- SQLserver数据库学习笔记
溪衡
学习
小记1:1.newid()我觉得是一个生成唯一键的好方法,不用自增控制主键,可以用这个试试,注意不做处理的话,需要36位。例如:在数据库中直接使用语句selectnewid()2.nolock按我的理解是“不上锁的”,所谓的脏读,大多用的都是这个东西,据说可以提高查询速度。3.go批处理语句,将前面的代码作为一批处理。4.内连接与简单多表在数据量少的时候查询速度差距并不明显。5.删除和更新数据时,
- (转)优秀的 python 机器学习库
patrick75
python机器学习python机器学习
优秀的python机器学习库IntroductionThereisnodoubtthatneuralnetworks,andmachinelearningingeneral,hasbeenoneofthehottesttopicsintechthepastfewyearsorso.It’seasytoseewhywithallofthereallyinterestinguse-casestheys
- DAY 10 机器学习建模与评估
心落薄荷糖
Python训练营机器学习人工智能
知识点:1.数据集的划分2.机器学习模型建模的三行代码3.机器学习模型分类问题的评估今日代码比较多,但是难度不大,仔细看看示例代码,好好理解下这几个评估指标。作业:尝试对心脏病数据集采用机器学习模型建模和评估#一、导入库importpandasaspdimportpandasaspd#用于数据处理和分析,可处理表格数据。importnumpyasnp#用于数值计算,提供了高效的数组操作。impor
- python学习记录14
彤银浦
学习python
1.字符串的编码和解码不同的计算机之间在信道中传输的信息本质上是二进制数据,因此当你有一串文本需要传输给另外一台电脑时,则需要将这串文本编译为二进制类型的数据。python中的二进制数据类型称为byte类型。将字符串的str类型转变为byte类型称为字符串的编码,将byte类型转变为str类型称为字符串的解码。字符串的编码用到的是encode的方法,语法格式为:string.encode(enco
- SQL学习笔记1
1.数据库1、什么是数据库数据库(DB)即用于存放数据的服务器,如MySQL等软件是数据库管理系统(DBMS),用于管理存放在数据库中的数据,SQL是用于操作DBMS的标准语言。2、数据库的类型数据库分为关系型数据库和非关系型数据库;关系型数据库是指用建立在关系模型上互相关联的二维表组成的数据库,MySQL是用于管理关系型数据库的数据库管理系统2.MySQL启动与连接1、MySQL启动安装好MyS
- 【图像处理入门】12. 综合项目与进阶:超分辨率、医学分割与工业检测
小米玄戒Andrew
图像处理:从入门到专家图像处理人工智能深度学习算法python计算机视觉CV
摘要本周将聚焦三个高价值的综合项目,打通传统算法与深度学习的技术壁垒。通过图像超分辨率重建对比传统方法与深度学习方案,掌握医学图像分割的U-Net实现,设计工业缺陷检测的完整流水线。每个项目均包含原理解析、代码实现与性能优化,帮助读者从“技术应用”迈向“系统设计”。一、项目1:图像超分辨率重建(从模糊到清晰的跨越)1.技术背景与核心指标超分辨率(SR)是通过算法将低分辨率(LR)图像恢复为高分辨率
- Python机器学习元学习库higher
音程
机器学习人工智能python机器学习
higher是一个用于元学习(Meta-Learning)和高阶导数(Higher-ordergradients)的Python库,专为PyTorch设计。它扩展了PyTorch的自动微分机制,使得在训练过程中可以动态地计算参数的梯度更新,并把这些更新过程纳入到更高阶的梯度计算中。一、主要用途higher主要用于以下场景:元学习(Meta-Learning)比如MAML(Model-Agnosti
- 基于迁移学习的ResNet50模型实现石榴病害数据集多分类图片预测
深度学习乐园
