- 平滑法时间序列模型原理及Python实践
AI智博信息
数据分析与挖掘python人工智能
平滑法时间序列模型原理主要涉及通过一定的算法对时间序列数据进行平滑处理,以消除或减弱数据中的随机波动和噪声,从而揭示出数据中的长期趋势和季节性变化,进而对未来数据进行预测。以下是平滑法时间序列模型的详细原理:一、基本原理平滑法时间序列模型基于对历史数据的平滑处理,通过对数据的平均或加权平均,去除数据中的随机波动,使得时间序列数据更加平滑,便于分析和预测。这种方法能够帮助我们更好地理解数据的长期趋势
- 相信命运9
哭丧难得
“玄学”,我曾经最常用的说辞。“玄学”是对未来发生事情的预测,以及用微妙改变来使未来转变的行动。举个例子,抽奖和考试,本应无直接联系,但是若抽了奖,便是用了“人品”,没抽到那么就可以保留“人品”,甚至把抽奖的“人品”用在考试上。平时注意积德,并且遵守对自己的承诺,那么“人品”就不会差,事情也就顺利。我对“玄学”半信半疑,大多数时候,“玄学”都起了作用,但是我也怀疑这只是我在事后将一切联系起来。大家
- 纯生信很难发表?只是你没有及时抓住研究热点
SCI狂人团队
当你还做meta分析的时候,你会发现meta分析很难发或者单位已经不承认了,而聪明的人已经开始做常规的生信GEO、TCGA数据挖掘这些(这个时候生信比较好发)。当你开始做常规的生信GEO、TCGA数据挖掘的时候,你会发现这些一样也是比较难发了,而聪明的人已经开始抓免疫评分这个热点进行生信数据挖掘(这个时候免疫评分比较好发)。当你开始对免疫评分这个热点进行生信数据挖掘的时候,你会发现自己的研究方向差
- 今年万圣节消费预测有望创新高,你开始准备了吗?
IPFoxy666
ip
据调查数据显示,2024年大部分美国消费者将会在11月之前开始假日购物,同时,预计美国消费者在今年万圣节的支出会创新高。对于跨境电商卖家来说,节日活动一直是店铺曝光和产品销量增长的大好机会,一定要做足准备。一、分析市场需求2023年的万圣节购物活动期间,糖果、服装和装饰品的销售额超过120亿美元。根据近期的数据调查,大部分的消费者今年计划在这些商品上花费更多。因此要重视万圣节必备的大热品类,关注以
- 中国通史33
碎水
魏晋风度孔融、嵇康(竹林七贤)、山涛、王羲之、谢安、陶渊明……魏晋风度:关注广袤宇宙,追寻诗意人生,回归精神家园。263年夏日,洛阳马市刑场,三千太学生上书免除死刑,高山仰止的文化符号。嵇康,魏晋风度。《广陵散》,魏晋时期大名士嵇康。肃肃如松下风,醉酒时若玉山之将崩,寄情于山水之间。云台山,嵇康常来此抚琴长啸。阮籍、山涛、刘伶、王戎等七人竹林七贤,共同爱好是饮酒。一日之间名士减半。名士阶层故意躲避
- 淘宝/天猫获取sku详细信息 API
weixin_43841111
apipythonjavaphpjavascript大数据数据库架构
在电商领域,准确获取商品的SKU详细信息至关重要。对于商家来说,它有助于管理库存、制定营销策略和优化商品展示。对于开发者和第三方平台而言,可以通过获取SKU详细信息实现商品信息整合、价格比较、订单管理等功能。例如,一个电商数据分析平台可以利用该API收集不同商品的SKU信息,进行市场趋势分析和销售预测。一、技术实现原理接口调用方式:通常采用RESTfulAPI风格,通过发送HTTP请求来获取SKU
- 使用SVD将图像压缩四分之一(MATLAB)
superdont
matlab开发语言
SVD压缩前后数据量减少的原因在于,通过奇异值分解(SVD),我们将原始数据(如图像)转换成了一种更加紧凑的表示形式。这种转换依赖于数据内部的结构和相关性,以及数据中信息的不均匀分布。让我们简单分析一下这个过程为何能减少所需的数据量:数据的结构和相关性高度相关的数据:图像数据往往包含大量的空间相关性,即图像中相邻的像素点在颜色和亮度上通常非常接近。这种高度的相关性意味着原始图像可以通过更少的信息来
- 【图像压缩】奇异值分解SVD灰色图像压缩(可设置压缩比)【含Matlab源码 4358期】
Matlab武动乾坤
Matlab图像处理(进阶版)matlab
✅博主简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,Matlab项目合作可私信。个人主页:海神之光代码获取方式:海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式⛳️座右铭:行百里者,半于九十。更多Matlab仿真内容点击Matlab图像处理(进阶版)路径规划(Matlab)神经网络预测与分类(Matlab)优化求解(Matlab)语音处理(Matlab)信号处理(Matlab)车间调度
