- 机器学习实战笔记5——线性判别分析
绍少阿
机器学习笔记可视化机器学习python人工智能
任务安排1、机器学习导论8、核方法2、KNN及其实现9、稀疏表示3、K-means聚类10、高斯混合模型4、主成分分析11、嵌入学习5、线性判别分析12、强化学习6、贝叶斯方法13、PageRank7、逻辑回归14、深度学习线性判别分析(LDA)Ⅰ核心思想对于同样一件事,站在不同的角度,我们往往会有不同的看法,而降维思想,亦是如此。同上节课一样,我们还是学习降维的算法,只是提供了一种新的角度,由上
- 《机器学习实战笔记--第一部分 分类算法:决策树 3》
z新一
机器学习决策树python
构造分类器:我们在构造了决策树之后,可以用于实际的分类了。在执行分类的时候需要决策树以及用于构造树的标签向量。程序比较测试数据与决策树上的数值,递归执行该过程直到进入叶子节点;最后将测试数据定义为叶子节点所属的类型。defclassify(inputTree,featLabels,testVec):#featLabels特征标签列表firstStr=list(inputTree.keys())[0
- 机器学习实战笔记(三):使用k-近邻算法的手写识别系统(Python3 实现)
max_bay
机器学习实战笔记机器学习实战笔记kNN手写数字识别系统Python
完整代码及数据地址:https://github.com/cqulun123/Machine-Learning-in-Action0使用k-近邻算法的手写识别系统的步骤(1)收集数据:提供文本文件。(2)准备数据:编写函数classify0(),将图像格式转换为分类器使用的list格式。(3)分析数据:在Python命令提示符中检查数据,确保它符合要求。(4)训练算法:此步骤不适用于k-近邻算法。
- 机器学习实战笔记(蜥蜴书)—— 第二章:端到端项目
Crayon鑫
笔记机器学习机器学习笔记人工智能
目录前言机器学习前的准备工作1、机器学习需要用到的库:安装:文件导入库2、所用工具数据准备1、获取数据2、检查数据3、创建训练/测试集数据可视化数据预处理1、缺失值处理2、文本属性处理3、数据集添加其他列4、数值缩放5、得到预处理的数据模型建立1、线型模型2、决策树模型3、随机森林模型模型验证1、简单均方根误差验证2、使用交叉验证模型保存模型调整模型评估前言“蜥蜴书”是我机器学习的启蒙书,现在开始
- 机器学习实战笔记(一)机器学习基础
三千侵天
机器学习机器学习人工智能算法
什么是机器学习?机器学习能让我们从数据集中受到启发。我们会利用计算机来彰显数据背后的真实含义,这才是机器学习的真实含义。机器学习就是把无序的数据转换成有用的信息。可以这么说,机器学习对于任何需要解释并操作数据的领域都有所裨益。机器学习领域的关键术语下表是用于区分不同鸟类需要使用的四个不同的属性值。现实中,你可能会想测量更多的值。通常的做法是测量所有可测属性,然后再挑选出重要部分。上面测量的这四种值
- 《机器学习实战笔记》-逻辑回归-梯度上升法
代码太难敲啊喂
深度学习实战-自学笔记机器学习逻辑回归人工智能
主要难点:公式推导和边界函数的设定importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp'''求函数f(x)=-x^2+4x的最大值'''defgradient_Ascent_test():deff_prime(x_old):return-2*x_old+4#'f(x)的导数=-2x+4'#初始化:old小于newnew从曲线(0,0)开始,学习率为0.01误差值为
- 机器学习实战笔记——第十三章
DaMeng999
机器学习tensorflow机器学习python
一、数据API使用tf.data.Dataset.from_tensor_slices创建一个数据集:dataset=tf.data.Dataset.from_tensor_slices(tf.range(10))print(dataset,tf.range(10))foritemindataset:print(item)结果如下:from_tensor_slices该函数创建一个给定张量的切片(
- 机器学习实战笔记--决策树
Azoobie
机器学习python决策树机器学习python决策树
本文为《机器学习实战》学习笔记1.决策树简介决策树可以从数据集合汇总提取一系列的规则,创建规则的过程就是机器学习的过程。在构造决策树的过程中,不断选取特征划分数据集,直到具有相同类型的数据均在数据子集内。1.1划分数据集由于不同属性的数据类型不同,其对应的测试条件也不同。即非叶子节点的每条出边代表的含义不同。二元属性产生两个可能的输出。标称属性具有多个属性值。可以根据属性值的数量产生多路划分,每个
