- 深度强化学习算法在金融交易决策中的优化应用【附数据】
算法与数据
算法
金融数据分析与建模专家金融科研助手|论文指导|模型构建✨专业领域:金融数据处理与分析量化交易策略研究金融风险建模投资组合优化金融预测模型开发深度学习在金融中的应用擅长工具:Python/R/MATLAB量化分析机器学习模型构建金融时间序列分析蒙特卡洛模拟风险度量模型金融论文指导内容:金融数据挖掘与处理量化策略开发与回测投资组合构建与优化金融风险评估模型期刊论文✅具体问题可以私信或查看文章底部二维码
- 物联网数据采集平台【物联网毕业论文】
算法与数据
物联网
物联网技术与数据分析|物联网系统设计|模型构建✨专业领域:物联网系统架构设计智能设备与传感器网络数据采集与处理物联网大数据分析智能家居与工业物联网边缘计算与云计算物联网安全与隐私保护擅长工具:Python/R/Matlab数据分析与建模物联网平台与设备编程数据流与实时监控系统设计机器学习与预测模型应用物联网协议(MQTT,CoAP,HTTP)物联网数据可视化工具✅物联网专业题目与数据:物联网毕业论
- python绘图之回归拟合图
pianmian1
python回归开发语言
回归拟合图在数据分析中具有重要作用,它不仅可以帮助我们理解变量之间的关系,还可以评估模型的拟合效果、进行预测和推断、发现异常值,以及用于模型比较和结果展示。importpandasaspdimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt#创建一个示例数据集#假设我们有一些鱼的重量和高度数据data={'Weight':[100,150,200,250,3
- Python 爬虫实战:深入酷狗音乐,抓取热门歌手歌曲播放量数据
西攻城狮北
python爬虫开发语言实战案例
目录引言一、准备工作1.1技术选型1.2环境配置二、爬取热门歌手歌曲播放量数据2.1获取排行榜页面2.2解析HTML内容2.3数据存储三、数据分析与可视化3.1数据清洗3.2数据分析3.3数据可视化四、总结与展望引言在数字音乐时代,音乐平台的排行榜和歌曲播放量数据对于音乐爱好者、歌手以及音乐产业从业者来说具有重要的参考价值。通过分析这些数据,可以了解当前的音乐趋势、歌手的受欢迎程度以及用户的音乐偏
- Deepseek在【python】三帧差法实现运动目标检测
百态老人
python目标检测目标跟踪
deepseek在【python】三帧差法实现运动目标检测一、三帧差法原理三帧差法是一种改进的帧差法,通过比较连续的三帧图像来检测运动目标。具体来说,它首先计算前两帧图像之间的差值,再计算后两帧图像之间的差值,最后将这两个差值图像进行“与”运算,以确定运动目标的变化部分。这种方法能够更好地消除“双影”现象,提高目标检测的准确性。二、实现步骤读取视频帧:使用OpenCV库读取视频序列中的连续三帧图像
- 【python】三帧差法实现运动目标检测
Jackilina_Stone
#python计算机视觉python运动目标检测OD
三帧差法是一种常用的运动目标检测方法,它通过比较连续三帧图像之间的差异来检测运动物体。这种方法尤其适用于背景变化较小的场景。目录1方案2实践①代码②效果图1方案具体步骤如下:①读取视频流:使用cv2.VideoCapture()读取视频文件。②灰度化:将彩色图像转换为灰度图,简化后续计算。③帧间差分:计算连续三帧之间的差分,absdiff函数计算两个灰度图像的绝对差值。然后,将两帧差相加。④阈值处
- 【Hive】学习路线:架构、运维、Hsql实战、源码分析
roman_日积跬步-终至千里
#hivehive学习架构
文章目录一.Hive基础学习1.基础知识2.安装与配置3.数据存储与表结构二.hive运维三.Hive实战1.HiveSQL基础2.高级查询与数据分析3.数据存储优化4.性能调优四.Hive源码分析一.Hive基础学习1.基础知识hive简介架构说明【hive-design】hive架构详解:描述了hive架构,hive主要组件的作用、hsql在hive执行过程中的底层细节、hive各组件作用2.
