- k均值聚类算法考试例题_k均值算法(k均值聚类算法计算题)
寻找你83497
k均值聚类算法考试例题
?算法：第一步：选K个初始聚类中心，z1(1),z2(1)，…，zK(1)，其中括号内的序号为寻找聚类中心的迭代运算的次序号。聚类中心的向量值可任意设定，例如可选开始的K个.k均值聚类：---------一种硬聚类算法，隶属度只有两个取值0或1，提出的基本根据是“类内误差平方和最小化”准则；模糊的c均值聚类算法：--------一种模糊聚类算法，是.K均值聚类算法是先随机选取K个对象作为初始的聚类
- 吴恩达深度学习笔记(30)-正则化的解释
极客Array
正则化（Regularization）深度学习可能存在过拟合问题——高方差，有两个解决方法，一个是正则化，另一个是准备更多的数据，这是非常可靠的方法，但你可能无法时时刻刻准备足够多的训练数据或者获取更多数据的成本很高，但正则化通常有助于避免过拟合或减少你的网络误差。如果你怀疑神经网络过度拟合了数据，即存在高方差问题，那么最先想到的方法可能是正则化，另一个解决高方差的方法就是准备更多数据，这也是非常
- 神经网络-损失函数
红米煮粥
神经网络人工智能深度学习
文章目录一、回归问题的损失函数1.均方误差（MeanSquaredError,MSE）2.平均绝对误差（MeanAbsoluteError,MAE）二、分类问题的损失函数1.0-1损失函数（Zero-OneLossFunction）2.交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）3.合页损失（HingeLoss）三、总结在神经网络中，损失函数（LossFunction）扮演着至关重要的角色，它
- 损失函数与反向传播
Star_.
PyTorchpytorch深度学习python
损失函数定义与作用损失函数(lossfunction)在深度学习领域是用来计算搭建模型预测的输出值和真实值之间的误差。1.损失函数越小越好2.计算实际输出与目标之间的差距3.为更新输出提供依据（反向传播)常见的损失函数回归常见的损失函数有：均方差（MeanSquaredError，MSE）、平均绝对误差（MeanAbsoluteErrorLoss，MAE）、HuberLoss是一种将MSE与MAE
- Python和R均方根误差平均绝对误差算法模型
亚图跨际
Python交叉知识R回归模型误差指标归一化均方根误差生态状态指标神经网络成本误差气体排放气候模型多项式拟合
要点回归模型误差评估指标归一化均方根误差生态状态指标神经网络成本误差计算气体排放气候算法模型Python误差指标均方根误差和平均绝对误差均方根偏差或均方根误差是两个密切相关且经常使用的度量值之一，用于衡量真实值或预测值与观测值或估计值之间的差异。估计器θ^\hat{\theta}θ^相对于估计参数θ\thetaθ的RMSD定义为均方误差的平方根：RMSD(θ^)=MSE(θ^)=E((θ^−θ
- 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
- 欺诈文本分类检测（十四）：GPTQ量化模型
沉下心来学鲁班
微调分类人工智能语言模型微调
1.引言量化的本质：通过将模型参数从高精度（例如32位）降低到低精度（例如8位），来缩小模型体积。本文将采用一种训练后量化方法GPTQ，对前文已经训练并合并过的模型文件进行量化，通过比较模型量化前后的评测指标，来测试量化对模型性能的影响。GPTQ的核心思想在于：将所有权重压缩到8位或4位量化中，通过最小化与原始权重的均方误差来实现。在推理过程中，它将动态地将权重解量化为float16，以提高性能，
- 什么是电能表精度等级，1级电能表、B级电能表有差异吗
zjytldz
人工智能大数据
电能表作为电力能源的计量装置，计量的精度等级是十分重要的，关系到电能的计量准确性和公平性。如果电能表精度等级过低，会导致计量结果存在较大的误差，从而影响用户的利益和公平性。因此，为了确保电能的准确计量和公平分配，需要制定相应的精度等级标准，对电能表进行严格的质量控制和监管。国家地区、行业等权威机构制定电能表计量精度等级的标准作为电能表研发、制造、销售的标准，在MID认证执行标准中将精度等级划分了A
- 【无线通信】误差矢量幅度（EVM）
守月满空山雪照窗
无线通信无线通信
