- Python 生物信息学秘籍第三版(四)
绝不原创的飞龙
默认分类默认分类
原文:annas-archive.org/md5/9694cf42f7d741c69225ff1cf52b0efe译者:飞龙协议:CCBY-NC-SA4.0第十一章:生物信息学中的机器学习机器学习在许多不同的领域中都有应用,计算生物学也不例外。机器学习在该领域有着无数的应用,最古老且最为人熟知的应用之一就是使用主成分分析(PCA)通过基因组学研究种群结构。随着该领域的蓬勃发展,还有许多其他潜在的应
- 巴夏:最适合你的道路!
霄世
最爱1关注2018.01.0517:54字数2585阅读125评论0喜欢0巴夏:最适合你的道路!问:Doyouseeaclearerpathofexplorationformetodevelopmuchfurther你有没看见一条清晰的、适合我的探索之路,好让我的发展可以更长远?巴夏:Ido我看见了Theonethatexcitesyouthemostatanygivenmoment就是那条每时每
- 机器学习知识点复习 上(保研、复试、面试)百面机器学习笔记
机器学习知识点复习上一、特征工程1.为什么需要对数值类型的特征做归一化?2.文本表示模型3.图像数据不足的处理方法二、模型评估1.常见的评估指标2.ROC曲线3.为什么在一些场景中要使用余弦相似度而不是欧氏距离?4.过拟合和欠拟合三、经典算法1.支持向量机SVM2.逻辑回归3.决策树四、降维1.主成分分析(PrinalComponentsAnalysis,PCA)降维中最经典的方法2.线性判别分析
- 陈强《计量经济学及Stata应用》学习笔记——持续更新
WangSoooCute
学习笔记
1导论1.1什么是计量经济学econometrics几种关系:相关关系、因果关系、逆向因果关系reversecausality、双向因果关系被解释变量dependentvariable解释变量explanatoryvariable=regressor=自变量independentvariable=协变量covariateunobservable的误差项errorterm=随机扰动项stochast
- 医咖会免费STATA教程学习笔记——单因素方差分析
Unacandoit
stata单因素方差分析
单因素方差分析和单因素回归分析相同1.单因素方差分析需要满足的假设:(1)因变量为连续变量(2)至少有一个分类变量(大于等于2类)(3)观测值相互独立(4)没有异常值(5)服从正态分布(6)方差齐性2.准备工作(1)导入数据集:webusesystolic,clear(2)检验是否存在异常值:方法一:图形——箱线图——在变量中选择systolic——确定方法二:grahboxsystolic,ov
- 1990-2024年上市公司市场获利能力数据+stata代码
经管数据库
大数据数据分析
企业市场获利能力是指企业在特定市场环境中,通过一系列经营活动获取利润的能力,它反映了企业在市场竞争中实现盈利的效率和水平,是企业综合竞争力的重要体现。获利能力是投资者评估企业风险的重要指标。盈利能力稳定的企业通常具有更强的抗风险能力,能够在市场波动和经济衰退时保持相对稳定的经营状况。本数据包含原始数据、参考文献、代码do文件(参考陶锋《数量经济技术经济研究》的计算过程)、最终结果数据名称:企业市场
- 倾向得分匹配的stata命令_R语言系列1:倾向得分匹配
weixin_39995108
倾向得分匹配的stata命令
1PSM简介倾向评分匹配(PropensityScoreMatching,简称PSM)是一种统计学方法,用于处理观察研究(ObservationalStudy)的数据。在观察研究中,由于种种原因,数据偏差(bias)和混杂变量(confoundingvariable)较多,倾向评分匹配的方法正是为了减少这些偏差和混杂变量的影响,以便对实验组和对照组进行更合理的比较。这种方法最早由PaulRosen
- TIP-2025《Data Subdivision Based Dual-Weighted Robust Principal Component Analysis》
Christo3
机器学习人工智能机器学习算法
