- “傻瓜”学计量——主成分分析法PCA(原理+实操)
nn坚持学stata+matlab
计量算法机器学习人工智能学习笔记学习方法经验分享
提纲:1.PCA原理2.视频推荐:PCA原理spass操作stata操作+matlab实操1.背景在一些领域中,需要对大量数据进行观测。但是可能会带来变量之间具有相关性、分别对每个指标分析带来的偏误等问题。因此,要寻找一个合理的方法,在减少需要分析的直白的同时,尽量减少原指标包含的信息缺失。通常做法是对有关联性的变量进行合并,这样就可以用较少的综合指标分别代表存在于各个变量中的各类信息。常用的方法
- 【数据分析】通过个体和遗址层面的遗传相关性网络分析
生信学习者1
数据分析数据分析数据挖掘r语言数据可视化
禁止商业或二改转载,仅供自学使用,侵权必究,如需截取部分内容请后台联系作者!文章目录介绍原理应用场景加载R包数据下载函数个体层面的遗传相关性网络分析导入数据数据预处理构建遗传相关性的个体网络对个体网络Nij进行可视化评估和选择最佳模型评估和选择最佳模型最佳模型进行总结拟合优度检验遗址层面的遗传相关性网络分析导入数据数据预处理构建遗址之间的遗传相关性网络可视化图条件边预测与模型评估总结系统信息介绍个
- 同步&异步日志系统-设计模式
2401_82609762
设计模式
六大原则单⼀职责原则(SingleResponsibilityPrinciple)类的职责应该单⼀,⼀个⽅法只做⼀件事。职责划分清晰了,每次改动到最⼩单位的⽅法或类。使⽤建议:两个完全不⼀样的功能不应该放⼀个类中,⼀个类中应该是⼀组相关性很⾼的函数、数据的封装⽤例:⽹络聊天:⽹络通信&聊天,应该分割成为⽹络通信类&聊天类开闭原则(OpenClosedPrinciple)对扩展开放,对修改封闭使⽤建
- R语言中的函数32:seq_along()
zoujiahui_2018
#R语言中的函数r语言开发语言
介绍seq_along函数在R语言中用于生成一个整数序列,其长度与给定对象的长度相同。这个函数特别有用,当你想要创建一个索引序列来遍历一个向量或列表时。用法seq_along(x)参数x:任何R对象(如向量、列表等)。返回值:返回一个从1到x的长度的整数序列。示例#创建一个向量vec<-c("a","b","c")#使用seq_along生成索引indices<-seq_along(vec)pri
- python中的Pillow 有哪些常用的功能?
大懒猫软件
pillow计算机视觉人工智能python
Pillow的常用功能Pillow是一个强大的图像处理库,提供了丰富的功能来处理和操作图像。以下是一些常用的功能及其示例代码:1.打开和保存图像Pillow可以轻松地打开和保存各种格式的图像文件。示例代码Python复制fromPILimportImage#打开图像img=Image.open("example.jpg")#显示图像img.show()#保存图像img.save("output.j
- 《机器学习数学基础》补充资料:求解线性方程组的克拉默法则
CS创新实验室
机器学习数学基础机器学习人工智能机器学习数学基础
《机器学习数学基础》中并没有将解线性方程组作为重点,只是在第2章2.4.2节做了比较完整的概述。这是因为,如果用程序求解线性方程组,相对于高等数学教材中强调的手工求解,要简单得多了。本文是关于线性方程组的拓展,供对此有兴趣的读者阅读。1.线性方程组的解位于一条直线不失一般性,这里讨论三维空间的情况,对于多维空间,可以由此外推,毕竟三维空间便于想象和作图说明。设矩阵A=[124135]\pmb{A}
- 生态碳汇涡度相关监测与通量数据分析
岁月如歌,青春不败
生态遥感数据分析碳汇生态科学涡度通量大涡模拟MATLAB
1、以涡度通量塔的高频观测数据,基于MATLAB:2、涡度通量观测基本概况:观测技术方法、数据获取与预处理等3、涡度通量数据质量控制:通量数据异常值识别与剔除等4、涡度通量数据缺失插补:结合气象数据进行通量数据缺失插补等5、涡度通量数据组分拆分:计算生态系统呼吸和总初级生产力等6、涡度通量数据可视化分析:绘制不同通量组分数据的时间变化等7、涡度通量与气象数据相关性:时间序列相关分析、回归分析等8、
- 使用R语言绘制山脊图的ggridges包
心之飞翼
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使用R语言绘制山脊图的ggridges包山脊图(ridgeplot)是一种用于可视化多个分布或变量之间关系的图表类型。在R语言中,可以使用ggridges包来创建漂亮的山脊图。本文将介绍如何使用ggridges包绘制山脊图,并提供相应的源代码供参考。首先,确保已经安装了ggridges包。可以使用以下代码来安装:install.packages("ggridges")安装完毕后,加载ggridge
- 如何提高网站在百度中的权重?
