- 机器学习实战笔记5——线性判别分析
绍少阿
机器学习笔记可视化机器学习python人工智能
任务安排1、机器学习导论8、核方法2、KNN及其实现9、稀疏表示3、K-means聚类10、高斯混合模型4、主成分分析11、嵌入学习5、线性判别分析12、强化学习6、贝叶斯方法13、PageRank7、逻辑回归14、深度学习线性判别分析（LDA）Ⅰ核心思想对于同样一件事，站在不同的角度，我们往往会有不同的看法，而降维思想，亦是如此。同上节课一样，我们还是学习降维的算法，只是提供了一种新的角度，由上
- 2-79 基于matlab的卷积稀疏的形态成分分析的医学图像融合
顶呱呱程序
matlab工程应用matlab计算机视觉人工智能CS-MCA模型医学图像融合卷积稀疏的形态成分分析
基于matlab的卷积稀疏的形态成分分析的医学图像融合，基于卷积稀疏性的形态分量分析(CS-MCA)的稀疏表示(SR)模型，用于像素级医学图像融合。通过CS-MCA模型使用预先学习的字典获得其卡通和纹理组件的CSR。然后，合并所有源图像的稀疏系数，并使用相应的字典重建融合分量。最后，实现融合图像计算。程序已调通，可直接运行。2-79卷积稀疏的形态成分分析-小红书(xiaohongshu.com)
- 周记：2019第26周(6.24-6.30）
孙文辉已被占用
1工作：主要是写文档，一个产品说明书，2个专利交底书2学习：《DeepLearning》7/20(chapters）看完第7章（RegularizationforDeepLearning），这章和下一章讲的优化方法应该是深度学习最重要的理论基础了，好多面试题都会问到。记录一下各种降低模型错误率的方法，包括添加正则化项，数据集扩增，多任务学习，earlystoping，dropout，稀疏表示。理论
- 【信道估计】基于压缩感知双向中继信道估计附Matlab代码
前程算法matlab屋
信号处理matlab开发语言
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍摘要在本文中，我们提出了一种基于压缩感知（CS）的双向中继信道估计方法。该方法利用CS理论中的稀疏表示
- Masked Face Recognition Using Deep Learning: A Review
禄亿萋
深度学习人工智能
摘要：本次调查整理并回顾了最近基于深度学习技术为蒙面人脸识别（MFR）开发的工作，提供了对MFR系统开发流程的见解和深入讨论。根据深层网络架构的特点和深层特征提取策略，引入了最先进的技术，还讨论了MFR领域使用的常见基准测试数据集，强调了许多挑战和有前途的研究方向。一、引言遮挡人脸识别（OFR）任务引起了广泛的关注，并且已经提出了许多深度学习方法，包括稀疏表示、自动编码器、基于视频的对象跟踪、双向
- Python环境下一种基于改进小波变换的信号时频分析方法
哥廷根数学学派
信号处理python开发语言
小波，不严格的说即有限持续时间的波形，其平均值为零。许多我们感兴趣的信号和图像表现出瞬变行为。例如语音信号的特点是辅音短脉冲编码，然后元音稳态振荡；自然图像边缘突变；金融时间序列表现出瞬态行为，经济状况的快速上升和下降。与傅里叶基不同，小波基比较擅长稀疏表示分段规则信号和图像，其中包括众多瞬态行为。将小波与正弦波进行比较，正弦波是傅里叶分析的基础，正弦曲线的持续时间没有限制—负无穷延伸到正无穷。正
- BM3D_Image Denoising by Sparse 3-D Transform-Domain Collaborative Filtering_2007
木槿qwer
去噪论文计算机视觉
稀疏三维变换域协同滤波图像去噪Amber：人的认知是不断加深的，现在不懂没有关系，只要你不断地阅读，一步一步的最终认识会到达可以看懂它的程度。Abstract这篇文章思路很难理解，我先只看摘要，后续1、提出一种基于变换域增强稀疏表示的图像去噪策略。2、将相似的二维图像块分组到三维数据数组中，可以增强稀疏性。协同滤波：用于处理三维数组。Amber：为啥要增强稀疏表示啊，有什么好处。协同滤波又是怎么实
- 【两步稀疏表示法】基于两步稀疏表示法的小波变换的图像重建算法的MATLAB仿真
fpga和matlab
★MATLAB算法仿真经验MATLAB板块15:小波变换算法两步稀疏表示法
1.软件版本matlab2013b2.本算法理论知识具体可以参考文献[1]JiangC,ZhangH,ShenH,etal.Two-StepSparseCodingforthePan-SharpeningofRemoteSensingImages[J].IEEEJournalofSelectedTopicsinAppliedEarthObservations&RemoteSensing,2014,
- 基于稀疏表示的小波变换多光谱图像融合算法matlab仿真
简简单单做算法
MATLAB算法开发#图像处理matlab稀疏表示小波变换多光谱图像融合
目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述5.算法完整程序工程1.算法运行效果图预览小波变换融合PCA融合基于稀疏表示的小波变换多光谱图像融合算法性能指标对比2.算法运行软件版本matlab2022a3.部分核心程序.........................................................................%