- 机器学习实战笔记(二)KNN算法
chenyonwu同学
机器学习机器学习算法人工智能
文章目录算法概念、基本思想和应用概念基本思想应用实例三个基本要素K的取值距离度量分类决策规则特征归一化很重要算法描述与优缺点参考博客算法概念、基本思想和应用概念官方概念:所谓K近邻算法,即是给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例,这K个实例的多数属于某个类,就把该输入实例分类到这个类中。简单来说,根据待分类点的周围邻居来判断类别,邻居大多数属于哪一类,就将待
- 机器学习实战笔记(一)
威士忌燕麦拿铁
算法大数据python机器学习人工智能
1机器学习概览1.什么是机器学习机器学习是通过编程让计算机从数据中进行学习的科学(和艺术)。机器学习是让计算机具有学习的能力,无需进行明确编程。(亚瑟·萨缪尔,1959)计算机程序利用经验E学习任务T,性能是P,如果针对任务T的性能P随着经验E不断增长,则称为机器学习(汤姆·米切尔,1997)2.为什么要进行机器学习需要进行大量手工调整或者需要拥有长串规则才能解决的问题:机器学习算法通常可以简化代
- 机器学习实战笔记--kNN
Azoobie
机器学习python机器学习pythonknn分类器
本文为《机器学习实战》学习笔记1.相关数据类型&函数介绍SciPy基于Python生态系统提供了数学运算、科学和工程的开源软件,主要包括基本N维数组包NumPy,科学计算基本库SciPylibrary,用于2D绘图的Matplotlib,交互式控制台IPython,用于符号数学Sympy,用于数据结构和分析的pandas。1.1NumPyNumPy是python科学计算的基础包。包括强大的N维数组
- Pandas入门笔记
Sehr_Gut
pandas
笔记参照课程唐宇迪python数据分析与机器学习实战笔记方便自己今后回顾和查看,需要详细了解各自Pandas操作,建议学习上述课程Pandas数据结构pandas是基于numpy的数据处理库。其数据的基本结构从小到大依次为numpy.array,pandas.core.series.Series以及pandas.core.frame.DataFrame.简单的pandas特有的结构为series和
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lengyuyan007
机器学习
决策树原理简单来说就是:1,先计算所有列概率,及概率log值,据此求出整体的信息熵A;2,取出数据集中的每一列,计算剩余特征值的信息熵ai,并计算差值,也就是信息熵增益:bi=A-ai,除去自己这列,算的信息熵越小,信息增益越大,表示自己这列越重要;3,选出最重要的列,作为主要特征,作为根节点,依次比较,直到创建分类树;4,拿测试集来测试,从根节点开始检测,最后分类;决策树须知概念信息熵&信息增益
- 《机器学习实战笔记--第一部分 分类算法:决策树 4》
z新一
机器学习python决策树决策树连续值处理
之前的决策树分类部分只完成了对离散值的分类,当遇到有某些属性值是连续的时候就需要一些其他的方法了。由于连续值的可取值数目不再有限,因此不能直接根据连续属性的可取值来对节点进行划分。此时就需要连续属性的离散化,最简单的策略是采用二分法对连续属性进行处理,这正是C4.5决策树算法中采用的机制。下面我们以周志华老师的西瓜书为例画一个带有连续值分类的决策树。给定样本集D和连续属性a,假定a在D上出现了n个
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注:此系列文章里的部分算法和深度学习笔记系列里的内容有重合的地方,深度学习笔记里是看教学视频做的笔记,此处文章是看《机器学习实战》这本书所做的笔记,虽然算法相同,但示例代码有所不同,多敲一遍没有坏处,哈哈。(里面用到的数据集、代码可以到网上搜索,很容易找到。)。Python版本3.6机器学习十大算法系列文章:机器学习实战笔记1—k-近邻算法机器学习实战笔记2—决策树机器学习实战笔记3—朴素贝叶斯机
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yuexiahandao
机器学习机器学习
