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子诚之
组学数据分析数据分析
目录基础分析1.质控(reads)2.比对3.质控(alignment)4.定量5.样本合并差异表达1.质控(cohort)2.差异分析3.可视化(差异)富集分析肿瘤免疫1.免疫组库2.免疫浸润3.免疫响应4.新抗原预测微生物组参考本文主要覆盖了肿瘤样本bulkRNA-seq数据常见的分析步骤,并从实践角度出发,较为具体地介绍了每一步骤依赖的工具和数据集。另外,尽管本文适用于肿瘤样本,但其中的一些
- C++ 多路音频pcm混音算法
独行者717
音视频pcm
1、均值化混音算法不适合商用,声音的损失比较大,不建议用,建议用第二种声音混音shortremix(shortpcm1,shortpcm2){intvalue=pcm1+pcm2;return(short)(value/2)}2、归一化混音算法输入数据为48Khz-2-16bit音频数据方法:为避免发生溢出,使用一个可变的衰减因子对语音进行衰减。这个衰减因子也就代表语音的权重,衰减因子随着音频数据
- 10X单细胞转录组个性化分析-拟时序分析
Seurat_Satija
在发育过程中,细胞会对刺激做出反应,在整个生命过程中,从一种功能性“状态”转变为另一种功能性“状态”。处于不同状态的细胞表达的基因不同,产生蛋白质和代谢物的动态重复序列,从而完成它们的工作。当细胞在不同状态间转变时,会经历转录重组的过程,其中一些基因被沉默,而另一些基因被激活。这些瞬时状态通常难以表征,因为在更稳定状态之间纯化细胞是困难或不可能的。单细胞RNA-Seq可以使您在不需要纯化细胞的情况
- [转载] Python 快速入门实战教程
ey_snail
参考链接:Python|如何以及在哪里应用特征缩放/归一化课程介绍2017年末,Python在国务院《新一代人工智能发展规划的通知》中被列入教学大纲,一时风头无两。Python因其在人工智能领域的先天优势,深受欢迎,不难预见,它在未来将大有可为。两年前,因项目需要,作者首次接触Python,从此便一发不可收,基于Python完成了多个项目的开发。一路走来,深感书本与实践脱离之痛,市面上种类繁多的编
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兔子不吃草~
从零开始手写VIO视觉重投影残差与雅可比推导从0手写vio
VIO第3讲:基于优化的IMU与视觉信息融合之视觉残差函数构建文章目录VIO第3讲:基于优化的IMU与视觉信息融合之视觉残差函数构建3视觉重投影残差的Jacobian3.1视觉重投影残差①估计值(预测值)推导引出因子图-优化变量简化形式②观测值3.2重投影残差雅可比J①残差对归一化坐标点fcj{\mathbf{f}_{c_j}}fcj导数②归一化坐标点fcj{\mathbf{f}_{c_j}}fc
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一般路过糸.
华为odjava开发语言动态规划
题目描述评估一个网络的信号质量,其中一个做法是将网络划分为栅格,然后对每个栅格的信号质量计算。路测的时候,希望选择一条信号最好的路线(彼此相连的栅格集合)进行演示。现给出R行C列的整数数组Cov。每个单元格的数值S即为该栅格的信号质量(已归一化,无单位,值越大信号越好)。要求从[0,0]到[R-1,C-1]。设计一条最优路测路线。返回该路线得分规则:1.路测路线可以上下左右四个方向,不能对角2.路
- 09基于粒子群优化BP神经网络数据回归预测算法PSO-BP【附Matlab源码】只讲代码不讲原理
机器不会学习CSJ
数据回归专栏算法神经网络回归机器学习matlab
文章目录一、粒子群优化算法二、BP神经网络核心代码三、完整过程1、读取数据2、划分数据3、数据归一化4、计算优化节点数量5、粒子群优化参数初始化6、提取最优初始权值和阈值通过粒子群优化的最佳权重矩阵7、训练网络和预测数据结合前面BP设置网络参数代码8、绘图和计算评价指标三、实验结果四、获取完整代码和数据一、粒子群优化算法核心计算公式%%参数初始化c1=4.494;%学习因子c2=4.494;%学习
- 转录组结果和qRT-PCR结果又不一致?!
