- 高斯牛顿法与拟牛顿法详解:非线性优化两大核心算法
北辰alk
AI算法
文章目录一、引言:非线性优化问题概述二、高斯牛顿法详解2.1算法原理与推导2.2算法流程2.3代码实现2.4应用实例:曲线拟合2.5算法分析三、拟牛顿法详解3.1算法原理3.2常见变体3.2.1DFP方法3.2.2BFGS方法3.3算法流程3.4代码实现(BFGS)3.5应用实例:Rosenbrock函数优化3.6算法分析四、两种算法对比五、改进与变体5.1高斯牛顿法的改进5.1.1Levenbe
- 基于点云边界提取与B样条拟合的二维轮廓重建的思路与原理
迅卓科技
C++PCL点云处理实战专栏c++PCL点云
该程序通过点云投影、凹包边界提取、逆时针排序和B样条曲线拟合四步流程,将三维点云转化为光滑的二维参数化边界曲线并可视化输出。效果图1.系统整体原理基于点云边界提取与B样条曲线拟合的系统,通过以下流程实现:点云预处理(投影+边界提取)边界点排序(逆时针)B样条曲线拟合结果可视化1.1点云预处理1.1.1点云投影功能:将三维点云投影到XY平面实现:创建z=0平面模型系数使用PProject函数执行投影
- 通过 Excel 对数据进行曲线拟合(附示例文件)
纸上笔下
ExCel(表格)excel数据拟合曲线拟合模型公式表格
Excel中曲线拟合的多种方法,包括基础工具(如趋势线)和高级技术(如非线性回归)。此外,还扩展了6种常见数学模型及其应用场景,帮助用户更全面地理解曲线拟合的原理与实践。目录曲线拟合基础Excel内置工具趋势线功能Solver插件6种扩展数学模型曲线拟合的数学分支常见问题与避免方法实操步骤与数据示例曲线拟合基础曲线拟合是通过数学函数描述数据点关系的过程,用于预测趋势或分析模式。其核心目标是最小化残
- 【第47节 软件可靠性建模】
涛ing
软考高级——系统架构设计师数学建模架构系统架构系统架构设计师软考软考高级
本章目录:一、节概述二、知识详解1.影响软件可靠性的因素2.软件可靠性模型的组成3.软件可靠性模型的特性4.软件可靠性建模方法种子法(SeededFaultModel)失效率类模型(FailureRateModels)曲线拟合类模型(CurveFittingModels)可靠性增长模型(ReliabilityGrowthModels)程序结构分析法(ProgramStructureBased)输入
- MATLAB - 评估拟合优度、评价拟合效果
kuan_li_lyg
MATLAB机器人与控制系统应用matlabpython算法数据拟合拟合优度曲线拟合numpy
系列文章目录文章目录系列文章目录前言一、如何评估拟合优度二、拟合优度统计2.1SSE-误差引起的平方和2.2R平方2.3自由度调整R平方2.4均方根误差三、MATLAB-评估曲线拟合度3.1加载数据并拟合多项式曲线3.2绘制拟合方程、数据、残差和预测范围图3.3评估指定点3的拟合效果3.4评估多点拟合值3.5获取模型方程3.6获取系数名称和数值3.7获取系数的置信区间3.8检查拟合优度统计3.9绘
- MATLAB在非线性规划中的应用实践
一朵小小玫
MATLAB非线性规划最小二乘法遗传算法优化方法选择
MATLAB在非线性规划中的应用实践背景简介随着数学建模和计算技术的发展,非线性规划(Non-LinearProgramming,NLP)在工程和科学领域得到了广泛的应用。MATLAB作为一种强大的数学软件,提供了丰富的内置函数和工具箱,专门用于解决非线性规划问题。本文将探讨MATLAB在非线性规划中的应用,包括最小二乘曲线拟合、遗传算法的使用,以及如何根据问题类型选择合适的优化方法。最小二乘法与
- 小白零基础学数学建模系列-引言与课程目录
川川菜鸟
数学建模小白到精通系列数学建模
目录引言一、我们的专辑包含哪些内容?第一周:数学建模基础与工具第二周:高级数学建模技巧与应用第三周:机器学习基础与数据处理第四周:监督学习与无监督学习算法第五周:神经网络二、学完本专辑能收获到什么?三、适合什么样的人群学习?四、如何学习本专辑?课程目录第1周:数学建模基础与工具第1天:数学建模入门介绍第2天:数学建模工具介绍第3天:线性回归与曲线拟合第4天:线性规划第5天:动态规划第2周:高级数学
- matlab拟合三维曲线方程,三维的离散点怎么进行三维曲线拟合
