- FTS HW2
西瓜君666
1.假设,求:(a)(b)(c)2.已知,求3.令的分布均值为,方差为,且令对所有的均成立.证明:是严平稳和弱平稳的4.令为零均值白噪声过程,,求的自相关函数,并证明是弱平稳的5.假设,其中是零均值平稳序列,具有自协方差函数(a)求的均值函数(b)求的自协方差函数(c){}是否平稳?为什么?6.设是平稳时间序列,定义(a)证明对所有的,与无关(b)平稳吗?为什么?7.假设平稳,且有自协方差函数(a
- 期末充满咖啡味
wzhings
期末快来了,课业约来越重了。Prolog的HW2还没做完,眼看着HW3都要出来了。感觉这门课真的要挂了,连课件都开始看不懂了。不能再奢求舒服地过了。还有research!!!这个是最高的priority!坚持。
- Kafka机制分析
邱秋Elena
kafkajava分布式
文章目录一、KafkaOffset自动控制二、Acks&Retries三、幂等性四、数据同步机制1、高水位HW2、数据同步机制-LeaderEposchHighWatermarkTruncationfollowedbyImmediateLeaderElection(数据丢失)数据一致性五、kafkaEagle六、KafkaFlume集成一、KafkaOffset自动控制Kafka消费者默认对于未订
- HW2: LibriSpeech phoneme classification
h0l10w
机器学习&深度学习机器学习深度学习神经网络分类算法
任务描述音位分类预测(Phonemeclassification),通过语音数据,预测音位。音位(phoneme),是人类某一种语言中能够区别意义的最小语音单位,是音位学分析的基础概念。每种语言都有一套自己的音位系统。一帧(frame)设定为长25ms的音段,每次滑动10ms截得一个frame。每个frame经过MFCC处理,变成长度为39的向量。对于每个frame向量,数据集都提供了标签。标签有
- 李宏毅 2022机器学习 HW2 上分路线
每天都想躺平的大喵
李宏毅机器学习机器学习人工智能
baseline增加concat_nframes(提升明显)增加batchnormalization和dropout增加hiddenlayer宽度至512(提升明显)提交文件命名规则为prediction_{concat_nframes}[{n_hidden_layers}{dropout}_bn].csv
- 李宏毅 作业2答案 详解 台大 机器学习HW2 winner or loser
www_z_dd
机器学习
Homework2-Classification作业代码是课程给出的答案课程主页参见http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML20.html文件读写的内容参考了关于文件的读写(https://www.cnblogs.com/ymjyqsx/p/6554817.html)二元分類是機器學習中最基礎的問題之一,在這份教學中,你將學會如何實作一個線性二元
- MIT6.828 HW2 Shell
扶桑与克里斯
环境系统Ubuntu20.0464位系统HW地址:HW2-Shell正文本次实验难度一般般,不需要写很多的代码,并且能够帮我们熟悉常用的Unixsystemcall((),比如说open,close等等。在正式做这个作业之前,务必先阅读xv6Bookchapter0。记下chapter0中的对于各个systemcall的详细描述。这样能帮助我们对于本次作业的那些代码的理解。实验下载实验用的shll
- 【3D游戏编程与设计-HW2】离散仿真引擎基础
jessicaflora
3D游戏编程与设计中大作业游戏
离散仿真引擎基础简介简答题编程实践,小游戏思考题(选做)简介学习3D游戏编程与设计的第二讲《离散仿真引擎基础》。下载试用了软件Unity3D,完成制作小游戏井字棋。本博客分为三部分:简答题编程实践:小游戏《井字棋》思考题简答题1.解释游戏对象(GameObjects)和资源(Assets)的区别与联系。游戏对象表示某些资源的具体实例化,出现在游戏的场景中,游戏对象一般有敌人,场景,摄像机等非实体虚
- 算法设计与分析HW2:LeetCode35
林晓健
算法作业leetcode算法优化
Description:Givenasortedarrayandatargetvalue,returntheindexifthetargetisfound.Ifnot,returntheindexwhereitwouldbeifitwereinsertedinorder.Youmayassumenoduplicatesinthearray.Note:Payattentiontotheboundar
