- 高精度运算【加减乘除比较】
NovakG_
学习心得算法高精度
高精度定义高精度计算(ArbitraryPrecisionArithmetic)是指超过编程语言内置数据类型(如int、long、double)所能表示范围的数值运算。一般编程语言的数值类型有固定的存储位数,导致超出范围时可能溢出或丢失精度,因此需要使用高精度算法来处理。出现的原因:1️⃣存储空间限制:int、double等数据类型有固定的存储位数,超出范围会溢出或丢失精度。2️⃣浮点数误差:计算
- 图像识别-pytorch
星辰瑞云
机器学习cnnpytorch
Pytorch神经网络工具箱神经网络核心组件神经网络的基本组件层:包括卷积层、池化层、全连接层等。层是神经网络的基本结构,输入张量通过层后变为输出张量。模型:由层构成的网络结构,如AlexNet、VGG等。模型可以是预训练的,也可以自己搭建。损失函数:用于衡量预测值与真实值之间的差距,如均方误差。损失函数越小越好。优化器:用于调整权重和偏置,使损失函数最小化。优化器决定了参数的调整方式。误差反传(
- 数学建模(6)——预测类模型目录
Ice-cream-AI
数学建模
预测模型是一类通过分析和建模历史数据来预测未来结果的算法或模型。这些模型广泛应用于各种领域,包括金融、医疗、市场营销、气象、制造业等。以下是一些常见的预测模型:1.回归模型线性回归(LinearRegression):用于预测连续变量,通过拟合一个线性方程来最小化预测值和实际值之间的误差。多元线性回归(MultipleLinearRegression):扩展线性回归模型,使用多个特征进行预测。岭回
- 【机器学习】平均绝对误差(MAE:Mean Absolute Error)
IT古董
机器学习人工智能机器学习人工智能python
平均绝对误差(MeanAbsoluteError,MAE)是一种衡量预测值与实际值之间平均差异的统计指标。它在机器学习、统计学等领域中广泛应用,用于评估模型的预测精度。与均方误差(MSE)或均方误差根(RMSE)不同,MAE使用误差的绝对值,因此它在处理异常值时更加稳定。1.MAE的定义和公式给定预测值和真实值,MAE的公式为:其中:n是样本总数。是模型的预测值。是对应的真实值。MAE表示了预测值
- 解决陀螺仪角度漂移问题 三轴陀螺仪和六轴陀螺仪的区别
压电侠123
晶体晶振晶体振荡器新媒体运营
陀螺仪角度漂移是指在使用陀螺仪时,由于各种误差和不完美的因素导致测量的角度随时间发生偏移。为了解决陀螺仪角度漂移问题,可以考虑以下几种方法:1.零位校准(ZeroCalibration):陀螺仪在使用前可以进行零位校准,即在没有角速度输入时,将测量值归零。通过定期进行零位校准,可以减少角度漂移的影响。2.温度补偿(TemperatureCompensation):陀螺仪的性能受环境温度的影响较大。
- 多边形顺逆时针判定算法详解
wangzy1982
算法
多边形顺逆时针判定解决的问题是给一个多边形的顶点列表或者边列表,判断该多边形是顺时针还是逆时针。多边形顺逆时针判定算法在几何算法中应用十分广泛。因为很多几何算法都需要要根据几何的拓扑结构,为了方便,往往规定外环多边形是逆时针,内环多边形是顺时针。除了介绍算法,作者还会关于误差对算法稳定性影响有详细介绍。更多几何算法,欢迎关注作者gongzhonghao:几何算法算法一:用最远顶点判断顺逆时针边不包
- pytorch基础-比较矩阵是否相等
yuweififi
pytorch人工智能
1、使用NumPy库NumPy是Python中用于科学计算的常用库,它提供了array_equal和allclose函数来判断矩阵是否相等。array_equal用于精确比较,allclose用于考虑一定误差范围的近似比较,适合浮点数矩阵。importnumpyasnp#创建示例矩阵matrix_a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])matrix_b=np.array([[1,
- 项目沟通管理的主要内容是什么
项目管理