weixin_39877050
matlab拟合三维曲线方程
X=[83838311311383.5113.5113.5113.5114114.5115117.5117.510071100100.5101101.5101.5102102.5103103.5104.5104.5105.5103.571.5104.5106.5107107.5106107109110107.5108107.5115115.5116121.5121.5121.5130132.513
- matlab空间散点拟合曲线,matlab离散点拟合曲线
圣君阡陌
matlab空间散点拟合曲线
matlab曲线拟合与数值点标注实例_工程科技_专业资料。实例1:现已知两组...Matlab教程曲线拟合工具箱数学科学与技术学院胡金燕lionfr@曲线拟合定义在实际工程应用和科学实践中,经常需要寻求两个(或多个)变量间的关系,而......(p,x);%获得x点处对相应的y值plot(x,y,'r*',x,y1,'b');%画出离散点和拟合曲线xlabel('墨水浓度');ylabel('吸光
- PCL 最小二乘拟合空间曲线
点云侠
点云进阶算法c++计算机视觉3d开发语言
目录一、曲线拟合1、算法原理2、参考文献二、代码实现三、结果展示四、测试数据本文由CSDN点云侠原创,原文链接。如果你不是在点云侠的博客中看到该文章,那么此处便是不要脸的爬虫与GPT。博客长期更新,最近一次更新时间为:2024年7月14日。①代码在PCL1.14.1中运行;②完善代码;③新增标准测试数据一、曲线拟合1、算法原理 电力线三维重建指将提取得到的单根电力线进行精确矢量化。在理想情况下,
- 基于势能法和切片法的斜齿轮时变啮合刚度求解模型的Matlab程序设计及综合刚度曲线拟合公式解析
AbVhftfAZW
matlab人工智能算法
Matlab技术在斜齿轮时变啮合刚度求解模型中的应用分析一、引言在工程技术领域,斜齿轮作为高效传动的重要部件,其啮合刚度的准确计算对于提升传动性能、确保设备运行稳定至关重要。本文将围绕Matlab编程技术在斜齿轮时变啮合刚度求解模型中的应用展开讨论,特别是通过势能法和切片法相结合的方式编写Matlab程序,以满足工程实际需求。二、时变啮合刚度求解模型概述斜齿轮的时变啮合刚度求解模型是一个复杂的多物
- MATLAB学习之旅:数据插值与曲线拟合
Evaporator Core
matlabmatlab学习算法
在MATLAB的奇妙世界里,我们已经走过了一段又一段的学习旅程。从基础的语法和数据处理,到如今,我们即将踏入数据插值与曲线拟合这片充满魅力的领域。这个领域就像是魔法中的艺术创作,能够让我们根据现有的数据点,构建出更加丰富的曲线和曲面,从而更好地理解和描述数据背后的规律。数据插值:用已知点填补空白数据插值是在给定的离散数据点之间,通过某种方法估算出中间未知点的方法。这就好比我们在一幅拼图中,有些碎片
- python曲线拟合函数scipy.optimize.leastsq()
赵孝正
#scipyscipypythonmatplotlib
目录介绍Parameters:Returns:代码案例介绍scipy.optimize.leastsq(func,x0,args=(),Dfun=None,full_output=0,col_deriv=0,ftol=1.49012e-08,xtol=1.49012e-08,gtol=0.0,maxfev=0,epsfcn=None,factor=100,diag=None)最小化一组方程的平方和
- python 傅里叶曲线拟合
大霸王龙
python傅里叶python机器学习
先看一段效果代码结构拟合曲线的方程将原始数据和拟合结果绘制到一张图上,并保存图片合成视频import部分说明fromscipy.optimizeimportcurve_fitimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportsysimportos拟合方程如下deffourier(x,*args):w=2*np.pi/200ret=0fordeginr
- PYTHON:Scipy的曲线适合NxM阵列?
