- 【字节跳动】数据挖掘面试题0001:打车场景下POI与ODR空间关联查询
言析数智
数据挖掘常见面试题数据挖掘人工智能面试题
题目描述打车的场景下,poi记录了建筑物的坐标:poi(pid,x,y),odr记录的是乘客上车点的坐标:odr(oid,x,y);希望对所有的poi,获得其周围的100m的odr:结果(pid,oid)打车场景下POI与ODR空间关联查询在打车场景中,我们经常需要将建筑物坐标(POI)与乘客上车点(ODR)进行空间关联分析。这个问题本质上是一个空间连接(SpatialJoin)问题,需要找到距离
- 《5G网络切片诊断技术:性能指标关联分析与故障溯源》
团结湖到了
笔记
1.研究背景与问题5G网络通过网络切片技术实现多业务场景(如eMBB、uRLLC、mMTC)的隔离与定制化服务。但切片间资源抢占、跨层协议异常(如NR-RAN与核心网接口故障)等问题,常导致切片性能劣化(如时延突增、吞吐量骤降)。传统网络诊断方法难以适应切片的动态拓扑与多维度性能指标(如用户面时延、控制面信令成功率),亟需构建面向切片的智能诊断体系,解决“指标异常-故障根源”的关联分析与快速溯源问
- 电商用户行为可视化大屏--大数据项目
一.项目目的1.深入了解服务:用户的浏览路径、购买频率、商品评价等数据,能够精准地刻画用户画像。了解用户的年龄、性别、地域等基本信息,以及他们的兴趣爱好、消费习惯等更深入的特征,从而为个性化的营销和服务提供依据。2.优化用户体验:通过分析用户在页面之间的跳转时间、购物车的使用情况等,找出可能存在的流程不畅或设计不合理的地方。3.提高运营效率:对商品销售数据、库存数据等进行关联分析,有助于合理安排库
- 木马免杀 学习方案
浩策
信息收集学习网络安全安全系统安全web安全安全架构网络攻击模型
目录️1.Web页面源码分析用于信息收集的技术点技术点与技术栈2.敏感文件读取的信息收集分析前后分析️细化步骤与网络安全分析3.信息收集的前后关联与技术栈前后关联分析技术栈总结4.全局总结⚔️5.攻击技术链攻击链可视化️1.Web页面源码分析用于信息收集的技术点Web页面源码分析是红队渗透测试的初始步骤,通过检查HTML、JavaScript、CSS和其他资源,识别潜在漏洞、暴露的敏感信息、文件路
- 【数据挖掘】期末复习模拟题(暨考试题)
chaser&upper
数据分析随笔小记数据挖掘python聚类
数据挖掘-期末复习试题挑战全网最全题库单选题多选题判断题填空题程序填空sigmoid曼哈顿距离泰坦尼克号披萨价格预测鸢尾花DBSCN密度聚类决策树购物表单-关联规则火龙果-关联分析数据非线性映射高斯朴素贝叶斯分类器手写数字识别k1-10聚类平均偏差程序分析PM2.5线性回归Titanic数据清洗KNN鸢尾花Kmeans聚类KNN电影分类频繁k项集混淆矩阵OverlookMOOC总结挑战全网最全题库
- 从混沌到宝藏:数据治理、清洗与资产化的炼金术
鼓掌MVP
人工智能
当全球最大零售商沃尔玛将尿布与啤酒并排陈列时,其背后是TB级交易数据的深度清洗与关联分析。这一反直觉的决策最终提升销售额35%,揭示了脏数据中可能蕴藏的最大商业价值——前提是经过严格的治理与清洗流程。2021年,某国际车企因客户数据未脱敏泄露被GDPR重罚8.7亿欧元;2023年,医疗AI模型因训练数据偏见导致误诊率激增50%——这些触目惊心的案例印证了未经治理的数据不是资产,而是负债。本文将深入
- 安全大模型智驱网络和数据安全效能跃迁
芯盾时代
安全网络人工智能网络安全
从2023年ChatGPT开始,网络安全行业就一直尝试和AI大模型来结合,解决网络安全的痛点,例如告警多,专家少,新的APT攻击层出不穷,已有的基于规则的防护手段失灵,如何使用大模型的泛化能力来提升对未知威胁的检测能力,如何用大模型的推理能力、关联分析能力来自动化的分析安全事件,并对安全事件进行溯源,如何利用大模型的NLP能力自动化的生成安全报告等等,成了AI大模型和网络安全业务相结合的重点领域。
- Neo4j 的 Cypher 查询语言基础
CarlowZJ
数据库neo4j数据库
目录一、概念讲解(一)Cypher查询语言简介(二)基本语法结构(三)常用操作二、代码示例(一)创建图数据模型(二)基本查询操作(三)数据更新与删除三、应用场景(一)社交网络分析(二)推荐系统(三)知识图谱查询四、注意事项(一)性能优化(二)查询结果准确性(三)事务管理五、总结六、引用摘要在数据关联分析日益重要的今天,Neo4j作为一款功能强大的图数据库,其独特的图数据模型和高效的查询性能使其在众
