- 30.4:Python如何安装Pandas库? (课程共4100字)
小兔子平安
Python完整学习全解答pythonpandas开发语言
课程概述(课程共4100字)①安装Pandas库打开命令提示符或终端窗口,输入以下命令来安装Pandas:当安装完成后,可以使用以下命令来验证Pandas是否已正确安装:②数据处理和分析读写数据数据清洗和预处理数据分组和聚合数据可视化③Python学习的深入讨论Python的应用领域Python的优点和缺点学习Python的建议学习Python的挑战课程总结课程概述Python是一种功能强大的编程
- 15. MySql高级之常用SQL技巧☆
喵先生呢
#MySql高级mysql
文章目录MySql高级之常用SQL技巧☆1.SQL执行顺序2.正则表达式使用3.MySQL常用函数3.1数字函数3.2字符串函数3.3日期函数3.4聚合函数☆MySql高级之常用SQL技巧☆1.SQL执行顺序编写顺序selectdistinctfromjoinONwheregroupbyhavingorderbylimit执行顺序fromonjoinwheregroupbyhavingselect
- 基于 GBase 数据库的海量数据处理与性能优化
big crab
数据库oracle
一、引言随着大数据时代的到来,海量数据的存储和高效处理成为各行业的核心需求。GBase系列数据库(包括GBase8a、GBase8s和GBase8c)以其强大的性能、灵活的存储架构以及高效的查询优化功能,成为处理大规模数据的理想选择。本文将从GBase数据库的特性出发,探讨如何在实际应用中进行海量数据的高效处理,同时提供相关代码示例,帮助开发者更好地理解和应用GBase数据库。二、GBase数据库
- 分析投资策略数据
Young_Zn_Cu
投资策略
投资策略分析(在实习最后一周,当然要再多学一点金融相关知识啦,于是就有了这篇文章,以下均出于个人对投资策略的浅薄见解,欢迎大家提出建议)任务:分析私募排排网上的数据,并根据不同的策略进行分析,写出报告由于本人之前对投资部分了解较少,所以名词解释会占相当大一部分篇幅,大家可以直接移步后面部分!私募投资投资策略分析数据名词解释投资策略名词解释股票策略债券策略期货及衍生品策略多资产策略组合基金对筛选出来
- linux es后台启动命令,小白学ES 02-Linux中部署Elasticsearch单机服务
热带汽水
linuxes后台启动命令
目录@此部署过程以Elasticsearch-5.6.10版本为例,后续的学习和演示也用此版本.1前提:安装JDK学习使用ES的前提是成功安装JDK——很基础的一项步骤,这里省略.此处学习演示所用的JDK版本为:[root@host-10-0-20-50~]#java-versionjavaversion"1.8.0_151"Java(TM)SERuntimeEnvironment(build1.
- springboot之https服务器(生成keystore证书库及转cer证书)
Biu→Biu丶
springboothttpsjavahttps
一.生成自签名证书打开cmd输入命令生成证书:keytool-genkeypair-aliastomcat_https-keypass123456-keyalgRSA-keysize1024-validity365-keystore./https-java.keystore-storepass123456属性说明:-alias别名-keypass指定生成密钥的密码-keyalg指定密钥使用的加密算
- python画二维矩阵图_基于python 二维数组及画图的实例详解
weixin_39785400
python画二维矩阵图
1、二维数组取值注:不管是二维数组,还是一维数组,数组里的数据类型要一模一样,即若是数值型,全为数值型#二维数组importnumpyasnplist1=[[1.73,1.68,1.71,1.89,1.78],[54.4,59.2,63.6,88.4,68.7]]list3=[1.73,1.68,1.71,1.89,1.78]list4=[54.4,59.2,63.6,88.4,68.7]list
- 使用多模态大语言模型进行深度学习的图像、文本和语音数据增强
数行天下
人工智能语言模型深度学习人工智能自然语言处理
在过去的五年里,研究方向已从传统的机器学习(ML)和深度学习(DL)方法转向利用大语言模型(LLMs),包括多模态方法,用于数据增强,以提高泛化能力,并在训练深度卷积神经网络时防止过拟合。然而,现有的综述文章主要集中于机器学习和深度学习技术或有限的模态(如文本或图像),在涵盖LLM方法的最新进展和多模态应用方面仍存在空白。本文通过探索利用多模态LLMs进行图像、文本和语音数据增强的最新文献,填补了
- java web 项目中封装的下拉列表小组件:实现下拉列表使用者前后端0行代码 ...
