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罔闻_spider
数据分析算法机器学习人工智能
什么是归一化,它与标准化的区别是什么?一作用在做训练时,需要先将特征值与标签标准化,可以防止梯度防炸和过拟合;将标签标准化后,网络预测出的数据是符合标准正态分布的—StandarScaler(),与真实值有很大差别。因为StandarScaler()对数据的处理是(真实值-平均值)/标准差。同时在做预测时需要将输出数据逆标准化提升模型精度:标准化/归一化使不同维度的特征在数值上更具比较性,提高分类
- 代码中TODO关键字和标签的使用案例以及其解释
RelievedCy
pythonTODO
代码中TODO关键字和标签的使用案例以及其解释关键字标签案例解释TODO需要完成的任务#TODO:实现计算列表平均数的函数标记需要完成的任务,方便后续开发FIXME需要修复的问题#FIXME:该函数有时返回不正确的结果标记需要修复的问题,方便后续开发HACK非正式的解决方案#HACK:该代码可行,但可能存在更优方案标记使用非正式解决方案的代码,方便后续优化或修改XXX需要注意的地方#XXX:该函数
- MATLAB数据建模Week10
WinterCruel
matlab算法人工智能
MATLAB数据建模Week10拿走不谢1、某校60名学生的一次考试成绩如下:937583939185848277767795948991888683968179977875676968848381756685709484838280787473767086769089716686738094797877635355(1)计算均值、标准差、极差、偏度、峰度,画出直方图;(2)检验分布的正态性;(3
- python产生20个随机数_python随机数,python产生20个随机整数
weixin_39637614
python产生20个随机数
1从给定参数的正态分布中生成随机数当考虑从正态分布中生成随机数时,应当首先知道正态分布的均值和方差(标准差),有了这些,就可以调用python中现有的模块和函数来生成随机数了。这里调用了Numpy模块中的random.normal函数,由于逻辑非参简单,所有直接贴上代码如下:importnumpyasnp#定义从正态分布中获取随机数的函数defget_normal_random_number(lo
- 从键盘输入五个数,求其和,最大值,最小值,平均值的一些
haozihua
java
本题分为两个类,一个类用于功能类,初始化数据和实现方法;另一个类用作测试类,测试方法能否实现。最大值和最小值通过判断并比较大小,选择数组中的第一个数为最大值(最小值),并用循环方法比较此数与后面一个数进行比较求和和平均数较简单,这里不再赘述。importjava.util.Scanner;classmethod{intcontain[]=newint[5];publicvoidinitian(){
- 概率学 笔记一 - 概率 - 随机变量 - 期望 - 方差 - 标准差(也不知道会不会有二)
玄晓乌屋
笔记概率论机器学习
概率不用介绍,它的定义可以用一个公式写出:事件发生的概率=事件可能发生的个数结果的总数事件发生的概率=\cfrac{事件可能发生的个数}{结果的总数}事件发生的概率=结果的总数事件可能发生的个数比如一副标准的52张的扑克牌,每张牌都是唯一的,所以,抽一张牌时,每张牌的概率都是1/52。但是有人就会说了,A点明明有四张,怎么会是1/52的概率。这就需要精准的指出我们计算概率时,到底什么是样本,什么是
- 表格制作器应用如何使用计算功能
表格制作器
1、选择计算结果所显示的单元格2、选择计算类型,如:求和/减法/乘法/除法/最大值/最小值/平均数3、选择计算方向,如:上方/下方等,此处所指方向,为当前选中的结果显示列方向。4、选择结果保留小数位数。5、选择是否空格隔断。如果同行/列需要多个计算,可将数据中间保留一个空格,选择空格隔断,即可,此做法具体参考图3。图1图2图3
- 【每日一题】LeetCode 643.最大平均数的连续子数组
Chase-Hart
算法leetcode算法java数据结构
