clickhouse数据flink

m基于分段蚁群算法优化SVM的数据预测matlab仿真

1.算法描述 支持向量机(support vector machines, SVM)是二分类算法,所谓二分类即把具有多个特性(属性)的数据分为两类,目前主流机器学习算法中,神经网络等其他机器学习模型已经能很好完成二分类、多分类,学习和研究SVM,理解SVM背后丰富算法知识,对以后研究其他算法大有裨益 ......
算法 数据 matlab SVM

String数据类型

当保存 64 位有符号整数时,String 类型会把它保存为一个 8 字节的 Long 类型整数,这种保存方式通常也叫作 int 编码方式。 当保存的数据中包含字符时,String 类型就会用简单动态字符串(Simple Dynamic String,SDS)结构体来保存,如下图所示: buf:字节 ......
类型 数据 String

EL表达式获取数据及细节

EL表达式没有空指针异常、索引越界异常; EL表达式没有字符串的拼接; <%@ page import="www.hw.demo.Student" %> <%@ page import="java.util.ArrayList" %> <%@ page import="java.util.HashM ......
表达式 细节 数据

数据类型

为了实现从键到值的快速访问,Redis 使用了一个哈希表来保存所有键值对。哈希桶中的元素保存的并不是值本身,而是指向具体值的指针。这也就是说,不管值是 String,还是集合类型,哈希桶中的元素都是指向它们的指针。 数据类型 String 类型的底层实现只有一种数据结构,也就是简单动态字符串,详情参 ......
类型 数据

[FastAPI-23]过滤响应数据

import typing from fastapi import FastAPI, Response from fastapi.responses import JSONResponse from pydantic import BaseModel app = FastAPI() ''' 过滤响应 ......
FastAPI 数据 23

Fragment向Activity传递数据

继续学习fragment,显然我们的系统还需要做到Fragment向Activity传递数据。 看一下演示效果 我们在activity中写一个方法,用于设置activity中的textview 然后再在fragment中写一个按钮,点击事件设置成用getActivity调用刚才的方法,然后设置内容。 ......
Fragment Activity 数据

dolphinscheduler增加gbase数据源

后端代码增加 # 新增插件dolphinscheduler-datasource-gbase [参考mysql] dolphinscheduler-datasource-plugin/pom.xml dolphinscheduler-datasource-plugin/dolphinschedule ......
数据源 dolphinscheduler 数据 gbase

CSCI2100F/ESTR2102B 数据结构算法

CSCI2100F/ESTR2102B Data Structures (Spring 2023)Lab Assignment #7Schedule: Week 111. To familiarize the implementations of heap and disjoint set2. To ......
数据结构 算法 结构 数据 CSCI

Activity通过Argument向Fragment传递数据

今天又学了Activity通过Argument向Fragment传递数据,这种方式是安卓给我们提供的,相比与用方法传递,它能传递更多的数据,更加常用。 Argument传递数据需要使用Bundle容器,传递的实际上是键值对,形式上有点类似intent和servlet里的session。 代码实现: ......
Activity Argument Fragment 数据

【spring框架】注解方式实现接口返回数据脱敏

对于返回接口数据的脱敏,可以使用注解的方式。 数据: { "realName": "蜗牛", "address": "江苏省南京市....", "phoneNumber": "1685935467874", "idCard": "4333333333334334333" } 效果: 自定义注解名:@ ......
注解 框架 接口 方式 数据

Djano对数据库的增、删、改、查

增加 models.类.objects.create(**{"name":"武沛齐","age":19}) obj = models.类(name="武沛齐",age=19) obj.save() obj_list = [ models.类(name="武沛齐",age=19), models.类( ......
数据库 数据 Djano

python代码编写规范,变量,常量,变量的基本使用,常量的基本使用,数据类型,与用户交互使用,基本运算符和比较运算符,常用赋值符,身份运算符,垃圾回收机制,流程控制的使用,流程控制必备知识,分支结构使用,循环结构使用

python代码编写规范 单行注释如果跟在代码之后 那么警号与代码之间需要空两格,内容与警号空一格 如果单行注释自成一行,那么内容与警号空一格 变量 记录变化(可能会经常改变)的事物状态 eg:年龄 容貌 薪资 常量 记录固定(可能不经常改变)的事物状态 eg:圆周率 重力加速度 变量的基本使用 n ......
运算符 常量 变量 流程 结构

