- 基于6自由度搬运机器人完成单关节伺服控制实现的详细步骤及示例代码
max500600
机器人机器人
以下是基于6自由度搬运机器人完成单关节伺服控制实现的详细步骤及示例代码:1.系统概述单关节伺服控制是指对机器人的单个关节进行精确的位置、速度或力矩控制。在6自由度搬运机器人中,每个关节通常由伺服电机驱动,通过反馈传感器(如编码器)获取关节的实际位置,然后控制器根据期望位置与实际位置的误差来调整电机的输出,以实现精确控制。2.硬件准备6自由度搬运机器人:包含6个可独立运动的关节,每个关节由伺服电机驱
- 百度快速收录2025最新科普
SEORoal
百度
跨境物流的智能突围战宁波某RCEP跨境物流平台接入214维特征矩阵后:✅'智能清关系统’72小时冲进TOP3✅'东盟电子报关’长尾词覆盖量暴涨4.2倍✅日均有效询盘突破300+技术三板斧:标题智能提取引擎(支持38种语义变异)动态阻抗参数混淆(误差≤0.15μΩ)实时工商特征同步(每2小时更新)2025生存指南:采用神经网络语义映射(NLP准确率98.2%)部署质量监控系统(误差率≤0.15%)加
- XGBoost算法深度解析:从原理到实践
彩旗工作室
人工智能算法机器学习人工智能
一、算法起源与核心思想XGBoost(eXtremeGradientBoosting)由陈天奇于2014年提出,是梯度提升决策树(GBDT)的优化版本。其核心思想通过迭代集成弱学习器(CART树)逐步修正预测误差,并引入正则化机制控制模型复杂度,防止过拟合。与GBDT相比,XGBoost在目标函数中融合了损失函数(衡量预测误差)和正则化项(约束树结构与叶子权重),形成结构风险最小化框架,从而提升泛
- 大厂前端实战之如何实现精确的setInterval
代码简单说
2025开发必备前端setInterval精准setIntervaljs精准计时器js前端setInterval计时器精确
大厂前端实战之如何实现精确的setInterval前言在大厂的前端开发中,setInterval是一个非常常见的定时器方法。它常用于定时执行某些任务,比如轮播图、定时刷新数据等。然而,setInterval在一些高频率或复杂应用场景下,可能会出现误差,导致任务执行不精确,甚至错过预定的执行时间。这是因为setInterval依赖于浏览器的事件循环机制,而事件循环有时会受到其他任务(如渲染、网络请求
- PID 控制的通俗理解
杨航 AI
算法
好的!我尽量用通俗的语言和例子来解释PID控制,避免使用复杂的公式。PID控制的通俗理解PID控制就像你在开车时控制车速的过程。假设你想把车速保持在60km/h,但路上有上坡、下坡、风阻等各种干扰因素。为了保持车速稳定,你需要不断调整油门。PID控制就是帮助你调整油门的“智能系统”。PID控制由三个部分组成:比例(P):根据当前误差调整油门。积分(I):根据过去误差的累积调整油门。微分(D):根据
- 神经网络机器学习中说的过拟合是什么意思
yuanpan
机器学习神经网络人工智能
在神经网络和机器学习中,过拟合(Overfitting)是指模型在训练数据上表现非常好,但在未见过的测试数据上表现较差的现象。换句话说,模型过度学习了训练数据中的细节和噪声,导致其泛化能力(Generalization)下降,无法很好地适应新数据。过拟合的表现训练误差很低,但测试误差很高:模型在训练集上的准确率非常高,但在测试集上的准确率却显著下降。模型过于复杂:模型学习了训练数据中的噪声或不相关
- 造价算量审图多元化融合软件开发实战:技术架构与核心代码解析
夏末之花
架构
