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2025年数学建模美赛
2025年美赛MCM/ICM数学建模旅游2025美赛2025年数学建模美赛python代码matlab可持续旅游管理
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热爱技术的小胡
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互联网时代信息爆炸式增长,人们面对越来越多的信息无法一一阅读,而文本自动摘要技术可以一定程度上缓解这个问题。摘要就是一篇文章的核心部分信息,文本自动摘要技术分抽取式摘要和生成式摘要,前者是在原文中挑选一定比例的句子拼凑成一个摘要,后者更接近人为的总结式简写一篇文章。目前越来越多的研究者使用深度神经网络来研究生成式摘要技术,但是难度也挺大,效果有限。本文的方法是使用基于启发式规则的算法实现了一个抽取
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C语言刷抖音源码
iOS精选源码iOS优质博客在开发过程中我们可能会遇到不同的产品需求,例如说A-->B--C,如果是层级返回的话我们只需要pop回去就好,但是如果是back到指定VC的时候,例如:A-->B--C,然后从C回到A,在开发过程中还是遇到的比较多的,本文总结了常见的三种方法,以此记录一下。使用场景:A-->B-...阅读原文在iOS开发的道路上,多线程的重要性不言而喻.大部分我们都停留在基础的使用上面
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本文列举了关于区块链和数字加密技术的文章和资源,分为以下几个部分:构建区块和基础;基础(和历史);关键概念——包括特定课题(例如区块链治理);隐私和安全;扩展;共识算法、加密货币经济和投资;资金筹集和通证分布;去中心化交易所;稳定货币;加密货币经济原生产品(数字加密收藏品、管理市场、游戏)。最后,文章还提供了开发者教程、实践教程和人物事迹,以及其他资源,例如时事新闻和课程。干货满满哦!1、构建区块
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kuaishou/__NS_sig3.js源码见文章最后。python中调用示例importjsonimportsysimportrequestsimportosimportexecjsimporthashlibimportdatetimefromCookieUtilimportCookieUtilfromfake_useragentimportUserAgentnormal_js=execjs.
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文章太长,有很多人会看不进去。在这个浮躁的社会里,能够把一本书逐字阅读已经变成了一种奢侈,尤其是现在大行其道的速读阅读法,讲究快即是美。而技术来不得半点取巧,需要一点点的读,一点点的思考和吸收,浮躁了,你就变成啥也懂,啥也不精的伪专家。一个显著的区别就是EFI是用模块化,C语言风格的参数堆栈传递方式,动态链接的形式构建的系统,较BIOS而言更易于实现,容错和纠错特性更强,缩短了系统研发的时间。它运
- bkcrack安装
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bkcrack是一款破解密码算法工具在ctf中主要用于破解压缩包密码本文主要介绍它的下载、安装方法先从github获取资源,windows中安装bkcrack还需要额外安装VC++的Redistributablegitclonehttps://github.com/kimci86/bkcrack.git然后配置cmake工具,需要用到cmake手动构建brack的项目代码pipinstallcma
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欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录⛳️赠与读者1概述一、引言二、9轴IMU传感器原理及误差分析三、卡尔曼滤波器算法四、实验与结果分析五、结论与展望2运行结果3参考文献4Matlab代码、数据⛳️赠与读者做科研,涉及到一个深在的思想系统,需要科研者逻辑缜密,踏实认真,但是不能只是努力,很多时候借力比努
- CVPR‘24开源 | ADA-Track:端到端3D多目标跟踪最新SOTA!
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3D视觉从入门到精通3d目标跟踪人工智能
编辑:计算机视觉工坊添加小助理:dddvision,备注:方向+学校/公司+昵称,拉你入群。文末附行业细分群扫描下方二维码,加入3D视觉知识星球,星球内凝聚了众多3D视觉实战问题,以及各个模块的学习资料:近20门视频课程(星球成员免费学习)、最新顶会论文、3DGS系列、计算机视觉书籍、优质3D视觉算法源码等。想要入门3D视觉、做项目、搞科研,欢迎扫码加入!
- c语言中char buffer,C语言对char*的封装,形成buffer
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c语言中charbuffer
/*--------------------------------------------------------------------------*//***@brief初始化buffer,分配空间**@Returns返回buffer指针*//*--------------------------------------------------------------------------
- c语言wchar转化为char_科学网—c++中 char*和wchar*之间的互相转换 - 林清莹的博文...
