- 数据挖掘|数据预处理|基于Python的数据标准化方法
皖山文武
数据挖掘数据建模与分析python数据挖掘开发语言
基于Python的数据标准化方法1.z-score方法2.极差标准化方法3.最大绝对值标准化方法在数据分析之前,通常需要先将数据标准化(Standardization),利用标准化后的数据进行数据分析,以避免属性之间不同度量和取值范围差异造成数据对分析结果的影响。1.z-score方法Z-score方法是基于原始数据的均值和标准差来进行数据标准化的,处理后的数据均值为0,方差为1,符合标准正态分布
- 深度学习如何入门?
科学的N次方
深度学习
入门深度学习需要系统性的学习和实践经验积累,以下是一份详细的入门指南,包含了关键的学习步骤和资源:预备知识:•编程基础:熟悉Python编程语言,它是深度学习领域最常用的编程语言。确保掌握变量、条件语句、循环、函数等基本概念,并学习如何使用Python处理数据和文件操作。•数学基础:理解线性代数(矩阵运算、向量空间等)、微积分(导数、梯度求解等)、概率论与统计学(期望、方差、概率分布、最大似然估计
- 深度分析 | 2024年四川大学信息资源管理考研初试成绩数据分析
是希望
川大667信息管理导论川大972信息检索信息资源管理复试数据分析667972四川大学考研复试考研成绩
摘要本文深入分析了2024年四川大学信息资源管理考研复试成绩,提供了关于考生成绩分布、各科目成绩表现以及科目成绩与总分之间的相关性的详细见解。分析显示,复试考生的平均总分为380.63分,标准差为12分,反映出成绩分布相对集中且波动适中。特别地,专业课972与总分的相关性最高,达到了0.82,明显影响了考生的总分表现。此外,通过比较高分组和低分组的表现,我们发现专业课成绩是区分高低分考生的关键因素
- Kalman滤波参数、调整原则
Terry Cao 漕河泾
VSLAM人工智能算法
1.Q、P、R关系P的迭代为P=QTPQ;R为观测的协方差;状态延时高,说明收敛速度慢。估计参数P越大,收敛的越快。测量误差R越小,收敛的越快。调整这两个参数即可,从状态更新上说,测量误差越小,估计参数误差越大,说明我们越相信测量值,自然收敛的快。缺点就是会让系统变化过快,如果测量值更加不准,则精度会下降,系统不够稳定。2.K与Q、R关系k~Q/(R+Q)P0/(Q+R),收敛的快慢程度。总结下自
- 【基于PSINS】误差计算函数
Evand J
PSINS笔记笔记
输入真值(参考值)、对比量、待比较值,输出误差的最大值、平均值、标准差的函数程序源码function[err]=EV_error_output(out_flag,avp_flag,avp,varargin)%draw_flag:以字符串的形式输入绘图的数据,eg:["EKF","UKF"]%avp:基准%avp_:用于对比的加速度、速度、位置%avp_flag:选择输出的是a、v、p中的哪一个,e
- 每天一个数据分析题(二百零一)
紫色沙
数据分析题库数据分析数据挖掘
以下关于线性回归模型的经典假设,描述正确的是()。A.自变量与因变量必须有线性关系B.正交假定:扰动项与自变量不相关,期望值为0C.扰动项之间相互独立且服从方差相等的同一个正态分布D.多元线性回归中,自变量之间不能有强共线性题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案
- 基于图特征混合学习的功能网络组织动力学
茗创科技
文章来源于微信公众号(茗创科技),欢迎有兴趣的朋友搜索关注。导读在系统水平上理解人脑活动的组织原则仍然是网络神经科学的主要挑战之一。在这里,作者介绍了一种基于图学习的完全数据驱动的方法,以从区域平均时间轴中提取有意义的重复网络模式。作者使用了图拉普拉斯混合模型(GLMM),这是一个生成模型,将功能数据视为在多个基础图形上表达的信号集合。通过利用脑区活动之间的协方差,可以在不利用结构信息的情况下进行
- python可以构建sem模型_结构方程模型(SEM)可用于微生态研究及R语言实现
weixin_39650139
