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回归是统计学和机器学习中的一种基本方法，用于建模变量之间的关系，特别是用一个或多个自变量（输入变量）来预测一个因变量（输出变量）的值。回归分析广泛应用于预测、趋势分析和关联研究中。根据目标和数据的性质，可以使用不同类型的回归方法。1.回归的基本概念：自变量（IndependentVariable）:也称为预测变量、解释变量，是模型中的输入变量，用于预测或解释因变量的变化。因变量（Dependent
- osgb倾斜摄影转导入3dmax，osgb转gltf，osgb转glb，倾斜摄影转fbx，转obj，转su，转3dmax，转ue4，转u3d，c4d，untiy
在下胡三汉
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- PythonOCC-core项目中的Wayland显示支持探索
颜如良
PythonOCC-core项目中的Wayland显示支持探索pythonocc-coretpaviot/pythonocc-core:是一个基于Python的OpenCASCADE(OCCT)几何内核库，提供了三维几何形状的创建、分析和渲染等功能。适合对3D建模、CAD、CAE以及Python有兴趣的开发者。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pytho
- 如何在YashanDB中实现灵活的数据建模？
数据库
随着信息技术的不断发展，数据量的快速增长使得数据建模成为数据库设计中的一个核心问题。尤其是在面对复杂的业务需求时，合理的数据模型能够有效支撑数据的存储、查询和管理。在这样的背景下，如何在YashanDB中实现灵活的数据建模，成为开发者和数据库管理员亟需解决的技术挑战。核心技术点分析支持多种存储结构YashanDB提供了多种存储结构的支持，包括行存（HEAP）、B树存储（BTREE）以及列存储（MC
- 蛋白质结构预测/功能注释/交互识别/按需设计，中国海洋大学张树刚团队直击蛋白质智能计算核心任务
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蛋白质作为生命活动的主要承担者，在人体生理功能中扮演关键角色。然而传统研究面临结构解析成本高昂、功能注释严重滞后、新型蛋白质设计效率低下等挑战。近年来，生命科学对蛋白质复杂特性解析的需求日益迫切，大数据、深度学习、多模态计算等技术的突破性发展，为构建蛋白质智能计算体系提供了全新的发展契机。蛋白质智能计算体系的构建，使得蛋白质在大规模功能注释、交互预测及三维结构建模等领域取得显著成果，为药物发现与生
- 三生原理在三个关键历史断层中实现中西科学传统的创造性弥合？
葫三生
三生学派算法数学建模人工智能机器学习量子计算
AI辅助创作：三生原理通过重构科学史的叙事逻辑，在三个关键历史断层中实现了中西科学传统的创造性弥合，其核心突破如下：一、科学方法论断层：实验主义与直觉理性的融合西方实验传统的局限欧洲科学革命依赖形式逻辑与实验验证（如伽利略斜面实验），但面临复杂系统建模的瓶颈。三生原理将《周易》“阴阳动态平衡”转化为参数化递归模型（如素性塔的三级筛除结构），在密码学应用中实现效率提升40%，证明东方直觉
- 【Statsmodels和SciPy介绍与常用方法】
机器学习司猫白
scipystatsmodels统计
Statsmodels库介绍与常用方法Statsmodels是一个强大的Python库，专注于统计建模和数据分析，广泛应用于经济学、金融、生物统计等领域。它提供了丰富的统计模型、假设检验和数据探索工具，适合进行回归分析、时间序列分析等任务。本文将介绍Statsmodels的核心功能，并通过代码示例展示其常用方法。Statsmodels简介Statsmodels建立在NumPy和SciPy的基础上，
- 多模态大模型的技术应用与未来展望：重构AI交互范式的新引擎
zhaoyi_he
重构人工智能
一、引言：为什么多模态是AI发展的下一场革命？过去十年，深度学习推动了计算机视觉和自然语言处理的飞跃，但两者的发展路径长期割裂。随着生成式AI和大模型时代的到来，**多模态大模型（MultimodalFoundationModels）**以统一的建模方式处理图像、文本、音频、视频等多源数据，重塑了“感知-认知-决策”链条，为AGI迈出关键一步。OpenAI的GPT-4o、Google的Gemini