- 【八股战神篇】RabbitMQ高频面试题
小粥的编程笔记
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简述RabbitMQ五种模式?延伸请介绍一下RabbitMQ的特点延伸简述RabbitMQ的发布与订阅模式延伸RabbitMQ如何保证消息不丢失?延伸RabbitMQ如何保证消息有序?延伸专栏简介八股战神篇专栏是基于各平台共上千篇面经,上万道面试题,进行综合排序提炼出排序前百的高频面试题,并对这些高频八股进行关联分析,将每个高频面试题可能进行延伸的问题进行分析排序选出高频延伸八股题。面试官都是以点
- 解析PDF文本,需要将PDF跨页按需合并处理
zounianfaverynice
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一:#PDF跨页合并处理的逻辑难点PDF跨页合并处理(如将多页合并为单页或重新组织页面内容)面临多个技术挑战,以下是主要难点分析:##1.内容连续性处理难点**分页内容断裂问题**:-表格、图像或段落经常被分页截断-需要智能识别内容是否应该跨页保持连续-合并时需处理分页符导致的空白或截断内容**上下文关联分析**:-识别跨页的关联内容(如"续表"标识)-维持脚注、参考文献与正文的对应关系-处理交叉
- 【八股战神篇】Java集合高频面试题
小粥的编程笔记
八股战神篇面试java
专栏简介八股战神篇专栏是基于各平台共上千篇面经,上万道面试题,进行综合排序提炼出排序前百的高频面试题,并对这些高频八股进行关联分析,将每个高频面试题可能进行延伸的问题进行分析排序选出高频延伸八股题。面试官都是以点破面从一个面试题不断深入,目的是测试你的理解程度。本专栏将解决你的痛点,助你从容面对。本专栏已更新Java基础高频面试题、Java集合高频面试题、MySQL高频面试题、JUCJava并发高
- Kibana vs Grafana:日志分析能力深度对比与移动应用案例
就叫飞六吧
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KibanavsGrafana:日志分析能力深度对比与移动应用案例一、核心能力对比能力维度Kibana(ELKStack)Grafana(Loki/Prometheus)全文搜索✅支持任意字段模糊匹配❌仅支持标签过滤+内容扫描复杂聚合分析✅支持多字段统计、分桶❌仅支持简单统计安全审计✅细粒度权限控制+审计日志❌基础权限管理机器学习✅内置异常检测算法❌需外接工具关联分析❌需额外配置✅原生关联指标与日
- Python 爬虫实战:抓取新浪体育英超赛事转播收视率,了解球迷关注度
西攻城狮北
python爬虫实战案例新浪体育
目录一、引言二、项目准备(一)环境搭建(二)目标网页分析三、发送HTTP请求获取网页内容四、解析网页内容提取数据五、数据清洗六、数据存储七、数据可视化与分析八、进一步优化与拓展(一)处理分页数据(二)应对反爬虫机制(三)数据关联分析九、总结一、引言在当今数字化时代,数据蕴含着巨大的价值。对于体育领域而言,了解赛事的转播收视率以及球迷关注度能够帮助相关方做出更明智的决策,无论是赛事组织者、赞助商还是
- 镜像和容器的深度介绍和关系
西城男孩(0t0)
服务器经验分享
镜像与容器的技术解构:从虚拟化本质到云原生生态的深度关联分析在云计算与分布式系统领域,容器技术的崛起彻底改变了软件交付与部署的范式。作为容器技术的核心要素,镜像与容器的概念及其相互关系不仅是技术实现的关键,更折射出软件定义基础设施的演进逻辑。当我们深入探究"镜像"与"容器"时,实则是在解构现代软件工程中资源抽象、隔离与复用的本质。本文将从技术演进、运行机制、生态价值等维度,系统剖析镜像与容器的内在
- 【Python数据驱动决策】数据分析与可视化全流程实战指南
满怀1015
Python进阶精讲Python应用数据分析和可视化python数据分析开发语言
目录前言技术背景与价值当前技术痛点解决方案概述目标读者说明一、技术原理剖析核心概念图解核心作用讲解关键技术模块说明技术选型对比二、实战演示环境配置要求核心代码实现案例1:销售数据清洗案例2:月度销售趋势分析案例3:产品关联分析(热力图)运行结果验证三、性能对比测试方法论量化数据对比结果分析四、最佳实践推荐方案✅常见错误❌调试技巧五、应用场景扩展适用领域创新应用方向生态工具链结语技术局限性未来发展趋
