- 机器学习与深度学习间关系与区别
ℒℴѵℯ心·动ꦿ໊ོ꫞
人工智能学习深度学习python
一、机器学习概述定义机器学习(MachineLearning,ML)是一种通过数据驱动的方法,利用统计学和计算算法来训练模型,使计算机能够从数据中学习并自动进行预测或决策。机器学习通过分析大量数据样本,识别其中的模式和规律,从而对新的数据进行判断。其核心在于通过训练过程,让模型不断优化和提升其预测准确性。主要类型1.监督学习(SupervisedLearning)监督学习是指在训练数据集中包含输入
- 我校举行新老教师师徒结对仪式暨名师专业工作室工作交流活动
李蕾1229
为促进我校教师专业发展,发挥骨干教师的引领带头作用,11月6日下午,我校举行新老教师师徒结对仪式暨名师专业工作室工作交流活动。图片发自App会议由教师发展处李蕾主任主持,首先,由范校长宣读新老教师结对名单及双方承担职责。随后,两位新调入教师陈玉萍、莫正杰分别和他们的师傅鲍元美、刘召彬老师签订了师徒结对协议书。图片发自App图片发自App师徒拥抱、握手。有了师傅就有了目标有了方向,相信两位新教师在师
- 四章-32-点要素的聚合
彩云飘过
本文基于腾讯课堂老胡的课《跟我学Openlayers--基础实例详解》做的学习笔记,使用的openlayers5.3.xapi。源码见1032.html,对应的官网示例https://openlayers.org/en/latest/examples/cluster.htmlhttps://openlayers.org/en/latest/examples/earthquake-clusters.
- 准备
胡珊珊乐平九小
尊敬的各位领导、各位同仁们:大家上午好!我是来自乐平九小的胡珊珊。今天很高兴能有机会给大家做“智慧作业”应用培训。说到“智慧作业”我感触颇多,我是在智慧作业中成长起来的,我也时常以自己是一名“智慧作业人”自居。早在2020年疫情期间,学校电教处周光杰主任在学校群里发出智慧作业抢题通知,我看了有些心动,一节微课相当于一次省级公开课,这对于我们普通老师是多么难得的机会啊。但想归想,我也不会用软件啊,再
- 言为爱之声
胡国霞青少年超效注意力
图片发自App焦点工作坊1期连续分享491天胡国霞20190302周六雨《言为爱声》今晚是我们七彩阳光心理咨询中心2019年的第一次公益课,由卷霞来主持,高朋满座,有老朋友,也有新朋友。李老师从身份谈起,平时父母都会给孩子一个什么样的身份,是积极的,还是消极的。我回想一下自己,我是一个追求完美的人,每看到某人身上有一项超人的技能,我都会想儿子要学会了该多好,能文能武、能弹会唱、能写能画,该多好。要
- Python实现关联规则推荐
这孩子谁懂哈
PythonMachineLearningpython关联规则机器学习
1.什么关联规则关联规则(AssociationRules)是反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性,如果两个或多个事物之间存在一定的关联关系,那么,其中一个事物就能通过其他事物预测到。关联规则是数据挖掘的一个重要技术,用于从大量数据中挖掘出有价值的数据项之间的相关关系。关联规则挖掘的最经典的例子就是沃尔玛的啤酒与尿布的故事,通过对超市购物篮数据进行分析,即顾客放入购物篮中不同商品之间的关
- 从门氏元素周期表看三皇五帝在关中论
霜叶红似二月花y
世间所有物质,都是由不同元素组成的,科学家们”认识物质初期,所有元素也是多年逐一认识的。著名的俄罗斯化学家门捷列耶夫(DmitriMendeleev1834-1907),在1869年首创的元素周期表,想必大家都很熟悉。他是怎么发现元素周期规律并制成表的?最权威的说法是他自己笔记中所记载的,是他做梦所得。门氏元素周期表这个表开始并不完善,但已经有个雏形了。当时只有已知的63种元素。但门氏预测应该有1
- 3.1 损失函数和优化:损失函数
做只小考拉
