Normalizing Kalman Filters for Multivariate Time Series Analysis

DiffuEraser: 一种基于扩散模型的视频修复技术扫地僧985 音视频
视频修复算法结合了基于流的像素传播与基于Transformer的生成方法，利用光流信息和相邻帧的信息来恢复纹理和对象，同时通过视觉Transformer完成被遮挡区域的修复。然而，这些方法在处理大范围遮挡时常常会遇到模糊和时序不一致的问题，这凸显了增强生成能力模型的重要性。近期，由于扩散模型在图像和视频生成方面展现出了卓越的性能，已成为一种重要的技术。在本文中，我们介绍了DiffuEraser，这
python（scikit-learn）实现k均值聚类算法嘿哈哈哈哈哈哈机器学习聚类 python 算法机器学习人工智能
k均值聚类算法原理详解示例为链接中的例题直接调用python机器学习的库scikit-learn中k均值算法的相关方法fromsklearn.clusterimportKMeansimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx=np.array([[0,2],[0,0],[1,0],[5,0],[5,2]])#计算k均值聚类kmeans=KMeans(n_
Scikit-learn_聚类算法_K均值聚类飞Link Water 算法机器学习人工智能
一.描述首先从X数据集中选择k个样本作为质心，然后重复以下两个步骤来更新质心，直到质心不再显著移动为：第一步将每个样本分配到距离最近的质心第二步根据每二个质心所有样本的平均值来创建新的质心二.用法和参数KMeans类MiniBatchKMeans类：是KMeans类的变种，他是用小批量来减少计算时间，而多个批次仍然尝试优化相同的目标函数。小批量是输入数据的子集，是每次训练迭代中的随机抽样。小批量大
《C++ 赋能 K-Means 聚类算法：开启智能数据分类之旅》 c++c#
在当今数字化浪潮汹涌澎湃的时代，人工智能无疑是引领科技变革的核心驱动力之一。而在人工智能的广袤天地中，数据分类与聚类作为挖掘数据内在价值、揭示数据潜在规律的关键技术手段，正发挥着前所未有的重要作用。K-Means聚类算法，作为数据聚类领域的经典之作，以其简洁高效的特性而备受瞩目。当我们将目光聚焦于C++这一强大而高效的编程语言时，会发现它与K-Means聚类算法的结合犹如天作之合，能够为数据处理与
《数据可视化新高度：Graphy的AI协作变革》程序猿阿伟信息可视化人工智能数据分析
在数据洪流奔涌的时代，企业面临的挑战不再仅仅是数据的收集，更在于如何高效地将数据转化为洞察，助力决策。Graphy作为一款前沿的数据可视化工具，凭借AI赋能的团队协作功能，为企业打开了数据协作新局面，重新定义了团队在数据领域的协同方式。智能角色分配，适配专长促协作Graphy利用AI算法，根据团队成员过往在数据项目中的表现、技能标签以及参与任务的类型，分析出每个成员在数据可视化流程中的优势。比如，
Scikit-Learn K均值聚类对许 #Python #人工智能与机器学习 scikit-learn 聚类机器学习
Scikit-LearnK均值聚类1、K均值聚类1.1、K均值聚类及原理1.2、K均值聚类的优缺点1.3、聚类与分类的区别2、Scikit-LearnK均值聚类2.1、Scikit-LearnK均值聚类API2.2、K均值聚类初体验（寻找最佳K）2.3、K均值聚类案例1、K均值聚类K-均值（K-Means）是一种聚类算法，属于无监督学习。K-Means在机器学习知识结构中的位置如下：1.1、K均值
【15-聚类分析入门：使用Scikit-learn进行K-means聚类】是阿牛啊机器学习回归预测大数据挖掘 kmeans 聚类 python 机器学习人工智能 sklearn 性能优化
文章目录前言K-means聚类的原理Scikit-learn中的K-means实现安装与导入生成模拟数据应用K-means聚类可视化聚类结果选择K的值总结前言聚类分析是一种无监督学习方法，用于将数据集中的样本分组成若干个簇(cluster)。K-means是最广泛使用的聚类算法之一，其核心思想是将数据点分配到K个簇中，使得每个点到其簇中心的距离之和最小。在本文中，我们将介绍如何使用Scikit
数据挖掘常用算法优缺点分析天波烟客00 数据挖掘数据挖掘机器学习
领取机器学习视频教程：http://www.admin444.com/P-c8129a48常用的机器学习、数据挖掘方法有分类，回归，聚类，推荐，图像识别等。在实际应用中，一般都是采用启发式学习方式来实验。偏差&方差偏差：描述的是预测值（估计值）的期望与真实值之间的差距，偏差越大，越偏离真实数据。偏差bias其实是模型太简单而带来的估计不准确的部分---欠拟合方差：描述的是预测值的变化范围、离散程度
