- np.percentile函数详解
肥猪猪爸
大数据人工智能pythonnumpy数据结构数据统计算法
⭐️np.percentile函数np.percentile`是NumPy库中的一个函数，用于计算给定数据数组的指定百分位数。百分位数表示数据中有多少比例的值小于或等于某个值，例如，第25百分位数表示数据中有25%的值小于或等于这个值。np.percentile函数的语法numpy.percentile(a,q,axis=None,out=None,overwrite_input=False,me
- 【numpy1】ipython模块、jupyter模块、Anaconda主要功能、notebook详细功能、数据分析三剑客、numpy实现BMI指数
林光虚霁晓
数据分析ipythonjupyter数据分析
1ipython模块2jupyter模块3Anaconda软件3.1Anaconda主要功能3.2notebook详细功能3.3快捷键使用4数据分析三剑客5numpy模块5.1numpy下载5.2numpy实现BMI指数1ipython模块传统的cmd窗口下进入python解释器编写代码的缺点1.代码不会自动缩进2.代码不会自动提示3.代码颜色过于单调并且也没有行数提示ipython模块下载pip
- Matlab实现多传感器信息融合（D-S证据推论）
冬天都会过去
D-S证据理论是对贝叶斯推理方法推广，主要是利用概率论中贝叶斯条件概率来进行的，贝叶斯条件概率需要知道先验概率。而D-S证据理论不需要知道先验概率，能够很好地表示“不确定”，被广泛用来处理不确定数据。（对来自多传感器数据的融合处理）适用于：信息融合、专家系统、情报分析、法律案件分析、多属性决策分析1、D-S证据理论知识介绍（1）四大定义基本概率分配、信任函数、似然函数、信任区间其中，函数m为识别框
- 概率论中的卷积公式
Ctrl+CV九段手
概率论卷积公式卷积神经网络概率论概率论与数理统计笔记经验分享
目录简介卷积公式的推导与应用实际例子卷积公式在多维情况下的推导和应用是什么？多维卷积的推导多维卷积的应用延伸拓展如何使用卷积公式解决实际问题，例如信号处理中的噪声消除？在统计学中，卷积公式是如何应用于样本量估计和假设检验的？卷积公式在量子力学中的应用有哪些例子？如何证明卷积公式对于独立随机变量之和的概率密度函数的重要性？简介在概率论中，卷积公式是用于计算两个独立随机变量之和的概率密度函数的重要工具
- 亦菲喊你来学机器学习（14） --贝叶斯算法
方世恩
机器学习算法人工智能pythonscikit-learn
文章目录贝叶斯一、贝叶斯定理二、贝叶斯算法的核心概念三、贝叶斯算法的优点与局限优点：局限：四、构建模型训练模型测试模型总结贝叶斯贝叶斯算法（Bayesianalgorithm）是一种基于贝叶斯定理的机器学习方法，主要用于估计模型参数和进行概率推断。以下是对贝叶斯算法的详细解析：一、贝叶斯定理贝叶斯定理是概率论中的一个基本定理，它描述了条件概率之间的关系。该定理的数学表达式为：P(A∣B)=P(B)
- OpenCV：图像几何变换
0010000100
机器视觉opencv计算机视觉图像处理
图像几何变换importnumpyasnpimportcv2ascvimportmatplotlib.pyplotaspltimg=cv.imread('book.jpg')rows,cols,ch=img.shapepts1=np.float32([[151,332],[882,272],[119,1368],[1242,1188]])pts2=np.float32([[0,0],[300,0]
- AI大模型副业变现之路，有技术就有收入！
AI大模型-王哥
人工智能AI大模型大模型大模型学习大模型教程大模型入门
在当今时代，AI大模型的应用越来越广泛，利用这些技术开展副业赚钱已成为可能。以下是一份详细的指南，帮助你了解需要学习的内容以及如何操作。一、需要学习的内容基础知识储备（1）数学知识：线性代数、概率论与数理统计、微积分等，这些是理解AI算法的基础。（2）编程技能：掌握Python编程语言，因为Python在AI领域有丰富的库和框架支持。（3）机器学习原理：了解常见的机器学习算法，如线性回归、决策树、
- c++调用python和numpy混合编程
AIVoyager
c++pythonc++pythonnumpy
目录1.cmake配置2.python脚本3.c++头文件初始化4.c++调用python中的函数，实现功能参考在现代软件开发中，跨语言编程和混合编程的需求日益增长。C++作为一种高效、强大的编程语言，广泛应用于底层开发、游戏引擎、高性能计算等领域。而Python则因其简洁的语法、丰富的库和易于学习的特性，在数据科学、机器学习、Web开发等领域占据重要地位。NumPy是Python中一个用于数值计
- python绘制二维正态分布概率密度图（2d,3d）
马鹿91
pythonnumpy
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.statsimportmultivariate_normal#定义均值和协方差矩阵mean=np.array([0,0])covariance=np.array([[1,0.5],[0.5,1]])#创建一个网格x,y=np.meshgrid(np.linspace(-3,3,500),np.
