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罗东琦
统计学习笔记
感知机模型感知机学习策略学习算法算法收敛性对偶形式与线性SVM的异同感知机(perceptron)是一个线性二分类模型,其目的是寻找一个超平面将正负示例划分开,属于判别模型,也是神经网络与SVM的基础。感知机模型假设输入空间为χ⊆Rnχ⊆Rn,输出空间为Υ⊆{+1,−1}Υ⊆{+1,−1}。输入x∈χx∈χ表示实例的特征向量,输出y∈Υy∈Υ表示实例的类别。则下面的函数f(x)=sign(w⋅x+
- 【PaddleOCR】快速集成 PP-OCRv5 的 Python 实战秘籍--- PaddleOCR实例化 OCR 对象的参数介绍
云天徽上
PaddleOCRpythonocr开发语言人工智能文字识别
博主简介:曾任某智慧城市类企业算法总监,目前在美国市场的物流公司从事高级算法工程师一职,深耕人工智能领域,精通python数据挖掘、可视化、机器学习等,发表过AI相关的专利并多次在AI类比赛中获奖。CSDN人工智能领域的优质创作者,提供AI相关的技术咨询、项目开发和个性化解决方案等服务,如有需要请站内私信或者联系任意文章底部的的VX名片(ID:xf982831907)博主粉丝群介绍:①群内初中生、
- 机器学习,支持向量机svm和决策树xgboost介绍
suixinm
支持向量机机器学习决策树
支持向量机(SVM)和XGBoost都是非常强大且应用广泛的机器学习算法,但它们基于不同的原理,各有其优势和劣势,适用于不同的场景。以下是两者的主要区别和优劣势对比:1.核心思想与模型类型:SVM:核心思想:找到一个最优的超平面(在特征空间中),将不同类别的样本分隔开,并且使得该超平面到两类样本中最近的样本点(支持向量)的距离(间隔)最大化。核心是几何间隔最大化。模型类型:单个模型(虽然是核方法,
- Google 相机增强(GCam)框架原理初探:图像质量与计算摄影的系统性突破
观熵
影像技术全景图谱:架构调优与实战数码相机影像Camera
Google相机增强(GCam)框架原理初探:图像质量与计算摄影的系统性突破关键词:GCam、GoogleCamera、HDR+、SuperResZoom、Camera2API、多帧合成、算法流程、图像增强、夜视模式、Pixel相机移植摘要:GCam(GoogleCamera)作为Pixel系列设备图像质量表现的核心支撑,其背后的增强框架融合了Google长期积累的计算摄影技术,从HDR+到Sup
- 【学习】《算法图解》第十章学习笔记:贪婪算法
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一、贪婪算法概述贪婪算法(GreedyAlgorithm)是一种在每一步选择中都采取当前状态下最好或最优的选择,从而希望导致结果是最好或最优的算法。贪婪算法不从整体最优上加以考虑,它所做出的选择只是在某种意义上的局部最优选择。(一)算法适用场景贪婪算法适用于具有"贪心选择性质"的问题,即局部最优选择能导致全局最优解的问题。主要应用于:需要求解最优化问题问题具有贪心选择性质问题具有最优子结构性质(二
- 算法: 冒泡排序
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冒泡排序是一种简单的排序算法,通过相邻元素的比较和交换,使较大的元素逐渐"浮"到数组末尾。时间复杂度:最佳O(n)|平均O(n²)|最差O(n²)空间复杂度:O(1)稳定性:稳定应用场景/前提条件适用于小规模数据对几乎已排序的数据效率较高算法步骤比较相邻的元素。如果第一个比第二个大,就交换它们对每一对相邻元素做同样的工作,从开始第一对到结尾的最后一对这步做完后,最后的元素会是最大的数针对所有的元素
- 【力扣—剑指 Offer(第 2 版)简单题目解析汇总】
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【力扣—剑指Offer(第2版)简单题目解析汇总】说明1、基本字符串数组数组-排序矩阵/模拟枚举2、算法动态规划深度优先搜索广度优先搜索递归分治记忆化搜索快速选择二分查找3、基础数据结构树(二叉树)二叉搜索树栈队列堆(优先队列)哈希表链表4、技巧性题目双指针位运算计数设计说明简单题目共计38道,按照标签分类为:基本、算法、基础数据结构、技巧等,具体如下。1、基本字符串剑指Offer05.替换空格.