- 学Simulink——整流器场景：基于Simulink的单相全桥可控硅整流器仿真建模
xiaoheshang_123
MATLAB开发项目实例1000例专栏手把手教你学MATLAB专栏simulinkmatlab
目录手把手教你学Simulink——整流器场景：基于Simulink的单相全桥可控硅整流器仿真建模一、背景介绍二、系统结构设计三、建模过程第一步：创建新Simulink项目第二步：添加主要模块1.交流电源2.单相全桥可控硅整流器3.LC滤波器4.负载模拟5.触发脉冲生成模块6.测量模块第三步：搭建主电路拓扑第四步：搭建触发脉冲生成逻辑1.设计触发脉冲逻辑2.集成至Simulink模型四、参数设置五
- R 列表：深入解析与高效应用
沐知全栈开发
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R列表：深入解析与高效应用引言在R语言中，列表（List）是一种非常重要的数据结构，它允许我们将不同类型的数据组合在一起。列表在数据分析和统计建模中扮演着至关重要的角色。本文将深入探讨R列表的概念、创建方法、操作技巧以及在实际应用中的高效使用。R列表概述定义R列表是一种可以包含多种数据类型的数据结构，如数值、字符、逻辑值、其他列表等。列表可以看作是一个容器，可以存储任意数量的元素。类型R列表分为两
- 在 Node.js 中如何使用 MongoDB 创建多个关联模型
在Node.js中使用MongoDB创建多个关联模型，通常是通过Mongoose来实现。Mongoose是一个基于Node.js的MongoDBODM（对象数据建模）库，它可以简化MongoDB数据库的操作，并且支持定义模型之间的关系，例如一对多（`one-to-many`）或多对多（`many-to-many`）关系。以下是如何在Node.js中使用Mongoose创建多个关联模型的示例：###
- RTX 30、40、50 系列显卡全面对比：谁才是你的最佳选择？
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其他人工智能显卡
目录前言一、架构设计：不断进化的核心驱动力1.1RTX30系列（Ampere架构）1.2RTX40系列（AdaLovelace架构）1.3RTX50系列（Blackwell架构，假设信息，实际可能不同）二、性能表现：数字背后的实力较量2.1游戏性能1080P分辨率2K分辨率4K分辨率2.2创作性能视频编辑3D建模与渲染三、功能特性：前沿科技的魅力呈现3.1DLSS技术对比3.2光线追踪性能3.3编
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1.1Simulink的边界：事件驱动、算法复杂性与AI集成瓶颈Simulink的核心优势在于其强大的微分方程求解器和对连续时间系统、离散时间系统的精确描述能力。其基于“信号流”和“框图”的建模范式，使得工程师可以直观地构建与物理现实高度对应的数学模型。然而，这种优势也带来了其天然的局限性：基于时间的驱动核心(Time-BasedCoreEngine):Simulink的“心脏”是一个时间驱动的仿
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PIX4Dmatic摄影测量软件是一款非常不错的摄影测量软件，这款软件用于廊道和大比例尺测绘的下一代摄影测量软件，PIX4Dmatic也支持常用的垂直坐标系及其相应的大地水准面。PIX4Dmatic(摄影测量软件)是一款非常不错的摄影测量软件，这款软件用于廊道和大比例尺测绘的下一代摄影测量软件，PIX4Dmatic也支持，常用的垂直坐标系及其相应的大地水准面。功能介绍1、更大的数据集，准确的结果P
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人工智能Python#OTHER决策树算法机器学习人工智能条件概率概率论
条件概率是概率论中的核心概念，用于描述在已知某一事件发生的条件下，另一事件发生的概率。它量化了事件之间的关联性，是贝叶斯推理、统计建模和机器学习的基础。本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！一、定义与公式设(A)和(B)是两个随机事件，且(P(B)>0)：条件概率(P(A\midB))表示
