- 深入剖析 boost::unique_lock<boost::mutex>
程序员乐逍遥
C++Boost库C/C++多线程编程专题C++boost线程锁
在高并发的C++程序中,线程安全是永恒的主题。而boost::unique_lock作为Boost.Thread库中的核心组件,为开发者提供了强大、灵活且异常安全的互斥量管理机制。它不仅是RAII(ResourceAcquisitionIsInitialization)设计模式的典范,更是实现复杂线程同步逻辑的基石。一、从lock_guard的说起在介绍unique_lock之前,我们先回顾其“简
- xgboost原理
茶尽
阅读XGBoost与BoostedTree基学习器:CART每个叶子节点上面有一个分数不够厉害,所以找一个更强的模型treeensemble对每个样本的预测结果是每棵树预测分数的和目标函数采用boosting(additivetraining)方法,每一次都加入一个新的函数。依赖每个数据点上的误差函数的一阶导数和二阶导(区别于GBDT)。树的复杂度复杂度包含了一棵树里面的叶子个数和输出分数的L2模
- 【树模型与集成学习】(task6)梯度提升树GBDT+LR
山顶夕景
推荐算法#集成学习与KaggleGBDT推荐算法机器学习
学习总结(1)不同问题的提升树学习算法,主要区别在于使用的损失函数不同,如用平方误差损失函数的回归问题、用指数损失函数的分类问题、用一般损失函数的一般决策问题等。(2)不管是二分类问题的提升树,还是回归问题的提升树,这里的损失函数都很方便:前者是用指数损失函数,所以可以当做是Adaboost的个例,Aadaboost的流程;而后者是当使用平方误差损失时,可以直接拟合残差。而使用不同的损失函数,对应
- HarmonyOS Flutter Boost完全接入手册:爬完所有坑的实战指南
二蛋和他的大花
flutterharmonyharmonyosflutter华为
FlutterBoost在做混合开发非常实用,但官方文档的不清晰。本文将基于实战经验,帮助大家避开那些常见的坑,快速上手并高效开发。前言:为何要写这篇手册在开发过程中,我发现官方文档对于FlutterBoost的集成描述不够清晰,按照官方文档操作会遇到诸多问题。因此,我决定结合自己的实战经验,为大家提供一份详细且实用的集成手册,希望能帮助大家少走弯路。一、集成问题:从源码到har包的抉择在开发初期
- OCCT Handle 学习导论
心瞳几何原语
学习OCCTOCCTQt
基本设计思想这是一个侵入式智能指针(类似于boost::intrusive_ptr),引用计数器直接嵌入在被管理的对象中(Standard_Transient基类),而不是单独分配内存存储计数器。核心成员变量private:Standard_Transient*entity;//指向被管理对象的指针引用计数管理机制BeginScope()-增加引用计数voidBeginScope(){if(ent
- 机器学习-XGBoost和SHAP解析数据
python机器学习ML
机器学习人工智能数据分析python
一、引言在机器学习领域,XGBoost表现出色,具有高效性、准确性、灵活性和良好的防过拟合能力。高效性使其能快速处理大规模复杂数据,降低训练时间成本。通过组合弱学习器提高准确性和泛化能力。其支持多种任务和自定义指标,参数调优选项丰富。内置正则化机制防止过拟合。同时,SHAP对模型解释起关键作用,能计算特征的SHAP值来明确特征对预测结果的贡献,帮助理解模型决策。二、数据准备和模型训练1.导入所需库
- c++11智能指针
无敌的牛
C++学习c++开发语言
目录1.写在前面2.shared_ptr的循环引用问题3.weak_ptr介绍4.shared_ptr的线程安全问题5.C++11和Boost的关系6.内存泄漏7.如何检测内存泄漏8.如何避免内存泄漏1.写在前面上一节介绍智能指针的博客中,我们给出了智能指针实际是把资源委托给对象去管理的一种思想,让对象根据资源的生命周期自动调析构函数来释放资源,然后c++98设计的智能指针它支持拷贝但是它设计思想
- Matlab实现基于BiLSTM-Adaboost双向长短期记忆神经网络结合Adaboost集成学习回归预测的详细项目实例(含模型描述及示例代码)
nantangyuxi
MATLAB含模型描述及示例代码matlab神经网络集成学习人工智能大数据深度学习机器学习
