coding everyday
coding everyday

蓄水池抽样

蓄水池抽样
yeah. 首先要恭喜下自己，昨天的 算法蒙对了，请看 @陈利人 的 帖子。 【鼓掌】【鼓掌】:)

经典面试题：蓄水池抽样

要求从N个元素中随机的抽取k个元素，其中N无法确定。

这种应用的场景一般是数据流的情况下，由于数据只能被读取一次，而且数据量很大，并不能全部保存，因此数据量N是无法在抽样开始时确定的；但又要保持随机性，于是有了这个问题。所以搜索网站有时候会问这样的问题。

这里的核心问题就是“随机”，怎么才能是随机的抽取元素呢？我们设想，买彩票的时候，由于所有彩票的中奖概率都是一样的，所以我们才是“随机的”买彩票。那么要使抽取数据也随机，必须使每一个数据被抽样出来的概率都一样。


哎呀妈呀，这题目一天比一天难啊。目测搞不定啊。

在班车上简单分析了下，N的值要到最后才知道，从N个里面抽k个元素，要是概率知识没有都还给老师的话，每个元素被抽中的概率是CNk，对不？唔，既然在N知道之前，就要一样概率的抽取k个元素，那我能不能猜想最后的算法其实是跟N无关的呢？不管怎么样先挖个坑再说，目测这个坑不一定能填上。:D

你可能感兴趣的:(蓄水池抽样)

  • Open3D 使用RANSAC分割平面 今夕是何年， 单目+双目计算机视觉
    目录1，概述2，拟合平面3，实现过程4，主要函数：defsegment_plane(self,distance_threshold,ransac_n,num_iterations):'''5，代码实现6，结果展示1，概述随机抽样一致性算法QRANSAC(Randomsampleconsensus)是一种迭代的方法来从一系列包含有离异值的数据中计算数学模型参数的方法。RANSAC算法本质上由两步组成
  • MATLAB|基于多时段动态电价的电动汽车有序充电策略优化 科研工作站 电动汽车matlab电动汽车动态电价场景分析无序充电有序充电粒子群
    目录主要内容模型研究一、蒙特卡洛模拟部分代码部分结果一览下载链接主要内容该模型参考文献《基于多时段动态电价的电动汽车有序充电策略优化》，采用蒙特卡洛随机抽样方法来模拟电动汽车无序充电状态下的负荷曲线，并设置三个对比算例--基础场景（无电动汽车）、电动汽车无序充电和电动汽车有序充电场景，有序充电场景以电网端负荷差最小和用户侧充电成本最经济为目标，通过粒子群算法进行求解，程序采用matlab+matp
  • 2024数学建模国赛B题生产过程中的决策问题详细思路：基于抽样检测和多阶段决策模型 nancheng_single 数学建模机器学习算法python
    2024高教社杯数学建模竞赛A题B题C题D题E题完整成品文章和全部问题的解题代码完整版本更新如下：https://www.yuque.com/u42168770/qv6z0d/rytbc1nelty1mu4o问题分析这道题目涉及了一个电子产品生产企业的决策问题，主要包括零配件采购、生产过程管理和质量控制等方面。题目分为四个子问题，逐步深入探讨了企业在生产过程中面临的各种决策情况。问题1针对零配件采
  • 2024高教杯数学建模B题思路 一起学习计算机 python开发语言
    针对生产过程决策问题的研究分析摘要针对问题一，在该模型中，我们首先设定了标称次品率为10%（p0=0.10），并使用二项分布来描述样本中次品数量的分布。为了设计抽样检验方案，我们设定了两种信度标准：在95%信度下，拒收次品率超过标称值的批次，并在90%信度下接收次品率不低于标称值的批次。对于样本大小n=100，我们计算了对应的拒收和接收临界值。使用scipy.stats.binom.ppf和sci
  • 【2024高教社杯全国大学生数学建模竞赛】B题 生产过程中的决策问题——解题思路 代码 论文 Better Rose 数模国赛数学建模
    目录问题1：抽样检测方案的设计问题2：生产过程中的决策问题3：多工序、多零配件的生产决策问题4：重新分析次品率题目难度分析1.统计检测方案设计的复杂性（问题1）2.多阶段生产决策的复杂性（问题2&3）3.多工序、多零配件的组合复杂性（问题3）4.次品率估计的重新决策（问题4）参考模型问题1：抽样检测方案的设计目标是为企业设计抽样检测方案，以尽可能少的检测次数判定零配件次品率是否超过标称值。假设检测
  • pcm原始音频采集率转换 工农村贴膜小哥 音视频编解码技术pcm采样率转换原始音频