误差矢量幅度(ErrorVectorMagnitude,EVM)是一种用来评估数字通信系统中调制质量的重要指标。EVM衡量的是理想信号与实际接收信号之间的差异，通常用来评估调制质量、信号完整性和接收机性能。EVM的定义在一个数字通信系统中，理想情况下接收到的信号应该精确地落在特定的理想星座点上（比如QAM或PSK星座图）。然而，由于各种现实因素，如噪声、失真、非线性效应和相位误差，接收到的信号可能
- 多模态大语言模型(MLLMs)-一般架构（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了
程序员_大白
语言模型人工智能自然语言处理
多模态大语言模型(MultimodalLargeLanguageModel,MLLM），在LLM原有的强大泛化和推理能力基础上，进一步引入了多模态信息处理能力。相比于以往的多模态方法，例如以CLIP为代表的判别式，或以OFA为代表的生成式，新兴的MLLM展现出一些典型的特质，在下面这两种特质的加持下，MLLM涌现出一些以往多模态模型所不具备的能力！模型大。MLLM通常具有数十亿的参数量，更多的参数
- 一篇文章带你彻底弄懂大模型——掌握基本概念，领先别人一步！
努力的光头强
transformer职场和发展深度学习人工智能langchain
大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。本文从大模型的基本概念出发，对大模型领域容易混淆的相关概念进行区分，并就大模型的发展历程、特点和分类、泛化与微调进行了详细解读，供大家在了解大模型基本知识的过程中起到一定参考作用。本文目录如下：·大模型的定义·大模型相关概念区分·大模型的发展历程·大模型的特点·大模型的分类·大模型的泛化与微调1.大模型的定义大模型是指具有大规模参数和复杂计算结
- 第二章 误差几厘米（下）
沐辰island
作者：暴躁卉卉子（原创）……（接第二章）简一发现他进到教室里来的时候，眼睛突然放光，惊讶又惊喜，直接从位置上“腾”的一下站了起来：“周斯宇？！你，你怎么来了？！”“和你一样来上学呢，没考好呗。”“呀，欢迎欢迎！”……简一和斯宇以前就是一个学校的，虽然不是一个班，但是经常一起玩的伙伴，已经很熟悉了。在一个“人生地不熟”的地方看到他突然出现，自然惊喜又开心。杜亦航和乔小希也像周斯宇一样，是随后才来的，
- JS浮点数(小数)计算加减乘除
世界太过浮夸
JavaScript
/****除法函数，用来得到精确的除法结果**说明：javascript的除法结果会有误差，在两个浮点数相除的时候会比较明显。这个函数返回较为精确的除法结果。**调用：accDiv(arg1,arg2)**返回值：arg1除以arg2的精确结果**/functionaccDiv(arg1,arg2){vart1=0,t2=0,r1,r2;try{t1=arg1.toString().split("
- 包装类&认识泛型
秃头的赌徒
JAVASEjavajvm开发语言
目录一、包装类1.1基本数据类型和对应的包装类1.2装箱和拆箱二、泛型2.1语法三、泛型类的使用3.1语法3.2示例3.3类型推导3.4裸类型四、泛型如何编译的4.1擦除机制4.2为何不能实例化泛型类型数组五、泛型的上界5.1语法5.2示例5.3复杂示例六、泛型方法6.1定义语法6.2示例一、包装类定义：在Java中，由于基本类型不是继承自Object，为了在泛型代码中可以支持基本类型，Java给
- GPS信号解释
记得往前走
GNSS
笔者在进行对GPS信号解码的时候，看得头昏脑涨，就整理一下1.频段和频率L1/1575.42MHz:这是GPS的主要频段之一，用于大多数民用和军用信号。L2/1227.60MHz:这是GPS的第二个主要频段，通常用于提高精度，特别是与L1组合使用以消除电离层误差。L5/1176.45MHz:这是最新引入的频段，主要用于航空导航和其他高精度应用。2.信号类型（ChannelorCode）每个频段有多
- 如何让大模型更聪明？
原神居士
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如何让大模型更聪明？随着人工智能技术的飞速发展，大模型在多个领域展现出了前所未有的能力，但它们仍然面临着理解力、泛化能力和适应性等方面的挑战。那么，如何让大模型变得更聪明呢？快来分享你的想法吧~随着人工智能技术的飞速发展，大模型在多个领域展现出了前所未有的能力，但它们仍然面临着理解力、泛化能力和适应性等方面的挑战。那么，如何让大模型变得更聪明呢？快来分享你的想法吧~随着人工智能技术的飞速发展，大模
