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程序小勇
faiss爬虫python网络协议websocket开发语言
目录前言1、WebSocket请求的分析通常涉及以下几个方面:2、利用WebSocket爬取数据总结最后,创作不易!非常感谢大家的关注、点赞、评论啦!谢谢三连哦!好人好运连连,学习进步!工作顺利哦!博主介绍:✌专注于前后端、机器学习、人工智能应用领域开发的优质创作者、秉着互联网精神开源贡献精神,答疑解惑、坚持优质作品共享。本人是掘金/腾讯云/阿里云等平台优质作者、擅长前后端项目开发和毕业项目实战,
- 流行编程语言全解析:优势、应用与短板
a小胡哦
pythonjavac++c语言javascriptswiftr语言
Python:优势Python以其简洁、易读的语法闻名,新手能快速上手。丰富的库和框架,能极大地提高开发效率。适用领域数据科学与分析:处理和分析大规模数据集,进行数据可视化。典型示例:Google用Python进行数据分析,处理海量数据以支持各种业务决策。机器学习与人工智能:构建和训练模型。典型示例:OpenAI在很多人工智能项目中广泛使用Python,如GPT系列模型的研发。网络爬虫:轻松从网页
- 【自学笔记】机器学习基础知识点总览-持续更新
Long_poem
笔记机器学习人工智能
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录机器学习重点知识点总览一、机器学习基础概念二、机器学习理论基础三、机器学习算法1.监督学习2.无监督学习3.强化学习四、机器学习处理流程五、机器学习常见问题与解决方法六、机器学习应用领域总结机器学习重点知识点总览一、机器学习基础概念定义:机器学习是一种人工智能技术,通过对数据的学习和分析,让计算机系统自动提高其性能。本质:找到
- 解锁机器学习核心算法 | 逻辑回归:不是回归的“回归”
紫雾凌寒
AI炼金厂机器学习算法逻辑回归深度学习pythonscikit-learnmatplotlib
引言前面一篇文章我们介绍了机器学习算法中我们最先会接触到的算法——线性回归:机器学习的基石。今天我们继续学习机器学习中的另一个算法模型——逻辑回归(LogisticRegression)。一、逻辑回归:不是回归的“回归”在机器学习的庞大算法体系中,逻辑回归(LogisticRegression)虽然名字中带有“回归”,但却是一位不折不扣的“分类高手”,主要用于解决二分类问题,在众多领域发挥着关键作
- 单片机、嵌入式Linux开发大学自学路径
Oriental Son
嵌入式MCU单片机单片机学习stm32mculinux
笔者所修读的专业为物联网工程,物联网工程是一门新兴的、热门的专业,其所涉及的学科更是又多又杂,既有计算机方向的编程语言(如C、C++、Java、Python等)、数据结构与算法、操作系统、移动端应用开发、机器学习等;软硬结合的方向有数字电路单片机开发、嵌入式Linux开发等;硬件、电路方向有电路分析、数字电路、模拟电路、传感器原理、RFID、FPGA开发等;涉及信号处理的有信号与系统、通信原理等。
- 强化学习:原理、概念与代码实践
AndrewHZ
深度学习新浪潮人工智能深度学习强化学习机器学习算法deepseek
一、引言强化学习(ReinforcementLearning)作为机器学习的一个重要分支,旨在通过智能体(agent)与环境的交互,学习到最优的行为策略,以最大化长期累积奖励。它在机器人控制、游戏、自动驾驶、资源管理等众多领域都取得了显著的成功。本文将深入介绍强化学习的数学原理、核心概念,并通过公式推导来加深理解,同时结合一个具体的实例,使用Python语言进行代码实现,帮助读者全面掌握强化学习的
- 随机梯度下降一定会收敛么?
