君莫笑是我的
君莫笑是我的

机器学习两本经典之作，适合系统学习。

两本经典教科书，统计学习方法和机器学习


图片发自App

统计学习方法-李航

终极算法：机器学习和人工智能如何重塑世界

【美】佩德罗·多明戈斯

你可能感兴趣的:(机器学习两本经典之作，适合系统学习。)

  • Python从0到100（八十一）：神经网络-Fashion MNIST数据集取得最高的识别准确率 是Dream呀 python神经网络开发语言
    前言：零基础学Python：Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识，成为学习学习和学业的先行者！欢迎大家订阅专栏：零基础学Python：Python从0到100最新
  • Python Web框架比较：Flask与FastAPI的特性和应用场景 不一样的信息安全 node.js
    摘要本文探讨Python语言中的两大Web框架：Flask和FastAPI。Flask以轻量级和易用性著称，提供高度灵活性，允许开发者自由选择数据库、表单验证库等工具。其核心架构简洁，借助丰富的扩展可显著增强功能。FastAPI则专注于高性能与现代Web开发需求，支持异步编程，具备自动交互式API文档生成功能。两者各具特色，适合不同应用场景。关键词Python语言,Web框架,Flask特性,Fa
  • Python普通的玫瑰花代码 SuRuiYuan1 python开发语言
    如果你想通过Python绘制一朵普通的玫瑰花图形，可以使用`turtle`库，这是一个非常适合初学者使用的绘图工具，能够简单地创建各种形状和图案。下面是一个简单的例子，演示如何使用`turtle`绘制一朵玫瑰花：首先确保你的环境中已安装`turtle`库。通常`turtle`是Python的标准库之一，所以你可能不需要额外安装。```pythonimportturtleimportmath#设置画
  • python cv2 matchtemplate_机器学习进阶-图像金字塔与轮廓检测-模板匹配（单目标匹配和多目标匹配）1.cv2.matchTemplate(进行模板匹配) 2.cv2.minMa... weixin_39621044 pythoncv2matchtemplate
    1.cv2.matchTemplate(src,template,method)#用于进行模板匹配参数说明：src目标图像，template模板，method使用什么指标做模板的匹配度指标2.min_val,max_val,min_loc,max_loc=cv2.minMaxLoc(ret)#找出矩阵中最大值和最小值，即其对应的(x,y)的位置参数说明：min_val，max_val,min_lo
  • 机器学习进阶-图像金字塔与轮廓检测-图像金字塔(拉普拉斯金字塔) weixin_33908217 人工智能python
    拉普拉斯金字塔:使用原始图片-pyrUp(pyrDown(Gi))，获得的结果有一点像边缘轮廓的提取上图的意思：1.进行低通滤波2.进行样本的下采样3.进行样本的上采样4.原始图片-经过上面三步后的图片代码：第一步：读入图片第二步：进行样本的下采样第三步：进行样本的上采样第四步：原始图片-变化后的图片importcv2importnumpyasnpimg=cv2.imread('AM.png')#
  • 什么是“知识蒸馏” 清风AI 深度学习人工智能神经网络pythonconda
    定义与原理在深度学习领域不断突破的同时，模型的复杂度和计算需求也随之增加。为了解决这一问题，知识蒸馏技术应运而生，成为模型压缩和性能优化的重要手段。本节将详细介绍知识蒸馏的基本概念、工作原理和知识迁移机制。知识蒸馏是一种将大型预训练模型(教师模型)的知识转移到较小模型(学生模型)的技术。这种方法不仅能保留原有模型的性能，还能显著降低模型的复杂度和计算需求，使其更适合在资源受限的环境中部署。知识蒸馏
  • PCA9685 一款由 NXP Semiconductors 生产的 16 通道、12 位 PWM（脉宽调制）控制器芯片 LS_learner 嵌入式嵌入式硬件
    PCA9685是一款由NXPSemiconductors生产的16通道、12位PWM（脉宽调制）控制器芯片，广泛应用于LED调光、电机控制、伺服控制等领域。以下是关于PCA9685的一些关键特性和应用信息：主要特性16通道PWM输出：每个通道可以独立控制PWM信号，适合多路控制需求。12位分辨率：提供4096级PWM分辨率，能够实现精细的控制。I2C接口：通过I2C总线与主控设备通信，支持高达1M
  • 决策树ID3算法 小波LFZZB 算法决策树机器学习数据挖掘sklearn
