- ”人货场”模型搞懂没？数据分析大部分场景都能用！
接地气的陈老师
人工智能数据分析大数据机器学习推荐系统
做数据分析的同学，很多都听过：人、货、场的分析模型。然而，这东西又是个只闻其名，不见真身的东西。到底该怎么结合实际分析？今天我们系统讲解下。问题场景：某生鲜电商，用户复购率较低，60%的用户在30天内无二次购买行为，运营领导非常着急，要求通过数据分析提升复购率，请问你作为数据分析师该怎么做？建立人工智能精准推荐算法（40%概率用协同过滤，60%用关联分析）把过往6个月月初复购率做成折线图，然后写下
- 架构师技术图谱
modouwu
系统架构
分布式漫谈分布式系统大数据存储微服务可落地的DDD(6)-工程结构推荐系统框架消息队列编程语言设计模式重构集群
- 优化算法全景解析：从梯度下降到群体智能
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算法python人工智能
一、引言：为什么需要优化算法？在AlphaGo击败人类围棋冠军的背后，在特斯拉自动驾驶系统实时决策的瞬间，在推荐系统精准推送内容的过程中，优化算法始终是推动这些技术落地的核心引擎。无论是机器学习模型的训练，还是复杂系统的参数调优，优化算法的本质是：在给定的约束条件下，找到使目标函数最优的解。本文将深入解析优化算法的核心原理、经典方法、现代进展及实战应用，助你全面掌握这一技术利器。二、优化算法分类图
- 2024年Python最新Python爬虫淘宝母婴销售数据可视化和商品推荐系统 开题报告(2)，2024年最新高级开发面试题及答案大全
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程序员python爬虫信息可视化
文末有福利领取哦~一、Python所有方向的学习路线Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。二、Python必备开发工具三、Python视频合集观看零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。四、实战案例光学理论是没用的，要学会跟着
- 数据可视化+SpringBoot+协同过滤推荐算法的美食点餐管理平台
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课程设计美食springboot毕业设计
感兴趣的可以先收藏起来，还有大家在毕设选题，项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，我会一一回复的，希望帮助到更多的人。背景分析在当今数字化浪潮席卷全球的时代，餐饮行业也正经历着深刻的变革，智慧点餐系统作为这场变革中的关键一环，其诞生和发展有着极为深远的背景意义。从宏观市场环境来看，随着全球经济的快速发展，餐饮行业呈现出蓬勃的发展态势。据相关数据统计，过去十年间，全球餐饮市场规模以每年[X]
- 【大数据AI人工智能大模型实战】从0到1 全流程搭建一个商品、店铺、直播推荐 Feeds 流系统详细方案步骤和代码实例 3
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型计算大数据人工智能推荐系统
从0到1全流程搭建一个商品、店铺、直播推荐Feeds流系统详细方案步骤和代码实例关键词：推荐系统、Feeds流、商品推荐、店铺推荐、直播推荐、实时计算、离线计算、数据流处理1.背景介绍在当今的电子商务和社交媒体时代，个性化推荐系统已经成为提升用户体验和增加平台粘性的关键技术。特别是在电商平台中，一个高效的商品、店铺和直播推荐Feeds流系统可以显著提高用户的购物体验，增加商品曝光率，并最终提升平台
- AI Agent智能应用从0到1定制开发Langchain+LLM全流程解决方案与落地实战
AI知识分享官
人工智能langchain算法数据挖掘计算机视觉机器学习产品经理
大模型微调实战：精通、指令微调、开源大模型微调、对齐与垂直领域应用29套AI全栈大模型项目实战，人工智能视频课程-多模态大模型，微调技术训练营，大模型多场景实战，AI图像处理，AI量化投资，OPenCV视觉处理，机器学习，Pytorch深度学习，推荐系统，自动驾驶，训练私有大模型，LLM大语言模型，大模型多场景实战，Agent智能应用，AIGC实战落地，ChatGPT虚拟数字人，Djourney智
- 人工智能之推荐系统实战系列(协同过滤,矩阵分解,FM与DeepFM算法)
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人工智能深度学习神经网络算法机器学习
