- 数据管理知识体系指南(第二版)-第五章——数据建模和设计-学习笔记
键盘上的五花肉
数据治理数据库数据仓库数据治理
目录5.1引言5.1.1业务驱动因素5.1.2目标和原则5.1.3基本概念5.2活动5.2.1规划数据建模5.2.2建立数据模型5.2.3审核数据模型5.2.4维护数据模型5.3工具5.3.1数据建模工具5.3.2数据血缘工具5.3.3数据分析工具5.3.4元数据资料库5.3.5数据模型模式5.3.6行业数据模型5.4方法5.4.1命名约定的最佳实践5.4.2数据库设计中的最佳实践5.5数据建模和
- 机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点
刘小董
学习心得机器学习
K-均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法,用于将样本数据划分为K个不同的簇。其基本思想是通过迭代去优化簇的中心位置,使得每个样本点到所属簇的中心点的距离最小。算法步骤如下:初始化K个簇的中心点,可以随机选择K个样本点作为初始中心点。对于每个样本点,计算其与各个簇中心点的距离,并将其划分到距离最近的簇中。更新每个簇的中心点,将其设为该簇中所有样本点的均值。重复步骤2和步骤3,直到达到停止条件(例如
- 互联网加竞赛 机器视觉目标检测 - opencv 深度学习
Mr.D学长
pythonjava
文章目录0前言2目标检测概念3目标分类、定位、检测示例4传统目标检测5两类目标检测算法5.1相关研究5.1.1选择性搜索5.1.2OverFeat5.2基于区域提名的方法5.2.1R-CNN5.2.2SPP-net5.2.3FastR-CNN5.3端到端的方法YOLOSSD6人体检测结果7最后0前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是机器视觉opencv深度学习目标检测该项目较为新颖,适合作为竞赛课题
- 深入理解ngx_http_proxy_connect_module模块(下)
码农心语
nginx学习LINUXc++开发nginxtengineproxy_connect源码分析
目录5.源码分析5.1模块的初始化代码5.2请求入口点函数分析5.2.1ngx_http_proxy_connect_post_read_handler5.2.2ngx_http_proxy_connect_handler5.3域名解析回调5.4向上游服务器发起连接5.4.1ngx_http_proxy_connect_process_connect5.4.2ngx_http_proxy_conn
- 【经验分享】分类算法与聚类算法有什么区别?白话讲解
思通数科x
算法分类聚类
经常有人会提到这个问题,从我个人的观点和经验来说2者最明显的特征是:分类是有具体分类的数量,而聚类是没有固定的分类数量。你可以想象一下,分类算法就像是给你一堆水果,然后告诉你苹果、香蕉、橙子分别应该放在哪里。它已经知道每个水果属于哪个类别,所以你只需要按照这些规则把水果放到相应的篮子里。这就像是有一个现成的标签系统,你要做的就是把东西放到正确的位置。而聚类算法呢,更像是你面前有一堆乱七八糟的东西,
- 深度学习与机器学习的关系
数字化信息化智能化解决方案
深度学习机器学习人工智能
深度学习和机器学习的关系深度学习是机器学习的一个子领域,专注于使用神经网络,特别是深度神经网络(DNN)来解决各种问题。可以说,深度学习是机器学习的一种方法或技术。两者都致力于通过从数据中提取有用的信息或模式来自动改进算法的性能。机器学习涵盖了更广泛的算法和技术,包括决策树、支持向量机、随机森林、聚类算法等,而深度学习则专注于神经网络和相关的优化技术。优缺点比较机器学习:优点:通用性:机器学习算法
- 系统测试计划(直接套用实际)
软件项目资料查询库
运维安全oracle数据库
1测试目的2测试范围3资源要求3.1人力资源3.2指派干系人3.3测试环境3.4测试工具4测试类型5测试安排5.1测试进度5.2测试策略5.2.1测试需求5.2.2测试类型6测试停止标准7测试风险8缺陷管理8.1缺陷属性8.2缺陷类型8.3缺陷严重程度8.4缺陷优先级8.5缺陷状态8.6缺陷来源9可交付件软件开发全文档获取:软件项目开发全套文档下载_软件项目技术实现文档-CSDN博客
- GWO优化kmeans
2301_78492934
机器学习算法人工智能matlabkmeans聚类
