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爱吃草莓的西瓜酱
数据挖掘导论数据挖掘
第二章数据数据类型数据质量数据预处理相似度测量数据Collectionofdataobjectsandtheirattributes特征值数值型的或者描述性的(男/女-->0/1)特征和特征值之间的区别:相同的属性可能被赋予不同的特征值,如身高的单位可能是米或者英尺不同的属性可以映射到相同的值集,如ID是无界的,age有最大值和最小值1.特征的类型Nominal(标称)Examples:IDnum
- LLMs之Colossal-LLaMA-2:源码解读(train.py文件)基于给定数据集实现持续预训练LLaMA-2—解析命令行参数→初始化配置(分布式训练环境colossalai+训练日志+加速插
一个处女座的程序猿
NLP/LLMs精选(人工智能)-中级Colossal-AILLaMA-2大语言模型自然语言处理
LLMs之Colossal-LLaMA-2:源码解读(train.py文件)基于给定数据集实现持续预训练LLaMA-2—解析命令行参数→初始化配置(分布式训练环境colossalai+训练日志+加速插件)→数据预处理(初始化分词器+数据处理器+数据加载器)→模型训练(初始化模型/优化器/学习率调度器/梯度检查点/Flash-Attention/设置数据类型/是否加载预训练模型/从上一次训练点继续训
- 医学文本分析中的命名实体识别:从理论到实践
软件职业规划
语言模型unity人工智能
1.数据预处理数据预处理是医学命名实体识别系统的基础步骤,其质量直接影响模型的训练效果和最终性能。数据预处理主要包括医学文本的标注、清洗以及数据增强三个方面。1.1医学文本的标注标注是数据预处理中的关键环节,其目的是将医学文本中的实体明确标记出来,以便模型能够学习到实体的特征和边界。标注的方式通常采用BIO标注法。1.1.1BIO标注法BIO标注法是一种广泛应用于命名实体识别任务的标注方式,它通过
- python实现KNN算法的手写数字识别:深入解析与完整项目流程
快撑死的鱼
Python算法精解算法
随着人工智能和机器学习的快速发展,图像识别技术在多个领域得到广泛应用。而手写数字识别作为图像识别的典型场景之一,已经成为研究者和开发者学习、应用机器学习算法的经典项目。本文将深入解析如何使用Python编程语言,结合KNN(K-最近邻)算法实现手写数字识别系统。文章不仅介绍了算法的核心原理,还从用户交互、图像处理、数据预处理等多个角度对整个项目进行了全方位的讲解。读者通过本文,可以全面掌握手写数字
- 文本挖掘+情感分析+主题建模+K-Meas聚类+词频统计+词云(景区游客评论情感分析)
请为小H留灯
聚类机器学习支持向量机人工智能深度学习
本文通过情感分析技术对景区游客评论进行深入挖掘,结合数据预处理、情感分类和文本挖掘,分析游客评价与情感倾向。利用朴素贝叶斯和SVM等模型进行情感预测,探讨满意度与情感的关系。通过KMeans聚类和LDA主题分析,提取游客关心的话题,提供优化建议,为未来研究提供方向。1.引言1.1背景与目的1.2旅游业发展与游客评论的重要性2.数据处理与分析2.1数据加载与预处理2.2游客评分与点赞量分析3.评论内
- 从零开始:基于LLM大模型构建智能应用程序的完整指南
AI天才研究院
ChatGPT人工智能
目录从零开始:基于LLM大模型构建智能应用程序的完整指南什么是LLM大模型如何利用LLM大模型构建智能应用程序1.收集和准备数据2.构建LLM大模型3.集成和部署4.监测和维护使用特定于私有领域的数据增强LLM检索增强生成(RAG)数据预处理、分块和检索技术零射击与少量射击提示和指导LLM大模型使用LLM进行推荐和聚类任务改善组织内的搜索体验考虑以上所有解锁的利基应用程序参考最近,围绕大型语言模型
- 【大数据入门】第三章·数据预处理
十二月的猫
《小白读透AI原理》大数据大数据入门人工智能入门数据处理
个人主页:十二月的猫-CSDN博客系列专栏:《小白读透AI原理》_十二月的猫的博客-CSDN博客十二月的寒冬阻挡不了春天的脚步,十二点的黑夜遮蔽不住黎明的曙光目录1.前言2.为什么要进行数据预处理2.1脏数据3.数据预处理分类4.数据清理4.1数据填充4.1.1数据缺失的类型1.完全随机缺失(MissingCompletelyatRandom,MCAR)2.随机缺失(MissingatRandom
- Python自动化识别与删除Excel表格空白行和列
Eiceblue