Seurat_
什么?!按照转录组筛选的5个最明显的差异基因只有2个与qRT-PCR结果一致?转录组测序(RNA-seq)将细胞内某一类型(或全部)的RNA逆转录成DNA,通过高通量测序的方法测定其序列并统计其表达水平的一项技术。是检测基因表达变化的通用方法。qRT-PCR是指通过对PCR扩增反应中每一个循环产物荧光信号的实时检测从而实现对起始模板定量及定性的分析。RNA-seq无需知道实验样本的基因组序列含比传
- GEE案例——如何sentinel-2影像利用NDWI归一化水体指数进行长时序水域分析(2015-2023年滇池为例)
此星光明
GEE案例分析前端服务器时序sentinel影像JavaScript面积
简介Sentinel-2是一颗遥感卫星,其提供的高分辨率数据可以广泛应用于环境监测、土地利用和水资源管理等领域。其中,利用归一化水体指数(NormalizedDifferenceWaterIndex,NDWI)来进行长时序水域分析是一种常见的方法。本文将介绍NDWI的定义和计算方法,并结合Sentinel-2影像的使用,详细说明如何进行长时序水域分析。首先,我们来看一下NDWI的定义和计算方法。N
- 【无标题】
Komorebi_9999
知识图谱问答系统自然语言处理
要构建一个基于知识图谱的问答系统,你需要进行以下工作:知识图谱构建:数据采集:从各种来源(如公开数据库、API、网页等)收集与你的领域相关的数据。数据清洗和预处理:清洗数据,去除重复、错误或不相关的信息,对数据进行归一化、标准化处理。实体识别和关系抽取:从数据中识别出实体(如人、地点、概念等)和它们之间的关系。构建图谱:将实体和关系组织成图谱结构,通常使用图数据库来存储。自然语言处理(NLP):分
- 11.8 RNA-seq表达rpkm数据操作实践(二)
KK_f2d5
接下来,我们需要对rpkm数据进行annotation再画图。一篇文章说:RPKMvalueswerelog2transformedbeforegeneratingheatmaps.TheheatmapwasgeneratedbyBARHeatmapperPlus(http://bar.utoronto.ca/ntools/cgi-bin/ntools_heatmapper_plus.cgi)on
- 【无标题】Matlab 之axes函数——创建笛卡尔坐标区
weixin_44202064
matlab开发语言
**基本用法:**axes在当前图窗中创建默认的笛卡尔坐标区,并将其设置为当前坐标区。应用场景1:在图窗中放置两个Axes对象,并为每个对象添加一个绘图。要求1:指定第一个Axes对象的位置,使其左下角位于点(0.10.1)处,宽度和高度均为0.7。指定第二个Axes对象的位置,使其左下角位于点(0.650.65)处,宽度和高度均为0.28。默认情况下,所有值为基于图窗的归一化值。将这两个Axes
- 车牌识别-基于模板匹配
勇敢歪歪
matlab开发语言
基于模板匹配的车牌识别一、设计思路二、功能模块1、GUI界面创建2、图片选择3、车牌粗定位4、灰度化5、倾斜矫正6、二值化和第一次形态学处理7、精确定位8、第二次形态学处理9、字符分割10、归一化切割后的字符以及模板11、字符匹配12、语音播报13、退出系统和关于按钮三、总的操作图一、设计思路车牌识别程序的设计主要基于车牌的固有特点,这些特点指导算法的设计。在一个识别系统中首先选择某一个或几个车牌
- 基于PSO优化的GRU多输入时序回归预测(Matlab)粒子群优化门控循环单元神经网络时序回归预测
神经网络与数学建模
机器学习与神经网络gru回归matlab神经网络预测时序粒子群算法
目录一、程序及算法内容介绍:基本内容:亮点与优势:二、实际运行效果:三、部分程序:四、完整代码+数据分享下载:一、程序及算法内容介绍:基本内容:本代码基于Matlab平台编译,将PSO(粒子群算法)与GRU(门控循环单元神经网络)结合,进行多输入数据回归预测输入训练的数据包含8个特征,1个响应值,即通过8个输入值预测1个输出值(多变量回归预测,输入输出个数可自行指定)归一化训练数据,提升网络泛化性
- MIT-BEVFusion系列九--CUDA-BEVFusion部署2 create_core之参数设置
端木的AI探索屋