- riscv运行linux,首款基于RISC-V,支持Linux的PC——HiFive Unleashed已诞生!
扎伊德
riscv运行linux
对于常在开源硬件界混的小伙伴,相信对市面上的一些单板计算机都不陌生,什么树莓派、香蕉派、BeagleBoneBlack、UpBoard等等,这些大多数都是采用ARMCoretx-A系列应用处理器或者更高端一些会采用x86系列处理器,无论性能或是功能都基本上可以满足现在小伙伴的需求。但是,不觉得少了点什么吗?整个被ARM围绕的世界是如此单一,我们就没有更好或者更别具一格的选择了吗?有!HiFiveU
- C vs C++:从面向过程到面向对象的本质差异
金外飞176
信息分享c语言c++
CvsC++:从面向过程到面向对象的本质差异引言作为编程语言界的"双生子",C和C++自1972年和1985年诞生以来,始终占据系统级开发的核心地位。尽管语法相似度高达70%,但两者在设计哲学、抽象层次和适用场景上存在本质差异。本文通过10大核心对比维度,揭示两种语言的独特魅力。一、语言特性根本差异1.1面向对象支持//C++类定义classRectangle{public:intwidth;in
- 一文了解riscv软件系列之linux内核编译运行
Linux加油站
linux服务器运维
一、交叉编译工具链的安装【推荐阅读文章】代码大佬的【Linux内核开发笔记】分享,前人栽树后人乘凉!一篇长文叙述Linux内核虚拟地址空间的基本概括一文了解Linux内核的Oops需要多久才能看完linux内核源码?详细讲解磁盘及文件系统管理(图例解析)交叉编译工具链可以通过源码进行编译安装:1.下载工具链源码:该仓库包含多个submodules,因此需要添加--recursive选项来下载所有子
- RISC-V 快速中断控制器(CLIC)项目常见问题解决方案
gitblog_00881
RISC-V快速中断控制器(CLIC)项目常见问题解决方案riscv-fast-interruptProposalforaRISC-VCore-LocalInterruptController(CLIC)项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ri/riscv-fast-interrupt项目基础介绍RISC-V快速中断控制器(CLIC)项目是一个开源项目,旨在为R
- 立体匹配常用数据集整理
Scurry﹉
人工智能深度学习计算机视觉
文章目录前言一、常用数据集1.SceneFlow数据集2.KITTI数据集3.Middlebury数据集二、关于自己构建数据集训练的一些问题前言本文主要对立体匹配算法常用的公开数据集进行整理,包括数据集的简要介绍和下载链接,以及自己构建数据集训练的一些问题。一、常用数据集1.SceneFlow数据集Sceneflow数据集是CVPR2016提出的,其目的就是构建一个大规模的合成数据集,用来训练深度
- 目前(2025年2月)计算机视觉(CV)领域一些表现优异的深度学习模型
空空转念
深度学习系列计算机视觉深度学习人工智能
按任务类型分类介绍:图像分类CoCa:结合对比学习和生成学习,通过对比损失对齐图像和文本嵌入,并使用标题生成损失预测文本标记。它在图像分类、跨模态检索和图像描述等任务中表现出色,且仅需极少的任务特定微调。PaLI:这是一个多模态模型,结合了40亿参数的视觉Transformer(ViT)和多种大型语言模型(LLM),并在包含100多种语言的100亿图像和文本数据集上进行训练。PaLI在图像描述、视
- Yarn 依赖解析机制深度解析:确定性安装与版本冲突的工程哲学
引言:包管理工具的"圣杯问题"在现代前端工程中,依赖管理已成为构建稳定性的核心挑战。根据2023年JavaScript生态调查报告显示,平均每个前端项目依赖1,200+个第三方包,嵌套依赖层级超过15层。在这样的复杂度下,如何实现确定性安装(DeterministicInstallation)和版本冲突智能解决,成为Yarn这类包管理工具的核心战场。本文将深入探讨Yarn(特别是Classicv1
- 【A/B测试】深度解析:从理论到实践Python实现详解(含源码)
