一些机器学习不错的书籍

TDengine 做为 FLINK 数据源技术参考手册 TDengine （老段） tdengine flink 大数据涛思数据时序数据库数据库
ApacheFlink是一款由Apache软件基金会支持的开源分布式流批一体化处理框架，可用于流处理、批处理、复杂事件处理、实时数据仓库构建及为机器学习提供实时数据支持等诸多大数据处理场景。与此同时，Flink拥有丰富的连接器与各类工具，可对接众多不同类型的数据源实现数据的读取与写入。在数据处理的过程中，Flink还提供了一系列可靠的容错机制，有力保障任务即便遭遇意外状况，依然能稳定、持续运行。借
我的创作纪念日蓝皮怪程序人生生活
机缘接触和鲸社区，并且通过和鲸社区写了许多简单的项目，然后考虑可以在更多的平台介绍自己，于是在CSDN进行创作。在这个数据分析领域接触了许多新朋友。被部分读者认可，为我提供了源源不断的动力。收获全网获得了2000+粉丝。在机器学习领域、统计方法上学到了许多东西。认识了来自五湖四海的朋友，有10年数分的大佬，还有许多在校学生。日常在准备考研、工作的情况下，争取保证周更。先把工作弄完，抽空学习考研的内
AI 计算的未来：去中心化浪潮与全球竞争格局重塑智识微光Intelligence 人工智能机器学习大数据
引言人工智能（AI）正以前所未有的速度发展，尤其是大模型训练和推理效率的提升，使得AI计算成本迅速下降，呈现出向去中心化演进的趋势。最新的DeepSeekr1模型，以仅600万美元的训练成本，达到了OpenAIo1级别的性能，表明AI技术正迈向更具普惠性的阶段。这一趋势不仅对AI产业格局产生深远影响，还将改变计算基础设施、全球科技竞争力分布，甚至可能影响人工超级智能（ASI）的未来发展。因此，AI
聊聊AI中的“蒸馏”技术自由鬼行业发展 IT应用探讨产品分析对比人工智能深度学习机器学习
一、什么是“蒸馏”技术“蒸馏”技术实际上是指知识蒸馏（KnowledgeDistillation），这是一种用于压缩和优化大模型的机器学习方法。其核心思想类似于传统蒸馏：大模型（教师模型）包含丰富的知识，而小模型（学生模型）通过学习大模型的输出，从而在保持高性能的同时降低计算成本。1.知识蒸馏的过程教师模型（TeacherModel）训练先训练一个大规模基础模型，这个模型能力很强，但计算开销大。生
AIGC时代的Vue或React前端开发 GISer_Jinger Javascript React Vue AIGC vue.js react.js
在AIGC（人工智能生成内容）时代，Vue开发正经历着深刻的变革。以下是对AIGC时代Vue开发的详细分析：一、AIGC技术对Vue开发的影响代码生成与自动化AIGC技术使得开发者能够借助智能工具快速生成和优化Vue代码。例如，通过自然语言处理模型（如ChatGPT），开发者可以描述组件的功能和样式需求，然后自动生成包含模板、脚本和样式的完整组件代码。这不仅大大提高了开发效率，还减少了人为错误的可
WSL开发环境配置（linux + python + nodejs + docker） Lilixxs 环境搭建基础设施 linux 运维服务器
配置要求及目标总体目标：完整的Linux开发环境可开发基于node.js的前端程序可开发基于python的后端程序（仅日常程序，不包含机器学习程序）可运行docker容器，用于快速搭建测试环境Linux环境要求支持centos发行版类似的操作方式和指令（如使用rpm、dnf进行软件包管理）登录用户具有root权限（执行高权限命令，输入sudo即可执行）可从国内源更新软件基本优化：内核指令优化、禁用
在亚马逊云科技上通过LangChain ReAct Agent开发金融多模态数据AI分析中台佛州小李哥 AWS技术科技 langchain 人工智能云计算亚马逊云科技 aws 数据分析
项目简介：小李哥将继续每天介绍一个基于亚马逊云科技AWS云计算平台的全球前沿AI技术解决方案，帮助大家快速了解国际上最热门的云计算平台亚马逊云科技AWSAI最佳实践，并应用到自己的日常工作里。本次介绍的是如何在亚马逊云科技机器学习托管服务AmazonSageMaker上搭建一个多模态LangChainAgent，通过ReAct逻辑让Agent通过AmazonBedrockAI模型托管服务上的大模型
大模型蒸馏与大模型微调技术有啥差别? kcarly 大模型知识乱炖杂谈大模型蒸馏大模型微调大模型 AI