项目沟通管理是确保项目所有相关方之间信息流畅、透明和及时传递的关键要素。项目沟通管理的主要内容包括沟通计划制定、信息传递、沟通渠道管理、沟通工具选择、沟通记录与反馈、以及冲突解决与协调。这些内容共同作用,确保项目中的各方能够有效合作,减少信息误差,提升项目的执行力和透明度。其中,沟通计划的制定至关重要,它为项目的沟通活动提供框架和指导,确保信息传递的顺畅和高效。本文将详细探讨项目沟通管理的主要内容
- 视觉SLAM十四讲 第7讲 (3) 相机运动估计 2D-2D/3D-2D/3D-3D
LYF0816LYF
slamlearning3d计算机视觉算法slam
相机运动估计2D-2D/3D-2D/3D-3D1.2D-2D:对极约束2.三角测量3.3D-2D:PnP3.1直接线性变换DLT3.2P3P3.3最小化投影误差求解PnP4.3D-3D:ICP4.1SVD方法4.2非线性优化方法5.总结若已经有匹配好的点对,要根据点对估计相机的运动,可以分为以下三种情况:2D-2D:即点对都是2D点,比如单目相机匹配到的点对。我们可以用对极几何来估计相机的运动。在
- 《李航 统计学习方法》学习笔记——第八章提升方法
eveiiii
统计学习python机器学习人工智能算法
提升方法8.1提升方法AdaBoost8.1.1提升方法的基本思路8.1.2AdaBoost算法8.1.3AdaBoost的例子(代码实现)8.2AdaBoost算法的训练误差分析定理8.1AdaBoost训练误差界定理8.2二分类问题AdaBoost训练误差界8.3AdaBoost算法的解释8.3.1前向分步算法8.3.2前向分步算法与AdaBoost8.4提升树8.4.1提升树模型8.4.2提
- 伏羲加密系统的运行原理?为什么deepseek的创始人在巴黎AI峰会上使用的是全息量子投影技术?
九张算数
人工智能人工智能
现场,所有人都被眼前的景象惊得瞪大了眼睛,嘴巴微张,完全沉浸在震撼之中,甚至连鼓掌都忘记了。原来,他们正在目睹梁文峰带来的量子全息技术3D投影展示。据了解,这套投影技术的误差竟然只有0.1毫米,延迟仅1.2毫秒,更令人惊叹的是,它的耗电量极低。与会者们在回过神后,纷纷对这项技术发出由衷的赞叹。梁文峰透露,此次线上会议的总耗电量,仅仅相当于煮一壶咖啡所需的电量。目前,这项技术已经申请了27项专利,消
- 人工智能深度学习系列—深入探索KL散度:度量概率分布差异的关键工具
学步_技术
自动驾驶人工智能人工智能深度学习自动驾驶机器学习
人工智能深度学习系列—深度解析:交叉熵损失(Cross-EntropyLoss)在分类问题中的应用人工智能深度学习系列—深入解析:均方误差损失(MSELoss)在深度学习中的应用与实践人工智能深度学习系列—深入探索KL散度:度量概率分布差异的关键工具人工智能深度学习系列—探索余弦相似度损失:深度学习中的相似性度量神器人工智能深度学习系列—深度学习中的边界框回归新贵:GHM(GeneralizedH
- Spring Boot集成Redisson实现延迟队列
涛哥是个大帅比
Springspringbootredisredisson延迟队列延迟消息
项目场景:在电商、支付等领域,往往会有这样的场景,用户下单后放弃支付了,那这笔订单会在指定的时间段后进行关闭操作,细心的你一定发现了像某宝、某东都有这样的逻辑,而且时间很准确,误差在1s内;那他们是怎么实现的呢?一般实现的方法有几种:使用redisson、rocketmq、rabbitmq等消息队列的延时投递功能。解决方案:一般项目集成redis的比较多,所以我这篇文章就说下redisson延迟队
- PID控制器简述(附代码)
J-TS
算法stm32c语言
本文主要是通过简单易懂的表述讲解一下PID。PID是一种常用且算法简单的控制器,在现实中的应用很广泛,通过本文,可以让一个小白对PID有一定了解(本文仅是写给小白看的,所以很多地方并不严谨)。PP是比例系数,假设你的误差为e,那么输出则为Kp*e。但是只用P会存在稳态误差(随着e的减小,输出也越来越小,例如无人机在上升时,到达目标位置之后,还需要抵抗重力,因此也需要电机持续输出,输出为0显然会时无
