- 机器学习:支持向量机
小源学AI
人工智能支持向量机机器学习算法
基本概念1.什么是支持向量机支持向量机是一种二分类模型,在机器学习、计算机视觉、数据挖掘中广泛应用,主要用于解决数据分类问题,它的目的是寻找一个超平面对样本进行分割,分割的原则是间隔最大化(也就是数据集的边缘点到分界点的距离d最大)最终转化成一个凸二次规划问题来求解。通常的SVM用于二元分类问题,对于多元分类问题可将其分解为多个二元分类问题,在进行分类。2.最优分类边界什么才是最优分类边界?什么条
- LSTM-SVM故障诊断 | 基于长短期记忆神经网络-支持向量机多特征分类预测/故障诊断Matlab代码实现
机器学习之心
分类预测神经网络lstm支持向量机LSTM-SVM故障诊断
LSTM-SVM故障诊断|基于长短期记忆神经网络-支持向量机多特征分类预测/故障诊断Matlab代码实现完整代码私信回复LSTM-SVM故障诊断|基于长短期记忆神经网络-支持向量机多特征分类预测/故障诊断Matlab代码实现一、引言1.1、研究背景和意义在现代工业生产中,机械设备的高效稳定运行对保障生产安全和提高生产效率至关重要。因此,故障诊断技术作为预防和维护设备性能的关键手段,受到了广泛关注和
- IDEA快捷键总结
sq0723
代码开发工具集群环境搭建IDEA快捷键
//代码导入******1、ctrl+alt+s设置菜单2、Ctrl+d复制行或者已选代码块3、Alt+/代码自动补全4、Alt+insert自动生成构造方法等5、Ctrl+shift+回车自动补全结尾6、Ctrl+j自动代码生成模板,例如psvm,sout等7、Alt+回车导包或者修正已经导入的包///代码编辑**8、Ctrl+alt+l格式化代码9、Ctrl+alt+i代码自动缩进10、Ctr
- IDEA中常用快捷键
以码令天下
后端JAVAjava开发语言
IDEA中的快捷键在IDEA中快速生成if(变量==null):ifn在IDEA中快速生成main方法:psvm在IDEA中快速生成Sytem.out.println():sout删除一行:Ctrl+yIDEA是自动保存的对于目录:左箭头关闭,右箭头打开IDEA中任何窗口的关闭:Esc窗口的变大、变小:shift+Ctrl+F12或者Alt+1切换窗口:Alt+左/右箭头快速运行:Ctrl+shi
- 大模型稀疏动态架构
deepdata_cn
垂域模型语言模型
DeepSeek应用稀疏动态架构(SparseDynamicArchitecture)是其大模型技术的核心创新点。大模型稀疏动态架构是一种用于构建大规模人工智能模型的先进架构,整体提高了模型的效率、灵活性和性能。一、发展历程1.早期探索阶段起源基础:20世纪8090年代的早期机器学习主要集中在决策树、SVM、KNN等经典算法,模型规模小,依赖手工特征。之后在2006年GeoffreyHinton提
- 【故障诊断】基于RIME-CNN-SVM霜冰算法优化卷积神经网络结合支持向量机的故障诊断模型(matlab)
天天科研工作室
故障诊断模型RIME-CNN-SVM故障诊断matlabcnn
【故障诊断】基于RIME-CNN-SVM霜冰算法优化卷积神经网络结合支持向量机的故障诊断模型(matlab)文章目录【故障诊断】基于RIME-CNN-SVM霜冰算法优化卷积神经网络结合支持向量机的故障诊断模型(matlab)文章介绍基本步骤代码分享运行结果参考资料文章介绍基于RIME-CNN-SVM霜冰算法优化卷积神经网络结合支持向量机的故障诊断模型是一种利用MATLAB编程环境,结合RIME-C
- RIME-CNN-SVM故障诊断
九亿AI算法优化工作室&
cnn支持向量机人工智能matlabpython
构建一个高效、准确的基于卷积神经网络(CNN)的电力系统故障识别与分类仿真系统,实现对电力系统故障的精准识别与分类。在这一模型中,CNN被用来执行故障数据的特征提取与抽象化处理,随后,这些经过抽象的特征会被传递给SVM模型,由SVM进一步执行分类与回归分析的任务,从而实现对故障类型的精确判定或故障严重程度的准确评估。为了进一步提升模型的泛化能力与预测精度,引入了雾凇算法来精细调整CNN与SVM的各
- R-CNN架构
人工智能
R-CNN架构架构RCCN由三个模块组成:第一个模块生成与类别无关的区域提议。这些提议定义了我们的检测器可用的候选检测集。第二个模块是一个大型卷积神经网络,它从每个区域中提取固定长度的特征向量。第三个模块是一组特定类别的线性支持向量机(SVM)。虽然R-CNN对特定的区域提议方法不挑剔,但选择性搜索(Selectivesearch)是最常用的方法,以便与之前的检测工作进行有对照的比较。实现在测试时
- 100.13 AI量化面试题:支持向量机(SVM)如何处理高维和复杂数据集?