深度学习实战项目迁移学习分类人工智能
完整源码项目包获取→点击文章末尾名片!番石榴病害数据集背景描述番石榴(Psidiumguajava)是南亚的主要作物,尤其是在孟加拉国。它富含维生素C和纤维,支持区域经济和营养。不幸的是,番石榴生产受到降低产量的疾病的威胁。该数据集旨在帮助开发用于番石榴果实早期病害检测的机器学习模型,帮助保护收成并减少经济损失。数据说明该数据集包括473张番石榴果实的注释图像,分为三类。图像经过预处理步骤,例如钝
- 四个机器学习模型对比道路裂缝检测识别分类模型
深度学习乐园
深度学习实战项目机器学习分类人工智能
完整源码项目包获取→点击文章末尾名片!一、课题综述1.1.课题简介在机器学习的研究领域中,传统分类算法模型数量众多,适合的应用场景也各不相同。1.2.课题目标(示例)本课题使用的数据集来自于数据分析与数据挖掘竞赛Kaggle,该竞赛为数据科学领域著名的国际性赛事之一。课题使用的数据集为带标签的图像数据集,包含带有裂痕和不带有裂痕的桥梁、墙和人行道图片。课题的目标为对于目标数据集,搭建相应的传统机器
- Densenet模型花卉图像分类
深度学习乐园
分类数据挖掘人工智能
项目源码获取方式见文章末尾!600多个深度学习项目资料,快来加入社群一起学习吧。《------往期经典推荐------》项目名称1.【基于CNN-RNN的影像报告生成】2.【卫星图像道路检测DeepLabV3Plus模型】3.【GAN模型实现二次元头像生成】4.【CNN模型实现mnist手写数字识别】5.【fasterRCNN模型实现飞机类目标检测】6.【CNN-LSTM住宅用电量预测】7.【VG
- 基于AFM注意因子分解机的推荐算法
深度学习乐园
深度学习实战项目深度学习科研项目推荐算法算法机器学习
关于深度实战社区我们是一个深度学习领域的独立工作室。团队成员有:中科大硕士、纽约大学硕士、浙江大学硕士、华东理工博士等,曾在腾讯、百度、德勤等担任算法工程师/产品经理。全网20多万+粉丝,拥有2篇国家级人工智能发明专利。社区特色:深度实战算法创新获取全部完整项目数据集、代码、视频教程,请进入官网:zzgcz.com。竞赛/论文/毕设项目辅导答疑,v:zzgcz_com1.项目简介项目A033基于A
- vue3.5中useTemplateRef获取DOM元素
whhhhhhhhhw
vue.jsjavascript前端
前言:vue3.5推出了一种新的获取DOM元素的API(useTemplateRef),它与vue3.5之前获取DOM元素有什么不同呢?今天我们来学习一下。1.vue3.5之前如何获取DOM元素在vue3.5之前,我们要给需要获取DOM元素上面添加一个ref,然后给这个ref一个名字,在逻辑代码中创建一个变量,变量名需要和DOM元素上ref的名称相同。代码如下:import{ref,onMount
- 《聚类算法》入门--大白话篇:像整理房间一样给数据分类
一、什么是聚类算法?想象一下你的衣柜里堆满了衣服,但你不想一件件整理。聚类算法就像一个聪明的助手,它能自动帮你把衣服分成几堆:T恤放一堆、裤子放一堆、外套放一堆。它通过观察衣服的颜色、大小、款式这些特征,把相似的放在一起,不相似的分开。在计算机世界里,聚类算法就是帮我们把杂乱的数据分成有意义的组。它不需要提前知道答案(这就是"无监督学习"),而是像侦探一样,从数据中发现隐藏的规律。二、最常见的三种
- stm32学习笔记——TIM定时中断
算法萌新——1
stm32学习笔记
一、TIM定时中断的基本概念TIM定时中断是嵌入式系统中一种重要的功能,它基于定时器(TIM)实现。定时器可以对内部时钟或外部事件进行计数,当计数值达到预设的阈值时,会触发一个中断信号。这个中断信号会使CPU暂停当前正在执行的主程序,转而执行预先编写好的中断服务程序(ISR),执行完中断服务程序后,CPU再返回到主程序继续执行。TIM定时中断的核心在于“定时”,它可以实现精确的时间控制,为系统提供
- 【半夜爬起来学python】零基础学习Pygame|第一期|知识点+小球反弹游戏案例
奈樱.