使用 Python 的 LSTM 进行股市预测无水先生数据分析深度学习人工智能综合 python lstm 开发语言
目录一、说明二、为什么需要时间序列模型？三、下载数据3.1从Alphavantage获取数据3.1从Kaggle获取数据3.3数据探索3.4数据可视化四、将数据拆分为训练集和测试集五、数据标准化六、通过平均进行一步预测6.1标准平均值6.2指数移动平均线6.3如果指数移动平均线这么好，为什么还需要更好的模型？6.4预测未来不止一步七、LSTM简介：预测未来的股票走势7.1数据生成器7.2数据增强7
Scikit-learn提供了哪些机器学习算法以及如何使用Scikit-learn进行模型训练和评估 Java资深爱好者机器学习 scikit-learn 算法
Scikit-learn库的使用一、Scikit-learn提供的机器学习算法Scikit-learn（通常简称为sklearn）是一个广泛使用的Python机器学习库，它提供了多种用于数据挖掘和数据分析的算法。Scikit-learn支持的机器学习算法可以大致分为以下几类：分类算法：支持向量机（SVM）随机森林（RandomForest）逻辑回归（LogisticRegression）朴素贝叶斯
数据挖掘常用算法 kaiyuanheshang AI 数据挖掘算法人工智能
文章目录基于机器学习~~线性/逻辑回归~~树模型~~贝叶斯~~~~聚类~~集成算法神经网络~~支持向量机~~~~降维算法~~基于机器学习线性/逻辑回归类似单层神经网络y=k*x+b树模型优点可以做可视化分析速度快结果稳定依赖前期对业务和数据的理解贝叶斯贝叶斯依赖先验概率，先验知识越准，结果越好聚类集成算法xgboostlightbgm神经网络在文本、视觉领域效果非常好。但是过程黑盒，缺乏解释性支持
数据结构：时间复杂度和空间复杂度星迹日数据结构数据结构时间空间复杂度算法
我们知道代码和代码之间算法的不同，一定影响了代码的执行效率，那么我们该如何评判算法的好坏呢？这就涉及到了我们算法效率的分析了。一、算法效率所谓算法效率的分析分为两种：第一种时间效率，又称时间复杂度。第二种空间效率，又称空间复杂度。其中，时间复杂度主要衡量的是一个算法的运行速度，而空间复杂度主要衡量一个算法所需要的额外空间。二、时间复杂度1、概念算法的时间复杂度其实是一个数学函数，它描述了该算法的运
数据结构——时间复杂度 Lamar Carpenter 数据结构计算机408考研数据结构
前言当你拿到一段代码时，你该如何判断这一段代码算法的好坏程度？有的人会说跑一下（运行一下），事后统计运行时间。当然这样确实能够直观的通过看运行程序所花费时间，但是这存在着一些问题：和机器性能有关超级计算机vs单片机（同样的一段代码一定是超级计算机运行的时间更快）和编程语言有关越高级的语言运行的效率越低编译程序产生的机器指令质量有关有些算法不能事后统计导弹控制算法（不能为了统计算法的效率发射一颗导弹
【中科院1区】Matlab实现黏菌优化算法SMA-RF锂电池健康状态估计算法研究 matlab科研助手 matlab 算法开发语言
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机物理应用机器学习内容介绍摘要锂离子电池作为一种重要的储能器件，在电动汽车、便携式电子设备等领域发挥着至关重要的
JCR一区级 | Matlab实现蜣螂算法DBO-Transformer-LSTM多变量回归预测 Matlab机器学习之心算法 matlab transformer
✅作者简介：热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知，期刊达人。内容介绍摘要:水质预测对于环境保护和资源管理至关重要。本文提出了一种基于蜣螂算法(DungBeetleOptimizer,DBO)、DBO-Transformer和LSTM的多变量水质回归预测模型，旨在提高水质参数
基于Lagrange-Newton法的SQP局部算法python实现笛在月明算法 Python python 算法优化
序列二次规划（SQP）是解决约束优化问题中较好的一种算法，其流程为在实现算法的过程中，使用了scipy.optimize模块：scipy.optimize.minimize(fun,x0,args=(),method=None,jac=None,hess=None,hessp=None,bounds=None,constraints=(),tol=None,callback=None,option
全覆盖路径规划-精准细胞覆盖算法码厂一粒沙记录算法