大模型蒸馏与大模型微调是当前人工智能领域中两种重要的技术手段，它们在模型优化、性能提升和资源利用方面各有特点。以下将从定义、技术原理、应用场景及优缺点等方面对这两种技术进行深入对比。一、定义与基本概念大模型蒸馏（KnowledgeDistillation）蒸馏是一种将大型复杂模型（教师模型）的知识迁移到小型模型（学生模型）的技术。通过训练学生模型模仿教师模型的行为，实现模型压缩和性能保留的目标。蒸
DeepSeek大模型技术深度解析：揭开Transformer架构的神秘面纱不一样的信息安全网络杂烩 AI DeepSeek
摘要DeepSeek大模型由北京深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发，基于Transformer架构，具备卓越的自然语言理解和生成能力。该模型能够高效处理智能对话、文本生成和语义理解等复杂任务，标志着人工智能在自然语言处理领域的重大进展。关键词DeepSeek模型,Transformer架构,自然语言,智能对话,文本生成,语义理解一、DeepSeek大模型的架构解析1.1DeepSeek大模型
《DeepSeek-R1 问世，智能搜索领域迎来新变革》黑金IT 智能搜索
DeepSeek-R1是由DeepSeek公司开发的一款创新型人工智能模型，自2024年5月7日发布以来，迅速在AI领域引起广泛关注。该模型凭借其卓越的语言理解能力、高效的数据处理能力、自适应学习能力、高安全性与可靠性以及广泛的应用场景与拓展性，在众多人工智能模型中脱颖而出。DeepSeek-R1的核心特点强大的语言理解能力：DeepSeek-R1采用先进的深度学习算法，能够精准解析复杂的语义结构
【Python TensorFlow】入门到精通极客代码玩转Python python tensorflow 开发语言人工智能深度学习
TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发，广泛应用于机器学习和深度学习领域。本篇将详细介绍TensorFlow的基础知识，并通过一系列示例来帮助读者从入门到精通TensorFlow的使用。1.TensorFlow简介1.1什么是TensorFlow？TensorFlow是一个开源的软件库，主要用于数值计算，特别是在机器学习和深度学习领域。它提供了一个灵活的架构来定义复杂的数
Python 机器学习基础之【常用机器学习库】 NumPy 数值计算库仙魁XAN Python 机器学习基础+实战案例 python 机器学习 numpy 数值计算
Python机器学习基础之【常用机器学习库】NumPy数值计算库目录Python机器学习基础之【常用机器学习库】NumPy数值计算库一、简单介绍二、Numpy基础1、安装NumPy2、导入NumPy3、创建数组4、数组操作5、常用函数6、矩阵运算7、广播机制8、随机数三、在机器学习中使用到Numpy的简单示例1、数据预处理1.1数据归一化1.2数据标准化2、特征工程1.1多项式特征3、简单线性回归
构建高效LLM应用开发架构的关键策略 AI天才研究院计算机软件编程原理与应用实践 java python javascript kotlin golang 架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据 AIGC AGI LLM 系统架构设计软件哲学 Agent 程序员实现财富自由
文章标题：构建高效LLM应用开发架构的关键策略在当今快速发展的技术世界中，人工智能（AI）已经成为推动创新的核心动力。其中，大型语言模型（LLM）的应用开发尤为引人注目。LLM通过处理和理解自然语言，为各种场景提供了强大的智能解决方案，从智能客服到内容生成，再到教育应用，都有着广泛的应用前景。然而，高效地构建LLM应用开发架构面临着诸多挑战，包括性能、可扩展性和安全性等。本文将深入探讨构建高效LL
通过命令行工作流提升工作效率的实战教程（持续更新） herosunly 大模型工作流实战教程
大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。本文主要介绍了通过命令行工作流提升工作效率的实战教程，希望对使用大语言模型的同学们有所
第03课：Anaconda 与 Jupyter Notebook 红色石头Will 深度学习 PyTorch 极简入门人工智能深度学习 PyTorch
本文将为大家介绍深度学习实战非常重要的两个工具：Anaconda和JupyterNotebook。Anaconda为什么选择Anaconda我们知道Python是人工智能的首选语言。为了更好、更方便地使用Python来编写深度学习相关程序，可以使用集成开发环境或集成管理系统，最流行的比如PyCharm和Anaconda。本文我推荐使用Anaconda。之所以选择Anaconda，是因为Anacon
