- 论文整理:隐私签名
yixvxi
Survey文档资料学习
最近准备开题了(苦恼…),整理一些看过/没看过的论文。持续更新…数字签名:隐私数字签名的定义&安全性(book)0.Deffie-Hellman.NewDirectionsinCryptography.1976Katz,J.(2010).DigitalSignatures:BackgroundandDefinitions.In:DigitalSignatures.Springer,Boston,M
- matplotlib绘制散点图详解
BioVS
matplotlib
matplotlib绘图过程存在大量的细节设置,以Boston_housing散点图绘制过程为例,通过逐步优化,理解绘图参数的设置逻辑。第一版:实现一张散点图绘制importtensorflowastfimportmatplotlib.pyplotasplt(train_x,train_y),(test_x,test_y)=tf.keras.datasets.boston_housing.load
- MySQL 高级SQL语句与存储过程
袁慕求玲
mysqlsql数据库
MySQL高级(进阶)SQL语句实验环境以下两表:usekgc;createtablelocation(Regionchar(20),Store_Namechar(20));insertintolocationvalues('East','Boston');insertintolocationvalues('East','NewYork');insertintolocationvalues('We
- MYSQL高级SQL语句
睡美人章繁
mysqlsql运维linux数据库
目录一、环境准备二、高级SQL语句三、通配符(通常通配符都是跟LIKE一起使用的)四、函数一、环境准备createdatabasekgc;usekgc;createtablelocation(Regionchar(20),Store_Namechar(20));insertintolocationvalues('East','Boston');insertintolocationvalues('E
- 对房价数据集进行处理和数据分析
带我去滑雪
数据分析数据分析数据挖掘
大家好,我是带我去滑雪,每天教你一个小技巧!房价数据集通常包含各种各样的特征,如房屋面积、地理位置、建造年份等。通过对数据进行处理和分析,可以更好地理解这些特征之间的关系,以及它们对房价的影响程度。这有助于确定哪些特征是最重要的,从而更有针对性地制定房地产策略。本次使用波士顿房价数据集boston_housing_data.csv,该数据集有城镇人均犯罪率(CRIM)、住宅用地所占比例(ZN)、城
- 2019-11-17
xias147
1、数据探索和预测importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportdatasetsboston=datasets.load_boston()#查看数据集描述print(boston.DESCR)boston.feature_namesx=boston.data[:,5]#取出数据中的第六例的所有行(房间数量)y=boston.
- 不会烂大街的高级小众网名
拾荒文案馆
漫游Boston知趣Carissa可丽饼Official一杯chara热爱Rafios星海StarSea司徒Arthur崩坏Sovietsy言述Fickle花花Cassiel番茄Pink汉堡公主Cheeyx我只剩Nothing糯米nuomia归途ahead半岛isletParazzi帕籽撒野Fiduciary银河星爵silence搜一搜:拾荒文案馆
- 在matlab中进行地理坐标和像素坐标的相互转换
lingllllove
matlab开发语言
clc;closeall;clear;%地理坐标和像素坐标的相互转换[pic,R]=geotiffread('boston.tif');%读取带地理坐标信息的tif影像[m,n,~]=size(pic);%像素坐标转换为地理坐标figure(1),imshow(pic),title('不带地理坐标的静态图片');holdon;scatter(n/4,m/4,500,'r.');%选择1/4处像素坐
- pandas中使用get_dummies和one-hot编码
SeekerLinJunYu
一:为什么要用one-hot编码 在进行机器学习的模型训练时,通常在数据集中会遇到一些离散特征. 这些特征以int类型的数据形式存在于数据中,如果直接扔进模型中进行训练则会对模型的训练造成影响.因为数值并不表示大小,而是表示类型.这里用到一个经典案例,Boston房价预测数据集中的MSSubClass特征.MSSubClass属性.pngIn:all_df['MSSubClass'].dtyp
- 《改变心理学的40 项研究》读书笔记④
潜龙勿用qaz
