Solitary_孤影照惊鸿
Solitary_孤影照惊鸿

中国房价排名前300名

以下是中国房价排名前300名：

1. 北京市 2. 上海市 3. 深圳市 4. 广州市 5. 成都市 6. 杭州市 7. 武汉市 8. 苏州市 9. 重庆市 10. 南京市 11. 天津市 12. 青岛市 13. 福州市 14. 宁波市 15. 无锡市 16. 长沙市 17. 厦门市 18. 济南市 19. 温州市 20. 石家庄市 21. 哈尔滨市 22. 西安市 23. 郑州市 24. 大连市 25. 合肥市 26. 南宁市 27. 长春市 28. 常州市 29. 珠海市 30. 南昌市 31. 中山市 32. 保定市 33. 佛山市 34. 徐州市 35. 烟台市 36. 洛阳市 37. 贵阳市 38. 唐山市 39. 沈阳市 40. 绍兴市 41. 海口市 42. 湖州市 43. 邯郸市 44. 泉州市 45. 肇庆市 46. 漳州市 47. 嘉兴市 48. 金华市 49. 银川市 50. 许昌市 51. 呼和浩特市 52. 清远市 53. 临沂市 54. 绵阳市 55. 湛江市 56. 大庆市 57. 乌鲁木齐市 58. 日照市 59. 赣州市 60. 桂林市 61. 邢台市 62. 聊城市 63. 商丘市 64. 安阳市 65. 宜春市 66. 淄博市 67. 泰州市 68. 营口市 69. 揭阳市 70. 潍坊市 71. 阜阳市 72. 鄂尔多斯市 73. 枣庄市 74. 德州市 75. 葫芦岛市 76. 滁州市 77. 恩施市 78. 丹阳市 79. 荆州市 80. 岳阳市 81. 曲靖市 82. 怀化市 83. 韶关市 84. 信阳市 85. 孝感市 86. 运城市 87. 雅安市 88. 泰安市 89. 九江市 90. 玉林市 91. 齐齐哈尔市 92. 汕头市 93. 淮南市 94. 襄阳市 95. 包头市 96. 马鞍山市 97. 宿州市 98. 贺州市 99. 盘锦市 100. 沧州市 101. 宜宾市 102. 许州市 103. 安康市 104. 荆门市 105. 襄樊市 106. 邵阳市 107. 铜陵市 108. 舟山市 109. 抚州市 110. 乐山市 111. 丽江市 112. 铁岭市 113. 眉山市 114. 河源市 115. 衢州市 116. 黄山市 117. 邯郸市 118. 驻马店市 119. 攀枝花市 120. 保山市 121. 昆明市 122. 眉山市 123. 咸阳市 124. 江门市 125. 宝鸡市 126. 汕尾市 127. 威海市 128. 延安市 129. 南平市 130. 巴中市 131. 铜仁市 132. 临汾市 133. 阜新市 134. 漯河市 135. 宜昌市 136. 巢湖市 137. 包头市 138. 海东市 139. 阜阳市 140. 珲春市 141. 遵义市 142. 黄石市 143. 枝江市 144. 淮安市 145. 瑞安市 146. 攸县市 147. 延边市 148. 洛阳市 149. 沈丘市 150. 神农架市 151. 醴陵市 152. 湘潭市 153. 红河市 154. 台州市 155. 岳阳市 156. 平顶山市 157. 桐乡市 158. 玉树市 159. 伊春市 160. 汝州市 161. 铜川市 162. 宜兴市 163. 宁国市 164. 大同市 165. 荣成市 166. 洪江市 167. 德宏市 168. 辽源市 169. 昌都市 170. 新余市 171. 仙桃市 172. 漳浦市 173. 明光市 174. 武威市 175. 湄洲岛市 176. 原平市 177. 龙岩市 178. 庄河市 179. 德清市 180. 开平市 181. 临海市 182. 万州市 183. 高邮市 184. 荷泽市 185. 铜梁市 186. 楚雄市 187. 即墨市 188. 建德市 189. 孟州市 190. 满洲里市 191. 兴化市 192. 平度市 193. 福清市 194. 吕梁市 195. 喀什市 196. 大石桥市 197. 珠海市 198. 白山市 199. 淄川市 200. 改则市 201. 容城市 202. 钦州市 203. 葫芦岛市 204. 桦甸市 205. 丹东市 206. 安丘市 207. 揭东市 208. 合作市 209. 安龙市 210. 南阳市 211. 黄岛市 212. 开封市 213. 彭州市 214. 兴城市 215. 兴宁市 216. 攀枝花市 217. 巴彦淖尔市 218. 仙居市 219. 东阳市 220. 黄骅市 221. 齐齐哈尔市 222. 滨州市 223. 贺州市 224. 临安市 225. 常德市 226. 黑河市 227. 萍乡市 228. 暴雨城市 229. 桐城市 230. 集安市 231. 白城市 232. 衡水市 233. 益阳市 234. 宁海市 235. 偃师市 236. 兴义市 237. 靖江市 238. 仪征市 239. 柞水市 240. 蒙阴市 241. 昌吉市 242. 河池市 243. 宣威市 244. 兴化市 245. 乌兰浩特市 246. 巴音郭楞市 247. 肥城市 248. 平度市 249. 防城港市