GWO(灰狼优化器)是一种群体智能优化算法,它模拟了灰狼的社会结构和狩猎行为。GWO算法通过模拟灰狼的等级制度、狩猎策略和搜索机制来寻找问题的最优解。而K-means是一种经典的聚类算法,用于将数据点划分为K个簇。将GWO优化算法应用于K-means聚类中,主要是为了解决K-means算法对初始簇中心敏感和容易陷入局部最优解的问题。以下是GWO优化K-means的原理和过程的详细介绍:1.GWO算
- GA-kmedoid 遗传算法优化K-medoids聚类
2301_78492934
机器学习支持向量机人工智能matlab聚类
遗传算法优化K-medoids聚类是一种结合了遗传算法和K-medoids聚类算法的优化方法。遗传算法是一种基于自然选择和遗传机制的随机优化算法,它通过模拟生物进化过程中的遗传、交叉、变异等操作来寻找问题的最优解。而K-medoids聚类算法是一种基于划分的聚类方法,它通过选择K个数据点作为簇中心,将数据点分配到最近的簇中心,以最小化每个数据点到其所属簇中心的距离之和。K-medoids聚类算法是
- railse 专案运行时错误:can't activate sqlite3 (~> 1.3.6)
ava139
环境Rails5.2.2ruby2.5.3p105(2018-10-18revision65156)[x64-mingw32]问题当rails、ruby、sqlite3都安装完成,顺利创建完专案的时候,运行服务访问专案时又报了一个错Pumacaughtthiserror:Errorloadingthe'sqlite3'ActiveRecordadapter.Missingagemitdepends
- R语言实战第5章:高级数据管理
亚航
本章内容数字和统计函数字符处理函数循环和条件执行自编函数数据整合与重塑5.1一个数据处理难题题目详见R语言实战第一版第86页(需要的同学,公众号私信:R语言实战。小编会发连接)5.2数值和字符处理函数数值函数(数学、统计、概率)字符处理函数5.2.1数学函数略5.2.2统计函数函数描述mean(x)平均数median(x)中位数sd(x)标准差var(x)方差mad(x)绝对中位差quantile
- 聚类分析入门:使用Python和K-means算法进行数据聚类
Evaporator Core
python
文章标题:聚类分析入门:使用Python和K-means算法进行数据聚类简介聚类分析是机器学习中的一个重要任务,它涉及将数据集中的样本分成多个类别或簇,使得同一簇内的样本相似度较高,不同簇之间的样本相似度较低。K-means算法是一种常用的聚类算法,它通过迭代优化簇的中心点来实现聚类。本文将介绍如何使用Python编程语言和Scikit-learn库实现K-means算法,以及如何对数据进行聚类分
- 【机器学习算法】KNN鸢尾花种类预测案例和特征预处理。全md文档笔记(已分享,附代码)
机器学习python算法
本系列文章md笔记(已分享)主要讨论机器学习算法相关知识。机器学习算法文章笔记以算法、案例为驱动的学习,伴随浅显易懂的数学知识,让大家掌握机器学习常见算法原理,应用Scikit-learn实现机器学习算法的应用,结合场景解决实际问题。包括K-近邻算法,线性回归,逻辑回归,决策树算法,集成学习,聚类算法。K-近邻算法的距离公式,应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预
- 计算机设计大赛 深度学习乳腺癌分类
iuerfee
python
文章目录1前言2前言3数据集3.1良性样本3.2病变样本4开发环境5代码实现5.1实现流程5.2部分代码实现5.2.1导入库5.2.2图像加载5.2.3标记5.2.4分组5.2.5构建模型训练6分析指标6.1精度,召回率和F1度量6.2混淆矩阵7结果和结论8最后1前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是深度学习乳腺癌分类该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐!学长这里给一个题目综合评分(每
- open3d k-means 聚类
云杂项
open3d持续更新kmeans聚类算法计算机视觉python机器学习
k-means聚类一、算法原理1、介绍2、算法步骤二、代码1、机器学习生成`kmeans`聚类2、点云学习生成聚类三、结果1、原点云2、机器学习生成`kmeans`聚类3、点云学习生成聚类四、相关链接一、算法原理1、介绍K-means聚类算法是一种无监督学习算法,主要用于数据聚类。该算法的主要目标是找到一个数据点的划分,使得每个数据点与其所在簇的质心(即该簇所有数据点的均值)之间的平方距离之和最小
