山西电力市场日前价格预测【2023-06-07】

高效快速教你DeepSeek如何进行本地部署并且可视化对话大富大贵7 程序员知识储备1 程序员知识储备2 程序员知识储备3 经验分享
科技文章：高效快速教你DeepSeek如何进行本地部署并且可视化对话摘要：随着自然语言处理（NLP）技术的进步，DeepSeek作为一款基于深度学习的语义搜索技术，广泛应用于文本理解、对话系统及信息检索等多个领域。本文将探讨如何高效快速地在本地部署DeepSeek，并结合可视化工具实现对话过程的监控与分析。通过详尽的步骤、案例分析与代码示例，帮助开发者更好地理解和应用DeepSeek技术。同时，本
机器学习——分类、回归、聚类、LASSO回归、Ridge回归（自用）代码的建筑师模型学习模型训练机器学习机器学习分类回归正则化项 LASSO Ridge 朴素
纠正自己的误区：机器学习是一个大范围，并不是一个小的方向，比如：线性回归预测、卷积神经网络和强化学都是机器学习算法在不同场景的应用。机器学习最为关键的是要有数据，也就是数据集名词解释：数据集中的一行叫一条样本或者实例，列名称为特征或者属性。样本的数量称为数据量，特征的数量称为特征维度机器学习常用库：Numpy和sklearn朴素的意思是特征的各条件都是相互独立的机器学习（模型、策略、算法）损失函数
【Matlab光伏功率预测】基于RF随机森林算法的多变量光伏功率预测（附MATLAB代码）天天科研工作室光伏功率预测算法 matlab 随机森林机器学习
【Matlab光伏功率预测】基于RF随机森林算法的多变量光伏功率预测（附MATLAB代码）文章目录【Matlab光伏功率预测】基于RF随机森林算法的多变量光伏功率预测（附MATLAB代码）文章介绍基本步骤代码分享运行结果参考资料文章介绍随机森林可以应用于光伏功率预测，这是一项重要的任务，旨在估计光伏发电系统的输出功率。光伏功率预测在可再生能源管理、电网调度和能源计划等领域具有广泛的应用。随机森林回
使用Python构建去中心化预测市场：从概念到实现 Echo_Wish Python！实战！python 去中心化开发语言
使用Python构建去中心化预测市场：从概念到实现大家好，我是Echo_Wish。今天，我们将深入探讨一个前沿的区块链应用——去中心化预测市场，并学习如何使用Python来构建一个简易的预测市场平台。预测市场是基于市场参与者对未来事件的预测来产生结果的地方，通常被用来预测政治事件、金融市场走向、体育比赛结果等。传统的预测市场如Augur、Polymarket等，基于去中心化平台，利用区块链技术确保
Python基于深度学习的动物图片识别技术的研究与实现 Java老徐 Python 毕业设计 python 深度学习开发语言深度学习的动物图片识别技术 Python动物图片识别技术
博主介绍：✌程序员徐师兄、7年大厂程序员经历。全网粉丝12w+、csdn博客专家、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和毕业项目实战✌文末获取源码联系精彩专栏推荐订阅不然下次找不到哟2022-2024年最全的计算机软件毕业设计选题大全：1000个热门选题推荐✅Java项目精品实战案例《100套》Java微信小程序项目实战《100套》感兴趣的可以先收藏起来，还有大家
【深度学习与大模型基础】第7章-特征分解与奇异值分解 lynn-66 深度学习与大模型基础算法机器学习人工智能
一、特征分解特征分解（EigenDecomposition）是线性代数中的一种重要方法，广泛应用于计算机行业的多个领域，如机器学习、图像处理和数据分析等。特征分解将一个方阵分解为特征值和特征向量的形式，帮助我们理解矩阵的结构和性质。1.特征分解的定义对于一个n×n的方阵A，如果存在一个非零向量v和一个标量λ，使得：则称λ为矩阵A的特征值，v为对应的特征向量。特征分解将矩阵A分解为：其中：Q是由特征
【指标对比】SMA 和 EMA区别 T-I-M 时间序列
在描述时间序列趋势（如股票价格）时，简单移动平均（SMA）和指数移动平均（EMA）各有特点。以下是详细分析：一、核心对比指标SMAEMA权重分配等权重指数衰减权重滞后性较高较低噪声敏感性较不敏感更敏感计算复杂度简单需要递归计算参数敏感性对窗口大小敏感对衰减因子敏感二、特性分析1.SMA（简单移动平均）公式：SMAt=1n∑i=0n−1Pt−iSMA_t=\frac{1}{n}\sum_{i=0}^
震惊！ “深度学习”都在学习什么扉间798 深度学习学习人工智能
常见的机器学习分类算法俗话说三个臭皮匠胜过诸葛亮这里面集成学习就是将单一的算法弱弱结合算法融合用投票给特征值加权重AdaBoost集成学习算法通过迭代训练一系列弱分类器，给予分类错误样本更高权重，使得后续弱分类器更关注这些样本，然后将这些弱分类器线性组合成强分类器，提高整体分类性能。（一）投票机制投票是一种直观且常用的算法融合策略。在多分类问题中，假设有多个分类器对同一数据进行分类判断。每个分类器