    pcm介绍pcm也被称为脉码编码调制，是音频中没经过压缩的原始数据。在声音采集中经过抽样，量化，最后编码。采样:对声音进行一定频率的采集，频率越高，间隔时间越小，声音更接近真实。常用的采样率有8khz，16khz，22.05KHz、44.1KHz、48KHz等。量化就是对每个采集的数据用数字信号来表示声音的振幅。如我可以用-10表示波谷，10表示波峰。也就是20个量化值来表示一段音乐。当然也可以用
  • 计量经济学中的检验——F检验（概念、检验假设、适用条件及操作流程） 佛系研go 计量经济学笔记
    接之前的t检验博文F检验的适用场景从两研究总体中随机抽取样本，要对这两个样本进行比较的时候，首先要判断两总体方差是否相同，即方差齐性。若两总体方差相等，则直接用t检验，若不等，可采用t检验或变量变换或秩和检验等方法。什么是F检验F检验是在零假设下检验统计量具有F分布的统计检验。它最常用于比较已拟合到数据集的统计模型，以识别最适合数据抽样总体的模型。精确的“F检验”主要出现在当模型用最小二乘法拟合数
  • 数仓之TABLESAMPLE采样 Luckyforever%- HiveMaxComputemaxcomputehivesql大数据数据仓库数据分析
    前言在日常工作中，我们会对表中记录随机抽样然后探查，如何进行抽样就是本章要讲的重点。数仓中的抽样方法有很多，这里主要介绍一下：随机抽样、块抽样、桶抽样、分组抽样这四种，话不多说，直接上干货。随机抽样随机抽样就是给每行数据赋值一个随机数，排序之后进行抽样，主要分为：orderby，直接全局排序。distributeby+sortby，先分组再排序。orderByselect*fromuserinfo
  • python验证中心极限定理_中心极限定理的最最通俗解释 Thegirlisvery python验证中心极限定理
    一、什么是中心极限定理在适当的条件下，大量相互独立随机变量的均值经适当标准化后依分布收敛于正态分布。每次从这些总体中随机抽取n个抽样，一共抽m次。然后把这m组抽样分别求出平均值，这些平均值的分布接近正态分布。设从均值为μ、方差为(有限)的任意一个总体中抽取样本量为n的样本，当n充分大时，样本均值的抽样分布近似服从均值为μ、方差为的正态分布。中心极限定理告诉我们，当样本量足够大时，样本均值的分布慢慢
  • 代谢组数据分析（十八）：随机森林构建代谢组诊断模型 生信学习者2 代谢组分析数据分析随机森林数据挖掘
    介绍使用随机森林算法和LASSO特征选择构建了一种胃癌（GC）诊断预测模型。参与者（队列1，n=426）通过随机分层抽样分为发现数据集（n=284）和测试集（n=142）。接下来，在发现数据集上执行LASSO回归，以选择能够识别胃癌患者的较少数量的特征。我们将L1约束的系数设置为0.01，并根据10,000次随机交叉验证的平均误分类误差选择了十个非零系数的特征。在发现数据集上使用引导聚合方法训练了
  • 纷扬的日志：《环境相同结果却不同？》 闪亮芬
    2022年1月5号，周三，多云。2-7°为什么我们生活在同样的环境，有些人身体很健康，而有些人却经常生病了？今天就用一个小故事，来帮您解开这个困惑。有两个一模一样的蓄水池，小春家一个，团子家一个团子家的蓄水池，用了几年后，里面堵满了脏水，还往外溢，请问是哪里出了问题？没错，使出水口如果只清理蓄水池里的脏水和垃圾，不疏通出水口。脏东西出不去，结果就是只能暂时让水池干净，过段时间水池的水就会变脏变臭，
  • 每天一百字20（补齐） 塔夫狗
    断更这个事情自我不能原谅，一经自我想起，必须马上补上，并再次强调不能断更。养成一个习惯不容易，必须每天坚持，日积月累，积小胜为大胜，怎么说也得写到百万字才算一个小目标吧。土地真是很神奇，几平米的地上种上蔬菜瓜果，地里的茄子，几十个人顿顿吃都吃不过来，还得送人，不然就烂在地里了，土地的力量。一定角度看，也是人劳动创造所散发的魅力，在后花园树林下开辟了一潭蓄水池，总有成就感促使着我，干劲十足地挥舞着锄
  • 山东大学大数据管理与分析知识点总结 weixin_51565263 云计算大数据mapreduce数据仓库
    大数据概述大数据(bigdata)，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理大数据四个本质特征大量化（volume），快速化（velocity），多样化（variety），价值化（value）；四个VVolume—数量大：数据每两年就增长一倍（大数据摩尔
  • Hive3：数据随机抽样查询 生产队队长 HIVEhivehadoop