- Open3d dbscan聚类算法cluster_dbscan
mm_exploration
python+Open3dpythonopen3d
目录一、dbscan聚类算法介绍二、cluster_dbscan函数解析三、代码实现一、dbscan聚类算法介绍下面这篇文章介绍的非常详细,如果有兴趣消息了解算法的,可以移步到这里:https://blog.csdn.net/weixin_50514171/article/details/127195711dbscan是一种基于密度的聚类算法,根据点周围的密度,将点进行聚类划分。几个概念(半径ep
- open3d DBSCAN 聚类
云杂项
open3d持续更新聚类计算机视觉3d算法python
DBSCAN聚类一、算法原理1.密度聚类2、主要函数二、代码三、结果四、相关数据一、算法原理1.密度聚类介绍基于密度的噪声应用空间聚类(DBSCAN):是一种无监督的ML聚类算法。无监督的意思是它不使用预先标记的目标来聚类数据点。聚类是指试图将相似的数据点分组到人工确定的组或簇中。另一方面,DBSCAN不要求我们指定集群的数量,避免了异常值,并且在任意形状和大小的集群中工作得非常好。它没有质心,聚
- 【机器学习】机器学习常见算法详解第4篇:KNN算法计算过程(已分享,附代码)
机器学习python算法
本系列文章md笔记(已分享)主要讨论机器学习算法相关知识。机器学习算法文章笔记以算法、案例为驱动的学习,伴随浅显易懂的数学知识,让大家掌握机器学习常见算法原理,应用Scikit-learn实现机器学习算法的应用,结合场景解决实际问题。包括K-近邻算法,线性回归,逻辑回归,决策树算法,集成学习,聚类算法。K-近邻算法的距离公式,应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预
- K-means(K均值聚类算法)算法笔记
Longlongaaago
机器学习机器学习kmeans算法
K-means(K均值聚类算法)算法笔记K-means算法,是比较简单的无监督的算法,通过设定好初始的类别k,然后不断循环迭代,将给定的数据自动分为K个类别。事实上,大家都知道K-means是怎么算的,但实际上,它是GMM(高斯混合模型)的一个特例,其而GMM是基于EM算法得来的,所以本文,将对K-means算法的算法思想进行分析。算法流程K-means算法的算法流程非常简单,可以从下图进行讲解(
- 十四、java 异常
那时间总是跑得很潇洒
java系编程java开发语言
文章目录异常5.1初识异常5.1.1NullPointerException5.1.2NumberFormatException5.2异常类5.2.1Throwable5.2.2异常类体系5.2.3自定义异常5.3异常处理5.3.1try/catch匹配5.3.2重新抛出异常5.3.3finally5.3.4try-with-resources5.3.5throws5.3.6对比受检和未受检异常5
- 网络数据的K-means聚类算法
fpga和matlab
MATLAB板块5:网络通信★MATLAB算法仿真经验网络kmeans聚类
随着Internet的大规模普及、信息处理技术和数据处理技术的发展及企业信息化程度的提高,各种网络资源以爆炸式速度迅猛增长,现存的网络资源以数据库存储的形式为主,数据的形式以半结构化和结构化的形式存储。但是在网络技术迅猛发达的今天,数据库中的数据量更是以惊人的速度发展,就形成了数据量很大而对于有用的信息的发掘和利用成为一大难题的现象,也成为现在研究的热点问题。如何从激增的数据背后找到有价值的信息,
- 机器学习原型聚类
黄粱梦醒
1.原型聚类原型聚类即“基于原型的聚类”(prototype-basedclustering),原型表示模板的意思,就是通过参考一个模板向量或模板分布的方式来完成聚类的过程,常见的K-Means便是基于簇中心来实现聚类,混合高斯聚类则是基于簇分布来实现聚类。1.2kmeans1.2.1基本原理K-means是一种常见的聚类算法,也叫k均值或k平均。通过迭代的方式,每次迭代都将数据集中的各个点划分到
- 《建筑内部装修设计防火规范》共读第8天
阿晶设计玖
【姓名】晶姐【日期】2019.4.30【页码】11【感悟*收获】图片发自App5.2.2除本规范第4章规定的场所和本规范表5.2.1中序号为10-12规定的部位外,高层民用建筑的群房内面积小于500㎡的房间,当设有自动灭火系统,并且采用耐火极限不低于2.00h的防火隔墙和甲级防火门、窗与其他部位分隔时,顶棚、墙面、地面装修材料的燃烧性能等级可在本规范表5.2.1的基础上降低一级。5.2.3除本规范