你可能感兴趣的:(房价)

  • 对 Boston Housing Dataset（波士顿房价数据集）数据分析 程序小K 数据分析数据分析数据挖掘
    1.数据加载与初步检查importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassns#加载数据boston_df=pd.read_csv("boston_housing_data.csv")#查看前5行display(boston_df.head())#检查数据基本信息（列名、数据类型、非空值数量）print(boston_df.inf
  • Python 爬虫在房地产数据获取中的实战技巧 西攻城狮北 python爬虫开发语言房地产
    一、引言随着房地产市场的不断发展，获取准确、实时的房地产数据对于投资者、研究人员以及普通购房者都显得尤为重要。Python爬虫技术作为一种高效的数据采集手段，可以帮助我们轻松获取各类房地产网站上的公开信息。本文将详细讲解如何利用Python爬虫获取房地产数据，并分享一些实用的技巧和注意事项。二、项目背景与目标2.1项目背景房地产市场信息庞杂，涵盖房价走势、楼盘详情、房屋成交量等多个维度。传统数据收
  • 线性回归讲解L1和L2正则化 XiaoQiong.Zhang Datamining人工智能机器学习数据挖掘
    假设我们有一个线性回归问题：用房屋的面积（size）和房龄（age）两个特征来预测房价（price）。特征：size（面积，平方米），age（房龄，年）目标：price（价格，万元）1.没有正则化的普通线性回归（最容易过拟合）模型的公式是：预测价格=w1*size+w2*age+b其中w1和w2是我们要学习的权重（也叫系数），b是偏置项（也叫截距）。模型的损失函数通常是最小均方误差：MSE=(1/
  • 头歌实训 机器学习——绪论 敲代码的苦13 头歌机器学习人工智能
    第一关：什么是机器学习下面哪种方法属于机器学习？（BC）A、在猫狗分类问题中，先将猫与狗的特点总结出来，再告诉机器，如果符合猫的特点，则判定为猫，如果符合狗的特点，则判定为狗。B、将大量名画的真品与赝品输入计算机，让计算机自己从数据中学习出一个模型用来判断是真品还是赝品。C、让计算机通过对以往的房价数据进行分析，预测未来房价走势。D、通过人为编写好代码，符合条件则判定为人脸，否则不是人脸，从而制作
  • 酒店旅业治安登记系统—未来之窗智能编程——仙盟创梦IDE 未来之窗软件服务 商业系统开发与案例编程前端cssjavascript仙盟创梦IDE酒店管理系统
    酒店旅业治安登记系统-必要性信息登记全面准确：酒店需详细记录住客姓名、性别、国籍、证件类型及号码等基础信息。同时，精确登记入住、退房时间，房间号与房价等住宿详情，确保无遗漏、无差错。信息录入及时迅速：住客办理入住手续，相关信息应即刻录入系统。正常情况下，3分钟内完成录入。若遇特殊状况，系统恢复后1小时内完成补录，并标注缘由。数据存储长期稳定：系统中的住客数据需妥善保存至少6个月。同时，要采取技术手
  • 【R语言编程绘图-mlbench】 南瓜胖胖 r语言开发语言机器学习
    mlbench库简介mlbench是一个用于机器学习的R语言扩展包，主要用于提供经典的基准数据集和工具，常用于算法测试、教学演示或研究场景。该库包含多个知名数据集，涵盖分类、回归、聚类等任务。包含的主要数据集BostonHousing波士顿房价数据集，包含506条记录和14个特征，用于回归任务。目标变量为房屋中位数价格。BreastCancer威斯康星州乳腺癌数据集（原始版），包含699个样本和1
  • 机器学习 Day1 不会敲代码的灵长类 机器学习机器学习
    机器学习概述机器学习与人工智能、深度学习关系什么是机器学习数据集算法机器学习与人工智能、深度学习关系什么是机器学习机器学习是从数据中自动分析获取模型，并利用模型对未知数据进行预测。直观理解:所以是从历史数据中获取规律，那么这些历史数据是怎么构成的呢？数据集结构：特征值+目标值正式定义：特征值与目标值特征值（Features）：描述数据的属性（通常是多列），用X表示。例如：房价预测中的面积、地段、房
