有翅膀
有翅膀

学习笔记：Maxent的示例运行及部分结果解释

文件准备

Samples文件

  1. .csv格式
  2. 通常为三列，分别为“物种”、“经度”、“纬度”

学习笔记：Maxent的示例运行及部分结果解释_第1张图片

Tips： 默认情况下会删除重复项（同一网格单元中同一物种的多个记录），可以通过设置取消

Environmental layers（栅格）文件

  1. .asc格式
  2. 必须具有相同的地理边界和单元格大小

运行示例

学习笔记：Maxent的示例运行及部分结果解释_第2张图片

1、导入Samples（csv格式）、Environmental layers（asc格式/也可以直接选择包含asc文件的文件夹）
2、勾选
在这里插入图片描述

3、设置结果存储路径-Output directory
4、Setting 中 Random test percentage 设置为25，即随机留出25%的样本用于检验
5、单击Run

Tips:

• 每次在相同的数据集上运行Maxent时，都会使用相同的随机样本，除非在Settings选择了“Random seed”选项。
• 一个或多个物种的测试数据可以在一个单独的文件中提供，方法是在Settings指定“Test sample file”的名称。
• 支持四种模式的输出： raw, cumulative,logistic,Cloglog. 默认为Cloglog
• logistic给出了存在概率在0~1之间的估计

结果解释

模型拟合评价指标 gain

• 与deviance相似
• gain随着模型的运行由0沿渐近线逐渐增加
• 在这个过程中，maxent形成一个概率分布，从均匀分布开始逐渐提高对数据的拟合程度
• gain为存在样本的平均对数概率，可减去一个常数使均匀分布gain为0(?)
• gain在模型运行结束时表示，在存在样本周围的集中程度如何
• 若gain为2，表示模型对存在样本判断正确的平均可能性高于随机模型exp(2)≈7.4倍

你可能感兴趣的:(生态位模型,机器学习)

