tennysonsky
tennysonsky

[置顶] 精品文章推荐

程序员学习之道

1、程序学习之道
2、学习方法之如何学好C语言

3、学习方法之如何学好C++

程序员进阶之道

1、为什么你要写博客？

2、野生程序员的故事

3、关于程序员成长的一点思考

4、码农提高工作效率

5、未来 5 年八大热门 IT 职业

6、全栈工程师到底有什么用？


征战沙场

1、作为程序员，如何征战应聘沙场？

2、一个Android菜鸟“面霸”的面试经历，如何少走弯路多加薪！


内功修养

1、盘点大佬们的第一份工作，你和雷军差了 16 年的坚持！

2、年轻人打拼，就必须放弃健康吗？

3、27岁还一事无成，也许他们能赊你点自慰

4、性格决定命运，出身决定思路

5、关乎爱情与无关爱情--由阿里上市想到的


商业点评

1、马化腾和他的腾讯帝国

2、英伟达失去手机与平板市场：拖延症惹的祸

3、阿里巴巴旗下的淘宝为什么要分离出一个天猫出来？

4、从金山到小米，看雷军如何一步步成为“飞猪”


创业之道

1、“BAT”前员工创业：风投很待见

2、南北互联网创业者的差异

3、三个学生创业团队，就有一个会碰到股权分配问题

4、从估值一亿到一夜分家：一个曾经存在过的教育产品的故事

5、创业团队成员的挑战与成长


管理之道

1、如何应对桀骜不驯的优秀应届生？


你可能感兴趣的:(感悟,学习方法)