深度学习 | pytorch + torchvision + python 版本对应及环境安装 zfgfdgbhs 深度学习 python pytorch
目录一、版本对应二、安装命令（pip）1.版本（1）v2.5.1~v2.0.0（2）v1.13.1~v1.11.0（3）v1.10.1~v1.7.02.安装全过程（1）选择版本（2）安装结果参考文章一、版本对应下表来自pytorch的github官方文档：pytorch/vision:Datasets,TransformsandModelsspecifictoComputerVisionpytor
一文讲清楚深度学习和机器学习平凡而伟大. 机器学习人工智能深度学习机器学习人工智能
目录1.定义机器学习（MachineLearning,ML）深度学习（DeepLearning,DL）2.工作原理机器学习深度学习3.应用场景机器学习深度学习4.主要区别5.为什么选择深度学习？6.总结深度学习和机器学习是人工智能（AI）领域中两个密切相关但有所区别的概念。要清楚地解释它们之间的关系，我们可以从定义、工作原理、应用场景以及两者的主要区别等方面进行探讨。1.定义机器学习（Machin
AIOps：解决企业IT挑战的智能利器雅菲奥朗认证培训 AIOps SRE 可观测性
前言：在当今数字化的时代，企业IT基础设施和应用程序规模不断扩大，面临着日益复杂的挑战。在这种情况下，AIOps人工智能运维成为解决企业IT运维困境的智能利器。AIOps与可观测性密切相关，可观测性是实现AIOps的基础。通过收集、监视和理解系统数据，AIOps能够自动化运维任务、实时监控系统状态、预测潜在问题，从而提高效率和稳定性。AIOps尤其适用于IT运维部门，这是一个迫切需要此类技术的群体
回归模型评价指标——衡量预测能力 Tang–t 回归数据挖掘人工智能机器学习 python
目录一、指标说明1.均方误差（MeanSquaredError，MSE）2.均方根误差（RootMeanSquaredError，RMSE）3.平均绝对误差（MeanAbsoluteError，MAE）4.决定系数（CoefficientofDetermination，R²）5.解释方差（ExplainedVariance，EV）6.最大误差（MaximumError）二、代码一、指标说明回归模型
回归任务中的评价指标MAE，MSE，RMSE，R-Squared 旺旺棒棒冰统计学习方法机器学习回归评价指标 r2 mse
转自博客。仅供自己学习使用，如有侵权，请联系删除分类任务的评价指标有准确率，P值，R值，F1值，而回归任务的评价指标就是MSE，RMSE，MAE、R-SquaredMSE均方误差MSE是真实值与预测值的差值的平方和然后求平均。通过平方的形式便于求导，所以常被用作线性回归的损失函数。MSE=1m∑i=1m(yi−y^i)2MSE=\frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m}\left(y_{i
DeepSeek：智能搜索与分析的新纪元 XRC2231 学习
在人工智能浪潮席卷全球的今天，DeepSeek如同一颗璀璨的新星，以其独特的魅力和强大的功能，在AI领域脱颖而出。DeepSeek，这一基于深度学习和数据挖掘技术的智能搜索与分析系统，不仅重新定义了搜索引擎的边界，更以其卓越的性能和广泛的应用场景，为全球用户带来了前所未有的智能体验。本文将从DeepSeek的定义、特点、应用场景、优势等方面进行全面而深入的介绍，带您领略这一新兴技术的独特魅力。一、
先验地图--slam学习笔记超级璐璐人工智能机器学习
先验信息(PriorInformation)先验信息指的是在收集新数据之前已有的知识或假设。这种信息可以来自之前的实验、历史数据、理论模型或专家意见。地图信息：在无人驾驶中，车辆通常会预先加载高精度地图数据，这些地图数据提供了道路布局、车道线位置、交叉口结构等信息。这些信息就是先验信息。车辆动力学模型：车辆的动力学模型，包括车辆的物理特性（如质量、轮胎摩擦系数等），这些模型可以帮助预测车辆的行为。
小白学AI量化：DeepSeek+Python构建强大的金融数据挖掘与多维分析机器人老余捞鱼 AI顾投高级策略 AI探讨与学习人工智能 python 金融 deepseek
作者：老余捞鱼原创不易，转载请标明出处及原作者。写在前面的话：在机构主导的量化交易时代，普通投资者如何用一杯奶茶的钱（15元/天）打造专业级智能量化产品？本文将为您揭秘一个革命性的解决方案——基于国产大模型DeepSeek和Python构建的智能数据挖掘分析机器人。它不仅适用于通用网页数据抓取，更能深度应用于金融领域，精准捕捉市场信号。本文“干货”很多，请务必耐心读完。一、颠覆认知的性价比革命1.
