- 数据挖掘与python实践中国慕课答案_中国大学MOOC(慕课)_数据挖掘与python实践_慕课答案...
weixin_39962285
纸浆中的颜色主要来源于()纺锤丝分为三种类型:_、_和_。纵轴为good,另一轴为bad的无异曲线,其效用递增方向是?只能选择一个:纽扣电池是锌银电池。纽约股灾爆发,日本银行推行的政策是()。尼西土陶在装饰纹饰中以()纹占主导地位。纸质密码本与电子密码本相比其优点是更换较为方便。纹沟发育形成()纺织文化在下面哪个方面表现?纽扣电池是锌银电池。纸艺手工制作时为省事可以选用双面胶粘合,因为双面胶也可以
- Python实践之三种时间等待方式:进程等待、隐性等待和显性等待
qq_41845402
前端python
"""等待三种方式1、进程等待time.sleep()2、隐性等待(等待资源加载完成)driver.implicitly_wait(5)接收浮点型数据,表示超时时间,最多等待3、显性等待(条件等待)WebDriverWait(driver,10,0.5).until(EC.presence_of_element_located(locator))"""1、进程等待需要导入time模块,time.s
- 深入浅出TCP/IP协议簇:理论与Python实践
web安全工具库
网络爬虫网络服务器运维
源码分享https://docs.qq.com/sheet/DUHNQdlRUVUp5Vll2?tab=BB08J2当我们提到网络编程或数据爬取时,了解基础的网络通信协议—TCP/IP协议簇是非常有用的。TCP/IP不是单一的协议,而是一组使互联网工作的协议的集合。在本篇博客中,我们将探讨TCP/IP的基础,并通过Python代码示例展示其在实际编程中的应用。TCP/IP概述TCP/IP协议簇包括
- 《统计学习方法:李航》笔记 从原理到实现(基于python)-- 第5章 决策树(代码python实践)
北方骑马的萝卜
机器学习笔记学习方法笔记python
文章目录第5章决策树—python实践书上题目5.1利用ID3算法生成决策树,例5.3scikit-learn实例《统计学习方法:李航》笔记从原理到实现(基于python)--第5章决策树第5章决策树—python实践importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlinefromsklearn.dat
- Python基础
nervermore990
Pythonpython
本专栏分享记录python基础知识的学习计划按照如下目录格式编写记录第一部分:python基本语法1.1环境搭建1.2基本数据类型1.3基本语法1.4内置方法1.5面向对象1.6常用库第二部分:python常用场景2.1文本处理2.2mysql2.3并发编程2.4网络编程2.5接口编程2.6测试第三部分:python实践3.1设计模式3.2django框架3.3图形编程以后会尽量定期更新,保持写作
- Python 实践——外星人入侵小游戏(上)
Ashleyxxihf
pythonpygame开发语言game
Python实践——外星人入侵小游戏(上)目录Python实践——外星人入侵小游戏(上)安装pip/pygame1.开始项目2.设置屏幕背景色基本操作:3.设置类4.添加飞船图像5.导入程序基本操作:完整:总结安装pip/pygame先查询python路径,然后在终端输入:/路径/python3-mensurepip--default-pip通过pip安装pygame:/路径/python3-mp
- 时间序列分析:ARIMA 模型(Python实践)
艽野尘梦better
python计量python开发语言
