- 曼昆《经济学原理》第九版 宏观经济学 第二十六章货币增长与通货膨胀
没有女朋友的程序员
经济学
以下是曼昆《经济学原理》第九版宏观经济学第二十六章**“货币增长与通货膨胀”**的详细讲解,从零基础开始构建知识框架,结合中国实际案例与生活化比喻,帮助小白系统理解核心概念:一、知识框架:通货膨胀的“因果链”1.核心问题:为什么发钱会引发物价上涨?2.关键概念:货币数量论、古典二分法、费雪效应、通货膨胀税3.逻辑链条:货币超发→物价上涨→购买力下降→社会成本4.中国实践:M2增长与通胀压力、房地产
- 功能测试与性能测试的区别是什么?
骨灰级收藏家
测试面试测试软件测试功能测试性能测试软件测试测试面试题测试面试
功能测试与性能测试的区别是什么?功能测试对产品的各项功能进行验证,根据产品需求文档进行逐项测试,检查产品功能是否符合客户需求;性能测试考察在给定的基准环境下,目标系统响应客户服务的最快速度或最好表现。一、功能测试是什么?功能测试即黑盒测试依据;需求文档执行:测试用例方法:等价类划分,边界值分析,错误推测,因果图法,判定表驱动分析方法,正交实验设计方法,功能图分析方法错误:功能错误或遗漏,界面错误,
- 黑盒测试用例设计方法
大帅哥zhangyao
测试用例
黑盒测试用例设计方法黑盒测试用例设计方法包括:等价类划分法、边界值分析法、判定表法、因果图法、正交实验法、状态迁移法、流程分析法等。一、测试设计方法1.等价类分析法1.什么是等价类划分法**等价类(EquivalenceClass)**是一种软件测试技术,旨在减少测试用例数量,同时确保测试的全面性。其核心思想是将输入域划分为若干子集,每个子集中的输入条件被认为是等效的。等价类的基本概念:输入域:指
- 因果推理与因果学习原理与代码实战案例讲解
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战AgenticAI实战AI人工智能与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
因果推理与因果学习原理与代码实战案例讲解作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词:因果关系发现、因果推断、因果学习、机器学习、统计方法1.背景介绍1.1问题的由来在现实世界的数据分析中,我们经常面临这样的挑战:从观察数据中识别出潜在的原因与效果之间的关联,并理解这些关联背后的实际机制。传统的预测建模关注于基于输入变量对输出变量进行预测,
- 软件测试第五讲~~测试用例编写方法【 边界值法】
为你奋斗!
软件测试测试用例
第五讲测试用例编写方法----------边界值法一、测试用例(测试案例)【testcase、testinstance】在测试执行之前,由测试人员编写的用于指导测试过程的重要文档,主要由:用例编号,测试目的,测试步骤,预期结果等部分组成。二、编写测试用例的方法(功能(黑盒)测试的方法有哪些?)等价类划分法边界值法因果图法判定表法正交排列法测试大纲法场景法三、边界值法说明:因为在开发时,边界部分是最
- (简介)因果中介分析(Causal Mediation Analysis)
音程
人工智能人工智能
因果中介分析(CausalMediationAnalysis)是因果推断领域的一个重要方法,用于研究某个自变量(如干预措施或处理因素)对因变量(结果)的影响是否通过某个中介变量(Mediator)间接产生作用。它旨在分解总效应(TotalEffect)为直接效应(DirectEffect)和间接效应(IndirectEffect),从而揭示因果关系的潜在机制。核心概念:变量定义:自变量(X):研究
- “相关分析”
不解风情的老妖怪哎
数据分析学习笔记数据分析大数据