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在处理Excel数据时,经常会遇到含有空白行和空白列的情况。这些空白区域不仅占用表格显示空间,还可能导致数据分析时出现偏差,影响数据处理的效率与结果的准确性,如空白行可能干扰数据聚合操作,导致统计计数不准确;空白列则可能误导数据解析逻辑,影响后续的数据分析流程。因此,删除Excel表格中的空白行和空白列也是数据预处理中的一项基础任务。本文将介绍如何利用Python来自动化识别并删除Excel文件中
- 机器学习背后的数学芝士
小技工丨
机器学习机器学习人工智能
在当今快速发展的科技领域,机器学习作为人工智能的核心技术之一,正在深刻地改变我们的生活和工作方式。本文将了解一下机器学习背后的关键数学芝士。线性代数:数据处理的基础工具向量与矩阵向量是有序数字的集合,常用于表示数据点,例如用户的特征向量可能包括年龄、性别、收入等信息。矩阵则是二维数组,广泛应用于数据集的表示和变换操作。线性变换线性变换描述了向量在空间中的拉伸、压缩或旋转过程。这类变换在数据预处理、
- RAG检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation)介绍(双模态架构:检索子系统、生成子系统)实现知识获取与内容生成的协同
Dontla
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文章目录增强生成(RAG)技术:原理、架构与前沿实践1.RAG技术架构剖析1.1技术融合范式-**检索子系统**-**生成子系统**2.核心组件与工作流程2.1数据预处理管线-**多粒度分块策略**-**特征增强技术**2.2混合检索引擎3.性能优化关键路径3.1检索质量提升-**多阶段精排模型**:-**动态阈值策略**:3.2生成控制技术-**结构化prompt模板**:-**知识验证机制**
- PointPillars:数据预处理
壹十壹
激光雷达感知深度学习人工智能神经网络pythonc++
在PointPillars算法中,将点云划分为点柱(Pillars)是核心步骤之一,用于将稀疏点云数据转换为规则的张量表示,方便后续2D卷积操作。以下是点云划分为点柱的具体方法和实现步骤:1.点云划分为网格将3D空间划分为规则的网格,形成柱状区域(Pillars)。操作步骤:定义网格范围和分辨率:确定点云的空间范围,例如:Xmin,Xmax,Ymin,Ymax,Zmin,ZmaxX_{\text{
- 关于两次项目的学习感悟
罗婕斯特
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经过这两次项目,我学到了以下几点:1.模块化与结构化思维:代码展示了如何将深度学习任务分解为多个模块(如数据加载、模型定义、训练循环、评估等)。这种模块化的思维方式不仅适用于编程,也可以应用于解决复杂问题时的结构化思考。2.细节决定成败:代码中涉及了许多细节,如数据预处理、学习率调整、损失函数的选择等。这些细节对模型的最终性能有着重要影响。这提醒我们,在解决实际问题时,细节往往决定成败,需要耐心和
- 数据分析在宇宙观测中的重要性
AI天才研究院
计算ChatGPTDeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
数据分析在宇宙观测中的重要性关键词:数据分析、宇宙观测、数据预处理、数据挖掘、数据可视化摘要:本文将探讨数据分析在宇宙观测中的重要性,从数据分析在宇宙观测中的应用背景、重要性、面临的挑战与机遇以及未来发展趋势等方面进行深入分析,旨在为读者提供一个全面而详细的了解。引言第1章:分析数据与宇宙观测的关联1.1.1数据分析在宇宙观测中的应用背景宇宙观测是研究宇宙的结构、演化、性质以及各种物理现象的科学。
- 智能遥感新质生产力:ChatGPT、Python和OpenCV强强联合;空天地遥感数据分析的全流程;地面数据、无人机数据、卫星数据、多源数据等处理
小艳加油
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通过系统化的模块设计和丰富的实战案例,深入理解和掌握遥感数据的处理与计算。不仅涵盖了从零基础入门Python编程、OpenCV视觉处理的基础知识,还将借助ChatGPT智能支持,引导您掌握遥感影像识别和分析的进阶技术。更为重要的是,通过15个经过精心设计的真实案例,深度参与地质监测、城市规划、农业分析、生态评估等不同场景下的遥感应用实践。层层递进、结构严谨,帮助您系统性掌握从数据预处理、图像增强、
- 深度学习在SSVEP信号分类中的应用分析
自由的晚风
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目录前言1.SSVEP信号分类的处理流程2.模型输入和数据预处理3.模型结构设计3.1卷积神经网络(CNN)3.2长短期记忆网络(LSTM)4.训练方法与激活函数5.性能评估与挑战6.未来方向前言随着脑机接口(BCI)技术的发展,SSVEP(稳态视觉诱发电位)因其高信息传输速率和短训练时间而成为最受欢迎的BCI范式之一。近年来,深度学习方法在SSVEP信号分类中取得了显著的成果。本文通过对31个深