第六章动机和情绪研究21:性动机Masters,W.H.,&Johnson,V.E.(1966).Humansexualresponse.Boston:Little,Brown.在研究了大约10000个性行为案例后,马斯特斯和约翰逊发现,人类的性反应可以分为四个阶段,并将其命名为“人类性反应周期”。这些阶段依次为兴奋期、持续期、高潮期和消退期。对马斯特斯和约翰逊早期研究的大部分批评主要是:(1)他
- 阅读笔记:人生最重要的承诺之一
施吉涛
前面聊了奈特找到了人生最重要的联盟-帕克斯,其实还挺难得的,人生第一次恋爱以几次约会后不再联系结束,第二次因换工作遇到心仪的女子,相处几个月之后结成伴侣奈特带着对未婚妻的眷恋,飞向了日本,联络人依然是北见,他成长了很多,奈特随身携带着鲍尔曼还有约翰逊设计的新鞋,还有他们合作设计的鞋子“boston”创新的地方是采用了全掌中底缓冲参加了北见他们出口部门的晚宴,还有一些团队活动之后,这让奈特恍惚的觉得
- sklearn教程:boston波士顿房价数据集
Cachel wood
python机器学习和数据挖掘sklearn人工智能pythonpandas数据库scikit-learn机器学习
文章目录数据集介绍导入库划分训练集测试集导入DataFrame创建学习模型KNNLinearDecisionTreeSVR训练模型预测数据绘图可视化数据标准化模型训练和预测数据集介绍Boston数据集是一个经典的回归分析数据集,包含了美国波士顿地区的房价数据以及相关的属性信息。该数据集共有506个样本,13个属性,其中包括12个特征变量和1个目标变量(房价中位数)。属性含义CR
- [学习笔记] [机器学习] 4. [下] 线性回归(线性回归、损失函数、优化算法:正规方程,梯度下降、Boston房价预测、欠拟合和过拟合、正则化、岭回归、模型保存与模型加载)
Le0v1n
机器学习(MachineLearning)Python学习笔记(LearningNotes)机器学习python
6.梯度下降和正规方程的对比问题梯度下降正规方程学习率需要选择合适的学习率不需要求解特点需要多次迭代求解一次运算得出线性问题可以解决可以解决非线性问题可以解决不可以解决时间复杂度难以直接给出的(受到初始值、学习率、迭代次数等多种因素的影响)O(n3)O(n^3)O(n3)适用场景特征数量多(特征数是特征的个数(列的个数),不是样本的数量)特征数量少说明:对于梯度下降算法,学习率需要经过一定的训练才
- 【机器学习】波士顿房价数据集 Python完整代码
刺猬240
机器学习python人工智能
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdimportseabornassns#数据可视化库fromsklearn.datasetsimportload_boston#导入函数,加载数据集fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split#导入函数,划分数据集fromskle
- 机器学习初学-使用Keras波士顿房价boston_housing数据集使用sklearn Linear Regression线性回归算法建模
O&REO
笔记本机器学习算法keraspython
波士顿房价数据集包含一些特征字段和一个标签字段,用于预测波士顿地区房价的中位数。下面是波士顿房价数据集的特征字段和标签字段的描述:特征字段:1.CRIM:城镇人均犯罪率。2.ZN:住宅用地超过25,000平方英尺的比例。3.INDUS:城镇非零售商业用地比例。4.CHAS:查尔斯河虚拟变量(如果边界是河流,则为1;否则为0)。5.NOX:一氧化氮浓度(每千万份)。6.RM:住宅平均房间数。7.AG
- 使用线性回归模型预测波士顿房价
wo太南了
线性回归机器学习python
使用线性回归模型预测波士顿房价本篇使用sklearn中自带的波士顿房价数据集,该数据集包含了506个样本和13个特征。通过数据预处理、训练模型、模型评估和结果可视化等步骤来完成。加载数据集首先,需要从sklearn中加载波士顿房价数据集。使用load_boston()函数来加载数据集,并将特征和标签分别赋值给变量X和y。fromsklearn.datasetsimportload_boston#加
- 多元线性回归的python代码实现(基于sklearn的波士顿房价boston数据集为例)
南山十一少
机器学习python线性回归sklearn回归
基于sklearn自带数据集波士顿房价数据集进行多元线性回归算法代码实现,其数据集包括13个特征向量,共计506个样本集。本文代码实现步骤如下:1.获取数据集2.数据集切分,老规矩,80%训练,20%测试3.数据预处理(本用例尝试过归一化处理,但发现效果不好,不是每一个算法和模型都适用于归一化处理)4.建模并训练5.使用并评估具体代码如下:#-*-coding:UTF-8-*-importnump
- 线性回归实战1:预测boston房价
bb8886
线性回归回归算法