- Kmeans聚类算法实现(输出聚类过程,分布图展示)
linge511873822
基于项目的协同过滤推荐算法基于用户的协同过滤推荐算法Kmeans聚类算法协同过滤聚类算法kmeans协同过滤聚类聚类算法协同过滤协同过滤数据聚类
Kmeans聚类算法实现(输出聚类过程,分布图展示)Kmeans聚类算法是聚类算法中最基础最常用的聚类算法,算法很简单,主要是将距离最近的点聚到一起,不断遍历点与簇中心的距离,并不断修正簇中心的位置与簇中的点集合,通过最近距离和遍历次数来控制输出最终的结果。初始的簇中心、遍历次数、最小距离会影响最终的结果。具体的聚类算法过程不详细讲解,网上资料很多,本文主要是java语言实现,1000个点(本文是
- 机器学习原理到Python代码实现之K-Means
神仙盼盼
机器学习基于python的算法设计机器学习pythonkmeans
K-Means聚类算法该文章作为机器学习的第四篇文章,主要介绍的是K-Means聚类算法,这是我们介绍的第一个无监督算法,在这里我们将对什么是无监督,为什么要有无监督等也会有一些介绍,算法不难,大家且看且思考。难度系数:⭐更多相关工作请参考:Github算法介绍K-Means算法是一种无监督的聚类分析算法,通过迭代过程将数据划分为K个聚类。该算法以距离作为数据对象间相似度的衡量标准,将数据对象分配
- 【Linux】信号
1e-12
Linuxlinux操作系统信号
祝大家新年快乐啦!!!新的一年,第一篇文章我们来谈谈Linux中的信号目录一、引入二、系统内置的信号三、前台进程和后台进程四、signal函数五、信号的产生5.1通过终端按键产生信号5.2调用系统函数向进程发信号5.2.1kill5.2.2raise5.2.3abort5.3由软件条件产生的信号5.3.1alarm5.4硬件异常产生的信号六、核心转储6.1是什么核心转储6.2核心转储文件的产生6.
- 面试
小任同学an
程序员面试宝典一、C++基础1.位运算返回x二进制数中的1的个数?2.宏定义#defineMIN(A,B)((A)constT*My_find(T*array,Tn,Tx){...}5.2.2模板-函数指针intjug(inta,intb){...returna;}intsub(inta,intb){...returna;}voidtest(int(*p)(int,int),inta,intb){
- Netty应用(三) 之 NIO开发使用 & 网络编程 & 多路复用
etcEriksen
Netty应用javanetty后端Netty
目录重要:logback日志的引入以及整合步骤5.NIO的开发使用5.1文件操作5.1.1读取文件内容5.1.2写入文件内容5.1.3文件的复制5.2网络编程5.2.1accept,read阻塞的NIO编程5.2.2把accept,read设置成非阻塞的NIO编程5.2.3引入Selector监管者【IO多路复用】5.2.4补充几个仍然存在的问题5.2.5引入服务器端的写操作5.2.6Select
- 《Python 网络爬虫简易速速上手小册》第5章:Python 数据存储与管理(2024 最新版)
江帅帅
《Python网络爬虫简易速速上手小册》python爬虫web安全网络安全数据分析数据挖掘人工智能
文章目录5.1选择数据存储方案5.1.1重点基础知识讲解5.1.2重点案例:使用SQLite存储博客文章数据5.1.3拓展案例1:使用MongoDB存储社交媒体动态5.1.4拓展案例2:使用Elasticsearch存储和检索日志数据5.2数据清洗与预处理5.2.1重点基础知识讲解5.2.2重点案例:清洗抓取的评论数据5.2.3拓展案例1:格式化日期数据5.2.4拓展案例2:处理缺失值5.3数据存
- 《CSS 简易速速上手小册》第5章:CSS 动画与过渡(2024 最新版)
江帅帅
《CSS简易速速上手小册》css前端网络安全数据分析htmljavascriptweb3
文章目录5.1CSS过渡基础:网页的微妙舞步5.1.1基础知识5.1.2重点案例:按钮悬停效果5.1.3拓展案例1:渐变显示导航菜单5.1.4拓展案例2:动态调整元素大小5.2关键帧动画:编排你的网页芭蕾5.2.1基础知识5.2.2重点案例:呼吸效果的背景色变化5.2.3拓展案例1:滚动显示的文字5.2.4拓展案例2:旋转进入的图标5.3实用动画案例分析:优雅地迈出每一步5.3.1基础知识5.3.
