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菌菌的快乐生活
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- 信息系统项目管理师考试概述与备考策略
Evaporator Core
系统架构设计师软考信息系统项目管理师基础班信息系统项目管理师提高班系统架构性能优化
引言信息系统项目管理师(以下简称“软考高项”)是中国计算机技术与软件专业技术资格(水平)考试中的高级资格认证之一。该认证旨在评估考生在信息系统项目管理领域的理论知识和实践能力,涵盖项目管理的各个方面,包括项目启动、规划、执行、监控和收尾等。通过软考高项的认证,不仅能够提升个人职业竞争力,还能为企业提供高质量的项目管理人才。本文将系统介绍软考高项考试的基本情况、考试内容、备考策略以及学习方法,帮助考
- 2025年美赛数学建模 Problem C: Models for Olympic Medal Tables 问题 C:奥运奖牌榜模型 详细解析和代码(持续更新中,2025美赛)
2025年数学建模美赛
2025年美赛MCM/ICM数学建模开发语言2025年数学建模美赛2025美赛C题奥运奖牌榜模型
目录Python代码MATLAB代码2.模型框架2.1回归分析模型2.2集成学习方法2.3时间序列预测2.4模型不确定性估计3.数据处理与模型训练4.预测2028年奥运奖牌5.预测区间和不确定性6.哪些国家可能提高或下降?7.尚未获得奖牌的国家的预测8.奥运项目与奖牌数的关系2.教练与国家奖牌数的关联2.1定义“伟大教练”效应2.2数据分析方法2.3分析结果3.选择三个国家并确定应投资的运动项目3
- L8打卡学习笔记
无涯学徒1998
学习笔记支持向量机
本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者:K同学啊SVM与集成学习SVMSVM线性模型SVM非线性模型SVM常用参数集成学习随机森林导入数据查看数据信息数据分析随机森林模型预测结果结果分析个人总结SVM超平面:SVM在特征空间中寻找一个能够最大化类别间隔的超平面,称为最大间隔超平面。这个超平面就是将数据集分成不同类别的边界。支持向量:支持向量是离分隔超平面最近的样本点,它们决定了超平面的
- 【信息系统项目管理师-选择真题】2017下半年综合知识答案和详解
数据知道
信息系统项目管理师(软考高级)软考高级信息系统项目管理师高项备考高项综合知识
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- c语言从入门到精通第四版电子书_C语言从入门到精通————8.数组
James Swineson
c语言从入门到精通第四版电子书
前言当我们有非常多的变量值需要进行存储时,我们就会接触到“数组”这个概念,他可以使用一条C语言语句来申请若干个存储空间来存储若干变量。数组(1)数组是一组有序数据的集合。数组中各数据的排列是有一定的规律的,下标代表数据在数组中的序号。(2)用一个数组名和下标来唯一确定数组中的元素,如a3就代表第3个元素的值。(3)数组中的每一个元素都属于同一数据类型。不可以把不同类型的数据放在同一个数组中。数组的
- Vue-Router路由动态缓存组件(keep-alive),vue2/vue3不同写法
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vue2/3从基础到起飞vue.js前端javascript缓存vue前端框架AI编程
个人简介:某大型国企资深软件开发工程师,信息系统项目管理师、CSDN优质创作者、阿里云专家博主、华为云云享专家,分享前端后端相关技术与工作常见问题~作者:码喽的自我修养❣️专栏:vue2/3从基础到起飞若有帮助,还请关注➕点赞➕收藏,不行的话我再努努力文章目录一、简介它的主要作用是缓存不活动的组件实例,而不是销毁它们。基本用法生命周期钩子二、定义是否缓存组件三、缓存组件相关配置1.通过:inclu
- 【机器学习:二十七、决策树集合】
KeyPan
机器学习机器学习决策树人工智能数据挖掘深度学习算法分类
1.决策树集合的概述决策树集合是一种基于多个决策树模型集成的机器学习方法,通过组合多个弱学习器(决策树)形成一个强学习器,显著提升预测性能和泛化能力。核心思想集成学习的核心是通过结合多个模型的优点,降低单个模型的偏差与方差,提高整体的准确性和鲁棒性。决策树集合利用多棵树的组合,减少了单棵树可能出现的过拟合或对噪声的敏感性。主要优势性能提升:在分类和回归任务中通常表现优于单独的决策树。稳定性更强:对