- 统计学基础知识点刷题(task2)
sm376624607
统计学
参考视频:可汗学院《统计学》参考书籍:《深入浅出统计学》文章目录概念1:中心极限定理概念2:置信区间概念3:伯努利分布概念4:误差范围概念5:小样本容量置信区间概念1:中心极限定理核心内容:随着抽样次数趋于∞\infty∞,样本均值的抽样分布趋近于正态分布,且该正态分布的均值为总体均值。X‾服从N(μ,σ/n)\overline{X}服从N(\mu,\sigma/\sqrt{n})X服从N(μ,σ
- 斩波放大器
chinahongjiang
硬件工程单片机嵌入式硬件
斩波放大器(ChopperAmplifier)是一类专为精密信号放大而设计的放大器,其核心思想是通过斩波调制技术将低频输入信号转换到较高频率区间,在高频段进行放大后,再经过解调和低通滤波还原回原始信号。这样可以大幅降低放大器本身因直流失调和1/f噪声引起的误差,从而实现高精度、低漂移的放大效果。下面详细介绍斩波放大器的工作原理、结构特点以及主要应用。1.工作原理传统放大器在放大微弱信号时常常受到输
- 解锁机器学习核心算法 | 线性回归:机器学习的基石
紫雾凌寒
AI炼金厂#机器学习算法算法机器学习线性回归人工智能深度学习aipython
在机器学习的众多算法中,线性回归宛如一块基石,看似质朴无华,却稳稳支撑起诸多复杂模型的架构。它是我们初涉机器学习领域时便会邂逅的算法之一,其原理与应用广泛渗透于各个领域。无论是预测房价走势、剖析股票市场波动,还是钻研生物医学数据、优化工业生产流程,线性回归皆能大显身手。本质上,线性回归是一种用于构建变量间线性关系的统计模型。它试图寻觅一条最佳拟合直线(或超平面),以使预测值与实际观测值之间的误差降
- 从绝对误差到相对误差:C++ 浮点数比较详解
Xayla
C++技术c++开发语言
一般情况下,对于比较两个整数的大小关系,我们通常使用简单的比较运算符进行比较即可得出结论;考虑下面的程序:#include#include#includeintmain(){inta{1};intb{2};std::coutb)intmain(){constexprdoubled1{100.0-99.99};constexprdoubled2{10.0-9.99};if(d1==d2)std::c
- MSE损失函数
亲持红叶
numpy线性代数机器学习
MSE损失函数均方误差损失函数表达式KaTeXparseerror:Unexpectedcharacter:'?'atposition39:…imits_{k=1}^K(?̲?_−_)^2…上式中的12\frac{1}{2}21项用于简化计算,也可以利用1k\frac{1}{k}k1进行平均,这些缩放运算均不会改变梯度方向。偏导数$$\begin{aligned}\frac{\partialL}{
- Python-OpenCV的单目视觉测距_python opencv 单目测距
2401_87556630
pythonopencv开发语言
已知物体的测量方法是指在已知物体信息的条件下利用摄像机获得的目标图片得到深度信息。此类方法主要应用于单目视觉进行导航和定位,该类方法的缺点是利用单个特征点进行测量,容易因特征点提取的不准确性,产生误差。我们采用摄像头采集图片,将三维场景投影到摄像机二维像平面上。对于测量地球坐标系中的物体而言,小孔成像模型(也称为线性摄像机模型)基本可以满足测量的要求,即任意点p1在图像中的投影位置p2为光心Oc与
- 猎板讲堂:无刷电机调速控制的挑战与解决方案
lboyj
51单片机PCB嵌入式硬件
无刷电机调速控制是电机控制领域的基本要求,涉及到多种控制方式,包括电位器调速、PWM调速和分段速度调速。本文结合作者近20年的电机驱动开发经验,分享在高速无刷电机无级调速中遇到的问题和心得。电位器调速的问题与解决方案使用电位器调速时,调速精度受限于AD转换精度,最高为24.4RPM。硬件上的地线干扰等会引起AD输入的误差,导致转速控制不理想,尤其在高速电机上表现为不均匀的噪音。解决方案:通过在AD