  • 用DeepSeek寻找适合数据科学学术论文方向，并用Deep reaserch快速初稿！ AIWritePaper智能写作探索 AIWritePaperChatGPTDeepReaserch人工智能chatgptpromptAIGCclaude
    目录1.DeepSeek选择方向的优势2.ChatGPT辅助数据分析Kaggle埃姆斯市房价预测竞赛优秀方案分析摘要引言数据集描述特征工程深度学习方法实验与结果讨论结论参考文献大家好这里是学术Anan，官网AIWritePaper~宝子们毕业之前需要完成的学术论文往往是学生时代最后一项挑战。无论宝子们对此过程多么熟悉，每次着手写新论文时，似乎都需重新规划、从头开始。值得庆幸的是，借助ChatGPT
  • Python实战 | 全面解析58同城租房信息爬取技术，异步高效爬虫+反爬破解全攻略 Python爬虫项目 python爬虫开发语言能源百度
    1.项目背景及目标分析58同城作为国内最大的分类信息平台之一，拥有大量房产租赁信息。通过爬取58同城租房信息，我们可以：获取不同城市、不同区域的租房房源数据分析房价走势、房源分布和租赁趋势为租房用户提供更精准的信息服务为房产市场研究和数据分析提供数据基础目标爬取信息包括：房源标题房屋类型（整租、合租）地址及所在区域租金价格房屋面积发布时间房屋详情链接2.58同城租房页面结构详解2.1访问入口58同
  • 数据分析—苏州地区房价分析 key06 数据分析数据分析大数据数据挖掘
    通过标签方式提取各大搜索引擎的二手数据，苏州房价，规避合规问题。一、数据清洗这部分没什么好说的，重复、异常、缺失、拆分、合并、格式统一，用describe描述调整一下就可以了。二、数据分析（一）价格分布小区价格范围跨度较大，从最低的5400元/m²（华东商业城商务公寓）到最高的51500元/m²（高林花园）。大部分小区的价格集中在20000-30000元/m²之间，约占总数据的50%。高档小区（价
  • 房地产行业数据挖掘爬虫：抓取行业数据，进行数据挖掘 西攻城狮北 数据挖掘爬虫人工智能python
    一、前言房地产行业的数据挖掘对于市场分析、投资决策和政策制定具有重要意义。通过爬取房地产网站的数据，我们可以深入了解市场动态、房价走势和区域差异。本文将详细介绍如何构建一个房地产行业数据挖掘爬虫，从数据抓取到深度分析，帮助您全面掌握这一技能。二、准备工作1.环境搭建确保已安装Python3.7或以上版本，推荐使用VisualStudioCode作为开发工具。2.安装依赖库在命令行中输入以下命令，安
  • 【机器学习实战】监督学习：使用 Scikit-learn 库训练一个房价预测模型 phenix_01 机器学习学习scikit-learn
    一、引言在机器学习领域，监督学习是一种通过已有标注数据训练模型，从而对新数据进行预测的重要方法。房价预测作为回归问题的典型应用，在房地产分析、投资决策等场景中具有重要价值。本文将基于Scikit-learn库，完整演示从数据准备到模型评估的全流程，带领读者掌握房价预测模型的构建方法。二、数据准备：从Kaggle获取数据集本文使用Kaggle上的经典波士顿房价数据集（BostonHousingDat
  • 基于线性回归的数据预测 所见即所得11111 线性回归算法回归
    1.自主选择一个公开回归任务数据集（如房价预测、医疗数据、空气质量预测等，可Kaggle）。2.数据预处理：完成标准化（Normalization）、特征选择或缺失值处理等步骤。3.使用线性回归模型进行建模。采用80%数据用于训练，20%用于测试，重复划分数据集并训练模型20次，记录每次结果（交叉验证）。4.输出平均均方误差（MSE）或平均绝对误差（MAE），并可选与其他模型（如决策树回归、岭回归
  • （数据集）22个机器学习最佳入门项目 兔子坨坨 机器学习人工智能python
    1.鸢尾花分类项目数据集：UCIMachineLearningRepository2.Emojify–使用Python创建自己的表情符号源代码：https://data-flair.training/blogs/create-emoji-with-deep-learning/3.使用机器学习进行贷款预测数据集：LoanPredictionProblemDataset|Kaggle4.住房价格预测项
  • sklearn基础教程：从入门到精通 洛秋_ 机器学习
    文章目录sklearn基础教程：从入门到精通一、sklearn简介二、安装与配置三、数据预处理数据导入数据清洗特征选择数据标准化与归一化四、常用模型介绍与应用线性回归逻辑回归决策树支持向量机K近邻算法随机森林集成学习五、模型评估与调优交叉验证网格搜索模型评估指标六、实战案例波士顿房价预测手写数字识别客户流失预测七、测试接口与详细解释单元测试接口测试八、总结个人博客【洛秋小站】洛秋资源小站【洛秋资源
