- Vision Transformer图像分类实现
reset2021
图像分类transformer分类深度学习python
VisionTransformer(ViT)是一种基于Transformer架构的图像分类模型。与传统的卷积神经网络(CNN)不同,ViT将图像分割成多个小块(patches),并将这些小块视为序列输入到Transformer中。以下是使用PyTorch实现VisionTransformer进行图像分类的步骤。1.安装必要的库首先,确保你已经安装了必要的库:pipinstalltorchtorch
- 嵌入式人工智能应用-第四章 逻辑回归 8
数贾电子科技
嵌入式人工智能应用人工智能逻辑回归算法
逻辑回归1逻辑回归介绍1.1背景介绍1.2原理1.2.1预测函数1.2.2判定边界1.2.3损失函数1,2,4梯度下降函数1.2.5分类拓展1.2.6正则化2实验代码3实验结果说明1逻辑回归介绍1.1背景介绍逻辑回归的过程可以概括为:面对一个回归或者分类问题,建立代价函数,然后通过优化方法迭代求解出最优的模型参数,然后测试验证我们这个求解的模型的好坏。Logistic回归虽然名字里带“回归”,但是
- 蓝桥杯学习大纲
ん贤
蓝桥杯算法数据结构
(致酷德与热爱算法、编程的小伙伴们)在查阅了相当多的资料后,发现没有那篇博客、文章很符合我们备战蓝桥杯的学习路径。所以,干脆自己整理一篇,欢迎大家补充!一、蓝桥必备高频考点我们以此为重点学习方向:1.基础算法枚举模拟贪心递归分治构造前缀和差分2.搜索与排序线性搜索二分法BFSDFS回溯剪枝深搜优化记忆化搜索位运算冒泡排序归并排序快速排序桶排序3.动态规划编辑距离最长不重复子串整数背包矩阵连乘最长公
- 【Python 语法】heapq 模块
一杯水果茶!
python
堆的应用场景主要功能示例:使用`heapq`实现优先队列heapq是Python标准库中用于实现堆队列(heapqueue)算法的模块。堆队列是一个基于堆(heap)数据结构的优先队列,它能在O(logn)时间内执行插入、删除最小元素等操作。Python中的heapq模块实现的是一个最小堆(min-heap),即堆顶元素是堆中的最小元素。堆的应用场景优先队列:heapq可以用来实现优先队列,按优先
- 神经网络模型训练中的相关概念:Epoch,Batch,Batch size,Iteration
一杯水果茶!
视觉与网络神经网络batchepochIteration
神经网络模型训练中的相关概念如下:Epoch(时期/回合):当一个完整的数据集通过了神经网络一次并且返回了一次,这个过程称为一次epoch。也就是说,所有训练样本在神经网络中都进行了一次正向传播和一次反向传播。一个epoch是将所有训练样本训练一次的过程。Batch(批/一批样本):将整个训练样本分成若干个batch。每个batch中包含一部分训练样本,每次送入网络中进行训练的是一个batch。B
- 高斯混合模型(GMM)与K均值算法(K-means)算法的异同
路野yue
人工智能机器学习聚类
高斯混合模型(GaussianMixtureModel,GMM)和K均值(K-Means)算法都是常用于聚类分析的无监督学习方法,虽然它们的目标都是将数据分成若干个类别或簇,但在实现方法、假设和适用场景上有所不同。1.模型假设K均值(K-Means):假设每个簇的样本点在簇中心附近呈均匀分布,通常是球形的(即每个簇的数据点彼此之间的距离相对均匀,具有相同的方差)。每个簇通过一个中心点来表示(即质心
- 初识pytorch
m0_73286250
pytorch人工智能python
一、AI发展史二、什么是深度学习深度学习是机器学习的一个子集。为了更好地理解这种关系,我们可以将它们放在人工智能(AI)的大框架中来看。机器学习是实现人工智能的一种途径,深度学习是机器学习的一个子集,也就是说深度学习是实现机器学习的一种方法。与机器学习算法的主要区别如下图所示:三、扩展1.使用场景1)图像识别和处理2)自然语言处理(NLP)3)音频处理4)视频分析5)游戏和仿真6)自动驾驶汽车7)
- 【MATLAB例程】虚拟长基线校正INS,代码实现
MATLAB卡尔曼
matlab开发语言