- 【matlab】采用傅立叶变换空间载波法从强度分布恢复相位分布
鱼弦
人工智能时代matlab开发语言
采用傅立叶变换空间载波法从强度分布恢复相位分布介绍傅立叶变换空间载波法是一种从强度分布恢复相位分布的技术,广泛应用于光学测量、干涉测量、表面形貌测量等领域。该方法通过分析空间上呈正弦分布的光强信息,利用傅立叶变换提取相位信息,从而恢复波面的相位分布。应用使用场景光学测量:用于测量光学元件的表面形貌和波前误差。干涉测量:用于干涉仪中的相位恢复和表面形貌测量。生物医学成像:用于相位对比显微镜中的相位恢
- 【MATLAB例程】虚拟长基线校正INS,代码实现
MATLAB卡尔曼
matlab开发语言
实现水下航行器(AUV)的惯性导航(SINS)与虚拟长基线(VLBL)融合校正,抑制导航误差累积。文章目录惯性导航核心算法误差模型改进运行结果:代码代码总结核心功能技术亮点应用场景结果验证扩展建议代码依赖与运行创新点总结惯性导航核心算法采用四元数法进行姿态更新(如搜索结果3所述),解决大角度旋转问题实现速度/位置力学编排(参考搜索结果14的机械编排流程)虚拟长基线校正:模拟4个海底信标的测距数据(
- 机器学习课程的常见章节结构
zhangfeng1133
机器学习分类学习
以下是机器学习课程的常见章节结构,结合了搜索结果中的信息:1.机器学习基础知识机器学习的定义与分类监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习机器学习的产生与发展机器学习的历史与现代应用经验误差与过拟合过拟合与欠拟合的概念及解决方案评估方法与性能度量交叉验证、准确率、召回率、F1分数等偏差与方差偏差-方差权衡及其对模型的影响2.经典机器学习算法2.1线性模型一元线性回归与多元线性回归梯度下降算法(批
- 评价指标 MAE、MSE、RMSE、MRE
雅俗共赏100
算法
1、MAE(MeanAbsoluteError-平均绝对误差):2、MSE(MeanSquaredError-均方误差):3、RMSE(RootMeanSquaredError-均方根误差):4、MRE(MeanRelativeError-平均相对误差):
- 为什么编程语言不能无误差的表示十进制数
编程
在编程中,尤其是涉及到数值计算时,十进制数的表示问题是一个常见的技术挑战。虽然我们日常生活中使用的是十进制数,但计算机内部却使用二进制来存储和处理数据。由于十进制和二进制之间存在根本性的差异,编程语言无法无误差地表示十进制数。这一问题不仅涉及到计算机的基本存储方式,还与浮点数的表示精度和计算机的内存管理机制密切相关。在实践中,这种表示误差会影响许多领域的计算,包括财务、科学计算和工程应用。本文将深
- 训练与优化
钰见梵星
小土堆PyTorch深度学习深度学习pytorch人工智能
训练与优化损失函数与反向传播损失函数能够衡量神经网络输出与目标值之间的误差,同时为反向传播提供依据,计算梯度来优化网络中的参数。torch.nn.L1Loss计算所有预测值与真实值之间的绝对差。参数为reduction:'none':不对损失进行任何求和或平均,返回每个元素的损失。'mean':对损失进行平均,默认选项。'sum':对所有样本的损失进行求和。importtorchinput=tor
- 【AI面板识别】
嵌入式学习菌
敲代码系列华为OD刷题华为od
题目描述AI识别到面板上有N(1≤N≤100)个指示灯,灯大小一样,任意两个之间无重叠。由于AI识别误差,每次别到的指示灯位置可能有差异,以4个坐标值描述AI识别的指示灯的大小和位置(左上角x1,y1,右下角x2,y2),请输出先行后列排序的指示灯的编号,排序规则:每次在尚未排序的灯中挑选最高的灯作为的基准灯,找出和基准灯属于同一行所有的灯进行排序。两个灯高低偏差不超过灯半径算同一行(即两个灯坐标
- 在单片机中是否应该取消32.768kHz外部晶振
鹿屿二向箔
单片机嵌入式硬件
