今天在做OCR以及VD盘恢复的时候，节点一的监听起不来：
[grid@rac1 ~]$ lsnrctl status
LSNRCTL for Linux: Version 11.2.0.1.0 - Production on 21-JAN-2016 07:57:49
Copyright (c) 1991, 2009, Oracle. All rights reserved.
Connec...
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2016-01-22 18:16:47
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405
拖动条采用拖动滑块的位置来表示数值
SeekBar的常用xml属性值：
重要的android：thumb制定一个Drawable对象，改变滑块外观
通过滑块来改变图片的透明度：
main.xml
<LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"
android:id="@...
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2016-01-22 18:16:37
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268
Kettle版本4.1.0打开Spoon软件，windows下面双击Spoon.bat即可。创建一个转换。创建两个数据源，一个是oracle的一个是mysql的。创建表输入。创建字段选择创建表输出，将输入表的value字段映射为输出表的str字段。注意：如果目标表没有，是新建的，则应该点击SQL按键进行SQL语句创建表。将三个步骤连接起来。创建一个作业创建一个转换创建一个定时job连接好job和t...
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2016-01-22 18:16:31
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0x00 在DexClassLoader和PathClassLoader加载Dex流程一文中，我们分析了dex文件如何形成了DexFile结构体。本文中讲解类加载机制，实际上就是生成ClassObject对象。 我们以DexClassLoader为例，讲解类加载机制，PathClassLoader是一样的。 我们在加载类时通常会调用loadClass，那么我们就从loadClas...
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2016-01-22 18:16:11
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??Kettle版本4.1.0打开Spoon软件，windows下面双击Spoon.bat即可。创建一个转换。创建两个数据源，一个是oracle的一个是mysql的。创建表输入。创建字段选择创建表输出，将输入表的value字段映射为输出表的str字段。注意：如果目标表没有，是新建的，则应该点击SQL按键进行SQL语句创建表。将三个步骤连接起来。创建一个作业创建一个转换创建一个定时job连接好job...
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2016-01-22 18:16:05
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欢迎Follow我的GitHub, 关注我的CSDN.
Retrofit是Square开发的网络请求库, 简化了网络请求的使用, 这个库太知名了, 好处我就不多说了. 让我们看看如何使用吧?
注意: Retrofit2的beta3版本, 使用Okhttp3, Interceptor使用方式发生改变.
主要
(1) Retrofit2(beta3)的请求方式.
(2) Okhttp3的Int...
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2016-01-22 18:15:48
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有的时候为了维护数据，我们使用stl的堆去维护一序列。首先您要弄清楚堆和栈的区别，即heap和stackstl中的堆默认是最大堆。先介绍 push_heap,pop_heap,make_heap，sort_heap这四个算法，这四个不是C++11新增加的内容。首先是如何产生一个最大推:
make_heap
原型：template
vo...
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2016-01-22 18:15:37
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257
继续接着上篇：JavaSE入门学习5：Java基础语法(一)来看Java的基础语法。
五运算符
运算符是一种“功能”符号，用以通知Java进行相关的运算。比如，我们需要将变量age的值设置为20，这时候就
需要一个"="，告诉程序需要进行赋值操作。
Java 语言中常用的运算符可分为如下几种：算术运算符，赋值运算符，比较运算符，逻辑运算符，条件运符...
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2016-01-22 18:15:26
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上一篇做了一个水波纹view 不知道大家有没有动手试试呢点击打开链接
这个效果做起来好像没什么意义，如果不加监听回调 图片就能直接替代。写这篇博客的目的是锻炼一下思维能力，以更好的面多各种自定义view需求。
转载请注明出处：http://blog.csdn.net/wingichoy/article/details/50554058
本文是和代码同步写的。也就是说...
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2016-01-22 18:15:15
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189
统计访问页面数量，以分辨率进行排名 SELECT CONCAT(`height` , '*', `width`) AS `resolution` , COUNT(CONCAT(`height`, '*', `width`)) AS `total`
FROM `wifi_status_page`
GROUP BY CONCAT(`height`, '*', `width`)
ORDER...
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2016-01-22 18:15:04
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344
案例给定一个字符串，为多个单字符串连接而成，单个字符串格式为 bm(num,price)bm(num,price) 。以下面具体字符串演示：
‘20151202142400000002(2,0)20151202142200000001(1,4)’
要求：取出20151202142200000001(1,4)括号内的1和4.直接上干货var
i,j,k,m:integer;
str:=...