  • 《论语•子罕篇》（八） 守正出奇赢辉煌未来
    《论语•子罕篇》之十三.jpg《论语•子罕篇》之十四.jpg子贡曰：“有美玉于斯，韫椟①而藏诸？求善贾而沽诸？”子曰：“沽之哉！沽之哉！我待贾②者也。”注：①“椟”也作“匵”。②“我待贾者也”的“贾”同“价”。见《论语集释》子欲居九夷。或曰：“陋，如之何？”子曰：“君子居之，何陋之有？”原句译文子贡说：“这儿有一块美玉，是把它放在匣子里珍藏起来呢，还是找位识货的商人卖掉呢？孔子说：“卖掉它吧！卖掉
  • Apache Ignite 的并发控制：实现高性能事务处理的关键 AI天才研究院 AI实战AI人工智能与大数据LLM大模型落地实战指南大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    1.背景介绍随着大数据时代的到来，数据量的增长和计算能力的提升使得传统的数据库和计算模型已经无法满足业务需求。为了应对这些挑战，分布式计算和存储技术得到了广泛的研究和应用。ApacheIgnite是一款高性能的分布式数据库和计算平台，它可以提供实时性能和高可用性，同时支持事务处理和并发控制。在这篇文章中，我们将深入探讨ApacheIgnite的并发控制机制，以及如何实现高性能事务处理。我们将从以下
  • 前端权限控制：深入理解与实现RBAC模型
    什么是RBAC？RBAC（Role-BasedAccessControl，基于角色的访问控制）是一种广泛应用于系统权限管理的模型。它将权限与角色关联，用户通过被分配适当的角色来获得相应的权限，而不是直接将权限分配给用户。在前端领域，RBAC模型帮助我们实现：界面的动态渲染（不同角色看到不同UI）路由访问控制操作权限校验数据展示过滤前端RBAC的核心概念1.用户(User)系统的使用者，可以拥有一个
  • 大模型(LLM)推理框架汇总 AIGC大模型 吱屋猪 langchain人工智能AI-native百度产品经理神经网络自然语言处理
    MLCLLMsubmodulesinMLCLLM大模型(LLM)好性能通用部署方案，陈天奇(tvm发起者)团队开发.项目链接docs:https://llm.mlc.ai/docs/github:https://github.com/mlc-ai/mlc-llm支持的平台和硬件platforms&hardware支持的模型|Architecture|PrebuiltModelVariants||—
  • 2023-05-27 花开生两面
    投射我儿读书明理，修身做人，每天阳光快乐，情绪平和稳定，越来越会调节自己的情绪和压力。投射我儿对家人、他人、社会都常怀一颗感恩之心，是一个暖心的男子汉。投射我儿对自己未来人生规划清晰，建立学习中短期目标，并为此不断努力。投射我儿生活、学习自律，扎实打好各学科基础，大二下学期的期末总绩点能进入本专业年级前15名，拿到保研资格。投射我儿大学期间交到一两位充满正能量的知心好友。投射我儿和3位新舍友能互帮
  • YOLO目标检测模型优化技术全景解析
    YOLO目标检测模型优化技术全景解析作为实时目标检测领域的标杆算法，YOLO系列模型通过持续的技术革新不断提升性能边界。本文将从模型架构设计、数据优化、注意力机制融合、后处理策略及训练方法等维度，系统剖析YOLO优化领域的关键技术与最新进展。一、模型架构优化：突破性能瓶颈的核心路径多尺度检测层增强针对小目标检测难题，主流方案通过增加浅层检测通道优化特征提取。例如在YOLOv5中引入160×160特
  • DL00478-涡轮叶片缺陷检测数据集yolo格式1300张左右
    涡轮叶片缺陷检测数据集yolo格式1300张左右涡轮叶片缺陷检测数据集YOLO格式解析：提升研究与论文写作的关键要点在研究涡轮叶片缺陷检测的过程中，数据集的选择和格式处理是一个至关重要的环节。特别是当你打算通过卷积神经网络（CNN）等深度学习模型进行缺陷检测时，数据集的标注和格式化直接影响到模型的训练效果和论文的质量。本文将重点探讨涡轮叶片缺陷检测数据集的YOLO格式，并分析如何利用这一格式为研究
  • HCIP第一、二章笔记整理 aaaBsBsBsB 笔记网络tcp/ip
    第一章：TCP协议的扩展一、面向连接点到点：TCP通讯中仅存在通讯双方，无第三方。连接性质：非物理链路上的连接，而是逻辑上的连接。二、TCP的报文结构核心字段：包括源端口号（16位）、目标端口号（16位）、序列号（32位）、确认应答号（32位）、首部长度（4位）、保留位（6位）、标记位（如SYN、ACK、RST等）、窗口大小（16位）、校验和（16位）、紧急指针（16位）、选项（可变长度）及数据。
  • 《暮海情深》泰剧/电视剧【1080p超清泰语中字】2024暮海情深全集12集完整未删减版百度/夸克网盘高清迅雷免费在线观看 6a3de85245co