python可以构建sem模型
导读结构方程模型(StructuralEquationModeling,SEM)是一种能基于变量之间的协方差矩阵分析多变量之间结构关系的多元统计分析方法,也被称为协方差结构模型。该方法是因子分析和多元回归分析的结合,可用于分析被测变量与潜在变量之间的结构关系,替代多重回归、通径分析、因子分析、协方差分析等分析方法。结构方程模型能在一次分析中估计多个相互关联的变量之间的依赖关系而受到研究者的青睐。早
- 数学算法笔记
脑袋空空的Coduck君
笔记
1、平方差[蓝桥杯2023省A]平方差-洛谷考虑将公式化简,然后看x是由什么性质的数组成,该题中,从x奇偶性质入手,判断x可能的组成情况。题解:Welcome-LuoguSpilopelia2、完全平方数[蓝桥杯2021省AB2]完全平方数-洛谷P8754[蓝桥杯2021省AB2]完全平方数题解-洛谷专栏解题关键:1)唯一分解定理,对于任意一个数n,它都可以分解为若干个质数的乘积2)质因数分解,将
- 《模式识别与机器学习》第一章
CS_Zero
机器学习人工智能
C1符号含义x\boldxx:向量,曲线拟合问题中的x坐标数值序列。元素个数为N。t\boldtt:向量,曲线拟合问题中的y坐标(target)数值序列。w\boldww:向量,曲线拟合问题中的待估计的参数,即M阶多项式的各阶系数。β\betaβ:标量,协方差的倒数,表示样本的精度。α\alphaα:标量,同上,曲线拟合例子中的先验的精度。多项式曲线拟合E(w)=12∑n=1N{y(xn,w)−t
- 蓝桥杯Python B组练习——序列求和
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蓝桥杯PythonB组练习蓝桥杯算法职场和发展
一、题目问题描述求1+2+3+…+n的值。输入格式输入包括一个整数n。输出格式输出一行,包括一个整数,表示1+2+3+…+n的值。样例输入4样例输出10样例输入100样例输出5050数据规模与约定1<=n<=1,000,000,000。二、解析可以用两种方法,一种是方差的计算,另一种是循环三、Python代码方法一:defhe():n=int(input())returnn*(n+1)/2s=in
- (condition instance batchnorm)A LEARNED REPRESENTATION FOR ARTISTIC STYLE
水球喵
分享一个不错的对batchnorm的解释https://blog.csdn.net/aichipmunk/article/details/54234646.作者提到:BatchNorm会忽略图像像素(或者特征)之间的绝对差异(因为均值归零,方差归一),instancenorm也是一样的,他们只考虑相对差异,所以在不需要绝对差异的任务中(比如分类、风格),有锦上添花的效果。而对于图像超分辨率这种需要
- 面向面试的机器学习知识点(2)——数理统计
小井正在努力中
机器学习人工智能
本期省流版:成为数据分析师,这些数理统计知识必不可少!大样本,小样本的概念协方差、相关系数、独立性之间的区别与联系显著性水平/置信度/置信区间假设检验三种经典分布,和对应的三种检验方式方差分析中心极限定理,大数定理内容很多,创作不易,请多多支持~大样本/小样本大样本:样本量趋于无穷小样本:样本量有限协方差/相关系数/独立性协方差定义:两个变量总体的误差,反映两个变量之间的变化趋势(eg.一个上升,
- camera常见名词缩写
窝窝蜗牛
CC,colorconversion,色彩转换CC,colorcorrection,色彩矫正CE,chromaenhancement,色度增强SNR,signal-to-noiseratio,信噪比SNR,skinnoisereduce,肤色降噪STD,standarddeviation,标准差OIS,opticalimagestabilization光学稳像PDAF,phasedetection
- D32 正交试验难度大?