网硕互联的小客服
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要提高网站在百度搜索引擎中的权重,您可以考虑以下方法来优化网站:###提高网站在百度中的权重方法:1.**优化网站内容**:-提供高质量、有价值的内容,确保内容原创、相关性强,能够吸引用户访问并提供有用信息。2.**关键词优化**:-在网站内容中合理使用关键词,包括在标题、META标签、内容中等位置使用关键词,但避免过度堆砌关键词。3.**网站结构优化**:-确保网站结构清晰、易于导航,有良好的内
- 互信息的定义与公式
亲持红叶
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互信息定义公式从条件熵中我们知道,当获取的信息和要研究的食物”有关系时“,这些信息才能帮助我们消除不确定性。如何衡量获取信息和要研究事物“有关系”呢?比如常识告诉我们,一个随机事件“今天深圳下雨”和另一个随机事件“过去24小时深圳空气湿度”相关性很大,但是相关性到底有多大?怎么衡量?再比如“过去24小时深圳空气湿度”似乎就和“北京天气”相关性不大。香农在信息论中提出”互信息“的概念作为两个随机事件
- 【转】时间序列分析——基于R,王燕
weixin_30780221
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《时间序列分析——基于R》王燕,读书笔记笔记:一、检验:1、平稳性检验:图检验方法:时序图检验:该序列有明显的趋势性或周期性,则不是平稳序列自相关图检验:(acf函数)平稳序列具有短期相关性,即随着延迟期数k的增加,平稳序列的自相关系数ρ会很快地衰减向0(指数级衰减),反之非平稳序列衰减速度会比较慢构造检验统计量进行假设检验:单位根检验adfTest()——fUnitRoots包2、纯随机性检验、
- Anaconda3 介绍和安装
gorgor在码农
#python入门基础pythonconda
介绍Anaconda是一个开源的Python和R语言发行版,专注于数据科学、机器学习和科学计算,主要面向数据科学和机器学习领域。它集成了大量常用的科学计算库(如NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn等),并提供了强大的包管理工具Conda和环境管理功能,适合快速部署和管理复杂的开发环境。特点:预装丰富库:包含250+常用的数据科学工具包,无需手动安装。跨平台支持:
- AI创业:数据管理的策略与对策分析
AI天才研究院
【精选大厂面试题详解】大厂Offer收割机面试题简历程序员读书硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
AI创业:数据管理的策略与对策分析1.如何评估一个创业公司所收集的数据的价值?题目:请解释如何评估一个创业公司所收集的数据的价值,并提供几个关键指标。答案:评估数据的价值通常涉及以下几个方面:数据质量:数据是否准确、完整、及时和一致。数据独特性:数据是否具有独特性,是否能提供独有的洞察。数据量:数据的总量,更多的数据往往意味着更多的分析机会。数据相关性:数据与业务目标的相关性,能否直接支持业务决策
- Python使用matplotlib可视化相关性分析热力图图heatmap、使用seaborn中的heatmap函数可视化相关性热力图(Correllogram)
Data+Science+Insight
数据科学从0到1python机器学习数据挖掘数据分析人工智能
Python使用matplotlib可视化相关性分析热力图图heatmap、使用seaborn中的heatmap函数可视化相关性热力图(Correllogram)目录Python使用matplotlib可视化相关性分析热力图图heatmap、使用seaborn中的heatmap函数可视化相关性热力图(Correllogram)#导入需要的包和库、matplotlib和seaborn可视化图像的全局
- 使用Seaborn绘制相关性热力图
认真写代码i
python开发语言Python
使用Seaborn绘制相关性热力图相关性热力图是一种常用的可视化工具,用于显示变量之间的相关性。在Python中,Seaborn是一个功能强大且易于使用的数据可视化库,可以轻松地创建相关性热力图。在本文中,我们将学习如何使用Seaborn的heatmap函数来绘制相关性热力图。首先,我们需要安装Seaborn库。你可以使用以下命令通过pip安装Seaborn:pipinstallseaborn安装
- 伽马函数的极点及相关性质
正是读书时
知识点机器学习算法线性代数
