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红豆和绿豆
杂谈大数据算法
成为一名大数据和算法工程师并获取大厂Offer，需要掌握一系列核心技能，并具备丰富的项目经验与扎实的理论基础。以下是详细的技能要求和建议：---###**1.数学与理论基础**-**数学知识**：掌握线性代数、微积分、概率论和统计学，这些是设计和理解算法的基础。-**机器学习理论**：深入理解常见机器学习算法（如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、SVM、K-means等），了解其原理、优缺点及
- Python精进系列： K-Means 聚类算法调用库函数和手动实现对比分析
进一步有进一步的欢喜
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一、引言在机器学习领域，聚类分析是一种重要的无监督学习方法，用于将数据集中的样本划分为不同的组或簇，使得同一簇内的样本具有较高的相似性，而不同簇之间的样本具有较大的差异性。K-Means聚类算法是最常用的聚类算法之一，它以其简单性和高效性在数据挖掘、图像分割、模式识别等领域得到了广泛应用。本文将详细介绍K-Means聚类算法，并分别给出调用现成函数和不调用任何现成函数实现K-Means聚类的代码示
- 手写机器学习算法系列——K-Means聚类算法(一)
木有鱼丸223
手写机器学习算法系列机器学习算法聚类
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- 机器学习专栏博文汇总
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机器学习机器学习人工智能合集
本篇汇集了Python游乐园中机器学习专栏博文，会持续更新，需要的小伙伴可以收藏一下Python机器学习实战：基于不同机器学习算法的鸢尾花数据集分析机器学习常见问题：过拟合及其处理方式结构化数据和非结构化数据的区别是什么如何选择合适的机器学习算法来处理非结构化数据可用于文本分析的机器学习算法都有哪些Python机器学习实战：遗传算法机器学习基础：什么是启发式算法机器学习中常用的调节参数的方法（附P
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Python机器学习实战：使用Flask构建机器学习API作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来在数据科学和机器学习领域，模型训练和部署一直是重要的挑战。传统的机器学习项目往往采用独立的脚本或复杂的流程，难以实现模型的自动化、可视化和复现。为了解决这一问题，将机器学习模型封装成可访问的API变得越来越流行。Fla
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一、K-means算法核心原理1.算法目标将n个样本划分到k个簇中，使得每个样本到所属簇中心的距离平方和最小。2.数学公式目标函数（SSE，簇内平方误差）：J=∑i=1k∑x∈Ci∥x−μi∥2J=\sum_{i=1}^k\sum_{x\inC_i}\|x-\mu_i\|^2J=i=1∑kx∈Ci∑∥x−μi∥2其中：CiC_iCi表示第iii个簇μi\mu_iμi表示第iii个簇的质心二、算法步
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✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨1.简介音乐流派分类是音乐信息检索（MusicInformationRetrieval,MIR）中的一个重要任务，旨在通过分析音频信号的特征，将音乐自动分类到不同的流派（如古典、摇滚、爵士、流行等）。随着数字音乐平台的普及，音乐流派分类技术被广泛应用于音乐推荐、自动标签生成和音乐库管理
- Python机器学习实战：构建序列到序列(Seq2Seq)模型处理翻译任务
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Python机器学习实战：构建序列到序列(Seq2Seq)模型处理翻译任务1.背景介绍1.1问题的由来翻译是跨语言沟通的重要桥梁，随着全球化进程的加速，翻译需求日益增长。传统的机器翻译方法主要依赖于规则和统计方法，如基于短语的翻译、基于统计的机器翻译等。然而，这些方法难以处理复杂的语言现象，翻译质量参差不齐。近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于神经网络序列到序列（Sequence-to-Seq
- 聚类分析|k-means聚类方法及其Python实现
皖山文武
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k-means聚类方法及其Python实现0.k-means算法简介1.k-means算法工作原理2.k-means算法流程3.k–means算法的Python实现0.k-means算法简介k-means算法由MacQueen在1967年提出。是一种经典的基于划分的聚类方法。划分方法（PartitioningMethod）是基于距离判断样本相似度，通过不断迭代将含有多个样本的数据集划分成若干个簇，
- 《机器学习实战：从数据清洗到云端部署的可视化进阶指南（三）》
庸俗今天不摸鱼
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▍前言：阶段核心突破当前已完成模型开发与优化升级核心任务，成功将理论模型转化为工业级解决方案。本阶段基于前期标准化数据，实现从基础模型构建到高性能算法迭代的跨越式发展。▍章节回顾：攻坚与优化成果3.模型开发阶段算法实现：逻辑回归：搭建分类基线（LogisticRegression，准确率基准）支持向量机：对比线性核与RBF核性能差异（F1-score提升12%）K近邻：动态优化邻居数（k=5时验证