- 随机森林分类算法原理与实验分析
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机器学习与深度学习随机森林分类算法
随机森林分类算法原理与实验分析1.引言随机森林(RandomForest)是一种集成学习方法,它通过构建多个决策树并结合它们的预测结果来进行分类。你可以把它想象成一个“团队决策”的过程:团队中的每个成员(决策树)都独立发表意见,最后通过投票决定最终结果。这种方法不仅提高了模型的准确性,还增强了模型的稳定性和鲁棒性。随机森林的主要特点是通过随机选择样本和特征来构建多个决策树,从而避免单棵决策树可能产
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信息系统项目管理师信息系统项目管理师
高项考点总结第一章:信息化和信息系统信息的属性:精确性、完整性、可靠性、及时性、经济型、可验证性、安全性。信息的传输技术是信息技术的核心信息化的5个层次:产品信息化,企业信息化,产业信息化,国民经济信息化,社会生活信息化。信息化的主体是全体社会成员两网是政务内网和政务外网,一站是政府门户网站。信息化六要素:信息资源是关键、信息网络是基础设施、信息技术应应用、信息技术产业是物质基础、信息化人才是成功
- 软考-系统集成项目管理工程师考试用书目录
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项目功能软考软考系统集成项目管理工程师
系统集成项目管理工程师考试教材自2024年11月起使用第三版,与第二版差异大。备考时需做第三版题,案例分析计算题不受影响。教材与高项第四版章节归类相似,建议先学高项再学中级。注意细节:1、因刚换第三版教材,和第二版变化相对较大,如下图,第二版信息化内容为1–3章,第三版调整为1~8章内容。后面章节按五大过程组进行章节归类,分别为启动过程组、规划过程组、执行过程组、监控过程组和收尾过程组。因变化较大
- 梯度提升机 (Gradient Boosting Machines, GBM)
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梯度提升机(GradientBoostingMachines,GBM)通俗易懂算法梯度提升机(GradientBoostingMachines,GBM)是一种集成学习算法,主要用于回归和分类问题。GBM本质上是通过训练一系列简单的模型(通常是决策树),然后将这些模型组合起来,从而提高整体预测性能。基本步骤初始模型:首先,我们用一个简单的模型(如一个常数值)作为预测模型,记为F0(x)F_0(x)F
- 软考高项-信息系统项目管理师-必考知识点1
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NO1、制定成本预算的步骤(1)将项目总成本分摊到项目工作分解结构的各个工作包(2)将各个工作包成本再分配到该工作包所包含的各项活动上(3)确定各项成本预算支出的时间计划及项目成本预算计划PS:1、分到工作包2、分到工作包中的活动3、确定各项成本指定预算NO2、定性风险分析的方法定性风险分析的技术方法有风险概率与影响评估法、概率和影响矩阵、风险紧迫性评估等PS:概率与影响评估法经常考到,容易与定量
- 《机器学习》—— XGBoost(xgb.XGBClassifier) 分类器
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文章目录一、XGBoost分类器的介绍二、XGBoost(xgb.XGBClassifier)分类器与随机森林分类器(RandomForestClassifier)的区别三、XGBoost(xgb.XGBClassifier)分类器代码使用示例一、XGBoost分类器的介绍XGBoost分类器是一种基于梯度提升决策树(GradientBoostingDecisionTree,GBDT)的集成学习算
- 工程管理知识体系指南目录
玩物励志老乐
工程管理知识体系指南(原著第四版)类型书籍作者沃特·诺沃辛希拉·莎译者何继善日期2018-5-1存档位置F40馆藏目录DoubanURLhttps://book.douban.com/subject/30669211/访问时间2022/1/21下午4:38:15出版社中国建筑工业出版社ISBN978-7-112-22038-0总页数314添加日期2022/1/21下午4:38:15修改日期2022
- 2024 数学建模国赛 C 题模型及算法(无废话版)