    一、适用场景大数据体系下，在真正的企业环境中，很容易出现很大的表，比如体积达到TB级别。对这种表一个简单的SELECT*都会非常的慢，哪怕LIMIT10想要看10条数据，也会走MapReduce流程，这个时间等待是不合适的。于是，Hive提供了快速抽样的解决办法，可以快速从大表中随机抽取一些数据供用户查看。二、实操1、基于随机分桶抽样语法SELECT...FROMtblTABLESAMPLE(BU
  • 排列组合库 领带衬有黄金
    product笛卡尔积（有放回抽样排列）permutations排列（不放回抽样排列）combinations组合,没有重复（不放回抽样组合）combinations_with_replacement组合,有重复（有放回抽样组合）详细的参见官网。importitertoolsforiinitertools.product('ABCD',repeat=2):print(i)结果:('A','A')(
  • 互联网三高架构之高并发、高性能、高可用的理解 千百元 #java
    互联网三高架构：高并发、高性能、高可用，简称三高（3H）互联网应用系统开发肯定经常会看到高并发和高性能这两个词，可谓是耳熟能详，而具体的含义和关系真的如你所想的，真正的理解了吗？先来看一个例子：一个蓄水池，是1m*1m*1m=1立方米大小，有一个出水口，出水口每秒钟流出0.1立方米，那么这个蓄水池的并发量是1立方米，出水速度是0.1立方米/秒。如果增加一个出水口，都是每秒钟流出0.1立方米，那么这
  • 基于R语言遥感随机森林建模与空间预测 weixin_贾 统计语言类模型分布式
    随机森林作为一种集成学习方法，在处理复杂数据分析任务中特别是遥感数据分析中表现出色。通过构建大量的决策树并引入随机性，随机森林在降低模型方差和过拟合风险方面具有显著优势。在训练过程中，使用Bootstrap抽样生成不同的训练集，并在节点分裂时随机选择特征子集，这使得模型具备了处理高维和非线性数据的能力。随机森林对噪声和异常值具有鲁棒性，其预测结果通过对多棵树的集成投票或平均获得，减少了单个异常对结
  • Analysis of Negative Sampling Methods for Knowledge Graph Embedding 小蜗子 知识图谱负采样知识图谱embedding人工智能
    摘要负采样是一种用于加速知识图嵌入学习和最大化嵌入模型在链接预测和实体解析等支持任务中的有效性的方法。负采样对于提高准确性、减少偏差、提高效率和改善代表性至关重要。本文仔细研究了在基准数据集Fb15k上，张量分解和平移嵌入模型的两种基本负采样技术增加每正负采样数量的后果。对于均匀抽样和伯努利抽样，值得注意的是，基于每阳性负的数量增加而显示性能变化的模式。我们的目标是确定不同的负采样参数对张量分解模
  • 【划分数据集】stratifiedShuffleSplit分层抽样 芜湖xin python
    importpandasaspdfromsklearn.model_selectionimportStratifiedShuffleSplit#分出10%作为独立测试集ss=StratifiedShuffleSplit(n_splits=1,test_size=0.1,random_state=42)data=pd.read_csv("F:\\PaperCode\\Mypaper_python_c
  • 通信原理教程chapter4 今日你学左米啊
    通信原理教程chapter4感冒+繁忙著教材用的是《通信原理教程》(第三版)--樊昌信著第四章模拟信号的数字化@[toc]模拟信号的数字化(AD转换)模电里面也说过,AD转换包括三个基本步骤:抽样,量化,编码,前两个在模电和信号与系统里面其实已经讲得7788了,这章的重点在于基带信号的编码.还有一些就是带通信号的抽样频率,抽样信号的非均匀量化这两个新一点的东西.这里我们顺便帮大家复习一下信号的分类
  • 【机器学习笔记】 9 集成学习 RIKI_1 机器学习机器学习笔记集成学习
    集成学习方法概述Bagging从训练集中进行子抽样组成每个基模型所需要的子训练集，对所有基模型预测的结果进行综合产生最终的预测结果：假设一个班级每个人的成绩都不太好，每个人单独做的考卷分数都不高，但每个人都把自己会做的部分做了，把所有考卷综合起来得到成绩就会比一个人做的高Boosting训练过程为阶梯状，基模型按次序一一进行训练（实现上可以做到并行），基模型的训练集按照某种策略每次都进行一定的转化
  • 福田罗湖地铁沿线1房抽样 深圳Jason