自动驾驶cudacuda-bevfusionnvidia部署模型算法部署bev
目录加载命令行参数main函数中的create_core图像归一化参数体素化参数稀疏卷积网络参数真实世界几何空间参数(雷达坐标系下体素网格的参数)解码后边界框的参数构建bevfusion::Core存储推理时需要的参数本章开始,我们将一起看CUDA-BEVFusion的代码流程,看看NVIDIA部署方案的思路方法。加载命令行参数将代码debug起来,launch.json中配置好了传入的参数。C+
- 深度学习代码|Batch Normalization批归一化的代码实现
丁希希哇
深度学习代码手撕深度学习人工智能pytorch算法
文章目录一、导入相关库二、批量归一化层BatchNorm(一)理论基础(二)代码实现一、导入相关库importtorchfromtorchimportnnfromlabml_helpers.moduleimportModule二、批量归一化层BatchNorm(一)理论基础当输入X∈RB×C×H×WX\in\mathbb{R}^{B\timesC\timesH\timesW}X∈RB×C×H×W是
- Video Feature extracting
水溺三千
质量评价计算机视觉深度学习cnn
视频特征提取1.基于单帧的识别方法一种最直接的方法就是将视频进行截帧,然后基于图像单帧的进行deeplearninig表达,如下图所示,视频的某一帧通过网络获得一个识别结果。下图为一个典型的CNN网络,红色矩形是卷积层,绿色是归一化层,蓝色是池化层,黄色是全连接层。然而一张图相对整个视频是很小的一部分,特别当这帧图没有那么的具有区分度,或是一些和视频主题无关的图像,则会让分类器摸不着头脑。因此,学
- 引导方法深度补全系列—基于SPN模型—3—《Non-local spatial propagation network for depth completion》文章细读
白纸一样的白
深度学习人工智能计算机视觉神经网络
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目录创新点文章贡献网络结构方法详解总结创新点1.CSDN使用固定局部邻域,固定的局部邻域通常具有不应与参考信息混合的无关信息,尤其是在深度边界上。NLSPN预测像素的非局部邻域.2.预测初始密集深度的置信度纳入亲和度归一化,归一化是为了减少误差,加入置信度为了指导预测值提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考文章贡献1.NLSP
- 机器学习中的特征工程
qq_44980515
机器学习python数据分析人工智能
目录一、特征工程目标二、特征工程内容(一)异常处理(二)特征标准化/归一化(三)数据分桶(四)缺失值处理(五)特征构造(六)特征筛选(特征选择)(七)降维三、代码示例(一)导入数据(二)删除异常值(三)特征构造(四)特征筛选1.过滤式2.包裹式一、特征工程目标对于特征进行进一步分析,并对于数据进行处理。完成对于特征工程的分析,并对于数据进行一些图表或者文字总结。特征工程的主要目的还是在于将数据转换
- 利用R语言绘制相关性热图
陆小吉1212
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数据示例(归一化处理后):install.packages("corrplot")install.packages("ggplot2")install.packages("ggpubr")library(corrplot)install.packages("GGally")library(GGally)library(ggplot2)library(ggpubr)library(readxl)#读
- 【无标题】Matlab之annotation函数——创建图形注释(箭头、椭圆、矩形)
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应用1:创建文本箭头注释创建一个简单线图并向图窗添加文本箭头。用归一化的图窗坐标指定文本箭头位置,起点为(0.3,0.6),终点为(0.5,0.5)。通过设置String属性指定文本说明。figureplot(1:10)x=[0.30.5];y=[0.60.5];annotation('textarrow',x,y,'String','y=x')备注1:annotation(lineType,x,