目录Matlab实现基于BiLSTM-Adaboost双向长短期记忆神经网络结合Adaboost集成学习回归预测的详细项目实例2项目背景介绍...2项目目标与意义...21.提高时序数据预测准确性...22.弱学习器组合的优势...33.提高数据预测的泛化能力...3
- 机器学习算法解析:XGBoost与LightGBM
AI天才研究院
AI人工智能与大数据AI大模型应用入门实战与进阶AI大模型企业级应用开发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
机器学习算法解析:XGBoost与LightGBM作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词:XGBoost,LightGBM,高效特征选择,并行化训练,自动调参,弱分类器集成1.背景介绍1.1问题的由来随着数据科学和人工智能技术的发展,越来越多的问题需要利用机器学习算法进行解决。传统的一维决策树虽然直观且易于理解,但在面对高维度数据集时
- 数据处理和分析之分类算法:XGBoost:机器学习基础理论
kkchenkx
数据挖掘机器学习分类数据挖掘
数据处理和分析之分类算法:XGBoost:机器学习基础理论数据预处理与特征工程数据清洗数据清洗是数据预处理的第一步,旨在去除数据集中的噪声、不一致性和缺失值,确保数据的质量。这包括处理空值、异常值、重复数据和不一致的数据格式。示例:处理缺失值假设我们有一个包含用户年龄、性别和收入的数据集,其中年龄和收入字段存在缺失值。importpandasaspdimportnumpyasnp#创建示例数据集d
- 【独家原创】基于XGBoost+SHAP可解释性分析的分类预测 Matlab代码(多输入单输出)
机器学习和优化算法
SHAP(Matlab)机器学习分类XGBoostSHAPshap分析可解释性分析
目录1、代码简介2、代码运行结果展示3、代码获取1、代码简介(XGBoost+SHAP)基于XGBoost的数据多输入单输出+SHAP可解释性分析的分类预测模型由于XGBoost在使用SHAP分析时速度较慢,程序中附带两种SHAP的计算文件(正常版和提速版本),具体使用教程见使用步骤文件(你的数据适合哪种均有说明),十分简单用哪个调用哪个即可!!!1、在机器学习和深度学习领域,模型复杂度的不断攀升
- 做人脸识别遇到的问题
princesshu
pythonpycharm
最开始安装的时候直接用pipinstalldlib却一直显示错误提示“Failedbuildingwheelfordlib”之后去网上搜来了各种下载链接依然错误我发现问题是!!python版本问题,我下载所有的包都与我的python版本不匹配于是我先安装了cmakeboost之后最后直接在终端安好了dlib~
- flutter Boost android页面跳转到 Flutter 页面
戸田有希
flutterandroid
FlutterBoost:从Android跳转到Flutter页面本文将详细介绍如何使用FlutterBoost在Android应用程序中实现页面跳转到Flutter页面。FlutterBoost是一个可以帮助你在不同平台之间(Android和iOS)进行无缝跳转的工具。一、实现流程首先,让我们明确一下实现的流程。整个流程可以归纳为下表:步骤说明1创建FlutterModule2集成Flutter
- 真相曝光:佛萨奇Force原力元宇宙背后的故事和经济模型
口碑信息传播者
在数字化的浪潮中,佛萨奇2.0以其创新的智能合约系统,成为行业的焦点。不仅延续了经典的矩阵模式,还引入了NFT、BOOST矩阵、元宇宙等全新元素,展现出它对未来数字生态的深远布局。特别是结合NFT,佛萨奇2.0激发了无限的想象和可能。13分钟视频彻底弄明白佛萨奇Force原力元宇宙项目是什么佛萨奇2.0:智能合约的核心佛萨奇2.0的核心在于其智能合约系统。智能合约是存储在区块链上的自动执行程序,当
- 《How to Take Smart Notes》读书笔记1
LY320
最近在读一本书,题为《HowtoTakeSmartNotes:OneSimpleTechniquetoBoostWriting,LearningandThinking–forStudents,AcademicsandNonfictionBookWriters》1。尚未读完,分享一些读这本书的感想,我的一些心得,和不解。这本书让我觉得最有收获的点是更新了我对记录和整理笔记的认识。通常我们在记录笔记时