- [Machine Learning] K-means算法
进阶的小蜉蝣
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HuBERT预训练过程中会用到K-means算法，本文简单介绍一下K-means算法的基本流程。简单地讲，K-means就是给特征向量集进行聚类。给定一个特征向量集{X}和目标聚类数N，K-means会不断迭代，直到X被分成N类，且每一类的中心点不再明显变化。先看一个简单例子：fromsklearn.clusterimportKMeansimportnumpyasnpimportmatplotli
- K-means聚类：解锁数据隐藏结构的钥匙
蓝天资源分享
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K-means聚类：解锁数据隐藏结构的钥匙在机器学习的广阔领域中，无监督学习以其独特的魅力吸引了众多研究者和实践者。其中，K-means聚类作为一种经典且实用的无监督学习算法，以其简单高效的特点，广泛应用于市场细分、图像分割和基因聚类等领域。本文将深入探讨K-means聚类的工作原理、应用实例及其在这些领域中的具体应用，旨在揭示其如何智能划分数据，解锁隐藏结构，为相关领域提供精准导航。一、K-me
- 2小时学懂【多元统计分析】——聚类分析（R语言）
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多元统计R语言代码机器学习算法人工智能开发语言数据挖掘数据分析
聚类分析是一种无监督学习方法，用于将相似的观测值（或对象）分组到集群中。下面我将展示如何使用几种常见的聚类方法：K-均值（K-means）、层次聚类（HierarchicalClustering）和DBSCAN。1.K-均值聚类（K-meansClustering）K-均值是一种迭代的聚类算法，它将数据划分为K个预定义的集群。#加载需要的包library(cluster)#假设我们有一些二维数据s
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目录一、前言二、代码实现1.随即给定初始点并返回，其点个数就是K值2.得到当前每一个样本到K个中心点的距离，得到每个样本距离最近的那个中心点并返回中心点3.更新中心点并返回4.进行训练（迭代）返回最后一次的中心点和簇类中的样本（每个样本距离最近的中心点）5.完整代码三、应用案例1.代码实现2.结果显示3.K=3的聚类结果4.K=4的聚类结果5.总结一、前言本文主要实现K-means这一算法，根据聚
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机器学习入门机器学习算法学习
1、K-Means聚类算法K表示超参数个数，如分成几个类别，K值就取多少。若无需求，可使用网格搜索找到最佳的K。步骤：1、随机设置K个特征空间内的点作为初始聚类中心；2、对于其他每个点计算到K个中心的距离，未知的点选择最近的一个聚类中心点作为标记种类；3、接着对标记的聚类中心之后，重新计算出每个聚类的中心点(平均值)；4、如果计算得出的新中心点与原中心点一样，那么结束，否则执行第二步。means表
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随着人工智能技术的迅猛发展，机器学习作为其核心部分，已经广泛应用于各个领域。它不仅在科技公司中扮演着关键角色，在医疗、金融、零售等行业也展现了巨大的潜力。然而，对于许多初学者来说，如何将理论知识转化为实际操作是一个挑战。本文旨在通过一个具体的案例——预测房价，来介绍机器学习的基本流程和具体操作步骤。我们将使用Python编程语言及其相关的科学计算库，如NumPy、Pandas、Scikit-Lea
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《机器学习实战》专栏第12集：项目实战——端到端的机器学习项目Kaggle糖尿病预测本集为专栏最后一集，本专栏的特点是短平快，聚焦重点，不长篇大论纠缠于理论，而是在介绍基础理论框架基础上，快速切入实战项目和代码，所有代码都经过实践检验，是读者入门和熟悉上手的上佳知识材料在本集中，我们将通过Kaggle平台的经典糖尿病预测（PimaIndiansDiabetesDataset）数据集，系统回顾完整的
- 高斯混合模型（GMM）与K均值算法（K-means）算法的异同
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高斯混合模型（GaussianMixtureModel,GMM）和K均值（K-Means）算法都是常用于聚类分析的无监督学习方法，虽然它们的目标都是将数据分成若干个类别或簇，但在实现方法、假设和适用场景上有所不同。1.模型假设K均值（K-Means）：假设每个簇的样本点在簇中心附近呈均匀分布，通常是球形的（即每个簇的数据点彼此之间的距离相对均匀，具有相同的方差）。每个簇通过一个中心点来表示（即质心
- K-means聚类：解锁数据隐藏结构的钥匙
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K-means聚类：解锁数据隐藏结构的钥匙在机器学习的广阔领域中，无监督学习以其独特的魅力吸引了众多研究者和实践者。其中，K-means聚类作为一种经典且实用的无监督学习算法，以其简单高效的特点，广泛应用于市场细分、图像分割和基因聚类等领域。本文将深入探讨K-means聚类的工作原理、应用实例及其在这些领域中的具体应用，旨在揭示其如何智能划分数据，解锁隐藏结构，为相关领域提供精准导航。一、K-me
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机器学习实战：从零到%1…今天聊聊机器学习（MachineLearning,ML），这个听起来高大上的技术其实并没有那么神秘。跟着我的节奏，咱们一起来探索一下如何从零开始！准备工作：安装和导入必要的库在开始我们的房价预测项目之前，我们需要准备好开发环境并导入所有必要的库。这些库将帮助我们处理数据、构建模型、评估性能以及可视化结果。安装Python和JupyterNotebook首先，确保你已经安装
