ewerdwd
ewerdwd

百元运动耳机推荐哪款、百元运动蓝牙耳机推荐2024

百元运动耳机推荐哪款、百元运动蓝牙耳机推荐2024_第1张图片

无论你喜欢跑步、健身、骑行还是瑜伽等等，一款好的运动耳机都能够让你在运动过程中享受音乐的陪伴，让运动不再枯燥。因此，运动耳机也成为了运动伴侣不可或缺的装备。在本文中，我将为大家介绍几款非常适合运动的耳机，并对这几款耳机进行全方位的解读。希望能够为大家提供一些参考。

1、西圣开放式耳机

-推荐指数：★★★★★

-官方售价：199¥

西圣开放式耳机推向市场短短几个月的时间，就已经吸引了无数运动达人、数码达人的热爱，销量一路高涨，常常断货预售，而且好评率高达98%以上，并且获得了众多专业测评师的高度评价。这一切的成绩离不开西圣团队的孜孜不倦的追求。

百元运动耳机推荐哪款、百元运动蓝牙耳机推荐2024_第2张图片

西圣Olite不会封闭耳朵，使用户能够更自然地感知周围环境的声音，提高使用时的安全性，特别适合在需要保持警觉的场合使用，如步行、骑行等。

西圣以极度苛刻的品控标准打造每一款产品，追求完美到无可挑剔的程度，从选材用料开始，西圣亲临数百家供应商，只选择进口级顶级材料，而且比普通的开放式耳机多一倍的严格检测工序，确保品质和做工完美无缺，可谓无可挑剔！

百元运动耳机推荐哪款、百元运动蓝牙耳机推荐2024_第3张图片

西圣Olite在舒适度方面为了有更好的佩戴体验，耳机的所有的选材配料均来自国际大厂，耳机机身采用了婴用品级的高活性纳米硅胶材质包裹，这种材料不仅具有非常亲肤的触感，还具备出色的耐久性，佩戴几乎无感化，这种材质一般出现在千元级高端耳机，而西圣耳机Olite以不到两百的售价，将这种专业级舒适性带给了广大用户，无论是音乐爱好者还是专业用户，西圣Olite都能满足对舒适性的苛刻要求。

配置方面，拥有蓝牙5.3芯片、5级防水等级、匹配双麦Enc通话降、支持60ms赛事级低延时、还可以提供54小时超长续航能力，即使是重度运动爱好者也完全能够满足！

2、韶 音 O pen Mo ve开放式耳机

-推荐指数：★★★

-官方售价：599¥

百元运动耳机推荐哪款、百元运动蓝牙耳机推荐2024_第4张图片

这款OpenMove是韶音主打入门级产品，600价位里有着很不错的表现。耳机整体造型非常纤细，符合人体工程学的设计，佩戴上耳非常稳固。

音质上，采用了PremiunmPitch™2.0技术，音质表现优秀，有着很不错的听感表现。另外耳机防水具备IP55级，虽说防水等级不高，但是雨滴汗流也是足够应付的，蓝牙是5.1芯片，整个耳机的性价比不错，想要入手韶音的可以看看这款。

3、 华 为 fre elace pr o挂脖式蓝牙耳机

-推荐指数：★★★

-官方售价：379¥

百元运动耳机推荐哪款、百元运动蓝牙耳机推荐2024_第5张图片

华为FreeLace Pro无线耳机外观大致延续了前代FreeLace的设计，耳机集成了按键和触摸两种操作方式。耳塞采用出色的人体工程学设计，佩戴稳定性、密闭性和舒适度都非常出色。带耳翼的耳塞套设计更加适合长时间佩戴。这款耳机非常稳定，戴在耳朵上，无论是跑步还是走路，耳机都不会掉下来。关键是戴着非常舒适，耳机的设计非常科学，不会刺激耳朵内部，也不会让耳朵感到疼痛。总之，华为FreeLace Pro无线耳机是一款非常实用的运动耳机。

4、B ose 大鲨 运动耳机

-推荐指数：★★★

-官方售价：1399¥

百元运动耳机推荐哪款、百元运动蓝牙耳机推荐2024_第6张图片

Bose这个品牌其实一直都是偏向运动的，无论你是为狂热运动达人，还是为健身新手选择礼物，Bose运动耳塞都是理想的健身伴侣。Bose运动耳塞具有IPX4级别的防汗防泼溅功能，搭配三种尺寸的StayHear Max耳塞，以及五小时的电池寿命，可为用户在运动的过程中提供源源不断的动力。