  • python数据处理实战：从零打造数据分析工具与房价预测模型 吴师兄大模型 python数据处理与分析房价预测开发语言编程人工智能pytorch
    Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手
  • 代码案例分析 万能小贤哥 人工智能机器学习人工智能逻辑回归音视频
    以下是一个使用线性回归进行简单房价预测的机器学习代码案例分析：代码示例importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split#生成一些示例数据（房屋面积和价格）area=np.a
  • 从零开始：经典数据集带你掌握ML/DL全流程 赛卡 人工智能pythonsklearn机器学习pandaspytorch
    机器学习常用数据集大全：从回归到文本分类的实战指南背景知识在机器学习实践中，数据集是算法验证和模型训练的基础。根据任务类型选择合适的数据集不仅能提高开发效率，还能确保模型评估的客观性。本文整理覆盖回归、分类、图像、文本四大领域的10多个经典数据集，并提供可直接运行的代码示例。一、回归问题数据集1.加州房价数据集（CaliforniaHousingPrices）描述：包含加州地区房屋价格及相关特征（
  • 吴恩达机器学习笔记：特征与多项式回归 ちゆきー 机器学习笔记回归
    1.特征和多项式回归如房价预测问题，ℎθ(x)=θ0+θ1×frontage+θ2×deptℎx1=frontage（临街宽度），x2=deptℎ（纵向深度），x=frontage∗deptℎ=area（面积），则：hθ(x)=θ0+θ1xh_\theta(x)=\theta_0+\theta_1xhθ(x)=θ0+θ1x线性回归并不适用于所有数据，有时我们需要曲线来适应我们的数据，比如一个二次方
  • 机器学习基础概念详解：从入门到应用 烂蜻蜓 机器学习人工智能python深度学习
    在机器学习领域，掌握基础概念是理解复杂模型和应用场景的关键。本文将以简洁的方式介绍机器学习的核心概念，帮助读者快速构建知识框架。一、数据集的划分：训练集、验证集与测试集1.训练集（TrainingSet）用途：用于模型训练，通过调整模型参数学习数据规律特点：通常占数据总量的60-70%示例：用历史房价数据训练模型预测未来价格2.验证集（ValidationSet）核心作用：模型调优与超参数选择应用
  • 吴恩达机器学习笔记：多维梯度下降实践 ちゆきー 机器学习笔记计算机视觉
    1.特征放缩在我们面对多维特征问题的时候，我们要保证这些特征都具有相近的尺度，这将帮助梯度下降算法更快地收敛。以房价问题为例，假设我们使用两个特征，房屋的尺寸和房间的数量，尺寸的值为0-2000平方英尺，而房间数量的值则是0-5，以两个参数分别为横纵坐标，绘制代价函数的等高线图能看出图像会显得很扁，梯度下降算法需要非常多次的迭代才能收敛。解决的方法是尝试将所有特征的尺度都尽量缩放到-1到1之间。如
  • 吴恩达机器学习笔记：监督学习 ちゆきー 机器学习笔记学习
    1.回归我们用一个例子介绍什么是监督学习把正式的定义放在后面介绍。假如说你想预测房价。前阵子，一个学生从波特兰俄勒冈州的研究所收集了一些房价的数据。你把这些数据画出来，看起来是这个样子：横轴表示房子的面积，单位是平方英尺，纵轴表示房价，单位是千美元。那基于这组数据，假如你有一个朋友，他有一套750平方英尺房子，现在他希望把房子卖掉，他想知道这房子能卖多少钱。我们应用学习算法，可以在这组数据中画一条
  • 基于Python的房地产分析平台的设计与实现 - 爬虫 赵谨言 论文python经验分享毕业设计python爬虫
    标题:基于Python的房地产分析平台的设计与实现-爬虫内容:1.摘要本研究旨在设计并实现一个基于Python的房地产分析平台的爬虫部分。随着房地产市场数据的海量增长，高效准确地获取相关数据变得至关重要。本文采用Python语言，利用其丰富的库如Scrapy和BeautifulSoup等构建爬虫系统。通过对多个房地产网站进行数据爬取，获取了包括房价、面积、地理位置等关键信息。经过测试，爬虫系统能够
  • AI 的 6 大核心方向 + 学习阶段路径 星火撩猿 AI&大模型人工智能学习
    一、机器学习（ML）目标：用数据“训练”模型，完成分类、回归、聚类等任务。学习阶段：（1）基础数学：线性代数、概率统计、微积分（适度）（2）ML基础算法：线性回归、决策树、KNN、SVM（用scikit-learn）（3）模型优化：交叉验证、正则化、特征工程（4）无监督学习：K-Means、PCA、DBSCAN（5）实战项目：房价预测、信用评分、客户分类等推荐工具：Python、scikit-le
