- 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
- 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
- 肯尼亚M-Pesa手机数据实时路况洞察报告
百态老人
智能手机
目录第一部分内容深度解析第二部分深化思考与核心问题2.1商业价值十问十答2.2技术核心十问十答第三部分四维商业化策略3.1政策维度3.2商业维度3.3技术维度3.4实例说明附录Python代码示例参考文献第一部分内容深度解析肯尼亚M-Pesa平台利用其庞大的移动用户信令、位置与支付数据,通过匿名化与聚类算法,将手机作为“众包传感器”,实时推断道路拥堵状态并生成城市级路况。该方案以零硬件成本替代传统
- 【图像分割】基于模糊聚类FCM和改进的模糊聚类算法实现CT图像分割matlab代码
天天Matlab科研工作室
图像处理Matlab各类代码算法聚类matlab
1简介医学影像分割的基本目标是将图像分割成不同的解剖组织,从而可以从背景中提取出感兴趣区域。因为图像的低分辨率和弱对比度,实现医学影像分割是一件具有挑战的任务。而且,这个任务由于噪声和伪阴影变得更加困难,这些干扰项可能是因器材限制、重建算法和患者移动等原因造成的。目前还没有通用的医学图像分割算法,算法的优点和缺点经常根据所研究的问题而变化。将分割概念具体到颅内出血CT图像上,就是将颅腔中的出血病灶
- Python day18
赵英英俊
Python训练python
@浙大疏锦行pythonday18.内容:昨天学习了聚类算法的一些基本内容,今天继续学习相关知识分析簇的特征和相关含义(使用可视化来进行分析,也可以使用ai)代码:shap.initjs()#初始化SHAP解释器explainer=shap.TreeExplainer(model)shap_values=explainer.shap_values(x1)#这个计算耗时shap_values.sha
- 【AI论文】CLiFT:面向计算高效与自适应神经渲染的压缩光场标记
摘要:本文提出了一种神经渲染方法,该方法将场景表示为“压缩光场标记(CLiFTs)”,以保留场景丰富的外观和几何信息。CLiFT通过压缩标记实现计算高效的渲染,同时能够通过调整标记数量来表征场景,或利用单个训练好的网络渲染新视角。具体而言,给定一组图像,多视图编码器会根据相机位姿对图像进行标记化处理。潜在空间K均值聚类算法利用这些标记选取一组精简的光线作为聚类中心。随后,多视图“压缩器”将所有标记
- 机器学习宝典——第6章
爱看烟花的码农
机器学习人工智能
第6章:聚类算法(Clustering)你好,同学!欢迎来到无监督学习的世界。与监督学习不同,这里的我们没有“标准答案”(标签),我们的目标是在数据中发现隐藏的、内在的结构。聚类算法就是实现这一目标的核心工具,它试图将数据集中的样本划分为若干个不相交的子集,我们称之为“簇”(cluster)。本章我们将深入探讨三种最具代表性的聚类算法:K-均值(K-Means)、层次聚类(Hierarchical
- 《dlib库中的聚类》算法详解:从原理到实践
A小庞
算法算法聚类数据挖掘机器学习c++
一、dlib库与聚类算法的关联1.1dlib库的核心功能dlib是一个基于C++的机器学习和计算机视觉工具库,其聚类算法模块提供了多种高效的无监督学习工具。聚类算法在dlib中主要用于:数据分组:将相似的数据点划分为同一簇。特征分析:通过聚类结果发现数据潜在的结构。降维辅助:结合聚类结果进行特征选择或数据压缩。dlib支持的经典聚类算法包括K-Means和ChineseWhispers,适用于图像
- 【python数据分析】数据建模之Kmeans聚类
斑点鱼 SpotFish
python数据建模聚类python数据分析
K-means聚类:最常用的机器学习聚类算法,且为典型的基于距离的聚类算法。K均值:基于原型的、划分的距离技术,它试图发现用户指定个数(K)的簇以欧式距离作为相似度测度Kmeans聚类案例分析:make_blobs聚类数据生成器#导入模块from sklearn.cluster import KMeansfromsklearn.datasetsimportmake_blobs#创建数据x,y_tr
- 《聚类算法》入门--大白话篇:像整理房间一样给数据分类
一、什么是聚类算法?想象一下你的衣柜里堆满了衣服,但你不想一件件整理。聚类算法就像一个聪明的助手,它能自动帮你把衣服分成几堆:T恤放一堆、裤子放一堆、外套放一堆。它通过观察衣服的颜色、大小、款式这些特征,把相似的放在一起,不相似的分开。在计算机世界里,聚类算法就是帮我们把杂乱的数据分成有意义的组。它不需要提前知道答案(这就是"无监督学习"),而是像侦探一样,从数据中发现隐藏的规律。二、最常见的三种
