- 林轩田机器学习基石 - 学习笔记4 - 机器学习的可行性
Spareribs
@[TOC]一LearningisImpossible首先,考虑这样一个例子,如下图所示,有3个label为-1的九宫格和3个label为+1的九宫格。根据这6个样本,提取相应label下的特征,预测右边九宫格是属于-1还是+1?结果是,如果依据对称性,我们会把它归为+1;如果依据九宫格左上角是否是黑色,我们会把它归为-1。除此之外,还有根据其它不同特征进行分类,得到不同结果的情况。而且,这些分类
- 机器为什么能学习(上)
ringotc
本篇文章是台湾大学《机器学习基石上》的课程笔记。以PLA算法为例,推导证明机器学习的可行性。问题概述机器学习在当前发展得很快,我们不由得发问:为什么这种算法是可行的。我们说机器学习算法是可行的,是指它的损失函数值很小。比如在回归问题里,我们的目标是让我们用更为数学化的语言表述这件事情:首先定义一下本文需要用到的数学符号我们让本质上就是要使得足够小且。我们这篇文章需要证明的两个保证机器学习可行的结论
- 林轩田机器学习基石课程笔记1 -The Learing Problem
Spareribs
一什么是机器学习什么是“学习”?学习就是人类通过观察、积累经验,掌握某项技能或能力。就好像我们从小学习识别字母、认识汉字,就是学习的过程。而机器学习(MachineLearning),顾名思义,就是让机器(计算机)也能向人类一样,通过观察大量的数据和训练,发现事物规律,获得某种分析问题、解决问题的能力。在这里插入图片描述什么是“机器学习”?机器学习可以被定义为:Improvingsomeperfo
- 惊为天人,NumPy手写全部主流机器学习模型,代码超3万行
小白学视觉
python神经网络机器学习人工智能深度学习
点击上方“小白学视觉”,选择加"星标"或“置顶”重磅干货,第一时间送达本文转自|深度学习这件小事用NumPy手写所有主流ML模型,普林斯顿博士后DavidBourgin最近开源了一个非常剽悍的项目。超过3万行代码、30多个模型,这也许能打造「最强」的机器学习基石?NumPy作为Python生态中最受欢迎的科学计算包,很多读者已经非常熟悉它了。它为Python提供高效率的多维数组计算,并提供了一系列
- 机器学习基石第九讲:linear regression
Marcovaldo
机器学习机器学习基石笔记机器学习
博客已经迁移至Marcovaldo’sblog(http://marcovaldong.github.io/)机器学习基石第十讲介绍线性回归问题(linearregressionproblem),从这一讲开始课程介绍具体的机器学习算法。后面的大部分内容,博主已经学过,所以笔记可能会简略。LinearRegressionProblem借助信用卡发放的问题来介绍线性回归,不过这一次不再是分类,而是要让
- 机器学习基石课程总结
半亩房顶
前前后后也磨蹭了有一个月左右吧,机器学习基石终于是看完了。其实还有很多东西并不很懂,尤其是好多数学问题,不会的依然很多。但是这个课程我是打算就这么结束了,带着一堆的坑。原因如下:不宜拉长战线。数据问题肯定是需要补的,但是现阶段并不准备在数学上下很多功夫,战线拉得太长只会前支后绌。选择性学习。有些东西其实是暂时不需要甚至不宜学习的。故而暂且放下。当然,需要直面时候不能逃避的。目的性或者说功利性使然。
- 3.3 Types of Learning- Learning with Different Protocol |机器学习基石(林轩田)-学习笔记
努力奋斗的durian
文章原创,最近更新:2018-07-18学习链接:3.3TypesofLearning-LearningwithDifferentProtocol学习参考链接:1、台湾大学林轩田机器学习基石课程学习笔记3--TypesofLearning按照不同的协议,机器学习可以分为三种类型:BatchLearningOnlineActiveLearning1.BatchLearningbatchlearnin