  • 大神之路-起始篇 | 第13章.计算机科学导论之【文件结构】学习笔记 全栈工程师修炼指南 从业必看书籍专栏学习笔记
    欢迎关注「WeiyiGeek」公众号点击下方卡片即可关注我哟!设为「星标⭐」每天带你基础入门到进阶实践再到放弃学习！涉及网络安全运维、应用开发、物联网IOT、学习路径、个人感悟等知识“花开堪折直须折，莫待无花空折枝。”作者主页：[https://www.weiyigeek.top]作者博客：[https://blog.weiyigeek.top]作者答疑学习交流群：
  • 在股市中寻找志同道合的朋友 niuniu15816888 财经社交大数据
    作为一名普通的股票投资者，我在这条路上已经走了五年。从最初的懵懂无知到现在能独立分析行情，我深深体会到：**投资不是一个人的战斗，找到志同道合的伙伴能让这条路走得更远**。今天，我想和大家分享一些我在投资社交中的真实感悟。一、为什么我们需要投资社交？记得刚开始炒股时，我总是一个人盯着K线图发呆。直到有一天，我在一个股票论坛上认识了几位同样喜欢研究新能源板块的朋友，我们组建了一个小群组。每周五晚上，
  • 工业缺陷检测深度学习方法综述 2301_80355452 深度学习人工智能
    其被广泛地应用于无人质检、智能巡检、质量控制等各种生产与运维场景中.一.工业缺陷检测的背景与特点工业缺陷检测面临着诸多难点:缺陷样本匮乏、缺陷的可视性低、形状不规则、类型未知等,直接使用异常检测方法难以满足工业缺陷检测的任务需求.二.介绍工业缺陷检测问题的定义,分析研究难点与挑战异常：点异常、上下文异常和集群异常。点异常：又称为离群值(outliers)[9],描述数值上偏离正常样本的独立数据。与
  • AI人工智能与OpenCV：实现智能图像编辑功能 AI智能探索者 AIAgent智能体开发实战人工智能opencv计算机视觉ai
    AI人工智能与OpenCV：实现智能图像编辑功能关键词：人工智能、OpenCV、图像处理、计算机视觉、深度学习、智能编辑、图像增强摘要：本文深入探讨如何结合人工智能(AI)和OpenCV实现智能图像编辑功能。我们将从基础概念出发，详细介绍核心算法原理，展示实际代码实现，并分析典型应用场景。文章将涵盖从传统图像处理技术到深度学习方法的演进，重点讲解如何利用OpenCV和AI模型实现自动化的图像增强、
  • 机器学习在智能仓储中的应用：库存管理与物流优化 Blossom.118 机器学习与人工智能机器学习人工智能深度学习机器人sklearntensorflowcnn
    最近研学过程中发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击链接跳转到网站人工智能及编程语言学习教程。读者们可以通过里面的文章详细了解一下人工智能及其编程等教程和学习方法。下面开始对正文内容的介绍。随着电子商务的蓬勃发展，仓储和物流行业面临着前所未有的挑战和机遇。智能仓储通过整合先进的信息技术，如物联网（IoT）、大数据和机器学习，能够实现从货物入库到出库的全流程
  • 元学习的认知思维棱镜 由数入道 AI辅助教学学习元学习思维模型认知框架思维棱镜
    在学习这场马拉松中，大多数人只关注如何跑得更快（学习方法），但元学习关注的却是如何学会规划路线、调整呼吸、监测体能，甚至理解身体（大脑）的运作机制，从而跑得更远、更有效率。元学习（Meta-Learning）——“学会学习”的底层操作系统本质：元学习，简而言之，就是我们的大脑如何学习、如何反思学习过程、并如何优化学习策略的能力。它不是学习具体知识，而是学习如何学习知识本身。它好比你手中的智能手机，
  • 文本生成新纪元：解锁大模型的企业级应用密码
    数字化浪潮席卷各行业的当下，文本生成技术正经历着翻天覆地的变革，这场变革的幕后功臣正是大模型。今天，咱们就来深入探讨大模型在文本生成领域的奥秘，看看它如何赋能企业，又该怎样规避风险，实现价值最大化。技术跃迁：从笨拙规则到智能生成回首往昔，文本生成依靠规则模板与关键字替换，虽能实现基础自动化，却如机械舞者，动作生硬、缺乏灵动。业务稍有变动，规则需全面重构，耗时费力。随着N-gram等统计机器学习方法
  • 跨区域智能电网负荷预测：基于 PaddleFL 的创新探索 暮雨哀尘 人工智能智能电网AIGCPaddleFL数据库python可视化
    跨区域智能电网负荷预测：基于PaddleFL的创新探索摘要：本文聚焦跨区域智能电网负荷预测，提出基于PaddleFL框架的联邦学习方法，整合多地区智能电网数据，实现数据隐私保护下的高精度预测，为电网调度优化提供依据，推动智能电网发展。一、引言在当今社会，电力作为经济发展的命脉，其稳定供应对于保障社会生活的正常运转和生产的持续进行具有不可替代的重要性。而智能电网作为现代电力系统的重要发展方向，通过集