核心思想分析这篇论文提出了一个新颖的主成分分析(PCA)方法,称为DataSubdivisionBasedDual-WeightedRobustPrincipalComponentAnalysis(DRPCA),旨在解决传统PCA在处理包含噪声和异常值的数据时的鲁棒性问题。其核心思想包括以下几个方面:数据细分与双权重机制:传统PCA假设数据已中心化,并使用平方l2l_2l2-范数,这对噪声和异常值
- 主成分分析(PCA)例题——给定协方差矩阵
phoenix@Capricornus
PR书稿矩阵线性代数
向量xxx的相关矩阵为Rx=[0.30.10.10.10.3−0.10.1−0.10.3]{\bmR}_x=\begin{bmatrix}0.3&0.1&0.1\\0.1&0.3&-0.1\\0.1&-0.1&0.3\end{bmatrix}Rx=0.30.10.10.10.3−0.10.1−0.10.3计算输入向量的KL变换。解答Rx{\bmR}_xRx的特征值为λ0=0.1\lambda_0=
- 图像处理与机器学习项目:特征提取、PCA与分类器评估
pk_xz123456
深度学习仿真模型算法图像处理机器学习人工智能
图像处理与机器学习项目:特征提取、PCA与分类器评估项目概述本项目将完成一个完整的图像处理与机器学习流程,包括数据探索、特征提取、主成分分析(PCA)、分类器实现和评估五个关键步骤。我们将使用Python的OpenCV、scikit-learn和scikit-image库来处理图像数据并实现机器学习算法。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimpo
- PCL 计算点云OBB包围盒——PCA主成分分析法
点云侠'
点云学习算法c++开发语言计算机视觉人工智能
目录一、概述1.1原理1.2实现步骤1.3应用场景1.4注意事项二、关键函数2.1头文件2.2读取点云2.3计算点云质心和协方差矩阵2.4协方差矩阵分解求特征值和特征向量2.5校正主方向2.6将输入点云转换至原点2.7计算包围盒2.8构建四元数和位移向量2.9结果可视化三、完整代码四、结果内容抄自CSDN点云侠:【2024最新版】PCL点云处理算法汇总(C++长期更新版)。质量无忧,永久免费,可放
- 核方法、核技巧、核函数、核矩阵
第六五签
数学模型矩阵线性代数
核方法(KernelMethods)和核技巧(KernelTrick)是机器学习中处理非线性问题的强大理论框架和实践工具。核心目标:征服非线性许多机器学习算法(如感知机、支持向量机SVM、主成分分析PCA)本质上是寻找线性模式或线性决策边界(直线/平面/超平面)。然而,现实世界的数据往往是线性不可分的,这意味着在原始特征空间中,无法用一条直线(或超平面)完美地将不同类别的数据点分开,或者无法用线性
- 基于PCA和Kmeans的餐馆地区分类研究
1.实践任务说明对《中国2019年分地区连锁餐饮企业数据》中的7个经营指标(V2-V8)进行主成分分析(PCA),通过降维提取核心特征。首先标准化数据,然后计算主成分的方差贡献率,按累积贡献率≥85%确定保留的主成分数量,最终输出降维后的主成分得分及因子载荷矩阵,简化后续分析。基于K-Means聚类算法对餐饮企业数据进行分析,首先读取true_restaurant.csv文件中的PC1指标数据并进
- 5.15 day21
AщYΘ
人工智能算法
知识点回顾:LDA线性判别PCA主成分分析t-sne降维自由作业:探索下什么时候用到降维?降维的主要应用?或者让ai给你出题,群里的同学互相学习下。可以考虑对比下在某些特定数据集上t-sne的可视化和pca可视化的区别。一、何时需要使用降维?1.数据高维困境维度灾难(CurseofDimensionality):当特征维度超过样本数量时,模型容易过拟合存储与计算成本:高维数据需要更多存储空间,算法
- 机器学习——主成分分析 PCA
Nil0_
机器学习
目录简介一、基本原理1.数据变换2.协方差矩阵3.特征值和特征向量实施步骤应用选择主成分的数量二、代码实现优缺点分析优点缺点总结简介主成分分析(PCA)是机器学习领域中的一种重要算法,主要应用于数据的降维和特征提取。PCA的目的是通过保留数据集中的主要信息,将高维数据集转换为低维数据集,从而简化模型训练和提高模型性能。一、基本原理1.数据变换PCA通过线性变换将原始数据映射到新的特征空间,这个变换
- 聚类分析现状
云cia
