- 为AI聊天工具添加一个知识系统 之73 详细设计之14 正则表达式 之1
一水鉴天
智能制造人工语言软件智能网络人工智能
本文要点要点今天讨论“当代符号学的正则表达式:StringProcessor”。StringProcessor被视为当代符号学的正则表达式,表达的是思维的纯粹形式(逻辑表示无关,语言表达无关,程序实现无关)。StringProcessor自带投影规则-关注空性中心(符号学立场),它内嵌转换规则-隐藏共性内核(建筑术视角)和外挂映射规则-悬置个性外壳(诠释学观点)。正则表达式的三方智能合约:字母转换
- 咱们一起学 LINUX(六):揭秘内核文件表的实现机制
lilye66
咱们一起学习LINUXlinux运维服务器
咱们一起学LINUX(六):揭秘内核文件表的实现机制在Linux知识的探索旅程中,我们不断深入挖掘其内部的奥秘。今天,我们将聚焦于内核文件表的实现,这是Linux文件管理体系中极为关键的一部分。我希望通过分享这些知识,能与大家共同进步,进一步提升对Linux系统的理解深度。一、内核文件表的核心结构剖析在Linux内核中,每个进程都有一个对应的task_struct结构体,而进程的文件表就保存在ta
- 动手学深度学习-卷积神经网络-3填充和步幅
像污秽一样
动手学深度学习深度学习cnn人工智能神经网络
目录填充步幅小结在上一节的例子(下图)中,输入的高度和宽度都为3,卷积核的高度和宽度都为2,生成的输出表征的维数为2×2。正如我们在上一节中所概括的那样,假设输入形状为nh×nw,卷积核形状为kh×kw,那么输出形状将是(nh−kh+1)×(nw−kw+1)。因此,卷积的输出形状取决于输入形状和卷积核的形状。还有什么因素会影响输出的大小呢?本节我们将介绍填充(padding)和步幅(stride)
- 【Python知行篇】代码的曼妙乐章:探索数据与逻辑的和谐之舞
hope kc
python开发语言
Python学习指南Python是一种功能强大且易于学习的编程语言,广泛应用于数据分析、Web开发、机器学习等多个领域。本文将详细介绍如何学习Python,并涵盖从基础语法到高级应用的多个方面。每个部分都有代码示例,以帮助读者更好地理解并实践所学内容。目录Python基础面向对象编程数据结构与算法Python标准库数据分析和可视化Web开发基础机器学习初步Python优化技巧总结Python基础学
- 咱们一起学C++第十一篇:之深入剖析面向对象项目设计阶段
一杯年华@编程空间
咱们一起学习C++tomcathibernatespringintellij-ideaspringcloudspringbootc++
咱们一起学C++第十一篇:之深入剖析面向对象项目设计阶段在C++学习的道路上,我们始终携手前行,共同探索编程的奥秘。此前,我们对项目分析阶段有了较为深入的了解,今天,我们将继续深入探讨面向对象项目开发中的设计阶段,这是将项目需求转化为实际代码架构的关键环节,对于构建高质量、可维护的软件系统具有举足轻重的作用。一、用例:系统需求的核心体现(一)用例生成需求规范说明用例在项目开发中扮演着至关重要的角色
- 寒假学web--day06
onehang.
