- 在Python环境中安装sympy0.7.5
蚝仔G
下载sympy0.7.5包Python环境进入包路径pipinstallsympy==0.7.5
- 使用 OpenCV 和 Python 对图像进行卡通化
无水先生
AI原理和python实现人工智能综合opencvpython人工智能
关键词:OpenCVlibrarytoconvertimagestocartoons目录一、说明二、OpenCV2.1要求支持库2.2方法2.3实施和执行三、定义卡通化函数3.1添加按钮3.2保存图像四、结论一、说明在本文中,我们将构建一个有趣的应用程序,将提供给它的图像卡通化。为了构建这个卡通化应用程序,我们将使用python和OpenCV。这是机器学习令人兴奋和激动的应用程序之一。在构建此应用
- 机器学习:朴素贝叶斯
小源学AI
人工智能机器学习人工智能朴素贝叶斯
概率1.1定义概率表示随机事件发生可能性大小的一个数值,随机事件指在相同条件下,可能出现也可能不出现的事件。例如:抛硬币:当我们抛硬币时,可以正面朝上也可以反面朝上,正面或反面朝上的可能性被称为概率。理想状态下正反概率都是0.5。掷骰子:掷一个六面的骰子,每个点出现的概率是1/6,因为每个面出现的机会是均等的。抽取商品:一批商品包含良品和次品,随机抽取一件,抽取良品或次品是一个随机事件,经过大量实
- prompt技术结合大模型 生成测试用例
小赖同学啊
自动化测试(apppcAPI)pythonprompt测试用例
要利用prompt技术结合大模型对目标B/S架构软件系统进行测试,以下以使用Python调用OpenAI的GPT模型进行功能测试用例生成,再借助Selenium库执行测试为例,给出一个完整的实现示例。前提条件安装依赖库:你需要安装openai和selenium库,可以使用以下命令进行安装:pipinstallopenaiselenium获取OpenAIAPI密钥:你需要在OpenAI平台上注册并获
- 用 Python 实现基于特质波动率的量化投资策略
机器懒得学习
人工智能大数据
在量化投资中,如何构建有效的投资组合是一个关键问题。特质波动率(IdiosyncraticVolatility,简称IV)作为衡量股票独特风险的指标,受到了越来越多的关注。基于特质波动率的投资策略,通过剔除市场风险,专注于每只股票独立的风险特征,有助于构建更精确的投资组合。本篇博客将介绍如何使用Python实现基于特质波动率的量化投资策略,包括数据获取、因子计算、投资组合构建以及绩效分析等重要环节
- Docker 与持续集成 / 持续部署(CI/CD)的集成(二)
计算机毕设定制辅导-无忧学长
#Dockerdockerci/cd容器
五、代码示例与解释(一)Dockerfile示例以下是一个简单的基于PythonFlask应用的Dockerfile示例:#使用Python3.10-slim作为基础镜像FROMpython:3.10-slim#设置工作目录WORKDIR/app#复制项目文件到容器内的工作目录COPY./app#安装项目依赖RUNpipinstall-rrequirements.txt#暴露应用运行的端口EXPO
- MySQL底层原理学习
jiqiren1994
#mysqlmysql数据库database
一、MySQL体系架构MySQLServer架构自顶向下大致可以分网络连接层、服务层、存储引擎层和系统文件层。1.网络连接层客户端连接器(ClientConnectors):提供与MySQL服务器建立的支持。目前几乎支持所有主流的服务端编程技术,例如常见的Java、C、Python、.NET等,它们通过各自API技术与MySQL建立连接。2.服务层(MySQLServer)服务层是MySQLSer
- 股票交易的api接口费用一般是多少?不同平台的收费标准有何差异?