- 110基于matlab的混合方法组合的极限学习机和稀疏表示进行分类
顶呱呱程序
matlab工程应用数据挖掘混合分类器matlabSRC稀疏表示极限学习机（ELM）
基于matlab的混合方法组合的极限学习机和稀疏表示进行分类。通过将极限学习机（ELM）和稀疏表示（SRC）结合到统一框架中，混合分类器具有快速测试（ELM的优点）的优点，且显示出显着的分类精度（SRC的优点）。数据可更换自己的，程序已调通，可直接运行。110极限学习机（ELM）(xiaohongshu.com)https://www.xiaohongshu.com/explore/6585a50
- 通过层进行高效学习：探索深度神经网络中的层次稀疏表示
无水先生
深度学习人工智能学习dnn人工智能
一、介绍深度学习中的层次稀疏表示是人工智能领域日益重要的研究领域。本文将探讨分层稀疏表示的概念、它们在深度学习中的意义、应用、挑战和未来方向。最大限度地提高人工智能的效率和性能：深度学习系统中分层稀疏表示的力量。二、理解层次稀疏表示分层稀疏表示是一种在深度学习模型中构建和处理数据的方法。本质上，这些表示涉及以大多数元素为零或接近零（稀疏）的方式对数据进行编码，并以多个级别或层次结构组织。这种方法与
- 基于双树复小波变换和稀疏表示的多光谱和彩色图像融合算法matlab仿真
简简单单做算法
MATLAB算法开发#图像处理matlab双树复小波变换稀疏表示多光谱和彩色图像融合
目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述4.1双树复小波变换原理4.2稀疏表示原理4.3基于双树复小波变换和稀疏表示的图像融合算法5.算法完整程序工程1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本MATLAB2022a3.部分核心程序..........................................................figure;s
- Time-Weighted Kernel-Sparse-Representation-Based Real-Time Nonlinear Multimode Process Monitoring
Haruのpopura
稀疏表示过程监控故障检测多模态过程模态辨识
非线性多模态过程监控matlab代码本文关于Time-WeightedKernel-Sparse-Representation-BasedReal-TimeNonlinearMultimodeProcessMonitoring。首先给出matlab代码链接：github链接这篇文章为了解决非线性多模态过程模态辨识和故障检测问题。1，考虑到实际工业过程的“时间序列相关性”，对核稀疏表示算法中的系数矩
- 基于支持向量机 (SVM) 和稀疏表示理论 (SRC) 的人脸识别比较
西部小狼_
一背景1.1支持向量机简介支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是AT&TBell实验室的V.Vapnik等人提出的一种机器学习算法，是迄今为止最重要的机器学习理论和方法之一，也是应用最广泛、综合效果最好的模式分类技术之一。到目前为止，支持向量机已应用于孤立手写字符识别、网页或文本自动分类、说话人识别、人脸检测、性别分类、计算机入侵检测、基因分类、遥感图象分析、目标识别、函
- LangChain+LLM实战---Embedding Model
lichunericli
LangChain-LLMlangchainembedding自然语言处理
原文地址：ChoosingtheRightEmbeddingModel:AGuideforLLMApplications什么是向量Embedding在AI聊天机器人的开发领域中，向量Embedding在获取文本信息的本质方面起着关键作用。向量Embedding的核心是指在数学空间中将单词、句子甚至整个文档表示为密集的低维向量的过程。与依赖于稀疏表示(如one-hot编码)的传统方法不同，向量Emb
- L1-L2范数最小化问题-迭代收缩算法
weixin_30408165
matlabpython人工智能
L1-L2范数最小化问题-迭代收缩算法涉及L1-L2范数的机器学习问题非常常见，例如我们遇到的去噪、稀疏表示和压缩感知。一般而言，这类问题可以表示为：\[\min_{\bf{z}}||{\bf{z}}||_0\\\text{subjectto:}~\frac{1}{2}||{\bf{x}}-{\bf{A}}{\bf{z}}||_2^2\leq\epsilon\]由于\(L_0\)范数存在着NP难的
- 稀疏DOA估计的经典算法——l1-SVD算法
大灰煜
文献阅读笔记算法学习信号处理信息与通信
On-Grid类DOA估计经典算法——l1−SVDl_1-\text{SVD}l1−SVD文献"ASparseSignalReconstructionPerspectiveforSourceLocalizationWithSensorArrays"提出了一种稀疏表示的DOA定位算法，它属于On-Grid类算法的范畴。其核心要点有二：其一是，通过了奇异值(SVD)分解，把以大量快拍数衡量的信号模型，