    随着2024年的到来，泰国电视剧市场又迎来了一部备受期待的佳作——《暮海情深》。这部泰剧自开拍以来就备受瞩目，如今终于以1080p超清画质和泰语中文字幕的形式完整呈现，共计12集，为观众带来了细腻的情感和深刻的故事。《暮海情深》是一部以现代都市为背景的爱情剧，讲述了主角们在爱情、友情和亲情之间的纠葛。剧中通过一系列跌宕起伏的故事情节，展现了人性的复杂和爱情的真谛。故事的主人公是一位年轻有为的企业家
  • HCIP第一天课程笔记整理 搞IT的马哥 IP网络网络协议tcp/ip服务器
    HCIP----huawei认证高级工程师抽象语言先转化成编码编码一定要转化成二进制（为什么一定要转化成二进制？）二进制信号转化成电信号处理电信号（协议等同于标准，目的就是提升服务）（1876年电话诞生，1946年第一台电子计算机诞生）OSI参考模型---OSI/RM---ISO（国际标准化组织）---1979年颁布开放式系统互联参考模型（应表会传网数物）应用层---提供各种应用服务，将抽象语言转
  • 《领导梯队》丨你真的会当领导吗？ 笔墨之林
    企业想要获得成功，就必须在各个领导阶层拥有出色的领导者。然而，企业内部培养领导人才的传统模式，常常缺乏系统性和完整性。《领导梯队》一书有效地解决了上述问题，指导企业成功应对今天的商业环境带来的挑战。“领导梯队模型”源自通用电气等世界卓越企业的实践，对于企业制定领导人才继任计划和培养各级领导人才具有重要的指导作用。01从管理自我到管理他人第一次担任经理，想要获得成功需要一个重大的转变，即他们的工作成
  • YOLO 目标检测的改进方法
    YOLO目标检测的改进方法可以从模型架构、训练策略、损失函数等多个方面入手，以下是一些常见的改进方法方向及参考文献：模型架构改进骨干网络替换：使用更轻量或更强大的网络替换原始骨干网络。轻量级网络如MobileNetV3、ShuffleNetV2等适合移动端部署，可提高推理速度；高性能网络如ConvNeXt、SwinTransformer等能提取更丰富的语义特征，提升检测精度。还可添加CBAM、SE
  • RISC-V基金会Datacenter SIG月会圆满举办，探讨RAS、PMU性能分析实践和经验 OpenAnolis小助手 risc-vDatacenterSIG龙蜥社区RISC-VSIG龙蜥社区开源
    一直以来，龙蜥社区在RISC-V生态建设中持续投入，并积极贡献上游社区。多位龙蜥社区成员在RISC-V国际基金会担任主席/副主席角色，与来自阿里云、阿里达摩院、中兴通讯、浪潮信息、中科院软件所、字节跳动、Google、MIT、Akeana等企业的专家共同推动基金会DatacenterSIG的运作及相关标准的制定。（图/DatacenterSIG6月月会分享）近日，RISC-V基金会Datacent
  • 分类模型（BERT）训练全流程 巴伦是只猫 人工智能分类bert数据挖掘
    使用BERT实现分类模型的完整训练流程BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)是一种强大的预训练语言模型，在各种NLP任务中表现出色。下面我将详细梳理使用BERT实现文本分类模型的完整训练过程。1.准备工作1.1环境配置pipinstalltransformerstorchtensorflowpandassklearn1.2
  • 中原焦点团队焦点初级32期孙晓娟2022年️3月10日坚持分享第️30天 85b9745cfed8
    一个连父母都不放在眼里的孩子，长大后也必然是一位斤斤计较、眼界狭窄、礼仪欠缺的人。父母就是孩子最初成长的学习对象，严格要求自我，把控好自己的一言一行。孩子才能从父母这里，学会包容与爱，学会理解与尊重。我们尊重孩子，也赢得孩子的尊敬.如此才能让良好的教育理念滋养孩子的心田，幻化成孩子前行的动力，陪他走过漫长的人生岁月。
  • Java学习----NIO模型 典孝赢麻崩乐急 java学习nio
    在Java的I/O模型中，NIO（Non-BlockingI/O，非阻塞I/O）是对BIO的重要改进。它为高并发场景提供了更高效的处理方式，在众多Java应用中发挥着关键作用。NIO模型的核心在于非阻塞和多路复用，其采用“一个线程处理多个连接”的模式，主要依靠通道（Channel）、缓冲区（Buffer）和选择器（Selector）这三个核心组件协同工作，每个核心组件的功能原理和功能如下：（1）通
  • python排序算法之基数排序 华强笔记 python数据结构和算法python算法