- 一阶段目标检测算法:流程详解
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目标跟踪人工智能计算机视觉
目标检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向,旨在识别图像中的物体并确定其位置和大小。一阶段目标检测算法以其较快的处理速度和较高的实时性而受到关注。本文将详细阐述一阶段目标检测算法的流程,帮助读者深入了解其原理和实现方法。1.预处理在进行目标检测之前,通常需要对输入图像进行预处理,以提高检测性能。预处理步骤可能包括缩放、裁剪、归一化等操作,以减少图像中的噪声并调整图像大小以适应网络输入。2.特征提取
- 宝藏R包:TCGA的转录组数据挖掘一站搞定
小洁忘了怎么分身
最近在看ceRNA的时候看到了一个宝藏R包,写包简化了芯片数据下游分析之后,我正想着写转录组下游分析的简化版,就看到了它。用起来~0.R包和数据准备if(!require(GDCRNATools))BiocManager::install("GDCRNATools")library(GDCRNATools)这里使用的是作者给的示例数据,RNA-seq是1000行,miRNAseq是2588个。#m
- data mining-基于实例的学习
crishawy
在基于实例的学习中,训练样本被完全保存起来,并且使用距离函数带来判定训练集中的哪个实例与一个未知的测试实例最近。距离函数选择欧几里得距离,因为更高的指数距离增加了大差异的影响力而削弱了小差异的影响力,欧几里得距离是一个折中的方法。注意:通常要使用min-max方法对属性进行归一化处理。高效的寻找最近邻基于实例的学习方法很简单而且有效,但速度慢,传统的只需要计算测试点与实例点的各个距离,筛选出最近的
- 联合概率分布-概率质量函数归一化性质-连续型变量概率分布
云博士的AI课堂
AI中的数学概率论概率分布概率统计AI中的数学联合概率分布
更多AI技术入门知识与工具使用请看下面链接:https://student-api.iyincaishijiao.com/t/iNSVmUE8/
- 【MATLAB】PSO_BP神经网络回归预测(多输入多输出)算法原理
Lwcah
MATLAB回归预测算法算法matlab神经网络
有意向获取代码,请转文末观看代码获取方式~也可转原文链接获取~1基本定义PSO-BP神经网络回归预测(多输入多输出)算法是一种结合粒子群优化算法(PSO)和反向传播(BP)神经网络的混合算法。该算法的原理如下:数据预处理:在进行PSO-BP神经网络回归预测之前,需要对数据进行预处理,包括数据清洗、特征选择和数据归一化等步骤。初始化神经网络:首先需要初始化神经网络的结构和初始权值。神经网络可以包含多
- 生信地基系列--常规分析流程
可能性之兽
还在到底搜索一些R的分析流程吗?biocondutor已经给你准备好了29篇Bioconductor-BiocViewsimage.png注释流程生物导体可以导入多种与序列相关的文件类型,包括Fasta、fastq、BAM、VCF、gff、bed和wig文件等。包支持常见的和高级的序列操作操作,例如修剪、转换和对齐。领域特异性分析包括质量评估、ChIP-seq、差异表达、RNA-seq和其他方法。
- Python版WGCNA分析和蛋白质相互作用PPI分析教程
Starlitnightly
python开发语言
在前面的教程中,我们介绍了使用omicverse完成基本的RNA-seq的分析流程,在本节教程中,我们将介绍如何使用omicverse完成加权基因共表达网络分析WGCNA以及蛋白质相互作用PPI分析。环境的下载在这里我们只需要安装omicverse环境即可,有两个方法:一个是使用conda:condainstallomicverse-cconda-forge另一个是使用pip:pipinstall
- 单细胞测序最好的教程(二):归一化
Starlitnightly
