- 数据挖掘:定义、挑战与应用
黑色叉腰丶大魔王
数据挖掘人工智能
一、数据挖掘的定义(一)概念阐述数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。它融合了数据库技术、统计学、机器学习、人工智能等多学科的理论和方法,旨在通过对数据的深入分析和处理,发现有价值的模式、关联、趋势等,从而为决策提供支持。(二)与相关概念的区别与联系数据库管理:数据库管理侧重于数据的存储、组织、检索和维护
- svm python 模型绘图_1SVM处理数据并绘图
张炜大师傅
svmpython模型绘图
爬虫Python基础、数据分析扩展包Numpy、pandas、matplotlib,Python读取MySQL数据,Python爬虫及Scrapy框架,无监督机器学习算法聚类分析等,以及案例:互联网金融行业客户价值分析等。机器学习机器学习是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有
- 【AI中数学-概率论-综合实例-包括python实现】 预测的守望者:动态贝叶斯网络在风险预警中的应用
云博士的AI课堂
AI中的数学人工智能概率论python贝叶斯网络机器学习AI数学
第四章:概率论-综合实例第2节预测的守望者:动态贝叶斯网络在风险预警中的应用在许多现实世界的应用中,预测和风险评估通常不仅依赖于静态的输入数据,而是需要考虑时间维度和动态变化。动态贝叶斯网络(DBN,DynamicBayesianNetwork)作为一种扩展了传统贝叶斯网络的工具,可以有效地处理时间序列数据,并进行时序预测。与静态贝叶斯网络不同,DBN能够通过建模系统状态随时间的变化,揭示出更为复
- 降维算法:主成分分析
一个人在码代码的章鱼
数学建模机器学习概率论
主成分分析一种常用的数据分析技术,主要用于数据降维,在众多领域如统计学、机器学习、信号处理等都有广泛应用。主成分分析是一种通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量(即主成分)的方法。这些主成分按照方差从大到小排列,方差越大,包含的原始数据信息越多。通常会选取前几个方差较大的主成分,以达到在尽量保留原始数据信息的前提下降低数据维度的目的。它通过将多个指标转换为少数几个主成分,
- 数学:机器学习的理论基石
每天五分钟玩转人工智能
机器学习人工智能
一、数学:机器学习的理论基石机器学习是一种通过数据学习模式和规律的科学。其核心目标是从数据中提取有用的信息,以便对未知数据进行预测和分类。为了实现这一目标,机器学习需要一种数学框架来描述和解决问题。数学在机器学习中起着至关重要的作用,它提供了一种数学模型来描述数据和模式,以及一种数学方法来优化模型。数学在机器学习中的应用非常广泛,涵盖了线性代数、概率论、统计学、微积分、优化等多个领域。这些数学方法
- 基于R语言的现代贝叶斯统计学方法(贝叶斯参数估计、贝叶斯回归、贝叶斯计算实践过程
xiao5kou4chang6kai4
统计生态农业r语言回归贝叶斯统计学线性回归
专题一贝叶斯统计学的思想与概念1.1信念函数与概率1.2事件划分与贝叶斯法则1.3稀少事件的概率估计1.4可交换性1.5预测模型的构建专题二单参数模型2.1二项式模型与置信域2.2泊松模型与后验分布2.3指数族模型与共轭先验专题三蒙特卡罗逼近3.1蒙特卡罗方法3.2任意函数的后验推断3.3预测分布采样3.4后验模型检验专题四正态模型4.1均值与条件方差的推断4.2基于数学期望的先验4.3非正态分布
- 广义加性模型的参数、半参数、非参数形式
智识小站
可解释机器学习算法
