Yuerya.
Yuerya.

灰色关联分析--系统分析

系统分析：分析变量xi对y影响大小

主成分分析-降维

对样本多少和样本有无规律都同样适用，且计算量小

基本思想：根据序列曲线几何形状的相似程度来判断关联是否紧密，曲线越接近，相应序列之间的关联度越大

应用：系统分析

1.画统计图

2.确定分析序列

3.预处理：每个元素÷均值

4.计算每个子序列与母序列关联

5.定义灰色关联度

6.通过对比关联度说明结论

n大时用标准回归分析，n小用灰色关联

你可能感兴趣的:(建模,线性回归)

  • DAY 10 机器学习建模与评估 心落薄荷糖 Python训练营机器学习人工智能
    知识点：1.数据集的划分2.机器学习模型建模的三行代码3.机器学习模型分类问题的评估今日代码比较多，但是难度不大，仔细看看示例代码，好好理解下这几个评估指标。作业：尝试对心脏病数据集采用机器学习模型建模和评估#一、导入库importpandasaspdimportpandasaspd#用于数据处理和分析，可处理表格数据。importnumpyasnp#用于数值计算，提供了高效的数组操作。impor
  • 基于MATLAB的资源优化与工期固定-资源均衡分析方法研究【附代码】 拉勾科研工作室 matlab开发语言
    算法与建模领域的探索者|专注数据分析与智能模型设计✨擅长算法、建模、数据分析matlab、python、仿真✅具体问题可以私信或查看文章底部二维码✅感恩科研路上每一位志同道合的伙伴！（1）资源均衡优化相关理论与问题分类在现代工程项目中，资源的合理分配和使用是确保项目按时完成、成本可控的关键因素。资源均衡优化作为项目管理中的核心环节，旨在通过调整资源的使用方案，使资源消耗在整个工期内尽可能平稳，避免
  • 医学图像增强的层级化模糊与虚拟仪器无参考质量评价研究【附代码】 拉勾科研工作室 计算机视觉图像处理人工智能
    算法与建模领域的探索者|专注数据分析与智能模型设计✨擅长算法、建模、数据分析matlab、python、仿真✅具体问题可以私信或查看文章底部二维码✅感恩科研路上每一位志同道合的伙伴！（1）层级模糊隶属度的X光医学图像增强算法针对X光医学图像普遍存在的对比度差、细节模糊等问题，本算法提出了一种基于层级模糊隶属度的增强方法。该方法的核心思想在于利用拉普拉斯金字塔分解图像，并在多尺度下分层计算模糊隶属度
  • 机器学习4——参数估计之贝叶斯估计 平和男人杨争争 山东大学机器学习期末复习机器学习人工智能
    贝叶斯估计问题建模：后验概率公式：P(ωi∣x,D)=P(x∣ωi,Di)P(ωi)∑j=1cP(x∣ωj,Dj)P(ωj)P\left(\omega_i\mid\mathbf{x},\mathcal{D}\right)=\frac{P\left(\mathbf{x}\mid\omega_i,\mathcal{D}_i\right)P\left(\omega_i\right)}{\sum_{j=1
  • 用Tensorflow进行线性回归和逻辑回归（十） lishaoan77 tensorflow线性回归tensorboard可视化
    用TensorBoard可视化线性回归模型TensorBoard是一种可视化工具，用于了解、调试和优化模型训练过程。它使用在执行程序时编写的摘要事件。上面定义的模型使用tf.summary.FileWriter来写日志到日志目录/tmp/lr-train.我们可以用命令调用日志目录的TensorBoard，见Example3-13(TensorBoard已黙认安装与TensorFlow一起).Ex
  • 腾讯混元3D制作角色模型的教程-2 速易达网络 数字媒体专业课程3d
    图生3D，这是一个非常具体的操作指导需求。用户可能是设计师、游戏开发者或3D建模爱好者，希望快速掌握如何利用腾讯混元3D技术通过图片生成3D模型。基础操作：在线平台快速生成步骤1：访问平台登录腾讯混元3D创作引擎官网：https://3d.hunyuan.tencent.com。步骤2：上传图片点击“图生3D”（Imageto3D）功能，上传本地图片。建议：非透明背景图片勾选“RemoveBack
  • 平台再升级！接入DeepSeek AI，三大能力一键生成 橙武科技 低代码AIdeepseek人工智能
    在数字化项目落地过程中，很多企业都会面临相同的问题：数据库建模要写SQL表结构；业务流程需要画LogicFlow流程图；前端页面还要写AMISJSON配置。从想法到实现，中间至少要经历产品经理、架构师、后端、前端多轮沟通。每个环节都耗时，改起来还要推翻重来。demo地址：https://admin.cwcode.top✨我们的平台，现在直接整合了DeepSeekAI大模型只要输入一句需求，就能：✅
  • 从历史到未来：《今日简史》与《原则》的世界格局研究 喝醉酒的小白 破万卷历史
