- 《C++ 赋能 K-Means 聚类算法：开启智能数据分类之旅》
c++c#
在当今数字化浪潮汹涌澎湃的时代，人工智能无疑是引领科技变革的核心驱动力之一。而在人工智能的广袤天地中，数据分类与聚类作为挖掘数据内在价值、揭示数据潜在规律的关键技术手段，正发挥着前所未有的重要作用。K-Means聚类算法，作为数据聚类领域的经典之作，以其简洁高效的特性而备受瞩目。当我们将目光聚焦于C++这一强大而高效的编程语言时，会发现它与K-Means聚类算法的结合犹如天作之合，能够为数据处理与
- 《数据可视化新高度：Graphy的AI协作变革》
程序猿阿伟
信息可视化人工智能数据分析
在数据洪流奔涌的时代，企业面临的挑战不再仅仅是数据的收集，更在于如何高效地将数据转化为洞察，助力决策。Graphy作为一款前沿的数据可视化工具，凭借AI赋能的团队协作功能，为企业打开了数据协作新局面，重新定义了团队在数据领域的协同方式。智能角色分配，适配专长促协作Graphy利用AI算法，根据团队成员过往在数据项目中的表现、技能标签以及参与任务的类型，分析出每个成员在数据可视化流程中的优势。比如，
- Scikit-Learn K均值聚类
对许
#Python#人工智能与机器学习scikit-learn聚类机器学习
Scikit-LearnK均值聚类1、K均值聚类1.1、K均值聚类及原理1.2、K均值聚类的优缺点1.3、聚类与分类的区别2、Scikit-LearnK均值聚类2.1、Scikit-LearnK均值聚类API2.2、K均值聚类初体验（寻找最佳K）2.3、K均值聚类案例1、K均值聚类K-均值（K-Means）是一种聚类算法，属于无监督学习。K-Means在机器学习知识结构中的位置如下：1.1、K均值
- 【15-聚类分析入门：使用Scikit-learn进行K-means聚类】
是阿牛啊
机器学习回归预测大数据挖掘kmeans聚类python机器学习人工智能sklearn性能优化
文章目录前言K-means聚类的原理Scikit-learn中的K-means实现安装与导入生成模拟数据应用K-means聚类可视化聚类结果选择K的值总结前言 聚类分析是一种无监督学习方法，用于将数据集中的样本分组成若干个簇(cluster)。K-means是最广泛使用的聚类算法之一，其核心思想是将数据点分配到K个簇中，使得每个点到其簇中心的距离之和最小。在本文中，我们将介绍如何使用Scikit
- 数据挖掘常用算法优缺点分析
天波烟客00
数据挖掘数据挖掘机器学习
领取机器学习视频教程：http://www.admin444.com/P-c8129a48常用的机器学习、数据挖掘方法有分类，回归，聚类，推荐，图像识别等。在实际应用中，一般都是采用启发式学习方式来实验。偏差&方差偏差：描述的是预测值（估计值）的期望与真实值之间的差距，偏差越大，越偏离真实数据。偏差bias其实是模型太简单而带来的估计不准确的部分---欠拟合方差：描述的是预测值的变化范围、离散程度
- Scikit-learn提供了哪些机器学习算法以及如何使用Scikit-learn进行模型训练和评估
Java资深爱好者
机器学习scikit-learn算法
Scikit-learn库的使用一、Scikit-learn提供的机器学习算法Scikit-learn（通常简称为sklearn）是一个广泛使用的Python机器学习库，它提供了多种用于数据挖掘和数据分析的算法。Scikit-learn支持的机器学习算法可以大致分为以下几类：分类算法：支持向量机（SVM）随机森林（RandomForest）逻辑回归（LogisticRegression）朴素贝叶斯
- 数据挖掘常用算法
kaiyuanheshang
AI数据挖掘算法人工智能
文章目录基于机器学习~~线性/逻辑回归~~树模型~~贝叶斯~~~~聚类~~集成算法神经网络~~支持向量机~~~~降维算法~~基于机器学习线性/逻辑回归类似单层神经网络y=k*x+b树模型优点可以做可视化分析速度快结果稳定依赖前期对业务和数据的理解贝叶斯贝叶斯依赖先验概率，先验知识越准，结果越好聚类集成算法xgboostlightbgm神经网络在文本、视觉领域效果非常好。但是过程黑盒，缺乏解释性支持
- 数据结构：时间复杂度和空间复杂度
星迹日
数据结构数据结构时间空间复杂度算法
我们知道代码和代码之间算法的不同，一定影响了代码的执行效率，那么我们该如何评判算法的好坏呢？这就涉及到了我们算法效率的分析了。一、算法效率所谓算法效率的分析分为两种：第一种时间效率，又称时间复杂度。第二种空间效率，又称空间复杂度。其中，时间复杂度主要衡量的是一个算法的运行速度，而空间复杂度主要衡量一个算法所需要的额外空间。二、时间复杂度1、概念算法的时间复杂度其实是一个数学函数，它描述了该算法的运