用一个函数把W当做输入,然后看一下得分,定量地估计W的好坏,这个函数被称为“损失函数”。损失函数用于度量W的好坏。有了损失函数的概念后,就可以定量的衡量W到底是好还是坏,要找到一种有效的方法来从W的可行域里,找到W取何值时情况最不坏,,这个过程将会是一个优化过程。损失函数L_i定义:通过函数f给出预测的分数和真实的目标(或者说是标签y),可以定量的描述训练样本预测的好不好,最终的损失函数是在整个数
- 黄丽红日精进98/105
做自己小太阳
感恩感恩今日份的拍照ing感恩今日份电视重新可以看感恩妹妹帮忙晾衣服感恩在路上的自己感恩我的朋友们和家人见1.今日份看了胡歌的一个节目,2010年的,10年之前,他的真实和有爱感动了我,不愧是我喜欢的胡歌2.今日份每日一练终于自己开始了调整后计划,流行病也开始复习,一切在路上3.妆容精致心情没好,在家注意收拾自己,画个淡妆最起码要精神面貌佳,回村后的我已经很像大妈了!!!感1.自己也是一个温暖的人
- 个人学习笔记7-6:动手学深度学习pytorch版-李沐
浪子L
深度学习深度学习笔记计算机视觉python人工智能神经网络pytorch
#人工智能##深度学习##语义分割##计算机视觉##神经网络#计算机视觉13.11全卷积网络全卷积网络(fullyconvolutionalnetwork,FCN)采用卷积神经网络实现了从图像像素到像素类别的变换。引入l转置卷积(transposedconvolution)实现的,输出的类别预测与输入图像在像素级别上具有一一对应关系:通道维的输出即该位置对应像素的类别预测。13.11.1构造模型下
- 深度学习-点击率预估-研究论文2024-09-14速读
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深度学习-点击率预估-研究论文2024-09-14速读1.DeepTargetSessionInterestNetworkforClick-ThroughRatePredictionHZhong,JMa,XDuan,SGu,JYao-2024InternationalJointConferenceonNeuralNetworks,2024深度目标会话兴趣网络用于点击率预测摘要:这篇文章提出了一种新
- 六实小幼儿园观察日记-幼儿的创造能力 - 草稿
雀跃_1f3b
观察日期:2020年6月18日观察地点:小班教室观察对象:周宇萱、胡依依记录教师:小二班孙蕊观察实录:在今天的区域活动中,我发现了我们班的孩子都非常有创造能力。幼儿在这个年纪有这种的创造和想象能力是非常重要的。我也感到非常的开心。在今天让孩子去选区域,不同的孩子去了不同的区域,也证明不同的孩子之间有着不同的性格爱好。比如,我们班的的周宇萱,他在娃娃家可以利用一些蔬菜玩具,可以发挥自己的想象力,利用
- 损失函数与反向传播
Star_.
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损失函数定义与作用损失函数(lossfunction)在深度学习领域是用来计算搭建模型预测的输出值和真实值之间的误差。1.损失函数越小越好2.计算实际输出与目标之间的差距3.为更新输出提供依据(反向传播)常见的损失函数回归常见的损失函数有:均方差(MeanSquaredError,MSE)、平均绝对误差(MeanAbsoluteErrorLoss,MAE)、HuberLoss是一种将MSE与MAE
- BP神经网络的传递函数
大胜归来19
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BP网络一般都是用三层的,四层及以上的都比较少用;传输函数的选择,这个怎么说,假设你想预测的结果是几个固定值,如1,0等,满足某个条件输出1,不满足则0的话,首先想到的是hardlim函数,阈值型的,当然也可以考虑其他的;然后,假如网络是用来表达某种线性关系时,用purelin---线性传输函数;若是非线性关系的话,用别的非线性传递函数,多层网络时,每层不一定要用相同的传递函数,可以是三种配合,可
