- awesome python 中文版 相见恨晚！(pythonNB的第三方资源库)
weixin_30788731
AwesomePython中文版来啦！原文链接：Python资源大全内容包括：Web框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器学习、日志、代码分析等。GitHub-jobbole/awesome-python-cn:Python资源大全中文版环境管理管理Python版本和环境的工具p–非常简单的交互式python版本管理工具。pyenv–简单
- 【机器学习】决策树 ( Decision Tree )
AI天才研究院
ChatGPTDeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型深度学习实战机器学习决策树算法支持向量机人工智能
【机器学习】决策树(DecisionTree)文章目录【机器学习】决策树(DecisionTree)1.ID3(1)信息增益(2)ID3的算法流程(3)实现ID32.C4.53.CART(1)决策桩DecisionStump(2)回归CART：最小二乘回归树leastsquaresregressiontree⚪回归CART的例子(3)分类CART(4)处理缺失值Handlemissingfeatu
- 【AI】YOLOv7部署在NVIDIA Jetson Nano上
郭老二
AI人工智能YOLO
1、环境搭建参考博客：【AI】JetsonNano烧写SD卡镜像【AI】YOLOv7部署在NVIDIAJetsonTX2上2、下载编译2.1源码下载https://github.com/AlexeyAB/darknet2.2编译1）修改MakefileGPU=1CUDNN=1CUDNN_HALF=0
- 机器学习-随机森林解析
Mr终游
机器学习机器学习随机森林人工智能
目录一、.随机森林的思想二、随机森林构建步骤1.自助采样2.特征随机选择3构建决策树4.集成预测三.随机森林的关键优势**(1)减少过拟合****(2)高效并行化****(3)特征重要性评估****(4)耐抗噪声**四.随机森林的优缺点优点缺点五.参数调优（以scikit-learn为例）波士顿房价预测一、.随机森林的思想1.通过组成多个弱学习器（决策树）形成一个学习器2.多样性增强：每颗决策树通
- 基于YOLOv5深度学习的田间杂草检测系统：UI界面 + YOLOv5 + 数据集详细教程
深度学习&目标检测实战项目
YOLO深度学习uiYOLOv5人工智能计算机视觉
引言随着农业科技的进步，智能化农业越来越受到重视，尤其是通过计算机视觉技术对作物进行监测和管理。在农业生产中，杂草的生长对作物的生长产生了负面影响，因此准确地检测和识别田间杂草至关重要。本文将详细介绍如何构建一个基于深度学习的田间杂草检测系统，使用YOLOv5模型进行目标检测，并提供一个用户友好的界面。我们将分步骤进行，包括环境配置、数据集准备、模型训练、实时杂草检测系统的实现等内容。目录引言目录
- 自动扶梯人员摔倒掉落识别检测数据集VOC+YOLO格式5375张2类别
FL1623863129
YOLO深度学习机器学习
数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：5375标注数量(xml文件个数)：5375标注数量(txt文件个数)：5375标注类别数：2标注类别名称(注意yolo格式类别顺序不和这个对应，而以labels文件夹classes.txt为准):["anomaly",
- 深度学习笔记——基础部分
肆——
深度学习深度学习笔记人工智能pythonpytorch