AI量金术师
金融资产组合模型进化论支持向量机人工智能算法金融python机器学习数学建模
目录0.承前1.解题思路1.1基础概念维度1.2技术实现维度1.3实践应用维度2.核函数实现2.1基础核函数2.2自定义核函数3.特征处理与优化3.1特征工程3.2参数优化4.实践应用策略4.1核函数选择指南4.2性能优化策略5.回答话术0.承前本文通过通俗易懂的方式介绍支持向量机(SVM)如何处理高维和复杂数据集,包括核函数技巧、特征工程和优化方法。如果想更加全面清晰地了解金融资产组合模型进化论
- 机器学习面试笔试知识点-线性回归、逻辑回归(Logistics Regression)和支持向量机(SVM)
qq742234984
机器学习线性回归逻辑回归
机器学习面试笔试知识点-线性回归、逻辑回归LogisticsRegression和支持向量机SVM微信公众号:数学建模与人工智能一、线性回归1.线性回归的假设函数2.线性回归的损失函数(LossFunction)两者区别3.简述岭回归与Lasso回归以及使用场景4.什么场景下用L1、L2正则化5.什么是ElasticNet回归6.ElasticNet回归的使用场景7.线性回归要求因变量服从正态分布
- 线性回归、逻辑回归及SVM
@迷途小书童
机器学习
1,回归(LinearRegression)回归其实就是对已知公式的未知参数进行估计。可以简单的理解为:在给定训练样本点和已知的公式后,对于一个或多个未知参数,机器会自动枚举参数的所有可能取值(对于多个参数要枚举它们的不同组合),直到找到那个最符合样本点分布的参数(或参数组合)。当然,实际运算有一些优化算法,肯定不会去枚举的。注意,回归的前提是公式已知,否则回归无法进行。回归中的公式基本都是数据分
- 逻辑回归不能解决非线性问题,而svm可以解决
江河地笑
机器学习逻辑回归支持向量机算法
逻辑回归和支持向量机(SVM)是两种常用的分类算法,它们在处理数据时有一些不同的特点,特别是在面对非线性问题时。1.逻辑回归逻辑回归本质上是一个线性分类模型。它的目的是寻找一个最适合数据的直线(或超平面),用来将不同类别的数据分开。它的分类决策是基于输入特征的加权和,即:由于逻辑回归是线性模型,因此它只能在数据集是线性可分的情况下表现良好。如果数据的分布是非线性的,逻辑回归可能无法有效地分类,因为
- 基于 STM32 平台的音频特征提取与歌曲风格智能识别系统
赵谨言
论文经验分享毕业设计
标题:基于STM32平台的音频特征提取与歌曲风格智能识别系统内容:1.摘要摘要:本文介绍了一种基于STM32平台的音频特征提取与歌曲风格智能识别系统。该系统通过对音频信号进行特征提取和分析,实现了对歌曲风格的自动识别。在特征提取方面,系统采用了快速傅里叶变换(FFT)和梅尔频率倒谱系数(MFCC)等方法,对音频信号进行了时频域分析和声学特征提取。在歌曲风格识别方面,系统采用了支持向量机(SVM)和
- 基于Simulink的动态响应与稳定性的矩阵变换器建模仿真
小蘑菇二号
手把手教你学MATLAB专栏手把手教你学Simulinksimulink
目录基于Simulink的动态响应与稳定性的矩阵变换器建模仿真1.背景介绍1.1项目背景1.2系统描述1.3应用场景2.具体的仿真建模过程2.1系统模型构建2.1.1矩阵变换器主电路模型2.1.2空间矢量调制(SVM)控制器模型2.1.3PI控制器模型2.1.4负载模型2.2连接各模块2.3添加输出电压测量2.4添加输出显示3.仿真设置与运行3.1设置仿真参数3.2运行仿真3.3分析仿真结果4.结
- Python与R机器学习(1)支持向量机
宠物与不尤编程
左手python右手R支持向量机机器学习pythonr语言
以下是对Python与R在支持向量机(SVM)实现上的核心区别分析及完整示例代码:一、核心差异对比特征Python(scikit-learn)R(e1071/kernlab)核心库sklearn.svm.SVC/SVRe1071::svm()或kernlab::ksvm()语法范式面向对象(先初始化模型后拟合)函数式+公式接口(y~x1+x2)核函数支持linear,poly,rbf,sigmoi
