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古月฿
python入门pythonconda
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AI大模型开发实战数据分析人工智能数据挖掘ai
数据分析领域中AI人工智能的发展前景展望关键词:数据分析、人工智能、机器学习、深度学习、数据挖掘、预测分析、自动化摘要:本文深入探讨了人工智能在数据分析领域的发展现状和未来趋势。我们将从核心技术原理出发,分析AI如何改变传统数据分析范式,详细讲解机器学习算法在数据分析中的应用,并通过实际案例展示AI驱动的数据分析解决方案。文章还将探讨行业应用场景、工具生态以及未来发展面临的挑战和机遇,为数据分析师
- AI人工智能中的数据挖掘:提升智能决策能力
AI人工智能中的数据挖掘:提升智能决策能力关键词:数据挖掘、人工智能、机器学习、智能决策、数据分析、特征工程、模型优化摘要:本文深入探讨了数据挖掘在人工智能领域中的核心作用,重点分析了如何通过数据挖掘技术提升智能决策能力。文章从基础概念出发,详细介绍了数据挖掘的关键算法、数学模型和实际应用场景,并通过Python代码示例展示了数据挖掘的全流程。最后,文章展望了数据挖掘技术的未来发展趋势和面临的挑战
- R语言笔记Day1(排序、筛选以及分类汇总))
养猪场小老板
一、排序1、单变量序列排序2、数据表(矩阵)排序二、筛选三、分类汇总一、排序1、单变量序列排序rank、sort和order函数>aa[1]315#rank用来计算序列中每个元素的秩#这里的“秩”可以理解为该元素在序列中由小到大排列的次序#上面例子给出的序列[3,1,5]中,1最小,5最大,3居中#于是1的秩为1,3的秩为2,5的秩为3,(3,1,5)对应的秩的结果就是(2,1,3)>rank(a
- 从0开始学习R语言--Day58--竞争风险模型
在用传统生存分析方法的场景中(如Kaplan-Meier和Cox回归),假设所有事件都是独立且互斥的,但在现实中,研究对象可能面临多种互斥的终点事件(如癌症患者可能死于癌症本身,也可能死于其他原因),如果直接去分析,模型会把这种结局时间错误地纳入评估,从而提高了病症的分析。而竞争风险模型可以在考虑其他竞争风险存在的情况下,排除干扰求得某特定事件发生的概率。以下是一个例子:library(cmprs
- 数据挖掘算法:KNN、SVM、决策树详解
大力出奇迹985
数据挖掘算法支持向量机
本文将详细解析数据挖掘领域中常用的三种经典算法:KNN(K近邻算法)、SVM(支持向量机)和决策树。首先分别阐述每种算法的核心原理、实现步骤,再分析它们的优缺点及适用场景,最后对这三种算法进行综合对比与总结。通过本文,读者能全面了解这三种算法的特性,为实际数据挖掘任务中算法的选择提供参考,助力提升数据处理与分析的效率和准确性。在当今信息爆炸的时代,数据挖掘技术在各行各业发挥着至关重要的作用,而算法
- Python爬虫实战:研究flanker相关技术
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爬虫项目实战python爬虫开发语言flanker
1.引言1.1研究背景与意义在当今信息爆炸的时代,互联网上的数据量呈现出指数级增长的趋势。如何从海量的网页数据中高效地获取有价值的信息,成为了一个重要的研究课题。网络爬虫作为一种自动获取网页内容的技术,能够帮助用户快速、准确地收集所需的信息,因此在信息检索、数据挖掘、舆情分析等领域得到了广泛的应用。Flanker技术是一种基于文本分析的信息提取技术,它能够从非结构化的文本中识别和提取出特定类型的信
- 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
- 【科研绘图系列】R语言绘制边际云雨图散点图
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SCI科研绘图系列(2024版)r语言数据可视化
文章目录介绍加载R包数据下载导入数据数据预处理画图系统信息参考介绍【科研绘图系列】R语言绘制边际云雨图散点图加载R包library(tidyverse)library(ggplot2)library(ggpubr)library(ggpmisc)library(gghalves)library(aplot
- 高省没有邀请码怎么注册?高省app总部邀请码是什么?
