《机器学习实战》训练营——K-均值聚类对地理坐标聚簇

Python 机器学习实战：基于 Scikit-learn 大力出奇迹985 python 机器学习 scikit-learn
本文围绕《Python机器学习实战：基于Scikit-learn的项目开发》展开，先介绍Scikit-learn库的基础特性与优势，再阐述机器学习项目开发的完整流程，包括数据收集与预处理、模型选择与训练、评估与优化等。通过具体实战案例，展示如何运用Scikit-learn解决分类、回归等问题，最后总结学习要点与未来学习方向，为读者提供系统的实战指导，助力快速掌握基于Scikit-learn的机器学
《机器学习实战》笔记（03）：决策树巨輪机器学习机器学习决策树
决策树kNN算法可以完成很多分类任务，但是它最大的缺点就是给出数据的内在含义，决策树的主要优势就在于数据形式非常容易理解决策树的构造优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值的缺失不敏感，可以处理不相关特征数据。缺点：可能会产生过度匹配问题。适用数据类型：数值型和标称型。创建分支的伪代码函数createBranch()Checkifeveryiteminthedatasetisinthesa
机器学习实战笔记（四）：决策树（Python3 实现） max_bay 机器学习实战笔记机器学习实战决策树 python
1决策树的构造1.1决策树的特点优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值的缺失不敏感，可以处理不相关特征数据。缺点：可能会产生过度匹配问题。适用数据类型：数值型和标称型。在构造决策树时，我们需要解决的第一个问题就是，当前数据集上哪个特征在划分数据分类时起决定性作用。为了找到决定性的特征，划分出最好的结果，我们必须评估每个特征。完成测试之后，原始数据集就被划分为几个数据子集。这些数据子集会分
深入TA-Lib：量化技术指标详解
深入TA-Lib：量化技术指标详解本文系统讲解TA-Lib技术指标分析，涵盖基础、数据处理、趋势与动量指标、均量线、布林线等，并结合Python代码与大数据、机器学习实战案例，助力读者掌握量化交易实战技巧。本文系统梳理了TA-Lib技术指标分析的核心内容，包括TA-Lib基础、数据处理、趋势与动量指标、均量线、布林线等关键技术指标分析方法，并结合Python代码示例与大数据、机器学习的融合实战案例
板凳-------Mysql cookbook学习（十一--------4)
唐宇迪机器学习实战课程笔记https://blog.csdn.net/weixin_54338498/article/details/128818007?spm=1001.2101.3001.6650.1&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7EBlogCommendFromBaidu%7ECtr-1-12881
Python 机器学习实战：Scikit-learn 算法宝典，从线性回归到支持向量机清水白石008 python Python题库 python 机器学习算法
Python机器学习实战：Scikit-learn算法宝典，从线性回归到支持向量机引言各位Python工程师，大家好！欢迎来到激动人心的机器学习世界！在这个数据驱动的时代，机器学习已经渗透到我们生活的方方面面，从智能推荐系统到自动驾驶汽车，都离不开机器学习技术的支撑。作为一名Python开发者，掌握机器学习技能，无疑将为您的职业发展注入强大的动力，让您在人工智能浪潮中占据先机。Scikit-lea
Python机器学习实战——逻辑回归（附完整代码和结果）小白熊XBX 机器学习机器学习 python 逻辑回归
Python机器学习实战——逻辑回归（附完整代码和结果）关于作者作者：小白熊作者简介：精通c#、Halcon、Python、Matlab，擅长机器视觉、机器学习、深度学习、数字图像处理、工业检测识别定位、用户界面设计、目标检测、图像分类、姿态识别、人脸识别、语义分割、路径规划、智能优化算法、大数据分析、各类算法融合创新等等。联系邮箱：[email protected]科研辅导、知识付费答疑、个性化定制
Python 机器学习实战：泰坦尼克号生还者预测 (从数据探索到模型构建) 程序员阿超的博客 Python python 机器学习开发语言泰坦尼克号 Kaggle Scikit-learn 实战教程
引言：挑战介绍泰坦尼克号的沉没是历史上最著名的海难之一。除了其悲剧色彩，它还为数据科学提供了一个经典且引人入胜的入门项目。Kaggle平台上的“Titanic:MachineLearningfromDisaster”竞赛，要求我们利用乘客数据来预测哪些人更有可能在这场灾难中幸存。这是一个典型的二元分类问题：目标变量Survived只有两个值，0（遇难）或1（生还）。这个项目之所以经典，是因为它涵盖
