- Oracle 递归 + Decode + 分组函数实现复杂树形统计进阶(第二课)
AI、少年郎
数据库ORACLE分组求和自动递归树形数据统计
在上篇文章基础上,我们进一步解决层级数据递归汇总问题——让上级部门的统计结果自动包含所有下级部门数据(含多级子部门),并新增请假天数大于3天的统计维度。通过递归CTE、DECODE函数与分组函数的深度结合,实现真正意义上的树形结构数据聚合。一、业务需求升级:层级汇总与新增统计维度核心目标递归汇总:上级部门数据包含所有直属/非直属下级部门数据(如集团总部需汇总技术研发部、产品运营部及其子部门数据)新
- C# VB.NET取字符串中全角字符数量和半角字符数量
专注VB编程开发20年
c#.net开发语言VB.NET字符串
C#VB.NET中Tuple轻量级数据结构和固定长度数组-CSDN博客https://blog.csdn.net/xiaoyao961/article/details/148872196下面提供了三种统计字符串中全角和半角字符数量的方法,并进行了性能对比。性能对比(处理100万次"Hello,世界!123456")方法执行时间(毫秒)相对性能方法三:位运算~150100%方法二:字符遍历~2506
- 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
- R语言与C语言混合编程:在R语言中调用C语言函数
数据探索
r语言c语言开发语言R语言
R语言与C语言混合编程:在R语言中调用C语言函数介绍:R语言是一种用于统计分析和数据可视化的高级编程语言,而C语言是一种通用的、强大的编程语言。在某些情况下,我们可能需要在R语言中调用C语言函数以提高性能或实现特定的功能。本文将介绍如何在R语言中调用C语言函数的方法,并提供相应的源代码示例。步骤:为了在R语言中调用C语言函数,我们需要执行以下步骤:编写C语言函数:首先,我们需要编写我们想要在R中调
- 倾向得分匹配的stata命令_R语言系列1:倾向得分匹配
weixin_39995108
倾向得分匹配的stata命令
1PSM简介倾向评分匹配(PropensityScoreMatching,简称PSM)是一种统计学方法,用于处理观察研究(ObservationalStudy)的数据。在观察研究中,由于种种原因,数据偏差(bias)和混杂变量(confoundingvariable)较多,倾向评分匹配的方法正是为了减少这些偏差和混杂变量的影响,以便对实验组和对照组进行更合理的比较。这种方法最早由PaulRosen
- R语言倾向性匹配得分(PSM)分析
后端工程实践
r语言java开发语言R语言
R语言倾向性匹配得分(PSM)分析倾向性匹配得分(PropensityScoreMatching,PSM)是一种常用的统计方法,用于处理观察研究中的选择性偏倚。它通过建立一个倾向性得分模型,将受试者分为处理组和对照组,以实现类似于随机对照试验的效果。本文将介绍如何使用R语言进行倾向性匹配得分分析,并提供相应的源代码。导入所需的R包在进行PSM分析之前,首先需要导入所需的R包。常用的包包括Match
- Python爬虫实战:研究sanitize库相关技术
ylfhpy
爬虫项目实战python爬虫网络开发语言安全sanitize
1.引言1.1研究背景与意义在当今数字化时代,互联网已成为人们获取信息、交流互动的重要平台。随着Web2.0技术的发展,用户生成内容(UGC)、社交媒体嵌入、第三方插件等功能极大丰富了网页的内容和交互性,但也带来了严峻的安全挑战。根据Web应用安全联盟(WAS)的统计数据,2025年全球范围内因网页安全漏洞导致的数据泄露事件超过15万起,造成的经济损失高达250亿美元。其中,跨站脚本攻击(XSS)
- Python爬虫实战:研究xmltodict库相关技术
ylfhpy
爬虫项目实战python爬虫开发语言xmltodict
1.引言1.1研究背景与意义气象数据在农业生产、交通规划、灾害预警等多个领域具有重要应用价值。传统的气象数据获取方式主要依赖于气象部门发布的统计信息,存在更新不及时、数据维度有限等问题。随着互联网技术的发展,气象网站提供了丰富的实时气象数据,但这些数据通常以HTML、XML等非结构化或半结构化形式存在,难以直接利用。因此,开发高效的数据采集与解析系统具有重要的现实意义。1.2国内外研究现状网络爬虫
- Python爬虫实战:研究difflib库相关技术
ylfhpy
爬虫项目实战python爬虫easyui开发语言前端difflib
1.引言1.1研究背景与意义在信息爆炸的数字时代,互联网每天产生海量文本内容。据统计,全球新闻网站日均发布文章超过300万篇,社交媒体平台产生的文本信息量更以亿级单位增长。这种信息过载带来了内容同质化、抄袭剽窃等问题,给新闻媒体行业、学术研究领域和搜索引擎优化等带来了挑战。文本相似度分析作为自然语言处理的重要分支,能够有效识别内容间的相似程度,具有重要的应用价值:新闻媒体行业:通过检测新闻抄袭和重
