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阿克兔
人工智能toto学习人工智能深度学习神经网络
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- 辛格迪客户案例 | 鼎康生物电子合约系统(eSign)项目
辛格迪
电子合约
01案例企业鼎康(武汉)生物医药有限公司于2013年06月19日成立,是一家总部位于湖北武汉的CDMO公司,坚持以客户为中心,以及时、经济和高质量为服务导向。鼎康生物拥有先进的150,000平方英尺的生产厂房,生产设施位于中国武汉的BioLake生物技术产业开发区(中国光谷)。作为全球首家GEKuBio工厂,具有高效的水和能源的使用效率。当前的设施配备了四个2,000升和两个500升的一次性生物反
- 2月27日全球科技信息差:技术浪潮下的信息博弈与应对策略
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信息差开发语言人工智能开源软件科技
第一章信息差的定义与科技行业的特殊性**信息差(InformationAsymmetry)是经济学中的核心概念,指交易双方因信息获取能力或时效性差异导致的不平等博弈。在科技领域,这种不对称性尤为显著,原因在于:技术迭代速度快:例如量子计算、人工智能模型(如DeepSeekR2)的研发进展往往由少数企业或机构主导,公众与普通投资者难以实时掌握动态。行业专业壁垒高:生物技术(如CRISPR基因编辑)和
- css3实现缺角四边形_CSS3绘制六边形的简单实现
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css3实现缺角四边形
因为很简单,所以先总结一下:使用CSS3绘制六边形主要使用伪类:before和:after在源元素之前和之后再绘制两个元素,并利用css3的边框样式,将这两个元素变成三角形放置在源元素的两端即可。(因为之前在生物公司工作过,觉得六边形更贴近生物分子、基因等概念,包括我们在网上搜索关于生物分子、基因等图片,好多也有六边形的样式,所以那时候在页面做一些功能性的导航或Tag,都会觉得六边形更贴近一些)。
- 上海第二批49家创新型企业总部名单出炉,合合信息入选
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创新型企业是上海现代化产业体系的重要组成部分,是上海高质量发展的活力所在。近期,上海为新认定的第二批49家创新型企业总部进行授牌,着力为创新型企业在沪发展壮大营造良好环境。此次获授牌的企业总部涵盖集成电路、生物医药、人工智能、数字经济、战新综合等重点产业领域,上海合合信息科技股份有限公司(股票代码:688615.SH)成功入选第二批49家创新型企业总部名单,系人工智能领域获奖企业之一。图说:上海市
- 吲哚菁绿标记牛血清白蛋白|ICG-BSA
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吲哚菁绿标记牛血清白蛋白ICG-BSA
吲哚菁绿标记牛血清白蛋白(ICG-BSA)是一种将吲哚菁绿(ICG)与牛血清白蛋白(BSA)结合形成的复合物,具有以下特点和应用:特点高荧光亮度:ICG具有较高的荧光亮度,使得ICG-BSA在荧光成像和检测中具有较高的信噪比和灵敏度。良好的生物相容性:ICG-BSA在生物体内具有良好的生物相容性,对细胞和组织无毒副作用,适用于生物医学研究和生物技术应用。稳定性好:ICG-BSA复合物在水溶液中稳定
- UNet:UNet在自然环境监测中的应用案例_2024-07-24_09-14-11.Tex
chenjj4003
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UNet:UNet在自然环境监测中的应用案例UNet模型概述UNet是一种广泛应用于图像分割任务的卷积神经网络模型,由OlafRonneberger、PhilippFischer和ThomasBrox在2015年提出。其设计初衷是为了在生物医学图像分析中进行细胞和组织的精确分割,但因其高效性和准确性,迅速在自然环境监测、遥感图像分析、卫星图像处理等领域找到了应用。架构原理UNet模型采用了一个编码
- 说话人识别系统原理