全文共25000余字,预计阅读时间约50~83.33分钟|满满干货,建议收藏!这里写目录标题1.ARIMA模型的由来2.ARIMA模型的基本概念2.1ARIMA模型的基本思想2.2ARIMA模型的数学表达式3.差分过程(I)的详解3.1什么是差分3.2差分的阶数3.3什么是滞后3.4滞后差分(多步差分)3.5使用差分消除数据波动3.6概念总结4.ARIMA(p,d,q)模型的参数选择4.1p和q到
- 【Python实践】使用Python编写AMQP协议客户端和服务端
GokuCode
python网络开发语言
使用Python编写AMQP协议客户端和服务端1.问题描述用户场景,用户通过AMQP协议订阅我的消息,然后我把消息发送给用户。从而实现发布订阅的模式。使用python做个demo2.最佳答案(详细解答可以往下看)安装Python包管理器pip(如果您的系统中没有安装pip的话)。安装amqpstorm包,它是一个用于AMQP协议的Python客户端。您可以使用以下命令在命令行中安装amqpstor
- 数据挖掘——认识数据
木夕敢敢
数据挖掘数据挖掘
《数据挖掘》国防科技大学《数据挖掘》青岛大学《数据挖掘与python实践》数据挖掘之认识数据1.数据和信息**数据(data)**是事实或观察的结果,是对客观事物的逻辑归纳,是用于表示客观事物的未经加工的原始素材。在计算机系统中,各种字母、数字符号的组合、语音、图形、图像等统称为数据,数据经过加工后就成为信息。2.数据对象及属性类型数据集由数据对象组成,一个数据对象对应一个实体,数据对象也可以成为
- 2019-10-06 梯度下降法Python实践——求函数的最小值
小郑的学习笔记
代码还是有很多地方需要完善的,需要近一步的学习importmath#使用梯度下降法求函数的最小值#f=exp(X^2+(y-2)^2)初始点为(1,1)#设计函数deffunction_one(x_input,y_input):#函数的输入x,yf=math.exp(x_input**2+(y_input-2)**2)#算出f的值dx=2*x_input*f#算出一阶x导数的值dy=2*(y_in
- Python实践:脚本调用exe与exe输出获取的方法总结
来知晓
Python世界python服务器linux
Python实践:脚本调用exe与exe输出获取的方法总结实现思路参考资料本文主要目的是研究总结通过Python脚本模拟实现bat批处理调用exe的功能,并获取exe在屏幕上的输出信息进行分析。实现思路通过参考资料里的几篇博客,可以知道Python调用exe的两种方法:os.system()和os.popen()os.systemparam1=r'p1'#参数1param2=r'p2'#参数2pa
- 数据笔记第二周:Python基础语法学习
三才数据分析学习笔记
目的:Python数据分析基础Python基础:Python环境安装Python基本用法:控制语句、函数、文件读写等Pyhton基本数据结构:字典、集合等Pandas环境安装Pandas数据结构:Series和Dataframe实践:各种描述性数据分析,使用Python实践一遍可以用Python自己实现中位数之类的计算,也可以直接调用Pandas的库数据可以自己随意造一些,也可以网上自己找数据集一
- 探索数据之美:优雅权重计算方法与Python实践
theskylife
数据分析20天玩转数据分析数据挖掘python算法人工智能数据分析数据挖掘
写在开头在数据的世界里,我们常常需要通过各种方法为不同的数据点分配合理的权重。这是数据分析中至关重要的一环,它决定了模型的准确性和结果的可信度。本文将引导您探索数据分析中常用的权重计算方法,并通过清晰的Python代码实现,让您轻松驾驭权重的奥秘。1.常见分类2.区别权重信息评价:2.1第一类为AHP层次法和优序图法;此类方法利用数字的相对大小信息进行权重计算;此类方法为主观赋值法,通常需要由专家