在STM32F103C8T6中,32.768kHz外部晶振(LSE)并非必须,其必要性取决于具体应用需求。以下是详细分析:1.是否需要32.768kHz晶振?需要LSE晶振的场景实时时钟(RTC):若需RTC功能(如日历、精确计时),且要求高精度时间基准,必须使用32.768kHz晶振(LSE)。原因:内部低速RC振荡器(LSI,约40kHz)精度较低(±1%),可能导致时间累积误差(每天约1分钟
- 【深度学习入门:基于python的理论与实现读书笔记】第五章误差反向传播法
Bin二叉
深度学习python人工智能
目录摘要第五章误差反向传播法简单层的实现乘法层的实现加法层的实现激活函数层的实现ReLU层Sigmoid层Affine层和Softmax层的实现Affine层Softmax-with-Loss层误差反向传播法的实现摘要该文章简要介绍了神经网络的误差反向传播法,省去了大量的推理过程,重点讲述了神经网络误差反向传播法的代码实现。第五章误差反向传播法反向传播就是从后到前局部计算偏导数并将其与从上游传来的
- java责任链模式
3213213333332132
java责任链模式村民告县长
责任链模式,通常就是一个请求从最低级开始往上层层的请求,当在某一层满足条件时,请求将被处理,当请求到最高层仍未满足时,则请求不会被处理。
就是一个请求在这个链条的责任范围内,会被相应的处理,如果超出链条的责任范围外,请求不会被相应的处理。
下面代码模拟这样的效果:
创建一个政府抽象类,方便所有的具体政府部门继承它。
package 责任链模式;
/**
*
- linux、mysql、nginx、tomcat 性能参数优化
ronin47
一、linux 系统内核参数
/etc/sysctl.conf文件常用参数 net.core.netdev_max_backlog = 32768 #允许送到队列的数据包的最大数目
net.core.rmem_max = 8388608 #SOCKET读缓存区大小
net.core.wmem_max = 8388608 #SOCKET写缓存区大
- php命令行界面
dcj3sjt126com
PHPcli
常用选项
php -v
php -i PHP安装的有关信息
php -h 访问帮助文件
php -m 列出编译到当前PHP安装的所有模块
执行一段代码
php -r 'echo "hello, world!";'
php -r 'echo "Hello, World!\n";'
php -r '$ts = filemtime("
- Filter&Session
171815164
session
Filter
HttpServletRequest requ = (HttpServletRequest) req;
HttpSession session = requ.getSession();
if (session.getAttribute("admin") == null) {
PrintWriter out = res.ge
- 连接池与Spring,Hibernate结合
g21121
Hibernate
前几篇关于Java连接池的介绍都是基于Java应用的,而我们常用的场景是与Spring和ORM框架结合,下面就利用实例学习一下这方面的配置。
1.下载相关内容: &nb
- [简单]mybatis判断数字类型
53873039oycg
mybatis
昨天同事反馈mybatis保存不了int类型的属性,一直报错,错误信息如下:
Caused by: java.lang.NumberFormatException: For input string: "null"
at sun.mis
- 项目启动时或者启动后ava.lang.OutOfMemoryError: PermGen space
程序员是怎么炼成的
eclipsejvmtomcatcatalina.sheclipse.ini
在启动比较大的项目时,因为存在大量的jsp页面,所以在编译的时候会生成很多的.class文件,.class文件是都会被加载到jvm的方法区中,如果要加载的class文件很多,就会出现方法区溢出异常 java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space.
