uuummmmiiii
uuummmmiiii

MovieLens推荐系统数据集官方文档+解释

参见和下载地址：https://grouplens.org/datasets/movielens/

MovieLens

       GroupLens Research已从MovieLens网站（http://movielens.org）收集并提供评级数据集。根据集合的大小，在不同的时间段收集数据集。在使用这些数据集之前，请查看其README文件以获取使用许可证和其他详细信息。

帮助我们的研究实验室：请对MovieLens数据集进行简短的调查 https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSeCkt7cD5j7QexQZmY1cDHNMFUSaAzv_yPPVhwz1RNTh0Xa0Q/viewform?c=0&w=1 

recommended for new research

MovieLens 20M Dataset

稳定的基准数据集。138,000名用户对27,000部电影打的2000万个评级和465,000个标签。包括标签基因组数据，在1,100个标签上有1200万个相关性分数。 2015年4月发布;更新10月2016以更新links.csv并添加标签基因组数据。

~README.html  ： http://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-20m-README.html
~ml-20m.zip（大小：190 MB，校验和）

recommended for education and development

MovieLens最新数据集

这些数据集将随时间而变化，不适合报告研究结果。我们将保持下载链接稳定以进行自动下载。我们不会存档或提供以前发布的版本。

小：对于9,000部电影，600个用户产生出100,000个评级和3,600个标签。上次更新时间：9/2018。

~README.html    ： http://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-latest-small-README.html
~ml-latest-small.zip（大小：1 MB）

全部：对于58,000部电影，280,000个用户产生出27,000,000个评级和1,100,000个标签。包括标签基因组数据，包含1,100个标签的1400万个相关性分数。上次更新时间：9/2018。

~README.html   ： http://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-latest-README.html
~ml-latest.zip（大小：265 MB）
 

older datasets

MovieLens 100K数据集

稳定的基准数据集。来自1700部电影，1000名用户的100,000个评分。发布于4/1998。

~README.txt   ：http://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-100k-README.txt
~ml-100k.zip（大小：5 MB，校验和）
~解压缩文件的索引   ：http://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-100k/

MovieLens 1M数据集

稳定的基准数据集。 4000部电影的6000名用户获得100万评级。 2003年2月发布。

~README.txt
~ml-1m.zip（大小：6 MB，校验和）

MovieLens 10M数据集

稳定的基准数据集。 72,000个用户对于10,000部电影，进行了1000万个评级和100,000个标签。发布于2009年1月1日。

~README.html
~ml-10m.zip（大小：63 MB，校验和）

MovieLens标签基因组数据集

对于于10,000部电影的1,100个标签池中获得1100万个计算标签 - 电影相关性分数。发布于2014年3月。

还可以考虑使用MovieLens 20M或最新数据集，这些数据集还包含（更新的）标签基因组数据。

~README.html
~tag-genome.zip（大小：41 MB）
 

数据集解movieId, title, genres 

其中均包含四个文件：movies.csv  , links.csv  , ratings.csv  ,tags.csv

movies.csv （电影文件）

movieId:电影id 
title:电影标题 
genres:电影的题材（多种题材用|分割）

links.csv（链接文件）

movieId:电影在movielens上的id，通过https://movielens.org/movies/(movieId)访问
imdbId:电影在imdb网站上的id，通过http://www.imdb.com/title/(imdbId)访问
tmdbId:电影在themoviedb上的id，通过http://www.imdb.com/title/(tmdbId)访问 

ratings.csv （评分文件）

userId: 用户id 
movieId: 电影id 
rating: 用户评分。5分制，0.5 stars - 5 stars，以0.5为间隔
timestamp: Unix时间戳，十位，精确到秒

tags.csv（标签文件）

userId: 用户id 
movieId: 电影id 
tag: 表示用户在某个时间为某个电影标记的标签，即分类
timestamp: 同上时间戳

 

你可能感兴趣的:(MovieLens推荐系统数据集官方文档+解释)