- 算法设计-hw2
living_frontier
博客
一、从分治到动态规划1.1动态规划的性质动态规划具有以下三个明显特性:无后效性:如果给定某一阶段的状态,则在这一阶段以后过程的发展不受这阶段以前各段状态的影响。如果说的直白一些,就是当我们求出dpidp_idpi的时候,我们是怎样求出来的,就不用管了,我们只需要利用dpidp_idpi就可以了。类似于“只要上了北航,没人管你到底是从河北考上的的,还是从月球考上的,大家只认为你是一个北航学生。”最优
- torch.t()、torch.min()、*、torch.stack、.long()
DJames23
PyTorch目标检测深度学习
yolov3中的bbox_wh_iou代码如下:defbbox_wh_iou(wh1,wh2):wh2=wh2.t()#w1是当前anchor的w,h1是当前anchor的hw1,h1=wh1[0],wh1[1]#w2是所有目标的w,h2是所有目标的hw2,h2=wh2[0],wh2[1]inter_area=torch.min(w1,w2)*torch.min(h1,h2)union_area=
- 李宏毅机器学习2022 HW2
张十八员外
李宏毅机器学习2022python深度学习
语音音素分类,是一个41分类问题。给定前k个和后k个frame,来预测中间的一个label。直接运行代码训练,通过SimpleBaseline。简单添加网络层数,增加训练轮次,可以通过MediumBaseline。通过添加Dropout,BatchNorm,调整使用的frame数量,以及隐层数目,可以通过StrongBaseline。代码入下:首先下载数据集#Mainlink!wget-Olibr
- Machine Learning HW2
秀得水乱流
python
Task:数据预处理:从原始波形中提取MFCC特征(助教已完成)。分类任务(Classfication):使用预提取的MFCC特征,进行帧级音素(phoneme)分类。Dataset&DataFormat:数据集:LibriSpeech(subsetoftrain-clean-100)数据格式:读取*.pt文件为torchtensors(T,39)要求如下:准确率基准0.45797Simple0.
- 李宏毅机器学习 hw2 boss baseline 解析
失败人生自救指南
机器学习深度学习人工智能
hw2代码任务描述:MulticlassClassification,让你判断给定的向量是属于哪一个phoneme,由于一个phoneme可能包含好多个向量,所以要对数据进行处理,对向量进行拼接。不同baseline要求方法分析先给出我最终使用的过bossbaseline的方法,后面再介绍我一步步的思考过程。助教提示过bossbaseline要使用RNN模型,所以我们直接使用BiLSTM模型,在p
- 李宏毅深度学习HW2 收入预测 (logistic regression)
null_zhao
深度学习李宏毅
1.任务内容任务:根据一个人的年龄,工作类型,教育程度等18个特征做一个二分分类——判断其收入是否大于50k。train.csv文件打开如下:训练集(X_train文件中):32561个人,106(扩展后,见2.1)个特征。这里首先弄清了一个概念——回归:在我们认知(测量)这个世界的时候,我们并不能得到这个世界的全部信息(真值),只能得到这个世界展现出的可被我们观测的部分信息。那么,如果我们想得到
- 【李宏毅2021机器学习深度学习】2-1 Phoneme Classification【hw2】
I"ll carry you
深度学习_李宏毅深度学习机器学习人工智能
文章目录写在前面标准提示:实验记录:1.Samplecode2.数据归一化,添加了BN,大的batch_size由64改为128,修改激活函数为Relu,添加plot_learning_curve工具看loss曲线,3.(overfitting)makemodelsimpler(直接去掉第三层全连接层)4.batch_size直接改为5125.lr=0.001(默认参数)6.修改model->25
- 李宏毅机器学习课后作业(hw2)
Nhl_1355443593
李宏毅机器学习pythonnumpy
李宏毅机器学习课后作业(hw2)直接上代码importnumpyasnpnp.random.seed(0)X_train_fpath="C:\\Users\\13554\\jupyterpractice\\lihongyi\\hw2\\data\\X_train"Y_train_fpath="C:\\Users\\13554\\jupyterpractice\\lihongyi\\hw2\\dat