- 1数据挖掘概述
m0_63161039
数据挖掘数据挖掘人工智能
目录1.1数据挖掘的定义与目标一、数据挖掘的定义二、数据挖掘的核心目标三、现实应用价值1.2数据挖掘的典型任务(分类、聚类、关联分析、异常检测等)一、分类任务(有监督学习)二、聚类任务(无监督学习)三、关联分析(模式挖掘)四、异常检测(离群点分析)五、其他常见任务(补充)总结:任务对比与选择1.3数据挖掘的挑战(数据复杂性、可扩展性、隐私保护等)一、数据复杂性:数据多、杂、乱,处理起来像“拼图”二
- 数据挖掘与数据分析
坤岭
数据挖掘与数据分析数据挖掘数据分析人工智能
目录数据挖掘与数据分析一.数据的本质二.什么是数据挖掘和数据分析三.数据挖掘和数据分析有什么区别案例及应用1.基于分类模型的案例2.基于预测模型的案例3.基于关联分析的案例4.基于聚类分析的案例5.基于异常值分析的案例6.基于协同过滤的案例7.基于社会网络分析的案例8.基于文本分析的案例结语数据挖掘与数据分析在当今数字化的时代,数据成为了我们生活和工作中不可或缺的一部分。数据的价值在于其所蕴含的信
- 高光谱相机:温室盆栽高通量植物表型光谱成像研究
中达瑞和-高光谱·多光谱
数码相机
传统植物表型测量依赖人工观察与手工记录,存在效率低、主观性强、无法获取多维数据(如生化成分、三维形态)等缺陷。例如,叶片氮含量需破坏性取样检测,根系表型需挖掘植株,导致数据不连续且难以规模化。此外,基因测序技术的快速发展(如全基因组关联分析GWAS)远超表型数据的获取能力,形成“基因型-表型数据鸿沟”,限制了作物育种的精准性。高光谱成像(400-2400nm)技术的成熟,使得非侵入性获取植物生化(
- 知识图谱与多模态推理在测试开发中的实践价值
霍格沃兹测试开发学社
知识图谱人工智能测试工具大语言模型单元测试重构压力测试
测试开发中的核心痛点与解决思路在复杂的软件系统中,测试团队常面临以下挑战:业务链路复杂:微服务架构下,跨模块的依赖关系难以全面覆盖多模态数据割裂:日志、截图、性能指标等数据缺乏关联分析维护成本攀升:UI自动化测试因界面频繁变更导致脚本失效知识图谱与多模态推理为解决这些问题提供了系统性方案。一、知识图谱:结构化测试知识的应用1.1什么是知识图谱?定义:知识图谱是一种用图结构(Nodes-Entiti
- Python 实现的综合评价系统数学建模详解(灰色关联分析法1.0)
狗蛋不是狗
数学建模Python编程灰色关联分析数据分析数据预处理关联度计算狗蛋不是狗
一、引言在众多领域中,我们常常需要分析多个因素之间的关联程度。灰色关联分析(GreyRelationalAnalysis,GRA)作为一种有效的数据分析方法,能够在数据有限、信息不完全明确的情况下,定量地描述因素之间的关联关系。它通过比较序列曲线之间的几何形状相似程度来判断因素间的关联程度,具有计算简单、结果直观等优点。本文将详细介绍灰色关联分析的原理,并结合Python代码示例展示其具体实现过程
- 技术解析:矩阵工作室“一机一IP“架构设计与实现方案
IP小栗
网络安全web安全
作为专注IP技术服务的技术团队,我们从工程角度分享经过生产验证的解决方案。###一、技术挑战-平台检测维度升级:▸IP段关联分析▸TCP协议栈指纹识别▸行为时序模式检测###二、工程实现方案**1.企业级静态IP方案**```python#设备-IP绑定示例device_ips={'device1':{'ip':'192.0.2.1','asn':'AS15169'},'device2':{'ip
- 《深度剖析SQL游标:复杂数据处理场景下的智慧抉择》
sql
在数据库领域的广袤天地中,SQL游标宛如一把独特的钥匙,为复杂数据处理场景开启了一扇充满可能的大门。它以一种细腻且精准的方式,穿梭于数据库的记录之间,为众多棘手的数据处理难题提供了解决之道。复杂数据处理场景的挑战随着数据量的爆炸式增长和业务需求的日益繁杂,数据库面临的挑战愈发严峻。在复杂数据处理场景中,常常需要对数据进行逐行处理,这种精细化的操作并非简单的批量查询所能满足。例如,在涉及数据关联分析
- GWAS 全基因组关联分析 | summary statistic 概括统计 | meta-analysis 综合分析
weixin_30432179
数据结构与算法