    决策树决策树概念决策树，一种基于规则的机器学习方法，主要用于分类和回归，常用作机器学习中的预测模型。树形结构图，树中每个节点表示某个对象，每个分叉路径代表的某个可能的属性值，每个叶结点对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。它通过递归地划分数据空间并在每个分区内拟合一个简单的预测模型来工作。选择分区是为了在每个细分中最大化目标变量的同质性。决策树特点1.树形结构决策树由根节点、内部节点
  • 索引的底层数据结构、B+树的结构、为什么InnoDB使用B+树而不是B树呢 因特麦克斯 数据库
    索引的底层数据结构MySQL中常用的是Hash索引和B+树索引Hash索引：基于哈希表实现的，查找速度非常快，但是由于哈希表的特性，不支持范围查找和排序，在MySQL中支持的哈希索引是自适应的，不能手动创建B+树的结构B+树是一种高效的多路平衡树，适合磁盘存储和范围查询。它的结构特点包括数据集中在叶子节点、叶子节点连接成链表、内部节点仅存储键值和指针。在数据库和文件系统中，B+树被广泛应用于索引和
  • 鸿蒙OH实战开发：基于webview拉起自定义键盘 彭家大少 鸿蒙开发移动开发HarmonyOSharmonyosArkUI鸿蒙开发openharmony移动开发
    往期学习笔录：鸿蒙应用开发与鸿蒙系统开发哪个更有前景？嵌入式开发适不适合做鸿蒙南向开发？看完这篇你就了解了~鸿蒙岗位需求突增！移动端、PC端、IoT到底该怎么选？记录一场鸿蒙开发岗位面试经历~持续更新中……场景描述在特殊的H5场景下需要应用拉起自定义键盘进行输入。场景一：使用jsBridge拉起自定义弹窗写自定义键盘，再通过jsBridge传参实现输入。场景二：使用web的同层渲染将原生textI
  • Windsurf cursor vscode+cline 与Python快速开发指南 老大白菜 pythonvscodepythonide
    Windsurf简介Windsurf是由Codeium推出的全球首个基于AIFlow范式的智能IDE，它通过强大的AI助手功能，显著提升开发效率。Windsurf集成了先进的代码补全、智能重构、代码生成等功能，特别适合Python开发者使用。Python环境配置1.Conda安装下载Miniconda访问Miniconda官网选择对应系统的安装包（Windows/Linux/MacOS）下载最新版
  • python图形化界面开发工具_七个python gui图形界面开发框架 weixin_39653717 python图形化界面开发工具
    Kivy这是一个非常有趣的项目，基于OpenGLES2，支持Android和iOS平台的原生多点触摸，作为事件驱动的框架，Kivy非常适合游戏开发，非常适合处理从widgets到动画的任务。如果你想开发跨平台的图形应用，或者仅仅是需要一个强大的跨平台图形用户开发框架，Kivy都是不错的选择。Pyforms诞生只有两年的Pyforms是一个Python2.7/3.x跨环境图形应用开发框架，模块化和代
  • Mongo数据库（一） wangmy3028 Mongon
    一、cappedcollectionsCappedcollections就是固定大小的collection。它有很高的性能以及队列过期的特性(过期按照插入的顺序).有点和"RRD"概念类似。Cappedcollections是高性能自动的维护对象的插入顺序。它非常适合类似记录日志的功能和标准的collection不同，你必须要显式的创建一个cappedcollection，指定一个collecti
  • Mongo数据库简介 chqj_163
    作者：[佚名]-发布：2010-11-1810:16:59-来源：无忧技术网转载http://www.liqwei.com/database/other/2010/778.shtmlMongo是一个高性能，开源，无模式的文档型数据库，它在许多场景下可用于替代传统的关系型数据库或键/值存储方式。Mongo使用C++开发，提供了以下功能：◆面向集合的存储：适合存储对象及JSON形式的数据。◆动态查询：
  • 监督学习、无监督学习和强化学习的特点和应用场景 BugNest AI学习ai机器学习人工智能
    在机器学习中，监督学习、无监督学习和强化学习是三种核心的学习范式，它们各自具有独特的特点和应用场景。以下是对这三种学习方法的详细对比和总结：监督学习（SupervisedLearning）特点：数据标注：训练数据包含明确的输入特征和对应的标签（目标输出）。学习方式：模型通过学习输入特征和标签之间的关系来进行训练，这种关系通常表现为一个映射函数。预测能力：一旦训练完成，模型能够对新的、未见过的输入数
  • 图书管理系统 Axios 源码__获取图书列表 还是鼠鼠 javascriptbootstrapajax前端
    目录核心功能源码介绍1.获取图书列表技术要点适用人群本项目是一个基于HTML+Bootstrap+JavaScript+Axios开发的图书管理系统，可用于添加、编辑、删除和管理图书信息，适合前端开发者学习前端交互设计、Axios数据请求以及Bootstrap样式布局。核心功能图书列表渲染通过Axios发送GET请求获取服务器上的图书数据。渲染数据到HTML表格，展示书籍的名称、作者、出版社等信息
