- 燕大《Python机器学习》实验报告:探索机器学习的奥秘
温冰礼
燕大《Python机器学习》实验报告:探索机器学习的奥秘【下载地址】燕大Python机器学习实验报告下载这份实验报告是燕山大学软件工程专业的学生在进行机器学习实验时所编写的,内容详实,结构清晰,可以直接下载使用。报告中的实验数据和代码均经过验证,确保下载后可以直接应用于实际项目或作为学习参考项目地址:https://gitcode.com/Open-source-documentation-tut
- Python 运用 Matplotlib 绘制动画图的流程
Python编程之道
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Python运用Matplotlib绘制动画图的流程关键词:Python、Matplotlib、动画图、绘制流程、动画原理摘要:本文详细介绍了使用Python的Matplotlib库绘制动画图的完整流程。从背景知识入手,阐述了Matplotlib动画绘制的目的和适用读者群体,接着深入剖析了核心概念,包括动画的基本原理和架构。通过核心算法原理的讲解和Python源代码示例,展示了如何实现动画绘制。同
- Python Pandas 如何进行数据分组统计
Python编程之道
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PythonPandas如何进行数据分组统计关键词:PythonPandas、数据分组、groupby、聚合函数、数据透视表、数据统计、数据分析摘要:本文将深入探讨如何使用PythonPandas库进行高效的数据分组统计操作。我们将从基础概念入手,详细讲解groupby机制的原理和使用方法,介绍各种聚合函数的应用,探讨高级分组技巧,并通过实际案例展示如何解决复杂的数据分析问题。文章还将涵盖性能优化
- Python可视化环境:Matplotlib_Seaborn+Conda配置
Python编程之道
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Python可视化环境:Matplotlib/Seaborn+Conda配置关键词:Python可视化、Matplotlib、Seaborn、Conda、环境配置摘要:本文主要探讨了如何利用Conda来配置Python可视化所需的Matplotlib和Seaborn环境。首先介绍了Python可视化的背景和重要性,明确目标读者为想要学习Python可视化的初学者和有一定基础的开发者。接着详细解析了
- Nuitka 打包Python程序
Humbunklung
学海泛舟python开发语言nuitka
文章目录Nuitka打包Python程序**一、Nuitka核心优势**⚙️**二、环境准备(Windows示例)****三、基础打包命令****单文件脚本打包****带第三方库的项目**️**四、高级配置选项****示例:完整命令**⚠️**五、常见问题与解决****六、Nuitkavs其他工具****七、最佳实践建议****八、使用举例**总结Nuitka打包Python程序需要把Python
- python selenium 滚动页面到定位元素
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用js语句target=driver.find_element_by_id("id")driver.execute_script("arguments[0].scrollIntoView();",target)或target=WebDriverWait(driver,3).until(expected_conditions.presence_of_element_located((By.ID,"i
- pythonselenium时间选择_使用pythonselenium选择特定日期(滚动日期)
xu534328661
所有人我们正在尝试自动化日期选择过程以供参考Clickhere。请参考出生日期和预约日期字段。我们选择日期的方式是不同的。我不知道如何为这两个字段选择日期。你能帮帮我吗?在我已经尽了我的最大努力,它与下面的代码除了日期字段Python版本:2.7硒3.8.0铬:48倍importseleniumimportsysfromseleniumimportwebdriverfromselenium.web
- python与anaconda安装(先安装了python后安装anaconda,基于python已存在的基础上安装anaconda)——逼死强迫症、超详解
苹果酱0567
面试题汇总与解析java开发语言中间件springboot后端
版权声明:本文为CSDN博主「牛斌帅」的原创文章,遵循CC4.0BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。原文链接:https://blog.csdn.net/qq_43529415/article/details/100847887目录一、安装python(python3.7.4)1、下载(1)下载1(32位)(2)下载2(64位)2、安装3、配置python环境变量4、检验pytho
- (转)优秀的 python 机器学习库
patrick75
