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HAhhhiu
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@浙大疏锦行知识点:遗传算法:来源于自然界中的生物进化和基因遗传思想:模拟生物进化过程,通过“选择(保留优秀解)、交叉(组合解的特征)、变异(引入新特征)”迭代优化我想培养出一只超级泰迪犬?该怎么办呢?首先,我有一群泰迪犬,但是小泰迪们的各种基因不同,形态各色,我只想要一只高大、卷毛和聪明的泰迪。(这是初始解的集合,也是案例学习代码中,我们所设定的随机森林中的一堆的参数范围)接着,我开始挑选符合上
- C语言基础知识点(十四)求模符号%
今天继续看基础,发现这个求模符号可以对正数取模也可以对复数取模。求模运算符的作用是给出左侧证书除以右侧证书的余数。求模预算符只能用于整数不能用于浮点数。学习代码#includeintmain(){inta,b,c,d;a=11;b=5;c=-11;d=-5;printf("11%%5:%d\n",a%b);printf("11%%-5:%d\n",a%d);printf("-11%%5:%d\n"
- 一:以理论结合实践方式梳理前端 React 框架 ——— 初识 React 框架
十三餍
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初识React框架假设我们并不了解node&npm的情况下,使用最被大家熟知的方法:脚本引入方式,来开始学习react框架。官方文档:https://react.docschina.org/创建第一个应用管他三七二十一,先整一个项目再说:在你习惯放置学习代码的地方,建个目录(例:F:\wwwroot\react-demo),并建一个demo01.html,搭好html5格式:DocumentRea
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️【开场·今天的料理名叫“预测炖汤”】猫猫:“咱今天突发奇想,决定用机器学习代码给你炖一锅‘预测汤’喵!这不是教你代码,是要告诉你怎么把‘算法’吃进肚子里~”狐狐:“别急,她又在打比方了。这锅汤从数据准备到调参优化,就跟你平常做饭的过程没两样,只不过食材都被咱们用代码换了一遍。”【第一步·数据准备,就是挑菜啦】猫猫:“首先是挑菜(数据预处理),不能什么菜都扔进去锅里吧?要洗干净去皮(数据清洗),再
- ⭐️⭐️⭐️ 免费的AI Clouder认证 ⭐️⭐️⭐️ 第四弹【课时1:课程概览】for「大模型Clouder认证:基于通义灵码实现高效AI编码」
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免费的AIClouder认证已经来到了第四弹,现在开启新的一篇。本篇中要了解和学习的通义灵码工具,可以协助开发者和技术的爱好者们,高效地学习代码、实现程序功能、完成调试、修复bug等工作。简而言之,学会通义灵码的使用,可以大大降低写程序的门槛。一、学习目标:建立认证备考的「全局导航系统」备考初期最容易陷入"只见代码不见森林"的误区,通过《课程概览》的学习,我明确了三个核心目标:搭建知识框架:掌握课
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深度学习GPU环境配置完整指南1.使用Anaconda创建虚拟环境并安装PyTorch/TensorFlow(Windows/Linux)Windows下:创建虚拟环境:打开AnacondaPrompt或终端,执行condacreate-ndl_gpu_envpython=3.8condaactivatedl_gpu_env(示例中创建名为dl_gpu_env的环境,Python版本可根据需要调整
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以下是一个使用线性回归进行简单房价预测的机器学习代码案例分析:代码示例importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split#生成一些示例数据(房屋面积和价格)area=np.a
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时间范围:2022年10月31日-2022年11月6日2022年10月31日/**作者:徐子宸*来源:原创*功能:用指针实现冒泡排序*日期:2022年10月31日**/#includeintinput(inta[],intn){int*p=a;n=5;printf("请输入待排序的数\n");for(inti=0;ip[j+1]){inttmp=p[j];p[j]=p[j+1];p[j+1]=tm