- matlab基础之脚本与函数
吱吱鼠叔
matlab学习(自用matlab数据结构算法
脚本与函数MATLAB命令的两种执行方式:交互式命令执行方式程序执行要充分利用MATLAB数据结构的特点(矩阵运算、矢量化编程),充分利用MATLAB自带的函数M文件:是一个文本文件,拓展名为.m可以用任何编辑程序来建立和编辑,默认matlabM文件就是将处理问题的各种命令融合到一个文件中启动MATLAB编辑器的三种方法:“主页”选项中的新建脚本/双击已有文件/打开命令按钮命令行输入edit(既可
- 【ShuQiHere】探索人工智能核心:机器学习的奥秘
ShuQiHere
人工智能机器学习
【ShuQiHere】什么是机器学习?机器学习(MachineLearning,ML)是人工智能(ArtificialIntelligence,AI)中最关键的组成部分之一。它使得计算机不仅能够处理数据,还能从数据中学习,从而做出预测和决策。无论是语音识别、自动驾驶还是推荐系统,背后都依赖于机器学习模型。机器学习与传统的编程不同,它不再依赖于人类编写的固定规则,而是通过数据自我改进模型,从而更灵活
- arXiv综述论文“Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications”
硅谷秋水
自动驾驶
arXiv于2019年7月10日上载的GNN综述论文“GraphNeuralNetworks:AReviewofMethodsandApplications“。摘要:许多学习任务需要处理图数据,该图数据包含元素之间的丰富关系信息。建模物理系统、学习分子指纹、预测蛋白质界面以及对疾病进行分类都需要一个模型从图输入学习。在其他如文本和图像之类非结构数据学习的领域中,对提取的结构推理,例如句子的依存关系
- 梯度提升机 (Gradient Boosting Machines, GBM)
ALGORITHM LOL
boosting集成学习机器学习
梯度提升机(GradientBoostingMachines,GBM)通俗易懂算法梯度提升机(GradientBoostingMachines,GBM)是一种集成学习算法,主要用于回归和分类问题。GBM本质上是通过训练一系列简单的模型(通常是决策树),然后将这些模型组合起来,从而提高整体预测性能。基本步骤初始模型:首先,我们用一个简单的模型(如一个常数值)作为预测模型,记为F0(x)F_0(x)F
- 百行代码复现扩散模型-基于线性回归
李新然
数据统计分析深度学习线性回归算法回归python数据分析
文章目录引言简化模型原本模型模型改造实现过程数据集文本编码图像编码解码扩散过程训练过程生成过程完整实现结论引言多模态的深度学习模型,通常需要大量的算力去训练和验证。这导致缺乏算力的普通读者,阅读“大模型”论文,只能按论文作者所写来构造自己的认知。可能对很多类似笔者的人来说:纸上得来终觉浅。或许我们可以退而求其次,只选择Follow论文的思路。本文以DiffusionModel为例,说明从核心思想来
- 大规模语言模型的书籍分享,从零基础入门到精通非常详细收藏我这一篇就够了
黑客-雨
语言模型人工智能自然语言处理学习大模型学习大模型入门大模型教程
在当今人工智能领域,大规模语言模型成为了研究和应用的热点之一。它们以其大规模的参数和强大的性能表现,推动着机器学习和深度学习技术的发展。对于GPT系列大规模语言模型的发展历程,有两点令人印象深刻。第一点是可拓展的训练架构与学习范式:Transformer架构能够拓展到百亿、千亿甚至万亿参数规模,并且将预训练任务统一为预测下一个词这一通用学习范式;第二点是对于数据质量与数据规模的重视:不同于BERT
- K-means 算法的介绍与应用
小魏冬琅
matlab算法kmeans机器学习
目录引言K-means算法的基本原理表格总结:K-means算法的主要步骤K-means算法的MATLAB实现优化方法与改进K-means算法的应用领域表格总结:K-means算法的主要应用领域结论引言K-means算法是一种经典的基于距离的聚类算法,在数据挖掘、模式识别、图像处理等多个领域中得到了广泛应用。其核心思想是将相似的数据对象聚类到同一个簇中,而使得簇内对象的相似度最大、簇间的相似度最小
