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努力的小巴掌
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Pytorch猫狗分类用Pytorch框架,实现分类问题,好像是学习了一些基础知识后的一个小项目阶段,通过这个分类问题,可以知道整个pytorch的工作流程是什么,会了一个分类,那就可以解决其他的分类问题,当然了,其实最重要的还是,了解她的核心是怎么工作的。那首先,我们的第一个项目,就做猫狗的分类。声明:整个数据和代码来自于b站,链接:使用pytorch框架手把手教你利用VGG16网络编写猫狗分类
- 大模型在冠心病风险预测及临床方案制定中的应用研究
LCG元
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目录一、引言1.1研究背景与目的1.2国内外研究现状1.3研究方法与创新点二、大模型预测冠心病风险原理与方法2.1数据收集与预处理2.1.1数据来源2.1.2数据清洗与整理2.2特征工程2.2.1特征提取2.2.2特征选择与优化2.3模型选择与训练2.3.1常用模型介绍2.3.2模型训练过程三、术前风险预测与手术方案制定3.1术前风险预测指标与模型应用3.2基于风险预测的手术方案制定3.3案例分析
- 8、Python 字符串处理与正则表达式实战指南
wolf犭良
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Python字符串处理与正则表达式实战指南文章概述本文深入探讨Python字符串处理核心方法与正则表达式实战技巧,涵盖字符串编码转换、分割替换、正则表达式语法精髓,并通过日志解析、数据清洗等真实场景案例展示高阶应用。最后提供10道阶梯式练习题(附完整答案代码),助你从基础到进阶全面掌握文本处理技能。一、字符串处理核心三剑客1.1编码转换(encode/decode)text="中文文本"utf8_
- 风控算法(一)——数据测试
月亮月亮要去太阳
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下面的内容都是针对数据源测试的一些可能得问题:1、请描述你在开发和执行数据测试流程时的具体步骤。确定样本(对齐样本与时间,去除假样本)——确定特征(确认目前特征)——数据信息(返回的数据字典、收费方式、底层数据:特征、分数)——数据清洗(缺失值替换)——数据训练形成报告。2、如何确定数据产品在风险模型中的潜在价值和适用性的?AUC、IV、相关性、性价比、数据产品背景和领域3、请详细描述你负责的10
- AI 大模型应用数据中心的数据清洗工具
SuperAGI2025
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
1.背景介绍在人工智能大模型应用的浪潮中,数据清洗作为数据预处理的重要环节,对于提升模型性能和可靠性具有至关重要的作用。数据中心作为人工智能模型的运行环境,面临着海量数据流和多样化的数据类型,如何高效、准确地进行数据清洗,成为应用大模型的关键问题之一。本文将详细介绍AI大模型应用数据中心的数据清洗工具,包括核心概念、算法原理、具体操作步骤、应用场景等,旨在为AI大模型的实际应用提供参考。2.核心概
- Pandas完全指南:数据处理与分析从入门到实战
xiaoyu❅
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目录引言一、Pandas环境配置与核心概念1.1安装Pandas1.2导入惯例1.3核心数据结构二、数据结构详解2.1Series创建与操作2.2DataFrame创建三、数据查看与基本操作3.1数据预览3.2索引与选择3.3数据排序四、数据清洗实战4.1处理缺失值4.2处理重复值4.3数据类型转换4.4字符串处理五、数据处理进阶5.1数据筛选5.2列操作5.3应用函数六、数据分组与聚合6.1基础
- 每日实战:python爬虫之网页跳转-以某博为例
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python爬虫python爬虫pandas开发语言
一、项目背景与核心需求通过逆向分析微博热榜接口,实现实时热搜数据抓取,重点解决:话题跳转链接参数缺失问题页面数据清洗规范化处理多维度数据采集存储二、网页跳转爬虫实现原理2.1跳转链接生成逻辑原始热搜词→"雷军刚知道柯洁定了SU7Ultra"处理流程:1.添加话题标识→#雷军刚知道柯洁定了SU7Ultra#2.URL编码→%23雷军刚知道柯洁定了SU7Ultra%233.添加搜索参数→&t=31生成