网络安全php
简介今天的主要内容为文件上传,包括一些简单的和一些高级的绕过姿势一些小细节平时我们通过POST方式上传数据时,enctype是application/x-www-form-urlencode,而在文件上传时,是multipart/form-data上传的文件会存在超全局变量$_FILES里面上传的文件会先存放在临时目录里面,如果不进行后续的存储操作就会被清除存放文件的函数为move_upload_
- 均值(信息学奥赛一本通-1060)
Doopny@
信息学奥赛一本通算法
【题目描述】给出一组样本数据,包含n个浮点数,计算其均值,精确到小数点后4位。【输入】输入有两行,第一行包含一个整数n(n小于100),代表样本容量;第二行包含n个绝对值不超过1000的浮点数,代表各个样本数据。【输出】输出一行,包含一个浮点数,表示均值,精确到小数点后4位。【输入样例】21.03.0【输出样例】2.0000【题解代码】#includeusingnamespacestd;intma
- 第05章 06 VTK标量算法中的Contouring算法
捕鲸叉
VTK编程学习算法VTK信息可视化
VTK标量算法中的Contouring算法,并描述MarchCube和MarchSquare等算法思想,分别给出C++示例代码Contouring算法是一种在可视化技术中广泛使用的算法,主要用于从三维标量场中提取等值面(isosurface)。这些等值面表示的是标量场中所有具有相同值的位置的集合。等值面提取是医学成像、气象学、地质学等领域中非常重要的一个处理技术,可以帮助人们更好地理解和分析三维数
- Springboot配置返回日期格式化五种方法详解
我心向阳iu
#SpringBootJava面试知识点精讲springbootjava后端
文章目录应急就这样格式化全局时间字段OK了,你后端全统一了,应急的同志们就这样就行了,不用学下面的扩展知识,想学习的可以先收藏(建议别收藏,收藏了也不看,要不一口气看完点个赞,要不别收藏来欺骗自己了)系统的知识1.前端时间格式化(不做无情人)2.SimpleDateFormat格式化(不推荐)3.DateTimeFormatter格式化(不推荐)4.全局时间格式化(推荐)实现原理分析5.部分时间格
- python中random模块用法_Python中random模块用法实例分析
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本文实例讲述了Python中random模块用法。分享给大家供大家参考。具体如下:importrandomx=random.randint(1,4);y=random.choice(['appale','banana','cherry','durian']);print(x,y);运行结果如下:(2,'cherry')不管学哪个语言,我总喜欢弄个随机数玩玩。农历十一月初六,Let'sPython!
- 【Python・统计学】卡方检验(原理及代码)
TUTO_TUTO
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前言自学笔记,分享给对统计学原理不太清楚但需要在论文中用到的小伙伴,欢迎大佬们补充或绕道。ps:本文不涉及公式讲解(文科生小白友好体质)~(部分定义等来源于知乎)本文重点:卡方检验(非参数检验的一种)【1.卡方检验的简单原理和前提条件】【2.卡方检验的数据实例】【3.卡方检验代码以及残差分析】关于“参数检验”和“非参数检验”的不同,请参考以下文章。【统计学】参数检验和非参数检验的区别和基本统计学1
- AI人工智能深度学习算法:在生物信息学中的应用
AI大模型应用之禅
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AI人工智能深度学习算法:在生物信息学中的应用关键词:人工智能、深度学习、生物信息学、基因组学、蛋白质结构预测、药物发现、个性化医疗文章目录AI人工智能深度学习算法:在生物信息学中的应用1.背景介绍2.核心概念与联系2.1人工智能(AI)2.2机器学习(ML)2.3深度学习(DL)2.4生物信息学2.5应用领域3.核心算法原理&具体操作步骤3.1算法原理概述3.1.1卷积神经网络(CNN)3.1.
- 二、机器学习模型评估与选择
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机器学习模型评估与选择学习笔记一、核心概念1.1经验误差与过拟合误差相关定义错误率与精度:分类错误样本数占样本总数比例为错误率E=a/mE=a/mE=a/m,精度=1-错误率。训练误差与泛化误差:学习器在训练集上误差为训练误差(经验误差),在新样本上误差为泛化误差,泛化误差越小越好。过拟合与欠拟合过拟合:学习器把训练样本学得“太好”,将训练样本特点当作所有样本一般性质,导致泛化性能下降。欠拟合:学
- Python从0到100(四十):Web开发简介-从前端到后端(文末免费送书)
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前言:零基础学Python:Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识,成为学习学习和学业的先行者!欢迎大家订阅专栏:零基础学Python:Python从0到100最新
- 集合论导引:贝尔空间与波兰空间
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集合论导引:贝尔空间与波兰空间1.背景介绍集合论是数学的一个基础分支,研究集合的性质和关系。贝尔空间和波兰空间是集合论中的两个重要概念,广泛应用于拓扑学、分析学和计算机科学等领域。本文旨在通过深入探讨这两个概念,帮助读者理解其核心原理、算法、数学模型及实际应用。2.核心概念与联系2.1贝尔空间贝尔空间(BaireSpace)是一个拓扑空间,通常表示为$\mathbb{N}^\mathbb{N}$,
- 赛事 Q&A × 培训预告:2024 年(第 17 届)中国大学生计算机设计大赛大数据主题赛正式开赛!
