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PangPiLoLo
从零到一设计架构架构java中间件系统架构
以下相关业务纯属假设,如有雷同,实属巧合,下面的设计案例仅仅描述一些关键的设计考虑点和决策点1需求假想一个创业公司,叫胖批微博,胖批微博的业务发展很快,系统越来越多,系统之间的协调效率很低,如下:用户发了一条微博后,微博子系统需要通知审核子系统进行审核,然后通知统计子系统进行统计,再通知广告子系统进行广告预测,接着通知消息子系统进行消息推送、一条微博就会有十几个通知,现在都是通用接口直接调用的,每
- Python:函数也是对象
Alidme
python开发语言
寒假学习打卡第十七天今天补做了一下MIT6.100L的课后作业,明天就可以开新课了。顺便整理了一下Python里面的一个重要概念:函数也是对象1、函数名可以赋值到其他变量defadd(a,b):returna+bx=10y=5print(add(x,y))#15a_plus_b=addprint(a_plus_b(x,y))#15在以上代码,我们将add函数赋值给a_plus_b这个变量,此时a_
- 2025美赛数学建模c题思路+模型+代码分享!非机构不卖课(12:51已更新完善Q1模型的代码)
夜信431
机器学习人工智能数学建模大数据python
2025MCMC题思路分析中文版题目翻译在这里先不放了,重点说一下我和队友讨论出来的一个简单思路。题目背景信息排名、金牌、奖牌数量:奥运会奖牌榜的核心指标。奖牌预测方法:强调基于参赛运动员名单而非历史奖牌数据进行预测。数据限制:模型和分析必须仅使用提供的五个数据文件,所以好好想想到时候伟大教练应该怎么考虑(data_dictionary.csv,summerOly_athletes.csv,sum
- 备战美赛!2025美赛数学建模C题模拟预测!用于大家练手模拟!
灿灿数模
数学建模
完整的思路代码模型见文末2025美赛数学建模C题模拟题:城市交通拥堵指数的预测与管理策略背景随着全球城市化进程的加快,交通拥堵问题成为城市发展的重要挑战之一。交通拥堵不仅影响居民出行效率,还增加了能源消耗和碳排放。近年来,各大城市开始尝试通过实时数据监控和人工智能技术对交通拥堵进行预测和管理。然而,由于城市交通系统的复杂性,现有方法在实际应用中仍面临诸多挑战。任务作为一名数据分析专家,你的任务是基
- 2025数学建模美赛C题【Models for Olympic Medal Tables】第一问
步入烟尘
2025数学建模美赛C题2025数学建模美赛数学建模奥运会历史奖牌
本文为个人解题笔记,仅供参考学习。本文C题的第一问。其他问题均在本专栏内,订阅一次,全部可见。文章目录问题1解题全流程解题完整过程:建立预测奥运会奖牌数的数学模型1.数据分析与清理1.1数据来源与结构1.2数据清理2.探索性数据分析(EDA)2.1国家奖牌分布趋势2.2奖牌与赛事数量的关系2.3主办国优势分析3.模型建立3.1奖牌数预测模型3.2奖牌首次获得预测模型3.3奖牌分布与赛事类型关联模型
- 2025年美国大学生数学建模竞赛C题思路(对每题分析)
FFMXjy
数学建模学习-传统算法机器学习深度学习系列课程数学建模美赛美国大学生数学建模
2025年美国大学生数学建模竞赛C题思路开发奖牌数预测模型1.目标:建立一个模型来预测每个国家的奖牌数,特别是金牌和总奖牌数。步骤:2.使用提供的summerOly_athletes.csv和summerOly_medal_counts.csv数据。3.清理数据,处理缺失值和异常值。4.提取有用的特征,如国家、年份、项目、奖牌类型等。5.选择适当的机器学习算法,如线性回归、随机森林或梯度提升树。6
- 跨平台物联网漏洞挖掘算法评估框架设计与实现文献综述之GMN
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漏洞挖掘物联网网络安全漏洞挖掘跨架构静态检测图神经网络项目报告
2.4Gemini和GMN我们采用了两种方式:Gemini和GMN。2.4.2GMN图神经网络(GraphNeuralNetworks-GNNs)是一种用于学习结构化数据及相关预测问题的方法。节点的表示被用于节点分类或生成图向量再用于分类。GMN模型针对图的相似性学习问题,提出了一种使用GNNs将图嵌入到向量空间,并通过交叉图注意机制来计算相似度分数以关联图之间的相似性的模型。GMN模型不是独立地
- DeepSeek-V3 技术报告
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LLM深度学习人工智能
1概述本文介绍了DeepSeek-V3,一个强大的混合专家(MoE)语言模型,总参数量为6710亿,每个token激活的参数量为370亿。为了实现高效的推理和经济高效的训练,DeepSeek-V3采用了多头潜在注意力(MLA)和DeepSeekMoE架构,这些架构在DeepSeek-V2中得到了充分验证。此外,DeepSeek-V3率先采用了无辅助损失的负载均衡策略,并设定了多token预测训练目
