- 深度学习驱动的极端天气预测:时空数据异常检测与应用全解析(基于Python + TensorFlow)
AI_DL_CODE
深度学习pythontensorflow人工智能天气预测
摘要:时空数据异常检测在气象领域识别偏离正常模式的数据点,对极端天气预测至关重要。深度学习,尤其是LSTM网络,因其强大的特征学习能力在该领域显示出巨大潜力。通过整合多源气象数据,深度学习模型能够自动挖掘复杂模式和非线性关系,提高预测准确性。然而,挑战依然存在,包括数据质量问题、模型可解释性不足以及极端天气的内在复杂性和不确定性。未来,通过模型架构创新、训练算法优化以及探索深度学习在气候预测、气象
- C++学习路线:从基础到精通
byte轻骑兵
编程语言精要#C++深度探索与实战专栏开发语言c++
目录一、C++基础1.1.学习目标1.2.学习内容1.3.C++语言的特点二、面向对象编程(OOP)2.1.学习目标2.2.学习内容三、C++核心编程3.1.学习目标3.2.学习内容四、高级主题4.1.学习目标4.2.学习内容五、软件开发实践5.1.学习目标5.2.学习内容5.2.1.学习使用构建系统(如CMake)来组织和管理项目5.2.2.学习版本控制(如Git)来管理代码版本5.2.3.学习
- springboot毕设 基于java的在线学习交流平台 程序+论文
明思计算机毕设
springboot课程设计后端
本系统(程序+源码)带文档lw万字以上文末可获取一份本项目的java源码和数据库参考。系统程序文件列表开题报告内容研究背景随着互联网技术的飞速发展和全球教育资源的日益丰富,在线学习已成为人们获取知识、提升技能的重要途径。特别是在近年来,受各种因素影响,线上教育需求激增,促使在线学习交流平台不断涌现。这些平台旨在打破传统教育的时空限制,为学习者提供更加灵活、个性化的学习体验。然而,当前市场上的在线学
- C语言进阶——通讯录模拟实现
_麦麦_
C语言进阶c语言算法开发语言
个人主页:_麦麦_今日名言:只有走在路上,才能摆脱局限,摆脱执着,让所有的选择,探寻,猜测,想象都生机勃勃。——余秋雨《文化苦旅》目录一、前言二、正文1.大体框架2.界面显示3.创建通讯录4.初始化通讯录5.增加联系人6.显示联系人7.删除联系人8.查找联系人9.修改联系人10.排序联系人三、结语一、前言在上一章的结构体的学习中,相信小伙伴们或多或少都有所收获,但是有的小伙伴可能会问,结构体到底能
- 基于深度学习的人脸表情识别系统:YOLOv5 + YOLOv8 + YOLOv10 + UI界面 + 数据集
2025年数学建模美赛
深度学习YOLOui分类人工智能
引言随着人工智能的飞速发展,深度学习技术已广泛应用于各个领域,尤其是在计算机视觉领域。人脸识别和表情识别是其中的一个重要应用,能够在多种场景下提供重要的信息,例如安全监控、情感分析、智能客服、健康监测等。在人脸表情识别任务中,准确识别人脸的情感状态(如高兴、愤怒、悲伤等)是一个极具挑战性的任务。随着YOLO系列算法的不断进步,YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的推出大大提高了目标检测的精度
- 基于YOLOv8深度学习的人脸年龄检测识别系统
2025年数学建模美赛
YOLO深度学习人工智能ui数据挖掘分类
引言随着人工智能和计算机视觉的飞速发展,人脸分析技术在年龄检测领域取得了显著进展。人脸年龄检测系统在安全监控、广告推荐、健康监测等领域有广泛应用。本文将基于YOLOv8目标检测模型和UI界面,开发一个完整的人脸年龄检测识别系统。我们将详细介绍项目的技术实现、数据集构建、模型训练以及UI设计,并附上完整代码。目录引言系统架构设计数据准备公开人脸年龄数据集数据标注格式数据目录结构模型训练YOLOv8环
- 基于深度学习的人脸表情识别系统(YOLOv10+UI界面+数据集)
2025年数学建模美赛
深度学习YOLOui计算机视觉人工智能目标跟踪
在本篇博客中,我们将详细介绍如何构建一个基于深度学习的人脸表情识别系统。该系统主要由三部分组成:YOLOv10(深度学习模型)进行表情识别、UI界面展示识别结果以及数据集的准备和训练过程。我们将从系统架构、数据准备、模型训练、UI设计等多个方面进行全面讲解,最终实现一个能够实时识别并展示人脸表情的系统。目录1.系统架构2.数据集准备2.1FER2013数据集2.2数据预处理3.YOLOv10模型概
