- 深度学习篇---对角矩阵&矩阵的秩&奇异矩阵
Ronin-Lotus
程序代码篇深度学习篇深度学习矩阵人工智能线性代数
文章目录前言一、对角矩阵(DiagonalMatrix)1.1定义1.2特性行列式运算简化1.3应用领域深度学习信号处理量子力学经济学二、矩阵的秩(RankofaMatrix)2.1定义2.2特性满秩降秩影响2.3应用领域深度学习图像压缩推荐系统控制理论三、奇异矩阵(SingularMatrix)3.1定义3.2特性秩不足行列式为零3.3应用领域深度学习正则化损失函数结构工程统计学数值计算四、跨领
- 【Java学习日记6】:字面量的分类与使用
小蛋6g
Java学习日记java开发语言
一、字面量的定义与作用字面量是程序中直接书写的数据值,无需通过变量或计算获取。它用于表示固定的值,如数字、字符、布尔值等,例如:数字100、字符串"Hello"、字符'A'等。字面量告诉编译器数据的类型和值。字面量就是告诉程序员:数据在程序中的书写格式.---二、字面量的分类Java中的字面量按数据类型可分为以下六类:类型说明示例整数类型不带小数点的数字123,-456小数类型带小数点的数字3.1
- 日常学习日记——从练习代码中学习
梦想成为大牛呀
学习c语言笔记
日常学习日记——从练习代码中学习一、题目展示二、代码展示三、问题剖析四、冒泡排序4.1阐述4.2优缺点4.3逻辑阐述初学者记录不易,还请多多哦点赞支持呀!!也请各位大佬慷慨对我的问题提出指正如果对我的阐述有些疑问或者觉得博主写的不对,评论下来。主播觉得有道理一定会一一改正!!一、题目展示二、代码展示#include#defineMAX1000intmain(){intn,m=0;scanf("%d
- 人工智能之数学基础:数学对人工智能技术发展的作用
每天五分钟玩转人工智能
机器学习深度学习之数学基础人工智能深度学习机器学习神经网络自然语言处理数学
本文重点数学是人工智能技术发展的基础,它提供了人工智能技术所需的数学理论和算法,包括概率论、统计学、线性代数、微积分、图论等等。本文将从以下几个方面探讨数学对人工智能技术发展的作用。概率论和统计学概率论和统计学是人工智能技术中最为重要的数学分支之一。概率论和统计学的应用范围非常广泛,包括机器学习、数据挖掘、自然语言处理、计算机视觉等领域。在人工智能技术中,概率论和统计学主要用于处理不确定性的问题,
- 数学中的“矩”
heraldww
数学概率论人工智能机器学习
数学中的“矩”矩的数学意义,高度总结:数学上,“矩”是一组点组成的模型的特定的数量测度。在力学和统计学中都有用到“矩”。如果这些点代表“质量”,那么:零阶矩表示所有点的质量;一阶矩表示质心;二阶矩表示转动惯量。如果这些点代表“概率密度”,那么:零阶矩表示这些点的总概率(也就是1);一阶矩表示期望;二阶(中心)矩表示方差;三阶(中心)矩表示偏斜度;四阶(中心)矩表示峰度;这个数学上的概念和物理上的“
- 本福特定律: 为什么银行存款、河流长度等集合的首位数字更容易出现 1 而不是 9?