絆人心
python前端开发语言数据分析信息可视化数据挖掘机器学习
目录前言一、什么是A/B测试?A/B测试的常见应用场景二、A/B测试的基本流程三、假设检验:零假设与备择假设Python代码示例:A/B测试的实践四、A/B测试中的统计学方法五、总结附录:完整代码前言A/B测试(也称分流测试)在数据分析和产品优化中扮演重要角色。无论是在网站优化、营销活动还是产品改进中,A/B测试都帮助通过数据驱动决策、测试和验证论文提出了实际操作的基本概念,详细讲解了如何实施A/
- AI人工智能带给企业什么影响
雪叶雨林
AI人工智能ai
在科技日新月异的今天,人工智能(AI)正以前所未有的速度和广度渗透到各行各业,对企业运营产生了深远的影响。这种影响不仅体现在技术层面的革新,更在于企业组织结构、工作流程、决策模式等多个维度的深刻变革。一、优化决策过程,提升精准度人工智能通过大数据分析和机器学习技术,能够处理和分析海量信息,为企业提供更为精准、实时的决策支持。相较于传统的人工分析,AI能够识别出数据中的微妙模式和趋势,帮助企业预见市
- 【登月计划】DAY1 中期:需求洞察与转化(4 - 6)-CRM系统全拆解
泛泛不谈
0-2岁智能制造工程师启蒙制造经验分享
目录四、乐高教学:CRM系统核心功能全拆解(专业定义+通俗解读)1.CRM系统核心功能模块模块1:客户信息管理(制造业的“客户档案室”)模块2:销售管理(制造业的“订单流水线”)模块3:产品管理(制造业的“产品博物馆”)模块4:服务管理(制造业的“急救中心”)模块5:数据分析与报表(制造业的“决策望远镜”)2.CRM系统数据流(制造业全链路)3.制造业CRM系统避坑指南五、装逼话术:CRM领域必备
- 如何利用AI工具来辅助小红书
lcw_lance
人工智能人工智能小红书
利用AI技术在小红书开展副业,可以大幅提升内容创作效率、精准定位用户需求,甚至实现半自动化运营。以下是结合AI工具的具体操作指南,涵盖内容生成、数据分析、运营优化等多个维度:一、AI辅助内容创作:低成本批量产出爆款笔记1.文案生成工具:ChatGPT、DeepSeek、文心一言、Kimi应用场景:标题优化:输入关键词生成20个吸引点击的标题"针对'早八通勤穿搭'生成10个小红书风格标题,要求包含e
- 041集——选取若干点生成三角网(CAD—C#二次开发入门)
山水CAD筑梦人
CADC#二次开发c#数据库java
随机生成2000个三维点并生成三角网,效果如下:随机生成20个点,效果如下:附部分代码如下:publicclassNTS三角网{publicstaticintnumPoints=20;[CommandMethod("xx")]publicvoid在NTSdemo(){//获取当前文档和编辑器Documentdoc=Application.DocumentManager.MdiActiveDocum
- BeautifulSoup爬取贝壳网成都二手房源信息(附:完整源代码)
进击的SB
爬虫python大数据爬虫
BeautifulSoup爬取贝壳网成都二手房源信息最近想出一套二手房,刚好在学习爬虫,那就顺手爬一下贝壳上成都各区二手房信息了解一下行情,本篇先介绍数据爬取,数据分析稍后有时间再写。仅用于技术交流,请勿商业应用,如有侵权,联系删除。1.开发环境:python3.8.3;bs4,pandas,requests;存为csv,excel文件;个人比较喜欢用bs4,比较简洁,xpath也有优势,虽然路径
- 实战:用Spring Boot构建电商系统中的API接口
AI天才研究院
Python实战自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介1998年,在经历了无数的创新革命之后,互联网成为科技界最重要的分支之一。随着时间的推移,互联网已经成为人类信息化革命的源头。如今的电子商务网站数量达到数百亿,这些网站都具有大规模的用户群体、丰富的内容、高频的交易、海量数据等特征。电商行业近几年有了很多变革,比如大数据分析、物流管理、供应链管理、订单评价、信用卡支付等等。其中API接口开发对于电商系统而言尤其重
- java开发——为什么要使用动态代理?