- 基于深度学习的人脸表情识别系统:YOLOv8 + UI界面 + 数据集完整实现
2025年数学建模美赛
深度学习YOLOui人工智能代码
1.引言近年来,人脸表情识别在情感计算、智能人机交互、心理学研究等领域有着广泛的应用。深度学习的快速发展,使得高效、准确的人脸表情识别成为可能。通过利用卷积神经网络(CNN)和目标检测技术,可以实现实时、精准的人脸表情识别。本文将基于YOLOv8构建一个完整的人脸表情识别系统。系统集成了数据集准备、YOLOv8模型训练、实时推理以及基于PyQt5的图形用户界面(UI)。通过本文,你将学习如何实现一
- 分频器code
一条九漏鱼
verilog开发实战指南fpga开发
理论学习数字电路中时钟占有非常重要的地位。时间的计算都依靠时钟信号作为基本单元。一般而言,一块板子只有一个晶振,即只有一种频率的时钟,但是数字系统中,经常需要对基准时钟进行不同倍数的分频,进而得到各模块所需的频率。若想得到比系统时钟更慢的时钟,可以将基准时钟进行分频。若想得到比系统时钟更快的时钟,可以将基准时钟进行倍频。不管是分频还是倍频,都通过PLL实现或者用verilog描述实现。我们用ver
- 我的秋招总结
今天不coding
秋招秋招总结大厂秋招建议秋招准备
我的秋招总结个人背景双非本,985硕,科班准备情况以求职为目的学习Java的时间大概一年。八股,一开始主要是看B站黑马的八股文课程,背JavaGuide和小林coding还有面试鸭。算法,250+,刷了3遍左右项目,API开放平台+OJ在线判题系统+实习项目(检索+大模型)实习,华为线上算法实习4个月,小厂Java实习5个月,滴滴后端实习9个月offer京东零售-供应链sp美团到家-履约sp快手-
- 爬虫scrapy框架进阶-CrawlSpider, Rule
吃猫的鱼python
爬虫python数据挖掘scrapy
文章适合于所有的相关人士进行学习各位看官看完了之后不要立刻转身呀期待三连关注小小博主加收藏⚓️小小博主回关快会给你意想不到的惊喜呀⚓️文章目录scrapy中加入CrawlSpider️创建项目️提取器和规则RULEscrapy爬虫实战️分析网站️代码部分1.settings部分2.starts部分3.items部分4.重要的lyw_spider部分5.pipelines部分scrapy中加入Cra
- 【机器学习】从零开始,用线性代数解锁智能时代的钥匙!
eclipsercp
工具毕业设计python机器学习线性代数人工智能
【机器学习】从零开始,用线性代数解锁智能时代的钥匙!文章目录【机器学习】从零开始,用线性代数解锁智能时代的钥匙!引言在这个数据驱动的时代,机器学习已经成为解锁智能科技的关键。但你是否曾被复杂的数学公式和算法搞得晕头转向?别担心,这篇文章将带你从零开始,用最直观的方式掌握线性代数——机器学习的核心武器!线性代数:机器学习的基石向量:数据的基本单元Python代码示例:向量操作矩阵:多维数据的集合Py
- 《我的编程之旅:起点与展望》
dmz521521_aa
c++python
大家好,我是等天黑,一名对编程充满热情的初学者。我一直对科技领域有着浓厚的兴趣,喜欢探索各种新奇的软件和应用,也总是好奇它们背后是如何运作的。这种好奇心驱使我踏上了编程学习之路,希望能够深入了解这个充满魅力与挑战的世界,并且有朝一日能够用代码创造出有价值的东西。一、编程目标短期目标在接下来的三个月内,熟练掌握至少一种编程语言的基础语法,能够独立完成一些简单的编程项目。通过这些实践项目,积累代码编写
- Python学习(十七)——re类与正则表达式
阿卡蒂奥
Pythonpython正则表达式
re.match()匹配尝试在字符串的起始处应用该模式,返回一个匹配对象,如果没有找到匹配项,则返回一个对象。re.match().start()返回子串匹配组的开始索引printre.match('Hello','Hello,World!').start()输出:0re.match().end()返回子串匹配组的结束索引printre.match('Hello','Hello,World!').