- MVIKotlin学习笔记:时光旅行软件设计
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时光旅行是一种引人入胜且令人兴奋的概念。在软件设计领域,我们可以借用这个概念来创建可预测和可追溯的应用程序。本篇文章将介绍如何使用MVIKotlin框架来实现时光旅行功能,并提供相应的源代码示例。MVIKotlin是一个基于MVI(Model-View-Intent)架构的库,它提供了一种结构化的方法来构建响应式、可测试和可维护的Android应用程序。时光旅行是MVIKotlin框架的一个强大特
- YOLOv10改进策略【注意力机制篇】| EMA 即插即用模块,提高远距离建模依赖(含二次创新)
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YOLOv10改进专栏YOLO目标跟踪计算机视觉深度学习
一、本文介绍本文记录的是基于EMA模块的YOLOv10目标检测改进方法研究。EMA认为跨维度交互有助于通道或空间注意力预测,并且解决了现有注意力机制在提取深度视觉表示时可能带来的维度缩减问题。在改进YOLOv10的过程中能够为高级特征图产生更好的像素级注意力,能够建模长程依赖并嵌入精确的位置信息。专栏目录:YOLOv10改进目录一览|涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF
- 关于人工智能(AI)的发展现状和未来趋势的详细分析!
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成长路上不孤单【14后///C++爱好者///持续分享所学///如有需要欢迎收藏转发///】今日将继续分享关于人工智能(AI)的发展现状和趋势的相关内容!关于【人工智能(AI)的发展现状和未来趋势】目录:一、AI人工智能行业背景二、AI人工智能产业细分领域三、AI人工智能产业链结构四、AI人工智能行业发展现状五、AI人工智能行业未来发展趋势预测六、AI人工智能行业前景七、AI人工智能行业目前存
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H.266/VVC作为新的视频编码标准,提升了压缩率,支持HDR、全景视频、SCC屏幕内容编码等特性。它采用更复杂的编码技术如增强的编码树单元划分、高级环路滤波和创新的预测机制,以适应5G时代的超高清视频需求。在2020年7月,H.266/VVC的标准规范正式面世。据统计,VVC的编码压缩率比HEVC提升一倍,支持RPR参考帧重采样、SCC屏幕内容编码等新技术。这意味着在5G时代,VVC视频编码让
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2025年美赛MCM/ICM数学建模2025年数学建模美赛2025数学建模美赛A题2025楼梯上的持续磨损matlab代码
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2025年美赛MCM/ICM数学建模MCM2025年美赛2025年数学建模美赛ICM
(全部都是公开资料,不代写论文,请勿盲目订阅)2025年数学建模美赛期间,会发布思路和代码,赛前半价,赛前会发布往年美赛的经典案例,赛题会结合最新款的chatgpto1pro分析,会根据赛题难度,选择合适的题目着重分析,没有代写论文服务,只会发布思路和代码,因为赛制要求,不会回复私信。内容可能达不到大家预期,请不要盲目订阅。已开通200美元/月的chatgptpro会员,会充分利用chatgpto
- 2025年企业网络安全:风险预测与应对策略
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据预测,到2025年,网络犯罪可能给全球经济带来每年高达10.5万亿美元的损失。这一个惊人的数字,为各行各业敲响了警钟。随着网络威胁日益复杂多变,企业要保持领先地位,就必须时刻保持警惕,勇于创新,采取积极主动的防御策略。那么,2025年的企业网络安全领域将面临哪些挑战?企业又该如何做好准备?接下来,我们一同深入探讨企业网络安全的发展趋势与应对策略。2025年企业网络安全风险如今,企业的网络安全已不
- Java多线程中的等待与通知机制
t0_54manong
javapython前端个人开发
前言在多线程编程中,线程之间的通信是一个常见的需求。然而,由于线程调度的不可预测性,我们无法直接控制线程的执行顺序。因此,我们需要一种机制来协调线程之间的行为。Java提供了wait()和notify()方法来实现线程间的等待与通知机制,本文将通过实例详细讲解其使用方法和原理。问题引入假设我们有两个线程,thread1负责打印一条消息,而thread2负责生成这条消息。我们希望thread1在th