go
银行存款、河流长度等数据的首位数字更容易出现1而不是9,这背后的数学原理是本福特定律(Benford'sLaw)。本福特定律的概述本福特定律(Benford'sLaw)又称首位数字定律,是一种描述自然生成数据中数字分布规律的统计学现象。该定律揭示了在多种实际数据集中,数字1-9作为首位数字出现的概率呈现特定规律性分布。数学表达式首位数字d出现的概率为:P(d)=log₁₀(1+1/d),其中d∈{
- LoRA中黑塞矩阵、Fisher信息矩阵是什么
ZhangJiQun&MXP
教学2021论文2024大模型以及算力矩阵机器学习人工智能transformer深度学习算法线性代数
LoRA中黑塞矩阵、Fisher信息矩阵是什么1.三者的核心概念黑塞矩阵(Hessian)二阶导数矩阵,用于优化问题中判断函数的凸性(如牛顿法),或计算参数更新方向(如拟牛顿法)。Fisher信息矩阵(FisherInformationMatrix,FIM)统计学中衡量参数估计的不确定性,反映数据中包含的关于参数的信息量。在机器学习中常用于自然梯度下降(NaturalGradientDescent
- 统计机器学习 (Statistical Machine Learning) 原理与代码实例讲解
AGI大模型与大数据研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能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
统计机器学习(StatisticalMachineLearning)原理与代码实例讲解1.背景介绍统计机器学习是现代人工智能和数据科学的核心领域之一。它结合了统计学和计算机科学的理论与方法,通过数据驱动的方式来构建预测模型和决策系统。统计机器学习不仅在学术研究中占据重要地位,还在工业界有广泛应用,如推荐系统、图像识别、自然语言处理等。2.核心概念与联系2.1统计学与机器学习的关系统计学关注数据的收
- 大模型工程师学习日记(五):基于LangServe的AI服务架构深度解析
MMMMMMMay Love Code
学习架构语言模型深度学习人工智能git
1.概述LangServe️帮助开发者将LangChain可运行和链部署为RESTAPI。该库集成了FastAPI并使用pydantic进行数据验证。Pydantic是一个在Python中用于数据验证和解析的第三方库,现在是Python中使用广泛的数据验证库。它利用声明式的方式定义数据模型和Python类型提示的强大功能来执行数据验证和序列化,使您的代码更可靠、更可读、更简洁且更易于调试。。它还可
- 如果我想成为一名大数据和算法工程师,我需要学会哪些技能,获取大厂的offer
红豆和绿豆
杂谈大数据算法
成为一名大数据和算法工程师并获取大厂Offer,需要掌握一系列核心技能,并具备丰富的项目经验与扎实的理论基础。以下是详细的技能要求和建议:---###**1.数学与理论基础**-**数学知识**:掌握线性代数、微积分、概率论和统计学,这些是设计和理解算法的基础。-**机器学习理论**:深入理解常见机器学习算法(如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、SVM、K-means等),了解其原理、优缺点及
- 定积分及其在概率论与统计学中的应用
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战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
定积分及其在概率论与统计学中的应用1.背景介绍1.1定积分的概念定积分是微积分学中一个基本概念,它是对连续函数在一个区间上的累积变化量进行测度。定积分可以看作是对无限小量的累加,是对函数在给定区间内的面积进行测量。1.2定积分在概率论与统计学中的重要性在概率论和统计学中,定积分扮演着非常重要的角色。概率论中的概率密度函数、累积分布函数等核心概念都需要借助定积分来定义和计算。统计学中的置信区间估计、
- AI人工智能中的概率论与统计学原理与Python实战:Python实现概率模型
AI天才研究院
AI实战AI大模型企业级应用开发实战大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍随着人工智能技术的不断发展,概率论与统计学在人工智能领域的应用越来越广泛。概率论与统计学是人工智能中的基础知识之一,它们在机器学习、深度学习、自然语言处理等领域都有着重要的作用。本文将介绍概率论与统计学的核心概念、算法原理、具体操作步骤以及Python实现方法,并通过具体代码实例进行详细解释。2.核心概念与联系2.1概率论与统计学的区别概率论是一门数学学科,它研究随机事件发生的可能性。