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目录一、案例背景二、代码实现2.1数据收集与导入2.2数据探索性分析2.3数据清洗2.4数据分析2.4.1市场规模与增长趋势2.4.2消费者需求分析2.4.3企业竞争格局2.4.4政策影响分析2.4.5构建消费者购买意愿预测模型三、主要的代码难点解析3.1数据收集与导入3.2数据清洗-缺失值处理3.3数据清洗-异常值处理3.4数据分析-消费者需求分析3.5数据分析-构建消费者购买意愿预测模型四、可
- 大语言模型的训练数据清洗策略
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目录大语言模型的训练数据清洗策略1.数据去重与标准化问题解决方案示例代码(Python实现数据去重):2.过滤有害内容问题解决方案示例代码(基于关键词过滤有害内容):3.纠正数据不均衡问题解决方案示例代码(欠采样非均衡数据):4.识别和纠正刻板印象问题解决方案示例代码(简单的数据增强):5.处理低质量与无关数据问题解决方案示例代码(去除HTML标签):6.处理时效性数据问题解决方案示例代码(基于时
- 如何用python做一个小程序进行炒股?
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使用Python分析股票的完整程序以下是一个完整的Python程序,展示如何获取股票数据、进行数据清洗、计算技术指标、并进行简单的价格走势分析。1.安装必要的库首先,确保安装了必要的库:bash复制pipinstallrequestspandasmatplotlibyfinance2.获取股票数据使用yfinance库获取股票数据。yfinance是一个流行的库,可以方便地从雅虎财经获取股票数据。
- 如何使用Python对Excel、CSV文件完成数据清洗与预处理?
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在数据分析和机器学习项目中,数据清洗与预处理是不可或缺的重要环节。现实世界中的数据往往是不完整、不一致且含有噪声的,这些问题会严重影响数据分析的质量和机器学习模型的性能。Python作为一门强大的编程语言,提供了多种库和工具来帮助我们高效地完成数据清洗与预处理任务,其中最常用的库包括Pandas、NumPy、SciPy等。本文将详细介绍如何使用Python对Excel和CSV格式的数据文件进行清洗
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Python物联网与传感器数据分析开场白:连接物理世界与数字宇宙物联网的魅力:让物体开口说话Python:编织万物互联的魔法传感器:感知世界的触角数据捕获:从现实世界到数字领域传感器类型概览:温度、湿度、光照及其他Python与硬件接口:树莓派的奇妙旅程实时数据流:如何捕捉每一刻的变化数据处理:挖掘数字宝藏的秘密数据清洗:让数据焕发光彩数据分析:揭秘模式与趋势异常检测:识别噪声与干扰可视化展示:讲
- Python 数据分析实战:电商平台用户行为洞察与营销策略优化
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目录一、案例背景二、代码实现2.1数据收集与导入2.2数据探索性分析2.3数据清洗2.4数据分析2.4.1用户行为随时间的变化2.4.2商品关联分析2.4.3用户购买转化率分析2.4.4用户价值分析(RFM模型)三、主要的代码难点解析3.1数据收集与导入3.2数据清洗-时间戳处理3.3数据分析-商品关联分析3.4数据分析-用户购买转化率分析3.5数据分析-用户价值分析(RFM模型)四、可能改进的代
- 新手村:数据预处理-异常值检测方法
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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
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引言:为什么项目经验是数据分析面试的“敲门砖”?在数据分析岗位的面试中,项目经验是最核心的竞争力证明。HR视角:80%的面试官会通过项目细节判断候选人的真实能力技术视角:项目是数据清洗、建模分析、业务落地的综合体现误区警示:单纯罗列工具名称(如Python/SQL)≠具备实战能力本文将系统讲解如何用STAR法则包装项目、如何选择高含金量数据集、以及如何通过和鲸社区快速积累实战经验。文末提供10个可