机器学习人工智能
针对上述问题,一种结合降维技术和聚类算法的解决方案被广泛认可,即先采用降维技术,如主成分分析、局部线性嵌入或核方法等对数据进行降维,再对降维后的特征进行聚类.该方案虽然在一定程度上降低了高维空间的聚类难度,但由于数据降维是独立于聚类任务的,这意味着提取的特征往往并不具备簇类结构.子空间方法则提供另一种很好的思路.该方法假设高维数据分布于多个低维子空间的组合,通过将高维数据分割到各自所属的本征低维子
- 09_降维、特征提取与流行学习
白杆杆红伞伞
machinelearning人工智能python机器学习
描述利用无监督学习进行数据变换可能有很多种目的。最常见的目的就是可视化、压缩数据,以及寻找信息量更大的数据表示用于进一步的处理。为了实现这些目的,最简单的也是最常用的一种算法就是主成分分析。另外两种算法:非负矩阵分解(NMF)和t-SNE,前者通常用于特征提取,后者通常用于二维散点图的可视化。PCA主成分分析(降维)主成分分析(principalcomponentanalysis,PCA)是一种旋
- python学习day21
一叶知秋秋
python学习笔记学习
知识点回顾:1.LDA线性判别2.PCA主成分分析3.t-sne降维数据如前几期无监督降维定义:这类算法在降维过程中不使用任何关于数据样本的标签信息输入:只有特征矩阵X。目标:保留数据中尽可能多的方差(如PCA)。保留数据的局部或全局流形结构(如LLE,Isomap,t-SNE,UMAP)。找到能够有效重构原始数据的紧凑表示(如Autoencoder)。找到统计上独立的成分(如ICA)。典型算法:
- Python打卡训练营day21——2025.05.10
莱茵菜苗
python开发语言
LDA线性判别PCA主成分分析t-sne降维降维技术的应用场景与主要用途降维技术广泛应用于多个领域,尤其是在数据分析、机器学习和数据可视化中扮演着重要角色。通过减少数据的维度,不仅可以降低计算复杂度,还能帮助揭示隐藏在高维数据中的结构和模式1。应用场景数据预处理:在构建机器学习模型之前,降维可以去除冗余特征并提高模型性能。数据压缩:通过保留最重要的信息来减小存储需求和传输成本。噪声过滤:某些降维方
- TensorFlow深度学习实战(17)——主成分分析详解
盼小辉丶
深度学习tensorflow人工智能
TensorFlow深度学习实战(17)——主成分分析详解0.前言1.主成分分析2.使用TensorFlow实现PCA3.TensorFlow嵌入API小结系列链接0.前言主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)是一种强大的降维工具,通过找到数据的主成分,可以有效地减少数据的复杂性,去除冗余特征,并保留数据的主要信息,在数据预处理、特征提取和可视化等方面都有广泛的
- NIPS-2013《Distributed PCA and $k$-Means Clustering》
Christo3
机器学习kmeans算法大数据人工智能
推荐深蓝学院的《深度神经网络加速:cuDNN与TensorRT》,课程面向就业,细致讲解CUDA运算的理论支撑与实践,学完可以系统化掌握CUDA基础编程知识以及TensorRT实战,并且能够利用GPU开发高性能、高并发的软件系统,感兴趣可以直接看看链接:深蓝学院《深度神经网络加速:cuDNN与TensorRT》核心思想该论文的核心思想是将主成分分析(PCA)与分布式kkk-均值聚类相结合,提出一种
- 深入详解线性代数基础知识:理解矩阵与向量运算、特征值与特征向量,以及矩阵分解方法(如奇异值分解SVD和主成分分析PCA)在人工智能中的应用
猿享天开
人工智能数学基础专讲线性代数人工智能矩阵特征向量
深入详解线性代数基础知识在人工智能中的应用线性代数是人工智能,尤其是机器学习和深度学习领域的基石。深入理解矩阵与向量运算、特征值与特征向量,以及矩阵分解方法(如奇异值分解SVD和主成分分析PCA),对于数据降维、特征提取和模型优化至关重要。本文将详细探讨这些线性代数的核心概念及其在人工智能中的应用,并辅以示例代码以助理解。1.矩阵与向量运算线性代数中的矩阵与向量运算是理解高维数据处理和模型训练的基
- 主成分分析在样本认证中的应用
牛新哲
主成分分析SIMCA模型NIR光谱样本认证多元校准
