God bless U!

NBA 总决赛预测

很可惜端午的3天假不能看球了。
第4场: 凯尔特人胜
第5场: 湖人胜
第6场: 湖人胜

你可能感兴趣的:(NBA 总决赛预测)

机器学习与深度学习间关系与区别 ℒℴѵℯ心·动ꦿ໊ོ꫞ 人工智能学习深度学习 python
一、机器学习概述定义机器学习（MachineLearning,ML）是一种通过数据驱动的方法，利用统计学和计算算法来训练模型，使计算机能够从数据中学习并自动进行预测或决策。机器学习通过分析大量数据样本，识别其中的模式和规律，从而对新的数据进行判断。其核心在于通过训练过程，让模型不断优化和提升其预测准确性。主要类型1.监督学习（SupervisedLearning）监督学习是指在训练数据集中包含输入
勇士赢了，我把掌声给了骑士复角度的生活
今天，不参加高考，只看NBA总决赛第三场的较量。这么说有点得罪高考生了，不过我没有当他们面秀，也没有跑到考点外面得瑟，所以我内心毫无波澜。毫无疑问，考场里不乏骑士和勇士球迷，在紧张作答语文考卷同时还心系着球队，不过我希望今天的比赛不会让你们有所分心，毕竟高考不会像比赛录像那样可以再来。今天，好像起来赶考一样，我起得很早，然而事实是睡不着，挺郁闷的，又不是我高考，我紧张什么？九点我并没有准时打开浏览
Python实现关联规则推荐这孩子谁懂哈 Python Machine Learning python 关联规则机器学习
1.什么关联规则关联规则（AssociationRules）是反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性，如果两个或多个事物之间存在一定的关联关系，那么，其中一个事物就能通过其他事物预测到。关联规则是数据挖掘的一个重要技术，用于从大量数据中挖掘出有价值的数据项之间的相关关系。关联规则挖掘的最经典的例子就是沃尔玛的啤酒与尿布的故事，通过对超市购物篮数据进行分析，即顾客放入购物篮中不同商品之间的关
从门氏元素周期表看三皇五帝在关中论霜叶红似二月花y
世间所有物质，都是由不同元素组成的，科学家们”认识物质初期，所有元素也是多年逐一认识的。著名的俄罗斯化学家门捷列耶夫(DmitriMendeleev1834－1907)，在1869年首创的元素周期表，想必大家都很熟悉。他是怎么发现元素周期规律并制成表的？最权威的说法是他自己笔记中所记载的，是他做梦所得。门氏元素周期表这个表开始并不完善，但已经有个雏形了。当时只有已知的63种元素。但门氏预测应该有1
3.1 损失函数和优化：损失函数做只小考拉
用一个函数把W当做输入，然后看一下得分，定量地估计W的好坏，这个函数被称为“损失函数”。损失函数用于度量W的好坏。有了损失函数的概念后，就可以定量的衡量W到底是好还是坏，要找到一种有效的方法来从W的可行域里，找到W取何值时情况最不坏，，这个过程将会是一个优化过程。损失函数L_i定义：通过函数f给出预测的分数和真实的目标（或者说是标签y），可以定量的描述训练样本预测的好不好，最终的损失函数是在整个数
HarmonyOS Next鸿蒙扫一扫功能实现 JohnLiu_ HarmonyOS Next harmonyos 华为扫一扫鸿蒙
直接使用的是华为官方提供的api，封装成一个工具类方便调用。import{common}from'@kit.AbilityKit';import{scanBarcode,scanCore}from'@kit.ScanKit';exportnamespaceScanUtil{exportasyncfunctionstartScan(context:common.Context):Promise{if
个人学习笔记7-6：动手学深度学习pytorch版-李沐浪子L 深度学习深度学习笔记计算机视觉 python 人工智能神经网络 pytorch
#人工智能##深度学习##语义分割##计算机视觉##神经网络#计算机视觉13.11全卷积网络全卷积网络（fullyconvolutionalnetwork，FCN）采用卷积神经网络实现了从图像像素到像素类别的变换。引入l转置卷积（transposedconvolution）实现的，输出的类别预测与输入图像在像素级别上具有一一对应关系：通道维的输出即该位置对应像素的类别预测。13.11.1构造模型下
深度学习-点击率预估-研究论文2024-09-14速读 sp_fyf_2024 深度学习人工智能