- ApacheCN 数据科学译文集 20210313 更新
布客飞龙
新增了五个教程:Python和Jupyter机器学习入门零、前言一、Jupyter基础知识二、数据清理和高级机器学习三、Web爬取和交互式可视化Python数据科学和机器学习实践指南零、前言一、入门二、统计和概率回顾和Python实践三、Matplotlib和高级概率概念四、预测模型五、Python机器学习六、推荐系统七、更多数据挖掘和机器学习技术八、处理真实数据九、ApacheSpark-大数据
- 卡尔曼滤波预测应用python实践
肖永威
人工智能及Python数据分析python算法机器学习卡尔曼滤波
1.什么是卡尔曼滤波最佳线性滤波理论起源于二十世纪40年代美国科学家Wiener和前苏联科学家KOnMoropOB等人的研究工作,后人统称为维纳滤波理论。60年代Kalman把状态空间模型引入滤波理论,并导出了一套递推估计算法,后人称之为卡尔曼滤波理论。卡尔曼滤波是以最小均方误差为估计的最佳准则,来寻求一套递推估计的算法,其基本思想是:采用信号与噪声的状态空间模型,利用前一时刻地估计值和现时刻的观
- 客观赋权熵值法多指标综合评价方法原理及python实践
肖永威
Python数据分析python算法熵值法指标评价
1.什么是熵值法熵值法是指用来判断某个指标的离散程度的数学方法。离散程度越大,该指标对综合评价的影响越大。可以用熵值判断某个指标的离散程度。熵值法是一种客观赋权方法,借鉴了信息熵思想,它通过计算指标的信息熵,根据指标的相对变化程度对系统整体的影响来决定指标的权重。熵值法是一种常用的多指标综合评价方法,它可以将多个指标的数据进行综合分析,得出一个综合评价结果。熵值法的作用非常广泛,可以应用于各种领域
- K邻近算法的Python实践——用Python实现简单而强大的机器学习算法
非著名程序员阿强
算法python机器学习
K邻近算法(K-NearestNeighbors)是一种常用的机器学习算法,用于分类和回归任务。它基于实例的学习方法,通过根据邻近的训练样本来预测新的数据点的标签。Python提供了丰富的机器学习库,其中包括Scikit-learn,使得实现K邻近算法变得简单而便捷。本文将介绍K邻近算法的基本原理、实现步骤和示例代码,帮助读者理解和应用Python实现K邻近算法。一、K邻近算法简介K邻近算法是一种
- 从根到叶:随机森林模型的深入探索
无水先生
机器学习人工智能随机森林算法机器学习
一、说明在本综合指南中,我们将超越基础知识。当您盯着随机森林模型的文档时,您将不再对“节点杂质”、“加权分数”或“成本复杂性修剪”等术语感到不知所措。相反,我们将剖析每个参数,阐明其作用和影响。通过理论和Python实践示例的结合,您将对如何按照您的意愿塑造随机森林有细致入微的理解。经验丰富的数据科学家通常对他们的数据集有一种直观的感觉——引导他们找到正确的算法和正确的参数的第六感。虽然这看起来像
- C#,Python实践,用CodeFormer实现人脸重建(Face Restoration),模糊清晰、划痕修复及黑白上色
深度混淆
C#入门教程Beginner‘sRecipespython开发语言人工智能算法
无论是自己、家人或是朋友、客户的照片,免不了有些是黑白的、被污损的、模糊的,总想着修复一下。作为一个程序员或者程序员的家属,当然都有责任满足他们的需求、实现他们的想法。除了这个,学习了本文的成果,或许你还可以用来赚点小钱。比如这样!或是这样!是不是很酷?那么。。。需要什么编程技能?什么知识?答案:你不需要会编程序!你只需要认识26个字母和大约4GB左右的硬盘空间.1CODEFORMER概要(可略过
- Python进阶该怎么学?有什么书推荐吗?
