- 定性分析(一):企业概况分析
木子读吧
「今天是木子读吧陪你的第1172天」找出一家优秀的好公司需要进行定量和定性分析,之前木子用了一周时间与大家分享了如何分析财务报表,大家可以参考这三篇文章【带你详细了解资产负债表】、【带你详细了解利润表】、【带你详细了解现金流量表】。定量分析是看企业的过去,定性分析是着眼于企业的未来,是否具备发展的可持续性。所以,定性分析同样重要。那定性分析又该如何做呢?木子将用两周时间从盈利模式、商业模式、核心竞
- SAP BW数据仓库总览
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[分享]SAPBW数据仓库简介本文从一个简单的业务场景-销售分析入手,介绍SAPBW(BusinessInfomationWarehouse)实现多维分析的基本方案与实现技术;结合销售分析的实际需求,给出了销售分析管理数据仓库在SAPBW(业务信息仓库)模块中的实现过程描述。1、数据仓库的基本理论1.1数据仓库数据仓库是对数据进行提炼、加工和集成含有一定量商务信息和意义的信息。数据仓库不是为了存储
- 深度学习中,定量分析和定性分析是什么?要体现什么?
seasonsyy
深度学习小知识深度学习人工智能定量分析定性分析
深度学习中,定量分析和定性分析是什么?要体现什么?在深度学习和一般的数据分析中,定量分析(QuantitativeAnalysis)和定性分析(QualitativeAnalysis)是两种主要的研究方法,它们分别关注数据的数量特征和质的特征。定量分析(QuantitativeAnalysis)定性分析(QualitativeAnalysis)关注方面定量分析涉及可量化的数据,即那些可以通过数字来
- 预付费电表:智能用电新选择
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网络
一、预付费电表简介预付费电度表又叫做定量电能表、IC卡电度表,除了具有普通电能表的计量功能外,特别的是用户先买电,买电后才能用电,若用完电后用户不继续买电,则自动切断电源停止供电。其工作原理主要由电能计量部分和微处理器MCU控制部分组成。电能计量部分采用专用的集成电能计量芯片将电压和电流的采样信号进行计算,产生代表电能的计量脉冲直接用于电能误差校验,并同时给MCU的功能处理部分进行电能计数;微处理
- 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
- 《Qwen2-VL》论文精读【上】:发表于2024年10月 Qwen2-VL 迅速崛起 | 性能与GPT-4o和Claude3.5相当
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多模态大模型Qwen2-VL
1、论文地址Qwen2-VL:EnhancingVision-LanguageModel’sPerceptionoftheWorldatAnyResolution2、Qwen2-VL的Github仓库地址该论文发表于2024年4月,是Qwen2-VL的续作,截止2024年11月,引用数24文章目录1论文摘要2引言3实验3.1与SOTA相比3.2定量结果3.2.1通用视觉问答3.2.1.12024年
- 人工智能之数学基础:概率论和数理统计在机器学习的地位
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机器学习深度学习之数学基础人工智能概率论机器学习神经网络线性代数
概率和统计的概念概率统计是各类学科中唯一一门专门研究随机现象的规律性的学科,随机现象的广泛性决定了这一学科的重要性。概率论是数学的分支,它研究的是如何定量描述随机现象及其规律。我们之前经常在天气软件上看到:“今天下雨的概率是95%”,这个95%就是概率,概率就是描述可能性的一个数值。概率在机器学习中的地位概率论在机器学习中至关重要,因为我们可以将机器学习的输入数据看作是随机变量,当机器学习中的输出
- 2022-12-02日学录
当年观棋
每天都要进行一定程度的反思,今天在做实验的过程中,其实发现自己做的那一块内容还是有一定问题的。所以自己又进行了查漏补缺。还有自己正式的实验框架,其实还没有很好的搭建起来,虽然在前人的框架上面进行了一定的修改,但是自己的那一块内容的创新性还是有待进一步的思考。虽然一周没办法定性,定量的完成自己的内容。先把手头一些能完成的事情做好,然后再进行下一步的内容,会更加游刃有余哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈
- 基于LDA模型的经济金融政策文本研究与分析设计与实现,很详细
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金融人工智能pythonLDA主题分析情感分析词云图文本挖掘