- 1.5 The Leaming Problem-Machine Leaming and other Fields|机器学习基石(林轩田)-学习笔记
努力奋斗的durian
文章原创,最近更新:2018-06-27学习链接:1.5TheLeamingProblem-MachineLeamingandotherFields1.MachineLearningandDataMining(机器学习与数据挖掘)讲完了机器学习完整的流程,下面将一下机器学习与其他相关领域的关系第一个讲的领域就是数据挖掘,数据挖掘与机器学习有什么不一样,如下:机器学习是用资料找出一个假说g,然后跟我
- 机器学习--------考试复习笔记
懒懒的程序媛
机器学习
1.机器学习基石–学习的可行性本文主要是通过Hoeffding不等式证明了当模型的所有hypothesis的个数M为有限个时,样本数目N足够大时,就能够保证泛化误差Eout(h)和训练误差Ein(h)很接近。这时候只要找到一个hypothesis使得Ein(h)很小,那么Eout(h)也会很小,从而达到学习的目的。当然有一个大前提就是训练样本和测试样本必须要在同一分布下产生,否则学习无从谈起。Th
- python机器学习算法实训 - (二) 手写岭回归和lasso回归
印第安老斑鸠啾
机器学习算法机器学习python数据分析数据挖掘
是的,我来更新了。线性模型之间还是很相似的,有了线性回归,其他的也好展开了。理论部分两张图来自林轩田老师的机器学习基石,向同学们推荐一手。岭回归和Lasso回归1.1什么是过拟合如图所示,在数据量不够大的情况下,如果我们使用一个高阶多项式(图中红色曲线所示),例如10阶,对目标函数(蓝色曲线)进行拟合。拟合曲线波动很大,虽然Ein很小,但是Eout很大,也就造成了过拟合现象。我们看似在数据集上获得
- 收集一些有用的网址
Sundw_RUC
1.吴恩达深度学习课后作业汇总2.机器学习基石课后练习汇总3.sublimetext主题生成器持续更新
- 林轩田机器学习基石课程笔记3 - 机器学习类型
Spareribs
上节课我们主要介绍了解决线性分类问题的一个简单的方法:PLA。PLA能够在平面中选择一条直线将样本数据完全正确分类。而对于线性不可分的情况,可以使用PocketAlgorithm来处理。本节课将主要介绍一下机器学习有哪些种类,并进行归纳。主要的视频讲解:林轩田机器学习基石P10林轩田机器学习基石P11林轩田机器学习基石P12林轩田机器学习基石P13一LearningwithDifferentOut
- 机器学习笔记(5,6)--林轩田机器学习基石课程
数学系的计算机学生
这两个lecture,集中证明了,当我的hepothesis个数看起来有无限多种时,也就是前面讲到的,找一个超平面(直线)做二元划分问题时,超平面(直线)应该有无限多个,那PLA还能否能learning的问题。具体的证明过程不在复述了,提一下我认为最重要的一点:当出现break的时候,就意味着,hepothesisset的个数会是多项式多个,具体是通过动态规划bound住上界的方法。以后等基石看完
- 机器学习技法(二)
宣的写字台
《机器学习技法》是国立台湾大学林轩田讲授的一门课程,课程的上集是《机器学习基石》。相关资源可以在youtube找到,也可在评论区索要云盘链接。本文主要是我学完一遍基石&技法后的笔记梳理,如果存疑请以原课程讲授内容为准,欢迎讨论~[注]本文仅适用于帮助复习,不适用于代替视频课程。技法分为3个部分,分别为●核模型:嵌入大量特征(6小节)●融合模型:融合预测性特征(5小节)●抽取模型:提取隐性特征(4小
- 《机器学习基石前四章复习》
圈圈圈小明
机器学习人工智能
【引言】训练样本D和最终测试h的样本都是来自同一个数据分布,这是机器能够学习的前提。另外,训练样本D应该足够大,且hypothesisset的个数是有限的,这样根据霍夫丁不等式,才不会出现BadData,保证Ein≈Eout,即有很好的泛化能力。同时,通过训练,得到使Ein最小的h,作为模型最终的矩g,g接近于目标函数。这里,我们总结一下前四节课的主要内容:第一节课,我们介绍了机器学习的定义,目标