    目录标题一、引言：两种视角下的世界格局二、世界观比较：历史演进与系统运行2.1赫拉利的人类中心史观2.2达利欧的系统论世界观2.3世界观的异同与互补三、方法论比较：历史叙事与系统建模3.1赫拉利的历史叙事方法3.2达利欧的系统建模方法3.3方法论的异同与互补四、核心议题比较：科技、经济与全球治理4.1科技变革：颠覆性力量的不同解读4.2经济周期：历史规律的不同阐释4.3全球治理：未来秩序的不同展望
  • 鸿蒙 ArkTS 开发知识点全体系（HarmonyOS NEXT 架构） 码农乐园 harmonyos架构华为
    一、基础知识：ArkTS语言与项目结构1.ArkTS基础语法（华为增强TypeScript）类型声明与推导函数与箭头函数类、接口、枚举、泛型模块导入与导出装饰器语法（@Entry、@Component等）异步编程（async/await）2.DevEcoStudio开发环境项目创建与构建模拟器配置与真机调试工程结构（entry、pages、resources、common、config.json）
  • 智力题——5L的桶和3L的桶如何装4L的水 酒醉梦醒 算法数据结构java5升水和3升水图论bfs状态压缩
    文章目录智力题——5L的桶和3L的桶如何装4L的水问题描述直观分析问题建模问题解决智力题——5L的桶和3L的桶如何装4L的水问题描述有一个5L的桶A和一个3L的桶B以及无限量的水，如何让5L的桶装4L的水。支持操作：加水，倒水，A倒入B，B倒入A，除此之外不再支持其他操作，例如做记号或者借助其他工具直观分析直观分析就是利用我们的直观思维在草纸上不停的模拟这些操作，这个很不好说，对于简单问题你可能可
  • webpack和vite对比解析（AI） 秉承初心 AI创造webpack前端node.js
    以下是Webpack和Vite的对比解析，从核心机制、性能、配置扩展性、适用场景等维度进行详细说明：⚙️一、核心机制差异构建模式Webpack：采用打包器模式，启动时需遍历整个模块依赖图，将所有资源打包成Bundle，再启动开发服务器。Vite：基于ESModules原生支持，开发环境跳过打包，按需编译（浏览器请求时实时编译）。生产环境才用Rollup打包。依赖处理Webpack：冷启动时需全量打
  • Transformer底层原理解析及基于pytorch的代码实现 LiRuiJie 人工智能transformerpytorch深度学习
    1.Transformer底层原理解析1.1核心架构突破Transformer是自然语言处理领域的革命性架构，其核心设计思想完全摒弃了循环结构，通过自注意力机制实现全局依赖建模。整体架构图如下：以下是其核心组件：1）自注意力机制（Self-Attention）-输入序列的每个位置都能直接关注所有位置-数学公式（缩放点积注意力）：-Q：查询矩阵（当前关注点）-K：键矩阵（被比较项）-V：值矩阵（实际
  • 基于灰色马尔科夫模型预测人口数量，是一种结合灰色系统理论（处理少数据、不确定性）与马尔科夫链（描述随机波动）的融合预测方法
    利用灰色模型捕捉人口变化的总体趋势，再通过马尔科夫链修正因随机因素导致的预测偏差，从而提高预测精度。一、模型理论基础灰色系统理论原理（核心：处理少数据、部分信息未知的系统）差异信息原理：系统内外的差异是信息源，人口数据的时间序列差异蕴含变化规律。解的非唯一性原理：信息不完全时，预测结果存在多个可能区间（与马尔科夫状态划分契合）。最小信息原理：仅需少量历史数据（通常≥4个）即可建模，适合人口统计资料
  • 阅读笔记(2) 单层网络:回归 a2507283885 笔记
    阅读笔记(2)单层网络:回归该笔记是DataWhale组队学习计划（共度AI新圣经：深度学习基础与概念）的Task02以下内容为个人理解，可能存在不准确或疏漏之处，请以教材为主。1.从泛函视角来看线性回归还记得线性代数里学过的“基”这个概念吗？一组基向量是一组线性无关的向量，它们通过线性组合可以张成一个向量空间。也就是说，这个空间里的任意一个向量，都可以表示成这组基的线性组合。函数其实也可以看作是
  • AI助力基因数据分析：用Python玩转生命密码的秘密 Echo_Wish 前沿技术人工智能人工智能数据分析python
    AI助力基因数据分析：用Python玩转生命密码的秘密说到基因数据，听起来是不是感觉有点高大上？其实，基因数据分析正变得越来越“接地气”，而AI正是这条路上的神奇钥匙。今天，咱们就用Python聊聊如何利用AI技术做基因数据分析与建模，帮你破解生命的密码，找到疾病预测、个性化医疗的新路子。一、基因数据为何如此特别？基因组测序技术让我们能够获取人体细胞内数以百万计的DNA序列变异信息。但数据量巨大、
  • 智能矿山建设方案（第三章） 珞圻-Health 信息化项目各类文档大全政务人工智能智慧城市