    福田房源介绍：芝麻公寓深圳福田地铁一号线岗厦地铁站D出口，全新精装，家电齐全，阁楼Loft，拎包入住。租金：4000-4800/月图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App盛夏公寓，位于通新岭地铁口60米，离老街非常近，租金3500-3700，房子采光通风效果都非常好，空间大概在28-30平，家电家私全齐，拎包入住，半年起租图片
  • 【机器学习笔记】13 降维 RIKI_1 机器学习机器学习笔记人工智能
    降维概述维数灾难维数灾难(CurseofDimensionality)：通常是指在涉及到向量的计算的问题中，随着维数的增加，计算量呈指数倍增长的一种现象。在很多机器学习问题中，训练集中的每条数据经常伴随着上千、甚至上万个特征。要处理这所有的特征的话，不仅会让训练非常缓慢，还会极大增加搜寻良好解决方案的困难。这个问题就是我们常说的维数灾难。维数灾难涉及数字分析、抽样、组合、机器学习、数据挖掘和数据库
  • 压缩感知或压缩传感 zhoutongchi 特征提取
    由来采样定理（又称取样定理、抽样定理）是采样带限信号过程所遵循的规律，1928年由美国电信工程师H.奈奎斯特首先提出来的，因此称为奈奎斯特采样定理。1948年信息论的创始人C.E.香农对这一定理加以明确说明并正式作为定理引用，因此在许多文献中又称为香农采样定理。该理论支配着几乎所有的信号/图像等的获取、处理、存储、传输等，即：采样率不小于最高频率的两倍(该采样率称作Nyquist采样率)。该理论指
  • 从百万到亿级，得物触达策略平台是如何做的？ 得物技术 得物技术性能优化hbase算法
    1.简述触达策略这几个字听起来比较抽象，刚开始听到并不能直接理解。简要描述下，触达策略的核心是任务。首先配置任务，任务下有策略，策略下有行为，行为可以发送push推送、发放优惠券、发送消息盒子、发送短信等。然后等到任务执行时间，执行任务下所有行为。蓄水池是提升触达策略平台算法推送能力的实现，为算法亿级数据推送能力提供了技术支持。2.得物触达策略平台得物触达策略平台是通过用户的诸多特征划出一批用户，
  • Sora技术报告——Video generation models as world simulators 我想静静， AGIsoraai
    文章目录1.视频生成模型，可以视为一个世界模拟器2.技术内容2.1将可视数据转换成patches2.2视频压缩网络2.3SpacetimeLatentPatches2.4Scalingtransformers用于视频生成2.5可变的持续时间，分辨率，宽高比2.6抽样的灵活性2.7改进框架和构图2.8为视频生成字幕，作为训练集3.应用3.1动画DALL·E图像（输入图片输出视频）3.2扩展生成视频3
  • CPA审计第四章 审计抽样证据 cshuangc
    注：红色小旗代表必考点；蓝色星星代表重要性为1颗星；橙色代表重要性为2颗星；红色代表重要性为3颗星；红色小人代表需要记忆。参考资料：金鑫松老师基础班讲义
  • 长拖尾数据的采样方法 武小胖儿 数据分析机器学习算法人工智能数据处理
    以下内容来自于ChatGPT长拖尾数据的采样方式：对于具有长拖尾（长尾）分布的数据，通常使用传统的随机抽样方法可能不太适用，因为这样的分布意味着有一些极端值（outliers）会对整体分布产生较大影响。为了更有效地对长拖尾分布的数据进行取样，可以考虑以下一些方法：截断抽样（TruncatedSampling）：选择数据中的一个截断范围，只保留在这个范围内的数据。这样可以排除极端值对样本的影响。截断
  • NLP_ChatGPT的RLHF实战 you_are_my_sunshine* NLP大模型chatgpt自然语言处理人工智能
    文章目录介绍小结介绍ChatGPT之所以成为ChatGPT，基于人类反馈的强化学习是其中重要的一环。而ChatGPT的训练工程称得上是复杂而又神秘的，迄今为止，OpenAl也没有开源它的训练及调优的细节。从OpenAl已经公开的一部分信息推知，ChatGPT的训练主要由三个步骤组成，如下图所示。原文：译文：第1步，先使用大量数据(从Prompt数据库中抽样)通过监督学习在预训练的GPT-3.5基础
  • 概率论自复习思路 Miracle Fan 概率论
    概率论复习思路（存在纰漏）文章目录概率论复习思路（存在纰漏）基本概念随机变量分布多维随机变量分布离散型连续性数字特征数学期望方差协方差系数矩、协方差矩阵大数定律抽样分布、估计、假设检验参数估计区间估计假设检验基本概念样本空间，和事件、差事件两个事件的关系：相不相容、是不是对立、两者之间的关系（ρ\rhoρ相关系数只反映线性方面，还可能存在非线性关系）事件发生的概率和发生关系：比如概率为0不一定代表
