- 基于hadoop的协同过滤算法电影推荐系统的设计与实现
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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
基于hadoop的协同过滤算法电影推荐系统的设计与实现文章目录基于hadoop的协同过滤算法电影推荐系统的设计与实现1.背景介绍1.1电影推荐系统的重要性1.2传统推荐系统的缺陷1.3Hadoop在大数据处理中的作用2.核心概念与联系2.1协同过滤算法2.2基于用户的协同过滤2.3基于项目的协同过滤2.4Hadoop在协同过滤算法中的应用3.核心算法原理具体操作步骤3.1基于用户的协同过滤算法流程
- hive电影数据分析系统 Springboot协同过滤-余弦函数推荐系统 爬虫2万+数据 大屏数据展示 + [手把手视频教程 和 开发文档]
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hive电影数据分析Springboot协同过滤-余弦函数推荐系统爬虫2万+数据大屏数据展示+[手把手视频教程和开发文档]【功能介绍】1.java爬取【豆瓣电影】网站中电影数据,保存为data.csv文件,数据量2万+2.data.csv上传到hadoop集群环境3.MR数据清洗data.csv4.Hive汇总处理,将Hive处理的结果数据保存到本地Mysql数据库中5.Springboot+Vu
- hadoop电影数据分析系统 Springboot协同过滤-余弦函数推荐系统 爬虫2万+数据 大屏数据展示 + [手把手视频教程 和 开发文档]
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全套视频教程全套开发文档hadoop电影数据分析系统Springboot协同过滤-余弦函数推荐系统爬虫2万+数据大屏数据展示【Hadoop项目】1.java爬取【豆瓣电影】网站中电影数据,保存为data.csv文件,数据量2万+2.data.csv上传到hadoop集群环境3.data.csv数据清洗4.MR数据汇总处理,将Reduce的结果数据保存到本地Mysql数据库中5.Springboot
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- hadoop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]
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毕业设计大数据毕设图书数据分析hadoopspringboot爬虫
hadoop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
- 基于深度学习的推荐系统构建：Movielens 数据集
fresh的转码之路
深度学习人工智能机器学习推荐算法
基于深度学习的推荐系统构建：Movielens数据集依赖环境代码语言：python3.11.5开发平台：pycharmtensorflow版本：2.18.0MovieLen1M数据及简介MovieLens1M数据集包含包含6000个用户在近4000部电影上的100万条评分，也包括电影元数据信息和用户属性信息。下载地址为：http://files.grouplens.org/datasets/mov
- 17-7 向量数据库之野望7 - PostgreSQL 和pgvector
拉达曼迪斯II
AIGC学习数据库管理工具AI创业数据库postgresql人工智能机器学习AIGC搜索引擎
PostgreSQL是一款功能强大的开源对象关系数据库系统，它已将其功能扩展到传统数据管理之外，通过pgvector扩展支持矢量数据。这一新增功能满足了对高效处理高维矢量数据日益增长的需求，这些数据通常用于机器学习、自然语言处理(NLP)和推荐系统等应用。https://github.com/mazzasaverio/find-your-opensource-project什么是pgvector？
- 如何使用Java爬虫获取阿里巴巴热卖商品推荐：代码示例与实践指南
小爬虫程序猿
