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Shawnxs_
DataWhalePandas数据分类pythonpandas
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- 机器学习练习之多变量线性回归
huiliao
MachineLearning
在做完上一篇只有一个变量的线性回归后,这里继续完成多元线性回归模型的练习:http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/DocumentPage.php?course=MachineLearning&doc=exercises/ex3/ex3.html。其实模型也是完全一样的,只不过输入是多维的特征而已,这里的数据是给定了房子大小和房间数相对应的房价,给
- Flink 窗口算子知识点扫盲
保护我方胖虎
flinkflink大数据java
文章目录(一)窗口算子(Window)的由来(二)Window的分类(1)按照time和count分类(2)按照slide和size分类(3)time、count与slide和size组合(三)Window的API(1)EX:API调用示例(2)EX2:countWindow(3)EX3:timeWindow(4)EX4:WindowAssigner(四)Window总结(一)窗口算子(Windo
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lemon_crystal
题目内容UTC是世界协调时,BJT是北京时间,UTC时间相当于BJT减去8。现在,你的程序要读入一个整数,表示BJT的时和分。整数的个位和十位表示分,百位和千位表示小时。如果小时小于10,则没有千位部分;如果小时是0,则没有百位部分;如果分小于10分,需要保留十位上的0。如1124表示11点24分,而905表示9点5分,36表示0点36分,7表示0点7分。有效的输入范围是0到2359,即你的程序不
- OS lab5
pochi_
Ex1所以一开始为什么要comment掉啊,我忘记commentout回来了eflag设置为FLMASK即可Ex2第一题依次round,map,read注意read的大小是block/sector第二题根据注释写几个判断即可注意重新置位的代码可见第一题后面的给的(Ex3遍历bitmap异或一下把找到的空block置上flushEx4file_block_walk通过一个在文件内的偏移,映射结构体所
- UG NX 12.0入门
小陈不会编程
工作
UGNX学习笔记一、文件的新建及保存1、新建文件2、保存文件二、UG界面编辑1、设置默认文件路径2、设置工具栏三、鼠标操作1、鼠标键位官称2、鼠标键位操作3、组合键及推拉菜单四、UG草图模块1、创建草图2、直线与圆工具3、阵列工具4、对称、偏置和圆角5、约束工具6、派生直线7、草图技巧a、椭圆绘制b、快速修剪和快速延伸技巧c、投影曲线d、设为对称8、练习EX1(1-3)EX2(1-4)EX3(1-
- Datawhale Pandas 打卡-Task_Special
君恒_801f
Ex1首先读入2张表这两张表的证券代码和日期字段不一致,先整成一样的。最后根据给出的故公式定义下熵函数。将2张表连接起来之后再使用apply调用熵函数计算。第二题没整出来随后再慢慢想吧Ex3有多少县满足总投票数超过县人口数的一半。我的思路是这样的:(1)读入president_county_candidate表。读入country_population表。发现2张表的县的名称表述不一致。我们需将其
- EX3 幼女理论及其证明 -Cuius rei demonstrationem mirabilem sane detexi hanc marginis exiguitas non caperet.-
椎名真二
甲:作为一名幼女控啊……乙:慢着慢着,你先给解释一下标题。甲:《少女理论及其周边-EcoledeParis-》是伪娘题材galgame《近月少女的礼仪》的续作。至于我们这个标题,显然只是在玩梗。乙:这次法语的部分也太长了吧?甲:啊,那一段是费马的名言“我想到了一个绝妙的证明,可是这里位置太小了,没法把它写下来”。乙:我怎么觉得比上次那个副标题更加跑题了……甲:没跑题啊,今天我们的主题就是数学证明。
- eu5,eu7,ex3,ex5安装第三方app
老朱-yubing
软件教程系统架构
本教程介绍了,如何简单快速的在北汽的eu5,eu7,ex3,ex5等车安装第三方app应用,比如高德地图,QQ音乐。大大提高车机的娱乐性和可用性。安装过程简单明了,只需要一个U盘就可以了,不需要输入任何命令,按照教程点击按钮就可以完成所有操作。准备阶段:一个U盘,并将u盘格式化。U盘的文件系统选:FAT32,分配单元大小选择:默认配置大小。在格式化后u盘根目录下面创建sys文件夹,并将下载的Tbo