一、相关分析的核心概念1.定义(1)衡量两个或多个变量之间的线性或单调关系的强度和方向(正/负相关)。(2)注意:相关性≠因果关系。2.相关系数的范围(1)取值范围为[-1,1]:1:完全正相关-1:完全负相关0:无线性相关3.应用场景(1)探索变量间的潜在关系(如收入与消费水平、广告投入与销售额)。(2)辅助特征选择(如剔除高度相关的变量,避免多重共线性)。二、常用相关系数及方法1.Pearso
- 从0开始学习R语言--Day26--因果推断
很多时候我们在探讨数据的相关性问题时,很容易会忽略到底是数据本身的特点还是真的是因为特征的区分导致的不同,从而误以为是特征起的效果比较大。这就好比测试一款新药是否真的能治病,假如吃药的患者康复的更快,那到底是因为药物本身的效果好,还是因为患者本身更健康,平时有控制饮食合理作息与运动,从而在患病后更快地凭借自身免疫力战胜病毒。这需要我们意识到对照试验还需要人为地补足某些条件,也就是探讨是否真的是X导
- Causal-aware Large Language Models: Enhancing Decision-Making Through Learning, Adapting and Acting
UnknownBody
LLMDailyCausalandReasoning语言模型人工智能自然语言处理
论文主要内容总结研究背景与问题大语言模型(LLMs)在决策领域展现出巨大潜力,但预训练模型存在推理能力不足、难以适应新环境的问题,严重制约了其在复杂现实任务中的应用。现有方法如强化学习(RL)单独使用或LLM辅助RL的方式,仍依赖token预测范式,缺乏结构化推理和快速适应性。核心框架与方法提出因果感知大语言模型(Causal-awareLLMs),将结构因果模型(SCM)整合到决策过程中,采用“
- 系统思考:怎么样培养系统思考的能力?
陈思杰系统思考Jason
系统思考
培养系统思考的能力,是构建自己深刻洞察力的一个重要方式。我们应该时刻提醒自己:这个世界不是简单的因果关系,理解事物最重要的方式是对事物之间的关系进行思考。这样,我们才能在芸芸众生中形成自己的独到见解。比如;为什么在很多领域都会出现二八定律?比如,20%的人拥有80%的钱,20%的客户带来80%的利润,20%的品牌占有80%的市场。为什么这个世界不是五五分,而是二八分?甚至一个池塘里面,即使刚开始你
- 循环因果关系与线性因果关系
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控制系统原理与实现因果关系
循环因果关系和线性因果关系是两种不同的因果解释框架,它们在描述系统或现象中因果关系的结构和动态性上存在显著差异。以下是它们的核心区别和特点:1.线性因果关系(LinearCausality)•定义:因果关系呈现单向、链式的结构,即原因(A)直接导致结果(B),且这种影响是单向的、不可逆的。公式表示:A→B→C•特点:◦单向性:因果箭头方向固定,例如“吸烟(A)导致肺癌(B)”是一个典型的线性因果陈
- 第9章:Neo4j集群与高可用性
喵叔哟
Neo4j完全指南:从入门到精通neo4j
对于生产环境中的关键应用,高可用性(HighAvailability,HA)和可扩展性是必不可少的要求。Neo4j企业版提供了强大的集群功能,以满足这些需求。本章将详细介绍Neo4j的集群架构、配置、管理和监控,帮助读者构建健壮、可靠的Neo4j部署。9.1集群架构概述理解Neo4j的集群架构是配置和管理集群的基础。Neo4j企业版主要提供因果集群(CausalClustering)架构。因果集群
- 【数据挖掘】动态正则格兰杰因果学习方法
hans汉斯
论文荐读数据挖掘学习方法人工智能大数据python算法动态规划