- 【PyCharm 使用技巧】PyCharm 基本功能详解 || 【Jupyter Notebook】如何进入其它盘,如D盘?H盘?|| 【机器学习】聚类算法详解及其应用 || 道路交通流量模拟预测
追光者♂
Python从入门到人工智能工具技巧解决办法百题千解计划(项目实战案例)PyCharm使用技巧Jupyter如何进入其它盘聚类算法练习PyCharm详解时空交通流预测模拟
作者主页:追光者♂个人简介:在读计算机专业硕士研究生、CSDN-人工智能领域新星创作者、2022年CSDN博客之星人工智能领域TOP4、阿里云社区专家博主【无限进步,一起追光!】欢迎点赞收藏⭐留言本篇的目录一,是请看目录四——PyCharm基础设置回顾的续篇,继续记录讲解PyCharm的基本功能。目录二回顾了在使用Jupyter时的问题。目录三练习了机器学习算法中的聚类算法。目录一、再次了解PyC
- 算法思想之广度优先搜索(BFS)及示例(亲子游戏)
墨鸦_Cormorant
算法算法宽度优先游戏
广度优先搜索广度优先算法,又称广度优先搜索算法,是最简便的图的算法之一,其特点是:在扫描数据空间时,每个点以最短路径生成广度优先生成树。广度优先搜索这种算法遍历整个图的所有节点并记录,直至找到所需结果为止,是一种盲目算法,但它还有一个非常重要的特性一最佳解,即当所有的边长相等,它就是最佳解,若在距离聚类算法中,应用广度优先搜索此特性去搜寻数据对象的同类,则可以有效地提高聚类速度。此外,可以把网格单
- DAY 17 常见聚类算法
yizhimie37
python训练营打卡笔记机器学习
@浙大疏锦行https://blog.csdn.net/weixin_45655710day17笔记全流程(可点开下载)#导入必要的库importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsimportwarnings#忽略警告信息,使输出更整洁warnings.filterwarnings("ign
- python scipy简介
凤枭香
Python图像处理pythonscipy开发语言图像处理
scipyscipy是一个python开源的数学计算库,可以应用于数学、科学以及工程领域,它是基于numpy的科学计算库。主要包含了统计学、最优化、线性代数、积分、傅里叶变换、信号处理和图像处理以及常微分方程的求解以及其他科学工程中所用到的计算。scipy模块介绍scipy主要通过下面这些包来实现数学算法和科学计算,后面对于scipy的讲解主要也是基于这些包来实现的cluster:包含聚类算法co
- python中Scikit-learn模块介绍
不会仰游的河马君
pythonpythonscikit-learn开发语言
Scikit-learn是Python中一个开源的机器学习库,它提供了简单高效的工具,用于数据挖掘和数据分析。该库包含了各种分类、回归、聚类算法,以及数据预处理、模型选择、模型评估等功能。Scikit-learn的特点是接口统一、使用简单、运行高效,并且有一个活跃的社区不断维护和更新。它广泛应用于数据科学、机器学习、人工智能等领域。应用和发展趋势Scikit-learn在机器学习和数据科学领域的应
- BIRCH、K-Means、KNN聚类算法实战:二维坐标空间聚类分析
闲书郎
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本项目深入探讨BIRCH、K-Means、K-Means++和K-NearestNeighbors(KNN)四种聚类算法在二维坐标空间中的应用与分析。通过Python代码实现,项目着重介绍算法的运行机制,以及它们在聚类任务中的效果和优缺点。测试集包含二维坐标数据,通过比较不同算法处理效果,学习者将加深对算法的理解,并为未来的数据分析工作打下基础。1.聚类算法在
- 机器学习算法_聚类KMeans算法
TY-2025
机器学习机器学习算法聚类
一、聚类算法分析1.概念概念:根据样本之间的相似性,将样本划分到不同的类别中;不同的相似度的计算方法,会得到不同的聚类结果,常见的相似度计算方法有欧氏距离法(无监督算法)聚类算法的目的是在没有先验知识的情况下,自动发现数据集中的内在结构和模式2.聚类算法分类(1)根据聚类颗粒度分类个数比较多的,细聚类;个数比较多的,粗聚类(2)根据实现方法分类K-means:按照质心分类层次聚类:对数据进行逐层划
- K均值聚类例题
phoenix@Capricornus
均值算法聚类机器学习