孤独的坚果儿
今天是周六也正好总结下这这一段时间学习的方差分析知识。其实正交试验最适合生产使用,通过不同的因素分析,得出最优的条件。再者正交试验并非高大上什么难以理解的试验思路,反而正交试验设计给我们一个清晰的思路,用最少的试验设计得出最优的条件。只要是对生产或者测试熟悉的人员都可以采用该项测试。而且他们只要考虑好因素,就可以采用经验进行实验设计。最好是重复测试,可以考虑其检测的精密度。为什么较少的人使用正交呢
- MATLAB进行特征选择
AI Dog
数学建模\MATLABmatlab数学建模数据挖掘特征选择特征提取
特征选择是机器学习和统计建模中的重要步骤,它涉及选择最相关、最有信息价值的特征,以提高模型性能、降低过拟合风险,并加速训练过程。以下是一些常见的特征选择方法:(1)方差选择法计算各个特征的方差,然后根据阈值,选择方差大于阈值的特征作为筛选出来的特征。这里是针对于各个变量独立地进行方差计算,然后按照方差大小对特征进行降序排列,保留前几个方差较大的变量。(2)随机森林特征重要度随机森林由多个决策树构成
- 中科星图——影像卷积核函数Kernel之gaussian高斯核函数核算子、Laplacian4核算子和square核算子等的分析
此星光明
中科星图计算机视觉人工智能深度学习核函数高斯卷积云计算
简介高斯核函数是图像处理中常用的一种卷积核函数。它是一种线性滤波器,可以实现图像的平滑处理。在图像处理中,高斯核函数的卷积操作可以用于去噪、平滑和模糊等任务。高斯核函数的定义可以表示为一个二维高斯分布函数,表达式如下:G(x,y)=(1/(2*pi*sigma^2))*exp(-(x^2+y^2)/(2*sigma^2))其中,x和y表示图像中的像素位置,sigma表示高斯分布的标准差。高斯核函数
- 【深度学习】S2 数学基础 P6 概率论
脚踏实地的大梦想家
#深度学习深度学习概率论
目录基本概率论概率论公理随机变量多个随机变量联合概率条件概率贝叶斯定理求和法则独立性期望与方差小结基本概率论机器学习本质上,就是做出预测。而概率论提供了一种量化和表达不确定性水平的方法,可以帮助我们量化对某个结果的确定性程度。在一个简单的图像分类任务中;如果我们非常确定图像中的对象是一只猫,那么我们可以说标签为“猫”的概率是1,即P(y=“猫”)=1P(y=“猫”)=1P(y=“猫”)=1;如果我
- 【MATLAB】赫尔默特方差分量估计算法
Lwcah
算法
微信公众号由于改变了推送规则,为了每次新的推送可以在第一时间出现在您的订阅列表中,记得将本公众号设为星标或置顶哦~有意向获取代码,请转文末观看代码获取方式~1文章简介文章DOI:10.1109/TGRS.2023.3265508链接:https://ieeexplore.ieee.org/document/10097458/keywords#keywords该篇文章讲的是一种遥感反演雪深的新方法,
- Echarts绘制任意数据的正态分布图
tsunami_______
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一、什么是正态分布正态分布,又称高斯分布或钟形曲线,是统计学中最为重要和常用的分布之一。正态分布是一种连续型的概率分布,其概率密度函数(ProbabilityDensityFunction,简称PDF)可以通过一个平均值(μ,mu)和标准差(σ,sigma)来完全描述。若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ2的正态分布,记为N(μ,σ2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置,其标准
- 【大厂AI课学习笔记】【2.2机器学习开发任务实例】(5)数据理解
giszz
学习笔记人工智能人工智能学习笔记
数据理解,就是理解数据。理解数据,就是观察数据,获得更多数据的特点。这里要对数据进行一些处理。查看样本数据的均值、最大值、最小值、数量、标准差等;查看更详细的数据分位数信息。通过观察加深数据理解,为建模做准备。延伸学习:数据理解:深入探索与分析在人工智能和机器学习的项目中,数据理解是至关重要的一步。它涉及到对数据集的深入探索和分析,以揭示数据的内在特性、模式、异常值以及潜在的问题。通过数据理解,我
- Python编程读取csv文件数据分别计算RMSE、SD、R
是筱倩阿
pythonpythonnumpy
使用Pandas和NumPy库,从CSV文件中读取数据,并对列名进行了更新。使用循环计算了三组数据的RMSE、标准差和相关系数,并将结果打印输出。其中,RMSE(RootMeanSquaredError)是衡量预测值和真实值之间误差的一种方法;SD(StandardDeviation)是预测值和真实值之间误差的标准差;R(CorrelationCoefficient)是衡量预测值和真实值之间线性关