- 相机标定和图像配准
lqjun0827
算法数码相机
相机标定和图像配准介绍1.相机标定代码说明：注意事项：使用标定结果处理图像：代码说明：注意事项：2.图像配准代码说明：注意事项：介绍基础知识参考：相机的内参和外参1.相机标定相机标定是计算机视觉中的一个重要步骤，它用于确定相机的内部参数（如焦距、主点坐标、畸变参数）和外部参数（如相机在世界坐标系中的位置和方向）。以下是一个使用OpenCV库进行相机标定的Python代码示例：importnumpy
- Matplotlib中文字体不显示，通过配置文件方式永久解决
飞天小女警出击
matplotlib
问题描述：Matplotlib绘图有中文时，出现不显示字，而显示方框常见解决方案是在代码中添加命令，指定字体importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfrompylabimportmplmpl.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#指定默认字体#mpl.rcParams['font.sans-serif']=['S
- PyTorch深度学习模型训练流程的python实现：回归
moyao_miao
python人工智能深度学习pytorch回归
回归的流程与分类基本一致，只需要把评估指标改动一下就行。回归输出的是损失曲线、R^2曲线、训练集预测值与真实值折线图、测试集预测值散点图与真实值折线图。输出效果如下：注意：预测值与真实值图像处理为按真实值排序，图中呈现的升序与数据集趋势无关。代码如下：fromfunctoolsimportpartialimportnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.prepr
- 环境配置的相关问题
月亮月亮要去太阳
python
一、shap安装踩坑遇到错误：AmodulethatwascompiledusingNumPy1.xcannotberuninNumPy2.0.0asitmaycrash.Tosupportboth1.xand2.xversionsofNumPy,modulesmustbecompiledwithNumPy2.0.Somemodulemayneedtorebuildinsteade.g.with'
- 深度学习五种不同代码实现,神经网络,机器学习
学呗～那不然呢
pycharm
第一种importnumpyasnpimporttensorflowastfmnist=tf.keras.datasets.mnistimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlibmatplotlib.use("TkAgg")(x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data()x_train=x_train
- 《利用Python进行数据分析》 附录 A.3 广播
CCC考研
附录A高阶NumpyA.3广播广播描述了算法如何在不同形状的数组之间进行运算。它是一个强大的功能，但可能会导致混淆，即使对于有经验的用户也是如此。1.最简单的广播示例发生在将标量值与数组组合的时候（见图A-1）图A-1:简单广播注：有关此操作的说明，请参见图A-2。对行进行减均值的广播需要更小心。幸运的是，只要遵循规则，就可以在数组的任何维度上对潜在较低维度值进行广播（例如从二维数组的每一列中减去
- 小琳 AI 课堂：机器学习
小琳ai
小琳AI课堂人工智能机器学习
嘿，朋友们！欢迎来到小琳AI课堂机器学习：如同让计算机拥有超能力的神奇魔法机器学习，这门超酷的多领域交叉学科，居然融合了概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等等好多学科。它的关键就在于让计算机凭借数据和算法去学习，然后像个小超人似的，拥有预测和决策的超强能力！从技术实现的层面来讲，主要分成监督学习、无监督学习和强化学习这三大类别监督学习：在有标记的数据集上展开学习。打个比方哈，根据已知的
- 【问题解决】ImportError: numpy.core.multiarray failed to import
多恩Stone
编程学习numpy计算机视觉人工智能pythonpytorchopencv
问题描述在importcv2时出现以下报错RuntimeError:modulecompiledagainstABIversion0x1000009butthisversionofnumpyis0x2000000Traceback(mostrecentcalllast):File"/xxx/mxxx.py",line2,inimportcv2File"/xxx/lib/python3.10/sit
- Pytorch创建张量
胡乱儿起个名
PyTorch框架pytorch人工智能python
文章目录1.torch.from_numpy()2.torch.zeros()3.torch.ones()4.torch.arange()5.torch.linspace()6.torch.logspace()7.torch.eye()8.torch.empty()9.torch.full()10.torch.complex()10.torch.rand()10.torch.randint()11
- Python中的 NumPy与Pandas库介绍