ModelWhale
中国大学生计算机设计大赛大数据人工智能编程竞赛
中国大学生计算机设计大赛(下简称“大赛”)是由教育部认证、我国面向高校本科生最早的赛事之一,自2008年开赛起,至今已是第十七届。大赛属于全国普通高校大学生竞赛排行榜榜单赛事,始终贯彻“以赛促学、以赛促教、以赛促创”,为国家培养全面发展的创新型、复合型、应用型人才。大赛下设不同领域的十一个大类,和鲸科技自2021年起,连续四年作为大数据应用大类中大数据主题赛的协办方倾力配合大赛组委会与各承办单位,
- 都是基于.NET平台,WPF能取代Winform吗?
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java编程语言python人工智能移动开发
学Winform还是WPF?很多winform的学者时常在我的技术群咨询要不要学习WPF?我一贯的观点是必须学啊!如果是搞工控做cs软件开发,WPF自然是首选。WPF优势在哪里?①前后端分离:WPF是数据驱动的而非Winform的事件驱动,可以通过属性bing的方式实现界面的数据更新,这样就可以很好地实现前后台的分离,在大型的开发项目中,后端开发人员只用编写VM相关的逻辑,界面视图部分可以去交给美
- 力扣11题盛最多水的容器 c语言解题思路
Y_ahwh
leetcodec语言算法
题目11.给定一个长度为n的整数数组height。有n条垂线,第i条线的两个端点是(i,0)和(i,height[i])。找出其中的两条线,使得它们与x轴共同构成的容器可以容纳最多的水。返回容器可以储存的最大水量。说明:你不能倾斜容器。其实就是判断两边相距距离和两边最小值的乘积,结果只需要用一个max比较就行了,不需要输出两边和底部长度就很简单。1.第一种解法:双指针如果是c语言学完,在判断这题的
- 0基础跟德姆(dom)一起学AI 自然语言处理22-fasttext文本分类
跟德姆(dom)一起学AI
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1文本分类介绍1.1文本分类概念文本分类的是将文档(例如电子邮件,帖子,文本消息,产品评论等)分配给一个或多个类别.当今文本分类的实现多是使用机器学习方法从训练数据中提取分类规则以进行分类,因此构建文本分类器需要带标签的数据.1.2文本分类种类二分类:文本被分类两个类别中,往往这两个类别是对立面,比如:判断一句评论是好评还是差评.单标签多分类:文本被分入到多个类别中,且每条文本只能属于某一个类别(
- python在统计专业的应用_Python在计量经济与统计学中的应用
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1解码器介绍解码器部分:由N个解码器层堆叠而成每个解码器层由三个子层连接结构组成第一个子层连接结构包括一个多头自注意力子层和规范化层以及一个残差连接第二个子层连接结构包括一个多头注意力子层和规范化层以及一个残差连接第三个子层连接结构包括一个前馈全连接子层和规范化层以及一个残差连接说明:解码器层中的各个部分,如,多头注意力机制,规范化层,前馈全连接网络,子层连接结构都与编码器中的实现相同.因此这里可
- 0基础跟德姆(dom)一起学AI 自然语言处理20-模型构建
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1模型构建介绍通过上面的小节,我们已经完成了所有组成部分的实现,接下来就来实现完整的编码器-解码器结构.Transformer总体架构图:2编码器-解码器结构的代码实现EncoderDecoder函数完成编码解码的子任务,就是把编码和解码的流程进行封装实现。#编码解码内部函数类EncoderDecoder实现分析#init函数(self,encoder,decoder,source_embed,t
- 咱们一起学 LINUX(一):从基础起步,探寻 Linux 程序的诞生奥秘
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咱们一起学LINUX(一):从基础起步,探寻Linux程序的诞生奥秘在编程的广袤世界里,Linux占据着极为重要的地位。我一直对Linux充满热情,也深知很多朋友渴望深入了解它,所以希望通过这一系列博客,与大家携手共进,一同探索Linux的奇妙之处。今天,就让我们先从Linux程序的诞生过程开启这段学习之旅。一、HelloWorld示例与程序生成步骤在编程领域,“HelloWorld”程序就像是一
- gcc 编译 java_编译GCC4.9
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从svncheckoutsvn://gcc.gnu.org/svn/gcc/trunk拿了GCC的最新代码,打算编译了学东西习学习C++11的东西,结果在configure的时候出现如下问题:BuildingGCCrequiresGMP4.2+,MPFR2.3.1+andMPC0.8.0+http://www.multiprecision.org/mpc下载mpc-1.0.2.tar.gzftp:
- 统计学中的样本&概率论中的样本
phoenix@Capricornus
模式识别中的数学问题概率论
不知道当初谁想的把概率论和数理统计合并,作为一门课。这本身是可以合并,完整的一条线,看这里。但是,作为任课老师应该从整体上交代清楚,毕竟是两个学科,不同的学科合并必然会有各种不协调的问题。举个最基本的名词冲突的例子。统计学中的样本在统计学中,样本是从总体(Population)中选取的一部分个体或观测值。它用来代表整个总体,并用于估计总体的特征或参数。例如,如果我们想了解一个城市居民的平均收入,我