股票程序化交易接口
量化交易股票API接口Python股票量化交易股票交易api接口费用平台股票量化接口股票API接口
Python股票接口实现查询账户,提交订单,自动交易(1)Python股票程序交易接口查账,提交订单,自动交易(2)股票量化,Python炒股,CSDN交流社区>>>股票交易API接口的重要性对于投资者的意义股票交易API接口为投资者提供了便捷的交易方式。它允许投资者通过编写程序来自动执行交易策略,而不需要人工逐个下单。这在处理大量交易或者高频交易时非常有用。通过API接口,投资者可以更快速地响应
- 深入了解与全面使用DeepSeek:从基础到高级应用
一位卑微的码农
人工智能大数据java-eespringboot
引言随着AI技术的发展,DeepSeek作为一款先进的智能助手,为用户提供了强大的文本生成、代码分析、数学公式处理等能力。本文将详细介绍DeepSeek的基础知识、安装配置、API调用方法以及高级应用技巧,帮助你充分挖掘这一工具的潜力。一、认识DeepSeek1.1DeepSeek简介DeepSeek是由深度求索公司开发的人工智能平台,它支持三种主要模式:基础模型(V3)、深度思考(R1)和联网搜
- 【数值模型后处理系列】通风系数计算及垂直层插值
北潇
数值模型Python实用基础技能pythonWRF
一、通风系数1.1通风系数简介通风系数(VentilationCoefficient,VC)可以用来表征扩散条件,其计算公式如下(参考USIyerandPErnestRaj的文章):其中mixingdepth选用WRF输出的边界层高度(PBLH),meanwindspeed近似用边界层顶的风速与地面风速做平均(当然也可多选几层)。1.2Python代码实现VC的计算计算VC的示例代码:fromne
- 使用python开发flsak_FlaskWeb开发:基于Python的Web应用开发实战
RoseofVersailles
使用python开发flsak
本书不仅适合初级Web开发人员学习阅读,更是Python程序员用来学习高级Web开发技术的优秀参考书。•学习Flask应用的基本结构,编写示例应用;•使用必备的组件,包括模板、数据库、Web表单和电子邮件支持;•使用包和模块构建可伸缩的大型应用;•实现用户认证、角色和个人资料;•在博客网站中重用模板、分页显示列表以及使用富文本;•使用基于Flask的REST式API,在智能手机、平板电脑和其他第三
- 关于网页自动化工具DrissionPage进行爬虫的使用方法
web15117360223
面试学习路线阿里巴巴自动化爬虫运维
目录一.简介二.使用1.安装方式2.基本用法3.模式4.元素交互4.SessionPage5.运行JS6.结语一.简介最近在学python的过程中,发现了一个好用的爬虫库DrissionPage——一个基于python的网页自动化工具。据具官方文档(官方网址:https://drissionpage.cn/)介绍:它既能控制浏览器,也能收发数据包,还能把两者合而为一。可兼顾浏览器自动化的便利性和r
- conda虚拟环境迁移
今夕节度使
conda
目录【查现有环境】【直接创建】【复制环境】一,在本机上,直接使用二,如果要复制到其他机器,就要考虑导出当前环境到文件,利用文件再次创建环境1)导出环境2)使用yaml配置文件创建新环境【删除环境】【退出虚拟环境】【查现有环境】复制Anaconda虚拟环境_anconda虚拟环境复制-CSDN博客condainfo--env【直接创建】condacreate-nyour_env_namepython
- 义父们,支持我兄弟参加CSDN博客之星2024!他是一名优秀的运维工程师!