决策树-ID3决策树也是经常使用的数据挖掘算法。这张图所示就是一个决策树。长方形代表判断模块,椭圆形代表终止模块。从判断模块引出的左右箭头称作分支。决策树的一个重要任务是为了理解数据中所蕴含的知识信息,因此决策树可以使用不熟悉的数据集合,并从中提取出一系列,这些机器根据数据集创建规则的过程,就是机器学习的过程。训练出来的数据可以使用Matplotlib来绘制决策树图。决策树构造算法特点:优点:计算
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---------------------------------------------------------------------------------------本系列文章为《机器学习实战》学习笔记,内容整理自书本,网络以及自己的理解,如有错误欢迎指正。-------------------------------------------------------------------
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python神经网络分析案例
机器学习实战笔记(Python实现)-04-Logistic回归转自:机器学习实战笔记(Python实现)-04-Logistic回归转自:简单多元线性回归(梯度下降算法与矩阵法)转自:人工神经网络(从原理到代码)Step01感知器梯度下降文章晴天哥2018-01-28742浏览量书籍:机器学习和图像处理实战PracticalMachineLearningandImageProcessing-20
- 机器学习实战笔记
Solarzhou
机器学习Python机器学习实战
文章目录2k近邻算法2.1实施kNN算法代码清单1:测试,结果:2.2使用kNN改进约会网站的配对效果2.2.1准备数据,从文本中解析数据2.2.2分析数据:使用Matplotlib创建散点图2.2.3准备数据:归一化数值测试算法:作为完整程序验证2.3使用算法:构建完整可用系统2.3.1准备数据:将图像转换为测试向量2.3.2测试算法:使用kNN近邻算法识别手写数字3决策树3.1决策树构造3.1
- 机器学习实战笔记——第十一章
DaMeng999
机器学习神经网络机器学习深度学习
目录一、梯度消失与梯度爆炸1.1Glorot和He初始化1.1.1tf.keras.initializers.VarianceScaling1.2非饱和激活函数1.2.1tf.keras.layers.LeakyReLU1.2.2tf.keras.layers.PReLU1.3批量归一化1.4梯度裁剪1.4.1tf.keras.optimizers.SGD二、重用预训练层——解决训练数据不同2.1
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DaMeng999
机器学习神经网络机器学习深度学习
目录一、神经网络基础1.1反向传播训练算法1.2回归MLP1.3分类MLP二、利用tf.keras搭建神经网络2.1加载数据2.2顺序API创建分类模型2.2.1tf.keras.Sequential2.2.2tf.keras.layers.Flatten2.2.3tf.keras.layers.Dense()2.3顺序API创建回归模型2.4函数式API创建复杂模型2.4.1tf.keras.I
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注:此系列文章里的部分算法和深度学习笔记系列里的内容有重合的地方,深度学习笔记里是看教学视频做的笔记,此处文章是看《机器学习实战》这本书所做的笔记,虽然算法相同,但示例代码有所不同,多敲一遍没有坏处,哈哈。(里面用到的数据集、代码可以到网上搜索,很容易找到。)。Python版本3.6机器学习十大算法系列文章:机器学习实战笔记1—k-近邻算法机器学习实战笔记2—决策树机器学习实战笔记3—朴素贝叶斯机
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sunnnnman
学习笔记机器学习算法python
机器学习实战笔记(1)一、k-近邻算法1、算法主要实现步骤计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离(欧式距离公式);按照距离递增次序排序;选取与当前点距离最小的K个点;确定前K个点所在类别出现频率;返回前K个点出现频率最高的类别作为当前的点的预测分类;2、示例1约会配对(1)数据散点图对数据1、2列属性值绘制散点图如下(三种分类采用颜色区分)(2)判断所属分类defclassify0(inX,d
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艾欧尼亚归我了