- 自定义数据集 使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型,然后保存模型后再加载模型进行预测
知识鱼丸
machinelearning逻辑回归算法机器学习
1.数据准备首先,我们需要一些示例数据。在这个例子中,我们将生成一些简单的二维数据点,并为其分配标签。2.定义逻辑回归模型接下来,我们定义一个简单的逻辑回归模型。3.训练模型定义损失函数和优化器,然后进行模型训练。4.保存模型训练完成后,我们可以保存模型的状态字典。5.加载模型并进行预测加载保存的模型,并进行预测。importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.o
- 使用numpy自定义数据集 使用tensorflow框架实现逻辑回归并保存模型,然后保存模型后再加载模型进行预
辞落山
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1.引言逻辑回归(LogisticRegression)是一种常见的分类算法,广泛应用于二分类问题。在本篇博客中,我们将使用numpy生成一个简单的自定义数据集,并使用TensorFlow框架构建和训练逻辑回归模型。训练完成后,我们会保存模型,并演示如何加载保存的模型进行预测。2.创建自定义数据集首先,我们使用numpy生成一个简单的二分类数据集,包含两个特征和对应的标签。标签0表示负类,标签1表
- 梯度提升用于高效的分类与回归
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分类回归数据挖掘
使用决策树(DecisionTree)实现梯度提升(GradientBoosting)主要是模拟GBDT(GradientBoostingDecisionTrees)的原理,即:第一棵树拟合原始数据计算残差(负梯度方向)用新的树去拟合残差累加所有树的预测值重复步骤2-4,直至达到指定轮数下面是一个纯Python+PyTorch实现GBDT(梯度提升决策树)的代码示例。1.纯Python实现梯度提升
- 我把DeepSeek-R1推理能力知识蒸馏到Qwen2,效果真的炸裂!!!
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我把DeepSeek-R1推理能力知识蒸馏到Qwen2,效果真的炸裂!!!关于NLP那些你不知道的事2025年01月29日13:08我把DeepSeek-R1推理能力知识蒸馏到Qwen2,效果真的炸裂!!!一、什么是知识蒸馏?知识蒸馏是一种模型压缩技术,用于将大型复杂模型(教师模型)的知识迁移到小型模型(学生模型)。其核心原理是教师模型通过预测结果(如概率分布或推理过程)向学生模型传授知识,学生模
- 深度学习过程是什么
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李哥深度学习深度学习
问:深度学习是:一组原始数据,经过线性变换、非线性变换、偏差加和等操作后得到一组预测数据,再根据损失函数计算预测数据和原始数据的差值,用差值数据对权重和偏差求偏导,这里的偏导数的值也就是使得损失减小的最佳方向,然后根据偏导数的方向和步长更新权重和偏差,对吗答:您的描述大致正确,但有一些细节需要澄清和修正,以更准确地反映深度学习中模型训练的过程。以下是详细的解释:1.原始数据处理:一组原始数据首先通
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网上有许多大佬写的灰色预测模型,写的非常的棒,但是我个人感觉,在公式部分,许多大佬在写最小二乘法得出a,b的值的时候并不是那么细致,所以我写这一篇灰色模型既是详细介绍公式的由来,同时也是为后续我要写的组合模型,如灰色模型与神经网络的结合,灰色模型与马尔可夫链式模型的结合做一个铺垫,希望对大家有帮助。1,灰色系统介绍灰色系统是由华中科技大学的邓聚龙教授于80年代初创立,该系统作为新兴的横断学科,在短
- 赛博算卦之周易六十四卦JAVA实现:六幺算尽天下事,梅花化解天下苦。
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佬们过年好呀~新年第一篇博客让我们来场赛博算命吧!更多文章:个人主页系列文章:JAVA专栏欢迎各位大佬来访哦~互三必回!!!文章目录#一、文化背景概述1.文化起源2.起卦步骤#二、卦象解读#三、justdoit!代码展示1.解析2.代码实现#四、总结#参考文献#一、文化背景概述1.文化起源六爻和六十四卦的文化起源可追溯至远古,那时人们为预测未来开展占卜,从龟甲兽骨裂纹到蓍草竹签筮法,逐步孕育了爻的
