- 数据分析概念和总结
小小少年Boy
参考:什么是数据分析?总结:决策=数据+分析数据分析的框架:明确分析目标、数据收集、数据清理、数据分析、数据报告、执行与反馈数据分析与数据挖掘,前者偏向于业务分析,后者偏向于数据库算法,借助数据来指导决策数据分析的框架1.首先是数据分析的目的性极强区别于数据挖掘的找关联、分类、聚类,数据分析更倾向于解决现实中的问题。我想解决什么问题?通过这次的分析能让我产生什么决策?比如是否在某个高校举办一场活动
- 表征学习:机器认知世界的核心能力与前沿突破
大千AI助手
人工智能#OTHERPython学习人工智能机器学习神经网络表征学习RL特征工程
一、定义与背景:从特征工程到自动化学习表征学习(RepresentationLearning),又称特征学习(FeatureLearning),是机器学习的核心技术领域,其核心目标是通过算法自动学习数据的内在特征表示,将复杂多变的原始数据(如图像、文本、语音)转化为低维、富含语义信息的向量形式,从而提升下游任务(如分类、回归、聚类)的效率和精度。与传统依赖人工设计特征的特征工程(FeatureEn
- 2023-02-09
克鲁兹王莲
R代码可以如下:```#定义数据a<-c(1,2,3,4,5)b<-c(2,3,4,5,6)c<-c(3,4,5,6,7)d<-c(4,5,6,7,8)#计算数据之间的相关系数cor_coef<-cor(cbind(a,b,c,d))#聚类以及排序hc<-hclust(as.dist(cor_coef))#绘制聚类树plot(hc)#根据聚类树,获取排序后的结果groups<-cutree(hc,
- DatawhaleAI夏令营学习活动
若天明
学习
学习任务如下:##赛事任务参赛者需基于提供的带货视频文本及评论文本数据,完成以下三阶段分析任务:-【商品识别】精准识别推广商品;-【情感分析】对评论文本进行多维度情感分析,涵盖维度见数据说明;-【评论聚类】按商品对归属指定维度的评论进行聚类,并提炼类簇总结词。###数据说明本次挑战赛为参赛选手提供包含85条脱敏后的带货视频数据及6477条评论文本数据,数据包括少量有人工标注结果的训练集(仅包含商品
- R 语言绘制六种精美热图:转录组数据可视化实践(基于 pheatmap 包)
医工交叉实验工坊
信息可视化r语言开发语言
在转录组Bulk测序数据分析中,热图是展示基因表达模式、样本聚类关系的核心可视化工具。一张高质量的热图不仅能清晰呈现数据特征,更能提升研究成果的展示效果。本文基于R语言的pheatmap包,整理了六种适用于不同场景的热图绘制方法,涵盖基础聚类、分组对比、通路注释等需求,私信即可获取全部代码,方便科研人员快速实现数据可视化。一、绘图前的数据准备热图绘制的核心是基因表达矩阵,数据格式的规范性直接影响后
- 寻找圆柱缺陷
迅卓科技
C++PCL点云处理实战专栏c++开发语言PCL点云
该程序通过圆柱拟合、差异检测、聚类分割和三维尺寸计算,实现了对工业零件表面缺陷的自动化检测与量化分析,并输出可视化结果和详细尺寸报告。效果图1.圆柱拟合模块1.1核心功能实现点云数据的圆柱拟合,包括以下关键操作:最小二乘法拟合:通过特征值分解计算圆柱轴线方向RANSAC拟合:使用法线估计和采样一致性算法精修圆柱参数坐标变换:将圆柱轴线旋转至与Z轴平行圆柱可视化:根据参数生成圆柱表面点云1.2工作流
- Day 17: 常见的聚类算法
聚类算法聚类算法是一种无监督学习技术,用于将数据集中的相似对象分组到不同的类别(称为“簇”)中,而不需要预先定义的标签。其核心目标是:同一簇内的数据点尽可能相似(高内聚性),不同簇之间的数据点尽可能不同(高分离性)。聚类广泛应用于数据挖掘、模式识别、图像处理等领域,如客户细分、文档分类或异常检测。聚类算法的基本原理聚类依赖于相似度度量(如欧氏距离)来评估数据点之间的接近程度。假设数据集包含nnn个
- C++实战:数据标准化高效实现
DBSCAN基本DBSCAN(Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise)是一种基于密度的聚类算法,适用于发现任意形状的簇并识别噪声点。核心参数包括:eps:邻域半径,决定样本的邻域范围。min_samples:核心点所需的最小邻域样本数。Python实现步骤安装依赖库pipinstallnumpymatplotlibscikit-l
- Scikitlearn:Python机器学习库
AI天才研究院
AI人工智能与大数据AI大模型企业级应用开发实战AI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AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