今天，咱们来聊聊这个传统的精准细胞覆盖算法，算法的描述挺抽象的，这里尽量用易于理解的语言来讲解一下，它就像是给机器人安排一个任务，让它把一块地方仔仔细细地走一遍，下面详细说说它是怎么做的。整体思路想象你要打扫一个大房间，你得有个计划，知道先打扫哪块，再打扫哪块，最后把整个房间都打扫干净。精准细胞覆盖算法就是给机器人规划这样的“打扫路线”，让它能把给定的空间都走遍。具体步骤第一步：把空间“切块”并记
【文本去重】通俗易懂理解Minhash算法凌漪_ 算法数据结构大模型
Minhash算法直观理解作者：@凌漪_@板烧鱼仔@Yuxn.背景Jaccard相似度两个集合A和B，我们关心它们的Jaccard相似度J(A,B)=∣A∪B∣∣A∩B∣J(A,B)=\frac{∣A∪B∣}{∣A∩B∣}J(A,B)=∣A∩B∣∣A∪B∣Jaccard相似度描述了两个集合之间的相似程度。使用场景1：两个文档之间的相似度。注意:jaccard相似度并没有提取文档的任何语义，只是在查
28岁开始零基础学前端，这些血的教训你一定要避免 2501_90336583 前端
写了一个Vue动态表单组件，发布到NPM上。模仿Vue1.0版本写了一个MiniVue，这让我对Vue的理解达到了源码级别。写了几篇关于Vue的文章。计算机理论知识计算机理论知识决定了一个程序员的天花板（在国内还得加上英语）。数据结构与算法算法看了《剑指offer题解》、《Leetcode题解》这两本书，还是挺有用的，也有刷到的题面试正好碰上了的。编译原理、计算机原理由于编译原理和计算机原理是看的
java面试题（jvm） lgcgkCQ java面试题 java jvm 面试面试题
目录jvm组成1.jvm由哪些部分组成？2.什么是程序计数器3.什么是堆？4.什么虚拟机栈？5.栈和堆的区别？6.什么是方法区？7.什么是直接内存？类加载器1.什么是类加载器？2.有哪些类加载器？3.双亲委派模型4.类加载器的执行过程垃圾回收1.对象什么时候可以被垃圾器回收2.有哪些垃圾回收算法3.分代回收4.jvm有哪些垃圾回收器5.G1垃圾回收器6.强引用、软引用、弱引用、虚引用jvm实践1.
yolo是什么，有什么优缺点以及YOLO的应用场景？ cesske YOLO
目录前言一、yolo是什么？二、YOLO的优点三、YOLO的缺点四、YOLO的应用场景总结前言这里我们来讲一下yolo是什么，有什么优缺点？一、yolo是什么？“YOLO”在计算机视觉和深度学习领域是一个特定的算法框架，全称是“YouOnlyLookOnce”。这个算法最初由JosephRedmon、SantoshDivvala、RossGirshick和AliFarhadi在2015年提出，旨在
人机交互：面部识别_14.面部识别在虚拟现实和增强现实中的应用 zhubeibei168 机器人及导航人机交互 vr ar 开发语言机器人导航与定位
14.面部识别在虚拟现实和增强现实中的应用14.1虚拟现实中的面部识别在虚拟现实（VR）环境中，面部识别技术可以显著提升用户体验，使其更加沉浸和自然。通过识别用户的面部表情，VR系统可以实时调整虚拟角色的行为，增强用户与虚拟世界的互动。14.1.1面部表情识别面部表情识别是虚拟现实中最常见的应用之一。通过摄像头捕捉用户的面部图像，使用计算机视觉算法识别出用户的表情，如微笑、惊讶、愤怒等，虚拟角色可
Huffman编码的Python的实现 childish_tree python 算法霍夫曼树数据压缩
Huffman编码的Python的实现基本原理及步骤Huffman编码是一种贪心算法，用于无损数据压缩。它基于字符在数据中出现的频率来构建编码，频率高的字符使用较短的编码，而频率低的字符使用较长的编码。这种方式的目的是减少数据的大小，因为最常见的字符使用最短的编码，从而在整体上减少了所需的位数。实现Huffman编码的原理如下：频率统计：如果输入数据是一个字符串，代码会遍历这个字符串，统计每个字符
计数排序算法及优化（java）爱吃土豆的程序员数据结构与算法（JAVA）算法 java 计数排序
1.1引言计数排序是一种非比较排序算法，它适用于一定范围内的整数排序。计数排序的核心思想是通过统计每个元素出现的次数来确定它们的位置，而不是通过比较来决定元素的顺序。本文将详细介绍计数排序的历史背景、工作原理，并通过具体案例来阐述其应用。此外，还将探讨计数排序的不同优化方案，并给出相应的Java代码示例。1.2计数排序的历史计数排序的思想可以追溯到20世纪初，最早是由HaroldH.Seward在
AI真的能理解我们这个现实物理世界吗？深度剖析原理、实证及未来走向 AI_DL_CODE 人工智能深度学习 AI AI理解世界
摘要：当下，AI与深度学习广泛渗透生活各领域，大模型与海量数据加持下，其是否理解现实物理世界引发热议。文章开篇抛出疑问，随后深入介绍AI深度学习基础，包含神经网络架构、反向传播算法。继而列举AI在物理场景识别、实验数据分析中显露的“理解”迹象，也点明常识性错误、极端场景失效这类反例。从信息论、物理启发式算法剖析理论支撑，探讨融合物理知识路径，并延展至跨学科应用、评估维度、伦理社会问题，最终展望AI