- Python从0到100(六十一):机器学习实战-实现客户细分
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python机器学习开发语言
前言:零基础学Python:Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识,成为学习学习和学业的先行者!欢迎大家订阅专栏:零基础学Python:Python从0到100最新
- c语言中结构体的指针初始化,c语言结构体指针初始化
我是波波老师呐
c语言中结构体的指针初始化
今天终于看完了C语言深度剖析这本书,对C语言有了进一步的了解与感悟,突然发觉原来自己学C语言的时候学得是那样的迷糊,缺少深入的思考,在重新看书的时候发觉C语言基本教材虽然经典,但是缺乏独到性,老师在讲解的过程中也就照本宣科了,没有多大的启迪。看到C语言内存管理这块,发觉还是挺有用的,当然平时在编程时基本上就没有考虑过内存问题。定义了指针变量,没有为指针分配内存,即指针没有在内存中指向一块合法的内存
- Python计算离差与标准计分
Mr数据杨
Python数据分析师python数据分析开发语言
离差和标准计分是统计学和数据分析中的重要概念,广泛应用于各类数据集的处理和分析过程中。掌握离差和标准计分有助于理解数据的分布情况,评估数据在群体中的相对位置,尤其在处理大规模数据或数据分析时非常重要。本教程将通过详细解释离差与标准计分的概念,并结合实际示例,帮助读者在编程环境下应用这些知识。离差与标准计分不仅在统计学中有理论意义,在实际工作场景中,比如教育测评、金融分析、科研实验等领域,也能帮助数
- 一种高胜率的交易系统:均值回归交易策略
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引言在量化交易领域,均值回归交易策略是一种基于价格将回归到平均值这一假设的交易方法。这种策略的核心思想是,当资产的价格偏离其长期均值或历史平均水平太远时,存在一种趋势,即价格将回归到其均值或平均水平。均值回归的方程定义在量化交易和统计学中,均值回归方程可以帮助投资者识别价格偏离均值的机会,并据此制定交易策略。通过识别价格过度偏离均值的情况,来预测价格可能的回调方向,从而捕捉交易机会。这种策略
- Java常用排序算法/程序员必须掌握的8大排序算法
cugfy
java
分类:
1)插入排序(直接插入排序、希尔排序)
2)交换排序(冒泡排序、快速排序)
3)选择排序(直接选择排序、堆排序)
4)归并排序
5)分配排序(基数排序)
所需辅助空间最多:归并排序
所需辅助空间最少:堆排序
平均速度最快:快速排序
不稳定:快速排序,希尔排序,堆排序。
先来看看8种排序之间的关系:
1.直接插入排序
(1
- 【Spark102】Spark存储模块BlockManager剖析
bit1129
manager
Spark围绕着BlockManager构建了存储模块,包括RDD,Shuffle,Broadcast的存储都使用了BlockManager。而BlockManager在实现上是一个针对每个应用的Master/Executor结构,即Driver上BlockManager充当了Master角色,而各个Slave上(具体到应用范围,就是Executor)的BlockManager充当了Slave角色
- linux 查看端口被占用情况详解
daizj
linux端口占用netstatlsof
经常在启动一个程序会碰到端口被占用,这里讲一下怎么查看端口是否被占用,及哪个程序占用,怎么Kill掉已占用端口的程序
1、lsof -i:port
port为端口号
[root@slave /data/spark-1.4.0-bin-cdh4]# lsof -i:8080
COMMAND PID USER FD TY
- Hosts文件使用
周凡杨
hostslocahost
一切都要从localhost说起,经常在tomcat容器起动后,访问页面时输入http://localhost:8088/index.jsp,大家都知道localhost代表本机地址,如果本机IP是10.10.134.21,那就相当于http://10.10.134.21:8088/index.jsp,有时候也会看到http: 127.0.0.1:
- java excel工具
g21121
Java excel
直接上代码,一看就懂,利用的是jxl:
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import jxl.Cell;
import jxl.Sheet;
import jxl.Workbook;
import jxl.read.biff.BiffException;
import jxl.write.Label;
import
- web报表工具finereport常用函数的用法总结(数组函数)
老A不折腾
finereportweb报表函数总结
ADD2ARRAY
ADDARRAY(array,insertArray, start):在数组第start个位置插入insertArray中的所有元素,再返回该数组。
示例:
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], [23, 43, 22], 3)返回[3, 4, 23, 43, 22, 1, 5, 7].