qq_42856429
运维java开发语言
标题:支持我兄弟参加CSDN博客之星2024!他是一名优秀的运维工程师!大家好,今天想为大家推荐一位非常优秀的技术博主——XMYX-0。他是一名专注于运维领域的开发者,尤其擅长Kubernetes(K8s)和Python自动化运维。他正在参加CSDN博客之星2024活动,希望大家能够为他投上宝贵的一票!为什么支持他?Kubernetes(K8s)领域的深度实践者在K8s领域有着丰富的实战经验。他的
- conda实现虚拟环境的迁移
邹小妹
参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/87344422使用conda将服务器上配置好的虚拟环境从当前ip迁移到目标ip。1、如果需要在具有相同操作系统的计算机之间复制环境,则可以生成speclist。生成speclist文件:condalist--explicit>spec-list.txt重现环境:condacreate--namepython-course--files
- 人工智能的发展领域之GPU加速计算的应用概述、架构介绍与教学过程
m0_74824592
面试学习路线阿里巴巴人工智能架构
文章目录一、架构介绍GPU算力平台概述优势与特点二、注册与登录账号注册流程GPU服务器类型配置选择指南内存和存储容量网络带宽CPU配置三、创建实例实例创建步骤镜像选择与设置四、连接实例SSH连接方法远程桌面配置一、架构介绍GPU算力平台概述一个专注于GPU加速计算的专业云服务平台,隶属于软件和信息技术服务业。主要面向高校、科研机构和企业用户。该平台提供多种NVIDIAGPU选择,适用于机器学习、人
- 机器学习 - 学习线性模型的重要性
谦亨有终
跟着AI向前走机器学习学习人工智能
在接下来的博文中,我们将重点学习线性模型的回归模型和分类模型,在学习之前,让我们来了解一下学习线性模型的重要性,以及如何入门学习。一、作为初学者如何学习线性模型?作为初学者,要高效学习机器学习以及其中的线性模型,可以遵循以下几个步骤和建议:(一)、机器学习的整体学习策略打好数学基础线性代数:理解向量、矩阵、线性变换等,这些是理解模型表示(如y=w^Tx+b)和算法优化的基础。微积分:掌握导数、梯度
- 【深度学习】计算机视觉(CV)-图像分类-ResNet(Residual Network,残差网络)
IT古董
深度学习人工智能深度学习计算机视觉分类
ResNet(ResidualNetwork,残差网络)是一种深度卷积神经网络(CNN)架构,由何恺明(KaimingHe)等人在2015年提出,最初用于ImageNet竞赛,并在分类任务上取得了冠军。ResNet的核心思想是残差学习(ResidualLearning),它通过跳跃连接(SkipConnections)解决了深度神经网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题,使得非常深的网络(如50层、1
- 【深度学习基础】什么是注意力机制
我的青春不太冷
深度学习人工智能注意力机制
文章目录一、注意力机制的核心地位:从补充到主导二、技术突破:从Transformer到多模态融合三、跨领域应用:从NLP到通用人工智能四、未来挑战与趋势结语参考链接注意力机制:深度学习的核心革命与未来基石在深度学习的发展历程中,注意力机制(AttentionMechanism)的引入堪称一场革命。它不仅解决了传统模型的根本性缺陷,更通过动态聚焦关键信息的能力,重塑了人工智能处理复杂任务的范式。本文
- 【机器学习】多元线性回归
T0uken
Python全栈开发1024程序员节机器学习算法线性回归
在实际应用中,许多问题都包含多个特征(输入变量),而不仅仅是单个输入变量。多元线性回归是线性回归的扩展,它能够处理多个输入特征并建立它们与目标变量的线性关系。本教程将系统性推演多元线性回归,包括向量化处理、特征放缩、梯度下降的收敛性和学习率选择等,并使用numpy实现。最后,我们会通过sklearn快速实现多元线性回归模型。多元线性回归模型简介多元线性回归的模型公式为:y=X⋅w+by=X\cdo
- 使用Python构建论坛爬虫:抓取论坛主题、标签和讨论量
Python爬虫项目
python爬虫开发语言信息可视化金融
引言随着互联网的发展,论坛作为一个信息交流的地方,承载了大量的讨论内容、主题和标签。通过抓取论坛的数据,用户可以了解最热的话题、讨论量大的主题以及与特定标签相关的内容。本篇博客将介绍如何使用Python构建一个论坛数据抓取爬虫,从论坛网站上抓取主题、标签和讨论量,并对数据进行存储和分析。目标与背景我们的目标是从多个论坛网站抓取以下内容:论坛主题:讨论的主要内容或话题。标签:与主题相关的分类信息。讨
- 【第15章:量子深度学习与未来趋势—15.3 量子深度学习在图像处理、自然语言处理等领域的应用潜力分析】