- 不拆无损,在北汽EU5,EU7,EX3,EX7安装app应用
老朱-yubing
本文是破解过程,仅供学习参考。如果您只是安装软件,请直接看https://blog.csdn.net/robinhunan/article/details/105963936这篇文章就可以了。app安装仅需要一个U盘,不需要输入任何命令,即可完成。老朱在破解中,感谢大神hsv和猫总,还有一堆热心支持的车友们。为什么要破解,对于车来说我觉得是一个智能设备,当你满怀憧憬的想买一辆带百度只能驾驶的车的时
- AndrewNg机器学习第四周作业:关于使用逻辑回归、神经网络训练数据并应用之的心得
csd54496
机器学习机器学习神经网络
ex3的作业是根据已有的数据集(20*20像素的图片,每个像素是一个feature,总共400个features,400个features作为输入X,数据集已经包含输出的y,代表这是什么数字),去识别手写数字。首先是使用逻辑回归方法来分类10个数字(分类问题)。一、逻辑回归参数theta的训练与预测一开始的theta矩阵是ones创建的,构建逻辑回归的costFunction和gradient,然
- 吴恩达机器学习正则化Logistic算法与神经网络的MATLAB实现(对应ex3练习)
非常满意
机器学习机器学习神经网络logistic
前言:本次作业主要是一个多分类案例的实现。其主要是利用logistic算法,多分类与二分类问题相似。其主要思想是将N类别的分类转换成N个二分类问题,每次选择其中一个类别作为正类,其余的类别都作为反类,计算出相应的权重。最后通过计算出来的N个权重对输入样本做预测,选取其中最大输出作为最终的输出。lrCostFunction.m该函数是正则化logistic算法的实现,包括计算代价函数和梯度,值得注意
- 吴恩达机器学习课后作业ex3(python实现)
糖醋web排骨
python开发语言
ex3是机器学习中经典的手写数字识别(使用逻辑回归分类),给出的数据是.mat后缀,可以用python中load方法加载数据。手写体“1”到“9”的类别分别标为1-9,“0”被标记为10。这里先随机抽取100个手写体绘图出来查看。importscipy.ioasscioimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltpath='ex3data1.mat'dat
- 吴恩达机器学习ex3:多类分类
wssssang
python机器学习python机器学习
吴恩达机器学习作业三:多类分类知识点回顾:importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.ioimportloadmat1.1Dataset原始数据集的标签y,y取值为1到10,y=10表示当前手写字为0,其余1到9即对应1到9。数据集保存在ex3data1.mat,注意文件格式跟之前不一样,用matlab打
- 吴恩达机器学习ex3 python实现
枸杞仙人
机器学习神经网络python机器学习人工智能
多分类这个部分需要你实现手写数字(0到9)的识别。你需要扩展之前的逻辑回归,并将其应用于一对多的分类。数据集这是一个MATLAB格式的.m文件,其中包含5000个20*20像素的手写字体图像,以及他对应的数字。另外,数字0的y值,对应的是10用Python读取我们需要使用SciPyimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt
- 吴恩达机器学习ex3:逻辑回归解决多分类
SumFunction
机器学习#吴恩达机器学习作业python机器学习
用逻辑回归解决多分类多分类实际上就是二分类的拓展,需要训练多个分类器,最终选取分类出来概率最高的那个分类器就是预测结果。用梯度下降算法优化最小函数求解多分类importscipy.ioassioimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefload_data():data=sio.loadmat("ex3data1.mat")X=data['X']#特
- 吴恩达机器学习ex3多类别分类
Ryan518000
数据集ex3data1.mat包含了5000条手写数字的训练样本,每个训练样本是20*20的像素灰度的矩阵。每一个像素值用浮点数来表示对应位置的灰度值,并被展开成400维的向量。即矩阵X中每一行代表一个训练样本。数据集ex3data1.mat中还包含了向量y,包含5000个样本的标签。importrandomimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpim
- 吴恩达《机器学习》课后测试Ex3:一对多分类(详细Python代码注解)
Mengo_x
机器学习Python与AIpython机器学习人工智能
基于吴恩达《机器学习》课程参考黄海广的笔记对于此练习,我们将使用逻辑回归来识别手写数字(0到9)。我们将扩展我们在练习2中写的逻辑回归的实现,并将其应用于一对多的分类。让我们开始加载数据集。注意这里用y=10代表数字0。ex3data1.mat是一个MATLAB格式文件,其中包含5000个20*20像素的手写字体图像,以及他对应的数字。用Python读取我们需要使用SciPy。importmatp
- 【吴恩达机器学习】Week4 编程作业ex3——多分类任务和神经网络
辰阳星宇
#吴恩达机器学习笔记机器学习分类神经网络
Multi-classClassification1.数据预处理和可视化dispalyData.mfunction[h,display_array]=displayData(X,example_width)%DISPLAYDATADisplay2Ddatainanicegrid%[h,display_array]=DISPLAYDATA(X,example_width)displays2Ddata
- 吴恩达机器学习ex3
叶锦小兴
机器学习
第一部分多分类问题题目介绍:使用逻辑回归识别0到9的手写数字数据集:5000个手写数字的训练样本,每一个训练样本都是20像素×20像素的灰度图像的数字,每个像素由一个表示该位置灰度强度的点编号表示,这个20x20的像素网格被“展开”成一个400维的向量。每一个训练样本都是矩阵X的一行数据,这就得到了一个5000×400矩阵X,其中每一行都是一个手写数字图像的训练示例。训练集的第二部分是一个5000
- 吴恩达机器学习系列课程作业ex3 matlab实现
d7901699
matlab机器学习开发语言
目录Matlab实现:lrCostFunction.moneVsAll.mpredictOneVsAll.mpredict.mMatlab实现:lrCostFunction.mfunction[J,grad]=lrCostFunction(theta,X,y,lambda)m=length(y);%numberoftrainingexamplestmp=theta;tmp(1)=0;J=-(y'*
- 第03周:吴恩达机器学习课后编程题ex3神经网络——Python
MANDYBOOM
机器学习神经网络人工智能
1Multi-classClassifification多类分类在本练习中,使用逻辑回归和神经网络识别手写数字(从0到9)。在练习的第一部分,将扩展之前的逻辑回归实现并将其应用到one-vs-all分类。1.1Dataset数据集ex3data1.mat中为您提供了一个数据集,其中包含5000个手写数字的训练示例。2.mat格式意味着数据具有以原生Octave/MATLAB矩阵格式保存,而不是文本
- 吴恩达机器学习ex3任务1代码
Maturisa
吴恩达机器学习作业python
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportscipy.ioassiofromscipy.optimizeimportminimize#注意这一行的格式'''函数部分''''''图像化数据'''defplot_100_image(X):sample_index=np.random.choice(len(X),100)#从样本集中随机选取100个
- 吴恩达机器学习ex3任务2代码
Maturisa
吴恩达机器学习作业python
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.ioimportloadmatfromsklearn.metricsimportclassification_report'''函数部分''''''激活函数'''defsigmoid(z):return1/(1+np.exp(-z))'''计算部分''''''数据导入X,y'''data=lo
- 【吴恩达机器学习 - 3】利用fmincg函数与正则化实现多元分类问题及神经网络初体验(课后练习第三题ex3)
Beeemo
吴恩达机器学习机器学习神经网络人工智能
目录1.多元分类1.1代价函数1.2求最优参数1.3分类预测2.神经网络照旧,本练习的相关资料链接将会扔到评论区,大家自取1.多元分类在上一节练习中已经完成了逻辑回归,也就是分类问题,实际上只是完成了二分类问题,而本节练习将会使用逻辑回归完成手写字体识别(多元分类)问题1.1代价函数该节练习的第一个内容就是完成多分类问题的代价函数,实际上,多分类问题的本质仍然是逻辑回归,因此该代价函数与上节练习所
- 这么好用的Python3D绘图命令,还不赶紧放到毕业论文或者PPT里?
