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im_AMBER
学习数据分析
从头开始了,现在有数据的变动还有要用jupyter,这个文学编程的确很好,虽然我们老师有点push有点严格,但觉得好好学确实能收获不少知识的!!!是的!已经搭建了miniconda关联的jupyternotebook1我发现jupyter是不可以关闭conda终端运行的对哒,JupyterNotebook是依赖终端(或AnacondaPrompt)启动的本地服务,终端窗口不能直接关闭,否则Jupy
- 常见专业术语:
组织过程定义控制程序processfororganizationalprocessdefinition软件生命周期模型softwarelifecyclemodel组织标准过程集合描述descriptionoforganization'ssetofstandardprocess.组织标准过程裁剪指南tailoringguidelinefororganizationalstandardprocess过
- r语言 回归分析 分类变量_R语言下的PSM分析分类变量处理与分析步骤
weixin_39715834
r语言回归分析分类变量r语言清除变量
最近学习了PSM,我选择了用R去跑PSM,在这过程中遇到了许多问题,最后也都一一解决了,写下这个也是希望大家在遇到相同问题的时候能够得到帮助和启发,别的应该不会遇到太难的问题了哈哈。最近我也没做什么,录数据,或者说还在调整心态,最近遇到的事情也比较多,又或者说最近的心态比较乱,晚上也睡不好导致白天也比较烦躁,所以可能还是需要一段时间去好好调整,因此最近更新的也比较慢。不过还是会坚持的。问题阐述:1
- 什么是对称加密和非对称加密
MonkeyKing.sun
网络服务器运维
对称加密和非对称加密是现代密码学中的两大核心技术体系,它们用于保护数据的机密性、完整性和安全性,是构建区块链、电子支付、SSL、VPN、数字签名等系统的基础。一、什么是对称加密(SymmetricEncryption)?定义:加密和解密使用同一把密钥,称为“对称密钥”。工作原理:明文+密钥→加密算法→密文密文+同样密钥→解密算法→明文示例算法:算法简要说明AES(高级加密标准)最常用、快速、安全D
- 37道uni-app面试八股文(答案、分析和深入提问)整理
1.简述uniApp如何本地存储数据?回答在uni-app中,可以使用内置的uni.setStorageSync和uni.getStorageSync方法来进行本地存储。以下是存储和获取数据的基本步骤:本地存储数据使用uni.setStorageSync方法//设置数据uni.setStorageSync('key','value');//设置对象uni.setStorageSync('userI
- 计算机系统中隐藏的‘时间陷阱’——为什么你的代码总比预期慢10倍?
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引言大家经常遇到一个诡异现象:明明算法时间复杂度算得好好的,为什么实际运行速度总比预期慢得多?你以为是数据库查询的锅,优化了SQL却收效甚微;你怀疑是网络延迟,但抓包数据又显示一切正常。这背后可能隐藏着计算机系统中鲜为人知的“时间陷阱”——那些未被计入传统性能分析,却真实吞噬效率的底层机制。本文将揭示5个最典型的陷阱,从CPU缓存失效到操作系统调度暗坑,并用真实案例展示如何绕过它们。陷阱1:CPU
- 从传统Cube到现代化指标体系:物化视图驱动的指标平台升级之路
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在高并发、高吞吐量的数据分析场景下,简单的事情往往变得不那么简单。一个业务逻辑简单的指标大盘,在日常情况下可能运行良好,但一旦面临大促或年终数据汇总等高峰期,就会出现卡顿甚至崩溃的情况。为什么在这些特定场景下,原本稳定的系统会变得不稳定?这是因为传统的指标大盘解决方案在设计时,往往没有针对高并发、多维度分析和秒级刷新等特殊需求做好充分准备。一、传统数据架构在指标分析场景下的困境1.指标平台的常见诉
- R语言倾向性匹配得分(PSM)分析
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r语言java开发语言R语言
R语言倾向性匹配得分(PSM)分析倾向性匹配得分(PropensityScoreMatching,PSM)是一种常用的统计方法,用于处理观察研究中的选择性偏倚。它通过建立一个倾向性得分模型,将受试者分为处理组和对照组,以实现类似于随机对照试验的效果。本文将介绍如何使用R语言进行倾向性匹配得分分析,并提供相应的源代码。导入所需的R包在进行PSM分析之前,首先需要导入所需的R包。常用的包包括Match
- python + selenium通过滑块验证
weixin_51144854