    3总体设计3.1设计思路项目建设基于矿山现有的信息化基础，结合业务实际，智能矿山平台设计主要包括以下几方面内容：1.收集矿山的基础信息数据、物联网设备数据、业务系统数据、环境数据等，梳理数据的关联关系，再按照统一数据标准，进行加工处理，转换为符合要求的数据，并建立统一的数据库；2.建设三维地质孪生模型，依托三维建模渲染技术建立矿山虚拟映像，接入矿山的软硬件数据，做到1：1真实还原；3.建设智能矿山
  • 如何制作一份E-R图 菜汪本汪 数据库
    ER模型，全称为实体联系模型、实体关系模型或实体联系模式图（ERD）（英语：Entity-relationshipmodel）由美籍华裔计算机科学家陈品山发明，是概念数据模型中高层描述所使用的数据模型或模式图。ER模型常用于信息系统设计中。比如，在概念结构设计阶段，ER模型用来描述信息需求和/或要存储在数据库中的信息类型，但是数据建模技术可以用来描述特定论域（感兴趣的区域）的任何本体（对使用的术语
  • 人工智能-基础篇-5-建模方式（判别式模型和生成式模型）
    机器学习包括了多种建模方式，其中判别式建模（DiscriminativeModel）和生成式建模是最常见的两种。这两种建模方式都可以通过深度学习技术来实现，并用于创建不同类型的模型。简单来说：想要创建一个模型，依赖需求需要合适的建模方式来创建这个模型。通常建模方式主要分为两大类。一类是判别式模型，针对输入数据给出特定的输出。如：判断一张图片是猫还是狗，直接学习“猫”和“狗”的特征差异（如耳朵形状、
  • 三维扫描逆向建模-三维扫描仪助力汽车内饰改装设计 中科米堆 汽车人工智能自动化
    汽车消费市场日益细分化，个性化定制需求正深刻影响着汽车后市场服务模式。作为连接设计创意与工程实现的桥梁，三维扫描逆向建模技术以数字化手段重塑了汽车内饰改装的设计流程，为座椅、仪表盘、门板等部件的定制化改造提供了全新解决方案。汽车内饰改装涉及复杂的三维曲面重构与空间适配问题。传统设计模式依赖手工测量与经验估算，设计师需通过卡尺、卷尺等工具获取原车部件尺寸，再基于二维图纸进行三维建模。这种作业方式在面
  • 三维建模3D扫描汽车车灯抄数设计逆向工程-中科米堆 中科米堆 3d汽车
    车灯作为兼具功能性与设计美学的核心部件，其研发流程对精度与效率的要求极高。传统车灯设计依赖手工测绘与模具开发，周期长、成本高，且难以捕捉复杂曲面细节。随着3D扫描与逆向工程技术的突破，中科米堆三维建模3D扫描解决方案正以数字化手段革新这一领域，实现从物理车灯到数字模型的精准转化，为汽车设计注入全新动能。中科米堆三维扫描系统采用蓝光激光扫描技术，可实现0.025mm测量精度，完美适配车灯曲面复杂、反
  • 中科米堆3D扫描逆向建模方案：汽车轮毂三维扫描抄数建模
    某汽车制造商为了提升产品性能和满足客户需求，决定对轮毂盖进行设计和改装。传统的设计方法依赖于手工测量和绘制，效率低下且精度较差。为了解决这个问题，该制造商决定采用三维扫描技术来快速准确地获取轮毂盖的三维数据。三维扫描技术通过非接触式扫描快速获取物体表面三维数据，为产品逆向设计、模具修复、质量检测等环节提供高效解决方案。中科米堆手持式蓝光三维扫描仪采用蓝光激光扫描技术，通过激光发射器投射高精度蓝色激
  • （线性代数最小二乘问题）Normal Equation（正规方程） 音程 数学线性代数机器学习人工智能
    NormalEquation（正规方程）是线性代数中的一个重要概念，主要用于解决最小二乘问题（LeastSquaresProblem）。它通过直接求解一个线性方程组，找到线性回归模型的最优参数（如权重或系数）。以下是详细介绍：1.定义与数学表达式给定一个超定方程组（方程数量多于未知数）：Ax=bA\mathbf{x}=\mathbf{b}Ax=b其中：A∈Rm×nA\in\mathbb{R}^{m
  • 国产中子输运与辐射防护常用建模计算可视化软件推荐 Dahoo009 TopMCSuperMC蒙特卡罗方法MCNPGeant4
    以下是国产中子输运与辐射防护领域主流的建模计算与可视化软件推荐，覆盖自主研发的蒙特卡洛工具、确定论方法平台及专用辅助软件，满足科研、核能与医疗等领域的安全分析需求：️一、核心国产模拟软件1.蒙特卡洛中子输运工具软件名称开发单位特点适用场景TopMC/SuperMC(超级蒙特卡洛)中子科学研究院（FDSTeam）✅自主可控核设计软件✅支持中子/光子/质子耦合输运✅智能建模+云平台集成✅兼容MCNP输
  • 针对数据仓库方向的大数据算法工程师面试经验总结 巴基海贼王 数据仓库大数据算法