简要介绍在统计学中,广义加性模型(GAM)是一种广义线性模型,其中线性响应变量线性地依赖于一些预测变量的未知光滑函数,并且人们对这些光滑函数的推理很感兴趣。GAM最初由TrevorHastie和RobertTibshirani[1]开发,用于将广义线性模型的性质与加性模型相结合。它们可以被解释为朴素贝叶斯生成模型的判别推广。该模型将一个单变量响应变量Y和一些预测变量联系起来。为Y指定指数族分布,例
- 北大数学校友胡懿娟归国任教!重回母校,专注于统计学、微生物学和遗传学的交叉领域
量子位
关注前沿科技量子位又一科学家从美归国——北大数学系校友胡懿娟。援引人民日报消息,在北京大学北京国际数学研究中心发布的2024年工作回顾中显示,她于去年7月入职北大。回来之后,她将继续专注于统计学、微生物学和遗传学的交叉领域,致力于解决实际的生物医学数据分析问题。△北大官网截图网友纷纷为她点赞:能力与颜值并存!同时也感叹,越来越多的科学家选择回到祖国,为科学技术发展和人才培养添砖加瓦。北大数学校友胡
- Python字典详解
2401_89224765
python开发语言
print(dict4)需要注意的是:fromkeys方法只用来创建新字典,不负责保存。当通过一个字典来调用fromkeys方法时,如果需要后续使用一定记得给他复制给其他的变量。②访问字典:第一阶段:基操勿6!如果要想获取字典中某个键的值,可以通过访问键的方式来显示对应的值。上代码:dict={‘线代’:“99”,“数据分析”:“99”,“概率论”:“98”}#创建字典print(‘小红同学的线代
- 机器学习02-发展历史补充
坐吃山猪
机器学习机器学习人工智能
机器学习02-发展历史补充文章目录机器学习02-发展历史补充1-机器学习个人理解1-初始阶段:统计学习和模式识别(20世纪50年代至80年代)2-第二阶段【集成时代】+【核方法】(20世纪90年代至2000年代初期)3-第三阶段【特征工程】+【模型优化】(2000年代中期至2010年代初期)4-大规模数据和分布式计算(2010年代中后期)5-自动化机器学习和特征选择(2010年代末至今)2-神经网
- 行为识别的方法
人工智能专属驿站
深度学习
行为识别主要有以下几大类方法,每类方法各有特点及典型算法:传统方法特点:利用手工设计特征对行为进行表征,再用统计学习的分类方法进行识别。需一定专业知识设计特征,耗费人力物力,对复杂场景、遮挡等适应性差,但对简单背景、规则动作识别效果尚可。典型算法:时空关键点(Space-TimeInterestPoints):基于视频图像中的关键点在时空维度上的变化来提取动作特征,但可能忽略视频细节,泛化能力较弱
- R语言的计算机基础
java熊猫
包罗万象golang开发语言后端
R语言计算机基础引言R语言是一种用于数据分析、统计计算和图形显示的编程语言。它被广泛应用于统计学、数据科学、生态学、生物信息学等多个领域。由于其强大的功能和灵活性,R语言在学术界和工业界都得到了广泛的认可和应用。本文将从R语言的基本概念、数据类型、数据结构、函数、控制结构、图形绘制等方面进行介绍,帮助读者掌握R语言的基础知识。一、R语言的基本概念R语言源于新西兰的维特利大学,最初由RobertGe
- T检验:一种通俗易懂的统计分析方法
从零开始学习人工智能
算法人工智能机器学习
摘要T检验(T-test或Student'sT-test)是统计学中用于比较两组数据均值是否存在显著差异的重要工具。本文旨在以通俗易懂的方式介绍T检验的基本概念、类型、数学公式、应用步骤及其在各个领域中的实际应用。引言在科学研究、数据分析等领域,我们经常需要评估两组数据之间的差异是否具有统计学意义。T检验正是为此目的而设计的,它基于T分布理论,通过计算样本数据的T值和P值来推断总体均数之间的差异。
- 【概率论与数理统计】第三章 多维随机变量及其分布(3)
Arthur古德曼
概率论与数理统计概率论多维随机变量二维随机变量独立性概率分布夏明亮