- 机器学习
南_橘子猪
1.白板推导系列,up主shuhuai008的个人空间-哔哩哔哩(゜-゜)つロ乾杯~Bilibili2.up主,主要是机器学习的数学推导GRNovmbrain的个人空间-哔哩哔哩(゜-゜)つロ乾杯~Bilibiliup主,陆小亮,读书笔记视频>陆小亮的个人空间_哔哩哔哩_Bilibili林轩田>林轩田机器学习基石(国语)_哔哩哔哩_bilibili3.覃秉丰up主,不仅讲机器学习的算法基础,项目实
- 4-3 Connection to Learning&4-4 Connection to Real Learning|机器学习基石(林轩田)-学习笔记
努力奋斗的durian
文章原创,最近更新:2018-07-25学习链接:4-3ConnectiontoLearning4-4ConnectiontoRealLearning学习参考链接:1、台湾大学林轩田机器学习基石课程学习笔记4--FeasibilityofLearning2、《机器学习基石》学习笔记1.ConnectiontoLearning那么如何通过抽弹珠这个例子跟我们的Learning相联系呢?下面,我们将罐
- 林轩田机器学习基石课程笔记2 - 学习回答Yes/No
Spareribs
上节课,我们主要简述了机器学习的定义及其重要性,并用流程图的形式介绍了机器学习的整个过程:根据模型H,使用演算法,在训练样本上进行训练,得到最好的,其对应的就是我们最后需要的机器学习的模型函数,一般接近于目标函数。本节课将继续深入探讨机器学习问题,介绍感知机Perceptron模型,并推导课程的第一个机器学习算法:。主要的视频讲解:林轩田机器学习基石P6林轩田机器学习基石P7林轩田机器学习基石P8
- 机器学习笔记(2-4)--林轩田机器学习基石课程
数学系的计算机学生
Non-SeparateData当我们不知道数据集是否线性可分时,我们采用贪心的算法,构建modifiedPLA.ModifiedPLA:和普通的PLA不同的是,它在选点时采用随机的方法,并且采用贪心的思想,保存当前最好的w_t.好不好的标准在于造成的错误点数是否更少。直到运行时间足够久后才停止算法。
- 林轩田-机器学习基石-课程笔记1
小T数据站
关于learninglearning:通过观察获取技能ML:通过计算数据获得技能learning&ML什么时候使用机器学习存在一些潜在的模型可以被学习但规则不容易用程式写出来有关于这些模型的资料机器学习流程f:是真实存在的模型,但我们不知道D:是用来学习的训练集A:是学习用到的算法H:是学习到的模型的假设g:是学习到的模型机器学习流程图与机器学习相关的领域数据挖掘:与机器学习难分难解人工智能:机器
- 【机器学习基石】1-1,1-2,1-3 课程引导&机器学习适用场景
茹忆小玉儿
Lec1-1引导机器学习是理论和方法结合的一门学问。理论(道)机器学习方法的假设、推论、结论、作用。是前辈设计的漂亮数学及算法。缺点:可能会让你觉得不够实用。方法(术)机器学习不缺方法。每天都有几十几百个新的方法在产生。缺点:若只是快速学使用方法,招数虽多,临阵时可能不知道如何妥善选择和使用方法。课程设置:从基础切入哲学:机器学习的思想数学:工具算法:设计和使用学会这些,把机器学习变成你的工具,而
- 林轩田机器学习基石课程笔记2 - 知识点补充2
Spareribs
详细笔记查看林轩田机器学习基石课程笔记2-学习回答Yes/No问题在解释GuaranteeofPLA这个问题过程中,提及到了3个内容的推导:内积越大,那表示是在接近目标权重但是内积更大,可能是向量长度更大了,不一定是向量间角度更小的增长被限制了,与向量长度不会差别太大详细说明问题1:内积越大,那表示是在接近目标权重首先有2个网站解释内积是什么向量点乘,叉乘为什么两个向量的点积越大,表明两者越相似?
- 用 NumPy 手写 30 个主流机器学习算法,GitHub 9K 星,全都开源了!