- C++数值算法深度解析:accumulate与max_element
景彡先生
C++进阶c++算法服务器
在C++标准库中,数值算法(NumericAlgorithms)提供了高效处理数值数据的工具。本文将深入解析两个核心数值算法——accumulate(累加求和)与max_element(最大值查找)的底层原理、核心特性及最佳实践,帮助开发者掌握这些“数据统计利器”的正确使用方式。一、accumulate:通用累加器1.1底层原理与实现迭代累加:对[first,last)区间内的元素执行累积操作,初
- 数据分析案例-全球表面温度数据可视化与统计分析
艾派森
数据分析信息可视化python数据分析数据挖掘
♂️个人主页:@艾派森的个人主页✍作者简介:Python学习者希望大家多多支持,我们一起进步!如果文章对你有帮助的话,欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.数据集介绍
- 基于大模型的急性结石性胆囊炎全流程预测与干预系统技术方案大纲
LCG元
大模型医疗研究-方案大纲人工智能机器学习深度学习方案大纲
目录一、引言二、术前阶段(一)疾病预测与诊断辅助(二)手术风险评估(三)手术方案制定辅助三、术中阶段(一)实时监测与风险预警(二)手术决策支持四、术后阶段(一)并发症风险预测(二)术后护理计划制定五、麻醉方案定制与优化(一)术前麻醉风险评估(二)术中麻醉管理六、统计分析与模型优化(一)数据收集与整理(二)模型性能评估(三)模型优化与更新七、实验验证与证据支持(一)回顾性队列研究(二)前瞻性随机对照
- Python爬虫:爬取物流公司运输数据与包裹跟踪信息
Python爬虫项目
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一、前言随着电商行业的蓬勃发展,物流服务已成为不可或缺的一部分。消费者对物流运输状态的关注越来越高,实时查询包裹的运输进度成为日常生活的一部分。物流公司爬虫正是为了自动化获取物流公司的运输数据和包裹的跟踪信息,帮助消费者、商家以及物流公司本身进行数据分析、优化物流链条和提高客户体验。本文将详细介绍如何使用Python爬虫从多个物流公司网站或API接口中抓取运输数据、包裹跟踪信息以及相关的统计分析数
- 2012-2021年 银行数字化转型综合指数-银行年报数字化词频统计
小王毕业啦
大数据人工智能数据分析数据挖掘大数据社科数据数据统计实证数据
2012-2021年银行数字化转型综合指数-银行年报数字化词频统计.rarhttps://download.csdn.net/download/2401_84585615/89887456https://download.csdn.net/download/2401_84585615/898874562012年至2021年期间,银行数字化转型的综合指数反映了金融行业在这一时期的数字化进程。随着技术
- Github 2025-06-24Python开源项目日报 Top10
老孙正经胡说
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根据GithubTrendings的统计,今日(2025-06-24统计)共有10个项目上榜。根据开发语言中项目的数量,汇总情况如下:开发语言项目数量Python项目10Swift项目1C++项目1yt-dlp:一个增强版的youtube-dl分支创建周期:1184天开发语言:Python协议类型:TheUnlicenseStar数量:64607个Fork数量:5309次关注人数:64607人贡献
- 【Docker基础】Docker容器管理:docker stats及其参数详解
IT成长日记
容器技术深度解析与实践docker容器运维dockerstats
目录1Docker监控概述2dockerstats基本用法2.1基本命令格式2.2常用操作示例3dockerstats参数详解3.1常用参数说明3.2输出字段解析3.3格式化输出示例4dockerstats工作原理4.1监控数据采集流程4.2数据源解析5常见问题解答5.1为什么CPU使用率会超过100%?5.2内存统计中的cache/buffer包含在哪里?5.3如何监控已停止的容器?6总结1Do
- CentOS网络配置与管理完全指南
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1.网络状态查看与诊断1.1ifconfig命令(传统方式)#安装net-tools(CentOS7/8默认可能未安装)sudoyuminstallnet-tools-y#基础查看命令ifconfig#显示所有接口的IP、MAC、收发包统计等完整信息ifconfigeth0#查看eth0网卡的详细状态,包括:#-RX/TXpackets:收发包数量#-errors/dropped:错误和丢包统计#
