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数据挖掘数据挖掘pandas人工智能
Pandas是Python进行数据挖掘和数据分析的核心库之一,提供了强大的数据清洗、预处理、转换、分析和可视化功能。它通常与NumPy、Matplotlib、Seaborn、Scikit-Learn等库结合使用,帮助构建高效的数据挖掘流程。1.读取数据Pandas支持多种数据格式,如CSV、Excel、JSON、SQL、Parquet等。importpandasaspd#读取CSV文件df=pd.
- 程序员未来的出路:行业趋势与职业发展分析
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AIpython
随着技术的发展和行业需求的变化,程序员的职业出路也在不断演变。以下是程序员未来可能的职业发展方向及具体建议:一、技术深耕路线AI与机器学习专家趋势:AI技术在各行业的应用日益广泛,从自动驾驶到智能客服,需求持续增长。技能要求:Python、TensorFlow、PyTorch、数据挖掘、算法优化。发展路径:从机器学习工程师做起,积累项目经验。深入研究深度学习、强化学习等前沿技术。成为AI架构师或数
- 【人工智能】数据挖掘与应用题库(101-200)
奋力向前123
人工智能人工智能数据挖掘
1、有矩阵A3×2,B2×3,C3×3,下列运算有意义的是()答案:BC2、13524的逆序数为()答案:33、矩阵A中元素a14的余子式记作M14,代数余子式记作A14,二者关系为()答案:相反4、关于机器学习与深度学习的范畴关系,下列说法正确的是?答案:深度学习是机器学习的子集(分支)5、关于机器学习的本质,下列表述最恰当的是?答案:从数据或环境反馈中自主学习到规则6、深度学习的“深度”是指?
- 【人工智能】数据挖掘与应用题库(301-400)
奋力向前123
人工智能人工智能数据挖掘pandas
1、关于pandas中的Series描述错误的是答案:Series默认没有index2、关于DataFrame描述正确的是答案:DataFrame指数据框,相当于程序中的虚拟Excel表格创建DataFrame后,可以重新指定indexDataFrame允许有缺失值3、在DataFrame中,可以获取某一列的值,也可以获取某一行的值。答案:对4、对于数据框book_info,以下用法有误的是答案:
- 【人工智能】数据挖掘与应用题库(1-100)
奋力向前123
人工智能人工智能算法
1、涉及变化快慢的问题可以考虑使用导数来分析。答案:对2、导数的几何意义是曲线在某点处切线的斜率。答案:对3、函数在某点的左导数存在,则导数就存在。答案:错4、关于梯度下降算法,下列说法错误的是()错误:梯度下降算法能找到函数精确的最小值。5、正弦函数的导数是余弦函数。答案:对6、[u(x)×v(x)]'=u(x)'×v(x)'答案:错7、链式法则的步骤可以概况为:分解、各自求导、相乘、回代。答案
- Python 爬虫流程及robots协议介绍
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Python项目爬虫实战
Python爬虫流程及robots协议介绍**网络爬虫(Spider)是一种高效的数据挖掘的方式,常见的百度,谷歌,火狐等浏览器,其实就是一个非常大的爬虫项目**爬虫大致分为了四个阶段:确定目标:我们想要爬取的网页数据采集:已经爬取到的HTML数据数据提取:从HTML中提取我们想要的数据数据存储:将提取出来的数据保存在数据库,保存成JSON文件等robots协议:用简单直接的txt格式文本方式告诉
- 《基于文本挖掘的青岛市民宿评论分析系统设计与实现》开题报告
Python数据分析与机器学习
毕业论文/研究报告数据挖掘数据分析人工智能算法
目录一、选题依据:1.研究背景2.理论意义3.现实意义4.国内外研究现状、水平及发展趋势简述(1)国外研究现状(2)国内研究现状(3)发展趋势二、研究内容1.主要研究内容2.研究方法(1)文献研究法(2)数据挖掘法3.技术路线4.实施方案(1)数据采集与预处理(2)设置LDA主题模型(3)情感分析(4)系统集成与可视化5.可行性分析三、主要参考文献一、选题依据:1.研究背景当下,社会经济蓬勃发展,
- 向量数据库实战介绍
Zhank10
数据库