2随机变量的独立性2.1两个随机变量的独立性在多维随机变量中各分量的取值有时会互相影响,但有时也会毫无影响。例如,一个人的身高XXX和体重YYY之间就会互相影响,但与收入ZZZ一般就没什么影响。这里,我们根据两个事件的独立性引出两个随机变量的独立性:之前我们这样描述:事件{X≤x}\{X\lex\}{X≤x}与事件{Y≤y}\{Y\ley\}{Y≤y}的积事件{X≤x,Y≤y}\{X\lex,\Y
- 深度学习:从基础到实践(上、下册)(安德鲁·格拉斯纳)
fyjgfyjfg
深度学习人工智能
(pdf):python33+(0m深度学习概述:深度学习是机器学习的一个分支,它试图通过使用深层神经网络来模拟人脑的学习过程。随机性与基础统计学:在深度学习中,随机性起着重要作用,了解基础统计学有助于更好地理解深度学习中的随机过程和不确定性。训练与测试:深度学习模型的训练过程包括使用训练数据来优化模型参数,而测试过程则使用测试数据来评估模型的性能。过拟合与欠拟合:过拟合是指模型在训练数据上表现过
- 6. NLP自然语言处理(Natural Language Processing)
啊波次得饿佛哥
AI人工智能自然语言处理人工智能
自然语言是指人类日常使用的语言,如中文、英语、法语等。自然语言处理是人工智能(AI)领域中的一个重要分支,它结合了计算机科学、语言学和统计学的方法,通过算法对文本和语音进行分析,使计算机能够理解、解释和生成自然语言。随着深度学习技术的发展,NLP在文本分类、机器翻译、情感分析、对话系统等任务中取得了显著进展,推动了人工智能技术在多个领域的广泛应用。自然语言处理的核心任务涉及如何使计算机理解和处理语
- 【阅读】数据之美,一本书学会可视化设计
蟹蟹蟹风流
阅读数据可视化知书达礼阅读社数据可视化
这里把《数据之美,一本书学会可视化设计》的摘抄分享下吧,图示上有不清晰的地方还请包容。你真的理解数据了吗?对原始数据了解得越多,打造的基础就越坚实,也就越可能制作成令人信服的数据图表。好的可视化设计,需要具备统计学和设计方面的知识。可视化创作是一个迭代的过程,不同的数据集迭代周期不同。由于数据代表了一定的人物、地点和事物,所以除了真实的数字之外,还有重要的背景信息。注意,垃圾信息的相对而言。一个图
- 机器学习与深度学习间关系与区别
ℒℴѵℯ心·动ꦿ໊ོ꫞
人工智能学习深度学习python
一、机器学习概述定义机器学习(MachineLearning,ML)是一种通过数据驱动的方法,利用统计学和计算算法来训练模型,使计算机能够从数据中学习并自动进行预测或决策。机器学习通过分析大量数据样本,识别其中的模式和规律,从而对新的数据进行判断。其核心在于通过训练过程,让模型不断优化和提升其预测准确性。主要类型1.监督学习(SupervisedLearning)监督学习是指在训练数据集中包含输入
- 如何做好人生的选择题?百科全书式天才——赫伯特·西蒙给你答案
伽马有话说
赫伯特·西蒙是谁?想必知道的人非常少。但当看到他的履历后,相信没有人再怀疑他是个“天才”。西蒙出生于1916年6月15日,是个美国人,他的名字全称为赫伯特·亚历山大·西蒙,在2001年2月9日与世长辞,在这84年的岁月中,西蒙以27岁时取得的政治学博士学位为开端,先后步入了政治学、管理学、认知心理学、信息科学、人工智能、科学哲学、应用数学、统计学、运筹学、控制论、数理经济学、公共管理等领域,在这些
- 认识世界
陈陈_19b4
9月16日,雨。阅读书目:《真相》。作者:瑞典统计学家和医学教授汉斯·罗斯林,他的儿子奥拉·罗斯林,google公共数据团队的负责人。汉斯·罗斯林还是一位全球知名的教育家,是世界健康组织和联合国儿童基金会的顾问。他与儿子儿媳共同创办了Gapminder基金会,开发了Trendalyzer软件,将国际统计数据转化成交互式的生动有趣的图表,帮助人们以事实为基础来观察世界,被称为“可视化数据之父”。图片
- 如何有效的学习AI大模型?