- Python学习日记-第二十九天-tcp(客户端)
差点长成吴彦祖
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系列文章目录tcp介绍tcp特点tcp客户端一、tcp介绍Tcp协议,传输控制协议是一种面向连接的、可靠的、基于字节流的传输层通信协议,由IETF的RFC793定义TCP通信需要经过创建连接、传输数据、终止连接三个步骤TCP通信模型中,在通信开始之前,一定要先建立相关的链接,才能发送数据,类似于生活中的“打电话”(注:之前学习的udp,在通信前,不需要建立相关的链接,只需要发送数据即可,类似于“写
- 新手村:数据预处理-异常值检测方法
嘉羽很烦
机器学习机器学习
机器学习中异常值检测方法一、前置条件知识领域要求编程基础Python基础(变量、循环、函数)、JupyterNotebook或PyCharm使用。统计学基础理解均值、中位数、标准差、四分位数、正态分布、Z-score等概念。机器学习基础熟悉监督/无监督学习、分类、聚类、回归等基本概念。数据预处理数据清洗、特征缩放(标准化/归一化)、数据可视化(Matplotlib/Seaborn)。二、渐进式学习
- 23章9节:分层随机抽样及其在R语言中的实现与验证
DAT|R科学与人工智能
用R探索医药数据科学r语言开发语言r-4.2.1机器学习人工智能算法
在统计学和数据科学的实际工作中,抽样方法始终扮演着至关重要的角色。如何从庞大的总体中获取具有代表性的样本,一直是数据分析过程中需要面对的核心问题之一。分层随机抽样作为一种常用的抽样方法,因其能够针对总体中的不同亚群体(层)进行有针对性的抽样,从而提高样本代表性、降低抽样误差,被广泛应用于社会调查、市场研究、医学试验等各个领域。本文旨在系统地阐述分层随机抽样的理论基础、抽样方法及其在R语言中的实现,
- 大模型工程师学习日记(十五):Hugging Face 模型微调训练(基于 BERT 的中文评价情感分析)
MMMMMMMay Love Code
学习bert人工智能深度学习自然语言处理全量微调
1.datasets库核心方法1.1.列出数据集使用datasets库,你可以轻松列出所有HuggingFace平台上的数据集:fromdatasetsimportlist_datasets#列出所有数据集all_datasets=list_datasets()print(all_datasets)1.2.加载数据集你可以通过load_dataset方法加载任何数据集:fromdatasetsim
- 大模型工程师学习日记(十四):检索增强生成(RAG)
MMMMMMMay Love Code
学习langchain深度学习人工智能开发语言
如何递归分割文本递归分割(recursively),这个文本分割器是用于通用文本的推荐工具。它接受一个字符列表作为参数。它会按顺序尝试在这些字符上进行分割,直到块足够小。默认的字符列表是["\n\n","\n","",""]。这样做的效果是尽可能保持所有段落(然后是句子,再然后是单词)在一起,因为这些通常看起来是语义上相关的文本块。文本如何分割:根据字符列表。块大小如何衡量:根据字符数量。下面我们
- 应用统计学学什么科目_统计学考研科目分别有哪些?你都知道吗
心言星愿
应用统计学学什么科目
在现实社会社会中统计学的应用范围是比较广泛的,想要报考统计学的朋友也是不再少数的,那么问题就来了关于统计学应该要学习哪一些科目呢,下面就来详细的看一下关于统计学方向具体的统计学考研科目分别有那些。首先对于统计学来讲英语政治史必然的初试科目,而专业课的考研科目具体是什么还是要看你选择的院校的实际出题情况了,所以在确定了考研科目之后一定要在在确定一下你想去的高校,以便能够更好的准备。在来看一下在学校方
- 2025 年最值得收听的 AI 播客推荐!助你轻松掌握人工智能前沿动态!
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人工智能开发语言机器学习
如今,几乎每个人都被告知需要提升技能,而当前许多组织最看重的技能之一就是人工智能(AI)。学习AI相关技能通常涉及数学、统计学和机器学习,但除此之外,你还需要了解行业趋势、业内人士的观点以及各大公司的动态。然而,学习并不意味着时刻都要埋头苦读!有时候,你需要给大脑一个喘息的机会,同时依然能获取有价值的信息。而收听AI相关的播客,就是一个轻松高效的方式。以下是2025年你必须关注的AI播客!1.Th
- 智商测试原理全解析:从心理学到统计学,一文读懂(包含数据接口
2401_84193787
职场发展职场和发展求职招聘单一职责原则