深度学习是一种机器学习的方式，通过模仿人脑吃力信息的方式，使用多层神经网络来学习数据的复杂模式和特征。深度学习和机器学习的区别：在机器学习中，特征提取通常需要人工设计和选择，依赖于领域专家的知识来确定哪些特征对模型最为重要;而在深度学习中，特征提取是自动进行的，通过多层神经网络结构直接从原始数据(也可能需要初步处理)中学习复杂特征，减少了对人工干预的依赖，使得模型能够处理更加复杂的数据和任务。计算
- 机器学习基础（4）
yyc_audio
深度学习python机器学习神经网络人工智能
超越基于常识的基准除了不同的评估方法，还应该利用基于常识的基准。训练深度学习模型就好比在平行世界里按下发射火箭的按钮，你听不到也看不到。你无法观察流形学习过程，它发生在数千维空间中，即使投影到三维空间中，你也无法解释它。唯一的反馈信号就是验证指标，就像隐形火箭的高度计。特别重要的是，我们需要知道火箭是否离开了地面。发射地点的海拔高度是多少？模型似乎有15%的精度——这算是很好吗？在开始处理一个数据
- 机器学习｜决策树｜Gini指数和熵的区别｜简单示例
漂亮_大男孩
机器学习决策树人工智能
如是我闻：在决策树模型中，Gini指数和熵（Entropy）是用来计算节点纯度的两种方法。它们都是评估分裂点的好坏，以选择最佳的属性来分裂。让我们先来了解一下这两种方法的定义，然后通过一个简单的例子来讨论它们之间的区别。Gini指数Gini指数是一个衡量数据分布不均匀程度的指标。在决策树中，它用于评估数据集的不纯度。Gini指数越低，数据的纯度越高。其计算公式为：Gini=1−∑i=1npi2Gi
- 00计算机视觉学习内容
依旧阳光的老码农
计算机视觉计算机视觉人工智能
计算机视觉（ComputerVision）开发需要掌握数学基础、编程语言、图像处理、机器学习、深度学习等多个方面的知识。以下是一个系统的学习路线：1️⃣数学基础（核心理论支撑）计算机视觉涉及很多数学概念，以下是必备数学知识：✅线性代数（矩阵运算是计算机视觉的核心）向量、矩阵运算（加减、乘法、转置）特征值与特征向量SVD（奇异值分解），用于图像压缩、降维齐次坐标变换（用于3D计算机视觉）✅概率统计（
- 01计算机视觉学习计划
依旧阳光的老码农
计算机视觉计算机视觉人工智能
计算机视觉系统学习计划（3-6个月）本计划按照数学→编程→图像处理→机器学习→深度学习→3D视觉→项目实战的顺序，确保从基础到高级，结合理论和实践。第一阶段（第1-2个月）：基础夯实✅目标：掌握数学基础、Python/C++编程、基本图像处理1️⃣数学基础（2周）每日2小时线性代数：矩阵运算、特征值分解（推荐《线性代数及其应用》）概率统计：高斯分布、贝叶斯定理微积分：偏导数、梯度下降傅里叶变换：图
- 决策树 vs 神经网络：何时使用？
HP-Succinum
机器学习决策树神经网络算法
目录1.决策树（DecisionTrees）1.1特点1.2优点1.3缺点1.4适用场景2.神经网络（NeuralNetworks）2.1特点2.2优点2.3缺点2.4适用场景3.何时选择哪种方法？4.结合使用的可能性5.总结在机器学习领域，决策树（DecisionTrees）和神经网络（NeuralNetworks）是两种常见但风格截然不同的算法。它们各自适用于不同类型的问题，本文将介绍它们的特
- 使用 Dlib 库进行人脸检测和人脸识别
萧鼎
python基础到进阶教程计算机视觉人工智能python人脸识别人脸检测
使用Dlib库进行人脸检测和人脸识别什么是Dlib？Dlib是一个广泛使用的C++库，提供了多种用于机器学习和计算机视觉的工具。它包含了人脸检测、人脸识别、物体检测、图像处理等功能。Dlib具有高效、易用的Python接口，因此它也被广泛应用于Python中进行深度学习和计算机视觉任务。安装Dlib首先，我们需要在Python环境中安装Dlib库。你可以通过pip进行安装：pipinstalldl
