- 吴恩达-机器学习-多元线性回归模型代码
StrawBerryTreea
机器学习机器学习线性回归python吴恩达
吴恩达《机器学习》2022版第一节第二周多元线性回归房价预测简单实现以下以下共两个实验,都是通过调用sklearn函数,分别实现了一元线性回归和多元线性回归的房价预测。一、一元线性回归importnumpyasnpnp.set_printoptions(precision=2)fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression#输入数据X_train=np
- 【机器学习】多元线性回归
T0uken
Python全栈开发1024程序员节机器学习算法线性回归
在实际应用中,许多问题都包含多个特征(输入变量),而不仅仅是单个输入变量。多元线性回归是线性回归的扩展,它能够处理多个输入特征并建立它们与目标变量的线性关系。本教程将系统性推演多元线性回归,包括向量化处理、特征放缩、梯度下降的收敛性和学习率选择等,并使用numpy实现。最后,我们会通过sklearn快速实现多元线性回归模型。多元线性回归模型简介多元线性回归的模型公式为:y=X⋅w+by=X\cdo
- Python:第三方库
衍生星球
python第三方库
1.第三方Python库库名用途pip安装指令NumPy矩阵运算pipinstallnumpyMatplotlib产品级2D图形绘制pipinstallmatplotlibPIL图像处理pipinstallpillowsklearn机器学习和数据挖掘pipinstallsklearnRequestsHTTP协议访问pipinstallrequestsJieba中文分词pipinstalljieba
- 字节跳动实习生和校招生内推
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机器学习算法实习生-平台治理1、2026届硕士及以上学位在读,计算机等相关专业优先;2、有扎实的代码能力,熟悉深度学习/图神经网络/机器学习框架,如Pytorch、Tensorflow、DGL、Pyg、Sklearn等;3、熟悉机器学习/图学习/序列学习算法中的一项或者多项,如图建模、时序信号建模、节点/子图分类、社区挖掘、表征学习、自监督/半监督学习等,有一定深度和广度;4、熟悉相关算法在数据挖
- 第三章 回归训练实战(以预测新冠感染人数为例)
不吃香菜(扣1复活版)
深度学习入门笔记深度学习人工智能
完整项目代码(预测第三天的新冠感染人数)fromsklearn.feature_selectionimportSelectKBestfromsklearn.feature_selectionimportchi2importcsv#读CSVimportnumpyasnpimporttimeimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdfromtorchimp
- Python中的决策树算法探索
Soft_Leader
算法python决策树
在Python中,决策树算法是一种常用的机器学习技术,用于分类和回归问题。下面我们将探索如何使用Python中的scikit-learn库来实现决策树算法,并简要介绍其基本概念和用法。1.安装必要的库如果你还没有安装scikit-learn库,你可以使用pip来安装它:bash复制代码pipinstall-Uscikit-learn2.导入必要的库和模块python复制代码fromsklearn.
- sklearn_pandas.DataFrameMapper的用法
zoujiahui_2018
#Pytorchsklearnpandas人工智能
文章目录介绍主要作用基本用法示例对不同列应用不同的转换器对多列应用相同的转换器输出为PandasDataFrame注意事项转换器的适用性:输出格式:与scikit-learn的兼容性:介绍DataFrameMapper是sklearn-pandas库中的一个工具,主要用于将PandasDataFrame与scikit-learn的预处理工具无缝结合。它的作用是将DataFrame的列映射到特定的特
- 【python 机器学习】sklearn转换器与预估器
人才程序员
杂谈python机器学习sklearn人工智能目标检测深度学习神经网络
文章目录sklearn转换器与预估器1.什么是转换器(Transformer)?通俗介绍:学术解释:2.什么是预估器(Estimator)?通俗介绍:学术解释:3.转换器与预估器的共同点4.转换器与预估器的区别5.使用`sklearn`中的转换器与预估器5.1示例:数据标准化(转换器)5.2示例:模型训练与预测(预估器)6.使用`Pipeline`结合转换器与预估器7.总结sklearn转换器与预
- 自主学习ai 版本0.01
pps-key
人工智能AI写作python算法大数据机器学习
以下是一个简单的自主学习AI示例代码框架,使用Python和在线学习机制实现。这个示例包含基础的数据处理、模型更新和知识存储功能:pythonimportnumpyasnpfromsklearn.linear_modelimportSGDClassifierfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerimportpickleimp
- Python与R机器学习(1)支持向量机
宠物与不尤编程
左手python右手R支持向量机机器学习pythonr语言
以下是对Python与R在支持向量机(SVM)实现上的核心区别分析及完整示例代码:一、核心差异对比特征Python(scikit-learn)R(e1071/kernlab)核心库sklearn.svm.SVC/SVRe1071::svm()或kernlab::ksvm()语法范式面向对象(先初始化模型后拟合)函数式+公式接口(y~x1+x2)核函数支持linear,poly,rbf,sigmoi
- 牛掰的算法系列:K折交叉验证(KFold)常见使用方法
羽蒙等风来
机器学习算法机器学习python
讲解了交叉验证的基本思想之后,接下来将学习几个常用的交叉迭代器及其使用方法。1.K折交叉验证K折交叉验证(KFold)会将数据集划分为k个分组,成为折叠(fold)。如果k的值等于数据集实例的个数,那么每次的测试集就只有一个,这种处理方式称为“留一”。Scikit中提供了KFold方法进行分组。#导入相关模块In[1]:fromsklearn.model_selectionimportKFold#