weixin_34383618
java前端后端ViewUI
导读:主要从4个方面来阐述,1:背景;2:思路;3:代码实现;4:使用一:封装背景像easyui之类的纯前端组件,也有下拉列表组件,但是使用的时候,每个下拉列表,要配一个URL,以及设置URL反回来的值和select的text,和value的对应关系,这有2个问题:一使用者必须知道URL,二,如果页面有10个下拉表表,要请求后台10次,肯定影响性能,而我想要的是使用者只要申明用哪个数据字典就行了,
- IDEA接入GPT王炸秘籍,开发分析界面与ChatGPT直接无缝衔接
数行天下
AI赋能intellij-ideagptchatgptpythonjava
大家好,我是数行天下,普通中间群体是凭借技术或业务在各行各业打工的重要群体,是AI技术的实践和推动者,个体的数字化程度越高就越能在百年未有之变局的AI时代赢得先机。各行各业数据分析、系统开发人员,科研领域研究人员,设计师,及各单位文字工作者等,谁能快速学习、加快效率,产出的内容更优质,在内卷化日益严重的环境中就更有竞争力。由于各种限制,大部分人无法有效使用GPT,即使费力注册成功也因为科学上网时间
- matlab 延迟算子,时间序列分析-----2---时间序列预处理
这块必被安排
matlab延迟算子
既然有了序列,那怎么拿来分析呢?时间序列分析方法分为描述性时序分析和统计时序分析。1、描述性时序分析通过直观的数据比较或绘图观测,寻找序列中蕴含的发展规律,这种分析方法就称为描述性时序分析。描述性时序分析方法具有操作简单、直观有效的特点,它通常是人们进行统计时序分析的第一步。2、统计时序分析(1)频域分析方法原理:假设任何一种无趋势的时间序列都可以分解成若干不同频率的周期波动发展过程:1)早期的频
- 【转】时间序列分析——基于R,王燕
weixin_30780221
r语言
《时间序列分析——基于R》王燕,读书笔记笔记:一、检验:1、平稳性检验:图检验方法:时序图检验:该序列有明显的趋势性或周期性,则不是平稳序列自相关图检验:(acf函数)平稳序列具有短期相关性,即随着延迟期数k的增加,平稳序列的自相关系数ρ会很快地衰减向0(指数级衰减),反之非平稳序列衰减速度会比较慢构造检验统计量进行假设检验:单位根检验adfTest()——fUnitRoots包2、纯随机性检验、
- Linux编程:嵌入式ARM平台Linux网络实时性能优化
橘色的喵
Linux性能优化功能优化arm开发linux网络实时性能优化内核优化
文章目录0.概要1.时钟周期与网络性能的权衡时钟周期(ClockPeriod)**优化策略:****副作用:**2.网络中断优化**问题:****优化策略:****副作用:**3.网络协议栈优化**优化策略:****副作用:**4.禁用内存页面交换(禁用Swap)为什么禁用Swap?**禁用Swap配置:****副作用:**5.配置`swappiness`为0**如何设置`swappiness`为
- LLM 大模型学习必知必会系列(一):大模型基础知识篇
汀、人工智能
LLM技术汇总人工智能自然语言处理promptRAGLLM模型训练模型部署
LLM大模型学习必知必会系列(一):大模型基础知识篇魔搭ModelScope开源的LLM模型魔搭ModelScope欢迎各个开源的LLM模型在社区上做开源分享。目前社区上已经承载了来自各个机构贡献的不同系列的LLM模型。并且社区的开发者也在这些模型的基础上,贡献了许多创新应用,并在ModelScope的创空间上进行分享。本专题初步梳理了当前社区上一些典型的LLM以及对应的创空间应用,方便大家对于L
- 【element】谷歌浏览器 el-dialog 概率出现背景全黑,透明度不生效
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vuevue.jsjavascript前端
项目场景:谷歌浏览器问题描述谷歌浏览器el-dialog概率出现背景全黑,透明度不生效classv-modalopacity:0.5不生效解决方案:采用opacity:1background:0.5透明度的黑色代码如下:importVuefrom'vue'importElementfrom'element-ui'import'../element-variables.scss'/***来自Kare