river66
进阶篇java
举个例子:假如有一个杀手专杀男的,不杀女的。代码如下:publicinterfaceKiller{voidkill(Stringname,Stringsex);voidwatch(Stringname);}publicclassManKillerimplementsKiller{@Overridepublicvoidkill(Stringname,Stringsex){if(sex.equals(
- End-to-End Object Detection with Transformers
M1kk0
目标检测计算机视觉神经网络
End-to-EndObjectDetectionwithTransformers会议:2020ECCV论文:https://arxiv.org/abs/2005.12872代码:https://github.com/facebookresearch/detr创新点:\作者摒弃了基于anchor、NMS等这种需要手工设计的模块,和R-CNN系列、YOLO系列,以及其他anchor-free的方法都
- 谁掌握了体育数据的密码就是胜利者
翱翔的猪脑花
服务器运维前端
体育数据分析正在重塑现代竞技体育的面貌。从NBA的投篮热区图到足球比赛中的跑动距离统计,数据已经渗透到体育领域的每个角落。职业球队每年投入数百万美元用于数据分析系统的建设,教练团队中数据分析师的比例持续上升。这种转变不仅改变了球队的训练和比赛策略,更深刻地影响着体育产业的发展方向。一、数据采集:竞技体育的数字化基础现代体育数据的采集已经形成了完整的生态系统。在NBA赛场上,每块场地安装的6个追踪摄
- Yarn 依赖解析机制深度解析:确定性安装与版本冲突的工程哲学
引言:包管理工具的"圣杯问题"在现代前端工程中,依赖管理已成为构建稳定性的核心挑战。根据2023年JavaScript生态调查报告显示,平均每个前端项目依赖1,200+个第三方包,嵌套依赖层级超过15层。在这样的复杂度下,如何实现确定性安装(DeterministicInstallation)和版本冲突智能解决,成为Yarn这类包管理工具的核心战场。本文将深入探讨Yarn(特别是Classicv1
- Python+Spark地铁客流数据分析与预测系统 地铁大数据 地铁流量预测
qq_79856539
javaweb大数据pythonspark
本系统基于大数据设计并实现成都地铁客流量分析系统,使用网络爬虫爬取并收集成都地铁客流量数据,运用机器学习和时间序列分析等方法,对客流量数据进行预处理和特征选择,构建客流量预测模型,利用历史数据对模型进行训练和优化,实现客流量预测模型的部署和应用,通过系统界面展示预测结果。对预测模型进行评估和验证,并提出改进方案。设计步骤使用Python语言编写爬虫程序采集数据,并对原始数据集进行预处理;使用Pyt
- 查看电脑已安装的Jdk的位数
xing.xing
java基础jdkjava
查看自己电脑已安装的Jdk的位数的方法:publicclassShowJdkBit{publicstaticvoidmain(String[]args){Stringarch=System.getProperty("sun.arch.data.model");System.out.println(arch+"-bit");}}
- ShuffleNet V2(2018 CVPR)
刘若里
论文阅读深度学习人工智能学习计算机视觉笔记
论文标题ShuffleNetV2:PracticalGuidelinesforEfficientCNNArchitectureDesign论文作者NingningMa,XiangyuZhang,Hai-TaoZheng,JianSun发表日期2018年07月01日GB引用>NingningMa,XiangyuZhang,Hai-TaoZheng,etal.ShuffleNetV2:Practica
- Python的那些事第三十篇:并行计算库在大数据分析中的应用Dask
暮雨哀尘
Python的那些事python数据分析开发语言运维服务器数据挖掘
Dask:并行计算库在大数据分析中的应用摘要随着数据量的爆炸性增长,传统的数据分析工具(如Pandas和NumPy)在处理大规模数据集时面临内存限制和计算效率低下的问题。Dask作为一种开源的并行计算库,通过动态任务调度和分布式计算,能够高效处理超出内存容量的大数据集,并与Python生态系统中的Pandas、NumPy和scikit-learn等库无缝集成。本文将详细介绍Dask的架构、功能、优
- 多线程通信---解决TCP通信阻塞问题
blog_wanghao
tcp/ip网络服务器
TCP通信阻塞原因:accept与recv以及send都是阻塞接口,任意一个接口的调用,都有可能会导致服务端流程阻塞本质原因:当前的服务端,因为不知道什么时候有新连接到来,什么时候那个客户端有数据到来,因此流程只能固定的去调用接口,但是这种调用方式有可能会造成阻塞解决方案:多执行流并发处理为每个客户都创建一个执行流负责与这个客户端进行通信好处:1.主线程卡在获取新建连接这里,但是不影响客户端的通信
- 对股票分析时要注意哪些主要因素?