一.推荐系统介绍和应用(1)推荐系统通俗解读推荐系统就是来了就别想走了。例如在大数据时代中京东越买越想买，抖音越刷越是自己喜欢的东西，微博越刷越过瘾。(2).推荐系统发展简介1)推荐系统无处不在，它是根据用户的行为决定推荐的内容。用户每天在互联网中都会留下足迹，这样就会越来越多的用户画像。2)为什么要推荐系统卖的好的商品就那几种，其它就不管了吗？答案是否定的。80%的销售来自20%的热门商品，要想
- 探索机器学习在个性化推荐系统中的妙用：Python实战解析
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前沿技术人工智能机器学习python人工智能
探索机器学习在个性化推荐系统中的妙用：Python实战解析在信息爆炸的时代，我们每天都被大量的内容包围着。如何在海量的信息中找到真正适合自己的内容？这就是个性化推荐系统的使命。作为一名热爱人工智能和Python的技术人，今天我想和大家聊聊机器学习在个性化推荐系统中的应用，并通过具体的代码示例，带大家一起探索这个领域的奥秘。一、个性化推荐系统的意义首先，我们来思考一个问题：为什么需要个性化推荐系统？
- AI前端开发技能提升路径：从入门到精通，成为AI时代的前端专家
前端
在数字时代飞速发展的今天，AI写代码工具的出现为前端开发带来了革命性的变化。AI前端开发，这个融合人工智能与前端技术的领域，正以前所未有的速度蓬勃发展，为开发者们带来了巨大的机遇与挑战。本文将为你详细解读AI前端开发技能提升路径，助你成为AI时代的前端专家。1.AI前端开发：机遇与挑战并存AI前端开发，简单来说，就是将人工智能技术融入到前端应用中，例如开发智能推荐系统、AI图像处理工具、基于自然语
- 基于深度学习的商品推荐
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深度学习dnn深度学习人工智能dnn
基于深度学习的商品推荐系统利用深度学习技术对用户的行为和商品的特征进行分析和建模，从而向用户推荐最相关的商品。这类系统在电子商务、社交媒体和内容推荐等领域中具有广泛应用。以下是对这一领域的系统介绍：1.任务和目标商品推荐系统的主要任务和目标包括：个性化推荐：根据用户的兴趣和行为，向用户推荐个性化的商品列表。提高用户体验：通过精准推荐，提高用户的购物体验和满意度。增加销售额：通过推荐相关商品，增加用
- 基于联邦学习的政务大数据平台应用研究
宋罗世家技术屋
计算机软件及理论发展专栏政务大数据
摘要当前数字政府建设已进入深水区，政务大数据平台作为数据底座支撑各类政务信息化应用，其隐私数据的安全性和合规性一直被业界广泛关注。联邦学习是一类解决数据孤岛的重要方法，基于联邦学习的政务一体化大数据平台应用具有较高的研究价值。首先，介绍政务大数据平台及联邦学习应用现状；然后，分析政务大数据平台面临的隐私数据的采集、分类分级、共享三大管理挑战；接着，阐述基于联邦学习的推荐算法和隐私集合求交技术的解决
- 19.推荐系统的隐私保护
郑万通
推荐系统隐私保护
接下来我们继续学习推荐系统的最后一个主题：推荐系统的隐私保护。在现代推荐系统中，用户隐私保护是一个至关重要的问题。我们将探讨隐私保护的必要性、常见的隐私保护技术，以及如何在推荐系统中实现这些技术。推荐系统的隐私保护隐私保护的必要性推荐系统通常需要收集和处理大量的用户数据，包括用户的行为数据（如点击、浏览、购买记录）和个人信息（如年龄、性别、地理位置）。这些数据对于提供个性化推荐至关重要，但也存在隐
- 17.推荐系统的在线学习与实时更新
郑万通
推荐系统
接下来就讲解推荐系统的在线学习与实时更新。推荐系统的在线学习和实时更新是为了使推荐系统能够动态地适应用户行为的变化，保持推荐结果的实时性和相关性。以下是详细的介绍和实现方法。推荐系统的在线学习与实时更新在线学习的概念在线学习（OnlineLearning）是一种机器学习方法，与传统的批量学习（BatchLearning）不同，在线学习模型能够在数据流到达时逐步更新，而不是在整个数据集上训练一次。这
- 13.推荐系统的性能优化
郑万通
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接下来我们将学习推荐系统的性能优化。推荐系统的性能优化对于提升推荐结果的生成速度和系统的可扩展性至关重要，尤其是在处理大规模数据和高并发请求时。在这一课中，我们将介绍以下内容：性能优化的重要性常见的性能优化方法实践示例1.性能优化的重要性推荐系统的性能优化主要体现在以下几个方面：响应速度：提高推荐结果的生成速度，减少用户等待时间，提升用户体验。系统可扩展性：支持大规模用户和数据，确保系统在高并发请
- 【关注可白嫖源码】个性化新闻内容推荐系统的设计与实现，怎么设计这个系统呢，不会的看过来吧
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程序开发程序定制毕设毕设定制毕设代做源码课设
