- Python实现itemCF协同过滤推荐算法并计算召回率、准确率、F1分数和覆盖率
计算机软件程序设计
机器学习python推荐算法开发语言
一个完整的Python实现,包括ItemCF协同过滤算法的实现以及召回率、准确率、F1分数和覆盖率等评估指标的计算。将使用Pandas进行数据处理,Scikit-learn进行相似度计算,并编写函数来生成推荐列表和评估模型性能。1.数据准备首先,需要准备数据。假设有一个用户-物品评分矩阵(可以是显式评分或隐式反馈),表示用户对不同酒店的喜好程度。这里可以使用Pandas来处理数据。importpa
- AI-知识库搭建(一)腾讯云向量数据库使用
CJ点
人工智能GPT向量数据库知识库
一、AI知识库将已知的问答知识,问题和答案转变成向量存储在向量数据库,在查找答案时,输入问题,将问题向量化,匹配向量库的问题,将向量相似度最高的问题筛选出来,将答案提交。二、腾讯云向量数据库向量数据库_大模型知识库_向量数据存储_向量数据检索-腾讯云腾讯云向量数据库(TencentCloudVectorDB)是一款全托管的自研企业级分布式数据库服务,专用于存储、检索、分析多维向量数据。该数据库支持
- 浅谈人群扩展(lookalike)模型
eso1983
算法
Lookalike主要用于广告或者推荐系统中,找到与种子用户相似的人群。常用的算法应该包括协同过滤、基于标签的相似度计算,还有一些机器学习模型,比如逻辑回归、随机森林,以及深度学习的模型,比如DNN或者Embedding方法。这里简单介绍一下Lookalike人群扩展(相似人群扩展)中常用算法模型的解析,涵盖原理、数学公式、实现步骤、优缺点及适用场景。1.基于标签的相似度匹配原理通过用户标签(兴趣
- 使用NucliaDB进行文本向量化与检索
GEAWfaacc
python
技术背景介绍NucliaDB是一款强大的向量数据库,可以帮助开发者进行文本数据的向量化与检索。通过使用NucliaDB,您可以将文本数据存储在知识库中,并执行高效的相似度搜索。本文将介绍如何利用NucliaDB进行文本的向量化处理与检索操作。核心原理解析NucliaDB允许用户将文本数据转换为向量,并存储在知识库中。每个文本数据会生成唯一的向量,这些向量可以用于快速的相似度搜索。例如,如果您存储了
- PostgreSQL - pgvector 插件构建向量数据库并进行相似度查询
花千树-010
RAG数据库postgresqlAI编程
在现代的机器学习和人工智能应用中,向量相似度检索是一个非常重要的技术,尤其是在文本、图像或其他类型的嵌入向量的操作中。本文将介绍如何在PostgreSQL中安装pgvector插件,用于存储和检索向量数据,并展示如何通过Python脚本向数据库插入向量并执行相似度查询。一、安装PostgreSQL并配置pgvector插件1.安装PostgreSQL首先,确保你已经安装了PostgreSQL。可以
- 图像检索简介
handsomestWei
AI图像处理人工智能
图像检索主要分为两类,一类是基于文本的图像检索(TextBasedImageRetrieval),另一类是基于内容的图像检索(ContentBasedImageRetrieval)基于文本通过对图像进行文本描述(对内容分析进行自动标注和人工标注),提炼关键词等标签信息。后续在进行检索时,可以通过检索关键词的方式查找对应的图片。基于内容以图搜图。涉及图像特征提取、相似度计算、特征数据库存储和搜索。图
- NLP 中文拼写检测纠正论文 Automatic-Corpus-Generation 代码
后端java
拼写纠正系列NLP中文拼写检测实现思路NLP中文拼写检测纠正算法整理NLP英文拼写算法,如果提升100W倍的性能?NLP中文拼写检测纠正Paperjava实现中英文拼写检查和错误纠正?可我只会写CRUD啊!一个提升英文单词拼写检测性能1000倍的算法?单词拼写纠正-03-leetcodeedit-distance72.力扣编辑距离NLP开源项目nlp-hanzi-similar汉字相似度word-
- NLP 中文拼写检测纠正论文-07-NLPTEA-2020中文语法错误诊断共享任务概述
后端java