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在电商领域，获取热卖商品推荐对于商家和开发者来说至关重要。阿里巴巴提供了热卖商品推荐API接口，能够根据消费者的购买历史、浏览行为、搜索习惯等数据，自动推荐符合其需求的商品。以下将详细介绍如何使用Java爬虫获取阿里巴巴热卖商品推荐，并提供相关的代码示例。一、阿里巴巴热卖商品推荐API接口简介阿里巴巴热卖商品推荐API接口是一种基于人工智能算法的推荐系统，能够根据消费者的购买历史、浏览行为、搜索习
- 美食推荐系统 协同过滤余弦函数推荐美食 Springboot Vue Element-UI前后端分离
小盼江
源码课题设计毕业设计美食springbootvue.js
个性化美食推荐系统协同过滤余弦函数推荐美食Echart数据统计SpringbootVueElement-UI前后端分离【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.推荐美食列表展示,使用协同过滤余弦函数根据用户的评论,收藏
- C#遇见TensorFlow.NET：开启机器学习的全新时代
墨夶
C#学习资料1机器学习c#tensorflow
在当今快速发展的科技世界里，机器学习（MachineLearning,ML）已经成为推动创新的重要力量。从个性化推荐系统到自动驾驶汽车，ML的应用无处不在。对于那些习惯于使用C#进行开发的程序员来说，将机器学习集成到他们的项目中似乎是一项具有挑战性的任务。但随着TensorFlow.NET的出现，这一切变得不再困难。今天，我们将一起探索如何利用这一强大的工具，在熟悉的.NET环境中轻松构建、训练和
- python爬虫 django搜索修改更新数据_Django+python+BeautifulSoup垂直搜索爬虫
weixin_39897070
python爬虫django搜索修改更新数据
使用python+BeautifulSoup完成爬虫抓取特定数据的工作，并使用Django搭建一个管理平台，用来协调抓取工作。因为自己很喜欢Djangoadmin后台，所以这次用这个后台对抓取到的链接进行管理，使我的爬虫可以应对各种后期的需求。比如分时段抓取，定期的对已经抓取的地址重新抓取。数据库是用python自带的sqlite3，所以很方便。这几天正好在做一个电影推荐系统，需要些电影数据。本文
- 基于微信小程序的设计—美食推荐系统设计（附论文+源码）
picking_bananas
微信小程序美食小程序毕业设计
关键词：微信小程序；美食管理；美食推荐；毕业；我们专注于软件开发工程领域，熟练掌握多种开发技术，包括基于SpringBoot、Vue.js、SSM框架的应用开发，以及针对AndroidAPP和微信小程序的开发。（具体流程参见文章最后段落）微信小程序是一种基于微信平台的轻量级应用程序，具有易于开发、易于传播、易于使用等特点。美食推荐系统则是一种通过推荐美食来提高用户的美食体验的应用程序。基于微信小程
- 毕业设计--基于Python+Django框架的豆瓣图书评论推荐可视化系统
源码空间站11
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1.系统概述本系统是一个基于Python和Django框架的豆瓣图书评论推荐可视化系统。通过收集并分析豆瓣图书的评论数据，结合可视化技术，系统能够为用户推荐感兴趣的图书，并以直观的方式展示图书评论的统计信息和分析结果。2.项目目标本项目的主要目标是设计并实现一个豆瓣图书评论推荐系统，具体目标如下：图书评论数据采集与存储：系统能够从豆瓣平台抓取图书评论数据，并将其存储在本地数据库中（db.sqlit
- PyTorch 神经协同过滤 (NCF) 推荐系统教程
陌北v1
pytorchpythonNCF神经协同过滤
目录教程概述1.神经协同过滤模型概述NCF模型的主要组成部分：2.数据加载与预处理3.定义神经协同过滤模型4.训练模型5.模型评估6.推荐物品7.完整示例8.总结在本教程中，我们将使用PyTorch实现一个神经协同过滤（NeuralCollaborativeFiltering，简称NCF）推荐系统。神经协同过滤是一种基于深度学习的推荐系统模型，通过学习用户和物品的嵌入表示来预测用户对物品的评分，进
- 【机器学习：三十一、推荐系统：从基础到应用】
KeyPan
机器学习机器学习人工智能决策树算法深度学习
1.推荐系统概述推荐系统是一种根据用户的兴趣和偏好，为用户提供个性化建议的技术，广泛应用于电子商务、流媒体平台和社交媒体等领域。通过分析用户行为数据，推荐系统可以帮助用户发现他们感兴趣的内容，同时提升平台的用户体验和商业收益。定义与作用推荐系统是一种数据过滤技术，旨在从海量数据中筛选出用户可能感兴趣的信息。它不仅能提升用户的满意度，还能增加平台的转化率和黏性。分类推荐系统主要分为以下三类：基于内容