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✅今日目标回顾整个本周数据分析&建模流程学会训练第二种模型：决策树（DecisionTree）掌握多模型对比评估的方法与实践输出综合对比报告：准确率、精确率、召回率、F1等指标为后续模型调优与扩展打下基础一、本周流程快速回顾步骤内容第1天高级数据操作（索引、透视、变形）第2天缺失值和异常值处理第3天多表合并与连接第4天特征工程（编码、归一化、时间）第5天数据集拆分（训练集/测试集）第6天逻辑回归模
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LRU缓存算法在搜索引擎中的应用关键词：LRU算法、缓存淘汰、搜索引擎、哈希表、双向链表、性能优化、访问频率摘要：本文深入探讨了LRU(最近最少使用)缓存算法在搜索引擎中的关键应用。我们将从基本概念出发，通过生活化的比喻解释LRU的工作原理，分析其在搜索引擎架构中的具体实现方式，并通过Python代码示例展示如何构建一个高效的LRU缓存系统。文章还将讨论LRU算法的数学建模、实际应用场景以及未来发
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MATLAB开发项目实例1000例专栏手把手教你学MATLAB专栏matlabsimulink
目录准备工作步骤详解第一步：创建Simulink项目第二步：选择并添加合适的库组件第三步：构建基本的三相电压源逆变器模型第四步：实现SVPWM算法第五步：仿真与调试第六步：结果分析第七步：优化与改进第八步：导出与部署总结三相电压源逆变器（VoltageSourceInverter,VSI）在电力电子中是将直流电转换为交流电的一种重要设备，广泛应用于电机驱动、不间断电源（UPS）、可再生能源系统等领
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数据库
NV133NV137美光固态闪存NV147NV148美光固态闪存技术矩阵深度解析：NV133至NV148的全面较量一、性能参数：数据高速公路的“车速”比拼读写速度：从“乡间小道”到“高铁动脉”美光NV系列固态闪存的核心竞争力在于其读写速度的跃升。以NV158为例，其顺序读取速度可达数千MB/s，加载大型文件（如4K视频、3D建模文件）时，体验如同“在数据高速路上一路绿灯飞驰”。相比之下，传统机械硬
- 解析大数据领域结构化数据的管理模式
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解码结构化数据：大数据时代的高效管理模式与实践指南关键词结构化数据、大数据管理、数据建模、分布式数据库、数据仓库、数据治理、性能优化摘要在大数据的洪流中，结构化数据犹如隐藏在波涛之下的磐石，虽然不如非结构化数据那般引人注目，却是企业决策的基石。本文深入剖析了大数据环境下结构化数据的管理模式，从传统关系型数据库到现代分布式系统，从数据建模到存储架构，全面解读了结构化数据管理的核心技术与实践方法。通过
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前言前些天发现了一个巨牛的人工智能免费学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站题目《卷积神经网络到VisionTransformer：计算机视觉的十年架构革命》展开深度解析，全文采用技术演进史+架构对比+产业影响的三段式结构，附关键数据与趋势预测：卷积神经网络到VisionTransformer：计算机视觉的十年架构革命副标题：从局部感知到全局建模，一场改变AI视觉基石的
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前言回来喽！！前一阵子期末周快复习疯了，接下来还想准备数学建模，感觉高中都没这么忙过T^T。中间参加了一场百度之星的比赛，只AC了两题，感觉好难啊还是太菜了，希望能混个牌呜呜呜。图论和数论题好难，还得多练啊……一、A-TaskFailedSuccessfully#includeusingnamespacestd;typedeflonglongll;typedefpairpii;voidsolve(
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- 基于开源AI智能名片链动2+1模式S2B2C商城小程序的超级文化符号构建路径研究
