- 【机器学习第二期(Python)】优化梯度提升决策树 XGBoost
WW、forever
深度学习原理及代码实现机器学习python决策树
优化梯度提升决策树XGBoost一、XGBoost简介二、原理详解2.1基础思想:改进版GBDT2.2目标函数2.3二阶泰勒展开优化2.4树结构优化三、XGBoost实现步骤(Python)可调参数推荐完整案例代码(回归任务+可视化)参考梯度提升决策树GBDT的原理及Python代码实现可参考另一博客-【机器学习第一期(Python)】梯度提升决策树GBDT。XGBoost(ExtremeGrad
- Day52打卡 @浙大疏锦行
ayuan0119
python打卡shupython
知识点回顾:随机种子内参的初始化神经网络调参指南参数的分类调参的顺序各部分参数的调整心得importtorchimportnumpyasnpimportosimportrandom#全局随机函数defset_seed(seed=42,deterministic=True):"""设置全局随机种子,确保实验可重复性参数:seed:随机种子值,默认为42deterministic:是否启用确定性模式,
- python打卡day52
ZHPEN1
Python打卡python开发语言
神经网络调参指南知识点回顾:随机种子内参的初始化神经网络调参指南参数的分类调参的顺序各部分参数的调整心得参数可视化importtorchimporttorch.nnasnnimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#设置设备device=torch.device("cuda:0"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")#
- 信息传输仿真:卫星通信系统仿真_(14).系统仿真参数设置
kkchenkx
信号仿真2网络信息可视化信号处理
系统仿真参数设置在卫星通信系统仿真中,系统参数的设置是至关重要的一步。这些参数不仅决定了仿真模型的准确性和可靠性,还直接影响到仿真结果的解释和应用。本节将详细介绍卫星通信系统中常见的参数设置方法,包括卫星轨道参数、地面站参数、信道参数、调制解调参数、编码解码参数等。通过这些参数的合理设置,可以构建出逼真的卫星通信场景,为后续的性能评估和优化提供基础。卫星轨道参数卫星轨道参数是卫星通信系统仿真的基础
- AI人工智能优化:梯度下降算法的参数调优指南
AI原生应用开发
人工智能算法ai
AI人工智能优化:梯度下降算法的参数调优指南关键词:梯度下降、学习率、批量大小、参数调优、机器学习优化、收敛速度、过拟合摘要:梯度下降是机器学习的“引擎”,但它的性能高度依赖参数调优——就像开车时需要调整油门和方向盘。本文用“爬山找宝藏”的故事贯穿全文,从核心概念到实战调参,手把手教你理解学习率、批量大小、迭代次数等关键参数的作用,掌握让模型“又快又准”收敛的调优技巧。背景介绍目的和范围你是否遇到
- python打卡第52天
知识点回顾:随机种子内参的初始化神经网络调参指南参数的分类调参的顺序各部分参数的调整心得##随机种子importtorchimporttorch.nnasnn#定义简单的线性模型(无隐藏层)#输入2个纬度的数据,得到1个纬度的输出classSimpleNet(nn.Module):def__init__(self):super(SimpleNet,self).__init__()#线性层:2个输入
- 无人机调参调的是啥--无人机PID控制机制详解
fengforky
无人机
PID控制基本原理:PID控制器通过三个环节来修正系统误差:比例§环节:与当前误差成正比,提供快速响应积分(I)环节:累积历史误差,消除稳态误差微分(D)环节:预测误差变化趋势,抑制超调地面站调整的主要参数:kP(比例增益):影响系统响应速度值过小:响应迟钝值过大:产生振荡kI(积分增益):影响消除稳态误差的能力值过小:难以消除稳态误差值过大:导致积分饱和和超调kD(微分增益):影响系统阻尼值过小