**基于Python的数据分析与机器学习实战教程****一、引言**随着大数据时代的到来，数据处理和分析能力已经成为现代软件开发人员的必备技能之一。Python作为一种高效、简洁且功能丰富的编程语言， 2401_89451588 python 数据分析机器学习
基于Python的数据分析与机器学习实战教程一、引言随着大数据时代的到来，数据处理和分析能力已经成为现代软件开发人员的必备技能之一。Python作为一种高效、简洁且功能丰富的编程语言，在数据分析领域得到了广泛的应用。本文将介绍如何使用Python进行数据分析，并结合机器学习算法实现数据驱动的应用。二、Python基础首先，我们需要掌握Python的基本语法和常用的库。Python的语法简洁易懂，上
这份「零基础」机器学习实战课程，帮你彻底搞懂AI不再迷茫！——深度解析ML-For-Beginners wylee 人工智能机器学习
引言：告别迷茫，拥抱AI未来在当今科技浪潮之巅，人工智能（AI）无疑是最璀璨的明星。机器学习（MachineLearning），作为AI的核心驱动力，正以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面：从智能推荐系统到自动驾驶，从疾病诊断到金融风控，其应用场景几乎无处不在。然而，对于无数渴望投身AI领域的学习者而言，机器学习的门槛似乎一直高不可攀。你是否也曾有过这样的困惑：面对海量的在线课程和资料，眼花缭
【机器学习实战】Datawhale夏令营2：深度学习回顾城主_全栈开发机器学习机器学习深度学习人工智能
#DataWhale夏令营#ai夏令营文章目录1.深度学习的定义1.1深度学习＆图神经网络1.2机器学习和深度学习的关系2.深度学习的训练流程2.1数学基础2.1.1梯度下降法基本原理数学表达步骤学习率α梯度下降的变体2.1.2神经网络与矩阵网络结构表示前向传播激活函数反向传播批处理卷积操作参数更新优化算法正则化初始化2.2激活函数Sigmoid函数:Tanh函数:ReLU函数(Rectified
Python机器学习实战：推荐系统的原理与实现方法 AI大模型应用之禅人工智能数学基础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 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
Python机器学习实战：推荐系统的原理与实现方法1.背景介绍1.1问题的由来在当今数字化时代，推荐系统已成为电子商务、媒体流媒体平台、社交媒体以及在线购物网站的核心组件之一。推荐系统旨在根据用户的历史行为、偏好以及社会关系等因素，为用户提供个性化的内容或商品建议，从而提高用户体验、增加用户粘性，并提升业务转化率。1.2研究现状随着大数据和深度学习技术的快速发展，推荐系统正从基于规则的简单过滤模型
机器学习实战36-基于遗传算法的水泵调度优化项目研究与代码实现微学AI 机器学习实战项目机器学习数学建模人工智能
大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下机器学习实战36-基于遗传算法的水泵调度优化项目研究与代码实现。文章目录一、项目介绍二、项目背景三、数学原理与算法分析动态规划模型遗传算法设计编码方案适应度函数约束处理算法参数能量消耗模型一泵房能耗二泵房能耗效率计算模型四、系统特性与创新点代码实现基于python实现完整代码五、应用价值与扩展方向六、结论一、项目介绍本项目是一个基于动态规划和遗传算法的水泵调
机器学习实战---书中谬误讨论奔跑的石头_ 机器学习机器学习 numpy
关注公众号“码字读书会”，了解最新消息。5.2.3节首先要把5.2.2节内容做了，不然得不到回归系数weights值。即dataArr,labelMat=logRegres.loadDataSet()logRegres.gradAscent(dataArr,labelMat)reload(logRegres)logRegres.plotBestFit(weights.getA())此处画图做拟合曲
Python机器学习实战：使用Pandas进行数据预处理与分析 AI天才研究院 AI Agent 应用开发计算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 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
Python机器学习实战：使用Pandas进行数据预处理与分析1.背景介绍在机器学习和数据科学领域中,数据预处理是一个至关重要的步骤。原始数据通常存在噪声、缺失值、异常值等问题,直接将其输入机器学习模型会导致模型性能下降。因此,对数据进行清洗、转换和规范化等预处理操作是必不可少的。Pandas是Python中广泛使用的数据分析库,提供了高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。它可以高效地处理结构