- python 实现euler modified变形欧拉法算法
luthane
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eulermodified变形欧拉法算法介绍EulerModified（改进）变形欧拉法算法，也被称为欧拉修改法或修正欧拉法（EulerModifiedMethod），是一种用于数值求解微分方程的改进方法。这种方法在传统欧拉法的基础上进行了优化，以减少误差。基本原理欧拉法是一种通过逐步逼近来计算函数值的方法，但在某些情况下，传统的欧拉法可能会引入较大的误差。改进的欧拉法通过使用平均斜率来减小误差。
- Gauss列主元素消去法-C++【可直接复制粘贴/欢迎评论点赞】
月白风清江有声
c++算法开发语言
Gauss列主元素消去法（也称为列主元Gauss消去法）是Gauss消去法的一种改进版本，主要用于求解线性方程组。在C++中实现时，它具有一些显著的优点和缺点，并且有着深厚的数学和计算背景。优点提高数值稳定性：列主元Gauss消去法通过在每一列中选择绝对值最大的元素作为主元，从而避免了在消元过程中使用过小或接近零的主元，这有助于提高计算的数值稳定性和精度。减少误差累积：由于选择了较大的主元进行消元
- 如何让大模型更聪明？
吗喽一只
人工智能算法机器学习
随着人工智能技术的飞速发展，大模型在多个领域展现出了前所未有的能力，但它们仍然面临着理解力、泛化能力和适应性等方面的挑战。让大模型更聪明，从算法创新、数据质量与多样性、模型架构优化等角度出发，我们可以采取以下策略：一、算法创新优化损失函数：损失函数是优化算法的核心，直接影响模型的最终性能。在大模型中，需要设计更为精细的损失函数来捕捉数据中的复杂性和细微差别。例如，结合任务特性和数据特性，设计多任务
- 刚体运动描述：欧拉角与四元数
FL17171314
算法
姿态角偏差主要有三种描述方式：欧拉角误差，轴角误差和四元数误差。在机器人学中，刚体的运动描述是非常重要的，特别是当我们需要精确控制机器人的姿态时。欧拉角和四元数是两种常用的描述刚体在三维空间中旋转的方法。下面将分别介绍这两种方法并给出其特点。欧拉角定义与特点：定义：欧拉角是通过绕一个三维坐标系的三个轴依次旋转来定义的，通常按照某个固定的旋转顺序（如XYZ、ZYX等）进行。表示：欧拉角由三个角度组成
- 目标检测YOLO系列从入门到精通技术详解100篇-【目标检测】工业相机
格图素书
数码相机目标检测人工智能
目录知识储备深度相机1TOF2双目视觉3结构光4智能门锁应用5手机应用算法原理相机的成像与标定模型相机标定的实施·标定过程的算法实施相机标定的扩展CCD工业相机、镜头倍率及相关参数计算方法知识储备深度相机1TOF1.1Kinectv2Kinectv2是Microsoft在2014年发售的，如图1-1所示。相比于Kinectv1在硬件和软件上作出了很大的进化，且在深度测量的系统和非系统误差方面表现出
- 生态位宽度计算&可视化展示（R语言）
光疏介质
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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
- 重视永远不错
紫竹林如是
今天单位开始统计每个人近十天的行程，要求今后半个月内，每天务必上报，并组织了专门人员每天汇总消息，配合国家防疫工作。很多人觉得，我最近不准备出门，今天给你报一次，以后，就不用报了，觉得很麻烦。也有的人觉得没有必要，因为搜集的信息不一定准确。事实上，这是领导非常英明的决策，在特殊时期，怎么重视都不为过，可能无法得到毫无误差的信息，但是，也可以大致掌握每个人的行踪，以便提醒大家不要频繁流动，警示大家学
- Python解方程
Flyforever-Tang
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sympy库用着稍微有点问题，解简单的方程还行，稍微复杂点的结果就不太行，要么打印出了一堆奇怪的东西，要么会运行失败。自己写了一个解方程的函数，原理是穷尽搜索解的值，代码如下。left和right是把等式两边变成函数，x_range是解的搜索范围，step是搜索步长，error是允许的误差。importnumpyasnpdefsolve_equation(left,right,x_range:li