    ⚙️一、技术核心考察点数据建模能力星型vs雪花模型：面试官常要求对比两种模型。星型模型（事实表+冗余维度表）查询性能高但存储冗余；雪花模型（规范化维度表）减少冗余但增加JOIN复杂度。需结合场景选择，如实时分析首选星型。建模实战题：例如设计电商销售数仓，需明确事实表（订单流水）、维度表（商品、用户、时间），并解释粒度选择（如订单级）。ETL流程与优化增量抽取方案：面试高频题。需掌握基于时间戳、CD
  • LightGBM：极速梯度提升机——结构化数据建模的终极武器 大千AI助手 人工智能Python#OTHER随机森林算法机器学习决策树人工智能GBDTLightGBM
    基于直方图与Leaf-wise生长的高效GBDT实现，横扫Kaggle与工业场景一、为什么需要LightGBM？GBDT的瓶颈传统梯度提升树（如XGBoost）在处理海量数据时面临两大痛点：训练速度慢：需预排序特征&层次生长（Level-wise）内存消耗高：存储特征值与分裂点信息LightGBM的诞生微软亚洲研究院于2017年开源，核心目标：✅训练效率提升10倍✅内存占用降低50%✅保持与XGB
  • 数据库中的大题（E-R图） 遇到困难睡大觉哈哈 数据库mysql
    数据库中的大题（E-R图）1.本质定义E-R图（Entity-RelationshipDiagram）是用于描述现实世界中数据结构的可视化建模工具，通过图形化方式展现：核心业务对象（实体）对象特征（属性）对象间的逻辑关联（关系）由美籍华裔科学家陈品山（PeterChen）于1976年提出，成为数据库设计的标准方法论1.1核心概念实体(Entity)现实中可区分的事物或概念矩形表示：┌───────
  • thinkphp8 模型-一对一，一对多，多对多 学习 TO_WebNow 学习android
    thinkphp命令创建模型（和laravel基本一样）phpthinkmake:modelUser在模型里创建字段protected$table='User';protected$pk='id';//定义返回哪些字段protected$field=['id','name'];//返回字段的类型protected$schema=['id'=>'int']模型一对一定义模型Idcard,和模型Use
  • XGBoost算法原理及Python实现 法号清水 算法python开发语言
    一、概述  XGBoost是一种基于梯度提升框架的机器学习算法，它通过迭代地训练一系列决策树来构建模型。核心思想是通过不断地在已有模型的基础上，拟合负梯度方向的残差（真实值与预测值的差）来构建新的弱学习器，达到逐步优化模型的目的。  XGBoost在构建决策树时，利用了二阶导数信息。在损失函数的优化过程中，不仅考虑了一阶导数（梯度），还引入了二阶导数（海森矩阵），这使得算法能够更精确地找到损失函数
  • AI 销售系统：重塑销售格局的科技利器 小柔说科技 人工智能科技java
    在数字化浪潮汹涌澎湃的当下，人工智能（AI）正以前所未有的速度渗透到各个行业，销售领域也不例外。AI销售系统作为一种融合了先进人工智能技术的创新工具，正逐渐成为企业提升销售效率、优化客户体验、增强市场竞争力的关键因素。一、AI销售系统的概念与核心技术AI销售系统是基于人工智能技术构建的一套综合性销售管理平台，它整合了自然语言处理（NLP）、机器学习（ML）、数据分析、预测建模等多种核心技术。通过这
  • 怎样才能实现批量混剪？有什么工具推荐？ 矩阵营销老黄 新媒体运营流量运营营销剪辑视频
    视频剪辑效率太低？想要实现内容覆盖但是人力产出有限？如何才能实现批量混剪？……别担心，一篇文章教会你如何用视频宝实现短视频批量混剪！Step.01系统后台点击【内容洞察】，查找全网热门视频、对标竞品账号内容，找到想要仿拍的爆款视频，AI一键拆解模版，视频、字幕、音频自动分离，爆款脚本get！如果想要自定义，还能通过自行创建模版打造专属爆款～模版创建好之后，系统自动智能计算所需要的素材量、核算视频重
  • ASM系列四 利用Method 组件动态注入方法逻辑 lijingyao8206 字节码技术jvmAOP动态代理ASM
            这篇继续结合例子来深入了解下Method组件动态变更方法字节码的实现。通过前面一篇，知道ClassVisitor 的visitMethod()方法可以返回一个MethodVisitor的实例。那么我们也基本可以知道，同ClassVisitor改变类成员一样，MethodVIsistor如果需要改变方法成员，注入逻辑，也可以
  • java编程思想 --内部类 百合不是茶 java内部类匿名内部类
    内部类;了解外部类 并能与之通信 内部类写出来的代码更加整洁与优雅   1,内部类的创建  内部类是创建在类中的 package com.wj.InsideClass; /* * 内部类的创建 */ public class CreateInsideClass { public CreateInsideClass(