  • 机器学习第三讲：监督学习 → 带答案的学习册，如预测房价时需要历史价格数据
    机器学习第三讲：监督学习→带答案的学习册，如预测房价时需要历史价格数据资料取自《零基础学机器学习》。查看总目录：学习大纲关于DeepSeek本地部署指南可以看下我之前写的文章：DeepSeekR1本地与线上满血版部署：超详细手把手指南一、理解核心比喻：练习册与参考答案教材中的经典比喻1：监督学习就像学生使用「题目+答案」的练习册：学习阶段：对着题目做练习→对照答案改错→找到解题思路考试阶段：面对新
  • 代码随想录算法训练营 Day39 动态规划Ⅶ 打家劫舍 JK0x07 算法动态规划
    动态规划题目198.打家劫舍-力扣（LeetCode）Dp容量为nums.Size()+1，表示dp时打劫前i房子最大金币，前一个房子是nums[i-1]1.Dp表示打劫前i房子获得的最大金币2.递推公式dp[i]=max(dp[i-1],dp[i-2]+nums[i-1])如果当前房价偷了，前一个不能偷，如果当前房价没偷，可以考虑偷不偷之前房3.公式得出递推关系从i-1,i-2推出，因此要初始化
  • LightGBM算法原理及实例 zhglhy 算法
    目录LightGBM算法原理及实例详解一、LightGBM核心原理1.基础概念2.主要创新点（1）直方图算法（Histogram-based）（2）单边梯度采样（GOSS）（3）互斥特征捆绑（EFB）（4）Leaf-wise生长策略二、算法实现细节1.目标函数2.分裂增益计算三、Python实战示例1.安装2.分类任务示例（鸢尾花数据集）3.回归任务示例（波士顿房价）四、关键参数说明五、Light
  • 【数据可视化-07】波士顿房价预测数据分析 云天徽上 数据可视化信息可视化数据分析数据挖掘机器学习人工智能pandas
    波士顿房价预测：基于数据可视化的深入探索博主简介：曾任某智慧城市类企业算法总监，目前在美国市场的物流公司从事高级算法工程师一职，深耕人工智能领域，精通python数据挖掘、可视化、机器学习等，发表过AI相关的专利并多次在AI类比赛中获奖。CSDN人工智能领域的优质创作者，提供AI相关的技术咨询、项目开发和个性化解决方案等服务，如有需要请站内私信或者联系任意文章底部的的VX名片（ID：xf98283
  • 【深度学习与大模型基础】第12章-损失函数与梯度下降 lynn-66 深度学习与大模型基础人工智能
    1.什么是损失函数？想象你在玩一个“蒙眼飞镖”游戏：目标：把飞镖扔到靶心（正确答案）。每次扔飞镖：你会被告知离靶心有多远（比如“偏左10厘米”）。损失函数就是那个告诉你“误差有多大”的规则。它的作用是量化你的错误程度，帮你下一次扔得更准。在机器学习中：模型（比如一个预测房价的程序）就像“蒙眼玩家”。损失函数是计算“预测值”和“真实答案”差距的数学公式。模型通过不断减少这个“损失值”来学习（就像你调
  • 【深度学习与大模型基础】第14章-分类任务与经典分类算法 lynn-66 深度学习与大模型基础深度学习分类人工智能
    Part1：什么是分类任务？1.1分类就是“贴标签”想象你有一堆水果，有苹果、橘子、香蕉，你的任务是让机器学会自动判断一个新水果属于哪一类——这就是分类（Classification）。关键点：输入：数据（比如水果的颜色、形状、重量）。输出：类别标签（苹果、橘子、香蕉）。1.2分类vs.回归分类：预测离散标签（比如“猫/狗”）。回归：预测连续值（比如“房价多少万”）。例子：分类：判断邮件是“垃圾邮
  • 面向对象面向过程 3213213333332132 java
    面向对象：把要完成的一件事，通过对象间的协作实现。 面向过程：把要完成的一件事，通过循序依次调用各个模块实现。 我把大象装进冰箱这件事为例，用面向对象和面向过程实现，都是用java代码完成。 1、面向对象 package bigDemo.ObjectOriented; /** * 大象类 * * @Description * @author FuJian
  • Java Hotspot: Remove the Permanent Generation bookjovi HotSpot
      openjdk上关于hotspot将移除永久带的描述非常详细，http://openjdk.java.net/jeps/122   JEP 122: Remove the Permanent Generation Author Jon Masamitsu Organization Oracle Created 2010/8/15 Updated 2011/
