zhou85xin
zhou85xin

Clustering: Canopy

Canopy

本文介绍聚类算法：canopy

 

该算法的主要特点：无需设置集群个数

 

算法的步骤

1. 设置参数T1和T2, 其中T1>T2, 参数敏感

2. 在样本集和钟任务一个样本P, 计算P与所有Canopy之间的距离，初始的时候Canopy为空，直接把P

    当成一个Canopy.  如果P与某个Canopy距离在T1以内，则将P认为是一个Canopy。如果在T1和T2之间，

    则将P点认为与该Canopy很近了，不再作为Canopy的备选。

3. 重复遍历所有的样本，直到结束

4. 经过1,2,3步获得的所有Canopy作为聚类的中心，然后开始采用聚类的方法进行聚类，例如K-Means。

  

 

参考：www.docin.com/p-262724432.html

你可能感兴趣的:(聚类,clustering,CANOPY)

  • MeanShift聚类分割算法 点云学习 c++pcl点云处理聚类算法pcl点云处理PCL3D视觉
    目录1MeanShift算法的数学原理1.密度估计2.均值向量计算3.位置更新4.收敛条件2MeanShift算法的详细步骤1初始化2迭代过程3聚类3示例代码1MeanShift算法的数学原理MeanShift算法的核心思想是通过在高维空间中计算密度梯度并进行移动，找到数据点的密度峰值，从而实现聚类。下面详细介绍该算法的数学原理和每一步的推理公式。1.密度估计MeanShift算法通过核密度估计（
  • Mean Shift聚类算法深度解析与实战指南 万事可爱^ 机器学习修仙之旅#无监督学习算法聚类数据挖掘MeanShift均值漂移聚类均值算法
    一、算法全景视角MeanShift（均值漂移）是一种基于密度梯度上升的非参数聚类算法，无需预设聚类数量，通过迭代寻找概率密度函数的局部最大值完成聚类。该算法在图像分割、目标跟踪等领域有广泛应用，尤其擅长处理任意形状的密度分布。二、核心原理剖析2.1核密度估计使用核函数对数据分布进行平滑估计，高斯核函数为：K(x)=12πhe−x22h2K(x)=\frac{1}{\sqrt{2\pi}h}e^{-
  • 聚类算法(K-means)代码实现(鸢尾花数据集) 乔大将军 机器学习算法聚类kmeanspython
    目录一、前言二、代码实现1.随即给定初始点并返回，其点个数就是K值2.得到当前每一个样本到K个中心点的距离，得到每个样本距离最近的那个中心点并返回中心点3.更新中心点并返回4.进行训练（迭代）返回最后一次的中心点和簇类中的样本（每个样本距离最近的中心点）5.完整代码三、应用案例1.代码实现2.结果显示3.K=3的聚类结果4.K=4的聚类结果5.总结一、前言本文主要实现K-means这一算法，根据聚
  • 深度学习-【完整代码+数据集】逻辑回归预测乳腺癌检测案例 编程千纸鹤 人工智能学习专栏深度学习逻辑回归人工智能癌症预测
    作者主页：编程千纸鹤作者简介：Java、前端、Python开发多年，做过高程，项目经理，架构师主要内容：Java项目开发、Python项目开发、大学数据和AI项目开发、单片机项目设计、面试技术整理、最新技术分享收藏点赞不迷路关注作者有好处文末获得源码机器学习分为：有监督学习：数据带有标签无监督学习：数据没有标签，根据属性聚类在机器学习有监督学习中大致可以分为两大任务，一种是回归任务，一种是分类任务
  • 数据挖掘与数据分析 「已注销」 数据分析数据挖掘数据分析人工智能
    目录数据挖掘与数据分析一．数据的本质二．什么是数据挖掘和数据分析三．数据挖掘和数据分析有什么区别案例及应用1.基于分类模型的案例2.基于预测模型的案例3.基于关联分析的案例4.基于聚类分析的案例5.基于异常值分析的案例6.基于协同过滤的案例7.基于社会网络分析的案例8.基于文本分析的案例结语数据挖掘与数据分析在当今数字化的时代，数据成为了我们生活和工作中不可或缺的一部分。数据的价值在于其所蕴含的信
  • 机器学习——无监督学习(k-means算法) 张起灵ovo 机器学习入门机器学习算法学习
    1、K-Means聚类算法K表示超参数个数，如分成几个类别，K值就取多少。若无需求，可使用网格搜索找到最佳的K。步骤：1、随机设置K个特征空间内的点作为初始聚类中心；2、对于其他每个点计算到K个中心的距离，未知的点选择最近的一个聚类中心点作为标记种类；3、接着对标记的聚类中心之后，重新计算出每个聚类的中心点(平均值)；4、如果计算得出的新中心点与原中心点一样，那么结束，否则执行第二步。means表
  • AI人工智能机器学习之聚类分析 rockfeng0 人工智能机器学习sklearn