- ARIMA差分自回归移动平均模型--时间序列预测
别团等shy哥发育
数据挖掘与机器学习回归python数据挖掘时间序列分析机器学习
ARIMA差分自回归移动平均模型1、ARIMA模型理论基础2、ARIMA建模步骤3、ARIMA建模实战3.1导入模块3.2加载数据3.3平稳性检验3.4单位根检验3.4白噪声检验3.5模型定阶3.6参数估计3.7模型的显著性检验3.8模型预测3.8模型拟合效果展示参考文献论文:文章:1、ARIMA模型理论基础 ARIMA是差分自回归移动平均模型的引文缩写,其中AR表示的是自回归模型,MA表示的是
- 记GBase8a一次简单的典型sql优化
GBase技术大咖
GBase8a数据库sql性能优化
原文地址:https://www.gbase.cn/community/post/3549某客户反映一条业务测试sql查询缓慢(3节点集群),百万级数据量用时6-8s,不满足小于1秒的业务需求!由于客户刚使用8a不久,希望远程进行优化演示。客户sql也比较简单,为两表关联分页查询,sql如下:SELECT*FROMAAAAa,BBBBbWHEREa.AAC001_JY=to_char(b.AAC0
- Part 3 第八章 风格指南与规则(Style Guides and Rules)
odoo中国
软件工程软件工程
概要第八章探讨了Google如何通过风格指南和规则来管理其庞大的代码库,并确保代码的可维护性和一致性。以下是本章的核心内容:1.为什么需要规则?规则的目标:规则旨在鼓励“好的”行为并阻止“坏的”行为。这些定义因组织而异,取决于组织的目标和价值观。规则与指导的区别:规则是强制性的法律,而指导则是建议和最佳实践,通常允许一定的灵活性。Google的风格指南:Google的风格指南不仅是代码格式化的集合
- 《深入浅出LLM基础篇》(三):大模型结构分类
GoAI
深入浅出LLM深入浅出AI自然语言处理NLP大模型LLM人工智能transformerchatgpt
AI学习星球推荐:GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的学习资料,配有全面而有深度的专栏内容,包括不限于前沿论文解读、资料共享、行业最新动态以、实践教程、求职相关(简历撰写技巧、面经资料与心得)多方面综合学习平台,强烈推荐AI小白及AI爱好者学习,性价比非常高!加入星球➡️点击链接✨专栏介
- element-ui修改dialog样式全局、局部修改问题 el-dialog__title/el-dialog__header/el-dialog__body/el-dialog__footer
春云资源
elementuicsshtmlcss3
//没有scoped全局css全部文件生效但是其他地方用dialog样式也会生效//有scoped为局部css--scoped只在本文件生效在这里设置el-dialog__header不生效//因此通过el-dialog的class进行全局css中局部定义只在当前文件生效点击打开Dialogdialog内容取消确定exportdefault{data(){return{centerDialogVi
- OpenWebUI,RAG+外部知识库+AI写文的开源应用
m0_74824780
人工智能开源
引言自从去年AI火起来之后,很多人便热衷于寻找适合自用的AI开源项目,把各家大模型API接入到自己的AI程序里,便可以通过AI辅助完成一系列日常任务,比如内容翻译/润色/总结/撰写、格式转换、数据分类、代码分析、角色扮演等等。一般情况下,大模型依靠自身训练数据便能够完成的任务质量偏高,像翻译总结、格式转换之类,市面上所有的AI程序基本都能够满足这一点需求;但是需要结合外部资料/超长上文信息/实时信
- 本地部署 DeepSeek:环境准备 + 详细步骤 + 高级部署方案 + 可视化工具集成 + 故障排除手册 + 性能优化建议
Katie。
人工智能技术发展aideepseek人工智能人工智能大模型