- Python实例题:基于遗传算法的旅行商问题求解
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目录Python实例题题目要求:解题思路:代码实现:Python实例题题目基于遗传算法的旅行商问题求解要求:使用遗传算法解决旅行商问题(TSP)。支持以下功能:随机生成城市坐标或导入预定义城市实现遗传算法的基本操作(选择、交叉、变异)可视化进化过程和最终路径统计进化过程中的适应度变化允许用户调整遗传算法参数(种群大小、迭代次数、交叉率、变异率等)。解题思路:用列表表示城市访问顺序作为染色体。使用欧
- WebRTC(十一):RTCP和SRTCP
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RTCP基本概念RTCP是RTP的控制协议,用于监控媒体传输质量和参与者状态,并与RTP一起工作。RTP用于传输媒体数据(如音视频),RTCP则用于传输控制信息。RTCP通常和RTP同时使用,并通过不同端口(通常RTP使用偶数端口,RTCP使用其下一个奇数端口)。主要用于:传输质量反馈:丢包率、时延、抖动等统计信息。媒体源身份识别:包括CNAME(CanonicalName)标识每个参与者。带宽控
- 推荐算法特征工程实战:用户与物料动态画像构建指南
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推荐算法推荐算法算法机器学习
在推荐系统的特征工程中,动态画像是提升推荐精准性的核心武器。通过捕捉用户行为偏好和物料热度变化,算法能实现千人千面的精准推荐。本文结合两张关键图表,深入解析动态画像的构建方法与工程实践。一、用户动态画像:六大维度精准刻画兴趣偏好用户动态画像基于六个关键维度构建(如表2-1所示),形成"6W"行为模型:用户粒度物料属性时间粒度动作类型统计对象统计方法1.核心维度解析(附典型场景)维度可选值应用场景用
- 因果推理与因果学习原理与代码实战案例讲解
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AI大模型企业级应用开发实战AgenticAI实战AI人工智能与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
因果推理与因果学习原理与代码实战案例讲解作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词:因果关系发现、因果推断、因果学习、机器学习、统计方法1.背景介绍1.1问题的由来在现实世界的数据分析中,我们经常面临这样的挑战:从观察数据中识别出潜在的原因与效果之间的关联,并理解这些关联背后的实际机制。传统的预测建模关注于基于输入变量对输出变量进行预测,
- R 语言简介:数据分析与统计的强大工具
Mikhail_G
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大家好!在如今这个数据驱动的时代,数据分析与统计分析对于各个领域都变得至关重要。而R语言,作为一款专为数据分析和统计而设计的编程语言,以其强大的功能和灵活性,成为了众多数据分析师、研究人员以及统计学家的首选工具之一。什么是R语言?R是一种开源的编程语言和软件环境,主要用于统计计算、数据分析、图形表示以及机器学习等领域。它是由RossIhaka和RobertGentleman于1995年开发的,之后
- 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
- Redis(十五)Bitmap、Hyperloglog、GEO案例、布隆过滤器
Lucky_Turtle
Javaredis面试数据库
文章目录面试题常见统计类型聚合统计排序统计二值统计基数统计Hyperloglog专有名词UV(UniqueVisitor)独立访客PV(PageView)页面浏览量DAU(DailyActiveUser)日活跃用户量MAU(MonthlyActiveUser)需求原理亿级UV的Redis统计方案GEO面试题命令GEOADD获取某位置的经纬度GEOPOS返回坐标的Geohash表示GEOHASH两个
- 算法优化:前缀和+哈希表
雨声敲敲,风声潇潇
算法算法javaleetcode性能优化哈希表
今天在leetcode上写到6952.统计趣味子数组的数目这道题的时候出现了超时问题,由此学习了前缀和+哈希表的方法。目前看到与此知识点相关的题目有如下:560.和为k的子数组,非常经典的前缀和+哈希表,可以从这一道题入手。6952.统计趣味子数组的数目,这道题比上一到稍微难一点,但是不至于困难。下面介绍一下前缀和+哈希表以560题为例,题目:给你一个整数数组nums和一个整数k,请你统计并返回该
- 7个国产操作系统,你都熟悉吗?