Python机器学习实战：智能聊天机器人的构建与优化 AI天才研究院计算 AI大模型企业级应用开发实战 ChatGPT 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 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
Python机器学习实战：智能聊天机器人的构建与优化作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1人工智能与聊天机器人的发展历程1.1.1人工智能的起源与发展人工智能（ArtificialIntelligence，AI）的起源可以追溯到上世纪50年代，图灵测试的提出标志着人工智能作为一门学科的诞生。随后，人工智能经历了几次高潮和低谷，期间涌现出许多重要的理论和算法，例如符号主义、连接主义、专家系统
分享全国数字人才技能提升师资培训班第五期邀请函泰迪智能科技01 人工智能人工智能
线下（广州班）：大模型与AIGC多模态技术应用实战线下（青岛班）：Deepseek教学应用与智能体开发实战线上班（十二大专题）：DeepSeek大模型教学应用实战大模型与AIGC技术应用实战大模型部署与微调实战AIGC多模态技术应用实战数据分析与挖掘实战（泰迪杯竞赛方向）大数据分析与机器学习实战（数学建模方向）商务数据分析实战（Python）计算机视觉应用实战（Pytorch）大数据技术应用实战（
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python3源代码_机器学习实战源代码python3 weixin_39955781 python3源代码
机器学习实战源代码python3\machinelearninginaction\.git\COMMIT_EDITMSG机器学习实战源代码python3\machinelearninginaction\.git\config机器学习实战源代码python3\machinelearninginaction\.git\description机器学习实战源代码python3\machinelearnin
Python机器学习实战：分布式机器学习框架Dask的入门与实战 AI大模型应用之禅人工智能数学基础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 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
Python机器学习实战：分布式机器学习框架Dask的入门与实战作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着大数据时代的到来，数据量的爆炸式增长使得传统的单机处理方式逐渐显得力不从心。无论是数据预处理、特征工程还是模型训练，单机环境下的计算资源和内存限制都成为了瓶颈。为了应对这些挑战，分布式计算框架应运而生。Das
【机器学习实战】监督学习：使用 Scikit-learn 库训练一个房价预测模型 phenix_01 机器学习学习 scikit-learn
一、引言在机器学习领域，监督学习是一种通过已有标注数据训练模型，从而对新数据进行预测的重要方法。房价预测作为回归问题的典型应用，在房地产分析、投资决策等场景中具有重要价值。本文将基于Scikit-learn库，完整演示从数据准备到模型评估的全流程，带领读者掌握房价预测模型的构建方法。二、数据准备：从Kaggle获取数据集本文使用Kaggle上的经典波士顿房价数据集（BostonHousingDat
机器学习实战02：学生成绩预测与可视化分析梦弦18 机器学习信息可视化
目录一、项目背景二、数据读取与初步处理三、数据可视化分析（一）相关性矩阵热图（二）父母教育水平与成绩关系（三）种族与成绩关系（四）测试准备课程与成绩关系（五）其他分析四、机器学习模型构建与评估（一）数据预处理（二）模型训练与评估五、总结六、全代码七.数据集callme在教育领域，了解影响学生成绩的因素并对成绩进行预测，对提升教学质量、制定个性化学习方案具有重要意义。本文将通过一个机器学习实战项目，
Python机器学习实战：掌握NumPy的高效数据操作 AI智能应用 AI大模型应用入门实战与进阶 java python javascript kotlin golang 架构人工智能
NumPy,Python,机器学习,数据操作,数组,向量,矩阵,线性代数,科学计算1.背景介绍在机器学习领域，数据是至关重要的资源。高效、准确地处理和操作数据是机器学习模型训练和应用的基础。NumPy（NumericalPython）作为Python生态系统中强大的数值计算库，为机器学习提供了高效的数据结构和操作工具。NumPy的核心是ndarray（n-dimensionalarray）数据结构
机器学习实战步骤与案例 enyp80 机器学习
机器学习实战需要结合理论和实践，以下是一个清晰的实战步骤指南，涵盖关键工具、常见任务示例以及避坑建议，帮助你快速上手：一、机器学习实战核心步骤明确问题与数据准备任务类型:分类、回归、聚类、强化学习？数据来源:Kaggle、UCI、公开API、爬虫或业务数据库。数据格式:结构化数据（CSV/SQL）或非结构化数据（图片/文本）。工具推荐:数据清洗:Pandas、NumPy可视化:Matplotlib