摘要经济金融政策文本的研究与分析对于理解国家经济发展方向和政策制定逻辑至关重要。近年来,随着信息技术的发展,基于文本的定量分析方法在经济金融领域得到广泛应用。LDA(LatentDirichletAllocation)作为一种典型的主题模型,能够有效地从大量政策文本中提取潜在的主题结构,帮助研究者理解和分析政策的核心内容和演变趋势。本研究基于LDA模型,对经济金融政策文本进行了系统的研究与分析。首
- 机器学习算法之回归算法
福葫芦
机器学习回归算法
一、回归算法思维导图二、算法概念、原理、应用场景和实例代码1、线性回归1.1、概念线性回归算法是一种统计分析方法,用于确定两种或两种以上变量之间的定量关系。线性回归算法通过建立线性方程来预测因变量(y)和一个或多个自变量(x)之间的关系。其基本形式为y=wx+e,其中w是权重,x是自变量,e是误差项。1.2、算法原理线性回归算法的核心在于找到最佳的拟合直线,使得预测值与实际值之间的误差最小。
- 2023-02-28
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一、早期新手指南环节01妖怪追捕开始游戏后建号,追随主线任务直至主线任务完成后,逐渐杀怪追捕。杀怪追捕不仅可以在环节中打进武器装备,还可以领工作经验卷和徽章原材料,可谓一石三鸟。02淬体觉醒在咱们打进一定量的妖怪追捕时,我们应该考虑到觉醒了,大家可点击觉醒,然后进入淬体选择项,在咱们觉醒宝钻充裕时能够进行觉醒,可是在咱们觉醒宝钻不足的情况下,也不需要惊慌,我们只需再次点一下淬体,随后追随它提醒去相
- 【农业模型】GPT地学领域应用、AquaCrop、R贝叶斯生态、Copula函数、DSSAT、APSIM、WOFOST、DNDC、CERRES、SWACRO、RZWQM、POTATO、SOLANUM
weixin_贾
遥感数据与作物模型地理遥感生态模型ChatGPT4/DeepSeekgptr语言无人机经验分享
农业模型依据研究对象分为农业生物模型、农业环境模型、农业技术模型、农业经济模型作物模型,即作物生长模拟模型(或称作物生长模型),是从系统科学的角度,基于作物生理过程机制,将气候、土壤、作物品种和管理措施等对作物生长的影响因素作为一个整体系统的数值模拟系统。能够以特定时间步长对作物在单点尺度上生长发育的生物学参数以及作物产量进行动态模拟,定量化研究环境因子以及田间管理措施对作物生长发育的影响。通用型
- 家有肾综患儿,体会个中滋味(4)
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家有肾综患儿,体会个中滋味(4)上接第3节入院第3天,我儿子开始服用激素,3天后,尿蛋白转阴,一周之后,24小时尿蛋白定量转阴,降到正常水平,病情稳定下来了。4月29日出院,出院的时候,支原体肺炎还没有完全好利索,肺里面还有痰,白细胞还是高,我们又到长春市中医院开了一些中药继续回家调理。直到这个时候,我们才从孩子得病带来的焦虑中慢慢缓过来,其实,这个时候,我们对“小儿肾病综合征”这个病的了解程度连
- 微习惯策略的五大优势之一二
羲有时光
微习惯策略,和传统的每天足量+定量完成的普通习惯策略相比优势在哪里?为什么普通习惯养成策略,会让人自律一段时间就被打回原形,而微习惯策略不会呢?因为微习惯策略有五个特别大的优势。001大脑不抗拒我们要明白一件事,养成一个新习惯,这个新习惯是要和那些已经非常牢固的旧习惯去竞争的。所谓习惯习惯,就是行为的惯性,旧习惯已经形成惯性,而新习惯还没有,所以大脑是喜欢旧习惯,抗拒新习惯的。举个例子,你想养成每
- 卡罗林斯卡学院与华大等团队联合发表人类、猪、小鼠大脑中的蛋白编码基因图谱
尐尐呅
美国时间2020年3月5日,由卡罗林斯卡学院、瑞典皇家理工学院和华大等团队共同完成的一项题目为“人类、猪、小鼠大脑中的蛋白编码基因图谱”的研究发表于Science(影响因子41)。该研究基于多种转录组学方法和抗体图谱技术,对大脑不同区域进行了全面、深入的分子解析,并且提供了高质量的蛋白编码基因的分子图谱,为进一步研究提供了有力的武器。该研究成功地构建了哺乳动物大脑的基因图谱,是对现有的若干个大脑图
- 空间转录组样本准备指南
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样本类型:•目前10x官方测试的样本类型包含人、小鼠和大鼠各器官(皮肤、胰腺以及成骨组织暂时还不适用)。•对于人、鼠较为特殊的组织样本,比如胚胎、眼或较为柔软纤薄的组织,会有一定的难度,难点在于冷冻包埋时要保持其原本的形态结构,以及调整到合适的位置以利于切片。建议先拿组织进行一些冷冻包埋和切片的预实验,多练习和尝试。•其他物种样本,尤其是哺乳类样本,可进行尝试,但会有一些风险。建议先收集样本,进行
- 最新1区9+非肿瘤纯生信,逻辑清晰易懂,机器学习筛选关键基因的纯生信也可以发高水平期刊,抓紧上车!