AndrewHZ
人工智能深度学习算法
1.什么是随机梯度下降?随机梯度下降(StochasticGradientDescent,SGD)是一种用于最小化目标函数的迭代优化算法,在机器学习和深度学习领域应用广泛。2.随机梯度下降算法的基本原理1.基于梯度的优化基础该算法是基于梯度的优化算法,用于寻找函数的最优解,通常是最小化损失函数。在机器学习和深度学习中,模型通过调整参数来最小化损失函数,以达到最佳的预测性能。2.迭代更新参数从初始的
- 【Linux探索学习】第二十九弹——线程概念:Linux线程的基本概念与线程控制详解
GG Bond.ฺ
Linux探索学习linux学习算法运维
Linux学习笔记:https://blog.csdn.net/2301_80220607/category_12805278.html?spm=1001.2014.3001.5482前言:在现代操作系统中,线程是程序执行流的最小单元。与进程相比,线程更加轻量级,创建和销毁的开销更小,且线程之间可以共享内存空间,因此在多任务处理、并发编程中,线程的使用非常广泛。Linux作为一个多用户、多任务的操
- 【Python】成功解决NameError: name ‘XXX’ is not defined
云天徽上
python运行报错解决记录python开发语言pandas机器学习numpy
【Python】成功解决NameError:name‘XXX’isnotdefined欢迎莅临我的个人主页这里是我深耕Python编程、机器学习和自然语言处理(NLP)领域,并乐于分享知识与经验的小天地!博主简介:我是云天徽上,一名对技术充满热情的探索者。多年的Python编程和机器学习实践,使我深入理解了这些技术的核心原理,并能够在实际项目中灵活应用。尤其是在NLP领域,我积累了丰富的经验,能够
- Hyperparameter Tuning 原理与代码实战案例讲解
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HyperparameterTuning原理与代码实战案例讲解作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词:超参数调优,模型选择,性能提升,代码实战1.背景介绍1.1问题的由来在机器学习中,模型的选择和调优是至关重要的。模型选择涉及选择合适的算法和架构,而调优则集中在优化模型参数以提升性能。然而,模型参数众多,且每个参数的取值范围可能很广,
- 如何在Python上安装xgboost?
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在数据科学和机器学习领域,XGBoost无疑是一款备受推崇的算法工具。它以其高效、灵活和精确的特点,成为了众多数据科学家和工程师的首选。然而,对于初学者来说,如何在Python环境中成功安装XGBoost可能会成为一个挑战。本文将详细指导你在Python上安装XGBoost的过程,帮助你快速上手这一强大的机器学习工具。为什么选择XGBoost?在深入了解安装过程之前,我们先来看看XGBoost为何
- DRF框架使用djangorestframework-simplejwt实现自定义用户类的登录逻辑
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1.token校验生成并校验token,参考上一篇文章:https://blog.csdn.net/u013071014/article/details/144562716?spm=1001.2014.3001.55022.新建role、menu子模块新建role、menu这两个子模块在PyCharm->Tools->Runmanage.pyTask中执行命令#创建role子模块startappr
- K-means聚类:解锁数据隐藏结构的钥匙
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K-means聚类:解锁数据隐藏结构的钥匙在机器学习的广阔领域中,无监督学习以其独特的魅力吸引了众多研究者和实践者。其中,K-means聚类作为一种经典且实用的无监督学习算法,以其简单高效的特点,广泛应用于市场细分、图像分割和基因聚类等领域。本文将深入探讨K-means聚类的工作原理、应用实例及其在这些领域中的具体应用,旨在揭示其如何智能划分数据,解锁隐藏结构,为相关领域提供精准导航。一、K-me
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Pandas是机器学习中专门用于数据处理的库,遇到很多数据时首先要使用Pandas进行预处理得到我们想要的信息,下面让我们来看一下Pandas中有哪些操作importpandasfood_info=pandas.read_csv("food_info.csv")#将csv文件中的数据进行读取print(type(food_info))#pandas中的核心结构叫做DATAFRAMEprint(fo
