推荐系统初学者系列（4）-- 一篇长文教你学会推荐系统的矩阵分解

架构师技术图谱 modouwu 系统架构
分布式漫谈分布式系统大数据存储微服务可落地的DDD(6)-工程结构推荐系统框架消息队列编程语言设计模式重构集群
优化算法全景解析：从梯度下降到群体智能 welcome_123_ 算法 python 人工智能
一、引言：为什么需要优化算法？在AlphaGo击败人类围棋冠军的背后，在特斯拉自动驾驶系统实时决策的瞬间，在推荐系统精准推送内容的过程中，优化算法始终是推动这些技术落地的核心引擎。无论是机器学习模型的训练，还是复杂系统的参数调优，优化算法的本质是：在给定的约束条件下，找到使目标函数最优的解。本文将深入解析优化算法的核心原理、经典方法、现代进展及实战应用，助你全面掌握这一技术利器。二、优化算法分类图
2024年Python最新Python爬虫淘宝母婴销售数据可视化和商品推荐系统开题报告(2)，2024年最新高级开发面试题及答案大全 2401_84140628 程序员 python 爬虫信息可视化
文末有福利领取哦~一、Python所有方向的学习路线Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。二、Python必备开发工具三、Python视频合集观看零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。四、实战案例光学理论是没用的，要学会跟着
【大数据AI人工智能大模型实战】从0到1 全流程搭建一个商品、店铺、直播推荐 Feeds 流系统详细方案步骤和代码实例 3 AI天才研究院 DeepSeek R1 &大数据AI人工智能大模型计算大数据人工智能推荐系统
从0到1全流程搭建一个商品、店铺、直播推荐Feeds流系统详细方案步骤和代码实例关键词：推荐系统、Feeds流、商品推荐、店铺推荐、直播推荐、实时计算、离线计算、数据流处理1.背景介绍在当今的电子商务和社交媒体时代，个性化推荐系统已经成为提升用户体验和增加平台粘性的关键技术。特别是在电商平台中，一个高效的商品、店铺和直播推荐Feeds流系统可以显著提高用户的购物体验，增加商品曝光率，并最终提升平台
AI Agent智能应用从0到1定制开发Langchain+LLM全流程解决方案与落地实战 AI知识分享官人工智能 langchain 算法数据挖掘计算机视觉机器学习产品经理
大模型微调实战：精通、指令微调、开源大模型微调、对齐与垂直领域应用29套AI全栈大模型项目实战，人工智能视频课程-多模态大模型，微调技术训练营，大模型多场景实战，AI图像处理，AI量化投资，OPenCV视觉处理，机器学习，Pytorch深度学习，推荐系统，自动驾驶，训练私有大模型，LLM大语言模型，大模型多场景实战，Agent智能应用，AIGC实战落地，ChatGPT虚拟数字人，Djourney智
人工智能之推荐系统实战系列(协同过滤,矩阵分解,FM与DeepFM算法) weixin_58351028 人工智能深度学习神经网络算法机器学习
一.推荐系统介绍和应用(1)推荐系统通俗解读推荐系统就是来了就别想走了。例如在大数据时代中京东越买越想买，抖音越刷越是自己喜欢的东西，微博越刷越过瘾。(2).推荐系统发展简介1)推荐系统无处不在，它是根据用户的行为决定推荐的内容。用户每天在互联网中都会留下足迹，这样就会越来越多的用户画像。2)为什么要推荐系统卖的好的商品就那几种，其它就不管了吗？答案是否定的。80%的销售来自20%的热门商品，要想
探索机器学习在个性化推荐系统中的妙用：Python实战解析 Echo_Wish 前沿技术人工智能机器学习 python 人工智能
探索机器学习在个性化推荐系统中的妙用：Python实战解析在信息爆炸的时代，我们每天都被大量的内容包围着。如何在海量的信息中找到真正适合自己的内容？这就是个性化推荐系统的使命。作为一名热爱人工智能和Python的技术人，今天我想和大家聊聊机器学习在个性化推荐系统中的应用，并通过具体的代码示例，带大家一起探索这个领域的奥秘。一、个性化推荐系统的意义首先，我们来思考一个问题：为什么需要个性化推荐系统？
AI前端开发技能提升路径：从入门到精通，成为AI时代的前端专家前端