有很多概念需要明确区分:人有23对染色体,其中22对常染色体autosome,另外一对为性染色体sexchromosome,XX为女,XY为男。染色体区带命名:在标示一特定的带时需要包括4项:①染色体号;②臂的符号;③区号;④在该区内的带号。1p22表示为1号染色体短臂2区2带。等位基因其实是一个集合,在同一个locus出现得基因型互为等位基因。Aa不能叫等位基因,正确的逻辑是:A和a是一组等位基
- 【数学建模】灰色关联分析模型详解与应用
烟锁池塘柳0
数学建模数学建模算法
灰色关联分析模型详解与应用文章目录灰色关联分析模型详解与应用引言灰色系统理论简介灰色关联分析基本原理灰色关联分析计算步骤1.确定分析序列2.数据无量纲化处理3.计算关联系数4.计算关联度灰色关联分析应用实例实例:某企业生产效率影响因素分析灰色关联分析在各领域的应用灰色关联分析的Python实现灰色关联分析的局限性结论引言在数据分析领域,我们经常面临样本量少、信息不完全、数据不确定性高的情况。传统的
- Python 数据分析实战:电商平台用户行为洞察与营销策略优化
萧十一郎@
pythonpython数据分析开发语言
目录一、案例背景二、代码实现2.1数据收集与导入2.2数据探索性分析2.3数据清洗2.4数据分析2.4.1用户行为随时间的变化2.4.2商品关联分析2.4.3用户购买转化率分析2.4.4用户价值分析(RFM模型)三、主要的代码难点解析3.1数据收集与导入3.2数据清洗-时间戳处理3.3数据分析-商品关联分析3.4数据分析-用户购买转化率分析3.5数据分析-用户价值分析(RFM模型)四、可能改进的代
- 【sklearn 02】监督学习、非监督下学习、强化学习
@金色海岸
sklearn学习人工智能
监督学习、非监督学习、强化学习**机器学习通常分为无监督学习、监督学习和强化学习三类。-第一类:无监督学习(unsupervisedlearning),指的是从信息出发自动寻找规律,分析数据的结构,常见的无监督学习任务有聚类、降维、密度估计、关联分析等。-第二类:监督学习(supervisedlearning),监督学习指的是使用带标签的数据去训练模型,并预测未知数据的标签。监督学习有两种,当预测
- 数据挖掘导论Pangaea-Ning Tan 读书笔记——(第一,二,三章)
小黄人的黄
数据挖掘数据挖掘
《数据挖掘导论》Pang-NingTan,MichaelSteinbach,VipinKumar读书笔记,第一章绪论数据挖掘任务预测任务描述任务分类任务回归任务聚类分析关联分析异常检测章节导读数据挖掘数据处理第2章第3章分类第4章决策树过拟合性能评估等第5章
- 数据挖掘|关联分析与Apriori算法详解
皖山文武
数据挖掘商务智能数据挖掘关联分析Apriori算法机器学习
数据挖掘|关联分析与Apriori算法1.关联分析2.关联规则相关概念2.1项目2.2事务2.3项目集2.4频繁项目集2.5支持度2.6置信度2.7提升度2.8强关联规则2.9关联规则的分类3.Apriori算法3.1Apriori算法的Python实现3.2基于mlxtend库的Apriori算法的Python实现1.关联分析关联规则分析(Association-rulesAnalysis)是数
- 使用OpenCV和MediaPipe库——驼背检测(姿态监控)
WenJGo
AI学习之路Python之路opencv人工智能计算机视觉算法pythonnumpy
目录驼背检测的运用1.驾驶姿态与疲劳关联分析2.行业应用案例1.教育场景痛点分析2.智能教室系统架构代码实现思路1.初始化与配置2.MediaPipe和摄像头设置3.主循环4.资源释放RGB与BGR的区别一、本质区别二、OpenCV的特殊性内存结构示意图:三、转换必要性分析转换流程图示:四、常见问题场景五、性能优化建议六、底层原理七、验证实验八、现代发展趋势整体代码效果展示驼背检测的运用1.驾驶姿
- 数据挖掘与数据分析
「已注销」
数据分析数据挖掘数据分析人工智能
目录数据挖掘与数据分析一.数据的本质二.什么是数据挖掘和数据分析三.数据挖掘和数据分析有什么区别案例及应用1.基于分类模型的案例2.基于预测模型的案例3.基于关联分析的案例4.基于聚类分析的案例5.基于异常值分析的案例6.基于协同过滤的案例7.基于社会网络分析的案例8.基于文本分析的案例结语数据挖掘与数据分析在当今数字化的时代,数据成为了我们生活和工作中不可或缺的一部分。数据的价值在于其所蕴含的信