- 微软九月补丁星期二发现了 79 个漏洞
网络研究观
网络研究观微软Windows系统安全漏洞更新版本
微软将在2024年9月补丁星期二修复79个漏洞。微软有证据表明,发布的四个漏洞被野外利用和/或公开披露;所有四个漏洞均已在CISAKEV上列出。微软还在修补四个关键的远程代码执行(RCE)漏洞。不同寻常的是,微软本月尚未修补任何浏览器漏洞。当今最令人担忧的漏洞是CVE-2024-43491,它描述了一个预授权RCE漏洞。该漏洞是由Windows服务堆栈的回归引起的,该回归已回滚了对影响可选组件的许
- 机器学习 VS 表示学习 VS 深度学习
Efred.D
人工智能机器学习深度学习人工智能
文章目录前言一、机器学习是什么?二、表示学习三、深度学习总结前言本文主要阐述机器学习,表示学习和深度学习的原理和区别.一、机器学习是什么?机器学习(machinelearning),是从有限的数据集中学习到一定的规律,再把学到的规律应用到一些相似的样本集中做预测.机器学习的历史可以追溯到20世纪40年代McCulloch提出的人工神经元网络,目前学界大致把机器学习分为传统机器学习和机器学习两个类别
- 2020-06-05MATLAB 使用匿名函数进行三重积分求解
锅炉工的自我修养
需求,求解含有两个自由参数的三重积分通过符号函数进行定积分与不定积分https://blog.csdn.net/qq_34374664/article/details/79186465不定积分:int(f,x)f为符号函数句柄symsxf;f=x+1;int(f,x)定积分:int(f,x,a,b)dittoint的用法,以及二重积分如何把double转化为整数int8(a)将变量放入数组,对其索
- 鸿蒙开发(NEXT/API 12)【网络场景识别】 网络加速服务
移动开发技术栈
鸿蒙开发harmonyos华为网络openharmony鸿蒙系统鸿蒙php
场景介绍应用在订阅网络场景识别后,系统在网络场景实时信息或预测信息发生变化后回调给应用,回调的网络场景信息包括数据传输的链路类型、网络场景类型、数传策略建议、弱信号信息等。接口说明接口名描述on(type:‘netSceneChange’,callback:Callback):void订阅网络场景信息状态变化。off(type:‘netSceneChange’,callback?:Callback
- 遗传算法(Genetic Algorithm,GA)-基于MATLAB环境实现
朱佩棋(代码版)
启发式算法启发式算法算法matlab
1.GA简介geneticalgorithm,美国Holland教授创立,基于达尔文进化论和孟德尔的遗传学说。遗传算法类比了生物界中自然选择、交叉、变异等自然进化方式,利用数码串类比染色体,通过选择、交叉、变异等遗传算子模拟生物的进化过程。1.1遗传算法的流程1.编码伪代码:2.产生初始群体Chooseinitialpopulation3.计算适应度Evaluatethefitnessofeach
- CVA财务建模课程心得分享End
爱尔兰诗人
8月6号CVA协会重点讲述现金流折现估值法,首先要明确该方法的核心思想,即一家公司的价值是基于其未来可产生的现金流来计算,等于现金流按照能够反映其风险的折现率进行折现的结果。DCF的基本要素包括:加权平均资本成本,自由现金流,终值,企业价值和股权价值。其中需要搞清楚加权平均资本成本WACC,WACC是基于实体的股权资本成本以及债务资本成本计算的综合成本。另外,DCF分析主要依赖预测数据,所以需要注
- 分类算法可视化方法
dundunmm
数据挖掘分类数据挖掘人工智能可视化
可视化方法可以用于帮助理解分类算法的决策边界、性能和在不同数据集上的行为。下面列举几个常见的可视化方法。1.决策边界可视化这种方法用于可视化不同分类算法在二维特征空间中如何分隔不同类别。对于理解决策树、支持向量机(SVM)、逻辑回归和k近邻(k-NN)等模型的行为非常有用。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasets
- 日常复盘2021-12-30
S的学习笔记