在数字时代飞速发展的今天，AI写代码工具的出现为前端开发带来了革命性的变化。AI前端开发，这个融合人工智能与前端技术的领域，正以前所未有的速度蓬勃发展，为开发者们带来了巨大的机遇与挑战。本文将为你详细解读AI前端开发技能提升路径，助你成为AI时代的前端专家。1.AI前端开发：机遇与挑战并存AI前端开发，简单来说，就是将人工智能技术融入到前端应用中，例如开发智能推荐系统、AI图像处理工具、基于自然语
基于深度学习的商品推荐 SEU-WYL 深度学习dnn 深度学习人工智能 dnn
基于深度学习的商品推荐系统利用深度学习技术对用户的行为和商品的特征进行分析和建模，从而向用户推荐最相关的商品。这类系统在电子商务、社交媒体和内容推荐等领域中具有广泛应用。以下是对这一领域的系统介绍：1.任务和目标商品推荐系统的主要任务和目标包括：个性化推荐：根据用户的兴趣和行为，向用户推荐个性化的商品列表。提高用户体验：通过精准推荐，提高用户的购物体验和满意度。增加销售额：通过推荐相关商品，增加用
19.推荐系统的隐私保护郑万通推荐系统隐私保护
接下来我们继续学习推荐系统的最后一个主题：推荐系统的隐私保护。在现代推荐系统中，用户隐私保护是一个至关重要的问题。我们将探讨隐私保护的必要性、常见的隐私保护技术，以及如何在推荐系统中实现这些技术。推荐系统的隐私保护隐私保护的必要性推荐系统通常需要收集和处理大量的用户数据，包括用户的行为数据（如点击、浏览、购买记录）和个人信息（如年龄、性别、地理位置）。这些数据对于提供个性化推荐至关重要，但也存在隐
17.推荐系统的在线学习与实时更新郑万通推荐系统
接下来就讲解推荐系统的在线学习与实时更新。推荐系统的在线学习和实时更新是为了使推荐系统能够动态地适应用户行为的变化，保持推荐结果的实时性和相关性。以下是详细的介绍和实现方法。推荐系统的在线学习与实时更新在线学习的概念在线学习（OnlineLearning）是一种机器学习方法，与传统的批量学习（BatchLearning）不同，在线学习模型能够在数据流到达时逐步更新，而不是在整个数据集上训练一次。这
13.推荐系统的性能优化郑万通性能优化
接下来我们将学习推荐系统的性能优化。推荐系统的性能优化对于提升推荐结果的生成速度和系统的可扩展性至关重要，尤其是在处理大规模数据和高并发请求时。在这一课中，我们将介绍以下内容：性能优化的重要性常见的性能优化方法实践示例1.性能优化的重要性推荐系统的性能优化主要体现在以下几个方面：响应速度：提高推荐结果的生成速度，减少用户等待时间，提升用户体验。系统可扩展性：支持大规模用户和数据，确保系统在高并发请
【关注可白嫖源码】个性化新闻内容推荐系统的设计与实现，怎么设计这个系统呢，不会的看过来吧 WX_BYSJ8341 程序开发程序定制毕设毕设定制毕设代做源码课设
随着互联网的发展，信息的获取变得极其便捷，但与此同时，海量的新闻内容使得用户面临信息过载的困境。为了提高用户体验并帮助他们从中筛选出最感兴趣的新闻，个性化新闻内容推荐系统应运而生。该系统通过分析用户的兴趣、行为和偏好，智能推荐符合其需求的新闻内容。以下是对个性化新闻推荐系统设计与实现的全面探讨。一、设计目标个性化新闻推荐系统的主要设计目标包括：提高用户体验：根据用户兴趣和行为偏好，个性化地推荐最相
DeepSeek引发的AI思考几道之旅人工智能大数据
DeepSeek引发的AI思考：技术浪潮下的应用、焦虑与战略取舍一、AI的重点应用领域：从“替代”到“共生”1.办公自动化：效率与精准的再定义DeepSeek在办公场景中的应用已从简单的信息检索升级为复杂的决策支持。例如，金融行业通过其实时数据分析能力，捕捉市场波动中的套利机会，年化收益率提升15%；电商平台则利用用户行为数据优化推荐系统，购买转化率提升30%。这些案例表明，AI正从“工具”演变为
【旅游管理与推荐系统】Python+Django网页界面平台+协同过滤推荐算法+管理系统网站开发
一、介绍旅游管理与推荐系统。本系统使用Python作为主要编程语言，前端采用HTML、CSS、BootStrap等技术实现界面展示平台的开发，后端使用Django框架处理用户响应请求，并使用Ajax等技术实现前后端的数据通信。本系统主要功能有：系统分为两个角色：用户和管理员对于用户角色可以进行登录、注册、查看旅游景点信息、点赞、收藏、购买景点门票、发布评论、对景点进行评分、查看个人订单、查看个人收
深度学习-电商推荐小赖同学啊人工智能深度学习人工智能