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1、介绍使用python进行自动化操作或者爬虫过程中,可能会遇到需要进行验证的情况。本文介绍了两种通过滑块验证的方法:轮廓检测通过OpenCV进行轮廓检测,找到滑块背景中缺口的位置,计算缺口到滑块的距离。模板匹配通过OpenCV分析滑块背景图与滑块的相似度,找到滑块背景图中与滑块最相似的区域就是缺口的位置,然后计算缺口到滑块的距离。2、轮廓检测测试地址:https://accounts.douba
- 安卓端某音乐类 APP 逆向分享(二)协议分析
泡泡以安
爬虫技术#安卓逆向安卓逆向爬虫安全
以歌曲搜索协议为例,查看charles中歌曲搜索协议详情拷贝出搜索协议的Curl形式curl-H'Host:interface3.music.xxx.com'-H'Cookie:EVNSM=1.0.0;NMCID=oufhty.1667355455436.01.4;versioncode=8008050;buildver=221010200836;resolution=2392x1440;devi
- Python爬虫实战:研究MarkupSafe库相关技术
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1.引言1.1研究背景与意义随着互联网数据量的爆炸式增长,网页内容自动提取与分析技术在信息检索、舆情监控、数据挖掘等领域的需求日益凸显。网络爬虫作为获取网页内容的核心工具,能够自动化采集互联网信息。然而,直接渲染爬取的网页内容存在安全隐患,特别是跨站脚本攻击(XSS)风险。攻击者可能通过注入恶意脚本窃取用户信息或破坏网站功能。MarkupSafe作为Python的安全字符串处理库,能够有效处理不可
- Python爬虫实战:研究sanitize库相关技术
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1.引言1.1研究背景与意义在当今数字化时代,互联网已成为人们获取信息、交流互动的重要平台。随着Web2.0技术的发展,用户生成内容(UGC)、社交媒体嵌入、第三方插件等功能极大丰富了网页的内容和交互性,但也带来了严峻的安全挑战。根据Web应用安全联盟(WAS)的统计数据,2025年全球范围内因网页安全漏洞导致的数据泄露事件超过15万起,造成的经济损失高达250亿美元。其中,跨站脚本攻击(XSS)
- python网络安全实战_基于Python网络爬虫实战
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文件的操作:一般都要使用os模块和os.path模块importos.pathos.path.exists('D:\\Python\\1.txt')#判断文件是否存在abspath(path)#返回path所在的绝对路径dirname(p)#返回目录的路径exists(path)#判断文件是否存在getatime(filename)#返回文件的最后访问时间getctime(filename)#返回
- 实战|StarRocks 通过 JDBC Catalog 访问 MongoDB 的数据
方案介绍本文档介绍如何通过StarRocks的JDBCCatalog功能,结合MongoDBBIConnector,将MongoDB数据便捷接入StarRocks,实现数据打通和SQL查询分析,以下是整体流程图。前提条件StarRocks环境:版本≥3.0,支持JDBCCatalog功能。MongoDBBIConnector:已安装并运行,版本需与MongoDB兼容(参考MongoDB官方文档)。
- JVM调优实战 Day 11:JVM参数调优最佳实践
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【JVM调优实战Day11】JVM参数调优最佳实践文章标签jvm,jvm调优,java性能优化,jvm参数配置,垃圾回收,JVM监控,Java开发,架构设计文章简述在Java应用的性能调优过程中,JVM参数的合理配置是影响系统稳定性和吞吐量的关键因素。本文作为“JVM调优实战”系列的第11天内容,全面讲解JVM参数调优的核心概念、技术原理与实际应用场景。文章从JVM内存模型、GC策略出发,深入分析
- JVM调优实战 Day 5:内存泄漏与溢出分析
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【JVM调优实战Day5】内存泄漏与溢出分析文章简述在Java应用中,内存泄漏和内存溢出是常见的性能瓶颈问题。本文作为“JVM调优实战”系列的第五天内容,深入讲解了JVM中内存泄漏与溢出的基本概念、原理机制、常见问题及诊断方法。文章通过理论结合实践的方式,介绍了如何使用JVM工具如jstat、jmap、jhat等进行堆内存分析,并提供了完整的代码示例和配置参数。同时,文中还包含一个真实生产环境中的
- 实数有序域:数学分析的基础公理
你一身傲骨怎能输
数学分析有序域