日常购物技巧呀
基于第三方电商平台海量数据挖掘与分析,“高省”APP通过内容制作、分享等方式,为消费者打通吃喝玩乐购全场景全业态,让消费者省心省钱省时省力,为平台和品牌方导流创造收入,拓展了商家新的销售渠道。高省app逐渐构筑起了集各大主流电商平台,外卖平台,旅游、票务、出行、加油等高频生活服务全场景的线上生活商城。高省是正规平台吗?高省还能做吗?最新资讯【高省】分会员和运营商,会员定位是自用的,而运营是针对推广
- 生信数据挖掘+实验验证 | 鉴定RECK基因为胃癌的保护性预后指标和肿瘤抑制因子(抑制ERK/MAPK 信号通路)
生信宝库
前言image.png据相关统计,胃癌(GC)在所有癌症中的发生率位居第五位,相关死亡率排第四位。大多数GC患者在诊断时已处于晚期并发生肿瘤转移,导致预后不佳,5年总生存率低于30%。因此,迫切需要找到用于早期诊断和治疗的特异性、敏感性预后相关分子标志物,并阐明GC发生和转移的分子机制。本研究旨在探索RECK作为预后分子标志物的潜力,并揭示其在肿瘤发生和转移中的潜在机制。RECK(具有Kazal基
- 厌氧菌数据挖掘可行性评估报告
pk_xz123456
算法python数据挖掘人工智能深度学习超分辨率重建数学建模神经网络
厌氧菌数据挖掘可行性评估报告前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家,觉得好请收藏。点击跳转到网站。1.项目概述本报告旨在评估使用Python从两个目标网站(https://www.dbdata.com/和https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/)爬取20种厌氧菌的培养基、培养条件及文献来源信息的可行性。客户希望构建一个网站,使用户能
- 【Python-网络爬虫】爬虫的基础概念介绍
敖云岚
python爬虫开发语言
目录一、爬虫的介绍1.1爬虫的概念1.2爬虫的作用1.搜索引擎数据索引2.商业数据采集与分析3.舆情监控与社交分析4.学术研究与数据挖掘5.信息聚合与服务优化二、爬虫的分类三、爬虫的基本流程3.1基本流程3.2Robots协议一、爬虫的介绍1.1爬虫的概念爬虫的概念:通过模拟浏览器发送请求,从而获取响应1.2爬虫的作用1.搜索引擎数据索引搜索引擎如Google、百度等依赖爬虫技术构建庞大的网页索引
- 学习小组Day4笔记--韧
韧_7e6f
R语言基础R以及Rstudio的下载和安装,操作界面和基本语言的认知。安装之前,确认电脑用户名是英文;如果是中文,请参考当Rstudio杠上中文用户名很不幸,我就是中文名,按照上述说明,我将TEMP和TMP的值均改成D:\Rtemp;而后重启。1.R的下载和安装用搜狗微信搜索:“果子学生信给自己一个全新的R语言环境”https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN
- 数据挖掘实战-基于随机森林算法的空气质量污染预测模型
艾派森
数据挖掘实战合集信息可视化人工智能python数据挖掘随机森林
♂️个人主页:@艾派森的个人主页✍作者简介:Python学习者希望大家多多支持,我们一起进步!如果文章对你有帮助的话,欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.数据集介绍3.技术工具4.实验过程
- R语言-数据清洗-缺失值处理
刘大帅1
当对数据库中的芯片进行id转换后有许多NA值,这时候需要将这些数据值删掉。缺失值处理包括两个步骤,即缺失数据的识别和缺失值处理。在R语言总缺失值以NA表示,可以使用函数is.na()判断缺失值是否存在,函数complete.cases()可识别样本数据是否完整从而判断缺失情况。缺失值处理常用方法有删除法、替换法、插补法。(1)删除法:可分为删除观测样本与删除变量。删除观测样本通过na.omit()
- KNN 算法进阶:从基础到优化的深度解析
二向箔reverse
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在机器学习的广袤领域中,K-近邻算法(K-NearestNeighbors,KNN)以其简洁直观的理念,宛如一颗璀璨的明星,照亮了无数初学者踏入机器学习大门的道路。自1951年由EvelynFix和JosephHodges创立,并经ThomasCover进一步完善以来,KNN算法凭借其独特的魅力,在数据挖掘、推荐系统、物联网等众多领域发挥着中流砥柱的作用,成为了监督学习算法家族中不可或缺的一员。一
- 数据科学与大数据技术专业的核心课程体系及发展路径全解析