python(pygame)pygame学习游戏pip
一.安装PygamePygame是跨平台Python模块,很多编译器不会向用户提供该模块,需要我们自己安装。安装步骤:打开Pygame官网:www.pygame.org点击PYGAME2.6.0-25JUN,2024下载好之后,解压压缩包,安装路径最好放在c盘里Administrator文件里在菜单栏点击搜索,输入cmd,找到“命令提示符”输入命令pipinstallpygame运行的时候会发现命
- 【Python】Pygame从零开始学习
宅男很神经
python开发语言
模块一:Pygame入门与核心基础本模块将引导您完成Pygame的安装,并深入理解Pygame应用程序的基石——游戏循环、事件处理、Surface与Rect对象、显示控制以及颜色管理。第一章:Pygame概览与环境搭建1.1什么是Pygame?Pygame是一组专为编写视频游戏而设计的Python模块。它构建在优秀的SDL(SimpleDirectMediaLayer)库之上,允许您使用Pytho
- C#串口通信的5大绝招:从菜鸟到大神的通关秘籍!
墨瑾轩
一起学学C#【十】c#网络开发语言
关注墨瑾轩,带你探索编程的奥秘!超萌技术攻略,轻松晋级编程高手技术宝库已备好,就等你来挖掘订阅墨瑾轩,智趣学习不孤单即刻启航,编程之旅更有趣你的串口是“快递员”还是“快递刺客”?嘿,C#开发者!今天咱们要破解一个超硬核的谜题——“如何让串口通信像‘超级快递员’一样精准无误,让乱码像‘纸片人’一样秒躺”!有没有遇到过这样的“惊魂现场”:发送数据像“发往火星”一样石沉大海?接收数据像“天书”一样全是乱
- 机器学习5——非参数估计
平和男人杨争争
山东大学机器学习期末复习机器学习概率论算法
非参数估计在参数估计中我们已经提到,想要估计后验概率P(ωi∣x)=p(x∣ωi)p(ωi)p(x)P\left(\omega_i\midx\right)=\frac{p\left(x\mid\omega_i\right)p\left(\omega_i\right)}{p(x)}P(ωi∣x)=p(x)p(x∣ωi)p(ωi),就需要估计类条件概率p(x∣ωi)p\left(x\mid\omega
- 机器学习4——参数估计之贝叶斯估计
平和男人杨争争
山东大学机器学习期末复习机器学习人工智能
贝叶斯估计问题建模:后验概率公式:P(ωi∣x,D)=P(x∣ωi,Di)P(ωi)∑j=1cP(x∣ωj,Dj)P(ωj)P\left(\omega_i\mid\mathbf{x},\mathcal{D}\right)=\frac{P\left(\mathbf{x}\mid\omega_i,\mathcal{D}_i\right)P\left(\omega_i\right)}{\sum_{j=1
- 强化学习 16G实践以下是基于CQL(Conservative Q-Learning)与QLoRA(Quantized Low-Rank Adaptation)结合的方案相关开源项目及资源,【ai技】
行云流水AI笔记
开源人工智能
根据你提供的CUDA版本(11.5)和NVIDIA驱动错误信息,以下是PyTorch、TensorFlow的兼容版本建议及环境修复方案:1.版本兼容性表框架兼容CUDA版本推荐安装命令(CUDA11.5)PyTorch11.3/11.6pipinstalltorchtorchvisiontorchaudio--extra-index-urlhttps://download.pytorch.org/
- 深度学习实战:基于嵌入模型的AI应用开发
AIGC应用创新大全
AI人工智能与大数据应用开发MCP&Agent云算力网络人工智能深度学习ai
深度学习实战:基于嵌入模型的AI应用开发关键词:嵌入模型(EmbeddingModel)、深度学习、向量空间、语义表示、AI应用开发、相似性搜索、迁移学习摘要:本文将带你从0到1掌握基于嵌入模型的AI应用开发全流程。我们会用“翻译机”“数字身份证”等生活比喻拆解嵌入模型的核心原理,结合Python代码实战(BERT/CLIP模型)演示如何将文本、图像转化为可计算的语义向量,并通过“智能客服问答”“
