- 使用python seaborn创建配对图:从核心概念到实战案例
梦想画家
数据分析工程#python人工智能python机器学习
Seaborn的配对图(Pairplot)是一种用于探索多变量数据关系的可视化工具,尤其适合分析数据集中多个特征之间的相关性、分布模式或异常值。本文介绍如何生成数据集数值变量之间的配对图,并通过参数设置色系。配对图的核心作用矩阵式可视化生成一个N×N的网格图(N为特征数),每个单元格展示两列特征之间的关系。默认对角线显示单变量分布(直方图或KDE曲线),非对角线显示散点图或其他关系图。快速发现模式
- Moodle + Websoft9:创新教育的强大组合,助力教学与学习
开源软件
Moodle+Websoft9:构建未来课堂的技术基石一、Moodle:开源生态的深度解析•模块化设计:支持超800个官方插件,如H5P交互内容创作、BigBlueButton虚拟课堂,满足个性化教学需求。•学习分析引擎:内置LearningAnalyticsAPI,可集成Python/R语言进行深度学习,预测学生学业风险。•移动优先战略:MoodleApp支持离线学习、扫码签到,2023年新增A
- 互联网运营为何必须做好用户行为数据分析
开源软件埋点数据分析
近年来互联网运营已经成为大多数企业不可或缺的一部分。随着互联网技术的不断发展和数字化转型的推进,越来越多的企业都在加速向互联网运营转型,而在这一过程当中,分析用户行为数据是至关重要的。接下来,我们就来探讨一下其中的原因。一、什么是用户行为数据?用户行为数据指的是在用户与产品、服务或平台交互过程中产生的各种数据。举个例子:某app中,某个用户在某个时间点在某个地方以某种方式完成了某个具体的操作。实际
- Bigemap Pro:国产数据要素设计软件(DED)正式发布
Bigemap软件
信息可视化
在数字化时代,数据如同新时代的石油,蕴含着巨大的价值。从商业决策到科研探索,从城市规划到环境监测,海量数据的高效处理、精准分析与直观可视化,已成为各行业突破发展瓶颈、实现转型升级的关键所在。历经十年精心打磨与自主研发,BigemapPro这款国产数据要素设计软件犹如一匹黑马,强势闯入数据应用领域。接下来,就让我们一同揭开BigemapPro的神秘面纱,深入探寻其独特魅力,见证它如何重塑基础数据应用
- Python 生成数据(使用Pygal模拟掷骰子)
钢铁男儿
Python从入门到精通python开发语言
数据可视化指的是通过可视化表示来探索数据,它与数据挖掘紧密相关,而数据挖掘指的是使用代码来探索数据集的规律和关联。数据集可以是用一行代码就能表示的小型数字列表,也可以是数以吉字节的数据。使用Pygal模拟掷骰子在本节中,我们将使用Python可视化包Pygal来生成可缩放的矢量图形文件。对于需要在尺寸不同的屏幕上显示的图表,这很有用,因为它们将自动缩放,以适合观看者的屏幕。如果你打算以在线方式使用
- 计算机专业毕业设计题目推荐(新颖选题)本科计算机科学专业相关毕业设计选题大全✅
会写代码的羊
毕设选题课程设计计算机网络毕设选题毕设系统毕设题目计算机科学专业
文章目录前言最新毕设选题(建议收藏起来)本科计算机科学专业相关的毕业设计选题毕设作品推荐前言2025全新毕业设计项目博主介绍:✌全网粉丝10W+,CSDN全栈领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云等平台优质作者。技术范围:SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、大数据、机器学习等设计与开发。主要内容:免费功能设计
- Vue3 + ECharts 数据可视化实战指南
念九_ysl
Vueecharts信息可视化前端
一、为什么选择ECharts?百度开源的成熟可视化库支持30+种图表类型完善的文档和社区支持与Vue3完美兼容二、环境搭建1.创建Vue3项目npmcreatevue@latest#选择TypeScript、Pinia等按需配置2.安装核心依赖npminstallechartsvue-echarts@vueuse/core#推荐版本:#
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- SQL语言的散点图
苏墨瀚
包罗万象golang开发语言后端