  • 机器学习与深度学习间关系与区别 ℒℴѵℯ心·动ꦿ໊ོ꫞ 人工智能学习深度学习python
    一、机器学习概述定义机器学习（MachineLearning,ML）是一种通过数据驱动的方法，利用统计学和计算算法来训练模型，使计算机能够从数据中学习并自动进行预测或决策。机器学习通过分析大量数据样本，识别其中的模式和规律，从而对新的数据进行判断。其核心在于通过训练过程，让模型不断优化和提升其预测准确性。主要类型1.监督学习（SupervisedLearning）监督学习是指在训练数据集中包含输入
  • LLM 词汇表 落难Coder LLMsNLP大语言模型大模型llama人工智能
    Contextwindow“上下文窗口”是指语言模型在生成新文本时能够回溯和参考的文本量。这不同于语言模型训练时所使用的大量数据集，而是代表了模型的“工作记忆”。较大的上下文窗口可以让模型理解和响应更复杂和更长的提示，而较小的上下文窗口可能会限制模型处理较长提示或在长时间对话中保持连贯性的能力。Fine-tuning微调是使用额外的数据进一步训练预训练语言模型的过程。这使得模型开始表示和模仿微调数
  • 509. 斐波那契数(每日一题) lzyprime
    lzyprime博客(github)创建时间：2021.01.04qq及邮箱：2383518170leetcode笔记题目描述斐波那契数，通常用F(n)表示，形成的序列称为斐波那契数列。该数列由0和1开始，后面的每一项数字都是前面两项数字的和。也就是：F(0)=0，F(1)=1F(n)=F(n-1)+F(n-2)，其中n>1给你n，请计算F(n)。示例1：输入：2输出：1解释：F(2)=F(1)+
  • SQL Server_查询某一数据库中的所有表的内容 qq_42772833 SQLServer数据库sqlserver
    1.查看所有表的表名要列出CrabFarmDB数据库中的所有表（名），可以使用以下SQL语句：USECrabFarmDB;--切换到目标数据库GOSELECTTABLE_NAMEFROMINFORMATION_SCHEMA.TABLESWHERETABLE_TYPE='BASETABLE';对这段SQL脚本的解释：SELECTTABLE_NAME：这个语句的作用是从查询结果中选择TABLE_NAM
  • 2020-04-12每天三百字之连接与替代 冷眼看潮
    不知道是不是好为人师，有时候还真想和别人分享一下我对某些现象的看法或者解释。人类社会不断发展进步的过程，就是不断连接与替代的过程。人类发现了火并应用火以后，告别了茹毛饮血的野兽般的原始生活（火烧、烹饪替代了生食）人类用石器代替了完全手工，工具的使用使人类进步一大步。类似这样的替代还有很多，随着科技的发展，有更多的原始的事物被替代，代之以更高效、更先进的技术。在近现代，汽车替代了马车，高速公路和铁路
  • 【目标检测数据集】卡车数据集1073张VOC+YOLO格式 熬夜写代码的平头哥∰ 目标检测YOLO人工智能
    数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：1073标注数量(xml文件个数)：1073标注数量(txt文件个数)：1073标注类别数：1标注类别名称:["truck"]每个类别标注的框数：truck框数=1120总框数：1120使用标注工具：labelImg标注
  • 121. 买卖股票的最佳时机 薄荷糖的味道_fb40
    给定一个数组，它的第i个元素是一支给定股票第i天的价格。如果你最多只允许完成一笔交易（即买入和卖出一支股票），设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。注意你不能在买入股票前卖出股票。示例1:输入:[7,1,5,3,6,4]输出:5解释:在第2天（股票价格=1）的时候买入，在第5天（股票价格=6）的时候卖出，最大利润=6-1=5。注意利润不能是7-1=6,因为卖出价格需要大于买入价格。示例2:输入:
  • Faiss Tips：高效向量搜索与聚类的利器 焦习娜Samantha
    FaissTips：高效向量搜索与聚类的利器faiss_tipsSomeusefultipsforfaiss项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/faiss_tips项目介绍Faiss是由FacebookAIResearch开发的一个用于高效相似性搜索和密集向量聚类的库。它支持多种硬件平台，包括CPU和GPU，能够在海量数据集上实现快速的近似最近邻搜索（AN
