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张起灵ovo
机器学习入门机器学习算法学习
1、K-Means聚类算法K表示超参数个数,如分成几个类别,K值就取多少。若无需求,可使用网格搜索找到最佳的K。步骤:1、随机设置K个特征空间内的点作为初始聚类中心;2、对于其他每个点计算到K个中心的距离,未知的点选择最近的一个聚类中心点作为标记种类;3、接着对标记的聚类中心之后,重新计算出每个聚类的中心点(平均值);4、如果计算得出的新中心点与原中心点一样,那么结束,否则执行第二步。means表
- 仿12306项目(1)
容器( ु⁎ᴗ_ᴗ⁎)ु.。oO
java
雪花算法为了高效的生成有序且唯一的ID,可以采用雪花算法来进行实现,为什么不去采用UUID呢?首先,UUID是一个128位的值,相较于雪花算法生成的64位的值,长了很多,在数据库中存储时耗费的时间更长,UUID生成后没有顺序关系,导致它不适合做主键,雪花算法排序具有可读性,在一些状况下更容易地追踪。雪花算法的原理IdUtil.getSnowflake有两个参数,第一个时数据中心的编号,第二个时机器
- BY组态-低代码web可视化组件
万维——组态
低代码前端物联网运维数学建模编辑器
简介BY组态是集实时数据展示、动态交互等一体的全功能可视化平台。帮助物联网、工业互联网、电力能源、水利工程、智慧农业、智慧医疗、智慧城市等场景快速实现数字孪生、大屏可视化、Web组态、SCADA等解决方案。具有实时监控、多样、变化、动态交互、高效、可扩展、支持自动算法、跨平台等特点,最大程度减少研发和运维的成本,并致力于普通业务人员0代码开发实现数字孪生、大屏可视化、Web组态、SCADA等解决方
- 数业有道,智赢未来:派可数据 BI 助力企业数字化升级、高质量增长
派可数据
数据要素数据仓库商业智能数据分析信息可视化大数据商业智能BI数据仓库
前言当前,企业数字化转型经过初始探索阶段,各行各业进入高速发展百花齐放的创新应用新阶段。创新应用阶段的核心是企业应用先进的数字技术和工具,对企业多年在全领域积累的各类数据,包括财务、业务、生产、设计、设备、工艺等结构化数据,以及非结构、半结构的日志、音、视数据,通过算法深度分析并挖掘数据的价值,以此来改变和提升企业、组织或个人的运营模式、业务流程、管理方式以及价值创造能力,进而支撑企业战略目标的实
- leetcode 41. 缺失的第一个正数
萌の鱼
leetcode算法c++数据结构
题目如下数据范围观察数据范围n方复杂度的算法铁定不行了。但是我们可以另辟蹊径:若一个数组长度为n且这个数组的数都是正常的(例如n=3[1,2,3])这样即返回答案最大为n+1若出现不正常数(例如n=3[1,2,5][1,1,2])那么显然答案应该是3是小于n+1的所以我们不妨这样推断如果这个数组正常那么每个数必然能刚好对应一个位置就像上面的正常数组1在02在13在2即出现nums[i]==i+1。
- 如何选择AI外呼产品?技术人必看的五大核心指标
MARS_AI_
人工智能自然语言处理语音识别信息与通信nlp
随着AI技术的快速发展,AI外呼产品逐渐成为企业客户沟通与业务拓展的利器。然而,面对市场上琳琅满目的解决方案,如何选择一款真正适合自身业务的AI外呼产品?本文从技术视角出发,结合实际应用场景,总结出五大核心评估指标,助你科学决策。一、技术核心:从算法到落地的关键AI外呼产品的核心能力取决于其底层技术架构,尤其是自然语言处理(NLP)与大模型技术的应用水平。以下是不同技术方案的对比:技术选型建议:•
- 数据结构2---------->时间复杂度
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数据结构
一、算法的效率:1.如何正确的衡量一个算法的好坏呢?请看下面的斐波拉契数列:我先简单介绍一下斐波拉契数列:斐波那契数列(黄金分割数列),它是由数学家莱昂纳多·斐波那契(LeonardodaFibonacci)以兔子繁殖为例子而引入,故又称为“兔子数列”,指的是这样一个数列:0、1、1、2、3、5、8、13、21、34、……即这个数列从第三项开始,每一项都等于前两项之和。longlongFib(in
- 快速排序,折半算法
zm
算法java数据结构
快速排序#include#includeintone_kp(int*arr,intlow,inthigh){intbase=arr[low];while(low=base){high--;}arr[low]=arr[high];//lowwhile(lowinthalf_search(int*arr,intlow,inthigh,intvalue){//当数据中只有一个数时,也要进行折半查找whi
- SLAM文献之-IMLS-SLAM: scan-to-model matching based on 3D data
点云SLAM
SLAM3d机器学习SLAMIMLSICP