实现水下航行器(AUV)的惯性导航(SINS)与虚拟长基线(VLBL)融合校正,抑制导航误差累积。文章目录惯性导航核心算法误差模型改进运行结果:代码代码总结核心功能技术亮点应用场景结果验证扩展建议代码依赖与运行创新点总结惯性导航核心算法采用四元数法进行姿态更新(如搜索结果3所述),解决大角度旋转问题实现速度/位置力学编排(参考搜索结果14的机械编排流程)虚拟长基线校正:模拟4个海底信标的测距数据(
- 三大平台云数据库生态服务对决
title:三大平台云数据库生态服务对决date:2025/2/21updated:2025/2/21author:cmdragonexcerpt:包含自动分片算法实现、跨云迁移工具链开发、智能索引推荐系统构建等核心内容,提供成本优化计算模型、灾备演练方案设计、性能调优路线图等完整解决方案。categories:前端开发tags:云数据库弹性扩展多云架构数据库即服务自动运维全球部署成本优化扫描二维
- 前端面试题---虚拟dom更新原理
*星之卡比*
前端前端vue.js
vue的生命周期里有"挂载"这个阶段这个阶段里,vue实例已经把准备好的组件挂载到页面,模版被编译成虚拟DOM,最终渲染到实际的dom中Vue虚拟DOM更新原理1数据变化:当组件数据变化时,Vue会重新生成虚拟DOM。2Diff算法:Vue比较新旧虚拟DOM,找到差异。3生成补丁:根据差异生成补丁(需要更新的DOM操作)。4应用补丁:将补丁应用到真实DOM,更新视图。5异步更新:Vue将更新操作异
- 外贸ERP怎么选?包含哪些核心功能、模块?
erp进销存系统进销存管理系统
在全球贸易竞争白热化的当下,85%的外贸企业因选错ERP系统导致订单处理效率下降(数据来源:2024跨境电商报告)。外贸企业亟需通过高效的ERP系统整合资源、优化流程。然而,面对市场上种类繁多的ERP产品,如何选择适合自身需求的工具?本文将为您详细介绍外贸ERP的选择要点以及核心功能和模块。一、外贸ERP的选择要点1、功能适配性选择外贸ERP系统时,首先要确保其功能能够满足企业的实际需求。例如,是
- 机器学习课程的常见章节结构
zhangfeng1133
机器学习分类学习
以下是机器学习课程的常见章节结构,结合了搜索结果中的信息:1.机器学习基础知识机器学习的定义与分类监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习机器学习的产生与发展机器学习的历史与现代应用经验误差与过拟合过拟合与欠拟合的概念及解决方案评估方法与性能度量交叉验证、准确率、召回率、F1分数等偏差与方差偏差-方差权衡及其对模型的影响2.经典机器学习算法2.1线性模型一元线性回归与多元线性回归梯度下降算法(批
- 机器学习_19 集成学习知识点总结
数据媛
机器学习集成学习人工智能pythonscikit-learnnumpyscipy
集成学习(EnsembleLearning)是一种强大的机器学习范式,通过组合多个模型的预测结果来提高整体性能和泛化能力。它在分类、回归和特征选择等任务中表现出色,广泛应用于各种实际问题。今天,我们就来深入探讨集成学习的原理、实现和应用。一、集成学习的基本概念1.1集成学习的定义集成学习通过组合多个学习器(通常称为“弱学习器”)的预测结果,构建一个更强的模型(“强学习器”)。其核心思想是利用多个模
- 机器学习_18 K均值聚类知识点总结
数据媛
机器学习均值算法聚类pythonscikit-learnpandasnumpy
K均值聚类(K-meansClustering)是一种经典的无监督学习算法,广泛应用于数据分组、模式识别和降维等领域。它通过将数据划分为K个簇,使得簇内相似度高而簇间相似度低。今天,我们就来深入探讨K均值聚类的原理、实现和应用。一、K均值聚类的基本概念1.1K均值聚类的目标K均值聚类的目标是将数据集划分为K个簇,使得每个簇内的数据点尽可能接近,而不同簇之间的数据点尽可能远离。具体来说,K均值聚类最
- 深度学习归一化与正则化
鱼儿也有烦恼
深度学习深度学习
文章目录深度学习归一化与正则化1.归一化(Normalization)2.正则化(Regularization)深度学习归一化与正则化1.归一化(Normalization)定义:归一化是指通过某种算法将输入数据或神经网络层的激活值处理后限制在我们需要的特定范围内。它的目的是为了方便后续的数据处理,并加快程序的收敛速度。归一化的主要作用是统一样本的统计分布。在0到1之间的归一化代表的是概率分布,而
- Cavishape: Python编程与图像处理的艺术之作
laforet