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目录写在开始需要掌握的数学模型/算法评价体系/评价类问题时间序列处理数据降维聚类问题(无监督)分类问题(有监督)集成学习(Bagging/Boosting)回归问题关联分析统计学方法/统计模型智能优化算法需要掌握的Python专业库需要掌握的软件/工具写在开始本人获2023年数学建模国赛C题国家级一等奖,备赛期间专攻C题。本文总结了在备赛期间总结的模型和算法,足以应对90%国赛C题中涉及到的问题。
- C语言典型例题56
小懒懒
例题及其课后习题算法c++数据结构
《C程序设计教程(第四版)——谭浩强》例题4.8将范围为100~200的不能被3整除的数输出。代码://《C程序设计教程(第四版)——谭浩强》//例题4.8将范围为100~200的不能被3整除的数输出。//#include////intmain()//{intx=0;////inti=0;//for(i=100;i=100&&iintmain(){intx=0;for(x=100;x<=200;x
- js红宝书笔记十 第九章 代理与反射
合肥黑
本文继续对JavaScript高级程序设计第四版第九章代理与反射进行学习ECMAScript6新增的代理和反射为开发者提供了拦截并向基本操作嵌入额外行为的能力。具体地说,可以给目标对象定义一个关联的代理对象,而这个代理对象可以作为抽象的目标对象来使用。在对目标对象的各种操作影响目标对象之前,可以在代理对象中对这些操作加以控制。在ES6之前,ECMAScript中并没有类似代理的特性。由于代理是一种
- Spark MLlib模型训练—回归算法 Random forest regression
不二人生
SparkML实战spark-ml回归随机森林
SparkMLlib模型训练—回归算法Randomforestregression随机森林回归(RandomForestRegression)是一种集成学习方法,通过结合多个决策树的预测结果来提升模型的准确性和稳健性。相较于单一的决策树模型,随机森林通过随机采样和多棵树的集成,减少了模型的方差,从而在处理复杂数据集时展现出更好的性能。本文将详细介绍随机森林回归的原理、实现方法、应用场景,并通过Sc
- Java垃圾回收器的工作原理
java菜
上课,老师照本宣科,实在难以理解,干脆就看书里的Java书,正好看了Java的垃圾回收器是如何工作的,觉得有必要记录一下。参考于Java编程思想第四版(ThinkinginJava)1.垃圾回收器对于提高对象的创建速度,有明显的效果问题来了,垃圾回收是释放对象,而关创建对象什么事?首先了解一下Java是如何在堆上分配内存的,Java使用“堆指针”,每分配一个对象,指针就往后移一位,类似于堆栈,这样
- 基于Python的机器学习系列(18):梯度提升分类(Gradient Boosting Classification)
会飞的Anthony
信息系统机器学习人工智能机器学习python分类
简介梯度提升(GradientBoosting)是一种集成学习方法,通过逐步添加新的预测器来改进模型。在回归问题中,我们使用梯度来最小化残差。在分类问题中,我们可以利用梯度提升来进行二分类或多分类任务。与回归不同,分类问题需要使用如softmax这样的概率模型来处理类别标签。梯度提升分类的工作原理梯度提升分类的基本步骤与回归类似,但在分类任务中,我们使用概率模型来处理预测结果:初始化模型:选择一个
- 《开启新年梦想的翅膀》李春姬2019年2月25-3月3日第一周周检视
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1、继续完成今年第一场培训任务(李春姬女性全科-孕产妇普拉提教练认证培训)并完美收工。女性全科的推广和现场培训是每一年的重头戏。今年第一场培训,明显感受到顺畅和合理整合的效果。升级的第四版教材同样也申请了注册,算是做好了基础建设。图片发自App2.我们东阳国际普拉提教育学院,为优秀学生专门定制了印制学院Logo的精致项链,奖励学习表现优秀的同学们,超级棒!图片发自App图片发自App图片发自App
- 基于Python的机器学习系列(17):梯度提升回归(Gradient Boosting Regression)
会飞的Anthony
人工智能信息系统机器学习机器学习python回归