深度学习-点击率预估-研究论文2024-09-14速读1.DeepTargetSessionInterestNetworkforClick-ThroughRatePredictionHZhong,JMa,XDuan,SGu,JYao-2024InternationalJointConferenceonNeuralNetworks,2024深度目标会话兴趣网络用于点击率预测摘要：这篇文章提出了一种新
损失函数与反向传播 Star_. PyTorch pytorch 深度学习 python
损失函数定义与作用损失函数(lossfunction)在深度学习领域是用来计算搭建模型预测的输出值和真实值之间的误差。1.损失函数越小越好2.计算实际输出与目标之间的差距3.为更新输出提供依据（反向传播)常见的损失函数回归常见的损失函数有：均方差（MeanSquaredError，MSE）、平均绝对误差（MeanAbsoluteErrorLoss，MAE）、HuberLoss是一种将MSE与MAE
BP神经网络的传递函数大胜归来19 MATLAB
BP网络一般都是用三层的，四层及以上的都比较少用；传输函数的选择，这个怎么说，假设你想预测的结果是几个固定值，如1,0等，满足某个条件输出1，不满足则0的话，首先想到的是hardlim函数，阈值型的，当然也可以考虑其他的；然后，假如网络是用来表达某种线性关系时，用purelin---线性传输函数；若是非线性关系的话，用别的非线性传递函数，多层网络时，每层不一定要用相同的传递函数，可以是三种配合，可
机器学习-------数据标准化罔闻_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
Python和R均方根误差平均绝对误差算法模型亚图跨际 Python 交叉知识 R 回归模型误差指标归一化均方根误差生态状态指标神经网络成本误差气体排放气候模型多项式拟合
要点回归模型误差评估指标归一化均方根误差生态状态指标神经网络成本误差计算气体排放气候算法模型Python误差指标均方根误差和平均绝对误差均方根偏差或均方根误差是两个密切相关且经常使用的度量值之一，用于衡量真实值或预测值与观测值或估计值之间的差异。估计器θ^\hat{\theta}θ^相对于估计参数θ\thetaθ的RMSD定义为均方误差的平方根：RMSD⁡(θ^)=MSE⁡(θ^)=E((θ^−θ
特雷-杨表现出色，比肩詹姆斯，库里 Allen196
特雷-杨得到35分11次助攻。从2000年以后只有两个新秀可以打出这样的数据（至少35分，10次助攻），他们的名字是：史蒂芬-库里，勒布朗-詹姆斯。现在亚特兰大老鹰队的特雷-杨加入了他们的行列，在对阵克里夫兰骑士队的比赛中，他拿到了35分，11次助攻帮助老鹰队取得胜利，同时也是老鹰队主教练罗伊德-皮尔斯作为NBA主教练的首场胜利。揭幕战战胜尼克斯，第二场战胜防守强硬的灰熊后，杨再次帮助球队战胜了骑
python数据分析知识点大全编程零零七 python数据分析 python 开发语言 python数据分析数据分析知识点大全 python数据分析知识点 python教程 python基础
Python数据分析知识点大全可以归纳为以下几个主要方面：一、基础概念与目的数据分析定义：数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论，对数据加以详细研究和概括总结的过程。其目的在于从数据中挖掘规律、验证猜想、进行预测。Python在数据分析中的优势：Python因其易学性、快速开发、丰富的扩展库（如NumPy、Pandas等）和成熟的框架，成为数据分析领域的
Chat GPT带来的几点思考淡定的胡萝卜
OpenAI公司推出的ChatGPT引起了广泛关注，网上出现各类专家开始预测随着ChatGDP的普及，将会有哪些行业的人面临失业，引发人们的焦虑。不可否认它会给我们的教育行业、媒体行业、学术界等众多行业产生影响，面对这些影响，我们该如何看待呢？近期我阅读了不少相关文章，引发的几点思考，想与大家分享。ChatGPT将会倒逼传统教育的改革。中国传统教育是教师对知识点的传授、学生对知识点的掌握，不仅量多
凯尔洛瑞：宝剑锋从磨砺出 SD篮球社
疯狂的夏天，猛龙即使拿出了最大的诚意，依旧未能留住铁了心奔赴洛杉矶的伦纳德，还有“交易添头”的丹尼格林，前马刺双人组的离开，使得猛龙引以为傲的强大锋线极度衰落。猛龙自1995年加入NBA以来，在远离美国的枫叶之都加拿大苦守24年，终尝一冠。他们经历过卡特和麦迪的兄弟篮球，经历过克里斯波什的龙王岁月，经历过垃圾兄弟的饮恨之旅，还有常年的边缘球队，季后赛的屡屡疲软以及王者詹姆斯的一次次屠杀。你很难想象