kaKA-小圆
pythonpython3dmatplotlib
文章目录前言➤013Dplot1.基本语法2.PythonCmd3.举例(1)Ex1(2)Ex2(3)Ex3➤02绘制Scatter➤03绘制3DSurface(1)Ex1(2)举例前言嗨嗨,大家好啊~有没有大学生会看到我这篇文章啊,如果你的期末或者毕业论文不知道写啥,课上PPT不知道讲啥,那这篇文章就对你很有帮助咯~python中的3D绘图命令,很多情况下,为了能够观察到数据之间的内部的关系,可
- 北汽eu5车机降级方法
老朱-yubing
系统架构android系统北汽车机
北汽最新版的车机已经升级到了20201220版本,新版升级后取消了adb的root模式安装软件诸多不便。理论上ex3,ex5,eu5,eu7,北汽d50新版的车机都兼容。需要降级的话,加群QQ814010804,下载车机安装包20200715版本,1.准备一个大于2G的U盘,并格式化为fat32,在u盘根目录创建update文件夹,将下载的update.zip放在该目录2.启动车机输入#*8888
- 吴恩达机器学习ex3 Multi-class Classfication and Neural Networks(python)
Real&Love
机器学习MachineLearning神经网络python机器学习人工智能深度学习
ProgrammingExercise3:Multi-classClassficationandNeuralNetworksMachineLearning目录Introduction1Multi-classClassfication1.1Dataset1.2Visualizingthedata1.3VectorizingLogisticRegression1.3.1Vectorizingthere
- JDBC的使用方法小记
AndyZzz~
Java
JDBC就是Java的开放数据库互联,通过JDBC接口,Java可以无差别地和下层的SQL数据库交互。一个经典的图:使用JDBC一般遵循如下流程:现在在本地有如下的数据库:ex3下面有两张数据表,我们用Java来查一查数据表中的数据。Java代码实战:importjava.sql.*;publicclassSolution{finalstaticStringurl="jdbc:mysql://lo
- pandas_task01-预备知识.md
Alex好好干饭
pandaspandaspython深度学习
文章目录第一章预备知识python基础1.列表推导式与条件赋值2.匿名函数和Map3.zip对象与enumerate方法Numpy基础1.Numpy数组的构造2.np数组的变形与合并3.np数组的切片与索引4.常用函数5.广播机制6.向量与矩阵的计算练习Ex1:利用列表推导式写矩阵乘法Ex2:更新矩阵Ex3:卡方统计量Ex4:改进矩阵计算性能Ex5:连续整数的最大长度第一章预备知识python基础
- html
周华华
html
js
1,数组的排列
var arr=[1,4,234,43,52,];
for(var x=0;x<arr.length;x++){
for(var y=x-1;y<arr.length;y++){
if(arr[x]<arr[y]){
&
- 【Struts2 四】Struts2拦截器
bit1129
struts2拦截器
Struts2框架是基于拦截器实现的,可以对某个Action进行拦截,然后某些逻辑处理,拦截器相当于AOP里面的环绕通知,即在Action方法的执行之前和之后根据需要添加相应的逻辑。事实上,即使struts.xml没有任何关于拦截器的配置,Struts2也会为我们添加一组默认的拦截器,最常见的是,请求参数自动绑定到Action对应的字段上。
Struts2中自定义拦截器的步骤是:
- make:cc 命令未找到解决方法
daizj
linux命令未知make cc
安装rz sz程序时,报下面错误:
[root@slave2 src]# make posix
cc -O -DPOSIX -DMD=2 rz.c -o rz
make: cc:命令未找到
make: *** [posix] 错误 127
系统:centos 6.6
环境:虚拟机
错误原因:系统未安装gcc,这个是由于在安
- Oracle之Job应用
周凡杨
oracle job
最近写服务,服务上线后,需要写一个定时执行的SQL脚本,清理并更新数据库表里的数据,应用到了Oracle 的 Job的相关知识。在此总结一下。
一:查看相关job信息
1、相关视图
dba_jobs
all_jobs
user_jobs
dba_jobs_running 包含正在运行
- 多线程机制
朱辉辉33
多线程
转至http://blog.csdn.net/lj70024/archive/2010/04/06/5455790.aspx
程序、进程和线程:
程序是一段静态的代码,它是应用程序执行的蓝本。进程是程序的一次动态执行过程,它对应了从代码加载、执行至执行完毕的一个完整过程,这个过程也是进程本身从产生、发展至消亡的过程。线程是比进程更小的单位,一个进程执行过程中可以产生多个线程,每个线程有自身的
- web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法(一)
老A不折腾
web报表finereportjava报表报表工具
FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法(一)
这里写点抛砖引玉,希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来,Mark一下,利人利己。
