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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
- 2022-05-14
败者食尘_40a0
本文结构速览:一、SQL题二、机器学习&概率论三、开放性问题01SQL题面试真题:现有一张用户签到表(user_sign_d),标记用户每日是否签到,表结构如下sign_date:日期user_id:用户IDif_sign:当日是否签到,1表示签到,0表示未签到问题①:请计算截止到当前每个用户已经连续签到的天数(输出表仅包含当天签到的所有用户,计算其连续签到的天数)输出表结构如下:user_id:
- 易金通带你了解技术面:移动平均线MA
小小萌萌萌哒
在技术分析领域中,移动平均线是必不可少的指标工具。移动平均线利用统计学上的“移动平均”原理,将每天的市场价格进行移动平均计算,求出一个趋势值,用来作为价格走势的研判工具。计算公式:MA=(C1+C2+C3+C4+C5+....+Cn)/nC为收盘价,n为移动平均周期数例如,现货黄金的5日移动平均价格计算方法为:MA5=(前四天收盘价+前三天收盘价+前天收盘价+昨天收盘价+今天收盘价)/5移动平均线
- Python chardet.detect 字符编码检测
in_tsz
python开发语言
chardet.detect是Python的一个库,用于检测给定字节串的字符编码。其检测原理基于统计学方法。具体来说,chardet.detect使用了一种叫做统计字符n-gram(通常为n=1或n=2)的方法。它会统计字节串中每个字符或字符对出现的频率,并将这些统计结果与预先训练好的字符编码模型进行比较。这些模型包含了不同字符编码所特有的字符频率分布信息。当给定一个字节串时,chardet.de
- 深度学习如何入门?
nanshaws
yolov5深度学习
深度学习是机器学习的一个子领域,它基于人工神经网络的研究。入门深度学习可以分为以下几个步骤:基础知识准备:(1)掌握基础数学知识,特别是线性代数、概率论和统计学、微积分。(2)学习编程语言,Python是目前最流行的深度学习语言,因其简洁易学且有大量的库支持。(3)了解机器学习基础,包括监督学习和非监督学习的概念、模型评估与选择等。学习深度学习理论:(1)理解神经网络的基本组成,如神经元、激活函数
- R语言统计学书记推荐
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- 【个人学习笔记】概率论与数理统计知识梳理【五】
已经是全速前进了
概率论
文章目录第五章、大数定律及中心极限定理一、大数定律1.1基本概念1.2弱大数定理二、中心极限定理独立同分布的中心极限定理定理总结第五章、大数定律及中心极限定理写博客比想象中费劲得多,公式得敲好久,所以只得随缘更更了,想写一些机器学习相关的东西,但是强迫症又不允许我把这个扔掉不管,我太难了Orz这一节的内容比较深,即使我是一个喜欢数学的工科生,也没有精力再去深究了,各式各样的大数定律及中心极限定理我
- 机器学习笔记
rl染离
机器学习笔记人工智能
什么是机器学习:机器学习是一门多学科交叉专业,涵盖概率论知识,统计学知识,近似理论知识和复杂算法知识,使用计算机作为工具并致力于真实实时的模拟人类学习方式,并将现有内容进行知识结构划分来有效提高学习效率。机器学习有下面几种定义:(1)机器学习是一门人工智能的科学,该领域的主要研究对象是人工智能,特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能。(2)机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究。(3)
- R语言简介,R语言开发环境搭建步骤,R基础语法以及注释详解
黑夜照亮前行的路
r语言
R语言是一种用于统计计算与绘图的编程语言,由新西兰奥克兰大学的统计学家罗斯·伊哈卡和罗伯特·杰特曼于1993年发明。R语言是一种自由、免费、源代码开放的软件,属于GNU系统的一个分支,如今被广泛地应用于统计分析、数据挖掘等领域。R语言的特点包括:是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统,具有数据存储和处理、数组运算、数学建模、统计检验以及统计制图等功能。提供了丰富的数学计算、统计计算的函数,用户可
- Rstudio-深度学习执行代码
俊俏的萌妹纸
深度学习计算机视觉人工智能
RStudio是一个开源的集成开发环境(IDE),专门用于R编程语言的开发和数据分析。R语言是一种流行的统计计算和数据可视化语言,广泛用于数据科学、统计学和机器学习领域。RStudio提供了许多功能强大的工具,包括代码编辑器、调试器、数据可视化工具和集成的帮助文档。对于机器学习推广,RStudio可以帮助您进行数据预处理、模型训练、评估和部署。RStudio中有许多用于机器学习的包和库,如care