- ChatRec的实践：交互式推荐系统的进步
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交互式推荐系统，Chat-Rec，对话推荐，自然语言处理，机器学习，用户行为分析，个性化推荐1.背景介绍推荐系统作为互联网时代的重要技术支柱，在电商、社交媒体、内容平台等领域发挥着至关重要的作用。传统的推荐系统主要依赖于用户历史行为数据，例如浏览记录、购买历史等，通过协同过滤、内容过滤等算法，预测用户潜在的兴趣并提供个性化推荐。然而，随着用户需求的不断变化和个性化的程度不断提高，传统的推荐系统面临
- AI如何帮助电商企业进行数据分析
AI大模型应用之禅
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
电商数据分析，人工智能，机器学习，深度学习，推荐系统，预测模型，客户画像1.背景介绍在当今数字化时代，电商行业蓬勃发展，数据成为企业最重要的资产。电商企业每天都会产生海量的数据，包括用户行为、商品信息、交易记录等。如何有效地分析这些数据，挖掘其中的价值，对于电商企业的运营、营销和发展至关重要。传统的数据分析方法往往难以应对海量数据的处理和复杂分析需求，而人工智能（AI）技术的出现为电商数据分析带来
- 深度 Qlearning：在直播推荐系统中的应用
AGI通用人工智能之禅
程序员提升自我硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
深度Q-learning：在直播推荐系统中的应用关键词：深度Q-learning,强化学习,直播推荐系统,个性化推荐1.背景介绍1.1问题的由来随着互联网技术的飞速发展,直播平台如雨后春笋般涌现。面对海量的直播内容,用户很难快速找到自己感兴趣的内容。因此,个性化推荐系统在直播平台中扮演着越来越重要的角色。1.2研究现状目前,主流的个性化推荐算法包括协同过滤、基于内容的推荐等。这些方法在一定程度上缓
- 分享一个基于python的电子书数据采集与可视化分析 hadoop电子书数据分析与推荐系统 spark大数据毕设项目（源码、调试、LW、开题、PPT)
计算机源码社
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作者：计算机源码社个人简介：本人八年开发经验，擅长Java、Python、PHP、.NET、Node.js、Android、微信小程序、爬虫、大数据、机器学习等，大家有这一块的问题可以一起交流！学习资料、程序开发、技术解答、文档报告如需要源码，可以扫取文章下方二维码联系咨询Java项目微信小程序项目Android项目Python项目PHP项目ASP.NET项目Node.js项目选题推荐项目实战|p
- 大数据毕业设计hadoop+spark+hive知识图谱租房数据分析可视化大屏 租房推荐系统 58同城租房爬虫 房源推荐系统 房价预测系统 计算机毕业设计 机器学习 深度学习 人工智能
2401_84572577
程序员大数据hadoop人工智能
做了那么多年开发，自学了很多门编程语言，我很明白学习资源对于学一门新语言的重要性，这些年也收藏了不少的Python干货，对我来说这些东西确实已经用不到了，但对于准备自学Python的人来说，或许它就是一个宝藏，可以给你省去很多的时间和精力。别在网上瞎学了，我最近也做了一些资源的更新，只要你是我的粉丝，这期福利你都可拿走。我先来介绍一下这些东西怎么用，文末抱走。（1）Python所有方向的学习路线（
- 海量数据查找最大K个值：数据结构与算法的选择
星辰@Sea
数据结构Java数据结构
在处理大数据集时，经常需要找到数据集中最大的K个元素，这样的需求在很多领域都有广泛应用，例如推荐系统中寻找评分最高的K个商品、数据分析中找出最重要的K个特征、搜索引擎中找到排名前K的结果等等。面对海量数据，传统的排序方法可能不再适用，因为它们通常具有较高的时间复杂度。因此，选择合适的数据结构和算法对于提高效率至关重要。本文将详细介绍如何在海量数据集中查找最大的K个值，探讨不同的数据结构与算法选择，
- Spark MLlib模型训练—推荐算法 ALS(Alternative Least Squares)
不二人生
SparkML实战spark-ml推荐算法算法