- 数据结构——时间复杂度
Lamar Carpenter
数据结构计算机408考研数据结构
前言当你拿到一段代码时，你该如何判断这一段代码算法的好坏程度？有的人会说跑一下（运行一下），事后统计运行时间。当然这样确实能够直观的通过看运行程序所花费时间，但是这存在着一些问题：和机器性能有关超级计算机vs单片机（同样的一段代码一定是超级计算机运行的时间更快）和编程语言有关越高级的语言运行的效率越低编译程序产生的机器指令质量有关有些算法不能事后统计导弹控制算法（不能为了统计算法的效率发射一颗导弹
- 【中科院1区】Matlab实现黏菌优化算法SMA-RF锂电池健康状态估计算法研究
matlab科研助手
matlab算法开发语言
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机物理应用机器学习内容介绍摘要锂离子电池作为一种重要的储能器件，在电动汽车、便携式电子设备等领域发挥着至关重要的
- JCR一区级 | Matlab实现蜣螂算法DBO-Transformer-LSTM多变量回归预测
Matlab机器学习之心
算法matlabtransformer
✅作者简介：热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知，期刊达人。内容介绍摘要:水质预测对于环境保护和资源管理至关重要。本文提出了一种基于蜣螂算法(DungBeetleOptimizer,DBO)、DBO-Transformer和LSTM的多变量水质回归预测模型，旨在提高水质参数
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序列二次规划（SQP）是解决约束优化问题中较好的一种算法，其流程为在实现算法的过程中，使用了scipy.optimize模块：scipy.optimize.minimize(fun,x0,args=(),method=None,jac=None,hess=None,hessp=None,bounds=None,constraints=(),tol=None,callback=None,option
- 全覆盖路径规划-精准细胞覆盖算法
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今天，咱们来聊聊这个传统的精准细胞覆盖算法，算法的描述挺抽象的，这里尽量用易于理解的语言来讲解一下，它就像是给机器人安排一个任务，让它把一块地方仔仔细细地走一遍，下面详细说说它是怎么做的。整体思路想象你要打扫一个大房间，你得有个计划，知道先打扫哪块，再打扫哪块，最后把整个房间都打扫干净。精准细胞覆盖算法就是给机器人规划这样的“打扫路线”，让它能把给定的空间都走遍。具体步骤第一步：把空间“切块”并记
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Minhash算法直观理解作者：@凌漪_@板烧鱼仔@Yuxn.背景Jaccard相似度两个集合A和B，我们关心它们的Jaccard相似度J(A,B)=∣A∪B∣∣A∩B∣J(A,B)=\frac{∣A∪B∣}{∣A∩B∣}J(A,B)=∣A∩B∣∣A∪B∣Jaccard相似度描述了两个集合之间的相似程度。使用场景1：两个文档之间的相似度。注意:jaccard相似度并没有提取文档的任何语义，只是在查
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写了一个Vue动态表单组件，发布到NPM上。模仿Vue1.0版本写了一个MiniVue，这让我对Vue的理解达到了源码级别。写了几篇关于Vue的文章。计算机理论知识计算机理论知识决定了一个程序员的天花板（在国内还得加上英语）。数据结构与算法算法看了《剑指offer题解》、《Leetcode题解》这两本书，还是挺有用的，也有刷到的题面试正好碰上了的。编译原理、计算机原理由于编译原理和计算机原理是看的
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题目如下数据范围示例我们假设存在一个出现频率最高的数a那么我们可以把这个数组分成三部分那么第一部分和第三部分必然可以消去一部分然后它们剩下的和a再消去当a的数量是数组的一半那么显然剩下的就是0当a的数量大于数组的一半那么显然存在无法消去的a剩2*count-n当a的数量小于数组的一半1.当n为偶数（可以画图因为a不足一半就意味着当数组分成两组时a不会相互重叠例如012234中2不重叠或者可以用第一
