药监支持

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1 关于时间排序:

(1)时间在表里用Timestamp的long值表示,因为derby支持order by:

select * from xxx order by xxx desc, xxx asc

(2)关于Timestamp与String的互相转换见http://yunnick.iteye.com/blog/1074495

 

2 derby 支持的数据类型: http://db.apache.org/ddlutils/databases/derby.html

 

3 模糊查询

//使用了模糊查询来匹配删除子目录,%号指代0到多个字符

 

SELECT * FROM `mynetdisk`.`file` where filename like'%im%' and username like'%l'

 

--    1、LIKE'Mc%' 将搜索以字母 Mc 开头的所有字符串(如 McBadden)。 
--    2、LIKE'%inger' 将搜索以字母 inger 结尾的所有字符串(如 Ringer、Stringer)。 
--    3、LIKE'%en%' 将搜索在任何位置包含字母 en 的所有字符串(如 Bennet、Green、McBadden)

 

4 关于组消息:

(1)使用消息属性设置组内seq(从1开始,没有设的自动设为0,使用add(int,message)设为0也是可行的,但负数要做校验)

(2)接收端可以通过组内seq获取对应消息,可以获取按组内顺序排序的消息,没有设组内seq的消息按插入顺序y放在全部有顺序的消息后面,add(int,message)方法中的int改为设到属性中,仍然按序插入到list里

(3)组消息成员的演示案例不要属性

 

(4)如何排序:

将list<message>的元素取出,按seq为key,message为value存放在map中,注意key为0的不要存放,直接先插入到list那里,使用list.add(0,message)方法,然后再排序map的keys,可使用 Collections.sort(List<T> list)默认进行升序排序,然后再按key的顺序获取到message依次插入到list的第0位

 

   20142月工资已于2014315日到帐,请各位同事及时查询:招

商银行查询电话:95555、网上查询: <http://www.cmbchina.com>

www.cmbchina.com

 

\工资明细请周通过电话语音查询系统查询,查询电话:全国地区

查询工资请拨打:0755-86071611,在深地区查询工资请拨打短号:8888。在使用电话

语音查询系统过程中遇到问题请及时回复邮件。

 

 

工资发放说明如下:

 

12014年部分人员调薪,2月基本工资按照调整后标准发放,同时补发了1月调薪工资差额;

 

内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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