- Anaconda 和 Miniconda:功能详解与选择建议
古月฿
python入门pythonconda
Anaconda和Miniconda详细介绍一、Anaconda的详细介绍1.什么是Anaconda?Anaconda是一个开源的包管理和环境管理工具,在数据科学、机器学习以及科学计算领域发挥着关键作用。它以Python和R语言为基础,为用户精心准备了大量预装库和工具,极大地缩短了搭建数据科学环境的时间。对于那些想要快速开展数据分析、模型训练等工作的人员来说,Anaconda就像是一个一站式的“数
- 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
- MySql基础:事务
无敌摆烂仔
mysql数据库
1.事务的简介1.1什么是事务事务就是一组DML语句组成,这些语句在逻辑上存在相关性,这一组DML语句要么全部成功,要么全部失败,是一个整体。MySQL提供一种机制,保证我们达到这样的效果。事务还规定不同的客户端看到的数据是不相同的。事务就是要做的或所做的事情,主要用于处理操作量大,复杂度高的数据。假设一种场景:你毕业了,学校的教务系统后台MySQL中,不在需要你的数据,要删除你的所有信息(一般不
- 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
- 【科研绘图系列】R语言绘制边际云雨图散点图
生信学习者1
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
- 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
- 搜索引擎简介
搜索流程架构设计需兼顾海量数据处理能力、低延迟查询响应和结果相关性等。数据采集爬虫系统:从种子URL递归抓取,遵循robots协议(网站通过robots.txt声明哪些内容可抓取),避免违规抓取。数据预处理将原始数据(如HTML网页)转化为结构化、可索引的内容,提升后续索引和检索效率。网页解析与清洗:提取有效内容:从HTML中剥离标签(如),保留文本、标题、摘要、关键词等;排除广告、导航栏等冗余信
- 【信号处理】CFO估计技术(Matlab代码实现)
wlz249
信号处理matlab开发语言支持向量机
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录⛳️赠与读者1概述摘要一、CFO概述1.1CFO的定义1.2CFO的分类1.3CFO的影响二、CFO估计技术2.1基于数据辅助(DA)的CFO估计技术2.1.1基于相关性的CFO估计2.1.2Moose算法2.1.3基于导频符号的CFO估计2.2基于非数据辅助(NDA
- 【信号处理】CFO估计技术(Matlab代码实现)
长安程序猿
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欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录⛳️赠与读者1概述摘要一、CFO概述1.1CFO的定义1.2CFO的分类1.3CFO的影响二、CFO估计技术2.1基于数据辅助(DA)的CFO估计技术2.1.1基于相关性的CFO估计2.1.2Moose算法2.1.3基于导频符号的CFO估计2.2基于非数据辅助(NDA
- 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()
- tf.decode_raw
Wanderer001
TensorFlowtensorflow人工智能python
参考tf.decode_raw-云+社区-腾讯云tf.decode_raw函数的意思是将原来编码为字符串类型的变量重新变回来,这个方法在数据集dataset中很常用,因为制作图片源数据一般写进tfrecord里用to_bytes的形式,也就是字符串。这里将原始数据取出来,必须制定原始数据的格式,原始数据是什么格式这里解析必须是什么格式,要不然会出现形状的不对应问题!例如元数据是tf.float64
- 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(
- 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
- Python探索性数据分析库之sweetviz使用详解