-Scikit-learn:Python机器学习库1.背景介绍1.1什么是Scikit-learnScikit-learn是一个基于Python语言的开源机器学习库。它建立在NumPy、SciPy和matplotlib等优秀的科学计算库之上,为用户提供了一系列高效的数据挖掘和数据分析工具,涵盖了分类、回归、聚类、降维、模型选择和预处理等机器学习的各个方面。Scikit-learn的目标是提供一个高
- 论文:SOLO: Segmenting Objects by Locations
小仙女呀灬
图像分割计算机视觉机器学习人工智能
作者摘要我们提出了一种新的、非常简单的实例分割方法。与许多其他密集预测任务(例如语义分割)相比,任意数量的实例使实例分割更具挑战性。为了预测每个实例的掩码,主流方法要么遵循“先检测后分割”策略(例如,MaskR-CNN),要么先预测嵌入向量,然后使用聚类技术将像素分组到单个实例中。我们通过引入“实例类别”的概念,从全新的角度看待实例分割的任务,它根据实例的位置和大小为实例中的每个像素分配类别,从而
- 肯尼亚M-Pesa手机数据实时路况洞察报告
百态老人
智能手机
目录第一部分内容深度解析第二部分深化思考与核心问题2.1商业价值十问十答2.2技术核心十问十答第三部分四维商业化策略3.1政策维度3.2商业维度3.3技术维度3.4实例说明附录Python代码示例参考文献第一部分内容深度解析肯尼亚M-Pesa平台利用其庞大的移动用户信令、位置与支付数据,通过匿名化与聚类算法,将手机作为“众包传感器”,实时推断道路拥堵状态并生成城市级路况。该方案以零硬件成本替代传统
- BSCAN 在糖尿病患者数据聚类分析中的应用
wh_xia_jun
AI+医疗机器学习支持向量机人工智能
完整代码:importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportDBSCANfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromsklearn.datasetsimportmake_blobs#设置随机种子,确保结果可复现np.random.seed(42)#1.生成模拟
- 新能源汽车大数据画像:从零到一实现K-means用户分群
新能源汽车研发&测试入门指南
学习笔记新星杯+王者杯汽车大数据kmeans
基于大数据分析的新能源汽车画像研究全攻略:从原理到实战前言在"软件定义汽车"的时代浪潮下,新能源汽车正经历着从交通工具向智能移动终端的进化。本文将带你深入探索如何通过大数据技术构建精准的用户与产品画像,揭秘车企数字化转型的核心技术。全文涵盖完整的技术链路和实战案例,助你快速掌握这一前沿领域。关键词:新能源汽车;用户画像挖掘;大数据分析;K-means聚类目录一、大数据分析技术基石二、新能源汽车画像
- 高斯混合模型(GMM)中的协方差矩阵类型与聚类形状关系详解
码字的字节
机器学习机器学习人工智能高斯混合模型GMM
高斯混合模型(GMM)简介高斯混合模型(GaussianMixtureModel,GMM)是概率统计与机器学习交叉领域的重要模型,其核心思想是通过多个高斯分布的线性组合来描述复杂数据分布。与单一高斯分布不同,GMM能够捕捉数据中的多模态特性,这使得它在处理真实世界非均匀分布数据时展现出独特优势。从数学形式上看,一个包含K个分量的GMM可表示为:其中(\pi_k)是第k个高斯分量的混合系数(满足(\
- 利用 Python 爬取小红书热门笔记并进行标签关键词分析
程序员威哥
最新爬虫实战项目python笔记开发语言
一、背景与目标小红书(RED)作为中国最活跃的内容社区之一,拥有大量关于美妆、穿搭、美食、旅游等领域的用户生成内容(UGC)。对于产品、品牌方或研究人员来说,提取热门笔记的标签关键词,可以有效捕捉用户关注点、消费趋势及内容热词。本项目目标:使用Python爬取小红书某个话题下的热门笔记;分析每篇笔记中的标题、正文、标签等字段;利用NLP技术提取高频关键词;对关键词进行可视化与聚类分析。二、技术难点
- python学习打卡:DAY 18 推断聚类后簇的类型
西西西仓鼠
python训练营python学习聚类
@浙大疏锦行聚类后的分析:推断簇的类型知识点回顾:推断簇含义的2个思路:先选特征和后选特征通过可视化图形借助ai定义簇的含义科研逻辑闭环:通过精度判断特征工程价值作业:参考示例代码对心脏病数据集采取类似操作,并且评估特征工程后模型效果有无提升。在聚类分析中,推断簇的类型是理解数据内在结构和业务意义的关键步骤。以下是系统化的推断方法及常见簇类型的总结:一、簇的基本类型明显分离的簇特征:不同簇中任意两