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CDA数据分析师证书含金量高,适应了未来数字化经济和AI发展趋势,难度不高,行业认可度高,对于找工作很有帮助。一、课程体系三维地图二、核心课程能力矩阵课程模块关键技能行业应用场景工具链分布式计算Spark调优用户行为日志分析AWSEMR/Databricks数据挖掘特征工程金融反欺诈模型Scikit-learn实时数据处理Flink窗口计算物联网设备监控Kafka+Flink数据治理元数据管理企业
- Python 爬虫进阶:优化代码设计,实现高效爬取与存储
随着数据的不断增多,爬虫技术已成为数据获取和数据挖掘中不可或缺的一部分。对于简单的爬虫来说,代码实现相对简单,但当爬取目标网站的数据量增大时,如何优化代码设计、提高爬取效率、确保数据的准确存储和避免被封禁,就成了爬虫开发中的关键问题。本篇文章将深入探讨如何优化Python爬虫的设计,主要关注以下几个方面:高效的网页爬取:如何提升爬虫的抓取效率。代码模块化设计:如何将爬虫任务拆解成可复用的模块。并发
- 从0开始学习R语言--Day55--弹性网络
Chef_Chen
r语言
通常来说,样本数据的数据个数会远大于特征数,但是当我们遇到特殊数据,比如基因数据,可能会有成百上千甚至上万地特征量,而样本个数只有几十个,此时如果直接做回归,由于特征数量很多,且有很多特征共线性较高,很容易过拟合,而能处理共线性的方法,又无法将特征的系数压缩为0,这样计算量会大大增加。用弹性网络建模,其与其他不同的是,有两个惩罚项,L1负责控制特征系数(可以为0),做初步的筛选;L2负责剔除相关性
- 从0开始学习R语言-Day56--空间变系数模型
Chef_Chen
学习
对于涉及到空间相关性分析的数据来说,直接对其做杜宾模型的拟合,有时候很难解释有些变量的p值或是否收敛,因为许多变量的联系以及数据特征在拟合的过程中被消化掉了。而用不同的方法和模型去一步步测试特性,不仅可以证明课题或数据有无研究下去的意义,还可以帮我们节省工作量,确定研究的方向。以下是一个例子:#加载包library(sp)library(spgwr)library(ggplot2)library(
- 数据挖掘领域经典算法——CART算法
丨程序之道丨
简介CART与C4.5类似,是决策树算法的一种。此外,常见的决策树算法还有ID3,这三者的不同之处在于特征的划分:ID3:特征划分基于信息增益C4.5:特征划分基于信息增益比CART:特征划分基于基尼指数基本思想CART假设决策树是二叉树,内部结点特征的取值为“是”和“否”,左分支是取值为“是”的分支,右分支是取值为“否”的分支。这样的决策树等价于递归地二分每个特征,将输入空间即特征空间划分为有限
- 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
- 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
- 【作物模型】R语言与作物模型(以DSSAT模型为例)融合应用
没有梦想的咸鱼185-1037-1663
R语言DSSAT模型生态系统r语言开发语言数据分析
随着基于过程的作物生长模型(Process-basedCropGrowthSimulationModel)的发展,R语言在作物生长模型和数据分析、挖掘和可视化中发挥着越来越重要的作用。想要成为一名优秀的作物模型使用者与科研团队不可或缺的人才,除了掌握对作物模型相关知识之外,还要掌握模型的快速模拟和高效数据分析能力。DecisionSupportSystemsforAgrotechnologyTra
- 量化投资革命:卫星图像数据如何提升价值投资准确率
AI量化价值投资入门到精通
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量化投资革命:卫星图像数据如何提升价值投资准确率关键词:量化投资、卫星图像数据、价值投资、准确率提升、数据挖掘摘要:本文聚焦于量化投资领域,深入探讨卫星图像数据在提升价值投资准确率方面的关键作用。首先介绍量化投资与价值投资的背景,引出卫星图像数据的引入。接着详细阐述卫星图像数据的核心概念、与投资的联系以及数据处理的核心算法原理。通过数学模型和公式分析其如何助力投资决策。结合实际项目案例展示卫星图像
- 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
- 【JS逆向基础】script框架
是星凡呢
python与JS逆向javascript开发语言ecmascriptpythonJS逆向
scrapy框架1,基本介绍Scrapy一个开源和协作的框架,其最初是为了页面抓取(更确切来说,网络抓取)所设计的,使用它可以以快速、简单、可扩展的方式从网站中提取所需的数据。但目前Scrapy的用途十分广泛,可用于如数据挖掘、监测和自动化测试等领域,也可以应用在获取API所返回的数据(例如AmazonAssociatesWebServices)或者通用的网络爬虫。Scrapy是基于twisted
