- BeanUtils.copyProperties拷贝失败原因
双力臂404
apachejava开发语言
BeanUtils.copyProperties拷贝失败的坑集合一切皆有因果,这个失败的原因绝不会是平白出现的。在做项目的时候,我是因为copy失败后,因为赶进度并没有深入了解,就自己写了个copy的方法,其实重写的话可能更好,现在复盘下,我来深入查下原因。百度了些观点,然后代码中进行相应的测试。1、getter,setter的原因查看自己的代码,并没有问题,所以继续寻找原因2、两个包的搞混Jav
- 乙巳年六月十七时光思
一叶迎秋
文心一言
乙巳年六月十七时光思精进日复日,德性年叠年。口说无凭据,时光有呈现。花开知节气,人长懂地天。难重当下春,易过那刻癫。眼见朝霞飞,梦中欢欲连。史上轮回处,君在因果前。
- 四六级,雅思必备连接词(持续更新~)
dulu~dulu
自用笔记雅思英语雅思雅思词汇总结笔记雅思阅读雅思写作四六级写作
目录(一)观点对立(二)递进(三)因果(四)假设(五)总结(六)举例(七)优缺点承接说明(八)其他简单连接词1.并列关系2.顺序关系3.强调关系4.条件关系5.时间关系6.总结关系(一)观点对立1.Conversely:相反地Someviewtechnologyasadistraction.Conversely,othersseeitasapowerfullearningtool.有人视科技为干扰
- 结构方程模型(SEM)高阶应用系列
梦想的初衷~
结构方程生态环境python开发语言结构方程
结构方程模型(StructuralEquationModeling)是分析多变量间因果关系的利器,在众多学科领域具有巨大应用潜力。我们前期推出的《基于R语言结构方程模型》通过结构方程原理介绍、结构方程全局和局域估计、模型构建和调整、潜变量分析、复合变量分析及结构方程贝叶斯方法实现等一系列专题的介绍及大量案例讲解,由浅入深地系统介绍了结构方程模型的建立、拟合、评估、筛选和结果展示全过程,得到学员广泛
- 陈强《计量经济学及Stata应用》学习笔记——持续更新
WangSoooCute
学习笔记
1导论1.1什么是计量经济学econometrics几种关系:相关关系、因果关系、逆向因果关系reversecausality、双向因果关系被解释变量dependentvariable解释变量explanatoryvariable=regressor=自变量independentvariable=协变量covariateunobservable的误差项errorterm=随机扰动项stochast
- 曼昆《经济学原理》第九版 宏观经济学 第二十六章货币增长与通货膨胀
没有女朋友的程序员
经济学
以下是曼昆《经济学原理》第九版宏观经济学第二十六章**“货币增长与通货膨胀”**的详细讲解,从零基础开始构建知识框架,结合中国实际案例与生活化比喻,帮助小白系统理解核心概念:一、知识框架:通货膨胀的“因果链”1.核心问题:为什么发钱会引发物价上涨?2.关键概念:货币数量论、古典二分法、费雪效应、通货膨胀税3.逻辑链条:货币超发→物价上涨→购买力下降→社会成本4.中国实践:M2增长与通胀压力、房地产
- 功能测试与性能测试的区别是什么?