- boost::math模块使用 agm 以高精度计算 lemniscate 常量
源代码大师
Boost完整实战教程
boost::math模块使用agm以高精度计算lemniscate常量实现功能C++实现代码实现功能boost::math模块使用agm以高精度计算lemniscate常量C++实现代码#include#include#include
- C++常用库交叉编译方法(一)(环境构建和Qt以及Boost)
原文链接欢迎大家对于本站的访问-AsterCasc前言首先这里建议从Ubuntu20.04镜像开始,目前相对最稳定的版本,无论是CentOS还是其他版本的Ubuntu多多少少都会遇到各种很烦的问题,虽然说不是解决不了,但是从Ubuntu20.04容器镜像开始是最节省时间的方式,Docker默认情况下会让容器使用宿主机的大部分资源,包括CPU和内存,虽然具体的占用情况取决于宿主机的硬件资源和Dock
- 【亲测免费】 CatBoost 教程项目使用指南
CatBoost教程项目使用指南tutorials项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/tutorials1/tutorials1.项目介绍CatBoost是一个高效、灵活且易于使用的梯度提升库,特别适用于处理分类特征。它由Yandex开发,广泛应用于机器学习和数据科学领域。CatBoost提供了丰富的功能,包括自动处理分类特征、支持GPU训练、内置的交叉验证和模
- 深入解析与彻底解决 Android 集成 Flutter Boost 时页面闪烁问题
二蛋和他的大花
flutterandroidflutter
在混合开发中,将Flutter模块集成到Android应用中是一种常见的需求。然而,许多开发者在集成过程中遇到了页面闪烁的问题,这严重影响了用户体验。本文将深入分析这一问题,并提供多种解决方案,帮助开发者彻底解决这一难题。一、页面闪烁问题分析集成方式:Flutter模块集成在Android的Fragment中。从原生页面返回Flutter页面时,带有动画的组件出现闪烁。问题表现:从原生页面返回Fl
- python和C++相互调用使用
妄想出头的工业炼药师
c++开发语言
结论:首选PyBind11:综合性能、易用性最佳(GitHub⭐48k+)优先考虑Cython:涉及大量科学计算或已有Cython代码避免Boost.Python(历史包袱重)和SWIG(配置复杂),除非维护旧项目。python调用C++接口C++调用python接口在C++中使用Python库,特别是使用pybind11,是一个非常强大的方法,可以让你在C++项目中轻松地利用Python的强大功
- Outcome 使用教程
Outcome使用教程outcomeProvidesverylightweightoutcomeandresult(non-Boostedition)项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ou/outcome1.项目介绍Outcome是一个C++14库,用于报告和处理函数失败。它可以作为异常处理机制的替代或补充。在某些场景下,使用C++的异常处理可能不合适,例如异
- 【Elasticsearch】自定义评分检索
G皮T
#Elasticelasticsearch大数据自定义评分查询检索_score搜索引擎
自定义评分检索1.自定义评分2.为什么需要自定义评分3.搜索结果相关度4.影响相关度评分的查询子句5.控制相关度评分的方法5.1FunctionScoreQuery5.1.1基础查询部分5.1.2评分函数部分(functions数组)第一个函数:品牌加权第二个函数:销量因子第三个函数:时间衰减5.1.3评分组合方式score_modeboost_mode5.1.4整体效果5.2使用Boosting
- Python机器学习与深度学习:决策树、随机森林、XGBoost与LightGBM、迁移学习、循环神经网络、长短时记忆网络、时间卷积网络、自编码器、生成对抗网络、YOLO目标检测等
WangYan2022
机器学习/深度学习Python机器学习深度学习随机森林迁移学习