5、西圣Fit开放式耳机

-推荐指数：★★★★

-官方售价：99¥

百元运动耳机推荐哪款、百元运动蓝牙耳机推荐2024_第7张图片

这款是只需要2位数，拥有绝对的性价比，这款西圣Fit耳机只有9.5g的轻巧，佩戴上耳非常轻巧舒适，而且佩戴稳固基本没什么压力感。音质方面采用SurroundWave™ 3D音场技术音质实现了声音细节的真实还原，听感绝对的丰富，音质和舒适度处理表现，可以说是2位数价位里仅有的一款。

配置方面，耳机采用了蓝牙5.3芯片，保证更快的连接速度和更低的延迟，而且性能更加强大，抗干扰性能更佳。它的单次续航达到了8个小时，加上充电仓一共28小时，保证你长时间地使用无忧。对于预算不足或学生党，西圣Fit则是在百元价位中，能够提供性价比最高的开放式耳机，毫不含糊，值得闭着眼买入！

你可能感兴趣的:(模拟退火算法,散列表,随机森林)

  • 数据结构之哈希表 X同学的开始 数据结构数据结构散列表
    哈希表(散列表)出现的原因在顺序表中查找时，需要从表头开始，依次遍历比较a[i]与key的值是否相等，直到相等才返回索引i；在有序表中查找时，我们经常使用的是二分查找，通过比较key与a[i]的大小来折半查找，直到相等时才返回索引i。最终通过索引找到我们要找的元素。但是，这两种方法的效率都依赖于查找中比较的次数。我们有一种想法，能不能不经过比较，而是直接通过关键字key一次得到所要的结果呢？这时，
  • Redis的持久化和高可用性 小辛学西嘎嘎 redis数据库缓存
    目录一、淘汰策略1、背景2、淘汰策略二、持久化1、背景2、fork进程写时复制机制3、Redis持久化方式1、aof2、rdb三、高可用1、主从复制2、Redis哨兵模式3、Rediscluster集群一、淘汰策略1、背景首先Redis是一个内存数据库，将所有数据存放在内存中，通过对K值进行hash后存储在散列表中。有一个小问题Redis数据库占96G，但为什么最终占满只有48G呢。因为中间有个过
  • 哈希表 and 算法 (笑)z 算法散列表哈希算法
    哈希表：哈希表（Hashtable），也被称为散列表，是一种根据关键码值（Keyvalue）而直接进行访问的数据结构。它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数被称为散列函数或哈希函数，而存放记录的数组则被称为散列表或哈希表。哈希表的优点查找速度快：哈希表通过哈希函数直接定位到数组中的位置，因此查找速度非常快，时间复杂度接近O(1)。插入和删除操作方便：由于哈希表
  • Java 使用 Redis lly202406 开发语言
    Java使用Redis1.引言Redis是一个开源的高性能键值对数据库。它支持多种类型的数据结构，如字符串、列表、集合、散列表等，适用于多种场景，如缓存、消息队列等。Java是一种广泛使用的编程语言，它在企业级应用中有着广泛的应用。在Java应用中，使用Redis可以提高数据访问速度，减轻数据库的压力。本文将介绍如何在Java应用中使用Redis。2.准备工作在开始使用Redis之前，需要确保已经
  • 《机器学习》—— XGBoost（xgb.XGBClassifier） 分类器 张小生180 机器学习人工智能
    文章目录一、XGBoost分类器的介绍二、XGBoost（xgb.XGBClassifier）分类器与随机森林分类器（RandomForestClassifier）的区别三、XGBoost（xgb.XGBClassifier）分类器代码使用示例一、XGBoost分类器的介绍XGBoost分类器是一种基于梯度提升决策树（GradientBoostingDecisionTree，GBDT）的集成学习算
  • Java 使用 Redis wjs2024 开发语言
    Java使用Redis1.引言Redis是一个开源的高性能键值对数据库。它支持多种类型的数据结构，如字符串、列表、集合、散列表等，适用于多种场景，如缓存、消息队列等。Java是一种广泛使用的编程语言，因此在Java应用程序中使用Redis成为许多开发者的首选。2.准备工作在开始使用Java操作Redis之前，需要确保已经安装了Redis服务器，并且有Java开发环境。同时，需要添加Redis的Ja
  • 2024国赛数学建模-模拟火算法（MATLAB 实现) V建模忠哥V 2024国赛数学建模算法matlab
    模拟退火算法1.1算法原理模拟退火算法的基本思想是从一给定解开始,从邻域中随机产生另一个解,接受Metropolis准则允许目标函数在有限范围内变坏,它由一控制参数t决定,其作用类似于物理过程中的温度T,对于控制参数的每一取值,算法持续进行“产生—判断—接受或舍去”的迭代过程,对应着固体在某一恒定温度下的趋于热平衡的过程,当控制参数逐渐减小并趋于0时,系统越来越趋于平衡态,最后系统状态对应于优化问