- 智界R7智驾功能和性能评价
TheWanderers
智能驾驶智界
一、智驾行车能力标题硬件配置与系统架构感知硬件:Max/Ultra版搭载1个192线激光雷达、3个毫米波雷达(含1个4D成像雷达)、12个超声波雷达、11个高清摄像头(含前向800万像素双目+鱼眼镜头)。Pro版未配备激光雷达,但保留3个毫米波雷达和10个摄像头。核心算法:HUAWEIADS3.0系统,基于端到端架构,整合感知、决策与控制模块,支持全场景目标识别(如非标准障碍物、夜间行人)。算力支
- 第十二届“中关村青联杯”全国研究生数学建模竞赛-A题:水面舰艇编队防空和信息化战争评估模型(续)(附MATLAB代码实现)
格图素书
大数据竞赛赛题解析数学建模
目录5.3.3问题三的总结5.4问题四的模型建立与求解5.4.1问题分析5.4.2计算方位角和航向角5.4.3计算距离D和水平速度5.4.4分析并建立模型5.4.4.1聚类分析方法的提出5.4.4.2模型的建立5.4.5问题四的总结5.5问题五的模型建立与求解5.5.1问题五的分析5.5.2传统的战争评估模型5.5.2.1正规作战模型5.5.2.2游击作战模型5.5.2.3混合作战模型5.5.3信
- day 28打卡
weixin_39908253
AI学习笔记python
day18选用昨天的kmeans得到的效果进行聚类,进而推断每个簇的实际含义#先运行之前处理好的代码importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsimportwarningswarnings.filterwarnings('ignore')plt.rcParams['font.sans-se
- 【图像分割】基于模糊聚类FCM和改进的模糊聚类算法实现CT图像分割matlab代码
天天Matlab科研工作室
图像处理Matlab各类代码算法聚类matlab
1简介医学影像分割的基本目标是将图像分割成不同的解剖组织,从而可以从背景中提取出感兴趣区域。因为图像的低分辨率和弱对比度,实现医学影像分割是一件具有挑战的任务。而且,这个任务由于噪声和伪阴影变得更加困难,这些干扰项可能是因器材限制、重建算法和患者移动等原因造成的。目前还没有通用的医学图像分割算法,算法的优点和缺点经常根据所研究的问题而变化。将分割概念具体到颅内出血CT图像上,就是将颅腔中的出血病灶
- 3D TOF 安全防护传感器
Laurel Vision
3DTOF3d安全计算机视觉
背景3DTOF安全防护传感器是一种先进的传感器技术,主要用于工业自动化、物流仓储、机器人应用等领域。基于3DToF原理,即飞行时间法的传感器,通过测量光脉冲从发射到接收的时间来计算物体与传感器之间的距离,从而获取三维空间信息,实现立体成像。立体安全传感器功能特性:空间安全防护:相比传统二维区域防护,三维立体具有更高安全性和灵活性。高精度:相比激光雷达精度更高,重复精度可达毫米级。简便软件设置
- 手持激光雷达单木分割——以河南工程学院杰出校友杨靖宇将军雕塑背后树林为例
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河工点云智绘教育培训
教学相长,最近带学生激光雷达实习,采集了河南工程学院校园机载、车载和手持激光雷达数据,针对手持激光雷达,也来玩玩单木分割。一、手持激光雷达单木分割概念单木分割(IndividualTreeSegmentation)是从激光雷达(LiDAR)点云数据中识别并分离出单棵树木的过程,是林业资源调查、森林碳汇估算、生物多样性研究的关键技术。二、关键技术步骤详解1.点云预处理去噪:移除飞点、鸟群等非地表物体
- Python day18
赵英英俊
Python训练python
@浙大疏锦行pythonday18.内容:昨天学习了聚类算法的一些基本内容,今天继续学习相关知识分析簇的特征和相关含义(使用可视化来进行分析,也可以使用ai)代码:shap.initjs()#初始化SHAP解释器explainer=shap.TreeExplainer(model)shap_values=explainer.shap_values(x1)#这个计算耗时shap_values.sha
- 自动驾驶激光3D点云处理系统性阐述及Open3D库函数应用
一碗白开水一
DPL自动驾驶3d人工智能
