- Starlink卫星动力学系统仿真建模番外篇8-磁强计
瓦力的狗腿子
数学建模算法simulink
磁强计工作原理、相关算法、使用策略及注意事项1.工作原理磁强计用于测量磁场强度和方向,常见类型包括:霍尔效应磁强计:基于霍尔效应,当电流通过导体并置于磁场中时,会在垂直于电流和磁场的方向上产生电压,通过测量该电压可确定磁场强度。磁阻效应磁强计:利用某些材料的电阻随磁场变化的特性,通过测量电阻变化来推算磁场强度。磁通门磁强计:通过铁芯线圈在交变磁场中的饱和效应,测量外部磁场。SQUID磁强计:利用超
- Starlink卫星动力学系统仿真建模第六讲-导航制导与控制系统概述
瓦力的狗腿子
simulink数学建模
本文介绍现代典型卫星姿轨控系统的操作模式。每个模式以功能需求、功能框图和实现途径等形式给出,控制模式的动态效果以各种仿真的形式进行描述和验证。姿轨控系统主要负责卫星在轨期间的任务调度(姿轨控相关)、轨道、姿态确定与控制,具体功能与要求包括:a)任务调度:根据星上姿轨控设备反馈的卫星轨道和姿态信息情况确定姿轨控应采取的姿态指向模式以及控制算法等;b)轨道确定:通过卫星导航接收机完成自主轨道测量与确定
- Starlink卫星动力学系统仿真建模番外篇3-陀螺仪介绍
瓦力的狗腿子
数学建模算法
陀螺仪是一种用于测量或维持方向的装置,基于角动量守恒原理,广泛应用于导航、稳定系统和运动检测等领域。本文主要介绍的是测量角速度的设备。1、陀螺仪介绍1.1、核心原理陀螺仪的核心是高速旋转的转子,通过角动量守恒保持其旋转轴方向不变。当外部力矩作用时,会产生进动现象,即旋转轴绕垂直轴旋转。下图为机械陀螺仪。1.2、主要类型机械陀螺仪:通过高速旋转的机械转子工作,精度高但结构复杂。光学陀螺仪:利用萨格纳
- R语言中的偏最小乘回归(Partial Least Squares Regression, PLSR)和判别分析(Discriminant Analysis,
程序才子
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R语言中的偏最小乘回归(PartialLeastSquaresRegression,PLSR)和判别分析(DiscriminantAnalysis,DA)偏最小乘回归(PartialLeastSquaresRegression,PLSR)与判别分析(DiscriminantAnalysis,DA)是R语言中常用的数据建模和预测技术。它们可以用于解决回归问题和分类问题。本文将介绍PLSR和DA的基本
- 事件溯源架构:用事件风暴重塑领域驱动设计
威哥说编程
大数据微服务
在现代微服务架构中,事件溯源(EventSourcing)和领域驱动设计(DDD)是两种重要的设计理念,它们在构建分布式系统时提供了强大的支持。尤其是在复杂业务场景下,如何管理和存储系统的状态变化,成为了架构设计中的一个关键问题。通过结合事件溯源和事件风暴(EventStorming)技术,开发者可以实现更高效、更清晰的领域建模,构建易于维护和扩展的系统。本文将探讨如何通过事件溯源架构和事件风暴方
- Centos7 搭建 Jupyter + Nginx 服务
某龙兄
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JupyterNotebook(此前被称为IPythonnotebook)是一个交互式笔记本,支持运行40多种编程语言。JupyterNotebook的本质是一个Web应用程序,便于创建和共享文学化程序文档,支持实时代码,数学方程,可视化和markdown。用途包括:数据清理和转换,数值模拟,统计建模,机器学习等等。本文讲述如何搭建Jupyter+Nginx服务,仅供学习与交流,请勿用于商业用途一
- 再有人问你DDD,把这篇文章丢给他
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Javajava开发语言
DDD(Domain-DrivenDesign,中文名领域模型设计)是一种软件开发方法论,它强调将业务领域中的知识融入到软件设计中。DDD强调将软件开发过程分为两个主要阶段:领域分析和领域建模。领域分析是指深入了解业务领域中的问题和需求,领域建模是将分析出的领域知识转化为软件模型。在本文中,我不再过多说明DDD的来龙去脉,我将用多个例子来详细说明使用DDD和不使用DDD的区别、优势和劣势。需求:假
- 知识图谱构建概念、工具、实例调研
熟悉的黑曼巴