- 【stm32】标准库学习——USART串口
许白掰
【stm32】标准库学习单片机stm32嵌入式硬件学习
目录一、USART串口1.串口参数及时序2.USART简介3.配置USART基本结构4.初始化模板(1)接收一个数据(2)发送一个数据一、USART串口1.串口参数及时序波特率:串口通信的速率起始位:标志一个数据帧的开始,固定为低电平数据位:数据帧的有效载荷,1为高电平,0为低电平,低位先行校验位:用于数据验证,根据数据位计算得来停止位:用于数据帧间隔,固定为高电平本节展示串口收发的功能,通常使用
- 机器学习3——参数估计之极大似然估计
平和男人杨争争
山东大学机器学习期末复习机器学习人工智能算法
参数估计问题背景:P(ωi∣x)=p(x∣ωi)P(ωi)p(x)p(x)=∑j=1cp(x∣ωj)P(ωj)\begin{aligned}&P\left(\omega_i\mid\mathbf{x}\right)=\frac{p\left(\mathbf{x}\mid\omega_i\right)P\left(\omega_i\right)}{p(\mathbf{x})}\\&p(\mathbf
- 我的创作纪念日
BoAiB
其他
机缘起初,只是因为这个平台学习知识很方便,慢慢的有了记录自己“成长”的想法,也很想一直坚持下去。收获获得了100+粉丝的关注获得了6000+正向的反馈,如赞、评论、阅读量等关注了许多榜样大神学习习惯也变得更好了,会很认真仔细的记录自己的收获,也很开心能被大家认可我的分享日常创作已经是我生活的一部分了一边学习,一边实践,一边记录以前总觉得,做笔记太浪费时间了,总觉得实践才是硬道理,现在想想,真是愚昧
- 大模型RLHF强化学习笔记(一):强化学习基础梳理Part1
Gravity!
大模型笔记大模型LLM算法机器学习强化学习人工智能
【如果笔记对你有帮助,欢迎关注&点赞&收藏,收到正反馈会加快更新!谢谢支持!】一、强化学习基础1.1Intro定义:强化学习是一种机器学习方法,需要智能体通过与环境交互学习最优策略基本要素:状态(State):智能体在决策过程中需要考虑的所有相关信息(环境描述)动作(Action):在环境中可以采取的行为策略(Policy):定义了在给定状态下智能体应该选择哪个动作,目标是最大化智能体的长期累积奖
- 【k近邻】 K-Nearest Neighbors算法原理及流程
F_D_Z
机器学习方法数理算法学习机器学习k近邻算法k-近邻算法
【k近邻】K-NearestNeighbors算法原理及流程【k近邻】K-NearestNeighbors算法距离度量选择与数据维度归一化【k近邻】K-NearestNeighbors算法k值的选择【k近邻】Kd树的构造与最近邻搜索算法【k近邻】Kd树构造与最近邻搜索示例k近邻算法(K-NearestNeighbors,简称KNN)是一种常用的监督学习算法,可以用于分类和回归问题。在OpenCV中
- 【iOS越狱开发】iOS越狱步骤1之环境搭建
JR_Wang2491
MAC移动苹果iosiosiphoneipad
这段时间都是研究iOS越狱事情,如今我会一点一点的把自己学到的遇到的问题会陆续编写出来,让大家一起讨论,也让做逆向的朋友有个交流平台机会,废话不多说!!一、学习条件至少1~2年iOS开发经验基本UI界面操作多线程网络基本操作数据储存基本操作一台苹果手机,建议至少iPhone5S(因为从5S开始支持arm64架构)或者至少是iPadAir、iPadmini2等支持arm64架构的设备系统至少iOS8
- 2025-6-28-C++ 学习 模拟与高精度(8)
文章目录2025-6-28-C++学习模拟与高精度(8)P1591阶乘数码题目描述输入格式输出格式输入输出样例#1输入#1输出#1提交代码P1249最大乘积题目描述输入格式输出格式输入输出样例#1输入#1输出#1提交代码P1045[NOIP2003普及组]麦森数题目描述输入格式输出格式输入输出样例#1输入#1输出#1说明/提示提交代码2025-6-28-C++学习模拟与高精度(8) 模拟题,Co
- 用 Python 开发文字冒险游戏:从零开始的教程
晓天天天向上
pythonmicrosoft开发语言
