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MarcoPage
Python考级真题解析python数据库开发语言
第1题【单选题】表达式len(“学史明理增信,读史终生受益”)>len("readinghistorywillbenefityou")的结果是?()A:0B:TrueC:FalseD:1正确答案:C试题解析:第2题【单选题】在turtle画图中,常常使用turtle.color(color1,color2)指令进行画笔颜色和填充颜色的设置,下列关于该指令使用正确的是?()A:turtle.colo
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反方向的钟儿
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摘要无人驾驶汽车能够自动规划行驶路径,感知周围的环境,自主进行决策,并控制车辆的执行系统沿期望路径行驶,最终到达目的地。单体智能的无人驾驶系统,根据功能可划分为不同的子模块,包括:高精度地图、定位模块、感知模块、预测模块、全局路径规划模块、运动规划模块、运动控制模块以及人机交互模块等。本文研究的主要内容是无人驾驶汽车全局路径规划模块。路径规划无人驾驶汽车路径规划是指在一定的环境模型基础上,给定无人
- 如何直观理解交叉熵及其优势?
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以下对数符号有误,见原文链接:https://blog.csdn.net/cherrylvlei/article/details/53038603导语在统计学中,损失函数是一种衡量系统错误程度的函数。而在有监督学习模型里,损失函数则是衡量模型对样本预测值与样本真实标签之间差异程度的方法。最近用到了交叉熵,觉得有必要弄明白交叉熵到底是什么原理及优势,因此查了查资料,并结合个人理解在这里做一下讲解,如
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在量子计算与AI大模型技术高速发展的今天,传统数字证书体系正面临**“算法脆弱性加剧”与“身份管理粗放化”的双重威胁。据NIST预测,2025年后量子计算机可在4小时内破解RSA-2048算法,而全球83%的CA系统仍依赖传统加密技术。上海安当推出的KSP(KeySafePlatform)密钥管理系统**,以**“抗量子算法矩阵、量子密钥全生命周期管理、零改造国密合规”**为核心,为企业构建覆盖用
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目录3D姿态估计、3维重建指标:数据集EHF数据集SMPL-X3D姿态估计、3维重建指标:MVE、PMVE和p-MPJPE都是用于评估3D姿态估计、三维重建等任务中预测结果与真实数据之间误差的指标。MVE(MeanVertexError):是指模型重建过程中每个顶点的预测位置与真实位置之间的平均误差。通常用于评估三维重建的精度。PMVE(Pre-matchedVertexError):这个指标是在
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由于存储介质的特性,磁盘本身存取就比主存慢很多,再加上机械运动耗费,磁盘的存取速度往往是主存的几百分分之一,因此为了提高效率,要尽量减少磁盘I/O。提出预读的概念磁盘往往不是严格按需读取,而是每次都会预读,即使只需要一个字节,磁盘也会从这个位置开始,顺序向后(线性预读,相对的还有随机预读随机预读:即基于缓冲池中已有的页面预测何时可能很快需要页面的技术,而不管这些页面的读取顺序如何)读取一定长度的数
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2025年实时协作编辑中AI赋能的冲突检测与解决协同框架在2025年的实时协作编程场景中,冲突检测与AI辅助功能的协同工作已形成多层智能体系。该体系通过"预测-检测-解决-优化"的闭环机制,将传统算法与AI能力深度融合,实现了从语法层到语义层的全方位冲突管理。一、智能冲突预测与预处理1.基于意图理解的主动防御机制通过多模态行为捕捉(如代码输入速率、光标轨迹、IDE操作序列),结合开发者画像(历史编
- 机器学习时间序列回归预测数据预处理中特征工程、数据标准化和数据集划分说明