- 【机器学习】半监督和无监督极限学习机SS-US-ELM附Matlab代码
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标题:【机器学习】半监督和无监督极限学习机SS-US-ELM附Matlab代码一、引言1.1研究背景和意义概述研究的背景以及该研究在领域内的重要性。1.2研究现状分析当前领域的研究进展和存在的问题。二、极限学习机(ELM)基本原理2.1ELM的基本模型描述ELM的基本模型结构和工作原理。2.2ELM的学习过程介绍ELM的学习算法和训练过程。三、半监督极限学习机(SS-ELM)3.1SS-ELM的提
- 阅读论文“用于车联网安全车载通信的机器学习技术“的学习笔记
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前言论文全称为MachineLearningTechnologiesforSecureVehicularCommunicationinInternetofVehicles:RecentAdvancescandApplications智能交通系统(ITS)和计算系统的快速发展为智能交通安全提供了新的科学研究,并提供了舒适和高效的解决方案。人工智能(AI)已被广泛用于优化不同研究领域的传统数据驱动方法
- 【AI引领潮流|未来智慧生活】国内机器聊天软件推荐(超全!)and人工智能&智能学习
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1.AI聊天软件概述1.1AI聊天软件的关键技术1.2AI聊天软件的应用1.3AI聊天软件的挑战1.4总结2.智普清言3.文心一言4.讯飞星火5.知元AI6.白马AI7.ChatGPT8.一览AI应用链接9.人工智能10.机器学习↓个人主页:C_GUIQU↑1.AI聊天软件概述AI聊天软件是一种利用自然语言处理(NLP)、自然语言理解(NLU)和机器学习(ML)技术构建的软件,它能够理解用户的自然
- 机器学些|实战?
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机器学习实战:从零到%1…今天聊聊机器学习(MachineLearning,ML),这个听起来高大上的技术其实并没有那么神秘。跟着我的节奏,咱们一起来探索一下如何从零开始!准备工作:安装和导入必要的库在开始我们的房价预测项目之前,我们需要准备好开发环境并导入所有必要的库。这些库将帮助我们处理数据、构建模型、评估性能以及可视化结果。安装Python和JupyterNotebook首先,确保你已经安装
- 正则化(Regularization)和正则表达式(Regular Expression)区别
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文章目录1.**正则化(Regularization)**2.**正则表达式(RegularExpression)**关键区别为什么名字相近?正则化(Regularization)和正则表达式(RegularExpression)不是同一个概念,它们是两个完全不同的术语,应用于不同的领域。1.正则化(Regularization)领域:机器学习/统计学。定义:正则化是一种用于防止模型过拟合(Ove
- 机器学习基本篇
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机器学习
1基本概念机器学习,分为回归,分类,聚类,降维有监督学习回归,分类,有特征,有标签,进行训练,然后对新数据进行预测无监督学习聚类,降维。题目越多,训练越好,2基本流程数据预处理——模型训练与评估可以优化为获取数据——数据预处理——EDA分析——特征工程——模型训练——可解释性分析2.0数据获取利用kaggle,天池等平台的开源数据,2.1预处理目的:让数据更符合逻辑让数据更容易计算借助函数实现变换
- 解锁机器学习核心算法 | 支持向量机:机器学习中的分类利刃
紫雾凌寒
AI炼金厂机器学习算法支持向量机python深度学习分类人工智能
一、引言在机器学习的庞大算法体系中,有十种算法被广泛认为是最具代表性和实用性的,它们犹如机器学习领域的“十大神器”,各自发挥着独特的作用。这十大算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、K-近邻算法、K-平均算法、支持向量机、朴素贝叶斯算法、降维算法、梯度增强算法。它们涵盖了回归、分类、聚类、降维等多个机器学习任务领域,是众多机器学习应用的基础和核心。而在这十大算法中,支持向量机(Suppor