- Python----数据分析(Pandas三:一维数组Series的数据操作:数据清洗,数据转换,数据排序,数据筛选,数据拼接)
蹦蹦跳跳真可爱589
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一、数据清洗1.1、dropna()删除包含NaN值的行。series.dropna(axis=0,inplace=False)描述说明axis可选参数,用于指定按哪个轴删除缺失值。对于Series对象,因为它是一维数据结构,只有一个轴,所以此参数默认值为0,且一般不需要修改这个参数(在处理DataFrame时该参数才有更多实际意义,如除,axis=1表示按列删除)。inplace可选参数,用于指
- Python 爬虫实战:于好大夫在线抓取医生评价数据,选择优质医疗服务
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目录引言一、爬虫基础预备知识1.1爬虫的基本概念1.2必备库介绍二、抓取医生评价数据2.1目标网站分析2.2发送HTTP请求2.3解析网页内容2.4保存数据三、数据分析与可视化3.1数据清洗3.2数据分析3.3数据可视化四、选择优质医疗服务4.1选择标准4.2推荐医生4.3分享推荐五、总结与展望5.1总结5.2展望引言在当今医疗信息爆炸的时代,选择一位合适的医生对于患者来说至关重要。好大夫在线是一
- 金融风控可解释性算法安全优化实践
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内容概要在金融风险控制领域,算法的可解释性与安全性已成为技术落地的核心挑战。本文从实际业务场景出发,系统性梳理可解释性算法与联邦学习、特征工程的协同框架,通过超参数优化与动态模型评估机制,构建透明化决策链路。在技术实现层面,重点解析支持向量机与随机森林的改进方案,结合数据清洗与标注的标准化流程,强化风险预测模型在准确率、F1值等关键指标的表现,同时兼顾合规性与安全边界的设计要求。提示:金融机构在部
- hive 数字转换字符串_Hive架构及Hive SQL的执行流程解读
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1、Hive产生背景MapReduce编程的不便性HDFS上的文件缺少Schema(表名,名称,ID等,为数据库对象的集合)2、Hive是什么Hive的使用场景是什么?基于Hadoop做一些数据清洗啊(ETL)、报表啊、数据分析可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供类SQL查询功能。Hive是SQL解析引擎,它将SQL语句转译成M/RJob然后在Hadoop执行。由Facebook开源,
- Pandas真实案例进阶:从数据清洗到高性能分析的完整指南
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案例背景:电商用户行为分析假设某电商平台提供以下数据集(模拟数据包含100万条记录),需完成用户行为分析:user_logs.csv:用户浏览、加购、下单日志user_profiles.csv:用户地域、设备信息product_info.csv:商品类目、价格数据一、数据加载与内存优化1.1智能数据类型转换#列类型预设字典dtype_dict={'user_id':'category','even
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本文已收录于《Python超入门指南全册》本专栏专门针对零基础和需要进阶提升的同学所准备的一套完整教学,从基础到精通不断进阶深入,后续还有实战项目,轻松应对面试,专栏订阅地址:https://blog.csdn.net/mrdeam/category_12647587.html优点:订阅限时19.9付费专栏,私信博主还可进入全栈VIP答疑群,作者优先解答机会(代码指导、远程服务),群里大佬众多可以
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在Pandas中,可以使用dropa方法条件过滤缺失值,用isnull标记哪些是缺失值,用notnull方法标记哪些不是缺失值,用fillna方法填充缺失值。importpandasaspdframe=pd.DataFrame([[1,2,3,None]