    #代码如下：'''基数排序：1.把数据分为10个桶，以为数字有0-9这10个2.依次把数据的个位，十位，百位等等各个位数的数据进行分桶排序，放在这10个桶中3.最大的数有k位，则循环k次4.时间复杂度O(kn),空间复杂度O(k+n),其中k=log10(n)+1'''defradixs_sort(li):max_num=max(li)it=0while10**it<=max_num:bucket
  • 边缘计算监控突围：Prometheus在5G MEC环境中的瘦身方案
    作者：开源大模型智能运维FreeAiOps引言：5GMEC场景下的监控挑战与机遇随着5G多接入边缘计算（MEC）的普及，监控系统面临前所未有的挑战：资源碎片化：边缘节点通常部署在资源受限的硬件上（如ARM服务器、工业网关），CPU和内存容量仅为传统云服务器的1/5网络波动性：MEC设备常位于基站侧或工厂车间，面临高丢包率（5%-15%）和间歇性断网问题数据爆炸：单台MEC设备可能承载数百个物联网终
  • 2023-4-18晨间日记 伟伟道来
    起床：5：30就寝：22：00天气：多云到晴18—30℃心情：告诉自己每天不生气任务清单昨日完成的任务，最重要的三件事：1.近日，有人问来洛阳旅游的一位阿姨，对洛阳的感受。没想到阿姨一张口就是“吐槽”，洛阳不行！可能是看到提问者的疑惑，解释到，“洛阳的消费不行！”“这钱，想花花不出去。”“哪哪都是免费，要不就几块钱！”阿姨一本正经地说，“我来这就是花钱的，这钱花不出去！”“吃饭要了两份流水，六个人
  • 你以为的岁月静好，背后多少人负重前行 漫漫求索
    岁月静好，是每个人的最基本追求。但苦难，常常猝不及防。015月14日，川航3U8633航班的两位机长让全国人民见证了航空史上的神奇，活脱脱一部好莱坞大片啊。让我们回顾一下这些让人膛目结舌的画面：10000米高空，飞着飞着，挡风玻璃碎了。这意味着什么？在这个高度，飞机外的气压只有地面的四分之一高空压力，人耳的鼓膜几乎不可能承受；大风，每秒250米的直面风，足以刮翻控制台的风力；零下40度的温度。最要
  • 78岁老人有儿有女却住养老院，为让邻居来看她，每月给2000元 左颜时光
    米亚契斯说：一个人，如果使自己的母亲伤心，无论他的地位多么显赫，无论他多么有名，他都是一个卑劣的人。老家有个李老太，78岁的年纪，当我们都以为她被儿女接去城里安享晚年时，一次巧合，在路过一家养老院门口时母亲认出她，于是陪着母亲下车，李老太看到母亲那一刻眼泪止不住地流，颤抖的双手紧紧握着母亲，激动地说“大妹子啊，我的大妹子，没想到还能见到你啊，没想到啊”。母亲和李老太坐在养老院门口的桥边，两位老人像
  • 家庭服务具身智能机器人体系架构
    硬件方面：差速移动机器人+六轴协作机械臂，软件方面选择ROS系统：底盘控制move_group，机械臂操纵MoveIt，大模型方面采用VLM+LLM：（1）视觉语言模型（VLM），用来实现环境理解与指令解析，候选模型为LLaVA和Qwen-VL。微调VLM需要2~4周，工作量主要是准备环境数据和标注期望输出。（2）大语言模型（LLM），用来实现任务分解与技能调用，候选工具有LangChain（任务
  • 开源模型应用落地-qwen模型小试-Qwen2.5-7B-Instruct-玩转ollama（一） 开源技术探险家 开源模型-实际应用落地#深度学习自然语言处理语言模型
    一、前言在AI大模型百花齐放的时代，很多人都对新兴技术充满了热情，都想尝试一下。然而，实际上要入门AI技术的门槛非常高。除了需要高端设备，还需要面临复杂的部署和安装过程，这让很多人望而却步。在这样的背景下，Ollama的出现为广大开发者和爱好者提供了一条便捷的道路，极大地降低了应用机器学习的门槛。Ollama的优势在于其极致的简化。通过这个平台，用户可以轻松下载、运行和管理各种机器学习模型，而无需
  • 阿里云大模型ACP认证模拟考试（五）
    考试重要提示：答题开始即开始计时，中途不可暂停，如超时则自动提交。本次考试共计100道题目，试卷总分100分，通过考试的成绩为80分及以上。请务必在120分钟内完成交卷，由于考试过程不可暂停，请您提前规划好个人时间，若未能在规定时间内交卷，本次考试成绩将判定无效。在开始答题前，系统会进行严格的身份验证流程。届时，请您准备好身份证，拍摄并上传身份证的人像面照片，同时按照系统的指引，开启摄像头完成面部
  • 可转债投资之——小盘可转债大秀大长腿 蛙声叫叫一家亲
    “感觉许久没提可转债了，这段时间确实没啥好说的，可转债价格跟随正股不断下跌，可转债等权指数从3月初冲高后持续回落，这几天稍微企稳。最近有个特别值得一提的现象，就是许多小规模转债，特别是次新小规模转债，轮番轰炸暴涨，天天秀着20cm、30cm的大长腿，看着让人眼馋。先说说蛙哥最近的可转债持仓情况，截至发文前，今年可转债亏损3.78%，仓位上升到80.68%。整体趋势是亏损仍在缓慢小幅加大，仓位却在上