- DeepSeek底层揭秘——Smallpond
9命怪猫
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目录1.Smallpond是什么?(1)定义(2)核心功能2.对比传统数据处理框架3.技术要素(1)分布式数据加载(2)并行数据预处理(3)分布式缓存(4)数据流水线4.难点挑战(含解决方案)(1)数据I/O瓶颈(2)数据预处理复杂性(3)分布式缓存一致性(4)与3FS集成5.技术路径(1)需求分析与设计(2)原型开发与测试(3)系统优化与扩展(4)系统部署与维护6.应用场景(1)大规模图像分类(
- 微博舆情分析:使用Python进行深度解析
傻啦嘿哟
关于python那些事儿python开发语言
目录一、准备工作二、基础理论知识三、步骤详解数据预处理情感分析关键词提取四、案例分享数据爬取数据分析五、优化六、结论在当今信息爆炸的时代,社交媒体平台如微博已成为公众表达意见和情感的重要渠道。微博舆情分析通过对大量微博数据进行挖掘和分析,可以揭示公众对某些事件或话题的态度和情绪。本文将详细介绍如何使用Python进行微博舆情分析,包括数据获取、预处理、情感分析、关键词提取和数据可视化等步骤,并附上
- 新冠病毒感染人数预测(基于回归的神经网络项目)
|柳贯一|
深度学习回归神经网络数据挖掘
写在前面:我们做的事情:我们的目的是要得到一个好的模型,这个模型能够让我们预测好的y首先拿到一批数据,这批数据有x和准确的y,我们让x通过模型得到预测的y,让预测的y与准确的y去计算差距loss,根据这个差距loss去不断改变优化模型。一、神经网络项目的流程1、数据预处理:(深度学习最主要的数据处理,要先拿到数据)使用CovidDataset类加载和处理数据。根据all_feature参数选择特征
- 案例1:金融数据分析----code知识点详解版
shlay
统计软件与数据分析数据分析金融信息可视化
案例1:金融数据分析----code详解版1.引言1.1案例分析目标1.2涉及知识点1.3案例分析流程2.数据获取`涉及知识点:`2.1安装*tushare*库2.2获取Token2.3导入tushare库并设置Token2.4获取数据2.6保存数据3.数据预处理`涉及知识点:`3.1读取已有数据3.2清理数据4.数据可视化`涉及知识点:`5.基本走势分析`涉及知识点:`5.1描述性统计分析5.2
- 【Hugging Face】datasets 库:加载、处理和分享大规模数据集
彬彬侠
大模型datasetsHuggingFace
HuggingFaceDatasets库HuggingFace的datasets库是一个轻量级、高性能的库,用于加载、处理和分享大规模数据集,特别适用于自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)和语音任务。1.为什么使用Datasets?在深度学习中,处理大规模数据集通常面临以下挑战:数据集太大,无法一次性加载到内存不同任务的数据格式不统一数据预处理和转换较慢需要快速流式加载数据datasets库
- 特征缩放:统一量纲,提高模型性能
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特征缩放:统一量纲,提高模型性能1.背景介绍在机器学习和数据挖掘领域,我们经常会遇到不同特征之间量纲差异很大的情况。比如,一个数据集中可能包含年龄(0-100)、收入(0-100000)、身高(150-200cm)等不同尺度的特征。这种量纲不统一会给许多机器学习算法(如梯度下降)带来问题,导致收敛速度慢、模型性能差等。特征缩放(FeatureScaling)就是一种用于解决这个问题的常用数据预处理
- 从零理解人工智能:技术原理、底层逻辑与手写数字识别实战
北辰alk
AI人工智能
前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站。https://www.captainbed.cn/north文章目录引言一、人工智能技术体系1.1核心技术栈二、神经网络底层逻辑2.1神经元数学模型2.2前向传播与反向传播三、手写数字识别实战(MNIST)3.1环境配置3.2数据预处理3.3CNN模型构建3.4模型训练与评估四、关键技术解析4.1卷
- Python深度学习实践:神经网络在异常检测中的应用