  • CPO-CNN-GRU-Attention、CNN-GRU-Attention、CPO-CNN-GRU、CNN-GRU四模型多变量时序预测对比 Matlab科研辅导帮 cnngru人工智能
    ✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知，求助可私信。内容介绍多变量时序预测在诸多领域扮演着至关重要的角色，例如金融、气象和工业控制等。近年来，深度学习方法在时序预测任务中取得了显著的进展。本文旨在系统地比较四种基于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（GRU）的不同架构，包
  • 常见的强化学习算法分类及其特点 ywfwyht 人工智能算法分类人工智能
    强化学习（ReinforcementLearning,RL）是一种机器学习方法，通过智能体（Agent）与环境（Environment）的交互来学习如何采取行动以最大化累积奖励。以下是一些常见的强化学习算法分类及其特点：1.基于值函数的算法这些算法通过估计状态或状态-动作对的价值来指导决策。Q-Learning无模型的离线学习算法。通过更新Q值表来学习最优策略。更新公式：Q(s,a)←Q(s,a)
  • 如何看待机器学习方法在超分子化学领域的日渐流行？ cda2024 机器学习人工智能
    大家好，今天咱们来聊聊一个既时髦又接地气的话题：如何看待机器学习方法在超分子化学领域的日渐流行？想象一下，你是一位超分子化学家，正忙于设计一种新型的分子结构，这个结构需要具备特定的功能。传统的方法是通过反复实验和理论计算来优化这个结构，但过程可能非常耗时且复杂。而现在，借助机器学习，你可以更快、更准确地找到最优解。这就是为什么机器学习在超分子化学领域变得越来越受欢迎的原因之一。一、超分子化学是什么
  • 助力您发SCI 机器学习（ML）在材料领域应用专题 YEcenfei 分子动力学催化材料机器学习人工智能python
    第一天机器学习在材料与化学常见的方法理论内容1.机器学习概述2.材料与化学中的常见机器学习方法3.应用前沿实操内容Python基础1.开发环境搭建2.变量和数据类型3.列表4.if语句5.字典6.For和while循环实操内容Python基础（续）1.函数2.类和对象3.模块Python科学数据处理1.NumPy2.Pandas3.Matplotlib第二天机器学习材料与化学应用<
  • 从 “啃书焦虑” 到 “项目通关”：NLP 学习的破局之道 木旭林晖 自然语言处理学习人工智能
    嘿，你好。在CSDN上潜水这么久，我总能看到很多像你我当年一样，怀揣着NLP大厂梦的同学。我猜，你的收藏夹里一定塞满了“NLP必读清单”，书架上可能还放着那本厚得像砖头一样的《统计学习方法》或者“龙书”。每天深夜，你可能都在跟一个又一个复杂的数学公式死磕。什么最大熵模型、什么CRF（条件随机场）的推导……你觉得自己离“精通”越来越近，但心里却越来越慌。为什么慌？因为你打开招聘软件，看到JD（职位描
  • 集成学习基础：Bagging 原理与应用 大千AI助手 人工智能Python#OTHER集成学习机器学习人工智能算法决策树Bagging
    本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！Bagging介绍1.定义与全称：Bagging是BootstrapAggregating的缩写，中文常译为装袋法。它是一种并行式的集成学习方法。核心目标是通过构建多个基学习器的预测结果进行组合（通常是投票或平均），来获得比单一基学习器更稳定、更准确、
  • 衡水中学状元数学学习资料完整攻略 向沙托夫问好
    本文还有配套的精品资源，点击获取简介：《状元全科笔记衡水内部资料数学学习文档》提供了一个全面的数学学习资源，旨在通过衡水中学的教学经验和方法提升学生的数学成绩。资料包含基础知识、题型解析、模块训练、思维拓展和学习方法，引导学生深入理解数学概念，培养逻辑思维和解决问题的能力。文档结构清晰，内容详实，附带使用指南，帮助学生系统提升数学素养，实现学习效率和成绩的双重提高。1.状元学习方法分享在追求卓越成
  • 大模型RLHF强化学习笔记（一）：强化学习基础梳理Part1 Gravity! 大模型笔记大模型LLM算法机器学习强化学习人工智能
    【如果笔记对你有帮助，欢迎关注&点赞&收藏，收到正反馈会加快更新！谢谢支持！】一、强化学习基础1.1Intro定义：强化学习是一种机器学习方法，需要智能体通过与环境交互学习最优策略基本要素：状态（State）：智能体在决策过程中需要考虑的所有相关信息（环境描述）动作（Action）：在环境中可以采取的行为策略（Policy）：定义了在给定状态下智能体应该选择哪个动作，目标是最大化智能体的长期累积奖