  • Gson、Fastjson 和 Jackson 对比解析 小张0.0 JavaWebjson
    目录1.Gson(Google)基本介绍：核心功能：特点：使用场景：2.Fastjson(Alibaba)基本介绍：核心功能：特点：使用场景：3.Jackson基本介绍：核心功能：特点：使用场景：4.对比总结5.选择建议Gson、Fastjson和Jackson这三种都是Java生态中广泛使用的JSON处理库，用于实现Java对象与JSON数据之间的相互转换。在项目中使用不同的方法即可调用不同的J
  • 【大模型记忆实战Demo】基于SpringAIAlibaba通过内存和Redis两种方式实现多轮记忆对话 Sao_E redis数据库缓存ai语言模型
    文章目录多轮对话记忆管理——基于Memory的对话记忆基于内存存储历史对话基于Redis存储历史对话多轮对话记忆管理——基于Memory的对话记忆SpringAIAlibaba共实现了三种方式：基于内存的方式基于jdbc（数据库）的方式基于redis的方式下文主要演示基于内存和redis的方式基于内存存储历史对话代码首先定义大模型的角色，一个旅游规划师设置增强拦截器接着接口传入prompt和cha
  • 10分钟搞定 MinIO 单节点多磁盘部署！打造稳定高可用对象存储【二】
    MinIO是一个**高性能、开源的对象存储系统**，主要用于存储非结构化数据（如图片、视频、文档、备份等），与AmazonS3完全兼容。它被广泛用于云原生应用、大数据分析、AI模型存储、容器平台（如Kubernetes）等场景。MinIO支持多种部署模式，其中：单节点单磁盘（Single-NodeSingle-Drive）模式适用于开发测试、小规模应用或资源受限的场景。它的部署简单，不依赖集群、分
  • 机器学习之——认识机器学习 -睡到自然醒~ golang重构开发语言
    首先，什么是机器学习？参照百度百科的讲解，“机器学习是一门多领域交叉学科，设计概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习能力，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。”什么意思呢？也就是说，机器学习是一门跨领域的学科，是一种能够让机器模仿人类学习能力的一种学科。在Andrew的课程中，提到了几个机器学习的定义：1，A
  • PD分离技术分析 老兵发新帖 人工智能
    PD分离中的“PD”指的是大语言模型（LLM）推理过程中的两个核心阶段：Prefill（预填充）和Decode（解码）。这两个阶段在计算特性和资源需求上存在显著差异，分离部署可优化整体性能。以下是详细解析：一、PD的具体含义Prefill（预填充阶段）任务：处理用户输入的整个提示（Prompt），为所有Token生成初始的键值缓存（KVCache）和隐藏状态（HiddenStates）。特性：计算
  • Nginx负载均衡 510888780 nginx应用服务器
    Nginx负载均衡一些基础知识: nginx 的 upstream目前支持 4 种方式的分配 1)、轮询（默认）       每个请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器，如果后端服务器down掉，能自动剔除。 2)、weight       指定轮询几率，weight和访问比率成正比
  • RedHat 6.4 安装 rabbitmq bylijinnan erlangrabbitmqredhat
    在 linux 下安装软件就是折腾，首先是测试机不能上外网要找运维开通，开通后发现测试机的 yum 不能使用于是又要配置 yum 源，最后安装 rabbitmq 时也尝试了两种方法最后才安装成功 机器版本： [root@redhat1 rabbitmq]# lsb_release LSB Version: :base-4.0-amd64:base-4.0-noarch:core
  • FilenameUtils工具类 eksliang FilenameUtilscommon-io
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2217081 一、概述 这是一个Java操作文件的常用库，是Apache对java的IO包的封装，这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils，其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装，开发中对文件的操作，几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