    1、概要  本篇学习AI人工智能机器学习之聚类分析，以KMeans、AgglomerativeClustering、DBSCAN为例，从代码层面讲述机器学习中的聚类分析。2、聚类分析-简介聚类分析是一种无监督学习的方法，用于将数据集中的样本划分为不同的组（簇），使得同一组中的样本相似度较高，而不同组之间的样本相似度较低。sklearn.cluster提供了多种聚类算法K均值聚类（K-MeansCl
  • FastSAM：高效图像分割算法详解与实战 阿qi 爱喝拿铁
    本文还有配套的精品资源，点击获取简介：图像分割在图像处理领域中起着至关重要的作用，而FastSAM作为一种高效的图像分割算法，结合了像素的局部特征与全局信息，以自适应聚类方式实现了快速且精确的像素级别分割。其采用基于密度的空间聚类方法处理噪声和不规则形状，自适应策略调整聚类参数以增强泛化能力，并优化计算流程实现并行化处理以提升运行速度。FastSAM算法在医疗、自动驾驶等多个领域具有广泛应用前景。
  • 数据采集技术：selenium/正则匹配/xpath/beautifulsoup爬虫实例 写代码的中青年 3天入门机器学习seleniumbeautifulsoup爬虫pythonxpath正则表达式
    专栏介绍1.专栏面向零基础或基础较差的机器学习入门的读者朋友，旨在利用实际代码案例和通俗化文字说明，使读者朋友快速上手机器学习及其相关知识体系。2.专栏内容上包括数据采集、数据读写、数据预处理、分类\回归\聚类算法、可视化等技术。3.需要强调的是，专栏仅介绍主流、初阶知识，每一技术模块都是AI研究的细分领域，同更多技术有所交叠，此处不进行讨论和分享。数据采集技术：selenium/正则匹配/xpa
  • 复杂脑网络之图论参数计算（BCT工具包） addBr matlab
    以下内容一定漏洞百出[求饶.jpg]...作为渣渣小白，一点一点摸索怎么使用BCT工具包，目前只会计算几个参数，原理神马的也没太明白呢。接下来的任务就是从原理公式入手，再对逐个参数的计算代码进行理解...所以内容会不断改进和补充。有错误请尽管指出，感谢~一、计算聚类系数、特征路径长度、小世界参数大概思路：功能连接矩阵--->去除虚假连接的矩阵--->加权矩阵--->计算图论参数1.功能连接矩阵--
  • 对比学习小综述 wintercoming111 学习
    对比学习的目标是将相似样本的表示（Representation）拉近，不相似样本的表示拉远。通过数据增强、损失函数、表示学习目标等步骤实现。分类（1）基于单视角的方法（InstanceDiscrimination）典型代表：SimCLR,MoCo特点：将每个样本视为一个独立类，无需额外的标注信息。适用场景：数据无标注或弱标注的场景。（2）基于聚类的方法（Clustering-BasedContra
  • 初学者推荐学习AI的路径 ProgramHan 学习人工智能
    学习人工智能的路径可以分为基础知识、编程技能、机器学习、深度学习、数据处理与可视化、自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、强化学习、实践项目和持续学习几个阶段。以下是一个简要的路径：1️⃣基础知识数学基础（线性代数、微积分、概率统计）编程基础（Python/R等语言）算法与数据结构2️⃣机器学习基础理解监督学习（如回归、分类）、无监督学习（如聚类、PCA）掌握机器学习库（如scikit-le
  • 大模型学习完整路径（一站式汇总），从零基础到精通！新手友好级指南 Python程序员罗宾 学习语言模型知识图谱人工智能数据库java
    如果读者朋友不想深入学习大模型，则了解提示词的使用原则也可以了。要是既不想深入学习，又要做大模型相关的项目，则对于工程同学来说，学习RAG也能把大模型玩转起来。前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！先来一张整体结构图，越是下面部分，越是基础：可以按以下步骤学习：1.理解基础概念需要了解深度学习的基本原理和常见术语，如神经网络、梯度下降、反向传播、监督学习、无监督学习、分类、回归、聚类
  • 数据标注中的归类与定义，从聚类，相关，关联，回归四个方面分析 小宝哥Code 人工智能训练师聚类回归数据挖掘
    在数据标注和AI训练过程中，数据的归类与定义是关键步骤，不同的数据分析方法可以用于不同的场景。本文从**聚类（Clustering）、相关（Correlation）、关联（Association）、回归（Regression）**四个角度探讨数据标注的优化，并结合Python代码示例进行说明。1.聚类（Clustering）1.1概念聚类是一种无监督学习方法，它将相似的数据点分为同一个组，而无需预
  • 解锁机器学习核心算法｜朴素贝叶斯：分类的智慧法则 紫雾凌寒 AI炼金厂#机器学习算法机器学习算法分类朴素贝叶斯python深度学习人工智能