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影响因子:9.186关于非肿瘤生信,我们也解读过很多,主要有以下类型1单个疾病WGCNA+PPI分析筛选hub基因2单个疾病结合免疫浸润,热点基因集,机器学习算法等。3两种相关疾病联合分析,包括非肿瘤结合非肿瘤,非肿瘤结合肿瘤或者非肿瘤结合泛癌分析4基于分型的非肿瘤生信分析5单细胞结合普通转录组生信分析目前非肿瘤生信发文的门槛较低,欢迎大家!研究概述:本研究首先使用R语言在三个基因表达数据集中找到
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图机器学习(13)——图相似性检测0.前言1.基于图嵌入的方法2.基于图核的方法3.基于GNN的方法4.应用0.前言图机器学习(machinelearning,ML)方法能广泛应用于各类任务,其应用场景涵盖从药物设计到社交网络推荐系统等多个领域。值得注意的是,由于这类方法在设计上具有通用性,同一算法可用于解决不同问题。学习图之间相似性的定量度量是一个关键问题。事实上,这是网络分析的重要步骤,同时也
- 目前主流图像分类模型的详细对比分析
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以下是目前主流图像分类模型的详细对比分析,结合性能、架构特点及应用场景进行整理:一、主流模型架构分类与定量对比模型名称架构类型核心特点ImageNetTop-1准确率参数量(百万)计算效率典型应用场景ResNetCNN残差连接解决梯度消失,支持超深网络(如ResNet-152)76.1%25.6中等通用分类、目标检测ViTTransformer将图像分割为patches,用标准Transforme
- pytest合并allure报告解决方案
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背景在执行自动化测试的过程中,为了实现自动化的高通过率,可能会反复的重试,直至大多数甚至全部用例执行通过,以此来需要人为分析的用例量,减少人力投入,提高执行效率;在用例少或者资源消耗小,用例执行快速高效的情况下,可以每次都执行全量用例,但是一旦用例数达到一定量级,全量重试就不再适用,重试失败用例或者指定用例才能满足需求。在前面的文章中pytest构造测试缓存执行指定用例提到构造测试缓存执行指定用例
- 样本量计算:配对样本定量资料——平均值法
今天介绍的是配对样本定量资料采用平均值法的样本量计算。先来看一下案例。一、案例为明确某种新的训练计划是否能显著提高运动员的100米短跑成绩,欲招募一批志愿者,分别记录运动员在进行新训练计划前后的100米短跑成绩(秒)。据早期研究,两配对样本差值的标准差为5秒,若接受新的训练计划前后的100米短跑成绩平均值差为3秒,问至少需要招募多少志愿者?运动员的100米短跑成绩属于连续性数据。经正态性检验,成绩
- Linux: perf: debug问题一例,cpu使用率上升大约2%;多线程如何细化cpu及perf数据分析
mzhan017
kernel系统性能linux服务器网络
文章目录前提面临的问题内核级别函数的差别继续debug总结根据pid前提一个进程安置在一个CPU上,新功能上线之后,固定量的业务打起来,占用的CPU是42%。之前没有新功能的情况下,CPU占用是40%。差了大约2%。而且这个进程里的线程数非常多,有50多个线程。从差距看变化不大,没有别的办法,只能使用perf来抓取数据来看。但是使用perf也要面临很多的问题。面临的问题面临的问题有一堆:两次per
- ISO/IEC 27001 高阶架构 “规划” 之 风险评估
小木话安全
信息安全网络安全职场和发展学习方法
---写在前面的话---我们该讨论信息安全风险评估章节了,简称“风险评估”,我把它称为“拍脑袋”。不要误解,这里的“拍脑袋”是中性词,因为真正的风险评估不是个人行为,是组织行为并且风险评估的结果需要是客观的、需要加入定量的元素,比如风险数值&概率计算,威胁大小的数据分析等等一系列复杂的运算,最后得出风险数值。而企业内部的风险评估基本就两步:1、发现有问题;2、经验判断风险;3、证明风险是正确的。有
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穆易青
组装RNA-seq二代大数据
作者:穆易青|CSDN原创当你的RNA-seq原始读长文件动辄数百GB,组装器张口就要500GB+内存时,该怎么办?一种最经济、又几乎不丢掉有用信息的做法就是——数字归一化(DigitalNormalization)。本文将带你认识BBTools套件中的利器BBNorm,并手把手完成一次上百TB级别数据的“瘦身”实践。文章目录1.什么是数字归一化?2.BBNorm:BBTools家族中的“减肥大师