  • python（scikit-learn）实现k均值聚类算法 嘿哈哈哈哈哈哈 机器学习聚类python算法机器学习人工智能
    k均值聚类算法原理详解示例为链接中的例题直接调用python机器学习的库scikit-learn中k均值算法的相关方法fromsklearn.clusterimportKMeansimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx=np.array([[0,2],[0,0],[1,0],[5,0],[5,2]])#计算k均值聚类kmeans=KMeans(n_
  • 《C++ 赋能 K-Means 聚类算法：开启智能数据分类之旅》 c++c#
    在当今数字化浪潮汹涌澎湃的时代，人工智能无疑是引领科技变革的核心驱动力之一。而在人工智能的广袤天地中，数据分类与聚类作为挖掘数据内在价值、揭示数据潜在规律的关键技术手段，正发挥着前所未有的重要作用。K-Means聚类算法，作为数据聚类领域的经典之作，以其简洁高效的特性而备受瞩目。当我们将目光聚焦于C++这一强大而高效的编程语言时，会发现它与K-Means聚类算法的结合犹如天作之合，能够为数据处理与
  • Scikit-Learn K均值聚类 对许 #Python#人工智能与机器学习scikit-learn聚类机器学习
    Scikit-LearnK均值聚类1、K均值聚类1.1、K均值聚类及原理1.2、K均值聚类的优缺点1.3、聚类与分类的区别2、Scikit-LearnK均值聚类2.1、Scikit-LearnK均值聚类API2.2、K均值聚类初体验（寻找最佳K）2.3、K均值聚类案例1、K均值聚类K-均值（K-Means）是一种聚类算法，属于无监督学习。K-Means在机器学习知识结构中的位置如下：1.1、K均值
  • 解决Cookie值不允许出现中文的问题
    解决Cookie值不允许出现中文的问题，主要是因为HTTP协议对Cookie的值有一些限制，其中包括不支持非ASCII字符（如中文字符）。为了实现这一点，我们可以通过以下方法进行处理。1.编码转换：中文字符通常不是URL安全字符，它们包含非ASCII字符，需要进行编码转换。我们可以使用UTF-8编码，将中文字符转换成适合存储在Cookie中的格式。URL编码将中文字符转化为其UTF-8的字节表示，
  • 数据挖掘常用算法优缺点分析 天波烟客00 数据挖掘数据挖掘机器学习
    领取机器学习视频教程：http://www.admin444.com/P-c8129a48常用的机器学习、数据挖掘方法有分类，回归，聚类，推荐，图像识别等。在实际应用中，一般都是采用启发式学习方式来实验。偏差&方差偏差：描述的是预测值（估计值）的期望与真实值之间的差距，偏差越大，越偏离真实数据。偏差bias其实是模型太简单而带来的估计不准确的部分---欠拟合方差：描述的是预测值的变化范围、离散程度
  • 【机器学习与数据挖掘实战】案例11：基于灰色预测和SVR的企业所得税预测分析 Francek Chen 机器学习与数据挖掘实战机器学习数据挖掘灰色预测SVR人工智能
    【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈机器学习与数据挖掘实战⌋⌋⌋机器学习是人工智能的一个分支，专注于让计算机系统通过数据学习和改进。它利用统计和计算方法，使模型能够从数据中自动提取特征并做出预测或决策。数据挖掘则是从大型数据集中发现模式、关联和异常的过程，旨在提取有价值的信息和知识。机器学习为数据挖掘提供了强大的分析工具，而数据挖掘则是机器学习应用的重要领域，两者相辅相成，共同推动
  • Scikit-learn提供了哪些机器学习算法以及如何使用Scikit-learn进行模型训练和评估 Java资深爱好者 机器学习scikit-learn算法
    Scikit-learn库的使用一、Scikit-learn提供的机器学习算法Scikit-learn（通常简称为sklearn）是一个广泛使用的Python机器学习库，它提供了多种用于数据挖掘和数据分析的算法。Scikit-learn支持的机器学习算法可以大致分为以下几类：分类算法：支持向量机（SVM）随机森林（RandomForest）逻辑回归（LogisticRegression）朴素贝叶斯
  • 数据挖掘常用算法 kaiyuanheshang AI数据挖掘算法人工智能
    文章目录基于机器学习~~线性/逻辑回归~~树模型~~贝叶斯~~~~聚类~~集成算法神经网络~~支持向量机~~~~降维算法~~基于机器学习线性/逻辑回归类似单层神经网络y=k*x+b树模型优点可以做可视化分析速度快结果稳定依赖前期对业务和数据的理解贝叶斯贝叶斯依赖先验概率，先验知识越准，结果越好聚类集成算法xgboostlightbgm神经网络在文本、视觉领域效果非常好。但是过程黑盒，缺乏解释性支持