情绪在回温,在高标上反应的有点明显,不过不知道为了跨年周四周五出什么情况,规避风险吧,九安无论过不过年,看情况做个T或者单纯清一半。周四的连板因为三羊马的复牌,出现了一波高潮,高连板率出现了。至于会不会延续前两周的延伸行情,我觉得可能性不大。不过分析再多都只是预测,市场的变化是多端的,不多说了,今天看看盘面随机应变。
- 最坏的结果
爱驻北一号
熬了两年半后,最坏的结果还是来了。我和老公谈了一个晚上,我们相互鼓励,编织着美好的明天给对方打着气。可我们心里知道这是一种怎样的不能承受的痛。从此以后我的生活要翻天覆地的变化了。一切要重新开始了!十九年的舒适换来了明天不可预测的艰难!今晚是这么多年和老公交流最多的一次,我们谈了好多!被命运撵压的粉碎的我们眼里流着泪,脸上带着笑,相互骗着憧憬着美好的未来。多少个不眠之夜,他努力付出多少个困难之时,我
- 【机器学习】朴素贝叶斯
可口的冰可乐
机器学习机器学习概率论
3.朴素贝叶斯素贝叶斯算法(NaiveBayes)是一种基于贝叶斯定理的简单而有效的分类算法。其“朴素”之处在于假设各特征之间相互独立,即在给定类别的条件下,各个特征是独立的。尽管这一假设在实际中不一定成立,合理的平滑技术和数据预处理仍能使其在许多任务中表现良好。优点:速度快:由于朴素贝叶斯仅需计算简单的概率,训练和预测的速度非常快。适用于高维数据:即使在特征数量多的情况下,朴素贝叶斯仍然表现良好
- python可以不对变量初始化_Python的诡异陷阱
weixin_39609423
python可以不对变量初始化
编程的人,特别是学过c语言,使用过很长时间c的人,都会觉得,python这种语言跟matlab一样,没什么内涵,很easy。一开始也是这么想的,那是慢慢的,越来越觉得,人生苦短,我用python的理念其实不对。python完成一些小制作是很easy的事情,但是真正要成为一种工具,其实还是要考虑很多事情。近期实习的过程中,这种感觉越来越强烈了。python看起来简单,其实内涵很复杂。有人说c很难,有
- charles mac下很好用的抓包工具
蒲公英_____
mac软件抓包Charlesmachttp工具
一、Charles介绍给大家推荐一款在mac上我觉得很好用的抓包工具,再过去的半年中给我很大帮助,在工作学习中使用很方便。那么什情况下我们会需要使用抓包工具呢,比如我想查看一个接口请求的参数、返回值,还有移动设备上的http请求、https请求,有了charles一下搞定,妈妈再也不用担心我的学习了,咳咳......,回归正题,介绍一下charles。Charles是一个HTTP代理服务器,HTT
- 入门篇,带你了解CPU, GPU, TPU, NPU, DPU
今夕是何年,
视觉算法部署深度学习算法人工智能
目录CPU(中央处理器)GPU(图形处理器)TPU(张量处理单元)NPU(神经网络处理器)DPU(数据处理器)CPU(中央处理器)专业介绍:CPU是计算机系统的核心,负责执行操作系统和应用程序的指令。它由多个核心组成,每个核心可以独立执行任务。CPU的设计重点是处理复杂的逻辑运算和顺序任务,如分支预测、指令调度等。现代CPU通常包含多个层级的缓存(如L1、L2和L3缓存),以减少访问主存储器的延迟
- MATLAB车牌定位和识别系统
清风明月来几时
图像算法处理matlab开发语言
有很多方法可以实现MATLAB车牌的定位和识别系统。以下是一种可能的实现步骤:车牌定位:使用图像处理技术(如边缘检测、区域生长或颜色分割)来检测图像中的车牌区域。使用形态学操作来排除不符合车牌形状的区域。对车牌区域进行裁剪或调整大小,以便后续的识别。车牌识别:将车牌图像转换为灰度图像。使用图像处理技术(如二值化、滤波或增强)来减少噪音并突出字符。使用字符分割算法将车牌中的字符分开。使用特征提取方法
- MATLAB车牌识别系统
清风明月来几时
图像算法处理matlab开发语言
MATLAB车牌识别系统是一个基于MATLAB开发的用于识别和提取车牌信息的系统。该系统使用图像处理和机器学习算法来实现车牌的定位和字符识别。以下是一个基本的MATLAB车牌识别系统的工作流程:图像预处理:首先,将输入的图像进行预处理,包括灰度化、高斯平滑、边缘检测等操作,以提高后续的车牌定位和字符识别的准确性。车牌定位:在预处理后的图像中,使用形态学运算和边缘检测算法来寻找车牌的位置。这可以通过
- java数字签名三种方式
知了ing
javajdk
以下3钟数字签名都是基于jdk7的