视学算法
python机器学习人工智能深度学习神经网络
转自|机器之心参与|思源、一鸣、张倩用NumPy手写所有主流ML模型,普林斯顿博士后DavidBourgin最近开源了一个非常剽悍的项目。超过3万行代码、30多个模型,这也许能打造「最强」的机器学习基石?NumPy作为Python生态中最受欢迎的科学计算包,很多读者已经非常熟悉它了。它为Python提供高效率的多维数组计算,并提供了一系列高等数学函数,我们可以快速搭建模型的整个计算流程。毫不负责任
- 机器学习笔记(1)--林轩田机器学习基石课程
数学系的计算机学生
MachineLearningandotherField机器学习和数据挖掘:机器学习是通过数据训练,借助设计的机器学习演算法,从众多的假说中,找到一个最接近最优映射关系f的过程。机器学习的模型就是机器学习演算法加上假设集。数据挖掘是从众多数据中,找到、挖掘出自己感兴趣的某个点。当你感兴趣的这个点正好是机器学习所要寻找的映射关系g的时候,数据挖掘就成了机器学习。机器学习和人工智能:人工智能是让机器做
- 机器学习笔记(2-3)--林轩田机器学习基石课程
数学系的计算机学生
GuranteeofPLA这一小节,老师解决了我上一节中遗留的问题。首先,只有当数据集data是线性可分的时候,才存在f超平面,将空间没有错误地划分成两块。所以,PLA才能输出一个可行解g。其次,证明PLA可以在有限步输出g分为三部分:证明w_f·w_{t+1}>w_f·w_{t}(其中w_f是最优解f对应的权向量):这一证明意味着,经过不断的修正,w_t会变得越来越接近理想的w_f。证明w_{t
- 机器学习基石第一次作业
ThomasYoungK
coursera林轩田的《机器学习基石》很有意思,我把一些编程作业总结在这里,参考了macJiang的答案:https://blog.csdn.net/a1015553840/article/details/51085129:作业115-17是naivepla(perceptronlearningalgorithm),算法如下:初始化wrepeat{1.寻找w(t)的下一个错误分类点(x,y)(即
- 机器学习基石第六节
半亩房顶
TheoryofGeneralization本章没怎么看懂,暂时先跳过,回头再来看,暂时看的一篇笔记,大体有些了解了,记住了一些推导和结论。Poly(N)关于参数N的特征多项式转自http://www.cnblogs.com/HappyAngel/p/3622333.html十分感谢这位前辈,私自转载以备留存,请见谅上一节课,我们主要探讨了当M的数值大小对机器学习的影响。如果M很大,那么就不能保证
- 【台大林轩田《机器学习基石》笔记】Lecture 10——Logistic Regression
T1en
机器学习机器学习算法logisticregression逻辑回归
文章目录Lecture10:LogisticRegressionLogisticRegressionProblemLogisticRegressionErrorGradientofLogisticRegressionErrorGradientDescentLecture10:LogisticRegressionLogisticRegressionProblem如果我们想从患者的各种身体信息来推断其
- 机器学习之多元分类(机器学习基石)
N-Paradigm
MachineLearning机器学习数据科学家之路多元分类机器学习多元分类机器学习基石
一个案例如上图所示我们要使用一些线性模型来分割这四种不同的图案,利用以前学过的二元分类我们可以将某一个种类分别从整体中分离出来。比如将图通是方块和不是方块的做二元分类,是三角形的和不是三角形的进行分类等等,然后我们得到下图:问题的出现如上图所示我们在单独的分割中可以分别将我们想要的目标图案分割出来,但是我们将这些图标片综合起来看得到下图:在图中带有标号的区域就是公共区域,在公共区域内的判断是矛盾的
- 机器学习方法的分类——(机器学习基石3)
Lxs_
机器学习机器学习
这周学习的主要是一些理论知识,介绍机器学习的不同学习方法。不同的分类方式可以得出不同的学习类型,下面是总体的四种分类方式:1.按照不同的输出空间Y分类2.按照不同的数据标签yn分类3.按照不同得到目标函数的方式分类4.按照不同的输入空间X分类(1)按照不同的输出空间Y分类这个问题林老师列出了三种学习方式,分别是分类问题,回归问题,结构标记问题。之前的PLA是一种简单的二元分类问题,多元分类的话就是
- xml解析
小猪猪08
xml
1、DOM解析的步奏
准备工作:
1.创建DocumentBuilderFactory的对象