一、自动驾驶激光3D点云处理的核心挑战与流程自动驾驶系统依赖激光雷达(LiDAR)生成的高精度3D点云数据实现环境感知,其处理流程需解决以下核心问题:数据规模与实时性:现代LiDAR每秒生成数百万点,需在毫秒级完成处理以支持决策。动态环境适应性:需区分静态障碍物(如道路、建筑)与动态目标(如车辆、行人)。多传感器融合:与摄像头、雷达数据时空对齐,构建统一环境模型。典型处理流程分为四个阶段:原始点云
- 科技照亮童心|激光院与跳伞塔社区开展公益活动
亚财动态
科技
7月11日,激光院联合跳伞塔社区开展“科娃讲堂”青少年科普公益活动,进一步推进激光院属地化发展,履行央企担当,助力科技人才培养。30余名青少年走进“科娃讲堂”,与激光院优秀青年人才一起共话激光科技。此次活动通过“知识讲解+观察实践”的方式,让青少年近距离感受激光技术的原理和应用。活动现场,激光院青年工程师为青少年们带来精彩纷呈的知识讲解,从激光院的历史沿革到前沿激光技术的发展,从激光雷达的主要应用
- 【AI论文】CLiFT:面向计算高效与自适应神经渲染的压缩光场标记
摘要:本文提出了一种神经渲染方法,该方法将场景表示为“压缩光场标记(CLiFTs)”,以保留场景丰富的外观和几何信息。CLiFT通过压缩标记实现计算高效的渲染,同时能够通过调整标记数量来表征场景,或利用单个训练好的网络渲染新视角。具体而言,给定一组图像,多视图编码器会根据相机位姿对图像进行标记化处理。潜在空间K均值聚类算法利用这些标记选取一组精简的光线作为聚类中心。随后,多视图“压缩器”将所有标记
- Instagram千号矩阵:亚矩阵云手机破解设备指纹检测的终极方案
云云321
矩阵智能手机线性代数
在Instagram的全球化运营中,构建千号矩阵已成为品牌扩大曝光、精准触达用户的核心策略。然而,平台对设备指纹的强监管——通过硬件参数聚类、传感器动态性检测、IP地理一致性校验等200余个维度构建风控模型,使得传统多账号运营面临高封号率、低存活率的双重挑战。亚矩阵云手机通过动态设备指纹重置、智能行为仿真与独立IP池管理三大技术模块,为Instagram千号矩阵提供了安全、高效、低成本的解决方案。
- 学习笔记(39):结合生活案例,介绍 10 种常见模型
宁儿数据安全
#机器学习学习笔记生活
学习笔记(39):结合生活案例,介绍10种常见模型线性回归只是机器学习的“冰山一角”!根据不同的任务场景(分类、回归、聚类等),还有许多强大的模型可以选择。下面我用最通俗易懂的语言,结合生活案例,介绍10种常见模型及其适用场景:一、回归模型(预测连续值,如房价)1.决策树(DecisionTree)原理:像玩“20个问题”游戏,通过一系列判断(如“面积是否>100㎡?”“房龄是否0.5就判为“会”
- 【世纪龙科技】智能网联汽车环境感知系统教学难题的创新实践
江苏世纪龙科技
智能网联汽车汽车仿真教学软件汽车
在职业院校智能网联汽车专业教学中,环境感知系统的教学长期面临三大核心挑战:设备成本高昂导致实训资源不足、抽象原理难以直观呈现、传统教学模式难以满足产业需求。如何让学生在有限的教学条件下,深入理解激光雷达、毫米波雷达等核心部件的工作原理,并掌握实际应用能力?江苏世纪龙科技研发的《智能网联汽车环境感知系统VR教学软件》,为这一教学痛点提供了创新解决方案。聚焦教学痛点,重构学习体验传统实训室中,传感器设
- Ollama平台里最流行的embedding模型: nomic-embed-text 模型介绍和实践
skywalk8163
人工智能embedding人工智能服务器
nomic-embed-text模型介绍nomic-embed-text是一个基于SentenceTransformers库的句子嵌入模型,专门用于特征提取和句子相似度计算。该模型在多个任务上表现出色,特别是在分类、检索和聚类任务中。其核心优势在于能够生成高质量的句子嵌入,这些嵌入在语义上非常接近,从而在相似度计算和分类任务中表现优异。之所以选用这个模型,是因为在Ollama网站查找这个模型,发现
- 算法 单链的创建与删除
换个号韩国红果果
c算法
先创建结构体
struct student {
int data;
//int tag;//标记这是第几个
struct student *next;
};
// addone 用于将一个数插入已从小到大排好序的链中
struct student *addone(struct student *h,int x){
if(h==NULL) //??????
- 《大型网站系统与Java中间件实践》第2章读后感
白糖_
java中间件
断断续续花了两天时间试读了《大型网站系统与Java中间件实践》的第2章,这章总述了从一个小型单机构建的网站发展到大型网站的演化过程---整个过程会遇到很多困难,但每一个屏障都会有解决方案,最终就是依靠这些个解决方案汇聚到一起组成了一个健壮稳定高效的大型系统。