【每日一题】LeetCode643.子数组最大平均数I(滑动窗口、字符串)题目描述给定一个整数数组nums和一个整数k,任务是找出平均数最大的长度为k的连续子数组,并输出该最大平均数。任何误差小于(10^{-5})的答案都将被视为正确答案。输入示例输入:nums=[1,12,-5,-6,50,3],k=4输出:12.75解释:最大平均数((12-5-6+50)/4=51/4=12.75)输入:nu
- 中国各地级市的海拔标准差
小王毕业啦
大数据算法大数据人工智能社科数据
海拔标准差是衡量地理测量准确性的重要指标,它通过计算特定地点的海拔测量值与平均海拔之间的偏差来评估数据的可靠性。较小的标准差意味着测量结果较为一致,而较大的标准差则可能指出数据的波动性或测量误差。计算方法海拔标准差的计算遵循以下公式:\text{标准差}=\sqrt{\frac{1}{N}\sum(\text{海拔数据}-\text{平均海拔})^2}标准差=N1∑(海拔数据−平均海拔)2其中:N
- 7-29 猜数字
安星不会码字
算法
一群人坐在一起,每人猜一个100以内的数,谁的数字最接近大家平均数的一半就赢。本题就要求你找出其中的赢家。输入格式:输入在第一行给出一个正整数N(≤104)。随后N行,每行给出一个玩家的名字(由不超过8个英文字母组成的字符串)和其猜的正整数(≤100)。输出格式:在一行中顺序输出:大家平均数的一半(只输出整数部分)、赢家的名字,其间以空格分隔。题目保证赢家是唯一的。输入样例:7Bob35Amy28
- 什么是爱情
草长鸢飞又一年
什么是爱情?有很久没体会过爱情的滋味儿了。今天问一问什么是爱情!都快忘了那种感觉。什么是爱情?一千个人会有一千种答案。答案的标准差不多是大同小异,不会谬以千里之外。爱,爱她,他,它……都是爱。情,亲情,友情,付出了感情……都是情。等爱与情两者结合形成名词之后,却成了专属特指的人。亲情友情等情都是博爱之情,只有爱情是特指的个体。一心为之的个体。爱情是狭义的。是两个人之间的事。是一个人为另一个人全心投
- Numpy学习笔记(二)
海棠未语
numpy学习笔记人工智能矩阵python
目录基本运算(一)矢量和矩阵运算1、加法2、减法3、乘法4、除法5、幂运算(二)统计运算1、求和2、求平均值3、求方差4、求标准差5、求最大值6、求最小值(三)逻辑运算1、逻辑非2、逻辑与3、逻辑或4、逻辑异或(四)比较运算1、等于2、不等于3、大于4、小于5、大于等于6、小于等于(五)指数和对数运算1、指数2、自然对数3、以10为底的对数4、以2为底的对数(六)线性代数运算1、矩阵乘法2、矩阵乘
- python金融数据分析与挖掘实战 黄恒秋_金融数据分析与挖掘——股票时间序列数据处理...
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黄恒秋
1、什么是时间序列分析时间序列分析(timeseriesanalysis)方法,强调的是通过对一个区域进行一定时间段内的连续观察计算,提取相关特征,并分析其变化过程。时间序列分析主要有确定性变化分析和随机性变化分析确定性变化分析:移动平均法,移动方差和标准差、移动相关系数随机性变化分析:AR、ARMA模型2、移动平均法2.1移动窗口主要用在时间序列的数组变换,不同作用的函数将它们统称为移动窗口函数
- Python相关系数导图
亚图跨际
交叉知识Python神经网络量化特征关联汽车性价比矩阵热图流行病和资产价格城镇化交通量非线性捕捉量化图像相似性神经模型
要点量化变量和特征关联绘图对比皮尔逊相关系数、斯皮尔曼氏秩和肯德尔秩汽车性价比相关性矩阵热图大流行病与资产波动城镇化模型预测交通量宝可梦类别特征非线性依赖性捕捉向量加权皮尔逊相关系数量化图像相似性Python皮尔逊-斯皮尔曼-肯德尔皮尔逊相关系数在统计学中,皮尔逊相关系数是一种用于测量两组数据之间线性相关性的相关系数。它是两个变量的协方差与其标准差乘积的比率;因此,它本质上是协方差的标准化测量,其
- 2018-10-11
蓝海_yyy
图片发自App身份证号码要设成文本型,#______18位,因为数字型的只认10个字符。图片发自App三个选项的情况要跟重复测血压的情况一样一个变量名对应一个输入框图片发自App图片发自App图片发自App上面这种年月设成数值型也可以只有数值型可以计算均值,标准差
- 标普500的计算方法是怎样的?指数有什么特点?
