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数据大包哥
#Spark大数据
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爱编程的喵喵
Python基础课程pythontokenizerPyPreTokenizer解决方案
大家好,我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业,现担任全栈工程师一职,热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳,不仅形成深入且独到的理解,而且能够帮助新手快速入门。 本文主要介绍了Exception:datadidn
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烧瓶里的西瓜皮
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电竞赛事数据分析:LNGvsBLG的胜利背后摘要在S14瑞士轮次日,LNG以1:0战胜BLG,取得了开赛二连胜。本文将通过Python进行数据处理与分析,结合机器学习算法预测比赛结果,并使用数据可视化工具展示关键指标。通过对这场比赛的数据深入挖掘,揭示LNG获胜的关键因素。引言电子竞技(Esports)已经成为全球范围内的一项重要娱乐活动,而《英雄联盟》(LeagueofLegends,LoL)作
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智能与优化
开发语言
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、pandas是什么?二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言提示:这里可以添加本文要记录的大概内容:例如:随着人工智能的不断发展,机器学习这门技术也越来越重要,很多人都开启了学习机器学习,本文就介绍了机器学习的基础内容。提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考一、pandas是什么?示例:pandas是基于Nu
- python pandas 读取数据库_Python+Pandas 获取数据库并加入DataFrame的实例
weixin_39955149
pythonpandas读取数据库
Python+Pandas获取数据库并加入DataFrame的实例实例如下所示:importpandasaspdimportsysimportimpimp.reload(sys)fromsqlalchemyimportcreate_engineimportcx_Oracledb=cx_Oracle.connect('userid','password','10.10.1.10:1521/dbins
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优游的鱼
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可以使用cx_Oracle库在Python中连接Oracle数据库并执行查询。然后,可以使用pandas库将查询结果读取为DataFrame,并使用to_sql()方法将其导出为insert语句。示例代码如下:importcx_Oracleimportpandasaspd#ConnecttoOracledatabaseconn=cx_Oracle.connect('username/passwor
- python画出roc曲线 auc计算逻辑_Python画ROC曲线和AUC值计算
路过炊烟
python画出roc曲线auc计算逻辑
前言ROC(ReceiverOperatingCharacteristic)曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器(binaryclassifier)的优劣。这篇文章将先简单的介绍ROC和AUC,而后用实例演示如何python作出ROC曲线图以及计算AUC。AUC介绍AUC(AreaUnderCurve)是机器学习二分类模型中非常常用的评估指标,相比于F1-Score对项目的不平衡有更大的容忍性,
- 记一次从mysql数据迁移到oralce (基于python和pandas)
qq_36532060
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记一次从mysql数据迁移到oralce(基于python)前景提要具体实现创建数据库链接读取mysql数据写入orcale结语前景提要公司最近有个从mysql迁移数据到oracle的需求,于是进行了一下方案调研和分析,但作为一个之前从没接触过Oracle的人真的感到好难,但再难也难上,这篇文章主要是记录一下做这件事时遇到的坑以及分享一下最终的方案及代码。具体实现创建数据库链接其实我觉得这个算是最
- 【Python-ML】SKlearn库性能指标ROC-AUC
fjssharpsword
Bigdatapython专栏
#-*-coding:utf-8-*-'''Createdon2018年1月19日@author:Jason.F@summary:ROC(receiveroperatorcharacteristic,基于模型真正率和假正率等性能指标评估分类模型'''importpandasaspdfromsklearn.preprocessingimportLabelEncoderfromsklearn.cros