- TOMCAT在POST方法提交参数丢失问题
357029540
javatomcatjsp
摘自http://my.oschina.net/luckyi/blog/213209
昨天在解决一个BUG时发现一个奇怪的问题,一个AJAX提交数据在之前都是木有问题的,突然提交出错影响其他处理流程。
检查时发现页面处理数据较多,起初以为是提交顺序不正确修改后发现不是由此问题引起。于是删除掉一部分数据进行提交,较少数据能够提交成功。
恢复较多数据后跟踪提交FORM DATA ,发现数
- 在MyEclipse中增加JSP模板 删除-2008-08-18
ljy325
jspxmlMyEclipse
在D:\Program Files\MyEclipse 6.0\myeclipse\eclipse\plugins\com.genuitec.eclipse.wizards_6.0.1.zmyeclipse601200710\templates\jsp 目录下找到Jsp.vtl,复制一份,重命名为jsp2.vtl,然后把里面的内容修改为自己想要的格式,保存。
然后在 D:\Progr
- JavaScript常用验证脚本总结
eksliang
JavaScriptjavaScript表单验证
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098985
下面这些验证脚本,是我在这几年开发中的总结,今天把他放出来,也算是一种分享吧,现在在我的项目中也在用!包括日期验证、比较,非空验证、身份证验证、数值验证、Email验证、电话验证等等...!
&nb
- 微软BI(4)
18289753290
微软BI SSIS
1)
Q:查看ssis里面某个控件输出的结果:
A MessageBox.Show(Dts.Variables["v_lastTimestamp"].Value.ToString());
这是我们在包里面定义的变量
2):在关联目的端表的时候如果是一对多的关系,一定要选择唯一的那个键作为关联字段。
3)
Q:ssis里面如果将多个数据源的数据插入目的端一
- 定时对大数据量的表进行分表对数据备份
酷的飞上天空
大数据量
工作中遇到数据库中一个表的数据量比较大,属于日志表。正常情况下是不会有查询操作的,但如果不进行分表数据太多,执行一条简单sql语句要等好几分钟。。
分表工具:linux的shell + mysql自身提供的管理命令
原理:使用一个和原表数据结构一样的表,替换原表。
linux shell内容如下:
=======================开始 
- 本质的描述与因材施教
永夜-极光
感想随笔
不管碰到什么事,我都下意识的想去探索本质,找寻一个最形象的描述方式。
我坚信,世界上对一件事物的描述和解释,肯定有一种最形象,最贴近本质,最容易让人理解
&
- 很迷茫。。。
随便小屋
随笔
小弟我今年研一,也是从事的咱们现在最流行的专业(计算机)。本科三流学校,为了能有个更好的跳板,进入了考研大军,非常有幸能进入研究生的行业(具体学校就不说了,怕把学校的名誉给损了)。
先说一下自身的条件,本科专业软件工程。主要学习就是软件开发,几乎和计算机没有什么区别。因为学校本身三流,也就是让老师带着学生学点东西,然后让学生毕业就行了。对专业性的东西了解的非常浅。就那学的语言来说
- 23种设计模式的意图和适用范围
aijuans
设计模式
Factory Method 意图 定义一个用于创建对象的接口,让子类决定实例化哪一个类。Factory Method 使一个类的实例化延迟到其子类。 适用性 当一个类不知道它所必须创建的对象的类的时候。 当一个类希望由它的子类来指定它所创建的对象的时候。 当类将创建对象的职责委托给多个帮助子类中的某一个,并且你希望将哪一个帮助子类是代理者这一信息局部化的时候。
Abstr
- Java中的synchronized和volatile
aoyouzi
javavolatilesynchronized
说到Java的线程同步问题肯定要说到两个关键字synchronized和volatile。说到这两个关键字,又要说道JVM的内存模型。JVM里内存分为main memory和working memory。 Main memory是所有线程共享的,working memory则是线程的工作内存,它保存有部分main memory变量的拷贝,对这些变量的更新直接发生在working memo