- CentOS 7+GitLab搭建
一路向东-Kevin
开发工具集centosgitlab
内容介绍:CentOS7+GitLab搭建博客地址:[http://blog.csdn.net/kevindgk(http://blog.csdn.net/kevindgk)开发文档地址:https://kevindgk.github.io/版权声明:本文为原创文章,未经允许不得转载联系方式:
[email protected]简介GitlabCentOS环境安装过程下载虚拟机下载CentOSVMwa
- VPP/软件架构
lingshengxiyou
DPDKc++linux开发语言linuxc++服务器网络
一、源码目录(Directorylayout)二、源码分类(Implemetationtaxonomy)vpp数据平面分为四个不同的层:基础架构层:包括vppinfra,vlib,svm和二进制api库。源码:/src/{vppinfra,vlib,svm,vlibapi,vlibmemory}通用网络协议栈层:vnet。源码:/src/vnet应用程序shell:vpp。源码:/src/vpp日
- 数值型特征处理 - 归一化和分桶
Ivanqhz
设计模式javaspark大数据分布式
归一化概述归一化,好像是把数据缩放到某个范围内,比如0到1或者标准化处理。而分桶可能是指把连续的数值分成不同的区间,比如年龄段分成0-18,19-30这样的区间消除特征间的量纲差异,使不同特征具有可比性,适用于依赖距离或梯度的模型(如SVM、神经网络、KNN)最大最小归一化(Min-MaxScaling)将数据线性映射到[0,1]计算公式:xnorm=x−xminxmax−xminx_{norm}
- 【人工智能-初级】第20章 使用 Matplotlib 和 Seaborn 进行数据可视化
若北辰
人工智能信息可视化人工智能matplotlib
【人工智能-初级】系列专栏【人工智能-初级】第1章人工智能概述【人工智能-初级】第2章机器学习入门:从线性回归开始【人工智能-初级】第3章k-最近邻算法(KNN):分类和Python实现【人工智能-初级】第4章用Python实现逻辑回归:从数据到模型【人工智能-初级】第5章支持向量机(SVM):原理解析与代码实现【人工智能-初级】第6章决策树和随机森林:浅显易懂的介绍及Python实践【人工智能-
- 【LSSVM时间序列预测】白鲨算法优化最小二乘支持向量机WSO-LSSVM时序预测未来数据【含Matlab源码 2483期】
Matlab武动乾坤
matlab
Matlab武动乾坤博客之家
- 锂电池剩余寿命预测 | 基于PSO-SVM粒子群优化支持向量机的锂电池剩余寿命预测研究附Matlab参考代码
默默科研仔
锂电池寿命预测支持向量机PSO-SVM粒子群优化支持向量机锂电池剩余寿命预测
基于PSO-SVM粒子群优化支持向量机的锂电池剩余寿命预测研究一、引言1.1、研究背景与意义随着科技的迅速发展,锂电池因其高能量密度、长循环寿命等优点,已广泛应用于移动设备、电动汽车等领域。准确预测锂电池的剩余寿命(RUL),不仅有助于提高设备的运行效率和安全性,还能有效降低维护成本,延长设备使用寿命。因此,锂电池剩余寿命预测研究具有重要的理论和实际应用价值。1.2、研究现状目前,锂电池剩余寿命预
- 数据库第八章:存储引擎
琴剑诗酒
数据库
1.简介相当于Linux文件系统,只不过比文件系统强大2、功能了解数据读写数据安全和一致性提高性能热备份自动故障恢复高可用方面支持存储引擎介绍showengines;CSVMRG_MYISAMMyISAMBLACKHOLEPERFORMANCE_SCHEMAMEMORYARCHIVEInnoDBFEDERATED笔试题:常见的存储引擎?InnoDB,MyISAM,MEMORY,CSVMySQL默认
- 3D数据可视化与SVM分类
t0_54coder
编程问题解决手册3d信息可视化支持向量机个人开发
