- regression机器学习回归预测模型参考学习后自我总结
饮啦冰美式
机器学习回归学习
简单来说,就是将样本的特征矩阵映射到样本标签空间。回归分析帮助我们理解在改变一个或多个自变量时,因变量的数值会如何变化。线性模型线性回归用于建立因变量和一个或多个自变量之间的线性关系模型。在线性回归中,假设因变量(被预测变量)与自变量(预测变量)之间存在着线性关系,也就是说,因变量的数值可以通过自变量的线性组合来预测。普通最小二乘线性回归。通过最小化实际观测值与模型预测值之间的误差平方和,可以找到
- 吴恩达机器学习全课程笔记第二篇
亿维数组
MachineLearning机器学习笔记人工智能学习
目录前言P31-P33logistics(逻辑)回归决策边界P34-P36逻辑回归的代价函数梯度下降的实现P37-P41过拟合问题正则化代价函数正则化线性回归正则化logistics回归前言这是吴恩达机器学习笔记的第二篇,第一篇笔记请见:吴恩达机器学习全课程笔记第一篇完整的课程链接如下:吴恩达机器学习教程(bilibili)推荐网站:scikit-learn中文社区吴恩达机器学习学习资料(gith
- (Ridge, Lasso) Regression
王金松
岭回归岭回归的损失函数MSE+L2岭回归还是多元线性回归y=wTx只不过损失函数MSE添加了损失项w越小越好?因为为了提高模型的泛化能力(容错能力),w越小越好因为如果x1有错,w越小,对y的影响越小但是w为0没意义,所以w要适当保证准确率的情况下提高泛化能力和容错能力多元线性回归通过MSE(最小二乘leastsquares)保证正确率但是我们还需要模型提高泛化能力提高泛化能力min((y-y_h
- GEE:CART(Classification and Regression Trees)回归教程(样本点、特征添加、训练、精度、参数优化)
_养乐多_
GEE遥感图像处理教程回归GEEjavascript云计算遥感图像处理
作者:CSDN@_养乐多_对于分类问题,这个输出通常是一个类别标签,而对于回归问题,输出通常是一个连续的数值。回归可以应用于多种场景,包括预测土壤PH值、土壤有机碳、土壤水分、碳密度、生物量、气温、海冰厚度、不透水面积百分比、植被覆盖度等。本文将介绍在GoogleEarthEngine(GEE)平台上进行CART(ClassificationandRegressionTrees)回归的方法和代码,
- [论文精读]Intelligence Quotient Scores Prediction in rs-fMRI via Graph Convolutional Regression Network
夏莉莉iy
论文精读人工智能机器学习深度学习计算机视觉学习笔记图论
论文网址:IntelligenceQuotientScoresPredictioninrs-fMRIviaGraphConvolutionalRegressionNetwork|SpringerLink英文是纯手打的!论文原文的summarizingandparaphrasing。可能会出现难以避免的拼写错误和语法错误,若有发现欢迎评论指正!文章偏向于笔记,谨慎食用!目录1.省流版1.1.心得1.