主成分分析在样本认证中的应用背景简介在化学计量学和数据分析领域,主成分分析(PCA)是一种强大的工具,用于简化数据、提取关键信息,并识别数据中的模式。本文将探讨PCA和软独立建模类分析(SIMCA)在样本认证中的实际应用,特别是通过近红外(NIR)光谱技术区分不同来源的猪肉脂肪。PCA与SIMCA在样本认证中的结合使用在章节4.9中,作者们通过一个真实案例展示了PCA和SIMCA模型如何协同工作,
- AI要掌握的知识
杰克逊的日记
人工智能AI技术
AI(人工智能)是一个跨学科的复杂领域,其知识体系涵盖理论基础、技术工具和实践应用等多个层面。以下从核心知识模块、技术工具、实践方向等角度,详细梳理AI从业者需要掌握的知识体系:一、数学基础:AI的理论基石1.线性代数核心概念:向量、矩阵、行列式、特征值与特征向量、矩阵分解(如PCA主成分分析的数学基础)。应用场景:数据降维、神经网络中的矩阵运算(如权重矩阵乘法)、图像变换(如旋转、缩放的矩阵表示
- python和stata_双剑合璧之Stata与Python:初识IPyStata
weixin_39821035
python和stata
一个是经管实证研究的必备利器,Stata。一个是触手可及的胶水语言,Python。爬虫获取数据,祭出神器Python,整理数据跑出漫天星星,亮出宝剑Stata。双剑合璧,驰骋于数据时代。当时在R语言与应用计量经济学已经提到Stata有一些不足需要弥补。其实在StataConferenceChicago2016上,不仅有人在提及与Web交互绘图的问题,还提及到Reproducibleresearch
- 多元回归预测|基于经验模态分解结合主成分分析的长短记忆神经网络EMD-KPCA-LSTM(含LSTM和EMD-LSTM对比)实现风电数据预测附matlab代码
matlab科研社
预测模型神经网络lstm回归
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知。内容介绍风电作为一种可再生能源,其发电量受多种因素影响,具有较强的波动性和间歇性。准确预测风电数据对于提高电网稳定性和优化调度具有重要意义。本文提出了一种基于经验模态分解(EMD)结合主成分分析(KPCA)的长短记忆神经网络(LSTM)模型(
- 【MATLAB】基于EMD-PCA-LSTM的回归预测模型
Lwcah(全网各平台账号同名)
MATLAB回归预测算法matlablstm回归
有意向获取代码,请转文末观看代码获取方式~1基本定义基于EMD-PCA-LSTM的回归预测模型是一种结合了经验模态分解(EmpiricalModeDecomposition,EMD)、主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)和长短期记忆网络(LongShort-TermMemory,LSTM)的复杂回归序列预测方法。下面分别介绍这三个组成部分的基本原理以及它们是如
- Unity C# string 转 枚举
添添删删
C#Unity引擎大数据
GameState是:枚举gameStata=(GameState)(System.Enum.Parse(typeof(GameState),strValue));
- 深度学习与传统算法在人脸识别领域的演进:从Eigenfaces到ArcFace
uncle_ll
人脸深度学习人脸人脸识别
一、传统人脸识别方法的发展与局限1.1Eigenfaces:主成分分析的经典实践算法原理Eigenfaces是基于主成分分析(PCA)的里程碑式方法。其核心思想是将人脸图像视为高维向量,通过协方差矩阵计算特征向量(即特征脸),将原始数据投影到由前k个最大特征值对应的特征向量张成的低维子空间。在FERET数据集上,Eigenfaces曾达到85%的识别准确率,证明了线性降维的有效性。优劣势对比✅优势
- 【自学笔记】流形学习
zyq~
机器学习笔记学习信息可视化流形学习机器学习人工智能
文章目录流形学习(MainfoldLearning)流形学习解决的问题1.数据的低维表示2.数据结构的理解3.数据可视化4.改善机器学习模型的输入流形理论概念惠特尼嵌入定理(WhitneyEmbeddingTheorem)主成分分析(PCA)局部线性嵌入(LLE,LocallyLinearEmbedding)等距映射(Isomap)t-分布邻域嵌入(t-SNE,t-distributedStoch
