic-2ΘΘic-3Θ。例如,对于二维矩阵`A`,`size(A)`返回的是`[m,n]`,表示`A`是一个`m`行`n`列的矩阵。2.*
- matlab瞬变电磁时域有限差分方法
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matlab开发语言
瞬变电磁时域有限差分方法MATLAB数值仿真教程程序codelisting/Appendix_A/fdtd_1d_code.m,3184codelisting/Appendix_A/initialize_plotting_parameters.m,836codelisting/Appendix_A/plot_fields.m,353codelisting/Appendix_C/polar_plot
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可解释机器学习GRU门控循环单元回归SHAP分析
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FPGA与信号处理
FPGA学习记录VIVADOSIMULATION导出仿真数据TXTMATLAB
VIVADO导出仿真数据到MATLAB中进行分析目录前言一、导出仿真数据需要编写的RTL代码二、MATLAB读入txt文件中的数据三、需要注意的点总结前言在使用XilinxVivado进行FPGA开发时,如何将RTL仿真生成的数据导出,进行进一步分析与可视化,是很多开发者常遇到的问题。Vivado自带仿真工具不支持直接导出仿真数据,但是我们可以通过编写一段简单的RTL代码即可将需要的仿真数据保存到
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人工智能时代matlab人工智能算法
MATLAB实现数据的插值拟合1.介绍插值拟合是一种通过已知数据点构建函数或曲线的方法,用于估计未知数据点的值。插值拟合广泛应用于数据分析、信号处理、图像处理等领域。本教程介绍如何使用MATLAB实现数据的插值拟合,并展示其应用场景和代码实现。2.应用使用场景(1)数据分析场景描述:通过插值拟合填补缺失数据,如时间序列数据中的缺失值。代码实现:%定义数据x=[1,2,3,4,5];y=[2,4,5
- 【智能优化算法】多目标于分解的多目标进化算法MOEA/D算法(Matlab代码实现)
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单多目标智能算法算法matlab开发语言多目标进化算法MOEA/D算法
目录1概述2数学模型3运行结果4参考文献5Matlab代码及详细文章1概述基于分解的多目标进化算法(multiobjectiveevolu-tionaryalgorithmbasedondecomposition,MOEA/D)是一种利用分解策略解决多目标问题的算法2'。该算法通过聚合函数将多目标问题分解为N个子问题,每个子问题分配一个对应的权重和相关种群点的邻域"3'。种群迭代通过邻域内随机选择
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MATLABGUI入门第二天——Lamp(灯)霓虹灯控件的使用一、主要内容:技巧1.Tooltip的使用2.Vislble和Enable3.lf函数语句的使用需求:根据阈值进行提示1.红色温度过高>=500⒉橙色温度适中400~5003.蓝色温度过低=500app.lamp.Color="1,0,0";app.show_tips.Text="温度过高!";elseifvalue=400app.la
- PHP,安卓,UI,java,linux视频教程合集
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╔-----------------------------------╗┆
- zookeeper admin 笔记
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zookeeper
Required Software
1) JDK>=1.6
2)推荐使用ensemble的ZooKeeper(至少3台),并run on separate machines
3)在Yahoo!,zk配置在特定的RHEL boxes里,2个cpu,2G内存,80G硬盘
数据和日志目录
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- Spring配置多个连接池
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项目中需要同时连接多个数据库的时候,如何才能在需要用到哪个数据库就连接哪个数据库呢?
