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天天酷科研
聚类分析算法(CLA)python聚类机器学习DBSCAN
密度聚类是一种无需预先指定聚类数量的聚类方法,它依赖于数据点之间的密度关系来自动识别聚类结构。本文中,演示如何使用密度聚类算法,具体是DBSCAN(Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise)来对一个实际的数据集进行聚类分析。一、基本介绍密度聚类的核心思想是将数据点分为高密度区域和低密度区域。高密度区域内的数据点被认为属于同一簇,而低
- 【车辆轨迹处理】python实现轨迹点的聚类(一)——DBSCAN算法
空之箱大战春日影
车辆轨迹数据处理算法python聚类
文章目录前言一、单辆车轨迹的聚类与分析1.引入库2.聚类3.聚类评价二、整个数据集多辆车聚类1.聚类2.整体评价前言 空间聚类是基于一定的相似性度量对空间大数据集进行分组的过程。空间聚类分析是一种无监督形式的机器学习。通过空间聚类可以从空间数据集中发现隐含的信息。 作者在科研工作中,需要对某些车辆的轨迹数据进行一些空间聚类分析,以期望发现车辆在行驶过程中发生轨迹点”聚集“的行为。当等时间间隔的
- 机器学习:DBSCAN算法(内有精彩动图)
吃什么芹菜卷
机器学习机器学习算法人工智能
目录前言一、DBSCAN算法1.动图展示(图片转载自网络)2.步骤详解3.参数配置二、代码实现1.完整代码2.代码详解1.导入数据2.通过循环确定参数最佳值总结前言DBSCAN(Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise)是一种基于密度的聚类算法。它可以发现任意形状的簇并能够处理噪声数据。一、DBSCAN算法1.动图展示(图片转载自网
- 学习笔记1 三大聚类方法:K-means聚类、层次聚类、DBSCAN聚类
泠泠风来
聚类matlab
学习笔记1:三大聚类方法:K-means聚类、层次聚类、DBSCAN聚类文章目录前言一、K-means聚类操作过程二、层次聚类操作过程三、DBSCAN聚类操作过程总结前言在样本数量较多的情况下,可以通过聚类将样本划分为多个类,对每个类中单独使用模型进行分析和相关运算,亦可以探究不同类之间的相关性和主要差异。例如MathorCup2022年D题此外,可以借助https://www.naftaliha
- 多元统计分析课程论文-聚类效果评价
talle2021
数据分析机器学习聚类数据挖掘机器学习
数据集来源:UnsupervisedLearningonCountryData(kaggle.com)代码参考:Clustering:PCA|K-Means-DBSCAN-Hierarchical||Kaggle基于特征合成降维和主成分分析法降维的国家数据集聚类效果评价目录1.特征合成降维2.PCA降维3.K-Means聚类3.1对特征合成降维的数据聚类分析3.2对PCA降维的数据聚类分析摘要:本
- c++下使用Open3D进行DBSCAN聚类
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c++下使用Open3D进行DBSCAN聚类#include#include#includeusingnamespaceopen3d;usingnamespacestd;intmain(intargc,char*argv[]){//读取点云std::shared_ptrcloud(newgeometry::PointCloud);open3d::io::ReadPointCloud("C:/Use
- 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 点云聚类dbscan
Mr.Q
open3d聚类python
关键代码:labels=np.array(pcd.cluster_dbscan(eps=0.02,min_points=10,print_progress=True))point_cloud_dbscan_clustering.pyimportopen3daso3dimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltif__name__=="__main__":#
- 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
- 【Matlab】聚类方法_基于DBSCAN的密度聚类
敲代码两年半的练习生
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【Matlab】聚类方法_基于DBSCAN的密度聚类1.基本思想2.数据集介绍3.文件结构4.详细代码及注释5.运行结果1.基本思想基于DBSCAN的密度聚类的基本思想是:对于任意一个点,如果在它的ε-邻域(ε-Neighborhood)内至少有MinPts个点,那么这些点就可以被划分到同一个簇中。其中,ε是半径,MinPts是最小点数。DBSCAN算法将数据点分为三类:核心点、边界点和噪声点。核
- 159基于matlab的基于密度的噪声应用空间聚类(DBSCAN)算法对点进行聚类
顶呱呱程序
matlab工程应用算法matlab聚类无监督学习基于密度的噪声应用空间聚类
基于matlab的基于密度的噪声应用空间聚类(DBSCAN)算法对点进行聚类,聚类结果效果好,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,聚类簇是通过将相邻的点连接在一起的过程形成的。优于kmeans。程序已调通,可直接运行。159基于密度的噪声应用空间聚类无监督学习(xiaohongshu.com)
- 机器学习本科课程 实验6 聚类实验