- BN介绍:卷积神经网络中的BatchNorm
是Dream呀
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一、BN介绍1.原理在机器学习中让输入的数据之间相关性越少越好,最好输入的每个样本都是均值为0方差为1。在输入神经网络之前可以对数据进行处理让数据消除共线性,但是这样的话输入层的激活层看到的是一个分布良好的数据,但是较深的激活层看到的的分布就没那么完美了,分布将变化的很严重。这样会使得训练神经网络变得更加困难。所以添加BatchNorm层,在训练的时候BN层使用batch来估计数据的均值和方差,然
- AcWing 1235. 付账问题(贪心)
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贪心算法
[题目概述]几个人一起出去吃饭是常有的事。但在结帐的时候,常常会出现一些争执。现在有n个人出去吃饭,他们总共消费了S元。其中第i个人带了aia_iai元。幸运的是,所有人带的钱的总数是足够付账的,但现在问题来了:每个人分别要出多少钱呢?为了公平起见,我们希望在总付钱量恰好为S的前提下,最后每个人付的钱的标准差最小。这里我们约定,每个人支付的钱数可以是任意非负实数,即可以不是1分钱的整数倍。你需要输
- R语言实战第5章:高级数据管理
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本章内容数字和统计函数字符处理函数循环和条件执行自编函数数据整合与重塑5.1一个数据处理难题题目详见R语言实战第一版第86页(需要的同学,公众号私信:R语言实战。小编会发连接)5.2数值和字符处理函数数值函数(数学、统计、概率)字符处理函数5.2.1数学函数略5.2.2统计函数函数描述mean(x)平均数median(x)中位数sd(x)标准差var(x)方差mad(x)绝对中位差quantile
- Z分数标准化
草明
数据结构与算法机器学习人工智能
Z分数标准化是一种常用的数据标准化方法,用于将不同数据集的值转换为具有相同比例和零均值、标准差为1的标准正态分布。这种标准化方法对于机器学习和统计分析中的特征缩放和数据预处理非常有用。标准化的步骤如下:计算均值和标准差:对于给定的数据集,首先计算其均值(μ)和标准差(σ)。计算Z分数:对于数据集中的每个数据点Xi,使用下面的公式计算其Z分数:这样做可以将原始数据转换为以数据集均值为中心,标准差为单
- R语言GARCH族模型:正态分布、t、GED分布EGARCH、TGARCH的VaR分析股票指数|附代码数据
数据挖掘深度学习机器学习算法
全文链接:http://tecdat.cn/?p=31023最近我们被客户要求撰写关于GARCH族模型的研究报告,包括一些图形和统计输出。如何构建合适的模型以恰当的方法对风险进行测量是当前金融研究领域的一个热门话题(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据********)。VaR方法作为当前业内比较流行的测量金融风险的方法,具有简洁,明了的特点,而且相对于方差来讲,更多的将投资人的损失作为风险具有更
- 均方根(rms),标准差(std),平均绝对误差(mae),方差(var/std*std)计算与数学意义
拾穗哥
matlab算法经验分享
在计算时总是遇到需要计算平均值,但是对于均方根和标准差选择还是不明确。标题里面的括号为matlab函数可以直接运行。1、均方根(rms)均方根误差用于衡量观测值同真值之间的偏差。2、标准差(std)标准差是方差的算术平方根。在概率统计中最常使用作为统计分布程度上的测量。标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。3、平均绝对误差(mae)平均绝对误差是所有单个观测值与算术平均值的偏
- pearson correlation coefficient
dingtom
要理解Pearson相关系数,首先要理解协方差(Covariance),协方差是一个反映两个随机变量相关程度的指标,如果一个变量跟随着另一个变量同时变大或者变小,那么这两个变量的协方差就是正值,反之相反,公式如下:Pearson相关系数公式如下:由公式可知,Pearson相关系数是用协方差除以两个变量的标准差得到的,虽然协方差能反映两个随机变量的相关程度(协方差大于0的时候表示两者正相关,小于0的
- 数据分析 — Pandas 分组聚合
永远十八的小仙女~
数据分析数据分析pandas