- 最小二乘法的计算复杂度Computational complexity of least square regression operation
知识在于积累
数学大类专栏最小二乘法算法
https://math.stackexchange.com/questions/84495/computational-complexity-of-least-square-regression-operationhttps://courses.grainger.illinois.edu/cs357/fa2021/notes/ref-17-least-squares.html
- 使用Logistic Regression进行文本分类
bitcarmanlee
textclassifierLogisticRegression文本分类
1.文本格式sentence,label游戏太坑,暴率太低,太克金,平民不能玩,negative让人失望,negative能解决一下服务器问题?网络正常老掉线,换手机也一样。。。,negative期待,positive一星也不想给,这特么简直龟速,炫舞老年版?,negative衣服不好看游戏内容无特色,界面乱糟糟的,negative喜欢喜欢,positive从有了这个手游就一直玩,很喜欢呀,希望更
- python基础学习-多元回归(Multiple Regression)
Jiang_Immortals
python学习开发语言
多元回归就像线性回归一样,但是具有多个独立值,这意味着我们试图基于两个或多个变量来预测一个值。请看下面的数据集,其中包含了一些有关汽车的信息。CarModelVolumeWeightCO2ToyotaAygo100079099MitsubishiSpaceStar1200116095SkodaCitigo100092995Fiat50090086590MiniCooper15001140105VW
- 【机器学习笔记】回归算法
住在天上的云
机器学习笔记回归线性回归人工智能
回归算法文章目录回归算法1线性回归2损失函数3多元线性回归4线性回归的相关系数1线性回归回归分析(Regression)回归分析是描述变量间关系的一种统计分析方法例:在线教育场景因变量Y:在线学习课程满意度自变量X:平台交互性、教学资源、课程设计预测性的建模技术,通常用于预测分析,预测的结果多为连续值(也可为离散值,二值)线性回归(Linearregression)因变量和自变量之间是线性关系,就
- 机器学习算法之逻辑回归算法(Logistic Regression)
迎风斯黄
数学建模美赛机器学习算法回归
逻辑回归算法是一种用于分类问题的经典机器学习算法。虽然它的名字中带有“回归”,但实际上逻辑回归用于解决分类问题,特别是二分类问题。本篇博文将详细介绍逻辑回归算法的工作原理、应用领域以及Python示例。算法背景逻辑回归起源于20世纪初,用于分析生存率数据。随后,它被广泛应用于医学、社会科学、经济学和工程学等领域。在机器学习中,逻辑回归通常用于解决以下问题:信用评分垃圾邮件分类疾病诊断用户流失预测金
- sklearn之模型评估指标总结归纳
lzw2016
机器学习Python学习sklearn模型评估指标归纳总结
文章目录机器学习模型评估分类模型回归模型聚类模型交叉验证中指定scoring参数网格搜索中应用机器学习模型评估以下方法,sklearn中都在sklearn.metrics类下,务必记住哪些指标适合分类,那些适合回归,不能混着用分类的模型大多是Classifier结尾,回归是Regression分类模型accuracy_score(准确率得分)是模型分类正确的数据除以样本总数【模型的score方法算
- 【PSA】《Polarized Self-Attention: Towards High-quality Pixel-wise Regression》
bryant_meng
CNN/Transformer人工智能深度学习PSApolarizedattention
arXiv-2020文章目录1BackgroundandMotivation2RelatedWork3Advantages/Contributions4Method5Experiments5.1DatasetsandMetrics5.2PSAvs.Baselines5.3SemanticSegmentation5.4AblationStudy6Conclusion(own)1Backgrounda
- 深度学习入门笔记(6)—— Logistic Regression
cnhwl
深度学习入门笔记深度学习机器学习逻辑回归人工智能python
对比第三节中的Adaline和LogisticRegression,可以发现它们只有两点不同:1、激活函数,Adaline中的激活函数是恒等函数(线性),而LogisticRegression中的激活函数是Sigmoid函数(非线性);2、损失函数,Adaline中的损失函数是均方误差,而LogisticRegression中的损失函数则是交叉熵。Sigmoid函数如图所示,其值域为0到1,输入为
- linear_regression_2.ipynb
fallinmix
{"cells":[{"cell_type":"code","execution_count":5,"metadata":{},"outputs":[],"source":["%matplotlibinline\n","%reload_extautoreload\n","%autoreload1\n","%aimportd2lzh_pytorch\n","importtorch\n","impor
- XGBoost和LightGBM的参数以及调参
噶噶~
机器学习