- 惩罚线性回归模型
媛苏苏
算法/模型/函数线性回归算法回归
惩罚线性回归模型是一种常见的线性回归的变体，它在原始的线性回归模型中引入了一种惩罚项，以防止模型过拟合数据。在惩罚线性回归中，除了最小化预测值与实际值之间的平方误差（或其他损失函数）外，还会考虑模型参数的大小。惩罚项通常被加到模型的损失函数中，以限制模型参数的大小。这样做有助于减少模型对训练数据的过度拟合，提高模型的泛化能力。常见的惩罚线性回归模型包括：岭回归（RidgeRegression）：岭
- 基于Pytorch框架的CIFAR-10图像分类任务（附带完整代码）
难得北窗高卧
pytorch人工智能python深度学习
本文主要实现在pytorch框架下，训练CIFAR数据集，通过观察训练和验证的误差、准确率图像来进一步改善。保存最好的模型。测试集打印整体准确率和每一类别的准确率，并生成混淆矩阵，将其中每一个错误的图片并保存下来。语言：python实现方式：pytorch框架,CPU关键词:CIFAR-10数据集、Dataset和Dataloader、SummaryWriter画图、网络模型搭建、混淆矩阵、统计所
- L2正则线性回归（岭回归）
一壶浊酒..
深度学习回归线性回归
岭回归数据的特征比样本点还多，非满秩矩阵在求逆时会出现问题岭回归即我们所说的L2正则线性回归，在一般的线性回归最小化均方误差的基础上增加了一个参数w的L2范数的罚项，从而最小化罚项残差平方和简单说来，岭回归就是在普通线性回归的基础上引入单位矩阵。回归系数的计算公式变形如下岭回归最先用来处理特征数多于样本数的情况，现在也用于在估计中加入偏差，从而得到更好的估计。这里通过引入λ来限制了所有w之和，通过
- Scala教程之:静态类型
flydean程序那些事
Scala是静态类型的，它拥有一个强大的类型系统，静态地强制以安全、一致的方式使用抽象，我们通过下面几个特征来一一说明：泛类型型变类型上界类型下界内部类抽象类型复合类型自类型隐式参数隐式转换多态方法类型推断通过这些特性，为安全可重用的编程抽象以及类型安全的扩展提供了强大的基础。泛类型和java一样，Scala也有泛型的概念，在scala里面泛型是使用方括号[]来接受类型参数的。通常使用字母A来作为
- 2023-07-18
HS2011
采血注意事项——如何保证采血标本质量？在采血前由于病人受到各种内在和外界的影响，会使得检验结果产生或大或小的误差，为了减少随机分析误差，采血前病人需要注意以下几点：1、基本要求患者在采血前24小时内应避免运动和饮酒，不宜改变饮食习惯和睡眠习惯，采血最好在起床后1小时内进行，以上午7~9时为适宜，应避免使用任何药物：不少抗生素、镇痛消炎药、激素类药甚至维生素等都可影响检验结果。比如维生素C就会明显干
- D1周末，没有休息，没有懒觉
傻格格
平时6:50起床，喊娃儿起床，送她去上学，再回来已经是7:40。一天忙碌开启。周六是没有懒觉睡的，10:30舞蹈课，9:30必须出门，8点，最迟8:30起床，做早餐，收拾房间。今早7:00被娃儿吵醒，娃儿说要起床画画，哪知道是在飘窗摇笔，一早的好心情被完全破坏，总会有要打娃儿一顿的冲动。最近在卖房，云南弥勒房，2013年买，到现在一直没去办理接下来的手续，周五联系才知道，面积有误差，7.73平，而
- 强大的销售团队背后 竟然是大数据分析的身影
蓝儿唯美
数据分析
Mark Roberge是HubSpot的首席财务官，在招聘销售职位时使用了大量数据分析。但是科技并没有挤走直觉。
大家都知道数理学家实际上已经渗透到了各行各业。这些热衷数据的人们通过处理数据理解商业流程的各个方面，以重组弱点，增强优势。
Mark Roberge是美国HubSpot公司的首席财务官，HubSpot公司在构架集客营销现象方面出过一份力——因此他也是一位数理学家。他使用数据分析
- Haproxy+Keepalived高可用双机单活
bylijinnan
负载均衡keepalivedhaproxy高可用
我们的应用MyApp不支持集群，但要求双机单活（两台机器：master和slave）：
1.正常情况下，只有master启动MyApp并提供服务
