- 机器学习必备数学与编程指南:从入门到精通
a小胡哦
机器学习基础机器学习人工智能
一、机器学习核心数学基础1.线性代数(神经网络的基础)必须掌握:矩阵运算(乘法、转置、逆)向量空间与线性变换特征值分解与奇异值分解(SVD)为什么重要:神经网络本质就是矩阵运算学习技巧:用NumPy实际操作矩阵运算2.概率与统计(模型评估的关键)核心概念:条件概率与贝叶斯定理概率分布(正态、泊松、伯努利)假设检验与p值应用场景:朴素贝叶斯、A/B测试3.微积分(优化算法的基础)重点掌握:导数与偏导
- Python数据可视化:用代码绘制数据背后的故事
AAEllisonPang
Python信息可视化python开发语言
引言:当数据会说话在数据爆炸的时代,可视化是解锁数据价值的金钥匙。Python凭借其丰富的可视化生态库,已成为数据科学家的首选工具。本文将带您从基础到高级,探索如何用Python将冰冷数字转化为引人入胜的视觉叙事。一、基础篇:二维可视化的艺术表达1.1Matplotlib:可视化领域的瑞士军刀importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpx=np.linsp
- 使用 PyTorch 和 Pandas 进行 Kaggle 房价预测
Clang's Blog
AIpytorchpandas人工智能
文章目录1、环境设置2、数据下载3、数据预处理4、模型构建5、训练和验证6、训练模型并生成预测结果7、完整代码在本篇博文中,我们将探索如何使用PyTorch和Pandas库,构建一个用于Kaggle房价预测的模型。我们将详细讨论数据加载、预处理、模型构建、训练、验证及最终预测的全过程。1、环境设置我们首先需要导入所需的库,包括用于数据处理的pandas和numpy,以及用于深度学习的torch。i
- python进行常见的数学计算(方差,一元二次方程,求导,积分等等)
ccut 第一混
python
代码如下:importnumpyasnpimportmathimportcmathimportscipy#平均数defaverage(lst):sum_lst=0forninlst:sum_lst=sum_lst+nreturnsum_lst/len(lst)#方差defvariance(lst):average_lst=average(lst)sum_variance=0forninlst:su
- 解决:FFmpeg推流时报错:Broken Pipe
-米兰的小铁匠
ffmpegpython
最初利用如下代码进行FFmpeg推流:importsubprocessimportcv2importnumpyasnpimporttimeclassRTMPStreamer:def__init__(self,rtmp_url,width,height,fps=30):self.rtmp_url=rtmp_urlself.width=widthself.height=heightself.fps=f
- 轻松入门 NumPy(二):数组的升维降维操作
Sunhen_Qiletian
numpy
目录引言一.数组的维度、形状和轴1.1数组的维度(Dimensions)1.2数组的形状(Shape)1.3数组的轴(Axes)二.数组的升维(DimensionalityExpansion)2.1升维的操作方法2.2升维的实际应用三.数组的降维(DimensionalityReduction)3.1降维的操作方法1.使用reshape()降维2.flatten()方法3.2降维的实际应用四.总结
- pandas.to_sql mysql_pandas to_sql
weixin_39929595
pandas.to_sqlmysql
实例:importpymysqlimportpandasaspdimportnumpyasnpfromsqlalchemyimportcreate_enginedf=pd.DataFrame([[1,"Bob",0],[2,"Kim",1]],columns=["id","name","sex"])dfidnamesex01Bob012Kim1fromsqlalchemyimportcreate_
- Cpython
先编译在运行fromdistutils.coreimportsetup,ExtensionfromCython.Buildimportcythonizeimportnumpysetup(ext_modules=cythonize(Extension('dot_cython',sources=['dot_cython.pyx'],language='c',include_dirs=[numpy.ge
- Python代码库OpenCV之11 切割碑文
iCloudEnd
本文代码来自https://blog.csdn.net/u010095372/article/details/79420641源代码适用于python2,我做个简单修改测试图片测试图片代码#-*-coding:utf-8-*-importosimportnumpyasnpimportcv2.cv2ascvfrommatplotlibimportpyplotaspltimportheapqimpor