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一、整体流程构建垂直领域的聊天机器人需要结合特定行业的需求,采用自然语言处理和机器学习等技术。以下是一个典型的构建流程及相关技术实现:需求分析:明确机器人需要解决的问题范围和功能,例如客户服务、信息查询等。数据收集与预处理:数据收集:从行业相关的网站、论坛、数据库等渠道获取大量专业领域的文本数据。数据清洗:去除广告、无意义回复等噪声数据,确保数据质量。数据标注:对文本进行意图识别和实体识别的标注,
- 数据清洗级可视化中,Pandas&numyp的主要作用
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Pandas:Pandas提供了强大的数据结构和数据分析工具,特别是其DataFrame数据结构,非常适合用于数据清洗和整理例如,可以使用Pandas的dropna()函数删除包含缺失值的行或列,这是数据清洗的重要步骤。此外,Pandas还支持数据类型转换、异常值处理等数据清洗任务,以及时间序列图、柱状图和折线图等基本数据可视化方法NumPy专注于数值计算,提供了高效的数组操作功能,适用于大规模数
- AI学习指南RAG篇(7)-RAG知识库构建
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文章目录一、引言二、知识库构建过程1.数据收集1.1数据来源1.2示例代码2.预处理2.1数据清洗2.2示例代码2.3数据格式转换2.4示例代码3.分块3.1分块的目的3.2分块策略3.3示例代码4.向量化4.1向量化的目的4.2示例代码4.3向量数据库4.4示例代码三、总结一、引言在RAG(Retrieval-AugmentedGeneration,检索增强生成)系统中,知识库的构建是至关重要的
- Python 爬虫实战:从大众点评爬取餐厅评价,探寻美食打卡地
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目录引言一、项目背景与需求分析1.1大众点评平台的特点1.2数据爬取目标二、技术选型与工具准备2.1技术选型2.2工具准备三、爬取餐厅信息3.1获取餐厅列表3.2获取餐厅详情四、数据存储五、数据处理与分析5.1数据清洗5.2数据分析六、可视化展示七、总结与展望引言大众点评作为国内知名的本地生活服务平台,提供了丰富的餐厅信息和用户评价。通过爬取大众点评上的餐厅评价数据,我们可以分析餐厅的受欢迎程度、
- 第20周:Pytorch文本分类入门
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目录前言一、前期准备1.1环境安装导入包1.2加载数据1.3构建词典1.4生成数据批次和迭代器二、准备模型2.1定义模型2.2定义示例2.3定义训练函数与评估函数三、训练模型3.1拆分数据集并运行模型3.2使用测试数据集评估模型总结前言本文为[365天深度学习训练营]中的学习记录博客原作者:[K同学啊]说在前面本周任务:了解文本分类的基本流程、学习常用数据清洗方法、学习如何使用jieba实现英文分
- DeepSeek + Cline:编程如何加速引擎
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DeepSeek与Cline的结合为编程工作流提供了显著的加速能力,这种组合通过AI辅助规划、代码生成与优化、实时调试等功能,大幅提升开发效率。以下是具体实现方式及技术要点:一、智能规划与代码生成问题分析与规划(Plan模式)DeepSeek-R1模型擅长处理复杂逻辑推理,开发者可在Cline的Plan模式下用自然语言描述需求(如“用Python实现数据清洗并计算平均值”)。DeepSeek会根据
- 基于Python的微博舆情分析与可视化系统【附源码】
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基于Python的微博舆情分析与可视化系统摘要研究背景及意义一、数据流程总体架构二、详细处理流程与代码实现1.数据采集模块2.数据清洗与预处理3.情感分析与特征工程4.舆情分析模型5.可视化呈现三、性能优化要点摘要基于Python的微博舆情分析与可视化系统旨在利用大数据和自然语言处理技术,实时抓取、分析微博平台上的用户言论,并通过可视化手段揭示舆情的动态演变规律。系统采用Python技术栈,结合网