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- NLP 中文拼写检测纠正论文-04-Learning from the Dictionary
后端java
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- NLP 中文拼写检测纠正论文-01-介绍了SIGHAN 2015 包括任务描述,数据准备, 绩效指标和评估结果
后端java
拼写纠正系列NLP中文拼写检测实现思路NLP中文拼写检测纠正算法整理NLP英文拼写算法,如果提升100W倍的性能?NLP中文拼写检测纠正Paperjava实现中英文拼写检查和错误纠正?可我只会写CRUD啊!一个提升英文单词拼写检测性能1000倍的算法?单词拼写纠正-03-leetcodeedit-distance72.力扣编辑距离NLP开源项目nlp-hanzi-similar汉字相似度word-
- 基于网络爬虫技术的网络新闻分析
众拾达人
JavaWeb爬虫爬虫
文末附有完整项目代码在信息爆炸的时代,如何从海量的网络新闻中挖掘出有价值的信息呢?今天就来给大家分享一下基于网络爬虫技术的网络新闻分析的实现过程。首先,我们来了解一下系统的需求。我们的目标是能够实时抓取凤凰网新闻、网易新闻、搜狐新闻等网站的新闻数据,正确抽取正文并获取点击量,每日定时抓取。然后对抓取回来的新闻进行中文分词,利用分词结果计算新闻相似度,将相似新闻合并并展示相似新闻的用户点击趋势。接下
- C++: 实现聚类算法(附带源码)
Katie。
cc++实现算法算法聚类支持向量机
项目介绍聚类是无监督学习中一种常用的算法,用于将数据集中的对象分组(称为簇),使得同一簇中的对象相似度较高,而不同簇之间的对象相似度较低。在许多领域,如数据挖掘、图像处理和模式识别等,聚类算法都有广泛应用。在本项目中,我们将实现最常见的聚类算法之一——K均值聚类(K-MeansClustering)。该算法的目标是通过迭代的方式将数据集划分为K个簇,每个簇由其中心(均值)表示。项目实现思路输入参数
- 使用Faiss进行高效相似度搜索
llzwxh888
faisspython
在现代AI应用中,快速和高效的相似度搜索是至关重要的。Faiss(FacebookAISimilaritySearch)是一个专门用于快速相似度搜索和聚类的库,特别适用于高维向量。本文将介绍如何使用Faiss来进行相似度搜索,并结合Python代码演示其基本用法。什么是Faiss?Faiss是一个由FacebookAIResearch团队开发的开源库,主要用于高维向量的相似性搜索和聚类。Faiss
- Python(PyTorch)和MATLAB及Rust和C++结构相似度指数测量导图
亚图跨际
Python交叉知识算法量化检查图像压缩质量低分辨率多光谱峰值信噪比端到端优化图像压缩手术机器人三维实景实时可微分渲染重建三维可视化
要点量化检查图像压缩质量低分辨率多光谱和高分辨率图像实现超分辨率分析图像质量图像索引/多尺度结构相似度指数和光谱角映射器及视觉信息保真度多种指标峰值信噪比和结构相似度指数测量结构相似性图像分类PNG和JPEG图像相似性近似算法图像压缩,视频压缩、端到端优化图像压缩、神经图像压缩、GPU变速图像压缩手术机器人深度估计算法重建三维可视化推理图像超分辨率算法模型三维实景实时可微分渲染算法MATLAB结构
- K-means 算法的介绍与应用
小魏冬琅
matlab算法kmeans机器学习
目录引言K-means算法的基本原理表格总结:K-means算法的主要步骤K-means算法的MATLAB实现优化方法与改进K-means算法的应用领域表格总结:K-means算法的主要应用领域结论引言K-means算法是一种经典的基于距离的聚类算法,在数据挖掘、模式识别、图像处理等多个领域中得到了广泛应用。其核心思想是将相似的数据对象聚类到同一个簇中,而使得簇内对象的相似度最大、簇间的相似度最小
- OpenCV-模板匹配多个目标
红米煮粥
opencv人工智能计算机视觉