——从BIM模型解析到AI智能审图的完整实现路径1.技术架构设计该软件需融合以下模块:BIM/CAD模型解析引擎(支持Revit/DWG文件一键导入)智能算量核心算法(基于规则引擎与机器学习)协同审图平台(多人实时标注与版本控制)AI辅助决策系统(材料价格预测、工程量误差检测)技术栈推荐:前端:Three.js(3D模型渲染)+React(协同界面)后端:Python(算量算法)+Java(业务逻
- 视频孪生与三维视频融合:重构工业现场的“数字视网膜“
数字孪生家族
视频孪生智慧工业产线工业元宇宙工业三维视频融合平台视频孪生赋予工业设备
在浙江某精密制造企业的总控中心,30米长的曲面屏上实时跳动着工厂的每个生产细节:机械臂的运动轨迹与数字模型完全同步,质检工位的操作误差被自动标记,AGV小车的行进路径在三维空间中以光带形式可视化呈现。这种虚实交融的场景并非科幻电影,而是由智汇云舟首倡的视频孪生与三维视频融合技术为制造业打造的“超感知车间”。这两项技术的融合应用,正在为制造业构建起一套具有感知、认知和决策能力的"数字视网膜"系统。一
- 单片机实现的数字电压表设计
赵阿萌
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本文介绍了使用单片机设计和实现数字电压表的项目,包括信号采集、单片机编程、数据显示、电源管理、误差校正、用户界面和安全措施等关键步骤。项目文件中包含了源代码、设计文档和原理图等详细信息,是单片机应用的实践案例。1.信号采集技术应用1.1信号采集的重要性在现代电子系统设计中,信号采集技术扮演着至关重要的角色。无论是在工业自动化、医疗监测还是环境检测等领域,准确地
- 最近学习感悟总结
格蕾丝重度依赖
学习
图像识别技术与应用学习到了torchvision、imageFolder以及可视化工具(TensorBoard等)图像分类:将不同的图像,划分到不同的类别标签,实现最小的分类误差。图像分类的三层境界通用的多类别图像分类子类细粒度图像分类实例级图像分类图像分类评估指标--混淆矩阵(精确率;准确率;召回率;F1_Score;P-R曲线)模型基本概念-网络的深度(网络的深度;网络的宽度)图像分类中
- 旋翼机自主着陆-主要技术难点
兜兜有糖_DC
位姿测量无人机智能控制UAVlanding自动计算机视觉深度学习算法
搜索阶段:远距离:目标为几个像素,并且淹没在环境里完全没有任何目标或目标偶尔出现,如何进行导航中远距离目标部分容易被遮挡,如何进行目标检测在光线条件较差的环境下,目标检测出现误判和无法工作的情况近距离目标在视场中占据较大部分,飞机的剧烈姿态变换容易引起目标丢失受到飞机震动和相机抖动限制,特征点提取误差较大,位姿解算精度不高当前解决方案:1.依靠GPS、RTK等设备进行目标追踪存在与目标的通信特定的
- K-means 算法核心原理
code 旭
AI人工智能学习算法kmeans机器学习
一、K-means算法核心原理1.算法目标将n个样本划分到k个簇中,使得每个样本到所属簇中心的距离平方和最小。2.数学公式目标函数(SSE,簇内平方误差):J=∑i=1k∑x∈Ci∥x−μi∥2J=\sum_{i=1}^k\sum_{x\inC_i}\|x-\mu_i\|^2J=i=1∑kx∈Ci∑∥x−μi∥2其中:CiC_iCi表示第iii个簇μi\mu_iμi表示第iii个簇的质心二、算法步
- 深度学习:偏差和方差
壹十壹
深度学习深度学习人工智能python机器学习
偏差(Bias)偏差衡量了模型预测值的平均值与真实值之间的差距。换句话说,偏差描述了模型预测的准确度。一个高偏差的模型容易出现欠拟合,即模型无法捕捉数据中的真实关系,因为它对数据的特征做出了错误的假设。特征:高偏差的模型通常是过于简单的模型,无法对数据中的复杂关系进行准确建模。高偏差模型的训练误差和测试误差可能都较高。解决方法:增加模型复杂度:例如增加多项式的阶数、增加神经网络的层数等。使用更多的
- 数学建模与优化算法在确定X和Y值时,如何处理实验数据的不确定性?
