- 蒙特卡罗——排队模拟python代码实现
潮汐退涨月冷风霜
python开发语言蒙特卡罗
排队问题描述数学知识:指数分布指数分布随机变量生成的数学原理指数分布的定义指数分布是连续概率分布,常用于描述某些事件发生的时间间隔。其概率密度函数(PDF)为:f(x;λ)=λe−λxf(x;\lambda)=\lambdae^{-\lambdax}f(x;λ)=λe−λx其中,λ\lambdaλ是速率参数,λ>0\lambda>0λ>0,并且x≥0x\geq0x≥0。生成指数分布随机变量的原理要
- C语言生成负指数分布,泊松分布与负指数分布的关系
梦猫人读书
C语言生成负指数分布
指数分布和泊松分布的区别?分布不同泊松分布参数是单位时间(或单位面积)随机事件发生的平均次数。泊松分布适用于描述单位时间内的随机事件数。指数分布可以用来表示独立随机事件的时间间隔,如旅客进入机场的时间间隔、中文维基百科新条目出现的时间间隔等。(排队论)服务时间服从负指数分布到底怎么理解?我正在做随机petri网方面的论文,构建了一个随机Petri网,同构一MC然后负指数分布(也称为指数分布)是描述
- 指数随机变量 泊松过程跳_随机过程学习笔记(1):指数分布与泊松过程
姐姐妹妹向前冲
指数随机变量泊松过程跳
笔记主要基于中文版《应用随机过程IntroductiontoProbabilityModels》(SheldonM.Ross),只有非常少的一部分是我自己的注解。写这个笔记的目的是自己复习用,阅读需要一定的微积分和概率论基础。本人为初学者,且全部为自学,如果笔记中有错误,欢迎指正。提示:概率论和指数分布作为本节的基础,我把一些重要公式写在开头,但是可以直接从泊松过程开始阅读,在泊松过程中用到相关知
- 2018-07-03
lanjly
[TOC]极大似然估计的一般思想极大似然估计(MaximumLikelihood),顾名思义,就是根据似然度(也就是可能性,likelihood)对感兴趣的参数(如正态分布的\mu与\sigma,指数分布的\lambda)进行估计。极大似然估计的原理是一种非常直观的思想,那就是谁的可能性大,谁的脸面就大。从一个非常简单的例子来看一下极大似然估计的思想:有A、B两个箱子:A箱子有99个白球,1个黑球
- 【学习笔记】斯坦福大学公开课(机器学习)之指数分布族
好奇的大白
机器学习机器学习指数分布族
可以写出下式形式的分布,都属于指数分布族:p(y;η)=b(y)exp(ηTT(y)−a(η))(1)其中η称为自然参数(naturalparameter),T(y)称为充分统计量(通常情况下T(y)=y),a(η)称为日志配分函数(logpartitionfunction)。e−a(η)是归一化常数(normalizationconstant),这个常数的作用是让p(y;η)中y的和为1。T,a
- 机器学习之指数分布
WEL测试
WEL测试人工智能机器学习人工智能
指数分布:指数分布可以用来表示独立随机事件发生的时间间隔。如果一个随机变量X的概率密度函数满足以下形式,就称X服从参数λ的指数分布,记作X~E(λ)或X~Exp(λ)。指数分布只有一个指数参数,且λ>0,λ表示单位时间发生该事件的次数。f(x)={λe−λex>00其他f(x)=\begin{cases}\lambdae^{-\lambdae}\quadx>0\\\\0\quad其他\end{ca
- 排队论 | Python实现MMC排队论
算法如诗
排队论(QueuingTheory)python排队论MMC