- 关于旗正规则引擎下载页面需要弹窗保存到本地目录的问题
何必如此
jsp超链接文件下载窗口
生成下载页面是需要选择“录入提交页面”,生成之后默认的下载页面<a>标签超链接为:<a href="<%=root_stimage%>stimage/image.jsp?filename=<%=strfile234%>&attachname=<%=java.net.URLEncoder.encode(file234filesourc
- 【Spark九十八】Standalone Cluster Mode下的资源调度源代码分析
bit1129
cluster
在分析源代码之前,首先对Standalone Cluster Mode的资源调度有一个基本的认识:
首先,运行一个Application需要Driver进程和一组Executor进程。在Standalone Cluster Mode下,Driver和Executor都是在Master的监护下给Worker发消息创建(Driver进程和Executor进程都需要分配内存和CPU,这就需要Maste
- linux上独立安装部署spark
daizj
linux安装spark1.4部署
下面讲一下linux上安装spark,以 Standalone Mode 安装
1)首先安装JDK
下载JDK:jdk-7u79-linux-x64.tar.gz ,版本是1.7以上都行,解压 tar -zxvf jdk-7u79-linux-x64.tar.gz
然后配置 ~/.bashrc&nb
- Java 字节码之解析一
周凡杨
java字节码javap
一: Java 字节代码的组织形式
类文件 {
OxCAFEBABE ,小版本号,大版本号,常量池大小,常量池数组,访问控制标记,当前类信息,父类信息,实现的接口个数,实现的接口信息数组,域个数,域信息数组,方法个数,方法信息数组,属性个数,属性信息数组
}
&nbs
- java各种小工具代码
g21121
java
1.数组转换成List
import java.util.Arrays;
Arrays.asList(Object[] obj); 2.判断一个String型是否有值
import org.springframework.util.StringUtils;
if (StringUtils.hasText(str)) 3.判断一个List是否有值
import org.spring
- 加快FineReport报表设计的几个心得体会
老A不折腾
finereport
一、从远程服务器大批量取数进行表样设计时,最好按“列顺序”取一个“空的SQL语句”,这样可提高设计速度。否则每次设计时模板均要从远程读取数据,速度相当慢!!
二、找一个富文本编辑软件(如NOTEPAD+)编辑SQL语句,这样会很好地检查语法。有时候带参数较多检查语法复杂时,结合FineReport中生成的日志,再找一个第三方数据库访问软件(如PL/SQL)进行数据检索,可以很快定位语法错误。
- mysql linux启动与停止
墙头上一根草
如何启动/停止/重启MySQL一、启动方式1、使用 service 启动:service mysqld start2、使用 mysqld 脚本启动:/etc/inint.d/mysqld start3、使用 safe_mysqld 启动:safe_mysqld&二、停止1、使用 service 启动:service mysqld stop2、使用 mysqld 脚本启动:/etc/inin
- Spring中事务管理浅谈
aijuans
spring事务管理
Spring中事务管理浅谈
By Tony Jiang@2012-1-20 Spring中对事务的声明式管理
拿一个XML举例
[html]
view plain
copy
print
?
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>&nb
- php中隐形字符65279(utf-8的BOM头)问题
alxw4616
php中隐形字符65279(utf-8的BOM头)问题
今天遇到一个问题. php输出JSON 前端在解析时发生问题:parsererror.