IMLS-SLAM算法原理详解一、算法概述IMLS-SLAM(ImplicitMovingLeastSquaresSLAM)是一种基于3D激光雷达数据的低漂移SLAM算法,由Jean-EmmanuelDeschaud等人在2018年提出。其核心思想是通过隐式移动最小二乘(IMLS)曲面建模实现scan-to-model的匹配框架,显著提升了定位与建图的精度和鲁棒性。该算法在无闭环检测的情况下,4公
- 行为型模式 - 模板方法模式 (Template Method Pattern)
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Java设计模式模板方法模式设计模式
行为型模式-模板方法模式(TemplateMethodPattern)模板方法模式定义了一个操作中的算法骨架,将一些步骤的实现延迟到子类中。使得子类可以在不改变算法结构的情况下,重新定义算法中的某些步骤。假设有一个饮品制作流程,包括烧水、冲泡/酿造、倒入杯子、添加调料等步骤。不同的饮品(如咖啡和茶)在冲泡/酿造和添加调料这两个步骤可能有所不同,而烧水和倒入杯子步骤是通用的。可以使用模板方法模式来实
- 行为型模式 - 策略模式 (Strategy Pattern)
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Java设计模式策略模式设计模式
行为型模式-策略模式(StrategyPattern)策略模式定义了一系列的算法,并将每个算法封装起来,使它们可以相互替换。策略模式让算法的变化独立于使用算法的客户端。以下是几个策略模式的经典案例。//一个经典的例子,支付方式、微信、支付宝、银联//1.策略接口publicinterfacePaymentStrategy{voidpay(doubleamount);}//2.具体策略实现//微信p
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以下为你提供一个使用Python实现简单机器学习项目的教程案例,此案例将使用鸢尾花数据集进行分类任务,运用经典的支持向量机(SVM)算法。步骤1:环境准备首先,你要确保已经安装了必要的Python库,像scikit-learn、pandas、matplotlib和seaborn。可以使用以下命令进行安装:pipinstallscikit-learnpandasmatplotlibseaborn步骤
- CSP-J/S复赛算法 动态规划初步
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CSP-J算法动态规划深度优先c++noiCSP-J/S
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文章目录计数排序(CountingSort)详解一、基本思想1.基本原理2.适用场景3.稳定性二、实现步骤1.统计频率2.累积频率3.构建输出数组4.复制回原数组三、代码实现四、时间复杂度分析五、空间复杂度分析六、计数排序的优缺点七、总结计数排序(CountingSort)详解计数排序(CountingSort)是一种非比较型排序算法,适用于整数排序。它通过计算每个元素出现的次数来确定它们在输出数
- C++ STL学习笔记
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C++STL学习笔记引言C++STL(StandardTemplateLibrary,标准模板库)是C++编程语言的核心之一,提供了丰富的容器、算法、迭代器和函数对象。STL让C++编程变得更加简洁和高效,极大地提升了程序员的开发效率。STL采用了泛型编程的思想,通过模板支持多种数据类型,从而实现了高度的代码复用。在这篇学习笔记中,我将带你深入探讨STL中的各种组件,了解如何使用这些工具高效编写代
- AI人工智能机器学习之聚类分析
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1、概要 本篇学习AI人工智能机器学习之聚类分析,以KMeans、AgglomerativeClustering、DBSCAN为例,从代码层面讲述机器学习中的聚类分析。2、聚类分析-简介聚类分析是一种无监督学习的方法,用于将数据集中的样本划分为不同的组(簇),使得同一组中的样本相似度较高,而不同组之间的样本相似度较低。sklearn.cluster提供了多种聚类算法K均值聚类(K-MeansCl
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文章目录希尔排序算法:一种高效的排序方法一、基本思想二、实现步骤1.初始化增量2.分组与排序3.缩小增量4.最终排序三、代码实现四、增量序列的选择1.Shell增量序列2.Hibbard增量序列3.Sedgewick增量序列五、时间复杂度六、总结希尔排序算法:一种高效的排序方法在讨论希尔排序之前,我们先回顾一下选择排序的基本概念。选择排序是一种简单的排序算法,其核心思想是通过多次遍历数组,逐步找到