文章目录概述代码概述MMC(M/M/c)排队论是排队论中一种常见的模型,用于描述具有指数分布到达时间和指数分布服务时间的排队系统,其中有c个并行的服务台。在MMC排队模型中,以下是一些关键的概念和参数:到达过程:顾客到达系统的过程通常假设为泊松过程,即到达时间间隔服从指数分布。到达率λ表示单位时间内到达系统的平均顾客数量。服务过程:服务时间服从指数分布,服从参数为μ。服务率μ表示单位时间内单个服务
- 转《泊松分布、指数分布与伽马分布》
井底蛙蛙呱呱呱
转自泊松分布、指数分布与伽马分布:https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%B3%8A%E6%9D%BE%E5%88%86%E4%BD%88http://www.ruanyifeng.com/blog/2015/06/poisson-distribution.htmlhttp://www.ruanyifeng.com/blog/201一、泊松分布泊松分布:随机事件在单位时
- 学习:StatQuest-指数分布的最大似然
小潤澤
前言:什么是指数分布,指数分布是一个模拟事件之间的时间概率分布。具体内容:举个例子,直到你接到电话等待的时间:image.png这是概率密度曲线,x轴表示事件间隔时间,曲线下包围的总面积等于1,image.png如果你对0-5秒接到电话的概率感兴趣,那么只用求区间0-5的面积即可image.png这是指数分布函数,λ表示平均每秒钟发生事件的个数若λ=1,表示每秒钟有一个人接到电话若λ=2,表示每秒
- 寿命分布 4种[Weibull, 指数, 正态,对数正态]
try_trying_try
统计学习方法概率分布
1.Weibull分布x是随机变量k>0是形状参数(shapeparameter)λ>0是比例参数(scaleparameter)当k=1,它是指数分布;k=2时,是Rayleighdistribution(瑞利分布)。Weibull分布python绘weibull曲线weibull参数估计%-----------------------------------------------------
- Topic 4. 临床预测模型构建 Logistic 回归
90066456ace6
上期我们已经基本了解变量的类型,以及如果处理不同种类的变量,现在我们就来学些一个临床预测模型--GLM广义线性模型及R语言实现。广义线性模型(GeneralizedLinearModel)是一般线性模型的推广,它使因变量的总体均值通过一个非线性连接函数而依赖于线性预测值,允许响应概率分布为指数分布族中的任何一员。许多广泛应用的统计模型都属于广义线性模型,如常用于研究二元分类响应变量的Logisti
- 【课程复习-01】国科大-随机过程知识点精简版
lzl2040
我的笔记随机过程国科大期末
国科大-随机过程知识点精简版目录国科大-随机过程知识点精简版前言随机过程及其分类常见分布的概率密度和分布0-1分布二项分布泊松分布几何分布均匀分布指数分布正态分布随机过程的两种描述方式例题随机过程X(t)的数字性质单个随机过程两个随机过程随机过程的分类方式参数集和状态空间的特性统计特征或概率特征随机过程独立条件数学期望马尔可夫过程马尔可夫链定义C-K方程m步转移概率C-K方程马尔可夫链状态的分类到
- 概率论与数理统计 Chapter4. 参数估计
Espresso Macchiato
基础数学概率论参数估计极大似然估计矩估计区间估计
概率论与数理统计Chapter4.参数估计1.基础概念1.总体2.样品3.统计量1.样本方差2.k阶原点矩3.k阶中心矩2.参数的点估计1.矩估计1.正态分布2.指数分布3.均匀分布4.二项分布5.泊松分布2.极大似然估计1.正态分布2.指数分布3.二项分布4.均匀分布5.泊松分布3.贝叶斯估计3.点估计的优良性准则1.无偏性1.均值2.方差3.标准差2.最小方差无偏估计3.相合性4.区间估计1.