wljslmz
网络技术国产系统
在全球科技竞争加剧的背景下,操作系统作为信息产业的核心“灵魂”,其重要性不言而喻。长期以来,Windows、macOS和Android等国外操作系统主导着全球市场,但它们在某些场景下的封闭性和潜在安全风险,让中国开始加速自主操作系统的研发。尤其是2014年WindowsXP停止支持和2020年Windows7停止服务后,国内对自主操作系统的需求进一步凸显。据统计,2025年中国操作系统市场规模预计
- python ks值计算_风控模型中的K-S理解以及python实现
weixin_39747293
pythonks值计算
笔者在工作中计算单变量的ks值时,发现几个分布不同的变量好y计算的ks值相同,凭借统计直觉,发现一定存在问题,笔者从数据和计算ks代码两个方向进行排除。最后定位到计算使用stats.ks_2samp()函数计算ks值时,如果变量存在缺失值,计算得到ks值有误,下面笔者就来好好梳理一下ks值的前世今生。ks检验介绍笔者刚入门机器学习开始做的例子就是金融场景下风控模型。那时评价模型的好坏就用传统的机器
- 经济学神图:洛伦兹曲线
大千AI助手
人工智能Python#OTHER决策树人工智能DecisionTree算法洛伦兹曲线基尼
洛伦兹曲线(LorenzCurve)是衡量社会收入或财富分配不平等程度的经典可视化工具,由美国统计学家马克斯·洛伦兹(MaxOttoLorenz)于1905年提出。它不仅是理解基尼系数的核心基础,也是经济学、社会学中分析资源分配公平性的关键图表。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!往期文
- 对照原则在临床试验中的应用与挑战
一、对照原则的科学逻辑1.1核心目的1.1.1区分混杂效应通过对照组设置,区分疾病自然进程、安慰剂效应、回归均值现象及非特异性效应等混杂因素,凸显干预措施的真实疗效。1.2统计本质1.2.1真实疗效计算真实疗效=(干预组终点变化-干预组基线)-(对照组终点变化-对照组基线),通过组间比较抵消共同偏倚。二、对照组的五大类型及适用场景2.1安慰剂对照2.1.1构成外观/用法相同的无活性物质。2.1.2
- 随机化在临床试验中的应用与挑战
qq_34062333
临床试验统计学
一、随机化的核心目的1.1控制混杂偏倚1.1.1平衡预后因素确保已知/未知预后因素在组间分布均衡,避免基线不平衡影响结果。1.1.2避免选择偏倚防止研究者或患者主观选择分组,保障组间差异归因于干预。1.2保障统计推断有效性1.2.1满足独立性假设满足统计检验的独立性假设,使统计推断有效。1.2.2实现盲法基础为双盲实施提供先决条件,确保试验结果无偏。二、随机化类型与技术实现2.1简单随机化2.1.