攻克设备数据质量难题：深度学习应用的数据基石搭建教程（DBSCAN 聚类算法） AI_DL_CODE 深度学习运维算法数据质量 DBSCAN聚类算法
摘要：在深度学习赋能设备管理的浪潮中，数据质量成为关键瓶颈。本文聚焦设备数据采集与预处理阶段面临的噪声干扰、数据缺失等难题，深入讲解强化采集端管控的策略，详细剖析聚类、统计法及线性回归模型在数据清洗与补全中的应用原理，并结合振动传感器数据实例给出可实操的Python代码。旨在为从业者提供一站式解决方案，助力打造高质量设备数据集，为深度学习模型高效运行筑牢根基，推动设备管理智能化落地。文章目录攻克设
pytorch实现循环神经网络纠结哥_Shrek pytorch rnn 深度学习
人工智能例子汇总：AI常见的算法和例子-CSDN博客PyTorch提供三种主要的RNN变体：nn.RNN：最基本的循环神经网络，适用于短时依赖任务。nn.LSTM：长短时记忆网络，适用于长序列数据，能有效解决梯度消失问题。nn.GRU：门控循环单元，比LSTM计算更高效，适用于大部分任务。网络类型优势适用场景RNN计算简单，适用于短时序列语音、文本处理（短序列）LSTM适用于长序列，能记忆长期信息
普通算法——一维差分 ZZTC 算法算法
一维差分题目链接：https://www.acwing.com/problem/content/799/题目描述：输入一个长度为nnn的整数序列。接下来输入mmm个操作，每个操作包含三个整数l,r,c，l,r,c，l,r,c，表示将序列中[l,r][l,r][l,r]之间的每个数加上ccc。请你输出进行完所有操作后的序列。说明：差分是前缀和的逆运算，也就是构造一个bbb数组使aaa数组是bbb数组
Java实现计数排序算法详解及优化捕风捉你从0开始学算法 java 排序算法算法
引言计数排序（CountingSort）是一种线性时间复杂度的排序算法，特别适用于数据范围有限的情况。它通过统计每个元素出现的次数，然后按照次数排序，从而实现排序。本文将详细讲解如何使用Java实现计数排序算法，并结合图解和实例代码，帮助您全面理解这一高级排序算法。同时，我们还将探讨计数排序的优化方法，以进一步提高其性能。计数排序算法的原理计数排序通过统计每个元素出现的次数，然后利用这些计数值将元
二路归并排序算法 qq_26261861 排序算法算法数据结构
二路归并排序算法简单理解就是两两进行比较，然后把他们合并到一起。通俗理解就是去买衣服的时候，经常会货比三家，看了一个店选两件衣服，然后又去另外一个店选了同款的两件衣服。看价格排序，或者性价比排序一下，看哪个更便宜，或者性价比更高。二路归并排序关键点：相邻的两两进行比较，然后把他们合并在一起。相邻的两两最开始是单个元素，合并之后就会翻倍。二路归并排序的过程，需要先拆分元素，然后再合并。二路归并排序是
scala的option和some 矮蛋蛋编程 scala
原文地址： http://blog.sina.com.cn/s/blog_68af3f090100qkt8.html 对于学习 Scala 的 Java™ 开发人员来说，对象是一个比较自然、简单的入口点。在本系列前几期文章中，我介绍了 Scala 中一些面向对象的编程方法，这些方法实际上与 Java 编程的区别不是很大。我还向您展示了 Scala 如何重新应用传统的面向对象概念，找到其缺点
NullPointerException Cb123456 android BaseAdapter
java.lang.NullPointerException: Attempt to invoke virtual method 'int android.view.View.getImportantForAccessibility()' on a null object reference 出现以上异常.然后就在baidu上
PHP使用文件和目录天子之骄 php文件和目录读取和写入 php验证文件 php锁定文件
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SQL SELECT DISTINCT 语句何必如此 sql
SELECT DISTINCT 语句用于返回唯一不同的值。 SQL SELECT DISTINCT 语句在表中，一个列可能会包含多个重复值，有时您也许希望仅仅列出不同（distinct）的值。 DISTINCT 关键词用于返回唯一不同的值。 SQL SELECT DISTINCT 语法 SELECT DISTINCT column_name,column_name F
java冒泡排序 3213213333332132 java 冒泡排序