智力测验(IntelligenceTest)是有关人的普通心智功能的各种测验的总称,又称普通能力测验。编制这类测验的目的是为了综合评定人的智力水平。早期编制的智力测验多采取个人测验的形式,这是单独评估心智功能的最好方法。国际上常用的个人智力测验主要有两种:斯坦福-比奈智力量表和韦克斯勒智力量表。现在常用测验包括:比奈-西蒙智力量表、韦克斯勒智力量表、斯坦福一比奈智力量表、瑞文标准智力测验、军队甲种
- 23章11节:自助抽样及其在R语言中的实现与验证
DAT|R科学与人工智能
用R探索医药数据科学r语言开发语言r-4.2.1microsoft信息可视化
在统计学中,数据分析的核心任务之一是如何在样本数据的基础上推断总体的性质。传统方法往往依赖于已知的概率分布假设和解析推导,但在现实问题中,我们往往无法准确得知总体分布,或者数据样本量较小,难以满足经典统计推断方法的要求。自助抽样作为一种非参数的计算方法,为我们提供了基于样本数据“自我重复”构建抽样分布的途径。1977年,斯坦福大学的B.Efron在著名论文《BootstrapMethods:Ano
- ANOVA:在Python中构建和理解ANOVA(方差分析)
python收藏家
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ANOVA(方差分析)是一种统计技术,用于确定三个或更多独立(不相关)组的平均值之间是否存在任何统计学显著差异。它有助于检验关于组间均值差异的假设,在比较多个组时特别有用。在Python中,可以使用scipy.stats模块中的f_oneway函数来执行单因素方差分析(one-wayANOVA),或者使用statsmodels库中的ANOVA类来进行更复杂的方差分析。重要概念总体均值(Popula
- 【人工智能数学基础】——深入详解贝叶斯理论:掌握贝叶斯定理及其在分类和预测中的应用
猿享天开
人工智能数学基础专讲分类数据挖掘人工智能贝叶斯数学
深入详解贝叶斯理论:掌握贝叶斯定理及其在分类和预测中的应用贝叶斯理论(BayesianTheory)是概率论和统计学中的一个重要分支,它以托马斯·贝叶斯(ThomasBayes)命名,主要关注如何根据新的证据更新对某一事件的信念。贝叶斯定理作为贝叶斯理论的核心,在机器学习、数据分析、决策科学等多个领域中具有广泛的应用。本文将深入探讨贝叶斯定理的理论基础、数学表达及其在分类和预测中的应用,辅以实例和
- R语言将向量数据按照行方式转化为矩阵数据(设置参数byrow为TRUE)
sdgfbhgfj
R语言初见机器学习数据挖掘人工智能数据分析r语言
R语言将向量数据按照行方式转化为矩阵数据(设置参数byrow为TRUE)目录R语言将向量数据按照行方式转化为矩阵数据(设置参数byrow为TRUE)R语言是解决什么问题的?R语言将向量数据按照行方式转化为矩阵数据(设置参数byrow为TRUE)安利一个R语言的优秀博主及其CSDN专栏:R语言是解决什么问题的?R是一个有着统计分析功能及强大作图功能的软件系统,是由奥克兰大学统计学系的RossIhak
- 机器学习数学基础:29.t检验
@心都
机器学习人工智能
一、t检验的定义与核心思想(一)定义t检验(Student’st-test)是一种在统计学领域中广泛应用的基于t分布的统计推断方法。其主要用途在于判断样本均值与总体均值之间,或者两个独立样本的均值之间、配对样本的均值之间是否存在显著差异。例如,在教育研究中,可以通过t检验判断某个班级学生的平均成绩与全校学生的平均成绩是否有显著差异;在医学实验里,可用于比较实验组和对照组的患者某项生理指标的均值是否
- C语言学习日记--循环,分支语句
梦想成为大牛呀
c语言学习开发语言
C语言学习日记--循环分支语句题目一1.题目展示2.完成题目的过程中问题的出现(1)怎么多组输入3.代码展示4.问题的解决(1)关于多组输入此博客为学习记录,还请看官点点赞为我加油呀~~题目一1.题目展示2.完成题目的过程中问题的出现(1)怎么多组输入3.代码展示#includeintmain(){intn=0;while(scanf("%d",&n)!=EOF){if(n>=3&&n<=20){
- 深度学习和机器学习的差异
The god of big data
教程深度学习机器学习人工智能
一、技术架构的本质差异传统机器学习(MachineLearning)建立在统计学和数学优化基础之上,其核心技术是通过人工设计的特征工程(FeatureEngineering)构建模型。以支持向量机(SVM)为例,算法通过核函数将数据映射到高维空间,但特征提取完全依赖工程师的领域知识。这种"人工特征+浅层模型"的结构在面对复杂非线性关系时容易遭遇性能瓶颈。深度学习(DeepLearning)作为机器
- 支持向量机 SVM 简要介绍
_夜空的繁星_
机器学习svm支持向量机拉格朗日对偶机器学习