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1.背景在前面的教程中,我们从数据集中删除了低质量的细胞,包括计数较差以及双细胞,并将数据存放在anndata文件中。由于单细胞测序技术的限制,我们在样本中获得RNA的时候,经过了分子捕获,逆转录还有测序。这些步骤会影响同一种细胞的细胞间的测序计数深度的变异性,故单细胞测序数据中的细胞间差异可能会包含了这部分测序误差,等价于计数矩阵中包含了变化很大的方差项。但在目前的统计方法中,绝大部分模型都预先
- 单细胞测序最好的教程(三):特征基因选择
Starlitnightly
单细胞测序最好的教程数据库
前言提到,在过去两天的教程中,我们讲解了使用omicverse进行单细胞测序数据的质控以及归一化的一些思想。关于omicverse的使用文档与安装教程可以参考我们的readthedocs.就是,本系列教程是我带本科生所用到的,所以概念会尽可能地通俗,详细,但对于急于求成的人,可能不是一个很好的教程。1.背景我们现在有了一个经过标准化的单细胞测序数据,其保留了细胞差异,同时消除了技术带来的采样误差。
- Java常用排序算法/程序员必须掌握的8大排序算法
cugfy
java
分类:
1)插入排序(直接插入排序、希尔排序)
2)交换排序(冒泡排序、快速排序)
3)选择排序(直接选择排序、堆排序)
4)归并排序
5)分配排序(基数排序)
所需辅助空间最多:归并排序
所需辅助空间最少:堆排序
平均速度最快:快速排序
不稳定:快速排序,希尔排序,堆排序。
先来看看8种排序之间的关系:
1.直接插入排序
(1
- 【Spark102】Spark存储模块BlockManager剖析
bit1129
manager
Spark围绕着BlockManager构建了存储模块,包括RDD,Shuffle,Broadcast的存储都使用了BlockManager。而BlockManager在实现上是一个针对每个应用的Master/Executor结构,即Driver上BlockManager充当了Master角色,而各个Slave上(具体到应用范围,就是Executor)的BlockManager充当了Slave角色
- linux 查看端口被占用情况详解
daizj
linux端口占用netstatlsof
经常在启动一个程序会碰到端口被占用,这里讲一下怎么查看端口是否被占用,及哪个程序占用,怎么Kill掉已占用端口的程序
1、lsof -i:port
port为端口号
[root@slave /data/spark-1.4.0-bin-cdh4]# lsof -i:8080
COMMAND PID USER FD TY
- Hosts文件使用
周凡杨
hostslocahost
一切都要从localhost说起,经常在tomcat容器起动后,访问页面时输入http://localhost:8088/index.jsp,大家都知道localhost代表本机地址,如果本机IP是10.10.134.21,那就相当于http://10.10.134.21:8088/index.jsp,有时候也会看到http: 127.0.0.1:
- java excel工具
g21121
Java excel
直接上代码,一看就懂,利用的是jxl:
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import jxl.Cell;
import jxl.Sheet;
import jxl.Workbook;
import jxl.read.biff.BiffException;
import jxl.write.Label;
import
- web报表工具finereport常用函数的用法总结(数组函数)
老A不折腾
finereportweb报表函数总结
ADD2ARRAY
ADDARRAY(array,insertArray, start):在数组第start个位置插入insertArray中的所有元素,再返回该数组。
示例:
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], [23, 43, 22], 3)返回[3, 4, 23, 43, 22, 1, 5, 7].