- ios内付费
374016526
ios内付费
近年来写了很多IOS的程序,内付费也用到不少,使用IOS的内付费实现起来比较麻烦,这里我写了一个简单的内付费包,希望对大家有帮助。
具体使用如下:
这里的sender其实就是调用者,这里主要是为了回调使用。
[KuroStoreApi kuroStoreProductId:@"产品ID" storeSender:self storeFinishCallBa
- 20 款优秀的 Linux 终端仿真器
brotherlamp
linuxlinux视频linux资料linux自学linux教程
终端仿真器是一款用其它显示架构重现可视终端的计算机程序。换句话说就是终端仿真器能使哑终端看似像一台连接上了服务器的客户机。终端仿真器允许最终用户用文本用户界面和命令行来访问控制台和应用程序。(LCTT 译注:终端仿真器原意指对大型机-哑终端方式的模拟,不过在当今的 Linux 环境中,常指通过远程或本地方式连接的伪终端,俗称“终端”。)
你能从开源世界中找到大量的终端仿真器,它们
- Solr Deep Paging(solr 深分页)
eksliang
solr深分页solr分页性能问题
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2148370
作者:eksliang(ickes) blg:http://eksliang.iteye.com/ 概述
长期以来,我们一直有一个深分页问题。如果直接跳到很靠后的页数,查询速度会比较慢。这是因为Solr的需要为查询从开始遍历所有数据。直到Solr的4.7这个问题一直没有一个很好的解决方案。直到solr
- 数据库面试题
18289753290
面试题 数据库
1.union ,union all
网络搜索出的最佳答案:
union和union all的区别是,union会自动压缩多个结果集合中的重复结果,而union all则将所有的结果全部显示出来,不管是不是重复。
Union:对两个结果集进行并集操作,不包括重复行,同时进行默认规则的排序;
Union All:对两个结果集进行并集操作,包括重复行,不进行排序;
2.索引有哪些分类?作用是
- Android TV屏幕适配
酷的飞上天空
android
先说下现在市面上TV分辨率的大概情况
两种分辨率为主
1.720标清,分辨率为1280x720.
屏幕尺寸以32寸为主,部分电视为42寸
2.1080p全高清,分辨率为1920x1080
屏幕尺寸以42寸为主,此分辨率电视屏幕从32寸到50寸都有
适配遇到问题,已1080p尺寸为例:
分辨率固定不变,屏幕尺寸变化较大。
如:效果图尺寸为1920x1080,如果使用d
- Timer定时器与ActionListener联合应用
永夜-极光
java
功能:在控制台每秒输出一次
代码:
package Main;
import javax.swing.Timer;
import java.awt.event.*;
public class T {
private static int count = 0;
public static void main(String[] args){
- Ubuntu14.04系统Tab键不能自动补全问题解决
随便小屋
Ubuntu 14.04
Unbuntu 14.4安装之后就在终端中使用Tab键不能自动补全,解决办法如下:
1、利用vi编辑器打开/etc/bash.bashrc文件(需要root权限)
sudo vi /etc/bash.bashrc
接下来会提示输入密码
2、找到文件中的下列代码
#enable bash completion in interactive shells
#if
- 学会人际关系三招 轻松走职场
aijuans
职场
要想成功,仅有专业能力是不够的,处理好与老板、同事及下属的人际关系也是门大学问。如何才能在职场如鱼得水、游刃有余呢?在此,教您简单实用的三个窍门。
第一,多汇报
最近,管理学又提出了一个新名词“追随力”。它告诉我们,做下属最关键的就是要多请示汇报,让上司随时了解你的工作进度,有了新想法也要及时建议。不知不觉,你就有了“追随力”,上司会越来越了解和信任你。
第二,勤沟通
团队的力
- 《O2O:移动互联网时代的商业革命》读书笔记
aoyouzi
读书笔记
移动互联网的未来:碎片化内容+碎片化渠道=各式精准、互动的新型社会化营销。
O2O:Online to OffLine 线上线下活动
O2O就是在移动互联网时代,生活消费领域通过线上和线下互动的一种新型商业模式。