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目录前言一、yolo是什么？二、YOLO的优点三、YOLO的缺点四、YOLO的应用场景总结前言这里我们来讲一下yolo是什么，有什么优缺点？一、yolo是什么？“YOLO”在计算机视觉和深度学习领域是一个特定的算法框架，全称是“YouOnlyLookOnce”。这个算法最初由JosephRedmon、SantoshDivvala、RossGirshick和AliFarhadi在2015年提出，旨在
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14.面部识别在虚拟现实和增强现实中的应用14.1虚拟现实中的面部识别在虚拟现实（VR）环境中，面部识别技术可以显著提升用户体验，使其更加沉浸和自然。通过识别用户的面部表情，VR系统可以实时调整虚拟角色的行为，增强用户与虚拟世界的互动。14.1.1面部表情识别面部表情识别是虚拟现实中最常见的应用之一。通过摄像头捕捉用户的面部图像，使用计算机视觉算法识别出用户的表情，如微笑、惊讶、愤怒等，虚拟角色可
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Huffman编码的Python的实现基本原理及步骤Huffman编码是一种贪心算法，用于无损数据压缩。它基于字符在数据中出现的频率来构建编码，频率高的字符使用较短的编码，而频率低的字符使用较长的编码。这种方式的目的是减少数据的大小，因为最常见的字符使用最短的编码，从而在整体上减少了所需的位数。实现Huffman编码的原理如下：频率统计：如果输入数据是一个字符串，代码会遍历这个字符串，统计每个字符
- 计数排序算法及优化（java）
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数据结构与算法（JAVA）算法java计数排序
1.1引言计数排序是一种非比较排序算法，它适用于一定范围内的整数排序。计数排序的核心思想是通过统计每个元素出现的次数来确定它们的位置，而不是通过比较来决定元素的顺序。本文将详细介绍计数排序的历史背景、工作原理，并通过具体案例来阐述其应用。此外，还将探讨计数排序的不同优化方案，并给出相应的Java代码示例。1.2计数排序的历史计数排序的思想可以追溯到20世纪初，最早是由HaroldH.Seward在
- AI真的能理解我们这个现实物理世界吗？深度剖析原理、实证及未来走向
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人工智能深度学习AIAI理解世界
摘要：当下，AI与深度学习广泛渗透生活各领域，大模型与海量数据加持下，其是否理解现实物理世界引发热议。文章开篇抛出疑问，随后深入介绍AI深度学习基础，包含神经网络架构、反向传播算法。继而列举AI在物理场景识别、实验数据分析中显露的“理解”迹象，也点明常识性错误、极端场景失效这类反例。从信息论、物理启发式算法剖析理论支撑，探讨融合物理知识路径，并延展至跨学科应用、评估维度、伦理社会问题，最终展望AI
- 攻克设备数据质量难题：深度学习应用的数据基石搭建教程（DBSCAN 聚类算法）
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深度学习运维算法数据质量DBSCAN聚类算法
摘要：在深度学习赋能设备管理的浪潮中，数据质量成为关键瓶颈。本文聚焦设备数据采集与预处理阶段面临的噪声干扰、数据缺失等难题，深入讲解强化采集端管控的策略，详细剖析聚类、统计法及线性回归模型在数据清洗与补全中的应用原理，并结合振动传感器数据实例给出可实操的Python代码。旨在为从业者提供一站式解决方案，助力打造高质量设备数据集，为深度学习模型高效运行筑牢根基，推动设备管理智能化落地。文章目录攻克设
- pytorch实现循环神经网络
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人工智能例子汇总：AI常见的算法和例子-CSDN博客PyTorch提供三种主要的RNN变体：nn.RNN：最基本的循环神经网络，适用于短时依赖任务。nn.LSTM：长短时记忆网络，适用于长序列数据，能有效解决梯度消失问题。nn.GRU：门控循环单元，比LSTM计算更高效，适用于大部分任务。网络类型优势适用场景RNN计算简单，适用于短时序列语音、文本处理（短序列）LSTM适用于长序列，能记忆长期信息
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一维差分题目链接：https://www.acwing.com/problem/content/799/题目描述：输入一个长度为nnn的整数序列。接下来输入mmm个操作，每个操作包含三个整数l,r,c，l,r,c，l,r,c，表示将序列中[l,r][l,r][l,r]之间的每个数加上ccc。请你输出进行完所有操作后的序列。说明：差分是前缀和的逆运算，也就是构造一个bbb数组使aaa数组是bbb数组