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机器学习本科课程机器学习聚类人工智能
第一题:使用sklearn的DBSCAN和AgglomerativeClustering完成聚类实验内容:使用sklearn的DBSCAN和AgglomerativeClustering在两个数据集上完成聚类任务对聚类结果可视化对比外部指标FMI和NMI1.导入模块importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlineimportw
- 【深度学习:机器学习模型】如何构建您的第一个机器学习模型
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深度学习知识专栏深度学习机器学习人工智能
【深度学习:机器学习模型】如何构建您的第一个机器学习模型第1步:将您的机器学习项目置于情境中第2步:探索数据并选择机器学习算法的类型监督学习无监督学习强化学习第3步:数据收集第4步:选择模型评估方法维护保留验证集K折验证通过改组进行迭代K折验证第5步:预处理和清理数据集处理非数字列解决缺失值检测异常值Z分数基于密度的噪声应用空间聚类(DBSCAN)分析特征选择Univariate单变量Multiv
- 信息检索与数据挖掘 | (十二)聚类
啦啦右一
#信息检索与数据挖掘大数据与数据分析数据挖掘聚类机器学习
文章目录聚类KMeans层次聚类层次聚类概述dendrogram-树状图linkages-衡量两个类之间的距离Lance-Williams算法K-meansVS层次聚类DBSCAN聚类定义:聚类是一种无监督学习,样本没有标签,将一群样本划分到一个类中,使得:最大化类间距,最小化类内距离测量指标:四种聚类:基于质心的聚类,使用中心表示该簇(K-means,K-medoids)基于链接的聚类:层次聚类
- 西瓜书学习笔记——密度聚类(公式推导+举例应用)
Nie同学
机器学习学习笔记聚类
文章目录算法介绍实验分析算法介绍密度聚类是一种无监督学习的聚类方法,其目标是根据数据点的密度分布将它们分组成不同的簇。与传统的基于距离的聚类方法(如K均值)不同,密度聚类方法不需要预先指定簇的数量,而是通过发现数据点周围的密度高度来确定簇的形状和大小。我们基于DBSCAN算法来实现密度聚类。DBSCAN是基于一组邻域参数(ϵ,MinPts)(\epsilon,MinPts)(ϵ,MinPts)来刻
- 1.23聚类算法(kmeans(初始随机选k,迭代收敛),DBSCAN(dij选点),MEANSHIFT(质心收敛),AGENS(最小生成树)),蚁群算法(参数理解、过程理解、伪代码、代码)
CQU_JIAKE
机器学习&神经网络数学方法数模人工智能算法机器学习启发式算法聚类数学建模
聚类算法聚类结果不变K-meansK值是事先确定好的,是要划分的聚类的数量;初始时随机选择k个点,然后逐渐选择离他最近的点,不断锁定最近的,最后计算方差和;这个是轮流的这个就类似于模拟退火的思想当前聚类下的方差和,也称为簇内方差(within-clustervariance),是一种度量聚类质量的指标。它衡量了簇内数据点与各自簇中心的差异程度。方差和越小,表示簇内的数据点越紧密聚集在一起。计算当前
- DBSCAN原理
泠山
SLAM自动驾驶SLAM聚类
DBSCAN原理1.基本概念2.算法步骤Reference:20分钟学会DBSCANDBSCAN是一种非常著名的基于密度的聚类算法。其英文全称是Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise,意即:一种基于密度,对噪声鲁棒的空间聚类算法。直观效果上看,DBSCAN算法可以找到样本点的全部密集区域,并把这些密集区域当做一个一个的聚类簇。DB
- 数模.聚类模型
丰海洋
数学建模聚类数据挖掘机器学习
一、前言二、K-means聚类算法下面是针对量纲不同进行的操作三、系统聚类spass操作spass操作总结:最好使用系统聚类算法,在论文上写的的内容更加充实,图片也较多四、DBSCAN算法适用于这种比较有规律的。这种算法使用很少。不建议使用,了解就好。
- 【C++PCL】点云处理DBSCAN点云聚类分割
迅卓科技
点云处理聚类数据挖掘机器学习
作者:迅卓科技简介:本人从事过多项点云项目,并且负责的项目均已得到好评!公众号:迅卓科技,一个可以让您可以学习点云的好地方本专栏特色:根据经验和大家分享每个参数的调试规范,解决大家因为参数的问题而产生的苦恼。目录1.原理介绍2.代码效果3.源码展示
- 聚类算法(KMeans)模型评估方法(SSE、SC)及案例
小林打怪中
机器学习人工智能聚类算法模型评估
一、概述将相似的样本自动归到一个类别中,不同的相似度计算方法,会得到不同的聚类结果,常用欧式距离法;聚类算法的目的是在没有先验知识的情况下,自动发现数据集中的内在结构和模式。是无监督学习算法二、分类根据聚类颗粒度:细聚类、粗聚类根据实现方法K-means:按照质心分类,主要介绍K-means,通用、普遍;层次聚类:对数据进行逐层划分,直到达到聚类的类别个数;DBSCAN聚类:一种基于密度的聚类算法
- 机器学习笔记(十)聚类算法DBSCAN原理和实践
大白兔黑又黑
机器学习聚类机器学习python
在前面的文章中,我们分别介绍了《K-means原理和实践》和《Birch和层次聚类》两种聚类算法,本文我们继续介绍另一种常用的聚类算法DBSCAN。相对于前两种算法,DBSCAN的原理要简单的多,但是这并不意味着它的效果就会差,在很多算法表现不好的非凸数据集上(凸数据集可以简单理解为数据集中的任意两点连线上的点都在数据集内),DBSCAN往往能取得较好的效果,见下图,这也是DBSCAN最大的优势,
- 【机器学习】DBSCAN算法
zcongfly