【机器学习】机器学习工程实战-第3章数据收集和准备腊肉芥末果机器学习工程实战机器学习人工智能
上一章：第2章项目开始前文章目录3.1关于数据的问题3.1.1数据是否可获得3.1.2数据是否相当大3.1.3数据是否可用3.1.4数据是否可理解3.1.5数据是否可靠3.2数据的常见问题3.2.1高成本3.2.2质量差3.2.3噪声（noise）3.2.4偏差（bias）3.2.5预测能力低（lowpredictivepower）3.2.6过时的样本3.2.7离群值3.2.8数据泄露/目标泄漏3
租赁APP开发的全攻略和市场潜力分析红点聊租赁其他
内容概要在当今快节奏的生活中，租赁APP似乎成为了我们日常生活的“新宠”。它不仅为个人提供了便利，也为商家开辟了一片广阔的蓝海。要想在这一领域取得成功，首先得做好市场调研。了解用户需求、竞争对手和市场动态是必不可少的。接下来是核心功能设计，我们需要考虑如何让用户更方便地找到、租赁商品，同时优化用户体验，让每一位潜在用户都能心甘情愿地停留与互动。为了更直观地理解市场，我们可以参考以下表格：行业增长率
集成学习（随机森林） herry57 数学建模大数据随机森林集成学习
目录一、集成学习概念二、Bagging集成原理三、随机森林四、例子（商品分类）一、集成学习概念集成学习通过建⽴⼏个模型来解决单⼀预测问题。它的⼯作原理是⽣成多个分类器/模型，各⾃独⽴地学习和作出预测。这些预测最后结合成组合预测，因此优于任何⼀个单分类的做出预测。只要单分类器的表现不太差，集成学习的结果总是要好于单分类器的二、Bagging集成原理分类圆形和长方形三、随机森林在机器学习中，随机森林是
机器学习怎么做特征工程全栈你个大西瓜人工智能机器学习人工智能特征工程数据预处理特征变换特征降维特征构造
一、特征工程通俗解释特征工程就像厨师做菜前的食材处理：原始数据是“生肉和蔬菜”，特征工程是“切块、腌制、调料搭配”，目的是让机器学习模型（食客）更容易消化吸收，做出更好预测（品尝美味）。二、为什么要做特征工程？数据质量差：原始数据常有缺失、噪声、不一致问题（如年龄列混入“未知”）。模型限制：算法无法直接理解原始数据（如文本、日期需要数值化）。提升效果：好特征能显著提升模型性能（准确率提升10%~5
高频交易：当速度与智慧在金融市场中“飙车”（策略＋算法）西蒙斯.果 python numpy pandas
高频交易：当速度与智慧在金融市场中“飙车”高频交易（High-FrequencyTrading,HFT）就像金融市场的“闪电侠”，利用强大的计算机和复杂的算法，在毫秒甚至微秒内完成交易。它的目标是抓住市场中的微小机会，赚取“快钱”。以下是对高频交易策略和算法的详细介绍，带点幽默感，让你在了解金融科技的同时也能会心一笑。---一、高频交易策略：金融市场的“快闪族”1\.做市策略：买卖价差的“中间商”
鸿蒙NEXT开发【崩溃监测实践】开发运维沙人防火历飞雨开发日常 harmonyos 运维华为鸿蒙鸿蒙系统性能优化
概述崩溃（Crash）指的是应用程序在运行过程中突然停止运行或出现错误导致程序无法正常继续执行。崩溃率作为衡量应用质量的重要指标之一，监测崩溃点，解决崩溃问题，对维护应用的稳定性有着诸多方面的意义：用户体验：崩溃会直接影响用户体验，操作程序时突然Crash，可能导致用户不再打开应用、卸载应用。用户留存率：在同质化的市场竞争中，稳定的应用程序能够吸引用户并提高用户留存率，而崩溃率低就意味着应用的稳定
AI模型技术演进与行业应用图谱智能计算研究中心其他