  • 因果关系推断与机器学习 hhhh106 读书笔记大数据
    因果关系定义设X和Y是两个随机变量。定义X是Y的因，即因果关系X→Y存在，当且仅当Y的取值一定会随X的取值变化而发生变化。两个变量X、Y之间有相关性往往不是我们能判断它们之间有因果关系的依据。其中包括三种情况：X是Y的因、X是Y的果、X与Y有共同原因(commoncause)。对于第三种情况，我们把这种不是因果关系的相关性叫作虚假相关(spuriouscorrelation)。机器学习模型是强大的
  • 【中科院1区】Matlab实现黏菌优化算法SMA-RF锂电池健康状态估计算法研究 matlab科研助手 matlab算法开发语言
    ✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机物理应用机器学习内容介绍摘要锂离子电池作为一种重要的储能器件，在电动汽车、便携式电子设备等领域发挥着至关重要的
  • npm、cnpm、yran、pip、django命令查询、安装、删除、更新及运行、打包汇总积累 亲，你有多少时间可以重来 前端npm前端node.js
    npm、cnpm、yran这三个命令，不同的项目适合不同的命令，原因未知。精通一种我觉得就行了。npm命令的安装、删除、更新常见命令汇总了一下：1.查看当前npm信息：npm-v2.查看当前npm信息返回https://registry.npmjs.org/npmconfiggetregistry3.更换当前的镜像源，用淘宝或者华为要快不少。npmconfigsetregistryhttp://r
  • 使用PGVector进行电影文档的向量搜索 hgSdaegva python开发语言
    在本文中，我们将演示如何使用Postgres数据库中的PGVector包来进行向量相似性搜索。具体而言，我们会展示如何使用PGVector创建一个向量存储，并结合自查询检索器（SelfQueryRetriever）来对电影文档集合进行检索。技术背景介绍PGVector是一个针对Postgres数据库的向量相似性搜索插件。它允许我们在数据库中存储向量并进行快速的相似性检索，非常适合于需要进行语义搜索
  • 基于能量检测的语音信号端点检测 FPGA 实现 鱼弦 人工智能时代fpga开发
    基于能量检测的语音信号端点检测FPGA实现介绍语音信号端点检测（VoiceActivityDetection,VAD）是语音处理中的一个重要步骤，用于确定语音信号的起始和结束点。基于能量检测的方法通过计算语音信号的能量来识别活跃语音段。FPGA的并行处理能力使其非常适合用于实时的语音信号处理。应用使用场景语音识别系统：提高识别准确性，减少处理非语音片段。通信设备：降低带宽需求，通过仅传输语音部分节
  • 【深度学习】因果推断与机器学习的高级实践 数学建模_问题根因 分析 机器学习 2401_84239830 程序员深度学习机器学习数学建模
    现阶段深度学习有三大特征：数据驱动：即数据训练，将数据输入到模型中进行训练；关联学习：模型基于给定训练数据集，进行关联学习；概率输出：即最后的输出，判断这个图片有“狗“的概率是多少。以数据驱动、关联学习、概率输出为特征的深度学习存在什么问题呢？以一个简单的图片识别问题为例：识别一张图片中是否有狗。在很多预测问题中，我们拿到的数据集往往都是有偏的，比如我们拿到的数据中有80%的图片中狗都在草地上，这
  • Nginx负载均衡 510888780 nginx应用服务器
    Nginx负载均衡一些基础知识: nginx 的 upstream目前支持 4 种方式的分配 1)、轮询（默认）       每个请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器，如果后端服务器down掉，能自动剔除。 2)、weight       指定轮询几率，weight和访问比率成正比
  • RedHat 6.4 安装 rabbitmq bylijinnan erlangrabbitmqredhat
    在 linux 下安装软件就是折腾，首先是测试机不能上外网要找运维开通，开通后发现测试机的 yum 不能使用于是又要配置 yum 源，最后安装 rabbitmq 时也尝试了两种方法最后才安装成功 机器版本： [root@redhat1 rabbitmq]# lsb_release LSB Version: :base-4.0-amd64:base-4.0-noarch:core
  • FilenameUtils工具类 eksliang FilenameUtilscommon-io