文章目录一、基本概念二、基本步骤1.图像准备2.图像预处理3.执行模板匹配4.定位匹配区域5.处理多个匹配6.优化和验证三、代码实现1.图片读取2.图像预处理3.模板匹配4.绘制矩形框三、总结模型匹配(ModelMatching)是一个广泛应用的概念,其具体含义和应用领域会根据上下文的不同而有所变化。一、基本概念模型匹配是指通过比较待匹配的数据或对象与已有的模型之间的相似度或距离,来寻找最佳匹配的
- 动态规划算法之最长公子序列详细解读(附带Java代码解读)
南城花随雪。
算法分析算法动态规划java
最长公共子序列(LongestCommonSubsequence,LCS)问题是动态规划中另一个经典问题,广泛用于比较两个序列的相似度。它的目标是找到两个序列之间最长的公共子序列(不是连续的),使得这个子序列同时出现在两个序列中。1.问题定义给定两个序列X和Y,要找到它们的最长公共子序列,即一个序列Z,它同时是X和Y的子序列,且Z的长度最大。例如:对于序列X="ABCBDAB"和Y="BDCAB"
- Springboot+vue.js+协同过滤推荐+余弦相似度算法实现新闻推荐系统
计算机程序优异哥
针对海量的新闻资讯数据,如何快速的根据用户的检索需要,完成符合用户阅读需求的新闻资讯推荐?本篇文章主要采用余弦相似度及基于用户协同过滤算法实现新闻推荐,通过余弦相似度算法完成针对不同新闻数据之间的相似性计算,实现分类标签。通过协同过滤算法发现具备相似阅读习惯的用户,展开个性化推荐。本次新闻推荐系统:主要包含技术:springboot,mybatis,mysql,javascript,vue.js,
- 高仿手表值不值得购买?什么样的高仿手表比较好呢
美表之家
高仿手表是指外观、材质、工艺等方面与原版手表相似度达到较高水平的手表产品。对于手表爱好者来说,高仿手表在一定程度上可以满足他们对名牌手表的追求,而价格相对原版手表则更加亲民。然而,值不值得购买高仿手表这个问题,没有一个绝对的答案,主要取决于个人的需求和态度。微信:fk2018988(下单赠送精美礼品)第一、高仿手表值不值得购买?高仿手表值得购买,在手表市场我们发现高仿手表销量还是非常不错,高仿手表
- c++原型模式
程序员小吕666
#设计模式c++
c++原型模式简介特点缺陷代码使用场景简介UMl特点可以在程序运行时(对象属性发生了变化),得到一份内容相同的实例,但之间还不会相互干扰。缺陷使用场景跟拷贝构造相似度很高,能用拷贝构造(注意考虑深浅拷贝)解决不用非得搞设计模式。注意但是使用了原型模式就是不想暴露给用户对象创建过程。只能通过clone来获取对象的拷贝。和工厂模式可以搭配,隐藏对象的创建细节。代码#include#includeusi
- 《华为数据之道》总结
Walter_Silva
数据中台数据仓库数据中台
华为官方关于数字化转型的书,去年读了《华为数据之道》,今年读了本《华为数字化转型》,华为2016年开始启动的数字化转型所做的工作和目前公司做的相似度蛮高,都是非数字原生企业,华为走得更早更快更专业,就想着做个小小的总结,以借此总结下过去几年的部分工作。第一篇就从数据之道开始,这一篇会比较贴近书本,偶尔穿插些实际工作里的一些例子。目录目录一、华为数据工作建设的整体框架1.1、数据源1.2、数据入湖1
- Spark入门:KMeans聚类算法
17111_Chaochao1984a
算法sparkkmeans
聚类(Clustering)是机器学习中一类重要的方法。其主要思想使用样本的不同特征属性,根据某一给定的相似度度量方式(如欧式距离)找到相似的样本,并根据距离将样本划分成不同的组。聚类属于典型的无监督学习(UnsupervisedLearning)方法。与监督学习(如分类器)相比1,无监督学习的训练集没有人为标注的结果。在非监督式学习中,数据并不被特别标识,学习模型是为了推断出数据的一些内在结构。
- 项目实战 ---- 商用落地视频搜索系统(3) --- 数据综合查询设计与实现
PhoenixAI8
AI落地项目设计与实现音视频数据库vectordbmilvuspython
目录背景商用视频搜索算法设计设计理念搜索策略详细设计源码完整代码代码解读背景向量数据库发展到现在,已经支持了类似hybridsearch的功能。但是必须要指出为了应对商用化大型系统向量查询,如果仅使用hybridsearch,无法从用户功能满足你的功能要求。比如在定义视频相似度时,如何衡量多个视频之间的相似度?如何能通过语义拆分及内容,对视频进行综合排序?如何找到相似视频的关键位置等都是searc