SparkMLlib模型训练—推荐算法ALS(AlternativeLeastSquares)如果你平时爱刷抖音，或者热衷看电影，不知道有没有过这样的体验：这类影视App你用得越久，它就好像会读心术一样，总能给你推荐对胃口的内容。其实这种迎合用户喜好的推荐，离不开机器学习中的推荐算法。在今天这一讲，我们就结合两个有趣的电影推荐场景，为你讲解SparkMLlib支持的协同过滤与频繁项集算法电影推荐场
- 深入掌握大模型精髓：《实战AI大模型》带你全面理解大模型开发！
努力的光头强
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今天，人工智能技术的快速发展和广泛应用已经引起了大众的关注和兴趣，它不仅成为技术发展的核心驱动力，更是推动着社会生活的全方位变革。特别是作为AI重要分支的深度学习，通过不断刷新的表现力已引领并定义了一场科技革命。大型深度学习模型（简称AI大模型）以其强大的表征能力和卓越的性能，在自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等领域均取得了突破性的进展。尤其随着AI大模型的广泛应用，无数领域因此受益。AI大模型
- 【ShuQiHere】探索人工智能核心：机器学习的奥秘
ShuQiHere
人工智能机器学习
【ShuQiHere】什么是机器学习？机器学习（MachineLearning,ML）是人工智能（ArtificialIntelligence,AI）中最关键的组成部分之一。它使得计算机不仅能够处理数据，还能从数据中学习，从而做出预测和决策。无论是语音识别、自动驾驶还是推荐系统，背后都依赖于机器学习模型。机器学习与传统的编程不同，它不再依赖于人类编写的固定规则，而是通过数据自我改进模型，从而更灵活
- 如何利用AI技术来提升用户的个性化体验和社区参与度？
Itfuture03
AI前沿技术人工智能
要利用AI技术提升用户的个性化体验和社区参与度，可以采取以下几种策略：个性化推荐系统：通过AI算法分析用户的行为和偏好，提供定制化的服务和内容推荐，如智能推荐活动、健康管理等，让居民感受到社区的温暖和关怀。智能助手与聊天机器人：引入AI驱动的虚拟助手，提供实时帮助、个性化建议和交互式对话，改善客户体验。自然语言处理（NLP）：实现具有AI能力的NLP，创建对用户友好的应用程序，简化用户体验，如客服
- 什么是监督学习（Supervised Learning）
救救孩子把
AIAI学习
一、监督学习概述监督学习（SupervisedLearning）是一种极具威力的机器学习方法，能够训练算法以识别数据中的模式，并据此进行精准的预测或分类。借助已有的标记数据，监督学习模型学会了从输入到输出的映射关系，进而在各类实际问题中实现自动化决策。无论是医疗诊断、金融市场分析、客户行为预测，还是提升生产效率以及个性化推荐系统等领域，监督学习都彰显出巨大的潜力与价值。随着技术的持续进步，监督学习
- 2025毕业设计指南：如何用Hadoop构建超市进货推荐系统？大数据分析助力精准采购
计算机编程指导师
Java实战集Python实战集大数据实战集课程设计hadoop数据分析springbootjava进货python
✍✍计算机编程指导师⭐⭐个人介绍：自己非常喜欢研究技术问题！专业做Java、Python、小程序、安卓、大数据、爬虫、Golang、大屏等实战项目。⛽⛽实战项目：有源码或者技术上的问题欢迎在评论区一起讨论交流！⚡⚡Java实战|SpringBoot/SSMPython实战项目|Django微信小程序/安卓实战项目大数据实战项目⚡⚡文末获取源码文章目录⚡⚡文末获取源码基于hadoop的超市进货推荐系
- DL参考资源（二）
antkillerfarm
深度学习
DL参考资源推荐系统https://zhuanlan.zhihu.com/p/26237106深度学习在推荐算法上的应用进展http://i.dataguru.cn/mportal.php?mod=view&aid=11463深度学习在推荐领域的应用https://mp.weixin.qq.com/s/hGvQvddD3i858XSK4z08Ug主要推荐系统算法总结及Youtube深度学习推荐算法
- Springboot+vue.js+协同过滤推荐+余弦相似度算法实现新闻推荐系统
计算机程序优异哥
针对海量的新闻资讯数据，如何快速的根据用户的检索需要，完成符合用户阅读需求的新闻资讯推荐？本篇文章主要采用余弦相似度及基于用户协同过滤算法实现新闻推荐，通过余弦相似度算法完成针对不同新闻数据之间的相似性计算，实现分类标签。通过协同过滤算法发现具备相似阅读习惯的用户，展开个性化推荐。本次新闻推荐系统：主要包含技术：springboot，mybatis，mysql，javascript，vue.js，