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1.特征工程2.数据标准化3.数据集划分一、特征工程 特征工程是将原始时间数据转化为有意义的特征的过程。从原始数据中筛选出对预测目标有影响的特征。在时间序列数据中,这可能包括历史值、时间戳、周期性特征、外部因素等。通过选择相关特征,可以减少冗余和无关特征对模型训练的干扰。1.时间特征提取(1)时间成分:提取年、月、日、星期、小时、分钟、第几天等。(2)季节性和周期性特征:如季度、是否为周末、节假
- 2-1 MATLAB鮣鱼优化算法ROA优化LSTM超参数回归预测
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本博客来源于CSDN机器鱼,未同意任何人转载。更多内容,欢迎点击本专栏目录,查看更多内容。目录0.ROA原理1.LSTM程序2.ROA优化LSTM3.主程序4.结语0.ROA原理具体原理看原文,但是今天咱不用知道具体原理,只需要找到源码,然后改成优化LSTM的即可。下面是我从网上找到的源码。ROA是主要的代码,Cost是适应度函数,这个代码的是找Cost的最小值。function[Fbest,Rb
- 白话 涨点大法——渐进精炼数据方法
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渐进精炼数据方法(ProgressiveDataRefinement)定义渐进精炼数据是一种在训练过程中动态筛选“可信样本”的方法。它的核心思想是:“只用当前模型能正确预测的样本,继续训练模型。”使用场景这种方法特别适合以下场景:•数据集标签存在噪声(比如人脸表情标签可能有误)•初始模型泛化能力较差•想让模型逐步聚焦在高质量样本上理解你可以理解为老师想要写一本完美教材(模型泛化能力强),当他每讲完
- DeepSeek接入MES系统AI赋能智能化生产
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DeepSeek的融入将为制造业带来何种影响?据了解,业内普遍持积极态度,认为DeepSeek不仅带来生产全生命周期的优化,也实现了成本的降低。“这一技术突破实现数据的全流程自主掌控,让生产设备成为‘会思考’的工作伙伴。”业内人士说,高性能算力将为企业决策提供实时、精准的智能支持,实现高效处理复杂任务,辅助提升运营效率,也将打造出设备预测性维护、个性化定制、智能排产、供应链协同等更多应用场景,助力
- 大模型在支气管扩张预测及治疗方案制定中的应用研究
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- 基于大模型的自发性气胸全方位预测与诊疗方案研究
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目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的与创新点二、大模型预测自发性气胸的原理及技术基础2.1大模型介绍2.2模型构建与训练数据2.3模型训练与优化三、术前风险预测与准备3.1术前风险预测指标3.2基于预测的术前准备3.3手术方案与麻醉方案制定四、术中风险预测与应对4.1术中风险预测指标4.2实时监测与风险应对策略五、术后恢复预测与护理5.1术后恢复预测指标5.2基于预测的术后护理方案5.3
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智慧居家医养平台的深层“智慧”解析——基于龙慧网络团队实践案例一、技术架构的智慧融合多模态数据融合引擎物联网感知层:整合健康手表、智能床垫、AI呼叫等20类设备,实时采集生命体征与环境数据(如呼吸/心率/跌倒预警),误报率优化至0.3%。医疗数据中台:打通卫健、民政、医保等跨部门数据,构建动态健康档案库,实现慢病风险预测准确率。SOA服务化架构创新采用面向服务架构(SOA)与J2EE技术体系,支持
- EagleTrader交易员采访|张金:利润是严格风控下的自然产物
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在交易里,每个交易者都是独行的剑客,手中的策略是剑,纪律是鞘,而市场的波动则是永远不可预测的对手。张金,一位在市场中摸爬滚打六年的交易员,用自己的经历诠释着:真正的交易智慧,不在于预测行情的精准,而在于与不确定性共舞时的清醒与坚守。在EagleTrader采访中,他又会带来哪些故事?初入市场2019年,张金交易员初入外汇市场,旋即在2020年因平台问题转战期货,直至与EagleTrader相遇,他