内容概要当前AI模型技术正经历从基础架构到行业落地的系统性革新。主流深度学习框架如TensorFlow和PyTorch持续优化动态计算图与分布式训练能力，而MXNet凭借高效的异构计算支持在边缘场景崭露头角。与此同时，模型压缩技术通过量化和知识蒸馏将参数量降低60%-80%，联邦学习则通过加密梯度交换实现多机构数据协同训练。在应用层面，医疗诊断模型通过迁移学习在CT影像分类任务中达到98.2%的准
模型优化驱动产业应用创新智能计算研究中心其他
内容概要当前模型优化技术的迭代正沿着多维路径快速演进，其核心驱动力在于突破算法性能与产业需求间的适配瓶颈。以自适应学习机制与迁移学习框架为基础的优化策略，显著提升了模型在跨场景应用中的泛化能力，而超参数自动调优技术则通过PyTorch、TensorFlow等主流框架的接口标准化，降低了复杂模型的开发门槛。在部署层面，边缘计算与联邦学习的协同应用不仅缩短了金融预测、医疗影像分析等场景的响应延迟，更通
维普AIGC降重方法有哪些？ hjehheje AIGC
在学术写作和论文创作中，重复率过高是许多人面临的一大难题。随着科技的发展，维普AIGC为我们提供了一系列有效的降重方法。那么，维普AIGC降重方法有哪些呢？接下来就为大家详细介绍。语义理解与改写维普AIGC具备强大的语义理解能力。例如，当我们面对一段论述市场趋势的文字时，它能精准把握核心含义。假设原文是“当前智能手机市场呈现出快速增长的趋势，消费者对高性能手机的需求日益旺盛”，维普AIGC可能会将
东南亚电商市场研究报告：机遇与挑战并存（Shopee、Lazada、TikTok、Tokopedia）萧十一郎@ 知识科普开发语言
一、引言1.1研究背景与目的在全球数字化浪潮的推动下，电子商务已成为经济发展的重要驱动力。东南亚地区，凭借其庞大的人口基数、快速增长的互联网普及率以及不断提升的经济水平，电商市场呈现出蓬勃发展的态势，成为全球电商领域中备受瞩目的新兴市场。东南亚拥有超过6.5亿的人口，其中年轻人口占比较高，消费潜力巨大。近年来，该地区互联网基础设施不断完善，智能手机的普及使得网络购物变得更加便捷，为电商的发展提供了
功率(电功率)的四大计算公式深圳市青牛科技实业有限公司小芋圆芯谷芯麦顶源单片机人工智能新能源嵌入式硬件光伏逆变器
电功率是衡量电能转化为其他形式能量的速率。在电力系统中，功率的计算是基础且关键的内容。以下是电功率的四大计算公式：1.功率公式（直流电）对于直流电（DC），功率(P)可以通过以下公式计算：[P=V\timesI]其中：(P)为功率（瓦特，W）(V)为电压（伏特，V）(I)为电流（安培，A）2.功率公式（交流电）对于纯阻性负载的交流电（AC），功率公式与直流电类似：[P=V\timesI]3.有效功
记账本app的需求分析 Shen Planck
记账本应用程序的需求分析包括对应用程序的功能和性能进行评估，以确定应用程序的设计和开发应该包含哪些内容。首先，应对记账本应用程序的用户进行用户调研，以了解用户的使用需求。这可以包括访问用户的使用情况，以及他们希望记账本应用程序具有哪些功能。其次，应确定记账本应用程序的目标市场，以确定应用程序的设计应该如何进行。这可能会考虑该应用程序的使用者人群，以及应用程序的使用场景。随后，应分析记账本应用程序的
《数字时代的职场暗战：下班后的消息该不该回？》玩转数据库管理工具FOR DBLENS 项目管理数据库大数据数据库开发数据仓库
一、赛博朋克式职场：永不熄灭的手机屏幕凌晨1点，手机屏幕在床头柜上第7次亮起，弹出的消息提示像一把悬在空中的达摩克利斯之剑——市场部总监在项目群@全体成员核对数据，客户发来20条59秒的语音方阵。这种场景已成为当代职场人的集体记忆：某招聘平台数据显示，78%的职场人遭遇过非工作时间工作消息轰炸，其中32%因此产生焦虑症状。当钉钉提示音成为新的"午夜凶铃"，微信对话框化作24小时待命的电子镣铐，我们