融合最新技术动态与实战经验,旨在系统提升以下能力:①掌握ChatGPT、DeepSeek等大语言模型在代码生成、模型调试、实验设计、论文撰写等方面的实际应用技巧②深入理解深度学习与经典机器学习算法的关联与差异,掌握其理论基础③熟练运用PyTorch实现各类深度学习模型,包括迁移学习、循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)、时间卷积网络(TCN)、自编码器、生成对抗网络(GAN)、YOL
- Docker 容器全生命周期操作指南
以下是Docker容器全生命周期操作指南,按步骤清晰划分,涵盖从镜像加载到容器销毁的完整流程:一、镜像加载与验证1.从.tar文件加载镜像sudodockerload-iubuntu18.04-boost1.88-cmake3.27-git_1.0.tar2.查看已加载的镜像sudodockerimages输出示例:REPOSITORYTAGIMAGEIDCREATEDSIZEubuntu18.0
- 深度剖析:OPENPPP2 libtcpip 实现原理与架构设计
liulilittle
网络智能路由器c++开发语言tcptcp/ip通信
️一、核心架构设计(可视化图表)1.1整体架构图物理网络TAP/TUN设备原始数据包libtcpip输入层LWIP协议栈Netstack转换层Boost.AsioSocket目标服务libtcpip输出层1.2分层架构图内核空间用户空间内核网络栈IP协议处理网络接口层TCP/UDP协议栈Socket转换层系统Socket接口物理网络⚙️二、LWIP协议栈集成剖析2.1LWIP定制化实现//内存管理
- Boostrap方法的理解及应用
Xiaofei@IDO
统计学概率论机器学习数据挖掘
1、Boostrap介绍1.1概念性解释Boostrap统计学方法是一种非参数检验方法,用于估计各种统计量的置信区间。Boostrap计算步骤简单的描述为:通过有放回的数据集的重采样,产生一系列的待检验统计量的Boostrap经验分布。基于该分布,计算标准误差,构建置信区间,并对多种类型的样本进行统计信息和假设检验。Boostrap统计学方法使用范围比较广,因为它不需要假定数据服从特定的理论分布(
- 【集成学习】Bagging、Boosting、Stacking算法详解
文章目录1.相关算法详解:2.算法详细解释:2.1Bagging:2.2Boosting:2.3Stacking:2.4K-foldMulti-levelStacking:集成学习(EnsembleLearning)是一种通过结合多个模型的预测结果来提高整体预测性能的技术。它通过将多个学习器的结果集成起来,使得最终的模型性能更强,具有更好的泛化能力。常见的集成学习框架包括:Bagging、Boos
- 机器学习-三大SOTA Boosting算法总结和调优
小新学习屋
机器学习机器学习boosting集成学习决策树人工智能
参考书籍:《机器学习公式推导和代码实现》书籍页码:P197~205简介除了深度学习适用的文本、图像、语音、视频等非结构化数据,对于训练样本较少的结构化数据,Boosting算法仍是第一选择。XGBoost、LightGBM、CatBoost是目前经典的SOTABoosting算法算法对比维度XGBoostLightGBMCatBoos说明算法的继承性是对GBDT的改进是对XGBoost的改进是对X
- Boost.Asio 的 TCP 通信教程
FHKHH
网络编程tcp/ip网络协议网络
一、引言本教程将详细介绍如何使用Boost.Asio库实现一个简单的TCP通信示例,包括服务器端和客户端的代码编写、编译以及运行流程。同时,我们会对通信过程中的各个关键步骤进行详细讲解,帮助读者理解TCP通信在Boost.Asio中的实现方式。后续如果需要扩展功能,例如并发处理多个客户端连接或使用异步通信等,可以在此基础上进行修改。二、准备工作确保系统中已安装Boost库。确保编译器(如g++)能
- Boost.Asio 同步读写操作详解
Boost.Asio同步读写操作详解Boost.Asio是一个高效的C++网络和底层I/O库,提供了多种API用于同步和异步数据传输。本文将详细介绍同步操作及其具体实现,包括write_some、send、write、read_some、receive、read和read_until等。1.同步写:write_some功能:将指定数量的字节写入到套接字。如果发送缓冲区已满,则只写入一部分数据并返回