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1.问题描述编写程序时通常会面对一些不同的编码格式,例如把wchar*的字符串转换为char*的字符串,有时还需要把char*类型的字符串转换为wchar*类型。下面提供几种解决方案。2.解决方案2.0函数方法//charconverttowchar_twchar_t*char2wchar_t(char*cstr){intlen=MultiByteToWideChar(CP_ACP,0,cstr,
- 启元世界(Inspir.ai)技术浅析(一)
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AIGC—游戏制作人工智能机器学习AIGC深度学习
启元世界(Inspir.ai)作为全球领先的通用人工智能平台公司,自2017年成立以来,一直致力于通过人工智能技术提升产业效能和生活体验。公司汇聚了来自全球顶尖公司和高等学府的技术专家,专注于深度强化学习、推荐算法以及机器学习系统平台等前沿领域,并成功将人工智能技术应用于数字娱乐、智能决策和机器人等多个领域。一、核心技术启元世界在人工智能领域取得了多项突破性进展,其核心技术涵盖了以下几个方面:1.
- 【c语言】【c++】for循环对比
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C++中的for(constauto&pair:anagramMap)是基于**范围-basedforloop(范围循环)**的语法,主要用于遍历容器或序列,和C语言中的传统for循环相比,差异在语法、功能、适用场景等方面。以下对两者进行详细对比。1.语法和适用场景C语言的传统for循环使用控制变量(如整数索引)结合条件判断和增量操作实现循环。通常用来遍历数组或实现重复逻辑。语法灵活,但不够简洁,
- 数据结构与算法课后题整理(三)
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第三章1.(2分)串是任意有限个()。A.符号构成的集合B.符号构成的序列C.字符构成的集合D.字符构成的序列2.(2分)串是一种特殊的线性表,其特殊性体现在()。A.可以顺序存储B.数据元素是一个字符C.可以链式存储D.数据元素可以是多个字符3.(2分)两个串相等必有串长度相等且()。A.串的各位置字符任意B.串中各位置字符均对应相等C.两个串含有相同的字符D.两个串所含字符任意4.(2分)设有
- 数据结构与算法课后题整理(四)
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1.(2分)具有10个叶结点的二叉树中有()个度为2的结点。A.9B.10C.8D.112.(2分)一棵完全二叉树上有1001个结点,其中叶子结点的个数是()。A.250B.501C.505D.2543.一棵二叉树高度为h(只有根结点时的高度为1),所有结点的度或为0,或为2,则这棵二叉树最少有()个结点。A.2hB.h+1C.2h+1D.2h-14.高度为K(只有根结点时的高度为1)的二叉树最大
- Python实现复原毫米波雷达呼吸波形的示例
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以下是一个使用Python实现复原毫米波雷达呼吸波形的示例,该示例将涉及模型算法在重建损失和KL(Kullback-Leibler)损失之间的平衡问题。我们将使用深度学习中的变分自编码器(VAE)作为模型来进行呼吸波形的复原,因为VAE可以很好地处理重建和潜在空间分布的问题。步骤概述数据准备:生成或加载毫米波雷达的呼吸波形数据。定义VAE模型:包括编码器和解码器。定义损失函数:结合重建损失和KL损
- 大数据技术在数据安全治理中的应用
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摘要面对新形势下的数据安全治理挑战,顺应数据安全领域的技术发展趋势,针对大型国企在数据安全治理实际应用中突出的关键权限人员识别问题,提出了一种基于图算法的关键权限人员识别技术。该技术可以发现系统中潜在的权限影响因素,并可从多个角度衡量不同含义的权重影响力,识别结果可解释性强。针对数据安全治理中的用户与实体行为异常检测问题,提出一种基于生成对抗网络的用户与实体行为异常检测方法,实验结果表明,所提方法
- 输入两个数,求两个数的最小公倍数#C语言
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#include"stdio.h"intmain(){inta=0;intb=0;scanf("%d%d",&a,&b);intmin=a<b?a:b;intm=min;while(1){if(a%m==0&&b%m==0){break;}m--;}printf("%d\n",m);return0;}
- 阶乘的六种实现代码 ← Python
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阶乘是一个常见的数学概念。一个正整数n的阶乘是所有小于等于n的正整数的乘积。阶乘通常用符号n!来表示。其中n是一个正整数。【算法代码一:for循环】deffac(n):p=1foriinrange(1,n+1):p=p*ireturnpx=eval(input())print(fac(x))【算法代码二:while循环】Python中没有++和--这两个运算符。deffac(n):i=1p=1wh