简介梯度提升(GradientBoosting)是一种强大的集成学习方法,类似于AdaBoost,但与其不同的是,梯度提升通过在每一步添加新的预测器来减少前一步预测器的残差。这种方法通过逐步改进模型,能够有效提高预测准确性。梯度提升回归的工作原理在梯度提升回归中,我们逐步添加预测器来修正模型的残差。以下是梯度提升的基本步骤:初始化模型:选择一个初始预测器h0(x),计算该预测器的预测值。计算残差:
- 基于CNN-BiLSTM-Adaboost风电功率预测研究(Matlab代码实现)
创新优化代码学习
cnnmatlab人工智能
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、研究方法1.数据准备与预处理2.CNN特征提取3.BiLSTM序列建模4.Adaboost集成学习5.模型训练与评估三、研究优势四、未来展望2运行结果3参考文献4Matlab代码、数据⛳️赠与读者做科研,涉及到一个深在的思想系
- 机器学习基础(四)——决策树与随机森林
Bayesian小孙
机器学习基础决策树机器学习随机森林
决策树与随机森林文章目录决策树与随机森林一、知识概要(一)二、决策树使用的算法三、sklearn决策树API四、决策树的案例1.数据清洗2.特征工程3.调用决策树API五、集成学习方法-随机森林1.知识概要(二)2.集成学习API3.随机森林的案例importpandasaspdfromsklearn.feature_extractionimportDictVectorizerfromsklear
- 机器学习 之 决策树与随机森林的实现
SEVEN-YEARS
机器学习决策树随机森林
引言随着互联网技术的发展,垃圾邮件过滤已成为一项重要的任务。机器学习技术,尤其是决策树和随机森林,在解决这类问题时表现出色。本文将介绍随机森林的基本概念,并通过一个具体的案例——筛选垃圾电子邮件——来展示随机森林的实际应用。随机森林简介随机森林是一种基于决策树的集成学习方法,它通过构建多个决策树并综合它们的预测结果来提高准确性和防止过拟合。随机森林的工作原理主要包括以下几个步骤:自助采样:从原始数
- 每天一个数据分析题(五百零五)- 提升方法
跟着紫枫学姐学CDA
数据分析题库数据分析
提升方法(Boosting),是一种可以用来减小监督式学习中偏差的机器学习算法。基于Boosting的集成学习,其代表算法不包括?A.AdaboostB.GBDTC.XGBOOSTD.随机森林数据分析认证考试介绍:点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python,SQL,统计学,数据分析理论,深度学习,可视化,机器学习,Spark八个方向的专项练习题库,数据
- 每天一个数据分析题(二百二十)
跟着紫枫学姐学CDA
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在集成学习的GBDT算法中,每次训练新的决策树的目的是()?A.预测原始数据的标签B.预测上一个模型的残差C.降低模型的偏差D.降低模型的方差题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案
- C++资料电子书资源PDF免费分享
吃小南瓜�
C++c++
C++电子书这里写目录标题C++电子书目录资源获取目录《数据结构(C语言版)》(严蔚敏吴伟明编著).pdf7.6MB《C程序设计题解与上机指导》(第二版).谭浩强.pdf7.0MB《C程序设计(第四版)学习辅导》.谭浩强.扫描版.pdf13.1MB《C++程序设计》第一版(谭浩强).pdf11.8MBC程序设计语言(第二版)(BrianW.Kernighan&DenisRichie).pdf5.4
- iOS http封装
374016526
ios服务器交互http网络请求
程序开发避免不了与服务器的交互,这里打包了一个自己写的http交互库。希望可以帮到大家。
内置一个basehttp,当我们创建自己的service可以继承实现。
KuroAppBaseHttp *baseHttp = [[KuroAppBaseHttp alloc] init];
[baseHttp setDelegate:self];
[baseHttp
- lolcat :一个在 Linux 终端中输出彩虹特效的命令行工具
brotherlamp
linuxlinux教程linux视频linux自学linux资料
那些相信 Linux 命令行是单调无聊且没有任何乐趣的人们,你们错了,这里有一些有关 Linux 的文章,它们展示着 Linux 是如何的有趣和“淘气” 。
在本文中,我将讨论一个名为“lolcat”的小工具 – 它可以在终端中生成彩虹般的颜色。
何为 lolcat ?