本文将介绍三种常用的向量数据库:faiss,Milvus和Qdrant,并给出一个具体的使用例子。向量数据库(VectorDatabase)是一种专门用于存储、管理、查询、检索向量的数据库,主要应用于人工智能、机器学习、数据挖掘等领域。在向量数据库中,数据以向量的形式进行存储和处理,需要将原始的非向量型数据转化为向量表示(比如文本使用Embedding技术获得其表征向量)。这种数据库能够高效地进行
- 【数据挖掘】NumPy
dundunmm
数据挖掘数据挖掘numpy人工智能
NumPy是Python中一个用于进行科学计算的基础库,它提供了高效的数组操作和数学运算功能。在数据挖掘中,NumPy被广泛应用于数据预处理、特征工程、算法实现等方面,尤其是在处理大规模数据时,因其提供的高效运算和矩阵操作的能力,极大地提升了数据处理的效率。NumPy的主要功能和在数据挖掘中的应用高效的多维数组(ndarray):NumPy提供了一个强大的多维数组对象ndarray,可以存储和处理
- 孔夫子旧书网 item_search_sold 接口开发应用指南
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孔夫子API前端数据库python
在二手书交易领域,孔夫子旧书网作为国内知名的平台,提供了丰富的API接口,允许开发者通过关键字搜索已售商品的详细信息。这些接口为市场分析、商品研究以及数据挖掘提供了强大的支持。本文将详细介绍如何使用孔夫子旧书网的item_search_sold接口,通过关键字获取已售商品的信息,并提供开发指南和代码示例。一、接口概述item_search_sold是孔夫子旧书网提供的一个API接口,专门用于搜索已
- 数据挖掘与数据分析
「已注销」
数据分析数据挖掘数据分析人工智能
目录数据挖掘与数据分析一.数据的本质二.什么是数据挖掘和数据分析三.数据挖掘和数据分析有什么区别案例及应用1.基于分类模型的案例2.基于预测模型的案例3.基于关联分析的案例4.基于聚类分析的案例5.基于异常值分析的案例6.基于协同过滤的案例7.基于社会网络分析的案例8.基于文本分析的案例结语数据挖掘与数据分析在当今数字化的时代,数据成为了我们生活和工作中不可或缺的一部分。数据的价值在于其所蕴含的信
- 【机器学习与数据挖掘实战】案例15:基于LDA模型的电商产品评论数据情感分析
Francek Chen
机器学习与数据挖掘实战机器学习数据挖掘人工智能LDA主题模型情感分析文本分析python
【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
- python中from import 所有内容都执行_彻底搞懂Python 中的 import 与 from import
沃特JS
python中fromimport所有内容都执行
你好,我是谢乾坤,前网易高级数据挖掘工程师。现任微软最有价值专家(Python方向),有6年Python开发经验,善于解决各种业务场景下的棘手问题,进一步提升代码质量。对不少Python初学者来说,Python导入其他模块的方式让他们很难理解。什么时候用importxxx?什么时候用fromxxximportyyy?什么时候用fromxxx.yyyimportzzz?什么时候用fromxxximp
- 【数据挖掘在量化交易中的应用:特征发现与特征提取】
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数据挖掘人工智能神经网络
好的,我将撰写一篇关于金融领域数据挖掘的技术博客,重点阐述特征发现和特征提取,特别是在量化交易中的应用。我会提供具体的实操步骤,并结合Python和TensorFlow进行代码示例。完成后,我会通知您进行查看。数据挖掘在量化交易中的应用:特征发现与特征提取1.概述在金融领域的量化交易中,数据挖掘扮演着极其重要的角色。量化交易依赖于对海量金融数据的分析,从中寻找规律和模式,以支撑交易决策。数据挖掘技
- 数据挖掘中特征发现与特征提取的数学原理
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好的,我将深入研究数据挖掘中特征发现与特征提取的数学原理,涵盖统计学基础、特征工程的数学方法、以及在机器学习和深度学习中的应用。我会整理相关数学公式和理论,包括主成分分析(PCA)、独立成分分析(ICA)、线性判别分析(LDA)、信息增益、互信息、方差分析等统计方法,并结合金融量化交易的实际应用,确保内容既有理论深度,又能落地实践。完成后,我会通知您!1.统计学基础:描述性统计、方差分析、相关性与
- 大数据模型:技术赋能,引领未来