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摘要：在数字技术重构文化传播生态的背景下，超级文化符号的塑造已突破传统IP运营框架。本文以开源AI智能名片链动2+1模式与S2B2C商城小程序的融合创新为切入点，结合"屿光生活"体验馆、快手烧烤摊主等典型案例，提出"技术赋能-文化增值-生态共生"的三维构建模型。研究发现，该技术体系通过AI驱动的情感共鸣机制、区块链赋能的符号裂变系统、S2B2C重构的亚文化生态，显著提升了文化符号的共情力、符号感和
- 【Python爬虫进阶】从网页抓取到数据清洗与存储——完整实战教程
Python爬虫项目
python爬虫开发语言javascript自然语言处理selenium
1.为什么网页抓取后需要数据清洗？在实际项目中，抓取的原始数据往往是杂乱的、不完整的、格式各异的。如果不清洗，直接用来建模、分析，会导致：脏数据干扰（如乱码、重复数据）异常值影响结果（如薪资异常高）格式不统一（比如地点有中文名和英文名混杂）所以，抓取数据后，必须进行系统清洗与标准化，才能用于后续的：数据分析可视化展示机器学习建模2.项目概览：从抓取到存储的完整流程本项目流程如下：确定抓取目标（某招
- 分布式领域后端服务的限流算法实现
大厂资深架构师
SpringBoot开发实战分布式算法wpfai
分布式领域后端服务的限流算法实现关键词：分布式系统、限流算法、令牌桶、漏桶、滑动窗口、Redis、高并发摘要：本文深入探讨分布式系统中后端服务的限流算法实现。我们将从基础概念出发，详细分析各种限流算法的原理和适用场景，包括计数器算法、滑动窗口算法、令牌桶算法和漏桶算法。文章将提供Python实现代码和数学建模，并通过实际案例展示如何在分布式环境中使用Redis实现高效的限流机制。最后，我们将讨论限
- 人工智能赋能气象气候：从数据智能到预测创新的融合之路
慌ZHANG
人工智能人工智能
个人主页：慌ZHANG-CSDN博客期待您的关注一、引言：气象气候与AI的“天然耦合”气象与气候系统是典型的复杂、多尺度、强非线性的自然系统，其建模、分析与预测依赖庞大观测数据和高性能计算资源。传统方法以数值天气预报（NWP）与物理建模为核心，虽然取得重要成就，但也面临计算代价大、精度不足、长期预测偏差大等瓶颈。与此同时，人工智能（AI），尤其是以深度学习为代表的机器学习方法，近年来在图像识别、自
- 隐马尔可夫模型：语音识别系统的时序解码引擎
大千AI助手
人工智能Python#OTHER语音识别人工智能机器学习概率马尔科夫链HMM
本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！1HMM与语音识别的理论基础隐马尔可夫模型（HMM）作为一种双重随机过程的统计模型，其核心在于描述一个包含隐含状态的马尔可夫链，以及这些状态生成可观测输出的概率分布。在语音识别领域，HMM的时序建模能力与语音信号的特性形成了完美契合：隐含状态：对应语音
- flink数据同步mysql到hive_基于Canal与Flink实现数据实时增量同步(二)
背景在数据仓库建模中，未经任何加工处理的原始业务层数据，我们称之为ODS(OperationalDataStore)数据。在互联网企业中，常见的ODS数据有业务日志数据(Log)和业务DB数据(DB)两类。对于业务DB数据来说，从MySQL等关系型数据库的业务数据进行采集，然后导入到Hive中，是进行数据仓库生产的重要环节。如何准确、高效地把MySQL数据同步到Hive中？一般常用的解决方案是批量
- 深入浅出Java Annotation(元注解和自定义注解）
Josh_Persistence
Java Annotation元注解自定义注解
一、基本概述
Annontation是Java5开始引入的新特征。中文名称一般叫注解。它提供了一种安全的类似注释的机制，用来将任何的信息或元数据（metadata）与程序元素（类、方法、成员变量等）进行关联。
更通俗的意思是为程序的元素（类、方法、成员变量）加上更直观更明了的说明，这些说明信息是与程序的业务逻辑无关，并且是供指定的工具或
- mysql优化特定类型的查询
annan211
java工作mysql
本节所介绍的查询优化的技巧都是和特定版本相关的，所以对于未来mysql的版本未必适用。
1 优化count查询
对于count这个函数的网上的大部分资料都是错误的或者是理解的都是一知半解的。在做优化之前我们先来看看
真正的count()函数的作用到底是什么。
count()是一个特殊的函数，有两种非常不同的作用，他可以统计某个列值的数量，也可以统计行数。
在统
