星辰大海的波涛
星辰大海的波涛

房价

有房才有家，我国房价上涨有一半原因都是丈母娘推上去的。没办法，女人能撑起半边天，然而丈母娘可以只手遮天。对于每一个中国人而言，家的观念都是烙在骨子里的。无论到什么地方，都希望有一套属于自己的房子，这样才能称之为一个家。没房就想娶媳妇，不仅连门儿没有，就连窗户都没有。这是当然的，娶妻过门，没有家，哪有门

图片发自App

你可能感兴趣的:(房价)

  • 【动手学深度学习】4.10 实战Kaggle比赛：预测房价 XiaoJ1234567 《动手学深度学习》深度学习人工智能
    目录4.10实战Kaggle比赛：预测房价1）数据预处理2）模型定义与训练3）模型评估与预测4）模型训练与预测提交5）示例超参数（可调）4.10实战Kaggle比赛：预测房价数据来源：Kaggle房价预测比赛.1）数据预处理读取数据importpandasaspdtrain_data=pd.read_csv('../data/kaggle_house_pred_train.csv')test_da
  • 6.kaggle实战之房价预测 温柔济沧海 深度学习神经网络人工智能python深度学习
    importhashlibimportosimporttarfileimportzipfileimportrequestsimportnumpyasnpimportpandasaspdimporttorchimportnumpyasnpfromtorchimportnnimportmatplotlib.pyplotaspltfromtorch.utils.dataimportDataLoader,
  • 03 数据可视化的世界非常广阔，除了已提到的类型，还有许多更细分或前沿的可视化形式。 晨曦543210 信息可视化人工智能
    十五、机器学习与数据科学专用图表特征重要性图（FeatureImportancePlot）用途：展示机器学习模型中各特征对预测结果的贡献度。示例：随机森林模型中影响房价预测的关键因素。混淆矩阵热力图（ConfusionMatrixHeatmap）用途：分类模型性能评估，显示预测结果与真实标签的对比。示例：疾病诊断模型的真阳性/假阳性分布。学习曲线（LearningCurve）用途：分析模型训练过程
  • 学习笔记(28):随机噪声的原理、作用及代码实现详解 宁儿数据安全 #机器学习学习笔记python
    学习笔记(28):随机噪声的原理、作用及代码实现详解一、什么是随机噪声？为什么需要添加？在机器学习中，随机噪声是指数据中无法用特征解释的随机波动，通常符合某种概率分布（如正态分布）。在房价模拟中添加噪声的核心原因如下：1.模拟真实世界的不确定性真实房价除了受面积、房龄影响，还受装修情况、学区、交通、政策等未被建模的特征影响，这些因素的综合效应可抽象为“噪声”。示例：两套面积和房龄相同的房子，房价可
  • 常见机器学习算法与应用场景 计算机软件程序设计 知识科普机器学习算法人工智能
    当然可以。下面是对常见机器学习算法的全面详细阐述，包括每种算法的基本原理、特点以及典型应用场景。1.监督学习（SupervisedLearning）1.1线性回归（LinearRegression）原理：通过拟合一条直线来表示输入和输出之间的关系，适用于预测连续值输出。特点：简单易懂，计算速度快，但只能捕捉线性关系。应用场景：房价预测股票价格预测销售额预测1.2逻辑回归（LogisticRegre
  • 【零基础学AI】 第10讲：线性回归 1989 0基础学AI人工智能线性回归算法python回归numpy开源
    本节课你将学到理解线性回归的原理和应用场景掌握最小二乘法的基本思想使用Python构建房价预测模型学会评估回归模型的性能指标开始之前环境要求Python3.8+JupyterNotebook或任何PythonIDE需要安装的包pipinstallscikit-learnpandasmatplotlibseabornnumpy前置知识第9讲：机器学习概述基本的Python和数据处理能力核心概念什么是
  • 22种创新思路！今年必将是特征选择爆发的一年 小唯啊小唯 人工智能注意力机制特征选择
    2025深度学习发论文&模型涨点之——特征选择特征选择是机器学习和数据挖掘领域中一个非常重要的步骤。它指的是从原始特征集合中挑选出对目标变量有较强预测能力的特征子集。在实际的数据集中，往往包含众多特征，但并非所有特征都对模型的性能有正面影响。例如在房价预测任务中，原始特征可能包括房屋的面积、房间数量、所在小区、周边配套设施等众多内容。通过特征选择，可以剔除一些无关的或者冗余的特征，比如可能存在的重
  • 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
  • xml解析 小猪猪08 xml