2.当master发生故障时，slave自动启动本机的MyApp，同时虚拟IP漂移至slave，保持对外提供服务的IP和端口不变
F5据说也能满足上面的需求，但F5的通常用法都是双机双活，单活的话还没研究过
服务器资源
10.7
- eclipse编辑器中文乱码问题解决
0624chenhong
eclipse乱码
使用Eclipse编辑文件经常出现中文乱码或者文件中有中文不能保存的问题，Eclipse提供了灵活的设置文件编码格式的选项，我们可以通过设置编码 格式解决乱码问题。在Eclipse可以从几个层面设置编码格式：Workspace、Project、Content Type、File
本文以Eclipse 3.3（英文）为例加以说明：
1. 设置Workspace的编码格式：
Windows-&g
- 基础篇--resources资源
不懂事的小屁孩
android
最近一直在做java开发，偶尔敲点android代码，突然发现有些基础给忘记了，今天用半天时间温顾一下resources的资源。
String.xml 字符串资源 涉及国际化问题
http://www.2cto.com/kf/201302/190394.html
string-array
- 接上篇补上window平台自动上传证书文件的批处理问卷
酷的飞上天空
window
@echo off
: host=服务器证书域名或ip，需要和部署时服务器的域名或ip一致 ou=公司名称, o=公司名称
set host=localhost
set ou=localhost
set o=localhost
set password=123456
set validity=3650
set salias=s
- 企业物联网大潮涌动：如何做好准备？
蓝儿唯美
企业
物联网的可能性也许是无限的。要找出架构师可以做好准备的领域然后利用日益连接的世界。
尽管物联网（IoT）还很新，企业架构师现在也应该为一个连接更加紧密的未来做好计划，而不是跟上闸门被打开后的集成挑战。“问题不在于物联网正在进入哪些领域，而是哪些地方物联网没有在企业推进，” Gartner研究总监Mike Walker说。
Gartner预测到2020年物联网设备安装量将达260亿，这些设备在全
- spring学习——数据库（mybatis持久化框架配置）
a-john
mybatis
Spring提供了一组数据访问框架，集成了多种数据访问技术。无论是JDBC，iBATIS(mybatis)还是Hibernate，Spring都能够帮助消除持久化代码中单调枯燥的数据访问逻辑。可以依赖Spring来处理底层的数据访问。
mybatis是一种Spring持久化框架，要使用mybatis，就要做好相应的配置：
1，配置数据源。有很多数据源可以选择，如：DBCP，JDBC，aliba
- Java静态代理、动态代理实例
aijuans
Java静态代理
采用Java代理模式，代理类通过调用委托类对象的方法，来提供特定的服务。委托类需要实现一个业务接口，代理类返回委托类的实例接口对象。
按照代理类的创建时期，可以分为：静态代理和动态代理。
所谓静态代理： 指程序员创建好代理类，编译时直接生成代理类的字节码文件。
所谓动态代理： 在程序运行时，通过反射机制动态生成代理类。
一、静态代理类实例：
1、Serivce.ja
- Struts1与Struts2的12点区别
asia007
Struts1与Struts2
1) 在Action实现类方面的对比：Struts 1要求Action类继承一个抽象基类；Struts 1的一个具体问题是使用抽象类编程而不是接口。Struts 2 Action类可以实现一个Action接口，也可以实现其他接口，使可选和定制的服务成为可能。Struts 2提供一个ActionSupport基类去实现常用的接口。即使Action接口不是必须实现的，只有一个包含execute方法的P
- 初学者要多看看帮助文档 不要用js来写Jquery的代码
百合不是茶
jqueryjs
解析json数据的时候需要将解析的数据写到文本框中, 出现了用js来写Jquery代码的问题;
1, JQuery的赋值 有问题
代码如下: data.username 表示的是: 网易
$("#use
- 经理怎么和员工搞好关系和信任
bijian1013
团队项目管理管理