- 中国计算机学会(CCF)推荐学术会议-B(数据库/数据挖掘/内容检索):CIDR 2026
爱思德学术
数据分析系统架构数据库
CIDR2026TheConferenceonInnovativeDataSystemsResearch(CIDR)isasystems-orientedconference,complementaryinitsmissiontothemainstreamdatabaseconferenceslikeSIGMODandVLDB,emphasizingthesystemsarchitecturepe
- 中国计算机学会(CCF)推荐学术会议-A(数据库/数据挖掘/内容检索):ACM KDD 2026
爱思德学术
大数据人工智能数据挖掘
ACMKDD2026KDDisthepremierDataScienceandAIconference,hostingbothaResearchandanAppliedDataScienceTrack.TheconferencewilltakeplacefromAugust9to13,2026,inJeju,Korea.KDDhastwosubmissioncyclesperyear.Thisca
- ASM系列五 利用TreeApi 解析生成Class
lijingyao8206
ASM字节码动态生成ClassNodeTreeAPI
前面CoreApi的介绍部分基本涵盖了ASMCore包下面的主要API及功能,其中还有一部分关于MetaData的解析和生成就不再赘述。这篇开始介绍ASM另一部分主要的Api。TreeApi。这一部分源码是关联的asm-tree-5.0.4的版本。
在介绍前,先要知道一点, Tree工程的接口基本可以完
- 链表树——复合数据结构应用实例
bardo
数据结构树型结构表结构设计链表菜单排序
我们清楚:数据库设计中,表结构设计的好坏,直接影响程序的复杂度。所以,本文就无限级分类(目录)树与链表的复合在表设计中的应用进行探讨。当然,什么是树,什么是链表,这里不作介绍。有兴趣可以去看相关的教材。
需求简介:
经常遇到这样的需求,我们希望能将保存在数据库中的树结构能够按确定的顺序读出来。比如,多级菜单、组织结构、商品分类。更具体的,我们希望某个二级菜单在这一级别中就是第一个。虽然它是最后
- 为啥要用位运算代替取模呢
chenchao051
位运算哈希汇编
在hash中查找key的时候,经常会发现用&取代%,先看两段代码吧,
JDK6中的HashMap中的indexFor方法:
/**
* Returns index for hash code h.
*/
static int indexFor(int h, int length) {
- 最近的情况
麦田的设计者
生活感悟计划软考想
今天是2015年4月27号
整理一下最近的思绪以及要完成的任务
1、最近在驾校科目二练车,每周四天,练三周。其实做什么都要用心,追求合理的途径解决。为
- PHP去掉字符串中最后一个字符的方法
IT独行者
PHP字符串
今天在PHP项目开发中遇到一个需求,去掉字符串中的最后一个字符 原字符串1,2,3,4,5,6, 去掉最后一个字符",",最终结果为1,2,3,4,5,6 代码如下:
$str = "1,2,3,4,5,6,";
$newstr = substr($str,0,strlen($str)-1);
echo $newstr;
- hadoop在linux上单机安装过程
_wy_
linuxhadoop
1、安装JDK
jdk版本最好是1.6以上,可以使用执行命令java -version查看当前JAVA版本号,如果报命令不存在或版本比较低,则需要安装一个高版本的JDK,并在/etc/profile的文件末尾,根据本机JDK实际的安装位置加上以下几行:
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25  
- JAVA进阶----分布式事务的一种简单处理方法
无量
多系统交互分布式事务
每个方法都是原子操作:
提供第三方服务的系统,要同时提供执行方法和对应的回滚方法
A系统调用B,C,D系统完成分布式事务
=========执行开始========
A.aa();
try {
B.bb();
} catch(Exception e) {
A.rollbackAa();
}
try {
C.cc();
} catch(Excep
- 安墨移动广 告:移动DSP厚积薄发 引领未来广 告业发展命脉
矮蛋蛋
hadoop互联网
“谁掌握了强大的DSP技术,谁将引领未来的广 告行业发展命脉。”2014年,移动广 告行业的热点非移动DSP莫属。各个圈子都在纷纷谈论,认为移动DSP是行业突破点,一时间许多移动广 告联盟风起云涌,竞相推出专属移动DSP产品。
到底什么是移动DSP呢?