- 统计学基础——常用的概率分布(二项分布、泊松分布、指数分布、正态分布)
xia ge tou lia
统计学概率论概率分布正态分布二项分布泊松分布
变量类型:连续型变量如:指数分布、正态分布离散型变量如:二项分布、泊松分布三者之间的关系二项分布(Binomialdistribution)二项分布(Binomialdistribution)是n重伯努利试验成功次数的离散概率分布,记作。伯努利试验是只有两种可能结果的单次随机试验。伯努利试验都可以表达为“是或否”的问题。例如,抛一次硬币是正面向上吗?刚出生的小孩是个女孩吗?等等如果试验E是一个伯努
- 均匀分布和指数分布
大梦三千秋
均匀分布和指数分布均匀分布的定义若的概率密度函数为其中,就称服从上的均匀分布(),记为或.其中性质:均匀分布具有等可能性即,对于任意的,均有即,服从上的均匀分布的随机变量落入种的任意子区间上的概率只与其区间长度有关与区间所处的位置无关。即,落入中的等长度的任意子区间上是等可能的。若,则.且分布函数为当时,例1:在区间(-1,2)上随机取一数,求:(1)试写出的概率密度函数;(2)概述在(-0.5,
- 悟
吥務正業
敬畏自然木舟潜伏港湾回家的路,迂回只为一碗热汤交替轮回气候类型重复一棵古木用作砧板,雕塑,蜡像串联一个声带磁性,沙哑,低沉身体指数分布缺失沦陷谁为谁,悲歌一曲?调幅终究该正的标语那些年,是没故事还是只有烈酒一樽?53℃,只是符号明码标价体重和身高圈子混乱不堪发表动态泄愤了今天的太阳还是昨日雨天馒头奔跑北方的土地,劳作,丰收当主食被剥夺的时候我们是该考虑饥饿还是胃口?一场赛事缺席了空位那年的殴打和强
- 概率论与数理统计 第四章 随机变量的数字特征
Jarkata
课前导读求随机变量的数字特征,需要用到高等数学中积分和级数收敛的定义。第一节数学期望离散型随机变量数学期望(均值)的定义:注意,该级数需要绝对收敛连续型随机变量的数学期望:数学期望的物理含义:质心。常用离散随机变量的数学期望:两点分布;二项分布;泊松分布以上三种分布的期望的直观解释:常用连续型随机变量的数学期望:均匀分布:;指数分布;正态分布直观解释:三、数学期望的性质数学期望的性质定理:严格意义
- 计算机网络中的泊松分布与指数分布
茉莉使者
网络概率论
一、概率论知识1.1泊松分布一个时间段里某件事发生的概率,用泊松分布来描述。1.2指数分布两个事件的间隔时间为某个值的概率,用指数分布来描述。1.3两者关系其中,服从泊松分布的事件,其间隔时间服从指数分布。二、计算机网络知识2.1网络层的数据包网络信息在网络层由数据包的形式传输,两个数据包之间具有传输时延。网络层面的信息传输,以地址信息为引导,由发送端经过若干中继路由找到接收端。2.2传输层的TC
- 智能优化算法应用:基于指数分布算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码
智能算法研学社(Jack旭)
智能优化算法应用无线传感#WSN覆盖算法3d机器学习
智能优化算法应用:基于指数分布算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化-附代码文章目录智能优化算法应用:基于指数分布算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化-附代码1.无线传感网络节点模型2.覆盖数学模型及分析3.指数分布算法4.实验参数设定5.算法结果6.参考文献7.MATLAB代码摘要:本文主要介绍如何用指数分布算法进行3D无线传感器网(WSN)覆盖优化。1.无线传感网络节点模型本文主要基于0
- 不同分布的QQ图绘制
庄闪闪
R数据科学r语言
简介最近科研论文的审稿意见,需要对数据的拟合情况进行说明。分位数-分位数图(Quantile-Quantileplot,简称QQ图)是一种不错的选择。研究动机在R语言中常用qqnorm()绘制QQ图的散点图,qqline()用于在图上添加一条参考直线。可支持与一些常见的理论分布进行比较,例如:正态分布(“norm”)、指数分布(“exp”)、伽马分布(“gamma”)、威布尔分布(“weibull
- 指数分布的随机变量
听海边涛声
概率论
如果连续型随机变量的概率密度满足如下条件:其中为常数,那么就称服从参数为的指数分布。指数分布的重要性质---无记忆性:
- 概率论与数理统计常用公式大全
iioSnail
机器学习概率论线性代数
文章目录事件的关系与运算概率的基本性质条件概率相关公式常用分布离散型分布0-1分布B(1,p)B(1,p)B(1,p)二项分布B(n,p)B(n,p)B(n,p)泊松分布P(λ)P(\lambda)P(λ)几何分布G(p)G(p)G(p)超几何分布H(N,M,n)H(N,M,n)H(N,M,n)连续型分布均匀分布U(a,b)U(a,b)U(a,b)指数分布E(λ)E(\lambda)E(λ)正态分
- 5. 离散型随机变量的分布-二项分布与泊松分布
胡仲略