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优秀的python机器学习库IntroductionThereisnodoubtthatneuralnetworks,andmachinelearningingeneral,hasbeenoneofthehottesttopicsintechthepastfewyearsorso.It’seasytoseewhywithallofthereallyinterestinguse-casestheys
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文章目录题目1:字符串的操作小结题目2:比较运算题目1:字符串的操作题目:定义两个字符串变量,str1赋值为“Hello”,str2赋值为“Python”。将这两个字符串拼接起来(中间加一个空格),并将结果存储在变量greeting中;计算greeting字符串的长度,存储在变量length中;获取greeting字符串的第一个字符,存储在变量first_char中。然后,使用f-string分三
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1.字符串的编码和解码不同的计算机之间在信道中传输的信息本质上是二进制数据,因此当你有一串文本需要传输给另外一台电脑时,则需要将这串文本编译为二进制类型的数据。python中的二进制数据类型称为byte类型。将字符串的str类型转变为byte类型称为字符串的编码,将byte类型转变为str类型称为字符串的解码。字符串的编码用到的是encode的方法,语法格式为:string.encode(enco
- Python实例之十大歌手评分
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实例背景:十大歌手,为丰富校园文化生活,学校拟组织一场歌手大赛,从参赛选手中选拔出十名相对突出的学生,授予“校园十大歌手”称号。比赛之中设置有评委组,每名选手演唱完毕之后会由评委组的十名评委打分。为保证比赛公平公正、防止作弊和恶意打分,计算得分(即平均分)时会先去掉最高分和最低分要求实现:根据每位评委的输入分数,实现计算每位选手得分的功能。【重要步骤提示】定义列表放评委给分找出列表的最高分和最低分
- 如何用Python统计字符串(引用ASCII码)【两种方法】
*濒危物种*
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要求实现:根据输入的字符串,统计其中大写字母、小写字母、数字、字符各有多少个【重要步骤提示】0-9的ASCII数字的ASCII码值取值范围为48-57;a-z小写英文字母的取值范围为97-122;A-Z大写英文字母的取值范围为65-90;Len()、append()方法的使用ord()函数获取字符对应的ASCII码值方法一#引到用户输入字符list1=list(input('请输入一行字符:'))
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higher是一个用于元学习(Meta-Learning)和高阶导数(Higher-ordergradients)的Python库,专为PyTorch设计。它扩展了PyTorch的自动微分机制,使得在训练过程中可以动态地计算参数的梯度更新,并把这些更新过程纳入到更高阶的梯度计算中。一、主要用途higher主要用于以下场景:元学习(Meta-Learning)比如MAML(Model-Agnosti
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- Python 常用正则表达式大全
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你是否在写Python爬虫时,总是卡在“正则提取”这一步?明明页面源码已经拿到,却怎么也匹配不到目标数据……不是提取失败,就是提取不全,搞得调试半天还抓不到核心字段?别急!今天我们就来一次**“正则一网打尽”**,专为爬虫而生的表达式宝典,让你写起爬虫来如虎添翼!在当下数据驱动时代,网络数据是企业的“金矿”,而Python爬虫则是挖掘这金矿的“利器”!从电商价格到社交媒体评论,爬虫技术让数据采集变
- 学校老师课堂点名管理系统带TkinterUI界面
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完整源码项目包获取→点击文章末尾名片!基于PythonTkinter的学生管理系统,有最基本的增删改查功能,还有随机点名、顺序点名功能##1、研究现状综述目前,在学生信息管理领域,各大高校面临的难题在于对学生信息管理的效率过低,传统的人工管理造成了资金和劳动力的浪费。因此,大部分学者研究的是针对高校的学生信息或成绩管理系统,而用python语言的也很少,其中大多用的是PyQt5模块。而且,针对低年
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时间复杂度:算法执行语句的次数空间复杂度:算法在运行过程中临时占存储空间大小数组(C++):存放在连续内存空间的相同类型固定大小的数据的集合,不能删除,只能覆盖列表(Python):数据可以是不同类型,列表长度可变1.二分查找循环不变量原则,清楚区间定义时间复杂度:O(logn)空间复杂度:O(1)2.双指针法快指针找到新数组元素,慢指针指向新数组下标时间复杂度:O(n)空间复杂度:O(1)3.双