AI大模型在智能客服系统中的应用季风泯灭的季节 AI大模型应用技术二人工智能
目录引言1.基于大模型的智能客服系统架构2.对话生成与上下文管理对话生成上下文管理3.提高客服系统响应精度的策略1.使用专门训练的数据集2.引入实体识别和意图分类3.反馈循环和持续优化4.AI大模型在企业中的优化与调优策略1.模型微调（Fine-tuning）2.模型蒸馏（ModelDistillation）3.响应延迟优化4.持续监控与反馈结论引言随着人工智能（AI）技术的不断发展，AI大模型在
深度学习（DL/ML）学习路径 jackl的科研日常深度学习学习人工智能
最近几年，尤其是自从2016年AlphaGo打败李世石事件后，人工智能技术受到了各行业极大关注。其中以机器学习技术中深度学习最受瞩目。主要原因是这些技术在科研领域和工业界的应用效果非常好，大幅提升了算法效率、降低了成本。因而市场对相关技术有了如此大的需求。我在思考传统行业与这些新兴技术结合并转型的过程中，亦系统的回顾了深度学习及其相关技术。本文正是我在学习过程中所作的总结。我将按照我所理解的学习路
细说机器学习算法之ROC曲线用于模型评估 Melancholy 啊机器学习算法人工智能数据挖掘 python
系列文章目录第一章：Pyhton机器学习算法之KNN第二章：Pyhton机器学习算法之K—Means第三章：Pyhton机器学习算法之随机森林第四章：Pyhton机器学习算法之线性回归第五章：Pyhton机器学习算法之有监督学习与无监督学习第六章：Pyhton机器学习算法之朴素贝叶斯第七章：Pyhton机器学习算法之XGBoost第八章：Pyhton机器学习算法之GBDT第九章：Pyhton机器学
深入剖析 Scikit-learn 中的 LogisticRegression：参数调优指南夜色呦 scikit-learn 机器学习人工智能
LogisticRegression是一种广泛应用于二分类问题的机器学习算法。在scikit-learn库中，LogisticRegression类提供了一个高效且易于使用的实现。本文将深入探讨LogisticRegression的各种参数，并展示如何通过调整这些参数来优化模型的性能。1.LogisticRegression简介LogisticRegression通过使用逻辑函数将线性回归的输出映
Python从0到100（八十六）：神经网络-ShuffleNet通道混合轻量级网络的深入介绍是Dream呀 Python python 神经网络网络
前言：零基础学Python：Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识，成为学习学习和学业的先行者！欢迎大家订阅专栏：零基础学Python：Python从0到100最新
机器学习笔记 - 将音频转换为图像进行分类的机器学习模型坐望云起深度学习从入门到精通机器学习深度学习语音识别光谱图 Whisper
一、简述语音识别技术是将音频信号转化为文本的过程。其基本原理如下：1.音频录制：首先需要对口语发音进行录制，并将其转化为数字形式的音频文件。2.预处理：对音频信号进行预处理，包括去除杂音干扰、增加音频的信噪比以及消除不必要的语音、噪声等。3.特征提取：特征提取是语音信号处理的一个重要部分，通过对音频数据进行分析，提取其中特有的频率、音调、幅度等数学特征，并转化成数字特征。4.模型训练：在特征提取完
【人工智能】基于Python的机器翻译系统，从RNN到Transformer的演进与实现蒙娜丽宁 Python杂谈人工智能人工智能 python 机器翻译
《PythonOpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门！解锁Python编程的无限可能：《奇妙的Python》带你漫游代码世界机器翻译（MachineTranslation,MT）作为自然语言处理领域的重要应用之一，近年来受到了广泛的关注。在本篇文章中，我们将详细探讨如何使用Python实现从传统的循环神经网络（RNN）到现代Transformer模型的机器翻译系统。文章将从机
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
AI计算的未来：中心化与去中心化的博弈智识微光Intelligence 人工智能去中心化区块链