- 人工智能值得关注的技术研究方向
喜欢打酱油的老鸟
人工智能人工智能值得关注的技术研究方向
人工智能值得关注的技术研究方向为了更好地破除上述人工智能技术研究的瓶颈问题,在AI学术研究领域,一些新的技术发展趋势和研究方向也值得关注,包括:(1)从专用人工智能到通用人工智能是大势所趋,一些科技巨头包括国家机构都在布局通用人工智能的研究,微软成立人工智能实验室以挑战通用人工智能为主要目标;(2)可解释的人工智能系统备受关注,也将成为突破统计学习瓶颈问题的一个重要方向。DARPA的报告:第一个波
- 视频回放:立春统计交流会“临床研究缺失数据如何处理”
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“立春”临床统计学沙龙已于2024年2月4日开展,非常感谢各位朋友在忙碌的工作生活中抽出时间观看我们的直播,不少朋友和我们一起学习探讨了临床研究缺失数据的处理,与各位交流非常愉快!“立春”临床统计沙龙直播回放已整理好,请各位查收!临床研究缺失数据及其处理直播视频回放主持人郑卫军浙江中医药大学公共卫生学院主讲者浙江中医药大学医学统计学教研室师生★直播回放1.临床研究缺失数据常用R包2.临床试验缺失数
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- 如何实现零基础转行做测试开发,入职3个月后涨薪30%
本文为霍格沃兹测试学院优秀学员笔记,测试开发进阶学习文末加群。本人本科所学专业是统计学,毕业后从事数据分析相关工作,然而,在工作的过程中,我对编码产生了浓厚的兴趣,对编程的热爱驱使我最终决定转行,并成功考取了软件工程的非全日制研究生。尽管非全日制的软件工程硕士学位让我有了软件方面的基础,但非计算机相关的本科背景以及之前偏于研究的实习经历让我在转行过程中遭遇了挑战。我发觉自己既缺乏计算机知识的系统学
- 【人工智能学习思维脉络导图】
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人工智能人工智能学习
曾梦想执剑走天涯,我是程序猿【AK】目录知识图谱1.基础知识2.人工智能核心概念3.实践与应用4.持续学习与进展5.挑战与自我提升6.人脉网络知识图谱人工智能学习思维脉络导图1.基础知识计算机科学基础数学基础(线性代数、微积分、概率论和统计学)编程语言(Python、R等)2.人工智能核心概念机器学习监督学习无监督学习强化学习深度学习神经网络卷积神经网络(CNN)循环神经网络(RNN)自然语言处理
- 上流社会
林原原
图片发自App说到“上流”,本应会有一个对应词叫做“下流或称不入流”。这里的此下流可不等同于那下流。因为我想说一说关于“上流社会”。先把这个话题搁一边,说说别的。学了易学这个天地间的学问之后就了解到一个自然现象,一个统计学结果,那就是地球上的河流几乎都是自西向东流的,还有极小部分不是,这也应验了一个真理:凡事没有绝对。河流自西向东流这个地貌现象给我们一个很大启发,西边处于河道上流,东边处于河道下流
- KeenWrite:面向数据科学家和数学家的开源文本编辑器
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一个有趣的文本编辑器,支持Rmarkdown。使用R中的代码,可以将字符串插值,图形和其他数学表达式添加到文本文档中。有几种适用于Linux的开源Markdown编辑器,但是KeenWrite对字符串插值和Rmarkdown支持有点有趣。不仅限于此,它还支持实时预览和许多其他功能,这些功能特别有助于数学,统计学和其他相关领域的学者。KeenWrite的功能在Linux上安装KeenWrite不幸的
- 【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
- 《春山》中的贝叶斯统计——白敬亭衣服合理概率及决策比重。
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趣学贝叶斯统计算法统计傅立叶分析动态规划
目录1.全身黑衣服合理概率2.真的是导演组允许?3.粉丝的证据是否站得住?4.总结感谢up主链接:【理工春山学】只谈事实从统计角度深度剖析春山学,她使用贝叶斯统计合理分析了在舞台中白敬亭、双魏、导演组出错的概率。接下来我采用一个新角度继续开辟《春山》中的贝叶斯统计——白敬亭衣服合理概率及决策比重。1.全身黑衣服合理概率要量化计算白敬亭穿全身黑衣服合理的概率,我们可以采用概率论的方法,结合已知信息和
- 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
- 人工智能到底是什么?