- AIGC图生视频技术下的巴黎奥运高光时刻
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AIGC与媒体生产AIGC
共享,奥运夺金时刻。巴黎奥运会的高光片段中国奥运的夺金时刻动漫风格下的别样风态以下AI动漫视频内容BY「阿里云视频云」智能生成从首金到21金镜头倒转尽情回顾······更多巴黎奥运高光时刻更多AIGC精彩内容可在「新华社官方」新媒体账号观看阿里云视频云用视频云+AI,持续助力奥运
- 机器学习-------数据标准化
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什么是归一化,它与标准化的区别是什么?一作用在做训练时,需要先将特征值与标签标准化,可以防止梯度防炸和过拟合;将标签标准化后,网络预测出的数据是符合标准正态分布的—StandarScaler(),与真实值有很大差别。因为StandarScaler()对数据的处理是(真实值-平均值)/标准差。同时在做预测时需要将输出数据逆标准化提升模型精度:标准化/归一化使不同维度的特征在数值上更具比较性,提高分类
- 焦点学习分享第34天
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好智慧父母课二期胡素敏(2021.1.1)我们没有选择的机会。新的一年就这样开始了!一切都这么美好!俩孩子难得都在家在享受温暖的被窝儿。那是属于宝贝们久违的幸福时光。感恩我最爱的亲人、感恩我认识的人,和认识我的人。一切美好都将伴随着幸福的人。新的一年对一些微笑,多一些幸福!2021年注定是美好的,是收获的,也更是自己不断成长、不断扩容的开始。
- 元宵节活动
湘子_5b16
2019-2-19号深圳新东方烹饪学校组织了一场非常有意义的元宵节活动~即每人发30块代金券,用于购买其它班级元宵节展出的食品。听起来好诱人啊,我们可以买中餐班的泡椒凤爪,烧烤,火锅,东北夹馍饼,西餐的西式烩饭,BBQ烤全翅,三明治,法式烤土豆,香煎墨鱼丸,炸鸡米花,海草寿丝,鱼仔酱寿丝,西点班的小点心,奶茶,饼干,蛋糕,居然还有北京的冰糖胡芦…看到这么多花样多,品种多,又美味的东西,怎能不叫人垂
- Python和R均方根误差平均绝对误差算法模型
亚图跨际
Python交叉知识R回归模型误差指标归一化均方根误差生态状态指标神经网络成本误差气体排放气候模型多项式拟合
要点回归模型误差评估指标归一化均方根误差生态状态指标神经网络成本误差计算气体排放气候算法模型Python误差指标均方根误差和平均绝对误差均方根偏差或均方根误差是两个密切相关且经常使用的度量值之一,用于衡量真实值或预测值与观测值或估计值之间的差异。估计器θ^\hat{\theta}θ^相对于估计参数θ\thetaθ的RMSD定义为均方误差的平方根:RMSD(θ^)=MSE(θ^)=E((θ^−θ
- 为何马皇后送给刘伯温“一梨两枣”后刘伯温就告老还乡了?
薛白袍
传说大明王朝建立以后,一次,马皇后送刘伯温一梨两枣,劝他早早离开朝廷这是非之地。这又是一个用民间故事的方式来琢磨皇帝家的事情,就好像两个老农在地头猜测皇帝家每天都吃好吃的,天天烙饼卷鸡蛋一样。关键是马皇后劝刘伯温早早离的主意,也没起到什么作用,刘伯温告老还乡,回到青田老家。没过多久就因为胡惟庸告他想把自己的墓地建在风水宝地,老朱没说啥,刘伯温心生惶恐,赶紧回到京城,在朱元璋的眼皮子底下待到病重,才
- 人的欲望
天高海阔_2a59
今天我早晨8点就来到了静雅山庄,觉得太早了会影响到老师,我在外面路边坐了一会,当时心里很想去那个绿色的房间,哪怕十分钟,让我能有一种心灵上的安宁,终于在八点半,我走到门前,按响门铃,马上胡老师就来开门了,我有点歉疚的说我来早了,胡老师说刚刚好。我发现不管自己的心情多糟糕,听胡老师说完话,就有一种登泰山君临天下的感觉,所有的事都是那么微不足道。我说了我今天焦虑的原因,和胡老师交流,这时高姐来了,她很
- 平平无奇的逃命小天才carry全场,李春来凭啥全剧血条最长?