Lolcat 是一个针对 Linux,BSD 和 OSX 平台的工具,它类似于 cat 命令,并为 cat
- MongoDB索引管理(1)——[九]
eksliang
mongodbMongoDB管理索引
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2178427 一、概述
数据库的索引与书籍的索引类似,有了索引就不需要翻转整本书。数据库的索引跟这个原理一样,首先在索引中找,在索引中找到条目以后,就可以直接跳转到目标文档的位置,从而使查询速度提高几个数据量级。
不使用索引的查询称
- Informatica参数及变量
18289753290
Informatica参数变量
下面是本人通俗的理解,如有不对之处,希望指正 info参数的设置:在info中用到的参数都在server的专门的配置文件中(最好以parma)结尾 下面的GLOBAl就是全局的,$开头的是系统级变量,$$开头的变量是自定义变量。如果是在session中或者mapping中用到的变量就是局部变量,那就把global换成对应的session或者mapping名字。
[GLOBAL] $Par
- python 解析unicode字符串为utf8编码字符串
酷的飞上天空
unicode
php返回的json字符串如果包含中文,则会被转换成\uxx格式的unicode编码字符串返回。
在浏览器中能正常识别这种编码,但是后台程序却不能识别,直接输出显示的是\uxx的字符,并未进行转码。
转换方式如下
>>> import json
>>> q = '{"text":"\u4
- Hibernate的总结
永夜-极光
Hibernate
1.hibernate的作用,简化对数据库的编码,使开发人员不必再与复杂的sql语句打交道
做项目大部分都需要用JAVA来链接数据库,比如你要做一个会员注册的 页面,那么 获取到用户填写的 基本信后,你要把这些基本信息存入数据库对应的表中,不用hibernate还有mybatis之类的框架,都不用的话就得用JDBC,也就是JAVA自己的,用这个东西你要写很多的代码,比如保存注册信
- SyntaxError: Non-UTF-8 code starting with '\xc4'
随便小屋
python
刚开始看一下Python语言,传说听强大的,但我感觉还是没Java强吧!
写Hello World的时候就遇到一个问题,在Eclipse中写的,代码如下
'''
Created on 2014年10月27日
@author: Logic
'''
print("Hello World!");
运行结果
SyntaxError: Non-UTF-8
- 学会敬酒礼仪 不做酒席菜鸟
aijuans
菜鸟
俗话说,酒是越喝越厚,但在酒桌上也有很多学问讲究,以下总结了一些酒桌上的你不得不注意的小细节。
细节一:领导相互喝完才轮到自己敬酒。敬酒一定要站起来,双手举杯。
细节二:可以多人敬一人,决不可一人敬多人,除非你是领导。
细节三:自己敬别人,如果不碰杯,自己喝多少可视乎情况而定,比如对方酒量,对方喝酒态度,切不可比对方喝得少,要知道是自己敬人。
细节四:自己敬别人,如果碰杯,一
- 《创新者的基因》读书笔记
aoyouzi
读书笔记《创新者的基因》
创新者的基因
创新者的“基因”,即最具创意的企业家具备的五种“发现技能”:联想,观察,实验,发问,建立人脉。
第一部分破坏性创新,从你开始
第一章破坏性创新者的基因
如何获得启示:
发现以下的因素起到了催化剂的作用:(1) -个挑战现状的问题;(2)对某项技术、某个公司或顾客的观察;(3) -次尝试新鲜事物的经验或实验;(4)与某人进行了一次交谈,为他点醒
- 表单验证技术
百合不是茶
JavaScriptDOM对象String对象事件
js最主要的功能就是验证表单,下面是我对表单验证的一些理解,贴出来与大家交流交流 ,数显我们要知道表单验证需要的技术点, String对象,事件,函数
一:String对象;通常是对字符串的操作;
1,String的属性;
字符串.length;表示该字符串的长度;