目录一、函数应用和映射1、apply2、map二、汇总和描述统计1、计算平均值2、计算中位数3、计算总和4、找到最小值5、找到最大值6、计算标准差7、计算方差8、计算非空值的数量9、生成摘要统计信息10、计算唯一值的频率三、str属性1、str.len()2、str.lower()和str.upper()3、str.replace()4、str.strip()、str.lstrip()和str.r
- github中多个平台共存
jackyrong
github
在个人电脑上,如何分别链接比如oschina,github等库呢,一般教程之列的,默认
ssh链接一个托管的而已,下面讲解如何放两个文件
1) 设置用户名和邮件地址
$ git config --global user.name "xx"
$ git config --global user.email "
[email protected]"
- ip地址与整数的相互转换(javascript)
alxw4616
JavaScript
//IP转成整型
function ip2int(ip){
var num = 0;
ip = ip.split(".");
num = Number(ip[0]) * 256 * 256 * 256 + Number(ip[1]) * 256 * 256 + Number(ip[2]) * 256 + Number(ip[3]);
n
- 读书笔记-jquey+数据库+css
chengxuyuancsdn
htmljqueryoracle
1、grouping ,group by rollup, GROUP BY GROUPING SETS区别
2、$("#totalTable tbody>tr td:nth-child(" + i + ")").css({"width":tdWidth, "margin":"0px", &q
- javaSE javaEE javaME == API下载
Array_06
java
oracle下载各种API文档:
http://www.oracle.com/technetwork/java/embedded/javame/embed-me/documentation/javame-embedded-apis-2181154.html
JavaSE文档:
http://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/
JavaEE文档:
ht
- shiro入门学习
cugfy
javaWeb框架
声明本文只适合初学者,本人也是刚接触而已,经过一段时间的研究小有收获,特来分享下希望和大家互相交流学习。
首先配置我们的web.xml代码如下,固定格式,记死就成
<filter>
<filter-name>shiroFilter</filter-name>
&nbs
- Array添加删除方法
357029540
js
刚才做项目前台删除数组的固定下标值时,删除得不是很完整,所以在网上查了下,发现一个不错的方法,也提供给需要的同学。
//给数组添加删除
Array.prototype.del = function(n){
- navigation bar 更改颜色
张亚雄
IO
今天郁闷了一下午,就因为objective-c默认语言是英文,我写的中文全是一些乱七八糟的样子,到不是乱码,但是,前两个自字是粗体,后两个字正常体,这可郁闷死我了,问了问大牛,人家告诉我说更改一下字体就好啦,比如改成黑体,哇塞,茅塞顿开。
翻书看,发现,书上有介绍怎么更改表格中文字字体的,代码如下
 
- unicode转换成中文
adminjun
unicode编码转换
在Java程序中总会出现\u6b22\u8fce\u63d0\u4ea4\u5fae\u535a\u641c\u7d22\u4f7f\u7528\u53cd\u9988\uff0c\u8bf7\u76f4\u63a5这个的字符,这是unicode编码,使用时有时候不会自动转换成中文就需要自己转换了使用下面的方法转换一下即可。
/**
* unicode 转换成 中文
- 一站式 Java Web 框架 firefly
aijuans
Java Web
Firefly是一个高性能一站式Web框架。 涵盖了web开发的主要技术栈。 包含Template engine、IOC、MVC framework、HTTP Server、Common tools、Log、Json parser等模块。
firefly-2.0_07修复了模版压缩对javascript单行注释的影响,并新增了自定义错误页面功能。
更新日志:
增加自定义系统错误页面功能
- 设计模式——单例模式
ayaoxinchao
设计模式
定义
Java中单例模式定义:“一个类有且仅有一个实例,并且自行实例化向整个系统提供。”