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随着互联网、物联网、人工智能等技术的飞速发展,我们正身处一个数据爆炸的时代。数据,已经成为这个时代最为宝贵的资源之一。而如何挖掘和利用这些海量数据,为企业和社会创造价值,正是大数据模型所追求的目标。本文将从以下几个方面对大数据模型进行探讨:概述、技术原理、应用场景、挑战与发展趋势。一、概述大数据模型是一种基于数据挖掘和机器学习技术的分析方法,通过对海量数据进行处理和分析,挖掘出有价值的信息和知识,
- 国产替代 | 星环科技Sophon替代SAS,助力大型国有银行智能化营销
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数据库架构数据挖掘
分布式架构的|国产智能分析工具在银行交易中,20%的头部优质客户会给银行贡献80%的利润,而赢得一个新客户的成本是保留一个老客户的5至6倍。某大型国有银行在面临此类数据挖掘的业务时,使用的是SAS产品。由于SAS是集中式的,对单台服务器要求太高,算力无法支撑需求,且无法支持可视化的机器学习,对于业务人员来说使用门槛过高。在经过产品选型后,决定采用星环科技的智能分析工具Sophon替换原有SAS,用
- 《数据仓库与数据挖掘》自测
破坏神在行动
数据仓库与数据挖掘数据仓库数据挖掘
试卷一一、选择题(每题2分,共20分)1.数据仓库的主要特征不包括以下哪一项?A.数据量大B.异构数据整合C.事务处理D.支持决策分析2.OLAP的核心功能是:A.事务处理B.多维数据分析C.数据清洗D.数据转换3.以下哪个不是元数据的分类?A.数据源元数据B.数据模型元数据C.数据仓库映射元数据D.数据备份元数据4.数据挖掘中的KDD指的是:A.数据清洗B.知识发现C.知识库设计D.知识库查询5
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金融数据分析与建模专家金融科研助手|论文指导|模型构建✨专业领域:金融数据处理与分析量化交易策略研究金融风险建模投资组合优化金融预测模型开发深度学习在金融中的应用擅长工具:Python/R/MATLAB量化分析机器学习模型构建金融时间序列分析蒙特卡洛模拟风险度量模型金融论文指导内容:金融数据挖掘与处理量化策略开发与回测投资组合构建与优化金融风险评估模型期刊论文✅具体问题可以私信或查看文章底部二维码
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python运行报错解决记录python开发语言pandas机器学习numpy
【Python】成功解决:OSError:[Errno22]InvalidArgument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
- 探秘PSPider:一款强大的Python爬虫框架
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探秘PSPider:一款强大的Python爬虫框架pspider一个简单的分布式爬虫框架项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/pspi/pspider项目简介是一个基于Python构建的分布式网络爬虫框架,专为数据挖掘和信息提取而设计。该项目旨在简化网络爬虫的开发过程,让开发者可以更专注于业务逻辑,而非底层的并发处理和数据存储。通过提供清晰的API接口和灵活的插件
- 【AI大数据】数据中台的数据分析与挖掘:从数据到业务的决策
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
文章目录1.前言2.基本概念术语说明2.1数据模型及其实体关系实体(Entity)属性(Attribute)实体关系(EntityRelationships)2.2数据仓库2.3分析引擎2.4噪声数据2.5数据湖2.6数据总线2.7数据仓库模型3.核心算法原理和具体操作步骤以及数学公式讲解3.1数据挖掘技术概览(1)数据预处理(2)数据探查(3)数据清洗(4)数据转换(5)数据挖掘(6)知识发现(
- 主要空间数据挖掘方法
CodeYoung7
总结归纳数据挖掘地理信息
文章出自:http://blog.csdn.net/shaoz/article/details/6847925张新长马林兵等,《地理信息系统数据库》[M],科学出版社,2005年2月第二章第二节空间数据空间数据挖掘是多学科和多种技术交叉综合的新领域,其挖掘方法以人工智能、专家系统、机器学习、数据库和统计等成熟技术为基础。下面介绍近年来出现的主要空间数据挖掘方法。1、空间分析方法利用GIS的各种空间