SQL语言的散点图引言在数据科学和数据分析的领域中,数据可视化是一项重要的技能。有效的数据可视化可以帮助我们理解复杂的数据集,发现数据中的潜在规律,进而支持决策制定。散点图作为一种基本而有效的数据可视化形式,广泛应用于各种领域。本文将深入探讨散点图的概念、使用场景、SQL查询与散点图的结合,以及如何通过SQL语言生成散点图。散点图的定义与特点散点图是一种二维图形,用来展示两个变量之间的关系。每个点
- 打造城市二手房分析与可视化系统+聚类分析+58爬虫+线性回归
OverlordDuke
聚类算法数据可视化爬虫线性回归算法
打造城市二手房分析与可视化系统+聚类分析+58爬虫+线性回归利用数据实现全面分析数据分析与可视化功能创新的聚类分析功能结语在如今房地产市场日益复杂的背景下,对于投资者、购房者和市场分析师来说,了解市场动态并做出明智的决策至关重要。基于此,我们开发了一款基于Python的城市二手房分析与可视化系统,为用户提供了强大的工具,帮助他们深入了解当地房地产市场。利用数据实现全面分析我们的系统利用爬取的58同
- Linux安装Anaconda和Jupyter
硬水果糖
人工智能Linuxlinuxjupyter运维
一、了解Anaconda和Jupyter引言:Anaconda是一个流行的开源数据科学平台,广泛用于数据分析、机器学习、人工智能等领域。它是一个集成了大量科学计算和数据科学工具的Python和R编程语言环境。Anaconda的主要目标是简化数据科学和机器学习的开发流程,提供一个易于安装和管理的环境。而预装了大量常用的Python和R库,这些库涵盖了数据科学的各个方面,包括:数据分析:Pandas、
- 电商API接口防爬虫实战:日均拦截千万级恶意请求的技术揭秘
lovelin+vI7809804594
python人工智能java大数据数据库
在电子商务蓬勃发展的今天,API(应用程序编程接口)接口作为电商平台与外部系统交互的桥梁,承载着商品管理、订单处理、支付结算、用户管理、数据分析等重要功能。然而,这些功能也使电商API接口成为攻击者的目标,面临着来自多个方面的安全挑战。本文将深入探讨电商API接口防爬虫的策略与技术,揭秘日均拦截千万级恶意请求的实践过程。一、电商API接口的重要性与风险1.API接口的定义与作用API接口是一种定义
- 使用Java爬虫根据关键词获取Shopee商品列表?
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在跨境电商领域,Shopee作为东南亚及中国台湾地区领先的电商平台,拥有海量的商品信息。无论是进行市场调研、数据分析,还是寻找热门商品,根据关键词获取Shopee商品列表都是一项极具价值的任务。然而,手动浏览和整理这些信息显然是低效且容易出错的。幸运的是,通过编写Java爬虫程序,我们可以高效地完成这一任务。本文将详细介绍如何利用Java爬虫根据关键词获取Shopee商品列表,并提供完整的代码示例
- 21.11 《ChatGLM3-6B+Gradio工业级落地:多模态交互+60%性能优化,手把手实现生产部署》
少林码僧
AI大模型应用实战专栏人工智能gpt语言模型性能优化交互
《ChatGLM3-6B+Gradio工业级落地:多模态交互+60%性能优化,手把手实现生产部署》关键词:ChatGLM3-6B应用开发,Gradio界面集成,模型交互优化,Web服务容器化,多模态输入支持使用Gradio赋能ChatGLM3-6B图形化界面通过Gradio实现大模型服务的可视化交互,是生产级AI应用落地的关键环节。本节将深入解析如何构建适配ChatGLM3-6B的工业级交互界面。
- 推特关键词爬虫Python实现最新版(2025.2.20)
才华是浅浅的耐心
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引言随着各类自媒体平台的兴起,数据挖掘和分析变得尤为重要。推特作为全球最大的自媒体平台,越来越来越多的人需要通过爬取其内容进行分析。然后自从马斯克接手推特之后,推特api不可再用,推特的反爬力度也在逐渐增强。今天小编就分享一个推特爬虫的教程。描述这篇文章主要通过关键词爬取帖子内容信息以及帖子作者主页相关信息,用户也可根据自己需要的时间段进行筛选。推特可支持筛选多种语言,我这里先展示中文和英文的。字
- 如何轻松爬取 TikTok 评论?手把手教你高效采集数据!