  • 面试：说一下HashMap的底层实现原理，我懵了 一只程序猿哟
    哈希表（hashtable）也叫散列表，是一种非常重要的数据结构，应用场景及其丰富，许多缓存技术（比如memcached）的核心其实就是在内存中维护一张大的哈希表，而HashMap的实现原理也常常出现在各类的面试题中，重要性可见一斑。本文会对java集合框架中的对应实现HashMap的实现原理进行讲解，然后会对JDK7的HashMap源码进行分析（JDK8会有所不同，需要了解的可自行阅读JDK8的
  • 哈希表算法详解 真的没事鸭 数据结构与算法散列表算法哈希算法
    哈希表哈希表（Hashtable，也叫散列表），是根据关键码值(Keyvalue)而直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做哈希函数，存放记录的数组叫做哈希表。给定表M，存在函数f(key)，对任意给定的关键字值key，代入函数后若能得到包含该关键字的记录在表中的地址，则称表M为哈希（Hash）表，函数f(key)为哈希(H
  • 加州房价--决策树与随机森林 一把年纪学编程 五决策树随机森林机器学习
    需要新装包'''decisionTree写在前面要安装http://www.graphviz.org/download/测试是否安装成功dot-version修改环境变量pipinstallgraphviz提示：Successfullyinstalledgraphviz-0.20pipinstallpydotplus'''#===================================im
  • 数学建模强化宝典（7）模拟退火算法 IT 青年 建模强化栈数学建模模拟退火算法编程
    前言模拟退火算法（SimulatedAnnealing,SA）是一种基于概率的全局优化算法，它模拟了固体退火过程中的物理现象，通过随机搜索和概率接受机制来寻找问题的全局最优解。以下是对模拟退火算法的详细解析：一、算法起源与背景起源：模拟退火算法的思想最早由N.Metropolis等人在1953年提出，用于研究粒子在金属中的退火过程。1983年，S.Kirkpatrick等人成功地将这一思想引入到组
  • Spark MLlib模型训练—回归算法 Random forest regression 不二人生 SparkML实战spark-ml回归随机森林
    SparkMLlib模型训练—回归算法Randomforestregression随机森林回归(RandomForestRegression)是一种集成学习方法，通过结合多个决策树的预测结果来提升模型的准确性和稳健性。相较于单一的决策树模型，随机森林通过随机采样和多棵树的集成，减少了模型的方差，从而在处理复杂数据集时展现出更好的性能。本文将详细介绍随机森林回归的原理、实现方法、应用场景，并通过Sc
  • Python中sklearn实现随机森林RF回归与变量重要性影响程度排序分析 疯狂学习GIS
      本文详细介绍在Python中，实现随机森林（RandomForest，RF）回归与变量重要性分析、排序的代码编写与分析过程。其中，关于基于MATLAB实现同样过程的代码与实战，大家可以点击查看这篇博客1（https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article/details/114806478）。  本文分为两部分，第一部分为代码的分段讲解，第二部分为完
  • 哈希（C语言） 写代码的大学生 哈希算法c语言算法
    文章目录1.数据结构——哈希表1.1哈希表的工作原理1.2哈希表的代码实现2.哈希算法2.1哈希算法介绍2.2C语言实现示例本文介绍一个常用的算法——哈希算法，哈希算法依赖于哈希表来实现，首先我会介绍一下哈希表，并在哈希表的基础上衍生出哈希算法。1.数据结构——哈希表哈希表（hashtable），又称散列表，它通过建立键key与值value之间的映射，实现高效的元素查询。具体而言，我们向哈希表中输
  • 数据结构和数据类型简介 Y小星 java数据结构
    一、概念数据结构：计算机存储、组织数据的方式。数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。通常情况下，精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。数据结构往往同高效的检索算法和索引技术有关。数据类型：在数据结构中的定义是一个值的集合以及定义在这个值集上的一组操作。二、分类数据结构：数组、栈、队列、链表、树、图、堆、散列表等。数据类型：基本数据类型（byte、short、int