- 李宏毅机器学习2020课后作业笔记 【hw2】 收入分类
yyiloveuu
机器学习分类人工智能
李宏毅机器学习2020课后作业ML2020spring-hw21.问题描述2.数据预处理3.模型构建与训练4.评估与预测5.个人总结1.问题描述判断收入是否超过50000,数据集有一些特征,比如说教育背景、出生地之类,是一个二分类的问题,数据集来源Census-Income(KDD)Dataset本来是有train.csv,test_no_label.csv,但是助教已经帮忙做好了one-hot编
- 李宏毅机器学习2022春季-第二课和HW2
机器学习手艺人
机器学习人工智能
李宏毅2022课程视频全部以线上视频的形式给出(已经全部录好,你可以选择短时间全部学完),上课时间会直播讲解额外的内容(可以不听)和作业(建议一定要做),目前已更新到作业二。第二课主要内容是讲如何应对overfit和optimization的方法。课程视频:b站视频号:机器学习手艺人网址:https://www.bilibili.com/video/BV1Z34y1C7sj?spm_id_from
- 李宏毅2022机器学习HW2解析
机器学习手艺人
机器学习人工智能深度学习
准备工作:去课程github下载原始代码,kaggle下载数据集。或者关注本公众号,下载代码和数据集(文末有方法)。解压数据集,出现libriphone文件夹,将文件和代码放到同一目录下。kaggle提交:https://www.kaggle.com/c/ml2022spring-hw2,提交结果可能需要科学上网,想讨论的可进QQ群:156013866。SimpleBaseline(acc>0.4
- 【李宏毅机器学习HW2】
detemination_
李宏毅机器学习作业机器学习深度学习人工智能
按照自己的计划,以后应该会一两个星期完成一个作业,目标是尽量都达到bossbaseline吧,能参考的资料也挺多的,但如果只是学会掉包肯定是不行的,所以以后也会花时间总结一下原理。除了算法思想和如何构造外,我认为代码能力也很重要,但现在能看到的代码注解还是较少,包括助教给的代码有些注释不算很详细,所以以后不懂的函数也会总结总结,然后注解好发到GitHub上文章目录前言一、过strongbaseli
- 李宏毅2021春季机器学习课程笔记4:Classfication & Generative Model & Logic Regression & HW2
Andy in boots
机器学习机器学习人工智能分类算法python
文章目录1.Classfication2.GenerativeModel2.1Method2.2ModifyingModel2.2mathematicaltransform3.LogicRegression3.1Method3.2Discriminativev.s.Generative3.3Multi-classClassificationHW21.Classfication首先,老师对二类分类问
- HW2: Numpy for Multi-Layer Neural Network
大气层煮月亮
阿良的Python算法深度学习人工智能tensorflow
BeforeThishomeworkisintendedtogiveyouanintroductiontobuilding,training,andtestingneuralnetworkmodels.YouwillnotonlybeexposedtousingPythonpackagestobuildaneuralnetworkfromscratch,butalsothemathematical
- OO第一单元
繁华丶人间
OO第一单元总结目录OO第一单元总结前言第一次作业HW1基本思路UML类图代码规模复杂度分析方法复杂度分析类复杂度分析优化策略第二次作业HW2基本思路UML类图代码规模复杂度分析方法复杂度分析类复杂度分析优化策略第三次作业HW3基本思路UML类图代码规模复杂度分析方法复杂度分析类复杂度分析优化策略整体架构分析数据生成及自动化评测第一次作业数据生成代码示例自动化评测第二次作业数据生成代码示例自动化评
- Pytorch学习
strawberry47
学习笔记pytorch深度学习python
目录基础知识常用函数数据处理建立NNTrainingDay2dim的一些理解保证随机数种子一样实例变量和类变量matplotlibHW1对数据进行预处理,然后加载数据:建立神经网络:训练过程:整体流程:Day3强化学习HW教程HW2搭建网络顺序类与继承VirtualTaobao代码基础知识importtorch.nnasnntorch.nn.Linear(in_features,out_featu