boston房价数据集包括506个样本,每个样本包括13个特征变量和该地区的平均房价,房价显然和多个特征变量相关,对于线性回归模型,先选择一元线性回归与多个特征建立线性方程,观察模型预测的好坏,再选择多元线性回归进行房价预测。简单线性回归:当回归模型包含一个因变量和一个自变量时。多项式回归:当只有一个自变量,但同时含有变量的幂(X2,X3)时,称为多项式回归。多元线性回归:当有不止一个自变量时。一
- 基于随机森林的房价预测(boston住房数据集)
凌天傲海
机器学习随机森林机器学习决策树
目录一、随机森林的简单介绍二、数据集boston住房数据集下载链接:三、数据预处理1)加载住房数据集2)绘制散点图3)绘制关联矩阵4)划分训练集和测试集四、随机森林回归模型建立1)建立随机森林回归模型2)模型预测五、结果及分析1)模型性能评估2)绘制残差图六、全部代码一、随机森林的简单介绍随机森林是多个回归决策树的集合。相对于回归决策树,随机森林有以下几个优点:(1)由于建立了多个决策树,因此随机
- Regression Model 得分与数据的特征
DT数据说
数据特征对于模型选择,模型的运行结果起着决定性作用。现在比较boston数据的运行结果可以看出,线性回归模型y如果d取得高的得分需要:1.大数据量2.高维度polynormial(degree=2)(13:105)3.GridSearchCV4.scaler:对于小数据量尤其重要5.stacking有利于稳定预测结果XGBooost,LGB,GBoosting表现不如简单线性模型的原因还需要进一步
- sklearn.datasets--学习笔记
Wsyoneself
datasetsklearn学习python
自带的经典小数据集波士顿房价数据:适用于回归任务包含了506处波士顿不同地理位置的房产的房价数据(因变量),和与之对应的包含房屋以及房屋周围的详细信息(自量),其中包含城镇犯罪率、一氧化氮浓度、住宅平均房间数、到中心区域的加权距离以及自住房平均房价等13个维度的数据。使用load_boston(return_X_y=False)方法来导出数据,其中参数return_X_y控制输出数据的结构,若选为
- TensorFlow工具快速入门教程9机器学习线性回归1检查数据及Facets数据可视化
python测试开发
本章学习如何检查数据并准备创建线性回归任务。本教程分为两部分:检查数据测试模型上章使用Boston数据集来估算房屋的中位数价格。波士顿数据集的规模很小,只有506个观测值。此数据集为尝试新线性回归算法的基准。变量描述zn占地面积超过25,000平方尺的住宅用地比例indus每个城镇非零售业务占的比例。nox一氧化氮浓度rm每栋住宅的平均房间数量age1940年以前建造的自住单位比例dis到波士顿五
- Linear、Logistic回归
怎么全是重名
ML——algorithm回归数据挖掘人工智能
线性回归线性回归的目标是找到最佳拟合线,以使观测数据点与该线的残差(实际值与预测值之间的差异)最小化。线性回归通常用于探索变量之间的趋势、预测未来数值,或者用于发现因果关系。简单实例(波士顿房价)importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportdatasets#高版本scikit-sklearn中已经删除了该方法#boston
- 机器学习 算法基础 三 回归实践
不可描述的两脚兽
机器学习机器学习
文章目录AUCAUC举例练习(基于py3.6.6)1.广告投放与销售额关系预测2.对练习1使用不同回归模型进行建模3.多种回归模型对比4.鸢尾花分类模型5.Boston房价预测6.航空公司乘客数预测AUCAUC的值来度量模型的好坏。以上图为例:当θ取非常大的值时,则:TP=1,FN=0,FP=1,TN=0,所以TPR=1,FPR=1.当θ取值非常小时,则:TP=0,FN=1,FP=0,TN=1,所
- Sklearn机器学习使用总结
Anchovy123
机器学习人工智能sklearnpython
加载数据集波士顿房价:回归 fromsklearn.datasetsimportload_boston data=load_boston() X,y=data.data,data.target.reshape(-1,1)#X:shape=[506,13],y:shape=[506,1]手写数字:10类 fromsklearn.datasetsimportload_digits data=load_
- 麻州總醫院見習紀錄 Day16, 17_0728,0729
妮兒妮
真的是時光飛逝...這是我在波士頓的最後一個週末了,好感傷呀Q身為波士頓深度愛好者,我這幾天就來徹底當的觀光客吧!0728MuseumofScience很幸運地,DrCheng他們一家有買自然科學博物館的AnnualTicket,可以有無限次進出的優惠,所以今天就來參觀啦Boston的自科館有常設展與限時展,這次限時展的主題是鱷魚,展出許多鱷魚的化石與標本,現場還有許多活的小鱷魚展示耶。世界上現在
- 高级SQL语句
X_luqi
sql数据库mybatis