- 《CPython Internals》阅读笔记:p1-p19
python
《CPythonInternals》学习第1天,p1-p19总结,总计19页。一、技术总结无。二、英语总结(生词:2)1.humblevshumbled(1)humble:humus(“earth”)adj.字面意思是“ontheground”,后面引申为“lowlyinkind,state,condition(卑微)”,"notproudthatyouareimportant(谦卑)"。(2)h
- 《解锁数据新动能:数据标注工具与AI模型训练平台的无缝对接热潮》
人工智能深度学习
在当今人工智能飞速发展的时代,数据已然成为驱动其进步的核心燃料。而数据标注工具与人工智能模型训练平台的集成,实现数据的无缝流转,正逐渐成为行业内的关键热点,犹如为人工智能的发展装上了强劲的双引擎。为何集成如此关键数据标注是为数据赋予标签,使其能被人工智能模型理解和学习的过程。训练平台则是利用这些标注好的数据来构建和优化模型。两者若相互独立运作,数据在不同系统间的传输会面临格式不兼容、接口不匹配等难
- 《数据质量:人工智能模型的成败关键》
人工智能深度学习
在当今人工智能飞速发展的时代,数据质量对人工智能模型的影响至关重要,它直接关系到模型的性能、准确性和可靠性。以下是对这一问题的详细探讨。影响模型的准确性数据准确性的作用:准确的数据是模型准确输出的基础。如果数据中存在错误、偏差或噪声,模型就会学习到这些错误信息,从而导致预测结果不准确。例如在医疗诊断模型中,若患者的症状数据记录错误,模型可能会给出错误的诊断建议。数据完整性的影响:不完整的数据会使模
- python常用库学习四——subprocess
木头人123。
python库学习python
目录前言1、subprocess.run()(1)函数参数列表(2)函数的参数含义(3)使用示例2、subprocess.Popen(1)函数参数列表(2)函数参数含义(3)使用示例3、常见的subprocess.Popen类方法(1)Popen.poll()(2)Popen.communicate(input=None,timeout=None)(3)Popen.send_signal(sign
- 面对 this 指向丢失,尤雨溪在 Vuex 源码中是怎么处理的
写于2021-08-02,同步于segmentfault。1.前言大家好,我是若川,欢迎follow我的github。我倾力持续组织了3年多每周大家一起学习200行左右的源码共读活动,感兴趣的可以点此扫码加我微信ruochuan02参与。另外,想学源码,极力推荐关注我写的专栏《学习源码整体架构系列》,目前是掘金关注人数(5.7k+人)第一的专栏,写有20余篇源码文章。好久以前我有写过《面试官问系列
- 每次启动项目的服务,电脑竟然乖乖的帮我打开了浏览器,100行源码揭秘!
写于2021-11-04,现在同步到segmentfalut。1.前言大家好,我是若川,欢迎follow我的github。我倾力持续组织了3年多每周大家一起学习200行左右的源码共读活动,感兴趣的可以点此扫码加我微信ruochuan02参与。另外,想学源码,极力推荐关注我写的专栏《学习源码整体架构系列》,目前是掘金关注人数(5.7k+人)第一的专栏,写有20余篇源码文章。本文仓库open-anal
- 【机器学习】聚类【Ⅰ】基础知识与距离度量
不牌不改
【机器学习】聚类机器学习算法
主要来自周志华《机器学习》一书,数学推导主要来自简书博主“形式运算”的原创博客,包含自己的理解。有任何的书写错误、排版错误、概念错误等,希望大家包含指正。由于字数限制,分成五篇博客。【机器学习】聚类【Ⅰ】基础知识与距离度量【机器学习】聚类【Ⅱ】原型聚类经典算法【机器学习】聚类【Ⅲ】高斯混合模型讲解【机器学习】聚类【Ⅳ】高斯混合模型数学推导【机器学习】聚类【Ⅴ】密度聚类与层次聚类聚类1聚类任务在“无
- 用pygame制作的一个简单控制方块移动
come-昂-
pythonpygame
今天学习了一下pygame的简单用法,想用pygame制作一个小游戏,但受制于能力尚不完善,只能从基础做起。编写了一个简单的“小游戏”,就叫它小游戏吧,只有一个操作,可以实现方块的移动importsys,pygamepygame.init()#窗口初始化size=width,height=600,600screen=pygame.display.set_mode(size)#设置窗口大小WHITE
- Taro 源码揭秘:4. 每次 npm run dev:weapp 开发小程序,build 编译打包是如何实现的?