- day 34 打卡
weixin_39908253
AI学习笔记python机器学习
day21常见的降维算法#先运行之前预处理好的代码importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsimportwarningswarnings.filterwarnings('ignore')#设置中文字体plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']pl
- svm支持向量机实例--线性非线性实例代码可运行
fromsklearnimportsvmimportnumpyasnpimportsklearn#因为Python中的sklearn库也集成了SVM算法,所以在Python中一样可以使用支持向量机做分类#取数据集path=r'D:\svm\iris.data'#Iris.data的数据格式如下:共5列,前4列为样本特征,第5列为类别,分别有三种类别Iris-setosa,Iris-versicol
- 论文复现 Rank consistent ordinal regression for neural networks withapplication to age estimation
DeniuHe
Pytorch算法
importtorchimporttorch.nn.functionalasFfromtorchimportnnfromtorch.autogradimportVariableimportpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportaccurac
- Pytorch实现目标检测
importosimportrandomimportpandasaspdimportnumpyasnpimportcv2fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimporttorchfromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoaderimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.fun
- Python中如何打开查看.npz文件
SEVEN是7
python开发语言
.npz文件是NumPy的压缩存档格式,可以包含多个数组(一个.npz文件包含几个数组)一、导入包importnumpyasnp二、数据加载poem=np.load('tang.npz',allow_pickle=True)使用NumPy的load()函数加载.npz文件:file_path:指定要加载的文件路径allow_pickle=True:允许加载包含Python对象(pickle)的数据
- Python 数据科学与可视化工具箱 (一) - 数组创建:array(), arange(), zeros(), ones(), linspace()
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- PyZDDE:Python控制Zemax光学设计软件的实践指南
鄧寜
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:Zemax软件广泛应用于光学设计领域,提供DDE接口实现与外部程序交互。PyZDDE是一个Python库,允许用户通过DDE通信协议控制Zemax,以自动化执行设计、优化和分析任务。本压缩包包含Python脚本实例,展示如何利用PyZDDE进行文件操作、模型构建、优化与分析、数据提取以及自动化流程,旨在提升光学工程师的工作效率。结合NumPy、SciPy和ma
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程序媛一枚~
视频处理PythonOpenCVffmpegpython音视频
2.源码#coding=utf-8importffmpegimportgetpassimportsubprocessimportmatplotlib.pyplotaspltimportcv2importnumpyasnpimportos#ffmpeg相关的音视频操作指令函数#程序列表:'''comband_av音频视频合并comband_aa音频合并pick_v视频静音acceler
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层次分析法一、核心在层次分析法中,通过算术平均法、几何平均法、特征值法计算指标权重,再通过一致性检验确保判断矩阵逻辑合理,为多准则决策提供量化依据。二、代码(一)一致性检验(判断矩阵合理性)importnumpyasnp#1.定义判断矩阵A=np.array([[1,2,3,5],[1/2,1,1/2,2],[1/3,2,1,1/2],[1/5,1/2,1/2,1]])#2.获取矩阵阶数(指标数量
- 排名前十的编程语言及其详细对比