那些我从来没有理解过的概念(1)下面是我在学习过程中遇到的对我很难理解的概念和我抄下来的笔记主要资料来源:《统计学习方法》,维基百科拉格朗日对偶问题是什么假设f(x),ci(x),hj(x)是定义在Rn上的连续可微函数,考虑以下最优化问题:$$\min_{x\inR^n}{f(x)}\c_i(x)\leq0,i=1,2,\dots,k\h_j(x)=0,j=1,2,\dots,l$$是一个凸优化问
- 【练习】PAT 乙 1061 判断题
柠石榴
PAT题解输入输出算法c++
题目判断题的评判很简单,本题就要求你写个简单的程序帮助老师判题并统计学生们判断题的得分。输入格式:输入在第一行给出两个不超过100的正整数N和M,分别是学生人数和判断题数量。第二行给出M个不超过5的正整数,是每道题的满分值。第三行给出每道题对应的正确答案,0代表“非”,1代表“是”。随后N行,每行给出一个学生的解答。数字间均以空格分隔。输出格式:按照输入的顺序输出每个学生的得分,每个分数占一行。输
- 总体方差和样本方差
然后就去远行吧
疑难杂症
在统计描述中,方差用来计算每一个变量*(观察值)与总体均数之间的差异。为避免出现离均差总和为零,离均差平方和受样本含量的影响,统计学采用平均离均差平方和来描述变量的变异程度。总体方差计算公式:σ2=∑(X−μ)2N\sigma^2=\frac{\sum(X-\mu)^2}{N}σ2=N∑(X−μ)2公式中σ2\sigma^2σ2为总体方差,XXX为变量,μ\muμ为总体均值,NNN为总体例数。在实
- 继之前的线程循环加到窗口中运行
3213213333332132
javathreadJFrameJPanel
之前写了有关java线程的循环执行和结束,因为想制作成exe文件,想把执行的效果加到窗口上,所以就结合了JFrame和JPanel写了这个程序,这里直接贴出代码,在窗口上运行的效果下面有附图。
package thread;
import java.awt.Graphics;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util
- linux 常用命令
BlueSkator
linux命令
1.grep
相信这个命令可以说是大家最常用的命令之一了。尤其是查询生产环境的日志,这个命令绝对是必不可少的。
但之前总是习惯于使用 (grep -n 关键字 文件名 )查出关键字以及该关键字所在的行数,然后再用 (sed -n '100,200p' 文件名),去查出该关键字之后的日志内容。
但其实还有更简便的办法,就是用(grep -B n、-A n、-C n 关键
- php heredoc原文档和nowdoc语法
dcj3sjt126com
PHPheredocnowdoc
<!doctype html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>Current To-Do List</title>
</head>
<body>
<?
- overflow的属性
周华华
JavaScript
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&q
- 《我所了解的Java》——总体目录
g21121
java
准备用一年左右时间写一个系列的文章《我所了解的Java》,目录及内容会不断完善及调整。
在编写相关内容时难免出现笔误、代码无法执行、名词理解错误等,请大家及时指出,我会第一时间更正。
&n
- [简单]docx4j常用方法小结
53873039oycg
docx
本代码基于docx4j-3.2.0,在office word 2007上测试通过。代码如下:
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import ja
- Spring配置学习
云端月影
spring配置
首先来看一个标准的Spring配置文件 applicationContext.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi=&q
- Java新手入门的30个基本概念三
aijuans
java新手java 入门
17.Java中的每一个类都是从Object类扩展而来的。 18.object类中的equal和toString方法。 equal用于测试一个对象是否同另一个对象相等。 toString返回一个代表该对象的字符串,几乎每一个类都会重载该方法,以便返回当前状态的正确表示.(toString 方法是一个很重要的方法) 19.通用编程:任何类类型的所有值都可以同object类性的变量来代替。
- 《2008 IBM Rational 软件开发高峰论坛会议》小记
antonyup_2006
软件测试敏捷开发项目管理IBM活动
我一直想写些总结,用于交流和备忘,然都没提笔,今以一篇参加活动的感受小记开个头,呵呵!