- 使用Python导出Oracle数据库数据表目录
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###Oracle数据库数据表目录导出###导入包importpandasaspdimportcx_Oracle###数据库信息username='xxx'password='yyy'ipaddr='100.28.60.132'port='1521'service_name='service_name'connect_string=ipaddr+":"+port+"/"+service_name#
- 【python 机器学习】sklearn ROC曲线与AUC指标
人才程序员
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文章目录sklearnROC曲线与AUC指标1.什么是ROC曲线与AUC?通俗介绍:学术解释:2.在`sklearn`中绘制ROC曲线与计算AUC2.1导入库和数据2.2加载数据集2.3训练模型2.4预测概率2.5计算FPR、TPR和AUC2.6绘制ROC曲线3.解析ROC曲线和AUC值4.总结sklearnROC曲线与AUC指标在机器学习中,评估分类模型的性能不仅仅依赖于准确率,还需要使用一些更
- 使用Python或R语言重新拟合模型
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以下分别给出使用Python和R语言完成该任务的示例代码,假设我们有一个包含被试编号、实验条件和反应时的数据,并且要拟合一个线性回归模型。Python实现importpandasaspdimportnumpyasnpimportstatsmodels.apiassm#生成示例数据data={'subject':np.repeat(range(1,11),5),'condition':np.tile
- OpenCV开源机器视觉软件
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OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库,广泛应用于实时图像处理、视频分析、物体检测、人脸识别等领域。它由英特尔实验室于1999年发起,现已成为计算机视觉领域最流行的工具之一,支持多种编程语言(如C++、Python、Java)和操作系统(Windows、Linux、macOS、Android、iOS)。核心功能图像处理基
- 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
- Pandas逐行读取DataFrame数据以及修改对应数据
Zswdhy
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逐行读取数据,并修改对应数据#remove_data,为一个DataFrame对象forindexsinremove_data.index:#逐行查看,values可以用int型索引remove_data.loc[indexs].values[0:-1]#逐行修改列值remove_data.loc[indexs,"Norm_peptide"]=norm_protein#也可以用loc方法查看指定元
- 试试deepseek写策略
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以下是为PTrade平台优化的量化策略代码,结合原有策略逻辑进行改进并适配PTradeAPI接口特性:```python#导入PTrade核心库importpandasaspdimportnumpyasnpfromptrade.apiimport*fromdatetimeimporttime#策略参数配置classConfig:#选股参数MAX_MARKET_CAP=50e8#流通市值上限TURN
- 人工智能算法安全优化实践路径
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内容概要在人工智能技术深度融入产业实践的进程中,算法安全优化已成为保障系统可靠性与社会信任的核心命题。本文系统性梳理从数据预处理到模型落地的全流程安全实践路径,聚焦金融风控、医疗影像诊断、自动驾驶等关键场景,揭示算法开发中潜藏的伦理风险与技术挑战。通过整合自动化机器学习与联邦学习技术,构建跨数据孤岛的协作框架,同时引入可解释性算法增强模型透明度,确保决策逻辑可追溯、可验证。在模型优化维度,重点解析
- 人工智能的未来发展趋势及其对社会的深远影响
智能计算研究中心
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内容概要在当今科技飞速发展的时代,人工智能(AI)已成为推动社会变革的重要力量。本文将探讨人工智能未来的发展趋势,分析其在各个领域的应用前景,尤其是在技术革新、市场需求及伦理挑战等方面。通过对相关趋势的深入分析,我们可以更好地理解人工智能如何重塑劳动力市场、提升生活质量以及推动社会整体进步。探索人工智能的潜力,为未来的发展奠定基础。随着技术的不断进步,人工智能正在经历一场深刻的变革。从机器学习到深
- BagelDB:AI的开源向量数据库