- js数组的操作和this关键字
百合不是茶
js数组操作this关键字
js数组的操作;
一:数组的创建:
1、数组的创建
var array = new Array(); //创建一个数组
var array = new Array([size]); //创建一个数组并指定长度,注意不是上限,是长度
var arrayObj = new Array([element0[, element1[, ...[, elementN]]]
- 别人的阿里面试感悟
bijian1013
面试分享工作感悟阿里面试
原文如下:http://greemranqq.iteye.com/blog/2007170
一直做企业系统,虽然也自己一直学习技术,但是感觉还是有所欠缺,准备花几个月的时间,把互联网的东西,以及一些基础更加的深入透析,结果这次比较意外,有点突然,下面分享一下感受吧!
&nb
- 淘宝的测试框架Itest
Bill_chen
springmaven框架单元测试JUnit
Itest测试框架是TaoBao测试部门开发的一套单元测试框架,以Junit4为核心,
集合DbUnit、Unitils等主流测试框架,应该算是比较好用的了。
近期项目中用了下,有关itest的具体使用如下:
1.在Maven中引入itest框架:
<dependency>
<groupId>com.taobao.test</groupId&g
- 【Java多线程二】多路条件解决生产者消费者问题
bit1129
java多线程
package com.tom;
import java.util.LinkedList;
import java.util.Queue;
import java.util.concurrent.ThreadLocalRandom;
import java.util.concurrent.locks.Condition;
import java.util.concurrent.loc
- 汉字转拼音pinyin4j
白糖_
pinyin4j
以前在项目中遇到汉字转拼音的情况,于是在网上找到了pinyin4j这个工具包,非常有用,别的不说了,直接下代码:
import java.util.HashSet;
import java.util.Set;
import net.sourceforge.pinyin4j.PinyinHelper;
import net.sourceforge.pinyin
- org.hibernate.TransactionException: JDBC begin failed解决方案
bozch
ssh数据库异常DBCP
org.hibernate.TransactionException: JDBC begin failed: at org.hibernate.transaction.JDBCTransaction.begin(JDBCTransaction.java:68) at org.hibernate.impl.SessionImp
- java-并查集(Disjoint-set)-将多个集合合并成没有交集的集合
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.HashMap;
import java.util.HashSet;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.ut
- Java PrintWriter打印乱码
chenbowen00
java
一个小程序读写文件,发现PrintWriter输出后文件存在乱码,解决办法主要统一输入输出流编码格式。
读文件:
BufferedReader
从字符输入流中读取文本,缓冲各个字符,从而提供字符、数组和行的高效读取。
可以指定缓冲区的大小,或者可使用默认的大小。大多数情况下,默认值就足够大了。
通常,Reader 所作的每个读取请求都会导致对基础字符或字节流进行相应的读取请求。因
- [天气与气候]极端气候环境
comsci
环境
如果空间环境出现异变...外星文明并未出现,而只是用某种气象武器对地球的气候系统进行攻击,并挑唆地球国家间的战争,经过一段时间的准备...最大限度的削弱地球文明的整体力量,然后再进行入侵......
那么地球上的国家应该做什么样的防备工作呢?
