r语言相关性作图_R语言：多个基因的相关性分析与展示

深入理解 MultiQueryRetriever：提升向量数据库检索效果的强大工具 nseejrukjhad 数据库 python
深入理解MultiQueryRetriever：提升向量数据库检索效果的强大工具引言在人工智能和自然语言处理领域，高效准确的信息检索一直是一个关键挑战。传统的基于距离的向量数据库检索方法虽然广泛应用，但仍存在一些局限性。本文将介绍一种创新的解决方案：MultiQueryRetriever，它通过自动生成多个查询视角来增强检索效果，提高结果的相关性和多样性。MultiQueryRetriever的工
0412《演讲的力量》演讲的价值在于传播有价值的思想言时
【书名】《演讲的力量》【阅读内容】第十九章（演讲的复兴：知识的相关性）、第二十章（为什么重要：人与人的互联性）、第二十一章（你的时机已到：哲学家的秘密）【阅读主题】演讲的价值在于传播有价值的思想【三个问题】1、公共演讲的复兴背后的两个推手是什么？公共演讲复兴的第一个有力推手就是：我们正在走进的知识时代需要一种不同的知识，鼓励我们接受自己传统专业领域之外的人们的启发，从而加深对世界的认识，加深对我们
使用最大边际相关性(MMR)选择示例：提高AI模型的多样性和相关性 aehrutktrjk 人工智能 easyui 前端 python
使用最大边际相关性(MMR)选择示例：提高AI模型的多样性和相关性引言在机器学习和自然语言处理领域，选择合适的训练示例对模型性能至关重要。最大边际相关性(MaximalMarginalRelevance,MMR)是一种优秀的示例选择方法，它不仅考虑了示例与输入的相关性，还注重保持所选示例之间的多样性。本文将深入探讨如何使用MMR来选择示例，以提高AI模型的性能和泛化能力。什么是最大边际相关性(MM
【机器学习与R语言】1-机器学习简介苹果酱0567 面试题汇总与解析 java 中间件开发语言 spring boot 后端
1.基本概念机器学习：发明算法将数据转化为智能行为数据挖掘VS机器学习：前者侧重寻找有价值的信息，后者侧重执行已知的任务。后者是前者的先期准备过程：数据——>抽象化——>一般化。或者：收集数据——推理数据——归纳数据——发现规律抽象化：训练：用一个特定模型来拟合数据集的过程用方程来拟合观测的数据：观测现象——数据呈现——模型建立。通过不同的格式来把信息概念化一般化：一般化：将抽象化的知识转换成可用
OmicsTools除b站教学视频外已整理的零代码生信全流程分析文档邢博士谈科教医学科研生信分析 r语言数据可视化数据挖掘数据分析生信医学生信分析
OmicsTools软件介绍和下载安装配置软件简介我开发了一款本地电脑无限使用的零代码生信数据分析作软图神器电脑软件OmicsTools，欢迎大家使用OmicsTools进行生物医学科研数据分析和作图，该软件件能让大家在不需要任何编程和代码编写的基础上，分析次数没有限制，可以无限使用，让您在自己电脑上快速进行大量的生信分析和加速大家的科研。OmicsTools生信分析电脑软件可以做医学生物生信各个
R语言标准普尔500指数Garch(1,1)模型 ronghuilin
一、例3.3标准普尔500指数的月超额收益率，从1926年开始，共792个观察值，如图所示。记rt为超额收益率，rt的样本ACF和rt2的样本PACF。在间隔为1，3时有少许序列相关性，但主要特征是平方序列显示的强烈线性相关性。例题建立garch(1,1)模型的过程：（1）应用arma(p,q)模型消除数据的线性依赖（2）在arma(p,q)模型基础上，建立garch(1,1)模型（3）改进g
R 地图绘制-比例尺与指北针 jamesjin63
ggplot绘制mapR语言可以进行数据分析，也可以进行地图绘制，而且非常简洁，快速。虽然Arcgis基于桌面可视化操作，能够进行空间分析，但是唯一不足的就是操作步骤繁琐而且一不小心，就要从头再来，可重复性较低。这篇文章主要讲述如何利用R语言中的ggplot与sf绘制带有指北针、图列与标尺的地图屏幕快照2020-06-28下午9.27.59.png数据我们下载非洲地区54个国家的图层Afirca.