手机二维码本质:O2O商务行为从线下现实世界到线上虚拟世界的入口。
线上虚拟世界创造的本意是打破信息鸿沟,让不同地域、不同需求的人
- js实现图片随鼠标滚动的效果
百合不是茶
JavaScript滚动属性的获取图片滚动属性获取页面加载
1,获取样式属性值
top 与顶部的距离
left 与左边的距离
right 与右边的距离
bottom 与下边的距离
zIndex 层叠层次
例子:获取左边的宽度,当css写在body标签中时
<div id="adver" style="position:absolute;top:50px;left:1000p
- ajax同步异步参数async
bijian1013
jqueryAjaxasync
开发项目开发过程中,需要将ajax的返回值赋到全局变量中,然后在该页面其他地方引用,因为ajax异步的原因一直无法成功,需将async:false,使其变成同步的。
格式:
$.ajax({ type: 'POST', ur
- Webx3框架(1)
Bill_chen
eclipsespringmaven框架ibatis
Webx是淘宝开发的一套Web开发框架,Webx3是其第三个升级版本;采用Eclipse的开发环境,现在支持java开发;
采用turbine原型的MVC框架,扩展了Spring容器,利用Maven进行项目的构建管理,灵活的ibatis持久层支持,总的来说,还是一套很不错的Web框架。
Webx3遵循turbine风格,velocity的模板被分为layout/screen/control三部
- 【MongoDB学习笔记五】MongoDB概述
bit1129
mongodb
MongoDB是面向文档的NoSQL数据库,尽量业界还对MongoDB存在一些质疑的声音,比如性能尤其是查询性能、数据一致性的支持没有想象的那么好,但是MongoDB用户群确实已经够多。MongoDB的亮点不在于它的性能,而是它处理非结构化数据的能力以及内置对分布式的支持(复制、分片达到的高可用、高可伸缩),同时它提供的近似于SQL的查询能力,也是在做NoSQL技术选型时,考虑的一个重要因素。Mo
- spring/hibernate/struts2常见异常总结
白糖_
Hibernate
Spring
①ClassNotFoundException: org.aspectj.weaver.reflect.ReflectionWorld$ReflectionWorldException
缺少aspectjweaver.jar,该jar包常用于spring aop中
②java.lang.ClassNotFoundException: org.sprin
- jquery easyui表单重置(reset)扩展思路
bozch
formjquery easyuireset
在jquery easyui表单中 尚未提供表单重置的功能,这就需要自己对其进行扩展。
扩展的时候要考虑的控件有:
combo,combobox,combogrid,combotree,datebox,datetimebox
需要对其添加reset方法,reset方法就是把初始化的值赋值给当前的组件,这就需要在组件的初始化时将值保存下来。
在所有的reset方法添加完毕之后,就需要对fo
- 编程之美-烙饼排序
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
/*
*《编程之美》的思路是:搜索+剪枝。有点像是写下棋程序:当前情况下,把所有可能的下一步都做一遍;在这每一遍操作里面,计算出如果按这一步走的话,能不能赢(得出最优结果)。
*《编程之美》上代码有很多错误,且每个变量的含义令人费解。因此我按我的理解写了以下代码:
*/
- Struts1.X 源码分析之ActionForm赋值原理
chenbowen00
struts
struts1在处理请求参数之前,首先会根据配置文件action节点的name属性创建对应的ActionForm。如果配置了name属性,却找不到对应的ActionForm类也不会报错,只是不会处理本次请求的请求参数。
如果找到了对应的ActionForm类,则先判断是否已经存在ActionForm的实例,如果不存在则创建实例,并将其存放在对应的作用域中。作用域由配置文件action节点的s
- [空天防御与经济]在获得充足的外部资源之前,太空投资需有限度
comsci
资源
这里有一个常识性的问题:
地球的资源,人类的资金是有限的,而太空是无限的.....
就算全人类联合起来,要在太空中修建大型空间站,也不一定能够成功,因为资源和资金,技术有客观的限制....
