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Java > Java EE [问题点数:40分,结帖人afengonline]
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jpa blob mysql_Spring让BLOB 和Clob数据操作变得简单易行

本文讲解了在 Spring 中处理 LOB 数据的原理...LOB 代表大对象数据,包括 BLOB 和 CLOB 两种类型,前者用于存储大块的二进制数据,如图片数据,视频数据等,而后者用于存储长文本数据,如论坛的帖子内容,产品的详细...

一个小时学会MySQL数据库

致谢:一个小时学会MySQL数据库一个小时学会MySQL数据库目录一、数据库概要1.1、发展历史1.1.1、人工处理阶段1.1.2、文件系统1.1.3、数据库管理系统1.2、常见数据库技术品牌、服务与架构1.3、数据库分类1.3.1、关系...

数据库简介

一个小时学会MySQL数据库原文出处【侵权请联系我】目录一、数据库概要1.1、发展历史1.1.1、人工处理阶段1.1.2、文件系统1.1.3、数据库管理系统1.2、常见数据库技术品牌、服务与架构1.3、数据库分类1.3.1、关系型...

1 小时学会 MySQL 数据库

随着移动互联网的结束与人工智能的到来大数据变成越来越重要,下一个成功者应该是拥有海量数据的,数据与数据库你应该知道。 一、数据库概要 数据库(Database)是存储与管理数据的软件系统,就像一个存入数据...

ORACLE数据库数据类型

1、字符类型 • CHAR:一个定长字符串,当位数不足自动用空格填充来达到其最大长度。如非NULL的CHAR(12)总是包含12字节信息。CHAR字段最多可以存储2,000字节的 信息。 • VARCHAR2:目前这也是VARCHAR 的同义词。...

NoSQL数据库笔谈

序 思想篇 CAP 最终一致性 变体 BASE 其他 I/O的五分钟法则 不要删除数据 RAM是硬盘,硬盘是磁带 Amdahl定律和Gustafson定律 万兆以太网 手段篇 一致性哈希 亚马逊的现状 算法的选择 Quorum NRW Vector clock Virtual...

python:库文件整理

python库文件 库名称 简介 Chardet 字符编码探测器,可以自动检测文本、网页、xml的编码。 colorama 主要用来给文本添加各种颜色,并且非常简单易用。 Prettytable 主要用于在终端或浏览器端构建格式化...

数据库的面试题目

1. 主:binlog线程——记录下所有改变了数据库数据的语句,放进master上的binlog中; 2. 从:io线程——在使用start slave 之后,负责从master上拉取 binlog 内容,放进 自己的relay log中; 3. 从:sql执行线程...

nosql数据库笔谈

转自: ...  重点思想 1. 随即访问交个RAM,硬盘只做顺序访问(硬盘是新的磁带)。 ...I/O的五分钟法则不要删除数据RAM是硬盘,硬盘是磁带Amdahl定律和Gustafson定律万兆以太网 ...手

嵌入式数据库

嵌入式数据库的名称来自其独特的运行模式。这种数据库嵌入到了应用程序进程中,消除... SQL 来轻松管理应用程序数据,而不依靠原始的文本文件。嵌入式数据库还提供零配置运行模式,这样可以启用其中一个并运行一个快照

NoSQL数据库 — MongoDB和Redis

NoSQL数据库-MongoDB和Redis   发布于2012-12-20,来源:比特网(http://www.uml.org.cn/sjjm/201212205.asp)   1NoSQL简述 CAP(Consistency,Availabiity,Partitiontolerance)理论告诉我们,...

一个小时学会 MySQL 数据库

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ssh整合文件上传

文件的上传和下载在J2EE编程已经是一个非常古老的话题了,也许您马上就能掰着指头数出好几个著名的大件:如SmartUpload、Apache的FileUpload。但如果您的项目是构建在Struts+Spring+Hibernate(以下称SSH)框架上的...

Spring操作CLOB和BLOB

...代表大对象数据,包括 BLOB 和 CLOB ...值得注意的是:在不同的数据库中,大对象对应的字段类型是不尽相同的,如 DB2 对应 BLOB/CLOB,MySql 对应 BLOB/LONGTEXT,SqlServer 对应 IMAGE...

NoSQL数据库

NoSQL数据库笔谈 databases , appdir , ssv , paper 颜开 , v0.2 , 2010.2 序 思想篇 CAP 最终一致性 变体 BASE 其他 I/O的五分钟法则 不要删除数据 RAM是硬盘,硬盘是磁带 Amdahl定律和Gustafson定律 万兆...

Mysql数据库

1.1.2、文件系统 1.1.3、数据库管理系统 1.2、常见数据库技术品牌、服务与架构 1.3、数据库分类 1.3.1、关系型数据库 1.3.2、非关系型数据库 1.4、数据库规范化 1.4.1. 什么是范式 ...

NoSQL数据库介绍(5)

5 文档数据库  在这一章中另一类NoSQL数据库将被讨论。文档数据库被许多人认为是从简单的键/值存储到稍复杂和有意义的数据结构的下一个逻辑步骤,因为它们至少允许在文档中封装键/值对。另一方面,文档...

数据库设计标准

数据库设计标准 1. 数据表字段说明(1) 每个表都必须有一个关键字,如果表中没有可以设置成关键字的字段,可以添加一个ID字段作为关键字。需要特别注意的是,一些数据库系统如果没有关键字,那么允许所有字段有...

嵌入式数据库简介---SQLite

前言: 最近项目需求需要使用到SQlite,找了些资料,学习了SQlite数据的使用以及编程接口和...2004年发布3.0vSQLite的发展(采用了不同的数据文件格式以及编程接口)易于管理、操作、维护、自定义以及提供易用的编程接口

数据库编码规范

数据库编码规范 V1.2 2004 年 11 月 12 日类别文件名:数据库编码规范版本号:V1.2版本日期:2004-11-12作者:Nick日期:2004-11-12 目 录1 目的. 22 范围. 33 术语. 34 设计概要. 3

NoSQL数据库资料

NoSQL数据库资料

Claymore-Dual-Miner:下载以太坊矿工(2020年更新)-源码

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微信dat文件解析工具.zip

使用java编写的,可以将电脑端微信的dat加密文件转换为png、jpg等图片资源,方便直接查看微信聊天记录文件。

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matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

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例子主要包括SocketAsyncEventArgs通讯封装、服务端实现日志查看、SCOKET列表、上传、下载、远程文件流、吞吐量协议,用于测试SocketAsyncEventArgs的性能和压力,最大连接数支持65535个长连接,最高命令交互速度达到250MB/S(使用的是127.0.0.1的方式,相当于千兆网卡1Gb=125MB/S两倍的吞吐量)。服务端用C#编写,并使用log4net作为日志模块; 同时支持65536个连接,网络吞吐量可以达到400M。

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