给定5个样本的样本矩阵X⊤=[0015520002]{\bmX}^\top=\begin{bmatrix}0&0&1&5&5\\2&0&0&0&2\end{bmatrix}X⊤=[0200105052]使用KKK均值聚类算法将样本聚到两个类中。选择两个样本点x1=(0,2)⊤{\bmx}_1=(0,2)^\topx1=(0,2)⊤,x2=(0,0)⊤{\bmx}_2=(0,0)^\topx2=(0
- 【Python】机器学习:Scikit-learn、Statsmodels
机器学习:Scikit-learn、Statsmodels文章目录机器学习:Scikit-learn、Statsmodels1.**Scikit-learn****主要功能****核心模块****常用功能及代码示例**1.**数据预处理**2.**分类算法**3.**回归算法**4.**聚类算法**5.**模型选择**6.**Pipeline**2.**Statsmodels****主要功能***
- 机器学习15-2(Mini Batch Kmeans)
Roy_Allen
MachineL机器学习batchkmeans
文章目录简介MiniBatchK-MeansDBSCAN基本原理具体实现简介除了K-Means快速聚类意外,还有两种常用的聚类算法能够进一步提升快速聚类的速度的MiniBatchK-Means算法能够和K-Means快速聚类形成性能上互补的算法DBSCAN密度聚类MiniBatchK-Means非常抱歉,需要先来一段理论基础做铺垫,速览即可!在K-Means的基础上增加了一个MiniBatch的抽
- 【人工智能机器学习基础篇】——深入详解无监督学习之聚类,理解K-Means、层次聚类、数据分组和分类
猿享天开
人工智能数学基础专讲机器学习人工智能无监督学习聚类
深入详解无监督学习之聚类:如K-Means、层次聚类,理解数据分组和分类无监督学习是机器学习中的一个重要分支,旨在从未标注的数据中发现潜在的结构和模式。聚类(Clustering)作为无监督学习的核心任务之一,广泛应用于数据分组、模式识别和数据压缩等领域。本文将深入探讨两种常用的聚类算法:K-Means聚类和层次聚类,并详细解释它们在数据分组和分类中的应用。目录深入详解无监督学习之聚类:如K-Me
- 《Sklearn 机器学习模型--分类模型》--K-means 聚类(K-means clustering algorithm)
非门由也
机器学习数据分析机器学习sklearn分类
K-means聚类算法K-means聚类算法是一种基于划分的无监督学习算法,通过迭代优化将数据划分为指定簇数(K值),使同一簇内样本相似度最大化、簇间差异最大化34。以下从算法原理、实现步骤、应用场景及优缺点展开说明:一、核心原理与实现步骤核心原理K-均值聚类(K-MeansClustering)是一种无监督学习算法,其基本思想是将数据集划分为K个不同的簇,使得每个样本点都属于离它最近的簇中心。
- 基于PCA和Kmeans的餐馆地区分类研究
1.实践任务说明对《中国2019年分地区连锁餐饮企业数据》中的7个经营指标(V2-V8)进行主成分分析(PCA),通过降维提取核心特征。首先标准化数据,然后计算主成分的方差贡献率,按累积贡献率≥85%确定保留的主成分数量,最终输出降维后的主成分得分及因子载荷矩阵,简化后续分析。基于K-Means聚类算法对餐饮企业数据进行分析,首先读取true_restaurant.csv文件中的PC1指标数据并进
- 农产品产量智能预测(聚类实际落地场景)
数字化与智能化
机器学习场景落地-智慧农业聚类机器学习
聚类算法在农产品产量智能预测中可通过对多维度数据的分类与模式识别,为产量预测提供更精准的分析基础,其应用场景主要涉及数据预处理、影响因素分析、产量区域划分等多个关键环节,以下是具体介绍:1、数据预处理与特征提取【1】数据清洗与分类农产品产量相关数据(如气象数据、土壤指标、历史产量等)常存在噪声或缺失值,聚类算法可对同类数据进行聚合,识别异常数据点,提升数据质量。例如:利用K-means算法对不同年
- 使用Python实现层次聚类算法
Echo_Wish
从零开始学Python人工智能Python笔记算法python聚类
层次聚类(HierarchicalClustering)算法是一种基于树形结构的聚类方法,它将数据点逐渐合并成越来越大的簇,直到所有数据点都合并到一个簇中。在本文中,我们将使用Python来实现一个基本的层次聚类算法,并介绍其原理和实现过程。什么是层次聚类算法?层次聚类算法是一种自底向上或自顶向下的聚类方法,它通过计算数据点之间的相似度(距离)来构建一个树形结构,其中每个节点代表一个簇。在自底向上
- 聚类分析现状
云cia
机器学习人工智能