随着互联网的发展，信息的获取变得极其便捷，但与此同时，海量的新闻内容使得用户面临信息过载的困境。为了提高用户体验并帮助他们从中筛选出最感兴趣的新闻，个性化新闻内容推荐系统应运而生。该系统通过分析用户的兴趣、行为和偏好，智能推荐符合其需求的新闻内容。以下是对个性化新闻推荐系统设计与实现的全面探讨。一、设计目标个性化新闻推荐系统的主要设计目标包括：提高用户体验：根据用户兴趣和行为偏好，个性化地推荐最相
- DeepSeek引发的AI思考
几道之旅
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DeepSeek引发的AI思考：技术浪潮下的应用、焦虑与战略取舍一、AI的重点应用领域：从“替代”到“共生”1.办公自动化：效率与精准的再定义DeepSeek在办公场景中的应用已从简单的信息检索升级为复杂的决策支持。例如，金融行业通过其实时数据分析能力，捕捉市场波动中的套利机会，年化收益率提升15%；电商平台则利用用户行为数据优化推荐系统，购买转化率提升30%。这些案例表明，AI正从“工具”演变为
- 【旅游管理与推荐系统】Python+Django网页界面平台+协同过滤推荐算法+管理系统
网站开发
一、介绍旅游管理与推荐系统。本系统使用Python作为主要编程语言，前端采用HTML、CSS、BootStrap等技术实现界面展示平台的开发，后端使用Django框架处理用户响应请求，并使用Ajax等技术实现前后端的数据通信。本系统主要功能有：系统分为两个角色：用户和管理员对于用户角色可以进行登录、注册、查看旅游景点信息、点赞、收藏、购买景点门票、发布评论、对景点进行评分、查看个人订单、查看个人收
- 深度学习-电商推荐
小赖同学啊
人工智能深度学习人工智能
下面为你介绍使用深度学习实现电商推荐系统的代码示例。我们将构建一个基于神经网络的简单推荐模型，以用户的历史购买行为和商品特征为基础，预测用户对商品的偏好。这里我们使用Python的TensorFlow和Keras库来实现。问题分析电商推荐系统的核心目标是根据用户的历史行为和商品特征，预测用户对未购买商品的喜好程度，从而为用户推荐可能感兴趣的商品。我们将通过构建一个神经网络模型，输入用户特征和商品特
- ✅毕业设计：python商品推荐系统+协同过滤推荐算法+网络爬虫 2种推荐算法 计算机毕业设计 大数据（附源码）✅
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博主介绍：✌全网粉丝10W+,前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立工作室。专注于计算机相关专业项目实战6年之久，选择我们就是选择放心、选择安心毕业✌>想要获取完整文章或者源码，或者代做，拉到文章底部即可与我联系了。点击查看作者主页，了解更多项目！感兴趣的可以先收藏起来，点赞、关注不迷路，大家在毕设选题，项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助同学们顺利毕业。1、毕业设计：2025年
- DeepSeek图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）基础与实践
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Python开发经验深度学习DeepSeek快速入门神经网络人工智能深度学习
图神经网络（GraphNeuralNetworks,GNNs）是一种专门用于处理图结构数据的深度学习模型。与传统的神经网络不同，GNNs能够捕捉节点之间的关系和图的全局结构，广泛应用于社交网络分析、推荐系统、化学分子建模等领域。DeepSeek提供了强大的工具和API，帮助我们高效地构建和训练图神经网络。本文将详细介绍如何使用DeepSeek进行图神经网络的基础与实践，并通过代码示例帮助你掌握这些
- Java分布式流处理，flink+kafka实现电商网站个性化商品推荐系统
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分布式javaflink
文章目录戳底部名片，一起变现技术栈选择设计实现思路实现步骤及示例代码1.数据采集2.数据预处理3.特征工程4.模型训练5.结果输出6.前端展示戳底部名片，一起变现在现代电商环境中，用户每天都会浏览大量商品页面，而这些行为数据中蕴藏着丰富的信息。通过分析用户的浏览历史、购买记录以及对特定商品的兴趣程度，我们可以为用户提供更加个性化的商品推荐，从而提升用户体验和转化率。为了实现实时的个性化推荐，我们需
- 向量数据库之Milvus