产品经理应该有坚实的专业基础，这里的基础包括产品方向和产品策略的把握，包括设计，也包括对技术的理解和见识，对运营和市场的敏感，以及良好的沟通和协作能力。换言之，既然是产品经理，整个产品的方方面面都应该能摸得出门道。这也不懂那也不懂，如何让人信服？如何让自己懂？就是不断学习，不仅仅从书本中，更从平时和各种角色的沟通
- 如何为rich:tree不同类型节点设置右键菜单
sunjing
contextMenutreeRichfaces
组合使用target和targetSelector就可以啦，如下： <rich:tree id="ruleTree" value="#{treeAction.ruleTree}" var="node" nodeType="#{node.type}"
selectionChangeListener=&qu
- 【Redis二】Redis2.8.17搭建主从复制环境
bit1129
redis
开始使用Redis2.8.17
Redis第一篇在Redis2.4.5上搭建主从复制环境，对它的主从复制的工作机制，真正的惊呆了。不知道Redis2.8.17的主从复制机制是怎样的，Redis到了2.4.5这个版本，主从复制还做成那样，Impossible is nothing! 本篇把主从复制环境再搭一遍看看效果，这次在Unbuntu上用官方支持的版本。 Ubuntu上安装Red
- JSONObject转换JSON--将Date转换为指定格式
白糖_
JSONObject
项目中，经常会用JSONObject插件将JavaBean或List<JavaBean>转换为JSON格式的字符串，而JavaBean的属性有时候会有java.util.Date这个类型的时间对象，这时JSONObject默认会将Date属性转换成这样的格式：
{"nanos":0,"time":-27076233600000,
- JavaScript语言精粹读书笔记
braveCS
JavaScript
【经典用法】：
//①定义新方法
Function .prototype.method=function(name, func){
this.prototype[name]=func;
return this;
}
//②给Object增加一个create方法，这个方法创建一个使用原对
- 编程之美-找符合条件的整数 用字符串来表示大整数避免溢出
bylijinnan
编程之美
import java.util.LinkedList;
public class FindInteger {
/**
* 编程之美 找符合条件的整数 用字符串来表示大整数避免溢出
* 题目：任意给定一个正整数N，求一个最小的正整数M(M>1)，使得N*M的十进制表示形式里只含有1和0
*
* 假设当前正在搜索由0，1组成的K位十进制数
- 读书笔记
chengxuyuancsdn
读书笔记
1、Struts访问资源
2、把静态参数传递给一个动作
3、<result>type属性
4、s:iterator、s:if c:forEach
5、StringBuilder和StringBuffer
6、spring配置拦截器
1、访问资源
(1)通过ServletActionContext对象和实现ServletContextAware,ServletReque
- [通讯与电力]光网城市建设的一些问题
comsci
问题
信号防护的问题,前面已经说过了,这里要说光网交换机与市电保障的关系
我们过去用的ADSL线路,因为是电话线,在小区和街道电力中断的情况下,只要在家里用笔记本电脑+蓄电池,连接ADSL,同样可以上网........
- oracle 空间RESUMABLE
daizj
oracle空间不足RESUMABLE错误挂起
空间RESUMABLE操作 转
Oracle从9i开始引入这个功能，当出现空间不足等相关的错误时，Oracle可以不是马上返回错误信息，并回滚当前的操作，而是将操作挂起，直到挂起时间超过RESUMABLE TIMEOUT，或者空间不足的错误被解决。
这一篇简单介绍空间RESUMABLE的例子。
第一次碰到这个特性是在一次安装9i数据库的过程中，在利用D
- 重构第一次写的线程池
dieslrae
线程池 python
最近没有什么学习欲望,修改之前的线程池的计划一直搁置,这几天比较闲,还是做了一次重构,由之前的2个类拆分为现在的4个类.
