- 从决策树到随机森林:Python机器学习里的“树形家族“深度实战与原理拆解
小张在编程
机器学习决策树随机森林
引言在机器学习的算法森林中,有一对"树形兄弟"始终占据着C位——决策树像个逻辑清晰的"老教授",用可视化的树状结构把复杂决策过程拆解成"是/否"的简单判断;而它的进阶版随机森林更像一支"精英军团",通过多棵决策树的"投票表决",在准确性与抗过拟合能力上实现了质的飞跃。无论是医疗诊断中的疾病预测,还是金融风控里的违约判别,这对组合都用强大的适应性证明着自己的"算法常青树"地位。今天,我们就从原理到实
- 燕大《Python机器学习》实验报告:探索机器学习的奥秘
温冰礼
燕大《Python机器学习》实验报告:探索机器学习的奥秘【下载地址】燕大Python机器学习实验报告下载这份实验报告是燕山大学软件工程专业的学生在进行机器学习实验时所编写的,内容详实,结构清晰,可以直接下载使用。报告中的实验数据和代码均经过验证,确保下载后可以直接应用于实际项目或作为学习参考项目地址:https://gitcode.com/Open-source-documentation-tut
- (转)优秀的 python 机器学习库
patrick75
python机器学习python机器学习
优秀的python机器学习库IntroductionThereisnodoubtthatneuralnetworks,andmachinelearningingeneral,hasbeenoneofthehottesttopicsintechthepastfewyearsorso.It’seasytoseewhywithallofthereallyinterestinguse-casestheys
- Python机器学习元学习库higher
音程
机器学习人工智能python机器学习
higher是一个用于元学习(Meta-Learning)和高阶导数(Higher-ordergradients)的Python库,专为PyTorch设计。它扩展了PyTorch的自动微分机制,使得在训练过程中可以动态地计算参数的梯度更新,并把这些更新过程纳入到更高阶的梯度计算中。一、主要用途higher主要用于以下场景:元学习(Meta-Learning)比如MAML(Model-Agnosti
- 【Rust】——使用消息在线程之间传递数据
Y小夜
Rust(官方文档重点总结)rust开发语言后端
博主现有专栏:C51单片机(STC89C516),c语言,c++,离散数学,算法设计与分析,数据结构,Python,Java基础,MySQL,linux,基于HTML5的网页设计及应用,Rust(官方文档重点总结),jQuery,前端vue.js,Javaweb开发,Python机器学习等主页链接:Y小夜-CSDN博客目录信道与所有权转移发送多个值并观察接收者的等待通过克隆发送者来创建多个生产者学
- Nginx 缓存系统 proxy_cache详解
学堂在线
云计算Linux系统nginx缓存运维服务器开源
系列文章目录提示:这里可以添加系列文章的所有文章的目录,目录需要自己手动添加例如:第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示:写完文章后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录系列文章目录前言功能特点proxy_cache工作原理示意图配置文件示例参数详尽说明性能优化方案总结前言Nginx的proxy_cache模块是Nginx代理功能的一部分,它允许Nginx缓存来自
- Python机器学习小项目实战:随机森林算法实现信用卡欺诈检测
码上研习
Python机器学习小项目实战机器学习算法python
1.引言在之前的机器学习之旅中,我们已经探索了许多强大的算法,例如逻辑回归、支持向量机、决策树等等。每种算法都有其独特的优势和适用场景,但它们也存在一些共同的局限性。单个模型往往难以完美地捕捉复杂的数据模式,容易受到过拟合或欠拟合的影响,并且在面对噪声数据时显得脆弱。想象一下,你正在尝试预测股票价格的涨跌。你可以使用逻辑回归,但是逻辑回归假设特征之间是线性相关的,这可能无法捕捉股票市场中的复杂非线
- 【python机器学习】——线性回归算法
爱读书的无业游民
【python机器学习】机器学习算法python线性回归
线性回归线性回归基本概念线性回归是一种预测模型,它用于分析两个或多个变量之间的关系。在简单的线性回归中,我们通常有一个目标变量(称为响应变量或因变量)和一个或多个预测变量(称为解释变量或自变量)。目标是找到一条直线(在多元情况下是超平面),使得这条直线尽可能地拟合数据点,即最小化预测值和实际值之间的差异。线性回归的基本原理是通过最小化误差平方和来寻找最佳拟合直线。误差平方和是每个数据点到直线的距离