- 9. 马科维茨资产组合模型+FF5+GARCH风险模型优化方案(理论+Python实战)
AI量金术师
金融资产组合模型进化论python开发语言金融人工智能机器学习算法
目录0.承前1.核心风险函数代码讲解1.1数据准备和初始化1.2单资产GARCH建模1.3模型拟合和波动率预测1.4异常处理机制1.5相关系数矩阵计算1.6构建波动率矩阵1.7计算协方差矩阵1.8确保矩阵对称性1.9确保矩阵半正定性1.10格式转换和返回1.11calculate_covariance_matrix函数汇总2.代码汇总3.反思3.1不足之处3.2提升思路4.启后0.承前本篇博文是对
- Cursor AI
Anjgst
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CursorAI完整指南:AI驱动的新一代编程工具目录简介主要特性安装与设置核心功能详解使用技巧价格方案常见问题简介CursorAI是一个基于VSCode的革命性AI驱动代码编辑器,它将人工智能与传统编程环境完美结合,为开发者提供更智能、更高效的编程体验。主要特性1.AI智能补全Tab智能补全:通过AI预测并补全多行代码上下文感知:理解整个项目结构和编码风格多语言支持:支持所有主流编程语言2.代码
- 使用Flink进行流式图处理
AI天才研究院
大数据AI人工智能AI大模型企业级应用开发实战计算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
使用Flink进行流式图处理1.背景介绍1.1大数据时代的到来随着互联网、物联网和移动互联网的快速发展,数据呈现出爆炸式增长。根据IDC的预测,到2025年,全球数据量将达到175ZB。传统的批处理系统已经无法满足对实时数据处理的需求。因此,流式计算应运而生,成为大数据处理的重要组成部分。1.2流式计算的概念流式计算是一种新兴的数据处理范式,它能够持续不断地处理来自各种数据源的数据流。与传统的批处
- 云原生架构的核心原则:微服务、容器与DevOps
zhousenshan
论文素材云原生架构微服务
云原生架构正以前所未有的速度席卷各行各业,成为众多企业迈向高效、敏捷与创新之路的关键力量。据Gartner预测,到2025年,将有95%的新建数字工作负载基于云原生平台,这一数据直观地反映出云原生架构在未来企业技术布局中的核心地位。云原生架构之所以备受瞩目,源于它能充分释放云计算的潜能,为企业带来诸多显著优势。它打破了传统架构的诸多束缚,让应用开发、部署与运维变得更加灵活、高效,极大提升了企业应对
- 关于时间序列预测的一份介绍
张焚雪
人工智能算法大数据
时间序列预测是一种基于过去数据点的分析方法,用于预测未来值。它广泛应用于经济学、金融、气象学、销售预测、库存管理等领域。在这篇文章中,我就将介绍有关时间序列预测有关的东西,具体将包含其有关的概念、预测过程以及相关模型简介。一、概念1.1预测模型所谓预测模型就是用基于历史数据预测未来值的各种数学和统计模型,它是时间序列预测的核心,选择合适的预测模型直接影响到预测结果的准确性。一般我们考虑根据频率与趋
- 基于CNN-GRU-Attention混合神经网络的负荷预测方法(Python代码实现)
宇哥预测优化代码学习
神经网络cnngru
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录1概述一、引言二、模型结构三、数据预处理四、模型训练与评估五、实验结果与分析六、结论与展望2运行结果3参考文献4Python代码实现及数据1概述基于CNN-GRU(convolutionalneuralnetworks-gaterecurrentunit)神经网络的电
- 使用scikit-learn中的KNN包实现对鸢尾花数据集或者自定义数据集的的预测。
Jam-Young
scikit-learnpython信息可视化
使用scikit-learn中的KNN包实现对鸢尾花数据集或者自定义数据集的的预测。#导入鸢尾花数据集fromsklearn.datasetsimportload_iris,fetch_20newsgroups#数据化可视包importseabornassnsimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdfromsklearn.model_selectio
- java工厂模式
3213213333332132
java抽象工厂
工厂模式有
1、工厂方法
2、抽象工厂方法。
下面我的实现是抽象工厂方法,
给所有具体的产品类定一个通用的接口。
package 工厂模式;
/**
* 航天飞行接口
*
* @Description
* @author FuJianyong
* 2015-7-14下午02:42:05
*/
public interface SpaceF