出现问题先搜一下文档上有没有,再看看度娘有没有,再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题,大多文档上都有提到的。
1、address pool is full:
含义:地址池满,连接数超过并发数上
- mysql rpm安装后没有my.cnf
林鹤霄
没有my.cnf
Linux下用rpm包安装的MySQL是不会安装/etc/my.cnf文件的,
至于为什么没有这个文件而MySQL却也能正常启动和作用,在这儿有两个说法,
第一种说法,my.cnf只是MySQL启动时的一个参数文件,可以没有它,这时MySQL会用内置的默认参数启动,
第二种说法,MySQL在启动时自动使用/usr/share/mysql目录下的my-medium.cnf文件,这种说法仅限于r
- Kindle Fire HDX root并安装谷歌服务框架之后仍无法登陆谷歌账号的问题
aigo
root
原文:http://kindlefireforkid.com/how-to-setup-a-google-account-on-amazon-fire-tablet/
Step 4: Run ADB command from your PC
On the PC, you need install Amazon Fire ADB driver and instal
- javascript 中var提升的典型实例
alxw4616
JavaScript
// 刚刚在书上看到的一个小问题,很有意思.大家一起思考下吧
myname = 'global';
var fn = function () {
console.log(myname); // undefined
var myname = 'local';
console.log(myname); // local
};
fn()
// 上述代码实际上等同于以下代码
m
- 定时器和获取时间的使用
百合不是茶
时间的转换定时器
定时器:定时创建任务在游戏设计的时候用的比较多
Timer();定时器
TImerTask();Timer的子类 由 Timer 安排为一次执行或重复执行的任务。
定时器类Timer在java.util包中。使用时,先实例化,然后使用实例的schedule(TimerTask task, long delay)方法,设定
- JDK1.5 Queue
bijian1013
javathreadjava多线程Queue
JDK1.5 Queue
LinkedList:
LinkedList不是同步的。如果多个线程同时访问列表,而其中至少一个线程从结构上修改了该列表,则它必须 保持外部同步。(结构修改指添加或删除一个或多个元素的任何操作;仅设置元素的值不是结构修改。)这一般通过对自然封装该列表的对象进行同步操作来完成。如果不存在这样的对象,则应该使用 Collections.synchronizedList 方
- http认证原理和https
bijian1013
httphttps
一.基础介绍
在URL前加https://前缀表明是用SSL加密的。 你的电脑与服务器之间收发的信息传输将更加安全。
Web服务器启用SSL需要获得一个服务器证书并将该证书与要使用SSL的服务器绑定。
http和https使用的是完全不同的连接方式,用的端口也不一样,前者是80,后
- 【Java范型五】范型继承
bit1129
java
定义如下一个抽象的范型类,其中定义了两个范型参数,T1,T2
package com.tom.lang.generics;
public abstract class SuperGenerics<T1, T2> {
private T1 t1;
private T2 t2;
public abstract void doIt(T
- 【Nginx六】nginx.conf常用指令(Directive)
bit1129
Directive
1. worker_processes 8;
表示Nginx将启动8个工作者进程,通过ps -ef|grep nginx,会发现有8个Nginx Worker Process在运行
nobody 53879 118449 0 Apr22 ? 00:26:15 nginx: worker process
- lua 遍历Header头部
ronin47
lua header 遍历
local headers = ngx.req.get_headers()
ngx.say("headers begin", "<br/>")
ngx.say("Host : ", he
- java-32.通过交换a,b中的元素,使[序列a元素的和]与[序列b元素的和]之间的差最小(两数组的差最小)。
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
public class MinSumASumB {
/**
* Q32.有两个序列a,b,大小都为n,序列元素的值任意整数,无序.
*
* 要求:通过交换a,b中的元素,使[序列a元素的和]与[序列b元素的和]之间的差最小。
* 例如:
* int[] a = {100,99,98,1,2,3
- redis
开窍的石头
redis
在redis的redis.conf配置文件中找到# requirepass foobared
把它替换成requirepass 12356789 后边的12356789就是你的密码
打开redis客户端输入config get requirepass
返回
redis 127.0.0.1:6379> config get requirepass
1) "require
- [JAVA图像与图形]现有的GPU架构支持JAVA语言吗?