Python秒杀
python开发语言机器学习1024程序员节人工智能python进阶开发
给大家再分享一下整理出来的Python进阶以及Python实践操作可以参考学习的堪称经典的书籍,同样是豆瓣高分榜!内容有点长,一定要耐心看完。Python进阶学习书籍EffectivePython:编写高质量Python代码的90个有效方法(原书第2版)《EffectivePython:编写高质量Python代码的59个有效方法》第2版。本书可以帮你掌握真正的Python编程方式,令你能够完全发挥
- 机器学习案例(十三):基于Python的电影推荐系统
川川菜鸟
机器学习入门到大神机器学习python人工智能
文章目录背景基于Python的推荐系统基于内容的推荐系统项目概要TF-IDF矢量化器用户档案优点和缺点协同过滤评分预测优点和缺点推荐系统(python实践)导入模块:加载数据评分统计分析用户评分频率电影评分分析用户-物品矩阵的创建电影相似性分析电影推荐与用户偏好相关总结背景利用数据并应用相关的编程技能为企业创造价值的能力是数据科学(DS)和人工智能(AI)的基本组成部分。像Netflix、亚马逊和
- 【Python实践】_RabbitMQ理论知识
大婶N72
真正的稳定,是自己不断成长,不断寻找新的空间。与其要稳定,不如开始拥抱这个变化的时代,让自己准备好。python实践【目录】Python实践【写在前面】:使用Python操作一轮RabbitMQ之后应该对其基础知识做一个认识【材料】:【Base1】:什么是RabbitMQRabbitMQ,即消息队列,是对erlang语言开发的AMQP(AdvancedMessageQueuingProtocol,
- python常见的数据类型形式化定义_详解:规整数据(Tidy Data)的理论与Python实践
weixin_39721953
多数数据科学机器学习项目都遵循帕累托原理,即我们用将近80%的时间进行数据准备,其余20%的时间用于选择和训练合适的机器学习模型。来源:数据科学DataScience通常,我们用于创建机器学习模型的数据集是混乱的,无法直接在模型中使用。我们需要确保输入到模型中的数据都是规整的数据,这就需要执行一些数据清理步骤以获得可以拟合到模型中的数据集。实际上,机器学习/数据科学项目的第一步正是数据的清洗与整理
- 《机器学习Python实践 》- 可视化
橘猫吃不胖
数据可视化,可视化的目的,是为了更直观的理解数据、更快速的理解数据单一图表直方图又称质量分布图,可以直观的展示每个属性的分布情况axes=df.hist(figsize=(9,9))密度图也叫做KDE图,是一种表现与数据值对应的边界或域对象的图形表示方法,一般用于呈现连续变量。密度图,类似于对直方图的抽象,用平滑的曲线来描述数据分布。df.plot.kde(subplots=True,layout
- python实现箱型分析_箱形图以及python实践
weixin_39600510
python实现箱型分析
最近在接触kaggle的竞赛示例,练习了一下,感觉受益匪浅。同时,心中也有个问题。拿到数据之后第一件事是什么?分析数据的情况?怎么分析?分析之后如何去处理数据呢?等等一些数据分析的工作。其中,大家都可能非常清楚条形图、直方图、散点图和曲线图的用处,但是箱形图呢?(或者称为盒须图)。他的意义在哪里呢?在python中又是如何实现的呢?于是我今天翻开了贾俊平老师的那本《统计学》琢磨了一下午,又参考了各
- python实践第5章-函数和lambda表达式
仇玲妍
python开发语言
1.定义一个函数,该函数可接收一个list作为参数,该函数使用直接选择排序对list排序defssort(list):lens=len(list)foriinrange(lens):min=iforjinrange(i,lens):iflist[min]>list[j]:min=jlist[i],list[min]=list[min],list[i]list1=[23,12,66,90,25,3]
- python备份远程文件夹文件到本地_Python实践练习:将一个文件夹备份到一个 ZIP 文件...