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交通流量预测是智能交通管理的一个关键任务。随着城市化进程的不断推进,交通管理变得愈加复杂,交通流量的预测不仅有助于缓解交通拥堵问题,还可以提高道路资源的利用率。通过分析城市交通流量数据,我们可以预测未来一段时间的流量变化,从而为交通管理部门提供决策支持,避免交通事故并提高道路通行效率。本文将介绍如何使用Python爬虫技术抓取城市交通流量数据,并结合时间序列分析与机器学习技术对未来的交通流量进行预
- Python 爬虫教程:抓取交通流量和道路信息
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前言随着城市化进程的不断推进,交通流量和道路状况的实时数据变得越来越重要。尤其是在交通管理、公共安全、物流运输、智能交通系统等领域,准确且实时的交通信息能为决策者提供关键支持。为了有效获取交通流量、路况等数据,爬虫技术应运而生。通过爬虫,我们可以自动化抓取交通相关网站的数据,进行交通流量分析、拥堵预测等任务。在本文中,我们将重点介绍如何使用Python爬虫技术抓取交通流量和道路信息。我们将会使用现
- 基于Pytorch+LSTM实现一元单步时间序列预测(保姆级教程)
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目录模型搭建模型基础要点单元测试数据准备数据来源数据读取数据加载单元测试模型训练模型参数规范化训练步骤模型测试主程序训练结果相关技巧模型搭建模型基础图1RNN网络结构classLSTM(nn.Module):def__init__(self,input_size,hidden_size,num_layers,output_size,batch_size):super().__init__()sel
- 使用Python爬虫抓取商品库存信息
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一、引言在电子商务网站上,商品库存信息是非常重要的数据。对于商家而言,实时监控商品库存可以帮助管理供应链,及时补货;对于消费者来说,查看商品是否有库存是购物决策的重要因素。因此,抓取商品库存信息对于电商分析、竞争分析、产品需求预测等都有着重要作用。本文将介绍如何使用Python爬虫抓取商品库存信息,涵盖爬虫技术的应用,动态网页的抓取,反爬虫机制的应对,数据清洗与存储等内容。我们将使用request
- 2023美业老板都在算的账:省8万还是赚20万?
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走进任何一家美容院,前台电脑前堆满的会员登记表、员工排班表、耗材库存单都在诉说同一件事——这个行业正经历着冰火两重天。据权威机构预测,中国美业市场规模将在2025年突破8000亿,但现实是:40%门店因管理混乱月亏损超3万,28%的客户因体验断层选择流失。在这场数字化浪潮中,美业人正在经历三重阵痛:第一痛:人力成本黑洞。传统手工排班导致美甲师、美容师每月平均浪费68小时有效服务时间,相当于白付1.
- 基于python数据分析(分析篇七:预测/误差)
fanyutou
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一、预测,回归算法:为了完成某个计算而执行的任何过程。1.散点图的使用只要是涉及到两种变量都应该使用(根本在于看出散点图两种变量中的之间的关系)散点图:用于展现数据快捷经典的方式,现实的是数据的分布情况,与直方图不同的是,散点图显示的两种变量,散点图现实出现观察结果的成对关系,一个好的散点图可以是原因说明的一个重要组成部分。2.直线的使用贯穿数据的直线有可能是有效的预测办法直线的来源:考虑我们尝试
- 大模型在支气管肺炎预测及治疗方案制定中的应用研究
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目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的与内容1.3研究方法与创新点二、大模型技术及支气管肺炎概述2.1大模型技术原理与应用现状2.2支气管肺炎的病因、病理与临床表现2.3目前支气管肺炎的诊断与治疗方法三、大模型在支气管肺炎术前预测与方案制定3.1术前风险因素分析与数据收集3.2大模型构建与术前风险预测3.3根据预测结果制定手术方案3.4麻醉方案的制定与优化四、大模型在支气管肺炎术中监测与决
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机器学习有很多种算法,通常可以根据任务类型(监督学习、无监督学习、强化学习)以及算法的特性进行分类。以下是一些常见的机器学习算法:1.监督学习算法(SupervisedLearning)监督学习是指模型在已标注的数据集上进行训练,目标是学习输入与输出之间的映射关系。常见算法:线性回归(LinearRegression):用于回归任务,预测连续值。逻辑回归(LogisticRegression):用
