- 层次聚类构建层次结构的簇
纠结哥_Shrek
聚类数据挖掘机器学习
层次聚类(HierarchicalClustering)可以通过自定义函数来完成。层次聚类可以分为两种方法:凝聚型(Agglomerative)和分裂型(Divisive)。这里主要介绍一种常用的凝聚型方法,它是自底向上的方法,逐步合并最近的簇,直到达到预定的簇数量或者所有数据点合并成一个簇。可以使用距离度量来衡量不同簇之间的相似性(例如欧氏距离),并通过最短距离来决定哪些簇合并。最终,我们将通过
- 度量年报中MD&A部分的信息含量的Python代码
Xiaorui~
文本分析会计学pythonpandas开发语言
研究需求:度量年报中管理层讨论与分析部分的信息含量的代码,环境为python3,可更改年报的选取时间。代码实现:首先,需要安装tika和pandas库,tika用于解析PDF文件,pandas用于数据处理。可以使用以下命令进行安装:!pipinstalltika!pipinstallpandas然后,需要下载年报的PDF文件,并将其放置在指定路径下。接下来,可以使用以下代码对管理层讨论与分析部分进
- 质量属性与架构评估
weixin_59716167
软考架构师质量属性架构
软件系统属性包括功能属性和质量属性,软件架构重点关注的是质量属性架构需求是在满足功能属性的前提下,关注软件系统的质量属性质量属性1、什么是软件系统的质量是软件系统与需求(明确的和隐含的)一致性的程度2、什么是质量属性是一个系统可测量或可观测的属性,用来度量软件系统的质量,即用来描述系统满足利益相关者需求的程度。3、质量属性有哪些3.1按照软件系统的生命周期分类3.1.1开发期质量属性:软件开发阶段
- Java 实现度量地理分布标准距离的多种方法
老师来上课了
算法java开发语言
目录一、Java度量地理距离的需求与重要性二、常用的地理距离计算方法(一)Haversine公式计算法(二)利用高德地理信息API(三)RedisGEO测算法(四)JavaGeo库计算法(五)利用地图工具计算法三、总结一、Java度量地理距离的需求与重要性在日常的软件开发中,根据地理点位坐标计算距离的需求广泛存在于多个领域。例如,在物流管理系统中,需要准确计算货物运输的起点与终点之间的距离,以便合
- 2021-10-07
少年近视
matlab
Regionprops:用途是getthepropertiesofregion,即用来度量图像区域属性的函数。语法:STATS=regionprops(L,properties)描述:测量标注矩阵L中每一个标注区域的一系列属性。L中不同的正整数元素对应不同的区域,例如:L中等于整数1的元素对应区域1;L中等于整数2的元素对应区域2;以此类推。返回值STATS是一个长度为max(L(:))的结构数组
- 【深度学习|迁移学习】Wasserstein距离度量和跨域原型一致性损失(CPC Loss)如何计算?以及Wasserstein距离和CPC Loss结合的对抗训练示例,附代码(二)
努力学习的大大
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- Kmeans与KMedoids聚类对比以及python实现
呵呵爱吃菜
kmeans聚类python
在机器学习领域,聚类算法是一种常用的无监督学习方法,用于将数据集中的样本划分为若干个簇,使得同一簇内的样本尽可能相似,而不同簇之间的样本尽可能不同。K-Means和K-Medoids是两种经典的聚类算法,它们都基于划分的思想,但在具体实现和应用场景上存在一些差异。一、算法原理1.K-Means:中心点选择:K-Means算法通过计算簇内所有样本的均值来确定中心点(centroid)。距离度量:通常
- Spring Boot 使用 Micrometer 集成 Prometheus 监控 Java 应用性能
liuyunshengsir
性能监控javaspringbootprometheus
在SpringBoot中使用Micrometer集成Prometheus来监控Java应用性能是一种常见的做法。一、Micrometer简介Micrometer是一个开源的Java项目,主要用于为JVM应用程序提供监控和度量功能。以下是对Micrometer的详细介绍:定义与功能Micrometer是一个针对基于JVM的应用程序的Metrics标准检测库。它提供了一个简单的仪表客户端外观,使得开发
- 探索LangChain中OpenAI模型的token级log probabilities
jkgSFS