天蓝蓝23528
pythonnumpypandas
PythonNumPy与Pandas库介绍一、NumPy库介绍NumPy（NumericalPython的缩写）是Python中一个非常核心且广泛使用的科学计算库。它提供了高性能的多维数组对象（ndarray）以及对这些数组进行操作的各种函数和工具，使得在Python中进行大规模数据处理和数值计算变得更加简单和高效。NumPy是许多高级数据分析库（如Pandas、SciPy）的底层库，为Pytho
- 计算机保研/考研面试题——数学篇
安晴晚风
计算机保研/考研专业课面试考研面试
笔者在2023年参加了部分985和华五计算机夏令营和预推免面试，遇到了不少数学问题，以下是笔者的一些总结，从高数、线代、概率论三个方面讨论。（对保研er和考研er均适用，如需要其他学科的问题请关注我~）相关文章：计算机保研/考研面试题——数据结构与算法篇-CSDN博客计算机保研/考研面试题——操作系统篇-CSDN博客计算机保研/考研面试题——计算机网络篇-CSDN博客计算机保研/考研面试题——编程
- Scikit-learn：用于数据挖掘和数据分析的简单而有效的工具，建立在 NumPy, SciPy 和 Matplotlib 上。
Jr_l
#数据科学数据挖掘scikit-learn数据分析
引言Scikit-learn是一个基于Python的机器学习库，旨在为数据挖掘和数据分析提供简单而有效的工具。它建立在强大的科学计算库之上，包括NumPy、SciPy和Matplotlib，提供了丰富的机器学习算法和工具，如分类、回归、聚类、降维、模型选择和数据预处理等。Scikit-learn的API设计简洁，使用方便，且拥有高效的实现，因此在学术研究和工业界中得到了广泛应用。无论是数据科学家还
- 中心极限定理
不倒的不倒翁先森
概率论
中心极限定理（CentralLimitTheorem，CLT）是概率论中的一个重要定理，它说明了在某些条件下，独立随机变量的和（或平均值）趋向于正态分布的性质。具体来说，中心极限定理可以描述为：定理表述：设(X1,X2,…,Xn)(X_1,X_2,\dots,X_n)(X1,X2,…,Xn)是一组相互独立、服从相同分布的随机变量，其数学期望为μ\muμ，方差为σ2\sigma^2σ2（有限且不为零
- 深度学习--常用的调整张量形状的方法总结
Ambition_LAO
深度学习
在深度学习中，调整张量的形状是一个常见且重要的操作。它使我们能够调整数据的形式以适应模型的输入要求或进行其他处理。以下是一些常用的调整张量形状的方法，以及这些方法的详细解释和应用场景。1.reshape()功能：reshape()方法用于将张量重新调整为指定的形状，而不改变数据的顺序或总的元素数量。如何使用：在TensorFlow中，可以使用tf.reshape()。在NumPy中，可以使用.re
- python库——sklearn的关键组件和参数设置
零 度°
pythonpythonsklearn
文章目录模型构建线性回归逻辑回归决策树分类器随机森林支持向量机K-近邻模型评估交叉验证性能指标特征工程主成分分析标准化和归一化scikit-learn，简称sklearn，是Python中一个广泛使用的机器学习库，它建立在NumPy、SciPy和Matplotlib这些科学计算库之上。sklearn提供了简单而有效的工具来进行数据挖掘和数据分析。我们将介绍sklearn中一些关键组件的参数设置。模
- python blender bvh2fbx
GO·GO·GO
pythonblender开发语言
importosimportrandomimportnumpyasnpimportos.pathimportbpybvh_in=r"predict.bvh"fbx_out=r"predict.fbx"file_name_with_extension=os.path.basename(bvh_in)filename,file_extension=os.path.splitext(file_name_
- 24.8.10学习笔记
kkkkk021106
学习笔记
深度剖析猫狗分类CNN代码：importtorchfromtorchimportnnfromcatdogimportMyAlexNetimportnumpyasnpfromtorch.optimimportlr_schedulerimportosfromtorchvisionimporttransformsfromtorchvision.datasetsimportImageFolderfromt
- 使用Python去除PNG图片背景
天天进步2015
pythonpython开发语言
要使用Python自动去除PNG图片的背景，你可以使用remove.bg的API，或者使用一些图像处理库如OpenCV和Pillow结合MaskR-CNN等深度学习模型。以下是一个使用Pillow库的简单示例：安装所需库：pipinstallpillownumpy使用以下代码去除背景：fromPILimportImageimportnumpyasnpdefremove_background(ima
- 科研绘图系列：Python语言箱线图
生信学习者2
R语言可视化python开发语言数据分析数据可视化
介绍不同分组的python语言箱线图加载Python包importsysimportpandasaspdimportnumpyasnpimportscipyasspfromscipyimportstatsimportrandomimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotaspltfrommatplotlib
- 打印出ckpt里的所有变量和值
yalesaleng
参考：http://blog.csdn.net/helei001/article/details/56489658fromtensorflow.pythonimportpywrap_tensorflowimportosimportnumpyasnpimporttensorlayerastl#print出ckpt里的所有变量model_dir='./logs_vgg16/case_64'checkp
- python isin_python numpy isin用法及代码示例
weixin_39535527
pythonisin
计算test_elements中的元素，仅在元素上广播。返回一个与元素具有相同形状的布尔数组，为true，其中element的元素位于test_elements中，否则为False。参数：element：：array_like输入数组。test_elements：：array_like用于测试每个元素值的值。如果它是array或数组，则将其展平。有关非类数组参数的行为，请参见注释。assume_u
- 分享100个最新免费的高匿HTTP代理IP
mcj8089
代理IP代理服务器匿名代理免费代理IP最新代理IP
推荐两个代理IP网站：
1. 全网代理IP：http://proxy.goubanjia.com/
2. 敲代码免费IP：http://ip.qiaodm.com/
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- mysql高级特性之数据分区
annan211
java数据结构mongodb分区mysql
mysql高级特性
1 以存储引擎的角度分析，分区表和物理表没有区别。是按照一定的规则将数据分别存储的逻辑设计。器底层是由多个物理字表组成。
2 分区的原理
分区表由多个相关的底层表实现，这些底层表也是由句柄对象表示，所以我们可以直接访问各个分区。存储引擎管理分区的各个底层
表和管理普通表一样(所有底层表都必须使用相同的存储引擎)，分区表的索引只是
- JS采用正则表达式简单获取URL地址栏参数
chiangfai
js地址栏参数获取
GetUrlParam:function GetUrlParam(param){
var reg = new RegExp("(^|&)"+ param +"=([^&]*)(&|$)");
var r = window.location.search.substr(1).match(reg);
if(r!=null
- 怎样将数据表拷贝到powerdesigner (本地数据库表)
Array_06
powerDesigner
==================================================
1、打开PowerDesigner12，在菜单中按照如下方式进行操作
file->Reverse Engineer->DataBase
点击后，弹出 New Physical Data Model 的对话框
2、在General选项卡中
Model name:模板名字，自
- logbackのhelloworld
飞翔的马甲
日志logback
一、概述
1.日志是啥？
当我是个逗比的时候我是这么理解的：log.debug()代替了system.out.print();
当我项目工作时，以为是一堆得.log文件。
这两天项目发布新版本，比较轻松，决定好好地研究下日志以及logback。
传送门1：日志的作用与方法：
http://www.infoq.com/cn/articles/why-and-how-log
上面的作
- 新浪微博爬虫模拟登陆
随意而生
新浪微博
转载自：http://hi.baidu.com/erliang20088/item/251db4b040b8ce58ba0e1235
近来由于毕设需要，重新修改了新浪微博爬虫废了不少劲，希望下边的总结能够帮助后来的同学们。
现行版的模拟登陆与以前相比，最大的改动在于cookie获取时候的模拟url的请求
- synchronized
香水浓
javathread
Java语言的关键字，可用来给对象和方法或者代码块加锁，当它锁定一个方法或者一个代码块的时候，同一时刻最多只有一个线程执行这段代码。当两个并发线程访问同一个对象object中的这个加锁同步代码块时，一个时间内只能有一个线程得到执行。另一个线程必须等待当前线程执行完这个代码块以后才能执行该代码块。然而，当一个线程访问object的一个加锁代码块时，另一个线程仍然
- maven 简单实用教程
AdyZhang
maven
1. Maven介绍 1.1. 简介 java编写的用于构建系统的自动化工具。目前版本是2.0.9，注意maven2和maven1有很大区别，阅读第三方文档时需要区分版本。 1.2. Maven资源 见官方网站；The 5 minute test，官方简易入门文档；Getting Started Tutorial，官方入门文档；Build Coo
- Android 通过 intent传值获得null
aijuans
android
我在通过intent 获得传递兑现过的时候报错，空指针,我是getMap方法进行传值，代码如下 1 2 3 4 5 6 7 8 9