文章摘要实数作为有序域的性质是数学分析的基本公理之一。实数集R满足:(1)域结构:具有加法、乘法运算及其逆运算;(2)全序关系:存在大小比较关系"0等重要推论。但仅有序域性质不足以完全刻画实数,还需加入完备性公理(如连续性)才能完整定义实数体系。这些公理共同构成了数学分析中实数理论的基础。在数学分析中,实数的有序域性质是实数体系的最基本公理之一。下面详细说明实数作为有序域的定义,以及它在数学分析中
- 零信任架构——重构企业安全边界的新范式
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零信任架构——重构企业安全边界的新范式(字数:998)传统边界的崩塌与信任危机防火墙与VPN构筑的“城堡护城河”模型在云原生与远程办公时代彻底瓦解。当数据散布于公有云、边缘设备与SaaS平台,当供应链攻击可穿透层层防护,“内部可信”的假设已成为最大安全漏洞。零信任(ZeroTrust)的核心哲学正是:永不信任,持续验证(NeverTrust,AlwaysVerify)。它并非单一技术,而是以身份为
- 文心大模型4.5及X1重磅上线,真实测评
2025年3月16日,人工智能领域迎来一场重要盛事——百度文心大模型4.5如期正式发布。与此同时,百度还惊喜推出了另一款全新模型——文心大模型X1。目前,文心大模型4.5和X1已在文心一言官网(https://yiyan.baidu.com/)正式上线,并免费向用户开放。其中,文心大模型4.5面向企业用户和开发者,用户可以通过登录百度智能云千帆大模型平台,轻松调用文心大模型4.5的API接口,快速
- 【LLaMA 3实战】6、LLaMA 3上下文学习指南:从少样本提示到企业级应用实战
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LLaMA3模型实战专栏llamaLLaMA3实战LLaMa3上下文AI入门程序员的AI开发第一课人工智能AI
一、上下文学习(ICL)的技术本质与LLaMA3突破(一)ICL的核心原理与模型机制上下文学习(In-ContextLearning)的本质是通过提示词激活预训练模型的元学习能力,使模型无需微调即可适应新任务。LLaMA3的ICL架构通过以下机制实现突破:任务抽象:从示例中提取输入输出映射规则,如情感分析中的正负向判断模式模式泛化:将规则迁移到新输入,支持跨领域知识迁移动态适应:实时调整注意力分布
- Python爬虫实战:研究difflib库相关技术
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爬虫项目实战python爬虫easyui开发语言前端difflib
1.引言1.1研究背景与意义在信息爆炸的数字时代,互联网每天产生海量文本内容。据统计,全球新闻网站日均发布文章超过300万篇,社交媒体平台产生的文本信息量更以亿级单位增长。这种信息过载带来了内容同质化、抄袭剽窃等问题,给新闻媒体行业、学术研究领域和搜索引擎优化等带来了挑战。文本相似度分析作为自然语言处理的重要分支,能够有效识别内容间的相似程度,具有重要的应用价值:新闻媒体行业:通过检测新闻抄袭和重
- .net基于数据库实现分布式锁
.NET基于数据库实现分布式锁全解析前言在分布式系统中,分布式锁是保证数据一致性和避免并发问题的重要手段。在.NET环境下,除了使用Redis、Zookeeper等专业工具实现分布式锁,我们还可以基于数据库来实现。本文将深入探讨如何在.NET中利用数据库实现分布式锁,并分析其优缺点和注意事项。实现思路基于数据库实现分布式锁的核心思路是利用数据库的事务和唯一性约束。我们可以创建一个专门的表来存储锁的
- 企业级RAG系统架构设计与实现指南(Java技术栈)
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企业级RAG系统架构设计与实现指南(Java技术栈)开篇:RAG系统的基本概念与企业应用价值在当今快速发展的AI技术背景下,检索增强生成(Retrieval-AugmentedGeneration,RAG)已成为构建智能问答、知识库管理、个性化推荐等应用的核心技术之一。RAG系统通过结合信息检索与自然语言生成(NLG),能够有效提升模型对特定领域数据的适应能力,避免传统大模型在训练数据不足或数据更
- HarmonyOS NEXT仓颉开发语言实战案例:外卖App
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开发语言harmonyos
各位周末好,今天为大家来仓颉语言外卖App的实战分享。我们可以先分析一下页面的布局结构,它是由导航栏和List容器组成的。幽蓝君目前依然没有找到仓颉语言导航栏的系统组件,还是要自定义,这个导航栏有三部分内容,可以使用两端对齐,要注意的是,如果需要中间部分在页面中间需要两端的内容宽度相同。导航栏和页面的布局结构代码如下:Column{Row{Text('幽蓝外卖').fontColor(Color.