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1.*表示匹配任意多个字符\d*表示匹配任意多个数字字符importretext="123h1elloworld"text1="123Helloworld456"text2="helloworld"res=re.match("\d*",text)res1=re.match("\d*",text1)res2=re.match("\d*",text2)print(res.group())print(r
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- 医学图像增强的层级化模糊与虚拟仪器无参考质量评价研究【附代码】
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算法与建模领域的探索者|专注数据分析与智能模型设计✨擅长算法、建模、数据分析matlab、python、仿真✅具体问题可以私信或查看文章底部二维码✅感恩科研路上每一位志同道合的伙伴!(1)层级模糊隶属度的X光医学图像增强算法针对X光医学图像普遍存在的对比度差、细节模糊等问题,本算法提出了一种基于层级模糊隶属度的增强方法。该方法的核心思想在于利用拉普拉斯金字塔分解图像,并在多尺度下分层计算模糊隶属度
- 【半夜爬起来学python】零基础学习Pygame|第一期|知识点+小球反弹游戏案例
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一.安装PygamePygame是跨平台Python模块,很多编译器不会向用户提供该模块,需要我们自己安装。安装步骤:打开Pygame官网:www.pygame.org点击PYGAME2.6.0-25JUN,2024下载好之后,解压压缩包,安装路径最好放在c盘里Administrator文件里在菜单栏点击搜索,输入cmd,找到“命令提示符”输入命令pipinstallpygame运行的时候会发现命
- 【Python】Pygame从零开始学习
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模块一:Pygame入门与核心基础本模块将引导您完成Pygame的安装,并深入理解Pygame应用程序的基石——游戏循环、事件处理、Surface与Rect对象、显示控制以及颜色管理。第一章:Pygame概览与环境搭建1.1什么是Pygame?Pygame是一组专为编写视频游戏而设计的Python模块。它构建在优秀的SDL(SimpleDirectMediaLayer)库之上,允许您使用Pytho
- 【python】判断值是否为NaN
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importmathdefis_nan(value):returnisinstance(value,float)andmath.isnan(value)#测试print(is_nan(float('nan')))#输出:Trueprint(is_nan(None))#输出:Falseprint(is_nan('abc'))#输出:False
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print(3or5)的结果是:3原因:在Python中,or是一个逻辑运算符,但当它作用于非布尔类型(比如整数)时,它的行为是:返回第一个为真的值;如果第一个值为假,则返回第二个值。具体分析:3是一个非零整数,在布尔上下文中被视为True所以3or5就是:如果3是True,就返回3;否则返回5由于3是True,所以返回的是3。类似例子:print(0or5)#输出5,因为0被视为Falsepri
- 深度学习实战:基于嵌入模型的AI应用开发
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深度学习实战:基于嵌入模型的AI应用开发关键词:嵌入模型(EmbeddingModel)、深度学习、向量空间、语义表示、AI应用开发、相似性搜索、迁移学习摘要:本文将带你从0到1掌握基于嵌入模型的AI应用开发全流程。我们会用“翻译机”“数字身份证”等生活比喻拆解嵌入模型的核心原理,结合Python代码实战(BERT/CLIP模型)演示如何将文本、图像转化为可计算的语义向量,并通过“智能客服问答”“
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虚拟环境定义Python中的虚拟环境是一个隔离的运行环境,旨在为每个Python项目提供独立的执行空间,支持在不同的项目中分别管理依赖关系,而不会影响到其他项目或系统的原始Python安装。可以将虚拟环境视为每个Python项目的“独立容器”,每个容器具备以下特点:拥有独立的Python解释器拥有各自独立的包管理和安装的软件包与其他虚拟环境相互隔离允许同一包存在不同版本使用虚拟环境的重要性体现在以
- Python代理池的构建与应用:实现高效爬虫与防封禁策略
