构件图是显示代码自身结构的实现级别的图表。构件图由诸如源码文件、二进制代码文件、可运行文件或动态链接库(DLL)这种构件构成，并通过依赖关系相连接以下这张图介绍了构件图的基本内容：以下这张图是个构件图的实例：构件图（ComponentDiagram）—UML图（八）
系统 2019-08-12 01:32:23 3196
2019-08-09java版批量下载抖音：新增了入库操作，记录单个视频的详细信息，封面，动态封面，视频id，视频地址等，还存储了视频文件sha1，下载的时候进行比对，重复的视频不下载。避免占用硬盘！2019-08-05java版批量下载抖音已经写好并且把视频信息存到了mysql数据库代码已经上传到github需要的请在评论区留邮箱！2019-08-03java版批量下载抖音已经写好，可批量下载收藏和自己拍的无水印视频！2019-08-01网站已经部分完善
系统 2019-09-27 17:47:41 3195
【试验目的】本试验目的是为了总结hadoop相关参数优化对性能的影响。【试验环境】硬件环境本次试验用机4台，配置一致：CPU：Intel(R)Xeon(R)CPUE5620@2.40GHz*16内存：MemTotal:32867608kB64bitlinux版本CentOSrelease6.2(Final)内核版本2.6.32-220.el6.x86_64硬盘Model:IBMServeRAIDM5015(scsi)Disk/dev/sda:2997GBS
系统 2019-08-12 09:30:16 3195
韩家炜数据挖掘概念与技术第三版习题3.12取鸢尾花数据集iris.data作为待离散化的数据集合，使用ChiMerge算法，对四个数值属性进行离散化，对四个属性进行区间合并，最终合并区间个数剩下为6个即停：即max_interval=6。一、样本数据iris.data数据形式为：前面4列是属性，最后一列是数据类名，5.1,3.5,1.4,0.2,Iris-setosa4.9,3.0,1.4,0.2,Iris-setosa4.7,3.2,1.3,0.2,Ir
系统 2019-08-12 01:54:35 3195
原文:C语言与sqlserver数据库1.使用C语言来操作SQLSERVER数据库,采用ODBC开放式数据库连接进行数据的添加,修改,删除,查询等操作。step1:启动SQLSERVER服务,例如:HNHJ,开始菜单->运行->netstartmssqlserverstep2:打开企业管理器,建立数据库test,在test库中建立test表(avarchar(200),bvarchar(200))step3:建立系统DSN,开始菜单->运行->odbcad
系统 2019-08-12 01:53:14 3195
警惕UNIX下的LD_PRELOAD环境变量陈皓前言也许这个话题并不新鲜，因为LD_PRELOAD所产生的问题由来已久。不过，在这里，我还是想讨论一下这个环境变量。因为这个环境变量所带来的安全问题非常严重，值得所有的Unix下的程序员的注意。在开始讲述为什么要当心LD_PRELOAD环境变量之前，请让我先说明一下程序的链接。所谓链接，也就是说编译器找到程序中所引用的函数或全局变量所存在的位置。一般来说，程序的链接分为静态链接和动态链接，静态链接就是把所有所
系统 2019-08-12 01:32:03 3195
NetBeansVisualWebPack5.5入门指南
1、i==i+1一个数字永远不会等于它自己加1？Java强制要求使用IEEE754浮点数算术运算[IEEE754]，它可以让你用一个double或float来表示无穷大。正如我们在学校里面学到的，无穷大加1还是无穷大。你可以用任何被计算为无穷大的浮点算术表达式来初始化i，例如：doublei=1.0/0.0;不过，你最好是能够利用标准类库为你提供的常量：doublei=Double.POSITIVE_INFINITY;事实上，你不必将i初始化为无穷大以确保
系统 2019-08-29 22:51:27 3194
oracle分区表1.表空间及分区表的概念表空间：是一个或多个数据文件的集合，所有的数据对象都存放在指定的表空间中，但主要存放的是表，所以称作表空间。分区表：当表中的数据量不断增大，查询数据的速度就会变慢，应用程序的性能就会下降，这时就应该考虑对表进行分区。表进行分区后，逻辑上表仍然是一张完整的表，只是将表中的数据在物理上存放到多个表空间(物理文件上)，这样查询数据时，不至于每次都扫描整张表。2.表分区的具体作用Oracle的表分区功能通过改善可管理性、性
系统 2019-08-12 01:54:39 3194
在时间序列中，我们需要基于该时间序列当前已有的数据来预测其在之后的走势，三次指数平滑(Triple/ThreeOrderExponentialSmoothing,Holt-Winters)算法可以很好的进行时间序列的预测。时间序列数据一般有以下几种特点：1.趋势(Trend)2.季节性(Seasonality)。趋势描述的是时间序列的整体走势，比如总体上升或者总体下降。下图所示的时间序列是总体上升的：季节性描述的是数据的周期性波动，比如以年或者周为周期，如
系统 2019-08-12 01:32:42 3194