- nginx频率限制+python测试
ronin47
nginx 频率 python
部分内容参考:http://www.abc3210.com/2013/web_04/82.shtml
首先说一下遇到这个问题是因为网站被攻击,阿里云报警,想到要限制一下访问频率,而不是限制ip(限制ip的方案稍后给出)。nginx连接资源被吃空返回状态码是502,添加本方案限制后返回599,与正常状态码区别开。步骤如下:
- java线程和线程池的使用
dyy_gusi
ThreadPoolthreadRunnabletimer
java线程和线程池
一、创建多线程的方式
java多线程很常见,如何使用多线程,如何创建线程,java中有两种方式,第一种是让自己的类实现Runnable接口,第二种是让自己的类继承Thread类。其实Thread类自己也是实现了Runnable接口。具体使用实例如下:
1、通过实现Runnable接口方式 1 2
- Linux
171815164
linux
ubuntu kernel
http://kernel.ubuntu.com/~kernel-ppa/mainline/v4.1.2-unstable/
安卓sdk代理
mirrors.neusoft.edu.cn 80
输入法和jdk
sudo apt-get install fcitx
su
- Tomcat JDBC Connection Pool
g21121
Connection
Tomcat7 抛弃了以往的DBCP 采用了新的Tomcat Jdbc Pool 作为数据库连接组件,事实上DBCP已经被Hibernate 所抛弃,因为他存在很多问题,诸如:更新缓慢,bug较多,编译问题,代码复杂等等。
Tomcat Jdbc P
- 敲代码的一点想法
永夜-极光
java随笔感想
入门学习java编程已经半年了,一路敲代码下来,现在也才1w+行代码量,也就菜鸟水准吧,但是在整个学习过程中,我一直在想,为什么很多培训老师,网上的文章都是要我们背一些代码?比如学习Arraylist的时候,教师就让我们先参考源代码写一遍,然
- jvm指令集
程序员是怎么炼成的
jvm 指令集
转自:http://blog.csdn.net/hudashi/article/details/7062675#comments
将值推送至栈顶时 const ldc push load指令
const系列
该系列命令主要负责把简单的数值类型送到栈顶。(从常量池或者局部变量push到栈顶时均使用)
0x02 &nbs
- Oracle字符集的查看查询和Oracle字符集的设置修改
aijuans
oracle
本文主要讨论以下几个部分:如何查看查询oracle字符集、 修改设置字符集以及常见的oracle utf8字符集和oracle exp 字符集问题。
一、什么是Oracle字符集
Oracle字符集是一个字节数据的解释的符号集合,有大小之分,有相互的包容关系。ORACLE 支持国家语言的体系结构允许你使用本地化语言来存储,处理,检索数据。它使数据库工具,错误消息,排序次序,日期,时间,货
- png在Ie6下透明度处理方法
antonyup_2006
css浏览器FirebugIE
由于之前到深圳现场支撑上线,当时为了解决个控件下载,我机器上的IE8老报个错,不得以把ie8卸载掉,换个Ie6,问题解决了,今天出差回来,用ie6登入另一个正在开发的系统,遇到了Png图片的问题,当然升级到ie8(ie8自带的开发人员工具调试前端页面JS之类的还是比较方便的,和FireBug一样,呵呵),这个问题就解决了,但稍微做了下这个问题的处理。
我们知道PNG是图像文件存储格式,查询资
- 表查询常用命令高级查询方法(二)
百合不是茶
oracle分页查询分组查询联合查询
----------------------------------------------------分组查询 group by having --平均工资和最高工资 select avg(sal)平均工资,max(sal) from emp ; --每个部门的平均工资和最高工资
- uploadify3.1版本参数使用详解
bijian1013
JavaScriptuploadify3.1
使用:
绑定的界面元素<input id='gallery'type='file'/>$("#gallery").uploadify({设置参数,参数如下});
设置的属性:
id: jQuery(this).attr('id'),//绑定的input的ID
langFile: 'http://ww
- 精通Oracle10编程SQL(17)使用ORACLE系统包
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*使用ORACLE系统包
*/
--1.DBMS_OUTPUT