- [论文笔记]Circle Loss: A Unified Perspective of Pair Similarity Optimization
愤怒的可乐
#文本匹配[论文]论文翻译/笔记自然语言处理论文阅读人工智能
引言为了理解CoSENT的loss,今天来读一下CircleLoss:AUnifiedPerspectiveofPairSimilarityOptimization。为了简单,下文中以翻译的口吻记录,比如替换"作者"为"我们"。这篇论文从对深度特征学习的成对相似度优化角度出发,旨在最大化同类之间的相似度sps_ps
- 简单聊聊高仿名表一般什么价
广州潮品汇
随着经济的发展和人们对品质生活的追求,名牌手表成为了许多人的时尚配饰之一。然而,正版名表价格昂贵,使得很多普通消费者望而却步。因此,高仿名表逐渐成为了一个备受关注的话题。微信:52226813(下单赠送精美礼品)高仿名表是指外观和功能上都与原版名表相似度极高的复制品。它们使用的材料、工艺与正版名表非常接近,甚至有些高仿名表在细节上更加精细。这种高仿表的出现,既满足了追求名表的愿望,又降低了价格,因
- 简单聊聊劳力士复刻表哪个厂的最好
广州潮品汇
劳力士复刻表是全球著名的钟表品牌,以其精湛的工艺和可靠的质量而闻名。在众多劳力士复刻表厂商中,有三个厂家被公认为最好的,它们分别是C厂、VS厂和N厂。下面将详细介绍这三个厂家以及它们的优点。微信:52226813(下单赠送精美礼品)第一个是C厂。C厂以其高度精细的复制表技术而闻名。它采用了最先进的机械设备和制表工艺,以确保每一块复刻表的质量和精准度。C厂的复刻表与原版劳力士表几乎完美无缺的相似度,
- sentence-bert_pytorch语义文本相似度算法模型
技术瘾君子1573
bertpytorch人工智能语义文本相似度模型
目录Sentence-BERT论文模型结构算法原理环境配置Docker(方法一)Dockerfile(方法二)Anaconda(方法三)数据集训练单机多卡单机单卡推理result精度应用场景算法类别热点应用行业源码仓库及问题反馈参考资料Sentence-BERT论文Sentence-BERT:SentenceEmbeddingsusingSiameseBERT-Networkshttps://ar
- 基于SpringBoot+Vue协同过滤视频推荐系统
f168bc2b3926
1.技术介绍java+springboot+mysql+mybatis+Vue开发工具:eclipse或idea2.主要功能说明:1)用户注册、登录、首页、个人中心、我的收藏、视频新增、后台管理、2)管理员个人中心、用户管理、视频标签管理、视频信息管理、轮播图管理3)协同过滤算法根据用户的收藏喜好行为计算相似度,给有相近的用户行为推荐视频比如:用户1收藏了视频1、2、3用户2收藏了视频1、3、6用
- 每天五分钟计算机视觉:Siamese深度神经网络模型和FaceNet的关系
幻风_huanfeng
计算机视觉计算机视觉dnn人工智能SiameseFaceNet神经网络
本文重点在前面的课程中,我们学习了Siamese深度神经网络模型和FaceNet,二者都可以完成人脸识别任务,本文进行整理学习,理清二者的区别和联系。基本概念与原理Siamese深度神经网络模型Siamese网络,又称孪生网络,由两个结构相同且权重共享的神经网络组成。这两个网络分别处理输入的对比样本,通过比较两个输入样本的特征向量来判断它们的相似度。在人脸识别中,Siamese网络通过计算输入人脸
- 【ADXL373、ADXL372】超低功耗加速度计的驱动代码测试
我要做技术大佬
单片机嵌入式硬件模块测试github
一、概述前言:基于对大G值加速度传感计的开发需求,我先后接触了ADXL375、ADXL373、ADXL372,其中ADXL375的示例代码比较丰富,另外两个相对较少,所以我后续就根据数据手册对ADXL373的驱动代码进行了编写(ADXL372的寄存器和ADXL373相似度极高),最终完成了对两种芯片的驱动编写。目的:本文将重点介绍ADXL373在SPI通信模式下的驱动代码结构以及编写过程。当然我最
