- 19.0-《超越感觉》-说服他人
SAM52
Becausethoughtfuljudgmentsdeservetobeshared,andthewaytheyarepresentedcanstronglyinfluencethewayothersreacttothem.因为经过深思熟虑的判断值得分享,而这些判断的呈现方式会强烈影响其他人对它们的反应。Bylearningtheprinciplesofpersuasionandapplying
- 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
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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
- A Study in Scarlet 39
Mr_Oldman
WehadallbeenwarnedtoappearbeforethemagistratesupontheThursday;butwhentheThursdaycametherewasnooccasionforourtestimony.AhigherJudgehadtakenthematterinhand,andJeffersonHopehadbeensummonedbeforeatribunal
- 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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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#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
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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
- 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