--ENABLE:用于激活过程PUT,PUT_LINE,NEW_LINE,GET_LINE和GET_LINES的调用
--语法:DBMS_OUTPUT.enable(buffer_size in integer default 20000);
--DISABLE:用于禁止对过程PUT,PUT_LINE,NEW
- 【JVM一】JVM垃圾回收日志
bit1129
垃圾回收
将JVM垃圾回收的日志记录下来,对于分析垃圾回收的运行状态,进而调整内存分配(年轻代,老年代,永久代的内存分配)等是很有意义的。JVM与垃圾回收日志相关的参数包括:
-XX:+PrintGC
-XX:+PrintGCDetails
-XX:+PrintGCTimeStamps
-XX:+PrintGCDateStamps
-Xloggc
-XX:+PrintGC
通
- Toast使用
白糖_
toast
Android中的Toast是一种简易的消息提示框,toast提示框不能被用户点击,toast会根据用户设置的显示时间后自动消失。
创建Toast
两个方法创建Toast
makeText(Context context, int resId, int duration)
参数:context是toast显示在
- angular.identity
boyitech
AngularJSAngularJS API
angular.identiy 描述: 返回它第一参数的函数. 此函数多用于函数是编程. 使用方法: angular.identity(value); 参数详解: Param Type Details value
*
to be returned. 返回值: 传入的value 实例代码:
<!DOCTYPE HTML>
- java-两整数相除,求循环节
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class CircleDigitsInDivision {
/**
* 题目:求循环节,若整除则返回NULL,否则返回char*指向循环节。先写思路。函数原型:char*get_circle_digits(unsigned k,unsigned j)
- Java 日期 周 年
Chen.H
javaC++cC#
/**
* java日期操作(月末、周末等的日期操作)
*
* @author
*
*/
public class DateUtil {
/** */
/**
* 取得某天相加(减)後的那一天
*
* @param date
* @param num
*
- [高考与专业]欢迎广大高中毕业生加入自动控制与计算机应用专业
comsci
计算机
不知道现在的高校还设置这个宽口径专业没有,自动控制与计算机应用专业,我就是这个专业毕业的,这个专业的课程非常多,既要学习自动控制方面的课程,也要学习计算机专业的课程,对数学也要求比较高.....如果有这个专业,欢迎大家报考...毕业出来之后,就业的途径非常广.....
以后
- 分层查询(Hierarchical Queries)
daizj
oracle递归查询层次查询
Hierarchical Queries
If a table contains hierarchical data, then you can select rows in a hierarchical order using the hierarchical query clause:
hierarchical_query_clause::=
start with condi
- 数据迁移
daysinsun
数据迁移
最近公司在重构一个医疗系统,原来的系统是两个.Net系统,现需要重构到java中。数据库分别为SQL Server和Mysql,现需要将数据库统一为Hana数据库,发现了几个问题,但最后通过努力都解决了。
1、原本通过Hana的数据迁移工具把数据是可以迁移过去的,在MySQl里面的字段为TEXT类型的到Hana里面就存储不了了,最后不得不更改为clob。
2、在数据插入的时候有些字段特别长
- C语言学习二进制的表示示例
dcj3sjt126com
cbasic
进制的表示示例
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i = 0x32C;
printf("i = %d\n", i);
/*
printf的用法
%d表示以十进制输出
%x或%X表示以十六进制的输出
%o表示以八进制输出
*/
return 0;
}
- NsTimer 和 UITableViewCell 之间的控制
dcj3sjt126com
ios
情况是这样的:
一个UITableView, 每个Cell的内容是我自定义的 viewA viewA上面有很多的动画, 我需要添加NSTimer来做动画, 由于TableView的复用机制, 我添加的动画会不断开启, 没有停止, 动画会执行越来越多.