  • 机器学习基础（四）——决策树与随机森林 Bayesian小孙 机器学习基础决策树机器学习随机森林
    决策树与随机森林文章目录决策树与随机森林一、知识概要（一）二、决策树使用的算法三、sklearn决策树API四、决策树的案例1.数据清洗2.特征工程3.调用决策树API五、集成学习方法-随机森林1.知识概要（二）2.集成学习API3.随机森林的案例importpandasaspdfromsklearn.feature_extractionimportDictVectorizerfromsklear
  • 机器学习 之 决策树与随机森林的实现 SEVEN-YEARS 机器学习决策树随机森林
    引言随着互联网技术的发展，垃圾邮件过滤已成为一项重要的任务。机器学习技术，尤其是决策树和随机森林，在解决这类问题时表现出色。本文将介绍随机森林的基本概念，并通过一个具体的案例——筛选垃圾电子邮件——来展示随机森林的实际应用。随机森林简介随机森林是一种基于决策树的集成学习方法，它通过构建多个决策树并综合它们的预测结果来提高准确性和防止过拟合。随机森林的工作原理主要包括以下几个步骤：自助采样：从原始数
  • 每天一个数据分析题（五百零五）- 提升方法 跟着紫枫学姐学CDA 数据分析题库数据分析
    提升方法（Boosting），是一种可以用来减小监督式学习中偏差的机器学习算法。基于Boosting的集成学习，其代表算法不包括？A.AdaboostB.GBDTC.XGBOOSTD.随机森林数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习，可视化，机器学习，Spark八个方向的专项练习题库，数据
  • 每天一个数据分析题（五百零六）- 装袋方法 跟着紫枫学姐学CDA 数据分析数据挖掘
    装袋方法(bagging)也叫做bootstrapaggregating,是在原始数据集有放回地重采样S次后得到新数据集的一种技术，其代表算法有？A.AdaboostB.GBDTC.XGBOOSTD.随机森林数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习，可视化，机器学习，Spark八个方向的专
  • 【数据结构】LRU缓存 游向大厂的咸鱼 浅谈C++数据结构缓存
    LRU缓存LRU（LeastRecentlyUsed，最近最少使用）缓存是一种缓存淘汰策略，用于管理缓存中数据的存储和淘汰。LRU缓存会优先淘汰最近最少使用的数据，以便为新数据腾出空间。它通常用于提高应用程序的性能，通过缓存常用的数据来减少对磁盘或数据库的访问次数。LRU缓存的基本原理缓存：LRU缓存通过一个数据结构（通常是字典或散列表）来存储缓存中的数据。数据可以通过键值对的形式存储和访问。淘汰
  • 随机森林（Random Forest）VS 提升树（Boosting Trees） 高大黑白涂鸦 随机森林boosting算法机器学习人工智能
    随机森林（RandomForest）和提升树（BoostingTrees）都是常见的机器学习算法，它们都基于决策树，但使用的策略和目标不同。随机森林（RandomForest）通俗的类比：想象你有一个班级里的多位老师（决策树），你让他们每个人都独立地给出意见（预测）。每个老师的意见可能不完全一致，因为他们对问题的理解和方法不同。然后，你把所有老师的意见汇总，得到一个“班级意见”的结果。优点：减少过
  • 代谢组数据分析（十八）：随机森林构建代谢组诊断模型 生信学习者2 代谢组分析数据分析随机森林数据挖掘
    介绍使用随机森林算法和LASSO特征选择构建了一种胃癌（GC）诊断预测模型。参与者（队列1，n=426）通过随机分层抽样分为发现数据集（n=284）和测试集（n=142）。接下来，在发现数据集上执行LASSO回归，以选择能够识别胃癌患者的较少数量的特征。我们将L1约束的系数设置为0.01，并根据10,000次随机交叉验证的平均误分类误差选择了十个非零系数的特征。在发现数据集上使用引导聚合方法训练了
  • 学习笔记---哈希表 大鹏84 学习笔记散列表
    哈希表哈希函数哈希的过程中需要使用哈希函数进行计算。哈希函数是一种映射关系，根据数据的关键词key，通过一定的函数关系，计算出该元素存储位置的函数。表示为：address=H[key]参考:哈希函数-CSDN博客哈希表参考资料参考:哈希表-OIWiki(oi-wiki.org)模板与实例散列表inth[N],e[N],ne[N],idx;//向哈希表中插入一个数voidinsert(intx){i