概要Sweetviz是一个Python库,专为数据科学家和分析师设计,旨在加速探索性数据分析(EDA)过程。在数据科学项目中,探索性数据分析是必不可少的步骤,但通常也是最耗时的环节之一。Sweetviz通过自动生成高度详细、交互式且美观的可视化报告,大幅简化了这一过程。该库能够对数据集进行全面分析,包括特征分布、相关性、缺失值和目标变量关系等,使用户能够快速理解数据结构和潜在模式,为后续的特征工程
- 【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
- 遥感技术在地质构造及找矿中应用
BNU_JW
摘要利用Landsat-8卫星的ETM+遥感影像为数据源,结合当地区域地质调查基础资料,对中国西北某高原地区内线性断裂、环形构造、侵入岩体、赋矿地层等地质构造的成矿特征开展遥感解译,综合运用数理统计原理与地统计学分析方法,分析遥感解译的地质构造信息与矿产勘查的相关性,总结了区内解译构造与成矿关系条件。1、区域地质构造概况工作区位于我国西部核心构造部位的青藏高原北缘,北邻塔里木盆地,南接柴达木盆地,
- 大部分人都能做网络兼职有哪些?整理了七个靠谱的兼职副业
氧惠佣金真的高
很多人没有一个明确的人生规划,导致在做事情时缺乏流程,这也使得事情进展不够顺利。对于许多上班族而言,除了工作之外似乎没有其他事可做。但是,少数有上进心的人下班后会在网上寻找赚钱的机会或者从事副业。当然,这并不容易。那么,哪些网上赚钱的项目靠谱呢?今天我们将分享7个实用的网上项目,希望对大家有所启发。一、PS赚钱如今许多平台和商铺都急需PS作图服务。例如,如果要开淘宝店,就需要设计主页图片和详情页图
- R语言的分位数回归实践技术高级应用
梦想的初衷~
R语言生态农业r语言回归
回归是科研中最常见的统计学研究方法之一,在研究变量间关系方面有着极其广泛的应用。由于其基本假设的限制,包括线性回归及广义线性回归在内的各种常见的回归方法都有三个重大缺陷:(1)对于异常值非常敏感,极少量的异常值可能导致结果产生巨大的误差;(2)对数据的分布有着较为苛刻的要求,如果数据不符合指定的分布,结果同样是不可信的;(3)只能估计因变量的条件均值,不能估计自变量对因变量分位点的不同影响。分位数
- 演讲的价值是什么?
风儿_0e15
2020.4.12《演讲的力量》day14书名:《演讲的力量》,作者:克里斯·安德森阅读内容:第十九章演讲的复兴:知识的相关性;第二十章为什么重要:人与人的互联性;第二十一章你的时机已到:哲学家的秘密(页码273—300)阅读主题:演讲的价值在于传播有价值的思想三个问题1.公共演讲的复兴背后的两个推手是什么?公共演讲复兴的第一个有力推手就是我们正在走进的知识时代,需要一种不同的知识,鼓励我们接受自
- 手机上适合长期做的兼职副业有哪些?盘点十个大学生青睐的兼职
氧惠佣金真的高
很多大学生进入大学校园后,学习压力已经不像高中时期那么大了。有一部分大学生会利用空余时间做一些兼职,随着互联网的流行发展,有技术含量的网上兼职受到更多的欢迎,也是更长久的选择,那么大学生能做哪些兼职呢?本文将带您深入探索几个热门且靠谱的兼职方向,包括PS作图、阿里巴巴云客服、微商、网络问卷调查、有赞商城运营、淘宝客服、抖音极速版与快手极速版推广、搜狐视频内容创作、百度极速版体验官以及点淘与有道人工
- Atlassian 最受欢迎的分析工具强势融入 Confluence !
Atlassian
每一个明智的商业决策背后都有支持该决策的分析。对于全球分布的大型企业组织来说,数据和分析已经成为制定战略和优化效率的关键杠杆。能够利用分析和洞察力的公司将享受到持续迭代的好处,并且很有可能超越那些没有投资于敏捷方法的竞争对手。对于产品的使用也不例外,包括团队创建内容、分享知识和协作的工具——Confluence。随着团队在Confluence中创建更多的内容,保持这些内容的相关性、有用性和易于查找
- R语言基本操作
易易前端
R语言基础实践r语言开发语言
R语言基本操作为什么选择R?丰富的资源涵盖了多种行业数据分析中几乎所有的方法;良好的扩展性十分方便的编写函数和程序包,跨平台,可以胜任复杂的数据分析、绘制精美的图形;完备的帮助系统每个函数都有统一格式的帮助,运行实例;GNU软件免费、软件本身及程序包的源代码公开;R的特点:多领域的统计资源目前在R网站上约有4000个程序包,涵盖了基础统计学、社会学、经济学、生态学、空间分析、系统发育分析、生物信息
- 清远个人隐私亲子鉴定地址一览(附2024年9月总汇)
国权基因