2.创建DocumentBuilder对象
3.通过DocumentBuilder对象的parse(String fileName)方法解析xml文件
4.通过Document的getElem
- 每个开发人员都需要了解的一个SQL技巧
brotherlamp
linuxlinux视频linux教程linux自学linux资料
对于数据过滤而言CHECK约束已经算是相当不错了。然而它仍存在一些缺陷,比如说它们是应用到表上面的,但有的时候你可能希望指定一条约束,而它只在特定条件下才生效。
使用SQL标准的WITH CHECK OPTION子句就能完成这点,至少Oracle和SQL Server都实现了这个功能。下面是实现方式:
CREATE TABLE books (
id &
- Quartz——CronTrigger触发器
eksliang
quartzCronTrigger
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2208295 一.概述
CronTrigger 能够提供比 SimpleTrigger 更有具体实际意义的调度方案,调度规则基于 Cron 表达式,CronTrigger 支持日历相关的重复时间间隔(比如每月第一个周一执行),而不是简单的周期时间间隔。 二.Cron表达式介绍 1)Cron表达式规则表
Quartz
- Informatica基础
18289753290
InformaticaMonitormanagerworkflowDesigner
1.
1)PowerCenter Designer:设计开发环境,定义源及目标数据结构;设计转换规则,生成ETL映射。
2)Workflow Manager:合理地实现复杂的ETL工作流,基于时间,事件的作业调度
3)Workflow Monitor:监控Workflow和Session运行情况,生成日志和报告
4)Repository Manager:
- linux下为程序创建启动和关闭的的sh文件,scrapyd为例
酷的飞上天空
scrapy
对于一些未提供service管理的程序 每次启动和关闭都要加上全部路径,想到可以做一个简单的启动和关闭控制的文件
下面以scrapy启动server为例,文件名为run.sh:
#端口号,根据此端口号确定PID
PORT=6800
#启动命令所在目录
HOME='/home/jmscra/scrapy/'
#查询出监听了PORT端口
- 人--自私与无私
永夜-极光
今天上毛概课,老师提出一个问题--人是自私的还是无私的,根源是什么?
从客观的角度来看,人有自私的行为,也有无私的
- Ubuntu安装NS-3 环境脚本
随便小屋
ubuntu
将附件下载下来之后解压,将解压后的文件ns3environment.sh复制到下载目录下(其实放在哪里都可以,就是为了和我下面的命令相统一)。输入命令:
sudo ./ns3environment.sh >>result
这样系统就自动安装ns3的环境,运行的结果在result文件中,如果提示
com
- 创业的简单感受
aijuans
创业的简单感受
2009年11月9日我进入a公司实习,2012年4月26日,我离开a公司,开始自己的创业之旅。
今天是2012年5月30日,我忽然很想谈谈自己创业一个月的感受。
当初离开边锋时,我就对自己说:“自己选择的路,就是跪着也要把他走完”,我也做好了心理准备,准备迎接一次次的困难。我这次走出来,不管成败
- 如何经营自己的独立人脉
aoyouzi
如何经营自己的独立人脉
独立人脉不是父母、亲戚的人脉,而是自己主动投入构造的人脉圈。“放长线,钓大鱼”,先行投入才能产生后续产出。 现在几乎做所有的事情都需要人脉。以银行柜员为例,需要拉储户,而其本质就是社会人脉,就是社交!很多人都说,人脉我不行,因为我爸不行、我妈不行、我姨不行、我舅不行……我谁谁谁都不行,怎么能建立人脉?我这里说的人脉,是你的独立人脉。 以一个普通的银行柜员
- JSP基础
百合不是茶
jsp注释隐式对象
1,JSP语句的声明
<%! 声明 %> 声明:这个就是提供java代码声明变量、方法等的场所。
表达式 <%= 表达式 %> 这个相当于赋值,可以在页面上显示表达式的结果,
程序代码段/小型指令 <% 程序代码片段 %>
2,JSP的注释
<!-- -->
- web.xml之session-config、mime-mapping
bijian1013
javaweb.xmlservletsession-configmime-mapping
session-config
1.定义:
<session-config>
<session-timeout>20</session-timeout>