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学习目标:学习代码随想录–二叉树每天学习1道,复习两道学习内容:2025.4.7复习内容:24.两两交换链表中的节点25.最大二叉树学习内容26.合并二叉树2025.4.8复习内容:27.二分查找28.合并二叉树29.27.移除元素学习内容:30.二叉搜索树中的搜索2025.4.9学习内容:98.验证二叉搜索树2025.4.11学习内容:99.验证二叉搜索树–迭代法530.二叉搜索树的最小绝对差复
- 一些实用的网站...持续更新
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更多个人笔记见github个人笔记仓库个人学习,学习过程中还会不断补充~(后续会更新在github上)案例代码仓库:k8s学习代码每一步重要的我都commit了,可以通过可视化软件比如githubdesktop查看简述接下来通过案例速通k8s概念部分和前面不需要使用代码,后面主要使用GO(goland)讲解,用别的语言的话结合ai就行,主要就是端口和服务部署的概念,主体程序是什么语言,什么模版换汤
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代码学习总结(三)这个系列的博客是记录下自己学习代码的历程,有来自平台上的,有来自笔试题回忆的,主要基于C++语言,包括题目内容,代码实现,思路,并会注明题目难度,保证代码运行结果1判断并构造eleme型字符串简单eleme型字符串判断与构造小红有一个长度为n的字符串,字符串仅包含elm三种字符。如果一个字符串满足,不存在连续的ee、lm、ml、ll、mm子串则称这个字符串为eleme型字符串。小
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前言该系统为学生成绩管理系统,可以当作学习参考,也可以成为SpirngBoot初学者的学习代码!系统描述学生成绩管理系统提供了三种角色:学生,老师,网站管理员。主要实现的功能如下:登录&安全退出学生信息管理班级信息管理教师信息管理课程信息管理选课信息管理考勤信息管理请假信息管理成绩信息管理系统管理开发环境(运行环境)系统环境:Windows10开发工具:IntelliJIDEAJava版本:JDK
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linux问题排查实战专栏,分享了作为公司专家,在解决内存、性能、各类死机等疑难问题的排查经验,认真学习可以让你在日后工作中大放光彩。前言在工作中,无论是学习代码流程还是问题的定位,GDB都显得尤为重要,多掌握一些命令可以提升我们的效率和解决问题的能力;按照我的理解,对GDB的掌握程度可以分为三种人:基础命令,大家都知道相对高阶一点的,少数人了解,掌握之后可以提升调试解决问题的效率需要结合反汇编、
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参考文章:直观理解深度学习的卷积操作,超赞!-CSDN博客如何理解卷积神经网络中的通道(channel)_神经网络通道数-CSDN博客深度学习-卷积神经网络—卷积操作详细介绍_深度卷积的作用-CSDN博客正文:在跑深度学习代码的过程中,经常遇到的一个报错是:模型尺寸不匹配的问题。一般pytorch中尺寸/张量的表现方式是:torch.size([16,3,24,24])。这四个参数的含义如下:16
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文章目录1、概念2.决策树的构建过程2.1特征选择2.2树的生成2.3树的剪枝3.决策树的优缺点4.决策树的应用4.1分类任务4.2回归任务4.3集成学习代码示例总结1、概念1.1决策树是什么决策树是通过对样本的训练,建立出分类规则,并对新样本进行预测,属于有监督学习。根节点:最上面的节点。叶子节点:能直接看到结果的节点。非叶子节点:位于中间的节点。1.2决策树的类型分类树:用于分类任务,叶节点代
- 基于Pytorch深度学习——Softmax回归
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本文章来源于对李沐动手深度学习代码以及原理的理解,并且由于李沐老师的代码能力很强,以及视频中讲解代码的部分较少,所以这里将代码进行尽量逐行详细解释并且由于pytorch的语法有些小伙伴可能并不熟悉,所以我们会采用逐行解释+小实验的方式来给大家解释代码大家都知道二分类问题我们在机器学习里面使用到的是逻辑回归这个算法,但是针对于多分类问题,我们常用的是Softmax技术,大家不要被这个名字给迷惑了,s