潮易
pythonscipy开发语言
在Python中,`scipy.optimize`模块中的`curve_fit`函数可以用来拟合一维曲线到数据点,而它并不直接适用于处理二维数组(NxM矩阵)的数据。但是,我们可以将二维矩阵视为N个一维数据集,然后对每个一维数据集应用`curve_fit`来找到对应的一维曲线拟合参数。以下是一个示例代码,展示了如何处理NxM矩阵中的每一行作为一维数据进行曲线拟合:```pythonimportnu
- 第四讲:拟合算法
云 无 心 以 出 岫
数学建模数学建模算法
与插值问题不同,在拟合问题中不需要曲线一定经过给定的点。拟合问题的目标是寻求一个函数(曲线)使得该曲线在某种准则下与所有的数据点最为接近,即曲线拟合的最好(最小化损失函数)。插值算法中,得到的多项式f(x)要经过所有样本点。但是如果样本点太多,那么这个多项式次数过高,会造成龙格现象。尽管我们可以选择分段的方法避免这种现象,但是更多时候我们更倾向于得到-个确定的曲线,尽管这条曲线不能经过每一个样本点
- python奇数平方和_平方和
weixin_39807352
python奇数平方和
平方和误差和最大后验2020-12-2119:32:19多项式曲线拟合问题中的最大后验与最小化正则和平方和误差之间的关系简单证明多项式回归的最大后验等价于最小正则化和平方和误差;主要内容:多项式回归高斯分布贝叶斯定理对数函数计算1.简单回顾一下多项式回归y组合模型方法2020-12-0813:01:57不同的定性预测模型方法或定量预测模型方法各有其优点和缺点,它们之间并不是相互排斥的,而是相互联系
- Origin 2022软件安装包下载及安装教程 免激活永久使用
2401_87084737
vim
Origin是一款由美国OriginLab公司开发的科学绘图软件,旨在帮助科学家快速绘制和分析各种数据图表。Origin可以支持多种数据格式、统计分析、曲线拟合等功能,在科研、工程设计、教学等领域广泛应用。OriginLab公司成立于1992年,当时主要从事数据分析软件的研发和销售。随着科研和工程设计对数据分析和可视化的需求不断增加,OriginLab公司开始研发可视化和科学绘图软件,其中Orig
- 《模式识别与机器学习》第一章
CS_Zero
机器学习人工智能
C1符号含义x\boldxx:向量,曲线拟合问题中的x坐标数值序列。元素个数为N。t\boldtt:向量,曲线拟合问题中的y坐标(target)数值序列。w\boldww:向量,曲线拟合问题中的待估计的参数,即M阶多项式的各阶系数。β\betaβ:标量,协方差的倒数,表示样本的精度。α\alphaα:标量,同上,曲线拟合例子中的先验的精度。多项式曲线拟合E(w)=12∑n=1N{y(xn,w)−t
- 最小二乘法拟合(C++)
龙行泽雨
计算方法最小二乘法c++机器学习
曲线拟合插值与拟合较为相似,同样是给出了数据点,要求求出一个函数,但是插值要求插值数据必须100%正确,即求出来的函数必须都过这些点,而拟合则不一定,因为拟合的数据点本身就不一定正确,比如拿尺子测量某物体的形变趋势,在测量的过程中,本身就存在测量误差,拟合函数强行经过这些点毫无意义,并且这个测量过程中会产生大量的测量数据,使用插值的方法也不适合。因此我们可以得出使用插值的条件:插值数据必须100%
- 激光条纹中心线提取算法FPGA实现方案
MmikerR
#机器视觉#图像处理3D线激光激光中心线提取FPGA图像处理机器视觉工业检测3D测量
1概述激光条纹中心线提取是3D线激光测量领域一个较为基础且重要的算法。目前,激光条纹中心线提取已有多种成熟的算法,有很多相关的博客和论文。激光条纹中心线提取的真实意义在于工程化和产品化的实际应用,而很多算法目前只能用于学术研究或理论实验,无法在应用端或产品端商用化落地。常见的中心线提取算法有:边缘法中心法阈值法形态学细化法极值法灰度重心法曲线拟合法Steger算法上述这些算法中只有灰度重心法,曲线
- graphpad prism8教程柱状图_GraphPad 8.0 新功能:柱状图功能体验大优化!(附教学)...