引言人工智能（AI）技术的迅猛发展正在全球计算格局中。最新发布的DeepSeekr1模型，以远低于传统大模型的成本实现了相当水平的推理能力，甚至能够在工作站上本地运行。一次突破AI计算正在经历从中心化（云计算）到去中心化（本地推理）的重大转变。这种变化不仅影响AI产业的商业模式，还可能构建全球计算基础设施、经济利益格局，并加速人工超级智能（ASI）的到来。因此，本文将探讨人工智能训练成本的降低、推
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
探索未来AI：飞桨大模型套件PaddleFleetX引领技术新高度窦育培
探索未来AI：飞桨大模型套件PaddleFleetX引领技术新高度PaddleFleetX飞桨大模型开发套件，提供大语言模型、跨模态大模型、生物计算大模型等领域的全流程开发工具链。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/PaddleFleetX在人工智能的快速发展中，大模型已经成为推动技术创新的重要力量。如今，我们有幸向您推荐一个全新的开源项目——Paddle
【TVM教程】为 Mobile GPU 自动调优卷积网络 HyperAI超神经 TVM 人工智能机器学习 TVM 编程编译器 GPU CPU
ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。更多TVM中文文档可访问→https://tvm.hyper.ai/作者：LianminZheng,EddieYan针对特定设备的自动调优对于获得最佳性能至关重要。本文介绍如何调优整个卷积网络。TVM中MobileGPU的算子实现是以template形式编写的。该template有许多可调参数（tile因子
Python入门教程丨3.2 再见Excel！用Python这5个模块，我把3天工作压缩到3分钟凌小添 Python教程 python excel 开发语言
⭐还在用Excel手动算均值方差？还在为海量数据统计熬夜加班？用Python这5把「数据手术刀」写一次代码，就能直接复用，专业报告自动生成！本期内容：模块核心功能应用场景math数学计算几何、物理模拟random生成随机数据游戏、抽样测试statistics统计分析回归分析、市场调研numpy数组与矩阵运算图像处理、机器学习pandas表格数据处理与分析金融分析、数据清洗一、基础数学库1.1mat
Cursor 的 AI 模型：代码生成与理解的原理 drebander AI 编程 Cursor
引言在当今的软件开发领域，人工智能（AI）正在迅速改变开发者的工作方式。Cursor作为一款智能编程助手，通过集成先进的AI模型，为开发者提供了强大的代码生成、补全和优化功能。Cursor的核心竞争力在于其AI模型的能力，这些模型不仅能够理解代码的上下文，还能生成高质量的代码建议。本文将深入探讨Cursor使用的AI模型（如GPT系列或其他定制模型），并解析这些模型如何理解代码上下文并生成高质量的
AI对接之对话API对接指南我码玄黄 AI 探索 AI 工具教你一招人工智能 AI AI对接前端
AI对接之对话API对接指南本系列AI的API对接均以DeepSeek为例，其他大模型的对接方式类似。在人工智能领域，对话系统是连接人与机器的重要桥梁。DeepSeekAPI提供了一个强大的对话补全功能，使得开发者能够轻松地将智能对话集成到自己的应用中。本文将详细介绍如何对接DeepSeek的对话补全API，并展示几种典型的使用形式。1.API概览DeepSeek的对话补全API通过一个POST请
数据采集高并发的架构应用 3golden .net
问题的出发点：最近公司为了发展需要，要扩大对用户的信息采集，每个用户的采集量估计约2W。如果用户量增加的话，将会大量照成采集量成3W倍的增长，但是又要满足日常业务需要，特别是指令要及时得到响应的频率次数远大于预期。 &n
不停止 MySQL 服务增加从库的两种方式 brotherlamp linux linux视频 linux资料 linux教程 linux自学
现在生产环境MySQL数据库是一主一从，由于业务量访问不断增大，故再增加一台从库。前提是不能影响线上业务使用，也就是说不能重启MySQL服务，为了避免出现其他情况，选择在网站访问量低峰期时间段操作。一般在线增加从库有两种方式，一种是通过mysqldump备份主库，恢复到从库，mysqldump是逻辑备份，数据量大时，备份速度会很慢，锁表的时间也会很长。另一种是通过xtrabacku