娱史通鉴
如果问我,最近印象最深刻的角色是哪个?我一定会说——李春来!刚刚收官的《龙岭迷窟》以豆瓣8.3分的高口碑持续发酵,如果你跟上潮流看了这部剧,一定会知道这个胆小的农民是谁。本来是冲着《鬼吹灯》系列的好口碑点开了这部剧,却万万没想到,竟然被一个在原著里出场几章就领盒饭的农民圈了粉;也万万没想到,胡明饰演的李春来成了新一届快乐源泉。作为胆小贪财的农民,李春来的出场就诠释了他的“怂”,以马大胆为首的古蓝十
- python数据分析知识点大全
编程零零七
python数据分析python开发语言python数据分析数据分析知识点大全python数据分析知识点python教程python基础
Python数据分析知识点大全可以归纳为以下几个主要方面:一、基础概念与目的数据分析定义:数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息和形成结论,对数据加以详细研究和概括总结的过程。其目的在于从数据中挖掘规律、验证猜想、进行预测。Python在数据分析中的优势:Python因其易学性、快速开发、丰富的扩展库(如NumPy、Pandas等)和成熟的框架,成为数据分析领域的
- 历经靳东、阮经天,胡八一的大旗被潘粤明扛起,摸金宇宙即将成形
生如稗草
鬼吹灯系列网剧「龙岭迷窟」你最近看了没有?这段时间一直在热播的「鬼吹灯之龙岭迷窟」而这一次,潘粤明抗起了胡八一的大旗。其实“企鹅”自从签下了“鬼吹灯”全部8本的版权之后,这应该是第4部上映的鬼吹灯系列网剧了,而这4部上映的鬼吹灯网剧却有不同的主角,比如当年的「精绝古城」,第1次出演胡八一的是靳东,当时的「精绝古城」有口碑有播放量,但是为什么现在的胡八一却成了潘粤明?客观来讲,大部分的中国人都有先入
- Chat GPT带来的几点思考
淡定的胡萝卜
OpenAI公司推出的ChatGPT引起了广泛关注,网上出现各类专家开始预测随着ChatGDP的普及,将会有哪些行业的人面临失业,引发人们的焦虑。不可否认它会给我们的教育行业、媒体行业、学术界等众多行业产生影响,面对这些影响,我们该如何看待呢?近期我阅读了不少相关文章,引发的几点思考,想与大家分享。ChatGPT将会倒逼传统教育的改革。中国传统教育是教师对知识点的传授、学生对知识点的掌握,不仅量多
- 演员胡歌的小人物情怀:观《南方车站的聚会》有感
心安家
是什么让演员胡歌一改以往正义的英雄形象,堕落成为亡命徒,通缉犯呢?新电影《南方车站的聚会》:胡歌以主演身份登场,饰演仓皇逃命的罪犯周泽农,一个彻头彻尾的小人物形象,得知自己被举报抓捕后会有30万的悬赏金,便想方设法给老婆传递消息,希望5年未见的老婆去主动举报自己,给家人争取最后的活命钱,真的是一笔拿命换钱的交易。正是这个亡命之徒心中对家人仅存的一丝善念,打动了胡歌的内心,因为胡歌和周泽农一样,总在
- 数据分析-24-时间序列预测之基于keras的VMD-LSTM和VMD-CNN-LSTM预测风速
皮皮冰燃
数据分析数据分析
文章目录1普通的LSTM模型1.1数据重采样1.2数据标准化1.3切分窗口1.4划分数据集1.5建立模型1.6预测效果2VMD-LSTM模型2.1VMD分解时间序列2.2对每一个IMF建立LSTM模型2.2.1IMF1—LSTM2.2.2IMF2-LSTM2.2.3统一代码2.3评估效果3CNN-LSTM模型3.1数据预处理3.2建立模型3.3效果预测4VMD-CNN-LSTM模型4.1VMD分解
- 2019年7月18日朱彬语的观察日志 - 草稿
ic班
今天彬语在老师的引导下选择了八大行星图卡配对的复习工作本次主要学习(木星,土星,地球)的名称,这份工作主要培养孩子的观察能力、专注力以及八大行星名称的学习。在这周周一彬语开始做八大行星的图卡配对,彬语在老师的提示下,就已经能顺利准确的完成,接着在和老师的讨论中,彬语拿起了地球说到“这是地球,有人住”,接着指着木星和土星的图卡分别说“这是最大的”“它有一个游泳圈”……那我们就先学习“地球,木星,土星
- 大数据毕业设计hadoop+spark+hive知识图谱租房数据分析可视化大屏 租房推荐系统 58同城租房爬虫 房源推荐系统 房价预测系统 计算机毕业设计 机器学习 深度学习 人工智能
2401_84572577
程序员大数据hadoop人工智能