调试:
1.仔细对比字符串发现字符串拼写正确.怀疑是 非打印字符的问题.
2.逐一将字符串还原为unicode编码. 发现在字符串头的位置出现了一个 65279的非打印字符.
 
- 调用对象是否需要传递对象(初学者一定要注意这个问题)
百合不是茶
对象的传递与调用技巧
类和对象的简单的复习,在做项目的过程中有时候不知道怎样来调用类创建的对象,简单的几个类可以看清楚,一般在项目中创建十几个类往往就不知道怎么来看
为了以后能够看清楚,现在来回顾一下类和对象的创建,对象的调用和传递(前面写过一篇)
类和对象的基础概念:
JAVA中万事万物都是类 类有字段(属性),方法,嵌套类和嵌套接
- JDK1.5 AtomicLong实例
bijian1013
javathreadjava多线程AtomicLong
JDK1.5 AtomicLong实例
类 AtomicLong
可以用原子方式更新的 long 值。有关原子变量属性的描述,请参阅 java.util.concurrent.atomic 包规范。AtomicLong 可用在应用程序中(如以原子方式增加的序列号),并且不能用于替换 Long。但是,此类确实扩展了 Number,允许那些处理基于数字类的工具和实用工具进行统一访问。
 
- 自定义的RPC的Java实现
bijian1013
javarpc
网上看到纯java实现的RPC,很不错。
RPC的全名Remote Process Call,即远程过程调用。使用RPC,可以像使用本地的程序一样使用远程服务器上的程序。下面是一个简单的RPC 调用实例,从中可以看到RPC如何
- 【RPC框架Hessian一】Hessian RPC Hello World
bit1129
Hello world
什么是Hessian
The Hessian binary web service protocol makes web services usable without requiring a large framework, and without learning yet another alphabet soup of protocols. Because it is a binary p
- 【Spark九十五】Spark Shell操作Spark SQL
bit1129
shell
在Spark Shell上,通过创建HiveContext可以直接进行Hive操作
1. 操作Hive中已存在的表
[hadoop@hadoop bin]$ ./spark-shell
Spark assembly has been built with Hive, including Datanucleus jars on classpath
Welcom
- F5 往header加入客户端的ip
ronin47
when HTTP_RESPONSE {if {[HTTP::is_redirect]}{ HTTP::header replace Location [string map {:port/ /} [HTTP::header value Location]]HTTP::header replace Lo
- java-61-在数组中,数字减去它右边(注意是右边)的数字得到一个数对之差. 求所有数对之差的最大值。例如在数组{2, 4, 1, 16, 7, 5,
bylijinnan
java
思路来自:
http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/2541117420116135376632/
写了个java版的
public class GreatestLeftRightDiff {
/**
* Q61.在数组中,数字减去它右边(注意是右边)的数字得到一个数对之差。
* 求所有数对之差的最大值。例如在数组
- mongoDB 索引
开窍的石头
mongoDB索引
在这一节中我们讲讲在mongo中如何创建索引
得到当前查询的索引信息
db.user.find(_id:12).explain();
cursor: basicCoursor 指的是没有索引
&
- [硬件和系统]迎峰度夏
comsci
系统
从这几天的气温来看,今年夏天的高温天气可能会维持在一个比较长的时间内
所以,从现在开始准备渡过炎热的夏天。。。。
每间房屋要有一个落地电风扇,一个空调(空调的功率和房间的面积有密切的关系)
坐的,躺的地方要有凉垫,床上要有凉席
电脑的机箱
- 基于ThinkPHP开发的公司官网
cuiyadll
行业系统
后端基于ThinkPHP,前端基于jQuery和BootstrapCo.MZ 企业系统
轻量级企业网站管理系统
运行环境:PHP5.3+, MySQL5.0
系统预览
系统下载:http://www.tecmz.com
预览地址:http://co.tecmz.com
各种设备自适应
响应式的网站设计能够对用户产生友好度,并且对于
- Transaction and redelivery in JMS (JMS的事务和失败消息重发机制)
darrenzhu
jms事务承认MQacknowledge
JMS Message Delivery Reliability and Acknowledgement Patterns