会飞的奇葩猪
股票 分析 云掌股吧
众所周知,对散户投资者来说,股票技术分析是应战股市的核心武器,想学好股票的技术分析一定要知道哪些是重点学习的,其实非常简单,我们只要记住三个要素:成交量、价格趋势、振荡指标。
一、成交量
大盘的成交量状态。成交量大说明市场的获利机会较多,成交量小说明市场的获利机会较少。当沪市的成交量超过150亿时是强市市场状态,运用技术找综合买点较准;
- 【Scala十八】视图界定与上下文界定
bit1129
scala
Context Bound,上下文界定,是Scala为隐式参数引入的一种语法糖,使得隐式转换的编码更加简洁。
隐式参数
首先引入一个泛型函数max,用于取a和b的最大值
def max[T](a: T, b: T) = {
if (a > b) a else b
}
因为T是未知类型,只有运行时才会代入真正的类型,因此调用a >
- C语言的分支——Object-C程序设计阅读有感
darkblue086
applec框架cocoa
自从1972年贝尔实验室Dennis Ritchie开发了C语言,C语言已经有了很多版本和实现,从Borland到microsoft还是GNU、Apple都提供了不同时代的多种选择,我们知道C语言是基于Thompson开发的B语言的,Object-C是以SmallTalk-80为基础的。和C++不同的是,Object C并不是C的超集,因为有很多特性与C是不同的。
Object-C程序设计这本书
- 去除浏览器对表单值的记忆
周凡杨
html记忆autocompleteform浏览
&n
- java的树形通讯录
g21121
java
最近用到企业通讯录,虽然以前也开发过,但是用的是jsf,拼成的树形,及其笨重和难维护。后来就想到直接生成json格式字符串,页面上也好展现。
// 首先取出每个部门的联系人
for (int i = 0; i < depList.size(); i++) {
List<Contacts> list = getContactList(depList.get(i
- Nginx安装部署
510888780
nginxlinux
Nginx ("engine x") 是一个高性能的 HTTP 和 反向代理 服务器,也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理服务器。 Nginx 是由 Igor Sysoev 为俄罗斯访问量第二的 Rambler.ru 站点开发的,第一个公开版本0.1.0发布于2004年10月4日。其将源代码以类BSD许可证的形式发布,因它的稳定性、丰富的功能集、示例配置文件和低系统资源
- java servelet异步处理请求
墙头上一根草
java异步返回servlet
servlet3.0以后支持异步处理请求,具体是使用AsyncContext ,包装httpservletRequest以及httpservletResponse具有异步的功能,
final AsyncContext ac = request.startAsync(request, response);
ac.s
- 我的spring学习笔记8-Spring中Bean的实例化
aijuans
Spring 3
在Spring中要实例化一个Bean有几种方法:
1、最常用的(普通方法)
<bean id="myBean" class="www.6e6.org.MyBean" />
使用这样方法,按Spring就会使用Bean的默认构造方法,也就是把没有参数的构造方法来建立Bean实例。
(有构造方法的下个文细说)
2、还
- 为Mysql创建最优的索引
annan211
mysql索引
索引对于良好的性能非常关键,尤其是当数据规模越来越大的时候,索引的对性能的影响越发重要。
索引经常会被误解甚至忽略,而且经常被糟糕的设计。