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在进行大规模网络数据抓取时,IP封禁是最常见的反爬虫手段之一。为了应对这一挑战,代理池成为了一个重要工具。通过构建代理池,爬虫程序可以随机切换代理IP,避免同一IP被频繁访问而导致封禁,确保数据抓取任务的稳定性和持续性。本文将详细介绍如何使用Python构建一个高效的代理池,并结合实际应用场景,讲解如何使用代理池提升爬虫的抓取能力和防封禁策略。一、代理池的工作原理代理池的基本工作原理是,爬虫请求时
- Python爬虫实战:用Tushare和Baostock爬取股票历史数据及K线图与技术指标计算
在金融数据分析和量化交易中,股票历史数据的获取是进行技术分析、回测和策略研究的第一步。传统上,投资者需要依赖付费数据服务,然而如今,借助Python强大的爬虫工具和开源数据接口,我们能够轻松地爬取免费的历史股票数据,并结合K线图与技术指标来进行深入分析。Tushare和Baostock是两个非常流行的开源金融数据接口。Tushare提供了丰富的国内外金融数据,特别是A股市场的历史数据和实时数据,而
- Python_计算两个省市之间的直线距离_2506
夏天里的肥宅水
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更新代码上一版链接importpandasaspdimporttimeimportpickleimportosimportsysfromgeopy.geocodersimportNominatimfromgeopy.distanceimportgeodesicfromtqdmimporttqdm#ConfigurationINPUT_FILE=r"距离.xlsx"#输入文件路径OUTPUT_FIL
- Spring中@Value注解,需要注意的地方
无量
springbean@Valuexml
Spring 3以后,支持@Value注解的方式获取properties文件中的配置值,简化了读取配置文件的复杂操作
1、在applicationContext.xml文件(或引用文件中)中配置properties文件
<bean id="appProperty"
class="org.springframework.beans.fac
- mongoDB 分片
开窍的石头
mongodb
mongoDB的分片。要mongos查询数据时候 先查询configsvr看数据在那台shard上,configsvr上边放的是metar信息,指的是那条数据在那个片上。由此可以看出mongo在做分片的时候咱们至少要有一个configsvr,和两个以上的shard(片)信息。
第一步启动两台以上的mongo服务
&nb
- OVER(PARTITION BY)函数用法
0624chenhong
oracle
这篇写得很好,引自
http://www.cnblogs.com/lanzi/archive/2010/10/26/1861338.html
OVER(PARTITION BY)函数用法
2010年10月26日
OVER(PARTITION BY)函数介绍
开窗函数 &nb
- Android开发中,ADB server didn't ACK 解决方法
一炮送你回车库
Android开发
首先通知:凡是安装360、豌豆荚、腾讯管家的全部卸载,然后再尝试。
一直没搞明白这个问题咋出现的,但今天看到一个方法,搞定了!原来是豌豆荚占用了 5037 端口导致。
参见原文章:一个豌豆荚引发的血案——关于ADB server didn't ACK的问题
简单来讲,首先将Windows任务进程中的豌豆荚干掉,如果还是不行,再继续按下列步骤排查。
&nb
- canvas中的像素绘制问题
换个号韩国红果果
JavaScriptcanvas
pixl的绘制,1.如果绘制点正处于相邻像素交叉线,绘制x像素的线宽,则从交叉线分别向前向后绘制x/2个像素,如果x/2是整数,则刚好填满x个像素,如果是小数,则先把整数格填满,再去绘制剩下的小数部分,绘制时,是将小数部分的颜色用来除以一个像素的宽度,颜色会变淡。所以要用整数坐标来画的话(即绘制点正处于相邻像素交叉线时),线宽必须是2的整数倍。否则会出现不饱满的像素。
2.如果绘制点为一个像素的
- 编码乱码问题
灵静志远
javajvmjsp编码
1、JVM中单个字符占用的字节长度跟编码方式有关,而默认编码方式又跟平台是一一对应的或说平台决定了默认字符编码方式;2、对于单个字符:ISO-8859-1单字节编码,GBK双字节编码,UTF-8三字节编码;因此中文平台(中文平台默认字符集编码GBK)下一个中文字符占2个字节,而英文平台(英文平台默认字符集编码Cp1252(类似于ISO-8859-1))。
3、getBytes()、getByte
- java 求几个月后的日期
darkranger
calendargetinstance
Date plandate = planDate.toDate();
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
Calendar cal = Calendar.getInstance();
cal.setTime(plandate);
// 取得三个月后时间
cal.add(Calendar.M
- 数据库设计的三大范式(通俗易懂)
aijuans
数据库复习
关系数据库中的关系必须满足一定的要求。满足不同程度要求的为不同范式。数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范。只有理解数据库的设计范式,才能设计出高效率、优雅的数据库,否则可能会设计出错误的数据库.