Spring中有关于dataSource的配置:
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&nb
- Mysql
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mysql
例如,你想myuser使用mypassword从任何主机连接到mysql服务器的话。
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如果你想允许用户myuser从ip为192.168.1.6的主机连接到mysql服务器,并使用mypassword作
- CommonDAO(公共/基础DAO)
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好久没有更新博客了,最近一段时间工作比较忙,所以请见谅,无论你是爱看呢还是爱看呢还是爱看呢,总之或许对你有些帮助。
DAO(Data Access Object)是一个数据访问(顾名思义就是与数据库打交道)接口,DAO一般在业
- 直言有讳
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1.转载地址:http://blog.csdn.net/jasonblog/article/details/10813313
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“直言有讳”是阿里巴巴提倡的一种观念,而我在此之前并没有很深刻的认识。为什么呢?就好比是读书时候做阅读理解,我喜欢我自己的解读,并不喜欢老师给的意思。在这里也是。我自己坚持的原则是互相尊重,我觉得阿里巴巴很多价值观其实是基本的做人
- 安装CentOS 7 和Win 7后,Win7 引导丢失
随便小屋
centos
一般安装双系统的顺序是先装Win7,然后在安装CentOS,这样CentOS可以引导WIN 7启动。但安装CentOS7后,却找不到Win7 的引导,稍微修改一点东西即可。
一、首先具有root 的权限。
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二、利用vim编辑器打开/boot/grub2/grub.cfg文件进行修改
v
- Oracle备份与恢复案例
aijuans
oracle
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一. 理解什么是数据库恢复当我们使用一个数据库时,总希望数据库的内容是可靠的、正确的,但由于计算机系统的故障(硬件故障、软件故障、网络故障、进程故障和系统故障)影响数据库系统的操作,影响数据库中数据的正确性,甚至破坏数据库,使数据库中全部或部分数据丢失。因此当发生上述故障后,希望能重构这个完整的数据库,该处理称为数据库恢复。恢复过程大致可以分为复原(Restore)与
- JavaEE开源快速开发平台G4Studio v5.0发布
無為子
我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V5.0版本已经正式发布。
访问G4Studio网站
http://www.g4it.org
2013-04-06 发布G4Studio_V5.0版本
功能新增
(1). 新增了调用Oracle存储过程返回游标,并将游标映射为Java List集合对象的标
- Oracle显示根据高考分数模拟录取
百合不是茶
PL/SQL编程oracle例子模拟高考录取学习交流
题目要求:
1,创建student表和result表
2,pl/sql对学生的成绩数据进行处理
3,处理的逻辑是根据每门专业课的最低分线和总分的最低分数线自动的将录取和落选
1,创建student表,和result表
学生信息表;
create table student(
student_id number primary key,--学生id
- 优秀的领导与差劲的领导
bijian1013
领导管理团队
责任
优秀的领导:优秀的领导总是对他所负责的项目担负起责任。如果项目不幸失败了,那么他知道该受责备的人是他自己,并且敢于承认错误。
差劲的领导:差劲的领导觉得这不是他的问题,因此他会想方设法证明是他的团队不行,或是将责任归咎于团队中他不喜欢的那几个成员身上。
努力工作
优秀的领导:团队领导应该是团队成员的榜样。至少,他应该与团队中的其他成员一样努力工作。这仅仅因为他
- js函数在浏览器下的兼容
Bill_chen
jquery浏览器IEDWRext
做前端开发的工程师,少不了要用FF进行测试,纯js函数在不同浏览器下,名称也可能不同。对于IE6和FF,取得下一结点的函数就不尽相同:
IE6:node.nextSibling,对于FF是不能识别的;
FF:node.nextElementSibling,对于IE是不能识别的;
兼容解决方式:var Div = node.nextSibl
- 【JVM四】老年代垃圾回收:吞吐量垃圾收集器(Throughput GC)
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垃圾回收
吞吐量与用户线程暂停时间
衡量垃圾回收算法优劣的指标有两个:
吞吐量越高,则算法越好
暂停时间越短,则算法越好
首先说明吞吐量和暂停时间的含义。
垃圾回收时,JVM会启动几个特定的GC线程来完成垃圾回收的任务,这些GC线程与应用的用户线程产生竞争关系,共同竞争处理器资源以及CPU的执行时间。GC线程不会对用户带来的任何价值,因此,好的GC应该占
- J2EE监听器和过滤器基础
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J2EE
Servlet程序由Servlet,Filter和Listener组成,其中监听器用来监听Servlet容器上下文。
监听器通常分三类:基于Servlet上下文的ServletContex监听,基于会话的HttpSession监听和基于请求的ServletRequest监听。
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ServletContex又叫application
- 博弈AngularJS讲义(16) - 提供者
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jsAngularJSapiAngularProvider
Angular框架提供了强大的依赖注入机制,这一切都是有注入器(injector)完成. 注入器会自动实例化服务组件和符合Angular API规则的特殊对象,例如控制器,指令,过滤器动画等。
那注入器怎么知道如何去创建这些特殊的对象呢? Angular提供了5种方式让注入器创建对象,其中最基础的方式就是提供者(provider), 其余四种方式(Value, Fac
- java-写一函数f(a,b),它带有两个字符串参数并返回一串字符,该字符串只包含在两个串中都有的并按照在a中的顺序。
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public class CommonSubSequence {
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* 写一个版本算法复杂度O(N^2)和一个O(N) 。
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- sqlserver 2000 无法验证产品密钥
Chen.H
sqlwindowsSQL ServerMicrosoft
在 Service Pack 4 (SP 4), 是运行 Microsoft Windows Server 2003、 Microsoft Windows Storage Server 2003 或 Microsoft Windows 2000 服务器上您尝试安装 Microsoft SQL Server 2000 通过卷许可协议 (VLA) 媒体。 这样做, 收到以下错误信息CD KEY的 SQ
- [新概念武器]气象战争
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气象战争的发动者必须是拥有发射深空航天器能力的国家或者组织....