- KMeans聚类实战2
浊酒南街
#kmeans聚类python
目录NBA球员聚类--未知k值的情况NBA球员聚类–未知k值的情况#导入第三方模块importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearnimportmetricsimportseabornassnsfromsklearnimportpreprocess
- KMeans聚类实战1
浊酒南街
#kmeans聚类算法
目录iris聚类--已知k值的情况iris聚类–已知k值的情况#导入第三方模块importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearnimportmetricsimportseabornassns#读取iris数据集iris=pd.read_csv(r'
- 3D数据可视化与SVM分类
t0_54coder
编程问题解决手册3d信息可视化支持向量机个人开发
在数据科学和机器学习中,数据可视化是理解数据分布和模型表现的关键环节。本文将通过一个实例展示如何使用Python的Matplotlib库来绘制3D数据点和SVM分类面的可视化,解决我在编程中遇到的问题。问题背景最近,我在完成一项作业时尝试重现一个3D数据的SVM分类图,但结果只得到了一个空白窗口,这让我很困惑。以下是原始代码:importnumpyasnpfromsklearn.datasetsi
- KNN算法:从思想到实现(附代码)
lihuayong
人工智能机器学习算法KNN算法分类问题回归问题
引言K最近邻算法(KNearestNeighbors,KNN)是一种简单而有效的机器学习算法,用于分类和回归问题。其核心思想基于“近朱者赤,近墨者黑”,即通过测量不同特征值之间的距离来进行分类或预测数值。本文将详细介绍KNN的核心概念、使用方法及其在sklearn中的实现,并展示如何自己动手编写一个简单的KNN算法。新样本寻找K个最近邻分类问题:多数表决回归问题:均值计算KNN核心思想如何做一个样
- TfidfVectorizer 和 word2vec
SpiritYzw
sklearnpython机器学习
一、TfidfVectorizer简单使用例子,可以统计子变量的频次类特征fromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizertext_list=['aaa,bbb,ccc,aaa','bbb,aaa,aaa,ccc']vectorizer=TfidfVectorizer(stop_words=[',',':','','.','-'],m
- Python模型上线pmml以及自定义函数转换(1)
jin_tmac
机器学习与数据挖掘pythonpythonsklearn
通常xgb或lgb模型通过pmml上线都比较简单,但是逻辑回归模型因为涉及到woe的转换,就要通过自定义转换函数的方式来实现。1、常规转换-模型训练好之后立即转换importjoblibfromsklearn2pmmlimportPMMLPipeline,sklearn2pmml#保存模型python可读入defdump(clf,fp='clf'):joblib.dump(feature_name
- java调用ONNX模型
jason.zeng@1502207
java开发语言
一、导出一个onnx模型这里训练了一个简单的线性回归模型通过SerializeToString完成导出。fromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionimportnumpyasnpimportonnxfromskl2onnximportconvert_sklearnfromskl2onnx.common.data_typesimportFloatTen
- Python-机器学习(二)-K近邻算法的原理与鸢尾花数据集实现详解
2401_84009679
程序员机器学习python近邻算法
fromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierk=5#对模型训练clf=KNeighborsClassifier(n_neighbors=k)clf.fit(x,y)#对样本进行预测x_sample=[[0,2]]neighbors=clf.kneighbors(x_sample)neighbors[1]plt.figure(figsize=(16,
- 自定义数据集 使用scikit-learn中svm的包实现svm分类
灵封~
机器学习人工智能
引入必要的库importnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportmake_classificationfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.svmimportSVCfromsklearn.metricsimportaccuracy_score,classification_report
- 自定义数据集,使用scikit-learn 中K均值包 进行聚类
sirius12345123
scikit-learn均值算法
importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansimportnumpyasnpclass1_points=np.array([[1.9,1.2],[1.5,2.1],[1.9,0.5],[1.5,0.9],[0.9,1.2],[1.1,1.7],[1.4,1.1]])class2_points=np.array([[-1.9,1
- 自定义数据集 使用scikit-learn中svm的包实现svm分类
sirius12345123
scikit-learn支持向量机分类
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportsvm#定义数据class1_points=np.array([[1.9,1.2],[1.5,2.1],[1.9,0.5],[1.5,0.9],[0.9,1.2],[1.1,1.7],[1.4,1.1]])class2_points=np.array([[3.2,3.2],[3.