目前,主要有六种范式:第一范式、第二范式、第三范式、BC范式、第四范式和第五范式。满足最低要求的叫第一范式,简称1NF。在第一范式基础上进一步满足一些要求的为第二范式,简称2NF。其余依此类推。
- 想学工作流怎么入手
atongyeye
jbpm
工作流在工作中变得越来越重要,很多朋友想学工作流却不知如何入手。 很多朋友习惯性的这看一点,那了解一点,既不系统,也容易半途而废。好比学武功,最好的办法是有一本武功秘籍。研究明白,则犹如打通任督二脉。
系统学习工作流,很重要的一本书《JBPM工作流开发指南》。
本人苦苦学习两个月,基本上可以解决大部分流程问题。整理一下学习思路,有兴趣的朋友可以参考下。
1 首先要
- Context和SQLiteOpenHelper创建数据库
百合不是茶
androidContext创建数据库
一直以为安卓数据库的创建就是使用SQLiteOpenHelper创建,但是最近在android的一本书上看到了Context也可以创建数据库,下面我们一起分析这两种方式创建数据库的方式和区别,重点在SQLiteOpenHelper
一:SQLiteOpenHelper创建数据库:
1,SQLi
- 浅谈group by和distinct
bijian1013
oracle数据库group bydistinct
group by和distinct只了去重意义一样,但是group by应用范围更广泛些,如分组汇总或者从聚合函数里筛选数据等。
譬如:统计每id数并且只显示数大于3
select id ,count(id) from ta
- vi opertion
征客丶
macoprationvi
进入 command mode (命令行模式)
按 esc 键
再按 shift + 冒号
注:以下命令中 带 $ 【在命令行模式下进行】,不带 $ 【在非命令行模式下进行】
一、文件操作
1.1、强制退出不保存
$ q!
1.2、保存
$ w
1.3、保存并退出
$ wq
1.4、刷新或重新加载已打开的文件
$ e
二、光标移动
2.1、跳到指定行
数字
- 【Spark十四】深入Spark RDD第三部分RDD基本API
bit1129
spark
对于K/V类型的RDD,如下操作是什么含义?
val rdd = sc.parallelize(List(("A",3),("C",6),("A",1),("B",5))
rdd.reduceByKey(_+_).collect
reduceByKey在这里的操作,是把
- java类加载机制
BlueSkator
java虚拟机
java类加载机制
1.java类加载器的树状结构
引导类加载器
^
|
扩展类加载器
^
|
系统类加载器
java使用代理模式来完成类加载,java的类加载器也有类似于继承的关系,引导类是最顶层的加载器,它是所有类的根加载器,它负责加载java核心库。当一个类加载器接到装载类到虚拟机的请求时,通常会代理给父类加载器,若已经是根加载器了,就自己完成加载。
虚拟机区分一个Cla
- 动态添加文本框
BreakingBad
文本框
<script> var num=1; function AddInput() { var str=""; str+="<input 
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-单例模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
public class Singleton {
}
/*
* 懒汉模式。注意,getInstance如果在多线程环境中调用,需要加上synchronized,否则存在线程不安全问题
*/
class LazySingleton
- iOS应用打包发布常见问题
chenhbc
iosiOS发布iOS上传iOS打包
这个月公司安排我一个人做iOS客户端开发,由于急着用,我先发布一个版本,由于第一次发布iOS应用,期间出了不少问题,记录于此。
1、使用Application Loader 发布时报错:Communication error.please use diagnostic mode to check connectivity.you need to have outbound acc
- 工作流复杂拓扑结构处理新思路
comsci
设计模式工作算法企业应用OO
我们走的设计路线和国外的产品不太一样,不一样在哪里呢? 国外的流程的设计思路是通过事先定义一整套规则(类似XPDL)来约束和控制流程图的复杂度(我对国外的产品了解不够多,仅仅是在有限的了解程度上面提出这样的看法),从而避免在流程引擎中处理这些复杂的图的问题,而我们却没有通过事先定义这样的复杂的规则来约束和降低用户自定义流程图的灵活性,这样一来,在引擎和流程流转控制这一个层面就会遇到很
- oracle 11g新特性Flashback data archive
daizj
oracle
1. 什么是flashback data archive
Flashback data archive是oracle 11g中引入的一个新特性。Flashback archive是一个新的数据库对象,用于存储一个或多表的历史数据。Flashback archive是一个逻辑对象,概念上类似于表空间。实际上flashback archive可以看作是存储一个或多个表的所有事务变化的逻辑空间。