- 国际机构Gartner发布2025年网络安全趋势
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转自:中国新闻网中新网北京3月14日电国际机构高德纳(Gartner)14日发布的消息称,网络安全和风险管理在2025年“面临挑战与机遇并存的局面”,“实现转型和提高弹性”对确保企业在快速变化的数字世界中,实现安全且可持续的创新至关重要。据高德纳预测,2025年网络安全趋势之一是网络安全规划将由生成式人工智能推动。传统的网络安全工作和资源大多集中于保护数据库等结构化数据上,但生成式人工智能的兴起正
- SQL123 SQL类别高难度试卷得分的截断平均值
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牛客的运营同学想要查看大家在SQL类别中高难度试卷的得分情况。请你帮她从exam_record数据表中计算所有用户完成SQL类别高难度试卷得分的截断平均值(去掉一个最大值和一个最小值后的平均值)。示例数据:examination_info(exam_id试卷ID,tag试卷类别,difficulty试卷难度,duration考试时长,release_time发布时间)selecttag,diffi
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- 科学与《易经》碰撞(35):五运六气说的流行病预测验证
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核心发现通过将中医“五运六气”理论量化建模,结合现代流行病学数据,构建时空运气预测模型(WYLYModel),成功预测了2019-2023年全球主要传染病的时空分布规律,对COVID-19大流行的暴发时间、传播路径预测准确率达78.4%,显著优于传统SEIR模型(52.1%)。理论框架五运六气数字化五运量化:math\text{木运指数}=\frac{\text{春季风速}}{\text{年平均风
- apache ftpserver-CentOS config
gengzg
apache
<server xmlns="http://mina.apache.org/ftpserver/spring/v1"
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- 优化MySQL数据库性能的八种方法
AILIKES
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1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的 性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很
- JeeSite 企业信息化快速开发平台
Kai_Ge
JeeSite
JeeSite 企业信息化快速开发平台
平台简介
JeeSite是基于多个优秀的开源项目,高度整合封装而成的高效,高性能,强安全性的开源Java EE快速开发平台。
JeeSite本身是以Spring Framework为核心容器,Spring MVC为模型视图控制器,MyBatis为数据访问层, Apache Shiro为权限授权层,Ehcahe对常用数据进行缓存,Activit为工作流
- 通过Spring Mail Api发送邮件
120153216
邮件main
原文地址:http://www.open-open.com/lib/view/open1346857871615.html
使用Java Mail API来发送邮件也很容易实现,但是最近公司一个同事封装的邮件API实在让我无法接受,于是便打算改用Spring Mail API来发送邮件,顺便记录下这篇文章。 【Spring Mail API】
Spring Mail API都在org.spri
- Pysvn 程序员使用指南
2002wmj
SVN
源文件:http://ju.outofmemory.cn/entry/35762
这是一篇关于pysvn模块的指南.
完整和详细的API请参考 http://pysvn.tigris.org/docs/pysvn_prog_ref.html.
pysvn是操作Subversion版本控制的Python接口模块. 这个API接口可以管理一个工作副本, 查询档案库, 和同步两个.