- 多线程编程之卫生间
周凡杨
java并发卫生间线程厕所
如大家所知,火车上车厢的卫生间很小,每次只能容纳一个人,一个车厢只有一个卫生间,这个卫生间会被多个人同时使用,在实际使用时,当一个人进入卫生间时则会把卫生间锁上,等出来时打开门,下一个人进去把门锁上,如果有一个人在卫生间内部则别人的人发现门是锁的则只能在外面等待。问题分析:首先问题中有两个实体,一个是人,一个是厕所,所以设计程序时就可以设计两个类。人是多数的,厕所只有一个(暂且模拟的是一个车厢)。
- How to Install GUI to Centos Minimal
sunjing
linuxInstallDesktopGUI
http://www.namhuy.net/475/how-to-install-gui-to-centos-minimal.html
I have centos 6.3 minimal running as web server. I’m looking to install gui to my server to vnc to my server. You can insta
- Shell 函数
daizj
shell函数
Shell 函数
linux shell 可以用户定义函数,然后在shell脚本中可以随便调用。
shell中函数的定义格式如下:
[function] funname [()]{
action;
[return int;]
}
说明:
1、可以带function fun() 定义,也可以直接fun() 定义,不带任何参数。
2、参数返回
- Linux服务器新手操作之一
周凡杨
Linux 简单 操作
1.whoami
当一个用户登录Linux系统之后,也许他想知道自己是发哪个用户登录的。
此时可以使用whoami命令。
[ecuser@HA5-DZ05 ~]$ whoami
e
- 浅谈Socket通信(一)
朱辉辉33
socket
在java中ServerSocket用于服务器端,用来监听端口。通过服务器监听,客户端发送请求,双方建立链接后才能通信。当服务器和客户端建立链接后,两边都会产生一个Socket实例,我们可以通过操作Socket来建立通信。
首先我建立一个ServerSocket对象。当然要导入java.net.ServerSocket包
ServerSock
- 关于框架的简单认识
西蜀石兰
框架
入职两个月多,依然是一个不会写代码的小白,每天的工作就是看代码,写wiki。
前端接触CSS、HTML、JS等语言,一直在用的CS模型,自然免不了数据库的链接及使用,真心涉及框架,项目中用到的BootStrap算一个吧,哦,JQuery只能算半个框架吧,我更觉得它是另外一种语言。
后台一直是纯Java代码,涉及的框架是Quzrtz和log4j。
都说学前端的要知道三大框架,目前node.
- You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your
林鹤霄
You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'option,changed_ids ) values('0ac91f167f754c8cbac00e9e3dc372
- MySQL5.6的my.ini配置
aigo
mysql
注意:以下配置的服务器硬件是:8核16G内存
[client]
port=3306
[mysql]
default-character-set=utf8
[mysqld]
port=3306
basedir=D:/mysql-5.6.21-win
- mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
alxw4616
mysql
mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
2013/6/14 by 半仙
[email protected]
目的: 项目需求实现模糊查找.
原则: 查询不能超过 1秒.
问题: 目标表中有超过1千万条记录. 使用like '%str%' 进行模糊查询无法达到性能需求.
解决方案: 使用mysql全文索引.
