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python收藏家
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支持向量机(SVM)是一种监督机器学习算法,可用于分类和回归任务。在本文中,我们将重点关注使用SVM进行图像分类。当计算机处理图像时,它将其视为二维像素阵列。数组的大小对应于图像的分辨率,例如,如果图像是200像素宽和200像素高,则数组的尺寸为200x200x3。前两个维度分别表示图像的宽度和高度,而第三个维度表示RGB颜色通道。数组中的值范围为0到255,表示每个点处像素的强度。为了使用SVM
- Python生成成绩报告单:从理论到实践
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在教育信息化日益普及的今天,自动化生成和处理学生成绩报告单已成为学校和教育机构的一项重要任务。Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言,非常适合用于这种数据处理和报告生成任务。本文将详细介绍如何使用Python生成成绩报告单,包括理论概述和完整的代码示例。一、理论概述1.数据存储与处理生成成绩报告单的第一步是存储和处理学生成绩数据。常见的数据存储方式包括CSV文件、Excel文件和数据库。
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认识NoSQLNoSQL,泛指非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起,传统的关系数据库在处理web2.0网站,特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心,出现了很多难以克服的问题,而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战,特别是大数据应用难题。NoSQL特点方便扩展(
- CTF学习笔记——[ACTF2020 新生赛]BackupFile
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一、[ACTF2020新生赛]BackupFile1.题目2.解题步骤看了一眼源码什么都没有。难道要暴力扫目录?先试试flag.php阿这还真有…但是还是什么都没有显示。再试试index.php的备份呢?备份有点东西。审计一下发现是弱类型。这段源码的大意就是输入一个key变量,如果key=str(123ffwsfwefwf24r2f32ir23jrw923rskfjwtsw54w3),那么打印fl
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- P5学习笔记
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本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者:K同学啊运动鞋品牌识别设置GPU导入数据构建CNN模型编写训练函数编写测试函数设置动态学习率等间隔动态调整自定义调整多间隔调整余弦退火正式训练结果可视化使用模型进行预测个人总结设置GPUimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorchvision.transformsastransformsimporttorchv
- 【学习笔记】昇思25天学习打卡(D14)CV05-SSD目标检测.ipynb
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SSD目标检测模型简介SSD,全称SingleShotMultiBoxDetector,是WeiLiu在ECCV2016上提出的一种目标检测算法。使用NvidiaTitanX在VOC2007测试集上,SSD对于输入尺寸300x300的网络,达到74.3%mAP(meanAveragePrecision)以及59FPS;对于512x512的网络,达到了76.9%mAP,超越当时最强的FasterRC
- 【gopher的java学习笔记】一文讲懂controller,service,mapper,entity是什么
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刚开始上手Java和Spring时,就被controller,service,mapper,entity这几个词搞懵了,搞不懂这些究竟代表什么,感觉使用golang开发的时候也没太接触过这些名词啊~经过两三个月的开发后,逐渐搞懂了这几个词的意义,也对为什么要这么分有了一点见解,总结了一下希望能帮到各位刚刚接触Java和Spring的同学。组件介绍Entity(实体)作用:代表数据库中的表结构,是数
- 深度学习中高斯噪声:为什么以及如何使用
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点击上方“小白学视觉”,选择加"星标"或“置顶”重磅干货,第一时间送达来源:DeepHubIMBA本文约1800字,建议阅读8分钟高斯噪声是深度学习中用于为输入数据或权重添加随机性的一种技术。在数学上,高斯噪声是一种通过向输入数据添加均值为零和标准差(σ)的正态分布随机值而产生的噪声。正态分布,也称为高斯分布,是一种连续概率分布,由其概率密度函数(PDF)定义:pdf(x)=(1/(σ*sqrt(