机器学习实战：6种数据集划分方法详解与代码实现慕婉0307 机器学习机器学习人工智能深度学习数据集划分
在机器学习项目中，合理划分数据集是模型开发的关键第一步。本文将全面介绍6种常见数据格式的划分方法，并附完整Python代码示例，帮助初学者掌握这一核心技能。一、数据集划分基础函数1.核心函数：train_test_splitfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split#基本用法X_train,X_test,y_train,y_test=trai
机器学习实战：鸢尾花分类学术乙方 Python 机器学习分类人工智能
项目目标使用经典的鸢尾花数据集（IrisDataset），通过支持向量机（SVM）算法训练一个分类模型，能够根据花瓣和萼片的测量数据预测鸢尾花的种类。环境准备Python#需要安装的库（在终端运行）pipinstallnumpypandasmatplotlibscikit-learn完整代码实现#1.导入必要的库importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearni
机器学习实战：以鸢尾花数据集分类问题为例 Tech Synapse 机器学习分类人工智能 SVM scikit-learn 鸢尾花数据集
在当今数据驱动的时代，机器学习已成为解决复杂问题的重要工具。本文将通过一个具体的分类问题——鸢尾花数据集（IrisDataset）的分类，展示如何在实际项目中应用机器学习。我们将使用Python编程语言，并借助流行的机器学习库scikit-learn来实现这一目标。文章将详细介绍数据预处理、模型选择、训练、评估以及预测等步骤，并提供完整且可直接运行的代码示例。一、项目背景与数据集介绍鸢尾花数据集是
从零搭建量化交易工具链：Python数据处理、策略回测与机器学习实战指南灏瀚星空 python 机器学习开发语言学习人工智能算法金融
从零搭建量化交易工具链：Python数据处理、策略回测与机器学习实战指南引言在算法交易席卷全球金融市场的今天，搭建一套高可用的量化工具链已成为开发者掘金Alpha的核心竞争力。然而，面对庞杂的技术组件——从海量数据的清洗对齐、策略逻辑的回测验证，到机器学习模型的实盘部署——许多开发者陷入困境：Pandas处理Tick数据内存爆炸怎么办？回测曲线完美但实盘表现惨淡如何归因？深度学习模型预测准确却无法
机器学习实战：PyTorch 与 Sklearn 线性回归模型大对决 #guiyin11 机器学习 pytorch sklearn
一、引言在机器学习领域，模型的构建和训练依赖于各种工具和框架。PyTorch和Sklearn作为其中的佼佼者，在实现线性回归模型时各有千秋。深入了解它们的差异和优势，对提升模型性能和开发效率意义重大。本文将全面剖析这两个框架在构建和训练线性回归模型方面的特点。二、实验原理（一）线性回归基本原理线性回归旨在寻找输入特征X与输出标签y的线性关系，通过公式y=Xθ+ϵ来描述。其中，θ是待估参数，ϵ为随机
Python机器学习实战：机器学习在金融风险评估中的应用 AI天才研究院 AI大模型应用入门实战与进阶 AI大模型企业级应用开发实战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 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
Python机器学习实战：机器学习在金融风险评估中的应用1.背景介绍金融风险评估是金融行业中至关重要的一环。随着数据量的爆炸性增长和计算能力的提升，机器学习在金融风险评估中的应用变得越来越普遍。通过机器学习算法，我们可以更准确地预测违约风险、市场风险和操作风险，从而帮助金融机构做出更明智的决策。2.核心概念与联系2.1机器学习概述机器学习是一种通过数据训练模型，使其能够自动改进和预测的技术。它主要
怎么样才能成为专业的程序员？ cocos2d-x小菜编程 PHP
如何要想成为一名专业的程序员？仅仅会写代码是不够的。从团队合作去解决问题到版本控制，你还得具备其他关键技能的工具包。当我们询问相关的专业开发人员，那些必备的关键技能都是什么的时候，下面是我们了解到的情况。关于如何学习代码，各种声音很多，然后很多人就被误导为成为专业开发人员懂得一门编程语言就够了？！呵呵，就像其他工作一样，光会一个技能那是远远不够的。如果你想要成为
java web开发高并发处理 BreakingBad java Web 并发开发处理高
java处理高并发高负载类网站中数据库的设计方法（java教程,java处理大量数据，java高负载数据）一：高并发高负载类网站关注点之数据库没错,首先是数据库,这是大多数应用所面临的首个SPOF。尤其是Web2.0的应用，数据库的响应是首先要解决的。一般来说MySQL是最常用的，可能最初是一个mysql主机，当数据增加到100万以上，那么，MySQL的效能急剧下降。常用的优化措施是M-S（