再见孙悟空_
#【深度学习・探索智能核心奥秘】深度学习机器学习人工智能音视频自然语言处理量子深度学习量子学习未来
一、开篇:为什么我们需要关注这场"量子+AI"的世纪联姻?各位技术爱好者们,今天我们要聊的这个话题,可能是未来十年最值得押注的技术革命——量子深度学习。这不是简单的"1+1=2"的物理叠加,而是一场可能彻底改写AI发展轨迹的范式转移。想象这样一个场景:你现在训练一个GPT-5级别的模型,不需要耗费价值上亿美元的算力资源,不需要等待数周的训练时间,甚至不需要纠结于模型参数是否过拟合。这就是量子深度学
- 【第15章:量子深度学习与未来趋势—15.1 量子计算基础与量子机器学习的发展背景】
再见孙悟空_
#【深度学习・探索智能核心奥秘】机器翻译自然语言处理计算机视觉量子计算人工智能深度学习机器学习
想象一下,你正在用ChatGPT生成一篇小说,突然它卡在"主角穿越虫洞"的情节上——这不是因为想象力枯竭,而是传统计算机的晶体管已经烧到冒烟。当前AI大模型的参数规模每4个月翻一番,但摩尔定律的终结让经典计算机的算力增长首次跟不上AI的进化速度。这时候,量子计算带着它的"超能力"登场了:1台50量子位的量子计算机,处理某些问题的速度可达超级计算机的1亿倍。这场算力革命,正在改写深度学习的游戏规则。
- 语音与自然语言处理(NLP):智能交互的核心技术
给生活加糖!
热门知识自然语言处理交互人工智能
随着人工智能(AI)技术的飞速发展,语音识别与自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)成为了智能交互系统的核心技术。它们不仅改变了人们与计算机、设备的交互方式,也推动了众多行业的革新。从智能助手(如苹果的Siri、亚马逊的Alexa)到机器翻译、自动客服系统,语音和NLP技术正逐步融入日常生活,改善我们与数字世界的沟通方式。一、什么是语音识别与自然语言处理(NLP
- Python学习教程:必须掌握的Cookie知识点都在这里了
weixin_30387339
python爬虫javascriptViewUI
今天我们来全面了解一下Cookie(小饼干)相关的知识!篇幅有点长,在学习Python的伙伴或者有兴趣的你,可以耐心看哦!相信很多同学肯定听过Cookie这个东西,也大概了解其作用,但是其原理以及如何设置,可能没有做过web的同学并不是非常清楚,以前的Python学习教程中其实有跟大家提到过,那今天就带大家详细了解下Cookie相关的知识!一、诞生背景爬虫系列教程的第一篇:HTTP详解中我们便说过
- Python学习,cookie和session
sehun_sx
python数据挖掘开发语言python学习学习
用户登录,未登录不能访问指定页面基于cookie实现保存在用户浏览器端的键值对,向服务端发请求时会自动携带deflogin(request):#设置cookiedata=redirect('...')data.set_cookie()#读取cookierequest.COOKIES.get('xx')returndatacookie的三个参数:key,value='',max_age=None应用
- Python学习之cookies及session用法
一个人旅行*-*
PythonPythoncookiessession
当想利用Python在网页上发表评论的时候,需要一些账号密码登录的信息,这个时候用requests.get()请求的话,账号密码全部会显示在网址上,这显然不科学!这个时候需要用post请求,可以这么理解,get是明文显示,post是非明文显示。通常,get请求会应用于获取网页数据,比如我们之前学的requests.get()。post请求则应用于向网页提交数据,比如提交表单类型数据(像账号密码就是
- Python随机森林算法详解与案例实现
闲人编程
python算法python随机森林数据分析人工智能
目录Python随机森林算法详解与案例实现1、随机森林算法概述2、随机森林的原理3、实现步骤4、分类案例:使用随机森林预测鸢尾花品种4.1数据集介绍4.2代码实现4.3代码解释4.4运行结果5、回归案例:使用随机森林预测波士顿房价5.1数据集介绍5.2代码实现5.3代码解释5.4运行结果6、随机森林的优缺点7、改进方向8、应用场景9、总结Python随机森林算法详解与案例实现1、随机森林算法概述随
- Python 循环神经网络(RNN)算法详解与应用案例
闲人编程
pythonpythonrnn算法循环神经网络深度学习文本生成
目录Python循环神经网络(RNN)算法详解与应用案例引言一、RNN的基本原理1.1RNN的结构1.2RNN的优势与挑战二、Python中RNN的面向对象实现2.1`RNNCell`类的实现2.2`RNNModel`类的实现2.3`Trainer`类的实现三、案例分析3.1序列预测3.1.1数据准备3.1.2模型训练3.1.3结果分析3.2文本生成3.2.1数据准备3.2.2模型训练3.2.3文