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大数据数据分析数据挖掘内容运营新媒体运营
引言随着TikTok的全球火爆,越来越多的数据分析师、营销人员和研究人员希望获取TikTok视频评论,以分析用户反馈、市场趋势或热门内容。然而,手动整理TikTok评论既耗时又低效,因此,使用一款高效的TikTok采集器成为刚需。Tapicker是一款功能强大的TikTok采集软件,可以帮助用户自动爬取TikTok评论,省去繁琐的手工整理工作。本文将详细介绍如何使用Tapicker爬取TikTok
- 如何合法抓取TikTok视频信息和评论:完整Python爬虫教程
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目音视频python爬虫开发语言
一、引言TikTok是全球最受欢迎的短视频平台之一,每天吸引着数百万的用户上传和分享视频内容。作为内容创作者和数据分析师,抓取TikTok上的视频和评论可以帮助你分析社交趋势、受欢迎的内容类型和用户互动。然而,TikTok明确表示其平台的数据抓取行为受到限制,这也意味着我们不能直接通过常规的网络爬虫技术去抓取其数据。本文将介绍如何在合法的前提下进行TikTok数据抓取。我们将探索TikTok的AP
- Rocky Linux安装部署Elasticsearch(ELK日志服务器)_rockylinux elk
2401_83739411
程序员服务器linuxelasticsearch
一、Elasticsearch的简介Elasticsearch是一个强大的开源搜索和分析引擎,可用于实时处理和查询大量数据。它具有高性能、可扩展性和分布式特性,支持全文搜索、聚合分析、地理空间搜索等功能,是构建实时应用和大规模数据分析平台的首选工具。二、RockyLinux系统安装链接:VMwareWorkstation下载安装(含秘钥)链接:VMwareWorkstation创建虚拟机链接:Ro
- Julia语言的饼图
尤宸翎
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Julia语言的饼图:全面剖析与实战指南引言在数据可视化的领域中,饼图作为一种经典的可视化工具,广泛用于展示各个分类在总体中的占比关系。尽管饼图在一些数据分析师中被视为相对简单和直观的图形,但它在实际运用中依然扮演着重要角色。本文将重点探讨如何使用Julia语言实现饼图的绘制,分析其背后的逻辑,并通过实例帮助读者掌握这一基本技能。Julia语言简介Julia是一种高性能、高级别的编程语言,适用于数
- 如何用Python批量将CSV文件编码转换为UTF-8并转为Excel格式?
字节王德发
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在处理数据时,CSV文件格式常常用作数据的交换格式。不过,很多情况下我们会遇到编码问题,特别是当文件不是UTF-8编码时。为了更好地处理这些文件,可能需要将它们转换为UTF-8编码,并且将其转换为Excel格式,这样可以方便后续的数据分析和使用。今天就来聊聊如何用Python实现这一过程。准备工作:安装必要的库我们需要确保安装了所需的Python库。主要用到的库有pandas和openpyxl。p
- 3DMAX点云算法:实现毫米级BIM模型偏差检测(附完整代码)
夏末之花
人工智能
摘要本文基于激光雷达点云数据与BIM模型的高精度对齐技术,提出一种融合动态体素化与多模态特征匹配的偏差检测方法。通过点云预处理、语义分割、模型配准及差异分析,最终实现建筑构件毫米级偏差的可视化检测。文中提供关键代码实现,涵盖点云处理、特征提取与深度学习模型搭建。一、核心算法流程点云预处理与特征增强去噪与下采样:采用统计滤波与体素网格下采样,去除离群点并降低数据量。语义分割:基于PointNet++
- SelectDB 实时分析性能突出,宝舵成本锐减与性能显著提升的双赢之旅
SelectDB技术团队
大数据物联网dorisselectdb人工智能电商场景数据分析
BOCDOP宝舵早期基于TiDB构建实时数仓,随着数据量增长,在数据处理效率、OLAP能力扩展、功能支持、成本与资源方面存在一定优化空间。为提升数据分析能力并优化成本,宝舵引入SelectDB,达成写入速度提升10倍,成本直降30%的显著成效。本文转录自高瑞军(宝尊科技高级架构师)在DorisSummitAsia2024上的演讲,经编辑整理。业务背景宝尊集团创立于2007年,是中国品牌电商服务行业
- 常见的数学统计模型
若木胡
数学模型
以下是常见的数学统计模型分类及简要说明,适用于数据分析、预测和推断等场景:1.参数模型(ParametricModels)假设数据服从特定分布(如正态分布),通过估计参数来描述数据规律。1.1线性回归模型数学形式:(y=\beta_0+\beta_1x_1+\beta_2x_2+\cdots+\beta_px_p+\epsilon)应用:预测连续型目标变量(如房价预测)。特点:简单、可解释性强,假