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程序清单2-2个人程序注释+Python3部分代码改造(针对int(listFromLine[-1])编译不通过的调整)先贴2-2的伪代码函数:[python]viewplaincopydeffile2matrix(filename):#openafile,default:'r'eadfr=open(filename)#一次读取所有行arrayOLines=fr.readlines()#得到行数n
- 机器学习实战笔记——利用KNN算法改进约会网站的配对效果
zhihua_bupt
MachineLearningPython图像超分辨率技术机器学习实战笔记
利用KNN算法改进约会网站的配对效果一、案例背景我的朋友海伦一直使用在线约会网站寻找合适自己的约会对象。尽管约会网站会推荐不同的人选,但她并不是喜欢每一个人。经过一番总结,她发现曾交往过三种类型的人:(1)不喜欢的人;(2)魅力一般的人;(3)极具魅力的人;尽管发现了上述规律,但海伦依然无法将约会网站推荐的匹配对象归入恰当的分类,她觉得可以在周一到周五约会那些魅力一般的人,而周末则更喜欢与那些极具
- Python数据分析与机器学习实战笔记(4)- Seaborn
grinningGrace
文章目录Seaborn1.Seaborn简介2.整体布局风格设置3.风格细节设置4.调色板4.1调色板4.2分类色板4.3圆形画板4.4调色板颜色设置4.4.1使用xkcd颜色来命名颜色4.4.2连续色板4.4.3cubehelix_palette()调色板4.4.4light_palette()和dark_palette()调用定制连续调色板5.单变量分析绘图5.1数据分布情况5.2根据均值和协
- Python数据分析与机器学习实战笔记(5) - K近邻算法
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文章目录K近邻算法1.K近邻算法概述1.1读取数据1.2KnearestNeighbor算法1.3(欧式)距离的定义1.4模型评估1.4.1首先制定好训练集和测试集1.4.2基于单变量预测价格1.4.3RootMeanSquaredError均方根误差1.4.4不同的变量效果会不会不同呢1.4.5数据标准化,归一化1.4.6多变量距离的计算1.4.7多变量KNN模型2.sklearn库与功能2.1
- Python数据分析与机器学习实战笔记(9) - 案例实战python实现逻辑回归
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文章目录案例实战python实现罗辑回归1.任务概述1.1Thelogisticregression1.2要完成的模块1.2.1sigmoid函数1.2.2model1.2.3cost损失函数1.2.4gradient计算梯度1.2.5descent进行参数更新1.2.5.1不同的停止策略1.2.5.2对比不同的梯度下降方法1.2.7计算精度案例实战python实现罗辑回归1.任务概述Thedat
- Python数据分析与机器学习实战笔记(10) - 项目实战(交易数据异常检测)
grinningGrace
文章目录项目实战(交易数据异常检测)1.信用卡欺诈检测1.1任务流程:1.2主要解决问题:2.项目总结项目实战(交易数据异常检测)1.信用卡欺诈检测基于信用卡交易记录数据建立分类模型来预测哪些交易记录是异常的哪些是正常的。1.1任务流程:a.加载数据,观察问题b.针对问题给出解决方案c.数据集切分d.评估方法对比e.逻辑回归模型f.建模结果分析g.方案效果对比1.2主要解决问题:(1)在此项目中,
- Enum用法
不懂事的小屁孩
enum
以前的时候知道enum,但是真心不怎么用,在实际开发中,经常会用到以下代码:
protected final static String XJ = "XJ";
protected final static String YHK = "YHK";
protected final static String PQ = "PQ";
- 【Spark九十七】RDD API之aggregateByKey
bit1129
spark
1. aggregateByKey的运行机制
/**
* Aggregate the values of each key, using given combine functions and a neutral "zero value".