- 使用numpy自定义数据集,使用scikit-learn中SVM的包实现SVM分类
辞落山
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概述:支持向量机(SVM)是一种强大的分类算法,适用于线性和非线性分类问题。本博客将展示如何使用numpy自定义一个数据集,并利用scikit-learn中的SVM实现分类。1.导入必要的库importnumpyasnpfromsklearn.svmimportSVCfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metri
- 使用 Numpy 自定义数据集,使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型,然后保存模型后再加载模型进行预测,对预测结果计算精确度和召回率及F1分数
辞落山
pytorch逻辑回归人工智能
1.导入必要的库首先,导入我们需要的库:Numpy、Pytorch和相关工具包。importnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromsklearn.metricsimportaccuracy_score,recall_score,f1_score2.自定义数据集使用Numpy创建一个简单的线性可分数据集,并
- Sklearn 中的线性回归模型
Cacciatore->
机器学习sklearn线性回归人工智能机器学习python
线性回归的数学模型假设单变量回归模型:hθ(x)=θTx=θ0+θ1x1h_\theta(x)=\theta^Tx=\theta_0+\theta_1x_1hθ(x)=θTx=θ0+θ1x1这里的θ0\theta_0θ0就是偏置,而θ1\theta_1θ1就是权重,而x1x_1x1就是特征。线性回归方程的代价函数为:J(θ)=12m∑mi=1(hθ(x(i))−y(i))2J(\theta)=\f
- 模式识别与机器学习(Python实现):基于sklearn朴素贝叶斯模型实现男女分类
CV视界
模式识别机器学习与图像处理机器学习python人工智能
模式识别与机器学习(Python实现):基于sklearn朴素贝叶斯模型和pazen窗方法实现男女分类欢迎大家来到安静到无声的《模式识别与人工智能(程序与算法)》,如果对所写内容感兴趣请看模式识别与人工智能(程序与算法)系列讲解-总目录,同时这也可以作为大家学习的参考。欢迎订阅,优惠价只需9.9元,请多多支持!目录标题模式识别与机器学习(Python实现):基于sklearn朴素贝叶斯模型和paz
- 自定义数据集,使用scikit-learn 中K均值包 进行聚类
〖是♂我〗
scikit-learn均值算法聚类
代码:#导入必要的库importmatplotlib.pyplotasplt#用于绘制图形fromsklearn.clusterimportKMeans#KMeans聚类算法importnumpyasnp#数值计算库#定义class1到class4的数据点,模拟四个不同的类(每个类7个二维点)class1_points=np.array([[1.9,1.2],[1.5,2.1],[1.9,0.5]
- 使用支持向量机和朴素贝叶斯对文本分类
SSeaflower
支持向量机分类算法机器学习python
一、支持向量机文本分类1.1支持向量机分类器(SVC)支持向量机分类器(SupportVectorClassifier),缩写为SVC。SVC是sklearn.svm模块的一部分,提供了对支持向量机(SVM)算法的实现。SVM是一种监督学习模型,用于分类和回归任务。SVC是SVM用于分类的实现。1.2SVC的用法及参数通过以下方式创建SVC对象并进行训练:fromsklearn.svmimport
- 基于TensorFlow 2.0的DBN故障诊断程序
ydlhnust
深度学习
以下是一个基于TensorFlow2.0的DBN故障诊断程序,包含特征可视化和结果分析。程序使用合成振动数据进行演示,可直接运行。```pythonimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimporttensorflowastffromtensorflow.kerasimportlayers,modelsfromsklearn.model_select
- python建模的步骤_python基础教程之Python 建模步骤|python基础教程|python入门|python教程...