- 代码随想录算法训练营第五十九天| 503.下一个更大元素II、42. 接雨水
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代码随想录算法训练营第五十九天|503.下一个更大元素II、42.接雨水503.下一个更大元素II解题代码42.接雨水解题代码503.下一个更大元素II题目链接:503.下一个更大元素II解题代码funcnextGreaterElements(nums[]int)[]int{length:=len(nums)result:=make([]int,length,length)fori:=0;i0&&
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- 如何使用深度学习中的 Transformer 算法进行视频目标检测
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以下将介绍如何使用深度学习中的Transformer算法进行视频目标检测,并给出一个复现相关论文思路及示例代码。这里以DETR(End-to-EndObjectDetectionwithTransformers)为基础进行说明,它是将Transformer引入目标检测领域的经典论文。步骤概述环境准备:安装必要的库,如PyTorch、torchvision等。数据准备:使用公开的视频目标检测数据集,
- 数据结构---数组与链表
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文章目录一、数组二、链表三、数组和链表的选择四、链表的基本使用和算法一、数组数组的特点1.在内存中,数组是一块连续的区域2.数组需要预留空间,在使用前需要提前申请所占内存的大小,不知道需要多大的空间,可能会浪费内存空间,即数组空间利用率低3.在数组起始位置处,插入数据和删除数据效率低。插入数据时,待插入位置的的元素和它后面的所有元素都需要向后搬移删除数据时,待删除位置后面的所有元素都需要向前搬移4
- SpringBoot中运行Yolov5程序
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文章目录SpringBoot中运行Yolov5程序一、引言二、环境搭建1、SpringBoot项目创建2、YOLOv5环境配置三、SpringBoot与YOLOv5集成1、创建Python服务2、SpringBoot调用Python服务四、使用示例1、创建控制器五、总结SpringBoot中运行Yolov5程序一、引言在人工智能领域,目标检测是一个热门且实用的技术。YOLOv5作为目标检测算法中的
- 模型架构选择:从传统NLP到Transformer
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AI大模型应用入门实战与进阶大数据AI人工智能计算大数据人工智能语言模型AI大模型LLMJavaPython架构设计AgentRPA
模型架构选择:从传统NLP到Transformer关键词:自然语言处理(NLP),模型架构,传统NLP,Transformer,RNN,CNN,预训练模型文章目录模型架构选择:从传统NLP到Transformer1.背景介绍1.1问题的由来1.2研究现状1.3研究意义1.4本文结构2.核心概念与联系3.核心算法原理&具体操作步骤3.1算法原理概述3.1.1传统NLP模型3.1.2RNN模型3.1.
- Leecode刷题C语言之跳跃游戏②
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执行结果:通过执行用时和内存消耗如下:intjump(int*nums,intnumsSize){intposition=numsSize-1;intsteps=0;while(position>0){for(inti=0;i=position){position=i;steps++;break;}}}returnsteps;}解题思路:这段代码是用来解决“跳跃游戏II”(JumpGameII)的
- Leecode刷题C语言之切棍子的最小成本
带多刺的玫瑰
c语言开发语言
执行结果:通过执行用时和内存消耗如下:题目:切棍子的最小成本有一根长度为n个单位的木棍,棍上从0到n标记了若干位置。例如,长度为6的棍子可以标记如下:给你一个整数数组cuts,其中cuts[i]表示你需要将棍子切开的位置。你可以按顺序完成切割,也可以根据需要更改切割的顺序。每次切割的成本都是当前要切割的棍子的长度,切棍子的总成本是历次切割成本的总和。对棍子进行切割将会把一根木棍分成两根较小的木棍(
- 基于matlab的GPS信号捕获仿真
Simuworld
MATLAB仿真案例matlabGPS信号捕获
目录1.算法概述2.仿真效果3.MATLAB仿真源码1.算法概述全球定位系统gps是一种可以在全球范围内为用户全天候提供实时、连续、高精度的位置、速度和时间信息的卫星导航系统,其主要终端设备是gps接收机。gps信号捕获是gps接收机的关键技术之一,它直接影响着后续对信号的跟踪和定位数据的解算,决定着接收机的性能。现有的gps接收机c/a码捕获方法主要有两种:一种是基于时域的串行搜索捕获法,该方法
- Transformer架构的GPU并行和之前的NLP算法并行有什么不同?