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人工智能人工智能
人工智能(ArtificialIntelligence,AI)是一种利用计算机科学和统计学理论和技术来实现人类智能的一门交叉学科,旨在使计算机系统能够模拟、扩展和增强人类的智能能力,使计算机能够像人类一样思考、学习、决策和执行任务。简单来说,人工智能是计算机程序的一种,可以使计算机完成类似于人类的任务,例如视觉识别、语音识别、自然语言处理、智能推荐、自主决策等等。人工智能的发展史人工智能(Arti
- 机器学习实战2--蒙特卡洛方法与Q-Q图(2022/10/12)
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机器学习Jupyter笔记机器学习人工智能numpypython
蒙特卡洛方法与Q-Q图文章目录蒙特卡洛方法与Q-Q图蒙特卡洛方法蒙特卡洛的定义和基本步骤一些常用的概率论相关函数使用蒙特卡洛验证大数定理Q-Q图Q-Q图的定义及用途importnumpyasnpfromnumpy.linalgimportinv,eigimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdfromscipy.statsimportnorm蒙特卡洛方
- OpenCV-39 图像直方图
一道秘制的小菜
OpenCVopencv计算机视觉图像处理人工智能numpypython
一、图像直方图的基本概念在统计学中,直方图是一种对数据情况的图形表示,是一种二维统计图表。图像直方图是一种表示数字图像中亮度分布的直方图,标绘了图像中每个亮度值得像素数。可以借助观察该直方图了解需要如何调整亮度分布的直方图。这种直方图中,横坐标得左侧为纯黑、较暗的区域,而右侧为较亮,纯白的区域。因此,一张较暗图片得直方图中得数据多集中于左侧和中间部分,而整体明亮、只有少量阴影得图像则相反。横坐标:
- 机器学习和统计学的区别?
小桥流水---人工智能
人工智能机器学习算法机器学习人工智能
1、本质区别:目标:机器学习的核心目标是建立一个可以自动学习和改进的模型,以预测未知数据。它更关注结果的准确性和模型的泛化能力,通常不关心模型是否可以解释。而统计学的目标是探究变量之间的关系,理解数据的内在结构和规律,以及确定这些关系的显著性。它更关注统计量服从什么分布、假设检验是否显著、模型拟合是否合理等问题。方法:机器学习通常使用训练数据来训练模型,然后通过测试数据来评估模型的性能。在训练过程
- 二八定律
咖啡与浓茶
1、80/20法则20世纪初意大利统计学家、经济学家维尔弗雷多·帕累托提出的,他指出:在任何特定群体中,重要的因子通常只占少数,而不重要的因子则占多数,因此只要能控制具有重要性的少数因子即能控制全局。这个原理经过多年的演化,已变成当今管理学界所熟知的二八法则——即80%的公司利润来自20%的重要客户,其余20%的利润则来自80%的普通客户。2、对于目标每个人都有很多目标,但有20%的关键目标,决定
- 把时间当做朋友摘要-学习的好处
幻然
二十多年前,我参加了一个计算机学习班,后来撰写《TOEFL核心词汇21天突破》时,那一点点计算机知识派上了巨大的用场,批处理工具在短时间里完成了海量的工作。另外大学里学的统计学后来被证明是最有用的知识。若是没有学会了盲打,再把全拼设置成双拼,恐怕一辈子都没有机会体验到打字快的好处:大段的记录感想,读书笔记,摘抄原文,短时间积累大量的文字。然后开始日更博客——打字真的不累,思考才累······这也是
- 用通俗易懂的话来讲什么是假设检验,什么是置信区间,什么是零假设和备择假设
ALGORITHM LOL
人工智能算法深度学习机器学习
假设检验假设检验就像是法庭上的审判。想象你是法官,你需要决定一个被告是不是有罪。在统计学中,我们有一个“被告”——这就是我们的零假设((H_0)),通常是一种没有变化或效果的状态,比如“这个药物没有效果”。备择假设((H_1))则是与零假设相对立的假设,比如“这个药物有效”。我们收集数据,进行统计测试,以决定数据是否足以“定罪”零假设(即拒绝零假设),或者数据不足以拒绝零假设,因此“无罪释放”(保
- CDF和PDF的比较
武小胖儿
数学知识
以下内容来自ChatGPT,科技改变生活CumulativeDistributionFunction(CDF)(累积分布函数)和ProbabilityDensityFunction(PDF)(概率密度函数)是统计学和概率论中两个重要的概念,用于描述随机变量的性质。它们之间的区别如下:定义:CDF(累积分布函数):CDF表示一个随机变量小于或等于某个特定值的概率。对于随机变量X,其CDF通常表示为F