  • 设计新纪元：精通Illustrator矢量生成与After Effects智能抠像，引爆创作效率 top_designer illustrator人工智能uiadobeAfterEffects设计规范矢量图形
    最近有幸深入把玩了一套源自奥地利Blueskyy艺术学院的Adobe正版教育订阅，在对这套“全家桶”进行地毯式探索后，确实有不少令人耳目一新的感悟，迫不及待想与各位同行交流一番。简单概括这次体验，它给我最深的印象就是“安心”与“富足”。每周高达1500点的Firefly积分，让AI创作的灵感几乎不受限制；多达4台设备的激活授权，赋予了工作流程极大的灵活性（尽管我个人的设备还没能铺满这个额度）；而学
  • AI 在自动驾驶路径规划中的深度强化学习优化 QuantumWalker 人工智能自动驾驶机器学习
    ```htmlAI在自动驾驶路径规划中的深度强化学习优化在当今快速发展的科技领域中，人工智能（AI）的应用正在不断拓展其边界。特别是在自动驾驶技术中，AI的应用已经从简单的感知和识别发展到了复杂的决策和控制阶段。其中，深度强化学习作为AI的一个重要分支，在自动驾驶路径规划中发挥着越来越重要的作用。一、深度强化学习简介深度强化学习是一种结合了深度学习和强化学习的机器学习方法。它通过让智能体在环境中进
  • 黑客自学教程（非常详细）黑客零基础入门到精通，收藏这篇就够了 爱吃小石榴16 网络安全黑客技术黑客网络服务器运维android数据库web安全安全
    新手如何通过自学黑客技术成为厉害的白帽黑客？我目前虽然算不上顶尖的白帽大佬，但自己在补天挖漏洞也能搞个1万多块钱。给大家分享一下我的学习方法，0基础也能上手学习,如果你能坚持学完，你也能成为厉害的白帽子！一、打好基础一上来就去玩各种工具的都是脚本小子，如果你是准备在技术这条路上走得长远，那这些必备的基础知识一定要学好。1.网络安全基础导论尤其是法律法规和发展方向，一定要对网络安全有清楚的认知！2.
  • k近邻算法(kNearest Neighbors) 原理与代码实例讲解 AI大模型应用实战 javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
    k-近邻算法,聚类,分类,分离散数据,决策边界,邻域,机器学习,监督学习k-近邻算法(k-NearestNeighbors)-原理与代码实例讲解k-近邻算法（k-NearestNeighbors，简称kNN）是一种简单的监督学习方法，它在机器学习领域有着广泛的应用。kNN算法的核心思想是：在特征空间中，如果一个样本附近的k个最近邻样本的大多数属于某个类别，则该样本也属于这个类别。这种基于局部决策的
  • 智能交通中的深度学习应用：从理论到实践 Blossom.118 机器学习与人工智能深度学习人工智能机器学习机器人神经网络sklearn目标检测
    最近研学过程中发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击链接跳转到网站人工智能及编程语言学习教程。读者们可以通过里面的文章详细了解一下人工智能及其编程等教程和学习方法。下面开始对正文内容的介绍。在当今数字化时代，人工智能技术正以前所未有的速度改变着我们的生活，其中智能交通领域是人工智能技术大放异彩的重要舞台之一。深度学习作为人工智能的核心技术之一，为智能交通的
  • 每日传习1：个人的《传习录》学习计划 良知即吾心 每日传习传习录心学学习
    一直想系统的学习《传习录》，学习阳明心学，但却总觉得不到时候。经过了这几年的成长，我的心智更加成熟，心性也更加沉稳一些，感觉现在的自己有信心能把《传习录》系统的学完，于是就开始了传习录的每日学习。具体的学习方法暂定如下：第一轮：先把《传习录》的一篇内容手打到这里。这一步相当于手抄书，虽没有直接手抄的效果好，但是我的字实在太难看，手抄的话，说不定会抹杀我学习的热情。搞清楚文章中每个字的读音。通读若干
  • 平行四边形法则的感悟 weixin_34026484
    在物理学或数学中，都有一个规定：矢量和等于相加矢量所组成的平行四边形的对角线。为什么会有这个规定呢？我想这个想法源于三角形：相加的两个矢量组成了三角形的两个边，把他们头尾相连，就得到三角形的另一个边，这就是两者的和。而平行四边形是由两个中心对称的三角形对接而成，所以人们就用平行四边形来规定矢量和运算了。转载于:https://www.cnblogs.com/freudshow/p/3614649.
  • 文献调研[eeg溯源的深度学习方法]（过程记录） 我要学脑机 #神经生物学原理深度学习人工智能