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2217081 一、概述 这是一个Java操作文件的常用库，是Apache对java的IO包的封装，这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils，其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装，开发中对文件的操作，几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
  • xml文件解析SAX 不懂事的小屁孩 xml
    xml文件解析:xml文件解析有四种方式， 1.DOM生成和解析XML文档(SAX是基于事件流的解析) 2.SAX生成和解析XML文档(基于XML文档树结构的解析) 3.DOM4J生成和解析XML文档 4.JDOM生成和解析XML 本文章用第一种方法进行解析，使用android常用的DefaultHandler import org.xml.sax.Attributes;
  • 通过定时任务执行mysql的定期删除和新建分区，此处是按日分区 酷的飞上天空 mysql
    使用python脚本作为命令脚本，linux的定时任务来每天定时执行 #!/usr/bin/python # -*- coding: utf8 -*- import pymysql import datetime import calendar #要分区的表 table_name = 'my_table' #连接数据库的信息 host,user,passwd,db =
  • 如何搭建数据湖架构？听听专家的意见 蓝儿唯美 架构
    Edo Interactive在几年前遇到一个大问题：公司使用交易数据来帮助零售商和餐馆进行个性化促销，但其数据仓库没有足够时间去处理所有的信用卡和借记卡交易数据  “我们要花费27小时来处理每日的数据量，”Edo主管基础设施和信息系统的高级副总裁Tim Garnto说道：“所以在2013年，我们放弃了现有的基于PostgreSQL的关系型数据库系统，使用了Hadoop集群作为公司的数
  • spring学习——控制反转与依赖注入 a-john spring
           控制反转（Inversion of Control，英文缩写为IoC）是一个重要的面向对象编程的法则来削减计算机程序的耦合问题，也是轻量级的Spring框架的核心。 控制反转一般分为两种类型，依赖注入（Dependency Injection，简称DI）和依赖查找（Dependency Lookup）。依赖注入应用比较广泛。  
  • 用spool+unixshell生成文本文件的方法 aijuans xshell
    例如我们把scott.dept表生成文本文件的语句写成dept.sql,内容如下: 　　set pages 50000; 　　set lines 200; 　　set trims on; 　　set heading off; 　　spool /oracle_backup/log/test/dept.lst; 　　select deptno||','||dname||','||loc
  • 1、基础--名词解析(OOA/OOD/OOP) asia007 学习基础知识
    OOA:Object-Oriented Analysis（面向对象分析方法） 是在一个系统的开发过程中进行了系统业务调查以后，按照面向对象的思想来分析问题。OOA与结构化分析有较大的区别。OOA所强调的是在系统调查资料的基础上，针对OO方法所需要的素材进行的归类分析和整理，而不是对管理业务现状和方法的分析。 　　OOA（面向对象的分析）模型由5个层次（主题层、对象类层、结构层、属性层和服务层）
  • 浅谈java转成json编码格式技术 百合不是茶 json编码java转成json编码
    json编码;是一个轻量级的数据存储和传输的语言       在java中需要引入json相关的包,引包方式在工程的lib下就可以了   JSON与JAVA数据的转换（JSON 即 JavaScript Object Natation，它是一种轻量级的数据交换格式，非   常适合于服务器与 JavaScript 之间的数据的交
  • web.xml之Spring配置(基于Spring+Struts+Ibatis) bijian1013 javaweb.xmlSSIspring配置
    指定Spring配置文件位置 <context-param> <param-name>contextConfigLocation</param-name> <param-value> /WEB-INF/spring-dao-bean.xml,/WEB-INF/spring-resources.xml, /WEB-INF/
  • Installing SonarQube（Fail to download libraries from server） sunjing InstallSonar