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一、知识图谱的概念知识图谱(Knowledgegraph)知识图谱是一种用图模型来描述知识和建模世界万物之间的关联关系的技术方法。知识图谱由节点和边组成。节点可以是实体,如一个人、一本书等,或是抽象的概念,如人工智能、知识图谱等。边可以是实体的属性,如姓名、书名或是实体之间的关系,如朋友、配偶。知识图谱的早期理念来自SemanticWeb(语义网络),其最初理想是把基于文本链接的万维网落转化为基于
- 全面解析 Enterprise Architect(EA)活动图的工具集:从元素到关系的详尽指南
泡沫o0
C/C++编程世界:探索C/C++的奥妙c++20开发语言c++嵌入式qtumlarm
目录标题第一章:引言——理解活动图的重要性1.1什么是活动图?1.1.1活动图的组成元素1.1.2活动图的应用场景1.2为什么选择EA作为建模工具?1.2.1EA的强大功能1.2.2EA与其他建模工具的对比第二章:活动图中的核心元素2.1活动类元素2.1.1Activity(活动)示例:2.1.2Action(动作)示例:2.1.3Partition(泳道)示例:2.1.4Send(发送)与Rec
- 灰色系统理论及其关联分析方法
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前言在现实世界中,许多系统的内部结构、参数及特征并未完全被人们认知。例如,粮食产量受肥料、气象、政策等多因素影响,但各因素与产量间的定量关系难以明确。这类部分信息已知、部分信息未知的系统被称为灰色系统。灰色系统理论从数据本征特性出发,通过有限信息挖掘系统规律,为信息匮乏或紊乱的问题提供建模与分析方法。本章将介绍灰色系统的基本概念及其核心方法——关联分析,揭示如何通过动态态势量化解决实际问题。§1灰
- 使用Python获取在线股票交易网站的实时交易数据
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目录步骤1:选择股票交易网站步骤2:使用requests库发送HTTP请求步骤3:解析HTML内容步骤4:提取实时交易数据步骤5:存储和使用数据在金融市场中,实时交易数据对于投资者来说具有重要的价值。实时的股票价格、交易量和其他市场指标可以帮助投资者做出更准确的决策,同时也是进行金融分析和建模的重要数据源。在本篇博客中,我们将学习如何使用Python获取在线股票交易网站的实时交易数据。在开始之前,
- SWAT-MODFLOW地表水-地下水耦合建模
岁月如歌,青春不败
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- 【Linux-网络】HTTP的清风与HTTPS的密语
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个人主页:谁在夜里看海.个人专栏:《C++系列》《Linux系列》《算法系列》⛰️道阻且长,行则将至目录引言一、HTTP1.概述2.URL结构转义3.格式请求格式响应格式二、HTTPS1.概念2.加密方式对称加密非对称加密3.数据摘要概念数字签名4.HTTPS的工作过程过程推断证书引言上一篇文章我们讲述了TCP/UDP协议,那是位于传输层的负责端到端通信,确保数据的可靠传输的协议,这篇文章我们来谈
- 【第11章:生成式AI与创意应用—11.2 音频与音乐生成的探索与实践】
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#【深度学习・探索智能核心奥秘】人工智能音视频自然语言处理NLP深度学习生成式AIDeepSeek
凌晨三点的录音棚里,制作人小林对着空荡荡的混音台抓狂——广告方临时要求将电子舞曲改编成巴洛克风格,还要保留"赛博朋克"元素。当他在AI音乐平台输入"维瓦尔弟遇见霓虹灯"的瞬间,一段融合羽管键琴与合成器的奇妙旋律喷涌而出,这场人与机器的音乐狂想曲正式拉开帷幕。一、声波炼金术:从物理建模到神经作曲1.1传统音频生成的三大门派在AI登场之前,音乐科技已经历三次革命:物理建模派(1980s):用微分方程模
- 基于GPT一键完成数据分析全流程的AI Agent: Streamline Analyst
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大型语言模型(LLM)的兴起不仅为获取知识和解决问题开辟了新的可能性,而且催生了一些新型智能系统,例如旨在辅助用户完成特定任务的AICopilot以及旨在自动化和自主执行复杂任务的AIAgent,使得编程、创作等任务变得高效而条理。在数据科学和可视化方面,非常多家AICopilot通过提供智能提示、建议或辅助决策等手段有效减小了用户的工作量。但是很少有app针对不同种类数据的预处理、建模、可视化等