下面为你介绍使用深度学习实现电商推荐系统的代码示例。我们将构建一个基于神经网络的简单推荐模型，以用户的历史购买行为和商品特征为基础，预测用户对商品的偏好。这里我们使用Python的TensorFlow和Keras库来实现。问题分析电商推荐系统的核心目标是根据用户的历史行为和商品特征，预测用户对未购买商品的喜好程度，从而为用户推荐可能感兴趣的商品。我们将通过构建一个神经网络模型，输入用户特征和商品特
✅毕业设计：python商品推荐系统+协同过滤推荐算法+网络爬虫 2种推荐算法计算机毕业设计大数据（附源码）✅ vx_biyesheji0004 biyesheji0001 biyesheji0005 biyesheji0004 课程设计 python 推荐算法大数据毕业设计爬虫商品推荐系统
博主介绍：✌全网粉丝10W+,前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立工作室。专注于计算机相关专业项目实战6年之久，选择我们就是选择放心、选择安心毕业✌>想要获取完整文章或者源码，或者代做，拉到文章底部即可与我联系了。点击查看作者主页，了解更多项目！感兴趣的可以先收藏起来，点赞、关注不迷路，大家在毕设选题，项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助同学们顺利毕业。1、毕业设计：2025年
DeepSeek图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）基础与实践 Evaporator Core Python开发经验深度学习 DeepSeek快速入门神经网络人工智能深度学习
图神经网络（GraphNeuralNetworks,GNNs）是一种专门用于处理图结构数据的深度学习模型。与传统的神经网络不同，GNNs能够捕捉节点之间的关系和图的全局结构，广泛应用于社交网络分析、推荐系统、化学分子建模等领域。DeepSeek提供了强大的工具和API，帮助我们高效地构建和训练图神经网络。本文将详细介绍如何使用DeepSeek进行图神经网络的基础与实践，并通过代码示例帮助你掌握这些
Java分布式流处理，flink+kafka实现电商网站个性化商品推荐系统图苑分布式 java flink
文章目录戳底部名片，一起变现技术栈选择设计实现思路实现步骤及示例代码1.数据采集2.数据预处理3.特征工程4.模型训练5.结果输出6.前端展示戳底部名片，一起变现在现代电商环境中，用户每天都会浏览大量商品页面，而这些行为数据中蕴藏着丰富的信息。通过分析用户的浏览历史、购买记录以及对特定商品的兴趣程度，我们可以为用户提供更加个性化的商品推荐，从而提升用户体验和转化率。为了实现实时的个性化推荐，我们需
向量数据库之Milvus james二次元数据库向量数据库 milvus 向量数据库数据库图像搜索自然语言处理
Milvus是一个开源的向量数据库，专门设计用于高效存储、管理和搜索大规模向量数据。它常用于机器学习、人工智能、推荐系统、图像搜索、自然语言处理等领域，特别适合处理需要高效相似性搜索的应用场景。Milvus由Zilliz开发，具有高性能、可扩展性和易用性。基本概念与架构1.基本概念向量数据（VectorData）：Milvus主要处理高维向量数据，常见于图像、文本、视频等非结构化数据的特征向量表示
一步一步生成音乐类小程序的详细指南，结合AI辅助开发的思路星糖曙光后端语言（node javascript vue等等）笔记人工智能小程序 javascript node.js
以下是一步一步生成音乐类小程序的详细指南，结合AI辅助开发的思路：需求分析阶段核心功能梳理音乐播放器（播放/暂停/进度条/音量）歌单分类（流行/古典/摇滚等）用户系统（登录/收藏/历史记录）搜索功能（歌曲/歌手/专辑）推荐系统（根据用户偏好推荐）技术选型前端：微信小程序原生开发或Taro框架（跨平台）后端：Node.js+Express或Python+Flask数据库：MySQL或MongoDB存
AI代码生成器赋能电商：提升个性化推荐系统前端开发效率前端
在当今竞争激烈的电子商务环境中，个性化推荐系统已成为提升用户体验和转化率的关键因素。一个优秀的推荐系统能够根据用户的浏览历史、购买行为等数据，精准地推荐他们感兴趣的商品，从而提高用户的粘性和购买意愿。然而，构建一个高效、灵活的个性化推荐系统前端，却面临着诸多挑战：漫长的开发周期、高昂的开发成本以及复杂的维护工作，常常让开发团队疲于奔命。幸运的是，随着人工智能技术的飞速发展，“AI写代码工具”正在彻