- 分布式计算入门(PySpark处理NASA服务器日志)
闲人编程
Python数据分析实战精要服务器运维统计分析日志NASA服务器分布式计算PySpark
目录分布式计算入门(PySpark处理NASA服务器日志)1.引言2.分布式计算概述2.1分布式计算的基本概念2.2ApacheSpark与PySpark3.NASA服务器日志数据集介绍3.1数据背景3.2数据格式与挑战4.PySpark基础与分布式日志处理4.1PySpark基本架构4.2日志数据加载与解析4.3数据清洗与内存优化4.4GPU加速与SparkRAPIDS5.实验环境与依赖库6.数
- 深入浅出Java Annotation(元注解和自定义注解)
Josh_Persistence
Java Annotation元注解自定义注解
一、基本概述
Annontation是Java5开始引入的新特征。中文名称一般叫注解。它提供了一种安全的类似注释的机制,用来将任何的信息或元数据(metadata)与程序元素(类、方法、成员变量等)进行关联。
更通俗的意思是为程序的元素(类、方法、成员变量)加上更直观更明了的说明,这些说明信息是与程序的业务逻辑无关,并且是供指定的工具或
- mysql优化特定类型的查询
annan211
java工作mysql
本节所介绍的查询优化的技巧都是和特定版本相关的,所以对于未来mysql的版本未必适用。
1 优化count查询
对于count这个函数的网上的大部分资料都是错误的或者是理解的都是一知半解的。在做优化之前我们先来看看
真正的count()函数的作用到底是什么。
count()是一个特殊的函数,有两种非常不同的作用,他可以统计某个列值的数量,也可以统计行数。
在统
- MAC下安装多版本JDK和切换几种方式
棋子chessman
jdk
环境:
MAC AIR,OS X 10.10,64位
历史:
过去 Mac 上的 Java 都是由 Apple 自己提供,只支持到 Java 6,并且OS X 10.7 开始系统并不自带(而是可选安装)(原自带的是1.6)。
后来 Apple 加入 OpenJDK 继续支持 Java 6,而 Java 7 将由 Oracle 负责提供。
在终端中输入jav
- javaScript (1)
Array_06
JavaScriptjava浏览器
JavaScript
1、运算符
运算符就是完成操作的一系列符号,它有七类: 赋值运算符(=,+=,-=,*=,/=,%=,<<=,>>=,|=,&=)、算术运算符(+,-,*,/,++,--,%)、比较运算符(>,<,<=,>=,==,===,!=,!==)、逻辑运算符(||,&&,!)、条件运算(?:)、位
- 国内顶级代码分享网站
袁潇含
javajdkoracle.netPHP
现在国内很多开源网站感觉都是为了利益而做的
当然利益是肯定的,否则谁也不会免费的去做网站
&
- Elasticsearch、MongoDB和Hadoop比较
随意而生
mongodbhadoop搜索引擎
IT界在过去几年中出现了一个有趣的现象。很多新的技术出现并立即拥抱了“大数据”。稍微老一点的技术也会将大数据添进自己的特性,避免落大部队太远,我们看到了不同技术之间的边际的模糊化。假如你有诸如Elasticsearch或者Solr这样的搜索引擎,它们存储着JSON文档,MongoDB存着JSON文档,或者一堆JSON文档存放在一个Hadoop集群的HDFS中。你可以使用这三种配
- mac os 系统科研软件总结
张亚雄
mac os
1.1 Microsoft Office for Mac 2011
大客户版,自行搜索。
1.2 Latex (MacTex):
系统环境:https://tug.org/mactex/
&nb
- Maven实战(四)生命周期
AdyZhang
maven
1. 三套生命周期 Maven拥有三套相互独立的生命周期,它们分别为clean,default和site。 每个生命周期包含一些阶段,这些阶段是有顺序的,并且后面的阶段依赖于前面的阶段,用户和Maven最直接的交互方式就是调用这些生命周期阶段。 以clean生命周期为例,它包含的阶段有pre-clean, clean 和 post
- Linux下Jenkins迁移
aijuans
Jenkins
1. 将Jenkins程序目录copy过去 源程序在/export/data/tomcatRoot/ofctest-jenkins.jd.com下面 tar -cvzf jenkins.tar.gz ofctest-jenkins.jd.com &