1,RSA
String password="test";
// 1.初始化密钥
KeyPairGenerator keyPairGenerator = KeyPairGenerator.getInstance("RSA");
keyPairGenerator.initialize(51
- Hibernate学习笔记
caoyong
Hibernate
1>、Hibernate是数据访问层框架,是一个ORM(Object Relation Mapping)框架,作者为:Gavin King
2>、搭建Hibernate的开发环境
a>、添加jar包:
aa>、hibernatte开发包中/lib/required/所
- 设计模式之装饰器模式Decorator(结构型)
漂泊一剑客
Decorator
1. 概述
若你从事过面向对象开发,实现给一个类或对象增加行为,使用继承机制,这是所有面向对象语言的一个基本特性。如果已经存在的一个类缺少某些方法,或者须要给方法添加更多的功能(魅力),你也许会仅仅继承这个类来产生一个新类—这建立在额外的代码上。
- 读取磁盘文件txt,并输入String
一炮送你回车库
String
public static void main(String[] args) throws IOException {
String fileContent = readFileContent("d:/aaa.txt");
System.out.println(fileContent);
- js三级联动下拉框
3213213333332132
三级联动
//三级联动
省/直辖市<select id="province"></select>
市/省直辖<select id="city"></select>
县/区 <select id="area"></select>
- erlang之parse_transform编译选项的应用
616050468
parse_transform游戏服务器属性同步abstract_code
最近使用erlang重构了游戏服务器的所有代码,之前看过C++/lua写的服务器引擎代码,引擎实现了玩家属性自动同步给前端和增量更新玩家数据到数据库的功能,这也是现在很多游戏服务器的优化方向,在引擎层面去解决数据同步和数据持久化,数据发生变化了业务层不需要关心怎么去同步给前端。由于游戏过程中玩家每个业务中玩家数据更改的量其实是很少
- JAVA JSON的解析
darkranger
java
// {
// “Total”:“条数”,
// Code: 1,
//
// “PaymentItems”:[
// {
// “PaymentItemID”:”支款单ID”,
// “PaymentCode”:”支款单编号”,
// “PaymentTime”:”支款日期”,
// ”ContractNo”:”合同号”,
//
- POJ-1273-Drainage Ditches
aijuans
ACM_POJ
POJ-1273-Drainage Ditches
http://poj.org/problem?id=1273
基本的最大流,按LRJ的白书写的
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<queue>
using namespace std;
#define INF 0x7fffffff
int ma
- 工作流Activiti5表的命名及含义
atongyeye
工作流Activiti
activiti5 - http://activiti.org/designer/update在线插件安装
activiti5一共23张表
Activiti的表都以ACT_开头。 第二部分是表示表的用途的两个字母标识。 用途也和服务的API对应。
ACT_RE_*: 'RE'表示repository。 这个前缀的表包含了流程定义和流程静态资源 (图片,规则,等等)。
A
- android的广播机制和广播的简单使用
百合不是茶
android广播机制广播的注册
Android广播机制简介 在Android中,有一些操作完成以后,会发送广播,比如说发出一条短信,或打出一个电话,如果某个程序接收了这个广播,就会做相应的处理。这个广播跟我们传统意义中的电台广播有些相似之处。之所以叫做广播,就是因为它只负责“说”而不管你“听不听”,也就是不管你接收方如何处理。另外,广播可以被不只一个应用程序所接收,当然也可能不被任何应