做了那么多年开发,自学了很多门编程语言,我很明白学习资源对于学一门新语言的重要性,这些年也收藏了不少的Python干货,对我来说这些东西确实已经用不到了,但对于准备自学Python的人来说,或许它就是一个宝藏,可以给你省去很多的时间和精力。别在网上瞎学了,我最近也做了一些资源的更新,只要你是我的粉丝,这期福利你都可拿走。我先来介绍一下这些东西怎么用,文末抱走。(1)Python所有方向的学习路线(
- 数字化供应链架构、全景管理、全流程贯通整体解决方案:供应链管理就是利用管理工具、IT技术将企业引入外部资源的过程精细化、标准化管理,实现高效益低成本运营。
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数字化转型数据治理主数据数据仓库智能制造数字工厂制造业数字化转型工业互联网供应链数字仓储智慧物流智慧仓储物流园区架构大数据
数字化供应链架构、全景管理、全流程贯通方案数字化供应链架构、全景管理、全流程贯通方案项目背景与目标供应链管理现状及挑战数字化供应链架构概念及优势全景管理与全流程贯通目标预期成果与效益智能管理机制建设需求预测与智能分析应用合同管理智能化提升举措仓储管理自动化和机器人技术应用物流配送优化策略周边系统整合与数据贯通现有系统梳理及评估报告数据接口标准制定和实施计划流程对接和数据交互机制设计监控和报警机制完
- Linux的Initrd机制
被触发
linux
Linux 的 initrd 技术是一个非常普遍使用的机制,linux2.6 内核的 initrd 的文件格式由原来的文件系统镜像文件转变成了 cpio 格式,变化不仅反映在文件格式上, linux 内核对这两种格式的 initrd 的处理有着截然的不同。本文首先介绍了什么是 initrd 技术,然后分别介绍了 Linux2.4 内核和 2.6 内核的 initrd 的处理流程。最后通过对 Lin
- maven本地仓库路径修改
bitcarter
maven
默认maven本地仓库路径:C:\Users\Administrator\.m2
修改maven本地仓库路径方法:
1.打开E:\maven\apache-maven-2.2.1\conf\settings.xml
2.找到
 
- XSD和XML中的命名空间
darrenzhu
xmlxsdschemanamespace命名空间
http://www.360doc.com/content/12/0418/10/9437165_204585479.shtml
http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9203621
http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9204337
http://www.cn
- Java 求素数运算
周凡杨
java算法素数
网络上对求素数之解数不胜数,我在此总结归纳一下,同时对一些编码,加以改进,效率有成倍热提高。
第一种:
原理: 6N(+-)1法 任何一个自然数,总可以表示成为如下的形式之一: 6N,6N+1,6N+2,6N+3,6N+4,6N+5 (N=0,1,2,…)
- java 单例模式
g21121
java
想必单例模式大家都不会陌生,有如下两种方式来实现单例模式:
class Singleton {
private static Singleton instance=new Singleton();
private Singleton(){}
static Singleton getInstance() {
return instance;
}
- Linux下Mysql源码安装
510888780
mysql
1.假设已经有mysql-5.6.23-linux-glibc2.5-x86_64.tar.gz
(1)创建mysql的安装目录及数据库存放目录
解压缩下载的源码包,目录结构,特殊指定的目录除外:
- 32位和64位操作系统
墙头上一根草
32位和64位操作系统
32位和64位操作系统是指:CPU一次处理数据的能力是32位还是64位。现在市场上的CPU一般都是64位的,但是这些CPU并不是真正意义上的64 位CPU,里面依然保留了大部分32位的技术,只是进行了部分64位的改进。32位和64位的区别还涉及了内存的寻址方面,32位系统的最大寻址空间是2 的32次方= 4294967296(bit)= 4(GB)左右,而64位系统的最大寻址空间的寻址空间则达到了
- 我的spring学习笔记10-轻量级_Spring框架
aijuans
Spring 3
一、问题提问:
→ 请简单介绍一下什么是轻量级?