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BagelDB:AI的开源向量数据库BagelDB(OpenVectorDatabaseforAI)是一个类似于GitHub的AI数据协作平台。用户可以在这里创建、分享和管理向量数据集。BagelDB支持独立开发者的私有项目、企业内部的协作以及数据DAO的公共贡献。技术背景介绍随着人工智能和机器学习的快速发展,各种数据的重要性也在不断凸显。向量数据库作为存储向量化数据的重要工具,越来越受到开发者和
- 使用Hugging Face Text Embeddings Inference进行文本嵌入推理
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在自然语言处理中,文本嵌入是一个重要的技术,它将文本转换为可以由机器学习算法处理的数字向量。在这篇文章中,我们将探讨如何使用HuggingFace的TextEmbeddingsInference(TEI)工具包来部署和服务开源文本嵌入和序列分类模型。TEI支持高性能提取,包括常用的嵌入模型如FlagEmbedding、Ember、GTE和E5。技术背景介绍文本嵌入在现代NLP任务中起着关键作用,它
- 《揭秘机器学习中的交叉验证:模型评估的基石》
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在机器学习的复杂领域中,构建一个精准有效的模型是众多从业者的核心目标。然而,模型的性能评估绝非易事,它关乎模型能否在实际应用中发挥作用,而交叉验证则是这一过程中的关键技术,是保障模型可靠性与泛化能力的重要手段。交叉验证的核心意义抵御过拟合风险在机器学习的训练过程中,模型可能会过度适应训练数据的细节和噪声,从而在新数据上表现不佳,这就是过拟合现象。交叉验证通过将数据集划分为多个子集,模型在不同子集上
- 基于Pandas库封装Excel工具类
忆想不到的晖
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引言Excel是一种广泛使用的电子表格软件,它提供了大量的数据处理和计算功能,被广泛应用于数据分析和报告中。在Python中,我们可以使用pandas库来读写和处理Excel文件。但是,为了更方便和快速地操作Excel文件,我们可以封装一个Excel工具类,提供常用的读写操作方法,以提高开发效率。本文将介绍如何使用Python封装Excel操作工具类,并提供相应的例子说明。1、列表转Excel文件
- 阿里云服务器的作用
腾云服务器
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使用阿里云服务器能做什么?大家都知道可以用来搭建网站、数据库、机器学习、Python爬虫、大数据分析等应用,阿里云服务器网来详细说下使用阿里云服务器常见的玩法以及企业或个人用户常见的使用场景:玩转阿里云服务器使用阿里云服务器最常见的应用就是用来搭建网站,例如个人博客、企业网站等;除了搭建网站还可以利用阿里云GPU服务器搭建机器学习和深度学习等AI应用;使用阿里云大数据类型云服务器做数据分析;利用云
- 通过 Python FastAPI 开发一个快速的 Web API 项目
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Python如此受欢迎的众多原因之一是Python有大量成熟和稳定的库可供选择:网页开发有:Django和Flask,提供了很好的网络开发体验和大量的有用文档机器学习有:scikit-learn、Keras等,提供了丰富的机器学习的包和数据处理和可视化工具。FastAPI是一个快速、轻量级的现代API,与其他基于Python的Web框架(如Flask和Django)相比,有一个更容易的学习曲线。F
- 数据湖构建
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阿里云的数据湖构建(DataLake)是一种用于存储和处理大量不同类型数据的解决方案,通常用于大数据分析和机器学习等应用场景。数据湖与传统的数据仓库不同,它能够存储结构化、半结构化和非结构化数据,支持大规模数据的整合、存储、查询和分析。阿里云提供了一整套工具和服务来帮助企业构建数据湖,以下是数据湖构建的主要步骤和关键服务:1.数据湖概述数据湖是一种统一的数据存储库,能承载来自多个来源的数据,包括:
- 阿里云 人工智能与机器学习
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阿里云的人工智能(AI)与机器学习(ML)服务为企业提供了全面的AI解决方案,帮助用户在多个行业实现数据智能化,提升决策效率,推动业务创新。阿里云通过先进的技术和丰富的工具,支持用户开发、部署和管理AI应用。以下是阿里云在人工智能和机器学习方面的主要产品与服务:1.云上机器学习平台—PaaS服务PAI(PlatformforAI)PAI是阿里云推出的人工智能平台,提供一系列机器学习与深度学习工具和
- 使用 LakeSoul 构建实时机器学习样本库
元灵数智
bigdata大数据数据仓库数据库架构数据库开发
首先,附上Github链接LakeSoul:https://github.com/meta-soul/LakeSoul,可搜索公众号元灵数智,在底部菜单了解我们-用户交流获取官方技术交流群二维码,进群与业内大佬进行技术交流。在之前的公众号文章《重磅!开源湖仓平台LakeSoul设计理念详解》中,我们介绍了LakeSoul开源流批一体表存储框架的设计理念和部分实现原理。LakeSoul设计的初衷,是
- AI探索笔记:浅谈人工智能算法分类
安意诚Matrix
机器学习笔记人工智能笔记
