- 数据集/API 笔记:湿球黑球温度(WBGT)观测数据
UQI-LIUWJ
数据集笔记
data.gov.sgWBGT是一个综合指标,考虑了气温、湿度、风速和太阳辐射,与气温不同。报告的WBGT是过去15分钟内的平均值,每15分钟更新一次。API调用curl--requestGET\--urlhttps://api-open.data.gov.sg/v2/real-time/api/weather调用结果
- ——四色定理的解析与证明(完整版)
2301_81062744
拓扑学
——四色定理的解析与证明(完整版)###**引言**四色定理自1852年诞生以来,始终是图论与拓扑学领域的核心难题。其简洁的表述——“任何平面地图仅需四种颜色即可实现邻接区域异色”——与证明过程的复杂性形成鲜明对比。1976年,Appel与Haken通过计算机穷举约1500种不可约构形,首次给出确定性证明,却因依赖机器验证引发了数学哲学层面的长期争议。此后,数学家们不断寻求更直观、更具构造性的证明
- r语言手动算两个C指数p值,如何用R语言进行Pvalue显著性标记?
蒲牢森
r语言手动算两个C指数p值
作者:一只想飞的喵审稿:童蒙编辑:angelica箱线图是统计学中较常见的图形之一。这篇文章将讲述如何简单比较两组或多组的平均值,且添加显著性标记。通常情况根据显著性p值的数值大小,分为四类:(1)0.01≤p<0.05,*(2)0.001≤p<0.01,**(3)0.0001≤p<0.001,***(4)p<0.0001,****接下来会讲述三种添加显著性标记的方法。方法1-手动添加1:创建数据
- 2025年专精特新“小巨人”申报指南(条件、流程与好处)
项目申报-华夏泰科
大数据人工智能服务器安全运维
在当今经济全球化和科技日新月异的时代,中小企业作为推动创新、促进就业、稳定经济增长的重要力量,正受到前所未有的关注。特别是那些专注于细分市场、掌握核心技术、创新能力强、市场占有率高的专精特新“小巨人”企业,更是成为国家支持和培育的重点。2025年,各地政府单位和企业都在积极筹备新一轮的申报工作。本文将详细介绍2025年专精特新“小巨人”企业的申报指南,包括申报条件、流程以及通过认定后所能享受的种种
- JAVA开发技术学习规划 —— 给未来20年技术领航者的你
_AndyLau
学习
亲爱的大学生朋友们,在这个信息爆炸、技术日新月异的时代,选择成为一名JAVA开发者,意味着你将踏入一个充满挑战与机遇的广阔天地。作为一位在JAVA开发领域深耕20年的老兵,我亲历了JAVA从诞生、成长到壮大的全过程,见证了它如何从一个新兴的语言逐渐发展成为企业级应用开发的首选。今天,我想将这份宝贵的经验凝聚成一份详实的技术学习规划,为即将踏上这条征途的你们,指引方向,助力你们在JAVA开发的道路上
- 2025-03-01 学习记录--C/C++-PTA 7-35 有理数均值
小呀小萝卜儿
学习-C/C++学习c语言
合抱之木,生于毫末;九层之台,起于累土;千里之行,始于足下。一、题目描述⭐️二、代码(C语言)⭐️#include//【关键】计算最大公约数(GCD)longlonggcd(longlonga,longlongb){while(b!=0){//当b不为0时循环longlongtemp=b;//临时变量存储b的值b=a%b;//计算a除以b的余数,赋值给ba=temp;//将之前存储的b的值赋值给a
- 数据挖掘data mining
Wlq0415
学习5数据挖掘人工智能
数据挖掘是从大量数据集中提取有用信息和知识的过程。它通常涉及使用算法和技术来分析数据,以发现数据中的模式、趋势和关联。数据挖掘可以帮助企业和组织理解客户行为,预测市场趋势,优化运营流程等。数据挖掘的过程大致可以分为以下几个步骤:定义问题:明确数据挖掘的目的和需要解决的问题。数据收集:从各种数据源中收集相关的数据。数据预处理:清洗和整理数据,处理缺失值、异常值等问题。数据转换:将原始数据转换成适合挖
- 基于Arcgis的python脚本实现相邻矢量面的高度字段取平均值
GIS从业者
Python君arcgispython开发语言
背景在地理信息系统(GIS)数据处理或三维建模等实际应用场景中,我们常常会遇到需要对矢量面数据进行精细化处理的需求。其中一个常见的任务便是对相邻的矢量面中的高度字段开展特定操作。具体而言,当我们在分析一系列相互毗邻的矢量面时,若发现相邻的矢量面之间高度差值小于预先设定的阈值,那么就需要采取一种数据优化策略,即把这些相邻矢量面的高度统一取平均值。这样做的目的在于使数据更加平滑、合理,减少因局部高度异