- 推荐算法学习记录2.2——kaggle数据集的动漫电影数据集推荐算法实践——基于内容的推荐算法、协同过滤推荐
萱仔学习自我记录
推荐算法学习pythonmatplotlib开发语言
1、基于内容的推荐：这种方法根据项的相关信息（如描述信息、标签等）和用户对项的操作行为（如评论、收藏、点赞等）来构建推荐算法模型。它可以直接利用物品的内容特征进行推荐，适用于内容较为丰富的场景。#1.基于内容的推荐算法fromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerfromsklearn.metrics.pairwiseimport
- Java实现的基于模板的网页结构化信息精准抽取组件：HtmlExtractor
yangshangchuan
信息抽取HtmlExtractor精准抽取信息采集
HtmlExtractor是一个Java实现的基于模板的网页结构化信息精准抽取组件，本身并不包含爬虫功能，但可被爬虫或其他程序调用以便更精准地对网页结构化信息进行抽取。
HtmlExtractor是为大规模分布式环境设计的，采用主从架构，主节点负责维护抽取规则，从节点向主节点请求抽取规则，当抽取规则发生变化，主节点主动通知从节点，从而能实现抽取规则变化之后的实时动态生效。
如
- java编程思想 -- 多态
百合不是茶
java多态详解
一: 向上转型和向下转型
面向对象中的转型只会发生在有继承关系的子类和父类中（接口的实现也包括在这里）。父类：人 子类：男人向上转型： Person p = new Man() ; //向上转型不需要强制类型转化向下转型： Man man =
- [自动数据处理]稳扎稳打,逐步形成自有ADP系统体系
comsci
dp
对于国内的IT行业来讲,虽然我们已经有了"两弹一星",在局部领域形成了自己独有的技术特征,并初步摆脱了国外的控制...但是前面的路还很长....
首先是我们的自动数据处理系统还无法处理很多高级工程...中等规模的拓扑分析系统也没有完成,更加复杂的
- storm 自定义 日志文件
商人shang
stormclusterlogback
Storm中的日志级级别默认为INFO，并且，日志文件是根据worker号来进行区分的，这样，同一个log文件中的信息不一定是一个业务的，这样就会有以下两个需求出现：
1. 想要进行一些调试信息的输出
2. 调试信息或者业务日志信息想要输出到一些固定的文件中
不要怕，不要烦恼，其实Storm已经提供了这样的支持，可以通过自定义logback 下的 cluster.xml 来输
- Extjs3 SpringMVC使用 @RequestBody 标签问题记录
21jhf
springMVC使用 @RequestBody(required = false) UserVO userInfo
传递json对象数据，往往会出现http 415，400,500等错误，总结一下需要使用ajax提交json数据才行，ajax提交使用proxy，参数为jsonData，不能为params；另外，需要设置Content-type属性为json，代码如下：
（由于使用了父类aaa
- 一些排错方法
文强chu
方法
1、java.lang.IllegalStateException: Class invariant violation
at org.apache.log4j.LogManager.getLoggerRepository(LogManager.java:199)at org.apache.log4j.LogManager.getLogger(LogManager.java:228)
at o
- Swing中文件恢复我觉得很难
小桔子
swing
我那个草了！老大怎么回事，怎么做项目评估的？只会说相信你可以做的，试一下，有的是时间！
用java开发一个图文处理工具，类似word，任意位置插入、拖动、删除图片以及文本等。文本框、流程图等，数据保存数据库，其余可保存pdf格式。ok,姐姐千辛万苦，
- php 文件操作
aichenglong
PHP读取文件写入文件
1 写入文件
@$fp=fopen("$DOCUMENT_ROOT/order.txt", "ab");
if(!$fp){
echo "open file error" ;
exit;
}
$outputstring="date:"." \t tire:".$tire."