Python程序员罗宾
学习人工智能语言模型自然语言处理架构
学习AI大模型是一个系统性的过程,涉及到多个学科的知识。以下是一些建议,帮助你更有效地学习AI大模型:基础知识储备:数学基础:学习线性代数、概率论、统计学和微积分等,这些是理解机器学习算法的数学基础。编程技能:掌握至少一种编程语言,如Python,因为大多数AI模型都是用Python实现的。理论学习:机器学习基础:了解监督学习、非监督学习、强化学习等基本概念。深度学习:学习神经网络的基本结构,如卷
- 【Python・统计学】威尔科克森符号秩检验/Wilcoxon signed-rank test(原理及代码)
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前言自学笔记,分享给对统计学原理不太清楚但需要在论文中用到的小伙伴,欢迎大佬们补充或绕道。ps:本文不涉及公式讲解(文科生小白友好体质)~(部分定义等来源于知乎百度等)本文重点:威尔科克森符号秩检验(英文名:Wilcoxonsigned-ranktest)【1.简单原理和步骤】【2.应用条件】【3.数据实例以及Python代码】1.简单原理和步骤威尔科克森符号秩检验是一种非参数检验的方法,需要数据
- 【Python・统计学】Kruskal-Wallis检验/H检验(原理及代码)
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python统计学python学习笔记
前言自学笔记,分享给对统计学原理不太清楚但需要在论文中用到的小伙伴,欢迎大佬们补充或绕道。ps:本文不涉及公式讲解(文科生小白友好体质)~(部分定义等来源于知乎百度等)本文重点:Kruskal-Wallis检验(Kruskal-Wallistest),也称H检验【1.定义和简单原理】【2.应用条件】【3.数据实例以及Python代码】【4.多重比较(例:Dunn检验)】1.定义和简单原理Krusk
- 【Python・统计学】单因素方差分析(简单原理及代码)
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统计学pythonpython学习笔记
前言自学笔记,分享给对统计学原理不太清楚但需要在论文中用到的小伙伴,欢迎大佬们补充或绕道。ps:本文不涉及公式讲解(文科生小白友好体质)~本文重点:单因素方差分析(以下:方差分析)【1.方差分析简单原理和前提条件】【2.方差分析和t检验的区别】【3.方差分析代码(配对/独立+事后检验+效应量)】1.方差分析简单原理方差分析(ANOVA)又称“变异数分析”或“F检验”,是由罗纳德·费雪爵士发明的,用
- 【统计学】参数检验和非参数检验的区别和基本统计学
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统计学pythonpython
前言自学笔记,分享给对统计学原理不太清楚但需要在论文中用到的小伙伴,欢迎大佬们补充或绕道。ps:本文不涉及公式讲解(文科生小白友好体质)~本文重点:参数检验和非参数检验的区别以及对应的常用统计学方法(这是需要根据自己的数据类型搞清楚用哪种统计学方法的关键)【1.参数检验】【2.非参数检验】【3.参数检验和非参数检验的区别】【4.常用统计学方法】1.什么是参数和参数检验参数(parameter)的概
- 看《碟中谍6》之前你不得不知道的天花
Mingo布克
8月31日《碟中谍6》再中国上映,鸣哥提前一天买了下午的票,准备看阿汤哥如何全面瓦解。图片发自App在这里就不剧透了,但是要说一个事情,在看电影之前各位不得不知道的事,关于天花。因为电影中,反派在克什米尔地区散步天花,造成了大量妇女和儿童死亡。OK,以下内容和电影再没关系了。2018年高考全国I卷作文题“战机防护”,“统计学家沃德坚持加强对飞机上弹痕少的地方的防护,而不是哪里弹痕多修复哪里,因为弹
- 日记2021-3-8
思考z
今天开课第一天,对于今天的目标完成的还不错早上起床赖了一下,下午去图书馆呆了2个多小时,晚自习看了概率论与统计学,单词:talent天赋,才能,thick厚的,obstacleto对……障碍,introduce介绍,传入,thin瘦的,稀薄的,thorough彻底的,完全的,occurredto想到,invent发明,throat喉咙,ofcourse当然,thunder雷,雷声,tide潮汐,o
- PDF和CDF
薛定谔的猫_大雪
概率论
在概率论和统计学中,PDF和CDF是两种描述随机变量分布的重要函数:ProbabilityDensityFunction(PDF):概率密度函数是用来描述连续随机变量可能取值的概率分布的函数。对于一个连续型随机变量X,其PDFf(x)定义为在某个取值x处的概率密度,即X在该值附近出现的概率密度。PDF的积分可以得到概率,即在某个区间内随机变量出现的概率。CumulativeDensityFunct
- Python 数学建模——方差分析
Desire.984
Python数学建模数学建模python概率论
文章目录前言单因素方差分析原理核心代码双因素方差分析数学模型分析依据典型代码前言 方差分析也是概率论中非常重要的内容,有时数学建模需要用到。方差分析是干什么的?如果说假设检验用于分析两个总体之间的均值μ1,μ2\mu_1,\mu_2μ1,μ2是否存在显著的差别,那么方差分析就是分析两个以上总体之间的均值是否存在显著的差别。单因素方差分析用途:已知一个量AAA可能会影响XXX,AAA的不同取值可能
- 几何分布的期望和方差公式推导_算法数学基础-统计学最基础之均值、方差、协方差、矩...