1、首先是工作线程类:TaskThread,此类为一个工作线程,用于完成一个工作任务,提供等待(wait),继续(proceed),绑定任务(bindTask)等方法
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf8 -*-
- C语言学习六指针
dcj3sjt126com
c
初识指针，简单示例程序：
/*
指针就是地址，地址就是指针
地址就是内存单元的编号
指针变量是存放地址的变量
指针和指针变量是两个不同的概念
但是要注意： 通常我们叙述时会把指针变量简称为指针，实际它们含义并不一样
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int * p; // p是变量的名字， int *
- yii2 beforeSave afterSave beforeDelete
dcj3sjt126com
delete
public function afterSave($insert, $changedAttributes)
{
parent::afterSave($insert, $changedAttributes);
if($insert) {
//这里是新增数据
} else {
//这里是更新数据
}
}
- timertask
shuizhaosi888
timertask
java.util.Timer timer = new java.util.Timer(true);
// true 说明这个timer以daemon方式运行（优先级低，
// 程序结束timer也自动结束），注意，javax.swing
// 包中也有一个Timer类，如果import中用到swing包，
// 要注意名字的冲突。
TimerTask task = new
- Spring Security（13）——session管理
234390216
sessionSpring Security攻击保护超时
session管理
目录
1.1 检测session超时
1.2 concurrency-control
1.3 session 固定攻击保护
- 公司项目NODEJS实践0.3[ mongo / session ...]
逐行分析JS源代码
mongodbsessionnodejs
http://www.upopen.cn
一、前言
书接上回，我们搭建了WEB服务端路由、模板等功能，完成了register 通过ajax与后端的通信，今天主要完成数据与mongodb的存取，实现注册 / 登录 /
- pojo.vo.po.domain区别
LiaoJuncai
javaVOPOJOjavabeandomain
POJO = "Plain Old Java Object"，是MartinFowler等发明的一个术语，用来表示普通的Java对象，不是JavaBean, EntityBean 或者 SessionBean。POJO不但当任何特殊的角色，也不实现任何特殊的Java框架的接口如，EJB， JDBC等等。
即POJO是一个简单的普通的Java对象，它包含业务逻辑
- Windows Error Code
OhMyCC
windows
0 操作成功完成.
1 功能错误.
2 系统找不到指定的文件.
3 系统找不到指定的路径.
4 系统无法打开文件.
5 拒绝访问.
6 句柄无效.
7 存储控制块被损坏.
8 存储空间不足, 无法处理此命令.
9 存储控制块地址无效.
10 环境错误.
11 试图加载格式错误的程序.
12 访问码无效.
13 数据无效.
14 存储器不足, 无法完成此操作.
15 系
- 在storm集群环境下发布Topology
roadrunners
集群stormtopologyspoutbolt
storm的topology设计和开发就略过了。本章主要来说说如何在storm的集群环境中，通过storm的管理命令来发布和管理集群中的topology。
1、打包
打包插件是使用maven提供的maven-shade-plugin，详细见maven-shade-plugin。
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.
- 为什么不允许代码里出现“魔数”
tomcat_oracle
java
在一个新项目中，我最先做的事情之一，就是建立使用诸如Checkstyle和Findbugs之类工具的准则。目的是制定一些代码规范，以及避免通过静态代码分析就能够检测到的bug。 迟早会有人给出案例说这样太离谱了。其中的一个案例是Checkstyle的魔数检查。它会对任何没有定义常量就使用的数字字面量给出警告，除了-1、0、1和2。 很多开发者在这个检查方面都有问题，这可以从结果
- zoj 3511 Cake Robbery(线段树)
阿尔萨斯
线段树
题目链接：zoj 3511 Cake Robbery
题目大意：就是有一个N边形的蛋糕，切M刀，从中挑选一块边数最多的，保证没有两条边重叠。
解题思路：有多少个顶点即为有多少条边，所以直接按照切刀切掉点的个数排序，然后用线段树维护剩下的还有哪些点。
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <vector&