james二次元
数据库向量数据库milvus向量数据库数据库图像搜索自然语言处理
Milvus是一个开源的向量数据库，专门设计用于高效存储、管理和搜索大规模向量数据。它常用于机器学习、人工智能、推荐系统、图像搜索、自然语言处理等领域，特别适合处理需要高效相似性搜索的应用场景。Milvus由Zilliz开发，具有高性能、可扩展性和易用性。基本概念与架构1.基本概念向量数据（VectorData）：Milvus主要处理高维向量数据，常见于图像、文本、视频等非结构化数据的特征向量表示
- 一步一步生成音乐类小程序的详细指南，结合AI辅助开发的思路
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后端语言（nodejavascriptvue等等）笔记人工智能小程序javascriptnode.js
以下是一步一步生成音乐类小程序的详细指南，结合AI辅助开发的思路：需求分析阶段核心功能梳理音乐播放器（播放/暂停/进度条/音量）歌单分类（流行/古典/摇滚等）用户系统（登录/收藏/历史记录）搜索功能（歌曲/歌手/专辑）推荐系统（根据用户偏好推荐）技术选型前端：微信小程序原生开发或Taro框架（跨平台）后端：Node.js+Express或Python+Flask数据库：MySQL或MongoDB存
- AI代码生成器赋能电商：提升个性化推荐系统前端开发效率
前端
在当今竞争激烈的电子商务环境中，个性化推荐系统已成为提升用户体验和转化率的关键因素。一个优秀的推荐系统能够根据用户的浏览历史、购买行为等数据，精准地推荐他们感兴趣的商品，从而提高用户的粘性和购买意愿。然而，构建一个高效、灵活的个性化推荐系统前端，却面临着诸多挑战：漫长的开发周期、高昂的开发成本以及复杂的维护工作，常常让开发团队疲于奔命。幸运的是，随着人工智能技术的飞速发展，“AI写代码工具”正在彻
- 【文献阅读分享】PAP-REC：个性化自动提示生成框架✨
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推荐系统论文阅读总结人工智能推荐系统
标题期刊年份PAP-REC:PersonalizedAutomaticPromptforRecommendationLanguageModelACMTransactionsonInformationSystems(TOIS)2024研究背景在信息爆炸的时代，我们每天都要面对海量的数据和选择，这时候推荐系统就像我们的智能小助手，帮助我们在茫茫信息海洋中找到真正需要的资源。但是，传统的推荐系统模型大多
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Spark图书数据分析系统Springboot协同过滤-余弦函数推荐系统爬虫1万+数据大屏数据展示+[手把手视频教程和开发文档]【亮点功能】1.Springboot+Vue+Element-UI+Mysql前后端分离2.Echarts图表统计数据,直观展示数据情况3.发表评论后，用户可以回复评论,回复的评论可以被再次回复,一级评论可以添加图片附件4.爬虫图书数据1万+5.推荐图书列表展示,推荐图书
- 智能房屋推荐系统 爬虫1w+数据 协同过滤余弦函数推荐
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Hadoop智能房屋推荐系统爬虫1w+协同过滤余弦函数推荐带视频教程毕设设计课题设计【Hadoop项目】1.data.csv上传到hadoop集群环境2.data.csv数据清洗3.MapReducer数据汇总处理,将Reducer的结果数据保存到本地Mysql数据库中4.Springboot+Echarts+MySQL显示数据分析结果分析数据维度如下:【房屋分类热度】【各分类下房屋数量及占比】【
- Elasticsearch 进阶与实践
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架构师必知必会系列编程实践Java实战大数据人工智能语言模型JavaPython架构设计
作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍Elasticsearch是一个开源分布式搜索引擎，它的功能主要包括存储、检索、分析和实时数据分析等，广泛用于日志检索、监控告警、实时数据分析、网站搜索引擎、电商推荐系统等领域。本文将通过介绍Elasticsearch的特点、原理、基本操作、高级特性、最佳实践、架构设计以及未来的发展方向等方面，带领读者深入理解Elasticsearch。Elasticsea
- Spring4.1新特性——综述