&n
- oracle order by与union一起使用的用法
daizj
UNIONoracleorder by
当使用union操作时,排序语句必须放在最后面才正确,如下:
只能在union的最后一个子查询中使用order by,而这个order by是针对整个unioning后的结果集的。So:
如果unoin的几个子查询列名不同,如
Sql代码
select supplier_id, supplier_name
from suppliers
UNI
- zeus持久层读写分离单元测试
deng520159
单元测试
本文是zeus读写分离单元测试,距离分库分表,只有一步了.上代码:
1.ZeusMasterSlaveTest.java
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.junit.Assert;
import org.j
- Yii 截取字符串(UTF-8) 使用组件
dcj3sjt126com
yii
1.将Helper.php放进protected\components文件夹下。
2.调用方法:
Helper::truncate_utf8_string($content,20,false); //不显示省略号 Helper::truncate_utf8_string($content,20); //显示省略号
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- 安装memcache及php扩展
dcj3sjt126com
PHP
安装memcache tar zxvf memcache-2.2.5.tgz cd memcache-2.2.5/ /usr/local/php/bin/phpize (?) ./configure --with-php-confi
- JsonObject 处理日期
feifeilinlin521
javajsonJsonOjbectJsonArrayJSONException
写这边文章的初衷就是遇到了json在转换日期格式出现了异常 net.sf.json.JSONException: java.lang.reflect.InvocationTargetException 原因是当你用Map接收数据库返回了java.sql.Date 日期的数据进行json转换出的问题话不多说 直接上代码
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- Ehcache(06)——监听器
234390216
监听器listenerehcache
监听器
Ehcache中监听器有两种,监听CacheManager的CacheManagerEventListener和监听Cache的CacheEventListener。在Ehcache中,Listener是通过对应的监听器工厂来生产和发生作用的。下面我们将来介绍一下这两种类型的监听器。
- activiti 自带设计器中chrome 34版本不能打开bug的解决
jackyrong
Activiti
在acitivti modeler中,如果是chrome 34,则不能打开该设计器,其他浏览器可以,
经证实为bug,参考
http://forums.activiti.org/content/activiti-modeler-doesnt-work-chrome-v34
修改为,找到
oryx.debug.js
在最头部增加
if (!Document.
- 微信收货地址共享接口-终极解决
laotu5i0
微信开发
最近要接入微信的收货地址共享接口,总是不成功,折腾了好几天,实在没办法网上搜到的帖子也是骂声一片。我把我碰到并解决问题的过程分享出来,希望能给微信的接口文档起到一个辅助作用,让后面进来的开发者能快速的接入,而不需要像我们一样苦逼的浪费好几天,甚至一周的青春。各种羞辱、谩骂的话就不说了,本人还算文明。
如果你能搜到本贴,说明你已经碰到了各种 ed
- 关于人才
netkiller.github.com
工作面试招聘netkiller人才
关于人才
每个月我都会接到许多猎头的电话,有些猎头比较专业,但绝大多数在我看来与猎头二字还是有很大差距的。 与猎头接触多了,自然也了解了他们的工作,包括操作手法,总体上国内的猎头行业还处在初级阶段。
总结就是“盲目推荐,以量取胜”。
目前现状
许多从事人力资源工作的人,根本不懂得怎么找人才。处在人才找不到企业,企业找不到人才的尴尬处境。
企业招聘,通常是需要用人的部门提出招聘条件,由人
- 搭建 CentOS 6 服务器 - 目录
rensanning
centos
(1) 安装CentOS
ISO(desktop/minimal)、Cloud(AWS/阿里云)、Virtualization(VMWare、VirtualBox)
详细内容
(2) Linux常用命令
cd、ls、rm、chmod......
详细内容
(3) 初始环境设置
用户管理、网络设置、安全设置......
详细内容
(4) 常驻服务Daemon
- 【求助】mongoDB无法更新主键
toknowme
mongodb
Query query = new Query(); query.addCriteria(new Criteria("_id").is(o.getId())); &n
- jquery 页面滚动到底部自动加载插件集合
xp9802
jquery
很多社交网站都使用无限滚动的翻页技术来提高用户体验,当你页面滑到列表底部时候无需点击就自动加载更多的内容。下面为你推荐 10 个 jQuery 的无限滚动的插件:
1. jQuery ScrollPagination
jQuery ScrollPagination plugin 是一个 jQuery 实现的支持无限滚动加载数据的插件。
2. jQuery Screw
S