- request.getInputStream()只能获取一次的问题
ayaoxinchao
requestInputstream
问题:在使用HTTP协议实现应用间接口通信时,服务端读取客户端请求过来的数据,会用到request.getInputStream(),第一次读取的时候可以读取到数据,但是接下来的读取操作都读取不到数据
原因: 1. 一个InputStream对象在被读取完成后,将无法被再次读取,始终返回-1; 2. InputStream并没有实现reset方法(可以重
- 数据库SQL优化大总结之 百万级数据库优化方案
BigBird2012
SQL优化
网上关于SQL优化的教程很多,但是比较杂乱。近日有空整理了一下,写出来跟大家分享一下,其中有错误和不足的地方,还请大家纠正补充。
这篇文章我花费了大量的时间查找资料、修改、排版,希望大家阅读之后,感觉好的话推荐给更多的人,让更多的人看到、纠正以及补充。
1.对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2.应尽量避免在 where
- jsonObject的使用
bijian1013
javajson
在项目中难免会用java处理json格式的数据,因此封装了一个JSONUtil工具类。
JSONUtil.java
package com.bijian.json.study;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
- [Zookeeper学习笔记之六]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.WatchRegistration
bit1129
zookeeper
Zookeeper类是Zookeeper提供给用户访问Zookeeper service的主要API,它包含了如下几个内部类
首先分析它的内部类,从WatchRegistration开始,为指定的znode path注册一个Watcher,
/**
* Register a watcher for a particular p
- 【Scala十三】Scala核心七:部分应用函数
bit1129
scala
何为部分应用函数?
Partially applied function: A function that’s used in an expression and that misses some of its arguments.For instance, if function f has type Int => Int => Int, then f and f(1) are p
- Tomcat Error listenerStart 终极大法
ronin47
tomcat
Tomcat报的错太含糊了,什么错都没报出来,只提示了Error listenerStart。为了调试,我们要获得更详细的日志。可以在WEB-INF/classes目录下新建一个文件叫logging.properties,内容如下
Java代码
handlers = org.apache.juli.FileHandler, java.util.logging.ConsoleHa
- 不用加减符号实现加减法
BrokenDreams
实现
今天有群友发了一个问题,要求不用加减符号(包括负号)来实现加减法。
分析一下,先看最简单的情况,假设1+1,按二进制算的话结果是10,可以看到从右往左的第一位变为0,第二位由于进位变为1。
 
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-状态模式-State
bylijinnan
java设计模式
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/
/*
当一个对象的内在状态改变时允许改变其行为,这个对象看起来像是改变了其类
状态模式主要解决的是当控制一个对象状态的条件表达式过于复杂时的情况
把状态的判断逻辑转移到表示不同状态的一系列类中,可以把复杂的判断逻辑简化
如果在
- CUDA程序block和thread超出硬件允许值时的异常
cherishLC
CUDA
调用CUDA的核函数时指定block 和 thread大小,该大小可以是dim3类型的(三维数组),只用一维时可以是usigned int型的。
以下程序验证了当block或thread大小超出硬件允许值时会产生异常!!!GPU根本不会执行运算!!!
所以验证结果的正确性很重要!!!