概率论中,随机变量的分布律是一个重要概念,它能够体现地反应一个随机事件发生的概率水平。对于离散型随机变量而言,主要的分布律有0-1分布,二项分布与泊松分布。而对于连续型随机变量而言,主要的分布律有均匀分布,指数分布以及正态分布。将这些分布展现在图像之中可能可以更加便于大家去理解。这里我使用Python中的Matplotlib库绘制了这些分布的图像,大家可以在此基础上改变其中的参数,从而能够更好地理
- 无标题文章
joeyqzhou
>Byjoey周琦本文将首先简单介绍指数族分布,然后介绍一下广义线性模型(generalizedlinearmodel,GLM),最后解释了为什么逻辑回归(logisticregression,LR)是广义线性模型的一种。#指数族分布指数族分布(Theexponentialfamilydistribution),区别于指数分布(exponentialdistribution)。在概率统计中,若某概
- 【数学建模算法】(16)排队论:常用的几种概率分布及产生
热爱学习的高老板
本文只给出分布的参数,记号和常用的范围,更多详细内容请参看概率论书籍。1.常用的连续性概率分布1.1.均匀分布区间内的均匀分布记做。服从分布的随机变量又称为随机数,它是产生其他随机变量的基础。如若为分布,则服从。1.2.正态分布以为期望,为方差的正态分布记做。正态分布的应用十分广泛。正态分布还可以作为二项分布一定条件下的近似。1.3.指数分布指数分布是单参数的非对称分布,记做,概率密度函数为:数学
- 基于指数分布算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码
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智能优化算法应用机器学习#PNN算法神经网络分类
基于指数分布算法优化概率神经网络PNN的分类预测-附代码文章目录基于指数分布算法优化概率神经网络PNN的分类预测-附代码1.PNN网络概述2.变压器故障诊街系统相关背景2.1模型建立3.基于指数分布优化的PNN网络5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码摘要:针对PNN神经网络的光滑因子选择问题,利用指数分布算法优化PNN神经网络的光滑因子的选择,并应用于变压器故障诊断。1.PNN网络概述概率
- (5)L1、L2正则化
顽皮的石头7788121
正则化主要是用于降低过拟合的风险。L1引入稀疏性,删除影响较少的参数,可减少计算量。拉普拉斯分布(背靠背的指数分布)L2均衡各个参数的影响,比较平滑,效果比较好。高斯分布。可以获得更少的非0分类。L!和L2正则化的过程如图所示L1,L2正则化示意图从贝叶斯估计的角度看,正则化项目对应于模型的先验概率,可以假设复杂的模型有比较小的先验概率,简单的模型有较大的先验概率。
- 用R语言实现连续时间马尔可夫链模拟案例
程序开路
r语言python开发语言R语言
马尔可夫链是一种数学模型,用于描述随机过程中状态之间的转换。在连续时间马尔可夫链模拟中,状态转换是根据指数分布来确定的,这种分布描述了事件之间的时间间隔。在本案例中,我们将使用R语言来实现连续时间马尔可夫链模拟。我们将创建一个简单的马尔可夫链,其中包含三个状态:A、B和C。我们将定义状态转移概率矩阵和状态持续时间,并使用这些参数进行模拟。首先,我们需要安装并加载markovchain和expm包,
- 幂律分布与指数分布
麻花拧巴
幂律分布和指数分布从图像上看貌似很像,但其实从公式出发就很容易发现其中的差异;指数分布;两边取对数幂律分布;两边取对数因此两个分布的参数一个不同,并且幂律分布取对数后为线性分布,判断一个分布是否为幂律分布,可以通过两边取对数后是否为线性关系来检验。
- 【无标题】
快把我骂醒
笔记
INTERFERENCENETWORKSUNDERPARTIALWIRETAPCSI当EV不是合法网络的一部分时,几乎不可能估计从发射机到它的信道hieh_{ie}hie。通常假设hie=hieˉχieh_{ie}=\bar{h_{ie}}\chi_{ie}hie=hieˉχie,其中χie\chi_{ie}χie是具有单位均值的指数分布,而hieˉ\bar{h_{ie}}hieˉ是已知的确定性量
- Enum用法
不懂事的小屁孩
enum
以前的时候知道enum,但是真心不怎么用,在实际开发中,经常会用到以下代码:
protected final static String XJ = "XJ";
protected final static String YHK = "YHK";
protected final static String PQ = "PQ";
- 【Spark九十七】RDD API之aggregateByKey
bit1129
spark
1. aggregateByKey的运行机制
/**
* Aggregate the values of each key, using given combine functions and a neutral "zero value".