  • 番茄西红柿叶子病害分类数据集12882张11类别 futureflsl 数据集分类数据挖掘人工智能
    数据集类型：图像分类用，不可用于目标检测无标注文件数据集格式：仅仅包含jpg图片，每个类别文件夹下面存放着对应图片图片数量(jpg文件个数)：12882分类类别数：11类别名称:["Bacterial_Spot_Bacteria","Early_Blight_Fungus","Healthy","Late_Blight_Water_Mold","Leaf_Mold_Fungus","Powdery
  • 钢筋长度超限检测检数据集VOC+YOLO格式215张1类别 futureflsl 数据集YOLO深度学习机器学习
    数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：215标注数量(xml文件个数)：215标注数量(txt文件个数)：215标注类别数：1标注类别名称:["iron"]每个类别标注的框数：iron框数=215总框数：215使用标注工具：labelImg标注规则：对类别进
  • 如何成为段子手 欣雅阅读
    我是一个尬聊大师，与朋友聊天经常把话题聊死，留我一个人在群里，望着自己打下的最后一句话无语凝噎。看到风趣幽默的朋友与人聊天，很是艳羡，觉得自己何时才能成为这样的段子手呢？一、段子是什么？“段子”一词在百度百科上的解释：本是相声中的一个艺术术语，指的是相声作品中一节或一段艺术内容。我的理解：段子就是一些搞笑的故事或者笑话。二、为什么要会说段子？不知道大家有没有这样的朋友，本来很无趣的聚会，只要有他参
  • Faiss：高效相似性搜索与聚类的利器 网络·魚 大数据faiss
    Faiss是一个针对大规模向量集合的相似性搜索库，由FacebookAIResearch开发。它提供了一系列高效的算法和数据结构，用于加速向量之间的相似性搜索，特别是在大规模数据集上。本文将介绍Faiss的原理、核心功能以及如何在实际项目中使用它。Faiss原理：近似最近邻搜索：Faiss的核心功能之一是近似最近邻搜索，它能够高效地在大规模数据集中找到与给定查询向量最相似的向量。这种搜索是近似的，
  • 2019-05-13 王健_100a
    【撒下18:2】大卫打发军兵出战，分为三队：一队在约押手下，一队在洗鲁雅的儿子约押兄弟亚比筛手下，一队在迦特人以太手下。大卫对军兵说：“我必与你们一同出战。”解释：大卫检阅部队，将它分成三队，每队由一位元帅统领；约押与兄弟亚比筛，并迦特人以太共同指挥。大卫想与他们一同出战！应用：作为领袖与军兵一起出战是很重要。领袖在事奉中与信徒一起，领袖在任何的环境里与信徒一起走过。我们要同心协力为主而战。祷告：
  • 209. 长度最小的子数组（滑动窗口） 追光者2020 leetcode双指针/滑动窗口
    题目描述给定一个含有n个正整数的数组和一个正整数target。找出该数组中满足其和≥target的长度最小的连续子数组[numsl,numsl+1,…,numsr-1,numsr]，并返回其长度。如果不存在符合条件的子数组，返回0。示例1：输入：target=7,nums=[2,3,1,2,4,3]输出：2解释：子数组[4,3]是该条件下的长度最小的子数组。示例2：输入：target=4,nums
  • 209. 长度最小的子数组（中等 数组 滑动窗口） 风雨中de宁静 leetcode算法排序算法
    209.长度最小的子数组给定一个含有n个正整数的数组和一个正整数target。找出该数组中满足其和≥target的长度最小的连续子数组[numsl,numsl+1,…,numsr-1,numsr]，并返回其长度。如果不存在符合条件的子数组，返回0。示例1：输入：target=7,nums=[2,3,1,2,4,3]输出：2解释：子数组[4,3]是该条件下的长度最小的子数组。示例2：输入：targe
  • 厉国刚：新闻学与传播学到底有何区别 微观大道
    厉国刚：新闻学与传播学到底有何区别头几天，有人在知乎上问我：新闻学与传播学到底有何区别。他是一位想要跨专业考研的学生，对新闻传播学学科可谓了解甚少，甚至一头雾水，想要让我帮他解释解释。在研究生学硕层面，新闻传播学是一级学科，分成新闻学、传播学这两个二级学科。有些高校，还自设了广告学、出版发行学等其他二级学科，但从官方角度，新闻传播学一级学科下，正统的就是那两个二级学科。招生时，一般会按一级学科招，
  • ES聚合分析原理与代码实例讲解 光剑书架上的书 大厂Offer收割机面试题简历程序员读书硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