mysql批量更新 ekian mysql
mysql更新优化：一版的更新的话都是采用update set的方式，但是如果需要批量更新的话，只能for循环的执行更新。或者采用executeBatch的方式，执行更新。无论哪种方式，性能都不见得多好。三千多条的更新，需要3分多钟。查询了批量更新的优化，有说replace into的方式，即： replace into tableName(id,status) values
微软BI（3） 18289753290 微软BI SSIS
1) Q：该列违反了完整性约束错误；已获得 OLE DB 记录。源:“Microsoft SQL Server Native Client 11.0” Hresult: 0x80004005 说明:“不能将值 NULL 插入列 'FZCHID'，表 'JRB_EnterpriseCredit.dbo.QYFZCH'；列不允许有 Null 值。INSERT 失败。”。 A：一般这类问题的存在是
Java中的List g21121 java
List是一个有序的 collection（也称为序列）。此接口的用户可以对列表中每个元素的插入位置进行精确地控制。用户可以根据元素的整数索引（在列表中的位置）访问元素，并搜索列表中的元素。与 set 不同，列表通常允许重复
读书笔记永夜-极光读书笔记
1. K是一家加工厂,需要采购原材料,有A,B,C,D 4家供应商,其中A给出的价格最低,性价比最高,那么假如你是这家企业的采购经理,你会如何决策? 传统决策: A:100%订单 B,C,D:0% &nbs
centos 安装 Codeblocks 随便小屋 codeblocks
1.安装gcc,需要c和c++两部分,默认安装下,CentOS不安装编译器的,在终端输入以下命令即可yum install gccyum install gcc-c++ 2.安装gtk2-devel,因为默认已经安装了正式产品需要的支持库,但是没有安装开发所需要的文档.yum install gtk2* 3. 安装wxGTK yum search w
23种设计模式的形象比喻 aijuans 设计模式
1、ABSTRACT FACTORY—追MM少不了请吃饭了，麦当劳的鸡翅和肯德基的鸡翅都是MM爱吃的东西，虽然口味有所不同，但不管你带MM去麦当劳或肯德基，只管向服务员说“来四个鸡翅”就行了。麦当劳和肯德基就是生产鸡翅的Factory 　　工厂模式：客户类和工厂类分开。消费者任何时候需要某种产品，只需向工厂请求即可。消费者无须修改就可以接纳新产品。缺点是当产品修改时，工厂类也要做相应的修改。如：
开发管理 CheckLists aoyouzi 开发管理 CheckLists
开发管理 CheckLists(23) -使项目组度过完整的生命周期开发管理 CheckLists(22) -组织项目资源开发管理 CheckLists(21) -控制项目的范围开发管理 CheckLists(20) -项目利益相关者责任开发管理 CheckLists(19) -选择合适的团队成员开发管理 CheckLists(18) -敏捷开发 Scrum Master 工作开发管理 C
js实现切换百合不是茶 JavaScript 栏目切换
js主要功能之一就是实现页面的特效,窗体的切换可以减少页面的大小,被门户网站大量应用思路: 1,先将要显示的设置为display:bisible 否则设为none 2,设置栏目的id ,js获取栏目的id,如果id为Null就设置为显示 3,判断js获取的id名字;再设置是否显示代码实现: html代码: <di
周鸿祎在360新员工入职培训上的讲话 bijian1013 感悟项目管理人生职场
这篇文章也是最近偶尔看到的，考虑到原博客发布者可能将其删除等原因，也更方便个人查找，特将原文拷贝再发布的。“学东西是为自己的，不要整天以混的姿态来跟公司博弈，就算是混，我觉得你要是能在混的时间里，收获一些别的有利于人生发展的东西，也是不错的，看你怎么把握了”，看了之后，对这句话记忆犹新。 &
前端Web开发的页面效果 Bill_chen html Web Microsoft
1.IE6下png图片的透明显示： <img src="图片地址" border="0" style="Filter.Alpha(Opacity)=数值(100),style=数值(3)"/> 或在<head></head>间加一段JS代码让透明png图片正常显示。 2.<li>标
【JVM五】老年代垃圾回收：并发标记清理GC(CMS GC) bit1129 垃圾回收
CMS概述并发标记清理垃圾回收(Concurrent Mark and Sweep GC）算法的主要目标是在GC过程中，减少暂停用户线程的次数以及在不得不暂停用户线程的请夸功能，尽可能短的暂停用户线程的时间。这对于交互式应用，比如web应用来说，是非常重要的。 CMS垃圾回收针对新生代和老年代采用不同的策略。相比同吞吐量垃圾回收，它要复杂的多。吞吐量垃圾回收在执
Struts2技术总结白糖_ struts2