前言随着人工智能技术的迅猛发展,大语言模型(LLM)在多个行业中的应用日益广泛,从自然语言处理、内容生成到智能客服、医疗诊断等领域,AI正在深刻改变传统的工作方式和业务流程。DeepSeek作为一家新兴的AI公司,凭借其高效的AI模型和开源的优势,迅速在竞争激烈的AI市场中脱颖而出。其模型不仅在性能上表现出色,还通过开源策略吸引了大量开发者和企业的关注,形成了一个活跃的社区生态。然而,随着AI技术
- 基于iNeuOS工业互联网平台的板材实时质检系统
iNeuOS工业互联网
iNeuOS工业互联网人工智能物联网
1.项目背景刨花板生产线由于原料、生产工艺等原因,会有一些产品板面出现颤纹、漏砂、胶斑、胶块、大刨花、粉尘斑、板面划痕和油污等缺陷。表面缺陷会降低板材强度、影响板材外观和二次加工,给企业带来经济损失。目前针对刨花板的瑕疵识别工作主要以人工检测为主,缺陷种类繁多和视觉疲劳导致漏检率和误检率较高,极大限制了工厂的生产效率和产品质量。同时,工厂现有刨花板产线质检环节无法积累生产过程数据、无法形成有效数据
- Maven使用SpringBoot部署https服务启动时加载KeyStore报错:Invalid keystore format(Maven官方解决办法)
跳小闹成长记-跳爸
技术分享invalidkeystorejksmavenresource
一、前言最近在本地部署https服务的时候遇到一个问题。在创建好keystore签名文件之后,完成了一切配置工作。接着在启动的过程中却报错:Invalidkeystoreformat。经过再三确认KeyStore签名文件格式本身并没有问题。接下来就和大家分享下该问题的根源,以及如何解决该问题。二、根因分析1、基本原因遇到疑难杂症Google就比较好的习惯(不要问我为什么不用某度),经过一番搜索之后
- 深入探讨:CME期货CBOT高频合约历史行情数据分析方法
hightick
外盘期货高频历史行情数据集数据分析数据挖掘金融python数据库
深入探讨:CME期货CBOT高频合约历史行情数据分析方法为了促进学习和研究,我们在此分享一部分匿名处理的外盘期货高频历史行情数据集。外盘期货分钟高频历史行情数据链接:https://pan.baidu.com/s/19zhe1CCpDM56amDKO2nMwQ?pwd=4wpq提取码:4wpq请注意,分享这些数据的目的是为了教育和研究,不构成任何投资建议。交易量与价格关系分析交易量与价格之间的关系
- 【Vim Masterclass 笔记10】S06L23:Vim 核心操作训练之 —— 文本的搜索、查找与替换操作(第二部分)
安冬的码畜日常
VimMasterclassvim笔记vim查找与替换
文章目录S06L23Search,Find,andReplace-PartTwo1文本替换命令`:s/old/new/`2指定范围的文本替换3特例:路径的替换4文件行号的配置5要点总结(1)搜索当前行(SameLineSearching)(2)跨行搜索(Searching)(3)替换命令(SubstituteCommand)写在前面根据李笑来《自学是门手艺》的建议,梳理完知识要点后又对这章内容制作
- 【Vim Masterclass 笔记13】第 7 章:Vim 核心操作之——文本对象与宏操作 + S07L28:Vim 文本对象
安冬的码畜日常
VimMasterclassvim笔记vim文本对象文本对象
文章目录Section7:TextObjectsandMacrosS07L28TextObjects1文本对象的含义2操作文本对象的基本语法3操作光标所在的整个单词4删除光标所在的整个句子5操作光标所在的整个段落6删除光标所在的中括号内的文本7删除光标所在的小括号内的文本8操作尖括号内的文本9操作光标所在的标签文本10操作大括号内的文本11操作光标所在的各种括号内的文本12本节思维导图写在前面本篇
- GBase 8a慢SQL优化案例-2 通过分析函数改写不等值关联排序取值
dudulang8088
sql数据库数据仓库
某气象现场一条查询语句,大数据场景下,单个机构查询耗时5分钟以上,需要分析,SQL语句如下:SELECTt.station_no,t.collect_time_stamp,t.r2020,t.topFROM(SELECTt1.station_no,t1.collect_time_stamp,t1.r2020,(SELECTCOUNT(*)+1FROM(SELECTstation_no,--站点编号