weixin_39701288
graphpadprism8教程柱状图
GraphpadPrism是由Graphpad公司推出的一款非常实用的医学绘图、统计软件,集生物统计、曲线拟合和科技绘图于一体,适用于Windows和Mac电脑,入门简单、功能强大,在生物学以及社会和物理科学界得到广泛使用。GraphPadPrism8.0柱状图绘制新功能2018年12月初,GraphPadPrism更新了其最新版本为GraphPadPrism8.0。新版本增加了诸多新功能,在数据
- Eigen 的简单使用 与 轨迹拟合代码的理解
HVACoder
面试记录c++算法开发语言
工作中遇到一个问题,发到hmi的车辆引导线为斜的,有一说一,仔细看下这段代码,发现用到了Eigen库用来多项式曲线拟合,线性回归,矩阵向量计算等。#include#include#includeintmain(){Eigen::MatrixXdmatrix_a;matrix_a.resize(2,2);Eigen::IOFormatfmt;fmt.rowPrefix='[';fmt.rowSuff
- 介绍一下四参数曲线拟合算法
耄先森吖
四参数曲线拟合是一种数学方法,用于通过拟合一条曲线来描述一组数据。它通常被用于对给定的一组数据进行回归分析,以获得一条函数方程,用于对未来的数据进行预测。四参数曲线拟合的具体方法是:首先确定一条曲线的形式,例如二次曲线或三次曲线等。然后,确定这条曲线的四个参数,即曲线方程中的常数项。最后,使用最小二乘法或其他优化算法,通过拟合给定数据来确定这四个参数的最优值。四参数曲线拟合算法可以用于许多不同的应
- 在excel中用VB对两列数据进行四参数曲线拟合,并输出方程
kdbshi
excel
可以使用VBA代码来实现在Excel中对两列数据进行四参数曲线拟合,并输出方程。1.首先,在Excel中选择要进行拟合的数据列。2.然后,在Excel中打开"开发人员"工具栏,并单击"VisualBasic"按钮。3.在VisualBasic编辑器中,点击"插入"按钮,并选择"模块"。4.在新插入的模块中,输入以下代码:SubFour_Parameter_Curve_Fit()Dimx()AsDo
- 4参数拟合
amwha
算法
#include#include#include#includeusingnamespacestd;//定义拟合模型doublefit_func(doublea,doubleb,doublec,doubled,doublex){returna+b/(1+c*exp(-d*x));}//定义四参数法曲线拟合函数voidfour_para_fit(vector&x,vector&y,double&a,
- R可视化之美之科研绘图-21.散点图的曲线拟合
科研私家菜
本内容为【科研私家菜】R可视化之美之科研绘图系列课程快来收藏关注【科研私家菜】01散点图曲线拟合散点图(scattergraph、pointgraph、X-Yplot、scatterchart或scattergram)是科研绘图中最常见的图形类型之一,通常用于显示和比较数值。散点图是使用一系列的散点在直角坐标系中展示变量的数值分布。散点图可以提供三类关键信息:(1)变量之间是否存在数量关联趋势;(
- matlab人口增长模型拟合,matlab曲线拟合人口增长模型及其数量预测
阿依达娜
matlab人口增长模型拟合
实验目的[1]学习由实际问题去建立数学模型的全过程;[2]训练综合应用数学模型、微分方程、函数拟合和预测的知识分析和解决实际问题;[3]应用matlab软件求解微分方程、作图、函数拟合等功能,设计matlab程序来求解其中的数学模型;[4]提高论文写作、文字处理、排版等方面的能力;通过完成该实验,学习和实践由简单到复杂,逐步求精的建模思想,学习如何建立反映人口增长规律的数学模型,学习在求解最小二乘
- 深度学习入门笔记(四)函数与优化方法
zhanghui_cuc
深度学习笔记深度学习笔记人工智能
深度学习有三大部分模型表征(包括模型设计、网络表示等)模型评估(上一篇文章提到的准确召回和损失函数等)优化算法(模型如何学习或更新)本节我们就来介绍模型是如何学习或更新的。4.1损失函数模型的学习,实际上就是对参数的学习。参数学习的过程需要一系列的约束,这个约束就是损失函数。以函数曲线拟合为例,对于每一个样本点,真实值和拟合值之间就存在了一个误差,我们可以通过一个公式来表示这个误差:L(x)=(F
- g2o优化器系列1
Optimization