- [Pytorch报错问题解决]AttributeError: ‘nn.Sequential‘ object has no attribute ‘append‘
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问题运行深度学习代码的时候遇到了以下报错问题:Traceback(mostrecentcalllast):File"/home/anaconda3/envs/Text2HOI/lib/python3.9/site-packages/torch/autograd/grad_mode.py",line28,indecorate_contextreturnfunc(*args,**kwargs)File
- 深度学习代码分析——自用
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代码来自:https://github.com/ChuHan89/WSSS-Tissue?tab=readme-ov-file借助了一些人工智能1_train_stage1.py代码功能总览该代码是弱监督语义分割(WSSS)流程的Stage1训练与测试脚本,核心任务是通过多标签分类模型生成图像级标签,为后续生成伪掩码(Pseudo-Masks)提供基础。代码分为train_phase和test_p
- 学习计划:第四阶段(第八周)
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目录第四阶段:特殊方法与高级特性第8周:学习特殊方法周一周二周三周四周五总结一、学习内容回顾理论学习代码实践二、问题与解决问题解决方法三、学习成果四、下周计划第四阶段:特殊方法与高级特性第8周:学习特殊方法周一上午理论学习:阅读Python官方文档中关于特殊方法的章节,初步了解特殊方法的概念和作用。特殊方法也称为魔术方法,它们以双下划线开头和结尾,用于实现Python内置操作和语法糖。重点关注特殊
- 【C/C++】C语言的各类运算符与表达式
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1.C语言的运算符种类C语言有多种运算符,其中常见的三种为关系运算符、逻辑运算符、条件运算符。这些运算符构成了各种各样的语句,是学习代码的基础。2.关系运算符1.种类:一共有六种,分别为>>=,=就是数学中的小于等于和大于等于,可以很直观地看出它们和数学中的符号很像。而==和!=其实就是等于和不等于,因为在C语言中=是赋值的意思,所以用两个等于号表示等于,而!是"非"的意思,所以!=意为不等于。特
- 51单片机学习代码整理
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#51单片机51单片机学习单片机
代码整理前言学习资源1.预处理框架2.自定义函数2.1延时函数2.2数码管位选函数2.3数码管段选(数字)函数3.相关自定义的头文件3.1LCD1602LCD1602.cLCD1602.h3.2DelayDelay.cDelay.h3.3Key(获取独立按键键码)Key.cKey.h3.4MatrixKey(矩阵键盘读取键盘键码)MatrixKey.cMatrixKey.h3.5Timer0(定时
- 代码审计学习路线
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学习代码审计分以下四部分一.编程语言1.前端语言html/javascript/dom元素使用,主要是为了挖掘xss漏洞,jquery主要写一些涉及到CSRF脚本使用的或者DOM型XSS,JSON劫持等2.后端语言基础语法要知道,例如变量类型,常量,数组(python是列表,元组,字典),对象,类的调用,引用等,MVC设计模式要清楚,因为大部分目标程序都是基于MVC写的,包括不限于php,pyth
- solidity基础 -- 映射迭代
第十六年盛夏.
Solidity区块链智能合约
前提提要本文中出现的所有代码均可在本人GitHubGitHub--solidity学习代码中查询到基本概念在Solidity中,映射是一种非常有用的数据结构,它允许我们通过键来快速访问值。然而,映射本身是不可迭代的,这意味着我们不能直接遍历映射中的所有键值对。在某些情况下,我们需要对映射中的数据进行迭代操作,例如在处理用户余额、资产记录等场景时。为了实现映射的迭代功能,我们可以结合使用数组和映射来
- solidity基础 -- 合约结构
第十六年盛夏.