- Python打卡第52天
猛犸MAMMOTH
Python打卡60天python开发语言机器学习
@浙大疏锦行作业:对于day'41的简单cnn,看看是否可以借助调参指南进一步提高精度。importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets,transformsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimportmatplotlib.pyplotaspl
- Cesium 透明渐变墙 解决方案
醉书生ꦿ℘゜এ
cesium前端cesium
闭合路径修复通过增加额外点确保路径首尾相接透明渐变效果使用RGBA颜色模式实现从完全不透明到完全透明的平滑渐变参数可调性提供多个可调参数,轻松自定义颜色、高度和圆环尺寸完整代码实现varviewer=newCesium.Viewer('cesiumContainer');//生成闭合圆形路径(修复缺口)varcenter=Cesium.Cartesian3.fromDegrees(-75.5977
- 5.11 day17
知识点聚类的指标聚类常见算法:kmeans聚类、dbscan聚类、层次聚类三种算法对应的流程实际在论文中聚类的策略不一定是针对所有特征,可以针对其中几个可以解释的特征进行聚类,得到聚类后的类别,这样后续进行解释也更加符合逻辑。聚类的流程标准化数据选择合适的算法,根据评估指标调参()将聚类后的特征添加到原数据中原则t-sne或者pca进行2D或3D可视化KMeans和层次聚类的参数是K值,选完k指标
- 优化设计的无刷电调及其上位机软件
好好同学
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:无刷电调是无人机、航模等领域的关键组件,本资料介绍了如何通过改进电路板设计、调整应用接口、替换适合的电子元器件,以及优化控制算法来提升其性能和适用性。上位机软件在电调参数配置、故障诊断和固件更新方面发挥关键作用,本资料将深入讲解软件开发与应用,以实现最佳电调性能。1.无刷电调硬件设计优化简介在现代工业和消费电子产品中,无刷电机因其高效、低噪音和长寿命的特性而变
- 深度学习调参大法
Joker 007
1024程序员节
目录1.trick1:深度学习调参核心点2.trick2:关于深度学习Model选型问题3.trick3:关于数据4.trick4:关于调参4.1.关于Lossfunction调参策略4.2.关于Learningrate和batchsize调参策略4.3.关于Epochnumber和earlystopping调参策略4.4.关于Optimizer调参策略4.5.关于Activationfuncti
- [智能算法]蚁群算法原理与TSP问题示例
七刀
智能算法算法
目录编辑一、生物行为启发的智能优化算法1.1自然界的群体智能现象1.2人工蚁群算法核心思想二、算法在组合优化中的应用演进2.1经典TSP问题建模2.2算法流程优化三、TSP问题实战:Python实现与可视化3.1算法核心类设计3.2参数敏感性实验3.3可视化分析四、关键参数调优指南4.1基准参数范围4.2动态调参策略4.3性能优化技巧五、扩展应用与前沿方向5.1多目标优化问题5.2深度强化学习融合
- DAY 10 机器学习建模与评估
acstdm
python打卡60天机器学习jupyter
把之前学到的对数据的处理方法都用一遍,以后直接使用处理好的数据。开始机器学习建模(简单建模,不涉及调参)和评估。一、总体流程导库读取数据查看数据信息--理解数据补全缺失值处理异常值离散值处理删除无用列划分数据集特征工程模型训练模型评估模型保存模型预测二、导入需要的包importpandasaspd#用于数据处理和分析,可处理表格数据。importmatplotlib.pyplotasplt#用于绘
- 科研经验贴:AI领域的研究方向总结
勤劳的进取家
论文阅读人工智能机器学习算法