* This function can return a different result type
- hive创建表是报错: Specified key was too long; max key length is 767 bytes
daizj
hive
今天在hive客户端创建表时报错,具体操作如下
hive> create table test2(id string);
FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. MetaException(message:javax.jdo.JDODataSto
- Map 与 JavaBean之间的转换
周凡杨
java自省转换反射
最近项目里需要一个工具类,它的功能是传入一个Map后可以返回一个JavaBean对象。很喜欢写这样的Java服务,首先我想到的是要通过Java 的反射去实现匿名类的方法调用,这样才可以把Map里的值set 到JavaBean里。其实这里用Java的自省会更方便,下面两个方法就是一个通过反射,一个通过自省来实现本功能。
1:JavaBean类
1 &nb
- java连接ftp下载
g21121
java
有的时候需要用到java连接ftp服务器下载,上传一些操作,下面写了一个小例子。
/** ftp服务器地址 */
private String ftpHost;
/** ftp服务器用户名 */
private String ftpName;
/** ftp服务器密码 */
private String ftpPass;
/** ftp根目录 */
private String f
- web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法(二)
老A不折腾
finereportweb报表java报表总结
抛砖引玉,希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来,Mark一下,利人利己。
出现问题先搜一下文档上有没有,再看看度娘有没有,再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题,大多文档上都有提到的。
1、没有返回数据集:
在存储过程中的操作语句之前加上set nocount on 或者在数据集exec调用存储过程的前面加上这句。当S
- linux 系统cpu 内存等信息查看
墙头上一根草
cpu内存liunx
1 查看CPU
1.1 查看CPU个数
# cat /proc/cpuinfo | grep "physical id" | uniq | wc -l
2
**uniq命令:删除重复行;wc –l命令:统计行数**
1.2 查看CPU核数
# cat /proc/cpuinfo | grep "cpu cores" | u
- Spring中的AOP
aijuans
springAOP
Spring中的AOP
Written by Tony Jiang @ 2012-1-18 (转)何为AOP
AOP,面向切面编程。
在不改动代码的前提下,灵活的在现有代码的执行顺序前后,添加进新规机能。
来一个简单的Sample:
目标类:
[java]
view plain
copy
print
?
package&nb
- placeholder(HTML 5) IE 兼容插件
alxw4616
JavaScriptjquery jQuery插件
placeholder 这个属性被越来越频繁的使用.
但为做HTML 5 特性IE没能实现这东西.
以下的jQuery插件就是用来在IE上实现该属性的.
/**
* [placeholder(HTML 5) IE 实现.IE9以下通过测试.]