* This function can return a different result type
- hive创建表是报错: Specified key was too long; max key length is 767 bytes
daizj
hive
今天在hive客户端创建表时报错,具体操作如下
hive> create table test2(id string);
FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. MetaException(message:javax.jdo.JDODataSto
- Map 与 JavaBean之间的转换
周凡杨
java自省转换反射
最近项目里需要一个工具类,它的功能是传入一个Map后可以返回一个JavaBean对象。很喜欢写这样的Java服务,首先我想到的是要通过Java 的反射去实现匿名类的方法调用,这样才可以把Map里的值set 到JavaBean里。其实这里用Java的自省会更方便,下面两个方法就是一个通过反射,一个通过自省来实现本功能。
1:JavaBean类
1 &nb
- java连接ftp下载
g21121
java
有的时候需要用到java连接ftp服务器下载,上传一些操作,下面写了一个小例子。
/** ftp服务器地址 */
private String ftpHost;
/** ftp服务器用户名 */
private String ftpName;
/** ftp服务器密码 */
private String ftpPass;
/** ftp根目录 */
private String f
- web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法(二)
老A不折腾
finereportweb报表java报表总结
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、没有返回数据集:
在存储过程中的操作语句之前加上set nocount on 或者在数据集exec调用存储过程的前面加上这句。当S
- linux 系统cpu 内存等信息查看
墙头上一根草
cpu内存liunx
1 查看CPU
1.1 查看CPU个数
# cat /proc/cpuinfo | grep "physical id" | uniq | wc -l
2
**uniq命令:删除重复行;wc –l命令:统计行数**
1.2 查看CPU核数
# cat /proc/cpuinfo | grep "cpu cores" | u
- Spring中的AOP
aijuans
springAOP
Spring中的AOP
Written by Tony Jiang @ 2012-1-18 (转)何为AOP
AOP,面向切面编程。
在不改动代码的前提下,灵活的在现有代码的执行顺序前后,添加进新规机能。
来一个简单的Sample:
目标类:
[java]
view plain
copy
print
?
package&nb
- placeholder(HTML 5) IE 兼容插件
alxw4616
JavaScriptjquery jQuery插件
placeholder 这个属性被越来越频繁的使用.
但为做HTML 5 特性IE没能实现这东西.
以下的jQuery插件就是用来在IE上实现该属性的.
/**
* [placeholder(HTML 5) IE 实现.IE9以下通过测试.]