导读在医学和金融学等实际领域中,了解动态系统中的底层结构关系对于调节系统中的变量和预测系统未来状态至关重要。系统的动态变化会生成时间序列数据,通过观察时间序列数据可以分析系统的底层结构。格兰杰因果关系分析方法可以应用于一维或多维时间序列系统,现有的方法以组件式的建模方式分析每个系统变量特定的因果关系,受限于时间方向的强假设性和组件模型的单一性,其无法准确地挖掘出时间序列中的因果关系结构。本文提出了
- 大模型推理优化
slient_love
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什么是大模型推理**大模型推理其实就是大模型如何输出,怎么输出,输出什么的过程。**在人工智能的基础模型下,各种推理任务涵盖了多个领域,包括常识推理、数学推理、逻辑推理、因果推理、视觉推理、听觉推理、多模态推理和代理推理等等。比如chatgpt最常被用到的常识推理,就是要求模型掌握人类认为显而易见的直观知识,基于对世界的日常了解进行推断,像地球引力、人需要遵守交通法规,让模型能够解释、预测并按照人
- 信号处理方法
信号处理核心思想:信号与系统模型:理解信号特性(连续/离散、确定性/随机性、能量/功率)和系统特性(线性、时不变、因果、稳定)是选择合适处理方法的基础。域转换:许多强大的方法依赖于将信号从一个表示域(通常是时域)转换到另一个域(如频域、时频域、小波域),因为在新的域中,信号的某些特性或操作会变得更简单或更清晰。一基础变换与频域分析理解信号组成和进行滤波、谱分析的核心1.1傅里叶变换(Fourier
- 《别被数字耍了——从冰淇淋到溺水,拆穿“相关≠因果”的数据陷阱》
嘉图明
android大数据人工智能
相关≠因果:为什么你常被数据“骗”在大数据时代,我们常常被各种看似有相关关系的数据结论所迷惑,却忽视了它背后的陷阱。比如,有研究者发现冰淇淋销量和溺水事故数量呈现明显的同步上升趋势,于是断言“吃冰淇淋会导致溺水”。事实上,这只是因为炎热的夏季既促进了冰淇淋消费,也让下水游泳的人变多,溺水风险随之增加。简单的相关统计并没有揭示真正的原因,反而让人掉入了“相关即因果”的直觉误区。本文将从多个维度解析为
- 从0开始学习R语言--Day20-ARIMA与格兰杰因果检验
Chef_Chen
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ARIMAARIMA模型的核心就藏在其名字里,AR(自回归)代表了要预测的数据可能跟历史数据有关系,I(差分)代表了历史数据点之间的差异,MA(移动平均)代表了在预测历史数据点产生的误差可以在预测未来数据时修正,这三个点加起来共同用历史数据来预测未来值。举个浅显的例子就是,假设要预测明天会不会下雨,首先我们查看过去的数据带你,如果过去连续三天都下雨,那么明天下雨的概率就会很高,对应着AR,即用过去
- 2026年因果推理模块集成规划方案:技术路径、实施策略与行业赋能
百态老人
数据库算法
一、技术架构设计:神经符号混合与因果引擎融合1.核心架构分层(参考)视觉/文本/时序多模态感知层因果特征提取器神经-符号接口动态因果图谱
- 从0开始学习R语言--Day20--Wilcoxon秩和检验
Chef_Chen
学习r语言开发语言
Wilcoxon秩和检验当数据不满足正态分布时,我们常常会苦恼于如何处理数据。即使是用缩进的方法,把数据缩进到(1-99%)或(1-95%)的范围内,假如有一些数据点集中在数据分布的尾端,这依然会影响到我们对数据特点的判断,尤其是需要探寻数据组之间的联系或关系的时候。而实际上,假设我们要探究的不是数据在统计上的数值关系,而是因果关系或比较,我们可以把数据处理成秩次的形式,从而去对比数据组,这样相当
- 论文解读:Locating and Editing Factual Associations in GPT(ROME)