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几何分布的期望和方差公式推导均值定理六个公式概率论方差公式
我们天天都可以接触很多随机现象,比如每天的天气不一样气温是我们最直接的感受,我们很难预测明天的精确问题,但是这些随机现象又体现出了一定的规律性。比如上海7月份平均35度左右,冬天的平均温度在5度左右。所以35、5这些数字体现了某种稳定性。所以除了前面几章中讲到的分布律和概率密度函数可以表征随机变量外,还可以用一组数字来表达随机变量的一般特性。这就是我们今天要讲到的随机变量的数字特征。通过对数字特征
- Java开发中,spring mvc 的线程怎么调用?
小麦麦子
springmvc
今天逛知乎,看到最近很多人都在问spring mvc 的线程http://www.maiziedu.com/course/java/ 的启动问题,觉得挺有意思的,那哥们儿问的也听仔细,下面的回答也很详尽,分享出来,希望遇对遇到类似问题的Java开发程序猿有所帮助。
问题:
在用spring mvc架构的网站上,设一线程在虚拟机启动时运行,线程里有一全局
- maven依赖范围
bitcarter
maven
1.test 测试的时候才会依赖,编译和打包不依赖,如junit不被打包
2.compile 只有编译和打包时才会依赖
3.provided 编译和测试的时候依赖,打包不依赖,如:tomcat的一些公用jar包
4.runtime 运行时依赖,编译不依赖
5.默认compile
依赖范围compile是支持传递的,test不支持传递
1.传递的意思是项目A,引用
- Jaxb org.xml.sax.saxparseexception : premature end of file
darrenzhu
xmlprematureJAXB
如果在使用JAXB把xml文件unmarshal成vo(XSD自动生成的vo)时碰到如下错误:
org.xml.sax.saxparseexception : premature end of file
很有可能时你直接读取文件为inputstream,然后将inputstream作为构建unmarshal需要的source参数。InputSource inputSource = new In
- CSS Specificity
周凡杨
html权重Specificitycss
有时候对于页面元素设置了样式,可为什么页面的显示没有匹配上呢? because specificity
CSS 的选择符是有权重的,当不同的选择符的样式设置有冲突时,浏览器会采用权重高的选择符设置的样式。
规则:
HTML标签的权重是1
Class 的权重是10
Id 的权重是100
- java与servlet
g21121
servlet
servlet 搞java web开发的人一定不会陌生,而且大家还会时常用到它。
下面是java官方网站上对servlet的介绍: java官网对于servlet的解释 写道
Java Servlet Technology Overview Servlets are the Java platform technology of choice for extending and enha
- eclipse中安装maven插件
510888780
eclipsemaven
1.首先去官网下载 Maven:
http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/maven/binaries/apache-maven-3.2.3-bin.tar.gz
下载完成之后将其解压,
我将解压后的文件夹:apache-maven-3.2.3,
并将它放在 D:\tools目录下,
即 maven 最终的路径是:D:\tools\apache-mave
- jpa@OneToOne关联关系
布衣凌宇
jpa
Nruser里的pruserid关联到Pruser的主键id,实现对一个表的增删改,另一个表的数据随之增删改。
Nruser实体类
//*****************************************************************
@Entity
@Table(name="nruser")
@DynamicInsert @Dynam
- 我的spring学习笔记11-Spring中关于声明式事务的配置
aijuans
spring事务配置
这两天学到事务管理这一块,结合到之前的terasoluna框架,觉得书本上讲的还是简单阿。我就把我从书本上学到的再结合实际的项目以及网上看到的一些内容,对声明式事务管理做个整理吧。我看得Spring in Action第二版中只提到了用TransactionProxyFactoryBean和<tx:advice/>,定义注释驱动这三种,我承认后两种的内容很好,很强大。但是实际的项目当中