在VS中创建CUDA项目会有一个模板,里面有更详细的状态验证。
以下程序在K5000GPU上跑的。
- 诡异的超长时间GC问题定位
chenchao051
jvmcmsGChbaseswap
HBase的GC策略采用PawNew+CMS, 这是大众化的配置,ParNew经常会出现停顿时间特别长的情况,有时候甚至长到令人发指的地步,例如请看如下日志:
2012-10-17T05:54:54.293+0800: 739594.224: [GC 739606.508: [ParNew: 996800K->110720K(996800K), 178.8826900 secs] 3700
- maven环境快速搭建
daizj
安装mavne环境配置
一 下载maven
安装maven之前,要先安装jdk及配置JAVA_HOME环境变量。这个安装和配置java环境不用多说。
maven下载地址:http://maven.apache.org/download.html,目前最新的是这个apache-maven-3.2.5-bin.zip,然后解压在任意位置,最好地址中不要带中文字符,这个做java 的都知道,地址中出现中文会出现很多
- PHP网站安全,避免PHP网站受到攻击的方法
dcj3sjt126com
PHP
对于PHP网站安全主要存在这样几种攻击方式:1、命令注入(Command Injection)2、eval注入(Eval Injection)3、客户端脚本攻击(Script Insertion)4、跨网站脚本攻击(Cross Site Scripting, XSS)5、SQL注入攻击(SQL injection)6、跨网站请求伪造攻击(Cross Site Request Forgerie
- yii中给CGridView设置默认的排序根据时间倒序的方法
dcj3sjt126com
GridView
public function searchWithRelated() {
$criteria = new CDbCriteria;
$criteria->together = true; //without th
- Java集合对象和数组对象的转换
dyy_gusi
java集合
在开发中,我们经常需要将集合对象(List,Set)转换为数组对象,或者将数组对象转换为集合对象。Java提供了相互转换的工具,但是我们使用的时候需要注意,不能乱用滥用。
1、数组对象转换为集合对象
最暴力的方式是new一个集合对象,然后遍历数组,依次将数组中的元素放入到新的集合中,但是这样做显然过
- nginx同一主机部署多个应用
geeksun
nginx
近日有一需求,需要在一台主机上用nginx部署2个php应用,分别是wordpress和wiki,探索了半天,终于部署好了,下面把过程记录下来。
1. 在nginx下创建vhosts目录,用以放置vhost文件。
mkdir vhosts
2. 修改nginx.conf的配置, 在http节点增加下面内容设置,用来包含vhosts里的配置文件
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- ubuntu添加admin权限的用户账号
hongtoushizi
ubuntuuseradd
ubuntu创建账号的方式通常用到两种:useradd 和adduser . 本人尝试了useradd方法,步骤如下:
1:useradd
使用useradd时,如果后面不加任何参数的话,如:sudo useradd sysadm 创建出来的用户将是默认的三无用户:无home directory ,无密码,无系统shell。
顾应该如下操作:
- 第五章 常用Lua开发库2-JSON库、编码转换、字符串处理
jinnianshilongnian
nginxlua
JSON库
在进行数据传输时JSON格式目前应用广泛,因此从Lua对象与JSON字符串之间相互转换是一个非常常见的功能;目前Lua也有几个JSON库,本人用过cjson、dkjson。其中cjson的语法严格(比如unicode \u0020\u7eaf),要求符合规范否则会解析失败(如\u002),而dkjson相对宽松,当然也可以通过修改cjson的源码来完成
- Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解
yaerfeng1989
timerquartz定时器
原创整理不易,转载请注明出处:Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解
代码下载地址:http://www.zuidaima.com/share/1772648445103104.htm
有两种流行Spring定时器配置:Java的Timer类和OpenSymphony的Quartz。
1.Java Timer定时
首先继承jav
- Linux下df与du两个命令的差别?
pda158
linux
一、df显示文件系统的使用情况,与du比較,就是更全盘化。 最经常使用的就是 df -T,显示文件系统的使用情况并显示文件系统的类型。 举比例如以下: [root@localhost ~]# df -T Filesystem Type &n
- [转]SQLite的工具类 ---- 通过反射把Cursor封装到VO对象
ctfzh
VOandroidsqlite反射Cursor
在写DAO层时,觉得从Cursor里一个一个的取出字段值再装到VO(值对象)里太麻烦了,就写了一个工具类,用到了反射,可以把查询记录的值装到对应的VO里,也可以生成该VO的List。
使用时需要注意:
考虑到Android的性能问题,VO没有使用Setter和Getter,而是直接用public的属性。
表中的字段名需要和VO的属性名一样,要是不一样就得在查询的SQL中
- 该学习笔记用到的Employee表
vipbooks
oraclesql工作
这是我在学习Oracle是用到的Employee表,在该笔记中用到的就是这张表,大家可以用它来学习和练习。
drop table Employee;
-- 员工信息表
create table Employee(
-- 员工编号
EmpNo number(3) primary key,
-- 姓