1.全文索引 : MySQL支持全文索引和搜索功能。MySQL中的全文索
- 自定义数据结构 链表(单项 ,双向,环形)
百合不是茶
单项链表双向链表
链表与动态数组的实现方式差不多, 数组适合快速删除某个元素 链表则可以快速的保存数组并且可以是不连续的
单项链表;数据从第一个指向最后一个
实现代码:
//定义动态链表
clas
- threadLocal实例
bijian1013
javathreadjava多线程threadLocal
实例1:
package com.bijian.thread;
public class MyThread extends Thread {
private static ThreadLocal tl = new ThreadLocal() {
protected synchronized Object initialValue() {
return new Inte
- activemq安全设置—设置admin的用户名和密码
bijian1013
javaactivemq
ActiveMQ使用的是jetty服务器, 打开conf/jetty.xml文件,找到
<bean id="adminSecurityConstraint" class="org.eclipse.jetty.util.security.Constraint">
<p
- 【Java范型一】Java范型详解之范型集合和自定义范型类
bit1129
java
本文详细介绍Java的范型,写一篇关于范型的博客原因有两个,前几天要写个范型方法(返回值根据传入的类型而定),竟然想了半天,最后还是从网上找了个范型方法的写法;再者,前一段时间在看Gson, Gson这个JSON包的精华就在于对范型的优雅简单的处理,看它的源代码就比较迷糊,只其然不知其所以然。所以,还是花点时间系统的整理总结下范型吧。
范型内容
范型集合类
范型类
- 【HBase十二】HFile存储的是一个列族的数据
bit1129
hbase
在HBase中,每个HFile存储的是一个表中一个列族的数据,也就是说,当一个表中有多个列簇时,针对每个列簇插入数据,最后产生的数据是多个HFile,每个对应一个列族,通过如下操作验证
1. 建立一个有两个列族的表
create 'members','colfam1','colfam2'
2. 在members表中的colfam1中插入50*5
- Nginx 官方一个配置实例
ronin47
nginx 配置实例
user www www;
worker_processes 5;
error_log logs/error.log;
pid logs/nginx.pid;
worker_rlimit_nofile 8192;
events {
worker_connections 4096;}
http {
include conf/mim
- java-15.输入一颗二元查找树,将该树转换为它的镜像, 即在转换后的二元查找树中,左子树的结点都大于右子树的结点。 用递归和循环
bylijinnan
java
//use recursion
public static void mirrorHelp1(Node node){
if(node==null)return;
swapChild(node);
mirrorHelp1(node.getLeft());
mirrorHelp1(node.getRight());
}
//use no recursion bu
- 返回null还是empty
bylijinnan
javaapachespring编程
第一个问题,函数是应当返回null还是长度为0的数组(或集合)?
第二个问题,函数输入参数不当时,是异常还是返回null?
先看第一个问题
有两个约定我觉得应当遵守:
1.返回零长度的数组或集合而不是null(详见《Effective Java》)
理由就是,如果返回empty,就可以少了很多not-null判断:
List<Person> list
- [科技与项目]工作流厂商的战略机遇期
comsci
工作流
在新的战略平衡形成之前,这里有一个短暂的战略机遇期,只有大概最短6年,最长14年的时间,这段时间就好像我们森林里面的小动物,在秋天中,必须抓紧一切时间存储坚果一样,否则无法熬过漫长的冬季。。。。
在微软,甲骨文,谷歌,IBM,SONY
- 过度设计-举例
cuityang
过度设计
过度设计,需要更多设计时间和测试成本,如无必要,还是尽量简洁一些好。
未来的事情,比如 访问量,比如数据库的容量,比如是否需要改成分布式 都是无法预料的
再举一个例子,对闰年的判断逻辑:
1、 if($Year%4==0) return True; else return Fasle;
2、if ( ($Year%4==0 &am
- java进阶,《Java性能优化权威指南》试读
darkblue086
java性能优化
记得当年随意读了微软出版社的.NET 2.0应用程序调试,才发现调试器如此强大,应用程序开发调试其实真的简单了很多,不仅仅是因为里面介绍了很多调试器工具的使用,更是因为里面寻找问题并重现问题的思想让我震撼,时隔多年,Java已经如日中天,成为许多大型企业应用的首选,而今天,这本《Java性能优化权威指南》让我再次找到了这种感觉,从不经意的开发过程让我刮目相看,原来性能调优不是简单地看看热点在哪里,