一、XGBoost参数解释XGBoost的参数一共分为三类:通用参数:宏观函数控制。Booster参数:控制每一步的booster(tree/regression)。booster参数一般可以调控模型的效果和计算代价。我们所说的调参,很这是大程度上都是在调整booster参数。学习目标参数:控制训练目标的表现。我们对于问题的划分主要体现在学习目标参数上。比如我们要做分类还是回归,做二分类还是多分类
- 机器学习:Softmax回归(Python)
捕捉一只Diu
机器学习回归python笔记
Softmax回归(多分类)logistic_regression_mulclass.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassLogisticRegression_MulClass:"""逻辑回归,采用梯度下降算法+正则化,交叉熵损失函数,实现多分类,Softmax函数"""def__init__(self,fit_intercept=T
- 2020李宏毅学习笔记——1.概论
是汤圆啊
即将学习内容分布:一、机器学习的本质就是自动寻找函式,如语音识别,就是让机器找一个函数,输入是声音信号,输出是对应的文字。如下棋,就是让机器找一个函数,输入是当前棋盘上黑子白子的位置,输出是下一步应该落子何处。例如二、寻找什么样子的函数式1.regression(回归):输出是数值。如房价、PM2.5预测。Theoutputofthefunctionisascalar.:函数的输出是一个数值例如:
- PyTorch RNN Regression
Jancd
循环神经网络RNN及时预测时间序列.更多可以查看官网:*PyTorch官网载入数据假设想要用sin的曲线预测出cos的曲线.imageimporttorchfromtorchimportnnfromtorch.autogradimportVariableimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplttorch.manual_seed(1)#reproduc
- 机器学习:Logistic回归(Python)
捕捉一只Diu
机器学习python人工智能笔记逻辑回归
Logistic回归(二分类)logistic_regression_class2.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassLogisticRegression:"""逻辑回归,采用梯度下降算法+正则化,交叉熵损失函数,实现二分类"""def__init__(self,fit_intercept=True,normalize=True,a
- 机器学习:正则化(Python)
捕捉一只Diu
机器学习python笔记线性回归
regularization_linear_regression.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassRegularizationLinearRegression:"""线性回归+正则化,梯度下降法+闭式解求解模型系数1、数据的预处理:是否训练偏置项fit_intercept(默认True),是否标准化normalized(默认Tru
- Logistics 模型
哦豁灬
数据结构算法学习笔记算法Logistics
1算法介绍logistics方程由比利时数学家PierreFrançoisVerhulst提出,是一个对S型曲线进行数学描述的模型。这个方程应用于一些特殊的领域建模与预测,例如单位面积内某种生物的数量、人口数量等社会经济指标、某种商品(例如手机)的普及率等。2原理logistics方程定义:xt=1c+aebt(1)x_t=\frac{1}{c+ae^{bt}}\tag{1}xt=c+aebt1(
- Logistics 逻辑回归概念
紫色蜘蛛爬啊爬
数据分析机器学习数据分析概率论逻辑回归
1.sigmoid函数逻辑回归算法的拟合函数,叫做sigmoid函数:函数图像如下(百度图片搜到的图):sigmoid函数是一个s形曲线,就像是阶跃函数的温和版,阶跃函数在0和1之间是突然的起跳,而sigmoid有个平滑的过渡。从图形上看,sigmoid曲线就像是被掰弯捋平后的线性回归直线,将x轴的取值范围(-无穷,+无穷)映射到函数值y的(0,1)之间,更适宜表示预测的概率,即事件发生的“可能性
- 深度学习 Day 4.2 Logistic Regression——Discriminative Model
闻.铃
深度学习python深度学习人工智能
目录1.FunctionSet设定公式2.GoodnessofaFunction损失函数3.Findthebestfunction梯度下降4.为何判断logisticregression模型的好坏,用交叉熵而不是SquareError:5.Multi-classClassification5.1用softmax来计算一个元素去到各个class的概率5.2把f(x)和y的分布用交叉熵来对比6.Fea
- 【PyTorch】深度学习实践之 逻辑斯蒂回归 Logistic Regression
zoetu
#PyTorch深度学习实践深度学习pytorch回归
本文目录回归vs分类sigmoid函数损失函数例子课堂练习模型实现计算损失实现代码测试模型学习资料系列文章索引回归vs分类回归是预测数值分类是预测类别概率sigmoid函数LogisticFunction是最典型的sigmoid函数,因此有些书会直接说成sigmoid函数。实际上满足如下条件即可称为sigmoid函数:饱和函数单调递增存在极限损失函数使用二分类交叉熵公式:y=1,预测值接近1,lo
- PyTorch深度学习实践——用pytorch实现logistic regression(分类问题)
没有人会真的躺平
PyTorch深度学习实践深度学习pytorch