- 深度强化学习在高频交易中的动态策略优化与收益提升
二进制独立开发
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文章目录1.高频交易的核心挑战与强化学习的适应性1.1高频交易中的核心问题1.2强化学习的适配性分析2.基于深度Q网络(DQN)的高频交易策略设计2.1状态空间构建:从LOB到特征工程2.2动作空间与奖励函数设计2.3DQN模型架构与训练优化3.业务视角下的策略优化与风险管理3.1策略有效性验证3.2实时部署与延迟优化3.3合规与伦理考量4.实验:基于NASDAQLOB数据的策略对比4.1数据集与
- 算法学习019 BFS实现迷踪步 c++算法学习 中小学算法思维学习 比赛算法题解 信奥算法解析
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信奥算法详解算法宽度优先BFSC++BFS广度优先算法c++迷宫步数c++迷踪步
C++BFS实现迷踪步一、题目要求1、编程实现有一个n行m列的方格迷宫,用0表示可以通过,用1表示不可以通过,每一步可以向上、下、左、右任意方向移动一格,请计算从左上角(1,1)位置移动到右下角(n,m)位置,最少移动多少步?2、输入输出输入描述:第一行输入矩阵大小n和m
- 软件工程 案例分析作业
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编程语言人工智能javapython大数据
现代软件工程构建之法作业https://bbs.csdn.net/forums/SoftwareEngineering?typeId=1723软件工程作业案例分析很多同学有疑惑:软件工程课是否就是枯燥的理论课?或者是几个牛人拼命写代码,其他人抱大腿的课?要不然就是学习一个程序语言,练习某个框架,搞一个职业培训的课?都不对!软件工程有理论,有实践,更重要的是分析,思辨,总结。在课程中,同学们自己组织
- 理解inode
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inode是一个重要概念,是理解Unix/Linux文件系统和硬盘储存的基础。我觉得,理解inode,不仅有助于提高系统操作水平,还有助于体会Unix设计哲学,即如何把底层的复杂性抽象成一个简单概念,从而大大简化用户接口。下面就是我的inode学习笔记,尽量保持简单。===================================理解inode作者:阮一峰一、inode是什么?理解inode
- 【机器学习】必会降维算法之:多维缩放(MDS)
Carl_奕然
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多维缩放(MDS)1、引言2、多维缩放(MDS)2.1定义2.2应用场景2.3核心原理2.4实现方式2.5算法公式2.6代码示例3、总结1、引言小鱼:最近小屌丝在休假,难得的清闲,我这也闲言少叙,书归正传,咱就聊一聊降为算法之:多维缩放(MDS)在机器学习和数据科学领域,多维缩放(MultidimensionalScaling,简称MDS)是一种常用的降维技术。它能够在尽可能保留原始数据点间距离的
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我整理的一些关于【Docker】的项目学习资料(附讲解~~)和大家一起分享、学习一下:https://d.51cto.com/xltfov理解Docker和构建过程中的命令问题:处理“dockerbuildsnotacommand”错误Docker是一种流行的容器化技术,它允许开发者将应用程序及其所有依赖项打包到一个标准化的单元(容器)中,确保应用在任何环境中都能一致地运行。然而,在使用Docke
- 智能推理的革命:DeepSeek-R1 深度解析其算法与实现
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在人工智能(AI)领域,语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)正以惊人的速度发展,变得越来越智能,能够理解和生成复杂的语言内容。然而,尽管现有的模型在许多任务上表现出色,它们在深度推理和逻辑思维方面仍有显著的提升空间。DeepSeek-R1的出现,正是为了解决这一问题,通过强化学习(ReinforcementLearning,RL)赋予语言模型更强大的推理能力,开创了LLMs
- 转帖-在Eclipse中开发JSF
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(转自http://www.blogjava.net/gaofeng/articles/127842.html作者:Java.net)Eclipse3.3刚刚发布,正在学习JSF,于是使用Eclipse3.3做了一个JSF的Demo,很简单,主要是页面的跳转、组件和Bean的绑定等基础...1、工具准备:Eclipse3.3WTP2.0(最好下载一个all-in-one的版本..省的麻烦)...依
- package.json依赖包漏洞之yargs-Parser输入验证错误漏洞
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背景有个安全扫描的流水线,扫描了负责的项目之后,发现一些漏洞。需要说明的是,这个扫描只是针对package.json文件。扫的是依赖树,而不是项目源代码,也不是打包后的代码。但既然是漏洞,都是可以好好学习下的。yargs-Parser输入验证错误漏洞(CVE-2020-7608)被扫描出来的是下面这样的:详情请查看:package.json依赖包漏洞之yargs-Parser输入验证错误漏洞