DSP(Demand-SidePlatform),就是需求方平台,为解决广 告主投放的各种需求,真正实现人群定位的精准广
- myelipse设置
alafqq
IP
在一个项目的完整的生命周期中,其维护费用,往往是其开发费用的数倍。因此项目的可维护性、可复用性是衡量一个项目好坏的关键。而注释则是可维护性中必不可少的一环。
注释模板导入步骤
安装方法:
打开eclipse/myeclipse
选择 window-->Preferences-->JAVA-->Code-->Code
- java数组
百合不是茶
java数组
java数组的 声明 创建 初始化; java支持C语言
数组中的每个数都有唯一的一个下标
一维数组的定义 声明: int[] a = new int[3];声明数组中有三个数int[3]
int[] a 中有三个数,下标从0开始,可以同过for来遍历数组中的数
- javascript读取表单数据
bijian1013
JavaScript
利用javascript读取表单数据,可以利用以下三种方法获取:
1、通过表单ID属性:var a = document.getElementByIdx_x_x("id");
2、通过表单名称属性:var b = document.getElementsByName("name");
3、直接通过表单名字获取:var c = form.content.
- 探索JUnit4扩展:使用Theory
bijian1013
javaJUnitTheory
理论机制(Theory)
一.为什么要引用理论机制(Theory)
当今软件开发中,测试驱动开发(TDD — Test-driven development)越发流行。为什么 TDD 会如此流行呢?因为它确实拥有很多优点,它允许开发人员通过简单的例子来指定和表明他们代码的行为意图。
TDD 的优点:
&nb
- [Spring Data Mongo一]Spring Mongo Template操作MongoDB
bit1129
template
什么是Spring Data Mongo
Spring Data MongoDB项目对访问MongoDB的Java客户端API进行了封装,这种封装类似于Spring封装Hibernate和JDBC而提供的HibernateTemplate和JDBCTemplate,主要能力包括
1. 封装客户端跟MongoDB的链接管理
2. 文档-对象映射,通过注解:@Document(collectio
- 【Kafka八】Zookeeper上关于Kafka的配置信息
bit1129
zookeeper
问题:
1. Kafka的哪些信息记录在Zookeeper中 2. Consumer Group消费的每个Partition的Offset信息存放在什么位置
3. Topic的每个Partition存放在哪个Broker上的信息存放在哪里
4. Producer跟Zookeeper究竟有没有关系?没有关系!!!
//consumers、config、brokers、cont
- java OOM内存异常的四种类型及异常与解决方案
ronin47
java OOM 内存异常
OOM异常的四种类型:
一: StackOverflowError :通常因为递归函数引起(死递归,递归太深)。-Xss 128k 一般够用。
二: out Of memory: PermGen Space:通常是动态类大多,比如web 服务器自动更新部署时引起。-Xmx
- java-实现链表反转-递归和非递归实现
bylijinnan
java
20120422更新:
对链表中部分节点进行反转操作,这些节点相隔k个:
0->1->2->3->4->5->6->7->8->9
k=2
8->1->6->3->4->5->2->7->0->9
注意1 3 5 7 9 位置是不变的。
解法:
将链表拆成两部分:
a.0-&
- Netty源码学习-DelimiterBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
看DelimiterBasedFrameDecoder的API,有举例:
接收到的ChannelBuffer如下:
+--------------+
| ABC\nDEF\r\n |
+--------------+
经过DelimiterBasedFrameDecoder(Delimiters.lineDelimiter())之后,得到:
+-----+----
- linux的一些命令 -查看cc攻击-网口ip统计等
hotsunshine
linux
Linux判断CC攻击命令详解
2011年12月23日 ⁄ 安全 ⁄ 暂无评论
查看所有80端口的连接数
netstat -nat|grep -i '80'|wc -l
对连接的IP按连接数量进行排序
netstat -ntu | awk '{print $5}' | cut -d: -f1 | sort | uniq -c | sort -n
查看TCP连接状态
n
- Spring获取SessionFactory
ctrain
sessionFactory
String sql = "select sysdate from dual";
WebApplicationContext wac = ContextLoader.getCurrentWebApplicationContext();
String[] names = wac.getBeanDefinitionNames();
for(int i=0; i&
- Hive几种导出数据方式
daizj