python卡方检验计算pvalue值_Python数据科学：卡方检验 CodeWhiz
之前已经介绍的变量分析：①相关分析：一个连续变量与一个连续变量间的关系。②双样本t检验：一个二分分类变量与一个连续变量间的关系。③方差分析：一个多分类分类变量与一个连续变量间的关系。本次介绍：卡方检验：一个二分分类变量或多分类分类变量与一个二分分类变量间的关系。如果其中一个变量的分布随着另一个变量的水平不同而发生变化时，那么两个分类变量就有关系。卡方检验并不能展现出两个分类变量相关性的强弱，只能展
粉尘识别数据集——工地/矿下粉尘数据识别，数据集已划分，YOLO格式-有权重，相关指数，map相当高毕设宇航 YOLO 机器学习目标跟踪
数据集名称粉尘识别数据集数据集描述这是一个专门针对工地或矿下粉尘识别设计的数据集，包含了大量的高清图像，用于识别施工或采矿环境中产生的粉尘。数据集已经按照标准的数据划分方法分为训练集、验证集和测试集，并且以YOLO格式进行了标注。此外，数据集中还包含了预训练的模型权重和相关性能指标，如mAP（MeanAveragePrecision），表明模型在粉尘识别任务上的表现优异。数据集特点高清图像：所有图
学习小组Day4笔记--王英芳一万万万万
R语言基础准备工作电脑用户名需要是英文R基础，Rstudio人性化界面资源Rfordatasciencechapter1下载RandRstudio给自己一个全新的R语言环境R是什么一种变成语言，统计计算和绘图的环境，汇集了许多函数，强大分析功能。图形界面Rstudio开源集成开发环境IDE4个板块，脚本编辑器，控制台（脚本运行，结果显示），environment（对象/变量列表）history，文
使用SVD将图像压缩四分之一（MATLAB） superdont matlab 开发语言
SVD压缩前后数据量减少的原因在于，通过奇异值分解（SVD），我们将原始数据（如图像）转换成了一种更加紧凑的表示形式。这种转换依赖于数据内部的结构和相关性，以及数据中信息的不均匀分布。让我们简单分析一下这个过程为何能减少所需的数据量：数据的结构和相关性高度相关的数据：图像数据往往包含大量的空间相关性，即图像中相邻的像素点在颜色和亮度上通常非常接近。这种高度的相关性意味着原始图像可以通过更少的信息来
R语言基础笔记 waterHBO r语言笔记开发语言
起因:今天不知道要写什么。把之前的笔记复制一下。代码开头，导入:#清除系统变量rm(list=ls())#隐藏警告信息:options(warn=-1)#把当前目录，设置为工作目录。library(rstudioapi)current_folder_path0.0&ideology<10.0)分组聚合，类似groupby()df2<-aggregate(df1KaTeXparseerror:Exp
R语言包AMORE安装报错问题以及RStudio与Rtools环境配置卡卡_R-Python R语言数据分析与可视化 r语言开发语言
在使用R语言进行AMORE安装时会遇到报错，这时候需要采用解决办法：'''AMORE包安装，需要离线官网下载安装包：Indexof/src/contrib/Archive/AMORE(r-project.org)https://cran.r-project.org/src/contrib/Archive/AMORE/一、出现的问题最近开始学习R语言，安装了最新版的R4.4.1和RStudio，但安
生态位宽度计算&可视化展示（R语言）光疏介质 r语言
生态位宽度是指物种（或其它生物单位）在群落中所利用的各种不同资源的总和。物种的生态位越宽，该物种的特化程度就越小，倾向于泛化种（generalistspecies）；物种的生态位越窄，倾向于是一个特化种（specialistsspecies）。本篇所使用为生态位宽度指数即**Levins的生态位宽度指数。**（除此之外也有用shannon指数）#安装并加载必要的包if(!requireNamesp
R语言多项逻辑回归-因变量是无序多分类医学和生信笔记医学统计学 r语言医学统计学
因变量是无序多分类资料（＞2）时，可使用多分类逻辑回归（multinomiallogisticregression）。使用课本例16-5的数据，课本电子版及数据已上传到QQ群，自行下载即可。某研究人员欲了解不同社区和性别之间居民获取健康知识的途径是否相同，对2个社区的314名成人进行了调查，其中X1是社区，社区1用0表示，社区2用1表示；X2是性别，0是男，1是女，Y是获取健康知识途径，1是传统大
80%以上的女性都感染过HPV，只有这几类人才会得癌症养生小百科
随着近年来的科普宣传，HPV（HumanPapillomaVirus）这个单词越来越多地出现在公众视野。大众也都开始了解到HPV和子宫颈癌有很强的相关性。因为认知不足或传播误导，谈HPV色变的情绪隐隐弥漫，我们接触了很多的HPV患者，在检出阳性时大都深感恐惧和焦虑,认为感染了HPV就是得了宫颈癌。但其实大多数HPV在感染后都会被身体的免疫系统慢慢清除。只有在持续感染高危型HPV病毒时，才有可能转化
Protocol Buffer编译器安装雪域迷影