    文章目录问题AI回答关键词组合搜索方式说明限定字段**1.AllFields（所有字段）****2.EEGsourcerecon（EEG源重建）****3.Title（标题）****4.Author（作者）****5.PublicationTitles（期刊/会议名称）****6.YearPublished（发表年份）****7.Affiliation（机构）****8.FundingAgency
  • KNN算法数字识别实战：训练集、测试集与代码实现 Aurora曙光
    本文还有配套的精品资源，点击获取简介：KNN算法，作为一种经典的监督学习方法，特别适用于分类和回归问题，在模式识别和数据挖掘中应用广泛。本文通过构建数字识别任务的训练集和测试集，并提供完整的代码实现，向读者展示如何使用KNN算法进行数字识别。文章详细解释了K值选择、数据预处理、距离计算、最近邻选择、类别决定以及模型评估等关键步骤，并强调了KNN在大数据集中的效率问题。1.KNN算法概述与在数字识别
  • Spring Boot + LangChain 构建 RAG 应用 程序员丸子 langchainAI大模型语言模型自然语言处理人工智能大语言模型RAG
    使用LangChain构建RAG应用程序什么是RAG？检索增强生成（Retrieval-AugmentedGeneration,RAG）是一种结合了检索和生成两种关键技术的机器学习方法。这种方法在自然语言处理任务中特别有效，例如对话系统和问答系统。RAG的关键组件检索：•RAG首先从大型数据集或知识库中检索与用户查询相关的文档或数据。•通常使用信息检索技术，如向量搜索或关键词匹配。生成：•在检索到
  • 【C语言练习】100. 使用C语言实现简单的自然语言理解算法 视睿 从零开始学习机器人c语言算法开发语言排序算法
    100.使用C语言实现简单的自然语言理解算法100.使用C语言实现简单的自然语言理解算法关键词匹配算法简介示例代码：简单的关键词匹配算法代码说明示例运行扩展功能其他方法基于规则的方法统计机器学习方法C语言中统计机器学习方法概述常见统计机器学习算法的C实现贝叶斯定理基础算法核心思想常见变体实现示例（Python）优缺点优化库与工具性能与注意事项有限状态自动机（FSA）深度学习接口调用混合方法100.
  • 04、谁发明了深度学习的方法，是怎么发明的？
    深度学习的发展是多位研究者长期探索的结果，其核心方法的形成并非由单一人物“发明”，而是历经数十年理论积累与技术突破的产物。以下从关键人物、核心技术突破及历史背景三个维度，梳理深度学习方法的起源与发展脉络：一、深度学习的奠基者与关键贡献者1.GeoffreyHinton：从神经网络到深度学习的理论突破核心贡献：20世纪80年代，Hinton与DavidRumelhart等人重新引入并完善了反向传播算
  • TopNet：基于Transformer的高效点云几何压缩网络模型详解 清风AI 深度学习算法详解及代码复现计算机视觉算法深度学习人工智能计算机视觉神经网络transformer卷积神经网络python
    一、研究背景与挑战随着激光雷达（LiDAR）技术的普及，点云数据在自动驾驶、三维重建等领域得到广泛应用。然而，点云数据的无序性、稀疏性给存储和传输带来巨大挑战。传统的点云几何压缩（PCGC）方法难以平衡压缩率与精度，而深度学习方法逐渐成为主流。现有方法主要分为两类：CNN-based方法：通过3D卷积提取局部特征，但受限于固定感受野，难以捕捉长距离依赖。Transformer-based方法：利用
  • Task 01 第一章习题
    1.1说明伯努利模型的极大似然估计以及贝叶斯估计中的统计学习方法三要素。伯努利模型是定义在取值为0与1的随机变量上的概率分布。假设观测到伯努利模型n次独立的数据生成结果，其中k次的结果为1，这时可以用极大似然估计或贝叶斯估计来估计结果为1的概率。回忆知识点：统计学习方法三要素为：模型+策略+算法模型：在监督学习过程中，模型就是所要学习的条件概率分布或决策函数。策略：统计学习要考虑按照什么样的准则选
  • 数据采集高并发的架构应用 3golden .net
    问题的出发点：          最近公司为了发展需要，要扩大对用户的信息采集，每个用户的采集量估计约2W。如果用户量增加的话，将会大量照成采集量成3W倍的增长，但是又要满足日常业务需要，特别是指令要及时得到响应的频率次数远大于预期。       &n
  • 不停止 MySQL 服务增加从库的两种方式 brotherlamp linuxlinux视频linux资料linux教程linux自学
    现在生产环境MySQL数据库是一主一从，由于业务量访问不断增大，故再增加一台从库。前提是不能影响线上业务使用，也就是说不能重启MySQL服务，为了避免出现其他情况，选择在网站访问量低峰期时间段操作。  一般在线增加从库有两种方式，一种是通过mysqldump备份主库，恢复到从库，mysqldump是逻辑备份，数据量大时，备份速度会很慢，锁表的时间也会很长。另一种是通过xtrabacku