人工智能算法分类这是一张经典的图片,基本概况了人工智能算法的现状。这张图片通过三个同心圆展示了人工智能、机器学习和深度学习之间的包含关系,其中人工智能是最广泛的范畴,机器学习是其子集,专注于数据驱动的算法改进,而深度学习则是机器学习中利用多层神经网络进行学习的特定方法。但是随着时代的发展,这张图片表达得也不是太全面了。我更喜欢把人工智能算法做如下的分类:传统机器学习算法-线性回归、逻辑回归、支持向
- 【人工智能算法】人工智能算法都包括什么?请详细列出和解释
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算法强化学习人工智能算法
目录人工智能算法都包括什么?请详细列出和解释1.机器学习算法(MachineLearningAlgorithms)监督学习算法(SupervisedLearning)无监督学习算法(UnsupervisedLearning)强化学习算法(ReinforcementLearning)2.进化算法(EvolutionaryAlgorithms)3.模拟退火(SimulatedAnnealing)4.粒
- AI探索笔记:线性回归
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机器学习笔记人工智能笔记线性回归
前言写这篇博客,主要是自己来练练手。网络上教程已经是数不胜数,也都讲得非常清楚了。但自己不动手,知识和能力还是别人的。下面分别用传统方法(sklearn)和神经网络(pytorch)来解决线性回归问题。内容什么是线性回归线性回归(LinearRegression)是统计学和机器学习中最基础且广泛使用的预测模型,用于建立**自变量(输入特征)与因变量(输出目标)**之间的线性关系模型。其核心思想是通
- mondb入手
木zi_鸣
mongodb
windows 启动mongodb 编写bat文件,
mongod --dbpath D:\software\MongoDBDATA
mongod --help 查询各种配置
配置在mongob
打开批处理,即可启动,27017原生端口,shell操作监控端口 扩展28017,web端操作端口
启动配置文件配置,
数据更灵活 
- 大型高并发高负载网站的系统架构
bijian1013
高并发负载均衡
扩展Web应用程序
一.概念
简单的来说,如果一个系统可扩展,那么你可以通过扩展来提供系统的性能。这代表着系统能够容纳更高的负载、更大的数据集,并且系统是可维护的。扩展和语言、某项具体的技术都是无关的。扩展可以分为两种:
1.
- DISPLAY变量和xhost(原创)
czmmiao
display
DISPLAY
在Linux/Unix类操作系统上, DISPLAY用来设置将图形显示到何处. 直接登陆图形界面或者登陆命令行界面后使用startx启动图形, DISPLAY环境变量将自动设置为:0:0, 此时可以打开终端, 输出图形程序的名称(比如xclock)来启动程序, 图形将显示在本地窗口上, 在终端上输入printenv查看当前环境变量, 输出结果中有如下内容:DISPLAY=:0.0
- 获取B/S客户端IP
周凡杨
java编程jspWeb浏览器
最近想写个B/S架构的聊天系统,因为以前做过C/S架构的QQ聊天系统,所以对于Socket通信编程只是一个巩固。对于C/S架构的聊天系统,由于存在客户端Java应用,所以直接在代码中获取客户端的IP,应用的方法为:
String ip = InetAddress.getLocalHost().getHostAddress();
然而对于WEB
- 浅谈类和对象
朱辉辉33
编程
类是对一类事物的总称,对象是描述一个物体的特征,类是对象的抽象。简单来说,类是抽象的,不占用内存,对象是具体的,
占用存储空间。
类是由属性和方法构成的,基本格式是public class 类名{
//定义属性
private/public 数据类型 属性名;
//定义方法
publ
- android activity与viewpager+fragment的生命周期问题
肆无忌惮_
viewpager
有一个Activity里面是ViewPager,ViewPager里面放了两个Fragment。
第一次进入这个Activity。开启了服务,并在onResume方法中绑定服务后,对Service进行了一定的初始化,其中调用了Fragment中的一个属性。
super.onResume();
bindService(intent, conn, BIND_AUTO_CREATE);
- base64Encode对图片进行编码
843977358
base64图片encoder
/**
* 对图片进行base64encoder编码
*
* @author mrZhang
* @param path
* @return
*/
public static String encodeImage(String path) {
BASE64Encoder encoder = null;
byte[] b = null;
I
- Request Header简介
aigo
servlet
当一个客户端(通常是浏览器)向Web服务器发送一个请求是,它要发送一个请求的命令行,一般是GET或POST命令,当发送POST命令时,它还必须向服务器发送一个叫“Content-Length”的请求头(Request Header) 用以指明请求数据的长度,除了Content-Length之外,它还可以向服务器发送其它一些Headers,如:
- HttpClient4.3 创建SSL协议的HttpClient对象
alleni123
httpclient爬虫ssl
public class HttpClientUtils