  • 正则表达式向前查找向后查找,环绕或零宽断言 dcj3sjt126com 正则表达式
    向前查找和向后查找 1. 向前查找：根据要匹配的字符序列后面存在一个特定的字符序列(肯定式向前查找)或不存在一个特定的序列(否定式向前查找)来决定是否匹配。.NET将向前查找称之为零宽度向前查找断言。     对于向前查找，出现在指定项之后的字符序列不会被正则表达式引擎返回。 2. 向后查找：一个要匹配的字符序列前面有或者没有指定的
  • BaseDao 171815164 seda
    import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.SQLException; import java.sql.PreparedStatement; import java.sql.ResultSet; public class BaseDao { public Conn
  • Ant标签详解--Java命令 g21121 Java命令
            这一篇主要介绍与java相关标签的使用         终于开始重头戏了，Java部分是我们关注的重点也是项目中用处最多的部分。           1
  • [简单]代码片段_电梯数字排列 53873039oycg 代码
           今天看电梯数字排列是9 18 26这样呈倒N排列的,写了个类似的打印例子，如下:       import java.util.Arrays; public class 电梯数字排列_S3_Test { public static void main(S
  • Hessian原理 云端月影 hessian原理
    Hessian 原理分析 一．      远程通讯协议的基本原理 网络通信需要做的就是将流从一台计算机传输到另外一台计算机，基于传输协议和网络 IO 来实现，其中传输协议比较出名的有 http 、 tcp 、 udp 等等， http 、 tcp 、 udp 都是在基于 Socket 概念上为某类应用场景而扩展出的传输协
  • 区分Activity的四种加载模式----以及Intent的setFlags aijuans android
      在多Activity开发中，有可能是自己应用之间的Activity跳转，或者夹带其他应用的可复用Activity。可能会希望跳转到原来某个Activity实例，而不是产生大量重复的Activity。 这需要为Activity配置特定的加载模式，而不是使用默认的加载模式。 加载模式分类及在哪里配置 Activity有四种加载模式： standard singleTop
  • hibernate几个核心API及其查询分析 antonyup_2006 html.netHibernatexml配置管理
    (一)  org.hibernate.cfg.Configuration类         读取配置文件并创建唯一的SessionFactory对象.(一般,程序初始化hibernate时创建.)         Configuration co
  • PL/SQL的流程控制 百合不是茶 oraclePL/SQL编程循环控制
    PL/SQL也是一门高级语言,所以流程控制是必须要有的,oracle数据库的pl/sql比sqlserver数据库要难,很多pl/sql中有的sqlserver里面没有   流程控制; 分支语句 if 条件 then 结果 else 结果 end if ; 条件语句 case when 条件 then 结果; 循环语句 loop
  • 强大的Mockito测试框架 bijian1013 mockito单元测试
    一.自动生成Mock类        在需要Mock的属性上标记@Mock注解，然后@RunWith中配置Mockito的TestRunner或者在setUp()方法中显示调用MockitoAnnotations.initMocks(this);生成Mock类即可。二.自动注入Mock类到被测试类  &nbs
  • 精通Oracle10编程SQL(11)开发子程序 bijian1013 oracle数据库plsql
    /* *开发子程序 */ --子程序目是指被命名的PL/SQL块，这种块可以带有参数，可以在不同应用程序中多次调用 --PL/SQL有两种类型的子程序：过程和函数 --开发过程 --建立过程：不带任何参数 CREATE OR REPLACE PROCEDURE out_time IS BEGIN DBMS_OUTPUT.put_line(systimestamp); E