    1、DOM解析的步奏 准备工作：    1.创建DocumentBuilderFactory的对象    2.创建DocumentBuilder对象    3.通过DocumentBuilder对象的parse(String fileName)方法解析xml文件    4.通过Document的getElem
  • 每个开发人员都需要了解的一个SQL技巧 brotherlamp linuxlinux视频linux教程linux自学linux资料
      对于数据过滤而言CHECK约束已经算是相当不错了。然而它仍存在一些缺陷，比如说它们是应用到表上面的，但有的时候你可能希望指定一条约束，而它只在特定条件下才生效。 使用SQL标准的WITH CHECK OPTION子句就能完成这点，至少Oracle和SQL Server都实现了这个功能。下面是实现方式： CREATE TABLE books (   id &
  • Quartz——CronTrigger触发器 eksliang quartzCronTrigger
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2208295 一.概述 CronTrigger 能够提供比 SimpleTrigger 更有具体实际意义的调度方案，调度规则基于 Cron 表达式，CronTrigger 支持日历相关的重复时间间隔（比如每月第一个周一执行），而不是简单的周期时间间隔。 二.Cron表达式介绍 1）Cron表达式规则表 Quartz
  • Informatica基础 18289753290 InformaticaMonitormanagerworkflowDesigner
    1. 1）PowerCenter Designer：设计开发环境，定义源及目标数据结构；设计转换规则，生成ETL映射。 2）Workflow  Manager：合理地实现复杂的ETL工作流，基于时间，事件的作业调度 3）Workflow  Monitor：监控Workflow和Session运行情况，生成日志和报告 4）Repository  Manager：
  • linux下为程序创建启动和关闭的的sh文件，scrapyd为例 酷的飞上天空 scrapy
    对于一些未提供service管理的程序  每次启动和关闭都要加上全部路径，想到可以做一个简单的启动和关闭控制的文件   下面以scrapy启动server为例，文件名为run.sh：   #端口号，根据此端口号确定PID PORT=6800 #启动命令所在目录 HOME='/home/jmscra/scrapy/' #查询出监听了PORT端口
  • 人--自私与无私 永夜-极光
                今天上毛概课,老师提出一个问题--人是自私的还是无私的,根源是什么?               从客观的角度来看,人有自私的行为,也有无私的
  • Ubuntu安装NS-3 环境脚本 随便小屋 ubuntu
      将附件下载下来之后解压，将解压后的文件ns3environment.sh复制到下载目录下（其实放在哪里都可以，就是为了和我下面的命令相统一）。输入命令：   sudo ./ns3environment.sh >>result   这样系统就自动安装ns3的环境，运行的结果在result文件中，如果提示     com
  • 创业的简单感受 aijuans 创业的简单感受
           2009年11月9日我进入a公司实习，2012年4月26日，我离开a公司，开始自己的创业之旅。      今天是2012年5月30日，我忽然很想谈谈自己创业一个月的感受。 当初离开边锋时，我就对自己说：“自己选择的路，就是跪着也要把他走完”，我也做好了心理准备，准备迎接一次次的困难。我这次走出来，不管成败
  • 如何经营自己的独立人脉 aoyouzi 如何经营自己的独立人脉
    独立人脉不是父母、亲戚的人脉，而是自己主动投入构造的人脉圈。“放长线，钓大鱼”，先行投入才能产生后续产出。   现在几乎做所有的事情都需要人脉。以银行柜员为例，需要拉储户，而其本质就是社会人脉，就是社交！很多人都说，人脉我不行，因为我爸不行、我妈不行、我姨不行、我舅不行……我谁谁谁都不行，怎么能建立人脉？我这里说的人脉，是你的独立人脉。   以一个普通的银行柜员
  • JSP基础 百合不是茶 jsp注释隐式对象
      1,JSP语句的声明 <%! 声明 %> 　　 声明：这个就是提供java代码声明变量、方法等的场所。 表达式 <%= 表达式 %> 　　 这个相当于赋值，可以在页面上显示表达式的结果， 程序代码段/小型指令　<% 程序代码片段 %>   2,JSP的注释   <!-- -->
  • web.xml之session-config、mime-mapping bijian1013 javaweb.xmlservletsession-configmime-mapping
    session-config 1.定义： <session-config> <session-timeout>20</session-timeout> </session-config> 2.作用：用于定义整个WEB站点session的有效期限，单位是分钟。   mime-mapping 1.定义： <mime-m