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目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- Schema与数据类型优化
annan211
数据结构mysql
目前商城的数据库设计真是一塌糊涂，表堆叠让人不忍直视，无脑的架构师，说了也不听。
在数据库设计之初，就应该仔细揣摩可能会有哪些查询，有没有更复杂的查询，而不是仅仅突出
很表面的业务需求，这样做会让你的数据库性能成倍提高，当然，丑陋的架构师是不会这样去考虑问题的。
选择优化的数据类型
1 更小的通常更好
更小的数据类型通常更快，因为他们占用更少的磁盘、内存和cpu缓存，
- 第一节 HTML概要学习
chenke
htmlWebcss
第一节 HTML概要学习
1. 什么是HTML
HTML是英文Hyper Text Mark-up Language(超文本标记语言)的缩写，它规定了自己的语法规则，用来表示比“文本”更丰富的意义，比如图片，表格，链接等。浏览器（IE,FireFox等）软件知道HTML语言的语法，可以用来查看HTML文档。目前互联网上的绝大部分网页都是使用HTML编写的。
打开记事本 输入一下内
- MyEclipse里部分习惯的更改
Array_06
eclipse
继续补充中----------------------
1.更改自己合适快捷键windows-->prefences-->java-->editor-->Content Assist-->
Activation triggers for java的右侧“.”就可以改变常用的快捷键
选中 Text
- 近一个月的面试总结
cugfy
面试
本文是在学习中的总结，欢迎转载但请注明出处：http://blog.csdn.net/pistolove/article/details/46753275
前言
打算换个工作，近一个月面试了不少的公司，下面将一些面试经验和思考分享给大家。另外校招也快要开始了，为在校的学生提供一些经验供参考，希望都能找到满意的工作。
- HTML5一个小迷宫游戏
357029540
html5
通过《HTML5游戏开发》摘抄了一个小迷宫游戏，感觉还不错，可以画画，写字，把摘抄的代码放上来分享下，喜欢的同学可以拿来玩玩！
<html>
<head>
<title>创建运行迷宫</title>
<script type="text/javascript"
- 10步教你上传githib数据
张亚雄
git
官方的教学还有其他博客里教的都是给懂的人说得，对已我们这样对我大菜鸟只能这么来锻炼，下面先不玩什么深奥的，先暂时用着10步干净利索。等玩顺溜了再用其他的方法。
操作过程（查看本目录下有哪些文件NO.1）ls
（跳转到子目录NO.2）cd+空格+目录
（继续NO.3）ls
（匹配到子目录NO.4）cd+ 目录首写字母+tab键+（首写字母“直到你所用文件根就不再按TAB键了”）
（查看文件
- MongoDB常用操作命令大全
adminjun
mongodb操作命令
成功启动MongoDB后，再打开一个命令行窗口输入mongo，就可以进行数据库的一些操作。输入help可以看到基本操作命令，只是MongoDB没有创建数据库的命令，但有类似的命令 如：如果你想创建一个“myTest”的数据库，先运行use myTest命令，之后就做一些操作（如：db.createCollection('user')）,这样就可以创建一个名叫“myTest”的数据库。
一
- bat调用jar包并传入多个参数
aijuans
下面的主程序是通过eclipse写的：
1.在Main函数接收bat文件传递的参数（String[] args）
如： String ip =args[0]; String user=args[1]; &nbs
- Java中对类的主动引用和被动引用
ayaoxinchao
java主动引用对类的引用被动引用类初始化
在Java代码中，有些类看上去初始化了，但其实没有。例如定义一定长度某一类型的数组，看上去数组中所有的元素已经被初始化，实际上一个都没有。对于类的初始化，虚拟机规范严格规定了只有对该类进行主动引用时，才会触发。而除此之外的所有引用方式称之为对类的被动引用，不会触发类的初始化。虚拟机规范严格地规定了有且仅有四种情况是对类的主动引用，即必须立即对类进行初始化。四种情况如下：1.遇到ne
- 导出数据库 提示 outfile disabled
BigBird2012
mysql
在windows控制台下，登陆mysql，备份数据库：
mysql>mysqldump -u root -p test test > D:\test.sql
使用命令 mysqldump 格式如下： mysqldump -u root -p *** DBNAME > E:\\test.sql。