  • web.xml报错 crabdave web.xml
    web.xml报错   The content of element type "web-app" must match "(icon?,display-  name?,description?,distributable?,context-param*,filter*,filter-mapping*,listener*,servlet*,s
  • 泛型类的自定义 麦田的设计者 javaandroid泛型
       为什么要定义泛型类，当类中要操作的引用数据类型不确定的时候。 采用泛型类，完成扩展。   例如有一个学生类     Student{ Student(){ System.out.println("I'm a student....."); } }  有一个老师类  
  • CSS清除浮动的4中方法 IT独行者 JavaScriptUIcss
    清除浮动这个问题，做前端的应该再熟悉不过了，咱是个新人，所以还是记个笔记，做个积累，努力学习向大神靠近。CSS清除浮动的方法网上一搜，大概有N多种，用过几种，说下个人感受。 1、结尾处加空div标签 clear:both 1 2 3 4 .div 1 { background : #000080 ; border : 1px   s
  • Cygwin使用windows的jdk 配置方法 _wy_ jdkwindowscygwin
    1.[vim /etc/profile]    JAVA_HOME="/cgydrive/d/Java/jdk1.6.0_43"  (windows下jdk路径为D:\Java\jdk1.6.0_43)    PATH="$JAVA_HOME/bin:${PATH}"    CLAS
  • linux下安装maven 无量 mavenlinux安装
    Linux下安装maven(转) 1.首先到Maven官网 下载安装文件，目前最新版本为3.0.3，下载文件为 apache-maven-3.0.3-bin.tar.gz，下载可以使用wget命令； 2.进入下载文件夹，找到下载的文件，运行如下命令解压 tar -xvf  apache-maven-2.2.1-bin.tar.gz 解压后的文件夹
  • tomcat的https 配置,syslog-ng配置 aichenglong tomcathttp跳转到httpssyslong-ng配置syslog配置
    1) tomcat配置https,以及http自动跳转到https的配置     1)TOMCAT_HOME目录下生成密钥(keytool是jdk中的命令)      keytool -genkey -alias tomcat -keyalg RSA -keypass changeit -storepass changeit
  • 关于领号活动总结 alafqq 活动
    关于某彩票活动的总结 具体需求，每个用户进活动页面，领取一个号码，1000中的一个； 活动要求 1，随机性，一定要有随机性； 2，最少中奖概率，如果注数为3200注，则最多中4注 3，效率问题，（不能每个人来都产生一个随机数，这样效率不高）； 4，支持断电（仍然从下一个开始），重启服务；（存数据库有点大材小用，因此不能存放在数据库） 解决方案 1，事先产生随机数1000个，并打
  • java数据结构 冒泡排序的遍历与排序 百合不是茶 java
    java的冒泡排序是一种简单的排序规则   冒泡排序的原理：           比较两个相邻的数，首先将最大的排在第一个，第二次比较第二个 ，此后一样；         针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个     例题；将int array[]
  • JS检查输入框输入的是否是数字的一种校验方法 bijian1013 js
    如下是JS检查输入框输入的是否是数字的一种校验方法： <form method=post target="_blank"> 数字：<input type="text" name=num onkeypress="checkNum(this.form)"><br> </form>
  • Test注解的两个属性：expected和timeout bijian1013 javaJUnitexpectedtimeout
    JUnit4：Test文档中的解释： 　　The Test annotation supports two optional parameters. 　　The first, expected, declares that a test method should throw an exception. 　　If it doesn't throw an exception or if it