* v 1.0 by oTwo 2014年7月31日 11:45:29
*/
$.fn.placeholder = function
- Object类,值域,泛型等总结(适合有基础的人看)
百合不是茶
泛型的继承和通配符变量的值域Object类转换
java的作用域在编程的时候经常会遇到,而我经常会搞不清楚这个
问题,所以在家的这几天回忆一下过去不知道的每个小知识点
变量的值域;
package 基础;
/**
* 作用域的范围
*
* @author Administrator
*
*/
public class zuoyongyu {
public static vo
- JDK1.5 Condition接口
bijian1013
javathreadConditionjava多线程
Condition 将 Object 监视器方法(wait、notify和 notifyAll)分解成截然不同的对象,以便通过将这些对象与任意 Lock 实现组合使用,为每个对象提供多个等待 set (wait-set)。其中,Lock 替代了 synchronized 方法和语句的使用,Condition 替代了 Object 监视器方法的使用。
条件(也称为条件队列或条件变量)为线程提供了一
- 开源中国OSC源创会记录
bijian1013
hadoopsparkMemSQL
一.Strata+Hadoop World(SHW)大会
是全世界最大的大数据大会之一。SHW大会为各种技术提供了深度交流的机会,还会看到最领先的大数据技术、最广泛的应用场景、最有趣的用例教学以及最全面的大数据行业和趋势探讨。
二.Hadoop
&nbs
- 【Java范型七】范型消除
bit1129
java
范型是Java1.5引入的语言特性,它是编译时的一个语法现象,也就是说,对于一个类,不管是范型类还是非范型类,编译得到的字节码是一样的,差别仅在于通过范型这种语法来进行编译时的类型检查,在运行时是没有范型或者类型参数这个说法的。
范型跟反射刚好相反,反射是一种运行时行为,所以编译时不能访问的变量或者方法(比如private),在运行时通过反射是可以访问的,也就是说,可见性也是一种编译时的行为,在
- 【Spark九十四】spark-sql工具的使用
bit1129
spark
spark-sql是Spark bin目录下的一个可执行脚本,它的目的是通过这个脚本执行Hive的命令,即原来通过
hive>输入的指令可以通过spark-sql>输入的指令来完成。
spark-sql可以使用内置的Hive metadata-store,也可以使用已经独立安装的Hive的metadata store
关于Hive build into Spark
- js做的各种倒计时
ronin47
js 倒计时
第一种:精确到秒的javascript倒计时代码
HTML代码:
<form name="form1">
<div align="center" align="middle"
- java-37.有n 个长为m+1 的字符串,如果某个字符串的最后m 个字符与某个字符串的前m 个字符匹配,则两个字符串可以联接
bylijinnan
java
public class MaxCatenate {
/*
* Q.37 有n 个长为m+1 的字符串,如果某个字符串的最后m 个字符与某个字符串的前m 个字符匹配,则两个字符串可以联接,
* 问这n 个字符串最多可以连成一个多长的字符串,如果出现循环,则返回错误。
*/
public static void main(String[] args){
- mongoDB安装
开窍的石头
mongodb安装 基本操作
mongoDB的安装
1:mongoDB下载 https://www.mongodb.org/downloads
2:下载mongoDB下载后解压
 
- [开源项目]引擎的关键意义
comsci
开源项目
一个系统,最核心的东西就是引擎。。。。。
而要设计和制造出引擎,最关键的是要坚持。。。。。。
现在最先进的引擎技术,也是从莱特兄弟那里出现的,但是中间一直没有断过研发的
 
- 软件度量的一些方法
cuiyadll
方法
软件度量的一些方法http://cuiyingfeng.blog.51cto.com/43841/6775/在前面我们已介绍了组成软件度量的几个方面。在这里我们将先给出关于这几个方面的一个纲要介绍。在后面我们还会作进一步具体的阐述。当我们不从高层次的概念级来看软件度量及其目标的时候,我们很容易把这些活动看成是不同而且毫不相干的。我们现在希望表明他们是怎样恰如其分地嵌入我们的框架的。也就是我们度量的
- XSD中的targetNameSpace解释
darrenzhu
xmlnamespacexsdtargetnamespace
参考链接:
http://blog.csdn.net/colin1014/article/details/357694
xsd文件中定义了一个targetNameSpace后,其内部定义的元素,属性,类型等都属于该targetNameSpace,其自身或外部xsd文件使用这些元素,属性等都必须从定义的targetNameSpace中找:
例如:以下xsd文件,就出现了该错误,即便是在一
- 什么是RAID0、RAID1、RAID0+1、RAID5,等磁盘阵列模式?