- 【GitHub开源项目实战】高频交易系统实战解析:基于 Nautilus Trader 的策略回测与事件驱动架构优化
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高频交易系统实战解析:基于NautilusTrader的策略回测与事件驱动架构优化关键词:高频交易、事件驱动架构、NautilusTrader、量化回测、算法交易、PythonCython、交易引擎、回测系统、交易策略框架、实战优化摘要:本篇博客围绕GitHub上高质量的开源项目nautechsystems/nautilus_trader展开系统性实战解析。NautilusTrader是一套为专业
- 【点云压缩】Haar小波变换与RAHT自适应区域层级变换
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算法
Haar小波小波变换由一堆小波基和其系数组成,小波基又分为母小波(低频的)和父小波(高频的)。常用于二维图形处理的小波变换是Haar小波变换,Haar小波变换具有压缩比、抗干扰、速度快的特点,经过小波变换后的系数数据会变得具有规律性,方便后续处理算法进行压缩,同时一些值较小的分量置0不影响图片整体观感。截取了PCL-AVS-PCC一段小波变换点云压缩的代码voidWaveletCoreTransf
- 从零开始大模型开发与微调:PyTorch中的卷积函数实现详解
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AI人工智能与大数据AI大模型企业级应用开发实战计算计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
从零开始大模型开发与微调:PyTorch中的卷积函数实现详解1.背景介绍1.1大模型开发的意义1.2卷积神经网络在大模型中的应用1.3PyTorch框架简介2.核心概念与联系2.1卷积的数学定义2.2卷积神经网络的组成2.2.1卷积层2.2.2池化层2.2.3全连接层2.3卷积与大模型的关系3.核心算法原理具体操作步骤3.1卷积的前向传播3.2卷积的反向传播3.3卷积的优化策略3.3.1卷积核大小
- C++(20/23)标准模板库编程 - 1 C++ 回顾
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C++c++开发语言
引言现代C++编程最引人注目的特点或许并非其语言本身的表达性语法与语义,而是标准模板库(STL)。STL是一个包含多功能模板类与算法的庞大集合。若运用得当,STL能显著简化和提升高性能优质软件的开发流程。然而对于许多C++程序员——无论是初学者还是资深开发者——要掌握如何有效运用STL的编程结构往往令人望而生畏。《实用C++STL编程》作为指导性教材,将教会您如何成功应用STL的类、算法及其他编程
- 插入排序解析
老一岁
算法数据结构排序算法
可以将插入排序类比为整理扑克牌的过程:左手持已排序的牌(初始为空)右手从桌上未排序的牌堆中逐张取牌将取到的牌插入左手正确位置最终左手持完全有序的牌前言一、算法工作原理插入排序是一种基于比较的简单排序算法,其核心思想是逐步构建有序序列。算法将待排序数组视为两个部分:已排序部分(初始时仅包含第一个元素)和未排序部分。通过不断从未排序部分取出元素,在已排序部分中找到适当位置插入,最终完成整个数组的排序。
- 深度剖析数据中台:大数据领域的核心技术架构
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深度剖析数据中台:大数据领域的核心技术架构关键词:数据中台、大数据、核心技术架构、数据治理、数据服务摘要:本文旨在对数据中台这一大数据领域的核心技术架构进行深度剖析。首先介绍了数据中台的背景,包括其目的、适用读者、文档结构和相关术语。接着阐述了数据中台的核心概念、原理和架构,通过文本示意图和Mermaid流程图进行直观展示。详细讲解了核心算法原理及具体操作步骤,并结合Python源代码进行说明。引
- 运筹系列91:vrp算法包PyVRP
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1.介绍PyVRP使用HGS(hybridgeneticsearch)算法求解VRP类问题。在benchmark上的评测结果如下,看起来还不错:2.使用例子2.1CVRPCOORDS=[(456,320),#location0-thedepot(228,0),#location1(912,0),#location2(0,80),#location3(114,80),#location4(570,1