醉心编码
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在当今数字化和智能化飞速发展的时代,说话人识别系统作为一项关键的生物识别技术,正逐渐融入我们生活的方方面面。简单来说,说话人识别系统就像是一位“语音侦探”,能够通过分析语音中的独特特征,精准地判断出说话者的身份。它与指纹识别、人脸识别等技术一样,都属于生物识别技术的范畴,但有着独特的优势——仅通过声音即可实现身份识别,无需额外的物理接触或视觉捕捉。与语音识别不同,语音识别关注的是语音内容的转写,比
- 【演化-如何理解现代婚姻 关键字摘要】
严文文-Chris
科学思维修炼科学思维
婚姻制度的生物基础首先,我们定义一下什么是现代婚姻。现代婚姻,就是生物属性上的一男和一女形成稳定夫妻关系来养育子女的婚配模式。这个定义就排除了一夫多妻、一夫一妻多妾,或者女性家长共同抚养的模式。尽管有些地区事实上存在其他形式,但法律层面上并不认可这种婚姻。而现代婚姻,只是人类婚配模式发展到中途的一个节点。从源头上说,婚姻最初来自于人类DNA的限制。这个限制就是智力发育时间太长了。人类幼儿需要至少长
- LM_Funny-2-01 递推算法:从数学基础到跨学科应用
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目录第一章递推算法的数学本质1.1形式化定义与公理化体系定理1.1(完备性条件)1.2高阶递推的特征分析案例:Gauss同余递推4第二章工程实现优化技术2.1内存压缩的革新方法滚动窗口策略分块存储技术2.2异构计算加速方案GPU并行递推量子计算原型第三章跨学科应用案例3.1密码学中的递推构造混沌流密码系统3.2生物信息学的序列分析DNA甲基化预测第一章递推算法的数学本质1.1形式化定义与公理化体系
- 【PyTorch 实战2:UNet 分割模型】10min揭秘 UNet 分割网络如何工作以及pytorch代码实现(详细代码实现)
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UNet网络详解及PyTorch实现一、UNet网络原理 U-Net,自2015年诞生以来,便以其卓越的性能在生物医学图像分割领域崭露头角。作为FCN的一种变体,U-Net凭借其Encoder-Decoder的精巧结构,不仅在医学图像分析中大放异彩,更在卫星图像分割、工业瑕疵检测等多个领域展现出强大的应用能力。UNet是一种常用于图像分割的卷积神经网络架构,其特点在于其U型结构,包括一个收缩路径
- 【PyTorch项目实战】图像分割 —— U-Net:Semantic segmentation with PyTorch
胖墩会武术
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文章目录一、项目介绍二、项目实战2.1、环境搭建2.1.1、下载源码2.1.2、下载预训练模型2.1.3、下载训练集2.2、环境配置2.3、代码优化+架构优化2.4、模型预测:predict.pyU-Net是一种用于生物医学图像分割的卷积神经网络架构,最初由OlafRonneberger等人于2015年提出。论文:U-Net:ConvolutionalNetworksforBiomedicalIm
- 蚁群算法(Ant Colony Optimization, ACO)
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蚁群算法(AntColonyOptimization,ACO)目录算法起源核心思想数学模型算法流程参数调优改进变体应用场景优缺点分析代码框架最新研究一、算法起源1.1生物学基础蚂蚁觅食行为:自然界蚂蚁通过释放**信息素(Pheromone)**标记路径,较短路径因信息素累积更快,吸引更多蚂蚁选择,形成正反馈。自组织特性:单个蚂蚁行为简单,群体涌现出智能协作能力。1.2提出与发展1992年:Marc
- 论文学习3:深度学习增强的光声成像(PAI)的最新进展(综述)
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基于机器学习的光声图像处理机器学习图像处理