一、数据集(Dataset)定义:用于训练、验证和测试模型的样本集合,通常包含输入特征(如图像、文本)和对应标签(如类别、回归值)。关键作用:数据划分:训练集:用于模型参数学习。验证集:调整超参数(如学习率、正则化强度),防止过拟合。测试集:评估模型的泛化能力(需确保未参与训练或调参)。数据预处理:归一化/标准化(如图像像素值归一化到[0,1])、分词(文本任务)、数据增强(如图像旋转、翻转)。数
- 【机器学习基础】机器学习入门核心算法:K-近邻算法(K-Nearest Neighbors, KNN)
白熊188
机器学习基础python算法机器学习近邻算法
机器学习入门核心算法:K-近邻算法(K-NearestNeighbors,KNN)一、算法逻辑1.1基本概念1.2关键要素距离度量K值选择二、算法原理与数学推导2.1分类任务2.2回归任务2.3时间复杂度分析三、模型评估3.1评估指标3.2交叉验证调参四、应用案例4.1手写数字识别4.2推荐系统五、经典面试题问题1:KNN的主要优缺点?问题2:如何处理高维数据?问题3:KNN与K-Means的区别
- 霍夫圆检测原理及使用案例(带调参过程)
乐平要加油啊
OpenCV计算机视觉opencv人工智能
在工业检测和机器视觉等领域,传统图像处理技术依然是不可或缺的重要方法。特别是圆形目标的检测和定位,传统图像处理技术的能够提供高效且精确的解决方案。本文将详细探讨如何使Python编程语言和OpenCV库,结合霍夫圆算法实现圆形目标的检测。此外,本文提供了调参的具体过程。觉得可以的话,点赞收藏哈。本人励志成为一名大博主,你的支持就是我最大的动力!!目录1霍夫圆检测原理1.1检测原理1.2函数参数解释
- 【重要】【程序】 使用VOFA+进行PID调试
电工电子创新中心
程序单片机stm32嵌入式硬件
使用VOFA+进行PID调试1.VOFA+是啥简单地来说,VOFA+是一个超级串口助手,除了可以实现一般串口助手的串口数据收发,它还可以实现数据绘图(包括直方图、FFT图),控件编辑,图像显示等功能。使用VOFA+,可以给我们平常的PID调参等调试带来方便,还可以自己制作符合自己要求的上位机,为嵌入式开发带来方便。这个是VOFA+的官网VOFA+|VOFA+。2.如何使用VOFA+调试PID2.1
- MPI实现中对消息传递的优化
东北豆子哥
HPC/MPIHPC/MPI
文章目录MPI实现中对消息传递的优化一、小消息优化(通常128KB)三、通信规模敏感优化四、网络硬件特化优化五、可调参数实例六、前沿优化方向MPI实现中对消息传递的优化在MPI实现中,消息传递的优化是核心设计目标之一。OpenMPI、MPICH等主流实现针对不同消息大小和通信规模采用了多层次优化策略,以下是关键优化技术分类说明:一、小消息优化(通常128KB)Rendezvous协议握手后传输:接
- Python训练营-Day11-常见的调参方式
Mallow Flowers
Python训练营python机器学习开发语言深度学习人工智能
超参数调整专题1知识点回顾网格搜索随机搜索(简单介绍,非重点实战中很少用到,可以不了解)贝叶斯优化(2种实现逻辑,以及如何避开必须用交叉验证的问题)time库的计时模块,方便后人查看代码运行时长今日作业:对于信贷数据的其他模型,如LightGBM和KNN尝试用下贝叶斯优化和网格搜索#%%[markdown]##DAY10##1.把之前所有的处理手段都处理一遍,回顾一下全流程,以后就用处理好的部分直
- 机器学习调整参数
张张张张张高高
机器学习python
机器学习调参学习为什么需要调参?调参调的都是哪些参数?怎样调参?手工调参网格搜索随机搜索贝叶斯搜索K折交叉验证如何衡量参数是否合适最近用机器学习进行预测,结果总是不理想,所以决定学一学关于调参的内容,借鉴了网上大神们的笔记,分享个人理解,如果有理解的不到位的地方欢迎大家评论区纠正。为什么需要调参?机器学习中最困难的地方就是为模型找到最好的超参数,模型的性能与超参数有很大的影响。调参调的都是哪些参数
- 机器学习——调参
qq_34872501