  • matlab模拟退火算法 孺子牛 for world matlab模拟退火算法开发语言
    在MATLAB中实现退火算法（也称为模拟退火算法，SimulatedAnnealing,SA）通常涉及几个关键步骤：初始化系统状态、定义能量函数（或成本函数）、模拟退火过程（包括温度下降和状态转移）、以及判断是否达到停止条件。function[best_state,best_energy]=simulatedAnnealing(initial_state,energyFunction,parame
  • 《菜菜的机器学习sklearn课堂》随机森林应用泛化误差调参实例 2401_83977689 程序员机器学习sklearn随机森林
    clf=DecisionTreeClassifier()clf_s=cross_val_score(clf,wine.data,wine.target,cv=10)plt.plot(range(1,11),rfc_s,label=“RandomForest”)plt.plot(range(1,11),clf_s,label=“DecisionTree”)plt.legend()plt.show()
  • python库——sklearn的关键组件和参数设置 零 度° pythonpythonsklearn
    文章目录模型构建线性回归逻辑回归决策树分类器随机森林支持向量机K-近邻模型评估交叉验证性能指标特征工程主成分分析标准化和归一化scikit-learn，简称sklearn，是Python中一个广泛使用的机器学习库，它建立在NumPy、SciPy和Matplotlib这些科学计算库之上。sklearn提供了简单而有效的工具来进行数据挖掘和数据分析。我们将介绍sklearn中一些关键组件的参数设置。模
  • 决策树与随机森林：比较与应用场景分析 范范0825 决策树随机森林算法
    决策树与随机森林：比较与应用场景分析引言决策树和随机森林是机器学习中广泛使用的两种算法，因其简单性和强大的功能而被广泛采用。决策树是一种树形结构的决策模型，易于理解和解释。随机森林则是通过集成多棵决策树来提高预测性能的模型。在本文中，我们将深入比较决策树与随机森林，探讨它们的工作原理、优缺点、应用场景，并通过具体的代码示例展示如何在实际问题中应用这些算法。目录决策树概述决策树的定义决策树的构建决策
  • matlab实现模拟退火算法 孺子牛 for world matlab模拟退火算法算法
    模拟退火算法（SimulatedAnnealing,SA）是一种通用概率优化算法，用于在给定的大搜索空间内寻找问题的近似全局最优解。该算法灵感来源于物理学中固体物质的退火过程，其中温度逐渐降低，粒子逐渐趋于能量最低状态。在MATLAB中实现模拟退火算法，我们首先需要定义目标函数（即我们需要最小化的能量或成本函数），然后设定算法的参数，如初始温度、降温速率、内循环次数（每个温度下的迭代次数）等。以下
  • 随机森林学习笔记概述 好好学习的不知名程序员 随机森林学习笔记
    随机森林（RandomForest）是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树并将它们的预测结果进行投票或平均来提高预测性能。随机森林在许多实际应用中表现出了很好的性能，尤其是在分类和回归问题上。以下是关于随机森林的一些学习笔记概述：1.基本概念集成学习：通过组合多个弱学习器来提高预测性能的方法。决策树：一种基本的分类和回归方法，通过递归地将数据集分割成不同的子集来构建树形结构。随机森林：由多个决策
  • 基于R语言遥感随机森林建模与空间预测 weixin_贾 统计语言类模型分布式
    随机森林作为一种集成学习方法，在处理复杂数据分析任务中特别是遥感数据分析中表现出色。通过构建大量的决策树并引入随机性，随机森林在降低模型方差和过拟合风险方面具有显著优势。在训练过程中，使用Bootstrap抽样生成不同的训练集，并在节点分裂时随机选择特征子集，这使得模型具备了处理高维和非线性数据的能力。随机森林对噪声和异常值具有鲁棒性，其预测结果通过对多棵树的集成投票或平均获得，减少了单个异常对结
  • 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 wudixiaotie bug
    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
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他