- AIGC生图技术剖析:文本生成图像的核心算法与创新应用
喵手
零基础学JavaAIGC算法
全文目录:开篇语前言AIGC技术核心:从文本到图像的转换1.文本编码与语义提取2.生成对抗网络(GAN)3.变分自编码器(VAE)4.融合模型:CLIP+VQ-GAN核心算法示例:使用Python生成图像使用OpenAI的DALL-E生成图像解释AIGC在多个领域的应用前景1.艺术创作2.广告设计3.虚拟现实(VR)与增强现实(AR)4.游戏开发总结:AIGC生图技术的未来文末开篇语哈喽,各位小伙
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扣丁梦想家
设计模式教程设计模式模板方法模式java
一、概述模板方法模式(TemplateMethodPattern)是一种行为型设计模式,旨在定义一个操作中的算法骨架,而将一些步骤的具体实现延迟到子类中。通过模板方法模式,父类可以不改变算法结构的情况下,让子类重新定义某些步骤的实现,从而使得不同的子类可以有不同的行为。模板方法模式适用于那些具有相同的整体流程但又希望子类可以在某些步骤上有所不同的场景。二、模板方法模式的结构模板方法模式主要包括以下
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一、引言 侯捷先生作为C++领域的权威专家,其课程深受开发者们的喜爱。本文将围绕侯捷C++系列课程中的STL(StandardTemplateLibrary,标准模板库)与模板元编程部分展开学习笔记,分享个人对这两大主题的深入理解与学习心得。 二、STL的深刻理解 1.STL概述 STL是C++标准库的一部分,提供了大量的通用算法、容器、迭代器和函数对象等。通过STL,我们可以更加高效
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KNN算法性能跃升秘籍:优化实战,打造高效分类利器!今天,我想和大家深入探讨一种经典而实用的机器学习算法——K近邻(K-NearestNeighbors,KNN)。KNN算法以其原理简单、易于实现、无需显式训练等特点,在模式识别、分类、回归等领域得到了广泛应用。然而,正如任何算法一样,基础的KNN算法也存在着性能瓶颈,尤其是在处理大规模数据集和高维度特征时,其计算效率和预测精度都可能受到挑战。你是
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一只嘻嘻嘻
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策略模式(StrategyPattern):一个类的行为或其算法可以在运行时更改,策略模式属于行为型模式。策略模式简单Java实现:https://www.runoob.com/design-pattern/strategy-pattern.html策略模式本质就是利用类型的多态,通过接口不同实现类来实现不同的功能SpringBoot实现场景:假设登录系统的用户有多种,例如:终身会员、年度会员、月
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No8g攻城狮
Java设计模式设计模式java开发语言
本文目录一、策略模式介绍1.1含义1.2适用场景1.3主要解决1.4应用实例1.5优缺点二、策略模式实现2.1类图2.2代码实现第一个案例:策略模式代码实现第二个案例:策略模式代码实现2.3角色分析三、源码分析这种类型的设计模式属于行为型模式。一、策略模式介绍1.1含义在策略模式(StrategyPattern)中,一个类的行为或其算法可以在运行时更改。这种类型的设计模式属于行为型模式。在策略模式
- Sobel边缘检测算法:图像处理的关键技术
Fkvision
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:Sobel算子是图像处理中用于边缘检测的经典方法,通过计算图像的梯度强度和方向来识别边界。本文详细介绍了Sobel算子的设计原理和实现步骤,包括图像的灰度转换、梯度计算、幅值和方向的确定,以及阈值处理和边缘细化。Sobel算子通过卷积操作实现对水平和垂直方向的边缘检测,被广泛应用于各种图像处理场景。文章还将涉及如何使用编程语言和库来实现Sobel边缘检测算法,
- 《李航 统计学习方法》学习笔记——第五章决策树
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决策树5.1决策树模型与学习5.2特征选择5.2.1信息增益5.2.2信息增益比python代码实现例题:信息增益与信息增益比5.3决策树的生成5.3.1ID3算法(python实现)5.3.2C4.5生成算法(python实现)5.4决策树的剪枝5.5CART算法5.5.1CART生成5.5.2CART剪枝习题5.1(python实现)习题5.2(python实现)习题5.3习题5.4参考5.1