高级SQL语句(进阶查询)先准备2个表,一个location表:usemarket;createtablelocation(Regionchar(20),Store_Namechar(20));insertintolocationvalues('East','Boston');insertintolocationvalues('East','NewYork');insertintolocation
- MySQL 高级(进阶) SQL 语句(二) -----连接查询、union联集、case、正则表达式
尔尔辞暮
mysqlsql数据库linux正则表达式centosdba
目录1连接查询1.1内连接1.2左连接1.3右连接2UNION----联集2.1交集值2.2无交集值3case4正则表达式1连接查询准备工作:createdatabasek1;usek1;createtablelocation(Regionchar(20),Store_Namechar(20));insertintolocationvalues('East','Boston');insertint
- python报错ValueError: zero-size array to reduction operation maximum which has no identity,情况之一分析与解决
星晴的蜗牛
pythonnumpy
在boston房价数据预测练习项目中,发现报错如下:ValueError:zero-sizearraytoreductionoperationmaximumwhichhasnoidentity此报错所对应行为maximums,minimums,avgs=training_data.max(axis=0),training_data.min(axis=0),\training_data.sum(ax
- PyTorch学习:使用pytorch进行数据预处理
今天也是元气满满的一天呢
深度学习pytorch学习人工智能
本文基于jupiter,将从如何读取数据集、对数据集处理缺失值、将数据转为张量形式来完成对数据的预处理。其中用到的数据集有:house_tiny.csv、boston_house_prices.csv、Iris.txt数据集:https://pan.baidu.com/s/17-xn66iShCXQCqZREo51Zw?pwd=5q6s一、读取数据集由于我未找到鸢尾花iris数据集的csv或者xl
- springmvc 下 freemarker页面枚举的遍历输出
杨白白
enumfreemarker
spring mvc freemarker 中遍历枚举
1枚举类型有一个本地方法叫values(),这个方法可以直接返回枚举数组。所以可以利用这个遍历。
enum
public enum BooleanEnum {
TRUE(Boolean.TRUE, "是"), FALSE(Boolean.FALSE, "否");
- 实习简要总结
byalias
工作
来白虹不知不觉中已经一个多月了,因为项目还在需求分析及项目架构阶段,自己在这段
时间都是在学习相关技术知识,现在对这段时间的工作及学习情况做一个总结:
(1)工作技能方面
大体分为两个阶段,Java Web 基础阶段和Java EE阶段
1)Java Web阶段
在这个阶段,自己主要着重学习了 JSP, Servlet, JDBC, MySQL,这些知识的核心点都过
了一遍,也
- Quartz——DateIntervalTrigger触发器
eksliang
quartz
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2208559 一.概述
simpleTrigger 内部实现机制是通过计算间隔时间来计算下次的执行时间,这就导致他有不适合调度的定时任务。例如我们想每天的 1:00AM 执行任务,如果使用 SimpleTrigger,间隔时间就是一天。注意这里就会有一个问题,即当有 misfired 的任务并且恢复执行时,该执行时间
- Unix快捷键
18289753290
unixUnix;快捷键;
复制,删除,粘贴:
dd:删除光标所在的行 &nbs
- 获取Android设备屏幕的相关参数
酷的飞上天空
android
包含屏幕的分辨率 以及 屏幕宽度的最大dp 高度最大dp
TextView text = (TextView)findViewById(R.id.text);
DisplayMetrics dm = new DisplayMetrics();
text.append("getResources().ge
- 要做物联网?先保护好你的数据
蓝儿唯美
数据
根据Beecham Research的说法,那些在行业中希望利用物联网的关键领域需要提供更好的安全性。
在Beecham的物联网安全威胁图谱上,展示了那些可能产生内外部攻击并且需要通过快速发展的物联网行业加以解决的关键领域。
Beecham Research的技术主管Jon Howes说:“之所以我们目前还没有看到与物联网相关的严重安全事件,是因为目前还没有在大型客户和企业应用中进行部署,也就