其实参加《2008 IBM Rational 软件开发高峰论坛会议》是9月4号,那天刚好调休.但接着项目颇为忙,所以今天在中秋佳节的假期里整理了下.
参加这次活动是一个朋友给的一个邀请书,才知道有这样的一个活动,虽然现在项目暂时没用到IBM的解决方案,但觉的参与这样一个活动可以拓宽下视野和相关知识.
- PL/SQL的过程编程,异常,声明变量,PL/SQL块
百合不是茶
PL/SQL的过程编程异常PL/SQL块声明变量
PL/SQL;
过程;
符号;
变量;
PL/SQL块;
输出;
异常;
PL/SQL 是过程语言(Procedural Language)与结构化查询语言(SQL)结合而成的编程语言PL/SQL 是对 SQL 的扩展,sql的执行时每次都要写操作
- Mockito(三)--完整功能介绍
bijian1013
持续集成mockito单元测试
mockito官网:http://code.google.com/p/mockito/,打开documentation可以看到官方最新的文档资料。
一.使用mockito验证行为
//首先要import Mockito
import static org.mockito.Mockito.*;
//mo
- 精通Oracle10编程SQL(8)使用复合数据类型
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*使用复合数据类型
*/
--PL/SQL记录
--定义PL/SQL记录
--自定义PL/SQL记录
DECLARE
TYPE emp_record_type IS RECORD(
name emp.ename%TYPE,
salary emp.sal%TYPE,
dno emp.deptno%TYPE
);
emp_
- 【Linux常用命令一】grep命令
bit1129
Linux常用命令
grep命令格式
grep [option] pattern [file-list]
grep命令用于在指定的文件(一个或者多个,file-list)中查找包含模式串(pattern)的行,[option]用于控制grep命令的查找方式。
pattern可以是普通字符串,也可以是正则表达式,当查找的字符串包含正则表达式字符或者特
- mybatis3入门学习笔记
白糖_
sqlibatisqqjdbc配置管理
MyBatis 的前身就是iBatis,是一个数据持久层(ORM)框架。 MyBatis 是支持普通 SQL 查询,存储过程和高级映射的优秀持久层框架。MyBatis对JDBC进行了一次很浅的封装。
以前也学过iBatis,因为MyBatis是iBatis的升级版本,最初以为改动应该不大,实际结果是MyBatis对配置文件进行了一些大的改动,使整个框架更加方便人性化。
- Linux 命令神器:lsof 入门
ronin47
lsof
lsof是系统管理/安全的尤伯工具。我大多数时候用它来从系统获得与网络连接相关的信息,但那只是这个强大而又鲜为人知的应用的第一步。将这个工具称之为lsof真实名副其实,因为它是指“列出打开文件(lists openfiles)”。而有一点要切记,在Unix中一切(包括网络套接口)都是文件。
有趣的是,lsof也是有着最多
- java实现两个大数相加,可能存在溢出。
bylijinnan
java实现
import java.math.BigInteger;
import java.util.regex.Matcher;
import java.util.regex.Pattern;
public class BigIntegerAddition {
/**
* 题目:java实现两个大数相加,可能存在溢出。
* 如123456789 + 987654321
- Kettle学习资料分享,附大神用Kettle的一套流程完成对整个数据库迁移方法
Kai_Ge
Kettle
Kettle学习资料分享
Kettle 3.2 使用说明书
目录
概述..........................................................................................................................................7
1.Kettle 资源库管
- [货币与金融]钢之炼金术士
comsci
金融
自古以来,都有一些人在从事炼金术的工作.........但是很少有成功的
那么随着人类在理论物理和工程物理上面取得的一些突破性进展......