注意：执行该命令的时候不要进入mysql的控制台再使用，这样会报
- Javascript 中的 && 和 ||
bijian1013
JavaScript&&||
准备两个对象用于下面的讨论
var alice = {
name: "alice",
toString: function () {
return this.name;
}
}
var smith = {
name: "smith",
- [Zookeeper学习笔记之四]Zookeeper Client Library会话重建
bit1129
zookeeper
为了说明问题，先来看个简单的示例代码：
package com.tom.zookeeper.book;
import com.tom.Host;
import org.apache.zookeeper.WatchedEvent;
import org.apache.zookeeper.ZooKeeper;
import org.apache.zookeeper.Wat
- 【Scala十一】Scala核心五：case模式匹配
bit1129
scala
package spark.examples.scala.grammars.caseclasses
object CaseClass_Test00 {
def simpleMatch(arg: Any) = arg match {
case v: Int => "This is an Int"
case v: (Int, String)
- 运维的一些面试题
yuxianhua
linux
1、Linux挂载Winodws共享文件夹
mount -t cifs //1.1.1.254/ok /var/tmp/share/ -o username=administrator,password=yourpass
或
mount -t cifs -o username=xxx,password=xxxx //1.1.1.1/a /win
- Java lang包-Boolean
BrokenDreams
boolean
Boolean类是Java中基本类型boolean的包装类。这个类比较简单，直接看源代码吧。
public final class Boolean implements java.io.Serializable,
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-命令模式-Command
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/
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.List;
/**
* GOF 在《设计模式》一书中阐述命令模式的意图：“将一个请求封装
- matlab下GPU编程笔记
cherishLC
matlab
不多说，直接上代码
gpuDevice % 查看系统中的gpu,,其中的DeviceSupported会给出matlab支持的GPU个数。
g=gpuDevice(1); %会清空 GPU 1中的所有数据,,将GPU1 设为当前GPU
reset(g) %也可以清空GPU中数据。
a=1;
a=gpuArray(a); %将a从CPU移到GPU中
onGP
- SVN安装过程
crabdave
SVN
SVN安装过程
subversion-1.6.12
./configure --prefix=/usr/local/subversion --with-apxs=/usr/local/apache2/bin/apxs --with-apr=/usr/local/apr --with-apr-util=/usr/local/apr --with-openssl=/
- sql 行列转换
daizj
sql行列转换行转列列转行
行转列的思想是通过case when 来实现
列转行的思想是通过union all 来实现
下面具体例子：
假设有张学生成绩表(tb)如下:
Name Subject Result
张三 语文 74
张三 数学 83
张三 物理 93
李四 语文 74
李四 数学 84
李四 物理 94
*/
/*
想变成
姓名 &
- MySQL--主从配置
dcj3sjt126com
mysql
linux下的mysql主从配置： 说明：由于MySQL不同版本之间的(二进制日志)binlog格式可能会不一样，因此最好的搭配组合是Master的MySQL版本和Slave的版本相同或者更低， Master的版本肯定不能高于Slave版本。（版本向下兼容）
mysql1 : 192.168.100.1 //master mysq