解决办法是点击eclipse里的tomcat,在
- 我的crm小结
aijuans
crm
各种原因吧,crm今天才完了。主要是接触了几个新技术:
Struts2、poi、ibatis这几个都是以前的项目中用过的。
Jsf、tapestry是这次新接触的,都是界面层的框架,用起来也不难。思路和struts不太一样,传说比较简单方便。不过个人感觉还是struts用着顺手啊,当然springmvc也很顺手,不知道是因为习惯还是什么。jsf和tapestry应用的时候需要知道他们的标签、主
- spring里配置使用hibernate的二级缓存几步
antonyup_2006
javaspringHibernatexmlcache
.在spring的配置文件中 applicationContent.xml,hibernate部分加入
xml 代码
<prop key="hibernate.cache.provider_class">org.hibernate.cache.EhCacheProvider</prop>
<prop key="hi
- JAVA基础面试题
百合不是茶
抽象实现接口String类接口继承抽象类继承实体类自定义异常
/* * 栈(stack):主要保存基本类型(或者叫内置类型)(char、byte、short、 *int、long、 float、double、boolean)和对象的引用,数据可以共享,速度仅次于 * 寄存器(register),快于堆。堆(heap):用于存储对象。 */ &
- 让sqlmap文件 "继承" 起来
bijian1013
javaibatissqlmap
多个项目中使用ibatis , 和数据库表对应的 sqlmap文件(增删改查等基本语句),dao, pojo 都是由工具自动生成的, 现在将这些自动生成的文件放在一个单独的工程中,其它项目工程中通过jar包来引用 ,并通过"继承"为基础的sqlmap文件,dao,pojo 添加新的方法来满足项
- 精通Oracle10编程SQL(13)开发触发器
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*开发触发器
*/
--得到日期是周几
select to_char(sysdate+4,'DY','nls_date_language=AMERICAN') from dual;
select to_char(sysdate,'DY','nls_date_language=AMERICAN') from dual;
--建立BEFORE语句触发器
CREATE O
- 【EhCache三】EhCache查询
bit1129
ehcache
本文介绍EhCache查询缓存中数据,EhCache提供了类似Hibernate的查询API,可以按照给定的条件进行查询。
要对EhCache进行查询,需要在ehcache.xml中设定要查询的属性
数据准备
@Before
public void setUp() {
//加载EhCache配置文件
Inpu
- CXF框架入门实例
白糖_
springWeb框架webserviceservlet
CXF是apache旗下的开源框架,由Celtix + XFire这两门经典的框架合成,是一套非常流行的web service框架。
它提供了JAX-WS的全面支持,并且可以根据实际项目的需要,采用代码优先(Code First)或者 WSDL 优先(WSDL First)来轻松地实现 Web Services 的发布和使用,同时它能与spring进行完美结合。
在apache cxf官网提供
- angular.equals
boyitech
AngularJSAngularJS APIAnguarJS 中文APIangular.equals
angular.equals
描述:
比较两个值或者两个对象是不是 相等。还支持值的类型,正则表达式和数组的比较。 两个值或对象被认为是 相等的前提条件是以下的情况至少能满足一项:
两个值或者对象能通过=== (恒等) 的比较
两个值或者对象是同样类型,并且他们的属性都能通过angular
- java-腾讯暑期实习生-输入一个数组A[1,2,...n],求输入B,使得数组B中的第i个数字B[i]=A[0]*A[1]*...*A[i-1]*A[i+1]
bylijinnan
java
这道题的具体思路请参看 何海涛的微博:http://weibo.com/zhedahht
import java.math.BigInteger;
import java.util.Arrays;
public class CreateBFromATencent {
/**
* 题目:输入一个数组A[1,2,...n],求输入B,使得数组B中的第i个数字B[i]=A
- FastDFS 的安装和配置 修订版
Chen.H
linuxfastDFS分布式文件系统
FastDFS Home:http://code.google.com/p/fastdfs/
1. 安装
http://code.google.com/p/fastdfs/wiki/Setup http://hi.baidu.com/leolance/blog/item/3c273327978ae55f93580703.html
安装libevent (对libevent的版本要求为1.4.
- [强人工智能]拓扑扫描与自适应构造器
comsci
人工智能
当我们面对一个有限拓扑网络的时候,在对已知的拓扑结构进行分析之后,发现在连通点之后,还存在若干个子网络,且这些网络的结构是未知的,数据库中并未存在这些网络的拓扑结构数据....这个时候,我们该怎么办呢?