  • xml文件解析SAX 不懂事的小屁孩 xml
    xml文件解析:xml文件解析有四种方式， 1.DOM生成和解析XML文档(SAX是基于事件流的解析) 2.SAX生成和解析XML文档(基于XML文档树结构的解析) 3.DOM4J生成和解析XML文档 4.JDOM生成和解析XML 本文章用第一种方法进行解析，使用android常用的DefaultHandler import org.xml.sax.Attributes;
  • 通过定时任务执行mysql的定期删除和新建分区，此处是按日分区 酷的飞上天空 mysql
    使用python脚本作为命令脚本，linux的定时任务来每天定时执行 #!/usr/bin/python # -*- coding: utf8 -*- import pymysql import datetime import calendar #要分区的表 table_name = 'my_table' #连接数据库的信息 host,user,passwd,db =
  • 如何搭建数据湖架构？听听专家的意见 蓝儿唯美 架构
    Edo Interactive在几年前遇到一个大问题：公司使用交易数据来帮助零售商和餐馆进行个性化促销，但其数据仓库没有足够时间去处理所有的信用卡和借记卡交易数据  “我们要花费27小时来处理每日的数据量，”Edo主管基础设施和信息系统的高级副总裁Tim Garnto说道：“所以在2013年，我们放弃了现有的基于PostgreSQL的关系型数据库系统，使用了Hadoop集群作为公司的数
  • spring学习——控制反转与依赖注入 a-john spring
           控制反转（Inversion of Control，英文缩写为IoC）是一个重要的面向对象编程的法则来削减计算机程序的耦合问题，也是轻量级的Spring框架的核心。 控制反转一般分为两种类型，依赖注入（Dependency Injection，简称DI）和依赖查找（Dependency Lookup）。依赖注入应用比较广泛。  
  • 用spool+unixshell生成文本文件的方法 aijuans xshell
    例如我们把scott.dept表生成文本文件的语句写成dept.sql,内容如下: 　　set pages 50000; 　　set lines 200; 　　set trims on; 　　set heading off; 　　spool /oracle_backup/log/test/dept.lst; 　　select deptno||','||dname||','||loc
  • 1、基础--名词解析(OOA/OOD/OOP) asia007 学习基础知识
    OOA:Object-Oriented Analysis（面向对象分析方法） 是在一个系统的开发过程中进行了系统业务调查以后，按照面向对象的思想来分析问题。OOA与结构化分析有较大的区别。OOA所强调的是在系统调查资料的基础上，针对OO方法所需要的素材进行的归类分析和整理，而不是对管理业务现状和方法的分析。 　　OOA（面向对象的分析）模型由5个层次（主题层、对象类层、结构层、属性层和服务层）
  • 浅谈java转成json编码格式技术 百合不是茶 json编码java转成json编码
    json编码;是一个轻量级的数据存储和传输的语言       在java中需要引入json相关的包,引包方式在工程的lib下就可以了   JSON与JAVA数据的转换（JSON 即 JavaScript Object Natation，它是一种轻量级的数据交换格式，非   常适合于服务器与 JavaScript 之间的数据的交
  • web.xml之Spring配置(基于Spring+Struts+Ibatis) bijian1013 javaweb.xmlSSIspring配置
    指定Spring配置文件位置 <context-param> <param-name>contextConfigLocation</param-name> <param-value> /WEB-INF/spring-dao-bean.xml,/WEB-INF/spring-resources.xml, /WEB-INF/
  • Installing SonarQube（Fail to download libraries from server） sunjing InstallSonar
    1.  Download and unzip the SonarQube distribution 2.  Starting the Web Server The default port is "9000" and the context path is "/". These values can be changed in &l