- 介绍常见的图片分类模型与算法
萧鼎
python基础到进阶教程算法分类数据挖掘
介绍常见的图片分类模型与算法在机器学习和深度学习的领域中，图片分类任务是一个广泛的应用场景。随着深度学习技术的飞速发展，很多强大的图像分类算法和模型已经被提出，广泛应用于从医疗影像到自动驾驶、从人脸识别到图像检索等多个领域。本文将重点介绍多种用于图像分类的经典算法与模型，帮助你了解在图像分类任务中常用的技术。1.传统机器学习模型在深度学习崭露头角之前，传统的机器学习模型是图像分类的主流方法。这些模
- 量化投资与算法交易
AI天才研究院
Python实战自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介量化投资（Quantitativeinvestment）和算法交易（AlgorithmicTrading），两者是近几年兴起的两个热门词汇。市场对这两个词汇的认识也是逐渐加深。在过去几年里，人们普遍认为，算法交易和机器学习结合是未来股票、期货等金融产品的必然趋势。机器学习是由多个数据源（如财务报表、交易历史数据、社交网络数据等）自动分析生成的模型，能够预测出股价
- Unity AI 技术浅析（二）
爱研究的小牛
AIGC—游戏制作AIGC—虚拟现实unity人工智能游戏引擎AIGC机器学习深度学习
UnityAI是Unity引擎中集成的智能技术，旨在为游戏开发者、虚拟现实（VR）和增强现实（AR）应用开发者提供强大的AI工具和功能。UnityAI涵盖了从智能代理（Agents）、机器学习（MachineLearning）到自然语言处理（NLP）等多个领域。一、UnityAI的工作原理1.智能代理（Agents）UnityAI的核心之一是智能代理（Agents），这些代理可以模拟游戏中的非玩家
- Paper Reading | AI & 数据库融合经典论文回顾
数据库人工智能阅读
人工智能（AI）和数据库（DB）在过去的50年里得到了广泛的研究，随着数据库近年来的不断发展，数据库开始与人工智能结合，数据库和人工智能（AI）可以相互促进。一方面，AI可以使数据库更加智能化（AI4DB）。例如，传统的数据库优化技术无法满足大规模数据库实例、各种应用程序和多样化用户的高性能要求，尤其是在云上。幸运的是，基于机器学习的技术可以缓解这个问题。另一方面，数据库技术可以优化AI模型（DB
- 2024年Python最新蓝桥杯 基础练习全解 答案+解析 共17题 python，三年经验Python开发面经总结
2401_84139963
程序员python学习面试
最后Python崛起并且风靡，因为优点多、应用领域广、被大牛们认可。学习Python门槛很低，但它的晋级路线很多，通过它你能进入机器学习、数据挖掘、大数据，CS等更加高级的领域。Python可以做网络应用，可以做科学计算，数据分析，可以做网络爬虫，可以做机器学习、自然语言处理、可以写游戏、可以做桌面应用…Python可以做的很多，你需要学好基础，再选择明确的方向。这里给大家分享一份全套的Pytho
- 人工智能基础知识
yzx991013
人工智能
首先分为两大类：一：机器视觉cv1.特征比较明显2.经典模型：cnn，resnet，deepface，yolov（1-12），vi-transformer。缺点：不能解决收听问题。3.落地，无人识别，轨道追踪，无人驾驶，（主要解决看的东西）。二：自然语言处理nlp（语音识别）处理（文本）方面解决（说和听的问题），RNN，LSTM，attention，transformer（基于规则的翻译，超越普通
- 机器学习——使用分类特征的一种独热编码，
小卷心菜.