骨灰级收藏家
测试面试测试软件测试功能测试性能测试软件测试测试面试题测试面试
功能测试与性能测试的区别是什么?功能测试对产品的各项功能进行验证,根据产品需求文档进行逐项测试,检查产品功能是否符合客户需求;性能测试考察在给定的基准环境下,目标系统响应客户服务的最快速度或最好表现。一、功能测试是什么?功能测试即黑盒测试依据;需求文档执行:测试用例方法:等价类划分,边界值分析,错误推测,因果图法,判定表驱动分析方法,正交实验设计方法,功能图分析方法错误:功能错误或遗漏,界面错误,
- 黑盒测试用例设计方法
大帅哥zhangyao
测试用例
黑盒测试用例设计方法黑盒测试用例设计方法包括:等价类划分法、边界值分析法、判定表法、因果图法、正交实验法、状态迁移法、流程分析法等。一、测试设计方法1.等价类分析法1.什么是等价类划分法**等价类(EquivalenceClass)**是一种软件测试技术,旨在减少测试用例数量,同时确保测试的全面性。其核心思想是将输入域划分为若干子集,每个子集中的输入条件被认为是等效的。等价类的基本概念:输入域:指
- 因果推理与因果学习原理与代码实战案例讲解
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战AgenticAI实战AI人工智能与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
因果推理与因果学习原理与代码实战案例讲解作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词:因果关系发现、因果推断、因果学习、机器学习、统计方法1.背景介绍1.1问题的由来在现实世界的数据分析中,我们经常面临这样的挑战:从观察数据中识别出潜在的原因与效果之间的关联,并理解这些关联背后的实际机制。传统的预测建模关注于基于输入变量对输出变量进行预测,
- 软件测试第五讲~~测试用例编写方法【 边界值法】
为你奋斗!
软件测试测试用例
第五讲测试用例编写方法----------边界值法一、测试用例(测试案例)【testcase、testinstance】在测试执行之前,由测试人员编写的用于指导测试过程的重要文档,主要由:用例编号,测试目的,测试步骤,预期结果等部分组成。二、编写测试用例的方法(功能(黑盒)测试的方法有哪些?)等价类划分法边界值法因果图法判定表法正交排列法测试大纲法场景法三、边界值法说明:因为在开发时,边界部分是最
- (简介)因果中介分析(Causal Mediation Analysis)
音程
人工智能人工智能
因果中介分析(CausalMediationAnalysis)是因果推断领域的一个重要方法,用于研究某个自变量(如干预措施或处理因素)对因变量(结果)的影响是否通过某个中介变量(Mediator)间接产生作用。它旨在分解总效应(TotalEffect)为直接效应(DirectEffect)和间接效应(IndirectEffect),从而揭示因果关系的潜在机制。核心概念:变量定义:自变量(X):研究
- “相关分析”
不解风情的老妖怪哎
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一、相关分析的核心概念1.定义(1)衡量两个或多个变量之间的线性或单调关系的强度和方向(正/负相关)。(2)注意:相关性≠因果关系。2.相关系数的范围(1)取值范围为[-1,1]:1:完全正相关-1:完全负相关0:无线性相关3.应用场景(1)探索变量间的潜在关系(如收入与消费水平、广告投入与销售额)。(2)辅助特征选择(如剔除高度相关的变量,避免多重共线性)。二、常用相关系数及方法1.Pearso
- 从0开始学习R语言--Day26--因果推断
很多时候我们在探讨数据的相关性问题时,很容易会忽略到底是数据本身的特点还是真的是因为特征的区分导致的不同,从而误以为是特征起的效果比较大。这就好比测试一款新药是否真的能治病,假如吃药的患者康复的更快,那到底是因为药物本身的效果好,还是因为患者本身更健康,平时有控制饮食合理作息与运动,从而在患病后更快地凭借自身免疫力战胜病毒。这需要我们意识到对照试验还需要人为地补足某些条件,也就是探讨是否真的是X导
- Causal-aware Large Language Models: Enhancing Decision-Making Through Learning, Adapting and Acting
UnknownBody
LLMDailyCausalandReasoning语言模型人工智能自然语言处理
论文主要内容总结研究背景与问题大语言模型(LLMs)在决策领域展现出巨大潜力,但预训练模型存在推理能力不足、难以适应新环境的问题,严重制约了其在复杂现实任务中的应用。现有方法如强化学习(RL)单独使用或LLM辅助RL的方式,仍依赖token预测范式,缺乏结构化推理和快速适应性。核心框架与方法提出因果感知大语言模型(Causal-awareLLMs),将结构因果模型(SCM)整合到决策过程中,采用“
- 系统思考:怎么样培养系统思考的能力?