    ES聚合分析原理与代码实例讲解1.背景介绍1.1问题的由来在大规模数据分析场景中，特别是在使用Elasticsearch（ES）进行数据存储和检索时，聚合分析成为了一个至关重要的功能。聚合分析允许用户对数据集进行细分和分组，以便深入探索数据的结构和模式。这在诸如实时监控、日志分析、业务洞察等领域具有广泛的应用。1.2研究现状目前，ES聚合分析已经成为现代大数据平台的核心组件之一。它支持多种类型的聚
  • 209. 长度最小的子数组-滑动窗口 hequnwang10 JavaLeetCode算法
    一、题目描述给定一个含有n个正整数的数组和一个正整数target。找出该数组中满足其和≥target的长度最小的连续子数组[numsl,numsl+1,…,numsr-1,numsr]，并返回其长度。如果不存在符合条件的子数组，返回0。示例1：输入：target=7,nums=[2,3,1,2,4,3]输出：2解释：子数组[4,3]是该条件下的长度最小的子数组。示例2：输入：target=4,nu
  • K近邻算法_分类鸢尾花数据集 _feivirus_ 算法机器学习和数学分类机器学习K近邻
    importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportaccuracy_score1.数据预处理iris=load_iris()df=pd.DataFrame(data=ir
  • 2024.8.22 Python，链表两数之和，链表快速反转，二叉树的深度，二叉树前中后序遍历，N叉树递归遍历，翻转二叉树 RaidenQ python链表开发语言
    1.链表两数之和输入：l1=[2,4,3],l2=[5,6,4]输出：[7,0,8]解释：342+465=807.示例2：输入：l1=[0],l2=[0]输出：[0]示例3：输入：l1=[9,9,9,9,9,9,9],l2=[9,9,9,9]输出：[8,9,9,9,0,0,0,1]昨天的这个题，用自己的办法写的麻烦的要死，然后刚才一看chat归类的办法，感觉自己像个智障。classListNode
  • python多线程程序设计 之一 IT_Beijing_BIT #Python程序设计语言python
    python多线程程序设计之一全局解释器锁线程APIsthreading.active_count()threading.current_thread()threading.excepthook(args,/)threading.get_native_id()threading.main_thread()threading.stack_size([size])线程对象成员函数构造器start/ru
  • spring如何整合druid连接池？ 惜.己 springspringjunit数据库javaidea后端xml
    目录spring整合druid连接池1.新建maven项目2.新建mavenModule3.导入相关依赖4.配置log4j2.xml5.配置druid.xml1)xml中如何引入properties2)下面是配置文件6.准备jdbc.propertiesJDBC配置项解释7.配置druid8.测试spring整合druid连接池1.新建maven项目打开IDE（比如IntelliJIDEA,Ecl
  • 难念的经 轩辕一风
    今天中午从公司出来办事，站在马路旁边招手打的。不久来了一辆，路边停下，坐上，一转脸准备告诉师傅去哪的地址，惊呼，姚师傅？啊，咋是你？这也太巧了吧。在上海，出租车少说也有上万辆吧，而且地方这么大，况且在我出来的这个时间点上碰上了，有时候解释不了，就是那么巧。我和姚师傅咋认识的呢？因工作的原因，我要经常去外地出差，家住的离火车站比较远，每次都是打车过去。可能家在郊区的原因，平时门口公路上的出租车并不多
  • MongoDB知识概括 GeorgeLin98 持久层mongodb
    MongoDB知识概括MongoDB相关概念单机部署基本常用命令索引-IndexSpirngDataMongoDB集成副本集分片集群安全认证MongoDB相关概念业务应用场景：传统的关系型数据库（如MySQL），在数据操作的“三高”需求以及应对Web2.0的网站需求面前，显得力不从心。解释：“三高”需求：①Highperformance-对数据库高并发读写的需求。②HugeStorage-对海量数
  • Day777--【这届年轻人很懒，“但在你面前，我可以多受些麻烦。”】 卖小妞的饼干