weixin_54503231
指数经验分享
标普500采用价格加权平均数计算方法,即以各成分股的市值作为权重,计算股价的综合指数。具体来说,标普500的计算公式为:标普500指数=∑(股票价格×股票流通股数)÷调整因子其中,“股票价格”是成分股最新的收盘价,“股票流通股数”是成分股在市场上实际交易的股票总量,“调整因子”则用于保证指数的连续性。标普500指数成分有什么特点?信息技术:标普500指数中有大量成分股分布在这一行业,总数达到84个
- 数据挖掘|数据预处理|基于Python的数据标准化方法
皖山文武
数据挖掘数据建模与分析python数据挖掘开发语言
基于Python的数据标准化方法1.z-score方法2.极差标准化方法3.最大绝对值标准化方法在数据分析之前,通常需要先将数据标准化(Standardization),利用标准化后的数据进行数据分析,以避免属性之间不同度量和取值范围差异造成数据对分析结果的影响。1.z-score方法Z-score方法是基于原始数据的均值和标准差来进行数据标准化的,处理后的数据均值为0,方差为1,符合标准正态分布
- 深度分析 | 2024年四川大学信息资源管理考研初试成绩数据分析
是希望
川大667信息管理导论川大972信息检索信息资源管理复试数据分析667972四川大学考研复试考研成绩
摘要本文深入分析了2024年四川大学信息资源管理考研复试成绩,提供了关于考生成绩分布、各科目成绩表现以及科目成绩与总分之间的相关性的详细见解。分析显示,复试考生的平均总分为380.63分,标准差为12分,反映出成绩分布相对集中且波动适中。特别地,专业课972与总分的相关性最高,达到了0.82,明显影响了考生的总分表现。此外,通过比较高分组和低分组的表现,我们发现专业课成绩是区分高低分考生的关键因素
- 【基于PSINS】误差计算函数
Evand J
PSINS笔记笔记
输入真值(参考值)、对比量、待比较值,输出误差的最大值、平均值、标准差的函数程序源码function[err]=EV_error_output(out_flag,avp_flag,avp,varargin)%draw_flag:以字符串的形式输入绘图的数据,eg:["EKF","UKF"]%avp:基准%avp_:用于对比的加速度、速度、位置%avp_flag:选择输出的是a、v、p中的哪一个,e
- 箱线图怎么判断异常值_异常值检测算法--箱线图四分位检测异常值
weixin_39866265
箱线图怎么判断异常值
算法首先,给大家讲下什么叫四分位数。顾名思义,就是把一堆数据排序会分成四份,找出其中的那三个点。中间那个叫中位数,下面那个叫下四分位数据,上面那个叫上四分位数。如下图:image.png中间的两个数是12和14,平均数13即为中位数。14以上的数字,最中间的数字是20即为上四分位数。12以下中间的数字是4即为下四分位数。当然,也是更严谨的计算方法。对样本数据或者全部数据线性回归,找出概率密度函数。
- 【leetcode每日一题】【滑动窗口长度固定】643.子数组最大平均数
凭栏听雨客
#LeetCode刻意练习数据结构与算法之美leetcode算法javascript
643.子数组最大平均数长度固定给你一个由n个元素组成的整数数组nums和一个整数k。请你找出平均数最大且长度为k的连续子数组,并输出该最大平均数。示例1:输入:nums=[1,12,-5,-6,50,3],k=4输出:12.75解释:最大平均数(12-5-6+50)/4=51/4=12.75思路:维护的本质上就是滑动窗口里的子数组。右指针向前为了寻找平均数最大,左指针向前为了符合要求:长度为k。
- camera常见名词缩写
窝窝蜗牛
CC,colorconversion,色彩转换CC,colorcorrection,色彩矫正CE,chromaenhancement,色度增强SNR,signal-to-noiseratio,信噪比SNR,skinnoisereduce,肤色降噪STD,standarddeviation,标准差OIS,opticalimagestabilization光学稳像PDAF,phasedetection