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], "测试&q
- 游戏服务器网络带宽负载计算
墙头上一根草
服务器
家庭所安装的4M,8M宽带。其中M是指,Mbits/S
其中要提前说明的是:
8bits = 1Byte
即8位等于1字节。我们硬盘大小50G。意思是50*1024M字节,约为 50000多字节。但是网宽是以“位”为单位的,所以,8Mbits就是1M字节。是容积体积的单位。
8Mbits/s后面的S是秒。8Mbits/s意思是 每秒8M位,即每秒1M字节。
我是在计算我们网络流量时想到的
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
Spring 3 系列
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- 高性能mysql 之 选择存储引擎(一)
annan211
mysqlInnoDBMySQL引擎存储引擎
1 没有特殊情况,应尽可能使用InnoDB存储引擎。 原因:InnoDB 和 MYIsAM 是mysql 最常用、使用最普遍的存储引擎。其中InnoDB是最重要、最广泛的存储引擎。她 被设计用来处理大量的短期事务。短期事务大部分情况下是正常提交的,很少有回滚的情况。InnoDB的性能和自动崩溃 恢复特性使得她在非事务型存储的需求中也非常流行,除非有非常
- UDP网络编程
百合不是茶
UDP编程局域网组播
UDP是基于无连接的,不可靠的传输 与TCP/IP相反
UDP实现私聊,发送方式客户端,接受方式服务器
package netUDP_sc;
import java.net.DatagramPacket;
import java.net.DatagramSocket;
import java.net.Ine
- JQuery对象的val()方法执行结果分析
bijian1013
JavaScriptjsjquery
JavaScript中,如果id对应的标签不存在(同理JAVA中,如果对象不存在),则调用它的方法会报错或抛异常。在实际开发中,发现JQuery在id对应的标签不存在时,调其val()方法不会报错,结果是undefined。
- http请求测试实例(采用json-lib解析)
bijian1013
jsonhttp
由于fastjson只支持JDK1.5版本,因些对于JDK1.4的项目,可以采用json-lib来解析JSON数据。如下是http请求的另外一种写法,仅供参考。
package com;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import
- 【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
bit1129
hessian
在【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中介绍了基于Hessian的RPC服务的实现步骤,在那里使用Hessian提供的API完成基于Hessian的RPC服务开发和客户端调用,本文使用Spring对Hessian的集成来实现Hessian的RPC调用。
定义模型、接口和服务器端代码
|---Model
&nb
- 【Mahout三】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup流程分析
bit1129
Mahout
1.Mahout环境搭建
1.下载Mahout
http://mirror.bit.edu.cn/apache/mahout/0.10.0/mahout-distribution-0.10.0.tar.gz
2.解压Mahout
3. 配置环境变量
vim /etc/profile
export HADOOP_HOME=/home
- nginx负载tomcat遇非80时的转发问题
ronin47
nginx负载后端容器是tomcat(其它容器如WAS,JBOSS暂没发现这个问题)非80端口,遇到跳转异常问题。解决的思路是:$host:port
详细如下:
该问题是最先发现的,由于之前对nginx不是特别的熟悉所以该问题是个入门级别的:
? 1 2 3 4 5
- java-17-在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符
bylijinnan
java
public class FirstShowOnlyOnceElement {
/**Q17.在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符。如输入abaccdeff,则输出b
* 1.int[] count:count[i]表示i对应字符出现的次数
* 2.将26个英文字母映射:a-z <--> 0-25
* 3.假设全部字母都是小写
*/
pu
- mongoDB 复制集
开窍的石头
mongodb
mongo的复制集就像mysql的主从数据库,当你往其中的主复制集(primary)写数据的时候,副复制集(secondary)会自动同步主复制集(Primary)的数据,当主复制集挂掉以后其中的一个副复制集会自动成为主复制集。提供服务器的可用性。和防止当机问题
mo
- [宇宙与天文]宇宙时代的经济学
comsci
经济
宇宙尺度的交通工具一般都体型巨大,造价高昂。。。。。
在宇宙中进行航行,近程采用反作用力类型的发动机,需要消耗少量矿石燃料,中远程航行要采用量子或者聚变反应堆发动机,进行超空间跳跃,要消耗大量高纯度水晶体能源
以目前地球上国家的经济发展水平来讲,
- Git忽略文件
Cwind
git