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:Cavishape可能是一个以Python编写的创新软件项目,它的名称和标签暗示着该项目具有非传统的设计和创新的特性。项目的主要元素可能与图形用户界面设计和图像处理相关,特别是以鱼形为设计元素。它可能采用了面向对象编程方法,图形界面可能利用了Python的GUI库,图像处理方面可能涉及特定的图形生成算法。项目可能使用了版本控制,如Git,并强调测试与调试的重要
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若兰幽竹
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向量化使得简单线性回归性能提升一、摘要二、向量化运算概述三、向量化运算在简单线性回归中的应用四、性能测试与结果分析一、摘要本文主要讲述了向量化运算在简单线性回归算法中的应用。通过回顾传统for循环方式实现的简单线性回归算法,介绍了如何通过最小二乘法计算a的值。然而,这种方式在计算性能上存在效率较低的问题。为了提高性能,视频引入了向量化运算的概念,即将计算过程从循环方式转变为向量之间的计算。通过向量
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预测模型构建和评价人工智能数据分析机器学习python
python版本的列线图绘制(二分类)列线图是为临床预测模型提供了一个使用的工具,借助列线图可以把指标转变为预测概率,但是近年来随着网页计算器的出现,列线图的使用没有原来广泛。但是,最近随着预测模型解释的流行,发现列线图还具有作为线性模型解释的工具的潜力,所以又想着把之前“用python绘制nomogram”的项目做完,那是之前的一个想法,后来因为水平不够没有完全完成,现在借助AI的力量,终于可以
- openssl中dh算法实现
sjtu_chenchen
加密技术c++openssldh
Openssl的DH实现在crypt/dh目录中,各个源码如下:(1)dh.h定义了DH密钥方法数据结构以及各种函数。(2)dh_asn1.cDH密钥参数的DER编解码实现。(3)dh_lib.c实现了通用的DH函数,设计层面的。(4)dh_gen.c实现了生成DH密钥参数。(5)dh_key.c实现openssl提供的默认的DH_METHOD,实现了根据密钥参数生成DH公私钥,以及根据DH公钥(
- 推荐:Rust语言的OpenSSL绑定库 - rust-openssl
黎杉娜Torrent
推荐:Rust语言的OpenSSL绑定库-rust-openssl去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在这个安全日益重要的时代,加密库的作用不言而喻。rust-openssl是一个专门为Rust编程语言设计的OpenSSL绑定库,它为开发者提供了与OpenSSL无缝交互的接口。无论你是Web开发人员,网络安全专家,还是对加密算法有热情的程序员,rust-openssl都
- k8s ssl 漏洞修复
魏 无羡
kubernetesssl容器
针对Kubernetes集群中SSL/TLS协议信息泄露漏洞(CVE-2016-2183)的修复,需重点修改涉及弱加密算法的组件配置。以下是具体修复步骤及验证方法:一、漏洞修复步骤1.修复etcd服务修改配置文件:编辑/etc/kubernetes/manifests/etcd.yaml,在command段添加以下参数禁用弱加密算法:---cipher-suites=TLS_ECDHE_RSA_W
- 腿足机器人之十- SLAM地图如何用于运动控制
shichaog
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腿足机器人之十-SLAM地图如何用于运动控制腿足机器人SLAM地图的表示与处理全局路径规划:地形感知的路径搜索基于A*的三维路径规划基于RRT*的可行步态序列生成局部运动规划:实时步态调整与避障动态窗口法的腿足适配模型预测控制(MPC)与步态优化稳定性控制与SLAM定位的协同BostonDynamicsAtlas机器人的SLAM导航相比于轮式机器人(如人形轮式机器,可以看成是扫地机器人之上加了一个
- 【数据结构与算法】栈与队列:从基础到实战,代码案例+应用场景全解析!