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开发语言
根据2025年4月的最新TIOBE排行榜以及其他综合榜单,当前排名前十的编程语言及其详细对比如下:1.Python•排名:第1位•核心特点:简洁语法、动态类型、丰富的生态库(如NumPy、TensorFlow)。•应用领域:AI/机器学习、数据分析、自动化脚本、Web开发(Django/Flask框架)。•性能:解释型语言,执行速度较慢,但开发效率极高,适合快速原型设计。•趋势:持续领跑AI领域,
- 如何解决pip安装报错ModuleNotFoundError: No module named ‘numpy’问题
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全栈Bug解决方案专栏pipnumpypycharmpythonpandasscrapybeautifulsoup
【Python系列Bug修复PyCharm控制台pipinstall报错】如何解决pip安装报错ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘numpy’问题摘要在使用PyCharm开发Python项目时,常常需要通过pipinstall安装各类第三方包。然而,当安装完毕后,控制台仍然提示ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘numpy’,这让许
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数据操作首先,我们来介绍n维数组,也称为张量(tensor)。GPU很好地支持加速计算,而NumPy仅支持CPU计算;并且张量类支持自动微分。这些功能使得张量类更适合深度学习。张量表示一个由数值组成的数组,这个数组可能有多个维度。具有一个轴的张量对应数学上的向量(vector);具有两个轴的张量对应数学上的矩阵(matrix);具有两个轴以上的张量没有特殊的数学名称。上图分别是1维到5维的张量的表
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星仔编程
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作业:自行学习参考如何使用kaggle平台,写下使用注意点,并对下述比赛提交代码kaggle泰坦尼克号人员生还预测importwarningswarnings.filterwarnings("ignore")#忽略警告信息#数据处理清洗包importpandasaspdimportnumpyasnpimportrandomasrnd#可视化包importseabornassnsimportmatp
- 推荐系统如何开发
一行代码通万物
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推荐系统实现了基于协同过滤的推荐功能支持两种推荐模式:基于用户的协同过滤(寻找相似用户喜欢的物品)基于物品的协同过滤(寻找相似物品)主要功能:数据加载(支持自定义数据或内置的MovieLens数据集)模型训练模型评估(计算RMSE和MAE指标)为指定用户生成推荐列表使用前需要安装依赖库:pipinstallsurprisepandasnumpy可以通过修改sim_options参数来调整相似度计算
- pandas库 DataFrame的常见操作
目录一.Pandas库的核心特点与应用场景1.表格数据处理2.与NumPy的区别3.数据转换二.Pandas与OpenPyXl的对比三.DataFrame与Series数据类型四.DataFrame常用操作排序:df.sort_values(by='列名',ascending=False)按指定列降序排序,整行数据同步调整,当参数值为ture时则为升序排序或默认升序排序数据替换:df['列名'].
- OpenCV快速入门【OpenCV环境安装与基本操作】
欧阳小猜
人工智能opencv人工智能计算机视觉
文章目录前言一、OpenCV简介与环境搭建1.OpenCV介绍2.OpenCV环境安装与验证二、图像的基本表示:NumPy数组1.图像在计算机的储存方式2.图像的访问(显示)和修改像素值3.图像的基本属性(高度、宽度、通道数)三、图像的读取与存储1.读取图像(cv2.imread)2.保存图像(cv2.imwrite)四、图像的基本操作1.图像切片2.图片的缩放3.图像的绘制3.1绘制直线3.2绘
- 机器学习-SVM支持向量机
支持向量机是一类监督学习算法,实现二分类,其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面。课程代码:importnumpyasnpmy_seed=2017np.random.seed(my_seed)importrandomrandom.seed(my_seed)importmatplotlibimportmatplotlib.pyplotaspltmatplotlib.rcParams['font.