机器学习
在实际调整参数之前,我们先要搞清楚两个事情:1.调参的目的是什么?2.调参调的东西具体是什么?第一个问题:调参的目的是什么?调参的最终目的是要使训练之后的模型检测物体更精确,向程序的方向更靠近一步的话,就是使得损失函数(例如SSD中的loss)尽量小(因为利用训练集训练出来的模型质量在训练过程中只能靠验证集来检测)。因此,调参可以看做一个多元函数优化问题。第二个问题:调参调的东西具体是什么?在解答
- 分布式调参:原理、实现与最佳实践
闲人编程
python分布式容错机制贝叶斯负载均衡动态分配Python异步
目录详细解析分布式调参:原理、实现与最佳实践引言一、分布式调参基础1.1核心概念1.2调参方法对比二、分布式架构设计2.1系统架构2.2通信模式2.3容错机制设计三、核心算法实现3.1分布式贝叶斯优化3.2参数服务器实现四、工程实现细节4.1负载均衡策略4.2动态资源分配五、完整系统实现六、性能优化技术6.1通信压缩6.2异步更新策略七、实际应用挑战7.1常见问题解决方案7.2大规模部署建议八、前
- 机器学习第二十讲:网格搜索 → 像尝试所有密码组合找最佳解锁方式
机器学习第二十讲:网格搜索→像尝试所有密码组合找最佳解锁方式资料取自《零基础学机器学习》。查看总目录:学习大纲关于DeepSeek本地部署指南可以看下我之前写的文章:DeepSeekR1本地与线上满血版部署:超详细手把手指南网格搜索是机器学习的参数探险家,系统遍历所有可能组合寻找最优配置1。通过咖啡调参师案例详解:一、核心原理(密码破解式探索)假设咖啡机有3个调参旋钮:flowchartLR温度-
- 大模型全栈开发实战:Python、C++、Java技术融合与行业落地指南(万字长文+完整代码)
Lucas55555555
pythonc++java
导言2025年的大模型技术已从实验室走向产业核心,开发者正面临从“调参侠”到“全栈架构师”的转型。本文将深入解析大模型开发的全流程,结合Python、C++、Java三大语言特性,提供从算法原理到工程部署,从轻量化微调到企业级应用的全方位指南,并附10个实战场景代码与避坑经验一、大模型开发全流程解析1.需求分析与架构设计核心功能拆解:以知识库问答助手为例,需明确用户上传、语义检索、纠错反馈等上下游
- Python机器学习笔记(二十三 模型评估与改进-网格搜索)
FreedomLeo1
Python机器学习机器学习python支持向量机交叉验证网格搜索scikit-learn
上一次学习了评估一个模型的泛化能力,现在继续学习通过调参来提升模型的泛化性能。scikit-learn中许多算法的参数设置,在尝试调参之前,重要的是要理解参数的含义。找到一个模型的重要参数(提供最佳泛化性能的参数)的取值是一项棘手的任务,但对于几乎所有模型和数据集来说都是必要的。scikit-learn中有一些标准方法可以帮我们完成调参。最常用的方法就是网格搜索(gridsearch),它主要是指
- 深度解析:Stable Diffusion模型架构与调参秘籍
AI原生应用开发
stablediffusion架构ai
深度解析:StableDiffusion模型架构与调参秘籍关键词:StableDiffusion、扩散模型、潜在空间、U-Net、调参优化、生成式AI、CLIP文本编码器摘要:本文从技术原理到实战调参,深度解析StableDiffusion的核心架构与优化技巧。首先拆解其“潜在空间扩散+多模态条件控制”的创新设计,详细讲解VAE、U-Net、CLIP文本编码器的协同机制;接着通过数学公式与Pyth
- 招行数字金融挑战赛数据分析赛带赛题二
安特尼
机器学习&推广搜算法金融数据分析算法机器学习python
赛题描述:根据提供的脱敏资讯新闻数据,选手需要对提供的训练集进行特征工程,构建资讯分类模型,对与测试集进行准确的新闻分类。最终得分:0.8120。十二点关榜没看到排名,估算100+?训练集很小,只有八千条数据,痛苦了三天,调参加模型效果不升反降。训练集只有三列:新闻ID,文字,标签,一共四类标签。根据文本列中的数字个数加入了文本长度特征,能够反映出文本的复杂性或信息量。X_train['lengt