1.前言大家好,我是若川,欢迎关注我的公众号:若川视野。我倾力持续组织了3年多每周大家一起学习200行左右的源码共读活动,感兴趣的可以点此扫码加我微信ruochuan02参与。另外,想学源码,极力推荐关注我写的专栏《学习源码整体架构系列》,目前是掘金关注人数(6k+人)第一的专栏,写有几十篇源码文章。截至目前(2024-08-16),taro4.0正式版已经发布,目前最新是4.0.4,官方4.0正
- AI大模型应用架构(ALLMA)白皮书解读
百度_开发者中心
人工智能大模型数据库自然语言处理
随着人工智能技术的不断发展,AI大模型成为推动生产、生活方式变革,助推产业智能化转型升级,驱动数字经济高质量发展等社会经济发展方面的新引擎。为了全面展示AI大模型的发展全貌,为各界提供新思路,本文将对AI大模型应用架构(ALLMA)白皮书进行解读。一、AI大模型应用架构(ALLMA)的内涵AI大模型应用架构(ALLMA)是一种基于深度学习的人工智能应用架构,旨在通过大规模无标注数据预训练、指令微调
- 网络安全工程师能赚多少钱一个月?_银行网络安全工程师工资多少?
网络安全小林
web安全网络安全系统安全计算机网络
基于入门网络安全/黑客打造的:黑客&网络安全入门&进阶学习资源包网络安全工程师的月薪取决于多种因素,包括他们的经验、技能、学历、所在地区和行业的需求等。因此,很难给出一个确切的数字作为所有网络安全工程师的月薪。但是,我可以为你提供一个大致的薪资范围和一些影响薪资的因素。一般来说,网络安全工程师的月薪可以在8000元至50000元之间,具体取决于上述因素。初学者和没有太多经验的网络安全工程师可能会获
- Web APP 阶段性综述
预测模型的开发与应用研究
APPconstructionwebapp
WebAPP阶段性综述当前,WebAPP主要应用于电脑端,常被用于部署数据分析、机器学习及深度学习等高算力需求的任务。在医学与生物信息学领域,WebAPP扮演着重要角色。在生物信息学领域,诸多工具以WebAPP的形式呈现,相较之下,医学领域的此类应用数量相对较少。在医学和生物信息学的学术论文中,WebAPP是展示研究成果的有效工具,并且还能部署到网络上,服务于实际应用场景。ShinyAPP平台特性
- 小白学习Java第七天
qq_57406169
学习java数据库
一、单表PRIMARYKEY主键,不能重复,唯一确定一条记录(unique+notnull)表中的任何列都可以作为主键,只要它满足一下条件:1、任意两行都不具有相同的主键值2、每一行都必须具有一个主键值(主键列不允许空置NULL)3、主键列中的值不允许修改或更新主键值不能重用(如果某行从表中删除,它的主键不能赋给以后的新行)AUTOINCREMENT自动增长varchar(10)char(10)区
- 视觉SLAM学习打卡【8-1】-视觉里程计·直接法
肝帝永垂不朽
#SLAM计算机视觉opencvc++
本节直接法与上节特征点法,为视觉里程计估计位姿的两大主流方法。而在引出直接法前,先介绍光流法(二者均对灰度值I做文章)。至此,前端VO总算结束了。学下来一个感受就是前几章的数学基础很重要,尤其是构建最小二乘的非线性优化(BA),几乎每种方法都有其一席之地。视觉SLAM学习打卡【8-1】-视觉里程计·直接法一、光流法(1)前提(实际中较难满足)(2)理论推导(3)附:超定方程求解二、直接法(1)理论
- C++设计模式学习
痛&快乐着
C++学习设计模式c++设计模式
文章目录1.什么是设计模式2.设计模式分类2.1创建型模式2.2结构型模式2.3行为型模式3.设计模式七大原则(OOP原则)3.1开闭原则3.2里氏替换原则3.3依赖倒置原则3.4单一职责原则3.5接口隔离原则3.6迪米特法则3.7合成复用原则4.常用设计模式例子4.1工厂模式4.2单例模式4.3策略模式4.4适配器模式4.5模板方法模式4.6外观模式4.7桥接模式4.8代理模式5.总结参考文献1
- Time-LLM :超越了现有时间序列预测模型的学习器
福安德信息科技
AI预测大模型学习人工智能python大模型时序预测
AI预测相关目录AI预测流程,包括ETL、算法策略、算法模型、模型评估、可视化等相关内容最好有基础的python算法预测经验EEMD策略及踩坑VMD-CNN-LSTM时序预测对双向LSTM等模型添加自注意力机制K折叠交叉验证optuna超参数优化框架多任务学习-模型融合策略Transformer模型及Paddle实现迁移学习在预测任务上的tensoflow2.0实现holt提取时序序列特征TCN时
- 对股票分析时要注意哪些主要因素?