- 机器学习在智能供应链中的应用:需求预测与库存优化
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在当今全球化的商业环境中,供应链管理的效率和灵活性对于企业的竞争力至关重要。智能供应链通过整合先进的信息技术,如物联网(IoT)、大数据和机器学习,能够实现从原材料采购到产品交付的全流程优化。机器学习技术在智能供应链中的应用尤为突出,尤其是在需求预测和库存优化方面。本文将探讨机器学习在智能供应链中的应用,并分析其带来的机遇和挑战。一、智能供应链中的需求预测准确的需求预测是供应链管理的核心。需求预测
- 面向隐私保护的机器学习:联邦学习技术解析与应用
Blossom.118
机器学习与人工智能机器学习人工智能深度学习tensorflowpython神经网络cnn
在当今数字化时代,数据隐私和安全问题日益受到关注。随着《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规的实施,企业和机构在数据处理和分析过程中面临着越来越严格的合规要求。然而,机器学习模型的训练和优化往往需要大量的数据支持,这就产生了一个矛盾:如何在保护数据隐私的前提下,充分利用数据的价值进行机器学习模型的训练和优化?联邦学习(FederatedLearning)作为一种新兴的隐私保护技术,为解决这一问
- 人工智能-基础篇-10-什么是卷积神经网络CNN(网格状数据处理:输入层,卷积层,激活函数,池化层,全连接层,输出层等)
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人工智能人工智能cnn神经网络
卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种专为处理网格状数据(如图像、视频、音频)设计的深度学习模型。它通过模拟生物视觉机制,从原始数据中自动提取多层次的特征,最终实现高效的分类、检测或生成任务。1、核心概念与原理1、生物视觉启发局部感受野:模仿人类视觉皮层神经元仅响应局部区域刺激的特性,每个神经元关注输入数据的局部区域(如图像的一小块区域)。权值共享:同一
- 3 大语言模型预训练数据-3.2 数据处理-3.2.2 冗余去除——2.SimHash算法文本去重实战案例:新闻文章去重场景
SimHash算法文本去重实战案例:新闻文章去重场景一、案例背景与目标二、具体实现步骤与示例1.**待去重文本示例**2.**步骤1:文本预处理与特征提取**3.**步骤2:特征向量化与哈希映射**4.**步骤3:特征向量聚合**5.**步骤4:降维生成SimHash值**6.**步骤5:计算汉明距离与去重判断**三、工程化实现代码(Python简化示例)四、案例总结与优化点一、案例背景与目标假设
- 什么是 A/B 测试?