- MySQL的btree索引和hash索引的区别
AILIKES
数据结构mysql算法
Hash 索引结构的特殊性，其 检索效率非常高，索引的检索可以一次定位，不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点，最后才能访问到页节点这样多次的IO访问，所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引。
可能很多人又有疑问了，既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多，为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree 索引呢
- JAVA的抽象--- 接口 --实现
百合不是茶
抽象 接口 实现接口
//抽象 类 ,方法
//定义一个公共抽象的类 ,并在类中定义一个抽象的方法体
抽象的定义使用abstract
abstract class A 定义一个抽象类 例如：
//定义一个基类
public abstract class A{
//抽象类不能用来实例化，只能用来继承
//
- JS变量作用域实例
bijian1013
作用域
<script>
var scope='hello';
function a(){
console.log(scope); //undefined
var scope='world';
console.log(scope); //world
console.log(b);
- TDD实践（二）
bijian1013
javaTDD
实践题目：分解质因数
Step1：
单元测试：
package com.bijian.study.factor.test;
import java.util.Arrays;
import junit.framework.Assert;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
import com.bijian.
- [MongoDB学习笔记一]MongoDB主从复制
bit1129
mongodb
MongoDB称为分布式数据库，主要原因是1.基于副本集的数据备份， 2.基于切片的数据扩容。副本集解决数据的读写性能问题，切片解决了MongoDB的数据扩容问题。
事实上，MongoDB提供了主从复制和副本复制两种备份方式，在MongoDB的主从复制和副本复制集群环境中，只有一台作为主服务器，另外一台或者多台服务器作为从服务器。 本文介绍MongoDB的主从复制模式，需要指明
- 【HBase五】Java API操作HBase
bit1129
hbase
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor;
import org.apache.ha
- python调用zabbix api接口实时展示数据
ronin47
zabbix api接口来进行展示。经过思考之后，计划获取如下内容： 1、 获得认证密钥 2、 获取zabbix所有的主机组 3、 获取单个组下的所有主机 4、 获取某个主机下的所有监控项
- jsp取得绝对路径
byalias
绝对路径
在JavaWeb开发中，常使用绝对路径的方式来引入JavaScript和CSS文件，这样可以避免因为目录变动导致引入文件找不到的情况，常用的做法如下：
一、使用${pageContext.request.contextPath}
代码” ${pageContext.request.contextPath}”的作用是取出部署的应用程序名，这样不管如何部署，所用路径都是正确的。
- Java定时任务调度：用ExecutorService取代Timer
bylijinnan
java
《Java并发编程实战》一书提到的用ExecutorService取代Java Timer有几个理由，我认为其中最重要的理由是：
如果TimerTask抛出未检查的异常，Timer将会产生无法预料的行为。Timer线程并不捕获异常，所以 TimerTask抛出的未检查的异常会终止timer线程。这种情况下，Timer也不会再重新恢复线程的执行了;它错误的认为整个Timer都被取消了。此时，已经被
- SQL 优化原则
chicony
sql
一、问题的提出
在应用系统开发初期，由于开发数据库数据比较少，对于查询SQL语句，复杂视图的的编写等体会不出SQL语句各种写法的性能优劣，但是如果将应用系统提交实际应用后，随着数据库中数据的增加，系统的响应速度就成为目前系统需要解决的最主要的问题之一。系统优化中一个很重要的方面就是SQL语句的优化。对于海量数据，劣质SQL语句和优质SQL语句之间的速度差别可以达到上百倍，可见对于一个系统
- java 线程弹球小游戏
CrazyMizzz
java游戏
最近java学到线程，于是做了一个线程弹球的小游戏，不过还没完善
这里是提纲
1.线程弹球游戏实现
1.实现界面需要使用哪些API类
JFrame
JPanel
JButton
FlowLayout
Graphics2D
Thread
Color
ActionListener
ActionEvent
MouseListener
Mouse
- hadoop jps出现process information unavailable提示解决办法
daizj
hadoopjps
hadoop jps出现process information unavailable提示解决办法