  • 关于旗正规则引擎规则中的上传和下载问题 何必如此 文件下载压缩jsp文件上传
    文件的上传下载都是数据流的输入输出，大致流程都是一样的。 一、文件打包下载 1.文件写入压缩包 string mainPath="D:\upload\";     下载路径 string tmpfileName=jar.zip;        &n
  • 【Spark九十九】Spark Streaming的batch interval时间内的数据流转源码分析 bit1129 Stream
      以如下代码为例（SocketInputDStream）： Spark Streaming从Socket读取数据的代码是在SocketReceiver的receive方法中，撇开异常情况不谈(Receiver有重连机制，restart方法，默认情况下在Receiver挂了之后，间隔两秒钟重新建立Socket连接)，读取到的数据通过调用store(textRead)方法进行存储。数据
  • spark master web ui 端口8080被占用解决方法 daizj 8080端口占用sparkmaster web ui
    spark master web ui 默认端口为8080，当系统有其它程序也在使用该接口时，启动master时也不会报错，spark自己会改用其它端口，自动端口号加1，但为了可以控制到指定的端口，我们可以自行设置，修改方法：   1、cd SPARK_HOME/sbin   2、vi start-master.sh     3、定位到下面部分
  • oracle_执行计划_谓词信息和数据获取 周凡杨 oracle执行计划
      oracle_执行计划_谓词信息和数据获取(上) 一：简要说明 在查看执行计划的信息中，经常会看到两个谓词filter和access，它们的区别是什么，理解了这两个词对我们解读Oracle的执行计划信息会有所帮助。 简单说，执行计划如果显示是access，就表示这个谓词条件的值将会影响数据的访问路径（表还是索引），而filter表示谓词条件的值并不会影响数据访问路径，只起到
  • spring中datasource配置 g21121 dataSource
    datasource配置有很多种，我介绍的一种是采用c3p0的，它的百科地址是： http://baike.baidu.com/view/920062.htm   <!-- spring加载资源文件 --> <bean name="propertiesConfig" class="org.springframework.b
  • web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法（三） 老A不折腾 finereportFAQ报表软件
    这里写点抛砖引玉，希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来，Mark一下，利人利己。   出现问题先搜一下文档上有没有，再看看度娘有没有，再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题，大多文档上都有提到的。 1、repeated column width is largerthan paper width： 这个看这段话应该是很好理解的。比如做的模板页面宽度只能放
  • mysql 用户管理 墙头上一根草 linuxmysqluser
    1.新建用户 //登录MYSQL@>mysql -u root -p@>密码//创建用户mysql> insert into mysql.user(Host,User,Password) values(‘localhost’,'jeecn’,password(‘jeecn’));//刷新系统权限表mysql>flush privileges;这样就创建了一个名为：
  • 关于使用Spring导致c3p0数据库死锁问题 aijuans springSpring 入门Spring 实例Spring3Spring 教程
    这个问题我实在是为整个 springsource 的员工蒙羞 如果大家使用 spring 控制事务，使用 Open Session In View 模式， com.mchange.v2.resourcepool.TimeoutException: A client timed out while waiting to acquire a resource from com.mchange.
