数据
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java tcp数据包_java tcp封装成数据包【相关词_ tcp数据包处理java】
2-1.数据序号32位,TCP为发送的每一个字节都编一个号码,这里存储当前数据包数据第一包括网络编程结构数据JavaTCPIP的信息,所有JAVA网络编程:TCP/IP数据包结构相关内Java实现以太网帧的封装_360问答600×312-74KB-PNG第三篇:微信公众平台开发实战Java版之请求消1054×564-171KB-JPEG求助!wireshark抓取分析htt…
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go分析和kegg分析_GO和KEGG富集分析(Metascape数据库)「建议收藏」
介绍生物信息学研究中,获取基因列表的GO和KEGG富集分析的需求非常常见。目前有许多生物信息学手段或者数据库可以实现基因富集分析,例如DAVID,但它们有些是收费的,有些不易于使用且很少维护。例如DAVID曾经有六年的时间(2010-2016)没有维护数据库,最近的更新也已经两年半了。而Metascape每月更新其相关的40多个数据库,以确保提供最准确的结果。因此Metascape数据库可以作为富…
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2015年逻辑真题难度(2015年逻辑真题)
说说你对数据库读写分离的理解读写分离,基本的原理是让主数据库处理事务性增、改、删操作(INSERT、UPDATE、DELETE),而从数据库处理SELECT查询操作。数据库复制被用来把事务性操作导致的变更同步到集群中的从数据库。为什么要分库、分表、读写分?单表的数据量限制,当单表数据量到一定条数之后数据库性能会显著下降。数据多了之后,对数据库的读、写就会很多。分库减少单台数据库的压力。接触过几个分库分表的系统,都是通过主键进行散列分裤分表的。这类数据比较特殊,主键就是唯一的获取该条信息的主要途径。比如
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使用knn算法对鸢尾花数据集进行分类(数据挖掘apriori算法)
KNN算法实现鸢尾花数据集分类一、knn算法描述1.基本概述knn算法,又叫k-近邻算法。属于一个分类算法,主要思想如下:一个样本在特征空间中的k个最近邻的样本中的大多数都属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。其中k表示最近邻居的个数。用二维的图例,说明knn算法,如下:二维空间下数据之间的距离计算:在n维空间两个数据之间:2.具体步骤:(1)计算待测试数据与各训练数据的距…
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数据库系统原理课程设计报告 图书借阅管理系统[通俗易懂]
数据库系统原理课程设计报告图书借阅管理系统第1章设计背景与需求分析1.1设计背景1.1.1图书管理的现状图书馆作为一种资源的集散地,图书和用户在借阅资料繁多,包含很多的信息管理,现在有很多的图书馆都是初步的开始使用,甚至尚未使用计算机进行资源管理,没有建立相对应的图书管理数据系统,而是使用人工计算,抄写进行,数据处理工作量大,容易出错和数据丢失。…
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详细理解HashMap数据结构,太齐全了!「建议收藏」
写在前面:小伙伴儿们,大家好!今天来学习HashMap相关内容,作为面试必问的知识点,来深入了解一波!思维导图:1,HashMap集合简介HashMap基于哈希表的Map接口实现,是以key-value存储形式存在,即主要用来存放键值对。HashMap的实现不是同步的,这意味着它不是线程安全的。它的key、value都可以为null。此外,HashMap中的映射不是有序的。JDK1.8之前的HashMap由数组+链表组成的,数组是HashMap的主体,链表则是主要为了节解决哈希碰
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python 股票历史数据(python获取股票历史数据)
因为最近需要用到股市的各种指数数据,刚开始想的是从同花顺等交易软件直接导出,结果发现要用滚轮滚到最开始的日期,这过于繁琐了,我对于这种重复性的劳动一向不耐烦,而且这种方法在以后每日更新的时候也很不方便。所以我把视线转向了网上的各种api。网上比较普遍的主要有两种,一种是新浪的api,一种是雅虎的api。新浪的api很方便,速度也很快,不过就网上的资料而言,似乎只能提取当天的数据。雅虎的api功能更齐
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股票预测 lstm(时间序列的预测步骤)
LSTM数据集实战如果对LSTM原理不懂得小伙伴可以看博主下一篇博客,因为博主水平有限,结合其他文章尽量把原理写的清楚些。数据集首先附上数据集链接:https://pan.baidu.com/s/1AKsz-ohmYHr9mBEEh76P5g提取码:6owv这个数据集是关于股票的,里面有日期,开盘价等信息。既然是时间序列预测,我们最关心的是预测值在时间维度上的走势如何,那我们只要最后一列volume和第一列date这两列就好了。实战先是导入相关包,一些常见的包就不详细说了,我们需要的Se
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❤️《画解数据结构》三张动图,画解哈希❤️「建议收藏」
O(1)的数据结构