论文发表于人工智能顶会NeurIPS(原文链接),研究了GPT(GenerativePre-trainedTransformer)中事实关联的存储和回忆,发现这些关联与局部化、可直接编辑的计算相对应。因此: 1、开发了一种因果干预方法,用于识别对模型的事实预测起决定性作用的神经元。 2、为了验证这些神经元是否对应于事实关联的回忆,使用秩一模型编辑(Rank-OneModelEditing,
- 《从零构建大模型》系列(20):因果注意力——大语言模型的核心安全机制
Sonal_Lynn
从零构建大模型语言模型深度学习人工智能
目录一、为什么需要因果注意力?1.1文本生成的本质要求1.2信息泄露的风险二、因果注意力的实现原理2.1掩码机制详解2.2PyTorch实现步骤三、完整因果注意力实现3.1基础因果注意力类3.2设备感知实现技巧四、Dropout在注意力机制中的应用4.1为什么需要注意力Dropout?4.2Dropout实现细节4.3Dropout率选择策略五、批处理支持与优化5.1批处理实现5.2掩码的批处理扩
- Neo4j 集群管理:原理、技术与最佳实践深度解析
Neo4j的集群技术是其企业级高可用性、可扩展性和容错能力的核心。通过深入分析官方文档,本文将系统阐述其集群管理的核心原理、关键技术、实用技巧和行业最佳实践。Neo4j的CausalClustering架构提供了一个强大而灵活的基石,用于构建高可用、可扩展且一致的图数据库服务。成功的管理依赖于深入理解其基于Raft的核心原理、因果一致性模型以及Bolt路由机制。通过遵循推荐的部署拓扑(最小3核心)
- 半导体晶圆制造良率提升的指标体系设计
莫叫石榴姐
数字化建设通关指南人工智能大数据sql制造
针对半导体晶圆制造良率提升的指标体系设计,需紧密结合行业特有的工艺复杂性、缺陷模式、设备参数和材料特性,避免通用指标堆砌。以下是一套差异化指标体系框架,覆盖从晶圆加工到最终测试的全流程,融入行业关键要素:一、指标体系设计原则工艺导向:聚焦半导体制造核心步骤(光刻、蚀刻、薄膜沉积、CMP等)的物理特性。缺陷驱动:量化缺陷类型(颗粒污染、刻蚀残留、对准偏移等)与良率的因果关系。动态监控:引入实时过程控
- 简述相关与回归分析的关系_相关分析与回归分析的联系与区别
白尼桑塔纳
简述相关与回归分析的关系
相关分析与回归分析都是统计上研究变量之间关系的常用办法。他们都可以断定两组变量具有统计相关性。相关分析中两组变量的地位是平等的,而回归分析两个变量位置一般不能互换。相关分析与回归分析的关系这两种分析是统计上研究变量之间关系的常用办法。相同点:他们都可以断定两组变量具有统计相关性。不同点:相关分析中两组变量的地位是平等的,不能说一个是因,另外一个是果。或者他们只是跟另外第三个变量存在因果关系。而回归
- JVM系列(4)——内存模型
JinchaoLv
JVMjavajvm内存模型happens-before
文章目录4内存模型4.1经典用例4.2内存模型的官方描述4.3programorder4.3.1一些概念4.3.2几个例子4.4synchronizationorder4.5happens-beforeorder4.6Java内存模型4.6.1过于严格的模型4.6.2过于宽松的模型4.6.3Java内存模型4.7因果关系4.7.1例一4.7.2例二4.7.3例三4.7.4例四4.7.5例五4内存模
- 定性分析与定量分析
小小小小小小小小熊
项目管理项目管理
定性分析是指研究者运用历史回顾、文献分析、访问、观察、参与经验等方法获得教育研究的资料,并用非量化的手段对其进行分析、获得研究结论的方法。定性研究主要是一种价值判断,它建立在解释学、现象学和建构主义理论等人文主义的方法论基础上。其主要观点是:社会现象不像自然现象那样受因果关系的支配,社会现象与自然现象有着本质的不同。定量分析定量分析的结果通常是由大量的数据来表示的,研究设计是为了是使研究者通过对这
- 人工智能100问☞第27问:神经网络与贝叶斯网络的关系?