- embedding层
less97
推荐系统
单词嵌入提供了单词的密集表示及其相对含义，它们是对简单包模型表示中使用的稀疏表示的改进，可以从文本数据中学习字嵌入，并在项目之间重复使用。它们也可以作为拟合文本数据的神经网络的一部分来学习（文中涉及代码可左右滑动）。WordEmbedding单词嵌入是使用密集的矢量表示来表示单词和文档的一类方法。词嵌入是对传统的词袋模型编码方案的改进，传统方法使用大而稀疏的矢量来表示每个单词或者在矢量内对每个单词
- 基于图像字典学习的去噪技术研究与实践
mYlEaVeiSmVp
Python学习深度学习人工智能
图像去噪是计算机视觉领域的一个重要研究方向，其目标是从受到噪声干扰的图像中恢复出干净的原始图像。字典学习是一种常用的图像去噪方法，它通过学习图像的稀疏表示字典，从而实现对图像的去噪处理。本文将详细介绍基于字典学习的图像去噪技术，并提供相应的源代码实现。字典学习简介字典学习是一种无监督学习方法，旨在从一组训练样本中学习出一个稀疏表示的字典。在图像处理中，字典学习的目标是通过学习图像的稀疏表示字典，实
- 两个小例子带你词嵌入层学习入门——Keras版
catbird233
转自：https://yq.aliyun.com/articles/221681词嵌入提供了词的密集表示及其相对含义。最简单的理解就是：将词进行向量化表示，实体的抽象成了数学描述，就可以进行建模了。它们是对较简单的单词模型表示中使用的稀疏表示的改进。Word嵌入可以从文本数据中学习，并在项目之间重用。它们也可以作为在文本数据上拟合神经网络的一部分。在本教程中，你将学到如何使用Python与Kera
- 压缩感知之稀疏表示与匹配追踪
facceb067d90
姓名：方文19021210911转载自https://blog.csdn.net/jbb0523/article/details/45099655【嵌牛导读】压缩感知算法中匹配追踪是一个基础概念，可以作为进一步理解其他重构算法的基础【嵌牛鼻子】稀疏表示匹配追踪【嵌牛提问】通过信号的稀疏表示理解匹配追踪【嵌牛正文】如果研究压缩感知重构算法，那么匹配追踪绝对是一个绕不过去的概念，虽然最原始的匹配追踪算
- 深度学习知识点（面试）
Steve_Xu123
deep-learning
问题列表图太多了，就不放了，见谅~具体可以转到这里如何设置网络的初始值？*梯度爆炸的解决办法***神经网络（MLP）的万能近似定理*神经网络中，深度与宽度的关系，及其表示能力的差异**在深度神经网络中，引入了隐藏层（非线性单元），放弃了训练问题的凸性，其意义何在？**稀疏表示，低维表示，独立表示*局部不变性（平滑先验）及其在基于梯度的学习上的局限性*为什么交叉熵损失相比均方误差损失能提高以sigm
- 【图像融合】基于nsct-SR+dwt-SR+拉普拉斯金字塔算法-SR等多种图像融合算法matlab源码
Matlab科研辅导帮
图像处理算法机器学习c++
图像融合技术能充分弥补单一传感器的不足,获得更加可靠、准确和全面的图像数据。图像融合技术已经全面的应用于遥感、军事、医疗卫生等各个方面。目前图像融合的研究领域主要集中在基于图像稀疏表示的融合方法上,其中包括基于多尺度分解的融合方法和基于冗余字典分解的融合方法,但是两种方法均存在着各自的不足。因此本文将以此为出发点,寻找性能上更优的图像融合方法。其次,目前对图像融合的客观质量评价大多依据经验选择,缺
- 【小沐学NLP】关联规则分析Apriori算法（Mlxtend库，Python）
爱看书的小沐
PythonNLP自然语言处理pythonapriorimixtendnlpai关联分析
文章目录1、简介2、Mlxtend库2.1安装2.2功能2.2.1UserGuide2.2.2UserGuide-data2.2.3UserGuide-frequent_patterns2.3入门示例3、Apriori算法3.1基本概念3.2apriori3.2.1示例1--生成频繁项集3.2.2示例2--选择和筛选结果3.2.3示例3--使用稀疏表示3.3association_rules3.3
- 压缩感知
梦里不知身是客_d549
如果研究压缩感知重构算法，那么匹配追踪绝对是一个绕不过去的概念，虽然最原始的匹配追踪算法应用于重构的文献并不多，但基于匹配追踪改进后的正交匹配追踪算法在研究压缩感知的人群中可以说是家喻户晓、人尽皆知的。既然匹配追踪是与重构有关的，为什么本篇取名为《稀疏表示与匹配追踪》呢？一个重构算法与稀疏表示有什么关系？一般文献中讲到匹配追踪所引参考文献均为文献[1]，而文献[1]就是在讲解基于匹配追踪算法的信号
- 【对于一维信号的匹配】对一个一维（时间）信号y使用自定义基B执行匹配追踪（MP）研究（Matlab代码实现）
程序猿鑫
matlab人工智能算法
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述对一个一维（时间）信号y使用自定义基B执行匹配追踪（MP）。匹配追踪（Mallat和Zhang1993）是一种贪婪算法，用于通过字典元素D（y〜Dw）的加权和（w）来获取信号y的稀疏表示。稀疏表示意味着大多数元素等