- LLaMA Factory 深度调参
NLP小讲堂
机器学习人工智能
注意,本文涵盖从基础调参到前沿研究的完整知识体系,建议结合具体业务场景灵活应用。一篇“参考文献”而非“可运行的代码”。https://github.com/zysNLP/quickllm初始指令:llamafactory-clitrain\--stagesft\--do_trainTrue\--model_name_or_path/data/quickllm/qwen3_models\--prep
- ubuntu系统部署GPT-SoVITS
LtmkWoQjPWiWo
pythonubuntu
主要是因为服务器只能用命令行,所以记录一下,不然可以直接用webui处理。只有最基础的切割音频、识别文字、推理的代码,没有训练、微调参考视频:链接下载安装包可以直接下载windows部分的下载整合包链接,比克隆代码方便很多,不需要分别下载各种模型GPT-SoVITS指南里有写解压的注意事项,用ubuntu的7zx解压没有问题我下载的版本是GPT-SoVITS-beta0706fix1.7z,解压后
- web前段跨域nginx代理配置
刘正强
nginxcmsWeb
nginx代理配置可参考server部分
server {
listen 80;
server_name localhost;
- spring学习笔记
caoyong
spring
一、概述
a>、核心技术 : IOC与AOP
b>、开发为什么需要面向接口而不是实现
接口降低一个组件与整个系统的藕合程度,当该组件不满足系统需求时,可以很容易的将该组件从系统中替换掉,而不会对整个系统产生大的影响
c>、面向接口编口编程的难点在于如何对接口进行初始化,(使用工厂设计模式)
- Eclipse打开workspace提示工作空间不可用
0624chenhong
eclipse
做项目的时候,难免会用到整个团队的代码,或者上一任同事创建的workspace,
1.电脑切换账号后,Eclipse打开时,会提示Eclipse对应的目录锁定,无法访问,根据提示,找到对应目录,G:\eclipse\configuration\org.eclipse.osgi\.manager,其中文件.fileTableLock提示被锁定。
解决办法,删掉.fileTableLock文件,重
- Javascript 面向对面写法的必要性?
一炮送你回车库
JavaScript
现在Javascript面向对象的方式来写页面很流行,什么纯javascript的mvc框架都出来了:ember
这是javascript层的mvc框架哦,不是j2ee的mvc框架
我想说的是,javascript本来就不是一门面向对象的语言,用它写出来的面向对象的程序,本身就有些别扭,很多人提到js的面向对象首先提的是:复用性。那么我请问你写的js里有多少是可以复用的,用fu
- js array对象的迭代方法
换个号韩国红果果
array
1.forEach 该方法接受一个函数作为参数, 对数组中的每个元素
使用该函数 return 语句失效
function square(num) {
print(num, num * num);
}
var nums = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10];
nums.forEach(square);
2.every 该方法接受一个返回值为布尔类型
- 对Hibernate缓存机制的理解
归来朝歌
session一级缓存对象持久化
在hibernate中session一级缓存机制中,有这么一种情况:
问题描述:我需要new一个对象,对它的几个字段赋值,但是有一些属性并没有进行赋值,然后调用
session.save()方法,在提交事务后,会出现这样的情况:
1:在数据库中有默认属性的字段的值为空
2:既然是持久化对象,为什么在最后对象拿不到默认属性的值?