package com.algorithm; /** * @Description 冒泡 * @author FuJianyong * 2015-1-22上午09:58:39 */ public class MaoPao { public static void main(String[] args) { int[] mao = {17,50,26,18,9,10
struts2.18 +json,struts2-json-plugin-2.1.8.1.jar配置及问题！ 7454103 DAO spring Ajax json qq
struts2.18 出来有段时间了！（貌似是稳定版）闲时研究下下！貌似 sruts2 搭配 json 做 ajax 很吃香！实践了下下！不当之处请绕过！呵呵网上一大堆 struts2+json 不过大多的json 插件都是 jsonplugin.34.jar strut
struts2 数据标签说明 darkranger jsp bean struts servlet Scheme
数据标签主要用于提供各种数据访问相关的功能，包括显示一个Action里的属性，以及生成国际化输出等功能数据标签主要包括： action ：该标签用于在JSP页面中直接调用一个Action，通过指定executeResult参数，还可将该Action的处理结果包含到本页面来。 bean ：该标签用于创建一个javabean实例。如果指定了id属性，则可以将创建的javabean实例放入Sta
链表.简单的链表节点构建 aijuans 编程技巧
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tomcat下jndi的三种配置方式 avords tomcat
jndi(Java Naming and Directory Interface，Java命名和目录接口)是一组在Java应用中访问命名和目录服务的API。命名服务将名称和对象联系起来，使得我们可以用名称访问对象。目录服务是一种命名服务，在这种服务里，对象不但有名称，还有属性。 tomcat配置
关于敏捷的一些想法 houxinyou 敏捷
从网上看到这样一句话：“敏捷开发的最重要目标就是：满足用户多变的需求，说白了就是最大程度的让客户满意。” 感觉表达的不太清楚。感觉容易被人误解的地方主要在“用户多变的需求”上。第一种多变，实际上就是没有从根本上了解了用户的需求。用户的需求实际是稳定的，只是比较多，也比较混乱，用户一般只能了解自己的那一小部分，所以没有用户能清楚的表达出整体需求。而由于各种条件的，用户表达自己那一部分时也有
富养还是穷养，决定孩子的一生 bijian1013 教育人生
是什么决定孩子未来物质能否丰盛？为什么说寒门很难出贵子，三代才能出贵族？真的是父母必须有钱，才能大概率保证孩子未来富有吗？-----作者：@李雪爱与自由事实并非由物质决定，而是由心灵决定。一朋友富有而且修养气质很好，兄弟姐妹也都如此。她的童年时代，物质上大家都很贫乏，但妈妈总是保持生活中的美感，时不时给孩子们带回一些美好小玩意，从来不对孩子传递生活艰辛、金钱来之不易、要懂得珍惜
oracle 日期时间格式转化征客丶 oracle
oracle 系统时间有 SYSDATE 与 SYSTIMESTAMP； SYSDATE：不支持毫秒，取的是系统时间； SYSTIMESTAMP：支持毫秒，日期，时间是给时区转换的，秒和毫秒是取的系统的。日期转字符窜：一、不取毫秒： TO_CHAR(SYSDATE, 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') 简要说明， YYYY 年 MM 月
【Scala六】分析Spark源代码总结的Scala语法四 bit1129 scala
1. apply语法 FileShuffleBlockManager中定义的类ShuffleFileGroup，定义： private class ShuffleFileGroup(val shuffleId: Int, val fileId: Int, val files: Array[File]) { ... def apply(bucketId
Erlang中有意思的bug bookjovi erlang
代码中常有一些很搞笑的bug，如下面的一行代码被调用两次（Erlang beam） commit f667e4a47b07b07ed035073b94d699ff5fe0ba9b Author: Jovi Zhang <[email protected]> Date: Fri Dec 2 16:19:22 2011 +0100 erts:
移位打印10进制数转16进制-2008-08-18 ljy325 java 基础