在数据科学和机器学习中,数据可视化是理解数据分布和模型表现的关键环节。本文将通过一个实例展示如何使用Python的Matplotlib库来绘制3D数据点和SVM分类面的可视化,解决我在编程中遇到的问题。问题背景最近,我在完成一项作业时尝试重现一个3D数据的SVM分类图,但结果只得到了一个空白窗口,这让我很困惑。以下是原始代码:importnumpyasnpfromsklearn.datasetsi
- ide 快捷键 eclipse 快捷键
菜鸟中的渣渣鸟
ideaeclipse编辑器
ideapsvm+Tab生成main方法sout+tab生成输出语句Ctrl+X/Ctrl+Y删除一行Ctrl+D复制一行Ctrl+/或Ctrl+Shift+/注释代码Ctrl+Shift+Z取消撤销Ctrl+O重写方法Ctrl+I实现方法Ctr+shift+U大小写转化Ctrl+Shift+J整合两行为一行Ctrl+Shift+space自动补全代码Alt+Insert生成代码(如GET,SET
- 自定义数据集 使用scikit-learn中svm的包实现svm分类
灵封~
机器学习人工智能
引入必要的库importnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportmake_classificationfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.svmimportSVCfromsklearn.metricsimportaccuracy_score,classification_report
- 自定义数据集 使用scikit-learn中svm的包实现svm分类
知识鱼丸
machinelearning人工智能
数据集生成:-使用make_classification函数生成包含1000个样本的数据集,设置20个特征,其中10个是有信息的特征,类别数为2,通过设置random_state=42保证每次运行生成的数据相同。数据划分:-使用train_test_split函数将生成的数据集划分为训练集和测试集,测试集占比为20%,同样通过random_state=42保证划分的一致性。SVM模型:-初始化SV
- scikit-learn实现SVM
PeterClerk
支持向量机scikit-learn算法
支持向量机(SVM)是一种监督学习算法,主要用于分类和回归分析。其基本原理是在数据集中找到一个最优的超平面,使得不同类别的数据被最大间隔分开。最大间隔超平面:SVM的目标是找到能够最大化训练样本间隔的超平面。间隔被定义为到最近训练样本点的距离,这些点被称为支持向量。这种策略的优势在于它提供了一种防止模型过拟合的方法,从而提高了泛化能力。核技巧:在实际应用中,许多数据集不是线性可分的,这就需要使用核
- 自定义数据集 使用scikit-learn中SVM的包实现SVM分类
Luzem0319
scikit-learn支持向量机分类
生成自定义数据集生成一个简单的二维数据集,包含两类数据点,分别用不同的标签表示。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#生成数据np.random.seed(42)X=np.r_[np.random.randn(100,2)-[2,2],np.random.randn(100,2)+[2,2]]y=[0]*100+[1]*100#可视化数据plt.s
- 自定义数据集 使用scikit-learn中svm的包实现svm分类
sirius12345123
scikit-learn支持向量机分类
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportsvm#定义数据class1_points=np.array([[1.9,1.2],[1.5,2.1],[1.9,0.5],[1.5,0.9],[0.9,1.2],[1.1,1.7],[1.4,1.1]])class2_points=np.array([[3.2,3.2],[3.