陈思杰系统思考Jason
系统思考
培养系统思考的能力,是构建自己深刻洞察力的一个重要方式。我们应该时刻提醒自己:这个世界不是简单的因果关系,理解事物最重要的方式是对事物之间的关系进行思考。这样,我们才能在芸芸众生中形成自己的独到见解。比如;为什么在很多领域都会出现二八定律?比如,20%的人拥有80%的钱,20%的客户带来80%的利润,20%的品牌占有80%的市场。为什么这个世界不是五五分,而是二八分?甚至一个池塘里面,即使刚开始你
- 循环因果关系与线性因果关系
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控制系统原理与实现因果关系
循环因果关系和线性因果关系是两种不同的因果解释框架,它们在描述系统或现象中因果关系的结构和动态性上存在显著差异。以下是它们的核心区别和特点:1.线性因果关系(LinearCausality)•定义:因果关系呈现单向、链式的结构,即原因(A)直接导致结果(B),且这种影响是单向的、不可逆的。公式表示:A→B→C•特点:◦单向性:因果箭头方向固定,例如“吸烟(A)导致肺癌(B)”是一个典型的线性因果陈
- 第9章:Neo4j集群与高可用性
喵叔哟
Neo4j完全指南:从入门到精通neo4j
对于生产环境中的关键应用,高可用性(HighAvailability,HA)和可扩展性是必不可少的要求。Neo4j企业版提供了强大的集群功能,以满足这些需求。本章将详细介绍Neo4j的集群架构、配置、管理和监控,帮助读者构建健壮、可靠的Neo4j部署。9.1集群架构概述理解Neo4j的集群架构是配置和管理集群的基础。Neo4j企业版主要提供因果集群(CausalClustering)架构。因果集群
- 【数据挖掘】动态正则格兰杰因果学习方法
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论文荐读数据挖掘学习方法人工智能大数据python算法动态规划
导读在医学和金融学等实际领域中,了解动态系统中的底层结构关系对于调节系统中的变量和预测系统未来状态至关重要。系统的动态变化会生成时间序列数据,通过观察时间序列数据可以分析系统的底层结构。格兰杰因果关系分析方法可以应用于一维或多维时间序列系统,现有的方法以组件式的建模方式分析每个系统变量特定的因果关系,受限于时间方向的强假设性和组件模型的单一性,其无法准确地挖掘出时间序列中的因果关系结构。本文提出了
- 大模型推理优化
slient_love
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什么是大模型推理**大模型推理其实就是大模型如何输出,怎么输出,输出什么的过程。**在人工智能的基础模型下,各种推理任务涵盖了多个领域,包括常识推理、数学推理、逻辑推理、因果推理、视觉推理、听觉推理、多模态推理和代理推理等等。比如chatgpt最常被用到的常识推理,就是要求模型掌握人类认为显而易见的直观知识,基于对世界的日常了解进行推断,像地球引力、人需要遵守交通法规,让模型能够解释、预测并按照人
- 信号处理方法
信号处理核心思想:信号与系统模型:理解信号特性(连续/离散、确定性/随机性、能量/功率)和系统特性(线性、时不变、因果、稳定)是选择合适处理方法的基础。域转换:许多强大的方法依赖于将信号从一个表示域(通常是时域)转换到另一个域(如频域、时频域、小波域),因为在新的域中,信号的某些特性或操作会变得更简单或更清晰。一基础变换与频域分析理解信号组成和进行滤波、谱分析的核心1.1傅里叶变换(Fourier
- 《别被数字耍了——从冰淇淋到溺水,拆穿“相关≠因果”的数据陷阱》
嘉图明
android大数据人工智能
相关≠因果:为什么你常被数据“骗”在大数据时代,我们常常被各种看似有相关关系的数据结论所迷惑,却忽视了它背后的陷阱。比如,有研究者发现冰淇淋销量和溺水事故数量呈现明显的同步上升趋势,于是断言“吃冰淇淋会导致溺水”。事实上,这只是因为炎热的夏季既促进了冰淇淋消费,也让下水游泳的人变多,溺水风险随之增加。简单的相关统计并没有揭示真正的原因,反而让人掉入了“相关即因果”的直觉误区。本文将从多个维度解析为
- 从0开始学习R语言--Day20-ARIMA与格兰杰因果检验
Chef_Chen
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ARIMAARIMA模型的核心就藏在其名字里,AR(自回归)代表了要预测的数据可能跟历史数据有关系,I(差分)代表了历史数据点之间的差异,MA(移动平均)代表了在预测历史数据点产生的误差可以在预测未来数据时修正,这三个点加起来共同用历史数据来预测未来值。举个浅显的例子就是,假设要预测明天会不会下雨,首先我们查看过去的数据带你,如果过去连续三天都下雨,那么明天下雨的概率就会很高,对应着AR,即用过去
- 2026年因果推理模块集成规划方案:技术路径、实施策略与行业赋能
百态老人
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一、技术架构设计:神经符号混合与因果引擎融合1.核心架构分层(参考)视觉/文本/时序多模态感知层因果特征提取器神经-符号接口动态因果图谱