原因如下:
地球上的气候变化和大气层中的云层涡旋场有密切的关系,而维持一个在大气层某个层次
- oracle 中 rollup、cube、grouping 使用详解
daizj
oraclegroupingrollupcube
oracle 中 rollup、cube、grouping 使用详解 -- 使用oracle 样例表演示 转自namesliu
-- 使用oracle 的样列库,演示 rollup, cube, grouping 的用法与使用场景
--- ROLLUP , 为了理解分组的成员数量,我增加了 分组的计数 COUNT(SAL)
- 技术资料汇总分享
Dead_knight
技术资料汇总 分享
本人汇总的技术资料,分享出来,希望对大家有用。
http://pan.baidu.com/s/1jGr56uE
资料主要包含:
Workflow->工作流相关理论、框架(OSWorkflow、JBPM、Activiti、fireflow...)
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- 初一下学期难记忆单词背诵第一课
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February 二月
eighteenth 第十八
listen 听
careful 小心的,仔细的
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empty 空的
certainly 当然
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basket 蓝子
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- 截取视图的图片, 然后分享出去
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OSObjective-C
OS 7 has a new method that allows you to draw a view hierarchy into the current graphics context. This can be used to get an UIImage very fast.
I implemented a category method on UIView to get the vi
- MySql重置密码
fanxiaolong
MySql重置密码
方法一:
在my.ini的[mysqld]字段加入:
skip-grant-tables
重启mysql服务,这时的mysql不需要密码即可登录数据库
然后进入mysql
mysql>use mysql;
mysql>更新 user set password=password('新密码') WHERE User='root';
mysq
- Ehcache(03)——Ehcache中储存缓存的方式
234390216
ehcacheMemoryStoreDiskStore存储驱除策略
Ehcache中储存缓存的方式
目录
1 堆内存(MemoryStore)
1.1 指定可用内存
1.2 驱除策略
1.3 元素过期
2 &nbs
- spring mvc中的@propertysource
jackyrong
spring mvc
在spring mvc中,在配置文件中的东西,可以在java代码中通过注解进行读取了:
@PropertySource 在spring 3.1中开始引入
比如有配置文件
config.properties
mongodb.url=1.2.3.4
mongodb.db=hello
则代码中
@PropertySource(&
- 重学单例模式
lanqiu17
单例Singleton模式
最近在重新学习设计模式,感觉对模式理解更加深刻。觉得有必要记下来。
第一个学的就是单例模式,单例模式估计是最好理解的模式了。它的作用就是防止外部创建实例,保证只有一个实例。
单例模式的常用实现方式有两种,就人们熟知的饱汉式与饥汉式,具体就不多说了。这里说下其他的实现方式
静态内部类方式:
package test.pattern.singleton.statics;
publ
- .NET开源核心运行时,且行且珍惜
netcome
java.net开源
背景
2014年11月12日,ASP.NET之父、微软云计算与企业级产品工程部执行副总裁Scott Guthrie,在Connect全球开发者在线会议上宣布,微软将开源全部.NET核心运行时,并将.NET 扩展为可在 Linux 和 Mac OS 平台上运行。.NET核心运行时将基于MIT开源许可协议发布,其中将包括执行.NET代码所需的一切项目——CLR、JIT编译器、垃圾收集器(GC)和核心
- 使用oscahe缓存技术减少与数据库的频繁交互
Everyday都不同
Web高并发oscahe缓存
此前一直不知道缓存的具体实现,只知道是把数据存储在内存中,以便下次直接从内存中读取。对于缓存的使用也没有概念,觉得缓存技术是一个比较”神秘陌生“的领域。但最近要用到缓存技术,发现还是很有必要一探究竟的。
缓存技术使用背景:一般来说,对于web项目,如果我们要什么数据直接jdbc查库好了,但是在遇到高并发的情形下,不可能每一次都是去查数据库,因为这样在高并发的情形下显得不太合理——
- Spring+Mybatis 手动控制事务
toknowme
mybatis
@Override
public boolean testDelete(String jobCode) throws Exception {
boolean flag = false;
&nbs
- 菜鸟级的android程序员面试时候需要掌握的知识点
xp9802
android
熟悉Android开发架构和API调用
掌握APP适应不同型号手机屏幕开发技巧
熟悉Android下的数据存储
熟练Android Debug Bridge Tool
熟练Eclipse/ADT及相关工具
熟悉Android框架原理及Activity生命周期
熟练进行Android UI布局
熟练使用SQLite数据库;
熟悉Android下网络通信机制,S