数据分析-24-时间序列预测之基于keras的VMD-LSTM和VMD-CNN-LSTM预测风速皮皮冰燃数据分析数据分析
文章目录1普通的LSTM模型1.1数据重采样1.2数据标准化1.3切分窗口1.4划分数据集1.5建立模型1.6预测效果2VMD-LSTM模型2.1VMD分解时间序列2.2对每一个IMF建立LSTM模型2.2.1IMF1—LSTM2.2.2IMF2-LSTM2.2.3统一代码2.3评估效果3CNN-LSTM模型3.1数据预处理3.2建立模型3.3效果预测4VMD-CNN-LSTM模型4.1VMD分解
大数据毕业设计hadoop+spark+hive知识图谱租房数据分析可视化大屏租房推荐系统 58同城租房爬虫房源推荐系统房价预测系统计算机毕业设计机器学习深度学习人工智能 2401_84572577 程序员大数据 hadoop 人工智能
做了那么多年开发，自学了很多门编程语言，我很明白学习资源对于学一门新语言的重要性，这些年也收藏了不少的Python干货，对我来说这些东西确实已经用不到了，但对于准备自学Python的人来说，或许它就是一个宝藏，可以给你省去很多的时间和精力。别在网上瞎学了，我最近也做了一些资源的更新，只要你是我的粉丝，这期福利你都可拿走。我先来介绍一下这些东西怎么用，文末抱走。（1）Python所有方向的学习路线（
技术周总结 09.09~09.15周日(C# WinForm WPF) 打破砂锅问到底007 wpf c#WinForm
文章目录一、09.09周一1.1)问题01:Windows桌面开发中，WPF和WinForm的区别和联系？联系：区别：二、09.12周四2.1）问题01：visualstudio的相关快捷键有哪些？通用快捷键编辑导航调试窗口管理2.2）问题02：publicpartialclassChoosePLReason:CommonBaseForm2.3)问题03：介绍WindowsForms中的Syste
数字化供应链架构、全景管理、全流程贯通整体解决方案：供应链管理就是利用管理工具、IT技术将企业引入外部资源的过程精细化、标准化管理，实现高效益低成本运营。数字化建设方案数字化转型数据治理主数据数据仓库智能制造数字工厂制造业数字化转型工业互联网供应链数字仓储智慧物流智慧仓储物流园区架构大数据
数字化供应链架构、全景管理、全流程贯通方案数字化供应链架构、全景管理、全流程贯通方案项目背景与目标供应链管理现状及挑战数字化供应链架构概念及优势全景管理与全流程贯通目标预期成果与效益智能管理机制建设需求预测与智能分析应用合同管理智能化提升举措仓储管理自动化和机器人技术应用物流配送优化策略周边系统整合与数据贯通现有系统梳理及评估报告数据接口标准制定和实施计划流程对接和数据交互机制设计监控和报警机制完
商业预测初识R hongyanwin r语言预测
1.打开帮助文档首页，查阅其中的“IntroductiontoR”helpRhelp2.安装vcd包install.packages("vcd")3.列出此包中可用的函数和数据集ls("package:vcd")/data(package="vcd")4.载入包并阅读数据集Arthritis的描述library("v.d")/?Arthritis5.显示数据集Arthritis的内容查看数据集结构
Taro实现微信小程序自定义拍照截图识别书边事. taro 微信小程序小程序
效果图：代码：>请对准框内拍摄题目重新拍照文件处理中...开始识别definePageConfig({navigationStyle:"custom",navigationBarTitleText:"",//启用页面分享//enableShareAppMessage:true,//启动朋友圈分享//enableShareTimeline:true});import{reactive,toRefs,
我还单身，你们就想在我身体里谈恋爱网易王三三
又到每周六的「三三马克Sansan'sMark」栏目。给新朋友们简单介绍下，这个栏目定位如其名——为周末生活提供姿势，不管看不看，先马了再说。关于周末干什么，查拉图斯特拉如是说：“可以失格，但别失逼格。”我们会为大家推荐私藏的书影音番剧游戏，希望你们喜欢。周末愉快！说在前头，激情预测本番成为七月霸权（喂11区拿科普题材来做新番不是第一次了，之前就有过《萌菌物语》、《摇曳露营》、《血型君》（这应该是