* v 1.0 by oTwo 2014年7月31日 11:45:29
*/
$.fn.placeholder = function
- Object类,值域,泛型等总结(适合有基础的人看)
百合不是茶
泛型的继承和通配符变量的值域Object类转换
java的作用域在编程的时候经常会遇到,而我经常会搞不清楚这个
问题,所以在家的这几天回忆一下过去不知道的每个小知识点
变量的值域;
package 基础;
/**
* 作用域的范围
*
* @author Administrator
*
*/
public class zuoyongyu {
public static vo
- JDK1.5 Condition接口
bijian1013
javathreadConditionjava多线程
Condition 将 Object 监视器方法(wait、notify和 notifyAll)分解成截然不同的对象,以便通过将这些对象与任意 Lock 实现组合使用,为每个对象提供多个等待 set (wait-set)。其中,Lock 替代了 synchronized 方法和语句的使用,Condition 替代了 Object 监视器方法的使用。
条件(也称为条件队列或条件变量)为线程提供了一
- 开源中国OSC源创会记录
bijian1013
hadoopsparkMemSQL
一.Strata+Hadoop World(SHW)大会
是全世界最大的大数据大会之一。SHW大会为各种技术提供了深度交流的机会,还会看到最领先的大数据技术、最广泛的应用场景、最有趣的用例教学以及最全面的大数据行业和趋势探讨。
二.Hadoop
&nbs
- 【Java范型七】范型消除
bit1129
java
范型是Java1.5引入的语言特性,它是编译时的一个语法现象,也就是说,对于一个类,不管是范型类还是非范型类,编译得到的字节码是一样的,差别仅在于通过范型这种语法来进行编译时的类型检查,在运行时是没有范型或者类型参数这个说法的。
范型跟反射刚好相反,反射是一种运行时行为,所以编译时不能访问的变量或者方法(比如private),在运行时通过反射是可以访问的,也就是说,可见性也是一种编译时的行为,在
- 【Spark九十四】spark-sql工具的使用
bit1129
spark
spark-sql是Spark bin目录下的一个可执行脚本,它的目的是通过这个脚本执行Hive的命令,即原来通过
hive>输入的指令可以通过spark-sql>输入的指令来完成。
spark-sql可以使用内置的Hive metadata-store,也可以使用已经独立安装的Hive的metadata store
关于Hive build into Spark
- js做的各种倒计时
ronin47
js 倒计时
第一种:精确到秒的javascript倒计时代码
HTML代码:
<form name="form1">
<div align="center" align="middle"
- java-37.有n 个长为m+1 的字符串,如果某个字符串的最后m 个字符与某个字符串的前m 个字符匹配,则两个字符串可以联接
bylijinnan
java
public class MaxCatenate {
/*
* Q.37 有n 个长为m+1 的字符串,如果某个字符串的最后m 个字符与某个字符串的前m 个字符匹配,则两个字符串可以联接,
* 问这n 个字符串最多可以连成一个多长的字符串,如果出现循环,则返回错误。
*/
public static void main(String[] args){
- mongoDB安装
开窍的石头
mongodb安装 基本操作
mongoDB的安装
1:mongoDB下载 https://www.mongodb.org/downloads
2:下载mongoDB下载后解压
 
- [开源项目]引擎的关键意义
comsci
开源项目
一个系统,最核心的东西就是引擎。。。。。
而要设计和制造出引擎,最关键的是要坚持。。。。。。
现在最先进的引擎技术,也是从莱特兄弟那里出现的,但是中间一直没有断过研发的
 
- 软件度量的一些方法
cuiyadll
方法
软件度量的一些方法http://cuiyingfeng.blog.51cto.com/43841/6775/在前面我们已介绍了组成软件度量的几个方面。在这里我们将先给出关于这几个方面的一个纲要介绍。在后面我们还会作进一步具体的阐述。当我们不从高层次的概念级来看软件度量及其目标的时候,我们很容易把这些活动看成是不同而且毫不相干的。我们现在希望表明他们是怎样恰如其分地嵌入我们的框架的。也就是我们度量的
- XSD中的targetNameSpace解释
darrenzhu
xmlnamespacexsdtargetnamespace
参考链接:
http://blog.csdn.net/colin1014/article/details/357694
xsd文件中定义了一个targetNameSpace后,其内部定义的元素,属性,类型等都属于该targetNameSpace,其自身或外部xsd文件使用这些元素,属性等都必须从定义的targetNameSpace中找:
例如:以下xsd文件,就出现了该错误,即便是在一
- 什么是RAID0、RAID1、RAID0+1、RAID5,等磁盘阵列模式?