本文翻译自ProtocolBufferCompilerInstallationProtocolBufferCompilerInstallation如何安装protocolbuffer编译器尽管不是强制性的，但gRPC应用程序通常利用ProtocolBuufer来进行服务定义和数据序列化。该站点上的大多数示例代码都使用protocolbuffer语言（proto3）的版本3。protocolbuff
R语言自学笔记-2内置数据集实验室长工
#b站视频——R语言入门与数据分析#内置数据集#固定格式的数据（矩阵、数据框或一个时间序列等）#统计建模、回归分析等试验需要找合适的数据集#R内置数据集，存储在，通过help(package="datasets")#通过data函数访问这些数据集data()#得到新窗口前面：数据集名字后面：内容#包含R所有用到的数据类型，包括：向量、矩阵、列表、因子、数据框以及时间序列等#直接输入数据集的名字就可
在TCGA上下载数据并且进行处理 Red Red 生信小技巧 r语言数据库
浏览器搜索TCGAGDC进入网站在TCGA数据库主页选择“Repository”模式根据所需要的选项在侧边栏选择数据清空购物车！！第一次登陆可忽略将刚刚选择好的数据加入购物车，并且在购物车里下载Metadata和Cart数据，下载到同一个文件夹下。使用R语言脚本对数据进行处理，将其提取为genesymbol和样本的数据，推荐看一下该博主处理数据！！真的非常详细！他R语言脚本在这个链接里
python 在金融分析用的应用糖糖糖糖糖糖糖糖糖糖糖糖糖糖糖糖糖糖
python3获取基金及历史净值数据http://blog.csdn.net/yuzhucu/article/details/55261024定投和Matplotlib作图http://blog.csdn.net/sero_qu/article/details/53267473
R语言-非结构化数据-文本数据读入 pdc31czy R r语言数据分析
#2.2.2非结构化数据-文本数据读入rm(list=ls())#清空工作空间##1.读入简单文本数据###假如数据包含大量经过结构化的文本数据#只需按照读入csv等标准式数据的方法读入#例：novel=read.csv("novel.csv",fileEncoding="UTF-8")head(novel)##2.用readtable读入文本###文本数据普通读法test=read.table(
Coding and Paper Letter（十四） G小调的Qing歌
资源整理。1Coding:1.R语言包ungeviz，ggplot2的拓展包，专门用来作不确定性的可视化。ungeviz2.计算机图形学相关开源项目。计算机图形学光线追踪开源项目C++源码。computergraphicsraytracing计算机图形学格网开源项目C++源码。computergraphicsmeshes计算机图形学介绍开源项目。computergraphics3.R语言包GLMM
r语言做绘制精美pcoa图_R语言高级绘图 — ggplot2 weixin_39560002 r语言做绘制精美pcoa图
2)PCA的作图PCA主成分分析，可以将高维数据进行降维处理。我们的OTU表格就是典型的高维数据，可以对其进行降维处理得到主成分PC1和PC2，然后将所有样品都分解到这两个成分方向，进行散点绘图，可以直观的看出样品间的差异。首先需要一系列的统计处理，然后用ggplot2进行绘图，过程如下：#加载需要的三个包(需要先下载，再加载)>library(ade4)>library(ggplot2)>lib
科研绘图系列：R语言扩展物种堆积图（Extended Stacked Barplot）生信学习者1 SCI科研绘图系列 r语言数据可视化数据分析
介绍R语言的扩展物种堆积图是一种数据可视化工具，它不仅展示了物种的堆积结果，还整合了不同样本分组之间的差异性分析结果。这种图形表示方法能够直观地比较不同物种在各个分组中的显著性差异，为研究者提供了一种有效的数据解读方式。加载R包knitr::opts_chunk$set(warning=F,message=F)library(tidyverse)library(phyloseq)library(g
机器学习案例-决策树实现鸢尾花分类 Ausgelebt 机器学习相关 python 分类
机器学习案例-决策树实现鸢尾花分类目录机器学习案例-决策树实现鸢尾花分类1.选题目的和意义2.主要研究内容2.1决策树算法分类（区别于树的结构和构造算法）2.2决策树算法详解2.3决策树的应用3.算法设计3.1数据分析3.1.1Iris数据集基本介绍3.1.2样本标签值分布3.1.3样本特征值分布3.1.4相关性热力图3.2建立决策树3.3模型调优3.3.1决策树深度（预剪枝）3.3.2选取部分特
科研绘图系列：R语言柱状图分布（histogram plot）生信学习者1 SCI科研绘图系列 r语言数据可视化
文章目录介绍加载R包读取数据画图介绍柱状图（BarChart）是一种常用的数据可视化图表，用于展示和比较不同类别或组的数据。它通过在二维平面上绘制一系列垂直或水平的柱子来表示数据的大小，每个柱子的长度或高度代表一个数据点的数值。柱状图非常适合于展示分类数据的分布和比较。柱状图的特点：直观比较：柱状图可以直观地展示不同类别之间的数值比较，易于理解。分类展示：数据按照类别或组别进行分组展示，每个类别用