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LeetCode705设计哈希集合-哈希表本质深度解析题目描述设计一个哈希集合(HashSet),不使用任何内建的哈希表库,实现以下操作:add(key):向哈希集合中插入值keyremove(key):将给定值key从哈希集合中删除contains(key):返回哈希集合中是否存在这个值key数据范围:0data;public:MyHashSet(){//10^6+1大小的数组,key直接作为索
- 堆排序实现及复杂度分析
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一、算法概述堆排序(HeapSort)是一种基于二叉堆数据结构的比较排序算法。它利用了堆这种数据结构的特性:最大堆:每个节点的值都大于或等于其子节点的值最小堆:每个节点的值都小于或等于其子节点的值堆排序是不稳定排序算法,时间复杂度为O(nlogn),空间复杂度为O(1)二、算法步骤1.构建初始堆将无序数组构建成一个最大堆(升序排序时)2.交换与调整将堆顶元素(最大值)与末尾元素交换缩小堆的范围,重
- Web3.0 技术应用溯源系统建设
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Web3.0技术与溯源(TrackandTrace)的结合,是区块链等去中心化技术在实际应用中的典型场景之一。通过Web3.0的底层技术,可以构建透明、不可篡改且可验证的溯源系统,解决传统供应链、商品流通等领域的数据信任问题。以下是两者的深度关联与具体应用:一、Web3.0如何赋能溯源?区块链的不可篡改性核心机制:区块链通过哈希链、共识算法(如PoW/PoS)确保数据一旦上链,无法被单一方修改或删
- AI原生应用监控:实时领域偏见预警系统设计原理
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AI原生应用监控:实时领域偏见预警系统设计原理关键词AI监控、算法偏见、实时预警、公平性AI、模型监控、偏见检测、AI治理摘要在人工智能驱动决策日益普及的今天,AI系统中的隐性偏见已成为影响公平性、可信度和业务连续性的关键风险。本文深入探讨了AI原生应用监控的核心挑战,重点剖析了实时领域偏见预警系统的设计原理与实现方法。通过将复杂的算法偏见比作"数字世界的隐形滤镜",我们揭示了偏见如何在AI系统中
- 【加密】对称加密DES和非对称加密AES、数字签名
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目录对称加密1.1定义1.2优缺点1.3常用对称加密算法非对称加密(AsymmetricCryptography)非对称加密(现代加密算法)2.1定义数字签名非常好的文章:《三分钟了解对称加密和非对称加密是如何工作的》https://zhuanlan.zhihu.com/p/108627377主要加密算法有哪些:https://blog.csdn.net/baidu_22254181/articl
- 【数据结构与算法】单向链表(添加节点、顺序添加节点、更新节点、删除节点、反转链表、获取链表长度、获取倒数第几个节点、打印链表、反转打印链表)
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- 招聘 | 美团 AI 搜索:致力用 AI 技术创造极致的搜索和交互体验
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敢用算法定义下一代搜索体验吗?我们正在寻找「AI狂热分子」——能让搜索结果秒懂用户灵魂需求的算法魔法师、精准雕琢搜索体验的算法工程技术革新者敢用大模型重构搜索逻辑的技术造浪者、深耕算法工程实践的大模型架构驾驭者愿用数据和代码解锁智能边界的未来架构师、用工程代码与数据打破技术边界的技术领航人和我们一起,可以做些什么?AI搜索团队致力于打造以智能搜索为核心的新型产品,以满足用户需求为目标,专注于为用户
- 行为正则化与顺序策略优化结合的离线多智能体学习算法
离线多智能体强化学习(MARL)是一个新兴领域,目标是在从预先收集的数据集中学习最佳的多智能体策略。随着人工智能技术的发展,多智能体系统在诸如自动驾驶、智能家居、机器人协作以及智能调度决策等方面展现了巨大的应用潜力。但现有的离线MARL方法也面临很多挑战,仍存在不协调行为和分布外联合动作的问题。为了应对这些挑战,中山大学计算机学院、美团履约平台技术部开展了学术合作项目,并取得了一些的成果,希望分享