public
void
getMap(View view){
Intent i =
- apache 做代理 报如下错误：The proxy server received an invalid response from an upstream
baalwolf
response
网站配置是apache＋tomcat,tomcat没有报错，apache报错是：
The proxy server received an invalid response from an upstream server. The proxy server could not handle the request GET /. Reason: Error reading fr
- Tomcat6 内存和线程配置
BigBird2012
tomcat6
1、修改启动时内存参数、并指定JVM时区 （在windows server 2008 下时间少了8个小时）
在Tomcat上运行j2ee项目代码时，经常会出现内存溢出的情况，解决办法是在系统参数中增加系统参数：
window下， 在catalina.bat最前面
set JAVA_OPTS=-XX:PermSize=64M -XX:MaxPermSize=128m -Xms5
- Karam与TDD
bijian1013
KaramTDD
一.TDD
测试驱动开发（Test-Driven Development,TDD）是一种敏捷（AGILE）开发方法论，它把开发流程倒转了过来，在进行代码实现之前，首先保证编写测试用例，从而用测试来驱动开发（而不是把测试作为一项验证工具来使用）。
TDD的原则很简单：
a.只有当某个
- [Zookeeper学习笔记之七]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.States
bit1129
zookeeper
public enum States {
CONNECTING, //Zookeeper服务器不可用，客户端处于尝试链接状态
ASSOCIATING, //？？？
CONNECTED, //链接建立，可以与Zookeeper服务器正常通信
CONNECTEDREADONLY, //处于只读状态的链接状态，只读模式可以在
- 【Scala十四】Scala核心八：闭包
bit1129
scala
Free variable A free variable of an expression is a variable that’s used inside the expression but not defined inside the expression. For instance, in the function literal expression (x: Int) => (x
- android发送json并解析返回json
ronin47
android
package com.http.test;
import org.apache.http.HttpResponse;
import org.apache.http.HttpStatus;
import org.apache.http.client.HttpClient;
import org.apache.http.client.methods.HttpGet;
import
- 一份IT实习生的总结
brotherlamp
PHPphp资料php教程php培训php视频
今天突然发现在不知不觉中自己已经实习了 3 个月了，现在可能不算是真正意义上的实习吧，因为现在自己才大三，在这边撸代码的同时还要考虑到学校的功课跟期末考试。让我震惊的是，我完全想不到在这 3 个月里我到底学到了什么，这是一件多么悲催的事情啊。同时我对我应该 get 到什么新技能也很迷茫。所以今晚还是总结下把，让自己在接下来的实习生活有更加明确的方向。最后感谢工作室给我们几个人这个机会让我们提前出来
- 据说是2012年10月人人网校招的一道笔试题-给出一个重物重量为X,另外提供的小砝码重量分别为1，3，9。。。3^N。 将重物放到天平左侧，问在两边如何添加砝码
bylijinnan
java
public class ScalesBalance {
/**
* 题目：
* 给出一个重物重量为X,另外提供的小砝码重量分别为1，3，9。。。3^N。 （假设N无限大，但一种重量的砝码只有一个）
* 将重物放到天平左侧，问在两边如何添加砝码使两边平衡
*
* 分析：
* 三进制
* 我们约定括号表示里面的数是三进制，例如 47=(1202
- dom4j最常用最简单的方法
chiangfai
dom4j
要使用dom4j读写XML文档,需要先下载dom4j包,dom4j官方网站在 http://www.dom4j.org/目前最新dom4j包下载地址:http://nchc.dl.sourceforge.net/sourceforge/dom4j/dom4j-1.6.1.zip
解开后有两个包,仅操作XML文档的话把dom4j-1.6.1.jar加入工程就可以了,如果需要使用XPath的话还需要
- 简单HBase笔记
chenchao051
hbase
一、Client-side write buffer 客户端缓存请求 描述：可以缓存客户端的请求，以此来减少RPC的次数，但是缓存只是被存在一个ArrayList中，所以多线程访问时不安全的。 可以使用getWriteBuffer()方法来取得客户端缓存中的数据。 默认关闭。 二、Scan的Caching 描述： next( )方法请求一行就要使用一次RPC,即使