    图片发自App中学时期，会因为朋友一句误会，手写三页信件解释来龙去脉，必须每天一起上学放学吃饭上洗手间，永远腻在一起才能彰显关系密切。而现在，相比每段关系都闹得轰轰烈烈，我们更喜欢顺其自然。懒得耗费大量时间去维护一段关系，懒得在与朋友产生矛盾后去辩解，懒得因为朋友做出背叛友谊的行为而愤怒诘问。不再把目光放在朋友的数量上，更在乎每一个还在身边的人是否饱含真心。我们都在期待着更舒服自然没有杂质的关系，
  • JavaScript 中，深拷贝（Deep Copy）和浅拷贝（Shallow Copy） 跳房子的前端 前端面试javascript开发语言ecmascript
    在JavaScript中，深拷贝（DeepCopy）和浅拷贝（ShallowCopy）是用于复制对象或数组的两种不同方法。了解它们的区别和应用场景对于避免潜在的bugs和高效地处理数据非常重要。以下是对深拷贝和浅拷贝的详细解释，包括它们的概念、用途、优缺点以及实现方式。1.浅拷贝（ShallowCopy）概念定义：浅拷贝是指创建一个新的对象或数组，其中包含了原对象或数组的基本数据类型的值和对引用数
  • Python多线程实现大规模数据集高效转移 sand&wich 网络python服务器
    背景在处理大规模数据集时，通常需要在不同存储设备、不同服务器或文件夹之间高效地传输数据。如果采用单线程传输方式，当数据量非常大时，整个过程会非常耗时。因此，通过多线程并行处理可以大幅提升数据传输效率。本文将分享一个基于Python多线程实现的高效数据传输工具，通过遍历源文件夹中的所有文件，将它们移动到目标文件夹。工具和库这个数据集转移工具主要依赖于以下Python标准库：os：用于文件系统操作，如
  • JAVA·一个简单的登录窗口 MortalTom java开发语言学习
    文章目录概要整体架构流程技术名词解释技术细节资源概要JavaSwing是Java基础类库的一部分，主要用于开发图形用户界面（GUI）程序整体架构流程新建项目，导入sql.jar包（链接放在了文末），编译项目并运行技术名词解释一、特点丰富的组件提供了多种可视化组件，如按钮（JButton）、文本框（JTextField）、标签（JLabel）、下拉列表（JComboBox）等，可以满足不同的界面设计
  • 入门MySQL——查询语法练习 K_un
    前言：前面几篇文章为大家介绍了DML以及DDL语句的使用方法，本篇文章将主要讲述常用的查询语法。其实MySQL官网给出了多个示例数据库供大家实用查询，下面我们以最常用的员工示例数据库为准，详细介绍各自常用的查询语法。1.员工示例数据库导入官方文档员工示例数据库介绍及下载链接：https://dev.mysql.com/doc/employee/en/employees-installation.h
  • 258-各位相加 不胖二十斤不改名zz
    给定一个非负整数num，反复将各个位上的数字相加，直到结果为一位数。输入:38输出:2解释:各位相加的过程为：3+8=11,1+1=2。由于2是一位数，所以返回2。最简单的方法就是递归了。进阶:你可以不使用循环或者递归，且在O(1)时间复杂度内解决这个问题吗？假如一个三位数'abc'，其值大小为s1=100*a+10*b+1*c，经过一次各位相加后，变为s2=a+b+c，减小的差值为(s1-s2)
  • 解读Servlet原理篇二---GenericServlet与HttpServlet 周凡杨 javaHttpServlet源理GenericService源码
    在上一篇《解读Servlet原理篇一》中提到，要实现javax.servlet.Servlet接口（即写自己的Servlet应用），你可以写一个继承自javax.servlet.GenericServletr的generic Servlet ，也可以写一个继承自java.servlet.http.HttpServlet的HTTP Servlet（这就是为什么我们自定义的Servlet通常是exte
  • MySQL性能优化 bijian1013 数据库mysql
            性能优化是通过某些有效的方法来提高MySQL的运行速度，减少占用的磁盘空间。性能优化包含很多方面，例如优化查询速度，优化更新速度和优化MySQL服务器等。本文介绍方法的主要有：         a.优化查询         b.优化数据库结构  
  • ThreadPool定时重试 dai_lm javaThreadPoolthreadtimertimertask