机器学习人工智能
在我们目前看到的例子中，每个特性只能具有两个可能的值中的一个，耳朵形状不是尖的就是软的，脸型不是圆就是不圆，胡须不是存在就是不存在，但是如果特性可以具有两个以上的离散值呢？如何使用一个热编码来解决这样的特性？下图是我们宠物收养中心申请的新培训集，所有的数据都是一样的，除了耳形特征有尖软之外还有椭圆形，所以这个特征仍然是一个分类值特征，但它可以有三个可能的值，而不仅仅是两个可能的值，这意味着当你在这
- 深度学习的数学之魂：传统机器学习的超越者
洋葱蚯蚓
机器学习深度学习机器学习人工智能经验分享个人开发数据挖掘
深度学习的数学之魂：传统机器学习的超越者前言第一部分：神经元的数学语言1.1神经元模型的启示1.2激活函数的非线性魔法第二部分：网络结构的层次之美2.1网络结构的多样性2.2层次结构的力量第三部分：图像的力量与直观理解3.1图表与动图的辅助作用3.2直观理解的桥梁第四部分：深度与专业的对话4.1深度学习与传统机器学习的比较4.2专业性强的技术分析第五部分：数学原理的深度剖析5.1神经网络的数学表达
- 机器学习与深度学习里生成模型和判别模型的理解
程序员羊羊
机器学习深度学习人工智能php学习chatgpt前端
两个模型是啥我们从几句话进入这两个概念：1、机器学习分为有监督的机器学习和无监督的机器学习；2、有监督的机器学习就是已知训练集数据的类别情况来训练分类器，无监督的机器学习就是不知道训练集的类别情况来训练分类器；3、所以说，有监督的机器学习可以抽象为一个分类task，而无监督的基本完成的是聚类；4、有监督的机器学习中，我们可以概述为通过很多有标记的数据，训练出一个模型，然后利用这个，对输入的X进行预
- 计算机视觉 vs 机器视觉 | 机器学习 vs 深度学习：核心差异与行业启示
程序员Linc
计算机视觉计算机视觉机器学习深度学习机器视觉
一、计算机视觉（CV）与机器视觉（MV）：从学术研究到工业落地的分水岭1.定义与目标差异计算机视觉（CV）目标是赋予计算机类似人类的视觉理解能力，通过算法对图像或视频中的目标进行识别、跟踪和语义理解。其核心是研究如何从二维图像反推三维世界的结构和规律。例如，自动驾驶中通过多摄像头融合实现道路场景理解，属于典型的CV任务。机器视觉（MV）聚焦于工业场景的自动化检测与控制，强调实时性和精准性。MV系统
- YOLOv10改进之MHAF(多分支辅助特征金字塔)
清风AI
深度学习算法详解及代码复现人工智能计算机视觉深度学习算法机器学习
YOLOv10架构YOLOv10的架构主要由主干网络、特征金字塔和预测头三部分组成。主干网络采用改进的Darknet结构，增强特征提取能力。特征金字塔模块使用多尺度特征融合技术，提高对不同大小目标的检测效果。预测头则负责生成最终的检测结果。这种结构设计使得YOLOv10在保持高效率的同时，能够有效处理各种尺度的目标，为后续的改进奠定了基础。检测性能在探讨YOLOv10的性能提升之前，我们需要了解其
- 学生行为习惯画像可视分析平台
AI智能涌现深度研究
AI大模型应用入门实战与进阶javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
学生行为习惯，画像分析，可视化，机器学习，数据挖掘，教育科技1.背景介绍随着教育信息化进程的不断加速，海量教育数据正在被生成和积累。这些数据蕴含着丰富的学生行为信息，例如学习时间、学习内容、学习方式、学习效果等。有效挖掘和分析这些数据，能够帮助教育工作者深入了解学生的学习习惯和行为模式，从而为个性化教学、精准指导和学习效果提升提供重要支撑。然而，传统的教育数据分析方法往往局限于简单的统计描述，难以
- 蚂蚁集团可转正实习算法岗内推-自然语言
飞300
业界资讯自然语言处理
具备极佳的工程实现能力，精通C/C++、Java、Pvthon、Perl等至少一门语言:对目前主流的深度学习平台:tensorflow、pytorch、mxnet等，至少对其中一个有上手经验;熟悉深度学习以及常见机器学习算法的原理与算法，能熟练运用聚类、分类、回归、排序等模型解决有挑战性的问题，有大数据处理的实战经验;有强烈求知欲，对人工智能领域相关技术有热情，内推链接：https://u.ali
- 深圳传音控股AI算法岗内推
飞300
人工智能pythonjava业界资讯
1扎实的数学基础，熟练掌握机器学习相关的数学知识。2熟悉常用的机器学习算法，掌握常用的深度学习模型与编程实践。3熟悉Pytorch或TensorFlow等深度学习框架，有一定项目经验。4良好的沟通协调能力，执着的专业精神。5参与部门AI创新项目，包括自动化测试平台、BPM流程管理等项目开发登录链接：transsion.zhiye.com/campus/jobs填写我的推荐码：EVHPB3投递，简历
- 基于NLP的客户意见分析：从数据到洞察
Echo_Wish
Python算法Python笔记自然语言处理人工智能
友友们好！我的新专栏《Python进阶》正式启动啦！这是一个专为那些渴望提升Python技能的朋友们量身打造的专栏，无论你是已经有一定基础的开发者，还是希望深入挖掘Python潜力的爱好者，这里都将是你不可错过的宝藏。在这个专栏中，你将会找到：●深入解析：每一篇文章都将深入剖析Python的高级概念和应用，包括但不限于数据分析、机器学习、Web开发等。●实战案例：通过丰富的实战案例，带你一步步实现
- 【yolov8】模型导出----pytorch导出为onnx模型
栗子风暴
YOLOpytorch人工智能深度学习
【yolov8】模型导出一、为什么要使用yolo的导出模式二、确保安装必要的库：三、yolov8模型导出3.1不同格式配置参数3.2导出格式四、导出模型性能优化4.1使用TensorRT导出模型有什么好处？4.2导出YOLOv8模型时，如何启用INT8量化？4.3为什么输出模型时动态输入尺寸很重要？4.4优化模型性能需要考虑哪些关键的导出参数？五、问题六、疑问训练模型的最终目标是将其部署到实际应用
- R语言机器学习系列-随机森林回归代码解读
Mrrunsen
R语言大学作业机器学习回归r语言
回归问题指的是因变量或者被预测变量是连续性变量的情形，比如预测身高体重的具体数值是多少的情形。整个代码大致可以分为包、数据、模型、预测评估4个部分，接下来逐一解读。1、包部分，也就是加载各类包，包括随机森林包randomForest，数据相关包tidyverse、skimr、DataExplorer，模型评估包caret。2、数据部分，主要是读取数据，处理缺失值，转换变量类型。3、模型部分。为了对
- 插入表主键冲突做更新
a-john
有以下场景：