伽马函数(Gammafunction),记作\(\Gamma(z)\),是一个重要的特殊函数,广泛应用于数学、物理学和工程学。它是阶乘函数的推广,定义在复数域上。本文将详细介绍伽马函数的极点及其其他重要性质。一.伽马函数的定义伽马函数的积分定义为:\[\Gamma(z)=\int_0^\inftyt^{z-1}e^{-t}\,dt\]这个定义在复平面上除了非正整数点以外的所有地方都有效。二.伽马函
- $ operator is invalid for atomic vectors什么意思
滚菩提哦呢
"$operatorisinvalidforatomicvectors"意思是在对原子向量使用"$"操作符时是无效的。"$"操作符是R语言中用于访问数据框(dataframe)中的列的常用操作符。但是,原子向量(atomicvector)是R中的一种基本数据类型,它是一个长度固定的向量,并且所有元素都是相同的数据类型。因此,在对原子向量使用"$"操作符时是无效的,因为原子向量没有列的概念。例如,下
- [论文阅读] CLIP-based fusion-modal reconstructing hashing for large-scaleunsupervised cross-modal retri
2301_80732299
论文阅读
摘要随着多模态数据的激增,人们不再满足于单一的数据检索模式来获取信息。深度哈希检索算法以其存储效率高、查询速度快等优点受到广泛关注。目前,现有的无监督哈希方法普遍存在两方面的局限性:(1)现有方法不能充分捕获不同模态数据中潜在的语义相关性和共存信息,导致缺乏有效的特征和哈希编码表示来弥合多模态数据中的异构和语义差距。(2)现有的无监督方法通常构造相似矩阵来指导哈希码学习,存在不准确的相似度问题,导
- 5-R循环
qwy715229258163
R语言r语言python算法
R循环有的时候,我们可能需要多次执行同一块代码。一般情况下,语句是按顺序执行的:函数中的第一个语句先执行,接着是第二个语句,依此类推。编程语言提供了更为复杂执行路径的多种控制结构。循环语句允许我们多次执行一个语句或语句组,下面是大多数编程语言中循环语句的流程图:R语言提供的循环类型有:repeat循环while循环for循环R语言提供的循环控制语句有:break语句Next语句循环控制语句改变你代
- 数据分析的 10 个最佳 Python 库
程序员
引言Python因其简洁、灵活以及功能强大的库,在数据分析界备受青睐,这些库使得Python成为了处理数据、制作图表和进行复杂分析的利器。无论你是数据分析的新手,还是想要丰富你的技能库,掌握合适的Python库都能让你在使用Python时事半功倍。本文将介绍每位数据分析师都应掌握的10个Python库,并用简单的语言和实例说明如何利用它们来解决数据分析中的难题。1.Pandas—简化数据处理Pan
- 高等代数复习:线性空间
爱吃白饭
高等代数线性代数学习笔记
文章目录线性空间定义和性质线性相关性与秩基与维数矩阵的秩同构坐标子空间子空间的定义和性质子空间的和与交直和陪集和商空间解线性方程组本篇文章适合个人复习翻阅,不建议新手入门使用线性空间定义和性质定义:(线性空间)设集合VVV和数域K\mathbb{K}K,在VVV上定义加法+:V×V→V,(α,β)↦α+β+:V\timesV\toV,(\alpha,\beta)\mapsto\alpha+\bet
- R语言可视化散点图实战:为每一个数据点都绘制指示线段或者都不绘制、ggrepel包
statistics.insight
r语言开发语言数据挖掘机器学习
R语言可视化散点图实战:为每一个数据点都绘制指示线段或者都不绘制、ggrepel包目录R语言可视化散点图(scatterplot)、为每一个数据点都绘制指示线段或者都不绘制、ggrepel包来帮忙#ggrepel包的安装和加载#为每一个数据点都绘制指示线段或者都不绘制#文本标签相互排斥,远离数据点,远离绘图区域(面板)的边缘。#ggrepel包的安装和加载#从CRAN安装install.packa
- 第六届MathorCup高校数学建模挑战赛-A题:淡水养殖池塘水华发生及池水自净化研究
格图素书
大数据竞赛赛题解析数学建模
目录摘要1问题的重述2问题的分析2.1问题一的分析2.2问题二的分析2.3问题三的分析2.4问题四的分析2.5问题五的分析3.问题的假设4.符号说明5.模型的建立与求解5.1问题一的建模与求解5.1.1分析对象与指标的选取5.1.2折线图分析5.1.3相关性分析5.1.4问题1的结果分析5.2问题二的建模与求解5.2.1分析对象与指标的选取5.2.2Topsis算法评价5.2.3综合污染指数法5.
- 三菱PLC大型项目实战指南:从零基础到成功实施
Mountain and sea