原文链接有空可以细看,这里中列出了文中提到的部分研究结果写作大纲1.引言光声成像(PAI)的介绍,它结合了光学和超声成像的优点,为生物医学成像提供了一种有前景的模态。深度学习(DL)在解决PAI中存在的技术限制(如硬件限制、生物特征信息缺乏等)方面的潜力。2.DL方法的原理介绍DL的子集:监督学习、无监督学习和强化学习。详细说明代表性DL架构:卷积神经网络(CNN)、U-形神经网络(U-Net)和
- 微信发红包测试用例
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一、微信发红包脑图设计#微信发红包测试脑图##功能测试├─红包类型:普通/拼手气/群/个人├─金额设置:最小值/最大值/格式校验├─支付方式:零钱/银行卡/生物识别├─发送流程:留言/封面选择/接收人└─接收流程:拆红包/到账通知/退款逻辑##异常测试├─网络异常:断网重试/数据一致性├─金额异常:0/负数/超大值├─账户异常:余额不足/冻结└─并发异常:重复发送/多人抢红包##兼容性测试├─设备
- GO和kEGG富集分析
begei
面试学习路线阿里巴巴golang开发语言后端
文章目录前言一、GO和KEGG1.**GO富集分析:**2.KEGG富集分析:二、使用步骤1.数据处理2.GO分析3.KEGG富集总结前言GO(GeneOntology,基因本体)富集和KEGG(KyotoEncyclopediaofGenesandGenomes,京都基因与基因组百科全书)富集分析能够从不同角度揭示基因的功能和生物学意义一、GO和KEGG1.GO富集分析:说明基因在分子功能(Mo
- Python的PyTorch+CNN深度学习技术在人脸识别项目中的应用
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人脸识别技术是一种基于人脸特征进行身份识别的生物识别技术,其核心原理包括人脸检测、人脸对齐、特征提取、特征匹配、身份识别。一、应用场景安防:门禁、监控。金融:刷脸支付、身份验证。社交:自动标注、美颜。医疗:患者身份确认、情绪分析。二、关键技术深度学习:CNN在人脸检测、特征提取中表现优异。大数据:大规模数据集(如LFW、MegaFace)提升模型泛化能力。硬件加速:GPU、TPU等加速计算,提升实
- 解锁机器学习核心算法 | 线性回归:机器学习的基石
紫雾凌寒
AI炼金厂#机器学习算法算法机器学习线性回归人工智能深度学习aipython
在机器学习的众多算法中,线性回归宛如一块基石,看似质朴无华,却稳稳支撑起诸多复杂模型的架构。它是我们初涉机器学习领域时便会邂逅的算法之一,其原理与应用广泛渗透于各个领域。无论是预测房价走势、剖析股票市场波动,还是钻研生物医学数据、优化工业生产流程,线性回归皆能大显身手。本质上,线性回归是一种用于构建变量间线性关系的统计模型。它试图寻觅一条最佳拟合直线(或超平面),以使预测值与实际观测值之间的误差降
- MicrobeCensus:快速估计宏基因组数据中的平均基因组大小
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MicrobeCensus:快速估计宏基因组数据中的平均基因组大小在微生物组学研究中,了解微生物群落的平均基因组大小(AGS)对于揭示群落结构和功能至关重要。今天,我将为大家介绍一个非常实用的工具——MicrobeCensus。它能够从宏基因组数据中快速估计微生物群落的平均基因组大小,帮助我们更好地理解微生物群落的组成和功能。接下来,我将详细分享如何安装和使用这个强大的工具。一、为什么选择Micr
- 生物可穿戴产品需要采集和监测哪些
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健康状态监测生理指标:包括心率、呼吸频率、体温等基础生理参数。例如,通过心率传感器实时监测动物的心跳,正常成年犬的心率在60-120次/分钟,若超出这个范围,可能提示动物存在健康问题,如心脏病、感染等;呼吸频率也是重要指标,犬的正常呼吸频率为10-30次/分钟,呼吸频率异常加快或减慢,可能与呼吸系统疾病、疼痛等有关;体温监测同样关键,猫狗的正常体温一般在37.5℃-39℃之间,体温异常往往是疾病的
- 计算机的发展历程
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计算机组成原理计算机组成原理