谭俊云
python建模的步骤
#%%#载入数据、查看相关信息importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.preprocessingimportLabelEncoderprint('第一步:加载、查看数据')file_path=r'D:\train\201905data\liwang.csv'band_data=pd.read_csv(file_path,encoding='UTF-8'
- 设计模式介绍
tntxia
设计模式
设计模式来源于土木工程师 克里斯托弗 亚历山大(http://en.wikipedia.org/wiki/Christopher_Alexander)的早期作品。他经常发表一些作品,内容是总结他在解决设计问题方面的经验,以及这些知识与城市和建筑模式之间有何关联。有一天,亚历山大突然发现,重复使用这些模式可以让某些设计构造取得我们期望的最佳效果。
亚历山大与萨拉-石川佳纯和穆雷 西乐弗斯坦合作
- android高级组件使用(一)
百合不是茶
androidRatingBarSpinner
1、自动完成文本框(AutoCompleteTextView)
AutoCompleteTextView从EditText派生出来,实际上也是一个文本编辑框,但它比普通编辑框多一个功能:当用户输入一个字符后,自动完成文本框会显示一个下拉菜单,供用户从中选择,当用户选择某个菜单项之后,AutoCompleteTextView按用户选择自动填写该文本框。
使用AutoCompleteTex
- [网络与通讯]路由器市场大有潜力可挖掘
comsci
网络
如果国内的电子厂商和计算机设备厂商觉得手机市场已经有点饱和了,那么可以考虑一下交换机和路由器市场的进入问题.....
这方面的技术和知识,目前处在一个开放型的状态,有利于各类小型电子企业进入
&nbs
- 自写简单Redis内存统计shell
商人shang
Linux shell统计Redis内存
#!/bin/bash
address="192.168.150.128:6666,192.168.150.128:6666"
hosts=(${address//,/ })
sfile="staticts.log"
for hostitem in ${hosts[@]}
do
ipport=(${hostitem
- 单例模式(饿汉 vs懒汉)
oloz
单例模式
package 单例模式;
/*
* 应用场景:保证在整个应用之中某个对象的实例只有一个
* 单例模式种的《 懒汉模式》
* */
public class Singleton {
//01 将构造方法私有化,外界就无法用new Singleton()的方式获得实例
private Singleton(){};
//02 申明类得唯一实例
priva
- springMvc json支持
杨白白
json springmvc
1.Spring mvc处理json需要使用jackson的类库,因此需要先引入jackson包
2在spring mvc中解析输入为json格式的数据:使用@RequestBody来设置输入
@RequestMapping("helloJson")
public @ResponseBody
JsonTest helloJson() {
- android播放,掃描添加本地音頻文件
小桔子
最近幾乎沒有什麽事情,繼續鼓搗我的小東西。想在項目中加入一個簡易的音樂播放器功能,就像華為p6桌面上那麼大小的音樂播放器。用過天天動聽或者QQ音樂播放器的人都知道,可已通過本地掃描添加歌曲。不知道他們是怎麼實現的,我覺得應該掃描設備上的所有文件,過濾出音頻文件,每個文件實例化為一個實體,記錄文件名、路徑、歌手、類型、大小等信息。具體算法思想,
- oracle常用命令
aichenglong
oracledba常用命令
1 创建临时表空间
create temporary tablespace user_temp
tempfile 'D:\oracle\oradata\Oracle9i\user_temp.dbf'
size 50m
autoextend on
next 50m maxsize 20480m
extent management local
- 25个Eclipse插件
AILIKES
eclipse插件
提高代码质量的插件1. FindBugsFindBugs可以帮你找到Java代码中的bug,它使用Lesser GNU Public License的自由软件许可。2. CheckstyleCheckstyle插件可以集成到Eclipse IDE中去,能确保Java代码遵循标准代码样式。3. ECLemmaECLemma是一款拥有Eclipse Public License许可的免费工具,它提供了
- Spring MVC拦截器+注解方式实现防止表单重复提交
baalwolf
spring mvc