该
- 在SQLSERVER中查找被阻塞和正在被阻塞的SQL
357029540
SQL Server
SELECT R.session_id AS BlockedSessionID ,
S.session_id AS BlockingSessionID ,
Q1.text AS Block
- Intent 常用的用法备忘
7454103
.netandroidGoogleBlogF#
Intent
应该算是Android中特有的东西。你可以在Intent中指定程序 要执行的动作(比如:view,edit,dial),以及程序执行到该动作时所需要的资料 。都指定好后,只要调用startActivity(),Android系统 会自动寻找最符合你指定要求的应用 程序,并执行该程序。
下面列出几种Intent 的用法
显示网页:
- Spring定时器时间配置
adminjun
spring时间配置定时器
红圈中的值由6个数字组成,中间用空格分隔。第一个数字表示定时任务执行时间的秒,第二个数字表示分钟,第三个数字表示小时,后面三个数字表示日,月,年,< xmlnamespace prefix ="o" ns ="urn:schemas-microsoft-com:office:office" />
测试的时候,由于是每天定时执行,所以后面三个数
- POJ 2421 Constructing Roads 最小生成树
aijuans
最小生成树
来源:http://poj.org/problem?id=2421
题意:还是给你n个点,然后求最小生成树。特殊之处在于有一些点之间已经连上了边。
思路:对于已经有边的点,特殊标记一下,加边的时候把这些边的权值赋值为0即可。这样就可以既保证这些边一定存在,又保证了所求的结果正确。
代码:
#include <iostream>
#include <cstdio>
- 重构笔记——提取方法(Extract Method)
ayaoxinchao
java重构提炼函数局部变量提取方法
提取方法(Extract Method)是最常用的重构手法之一。当看到一个方法过长或者方法很难让人理解其意图的时候,这时候就可以用提取方法这种重构手法。
下面是我学习这个重构手法的笔记:
提取方法看起来好像仅仅是将被提取方法中的一段代码,放到目标方法中。其实,当方法足够复杂的时候,提取方法也会变得复杂。当然,如果提取方法这种重构手法无法进行时,就可能需要选择其他
- 为UILabel添加点击事件
bewithme
UILabel
默认情况下UILabel是不支持点击事件的,网上查了查居然没有一个是完整的答案,现在我提供一个完整的代码。
UILabel *l = [[UILabel alloc] initWithFrame:CGRectMake(60, 0, listV.frame.size.width - 60, listV.frame.size.height)]
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(PHP-REDIS实例)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.redis.php
<?php
//实例化
$redis = new Redis();
//连接服务器
$redis->connect("localhost");
//授权
$redis->auth("lamplijie");
//相关操
- SecureCRT使用备注
bingyingao
secureCRT每页行数
SecureCRT日志和卷屏行数设置
一、使用securecrt时,设置自动日志记录功能。
1、在C:\Program Files\SecureCRT\下新建一个文件夹(也就是你的CRT可执行文件的路径),命名为Logs;
2、点击Options -> Global Options -> Default Session -> Edite Default Sett
- 【Scala九】Scala核心三:泛型
bit1129
scala
泛型类
package spark.examples.scala.generics
class GenericClass[K, V](val k: K, val v: V) {
def print() {
println(k + "," + v)
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def main(args: Arr
- 素数与音乐
bookjovi
素数数学haskell
由于一直在看haskell,不可避免的接触到了很多数学知识,其中数论最多,如素数,斐波那契数列等,很多在学生时代无法理解的数学现在似乎也能领悟到那么一点。
闲暇之余,从图书馆找了<<The music of primes>>和<<世界数学通史>>读了几遍。其中素数的音乐这本书与软件界熟知的&l
- Java-Collections Framework学习与总结-IdentityHashMap
BrokenDreams
Collections
这篇总结一下java.util.IdentityHashMap。从类名上可以猜到,这个类本质应该还是一个散列表,只是前面有Identity修饰,是一种特殊的HashMap。
简单的说,IdentityHashMap和HashM
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-享元模式-Flyweight
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java
- PS人像润饰&调色教程集锦
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PS
1、仿制图章沿轮廓润饰——柔化图像,凸显轮廓
http://www.howzhi.com/course/retouching/
新建一个透明图层,使用仿制图章不断Alt+鼠标左键选点,设置透明度为21%,大小为修饰区域的1/3左右(比如胳膊宽度的1/3),再沿纹理方向(比如胳膊方向)进行修饰。
所有修饰完成后,对该润饰图层添加噪声,噪声大小应该和
- 更新多个字段的UPDATE语句
crabdave
update
更新多个字段的UPDATE语句
update tableA a
set (a.v1, a.v2, a.v3, a.v4) = --使用括号确定更新的字段范围
- hive实例讲解实现in和not in子句
daizj
hivenot inin
本文转自:http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2842855.html
当前hive不支持 in或not in 中包含查询子句的语法,所以只能通过left join实现。
假设有一个登陆表login(当天登陆记录,只有一个uid),和一个用户注册表regusers(当天注册用户,字段只有一个uid),这两个表都包含
- 一道24点的10+种非人类解法(2,3,10,10)
dsjt
算法
这是人类算24点的方法?!!!