第一代计算机(1946-1957)第二代计算机(1958-1964)第三代计算机(1965-1971)第四代计算机(1972-)最新发展情况发挥想象:量子计算机,生物计算机,蛋白质计算机,超级计算机??第一代计算机(主要特点)元件:电子管存储器:延迟线或磁鼓软件:主要为机器语言,后期为汇编语言第一台电子计算机ENIAC(40万美元、170M2,30t,150KW,电子管18800个,1500个继电
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R语言安装生物信息数据库包在生物信息学领域,R语言是重要的数据分析工具。今天,我们就来聊聊在R语言环境下,安装生物信息数据库包(org.*.*.db)的步骤。为什么要安装org.*.*.db系列包生物信息学分析中,我们常处理基因相关数据,比如基因功能注释、位置、参与的生物学通路等。org.*.*.db系列包就像基因百科全书,提供不同物种的基因注释信息。比如研究人类基因时,能帮我们快速获取基因别名、
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单细胞数据库构建优质已整合的单细胞数据库背景知识需求分析数据库类型数据库构建过程优质已整合的单细胞数据库如果读者只想获得一个现成的内容丰富的单细胞数据库加入至自己的PC或linux服务器,可以跳过下面的详细理论教程数据库下载链接:点击下载单细胞数据库。包含约800个细胞数据的中小型数据库,维度约为20000x800,部分为作者公司数据,部分为国际数据库数据,包含T-cell,B-cell,NK-c
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关键升级点说明:编译优化:Vue4.x采用WASM编译提速300%智能工具链:Vite插件市场新增AI代码审查模块跨平台能力:Uni-App支持原生ARCore/ARKit调用安全增强:默认启用WebAuthn生物认证集成建议配合Vue官方推出的「2025开发者成长计划」分阶段学习,重点关注AI工程化和元宇宙场景开发能力培养。TypeScript6.x深度集成类型推断速度提升
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文章目录引言定义特性基本原理和公式推导基本原理公式推导实现步骤和代码实现实现步骤Python代码实现(带详细注释)应用案例优化和挑战结论引言遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)是进化计算技术的一种,广泛应用于解决优化和搜索问题,其灵感来源于自然界的进化过程。这种算法通过模拟自然选择、遗传、交叉和突变等生物学机制来优化问题解决方案。遗传算法的通用性和高效性使其在工程、科研、经济和艺术等
- 【matlab】采用傅立叶变换空间载波法从强度分布恢复相位分布
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人工智能时代matlab开发语言
采用傅立叶变换空间载波法从强度分布恢复相位分布介绍傅立叶变换空间载波法是一种从强度分布恢复相位分布的技术,广泛应用于光学测量、干涉测量、表面形貌测量等领域。该方法通过分析空间上呈正弦分布的光强信息,利用傅立叶变换提取相位信息,从而恢复波面的相位分布。应用使用场景光学测量:用于测量光学元件的表面形貌和波前误差。干涉测量:用于干涉仪中的相位恢复和表面形貌测量。生物医学成像:用于相位对比显微镜中的相位恢
- 基于python使用scanpy分析单细胞转录组数据
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单细胞分析python开发语言
探序基因肿瘤研究院整理相关后缀的格式介绍:.h5ad:是一种用于存储单细胞数据的文件格式,可以通过anndata库在Python中处理.loom:高效的数据存储格式(.loom文件),使得用户可以轻松地存储、查询和分析大规模的单细胞数据集。Loompy的设计目标是提供一个快速、灵活且易于使用的工具,以支持生物信息学家和研究人员在单细胞水平上进行数据分析。python的单细胞转录组数据结构说明:da
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狂踹瘸子那条好脚