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], "测试&q
- 游戏服务器网络带宽负载计算
墙头上一根草
服务器
家庭所安装的4M,8M宽带。其中M是指,Mbits/S
其中要提前说明的是:
8bits = 1Byte
即8位等于1字节。我们硬盘大小50G。意思是50*1024M字节,约为 50000多字节。但是网宽是以“位”为单位的,所以,8Mbits就是1M字节。是容积体积的单位。
8Mbits/s后面的S是秒。8Mbits/s意思是 每秒8M位,即每秒1M字节。
我是在计算我们网络流量时想到的
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
Spring 3 系列
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- 高性能mysql 之 选择存储引擎(一)
annan211
mysqlInnoDBMySQL引擎存储引擎
1 没有特殊情况,应尽可能使用InnoDB存储引擎。 原因:InnoDB 和 MYIsAM 是mysql 最常用、使用最普遍的存储引擎。其中InnoDB是最重要、最广泛的存储引擎。她 被设计用来处理大量的短期事务。短期事务大部分情况下是正常提交的,很少有回滚的情况。InnoDB的性能和自动崩溃 恢复特性使得她在非事务型存储的需求中也非常流行,除非有非常
- UDP网络编程
百合不是茶
UDP编程局域网组播
UDP是基于无连接的,不可靠的传输 与TCP/IP相反
UDP实现私聊,发送方式客户端,接受方式服务器
package netUDP_sc;
import java.net.DatagramPacket;
import java.net.DatagramSocket;
import java.net.Ine
- JQuery对象的val()方法执行结果分析
bijian1013
JavaScriptjsjquery
JavaScript中,如果id对应的标签不存在(同理JAVA中,如果对象不存在),则调用它的方法会报错或抛异常。在实际开发中,发现JQuery在id对应的标签不存在时,调其val()方法不会报错,结果是undefined。
- http请求测试实例(采用json-lib解析)
bijian1013
jsonhttp
由于fastjson只支持JDK1.5版本,因些对于JDK1.4的项目,可以采用json-lib来解析JSON数据。如下是http请求的另外一种写法,仅供参考。
package com;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import
- 【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
bit1129
hessian
在【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中介绍了基于Hessian的RPC服务的实现步骤,在那里使用Hessian提供的API完成基于Hessian的RPC服务开发和客户端调用,本文使用Spring对Hessian的集成来实现Hessian的RPC调用。
定义模型、接口和服务器端代码
|---Model
&nb
- 【Mahout三】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup流程分析
bit1129
Mahout
1.Mahout环境搭建
1.下载Mahout
http://mirror.bit.edu.cn/apache/mahout/0.10.0/mahout-distribution-0.10.0.tar.gz
2.解压Mahout
3. 配置环境变量
vim /etc/profile
export HADOOP_HOME=/home
- nginx负载tomcat遇非80时的转发问题
ronin47
nginx负载后端容器是tomcat(其它容器如WAS,JBOSS暂没发现这个问题)非80端口,遇到跳转异常问题。解决的思路是:$host:port
详细如下:
该问题是最先发现的,由于之前对nginx不是特别的熟悉所以该问题是个入门级别的:
? 1 2 3 4 5
- java-17-在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符
bylijinnan
java
public class FirstShowOnlyOnceElement {
/**Q17.在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符。如输入abaccdeff,则输出b
* 1.int[] count:count[i]表示i对应字符出现的次数
* 2.将26个英文字母映射:a-z <--> 0-25
* 3.假设全部字母都是小写
*/
pu
- mongoDB 复制集
开窍的石头
mongodb
mongo的复制集就像mysql的主从数据库,当你往其中的主复制集(primary)写数据的时候,副复制集(secondary)会自动同步主复制集(Primary)的数据,当主复制集挂掉以后其中的一个副复制集会自动成为主复制集。提供服务器的可用性。和防止当机问题
mo
- [宇宙与天文]宇宙时代的经济学
comsci
经济
宇宙尺度的交通工具一般都体型巨大,造价高昂。。。。。
在宇宙中进行航行,近程采用反作用力类型的发动机,需要消耗少量矿石燃料,中远程航行要采用量子或者聚变反应堆发动机,进行超空间跳跃,要消耗大量高纯度水晶体能源
以目前地球上国家的经济发展水平来讲,
- Git忽略文件
Cwind
git