- 【2025年华为OD机试】 (E卷,100分) - 计算最接近的数(JavaScript&Java & Python&C/C++)
妄北y
华为odjavascriptjavapythonc语言
一、问题描述题目解析:寻找最接近中位数的下标题目描述给定一个数组X和一个正整数K,请找出使表达式X[i]-X[i+1]-...-X[i+K-1]的结果最接近于数组中位数的下标i。如果有多个i满足条件,请返回最大的i。补充说明数组X的元素均为正整数。数组的长度n取值范围:2{//移除输入字符串中的方括号input_str=input_str.replace("[","").replace("]","
- 数据挖掘的建模流程
慢跑的Liam
算法数据挖掘算法流程模型构建
1、定义数据挖掘目标任务理解指标确定2、数据取样建模抽样(大数据是用过滤后的全量数据)抽样之前需要衡量数据质量衡量的标准主要有以下几点:资料完整无缺,各类指标齐全数据准确无误,反映的都是正常状态下的数据数据抽样的方式:随机抽样等距抽样分层抽样从起始位置开始抽样分类抽样实时采集3、数据探索数据质量分析1.数据质量分析是数据挖掘分析结论有效性的基础2.缺失值分析3.异常值分析是用来检测数据是否有录入错
- Python大数据处理实验报告(三)
小李独爱秋
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实验目的本次实验的目的是练习使用Python编程语言和相关库进行网络爬虫和数据处理任务。具体来说,您将学习以下内容:使用Python中的requests库和BeautifulSoup库来爬取当当网某一本书的网页内容,并将其保存为html格式文件。学习使用Python中的requests库和正则表达式来爬取豆瓣网上某本书的前50条短评内容,并计算评分的平均值。了解如何使用Python中的reques
- (leetcode学习)295. 数据流的中位数
我不是彭于晏丶
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中位数是有序整数列表中的中间值。如果列表的大小是偶数,则没有中间值,中位数是两个中间值的平均值。例如arr=[2,3,4]的中位数是3。例如arr=[2,3]的中位数是(2+3)/2=2.5。实现MedianFinder类:MedianFinder()初始化MedianFinder对象。voidaddNum(intnum)将数据流中的整数num添加到数据结构中。doublefindMedian()
- 2小时学懂【多元统计分析】——聚类分析(R语言)
木小鹿
多元统计R语言代码机器学习算法人工智能开发语言数据挖掘数据分析
聚类分析是一种无监督学习方法,用于将相似的观测值(或对象)分组到集群中。下面我将展示如何使用几种常见的聚类方法:K-均值(K-means)、层次聚类(HierarchicalClustering)和DBSCAN。1.K-均值聚类(K-meansClustering)K-均值是一种迭代的聚类算法,它将数据划分为K个预定义的集群。#加载需要的包library(cluster)#假设我们有一些二维数据s
- 我的创作纪念日
活宝小娜
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机缘在2020年初,正值前端开发技术日新月异的时期,我作为一名初入行不久的前端开发者,经常在工作中遇到各种挑战和难题。为了找到解决方案,我开始频繁地在CSDN上搜索相关的技术文章和讨论。渐渐地,我发现通过分享和讨论,不仅能帮助自己更快地解决问题,还能结识到许多志同道合的朋友。于是,在2020年03月01日,我鼓起勇气,发表了第一篇技术博客。收获知识深化:通过撰写博客,我不断巩固和深化了自己的前端知
- C++之,我是如何解决数据处理与算法难题的
一杯年华@编程空间
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C++之,我是如何解决数据处理与算法难题的在C++编程的世界里,我经历了无数次与代码“斗智斗勇”的过程,其中数据处理和算法应用方面的问题让我印象尤为深刻。今天,就和大家分享一下我在这方面遇到的挑战以及解决问题的方法。在一个数据处理项目中,我需要对大量的数值数据进行各种运算。例如,有一个包含员工绩效得分的数组,我需要计算这些得分的总和、平均值,还需要根据不同的权重计算加权总和,并且对数组进行一些变换