comsci
java语言
无论是opengl还是cuda,都是建立在C语言体系架构基础上的,在未来,图像图形处理业务快速发展,相关领域市场不断扩大的情况下,我们JAVA语言系统怎么从这么庞大,且还在不断扩大的市场上分到一块蛋糕,是值得每个JAVAER认真思考和行动的事情
- 安装ubuntu14.04登录后花屏了怎么办
cuiyadll
ubuntu
这个情况,一般属于显卡驱动问题。
可以先尝试安装显卡的官方闭源驱动。
按键盘三个键:CTRL + ALT + F1
进入终端,输入用户名和密码登录终端:
安装amd的显卡驱动
sudo
apt-get
install
fglrx
安装nvidia显卡驱动
sudo
ap
- SSL 与 数字证书 的基本概念和工作原理
darrenzhu
加密ssl证书密钥签名
SSL 与 数字证书 的基本概念和工作原理
http://www.linuxde.net/2012/03/8301.html
SSL握手协议的目的是或最终结果是让客户端和服务器拥有一个共同的密钥,握手协议本身是基于非对称加密机制的,之后就使用共同的密钥基于对称加密机制进行信息交换。
http://www.ibm.com/developerworks/cn/webspher
- Ubuntu设置ip的步骤
dcj3sjt126com
ubuntu
在单位的一台机器完全装了Ubuntu Server,但回家只能在XP上VM一个,装的时候网卡是DHCP的,用ifconfig查了一下ip是192.168.92.128,可以ping通。
转载不是错:
Ubuntu命令行修改网络配置方法
/etc/network/interfaces打开后里面可设置DHCP或手动设置静态ip。前面auto eth0,让网卡开机自动挂载.
1. 以D
- php包管理工具推荐
dcj3sjt126com
PHPComposer
http://www.phpcomposer.com/
Composer是 PHP 用来管理依赖(dependency)关系的工具。你可以在自己的项目中声明所依赖的外部工具库(libraries),Composer 会帮你安装这些依赖的库文件。
中文文档
入门指南
下载
安装包列表
Composer 中国镜像
- Gson使用四(TypeAdapter)
eksliang
jsongsonGson自定义转换器gsonTypeAdapter
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2175595 一.概述
Gson的TypeAapter可以理解成自定义序列化和返序列化 二、应用场景举例
例如我们通常去注册时(那些外国网站),会让我们输入firstName,lastName,但是转到我们都
- JQM控件之Navbar和Tabs
gundumw100
htmlxmlcss
在JQM中使用导航栏Navbar是简单的。
只需要将data-role="navbar"赋给div即可:
<div data-role="navbar">
<ul>
<li><a href="#" class="ui-btn-active&qu
- 利用归并排序算法对大文件进行排序
iwindyforest
java归并排序大文件分治法Merge sort
归并排序算法介绍,请参照Wikipeida
zh.wikipedia.org/wiki/%E5%BD%92%E5%B9%B6%E6%8E%92%E5%BA%8F
基本思想:
大文件分割成行数相等的两个子文件,递归(归并排序)两个子文件,直到递归到分割成的子文件低于限制行数
低于限制行数的子文件直接排序
两个排序好的子文件归并到父文件
直到最后所有排序好的父文件归并到输入
- iOS UIWebView URL拦截
啸笑天
UIWebView
本文译者:candeladiao,原文:URL filtering for UIWebView on the iPhone说明:译者在做app开发时,因为页面的javascript文件比较大导致加载速度很慢,所以想把javascript文件打包在app里,当UIWebView需要加载该脚本时就从app本地读取,但UIWebView并不支持加载本地资源。最后从下文中找到了解决方法,第一次翻译,难免有
- 索引的碎片整理SQL语句
macroli
sql
SET NOCOUNT ON
DECLARE @tablename VARCHAR (128)
DECLARE @execstr VARCHAR (255)
DECLARE @objectid INT
DECLARE @indexid INT
DECLARE @frag DECIMAL
DECLARE @maxfrag DECIMAL
--设置最大允许的碎片数量,超过则对索引进行碎片
- Angularjs同步操作http请求with $promise
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境AngularJS纵观千象
// Define a factory
app.factory('profilePromise', ['$q', 'AccountService', function($q, AccountService) {
var deferred = $q.defer();
AccountService.getProfile().then(function(res) {
- hibernate联合查询问题
sxj19881213
sqlHibernateHQL联合查询
最近在用hibernate做项目,遇到了联合查询的问题,以及联合查询中的N+1问题。
针对无外键关联的联合查询,我做了HQL和SQL的实验,希望能帮助到大家。(我使用的版本是hibernate3.3.2)
1 几个常识:
(1)hql中的几种join查询,只有在外键关联、并且作了相应配置时才能使用。
(2)hql的默认查询策略,在进行联合查询时,会产
- struts2.xml
wuai
struts
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE struts PUBLIC
"-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configuration 2.3//EN"
"http://struts.apache