- 【数据挖掘】ARFF格式与数据收集
布鲁惠比寿
数据挖掘数据挖掘人工智能
【数据挖掘】ARFF格式与数据收集三级目录1.ARFF格式与数据收集2.稀疏数据3.属性类型4.缺失值与不正确的值5.了解数据6.知识表达7.聚类机器学习算法训练数据挖掘分析数据共享与交换三级目录1.ARFF格式与数据收集ARFF(Attribute-RelationFileFormat)是一种用于存储数据集的文本文件格式,常用于机器学习和数据挖掘领域。它可以表示结构化数据,包括属性定义、关系信息
- 基于数据挖掘的股票预测系统
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型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
1.背景介绍1.1股票市场预测的挑战股票市场以其波动性和不可预测性而闻名。无数因素,从全球经济趋势到个别公司公告,都会影响股票价格。这使得准确预测股票价格极具挑战性,即使对经验丰富的投资者和金融分析师也是如此。1.2数据挖掘的兴起近年来,数据挖掘技术的出现为股票预测提供了新的可能性。数据挖掘是从大型数据集中提取有意义的模式和洞察力的过程。通过利用先进的算法和计算能力,数据挖掘可以揭示隐藏在海量金融
- 数据挖掘十大经典算法详解(附原理解析与代码示例)
IT程序媛-桃子
华为认证数据挖掘算法经验分享华为
1.PageRank(链接分析)应用场景:搜索引擎排名、社交网络分析核心原理PageRank通过网页之间的链接关系计算网页的重要性,影响力大的网页排名更高。网页影响力=所有入链页面的加权影响力之和阻尼因子D(通常设为0.85)用于模拟用户随机访问网页的行为代码示例importnetworkxasnxG=nx.DiGraph()G.add_edges_from([("A","B"),("A","C"
- Python中的 redis keyspace 通知_python 操作redis psubscribe(‘__keyspace@0__ ‘)
2301_82243733
程序员python学习面试
最后Python崛起并且风靡,因为优点多、应用领域广、被大牛们认可。学习Python门槛很低,但它的晋级路线很多,通过它你能进入机器学习、数据挖掘、大数据,CS等更加高级的领域。Python可以做网络应用,可以做科学计算,数据分析,可以做网络爬虫,可以做机器学习、自然语言处理、可以写游戏、可以做桌面应用…Python可以做的很多,你需要学好基础,再选择明确的方向。这里给大家分享一份全套的Pytho
- 机器学习:支持向量机
小源学AI
人工智能支持向量机机器学习算法
基本概念1.什么是支持向量机支持向量机是一种二分类模型,在机器学习、计算机视觉、数据挖掘中广泛应用,主要用于解决数据分类问题,它的目的是寻找一个超平面对样本进行分割,分割的原则是间隔最大化(也就是数据集的边缘点到分界点的距离d最大)最终转化成一个凸二次规划问题来求解。通常的SVM用于二元分类问题,对于多元分类问题可将其分解为多个二元分类问题,在进行分类。2.最优分类边界什么才是最优分类边界?什么条
- Py的Pandas:Python pandas库的详细介绍、安装和使用方法
追逐程序梦想者
pandaspython数据分析
Py的Pandas:Pythonpandas库的详细介绍、安装和使用方法Pandas是一个Python的数据处理库,它提供了快速、灵活、易用且高效的数据结构来进行数据操作。在数据挖掘、数据分析等领域中,Pandas被广泛应用。本文主要介绍Pandas的安装、基本数据结构、数据读写、数据统计以及数据可视化等方面。安装在命令行中使用pip工具安装Pandas:pipinstallpandas基本数据结
- 戴尔笔记本win8系统改装win7系统
sophia天雪
win7戴尔改装系统win8
戴尔win8 系统改装win7 系统详述
第一步:使用U盘制作虚拟光驱:
1)下载安装UltraISO:注册码可以在网上搜索。
2)启动UltraISO,点击“文件”—》“打开”按钮,打开已经准备好的ISO镜像文
- BeanUtils.copyProperties使用笔记
bylijinnan
java
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
两者最大的区别是:
BeanUtils.copyProperties会进行类型转换,而PropertyUtils.copyProperties不会。
既然进行了类型转换,那BeanUtils.copyProperties的速度比不上PropertyUtils.copyProp
- MyEclipse中文乱码问题
0624chenhong
MyEclipse
一、设置新建常见文件的默认编码格式,也就是文件保存的格式。
在不对MyEclipse进行设置的时候,默认保存文件的编码,一般跟简体中文操作系统(如windows2000,windowsXP)的编码一致,即GBK。
在简体中文系统下,ANSI 编码代表 GBK编码;在日文操作系统下,ANSI 编码代表 JIS 编码。
Window-->Preferences-->General -
- 发送邮件
不懂事的小屁孩
send email
import org.apache.commons.mail.EmailAttachment;
import org.apache.commons.mail.EmailException;
import org.apache.commons.mail.HtmlEmail;
import org.apache.commons.mail.MultiPartEmail;
- 动画合集
换个号韩国红果果
htmlcss
动画 指一种样式变为另一种样式 keyframes应当始终定义0 100 过程
1 transition 制作鼠标滑过图片时的放大效果
css
.wrap{
width: 340px;height: 340px;
position: absolute;
top: 30%;
left: 20%;
overflow: hidden;
bor
- 网络最常见的攻击方式竟然是SQL注入
蓝儿唯美
sql注入
NTT研究表明,尽管SQL注入(SQLi)型攻击记录详尽且为人熟知,但目前网络应用程序仍然是SQLi攻击的重灾区。
信息安全和风险管理公司NTTCom Security发布的《2015全球智能威胁风险报告》表明,目前黑客攻击网络应用程序方式中最流行的,要数SQLi攻击。报告对去年发生的60亿攻击 行为进行分析,指出SQLi攻击是最常见的网络应用程序攻击方式。全球网络应用程序攻击中,SQLi攻击占
- java笔记2
a-john
java
类的封装:
1,java中,对象就是一个封装体。封装是把对象的属性和服务结合成一个独立的的单位。并尽可能隐藏对象的内部细节(尤其是私有数据)
2,目的:使对象以外的部分不能随意存取对象的内部数据(如属性),从而使软件错误能够局部化,减少差错和排错的难度。
3,简单来说,“隐藏属性、方法或实现细节的过程”称为——封装。
4,封装的特性:
4.1设置
- [Andengine]Error:can't creat bitmap form path “gfx/xxx.xxx”
aijuans
学习Android遇到的错误
最开始遇到这个错误是很早以前了,以前也没注意,只当是一个不理解的bug,因为所有的texture,textureregion都没有问题,但是就是提示错误。
昨天和美工要图片,本来是要背景透明的png格式,可是她却给了我一个jpg的。说明了之后她说没法改,因为没有png这个保存选项。
我就看了一下,和她要了psd的文件,还好我有一点
- 自己写的一个繁体到简体的转换程序
asialee
java转换繁体filter简体
今天调研一个任务,基于java的filter实现繁体到简体的转换,于是写了一个demo,给各位博友奉上,欢迎批评指正。
实现的思路是重载request的调取参数的几个方法,然后做下转换。
- android意图和意图监听器技术
百合不是茶
android显示意图隐式意图意图监听器
Intent是在activity之间传递数据;Intent的传递分为显示传递和隐式传递
显式意图:调用Intent.setComponent() 或 Intent.setClassName() 或 Intent.setClass()方法明确指定了组件名的Intent为显式意图,显式意图明确指定了Intent应该传递给哪个组件。
隐式意图;不指明调用的名称,根据设
- spring3中新增的@value注解
bijian1013
javaspring@Value
在spring 3.0中,可以通过使用@value,对一些如xxx.properties文件中的文件,进行键值对的注入,例子如下:
1.首先在applicationContext.xml中加入:
<beans xmlns="http://www.springframework.