AI大模型学习不迷路
transformer自然语言处理大模型深度学习NLPLLM大语言模型
1.什么是GPU并行计算?GPU并行计算是一种利用图形处理单元(GPU)进行大规模并行数据处理的技术。与传统的中央处理单元(CPU)相比,GPU拥有更多的核心,能够同时处理数千个线程,这使得GPU在处理高度并行的任务时表现出色。在深度学习中,GPU并行计算被广泛应用于训练神经网络,加速模型训练过程。在2017年之前,自然语言处理(NLP)领域的研究者们通常会从头开始训练模型,那时能够利用GPU进行
- C语言文件锁的实现
自不量力的A同学
Linux开发相关linuxc++c语言
C文件锁的实现说明重复上锁flock结构代码块,说明实现文件上锁的函数有flock和fcntl,其中flock用于对文件施加建议性锁,而fcntl不仅可以施加建议性锁,还可以施加强制锁。同时,fcntl还能对文件的某一记录进行上锁,也就是记录锁。重复上锁使用fcntl进行上锁后(此处为写入锁,读锁可重复上锁,写锁跟读锁跟写锁都不行),如果不解锁,本进程或者其他进程再次使用fcntl(fd,F_SE
- 多线程编程之卫生间
周凡杨
java并发卫生间线程厕所
如大家所知,火车上车厢的卫生间很小,每次只能容纳一个人,一个车厢只有一个卫生间,这个卫生间会被多个人同时使用,在实际使用时,当一个人进入卫生间时则会把卫生间锁上,等出来时打开门,下一个人进去把门锁上,如果有一个人在卫生间内部则别人的人发现门是锁的则只能在外面等待。问题分析:首先问题中有两个实体,一个是人,一个是厕所,所以设计程序时就可以设计两个类。人是多数的,厕所只有一个(暂且模拟的是一个车厢)。
- How to Install GUI to Centos Minimal
sunjing
linuxInstallDesktopGUI
http://www.namhuy.net/475/how-to-install-gui-to-centos-minimal.html
I have centos 6.3 minimal running as web server. I’m looking to install gui to my server to vnc to my server. You can insta
- Shell 函数
daizj
shell函数
Shell 函数
linux shell 可以用户定义函数,然后在shell脚本中可以随便调用。
shell中函数的定义格式如下:
[function] funname [()]{
action;
[return int;]
}
说明:
1、可以带function fun() 定义,也可以直接fun() 定义,不带任何参数。
2、参数返回
- Linux服务器新手操作之一
周凡杨
Linux 简单 操作
1.whoami
当一个用户登录Linux系统之后,也许他想知道自己是发哪个用户登录的。
此时可以使用whoami命令。
[ecuser@HA5-DZ05 ~]$ whoami
e
- 浅谈Socket通信(一)
朱辉辉33
socket
在java中ServerSocket用于服务器端,用来监听端口。通过服务器监听,客户端发送请求,双方建立链接后才能通信。当服务器和客户端建立链接后,两边都会产生一个Socket实例,我们可以通过操作Socket来建立通信。
首先我建立一个ServerSocket对象。当然要导入java.net.ServerSocket包
ServerSock
- 关于框架的简单认识
西蜀石兰
框架
入职两个月多,依然是一个不会写代码的小白,每天的工作就是看代码,写wiki。
前端接触CSS、HTML、JS等语言,一直在用的CS模型,自然免不了数据库的链接及使用,真心涉及框架,项目中用到的BootStrap算一个吧,哦,JQuery只能算半个框架吧,我更觉得它是另外一种语言。
后台一直是纯Java代码,涉及的框架是Quzrtz和log4j。
都说学前端的要知道三大框架,目前node.
- You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your
林鹤霄
You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'option,changed_ids ) values('0ac91f167f754c8cbac00e9e3dc372
- MySQL5.6的my.ini配置
aigo
mysql
注意:以下配置的服务器硬件是:8核16G内存
[client]
port=3306
[mysql]
default-character-set=utf8
[mysqld]
port=3306
basedir=D:/mysql-5.6.21-win
- mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
alxw4616
mysql
mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
2013/6/14 by 半仙
[email protected]
目的: 项目需求实现模糊查找.