炼金术这个古老
- Toast原来也可以多样化
dai_lm
androidtoast
Style 1: 默认
Toast def = Toast.makeText(this, "default", Toast.LENGTH_SHORT);
def.show();
Style 2: 顶部显示
Toast top = Toast.makeText(this, "top", Toast.LENGTH_SHORT);
t
- java数据计算的几种解决方法3
datamachine
javahadoopibatisr-languer
4、iBatis
简单敏捷因此强大的数据计算层。和Hibernate不同,它鼓励写SQL,所以学习成本最低。同时它用最小的代价实现了计算脚本和JAVA代码的解耦,只用20%的代价就实现了hibernate 80%的功能,没实现的20%是计算脚本和数据库的解耦。
复杂计算环境是它的弱项,比如:分布式计算、复杂计算、非数据
- 向网页中插入透明Flash的方法和技巧
dcj3sjt126com
htmlWebFlash
将
Flash 作品插入网页的时候,我们有时候会需要将它设为透明,有时候我们需要在Flash的背面插入一些漂亮的图片,搭配出漂亮的效果……下面我们介绍一些将Flash插入网页中的一些透明的设置技巧。
一、Swf透明、无坐标控制 首先教大家最简单的插入Flash的代码,透明,无坐标控制: 注意wmode="transparent"是控制Flash是否透明
- ios UICollectionView的使用
dcj3sjt126com
UICollectionView的使用有两种方法,一种是继承UICollectionViewController,这个Controller会自带一个UICollectionView;另外一种是作为一个视图放在普通的UIViewController里面。
个人更喜欢第二种。下面采用第二种方式简单介绍一下UICollectionView的使用。
1.UIViewController实现委托,代码如
- Eos平台java公共逻辑
蕃薯耀
Eos平台java公共逻辑Eos平台java公共逻辑
Eos平台java公共逻辑
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蕃薯耀 2015年6月1日 17:20:4
- SpringMVC4零配置--Web上下文配置【MvcConfig】
hanqunfeng
springmvc4
与SpringSecurity的配置类似,spring同样为我们提供了一个实现类WebMvcConfigurationSupport和一个注解@EnableWebMvc以帮助我们减少bean的声明。
applicationContext-MvcConfig.xml
<!-- 启用注解,并定义组件查找规则 ,mvc层只负责扫描@Controller -->
<
- 解决ie和其他浏览器poi下载excel文件名乱码
jackyrong
Excel
使用poi,做传统的excel导出,然后想在浏览器中,让用户选择另存为,保存用户下载的xls文件,这个时候,可能的是在ie下出现乱码(ie,9,10,11),但在firefox,chrome下没乱码,
因此必须综合判断,编写一个工具类:
/**
*
* @Title: pro
- 挥洒泪水的青春
lampcy
编程生活程序员
2015年2月28日,我辞职了,离开了相处一年的触控,转过身--挥洒掉泪水,毅然来到了兄弟连,背负着许多的不解、质疑——”你一个零基础、脑子又不聪明的人,还敢跨行业,选择Unity3D?“,”真是不自量力••••••“,”真是初生牛犊不怕虎•••••“,••••••我只是淡淡一笑,拎着行李----坐上了通向挥洒泪水的青春之地——兄弟连!
这就是我青春的分割线,不后悔,只会去用泪水浇灌——已经来到
- 稳增长之中国股市两点意见-----严控做空,建立涨跌停版停牌重组机制
nannan408
对于股市,我们国家的监管还是有点拼的,但始终拼不过飞流直下的恐慌,为什么呢?
笔者首先支持股市的监管。对于股市越管越荡的现象,笔者认为首先是做空力量超过了股市自身的升力,并且对于跌停停牌重组的快速反应还没建立好,上市公司对于股价下跌没有很好的利好支撑。
我们来看美国和香港是怎么应对股灾的。美国是靠禁止重要股票做空,在
- 动态设置iframe高度(iframe高度自适应)
Rainbow702
JavaScriptiframecontentDocument高度自适应局部刷新
如果需要对画面中的部分区域作局部刷新,大家可能都会想到使用ajax。
但有些情况下,须使用在页面中嵌入一个iframe来作局部刷新。
对于使用iframe的情况,发现有一个问题,就是iframe中的页面的高度可能会很高,但是外面页面并不会被iframe内部页面给撑开,如下面的结构:
<div id="content">
<div id=&quo
- 用Rapael做图表
tntxia
rap
function drawReport(paper,attr,data){
var width = attr.width;
var height = attr.height;
var max = 0;
&nbs
- HTML5 bootstrap2网页兼容(支持IE10以下)
xiaoluode
html5bootstrap
<!DOCTYPE html>
<html>
<head lang="zh-CN">
<meta charset="UTF-8">
<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">