- 多线程编程之卫生间
周凡杨
java并发卫生间线程厕所
如大家所知,火车上车厢的卫生间很小,每次只能容纳一个人,一个车厢只有一个卫生间,这个卫生间会被多个人同时使用,在实际使用时,当一个人进入卫生间时则会把卫生间锁上,等出来时打开门,下一个人进去把门锁上,如果有一个人在卫生间内部则别人的人发现门是锁的则只能在外面等待。问题分析:首先问题中有两个实体,一个是人,一个是厕所,所以设计程序时就可以设计两个类。人是多数的,厕所只有一个(暂且模拟的是一个车厢)。
- How to Install GUI to Centos Minimal
sunjing
linuxInstallDesktopGUI
http://www.namhuy.net/475/how-to-install-gui-to-centos-minimal.html
I have centos 6.3 minimal running as web server. I’m looking to install gui to my server to vnc to my server. You can insta
- Shell 函数
daizj
shell函数
Shell 函数
linux shell 可以用户定义函数,然后在shell脚本中可以随便调用。
shell中函数的定义格式如下:
[function] funname [()]{
action;
[return int;]
}
说明:
1、可以带function fun() 定义,也可以直接fun() 定义,不带任何参数。
2、参数返回
- Linux服务器新手操作之一
周凡杨
Linux 简单 操作
1.whoami
当一个用户登录Linux系统之后,也许他想知道自己是发哪个用户登录的。
此时可以使用whoami命令。
[ecuser@HA5-DZ05 ~]$ whoami
e
- 浅谈Socket通信(一)
朱辉辉33
socket
在java中ServerSocket用于服务器端,用来监听端口。通过服务器监听,客户端发送请求,双方建立链接后才能通信。当服务器和客户端建立链接后,两边都会产生一个Socket实例,我们可以通过操作Socket来建立通信。
首先我建立一个ServerSocket对象。当然要导入java.net.ServerSocket包
ServerSock
- 关于框架的简单认识
西蜀石兰
框架
入职两个月多,依然是一个不会写代码的小白,每天的工作就是看代码,写wiki。
前端接触CSS、HTML、JS等语言,一直在用的CS模型,自然免不了数据库的链接及使用,真心涉及框架,项目中用到的BootStrap算一个吧,哦,JQuery只能算半个框架吧,我更觉得它是另外一种语言。
后台一直是纯Java代码,涉及的框架是Quzrtz和log4j。
都说学前端的要知道三大框架,目前node.
- You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your
林鹤霄
You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'option,changed_ids ) values('0ac91f167f754c8cbac00e9e3dc372
- MySQL5.6的my.ini配置
aigo
mysql
注意:以下配置的服务器硬件是:8核16G内存
[client]
port=3306
[mysql]
default-character-set=utf8
[mysqld]
port=3306
basedir=D:/mysql-5.6.21-win
- mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
alxw4616
mysql
mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
2013/6/14 by 半仙
[email protected]
目的: 项目需求实现模糊查找.
原则: 查询不能超过 1秒.
问题: 目标表中有超过1千万条记录. 使用like '%str%' 进行模糊查询无法达到性能需求.
解决方案: 使用mysql全文索引.