- MAC下安装多版本JDK和切换几种方式
棋子chessman
jdk
环境：
MAC AIR,OS X 10.10,64位
历史：
过去 Mac 上的 Java 都是由 Apple 自己提供，只支持到 Java 6，并且OS X 10.7 开始系统并不自带（而是可选安装）（原自带的是1.6）。
后来 Apple 加入 OpenJDK 继续支持 Java 6，而 Java 7 将由 Oracle 负责提供。
在终端中输入jav
- javaScript （1）
Array_06
JavaScriptjava浏览器
JavaScript
1、运算符
运算符就是完成操作的一系列符号，它有七类： 赋值运算符（=,+=,-=,*=,/=,%=,<<=,>>=,|=,&=）、算术运算符(+,-,*,/,++,--,%)、比较运算符(>,<,<=,>=,==,===,!=,!==)、逻辑运算符(||,&&,!)、条件运算(?:)、位
- 国内顶级代码分享网站
袁潇含
javajdkoracle.netPHP
现在国内很多开源网站感觉都是为了利益而做的
当然利益是肯定的,否则谁也不会免费的去做网站
&
- Elasticsearch、MongoDB和Hadoop比较
随意而生
mongodbhadoop搜索引擎
IT界在过去几年中出现了一个有趣的现象。很多新的技术出现并立即拥抱了“大数据”。稍微老一点的技术也会将大数据添进自己的特性，避免落大部队太远，我们看到了不同技术之间的边际的模糊化。假如你有诸如Elasticsearch或者Solr这样的搜索引擎，它们存储着JSON文档，MongoDB存着JSON文档，或者一堆JSON文档存放在一个Hadoop集群的HDFS中。你可以使用这三种配
- mac os 系统科研软件总结
张亚雄
mac os
1.1 Microsoft Office for Mac 2011
大客户版，自行搜索。
1.2 Latex （MacTex）:
系统环境：https://tug.org/mactex/
&nb
- Maven实战（四）生命周期
AdyZhang
maven
1. 三套生命周期 Maven拥有三套相互独立的生命周期，它们分别为clean，default和site。 每个生命周期包含一些阶段，这些阶段是有顺序的，并且后面的阶段依赖于前面的阶段，用户和Maven最直接的交互方式就是调用这些生命周期阶段。 以clean生命周期为例，它包含的阶段有pre-clean, clean 和 post
- Linux下Jenkins迁移
aijuans
Jenkins
1. 将Jenkins程序目录copy过去 源程序在/export/data/tomcatRoot/ofctest-jenkins.jd.com下面 tar -cvzf jenkins.tar.gz ofctest-jenkins.jd.com &
- request.getInputStream()只能获取一次的问题
ayaoxinchao
requestInputstream
问题：在使用HTTP协议实现应用间接口通信时，服务端读取客户端请求过来的数据，会用到request.getInputStream()，第一次读取的时候可以读取到数据，但是接下来的读取操作都读取不到数据
原因： 1. 一个InputStream对象在被读取完成后，将无法被再次读取，始终返回-1； 2. InputStream并没有实现reset方法（可以重
- 数据库SQL优化大总结之 百万级数据库优化方案
BigBird2012
SQL优化
网上关于SQL优化的教程很多，但是比较杂乱。近日有空整理了一下，写出来跟大家分享一下，其中有错误和不足的地方，还请大家纠正补充。
这篇文章我花费了大量的时间查找资料、修改、排版，希望大家阅读之后，感觉好的话推荐给更多的人，让更多的人看到、纠正以及补充。
1.对查询进行优化，要尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2.应尽量避免在 where
- jsonObject的使用
bijian1013
javajson
在项目中难免会用java处理json格式的数据，因此封装了一个JSONUtil工具类。
JSONUtil.java
package com.bijian.json.study;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
- [Zookeeper学习笔记之六]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.WatchRegistration