轻量级(Leightweight)是相对于一些重量级的容器来说的,比如Spring的核心是一个轻量级的容器,Spring的核心包在文件容量上只有不到1M大小,使用Spring核心包所需要的资源也是很少的,您甚至可以在小型设备中使用Spring。
 
- mongodb 环境搭建及简单CURD
antlove
WebInstallcurdNoSQLmongo
一 搭建mongodb环境
1. 在mongo官网下载mongodb
2. 在本地创建目录 "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\db"
3. 运行mongodb服务 [mongod.exe --dbpath "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\
- 数据字典和动态视图
百合不是茶
oracle数据字典动态视图系统和对象权限
数据字典(data dictionary)是 Oracle 数据库的一个重要组成部分,这是一组用于记录数据库信息的只读(read-only)表。随着数据库的启动而启动,数据库关闭时数据字典也关闭 数据字典中包含
数据库中所有方案对象(schema object)的定义(包括表,视图,索引,簇,同义词,序列,过程,函数,包,触发器等等)
数据库为一
- 多线程编程一般规则
bijian1013
javathread多线程java多线程
如果两个工两个以上的线程都修改一个对象,那么把执行修改的方法定义为被同步的,如果对象更新影响到只读方法,那么只读方法也要定义成同步的。
不要滥用同步。如果在一个对象内的不同的方法访问的不是同一个数据,就不要将方法设置为synchronized的。
- 将文件或目录拷贝到另一个Linux系统的命令scp
bijian1013
linuxunixscp
一.功能说明 scp就是security copy,用于将文件或者目录从一个Linux系统拷贝到另一个Linux系统下。scp传输数据用的是SSH协议,保证了数据传输的安全,其格式如下: scp 远程用户名@IP地址:文件的绝对路径
- 【持久化框架MyBatis3五】MyBatis3一对多关联查询
bit1129
Mybatis3
以教员和课程为例介绍一对多关联关系,在这里认为一个教员可以叫多门课程,而一门课程只有1个教员教,这种关系在实际中不太常见,通过教员和课程是多对多的关系。
示例数据:
地址表:
CREATE TABLE ADDRESSES
(
ADDR_ID INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
STREET VAR
- cookie状态判断引发的查找问题
bitcarter
formcgi
先说一下我们的业务背景:
1.前台将图片和文本通过form表单提交到后台,图片我们都做了base64的编码,并且前台图片进行了压缩
2.form中action是一个cgi服务
3.后台cgi服务同时供PC,H5,APP
4.后台cgi中调用公共的cookie状态判断方法(公共的,大家都用,几年了没有问题)
问题:(折腾两天。。。。)
1.PC端cgi服务正常调用,cookie判断没
- 通过Nginx,Tomcat访问日志(access log)记录请求耗时
ronin47
一、Nginx通过$upstream_response_time $request_time统计请求和后台服务响应时间
nginx.conf使用配置方式:
log_format main '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" ''$status $body_bytes_sent "$http_r
- java-67- n个骰子的点数。 把n个骰子扔在地上,所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n,打印出S的所有可能的值出现的概率。
bylijinnan
java
public class ProbabilityOfDice {
/**
* Q67 n个骰子的点数
* 把n个骰子扔在地上,所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n,打印出S的所有可能的值出现的概率。
* 在以下求解过程中,我们把骰子看作是有序的。
* 例如当n=2时,我们认为(1,2)和(2,1)是两种不同的情况
*/
private stati
- 看别人的博客,觉得心情很好
Cb123456
博客心情
以为写博客,就是总结,就和日记一样吧,同时也在督促自己。今天看了好长时间博客:
职业规划:
http://www.iteye.com/blogs/subjects/zhiyeguihua
android学习:
1.http://byandby.i
- [JWFD开源工作流]尝试用原生代码引擎实现循环反馈拓扑分析
comsci
工作流
我们已经不满足于仅仅跳跃一次,通过对引擎的升级,今天我测试了一下循环反馈模式,大概跑了200圈,引擎报一个溢出错误
在一个流程图的结束节点中嵌入一段方程,每次引擎运行到这个节点的时候,通过实时编译器GM模块,计算这个方程,计算结果与预设值进行比较,符合条件则跳跃到开始节点,继续新一轮拓扑分析,直到遇到
- JS常用的事件及方法
cwqcwqmax9
js
事件 描述
onactivate 当对象设置为活动元素时触发。
onafterupdate 当成功更新数据源对象中的关联对象后在数据绑定对象上触发。
onbeforeactivate 对象要被设置为当前元素前立即触发。
onbeforecut 当选中区从文档中删除之前在源对象触发。
onbeforedeactivate 在 activeElement 从当前对象变为父文档其它对象之前立即
- 正则表达式验证日期格式
dashuaifu
正则表达式IT其它java其它
正则表达式验证日期格式
function isDate(d){
var v = d.match(/^(\d{4})-(\d{1,2})-(\d{1,2})$/i);
if(!v) {
this.focus();
return false;
}
}
<input value="2000-8-8" onblu
- Yii CModel.rules() 方法 、validate预定义完整列表、以及说说验证
dcj3sjt126com
yii
public array rules () {return} array 要调用 validate() 时应用的有效性规则。 返回属性的有效性规则。声明验证规则,应重写此方法。 每个规则是数组具有以下结构:array('attribute list', 'validator name', 'on'=>'scenario name', ...validation
- UITextAttributeTextColor = deprecated in iOS 7.0
dcj3sjt126com
ios
In this lesson we used the key "UITextAttributeTextColor" to change the color of the UINavigationBar appearance to white. This prompts a warning "first deprecated in iOS 7.0."