有很多文件不必使用git管理。例如Eclipse或其他IDE生成的项目文件,编译生成的各种目标或临时文件等。使用git status时,会在Untracked files里面看到这些文件列表,在一次需要添加的文件比较多时(使用git add . / git add -u),会把这些所有的未跟踪文件添加进索引。
==== ==== ==== 一些牢骚
- MySQL连接数据库的必须配置
dashuaifu
mysql连接数据库配置
MySQL连接数据库的必须配置
1.driverClass:com.mysql.jdbc.Driver
2.jdbcUrl:jdbc:mysql://localhost:3306/dbname
3.user:username
4.password:password
其中1是驱动名;2是url,这里的‘dbna
- 一生要养成的60个习惯
dcj3sjt126com
习惯
一生要养成的60个习惯
第1篇 让你更受大家欢迎的习惯
1 守时,不准时赴约,让别人等,会失去很多机会。
如何做到:
①该起床时就起床,
②养成任何事情都提前15分钟的习惯。
③带本可以随时阅读的书,如果早了就拿出来读读。
④有条理,生活没条理最容易耽误时间。
⑤提前计划:将重要和不重要的事情岔开。
⑥今天就准备好明天要穿的衣服。
⑦按时睡觉,这会让按时起床更容易。
2 注重
- [介绍]Yii 是什么
dcj3sjt126com
PHPyii2
Yii 是一个高性能,基于组件的 PHP 框架,用于快速开发现代 Web 应用程序。名字 Yii (读作 易)在中文里有“极致简单与不断演变”两重含义,也可看作 Yes It Is! 的缩写。
Yii 最适合做什么?
Yii 是一个通用的 Web 编程框架,即可以用于开发各种用 PHP 构建的 Web 应用。因为基于组件的框架结构和设计精巧的缓存支持,它特别适合开发大型应
- Linux SSH常用总结
eksliang
linux sshSSHD
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2186931 一、连接到远程主机
格式:
ssh name@remoteserver
例如:
ssh
[email protected]
二、连接到远程主机指定的端口
格式:
ssh name@remoteserver -p 22
例如:
ssh i
- 快速上传头像到服务端工具类FaceUtil
gundumw100
android
快速迭代用
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOExceptio
- jQuery入门之怎么使用
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
jQuery的强大我何问起(个人主页:hovertree.com)就不用多说了,那么怎么使用jQuery呢?
首先,下载jquery。下载地址:http://hovertree.com/hvtart/bjae/b8627323101a4994.htm,一个是压缩版本,一个是未压缩版本,如果在开发测试阶段,可以使用未压缩版本,实际应用一般使用压缩版本(min)。然后就在页面上引用。
- 带filter的hbase查询优化
kane_xie
查询优化hbaseRandomRowFilter
问题描述
hbase scan数据缓慢,server端出现LeaseException。hbase写入缓慢。
问题原因
直接原因是: hbase client端每次和regionserver交互的时候,都会在服务器端生成一个Lease,Lease的有效期由参数hbase.regionserver.lease.period确定。如果hbase scan需
- java设计模式-单例模式
men4661273
java单例枚举反射IOC
单例模式1,饿汉模式
//饿汉式单例类.在类初始化时,已经自行实例化
public class Singleton1 {
//私有的默认构造函数
private Singleton1() {}
//已经自行实例化
private static final Singleton1 singl
- mongodb 查询某一天所有信息的3种方法,根据日期查询
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
// mongodb的查询真让人难以琢磨,就查询单天信息,都需要花费一番功夫才行。
// 第一种方式:
coll.aggregate([
{$project:{sendDate: {$substr: ['$sendTime', 0, 10]}, sendTime: 1, content:1}},
{$match:{sendDate: '2015-
- 二维数组转换成JSON
tangqi609567707
java二维数组json
原文出处:http://blog.csdn.net/springsen/article/details/7833596
public class Demo {
public static void main(String[] args) { String[][] blogL
- erlang supervisor
wudixiaotie
erlang
定义supervisor时,如果是监控celuesimple_one_for_one则删除children的时候就用supervisor:terminate_child (SupModuleName, ChildPid),如果shutdown策略选择的是brutal_kill,那么supervisor会调用exit(ChildPid, kill),这样的话如果Child的behavior是gen_