weixin_39668496
题目项目要求:假定你正在做一个项目,它的文件保存在C:\AlsPythonBook文件夹中。你担心工作会丢失,所以希望为整个文件夹创建一个ZIP文件,作为“快照”。你希望保存不同的版本,希望ZIP文件的文件名每次创建时都有所变化。代码#!python3#backupToZip.py-Copiesanentirefolderanditscontentsinto#aZIPfilewhosefilena
- 【降维打击】T分布随机近邻嵌入(T-SNE)Python实践
风巽·剑染春水
pythonsklearn数据降维
近几天看到论文里面有T分布随机近邻嵌入(T-distributedstochasticneighborembedding,T-SNE)这种可视化方法,以前好像也看到过,但没有系统了解过,现有时间正好实践记录一下。1.T-SNE简介 T-SNE是一种降维方法,降维?PCA(Principalcomponentanalysis)也可以降维,T-SNE有什么特点呢?T-SNE是非线性的,而PCA是
- 使用差分进化算法进行关键帧提取:Python实践与详细指南
m0_57781768
Python算法研究与解读算法python开发语言
1.差分进化算法简介差分进化算法(DifferentialEvolution,DE)是一种为实数编码的全局优化问题设计的启发式搜索方法。DE的基本原理是通过对种群中的个体进行差分变异、交叉和选择操作来进化种群,使种群逐渐趋近于问题的全局最优解。DE算法的基本步骤包括:初始化:随机生成初始种群变异:通过组合种群中的不同个体,产生差分变异向量交叉:与种群中的个体进行交叉操作,产生试验向量选择:根据适应
- 【Python实践】_Python操作RabbitMQ
大婶N72
真正的稳定,是自己不断成长,不断寻找新的空间。与其要稳定,不如开始拥抱这个变化的时代,让自己准备好。python实践【目录】Python实践【写在前面】:只是真正的使用才能有深刻的理解。【材料】:【Step1】:确认之前安装的RabbiMQ环境能正常工作浏览器打开http://localhost:15672/#/,登录。【Step2】:对RabbitMQ的基本认识RabbitMQ可以简单理解为一个
- [黑洞与暗粒子]没有光的世界
comsci
无论是相对论还是其它现代物理学,都显然有个缺陷,那就是必须有光才能够计算
但是,我相信,在我们的世界和宇宙平面中,肯定存在没有光的世界....
那么,在没有光的世界,光子和其它粒子的规律无法被应用和考察,那么以光速为核心的
&nbs
- jQuery Lazy Load 图片延迟加载
aijuans
jquery
基于 jQuery 的图片延迟加载插件,在用户滚动页面到图片之后才进行加载。
对于有较多的图片的网页,使用图片延迟加载,能有效的提高页面加载速度。
版本:
jQuery v1.4.4+
jQuery Lazy Load v1.7.2
注意事项:
需要真正实现图片延迟加载,必须将真实图片地址写在 data-original 属性中。若 src
- 使用Jodd的优点
Kai_Ge
jodd
1. 简化和统一 controller ,抛弃 extends SimpleFormController ,统一使用 implements Controller 的方式。
2. 简化 JSP 页面的 bind, 不需要一个字段一个字段的绑定。
3. 对 bean 没有任何要求,可以使用任意的 bean 做为 formBean。
使用方法简介
- jpa Query转hibernate Query
120153216
Hibernate
public List<Map> getMapList(String hql,
Map map) {
org.hibernate.Query jpaQuery = entityManager.createQuery(hql);
if (null != map) {
for (String parameter : map.keySet()) {
jp
- Django_Python3添加MySQL/MariaDB支持
2002wmj
mariaDB
现状
首先,
[email protected] 中默认的引擎为 django.db.backends.mysql 。但是在Python3中如果这样写的话,会发现 django.db.backends.mysql 依赖 MySQLdb[5] ,而 MySQLdb 又不兼容 Python3 于是要找一种新的方式来继续使用MySQL。 MySQL官方的方案
首先据MySQL文档[3]说,自从MySQL
- 在SQLSERVER中查找消耗IO最多的SQL
357029540
SQL Server
返回做IO数目最多的50条语句以及它们的执行计划。
select top 50
(total_logical_reads/execution_count) as avg_logical_reads,
(total_logical_writes/execution_count) as avg_logical_writes,
(tot
- spring UnChecked 异常 官方定义!