  • 互联网开放平台（1） Bill_chen 互联网qq新浪微博百度腾讯
    现在各互联网公司都推出了自己的开放平台供用户创造自己的应用，互联网的开放技术欣欣向荣，自己总结如下： 1.淘宝开放平台(TOP) 网址：http://open.taobao.com/ 依赖淘宝强大的电子商务数据，将淘宝内部业务数据作为API开放出去，同时将外部ISV的应用引入进来。 目前TOP的三条主线： TOP访问网站：open.taobao.com ISV后台：my.open.ta
  • 【MongoDB学习笔记九】MongoDB索引 bit1129 mongodb
    索引 可以在任意列上建立索引 索引的构造和使用与传统关系型数据库几乎一样,适用于Oracle的索引优化技巧也适用于Mongodb 使用索引可以加快查询,但同时会降低修改,插入等的性能 内嵌文档照样可以建立使用索引 测试数据     var p1 = { "name":"Jack", "age&q
  • JDBC常用API之外的总结 白糖_ jdbc
    做JAVA的人玩JDBC肯定已经很熟练了，像DriverManager、Connection、ResultSet、Statement这些基本类大家肯定很常用啦，我不赘述那些诸如注册JDBC驱动、创建连接、获取数据集的API了，在这我介绍一些写框架时常用的API，大家共同学习吧。     ResultSetMetaData获取ResultSet对象的元数据信息
  • apache VelocityEngine使用记录 bozch VelocityEngine
    VelocityEngine是一个模板引擎，能够基于模板生成指定的文件代码。   使用方法如下：     VelocityEngine engine = new VelocityEngine();// 定义模板引擎     Properties properties = new Properties();// 模板引擎属
  • 编程之美-快速找出故障机器 bylijinnan 编程之美
    package beautyOfCoding; import java.util.Arrays; public class TheLostID { /*编程之美 假设一个机器仅存储一个标号为ID的记录，假设机器总量在10亿以下且ID是小于10亿的整数，假设每份数据保存两个备份，这样就有两个机器存储了同样的数据。 1.假设在某个时间得到一个数据文件ID的列表，是
  • 关于Java中redirect与forward的区别 chenbowen00 javaservlet
    在Servlet中两种实现： forward方式：request.getRequestDispatcher(“/somePage.jsp”).forward(request, response); redirect方式：response.sendRedirect(“/somePage.jsp”); forward是服务器内部重定向，程序收到请求后重新定向到另一个程序，客户机并不知
  • [信号与系统]人体最关键的两个信号节点 comsci 系统
            如果把人体看做是一个带生物磁场的导体,那么这个导体有两个很重要的节点,第一个在头部,中医的名称叫做 百汇穴, 另外一个节点在腰部,中医的名称叫做 命门         如果要保护自己的脑部磁场不受到外界有害信号的攻击,最简单的
  • oracle 存储过程执行权限 daizj oracle存储过程权限执行者调用者
    在数据库系统中存储过程是必不可少的利器，存储过程是预先编译好的为实现一个复杂功能的一段Sql语句集合。它的优点我就不多说了，说一下我碰到的问题吧。我在项目开发的过程中需要用存储过程来实现一个功能，其中涉及到判断一张表是否已经建立，没有建立就由存储过程来建立这张表。 CREATE OR REPLACE PROCEDURE TestProc  IS    fla
  • 为mysql数据库建立索引 dengkane mysql性能索引
    前些时候，一位颇高级的程序员居然问我什么叫做索引，令我感到十分的惊奇，我想这绝不会是沧海一粟，因为有成千上万的开发者（可能大部分是使用MySQL的）都没有受过有关数据库的正规培训，尽管他们都为客户做过一些开发，但却对如何为数据库建立适当的索引所知较少，因此我起了写一篇相关文章的念头。  最普通的情况，是为出现在where子句的字段建一个索引。为方便讲述，我们先建立一个如下的表。
  • 学习C语言常见误区 如何看懂一个程序 如何掌握一个程序以及几个小题目示例 dcj3sjt126com c算法