Quartz——SimpleTrigger触发器 eksliang SimpleTrigger TriggerUtils quartz
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2208166 一.概述 SimpleTrigger触发器，当且仅需触发一次或者以固定时间间隔周期触发执行；二.SimpleTrigger的构造函数 SimpleTrigger(String name, String group)：通过该构造函数指定Trigger所属组和名称； Simpl
Informatica应用（1） 18289753290 sql workflow lookup 组件 Informatica
1.如果要在workflow中调用shell脚本有一个command组件，在里面设置shell的路径；调度wf可以右键出现schedule，现在用的是HP的tidal调度wf的执行。 2.designer里面的router类似于SSIS中的broadcast（多播组件）;Reset_Workflow_Var：参数重置（比如说我这个参数初始是1在workflow跑得过程中变成了3我要在结束时还要
python 获取图片验证码中文字酷的飞上天空 python
根据现成的开源项目 http://code.google.com/p/pytesser/改写在window上用easy_install安装不上看了下源码发现代码很少于是就想自己改写一下添加支持网络图片的直接解析 #coding:utf-8 #import sys #reload(sys) #sys.s
AJAX 永夜-极光 Ajax
1.AJAX功能:动态更新页面,减少流量消耗,减轻服务器负担 2.代码结构: <html> <head> <script type="text/javascript"> function loadXMLDoc() { .... AJAX script goes here ...
创业OR读研随便小屋创业
现在研一，有种想创业的想法，不知道该不该去实施。因为对于的我情况这两者是矛盾的，可能就是鱼与熊掌不能兼得。研一的生活刚刚过去两个月，我们学校主要的是
需求做得好与坏直接关系着程序员生活质量 aijuans IT 生活
这个故事还得从去年换工作的事情说起，由于自己不太喜欢第一家公司的环境我选择了换一份工作。去年九月份我入职现在的这家公司，专门从事金融业内软件的开发。十一月份我们整个项目组前往北京做现场开发，从此苦逼的日子开始了。系统背景：五月份就有同事前往甲方了解需求一直到6月份，后续几个月也完
如何定义和区分高级软件开发工程师 aoyouzi
在软件开发领域，高级开发工程师通常是指那些编写代码超过 3 年的人。这些人可能会被放到领导的位置，但经常会产生非常糟糕的结果。Matt Briggs 是一名高级开发工程师兼 Scrum 管理员。他认为，单纯使用年限来划分开发人员存在问题，两个同样具有 10 年开发经验的开发人员可能大不相同。近日，他发表了一篇博文，根据开发者所能发挥的作用划分软件开发工程师的成长阶段。　　初
Servlet的请求与响应百合不是茶 servlet get提交 java处理post提交
Servlet是tomcat中的一个重要组成,也是负责客户端和服务端的中介 1,Http的请求方式(get ,post); 客户端的请求一般都会都是Servlet来接受的,在接收之前怎么来确定是那种方式提交的,以及如何反馈,Servlet中有相应的方法, http的get方式 servlet就是都doGet(
web.xml配置详解之listener bijian1013 java web.xml listener
一.定义 <listener> <listen-class>com.myapp.MyListener</listen-class> </listener> 二.作用该元素用来注册一个监听器类。可以收到事件什么时候发生以及用什么作为响
Web页面性能优化（yahoo技术） Bill_chen JavaScript Ajax Web css Yahoo
1.尽可能的减少HTTP请求数 content 2.使用CDN server 3.添加Expires头(或者 Cache-control) server 4.Gzip 组件 server 5.把CSS样式放在页面的上方。 css 6.将脚本放在底部(包括内联的) javascript 7.避免在CSS中使用Expressions css 8.将javascript和css独立成外部文