- 机器学习相关书籍源码链接(基于Python+Tensorflow2)
m0_37773168
资源类深度学习机器学习pythontensorflow
机器学习相关书籍源码链接(基于Python+Tensorflow2)《深度学习》+《动手学习深度学习》https://zhuanlan.zhihu.com/p/95859749?utm_source=wechat_session&utm_medium=social&utm_oi=751192479616741376《Python机器学习手册:从数据预处理到深度学习》《简明的TensorFlow2》
- (DCA) 可视化
kaka_R-Py
pythonDCA
本文转载于微信公众号-Python机器学习AIDCA(Dollar-CostAveraging)isaninvestmentstrategywhereaninvestordividesthetotalamounttobeinvestedacrossperiodicpurchasesofatargetassettoreducetheimpactofvolatilityontheoverallpurc
- Python机器学习小项目实战:随机森林模型优化,提升信用卡欺诈检测效能
码上研习
Python机器学习小项目实战人工智能算法机器学习网格搜索贝叶斯优化随机搜索
1.引言在之前的博客中,我们已经成功地使用随机森林算法构建了一个信用卡欺诈检测模型。随机森林算法凭借其良好的性能和易于使用的特点,在各种实际应用中都取得了良好的效果。然而,仅仅构建一个模型是不够的。为了提高模型在实际场景中的泛化能力和检测精度,我们需要对其进行优化。模型优化是指通过调整模型的参数、选择合适的特征或使用更高级的算法来提高模型的性能。在信用卡欺诈检测中,模型优化可以帮助我们更准确地识别
- Scikit-learn:开启量化价值投资的新征程
量化价值投资入门到精通
scikit-learnpython机器学习ai
Scikit-learn:开启量化价值投资的新征程关键词:Scikit-learn、量化投资、价值投资、机器学习、特征工程、投资组合优化、金融数据分析摘要:本文深入探讨了如何利用Scikit-learn这一强大的Python机器学习库来构建量化价值投资系统。文章从基础概念出发,详细介绍了价值投资的量化实现方法,包括数据获取与处理、特征工程、模型构建与优化等关键环节。通过实际案例展示了如何使用机器学
- Python机器学习实战:推荐系统的原理与实现方法
AI大模型应用之禅
人工智能数学基础计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
Python机器学习实战:推荐系统的原理与实现方法1.背景介绍1.1问题的由来在当今数字化时代,推荐系统已成为电子商务、媒体流媒体平台、社交媒体以及在线购物网站的核心组件之一。推荐系统旨在根据用户的历史行为、偏好以及社会关系等因素,为用户提供个性化的内容或商品建议,从而提高用户体验、增加用户粘性,并提升业务转化率。1.2研究现状随着大数据和深度学习技术的快速发展,推荐系统正从基于规则的简单过滤模型
- neo4j导出导入csv文件
qq_45133760
neo4jneo4j
neo4j导出导入csv文件提示:这里可以添加系列文章的所有文章的目录,目录需要自己手动添加例如:第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示:写完文章后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录neo4j导出导入csv文件前言一、导出csv文件二、导入csv总结前言有时候需要吧一个数据库导入导入另一个数据库。有两种方法,本文介绍命令行admin方法,还有cypher方法,
- Python机器学习实战:使用Pandas进行数据预处理与分析
AI天才研究院
AIAgent应用开发计算计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
Python机器学习实战:使用Pandas进行数据预处理与分析1.背景介绍在机器学习和数据科学领域中,数据预处理是一个至关重要的步骤。原始数据通常存在噪声、缺失值、异常值等问题,直接将其输入机器学习模型会导致模型性能下降。因此,对数据进行清洗、转换和规范化等预处理操作是必不可少的。Pandas是Python中广泛使用的数据分析库,提供了高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。它可以高效地处理结构
- pip清华源(国内清华镜像)
黄小耶@
其它pip