用户下了一个订单，订单内的内容较多，且来自多表，首次下单的时候，内容可能会不全（部分内容不是必须，出现有些表根本就没有没有该订单的值）。在以后更改订单时，有些内容会更改，有些内容会新增。
问题：
如果在sql语句中执行update操作，在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询，查询结果有做更新，没有做插入，这样会将代码复杂化。
解决：
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、？、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
1.引用自定义资源。格式：@[package:]type/name
android：text="@string/hello"
2.引用系统资源。格式：@android:type/name
android:textColor="@android:color/opaque_red"
- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式，用一种提前设计好的框架去存取数据，以便更方便，高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构，对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外，在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈，堆等，就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下：
一：线性数据结构
(1)：列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能，联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊，写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn（一针见血）
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便，但提供方便的同时表示隐藏了细节，建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中，所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的？
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了，也能自动 编译java源代码，但是jre不是java的运行环境么，难道jre中也带有编译工具？ 还是eclipse自己实现的？谁能给解释一下呢问题补充：假设系统中没有安装jdk or jre，只在eclipse的目录中有一个jre，那么eclipse会采用该jre，问题是eclipse照样可以编译java源文件，为什么呢？
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景： 前端JavaScript模块化，其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来，还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制，造成了大量的全局变量，大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java（import），Python (import)，Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代，我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法： 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后，还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后，还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步，Flume和Kakfa对接，Flume抓取日志，写到Kafka中
第二部，Spark Streaming读取Kafka中的数据，进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理（脚本）来获取消息，走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件，下载地址：https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
bookjovi
erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言，是在SDL语言的基础上加以修改而成，TNSDL需翻译成C语言得以编译执行，TNSDL语言中实现了异步并行的特点，当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持，异步并行类似于Erlang的process（轻量级进程），TNSDL中则称之为hand，Erlang是基于vm(beam)开发，
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
ljy325
企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件，我看新闻和网站，国防科技大学的科学家累死了，太疲劳，老是加班，不休息，经常吃药，吃药根本就没用，根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾，老想赶快学习到东西跳槽离开，搞得超负荷，不明理。深圳做软件开发经常累死人，总有不明理的人，有个软件提醒限制很好，可以挽救很多人的生命。
相关新闻：
（1）IT行业成五大疾病重灾区：过劳死平均37.9岁
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
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/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法：
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