dcj3sjt126com
raid
RAID 1又称为Mirror或Mirroring,它的宗旨是最大限度的保证用户数据的可用性和可修复性。 RAID 1的操作方式是把用户写入硬盘的数据百分之百地自动复制到另外一个硬盘上。由于对存储的数据进行百分之百的备份,在所有RAID级别中,RAID 1提供最高的数据安全保障。同样,由于数据的百分之百备份,备份数据占了总存储空间的一半,因而,Mirror的磁盘空间利用率低,存储成本高。
Mir
- yii2 restful web服务快速入门
dcj3sjt126com
PHPyii2
快速入门
Yii 提供了一整套用来简化实现 RESTful 风格的 Web Service 服务的 API。 特别是,Yii 支持以下关于 RESTful 风格的 API:
支持 Active Record 类的通用API的快速原型
涉及的响应格式(在默认情况下支持 JSON 和 XML)
支持可选输出字段的定制对象序列化
适当的格式的数据采集和验证错误
- MongoDB查询(3)——内嵌文档查询(七)
eksliang
MongoDB查询内嵌文档MongoDB查询内嵌数组
MongoDB查询内嵌文档
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2177301 一、概述
有两种方法可以查询内嵌文档:查询整个文档;针对键值对进行查询。这两种方式是不同的,下面我通过例子进行分别说明。
二、查询整个文档
例如:有如下文档
db.emp.insert({
&qu
- android4.4从系统图库无法加载图片的问题
gundumw100
android
典型的使用场景就是要设置一个头像,头像需要从系统图库或者拍照获得,在android4.4之前,我用的代码没问题,但是今天使用android4.4的时候突然发现不灵了。baidu了一圈,终于解决了。
下面是解决方案:
private String[] items = new String[] { "图库","拍照" };
/* 头像名称 */
- 网页特效大全 jQuery等
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JavaScriptjquerycsshtml5ini
HTML5和CSS3知识和特效
asp.net ajax jquery实例
分享一个下雪的特效
jQuery倾斜的动画导航菜单
选美大赛示例 你会选谁
jQuery实现HTML5时钟
功能强大的滚动播放插件JQ-Slide
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jquery将列表倒转顺序
推荐一个jQuery分页插件
jquery animate
- swift objc_setAssociatedObject block(version1.2 xcode6.4)
啸笑天
version
import UIKit
class LSObjectWrapper: NSObject {
let value: ((barButton: UIButton?) -> Void)?
init(value: (barButton: UIButton?) -> Void) {
self.value = value
- Aegis 默认的 Xfire 绑定方式,将 XML 映射为 POJO
MagicMa_007
javaPOJOxmlAegisxfire
Aegis 是一个默认的 Xfire 绑定方式,它将 XML 映射为 POJO, 支持代码先行的开发.你开发服 务类与 POJO,它为你生成 XML schema/wsdl
XML 和 注解映射概览
默认情况下,你的 POJO 类被是基于他们的名字与命名空间被序列化。如果
- js get max value in (json) Array
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境max纵观千象
// Max value in Array
var arr = [1,2,3,5,3,2];Math.max.apply(null, arr); // 5
// Max value in Jaon Array
var arr = [{"x":"8/11/2009","y":0.026572007},{"x"
- XMLhttpRequest 请求 XML,JSON ,POJO 数据
Luob.
POJOjsonAjaxxmlXMLhttpREquest
在使用XMlhttpRequest对象发送请求和响应之前,必须首先使用javaScript对象创建一个XMLHttpRquest对象。
var xmlhttp;
function getXMLHttpRequest(){
if(window.ActiveXObject){
xmlhttp:new ActiveXObject("Microsoft.XMLHTTP
- jquery
wuai
jquery
以下防止文档在完全加载之前运行Jquery代码,否则会出现试图隐藏一个不存在的元素、获得未完全加载的图像的大小 等等
$(document).ready(function(){
jquery代码;
});
<script type="text/javascript" src="c:/scripts/jquery-1.4.2.min.js&quo