  • [Gson二]继承关系的POJO的反序列化 bit1129 POJO
    父类     package inheritance.test2; import java.util.Map; public class Model { private String field1; private String field2; private Map<String, String> infoMap
  • 【Spark八十四】Spark零碎知识点记录 bit1129 spark
    1. ShuffleMapTask的shuffle数据在什么地方记录到MapOutputTracker中的 ShuffleMapTask的runTask方法负责写数据到shuffle map文件中。当任务执行完成成功，DAGScheduler会收到通知，在DAGScheduler的handleTaskCompletion方法中完成记录到MapOutputTracker中  
  • WAS各种脚本作用大全 ronin47 WAS 脚本
    　　　http://www.ibm.com/developerworks/cn/websphere/library/samples/SampleScripts.html 　　　无意中，在WAS官网上发现的各种脚本作用，感觉很有作用，先与各位分享一下 　　　 获取下载 这些示例 jacl 和 Jython 脚本可用于在 WebSphere Application Server 的不同版本中自
  • java-12.求 1+2+3+..n不能使用乘除法、 for 、 while 、 if 、 else 、 switch 、 case 等关键字以及条件判断语句 bylijinnan switch
    借鉴网上的思路，用java实现： public class NoIfWhile { /** * @param args * * find x=1+2+3+....n */ public static void main(String[] args) { int n=10; int re=find(n); System.o
  • Netty源码学习-ObjectEncoder和ObjectDecoder bylijinnan javanetty
    Netty中传递对象的思路很直观： Netty中数据的传递是基于ChannelBuffer（也就是byte[]）； 那把对象序列化为字节流，就可以在Netty中传递对象了 相应的从ChannelBuffer恢复对象，就是反序列化的过程 Netty已经封装好ObjectEncoder和ObjectDecoder 先看ObjectEncoder ObjectEncoder是往外发送
  • spring 定时任务中cronExpression表达式含义 chicony cronExpression
    一个cron表达式有6个必选的元素和一个可选的元素，各个元素之间是以空格分隔的，从左至右，这些元素的含义如下表所示： 代表含义            是否必须 允许的取值范围         &nb
  • Nutz配置Jndi ctrain JNDI
    1、使用JNDI获取指定资源： var ioc = { dao : { type :"org.nutz.dao.impl.NutDao", args : [ {jndi :"jdbc/dataSource"} ] } } 以上方法,仅需要在容器中配置好数据源,注入到NutDao即可.
  • 解决 /bin/sh^M: bad interpreter: No such file or directory daizj shell
    在Linux中执行.sh脚本，异常/bin/sh^M: bad interpreter: No such file or directory。   分析：这是不同系统编码格式引起的：在windows系统中编辑的.sh文件可能有不可见字符，所以在Linux系统下执行会报以上异常信息。 解决： 1）在windows下转换： 利用一些编辑器如UltraEdit或EditPlus等工具
  • [转]for 循环为何可恨？ dcj3sjt126com 程序员读书
      Java的闭包(Closure)特征最近成为了一个热门话题。 一些精英正在起草一份议案，要在Java将来的版本中加入闭包特征。 然而，提议中的闭包语法以及语言上的这种扩充受到了众多Java程序员的猛烈抨击。 不久前，出版过数十本编程书籍的大作家Elliotte Rusty Harold发表了对Java中闭包的价值的质疑。 尤其是他问道“for 循环为何可恨？”[http://ju
  • Android实用小技巧 dcj3sjt126com android