三菱plc入门系列学习自动化
三菱PLC大型项目实战指南:从零基础到成功实施作为一名刚入门的电气工程师,想要通过一个大型项目来实践三菱PLC可能会感到有些挑战,但这是一个非常有意义的过程。以下将详细介绍如何从零基础开始,一步步完成一个大型项目,并最终成功实施。一、前期准备学习基础知识了解PLC的基本组成:首先,熟悉三菱PLC的基本结构,包括中央处理单元(CPU)、程序存储器、数据存储器和输入输出端口。掌握Ladder语言:三菱
- 22章9节:使用 R Markdown 和 Shiny 结合R语言进行数据报告和交互式应用的创建
DAT|R科学
用R探索医药数据科学r语言开发语言大数据人工智能r语言-4.2.1
R语言是数据科学领域中广泛应用的编程语言之一,它的强大之处不仅在于数据分析能力,还体现在其丰富的可视化和报告生成功能上。在数据分析的过程中,生成报告、展示结果和与他人共享工作成果是非常重要的任务。Shiny是一个用于构建交互式Web应用的R包,它能够将R语言的分析能力与动态、互动的Web界面结合起来,允许用户与数据交互、实时更新结果。在本文中,我们将探讨如何使用RMarkdown和Shiny结合R
- 17.推荐系统的在线学习与实时更新
郑万通
推荐系统
接下来就讲解推荐系统的在线学习与实时更新。推荐系统的在线学习和实时更新是为了使推荐系统能够动态地适应用户行为的变化,保持推荐结果的实时性和相关性。以下是详细的介绍和实现方法。推荐系统的在线学习与实时更新在线学习的概念在线学习(OnlineLearning)是一种机器学习方法,与传统的批量学习(BatchLearning)不同,在线学习模型能够在数据流到达时逐步更新,而不是在整个数据集上训练一次。这
- 4-R判断语句
qwy715229258163
R语言r语言python开发语言
R判断语句判断结构要求程序员指定一个或多个要评估或测试的条件,以及条件为真时要执行的语句(必需的)和条件为假时要执行的语句(可选的)。下面是大多数编程语言中典型的判断结构的一般形式:R语言提供了以下类型的判断语句:if语句if…else语句switch语句1.if语句一个if语句由一个布尔表达式后跟一个或多个语句组成。语法格式如下:if(boolean_expression){//布尔表达式为真将
- mysql 的逻辑架构
小黑蛋学java
基本知识mysqlsql后端
mysql的逻辑架构mysq的优点MySQL具有很好的灵活性可以适应更高的要求MySQL最重要的是他的存储引擎的架构这种架构将查询处理,和数据的存储/提取相互的分离这种的处理方式可以实时的根据性能,特性,和其他的要求选择数据的存储的方式mysql的各个组件协同工作图[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-pdJXHRxZ-1600260732331)(]详细解
- ProtoBuf 官方文档(二)- 语法指引(proto2)
n大橘为重n
C++ProtoBufprotobufrpc序列化数据结构
翻译查阅外网资料过程中遇到的比较优秀的文章和资料,一是作为技术参考以便日后查阅,二是训练英文能力。此文翻译自ProtocolBuffers官方文档LanguageGuide部分翻译为意译,不会照本宣科的字字对照翻译以下为原文内容翻译语法指引(proto2)本指南介绍如何使用protocolbuffer语言来构造protocolbuffer数据,包括.proto文件语法以及如何从.proto文件生成
- R语言机器学习与临床预测模型77--机器学习预测常用R语言包
武昌库里写JAVA
面试题汇总与解析springlog4jjava开发语言算法
R小盐准备介绍R语言机器学习与预测模型的学习笔记你想要的R语言学习资料都在这里,快来收藏关注【科研私家菜】01预测模型常用R包常见回归分析包:rpart包含有分类回归树的方法;earth包可以实现多元自适应样条回归;mgev包含广义加性模型回归;Rweka包中的MSP函数可用于回归。pls包中的plsr函数实现偏最小二乘和主成分回归。stats包中的ppr函数实现投影寻踪分析,同时包括线性回归的方
- 算法 单链的创建与删除
换个号韩国红果果
c算法
先创建结构体
struct student {
int data;
//int tag;//标记这是第几个
struct student *next;
};
// addone 用于将一个数插入已从小到大排好序的链中
struct student *addone(struct student *h,int x){
if(h==NULL) //??????
- 《大型网站系统与Java中间件实践》第2章读后感
白糖_
java中间件