针对上述问题,一种结合降维技术和聚类算法的解决方案被广泛认可,即先采用降维技术,如主成分分析、局部线性嵌入或核方法等对数据进行降维,再对降维后的特征进行聚类.该方案虽然在一定程度上降低了高维空间的聚类难度,但由于数据降维是独立于聚类任务的,这意味着提取的特征往往并不具备簇类结构.子空间方法则提供另一种很好的思路.该方法假设高维数据分布于多个低维子空间的组合,通过将高维数据分割到各自所属的本征低维子
- 聚类算法之DBScan(Java实现)
weixin_33873846
人工智能java
DBScan是一种基于密度的聚类算法,它有一个核心点的概念:如果一个点,在距它Eps的范围内有不少于MinPts个点,则该点就是核心点。核心和它Eps范围内的邻居形成一个簇。在一个簇内如果出现多个点都是核心点,则以这些核心点为中心的簇要合并。下图给出DBScan的聚类结果:可以看到DBScan可以发现噪声,即它把(3,14)判定为噪声。到这里你一定有个疑问:为什么(8,3)一个点形成了一个簇,不是
- RAPTOR:如何用树状结构重塑RAG检索能力?
阿牛大牛中
LLMLLMRAGRAPTOR大语言模型树状结构
文章目录1.背景1.1长尾知识问题2.核心3.方法3.1RAPTOR的核心流程框架3.2聚类算法3.2.1聚类的作用与目标3.2.2软聚类(SoftClustering)的独特性3.2.3算法选择:高斯混合模型(GMM)3.2.4高维向量嵌入的降维处理(UMAP)3.2.5当一个聚类内容太长时怎么办?3.2.6如何选择聚类数量?(自动确定聚类数)3.3两种检索策略3.3.1TreeTraversa
- 聚类算法性能对比:K-means vs DBSCAN vs 层次聚类
AI智能探索者
算法聚类kmeansai
聚类算法性能对比:K-meansvsDBSCANvs层次聚类关键词:聚类算法、K-means、DBSCAN、层次聚类、性能对比、机器学习、无监督学习摘要:聚类是无监督学习的核心任务之一,广泛应用于用户分群、图像分割、异常检测等场景。本文将用“分水果”“找朋友”“建家谱”等生活化比喻,从原理、优缺点到实战场景,一步一步对比K-means、DBSCAN、层次聚类三种主流算法。无论你是刚入门的机器学习爱
- 聚类算法参数调优指南:如何获得最佳分组效果
AIGC应用创新大全
算法聚类数据挖掘ai
聚类算法参数调优指南:如何获得最佳分组效果关键词:聚类算法、参数调优、K-means、DBSCAN、轮廓系数、Calinski-Harabasz、高维数据摘要:聚类算法是无监督学习的核心工具,广泛用于用户分群、图像分割、异常检测等场景。但很多人发现:即使选对了算法,参数设置不当也会导致“分组混乱”或“簇无意义”。本文将用“分糖果”“找人群”等生活案例,结合Python代码实战,从底层逻辑到调优技巧
- Algorithm
香水浓
javaAlgorithm
冒泡排序
public static void sort(Integer[] param) {
for (int i = param.length - 1; i > 0; i--) {
for (int j = 0; j < i; j++) {
int current = param[j];
int next = param[j + 1];
- mongoDB 复杂查询表达式
开窍的石头
mongodb
1:count
Pg: db.user.find().count();
统计多少条数据
2:不等于$ne
Pg: db.user.find({_id:{$ne:3}},{name:1,sex:1,_id:0});
查询id不等于3的数据。
3:大于$gt $gte(大于等于)
&n
- Jboss Java heap space异常解决方法, jboss OutOfMemoryError : PermGen space
0624chenhong
jvmjboss
转自
http://blog.csdn.net/zou274/article/details/5552630
解决办法:
window->preferences->java->installed jres->edit jre
把default vm arguments 的参数设为-Xms64m -Xmx512m
----------------
- 文件上传 下载 解析 相对路径
不懂事的小屁孩
文件上传
有点坑吧,弄这么一个简单的东西弄了一天多,身边还有大神指导着,网上各种百度着。
下面总结一下遇到的问题:
文件上传,在页面上传的时候,不要想着去操作绝对路径,浏览器会对客户端的信息进行保护,避免用户信息收到攻击。
在上传图片,或者文件时,使用form表单来操作。
前台通过form表单传输一个流到后台,而不是ajax传递参数到后台,代码如下:
<form action=&
- 怎么实现qq空间批量点赞
换个号韩国红果果
qq
纯粹为了好玩!!