- Java实现计数排序算法详解及优化
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引言计数排序（CountingSort）是一种线性时间复杂度的排序算法，特别适用于数据范围有限的情况。它通过统计每个元素出现的次数，然后按照次数排序，从而实现排序。本文将详细讲解如何使用Java实现计数排序算法，并结合图解和实例代码，帮助您全面理解这一高级排序算法。同时，我们还将探讨计数排序的优化方法，以进一步提高其性能。计数排序算法的原理计数排序通过统计每个元素出现的次数，然后利用这些计数值将元
- 二路归并排序算法
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二路归并排序算法简单理解就是两两进行比较，然后把他们合并到一起。通俗理解就是去买衣服的时候，经常会货比三家，看了一个店选两件衣服，然后又去另外一个店选了同款的两件衣服。看价格排序，或者性价比排序一下，看哪个更便宜，或者性价比更高。二路归并排序关键点：相邻的两两进行比较，然后把他们合并在一起。相邻的两两最开始是单个元素，合并之后就会翻倍。二路归并排序的过程，需要先拆分元素，然后再合并。二路归并排序是
- 基于 YOLOv8+PyQt5 的无人机红外目标检测系统：开启智能监测新时代
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基于YOLOv8+PyQt5的无人机红外目标检测系统：开启智能监测新时代【毕业与课程大作业参考】基于yolov8+pyqt5界面自适应的无人机红外目标检测系统demo.zip资源-CSDN文库在科技飞速发展的今天，无人机技术在各个领域的应用越来越广泛。为了提升无人机在复杂环境下的目标检测能力，结合先进的深度学习算法和图形用户界面开发技术，打造功能强大的无人机红外目标检测系统成为了研究热点。本文将详
- PYTHON 常用算法 33个
trust Tomorrow
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文章目录冒泡排序（BubbleSort）选择排序（SelectionSort）插入排序（InsertionSort）快速排序（QuickSort）归并排序（MergeSort）堆排序（HeapSort）计数排序（CountingSort）基数排序（RadixSort）桶排序（BucketSort）希尔排序（ShellSort）二分查找（BinarySearch）线性查找（LinearSearch）
- 为什么要有库
h^hh
linux
库提供了基础功能，提高开发效率，平常写的printf，如果没有库也能写，比如现在你需要向显示器打印，向文件写入，向网络发送各种功能的时候，因为没有库了，所以printf需要你自己去实现，你想写一个链表逆置的算法，再把整个链表打印出来，你写的时候可能用了两个小时，其中一个半小时都在实现printf，剩下30分钟你再写链表，更夸张的是你以后再写任何方法的时候，只要想打印，你都得自己实现一个printf
- knob UI插件使用
换个号韩国红果果
JavaScriptjsonpknob
图形是用canvas绘制的
js代码
var paras = {
max:800,
min:100,
skin:'tron',//button type
thickness:.3,//button width
width:'200',//define canvas width.,canvas height
displayInput:'tr
- Android+Jquery Mobile学习系列(5)-SQLite数据库
白糖_
JQuery Mobile
目录导航
SQLite是轻量级的、嵌入式的、关系型数据库，目前已经在iPhone、Android等手机系统中使用,SQLite可移植性好，很容易使用，很小，高效而且可靠。
因为Android已经集成了SQLite，所以开发人员无需引入任何JAR包，而且Android也针对SQLite封装了专属的API，调用起来非常快捷方便。
我也是第一次接触S
- impala-2.1.2-CDH5.3.2
dayutianfei
impala
最近在整理impala编译的东西，简单记录几个要点：
根据官网的信息（https://github.com/cloudera/Impala/wiki/How-to-build-Impala）：
1. 首次编译impala，推荐使用命令：