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java开发语言算法数据结构
开篇互动:你的代码中是否还在手动管理数据顺序?“是否还在为数据先进先出、后进先出的顺序而烦恼?”栈(Stack)和队列(Queue)是计算机科学中最基础且最重要的数据结构之一。无论是浏览器的前进后退、打印机的任务处理,还是括号匹配、迷宫求解,栈和队列的身影无处不在。这篇文章将从栈和队列的基础概念出发,结合代码案例、经典问题和实际应用场景,手把手教你掌握这两个数据结构的核心知识!文末还有常见问题解答
- 精密单点定位/PPP软件GAMP学习之一
枯荣有常
卫星导航介绍和实现代码
一、基础知识1、《多系统GNSS非差非组合精密单点定位相关理论和方法研究》周锋博士论文2、《BDS/GPS非差非组合抗差自适应PPP》纪超3、《GPS非差相位精密单点定位理论与实现》叶世榕4、《BDS/GPS精密单点定位收敛时间与定位精度比较》张小红5、《精密单点定位收敛时间的确定方法研究》周承松6、《基于GPS双频原始观测值的精密单点定位算法及应用》张宝成7、《Precisepointposit
- BeautifulSoup、lxml/XPath和正则表达式在数据爬取中的适用场景
程序员小王꧔ꦿ
beautifulsoup正则表达式
在数据爬取中,BeautifulSoup、lxml/XPath和正则表达式的适用场景各有侧重,具体选择需根据数据特征和需求权衡:1.BeautifulSoup(结合CSS选择器)适用场景简单结构页面:标签层级清晰、属性固定的HTML页面(如博客文章标题、商品价格)快速开发需求:适合新手或需要快速实现的原型项目,因其语法直观易读动态内容处理:与requests或Selenium配合时,能处理Java
- OSPF基础知识总结
Rebesa
智能路由器网络网络协议网络安全
基本概念协议类型:链路状态型IGP(内部网关协议),基于Dijkstra算法计算最短路径树。协议号:IP层协议,协议号89。特点:支持分层设计(区域划分)、快速收敛、无环路、支持VLSM/CIDR。区域(Area)骨干区域(BackboneArea):Area0,所有非骨干区域必须直接或通过虚链路连接到Area0。区域边界路由器(ABR):连接不同区域的路由器,汇总区域间路由。自治系统边界路由器(
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阿豆学编程
JavaJVMjvm算法java
标记-清除算法(Mark-Sweep)是一种经典的垃圾回收算法,它通过两阶段的过程来回收不再使用的对象,具体步骤为:标记阶段(MarkPhase):遍历所有对象,标记出所有存活的对象。清除阶段(SweepPhase):回收那些未被标记的对象,即那些不再被任何引用引用的对象。1.标记-清除算法的工作原理标记-清除算法分为两个阶段,分别是标记阶段和清除阶段。1.1标记阶段在标记阶段,垃圾回收器会从根对
- w219网络海鲜市场系统的设计与实现
栗豆包
javaspringboot后端javaspringtomcat
作者简介:多年一线开发工作经验,原创团队,分享技术代码帮助学生学习,独立完成自己的网站项目。代码可以查看文章末尾⬇️联系方式获取,记得注明来意哦~赠送计算机毕业设计600个选题excel文件,帮助大学选题。赠送开题报告模板,帮助书写开题报告。作者完整代码目录供你选择:《Springboot网站项目》400套《ssm网站项目》800套《小程序项目》300套《App项目》500套《Python网站项目
- 用Python实现自动化交易:从趋势到收益
霸都小魔女
量化编程python自动化开发语言
在现代金融市场中,自动化交易已经成为越来越流行的一种方式。相比于传统的手工交易方式,自动化交易更加高效、精准、快速且免除了人为因素的影响。而Python作为一种高级编程语言,凭借其简单易学、灵活性强的优势逐渐成为自动化交易中最受欢迎的编程语言之一。本文将详细介绍如何运用Python实现自动化交易,从趋势分析到收益实现。一、技术分析技术分析是进行自动化交易的重要基础。它主要是通过历史价格走势数据来预