Solidity区块链智能合约
所有本篇以及以前出现的代码均可以在本人GitHubGitHub-solidity学习代码上找到合约结构在Solidity中,合约类似于面向对象编程语言中的类。每个合约中可以包含状态变量、函数、函数修饰器、事件、结构类型、和枚举类型的声明,且合约可以从其他合约继承。状态变量状态变量是永久地存储在合约存储中的值。pragmasolidity^0.4.0;contractSimpleStorage{ui
- 强化学习代码实践1.DDQN:在CartPole游戏中实现 Double DQN
洪小帅
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强化学习代码实践1.DDQN:在CartPole游戏中实现DoubleDQN1.导入依赖2.定义Q网络3.创建Agent4.训练过程5.解释6.调整超参数在CartPole游戏中实现DoubleDQN(DDQN)训练网络时,我们需要构建一个使用两个Q网络(一个用于选择动作,另一个用于更新目标)的方法。DoubleDQN通过引入目标网络来减少Q-learning中过度估计的偏差。下面是一个基于PyT
- 【C++算法笔记】最基础篇------高精度算法
孙小健的资料站
算法学习笔记c++算法笔记
个人笔记:只提供学习代码和其步骤思路,仅供参考学习,已提前在相关编译器中提前运行并保证代码运行。为什么要用高精度算法:longlong的存储大小为9*10^19,即超过20位的数字将无法使用基本数据类型存储和计算,所以我们要使用其他方法存储设计。涉及基础知识:基本输入输出,字符串及数组的基本运用基础步骤:1.对字符串s1,s2进行承接2.将a1与a2相加的和存入a33.从左向右进位并出现逆序#in
- AI自动采集教学行为——用AI来做机器学习部分和深度学习部分(含torch和cuda)包含机器学习模型和bert模型的使用
东方-教育技术博主
人工智能应用人工智能机器学习深度学习
文章目录数据清洗机器学习深度学习代码没问题之后的文件下载bert环境配置太麻烦,改用飞浆的bert飞浆失败-接着bert,用谷歌AIbert的使用数据清洗要遍历当前文件夹下从1.x1sx到8.x1sx的所有文件,提取“句子”列,‘标注’列和‘上下文情境’这三列按顺序把excel中的这三列拼接在一起。合并输出成一个xlsx文件。importosimportpandasaspd#获取当前脚本所在的目录
- 简易Python:xlrd 和 openpyxl 库读取Excel单元格数据几种方式
PythonKaiser
pythonwindowsexcel
xlrd库是比较经典的一个库了,经典到vscode都没有代码提示,也没有高亮显示,堪称古典。xlrd也是很轻量的库,用起来不难。初步了解面向对象编码后,也可以尝试阅读源码学习代码组织方式。以下进入正题。首先当然是下载安装xlrd库了,然后import该库。在链式调用的各个函数中填入相应参数:文件路径和工作表序号(或名称),以上都是读取同一个单元格的数据,可以看出,几种读取方式的代码数量是一样的。而
- java封装继承多态等
麦田的设计者
javaeclipsejvmcencapsulatopn
最近一段时间看了很多的视频却忘记总结了,现在只能想到什么写什么了,希望能起到一个回忆巩固的作用。
1、final关键字
译为:最终的
&
- F5与集群的区别
bijian1013
weblogic集群F5
http请求配置不是通过集群,而是F5;集群是weblogic容器的,如果是ejb接口是通过集群。
F5同集群的差别,主要还是会话复制的问题,F5一把是分发http请求用的,因为http都是无状态的服务,无需关注会话问题,类似
- LeetCode[Math] - #7 Reverse Integer
Cwind
java题解MathLeetCodeAlgorithm
原题链接:#7 Reverse Integer
要求:
按位反转输入的数字
例1: 输入 x = 123, 返回 321
例2: 输入 x = -123, 返回 -321
难度:简单
分析:
对于一般情况,首先保存输入数字的符号,然后每次取输入的末位(x%10)作为输出的高位(result = result*10 + x%10)即可。但
- BufferedOutputStream
周凡杨
首先说一下这个大批量,是指有上千万的数据量。
例子:
有一张短信历史表,其数据有上千万条数据,要进行数据备份到文本文件,就是执行如下SQL然后将结果集写入到文件中!