- 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
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- 【OpenCV-Python】——图像处理基础&读写及显示图像&读写及播放视频&灰度图/彩色图/图像通道操作、运算
柯宝最帅
OpenCV学习pythonopencv图像处理
目录前言:1、读并显示图像、写图像2、读并播放视频、写视频3、操作灰度图和彩色图、图像通道操作、运算总结:前言:在Python中,OpenCV使用NumPy数组存储图像,Numpy是使用Python进行数组计算的软件包,提供强大的N维数组对象,支持复杂的广播功能(数组运算),集成了C/C++和Fortran代码工具,支持线性代数、傅里叶变换和随机数等特性,还可作为通用数据的高效多维容器,如在Ope
- 基于 NumPy 的高效数值计算技术解析与实践指引
二向箔reverse
numpy
在数据处理与科学计算领域,高效是核心诉求。NumPy作为Python生态高效数值计算的基石,以高性能多维数组对象及配套函数,成为数据从业者的必备工具。其数组支持算术、比较、逻辑等丰富运算,通过向量化操作直接处理每个元素,无需循环,大幅提升代码效率与简洁度。算术运算NumPy数组可以直接进行加减乘除等算术运算,运算规则是对应元素之间进行操作。a=np.array([1,2,3,4,5])b=np.a
- Spring中@Value注解,需要注意的地方
无量
springbean@Valuexml
Spring 3以后,支持@Value注解的方式获取properties文件中的配置值,简化了读取配置文件的复杂操作
1、在applicationContext.xml文件(或引用文件中)中配置properties文件
<bean id="appProperty"
class="org.springframework.beans.fac
- mongoDB 分片
开窍的石头
mongodb
mongoDB的分片。要mongos查询数据时候 先查询configsvr看数据在那台shard上,configsvr上边放的是metar信息,指的是那条数据在那个片上。由此可以看出mongo在做分片的时候咱们至少要有一个configsvr,和两个以上的shard(片)信息。
第一步启动两台以上的mongo服务
&nb
- OVER(PARTITION BY)函数用法
0624chenhong
oracle
这篇写得很好,引自
http://www.cnblogs.com/lanzi/archive/2010/10/26/1861338.html
OVER(PARTITION BY)函数用法
2010年10月26日
OVER(PARTITION BY)函数介绍
开窗函数 &nb
- Android开发中,ADB server didn't ACK 解决方法
一炮送你回车库
Android开发
首先通知:凡是安装360、豌豆荚、腾讯管家的全部卸载,然后再尝试。
一直没搞明白这个问题咋出现的,但今天看到一个方法,搞定了!原来是豌豆荚占用了 5037 端口导致。
参见原文章:一个豌豆荚引发的血案——关于ADB server didn't ACK的问题
简单来讲,首先将Windows任务进程中的豌豆荚干掉,如果还是不行,再继续按下列步骤排查。
&nb
- canvas中的像素绘制问题
换个号韩国红果果
JavaScriptcanvas
pixl的绘制,1.如果绘制点正处于相邻像素交叉线,绘制x像素的线宽,则从交叉线分别向前向后绘制x/2个像素,如果x/2是整数,则刚好填满x个像素,如果是小数,则先把整数格填满,再去绘制剩下的小数部分,绘制时,是将小数部分的颜色用来除以一个像素的宽度,颜色会变淡。所以要用整数坐标来画的话(即绘制点正处于相邻像素交叉线时),线宽必须是2的整数倍。否则会出现不饱满的像素。
2.如果绘制点为一个像素的
- 编码乱码问题
灵静志远
javajvmjsp编码
1、JVM中单个字符占用的字节长度跟编码方式有关,而默认编码方式又跟平台是一一对应的或说平台决定了默认字符编码方式;2、对于单个字符:ISO-8859-1单字节编码,GBK双字节编码,UTF-8三字节编码;因此中文平台(中文平台默认字符集编码GBK)下一个中文字符占2个字节,而英文平台(英文平台默认字符集编码Cp1252(类似于ISO-8859-1))。
3、getBytes()、getByte
- java 求几个月后的日期
darkranger
calendargetinstance
Date plandate = planDate.toDate();
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
Calendar cal = Calendar.getInstance();
cal.setTime(plandate);
// 取得三个月后时间
cal.add(Calendar.M
- 数据库设计的三大范式(通俗易懂)
aijuans
数据库复习
关系数据库中的关系必须满足一定的要求。满足不同程度要求的为不同范式。数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范。只有理解数据库的设计范式,才能设计出高效率、优雅的数据库,否则可能会设计出错误的数据库.