- 【对于一维信号的匹配】对一个一维（时间）信号y使用自定义基B执行匹配追踪（MP）研究（Matlab代码实现）
长安程序猿
matlab人工智能算法
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述对一个一维（时间）信号y使用自定义基B执行匹配追踪（MP）。匹配追踪（Mallat和Zhang1993）是一种贪婪算法，用于通过字典元素D（y〜Dw）的加权和（w）来获取信号y的稀疏表示。稀疏表示意味着大多数元素等
- 【对于一维信号的匹配】对一个一维（时间）信号y使用自定义基B执行匹配追踪（MP）研究（Matlab代码实现）
然哥依旧
matlab人工智能算法
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述对一个一维（时间）信号y使用自定义基B执行匹配追踪（MP）。匹配追踪（Mallat和Zhang1993）是一种贪婪算法，用于通过字典元素D（y〜Dw）的加权和（w）来获取信号y的稀疏表示。稀疏表示意味着大多数元素等
- 【对于一维信号的匹配】对一个一维（时间）信号y使用自定义基B执行匹配追踪（MP）研究（Matlab代码实现）
然哥依旧
matlab人工智能算法
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述对一个一维（时间）信号y使用自定义基B执行匹配追踪（MP）。匹配追踪（Mallat和Zhang1993）是一种贪婪算法，用于通过字典元素D（y〜Dw）的加权和（w）来获取信号y的稀疏表示。稀疏表示意味着大多数元素等
- 三维（3D）压缩传感算法的深入研究：专注于实时体积成像的新颖视角
快撑死的鱼
算法3d人工智能
引言随着计算能力的增强和数据处理技术的进步，三维（3D）成像技术越来越多地被用于各种各样的应用，从医疗成像到虚拟和增强现实。然而，随之而来的问题是，随着数据量的增长，压缩和传输这些数据成为了一个重大挑战。因此，需要一种高效的算法来处理这个问题。这就是三维（3D）压缩传感（CS）算法的重要性所在。实战项目下载三维压缩感知是一种基于稀疏性的数据压缩方法，其主要思想是对数据进行稀疏表示，然后通过一种优化
- PHP，安卓，UI，java，linux视频教程合集
cocos2d-x小菜
javaUIPHPandroidlinux
╔-----------------------------------╗┆
- 各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
bozch
.net.net mvc
在.net mvc5中，在执行某一操作的时候，出现了如下错误：
各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
经查询当前的操作与错误内容无关，经过对错误信息的排查发现，事故出现在数据库迁移上。
回想过去： 在迁移之前已经对数据库进行了添加字段操作，再次进行迁移插入XXX字段的时候，就会提示如上错误。
&
- Java 对象大小的计算
e200702084
java
Java对象的大小
如何计算一个对象的大小呢？
- Mybatis Spring
171815164
mybatis
ApplicationContext ac = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
CustomerService userService = (CustomerService) ac.getBean("customerService");
Customer cust
- JVM 不稳定参数
g21121
jvm
-XX 参数被称为不稳定参数，之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异，使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下，如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。 可以说“不稳定参数”
- 用户自动登录网站
永夜-极光
用户
1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码
2.思路:将用户的信息保存为cookie
每次用户访问网站,通过filter拦截所有请求,在filter中读取所有的cookie,如果找到了保存登录信息的cookie,那么在cookie中读取登录信息,然后直接
- centos7 安装后失去win7的引导记录
程序员是怎么炼成的
操作系统
1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" {
- Oracle 10g 官方中文安装帮助文档以及Oracle官方中文教程文档下载
aijuans
oracle
Oracle 10g 官方中文安装帮助文档下载：http://download.csdn.net/tag/Oracle%E4%B8%AD%E6%96%87API%EF%BC%8COracle%E4%B8%AD%E6%96%87%E6%96%87%E6%A1%A3%EF%BC%8Coracle%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%96%87%E6%A1%A3 Oracle 10g 官方中文教程
- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
無為子
AOPoraclemysqljavaeeG4Studio
我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
访问G4Studio网站
http://www.g4it.org
G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
(1).新增了系统右下角滑出提示窗口功能。
(2).新增了文件资源的Zip压缩和解压缩
- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
一:字符函数:
.UPPER(字符串) 将字符串转为大写
.LOWER (字符串) 将字符串转为小写
.INITCAP(字符串) 将首字母大写
.LENGTH (字符串) 字符串的长度
.REPLACE(字符串,'A','_') 将字符串字符A转换成_
- Mockito异常测试实例
bijian1013
java单元测试mockito
Mockito异常测试实例：
package com.bijian.study;
import static org.mockito.Mockito.mock;
import static org.mockito.Mockito.when;
import org.junit.Assert;
import org.junit.Test;
import org.mockito.
- GA与量子恒道统计
Bill_chen
JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子，统计**网址时，Google Analytics（GA） 和量子恒道统计（也称量子统计），数据有较大的偏差，仔细找相关资料研究了下，总结如下：
为何GA和量子网站统计（量子统计前身为雅虎统计）结果不同？
首先：没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因：（1）不同的统计分析系统的算法机制不同；（2）统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
bit1129
linux命令
Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器，可以查看当前系统的运行情况，包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果：
top - 21:22:04 up 1 day, 23:49, 1 user, load average: 1.10, 1.66, 1.99
Tasks: 202 total, 4 running, 198 sl
- spring四种依赖注入方式
白糖_
spring
平常的java开发中，程序员在某个类中需要依赖其它类的方法，则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法，这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理，spring提出了依赖注入的思想，即依赖类不由程序员实例化，而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”，通俗的理解是：平常我们new一个实例，这个实例的控制权是我
- angular.injector
boyitech
AngularJSAngularJS API
angular.injector
描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10]，生产者不断地往数组放入整数1000，数组满时等待；消费者不断地将数组里面的数置零，数组空时等待
bylijinnan
Integer
public class PC {
/**
* 题目：生产者-消费者。
* 同步访问一个数组Integer[10]，生产者不断地往数组放入整数1000，数组满时等待；消费者不断地将数组里面的数置零，数组空时等待。
*/
private static final Integer[] val=new Integer[10];
private static
- 使用Struts2.2.1配置
Chen.H
apachespringWebxmlstruts
Struts2.2.1 需要如下 jar包: commons-fileupload-1.2.1.jar commons-io-1.3.2.jar commons-logging-1.0.4.jar freemarker-2.3.16.jar javassist-3.7.ga.jar ognl-3.0.jar spring.jar
struts2-core-2.2.1.jar struts2-sp
- [职业与教育]青春之歌
comsci
教育
每个人都有自己的青春之歌............但是我要说的却不是青春...