原理:在新建页面中Session保存token随机码,当保存时验证,通过后删除,当再次点击保存时由于服务器端的Session中已经不存在了,所有无法验证通过。
1.新建注解:
? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
- 《Javascript高级程序设计(第3版)》闭包理解
bijian1013
JavaScript
“闭包是指有权访问另一个函数作用域中的变量的函数。”--《Javascript高级程序设计(第3版)》
看以下代码:
<script type="text/javascript">
function outer() {
var i = 10;
return f
- AngularJS Module类的方法
bijian1013
JavaScriptAngularJSModule
AngularJS中的Module类负责定义应用如何启动,它还可以通过声明的方式定义应用中的各个片段。我们来看看它是如何实现这些功能的。
一.Main方法在哪里
如果你是从Java或者Python编程语言转过来的,那么你可能很想知道AngularJS里面的main方法在哪里?这个把所
- [Maven学习笔记七]Maven插件和目标
bit1129
maven插件
插件(plugin)和目标(goal)
Maven,就其本质而言,是一个插件执行框架,Maven的每个目标的执行逻辑都是由插件来完成的,一个插件可以有1个或者几个目标,比如maven-compiler-plugin插件包含compile和testCompile,即maven-compiler-plugin提供了源代码编译和测试源代码编译的两个目标
使用插件和目标使得我们可以干预
- 【Hadoop八】Yarn的资源调度策略
bit1129
hadoop
1. Hadoop的三种调度策略
Hadoop提供了3中作业调用的策略,
FIFO Scheduler
Fair Scheduler
Capacity Scheduler
以上三种调度算法,在Hadoop MR1中就引入了,在Yarn中对它们进行了改进和完善.Fair和Capacity Scheduler用于多用户共享的资源调度
2. 多用户资源共享的调度
- Nginx使用Linux内存加速静态文件访问
ronin47
Nginx是一个非常出色的静态资源web服务器。如果你嫌它还不够快,可以把放在磁盘中的文件,映射到内存中,减少高并发下的磁盘IO。
先做几个假设。nginx.conf中所配置站点的路径是/home/wwwroot/res,站点所对应文件原始存储路径:/opt/web/res
shell脚本非常简单,思路就是拷贝资源文件到内存中,然后在把网站的静态文件链接指向到内存中即可。具体如下:
- 关于Unity3D中的Shader的知识
brotherlamp
unityunity资料unity教程unity视频unity自学
首先先解释下Unity3D的Shader,Unity里面的Shaders是使用一种叫ShaderLab的语言编写的,它同微软的FX文件或者NVIDIA的CgFX有些类似。传统意义上的vertex shader和pixel shader还是使用标准的Cg/HLSL 编程语言编写的。因此Unity文档里面的Shader,都是指用ShaderLab编写的代码,然后我们来看下Unity3D自带的60多个S
- CopyOnWriteArrayList vs ArrayList
bylijinnan
java
package com.ljn.base;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CopyOnWriteArrayList;
/**
* 总述:
* 1.ArrayListi不是线程安全的,CopyO
- 内存中栈和堆的区别
chicony
内存
1、内存分配方面:
堆:一般由程序员分配释放, 若程序员不释放,程序结束时可能由OS回收 。注意它与数据结构中的堆是两回事,分配方式是类似于链表。可能用到的关键字如下:new、malloc、delete、free等等。
栈:由编译器(Compiler)自动分配释放,存放函数的参数值,局部变量的值等。其操作方式类似于数据结构中
- 回答一位网友对Scala的提问
chenchao051
scalamap
本来准备在私信里直接回复了,但是发现不太方便,就简要回答在这里。 问题 写道 对于scala的简洁十分佩服,但又觉得比较晦涩,例如一例,Map("a" -> List(11,111)).flatMap(_._2),可否说下最后那个函数做了什么,真正在开发的时候也会如此简洁?谢谢
先回答一点,在实际使用中,Scala毫无疑问就是这么简单。
- mysql 取每组前几条记录
daizj
mysql分组最大值最小值每组三条记录