- 从0开始学习R语言--Day20--Wilcoxon秩和检验
Chef_Chen
学习r语言开发语言
Wilcoxon秩和检验当数据不满足正态分布时,我们常常会苦恼于如何处理数据。即使是用缩进的方法,把数据缩进到(1-99%)或(1-95%)的范围内,假如有一些数据点集中在数据分布的尾端,这依然会影响到我们对数据特点的判断,尤其是需要探寻数据组之间的联系或关系的时候。而实际上,假设我们要探究的不是数据在统计上的数值关系,而是因果关系或比较,我们可以把数据处理成秩次的形式,从而去对比数据组,这样相当
- 论文解读:Locating and Editing Factual Associations in GPT(ROME)
论文发表于人工智能顶会NeurIPS(原文链接),研究了GPT(GenerativePre-trainedTransformer)中事实关联的存储和回忆,发现这些关联与局部化、可直接编辑的计算相对应。因此: 1、开发了一种因果干预方法,用于识别对模型的事实预测起决定性作用的神经元。 2、为了验证这些神经元是否对应于事实关联的回忆,使用秩一模型编辑(Rank-OneModelEditing,
- 《从零构建大模型》系列(20):因果注意力——大语言模型的核心安全机制
Sonal_Lynn
从零构建大模型语言模型深度学习人工智能
目录一、为什么需要因果注意力?1.1文本生成的本质要求1.2信息泄露的风险二、因果注意力的实现原理2.1掩码机制详解2.2PyTorch实现步骤三、完整因果注意力实现3.1基础因果注意力类3.2设备感知实现技巧四、Dropout在注意力机制中的应用4.1为什么需要注意力Dropout?4.2Dropout实现细节4.3Dropout率选择策略五、批处理支持与优化5.1批处理实现5.2掩码的批处理扩
- Neo4j 集群管理:原理、技术与最佳实践深度解析
Neo4j的集群技术是其企业级高可用性、可扩展性和容错能力的核心。通过深入分析官方文档,本文将系统阐述其集群管理的核心原理、关键技术、实用技巧和行业最佳实践。Neo4j的CausalClustering架构提供了一个强大而灵活的基石,用于构建高可用、可扩展且一致的图数据库服务。成功的管理依赖于深入理解其基于Raft的核心原理、因果一致性模型以及Bolt路由机制。通过遵循推荐的部署拓扑(最小3核心)
- 半导体晶圆制造良率提升的指标体系设计
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针对半导体晶圆制造良率提升的指标体系设计,需紧密结合行业特有的工艺复杂性、缺陷模式、设备参数和材料特性,避免通用指标堆砌。以下是一套差异化指标体系框架,覆盖从晶圆加工到最终测试的全流程,融入行业关键要素:一、指标体系设计原则工艺导向:聚焦半导体制造核心步骤(光刻、蚀刻、薄膜沉积、CMP等)的物理特性。缺陷驱动:量化缺陷类型(颗粒污染、刻蚀残留、对准偏移等)与良率的因果关系。动态监控:引入实时过程控
- 简述相关与回归分析的关系_相关分析与回归分析的联系与区别
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简述相关与回归分析的关系
相关分析与回归分析都是统计上研究变量之间关系的常用办法。他们都可以断定两组变量具有统计相关性。相关分析中两组变量的地位是平等的,而回归分析两个变量位置一般不能互换。相关分析与回归分析的关系这两种分析是统计上研究变量之间关系的常用办法。相同点:他们都可以断定两组变量具有统计相关性。不同点:相关分析中两组变量的地位是平等的,不能说一个是因,另外一个是果。或者他们只是跟另外第三个变量存在因果关系。而回归
- JVM系列(4)——内存模型
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文章目录4内存模型4.1经典用例4.2内存模型的官方描述4.3programorder4.3.1一些概念4.3.2几个例子4.4synchronizationorder4.5happens-beforeorder4.6Java内存模型4.6.1过于严格的模型4.6.2过于宽松的模型4.6.3Java内存模型4.7因果关系4.7.1例一4.7.2例二4.7.3例三4.7.4例四4.7.5例五4内存模
- Spring4.1新特性——Spring MVC增强
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Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
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Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- mysql 性能查询优化
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javasql优化mysql应用服务器
1 时间到底花在哪了?