python机器学习算法人工智能
参考链接:https://blog.csdn.net/haveanybody/article/details/113092851https://www.jianshu.com/p/dd6ce77bfb8a1介绍DBSCAN(Density-BasedSpatialClusteringofApplicationwithNoise)算法是于1996年提出的一种简单的、有效的基于密度的聚类算法,该算法利
- 深度学习常用代码总结(k-means, NMS)
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深度学习--基本工具深度学习kmeans人工智能python
目录一、k-means算法二、NMS一、k-means算法k-means是一种无监督聚类算法,常用的聚类算法还有DBSCAN。k-means由于其原理简单,可解释强,实现方便,收敛速度快,在数据挖掘、数据分析、异常检测、模式识别、金融风控、数据科学、智能营销和数据运营等领域有着广泛的应用。具体实现步骤为:设定K个类别的中心的初值;计算每个样本到K个中心的距离,按最近距离进行分类;以每个类别中样本的
- open3d
树和猫
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文章目录open3d1.点云读写2.点云可视化2.1可视化单个点云2.2可视化多个点云2.3可视化属性3.k-dtree与Octree3.1k-dtree3.2Octree4.滤波4.1体素下采样4.2统计滤波4.3半径滤波5.特征提取5.1法线估计6.分割6.1DBSCAN聚类分割6.2RANSAC平面分割6.3隐藏点剔除7.曲面重建7.1Alphashapes7.2Ballpivoting7.
- 解释eps, minpts, core point
爱打网球的小哥哥一枚吖
信息检索机器学习
在基于密度的聚类算法中,如DBSCAN(Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise),存在一些重要的概念,其中包括eps(ε)、minPts和核心点(corepoint):ε(eps):ε被用作一个距离阈值,用于确定一个样本与其他样本之间的邻域范围。在DBSCAN中,ε指定了一个样本的邻域半径,表示如果两个样本之间的距离小于或等于ε,
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Dbscan:聚类滤波,通过聚类区分内点与外点进行滤波。/***@briefMy_Dbscan*@paramdata_ori待滤波数据,最终滤波后数据*@paramEps核心点搜索半径*@paramMinPts核心点半径内点数阈值*@return*/boolMy_Dbscan(vector&data_ori,floatEps,intMinPts){data_Dbscandata_Dbscan_te
- 【机器学习】聚类算法(二)
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机器学习算法聚类人工智能数据挖掘
五、基于密度的算法5.1DBSCAN算法importsys#导入sys模块,用于访问系统相关的参数和功能importos#导入os模块,用于处理文件和目录importmath#导入math模块,用于进行数学运算importrandom#导入random模块,用于生成随机数fromsklearnimportdatasets#导入sklearn的datasets模块,用于加载数据集importnump
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说明,本文部分图片和内容源于数学建模交流公众号目录K-means聚类算法K-means聚类的算法流程:图解算法流程图评价K-means++算法基本原则算法过程Spss软件操作K-means算法的疑惑系统(层次)聚类算法流程Spss操作聚类谱系图(树状图)用图形估计聚类的数量小例子处理数据聚合系数折线图的画法确定K后保存聚类结果并画图示意图DBSCAN算法基本概念Matlab代码K-means聚类算
- 聚类算法DBSCAN笔记
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机器学习算法Python
内容简介DBSCAN的实例流程笔记。第一部分记录了算法的相关概念,第二部分用简单的例子说明如何用python实现DBSCAN算法。1.DBSCAN基本概念DBSCAN(Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise)将簇定义为密度相连的点的最大集合,能够把具有足够高密度的区域划分为簇,并可在噪声的空间数据库中发现任意形状的聚类。1)DBS
- 【C++PCL】点云处理DBSCAN聚类分割
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点云处理点云处理技术揭秘:边界缺陷与地面的点云应用隧道点云分析与检测c++聚类算法
作者:迅卓科技简介:本人从事过多项点云项目,并且负责的项目均已得到好评!公众号:迅卓科技,一个可以让您可以学习点云的好地方本专栏特色:根据经验和大家分享每个参数的调试规范,解决大家因为参数的问题而产生的苦恼。目录1.原理介绍2.代码效果3.源码展示
- 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
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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