一、对分组的记录取前N条记录:例如:取每组的前3条最大的记录 1.用子查询: SELECT * FROM tableName a WHERE 3> (SELECT COUNT(*) FROM tableName b WHERE b.id=a.id AND b.cnt>a. cnt) ORDER BY a.id,a.account DE
- HTTP深入浅出 http请求
dcj3sjt126com
http
HTTP(HyperText Transfer Protocol)是一套计算机通过网络进行通信的规则。计算机专家设计出HTTP,使HTTP客户(如Web浏览器)能够从HTTP服务器(Web服务器)请求信息和服务,HTTP目前协议的版本是1.1.HTTP是一种无状态的协议,无状态是指Web浏览器和Web服务器之间不需要建立持久的连接,这意味着当一个客户端向服务器端发出请求,然后We
- 判断MySQL记录是否存在方法比较
dcj3sjt126com
mysql
把数据写入到数据库的时,常常会碰到先要检测要插入的记录是否存在,然后决定是否要写入。
我这里总结了判断记录是否存在的常用方法:
sql语句: select count ( * ) from tablename;
然后读取count(*)的值判断记录是否存在。对于这种方法性能上有些浪费,我们只是想判断记录记录是否存在,没有必要全部都查出来。
- 对HTML XML的一点认识
e200702084
htmlxml
感谢http://www.w3school.com.cn提供的资料
HTML 文档中的每个成分都是一个节点。
节点
根据 DOM,HTML 文档中的每个成分都是一个节点。
DOM 是这样规定的:
整个文档是一个文档节点
每个 HTML 标签是一个元素节点
包含在 HTML 元素中的文本是文本节点
每一个 HTML 属性是一个属性节点
注释属于注释节点
Node 层次
- jquery分页插件
genaiwei
jqueryWeb前端分页插件
//jquery页码控件// 创建一个闭包 (function($) { // 插件的定义 $.fn.pageTool = function(options) { var totalPa
- Mybatis与Ibatis对照入门于学习
Josh_Persistence
mybatisibatis区别联系
一、为什么使用IBatis/Mybatis
对于从事 Java EE 的开发人员来说,iBatis 是一个再熟悉不过的持久层框架了,在 Hibernate、JPA 这样的一站式对象 / 关系映射(O/R Mapping)解决方案盛行之前,iBaits 基本是持久层框架的不二选择。即使在持久层框架层出不穷的今天,iBatis 凭借着易学易用、
- C中怎样合理决定使用那种整数类型?
秋风扫落叶
c数据类型
如果需要大数值(大于32767或小于32767), 使用long 型。 否则, 如果空间很重要 (如有大数组或很多结构), 使用 short 型。 除此之外, 就使用 int 型。 如果严格定义的溢出特征很重要而负值无关紧要, 或者你希望在操作二进制位和字节时避免符号扩展的问题, 请使用对应的无符号类型。 但是, 要注意在表达式中混用有符号和无符号值的情况。
&nbs
- maven问题
zhb8015
maven问题
问题1:
Eclipse 中 新建maven项目 无法添加src/main/java 问题
eclipse创建maevn web项目,在选择maven_archetype_web原型后,默认只有src/main/resources这个Source Floder。
按照maven目录结构,添加src/main/ja
- (二)androidpn-server tomcat版源码解析之--push消息处理
spjich
javaandrodipn推送
在 (一)androidpn-server tomcat版源码解析之--项目启动这篇中,已经描述了整个推送服务器的启动过程,并且把握到了消息的入口即XmppIoHandler这个类,今天我将继续往下分析下面的核心代码,主要分为3大块,链接创建,消息的发送,链接关闭。
先贴一段XmppIoHandler的部分代码
/**
* Invoked from an I/O proc
- 用js中的formData类型解决ajax提交表单时文件不能被serialize方法序列化的问题
中华好儿孙
JavaScriptAjaxWeb上传文件FormData
var formData = new FormData($("#inputFileForm")[0]);
$.ajax({
type:'post',
url:webRoot+"/electronicContractUrl/webapp/uploadfile",
data:formData,
async: false,
ca
- mybatis常用jdbcType数据类型
ysj5125094
mybatismapperjdbcType
MyBatis 通过包含的jdbcType
类型
BIT FLOAT CHAR