茫茫人海一粒沙
人工智能
一,什么是A/B测试?A/B测试的基本思想是:将用户随机分成两组,分别使用不同的版本,观察结果差异是否显著。A组:使用旧版本(或基线方案)B组:使用新版本(或新模型)然后对比它们的表现,例如:点击率(CTR)转化率(ConversionRate)用户停留时长任务完成率微调后模型的自动应答准确率、满意度等二,为什么叫A/B?A代表“控制组”(ControlGroup):通常是当前线上正在运行的版本B
- 借助antd-design-x-vue实现接入通义千问大语言模型的对话功能(附源码)
说在前面现在大模型如此火热,想必你跟我也有同样的想法,实现一个自己的AI对话框,相比Dify等组件分享出来的对话框,自己实现起来可以更加灵活和适应需求。虽然Element,Antd都发布了各自的对话框组件,我说句实话,这个理解起来真没之前那种Button,Card这些组件来的简单,下面分享我的一个小Demo。功能拆解首先,官方帮我们实现了一个小的原型,附带了几乎所有的功能,地址如下:ant-des
- html页面js获取参数值
0624chenhong
html
1.js获取参数值js
function GetQueryString(name)
{
var reg = new RegExp("(^|&)"+ name +"=([^&]*)(&|$)");
var r = windo
- MongoDB 在多线程高并发下的问题
BigCat2013
mongodbDB高并发重复数据
最近项目用到 MongoDB , 主要是一些读取数据及改状态位的操作. 因为是结合了最近流行的 Storm进行大数据的分析处理,并将分析结果插入Vertica数据库,所以在多线程高并发的情境下, 会发现 Vertica 数据库中有部分重复的数据. 这到底是什么原因导致的呢?笔者开始也是一筹莫 展,重复去看 MongoDB 的 API , 终于有了新发现 :
com.mongodb.DB 这个类有
- c++ 用类模版实现链表(c++语言程序设计第四版示例代码)
CrazyMizzz
数据结构C++
#include<iostream>
#include<cassert>
using namespace std;
template<class T>
class Node
{
private:
Node<T> * next;
public:
T data;
- 最近情况
麦田的设计者
感慨考试生活
在五月黄梅天的岁月里,一年两次的软考又要开始了。到目前为止,我已经考了多达三次的软考,最后的结果就是通过了初级考试(程序员)。人啊,就是不满足,考了初级就希望考中级,于是,这学期我就报考了中级,明天就要考试。感觉机会不大,期待奇迹发生吧。这个学期忙于练车,写项目,反正最后是一团糟。后天还要考试科目二。这个星期真的是很艰难的一周,希望能快点度过。
- linux系统中用pkill踢出在线登录用户
被触发
linux
由于linux服务器允许多用户登录,公司很多人知道密码,工作造成一定的障碍所以需要有时踢出指定的用户
1/#who 查出当前有那些终端登录(用 w 命令更详细)
# who
root pts/0 2010-10-28 09:36 (192
- 仿QQ聊天第二版
肆无忌惮_
qq
在第一版之上的改进内容:
第一版链接:
http://479001499.iteye.com/admin/blogs/2100893
用map存起来号码对应的聊天窗口对象,解决私聊的时候所有消息发到一个窗口的问题.
增加ViewInfo类,这个是信息预览的窗口,如果是自己的信息,则可以进行编辑.
信息修改后上传至服务器再告诉所有用户,自己的窗口
- java读取配置文件
知了ing
1,java读取.properties配置文件
InputStream in;
try {
in = test.class.getClassLoader().getResourceAsStream("config/ipnetOracle.properties");//配置文件的路径
Properties p = new Properties()
- __attribute__ 你知多少?