同一个App开发需求，为什么不同的App开发公司报价天差地别 Haibakeji react native react.js javascript java web app uni-app
在进行App开发项目时，不同公司的报价差异是多方面因素共同作用的结果。以下是导致这种差异的一些主要原因：地域差异不同地区的经济发展水平、生活成本和人力成本存在显著差异，一线城市的人力成本、办公成本等普遍高于二三线城市，因此位于一线城市的开发公司报价往往会更高，位于这些低人力成本地区的App开发公司往往能够提供更具竞争力的价格。技术实力与团队经验技术实力无疑是决定App开发报价的核心要素之一。一家拥
数据采集高并发的架构应用 3golden .net
问题的出发点：最近公司为了发展需要，要扩大对用户的信息采集，每个用户的采集量估计约2W。如果用户量增加的话，将会大量照成采集量成3W倍的增长，但是又要满足日常业务需要，特别是指令要及时得到响应的频率次数远大于预期。 &n
不停止 MySQL 服务增加从库的两种方式 brotherlamp linux linux视频 linux资料 linux教程 linux自学
现在生产环境MySQL数据库是一主一从，由于业务量访问不断增大，故再增加一台从库。前提是不能影响线上业务使用，也就是说不能重启MySQL服务，为了避免出现其他情况，选择在网站访问量低峰期时间段操作。一般在线增加从库有两种方式，一种是通过mysqldump备份主库，恢复到从库，mysqldump是逻辑备份，数据量大时，备份速度会很慢，锁表的时间也会很长。另一种是通过xtrabacku
Quartz——SimpleTrigger触发器 eksliang SimpleTrigger TriggerUtils quartz
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2208166 一.概述 SimpleTrigger触发器，当且仅需触发一次或者以固定时间间隔周期触发执行；二.SimpleTrigger的构造函数 SimpleTrigger(String name, String group)：通过该构造函数指定Trigger所属组和名称； Simpl
Informatica应用（1） 18289753290 sql workflow lookup 组件 Informatica
1.如果要在workflow中调用shell脚本有一个command组件，在里面设置shell的路径；调度wf可以右键出现schedule，现在用的是HP的tidal调度wf的执行。 2.designer里面的router类似于SSIS中的broadcast（多播组件）;Reset_Workflow_Var：参数重置（比如说我这个参数初始是1在workflow跑得过程中变成了3我要在结束时还要
python 获取图片验证码中文字酷的飞上天空 python
根据现成的开源项目 http://code.google.com/p/pytesser/改写在window上用easy_install安装不上看了下源码发现代码很少于是就想自己改写一下添加支持网络图片的直接解析 #coding:utf-8 #import sys #reload(sys) #sys.s
AJAX 永夜-极光 Ajax
1.AJAX功能:动态更新页面,减少流量消耗,减轻服务器负担 2.代码结构: <html> <head> <script type="text/javascript"> function loadXMLDoc() { .... AJAX script goes here ...