- Spring4.1新特性——综述
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- Schema与数据类型优化
annan211
数据结构mysql
目前商城的数据库设计真是一塌糊涂,表堆叠让人不忍直视,无脑的架构师,说了也不听。
在数据库设计之初,就应该仔细揣摩可能会有哪些查询,有没有更复杂的查询,而不是仅仅突出
很表面的业务需求,这样做会让你的数据库性能成倍提高,当然,丑陋的架构师是不会这样去考虑问题的。
选择优化的数据类型
1 更小的通常更好
更小的数据类型通常更快,因为他们占用更少的磁盘、内存和cpu缓存,
- 第一节 HTML概要学习
chenke
htmlWebcss
第一节 HTML概要学习
1. 什么是HTML
HTML是英文Hyper Text Mark-up Language(超文本标记语言)的缩写,它规定了自己的语法规则,用来表示比“文本”更丰富的意义,比如图片,表格,链接等。浏览器(IE,FireFox等)软件知道HTML语言的语法,可以用来查看HTML文档。目前互联网上的绝大部分网页都是使用HTML编写的。
打开记事本 输入一下内
- MyEclipse里部分习惯的更改
Array_06
eclipse
继续补充中----------------------
1.更改自己合适快捷键windows-->prefences-->java-->editor-->Content Assist-->
Activation triggers for java的右侧“.”就可以改变常用的快捷键
选中 Text
- 近一个月的面试总结
cugfy
面试
本文是在学习中的总结,欢迎转载但请注明出处:http://blog.csdn.net/pistolove/article/details/46753275
前言
打算换个工作,近一个月面试了不少的公司,下面将一些面试经验和思考分享给大家。另外校招也快要开始了,为在校的学生提供一些经验供参考,希望都能找到满意的工作。 
- HTML5一个小迷宫游戏
357029540
html5
通过《HTML5游戏开发》摘抄了一个小迷宫游戏,感觉还不错,可以画画,写字,把摘抄的代码放上来分享下,喜欢的同学可以拿来玩玩!