看完整章内容,
- zeus持久层spring事务单元测试
deng520159
javaDAOspringjdbc
今天把zeus事务单元测试放出来,让大家指出他的毛病,
1.ZeusTransactionTest.java 单元测试
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.junit.Test;
import
- Rss 订阅 开发
周凡杨
htmlxml订阅rss规范
RSS是 Really Simple Syndication的缩写(对rss2.0而言,是这三个词的缩写,对rss1.0而言则是RDF Site Summary的缩写,1.0与2.0走的是两个体系)。
RSS
- 分页查询实现
g21121
分页查询
在查询列表时我们常常会用到分页,分页的好处就是减少数据交换,每次查询一定数量减少数据库压力等等。
按实现形式分前台分页和服务器分页:
前台分页就是一次查询出所有记录,在页面中用js进行虚拟分页,这种形式在数据量较小时优势比较明显,一次加载就不必再访问服务器了,但当数据量较大时会对页面造成压力,传输速度也会大幅下降。
服务器分页就是每次请求相同数量记录,按一定规则排序,每次取一定序号直接的数据
- spring jms异步消息处理
510888780
jms
spring JMS对于异步消息处理基本上只需配置下就能进行高效的处理。其核心就是消息侦听器容器,常用的类就是DefaultMessageListenerContainer。该容器可配置侦听器的并发数量,以及配合MessageListenerAdapter使用消息驱动POJO进行消息处理。且消息驱动POJO是放入TaskExecutor中进行处理,进一步提高性能,减少侦听器的阻塞。具体配置如下:
- highCharts柱状图
布衣凌宇
hightCharts柱图
第一步:导入 exporting.js,grid.js,highcharts.js;第二步:写controller
@Controller@RequestMapping(value="${adminPath}/statistick")public class StatistickController { private UserServi
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
springmvcSpring 教程spring3 教程Spring 入门
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- TLS java简单实现
antlove
javasslkeystoretlssecure
1. SSLServer.java
package ssl;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStream;
import java.net.ServerSocket;
import java.net.Socket;
import java.security.KeyStore;
import
- Zip解压压缩文件
百合不是茶
Zip格式解压Zip流的使用文件解压
ZIP文件的解压缩实质上就是从输入流中读取数据。Java.util.zip包提供了类ZipInputStream来读取ZIP文件,下面的代码段创建了一个输入流来读取ZIP格式的文件;
ZipInputStream in = new ZipInputStream(new FileInputStream(zipFileName));
&n
- underscore.js 学习(一)
bijian1013
JavaScriptunderscore
工作中需要用到underscore.js,发现这是一个包括了很多基本功能函数的js库,里面有很多实用的函数。而且它没有扩展 javascript的原生对象。主要涉及对Collection、Object、Array、Function的操作。 学
- java jvm常用命令工具——jstatd命令(Java Statistics Monitoring Daemon)
bijian1013
javajvmjstatd
1.介绍
jstatd是一个基于RMI(Remove Method Invocation)的服务程序,它用于监控基于HotSpot的JVM中资源的创建及销毁,并且提供了一个远程接口允许远程的监控工具连接到本地的JVM执行命令。
jstatd是基于RMI的,所以在运行jstatd的服务
- 【Spring框架三】Spring常用注解之Transactional