- 多叉树:2-3-4树
dieslrae
树
平衡树多叉树,每个节点最多有4个子节点和3个数据项,2,3,4的含义是指一个节点可能含有的子节点的个数,效率比红黑树稍差.一般不允许出现重复关键字值.2-3-4树有以下特征:
1、有一个数据项的节点总是有2个子节点(称为2-节点)
2、有两个数据项的节点总是有3个子节点(称为3-节
- C语言学习七动态分配 malloc的使用
dcj3sjt126com
clanguagemalloc
/*
2013年3月15日15:16:24
malloc 就memory(内存) allocate(分配)的缩写
本程序没有实际含义,只是理解使用
*/
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
int main(void)
{
int i = 5; //分配了4个字节 静态分配
int * p
- Objective-C编码规范[译]
dcj3sjt126com
代码规范
原文链接 : The official raywenderlich.com Objective-C style guide
原文作者 : raywenderlich.com Team
译文出自 : raywenderlich.com Objective-C编码规范
译者 : Sam Lau
- 0.性能优化-目录
frank1234
性能优化
从今天开始笔者陆续发表一些性能测试相关的文章,主要是对自己前段时间学习的总结,由于水平有限,性能测试领域很深,本人理解的也比较浅,欢迎各位大咖批评指正。
主要内容包括:
一、性能测试指标
吞吐量、TPS、响应时间、负载、可扩展性、PV、思考时间
http://frank1234.iteye.com/blog/2180305
二、性能测试策略
生产环境相同 基准测试 预热等
htt
- Java父类取得子类传递的泛型参数Class类型
happyqing
java泛型父类子类Class
import java.lang.reflect.ParameterizedType;
import java.lang.reflect.Type;
import org.junit.Test;
abstract class BaseDao<T> {
public void getType() {
//Class<E> clazz =
- 跟我学SpringMVC目录汇总贴、PDF下载、源码下载
jinnianshilongnian
springMVC
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网站核心商详页开发
掌握Java技术,掌握并发/异步工具使用,熟悉spring、ibatis框架;
掌握数据库技术,表设计和索引优化,分库分表/读写分离;
了解缓存技术,熟练使用如Redis/Memcached等主流技术;
了解Ngin
- the HTTP rewrite module requires the PCRE library
流浪鱼
rewrite
./configure: error: the HTTP rewrite module requires the PCRE library.
模块依赖性Nginx需要依赖下面3个包
1. gzip 模块需要 zlib 库 ( 下载: http://www.zlib.net/ )
2. rewrite 模块需要 pcre 库 ( 下载: http://www.pcre.org/ )
3. s
- 第12章 Ajax(中)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- Optimize query with Query Stripping in Web Intelligence
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Optimize+query+with+Query+Stripping+in+Web+Intelligence
and a very straightfoward video
http://www.sdn.sap.com/irj/scn/events?rid=/library/uuid/40ec3a0c-936
- Java开发者写SQL时常犯的10个错误
tomcat_oracle
javasql
1、不用PreparedStatements 有意思的是,在JDBC出现了许多年后的今天,这个错误依然出现在博客、论坛和邮件列表中,即便要记住和理解它是一件很简单的事。开发者不使用PreparedStatements的原因可能有如下几个: 他们对PreparedStatements不了解 他们认为使用PreparedStatements太慢了 他们认为写Prepar
- 世纪互联与结盟有感
阿尔萨斯
10月10日,世纪互联与(Foxcon)签约成立合资公司,有感。
全球电子制造业巨头(全球500强企业)与世纪互联共同看好IDC、云计算等业务在中国的增长空间,双方迅速果断出手,在资本层面上达成合作,此举体现了全球电子制造业巨头对世纪互联IDC业务的欣赏与信任,另一方面反映出世纪互联目前良好的运营状况与广阔的发展前景。
众所周知,精于电子产品制造(世界第一),对于世纪互联而言,能够与结盟