那么,现在我们必须设计新的模块和代码包来处理上面的问题
- oracle merge into的用法
daizj
oraclesqlmerget into
Oracle中merge into的使用
http://blog.csdn.net/yuzhic/article/details/1896878
http://blog.csdn.net/macle2010/article/details/5980965
该命令使用一条语句从一个或者多个数据源中完成对表的更新和插入数据. ORACLE 9i 中,使用此命令必须同时指定UPDATE 和INSE
- 不适合使用Hadoop的场景
datamachine
hadoop
转自:http://dev.yesky.com/296/35381296.shtml。
Hadoop通常被认定是能够帮助你解决所有问题的唯一方案。 当人们提到“大数据”或是“数据分析”等相关问题的时候,会听到脱口而出的回答:Hadoop! 实际上Hadoop被设计和建造出来,是用来解决一系列特定问题的。对某些问题来说,Hadoop至多算是一个不好的选择,对另一些问题来说,选择Ha
- YII findAll的用法
dcj3sjt126com
yii
看文档比较糊涂,其实挺简单的:
$predictions=Prediction::model()->findAll("uid=:uid",array(":uid"=>10));
第一个参数是选择条件:”uid=10″。其中:uid是一个占位符,在后面的array(“:uid”=>10)对齐进行了赋值;
更完善的查询需要
- vim 常用 NERDTree 快捷键
dcj3sjt126com
vim
下面给大家整理了一些vim NERDTree的常用快捷键了,这里几乎包括了所有的快捷键了,希望文章对各位会带来帮助。
切换工作台和目录
ctrl + w + h 光标 focus 左侧树形目录ctrl + w + l 光标 focus 右侧文件显示窗口ctrl + w + w 光标自动在左右侧窗口切换ctrl + w + r 移动当前窗口的布局位置
o 在已有窗口中打开文件、目录或书签,并跳
- Java把目录下的文件打印出来
蕃薯耀
列出目录下的文件文件夹下面的文件目录下的文件
Java把目录下的文件打印出来
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年7月11日 11:02:
- linux远程桌面----VNCServer与rdesktop
hanqunfeng
Desktop
windows远程桌面到linux,需要在linux上安装vncserver,并开启vnc服务,同时需要在windows下使用vnc-viewer访问Linux。vncserver同时支持linux远程桌面到linux。
linux远程桌面到windows,需要在linux上安装rdesktop,同时开启windows的远程桌面访问。
下面分别介绍,以windo
- guava中的join和split功能
jackyrong
java
guava库中,包含了很好的join和split的功能,例子如下:
1) 将LIST转换为使用字符串连接的字符串
List<String> names = Lists.newArrayList("John", "Jane", "Adam", "Tom");
- Web开发技术十年发展历程
lampcy
androidWeb浏览器html5
回顾web开发技术这十年发展历程:
Ajax
03年的时候我上六年级,那时候网吧刚在小县城的角落萌生。传奇,大话西游第一代网游一时风靡。我抱着试一试的心态给了网吧老板两块钱想申请个号玩玩,然后接下来的一个小时我一直在,注,册,账,号。
彼时网吧用的512k的带宽,注册的时候,填了一堆信息,提交,页面跳转,嘣,”您填写的信息有误,请重填”。然后跳转回注册页面,以此循环。我现在时常想,如果当时a
- 架构师之mima-----------------mina的非NIO控制IOBuffer(说得比较好)
nannan408
buffer
1.前言。
如题。
2.代码。
IoService
IoService是一个接口,有两种实现:IoAcceptor和IoConnector;其中IoAcceptor是针对Server端的实现,IoConnector是针对Client端的实现;IoService的职责包括:
1、监听器管理
2、IoHandler
3、IoSession
- ORA-00054:resource busy and acquire with NOWAIT specified
Everyday都不同
oraclesessionLock
[Oracle]
今天对一个数据量很大的表进行操作时,出现如题所示的异常。此时表明数据库的事务处于“忙”的状态,而且被lock了,所以必须先关闭占用的session。
step1,查看被lock的session:
select t2.username, t2.sid, t2.serial#, t2.logon_time
from v$locked_obj
- javascript学习笔记
tntxia
JavaScript
javascript里面有6种基本类型的值:number、string、boolean、object、function和undefined。number:就是数字值,包括整数、小数、NaN、正负无穷。string:字符串类型、单双引号引起来的内容。boolean:true、false object:表示所有的javascript对象,不用多说function:我们熟悉的方法,也就是
- Java enum的用法详解
xieke90
enum枚举
Java中枚举实现的分析:
示例:
public static enum SEVERITY{
INFO,WARN,ERROR
}
enum很像特殊的class,实际上enum声明定义的类型就是一个类。 而这些类都是类库中Enum类的子类 (java.l