创业OR读研随便小屋创业
现在研一，有种想创业的想法，不知道该不该去实施。因为对于的我情况这两者是矛盾的，可能就是鱼与熊掌不能兼得。研一的生活刚刚过去两个月，我们学校主要的是
需求做得好与坏直接关系着程序员生活质量 aijuans IT 生活
这个故事还得从去年换工作的事情说起，由于自己不太喜欢第一家公司的环境我选择了换一份工作。去年九月份我入职现在的这家公司，专门从事金融业内软件的开发。十一月份我们整个项目组前往北京做现场开发，从此苦逼的日子开始了。系统背景：五月份就有同事前往甲方了解需求一直到6月份，后续几个月也完
如何定义和区分高级软件开发工程师 aoyouzi
在软件开发领域，高级开发工程师通常是指那些编写代码超过 3 年的人。这些人可能会被放到领导的位置，但经常会产生非常糟糕的结果。Matt Briggs 是一名高级开发工程师兼 Scrum 管理员。他认为，单纯使用年限来划分开发人员存在问题，两个同样具有 10 年开发经验的开发人员可能大不相同。近日，他发表了一篇博文，根据开发者所能发挥的作用划分软件开发工程师的成长阶段。　　初
Servlet的请求与响应百合不是茶 servlet get提交 java处理post提交
Servlet是tomcat中的一个重要组成,也是负责客户端和服务端的中介 1,Http的请求方式(get ,post); 客户端的请求一般都会都是Servlet来接受的,在接收之前怎么来确定是那种方式提交的,以及如何反馈,Servlet中有相应的方法, http的get方式 servlet就是都doGet(
web.xml配置详解之listener bijian1013 java web.xml listener
一.定义 <listener> <listen-class>com.myapp.MyListener</listen-class> </listener> 二.作用该元素用来注册一个监听器类。可以收到事件什么时候发生以及用什么作为响
Web页面性能优化（yahoo技术） Bill_chen JavaScript Ajax Web css Yahoo
1.尽可能的减少HTTP请求数 content 2.使用CDN server 3.添加Expires头(或者 Cache-control) server 4.Gzip 组件 server 5.把CSS样式放在页面的上方。 css 6.将脚本放在底部(包括内联的) javascript 7.避免在CSS中使用Expressions css 8.将javascript和css独立成外部文
【MongoDB学习笔记八】MongoDB游标、分页查询、查询结果排序 bit1129 mongodb
游标游标，简单的说就是一个查询结果的指针。游标作为数据库的一个对象，使用它是包括声明打开循环抓去一定数目的文档直到结果集中的所有文档已经抓取完关闭游标游标的基本用法，类似于JDBC的ResultSet(hasNext判断是否抓去完,next移动游标到下一条文档)，在获取一个文档集时，可以提供一个类似JDBC的FetchSize
ORA-12514 TNS 监听程序当前无法识别连接描述符中请求服务的解决方法白糖_ ORA-12514
今天通过Oracle SQL*Plus连接远端服务器的时候提示“监听程序当前无法识别连接描述符中请求服务”，遂在网上找到了解决方案： ①打开Oracle服务器安装目录\NETWORK\ADMIN\listener.ora文件，你会看到如下信息： # listener.ora Network Configuration File: D:\database\Oracle\net
Eclipse 问题 A resource exists with a different case bozch eclipse
在使用Eclipse进行开发的时候，出现了如下的问题： Description Resource Path Location TypeThe project was not built due to "A resource exists with a different case: '/SeenTaoImp_zhV2/bin/seentao'.&
编程之美-小飞的电梯调度算法 bylijinnan 编程之美
public class AptElevator { /** * 编程之美小飞电梯调度算法 * 在繁忙的时间，每次电梯从一层往上走时，我们只允许电梯停在其中的某一层。 * 所有乘客都从一楼上电梯，到达某层楼后，电梯听下来，所有乘客再从这里爬楼梯到自己的目的层。 * 在一楼时，每个乘客选择自己的目的层，电梯则自动计算出应停的楼层。 * 问：电梯停在哪
SQL注入相关概念 chenbowen00 sql Web 安全
SQL Injection：就是通过把SQL命令插入到Web表单递交或输入域名或页面请求的查询字符串，最终达到欺骗服务器执行恶意的SQL命令。具体来说，它是利用现有应用程序，将（恶意）的SQL命令注入到后台数据库引擎执行的能力，它可以通过在Web表单中输入（恶意）SQL语句得到一个存在安全漏洞的网站上的数据库，而不是按照设计者意图去执行SQL语句。首先让我们了解什么时候可能发生SQ
[光与电]光子信号战防御原理 comsci 原理
无论是在战场上,还是在后方,敌人都有可能用光子信号对人体进行控制和攻击,那么采取什么样的防御方法,最简单,最有效呢? 我们这里有几个山寨的办法,可能有些作用,大家如果有兴趣可以去实验一下根据光
oracle 11g新特性:Pending Statistics daizj oracle dbms_stats