- 全流程文献计量学可视化分析技术及SCI论文高效写作方法
青春不败 177-3266-0520
生态环境人工智能python文献可视化SCI论文生态学环境科学遥感
文献计量学是指用数学和统计学的方法,定量地分析一切知识载体的交叉科学。它是集数学、统计学、文献学为一体,注重量化的综合性知识体系。特别是,信息可视化技术手段和方法的运用,可直观的展示主题的研究发展历程、研究现状、研究热点和发展态势。一:文献计量学方法与应用1.文献计量学方法基本2.与其他综述方法区别联系3.各学科领域应用趋势近况4.主流分析软件优缺点对比二:主题确定、检索与数据采集1.热点主题高效
- 跨届资源汇聚地:校友平台开启终身学习与职业互助新模式
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学习大数据运维开发用户运营流量运营
引言在知识经济时代,“校友”二字早已超越单纯的情感符号,演变为蕴含巨大潜能的资源网络。传统校友关系受限于时空隔阂与信息壁垒,难以实现深度互动与资源共享。如今,依托智能化校友平台,一个打破届别、跨越地域的终身学习与职业互助新生态正加速形成,成为驱动个体成长与社群繁荣的核心引擎。一、资源整合:构建校友生态系统的数字基石校友平台的底层逻辑在于系统性整合碎片化资源,为跨届协作奠定量化基础:动态校友数据库平
- “组学”的数据结构与概念
不秃的卤蛋
组学多组学人工智能深度学习
1.组学数据:生命系统的分子层面快照定义:组学数据是指利用高通量实验技术,对生物样本(细胞、组织、个体等)在特定状态下,某一类生物分子全集进行系统性、大规模定量测量所产生的数据集。核心特征:全局性(Global):目标是对该分子层面尽可能完整的覆盖(如全基因组、全转录组、全蛋白质组),而非单个分子。高通量(High-throughput):依赖先进平台(如二代/三代测序、高分辨率质谱、芯片技术),
- 大模型强化微调GRPO——DeepSeekMath: Pushing the Limits of MathematicalReasoning in Open Language Models
樱花的浪漫
对抗生成网络与动作识别强化学习大模型与智能体因果推断语言模型人工智能自然语言处理深度学习机器学习
1.概述大型语言模型(LLM)革新了人工智能领域的数学推理方法,在定量推理基准测试(Hendrycks等,2021年)和几何推理基准测试(Trinh等,2024年)方面取得了重大进展。此外,这些模型在帮助人类解决复杂的数学问题方面也发挥了重要作用(Yao,2023年)。然而,像GPT-4(OpenAI,2023年)和Gemini-Ultra(Anil等,2023年)这样的尖端模型并未公开,目前可获
- 空间转录组benchmark 相关 读完scGPT spatial 和 空间单细胞基因乳房细胞数据集文章之后
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人工智能
文章目录✅空间转录组测序方式总体划分成像型空间转录组(Imaging-basedST)原理:技术代表&特点:优点:局限:测序型空间转录组(Sequencing-basedST)原理:技术代表&特点:优点:局限:成像型vs测序型空间转录组对比表✅回到你问的SpatialHuman30M构建策略理解:总结你的问题:✅①**NeighborhoodEnrichmentAnalysis:空间邻近富集分析*
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weixin_39946029
定量库存控制模型
定量库存控制模型控制库存物品的()。A.数量B.质量C.体积D.面积更多相关问题我国森林火灾95%以上是人为引起的,引发森林火灾的人为用火可概括为两两种:____。A.生产性用火;B发展思维方面,从跨界角度,认识()。A.以包容开放心态应对“互联网+”发展带来的新挑战。B.“互联网食物中毒按照病原物质可以分成几大类,包括:()。A.细菌性食物中毒B.有毒动植物中毒.C.化学性食物中互联发展的阶段分
- 安装数据库首次应用
Array_06
javaoraclesql
可是为什么再一次失败之后就变成直接跳过那个要求
enter full pathname of java.exe的界面
这个java.exe是你的Oracle 11g安装目录中例如:【F:\app\chen\product\11.2.0\dbhome_1\jdk\jre\bin】下的java.exe 。不是你的电脑安装的java jdk下的java.exe!