- 深度学习与图像识别:机器学习基础之回归
Shenrn_
机器学习回归深度学习
1.线性回归1.1一元线性回归1.2多元线性回归2.逻辑回归与线性回归的不同在于其将最终预测值y固定在一个范围之中2.1Sigmoid函数sigmoid函数表达式:p为预测出来的概率,范围在0-1之间,一般用于处理二分类问题,因为这个式子的一个显著特征在于:当z=0,p=0.5当z>0,p>0.5当z<0,p<0.5所以当对z进行多元线性回归表示的时候,以p的值来反映y_pre是一个不错的选择,此
- BabyAGI:开创智能自动化新时代,赋能人工智能的下一次飞跃
gs80140
基础知识科谱AI人工智能自动化运维
目录BabyAGI:开创智能自动化新时代,赋能人工智能的下一次飞跃什么是BabyAGI?BabyAGI的核心功能BabyAGI的应用领域BabyAGI与传统AI系统的区别BabyAGI的挑战与未来发展BabyAGI的未来展望结语BabyAGI:开创智能自动化新时代,赋能人工智能的下一次飞跃随着人工智能(AI)的不断演进,机器学习和自我优化系统已经逐步渗透到各个行业,从医疗健康到金融服务,从零售到制
- 机器学习和线性回归、softmax回归
小名叫咸菜
人工智能线性回归
监督学习监督学习(supervisedlearning)擅⻓在“给定输⼊特征”的情况下预测标签。每个“特征-标签”对都称为一个样本(example)。我们的目标是生成一个模型,能够将任何输⼊特征映射到标签(即预测)。回归——平方误差损失函数回归(regression)是最简单的监督学习任务之一。分类——交叉熵样本属于“哪一类”的问题称为分类问题回归是训练一个回归函数来输出一个数值;分类是训练一个分
- 吴恩达-机器学习-多元线性回归模型代码
StrawBerryTreea
机器学习机器学习线性回归python吴恩达
吴恩达《机器学习》2022版第一节第二周多元线性回归房价预测简单实现以下以下共两个实验,都是通过调用sklearn函数,分别实现了一元线性回归和多元线性回归的房价预测。一、一元线性回归importnumpyasnpnp.set_printoptions(precision=2)fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression#输入数据X_train=np
- 机器学习--实现多元线性回归
y江江江江
机器学习机器学习线性回归人工智能
机器学习—实现多元线性回归本节顺延机器学习--线性回归中的内容,进一步讨论多元函数的回归问题y′=h(x)+w⊤∙x+by^{\prime}=h(x)+w^\top\bulletx+by′=h(x)+w⊤∙x+b其中,wT⋅x就是W1X1+w2X2+w3X3+⋯+wNXN\text{其中,}w^\mathrm{T}\cdotx\text{就是}_{W_1X_1}+w_2X_2+w_3X_3+\cd
- 线性代数导引:张量与张量空间
AI大模型应用之禅
DeepSeekR1&AI大模型与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
线性代数,张量,张量空间,深度学习,机器学习,人工智能1.背景介绍在现代人工智能领域,深度学习和机器学习算法的蓬勃发展,使得对数据的高效处理和表示能力提出了更高的要求。线性代数作为数学基础,为理解和构建这些算法提供了坚实的基础。而张量,作为一种高维数组的表示形式,成为了深度学习和机器学习的核心数据结构。本篇文章将从线性代数的角度出发,深入探讨张量与张量空间的概念,并阐述其在深度学习和机器学习中的重
- 强化学习原理与代码实战案例讲解
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍1.1什么是强化学习?强化学习(ReinforcementLearning,RL)是机器学习的一个重要分支,它关注的是智能体(Agent)如何在环境中通过与环境交互来学习最优的行为策略。与其他机器学习方法不同,强化学习并不依赖于预先标注的数据,而是通过试错的方式来学习。想象一下,你正在训练一只小狗学习坐下。你不会给它看成千上万张“坐下”的照片,而是会给它一些指令,比如“坐下”,如果它照
- OpenCV机器学习(1)人工神经网络 - 多层感知器类cv::ml::ANN_MLP
村北头的码农
OpenCVopencv机器学习人工智能
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述cv::ml::ANN_MLP是OpenCV库中的一部分,用于实现人工神经网络-多层感知器(ArtificialNeuralNetwork-Multi-LayerPerceptron,ANN-MLP)。它提供了一种方式来创建和训练多层感知器模型,以解决分类、回归等