- python-web session
LennyZzz
#session-为了应对HTTP协议的无状态性-用来保存用户比较敏感的信息-属于request的一个属性,其实在数据库中常用操作:-request.session.get(key,value)-request.session.clear()-request.session[key]=value-request.session.flush()删除当前会话,清楚会话的cookie-delreques
- 多线程编程之卫生间
周凡杨
java并发卫生间线程厕所
如大家所知,火车上车厢的卫生间很小,每次只能容纳一个人,一个车厢只有一个卫生间,这个卫生间会被多个人同时使用,在实际使用时,当一个人进入卫生间时则会把卫生间锁上,等出来时打开门,下一个人进去把门锁上,如果有一个人在卫生间内部则别人的人发现门是锁的则只能在外面等待。问题分析:首先问题中有两个实体,一个是人,一个是厕所,所以设计程序时就可以设计两个类。人是多数的,厕所只有一个(暂且模拟的是一个车厢)。
- How to Install GUI to Centos Minimal
sunjing
linuxInstallDesktopGUI
http://www.namhuy.net/475/how-to-install-gui-to-centos-minimal.html
I have centos 6.3 minimal running as web server. I’m looking to install gui to my server to vnc to my server. You can insta
- Shell 函数
daizj
shell函数
Shell 函数
linux shell 可以用户定义函数,然后在shell脚本中可以随便调用。
shell中函数的定义格式如下:
[function] funname [()]{
action;
[return int;]
}
说明:
1、可以带function fun() 定义,也可以直接fun() 定义,不带任何参数。
2、参数返回
- Linux服务器新手操作之一
周凡杨
Linux 简单 操作
1.whoami
当一个用户登录Linux系统之后,也许他想知道自己是发哪个用户登录的。
此时可以使用whoami命令。
[ecuser@HA5-DZ05 ~]$ whoami
e
- 浅谈Socket通信(一)
朱辉辉33
socket
在java中ServerSocket用于服务器端,用来监听端口。通过服务器监听,客户端发送请求,双方建立链接后才能通信。当服务器和客户端建立链接后,两边都会产生一个Socket实例,我们可以通过操作Socket来建立通信。
首先我建立一个ServerSocket对象。当然要导入java.net.ServerSocket包
ServerSock
- 关于框架的简单认识
西蜀石兰
框架
入职两个月多,依然是一个不会写代码的小白,每天的工作就是看代码,写wiki。
前端接触CSS、HTML、JS等语言,一直在用的CS模型,自然免不了数据库的链接及使用,真心涉及框架,项目中用到的BootStrap算一个吧,哦,JQuery只能算半个框架吧,我更觉得它是另外一种语言。
后台一直是纯Java代码,涉及的框架是Quzrtz和log4j。
都说学前端的要知道三大框架,目前node.
- You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your
林鹤霄
You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'option,changed_ids ) values('0ac91f167f754c8cbac00e9e3dc372
- MySQL5.6的my.ini配置
aigo
mysql
注意:以下配置的服务器硬件是:8核16G内存
[client]
port=3306
[mysql]
default-character-set=utf8
[mysqld]
port=3306
basedir=D:/mysql-5.6.21-win
- mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
alxw4616
mysql
mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
2013/6/14 by 半仙
[email protected]
目的: 项目需求实现模糊查找.
原则: 查询不能超过 1秒.
问题: 目标表中有超过1千万条记录. 使用like '%str%' 进行模糊查询无法达到性能需求.
解决方案: 使用mysql全文索引.