  • Quartz——SimpleTrigger触发器 eksliang SimpleTriggerTriggerUtilsquartz
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2208166 一.概述 SimpleTrigger触发器，当且仅需触发一次或者以固定时间间隔周期触发执行；   二.SimpleTrigger的构造函数 SimpleTrigger(String name, String group)：通过该构造函数指定Trigger所属组和名称； Simpl
  • Informatica应用（1） 18289753290 sqlworkflowlookup组件Informatica
    1.如果要在workflow中调用shell脚本有一个command组件，在里面设置shell的路径；调度wf可以右键出现schedule，现在用的是HP的tidal调度wf的执行。 2.designer里面的router类似于SSIS中的broadcast（多播组件）;Reset_Workflow_Var：参数重置 （比如说我这个参数初始是1在workflow跑得过程中变成了3我要在结束时还要
  • python 获取图片验证码中文字 酷的飞上天空 python
    根据现成的开源项目 http://code.google.com/p/pytesser/改写 在window上用easy_install安装不上  看了下源码发现代码很少  于是就想自己改写一下   添加支持网络图片的直接解析   #coding:utf-8 #import sys #reload(sys) #sys.s
  • AJAX 永夜-极光 Ajax
    1.AJAX功能:动态更新页面,减少流量消耗,减轻服务器负担   2.代码结构:    <html> <head> <script type="text/javascript"> function loadXMLDoc() { .... AJAX script goes here ...
  • 创业OR读研 随便小屋 创业
            现在研一，有种想创业的想法，不知道该不该去实施。因为对于的我情况这两者是矛盾的，可能就是鱼与熊掌不能兼得。                研一的生活刚刚过去两个月，我们学校主要的是
  • 需求做得好与坏直接关系着程序员生活质量 aijuans IT 生活
            这个故事还得从去年换工作的事情说起，由于自己不太喜欢第一家公司的环境我选择了换一份工作。去年九月份我入职现在的这家公司，专门从事金融业内软件的开发。十一月份我们整个项目组前往北京做现场开发，从此苦逼的日子开始了。        系统背景：五月份就有同事前往甲方了解需求一直到6月份，后续几个月也完
  • 如何定义和区分高级软件开发工程师 aoyouzi
    在软件开发领域，高级开发工程师通常是指那些编写代码超过 3 年的人。这些人可能会被放到领导的位置，但经常会产生非常糟糕的结果。Matt Briggs 是一名高级开发工程师兼 Scrum 管理员。他认为，单纯使用年限来划分开发人员存在问题，两个同样具有 10 年开发经验的开发人员可能大不相同。近日，他发表了一篇博文，根据开发者所能发挥的作用划分软件开发工程师的成长阶段。 　　初
  • Servlet的请求与响应 百合不是茶 servletget提交java处理post提交
      Servlet是tomcat中的一个重要组成,也是负责客户端和服务端的中介     1,Http的请求方式(get  ,post);   客户端的请求一般都会都是Servlet来接受的,在接收之前怎么来确定是那种方式提交的,以及如何反馈,Servlet中有相应的方法,  http的get方式 servlet就是都doGet(
  • web.xml配置详解之listener bijian1013 javaweb.xmllistener
    一.定义 <listener> <listen-class>com.myapp.MyListener</listen-class> </listener>   二.作用        该元素用来注册一个监听器类。可以收到事件什么时候发生以及用什么作为响
  • Web页面性能优化（yahoo技术） Bill_chen JavaScriptAjaxWebcssYahoo
    1.尽可能的减少HTTP请求数 content 2.使用CDN server 3.添加Expires头(或者 Cache-control) server 4.Gzip 组件 server 5.把CSS样式放在页面的上方。 css 6.将脚本放在底部(包括内联的) javascript 7.避免在CSS中使用Expressions css 8.将javascript和css独立成外部文