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AI大模型企业级应用开发实战Python实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
Python深度学习实践:神经网络在异常检测中的应用关键词:深度学习,神经网络,异常检测,Python,TensorFlow,PyTorch,模型优化,实战案例摘要:本文深入探讨了深度学习在异常检测领域的应用。通过Python实现的神经网络,本文介绍了深度学习的基本概念、核心算法、模型优化方法,并提供了详细的实战案例,包括数据预处理、模型训练和评估。读者将了解如何使用深度学习技术检测金融欺诈、网络
- 从专利数据中提取IPC代码,构建共现矩阵(IPC共同出现在同一专利为1,否则为0),利用GCN提取特征,并进行链路预测以评估IPC之间的相似度概率
pk_xz123456
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要完成这个任务,你可以按照以下步骤进行:数据预处理:从专利数据中提取IPC代码,并构建共现矩阵。图卷积网络(GCN):使用GCN提取特征。链路预测:评估IPC之间的相似度概率。以下是一个Python示例代码,展示了如何完成上述任务:importnumpyasnpimportnetworkxasnximporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functio
- 【AI深度学习基础】Pandas完全指南入门篇:数据处理的瑞士军刀 (含完整代码)
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Pandas系列文章导航入门篇进阶篇终极篇一、引言在大数据与AI驱动的时代,数据预处理和分析是深度学习与机器学习的基石。Pandas作为Python生态中最强大的数据处理库,以其灵活的数据结构(如DataFrame和Series)和丰富的功能(数据清洗、转换、聚合等),成为数据科学家和工程师的核心工具。Pandas以Series(一维标签数组)和DataFrame(二维表格)为核心数据结构,提供高
- 数据挖掘data mining
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数据挖掘是从大量数据集中提取有用信息和知识的过程。它通常涉及使用算法和技术来分析数据,以发现数据中的模式、趋势和关联。数据挖掘可以帮助企业和组织理解客户行为,预测市场趋势,优化运营流程等。数据挖掘的过程大致可以分为以下几个步骤:定义问题:明确数据挖掘的目的和需要解决的问题。数据收集:从各种数据源中收集相关的数据。数据预处理:清洗和整理数据,处理缺失值、异常值等问题。数据转换:将原始数据转换成适合挖
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R语言大学作业r语言开发语言
文章目录步骤1:加载所需包和数据步骤2:数据预处理步骤3:拟合广义加型模型步骤4:查看模型摘要和诊断模型摘要系数估计平滑项模型质量步骤5:预测和可视化结论广义加型模型(GeneralizedAdditiveModel,简称GAM)是一种灵活的非线性建模方法,在统计学和机器学习领域被广泛应用。GAM可以用于拟合非线性关系,适用于多个预测变量之间的复杂关系,并且可以处理连续和分类变量。本教程将向您展示
- python流水线自动化项目教程
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提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言1.项目环境准备Python安装选择Python开发环境安装必要库2.数据获取与理解4.模型训练流水线6.模型保存7.模型部署(简单Web服务)8.测试模型部署总结前言以下是一个使用Python构建简单机器学习流水线自动化项目的教程,涵盖数据预处理、模型训练、模型评估和模型部署等主要步骤。1.项目环境准备Python安装访
- 数据清洗与统计分析原理与代码实战案例讲解
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《数据清洗与统计分析原理与代码实战案例讲解》关键词:数据清洗、统计分析、Python、R语言、数据预处理、数据分析、机器学习、大数据摘要:本文将深入探讨数据清洗与统计分析的原理,并通过丰富的实战案例展示如何在实际项目中应用这些技术。我们将详细讲解数据清洗的基本概念、流程和方法,以及统计分析的各种技术和应用。通过本文的学习,您将掌握数据清洗与统计分析的核心技能,提升数据处理和分析的能力,为后续的数据