bit1129
transactional
Spring可以通过注解@Transactional来为业务逻辑层的方法(调用DAO完成持久化动作)添加事务能力,如下是@Transactional注解的定义:
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version
- 我(程序员)的前进方向
bitray
程序员
作为一个普通的程序员,我一直游走在java语言中,java也确实让我有了很多的体会.不过随着学习的深入,java语言的新技术产生的越来越多,从最初期的javase,我逐渐开始转变到ssh,ssi,这种主流的码农,.过了几天为了解决新问题,webservice的大旗也被我祭出来了,又过了些日子jms架构的activemq也开始必须学习了.再后来开始了一系列技术学习,osgi,restful.....
- nginx lua开发经验总结
ronin47
使用nginx lua已经两三个月了,项目接开发完毕了,这几天准备上线并且跟高德地图对接。回顾下来lua在项目中占得必中还是比较大的,跟PHP的占比差不多持平了,因此在开发中遇到一些问题备忘一下 1:content_by_lua中代码容量有限制,一般不要写太多代码,正常编写代码一般在100行左右(具体容量没有细心测哈哈,在4kb左右),如果超出了则重启nginx的时候会报 too long pa
- java-66-用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶
bylijinnan
java
import java.util.Stack;
public class ReverseStackRecursive {
/**
* Q 66.颠倒栈。
* 题目:用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。
* 颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶。
*1. Pop the top element
*2. Revers
- 正确理解Linux内存占用过高的问题
cfyme
linux
Linux开机后,使用top命令查看,4G物理内存发现已使用的多大3.2G,占用率高达80%以上:
Mem: 3889836k total, 3341868k used, 547968k free, 286044k buffers
Swap: 6127608k total,&nb
- [JWFD开源工作流]当前流程引擎设计的一个急需解决的问题
comsci
工作流
当我们的流程引擎进入IRC阶段的时候,当循环反馈模型出现之后,每次循环都会导致一大堆节点内存数据残留在系统内存中,循环的次数越多,这些残留数据将导致系统内存溢出,并使得引擎崩溃。。。。。。
而解决办法就是利用汇编语言或者其它系统编程语言,在引擎运行时,把这些残留数据清除掉。
- 自定义类的equals函数
dai_lm
equals
仅作笔记使用
public class VectorQueue {
private final Vector<VectorItem> queue;
private class VectorItem {
private final Object item;
private final int quantity;
public VectorI
- Linux下安装R语言
datageek
R语言 linux
命令如下:sudo gedit /etc/apt/sources.list1、deb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/bin/linux/ubuntu/ precise/ 2、deb http://dk.archive.ubuntu.com/ubuntu hardy universesudo apt-key adv --keyserver ke
- 如何修改mysql 并发数(连接数)最大值
dcj3sjt126com
mysql
MySQL的连接数最大值跟MySQL没关系,主要看系统和业务逻辑了
方法一:进入MYSQL安装目录 打开MYSQL配置文件 my.ini 或 my.cnf查找 max_connections=100 修改为 max_connections=1000 服务里重起MYSQL即可
方法二:MySQL的最大连接数默认是100客户端登录:mysql -uusername -ppass
- 单一功能原则
dcj3sjt126com
面向对象的程序设计软件设计编程原则