<html>
<head>
<title>创建运行迷宫</title>
<script type="text/javascript"
- 10步教你上传githib数据
张亚雄
git
官方的教学还有其他博客里教的都是给懂的人说得,对已我们这样对我大菜鸟只能这么来锻炼,下面先不玩什么深奥的,先暂时用着10步干净利索。等玩顺溜了再用其他的方法。
操作过程(查看本目录下有哪些文件NO.1)ls
(跳转到子目录NO.2)cd+空格+目录
(继续NO.3)ls
(匹配到子目录NO.4)cd+ 目录首写字母+tab键+(首写字母“直到你所用文件根就不再按TAB键了”)
(查看文件
- MongoDB常用操作命令大全
adminjun
mongodb操作命令
成功启动MongoDB后,再打开一个命令行窗口输入mongo,就可以进行数据库的一些操作。输入help可以看到基本操作命令,只是MongoDB没有创建数据库的命令,但有类似的命令 如:如果你想创建一个“myTest”的数据库,先运行use myTest命令,之后就做一些操作(如:db.createCollection('user')),这样就可以创建一个名叫“myTest”的数据库。
一
- bat调用jar包并传入多个参数
aijuans
下面的主程序是通过eclipse写的:
1.在Main函数接收bat文件传递的参数(String[] args)
如: String ip =args[0]; String user=args[1]; &nbs
- Java中对类的主动引用和被动引用
ayaoxinchao
java主动引用对类的引用被动引用类初始化
在Java代码中,有些类看上去初始化了,但其实没有。例如定义一定长度某一类型的数组,看上去数组中所有的元素已经被初始化,实际上一个都没有。对于类的初始化,虚拟机规范严格规定了只有对该类进行主动引用时,才会触发。而除此之外的所有引用方式称之为对类的被动引用,不会触发类的初始化。虚拟机规范严格地规定了有且仅有四种情况是对类的主动引用,即必须立即对类进行初始化。四种情况如下:1.遇到ne
- 导出数据库 提示 outfile disabled
BigBird2012
mysql
在windows控制台下,登陆mysql,备份数据库:
mysql>mysqldump -u root -p test test > D:\test.sql
使用命令 mysqldump 格式如下: mysqldump -u root -p *** DBNAME > E:\\test.sql。
注意:执行该命令的时候不要进入mysql的控制台再使用,这样会报
- Javascript 中的 && 和 ||
bijian1013
JavaScript&&||
准备两个对象用于下面的讨论
var alice = {
name: "alice",
toString: function () {
return this.name;
}
}
var smith = {
name: "smith",
- [Zookeeper学习笔记之四]Zookeeper Client Library会话重建
bit1129
zookeeper
为了说明问题,先来看个简单的示例代码:
package com.tom.zookeeper.book;
import com.tom.Host;
import org.apache.zookeeper.WatchedEvent;
import org.apache.zookeeper.ZooKeeper;
import org.apache.zookeeper.Wat
- 【Scala十一】Scala核心五:case模式匹配
bit1129
scala
package spark.examples.scala.grammars.caseclasses
object CaseClass_Test00 {
def simpleMatch(arg: Any) = arg match {
case v: Int => "This is an Int"
case v: (Int, String)
- 运维的一些面试题
yuxianhua
linux
1、Linux挂载Winodws共享文件夹
mount -t cifs //1.1.1.254/ok /var/tmp/share/ -o username=administrator,password=yourpass
或
mount -t cifs -o username=xxx,password=xxxx //1.1.1.1/a /win
- Java lang包-Boolean
BrokenDreams
boolean
Boolean类是Java中基本类型boolean的包装类。这个类比较简单,直接看源代码吧。
public final class Boolean implements java.io.Serializable,
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-命令模式-Command
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.List;
/**
* GOF 在《设计模式》一书中阐述命令模式的意图:“将一个请求封装
- matlab下GPU编程笔记
cherishLC
matlab
不多说,直接上代码
gpuDevice % 查看系统中的gpu,,其中的DeviceSupported会给出matlab支持的GPU个数。
g=gpuDevice(1); %会清空 GPU 1中的所有数据,,将GPU1 设为当前GPU
reset(g) %也可以清空GPU中数据。
a=1;
a=gpuArray(a); %将a从CPU移到GPU中
onGP
- SVN安装过程
crabdave
SVN
SVN安装过程
subversion-1.6.12