- Jboss启用CXF日志
sunjing
logjbossCXF
1. 在standalone.xml配置文件中添加system-properties:
<system-properties> <property name="org.apache.cxf.logging.enabled" value=&
- 【Hadoop三】Centos7_x86_64部署Hadoop集群之编译Hadoop源代码
bit1129
centos
编译必需的软件
Firebugs3.0.0
Maven3.2.3
Ant
JDK1.7.0_67
protobuf-2.5.0
Hadoop 2.5.2源码包
Firebugs3.0.0
http://sourceforge.jp/projects/sfnet_findbug
- struts2验证框架的使用和扩展
白糖_
框架xmlbeanstruts正则表达式
struts2能够对前台提交的表单数据进行输入有效性校验,通常有两种方式:
1、在Action类中通过validatexx方法验证,这种方式很简单,在此不再赘述;
2、通过编写xx-validation.xml文件执行表单验证,当用户提交表单请求后,struts会优先执行xml文件,如果校验不通过是不会让请求访问指定action的。
本文介绍一下struts2通过xml文件进行校验的方法并说
- 记录-感悟
braveCS
感悟
再翻翻以前写的感悟,有时会发现自己很幼稚,也会让自己找回初心。
2015-1-11 1. 能在工作之余学习感兴趣的东西已经很幸福了;
2. 要改变自己,不能这样一直在原来区域,要突破安全区舒适区,才能提高自己,往好的方面发展;
3. 多反省多思考;要会用工具,而不是变成工具的奴隶;
4. 一天内集中一个定长时间段看最新资讯和偏流式博
- 编程之美-数组中最长递增子序列
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class LongestAccendingSubSequence {
/**
* 编程之美 数组中最长递增子序列
* 书上的解法容易理解
* 另一方法书上没有提到的是,可以将数组排序(由小到大)得到新的数组,
* 然后求排序后的数组与原数
- 读书笔记5
chengxuyuancsdn
重复提交struts2的token验证
1、重复提交
2、struts2的token验证
3、用response返回xml时的注意
1、重复提交
(1)应用场景
(1-1)点击提交按钮两次。
(1-2)使用浏览器后退按钮重复之前的操作,导致重复提交表单。
(1-3)刷新页面
(1-4)使用浏览器历史记录重复提交表单。
(1-5)浏览器重复的 HTTP 请求。
(2)解决方法
(2-1)禁掉提交按钮
(2-2)
- [时空与探索]全球联合进行第二次费城实验的可能性
comsci
二次世界大战前后,由爱因斯坦参加的一次在海军舰艇上进行的物理学实验 -费城实验
至今给我们大家留下很多迷团.....