  • 【EhCache一】EhCache版Hello World bit1129 Hello world
    本篇是EhCache系列的第一篇，总体介绍使用EhCache缓存进行CRUD的API的基本使用，更细节的内容包括EhCache源代码和设计、实现原理在接下来的文章中进行介绍   环境准备 1.新建Maven项目   2.添加EhCache的Maven依赖 <dependency> <groupId>ne
  • 学习EJB3基础知识笔记 白糖_ beanHibernatejbosswebserviceejb
    最近项目进入系统测试阶段，全赖袁大虾领导有力，保持一周零bug记录，这也让自己腾出不少时间补充知识。花了两天时间把“传智播客EJB3.0”看完了，EJB基本的知识也有些了解，在这记录下EJB的部分知识，以供自己以后复习使用。   EJB是sun的服务器端组件模型，最大的用处是部署分布式应用程序。EJB (Enterprise JavaBean)是J2EE的一部分，定义了一个用于开发基
  • angular.bootstrap boyitech AngularJSAngularJS APIangular中文api
    angular.bootstrap 描述：     手动初始化angular。     这个函数会自动检测创建的module有没有被加载多次，如果有则会在浏览器的控制台打出警告日志，并且不会再次加载。这样可以避免在程序运行过程中许多奇怪的问题发生。   使用方法：     angular .
  • java-谷歌面试题-给定一个固定长度的数组，将递增整数序列写入这个数组。当写到数组尾部时，返回数组开始重新写，并覆盖先前写过的数 bylijinnan java
    public class SearchInShiftedArray { /** * 题目：给定一个固定长度的数组，将递增整数序列写入这个数组。当写到数组尾部时，返回数组开始重新写，并覆盖先前写过的数。 * 请在这个特殊数组中找出给定的整数。 * 解答： * 其实就是“旋转数组”。旋转数组的最小元素见http://bylijinnan.iteye.com/bl
  • 天使还是魔鬼？都是我们制造 ducklsl 生活教育情感
    ----------------------------剧透请原谅，有兴趣的朋友可以自己看看电影，互相讨论哦！！！     从厦门回来的动车上，无意中瞟到了书中推荐的几部关于儿童的电影。当然，这几部电影可能会另大家失望，并不是类似小鬼当家的电影，而是关于“坏小孩”的电影！     自己挑了两部先看了看，但是发现看完之后，心里久久不能平
  • [机器智能与生物]研究生物智能的问题 comsci 生物
          我想,人的神经网络和苍蝇的神经网络,并没有本质的区别...就是大规模拓扑系统和中小规模拓扑分析的区别....       但是,如果去研究活体人类的神经网络和脑系统,可能会受到一些法律和道德方面的限制,而且研究结果也不一定可靠,那么希望从事生物神经网络研究的朋友,不如把
  • 获取Android Device的信息 dai_lm android
    String phoneInfo = "PRODUCT: " + android.os.Build.PRODUCT; phoneInfo += ", CPU_ABI: " + android.os.Build.CPU_ABI; phoneInfo += ", TAGS: " + android.os.Build.TAGS; ph
  • 最佳字符串匹配算法（Damerau-Levenshtein距离算法）的Java实现 datamachine java算法字符串匹配
    原文：http://www.javacodegeeks.com/2013/11/java-implementation-of-optimal-string-alignment.html------------------------------------------------------------------------------------------------------------
  • 小学5年级英语单词背诵第一课 dcj3sjt126com englishword
    long 长的 show 给...看，出示 mouth 口，嘴 write 写   use 用，使用 take 拿，带来 hand 手 clever 聪明的   often 经常 wash 洗 slow 慢的 house 房子   water 水 clean 清洁的 supper 晚餐 out 在外   face 脸，