oracle 11g新特性:Pending Statistics 转从11g开始，表与索引的统计信息收集完毕后，可以选择收集的统信息立即发布，也可以选择使新收集的统计信息处于pending状态，待确定处于pending状态的统计信息是安全的，再使处于pending状态的统计信息发布，这样就会避免一些因为收集统计信息立即发布而导致SQL执行计划走错的灾难。在 11g 之前的版本中，D
快速理解RequireJs dengkane jquery requirejs
RequireJs已经流行很久了，我们在项目中也打算使用它。它提供了以下功能：声明不同js文件之间的依赖可以按需、并行、延时载入js库可以让我们的代码以模块化的方式组织初看起来并不复杂。在html中引入requirejs 在HTML中，添加这样的 <script> 标签： <script src="/path/to
C语言学习四流程控制if条件选择、for循环和强制类型转换 dcj3sjt126com c
# include <stdio.h> int main(void) { int i, j; scanf("%d %d", &i, &j); if (i > j) printf("i大于j\n"); else printf("i小于j\n"); retu
dictionary的使用要注意 dcj3sjt126com IO
NSDictionary *dict = [NSDictionary dictionaryWithObjectsAndKeys: user.user_id , @"id", user.username , @"username",
Android 中的资源访问(Resource) finally_m xml android String drawable color
简单的说，Android中的资源是指非代码部分。例如，在我们的Android程序中要使用一些图片来设置界面，要使用一些音频文件来设置铃声，要使用一些动画来显示特效，要使用一些字符串来显示提示信息。那么，这些图片、音频、动画和字符串等叫做Android中的资源文件。在Eclipse创建的工程中，我们可以看到res和assets两个文件夹，是用来保存资源文件的，在assets中保存的一般是原生
Spring使用Cache、整合Ehcache 234390216 spring cache ehcache @Cacheable
Spring使用Cache 从3.1开始，Spring引入了对Cache的支持。其使用方法和原理都类似于Spring对事务管理的支持。Spring Cache是作用在方法上的，其核心思想是这样的：当我们在调用一个缓存方法时会把该方法参数和返回结果作为一个键值对存放在缓存中，等到下次利用同样的
当druid遇上oracle blob(clob) jackyrong oracle
http://blog.csdn.net/renfufei/article/details/44887371 众所周知，Oracle有很多坑, 所以才有了去IOE。在使用Druid做数据库连接池后，其实偶尔也会碰到小坑，这就是使用开源项目所必须去填平的。【如果使用不开源的产品，那就不是坑，而是陷阱了，你都不知道怎么去填坑】用Druid连接池，通过JDBC往Oracle数据库的
easyui datagrid pagination获得分页页码、总页数等信息 ldzyz007
var grid = $('#datagrid'); var options = grid.datagrid('getPager').data("pagination").options; var curr = options.pageNumber; var total = options.total; var max =
浅析awk里的数组 nigelzeng 二维数组 array 数组 awk
awk绝对是文本处理中的神器，它本身也是一门编程语言，还有许多功能本人没有使用到。这篇文章就单单针对awk里的数组来进行讨论，如何利用数组来帮助完成文本分析。有这么一组数据： abcd,91#31#2012-12-31 11:24:00 case_a,136#19#2012-12-31 11:24:00 case_a,136#23#2012-12-31 1
搭建 CentOS 6 服务器(6) - TigerVNC rensanning centos
安装GNOME桌面环境 # yum groupinstall "X Window System" "Desktop" 安装TigerVNC # yum -y install tigervnc-server tigervnc 启动VNC服务 # /etc/init.d/vncserver restart # vncser
Spring 数据库连接整理 tomcat_oracle spring bean jdbc
1、数据库连接jdbc.properties配置详解　　jdbc.url=jdbc:hsqldb:hsql://localhost/xdb 　　jdbc.username=sa 　　jdbc.password= 　　jdbc.driver=不同的数据库厂商驱动，此处不一一列举　　接下来，详细配置代码如下：　　 Spring连接池
Dom4J解析使用xpath java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenException异常 xp9802
用Dom4J解析xml,以前没注意,今天使用dom4j包解析xml时在xpath使用处报错异常栈：java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenException异常导入包 jaxen-1.1-beta-6.jar 解决; &nb

山西电力市场日前价格预测【2023-06-07】

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