必备jar文件早在struts2.0.*的时候，struts2的必备jar包需要如下几个： commons-logging-*.jar Apache旗下commons项目的log日志包 freemarker-*.jar
Jquery easyui layout应用注意事项 bozch jquery 浏览器 easyui layout
在jquery easyui中提供了easyui-layout布局，他的布局比较局限，类似java中GUI的border布局。下面对其使用注意事项作简要介绍：如果在现有的工程中前台界面均应用了jquery easyui，那么在布局的时候最好应用jquery eaysui的layout布局，否则在表单页面（编辑、查看、添加等等）在不同的浏览器会出
java-拷贝特殊链表：有一个特殊的链表，其中每个节点不但有指向下一个节点的指针pNext，还有一个指向链表中任意节点的指针pRand，如何拷贝这个特殊链表？ bylijinnan java
public class CopySpecialLinkedList { /** * 题目：有一个特殊的链表，其中每个节点不但有指向下一个节点的指针pNext，还有一个指向链表中任意节点的指针pRand，如何拷贝这个特殊链表？拷贝pNext指针非常容易，所以题目的难点是如何拷贝pRand指针。假设原来链表为A1 -> A2 ->... -> An，新拷贝
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<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd"> <HTML> <HEAD>&nbs
[信息与战争]移动通讯与网络 comsci 网络
两个坚持:手机的电池必须可以取下来光纤不能够入户,只能够到楼宇建议大家找这本书看看:<&
oracle flashback query(闪回查询) daizj oracle flashback query flashback table
在Oracle 10g中，Flash back家族分为以下成员： Flashback Database Flashback Drop Flashback Table Flashback Query(分Flashback Query,Flashback Version Query，Flashback Transaction Query) 下面介绍一下Flashback Drop 和Flas
zeus持久层DAO单元测试 deng520159 单元测试
zeus代码测试正紧张进行中,但由于工作比较忙,但速度比较慢.现在已经完成读写分离单元测试了,现在把几种情况单元测试的例子发出来,希望有人能进出意见,让它走下去. 本文是zeus的dao单元测试: 1.单元测试直接上代码 package com.dengliang.zeus.webdemo.test; import org.junit.Test; import o
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printf函数 /* 2013年3月10日20:42:32 地点：北京潘家园功能：目的：测试%x %X %#x %#X的用法 */ # include <stdio.h> int main(void) { printf("哈哈！\n"); // \n表示换行 int i = 10; printf
那你为什么小时候不好好读书? dcj3sjt126com life
dady, 我今天捡到了十块钱, 不过我还给那个人了 good girl! 那个人有没有和你讲thank you啊没有啦....他拉我的耳朵我才把钱还给他的, 他哪里会和我讲thank you 爸爸, 如果地上有一张5块一张10块你拿哪一张呢.... 当然是拿十块的咯... 爸爸你很笨的, 你不会两张都拿爸爸为什么上个月那个人来跟你讨钱, 你告诉他没
iptables开放端口 Fanyucai linux iptables 端口
1，找到配置文件 vi /etc/sysconfig/iptables 2，添加端口开放，增加一行，开放18081端口 -A INPUT -m state --state NEW -m tcp -p tcp --dport 18081 -j ACCEPT 3，保存 ESC :wq! 4，重启服务 service iptables
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应用程序的通信成本什么是通信一个程序中两个以上功能相互传递信号或数据叫做通信。什么是成本这是是指时间成本与空间成本。时间就是传递数据所花费的时间。空间是指传递过程耗费容量大小。都有哪些通信方式全局变量线程间通信共享内存共享文件管道 Socket 硬件（串口，USB）等等全局变量全局变量是成本最低通信方法，通过设置
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