索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了,索引能够轻易将查询性能提高几个数量级,最优的索引会比
较好的索引性能要好2个数量级。
1 索引的类型
(1) B-Tree
不出意外,这里提到的索引都是指 B-
- 日期函数
百合不是茶
oraclesql日期函数查询
ORACLE日期时间函数大全
TO_DATE格式(以时间:2007-11-02 13:45:25为例)
Year:
yy two digits 两位年 显示值:07
yyy three digits 三位年 显示值:007
- 线程优先级
bijian1013
javathread多线程java多线程
多线程运行时需要定义线程运行的先后顺序。
线程优先级是用数字表示,数字越大线程优先级越高,取值在1到10,默认优先级为5。
实例:
package com.bijian.study;
/**
* 因为在代码段当中把线程B的优先级设置高于线程A,所以运行结果先执行线程B的run()方法后再执行线程A的run()方法
* 但在实际中,JAVA的优先级不准,强烈不建议用此方法来控制执
- 适配器模式和代理模式的区别
bijian1013
java设计模式
一.简介 适配器模式:适配器模式(英语:adapter pattern)有时候也称包装样式或者包装。将一个类的接口转接成用户所期待的。一个适配使得因接口不兼容而不能在一起工作的类工作在一起,做法是将类别自己的接口包裹在一个已存在的类中。 &nbs
- 【持久化框架MyBatis3三】MyBatis3 SQL映射配置文件
bit1129
Mybatis3
SQL映射配置文件一方面类似于Hibernate的映射配置文件,通过定义实体与关系表的列之间的对应关系。另一方面使用<select>,<insert>,<delete>,<update>元素定义增删改查的SQL语句,
这些元素包含三方面内容
1. 要执行的SQL语句
2. SQL语句的入参,比如查询条件
3. SQL语句的返回结果
- oracle大数据表复制备份个人经验
bitcarter
oracle大表备份大表数据复制
前提:
数据库仓库A(就拿oracle11g为例)中有两个用户user1和user2,现在有user1中有表ldm_table1,且表ldm_table1有数据5千万以上,ldm_table1中的数据是从其他库B(数据源)中抽取过来的,前期业务理解不够或者需求有变,数据有变动需要重新从B中抽取数据到A库表ldm_table1中。
- HTTP加速器varnish安装小记
ronin47
http varnish 加速
上午共享的那个varnish安装手册,个人看了下,有点不知所云,好吧~看来还是先安装玩玩!
苦逼公司服务器没法连外网,不能用什么wget或yum命令直接下载安装,每每看到别人博客贴出的在线安装代码时,总有一股羡慕嫉妒“恨”冒了出来。。。好吧,既然没法上外网,那只能麻烦点通过下载源码来编译安装了!
Varnish 3.0.4下载地址: http://repo.varnish-cache.org/
- java-73-输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度
bylijinnan
java
public class LongestSymmtricalLength {
/*
* Q75题目:输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度。
* 比如输入字符串“google”,由于该字符串里最长的对称子字符串是“goog”,因此输出4。
*/
public static void main(String[] args) {
Str
- 学习编程的一点感想
Cb123456
编程感想Gis
写点感想,总结一些,也顺便激励一些自己.现在就是复习阶段,也做做项目.