【文献阅读分享】PAP-REC：个性化自动提示生成框架✨ Sheakan 推荐系统论文阅读总结人工智能推荐系统
标题期刊年份PAP-REC:PersonalizedAutomaticPromptforRecommendationLanguageModelACMTransactionsonInformationSystems(TOIS)2024研究背景在信息爆炸的时代，我们每天都要面对海量的数据和选择，这时候推荐系统就像我们的智能小助手，帮助我们在茫茫信息海洋中找到真正需要的资源。但是，传统的推荐系统模型大多
Spark图书数据分析系统 Springboot协同过滤-余弦函数推荐系统爬虫1万+数据大屏数据展示 + [手把手视频教程和开发文档] QQ-1305637939 毕业设计大数据毕设图书数据分析 spark spring boot 爬虫
Spark图书数据分析系统Springboot协同过滤-余弦函数推荐系统爬虫1万+数据大屏数据展示+[手把手视频教程和开发文档]【亮点功能】1.Springboot+Vue+Element-UI+Mysql前后端分离2.Echarts图表统计数据,直观展示数据情况3.发表评论后，用户可以回复评论,回复的评论可以被再次回复,一级评论可以添加图片附件4.爬虫图书数据1万+5.推荐图书列表展示,推荐图书
智能房屋推荐系统爬虫1w+数据协同过滤余弦函数推荐小盼江课题设计毕设课设爬虫推荐算法毕业设计课程设计
智能房屋推荐系统爬虫1w+数据协同过滤余弦函数推荐毕设课设【亮点功能】1.Springboot+Vue+Element-UI+Mysql前后端分离2.Echarts图表统计数据,直观展示数据情况3.发表评论后，用户可以回复评论,回复的评论可以被再次回复,一级评论可以添加图片附件\4.爬虫房屋数据1万+5.推荐房屋列表展示,使用协同过滤余弦函数根据用户的评论,收藏,浏览历史数据进行推荐6.数据导出和
Hadoop智能房屋推荐系统爬虫1w+ 协同过滤余弦函数推荐代码+视频教程+文档小盼江课题设计 Hadoop 课设 hadoop 爬虫大数据
Hadoop智能房屋推荐系统爬虫1w+协同过滤余弦函数推荐带视频教程毕设设计课题设计【Hadoop项目】1.data.csv上传到hadoop集群环境2.data.csv数据清洗3.MapReducer数据汇总处理,将Reducer的结果数据保存到本地Mysql数据库中4.Springboot+Echarts+MySQL显示数据分析结果分析数据维度如下:【房屋分类热度】【各分类下房屋数量及占比】【
Elasticsearch 进阶与实践 AI天才研究院架构师必知必会系列编程实践 Java实战大数据人工智能语言模型 Java Python 架构设计
作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍Elasticsearch是一个开源分布式搜索引擎，它的功能主要包括存储、检索、分析和实时数据分析等，广泛用于日志检索、监控告警、实时数据分析、网站搜索引擎、电商推荐系统等领域。本文将通过介绍Elasticsearch的特点、原理、基本操作、高级特性、最佳实践、架构设计以及未来的发展方向等方面，带领读者深入理解Elasticsearch。Elasticsea
[数据结构]选型案例：电商平台商品推荐系统名栩 #算法与数据结构系统设计数据结构
数据结构选型案例：电商平台商品推荐系统一、背景电商平台希望实现一个商品推荐系统，根据用户的历史浏览和购买记录，向用户推荐可能感兴趣的商品。二、需求分析数据存储需求：存储数百万商品和数千万用户的数据。数据操作需求：频繁进行商品的添加、删除和查询操作；用户数据的查询和更新频率较高。性能需求：系统需要快速响应用户请求，特别是商品查询。三、数据结构选型商品信息存储：选择：哈希表（HashMap）原因：哈希
计算机毕业设计hadoop+spark+hive新能源汽车数据分析可视化大屏汽车推荐系统新能源汽车推荐系统汽车爬虫汽车大数据机器学习大数据毕业设计深度学习知识图谱人工智能 qq+593186283 hadoop 大数据人工智能