文字冒险游戏(Text-basedAdventureGame)是一种经典的游戏类型,玩家通过输入文字指令与游戏世界互动。这种游戏不依赖复杂的图形界面,非常适合初学者学习编程逻辑和用户交互。在本篇博客中,我们将用Python开发一个简单的文字冒险游戏,体验游戏开发的乐趣。1.游戏设计思路游戏背景玩家醒来发现自己身处一个神秘的地下城,需要探索房间、收集物品、战胜敌人并找到出口。核心机制房间导航:玩家可
- 从零开始理解零样本学习:AI人工智能必学技术
AI天才研究院
AgenticAI实战AI人工智能与大数据AI大模型企业级应用开发实战ai
从零开始理解零样本学习:AI人工智能必学技术关键词:零样本学习、人工智能、机器学习、知识迁移、语义嵌入摘要:本文旨在全面深入地介绍零样本学习这一在人工智能领域具有重要意义的技术。首先阐述零样本学习的背景和基本概念,通过详细的解释和直观的示意图让读者建立起对零样本学习的初步认识。接着深入剖析其核心算法原理,结合Python代码进行详细说明,同时引入相关数学模型和公式并举例阐释。通过项目实战部分,带领
- Java常用排序算法/程序员必须掌握的8大排序算法
cugfy
java
分类:
1)插入排序(直接插入排序、希尔排序)
2)交换排序(冒泡排序、快速排序)
3)选择排序(直接选择排序、堆排序)
4)归并排序
5)分配排序(基数排序)
所需辅助空间最多:归并排序
所需辅助空间最少:堆排序
平均速度最快:快速排序
不稳定:快速排序,希尔排序,堆排序。
先来看看8种排序之间的关系:
1.直接插入排序
(1
- 【Spark102】Spark存储模块BlockManager剖析
bit1129
manager
Spark围绕着BlockManager构建了存储模块,包括RDD,Shuffle,Broadcast的存储都使用了BlockManager。而BlockManager在实现上是一个针对每个应用的Master/Executor结构,即Driver上BlockManager充当了Master角色,而各个Slave上(具体到应用范围,就是Executor)的BlockManager充当了Slave角色
- linux 查看端口被占用情况详解
daizj
linux端口占用netstatlsof
经常在启动一个程序会碰到端口被占用,这里讲一下怎么查看端口是否被占用,及哪个程序占用,怎么Kill掉已占用端口的程序
1、lsof -i:port
port为端口号
[root@slave /data/spark-1.4.0-bin-cdh4]# lsof -i:8080
COMMAND PID USER FD TY
- Hosts文件使用
周凡杨
hostslocahost
一切都要从localhost说起,经常在tomcat容器起动后,访问页面时输入http://localhost:8088/index.jsp,大家都知道localhost代表本机地址,如果本机IP是10.10.134.21,那就相当于http://10.10.134.21:8088/index.jsp,有时候也会看到http: 127.0.0.1:
- java excel工具
g21121
Java excel
直接上代码,一看就懂,利用的是jxl:
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import jxl.Cell;
import jxl.Sheet;
import jxl.Workbook;
import jxl.read.biff.BiffException;
import jxl.write.Label;
import
- web报表工具finereport常用函数的用法总结(数组函数)
老A不折腾
finereportweb报表函数总结
ADD2ARRAY
ADDARRAY(array,insertArray, start):在数组第start个位置插入insertArray中的所有元素,再返回该数组。
示例:
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], [23, 43, 22], 3)返回[3, 4, 23, 43, 22, 1, 5, 7].