{
public static CloseableHttpClient createSSLClientDefault(CookieStore cookies){
SSLContext sslContext=null;
try
{
sslContext=new SSLContextBuilder().l
- java取反 -右移-左移-无符号右移的探讨
百合不是茶
位运算符 位移
取反:
在二进制中第一位,1表示符数,0表示正数
byte a = -1;
原码:10000001
反码:11111110
补码:11111111
//异或: 00000000
byte b = -2;
原码:10000010
反码:11111101
补码:11111110
//异或: 00000001
- java多线程join的作用与用法
bijian1013
java多线程
对于JAVA的join,JDK 是这样说的:join public final void join (long millis )throws InterruptedException Waits at most millis milliseconds for this thread to die. A timeout of 0 means t
- Java发送http请求(get 与post方法请求)
bijian1013
javaspring
PostRequest.java
package com.bijian.study;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.net.HttpURL
- 【Struts2二】struts.xml中package下的action配置项默认值
bit1129
struts.xml
在第一部份,定义了struts.xml文件,如下所示:
<!DOCTYPE struts PUBLIC
"-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configuration 2.3//EN"
"http://struts.apache.org/dtds/struts
- 【Kafka十三】Kafka Simple Consumer
bit1129
simple
代码中关于Host和Port是割裂开的,这会导致单机环境下的伪分布式Kafka集群环境下,这个例子没法运行。
实际情况是需要将host和port绑定到一起,
package kafka.examples.lowlevel;
import kafka.api.FetchRequest;
import kafka.api.FetchRequestBuilder;
impo
- nodejs学习api
ronin47
nodejs api
NodeJS基础 什么是NodeJS
JS是脚本语言,脚本语言都需要一个解析器才能运行。对于写在HTML页面里的JS,浏览器充当了解析器的角色。而对于需要独立运行的JS,NodeJS就是一个解析器。
每一种解析器都是一个运行环境,不但允许JS定义各种数据结构,进行各种计算,还允许JS使用运行环境提供的内置对象和方法做一些事情。例如运行在浏览器中的JS的用途是操作DOM,浏览器就提供了docum
- java-64.寻找第N个丑数
bylijinnan
java
public class UglyNumber {
/**
* 64.查找第N个丑数
具体思路可参考 [url] http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/2541117420094245366965/[/url]
*
题目:我们把只包含因子
2、3和5的数称作丑数(Ugly Number)。例如6、8都是丑数,但14
- 二维数组(矩阵)对角线输出
bylijinnan
二维数组
/**
二维数组 对角线输出 两个方向
例如对于数组:
{ 1, 2, 3, 4 },
{ 5, 6, 7, 8 },
{ 9, 10, 11, 12 },
{ 13, 14, 15, 16 },
slash方向输出:
1
5 2
9 6 3
13 10 7 4
14 11 8
15 12
16
backslash输出:
4
3
- [JWFD开源工作流设计]工作流跳跃模式开发关键点(今日更新)
comsci
工作流
既然是做开源软件的,我们的宗旨就是给大家分享设计和代码,那么现在我就用很简单扼要的语言来透露这个跳跃模式的设计原理
大家如果用过JWFD的ARC-自动运行控制器,或者看过代码,应该知道在ARC算法模块中有一个函数叫做SAN(),这个函数就是ARC的核心控制器,要实现跳跃模式,在SAN函数中一定要对LN链表数据结构进行操作,首先写一段代码,把
- redis常见使用
cuityang
redis常见使用
redis 通常被认为是一个数据结构服务器,主要是因为其有着丰富的数据结构 strings、map、 list、sets、 sorted sets
引入jar包 jedis-2.1.0.jar (本文下方提供下载)
package redistest;
import redis.clients.jedis.Jedis;
public class Listtest
- 配置多个redis
dalan_123
redis
配置多个redis客户端
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi=&quo
- attrib命令
dcj3sjt126com
attr
attrib指令用于修改文件的属性.文件的常见属性有:只读.存档.隐藏和系统.