- Java取模(求余)运算
随便小屋
java
整数之间的取模求余运算很好求,但几乎没有遇到过对负数进行取模求余,直接看下面代码:
/**
*
* @author Logic
*
*/
public class Test {
public static void main(String[] args) {
// TODO A
- SQL注入介绍
aijuans
sql注入
二、SQL注入范例
这里我们根据用户登录页面
<form action="" > 用户名:<input type="text" name="username"><br/> 密 码:<input type="password" name="passwor
- 优雅代码风格
aoyouzi
代码
总结了几点关于优雅代码风格的描述:
代码简单:不隐藏设计者的意图,抽象干净利落,控制语句直截了当。
接口清晰:类型接口表现力直白,字面表达含义,API 相互呼应以增强可测试性。
依赖项少:依赖关系越少越好,依赖少证明内聚程度高,低耦合利于自动测试,便于重构。
没有重复:重复代码意味着某些概念或想法没有在代码中良好的体现,及时重构消除重复。
战术分层:代码分层清晰,隔离明确,
- 布尔数组
百合不是茶
java布尔数组
androi中提到了布尔数组;
布尔数组默认的是false, 并且只会打印false或者是true
布尔数组的例子; 根据字符数组创建布尔数组
char[] c = {'p','u','b','l','i','c'};
//根据字符数组的长度创建布尔数组的个数
boolean[] b = new bool
- web.xml之welcome-file-list、error-page
bijian1013
javaweb.xmlservleterror-page
welcome-file-list
1.定义:
<welcome-file-list>
<welcome-file>login.jsp</welcome>
</welcome-file-list>
2.作用:用来指定WEB应用首页名称。
error-page1.定义:
<error-page&g
- richfaces 4 fileUpload组件删除上传的文件
sunjing
clearRichfaces 4fileupload
页面代码
<h:form id="fileForm"> <rich:
- 技术文章备忘
bit1129
技术文章
Zookeeper
http://wenku.baidu.com/view/bab171ffaef8941ea76e05b8.html
http://wenku.baidu.com/link?url=8thAIwFTnPh2KL2b0p1V7XSgmF9ZEFgw4V_MkIpA9j8BX2rDQMPgK5l3wcs9oBTxeekOnm5P3BK8c6K2DWynq9nfUCkRlTt9uV
- org.hibernate.hql.ast.QuerySyntaxException: unexpected token: on near line 1解决方案
白糖_
Hibernate
文章摘自:http://blog.csdn.net/yangwawa19870921/article/details/7553181
在编写HQL时,可能会出现这种代码:
select a.name,b.age from TableA a left join TableB b on a.id=b.id
如果这是HQL,那么这段代码就是错误的,因为HQL不支持
- sqlserver按照字段内容进行排序
bozch
按照内容排序
在做项目的时候,遇到了这样的一个需求:
从数据库中取出的数据集,首先要将某个数据或者多个数据按照地段内容放到前面显示,例如:从学生表中取出姓李的放到数据集的前面;
select * fro
- 编程珠玑-第一章-位图排序
bylijinnan
java编程珠玑
import java.io.BufferedWriter;
import java.io.File;
import java.io.FileWriter;
import java.io.IOException;
import java.io.Writer;
import java.util.Random;
public class BitMapSearch {
- Java关于==和equals
chenbowen00
java
关于==和equals概念其实很简单,一个是比较内存地址是否相同,一个比较的是值内容是否相同。虽然理解上不难,但是有时存在一些理解误区,如下情况:
1、
String a = "aaa";
a=="aaa";
==> true
2、
new String("aaa")==new String("aaa
- [IT与资本]软件行业需对外界投资热情保持警惕
comsci
it
我还是那个看法,软件行业需要增强内生动力,尽量依靠自有资金和营业收入来进行经营,避免在资本市场上经受各种不同类型的风险,为企业自主研发核心技术和产品提供稳定,温和的外部环境...