- 【数据分析】R语言的广义线性混合模型(GLMM)分析案例
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禁止商业或二改转载,仅供自学使用,侵权必究,如需截取部分内容请后台联系作者!文章目录介绍原理步骤加载R包数据下载导入数据数据预处理成对相关性GLMMs标准化数据字符向量转换成因子化变量构建模型FishesAmphibiansReptilesBirdsMammals画图总结系统信息介绍广义线性混合模型(GeneralizedLinearMixedModels,GLMM)是一种统计模型,用于分析具有非
- ASM系列四 利用Method 组件动态注入方法逻辑
lijingyao8206
字节码技术jvmAOP动态代理ASM
这篇继续结合例子来深入了解下Method组件动态变更方法字节码的实现。通过前面一篇,知道ClassVisitor 的visitMethod()方法可以返回一个MethodVisitor的实例。那么我们也基本可以知道,同ClassVisitor改变类成员一样,MethodVIsistor如果需要改变方法成员,注入逻辑,也可以
- java编程思想 --内部类
百合不是茶
java内部类匿名内部类
内部类;了解外部类 并能与之通信 内部类写出来的代码更加整洁与优雅
1,内部类的创建 内部类是创建在类中的
package com.wj.InsideClass;
/*
* 内部类的创建
*/
public class CreateInsideClass {
public CreateInsideClass(
- web.xml报错
crabdave
web.xml
web.xml报错
The content of element type "web-app" must match "(icon?,display-
name?,description?,distributable?,context-param*,filter*,filter-mapping*,listener*,servlet*,s
- 泛型类的自定义
麦田的设计者
javaandroid泛型
为什么要定义泛型类,当类中要操作的引用数据类型不确定的时候。
采用泛型类,完成扩展。
例如有一个学生类
Student{
Student(){
System.out.println("I'm a student.....");
}
}
有一个老师类
- CSS清除浮动的4中方法
IT独行者
JavaScriptUIcss
清除浮动这个问题,做前端的应该再熟悉不过了,咱是个新人,所以还是记个笔记,做个积累,努力学习向大神靠近。CSS清除浮动的方法网上一搜,大概有N多种,用过几种,说下个人感受。
1、结尾处加空div标签 clear:both 1 2 3 4
.div
1
{
background
:
#000080
;
border
:
1px
s
- Cygwin使用windows的jdk 配置方法
_wy_
jdkwindowscygwin
1.[vim /etc/profile]
JAVA_HOME="/cgydrive/d/Java/jdk1.6.0_43" (windows下jdk路径为D:\Java\jdk1.6.0_43)
PATH="$JAVA_HOME/bin:${PATH}"
CLAS
- linux下安装maven
无量
mavenlinux安装
Linux下安装maven(转) 1.首先到Maven官网
下载安装文件,目前最新版本为3.0.3,下载文件为
apache-maven-3.0.3-bin.tar.gz,下载可以使用wget命令;
2.进入下载文件夹,找到下载的文件,运行如下命令解压
tar -xvf apache-maven-2.2.1-bin.tar.gz
解压后的文件夹
- tomcat的https 配置,syslog-ng配置
aichenglong
tomcathttp跳转到httpssyslong-ng配置syslog配置
1) tomcat配置https,以及http自动跳转到https的配置
1)TOMCAT_HOME目录下生成密钥(keytool是jdk中的命令)
keytool -genkey -alias tomcat -keyalg RSA -keypass changeit -storepass changeit
- 关于领号活动总结
alafqq
活动
关于某彩票活动的总结
具体需求,每个用户进活动页面,领取一个号码,1000中的一个;
活动要求
1,随机性,一定要有随机性;
2,最少中奖概率,如果注数为3200注,则最多中4注
3,效率问题,(不能每个人来都产生一个随机数,这样效率不高);
4,支持断电(仍然从下一个开始),重启服务;(存数据库有点大材小用,因此不能存放在数据库)