AI算力那些事儿
人工智能100问人工智能神经网络深度学习
神经网络与贝叶斯网络是两种互补的智能模型:神经网络通过多层非线性变换从数据中学习复杂模式,擅长大规模特征提取和预测,而贝叶斯网络基于概率推理建模变量间的条件依赖关系,擅长处理不确定性和因果推断。两者的融合(如贝叶斯神经网络)结合了深度学习的表征能力与概率建模的置信度量化优势,在提升预测可靠性的同时增强模型可解释性。一、通俗解释神经网络像一台“黑箱处理器”,通过大量数据训练学会识别复杂模式(比如识别
- AIOps 入门指南:从基础概念到技术栈
tonyzeng191
aiopsdevopsai
一、AIOps是什么?定义:AIOps(ArtificialIntelligenceforITOperations)是结合人工智能与运维管理的新兴领域,通过自动化、机器学习和大数据分析提升IT系统的可靠性与效率。其核心是通过数据驱动的智能决策替代传统人工判断。核心价值:故障预测:某电商平台通过LSTM模型预测数据库连接池使用率,提前30分钟预警扩容需求根因分析:金融系统利用因果推断算法,将故障定位
- 2025认证杯数学建模第二阶段C题完整论文(代码齐全)化工厂生产流程的预测和控制
灿灿数模分号
数学建模
2025认证杯数学建模第二阶段C题完整论文(代码齐全)化工厂生产流程的预测和控制,详细信息见文末名片第二阶段问题1分析在第二阶段问题1中,由于在真实反应流程中输入反应物的量改变后,输出产物会有一定延时,所以需要对这个延时进行估计,以更准确地描述生产过程。此问题的关键影响因素是输入输出数据的相关性和系统的动态特性,多输入多输出系统的延时情况复杂,可能存在耦合延时。基于互相关分析、Granger因果检
- 因果推断的可解释性与可信度:评估因果关系的有效性
AI天才研究院
AIAgent应用开发计算AI大模型应用入门实战与进阶大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA计算AI大模型应用
因果推断的可解释性与可信度:评估因果关系的有效性关键词:因果推断、可解释性、可信度、因果关系评估、反事实分析、因果图、工具变量法、随机化实验文章目录因果推断的可解释性与可信度:评估因果关系的有效性1.背景介绍2.核心概念与联系3.核心算法原理&具体操作步骤3.1算法原理概述3.2算法步骤详解3.3算法优缺点3.4算法应用领域4.数学模型和公式&详细讲解&举例说明4.1数学模型构建4.2公式推导过程
- Java实现的简单双向Map,支持重复Value
superlxw1234
java双向map
关键字:Java双向Map、DualHashBidiMap
有个需求,需要根据即时修改Map结构中的Value值,比如,将Map中所有value=V1的记录改成value=V2,key保持不变。
数据量比较大,遍历Map性能太差,这就需要根据Value先找到Key,然后去修改。
即:既要根据Key找Value,又要根据Value
- PL/SQL触发器基础及例子
百合不是茶
oracle数据库触发器PL/SQL编程
触发器的简介;
触发器的定义就是说某个条件成立的时候,触发器里面所定义的语句就会被自动的执行。因此触发器不需要人为的去调用,也不能调用。触发器和过程函数类似 过程函数必须要调用,
一个表中最多只能有12个触发器类型的,触发器和过程函数相似 触发器不需要调用直接执行,
触发时间:指明触发器何时执行,该值可取:
before:表示在数据库动作之前触发
- [时空与探索]穿越时空的一些问题
comsci
问题
我们还没有进行过任何数学形式上的证明,仅仅是一个猜想.....
这个猜想就是; 任何有质量的物体(哪怕只有一微克)都不可能穿越时空,该物体强行穿越时空的时候,物体的质量会与时空粒子产生反应,物体会变成暗物质,也就是说,任何物体穿越时空会变成暗物质..(暗物质就我的理
- easy ui datagrid上移下移一行
商人shang
js上移下移easyuidatagrid
/**
* 向上移动一行
*
* @param dg
* @param row
*/
function moveupRow(dg, row) {
var datagrid = $(dg);
var index = datagrid.datagrid("getRowIndex", row);
if (isFirstRow(dg, row)) {
- Java反射
oloz
反射
本人菜鸟,今天恰好有时间,写写博客,总结复习一下java反射方面的知识,欢迎大家探讨交流学习指教
首先看看java中的Class
package demo;
public class ClassTest {
/*先了解java中的Class*/
public static void main(String[] args) {
//任何一个类都
- springMVC 使用JSR-303 Validation验证
杨白白
springmvc
JSR-303是一个数据验证的规范,但是spring并没有对其进行实现,Hibernate Validator是实现了这一规范的,通过此这个实现来讲SpringMVC对JSR-303的支持。
JSR-303的校验是基于注解的,首先要把这些注解标记在需要验证的实体类的属性上或是其对应的get方法上。
登录需要验证类
public class Login {
@NotEmpty
- log4j
香水浓
log4j
log4j.rootCategory=DEBUG, STDOUT, DAILYFILE, HTML, DATABASE
#log4j.rootCategory=DEBUG, STDOUT, DAILYFILE, ROLLINGFILE, HTML
#console
log4j.appender.STDOUT=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4
- 使用ajax和history.pushState无刷新改变页面URL
agevs
jquery框架Ajaxhtml5chrome
表现
如果你使用chrome或者firefox等浏览器访问本博客、github.com、plus.google.com等网站时,细心的你会发现页面之间的点击是通过ajax异步请求的,同时页面的URL发生了了改变。并且能够很好的支持浏览器前进和后退。
是什么有这么强大的功能呢?