- 关于yii 数据库添加新字段之后model类的修改
dcj3sjt126com
Model
rules:
array('新字段','safe','on'=>'search')
1、array('新字段', 'safe')//这个如果是要用户输入的话，要加一下，
2、array('新字段', 'numerical'),//如果是数字的话
3、array('新字段', 'length', 'max'=>100),//如果是文本
1、2、3适当的最少要加一条，新字段才会被
- sublime text3 中文乱码解决
dyy_gusi
Sublime Text
sublime text3中文乱码解决
原因：缺少转换为UTF-8的插件
目的：安装ConvertToUTF8插件包
第一步：安装能自动安装插件的插件，百度“Codecs33”，然后按照步骤可以得到以下一段代码：
import urllib.request,os,hashlib; h = 'eb2297e1a458f27d836c04bb0cbaf282' + 'd0e7a30980927
- 概念了解：CGI，FastCGI，PHP-CGI与PHP-FPM
geeksun
PHP
CGI
CGI全称是“公共网关接口”(Common Gateway Interface)，HTTP服务器与你的或其它机器上的程序进行“交谈”的一种工具，其程序须运行在网络服务器上。
CGI可以用任何一种语言编写，只要这种语言具有标准输入、输出和环境变量。如php,perl,tcl等。 FastCGI
FastCGI像是一个常驻(long-live)型的CGI，它可以一直执行着，只要激活后，不
- Git push 报错 "error: failed to push some refs to " 解决
hongtoushizi
git
Git push 报错 "error: failed to push some refs to " .
此问题出现的原因是：由于远程仓库中代码版本与本地不一致冲突导致的。
由于我在第一次git pull --rebase 代码后，准备push的时候，有别人往线上又提交了代码。所以出现此问题。
解决方案：
1： git pull
2：
- 第四章 Lua模块开发
jinnianshilongnian
nginxlua
在实际开发中，不可能把所有代码写到一个大而全的lua文件中，需要进行分模块开发；而且模块化是高性能Lua应用的关键。使用require第一次导入模块后，所有Nginx 进程全局共享模块的数据和代码，每个Worker进程需要时会得到此模块的一个副本（Copy-On-Write），即模块可以认为是每Worker进程共享而不是每Nginx Server共享；另外注意之前我们使用init_by_lua中初
- java.lang.reflect.Proxy
liyonghui160com
1.简介
Proxy 提供用于创建动态代理类和实例的静态方法
（1）动态代理类的属性
代理类是公共的、最终的，而不是抽象的
未指定代理类的非限定名称。但是，以字符串 "$Proxy" 开头的类名空间应该为代理类保留
代理类扩展 java.lang.reflect.Proxy
代理类会按同一顺序准确地实现其创建时指定的接口
- Java中getResourceAsStream的用法
pda158
java
1.Java中的getResourceAsStream有以下几种： 1. Class.getResourceAsStream(String path) ： path 不以’/'开头时默认是从此类所在的包下取资源，以’/'开头则是从ClassPath根下获取。其只是通过path构造一个绝对路径，最终还是由ClassLoader获取资源。 2. Class.getClassLoader.get
- spring 包官方下载地址（非maven）
sinnk
spring
SPRING官方网站改版后，建议都是通过 Maven和Gradle下载，对不使用Maven和Gradle开发项目的，下载就非常麻烦，下给出Spring Framework jar官方直接下载路径:
http://repo.springsource.org/libs-release-local/org/springframework/spring/
s
- Oracle学习笔记(7) 开发PLSQL子程序和包
vipbooks
oraclesql编程
哈哈，清明节放假回去了一下，真是太好了，回家的感觉真好啊！现在又开始出差之旅了，又好久没有来了，今天继续Oracle的学习！
这是第七章的学习笔记，学习完第六章的动态SQL之后，开始要学习子程序和包的使用了……，希望大家能多给俺一些支持啊！
编程时使用的工具是PLSQL
可以类比感性认识和理性认识。