会飞的奇葩猪
股票 分析 云掌股吧
众所周知,对散户投资者来说,股票技术分析是应战股市的核心武器,想学好股票的技术分析一定要知道哪些是重点学习的,其实非常简单,我们只要记住三个要素:成交量、价格趋势、振荡指标。
一、成交量
大盘的成交量状态。成交量大说明市场的获利机会较多,成交量小说明市场的获利机会较少。当沪市的成交量超过150亿时是强市市场状态,运用技术找综合买点较准;
- 【Scala十八】视图界定与上下文界定
bit1129
scala
Context Bound,上下文界定,是Scala为隐式参数引入的一种语法糖,使得隐式转换的编码更加简洁。
隐式参数
首先引入一个泛型函数max,用于取a和b的最大值
def max[T](a: T, b: T) = {
if (a > b) a else b
}
因为T是未知类型,只有运行时才会代入真正的类型,因此调用a >
- C语言的分支——Object-C程序设计阅读有感
darkblue086
applec框架cocoa
自从1972年贝尔实验室Dennis Ritchie开发了C语言,C语言已经有了很多版本和实现,从Borland到microsoft还是GNU、Apple都提供了不同时代的多种选择,我们知道C语言是基于Thompson开发的B语言的,Object-C是以SmallTalk-80为基础的。和C++不同的是,Object C并不是C的超集,因为有很多特性与C是不同的。
Object-C程序设计这本书
- 去除浏览器对表单值的记忆
周凡杨
html记忆autocompleteform浏览
&n
- java的树形通讯录
g21121
java
最近用到企业通讯录,虽然以前也开发过,但是用的是jsf,拼成的树形,及其笨重和难维护。后来就想到直接生成json格式字符串,页面上也好展现。
// 首先取出每个部门的联系人
for (int i = 0; i < depList.size(); i++) {
List<Contacts> list = getContactList(depList.get(i
- Nginx安装部署
510888780
nginxlinux
Nginx ("engine x") 是一个高性能的 HTTP 和 反向代理 服务器,也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理服务器。 Nginx 是由 Igor Sysoev 为俄罗斯访问量第二的 Rambler.ru 站点开发的,第一个公开版本0.1.0发布于2004年10月4日。其将源代码以类BSD许可证的形式发布,因它的稳定性、丰富的功能集、示例配置文件和低系统资源
- java servelet异步处理请求
墙头上一根草
java异步返回servlet
servlet3.0以后支持异步处理请求,具体是使用AsyncContext ,包装httpservletRequest以及httpservletResponse具有异步的功能,
final AsyncContext ac = request.startAsync(request, response);
ac.s
- 我的spring学习笔记8-Spring中Bean的实例化
aijuans
Spring 3
在Spring中要实例化一个Bean有几种方法:
1、最常用的(普通方法)
<bean id="myBean" class="www.6e6.org.MyBean" />
使用这样方法,按Spring就会使用Bean的默认构造方法,也就是把没有参数的构造方法来建立Bean实例。
(有构造方法的下个文细说)
2、还
- 为Mysql创建最优的索引
annan211
mysql索引
索引对于良好的性能非常关键,尤其是当数据规模越来越大的时候,索引的对性能的影响越发重要。
索引经常会被误解甚至忽略,而且经常被糟糕的设计。