- 运用python制作一个完整的股票分析系统
大懒猫软件
python开发语言djangobeautifulsoup
使用python制作一个股票分析系统,可以通过股票价格走势动态界面,实时动态监测不同类型股票的变化情况。以下是一个完整的股票分析系统开发指南,包括股票价格走势动态界面和实时监测功能。这个系统将结合网络爬虫、数据分析、机器学习和可视化技术,帮助你实时监测不同类型股票的变化情况。1.系统功能概述数据采集:使用网络爬虫技术从财经网站采集股票数据。数据处理:计算技术指标(如KDJ、BOLL)并进行数据预处
- 微信开发者验证接口开发
362217990
微信 开发者 token 验证
微信开发者接口验证。
Token,自己随便定义,与微信填写一致就可以了。
根据微信接入指南描述 http://mp.weixin.qq.com/wiki/17/2d4265491f12608cd170a95559800f2d.html
第一步:填写服务器配置
第二步:验证服务器地址的有效性
第三步:依据接口文档实现业务逻辑
这里主要讲第二步验证服务器有效性。
建一个
- 一个小编程题-类似约瑟夫环问题
BrokenDreams
编程
今天群友出了一题:
一个数列,把第一个元素删除,然后把第二个元素放到数列的最后,依次操作下去,直到把数列中所有的数都删除,要求依次打印出这个过程中删除的数。
&
- linux复习笔记之bash shell (5) 关于减号-的作用
eksliang
linux关于减号“-”的含义linux关于减号“-”的用途linux关于“-”的含义linux关于减号的含义
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2105677
管道命令在bash的连续处理程序中是相当重要的,尤其在使用到前一个命令的studout(标准输出)作为这次的stdin(标准输入)时,就显得太重要了,某些命令需要用到文件名,例如上篇文档的的切割命令(split)、还有
- Unix(3)
18289753290
unix ksh
1)若该变量需要在其他子进程执行,则可用"$变量名称"或${变量}累加内容
什么是子进程?在我目前这个shell情况下,去打开一个新的shell,新的那个shell就是子进程。一般状态下,父进程的自定义变量是无法在子进程内使用的,但通过export将变量变成环境变量后就能够在子进程里面应用了。
2)条件判断: &&代表and ||代表or&nbs
- 关于ListView中性能优化中图片加载问题
酷的飞上天空
ListView
ListView的性能优化网上很多信息,但是涉及到异步加载图片问题就会出现问题。
具体参看上篇文章http://314858770.iteye.com/admin/blogs/1217594
如果每次都重新inflate一个新的View出来肯定会造成性能损失严重,可能会出现listview滚动是很卡的情况,还会出现内存溢出。
现在想出一个方法就是每次都添加一个标识,然后设置图
- 德国总理默多克:给国人的一堂“震撼教育”课
永夜-极光
教育
http://bbs.voc.com.cn/topic-2443617-1-1.html德国总理默多克:给国人的一堂“震撼教育”课
安吉拉—默克尔,一位经历过社会主义的东德人,她利用自己的博客,发表一番来华前的谈话,该说的话,都在上面说了,全世界想看想传播——去看看默克尔总理的博客吧!
德国总理默克尔以她的低调、朴素、谦和、平易近人等品格给国人留下了深刻印象。她以实际行动为中国人上了一堂
- 关于Java继承的一个小问题。。。
随便小屋
java
今天看Java 编程思想的时候遇见一个问题,运行的结果和自己想想的完全不一样。先把代码贴出来!
//CanFight接口
interface Canfight {
void fight();
}
//ActionCharacter类
class ActionCharacter {
public void fight() {
System.out.pr
- 23种基本的设计模式
aijuans
设计模式
Abstract Factory:提供一个创建一系列相关或相互依赖对象的接口,而无需指定它们具体的类。 Adapter:将一个类的接口转换成客户希望的另外一个接口。A d a p t e r模式使得原本由于接口不兼容而不能一起工作的那些类可以一起工作。 Bridge:将抽象部分与它的实现部分分离,使它们都可以独立地变化。 Builder:将一个复杂对象的构建与它的表示分离,使得同
- 《周鸿祎自述:我的互联网方法论》读书笔记
aoyouzi
读书笔记
从用户的角度来看,能解决问题的产品才是好产品,能方便/快速地解决问题的产品,就是一流产品.