  • 【MongoDB学习笔记八】MongoDB游标、分页查询、查询结果排序 bit1129 mongodb
    游标   游标，简单的说就是一个查询结果的指针。游标作为数据库的一个对象，使用它是包括 声明 打开 循环抓去一定数目的文档直到结果集中的所有文档已经抓取完 关闭游标   游标的基本用法，类似于JDBC的ResultSet(hasNext判断是否抓去完,next移动游标到下一条文档)，在获取一个文档集时，可以提供一个类似JDBC的FetchSize
  • ORA-12514 TNS 监听程序当前无法识别连接描述符中请求服务 的解决方法 白糖_ ORA-12514
    今天通过Oracle SQL*Plus连接远端服务器的时候提示“监听程序当前无法识别连接描述符中请求服务”，遂在网上找到了解决方案： ①打开Oracle服务器安装目录\NETWORK\ADMIN\listener.ora文件，你会看到如下信息：   # listener.ora Network Configuration File: D:\database\Oracle\net
  • Eclipse 问题 A resource exists with a different case bozch eclipse
    在使用Eclipse进行开发的时候，出现了如下的问题： Description Resource Path Location TypeThe project was not built due to "A resource exists with a different case: '/SeenTaoImp_zhV2/bin/seentao'.&
  • 编程之美-小飞的电梯调度算法 bylijinnan 编程之美
    public class AptElevator { /** * 编程之美 小飞 电梯调度算法 * 在繁忙的时间，每次电梯从一层往上走时，我们只允许电梯停在其中的某一层。 * 所有乘客都从一楼上电梯，到达某层楼后，电梯听下来，所有乘客再从这里爬楼梯到自己的目的层。 * 在一楼时，每个乘客选择自己的目的层，电梯则自动计算出应停的楼层。 * 问：电梯停在哪
  • SQL注入相关概念 chenbowen00 sqlWeb安全
    SQL Injection：就是通过把SQL命令插入到Web表单递交或输入域名或页面请求的查询字符串，最终达到欺骗服务器执行恶意的SQL命令。 具体来说，它是利用现有应用程序，将（恶意）的SQL命令注入到后台数据库引擎执行的能力，它可以通过在Web表单中输入（恶意）SQL语句得到一个存在安全漏洞的网站上的数据库，而不是按照设计者意图去执行SQL语句。 首先让我们了解什么时候可能发生SQ
  • [光与电]光子信号战防御原理 comsci 原理
          无论是在战场上,还是在后方,敌人都有可能用光子信号对人体进行控制和攻击,那么采取什么样的防御方法,最简单,最有效呢?       我们这里有几个山寨的办法,可能有些作用,大家如果有兴趣可以去实验一下       根据光
  • oracle 11g新特性:Pending Statistics daizj oracledbms_stats
    oracle 11g新特性:Pending Statistics 转 从11g开始，表与索引的统计信息收集完毕后，可以选择收集的统信息立即发布，也可以选择使新收集的统计信息处于pending状态，待确定处于pending状态的统计信息是安全的，再使处于pending状态的统计信息发布，这样就会避免一些因为收集统计信息立即发布而导致SQL执行计划走错的灾难。 在 11g 之前的版本中，D
  • 快速理解RequireJs dengkane jqueryrequirejs
    RequireJs已经流行很久了，我们在项目中也打算使用它。它提供了以下功能： 声明不同js文件之间的依赖 可以按需、并行、延时载入js库 可以让我们的代码以模块化的方式组织 初看起来并不复杂。 在html中引入requirejs 在HTML中，添加这样的 <script> 标签： <script src="/path/to
  • C语言学习四流程控制if条件选择、for循环和强制类型转换 dcj3sjt126com c
    # include <stdio.h> int main(void) { int i, j; scanf("%d %d", &i, &j); if (i > j) printf("i大于j\n"); else printf("i小于j\n"); retu
  • dictionary的使用要注意 dcj3sjt126com IO