/** * Description 移位打印10进制的16进制形式 * Creation Date 15-08-2008 9:00 * @author 卢俊宇 * @version 1.0 * */ public class PrintHex { // 备选字符 static final char di
读《研磨设计模式》-代码笔记-组合模式 bylijinnan java 设计模式
声明：本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ import java.util.ArrayList; import java.util.List; abstract class Component { public abstract void printStruct(Str
利用cmd命令将.class文件打包成jar chenyu19891124 cmd jar
cmd命令打jar是如下实现：在运行里输入cmd，利用cmd命令进入到本地的工作盘符。(如我的是D盘下的文件有此路径 D:\workspace\prpall\WEB-INF\classes) 现在是想把D:\workspace\prpall\WEB-INF\classes路径下所有的文件打包成prpall.jar。然后继续如下操作： cd D: 回车 cd workspace/prpal
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一般都习惯鼠标右键自动粘贴的功能，对于SecureCRT6.7.5 ，这个功能也已经是默认配置了。老版本的SecureCRT其实也有这个功能，只是不是默认设置，很多人不知道罢了。菜单： Options->Global Options ...->Terminal 右边有个Mouse的选项块。 Copy on Select Paste on Right/Middle
Linux 软链接和硬链接 dongwei_6688 linux
1.Linux链接概念Linux链接分两种，一种被称为硬链接（Hard Link），另一种被称为符号链接（Symbolic Link）。默认情况下，ln命令产生硬链接。【硬连接】硬连接指通过索引节点来进行连接。在Linux的文件系统中，保存在磁盘分区中的文件不管是什么类型都给它分配一个编号，称为索引节点号(Inode Index)。在Linux中，多个文件名指向同一索引节点是存在的。一般这种连
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第1步、yum安装mysql [root@stonex ~]# yum -y install mysql-server 安装结果： Installed: mysql-server.x86_64 0:5.1.73-3.el6_5 &nb
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随着RESTful Web Service的流行，测试对外的Service是否满足期望也变的必要的。从Spring 3.2开始Spring了Spring Web测试框架，如果版本低于3.2，请使用spring-test-mvc项目（合并到spring3.2中了）。 Spring MVC测试框架提供了对服务器端和客户端（基于RestTemplate的客户端）提供了支持。 &nbs
Linux64位操作系统（CentOS6.6）上如何编译hadoop2.4.0 liyong0802 hadoop
一、准备编译软件 1.在官网下载jdk1.7、maven3.2.1、ant1.9.4，解压设置好环境变量就可以用。环境变量设置如下：（1）执行vim /etc/profile （2）在文件尾部加入: export JAVA_HOME=/home/spark/jdk1.7 export MAVEN_HOME=/ho
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如何分析Java虚拟机死锁 sesame java thread oracle 虚拟机 jdbc
英文资料： Thread Dump and Concurrency Locks Thread dumps are very useful for diagnosing synchronization related problems such as deadlocks on object monitors. Ctrl-\ on Solaris/Linux or Ctrl-B
位运算简介及实用技巧（一）：基础篇 tw_wangzhengquan 位运算
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