- package.json依赖包漏洞之nodejs-glob-parent正则表达式拒绝服务漏洞
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背景有个安全扫描的流水线,扫描了负责的项目之后,发现一些漏洞。需要说明的是,这个扫描只是针对package.json文件,扫的是依赖树,而不是项目源代码,也不是打包后的代码。但既然是漏洞,都是可以好好学习下的。nodejs-glob-parent正则表达式拒绝服务漏洞(CVE-2020-28469)被扫描出来的是下面这样的:从阿里云漏洞库中可以知道具体是什么漏洞。CVE-2020-28469漏洞的
- 第38周:猫狗识别 (Tensorflow实战第八周)
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目录前言一、前期工作1.1设置GPU1.2导入数据输出二、数据预处理2.1加载数据2.2再次检查数据2.3配置数据集2.4可视化数据三、构建VGG-16网络3.1VGG-16网络介绍3.2搭建VGG-16模型四、编译五、训练模型六、模型评估七、预测总结前言本文为中的学习记录博客原作者:说在前面1)本周任务:了解model.train_on_batch()并运用;了解tqdm,并使用tqdm实现可视
- 如何在 Ubuntu 20.04 或 22.04 上安装 Python 3
百川Cs
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以下是关于如何在Ubuntu20.04或22.04上安装Python3的详细步骤。Python是一种广泛使用的编程语言,适用于自动化、数据分析、机器学习等领域。Ubuntu系统通常预装了Python3,但如果需要安装或升级到最新版本,可以按照以下方法操作。检查系统是否已安装Python3打开终端(快捷键:Ctrl+Alt+T)。输入以下命令检查是否已安装Python3:python3--versi
- 【Java学习】从0到1掌握行为抽象与Lambda表达式:分区的深度解析与实战指南
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一起学学Java【二】java学习开发语言
关注墨瑾轩,带你探索编程的奥秘!超萌技术攻略,轻松晋级编程高手技术宝库已备好,就等你来挖掘订阅墨瑾轩,智趣学习不孤单即刻启航,编程之旅更有趣从0到1掌握行为抽象与Lambda表达式:分区的深度解析与实战指南!引言在现代编程中,行为抽象和Lambda表达式是提高代码可读性和灵活性的重要工具。特别是在Java8引入的流(Stream)API和分区功能,更是让处理集合数据变得简单而优雅。今天,我们就一起
- Pywinauto 快速学习指南
口_天_光健
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Pywinauto技术指南一、基础概念(一)控件(Widgets)在Windows应用程序中,控件是用户界面的基本组成部分,如按钮、文本框、下拉列表等。Pywinauto提供了方法来识别和操作这些控件。(二)应用程序(Applications)代表正在运行的Windows应用程序。可以使用Pywinauto启动、连接和操作应用程序。(三)窗口(Windows)应用程序中的窗口是用户与之交互的界面。
- 咱们继续学Java——高级篇 第二百五十五篇:之Java进阶之本地方法:Windows注册表访问代码的终极解读
一杯年华@编程空间
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咱们继续学Java——高级篇第二百五十五篇:之Java进阶之本地方法:Windows注册表访问代码的终极解读在Java学习的道路上,我们不断追求代码理解的深度,每一次对复杂代码的终极解读都是成长的重要里程碑。我写这篇博客的目的,就是希望与大家一同深入剖析Java本地方法中访问Windows注册表的剩余关键代码,助力大家在Java与其他语言交互编程领域掌握最核心的技能。今天,我们将详细解读Win32
- Hibernate不是过时了么?SpringDataJpa又是什么?和Mybatis有什么区别?
芝士汉堡 ིྀིྀ
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一、前言ps:大三下学期,拿到了一份实习。进入公司后发现用到的技术栈有SpringDataJpa\Hibernate,但对于持久层框架我只接触了Mybatis\Mybatis-Plus,所以就来学习一下SpringDataJpa。1.回顾MyBatis来自官方文档的介绍:MyBatis是一款优秀的持久层框架,它支持定制化SQL、存储过程以及高级映射。MyBatis避免了几乎所有的JDBC代码和手动
- 深度学习|表示学习|卷积神经网络|由参数共享引出的特征图|08
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如是我闻:FeatureMap(特征图)的概念与ParameterSharing(参数共享)密切相关。换句话说,参数共享是生成FeatureMap的基础。FeatureMap是卷积操作的核心产物,而卷积操作的高效性正是由参数共享带来的。下面我们详细看一下FeatureMap和ParameterSharing之间的关系:1.什么是FeatureMap?定义:FeatureMap是卷积操作生成的输出结