python基于django/flask的NBA球员大数据分析与可视化python+java+node.js QQ_511008285 python django flask java spring boot 数据分析
前端开发框架:vue.js数据库mysql版本不限后端语言框架支持：1java(SSM/springboot)-idea/eclipse2.Nodejs+Vue.js-vscode3.python(flask/django)--pycharm/vscode4.php(thinkphp/laravel)-hbuilderx数据库工具：Navicat/SQLyog等都可以本文针对NBA球员的大数据进行
uniapp H5 关掉全部头部header qq_39016177 uni-app
uniappH5关掉全部头部header1.进入pages.json文件"globalStyle":{//"navigationStyle":"custom","navigationBarTextStyle":"black","navigationBarTitleText":"","navigationBarBackgroundColor":"#F8F8F8","backgroundColor":
什么是AIGC？有哪些免费工具？ chent_某位 AIGC
AIGC（AIGeneratedContent），即“人工智能生成内容”，是指通过人工智能技术自动生成各种类型的数字内容。AIGC让机器能够根据输入的信息或数据生成符合人类需求的文本、图像、音频、视频等内容，极大提高了内容创作的效率。AIGC的背景与起源随着深度学习和自然语言处理技术的快速发展，人工智能已经不再局限于简单的任务，如分类、预测和数据分析，而是具备了生成内容的能力。生成式AI模型，如O
利用发电量和气象数据分析来判断光伏仿真系统的准确性鹧鸪云光伏与储能软件开发数据分析数据挖掘光伏发电大数据光伏新能源
随着光伏产业的迅速发展，光伏仿真系统通过集成气象数据分析、发电量分析、投融资分析及损耗估算等功能，为光伏项目的全生命周期管理提供了科学依据。光伏仿真系统集成了气象数据分析、发电量预测、投融资分析、损耗估算及光伏设计等功能。其中，气象数据分析是仿真系统的基石，通过整合权威的气象数据（如Meteonorm、Nasa等），模拟光伏电站所在区域的历史气象条件及未来气象预测。基于这些气象数据，发电量分析功能
对于在爱情中的情侣来说三观和信任真的有那么重要吗小易趣旅游
我一直认为命运是注定的，有些事情你不能一个人改变。有一定数量的聚会和分散活动。在许多情况下，关系的开始和结束都是可追溯的。如果两个人要长期生活在一起，他们必须默契相处并在许多事情上达成共识。两个人在一起的原因仅仅是他们想携手走未来的道路，并且一路上会有很多变化。有些事情是不可预测的，无法干预。因此，一旦在一个关系中存在这三个表现，矛盾就会不断放大，两个人的命运就会精疲力尽。1.缺乏信任和相互怀疑实
视频也能分割？！在云服务器上部署最新视觉大模型SAM2教程、详细代码注释和视频演示 Hanley_Yeung 图像处理人工智能 python 人工智能 python 深度学习 SAM2 计算机视觉图像分割
使用SAM2进行视频分割本笔记本展示了如何使用SAM2在视频中进行交互式分割。它将涵盖以下内容：在帧上添加点击以获取和细化masklets（时空掩码）在整个视频中传播点击以获取_masklets同时分割和跟踪多个目标我们使用术语_segment_或_mask_来指代单个帧上对象的模型预测，_masklet_指代整个视频中的时空掩码。如果使用Jupyter在本地运行，请首先根据安装说明在您的环境中安
刘强东突然宣布!一场风暴即将到来!马云是怎么应对的? 深呼吸_5e64
为期3天的2018中国互联网大会12日在北京闭幕，与会专家学者就互联网前沿技术、产业发展态势话题进行了研讨。万物互联将给家庭生活带来哪些变化?有专家表示，人工智能总体上由数据驱动，没有数据，它无法进行配对训练、识别、预测，人们也享受不到它提供的精准、智慧的服务。但随着越来越多的数据被收集、被分析，信息泄露的风险随之增加。刘强东:真的不敢相信，这个时代变化之快让人无法想象!创新!创新!再创新!一个个
怎么样才能成为专业的程序员？ cocos2d-x小菜编程 PHP