事件缘由:今天晚上突然看到一条24点状态,当时惊为天人,这NM叫人啊?以下是那条状态
朱明西 : 24点,算2 3 10 10,我LX炮狗等面对四张牌痛不欲生,结果跑跑同学扫了一眼说,算出来了,2的10次方减10的3次方。。我草这是人类的算24点啊。。
然后么。。。我就在深夜很得瑟的问室友求室友算
刚出完题,文哥的暴走之旅开始了
5秒后
- 关于YII的菜单插件 CMenu和面包末breadcrumbs路径管理插件的一些使用问题
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在使用 YIi的路径管理工具时,发现了一个问题。 <?php
- 对象与关系之间的矛盾:“阻抗失配”效应[转]
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对象
概述
“阻抗失配”这一词组通常用来描述面向对象应用向传统的关系数据库(RDBMS)存放数据时所遇到的数据表述不一致问题。C++程序员已经被这个问题困扰了好多年,而现在的Java程序员和其它面向对象开发人员也对这个问题深感头痛。
“阻抗失配”产生的原因是因为对象模型与关系模型之间缺乏固有的亲合力。“阻抗失配”所带来的问题包括:类的层次关系必须绑定为关系模式(将对象
- 学习编程那点事
gcq511120594
编程互联网
一年前的夏天,我还在纠结要不要改行,要不要去学php?能学到真本事吗?改行能成功吗?太多的问题,我终于不顾一切,下定决心,辞去了工作,来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效,很顺利的就到了学校,赶巧了,正好学校搬到了新校区。先安顿了下来,过了个轻松的周末,第一次到帝都,逛逛吧!
接下来的周一,是我噩梦的开始,学习内容对我这个零基础的人来说,除了勉强完成老师布置的作业外,我已经没有时间和精力去
- Reverse Linked List II
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Reverse a linked list from position m to n. Do it in-place and in one-pass.
For example:Given 1->2->3->4->5->NULL, m = 2 and n = 4,
return
- Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC Test HtmlUnit简介
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- Hadoop集群工具distcp
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1. 环境描述
两个集群:rock 和 stone
rock无kerberos权限认证,stone有要求认证。
1. 从rock复制到stone,采用hdfs
Hadoop distcp -i hdfs://rock-nn:8020/user/cxz/input hdfs://stone-nn:8020/user/cxz/运行在rock端,即源端问题:报版本
- 一个备份MySQL数据库的简单Shell脚本
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主脚本(用于备份mysql数据库): 该Shell脚本可以自动备份
数据库。只要复制粘贴本脚本到文本编辑器中,输入数据库用户名、密码以及数据库名即可。我备份数据库使用的是mysqlump 命令。后面会对每行脚本命令进行说明。
1. 分别建立目录“backup”和“oldbackup” #mkdir /backup #mkdir /oldbackup
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(中)——设计与编码篇
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Freebbble:来自于Dribbble的免费的高质量作品。
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Graphic Burger:每个像素点都做得很细的绝佳的设计资源。
Pixel Buddha:免费和优质资源的专业社区。
Premium Pixels:为那些有创意的人提供免费的素材。
- thrift总结 - 跨语言服务开发
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IBM-Apache Thrift - 可伸缩的跨语言服务开发框架
Thrift入门及Java实例演示
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POM:
<dependency>
<groupId>org.apache.thrift</groupId>