【MongoDB学习笔记八】MongoDB游标、分页查询、查询结果排序 bit1129 mongodb
游标游标，简单的说就是一个查询结果的指针。游标作为数据库的一个对象，使用它是包括声明打开循环抓去一定数目的文档直到结果集中的所有文档已经抓取完关闭游标游标的基本用法，类似于JDBC的ResultSet(hasNext判断是否抓去完,next移动游标到下一条文档)，在获取一个文档集时，可以提供一个类似JDBC的FetchSize
ORA-12514 TNS 监听程序当前无法识别连接描述符中请求服务的解决方法白糖_ ORA-12514
今天通过Oracle SQL*Plus连接远端服务器的时候提示“监听程序当前无法识别连接描述符中请求服务”，遂在网上找到了解决方案： ①打开Oracle服务器安装目录\NETWORK\ADMIN\listener.ora文件，你会看到如下信息： # listener.ora Network Configuration File: D:\database\Oracle\net
Eclipse 问题 A resource exists with a different case bozch eclipse
在使用Eclipse进行开发的时候，出现了如下的问题： Description Resource Path Location TypeThe project was not built due to "A resource exists with a different case: '/SeenTaoImp_zhV2/bin/seentao'.&
编程之美-小飞的电梯调度算法 bylijinnan 编程之美
public class AptElevator { /** * 编程之美小飞电梯调度算法 * 在繁忙的时间，每次电梯从一层往上走时，我们只允许电梯停在其中的某一层。 * 所有乘客都从一楼上电梯，到达某层楼后，电梯听下来，所有乘客再从这里爬楼梯到自己的目的层。 * 在一楼时，每个乘客选择自己的目的层，电梯则自动计算出应停的楼层。 * 问：电梯停在哪
SQL注入相关概念 chenbowen00 sql Web 安全
SQL Injection：就是通过把SQL命令插入到Web表单递交或输入域名或页面请求的查询字符串，最终达到欺骗服务器执行恶意的SQL命令。具体来说，它是利用现有应用程序，将（恶意）的SQL命令注入到后台数据库引擎执行的能力，它可以通过在Web表单中输入（恶意）SQL语句得到一个存在安全漏洞的网站上的数据库，而不是按照设计者意图去执行SQL语句。首先让我们了解什么时候可能发生SQ
[光与电]光子信号战防御原理 comsci 原理
无论是在战场上,还是在后方,敌人都有可能用光子信号对人体进行控制和攻击,那么采取什么样的防御方法,最简单,最有效呢? 我们这里有几个山寨的办法,可能有些作用,大家如果有兴趣可以去实验一下根据光
oracle 11g新特性:Pending Statistics daizj oracle dbms_stats
oracle 11g新特性:Pending Statistics 转从11g开始，表与索引的统计信息收集完毕后，可以选择收集的统信息立即发布，也可以选择使新收集的统计信息处于pending状态，待确定处于pending状态的统计信息是安全的，再使处于pending状态的统计信息发布，这样就会避免一些因为收集统计信息立即发布而导致SQL执行计划走错的灾难。在 11g 之前的版本中，D
快速理解RequireJs dengkane jquery requirejs
RequireJs已经流行很久了，我们在项目中也打算使用它。它提供了以下功能：声明不同js文件之间的依赖可以按需、并行、延时载入js库可以让我们的代码以模块化的方式组织初看起来并不复杂。在html中引入requirejs 在HTML中，添加这样的 <script> 标签： <script src="/path/to
C语言学习四流程控制if条件选择、for循环和强制类型转换 dcj3sjt126com c
# include <stdio.h> int main(void) { int i, j; scanf("%d %d", &i, &j); if (i > j) printf("i大于j\n"); else printf("i小于j\n"); retu
dictionary的使用要注意 dcj3sjt126com IO