参考资料参考资料1:https://blog.csdn.net/bit452/article/details/109680909参考资料2:http://biranda.top/Pytorch%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AC%94%E8%AE%B0007%E2%80%94%E2%80%94%E5%88%86%E7%B1%BB%E9%97%AE%E9%A2%98/#%E9%97%AE
- 深度学习入门笔记(7)—— Multinomial Logistic Regression / Softmax Regression
cnhwl
深度学习入门笔记深度学习机器学习人工智能pytorch算法
首先介绍一个非常著名的多分类数据集MNIST,也就是0到9的手写数字数据集。每个图像都是28*28,用于Pytorch数据读取的格式是NCHW,即Number、Channel、Height、Weight。读取图像之后,就能看到一个只有单通道的(灰度)图像,实际上就是一行行像素值的组合,用于SoftmaxRegression时输入得是一个向量,所以要将一行行的像素进行拼接,成为一个长的向量。同时,将
- sklearn逻辑回归(Logistic Regression)多分类问题
Yvesx
sklearn逻辑回归python机器学习深度学习
文章目录步骤建立模型预处理训练测试+评价模型多次划分训练集、测试集训练结果步骤建立模型classsklearn.linear_model.LogisticRegression(penalty='l2',*,dual=False,tol=0.0001,C=1.0,fit_intercept=True,intercept_scaling=1,class_weight=None,random_state
- PyTorch深度学习实践——Logistic Regression
不见当年灰太狼
pytorch深度学习pytorch深度学习机器学习
在本次学习中,学习到了logistic回归,虽然说是一种回归模型,但是这个模型实际上是做分类问题,对于这种回归模型我们同样从三个方面来进行介绍,logistic回归是什么?为什么要采用logistics回归?如何实现losgistic回归模型?下面是对于logistic回归的总结:logistic回归是什么?给出定义:逻辑斯谛回归(logisticregression)是统计学习中的经典分类方法,
- 深度学习分类问题之Logistic Regression
丘小羽
pytorch深度学习分类人工智能
逻辑回归模型,虽然名字是回归,但是是解决分类问题。在线性回归里面,我们根据有效信息,预测下一个由已知信息得到的数值,叫做回归问题,但是在机器学习里面,常见的是分类问题。最常见的就是MNIST数据集里面的手写数字问题。在这个问题里面:我们给出了六万多张训练集对我们的模型进行训练,然后给出一张手写数字,模型可以帮我们判断出这个手写数字是几,这叫做分类问题。通过训练(喂数据),训练模型,而后给出数据,模
- pytest自动化测试指定执行测试用例
跟我一起学测试呀
软件测试技术分享pytest测试用例
1、在控制台执行打开cmd,进入项目目录指定执行某个模块pytesttestcases\Logistics\Platform\CarSource\test_CarSourceList.py指定执行某个目录及其子目录的所有测试文件pytesttestcases\Logistics\Platform\CarSource指定执行某个模块的某个类的某个测试用例pytesttestcases\Logisti
- SQL的各种连接查询
xieke90
UNION ALLUNION外连接内连接JOIN
一、内连接
概念:内连接就是使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行。
内连接(join 或者inner join )
SQL语法:
select * fron
- java编程思想--复用类
百合不是茶
java继承代理组合final类
复用类看着标题都不知道是什么,再加上java编程思想翻译的比价难懂,所以知道现在才看这本软件界的奇书
一:组合语法:就是将对象的引用放到新类中即可
代码:
package com.wj.reuse;
/**
*
* @author Administrator 组
- [开源与生态系统]国产CPU的生态系统
comsci
cpu
计算机要从娃娃抓起...而孩子最喜欢玩游戏....
要让国产CPU在国内市场形成自己的生态系统和产业链,国家和企业就不能够忘记游戏这个非常关键的环节....
投入一些资金和资源,人力和政策,让游
- JVM内存区域划分Eden Space、Survivor Space、Tenured Gen,Perm Gen解释
商人shang
jvm内存
jvm区域总体分两类,heap区和非heap区。heap区又分:Eden Space(伊甸园)、Survivor Space(幸存者区)、Tenured Gen(老年代-养老区)。 非heap区又分:Code Cache(代码缓存区)、Perm Gen(永久代)、Jvm Stack(java虚拟机栈)、Local Method Statck(本地方法栈)。
HotSpot虚拟机GC算法采用分代收
- 页面上调用 QQ
oloz
qq
<A href="tencent://message/?uin=707321921&Site=有事Q我&Menu=yes">
<img style="border:0px;" src=http://wpa.qq.com/pa?p=1:707321921:1></a>
- 一些问题
文强chu
问题
1.eclipse 导出 doc 出现“The Javadoc command does not exist.” javadoc command 选择 jdk/bin/javadoc.exe 2.tomcate 配置 web 项目 .....