Python在安装第三方库的时候,因为服务器在国外所以会下载得很慢,所以我们就会选择换国内的镜像,但是国内的镜像源又比较多,我会推荐清华镜像,因为清华镜像的库是非常全的,那么该如何使用呢?示例如下pipinstall-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplescikit-learn上面代码是我们安装python机器学习Scikit-lean库的示例代码,安
- Python常用包应用专题:Scikit-learn全面指南
全息架构师
Python实战项目大揭秘pythonscikit-learn开发语言
Python常用包应用专题:Scikit-learn全面指南专题前言欢迎回到《Python常用包应用专题》系列!我是CSDN博主[你的名字],今天我们将深入探索Python机器学习的核心武器库——Scikit-learn。无论你是机器学习初学者还是经验丰富的数据科学家,掌握Scikit-learn都能让你在AI时代如虎添翼!为什么这篇Scikit-learn指南价值连城?覆盖机器学习全流程:从数据
- 【Rust】——项目实例:——命令行实例(一)
Y小夜
Rust(官方文档重点总结)rust开发语言后端
博主现有专栏:C51单片机(STC89C516),c语言,c++,离散数学,算法设计与分析,数据结构,Python,Java基础,MySQL,linux,基于HTML5的网页设计及应用,Rust(官方文档重点总结),jQuery,前端vue.js,Javaweb开发,Python机器学习等主页链接:Y小夜-CSDN博客目录接收命令行程序读取参数将参数值保存进变量读取文件重构二进制项目的关注分离提取
- Python机器学习实战:智能聊天机器人的构建与优化
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战ChatGPT计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
Python机器学习实战:智能聊天机器人的构建与优化作者:禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1人工智能与聊天机器人的发展历程1.1.1人工智能的起源与发展人工智能(ArtificialIntelligence,AI)的起源可以追溯到上世纪50年代,图灵测试的提出标志着人工智能作为一门学科的诞生。随后,人工智能经历了几次高潮和低谷,期间涌现出许多重要的理论和算法,例如符号主义、连接主义、专家系统
- 头歌实践教学平台python机器学习-决策树
学习只是用户态
1024程序员节
决策树简述下列说法正确的是?A、训练决策树的过程就是构建决策树的过程B、ID3算法是根据信息增益来构建决策树下列说法错误的是?B、决策树只能是一棵二叉树决策树算法任务描述本关任务:编写一个使用决策树算法进行信息增益计算及结点划分的程序。相关知识为了完成本关任务,你需要掌握:1.决策树模型,2.决策树模型用于分类,3.决策树信息熵构建。决策树模型决策树(DecisionTree)是在已知各种情况发生
- QT信号和槽
出现一片乱码
QT开发qt开发语言
系列文章目录提示:这里可以添加系列文章的所有文章的目录,目录需要自己手动添加例如:第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示:写完文章后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录系列文章目录前言一、信号和槽信号的特点:槽的特点二、连接1、QT42、QT5四、注意事项五、扩展前言提示:这里可以添加本文要记录的大概内容:例如:随着人工智能的不断发展,机器学习这门技术也越来越重
- Python机器学习:适合新手的8个项目
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python机器学习信息可视化
•使用Scikit-Learn预测葡萄酒质量——训练机器学习模型的分步教程•R:caret–由caret包的作者提供的网络研讨会数据源•UCI机器学习存储库——350多个可搜索的数据集,涵盖几乎所有主题。您一定会找到您感兴趣的数据集。•Kaggle数据集——Kaggle社区上传的100多个数据集。这里有一些非常有趣的数据集,包括PokemonGo产卵地点和圣地亚哥的墨西哥卷饼。•data.gov—
- Python机器学习、深度学习库总结(内含大量示例,建议收藏)(1)
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python机器学习深度学习