    如果看懂一个程序，分三步   1、流程   2、每个语句的功能   3、试数   如何学习一些小算法的程序 尝试自己去编程解决它，大部分人都自己无法解决 如果解决不了就看答案 关键是把答案看懂，这个是要花很大的精力，也是我们学习的重点 看懂之后尝试自己去修改程序，并且知道修改之后程序的不同输出结果的含义 照着答案去敲 调试错误
  • centos6.3安装php5.4报错 dcj3sjt126com centos6
    报错内容如下: Resolving Dependencies --> Running transaction check ---> Package php54w.x86_64 0:5.4.38-1.w6 will be installed --> Processing Dependency: php54w-common(x86-64) = 5.4.38-1.w6 for
  • JSONP请求 flyer0126 jsonp
          使用jsonp不能发起POST请求。 It is not possible to make a JSONP POST request. JSONP works by creating a <script> tag that executes Javascript from a different domain; it is not pos
  • Spring Security（03）——核心类简介 234390216 Authentication
    核心类简介 目录 1.1     Authentication 1.2     SecurityContextHolder 1.3     AuthenticationManager和AuthenticationProvider 1.3.1  &nb
  • 在CentOS上部署JAVA服务 java--hhf javajdkcentosJava服务
        本文将介绍如何在CentOS上运行Java Web服务，其中将包括如何搭建JAVA运行环境、如何开启端口号、如何使得服务在命令执行窗口关闭后依旧运行     第一步：卸载旧Linux自带的JDK ①查看本机JDK版本 java -version    结果如下 java version "1.6.0"
  • oracle、sqlserver、mysql常用函数对比[to_char、to_number、to_date] ldzyz007 oraclemysqlSQL Server
    oracle                                &n
  • 记Protocol Oriented Programming in Swift of WWDC 2015 ningandjin protocolWWDC 2015Swift2.0
    其实最先朋友让我就这个题目写篇文章的时候，我是拒绝的，因为觉得苹果就是在炒冷饭， 把已经流行了数十年的OOP中的“面向接口编程”还拿来讲，看完整个Session之后呢，虽然还是觉得在炒冷饭，但是毕竟还是加了蛋的，有些东西还是值得说说的。 通常谈到面向接口编程，其主要作用是把系统设计和具体实现分离开，让系统的每个部分都可以在不影响别的部分的情况下，改变自身的具体实现。接口的设计就反映了系统
  • 搭建 CentOS 6 服务器(15) - Keepalived、HAProxy、LVS rensanning keepalived
    （一）Keepalived （1）安装 # cd /usr/local/src # wget http://www.keepalived.org/software/keepalived-1.2.15.tar.gz # tar zxvf keepalived-1.2.15.tar.gz # cd keepalived-1.2.15 # ./configure # make &a
  • ORACLE数据库SCN和时间的互相转换 tomcat_oracle oraclesql
    SCN（System Change Number 简称 SCN）是当Oracle数据库更新后，由DBMS自动维护去累积递增的一个数字，可以理解成ORACLE数据库的时间戳，从ORACLE 10G开始，提供了函数可以实现SCN和时间进行相互转换； 　　 用途：在进行数据库的还原和利用数据库的闪回功能时，进行SCN和时间的转换就变的非常必要了； 　 　操作方法： 　　1、通过dbms_f
  • Spring MVC 方法注解拦截器 xp9802 spring mvc
    应用场景，在方法级别对本次调用进行鉴权，如api接口中有个用户唯一标示accessToken,对于有accessToken的每次请求可以在方法加一个拦截器，获得本次请求的用户，存放到request或者session域。 python中，之前在python flask中可以使用装饰器来对方法进行预处理，进行权限处理 先看一个实例,使用@access_required拦截： ?
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他