SQL:3.mysql * 必须得放前面 否则 select&nbs
- 生活没有安全感
小桔子
生活孤独安全感
圈子好小,身边朋友没几个,交心的更是少之又少。在深圳,除了男朋友,没几个亲密的人。不知不觉男朋友成了唯一的依靠,毫不夸张的说,业余生活的全部。现在感情好,也很幸福的。但是说不准难免人心会变嘛,不发生什么大家都乐融融,发生什么很难处理。我想说如果不幸被分手(无论原因如何),生活难免变化很大,在深圳,我没交心的朋友。明
- php 基础语法
aichenglong
php 基本语法
1 .1 php变量必须以$开头
<?php
$a=” b”;
echo
?>
1 .2 php基本数据库类型 Integer float/double Boolean string
1 .3 复合数据类型 数组array和对象 object
1 .4 特殊数据类型 null 资源类型(resource) $co
- mybatis tools 配置详解
AILIKES
mybatis
MyBatis Generator中文文档
MyBatis Generator中文文档地址:
http://generator.sturgeon.mopaas.com/
该中文文档由于尽可能和原文内容一致,所以有些地方如果不熟悉,看中文版的文档的也会有一定的障碍,所以本章根据该中文文档以及实际应用,使用通俗的语言来讲解详细的配置。
本文使用Markdown进行编辑,但是博客显示效
- 继承与多态的探讨
百合不是茶
JAVA面向对象 继承 对象
继承 extends 多态
继承是面向对象最经常使用的特征之一:继承语法是通过继承发、基类的域和方法 //继承就是从现有的类中生成一个新的类,这个新类拥有现有类的所有extends是使用继承的关键字:
在A类中定义属性和方法;
class A{
//定义属性
int age;
//定义方法
public void go
- JS的undefined与null的实例
bijian1013
JavaScriptJavaScript
<form name="theform" id="theform">
</form>
<script language="javascript">
var a
alert(typeof(b)); //这里提示undefined
if(theform.datas
- TDD实践(一)
bijian1013
java敏捷TDD
一.TDD概述
TDD:测试驱动开发,它的基本思想就是在开发功能代码之前,先编写测试代码。也就是说在明确要开发某个功能后,首先思考如何对这个功能进行测试,并完成测试代码的编写,然后编写相关的代码满足这些测试用例。然后循环进行添加其他功能,直到完全部功能的开发。
- [Maven学习笔记十]Maven Profile与资源文件过滤器
bit1129
maven
什么是Maven Profile
Maven Profile的含义是针对编译打包环境和编译打包目的配置定制,可以在不同的环境上选择相应的配置,例如DB信息,可以根据是为开发环境编译打包,还是为生产环境编译打包,动态的选择正确的DB配置信息
Profile的激活机制
1.Profile可以手工激活,比如在Intellij Idea的Maven Project视图中可以选择一个P
- 【Hive八】Hive用户自定义生成表函数(UDTF)
bit1129
hive
1. 什么是UDTF
UDTF,是User Defined Table-Generating Functions,一眼看上去,貌似是用户自定义生成表函数,这个生成表不应该理解为生成了一个HQL Table, 貌似更应该理解为生成了类似关系表的二维行数据集
2. 如何实现UDTF
继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic
- tfs restful api 加auth 2.0认计
ronin47
目前思考如何给tfs的ngx-tfs api增加安全性。有如下两点:
一是基于客户端的ip设置。这个比较容易实现。
二是基于OAuth2.0认证,这个需要lua,实现起来相对于一来说,有些难度。
现在重点介绍第二种方法实现思路。
前言:我们使用Nginx的Lua中间件建立了OAuth2认证和授权层。如果你也有此打算,阅读下面的文档,实现自动化并获得收益。SeatGe
- jdk环境变量配置
byalias
javajdk
进行java开发,首先要安装jdk,安装了jdk后还要进行环境变量配置:
1、下载jdk(http://java.sun.com/javase/downloads/index.jsp),我下载的版本是:jdk-7u79-windows-x64.exe
2、安装jdk-7u79-windows-x64.exe
3、配置环境变量:右击"计算机"-->&quo
- 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-2
bylijinnan
java
package com.ljn.base;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.uti
- SQL 数值四舍五入 小数点后保留2位
chicony
四舍五入
1.round() 函数是四舍五入用,第一个参数是我们要被操作的数据,第二个参数是设置我们四舍五入之后小数点后显示几位。
2.numeric 函数的2个参数,第一个表示数据长度,第二个参数表示小数点后位数。
例如:
select cast(round(12.5,2) as numeric(5,2))  
- c++运算符重载
CrazyMizzz
C++
一、加+,减-,乘*,除/ 的运算符重载