select t.msisd
- linux下模拟按键输入和鼠标
被触发
linux
查看/dev/input/eventX是什么类型的事件, cat /proc/bus/input/devices
设备有着自己特殊的按键键码,我需要将一些标准的按键,比如0-9,X-Z等模拟成标准按键,比如KEY_0,KEY-Z等,所以需要用到按键 模拟,具体方法就是操作/dev/input/event1文件,向它写入个input_event结构体就可以模拟按键的输入了。
linux/in
- ContentProvider初体验
肆无忌惮_
ContentProvider
ContentProvider在安卓开发中非常重要。与Activity,Service,BroadcastReceiver并称安卓组件四大天王。
在android中的作用是用来对外共享数据。因为安卓程序的数据库文件存放在data/data/packagename里面,这里面的文件默认都是私有的,别的程序无法访问。
如果QQ游戏想访问手机QQ的帐号信息一键登录,那么就需要使用内容提供者COnte
- 关于Spring MVC项目(maven)中通过fileupload上传文件
843977358
mybatisspring mvc修改头像上传文件upload
Spring MVC 中通过fileupload上传文件,其中项目使用maven管理。
1.上传文件首先需要的是导入相关支持jar包:commons-fileupload.jar,commons-io.jar
因为我是用的maven管理项目,所以要在pom文件中配置(每个人的jar包位置根据实际情况定)
<!-- 文件上传 start by zhangyd-c --&g
- 使用svnkit api,纯java操作svn,实现svn提交,更新等操作
aigo
svnkit
原文:http://blog.csdn.net/hardwin/article/details/7963318
import java.io.File;
import org.apache.log4j.Logger;
import org.tmatesoft.svn.core.SVNCommitInfo;
import org.tmateso
- 对比浏览器,casperjs,httpclient的Header信息
alleni123
爬虫crawlerheader
@Override
protected void doGet(HttpServletRequest req, HttpServletResponse res) throws ServletException, IOException
{
String type=req.getParameter("type");
Enumeration es=re
- java.io操作 DataInputStream和DataOutputStream基本数据流
百合不是茶
java流
1,java中如果不保存整个对象,只保存类中的属性,那么我们可以使用本篇文章中的方法,如果要保存整个对象 先将类实例化 后面的文章将详细写到
2,DataInputStream 是java.io包中一个数据输入流允许应用程序以与机器无关方式从底层输入流中读取基本 Java 数据类型。应用程序可以使用数据输出流写入稍后由数据输入流读取的数据。
- 车辆保险理赔案例
bijian1013
车险
理赔案例:
一货运车,运输公司为车辆购买了机动车商业险和交强险,也买了安全生产责任险,运输一车烟花爆竹,在行驶途中发生爆炸,出现车毁、货损、司机亡、炸死一路人、炸毁一间民宅等惨剧,针对这几种情况,该如何赔付。
赔付建议和方案:
客户所买交强险在这里不起作用,因为交强险的赔付前提是:“机动车发生道路交通意外事故”;
如果是交通意外事故引发的爆炸,则优先适用交强险条款进行赔付,不足的部分由商业
- 学习Spring必学的Java基础知识(5)—注解
bijian1013
javaspring
文章来源:http://www.iteye.com/topic/1123823,整理在我的博客有两个目的:一个是原文确实很不错,通俗易懂,督促自已将博主的这一系列关于Spring文章都学完;另一个原因是为免原文被博主删除,在此记录,方便以后查找阅读。
有必要对
- 【Struts2一】Struts2 Hello World
bit1129
Hello world
Struts2 Hello World应用的基本步骤
创建Struts2的Hello World应用,包括如下几步:
1.配置web.xml
2.创建Action
3.创建struts.xml,配置Action
4.启动web server,通过浏览器访问
配置web.xml
<?xml version="1.0" encoding="
- 【Avro二】Avro RPC框架
bit1129
rpc
1. Avro RPC简介 1.1. RPC
RPC逻辑上分为二层,一是传输层,负责网络通信;二是协议层,将数据按照一定协议格式打包和解包
从序列化方式来看,Apache Thrift 和Google的Protocol Buffers和Avro应该是属于同一个级别的框架,都能跨语言,性能优秀,数据精简,但是Avro的动态模式(不用生成代码,而且性能很好)这个特点让人非常喜欢,比较适合R
- lua set get cookie
ronin47
lua cookie
lua:
local access_token = ngx.var.cookie_SGAccessToken
if access_token then
ngx.header["Set-Cookie"] = "SGAccessToken="..access_token.."; path=/;Max-Age=3000"
end
- java-打印不大于N的质数
bylijinnan
java
public class PrimeNumber {
/**
* 寻找不大于N的质数
*/
public static void main(String[] args) {
int n=100;
PrimeNumber pn=new PrimeNumber();
pn.printPrimeNumber(n);
System.out.print
- Spring源码学习-PropertyPlaceholderHelper
bylijinnan
javaspring
今天在看Spring 3.0.0.RELEASE的源码,发现PropertyPlaceholderHelper的一个bug
当时觉得奇怪,上网一搜,果然是个bug,不过早就有人发现了,且已经修复:
详见:
http://forum.spring.io/forum/spring-projects/container/88107-propertyplaceholderhelper-bug
- [逻辑与拓扑]布尔逻辑与拓扑结构的结合会产生什么?
comsci
拓扑
如果我们已经在一个工作流的节点中嵌入了可以进行逻辑推理的代码,那么成百上千个这样的节点如果组成一个拓扑网络,而这个网络是可以自动遍历的,非线性的拓扑计算模型和节点内部的布尔逻辑处理的结合,会产生什么样的结果呢?
是否可以形成一种新的模糊语言识别和处理模型呢? 大家有兴趣可以试试,用软件搞这些有个好处,就是花钱比较少,就算不成
- ITEYE 都换百度推广了
cuisuqiang
GoogleAdSense百度推广广告外快
以前ITEYE的广告都是谷歌的Google AdSense,现在都换成百度推广了。
为什么个人博客设置里面还是Google AdSense呢?
都知道Google AdSense不好申请,这在ITEYE上也不是讨论了一两天了,强烈建议ITEYE换掉Google AdSense。至少,用一个好申请的吧。
什么时候能从ITEYE上来点外快,哪怕少点
- 新浪微博技术架构分析
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新浪微博架构
新浪微博在短短一年时间内从零发展到五千万用户,我们的基层架构也发展了几个版本。第一版就是是非常快的,我们可以非常快的实现我们的模块。我们看一下技术特点,微博这个产品从架构上来分析,它需要解决的是发表和订阅的问题。我们第一版采用的是推的消息模式,假如说我们一个明星用户他有10万个粉丝,那就是说用户发表一条微博的时候,我们把这个微博消息攒成10万份,这样就是很简单了,第一版的架构实际上就是这两行字。第
- 玩转ARP攻击
dcj3sjt126com
r
我写这片文章只是想让你明白深刻理解某一协议的好处。高手免看。如果有人利用这片文章所做的一切事情,盖不负责。 网上关于ARP的资料已经很多了,就不用我都说了。 用某一位高手的话来说,“我们能做的事情很多,唯一受限制的是我们的创造力和想象力”。 ARP也是如此。 以下讨论的机子有 一个要攻击的机子:10.5.4.178 硬件地址:52:54:4C:98
- PHP编码规范
dcj3sjt126com
编码规范
一、文件格式