个人隐私亲子鉴定是一项专业的技术服务,旨在通过科学手段来判断亲子关系的真实性,具有保护个人隐私的特点。技术原理:通过比对被鉴定者的DNA样本,依据遗传学原理来判断两者之间的亲子相关性。清远个人隐私亲子鉴定机构地址一览1、清远国权基因dna亲子鉴定中心服务咨询点清远亲子鉴定中心地址:清远市清城区人民二路,清远亲子鉴定中心业务范围:上户口亲子鉴定咨询,个人亲子鉴定,司法亲子鉴定咨询预约,移民亲子鉴定咨
- Python 大数据分析(二)
绝不原创的飞龙
默认分类默认分类
原文:annas-archive.org/md5/5058e6970bd2a8d818ecc1f7f8fef74a译者:飞龙协议:CCBY-NC-SA4.0第六章:第五章处理缺失值和相关性分析学习目标到本章结束时,你将能够:使用PySpark检测和处理数据中的缺失值描述变量之间的相关性计算PySpark中两个或多个变量之间的相关性使用PySpark创建相关矩阵在本章中,我们将使用Iris数据集处理
- 【OpenCV+Cpp】day04图像混合
【OpenCV+Cpp】day04图像混合文章目录【OpenCV+Cpp】day04图像混合前言一、理论——线性混合操作二、相关API三、代码演示前言继续记录C++图像处理的学习过程,学习课件参考B站OpenCV_C++图像处理课程。OpenCV_C++图像处理课程本文分为理论、相关API和代码实现部分。一、理论——线性混合操作图像的线性混合即将两张图像以线性方式混合为一张图像,具体公式如下。以上
- AI Agent开发学习系列 - langchain之示例选择器2:相关性与多样性兼得-MaxMarginalRelevanceExampleSelector在LangChain中的用法
alex100
AIAgent学习人工智能langchainprompt语言模型python
MaxMarginalRelevanceExampleSelectorMaxMarginalRelevanceExampleSelector是LangChain中用于Few-ShotPrompt的一种智能示例选择器。它的作用是:在众多示例中,自动选择与当前输入最相关、同时彼此多样性最大的示例,插入到prompt里。主要特点相关性优先:优先选择与用户输入最相似的示例。多样性保证:避免选到内容高度重复
- R语言使用glmnet包拟合lasso-cox回归模型(包含生存时间和结果标签)、使用lasso-cox模型进行特征筛选、使用sapply函数对特征数据进行标准化z-score
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R语言入门课机器学习人工智能r语言数据挖掘数据分析
R语言使用glmnet包拟合lasso-cox回归模型(包含生存时间和结果标签)、使用lasso-cox模型进行特征筛选、使用sapply函数对特征数据进行标准化z-score目录R语言使用glmnet包拟合lasso-cox回归模型(包含生存时间和结果标签)、使用lasso-cox模型进行特征筛选、使用sapply函数对特征数据进行标准化z-score分类模型(classification)决策
- R语言与临床模型预测——LASSO回归,单因素多因素cox,差异表达分析,Venn图,森林图,列线图,矫正曲线,ROC全套代码及解析——第九部分 lasso回归排除具有共线性的基因 本专栏可免费答疑
楷然教你学生信
r语言机器学习生物信息学数据挖掘cox回归临床模型预测
1.下载数据2.匹配基因3.基因去重复4.匹配临床数据5.批量cox回归分析6.差异表达基因筛选7.取交集,选出预后相关的差异表达基因8.森林图绘制9.lasso回归进一步排除具有共线性的基因10.验证集验证,数据合并验证11.多因素cox回归建模12.列线图13.矫正曲线14.ROC曲线分析上次筛选了预后相关差异基因,下面我们开始对这些基因进行lasso-cox回归:下面数据准备:这是之前做批量
- 从0开始学习R语言--Day52--weibull
Chef_Chen
学习
在分析带有状态变化特征的数据时(如医疗数据的结局特征,手机电池的寿命等等),我们需要分析得不只是什么时候什么时候出发结局,还要分析特征的稳定性,比如电池的续航在初期不稳定,预测里可能两个月就会坏,但用了一个月后手机稳定下来,预测可能就变成用一年都不会坏。weibull分布能帮我们捕捉这种特征,从而能够做后续的处理(比如维修计划,对病人的结局分析作进一步拆解)。以下是一个例子:#加载必要的包libr
- 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,