  • 【MongoDB学习笔记十一】Mongo副本集基本的增删查 bit1129 mongodb
    一、创建复本集   假设mongod,mongo已经配置在系统路径变量上，启动三个命令行窗口，分别执行如下命令：   mongod --port 27017 --dbpath data1 --replSet rs0 mongod --port 27018 --dbpath data2 --replSet rs0 mongod --port 27019 -
  • Anychart图表系列二之执行Flash和HTML5渲染 白糖_ Flash
    今天介绍Anychart的Flash和HTML5渲染功能   HTML5 Anychart从6.0第一个版本起，已经逐渐开始支持各种图的HTML5渲染效果了，也就是说即使你没有安装Flash插件，只要浏览器支持HTML5，也能看到Anychart的图形（不过这些是需要做一些配置的）。 这里要提醒下大家，Anychart6.0版本对HTML5的支持还不算很成熟，目前还处于
  • Laravel版本更新异常4.2.8-> 4.2.9 Declaration of ... CompilerEngine ... should be compa bozch laravel
    昨天在为了把laravel升级到最新的版本，突然之间就出现了如下错误： ErrorException thrown with message "Declaration of Illuminate\View\Engines\CompilerEngine::handleViewException() should be compatible with Illuminate\View\Eng
  • 编程之美-NIM游戏分析-石头总数为奇数时如何保证先动手者必胜 bylijinnan 编程之美
    import java.util.Arrays; import java.util.Random; public class Nim { /**编程之美 NIM游戏分析 问题： 有N块石头和两个玩家A和B，玩家A先将石头随机分成若干堆，然后按照BABA...的顺序不断轮流取石头， 能将剩下的石头一次取光的玩家获胜，每次取石头时，每个玩家只能从若干堆石头中任选一堆，
  • lunce创建索引及简单查询 chengxuyuancsdn 查询创建索引lunce
    import java.io.File; import java.io.IOException; import org.apache.lucene.analysis.Analyzer; import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer; import org.apache.lucene.document.Docume
  • [IT与投资]坚持独立自主的研究核心技术 comsci it
           和别人合作开发某项产品....如果互相之间的技术水平不同,那么这种合作很难进行,一般都会成为强者控制弱者的方法和手段.....        所以弱者,在遇到技术难题的时候,最好不要一开始就去寻求强者的帮助,因为在我们这颗星球上,生物都有一种控制其
  • flashback transaction闪回事务查询 daizj oraclesql闪回事务
       闪回事务查询有别于闪回查询的特点有以下3个： （1）其正常工作不但需要利用撤销数据，还需要事先启用最小补充日志。 （2）返回的结果不是以前的“旧”数据，而是能够将当前数据修改为以前的样子的撤销SQL（Undo SQL）语句。 （3）集中地在名为flashback_transaction_query表上查询，而不是在各个表上通过“as of”或“vers
  • Java I/O之FilenameFilter类列举出指定路径下某个扩展名的文件 游其是你 FilenameFilter
    这是一个FilenameFilter类用法的例子，实现的列举出“c:\\folder“路径下所有以“.jpg”扩展名的文件。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
  • C语言学习五函数，函数的前置声明以及如何在软件开发中合理的设计函数来解决实际问题 dcj3sjt126com c
    # include <stdio.h> int f(void) //括号中的void表示该函数不能接受数据，int表示返回的类型为int类型 { return 10; //向主调函数返回10 } void g(void) //函数名前面的void表示该函数没有返回值 { //return 10; //error 与第8行行首的void相矛盾 } in