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一、精准评估系统最大负载1.流量建模历史日志分析流量特征提取业务场景拆解流量模型构建容量预测模型实施方法:使用ELK分析6个月Nginx日志,提取分时/分业务QPS曲线构建典型场景模型:日常流量(正态分布)、促销流量(脉冲模型)、恶意攻击(毛刺识别)容量公式:单实例容量=(CPU核心数*1000ms)/平均RT(ms)2.数据模拟与环境搭建#使用tcpcopy复制生产流量./tcpcopy-x80
- Spring Cloud微服务生产级容量评估实战
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一、容量评估体系架构业务需求分析流量建模环境仿真分级压测瓶颈分析容量计算配置推荐验证优化二、流量建模与数据模拟2.1流量建模四步法步骤1:生产流量分析#分析Nginx日志获取真实流量特征awk'{print$4,$7,$9}'access.log|awk-F'[:]''{print$1,$5,$7}'|sort|uniq-c|sort-nr>api_distribution.txt#输出示例:14
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机器学习实战:从零到%1…今天聊聊机器学习(MachineLearning,ML),这个听起来高大上的技术其实并没有那么神秘。跟着我的节奏,咱们一起来探索一下如何从零开始!准备工作:安装和导入必要的库在开始我们的房价预测项目之前,我们需要准备好开发环境并导入所有必要的库。这些库将帮助我们处理数据、构建模型、评估性能以及可视化结果。安装Python和JupyterNotebook首先,确保你已经安装
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数据仓库、数据湖和数据湖仓是三种常见的数据存储和管理技术,各自有不同的特点和适用场景。以下是它们的详细比较:1.数据仓库(DataWarehouse)定义:用于存储结构化数据,经过清洗、转换和建模,支持复杂的查询和分析。特点:结构化数据:主要处理关系型数据。预定义模式:数据在加载前需要定义模式(Schema-on-Write)。高性能查询:优化用于复杂查询和报表生成。数据治理:提供强大的数据治理和
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文章目录数学建模基础训练-1:概念解析问题一:如何找到“概念”?问题二:如何全面理解概念的基础含义?问题三:如何深刻理解概念并作出创新点发掘?实际举例问题一:研究并给出寒假开学某大学返校交通问题的合理解决方案首先,找到“概念”:其次,认识基础概念:第三,对概念的二次挖掘学生到校与离校的交通流量模型交通拥堵对学校教学与运营的影响模型交通安全事故风险评估模型学校交通设施规划与优化模型问题二:研究并给出
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在进行优化求解过程中,难免会遇到这种情况:Row‘c373’infeasible,allentriesatimpliedbounds.那么应该怎么办呢?当用Yalmip建模+Cplex求解过程中,由于Yalmip的建模方式与Cplex有一定的不同,如图:saveampl(constraint,object,'mymodel');得到结果为:从图中可知,由于没有准确的行编号,利用其对Cplex求解过
- 架构设计之软件建模与软件设计文档
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架构设计#架构案例分析架构设计软件建模UML建模需求分析概要设计软件建模流程建模的定义与建模解决的问题软件设计文档
目录一、概述二、软件建模2.1软件建模的定义2.2软件建模的作用2.3软件建模解决的问题2.3.1明确要解决的领域问题2.3.2最终开发出来的系统包含什么2.3.3软件模型设计流程三、软件设计方法3.1概述3.2类图3.3时序图3.4组件图3.5部署图3.6用例图3.7状态图3.8活动图四、软件设计文档4.1概述4.2需求分析4.3概要设计4.4详细设计4.5总结五、总结一、概述架构师的一系列软件
- Audio-Visual Speech Enhancement(视听语音增强)领域近三年研究进展与国内团队及手机厂商动态分析
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一、视听语音增强领域近三年研究进展多模态融合与模型轻量化多模态特征融合:中国科学技术大学团队提出通过引入超声舌头图像和唇部视频的联合建模,结合知识蒸馏技术,在训练阶段利用教师模型传递舌部运动知识,从而在推断时仅依赖唇部视频即可提升语音增强效果。此外,中科院声学所提出基于泰勒展开的模型架构,将幅度-相位解耦与空间-谱域解耦重新建模,提升算法可解释性并优化性能。轻量化模型设计:中国科大与腾讯天籁实验室