- OpenCV机器学习(10)训练数据的一个核心类cv::ml::TrainData
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::TrainData类是OpenCV机器学习模块中用于表示训练数据的一个核心类。它封装了样本数据、响应(标签)、样本权重等信息,并提供了多种方法来创建和操作这些数据,以适应不同的机器学习算法需求。主要功能数据准备:允许你从原始数据创建训练数据对象。支
- ASM系列五 利用TreeApi 解析生成Class
lijingyao8206
ASM字节码动态生成ClassNodeTreeAPI
前面CoreApi的介绍部分基本涵盖了ASMCore包下面的主要API及功能,其中还有一部分关于MetaData的解析和生成就不再赘述。这篇开始介绍ASM另一部分主要的Api。TreeApi。这一部分源码是关联的asm-tree-5.0.4的版本。
在介绍前,先要知道一点, Tree工程的接口基本可以完
- 链表树——复合数据结构应用实例
bardo
数据结构树型结构表结构设计链表菜单排序
我们清楚:数据库设计中,表结构设计的好坏,直接影响程序的复杂度。所以,本文就无限级分类(目录)树与链表的复合在表设计中的应用进行探讨。当然,什么是树,什么是链表,这里不作介绍。有兴趣可以去看相关的教材。
需求简介:
经常遇到这样的需求,我们希望能将保存在数据库中的树结构能够按确定的顺序读出来。比如,多级菜单、组织结构、商品分类。更具体的,我们希望某个二级菜单在这一级别中就是第一个。虽然它是最后
- 为啥要用位运算代替取模呢
chenchao051
位运算哈希汇编
在hash中查找key的时候,经常会发现用&取代%,先看两段代码吧,
JDK6中的HashMap中的indexFor方法:
/**
* Returns index for hash code h.
*/
static int indexFor(int h, int length) {
- 最近的情况
麦田的设计者
生活感悟计划软考想
今天是2015年4月27号
整理一下最近的思绪以及要完成的任务
1、最近在驾校科目二练车,每周四天,练三周。其实做什么都要用心,追求合理的途径解决。为
- PHP去掉字符串中最后一个字符的方法
IT独行者
PHP字符串
今天在PHP项目开发中遇到一个需求,去掉字符串中的最后一个字符 原字符串1,2,3,4,5,6, 去掉最后一个字符",",最终结果为1,2,3,4,5,6 代码如下:
$str = "1,2,3,4,5,6,";
$newstr = substr($str,0,strlen($str)-1);
echo $newstr;
- hadoop在linux上单机安装过程
_wy_
linuxhadoop
1、安装JDK
jdk版本最好是1.6以上,可以使用执行命令java -version查看当前JAVA版本号,如果报命令不存在或版本比较低,则需要安装一个高版本的JDK,并在/etc/profile的文件末尾,根据本机JDK实际的安装位置加上以下几行:
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25
- JAVA进阶----分布式事务的一种简单处理方法
无量
多系统交互分布式事务
每个方法都是原子操作:
提供第三方服务的系统,要同时提供执行方法和对应的回滚方法
A系统调用B,C,D系统完成分布式事务
=========执行开始========
A.aa();
try {
B.bb();
} catch(Exception e) {
A.rollbackAa();
}
try {
C.cc();
} catch(Excep
- 安墨移动广 告:移动DSP厚积薄发 引领未来广 告业发展命脉
矮蛋蛋
hadoop互联网
“谁掌握了强大的DSP技术,谁将引领未来的广 告行业发展命脉。”2014年,移动广 告行业的热点非移动DSP莫属。各个圈子都在纷纷谈论,认为移动DSP是行业突破点,一时间许多移动广 告联盟风起云涌,竞相推出专属移动DSP产品。
到底什么是移动DSP呢?