</session-config>
2.作用:用于定义整个WEB站点session的有效期限,单位是分钟。
mime-mapping
1.定义:
<mime-m
- 互联网开放平台(1)
Bill_chen
互联网qq新浪微博百度腾讯
现在各互联网公司都推出了自己的开放平台供用户创造自己的应用,互联网的开放技术欣欣向荣,自己总结如下:
1.淘宝开放平台(TOP)
网址:http://open.taobao.com/
依赖淘宝强大的电子商务数据,将淘宝内部业务数据作为API开放出去,同时将外部ISV的应用引入进来。
目前TOP的三条主线:
TOP访问网站:open.taobao.com
ISV后台:my.open.ta
- 【MongoDB学习笔记九】MongoDB索引
bit1129
mongodb
索引
可以在任意列上建立索引
索引的构造和使用与传统关系型数据库几乎一样,适用于Oracle的索引优化技巧也适用于Mongodb
使用索引可以加快查询,但同时会降低修改,插入等的性能
内嵌文档照样可以建立使用索引
测试数据
var p1 = {
"name":"Jack",
"age&q
- JDBC常用API之外的总结
白糖_
jdbc
做JAVA的人玩JDBC肯定已经很熟练了,像DriverManager、Connection、ResultSet、Statement这些基本类大家肯定很常用啦,我不赘述那些诸如注册JDBC驱动、创建连接、获取数据集的API了,在这我介绍一些写框架时常用的API,大家共同学习吧。
ResultSetMetaData获取ResultSet对象的元数据信息
- apache VelocityEngine使用记录
bozch
VelocityEngine
VelocityEngine是一个模板引擎,能够基于模板生成指定的文件代码。
使用方法如下:
VelocityEngine engine = new VelocityEngine();// 定义模板引擎
Properties properties = new Properties();// 模板引擎属
- 编程之美-快速找出故障机器
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
public class TheLostID {
/*编程之美
假设一个机器仅存储一个标号为ID的记录,假设机器总量在10亿以下且ID是小于10亿的整数,假设每份数据保存两个备份,这样就有两个机器存储了同样的数据。
1.假设在某个时间得到一个数据文件ID的列表,是
- 关于Java中redirect与forward的区别
chenbowen00
javaservlet
在Servlet中两种实现:
forward方式:request.getRequestDispatcher(“/somePage.jsp”).forward(request, response);
redirect方式:response.sendRedirect(“/somePage.jsp”);
forward是服务器内部重定向,程序收到请求后重新定向到另一个程序,客户机并不知
- [信号与系统]人体最关键的两个信号节点
comsci
系统
如果把人体看做是一个带生物磁场的导体,那么这个导体有两个很重要的节点,第一个在头部,中医的名称叫做 百汇穴, 另外一个节点在腰部,中医的名称叫做 命门
如果要保护自己的脑部磁场不受到外界有害信号的攻击,最简单的
- oracle 存储过程执行权限
daizj
oracle存储过程权限执行者调用者
在数据库系统中存储过程是必不可少的利器,存储过程是预先编译好的为实现一个复杂功能的一段Sql语句集合。它的优点我就不多说了,说一下我碰到的问题吧。我在项目开发的过程中需要用存储过程来实现一个功能,其中涉及到判断一张表是否已经建立,没有建立就由存储过程来建立这张表。
CREATE OR REPLACE PROCEDURE TestProc
IS
fla
- 为mysql数据库建立索引
dengkane
mysql性能索引
前些时候,一位颇高级的程序员居然问我什么叫做索引,令我感到十分的惊奇,我想这绝不会是沧海一粟,因为有成千上万的开发者(可能大部分是使用MySQL的)都没有受过有关数据库的正规培训,尽管他们都为客户做过一些开发,但却对如何为数据库建立适当的索引所知较少,因此我起了写一篇相关文章的念头。 最普通的情况,是为出现在where子句的字段建一个索引。为方便讲述,我们先建立一个如下的表。
- 学习C语言常见误区 如何看懂一个程序 如何掌握一个程序以及几个小题目示例
dcj3sjt126com
c算法
如果看懂一个程序,分三步
1、流程
2、每个语句的功能