plt.subplot(221),plt.imshow(img[:,:,::-1]),plt.title(‘Original’)plt.xticks([]),plt.yticks([])plt.subplot(222),plt.imshow(dst[:,:,::-1]),plt.title(‘Averaging’)plt.xticks([]),plt.yticks([])plt.subplot(2
- Python机器学习实战:分布式机器学习框架Dask的入门与实战
AI大模型应用之禅
人工智能数学基础计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
Python机器学习实战:分布式机器学习框架Dask的入门与实战作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着大数据时代的到来,数据量的爆炸式增长使得传统的单机处理方式逐渐显得力不从心。无论是数据预处理、特征工程还是模型训练,单机环境下的计算资源和内存限制都成为了瓶颈。为了应对这些挑战,分布式计算框架应运而生。Das
- python 文本分析库_Python有趣|中文文本情感分析
weixin_39972019
python文本分析库
前言前文给大家说了python机器学习的路径,这光说不练假把式,这次,罗罗攀就带大家完成一个中文文本情感分析的机器学习项目,今天的流程如下:数据情况和处理数据情况这里的数据为大众点评上的评论数据(王树义老师提供),主要就是评论文字和打分。我们首先读入数据,看下数据的情况:importnumpyasnpimportpandasaspddata=pd.read_csv('data1.csv')data
- Python机器学习笔记(二十五、算法链与管道)
FreedomLeo1
Python机器学习机器学习算法pythonmake_pipelinePipelinenamed_steps属性
对于许多机器学习算法,特定数据表示非常重要。首先对数据进行缩放,然后手动合并特征,再利用无监督机器学习来学习特征。因此,大多数机器学习应用不仅需要应用单个算法,而且还需要将许多不同的处理步骤和机器学习模型链接在一起。Pipeline类可以用来简化构建变换和模型链的过程。将Pipeline和GridSearchCV结合起来,可以同时搜索所有处理步骤中的参数。举例:使用MinMaxScaler对can
- Python机器学习笔记(二十三 模型评估与改进-网格搜索)
FreedomLeo1
Python机器学习机器学习python支持向量机交叉验证网格搜索scikit-learn
上一次学习了评估一个模型的泛化能力,现在继续学习通过调参来提升模型的泛化性能。scikit-learn中许多算法的参数设置,在尝试调参之前,重要的是要理解参数的含义。找到一个模型的重要参数(提供最佳泛化性能的参数)的取值是一项棘手的任务,但对于几乎所有模型和数据集来说都是必要的。scikit-learn中有一些标准方法可以帮我们完成调参。最常用的方法就是网格搜索(gridsearch),它主要是指
- 【python机器学习】Day 25 异常处理
抽风的雨610
【打卡】Python训练营python机器学习
知识点:异常处理机制debug过程中的各类报错try-except机制try-except-else-finally机制在即将进入深度学习专题学习前,我们最后差缺补漏,把一些常见且重要的知识点给他们补上,加深对代码和流程的理解。借助ai写代码的时候,经常会遇到try-except的异常处理模块,这是因为大部分大模型在后训练阶段都是经过强化学习训练的,为了确保结果的正确运行,只有采取try-exce
- Python机器学习实战:掌握NumPy的高效数据操作
AI智能应用
AI大模型应用入门实战与进阶javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
NumPy,Python,机器学习,数据操作,数组,向量,矩阵,线性代数,科学计算1.背景介绍在机器学习领域,数据是至关重要的资源。高效、准确地处理和操作数据是机器学习模型训练和应用的基础。NumPy(NumericalPython)作为Python生态系统中强大的数值计算库,为机器学习提供了高效的数据结构和操作工具。NumPy的核心是ndarray(n-dimensionalarray)数据结构
- 机器学习---sklearn常用模型
我姓曹,谢谢
机器学习sklearn人工智能
scikit-learn(sklearn)是一个常用的Python机器学习库,提供了许多常用的模型和工具,帮助用户完成数据预处理、特征提取、模型训练、模型评估等机器学习任务。下面列出了sklearn中常用的模型。一、线性回归模型(LinearRegression)importpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfro
- 强大的销售团队背后 竟然是大数据分析的身影
蓝儿唯美
数据分析
Mark Roberge是HubSpot的首席财务官,在招聘销售职位时使用了大量数据分析。但是科技并没有挤走直觉。
大家都知道数理学家实际上已经渗透到了各行各业。这些热衷数据的人们通过处理数据理解商业流程的各个方面,以重组弱点,增强优势。
Mark Roberge是美国HubSpot公司的首席财务官,HubSpot公司在构架集客营销现象方面出过一份力——因此他也是一位数理学家。他使用数据分析
- Haproxy+Keepalived高可用双机单活
bylijinnan
负载均衡keepalivedhaproxy高可用
我们的应用MyApp不支持集群,但要求双机单活(两台机器:master和slave):
1.正常情况下,只有master启动MyApp并提供服务
2.当master发生故障时,slave自动启动本机的MyApp,同时虚拟IP漂移至slave,保持对外提供服务的IP和端口不变
F5据说也能满足上面的需求,但F5的通常用法都是双机双活,单活的话还没研究过
服务器资源
10.7
- eclipse编辑器中文乱码问题解决
0624chenhong
eclipse乱码
使用Eclipse编辑文件经常出现中文乱码或者文件中有中文不能保存的问题,Eclipse提供了灵活的设置文件编码格式的选项,我们可以通过设置编码 格式解决乱码问题。在Eclipse可以从几个层面设置编码格式:Workspace、Project、Content Type、File
本文以Eclipse 3.3(英文)为例加以说明:
1. 设置Workspace的编码格式:
Windows-&g
- 基础篇--resources资源
不懂事的小屁孩
android
最近一直在做java开发,偶尔敲点android代码,突然发现有些基础给忘记了,今天用半天时间温顾一下resources的资源。
String.xml 字符串资源 涉及国际化问题
http://www.2cto.com/kf/201302/190394.html
string-array
- 接上篇补上window平台自动上传证书文件的批处理问卷
酷的飞上天空
window
@echo off
: host=服务器证书域名或ip,需要和部署时服务器的域名或ip一致 ou=公司名称, o=公司名称
set host=localhost
set ou=localhost
set o=localhost
set password=123456
set validity=3650
set salias=s
- 企业物联网大潮涌动:如何做好准备?
蓝儿唯美
企业
物联网的可能性也许是无限的。要找出架构师可以做好准备的领域然后利用日益连接的世界。
尽管物联网(IoT)还很新,企业架构师现在也应该为一个连接更加紧密的未来做好计划,而不是跟上闸门被打开后的集成挑战。“问题不在于物联网正在进入哪些领域,而是哪些地方物联网没有在企业推进,” Gartner研究总监Mike Walker说。
Gartner预测到2020年物联网设备安装量将达260亿,这些设备在全
- spring学习——数据库(mybatis持久化框架配置)
a-john
mybatis
Spring提供了一组数据访问框架,集成了多种数据访问技术。无论是JDBC,iBATIS(mybatis)还是Hibernate,Spring都能够帮助消除持久化代码中单调枯燥的数据访问逻辑。可以依赖Spring来处理底层的数据访问。
mybatis是一种Spring持久化框架,要使用mybatis,就要做好相应的配置:
1,配置数据源。有很多数据源可以选择,如:DBCP,JDBC,aliba
- Java静态代理、动态代理实例
aijuans
Java静态代理
采用Java代理模式,代理类通过调用委托类对象的方法,来提供特定的服务。委托类需要实现一个业务接口,代理类返回委托类的实例接口对象。
按照代理类的创建时期,可以分为:静态代理和动态代理。
所谓静态代理: 指程序员创建好代理类,编译时直接生成代理类的字节码文件。
所谓动态代理: 在程序运行时,通过反射机制动态生成代理类。
一、静态代理类实例:
1、Serivce.ja
- Struts1与Struts2的12点区别
asia007
Struts1与Struts2
1) 在Action实现类方面的对比:Struts 1要求Action类继承一个抽象基类;Struts 1的一个具体问题是使用抽象类编程而不是接口。Struts 2 Action类可以实现一个Action接口,也可以实现其他接口,使可选和定制的服务成为可能。Struts 2提供一个ActionSupport基类去实现常用的接口。即使Action接口不是必须实现的,只有一个包含execute方法的P