断断续续花了两天时间试读了《大型网站系统与Java中间件实践》的第2章,这章总述了从一个小型单机构建的网站发展到大型网站的演化过程---整个过程会遇到很多困难,但每一个屏障都会有解决方案,最终就是依靠这些个解决方案汇聚到一起组成了一个健壮稳定高效的大型系统。
看完整章内容,
- zeus持久层spring事务单元测试
deng520159
javaDAOspringjdbc
今天把zeus事务单元测试放出来,让大家指出他的毛病,
1.ZeusTransactionTest.java 单元测试
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.junit.Test;
import
- Rss 订阅 开发
周凡杨
htmlxml订阅rss规范
RSS是 Really Simple Syndication的缩写(对rss2.0而言,是这三个词的缩写,对rss1.0而言则是RDF Site Summary的缩写,1.0与2.0走的是两个体系)。
RSS
- 分页查询实现
g21121
分页查询
在查询列表时我们常常会用到分页,分页的好处就是减少数据交换,每次查询一定数量减少数据库压力等等。
按实现形式分前台分页和服务器分页:
前台分页就是一次查询出所有记录,在页面中用js进行虚拟分页,这种形式在数据量较小时优势比较明显,一次加载就不必再访问服务器了,但当数据量较大时会对页面造成压力,传输速度也会大幅下降。
服务器分页就是每次请求相同数量记录,按一定规则排序,每次取一定序号直接的数据
- spring jms异步消息处理
510888780
jms
spring JMS对于异步消息处理基本上只需配置下就能进行高效的处理。其核心就是消息侦听器容器,常用的类就是DefaultMessageListenerContainer。该容器可配置侦听器的并发数量,以及配合MessageListenerAdapter使用消息驱动POJO进行消息处理。且消息驱动POJO是放入TaskExecutor中进行处理,进一步提高性能,减少侦听器的阻塞。具体配置如下:
- highCharts柱状图
布衣凌宇
hightCharts柱图
第一步:导入 exporting.js,grid.js,highcharts.js;第二步:写controller
@Controller@RequestMapping(value="${adminPath}/statistick")public class StatistickController { private UserServi
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
springmvcSpring 教程spring3 教程Spring 入门
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- TLS java简单实现
antlove
javasslkeystoretlssecure
1. SSLServer.java
package ssl;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStream;
import java.net.ServerSocket;
import java.net.Socket;
import java.security.KeyStore;
import
- Zip解压压缩文件
百合不是茶
Zip格式解压Zip流的使用文件解压
ZIP文件的解压缩实质上就是从输入流中读取数据。Java.util.zip包提供了类ZipInputStream来读取ZIP文件,下面的代码段创建了一个输入流来读取ZIP格式的文件;
ZipInputStream in = new ZipInputStream(new FileInputStream(zipFileName));
&n
- underscore.js 学习(一)
bijian1013
JavaScriptunderscore
工作中需要用到underscore.js,发现这是一个包括了很多基本功能函数的js库,里面有很多实用的函数。而且它没有扩展 javascript的原生对象。主要涉及对Collection、Object、Array、Function的操作。 学
- java jvm常用命令工具——jstatd命令(Java Statistics Monitoring Daemon)
bijian1013
javajvmjstatd
1.介绍
jstatd是一个基于RMI(Remove Method Invocation)的服务程序,它用于监控基于HotSpot的JVM中资源的创建及销毁,并且提供了一个远程接口允许远程的监控工具连接到本地的JVM执行命令。