逻辑很简单
1 打开浏览器console;输入以下代码。
先上添加赞的代码
var tools={};
//添加所有赞
function init(){
document.body.scrollTop=10000;
setTimeout(function(){document.body.scrollTop=0;},2000);//加
- 判断是否为中文
灵静志远
中文
方法一:
public class Zhidao {
public static void main(String args[]) {
String s = "sdf灭礌 kjl d{';\fdsjlk是";
int n=0;
for(int i=0; i<s.length(); i++) {
n = (int)s.charAt(i);
if((
- 一个电话面试后总结
a-john
面试
今天,接了一个电话面试,对于还是初学者的我来说,紧张了半天。
面试的问题分了层次,对于一类问题,由简到难。自己觉得回答不好的地方作了一下总结:
在谈到集合类的时候,举几个常用的集合类,想都没想,直接说了list,map。
然后对list和map分别举几个类型:
list方面:ArrayList,LinkedList。在谈到他们的区别时,愣住了
- MSSQL中Escape转义的使用
aijuans
MSSQL
IF OBJECT_ID('tempdb..#ABC') is not null
drop table tempdb..#ABC
create table #ABC
(
PATHNAME NVARCHAR(50)
)
insert into #ABC
SELECT N'/ABCDEFGHI'
UNION ALL SELECT N'/ABCDGAFGASASSDFA'
UNION ALL
- 一个简单的存储过程
asialee
mysql存储过程构造数据批量插入
今天要批量的生成一批测试数据,其中中间有部分数据是变化的,本来想写个程序来生成的,后来想到存储过程就可以搞定,所以随手写了一个,记录在此:
DELIMITER $$
DROP PROCEDURE IF EXISTS inse
- annot convert from HomeFragment_1 to Fragment
百合不是茶
android导包错误
创建了几个类继承Fragment, 需要将创建的类存储在ArrayList<Fragment>中; 出现不能将new 出来的对象放到队列中,原因很简单;
创建类时引入包是:import android.app.Fragment;
创建队列和对象时使用的包是:import android.support.v4.ap
- Weblogic10两种修改端口的方法
bijian1013
weblogic端口号配置管理config.xml
一.进入控制台进行修改 1.进入控制台: http://127.0.0.1:7001/console 2.展开左边树菜单 域结构->环境->服务器-->点击AdminServer(管理) &
- mysql 操作指令
征客丶
mysql
一、连接mysql
进入 mysql 的安装目录;
$ bin/mysql -p [host IP 如果是登录本地的mysql 可以不写 -p 直接 -u] -u [userName] -p
输入密码,回车,接连;
二、权限操作[如果你很了解mysql数据库后,你可以直接去修改系统表,然后用 mysql> flush privileges; 指令让权限生效]
1、赋权
mys
- 【Hive一】Hive入门
bit1129
hive
Hive安装与配置
Hive的运行需要依赖于Hadoop,因此需要首先安装Hadoop2.5.2,并且Hive的启动前需要首先启动Hadoop。
Hive安装和配置的步骤
1. 从如下地址下载Hive0.14.0
http://mirror.bit.edu.cn/apache/hive/
2.解压hive,在系统变
- ajax 三种提交请求的方法
BlueSkator
Ajaxjqery
1、ajax 提交请求
$.ajax({
type:"post",
url : "${ctx}/front/Hotel/getAllHotelByAjax.do",
dataType : "json",
success : function(result) {
try {
for(v
- mongodb开发环境下的搭建入门
braveCS
运维
linux下安装mongodb
1)官网下载mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz
2)linux 解压
gzip -d mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz;
mv mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4 mongodb-linux-x86_64-rhel62-
- 编程之美-最短摘要的生成
bylijinnan
java数据结构算法编程之美
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Map.Entry;
public class ShortestAbstract {
/**
* 编程之美 最短摘要的生成
* 扫描过程始终保持一个[pBegin,pEnd]的range,初始化确保[pBegin,pEnd]的ran
- json数据解析及typeof
chengxuyuancsdn
jstypeofjson解析
// json格式
var people='{"authors": [{"firstName": "AAA","lastName": "BBB"},'
+' {"firstName": "CCC&
- 流程系统设计的层次和目标
comsci
设计模式数据结构sql框架脚本
流程系统设计的层次和目标
 
- RMAN List和report 命令
daizj
oraclelistreportrman
LIST 命令
使用RMAN LIST 命令显示有关资料档案库中记录的备份集、代理副本和映像副本的
信息。使用此命令可列出:
• RMAN 资料档案库中状态不是AVAILABLE 的备份和副本
• 可用的且可以用于还原操作的数据文件备份和副本
• 备份集和副本,其中包含指定数据文件列表或指定表空间的备份
• 包含指定名称或范围的所有归档日志备份的备份集和副本
• 由标记、完成时间、可
- 二叉树:红黑树
dieslrae
二叉树
红黑树是一种自平衡的二叉树,它的查找,插入,删除操作时间复杂度皆为O(logN),不会出现普通二叉搜索树在最差情况时时间复杂度会变为O(N)的问题.