- 《李航 统计学习方法》学习笔记——第八章提升方法
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提升方法8.1提升方法AdaBoost8.1.1提升方法的基本思路8.1.2AdaBoost算法8.1.3AdaBoost的例子(代码实现)8.2AdaBoost算法的训练误差分析定理8.1AdaBoost训练误差界定理8.2二分类问题AdaBoost训练误差界8.3AdaBoost算法的解释8.3.1前向分步算法8.3.2前向分步算法与AdaBoost8.4提升树8.4.1提升树模型8.4.2提
- 利用springboot初始化机制三种实现策略模式的应用
π大星的日常
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面试时总被问,spring中使用了哪些设计模式,你在实际开发中又使用哪些设计模式。给他手指一个方向跟他说,这就是一个模式:goout!。这就是一种模式:策略模式,一个接口的多个实现方式(算法)。本文梳理了使用springboot实现的三种实现策略模式的应用我们知道,springboot应用初始化的过程是通过事件机制进行的。主要是通过EventPublishingRunListener在不同的初始化
- 常见的图像处理算法:Sobel边缘检测
资深流水灯工程师
机器视觉图像处理算法计算机视觉
Sobel算子是一个主要用于边缘检测的离散微分算子。它结合了高斯平滑和微分求导,用来计算灰度图像的近似梯度。Sobel算子是一个主要用于边缘检测的离散微分算子(discretedifferentiationoperator)。它结合了高斯平滑和微分求导,用来计算图像灰度函数的近似梯度。在图像的任何一点使用此算子,都将会产生对应的梯度矢量或是其法矢量。Sobel算子的两个3*3内核为:
- 插入表主键冲突做更新
a-john
有以下场景:
用户下了一个订单,订单内的内容较多,且来自多表,首次下单的时候,内容可能会不全(部分内容不是必须,出现有些表根本就没有没有该订单的值)。在以后更改订单时,有些内容会更改,有些内容会新增。
问题:
如果在sql语句中执行update操作,在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询,查询结果有做更新,没有做插入,这样会将代码复杂化。
解决:
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、?、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
1.引用自定义资源。格式:@[package:]type/name
android:text="@string/hello"
2.引用系统资源。格式:@android:type/name
android:textColor="@android:color/opaque_red"
- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式,用一种提前设计好的框架去存取数据,以便更方便,高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构,对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外,在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈,堆等,就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下:
一:线性数据结构
(1):列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能,联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊,写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn(一针见血)
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便,但提供方便的同时表示隐藏了细节,建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中,所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的?
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了,也能自动 编译java源代码,但是jre不是java的运行环境么,难道jre中也带有编译工具? 还是eclipse自己实现的?谁能给解释一下呢问题补充:假设系统中没有安装jdk or jre,只在eclipse的目录中有一个jre,那么eclipse会采用该jre,问题是eclipse照样可以编译java源文件,为什么呢?