  • 百度词库联想 annan211 百度
    <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8"> <title>RunJS</title&g
  • int数据与byte之间的相互转换实现代码 百合不是茶 位移int转bytebyte转int基本数据类型的实现
    在BMP文件和文件压缩时需要用到的int与byte转换,现将理解的贴出来;   主要是要理解;位移等概念 http://baihe747.iteye.com/blog/2078029   int转byte;   byte转int;   /** * 字节转成int,int转成字节 * @author Administrator *
  • 简单模拟实现数据库连接池 bijian1013 javathreadjava多线程简单模拟实现数据库连接池
    简单模拟实现数据库连接池 实例1： package com.bijian.thread; public class DB { //private static final int MAX_COUNT = 10; private static final DB instance = new DB(); private int count = 0; private i
  • 一种基于Weblogic容器的鉴权设计 bijian1013 javaweblogic
            服务器对请求的鉴权可以在请求头中加Authorization之类的key，将用户名、密码保存到此key对应的value中，当然对于用户名、密码这种高机密的信息，应该对其进行加砂加密等，最简单的方法如下： String vuser_id = "weblogic"; String vuse
  • 【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化 bit1129 hessian
     任何一个对象从一个JVM传输到另一个JVM，都要经过序列化为二进制数据(或者字符串等其他格式，比如JSON)，然后在反序列化为Java对象，这最后都是通过二进制的数据在不同的JVM之间传输(一般是通过Socket和二进制的数据传输)，本文定义一个比较符合工作中。   1. 定义三个POJO    Person类 package com.tom.hes
  • 【Hadoop十四】Hadoop提供的脚本的功能 bit1129 hadoop
    1. hadoop-daemon.sh 1.1 启动HDFS ./hadoop-daemon.sh start namenode ./hadoop-daemon.sh start datanode  通过这种逐步启动的方式，比start-all.sh方式少了一个SecondaryNameNode进程，这不影响Hadoop的使用，其实在 Hadoop2.0中，SecondaryNa
  • 中国互联网走在“灰度”上 ronin47 管理 灰度
    中国互联网走在“灰度”上（转） 文/孕峰   第一次听说灰度这个词，是任正非说新型管理者所需要的素质。第二次听说是来自马化腾。似乎其他人包括马云也用不同的语言说过类似的意思。   灰度这个词所包含的意义和视野是广远的。要理解这个词，可能同样要用“灰度”的心态。灰度的反面，是规规矩矩，清清楚楚，泾渭分明，严谨条理，是决不妥协，不转弯，认死理。黑白分明不是灰度，像彩虹那样
  • java-51-输入一个矩阵，按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。 bylijinnan java
    public class PrintMatrixClockwisely { /** * Q51.输入一个矩阵，按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。 例如：如果输入如下矩阵： 1 2 3 4 5 6 7 8 9
  • mongoDB 用户管理 开窍的石头 mongoDB用户管理
      1:添加用户    第一次设置用户需要进入admin数据库下设置超级用户（use admin）      db.addUsr({user:'useName',pwd:'111111',roles:[readWrite,dbAdmin]});    第一个参数用户的名字    第二个参数
  • [游戏与生活]玩暗黑破坏神3的一些问题 comsci 生活
        暗黑破坏神3是有史以来最让人激动的游戏。。。。但是有几个问题需要我们注意      玩这个游戏的时间，每天不要超过一个小时，且每次玩游戏最好在白天      结束游戏之后，最好在太阳下面来晒一下身上的暗黑气息，让自己恢复人的生气   &nb
  • java 二维数组如何存入数据库 cuiyadll java
    using System; using System.Linq; using System.Text; using System.Windows.Forms; using System.Xml; using System.Xml.Serialization; using System.IO; namespace WindowsFormsApplication1 {
  • 本地事务和全局事务Local Transaction and Global Transaction(JTA) darrenzhu javaspringlocalglobaltransaction