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图像识别作为人工智能领域的重要分支,近年来取得了显著进展,其中卷积神经网络(CNN)功不可没。CNN凭借其强大的特征提取能力,在图像分类、目标检测、人脸识别等任务中表现出色,成为图像识别领域的核心技术。一、卷积神经网络:图像识别的利器CNN是一种专门处理网格状数据的深度学习模型,其结构设计灵感来源于生物视觉系统。与全连接神经网络不同,CNN通过卷积层、池化层等结构,能够有效提取图像的局部特征,并逐
- 【人工智能】AI现状分析 || 神经网络的数学基础 || 人工智能交叉领域的发展和技术应用 || 附:小白入门人工智能 学习步骤
追光者♂
Python从入门到人工智能百题千解计划(项目实战案例)人工智能交叉领域神经网络的数学基础AI现状分析
声明:仅学习使用~资料整理分析不易,点个赞吧!目录1.AI现状分析(人工智能基础入门概念)1.1人工智能基础概念1.2人工智能的技术发展路线1.3产业发展的驱动因素1.4人工智能薪资岗位介绍2.神经网络的数学基础2.1神经网络的生物表示2.2神经网络的数学表示2.3神经网络必备的一些数学基础2.3.1Sigmoid函数2.3.2偏置2.4总结3.人工智能交叉领域的发展和技术应用3.1人工智能应用交
- 从 size_t 到面试官的微笑:我的 C++ 面试历险记
Vitalia
C/C++#面试经验c++面试C
面试复盘之前面试遇到一些很好玩的事情,也学到了很多知识,积累了很多经验。某中厂面试的虚拟表演的第三轮:有一道题我用了经典for循环,大概这样:vectorarr={0,1,2);for(inti=0;i=0;i--){//xxxxxxxx}然后就搞笑了,超时,循环退不出来了。我一拍脑门,size_t是无符号类型诶,赶紧改成int,然后美滋滋。面试官一脸冷漠看完全程,说:我不会C++,也不知道你说的
- SQL的各种连接查询
xieke90
UNION ALLUNION外连接内连接JOIN
一、内连接
概念:内连接就是使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行。
内连接(join 或者inner join )
SQL语法:
select * fron
- java编程思想--复用类
百合不是茶
java继承代理组合final类
复用类看着标题都不知道是什么,再加上java编程思想翻译的比价难懂,所以知道现在才看这本软件界的奇书
一:组合语法:就是将对象的引用放到新类中即可
代码:
package com.wj.reuse;
/**
*
* @author Administrator 组
- [开源与生态系统]国产CPU的生态系统
comsci
cpu
计算机要从娃娃抓起...而孩子最喜欢玩游戏....
要让国产CPU在国内市场形成自己的生态系统和产业链,国家和企业就不能够忘记游戏这个非常关键的环节....
投入一些资金和资源,人力和政策,让游
- JVM内存区域划分Eden Space、Survivor Space、Tenured Gen,Perm Gen解释
商人shang
jvm内存
jvm区域总体分两类,heap区和非heap区。heap区又分:Eden Space(伊甸园)、Survivor Space(幸存者区)、Tenured Gen(老年代-养老区)。 非heap区又分:Code Cache(代码缓存区)、Perm Gen(永久代)、Jvm Stack(java虚拟机栈)、Local Method Statck(本地方法栈)。
HotSpot虚拟机GC算法采用分代收
- 页面上调用 QQ
oloz
qq
<A href="tencent://message/?uin=707321921&Site=有事Q我&Menu=yes">
<img style="border:0px;" src=http://wpa.qq.com/pa?p=1:707321921:1></a>
- 一些问题
文强chu
问题
1.eclipse 导出 doc 出现“The Javadoc command does not exist.” javadoc command 选择 jdk/bin/javadoc.exe 2.tomcate 配置 web 项目 .....