- 移动应用开发技术 架构图
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移动应用相关视频讲解:AIGC和微信的辅助学习移动应用开发技术架构图移动应用开发技术架构图是移动应用程序员必备的工具之一。它展示了一个应用程序的各个部分如何相互交互,以及它们之间的关系。在这篇文章中,我们将简要介绍移动应用开发技术架构图的基本概念,并使用代码示例来说明其重要性。架构图的重要性移动应用开发技术架构图对于理解一个应用程序的整体设计和功能至关重要。它可以帮助开发人员更好地组织代码,减少代
- Vue企业开发实战——学习心得
sienn
vue.js前端javascript
一、Vue.js简介Vue.js是一个渐进式JavaScript框架,用于构建用户界面。它与其他大型框架的不同之处在于,Vue被设计为可以自底向上逐层应用。Vue的核心库只关注视图层,不仅易于上手,也便于与第三方库或已有项目整合。二、环境配置安装Node.js和npm:Vue.js的开发需要使用Node.js和npm(Node包管理器)。可以从Node.js的官网下载并安装Node.js,它会自动
- KNOWLEDGE UNLEARNING FOR MITIGATING PRIVACY RISKS IN LANGUAGE MODELS
绒绒毛毛雨
语言模型人工智能自然语言处理
文章目录摘要1引言2相关工作2.1语言模型的隐私方法2.2机器去学习2.3语言模型中的记忆3语言模型中的知识去学习3.1方法论3.2量化语言模型的隐私风险4实验4.1模型、数据集和配置4.2主要实验4.3知识去学习的分析5结论摘要预训练语言模型(LMs)在初始预训练过程中记忆了大量知识,包括可能侵犯个人隐私和身份的信息。以往针对语言模型隐私问题的研究主要集中在数据预处理和差分隐私方法上,这两者都需
- 数据挖掘中的关联规则--面向频繁项集的A-Priori算法
绒绒毛毛雨
大数据挖掘算法数据挖掘python
文章目录一、频繁项集与关联规则学习1.实体与关系2.支持度与频繁项集3.关联规则二、寻找频繁项集1.频繁项集发现的挑战三角矩阵项对计数值的三元组存储方法2.频繁项集的单调性3.面向项对的A-Priori算法4.PCY算法哈希表创建第二遍扫描5、多阶段算法6、多哈希算法7、随机化算法8、SON算法9、Toivonen算法三、频繁项集小实践:消费者购买记录模拟数据示例具体问题分析一、频繁项集与关联规则
- rust的指针作为函数返回值是直接传递,还是先销毁后创建?
wudixiaotie
返回值
这是我自己想到的问题,结果去知呼提问,还没等别人回答, 我自己就想到方法实验了。。
fn main() {
let mut a = 34;
println!("a's addr:{:p}", &a);
let p = &mut a;
println!("p's addr:{:p}", &a
- java编程思想 -- 数据的初始化
百合不是茶
java数据的初始化
1.使用构造器确保数据初始化
/*
*在ReckInitDemo类中创建Reck的对象
*/
public class ReckInitDemo {
public static void main(String[] args) {
//创建Reck对象
new Reck();
}
}
- [航天与宇宙]为什么发射和回收航天器有档期
comsci
地球的大气层中有一个时空屏蔽层,这个层次会不定时的出现,如果该时空屏蔽层出现,那么将导致外层空间进入的任何物体被摧毁,而从地面发射到太空的飞船也将被摧毁...
所以,航天发射和飞船回收都需要等待这个时空屏蔽层消失之后,再进行
&
- linux下批量替换文件内容
商人shang
linux替换
1、网络上现成的资料
格式: sed -i "s/查找字段/替换字段/g" `grep 查找字段 -rl 路径`
linux sed 批量替换多个文件中的字符串
sed -i "s/oldstring/newstring/g" `grep oldstring -rl yourdir`
例如:替换/home下所有文件中的www.admi
- 网页在线天气预报
oloz
天气预报
网页在线调用天气预报
<%@ page language="java" contentType="text/html; charset=utf-8"
pageEncoding="utf-8"%>
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transit
- SpringMVC和Struts2比较
杨白白
springMVC
1. 入口
spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter(这里要指出,filter和servlet是不同的。以前认为filter是servlet的一种特殊),这样就导致了二者的机制不同,这里就牵涉到servlet和filter的区别了。
参见:http://blog.csdn.net/zs15932616453/article/details/8832343
2
- refuse copy, lazy girl!
小桔子
copy
妹妹坐船头啊啊啊啊!都打算一点点琢磨呢。文字编辑也写了基本功能了。。今天查资料,结果查到了人家写得完完整整的。我清楚的认识到:
1.那是我自己觉得写不出的高度
2.如果直接拿来用,很快就能解决问题
3.然后就是抄咩~~
4.肿么可以这样子,都不想写了今儿个,留着作参考吧!拒绝大抄特抄,慢慢一点点写!