1.全文索引 : MySQL支持全文索引和搜索功能。MySQL中的全文索
- 自定义数据结构 链表(单项 ,双向,环形)
百合不是茶
单项链表双向链表
链表与动态数组的实现方式差不多, 数组适合快速删除某个元素 链表则可以快速的保存数组并且可以是不连续的
单项链表;数据从第一个指向最后一个
实现代码:
//定义动态链表
clas
- threadLocal实例
bijian1013
javathreadjava多线程threadLocal
实例1:
package com.bijian.thread;
public class MyThread extends Thread {
private static ThreadLocal tl = new ThreadLocal() {
protected synchronized Object initialValue() {
return new Inte
- activemq安全设置—设置admin的用户名和密码
bijian1013
javaactivemq
ActiveMQ使用的是jetty服务器, 打开conf/jetty.xml文件,找到
<bean id="adminSecurityConstraint" class="org.eclipse.jetty.util.security.Constraint">
<p
- 【Java范型一】Java范型详解之范型集合和自定义范型类
bit1129
java
本文详细介绍Java的范型,写一篇关于范型的博客原因有两个,前几天要写个范型方法(返回值根据传入的类型而定),竟然想了半天,最后还是从网上找了个范型方法的写法;再者,前一段时间在看Gson, Gson这个JSON包的精华就在于对范型的优雅简单的处理,看它的源代码就比较迷糊,只其然不知其所以然。所以,还是花点时间系统的整理总结下范型吧。
范型内容
范型集合类
范型类
- 【HBase十二】HFile存储的是一个列族的数据
bit1129
hbase
在HBase中,每个HFile存储的是一个表中一个列族的数据,也就是说,当一个表中有多个列簇时,针对每个列簇插入数据,最后产生的数据是多个HFile,每个对应一个列族,通过如下操作验证
1. 建立一个有两个列族的表
create 'members','colfam1','colfam2'
2. 在members表中的colfam1中插入50*5
- Nginx 官方一个配置实例
ronin47
nginx 配置实例
user www www;
worker_processes 5;
error_log logs/error.log;
pid logs/nginx.pid;
worker_rlimit_nofile 8192;
events {
worker_connections 4096;}
http {
include conf/mim
- java-15.输入一颗二元查找树,将该树转换为它的镜像, 即在转换后的二元查找树中,左子树的结点都大于右子树的结点。 用递归和循环
bylijinnan
java
//use recursion
public static void mirrorHelp1(Node node){
if(node==null)return;
swapChild(node);
mirrorHelp1(node.getLeft());
mirrorHelp1(node.getRight());
}
//use no recursion bu
- 返回null还是empty
bylijinnan
javaapachespring编程
第一个问题,函数是应当返回null还是长度为0的数组(或集合)?
第二个问题,函数输入参数不当时,是异常还是返回null?
先看第一个问题
有两个约定我觉得应当遵守:
1.返回零长度的数组或集合而不是null(详见《Effective Java》)
理由就是,如果返回empty,就可以少了很多not-null判断:
List<Person> list
- [科技与项目]工作流厂商的战略机遇期
comsci
工作流
在新的战略平衡形成之前,这里有一个短暂的战略机遇期,只有大概最短6年,最长14年的时间,这段时间就好像我们森林里面的小动物,在秋天中,必须抓紧一切时间存储坚果一样,否则无法熬过漫长的冬季。。。。
在微软,甲骨文,谷歌,IBM,SONY
- 过度设计-举例
cuityang
过度设计
过度设计,需要更多设计时间和测试成本,如无必要,还是尽量简洁一些好。
未来的事情,比如 访问量,比如数据库的容量,比如是否需要改成分布式 都是无法预料的
再举一个例子,对闰年的判断逻辑:
1、 if($Year%4==0) return True; else return Fasle;
2、if ( ($Year%4==0 &am
- java进阶,《Java性能优化权威指南》试读
darkblue086
java性能优化
记得当年随意读了微软出版社的.NET 2.0应用程序调试,才发现调试器如此强大,应用程序开发调试其实真的简单了很多,不仅仅是因为里面介绍了很多调试器工具的使用,更是因为里面寻找问题并重现问题的思想让我震撼,时隔多年,Java已经如日中天,成为许多大型企业应用的首选,而今天,这本《Java性能优化权威指南》让我再次找到了这种感觉,从不经意的开发过程让我刮目相看,原来性能调优不是简单地看看热点在哪里,
- 网络学习笔记初识OSI七层模型与TCP协议