分析
从定义中可以看出单例的要点有三个:一是某个类只能有一个实例;二是必须自行创建这个实例;三是必须自行向系统提供这个实例。
&nb
- Javascript 多浏览器兼容性问题及解决方案
BigBird2012
JavaScript
不论是网站应用还是学习js,大家很注重ie与firefox等浏览器的兼容性问题,毕竟这两中浏览器是占了绝大多数。
一、document.formName.item(”itemName”) 问题
问题说明:IE下,可以使用 document.formName.item(”itemName”) 或 document.formName.elements ["elementName&quo
- JUnit-4.11使用报java.lang.NoClassDefFoundError: org/hamcrest/SelfDescribing错误
bijian1013
junit4.11单元测试
下载了最新的JUnit版本,是4.11,结果尝试使用发现总是报java.lang.NoClassDefFoundError: org/hamcrest/SelfDescribing这样的错误,上网查了一下,一般的解决方案是,换一个低一点的版本就好了。还有人说,是缺少hamcrest的包。去官网看了一下,如下发现:
- [Zookeeper学习笔记之二]Zookeeper部署脚本
bit1129
zookeeper
Zookeeper伪分布式安装脚本(此脚本在一台机器上创建Zookeeper三个进程,即创建具有三个节点的Zookeeper集群。这个脚本和zookeeper的tar包放在同一个目录下,脚本中指定的名字是zookeeper的3.4.6版本,需要根据实际情况修改):
#!/bin/bash
#!!!Change the name!!!
#The zookeepe
- 【Spark八十】Spark RDD API二
bit1129
spark
coGroup
package spark.examples.rddapi
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.SparkContext._
object CoGroupTest_05 {
def main(args: Array[String]) {
v
- Linux中编译apache服务器modules文件夹缺少模块(.so)的问题
ronin47
modules
在modules目录中只有httpd.exp,那些so文件呢?
我尝试在fedora core 3中安装apache 2. 当我解压了apache 2.0.54后使用configure工具并且加入了 --enable-so 或者 --enable-modules=so (两个我都试过了)
去make并且make install了。我希望在/apache2/modules/目录里有各种模块,
- Java基础-克隆
BrokenDreams
java基础
Java中怎么拷贝一个对象呢?可以通过调用这个对象类型的构造器构造一个新对象,然后将要拷贝对象的属性设置到新对象里面。Java中也有另一种不通过构造器来拷贝对象的方式,这种方式称为
克隆。
Java提供了java.lang.
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-适配器模式-Adapter
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/
package design.pattern;
/*
* 适配器模式解决的主要问题是,现有的方法接口与客户要求的方法接口不一致
* 可以这样想,我们要写这样一个类(Adapter):
* 1.这个类要符合客户的要求 ---> 那显然要
- HDR图像PS教程集锦&心得
cherishLC
PS
HDR是指高动态范围的图像,主要原理为提高图像的局部对比度。
软件有photomatix和nik hdr efex。
一、教程
叶明在知乎上的回答:
http://www.zhihu.com/question/27418267/answer/37317792
大意是修完后直方图最好是等值直方图,方法是HDR软件调一遍,再结合不透明度和蒙版细调。
二、心得
1、去除阴影部分的
- maven-3.3.3 mvn archetype 列表
crabdave
ArcheType
maven-3.3.3 mvn archetype 列表
可以参考最新的:http://repo1.maven.org/maven2/archetype-catalog.xml
[INFO] Scanning for projects...