7454103
spring
如果你接触过spring的 事物管理!那么你必须明白 spring的 非捕获异常! 即 unchecked 异常! 因为 spring 默认这类异常事物自动回滚!!
public static boolean isCheckedException(Throwable ex)
{
return !(ex instanceof RuntimeExcep
- mongoDB 入门指南、示例
adminjun
javamongodb操作
一、准备工作
1、 下载mongoDB
下载地址:http://www.mongodb.org/downloads
选择合适你的版本
相关文档:http://www.mongodb.org/display/DOCS/Tutorial
2、 安装mongoDB
A、 不解压模式:
将下载下来的mongoDB-xxx.zip打开,找到bin目录,运行mongod.exe就可以启动服务,默
- CUDA 5 Release Candidate Now Available
aijuans
CUDA
The CUDA 5 Release Candidate is now available at http://developer.nvidia.com/<wbr></wbr>cuda/cuda-pre-production. Now applicable to a broader set of algorithms, CUDA 5 has advanced fe
- Essential Studio for WinRT网格控件测评
Axiba
JavaScripthtml5
Essential Studio for WinRT界面控件包含了商业平板应用程序开发中所需的所有控件,如市场上运行速度最快的grid 和chart、地图、RDL报表查看器、丰富的文本查看器及图表等等。同时,该控件还包含了一组独特的库,用于从WinRT应用程序中生成Excel、Word以及PDF格式的文件。此文将对其另外一个强大的控件——网格控件进行专门的测评详述。
网格控件功能
1、
- java 获取windows系统安装的证书或证书链
bewithme
windows
有时需要获取windows系统安装的证书或证书链,比如说你要通过证书来创建java的密钥库 。
有关证书链的解释可以查看此处 。
public static void main(String[] args) {
SunMSCAPI providerMSCAPI = new SunMSCAPI();
S
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(set类型和zset类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
4.sets类型
Set是集合,它是string类型的无序集合。set是通过hash table实现的,添加、删除和查找的复杂度都是O(1)。对集合我们可以取并集、交集、差集。通过这些操作我们可以实现sns中的好友推荐和blog的tag功能。
sadd:向名称为key的set中添加元
- 异常捕获何时用Exception,何时用Throwable
bingyingao
用Exception的情况
try {
//可能发生空指针、数组溢出等异常
} catch (Exception e) {
 
- 【Kafka四】Kakfa伪分布式安装
bit1129
kafka
在http://bit1129.iteye.com/blog/2174791一文中,实现了单Kafka服务器的安装,在Kafka中,每个Kafka服务器称为一个broker。本文简单介绍下,在单机环境下Kafka的伪分布式安装和测试验证 1. 安装步骤
Kafka伪分布式安装的思路跟Zookeeper的伪分布式安装思路完全一样,不过比Zookeeper稍微简单些(不
- Project Euler
bookjovi
haskell
Project Euler是个数学问题求解网站,网站设计的很有意思,有很多problem,在未提交正确答案前不能查看problem的overview,也不能查看关于problem的discussion thread,只能看到现在problem已经被多少人解决了,人数越多往往代表问题越容易。
看看problem 1吧:
Add all the natural num
- Java-Collections Framework学习与总结-ArrayDeque
BrokenDreams
Collections
表、栈和队列是三种基本的数据结构,前面总结的ArrayList和LinkedList可以作为任意一种数据结构来使用,当然由于实现方式的不同,操作的效率也会不同。
这篇要看一下java.util.ArrayDeque。从命名上看
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-装饰模式-Decorator
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/
import java.io.BufferedOutputStream;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.Fi
- Maven学习(一)
chenyu19891124
Maven私服
学习一门技术和工具总得花费一段时间,5月底6月初自己学习了一些工具,maven+Hudson+nexus的搭建,对于maven以前只是听说,顺便再自己的电脑上搭建了一个maven环境,但是完全不了解maven这一强大的构建工具,还有ant也是一个构建工具,但ant就没有maven那么的简单方便,其实简单点说maven是一个运用命令行就能完成构建,测试,打包,发布一系列功
- [原创]JWFD工作流引擎设计----节点匹配搜索算法(用于初步解决条件异步汇聚问题) 补充
comsci
算法工作PHP搜索引擎嵌入式
本文主要介绍在JWFD工作流引擎设计中遇到的一个实际问题的解决方案,请参考我的博文"带条件选择的并行汇聚路由问题"中图例A2描述的情况(http://comsci.iteye.com/blog/339756),我现在把我对图例A2的一个解决方案公布出来,请大家多指点
节点匹配搜索算法(用于解决标准对称流程图条件汇聚点运行控制参数的算法)
需要解决的问题:已知分支
- Linux中用shell获取昨天、明天或多天前的日期
daizj
linuxshell上几年昨天获取上几个月
在Linux中可以通过date命令获取昨天、明天、上个月、下个月、上一年和下一年
# 获取昨天
date -d 'yesterday' # 或 date -d 'last day'
# 获取明天
date -d 'tomorrow' # 或 date -d 'next day'
# 获取上个月
date -d 'last month'
#
- 我所理解的云计算
dongwei_6688
云计算
在刚开始接触到一个概念时,人们往往都会去探寻这个概念的含义,以达到对其有一个感性的认知,在Wikipedia上关于“云计算”是这么定义的,它说:
Cloud computing is a phrase used to describe a variety of computing co
- YII CMenu配置
dcj3sjt126com
yii
Adding id and class names to CMenu
We use the id and htmlOptions to accomplish this. Watch.