- 李宏毅2021课程-机器学习作业2phoneme classification
清瞳、
机器学习人工智能神经网络
前言:并没有过strongbaseline,publicscore和provatescore为0.705。发现网上对hw2的讨论比较少,所以和大家分享一下。主要修改部分,1.将助教的样本代码中的segmiod改成了relu2.batchsize改成了16,epoch改成503.采用了L2正则化4.学习率每5代变成原来的0.1倍可以修改的地方:修改网络层数,尝试L1正则化,附助教给的思路。pytor
- 李宏毅2021&2022机器学习
啥都生
机器学习人工智能
重磅须知 2022仅在2021基础上进行小补充,2021内容变成了前置知识,UP会在视频标题打上2022的标签; 2021资料已打包装进百度云盘,ppt/pdf支持直链下载。 (选修)ToLearnMore是21/22通用的,放入云盘:提取码:sr0o更新日志日期项目2021/03/16更新HW1、HW2,同步更新助教范例2021/03/26更新HW3、HW4课件、代码、范例;release页
- 李宏毅2021春季机器学习课程-先导片
双木的木
李宏毅机器学习笔记AI笔记深度学习python机器学习pytorch
之前学习了吴恩达老师的深度学习课程,想着把机器学习的课程也过一遍。看了李宏毅老师的2021春季机器学习课程,有很精彩的作业练习(HW),先总体看一下学习大纲,再慢慢填坑吧。课程网址:ML2021Spring1Introduction作业HW1:Regression2DeepLearning作业HW2:Classification3CNN&Self-Attention作业HW3:CNNHW4:Sel
- 读取 CSV 文件
cb_guo
目前了解到,读取CSV文件两种方式,建议第二种1,csv.reader2,pd.read_csv1,csv.readerimportcsvdata=[]n_row=0path=r'E:\李宏毅\机器学习\hw2\cc.csv'text=open(path,'r')row=csv.reader(text)forrinrow:ifn_row!=0:#第一行(索引0),是列标签,不用读取data.app
- 分析RGB文件&YUV文件三通道概率密度,并计算信息熵------数据压缩hw2
chsnal
c++算法excelcsv
1实验目标对down.rgb和down.yuv分析三个通道的概率分布,并计算各自的熵。两个文件的分辨率均为256*256,yuv为4:2:0采样空间,存储格式为:rgb文件按每个像素BGR分量依次存放;YUV格式按照全部像素的Y数据块、U数据块和V数据块依次存放。2实验步骤2.1RGB、YUV格式文件存储方式RGB:存储方式为依次存储RGB,即B1G1R1B2G2R2......故该实验文件的存储
- redis学习笔记——不仅仅是存取数据
Everyday都不同
returnSourceexpire/delincr/lpush数据库分区redis
最近项目中用到比较多redis,感觉之前对它一直局限于get/set数据的层面。其实作为一个强大的NoSql数据库产品,如果好好利用它,会带来很多意想不到的效果。(因为我搞java,所以就从jedis的角度来补充一点东西吧。PS:不一定全,只是个人理解,不喜勿喷)
1、关于JedisPool.returnSource(Jedis jeids)
这个方法是从red
- SQL性能优化-持续更新中。。。。。。
atongyeye
oraclesql
1 通过ROWID访问表--索引
你可以采用基于ROWID的访问方式情况,提高访问表的效率, , ROWID包含了表中记录的物理位置信息..ORACLE采用索引(INDEX)实现了数据和存放数据的物理位置(ROWID)之间的联系. 通常索引提供了快速访问ROWID的方法,因此那些基于索引列的查询就可以得到性能上的提高.
2 共享SQL语句--相同的sql放入缓存
3 选择最有效率的表
- [JAVA语言]JAVA虚拟机对底层硬件的操控还不完善
comsci
JAVA虚拟机
如果我们用汇编语言编写一个直接读写CPU寄存器的代码段,然后利用这个代码段去控制被操作系统屏蔽的硬件资源,这对于JVM虚拟机显然是不合法的,对操作系统来讲,这样也是不合法的,但是如果是一个工程项目的确需要这样做,合同已经签了,我们又不能够这样做,怎么办呢? 那么一个精通汇编语言的那种X客,是否在这个时候就会发生某种至关重要的作用呢?