（1）设计目的本次设计一个基于Hive的新能源汽车数据仓管理系统。企业管理员登录系统后可以在汽车保养时，根据这些汽车内置传感器传回的数据分析其故障原因，以便维修人员更加及时准确处理相关的故障问题。或者对这些数据分析之后向车主进行预警提示车主注意保养汽车，以提高汽车行驶的安全系数。（2）设计要求利用Flume进行分布式的日志数据采集，Kafka实现高吞吐量的数据传输，DateX进行数据清洗、转换和整
个性化音乐生成：生成式AI在音乐推荐与创作中的应用二进制独立开发非纯粹GenAI GenAI与Python 人工智能 python 语言模型自然语言处理生成对抗网络知识图谱神经网络
文章目录引言生成式AI与个性化音乐生成1.变分自编码器（VAE）2.生成对抗网络（GAN）3.Transformer模型4.扩散模型（DiffusionModels）技术实现1.音乐特征提取2.基于VAE的音乐生成3.基于Transformer的音乐生成4.基于扩散模型的音乐生成业务分析1.用户体验提升2.音乐创作工具3.音乐推荐系统4.技术挑战结论引言随着生成式人工智能（GenerativeAI
Spring的注解积累 yijiesuifeng spring 注解
用注解来向Spring容器注册Bean。需要在applicationContext.xml中注册： <context:component-scan base-package=”pagkage1[,pagkage2,…,pagkageN]”/>。如：在base-package指明一个包 <context:component-sc
传感器百合不是茶 android 传感器
android传感器的作用主要就是来获取数据,根据得到的数据来触发某种事件下面就以重力传感器为例; 1,在onCreate中获得传感器服务 private SensorManager sm;// 获得系统的服务 private Sensor sensor;// 创建传感器实例 @Override protected void
[光磁与探测]金吕玉衣的意义 comsci
这是一个古代人的秘密:现在告诉大家信不信由你们: 穿上金律玉衣的人,如果处于灵魂出窍的状态,可以飞到宇宙中去看星星这就是为什么古代
精简的反序打印某个数沐刃青蛟打印
以前看到一些让求反序打印某个数的程序。比如：输入123，输出321。记得以前是告诉你是几位数的，当时就抓耳挠腮，完全没有思路。似乎最后是用到%和/方法解决的。而今突然想到一个简短的方法，就可以实现任意位数的反序打印（但是如果是首位数或者尾位数为0时就没有打印出来了）代码如下： long num, num1=0;
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面试111 文强chu 面试
1事务隔离级别有那些，事务特性是什么（问到一次） 2 spring aop 如何管理事务的，如何实现的。动态代理如何实现，jdk怎么实现动态代理的，ioc是怎么实现的，spring是单例还是多例，有那些初始化bean的方式，各有什么区别（经常问） 3 struts默认提供了那些拦截器（一次） 4 过滤器和拦截器的区别（频率也挺高） 5 final，finally final
XML的四种解析方式小桔子 dom jdom dom4j sax
在平时工作中，难免会遇到把 XML 作为数据存储格式。面对目前种类繁多的解决方案，哪个最适合我们呢？在这篇文章中，我对这四种主流方案做一个不完全评测，仅仅针对遍历 XML 这块来测试，因为遍历 XML 是工作中使用最多的（至少我认为）。　　预备　　测试环境：　　AMD 毒龙1.4G OC 1.5G、256M DDR333、Windows2000 Server
wordpress中常见的操作 aichenglong 中文注册 wordpress 移除菜单
1 wordpress中使用中文名注册解决办法 1)使用插件 2)修改wp源代码进入到wp-include/formatting.php文件中找到 function sanitize_user( $username, $strict = false
小飞飞学管理-1 alafqq 管理
项目管理的下午题，其实就在提出问题（挑刺），分析问题，解决问题。今天我随意看下10年上半年的第一题。主要就是项目经理的提拨和培养。结合我自己经历写下心得对于公司选拔和培养项目经理的制度有什么毛病呢？ 1，公司考察，选拔项目经理，只关注技术能力，而很少或没有关注管理方面的经验，能力。 2，公司对项目经理缺乏必要的项目管理知识和技能方面的培训。 3，公司对项目经理的工作缺乏进行指