dcj3sjt126com
raid
RAID 1又称为Mirror或Mirroring,它的宗旨是最大限度的保证用户数据的可用性和可修复性。 RAID 1的操作方式是把用户写入硬盘的数据百分之百地自动复制到另外一个硬盘上。由于对存储的数据进行百分之百的备份,在所有RAID级别中,RAID 1提供最高的数据安全保障。同样,由于数据的百分之百备份,备份数据占了总存储空间的一半,因而,Mirror的磁盘空间利用率低,存储成本高。
Mir
- yii2 restful web服务快速入门
dcj3sjt126com
PHPyii2
快速入门
Yii 提供了一整套用来简化实现 RESTful 风格的 Web Service 服务的 API。 特别是,Yii 支持以下关于 RESTful 风格的 API:
支持 Active Record 类的通用API的快速原型
涉及的响应格式(在默认情况下支持 JSON 和 XML)
支持可选输出字段的定制对象序列化
适当的格式的数据采集和验证错误
- MongoDB查询(3)——内嵌文档查询(七)
eksliang
MongoDB查询内嵌文档MongoDB查询内嵌数组
MongoDB查询内嵌文档
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2177301 一、概述
有两种方法可以查询内嵌文档:查询整个文档;针对键值对进行查询。这两种方式是不同的,下面我通过例子进行分别说明。
二、查询整个文档
例如:有如下文档
db.emp.insert({
&qu
- android4.4从系统图库无法加载图片的问题
gundumw100
android
典型的使用场景就是要设置一个头像,头像需要从系统图库或者拍照获得,在android4.4之前,我用的代码没问题,但是今天使用android4.4的时候突然发现不灵了。baidu了一圈,终于解决了。
下面是解决方案:
private String[] items = new String[] { "图库","拍照" };
/* 头像名称 */
- 网页特效大全 jQuery等
ini
JavaScriptjquerycsshtml5ini
HTML5和CSS3知识和特效
asp.net ajax jquery实例
分享一个下雪的特效
jQuery倾斜的动画导航菜单
选美大赛示例 你会选谁
jQuery实现HTML5时钟
功能强大的滚动播放插件JQ-Slide
万圣节快乐!!!
向上弹出菜单jQuery插件
htm5视差动画
jquery将列表倒转顺序
推荐一个jQuery分页插件
jquery animate
- swift objc_setAssociatedObject block(version1.2 xcode6.4)
啸笑天
version
import UIKit
class LSObjectWrapper: NSObject {
let value: ((barButton: UIButton?) -> Void)?
init(value: (barButton: UIButton?) -> Void) {
self.value = value
- Aegis 默认的 Xfire 绑定方式,将 XML 映射为 POJO
MagicMa_007
javaPOJOxmlAegisxfire
Aegis 是一个默认的 Xfire 绑定方式,它将 XML 映射为 POJO, 支持代码先行的开发.你开发服 务类与 POJO,它为你生成 XML schema/wsdl
XML 和 注解映射概览
默认情况下,你的 POJO 类被是基于他们的名字与命名空间被序列化。如果
- js get max value in (json) Array
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境max纵观千象
// Max value in Array
var arr = [1,2,3,5,3,2];Math.max.apply(null, arr); // 5
// Max value in Jaon Array
var arr = [{"x":"8/11/2009","y":0.026572007},{"x"
- XMLhttpRequest 请求 XML,JSON ,POJO 数据
Luob.
POJOjsonAjaxxmlXMLhttpREquest
在使用XMlhttpRequest对象发送请求和响应之前,必须首先使用javaScript对象创建一个XMLHttpRquest对象。
var xmlhttp;
function getXMLHttpRequest(){
if(window.ActiveXObject){
xmlhttp:new ActiveXObject("Microsoft.XMLHTTP
- jquery
wuai
jquery
以下防止文档在完全加载之前运行Jquery代码,否则会出现试图隐藏一个不存在的元素、获得未完全加载的图像的大小 等等
$(document).ready(function(){
jquery代码;
});
<script type="text/javascript" src="c:/scripts/jquery-1.4.2.min.js&quo