有很多文件不必使用git管理。例如Eclipse或其他IDE生成的项目文件,编译生成的各种目标或临时文件等。使用git status时,会在Untracked files里面看到这些文件列表,在一次需要添加的文件比较多时(使用git add . / git add -u),会把这些所有的未跟踪文件添加进索引。
==== ==== ==== 一些牢骚
- MySQL连接数据库的必须配置
dashuaifu
mysql连接数据库配置
MySQL连接数据库的必须配置
1.driverClass:com.mysql.jdbc.Driver
2.jdbcUrl:jdbc:mysql://localhost:3306/dbname
3.user:username
4.password:password
其中1是驱动名;2是url,这里的‘dbna
- 一生要养成的60个习惯
dcj3sjt126com
习惯
一生要养成的60个习惯
第1篇 让你更受大家欢迎的习惯
1 守时,不准时赴约,让别人等,会失去很多机会。
如何做到:
①该起床时就起床,
②养成任何事情都提前15分钟的习惯。
③带本可以随时阅读的书,如果早了就拿出来读读。
④有条理,生活没条理最容易耽误时间。
⑤提前计划:将重要和不重要的事情岔开。
⑥今天就准备好明天要穿的衣服。
⑦按时睡觉,这会让按时起床更容易。
2 注重
- [介绍]Yii 是什么
dcj3sjt126com
PHPyii2
Yii 是一个高性能,基于组件的 PHP 框架,用于快速开发现代 Web 应用程序。名字 Yii (读作 易)在中文里有“极致简单与不断演变”两重含义,也可看作 Yes It Is! 的缩写。
Yii 最适合做什么?
Yii 是一个通用的 Web 编程框架,即可以用于开发各种用 PHP 构建的 Web 应用。因为基于组件的框架结构和设计精巧的缓存支持,它特别适合开发大型应
- Linux SSH常用总结
eksliang
linux sshSSHD
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2186931 一、连接到远程主机
格式:
ssh name@remoteserver
例如:
ssh
[email protected]
二、连接到远程主机指定的端口
格式:
ssh name@remoteserver -p 22
例如:
ssh i
- 快速上传头像到服务端工具类FaceUtil
gundumw100
android
快速迭代用
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOExceptio
- jQuery入门之怎么使用
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
jQuery的强大我何问起(个人主页:hovertree.com)就不用多说了,那么怎么使用jQuery呢?
首先,下载jquery。下载地址:http://hovertree.com/hvtart/bjae/b8627323101a4994.htm,一个是压缩版本,一个是未压缩版本,如果在开发测试阶段,可以使用未压缩版本,实际应用一般使用压缩版本(min)。然后就在页面上引用。
- 带filter的hbase查询优化
kane_xie
查询优化hbaseRandomRowFilter
问题描述
hbase scan数据缓慢,server端出现LeaseException。hbase写入缓慢。
问题原因
直接原因是: hbase client端每次和regionserver交互的时候,都会在服务器端生成一个Lease,Lease的有效期由参数hbase.regionserver.lease.period确定。如果hbase scan需
- java设计模式-单例模式
men4661273
java单例枚举反射IOC
单例模式1,饿汉模式
//饿汉式单例类.在类初始化时,已经自行实例化
public class Singleton1 {
//私有的默认构造函数
private Singleton1() {}
//已经自行实例化
private static final Singleton1 singl
- mongodb 查询某一天所有信息的3种方法,根据日期查询
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
// mongodb的查询真让人难以琢磨,就查询单天信息,都需要花费一番功夫才行。
// 第一种方式:
coll.aggregate([
{$project:{sendDate: {$substr: ['$sendTime', 0, 10]}, sendTime: 1, content:1}},
{$match:{sendDate: '2015-
- 二维数组转换成JSON
tangqi609567707
java二维数组json
原文出处:http://blog.csdn.net/springsen/article/details/7833596
public class Demo {
public static void main(String[] args) { String[][] blogL
- erlang supervisor
wudixiaotie
erlang
定义supervisor时,如果是监控celuesimple_one_for_one则删除children的时候就用supervisor:terminate_child (SupModuleName, ChildPid),如果shutdown策略选择的是brutal_kill,那么supervisor会调用exit(ChildPid, kill),这样的话如果Child的behavior是gen_