//in your view
$this->widget('zii.widgets.CMenu', array(
'id'=>'myMenu',
'items'=>$this-&g
- 设计模式之静态代理与动态代理
come_for_dream
设计模式
静态代理与动态代理
代理模式是java开发中用到的相对比较多的设计模式,其中的思想就是主业务和相关业务分离。所谓的代理设计就是指由一个代理主题来操作真实主题,真实主题执行具体的业务操作,而代理主题负责其他相关业务的处理。比如我们在进行删除操作的时候需要检验一下用户是否登陆,我们可以删除看成主业务,而把检验用户是否登陆看成其相关业务
- 【转】理解Javascript 系列
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JavaScript
理解Javascript_13_执行模型详解
摘要: 在《理解Javascript_12_执行模型浅析》一文中,我们初步的了解了执行上下文与作用域的概念,那么这一篇将深入分析执行上下文的构建过程,了解执行上下文、函数对象、作用域三者之间的关系。函数执行环境简单的代码:当调用say方法时,第一步是创建其执行环境,在创建执行环境的过程中,会按照定义的先后顺序完成一系列操作:1.首先会创建一个
- Subsets II
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set
Given a collection of integers that might contain duplicates, nums, return all possible subsets.
Note:
Elements in a subset must be in non-descending order.
The solution set must not conta
- Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
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Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
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- shell嵌套expect执行命令
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一直都想把expect的操作写到bash脚本里,这样就不用我再写两个脚本来执行了,搞了一下午终于有点小成就,给大家看看吧.
系统:centos 5.x
1.先安装expect
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#!/bin/bash
- Linux实用命令整理
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0. 基本命令 linux 基本命令整理
1. 压缩 解压 tar -zcvf a.tar.gz a #把a压缩成a.tar.gz tar -zxvf a.tar.gz #把a.tar.gz解压成a
2. vim小结 2.1 vim替换 :m,ns/word_1/word_2/gc  
- 独立开发人员通向成功的29个小贴士
shoothao
独立开发
概述:本文收集了关于独立开发人员通向成功需要注意的一些东西,对于具体的每个贴士的注解有兴趣的朋友可以查看下面标注的原文地址。
明白你从事独立开发的原因和目的。
保持坚持制定计划的好习惯。
万事开头难,第一份订单是关键。
培养多元化业务技能。
提供卓越的服务和品质。
谨小慎微。
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“独立
- JAVA中堆栈和内存分配原理
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1、栈、堆
1.寄存器:最快的存储区, 由编译器根据需求进行分配,我们在程序中无法控制.2. 栈:存放基本类型的变量数据和对象的引用,但对象本身不存放在栈中,而是存放在堆(new 出来的对象)或者常量池中(字符串常量对象存放在常量池中。)3. 堆:存放所有new出来的对象。4. 静态域:存放静态成员(static定义的)5. 常量池:存放字符串常量和基本类型常量(public static f