    1、去掉所有Activity界面的标题栏 　　修改AndroidManifest.xml 　　在application 标签中添加android:theme="@android:style/Theme.NoTitleBar"   2、去掉所有Activity界面的TitleBar 和StatusBar  　　修改AndroidManifes
  • Oracle 复习笔记之序列 eksliang Oracle 序列sequenceOracle sequence
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2098859 1.序列的作用 序列是用于生成唯一、连续序号的对象 一般用序列来充当数据库表的主键值 2.创建序列语法如下：   create sequence s_emp start with 1 --开始值 increment by 1 --増长值 maxval
  • 有“品”的程序员 gongmeitao 工作
    完美程序员的10种品质　　   完美程序员的每种品质都有一个范围，这个范围取决于具体的问题和背景。没有能解决所有问题的   完美程序员（至少在我们这个星球上），并且对于特定问题，完美程序员应该具有以下品质： 　　1. 才智非凡- 能够理解问题、能够用清晰可读的代码翻译并表达想法、善于分析并且逻辑思维能力强   （范围：用简单方式解决复杂问题）　　
  • 使用KeleyiSQLHelper类进行分页查询 hvt sql.netC#asp.nethovertree
    本文适用于sql server单主键表或者视图进行分页查询，支持多字段排序。KeleyiSQLHelper类的最新代码请到http://hovertree.codeplex.com/SourceControl/latest下载整个解决方案源代码查看。或者直接在线查看类的代码：http://hovertree.codeplex.com/SourceControl/latest#HoverTree.D
  • SVG 教程 （三）圆形，椭圆，直线 天梯梦 svg
    SVG <circle> SVG 圆形 - <circle> <circle> 标签可用来创建一个圆： 下面是SVG代码： <svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" version="1.1"> <circle cx="100" c
  • 链表栈 luyulong java数据结构
    public class Node { private Object object; private Node next; public Node() { this.next = null; this.object = null; } public Object getObject() { return object; } public
  • 基础数据结构和算法十：2-3 search tree sunwinner Algorithm2-3 search tree
      Binary search tree works well for a wide variety of applications, but they have poor worst-case performance. Now we introduce a type of binary search tree where costs are guaranteed to be loga
  • spring配置定时任务 stunizhengjia springtimer
    最近因工作的需要，用到了spring的定时任务的功能,觉得spring还是很智能化的,只需要配置一下配置文件就可以了,在此记录一下，以便以后用到：     //------------------------定时任务调用的方法------------------------------ /** * 存储过程定时器 */ publi
  • ITeye 8月技术图书有奖试读获奖名单公布 ITeye管理员 活动
    ITeye携手博文视点举办的8月技术图书有奖试读活动已圆满结束，非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 8月试读活动回顾： http://webmaster.iteye.com/blog/2102830 本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下（优秀文章有很多，但名额有限，没获奖并不代表不优秀）： 《跨终端Web》 gleams：http
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他