- java 动态代理简单实现
antlove
javahandlerproxydynamicservice
dynamicproxy.service.HelloService
package dynamicproxy.service;
public interface HelloService {
public void sayHello();
}
dynamicproxy.service.impl.HelloServiceImpl
package dynamicp
- JDBC连接数据库
百合不是茶
JDBC编程JAVA操作oracle数据库
如果我们要想连接oracle公司的数据库,就要首先下载oralce公司的驱动程序,将这个驱动程序的jar包导入到我们工程中;
JDBC链接数据库的代码和固定写法;
1,加载oracle数据库的驱动;
&nb
- 单例模式中的多线程分析
bijian1013
javathread多线程java多线程
谈到单例模式,我们立马会想到饿汉式和懒汉式加载,所谓饿汉式就是在创建类时就创建好了实例,懒汉式在获取实例时才去创建实例,即延迟加载。
饿汉式:
package com.bijian.study;
public class Singleton {
private Singleton() {
}
// 注意这是private 只供内部调用
private static
- javascript读取和修改原型特别需要注意原型的读写不具有对等性
bijian1013
JavaScriptprototype
对于从原型对象继承而来的成员,其读和写具有内在的不对等性。比如有一个对象A,假设它的原型对象是B,B的原型对象是null。如果我们需要读取A对象的name属性值,那么JS会优先在A中查找,如果找到了name属性那么就返回;如果A中没有name属性,那么就到原型B中查找name,如果找到了就返回;如果原型B中也没有
- 【持久化框架MyBatis3六】MyBatis3集成第三方DataSource
bit1129
dataSource
MyBatis内置了数据源的支持,如:
<environments default="development">
<environment id="development">
<transactionManager type="JDBC" />
<data
- 我程序中用到的urldecode和base64decode,MD5
bitcarter
cMD5base64decodeurldecode
这里是base64decode和urldecode,Md5在附件中。因为我是在后台所以需要解码:
string Base64Decode(const char* Data,int DataByte,int& OutByte)
{
//解码表
const char DecodeTable[] =
{
0, 0, 0, 0, 0, 0
- 腾讯资深运维专家周小军:QQ与微信架构的惊天秘密
ronin47
社交领域一直是互联网创业的大热门,从PC到移动端,从OICQ、MSN到QQ。到了移动互联网时代,社交领域应用开始彻底爆发,直奔黄金期。腾讯在过去几年里,社交平台更是火到爆,QQ和微信坐拥几亿的粉丝,QQ空间和朋友圈各种刷屏,写心得,晒照片,秀视频,那么谁来为企鹅保驾护航呢?支撑QQ和微信海量数据背后的架构又有哪些惊天内幕呢?本期大讲堂的内容来自今年2月份ChinaUnix对腾讯社交网络运营服务中心
- java-69-旋转数组的最小元素。把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾,我们称之为数组的旋转。输入一个排好序的数组的一个旋转,输出旋转数组的最小元素
bylijinnan
java
public class MinOfShiftedArray {
/**
* Q69 旋转数组的最小元素
* 把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾,我们称之为数组的旋转。输入一个排好序的数组的一个旋转,输出旋转数组的最小元素。
* 例如数组{3, 4, 5, 1, 2}为{1, 2, 3, 4, 5}的一个旋转,该数组的最小值为1。
*/
publ
- 看博客,应该是有方向的
Cb123456
反省看博客
看博客,应该是有方向的:
我现在就复习以前的,在补补以前不会的,现在还不会的,同时完善完善项目,也看看别人的博客.
我刚突然想到的:
1.应该看计算机组成原理,数据结构,一些算法,还有关于android,java的。
2.对于我,也快大四了,看一些职业规划的,以及一些学习的经验,看看别人的工作总结的.