jstatd是基于RMI的,所以在运行jstatd的服务
- 【Spring框架三】Spring常用注解之Transactional
bit1129
transactional
Spring可以通过注解@Transactional来为业务逻辑层的方法(调用DAO完成持久化动作)添加事务能力,如下是@Transactional注解的定义:
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version
- 我(程序员)的前进方向
bitray
程序员
作为一个普通的程序员,我一直游走在java语言中,java也确实让我有了很多的体会.不过随着学习的深入,java语言的新技术产生的越来越多,从最初期的javase,我逐渐开始转变到ssh,ssi,这种主流的码农,.过了几天为了解决新问题,webservice的大旗也被我祭出来了,又过了些日子jms架构的activemq也开始必须学习了.再后来开始了一系列技术学习,osgi,restful.....
- nginx lua开发经验总结
ronin47
使用nginx lua已经两三个月了,项目接开发完毕了,这几天准备上线并且跟高德地图对接。回顾下来lua在项目中占得必中还是比较大的,跟PHP的占比差不多持平了,因此在开发中遇到一些问题备忘一下 1:content_by_lua中代码容量有限制,一般不要写太多代码,正常编写代码一般在100行左右(具体容量没有细心测哈哈,在4kb左右),如果超出了则重启nginx的时候会报 too long pa
- java-66-用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶
bylijinnan
java
import java.util.Stack;
public class ReverseStackRecursive {
/**
* Q 66.颠倒栈。
* 题目:用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。
* 颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶。
*1. Pop the top element
*2. Revers
- 正确理解Linux内存占用过高的问题
cfyme
linux
Linux开机后,使用top命令查看,4G物理内存发现已使用的多大3.2G,占用率高达80%以上:
Mem: 3889836k total, 3341868k used, 547968k free, 286044k buffers
Swap: 6127608k total,&nb
- [JWFD开源工作流]当前流程引擎设计的一个急需解决的问题
comsci
工作流
当我们的流程引擎进入IRC阶段的时候,当循环反馈模型出现之后,每次循环都会导致一大堆节点内存数据残留在系统内存中,循环的次数越多,这些残留数据将导致系统内存溢出,并使得引擎崩溃。。。。。。
而解决办法就是利用汇编语言或者其它系统编程语言,在引擎运行时,把这些残留数据清除掉。
- 自定义类的equals函数
dai_lm
equals
仅作笔记使用
public class VectorQueue {
private final Vector<VectorItem> queue;
private class VectorItem {
private final Object item;
private final int quantity;
public VectorI
- Linux下安装R语言
datageek
R语言 linux
命令如下:sudo gedit /etc/apt/sources.list1、deb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/bin/linux/ubuntu/ precise/ 2、deb http://dk.archive.ubuntu.com/ubuntu hardy universesudo apt-key adv --keyserver ke
- 如何修改mysql 并发数(连接数)最大值
dcj3sjt126com
mysql
MySQL的连接数最大值跟MySQL没关系,主要看系统和业务逻辑了
方法一:进入MYSQL安装目录 打开MYSQL配置文件 my.ini 或 my.cnf查找 max_connections=100 修改为 max_connections=1000 服务里重起MYSQL即可
方法二:MySQL的最大连接数默认是100客户端登录:mysql -uusername -ppass