${IMPALA_HOME}/buildall.sh -skiptests -build_shared_libs -format
2.仅编译BE
${I
- 求二进制数中1的个数
周凡杨
java算法二进制
解法一：
对于一个正整数如果是偶数，该数的二进制数的最后一位是 0 ，反之若是奇数，则该数的二进制数的最后一位是 1 。因此，可以考虑利用位移、判断奇偶来实现。
public int bitCount(int x){
int count = 0;
while(x!=0){
if(x%2!=0){ /
- spring中hibernate及事务配置
g21121
Hibernate
hibernate的sessionFactory配置：
<!-- hibernate sessionFactory配置 -->
<bean id="sessionFactory"
class="org.springframework.orm.hibernate3.LocalSessionFactoryBean">
<
- log4j.properties 使用
510888780
log4j
log4j.properties 使用
一.参数意义说明
输出级别的种类
ERROR、WARN、INFO、DEBUG
ERROR 为严重错误 主要是程序的错误
WARN 为一般警告，比如session丢失
INFO 为一般要显示的信息，比如登录登出
DEBUG 为程序的调试信息
配置日志信息输出目的地
log4j.appender.appenderName = fully.qua
- Spring mvc-jfreeChart柱图（2）
布衣凌宇
jfreechart
上一篇中生成的图是静态的，这篇将按条件进行搜索，并统计成图表，左面为统计图，右面显示搜索出的结果。
第一步：导包
第二步；配置web.xml(上一篇有代码)
建BarRenderer类用于柱子颜色
import java.awt.Color;
import java.awt.Paint;
import org.jfree.chart.renderer.category.BarR
- 我的spring学习笔记14-容器扩展点之PropertyPlaceholderConfigurer
aijuans
Spring3
PropertyPlaceholderConfigurer是个bean工厂后置处理器的实现，也就是BeanFactoryPostProcessor接口的一个实现。关于BeanFactoryPostProcessor和BeanPostProcessor类似。我会在其他地方介绍。
PropertyPlaceholderConfigurer可以将上下文（配置文件）中的属性值放在另一个单独的标准java
- maven 之 cobertura 简单使用
antlove
maventestunitcoberturareport
1. 创建一个maven项目
2. 创建com.CoberturaStart.java
package com;
public class CoberturaStart {
public void helloEveryone(){
System.out.println("=================================================
- 程序的执行顺序
百合不是茶
JAVA执行顺序
刚在看java核心技术时发现对java的执行顺序不是很明白了,百度一下也没有找到适合自己的资料,所以就简单的回顾一下吧
代码如下;
经典的程序执行面试题
//关于程序执行的顺序
//例如：
//定义一个基类
public class A(){
public A(
- 设置session失效的几种方法
bijian1013
web.xmlsession失效监听器
在系统登录后，都会设置一个当前session失效的时间，以确保在用户长时间不与服务器交互，自动退出登录，销毁session。具体设置很简单，方法有三种：（1）在主页面或者公共页面中加入：session.setMaxInactiveInterval(900);参数900单位是秒，即在没有活动15分钟后，session将失效。这里要注意这个session设置的时间是根据服务器来计算的，而不是客户端。所
- java jvm常用命令工具
bijian1013
javajvm
一.概述
程序运行中经常会遇到各种问题，定位问题时通常需要综合各种信息，如系统日志、堆dump文件、线程dump文件、GC日志等。通过虚拟机监控和诊断工具可以帮忙我们快速获取、分析需要的数据，进而提高问题解决速度。 本文将介绍虚拟机常用监控和问题诊断命令工具的使用方法，主要包含以下工具:
&nbs