- 时间序列分析之AR、MA、ARMA、ARIMA详解(5)
白马负金羁
机器学习之术协整cointegrationARIMA时间序列分析
在时间序列分析中最常使用的一系列模型:AR、MR、ARMA,一直到ARIMA,都源于乔治·博克斯和格威利姆·詹金斯等人的一系列工作(他们的有关成果后汇集成该领域的权威经典著作【1】)。乔治·博克斯被认为是二十世纪的一代统计学大师,他有一句广为人知的名言:所有的模型都是错误的,但有一些是有用的(“Allmodelsarewrong,butsomeareuseful”)。为了让统计模型发挥作用,深入理
- 【PCIe XDMA开发】XDMA与MIG位宽一致性要求
RunningCamel
PCIeFPGAPCIeXDMA
在基于FPGA的PCIeXDMA与MIG(MemoryInterfaceGenerator)协同设计中,位宽一致性对传输效率有重要影响,但具体实现需结合系统架构和性能需求综合考虑。一、位宽一致性的必要性数据路径对齐要求XDMA的AXI接口位宽(如128/256/512位)需与MIG的物理接口位宽保持一致15。若两者不一致,需插入位宽转换模块(如AXIDataWidthConverter),这会引入
- 用MiddleGenIDE工具生成hibernate的POJO(根据数据表生成POJO类)
AdyZhang
POJOeclipseHibernateMiddleGenIDE
推荐:MiddlegenIDE插件, 是一个Eclipse 插件. 用它可以直接连接到数据库, 根据表按照一定的HIBERNATE规则作出BEAN和对应的XML ,用完后你可以手动删除它加载的JAR包和XML文件! 今天开始试着使用
- .9.png
Cb123456
android
“点九”是andriod平台的应用软件开发里的一种特殊的图片形式,文件扩展名为:.9.png
智能手机中有自动横屏的功能,同一幅界面会在随着手机(或平板电脑)中的方向传感器的参数不同而改变显示的方向,在界面改变方向后,界面上的图形会因为长宽的变化而产生拉伸,造成图形的失真变形。
我们都知道android平台有多种不同的分辨率,很多控件的切图文件在被放大拉伸后,边
- 算法的效率
天子之骄
算法效率复杂度最坏情况运行时间大O阶平均情况运行时间
算法的效率
效率是速度和空间消耗的度量。集中考虑程序的速度,也称运行时间或执行时间,用复杂度的阶(O)这一标准来衡量。空间的消耗或需求也可以用大O表示,而且它总是小于或等于时间需求。
以下是我的学习笔记:
1.求值与霍纳法则,即为秦九韶公式。
2.测定运行时间的最可靠方法是计数对运行时间有贡献的基本操作的执行次数。运行时间与这个计数成正比。
- java数据结构
何必如此
java数据结构
Java 数据结构
Java工具包提供了强大的数据结构。在Java中的数据结构主要包括以下几种接口和类:
枚举(Enumeration)
位集合(BitSet)
向量(Vector)
栈(Stack)
字典(Dictionary)
哈希表(Hashtable)
属性(Properties)
以上这些类是传统遗留的,在Java2中引入了一种新的框架-集合框架(Collect
- MybatisHelloWorld
3213213333332132
//测试入口TestMyBatis
package com.base.helloworld.test;
import java.io.IOException;
import org.apache.ibatis.io.Resources;
import org.apache.ibatis.session.SqlSession;
import org.apache.ibat
- Java|urlrewrite|URL重写|多个参数
7454103
javaxmlWeb工作
个人工作经验! 如有不当之处,敬请指点
1.0 web -info 目录下建立 urlrewrite.xml 文件 类似如下:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE u
- 达梦数据库+ibatis
darkranger
sqlmysqlibatisSQL Server
--插入数据方面
如果您需要数据库自增...
那么在插入的时候不需要指定自增列.