学术乙方
油纸绝缘算法经验分享
在数学建模与优化算法中处理实验数据的不确定性以确定油纸绝缘系统中的X和Y值,可以参考以下方法和步骤:建立数学模型油纸绝缘系统的几何结构可以用X-Y模型来描述,其中X表示挡板厚度与总厚度的比值,Y表示间隔器宽度与总宽度的比值。这些参数直接影响油纸绝缘的介电特性。通过实验数据(如介电谱曲线)和理论模型,可以建立数学方程来描述X和Y对介电特性的影响。引入不确定性建模实验数据通常存在测量误差、环境变化等因
- 计算系统概述核心知识图谱(考研专项版)
王嘉俊925
计算机组成原理考研考研计算机组成原理计组
计算机系统核心知识图谱(考研专项版)计算机分类:细化对比与考点映射电子模拟vs数字计算机对比表(常考选择题)特性电子模拟计算机电子数字计算机信号类型连续物理量(电压/温度)离散数字信号(二进制)精度低(误差1%-0.1%)极高(理论无限精度)运算方式并行模拟电路串行/并行数字电路存储能力无独立存储器分层存储体系典型应用仪表控制系统(如PID调节)通用计算、数据处理专用计算机新增考点DSP芯片特性:
- 深度学习笔记——Resnet和迁移学习
肆——
深度学习深度学习笔记迁移学习
1.ResNet的提出深度学习与网络深度的挑战:在深度学习中,网络的“深度”(即层数)通常与模型的能力成正比。然而,随着网络深度的增加,一些问题也随之出现,最突出的是梯度消失/爆炸问题。这使得深层网络难以训练。梯度消失:梯度消失是指在训练深度神经网络时,通过多层传递的梯度(误差)变得非常小,接近于零。这导致网络中较早层的权重更新非常缓慢,甚至几乎不更新。梯度爆炸:梯度爆炸是指在训练深度神经网络时,
- 【人工智能】随机森林的智慧:集成学习的理论与实践
蒙娜丽宁
人工智能人工智能随机森林集成学习
随机森林(RandomForest)是一种强大的集成学习算法,通过构建多棵决策树并结合投票或平均预测提升模型性能。本文深入探讨了随机森林的理论基础,包括决策树的构建、Bagging方法和特征随机选择机制,并通过LaTeX公式推导其偏差-方差分解和误差分析。接着,我们详细描述了随机森林的算法流程,分析其在分类和回归任务中的适用性。文章还通过实验对比随机森林与单一决策树及其他算法(如SVM)的性能,探
- 论文阅读笔记——Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware
寻丶幽风
论文阅读笔记论文阅读笔记人工智能深度学习机器人
ALOHA论文ALOHA解决了策略中的错误可能随时间累积,且人类演示可能是非平稳的,提出了ACT(ActionChunkingwithTransformers)方法。ActionChunking模仿学习中,compoundingerror是致使任务失败的主要原因。具体来说,当智能体(agent)在测试时遇到训练集中未见过的情况时,可能会产生预测误差。这些误差会逐步累积,导致智能体进入未知状态,最终
- 高速PCB设计(结构绘制)
四代目 水门
高速PCB设计学习笔记pcb工艺嵌入式硬件
结构绘制流程一、结构绘制核心流程1.单板板框设计规范单位精度控制:设计文件优先采用公制单位(mm),精度保持小数点后4位;英制单位(mil)时精度为小数点后2位。单位转换误差需控制在0.1%以内,特殊要求需记录《项目设计沟通记录》。坐标原点设定:默认原点位于单板左下角延长线交点,需优先验证与结构图的匹配性。高速设计中,原点位置影响回流路径规划,需确保信号参考平面连续性。倒角与板边处理:直角倒圆角半
- cv君独家视角 | AI内幕系列十四:【手机、相机防抖大揭秘】数字防抖、鸡头防抖、光学防抖、AI防抖等(附源码+长期更新)
cv君
原创项目级实战项目cv君独家视角AI内幕系列深度学习与计算机视觉精品人工智能aiisp科技python
目录摘要主要防抖技术手机防抖对比某拇指相机技术分析:1.基础介绍2.功能需求2.1功能背景2.2技术背景与技术选型2.3技术方案2.4可行性落地链路2.5竞品调研与市场分析2.6防抖主客观评价源码实现运动防抖步骤:代码实现性能优化与改进代码改进进一步改进与应用深度学习方法示例实时处理与应用示例运动摄影无人机航拍摄像头防抖设备计算资源需求复杂场景处理参数调整和优化实时处理需求误差累积并行和分布式处理
- 电商行业门店管理软件架构设计与数据可视化实践
阿三0404
pythonjava电商
一、行业痛点与核心诉求在电商多平台运营成为主流的背景下,企业普遍面临三大管理难题:数据碎片化:某头部服饰品牌2023年运营报告显示,其分布在8个平台的162家门店,日均产生23万条订单数据,但财务部门需要5个工作日才能完成跨平台利润核算。成本核算失真:行业调研表明,38%的企业存在物流费用分摊不合理问题,平均误差率达到14.7%。决策响应滞后:传统周报模式导致40%的库存调拨指令错过最佳执行窗口,
- 机器视觉3D线激光轮廓仪的精度为什么高
视觉人机器视觉
杂说3d机器人opencv人工智能视觉检测