索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了,索引能够轻易将查询性能提高几个数量级,最优的索引会比
较好的索引性能要好2个数量级。
1 索引的类型
(1) B-Tree
不出意外,这里提到的索引都是指 B-
- 日期函数
百合不是茶
oraclesql日期函数查询
ORACLE日期时间函数大全
TO_DATE格式(以时间:2007-11-02 13:45:25为例)
Year:
yy two digits 两位年 显示值:07
yyy three digits 三位年 显示值:007
- 线程优先级
bijian1013
javathread多线程java多线程
多线程运行时需要定义线程运行的先后顺序。
线程优先级是用数字表示,数字越大线程优先级越高,取值在1到10,默认优先级为5。
实例:
package com.bijian.study;
/**
* 因为在代码段当中把线程B的优先级设置高于线程A,所以运行结果先执行线程B的run()方法后再执行线程A的run()方法
* 但在实际中,JAVA的优先级不准,强烈不建议用此方法来控制执
- 适配器模式和代理模式的区别
bijian1013
java设计模式
一.简介 适配器模式:适配器模式(英语:adapter pattern)有时候也称包装样式或者包装。将一个类的接口转接成用户所期待的。一个适配使得因接口不兼容而不能在一起工作的类工作在一起,做法是将类别自己的接口包裹在一个已存在的类中。 &nbs
- 【持久化框架MyBatis3三】MyBatis3 SQL映射配置文件
bit1129
Mybatis3
SQL映射配置文件一方面类似于Hibernate的映射配置文件,通过定义实体与关系表的列之间的对应关系。另一方面使用<select>,<insert>,<delete>,<update>元素定义增删改查的SQL语句,
这些元素包含三方面内容
1. 要执行的SQL语句
2. SQL语句的入参,比如查询条件
3. SQL语句的返回结果
- oracle大数据表复制备份个人经验
bitcarter
oracle大表备份大表数据复制
前提:
数据库仓库A(就拿oracle11g为例)中有两个用户user1和user2,现在有user1中有表ldm_table1,且表ldm_table1有数据5千万以上,ldm_table1中的数据是从其他库B(数据源)中抽取过来的,前期业务理解不够或者需求有变,数据有变动需要重新从B中抽取数据到A库表ldm_table1中。
- HTTP加速器varnish安装小记
ronin47
http varnish 加速
上午共享的那个varnish安装手册,个人看了下,有点不知所云,好吧~看来还是先安装玩玩!
苦逼公司服务器没法连外网,不能用什么wget或yum命令直接下载安装,每每看到别人博客贴出的在线安装代码时,总有一股羡慕嫉妒“恨”冒了出来。。。好吧,既然没法上外网,那只能麻烦点通过下载源码来编译安装了!
Varnish 3.0.4下载地址: http://repo.varnish-cache.org/
- java-73-输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度
bylijinnan
java
public class LongestSymmtricalLength {
/*
* Q75题目:输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度。
* 比如输入字符串“google”,由于该字符串里最长的对称子字符串是“goog”,因此输出4。
*/
public static void main(String[] args) {
Str
- 学习编程的一点感想
Cb123456
编程感想Gis
写点感想,总结一些,也顺便激励一些自己.现在就是复习阶段,也做做项目.