Winform/Csharp中使用StackExchange.Redis连接Redis存取数据并序列化对象/反序列化(支持redis key 模糊搜索)

场景 在winform程序中,需要连接Redis并根据Key进行模糊搜索,对value值进行反序列化为 对象之后进行数据处理和显示。 ServiceStack.redis 这里不使用servicestack.redis,因为这个已经商业化了,会出现每小时6000条数据的限制。 StackExchan ......
序列 Redis StackExchange 对象 Winform

增加单条(判断数据是字典=单条),增加多条(判断数据是字典=列表套字典),修改单条,修改多条(重写ListSerializer的update方法或使用for循环)数据处理方式

1.增加单条或多条数据判断是否是dict或list: 2.修改单条数据 3.继承ListSerializer,根据list_serializer_class,重写ListSerializer中的方法 4.继承重写方法_BookListSerializer批量新增数据 5.批量修改方法1_利用for循 ......

IDEA中sql语句的模糊查询查不到数据库中的信息

IDEA中使用sql的模糊查询查找数据库中的用户姓名,查找不到相关信息。 1、排查sql语句没有问题 2、确认数据库的编码使用了gbk 最后去查了jdbc驱动,发现驱动信息中没有配置驱动的编码导致识别不出来中文,添上后解决问题。 ......
语句 数据库 数据 信息 IDEA

vue+leaflet示例:geojson数据地形剖面分析(附源码下载)

demo源码运行环境以及配置 运行环境:依赖Node安装环境,demo本地Node版本:14.19.1。 运行工具:vscode或者其他工具。 配置方式:下载demo源码,vscode打开,然后顺序执行以下命令: (1)下载demo环境依赖包命令:npm i (2)启动demo命令:npm run ......
剖面 示例 地形 源码下载 源码

数据结构与算法-目录

0:链接 1:链接 2:链接 3:链接 4:链接 5:链接 6:链接 7:链接 8:链接 9:链接 0:链接 1:链接 2:链接 3:链接 4:链接 5:链接 6:链接 7:链接 8:链接 9:链接 0:链接 1:链接 2:链接 3:链接 4:链接 5:链接 6:链接 7:链接 8:链接 9:链接 ......
数据结构 算法 结构 目录 数据

mysql数据库

MySQL数据库 一、MySQL数据库的介绍 1、发展史 1996年,MySQL 1.0 2008年1月16号 Sun公司收购MySQL。 2009年4月20,Oracle收购Sun公司。 MySQL是一种开放源代码的关系型数据库管理系统(RDBMS),使用最常用的数据库管理语言--结构化查询语言( ......
数据库 数据 mysql

全面了解 Redis 高级特性,实现高性能、高可靠的数据存储和处理

Redis 是一种高性能、高可靠的内存数据存储和处理系统,它支持多种数据结构和协议,可以用于各种不同的应用场景。本文将介绍 Redis 的高级特性,包括持久化、事务、Lua 脚本等方面,以及如何使用这些特性实现高性能、高可靠的数据存储和处理。 高性能、高可用、高可扩展性的原理 基于内存的数据结构:R ......
高性能 特性 数据 Redis

SpringBoot - 整合数据源

整合JDBC 1、新建项目 单击Create之后等待加载(自动导入)完成 2、新建application.yaml配置文件 创建文件 编写配置文件 spring: datasource: username: root password: 123456 url: mysql:jdbc://localh ......
数据源 SpringBoot 数据

IUtils日期工具&数据类型转换工具&通用判空工具

import java.sql.Time; import java.sql.Timestamp; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Calendar; import java.util.Date; /** * dhb * 时间工具 ......
工具 amp 日期 类型 数据