红黑树必须遵循红黑规则,规则如下
1、每个节点不是红就是黑。 2、根总是黑的 &
- C语言homework3,7个小题目的代码
dcj3sjt126com
c
1、打印100以内的所有奇数。
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
for (i=1; i<=100; i++)
{
if (i%2 != 0)
printf("%d ", i);
}
return 0;
}
2、从键盘上输入10个整数,
- 自定义按钮, 图片在上, 文字在下, 居中显示
dcj3sjt126com
自定义
#import <UIKit/UIKit.h>
@interface MyButton : UIButton
-(void)setFrame:(CGRect)frame ImageName:(NSString*)imageName Target:(id)target Action:(SEL)action Title:(NSString*)title Font:(CGFloa
- MySQL查询语句练习题,测试足够用了
flyvszhb
sqlmysql
http://blog.sina.com.cn/s/blog_767d65530101861c.html
1.创建student和score表
CREATE TABLE student (
id INT(10) NOT NULL UNIQUE PRIMARY KEY ,
name VARCHAR
- 转:MyBatis Generator 详解
happyqing
mybatis
MyBatis Generator 详解
http://blog.csdn.net/isea533/article/details/42102297
MyBatis Generator详解
http://git.oschina.net/free/Mybatis_Utils/blob/master/MybatisGeneator/MybatisGeneator.
- 让程序员少走弯路的14个忠告
jingjing0907
工作计划学习
无论是谁,在刚进入某个领域之时,有再大的雄心壮志也敌不过眼前的迷茫:不知道应该怎么做,不知道应该做什么。下面是一名软件开发人员所学到的经验,希望能对大家有所帮助
1.不要害怕在工作中学习。
只要有电脑,就可以通过电子阅读器阅读报纸和大多数书籍。如果你只是做好自己的本职工作以及分配的任务,那是学不到很多东西的。如果你盲目地要求更多的工作,也是不可能提升自己的。放
- nginx和NetScaler区别
流浪鱼
nginx
NetScaler是一个完整的包含操作系统和应用交付功能的产品,Nginx并不包含操作系统,在处理连接方面,需要依赖于操作系统,所以在并发连接数方面和防DoS攻击方面,Nginx不具备优势。
2.易用性方面差别也比较大。Nginx对管理员的水平要求比较高,参数比较多,不确定性给运营带来隐患。在NetScaler常见的配置如健康检查,HA等,在Nginx上的配置的实现相对复杂。
3.策略灵活度方
- 第11章 动画效果(下)
onestopweb
动画
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/
- FAQ - SAP BW BO roadmap
blueoxygen
BOBW
http://www.sdn.sap.com/irj/boc/business-objects-for-sap-faq
Besides, I care that how to integrate tightly.
By the way, for BW consultants, please just focus on Query Designer which i
- 关于java堆内存溢出的几种情况
tomcat_oracle
javajvmjdkthread
【情况一】:
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space:这种是java堆内存不够,一个原因是真不够,另一个原因是程序中有死循环; 如果是java堆内存不够的话,可以通过调整JVM下面的配置来解决: <jvm-arg>-Xms3062m</jvm-arg> <jvm-arg>-Xmx
- Manifest.permission_group权限组
阿尔萨斯
Permission
结构
继承关系
public static final class Manifest.permission_group extends Object
java.lang.Object
android. Manifest.permission_group 常量
ACCOUNTS 直接通过统计管理器访问管理的统计
COST_MONEY可以用来让用户花钱但不需要通过与他们直接牵涉的权限
D