var str= "java"
- web.xml配置详解之context-param
bijian1013
javaservletweb.xmlcontext-param
一.格式定义:
<context-param>
<param-name>contextConfigLocation</param-name>
<param-value>contextConfigLocationValue></param-value>
</context-param>
作用:该元
- Web系统常见编码漏洞(开发工程师知晓)
Bill_chen
sqlPHPWebfckeditor脚本
1.头号大敌:SQL Injection
原因:程序中对用户输入检查不严格,用户可以提交一段数据库查询代码,根据程序返回的结果,
获得某些他想得知的数据,这就是所谓的SQL Injection,即SQL注入。
本质:
对于输入检查不充分,导致SQL语句将用户提交的非法数据当作语句的一部分来执行。
示例:
String query = "SELECT id FROM users
- 【MongoDB学习笔记六】MongoDB修改器
bit1129
mongodb
本文首先介绍下MongoDB的基本的增删改查操作,然后,详细介绍MongoDB提供的修改器,以完成各种各样的文档更新操作 MongoDB的主要操作
show dbs 显示当前用户能看到哪些数据库
use foobar 将数据库切换到foobar
show collections 显示当前数据库有哪些集合
db.people.update,update不带参数,可
- 提高职业素养,做好人生规划
白糖_
人生
培训讲师是成都著名的企业培训讲师,他在讲课中提出的一些观点很新颖,在此我收录了一些分享一下。注:讲师的观点不代表本人的观点,这些东西大家自己揣摩。
1、什么是职业规划:职业规划并不完全代表你到什么阶段要当什么官要拿多少钱,这些都只是梦想。职业规划是清楚的认识自己现在缺什么,这个阶段该学习什么,下个阶段缺什么,又应该怎么去规划学习,这样才算是规划。
- 国外的网站你都到哪边看?
bozch
技术网站国外
学习软件开发技术,如果没有什么英文基础,最好还是看国内的一些技术网站,例如:开源OSchina,csdn,iteye,51cto等等。
个人感觉如果英语基础能力不错的话,可以浏览国外的网站来进行软件技术基础的学习,例如java开发中常用的到的网站有apache.org 里面有apache的很多Projects,springframework.org是spring相关的项目网站,还有几个感觉不错的
- 编程之美-光影切割问题
bylijinnan
编程之美
package a;
public class DisorderCount {
/**《编程之美》“光影切割问题”
* 主要是两个问题:
* 1.数学公式(设定没有三条以上的直线交于同一点):
* 两条直线最多一个交点,将平面分成了4个区域;
* 三条直线最多三个交点,将平面分成了7个区域;
* 可以推出:N条直线 M个交点,区域数为N+M+1。
- 关于Web跨站执行脚本概念
chenbowen00
Web安全跨站执行脚本
跨站脚本攻击(XSS)是web应用程序中最危险和最常见的安全漏洞之一。安全研究人员发现这个漏洞在最受欢迎的网站,包括谷歌、Facebook、亚马逊、PayPal,和许多其他网站。如果你看看bug赏金计划,大多数报告的问题属于 XSS。为了防止跨站脚本攻击,浏览器也有自己的过滤器,但安全研究人员总是想方设法绕过这些过滤器。这个漏洞是通常用于执行cookie窃取、恶意软件传播,会话劫持,恶意重定向。在
- [开源项目与投资]投资开源项目之前需要统计该项目已有的用户数
comsci
开源项目
现在国内和国外,特别是美国那边,突然出现很多开源项目,但是这些项目的用户有多少,有多少忠诚的粉丝,对于投资者来讲,完全是一个未知数,那么要投资开源项目,我们投资者必须准确无误的知道该项目的全部情况,包括项目发起人的情况,项目的维持时间..项目的技术水平,项目的参与者的势力,项目投入产出的效益.....