参考资料:[1]深入理解图优化与g2o:g2o篇[2]SLAM14讲6.4曲线拟合程序[3]SLAM14讲7.8.2PNP中使用g2o[4]SLAM14讲7.9.2ICP中非线性优化[5]SLAM14讲8.5.2定义直接法的边[6]SLAM14讲9.3改进PNP的结果[7]SLAM14讲10.3.2g2o求解BA[8]SLAM14讲11.2.1g2o原生位姿图[9]SLAM14讲11.2.2李代数
- 解线性方程组
qiuwanchi
package gaodai.matrix;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Scanner;
public class Test {
public static void main(String[] args) {
Scanner scanner = new Sc
- 在mysql内部存储代码
annan211
性能mysql存储过程触发器
在mysql内部存储代码
在mysql内部存储代码,既有优点也有缺点,而且有人倡导有人反对。
先看优点:
1 她在服务器内部执行,离数据最近,另外在服务器上执行还可以节省带宽和网络延迟。
2 这是一种代码重用。可以方便的统一业务规则,保证某些行为的一致性,所以也可以提供一定的安全性。
3 可以简化代码的维护和版本更新。
4 可以帮助提升安全,比如提供更细
- Android使用Asynchronous Http Client完成登录保存cookie的问题
hotsunshine
android
Asynchronous Http Client是android中非常好的异步请求工具
除了异步之外还有很多封装比如json的处理,cookie的处理
引用
Persistent Cookie Storage with PersistentCookieStore
This library also includes a PersistentCookieStore whi
- java面试题
Array_06
java面试
java面试题
第一,谈谈final, finally, finalize的区别。
final-修饰符(关键字)如果一个类被声明为final,意味着它不能再派生出新的子类,不能作为父类被继承。因此一个类不能既被声明为 abstract的,又被声明为final的。将变量或方法声明为final,可以保证它们在使用中不被改变。被声明为final的变量必须在声明时给定初值,而在以后的引用中只能
- 网站加速
oloz
网站加速
前序:本人菜鸟,此文研究总结来源于互联网上的资料,大牛请勿喷!本人虚心学习,多指教.
1、减小网页体积的大小,尽量采用div+css模式,尽量避免复杂的页面结构,能简约就简约。
2、采用Gzip对网页进行压缩;
GZIP最早由Jean-loup Gailly和Mark Adler创建,用于UNⅨ系统的文件压缩。我们在Linux中经常会用到后缀为.gz
- 正确书写单例模式
随意而生
java 设计模式 单例
单例模式算是设计模式中最容易理解,也是最容易手写代码的模式了吧。但是其中的坑却不少,所以也常作为面试题来考。本文主要对几种单例写法的整理,并分析其优缺点。很多都是一些老生常谈的问题,但如果你不知道如何创建一个线程安全的单例,不知道什么是双检锁,那这篇文章可能会帮助到你。
懒汉式,线程不安全
当被问到要实现一个单例模式时,很多人的第一反应是写出如下的代码,包括教科书上也是这样
- 单例模式
香水浓
java
懒汉 调用getInstance方法时实例化
public class Singleton {
private static Singleton instance;
private Singleton() {}
public static synchronized Singleton getInstance() {
if(null == ins
- 安装Apache问题:系统找不到指定的文件 No installed service named "Apache2"
AdyZhang
apachehttp server
安装Apache问题:系统找不到指定的文件 No installed service named "Apache2"
每次到这一步都很小心防它的端口冲突问题,结果,特意留出来的80端口就是不能用,烦。
解决方法确保几处:
1、停止IIS启动
2、把端口80改成其它 (譬如90,800,,,什么数字都好)
3、防火墙(关掉试试)
在运行处输入 cmd 回车,转到apa
- 如何在android 文件选择器中选择多个图片或者视频?