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], "测试&q
- 游戏服务器网络带宽负载计算
墙头上一根草
服务器
家庭所安装的4M,8M宽带。其中M是指,Mbits/S
其中要提前说明的是:
8bits = 1Byte
即8位等于1字节。我们硬盘大小50G。意思是50*1024M字节,约为 50000多字节。但是网宽是以“位”为单位的,所以,8Mbits就是1M字节。是容积体积的单位。
8Mbits/s后面的S是秒。8Mbits/s意思是 每秒8M位,即每秒1M字节。
我是在计算我们网络流量时想到的
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
Spring 3 系列
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- 高性能mysql 之 选择存储引擎(一)
annan211
mysqlInnoDBMySQL引擎存储引擎
1 没有特殊情况,应尽可能使用InnoDB存储引擎。 原因:InnoDB 和 MYIsAM 是mysql 最常用、使用最普遍的存储引擎。其中InnoDB是最重要、最广泛的存储引擎。她 被设计用来处理大量的短期事务。短期事务大部分情况下是正常提交的,很少有回滚的情况。InnoDB的性能和自动崩溃 恢复特性使得她在非事务型存储的需求中也非常流行,除非有非常
- UDP网络编程
百合不是茶
UDP编程局域网组播
UDP是基于无连接的,不可靠的传输 与TCP/IP相反
UDP实现私聊,发送方式客户端,接受方式服务器
package netUDP_sc;
import java.net.DatagramPacket;
import java.net.DatagramSocket;
import java.net.Ine
- JQuery对象的val()方法执行结果分析
bijian1013
JavaScriptjsjquery
JavaScript中,如果id对应的标签不存在(同理JAVA中,如果对象不存在),则调用它的方法会报错或抛异常。在实际开发中,发现JQuery在id对应的标签不存在时,调其val()方法不会报错,结果是undefined。
- http请求测试实例(采用json-lib解析)
bijian1013
jsonhttp
由于fastjson只支持JDK1.5版本,因些对于JDK1.4的项目,可以采用json-lib来解析JSON数据。如下是http请求的另外一种写法,仅供参考。
package com;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import
- 【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
bit1129
hessian
在【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中介绍了基于Hessian的RPC服务的实现步骤,在那里使用Hessian提供的API完成基于Hessian的RPC服务开发和客户端调用,本文使用Spring对Hessian的集成来实现Hessian的RPC调用。
定义模型、接口和服务器端代码
|---Model
&nb
- 【Mahout三】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup流程分析
bit1129
Mahout
1.Mahout环境搭建
1.下载Mahout
http://mirror.bit.edu.cn/apache/mahout/0.10.0/mahout-distribution-0.10.0.tar.gz
2.解压Mahout
3. 配置环境变量
vim /etc/profile
export HADOOP_HOME=/home
- nginx负载tomcat遇非80时的转发问题
ronin47
nginx负载后端容器是tomcat(其它容器如WAS,JBOSS暂没发现这个问题)非80端口,遇到跳转异常问题。解决的思路是:$host:port
详细如下:
该问题是最先发现的,由于之前对nginx不是特别的熟悉所以该问题是个入门级别的:
? 1 2 3 4 5
- java-17-在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符
bylijinnan
java
public class FirstShowOnlyOnceElement {
/**Q17.在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符。如输入abaccdeff,则输出b
* 1.int[] count:count[i]表示i对应字符出现的次数
* 2.将26个英文字母映射:a-z <--> 0-25
* 3.假设全部字母都是小写
*/
pu
- mongoDB 复制集
开窍的石头
mongodb
mongo的复制集就像mysql的主从数据库,当你往其中的主复制集(primary)写数据的时候,副复制集(secondary)会自动同步主复制集(Primary)的数据,当主复制集挂掉以后其中的一个副复制集会自动成为主复制集。提供服务器的可用性。和防止当机问题
mo
- [宇宙与天文]宇宙时代的经济学
comsci
经济
宇宙尺度的交通工具一般都体型巨大,造价高昂。。。。。
在宇宙中进行航行,近程采用反作用力类型的发动机,需要消耗少量矿石燃料,中远程航行要采用量子或者聚变反应堆发动机,进行超空间跳跃,要消耗大量高纯度水晶体能源
以目前地球上国家的经济发展水平来讲,
- Git忽略文件
Cwind
git