- 单一功能原则
dcj3sjt126com
面向对象的程序设计软件设计编程原则
单一功能原则[
编辑]
SOLID 原则
单一功能原则
开闭原则
Liskov代换原则
接口隔离原则
依赖反转原则
查
论
编
在面向对象编程领域中,单一功能原则(Single responsibility principle)规定每个类都应该有
- POJO、VO和JavaBean区别和联系
fanmingxing
VOPOJOjavabean
POJO和JavaBean是我们常见的两个关键字,一般容易混淆,POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Plain Old Java Object,中文可以翻译成:普通Java类,具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO,但是JavaBean则比POJO复杂很多,JavaBean是一种组件技术,就好像你做了一个扳子,而这个扳子会在很多地方被
- SpringSecurity3.X--LDAP:AD配置
hanqunfeng
SpringSecurity
前面介绍过基于本地数据库验证的方式,参考http://hanqunfeng.iteye.com/blog/1155226,这里说一下如何修改为使用AD进行身份验证【只对用户名和密码进行验证,权限依旧存储在本地数据库中】。
将配置文件中的如下部分删除:
<!-- 认证管理器,使用自定义的UserDetailsService,并对密码采用md5加密-->
- mac mysql 修改密码
IXHONG
mysql
$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqld_safe –user=root & //启动MySQL(也可以通过偏好设置面板来启动)$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqladmin -uroot password yourpassword //设置MySQL密码(注意,这是第一次MySQL密码为空的时候的设置命令,如果是修改密码,还需在-
- 设计模式--抽象工厂模式
kerryg
设计模式
抽象工厂模式:
工厂模式有一个问题就是,类的创建依赖于工厂类,也就是说,如果想要拓展程序,必须对工厂类进行修改,这违背了闭包原则。我们采用抽象工厂模式,创建多个工厂类,这样一旦需要增加新的功能,直接增加新的工厂类就可以了,不需要修改之前的代码。
总结:这个模式的好处就是,如果想增加一个功能,就需要做一个实现类,
- 评"高中女生军训期跳楼”
nannan408
首先,先抛出我的观点,各位看官少点砖头。那就是,中国的差异化教育必须做起来。
孔圣人有云:有教无类。不同类型的人,都应该有对应的教育方法。目前中国的一体化教育,不知道已经扼杀了多少创造性人才。我们出不了爱迪生,出不了爱因斯坦,很大原因,是我们的培养思路错了,我们是第一要“顺从”。如果不顺从,我们的学校,就会用各种方法,罚站,罚写作业,各种罚。军
- scala如何读取和写入文件内容?
qindongliang1922
javajvmscala
直接看如下代码:
package file
import java.io.RandomAccessFile
import java.nio.charset.Charset
import scala.io.Source
import scala.reflect.io.{File, Path}
/**
* Created by qindongliang on 2015/
- C语言算法之百元买百鸡
qiufeihu
c算法
中国古代数学家张丘建在他的《算经》中提出了一个著名的“百钱买百鸡问题”,鸡翁一,值钱五,鸡母一,值钱三,鸡雏三,值钱一,百钱买百鸡,问翁,母,雏各几何?
代码如下:
#include <stdio.h>
int main()
{
int cock,hen,chick; /*定义变量为基本整型*/
for(coc
- Hadoop集群安全性:Hadoop中Namenode单点故障的解决方案及详细介绍AvatarNode
wyz2009107220
NameNode
正如大家所知,NameNode在Hadoop系统中存在单点故障问题,这个对于标榜高可用性的Hadoop来说一直是个软肋。本文讨论一下为了解决这个问题而存在的几个solution。
1. Secondary NameNode
原理:Secondary NN会定期的从NN中读取editlog,与自己存储的Image进行合并形成新的metadata image
优点:Hadoop较早的版本都自带,