hive数据导出
Hive几种导出数据方式
1.拷贝文件
如果数据文件恰好是用户需要的格式,那么只需要拷贝文件或文件夹就可以。
hadoop fs –cp source_path target_path
2.导出到本地文件系统
--不能使用insert into local directory来导出数据,会报错
--只能使用
- 编程之美
dcj3sjt126com
编程PHP重构
我个人的 PHP 编程经验中,递归调用常常与静态变量使用。静态变量的含义可以参考 PHP 手册。希望下面的代码,会更有利于对递归以及静态变量的理解
header("Content-type: text/plain");
function static_function () {
static $i = 0;
if ($i++ < 1
- Android保存用户名和密码
dcj3sjt126com
android
转自:http://www.2cto.com/kf/201401/272336.html
我们不管在开发一个项目或者使用别人的项目,都有用户登录功能,为了让用户的体验效果更好,我们通常会做一个功能,叫做保存用户,这样做的目地就是为了让用户下一次再使用该程序不会重新输入用户名和密码,这里我使用3种方式来存储用户名和密码
1、通过普通 的txt文本存储
2、通过properties属性文件进行存
- Oracle 复习笔记之同义词
eksliang
Oracle 同义词Oracle synonym
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098861
1.什么是同义词
同义词是现有模式对象的一个别名。
概念性的东西,什么是模式呢?创建一个用户,就相应的创建了 一个模式。模式是指数据库对象,是对用户所创建的数据对象的总称。模式对象包括表、视图、索引、同义词、序列、过
- Ajax案例
gongmeitao
Ajaxjsp
数据库采用Sql Server2005
项目名称为:Ajax_Demo
1.com.demo.conn包
package com.demo.conn;
import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.SQLException;
//获取数据库连接的类public class DBConnec
- ASP.NET中Request.RawUrl、Request.Url的区别
hvt
.netWebC#asp.nethovertree
如果访问的地址是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree%3C&n=myslider#zonemenu那么Request.Url.ToString() 的值是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree<&
- SVG 教程 (七)SVG 实例,SVG 参考手册
天梯梦
svg
SVG 实例 在线实例
下面的例子是把SVG代码直接嵌入到HTML代码中。
谷歌Chrome,火狐,Internet Explorer9,和Safari都支持。
注意:下面的例子将不会在Opera运行,即使Opera支持SVG - 它也不支持SVG在HTML代码中直接使用。 SVG 实例
SVG基本形状
一个圆
矩形
不透明矩形
一个矩形不透明2
一个带圆角矩
- 事务管理
luyulong
javaspring编程事务
事物管理
spring事物的好处
为不同的事物API提供了一致的编程模型
支持声明式事务管理
提供比大多数事务API更简单更易于使用的编程式事务管理API
整合spring的各种数据访问抽象
TransactionDefinition
定义了事务策略
int getIsolationLevel()得到当前事务的隔离级别
READ_COMMITTED
- 基础数据结构和算法十一:Red-black binary search tree
sunwinner
AlgorithmRed-black
The insertion algorithm for 2-3 trees just described is not difficult to understand; now, we will see that it is also not difficult to implement. We will consider a simple representation known
- centos同步时间
stunizhengjia
linux集群同步时间
做了集群,时间的同步就显得非常必要了。 以下是查到的如何做时间同步。 在CentOS 5不再区分客户端和服务器,只要配置了NTP,它就会提供NTP服务。 1)确认已经ntp程序包: # yum install ntp 2)配置时间源(默认就行,不需要修改) # vi /etc/ntp.conf server pool.ntp.o
- ITeye 9月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
ITeye
ITeye携手博文视点举办的9月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 9月试读活动回顾:http://webmaster.iteye.com/blog/2118112本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《NFC:Arduino、Andro