Rational operator*(const Rational &x) const{
return Rational(x.a * this->a);
}
在这里只写乘法的,加减除的写法类似
二、<<输出,>>输入的运算符重载
&nb
- hive DDL语法汇总
daizj
hive修改列DDL修改表
hive DDL语法汇总
1、对表重命名
hive> ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name;
2、修改表备注
hive> ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES ('comment' = new_comm
- jbox使用说明
dcj3sjt126com
Web
参考网址:http://www.kudystudio.com/jbox/jbox-demo.html jBox v2.3 beta [
点击下载]
技术交流QQGroup:172543951 100521167
[2011-11-11] jBox v2.3 正式版
- [调整&修复] IE6下有iframe或页面有active、applet控件
- UISegmentedControl 开发笔记
dcj3sjt126com
// typedef NS_ENUM(NSInteger, UISegmentedControlStyle) {
// UISegmentedControlStylePlain, // large plain
&
- Slick生成表映射文件
ekian
scala
Scala添加SLICK进行数据库操作,需在sbt文件上添加slick-codegen包
"com.typesafe.slick" %% "slick-codegen" % slickVersion
因为我是连接SQL Server数据库,还需添加slick-extensions,jtds包
"com.typesa
- ES-TEST
gengzg
test
package com.MarkNum;
import java.io.IOException;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.annotation
- 为何外键不再推荐使用
hugh.wang
mysqlDB
表的关联,是一种逻辑关系,并不需要进行物理上的“硬关联”,而且你所期望的关联,其实只是其数据上存在一定的联系而已,而这种联系实际上是在设计之初就定义好的固有逻辑。
在业务代码中实现的时候,只要按照设计之初的这种固有关联逻辑来处理数据即可,并不需要在数据库层面进行“硬关联”,因为在数据库层面通过使用外键的方式进行“硬关联”,会带来很多额外的资源消耗来进行一致性和完整性校验,即使很多时候我们并不
- 领域驱动设计
julyflame
VODAO设计模式DTOpo
概念:
VO(View Object):视图对象,用于展示层,它的作用是把某个指定页面(或组件)的所有数据封装起来。
DTO(Data Transfer Object):数据传输对象,这个概念来源于J2EE的设计模式,原来的目的是为了EJB的分布式应用提供粗粒度的数据实体,以减少分布式调用的次数,从而提高分布式调用的性能和降低网络负载,但在这里,我泛指用于展示层与服务层之间的数据传输对
- 单例设计模式
hm4123660
javaSingleton单例设计模式懒汉式饿汉式
单例模式是一种常用的软件设计模式。在它的核心结构中只包含一个被称为单例类的特殊类。通过单例模式可以保证系统中一个类只有一个实例而且该实例易于外界访问,从而方便对实例个数的控制并节约系统源。如果希望在系统中某个类的对象只能存在一个,单例模式是最好的解决方案。
&nb
- logback
zhb8015
loglogback
一、logback的介绍
Logback是由log4j创始人设计的又一个开源日志组件。logback当前分成三个模块:logback-core,logback- classic和logback-access。logback-core是其它两个模块的基础模块。logback-classic是log4j的一个 改良版本。此外logback-class
- 整合Kafka到Spark Streaming——代码示例和挑战
Stark_Summer
sparkstormzookeeperPARALLELISMprocessing
作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员,效力于Verisign,是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施(基础Hadoop)的技术主管。本文,Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中。 期间, Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状,非常值得阅读,虽然有一些信息在Spark 1.2版
- spring-master-slave-commondao
王新春
DAOspringdataSourceslavemaster
互联网的web项目,都有个特点:请求的并发量高,其中请求最耗时的db操作,又是系统优化的重中之重。
为此,往往搭建 db的 一主多从库的 数据库架构。作为web的DAO层,要保证针对主库进行写操作,对多个从库进行读操作。当然在一些请求中,为了避免主从复制的延迟导致的数据不一致性,部分的读操作也要到主库上。(这种需求一般通过业务垂直分开,比如下单业务的代码所部署的机器,读去应该也要从主库读取数