解决方案
1,事先产生随机数1000个,并打
- java数据结构 冒泡排序的遍历与排序
百合不是茶
java
java的冒泡排序是一种简单的排序规则
冒泡排序的原理:
比较两个相邻的数,首先将最大的排在第一个,第二次比较第二个 ,此后一样;
针对所有的元素重复以上的步骤,除了最后一个
例题;将int array[]
- JS检查输入框输入的是否是数字的一种校验方法
bijian1013
js
如下是JS检查输入框输入的是否是数字的一种校验方法:
<form method=post target="_blank">
数字:<input type="text" name=num onkeypress="checkNum(this.form)"><br>
</form>
- Test注解的两个属性:expected和timeout
bijian1013
javaJUnitexpectedtimeout
JUnit4:Test文档中的解释:
The Test annotation supports two optional parameters.
The first, expected, declares that a test method should throw an exception.
If it doesn't throw an exception or if it
- [Gson二]继承关系的POJO的反序列化
bit1129
POJO
父类
package inheritance.test2;
import java.util.Map;
public class Model {
private String field1;
private String field2;
private Map<String, String> infoMap
- 【Spark八十四】Spark零碎知识点记录
bit1129
spark
1. ShuffleMapTask的shuffle数据在什么地方记录到MapOutputTracker中的
ShuffleMapTask的runTask方法负责写数据到shuffle map文件中。当任务执行完成成功,DAGScheduler会收到通知,在DAGScheduler的handleTaskCompletion方法中完成记录到MapOutputTracker中
- WAS各种脚本作用大全
ronin47
WAS 脚本
http://www.ibm.com/developerworks/cn/websphere/library/samples/SampleScripts.html
无意中,在WAS官网上发现的各种脚本作用,感觉很有作用,先与各位分享一下
获取下载
这些示例 jacl 和 Jython 脚本可用于在 WebSphere Application Server 的不同版本中自
- java-12.求 1+2+3+..n不能使用乘除法、 for 、 while 、 if 、 else 、 switch 、 case 等关键字以及条件判断语句
bylijinnan
switch
借鉴网上的思路,用java实现:
public class NoIfWhile {
/**
* @param args
*
* find x=1+2+3+....n
*/
public static void main(String[] args) {
int n=10;
int re=find(n);
System.o
- Netty源码学习-ObjectEncoder和ObjectDecoder
bylijinnan
javanetty
Netty中传递对象的思路很直观:
Netty中数据的传递是基于ChannelBuffer(也就是byte[]);
那把对象序列化为字节流,就可以在Netty中传递对象了
相应的从ChannelBuffer恢复对象,就是反序列化的过程
Netty已经封装好ObjectEncoder和ObjectDecoder
先看ObjectEncoder
ObjectEncoder是往外发送
- spring 定时任务中cronExpression表达式含义
chicony
cronExpression
一个cron表达式有6个必选的元素和一个可选的元素,各个元素之间是以空格分隔的,从左至右,这些元素的含义如下表所示:
代表含义 是否必须 允许的取值范围 &nb
- Nutz配置Jndi
ctrain
JNDI
1、使用JNDI获取指定资源:
var ioc = {
dao : {
type :"org.nutz.dao.impl.NutDao",
args : [ {jndi :"jdbc/dataSource"} ]
}
}
以上方法,仅需要在容器中配置好数据源,注入到NutDao即可.