本专业是GIS专业,当初觉得本专业太水,靠这个会活不下去的,所以就报了培训班。学习的时候,进入状态很慢,而且当初进去的时候,已经上到Java高级阶段了,所以.....,呵呵,之后有点感觉了,不过,还是不好好写代码,还眼高手低的,有
- [能源与安全]美国与中国
comsci
能源
现在有一个局面:地球上的石油只剩下N桶,这些油只够让中国和美国这两个国家中的一个顺利过渡到宇宙时代,但是如果这两个国家为争夺这些石油而发生战争,其结果是两个国家都无法平稳过渡到宇宙时代。。。。而且在战争中,剩下的石油也会被快速消耗在战争中,结果是两败俱伤。。。
在这个大
- SEMI-JOIN执行计划突然变成HASH JOIN了 的原因分析
cwqcwqmax9
oracle
甲说:
A B两个表总数据量都很大,在百万以上。
idx1 idx2字段表示是索引字段
A B 两表上都有
col1字段表示普通字段
select xxx from A
where A.idx1 between mmm and nnn
and exists (select 1 from B where B.idx2 =
- SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
dashuaifu
AjaxspringMVCresponse中文乱码
SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
一:(自己总结,测试过可行)
ajax返回如果含有中文汉字,则使用:(如下例:)
@RequestMapping(value="/xxx.do") public @ResponseBody void getPunishReasonB
- Linux系统中查看日志的常用命令
dcj3sjt126com
OS
因为在日常的工作中,出问题的时候查看日志是每个管理员的习惯,作为初学者,为了以后的需要,我今天将下面这些查看命令共享给各位
cat
tail -f
日 志 文 件 说 明
/var/log/message 系统启动后的信息和错误日志,是Red Hat Linux中最常用的日志之一
/var/log/secure 与安全相关的日志信息
/var/log/maillog 与邮件相关的日志信
- [应用结构]应用
dcj3sjt126com
PHPyii2
应用主体
应用主体是管理 Yii 应用系统整体结构和生命周期的对象。 每个Yii应用系统只能包含一个应用主体,应用主体在 入口脚本中创建并能通过表达式 \Yii::$app 全局范围内访问。
补充: 当我们说"一个应用",它可能是一个应用主体对象,也可能是一个应用系统,是根据上下文来决定[译:中文为避免歧义,Application翻译为应
- assertThat用法
eksliang
JUnitassertThat
junit4.0 assertThat用法
一般匹配符1、assertThat( testedNumber, allOf( greaterThan(8), lessThan(16) ) );
注释: allOf匹配符表明如果接下来的所有条件必须都成立测试才通过,相当于“与”(&&)
2、assertThat( testedNumber, anyOf( g
- android点滴2
gundumw100
应用服务器android网络应用OSHTC
如何让Drawable绕着中心旋转?
Animation a = new RotateAnimation(0.0f, 360.0f,
Animation.RELATIVE_TO_SELF, 0.5f, Animation.RELATIVE_TO_SELF,0.5f);
a.setRepeatCount(-1);
a.setDuration(1000);
如何控制Andro
- 超简洁的CSS下拉菜单
ini
htmlWeb工作html5css
效果体验:http://hovertree.com/texiao/css/3.htmHTML文件:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>简洁的HTML+CSS下拉菜单-HoverTree</title>
- kafka consumer防止数据丢失
kane_xie
kafkaoffset commit
kafka最初是被LinkedIn设计用来处理log的分布式消息系统,因此它的着眼点不在数据的安全性(log偶尔丢几条无所谓),换句话说kafka并不能完全保证数据不丢失。
尽管kafka官网声称能够保证at-least-once,但如果consumer进程数小于partition_num,这个结论不一定成立。
考虑这样一个case,partiton_num=2
- @Repository、@Service、@Controller 和 @Component
mhtbbx
DAOspringbeanprototype
@Repository、@Service、@Controller 和 @Component 将类标识为Bean
Spring 自 2.0 版本开始,陆续引入了一些注解用于简化 Spring 的开发。@Repository注解便属于最先引入的一批,它用于将数据访问层 (DAO 层 ) 的类标识为 Spring Bean。具体只需将该注解标注在 DAO类上即可。同时,为了让 Spring 能够扫描类
- java 多线程高并发读写控制 误区
qifeifei
java thread
先看一下下面的错误代码,对写加了synchronized控制,保证了写的安全,但是问题在哪里呢?
public class testTh7 {
private String data;
public String read(){
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "read data "
- mongodb replica set(副本集)设置步骤
tcrct
javamongodb
网上已经有一大堆的设置步骤的了,根据我遇到的问题,整理一下,如下:
首先先去下载一个mongodb最新版,目前最新版应该是2.6
cd /usr/local/bin
wget http://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-2.6.0.tgz
tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-2.6.0.t
- rust学习笔记
wudixiaotie
学习笔记
1.rust里绑定变量是let,默认绑定了的变量是不可更改的,所以如果想让变量可变就要加上mut。
let x = 1; let mut y = 2;
2.match 相当于erlang中的case,但是case的每一项后都是分号,但是rust的match却是逗号。
3.match 的每一项最后都要加逗号,但是最后一项不加也不会报错,所有结尾加逗号的用法都是类似。
4.每个语句结尾都要加分