只读属性是指文件只可以做读的操作.不能对文件进行写的操作.就是文件的写保护.
存档属性是用来标记文件改动的.即在上一次备份后文件有所改动.一些备份软件在备份的时候会只去备份带有存档属性的文件.
- Yii使用公共函数
dcj3sjt126com
yii
在网站项目中,没必要把公用的函数写成一个工具类,有时候面向过程其实更方便。 在入口文件index.php里添加 require_once('protected/function.php'); 即可对其引用,成为公用的函数集合。 function.php如下:
<?php /** * This is the shortcut to D
- linux 系统资源的查看(free、uname、uptime、netstat)
eksliang
netstatlinux unamelinux uptimelinux free
linux 系统资源的查看
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2167081
http://eksliang.iteye.com 一、free查看内存的使用情况
语法如下:
free [-b][-k][-m][-g] [-t]
参数含义
-b:直接输入free时,显示的单位是kb我们可以使用b(bytes),m
- JAVA的位操作符
greemranqq
位运算JAVA位移<<>>>
最近几种进制,加上各种位操作符,发现都比较模糊,不能完全掌握,这里就再熟悉熟悉。
1.按位操作符 :
按位操作符是用来操作基本数据类型中的单个bit,即二进制位,会对两个参数执行布尔代数运算,获得结果。
与(&)运算:
1&1 = 1, 1&0 = 0, 0&0 &
- Web前段学习网站
ihuning
Web
Web前段学习网站
菜鸟学习:http://www.w3cschool.cc/
JQuery中文网:http://www.jquerycn.cn/
内存溢出:http://outofmemory.cn/#csdn.blog
http://www.icoolxue.com/
http://www.jikexue
- 强强联合:FluxBB 作者加盟 Flarum
justjavac
r
原文:FluxBB Joins Forces With Flarum作者:Toby Zerner译文:强强联合:FluxBB 作者加盟 Flarum译者:justjavac
FluxBB 是一个快速、轻量级论坛软件,它的开发者是一名德国的 PHP 天才 Franz Liedke。FluxBB 的下一个版本(2.0)将被完全重写,并已经开发了一段时间。FluxBB 看起来非常有前途的,
- java统计在线人数(session存储信息的)
macroli
javaWeb
这篇日志是我写的第三次了 前两次都发布失败!郁闷极了!
由于在web开发中常常用到这一部分所以在此记录一下,呵呵,就到备忘录了!
我对于登录信息时使用session存储的,所以我这里是通过实现HttpSessionAttributeListener这个接口完成的。
1、实现接口类,在web.xml文件中配置监听类,从而可以使该类完成其工作。
public class Ses
- bootstrp carousel初体验 快速构建图片播放
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境bootstrap纵观千象
img{
border: 1px solid white;
box-shadow: 2px 2px 12px #333;
_width: expression(this.width > 600 ? "600px" : this.width + "px");
_height: expression(this.width &
- SparkSQL读取HBase数据,通过自定义外部数据源
superlxw1234
sparksparksqlsparksql读取hbasesparksql外部数据源
关键字:SparkSQL读取HBase、SparkSQL自定义外部数据源
前面文章介绍了SparSQL通过Hive操作HBase表。
SparkSQL从1.2开始支持自定义外部数据源(External DataSource),这样就可以通过API接口来实现自己的外部数据源。这里基于Spark1.4.0,简单介绍SparkSQL自定义外部数据源,访
- Spring Boot 1.3.0.M1发布
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spring boot
Spring Boot 1.3.0.M1于6.12日发布,现在可以从Spring milestone repository下载。这个版本是基于Spring Framework 4.2.0.RC1,并在Spring Boot 1.2之上提供了大量的新特性improvements and new features。主要包含以下:
1.提供一个新的sprin