矮蛋蛋
C++gcc
原文地址:
http://www.cnblogs.com/astwish/p/3460618.html
GNU C 的一大特色就是__attribute__ 机制。__attribute__ 可以设置函数属性(Function Attribute )、变量属性(Variable Attribute )和类型属性(Type Attribute )。
__attribute__ 书写特征是:
- jsoup使用笔记
alleni123
java爬虫JSoup
<dependency>
<groupId>org.jsoup</groupId>
<artifactId>jsoup</artifactId>
<version>1.7.3</version>
</dependency>
2014/08/28
今天遇到这种形式,
- JAVA中的集合 Collectio 和Map的简单使用及方法
百合不是茶
listmapset
List ,set ,map的使用方法和区别
java容器类类库的用途是保存对象,并将其分为两个概念:
Collection集合:一个独立的序列,这些序列都服从一条或多条规则;List必须按顺序保存元素 ,set不能重复元素;Queue按照排队规则来确定对象产生的顺序(通常与他们被插入的
- 杀LINUX的JOB进程
bijian1013
linuxunix
今天发现数据库一个JOB一直在执行,都执行了好几个小时还在执行,所以想办法给删除掉
系统环境:
ORACLE 10G
Linux操作系统
操作步骤如下:
第一步.查询出来那个job在运行,找个对应的SID字段
select * from dba_jobs_running--找到job对应的sid
&n
- Spring AOP详解
bijian1013
javaspringAOP
最近项目中遇到了以下几点需求,仔细思考之后,觉得采用AOP来解决。一方面是为了以更加灵活的方式来解决问题,另一方面是借此机会深入学习Spring AOP相关的内容。例如,以下需求不用AOP肯定也能解决,至于是否牵强附会,仁者见仁智者见智。
1.对部分函数的调用进行日志记录,用于观察特定问题在运行过程中的函数调用
- [Gson六]Gson类型适配器(TypeAdapter)
bit1129
Adapter
TypeAdapter的使用动机
Gson在序列化和反序列化时,默认情况下,是按照POJO类的字段属性名和JSON串键进行一一映射匹配,然后把JSON串的键对应的值转换成POJO相同字段对应的值,反之亦然,在这个过程中有一个JSON串Key对应的Value和对象之间如何转换(序列化/反序列化)的问题。
以Date为例,在序列化和反序列化时,Gson默认使用java.
- 【spark八十七】给定Driver Program, 如何判断哪些代码在Driver运行,哪些代码在Worker上执行
bit1129
driver
Driver Program是用户编写的提交给Spark集群执行的application,它包含两部分
作为驱动: Driver与Master、Worker协作完成application进程的启动、DAG划分、计算任务封装、计算任务分发到各个计算节点(Worker)、计算资源的分配等。
计算逻辑本身,当计算任务在Worker执行时,执行计算逻辑完成application的计算任务
- nginx 经验总结
ronin47
nginx 总结
深感nginx的强大,只学了皮毛,把学下的记录。
获取Header 信息,一般是以$http_XX(XX是小写)
获取body,通过接口,再展开,根据K取V
获取uri,以$arg_XX
&n
- 轩辕互动-1.求三个整数中第二大的数2.整型数组的平衡点
bylijinnan
数组
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class ExoWeb {
public static void main(String[] args) {
ExoWeb ew=new ExoWeb();
System.out.pri
- Netty源码学习-Java-NIO-Reactor
bylijinnan
java多线程netty
Netty里面采用了NIO-based Reactor Pattern
了解这个模式对学习Netty非常有帮助
参考以下两篇文章:
http://jeewanthad.blogspot.com/2013/02/reactor-pattern-explained-part-1.html
http://gee.cs.oswego.edu/dl/cpjslides/nio.pdf
- AOP通俗理解
cngolon
springAOP
1.我所知道的aop 初看aop,上来就是一大堆术语,而且还有个拉风的名字,面向切面编程,都说是OOP的一种有益补充等等。一下子让你不知所措,心想着:怪不得很多人都和 我说aop多难多难。当我看进去以后,我才发现:它就是一些java基础上的朴实无华的应用,包括ioc,包括许许多多这样的名词,都是万变不离其宗而 已。 2.为什么用aop&nb
- cursor variable 实例
ctrain
variable
create or replace procedure proc_test01
as
type emp_row is record(
empno emp.empno%type,
ename emp.ename%type,
job emp.job%type,
mgr emp.mgr%type,
hiberdate emp.hiredate%type,
sal emp.sal%t
- shell报bash: service: command not found解决方法
daizj
linuxshellservicejps
今天在执行一个脚本时,本来是想在脚本中启动hdfs和hive等程序,可以在执行到service hive-server start等启动服务的命令时会报错,最终解决方法记录一下:
脚本报错如下:
./olap_quick_intall.sh: line 57: service: command not found
./olap_quick_intall.sh: line 59
- 40个迹象表明你还是PHP菜鸟
dcj3sjt126com
设计模式PHP正则表达式oop
你是PHP菜鸟,如果你:1. 不会利用如phpDoc 这样的工具来恰当地注释你的代码2. 对优秀的集成开发环境如Zend Studio 或Eclipse PDT 视而不见3. 从未用过任何形式的版本控制系统,如Subclipse4. 不采用某种编码与命名标准 ,以及通用约定,不能在项目开发周期里贯彻落实5. 不使用统一开发方式6. 不转换(或)也不验证某些输入或SQL查询串(译注:参考PHP相关函
- Android逐帧动画的实现
dcj3sjt126com
android
一、代码实现:
private ImageView iv;
private AnimationDrawable ad;
@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState)
{
super.onCreate(savedInstanceState);
setContentView(R.layout
- java远程调用linux的命令或者脚本
eksliang
linuxganymed-ssh2
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2105862
Java通过SSH2协议执行远程Shell脚本(ganymed-ssh2-build210.jar)
使用步骤如下:
1.导包
官网下载:
http://www.ganymed.ethz.ch/ssh2/
ma
- adb端口被占用问题
gqdy365
adb
最近重新安装的电脑,配置了新环境,老是出现:
adb server is out of date. killing...