- vscode连接远程服务器docker里的容器--使用remote ssh
欢仔要学习
python学习ubuntu
背景介绍:因为工作的原因,图像相关,模型训练,需要在服务器上面搞,同时,服务器上面的环境配置,全部使用的是docker创建容器的方式。但是呢,之前没有配置好服务器与本机的交互环境,每次更改代码,要上传,下载,很不方便,同时图片也没办法可视化。很不友好。于是就想要使用vscode来连接远程服务器docker;因为docker创建的那个容器相当于是一台ubuntu主机,配置好端口,然后我们从外面去连接
- chatgpt赋能python:Python处理雷达基数据:从入门到实践
lvsetongdao123
ChatGptpythonchatgpt开发语言计算机
Python处理雷达基数据:从入门到实践随着气象技术的不断发展,雷达探测技术已成为当今天气预报和气象研究的主要手段之一。雷达基数据是气象雷达接收到的未经加工的原始数据,因其包含大量天气信息,不仅在天气预报、天气预警等方面得到了广泛应用,还被广泛地用于气象科研和大气环境研究。本文将介绍如何使用Python处理雷达基数据,解析其中的信息,获取有效的天气数据,以及分析和可视化这些数据。雷达基数据格式与处
- PyCINRAD 安装和配置指南
颜欢钰Edith
PyCINRAD安装和配置指南PyCINRADDecodeCINRAD(ChinaNewGenerationWeatherRadar)dataandvisualize.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/py/PyCINRAD1.项目基础介绍和主要编程语言项目基础介绍PyCINRAD是一个开源的气象雷达数据处理和可视化库,专门用于解码中国新一代天气雷达(CINR
- 2025制造业进销存软件解析:6款主流软件功能+价格对比
制造业中小企业的进销存管理需要兼顾效率、成本和合规性。本文基于2025年市场调研,精选6款主流软件(ZohoBooks、用友U8+、金蝶云星空、SAPBusinessOne、QuickBooksCommerce、简道云),从功能适配性、价格竞争力、行业场景覆盖等维度进行全面对比,助力企业精准选型。一、制造业进销存管理的核心需求生产流程协同:BOM管理、工单跟踪、工序进度可视化库存精准管控:多仓库调
- 仓库可视化管理有哪几个点:
wms系统
在现代仓库管理的广阔议题中,仓库可视化无疑是一个无法绕过的关键话题。无论是对现场管理进行深度优化,还是在数字化系统的选择上,企业都致力于实现仓库整体运营数据的直观展现与高效管理,以推动仓库管理水平的全面提升。仓库可视化的内涵丰富,主要包括以下几个方面:仓库运营可视化:通过智慧大屏的融入,仓库的动态数据得以生动呈现。这包括但不限于已处理订单数量、待处理订单数量、实时库存等核心运营指标。库存可视化:这
- PDCA循环:从目标设定到持续改进的流程图
数据可视化
通过图形天下的关系数据可视化,PDCA循环关系清晰地展现了从目标设定到改进措施的动态流程。通过计划制定、任务分解与资源配置,再到执行控制、监控调整,直至评估反馈,每个阶段紧密相连,形成持续优化的闭环。通过这种可视化方式,用户可以更容易地理解PDCA循环的本质,并应用到实际工作中去。 PDCA循环图 PDCA循环,即计划(Plan)、执行(Do)、检查(C
- 做数据分析,如何给业务提可行性建议——看板软件
数据可视化
在为业务提供数据分析可行性建议时,看板软件的选择是一个重要环节。以下是一些建议,可以帮助您为业务选择适合的数据分析看板软件:一、明确业务需求首先,需要明确业务的具体需求,包括数据分析的目的、所需的数据类型、分析的深度与广度等。这将有助于确定所需看板软件的功能和特性。二、了解看板软件类型看板软件可以分为多种类型,如数据可视化工具、商业智能(BI)工具、项目管理工具等。了解这些类型及其特点,有助于更好
- Java 大视界 -- Java 大数据在智能体育赛事直播数据分析与观众互动优化中的应用(142)
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大数据新视界Java大视界java大数据体育赛事直播数据分析观众互动数据采集个性化推荐
亲爱的朋友们,热烈欢迎来到青云交的博客!能与诸位在此相逢,我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代,我们都渴望一方心灵净土,而我的博客正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识,也期待你毫无保留地分享独特见解,愿我们于此携手成长,共赴新程!一、欢迎加入【福利社群】点击快速加入:青云交灵犀技韵交响盛汇福利社群点击快速加入2:2024CSDN博客之星创作交流营(NEW)二、本博客的精华专栏:大数据新视
- 戴尔笔记本win8系统改装win7系统
sophia天雪
win7戴尔改装系统win8
戴尔win8 系统改装win7 系统详述
第一步:使用U盘制作虚拟光驱:
1)下载安装UltraISO:注册码可以在网上搜索。
2)启动UltraISO,点击“文件”—》“打开”按钮,打开已经准备好的ISO镜像文
- BeanUtils.copyProperties使用笔记
bylijinnan
java
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
两者最大的区别是:
BeanUtils.copyProperties会进行类型转换,而PropertyUtils.copyProperties不会。
既然进行了类型转换,那BeanUtils.copyProperties的速度比不上PropertyUtils.copyProp
- MyEclipse中文乱码问题
0624chenhong
MyEclipse
一、设置新建常见文件的默认编码格式,也就是文件保存的格式。
在不对MyEclipse进行设置的时候,默认保存文件的编码,一般跟简体中文操作系统(如windows2000,windowsXP)的编码一致,即GBK。
在简体中文系统下,ANSI 编码代表 GBK编码;在日文操作系统下,ANSI 编码代表 JIS 编码。
Window-->Preferences-->General -
- 发送邮件
不懂事的小屁孩
send email
import org.apache.commons.mail.EmailAttachment;
import org.apache.commons.mail.EmailException;
import org.apache.commons.mail.HtmlEmail;
import org.apache.commons.mail.MultiPartEmail;
- 动画合集
换个号韩国红果果
htmlcss
动画 指一种样式变为另一种样式 keyframes应当始终定义0 100 过程
1 transition 制作鼠标滑过图片时的放大效果
css
.wrap{
width: 340px;height: 340px;
position: absolute;
top: 30%;
left: 20%;
overflow: hidden;
bor
- 网络最常见的攻击方式竟然是SQL注入
蓝儿唯美
sql注入
NTT研究表明,尽管SQL注入(SQLi)型攻击记录详尽且为人熟知,但目前网络应用程序仍然是SQLi攻击的重灾区。
信息安全和风险管理公司NTTCom Security发布的《2015全球智能威胁风险报告》表明,目前黑客攻击网络应用程序方式中最流行的,要数SQLi攻击。报告对去年发生的60亿攻击 行为进行分析,指出SQLi攻击是最常见的网络应用程序攻击方式。全球网络应用程序攻击中,SQLi攻击占
- java笔记2
a-john
java
类的封装:
1,java中,对象就是一个封装体。封装是把对象的属性和服务结合成一个独立的的单位。并尽可能隐藏对象的内部细节(尤其是私有数据)
2,目的:使对象以外的部分不能随意存取对象的内部数据(如属性),从而使软件错误能够局部化,减少差错和排错的难度。
3,简单来说,“隐藏属性、方法或实现细节的过程”称为——封装。
4,封装的特性:
4.1设置
- [Andengine]Error:can't creat bitmap form path “gfx/xxx.xxx”
aijuans
学习Android遇到的错误
最开始遇到这个错误是很早以前了,以前也没注意,只当是一个不理解的bug,因为所有的texture,textureregion都没有问题,但是就是提示错误。
昨天和美工要图片,本来是要背景透明的png格式,可是她却给了我一个jpg的。说明了之后她说没法改,因为没有png这个保存选项。
我就看了一下,和她要了psd的文件,还好我有一点
- 自己写的一个繁体到简体的转换程序
asialee
java转换繁体filter简体
今天调研一个任务,基于java的filter实现繁体到简体的转换,于是写了一个demo,给各位博友奉上,欢迎批评指正。
实现的思路是重载request的调取参数的几个方法,然后做下转换。
- android意图和意图监听器技术
百合不是茶
android显示意图隐式意图意图监听器
Intent是在activity之间传递数据;Intent的传递分为显示传递和隐式传递
显式意图:调用Intent.setComponent() 或 Intent.setClassName() 或 Intent.setClass()方法明确指定了组件名的Intent为显式意图,显式意图明确指定了Intent应该传递给哪个组件。
隐式意图;不指明调用的名称,根据设
- spring3中新增的@value注解
bijian1013
javaspring@Value
在spring 3.0中,可以通过使用@value,对一些如xxx.properties文件中的文件,进行键值对的注入,例子如下:
1.首先在applicationContext.xml中加入:
<beans xmlns="http://www.springframework.