- 网络学习笔记初识OSI七层模型与TCP协议
dcj3sjt126com
学习笔记
协议:在计算机网络中通信各方面所达成的、共同遵守和执行的一系列约定 计算机网络的体系结构:计算机网络的层次结构和各层协议的集合。 两类服务: 面向连接的服务通信双方在通信之前先建立某种状态,并在通信过程中维持这种状态的变化,同时为服务对象预先分配一定的资源。这种服务叫做面向连接的服务。 面向无连接的服务通信双方在通信前后不建立和维持状态,不为服务对象
- mac中用命令行运行mysql
dcj3sjt126com
mysqllinuxmac
参考这篇博客:http://www.cnblogs.com/macro-cheng/archive/2011/10/25/mysql-001.html 感觉workbench不好用(有点先入为主了)。
1,安装mysql
在mysql的官方网站下载 mysql 5.5.23 http://www.mysql.com/downloads/mysql/,根据我的机器的配置情况选择了64
- MongDB查询(1)——基本查询[五]
eksliang
mongodbmongodb 查询mongodb find
MongDB查询
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2174452 一、find简介
MongoDB中使用find来进行查询。
API:如下
function ( query , fields , limit , skip, batchSize, options ){.....}
参数含义:
query:查询参数
fie
- base64,加密解密 经融加密,对接
y806839048
经融加密对接
String data0 = new String(Base64.encode(bo.getPaymentResult().getBytes(("GBK"))));
String data1 = new String(Base64.decode(data0.toCharArray()),"GBK");
// 注意编码格式,注意用于加密,解密的要是同
- JavaWeb之JSP概述
ihuning
javaweb
什么是JSP?为什么使用JSP?
JSP表示Java Server Page,即嵌有Java代码的HTML页面。使用JSP是因为在HTML中嵌入Java代码比在Java代码中拼接字符串更容易、更方便和更高效。
JSP起源
在很多动态网页中,绝大部分内容都是固定不变的,只有局部内容需要动态产生和改变。
如果使用Servl
- apple watch 指南
啸笑天
apple
1. 文档
WatchKit Programming Guide(中译在线版 By @CocoaChina) 译文 译者 原文 概览 - 开始为 Apple Watch 进行开发 @星夜暮晨 Overview - Developing for Apple Watch 概览 - 配置 Xcode 项目 - Overview - Configuring Yo
- java经典的基础题目
macroli
java编程
1.列举出 10个JAVA语言的优势 a:免费,开源,跨平台(平台独立性),简单易用,功能完善,面向对象,健壮性,多线程,结构中立,企业应用的成熟平台, 无线应用 2.列举出JAVA中10个面向对象编程的术语 a:包,类,接口,对象,属性,方法,构造器,继承,封装,多态,抽象,范型 3.列举出JAVA中6个比较常用的包 Java.lang;java.util;java.io;java.sql;ja
- 你所不知道神奇的js replace正则表达式
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境纵观千象regex
var v = 'C9CFBAA3CAD0';
console.log(v);
var arr = v.split('');
for (var i = 0; i < arr.length; i ++) {
if (i % 2 == 0) arr[i] = '%' + arr[i];
}
console.log(arr.join(''));
console.log(v.r
- [一起学Hive]之十五-分析Hive表和分区的统计信息(Statistics)
superlxw1234
hivehive分析表hive统计信息hive Statistics
关键字:Hive统计信息、分析Hive表、Hive Statistics
类似于Oracle的分析表,Hive中也提供了分析表和分区的功能,通过自动和手动分析Hive表,将Hive表的一些统计信息存储到元数据中。
表和分区的统计信息主要包括:行数、文件数、原始数据大小、所占存储大小、最后一次操作时间等;
14.1 新表的统计信息
对于一个新创建
- Spring Boot 1.2.5 发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.2.5已在7月2日发布,现在可以从spring的maven库和maven中心库下载。
这个版本是一个维护的发布版,主要是一些修复以及将Spring的依赖提升至4.1.7(包含重要的安全修复)。
官方建议所有的Spring Boot用户升级这个版本。
项目首页 | 源