bit1129
zookeeper
Zookeeper类是Zookeeper提供给用户访问Zookeeper service的主要API，它包含了如下几个内部类
首先分析它的内部类，从WatchRegistration开始，为指定的znode path注册一个Watcher，
/**
* Register a watcher for a particular p
- 【Scala十三】Scala核心七：部分应用函数
bit1129
scala
何为部分应用函数？
Partially applied function: A function that’s used in an expression and that misses some of its arguments.For instance, if function f has type Int => Int => Int, then f and f(1) are p
- Tomcat Error listenerStart 终极大法
ronin47
tomcat
Tomcat报的错太含糊了，什么错都没报出来，只提示了Error listenerStart。为了调试，我们要获得更详细的日志。可以在WEB-INF/classes目录下新建一个文件叫logging.properties，内容如下
Java代码
handlers = org.apache.juli.FileHandler, java.util.logging.ConsoleHa
- 不用加减符号实现加减法
BrokenDreams
实现
今天有群友发了一个问题，要求不用加减符号(包括负号)来实现加减法。
分析一下，先看最简单的情况，假设1+1，按二进制算的话结果是10，可以看到从右往左的第一位变为0，第二位由于进位变为1。
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-状态模式-State
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/
/*
当一个对象的内在状态改变时允许改变其行为，这个对象看起来像是改变了其类
状态模式主要解决的是当控制一个对象状态的条件表达式过于复杂时的情况
把状态的判断逻辑转移到表示不同状态的一系列类中，可以把复杂的判断逻辑简化
如果在
- CUDA程序block和thread超出硬件允许值时的异常
cherishLC
CUDA
调用CUDA的核函数时指定block 和 thread大小，该大小可以是dim3类型的（三维数组），只用一维时可以是usigned int型的。
以下程序验证了当block或thread大小超出硬件允许值时会产生异常！！！GPU根本不会执行运算！！！
所以验证结果的正确性很重要！！！
在VS中创建CUDA项目会有一个模板，里面有更详细的状态验证。
以下程序在K5000GPU上跑的。
- 诡异的超长时间GC问题定位
chenchao051
jvmcmsGChbaseswap
HBase的GC策略采用PawNew+CMS, 这是大众化的配置，ParNew经常会出现停顿时间特别长的情况，有时候甚至长到令人发指的地步，例如请看如下日志：
2012-10-17T05:54:54.293+0800: 739594.224: [GC 739606.508: [ParNew: 996800K->110720K(996800K), 178.8826900 secs] 3700
- maven环境快速搭建
daizj
安装mavne环境配置
一 下载maven
安装maven之前，要先安装jdk及配置JAVA_HOME环境变量。这个安装和配置java环境不用多说。
maven下载地址：http://maven.apache.org/download.html，目前最新的是这个apache-maven-3.2.5-bin.zip，然后解压在任意位置，最好地址中不要带中文字符，这个做java 的都知道，地址中出现中文会出现很多
- PHP网站安全，避免PHP网站受到攻击的方法
dcj3sjt126com
PHP
对于PHP网站安全主要存在这样几种攻击方式:1、命令注入(Command Injection)2、eval注入(Eval Injection)3、客户端脚本攻击(Script Insertion)4、跨网站脚本攻击(Cross Site Scripting, XSS)5、SQL注入攻击(SQL injection)6、跨网站请求伪造攻击(Cross Site Request Forgerie