&n
- lvs- real
男人50
LVS
#!/bin/bash
#
# Script to start LVS DR real server.
# description: LVS DR real server
#
#. /etc/rc.d/init.d/functions
VIP=10.10.6.252
host='/bin/hostname'
case "$1" in
sta
- 生成公钥和私钥
oloz
DSA安全加密
package com.msserver.core.util;
import java.security.KeyPair;
import java.security.PrivateKey;
import java.security.PublicKey;
import java.security.SecureRandom;
public class SecurityUtil {
- UIView 中加入的cocos2d,背景透明
374016526
cocos2dglClearColor
要点是首先pixelFormat:kEAGLColorFormatRGBA8,必须有alpha层才能透明。然后view设置为透明glView.opaque = NO;[director setOpenGLView:glView];[self.viewController.view setBackgroundColor:[UIColor clearColor]];[self.viewControll
- mysql常用命令
香水浓
mysql
连接数据库
mysql -u troy -ptroy
备份表
mysqldump -u troy -ptroy mm_database mm_user_tbl > user.sql
恢复表(与恢复数据库命令相同)
mysql -u troy -ptroy mm_database < user.sql
备份数据库
mysqldump -u troy -ptroy
- 我的架构经验系列文章 - 后端架构 - 系统层面
agevs
JavaScriptjquerycsshtml5
系统层面:
高可用性
所谓高可用性也就是通过避免单独故障加上快速故障转移实现一旦某台物理服务器出现故障能实现故障快速恢复。一般来说,可以采用两种方式,如果可以做业务可以做负载均衡则通过负载均衡实现集群,然后针对每一台服务器进行监控,一旦发生故障则从集群中移除;如果业务只能有单点入口那么可以通过实现Standby机加上虚拟IP机制,实现Active机在出现故障之后虚拟IP转移到Standby的快速
- 利用ant进行远程tomcat部署
aijuans
tomcat
在javaEE项目中,需要将工程部署到远程服务器上,如果部署的频率比较高,手动部署的方式就比较麻烦,可以利用Ant工具实现快捷的部署。这篇博文详细介绍了ant配置的步骤(http://www.cnblogs.com/GloriousOnion/archive/2012/12/18/2822817.html),但是在tomcat7以上不适用,需要修改配置,具体如下:
1.配置tomcat的用户角色
- 获取复利总收入
baalwolf
获取
public static void main(String args[]){
int money=200;
int year=1;
double rate=0.1;
&
- eclipse.ini解释
BigBird2012
eclipse
大多数java开发者使用的都是eclipse,今天感兴趣去eclipse官网搜了一下eclipse.ini的配置,供大家参考,我会把关键的部分给大家用中文解释一下。还是推荐有问题不会直接搜谷歌,看官方文档,这样我们会知道问题的真面目是什么,对问题也有一个全面清晰的认识。
Overview
1、Eclipse.ini的作用
Eclipse startup is controlled by th
- AngularJS实现分页功能
bijian1013
JavaScriptAngularJS分页
对于大多数web应用来说显示项目列表是一种很常见的任务。通常情况下,我们的数据会比较多,无法很好地显示在单个页面中。在这种情况下,我们需要把数据以页的方式来展示,同时带有转到上一页和下一页的功能。既然在整个应用中这是一种很常见的需求,那么把这一功能抽象成一个通用的、可复用的分页(Paginator)服务是很有意义的。
&nbs
- [Maven学习笔记三]Maven archetype
bit1129
ArcheType
archetype的英文意思是原型,Maven archetype表示创建Maven模块的模版,比如创建web项目,创建Spring项目等等.
mvn archetype提供了一种命令行交互式创建Maven项目或者模块的方式,
mvn archetype
1.在LearnMaven-ch03目录下,执行命令mvn archetype:gener
- 【Java命令三】jps
bit1129
Java命令
jps很简单,用于显示当前运行的Java进程,也可以连接到远程服务器去查看
[hadoop@hadoop bin]$ jps -help
usage: jps [-help]
jps [-q] [-mlvV] [<hostid>]
Definitions:
<hostid>: <hostname>[:
- ZABBIX2.2 2.4 等各版本之间的兼容性
ronin47
zabbix更新很快,从2009年到现在已经更新多个版本,为了使用更多zabbix的新特性,随之而来的便是升级版本,zabbix版本兼容性是必须优先考虑的一点 客户端AGENT兼容
zabbix1.x到zabbix2.x的所有agent都兼容zabbix server2.4:如果你升级zabbix server,客户端是可以不做任何改变,除非你想使用agent的一些新特性。 Zabbix代理(p
- unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
brotherlamp
unity自学unity教程unity视频unity资料unity
unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
问:unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