原则: 查询不能超过 1秒.
问题: 目标表中有超过1千万条记录. 使用like '%str%' 进行模糊查询无法达到性能需求.
解决方案: 使用mysql全文索引.
1.全文索引 : MySQL支持全文索引和搜索功能。MySQL中的全文索
- 自定义数据结构 链表(单项 ,双向,环形)
百合不是茶
单项链表双向链表
链表与动态数组的实现方式差不多, 数组适合快速删除某个元素 链表则可以快速的保存数组并且可以是不连续的
单项链表;数据从第一个指向最后一个
实现代码:
//定义动态链表
clas
- threadLocal实例
bijian1013
javathreadjava多线程threadLocal
实例1:
package com.bijian.thread;
public class MyThread extends Thread {
private static ThreadLocal tl = new ThreadLocal() {
protected synchronized Object initialValue() {
return new Inte
- activemq安全设置—设置admin的用户名和密码
bijian1013
javaactivemq
ActiveMQ使用的是jetty服务器, 打开conf/jetty.xml文件,找到
<bean id="adminSecurityConstraint" class="org.eclipse.jetty.util.security.Constraint">
<p
- 【Java范型一】Java范型详解之范型集合和自定义范型类
bit1129
java
本文详细介绍Java的范型,写一篇关于范型的博客原因有两个,前几天要写个范型方法(返回值根据传入的类型而定),竟然想了半天,最后还是从网上找了个范型方法的写法;再者,前一段时间在看Gson, Gson这个JSON包的精华就在于对范型的优雅简单的处理,看它的源代码就比较迷糊,只其然不知其所以然。所以,还是花点时间系统的整理总结下范型吧。
范型内容
范型集合类
范型类
- 【HBase十二】HFile存储的是一个列族的数据
bit1129
hbase
在HBase中,每个HFile存储的是一个表中一个列族的数据,也就是说,当一个表中有多个列簇时,针对每个列簇插入数据,最后产生的数据是多个HFile,每个对应一个列族,通过如下操作验证
1. 建立一个有两个列族的表
create 'members','colfam1','colfam2'
2. 在members表中的colfam1中插入50*5
- Nginx 官方一个配置实例
ronin47
nginx 配置实例
user www www;
worker_processes 5;
error_log logs/error.log;
pid logs/nginx.pid;
worker_rlimit_nofile 8192;
events {
worker_connections 4096;}
http {
include conf/mim
- java-15.输入一颗二元查找树,将该树转换为它的镜像, 即在转换后的二元查找树中,左子树的结点都大于右子树的结点。 用递归和循环
bylijinnan
java
//use recursion
public static void mirrorHelp1(Node node){
if(node==null)return;
swapChild(node);
mirrorHelp1(node.getLeft());
mirrorHelp1(node.getRight());
}
//use no recursion bu
- 返回null还是empty
bylijinnan
javaapachespring编程
第一个问题,函数是应当返回null还是长度为0的数组(或集合)?
第二个问题,函数输入参数不当时,是异常还是返回null?
先看第一个问题
有两个约定我觉得应当遵守:
1.返回零长度的数组或集合而不是null(详见《Effective Java》)
理由就是,如果返回empty,就可以少了很多not-null判断:
List<Person> list
- [科技与项目]工作流厂商的战略机遇期
comsci
工作流
在新的战略平衡形成之前,这里有一个短暂的战略机遇期,只有大概最短6年,最长14年的时间,这段时间就好像我们森林里面的小动物,在秋天中,必须抓紧一切时间存储坚果一样,否则无法熬过漫长的冬季。。。。
在微软,甲骨文,谷歌,IBM,SONY
- 过度设计-举例
cuityang
过度设计
过度设计,需要更多设计时间和测试成本,如无必要,还是尽量简洁一些好。
未来的事情,比如 访问量,比如数据库的容量,比如是否需要改成分布式 都是无法预料的
再举一个例子,对闰年的判断逻辑:
1、 if($Year%4==0) return True; else return Fasle;
2、if ( ($Year%4==0 &am
- java进阶,《Java性能优化权威指南》试读
darkblue086
java性能优化
记得当年随意读了微软出版社的.NET 2.0应用程序调试,才发现调试器如此强大,应用程序开发调试其实真的简单了很多,不仅仅是因为里面介绍了很多调试器工具的使用,更是因为里面寻找问题并重现问题的思想让我震撼,时隔多年,Java已经如日中天,成为许多大型企业应用的首选,而今天,这本《Java性能优化权威指南》让我再次找到了这种感觉,从不经意的开发过程让我刮目相看,原来性能调优不是简单地看看热点在哪里,