http://wso2.com/library/articles/2013/01/jms-message-delivery-reliability-acknowledgement-patterns/
Transaction and redelivery in
- Centos添加硬盘完全教程
dcj3sjt126com
linuxcentoshardware
Linux的硬盘识别:
sda 表示第1块SCSI硬盘
hda 表示第1块IDE硬盘
scd0 表示第1个USB光驱
一般使用“fdisk -l”命
- yii2 restful web服务路由
dcj3sjt126com
PHPyii2
路由
随着资源和控制器类准备,您可以使用URL如 http://localhost/index.php?r=user/create访问资源,类似于你可以用正常的Web应用程序做法。
在实践中,你通常要用美观的URL并采取有优势的HTTP动词。 例如,请求POST /users意味着访问user/create动作。 这可以很容易地通过配置urlManager应用程序组件来完成 如下所示
- MongoDB查询(4)——游标和分页[八]
eksliang
mongodbMongoDB游标MongoDB深分页
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2177567 一、游标
数据库使用游标返回find的执行结果。客户端对游标的实现通常能够对最终结果进行有效控制,从shell中定义一个游标非常简单,就是将查询结果分配给一个变量(用var声明的变量就是局部变量),便创建了一个游标,如下所示:
> var
- Activity的四种启动模式和onNewIntent()
gundumw100
android
Android中Activity启动模式详解
在Android中每个界面都是一个Activity,切换界面操作其实是多个不同Activity之间的实例化操作。在Android中Activity的启动模式决定了Activity的启动运行方式。
Android总Activity的启动模式分为四种:
Activity启动模式设置:
<acti
- 攻城狮送女友的CSS3生日蛋糕
ini
htmlWebhtml5csscss3
在线预览:http://keleyi.com/keleyi/phtml/html5/29.htm
代码如下:
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>攻城狮送女友的CSS3生日蛋糕-柯乐义<
- 读源码学Servlet(1)GenericServlet 源码分析
jzinfo
tomcatWebservlet网络应用网络协议
Servlet API的核心就是javax.servlet.Servlet接口,所有的Servlet 类(抽象的或者自己写的)都必须实现这个接口。在Servlet接口中定义了5个方法,其中有3个方法是由Servlet 容器在Servlet的生命周期的不同阶段来调用的特定方法。
先看javax.servlet.servlet接口源码:
package
- JAVA进阶:VO(DTO)与PO(DAO)之间的转换
snoopy7713
javaVOHibernatepo
PO即 Persistence Object VO即 Value Object
VO和PO的主要区别在于: VO是独立的Java Object。 PO是由Hibernate纳入其实体容器(Entity Map)的对象,它代表了与数据库中某条记录对应的Hibernate实体,PO的变化在事务提交时将反应到实际数据库中。
实际上,这个VO被用作Data Transfer
- mongodb group by date 聚合查询日期 统计每天数据(信息量)
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
/* 1 */
{
"_id" : ObjectId("557ac1e2153c43c320393d9d"),
"msgType" : "text",
"sendTime" : ISODate("2015-06-12T11:26:26.000Z")
- java之18天 常用的类(一)
Luob.
MathDateSystemRuntimeRundom
System类
import java.util.Properties;
/**
* System:
* out:标准输出,默认是控制台
* in:标准输入,默认是键盘
*
* 描述系统的一些信息
* 获取系统的属性信息:Properties getProperties();
*
*
*
*/
public class Sy
- maven
wuai
maven
1、安装maven:解压缩、添加M2_HOME、添加环境变量path
2、创建maven_home文件夹,创建项目mvn_ch01,在其下面建立src、pom.xml,在src下面简历main、test、main下面建立java文件夹
3、编写类,在java文件夹下面依照类的包逐层创建文件夹,将此类放入最后一级文件夹
4、进入mvn_ch01
4.1、mvn compile ,执行后会在