- 解决 /bin/sh^M: bad interpreter: No such file or directory
daizj
shell
在Linux中执行.sh脚本,异常/bin/sh^M: bad interpreter: No such file or directory。
分析:这是不同系统编码格式引起的:在windows系统中编辑的.sh文件可能有不可见字符,所以在Linux系统下执行会报以上异常信息。
解决:
1)在windows下转换:
利用一些编辑器如UltraEdit或EditPlus等工具
- [转]for 循环为何可恨?
dcj3sjt126com
程序员读书
Java的闭包(Closure)特征最近成为了一个热门话题。 一些精英正在起草一份议案,要在Java将来的版本中加入闭包特征。 然而,提议中的闭包语法以及语言上的这种扩充受到了众多Java程序员的猛烈抨击。
不久前,出版过数十本编程书籍的大作家Elliotte Rusty Harold发表了对Java中闭包的价值的质疑。 尤其是他问道“for 循环为何可恨?”[http://ju
- Android实用小技巧
dcj3sjt126com
android
1、去掉所有Activity界面的标题栏
修改AndroidManifest.xml 在application 标签中添加android:theme="@android:style/Theme.NoTitleBar"
2、去掉所有Activity界面的TitleBar 和StatusBar
修改AndroidManifes
- Oracle 复习笔记之序列
eksliang
Oracle 序列sequenceOracle sequence
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098859
1.序列的作用
序列是用于生成唯一、连续序号的对象
一般用序列来充当数据库表的主键值
2.创建序列语法如下:
create sequence s_emp
start with 1 --开始值
increment by 1 --増长值
maxval
- 有“品”的程序员
gongmeitao
工作
完美程序员的10种品质
完美程序员的每种品质都有一个范围,这个范围取决于具体的问题和背景。没有能解决所有问题的
完美程序员(至少在我们这个星球上),并且对于特定问题,完美程序员应该具有以下品质:
1. 才智非凡- 能够理解问题、能够用清晰可读的代码翻译并表达想法、善于分析并且逻辑思维能力强
(范围:用简单方式解决复杂问题)
- 使用KeleyiSQLHelper类进行分页查询
hvt
sql.netC#asp.nethovertree
本文适用于sql server单主键表或者视图进行分页查询,支持多字段排序。KeleyiSQLHelper类的最新代码请到http://hovertree.codeplex.com/SourceControl/latest下载整个解决方案源代码查看。或者直接在线查看类的代码:http://hovertree.codeplex.com/SourceControl/latest#HoverTree.D
- SVG 教程 (三)圆形,椭圆,直线
天梯梦
svg
SVG <circle> SVG 圆形 - <circle>
<circle> 标签可用来创建一个圆:
下面是SVG代码:
<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" version="1.1">
<circle cx="100" c
- 链表栈
luyulong
java数据结构
public class Node {
private Object object;
private Node next;
public Node() {
this.next = null;
this.object = null;
}
public Object getObject() {
return object;
}
public
- 基础数据结构和算法十:2-3 search tree
sunwinner
Algorithm2-3 search tree
Binary search tree works well for a wide variety of applications, but they have poor worst-case performance. Now we introduce a type of binary search tree where costs are guaranteed to be loga
- spring配置定时任务
stunizhengjia
springtimer
最近因工作的需要,用到了spring的定时任务的功能,觉得spring还是很智能化的,只需要配置一下配置文件就可以了,在此记录一下,以便以后用到:
//------------------------定时任务调用的方法------------------------------
/**
* 存储过程定时器
*/
publi
- ITeye 8月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动
ITeye携手博文视点举办的8月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。
8月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2102830
本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《跨终端Web》
gleams:http