    1.  Download and unzip the SonarQube distribution 2.  Starting the Web Server The default port is "9000" and the context path is "/". These values can be changed in &l
  • 【MongoDB学习笔记十一】Mongo副本集基本的增删查 bit1129 mongodb
    一、创建复本集   假设mongod,mongo已经配置在系统路径变量上，启动三个命令行窗口，分别执行如下命令：   mongod --port 27017 --dbpath data1 --replSet rs0 mongod --port 27018 --dbpath data2 --replSet rs0 mongod --port 27019 -
  • Anychart图表系列二之执行Flash和HTML5渲染 白糖_ Flash
    今天介绍Anychart的Flash和HTML5渲染功能   HTML5 Anychart从6.0第一个版本起，已经逐渐开始支持各种图的HTML5渲染效果了，也就是说即使你没有安装Flash插件，只要浏览器支持HTML5，也能看到Anychart的图形（不过这些是需要做一些配置的）。 这里要提醒下大家，Anychart6.0版本对HTML5的支持还不算很成熟，目前还处于
  • Laravel版本更新异常4.2.8-> 4.2.9 Declaration of ... CompilerEngine ... should be compa bozch laravel
    昨天在为了把laravel升级到最新的版本，突然之间就出现了如下错误： ErrorException thrown with message "Declaration of Illuminate\View\Engines\CompilerEngine::handleViewException() should be compatible with Illuminate\View\Eng
  • 编程之美-NIM游戏分析-石头总数为奇数时如何保证先动手者必胜 bylijinnan 编程之美
    import java.util.Arrays; import java.util.Random; public class Nim { /**编程之美 NIM游戏分析 问题： 有N块石头和两个玩家A和B，玩家A先将石头随机分成若干堆，然后按照BABA...的顺序不断轮流取石头， 能将剩下的石头一次取光的玩家获胜，每次取石头时，每个玩家只能从若干堆石头中任选一堆，
  • lunce创建索引及简单查询 chengxuyuancsdn 查询创建索引lunce
    import java.io.File; import java.io.IOException; import org.apache.lucene.analysis.Analyzer; import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer; import org.apache.lucene.document.Docume
  • [IT与投资]坚持独立自主的研究核心技术 comsci it
           和别人合作开发某项产品....如果互相之间的技术水平不同,那么这种合作很难进行,一般都会成为强者控制弱者的方法和手段.....        所以弱者,在遇到技术难题的时候,最好不要一开始就去寻求强者的帮助,因为在我们这颗星球上,生物都有一种控制其
  • flashback transaction闪回事务查询 daizj oraclesql闪回事务
       闪回事务查询有别于闪回查询的特点有以下3个： （1）其正常工作不但需要利用撤销数据，还需要事先启用最小补充日志。 （2）返回的结果不是以前的“旧”数据，而是能够将当前数据修改为以前的样子的撤销SQL（Undo SQL）语句。 （3）集中地在名为flashback_transaction_query表上查询，而不是在各个表上通过“as of”或“vers
  • Java I/O之FilenameFilter类列举出指定路径下某个扩展名的文件 游其是你 FilenameFilter
    这是一个FilenameFilter类用法的例子，实现的列举出“c:\\folder“路径下所有以“.jpg”扩展名的文件。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
  • C语言学习五函数，函数的前置声明以及如何在软件开发中合理的设计函数来解决实际问题 dcj3sjt126com c