[INFO]
- linux shell 中文件编码查看及转换方法
daizj
shell中文乱码vim文件编码
一、查看文件编码。
在打开文件的时候输入:set fileencoding
即可显示文件编码格式。
二、文件编码转换
1、在Vim中直接进行转换文件编码,比如将一个文件转换成utf-8格式
&
- MySQL--binlog日志恢复数据
dcj3sjt126com
binlog
恢复数据的重要命令如下 mysql> flush logs; 默认的日志是mysql-bin.000001,现在刷新了重新开启一个就多了一个mysql-bin.000002
- 数据库中数据表数据迁移方法
dcj3sjt126com
sql
刚开始想想好像挺麻烦的,后来找到一种方法了,就SQL中的 INSERT 语句,不过内容是现从另外的表中查出来的,其实就是 MySQL中INSERT INTO SELECT的使用
下面看看如何使用
语法:MySQL中INSERT INTO SELECT的使用
1. 语法介绍
有三张表a、b、c,现在需要从表b
- Java反转字符串
dyy_gusi
java反转字符串
前几天看见一篇文章,说使用Java能用几种方式反转一个字符串。首先要明白什么叫反转字符串,就是将一个字符串到过来啦,比如"倒过来念的是小狗"反转过来就是”狗小是的念来过倒“。接下来就把自己能想到的所有方式记录下来了。
1、第一个念头就是直接使用String类的反转方法,对不起,这样是不行的,因为Stri
- UI设计中我们为什么需要设计动效
gcq511120594
UIlinux
随着国际大品牌苹果和谷歌的引领,最近越来越多的国内公司开始关注动效设计了,越来越多的团队已经意识到动效在产品用户体验中的重要性了,更多的UI设计师们也开始投身动效设计领域。
但是说到底,我们到底为什么需要动效设计?或者说我们到底需要什么样的动效?做动效设计也有段时间了,于是尝试用一些案例,从产品本身出发来说说我所思考的动效设计。
一、加强体验舒适度
嗯,就是让用户更加爽更加爽的用
- JBOSS服务部署端口冲突问题
HogwartsRow
java应用服务器jbossserverEJB3
服务端口冲突问题的解决方法,一般修改如下三个文件中的部分端口就可以了。
1、jboss5/server/default/conf/bindingservice.beans/META-INF/bindings-jboss-beans.xml
2、./server/default/deploy/jbossweb.sar/server.xml
3、.
- 第三章 Redis/SSDB+Twemproxy安装与使用
jinnianshilongnian
ssdbreidstwemproxy
目前对于互联网公司不使用Redis的很少,Redis不仅仅可以作为key-value缓存,而且提供了丰富的数据结果如set、list、map等,可以实现很多复杂的功能;但是Redis本身主要用作内存缓存,不适合做持久化存储,因此目前有如SSDB、ARDB等,还有如京东的JIMDB,它们都支持Redis协议,可以支持Redis客户端直接访问;而这些持久化存储大多数使用了如LevelDB、RocksD
- ZooKeeper原理及使用
liyonghui160com
ZooKeeper是Hadoop Ecosystem中非常重要的组件,它的主要功能是为分布式系统提供一致性协调(Coordination)服务,与之对应的Google的类似服务叫Chubby。今天这篇文章分为三个部分来介绍ZooKeeper,第一部分介绍ZooKeeper的基本原理,第二部分介绍ZooKeeper
- 程序员解决问题的60个策略
pda158
框架工作单元测试
根本的指导方针
1. 首先写代码的时候最好不要有缺陷。最好的修复方法就是让 bug 胎死腹中。
良好的单元测试
强制数据库约束
使用输入验证框架
避免未实现的“else”条件
在应用到主程序之前知道如何在孤立的情况下使用
日志
2. print 语句。往往额外输出个一两行将有助于隔离问题。
3. 切换至详细的日志记录。详细的日
- Create the Google Play Account
sillycat
Google
Create the Google Play Account
Having a Google account, pay 25$, then you get your google developer account.
References:
http://developer.android.com/distribute/googleplay/start.html
https://p
- JSP三大指令
vikingwei
jsp
JSP三大指令
一个jsp页面中,可以有0~N个指令的定义!
1. page --> 最复杂:<%@page language="java" info="xxx"...%>
* pageEncoding和contentType:
> pageEncoding:它