科研绘图系列：R语言富集散点图（enrichment scatter plot）生信学习者1 SCI科研绘图系列 r语言数据可视化
介绍富集通路散点图（EnrichmentPathwayScatterPlot）是一种数据可视化工具，用于展示基因集富集分析（GeneSetEnrichmentAnalysis,GSEA）的结果。横坐标是对应基因名称，纵坐标是通路名称，图中的点表示该基因在某个通路下的qvalue，可以简单理解为不同环境下的贡献大小。加载R包导入所需要的R包，在导入前需要用户自己安装。library(readxl)l
Python-Matplotlib安装及简单使用 riyuexingchen0909 python python 图形
在使用NumPy进行学习统计计算时是枯燥的，大量的数据令我们很头疼，所以我们需要把它图形化显示。Matplotlib是一个Python的图形框架，类似于MATLAB和R语言。Matplotlib的官网地址是http://matplotlib.org/，下载地址为http://matplotlib.org/downloads.html，选择对应的版本即可安装，我选择的版本为matplotlib-1.
sublime安装python库_Mac OS 轻松用 Sublime Text 3 配置Python编译环境 weixin_39603397
最近在学习数据分析相关的知识，对比Python和R语言在数据分析领域的优劣，Python更胜一筹。要学习Python，首先需要搭建编译环境。一.编译工具的选择Python的编译工具有两种，1.文本编辑器，SublimeText3,(还有vim,VistualStudioCode),此处重点介绍SublimeText32.集成开发环境(IDE),主要有pycharmpython，iclipsepyt
AAC---LiveData None_Ling
LiveDataLiveData是一个与Activity/Fragment生命周期相关(lifecycle-aware)的Observer类。而这种相关性(awareness)会导致LiveData中的数据只有在Active状态下才会被回调。我们可以通过实现了LifeCycleOwner接口的对象来提供生命周期的感知。而LiveData这种方式会使得不用再考虑Activity或者Fragment的
iOS http封装 374016526 ios 服务器交互 http 网络请求
程序开发避免不了与服务器的交互，这里打包了一个自己写的http交互库。希望可以帮到大家。内置一个basehttp，当我们创建自己的service可以继承实现。 KuroAppBaseHttp *baseHttp = [[KuroAppBaseHttp alloc] init]; [baseHttp setDelegate:self]; [baseHttp
lolcat ：一个在 Linux 终端中输出彩虹特效的命令行工具 brotherlamp linux linux教程 linux视频 linux自学 linux资料
那些相信 Linux 命令行是单调无聊且没有任何乐趣的人们，你们错了，这里有一些有关 Linux 的文章，它们展示着 Linux 是如何的有趣和“淘气” 。在本文中，我将讨论一个名为“lolcat”的小工具 – 它可以在终端中生成彩虹般的颜色。何为 lolcat ? Lolcat 是一个针对 Linux，BSD 和 OSX 平台的工具，它类似于 cat 命令，并为 cat
MongoDB索引管理（1）——[九] eksliang mongodb MongoDB管理索引
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2178427 一、概述数据库的索引与书籍的索引类似，有了索引就不需要翻转整本书。数据库的索引跟这个原理一样，首先在索引中找，在索引中找到条目以后，就可以直接跳转到目标文档的位置，从而使查询速度提高几个数据量级。不使用索引的查询称
Informatica参数及变量 18289753290 Informatica 参数变量
下面是本人通俗的理解，如有不对之处，希望指正 info参数的设置：在info中用到的参数都在server的专门的配置文件中（最好以parma）结尾下面的GLOBAl就是全局的，$开头的是系统级变量，$$开头的变量是自定义变量。如果是在session中或者mapping中用到的变量就是局部变量，那就把global换成对应的session或者mapping名字。 [GLOBAL] $Par
python 解析unicode字符串为utf8编码字符串酷的飞上天空 unicode
php返回的json字符串如果包含中文，则会被转换成\uxx格式的unicode编码字符串返回。在浏览器中能正常识别这种编码，但是后台程序却不能识别，直接输出显示的是\uxx的字符，并未进行转码。转换方式如下 >>> import json >>> q = '{"text":"\u4
Hibernate的总结永夜-极光 Hibernate