HTML5里引用了新的API,history.pushState和history.replaceState,就是通过
- centos中文乱码
AILIKES
centosOSssh
一、CentOS系统访问 g.cn ,发现中文乱码。
于是用以前的方式:yum -y install fonts-chinese
CentOS系统安装后,还是不能显示中文字体。我使用 gedit 编辑源码,其中文注释也为乱码。
后来,终于找到以下方法可以解决,需要两个中文支持的包:
fonts-chinese-3.02-12.
- 触发器
baalwolf
触发器
触发器(trigger):监视某种情况,并触发某种操作。
触发器创建语法四要素:1.监视地点(table) 2.监视事件(insert/update/delete) 3.触发时间(after/before) 4.触发事件(insert/update/delete)
语法:
create trigger triggerName
after/before 
- JS正则表达式的i m g
bijian1013
JavaScript正则表达式
g:表示全局(global)模式,即模式将被应用于所有字符串,而非在发现第一个匹配项时立即停止。 i:表示不区分大小写(case-insensitive)模式,即在确定匹配项时忽略模式与字符串的大小写。 m:表示
- HTML5模式和Hashbang模式
bijian1013
JavaScriptAngularJSHashbang模式HTML5模式
我们可以用$locationProvider来配置$location服务(可以采用注入的方式,就像AngularJS中其他所有东西一样)。这里provider的两个参数很有意思,介绍如下。
html5Mode
一个布尔值,标识$location服务是否运行在HTML5模式下。
ha
- [Maven学习笔记六]Maven生命周期
bit1129
maven
从mvn test的输出开始说起
当我们在user-core中执行mvn test时,执行的输出如下:
/software/devsoftware/jdk1.7.0_55/bin/java -Dmaven.home=/software/devsoftware/apache-maven-3.2.1 -Dclassworlds.conf=/software/devs
- 【Hadoop七】基于Yarn的Hadoop Map Reduce容错
bit1129
hadoop
运行于Yarn的Map Reduce作业,可能发生失败的点包括
Task Failure
Application Master Failure
Node Manager Failure
Resource Manager Failure
1. Task Failure
任务执行过程中产生的异常和JVM的意外终止会汇报给Application Master。僵死的任务也会被A
- 记一次数据推送的异常解决端口解决
ronin47
记一次数据推送的异常解决
需求:从db获取数据然后推送到B
程序开发完成,上jboss,刚开始报了很多错,逐一解决,可最后显示连接不到数据库。机房的同事说可以ping 通。
自已画了个图,逐一排除,把linux 防火墙 和 setenforce 设置最低。
service iptables stop
- 巧用视错觉-UI更有趣
brotherlamp
UIui视频ui教程ui自学ui资料
我们每个人在生活中都曾感受过视错觉(optical illusion)的魅力。
视错觉现象是双眼跟我们开的一个玩笑,而我们往往还心甘情愿地接受我们看到的假象。其实不止如此,视觉错现象的背后还有一个重要的科学原理——格式塔原理。
格式塔原理解释了人们如何以视觉方式感觉物体,以及图像的结构,视角,大小等要素是如何影响我们的视觉的。
在下面这篇文章中,我们首先会简单介绍一下格式塔原理中的基本概念,
- 线段树-poj1177-N个矩形求边长(离散化+扫描线)
bylijinnan
数据结构算法线段树
package com.ljn.base;
import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
import java.util.Set;
import java.util.TreeSet;
/**
* POJ 1177 (线段树+离散化+扫描线),题目链接为http://poj.org/problem?id=1177
- HTTP协议详解
chicony
http协议
引言
- Scala设计模式
chenchao051
设计模式scala
Scala设计模式
我的话: 在国外网站上看到一篇文章,里面详细描述了很多设计模式,并且用Java及Scala两种语言描述,清晰的让我们看到各种常规的设计模式,在Scala中是如何在语言特性层面直接支持的。基于文章很nice,我利用今天的空闲时间将其翻译,希望大家能一起学习,讨论。翻译
- 安装mysql
daizj
mysql安装
安装mysql
(1)删除linux上已经安装的mysql相关库信息。rpm -e xxxxxxx --nodeps (强制删除)
执行命令rpm -qa |grep mysql 检查是否删除干净