答:首先目前来看unity视频教程因为是3d引擎,目前对2d支持并不完善,unity 3d 目前做2d普遍两种思路,一种是正交相机,3d画面2d视角,另一种是通过一些插件,动态创建mesh来绘制图形单元目前用的较多的是2d toolkit,ex2d,smooth moves,sm2,
- 百度笔试题:一个已经排序好的很大的数组,现在给它划分成m段,每段长度不定,段长最长为k,然后段内打乱顺序,请设计一个算法对其进行重新排序
bylijinnan
java算法面试百度招聘
import java.util.Arrays;
/**
* 最早是在陈利人老师的微博看到这道题:
* #面试题#An array with n elements which is K most sorted,就是每个element的初始位置和它最终的排序后的位置的距离不超过常数K
* 设计一个排序算法。It should be faster than O(n*lgn)。
- 获取checkbox复选框的值
chiangfai
checkbox
<title>CheckBox</title>
<script type = "text/javascript">
doGetVal: function doGetVal()
{
//var fruitName = document.getElementById("apple").value;//根据
- MySQLdb用户指南
chenchao051
mysqldb
原网页被墙,放这里备用。 MySQLdb User's Guide
Contents
Introduction
Installation
_mysql
MySQL C API translation
MySQL C API function mapping
Some _mysql examples
MySQLdb
- HIVE 窗口及分析函数
daizj
hive窗口函数分析函数
窗口函数应用场景:
(1)用于分区排序
(2)动态Group By
(3)Top N
(4)累计计算
(5)层次查询
一、分析函数
用于等级、百分点、n分片等。
函数 说明
RANK() &nbs
- PHP ZipArchive 实现压缩解压Zip文件
dcj3sjt126com
PHPzip
PHP ZipArchive 是PHP自带的扩展类,可以轻松实现ZIP文件的压缩和解压,使用前首先要确保PHP ZIP 扩展已经开启,具体开启方法就不说了,不同的平台开启PHP扩增的方法网上都有,如有疑问欢迎交流。这里整理一下常用的示例供参考。
一、解压缩zip文件 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11
- 精彩英语贺词
dcj3sjt126com
英语
I'm always here
我会一直在这里支持你
&nb
- 基于Java注解的Spring的IoC功能
e200702084
javaspringbeanIOCOffice
- java模拟post请求
geeksun
java
一般API接收客户端(比如网页、APP或其他应用服务)的请求,但在测试时需要模拟来自外界的请求,经探索,使用HttpComponentshttpClient可模拟Post提交请求。 此处用HttpComponents的httpclient来完成使命。
import org.apache.http.HttpEntity ;
import org.apache.http.HttpRespon
- Swift语法之 ---- ?和!区别
hongtoushizi
?swift!
转载自: http://blog.sina.com.cn/s/blog_71715bf80102ux3v.html
Swift语言使用var定义变量,但和别的语言不同,Swift里不会自动给变量赋初始值,也就是说变量不会有默认值,所以要求使用变量之前必须要对其初始化。如果在使用变量之前不进行初始化就会报错:
var stringValue : String
//
- centos7安装jdk1.7
jisonami
jdkcentos
安装JDK1.7
步骤1、解压tar包在当前目录
[root@localhost usr]#tar -xzvf jdk-7u75-linux-x64.tar.gz
步骤2:配置环境变量
在etc/profile文件下添加
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_75
export CLASSPATH=/usr/java/jdk1.7.0_75/lib
- 数据源架构模式之数据映射器
home198979
PHP架构数据映射器datamapper
前面分别介绍了数据源架构模式之表数据入口、数据源架构模式之行和数据入口数据源架构模式之活动记录,相较于这三种数据源架构模式,数据映射器显得更加“高大上”。
一、概念
数据映射器(Data Mapper):在保持对象和数据库(以及映射器本身)彼此独立的情况下,在二者之间移动数据的一个映射器层。概念永远都是抽象的,简单的说,数据映射器就是一个负责将数据映射到对象的类数据。
&nb
- 在Python中使用MYSQL
pda158
mysqlpython
缘由 近期在折腾一个小东西须要抓取网上的页面。然后进行解析。将结果放到
数据库中。 了解到
Python在这方面有优势,便选用之。 由于我有台
server上面安装有
mysql,自然使用之。在进行数据库的这个操作过程中遇到了不少问题,这里
记录一下,大家共勉。
python中mysql的调用
百度之后能够通过MySQLdb进行数据库操作。
- 单例模式
hxl1988_0311
java单例设计模式单件
package com.sosop.designpattern.singleton;
/*
* 单件模式:保证一个类必须只有一个实例,并提供全局的访问点
*
* 所以单例模式必须有私有的构造器,没有私有构造器根本不用谈单件
*
* 必须考虑到并发情况下创建了多个实例对象
* */
/**
* 虽然有锁,但是只在第一次创建对象的时候加锁,并发时不会存在效率
- 27种迹象显示你应该辞掉程序员的工作
vipshichg
工作
1、你仍然在等待老板在2010年答应的要提拔你的暗示。 2、你的上级近10年没有开发过任何代码。 3、老板假装懂你说的这些技术,但实际上他完全不知道你在说什么。 4、你干完的项目6个月后才部署到现场服务器上。 5、时不时的,老板在检查你刚刚完成的工作时,要求按新想法重新开发。 6、而最终这个软件只有12个用户。 7、时间全浪费在办公室政治中,而不是用在开发好的软件上。 8、部署前5分钟才开始测试。