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胖胖的小肥猫
机器学习
1基本概念机器学习,分为回归,分类,聚类,降维有监督学习回归,分类,有特征,有标签,进行训练,然后对新数据进行预测无监督学习聚类,降维。题目越多,训练越好,2基本流程数据预处理——模型训练与评估可以优化为获取数据——数据预处理——EDA分析——特征工程——模型训练——可解释性分析2.0数据获取利用kaggle,天池等平台的开源数据,2.1预处理目的:让数据更符合逻辑让数据更容易计算借助函数实现变换
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闲人编程
python算法python随机森林数据分析人工智能
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- 机器学习里的逻辑回归Logistic Regression基本原理与应用
硅基创想家
AI-人工智能与大模型机器学习逻辑回归人工智能
LogisticRegression即逻辑回归,是一种广泛应用于机器学习和数据挖掘领域的有监督学习算法,以下从原理、应用、算法优缺点等方面进行介绍:基本原理线性回归基础:逻辑回归基于线性回归模型,其基本形式为:z=w1x1+w2x2+⋯+wnxn+bz=w_1x_1+w_2x_2+\cdots+w_nx_n+bz=w1x1+w2x2+⋯+wnxn+b其中xix_ixi是特征变量,wiw_iwi是对
- 机器学习(入门3)
caspesjpe
机器学习python逻辑回归算法
机器学习(入门3有监督学习算法之回归算法)4回归算法4.1线性回归:利用函数对一个或多个特征值和目标值之间关系进行建模分析的方式回归问题:目标值------连续性函数公式:h(W)=w1x1+w2x1+w3x3+…+b一般用矩阵形式表示4.1.1线性模型:自变量一次;参数一次(自变量高次方,非线性函数)y=w1x1+w2x2^2+…+b4.1.2线性回归的损失和优化[目标:求模型参数]损失函数co
- 机器学习模型创建的数学原理
HadesZ~
机器学习笔记机器学习算法人工智能
1模型工作原理机器学习学习模型主要分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习,本文聚焦探讨目前应用最为广泛的监督学习问题,下午如未特殊指明,机器学习特指有监督学习机器学习。众所周知,监督学习模型是通过一定数学原理,根据输入特征数据计算出预测结果的函数映射,它由自变量、函数参数和因变量组成。其中,自变量是输入模型的特征数据,模型参数分普通参数和超参数两种,因变量是模型计算出的预测结果。超参数直接
- 机器学习在金融领域的应用
AI天才研究院
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
机器学习在金融领域的应用1.背景介绍1.1金融行业面临的挑战1.1.1海量数据处理1.1.2实时风险监控1.1.3个性化服务需求1.2机器学习的兴起1.2.1大数据时代的到来1.2.2计算能力的提升1.2.3算法的不断创新2.核心概念与联系2.1机器学习的定义与分类2.1.1有监督学习2.1.2无监督学习2.1.3强化学习2.2机器学习与人工智能、深度学习的关系2.2.1人工智能的发展历程2.2.