- Spring事务传播行为详解
bijian1013
javaspring事务传播行为
在service类前加上@Transactional,声明这个service所有方法需要事务管理。每一个业务方法开始时都会打开一个事务。
Spring默认情况下会对运行期例外(RunTimeException)进行事务回滚。这
- eidtplus operate
征客丶
eidtplus
开启列模式: Alt+C 鼠标选择 OR Alt+鼠标左键拖动
列模式替换或复制内容(多行):
右键-->格式-->填充所选内容-->选择相应操作
OR
Ctrl+Shift+V(复制多行数据,必须行数一致)
-------------------------------------------------------
- 【Kafka一】Kafka入门
bit1129
kafka
这篇文章来自Spark集成Kafka(http://bit1129.iteye.com/blog/2174765),这里把它单独取出来,作为Kafka的入门吧
下载Kafka
http://mirror.bit.edu.cn/apache/kafka/0.8.1.1/kafka_2.10-0.8.1.1.tgz
2.10表示Scala的版本,而0.8.1.1表示Kafka
- Spring 事务实现机制
BlueSkator
spring代理事务
Spring是以代理的方式实现对事务的管理。我们在Action中所使用的Service对象,其实是代理对象的实例,并不是我们所写的Service对象实例。既然是两个不同的对象,那为什么我们在Action中可以象使用Service对象一样的使用代理对象呢?为了说明问题,假设有个Service类叫AService,它的Spring事务代理类为AProxyService,AService实现了一个接口
- bootstrap源码学习与示例:bootstrap-dropdown(转帖)
BreakingBad
bootstrapdropdown
bootstrap-dropdown组件是个烂东西,我读后的整体感觉。
一个下拉开菜单的设计:
<ul class="nav pull-right">
<li id="fat-menu" class="dropdown">
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-中介者模式-Mediator
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/
/*
* 中介者模式(Mediator):用一个中介对象来封装一系列的对象交互。
* 中介者使各对象不需要显式地相互引用,从而使其耦合松散,而且可以独立地改变它们之间的交互。
*
* 在我看来,Mediator模式是把多个对象(
- 常用代码记录
chenjunt3
UIExcelJ#
1、单据设置某行或某字段不能修改
//i是行号,"cash"是字段名称
getBillCardPanelWrapper().getBillCardPanel().getBillModel().setCellEditable(i, "cash", false);
//取得单据表体所有项用以上语句做循环就能设置整行了
getBillC
- 搜索引擎与工作流引擎
comsci
算法工作搜索引擎网络应用
最近在公司做和搜索有关的工作,(只是简单的应用开源工具集成到自己的产品中)工作流系统的进一步设计暂时放在一边了,偶然看到谷歌的研究员吴军写的数学之美系列中的搜索引擎与图论这篇文章中的介绍,我发现这样一个关系(仅仅是猜想)
-----搜索引擎和流程引擎的基础--都是图论,至少像在我在JWFD中引擎算法中用到的是自定义的广度优先
- oracle Health Monitor
daizj
oracleHealth Monitor
About Health Monitor
Beginning with Release 11g, Oracle Database includes a framework called Health Monitor for running diagnostic checks on the database.
