SODBASE CEP學習（十四）：在Studio配置檔案中編輯中文
使用者在個性化設定Studio的adaptor.properties配置檔案中，因為中文unicode編碼，常會遇到中文編輯的問題。
方法如下：
1.在安裝JDK的機器上，執行native2ascii是unicode中文可正常顯示
native2ascii -reverse -encoding utf8 adaptor.properties adaptor_cn.properties
將adaptor.propertiesz的中文可以正常顯示和編輯
2. 編輯adaptor_cn.properties
3. 再將中文轉回unicode編碼
native2ascii -encoding utf8 adaptor_cn.properties adaptor.properties
相關推薦
SODBASE CEP學習（十四）：在Studio配置檔案中編輯中文
使用者在個性化設定Studio的adaptor.properties配置檔案中，因為中文unicode編碼，常會遇到中文編輯的問題。 方法如下： 1.在安裝JDK的機器上，執行native2ascii是unicode中文可正常顯示 native2ascii -reverse -encod
SODBASE CEP學習（十五）：常見場景EPL示例
EX0001 統計10s的股票統計值，2s輸出一次。 解決方法：輸入定時觸發器timer週期設定為2s CREATE QUERY demo SELECT T1._start_time_ AS starttime,average(T2.price) ASavg,T3._en
SODBASE CEP學習（十一）：分散式叢集
大家裝SODBASE CEP Server的時候會發現，它本身就是一個分散式系統，可以非常方便的快速建立分散式運算模型。 1. 啟用叢集方法 只要修改sodbase-cep-server-webservice-1.0.1/configuration/configuratio
SODBASE CEP學習（十七）：自定義函式開發
前面的文章已經多次提到自定義函式，對JAVA開發熟悉的讀者，只要自己實現一個類的public方法，就可以當做自定義函式在EPL中使用。部署時，程式碼然後打成jar包放到lib目錄下即可。如果對這個流程不熟悉也不要緊，本文提供一個示例，按步驟就可以做自定義函式 1 使用場景
SODBASE CEP學習（十六）：CEP與資料庫互動
一些時候出於專案需求或複用，需要將CEP和資料庫結合起來用。SODBASE CEP可以很好地支援這型別需求。本文將介紹CEP與資料庫互動的兩種常用方式。 1. 示例操作 （1）為示例操作簡單，下載Oracle Express Edition （11g） Windows版,
PE檔案格式學習（十四）：繫結匯入表
1.介紹 繫結匯入表的作用是加快程式的啟動速度，一個PE程式在啟動時會去載入匯入表中的dll檔案，並將匯入表的FirstThunk指向的陣列填入函式的真實地址，這需要耗去時間，繫結匯入表中儲存了匯入函式的真實地址，所以當PE在啟動時系統檢測到有繫結匯入表，就會直接將地址填入FirstThunk裡，這樣就省去
opencv學習（十四）：直方圖的反向投影
目標： 直方圖反向投影 原理： 反向投影可以用來做影象分割，尋找感興趣區間。它會輸出與輸入影象大小相同的影象，每一個畫素值代表了輸入影象上對應點屬於目標物件的概率，簡言之，輸出影象中畫素值越高的點越可能代表想要查詢的目標。直方圖投影經常與camshift（追蹤演
Spring學習（十二）Spring 的配置檔案概述
我們應該怎麼理解和認識Spring的配置檔案呢？ 其實，Spring的配置檔案是Spring容器對Bean進行生產以及關係注入的圖紙，他是Spring的基礎。如果我們沒有配置檔案的話，
Seafile深入學習（十五）之 伺服器配置檔案總結
web介面的配置優先順序大於配置檔案中的配置。開源版中包括以下三個配置檔案:專業版中還包含以下一個配置檔案:conf/seafevents.conf: 包含搜尋與檔案預覽的配置ccnet.conf(這裡面幾乎不需要設定)[General] # 請不要改變這個 ID. ID=e