- 初学者要多看看帮助文档 不要用js来写Jquery的代码
百合不是茶
jqueryjs
解析json数据的时候需要将解析的数据写到文本框中, 出现了用js来写Jquery代码的问题;
1, JQuery的赋值 有问题
代码如下: data.username 表示的是: 网易
$("#use
- 经理怎么和员工搞好关系和信任
bijian1013
团队项目管理管理
产品经理应该有坚实的专业基础,这里的基础包括产品方向和产品策略的把握,包括设计,也包括对技术的理解和见识,对运营和市场的敏感,以及良好的沟通和协作能力。换言之,既然是产品经理,整个产品的方方面面都应该能摸得出门道。这也不懂那也不懂,如何让人信服?如何让自己懂?就是不断学习,不仅仅从书本中,更从平时和各种角色的沟通
- 如何为rich:tree不同类型节点设置右键菜单
sunjing
contextMenutreeRichfaces
组合使用target和targetSelector就可以啦,如下: <rich:tree id="ruleTree" value="#{treeAction.ruleTree}" var="node" nodeType="#{node.type}"
selectionChangeListener=&qu
- 【Redis二】Redis2.8.17搭建主从复制环境
bit1129
redis
开始使用Redis2.8.17
Redis第一篇在Redis2.4.5上搭建主从复制环境,对它的主从复制的工作机制,真正的惊呆了。不知道Redis2.8.17的主从复制机制是怎样的,Redis到了2.4.5这个版本,主从复制还做成那样,Impossible is nothing! 本篇把主从复制环境再搭一遍看看效果,这次在Unbuntu上用官方支持的版本。 Ubuntu上安装Red
- JSONObject转换JSON--将Date转换为指定格式
白糖_
JSONObject
项目中,经常会用JSONObject插件将JavaBean或List<JavaBean>转换为JSON格式的字符串,而JavaBean的属性有时候会有java.util.Date这个类型的时间对象,这时JSONObject默认会将Date属性转换成这样的格式:
{"nanos":0,"time":-27076233600000,
- JavaScript语言精粹读书笔记
braveCS
JavaScript
【经典用法】:
//①定义新方法
Function .prototype.method=function(name, func){
this.prototype[name]=func;
return this;
}
//②给Object增加一个create方法,这个方法创建一个使用原对
- 编程之美-找符合条件的整数 用字符串来表示大整数避免溢出
bylijinnan
编程之美
import java.util.LinkedList;
public class FindInteger {
/**
* 编程之美 找符合条件的整数 用字符串来表示大整数避免溢出
* 题目:任意给定一个正整数N,求一个最小的正整数M(M>1),使得N*M的十进制表示形式里只含有1和0
*
* 假设当前正在搜索由0,1组成的K位十进制数
- 读书笔记
chengxuyuancsdn
读书笔记
1、Struts访问资源
2、把静态参数传递给一个动作
3、<result>type属性
4、s:iterator、s:if c:forEach
5、StringBuilder和StringBuffer
6、spring配置拦截器
1、访问资源
(1)通过ServletActionContext对象和实现ServletContextAware,ServletReque
- [通讯与电力]光网城市建设的一些问题
comsci
问题
信号防护的问题,前面已经说过了,这里要说光网交换机与市电保障的关系
我们过去用的ADSL线路,因为是电话线,在小区和街道电力中断的情况下,只要在家里用笔记本电脑+蓄电池,连接ADSL,同样可以上网........
 
- oracle 空间RESUMABLE
daizj
oracle空间不足RESUMABLE错误挂起
空间RESUMABLE操作 转
Oracle从9i开始引入这个功能,当出现空间不足等相关的错误时,Oracle可以不是马上返回错误信息,并回滚当前的操作,而是将操作挂起,直到挂起时间超过RESUMABLE TIMEOUT,或者空间不足的错误被解决。
这一篇简单介绍空间RESUMABLE的例子。
第一次碰到这个特性是在一次安装9i数据库的过程中,在利用D
- 重构第一次写的线程池
dieslrae
线程池 python
最近没有什么学习欲望,修改之前的线程池的计划一直搁置,这几天比较闲,还是做了一次重构,由之前的2个类拆分为现在的4个类.