1. 对于只含有 php 代码的文件,我们将在文件结尾处忽略掉 "?>" 。这是为了防止多余的空格或者其它字符影响到代码。例如:<?php$foo = 'foo';2. 缩进应该能够反映出代码的逻辑结果,尽量使用四个空格,禁止使用制表符TAB,因为这样能够保证有跨客户端编程器软件的灵活性。例
- linux 脱机管理(nohup)
eksliang
linux nohupnohup
脱机管理 nohup
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2166699
nohup可以让你在脱机或者注销系统后,还能够让工作继续进行。他的语法如下
nohup [命令与参数] --在终端机前台工作
nohup [命令与参数] & --在终端机后台工作
但是这个命令需要注意的是,nohup并不支持bash的内置命令,所
- BusinessObjects Enterprise Java SDK
greemranqq
javaBOSAPCrystal Reports
最近项目用到oracle_ADF 从SAP/BO 上调用 水晶报表,资料比较少,我做一个简单的分享,给和我一样的新手 提供更多的便利。
首先,我是尝试用JAVA JSP 去访问的。
官方API:http://devlibrary.businessobjects.com/BusinessObjectsxi/en/en/BOE_SDK/boesdk_ja
- 系统负载剧变下的管控策略
iamzhongyong
高并发
假如目前的系统有100台机器,能够支撑每天1亿的点击量(这个就简单比喻一下),然后系统流量剧变了要,我如何应对,系统有那些策略可以处理,这里总结了一下之前的一些做法。
1、水平扩展
这个最容易理解,加机器,这样的话对于系统刚刚开始的伸缩性设计要求比较高,能够非常灵活的添加机器,来应对流量的变化。
2、系统分组
假如系统服务的业务不同,有优先级高的,有优先级低的,那就让不同的业务调用提前分组
- BitTorrent DHT 协议中文翻译
justjavac
bit
前言
做了一个磁力链接和BT种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent},因此把 DHT 协议重新看了一遍。
BEP: 5Title: DHT ProtocolVersion: 3dec52cb3ae103ce22358e3894b31cad47a6f22bLast-Modified: Tue Apr 2 16:51:45 2013 -070
- Ubuntu下Java环境的搭建
macroli
java工作ubuntu
配置命令:
$sudo apt-get install ubuntu-restricted-extras
再运行如下命令:
$sudo apt-get install sun-java6-jdk
待安装完毕后选择默认Java.
$sudo update- alternatives --config java
安装过程提示选择,输入“2”即可,然后按回车键确定。
- js字符串转日期(兼容IE所有版本)
qiaolevip
TODateStringIE
/**
* 字符串转时间(yyyy-MM-dd HH:mm:ss)
* result (分钟)
*/
stringToDate : function(fDate){
var fullDate = fDate.split(" ")[0].split("-");
var fullTime = fDate.split("
- 【数据挖掘学习】关联规则算法Apriori的学习与SQL简单实现购物篮分析
superlxw1234
sql数据挖掘关联规则
关联规则挖掘用于寻找给定数据集中项之间的有趣的关联或相关关系。
关联规则揭示了数据项间的未知的依赖关系,根据所挖掘的关联关系,可以从一个数据对象的信息来推断另一个数据对象的信息。
例如购物篮分析。牛奶 ⇒ 面包 [支持度:3%,置信度:40%] 支持度3%:意味3%顾客同时购买牛奶和面包。 置信度40%:意味购买牛奶的顾客40%也购买面包。 规则的支持度和置信度是两个规则兴
- Spring 5.0 的系统需求,期待你的反馈
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spring
Spring 5.0将在2016年发布。Spring5.0将支持JDK 9。
Spring 5.0的特性计划还在工作中,请保持关注,所以作者希望从使用者得到关于Spring 5.0系统需求方面的反馈。