- oracle alert log file(告警日志文件)
daizj
oracle告警日志文件alert log file
The alert log is a chronological log of messages and errors, and includes the following items:
All internal errors (ORA-00600), block corruption errors (ORA-01578), and deadlock errors (ORA-00060)
- 关于 CAS SSO 文章声明
denger
SSO
由于几年前写了几篇 CAS 系列的文章,之后陆续有人参照文章去实现,可都遇到了各种问题,同时经常或多或少的收到不少人的求助。现在这时特此说明几点:
1. 那些文章发表于好几年前了,CAS 已经更新几个很多版本了,由于近年已经没有做该领域方面的事情,所有文章也没有持续更新。
2. 文章只是提供思路,尽管 CAS 版本已经发生变化,但原理和流程仍然一致。最重要的是明白原理,然后
- 初二上学期难记单词
dcj3sjt126com
englishword
lesson 课
traffic 交通
matter 要紧;事物
happy 快乐的,幸福的
second 第二的
idea 主意;想法;意见
mean 意味着
important 重要的,重大的
never 从来,决不
afraid 害怕 的
fifth 第五的
hometown 故乡,家乡
discuss 讨论;议论
east 东方的
agree 同意;赞成
bo
- uicollectionview 纯代码布局, 添加头部视图
dcj3sjt126com
Collection
#import <UIKit/UIKit.h>
@interface myHeadView : UICollectionReusableView
{
UILabel *TitleLable;
}
-(void)setTextTitle;
@end
#import "myHeadView.h"
@implementation m
- N 位随机数字串的 JAVA 生成实现
FX夜归人
javaMath随机数Random
/**
* 功能描述 随机数工具类<br />
* @author FengXueYeGuiRen
* 创建时间 2014-7-25<br />
*/
public class RandomUtil {
// 随机数生成器
private static java.util.Random random = new java.util.R
- Ehcache(09)——缓存Web页面
234390216
ehcache页面缓存
页面缓存
目录
1 SimplePageCachingFilter
1.1 calculateKey
1.2 可配置的初始化参数
1.2.1 cach
- spring中少用的注解@primary解析
jackyrong
primary
这次看下spring中少见的注解@primary注解,例子
@Component
public class MetalSinger implements Singer{
@Override
public String sing(String lyrics) {
return "I am singing with DIO voice
- Java几款性能分析工具的对比
lbwahoo
java
Java几款性能分析工具的对比
摘自:http://my.oschina.net/liux/blog/51800
在给客户的应用程序维护的过程中,我注意到在高负载下的一些性能问题。理论上,增加对应用程序的负载会使性能等比率的下降。然而,我认为性能下降的比率远远高于负载的增加。我也发现,性能可以通过改变应用程序的逻辑来提升,甚至达到极限。为了更详细的了解这一点,我们需要做一些性能
- JVM参数配置大全
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jvm应用服务器
JVM参数配置大全
/usr/local/jdk/bin/java -Dresin.home=/usr/local/resin -server -Xms1800M -Xmx1800M -Xmn300M -Xss512K -XX:PermSize=300M -XX:MaxPermSize=300M -XX:SurvivorRatio=8 -XX:MaxTenuringThreshold=5 -
- 搭建 CentOS 6 服务器(14) - squid、Varnish
rensanning
varnish
(一)squid
安装
# yum install httpd-tools -y
# htpasswd -c -b /etc/squid/passwords squiduser 123456
# yum install squid -y
设置
# cp /etc/squid/squid.conf /etc/squid/squid.conf.bak
# vi /etc/
- Spring缓存注解@Cache使用
tom_seed
spring
参考资料
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-spring-cache/
http://swiftlet.net/archives/774
缓存注解有以下三个:
@Cacheable @CacheEvict @CachePut
- dom4j解析XML时出现"java.lang.noclassdeffounderror: org/jaxen/jaxenexception"错误
xp9802
java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenExc
关键字: java.lang.noclassdeffounderror: org/jaxen/jaxenexception
使用dom4j解析XML时,要快速获取某个节点的数据,使用XPath是个不错的方法,dom4j的快速手册里也建议使用这种方式
执行时却抛出以下异常:
Exceptio