通过调试后解决方案如下:
对于问题一,如你在数据库里设置了
- WebService调用错误合集
darkranger
webservice
Java.Lang.NoClassDefFoundError: Org/Apache/Commons/Discovery/Tools/DiscoverSingleton
调用接口出错,
一个简单的WebService
import org.apache.axis.client.Call;import org.apache.axis.client.Service;
首先必不可
- JSP和Servlet的中文乱码处理
aijuans
Java Web
JSP和Servlet的中文乱码处理
前几天学习了JSP和Servlet中有关中文乱码的一些问题,写成了博客,今天进行更新一下。应该是可以解决日常的乱码问题了。现在作以下总结希望对需要的人有所帮助。我也是刚学,所以有不足之处希望谅解。
一、表单提交时出现乱码:
在进行表单提交的时候,经常提交一些中文,自然就避免不了出现中文乱码的情况,对于表单来说有两种提交方式:get和post提交方式。所以
- 面试经典六问
atongyeye
工作面试
题记:因为我不善沟通,所以在面试中经常碰壁,看了网上太多面试宝典,基本上不太靠谱。只好自己总结,并试着根据最近工作情况完成个人答案。以备不时之需。
以下是人事了解应聘者情况的最典型的六个问题:
1 简单自我介绍
关于这个问题,主要为了弄清两件事,一是了解应聘者的背景,二是应聘者将这些背景信息组织成合适语言的能力。
我的回答:(针对技术面试回答,如果是人事面试,可以就掌
- contentResolver.query()参数详解
百合不是茶
androidquery()详解
收藏csdn的博客,介绍的比较详细,新手值得一看 1.获取联系人姓名
一个简单的例子,这个函数获取设备上所有的联系人ID和联系人NAME。
[java]
view plain
copy
public void fetchAllContacts() {
 
- ora-00054:resource busy and acquire with nowait specified解决方法
bijian1013
oracle数据库killnowait
当某个数据库用户在数据库中插入、更新、删除一个表的数据,或者增加一个表的主键时或者表的索引时,常常会出现ora-00054:resource busy and acquire with nowait specified这样的错误。主要是因为有事务正在执行(或者事务已经被锁),所有导致执行不成功。
1.下面的语句
- web 开发乱码
征客丶
springWeb
以下前端都是 utf-8 字符集编码
一、后台接收
1.1、 get 请求乱码
get 请求中,请求参数在请求头中;
乱码解决方法:
a、通过在web 服务器中配置编码格式:tomcat 中,在 Connector 中添加URIEncoding="UTF-8";
1.2、post 请求乱码
post 请求中,请求参数分两部份,
1.2.1、url?参数,
- 【Spark十六】: Spark SQL第二部分数据源和注册表的几种方式
bit1129
spark
Spark SQL数据源和表的Schema
case class
apply schema
parquet
json
JSON数据源 准备源数据
{"name":"Jack", "age": 12, "addr":{"city":"beijing&
- JVM学习之:调优总结 -Xms -Xmx -Xmn -Xss
BlueSkator
-Xss-Xmn-Xms-Xmx
堆大小设置JVM 中最大堆大小有三方面限制:相关操作系统的数据模型(32-bt还是64-bit)限制;系统的可用虚拟内存限制;系统的可用物理内存限制。32位系统下,一般限制在1.5G~2G;64为操作系统对内存无限制。我在Windows Server 2003 系统,3.5G物理内存,JDK5.0下测试,最大可设置为1478m。典型设置:
java -Xmx355
- jqGrid 各种参数 详解(转帖)
BreakingBad
jqGrid
jqGrid 各种参数 详解 分类:
源代码分享
个人随笔请勿参考
解决开发问题 2012-05-09 20:29 84282人阅读
评论(22)
收藏
举报
jquery
服务器
parameters
function
ajax
string
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-代理模式-Proxy
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.lang.reflect.InvocationHandler;
import java.lang.reflect.Method;
import java.lang.reflect.Proxy;
/*
* 下面
- 应用升级iOS8中遇到的一些问题
chenhbc
ios8升级iOS8
1、很奇怪的问题,登录界面,有一个判断,如果不存在某个值,则跳转到设置界面,ios8之前的系统都可以正常跳转,iOS8中代码已经执行到下一个界面了,但界面并没有跳转过去,而且这个值如果设置过的话,也是可以正常跳转过去的,这个问题纠结了两天多,之前的判断我是在
-(void)viewWillAppear:(BOOL)animated
中写的,最终的解决办法是把判断写在
-(void
- 工作流与自组织的关系?
comsci
设计模式工作
目前的工作流系统中的节点及其相互之间的连接是事先根据管理的实际需要而绘制好的,这种固定的模式在实际的运用中会受到很多限制,特别是节点之间的依存关系是固定的,节点的处理不考虑到流程整体的运行情况,细节和整体间的关系是脱节的,那么我们提出一个新的观点,一个流程是否可以通过节点的自组织运动来自动生成呢?这种流程有什么实际意义呢?