- 在单向链表中插入节点——C语言基础
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链表单链表数据结构算法C语言
向单向链表插入节点前言:链表的插入过程就是把新建的节点插入到已有的链表中,鉴于此种理解,也可以把链表的创建看做是一种特殊的插入节点过程,但是具体来说,链表的插入较于链表的创建来说稍复杂一些。文章目录向单向链表插入节点一、问题描述二、算法描述三、代码部分1.structure.h2.insert.h四、代码解析1.对于单向链表来说,插入为什么需要引入两个工具指针?2.指针变量的初始化![在这里插入图
- 【机器学习第四期(Python)】LightGBM 方法原理详解
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机器学习原理及代码实现机器学习python人工智能
LightGBM概述一、LightGBM简介二、LightGBM原理详解⚙️核心原理LightGBM的主要特点三、LightGBM实现步骤(Python)可调参数推荐完整案例代码(回归任务+可视化)参考LightGBM是由微软开源的基于梯度提升框架(GBDT)的机器学习算法,专为高性能、高效率设计,适用于大规模数据处理任务。它在准确率、训练速度和资源使用上都优于传统GBDT实现(如XGBoost)
- 【机器学习】机器学习的基本分类-监督学习-线性回归(Linear Regression)
IT古董
人工智能机器学习机器学习分类学习人工智能线性回归
线性回归是监督学习中的一种基础算法,用于解决回归问题。它通过拟合一条直线(或平面、高维超平面),来预测输出与输入变量之间的关系。1.线性回归的基本概念目标给定输入和对应的输出y,找到一个线性函数:其中:是权重(回归系数)。b是偏置(截距)。y是预测值。损失函数为了找到最佳的w和b,需要最小化预测值和真实值
- 深入了解Stable Diffusion:解锁AI图像生成的神秘密码 ?????
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AI生产力AIAIGCstablediffusionAI生产力前沿
深入了解StableDiffusion:解锁AI图像生成的神秘密码?????StableDiffusion:AI的像素炼金术士基础概念:从扩散到聚焦的魔法技术深潜:核心机制解析反向扩散算法代码实验室:动手实践StableDiffusion的魔法示例一:一句话,一个世界示例二:风格迁移的艺术实战技巧与最佳实践实际挑战与解决方案结语:艺术与科技的无限对话在这个数字洪流涌动的时代,AI图像生成技术正以前
- g711a音频编码记录
写了个安卓wavpcmhttp直播流的程序。客户端采用sdl2直接播放pcm.工作的很好,但是,非常耗费带宽差不多100kb/s的网速。非常不利于外网的音频传输。尝试用zlib压缩,效果不尽理想。只压缩成90%。节约了1/10带宽遂放弃。尝试了安卓端mp3直播,效果不错,差不多带宽30kb/s。但是mp3有个很大的问题,就是延迟增大了几秒。研究了下wav压缩音频格式,发觉还有g711a,这个算法比
- MCP模型上下文协议:AI人工智能模型训练的自动化调参
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AI人工智能与大数据人工智能自动化运维ai
MCP模型上下文协议:AI人工智能模型训练的自动化调参关键词:MCP模型、自动化调参、AI训练、超参数优化、上下文协议、机器学习、深度学习摘要:本文深入探讨MCP模型上下文协议在AI模型训练自动化调参中的应用。MCP(ModelContextProtocol)是一种创新的自动化调参框架,通过上下文感知和动态参数调整机制,显著提升模型训练效率和性能。文章将从理论基础、算法实现、数学原理到实际应用进行
- AI--提升效率、驱动创新的核心引擎
保持学习ing
AI编程自动化低代码
自动化代码生成、低代码/无代码开发、算法优化实践等新兴技术在软件开发领域正逐渐崭露头角。这些技术为开发者提供了更高效、更便捷的开发方式,大大提升了软件开发的效率和质量。本文重点探讨的是这些技术在实际应用中的价值和优势。1、自动化代码生成1.1优势自动化代码生成是利用机器学习和人工智能技术,通过分析需求和已有代码,生成可用的代码片段或完整的程序。这种技术可以极大地减少开发人员的工作量,提高开发效率。
- (全网最全,打光测试解决高反光产品)在机器视觉2D中,遇到高反光产品打光测试怎么办?