    NSDictionary *dict = [NSDictionary dictionaryWithObjectsAndKeys: user.user_id , @"id", user.username , @"username",
  • Android 中的资源访问(Resource) finally_m xmlandroidStringdrawablecolor
    简单的说，Android中的资源是指非代码部分。例如，在我们的Android程序中要使用一些图片来设置界面，要使用一些音频文件来设置铃声，要使用一些动画来显示特效，要使用一些字符串来显示提示信息。那么，这些图片、音频、动画和字符串等叫做Android中的资源文件。 在Eclipse创建的工程中，我们可以看到res和assets两个文件夹，是用来保存资源文件的，在assets中保存的一般是原生
  • Spring使用Cache、整合Ehcache 234390216 springcacheehcache@Cacheable
    Spring使用Cache            从3.1开始，Spring引入了对Cache的支持。其使用方法和原理都类似于Spring对事务管理的支持。Spring Cache是作用在方法上的，其核心思想是这样的：当我们在调用一个缓存方法时会把该方法参数和返回结果作为一个键值对存放在缓存中，等到下次利用同样的
  • 当druid遇上oracle blob(clob) jackyrong oracle
    http://blog.csdn.net/renfufei/article/details/44887371 众所周知，Oracle有很多坑, 所以才有了去IOE。 在使用Druid做数据库连接池后，其实偶尔也会碰到小坑，这就是使用开源项目所必须去填平的。【如果使用不开源的产品，那就不是坑，而是陷阱了，你都不知道怎么去填坑】 用Druid连接池，通过JDBC往Oracle数据库的
  • easyui datagrid pagination获得分页页码、总页数等信息 ldzyz007
    var grid = $('#datagrid');  var options = grid.datagrid('getPager').data("pagination").options;  var curr = options.pageNumber;  var total = options.total;  var max =
  • 浅析awk里的数组 nigelzeng 二维数组array数组awk
    awk绝对是文本处理中的神器，它本身也是一门编程语言，还有许多功能本人没有使用到。这篇文章就单单针对awk里的数组来进行讨论，如何利用数组来帮助完成文本分析。   有这么一组数据：   abcd,91#31#2012-12-31 11:24:00 case_a,136#19#2012-12-31 11:24:00 case_a,136#23#2012-12-31 1
  • 搭建 CentOS 6 服务器(6) - TigerVNC rensanning centos
    安装GNOME桌面环境 # yum groupinstall "X Window System" "Desktop" 安装TigerVNC # yum -y install tigervnc-server tigervnc 启动VNC服务 # /etc/init.d/vncserver restart # vncser
  • Spring 数据库连接整理 tomcat_oracle springbeanjdbc
    1、数据库连接jdbc.properties配置详解 　　jdbc.url=jdbc:hsqldb:hsql://localhost/xdb 　　jdbc.username=sa 　　jdbc.password= 　　jdbc.driver=不同的数据库厂商驱动，此处不一一列举 　　接下来，详细配置代码如下： 　　 Spring连接池    
  • Dom4J解析使用xpath java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenException异常 xp9802
    用Dom4J解析xml,以前没注意,今天使用dom4j包解析xml时在xpath使用处报错      异常栈：java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenException异常       导入包 jaxen-1.1-beta-6.jar 解决; &nb
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他