- 不一样的一周cp
芷澜吟
(今天胃不太舒服所以没写文,所以找了一篇之前写的小段落)高二的时候就开始关注概率论这个公众号,当时迫于年龄没法参加一周cp活动,就通过一些深夜活动结识了来自全国各地的朋友,从他们的口中得知了大千世界的各种故事,发现了外面世界的精彩,甚至通过一个朋友改变了我的高考志愿。上大学之后,可以参加一周cp了,一直到现在大二,每次活动发布时,我都会报名参与,还算幸运只有一次落选。至少在我看来,参加这个活动的各
- 线性回归:大体介绍
Galaxy银河
计算机/人工智能语言/方式/工具/模型/软件大赏人工智能机器学习
线性回归是一种常见的统计学和机器学习方法,用于建立一个线性关系模型来预测一个连续型目标变量。它假设自变量和因变量之间存在线性关系,并且通过最小化预测值与实际观测值之间的差异来确定最佳拟合直线。线性回归模型可以表示为:Y=β0+β1X1+β2X2+…+βn*Xn+ε其中,Y是因变量,X1,X2,…,Xn是自变量,β0,β1,β2,…,βn是回归系数,ε是误差项。线性回归的目标是找到最佳的回归系数,使
- 插入表主键冲突做更新
a-john
有以下场景:
用户下了一个订单,订单内的内容较多,且来自多表,首次下单的时候,内容可能会不全(部分内容不是必须,出现有些表根本就没有没有该订单的值)。在以后更改订单时,有些内容会更改,有些内容会新增。
问题:
如果在sql语句中执行update操作,在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询,查询结果有做更新,没有做插入,这样会将代码复杂化。
解决:
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、?、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
1.引用自定义资源。格式:@[package:]type/name
android:text="@string/hello"
2.引用系统资源。格式:@android:type/name
android:textColor="@android:color/opaque_red"
- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式,用一种提前设计好的框架去存取数据,以便更方便,高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构,对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外,在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈,堆等,就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下:
一:线性数据结构
(1):列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能,联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊,写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn(一针见血)
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便,但提供方便的同时表示隐藏了细节,建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中,所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的?
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了,也能自动 编译java源代码,但是jre不是java的运行环境么,难道jre中也带有编译工具? 还是eclipse自己实现的?谁能给解释一下呢问题补充:假设系统中没有安装jdk or jre,只在eclipse的目录中有一个jre,那么eclipse会采用该jre,问题是eclipse照样可以编译java源文件,为什么呢?