    项目需要当某事件触发时，执行http请求任务，失败时需要有重试机制，并根据失败次数的增加，重试间隔也相应增加，任务可能并发。 由于是耗时任务，首先考虑的就是用线程来实现，并且为了节约资源，因而选择线程池。 为了解决不定间隔的重试，选择Timer和TimerTask来完成 package threadpool; public class ThreadPoolTest {
  • Oracle 查看数据库的连接情况 周凡杨 sqloracle 连接
    首先要说的是，不同版本数据库提供的系统表会有不同，你可以根据数据字典查看该版本数据库所提供的表。 select * from dict where table_name like '%SESSION%'; 就可以查出一些表，然后根据这些表就可以获得会话信息 select sid,serial#,status,username,schemaname,osuser,terminal,ma
  • 类的继承 朱辉辉33 java
    类的继承可以提高代码的重用行，减少冗余代码；还能提高代码的扩展性。Java继承的关键字是extends 格式:public class 类名（子类）extends 类名（父类）{ } 子类可以继承到父类所有的属性和普通方法，但不能继承构造方法。且子类可以直接使用父类的public和 protected属性，但要使用private属性仍需通过调用。 子类的方法可以重写，但必须和父类的返回值类
  • android 悬浮窗特效 肆无忌惮_ android
    最近在开发项目的时候需要做一个悬浮层的动画，类似于支付宝掉钱动画。但是区别在于，需求是浮出一个窗口，之后边缩放边位移至屏幕右下角标签处。效果图如下：   一开始考虑用自定义View来做。后来发现开线程让其移动很卡，ListView+动画也没法精确定位到目标点。   后来想利用Dialog的dismiss动画来完成。   自定义一个Dialog后，在styl
  • hadoop伪分布式搭建 林鹤霄 hadoop
    要修改4个文件    1: vim hadoop-env.sh  第九行    2: vim core-site.xml            <configuration>     &n
  • gdb调试命令 aigo gdb
    原文：http://blog.csdn.net/hanchaoman/article/details/5517362   一、GDB常用命令简介   r run 运行.程序还没有运行前使用 c             cuntinue 
  • Socket编程的HelloWorld实例 alleni123 socket
    public class Client { public static void main(String[] args) { Client c=new Client(); c.receiveMessage(); } public void receiveMessage(){ Socket s=null; BufferedRea
  • 线程同步和异步 百合不是茶 线程同步异步
    多线程和同步 : 如进程、线程同步，可理解为进程或线程A和B一块配合，A执行到一定程度时要依靠B的某个结果，于是停下来，示意B运行；B依言执行，再将结果给A；A再继续操作。 所谓同步，就是在发出一个功能调用时，在没有得到结果之前，该调用就不返回，同时其它线程也不能调用这个方法   多线程和异步:多线程可以做不同的事情,涉及到线程通知     &
  • JSP中文乱码分析 bijian1013 javajsp中文乱码
            在JSP的开发过程中，经常出现中文乱码的问题。         首先了解一下Java中文问题的由来：         Java的内核和class文件是基于unicode的，这使Java程序具有良好的跨平台性，但也带来了一些中文乱码问题的麻烦。原因主要有两方面，
  • js实现页面跳转重定向的几种方式 bijian1013 JavaScript重定向
            js实现页面跳转重定向有如下几种方式： 一.window.location.href <script language="javascript"type="text/javascript"> window.location.href="http://www.baidu.c
  • 【Struts2三】Struts2 Action转发类型 bit1129 struts2