商业模式不是赚钱模式
一款产品免费获得海量用户后,它的边际成本趋于0,然后再通过广告或者增值服务的方式赚钱,实际上就是创造了新的价值链.
商业模式的基础是用户,木有用户,任何商业模式都是浮云.商业模式的核心是产品,本质是通过产品为用户创造价值.
商业模式还包括寻找需求
- JavaScript动态改变样式访问技术
百合不是茶
JavaScriptstyle属性ClassName属性
一:style属性
格式:
HTML元素.style.样式属性="值";
创建菜单:在html标签中创建 或者 在head标签中用数组创建
<html>
<head>
<title>style改变样式</title>
</head>
&l
- jQuery的deferred对象详解
bijian1013
jquerydeferred对象
jQuery的开发速度很快,几乎每半年一个大版本,每两个月一个小版本。
每个版本都会引入一些新功能,从jQuery 1.5.0版本开始引入的一个新功能----deferred对象。
&nb
- 淘宝开放平台TOP
Bill_chen
C++c物流C#
淘宝网开放平台首页:http://open.taobao.com/
淘宝开放平台是淘宝TOP团队的产品,TOP即TaoBao Open Platform,
是淘宝合作伙伴开发、发布、交易其服务的平台。
支撑TOP的三条主线为:
1.开放数据和业务流程
* 以API数据形式开放商品、交易、物流等业务;
&
- 【大型网站架构一】大型网站架构概述
bit1129
网站架构
大型互联网特点
面对海量用户、海量数据
大型互联网架构的关键指标
高并发
高性能
高可用
高可扩展性
线性伸缩性
安全性
大型互联网技术要点
前端优化
CDN缓存
反向代理
KV缓存
消息系统
分布式存储
NoSQL数据库
搜索
监控
安全
想到的问题:
1.对于订单系统这种事务型系统,如
- eclipse插件hibernate tools安装
白糖_
Hibernate
eclipse helios(3.6)版
1.启动eclipse 2.选择 Help > Install New Software...> 3.添加如下地址:
http://download.jboss.org/jbosstools/updates/stable/helios/ 4.选择性安装:hibernate tools在All Jboss tool
- Jquery easyui Form表单提交注意事项
bozch
jquery easyui
jquery easyui对表单的提交进行了封装,提交的方式采用的是ajax的方式,在开发的时候应该注意的事项如下:
1、在定义form标签的时候,要将method属性设置成post或者get,特别是进行大字段的文本信息提交的时候,要将method设置成post方式提交,否则页面会抛出跨域访问等异常。所以这个要
- Trie tree(字典树)的Java实现及其应用-统计以某字符串为前缀的单词的数量
bylijinnan
java实现
import java.util.LinkedList;
public class CaseInsensitiveTrie {
/**
字典树的Java实现。实现了插入、查询以及深度优先遍历。
Trie tree's java implementation.(Insert,Search,DFS)
Problem Description
Igna
- html css 鼠标形状样式汇总
chenbowen00
htmlcss
css鼠标手型cursor中hand与pointer
Example:CSS鼠标手型效果 <a href="#" style="cursor:hand">CSS鼠标手型效果</a><br/>
Example:CSS鼠标手型效果 <a href="#" style=&qu
- [IT与投资]IT投资的几个原则
comsci
it
无论是想在电商,软件,硬件还是互联网领域投资,都需要大量资金,虽然各个国家政府在媒体上都给予大家承诺,既要让市场的流动性宽松,又要保持经济的高速增长....但是,事实上,整个市场和社会对于真正的资金投入是非常渴望的,也就是说,表面上看起来,市场很活跃,但是投入的资金并不是很充足的......
 
- oracle with语句详解
daizj
oraclewithwith as
oracle with语句详解 转
在oracle中,select 查询语句,可以使用with,就是一个子查询,oracle 会把子查询的结果放到临时表中,可以反复使用
例子:注意,这是sql语句,不是pl/sql语句, 可以直接放到jdbc执行的
----------------------------------------------------------------
- hbase的简单操作
deng520159
数据库hbase
近期公司用hbase来存储日志,然后再来分析 ,把hbase开发经常要用的命令找了出来.