- apache与php整合
aichenglong
php apache web
一 apache web服务器
1 apeche web服务器的安装
1)下载Apache web服务器
2)配置域名(如果需要使用要在DNS上注册)
3)测试安装访问http://localhost/验证是否安装成功
2 apache管理
1)service.msc进行图形化管理
2)命令管理,配
- Maven常用内置变量
AILIKES
maven
Built-in properties
${basedir} represents the directory containing pom.xml
${version} equivalent to ${project.version} (deprecated: ${pom.version})
Pom/Project properties
Al
- java的类和对象
百合不是茶
JAVA面向对象 类 对象
java中的类:
java是面向对象的语言,解决问题的核心就是将问题看成是一个类,使用类来解决
java使用 class 类名 来创建类 ,在Java中类名要求和构造方法,Java的文件名是一样的
创建一个A类:
class A{
}
java中的类:将某两个事物有联系的属性包装在一个类中,再通
- JS控制页面输入框为只读
bijian1013
JavaScript
在WEB应用开发当中,增、删除、改、查功能必不可少,为了减少以后维护的工作量,我们一般都只做一份页面,通过传入的参数控制其是新增、修改或者查看。而修改时需将待修改的信息从后台取到并显示出来,实际上就是查看的过程,唯一的区别是修改时,页面上所有的信息能修改,而查看页面上的信息不能修改。因此完全可以将其合并,但通过前端JS将查看页面的所有信息控制为只读,在信息量非常大时,就比较麻烦。
- AngularJS与服务器交互
bijian1013
JavaScriptAngularJS$http
对于AJAX应用(使用XMLHttpRequests)来说,向服务器发起请求的传统方式是:获取一个XMLHttpRequest对象的引用、发起请求、读取响应、检查状态码,最后处理服务端的响应。整个过程示例如下:
var xmlhttp = new XMLHttpRequest();
xmlhttp.onreadystatechange
- [Maven学习笔记八]Maven常用插件应用
bit1129
maven
常用插件及其用法位于:http://maven.apache.org/plugins/
1. Jetty server plugin
2. Dependency copy plugin
3. Surefire Test plugin
4. Uber jar plugin
1. Jetty Pl
- 【Hive六】Hive用户自定义函数(UDF)
bit1129
自定义函数
1. 什么是Hive UDF
Hive是基于Hadoop中的MapReduce,提供HQL查询的数据仓库。Hive是一个很开放的系统,很多内容都支持用户定制,包括:
文件格式:Text File,Sequence File
内存中的数据格式: Java Integer/String, Hadoop IntWritable/Text
用户提供的 map/reduce 脚本:不管什么
- 杀掉nginx进程后丢失nginx.pid,如何重新启动nginx
ronin47
nginx 重启 pid丢失
nginx进程被意外关闭,使用nginx -s reload重启时报如下错误:nginx: [error] open() “/var/run/nginx.pid” failed (2: No such file or directory)这是因为nginx进程被杀死后pid丢失了,下一次再开启nginx -s reload时无法启动解决办法:nginx -s reload 只是用来告诉运行中的ng
- UI设计中我们为什么需要设计动效
brotherlamp
UIui教程ui视频ui资料ui自学
随着国际大品牌苹果和谷歌的引领,最近越来越多的国内公司开始关注动效设计了,越来越多的团队已经意识到动效在产品用户体验中的重要性了,更多的UI设计师们也开始投身动效设计领域。
但是说到底,我们到底为什么需要动效设计?或者说我们到底需要什么样的动效?做动效设计也有段时间了,于是尝试用一些案例,从产品本身出发来说说我所思考的动效设计。
一、加强体验舒适度
嗯,就是让用户更加爽更加爽的用你的产品。
- Spring中JdbcDaoSupport的DataSource注入问题
bylijinnan
javaspring
参考以下两篇文章:
http://www.mkyong.com/spring/spring-jdbctemplate-jdbcdaosupport-examples/
http://stackoverflow.com/questions/4762229/spring-ldap-invoking-setter-methods-in-beans-configuration
Sprin
- 数据库连接池的工作原理
chicony
数据库连接池
随着信息技术的高速发展与广泛应用,数据库技术在信息技术领域中的位置越来越重要,尤其是网络应用和电子商务的迅速发展,都需要数据库技术支持动 态Web站点的运行,而传统的开发模式是:首先在主程序(如Servlet、Beans)中建立数据库连接;然后进行SQL操作,对数据库中的对象进行查 询、修改和删除等操作;最后断开数据库连接。使用这种开发模式,对
- java 关键字
CrazyMizzz