苏州大视通机器视觉
杂说科技人工智能计算机视觉opencv
关键原则:优先从物理层面消除反光(光源/光学),算法作为补充。偏振方案成本通常低于更换光源,且效果显著,建议优先尝试。在机器视觉打光测试中出现反光问题会严重影响图像质量,导致特征模糊、边缘丢失或检测失败。以下是系统性的解决方案,可根据实际情况组合应用:一、调整光源方案改变光源角度斜射照明:避免光源直射反光区域(如30°-60°环光、条形光侧打)。同轴光优化:对镜面物体改用低角度环形光(如<15°)
- 矩阵求逆(JAVA)初等行变换
qiuwanchi
矩阵求逆(JAVA)
package gaodai.matrix;
import gaodai.determinant.DeterminantCalculation;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Scanner;
/**
* 矩阵求逆(初等行变换)
* @author 邱万迟
*
- JDK timer
antlove
javajdkschedulecodetimer
1.java.util.Timer.schedule(TimerTask task, long delay):多长时间(毫秒)后执行任务
2.java.util.Timer.schedule(TimerTask task, Date time):设定某个时间执行任务
3.java.util.Timer.schedule(TimerTask task, long delay,longperiod
- JVM调优总结 -Xms -Xmx -Xmn -Xss
coder_xpf
jvm应用服务器
堆大小设置JVM 中最大堆大小有三方面限制:相关操作系统的数据模型(32-bt还是64-bit)限制;系统的可用虚拟内存限制;系统的可用物理内存限制。32位系统下,一般限制在1.5G~2G;64为操作系统对内存无限制。我在Windows Server 2003 系统,3.5G物理内存,JDK5.0下测试,最大可设置为1478m。
典型设置:
java -Xmx
- JDBC连接数据库
Array_06
jdbc
package Util;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.Statement;
public class JDBCUtil {
//完
- Unsupported major.minor version 51.0(jdk版本错误)
oloz
java
java.lang.UnsupportedClassVersionError: cn/support/cache/CacheType : Unsupported major.minor version 51.0 (unable to load class cn.support.cache.CacheType)
at org.apache.catalina.loader.WebappClassL
- 用多个线程处理1个List集合
362217990
多线程threadlist集合
昨天发了一个提问,启动5个线程将一个List中的内容,然后将5个线程的内容拼接起来,由于时间比较急迫,自己就写了一个Demo,希望对菜鸟有参考意义。。
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
public c
- JSP简单访问数据库
香水浓
sqlmysqljsp
学习使用javaBean,代码很烂,仅为留个脚印
public class DBHelper {
private String driverName;
private String url;
private String user;
private String password;
private Connection connection;
privat
- Flex4中使用组件添加柱状图、饼状图等图表
AdyZhang
Flex
1.添加一个最简单的柱状图
? 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
<?xml version=
"1.0"&n
- Android 5.0 - ProgressBar 进度条无法展示到按钮的前面
aijuans
android
在低于SDK < 21 的版本中,ProgressBar 可以展示到按钮前面,并且为之在按钮的中间,但是切换到android 5.0后进度条ProgressBar 展示顺序变化了,按钮再前面,ProgressBar 在后面了我的xml配置文件如下:
[html]
view plain
copy
<RelativeLa
- 查询汇总的sql
baalwolf
sql
select list.listname, list.createtime,listcount from dream_list as list , (select listid,count(listid) as listcount from dream_list_user group by listid order by count(
- Linux du命令和df命令区别
BigBird2012
linux
1,两者区别
du,disk usage,是通过搜索文件来计算每个文件的大小然后累加,du能看到的文件只是一些当前存在的,没有被删除的。他计算的大小就是当前他认为存在的所有文件大小的累加和。
- AngularJS中的$apply,用还是不用?