注意第一次,使用SQL D
- Weblogic Server Console密码修改和遗忘解决方法
bijian1013
Welogic
在工作中一同事将Weblogic的console的密码忘记了,通过网上查询资料解决,实践整理了一下。
一.修改Console密码
打开weblogic控制台,安全领域 --> myrealm -->&n
- IllegalStateException: Cannot forward a response that is already committed
Cwind
javaServlets
对于初学者来说,一个常见的误解是:当调用 forward() 或者 sendRedirect() 时控制流将会自动跳出原函数。标题所示错误通常是基于此误解而引起的。 示例代码:
protected void doPost() {
if (someCondition) {
sendRedirect();
}
forward(); // Thi
- 基于流的装饰设计模式
木zi_鸣
设计模式
当想要对已有类的对象进行功能增强时,可以定义一个类,将已有对象传入,基于已有的功能,并提供加强功能。
自定义的类成为装饰类
模仿BufferedReader,对Reader进行包装,体现装饰设计模式
装饰类通常会通过构造方法接受被装饰的对象,并基于被装饰的对象功能,提供更强的功能。
装饰模式比继承灵活,避免继承臃肿,降低了类与类之间的关系
装饰类因为增强已有对象,具备的功能该
- Linux中的uniq命令
被触发
linux
Linux命令uniq的作用是过滤重复部分显示文件内容,这个命令读取输入文件,并比较相邻的行。在正常情 况下,第二个及以后更多个重复行将被删去,行比较是根据所用字符集的排序序列进行的。该命令加工后的结果写到输出文件中。输入文件和输出文件必须不同。如 果输入文件用“- ”表示,则从标准输入读取。
AD:
uniq [选项] 文件
说明:这个命令读取输入文件,并比较相邻的行。在正常情况下,第二个
- 正则表达式Pattern
肆无忌惮_
Pattern
正则表达式是符合一定规则的表达式,用来专门操作字符串,对字符创进行匹配,切割,替换,获取。
例如,我们需要对QQ号码格式进行检验
规则是长度6~12位 不能0开头 只能是数字,我们可以一位一位进行比较,利用parseLong进行判断,或者是用正则表达式来匹配[1-9][0-9]{4,14} 或者 [1-9]\d{4,14}
&nbs
- Oracle高级查询之OVER (PARTITION BY ..)
知了ing
oraclesql
一、rank()/dense_rank() over(partition by ...order by ...)
现在客户有这样一个需求,查询每个部门工资最高的雇员的信息,相信有一定oracle应用知识的同学都能写出下面的SQL语句:
select e.ename, e.job, e.sal, e.deptno
from scott.emp e,
(se
- Python调试
矮蛋蛋
pythonpdb
原文地址:
http://blog.csdn.net/xuyuefei1988/article/details/19399137
1、下面网上收罗的资料初学者应该够用了,但对比IBM的Python 代码调试技巧:
IBM:包括 pdb 模块、利用 PyDev 和 Eclipse 集成进行调试、PyCharm 以及 Debug 日志进行调试:
http://www.ibm.com/d
- webservice传递自定义对象时函数为空,以及boolean不对应的问题
alleni123
webservice
今天在客户端调用方法
NodeStatus status=iservice.getNodeStatus().