3D激光轮廓仪的高精度源于其硬件设计、光学系统、软件算法及环境控制等多方面的协同优化,以下是具体原因的分点解析:激光光源的高性能单色性与方向性:激光具有极好的单色性和准直性,光束发散角小,能形成稳定的光斑,减少光路偏差。高稳定性:激光器输出功率和波长稳定,避免因光源波动导致的测量误差。短波长优势:部分激光采用短波长(如蓝光),可检测更微小的表面细节,提升分辨率。高分辨率传感器CMOS/CCD传感器
- HHO优化SVM混合核(高斯核和Sigmoid核)回归预测
WSY算法爱好者
支持向量机回归算法
训练集-平均绝对误差(MAE):0.54544训练集-平均绝对误差百分比(MAPE):0.0011634训练集-均方根误差(RMSE):0.66571训练集-决定系数(R):0.95297测试集-平均绝对误差(MAE):0.31575测试集-平均绝对误差百分比(MAPE):0.00067398测试集-均方根误差(RMSE):0.39158测试集-决定系数(R):0.97566------HHO优化
- [自动驾驶-传感器融合] 多激光雷达的外参标定
simba丶小小程序猿
自动驾驶自动驾驶人工智能机器学习
文章目录引言外参标定原理ICP匹配示例参考文献引言多激光雷达系统通常用于自动驾驶或机器人,每个雷达的位置和姿态不同,需要将它们的数据统一到同一个坐标系下。多激光雷达外参标定的核心目标是通过计算不同雷达坐标系之间的刚性变换关系(旋转矩阵RRR和平移向量ttt),将多个雷达的点云数据统一到同一坐标系下。具体需求包括:数据融合:消除多雷达间的位姿差异,生成全局一致的点云。减少累积误差:避免多传感器数据因
- Linux系统部署Dashy
Linux系统部署Dashy全流程指南本文将提供高度专业且易操作的部署方案,结合最新技术验证与实践经验,确保部署过程零误差。以下为详细步骤与原理分析:一、环境准备与依赖检查核心目标:构建稳定的Node.js运行环境node-v#验证Node.js版本(需≥14.x)npm-v#验证npm版本(需≥6.x)红颜色关键点:若未安装,使用nvm管理多版本Node环境更高效curl-o-https://r
- BP神经网络计算过程:从数学原理到实践优化
Acd_713
BP神经网络神经网络人工智能深度学习
引言:神经网络的时代意义与BP算法地位在深度学习重构人工智能边界的今天(Goodfellowetal.,2016),误差反向传播(Backpropagation,BP)算法作为神经网络训练的基石,其数学优雅性和工程实用性完美统一。本文将深入剖析BP神经网络的计算本质,揭示其如何在非线性空间中构建认知通道。第1章神经网络拓扑结构的数学建模1.1生物神经元到M-P模型的抽象跃迁McCulloch-Pi
- 机器学习—赵卫东阅读笔记(一)
走在考研路上
深度学习了解机器学习笔记人工智能
第一章:机器学习基础1.1.2机器学习主要流派1.符号主义2.贝叶斯分类——基础是贝叶斯定理3.联结主义——源于神经学,主要算法是神经网络。——BP算法:作为一种监督学习算法,训练神经网络时通过不断反馈当前网络计算结果与训练数据之间的误差来修正网络权重,使误差足够小。4.进化计算——通过迭代优化,找到最佳结果。——具有自组织、自适应、自学习的特性,能够有效处理传统优化算法难以解决的复杂问题(例如N
- TensorFlow\Keras实战100例——BP\CNN神经网络~MINST手写数字识别
AI街潜水的八角
tensorflow人工智能python
一.原理说明BP神经网络是一种多层的前馈神经网络,其主要的特点是:信号是前向传播的,而误差是反向传播的。具体来说,对于如下的只含一个隐层的神经网络模型:BP神经网络的过程主要分为两个阶段,第一阶段是信号的前向传播,从输入层经过隐含层,最后到达输出层;第二阶段是误差的反向传播,从输出层到隐含层,最后到输入层,依次调节隐含层到输出层的权重和偏置,输入层到隐含层的权重和偏置。卷积神经网络(Convolu
- 数据挖掘校招面经二
Y1nhl
搜广推面经数据挖掘人工智能机器学习深度学习算法python
得物数据挖掘一、线性回归y=ax中参数a如何计算1.1.a是待学习参数在线性回归中,a是模型的权重(或斜率),需要通过数据来学习其最优值。学习的目标是找到a的值,使得模型的预测值y^=ax\hat{y}=axy^=ax尽可能接近真实值y。1.2.最小二乘法在线性回归中,通常使用最小二乘法来学习a。最小二乘法的目标是最小化误差平方和(即真实值y和预测值y^\hat{y}y^之间的差异):误差平方和=
- 搜广推校招面经二十八
Y1nhl
搜广推面经推荐算法求职招聘搜索引擎机器学习算法
蚂蚁推荐算法一、介绍损失函数、为什么分类和回归的损失函数不能共用损失函数的介绍见【搜广推校招面经十八】1.1.分类和回归损失函数不能共用的原因分类和回归任务的目标不同,因此它们的损失函数设计也存在本质区别:输出空间的不同回归任务:目标是预测一个连续值(如房价、温度等)。输出空间是连续的实数范围。分类任务:目标是预测离散的类别标签(如“猫”或“狗”)或者概率。输出空间通常是有限的类别集合。误差衡量方
- 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