- 【Spring框架一】Spring常用注解之Autowired和Resource注解
bit1129
Spring常用注解
Spring自从2.0引入注解的方式取代XML配置的方式来做IOC之后，对Spring一些常用注解的含义行为一直处于比较模糊的状态，写几篇总结下Spring常用的注解。本篇包含的注解有如下几个：
Autowired
Resource
Component
Service
Controller
Transactional
根据它们的功能、目的，可以分为三组，Autow
- mysql 操作遇到safe update mode问题
bitray
update
我并不知道出现这个问题的实际原理,只是通过其他朋友的博客,文章得知的一个解决方案,目前先记录一个解决方法,未来要是真了解以后,还会继续补全.
在mysql5中有一个safe update mode,这个模式让sql操作更加安全,据说要求有where条件,防止全表更新操作.如果必须要进行全表操作,我们可以执行
SET
- nginx_perl试用
ronin47
nginx_perl试用
因为空闲时间比较多，所以在CPAN上乱翻，看到了nginx_perl这个项目(原名Nginx::Engine)，现在托管在github.com上。地址见：https://github.com/zzzcpan/nginx-perl
这个模块的目的，是在nginx内置官方perl模块的基础上，实现一系列异步非阻塞的api。用connector/writer/reader完成类似proxy的功能（这里
- java-63-在字符串中删除特定的字符
bylijinnan
java
public class DeleteSpecificChars {
/**
* Q 63 在字符串中删除特定的字符
* 输入两个字符串，从第一字符串中删除第二个字符串中所有的字符。
* 例如，输入”They are students.”和”aeiou”，则删除之后的第一个字符串变成”Thy r stdnts.”
*/
public static voi
- EffectiveJava--创建和销毁对象
ccii
创建和销毁对象
本章内容：
1. 考虑用静态工厂方法代替构造器
2. 遇到多个构造器参数时要考虑用构建器（Builder模式）
3. 用私有构造器或者枚举类型强化Singleton属性
4. 通过私有构造器强化不可实例化的能力
5. 避免创建不必要的对象
6. 消除过期的对象引用
7. 避免使用终结方法
1. 考虑用静态工厂方法代替构造器
类可以通过
- [宇宙时代]四边形理论与光速飞行
comsci
从四边形理论来推论 为什么光子飞船必须获得星光信号才能够进行光速飞行？
一组星体组成星座 向空间辐射一组由复杂星光信号组成的辐射频带，按照四边形-频率假说 一组频率就代表一个时空的入口
那么这种由星光信号组成的辐射频带就代表由这些星体所控制的时空通道，该时空通道在三维空间的投影是一
- ubuntu server下python脚本迁移数据
cywhoyi
pythonKettlepymysqlcx_Oracleubuntu server
因为是在Ubuntu下，所以安装python、pip、pymysql等都极其方便，sudo apt-get install pymysql，
但是在安装cx_Oracle（连接oracle的模块）出现许多问题，查阅相关资料，发现这边文章能够帮我解决，希望大家少走点弯路。http://www.tbdazhe.com/archives/602
1.安装python
2.安装pip、pymysql
- Ajax正确但是请求不到值解决方案
dashuaifu
Ajaxasync
Ajax正确但是请求不到值解决方案
解决方案：1 . async: false , 2. 设置延时执行js里的ajax或者延时后台java方法！！！！！！！
例如：
$.ajax({ &
- windows安装配置php+memcached
dcj3sjt126com
PHPInstallmemcache
Windows下Memcached的安装配置方法
1、将第一个包解压放某个盘下面，比如在c:\memcached。
2、在终端（也即cmd命令界面）下输入 'c:\memcached\memcached.exe -d install' 安装。
3、再输入： 'c:\memcached\memcached.exe -d start' 启动。（需要注意的: 以后memcached将作为windo
- iOS开发学习路径的一些建议
dcj3sjt126com
ios
iOS论坛里有朋友要求回答帖子，帖子的标题是： 想学IOS开发高阶一点的东西，从何开始，然后我吧啦吧啦回答写了很多。既然敲了那么多字，我就把我写的回复也贴到博客里来分享，希望能对大家有帮助。欢迎大家也到帖子里讨论和分享，地址：http://bbs.csdn.net/topics/390920759