About Health Monitor Checks
Health M
- JSON字符串转换为对象
dieslrae
javajson
作为前言,首先是要吐槽一下公司的脑残编译部署方式,web和core分开部署本来没什么问题,但是这丫居然不把json的包作为基础包而作为web的包,导致了core端不能使用,而且我们的core是可以当web来用的(不要在意这些细节),所以在core中处理json串就是个问题.没办法,跟编译那帮人也扯不清楚,只有自己写json的解析了.
- C语言学习八结构体,综合应用,学生管理系统
dcj3sjt126com
C语言
实现功能的代码:
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
struct Student
{
int age;
float score;
char name[100];
};
int main(void)
{
int len;
struct Student * pArr;
int i,
- vagrant学习笔记
dcj3sjt126com
vagrant
想了解多主机是如何定义和使用的, 所以又学习了一遍vagrant
1. vagrant virtualbox 下载安装
https://www.vagrantup.com/downloads.html
https://www.virtualbox.org/wiki/Downloads
查看安装在命令行输入vagrant
2.
- 14.性能优化-优化-软件配置优化
frank1234
软件配置性能优化
1.Tomcat线程池
修改tomcat的server.xml文件:
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1" connectionTimeout="20000" redirectPort="8443" maxThreads="1200" m
- 一个不错的shell 脚本教程 入门级
HarborChung
linuxshell
一个不错的shell 脚本教程 入门级
建立一个脚本 Linux中有好多中不同的shell,但是通常我们使用bash (bourne again shell) 进行shell编程,因为bash是免费的并且很容易使用。所以在本文中笔者所提供的脚本都是使用bash(但是在大多数情况下,这些脚本同样可以在 bash的大姐,bourne shell中运行)。 如同其他语言一样
- Spring4新特性——核心容器的其他改进
jinnianshilongnian
spring动态代理spring4依赖注入
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
- Linux设置tomcat开机启动
liuxingguome
tomcatlinux开机自启动
执行命令sudo gedit /etc/init.d/tomcat6
然后把以下英文部分复制过去。(注意第一句#!/bin/sh如果不写,就不是一个shell文件。然后将对应的jdk和tomcat换成你自己的目录就行了。
#!/bin/bash
#
# /etc/rc.d/init.d/tomcat
# init script for tomcat precesses
- 第13章 Ajax进阶(下)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- Troubleshooting Crystal Reports off BW
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Troubleshooting+Crystal+Reports+off+BW#TroubleshootingCrystalReportsoffBW-TracingBOE
Quite useful, especially this part:
SAP BW connectivity
For t
- Java开发熟手该当心的11个错误
tomcat_oracle
javajvm多线程单元测试
#1、不在属性文件或XML文件中外化配置属性。比如,没有把批处理使用的线程数设置成可在属性文件中配置。你的批处理程序无论在DEV环境中,还是UAT(用户验收
测试)环境中,都可以顺畅无阻地运行,但是一旦部署在PROD 上,把它作为多线程程序处理更大的数据集时,就会抛出IOException,原因可能是JDBC驱动版本不同,也可能是#2中讨论的问题。如果线程数目 可以在属性文件中配置,那么使它成为
- 正则表达式大全
yang852220741
html编程正则表达式
今天向大家分享正则表达式大全,它可以大提高你的工作效率
正则表达式也可以被当作是一门语言,当你学习一门新的编程语言的时候,他们是一个小的子语言。初看时觉得它没有任何的意义,但是很多时候,你不得不阅读一些教程,或文章来理解这些简单的描述模式。
一、校验数字的表达式
数字:^[0-9]*$
n位的数字:^\d{n}$
至少n位的数字:^\d{n,}$
m-n位的数字:^\d{m,n}$