aijuans
android
我的android app有这样的需求,在进行照片和视频上传的时候,需要一次性的从照片/视频库选择多条进行上传
但是android原生态的sdk中,只能一个一个的进行选择和上传。
我想知道是否有其他的android上传库可以解决这个问题,提供一个多选的功能,可以使checkbox之类的,一次选择多个 处理方法
官方的图片选择器(但是不支持所有版本的androi,只支持API Level
- mysql中查询生日提醒的日期相关的sql
baalwolf
mysql
SELECT sysid,user_name,birthday,listid,userhead_50,CONCAT(YEAR(CURDATE()),DATE_FORMAT(birthday,'-%m-%d')),CURDATE(), dayofyear( CONCAT(YEAR(CURDATE()),DATE_FORMAT(birthday,'-%m-%d')))-dayofyear(
- MongoDB索引文件破坏后导致查询错误的问题
BigBird2012
mongodb
问题描述:
MongoDB在非正常情况下关闭时,可能会导致索引文件破坏,造成数据在更新时没有反映到索引上。
解决方案:
使用脚本,重建MongoDB所有表的索引。
var names = db.getCollectionNames();
for( var i in names ){
var name = names[i];
print(name);
- Javascript Promise
bijian1013
JavaScriptPromise
Parse JavaScript SDK现在提供了支持大多数异步方法的兼容jquery的Promises模式,那么这意味着什么呢,读完下文你就了解了。
一.认识Promises
“Promises”代表着在javascript程序里下一个伟大的范式,但是理解他们为什么如此伟大不是件简
- [Zookeeper学习笔记九]Zookeeper源代码分析之Zookeeper构造过程
bit1129
zookeeper
Zookeeper重载了几个构造函数,其中构造者可以提供参数最多,可定制性最多的构造函数是
public ZooKeeper(String connectString, int sessionTimeout, Watcher watcher, long sessionId, byte[] sessionPasswd, boolea
- 【Java命令三】jstack
bit1129
jstack
jstack是用于获得当前运行的Java程序所有的线程的运行情况(thread dump),不同于jmap用于获得memory dump
[hadoop@hadoop sbin]$ jstack
Usage:
jstack [-l] <pid>
(to connect to running process)
jstack -F
- jboss 5.1启停脚本 动静分离部署
ronin47
以前启动jboss,往各种xml配置文件,现只要运行一句脚本即可。start nohup sh /**/run.sh -c servicename -b ip -g clustername -u broatcast jboss.messaging.ServerPeerID=int -Djboss.service.binding.set=p
- UI之如何打磨设计能力?
brotherlamp
UIui教程ui自学ui资料ui视频
在越来越拥挤的初创企业世界里,视觉设计的重要性往往可以与杀手级用户体验比肩。在许多情况下,尤其对于 Web 初创企业而言,这两者都是不可或缺的。前不久我们在《右脑革命:别学编程了,学艺术吧》中也曾发出过重视设计的呼吁。如何才能提高初创企业的设计能力呢?以下是 9 位创始人的体会。
1.找到自己的方式
如果你是设计师,要想提高技能可以去设计博客和展示好设计的网站如D-lists或
- 三色旗算法
bylijinnan
java算法
import java.util.Arrays;
/**
问题:
假设有一条绳子,上面有红、白、蓝三种颜色的旗子,起初绳子上的旗子颜色并没有顺序,
您希望将之分类,并排列为蓝、白、红的顺序,要如何移动次数才会最少,注意您只能在绳
子上进行这个动作,而且一次只能调换两个旗子。
网上的解法大多类似:
在一条绳子上移动,在程式中也就意味只能使用一个阵列,而不使用其它的阵列来
- 警告:No configuration found for the specified action: \'s
chiangfai
configuration
1.index.jsp页面form标签未指定namespace属性。
<!--index.jsp代码-->
<%@taglib prefix="s" uri="/struts-tags"%>
...