下面是我回复的内容：
结合自己情况聊下iOS学习建议，
- Javascript闭包概念
fanfanlovey
JavaScript闭包
1.参考资料
http://www.jb51.net/article/24101.htm
http://blog.csdn.net/yn49782026/article/details/8549462
2.内容概述
要理解闭包，首先需要理解变量作用域问题
内部函数可以饮用外面全局变量
var n=999;
functio
- yum安装mysql5.6
haisheng
mysql
1、安装http://dev.mysql.com/get/mysql-community-release-el7-5.noarch.rpm
2、yum install mysql
3、yum install mysql-server
4、vi /etc/my.cnf 添加character_set_server=utf8
- po/bo/vo/dao/pojo的详介
IT_zhlp80
javaBOVODAOPOJOpo
JAVA几种对象的解释
PO:persistant object持久对象,可以看成是与数据库中的表相映射的java对象。最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录，多个记录可以用PO的集合。PO中应该不包含任何对数据库的操作.
VO:value object值对象。通常用于业务层之间的数据传递，和PO一样也是仅仅包含数据而已。但应是抽象出的业务对象,可
- java设计模式
kerryg
java设计模式
设计模式的分类：
一、 设计模式总体分为三大类：
1、创建型模式（5种）：工厂方法模式，抽象工厂模式，单例模式，建造者模式，原型模式。
2、结构型模式（7种）：适配器模式，装饰器模式，代理模式，外观模式，桥接模式，组合模式，享元模式。
3、行为型模式（11种）：策略模式，模版方法模式，观察者模式，迭代子模式，责任链模式，命令模式，备忘录模式，状态模式，访问者
- [1]CXF3.1整合Spring开发webservice——helloworld篇
木头.java
springwebserviceCXF
Spring 版本3.2.10
CXF 版本3.1.1
项目采用MAVEN组织依赖jar
我这里是有parent的pom，为了简洁明了，我直接把所有的依赖都列一起了，所以都没version，反正上面已经写了版本
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="ht
- Google 工程师亲授：菜鸟开发者一定要投资的十大目标
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工作感悟人生
身为软件开发者，有什么是一定得投资的？ Google 软件工程师 Emanuel Saringan 整理了十项他认为必要的投资，第一项就是身体健康，英文与数学也都是必备能力吗？来看看他怎么说。（以下文字以作者第一人称撰写）） 你的健康 无疑地，软件开发者是世界上最久坐不动的职业之一。 每天连坐八到十六小时，休息时间只有一点点，绝对会让你的鲔鱼肚肆无忌惮的生长。肥胖容易扩大罹患其他疾病的风险，
- linux打开最大文件数量1,048,576
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clinux
File descriptors are represented by the C int type. Not using a special type is often considered odd, but is, historically, the Unix way. Each Linux process has a maximum number of files th
- java语言中PO、VO、DAO、BO、POJO几种对象的解释
衞酆夼
javaVOBOPOJOpo
PO:persistant object持久对象
最形象的理解就是一个PO就是数据库中的一条记录。好处是可以把一条记录作为一个对象处理，可以方便的转为其它对象。可以看成是与数据库中的表相映射的java对象。最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录，多个记录可以用PO的集合。PO中应该不包含任何对数据库的操作。
BO:business object业务对象
封装业务逻辑的java对象