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在AI模型的开发和调试中,了解每个生成token的概率是非常有用的。这些信息可以帮我们理解模型的决策过程,识别可能的错误。本篇文章将介绍如何通过LangChain与OpenAI整合来获取这些token级的logprobabilities。技术背景介绍什么是LogProbabilities?在自然语言处理中,logprobabilities是一种对token生成概率的度量。通常,这个值越高,表示生成
- 看懂数仓:维度设计
剑客狼心
大数据维度设计数据仓库
一、维度的基本概念维度是维度建模的基础和灵魂。在维度建模中,将度量称为“事实”将环境描述为“维度”,维度是用于分析事实所需要的多样环境。例如在分析交易过程时,可以通过买家、卖家、商品和时间等维度描述交易发生的环境。维度所包含的表示维度的列,称为维度属性。维度属性是查询约束条件、分组和报表标签生成的基本来源,是数据易用性的关键。例如,在查询请求中,获取某类目的商品、正常状态的商品等,是通过约束商品类
- 2021-2022毕业一年工作总结--华为外包VRP自动化测试
爱吃水果蝙蝠汤
工作经历项目经历华为ruby网络协议
工作介绍设备是NE9000城域路由器。测试对象是VRPv8产品大包。测试语言是RUBY、TCL对应的软件分别是impeller、GTR。测试场景有很多e下、vxlan下、bgp、isis、ospf基础组网下、srv6等需要vrrp、bfd、frr备份的场景,都是现网常用的。自动化实现是在欧拉linux上,自动化还需要一些工具,常用的有用例管理、日志系统、度量系统、设备管理。工作日常早上过来,停下自
- 交叉熵损失函数(Cross-Entropy Loss)
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原理交叉熵损失函数是深度学习中分类问题常用的损失函数,特别适用于多分类问题。它通过度量预测分布与真实分布之间的差异,来衡量模型输出的准确性。交叉熵的数学公式交叉熵的定义如下:CrossEntroyLoss=−∑i=1Nyi⋅log(y^i)\begin{equation}CrossEntroyLoss=-\sum_{i=1}^{N}y_i\cdotlog(\hat{y}_i)\end{equati
- K8S中Pod控制器之Horizontal Pod Autoscaler(HPA)控制器
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HorizontalPodAutoscaler(HPA)控制器HorizontalPodAutoscaler(HPA)是Kubernetes中用于自动根据当前的负载情况,自动调整Pod数量的一种控制器。HPA能够根据CPU使用率、内存使用量或其他选择的度量指标来自动扩展Pod的数量,以确保应用的性能。HPA可以获取每个Pod利用率,然后和HPA中定义的指标进行对比,同时计算出需要伸缩的具体值,最后
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我命由我12345
行业-简化概念软件工程cmmi职场和发展职场发展创业创新学习方法求职招聘
CMMI概述CMMI全称为CapabilityMaturityModelIntegration,即能力成熟度模型集成CMMI是由美国卡内基梅隆大学软件工程研究所(SEI)开发的一套综合性管理模型CMMI是一种用于评估和改进组织在软件开发和维护方面过程能力的国际标准CMMI能帮助建立一套规范的、可度量的、持续改进的开发过程体系,提升组织的开发效率和质量企业申请CMMI认证,可以提升自身的软件开发能力
- 软体机器人研究报告:设计方法、材料与驱动、感知与控制
MocapLeader
软体机器人连续体机器人手术机器人运动规划运动控制游泳机器人人工肌肉
软体机器人因其出色的可变形性和高适应性受到了广泛关注,这些特性使其在医疗、救援、探测等复杂场景中展现出独特的优势和巨大的应用潜力。研究人员对软体机器人的设计方法、材料与驱动技术、感知与控制策略等方面进行深入研究,取得了一系列成果。本文汇总了10项软体机器人领域的优秀研究成果,并介绍了不同成果的研究亮点。在下述研究中,NOKOV度量动作捕捉系统通过实时记录机器人的运动过程、获取高精度空间定位,为实验
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青云游子
算法算法排序算法数据结构