    一、引言在机器学习的庞大算法体系中，有十种算法被广泛认为是最具代表性和实用性的，它们犹如机器学习领域的“十大神器”，各自发挥着独特的作用。这十大算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、K-近邻算法、K-平均算法、支持向量机、朴素贝叶斯算法、主成分分析（PCA）、神经网络。它们涵盖了回归、分类、聚类、降维等多个机器学习任务领域，是众多机器学习应用的基础和核心。而在这众多的算法中，朴素贝叶斯算法
  • Open3d处理点云数据-改进的欧式聚类分割算法(六) 点云客户 算法聚类机器学习
    1.概述1.1传统欧式聚类分割算法欧式聚类算法（EuclideanClustering）是一种将点云数据分割成不同聚类（簇）的算法。它是点云分割中的一种常用方法，旨在将距离比较近的点分为同一簇，从而识别出不同的物体或结构。这个算法主要适用于包含较小噪音和具有一定距离差异的点云数据。基本思想：(1）选择一个种子点（SeedPoint）作为当前簇的起始点。(2)遍历所有未分类的点，计算它们与种子点的距
  • ragflow-RAPTOR到底是什么？请通俗的解释！ 愚昧之山绝望之谷开悟之坡 大模型笔记人工智能python
    RAPTOR有两种不同的含义，具体取决于上下文：RAPTOR作为一种信息检索技术RAPTOR是一种基于树状结构的信息检索系统，全称为“RecursiveAbstractiveProcessingforTree-OrganizedRetrieval”（递归抽象处理树组织检索）。它的核心思想是通过递归地嵌入、聚类和总结文本块，构建一个多层树状结构。通俗来说，就像把一本书的内容分成章节、小节，然后逐层总
  • 文献阅读(part2)--Towards K-means-friendly spaces Simultaneous deep learning and clustering GUI Research Group 机器学习python深度聚类
    学习笔记，仅供参考文章目录AbstractIntroductionBackgroundandRelatedWorksProposedFormulationOptimizationProcedureInitializationviaLayer-wisePre-Training(通过分层预训练进行初始化)AlternatingStochasticOptimizationExperiments合成数据演
  • DeepSeek 新注意力架构NSA Twilight-pending 知识点论文阅读架构
    DeepSeek新注意力架构NSA概要研究背景：实现高效长上下文建模的自然方法是利用softmax注意力的固有稀疏性，通过选择性计算关键query-key对，可以显著减少计算开销，同时保持性能。最近这一路线的进展包括多种策略：KV缓存淘汰方法、块状KV缓存选择方法以及基于采样、聚类或哈希的选择方法。尽管这些策略前景广阔，现有的稀疏注意力方法在实际部署中往往表现不佳。许多方法未能实现与其理论增益相媲
  • 高斯混合模型（GMM）与K均值算法（K-means）算法的异同 路野yue 人工智能机器学习聚类
    高斯混合模型（GaussianMixtureModel,GMM）和K均值（K-Means）算法都是常用于聚类分析的无监督学习方法，虽然它们的目标都是将数据分成若干个类别或簇，但在实现方法、假设和适用场景上有所不同。1.模型假设K均值（K-Means）：假设每个簇的样本点在簇中心附近呈均匀分布，通常是球形的（即每个簇的数据点彼此之间的距离相对均匀，具有相同的方差）。每个簇通过一个中心点来表示（即质心
  • 机器学习_18 K均值聚类知识点总结 数据媛 机器学习均值算法聚类pythonscikit-learnpandasnumpy
    K均值聚类（K-meansClustering）是一种经典的无监督学习算法，广泛应用于数据分组、模式识别和降维等领域。它通过将数据划分为K个簇，使得簇内相似度高而簇间相似度低。今天，我们就来深入探讨K均值聚类的原理、实现和应用。一、K均值聚类的基本概念1.1K均值聚类的目标K均值聚类的目标是将数据集划分为K个簇，使得每个簇内的数据点尽可能接近，而不同簇之间的数据点尽可能远离。具体来说，K均值聚类最
  • 【数据挖掘】ARFF格式与数据收集 布鲁惠比寿 数据挖掘数据挖掘人工智能
    【数据挖掘】ARFF格式与数据收集三级目录1.ARFF格式与数据收集2.稀疏数据3.属性类型4.缺失值与不正确的值5.了解数据6.知识表达7.聚类机器学习算法训练数据挖掘分析数据共享与交换三级目录1.ARFF格式与数据收集ARFF（Attribute-RelationFileFormat）是一种用于存储数据集的文本文件格式，常用于机器学习和数据挖掘领域。它可以表示结构化数据，包括属性定义、关系信息