- 递归消除特征法RFE筛选特征-包装法-特征选择-特征降维
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RFE(Recursivefeatureelimination):递归消除特征法使用一个基模型(这里使用逻辑回归)来进行多轮训练,每轮训练后,消除若干权值系数的特征,再基于新的特征集进行下一轮训练。RFE的具体步骤如下:1、初始的特征集为所有可用的特征。2、使用当前特征集进行建模,然后计算每个特征的重要性。3、删除最不重要的一个(或多个)特征,更新特征集。4、跳转到步骤2,直到完成所有特征的重要性
- ARIMA差分自回归移动平均模型--时间序列预测
别团等shy哥发育
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ARIMA差分自回归移动平均模型1、ARIMA模型理论基础2、ARIMA建模步骤3、ARIMA建模实战3.1导入模块3.2加载数据3.3平稳性检验3.4单位根检验3.4白噪声检验3.5模型定阶3.6参数估计3.7模型的显著性检验3.8模型预测3.8模型拟合效果展示参考文献论文:文章:1、ARIMA模型理论基础 ARIMA是差分自回归移动平均模型的引文缩写,其中AR表示的是自回归模型,MA表示的是
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【论文精读】MotionLM1背景2存在的问题3具体方案轨迹转运动序列模型轨迹去重和聚类loss1背景团队:Waymo时间:2023.9代码:简介:采用自回归的方式做轨迹生成,能够更好地建模交互,且避免模态坍缩,在数据集达到了SOTA。2存在的问题轨迹回归方面:原本xy预测认为空间过大,有的xy很大(t大速度快的时候),有的xy很小(t小速度慢的时候)。3具体方案Encoder采用了之前的论文Wa
- OpenCV:人脸检测与Haar级联分类器(十三)
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opencvopencv数学建模人工智能计算机视觉音视频算法
一、Haar级联检测深度解析1.1Haar特征数学建模Haar特征的本质是通过矩形区域对比捕捉局部特征,其数学形式可扩展为四元组表示:特征定义:Haar(f)=(t,x,y,w,h)×s\text{Haar}(f)=(t,x,y,w,h)\timessHaar(f)=(t,x,y,w,h)×s其中:ttt表示特征类型(共14种基础变体)(x,y)(x,y)(x,y)为特征锚点坐标(w,h)(w,h
- Flink SQL 优化实战 - 维表 JOIN 优化
腾讯云大数据
大数据数据库flinksql
作者:龙逸尘,腾讯CSIG高级工程师背景介绍维表(DimensionTable)是来自数仓建模的概念。在数仓模型中,事实表(FactTable)是指存储有事实记录的表,如系统日志、销售记录等,而维表是与事实表相对应的一种表,它保存了事实表中指定属性的相关详细信息,可以跟事实表做关联;相当于将事实表上经常重复出现的属性抽取、规范出来用一张表进行管理。在实际生产中,我们经常会有这样的需求,以原始数据流
- SpringCloud之网关Gateway
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3、过滤器(Filter):一个标准的SpringWebFilter,SpringCloudGateway中的Filter分为两种类型:GatewayFilter和GlobalFilter。过滤器Filter可以对请求和响应进行处理2、基本搭建①、新建模块②、导入依赖4.0.0com.gatewaycode0.0.1-SNAPSHOTgatewayDemoprojectforSpringBoot8
- 06 Django-orm-多表操作
lzplum619
DjangoLinux相关djangopython
一创建模型实例:我们来假定下面这些概念,字段和关系作者模型:一个作者有姓名和年龄。作者详细模型:把作者的详情放到详情表,包含生日,手机号,家庭住址等信息。作者详情模型和作者模型之间是一对一的关系(one-to-one)出版商模型:出版商有名称,所在城市以及email。书籍模型:书籍有书名和出版日期,一本书可能会有多个作者,一个作者也可以写多本书,所以作者和书籍的关系就是多对多的关联关系(many-
- 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_