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景: 前端JavaScript模块化,其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来,还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制,造成了大量的全局变量,大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java(import),Python (import),Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代,我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后,还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后,还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步,Flume和Kakfa对接,Flume抓取日志,写到Kafka中
第二部,Spark Streaming读取Kafka中的数据,进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理(脚本)来获取消息,走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件,下载地址:https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
bookjovi
erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言,是在SDL语言的基础上加以修改而成,TNSDL需翻译成C语言得以编译执行,TNSDL语言中实现了异步并行的特点,当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持,异步并行类似于Erlang的process(轻量级进程),TNSDL中则称之为hand,Erlang是基于vm(beam)开发,
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
ljy325
企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件,我看新闻和网站,国防科技大学的科学家累死了,太疲劳,老是加班,不休息,经常吃药,吃药根本就没用,根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾,老想赶快学习到东西跳槽离开,搞得超负荷,不明理。深圳做软件开发经常累死人,总有不明理的人,有个软件提醒限制很好,可以挽救很多人的生命。
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(1)IT行业成五大疾病重灾区:过劳死平均37.9岁
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
bylijinnan
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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/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法:
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
SVN
今天花了大半天的功夫,终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库,比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
pepos
component
webapps
在conf里面的auth里赋予的权限配置为
[groups]
- 浅谈程序员的数学修养
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设计模式编程算法面试招聘
浅谈程序员的数学修养
- 批量执行 bulk collect与forall用法
daizj
oraclesqlbulk collectforall
BULK COLLECT 子句会批量检索结果,即一次性将结果集绑定到一个集合变量中,并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、
FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。
有关FORALL语句的用法请参考:批量SQL之 F
- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
dongwei_6688
OS
1、先安装rsync:yum install rsync
2、建立一个空的文件夹:mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录:rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了,删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理,处理数十万个文件也是秒删。
- Yii CModel中rules验证规格
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Yii cValidator主要用法分析:
yii验证rulesit 分类: Yii yii的rules验证 cValidator主要属性 attributes ,builtInValidators,enableClientValidation,message,on,safe,skipOnError
- 基于vagrant的redis主从实验
dcj3sjt126com
vagrant
平台: Mac
工具: Vagrant
系统: Centos6.5
实验目的: Redis主从
实现思路
制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box
制作sentos6.5+redis的box
mkdir vagrant_redis
cd vagrant_
- Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器
frank1234
centosmemcached
一、安装gcc
rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
开始安装,命令如下,[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]:
建议可以先切换到root用户,不然可能会遇到权限问题:su root 输入密码......
rpm -ivh kernel-head
- Remove Duplicates from Sorted List
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once.
For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
- Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持
jinnianshilongnian
spring4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- 浅谈enum与单例设计模式
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java单例
在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种),两者同是私有构
造器,导出静态成员变量,以便调用者访问。
第一种
package singleton;
public class Singleton {
//导出全局成员
public final static Singleton INSTANCE = new S
- 使用switch条件语句需要注意的几点
openwrt
cbreakswitch
1. 当满足条件的case中没有break,程序将依次执行其后的每种条件(包括default)直到遇到break跳出
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{
int n = 1;
switch(n) {
case 1:
printf("--1--\n");
default:
printf("defa
- 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文
schnell18
springmybatisJUnit
Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有:
单元测试的app context不支持从外部properties文件注入属性
@Value注解不能解析带通配符的路径字符串
解决第一个问题可以配置一个PropertyPlaceholderConfigurer的bean。
第二个问题的具体实例是:
- Java 定时任务总结一
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javaspringtimerquartztimertask
Java定时任务总结 一.从技术上分类大概分为以下三种方式: 1.Java自带的java.util.Timer类,这个类允许你调度一个java.util.TimerTask任务; 说明: java.util.Timer定时器,实际上是个线程,定时执行TimerTask类 &
- 一种防止用户生成内容站点出现商业广告以及非法有害等垃圾信息的方法
yangshangchuan
rank相似度计算文本相似度词袋模型余弦相似度
本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法,对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式,方法如下:
1、注册多个账号(一般10个以上)。
2、从多个账号中选择一个账号,发表1-2篇博文