目前,主要有六种范式:第一范式、第二范式、第三范式、BC范式、第四范式和第五范式。满足最低要求的叫第一范式,简称1NF。在第一范式基础上进一步满足一些要求的为第二范式,简称2NF。其余依此类推。
- 想学工作流怎么入手
atongyeye
jbpm
工作流在工作中变得越来越重要,很多朋友想学工作流却不知如何入手。 很多朋友习惯性的这看一点,那了解一点,既不系统,也容易半途而废。好比学武功,最好的办法是有一本武功秘籍。研究明白,则犹如打通任督二脉。
系统学习工作流,很重要的一本书《JBPM工作流开发指南》。
本人苦苦学习两个月,基本上可以解决大部分流程问题。整理一下学习思路,有兴趣的朋友可以参考下。
1 首先要
- Context和SQLiteOpenHelper创建数据库
百合不是茶
androidContext创建数据库
一直以为安卓数据库的创建就是使用SQLiteOpenHelper创建,但是最近在android的一本书上看到了Context也可以创建数据库,下面我们一起分析这两种方式创建数据库的方式和区别,重点在SQLiteOpenHelper
一:SQLiteOpenHelper创建数据库:
1,SQLi
- 浅谈group by和distinct
bijian1013
oracle数据库group bydistinct
group by和distinct只了去重意义一样,但是group by应用范围更广泛些,如分组汇总或者从聚合函数里筛选数据等。
譬如:统计每id数并且只显示数大于3
select id ,count(id) from ta
- vi opertion
征客丶
macoprationvi
进入 command mode (命令行模式)
按 esc 键
再按 shift + 冒号
注:以下命令中 带 $ 【在命令行模式下进行】,不带 $ 【在非命令行模式下进行】
一、文件操作
1.1、强制退出不保存
$ q!
1.2、保存
$ w
1.3、保存并退出
$ wq
1.4、刷新或重新加载已打开的文件
$ e
二、光标移动
2.1、跳到指定行
数字
- 【Spark十四】深入Spark RDD第三部分RDD基本API
bit1129
spark
对于K/V类型的RDD,如下操作是什么含义?
val rdd = sc.parallelize(List(("A",3),("C",6),("A",1),("B",5))
rdd.reduceByKey(_+_).collect
reduceByKey在这里的操作,是把
- java类加载机制
BlueSkator
java虚拟机
java类加载机制
1.java类加载器的树状结构
引导类加载器
^
|
扩展类加载器
^
|
系统类加载器
java使用代理模式来完成类加载,java的类加载器也有类似于继承的关系,引导类是最顶层的加载器,它是所有类的根加载器,它负责加载java核心库。当一个类加载器接到装载类到虚拟机的请求时,通常会代理给父类加载器,若已经是根加载器了,就自己完成加载。
虚拟机区分一个Cla
- 动态添加文本框
BreakingBad
文本框
<script> var num=1; function AddInput() { var str=""; str+="<input 
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-单例模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
public class Singleton {
}
/*
* 懒汉模式。注意,getInstance如果在多线程环境中调用,需要加上synchronized,否则存在线程不安全问题
*/
class LazySingleton
- iOS应用打包发布常见问题
chenhbc
iosiOS发布iOS上传iOS打包
这个月公司安排我一个人做iOS客户端开发,由于急着用,我先发布一个版本,由于第一次发布iOS应用,期间出了不少问题,记录于此。
1、使用Application Loader 发布时报错:Communication error.please use diagnostic mode to check connectivity.you need to have outbound acc
- 工作流复杂拓扑结构处理新思路
comsci
设计模式工作算法企业应用OO
我们走的设计路线和国外的产品不太一样,不一样在哪里呢? 国外的流程的设计思路是通过事先定义一整套规则(类似XPDL)来约束和控制流程图的复杂度(我对国外的产品了解不够多,仅仅是在有限的了解程度上面提出这样的看法),从而避免在流程引擎中处理这些复杂的图的问题,而我们却没有通过事先定义这样的复杂的规则来约束和降低用户自定义流程图的灵活性,这样一来,在引擎和流程流转控制这一个层面就会遇到很
- oracle 11g新特性Flashback data archive
daizj
oracle
1. 什么是flashback data archive
Flashback data archive是oracle 11g中引入的一个新特性。Flashback archive是一个新的数据库对象,用于存储一个或多表的历史数据。Flashback archive是一个逻辑对象,概念上类似于表空间。实际上flashback archive可以看作是存储一个或多个表的所有事务变化的逻辑空间。