jps时出现如下信息：
3019 -- process information unavailable3053 -- process information unavailable2985 -- process information unavailable2917 --
- PHP图片水印缩放类实现
dcj3sjt126com
PHP
<?php
class Image{
private $path;
function __construct($path='./'){
$this->path=rtrim($path,'/').'/';
}
//水印函数，参数：背景图，水印图，位置，前缀,TMD透明度
public function water($b,$l,$pos
- IOS控件学习：UILabel常用属性与用法
dcj3sjt126com
iosUILabel
参考网站：
http://shijue.me/show_text/521c396a8ddf876566000007
http://www.tuicool.com/articles/zquENb
http://blog.csdn.net/a451493485/article/details/9454695
http://wiki.eoe.cn/page/iOS_pptl_artile_281
- 完全手动建立maven骨架
eksliang
javaeclipseWeb
建一个 JAVA 项目 ：
mvn archetype:create
-DgroupId=com.demo
-DartifactId=App
[-Dversion=0.0.1-SNAPSHOT]
[-Dpackaging=jar]
建一个 web 项目 ：
mvn archetype:create
-DgroupId=com.demo
-DartifactId=web-a
- 配置清单
gengzg
配置
1、修改grub启动的内核版本
vi /boot/grub/grub.conf
将default 0改为1
拷贝mt7601Usta.ko到/lib文件夹
拷贝RT2870STA.dat到 /etc/Wireless/RT2870STA/文件夹
拷贝wifiscan到bin文件夹，chmod 775 /bin/wifiscan
拷贝wifiget.sh到bin文件夹，chm
- Windows端口被占用处理方法
huqiji
windows
以下文章主要以80端口号为例，如果想知道其他的端口号也可以使用该方法..........................1、在windows下如何查看80端口占用情况?是被哪个进程占用?如何终止等. 这里主要是用到windows下的DOS工具,点击"开始"--"运行",输入&
- 开源ckplayer 网页播放器， 跨平台(html5, mobile)，flv, f4v, mp4, rtmp协议. webm, ogg, m3u8 ！
天梯梦
mobile
CKplayer，其全称为超酷flv播放器，它是一款用于网页上播放视频的软件，支持的格式有：http协议上的flv,f4v,mp4格式，同时支持rtmp视频流格 式播放，此播放器的特点在于用户可以自己定义播放器的风格，诸如播放/暂停按钮，静音按钮，全屏按钮都是以外部图片接口形式调用，用户根据自己的需要制作 出播放器风格所需要使用的各个按钮图片然后替换掉原始风格里相应的图片就可以制作出自己的风格了，
- 简单工厂设计模式
hm4123660
java工厂设计模式简单工厂模式
简单工厂模式（Simple Factory Pattern）属于类的创新型模式，又叫静态工厂方法模式。是通过专门定义一个类来负责创建其他类的实例，被创建的实例通常都具有共同的父类。简单工厂模式是由一个工厂对象决定创建出哪一种产品类的实例。简单工厂模式是工厂模式家族中最简单实用的模式，可以理解为是不同工厂模式的一个特殊实现。
- maven笔记
zhb8015
maven
跳过测试阶段：
mvn package -DskipTests
临时性跳过测试代码的编译：
mvn package -Dmaven.test.skip=true
maven.test.skip同时控制maven-compiler-plugin和maven-surefire-plugin两个插件的行为，即跳过编译，又跳过测试。
指定测试类
mvn test
- 非mapreduce生成Hfile，然后导入hbase当中
Stark_Summer
maphbasereduceHfilepath实例
最近一个群友的boss让研究hbase，让hbase的入库速度达到5w+/s，这可愁死了，4台个人电脑组成的集群，多线程入库调了好久，速度也才1w左右，都没有达到理想的那种速度，然后就想到了这种方式，但是网上多是用mapreduce来实现入库，而现在的需求是实时入库，不生成文件了，所以就只能自己用代码实现了，但是网上查了很多资料都没有查到，最后在一个网友的指引下，看了源码，最后找到了生成Hfile
- jsp web tomcat 编码问题
王新春
tomcatjsppageEncode
今天配置jsp项目在tomcat上，windows上正常，而linux上显示乱码，最后定位原因为tomcat 的server.xml 文件的配置，添加 URIEncoding 属性：
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1"
connectionTi