SQL:3.mysql * 必须得放前面 否则 select&nbs
- 生活没有安全感
小桔子
生活孤独安全感
圈子好小,身边朋友没几个,交心的更是少之又少。在深圳,除了男朋友,没几个亲密的人。不知不觉男朋友成了唯一的依靠,毫不夸张的说,业余生活的全部。现在感情好,也很幸福的。但是说不准难免人心会变嘛,不发生什么大家都乐融融,发生什么很难处理。我想说如果不幸被分手(无论原因如何),生活难免变化很大,在深圳,我没交心的朋友。明
- php 基础语法
aichenglong
php 基本语法
1 .1 php变量必须以$开头
<?php
$a=” b”;
echo
?>
1 .2 php基本数据库类型 Integer float/double Boolean string
1 .3 复合数据类型 数组array和对象 object
1 .4 特殊数据类型 null 资源类型(resource) $co
- mybatis tools 配置详解
AILIKES
mybatis
MyBatis Generator中文文档
MyBatis Generator中文文档地址:
http://generator.sturgeon.mopaas.com/
该中文文档由于尽可能和原文内容一致,所以有些地方如果不熟悉,看中文版的文档的也会有一定的障碍,所以本章根据该中文文档以及实际应用,使用通俗的语言来讲解详细的配置。
本文使用Markdown进行编辑,但是博客显示效
- 继承与多态的探讨
百合不是茶
JAVA面向对象 继承 对象
继承 extends 多态
继承是面向对象最经常使用的特征之一:继承语法是通过继承发、基类的域和方法 //继承就是从现有的类中生成一个新的类,这个新类拥有现有类的所有extends是使用继承的关键字:
在A类中定义属性和方法;
class A{
//定义属性
int age;
//定义方法
public void go
- JS的undefined与null的实例
bijian1013
JavaScriptJavaScript
<form name="theform" id="theform">
</form>
<script language="javascript">
var a
alert(typeof(b)); //这里提示undefined
if(theform.datas
- TDD实践(一)
bijian1013
java敏捷TDD
一.TDD概述
TDD:测试驱动开发,它的基本思想就是在开发功能代码之前,先编写测试代码。也就是说在明确要开发某个功能后,首先思考如何对这个功能进行测试,并完成测试代码的编写,然后编写相关的代码满足这些测试用例。然后循环进行添加其他功能,直到完全部功能的开发。
- [Maven学习笔记十]Maven Profile与资源文件过滤器
bit1129
maven
什么是Maven Profile
Maven Profile的含义是针对编译打包环境和编译打包目的配置定制,可以在不同的环境上选择相应的配置,例如DB信息,可以根据是为开发环境编译打包,还是为生产环境编译打包,动态的选择正确的DB配置信息
Profile的激活机制
1.Profile可以手工激活,比如在Intellij Idea的Maven Project视图中可以选择一个P
- 【Hive八】Hive用户自定义生成表函数(UDTF)
bit1129
hive
1. 什么是UDTF
UDTF,是User Defined Table-Generating Functions,一眼看上去,貌似是用户自定义生成表函数,这个生成表不应该理解为生成了一个HQL Table, 貌似更应该理解为生成了类似关系表的二维行数据集
2. 如何实现UDTF
继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic
- tfs restful api 加auth 2.0认计
ronin47
目前思考如何给tfs的ngx-tfs api增加安全性。有如下两点:
一是基于客户端的ip设置。这个比较容易实现。
二是基于OAuth2.0认证,这个需要lua,实现起来相对于一来说,有些难度。
现在重点介绍第二种方法实现思路。
前言:我们使用Nginx的Lua中间件建立了OAuth2认证和授权层。如果你也有此打算,阅读下面的文档,实现自动化并获得收益。SeatGe
- jdk环境变量配置
byalias
javajdk
进行java开发,首先要安装jdk,安装了jdk后还要进行环境变量配置:
1、下载jdk(http://java.sun.com/javase/downloads/index.jsp),我下载的版本是:jdk-7u79-windows-x64.exe
2、安装jdk-7u79-windows-x64.exe
3、配置环境变量:右击"计算机"-->&quo
- 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-2
bylijinnan
java
package com.ljn.base;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.uti
- SQL 数值四舍五入 小数点后保留2位
chicony
四舍五入
1.round() 函数是四舍五入用,第一个参数是我们要被操作的数据,第二个参数是设置我们四舍五入之后小数点后显示几位。
2.numeric 函数的2个参数,第一个表示数据长度,第二个参数表示小数点后位数。
例如:
select cast(round(12.5,2) as numeric(5,2))  
- c++运算符重载
CrazyMizzz
C++
一、加+,减-,乘*,除/ 的运算符重载