mysql在执行查询的时候需要执行一系列的子任务,这些子任务包含了整个查询周期最重要的阶段,这其中包含了大量为了
检索数据列到存储引擎的调用以及调用后的数据处理,包括排序、分组等。在完成这些任务的时候,查询需要在不同的地方
花费时间,包括网络、cpu计算、生成统计信息和执行计划、锁等待等。尤其是向底层存储引擎检索数据的调用操作。这些调用需要在内存操
- windows系统配置
cherishLC
windows
删除Hiberfil.sys :使用命令powercfg -h off 关闭休眠功能即可:
http://jingyan.baidu.com/article/f3ad7d0fc0992e09c2345b51.html
类似的还有pagefile.sys
msconfig 配置启动项
shutdown 定时关机
ipconfig 查看网络配置
ipconfig /flushdns
- 人体的排毒时间
Array_06
工作
========================
|| 人体的排毒时间是什么时候?||
========================
转载于:
http://zhidao.baidu.com/link?url=ibaGlicVslAQhVdWWVevU4TMjhiKaNBWCpZ1NS6igCQ78EkNJZFsEjCjl3T5EdXU9SaPg04bh8MbY1bR
- ZooKeeper
cugfy
zookeeper
Zookeeper是一个高性能,分布式的,开源分布式应用协调服务。它提供了简单原始的功能,分布式应用可以基于它实现更高级的服务,比如同步, 配置管理,集群管理,名空间。它被设计为易于编程,使用文件系统目录树作为数据模型。服务端跑在java上,提供java和C的客户端API。 Zookeeper是Google的Chubby一个开源的实现,是高有效和可靠的协同工作系统,Zookeeper能够用来lea
- 网络爬虫的乱码处理
随意而生
爬虫网络
下边简单总结下关于网络爬虫的乱码处理。注意,这里不仅是中文乱码,还包括一些如日文、韩文 、俄文、藏文之类的乱码处理,因为他们的解决方式 是一致的,故在此统一说明。 网络爬虫,有两种选择,一是选择nutch、hetriex,二是自写爬虫,两者在处理乱码时,原理是一致的,但前者处理乱码时,要看懂源码后进行修改才可以,所以要废劲一些;而后者更自由方便,可以在编码处理
- Xcode常用快捷键
张亚雄
xcode
一、总结的常用命令:
隐藏xcode command+h
退出xcode command+q
关闭窗口 command+w
关闭所有窗口 command+option+w
关闭当前
- mongoDB索引操作
adminjun
mongodb索引
一、索引基础: MongoDB的索引几乎与传统的关系型数据库一模一样,这其中也包括一些基本的优化技巧。下面是创建索引的命令: > db.test.ensureIndex({"username":1}) 可以通过下面的名称查看索引是否已经成功建立: &nbs
- 成都软件园实习那些话
aijuans
成都 软件园 实习
无聊之中,翻了一下日志,发现上一篇经历是很久以前的事了,悔过~~
断断续续离开了学校快一年了,习惯了那里一天天的幼稚、成长的环境,到这里有点与世隔绝的感觉。不过还好,那是刚到这里时的想法,现在感觉在这挺好,不管怎么样,最要感谢的还是老师能给这么好的一次催化成长的机会,在这里确实看到了好多好多能想到或想不到的东西。
都说在外面和学校相比最明显的差距就是与人相处比较困难,因为在外面每个人都
- Linux下FTP服务器安装及配置
ayaoxinchao
linuxFTP服务器vsftp
检测是否安装了FTP
[root@localhost ~]# rpm -q vsftpd
如果未安装:package vsftpd is not installed 安装了则显示:vsftpd-2.0.5-28.el5累死的版本信息
安装FTP
运行yum install vsftpd命令,如[root@localhost ~]# yum install vsf
- 使用mongo-java-driver获取文档id和查找文档
BigBird2012
driver
注:本文所有代码都使用的mongo-java-driver实现。
在MongoDB中,一个集合(collection)在概念上就类似我们SQL数据库中的表(Table),这个集合包含了一系列文档(document)。一个DBObject对象表示我们想添加到集合(collection)中的一个文档(document),MongoDB会自动为我们创建的每个文档添加一个id,这个id在
- JSONObject以及json串
bijian1013
jsonJSONObject