java
关键字是事先定义的,有特别意义的标识符,有时又叫保留字。对于保留字,用户只能按照系统规定的方式使用,不能自行定义。
Java中的关键字按功能主要可以分为以下几类:
(1)访问修饰符
public,private,protected
p
- Hive中的排序语法
daizj
排序hiveorder byDISTRIBUTE BYsort by
Hive中的排序语法 2014.06.22 ORDER BY
hive中的ORDER BY语句和关系数据库中的sql语法相似。他会对查询结果做全局排序,这意味着所有的数据会传送到一个Reduce任务上,这样会导致在大数量的情况下,花费大量时间。
与数据库中 ORDER BY 的区别在于在hive.mapred.mode = strict模式下,必须指定 limit 否则执行会报错。
- 单态设计模式
dcj3sjt126com
设计模式
单例模式(Singleton)用于为一个类生成一个唯一的对象。最常用的地方是数据库连接。 使用单例模式生成一个对象后,该对象可以被其它众多对象所使用。
<?phpclass Example{ // 保存类实例在此属性中 private static&
- svn locked
dcj3sjt126com
Lock
post-commit hook failed (exit code 1) with output:
svn: E155004: Working copy 'D:\xx\xxx' locked
svn: E200031: sqlite: attempt to write a readonly database
svn: E200031: sqlite: attempt to write a
- ARM寄存器学习
e200702084
数据结构C++cC#F#
无论是学习哪一种处理器,首先需要明确的就是这种处理器的寄存器以及工作模式。
ARM有37个寄存器,其中31个通用寄存器,6个状态寄存器。
1、不分组寄存器(R0-R7)
不分组也就是说说,在所有的处理器模式下指的都时同一物理寄存器。在异常中断造成处理器模式切换时,由于不同的处理器模式使用一个名字相同的物理寄存器,就是
- 常用编码资料
gengzg
编码
List<UserInfo> list=GetUserS.GetUserList(11);
String json=JSON.toJSONString(list);
HashMap<Object,Object> hs=new HashMap<Object, Object>();
for(int i=0;i<10;i++)
{
- 进程 vs. 线程
hongtoushizi
线程linux进程
我们介绍了多进程和多线程,这是实现多任务最常用的两种方式。现在,我们来讨论一下这两种方式的优缺点。
首先,要实现多任务,通常我们会设计Master-Worker模式,Master负责分配任务,Worker负责执行任务,因此,多任务环境下,通常是一个Master,多个Worker。
如果用多进程实现Master-Worker,主进程就是Master,其他进程就是Worker。
如果用多线程实现
- Linux定时Job:crontab -e 与 /etc/crontab 的区别
Josh_Persistence
linuxcrontab
一、linux中的crotab中的指定的时间只有5个部分:* * * * *
分别表示:分钟,小时,日,月,星期,具体说来:
第一段 代表分钟 0—59
第二段 代表小时 0—23
第三段 代表日期 1—31
第四段 代表月份 1—12
第五段 代表星期几,0代表星期日 0—6
如:
*/1 * * * * 每分钟执行一次。
*
- KMP算法详解
hm4123660
数据结构C++算法字符串KMP
字符串模式匹配我们相信大家都有遇过,然而我们也习惯用简单匹配法(即Brute-Force算法),其基本思路就是一个个逐一对比下去,这也是我们大家熟知的方法,然而这种算法的效率并不高,但利于理解。
假设主串s="ababcabcacbab",模式串为t="
- 枚举类型的单例模式
zhb8015
单例模式
E.编写一个包含单个元素的枚举类型[极推荐]。代码如下:
public enum MaYun {himself; //定义一个枚举的元素,就代表MaYun的一个实例private String anotherField;MaYun() {//MaYun诞生要做的事情//这个方法也可以去掉。将构造时候需要做的事情放在instance赋值的时候:/** himself = MaYun() {*
- Kafka+Storm+HDFS
ssydxa219
storm
cd /myhome/usr/stormbin/storm nimbus &bin/storm supervisor &bin/storm ui &Kafka+Storm+HDFS整合实践kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgzapache-storm-0.9.2-incubating.tar.gzKafka安装配置我们使用3台机器搭建Kafk
- Java获取本地服务器的IP
中华好儿孙
javaWeb获取服务器ip地址
System.out.println("getRequestURL:"+request.getRequestURL());
System.out.println("getLocalAddr:"+request.getLocalAddr());
System.out.println("getLocalPort:&quo