Rational operator*(const Rational &x) const{
return Rational(x.a * this->a);
}
在这里只写乘法的,加减除的写法类似
二、<<输出,>>输入的运算符重载
&nb
- hive DDL语法汇总
daizj
hive修改列DDL修改表
hive DDL语法汇总
1、对表重命名
hive> ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name;
2、修改表备注
hive> ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES ('comment' = new_comm
- jbox使用说明
dcj3sjt126com
Web
参考网址:http://www.kudystudio.com/jbox/jbox-demo.html jBox v2.3 beta [
点击下载]
技术交流QQGroup:172543951 100521167
[2011-11-11] jBox v2.3 正式版
- [调整&修复] IE6下有iframe或页面有active、applet控件
- UISegmentedControl 开发笔记
dcj3sjt126com
// typedef NS_ENUM(NSInteger, UISegmentedControlStyle) {
// UISegmentedControlStylePlain, // large plain
&
- Slick生成表映射文件
ekian
scala
Scala添加SLICK进行数据库操作,需在sbt文件上添加slick-codegen包
"com.typesafe.slick" %% "slick-codegen" % slickVersion
因为我是连接SQL Server数据库,还需添加slick-extensions,jtds包
"com.typesa
- ES-TEST
gengzg
test
package com.MarkNum;
import java.io.IOException;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.annotation
- 为何外键不再推荐使用
hugh.wang
mysqlDB
表的关联,是一种逻辑关系,并不需要进行物理上的“硬关联”,而且你所期望的关联,其实只是其数据上存在一定的联系而已,而这种联系实际上是在设计之初就定义好的固有逻辑。
在业务代码中实现的时候,只要按照设计之初的这种固有关联逻辑来处理数据即可,并不需要在数据库层面进行“硬关联”,因为在数据库层面通过使用外键的方式进行“硬关联”,会带来很多额外的资源消耗来进行一致性和完整性校验,即使很多时候我们并不
- 领域驱动设计
julyflame
VODAO设计模式DTOpo
概念:
VO(View Object):视图对象,用于展示层,它的作用是把某个指定页面(或组件)的所有数据封装起来。
DTO(Data Transfer Object):数据传输对象,这个概念来源于J2EE的设计模式,原来的目的是为了EJB的分布式应用提供粗粒度的数据实体,以减少分布式调用的次数,从而提高分布式调用的性能和降低网络负载,但在这里,我泛指用于展示层与服务层之间的数据传输对
- 单例设计模式
hm4123660
javaSingleton单例设计模式懒汉式饿汉式
单例模式是一种常用的软件设计模式。在它的核心结构中只包含一个被称为单例类的特殊类。通过单例模式可以保证系统中一个类只有一个实例而且该实例易于外界访问,从而方便对实例个数的控制并节约系统源。如果希望在系统中某个类的对象只能存在一个,单例模式是最好的解决方案。
&nb
- logback
zhb8015
loglogback
一、logback的介绍
Logback是由log4j创始人设计的又一个开源日志组件。logback当前分成三个模块:logback-core,logback- classic和logback-access。logback-core是其它两个模块的基础模块。logback-classic是log4j的一个 改良版本。此外logback-class
- 整合Kafka到Spark Streaming——代码示例和挑战
Stark_Summer
sparkstormzookeeperPARALLELISMprocessing
作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员,效力于Verisign,是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施(基础Hadoop)的技术主管。本文,Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中。 期间, Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状,非常值得阅读,虽然有一些信息在Spark 1.2版
- spring-master-slave-commondao
王新春
DAOspringdataSourceslavemaster
互联网的web项目,都有个特点:请求的并发量高,其中请求最耗时的db操作,又是系统优化的重中之重。
为此,往往搭建 db的 一主多从库的 数据库架构。作为web的DAO层,要保证针对主库进行写操作,对多个从库进行读操作。当然在一些请求中,为了避免主从复制的延迟导致的数据不一致性,部分的读操作也要到主库上。(这种需求一般通过业务垂直分开,比如下单业务的代码所部署的机器,读去应该也要从主库读取数