- mysqldump导出时出现when doing LOCK TABLES
daizj
mysqlmysqdump导数据
执行 mysqldump -uxxx -pxxx -hxxx -Pxxxx database tablename > tablename.sql
导出表时，会报
mysqldump: Got error: 1044: Access denied for user 'xxx'@'xxx' to database 'xxx' when doing LOCK TABLES
解决
- CSS渲染原理
dcj3sjt126com
Web
从事Web前端开发的人都与CSS打交道很多，有的人也许不知道css是怎么去工作的，写出来的css浏览器是怎么样去解析的呢？当这个成为我们提高css水平的一个瓶颈时，是否应该多了解一下呢？
一、浏览器的发展与CSS
- 《阿甘正传》台词
dcj3sjt126com
Part Ⅰ:
《阿甘正传》Forrest Gump经典中英文对白
Forrest: Hello! My names Forrest. Forrest Gump. You wanna Chocolate? I could eat about a million and a half othese. My momma always said life was like a box ochocol
- Java处理JSON
dyy_gusi
json
Json在数据传输中很好用，原因是JSON 比 XML 更小、更快，更易解析。
在Java程序中，如何使用处理JSON，现在有很多工具可以处理，比较流行常用的是google的gson和alibaba的fastjson，具体使用如下：
1、读取json然后处理
class ReadJSON
{
public static void main(String[] args)
- win7下nginx和php的配置
geeksun
nginx
1. 安装包准备
nginx : 从nginx.org下载nginx-1.8.0.zip
php： 从php.net下载php-5.6.10-Win32-VC11-x64.zip， php是免安装文件。
RunHiddenConsole: 用于隐藏命令行窗口
2. 配置
# java用8080端口做应用服务器，nginx反向代理到这个端口即可
p
- 基于2.8版本redis配置文件中文解释
hongtoushizi
redis
转载自： http://wangwei007.blog.51cto.com/68019/1548167
在Redis中直接启动redis-server服务时, 采用的是默认的配置文件。采用redis-server xxx.conf 这样的方式可以按照指定的配置文件来运行Redis服务。下面是Redis2.8.9的配置文
- 第五章 常用Lua开发库3-模板渲染
jinnianshilongnian
nginxlua
动态web网页开发是Web开发中一个常见的场景，比如像京东商品详情页，其页面逻辑是非常复杂的，需要使用模板技术来实现。而Lua中也有许多模板引擎，如目前我在使用的lua-resty-template，可以渲染很复杂的页面，借助LuaJIT其性能也是可以接受的。
如果学习过JavaEE中的servlet和JSP的话，应该知道JSP模板最终会被翻译成Servlet来执行；而lua-r
- JZSearch大数据搜索引擎
颠覆者
JavaScript
系统简介：
大数据的特点有四个层面：第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别；第二，数据类型繁多。网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。第四，处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume，Variety，Value，Velocity。大数据搜索引
- 10招让你成为杰出的Java程序员
pda158
java编程框架
如果你是一个热衷于技术的
Java 程序员， 那么下面的 10 个要点可以让你在众多 Java 开发人员中脱颖而出。
1. 拥有扎实的基础和深刻理解 OO 原则 对于 Java 程序员，深刻理解 Object Oriented Programming（面向对象编程）这一概念是必须的。没有 OOPS 的坚实基础，就领会不了像 Java 这些面向对象编程语言
- tomcat之oracle连接池配置
小网客
oracle
tomcat版本7.0
配置oracle连接池方式：
修改tomcat的server.xml配置文件：
<GlobalNamingResources>
<Resource name="utermdatasource" auth="Container"
type="javax.sql.DataSou
- Oracle 分页算法汇总
vipbooks
oraclesql算法.net
这是我找到的一些关于Oracle分页的算法，大家那里还有没有其他好的算法没？我们大家一起分享一下！
-- Oracle 分页算法一
select * from (
select page.*,rownum rn from (select * from help) page
-- 20 = (currentPag