一.JAR包简介
要使程序可以运行必须引入JSON-lib包,JSON-lib包同时依赖于以下的JAR包:
1.commons-lang-2.0.jar
2.commons-beanutils-1.7.0.jar
3.commons-collections-3.1.jar
&n
- [Zookeeper学习笔记之三]Zookeeper实例创建和会话建立的异步特性
bit1129
zookeeper
为了说明问题,看个简单的代码,
import org.apache.zookeeper.*;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.ThreadLocal
- 【Scala十二】Scala核心六:Trait
bit1129
scala
Traits are a fundamental unit of code reuse in Scala. A trait encapsulates method and field definitions, which can then be reused by mixing them into classes. Unlike class inheritance, in which each c
- weblogic version 10.3破解
ronin47
weblogic
版本:WebLogic Server 10.3
说明:%DOMAIN_HOME%:指WebLogic Server 域(Domain)目录
例如我的做测试的域的根目录 DOMAIN_HOME=D:/Weblogic/Middleware/user_projects/domains/base_domain
1.为了保证操作安全,备份%DOMAIN_HOME%/security/Defa
- 求第n个斐波那契数
BrokenDreams
今天看到群友发的一个问题:写一个小程序打印第n个斐波那契数。
自己试了下,搞了好久。。。基础要加强了。
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-访问者模式-Visitor
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;
interface IVisitor {
//第二次分派,Visitor调用Element
void visitConcret
- MatConvNet的excise 3改为网络配置文件形式
cherishLC
matlab
MatConvNet为vlFeat作者写的matlab下的卷积神经网络工具包,可以使用GPU。
主页:
http://www.vlfeat.org/matconvnet/
教程:
http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/practicals/cnn/index.html
注意:需要下载新版的MatConvNet替换掉教程中工具包中的matconvnet:
http
- ZK Timeout再讨论
chenchao051
zookeepertimeouthbase
http://crazyjvm.iteye.com/blog/1693757 文中提到相关超时问题,但是又出现了一个问题,我把min和max都设置成了180000,但是仍然出现了以下的异常信息:
Client session timed out, have not heard from server in 154339ms for sessionid 0x13a3f7732340003
- CASE WHEN 用法介绍
daizj
sqlgroup bycase when
CASE WHEN 用法介绍
1. CASE WHEN 表达式有两种形式
--简单Case函数
CASE sex
WHEN '1' THEN '男'
WHEN '2' THEN '女'
ELSE '其他' END
--Case搜索函数
CASE
WHEN sex = '1' THEN
- PHP技巧汇总:提高PHP性能的53个技巧
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PHP
PHP技巧汇总:提高PHP性能的53个技巧 用单引号代替双引号来包含字符串,这样做会更快一些。因为PHP会在双引号包围的字符串中搜寻变量, 单引号则不会,注意:只有echo能这么做,它是一种可以把多个字符串当作参数的函数译注: PHP手册中说echo是语言结构,不是真正的函数,故把函数加上了双引号)。 1、如果能将类的方法定义成static,就尽量定义成static,它的速度会提升将近4倍
- Yii框架中CGridView的使用方法以及详细示例