    Configuring Spring and JTA without full Java EE http://spring.io/blog/2011/08/15/configuring-spring-and-jta-without-full-java-ee/ Spring doc -Transaction Management http://docs.spring.io/spri
  • Linux命令之alias - 设置命令的别名，让 Linux 命令更简练 dcj3sjt126com linuxalias
    用途说明 设置命令的别名。在linux系统中如果命令太长又不符合用户的习惯，那么我们可以为它指定一个别名。虽然可以为命令建立“链接”解决长文件名的问 题，但对于带命令行参数的命令，链接就无能为力了。而指定别名则可以解决此类所有问题【1】。常用别名来简化ssh登录【见示例三】，使长命令变短，使常 用的长命令行变短，强制执行命令时询问等。   常用参数 格式：alias 格式：ali
  • yii2 restful web服务[格式响应] dcj3sjt126com PHPyii2
    响应格式 当处理一个 RESTful API 请求时， 一个应用程序通常需要如下步骤 来处理响应格式： 确定可能影响响应格式的各种因素， 例如媒介类型， 语言， 版本， 等等。 这个过程也被称为 content negotiation。 资源对象转换为数组， 如在 Resources 部分中所描述的。 通过 [[yii\rest\Serializer]]
  • MongoDB索引调优（2）——[十] eksliang mongodbMongoDB索引优化
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2178555 一、概述       上一篇文档中也说明了，MongoDB的索引几乎与关系型数据库的索引一模一样，优化关系型数据库的技巧通用适合MongoDB，所有这里只讲MongoDB需要注意的地方 二、索引内嵌文档     可以在嵌套文档的键上建立索引，方式与正常
  • 当滑动到顶部和底部时，实现Item的分离效果的ListView gundumw100 android
    拉动ListView，Item之间的间距会变大，释放后恢复原样； package cn.tangdada.tangbang.widget; import android.annotation.TargetApi; import android.content.Context; import android.content.res.TypedArray; import andr
  • 程序员用HTML5制作的爱心树表白动画 ini JavaScriptjqueryWebhtml5css
    体验效果：http://keleyi.com/keleyi/phtml/html5/31.htmHTML代码如下： <!DOCTYPE html> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"><head><meta charset="UTF-8" > <ti
  • 预装windows 8 系统GPT模式的ThinkPad T440改装64位 windows 7旗舰版 kakajw ThinkPad预装改装windows 7windows 8
      该教程具有普遍参考性，特别适用于联想的机器，其他品牌机器的处理过程也大同小异。 该教程是个人多次尝试和总结的结果，实用性强，推荐给需要的人！   缘由 小弟最近入手笔记本ThinkPad T440，但是特别不能习惯笔记本出厂预装的Windows 8系统，而且厂商自作聪明地预装了一堆没用的应用软件，消耗不少的系统资源（本本的内存为4G，系统启动完成时，物理内存占用比
  • Nginx学习笔记 mcj8089 nginx
    一、安装nginx             1、在nginx官方网站下载一个包，下载地址是：  http://nginx.org/download/nginx-1.4.2.tar.gz      2、WinSCP(ftp上传工
  • mongodb 聚合查询每天论坛链接点击次数 qiaolevip 每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
    /* 18 */ { "_id" : ObjectId("5596414cbe4d73a327e50274"), "msgType" : "text", "sendTime" : ISODate("2015-07-03T08:01:16.000Z"
  • java术语（PO/POJO/VO/BO/DAO/DTO） Luob. DAOPOJODTOpoVO BO
    PO(persistant object) 持久对象 在o/r 映射的时候出现的概念,如果没有o/r映射,就没有这个概念存在了.通常对应数据模型(数据库),本身还有部分业务逻辑的处理.可以看成是与数据库中的表相映射的java对象.最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录,多个记录可以用PO的集合.PO中应该不包含任何对数据库的操作. VO(value object) 值对象 通
  • 算法复杂度 Wuaner Algorithm
    Time Complexity & Big-O： http://stackoverflow.com/questions/487258/plain-english-explanation-of-big-o http://bigocheatsheet.com/ http://www.sitepoint.com/time-complexity-algorithms/
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他