- 多叉树:2-3-4树
dieslrae
树
平衡树多叉树,每个节点最多有4个子节点和3个数据项,2,3,4的含义是指一个节点可能含有的子节点的个数,效率比红黑树稍差.一般不允许出现重复关键字值.2-3-4树有以下特征:
1、有一个数据项的节点总是有2个子节点(称为2-节点)
2、有两个数据项的节点总是有3个子节点(称为3-节
- C语言学习七动态分配 malloc的使用
dcj3sjt126com
clanguagemalloc
/*
2013年3月15日15:16:24
malloc 就memory(内存) allocate(分配)的缩写
本程序没有实际含义,只是理解使用
*/
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
int main(void)
{
int i = 5; //分配了4个字节 静态分配
int * p
- Objective-C编码规范[译]
dcj3sjt126com
代码规范
原文链接 : The official raywenderlich.com Objective-C style guide
原文作者 : raywenderlich.com Team
译文出自 : raywenderlich.com Objective-C编码规范
译者 : Sam Lau
- 0.性能优化-目录
frank1234
性能优化
从今天开始笔者陆续发表一些性能测试相关的文章,主要是对自己前段时间学习的总结,由于水平有限,性能测试领域很深,本人理解的也比较浅,欢迎各位大咖批评指正。
主要内容包括:
一、性能测试指标
吞吐量、TPS、响应时间、负载、可扩展性、PV、思考时间
http://frank1234.iteye.com/blog/2180305
二、性能测试策略
生产环境相同 基准测试 预热等
htt
- Java父类取得子类传递的泛型参数Class类型
happyqing
java泛型父类子类Class
import java.lang.reflect.ParameterizedType;
import java.lang.reflect.Type;
import org.junit.Test;
abstract class BaseDao<T> {
public void getType() {
//Class<E> clazz =
- 跟我学SpringMVC目录汇总贴、PDF下载、源码下载
jinnianshilongnian
springMVC
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网站核心商详页开发
掌握Java技术,掌握并发/异步工具使用,熟悉spring、ibatis框架;
掌握数据库技术,表设计和索引优化,分库分表/读写分离;
了解缓存技术,熟练使用如Redis/Memcached等主流技术;
了解Ngin
- the HTTP rewrite module requires the PCRE library
流浪鱼
rewrite
./configure: error: the HTTP rewrite module requires the PCRE library.
模块依赖性Nginx需要依赖下面3个包
1. gzip 模块需要 zlib 库 ( 下载: http://www.zlib.net/ )
2. rewrite 模块需要 pcre 库 ( 下载: http://www.pcre.org/ )
3. s
- 第12章 Ajax(中)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- Optimize query with Query Stripping in Web Intelligence
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Optimize+query+with+Query+Stripping+in+Web+Intelligence
and a very straightfoward video
http://www.sdn.sap.com/irj/scn/events?rid=/library/uuid/40ec3a0c-936
- Java开发者写SQL时常犯的10个错误
tomcat_oracle
javasql
1、不用PreparedStatements 有意思的是,在JDBC出现了许多年后的今天,这个错误依然出现在博客、论坛和邮件列表中,即便要记住和理解它是一件很简单的事。开发者不使用PreparedStatements的原因可能有如下几个: 他们对PreparedStatements不了解 他们认为使用PreparedStatements太慢了 他们认为写Prepar
- 世纪互联与结盟有感
阿尔萨斯
10月10日,世纪互联与(Foxcon)签约成立合资公司,有感。
全球电子制造业巨头(全球500强企业)与世纪互联共同看好IDC、云计算等业务在中国的增长空间,双方迅速果断出手,在资本层面上达成合作,此举体现了全球电子制造业巨头对世纪互联IDC业务的欣赏与信任,另一方面反映出世纪互联目前良好的运营状况与广阔的发展前景。
众所周知,精于电子产品制造(世界第一),对于世纪互联而言,能够与结盟