  • K-means聚类：解锁数据隐藏结构的钥匙 小村学长毕业设计 kmeans聚类机器学习
    K-means聚类：解锁数据隐藏结构的钥匙在机器学习的广阔领域中，无监督学习以其独特的魅力吸引了众多研究者和实践者。其中，K-means聚类作为一种经典且实用的无监督学习算法，以其简单高效的特点，广泛应用于市场细分、图像分割和基因聚类等领域。本文将深入探讨K-means聚类的工作原理、应用实例及其在这些领域中的具体应用，旨在揭示其如何智能划分数据，解锁隐藏结构，为相关领域提供精准导航。一、K-me
  • 机器学习基本篇 胖胖的小肥猫 机器学习
    1基本概念机器学习，分为回归，分类，聚类，降维有监督学习回归，分类，有特征，有标签，进行训练，然后对新数据进行预测无监督学习聚类，降维。题目越多，训练越好，2基本流程数据预处理——模型训练与评估可以优化为获取数据——数据预处理——EDA分析——特征工程——模型训练——可解释性分析2.0数据获取利用kaggle,天池等平台的开源数据，2.1预处理目的：让数据更符合逻辑让数据更容易计算借助函数实现变换
  • 解锁机器学习核心算法 | 支持向量机：机器学习中的分类利刃 紫雾凌寒 AI炼金厂机器学习算法支持向量机python深度学习分类人工智能
    一、引言在机器学习的庞大算法体系中，有十种算法被广泛认为是最具代表性和实用性的，它们犹如机器学习领域的“十大神器”，各自发挥着独特的作用。这十大算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、K-近邻算法、K-平均算法、支持向量机、朴素贝叶斯算法、降维算法、梯度增强算法。它们涵盖了回归、分类、聚类、降维等多个机器学习任务领域，是众多机器学习应用的基础和核心。而在这十大算法中，支持向量机（Suppor
  • 【论文精读】MotionLM EEPI 自动驾驶深度学习论文阅读
    【论文精读】MotionLM1背景2存在的问题3具体方案轨迹转运动序列模型轨迹去重和聚类loss1背景团队：Waymo时间：2023.9代码：简介：采用自回归的方式做轨迹生成，能够更好地建模交互，且避免模态坍缩，在数据集达到了SOTA。2存在的问题轨迹回归方面：原本xy预测认为空间过大，有的xy很大（t大速度快的时候），有的xy很小（t小速度慢的时候）。3具体方案Encoder采用了之前的论文Wa
  • 机器学习：k均值 golemon. ML机器学习均值算法人工智能
    所有代码和文档均在golitter/Decoding-ML-Top10:使用Python优雅地实现机器学习十大经典算法。(github.com)，欢迎查看。在“无监督学习”中，训练样本的标记信息是未知的，目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律，为进一步的数据分析提供基础，较为经典的是聚类。**聚类试图将数据集中的样本划分为若干个通常是不相交的子集，每个子集称为一个“簇”。**聚
  • 【机器学习】无监督学习算法之：K均值聚类 Carl_奕然 机器学习算法学习
    K均值聚类1、引言2、K均值聚类2.1定义2.2原理2.3实现方式2.4算法公式2.4.1距离计算公式2.4.1中心点计算公式2.5代码示例3、总结1、引言小屌丝：鱼哥，K均值聚类我不懂，能不能给我讲一讲？小鱼：行，可以小屌丝：额…今天咋直接就答应了？小鱼：不然呢？小屌丝：有啥条件，直接说，小鱼：没有小屌丝：这咋的了，不提条件，我可不踏实小鱼：你看看你，我不提条件，你还不踏实，那你这是非让我提条件
  • k均值聚类python实现 小尤笔记 均值算法聚类python开发语言Python基础
    K均值聚类（K-MeansClustering）是一种常用的无监督学习算法，用于将数据分成K个簇。以下是一个简单的Python实现K均值聚类的代码讲解，包括数据准备、初始化、迭代更新簇心和分配簇标签等步骤。CSDN大礼包：《2025年最新全套学习资料包》免费分享代码实现importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#生成示例数据np.random.seed(
  • ECE 219 Models and Algorithms 后端
    Large-ScaleDataMining:ModelsandAlgorithmsECE219Winter2025Project2:DataRepresentationsandClusteringDueFebruary07,2025by11:59pmIntroductionMachinelearningalgorithmsareappliedtoawidevarietyofdata,includi
  • 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