有很多文件不必使用git管理。例如Eclipse或其他IDE生成的项目文件,编译生成的各种目标或临时文件等。使用git status时,会在Untracked files里面看到这些文件列表,在一次需要添加的文件比较多时(使用git add . / git add -u),会把这些所有的未跟踪文件添加进索引。
==== ==== ==== 一些牢骚
- MySQL连接数据库的必须配置
dashuaifu
mysql连接数据库配置
MySQL连接数据库的必须配置
1.driverClass:com.mysql.jdbc.Driver
2.jdbcUrl:jdbc:mysql://localhost:3306/dbname
3.user:username
4.password:password
其中1是驱动名;2是url,这里的‘dbna
- 一生要养成的60个习惯
dcj3sjt126com
习惯
一生要养成的60个习惯
第1篇 让你更受大家欢迎的习惯
1 守时,不准时赴约,让别人等,会失去很多机会。
如何做到:
①该起床时就起床,
②养成任何事情都提前15分钟的习惯。
③带本可以随时阅读的书,如果早了就拿出来读读。
④有条理,生活没条理最容易耽误时间。
⑤提前计划:将重要和不重要的事情岔开。
⑥今天就准备好明天要穿的衣服。
⑦按时睡觉,这会让按时起床更容易。
2 注重
- [介绍]Yii 是什么
dcj3sjt126com
PHPyii2
Yii 是一个高性能,基于组件的 PHP 框架,用于快速开发现代 Web 应用程序。名字 Yii (读作 易)在中文里有“极致简单与不断演变”两重含义,也可看作 Yes It Is! 的缩写。
Yii 最适合做什么?
Yii 是一个通用的 Web 编程框架,即可以用于开发各种用 PHP 构建的 Web 应用。因为基于组件的框架结构和设计精巧的缓存支持,它特别适合开发大型应
- Linux SSH常用总结
eksliang
linux sshSSHD
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2186931 一、连接到远程主机
格式:
ssh name@remoteserver
例如:
ssh
[email protected]
二、连接到远程主机指定的端口
格式:
ssh name@remoteserver -p 22
例如:
ssh i
- 快速上传头像到服务端工具类FaceUtil
gundumw100
android
快速迭代用
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOExceptio
- jQuery入门之怎么使用
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
jQuery的强大我何问起(个人主页:hovertree.com)就不用多说了,那么怎么使用jQuery呢?
首先,下载jquery。下载地址:http://hovertree.com/hvtart/bjae/b8627323101a4994.htm,一个是压缩版本,一个是未压缩版本,如果在开发测试阶段,可以使用未压缩版本,实际应用一般使用压缩版本(min)。然后就在页面上引用。
- 带filter的hbase查询优化
kane_xie
查询优化hbaseRandomRowFilter
问题描述
hbase scan数据缓慢,server端出现LeaseException。hbase写入缓慢。
问题原因
直接原因是: hbase client端每次和regionserver交互的时候,都会在服务器端生成一个Lease,Lease的有效期由参数hbase.regionserver.lease.period确定。如果hbase scan需
- java设计模式-单例模式
men4661273
java单例枚举反射IOC
单例模式1,饿汉模式
//饿汉式单例类.在类初始化时,已经自行实例化
public class Singleton1 {
//私有的默认构造函数
private Singleton1() {}
//已经自行实例化
private static final Singleton1 singl
- mongodb 查询某一天所有信息的3种方法,根据日期查询
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
// mongodb的查询真让人难以琢磨,就查询单天信息,都需要花费一番功夫才行。
// 第一种方式:
coll.aggregate([
{$project:{sendDate: {$substr: ['$sendTime', 0, 10]}, sendTime: 1, content:1}},
{$match:{sendDate: '2015-
- 二维数组转换成JSON
tangqi609567707
java二维数组json
原文出处:http://blog.csdn.net/springsen/article/details/7833596
public class Demo {
public static void main(String[] args) { String[][] blogL
- erlang supervisor
wudixiaotie
erlang
定义supervisor时,如果是监控celuesimple_one_for_one则删除children的时候就用supervisor:terminate_child (SupModuleName, ChildPid),如果shutdown策略选择的是brutal_kill,那么supervisor会调用exit(ChildPid, kill),这样的话如果Child的behavior是gen_