Ins
- 判断一个数是质数的几种方法
EmmaZhao
Mathpython
质数也叫素数,是只能被1和它本身整除的正整数,最小的质数是2,目前发现的最大的质数是p=2^57885161-1【注1】。
判断一个数是质数的最简单的方法如下:
def isPrime1(n):
for i in range(2, n):
if n % i == 0:
return False
return True
但是在上面的方法中有一些冗余的计算,所以
- SpringSecurity工作原理小解读
坏我一锅粥
SpringSecurity
SecurityContextPersistenceFilter
ConcurrentSessionFilter
WebAsyncManagerIntegrationFilter
HeaderWriterFilter
CsrfFilter
LogoutFilter
Use
- JS实现自适应宽度的Tag切换
ini
JavaScripthtmlWebcsshtml5
效果体验:http://hovertree.com/texiao/js/3.htm
该效果使用纯JavaScript代码,实现TAB页切换效果,TAB标签根据内容自适应宽度,点击TAB标签切换内容页。
HTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"
- Hbase Rest API : 数据查询
kane_xie
RESThbase
hbase(hadoop)是用java编写的,有些语言(例如python)能够对它提供良好的支持,但也有很多语言使用起来并不是那么方便,比如c#只能通过thrift访问。Rest就能很好的解决这个问题。Hbase的org.apache.hadoop.hbase.rest包提供了rest接口,它内嵌了jetty作为servlet容器。
启动命令:./bin/hbase rest s
- JQuery实现鼠标拖动元素移动位置(源码+注释)
明子健
jqueryjs源码拖动鼠标
欢迎讨论指正!
print.html代码:
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta http-equiv=Content-Type content="text/html;charset=utf-8">
<title>发票打印</title>
&l
- Postgresql 连表更新字段语法 update
qifeifei
PostgreSQL
下面这段sql本来目的是想更新条件下的数据,可是这段sql却更新了整个表的数据。sql如下:
UPDATE tops_visa.visa_order
SET op_audit_abort_pass_date = now()
FROM
tops_visa.visa_order as t1
INNER JOIN tops_visa.visa_visitor as t2
ON t1.
- 将redis,memcache结合使用的方案?
tcrct
rediscache
公司架构上使用了阿里云的服务,由于阿里的kvstore收费相当高,打算自建,自建后就需要自己维护,所以就有了一个想法,针对kvstore(redis)及ocs(memcache)的特点,想自己开发一个cache层,将需要用到list,set,map等redis方法的继续使用redis来完成,将整条记录放在memcache下,即findbyid,save等时就memcache,其它就对应使用redi
- 开发中遇到的诡异的bug
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今天我们服务器组遇到个问题:
我们的服务是从Kafka里面取出数据,然后把offset存储到ssdb中,每个topic和partition都对应ssdb中不同的key,服务启动之后,每次kafka数据更新我们这边收到消息,然后存储之后就发现ssdb的值偶尔是-2,这就奇怪了,最开始我们是在代码中打印存储的日志,发现没什么问题,后来去查看ssdb的日志,才发现里面每次set的时候都会对同一个key