单一功能原则[
编辑]
SOLID 原则
单一功能原则
开闭原则
Liskov代换原则
接口隔离原则
依赖反转原则
查
论
编
在面向对象编程领域中,单一功能原则(Single responsibility principle)规定每个类都应该有
- POJO、VO和JavaBean区别和联系
fanmingxing
VOPOJOjavabean
POJO和JavaBean是我们常见的两个关键字,一般容易混淆,POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Plain Old Java Object,中文可以翻译成:普通Java类,具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO,但是JavaBean则比POJO复杂很多,JavaBean是一种组件技术,就好像你做了一个扳子,而这个扳子会在很多地方被
- SpringSecurity3.X--LDAP:AD配置
hanqunfeng
SpringSecurity
前面介绍过基于本地数据库验证的方式,参考http://hanqunfeng.iteye.com/blog/1155226,这里说一下如何修改为使用AD进行身份验证【只对用户名和密码进行验证,权限依旧存储在本地数据库中】。
将配置文件中的如下部分删除:
<!-- 认证管理器,使用自定义的UserDetailsService,并对密码采用md5加密-->
- mac mysql 修改密码
IXHONG
mysql
$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqld_safe –user=root & //启动MySQL(也可以通过偏好设置面板来启动)$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqladmin -uroot password yourpassword //设置MySQL密码(注意,这是第一次MySQL密码为空的时候的设置命令,如果是修改密码,还需在-
- 设计模式--抽象工厂模式
kerryg
设计模式
抽象工厂模式:
工厂模式有一个问题就是,类的创建依赖于工厂类,也就是说,如果想要拓展程序,必须对工厂类进行修改,这违背了闭包原则。我们采用抽象工厂模式,创建多个工厂类,这样一旦需要增加新的功能,直接增加新的工厂类就可以了,不需要修改之前的代码。
总结:这个模式的好处就是,如果想增加一个功能,就需要做一个实现类,
- 评"高中女生军训期跳楼”
nannan408
首先,先抛出我的观点,各位看官少点砖头。那就是,中国的差异化教育必须做起来。
孔圣人有云:有教无类。不同类型的人,都应该有对应的教育方法。目前中国的一体化教育,不知道已经扼杀了多少创造性人才。我们出不了爱迪生,出不了爱因斯坦,很大原因,是我们的培养思路错了,我们是第一要“顺从”。如果不顺从,我们的学校,就会用各种方法,罚站,罚写作业,各种罚。军
- scala如何读取和写入文件内容?
qindongliang1922
javajvmscala
直接看如下代码:
package file
import java.io.RandomAccessFile
import java.nio.charset.Charset
import scala.io.Source
import scala.reflect.io.{File, Path}
/**
* Created by qindongliang on 2015/
- C语言算法之百元买百鸡
qiufeihu
c算法
中国古代数学家张丘建在他的《算经》中提出了一个著名的“百钱买百鸡问题”,鸡翁一,值钱五,鸡母一,值钱三,鸡雏三,值钱一,百钱买百鸡,问翁,母,雏各几何?
代码如下:
#include <stdio.h>
int main()
{
int cock,hen,chick; /*定义变量为基本整型*/
for(coc
- Hadoop集群安全性:Hadoop中Namenode单点故障的解决方案及详细介绍AvatarNode
wyz2009107220
NameNode
正如大家所知,NameNode在Hadoop系统中存在单点故障问题,这个对于标榜高可用性的Hadoop来说一直是个软肋。本文讨论一下为了解决这个问题而存在的几个solution。
1. Secondary NameNode
原理:Secondary NN会定期的从NN中读取editlog,与自己存储的Image进行合并形成新的metadata image
优点:Hadoop较早的版本都自带,