- Jboss启用CXF日志
sunjing
logjbossCXF
1. 在standalone.xml配置文件中添加system-properties:
<system-properties> <property name="org.apache.cxf.logging.enabled" value=&
- 【Hadoop三】Centos7_x86_64部署Hadoop集群之编译Hadoop源代码
bit1129
centos
编译必需的软件
Firebugs3.0.0
Maven3.2.3
Ant
JDK1.7.0_67
protobuf-2.5.0
Hadoop 2.5.2源码包
Firebugs3.0.0
http://sourceforge.jp/projects/sfnet_findbug
- struts2验证框架的使用和扩展
白糖_
框架xmlbeanstruts正则表达式
struts2能够对前台提交的表单数据进行输入有效性校验,通常有两种方式:
1、在Action类中通过validatexx方法验证,这种方式很简单,在此不再赘述;
2、通过编写xx-validation.xml文件执行表单验证,当用户提交表单请求后,struts会优先执行xml文件,如果校验不通过是不会让请求访问指定action的。
本文介绍一下struts2通过xml文件进行校验的方法并说
- 记录-感悟
braveCS
感悟
再翻翻以前写的感悟,有时会发现自己很幼稚,也会让自己找回初心。
2015-1-11 1. 能在工作之余学习感兴趣的东西已经很幸福了;
2. 要改变自己,不能这样一直在原来区域,要突破安全区舒适区,才能提高自己,往好的方面发展;
3. 多反省多思考;要会用工具,而不是变成工具的奴隶;
4. 一天内集中一个定长时间段看最新资讯和偏流式博
- 编程之美-数组中最长递增子序列
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class LongestAccendingSubSequence {
/**
* 编程之美 数组中最长递增子序列
* 书上的解法容易理解
* 另一方法书上没有提到的是,可以将数组排序(由小到大)得到新的数组,
* 然后求排序后的数组与原数
- 读书笔记5
chengxuyuancsdn
重复提交struts2的token验证
1、重复提交
2、struts2的token验证
3、用response返回xml时的注意
1、重复提交
(1)应用场景
(1-1)点击提交按钮两次。
(1-2)使用浏览器后退按钮重复之前的操作,导致重复提交表单。
(1-3)刷新页面
(1-4)使用浏览器历史记录重复提交表单。
(1-5)浏览器重复的 HTTP 请求。
(2)解决方法
(2-1)禁掉提交按钮
(2-2)
- [时空与探索]全球联合进行第二次费城实验的可能性
comsci
二次世界大战前后,由爱因斯坦参加的一次在海军舰艇上进行的物理学实验 -费城实验
至今给我们大家留下很多迷团.....