结果NodeStatus的属性都是null。
进行debug之后,发现服务器端返回的确实是有值的对象。
后来发现原来是因为在客户端,NodeStatus的setter全部被我删除了。
本来是因为逻辑上不需要在客户端使用setter, 结果改了之后竟然不能获取带属性值的
- java如何干掉指针,又如何巧妙的通过引用来操作指针————>说的就是java指针
百合不是茶
C语言的强大在于可以直接操作指针的地址,通过改变指针的地址指向来达到更改地址的目的,又是由于c语言的指针过于强大,初学者很难掌握, java的出现解决了c,c++中指针的问题 java将指针封装在底层,开发人员是不能够去操作指针的地址,但是可以通过引用来间接的操作:
定义一个指针p来指向a的地址(&是地址符号):
- Eclipse打不开,提示“An error has occurred.See the log file ***/.log”
bijian1013
eclipse
打开eclipse工作目录的\.metadata\.log文件,发现如下错误:
!ENTRY org.eclipse.osgi 4 0 2012-09-10 09:28:57.139
!MESSAGE Application error
!STACK 1
java.lang.NoClassDefFoundError: org/eclipse/core/resources/IContai
- spring aop实例annotation方法实现
bijian1013
javaspringAOPannotation
在spring aop实例中我们通过配置xml文件来实现AOP,这里学习使用annotation来实现,使用annotation其实就是指明具体的aspect,pointcut和advice。1.申明一个切面(用一个类来实现)在这个切面里,包括了advice和pointcut
AdviceMethods.jav
- [Velocity一]Velocity语法基础入门
bit1129
velocity
用户和开发人员参考文档
http://velocity.apache.org/engine/releases/velocity-1.7/developer-guide.html
注释
1.行级注释##
2.多行注释#* *#
变量定义
使用$开头的字符串是变量定义,例如$var1, $var2,
赋值
使用#set为变量赋值,例
- 【Kafka十一】关于Kafka的副本管理
bit1129
kafka
1. 关于request.required.acks
request.required.acks控制者Producer写请求的什么时候可以确认写成功,默认是0,
0表示即不进行确认即返回。
1表示Leader写成功即返回,此时还没有进行写数据同步到其它Follower Partition中
-1表示根据指定的最少Partition确认后才返回,这个在
Th
- lua统计nginx内部变量数据
ronin47
lua nginx 统计
server {
listen 80;
server_name photo.domain.com;
location /{set $str $uri;
content_by_lua '
local url = ngx.var.uri
local res = ngx.location.capture(
- java-11.二叉树中节点的最大距离
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class MaxLenInBinTree {
/*
a. 1
/ \
2 3
/ \ / \
4 5 6 7
max=4 pass "root"
- Netty源码学习-ReadTimeoutHandler
bylijinnan
javanetty
ReadTimeoutHandler的实现思路:
开启一个定时任务,如果在指定时间内没有接收到消息,则抛出ReadTimeoutException
这个异常的捕获,在开发中,交给跟在ReadTimeoutHandler后面的ChannelHandler,例如
private final ChannelHandler timeoutHandler =
new ReadTim
- jquery验证上传文件样式及大小(好用)
cngolon
文件上传jquery验证
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" />
<script src="jquery1.8/jquery-1.8.0.
- 浏览器兼容【转】
cuishikuan
css浏览器IE
浏览器兼容问题一:不同浏览器的标签默认的外补丁和内补丁不同
问题症状:随便写几个标签,不加样式控制的情况下,各自的margin 和padding差异较大。
碰到频率:100%
解决方案:CSS里 *{margin:0;padding:0;}
备注:这个是最常见的也是最易解决的一个浏览器兼容性问题,几乎所有的CSS文件开头都会用通配符*来设
- Shell特殊变量:Shell $0, $#, $*, $@, $?, $$和命令行参数
daizj
shell$#$?特殊变量
前面已经讲到,变量名只能包含数字、字母和下划线,因为某些包含其他字符的变量有特殊含义,这样的变量被称为特殊变量。例如,$ 表示当前Shell进程的ID,即pid,看下面的代码:
$echo $$
运行结果
29949
特殊变量列表 变量 含义 $0 当前脚本的文件名 $n 传递给脚本或函数的参数。n 是一个数字,表示第几个参数。例如,第一个
- 程序设计KISS 原则-------KEEP IT SIMPLE, STUPID!