IO输入输出部分探讨百合不是茶 IO
//文件处理在处理文件输入输出时要引入java.IO这个包； /* 1，运用File类对文件目录和属性进行操作 2，理解流，理解输入输出流的概念 3，使用字节/符流对文件进行读/写操作 4，了解标准的I/O 5，了解对象序列化 */ //1，运用File类对文件目录和属性进行操作 //在工程中线创建一个text.txt
getElementById的用法 bijian1013 element
getElementById是通过Id来设置/返回HTML标签的属性及调用其事件与方法。用这个方法基本上可以控制页面所有标签，条件很简单，就是给每个标签分配一个ID号。返回具有指定ID属性值的第一个对象的一个引用。语法： &n
励志经典语录 bijian1013 励志人生
经典语录1: 哈佛有一个著名的理论：人的差别在于业余时间，而一个人的命运决定于晚上8点到10点之间。每晚抽出2个小时的时间用来阅读、进修、思考或参加有意的演讲、讨论，你会发现，你的人生正在发生改变，坚持数年之后，成功会向你招手。不要每天抱着QQ/MSN/游戏/电影/肥皂剧……奋斗到12点都舍不得休息，看就看一些励志的影视或者文章，不要当作消遣；学会思考人生，学会感悟人生
[MongoDB学习笔记三]MongoDB分片 bit1129 mongodb
MongoDB的副本集(Replica Set)一方面解决了数据的备份和数据的可靠性问题，另一方面也提升了数据的读写性能。MongoDB分片(Sharding)则解决了数据的扩容问题，MongoDB作为云计算时代的分布式数据库，大容量数据存储，高效并发的数据存取，自动容错等是MongoDB的关键指标。本篇介绍MongoDB的切片(Sharding) 1.何时需要分片 &nbs
【Spark八十三】BlockManager在Spark中的使用场景 bit1129 manager
1. Broadcast变量的存储，在HttpBroadcast类中可以知道 2. RDD通过CacheManager存储RDD中的数据，CacheManager也是通过BlockManager进行存储的 3. ShuffleMapTask得到的结果数据，是通过FileShuffleBlockManager进行管理的，而FileShuffleBlockManager最终也是使用BlockMan
yum方式部署zabbix ronin47 yum方式部署zabbix
安装网络yum库#rpm -ivh http://repo.zabbix.com/zabbix/2.4/rhel/6/x86_64/zabbix-release-2.4-1.el6.noarch.rpm 通过yum装mysql和zabbix调用的插件还有agent代理#yum install zabbix-server-mysql zabbix-web-mysql mysql-
Hibernate4和MySQL5.5自动创建表失败问题解决方法 byalias J2EE Hibernate4
今天初学Hibernate4，了解了使用Hibernate的过程。大体分为4个步骤： ①创建hibernate.cfg.xml文件 ②创建持久化对象 ③创建*.hbm.xml映射文件 ④编写hibernate相应代码在第四步中，进行了单元测试，测试预期结果是hibernate自动帮助在数据库中创建数据表，结果JUnit单元测试没有问题，在控制台打印了创建数据表的SQL语句，但在数据库中
Netty源码学习-FrameDecoder bylijinnan java netty
Netty 3.x的user guide里FrameDecoder的例子，有几个疑问： 1.文档说：FrameDecoder calls decode method with an internally maintained cumulative buffer whenever new data is received. 为什么每次有新数据到达时，都会调用decode方法？ 2.Dec
SQL行列转换方法 chicony 行列转换