关于费城实验的详细过程,大家可以在网络上搜索一下,我这里就不详细描述了
在这里,我的意思是,现在
- easy connect 之 ORA-12154: TNS: 无法解析指定的连接标识符
daizj
oracleORA-12154
用easy connect连接出现“tns无法解析指定的连接标示符”的错误,如下:
C:\Users\Administrator>sqlplus username/
[email protected]:1521/orcl
SQL*Plus: Release 10.2.0.1.0 – Production on 星期一 5月 21 18:16:20 2012
Copyright (c) 198
- 简单排序:归并排序
dieslrae
归并排序
public void mergeSort(int[] array){
int temp = array.length/2;
if(temp == 0){
return;
}
int[] a = new int[temp];
int
- C语言中字符串的\0和空格
dcj3sjt126com
c
\0 为字符串结束符,比如说:
abcd (空格)cdefg;
存入数组时,空格作为一个字符占有一个字节的空间,我们
- 解决Composer国内速度慢的办法
dcj3sjt126com
Composer
用法:
有两种方式启用本镜像服务:
1 将以下配置信息添加到 Composer 的配置文件 config.json 中(系统全局配置)。见“例1”
2 将以下配置信息添加到你的项目的 composer.json 文件中(针对单个项目配置)。见“例2”
为了避免安装包的时候都要执行两次查询,切记要添加禁用 packagist 的设置,如下 1 2 3 4 5
- 高效可伸缩的结果缓存
shuizhaosi888
高效可伸缩的结果缓存
/**
* 要执行的算法,返回结果v
*/
public interface Computable<A, V> {
public V comput(final A arg);
}
/**
* 用于缓存数据
*/
public class Memoizer<A, V> implements Computable<A,
- 三点定位的算法
haoningabc
c算法
三点定位,
已知a,b,c三个顶点的x,y坐标
和三个点都z坐标的距离,la,lb,lc
求z点的坐标
原理就是围绕a,b,c 三个点画圆,三个圆焦点的部分就是所求
但是,由于三个点的距离可能不准,不一定会有结果,
所以是三个圆环的焦点,环的宽度开始为0,没有取到则加1
运行
gcc -lm test.c
test.c代码如下
#include "stdi
- epoll使用详解
jimmee
clinux服务端编程epoll
epoll - I/O event notification facility在linux的网络编程中,很长的时间都在使用select来做事件触发。在linux新的内核中,有了一种替换它的机制,就是epoll。相比于select,epoll最大的好处在于它不会随着监听fd数目的增长而降低效率。因为在内核中的select实现中,它是采用轮询来处理的,轮询的fd数目越多,自然耗时越多。并且,在linu
- Hibernate对Enum的映射的基本使用方法
linzx0212
enumHibernate
枚举
/**
* 性别枚举
*/
public enum Gender {
MALE(0), FEMALE(1), OTHER(2);
private Gender(int i) {
this.i = i;
}
private int i;
public int getI
- 第10章 高级事件(下)
onestopweb
事件
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/
- 孙子兵法
roadrunners
孙子兵法
始计第一
孙子曰:
兵者,国之大事,死生之地,存亡之道,不可不察也。
故经之以五事,校之以计,而索其情:一曰道,二曰天,三曰地,四曰将,五
曰法。道者,令民于上同意,可与之死,可与之生,而不危也;天者,阴阳、寒暑
、时制也;地者,远近、险易、广狭、死生也;将者,智、信、仁、勇、严也;法
者,曲制、官道、主用也。凡此五者,将莫不闻,知之者胜,不知之者不胜。故校
之以计,而索其情,曰
- MySQL双向复制
tomcat_oracle
mysql
本文包括:
主机配置
从机配置
建立主-从复制
建立双向复制
背景
按照以下简单的步骤:
参考一下:
在机器A配置主机(192.168.1.30)
在机器B配置从机(192.168.1.29)
我们可以使用下面的步骤来实现这一点
步骤1:机器A设置主机
在主机中打开配置文件 ,
- zoj 3822 Domination(dp)
阿尔萨斯
Mina
题目链接:zoj 3822 Domination
题目大意:给定一个N∗M的棋盘,每次任选一个位置放置一枚棋子,直到每行每列上都至少有一枚棋子,问放置棋子个数的期望。
解题思路:大白书上概率那一张有一道类似的题目,但是因为时间比较久了,还是稍微想了一下。dp[i][j][k]表示i行j列上均有至少一枚棋子,并且消耗k步的概率(k≤i∗j),因为放置在i+1~n上等价与放在i+1行上,同理