用ssh登陆安装hbase那台linux后
用hbase shell进行hbase命令控制台!
表的管理
1)查看有哪些表
hbase(main)> list
2)创建表
# 语法:create <table>, {NAME => <family&g
- C语言scanf继续学习、算术运算符学习和逻辑运算符
dcj3sjt126com
c
/*
2013年3月11日20:37:32
地点:北京潘家园
功能:完成用户格式化输入多个值
目的:学习scanf函数的使用
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i, j, k;
printf("please input three number:\n"); //提示用
- 2015越来越好
dcj3sjt126com
歌曲
越来越好
房子大了电话小了 感觉越来越好
假期多了收入高了 工作越来越好
商品精了价格活了 心情越来越好
天更蓝了水更清了 环境越来越好
活得有奔头人会步步高
想做到你要努力去做到
幸福的笑容天天挂眉梢 越来越好
婆媳和了家庭暖了 生活越来越好
孩子高了懂事多了 学习越来越好
朋友多了心相通了 大家越来越好
道路宽了心气顺了 日子越来越好
活的有精神人就不显
- java.sql.SQLException: Value '0000-00-00' can not be represented as java.sql.Tim
feiteyizu
mysql
数据表中有记录的time字段(属性为timestamp)其值为:“0000-00-00 00:00:00”
程序使用select 语句从中取数据时出现以下异常:
java.sql.SQLException:Value '0000-00-00' can not be represented as java.sql.Date
java.sql.SQLException: Valu
- Ehcache(07)——Ehcache对并发的支持
234390216
并发ehcache锁ReadLockWriteLock
Ehcache对并发的支持
在高并发的情况下,使用Ehcache缓存时,由于并发的读与写,我们读的数据有可能是错误的,我们写的数据也有可能意外的被覆盖。所幸的是Ehcache为我们提供了针对于缓存元素Key的Read(读)、Write(写)锁。当一个线程获取了某一Key的Read锁之后,其它线程获取针对于同
- mysql中blob,text字段的合成索引
jackyrong
mysql
在mysql中,原来有一个叫合成索引的,可以提高blob,text字段的效率性能,
但只能用在精确查询,核心是增加一个列,然后可以用md5进行散列,用散列值查找
则速度快
比如:
create table abc(id varchar(10),context blog,hash_value varchar(40));
insert into abc(1,rep
- 逻辑运算与移位运算
latty
位运算逻辑运算
源码:正数的补码与原码相同例+7 源码:00000111 补码 :00000111 (用8位二进制表示一个数)
负数的补码:
符号位为1,其余位为该数绝对值的原码按位取反;然后整个数加1。 -7 源码: 10000111 ,其绝对值为00000111 取反加一:11111001 为-7补码
已知一个数的补码,求原码的操作分两种情况:
- 利用XSD 验证XML文件
newerdragon
javaxmlxsd
XSD文件 (XML Schema 语言也称作 XML Schema 定义(XML Schema Definition,XSD)。 具体使用方法和定义请参看:
http://www.w3school.com.cn/schema/index.asp
java自jdk1.5以上新增了SchemaFactory类 可以实现对XSD验证的支持,使用起来也很方便。
以下代码可用在J
- 搭建 CentOS 6 服务器(12) - Samba
rensanning
centos
(1)安装
# yum -y install samba
Installed:
samba.i686 0:3.6.9-169.el6_5
# pdbedit -a rensn
new password:123456
retype new password:123456
……
(2)Home文件夹
# mkdir /etc
- Learn Nodejs 01
toknowme
nodejs
(1)下载nodejs
https://nodejs.org/download/ 选择相应的版本进行下载 (2)安装nodejs 安装的方式比较多,请baidu下
我这边下载的是“node-v0.12.7-linux-x64.tar.gz”这个版本 (1)上传服务器 (2)解压 tar -zxvf node-v0.12.
- jquery控制自动刷新的代码举例
xp9802
jquery
1、html内容部分 复制代码代码示例: <div id='log_reload'>
<select name="id_s" size="1">
<option value='2'>-2s-</option>
<option value='3'>-3s-</option