- AI数据分析:用DeepSeek做数据清洗
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在当今数据驱动的时代,数据分析已成为企业和个人决策的重要工具。随着人工智能技术的快速发展,AI驱动的数据分析工具正在改变我们处理和分析数据的方式。本文将着重介绍如何使用DeepSeek进行数据清洗。数据清洗是数据分析的基础,其目的是确保数据的准确性、完整性和一致性。常见的数据问题包括:缺失值:数据中的某些字段为空。重复值:数据中存在重复记录。异常值:数据中存在明显偏离正常范围的数值。不一致性:数据
- 边缘渲染架构深度解析:从CDN到边缘计算的性能跃迁
桂月二二
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引言:重塑用户零延迟体验边界CloudflareWorkers在全球200+节点部署边缘渲染服务后,全球平均TTFB降至68ms,动态内容加载速度超本地SSR420%。ShopifyOxygen平台基于边缘计算重构商品详情页,LCP中位数从1.8s优化至230ms。Vercel官方数据显示,边缘函数配合流式传输使动态路由首屏加载时间降至传统方案14%,缓存命中率突破99.8%。一、边缘计算架构演进
- 《ArkTS鸿蒙应用开发入门到实战》—新手小白学习鸿蒙的推荐工具书!
心态还需努力呀
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《ArkTS鸿蒙应用开发入门到实战》—新手小白学习鸿蒙的推荐工具书!在科技日新月异的今天,鸿蒙操作系统(HarmonyOS)作为华为推出的全新操作系统,正迅速进入越来越多的智能设备,成为物联网和智能硬件领域的重要平台。如果你是鸿蒙开发的新手,面对众多的学习资源和技术文档,可能会感到无从下手。别担心,《ArkTS鸿蒙应用开发入门到实战》这本书,正是为你提供的一本最佳入门工具书,帮助你轻松踏入鸿蒙应用
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1.数据预处理1.缺失值importpandasaspd#假设我们有一个DataFramedfprint(df.isnull().sum())#查看每一列缺失值的数量数值型数据:fromsklearn.imputeimportSimpleImputer#对于数值型数据,使用均值填充imputer=SimpleImputer(strategy='mean')#可选:'mean','median','
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AI、机器学习、深度学习、企业学习管理系统、个性化学习、学习路径推荐、知识图谱1.背景介绍在当今瞬息万变的数字化时代,企业面临着前所未有的挑战和机遇。知识更新速度加快,技术迭代日新月异,员工需要不断学习新技能,提升自身竞争力,才能适应不断变化的市场环境。传统的企业学习管理系统(LearningManagementSystem,LMS)往往以标准化课程和批量学习为主,难以满足员工个性化学习需求,且缺
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卷积核的初始化随机初始化:在大多数情况下,卷积核(滤波器)的权重在模型训练开始时是随机初始化的。常用的随机初始化方法包括以下几种:均匀分布初始化:权重从一个均匀分布中抽取值。importnumpyasnp#初始化3x3卷积核,权重范围[-0.1,0.1]kernel=np.random.uniform(-0.1,0.1,(3,3))正态分布初始化:权重从一个均值为0、标准差较小的正态分布中抽取。i
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Python学习分享:今日学习:返回值&变量的作用域&参数的传递&浅拷贝和深拷贝&类对象和方法返回值return返回值要点:1.如果函数体中包含return语句,则结束函数执行并返回值2.如果函数体中不包含return语句,则返回none值3.要返回多个返回值,使用列表,元组,字典,集合将多个值“存起来”即可。#定义一个返回两个数平均值的函数:defmy_avg(a,b):return(a+b)/