如果想自己指定ID列的值, 那么要设置
set identity_insert 数据库名.模式名.表名;
----然后插入数据;
example:
create table zhabei.test(
id bigint identity(1,1) primary key,
nam
- XML 解析 四种方式
aijuans
android
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,平台的无关性使得很多场合都需要用到XML。本文将详细介绍用Java解析XML的四种方法。
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,它的平台无关性,语言无关性,系统无关性,给数据集成与交互带来了极大的方便。对于XML本身的语法知识与技术细节,需要阅读相关的技术文献,这里面包括的内容有DOM(Document Object
- spring中配置文件占位符的使用
avords
1.类
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE beans PUBLIC "-//SPRING//DTD BEAN//EN" "http://www.springframework.o
- 前端工程化-公共模块的依赖和常用的工作流
bee1314
webpack
题记: 一个人的项目,还有工程化的问题嘛? 我们在推进模块化和组件化的过程中,肯定会不断的沉淀出我们项目的模块和组件。对于这些沉淀出的模块和组件怎么管理?另外怎么依赖也是个问题? 你真的想这样嘛? var BreadCrumb = require(‘../../../../uikit/breadcrumb’); //真心ugly。
- 上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,该如何回应?
bijian1013
项目管理沟通IT职业规划
问题:上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,如何回应
正常下班时间6点,只要是6点半前下班的,上司都认为没有加班。
Eno-Bea回答,注重感受,不一定是别人的
虽然我不知道你具体从事什么工作与职业,但是我大概猜测,你是从事一项不太容易出现阶段性成果的工作
- TortoiseSVN,过滤文件
征客丶
SVN
环境:
TortoiseSVN 1.8
配置:
在文件夹空白处右键
选择 TortoiseSVN -> Settings
在 Global ignote pattern 中添加要过滤的文件:
多类型用英文空格分开
*name : 过滤所有名称为 name 的文件或文件夹
*.name : 过滤所有后缀为 name 的文件或文件夹
--------
- 【Flume二】HDFS sink细说
bit1129
Flume
1. Flume配置
a1.sources=r1
a1.channels=c1
a1.sinks=k1
###Flume负责启动44444端口
a1.sources.r1.type=avro
a1.sources.r1.bind=0.0.0.0
a1.sources.r1.port=44444
a1.sources.r1.chan
- The Eight Myths of Erlang Performance
bookjovi
erlang
erlang有一篇guide很有意思: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide
里面有个The Eight Myths of Erlang Performance: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide/myths.html
Myth: Funs are sl
- java多线程网络传输文件(非同步)-2008-08-17
ljy325
java多线程socket
利用 Socket 套接字进行面向连接通信的编程。客户端读取本地文件并发送;服务器接收文件并保存到本地文件系统中。
使用说明:请将TransferClient, TransferServer, TempFile三个类编译,他们的类包是FileServer.
客户端:
修改TransferClient: serPort, serIP, filePath, blockNum,的值来符合您机器的系
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-模板方法模式
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.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
- 配置心得
chenyu19891124
配置
时间就这样不知不觉的走过了一个春夏秋冬,转眼间来公司已经一年了,感觉时间过的很快,时间老人总是这样不停走,从来没停歇过。
作为一名新手的配置管理员,刚开始真的是对配置管理是一点不懂,就只听说咱们公司配置主要是负责升级,而具体该怎么做却一点都不了解。经过老员工的一点点讲解,慢慢的对配置有了初步了解,对自己所在的岗位也慢慢的了解。
做了一年的配置管理给自总结下:
1.改变
从一个以前对配置毫无
- 对“带条件选择的并行汇聚路由问题”的再思考
comsci
算法工作软件测试嵌入式领域模型
2008年上半年,我在设计并开发基于”JWFD流程系统“的商业化改进型引擎的时候,由于采用了新的嵌入式公式模块而导致出现“带条件选择的并行汇聚路由问题”(请参考2009-02-27博文),当时对这个问题的解决办法是采用基于拓扑结构的处理思想,对汇聚点的实际前驱分支节点通过算法预测出来,然后进行处理,简单的说就是找到造成这个汇聚模型的分支起点,对这个起始分支节点实际走的路径数进行计算,然后把这个实际
- Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
daizj
oracle
Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=531580&uk=421021908
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=137223&uk=321552738
http://pan.baidu.com/share/l
- 非常好的介绍:Linux定时执行工具cron
dongwei_6688
linux
Linux经过十多年的发展,很多用户都很了解Linux了,这里介绍一下Linux下cron的理解,和大家讨论讨论。cron是一个Linux 定时执行工具,可以在无需人工干预的情况下运行作业,本文档不讲cron实现原理,主要讲一下Linux定时执行工具cron的具体使用及简单介绍。
新增调度任务推荐使用crontab -e命令添加自定义的任务(编辑的是/var/spool/cron下对应用户的cr
- Yii assets目录生成及修改
dcj3sjt126com
yii
assets的作用是方便模块化,插件化的,一般来说出于安全原因不允许通过url访问protected下面的文件,但是我们又希望将module单独出来,所以需要使用发布,即将一个目录下的文件复制一份到assets下面方便通过url访问。
assets设置对应的方法位置 \framework\web\CAssetManager.php
assets配置方法 在m
- mac工作软件推荐
dcj3sjt126com
mac
mac上的Terminal + bash + screen组合现在已经非常好用了,但是还是经不起iterm+zsh+tmux的冲击。在同事的强烈推荐下,趁着升级mac系统的机会,顺便也切换到iterm+zsh+tmux的环境下了。
我为什么要要iterm2
切换过来也是脑袋一热的冲动,我也调查过一些资料,看了下iterm的一些优点:
* 兼容性好,远程服务器 vi 什么的低版本能很好兼
- Memcached(三)、封装Memcached和Ehcache
frank1234
memcachedehcachespring ioc
本文对Ehcache和Memcached进行了简单的封装,这样对于客户端程序无需了解ehcache和memcached的差异,仅需要配置缓存的Provider类就可以在二者之间进行切换,Provider实现类通过Spring IoC注入。
cache.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
- Remove Duplicates from Sorted List II
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all nodes that have duplicate numbers, leaving only distinct numbers from the original list.
For example,Given 1->2->3->3->4->4->5,
- Spring4新特性——注解、脚本、任务、MVC等其他特性改进
jinnianshilongnian
spring4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- MySQL安装文档
liyong0802
mysql
工作中用到的MySQL可能安装在两种操作系统中,即Windows系统和Linux系统。以Linux系统中情况居多。
安装在Windows系统时与其它Windows应用程序相同按照安装向导一直下一步就即,这里就不具体介绍,本文档只介绍Linux系统下MySQL的安装步骤。
Linux系统下安装MySQL分为三种:RPM包安装、二进制包安装和源码包安装。二
- 使用VS2010构建HotSpot工程
p2p2500
HotSpotOpenJDKVS2010
1. 下载OpenJDK7的源码:
http://download.java.net/openjdk/jdk7
http://download.java.net/openjdk/
2. 环境配置
▶
- Oracle实用功能之分组后列合并
seandeng888
oracle分组实用功能合并
1 实例解析
由于业务需求需要对表中的数据进行分组后进行合并的处理,鉴于Oracle10g没有现成的函数实现该功能,且该功能如若用JAVA代码实现会比较复杂,因此,特将SQL语言的实现方式分享出来,希望对大家有所帮助。如下:
表test 数据如下:
ID,SUBJECTCODE,DIMCODE,VALUE
1&nbs
- Java定时任务注解方式实现
tuoni
javaspringjvmxmljni
Spring 注解的定时任务,有如下两种方式:
第一种:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http
- 11大Java开源中文分词器的使用方法和分词效果对比
yangshangchuan
word分词器ansj分词器Stanford分词器FudanNLP分词器HanLP分词器
本文的目标有两个:
1、学会使用11大Java开源中文分词器
2、对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果
本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码,至于效果哪个好,那要用的人结合自己的应用场景自己来判断。
11大Java开源中文分词器,不同的分词器有不同的用法,定义的接口也不一样,我们先定义一个统一的接口:
/**
* 获取文本的所有分词结果, 对比