如果我们在自己尚未掌握核心技术之前,企图依靠上市来筹集资金,然后使劲往某个领域砸钱,然
- oracle 数据块结构
daizj
oracle块数据块块结构行目录
oracle 数据块是数据库存储的最小单位,一般为操作系统块的N倍。其结构为:
块头--〉空行--〉数据,其实际为纵行结构。
块的标准大小由初始化参数DB_BLOCK_SIZE指定。具有标准大小的块称为标准块(Standard Block)。块的大小和标准块的大小不同的块叫非标准块(Nonstandard Block)。同一数据库中,Oracle9i及以上版本支持同一数据库中同时使用标
- github上一些觉得对自己工作有用的项目收集
dengkane
github
github上一些觉得对自己工作有用的项目收集
技能类
markdown语法中文说明
回到顶部
全文检索
elasticsearch
bigdesk elasticsearch管理插件
回到顶部
nosql
mapdb 支持亿级别map, list, 支持事务. 可考虑做为缓存使用
C
- 初二上学期难记单词二
dcj3sjt126com
englishword
dangerous 危险的
panda 熊猫
lion 狮子
elephant 象
monkey 猴子
tiger 老虎
deer 鹿
snake 蛇
rabbit 兔子
duck 鸭
horse 马
forest 森林
fall 跌倒;落下
climb 爬;攀登
finish 完成;结束
cinema 电影院;电影
seafood 海鲜;海产食品
bank 银行
- 8、mysql外键(FOREIGN KEY)的简单使用
dcj3sjt126com
mysql
一、基本概念
1、MySQL中“键”和“索引”的定义相同,所以外键和主键一样也是索引的一种。不同的是MySQL会自动为所有表的主键进行索引,但是外键字段必须由用户进行明确的索引。用于外键关系的字段必须在所有的参照表中进行明确地索引,InnoDB不能自动地创建索引。
2、外键可以是一对一的,一个表的记录只能与另一个表的一条记录连接,或者是一对多的,一个表的记录与另一个表的多条记录连接。
3、如
- java循环标签 Foreach
shuizhaosi888
标签java循环foreach
1. 简单的for循环
public static void main(String[] args) {
for (int i = 1, y = i + 10; i < 5 && y < 12; i++, y = i * 2) {
System.err.println("i=" + i + " y="
- Spring Security(05)——异常信息本地化
234390216
exceptionSpring Security异常信息本地化
异常信息本地化
Spring Security支持将展现给终端用户看的异常信息本地化,这些信息包括认证失败、访问被拒绝等。而对于展现给开发者看的异常信息和日志信息(如配置错误)则是不能够进行本地化的,它们是以英文硬编码在Spring Security的代码中的。在Spring-Security-core-x
- DUBBO架构服务端告警Failed to send message Response
javamingtingzhao
架构DUBBO
废话不多说,警告日志如下,不知道有哪位遇到过,此异常在服务端抛出(服务器启动第一次运行会有这个警告),后续运行没问题,找了好久真心不知道哪里错了。
WARN 2015-07-18 22:31:15,272 com.alibaba.dubbo.remoting.transport.dispatcher.ChannelEventRunnable.run(84)
- JS中Date对象中几个用法
leeqq
JavaScriptDate最后一天
近来工作中遇到这样的两个需求
1. 给个Date对象,找出该时间所在月的第一天和最后一天
2. 给个Date对象,找出该时间所在周的第一天和最后一天
需求1中的找月第一天很简单,我记得api中有setDate方法可以使用
使用setDate方法前,先看看getDate
var date = new Date();
console.log(date);
// Sat J
- MFC中使用ado技术操作数据库
你不认识的休道人
sqlmfc
1.在stdafx.h中导入ado动态链接库
#import"C:\Program Files\Common Files\System\ado\msado15.dll" no_namespace rename("EOF","end")2.在CTestApp文件的InitInstance()函数中domodal之前写::CoIniti
- Android Studio加速
rensanning
android studio
Android Studio慢、吃内存!启动时后会立即通过Gradle来sync & build工程。
(1)设置Android Studio
a) 禁用插件
File -> Settings... Plugins 去掉一些没有用的插件。
比如:Git Integration、GitHub、Google Cloud Testing、Google Cloud
- 各数据库的批量Update操作
tomcat_oracle
javaoraclesqlmysqlsqlite
MyBatis的update元素的用法与insert元素基本相同,因此本篇不打算重复了。本篇仅记录批量update操作的
sql语句,懂得SQL语句,那么MyBatis部分的操作就简单了。 注意:下列批量更新语句都是作为一个事务整体执行,要不全部成功,要不全部回滚。
MSSQL的SQL语句
WITH R AS(
SELECT 'John' as name, 18 as
- html禁止清除input文本输入缓存
xp9802
input
多数浏览器默认会缓存input的值,只有使用ctl+F5强制刷新的才可以清除缓存记录。如果不想让浏览器缓存input的值,有2种方法:
方法一: 在不想使用缓存的input中添加 autocomplete="off"; eg: <input type="text" autocomplete="off" name