<s:form action="submit" method="post"&g
- redis -- hash_max_zipmap_entries设置过大有问题
chenchao051
redishash
使用redis时为了使用hash追求更高的内存使用率,我们一般都用hash结构,并且有时候会把hash_max_zipmap_entries这个值设置的很大,很多资料也推荐设置到1000,默认设置为了512,但是这里有个坑
#define ZIPMAP_BIGLEN 254
#define ZIPMAP_END 255
/* Return th
- select into outfile access deny问题
daizj
mysqltxt导出数据到文件
本文转自:http://hatemysql.com/2010/06/29/select-into-outfile-access-deny%E9%97%AE%E9%A2%98/
为应用建立了rnd的帐号,专门为他们查询线上数据库用的,当然,只有他们上了生产网络以后才能连上数据库,安全方面我们还是很注意的,呵呵。
授权的语句如下:
grant select on armory.* to rn
- phpexcel导出excel表简单入门示例
dcj3sjt126com
PHPExcelphpexcel
<?php
error_reporting(E_ALL);
ini_set('display_errors', TRUE);
ini_set('display_startup_errors', TRUE);
if (PHP_SAPI == 'cli')
die('This example should only be run from a Web Brows
- 美国电影超短200句
dcj3sjt126com
电影
1. I see. 我明白了。2. I quit! 我不干了!3. Let go! 放手!4. Me too. 我也是。5. My god! 天哪!6. No way! 不行!7. Come on. 来吧(赶快)8. Hold on. 等一等。9. I agree。 我同意。10. Not bad. 还不错。11. Not yet. 还没。12. See you. 再见。13. Shut up!
- Java访问远程服务
dyy_gusi
httpclientwebservicegetpost
随着webService的崛起,我们开始中会越来越多的使用到访问远程webService服务。当然对于不同的webService框架一般都有自己的client包供使用,但是如果使用webService框架自己的client包,那么必然需要在自己的代码中引入它的包,如果同时调运了多个不同框架的webService,那么就需要同时引入多个不同的clien
- Maven的settings.xml配置
geeksun
settings.xml
settings.xml是Maven的配置文件,下面解释一下其中的配置含义:
settings.xml存在于两个地方:
1.安装的地方:$M2_HOME/conf/settings.xml
2.用户的目录:${user.home}/.m2/settings.xml
前者又被叫做全局配置,后者被称为用户配置。如果两者都存在,它们的内容将被合并,并且用户范围的settings.xml优先。
- ubuntu的init与系统服务设置
hongtoushizi
ubuntu
转载自:
http://iysm.net/?p=178 init
Init是位于/sbin/init的一个程序,它是在linux下,在系统启动过程中,初始化所有的设备驱动程序和数据结构等之后,由内核启动的一个用户级程序,并由此init程序进而完成系统的启动过程。
ubuntu与传统的linux略有不同,使用upstart完成系统的启动,但表面上仍维持init程序的形式。
运行
- 跟我学Nginx+Lua开发目录贴
jinnianshilongnian
nginxlua
使用Nginx+Lua开发近一年的时间,学习和实践了一些Nginx+Lua开发的架构,为了让更多人使用Nginx+Lua架构开发,利用春节期间总结了一份基本的学习教程,希望对大家有用。也欢迎谈探讨学习一些经验。
目录
第一章 安装Nginx+Lua开发环境
第二章 Nginx+Lua开发入门
第三章 Redis/SSDB+Twemproxy安装与使用
第四章 L
- php位运算符注意事项
home198979
位运算PHP&
$a = $b = $c = 0;
$a & $b = 1;
$b | $c = 1
问a,b,c最终为多少?
当看到这题时,我犯了一个低级错误,误 以为位运算符会改变变量的值。所以得出结果是1 1 0
但是位运算符是不会改变变量的值的,例如:
$a=1;$b=2;
$a&$b;
这样a,b的值不会有任何改变
- Linux shell数组建立和使用技巧
pda158
linux
1.数组定义 [chengmo@centos5 ~]$ a=(1 2 3 4 5) [chengmo@centos5 ~]$ echo $a 1 一对括号表示是数组,数组元素用“空格”符号分割开。
2.数组读取与赋值 得到长度: [chengmo@centos5 ~]$ echo ${#a[@]} 5 用${#数组名[@或
- hotspot源码(JDK7)
ol_beta
javaHotSpotjvm
源码结构图,方便理解:
├─agent Serviceab
- Oracle基本事务和ForAll执行批量DML练习
vipbooks
oraclesql
基本事务的使用:
从账户一的余额中转100到账户二的余额中去,如果账户二不存在或账户一中的余额不足100则整笔交易回滚
select * from account;
-- 创建一张账户表
create table account(
-- 账户ID
id number(3) not null,
-- 账户名称
nam