- 使用numpy自定义数据集,使用scikit-learn中SVM的包实现SVM分类
辞落山
numpyscikit-learn支持向量机
概述:支持向量机(SVM)是一种强大的分类算法,适用于线性和非线性分类问题。本博客将展示如何使用numpy自定义一个数据集,并利用scikit-learn中的SVM实现分类。1.导入必要的库importnumpyasnpfromsklearn.svmimportSVCfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metri
- 关于旗正规则引擎下载页面需要弹窗保存到本地目录的问题
何必如此
jsp超链接文件下载窗口
生成下载页面是需要选择“录入提交页面”,生成之后默认的下载页面<a>标签超链接为:<a href="<%=root_stimage%>stimage/image.jsp?filename=<%=strfile234%>&attachname=<%=java.net.URLEncoder.encode(file234filesourc
- 【Spark九十八】Standalone Cluster Mode下的资源调度源代码分析
bit1129
cluster
在分析源代码之前,首先对Standalone Cluster Mode的资源调度有一个基本的认识:
首先,运行一个Application需要Driver进程和一组Executor进程。在Standalone Cluster Mode下,Driver和Executor都是在Master的监护下给Worker发消息创建(Driver进程和Executor进程都需要分配内存和CPU,这就需要Maste
- linux上独立安装部署spark
daizj
linux安装spark1.4部署
下面讲一下linux上安装spark,以 Standalone Mode 安装
1)首先安装JDK
下载JDK:jdk-7u79-linux-x64.tar.gz ,版本是1.7以上都行,解压 tar -zxvf jdk-7u79-linux-x64.tar.gz
然后配置 ~/.bashrc&nb
- Java 字节码之解析一
周凡杨
java字节码javap
一: Java 字节代码的组织形式
类文件 {
OxCAFEBABE ,小版本号,大版本号,常量池大小,常量池数组,访问控制标记,当前类信息,父类信息,实现的接口个数,实现的接口信息数组,域个数,域信息数组,方法个数,方法信息数组,属性个数,属性信息数组
}
&nbs
- java各种小工具代码
g21121
java
1.数组转换成List
import java.util.Arrays;
Arrays.asList(Object[] obj); 2.判断一个String型是否有值
import org.springframework.util.StringUtils;
if (StringUtils.hasText(str)) 3.判断一个List是否有值
import org.spring
- 加快FineReport报表设计的几个心得体会
老A不折腾
finereport
一、从远程服务器大批量取数进行表样设计时,最好按“列顺序”取一个“空的SQL语句”,这样可提高设计速度。否则每次设计时模板均要从远程读取数据,速度相当慢!!
二、找一个富文本编辑软件(如NOTEPAD+)编辑SQL语句,这样会很好地检查语法。有时候带参数较多检查语法复杂时,结合FineReport中生成的日志,再找一个第三方数据库访问软件(如PL/SQL)进行数据检索,可以很快定位语法错误。
- mysql linux启动与停止
墙头上一根草
如何启动/停止/重启MySQL一、启动方式1、使用 service 启动:service mysqld start2、使用 mysqld 脚本启动:/etc/inint.d/mysqld start3、使用 safe_mysqld 启动:safe_mysqld&二、停止1、使用 service 启动:service mysqld stop2、使用 mysqld 脚本启动:/etc/inin
- Spring中事务管理浅谈
aijuans
spring事务管理
Spring中事务管理浅谈
By Tony Jiang@2012-1-20 Spring中对事务的声明式管理
拿一个XML举例
[html]
view plain
copy
print
?
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>&nb
- php中隐形字符65279(utf-8的BOM头)问题
alxw4616
php中隐形字符65279(utf-8的BOM头)问题
今天遇到一个问题. php输出JSON 前端在解析时发生问题:parsererror.