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1题目:寻找两个正序数组的中位数给定两个大小分别为m和n的正序(从小到大)数组nums1和nums2。请你找出并返回这两个正序数组的中位数。算法的时间复杂度应该为O(log(m+n))。示例1:输入:nums1=[1,3],nums2=[2]输出:2.00000解释:合并数组=[1,2,3],中位数2示例2:输入:nums1=[1,2],nums2=[3,4]输出:2.50000解释:合并数组=[
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内容简介O'ReillyMedia,Inc.介绍第1章向量、矩阵和数组1.0简介1.1创建一个向量1.2创建一个矩阵1.3创建一个稀疏矩阵1.4选择元素1.5展示一个矩阵的属性1.6对多个元素同时应用某个操作1.7找到最大值和最小值1.8计算平均值、方差和标准差1.9矩阵变形1.10转置向量或矩阵1.11展开一个矩阵1.12计算矩阵的秩1.13计算行列式1.14获取矩阵的对角线元素1.15计算矩阵
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目录1MeanShift算法的数学原理1.密度估计2.均值向量计算3.位置更新4.收敛条件2MeanShift算法的详细步骤1初始化2迭代过程3聚类3示例代码1MeanShift算法的数学原理MeanShift算法的核心思想是通过在高维空间中计算密度梯度并进行移动,找到数据点的密度峰值,从而实现聚类。下面详细介绍该算法的数学原理和每一步的推理公式。1.密度估计MeanShift算法通过核密度估计(
- Mean Shift聚类算法深度解析与实战指南
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机器学习修仙之旅#无监督学习算法聚类数据挖掘MeanShift均值漂移聚类均值算法
一、算法全景视角MeanShift(均值漂移)是一种基于密度梯度上升的非参数聚类算法,无需预设聚类数量,通过迭代寻找概率密度函数的局部最大值完成聚类。该算法在图像分割、目标跟踪等领域有广泛应用,尤其擅长处理任意形状的密度分布。二、核心原理剖析2.1核密度估计使用核函数对数据分布进行平滑估计,高斯核函数为:K(x)=12πhe−x22h2K(x)=\frac{1}{\sqrt{2\pi}h}e^{-
- OpenCV计算摄影学(10)将一组不同曝光的图像合并成一张高动态范围(HDR)图像的实现类cv::MergeDebevec
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操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述resultingHDR图像被计算为考虑了曝光值和相机响应的各次曝光的加权平均值。cv::MergeDebevec是OpenCV中用于将一组不同曝光的图像合并成一张高动态范围(HDR)图像的具体实现类之一。它基于PaulDebevec提出的方法,通过利用相机响应函
- 【机器学习】平均绝对误差(MAE:Mean Absolute Error)
IT古董
机器学习人工智能机器学习人工智能python
平均绝对误差(MeanAbsoluteError,MAE)是一种衡量预测值与实际值之间平均差异的统计指标。它在机器学习、统计学等领域中广泛应用,用于评估模型的预测精度。与均方误差(MSE)或均方误差根(RMSE)不同,MAE使用误差的绝对值,因此它在处理异常值时更加稳定。1.MAE的定义和公式给定预测值和真实值,MAE的公式为:其中:n是样本总数。是模型的预测值。是对应的真实值。MAE表示了预测值
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在科技飞速发展的今天,手机的形态和功能日新月异,直板大屏触控手机一统天下,虚拟键盘成为了我们与手机交互的主要方式。但你是否偶尔会怀念曾经那个按动实体按键,噼里啪啦打字的时代?嘿,还真就有人懂你的这份“复古情怀”,这不,Clicks推出了新款外置QWERTY键盘,直接让小折叠手机摇身一变,成了“老式掌上电脑”,这操作,简直就是把过去和现在来了个梦幻联动!一、初见Clicks,复古风拉满想象一下,当你
- 深入理解 Vue 的异步更新机制:原理、应用与最佳实践