如何要想成为一名专业的程序员？仅仅会写代码是不够的。从团队合作去解决问题到版本控制，你还得具备其他关键技能的工具包。当我们询问相关的专业开发人员，那些必备的关键技能都是什么的时候，下面是我们了解到的情况。关于如何学习代码，各种声音很多，然后很多人就被误导为成为专业开发人员懂得一门编程语言就够了？！呵呵，就像其他工作一样，光会一个技能那是远远不够的。如果你想要成为
java web开发高并发处理 BreakingBad java Web 并发开发处理高
java处理高并发高负载类网站中数据库的设计方法（java教程,java处理大量数据，java高负载数据）一：高并发高负载类网站关注点之数据库没错,首先是数据库,这是大多数应用所面临的首个SPOF。尤其是Web2.0的应用，数据库的响应是首先要解决的。一般来说MySQL是最常用的，可能最初是一个mysql主机，当数据增加到100万以上，那么，MySQL的效能急剧下降。常用的优化措施是M-S（
mysql批量更新 ekian mysql
mysql更新优化：一版的更新的话都是采用update set的方式，但是如果需要批量更新的话，只能for循环的执行更新。或者采用executeBatch的方式，执行更新。无论哪种方式，性能都不见得多好。三千多条的更新，需要3分多钟。查询了批量更新的优化，有说replace into的方式，即： replace into tableName(id,status) values
微软BI（3） 18289753290 微软BI SSIS
1) Q：该列违反了完整性约束错误；已获得 OLE DB 记录。源:“Microsoft SQL Server Native Client 11.0” Hresult: 0x80004005 说明:“不能将值 NULL 插入列 'FZCHID'，表 'JRB_EnterpriseCredit.dbo.QYFZCH'；列不允许有 Null 值。INSERT 失败。”。 A：一般这类问题的存在是
Java中的List g21121 java
List是一个有序的 collection（也称为序列）。此接口的用户可以对列表中每个元素的插入位置进行精确地控制。用户可以根据元素的整数索引（在列表中的位置）访问元素，并搜索列表中的元素。与 set 不同，列表通常允许重复
读书笔记永夜-极光读书笔记
1. K是一家加工厂,需要采购原材料,有A,B,C,D 4家供应商,其中A给出的价格最低,性价比最高,那么假如你是这家企业的采购经理,你会如何决策? 传统决策: A:100%订单 B,C,D:0% &nbs
centos 安装 Codeblocks 随便小屋 codeblocks
1.安装gcc,需要c和c++两部分,默认安装下,CentOS不安装编译器的,在终端输入以下命令即可yum install gccyum install gcc-c++ 2.安装gtk2-devel,因为默认已经安装了正式产品需要的支持库,但是没有安装开发所需要的文档.yum install gtk2* 3. 安装wxGTK yum search w
23种设计模式的形象比喻 aijuans 设计模式
1、ABSTRACT FACTORY—追MM少不了请吃饭了，麦当劳的鸡翅和肯德基的鸡翅都是MM爱吃的东西，虽然口味有所不同，但不管你带MM去麦当劳或肯德基，只管向服务员说“来四个鸡翅”就行了。麦当劳和肯德基就是生产鸡翅的Factory 　　工厂模式：客户类和工厂类分开。消费者任何时候需要某种产品，只需向工厂请求即可。消费者无须修改就可以接纳新产品。缺点是当产品修改时，工厂类也要做相应的修改。如：
开发管理 CheckLists aoyouzi 开发管理 CheckLists
开发管理 CheckLists(23) -使项目组度过完整的生命周期开发管理 CheckLists(22) -组织项目资源开发管理 CheckLists(21) -控制项目的范围开发管理 CheckLists(20) -项目利益相关者责任开发管理 CheckLists(19) -选择合适的团队成员开发管理 CheckLists(18) -敏捷开发 Scrum Master 工作开发管理 C
js实现切换百合不是茶 JavaScript 栏目切换
js主要功能之一就是实现页面的特效,窗体的切换可以减少页面的大小,被门户网站大量应用思路: 1,先将要显示的设置为display:bisible 否则设为none 2,设置栏目的id ,js获取栏目的id,如果id为Null就设置为显示 3,判断js获取的id名字;再设置是否显示代码实现: html代码: <di
周鸿祎在360新员工入职培训上的讲话 bijian1013 感悟项目管理人生职场