调试:
1.仔细对比字符串发现字符串拼写正确.怀疑是 非打印字符的问题.
2.逐一将字符串还原为unicode编码. 发现在字符串头的位置出现了一个 65279的非打印字符.
 
- 调用对象是否需要传递对象(初学者一定要注意这个问题)
百合不是茶
对象的传递与调用技巧
类和对象的简单的复习,在做项目的过程中有时候不知道怎样来调用类创建的对象,简单的几个类可以看清楚,一般在项目中创建十几个类往往就不知道怎么来看
为了以后能够看清楚,现在来回顾一下类和对象的创建,对象的调用和传递(前面写过一篇)
类和对象的基础概念:
JAVA中万事万物都是类 类有字段(属性),方法,嵌套类和嵌套接
- JDK1.5 AtomicLong实例
bijian1013
javathreadjava多线程AtomicLong
JDK1.5 AtomicLong实例
类 AtomicLong
可以用原子方式更新的 long 值。有关原子变量属性的描述,请参阅 java.util.concurrent.atomic 包规范。AtomicLong 可用在应用程序中(如以原子方式增加的序列号),并且不能用于替换 Long。但是,此类确实扩展了 Number,允许那些处理基于数字类的工具和实用工具进行统一访问。
 
- 自定义的RPC的Java实现
bijian1013
javarpc
网上看到纯java实现的RPC,很不错。
RPC的全名Remote Process Call,即远程过程调用。使用RPC,可以像使用本地的程序一样使用远程服务器上的程序。下面是一个简单的RPC 调用实例,从中可以看到RPC如何
- 【RPC框架Hessian一】Hessian RPC Hello World
bit1129
Hello world
什么是Hessian
The Hessian binary web service protocol makes web services usable without requiring a large framework, and without learning yet another alphabet soup of protocols. Because it is a binary p
- 【Spark九十五】Spark Shell操作Spark SQL
bit1129
shell
在Spark Shell上,通过创建HiveContext可以直接进行Hive操作
1. 操作Hive中已存在的表
[hadoop@hadoop bin]$ ./spark-shell
Spark assembly has been built with Hive, including Datanucleus jars on classpath
Welcom
- F5 往header加入客户端的ip
ronin47
when HTTP_RESPONSE {if {[HTTP::is_redirect]}{ HTTP::header replace Location [string map {:port/ /} [HTTP::header value Location]]HTTP::header replace Lo
- java-61-在数组中,数字减去它右边(注意是右边)的数字得到一个数对之差. 求所有数对之差的最大值。例如在数组{2, 4, 1, 16, 7, 5,
bylijinnan
java
思路来自:
http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/2541117420116135376632/
写了个java版的
public class GreatestLeftRightDiff {
/**
* Q61.在数组中,数字减去它右边(注意是右边)的数字得到一个数对之差。
* 求所有数对之差的最大值。例如在数组
- mongoDB 索引
开窍的石头
mongoDB索引
在这一节中我们讲讲在mongo中如何创建索引
得到当前查询的索引信息
db.user.find(_id:12).explain();
cursor: basicCoursor 指的是没有索引
&
- [硬件和系统]迎峰度夏
comsci
系统
从这几天的气温来看,今年夏天的高温天气可能会维持在一个比较长的时间内
所以,从现在开始准备渡过炎热的夏天。。。。
每间房屋要有一个落地电风扇,一个空调(空调的功率和房间的面积有密切的关系)
坐的,躺的地方要有凉垫,床上要有凉席
电脑的机箱
- 基于ThinkPHP开发的公司官网
cuiyadll
行业系统
后端基于ThinkPHP,前端基于jQuery和BootstrapCo.MZ 企业系统
轻量级企业网站管理系统
运行环境:PHP5.3+, MySQL5.0
系统预览
系统下载:http://www.tecmz.com
预览地址:http://co.tecmz.com
各种设备自适应
响应式的网站设计能够对用户产生友好度,并且对于
- Transaction and redelivery in JMS (JMS的事务和失败消息重发机制)
darrenzhu
jms事务承认MQacknowledge
JMS Message Delivery Reliability and Acknowledgement Patterns