3、试数
如何学习一些小算法的程序
尝试自己去编程解决它,大部分人都自己无法解决
如果解决不了就看答案
关键是把答案看懂,这个是要花很大的精力,也是我们学习的重点
看懂之后尝试自己去修改程序,并且知道修改之后程序的不同输出结果的含义
照着答案去敲
调试错误
- centos6.3安装php5.4报错
dcj3sjt126com
centos6
报错内容如下:
Resolving Dependencies
--> Running transaction check
---> Package php54w.x86_64 0:5.4.38-1.w6 will be installed
--> Processing Dependency: php54w-common(x86-64) = 5.4.38-1.w6 for
- JSONP请求
flyer0126
jsonp
使用jsonp不能发起POST请求。
It is not possible to make a JSONP POST request.
JSONP works by creating a <script> tag that executes Javascript from a different domain; it is not pos
- Spring Security(03)——核心类简介
234390216
Authentication
核心类简介
目录
1.1 Authentication
1.2 SecurityContextHolder
1.3 AuthenticationManager和AuthenticationProvider
1.3.1 &nb
- 在CentOS上部署JAVA服务
java--hhf
javajdkcentosJava服务
本文将介绍如何在CentOS上运行Java Web服务,其中将包括如何搭建JAVA运行环境、如何开启端口号、如何使得服务在命令执行窗口关闭后依旧运行
第一步:卸载旧Linux自带的JDK
①查看本机JDK版本
java -version
结果如下
java version "1.6.0"
- oracle、sqlserver、mysql常用函数对比[to_char、to_number、to_date]
ldzyz007
oraclemysqlSQL Server
oracle &n
- 记Protocol Oriented Programming in Swift of WWDC 2015
ningandjin
protocolWWDC 2015Swift2.0
其实最先朋友让我就这个题目写篇文章的时候,我是拒绝的,因为觉得苹果就是在炒冷饭, 把已经流行了数十年的OOP中的“面向接口编程”还拿来讲,看完整个Session之后呢,虽然还是觉得在炒冷饭,但是毕竟还是加了蛋的,有些东西还是值得说说的。
通常谈到面向接口编程,其主要作用是把系统设计和具体实现分离开,让系统的每个部分都可以在不影响别的部分的情况下,改变自身的具体实现。接口的设计就反映了系统
- 搭建 CentOS 6 服务器(15) - Keepalived、HAProxy、LVS
rensanning
keepalived
(一)Keepalived
(1)安装
# cd /usr/local/src
# wget http://www.keepalived.org/software/keepalived-1.2.15.tar.gz
# tar zxvf keepalived-1.2.15.tar.gz
# cd keepalived-1.2.15
# ./configure
# make &a
- ORACLE数据库SCN和时间的互相转换
tomcat_oracle
oraclesql
SCN(System Change Number 简称 SCN)是当Oracle数据库更新后,由DBMS自动维护去累积递增的一个数字,可以理解成ORACLE数据库的时间戳,从ORACLE 10G开始,提供了函数可以实现SCN和时间进行相互转换;
用途:在进行数据库的还原和利用数据库的闪回功能时,进行SCN和时间的转换就变的非常必要了;
操作方法: 1、通过dbms_f
- Spring MVC 方法注解拦截器
xp9802
spring mvc
应用场景,在方法级别对本次调用进行鉴权,如api接口中有个用户唯一标示accessToken,对于有accessToken的每次请求可以在方法加一个拦截器,获得本次请求的用户,存放到request或者session域。
python中,之前在python flask中可以使用装饰器来对方法进行预处理,进行权限处理
先看一个实例,使用@access_required拦截:
?