bijian1013
JavaScriptAngularJS$apply
在AngularJS开发中,何时应该调用$scope.$apply(),何时不应该调用。下面我们透彻地解释这个问题。
但是首先,让我们把$apply转换成一种简化的形式。
scope.$apply就像一个懒惰的工人。它需要按照命
- [Zookeeper学习笔记十]Zookeeper源代码分析之ClientCnxn数据序列化和反序列化
bit1129
zookeeper
ClientCnxn是Zookeeper客户端和Zookeeper服务器端进行通信和事件通知处理的主要类,它内部包含两个类,1. SendThread 2. EventThread, SendThread负责客户端和服务器端的数据通信,也包括事件信息的传输,EventThread主要在客户端回调注册的Watchers进行通知处理
ClientCnxn构造方法
&
- 【Java命令一】jmap
bit1129
Java命令
jmap命令的用法:
[hadoop@hadoop sbin]$ jmap
Usage:
jmap [option] <pid>
(to connect to running process)
jmap [option] <executable <core>
(to connect to a
- Apache 服务器安全防护及实战
ronin47
此文转自IBM.
Apache 服务简介
Web 服务器也称为 WWW 服务器或 HTTP 服务器 (HTTP Server),它是 Internet 上最常见也是使用最频繁的服务器之一,Web 服务器能够为用户提供网页浏览、论坛访问等等服务。
由于用户在通过 Web 浏览器访问信息资源的过程中,无须再关心一些技术性的细节,而且界面非常友好,因而 Web 在 Internet 上一推出就得到
- unity 3d实例化位置出现布置?
brotherlamp
unity教程unityunity资料unity视频unity自学
问:unity 3d实例化位置出现布置?
答:实例化的同时就可以指定被实例化的物体的位置,即 position
Instantiate (original : Object, position : Vector3, rotation : Quaternion) : Object
这样你不需要再用Transform.Position了,
如果你省略了第二个参数(
- 《重构,改善现有代码的设计》第八章 Duplicate Observed Data
bylijinnan
java重构
import java.awt.Color;
import java.awt.Container;
import java.awt.FlowLayout;
import java.awt.Label;
import java.awt.TextField;
import java.awt.event.FocusAdapter;
import java.awt.event.FocusE
- struts2更改struts.xml配置目录
chiangfai
struts.xml
struts2默认是读取classes目录下的配置文件,要更改配置文件目录,比如放在WEB-INF下,路径应该写成../struts.xml(非/WEB-INF/struts.xml)
web.xml文件修改如下:
<filter>
<filter-name>struts2</filter-name>
<filter-class&g
- redis做缓存时的一点优化
chenchao051
redishadooppipeline
最近集群上有个job,其中需要短时间内频繁访问缓存,大概7亿多次。我这边的缓存是使用redis来做的,问题就来了。
首先,redis中存的是普通kv,没有考虑使用hash等解结构,那么以为着这个job需要访问7亿多次redis,导致效率低,且出现很多redi
- mysql导出数据不输出标题行
daizj
mysql数据导出去掉第一行去掉标题
当想使用数据库中的某些数据,想将其导入到文件中,而想去掉第一行的标题是可以加上-N参数
如通过下面命令导出数据:
mysql -uuserName -ppasswd -hhost -Pport -Ddatabase -e " select * from tableName" > exportResult.txt
结果为:
studentid
- phpexcel导出excel表简单入门示例
dcj3sjt126com
PHPExcelphpexcel
先下载PHPEXCEL类文件,放在class目录下面,然后新建一个index.php文件,内容如下
<?php
error_reporting(E_ALL);
ini_set('display_errors', TRUE);