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2016-01-22 18:14:42
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160
枚举的语法
1.Enum的全称为enumeration,中文俗称枚举类,学过C/C++等语言的人，应该都对它略知一二。
但在Java语言规范中,是在JDK 5版本中才引入的，存放在 java.lang 包中。在Java版的Enum实质是语法糖,其声明方式如下:
【代码1】
package com.enumtest;
public enum Color
{
RED,BLUE,BL...
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2016-01-22 18:14:31
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159
??
内容概要¶
训练集/测试集分割用于模型验证的缺点K折交叉验证是如何克服之前的不足交叉验证如何用于选择调节参数、选择模型、选择特征改善交叉验证
1. 模型验证回顾¶
进行模型验证的一个重要目的是要选出一个最合适的模型，对于监督学习而言，我们希望模型对于未知数据的泛化能力强，所以就需要模型验证这一过程来体现不同的模型对于未知数据的表现效果。
最先我们用训练准确度（用...
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2016-01-22 18:14:20
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??
内容概要¶
如何使用K折交叉验证来搜索最优调节参数如何让搜索参数的流程更加高效如何一次性的搜索多个调节参数在进行真正的预测之前，如何对调节参数进行处理如何削减该过程的计算代价
1. K折交叉验证回顾¶
交叉验证的过程
选择K的值（一般是10），将数据集分成K等份使用其中的K-1份数据作为训练数据，另外一份数据作为测试数据，进行模型的训练使用一种度量测度来衡量...
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2016-01-22 18:14:10
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263
??
内容概要¶
模型评估的目的及一般评估流程分类准确率的用处及其限制混淆矩阵（confusion matrix）是如何表示一个分类器的性能混淆矩阵中的度量是如何计算的通过改变分类阈值来调整分类器性能ROC曲线的用处曲线下面积（Area Under the Curve, AUC）与分类准确率的不同
1. 回顾¶
模型评估可以用于在不同的模型类型、调节参数、特征组合中选择...
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2016-01-22 18:13:58
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248
最近各地降温比较狠，面对霸王级寒潮大魔王，唯有解封封印多年的霸王级秋裤方可应对！大家注意保暖！
忙这忙那的，不过还是感觉啥也没忙，心里还是空空的，也许是件好事，可以在更高的起点，从新来过。也许压根不是什么好事，忙这忙那，瞎折腾！ ~ 算是自嘲一下吧。今年年初做了2015的一些计划，自己回过头去看了那篇文章，思考了许久。做到一大部分，但是有几条，确实没坚持做......
宁欺白须公，莫欺少年穷。终须有日龙穿凤，唔信一世裤穿窿！...
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2016-01-22 18:13:47
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124
2005年Shishkovtsov在 GPU Gems 2中具体阐述了延迟渲染算法，并提出了一种适用于延迟渲染的边缘检测(Edge-Detection)抗锯齿算法。延迟渲染为了计算场景的光照着色信息，将场景的深度信息和法线信息保存在二维数字图像中，而Edge-Detection则利用场景的深度信息和法线信息提取出不连续的边缘像素。首先，Edge-Detection根据场景的深度和法线信息生成每个像...
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2016-01-22 18:13:36
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一，配置第二块网卡
1） 《CentOS6.5配置网络》（http://blog.csdn.net/clevercode/article/details/46376985）；讲解了
怎么配置eth0。这一篇讲解在虚拟机中配置eth1。
2）首先给eth0：192.168.142.130的虚拟机，添加第二块网卡设备。选中虚拟机，右键设置，添加网络适配器。
3）...
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系统服务 时间：
2016-01-22 18:13:25
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题目链接：点击打开链接
题意：有3种区间操作， 将某个区间全部变成1； 将某个区间全部变成0；将某个区间的1变成0， 0变成1。
思路：前两个操作就是最基本的区间更新， 用到懒惰标记， 然而第3个操作却有些麻烦， 如果仅仅更新当前这个结点对应的大区间， 那么它所包含的小区间再次更新时就会发生错误， 错误的原因是因为标记的重叠和碰撞。 显然 ， 这就是很典型的一个问题， 处理标记碰撞的问题。...
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2016-01-22 18:13:14
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Deep Learning是机器学习中一个非常接近AI的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，最近研究了机器学习中一些深度学习的相关知识，本文给出一些很有用的资料和心得。
Key Words：有监督学习与无监督学习，分类、回归，密度估计、聚类，深度学习，Sparse DBN，
1. 有监督学习和无监督学习
给定一组数据(inpu...
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2016-01-22 18:13:04
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