SVN
今天花了大半天的功夫，终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库，比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
pepos
component
webapps
在conf里面的auth里赋予的权限配置为
[groups]
- 浅谈程序员的数学修养
comsci
设计模式编程算法面试招聘
浅谈程序员的数学修养
- 批量执行 bulk collect与forall用法
daizj
oraclesqlbulk collectforall
BULK COLLECT 子句会批量检索结果，即一次性将结果集绑定到一个集合变量中，并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、
FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。
有关FORALL语句的用法请参考：批量SQL之 F
- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
dongwei_6688
OS
1、先安装rsync：yum install rsync
2、建立一个空的文件夹：mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录：rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了，删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理，处理数十万个文件也是秒删。
- Yii CModel中rules验证规格
dcj3sjt126com
rulesyiivalidate
Yii cValidator主要用法分析：
yii验证rulesit 分类： Yii yii的rules验证 cValidator主要属性 attributes ,builtInValidators,enableClientValidation,message,on,safe,skipOnError
- 基于vagrant的redis主从实验
dcj3sjt126com
vagrant
平台: Mac
工具: Vagrant
系统: Centos6.5
实验目的: Redis主从
实现思路
制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box
制作sentos6.5+redis的box
mkdir vagrant_redis
cd vagrant_
- Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器
frank1234
centosmemcached
一、安装gcc
rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到，所以我使用的是make的方式安装，由于make依赖于gcc，所以要先安装gcc
开始安装，命令如下，[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]：
建议可以先切换到root用户，不然可能会遇到权限问题：su root 输入密码......
rpm -ivh kernel-head
- Remove Duplicates from Sorted List
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once.
For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
- Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持
jinnianshilongnian
spring4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- 浅谈enum与单例设计模式
247687009
java单例
在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种)，两者同是私有构
造器，导出静态成员变量，以便调用者访问。
第一种
package singleton;
public class Singleton {
//导出全局成员
public final static Singleton INSTANCE = new S
- 使用switch条件语句需要注意的几点
openwrt
cbreakswitch
1. 当满足条件的case中没有break，程序将依次执行其后的每种条件（包括default）直到遇到break跳出
int main()
{
int n = 1;
switch(n) {
case 1:
printf("--1--\n");
default:
printf("defa
- 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文
schnell18
springmybatisJUnit
Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有：
单元测试的app context不支持从外部properties文件注入属性
@Value注解不能解析带通配符的路径字符串
解决第一个问题可以配置一个PropertyPlaceholderConfigurer的bean。
第二个问题的具体实例是：
- Java 定时任务总结一
tuoni
javaspringtimerquartztimertask
Java定时任务总结 一.从技术上分类大概分为以下三种方式： 1.Java自带的java.util.Timer类，这个类允许你调度一个java.util.TimerTask任务; 说明： java.util.Timer定时器，实际上是个线程，定时执行TimerTask类 &
- 一种防止用户生成内容站点出现商业广告以及非法有害等垃圾信息的方法
yangshangchuan
rank相似度计算文本相似度词袋模型余弦相似度
本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法，对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式，方法如下：
1、注册多个账号（一般10个以上）。
2、从多个账号中选择一个账号，发表1-2篇博文