1、首先是工作线程类:TaskThread,此类为一个工作线程,用于完成一个工作任务,提供等待(wait),继续(proceed),绑定任务(bindTask)等方法
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf8 -*-
- C语言学习六指针
dcj3sjt126com
c
初识指针,简单示例程序:
/*
指针就是地址,地址就是指针
地址就是内存单元的编号
指针变量是存放地址的变量
指针和指针变量是两个不同的概念
但是要注意: 通常我们叙述时会把指针变量简称为指针,实际它们含义并不一样
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int * p; // p是变量的名字, int *
- yii2 beforeSave afterSave beforeDelete
dcj3sjt126com
delete
public function afterSave($insert, $changedAttributes)
{
parent::afterSave($insert, $changedAttributes);
if($insert) {
//这里是新增数据
} else {
//这里是更新数据
}
}
 
- timertask
shuizhaosi888
timertask
java.util.Timer timer = new java.util.Timer(true);
// true 说明这个timer以daemon方式运行(优先级低,
// 程序结束timer也自动结束),注意,javax.swing
// 包中也有一个Timer类,如果import中用到swing包,
// 要注意名字的冲突。
TimerTask task = new
- Spring Security(13)——session管理
234390216
sessionSpring Security攻击保护超时
session管理
目录
1.1 检测session超时
1.2 concurrency-control
1.3 session 固定攻击保护
 
- 公司项目NODEJS实践0.3[ mongo / session ...]
逐行分析JS源代码
mongodbsessionnodejs
http://www.upopen.cn
一、前言
书接上回,我们搭建了WEB服务端路由、模板等功能,完成了register 通过ajax与后端的通信,今天主要完成数据与mongodb的存取,实现注册 / 登录 /
- pojo.vo.po.domain区别
LiaoJuncai
javaVOPOJOjavabeandomain
POJO = "Plain Old Java Object",是MartinFowler等发明的一个术语,用来表示普通的Java对象,不是JavaBean, EntityBean 或者 SessionBean。POJO不但当任何特殊的角色,也不实现任何特殊的Java框架的接口如,EJB, JDBC等等。
即POJO是一个简单的普通的Java对象,它包含业务逻辑
- Windows Error Code
OhMyCC
windows
0 操作成功完成.
1 功能错误.
2 系统找不到指定的文件.
3 系统找不到指定的路径.
4 系统无法打开文件.
5 拒绝访问.
6 句柄无效.
7 存储控制块被损坏.
8 存储空间不足, 无法处理此命令.
9 存储控制块地址无效.
10 环境错误.
11 试图加载格式错误的程序.
12 访问码无效.
13 数据无效.
14 存储器不足, 无法完成此操作.
15 系
- 在storm集群环境下发布Topology
roadrunners
集群stormtopologyspoutbolt
storm的topology设计和开发就略过了。本章主要来说说如何在storm的集群环境中,通过storm的管理命令来发布和管理集群中的topology。
1、打包
打包插件是使用maven提供的maven-shade-plugin,详细见maven-shade-plugin。
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.
- 为什么不允许代码里出现“魔数”
tomcat_oracle
java
在一个新项目中,我最先做的事情之一,就是建立使用诸如Checkstyle和Findbugs之类工具的准则。目的是制定一些代码规范,以及避免通过静态代码分析就能够检测到的bug。 迟早会有人给出案例说这样太离谱了。其中的一个案例是Checkstyle的魔数检查。它会对任何没有定义常量就使用的数字字面量给出警告,除了-1、0、1和2。 很多开发者在这个检查方面都有问题,这可以从结果
- zoj 3511 Cake Robbery(线段树)
阿尔萨斯
线段树
题目链接:zoj 3511 Cake Robbery
题目大意:就是有一个N边形的蛋糕,切M刀,从中挑选一块边数最多的,保证没有两条边重叠。
解题思路:有多少个顶点即为有多少条边,所以直接按照切刀切掉点的个数排序,然后用线段树维护剩下的还有哪些点。
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <vector&