- 中科星图——影像卷积核函数Kernel之gaussian高斯核函数核算子、Laplacian4核算子和square核算子等的分析
此星光明
中科星图计算机视觉人工智能深度学习核函数高斯卷积云计算
简介高斯核函数是图像处理中常用的一种卷积核函数。它是一种线性滤波器,可以实现图像的平滑处理。在图像处理中,高斯核函数的卷积操作可以用于去噪、平滑和模糊等任务。高斯核函数的定义可以表示为一个二维高斯分布函数,表达式如下:G(x,y)=(1/(2*pi*sigma^2))*exp(-(x^2+y^2)/(2*sigma^2))其中,x和y表示图像中的像素位置,sigma表示高斯分布的标准差。高斯核函数
- Echarts绘制任意数据的正态分布图
tsunami_______
Vueecharts前端javascript
一、什么是正态分布正态分布,又称高斯分布或钟形曲线,是统计学中最为重要和常用的分布之一。正态分布是一种连续型的概率分布,其概率密度函数(ProbabilityDensityFunction,简称PDF)可以通过一个平均值(μ,mu)和标准差(σ,sigma)来完全描述。若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ2的正态分布,记为N(μ,σ2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置,其标准
- 【大厂AI课学习笔记】【2.2机器学习开发任务实例】(5)数据理解
giszz
学习笔记人工智能人工智能学习笔记
数据理解,就是理解数据。理解数据,就是观察数据,获得更多数据的特点。这里要对数据进行一些处理。查看样本数据的均值、最大值、最小值、数量、标准差等;查看更详细的数据分位数信息。通过观察加深数据理解,为建模做准备。延伸学习:数据理解:深入探索与分析在人工智能和机器学习的项目中,数据理解是至关重要的一步。它涉及到对数据集的深入探索和分析,以揭示数据的内在特性、模式、异常值以及潜在的问题。通过数据理解,我
- Python编程读取csv文件数据分别计算RMSE、SD、R
是筱倩阿
pythonpythonnumpy
使用Pandas和NumPy库,从CSV文件中读取数据,并对列名进行了更新。使用循环计算了三组数据的RMSE、标准差和相关系数,并将结果打印输出。其中,RMSE(RootMeanSquaredError)是衡量预测值和真实值之间误差的一种方法;SD(StandardDeviation)是预测值和真实值之间误差的标准差;R(CorrelationCoefficient)是衡量预测值和真实值之间线性关
- AcWing 1235. 付账问题(贪心)
techpupil
贪心算法
[题目概述]几个人一起出去吃饭是常有的事。但在结帐的时候,常常会出现一些争执。现在有n个人出去吃饭,他们总共消费了S元。其中第i个人带了aia_iai元。幸运的是,所有人带的钱的总数是足够付账的,但现在问题来了:每个人分别要出多少钱呢?为了公平起见,我们希望在总付钱量恰好为S的前提下,最后每个人付的钱的标准差最小。这里我们约定,每个人支付的钱数可以是任意非负实数,即可以不是1分钱的整数倍。你需要输
- 蓝桥杯第十四届电子类单片机组程序设计
旺仔nai糖
蓝桥杯蓝桥杯单片机职场和发展
目录前言蓝桥杯大赛历届真题(点击查看)一、第十四届比赛题目1.比赛原题2.题目解读1)任务要求2)注意事项二、任务实现1.NE555读取时机的问题1)缩短计数时间2)实时读取2.温度传感器读取时机的问题3.由亮变暗的检查4.按键长按/短按5.平均数和最大值的处理6.对于小数的处理三、代码实现main.conewire.conewire.hiic.ciic.hds1302.c前言之前也不止一次提到,
- R语言实战第5章:高级数据管理
亚航
本章内容数字和统计函数字符处理函数循环和条件执行自编函数数据整合与重塑5.1一个数据处理难题题目详见R语言实战第一版第86页(需要的同学,公众号私信:R语言实战。小编会发连接)5.2数值和字符处理函数数值函数(数学、统计、概率)字符处理函数5.2.1数学函数略5.2.2统计函数函数描述mean(x)平均数median(x)中位数sd(x)标准差var(x)方差mad(x)绝对中位差quantile