(2)执行命令 rpm -i MySQL-server-5.5.31-2.el
- HTTP状态码大全
dcj3sjt126com
http状态码
完整的 HTTP 1.1规范说明书来自于RFC 2616,你可以在http://www.talentdigger.cn/home/link.php?url=d3d3LnJmYy1lZGl0b3Iub3JnLw%3D%3D在线查阅。HTTP 1.1的状态码被标记为新特性,因为许多浏览器只支持 HTTP 1.0。你应只把状态码发送给支持 HTTP 1.1的客户端,支持协议版本可以通过调用request
- asihttprequest上传图片
dcj3sjt126com
ASIHTTPRequest
NSURL *url =@"yourURL";
ASIFormDataRequest*currentRequest =[ASIFormDataRequest requestWithURL:url];
[currentRequest setPostFormat:ASIMultipartFormDataPostFormat];[currentRequest se
- C语言中,关键字static的作用
e200702084
C++cC#
在C语言中,关键字static有三个明显的作用:
1)在函数体,局部的static变量。生存期为程序的整个生命周期,(它存活多长时间);作用域却在函数体内(它在什么地方能被访问(空间))。
一个被声明为静态的变量在这一函数被调用过程中维持其值不变。因为它分配在静态存储区,函数调用结束后并不释放单元,但是在其它的作用域的无法访问。当再次调用这个函数时,这个局部的静态变量还存活,而且用在它的访
- win7/8使用curl
geeksun
win7
1. WIN7/8下要使用curl,需要下载curl-7.20.0-win64-ssl-sspi.zip和Win64OpenSSL_Light-1_0_2d.exe。 下载地址:
http://curl.haxx.se/download.html 请选择不带SSL的版本,否则还需要安装SSL的支持包 2. 可以给Windows增加c
- Creating a Shared Repository; Users Sharing The Repository
hongtoushizi
git
转载自:
http://www.gitguys.com/topics/creating-a-shared-repository-users-sharing-the-repository/ Commands discussed in this section:
git init –bare
git clone
git remote
git pull
git p
- Java实现字符串反转的8种或9种方法
Josh_Persistence
异或反转递归反转二分交换反转java字符串反转栈反转
注:对于第7种使用异或的方式来实现字符串的反转,如果不太看得明白的,可以参照另一篇博客:
http://josh-persistence.iteye.com/blog/2205768
/**
*
*/
package com.wsheng.aggregator.algorithm.string;
import java.util.Stack;
/**
- 代码实现任意容量倒水问题
home198979
PHP算法倒水
形象化设计模式实战 HELLO!架构 redis命令源码解析
倒水问题:有两个杯子,一个A升,一个B升,水有无限多,现要求利用这两杯子装C
- Druid datasource
zhb8015
druid
推荐大家使用数据库连接池 DruidDataSource. http://code.alibabatech.com/wiki/display/Druid/DruidDataSource DruidDataSource经过阿里巴巴数百个应用一年多生产环境运行验证,稳定可靠。 它最重要的特点是:监控、扩展和性能。 下载和Maven配置看这里: http
- 两种启动监听器ApplicationListener和ServletContextListener
spjich
javaspring框架
引言:有时候需要在项目初始化的时候进行一系列工作,比如初始化一个线程池,初始化配置文件,初始化缓存等等,这时候就需要用到启动监听器,下面分别介绍一下两种常用的项目启动监听器
ServletContextListener
特点: 依赖于sevlet容器,需要配置web.xml
使用方法:
public class StartListener implements
- JavaScript Rounding Methods of the Math object
何不笑
JavaScriptMath
The next group of methods has to do with rounding decimal values into integers. Three methods — Math.ceil(), Math.floor(), and Math.round() — handle rounding in differen