ini_set('display_startup_errors', TRUE);
if (PHP_SAPI == 'cli')
die('
- 爱情格言
dcj3sjt126com
格言
1) I love you not because of who you are, but because of who I am when I am with you. 我爱你,不是因为你是一个怎样的人,而是因为我喜欢与你在一起时的感觉。 2) No man or woman is worth your tears, and the one who is, won‘t
- 转 Activity 详解——Activity文档翻译
e200702084
androidUIsqlite配置管理网络应用
activity 展现在用户面前的经常是全屏窗口,你也可以将 activity 作为浮动窗口来使用(使用设置了 windowIsFloating 的主题),或者嵌入到其他的 activity (使用 ActivityGroup )中。 当用户离开 activity 时你可以在 onPause() 进行相应的操作 。更重要的是,用户做的任何改变都应该在该点上提交 ( 经常提交到 ContentPro
- win7安装MongoDB服务
geeksun
mongodb
1. 下载MongoDB的windows版本:mongodb-win32-x86_64-2008plus-ssl-3.0.4.zip,Linux版本也在这里下载,下载地址: http://www.mongodb.org/downloads
2. 解压MongoDB在D:\server\mongodb, 在D:\server\mongodb下创建d
- Javascript魔法方法:__defineGetter__,__defineSetter__
hongtoushizi
js
转载自: http://www.blackglory.me/javascript-magic-method-definegetter-definesetter/
在javascript的类中,可以用defineGetter和defineSetter_控制成员变量的Get和Set行为
例如,在一个图书类中,我们自动为Book加上书名符号:
function Book(name){
- 错误的日期格式可能导致走nginx proxy cache时不能进行304响应
jinnianshilongnian
cache
昨天在整合某些系统的nginx配置时,出现了当使用nginx cache时无法返回304响应的情况,出问题的响应头: Content-Type:text/html; charset=gb2312 Date:Mon, 05 Jan 2015 01:58:05 GMT Expires:Mon , 05 Jan 15 02:03:00 GMT Last-Modified:Mon, 05
- 数据源架构模式之行数据入口
home198979
PHP架构行数据入口
注:看不懂的请勿踩,此文章非针对java,java爱好者可直接略过。
一、概念
行数据入口(Row Data Gateway):充当数据源中单条记录入口的对象,每行一个实例。
二、简单实现行数据入口
为了方便理解,还是先简单实现:
<?php
/**
* 行数据入口类
*/
class OrderGateway {
/*定义元数
- Linux各个目录的作用及内容
pda158
linux脚本
1)根目录“/” 根目录位于目录结构的最顶层,用斜线(/)表示,类似于
Windows
操作系统的“C:\“,包含Fedora操作系统中所有的目录和文件。 2)/bin /bin 目录又称为二进制目录,包含了那些供系统管理员和普通用户使用的重要
linux命令的二进制映像。该目录存放的内容包括各种可执行文件,还有某些可执行文件的符号连接。常用的命令有:cp、d
- ubuntu12.04上编译openjdk7
ol_beta
HotSpotjvmjdkOpenJDK
获取源码
从openjdk代码仓库获取(比较慢)
安装mercurial Mercurial是一个版本管理工具。 sudo apt-get install mercurial
将以下内容添加到$HOME/.hgrc文件中,如果没有则自己创建一个: [extensions] forest=/home/lichengwu/hgforest-crew/forest.py fe
- 将数据库字段转换成设计文档所需的字段
vipbooks
设计模式工作正则表达式
哈哈,出差这么久终于回来了,回家的感觉真好!
PowerDesigner的物理数据库一出来,设计文档中要改的字段就多得不计其数,如果要把PowerDesigner中的字段一个个Copy到设计文档中,那将会是一件非常痛苦的事情。