本专业是GIS专业,当初觉得本专业太水,靠这个会活不下去的,所以就报了培训班。学习的时候,进入状态很慢,而且当初进去的时候,已经上到Java高级阶段了,所以.....,呵呵,之后有点感觉了,不过,还是不好好写代码,还眼高手低的,有
- [能源与安全]美国与中国
comsci
能源
现在有一个局面:地球上的石油只剩下N桶,这些油只够让中国和美国这两个国家中的一个顺利过渡到宇宙时代,但是如果这两个国家为争夺这些石油而发生战争,其结果是两个国家都无法平稳过渡到宇宙时代。。。。而且在战争中,剩下的石油也会被快速消耗在战争中,结果是两败俱伤。。。
在这个大
- SEMI-JOIN执行计划突然变成HASH JOIN了 的原因分析
cwqcwqmax9
oracle
甲说:
A B两个表总数据量都很大,在百万以上。
idx1 idx2字段表示是索引字段
A B 两表上都有
col1字段表示普通字段
select xxx from A
where A.idx1 between mmm and nnn
and exists (select 1 from B where B.idx2 =
- SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
dashuaifu
AjaxspringMVCresponse中文乱码
SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
一:(自己总结,测试过可行)
ajax返回如果含有中文汉字,则使用:(如下例:)
@RequestMapping(value="/xxx.do") public @ResponseBody void getPunishReasonB
- Linux系统中查看日志的常用命令
dcj3sjt126com
OS
因为在日常的工作中,出问题的时候查看日志是每个管理员的习惯,作为初学者,为了以后的需要,我今天将下面这些查看命令共享给各位
cat
tail -f
日 志 文 件 说 明
/var/log/message 系统启动后的信息和错误日志,是Red Hat Linux中最常用的日志之一
/var/log/secure 与安全相关的日志信息
/var/log/maillog 与邮件相关的日志信
- [应用结构]应用
dcj3sjt126com
PHPyii2
应用主体
应用主体是管理 Yii 应用系统整体结构和生命周期的对象。 每个Yii应用系统只能包含一个应用主体,应用主体在 入口脚本中创建并能通过表达式 \Yii::$app 全局范围内访问。
补充: 当我们说"一个应用",它可能是一个应用主体对象,也可能是一个应用系统,是根据上下文来决定[译:中文为避免歧义,Application翻译为应
- assertThat用法
eksliang
JUnitassertThat
junit4.0 assertThat用法
一般匹配符1、assertThat( testedNumber, allOf( greaterThan(8), lessThan(16) ) );
注释: allOf匹配符表明如果接下来的所有条件必须都成立测试才通过,相当于“与”(&&)
2、assertThat( testedNumber, anyOf( g
- android点滴2
gundumw100
应用服务器android网络应用OSHTC
如何让Drawable绕着中心旋转?
Animation a = new RotateAnimation(0.0f, 360.0f,
Animation.RELATIVE_TO_SELF, 0.5f, Animation.RELATIVE_TO_SELF,0.5f);
a.setRepeatCount(-1);
a.setDuration(1000);
如何控制Andro
- 超简洁的CSS下拉菜单
ini
htmlWeb工作html5css
效果体验:http://hovertree.com/texiao/css/3.htmHTML文件:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>简洁的HTML+CSS下拉菜单-HoverTree</title>
- kafka consumer防止数据丢失
kane_xie
kafkaoffset commit
kafka最初是被LinkedIn设计用来处理log的分布式消息系统,因此它的着眼点不在数据的安全性(log偶尔丢几条无所谓),换句话说kafka并不能完全保证数据不丢失。
尽管kafka官网声称能够保证at-least-once,但如果consumer进程数小于partition_num,这个结论不一定成立。
考虑这样一个case,partiton_num=2
- @Repository、@Service、@Controller 和 @Component
mhtbbx
DAOspringbeanprototype
@Repository、@Service、@Controller 和 @Component 将类标识为Bean
Spring 自 2.0 版本开始,陆续引入了一些注解用于简化 Spring 的开发。@Repository注解便属于最先引入的一批,它用于将数据访问层 (DAO 层 ) 的类标识为 Spring Bean。具体只需将该注解标注在 DAO类上即可。同时,为了让 Spring 能够扫描类
- java 多线程高并发读写控制 误区
qifeifei
java thread
先看一下下面的错误代码,对写加了synchronized控制,保证了写的安全,但是问题在哪里呢?
public class testTh7 {
private String data;
public String read(){
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "read data "
- mongodb replica set(副本集)设置步骤
tcrct
javamongodb
网上已经有一大堆的设置步骤的了,根据我遇到的问题,整理一下,如下:
首先先去下载一个mongodb最新版,目前最新版应该是2.6
cd /usr/local/bin
wget http://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-2.6.0.tgz
tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-2.6.0.t
- rust学习笔记
wudixiaotie
学习笔记
1.rust里绑定变量是let,默认绑定了的变量是不可更改的,所以如果想让变量可变就要加上mut。
let x = 1; let mut y = 2;
2.match 相当于erlang中的case,但是case的每一项后都是分号,但是rust的match却是逗号。
3.match 的每一项最后都要加逗号,但是最后一项不加也不会报错,所有结尾加逗号的用法都是类似。
4.每个语句结尾都要加分