这里有篇论文,摘要是:“针对网格中的服务
- Oracle11.2新特性之INSERT提示IGNORE_ROW_ON_DUPKEY_INDEX
daizj
oracle
insert提示IGNORE_ROW_ON_DUPKEY_INDEX
转自:http://space.itpub.net/18922393/viewspace-752123
在 insert into tablea ...select * from tableb中,如果存在唯一约束,会导致整个insert操作失败。使用IGNORE_ROW_ON_DUPKEY_INDEX提示,会忽略唯一
- 二叉树:堆
dieslrae
二叉树
这里说的堆其实是一个完全二叉树,每个节点都不小于自己的子节点,不要跟jvm的堆搞混了.由于是完全二叉树,可以用数组来构建.用数组构建树的规则很简单:
一个节点的父节点下标为: (当前下标 - 1)/2
一个节点的左节点下标为: 当前下标 * 2 + 1
&
- C语言学习八结构体
dcj3sjt126com
c
为什么需要结构体,看代码
# include <stdio.h>
struct Student //定义一个学生类型,里面有age, score, sex, 然后可以定义这个类型的变量
{
int age;
float score;
char sex;
}
int main(void)
{
struct Student st = {80, 66.6,
- centos安装golang
dcj3sjt126com
centos
#在国内镜像下载二进制包
wget -c http://www.golangtc.com/static/go/go1.4.1.linux-amd64.tar.gz
tar -C /usr/local -xzf go1.4.1.linux-amd64.tar.gz
#把golang的bin目录加入全局环境变量
cat >>/etc/profile<
- 10.性能优化-监控-MySQL慢查询
frank1234
性能优化MySQL慢查询
1.记录慢查询配置
show variables where variable_name like 'slow%' ; --查看默认日志路径
查询结果:--不用的机器可能不同
slow_query_log_file=/var/lib/mysql/centos-slow.log
修改mysqld配置文件:/usr /my.cnf[一般在/etc/my.cnf,本机在/user/my.cn
- Java父类取得子类类名
happyqing
javathis父类子类类名
在继承关系中,不管父类还是子类,这些类里面的this都代表了最终new出来的那个类的实例对象,所以在父类中你可以用this获取到子类的信息!
package com.urthinker.module.test;
import org.junit.Test;
abstract class BaseDao<T> {
public void
- Spring3.2新注解@ControllerAdvice
jinnianshilongnian
@Controller
@ControllerAdvice,是spring3.2提供的新注解,从名字上可以看出大体意思是控制器增强。让我们先看看@ControllerAdvice的实现:
@Target(ElementType.TYPE)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
@Component
public @interface Co
- Java spring mvc多数据源配置
liuxihope
spring
转自:http://www.itpub.net/thread-1906608-1-1.html
1、首先配置两个数据库
<bean id="dataSourceA" class="org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource" destroy-method="close&quo
- 第12章 Ajax(下)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- BW / Universe Mappings
blueoxygen
BO
BW Element
OLAP Universe Element
Cube Dimension
Class
Charateristic
A class with dimension and detail objects (Detail objects for key and desription)
Hi
- Java开发熟手该当心的11个错误
tomcat_oracle
java多线程工作单元测试
#1、不在属性文件或XML文件中外化配置属性。比如,没有把批处理使用的线程数设置成可在属性文件中配置。你的批处理程序无论在DEV环境中,还是UAT(用户验收
测试)环境中,都可以顺畅无阻地运行,但是一旦部署在PROD 上,把它作为多线程程序处理更大的数据集时,就会抛出IOException,原因可能是JDBC驱动版本不同,也可能是#2中讨论的问题。如果线程数目 可以在属性文件中配置,那么使它成为
- 推行国产操作系统的优劣
yananay
windowslinux国产操作系统
最近刮起了一股风,就是去“国外货”。从应用程序开始,到基础的系统,数据库,现在已经刮到操作系统了。原因就是“棱镜计划”,使我们终于认识到了国外货的危害,开始重视起了信息安全。操作系统是计算机的灵魂。既然是灵魂,为了信息安全,那我们就自然要使用和推行国货。可是,一味地推行,是否就一定正确呢?
先说说信息安全。其实从很早以来大家就在讨论信息安全。很多年以前,就据传某世界级的网络设备制造商生产的交