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深入理解Vue的异步更新机制:原理、应用与最佳实践在前端开发领域,Vue.js凭借其简洁易用、性能卓越的特点,成为众多开发者构建用户界面的首选框架。其中,异步更新机制作为Vue的核心特性之一,对提升应用性能和优化开发体验起着至关重要的作用。本文将深入探讨Vue的异步更新机制,从其基础概念、工作原理,到实际应用中的注意事项与最佳实践,全方位剖析这一特性。Vue的响应式系统:异步更新的基石在深入了解异
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- 【Spark九十八】Standalone Cluster Mode下的资源调度源代码分析
bit1129
cluster
在分析源代码之前,首先对Standalone Cluster Mode的资源调度有一个基本的认识:
首先,运行一个Application需要Driver进程和一组Executor进程。在Standalone Cluster Mode下,Driver和Executor都是在Master的监护下给Worker发消息创建(Driver进程和Executor进程都需要分配内存和CPU,这就需要Maste
- linux上独立安装部署spark
daizj
linux安装spark1.4部署
下面讲一下linux上安装spark,以 Standalone Mode 安装
1)首先安装JDK
下载JDK:jdk-7u79-linux-x64.tar.gz ,版本是1.7以上都行,解压 tar -zxvf jdk-7u79-linux-x64.tar.gz
然后配置 ~/.bashrc&nb
- Java 字节码之解析一
周凡杨
java字节码javap
一: Java 字节代码的组织形式
类文件 {
OxCAFEBABE ,小版本号,大版本号,常量池大小,常量池数组,访问控制标记,当前类信息,父类信息,实现的接口个数,实现的接口信息数组,域个数,域信息数组,方法个数,方法信息数组,属性个数,属性信息数组
}
&nbs
- java各种小工具代码
g21121
java
1.数组转换成List
import java.util.Arrays;
Arrays.asList(Object[] obj); 2.判断一个String型是否有值
import org.springframework.util.StringUtils;
if (StringUtils.hasText(str)) 3.判断一个List是否有值
import org.spring
- 加快FineReport报表设计的几个心得体会
老A不折腾
finereport
一、从远程服务器大批量取数进行表样设计时,最好按“列顺序”取一个“空的SQL语句”,这样可提高设计速度。否则每次设计时模板均要从远程读取数据,速度相当慢!!
二、找一个富文本编辑软件(如NOTEPAD+)编辑SQL语句,这样会很好地检查语法。有时候带参数较多检查语法复杂时,结合FineReport中生成的日志,再找一个第三方数据库访问软件(如PL/SQL)进行数据检索,可以很快定位语法错误。
- mysql linux启动与停止
墙头上一根草
如何启动/停止/重启MySQL一、启动方式1、使用 service 启动:service mysqld start2、使用 mysqld 脚本启动:/etc/inint.d/mysqld start3、使用 safe_mysqld 启动:safe_mysqld&二、停止1、使用 service 启动:service mysqld stop2、使用 mysqld 脚本启动:/etc/inin
- Spring中事务管理浅谈
aijuans
spring事务管理
Spring中事务管理浅谈
By Tony Jiang@2012-1-20 Spring中对事务的声明式管理
拿一个XML举例
[html]
view plain
copy
print
?
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>&nb
- php中隐形字符65279(utf-8的BOM头)问题
alxw4616
php中隐形字符65279(utf-8的BOM头)问题
今天遇到一个问题. php输出JSON 前端在解析时发生问题:parsererror.