- Z分数标准化
草明
数据结构与算法机器学习人工智能
Z分数标准化是一种常用的数据标准化方法,用于将不同数据集的值转换为具有相同比例和零均值、标准差为1的标准正态分布。这种标准化方法对于机器学习和统计分析中的特征缩放和数据预处理非常有用。标准化的步骤如下:计算均值和标准差:对于给定的数据集,首先计算其均值(μ)和标准差(σ)。计算Z分数:对于数据集中的每个数据点Xi,使用下面的公式计算其Z分数:这样做可以将原始数据转换为以数据集均值为中心,标准差为单
- ASM系列五 利用TreeApi 解析生成Class
lijingyao8206
ASM字节码动态生成ClassNodeTreeAPI
前面CoreApi的介绍部分基本涵盖了ASMCore包下面的主要API及功能,其中还有一部分关于MetaData的解析和生成就不再赘述。这篇开始介绍ASM另一部分主要的Api。TreeApi。这一部分源码是关联的asm-tree-5.0.4的版本。
在介绍前,先要知道一点, Tree工程的接口基本可以完
- 链表树——复合数据结构应用实例
bardo
数据结构树型结构表结构设计链表菜单排序
我们清楚:数据库设计中,表结构设计的好坏,直接影响程序的复杂度。所以,本文就无限级分类(目录)树与链表的复合在表设计中的应用进行探讨。当然,什么是树,什么是链表,这里不作介绍。有兴趣可以去看相关的教材。
需求简介:
经常遇到这样的需求,我们希望能将保存在数据库中的树结构能够按确定的顺序读出来。比如,多级菜单、组织结构、商品分类。更具体的,我们希望某个二级菜单在这一级别中就是第一个。虽然它是最后
- 为啥要用位运算代替取模呢
chenchao051
位运算哈希汇编
在hash中查找key的时候,经常会发现用&取代%,先看两段代码吧,
JDK6中的HashMap中的indexFor方法:
/**
* Returns index for hash code h.
*/
static int indexFor(int h, int length) {
- 最近的情况
麦田的设计者
生活感悟计划软考想
今天是2015年4月27号
整理一下最近的思绪以及要完成的任务
1、最近在驾校科目二练车,每周四天,练三周。其实做什么都要用心,追求合理的途径解决。为
- PHP去掉字符串中最后一个字符的方法
IT独行者
PHP字符串
今天在PHP项目开发中遇到一个需求,去掉字符串中的最后一个字符 原字符串1,2,3,4,5,6, 去掉最后一个字符",",最终结果为1,2,3,4,5,6 代码如下:
$str = "1,2,3,4,5,6,";
$newstr = substr($str,0,strlen($str)-1);
echo $newstr;
- hadoop在linux上单机安装过程
_wy_
linuxhadoop
1、安装JDK
jdk版本最好是1.6以上,可以使用执行命令java -version查看当前JAVA版本号,如果报命令不存在或版本比较低,则需要安装一个高版本的JDK,并在/etc/profile的文件末尾,根据本机JDK实际的安装位置加上以下几行:
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25  
- JAVA进阶----分布式事务的一种简单处理方法
无量
多系统交互分布式事务
每个方法都是原子操作:
提供第三方服务的系统,要同时提供执行方法和对应的回滚方法
A系统调用B,C,D系统完成分布式事务
=========执行开始========
A.aa();
try {
B.bb();
} catch(Exception e) {
A.rollbackAa();
}
try {
C.cc();
} catch(Excep
- 安墨移动广 告:移动DSP厚积薄发 引领未来广 告业发展命脉
矮蛋蛋
hadoop互联网
“谁掌握了强大的DSP技术,谁将引领未来的广 告行业发展命脉。”2014年,移动广 告行业的热点非移动DSP莫属。各个圈子都在纷纷谈论,认为移动DSP是行业突破点,一时间许多移动广 告联盟风起云涌,竞相推出专属移动DSP产品。
到底什么是移动DSP呢?