&
- ORACLE临时表—ON COMMIT PRESERVE ROWS
daizj
oracle临时表
ORACLE临时表 转
临时表:像普通表一样,有结构,但是对数据的管理上不一样,临时表存储事务或会话的中间结果集,临时表中保存的数据只对当前
会话可见,所有会话都看不到其他会话的数据,即使其他会话提交了,也看不到。临时表不存在并发行为,因为他们对于当前会话都是独立的。
创建临时表时,ORACLE只创建了表的结构(在数据字典中定义),并没有初始化内存空间,当某一会话使用临时表时,ORALCE会
- 基于Nginx XSendfile+SpringMVC进行文件下载
denger
应用服务器Webnginx网络应用lighttpd
在平常我们实现文件下载通常是通过普通 read-write方式,如下代码所示。
@RequestMapping("/courseware/{id}")
public void download(@PathVariable("id") String courseID, HttpServletResp
- scanf接受char类型的字符
dcj3sjt126com
c
/*
2013年3月11日22:35:54
目的:学习char只接受一个字符
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
char ch;
scanf("%d", &i);
printf("i = %d\n", i);
scanf("%
- 学编程的价值
dcj3sjt126com
编程
发一个人会编程, 想想以后可以教儿女, 是多么美好的事啊, 不管儿女将来从事什么样的职业, 教一教, 对他思维的开拓大有帮助
像这位朋友学习:
http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_2584320772_0_1.html
VirtualGS教程 (By @林泰前): 几十年的老程序员,资深的
- 二维数组(矩阵)对角线输出
飞天奔月
二维数组
今天在BBS里面看到这样的面试题目,
1,二维数组(N*N),沿对角线方向,从右上角打印到左下角如N=4: 4*4二维数组
{ 1 2 3 4 }
{ 5 6 7 8 }
{ 9 10 11 12 }
{13 14 15 16 }
打印顺序
4
3 8
2 7 12
1 6 11 16
5 10 15
9 14
13
要
- Ehcache(08)——可阻塞的Cache——BlockingCache
234390216
并发ehcacheBlockingCache阻塞
可阻塞的Cache—BlockingCache
在上一节我们提到了显示使用Ehcache锁的问题,其实我们还可以隐式的来使用Ehcache的锁,那就是通过BlockingCache。BlockingCache是Ehcache的一个封装类,可以让我们对Ehcache进行并发操作。其内部的锁机制是使用的net.
- mysqldiff对数据库间进行差异比较
jackyrong
mysqld
mysqldiff该工具是官方mysql-utilities工具集的一个脚本,可以用来对比不同数据库之间的表结构,或者同个数据库间的表结构
如果在windows下,直接下载mysql-utilities安装就可以了,然后运行后,会跑到命令行下:
1) 基本用法
mysqldiff --server1=admin:12345
- spring data jpa 方法中可用的关键字
lawrence.li
javaspring
spring data jpa 支持以方法名进行查询/删除/统计。
查询的关键字为find
删除的关键字为delete/remove (>=1.7.x)
统计的关键字为count (>=1.7.x)
修改需要使用@Modifying注解
@Modifying
@Query("update User u set u.firstna
- Spring的ModelAndView类
nicegege
spring
项目中controller的方法跳转的到ModelAndView类,一直很好奇spring怎么实现的?
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
* yo
- 搭建 CentOS 6 服务器(13) - rsync、Amanda
rensanning
centos
(一)rsync
Server端
# yum install rsync
# vi /etc/xinetd.d/rsync
service rsync
{
disable = no
flags = IPv6
socket_type = stream
wait
- Learn Nodejs 02
toknowme
nodejs
(1)npm是什么
npm is the package manager for node
官方网站:https://www.npmjs.com/
npm上有很多优秀的nodejs包,来解决常见的一些问题,比如用node-mysql,就可以方便通过nodejs链接到mysql,进行数据库的操作
在开发过程往往会需要用到其他的包,使用npm就可以下载这些包来供程序调用
&nb
- Spring MVC 拦截器
xp9802
spring mvc
Controller层的拦截器继承于HandlerInterceptorAdapter
HandlerInterceptorAdapter.java 1 public abstract class HandlerInterceptorAdapter implements HandlerIntercep