./configure --prefix=/usr/local/subversion --with-apxs=/usr/local/apache2/bin/apxs --with-apr=/usr/local/apr --with-apr-util=/usr/local/apr --with-openssl=/
- sql 行列转换
daizj
sql行列转换行转列列转行
行转列的思想是通过case when 来实现
列转行的思想是通过union all 来实现
下面具体例子:
假设有张学生成绩表(tb)如下:
Name Subject Result
张三 语文 74
张三 数学 83
张三 物理 93
李四 语文 74
李四 数学 84
李四 物理 94
*/
/*
想变成
姓名 &
- MySQL--主从配置
dcj3sjt126com
mysql
linux下的mysql主从配置: 说明:由于MySQL不同版本之间的(二进制日志)binlog格式可能会不一样,因此最好的搭配组合是Master的MySQL版本和Slave的版本相同或者更低, Master的版本肯定不能高于Slave版本。(版本向下兼容)
mysql1 : 192.168.100.1 //master mysq
- 关于yii 数据库添加新字段之后model类的修改
dcj3sjt126com
Model
rules:
array('新字段','safe','on'=>'search')
1、array('新字段', 'safe')//这个如果是要用户输入的话,要加一下,
2、array('新字段', 'numerical'),//如果是数字的话
3、array('新字段', 'length', 'max'=>100),//如果是文本
1、2、3适当的最少要加一条,新字段才会被
- sublime text3 中文乱码解决
dyy_gusi
Sublime Text
sublime text3中文乱码解决
原因:缺少转换为UTF-8的插件
目的:安装ConvertToUTF8插件包
第一步:安装能自动安装插件的插件,百度“Codecs33”,然后按照步骤可以得到以下一段代码:
import urllib.request,os,hashlib; h = 'eb2297e1a458f27d836c04bb0cbaf282' + 'd0e7a30980927
- 概念了解:CGI,FastCGI,PHP-CGI与PHP-FPM
geeksun
PHP
CGI
CGI全称是“公共网关接口”(Common Gateway Interface),HTTP服务器与你的或其它机器上的程序进行“交谈”的一种工具,其程序须运行在网络服务器上。
CGI可以用任何一种语言编写,只要这种语言具有标准输入、输出和环境变量。如php,perl,tcl等。 FastCGI
FastCGI像是一个常驻(long-live)型的CGI,它可以一直执行着,只要激活后,不
- Git push 报错 "error: failed to push some refs to " 解决
hongtoushizi
git
Git push 报错 "error: failed to push some refs to " .
此问题出现的原因是:由于远程仓库中代码版本与本地不一致冲突导致的。
由于我在第一次git pull --rebase 代码后,准备push的时候,有别人往线上又提交了代码。所以出现此问题。
解决方案:
1: git pull
2:
- 第四章 Lua模块开发
jinnianshilongnian
nginxlua
在实际开发中,不可能把所有代码写到一个大而全的lua文件中,需要进行分模块开发;而且模块化是高性能Lua应用的关键。使用require第一次导入模块后,所有Nginx 进程全局共享模块的数据和代码,每个Worker进程需要时会得到此模块的一个副本(Copy-On-Write),即模块可以认为是每Worker进程共享而不是每Nginx Server共享;另外注意之前我们使用init_by_lua中初
- java.lang.reflect.Proxy
liyonghui160com
1.简介
Proxy 提供用于创建动态代理类和实例的静态方法
(1)动态代理类的属性
代理类是公共的、最终的,而不是抽象的
未指定代理类的非限定名称。但是,以字符串 "$Proxy" 开头的类名空间应该为代理类保留
代理类扩展 java.lang.reflect.Proxy
代理类会按同一顺序准确地实现其创建时指定的接口
- Java中getResourceAsStream的用法
pda158
java
1.Java中的getResourceAsStream有以下几种: 1. Class.getResourceAsStream(String path) : path 不以’/'开头时默认是从此类所在的包下取资源,以’/'开头则是从ClassPath根下获取。其只是通过path构造一个绝对路径,最终还是由ClassLoader获取资源。 2. Class.getClassLoader.get
- spring 包官方下载地址(非maven)
sinnk
spring
SPRING官方网站改版后,建议都是通过 Maven和Gradle下载,对不使用Maven和Gradle开发项目的,下载就非常麻烦,下给出Spring Framework jar官方直接下载路径:
http://repo.springsource.org/libs-release-local/org/springframework/spring/
s
- Oracle学习笔记(7) 开发PLSQL子程序和包
vipbooks
oraclesql编程
哈哈,清明节放假回去了一下,真是太好了,回家的感觉真好啊!现在又开始出差之旅了,又好久没有来了,今天继续Oracle的学习!
这是第七章的学习笔记,学习完第六章的动态SQL之后,开始要学习子程序和包的使用了……,希望大家能多给俺一些支持啊!
编程时使用的工具是PLSQL