1.全文索引 : MySQL支持全文索引和搜索功能。MySQL中的全文索
- 自定义数据结构 链表(单项 ,双向,环形)
百合不是茶
单项链表双向链表
链表与动态数组的实现方式差不多, 数组适合快速删除某个元素 链表则可以快速的保存数组并且可以是不连续的
单项链表;数据从第一个指向最后一个
实现代码:
//定义动态链表
clas
- threadLocal实例
bijian1013
javathreadjava多线程threadLocal
实例1:
package com.bijian.thread;
public class MyThread extends Thread {
private static ThreadLocal tl = new ThreadLocal() {
protected synchronized Object initialValue() {
return new Inte
- activemq安全设置—设置admin的用户名和密码
bijian1013
javaactivemq
ActiveMQ使用的是jetty服务器, 打开conf/jetty.xml文件,找到
<bean id="adminSecurityConstraint" class="org.eclipse.jetty.util.security.Constraint">
<p
- 【Java范型一】Java范型详解之范型集合和自定义范型类
bit1129
java
本文详细介绍Java的范型,写一篇关于范型的博客原因有两个,前几天要写个范型方法(返回值根据传入的类型而定),竟然想了半天,最后还是从网上找了个范型方法的写法;再者,前一段时间在看Gson, Gson这个JSON包的精华就在于对范型的优雅简单的处理,看它的源代码就比较迷糊,只其然不知其所以然。所以,还是花点时间系统的整理总结下范型吧。
范型内容
范型集合类
范型类
- 【HBase十二】HFile存储的是一个列族的数据
bit1129
hbase
在HBase中,每个HFile存储的是一个表中一个列族的数据,也就是说,当一个表中有多个列簇时,针对每个列簇插入数据,最后产生的数据是多个HFile,每个对应一个列族,通过如下操作验证
1. 建立一个有两个列族的表
create 'members','colfam1','colfam2'
2. 在members表中的colfam1中插入50*5
- Nginx 官方一个配置实例
ronin47
nginx 配置实例
user www www;
worker_processes 5;
error_log logs/error.log;
pid logs/nginx.pid;
worker_rlimit_nofile 8192;
events {
worker_connections 4096;}
http {
include conf/mim
- java-15.输入一颗二元查找树,将该树转换为它的镜像, 即在转换后的二元查找树中,左子树的结点都大于右子树的结点。 用递归和循环
bylijinnan
java
//use recursion
public static void mirrorHelp1(Node node){
if(node==null)return;
swapChild(node);
mirrorHelp1(node.getLeft());
mirrorHelp1(node.getRight());
}
//use no recursion bu
- 返回null还是empty
bylijinnan
javaapachespring编程
第一个问题,函数是应当返回null还是长度为0的数组(或集合)?
第二个问题,函数输入参数不当时,是异常还是返回null?
先看第一个问题
有两个约定我觉得应当遵守:
1.返回零长度的数组或集合而不是null(详见《Effective Java》)
理由就是,如果返回empty,就可以少了很多not-null判断:
List<Person> list
- [科技与项目]工作流厂商的战略机遇期
comsci
工作流
在新的战略平衡形成之前,这里有一个短暂的战略机遇期,只有大概最短6年,最长14年的时间,这段时间就好像我们森林里面的小动物,在秋天中,必须抓紧一切时间存储坚果一样,否则无法熬过漫长的冬季。。。。
在微软,甲骨文,谷歌,IBM,SONY
- 过度设计-举例
cuityang
过度设计
过度设计,需要更多设计时间和测试成本,如无必要,还是尽量简洁一些好。
未来的事情,比如 访问量,比如数据库的容量,比如是否需要改成分布式 都是无法预料的
再举一个例子,对闰年的判断逻辑:
1、 if($Year%4==0) return True; else return Fasle;
2、if ( ($Year%4==0 &am
- java进阶,《Java性能优化权威指南》试读
darkblue086
java性能优化
记得当年随意读了微软出版社的.NET 2.0应用程序调试,才发现调试器如此强大,应用程序开发调试其实真的简单了很多,不仅仅是因为里面介绍了很多调试器工具的使用,更是因为里面寻找问题并重现问题的思想让我震撼,时隔多年,Java已经如日中天,成为许多大型企业应用的首选,而今天,这本《Java性能优化权威指南》让我再次找到了这种感觉,从不经意的开发过程让我刮目相看,原来性能调优不是简单地看看热点在哪里,