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yii
CGridView显示一个数据项的列表中的一个表。
表中的每一行代表一个数据项的数据,和一个列通常代表一个属性的物品(一些列可能对应于复杂的表达式的属性或静态文本)。 CGridView既支持排序和分页的数据项。排序和分页可以在AJAX模式或正常的页面请求。使用CGridView的一个好处是,当用户浏览器禁用JavaScript,排序和分页自动退化普通页面请求和仍然正常运行。
实例代码如下:
- Maven项目打包成可执行Jar文件
dyy_gusi
assembly
Maven项目打包成可执行Jar文件
在使用Maven完成项目以后,如果是需要打包成可执行的Jar文件,我们通过eclipse的导出很麻烦,还得指定入口文件的位置,还得说明依赖的jar包,既然都使用Maven了,很重要的一个目的就是让这些繁琐的操作简单。我们可以通过插件完成这项工作,使用assembly插件。具体使用方式如下:
1、在项目中加入插件的依赖:
<plugin>
- php常见错误
geeksun
PHP
1. kevent() reported that connect() failed (61: Connection refused) while connecting to upstream, client: 127.0.0.1, server: localhost, request: "GET / HTTP/1.1", upstream: "fastc
- 修改linux的用户名
hongtoushizi
linuxchange password
Change Linux Username
更改Linux用户名,需要修改4个系统的文件:
/etc/passwd
/etc/shadow
/etc/group
/etc/gshadow
古老/传统的方法是使用vi去直接修改,但是这有安全隐患(具体可自己搜一下),所以后来改成使用这些命令去代替:
vipw
vipw -s
vigr
vigr -s
具体的操作顺
- 第五章 常用Lua开发库1-redis、mysql、http客户端
jinnianshilongnian
nginxlua
对于开发来说需要有好的生态开发库来辅助我们快速开发,而Lua中也有大多数我们需要的第三方开发库如Redis、Memcached、Mysql、Http客户端、JSON、模板引擎等。
一些常见的Lua库可以在github上搜索,https://github.com/search?utf8=%E2%9C%93&q=lua+resty。
Redis客户端
lua-resty-r
- zkClient 监控机制实现
liyonghui160com
zkClient 监控机制实现
直接使用zk的api实现业务功能比较繁琐。因为要处理session loss,session expire等异常,在发生这些异常后进行重连。又因为ZK的watcher是一次性的,如果要基于wather实现发布/订阅模式,还要自己包装一下,将一次性订阅包装成持久订阅。另外如果要使用抽象级别更高的功能,比如分布式锁,leader选举
- 在Mysql 众多表中查找一个表名或者字段名的 SQL 语句
pda158
mysql
在Mysql 众多表中查找一个表名或者字段名的 SQL 语句:
方法一:SELECT table_name, column_name from information_schema.columns WHERE column_name LIKE 'Name';
方法二:SELECT column_name from information_schema.colum
- 程序员对英语的依赖
Smile.zeng
英语程序猿
1、程序员最基本的技能,至少要能写得出代码,当我们还在为建立类的时候思考用什么单词发牢骚的时候,英语与别人的差距就直接表现出来咯。
2、程序员最起码能认识开发工具里的英语单词,不然怎么知道使用这些开发工具。
3、进阶一点,就是能读懂别人的代码,有利于我们学习人家的思路和技术。
4、写的程序至少能有一定的可读性,至少要人别人能懂吧...
以上一些问题,充分说明了英语对程序猿的重要性。骚年
- Oracle学习笔记(8) 使用PLSQL编写触发器
vipbooks
oraclesql编程活动Access
时间过得真快啊,转眼就到了Oracle学习笔记的最后个章节了,通过前面七章的学习大家应该对Oracle编程有了一定了了解了吧,这东东如果一段时间不用很快就会忘记了,所以我会把自己学习过的东西做好详细的笔记,用到的时候可以随时查找,马上上手!希望这些笔记能对大家有些帮助!
这是第八章的学习笔记,学习完第七章的子程序和包之后