- 网络学习笔记初识OSI七层模型与TCP协议
dcj3sjt126com
学习笔记
协议:在计算机网络中通信各方面所达成的、共同遵守和执行的一系列约定 计算机网络的体系结构:计算机网络的层次结构和各层协议的集合。 两类服务: 面向连接的服务通信双方在通信之前先建立某种状态,并在通信过程中维持这种状态的变化,同时为服务对象预先分配一定的资源。这种服务叫做面向连接的服务。 面向无连接的服务通信双方在通信前后不建立和维持状态,不为服务对象
- mac中用命令行运行mysql
dcj3sjt126com
mysqllinuxmac
参考这篇博客:http://www.cnblogs.com/macro-cheng/archive/2011/10/25/mysql-001.html 感觉workbench不好用(有点先入为主了)。
1,安装mysql
在mysql的官方网站下载 mysql 5.5.23 http://www.mysql.com/downloads/mysql/,根据我的机器的配置情况选择了64
- MongDB查询(1)——基本查询[五]
eksliang
mongodbmongodb 查询mongodb find
MongDB查询
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2174452 一、find简介
MongoDB中使用find来进行查询。
API:如下
function ( query , fields , limit , skip, batchSize, options ){.....}
参数含义:
query:查询参数
fie
- base64,加密解密 经融加密,对接
y806839048
经融加密对接
String data0 = new String(Base64.encode(bo.getPaymentResult().getBytes(("GBK"))));
String data1 = new String(Base64.decode(data0.toCharArray()),"GBK");
// 注意编码格式,注意用于加密,解密的要是同
- JavaWeb之JSP概述
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javaweb
什么是JSP?为什么使用JSP?
JSP表示Java Server Page,即嵌有Java代码的HTML页面。使用JSP是因为在HTML中嵌入Java代码比在Java代码中拼接字符串更容易、更方便和更高效。
JSP起源
在很多动态网页中,绝大部分内容都是固定不变的,只有局部内容需要动态产生和改变。
如果使用Servl
- apple watch 指南
啸笑天
apple
1. 文档
WatchKit Programming Guide(中译在线版 By @CocoaChina) 译文 译者 原文 概览 - 开始为 Apple Watch 进行开发 @星夜暮晨 Overview - Developing for Apple Watch 概览 - 配置 Xcode 项目 - Overview - Configuring Yo
- java经典的基础题目
macroli
java编程
1.列举出 10个JAVA语言的优势 a:免费,开源,跨平台(平台独立性),简单易用,功能完善,面向对象,健壮性,多线程,结构中立,企业应用的成熟平台, 无线应用 2.列举出JAVA中10个面向对象编程的术语 a:包,类,接口,对象,属性,方法,构造器,继承,封装,多态,抽象,范型 3.列举出JAVA中6个比较常用的包 Java.lang;java.util;java.io;java.sql;ja
- 你所不知道神奇的js replace正则表达式
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境纵观千象regex
var v = 'C9CFBAA3CAD0';
console.log(v);
var arr = v.split('');
for (var i = 0; i < arr.length; i ++) {
if (i % 2 == 0) arr[i] = '%' + arr[i];
}
console.log(arr.join(''));
console.log(v.r
- [一起学Hive]之十五-分析Hive表和分区的统计信息(Statistics)
superlxw1234
hivehive分析表hive统计信息hive Statistics
关键字:Hive统计信息、分析Hive表、Hive Statistics
类似于Oracle的分析表,Hive中也提供了分析表和分区的功能,通过自动和手动分析Hive表,将Hive表的一些统计信息存储到元数据中。
表和分区的统计信息主要包括:行数、文件数、原始数据大小、所占存储大小、最后一次操作时间等;
14.1 新表的统计信息
对于一个新创建
- Spring Boot 1.2.5 发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.2.5已在7月2日发布,现在可以从spring的maven库和maven中心库下载。
这个版本是一个维护的发布版,主要是一些修复以及将Spring的依赖提升至4.1.7(包含重要的安全修复)。
官方建议所有的Spring Boot用户升级这个版本。
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