这篇文章也是最近偶尔看到的，考虑到原博客发布者可能将其删除等原因，也更方便个人查找，特将原文拷贝再发布的。“学东西是为自己的，不要整天以混的姿态来跟公司博弈，就算是混，我觉得你要是能在混的时间里，收获一些别的有利于人生发展的东西，也是不错的，看你怎么把握了”，看了之后，对这句话记忆犹新。 &
前端Web开发的页面效果 Bill_chen html Web Microsoft
1.IE6下png图片的透明显示： <img src="图片地址" border="0" style="Filter.Alpha(Opacity)=数值(100),style=数值(3)"/> 或在<head></head>间加一段JS代码让透明png图片正常显示。 2.<li>标
【JVM五】老年代垃圾回收：并发标记清理GC(CMS GC) bit1129 垃圾回收
CMS概述并发标记清理垃圾回收(Concurrent Mark and Sweep GC）算法的主要目标是在GC过程中，减少暂停用户线程的次数以及在不得不暂停用户线程的请夸功能，尽可能短的暂停用户线程的时间。这对于交互式应用，比如web应用来说，是非常重要的。 CMS垃圾回收针对新生代和老年代采用不同的策略。相比同吞吐量垃圾回收，它要复杂的多。吞吐量垃圾回收在执
Struts2技术总结白糖_ struts2
必备jar文件早在struts2.0.*的时候，struts2的必备jar包需要如下几个： commons-logging-*.jar Apache旗下commons项目的log日志包 freemarker-*.jar
Jquery easyui layout应用注意事项 bozch jquery 浏览器 easyui layout
在jquery easyui中提供了easyui-layout布局，他的布局比较局限，类似java中GUI的border布局。下面对其使用注意事项作简要介绍：如果在现有的工程中前台界面均应用了jquery easyui，那么在布局的时候最好应用jquery eaysui的layout布局，否则在表单页面（编辑、查看、添加等等）在不同的浏览器会出
java-拷贝特殊链表：有一个特殊的链表，其中每个节点不但有指向下一个节点的指针pNext，还有一个指向链表中任意节点的指针pRand，如何拷贝这个特殊链表？ bylijinnan java
public class CopySpecialLinkedList { /** * 题目：有一个特殊的链表，其中每个节点不但有指向下一个节点的指针pNext，还有一个指向链表中任意节点的指针pRand，如何拷贝这个特殊链表？拷贝pNext指针非常容易，所以题目的难点是如何拷贝pRand指针。假设原来链表为A1 -> A2 ->... -> An，新拷贝
color Chen.H JavaScript html css
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd"> <HTML> <HEAD>&nbs
[信息与战争]移动通讯与网络 comsci 网络
两个坚持:手机的电池必须可以取下来光纤不能够入户,只能够到楼宇建议大家找这本书看看:<&
oracle flashback query(闪回查询) daizj oracle flashback query flashback table
在Oracle 10g中，Flash back家族分为以下成员： Flashback Database Flashback Drop Flashback Table Flashback Query(分Flashback Query,Flashback Version Query，Flashback Transaction Query) 下面介绍一下Flashback Drop 和Flas
zeus持久层DAO单元测试 deng520159 单元测试
zeus代码测试正紧张进行中,但由于工作比较忙,但速度比较慢.现在已经完成读写分离单元测试了,现在把几种情况单元测试的例子发出来,希望有人能进出意见,让它走下去. 本文是zeus的dao单元测试: 1.单元测试直接上代码 package com.dengliang.zeus.webdemo.test; import org.junit.Test; import o
C语言学习三printf函数和scanf函数学习 dcj3sjt126com c printf scanf language