八大基本数据类型

八大基本数据类型 ​//八大基本数据类型 byte num=10; short num1=20; int num2=30; long num3=40L; //Long类型要在后面借一个L​ boolean b=true;// boolean n=false; float num5=50.6F; // ......
类型 数据

(8-1)STM32开发例程 GPS和ESP串口传输 arduino解析GPS数据自写协议

#include "API_Gps.h" #include <SoftwareSerial.h> SoftwareSerial Serial_Gps(4, 5); #define GNRMC_TERM "$GNRMC," //定义要解析的指令,因为这条指令包含定位和时间信息 char nmeaSen ......
串口 GPS arduino 数据 STM

Flink 自定义 SQL Connector

Flink 自定义 SQL Connector 1. 启程 flink 本身提供了丰富的 sql connector, 一般不需要用户自己定义。但是在某些特殊的情况下需要手动实现针对实际场景的 sql connector。 最近在实践中遇到了两个比较极端的场景, 无法通过简单的 sql connec ......
Connector Flink SQL

30、K8S-数据存储之NFS

1、基础知识 1.1、需求 根据我们对hostpath的了解,我们发现,虽然hostpath可以根据pod的配置自动创建关联的宿主机目录,但 是宿主机目录下面没有我们想要的数据文件,所以,在集群场景中,我们想要基于hostpath方式实现更强大的配置效果,就需要把所有的数据文件进行同步,而这不是我们 ......
数据 K8S NFS K8 8S

MySQL数据库备份与恢复

一,备份,恢复 为什么要备份 灾难恢复:硬件故障、软件故障、自然灾害、黑客攻击、误操作测试等数据丢失场景 参考链接: https://www.toutiao.com/a6939518201961251359/ 环境: (重点1.4和二) IP 角色 MySQL版本 192.168.26.101 源库 ......
备份 数据库 数据 MySQL

电影数据集(豆瓣、爱奇艺、IMDB、腾讯视频、搜狐、1905)

电影数据集(豆瓣、爱奇艺、IMDB、腾讯视频、搜狐、1905) 爬虫爬取豆瓣、爱奇艺、IMDB、腾讯视频、搜狐、1905网,电影数据。 获取方式:微信搜索关注【靠谱杨的挨踢生活】回复【电影】。 整理不易,资源付费,谢谢支持。 1、腾讯视频 5622条数据,包含电影名、评分、链接、观看权限。 2、搜狐 ......
豆瓣 数据 电影 视频 IMDB

SQLite数据库恢复,sqlite数据库删除记录恢复,sqlite误删除表数据恢复

SQLite数据库恢复 sqlite数据库删除记录恢复 sqlite误删除表数据恢复 客户名称 保密 数据类型 SQlite 3.x 数据容量 35MB 故障类型 客户误删除了表内数据需要恢复。 修复结果 客户误删除数据后 没有在写入新数据,使用极佳sqlite数据库恢复工具反删除记录30多万条,恢 ......
数据 数据库 sqlite 数据恢复 SQLite

【视频】广义相加模型(GAM)在电力负荷预测中的应用|附代码数据

全文下载链接:http://tecdat.cn/?p=9024 最近我们被客户要求撰写关于广义相加模型(GAM)的研究报告,包括一些图形和统计输出。 这篇文章探讨了为什么使用广义相加模型 是一个不错的选择。为此,我们首先需要看一下线性回归,看看为什么在某些情况下它可能不是最佳选择。 回归模型 假设我 ......
广义 负荷 模型 电力 代码

人工神经网络ANN中的前向传播和R语言分析学生成绩数据案例|附代码数据

全文链接:http://tecdat.cn/?p=19936 最近我们被客户要求撰写关于人工神经网络ANN的研究报告,包括一些图形和统计输出。 在本教程中,您将学习如何在R中创建神经网络模型 这里考虑人工神经网络具有一个隐藏层,两个输入和输出。 输入为 x1 和 x2。 两个权重乘以各自的权重 w1 ......
数据 神经网络 人工 神经 成绩