DSP(Demand-SidePlatform),就是需求方平台,为解决广 告主投放的各种需求,真正实现人群定位的精准广
- myelipse设置
alafqq
IP
在一个项目的完整的生命周期中,其维护费用,往往是其开发费用的数倍。因此项目的可维护性、可复用性是衡量一个项目好坏的关键。而注释则是可维护性中必不可少的一环。
注释模板导入步骤
安装方法:
打开eclipse/myeclipse
选择 window-->Preferences-->JAVA-->Code-->Code
- java数组
百合不是茶
java数组
java数组的 声明 创建 初始化; java支持C语言
数组中的每个数都有唯一的一个下标
一维数组的定义 声明: int[] a = new int[3];声明数组中有三个数int[3]
int[] a 中有三个数,下标从0开始,可以同过for来遍历数组中的数
- javascript读取表单数据
bijian1013
JavaScript
利用javascript读取表单数据,可以利用以下三种方法获取:
1、通过表单ID属性:var a = document.getElementByIdx_x_x("id");
2、通过表单名称属性:var b = document.getElementsByName("name");
3、直接通过表单名字获取:var c = form.content.
- 探索JUnit4扩展:使用Theory
bijian1013
javaJUnitTheory
理论机制(Theory)
一.为什么要引用理论机制(Theory)
当今软件开发中,测试驱动开发(TDD — Test-driven development)越发流行。为什么 TDD 会如此流行呢?因为它确实拥有很多优点,它允许开发人员通过简单的例子来指定和表明他们代码的行为意图。
TDD 的优点:
&nb
- [Spring Data Mongo一]Spring Mongo Template操作MongoDB
bit1129
template
什么是Spring Data Mongo
Spring Data MongoDB项目对访问MongoDB的Java客户端API进行了封装,这种封装类似于Spring封装Hibernate和JDBC而提供的HibernateTemplate和JDBCTemplate,主要能力包括
1. 封装客户端跟MongoDB的链接管理
2. 文档-对象映射,通过注解:@Document(collectio
- 【Kafka八】Zookeeper上关于Kafka的配置信息
bit1129
zookeeper
问题:
1. Kafka的哪些信息记录在Zookeeper中 2. Consumer Group消费的每个Partition的Offset信息存放在什么位置
3. Topic的每个Partition存放在哪个Broker上的信息存放在哪里
4. Producer跟Zookeeper究竟有没有关系?没有关系!!!
//consumers、config、brokers、cont
- java OOM内存异常的四种类型及异常与解决方案
ronin47
java OOM 内存异常
OOM异常的四种类型:
一: StackOverflowError :通常因为递归函数引起(死递归,递归太深)。-Xss 128k 一般够用。
二: out Of memory: PermGen Space:通常是动态类大多,比如web 服务器自动更新部署时引起。-Xmx
- java-实现链表反转-递归和非递归实现
bylijinnan
java
20120422更新:
对链表中部分节点进行反转操作,这些节点相隔k个:
0->1->2->3->4->5->6->7->8->9
k=2
8->1->6->3->4->5->2->7->0->9
注意1 3 5 7 9 位置是不变的。
解法:
将链表拆成两部分:
a.0-&
- Netty源码学习-DelimiterBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
看DelimiterBasedFrameDecoder的API,有举例:
接收到的ChannelBuffer如下:
+--------------+
| ABC\nDEF\r\n |
+--------------+
经过DelimiterBasedFrameDecoder(Delimiters.lineDelimiter())之后,得到:
+-----+----
- linux的一些命令 -查看cc攻击-网口ip统计等
hotsunshine
linux
Linux判断CC攻击命令详解
2011年12月23日 ⁄ 安全 ⁄ 暂无评论
查看所有80端口的连接数
netstat -nat|grep -i '80'|wc -l
对连接的IP按连接数量进行排序
netstat -ntu | awk '{print $5}' | cut -d: -f1 | sort | uniq -c | sort -n
查看TCP连接状态
n
- Spring获取SessionFactory
ctrain
sessionFactory
String sql = "select sysdate from dual";
WebApplicationContext wac = ContextLoader.getCurrentWebApplicationContext();
String[] names = wac.getBeanDefinitionNames();
for(int i=0; i&
- Hive几种导出数据方式
daizj