调试:
1.仔细对比字符串发现字符串拼写正确.怀疑是 非打印字符的问题.
2.逐一将字符串还原为unicode编码. 发现在字符串头的位置出现了一个 65279的非打印字符.
 
- 调用对象是否需要传递对象(初学者一定要注意这个问题)
百合不是茶
对象的传递与调用技巧
类和对象的简单的复习,在做项目的过程中有时候不知道怎样来调用类创建的对象,简单的几个类可以看清楚,一般在项目中创建十几个类往往就不知道怎么来看
为了以后能够看清楚,现在来回顾一下类和对象的创建,对象的调用和传递(前面写过一篇)
类和对象的基础概念:
JAVA中万事万物都是类 类有字段(属性),方法,嵌套类和嵌套接
- JDK1.5 AtomicLong实例
bijian1013
javathreadjava多线程AtomicLong
JDK1.5 AtomicLong实例
类 AtomicLong
可以用原子方式更新的 long 值。有关原子变量属性的描述,请参阅 java.util.concurrent.atomic 包规范。AtomicLong 可用在应用程序中(如以原子方式增加的序列号),并且不能用于替换 Long。但是,此类确实扩展了 Number,允许那些处理基于数字类的工具和实用工具进行统一访问。
 
- 自定义的RPC的Java实现
bijian1013
javarpc
网上看到纯java实现的RPC,很不错。
RPC的全名Remote Process Call,即远程过程调用。使用RPC,可以像使用本地的程序一样使用远程服务器上的程序。下面是一个简单的RPC 调用实例,从中可以看到RPC如何
- 【RPC框架Hessian一】Hessian RPC Hello World
bit1129
Hello world
什么是Hessian
The Hessian binary web service protocol makes web services usable without requiring a large framework, and without learning yet another alphabet soup of protocols. Because it is a binary p
- 【Spark九十五】Spark Shell操作Spark SQL
bit1129
shell
在Spark Shell上,通过创建HiveContext可以直接进行Hive操作
1. 操作Hive中已存在的表
[hadoop@hadoop bin]$ ./spark-shell
Spark assembly has been built with Hive, including Datanucleus jars on classpath
Welcom
- F5 往header加入客户端的ip
ronin47
when HTTP_RESPONSE {if {[HTTP::is_redirect]}{ HTTP::header replace Location [string map {:port/ /} [HTTP::header value Location]]HTTP::header replace Lo
- java-61-在数组中,数字减去它右边(注意是右边)的数字得到一个数对之差. 求所有数对之差的最大值。例如在数组{2, 4, 1, 16, 7, 5,
bylijinnan
java
思路来自:
http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/2541117420116135376632/
写了个java版的
public class GreatestLeftRightDiff {
/**
* Q61.在数组中,数字减去它右边(注意是右边)的数字得到一个数对之差。
* 求所有数对之差的最大值。例如在数组
- mongoDB 索引
开窍的石头
mongoDB索引
在这一节中我们讲讲在mongo中如何创建索引
得到当前查询的索引信息
db.user.find(_id:12).explain();
cursor: basicCoursor 指的是没有索引
&
- [硬件和系统]迎峰度夏
comsci
系统
从这几天的气温来看,今年夏天的高温天气可能会维持在一个比较长的时间内
所以,从现在开始准备渡过炎热的夏天。。。。
每间房屋要有一个落地电风扇,一个空调(空调的功率和房间的面积有密切的关系)
坐的,躺的地方要有凉垫,床上要有凉席
电脑的机箱
- 基于ThinkPHP开发的公司官网
cuiyadll
行业系统
后端基于ThinkPHP,前端基于jQuery和BootstrapCo.MZ 企业系统
轻量级企业网站管理系统
运行环境:PHP5.3+, MySQL5.0
系统预览
系统下载:http://www.tecmz.com
预览地址:http://co.tecmz.com
各种设备自适应
响应式的网站设计能够对用户产生友好度,并且对于
- Transaction and redelivery in JMS (JMS的事务和失败消息重发机制)
darrenzhu
jms事务承认MQacknowledge
JMS Message Delivery Reliability and Acknowledgement Patterns