大家如果在自己的职业生涯没有给自己以后创业留一点点机会,仅仅凭学历和人脉关系,是难以在竞争激烈的市场中生存下去的....
&nbs
- oracle连接(join)中使用using关键字
daizj
JOINoraclesqlusing
在oracle连接(join)中使用using关键字
34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
Evaluate the following SQL statement:
SELECT oi.order_id, product_id, order_date
FRO
- NIO示例
daysinsun
nio
NIO服务端代码：
public class NIOServer {
private Selector selector;
public void startServer(int port) throws IOException {
ServerSocketChannel serverChannel = ServerSocketChannel.open(
- C语言学习homework1
dcj3sjt126com
chomework
0、 课堂练习做完
1、使用sizeof计算出你所知道的所有的类型占用的空间。
int x;
sizeof(x);
sizeof(int);
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int x1;
char x2;
double x3;
float x4;
printf(&quo
- select in order by , mysql排序
dcj3sjt126com
mysql
If i select like this:
SELECT id FROM users WHERE id IN(3,4,8,1);
This by default will select users in this order
1,3,4,8,
I would like to select them in the same order that i put IN() values so:
- 页面校验-新建项目
fanxiaolong
页面校验
$(document).ready(
function() {
var flag = true;
$('#changeform').submit(function() {
var projectScValNull = true;
var s ="";
var parent_id = $("#parent_id").v
- Ehcache（02）——ehcache.xml简介
234390216
ehcacheehcache.xml简介
ehcache.xml简介
ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的，更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
- junit 4.11中三个新功能
jackyrong
java
junit 4.11中两个新增的功能，首先是注解中可以参数化，比如
import static org.junit.Assert.assertEquals;
import java.util.Arrays;
import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.junit.runn
- 国外程序员爱用苹果Mac电脑的10大理由
php教程分享
windowsPHPunixMicrosoftperl
Mac 在国外很受欢迎，尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解，毕竟 Mac 设计美观，简单好用，没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢？从个人使用经验来看我想有下面几个原因：
1、Mac OS X 是基于 Unix 的
这一点太重要了，尤其是对开发人员，至少对于我来说很重要，这意味着Unix 下一堆好用的工具都可以随手捡到。如果你是个 wi
- 位运算、异或的实际应用
wenjinglian
位运算
一． 位操作基础，用一张表描述位操作符的应用规则并详细解释。
二． 常用位操作小技巧，有判断奇偶、交换两数、变换符号、求绝对值。
三． 位操作与空间压缩，针对筛素数进行空间压缩。
&n
- weblogic部署项目出现的一些问题（持续补充中……）
Everyday都不同
weblogic部署失败
好吧，weblogic的问题确实……
问题一：
org.springframework.beans.factory.BeanDefinitionStoreException: Failed to read candidate component class: URL [zip:E:/weblogic/user_projects/domains/base_domain/serve
- tomcat7性能调优（01）
toknowme
tomcat7
Tomcat优化： 1、最大连接数最大线程等设置
<Connector port="8082" protocol="HTTP/1.1"
useBodyEncodingForURI="t
- PO VO DAO DTO BO TO概念与区别
xp9802
javaDAO设计模式bean领域模型
O/R Mapping 是 Object Relational Mapping（对象关系映射）的缩写。通俗点讲，就是将对象与关系数据库绑定，用对象来表示关系数据。在O/R Mapping的世界里，有两个基本的也是重要的东东需要了解，即VO，PO。
它们的关系应该是相互独立的，一个VO可以只是PO的部分，也可以是多个PO构成，同样也可以等同于一个PO（指的是他们的属性）。这样，PO独立出来，数据持