1.hibernate的作用,简化对数据库的编码,使开发人员不必再与复杂的sql语句打交道做项目大部分都需要用JAVA来链接数据库，比如你要做一个会员注册的页面，那么获取到用户填写的基本信后，你要把这些基本信息存入数据库对应的表中，不用hibernate还有mybatis之类的框架，都不用的话就得用JDBC，也就是JAVA自己的，用这个东西你要写很多的代码，比如保存注册信
SyntaxError: Non-UTF-8 code starting with '\xc4' 随便小屋 python
刚开始看一下Python语言，传说听强大的，但我感觉还是没Java强吧！写Hello World的时候就遇到一个问题，在Eclipse中写的，代码如下 ''' Created on 2014年10月27日 @author: Logic ''' print("Hello World!"); 运行结果 SyntaxError: Non-UTF-8
学会敬酒礼仪不做酒席菜鸟 aijuans 菜鸟
俗话说，酒是越喝越厚，但在酒桌上也有很多学问讲究，以下总结了一些酒桌上的你不得不注意的小细节。细节一：领导相互喝完才轮到自己敬酒。敬酒一定要站起来，双手举杯。细节二：可以多人敬一人，决不可一人敬多人，除非你是领导。细节三：自己敬别人，如果不碰杯，自己喝多少可视乎情况而定，比如对方酒量，对方喝酒态度，切不可比对方喝得少，要知道是自己敬人。细节四：自己敬别人，如果碰杯，一
《创新者的基因》读书笔记 aoyouzi 读书笔记《创新者的基因》
创新者的基因创新者的“基因”，即最具创意的企业家具备的五种“发现技能”：联想，观察，实验，发问，建立人脉。第一部分破坏性创新，从你开始第一章破坏性创新者的基因如何获得启示：发现以下的因素起到了催化剂的作用：(1) -个挑战现状的问题；(2)对某项技术、某个公司或顾客的观察；(3) -次尝试新鲜事物的经验或实验；(4)与某人进行了一次交谈，为他点醒
表单验证技术百合不是茶 JavaScript DOM对象 String对象事件
js最主要的功能就是验证表单,下面是我对表单验证的一些理解,贴出来与大家交流交流 ,数显我们要知道表单验证需要的技术点, String对象,事件,函数一:String对象;通常是对字符串的操作; 1,String的属性; 字符串.length;表示该字符串的长度; var str= "java"
web.xml配置详解之context-param bijian1013 java servlet web.xml context-param
一.格式定义： <context-param> <param-name>contextConfigLocation</param-name> <param-value>contextConfigLocationValue></param-value> </context-param> 作用：该元
Web系统常见编码漏洞（开发工程师知晓） Bill_chen sql PHP Web fckeditor 脚本
1.头号大敌：SQL Injection 原因：程序中对用户输入检查不严格，用户可以提交一段数据库查询代码，根据程序返回的结果，获得某些他想得知的数据，这就是所谓的SQL Injection，即SQL注入。本质: 对于输入检查不充分，导致SQL语句将用户提交的非法数据当作语句的一部分来执行。示例： String query = "SELECT id FROM users
【MongoDB学习笔记六】MongoDB修改器 bit1129 mongodb
本文首先介绍下MongoDB的基本的增删改查操作，然后，详细介绍MongoDB提供的修改器，以完成各种各样的文档更新操作 MongoDB的主要操作 show dbs 显示当前用户能看到哪些数据库 use foobar 将数据库切换到foobar show collections 显示当前数据库有哪些集合 db.people.update，update不带参数，可
提高职业素养，做好人生规划白糖_ 人生
培训讲师是成都著名的企业培训讲师，他在讲课中提出的一些观点很新颖，在此我收录了一些分享一下。注：讲师的观点不代表本人的观点，这些东西大家自己揣摩。 1、什么是职业规划：职业规划并不完全代表你到什么阶段要当什么官要拿多少钱，这些都只是梦想。职业规划是清楚的认识自己现在缺什么，这个阶段该学习什么，下个阶段缺什么，又应该怎么去规划学习，这样才算是规划。
国外的网站你都到哪边看？ bozch 技术网站国外
学习软件开发技术，如果没有什么英文基础，最好还是看国内的一些技术网站，例如：开源OSchina，csdn，iteye,51cto等等。个人感觉如果英语基础能力不错的话，可以浏览国外的网站来进行软件技术基础的学习，例如java开发中常用的到的网站有apache.org 里面有apache的很多Projects,springframework.org是spring相关的项目网站,还有几个感觉不错的
编程之美-光影切割问题 bylijinnan 编程之美
package a; public class DisorderCount { /**《编程之美》“光影切割问题” * 主要是两个问题： * 1.数学公式（设定没有三条以上的直线交于同一点）： * 两条直线最多一个交点，将平面分成了4个区域； * 三条直线最多三个交点，将平面分成了7个区域； * 可以推出：N条直线 M个交点，区域数为N+M+1。