DSP(Demand-SidePlatform),就是需求方平台,为解决广 告主投放的各种需求,真正实现人群定位的精准广
- myelipse设置
alafqq
IP
在一个项目的完整的生命周期中,其维护费用,往往是其开发费用的数倍。因此项目的可维护性、可复用性是衡量一个项目好坏的关键。而注释则是可维护性中必不可少的一环。
注释模板导入步骤
安装方法:
打开eclipse/myeclipse
选择 window-->Preferences-->JAVA-->Code-->Code
- java数组
百合不是茶
java数组
java数组的 声明 创建 初始化; java支持C语言
数组中的每个数都有唯一的一个下标
一维数组的定义 声明: int[] a = new int[3];声明数组中有三个数int[3]
int[] a 中有三个数,下标从0开始,可以同过for来遍历数组中的数
- javascript读取表单数据
bijian1013
JavaScript
利用javascript读取表单数据,可以利用以下三种方法获取:
1、通过表单ID属性:var a = document.getElementByIdx_x_x("id");
2、通过表单名称属性:var b = document.getElementsByName("name");
3、直接通过表单名字获取:var c = form.content.
- 探索JUnit4扩展:使用Theory
bijian1013
javaJUnitTheory
理论机制(Theory)
一.为什么要引用理论机制(Theory)
当今软件开发中,测试驱动开发(TDD — Test-driven development)越发流行。为什么 TDD 会如此流行呢?因为它确实拥有很多优点,它允许开发人员通过简单的例子来指定和表明他们代码的行为意图。
TDD 的优点:
&nb
- [Spring Data Mongo一]Spring Mongo Template操作MongoDB
bit1129
template
什么是Spring Data Mongo
Spring Data MongoDB项目对访问MongoDB的Java客户端API进行了封装,这种封装类似于Spring封装Hibernate和JDBC而提供的HibernateTemplate和JDBCTemplate,主要能力包括
1. 封装客户端跟MongoDB的链接管理
2. 文档-对象映射,通过注解:@Document(collectio
- 【Kafka八】Zookeeper上关于Kafka的配置信息
bit1129
zookeeper
问题:
1. Kafka的哪些信息记录在Zookeeper中 2. Consumer Group消费的每个Partition的Offset信息存放在什么位置
3. Topic的每个Partition存放在哪个Broker上的信息存放在哪里
4. Producer跟Zookeeper究竟有没有关系?没有关系!!!
//consumers、config、brokers、cont
- java OOM内存异常的四种类型及异常与解决方案
ronin47
java OOM 内存异常
OOM异常的四种类型:
一: StackOverflowError :通常因为递归函数引起(死递归,递归太深)。-Xss 128k 一般够用。
二: out Of memory: PermGen Space:通常是动态类大多,比如web 服务器自动更新部署时引起。-Xmx
- java-实现链表反转-递归和非递归实现
bylijinnan
java
20120422更新:
对链表中部分节点进行反转操作,这些节点相隔k个:
0->1->2->3->4->5->6->7->8->9
k=2
8->1->6->3->4->5->2->7->0->9
注意1 3 5 7 9 位置是不变的。
解法:
将链表拆成两部分:
a.0-&
- Netty源码学习-DelimiterBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
看DelimiterBasedFrameDecoder的API,有举例:
接收到的ChannelBuffer如下:
+--------------+
| ABC\nDEF\r\n |
+--------------+
经过DelimiterBasedFrameDecoder(Delimiters.lineDelimiter())之后,得到:
+-----+----
- linux的一些命令 -查看cc攻击-网口ip统计等
hotsunshine
linux
Linux判断CC攻击命令详解
2011年12月23日 ⁄ 安全 ⁄ 暂无评论
查看所有80端口的连接数
netstat -nat|grep -i '80'|wc -l
对连接的IP按连接数量进行排序
netstat -ntu | awk '{print $5}' | cut -d: -f1 | sort | uniq -c | sort -n
查看TCP连接状态
n
- Spring获取SessionFactory
ctrain
sessionFactory
String sql = "select sysdate from dual";
WebApplicationContext wac = ContextLoader.getCurrentWebApplicationContext();
String[] names = wac.getBeanDefinitionNames();
for(int i=0; i&
- Hive几种导出数据方式
daizj
hive数据导出
Hive几种导出数据方式