NSDictionary *dict = [NSDictionary dictionaryWithObjectsAndKeys: user.user_id , @"id", user.username , @"username",
Android 中的资源访问(Resource) finally_m xml android String drawable color
简单的说，Android中的资源是指非代码部分。例如，在我们的Android程序中要使用一些图片来设置界面，要使用一些音频文件来设置铃声，要使用一些动画来显示特效，要使用一些字符串来显示提示信息。那么，这些图片、音频、动画和字符串等叫做Android中的资源文件。在Eclipse创建的工程中，我们可以看到res和assets两个文件夹，是用来保存资源文件的，在assets中保存的一般是原生
Spring使用Cache、整合Ehcache 234390216 spring cache ehcache @Cacheable
Spring使用Cache 从3.1开始，Spring引入了对Cache的支持。其使用方法和原理都类似于Spring对事务管理的支持。Spring Cache是作用在方法上的，其核心思想是这样的：当我们在调用一个缓存方法时会把该方法参数和返回结果作为一个键值对存放在缓存中，等到下次利用同样的
当druid遇上oracle blob(clob) jackyrong oracle
http://blog.csdn.net/renfufei/article/details/44887371 众所周知，Oracle有很多坑, 所以才有了去IOE。在使用Druid做数据库连接池后，其实偶尔也会碰到小坑，这就是使用开源项目所必须去填平的。【如果使用不开源的产品，那就不是坑，而是陷阱了，你都不知道怎么去填坑】用Druid连接池，通过JDBC往Oracle数据库的
easyui datagrid pagination获得分页页码、总页数等信息 ldzyz007
var grid = $('#datagrid'); var options = grid.datagrid('getPager').data("pagination").options; var curr = options.pageNumber; var total = options.total; var max =
浅析awk里的数组 nigelzeng 二维数组 array 数组 awk
awk绝对是文本处理中的神器，它本身也是一门编程语言，还有许多功能本人没有使用到。这篇文章就单单针对awk里的数组来进行讨论，如何利用数组来帮助完成文本分析。有这么一组数据： abcd,91#31#2012-12-31 11:24:00 case_a,136#19#2012-12-31 11:24:00 case_a,136#23#2012-12-31 1
搭建 CentOS 6 服务器(6) - TigerVNC rensanning centos
安装GNOME桌面环境 # yum groupinstall "X Window System" "Desktop" 安装TigerVNC # yum -y install tigervnc-server tigervnc 启动VNC服务 # /etc/init.d/vncserver restart # vncser
Spring 数据库连接整理 tomcat_oracle spring bean jdbc
1、数据库连接jdbc.properties配置详解　　jdbc.url=jdbc:hsqldb:hsql://localhost/xdb 　　jdbc.username=sa 　　jdbc.password= 　　jdbc.driver=不同的数据库厂商驱动，此处不一一列举　　接下来，详细配置代码如下：　　 Spring连接池
Dom4J解析使用xpath java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenException异常 xp9802
用Dom4J解析xml,以前没注意,今天使用dom4j包解析xml时在xpath使用处报错异常栈：java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenException异常导入包 jaxen-1.1-beta-6.jar 解决; &nb

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