为什么要写
- [开源与商业]做开源项目的人生活上一定要朴素,尽量减少对官方和商业体系的依赖
comsci
开源项目
为什么这样说呢? 因为科学和技术的发展有时候需要一个平缓和长期的积累过程,但是行政和商业体系本身充满各种不稳定性和不确定性,如果你希望长期从事某个科研项目,但是却又必须依赖于某种行政和商业体系,那其中的过程必定充满各种风险。。。
所以,为避免这种不确定性风险,我
- 一个 sql优化 ([精华] 一个查询优化的分析调整全过程!很值得一看 )
cwqcwqmax9
sql
见 http://www.itpub.net/forum.php?mod=viewthread&tid=239011
Web翻页优化实例
提交时间: 2004-6-18 15:37:49 回复 发消息
环境:
Linux ve
- Hibernat and Ibatis
dashuaifu
Hibernateibatis
Hibernate VS iBATIS 简介 Hibernate 是当前最流行的O/R mapping框架,当前版本是3.05。它出身于sf.net,现在已经成为Jboss的一部分了 iBATIS 是另外一种优秀的O/R mapping框架,当前版本是2.0。目前属于apache的一个子项目了。 相对Hibernate“O/R”而言,iBATIS 是一种“Sql Mappi
- 备份MYSQL脚本
dcj3sjt126com
mysql
#!/bin/sh
# this shell to backup mysql
#
[email protected] (QQ:1413161683 DuChengJiu)
_dbDir=/var/lib/mysql/
_today=`date +%w`
_bakDir=/usr/backup/$_today
[ ! -d $_bakDir ] && mkdir -p
- iOS第三方开源库的吐槽和备忘
dcj3sjt126com
ios
转自
ibireme的博客 做iOS开发总会接触到一些第三方库,这里整理一下,做一些吐槽。 目前比较活跃的社区仍旧是Github,除此以外也有一些不错的库散落在Google Code、SourceForge等地方。由于Github社区太过主流,这里主要介绍一下Github里面流行的iOS库。 首先整理了一份
Github上排名靠
- html wlwmanifest.xml
eoems
htmlxml
所谓优化wp_head()就是把从wp_head中移除不需要元素,同时也可以加快速度。
步骤:
加入到function.php
remove_action('wp_head', 'wp_generator');
//wp-generator移除wordpress的版本号,本身blog的版本号没什么意义,但是如果让恶意玩家看到,可能会用官网公布的漏洞攻击blog
remov
- 浅谈Java定时器发展
hacksin
java并发timer定时器
java在jdk1.3中推出了定时器类Timer,而后在jdk1.5后由Dou Lea从新开发出了支持多线程的ScheduleThreadPoolExecutor,从后者的表现来看,可以考虑完全替代Timer了。
Timer与ScheduleThreadPoolExecutor对比:
1.
Timer始于jdk1.3,其原理是利用一个TimerTask数组当作队列
- 移动端页面侧边导航滑入效果
ini
jqueryWebhtml5cssjavascirpt
效果体验:http://hovertree.com/texiao/mobile/2.htm可以使用移动设备浏览器查看效果。效果使用到jquery-2.1.4.min.js,该版本的jQuery库是用于支持HTML5的浏览器上,不再兼容IE8以前的浏览器,现在移动端浏览器一般都支持HTML5,所以使用该jQuery没问题。HTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<h
- AspectJ+Javasist记录日志
kane_xie
aspectjjavasist
在项目中碰到这样一个需求,对一个服务类的每一个方法,在方法开始和结束的时候分别记录一条日志,内容包括方法名,参数名+参数值以及方法执行的时间。
@Override
public String get(String key) {
// long start = System.currentTimeMillis();
// System.out.println("Be
- redis学习笔记
MJC410621
redisNoSQL
1)nosql数据库主要由以下特点:非关系型的、分布式的、开源的、水平可扩展的。
1,处理超大量的数据
2,运行在便宜的PC服务器集群上,
3,击碎了性能瓶颈。
1)对数据高并发读写。
2)对海量数据的高效率存储和访问。
3)对数据的高扩展性和高可用性。
redis支持的类型:
Sring 类型
set name lijie
get name lijie
set na
- 使用redis实现分布式锁
qifeifei
在多节点的系统中,如何实现分布式锁机制,其中用redis来实现是很好的方法之一,我们先来看一下jedis包中,有个类名BinaryJedis,它有个方法如下:
public Long setnx(final byte[] key, final byte[] value) {
checkIsInMulti();
client.setnx(key, value);
ret
- BI并非万能,中层业务管理报表要另辟蹊径
张老师的菜
大数据BI商业智能信息化
BI是商业智能的缩写,是可以帮助企业做出明智的业务经营决策的工具,其数据来源于各个业务系统,如ERP、CRM、SCM、进销存、HER、OA等。
BI系统不同于传统的管理信息系统,他号称是一个整体应用的解决方案,是融入管理思想的强大系统:有着系统整体的设计思想,支持对所有
- 安装rvm后出现rvm not a function 或者ruby -v后提示没安装ruby的问题
wudixiaotie
function
1.在~/.bashrc最后加入
[[ -s "$HOME/.rvm/scripts/rvm" ]] && source "$HOME/.rvm/scripts/rvm"
2.重新启动terminal输入:
rvm use ruby-2.2.1 --default
把当前安装的ruby版本设为默