printf函数 /* 2013年3月10日20:42:32 地点：北京潘家园功能：目的：测试%x %X %#x %#X的用法 */ # include <stdio.h> int main(void) { printf("哈哈！\n"); // \n表示换行 int i = 10; printf
那你为什么小时候不好好读书? dcj3sjt126com life
dady, 我今天捡到了十块钱, 不过我还给那个人了 good girl! 那个人有没有和你讲thank you啊没有啦....他拉我的耳朵我才把钱还给他的, 他哪里会和我讲thank you 爸爸, 如果地上有一张5块一张10块你拿哪一张呢.... 当然是拿十块的咯... 爸爸你很笨的, 你不会两张都拿爸爸为什么上个月那个人来跟你讨钱, 你告诉他没
iptables开放端口 Fanyucai linux iptables 端口
1，找到配置文件 vi /etc/sysconfig/iptables 2，添加端口开放，增加一行，开放18081端口 -A INPUT -m state --state NEW -m tcp -p tcp --dport 18081 -j ACCEPT 3，保存 ESC :wq! 4，重启服务 service iptables
Ehcache（05）——缓存的查询 234390216 排序 ehcache 统计 query
缓存的查询目录 1. 使Cache可查询 1.1 基于Xml配置 1.2 基于代码的配置 2 指定可搜索的属性 2.1 可查询属性类型 2.2 &
通过hashset找到数组中重复的元素 jackyrong hashset
如何在hashset中快速找到重复的元素呢?方法很多，下面是其中一个办法： int[] array = {1,1,2,3,4,5,6,7,8,8}; Set<Integer> set = new HashSet<Integer>(); for(int i = 0
使用ajax和window.history.pushState无刷新改变页面内容和地址栏URL lanrikey history
后退时关闭当前页面 <script type="text/javascript"> jQuery(document).ready(function ($) { if (window.history && window.history.pushState) {
应用程序的通信成本 netkiller.github.com 虚拟机应用服务器陈景峰 netkiller neo
应用程序的通信成本什么是通信一个程序中两个以上功能相互传递信号或数据叫做通信。什么是成本这是是指时间成本与空间成本。时间就是传递数据所花费的时间。空间是指传递过程耗费容量大小。都有哪些通信方式全局变量线程间通信共享内存共享文件管道 Socket 硬件（串口，USB）等等全局变量全局变量是成本最低通信方法，通过设置
一维数组与二维数组的声明与定义恋洁e生二维数组一维数组定义声明初始化
/** * */ package test20111005; /** * @author FlyingFire * @date:2011-11-18 上午04:33:36 * @author ：代码整理 * @introduce :一维数组与二维数组的初始化 *summary： */ public c
Spring Mybatis独立事务配置 toknowme mybatis
在项目中有很多地方会使用到独立事务，下面以获取主键为例（1）修改配置文件spring-mybatis.xml  <tx:annotation-driven transaction-manager="transactionManager" /> &n
更新Anadroid SDK Tooks之后，Eclipse提示No update were found xp9802 eclipse
使用Android SDK Manager 更新了Anadroid SDK Tooks 之后，打开eclipse提示 This Android SDK requires Android Developer Toolkit version 23.0.0 or above, 点击Check for Updates 检测一会后提示 No update were found

按字母分类： A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z 其他