解决办法:
在配置cell的时候开始动画, 然后在cell结束显示的时候停止动画
查找cell结束显示的代理
- MySql中case when then 的使用
fanxiaolong
casewhenthenend
select "主键", "项目编号", "项目名称","项目创建时间", "项目状态","部门名称","创建人"
union
(select
pp.id as "主键",
pp.project_number as &
- Ehcache(01)——简介、基本操作
234390216
cacheehcache简介CacheManagercrud
Ehcache简介
目录
1 CacheManager
1.1 构造方法构建
1.2 静态方法构建
2 Cache
2.1&
- 最容易懂的javascript闭包学习入门
jackyrong
JavaScript
http://www.ruanyifeng.com/blog/2009/08/learning_javascript_closures.html
闭包(closure)是Javascript语言的一个难点,也是它的特色,很多高级应用都要依靠闭包实现。
下面就是我的学习笔记,对于Javascript初学者应该是很有用的。
一、变量的作用域
要理解闭包,首先必须理解Javascript特殊
- 提升网站转化率的四步优化方案
php教程分享
数据结构PHP数据挖掘Google活动
网站开发完成后,我们在进行网站优化最关键的问题就是如何提高整体的转化率,这也是营销策略里最最重要的方面之一,并且也是网站综合运营实例的结果。文中分享了四大优化策略:调查、研究、优化、评估,这四大策略可以很好地帮助用户设计出高效的优化方案。
PHP开发的网站优化一个网站最关键和棘手的是,如何提高整体的转化率,这是任何营销策略里最重要的方面之一,而提升网站转化率是网站综合运营实力的结果。今天,我就分
- web开发里什么是HTML5的WebSocket?
naruto1990
Webhtml5浏览器socket
当前火起来的HTML5语言里面,很多学者们都还没有完全了解这语言的效果情况,我最喜欢的Web开发技术就是正迅速变得流行的 WebSocket API。WebSocket 提供了一个受欢迎的技术,以替代我们过去几年一直在用的Ajax技术。这个新的API提供了一个方法,从客户端使用简单的语法有效地推动消息到服务器。让我们看一看6个HTML5教程介绍里 的 WebSocket API:它可用于客户端、服
- Socket初步编程——简单实现群聊
Everyday都不同
socket网络编程初步认识
初次接触到socket网络编程,也参考了网络上众前辈的文章。尝试自己也写了一下,记录下过程吧:
服务端:(接收客户端消息并把它们打印出来)
public class SocketServer {
private List<Socket> socketList = new ArrayList<Socket>();
public s
- 面试:Hashtable与HashMap的区别(结合线程)
toknowme
昨天去了某钱公司面试,面试过程中被问道
Hashtable与HashMap的区别?当时就是回答了一点,Hashtable是线程安全的,HashMap是线程不安全的,说白了,就是Hashtable是的同步的,HashMap不是同步的,需要额外的处理一下。
今天就动手写了一个例子,直接看代码吧
package com.learn.lesson001;
import java
- MVC设计模式的总结
xp9802
设计模式mvc框架IOC
随着Web应用的商业逻辑包含逐渐复杂的公式分析计算、决策支持等,使客户机越
来越不堪重负,因此将系统的商业分离出来。单独形成一部分,这样三层结构产生了。
其中‘层’是逻辑上的划分。
三层体系结构是将整个系统划分为如图2.1所示的结构[3]
(1)表现层(Presentation layer):包含表示代码、用户交互GUI、数据验证。
该层用于向客户端用户提供GUI交互,它允许用户