- 网络学习笔记初识OSI七层模型与TCP协议
dcj3sjt126com
学习笔记
协议:在计算机网络中通信各方面所达成的、共同遵守和执行的一系列约定 计算机网络的体系结构:计算机网络的层次结构和各层协议的集合。 两类服务: 面向连接的服务通信双方在通信之前先建立某种状态,并在通信过程中维持这种状态的变化,同时为服务对象预先分配一定的资源。这种服务叫做面向连接的服务。 面向无连接的服务通信双方在通信前后不建立和维持状态,不为服务对象
- mac中用命令行运行mysql
dcj3sjt126com
mysqllinuxmac
参考这篇博客:http://www.cnblogs.com/macro-cheng/archive/2011/10/25/mysql-001.html 感觉workbench不好用(有点先入为主了)。
1,安装mysql
在mysql的官方网站下载 mysql 5.5.23 http://www.mysql.com/downloads/mysql/,根据我的机器的配置情况选择了64
- MongDB查询(1)——基本查询[五]
eksliang
mongodbmongodb 查询mongodb find
MongDB查询
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2174452 一、find简介
MongoDB中使用find来进行查询。
API:如下
function ( query , fields , limit , skip, batchSize, options ){.....}
参数含义:
query:查询参数
fie
- base64,加密解密 经融加密,对接
y806839048
经融加密对接
String data0 = new String(Base64.encode(bo.getPaymentResult().getBytes(("GBK"))));
String data1 = new String(Base64.decode(data0.toCharArray()),"GBK");
// 注意编码格式,注意用于加密,解密的要是同
- JavaWeb之JSP概述
ihuning
javaweb
什么是JSP?为什么使用JSP?
JSP表示Java Server Page,即嵌有Java代码的HTML页面。使用JSP是因为在HTML中嵌入Java代码比在Java代码中拼接字符串更容易、更方便和更高效。
JSP起源
在很多动态网页中,绝大部分内容都是固定不变的,只有局部内容需要动态产生和改变。
如果使用Servl
- apple watch 指南
啸笑天
apple
1. 文档
WatchKit Programming Guide(中译在线版 By @CocoaChina) 译文 译者 原文 概览 - 开始为 Apple Watch 进行开发 @星夜暮晨 Overview - Developing for Apple Watch 概览 - 配置 Xcode 项目 - Overview - Configuring Yo
- java经典的基础题目
macroli
java编程
1.列举出 10个JAVA语言的优势 a:免费,开源,跨平台(平台独立性),简单易用,功能完善,面向对象,健壮性,多线程,结构中立,企业应用的成熟平台, 无线应用 2.列举出JAVA中10个面向对象编程的术语 a:包,类,接口,对象,属性,方法,构造器,继承,封装,多态,抽象,范型 3.列举出JAVA中6个比较常用的包 Java.lang;java.util;java.io;java.sql;ja
- 你所不知道神奇的js replace正则表达式
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境纵观千象regex
var v = 'C9CFBAA3CAD0';
console.log(v);
var arr = v.split('');
for (var i = 0; i < arr.length; i ++) {
if (i % 2 == 0) arr[i] = '%' + arr[i];
}
console.log(arr.join(''));
console.log(v.r
- [一起学Hive]之十五-分析Hive表和分区的统计信息(Statistics)
superlxw1234
hivehive分析表hive统计信息hive Statistics
关键字:Hive统计信息、分析Hive表、Hive Statistics
类似于Oracle的分析表,Hive中也提供了分析表和分区的功能,通过自动和手动分析Hive表,将Hive表的一些统计信息存储到元数据中。
表和分区的统计信息主要包括:行数、文件数、原始数据大小、所占存储大小、最后一次操作时间等;
14.1 新表的统计信息
对于一个新创建
- Spring Boot 1.2.5 发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.2.5已在7月2日发布,现在可以从spring的maven库和maven中心库下载。
这个版本是一个维护的发布版,主要是一些修复以及将Spring的依赖提升至4.1.7(包含重要的安全修复)。
官方建议所有的Spring Boot用户升级这个版本。
项目首页 | 源