ADB server didn't ACK
* failed to start daemon *
百度了一下,说是端口被占用,我开个eclipse,然后打开cmd,就提示这个,很烦人。
一个比较彻底的解决办法就是修改
- ASP.NET使用FileUpload上传文件
hvt
.netC#hovertreeasp.netwebform
前台代码:
<asp:FileUpload ID="fuKeleyi" runat="server" />
<asp:Button ID="BtnUp" runat="server" onclick="BtnUp_Click" Text="上 传" />
- 代码之谜(四)- 浮点数(从惊讶到思考)
justjavac
浮点数精度代码之谜IEEE
在『代码之谜』系列的前几篇文章中,很多次出现了浮点数。 浮点数在很多编程语言中被称为简单数据类型,其实,浮点数比起那些复杂数据类型(比如字符串)来说, 一点都不简单。
单单是说明 IEEE浮点数 就可以写一本书了,我将用几篇博文来简单的说说我所理解的浮点数,算是抛砖引玉吧。 一次面试
记得多年前我招聘 Java 程序员时的一次关于浮点数、二分法、编码的面试, 多年以后,他已经称为了一名很出色的
- 数据结构随记_1
lx.asymmetric
数据结构笔记
第一章
1.数据结构包括数据的
逻辑结构、数据的物理/存储结构和数据的逻辑关系这三个方面的内容。 2.数据的存储结构可用四种基本的存储方法表示,它们分别是
顺序存储、链式存储 、索引存储 和 散列存储。 3.数据运算最常用的有五种,分别是
查找/检索、排序、插入、删除、修改。 4.算法主要有以下五个特性:
输入、输出、可行性、确定性和有穷性。 5.算法分析的
- linux的会话和进程组
网络接口
linux
会话: 一个或多个进程组。起于用户登录,终止于用户退出。此期间所有进程都属于这个会话期。会话首进程:调用setsid创建会话的进程1.规定组长进程不能调用setsid,因为调用setsid后,调用进程会成为新的进程组的组长进程.如何保证? 先调用fork,然后终止父进程,此时由于子进程的进程组ID为父进程的进程组ID,而子进程的ID是重新分配的,所以保证子进程不会是进程组长,从而子进程可以调用se
- 二维数组 元素的连续求解
1140566087
二维数组ACM
import java.util.HashMap;
public class Title {
public static void main(String[] args){
f();
}
// 二位数组的应用
//12、二维数组中,哪一行或哪一列的连续存放的0的个数最多,是几个0。注意,是“连续”。
public static void f(){
- 也谈什么时候Java比C++快
windshome
javaC++
刚打开iteye就看到这个标题“Java什么时候比C++快”,觉得很好笑。
你要比,就比同等水平的基础上的相比,笨蛋写得C代码和C++代码,去和高手写的Java代码比效率,有什么意义呢?
我是写密码算法的,深刻知道算法C和C++实现和Java实现之间的效率差,甚至也比对过C代码和汇编代码的效率差,计算机是个死的东西,再怎么优化,Java也就是和C