  • 今天在测试环境使用yum安装，遇到一个问题： Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Pl dcj3sjt126com centos
    今天在测试环境使用yum安装，遇到一个问题： Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Please verify its path and try again   处理很简单，修改文件“/etc/yum.repos.d/epel.repo”， 将baseurl的注释取消， mirrorlist注释掉。即可。 &n
  • 单例模式 shuizhaosi888 单例模式
    单例模式      懒汉式 public class RunMain { /** * 私有构造 */ private RunMain() { } /** * 内部类，用于占位，只有 */ private static class SingletonRunMain { priv
  • Spring Security（09）——Filter 234390216 Spring Security
    Filter 目录 1.1     Filter顺序 1.2     添加Filter到FilterChain 1.3     DelegatingFilterProxy 1.4     FilterChainProxy 1.5
  • 公司项目NODEJS实践0.1 逐行分析JS源代码 mongodbnginxubuntunodejs
      一、前言         前端如何独立用nodeJs实现一个简单的注册、登录功能，是不是只用nodejs+sql就可以了？其实是可以实现，但离实际应用还有距离，那要怎么做才是实际可用的。         网上有很多nod
  • java.lang.Math liuhaibo_ljf javaMathlang
    System.out.println(Math.PI); System.out.println(Math.abs(1.2)); System.out.println(Math.abs(1.2)); System.out.println(Math.abs(1)); System.out.println(Math.abs(111111111)); System.out.println(Mat
  • linux下时间同步 nonobaba ntp
    今天在linux下做hbase集群的时候，发现hmaster启动成功了，但是用hbase命令进入shell的时候报了一个错误  PleaseHoldException: Master is initializing，查看了日志，大致意思是说master和slave时间不同步，没办法，只好找一种手动同步一下，后来发现一共部署了10来台机器，手动同步偏差又比较大，所以还是从网上找现成的解决方
  • ZooKeeper3.4.6的集群部署 roadrunners zookeeper集群部署
    ZooKeeper是Apache的一个开源项目，在分布式服务中应用比较广泛。它主要用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，如：统一命名服务、状态同步、集群管理、配置文件管理、同步锁、队列等。这里主要讲集群中ZooKeeper的部署。   1、准备工作 我们准备3台机器做ZooKeeper集群，分别在3台机器上创建ZooKeeper需要的目录。   数据存储目录
  • Java高效读取大文件 tomcat_oracle java
    　　读取文件行的标准方式是在内存中读取，Guava 和Apache Commons IO都提供了如下所示快速读取文件行的方法： 　　Files.readLines(new File(path), Charsets.UTF_8); 　　FileUtils.readLines(new File(path)); 　　这种方法带来的问题是文件的所有行都被存放在内存中，当文件足够大时很快就会导致
  • 微信支付api返回的xml转换为Map的方法 xu3508620 xmlmap微信api
    举例如下： <xml>    <return_code><![CDATA[SUCCESS]]></return_code>    <return_msg><![CDATA[OK]]></return_msg>    <appid><
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他