http://wso2.com/library/articles/2013/01/jms-message-delivery-reliability-acknowledgement-patterns/
Transaction and redelivery in
- Centos添加硬盘完全教程
dcj3sjt126com
linuxcentoshardware
Linux的硬盘识别:
sda 表示第1块SCSI硬盘
hda 表示第1块IDE硬盘
scd0 表示第1个USB光驱
一般使用“fdisk -l”命
- yii2 restful web服务路由
dcj3sjt126com
PHPyii2
路由
随着资源和控制器类准备,您可以使用URL如 http://localhost/index.php?r=user/create访问资源,类似于你可以用正常的Web应用程序做法。
在实践中,你通常要用美观的URL并采取有优势的HTTP动词。 例如,请求POST /users意味着访问user/create动作。 这可以很容易地通过配置urlManager应用程序组件来完成 如下所示
- MongoDB查询(4)——游标和分页[八]
eksliang
mongodbMongoDB游标MongoDB深分页
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2177567 一、游标
数据库使用游标返回find的执行结果。客户端对游标的实现通常能够对最终结果进行有效控制,从shell中定义一个游标非常简单,就是将查询结果分配给一个变量(用var声明的变量就是局部变量),便创建了一个游标,如下所示:
> var
- Activity的四种启动模式和onNewIntent()
gundumw100
android
Android中Activity启动模式详解
在Android中每个界面都是一个Activity,切换界面操作其实是多个不同Activity之间的实例化操作。在Android中Activity的启动模式决定了Activity的启动运行方式。
Android总Activity的启动模式分为四种:
Activity启动模式设置:
<acti
- 攻城狮送女友的CSS3生日蛋糕
ini
htmlWebhtml5csscss3
在线预览:http://keleyi.com/keleyi/phtml/html5/29.htm
代码如下:
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>攻城狮送女友的CSS3生日蛋糕-柯乐义<
- 读源码学Servlet(1)GenericServlet 源码分析
jzinfo
tomcatWebservlet网络应用网络协议
Servlet API的核心就是javax.servlet.Servlet接口,所有的Servlet 类(抽象的或者自己写的)都必须实现这个接口。在Servlet接口中定义了5个方法,其中有3个方法是由Servlet 容器在Servlet的生命周期的不同阶段来调用的特定方法。
先看javax.servlet.servlet接口源码:
package
- JAVA进阶:VO(DTO)与PO(DAO)之间的转换
snoopy7713
javaVOHibernatepo
PO即 Persistence Object VO即 Value Object
VO和PO的主要区别在于: VO是独立的Java Object。 PO是由Hibernate纳入其实体容器(Entity Map)的对象,它代表了与数据库中某条记录对应的Hibernate实体,PO的变化在事务提交时将反应到实际数据库中。
实际上,这个VO被用作Data Transfer
- mongodb group by date 聚合查询日期 统计每天数据(信息量)
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
/* 1 */
{
"_id" : ObjectId("557ac1e2153c43c320393d9d"),
"msgType" : "text",
"sendTime" : ISODate("2015-06-12T11:26:26.000Z")
- java之18天 常用的类(一)
Luob.
MathDateSystemRuntimeRundom
System类
import java.util.Properties;
/**
* System:
* out:标准输出,默认是控制台
* in:标准输入,默认是键盘
*
* 描述系统的一些信息
* 获取系统的属性信息:Properties getProperties();
*
*
*
*/
public class Sy
- maven
wuai
maven
1、安装maven:解压缩、添加M2_HOME、添加环境变量path
2、创建maven_home文件夹,创建项目mvn_ch01,在其下面建立src、pom.xml,在src下面简历main、test、main下面建立java文件夹
3、编写类,在java文件夹下面依照类的包逐层创建文件夹,将此类放入最后一级文件夹
4、进入mvn_ch01
4.1、mvn compile ,执行后会在