dcj3sjt126com
unix
翻到一本书,讲到编程一般原则是kiss:Keep It Simple, Stupid.对这个原则深有体会,其实不仅编程如此,而且系统架构也是如此。
KEEP IT SIMPLE, STUPID! 编写只做一件事情,并且要做好的程序;编写可以在一起工作的程序,编写处理文本流的程序,因为这是通用的接口。这就是UNIX哲学.所有的哲学真 正的浓缩为一个铁一样的定律,高明的工程师的神圣的“KISS 原
- android Activity间List传值
dcj3sjt126com
Activity
第一个Activity:
import java.util.ArrayList;import java.util.HashMap;import java.util.List;import java.util.Map;import android.app.Activity;import android.content.Intent;import android.os.Bundle;import a
- tomcat 设置java虚拟机内存
eksliang
tomcat 内存设置
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2117772
http://eksliang.iteye.com/
常见的内存溢出有以下两种:
java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
------------
- Android 数据库事务处理
gqdy365
android
使用SQLiteDatabase的beginTransaction()方法可以开启一个事务,程序执行到endTransaction() 方法时会检查事务的标志是否为成功,如果程序执行到endTransaction()之前调用了setTransactionSuccessful() 方法设置事务的标志为成功则提交事务,如果没有调用setTransactionSuccessful() 方法则回滚事务。事
- Java 打开浏览器
hw1287789687
打开网址open浏览器open browser打开url打开浏览器
使用java 语言如何打开浏览器呢?
我们先研究下在cmd窗口中,如何打开网址
使用IE 打开
D:\software\bin>cmd /c start iexplore http://hw1287789687.iteye.com/blog/2153709
使用火狐打开
D:\software\bin>cmd /c start firefox http://hw1287789
- ReplaceGoogleCDN:将 Google CDN 替换为国内的 Chrome 插件
justjavac
chromeGooglegoogle apichrome插件
Chrome Web Store 安装地址: https://chrome.google.com/webstore/detail/replace-google-cdn/kpampjmfiopfpkkepbllemkibefkiice
由于众所周知的原因,只需替换一个域名就可以继续使用Google提供的前端公共库了。 同样,通过script标记引用这些资源,让网站访问速度瞬间提速吧
- 进程VS.线程
m635674608
线程
资料来源:
http://www.liaoxuefeng.com/wiki/001374738125095c955c1e6d8bb493182103fac9270762a000/001397567993007df355a3394da48f0bf14960f0c78753f000 1、Apache最早就是采用多进程模式 2、IIS服务器默认采用多线程模式 3、多进程优缺点 优点:
多进程模式最大
- Linux下安装MemCached
字符串
memcached
前提准备:1. MemCached目前最新版本为:1.4.22,可以从官网下载到。2. MemCached依赖libevent,因此在安装MemCached之前需要先安装libevent。2.1 运行下面命令,查看系统是否已安装libevent。[root@SecurityCheck ~]# rpm -qa|grep libevent libevent-headers-1.4.13-4.el6.n
- java设计模式之--jdk动态代理(实现aop编程)
Supanccy2013
javaDAO设计模式AOP
与静态代理类对照的是动态代理类,动态代理类的字节码在程序运行时由Java反射机制动态生成,无需程序员手工编写它的源代码。动态代理类不仅简化了编程工作,而且提高了软件系统的可扩展性,因为Java 反射机制可以生成任意类型的动态代理类。java.lang.reflect 包中的Proxy类和InvocationHandler 接口提供了生成动态代理类的能力。
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- Spring 4.2新特性-对java8默认方法(default method)定义Bean的支持
wiselyman
spring 4
2.1 默认方法(default method)
java8引入了一个default medthod;
用来扩展已有的接口,在对已有接口的使用不产生任何影响的情况下,添加扩展
使用default关键字
Spring 4.2支持加载在默认方法里声明的bean
2.2
将要被声明成bean的类
public class DemoService {