     在【Struts2一】 Struts Hello World http://bit1129.iteye.com/blog/2109365中配置了一个简单的Action，配置如下   <!DOCTYPE struts PUBLIC "-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configurat
  • 【HBase十一】Java API操作HBase bit1129 hbase
    Admin类的主要方法注释：   1. 创建表 /** * Creates a new table. Synchronous operation. * * @param desc table descriptor for table * @throws IllegalArgumentException if the table name is res
  • nginx gzip ronin47 nginx gzip
    Nginx GZip 压缩 Nginx GZip 模块文档详见：http://wiki.nginx.org/HttpGzipModule 常用配置片段如下： gzip on; gzip_comp_level 2; # 压缩比例，比例越大，压缩时间越长。默认是1 gzip_types text/css text/javascript; # 哪些文件可以被压缩 gzip_disable &q
  • java-7.微软亚院之编程判断俩个链表是否相交 给出俩个单向链表的头指针，比如 h1 ， h2 ，判断这俩个链表是否相交 bylijinnan java
    public class LinkListTest { /** * we deal with two main missions: * * A. * 1.we create two joined-List(both have no loop) * 2.whether list1 and list2 join * 3.print the join
  • Spring源码学习-JdbcTemplate batchUpdate批量操作 bylijinnan javaspring
    Spring JdbcTemplate的batch操作最后还是利用了JDBC提供的方法，Spring只是做了一下改造和封装 JDBC的batch操作： String sql = "INSERT INTO CUSTOMER " + "(CUST_ID, NAME, AGE) VALUES (?, ?, ?)";
  • [JWFD开源工作流]大规模拓扑矩阵存储结构最新进展 comsci 工作流
        生成和创建类已经完成,构造一个100万个元素的矩阵模型,存储空间只有11M大,请大家参考我在博客园上面的文档"构造下一代工作流存储结构的尝试",更加相信的设计和代码将陆续推出.........     竞争对手的能力也很强.......,我相信..你们一定能够先于我们推出大规模拓扑扫描和分析系统的....
  • base64编码和url编码 cuityang base64url
    import java.io.BufferedReader; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; import java.io.PrintWriter; import java.io.StringWriter; import java.io.UnsupportedEncodingException;
  • web应用集群Session保持 dalan_123 session
    关于使用 memcached 或redis 存储 session ，以及使用 terracotta 服务器共享。建议使用 redis，不仅仅因为它可以将缓存的内容持久化，还因为它支持的单个对象比较大，而且数据类型丰富，不只是缓存 session，还可以做其他用途，一举几得啊。1、使用 filter 方法存储这种方法比较推荐，因为它的服务器使用范围比较多，不仅限于tomcat ，而且实现的原理比较简
  • Yii 框架里数据库操作详解-[增加、查询、更新、删除的方法 'AR模式'] dcj3sjt126com 数据库
        public function getMinLimit () {        $sql = "...";        $result = yii::app()->db->createCo
  • solr StatsComponent（聚合统计） eksliang solr聚合查询solr stats