    # include <stdio.h> int f(void) //括号中的void表示该函数不能接受数据，int表示返回的类型为int类型 { return 10; //向主调函数返回10 } void g(void) //函数名前面的void表示该函数没有返回值 { //return 10; //error 与第8行行首的void相矛盾 } in
  • 今天在测试环境使用yum安装，遇到一个问题： Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Pl dcj3sjt126com centos
    今天在测试环境使用yum安装，遇到一个问题： Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Please verify its path and try again   处理很简单，修改文件“/etc/yum.repos.d/epel.repo”， 将baseurl的注释取消， mirrorlist注释掉。即可。 &n
  • 单例模式 shuizhaosi888 单例模式
    单例模式      懒汉式 public class RunMain { /** * 私有构造 */ private RunMain() { } /** * 内部类，用于占位，只有 */ private static class SingletonRunMain { priv
  • Spring Security（09）——Filter 234390216 Spring Security
    Filter 目录 1.1     Filter顺序 1.2     添加Filter到FilterChain 1.3     DelegatingFilterProxy 1.4     FilterChainProxy 1.5
  • 公司项目NODEJS实践0.1 逐行分析JS源代码 mongodbnginxubuntunodejs
      一、前言         前端如何独立用nodeJs实现一个简单的注册、登录功能，是不是只用nodejs+sql就可以了？其实是可以实现，但离实际应用还有距离，那要怎么做才是实际可用的。         网上有很多nod
  • java.lang.Math liuhaibo_ljf javaMathlang
    System.out.println(Math.PI); System.out.println(Math.abs(1.2)); System.out.println(Math.abs(1.2)); System.out.println(Math.abs(1)); System.out.println(Math.abs(111111111)); System.out.println(Mat
  • linux下时间同步 nonobaba ntp
    今天在linux下做hbase集群的时候，发现hmaster启动成功了，但是用hbase命令进入shell的时候报了一个错误  PleaseHoldException: Master is initializing，查看了日志，大致意思是说master和slave时间不同步，没办法，只好找一种手动同步一下，后来发现一共部署了10来台机器，手动同步偏差又比较大，所以还是从网上找现成的解决方
  • ZooKeeper3.4.6的集群部署 roadrunners zookeeper集群部署
    ZooKeeper是Apache的一个开源项目，在分布式服务中应用比较广泛。它主要用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，如：统一命名服务、状态同步、集群管理、配置文件管理、同步锁、队列等。这里主要讲集群中ZooKeeper的部署。   1、准备工作 我们准备3台机器做ZooKeeper集群，分别在3台机器上创建ZooKeeper需要的目录。   数据存储目录
  • Java高效读取大文件 tomcat_oracle java
    　　读取文件行的标准方式是在内存中读取，Guava 和Apache Commons IO都提供了如下所示快速读取文件行的方法： 　　Files.readLines(new File(path), Charsets.UTF_8); 　　FileUtils.readLines(new File(path)); 　　这种方法带来的问题是文件的所有行都被存放在内存中，当文件足够大时很快就会导致
  • 微信支付api返回的xml转换为Map的方法 xu3508620 xmlmap微信api
    举例如下： <xml>    <return_code><![CDATA[SUCCESS]]></return_code>    <return_msg><![CDATA[OK]]></return_msg>    <appid><
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他