  • macvim的使用实战 dcj3sjt126com macvim
    macvim用的是mac里面的vim, 只不过是一个GUI的APP, 相当于一个壳   1. 下载macvim https://code.google.com/p/macvim/   2. 了解macvim :h               vim的使用帮助信息 :h macvim  
  • java二分法查找 蕃薯耀 java二分法查找二分法java二分法
    java二分法查找 >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> 蕃薯耀 2015年6月23日 11:40:03 星期二 http:/
  • Spring Cache注解+Memcached hanqunfeng springmemcached
    Spring3.1 Cache注解  依赖jar包： <!-- simple-spring-memcached --> <dependency> <groupId>com.google.code.simple-spring-memcached</groupId> <artifactId>simple-s
  • apache commons io包快速入门 jackyrong apache commons
    原文参考 http://www.javacodegeeks.com/2014/10/apache-commons-io-tutorial.html   Apache Commons IO 包绝对是好东西，地址在http://commons.apache.org/proper/commons-io/，下面用例子分别介绍：   1）  工具类   2
  • 如何学习编程 lampcy java编程C++c
    首先,我想说一下学习思想.学编程其实跟网络游戏有着类似的效果.开始的时候,你会对那些代码,函数等产生很大的兴趣,尤其是刚接触编程的人,刚学习第一种语言的人.可是,当你一步步深入的时候,你会发现你没有了以前那种斗志.就好象你在玩韩国泡菜网游似的,玩到一定程度,每天就是练级练级,完全是一个想冲到高级别的意志力在支持着你.而学编程就更难了,学了两个月后,总是觉得你好象全都学会了,却又什么都做不了,又没有
  • 架构师之spring-----spring3.0新特性的bean加载控制@DependsOn和@Lazy nannan408 Spring3
    1.前言。    如题。 2.描述。    @DependsOn用于强制初始化其他Bean。可以修饰Bean类或方法，使用该Annotation时可以指定一个字符串数组作为参数，每个数组元素对应于一个强制初始化的Bean。 @DependsOn({"steelAxe","abc"}) @Comp
  • Spring4+quartz2的配置和代码方式调度 Everyday都不同 代码配置spring4quartz2.x定时任务
    前言：这些天简直被quartz虐哭。。因为quartz 2.x版本相比quartz1.x版本的API改动太多，所以，只好自己去查阅底层API……   quartz定时任务必须搞清楚几个概念： JobDetail——处理类 Trigger——触发器，指定触发时间，必须要有JobDetail属性，即触发对象 Scheduler——调度器，组织处理类和触发器，配置方式一般只需指定触发
  • Hibernate入门 tntxia Hibernate
      前言   使用面向对象的语言和关系型的数据库，开发起来很繁琐，费时。由于现在流行的数据库都不面向对象。Hibernate 是一个Java的ORM（Object/Relational Mapping）解决方案。   Hibernte不仅关心把Java对象对应到数据库的表中，而且提供了请求和检索的方法。简化了手工进行JDBC操作的流程。   如
  • Math类 xiaoxing598 Math
    一、Java中的数字（Math）类是final类，不可继承。 1、常数 PI：double圆周率 E：double自然对数 2、截取（注意方法的返回类型） double ceil(double d) 返回不小于d的最小整数 double floor(double d) 返回不大于d的整最大数 int round(float f) 返回四舍五入后的整数 long round
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他