按照快到慢排序O(1)O(logN)O(N)O(NlogN)O(N^2)例子O(1)hashsethashmap数组下标O(logN)折半查找树形遍历O(N)list查询值数组查询值O(NlogN)进阶排序快排堆排归并O(N^2)简单排序冒泡插入选择ChatGPT时间复杂度是衡量算法执行时间随输入规模增长而变化的度量。它用大O符号表示,表示算法执行时间的增长率。在算法分析中,常见的时间复杂度有以下
- 【机器学习】聚类【Ⅰ】基础知识与距离度量
不牌不改
【机器学习】聚类机器学习算法
主要来自周志华《机器学习》一书,数学推导主要来自简书博主“形式运算”的原创博客,包含自己的理解。有任何的书写错误、排版错误、概念错误等,希望大家包含指正。由于字数限制,分成五篇博客。【机器学习】聚类【Ⅰ】基础知识与距离度量【机器学习】聚类【Ⅱ】原型聚类经典算法【机器学习】聚类【Ⅲ】高斯混合模型讲解【机器学习】聚类【Ⅳ】高斯混合模型数学推导【机器学习】聚类【Ⅴ】密度聚类与层次聚类聚类1聚类任务在“无
- 距离度量方法
进击的学徒
机器学习标准距离矢量算法
目录目录1欧氏距离1原理2例子2曼哈顿距离1原理2例子3切比雪夫距离1原理2例子4闵可夫斯基距离1原理2例子5标准化欧氏距离1原理2例子6马氏距离1原理2例子7巴氏距离1原理8汉明距离9夹角余弦1原理2例子1、欧氏距离1.1原理最常见的两点之间或多点之间的距离表示法,又称之为欧几里德度量,它定义于欧几里得空间中。二维平面上两点a(x1,y1),b(x2,y2)之间的欧式距离公式:dab=(x1−x
- 【机器学习:二十九、K-means算法:原理与应用】
KeyPan
机器学习机器学习算法kmeans人工智能神经网络深度学习数据挖掘
1.K-means概述K-means是一种经典的无监督学习算法,广泛应用于数据聚类任务。其核心思想是将数据集划分为kkk个簇,使得每个簇内的样本尽可能相似,同时不同簇之间尽可能不同。K-means的简单性和高效性使其在模式识别、图像处理、市场分析等领域具有广泛应用。核心思想基于欧几里得距离度量数据点之间的相似性。不断优化簇中心位置,最小化簇内样本与其中心点之间的总距离(即误差平方和,SSE)。适用
- OpenTelemetry 开源遥测框架
ejinxian
架构设计开源OpenTelemetry测试
OpenTelemetry简称为OTel,是一个供应商中立的开源遥测框架,用于检测、生成、收集和导出遥测数据,例如跟踪、度量、日志,以帮助分析软件的性能和行为。作为一种行业标准,OpenTelemetry受到支持供应商。它是工具、API和SDK的集合,可与流行的库和框架集成,例如Spring、ASP.NETCore、Express、Quarkus等。OpenTelemetry是一个CNCF孵化项目
- 黎曼流形优化知识点学习
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学习
一、黎曼流形切空间被赋予一个光滑变化的内积的流形就是黎曼流形Riemannianmanifold。光滑变化的内积称为黎曼度量Riemannianmetric。二、线性空间,向量空间,矩阵空间(一)线性空间线性空间是一个抽象的数学概念,它是指一个集合,其中包含了元素和标量。这些元素之间可以进行加法运算和数乘运算,且仍得到元素。线性空间必须满足向量空间的所有条件,并且还需要满足以下条件:加法交换律:u
- 18、架构-可观测性之聚合度量
大树~~
架构javapython后端架构
聚合度量聚合度量是指对系统运行时产生的各种指标数据进行收集、聚合和分析,以了解系统的健康状况和性能表现。聚合度量是可观测性的关键组成部分,通过对度量数据的分析,可以及时发现系统中的异常和瓶颈。以下是对聚合度量各个方面的详细解析,并结合具体的数据案例和技术支撑。指标收集收集系统运行时产生的各种指标数据是聚合度量的基础。常见的指标包括CPU使用率、内存使用率、请求处理时间、请求数、错误率等。以下是指标
- 3.1 损失函数和优化:损失函数
做只小考拉
用一个函数把W当做输入,然后看一下得分,定量地估计W的好坏,这个函数被称为“损失函数”。损失函数用于度量W的好坏。有了损失函数的概念后,就可以定量的衡量W到底是好还是坏,要找到一种有效的方法来从W的可行域里,找到W取何值时情况最不坏,,这个过程将会是一个优化过程。损失函数L_i定义:通过函数f给出预测的分数和真实的目标(或者说是标签y),可以定量的描述训练样本预测的好不好,最终的损失函数是在整个数
- 图像匹配---(Python)
阳光下的Smiles
Python图像处理
图像匹配---(Python)图像匹配分为以灰度为基础的匹配和以特征为基础的匹配:(1)灰度匹配是基于像素的匹配。灰度匹配通过利用某种相似性度量,如相关函数、协方差函数、差平方和、差绝对值和等测度极值,判定两幅图像中的对应关系。(2)特征匹配则是基于区域的匹配。基于特征的匹配所处理的图像一般包含的特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间位置特征等1、差分矩阵求和差分矩阵=图像A矩阵数据-图像B矩阵