http://wso2.com/library/articles/2013/01/jms-message-delivery-reliability-acknowledgement-patterns/
Transaction and redelivery in
- Centos添加硬盘完全教程
dcj3sjt126com
linuxcentoshardware
Linux的硬盘识别:
sda 表示第1块SCSI硬盘
hda 表示第1块IDE硬盘
scd0 表示第1个USB光驱
一般使用“fdisk -l”命
- yii2 restful web服务路由
dcj3sjt126com
PHPyii2
路由
随着资源和控制器类准备,您可以使用URL如 http://localhost/index.php?r=user/create访问资源,类似于你可以用正常的Web应用程序做法。
在实践中,你通常要用美观的URL并采取有优势的HTTP动词。 例如,请求POST /users意味着访问user/create动作。 这可以很容易地通过配置urlManager应用程序组件来完成 如下所示
- MongoDB查询(4)——游标和分页[八]
eksliang
mongodbMongoDB游标MongoDB深分页
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2177567 一、游标
数据库使用游标返回find的执行结果。客户端对游标的实现通常能够对最终结果进行有效控制,从shell中定义一个游标非常简单,就是将查询结果分配给一个变量(用var声明的变量就是局部变量),便创建了一个游标,如下所示:
> var
- Activity的四种启动模式和onNewIntent()
gundumw100
android
Android中Activity启动模式详解
在Android中每个界面都是一个Activity,切换界面操作其实是多个不同Activity之间的实例化操作。在Android中Activity的启动模式决定了Activity的启动运行方式。
Android总Activity的启动模式分为四种:
Activity启动模式设置:
<acti
- 攻城狮送女友的CSS3生日蛋糕
ini
htmlWebhtml5csscss3
在线预览:http://keleyi.com/keleyi/phtml/html5/29.htm
代码如下:
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>攻城狮送女友的CSS3生日蛋糕-柯乐义<
- 读源码学Servlet(1)GenericServlet 源码分析
jzinfo
tomcatWebservlet网络应用网络协议
Servlet API的核心就是javax.servlet.Servlet接口,所有的Servlet 类(抽象的或者自己写的)都必须实现这个接口。在Servlet接口中定义了5个方法,其中有3个方法是由Servlet 容器在Servlet的生命周期的不同阶段来调用的特定方法。
先看javax.servlet.servlet接口源码:
package
- JAVA进阶:VO(DTO)与PO(DAO)之间的转换
snoopy7713
javaVOHibernatepo
PO即 Persistence Object VO即 Value Object
VO和PO的主要区别在于: VO是独立的Java Object。 PO是由Hibernate纳入其实体容器(Entity Map)的对象,它代表了与数据库中某条记录对应的Hibernate实体,PO的变化在事务提交时将反应到实际数据库中。
实际上,这个VO被用作Data Transfer
- mongodb group by date 聚合查询日期 统计每天数据(信息量)
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
/* 1 */
{
"_id" : ObjectId("557ac1e2153c43c320393d9d"),
"msgType" : "text",
"sendTime" : ISODate("2015-06-12T11:26:26.000Z")
- java之18天 常用的类(一)
Luob.
MathDateSystemRuntimeRundom
System类
import java.util.Properties;
/**
* System:
* out:标准输出,默认是控制台
* in:标准输入,默认是键盘
*
* 描述系统的一些信息
* 获取系统的属性信息:Properties getProperties();
*
*
*
*/
public class Sy
- maven
wuai
maven
1、安装maven:解压缩、添加M2_HOME、添加环境变量path
2、创建maven_home文件夹,创建项目mvn_ch01,在其下面建立src、pom.xml,在src下面简历main、test、main下面建立java文件夹
3、编写类,在java文件夹下面依照类的包逐层创建文件夹,将此类放入最后一级文件夹
4、进入mvn_ch01
4.1、mvn compile ,执行后会在