关于Web跨站执行脚本概念 chenbowen00 Web 安全跨站执行脚本
跨站脚本攻击(XSS)是web应用程序中最危险和最常见的安全漏洞之一。安全研究人员发现这个漏洞在最受欢迎的网站,包括谷歌、Facebook、亚马逊、PayPal,和许多其他网站。如果你看看bug赏金计划,大多数报告的问题属于 XSS。为了防止跨站脚本攻击,浏览器也有自己的过滤器,但安全研究人员总是想方设法绕过这些过滤器。这个漏洞是通常用于执行cookie窃取、恶意软件传播,会话劫持,恶意重定向。在
[开源项目与投资]投资开源项目之前需要统计该项目已有的用户数 comsci 开源项目
现在国内和国外,特别是美国那边,突然出现很多开源项目,但是这些项目的用户有多少,有多少忠诚的粉丝,对于投资者来讲,完全是一个未知数,那么要投资开源项目,我们投资者必须准确无误的知道该项目的全部情况,包括项目发起人的情况,项目的维持时间..项目的技术水平,项目的参与者的势力,项目投入产出的效益.....
oracle alert log file（告警日志文件） daizj oracle 告警日志文件 alert log file
The alert log is a chronological log of messages and errors, and includes the following items: All internal errors (ORA-00600), block corruption errors (ORA-01578), and deadlock errors (ORA-00060)
关于 CAS SSO 文章声明 denger SSO
由于几年前写了几篇 CAS 系列的文章，之后陆续有人参照文章去实现，可都遇到了各种问题，同时经常或多或少的收到不少人的求助。现在这时特此说明几点： 1. 那些文章发表于好几年前了，CAS 已经更新几个很多版本了，由于近年已经没有做该领域方面的事情，所有文章也没有持续更新。 2. 文章只是提供思路，尽管 CAS 版本已经发生变化，但原理和流程仍然一致。最重要的是明白原理，然后
初二上学期难记单词 dcj3sjt126com english word
lesson 课 traffic 交通 matter 要紧；事物 happy 快乐的，幸福的 second 第二的 idea 主意；想法；意见 mean 意味着 important 重要的，重大的 never 从来，决不 afraid 害怕的 fifth 第五的 hometown 故乡，家乡 discuss 讨论；议论 east 东方的 agree 同意；赞成 bo
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N 位随机数字串的 JAVA 生成实现 FX夜归人 java Math 随机数 Random
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spring中少用的注解@primary解析 jackyrong primary
这次看下spring中少见的注解@primary注解，例子 @Component public class MetalSinger implements Singer{ @Override public String sing(String lyrics) { return "I am singing with DIO voice
Java几款性能分析工具的对比 lbwahoo java
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搭建 CentOS 6 服务器(14) - squid、Varnish rensanning varnish
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Spring缓存注解@Cache使用 tom_seed spring
参考资料 http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-spring-cache/ http://swiftlet.net/archives/774 缓存注解有以下三个： @Cacheable @CacheEvict @CachePut
dom4j解析XML时出现"java.lang.noclassdeffounderror: org/jaxen/jaxenexception"错误 xp9802
java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenExc 关键字: java.lang.noclassdeffounderror: org/jaxen/jaxenexception 使用dom4j解析XML时，要快速获取某个节点的数据，使用XPath是个不错的方法，dom4j的快速手册里也建议使用这种方式执行时却抛出以下异常： Exceptio

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