dcj3sjt126com
学习笔记
协议:在计算机网络中通信各方面所达成的、共同遵守和执行的一系列约定 计算机网络的体系结构:计算机网络的层次结构和各层协议的集合。 两类服务: 面向连接的服务通信双方在通信之前先建立某种状态,并在通信过程中维持这种状态的变化,同时为服务对象预先分配一定的资源。这种服务叫做面向连接的服务。 面向无连接的服务通信双方在通信前后不建立和维持状态,不为服务对象
- mac中用命令行运行mysql
dcj3sjt126com
mysqllinuxmac
参考这篇博客:http://www.cnblogs.com/macro-cheng/archive/2011/10/25/mysql-001.html 感觉workbench不好用(有点先入为主了)。
1,安装mysql
在mysql的官方网站下载 mysql 5.5.23 http://www.mysql.com/downloads/mysql/,根据我的机器的配置情况选择了64
- MongDB查询(1)——基本查询[五]
eksliang
mongodbmongodb 查询mongodb find
MongDB查询
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2174452 一、find简介
MongoDB中使用find来进行查询。
API:如下
function ( query , fields , limit , skip, batchSize, options ){.....}
参数含义:
query:查询参数
fie
- base64,加密解密 经融加密,对接
y806839048
经融加密对接
String data0 = new String(Base64.encode(bo.getPaymentResult().getBytes(("GBK"))));
String data1 = new String(Base64.decode(data0.toCharArray()),"GBK");
// 注意编码格式,注意用于加密,解密的要是同
- JavaWeb之JSP概述
ihuning
javaweb
什么是JSP?为什么使用JSP?
JSP表示Java Server Page,即嵌有Java代码的HTML页面。使用JSP是因为在HTML中嵌入Java代码比在Java代码中拼接字符串更容易、更方便和更高效。
JSP起源
在很多动态网页中,绝大部分内容都是固定不变的,只有局部内容需要动态产生和改变。
如果使用Servl
- apple watch 指南
啸笑天
apple
1. 文档
WatchKit Programming Guide(中译在线版 By @CocoaChina) 译文 译者 原文 概览 - 开始为 Apple Watch 进行开发 @星夜暮晨 Overview - Developing for Apple Watch 概览 - 配置 Xcode 项目 - Overview - Configuring Yo
- java经典的基础题目
macroli
java编程
1.列举出 10个JAVA语言的优势 a:免费,开源,跨平台(平台独立性),简单易用,功能完善,面向对象,健壮性,多线程,结构中立,企业应用的成熟平台, 无线应用 2.列举出JAVA中10个面向对象编程的术语 a:包,类,接口,对象,属性,方法,构造器,继承,封装,多态,抽象,范型 3.列举出JAVA中6个比较常用的包 Java.lang;java.util;java.io;java.sql;ja
- 你所不知道神奇的js replace正则表达式
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境纵观千象regex
var v = 'C9CFBAA3CAD0';
console.log(v);
var arr = v.split('');
for (var i = 0; i < arr.length; i ++) {
if (i % 2 == 0) arr[i] = '%' + arr[i];
}
console.log(arr.join(''));
console.log(v.r
- [一起学Hive]之十五-分析Hive表和分区的统计信息(Statistics)
superlxw1234
hivehive分析表hive统计信息hive Statistics
关键字:Hive统计信息、分析Hive表、Hive Statistics
类似于Oracle的分析表,Hive中也提供了分析表和分区的功能,通过自动和手动分析Hive表,将Hive表的一些统计信息存储到元数据中。
表和分区的统计信息主要包括:行数、文件数、原始数据大小、所占存储大小、最后一次操作时间等;
14.1 新表的统计信息
对于一个新创建
- Spring Boot 1.2.5 发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.2.5已在7月2日发布,现在可以从spring的maven库和maven中心库下载。
这个版本是一个维护的发布版,主要是一些修复以及将Spring的依赖提升至4.1.7(包含重要的安全修复)。
官方建议所有的Spring Boot用户升级这个版本。
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