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景: 前端JavaScript模块化,其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来,还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制,造成了大量的全局变量,大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java(import),Python (import),Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代,我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后,还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后,还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步,Flume和Kakfa对接,Flume抓取日志,写到Kafka中
第二部,Spark Streaming读取Kafka中的数据,进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理(脚本)来获取消息,走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件,下载地址:https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
bookjovi
erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言,是在SDL语言的基础上加以修改而成,TNSDL需翻译成C语言得以编译执行,TNSDL语言中实现了异步并行的特点,当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持,异步并行类似于Erlang的process(轻量级进程),TNSDL中则称之为hand,Erlang是基于vm(beam)开发,
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
ljy325
企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件,我看新闻和网站,国防科技大学的科学家累死了,太疲劳,老是加班,不休息,经常吃药,吃药根本就没用,根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾,老想赶快学习到东西跳槽离开,搞得超负荷,不明理。深圳做软件开发经常累死人,总有不明理的人,有个软件提醒限制很好,可以挽救很多人的生命。
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(1)IT行业成五大疾病重灾区:过劳死平均37.9岁
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
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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/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法:
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
SVN
今天花了大半天的功夫,终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库,比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
pepos
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在conf里面的auth里赋予的权限配置为
[groups]
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设计模式编程算法面试招聘
浅谈程序员的数学修养
- 批量执行 bulk collect与forall用法
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oraclesqlbulk collectforall
BULK COLLECT 子句会批量检索结果,即一次性将结果集绑定到一个集合变量中,并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、
FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。
有关FORALL语句的用法请参考:批量SQL之 F
- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
dongwei_6688
OS
1、先安装rsync:yum install rsync
2、建立一个空的文件夹:mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录:rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了,删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理,处理数十万个文件也是秒删。
- Yii CModel中rules验证规格
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rulesyiivalidate
Yii cValidator主要用法分析:
yii验证rulesit 分类: Yii yii的rules验证 cValidator主要属性 attributes ,builtInValidators,enableClientValidation,message,on,safe,skipOnError
 
- 基于vagrant的redis主从实验
dcj3sjt126com
vagrant
平台: Mac
工具: Vagrant
系统: Centos6.5
实验目的: Redis主从
实现思路
制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box
制作sentos6.5+redis的box
mkdir vagrant_redis
cd vagrant_
- Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器
frank1234
centosmemcached
一、安装gcc
rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
开始安装,命令如下,[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]:
建议可以先切换到root用户,不然可能会遇到权限问题:su root 输入密码......
rpm -ivh kernel-head
- Remove Duplicates from Sorted List
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once.
For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
- Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持
jinnianshilongnian
spring4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- 浅谈enum与单例设计模式
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java单例
在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种),两者同是私有构
造器,导出静态成员变量,以便调用者访问。
第一种
package singleton;
public class Singleton {
//导出全局成员
public final static Singleton INSTANCE = new S
- 使用switch条件语句需要注意的几点
openwrt
cbreakswitch
1. 当满足条件的case中没有break,程序将依次执行其后的每种条件(包括default)直到遇到break跳出
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{
int n = 1;
switch(n) {
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printf("--1--\n");
default:
printf("defa
- 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文
schnell18
springmybatisJUnit
Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有:
单元测试的app context不支持从外部properties文件注入属性
@Value注解不能解析带通配符的路径字符串
解决第一个问题可以配置一个PropertyPlaceholderConfigurer的bean。
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- Java 定时任务总结一
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javaspringtimerquartztimertask
Java定时任务总结 一.从技术上分类大概分为以下三种方式: 1.Java自带的java.util.Timer类,这个类允许你调度一个java.util.TimerTask任务; 说明: java.util.Timer定时器,实际上是个线程,定时执行TimerTask类 &
- 一种防止用户生成内容站点出现商业广告以及非法有害等垃圾信息的方法
yangshangchuan
rank相似度计算文本相似度词袋模型余弦相似度
本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法,对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式,方法如下:
1、注册多个账号(一般10个以上)。
2、从多个账号中选择一个账号,发表1-2篇博文