    StatsComponent 转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2169134 http://eksliang.iteye.com/ 一、概述        Solr可以利用StatsComponent 实现数据库的聚合统计查询，也就是min、max、avg、count、sum的功能   二、参数
  • 百度一道面试题 greemranqq 位运算百度面试寻找奇数算法bitmap 算法
    那天看朋友提了一个百度面试的题目：怎么找出{1,1,2,3,3,4,4,4,5,5,5,5}  找出出现次数为奇数的数字.   我这里复制的是原话，当然顺序是不一定的，很多拿到题目第一反应就是用map,当然可以解决，但是效率不高。   还有人觉得应该用算法xxx,我是没想到用啥算法好...！   还有觉得应该先排序...   还有觉
  • Spring之在开发中使用SpringJDBC ihuning spring
      在实际开发中使用SpringJDBC有两种方式：   1. 在Dao中添加属性JdbcTemplate并用Spring注入；     JdbcTemplate类被设计成为线程安全的，所以可以在IOC 容器中声明它的单个实例，并将这个实例注入到所有的 DAO 实例中。JdbcTemplate也利用了Java 1.5 的特定(自动装箱，泛型，可变长度
  • JSON API 1.0 核心开发者自述 | 你所不知道的那些技术细节 justjavac json
    2013年5月，Yehuda Katz 完成了JSON API(英文，中文) 技术规范的初稿。事情就发生在 RailsConf 之后，在那次会议上他和 Steve Klabnik 就 JSON 雏形的技术细节相聊甚欢。在沟通单一 Rails 服务器库—— ActiveModel::Serializers 和单一 JavaScript 客户端库——&
  • 网站项目建设流程概述 macroli 工作
    一.概念 网站项目管理就是根据特定的规范、在预算范围内、按时完成的网站开发任务。 二.需求分析 项目立项 　　我们接到客户的业务咨询，经过双方不断的接洽和了解，并通过基本的可行性讨论够，初步达成制作协议，这时就需要将项目立项。较好的做法是成立一个专门的项目小组，小组成员包括：项目经理，网页设计，程序员，测试员，编辑/文档等必须人员。项目实行项目经理制。 客户的需求说明书 　　第一步是需
  • AngularJs 三目运算 表达式判断 qiaolevip 每天进步一点点学习永无止境众观千象AngularJS
    事件回顾：由于需要修改同一个模板，里面包含2个不同的内容，第一个里面使用的时间差和第二个里面名称不一样，其他过滤器，内容都大同小异。希望杜绝If这样比较傻的来判断if-show or not，继续追究其源码。 var b = "{{", a = "}}"; this.startSymbol = function(a) {
  • Spark算子：统计RDD分区中的元素及数量 superlxw1234 sparkspark算子Spark RDD分区元素
    关键字：Spark算子、Spark RDD分区、Spark RDD分区元素数量     Spark RDD是被分区的，在生成RDD时候，一般可以指定分区的数量，如果不指定分区数量，当RDD从集合创建时候，则默认为该程序所分配到的资源的CPU核数，如果是从HDFS文件创建，默认为文件的Block数。   可以利用RDD的mapPartitionsWithInd
  • Spring 3.2.x将于2016年12月31日停止支持 wiselyman Spring 3
                  Spring 团队公布在2016年12月31日停止对Spring Framework 3.2.x（包含tomcat 6.x）的支持。在此之前spring团队将持续发布3.2.x的维护版本。          请大家及时准备及时升级到Spring
  • fis纯前端解决方案fis-pure zccst JavaScript
    作者：zccst FIS通过插件扩展可以完美的支持模块化的前端开发方案，我们通过FIS的二次封装能力，封装了一个功能完备的纯前端模块化方案pure。 1，fis-pure的安装 $ fis install -g fis-pure $ pure -v 0.1.4 2，下载demo到本地 git clone https://github.com/hefangshi/f
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他