SODBASE CEP學習（十）：線上動態修改EPL規則
在實際專案中，常常會需要輸入資料不斷的條件下，線上修改規則。例如：交易策略中，以一定時間視窗的價格平均值和閾值比較決定交易行為。當時間視窗滑動過程中，需要修改閾值。如果單純的停掉這條EPL，修改，再啟動，之前的時間視窗的資料就會丟失，即使不丟失，因為閾值變了，之前的中間結
Java框架spring Boot學習筆記（十四）：log4j介紹
inf alt 技術分享 images 使用 image 詳細 配置文件 -128 功能 日誌功能，通過log4j可以看到程序運行過程的詳細信息。 使用 導入log4j的jar包 復制log4j的配置文件，復制到src下面 3.設置日誌級別
java基礎學習總結（十四）：Enum 型別的使用介紹
一、Enum 型別的介紹 列舉型別（Enumerated Type） 很早就出現在程式語言中，它被用來將一組類似的值包含到一種型別當中。而這種列舉型別的名稱則會被定義成獨一無二的型別描述符，在這一點上和常量的定義相似。不過相比較常量型別，列舉型別可以為宣告的變
javaweb學習筆記（十四）：JSP（4）
目錄 製作高仿的JSTL標籤庫之核心標籤庫 《1》xiaohua.tld檔案： 《2》依附的各個類： 《3》imitate.core.jsp檔案： 《4》瀏覽器檢視： 製作高仿的JSTL標籤庫之核心標籤庫 通過自定義標籤，製
機器學習與深度學習系列連載： 第二部分 深度學習（十四）迴圈神經網路 2（Gated RNN - LSTM ）
迴圈神經網路 2（Gated RNN - LSTM ） simple RNN 具有梯度消失或者梯度爆炸的特點，所以，在實際應用中，帶有門限的RNN模型變種（Gated RNN）起著至關重要的作用，下面我們來進行介紹： LSTM (Long Short-term Memory )
機器學習筆記（十四）：TensorFlow實戰六（經典卷積神經網路：AlexNet ）
1 - 引言 2012年，Imagenet比賽冠軍的model——Alexnet [2]（以第一作者alex命名）。這個網路算是一個具有突破性意義的模型 首先它證明了CNN在複雜模型下的有效性，然後GPU實現使得訓練在可接受的時間範圍內得到結果，讓之後的網路模型構建變得更加複雜，並且通過
Python3學習（三十四）：python從mongo中取資料，使用pandas.DataFrame進行列操作並轉字典
使用該操作的具體場景（一般與mongo相結合）： 比如mongo中存了幾萬條資料，需要將mongo中的資料取出來，並對其中的一列進行相關操作，最後轉化為字典格式。 具體程式碼實現如下： import pandas as pd import pymongo import
機器學習筆記（十四）：異常檢測
目錄 1）Problem motivation 2）Gaussian distribution 3）Algorithm 4）Developing and evaluating an anomaly detection system 5）Anomaly detection vs
機器學習與深度學習系列連載： 第一部分 機器學習（十四）非監督度學習-1 Unsupervised Learning-1
非監督度學習-1 Unsupervised Learning-1（K-means,HAC,PCA） 非監督學習方法主要分為兩大類 Dimension Reduction (化繁為簡) Generation （無中生有) 目前我們僅專注化繁為簡，降維的方法，
機器學習與深度學習系列連載： 第二部分 深度學習（十四）迴圈神經網路 2（Gated RNN
迴圈神經網路 2（Gated RNN - LSTM ） simple RNN 具有梯度消失或者梯度爆炸的特點，所以，在實際應用中，帶有門限的RNN模型變種（Gated RNN）起著至關重要的作用，下面我們來進行介紹： LSTM (Long Short-term
演算法工程師修仙之路：吳恩達機器學習（十四）
吳恩達機器學習筆記及作業程式碼實現中文版 第十章 支援向量機 直觀上對大間隔的理解 人們有時將支援向量機看作是大間距分類器。 支援向量機模型的代價函式，在左邊這裡我畫出了關於 z 的代價函式