create table tb(终端名称 varchar(10) , CEI分值 varchar(10) , 终端数量 int) insert into tb values('三星' , '0-5' , 74) insert into tb values('三星' , '10-15' , 83) insert into tb values('苹果' , '0-5' , 93)
中文编码测试 ctrain 编码
循环打印转换编码 String[] codes = { "iso-8859-1", "utf-8", "gbk", "unicode" }; for (int i = 0; i < codes.length; i++) { for (int j
hive 客户端查询报堆内存溢出解决方法 daizj hive 堆内存溢出
hive> select * from t_test where ds=20150323 limit 2; OK Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 问题原因： hive堆内存默认为256M 这个问题的解决方法为：修改/us
人有多大懒，才有多大闲 (评论『卓有成效的程序员』) dcj3sjt126com 程序员
卓有成效的程序员给我的震撼很大，程序员作为特殊的群体，有的人可以这么懒，懒到事情都交给机器去做，而有的人又可以那么勤奋，每天都孜孜不倦得做着重复单调的工作。在看这本书之前，我属于勤奋的人，而看完这本书以后，我要努力变成懒惰的人。不要在去庞大的开始菜单里面一项一项搜索自己的应用程序，也不要在自己的桌面上放置眼花缭乱的快捷图标
Eclipse简单有用的配置 dcj3sjt126com eclipse
1、显示行号 Window -- Prefences -- General -- Editors -- Text Editors -- show line numbers 2、代码提示字符 Window ->Perferences，并依次展开 Java -> Editor -> Content Assist，最下面一栏 auto-Activation
在tomcat上面安装solr4.8.0全过程 eksliang Solr solr4.0后的版本安装 solr4.8.0安装
转载请出自出处： http://eksliang.iteye.com/blog/2096478 首先solr是一个基于java的web的应用，所以安装solr之前必须先安装JDK和tomcat，我这里就先省略安装tomcat和jdk了第一步：当然是下载去官网上下载最新的solr版本，下载地址
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点评：记得曾经有段时间很多SRC平台被刷了大量APP本地拒绝服务漏洞，移动安全团队爱内测（ineice.com）发现了一个安卓客户端的通用型拒绝服务漏洞，来看看他们的详细分析吧。 0xr0ot和Xbalien交流所有可能导致应用拒绝服务的异常类型时，发现了一处通用的本地拒绝服务漏洞。该通用型本地拒绝服务可以造成大面积的app拒绝服务。针对序列化对象而出现的拒绝服务主要
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HoverTree项目已经初步实现分层，源代码已经上传到 http://hovertree.codeplex.com请到SOURCE CODE查看。在本地用SQL Server 2008 数据库测试成功。数据库和表请参考：http://keleyi.com/a/bjae/ue6stb42.htmHoverTree是一个ASP.NET 开源项目，希望对你学习ASP.NET或者C#语言有帮助，如果你对
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今天在写一个flash广告代码的时候，因为flash自带的链接，容易被当成弹出广告，所以做了一个div层放到flash上面，这样链接都是a触发的不会被拦截，但发现flash一直处于div层上面，原来flash需要加个参数才可以。让flash置于DIV层之下的方法，让flash不挡住飘浮层或下拉菜单，让Flash不档住浮动对象或层的关键参数：wmode=opaque。方法如下：
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