- Python和R均方根误差平均绝对误差算法模型
亚图跨际
Python交叉知识R回归模型误差指标归一化均方根误差生态状态指标神经网络成本误差气体排放气候模型多项式拟合
要点回归模型误差评估指标归一化均方根误差生态状态指标神经网络成本误差计算气体排放气候算法模型Python误差指标均方根误差和平均绝对误差均方根偏差或均方根误差是两个密切相关且经常使用的度量值之一,用于衡量真实值或预测值与观测值或估计值之间的差异。估计器θ^\hat{\theta}θ^相对于估计参数θ\thetaθ的RMSD定义为均方误差的平方根:RMSD(θ^)=MSE(θ^)=E((θ^−θ
- 在生产环境中部署Elasticsearch:最佳实践和故障排除技巧——聚合与搜索(三)
不会编程的小孩子
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#在生产环境中部署Elasticsearch:最佳实践和故障排除技巧——聚合与搜索(三)前言文章目录前言-聚合和分析-执行聚合操作-1.使用JavaAPI执行聚合操作-2.使用CURL命令执行聚合操作-1.使用JavaAPI执行度量操作-2.使用CURL命令执行度量操作-使用缓存-调整分片大小和数量-使用搜索建议-结论-节点发现-负载均衡-故障转移-结论-访问控制-加密-身份验证-结论-RESTA
- 从零到一建设数据中台 - 架构概览
我码玄黄
从零到一建设数据中台架构数据中台中台架构
数据中台功能架构概览数据中台相关名词解释1.数据仓库:数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合,用于支持管理决策。因此,其重点在于数据的集合。数据仓库可使用维度建模方法论从业务过程中抽象出通用维度与度量,组成数据模型,为决策分析提供通用的数据分析能力。数据仓库重在建数据,而数据中台则将建、治、管、服放到同样的高度,数据仓库只是数据中台的一个子集。用一个蔬菜储存的例子来简
- 数模原理精解【8】
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基础数学与应用数学人工智能统计分析概率论数学建模
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一.软件系统质量属性的概念软件系统的质量就是“软件系统与明确地和隐含的定义的需求相一致的程度”。更具体地说,软件系统质量就是软件与明确地叙述的功能和性能需求文档中明确描述的开发标准以及任何专业开发的软件产品都应该具有的隐含特征相一致的程度。从管理的角度对软件系统质量数据进行度量,可以将影响软件质量的主要因素划分为6种纬度特性:功能性。可靠性,易用性,效率,维护性与可移植性。其中,功能包括适合性,准
- 你是自然界的精灵,不属于这人间烟火
宝藏男孩儿
不管梦还在不在,我一直都在我最怕,不知道自己是为什么活我更怕,一个人是为了另一个人活我的年纪只是时间的度量器记住的日子,那才是我的人生在度量个几年我恐怕就难嫁了,噗,我被你的“语不惊人死不休”逗笑了酝酿好的情绪被你任性的添加着佐料不管酸甜苦辣,高兴放哪个就放哪个我却拿你没有一点儿脾气忽然觉得你是我的女儿,便露出了慈父般的微笑“你又在憋什么坏水呢?”“叫爸爸”,这是我没有组织过的语言,竟不由自主的脱
- 关于旗正规则引擎下载页面需要弹窗保存到本地目录的问题
何必如此
jsp超链接文件下载窗口
生成下载页面是需要选择“录入提交页面”,生成之后默认的下载页面<a>标签超链接为:<a href="<%=root_stimage%>stimage/image.jsp?filename=<%=strfile234%>&attachname=<%=java.net.URLEncoder.encode(file234filesourc
- 【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
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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
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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