1.拷贝文件
如果数据文件恰好是用户需要的格式,那么只需要拷贝文件或文件夹就可以。
hadoop fs –cp source_path target_path
2.导出到本地文件系统
--不能使用insert into local directory来导出数据,会报错
--只能使用
- 编程之美
dcj3sjt126com
编程PHP重构
我个人的 PHP 编程经验中,递归调用常常与静态变量使用。静态变量的含义可以参考 PHP 手册。希望下面的代码,会更有利于对递归以及静态变量的理解
header("Content-type: text/plain");
function static_function () {
static $i = 0;
if ($i++ < 1
- Android保存用户名和密码
dcj3sjt126com
android
转自:http://www.2cto.com/kf/201401/272336.html
我们不管在开发一个项目或者使用别人的项目,都有用户登录功能,为了让用户的体验效果更好,我们通常会做一个功能,叫做保存用户,这样做的目地就是为了让用户下一次再使用该程序不会重新输入用户名和密码,这里我使用3种方式来存储用户名和密码
1、通过普通 的txt文本存储
2、通过properties属性文件进行存
- Oracle 复习笔记之同义词
eksliang
Oracle 同义词Oracle synonym
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098861
1.什么是同义词
同义词是现有模式对象的一个别名。
概念性的东西,什么是模式呢?创建一个用户,就相应的创建了 一个模式。模式是指数据库对象,是对用户所创建的数据对象的总称。模式对象包括表、视图、索引、同义词、序列、过
- Ajax案例
gongmeitao
Ajaxjsp
数据库采用Sql Server2005
项目名称为:Ajax_Demo
1.com.demo.conn包
package com.demo.conn;
import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.SQLException;
//获取数据库连接的类public class DBConnec
- ASP.NET中Request.RawUrl、Request.Url的区别
hvt
.netWebC#asp.nethovertree
如果访问的地址是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree%3C&n=myslider#zonemenu那么Request.Url.ToString() 的值是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree<&
- SVG 教程 (七)SVG 实例,SVG 参考手册
天梯梦
svg
SVG 实例 在线实例
下面的例子是把SVG代码直接嵌入到HTML代码中。
谷歌Chrome,火狐,Internet Explorer9,和Safari都支持。
注意:下面的例子将不会在Opera运行,即使Opera支持SVG - 它也不支持SVG在HTML代码中直接使用。 SVG 实例
SVG基本形状
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矩形
不透明矩形
一个矩形不透明2
一个带圆角矩
- 事务管理
luyulong
javaspring编程事务
事物管理
spring事物的好处
为不同的事物API提供了一致的编程模型
支持声明式事务管理
提供比大多数事务API更简单更易于使用的编程式事务管理API
整合spring的各种数据访问抽象
TransactionDefinition
定义了事务策略
int getIsolationLevel()得到当前事务的隔离级别
READ_COMMITTED
- 基础数据结构和算法十一:Red-black binary search tree
sunwinner
AlgorithmRed-black
The insertion algorithm for 2-3 trees just described is not difficult to understand; now, we will see that it is also not difficult to implement. We will consider a simple representation known
- centos同步时间
stunizhengjia
linux集群同步时间
做了集群,时间的同步就显得非常必要了。 以下是查到的如何做时间同步。 在CentOS 5不再区分客户端和服务器,只要配置了NTP,它就会提供NTP服务。 1)确认已经ntp程序包: # yum install ntp 2)配置时间源(默认就行,不需要修改) # vi /etc/ntp.conf server pool.ntp.o
- ITeye 9月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
ITeye
ITeye携手博文视点举办的9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。 9月试读活动回顾:http://webmaster.iteye.com/blog/2118112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):
《NFC:Arduino、Andro