- Python机器学习实战：独热编码
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独热编码（One-HotEncoding）是一种用于将分类数据转换为适合机器学习算法处理的数值型数据的编码技术。基本概念在机器学习中，很多算法要求输入的数据是数值型的，但实际数据中常常包含分类变量，比如颜色（红、绿、蓝）、性别（男、女）等。独热编码就是为了解决这个问题而设计的，它将每个类别变量转换为一个二进制向量。原理对于一个具有n个不同类别的分类变量，独热编码会创建一个长度为n的二进制向量。在这
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机器学习之实战篇——图像压缩(K-means聚类算法)介绍图像压缩是一种减少图像文件大小的技术，目的是节省存储空间和提高传输效率。K-means聚类算法是一种无监督学习算法，在图像压缩中被广泛应用。通过将图像中的像素聚类为有限的几种颜色，从而降低图像的复杂度，实现压缩效果。应用使用场景网络传输：减少图片在网络上传输时的带宽消耗。存储优化：高效利用存储空间，尤其是大规模图像数据集。加快处理速度：减少
- ggalign：热图等复杂组合图及图形数据对齐的 ggplot2 扩展
万木春❀
r语言
ggalign一个R语言绘图工具ggplot2的高级扩展，它专注于在多个图形之间对齐观察值，利用vctrs包中的“numberofobservations”或NROW()函数，确保图形组织的一致性。无论是自包含排序图形的对齐，还是在多个图形中应用一致的分组和排序（如k-means聚类），ggalign都可以帮助简化这一过程。文档：Aggplot2ExtensionforConsistentAxis
- 回归与聚类算法————无监督学习-K-means算法
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目录1、无监督学习2、K-means原理3，API4、Kmeans性能评估指标4.1轮廓系数4.2轮廓系数API5，总结1、无监督学习没有目标值的，从无标签的数据开始学习的聚类K-means(K均值聚类)降维PCA2、K-means原理随机设置K个特征空间内的点作为初始的聚类中心对于其他每个点计算到K个中心的距离，未知的点选择最近的一个聚类中心点作为标记类别接着对着标记的聚类中心之后，重新计算出每
- Python机器学习实战：主成分分析(PCA)的原理和实战操作
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大数据AI人工智能AI大模型企业级应用开发实战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：主成分分析(PCA)的原理和实战操作1.背景介绍1.1什么是主成分分析(PCA)？主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）是一种常用的无监督学习算法，用于数据降维和特征提取。它通过线性变换将原始高维数据映射到低维空间，同时保留数据的主要特征和信息。PCA的目标是找到数据中最主要的方向（主成分），沿着这些方向对数据进行投影，从而实现降维。1
- Python机器学习实战：人脸识别技术的实现和挑战
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Python机器学习实战：人脸识别技术的实现和挑战作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词：人脸识别技术,模型训练,多人识别,动态人脸检测,应用场景1.背景介绍1.1问题的由来随着科技的进步和互联网的普及，人脸识别技术因其在安全验证、生物特征识别、智能监控等多个领域的广泛应用而迅速崛起。从传统的门禁系统到现代的人脸支付、社交媒体的自动登
- 《C++ 赋能 K-Means 聚类算法：开启智能数据分类之旅》
c++c#
在当今数字化浪潮汹涌澎湃的时代，人工智能无疑是引领科技变革的核心驱动力之一。而在人工智能的广袤天地中，数据分类与聚类作为挖掘数据内在价值、揭示数据潜在规律的关键技术手段，正发挥着前所未有的重要作用。K-Means聚类算法，作为数据聚类领域的经典之作，以其简洁高效的特性而备受瞩目。当我们将目光聚焦于C++这一强大而高效的编程语言时，会发现它与K-Means聚类算法的结合犹如天作之合，能够为数据处理与
- Scikit-Learn K均值聚类
对许
#Python#人工智能与机器学习scikit-learn聚类机器学习
Scikit-LearnK均值聚类1、K均值聚类1.1、K均值聚类及原理1.2、K均值聚类的优缺点1.3、聚类与分类的区别2、Scikit-LearnK均值聚类2.1、Scikit-LearnK均值聚类API2.2、K均值聚类初体验（寻找最佳K）2.3、K均值聚类案例1、K均值聚类K-均值（K-Means）是一种聚类算法，属于无监督学习。K-Means在机器学习知识结构中的位置如下：1.1、K均值
- 【15-聚类分析入门：使用Scikit-learn进行K-means聚类】
是阿牛啊
机器学习回归预测大数据挖掘kmeans聚类python机器学习人工智能sklearn性能优化
文章目录前言K-means聚类的原理Scikit-learn中的K-means实现安装与导入生成模拟数据应用K-means聚类可视化聚类结果选择K的值总结前言 聚类分析是一种无监督学习方法，用于将数据集中的样本分组成若干个簇(cluster)。K-means是最广泛使用的聚类算法之一，其核心思想是将数据点分配到K个簇中，使得每个点到其簇中心的距离之和最小。在本文中，我们将介绍如何使用Scikit
- 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