关于费城实验的详细过程,大家可以在网络上搜索一下,我这里就不详细描述了
在这里,我的意思是,现在
- easy connect 之 ORA-12154: TNS: 无法解析指定的连接标识符
daizj
oracleORA-12154
用easy connect连接出现“tns无法解析指定的连接标示符”的错误,如下:
C:\Users\Administrator>sqlplus username/
[email protected]:1521/orcl
SQL*Plus: Release 10.2.0.1.0 – Production on 星期一 5月 21 18:16:20 2012
Copyright (c) 198
- 简单排序:归并排序
dieslrae
归并排序
public void mergeSort(int[] array){
int temp = array.length/2;
if(temp == 0){
return;
}
int[] a = new int[temp];
int
- C语言中字符串的\0和空格
dcj3sjt126com
c
\0 为字符串结束符,比如说:
abcd (空格)cdefg;
存入数组时,空格作为一个字符占有一个字节的空间,我们
- 解决Composer国内速度慢的办法
dcj3sjt126com
Composer
用法:
有两种方式启用本镜像服务:
1 将以下配置信息添加到 Composer 的配置文件 config.json 中(系统全局配置)。见“例1”
2 将以下配置信息添加到你的项目的 composer.json 文件中(针对单个项目配置)。见“例2”
为了避免安装包的时候都要执行两次查询,切记要添加禁用 packagist 的设置,如下 1 2 3 4 5
- 高效可伸缩的结果缓存
shuizhaosi888
高效可伸缩的结果缓存
/**
* 要执行的算法,返回结果v
*/
public interface Computable<A, V> {
public V comput(final A arg);
}
/**
* 用于缓存数据
*/
public class Memoizer<A, V> implements Computable<A,
- 三点定位的算法
haoningabc
c算法
三点定位,
已知a,b,c三个顶点的x,y坐标
和三个点都z坐标的距离,la,lb,lc
求z点的坐标
原理就是围绕a,b,c 三个点画圆,三个圆焦点的部分就是所求
但是,由于三个点的距离可能不准,不一定会有结果,
所以是三个圆环的焦点,环的宽度开始为0,没有取到则加1
运行
gcc -lm test.c
test.c代码如下
#include "stdi
- epoll使用详解
jimmee
clinux服务端编程epoll
epoll - I/O event notification facility在linux的网络编程中,很长的时间都在使用select来做事件触发。在linux新的内核中,有了一种替换它的机制,就是epoll。相比于select,epoll最大的好处在于它不会随着监听fd数目的增长而降低效率。因为在内核中的select实现中,它是采用轮询来处理的,轮询的fd数目越多,自然耗时越多。并且,在linu
- Hibernate对Enum的映射的基本使用方法
linzx0212
enumHibernate
枚举
/**
* 性别枚举
*/
public enum Gender {
MALE(0), FEMALE(1), OTHER(2);
private Gender(int i) {
this.i = i;
}
private int i;
public int getI
- 第10章 高级事件(下)
onestopweb
事件
index.html
<!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/
- 孙子兵法
roadrunners
孙子兵法
始计第一
孙子曰:
兵者,国之大事,死生之地,存亡之道,不可不察也。
故经之以五事,校之以计,而索其情:一曰道,二曰天,三曰地,四曰将,五
曰法。道者,令民于上同意,可与之死,可与之生,而不危也;天者,阴阳、寒暑
、时制也;地者,远近、险易、广狭、死生也;将者,智、信、仁、勇、严也;法
者,曲制、官道、主用也。凡此五者,将莫不闻,知之者胜,不知之者不胜。故校
之以计,而索其情,曰
- MySQL双向复制
tomcat_oracle
mysql
本文包括:
主机配置
从机配置
建立主-从复制
建立双向复制
背景
按照以下简单的步骤:
参考一下:
在机器A配置主机(192.168.1.30)
在机器B配置从机(192.168.1.29)
我们可以使用下面的步骤来实现这一点
步骤1:机器A设置主机
在主机中打开配置文件 ,
- zoj 3822 Domination(dp)
阿尔萨斯
Mina
题目链接:zoj 3822 Domination
题目大意:给定一个N∗M的棋盘,每次任选一个位置放置一枚棋子,直到每行每列上都至少有一枚棋子,问放置棋子个数的期望。
解题思路:大白书上概率那一张有一道类似的题目,但是因为时间比较久了,还是稍微想了一下。dp[i][j][k]表示i行j列上均有至少一枚棋子,并且消耗k步的概率(k≤i∗j),因为放置在i+1~n上等价与放在i+1行上,同理