hive数据导出
Hive几种导出数据方式
1.拷贝文件
如果数据文件恰好是用户需要的格式,那么只需要拷贝文件或文件夹就可以。
hadoop fs –cp source_path target_path
2.导出到本地文件系统
--不能使用insert into local directory来导出数据,会报错
--只能使用
- 编程之美
dcj3sjt126com
编程PHP重构
我个人的 PHP 编程经验中,递归调用常常与静态变量使用。静态变量的含义可以参考 PHP 手册。希望下面的代码,会更有利于对递归以及静态变量的理解
header("Content-type: text/plain");
function static_function () {
static $i = 0;
if ($i++ < 1
- Android保存用户名和密码
dcj3sjt126com
android
转自:http://www.2cto.com/kf/201401/272336.html
我们不管在开发一个项目或者使用别人的项目,都有用户登录功能,为了让用户的体验效果更好,我们通常会做一个功能,叫做保存用户,这样做的目地就是为了让用户下一次再使用该程序不会重新输入用户名和密码,这里我使用3种方式来存储用户名和密码
1、通过普通 的txt文本存储
2、通过properties属性文件进行存
- Oracle 复习笔记之同义词
eksliang
Oracle 同义词Oracle synonym
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098861
1.什么是同义词
同义词是现有模式对象的一个别名。
概念性的东西,什么是模式呢?创建一个用户,就相应的创建了 一个模式。模式是指数据库对象,是对用户所创建的数据对象的总称。模式对象包括表、视图、索引、同义词、序列、过
- Ajax案例
gongmeitao
Ajaxjsp
数据库采用Sql Server2005
项目名称为:Ajax_Demo
1.com.demo.conn包
package com.demo.conn;
import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.SQLException;
//获取数据库连接的类public class DBConnec
- ASP.NET中Request.RawUrl、Request.Url的区别
hvt
.netWebC#asp.nethovertree
如果访问的地址是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree%3C&n=myslider#zonemenu那么Request.Url.ToString() 的值是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree<&
- SVG 教程 (七)SVG 实例,SVG 参考手册
天梯梦
svg
SVG 实例 在线实例
下面的例子是把SVG代码直接嵌入到HTML代码中。
谷歌Chrome,火狐,Internet Explorer9,和Safari都支持。
注意:下面的例子将不会在Opera运行,即使Opera支持SVG - 它也不支持SVG在HTML代码中直接使用。 SVG 实例
SVG基本形状
一个圆
矩形
不透明矩形
一个矩形不透明2
一个带圆角矩
- 事务管理
luyulong
javaspring编程事务
事物管理
spring事物的好处
为不同的事物API提供了一致的编程模型
支持声明式事务管理
提供比大多数事务API更简单更易于使用的编程式事务管理API
整合spring的各种数据访问抽象
TransactionDefinition
定义了事务策略
int getIsolationLevel()得到当前事务的隔离级别
READ_COMMITTED
- 基础数据结构和算法十一:Red-black binary search tree
sunwinner
AlgorithmRed-black
The insertion algorithm for 2-3 trees just described is not difficult to understand; now, we will see that it is also not difficult to implement. We will consider a simple representation known
- centos同步时间
stunizhengjia
linux集群同步时间
做了集群,时间的同步就显得非常必要了。 以下是查到的如何做时间同步。 在CentOS 5不再区分客户端和服务器,只要配置了NTP,它就会提供NTP服务。 1)确认已经ntp程序包: # yum install ntp 2)配置时间源(默认就行,不需要修改) # vi /etc/ntp.conf server pool.ntp.o
- ITeye 9月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
ITeye
ITeye携手博文视点举办的9月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 9月试读活动回顾:http://webmaster.iteye.com/blog/2118112本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《NFC:Arduino、Andro