- yii中给CGridView设置默认的排序根据时间倒序的方法
dcj3sjt126com
GridView
public function searchWithRelated() {
$criteria = new CDbCriteria;
$criteria->together = true; //without th
- Java集合对象和数组对象的转换
dyy_gusi
java集合
在开发中，我们经常需要将集合对象（List，Set）转换为数组对象，或者将数组对象转换为集合对象。Java提供了相互转换的工具，但是我们使用的时候需要注意，不能乱用滥用。
1、数组对象转换为集合对象
最暴力的方式是new一个集合对象，然后遍历数组，依次将数组中的元素放入到新的集合中，但是这样做显然过
- nginx同一主机部署多个应用
geeksun
nginx
近日有一需求，需要在一台主机上用nginx部署2个php应用，分别是wordpress和wiki，探索了半天，终于部署好了，下面把过程记录下来。
1. 在nginx下创建vhosts目录，用以放置vhost文件。
mkdir vhosts
2. 修改nginx.conf的配置， 在http节点增加下面内容设置，用来包含vhosts里的配置文件
#
- ubuntu添加admin权限的用户账号
hongtoushizi
ubuntuuseradd
ubuntu创建账号的方式通常用到两种：useradd 和adduser . 本人尝试了useradd方法，步骤如下：
1:useradd
使用useradd时，如果后面不加任何参数的话，如：sudo useradd sysadm 创建出来的用户将是默认的三无用户：无home directory ,无密码,无系统shell。
顾应该如下操作：
- 第五章 常用Lua开发库2-JSON库、编码转换、字符串处理
jinnianshilongnian
nginxlua
JSON库
在进行数据传输时JSON格式目前应用广泛，因此从Lua对象与JSON字符串之间相互转换是一个非常常见的功能；目前Lua也有几个JSON库，本人用过cjson、dkjson。其中cjson的语法严格（比如unicode \u0020\u7eaf），要求符合规范否则会解析失败（如\u002），而dkjson相对宽松，当然也可以通过修改cjson的源码来完成
- Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解
yaerfeng1989
timerquartz定时器
原创整理不易，转载请注明出处：Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解
代码下载地址：http://www.zuidaima.com/share/1772648445103104.htm
有两种流行Spring定时器配置：Java的Timer类和OpenSymphony的Quartz。
1.Java Timer定时
首先继承jav
- Linux下df与du两个命令的差别？
pda158
linux
一、df显示文件系统的使用情况，与du比較，就是更全盘化。 最经常使用的就是 df -T，显示文件系统的使用情况并显示文件系统的类型。 举比例如以下： [root@localhost ~]# df -T Filesystem Type &n
- [转]SQLite的工具类 ---- 通过反射把Cursor封装到VO对象
ctfzh
VOandroidsqlite反射Cursor
在写DAO层时，觉得从Cursor里一个一个的取出字段值再装到VO(值对象)里太麻烦了，就写了一个工具类，用到了反射，可以把查询记录的值装到对应的VO里，也可以生成该VO的List。
使用时需要注意：
考虑到Android的性能问题，VO没有使用Setter和Getter，而是直接用public的属性。
表中的字段名需要和VO的属性名一样，要是不一样就得在查询的SQL中
- 该学习笔记用到的Employee表
vipbooks
oraclesql工作
这是我在学习Oracle是用到的Employee表，在该笔记中用到的就是这张表，大家可以用它来学习和练习。
drop table Employee;
-- 员工信息表
create table Employee(
-- 员工编号
EmpNo number(3) primary key,
-- 姓