- 基于RFM聚类与随机森林算法的智能手机用户监测数据案例分析
kaka_R-Py
大数据可视化多元统计分析R语言数据分析与可视化算法聚类随机森林
基于RFM聚类与随机森林算法的智能手机用户监测数据案例分析摘要近年来,随着数字化和信息化的快速发展,越来越多的人开始使用智能手机。文章基于某公司某年连续30天4万多位智能手机用户的监测数据,通过随机森林与RFM聚类分析模型对智能手机用户的监测数据进行挖掘和分析,有效地统计和归纳了用户对于A类APP的使用情况,模型准确度达到了80%,同时对于智能手机APP的开发和使用提出了相应的建议。该研究的数据驱
- 细说机器学习算法之ROC曲线用于模型评估
Melancholy 啊
机器学习算法人工智能数据挖掘python
系列文章目录第一章:Pyhton机器学习算法之KNN第二章:Pyhton机器学习算法之K—Means第三章:Pyhton机器学习算法之随机森林第四章:Pyhton机器学习算法之线性回归第五章:Pyhton机器学习算法之有监督学习与无监督学习第六章:Pyhton机器学习算法之朴素贝叶斯第七章:Pyhton机器学习算法之XGBoost第八章:Pyhton机器学习算法之GBDT第九章:Pyhton机器学
- 理解随机森林算法
菌菌的快乐生活
算法随机森林机器学习
基本概念随机森林(RandomForest)是一种集成学习算法,它属于机器学习中的监督学习算法。简单来说,它就像是一群“专家”(决策树)在一起讨论并做出决策。想象你要判断一个水果是苹果还是橙子,你可以通过观察水果的颜色、形状、大小等特征。随机森林算法就是利用很多棵决策树来对这个水果进行判断。每一棵决策树就像一个小专家,它们根据自己对这些特征的判断来给出一个答案(是苹果还是橙子),最后综合这些小专家
- 一文读懂:无监督学习与有监督学习的区别与应用
码上飞扬
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在机器学习的世界里,无监督学习和有监督学习是两个最为常见且重要的概念。理解这两者的区别和应用场景,不仅有助于我们选择合适的算法和模型,还能帮助我们更好地解决实际问题。那么,什么是无监督学习和有监督学习呢?本文将带你详细了解这两种学习方式的定义、区别以及典型应用。目录无监督学习是什么?有监督学习是什么?无监督学习与有监督学习的主要区别无监督学习的典型应用有监督学习的典型应用如何选择合适的学习方法?1
- 机器学习——认识有监督学习与无监督学习
伊一大数据&人工智能学习日志
机器学习机器学习学习人工智能
目录有监督学习与无监督学习有监督学习无监督学习监督学习与无监督学习的区别有监督学习与无监督学习有监督学习和无监督学习是机器学习中的两种主要学习方式,它们的主要区别在于数据的标注情况和学习的目标。有监督学习有监督学习中,数据集中的每个样本都有明确的标签或目标输出。学习的目标是通过对有标签数据的学习,建立输入特征和输出标签之间的映射关系,以便能够对新的、未见过的输入数据预测其相应的输出标签。常见的有监
- AdaBoost算法(AdbBoost Algorithm)—有监督学习方法、非概率模型、判别模型、非线性模型、非参数化模型、批量学习
剑海风云
ArtificialIntelligence人工智能机器学习提升方法AdaBoost
定义输入:训练数据集T={(x1,y1),(x2,y2),⋯ ,(xN,yN)}T=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),\cdots,(x_N,y_N)\}T={(x1,y1),(x2,y2),⋯,(xN,yN)},其中,xi∈χ⊆Rn,yi∈y={−1,+1}x_i\in\chi\subseteqR^n,y_i\in{\tty}=\{-1,+1\}xi∈χ⊆Rn,yi∈y={−1,+1}
- (感知机-Perceptron)—有监督学习方法、非概率模型、判别模型、线性模型、参数化模型、批量学习、核方法
剑海风云
ArtificialIntelligence机器学习人工智能感知机Perceptron
定义假设输入空间(特征空间)是χ\chiχ⊆Rn\subseteqR^n⊆Rn,输出空间是y={+1,−1}=\{+1,-1\}={+1,−1}。输入x∈χx\in\chix∈χ表示实例的特征向量,对应于输入空间(特征空间)的点;输出y∈y\iny∈y表示实例的类别。由输入空间到输出空间的如下函数:f(x)=sign(ω⋅x+b)f(x)=sign(\omega\cdotx+b)f(x)=sign
- K近邻法(K-nearest neighbor,K-NN)—有监督学习方法、非概率模型、判别模型、线性模型、参数化模型、批量学习、核方法
剑海风云
ArtificialIntelligence人工智能机器学习K近邻法KNN
定义输入:训练数据集(T={(x1,y1),(x2,y2),…,(xN,yN)}\left\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),\dots,(x_N,y_N)\right\}{(x1,y1),(x2,y2),…,(xN,yN)})其中:xi∈χ⊆Rnx_i\in{\tt\chi}\subseteqR^nxi∈χ⊆Rn:实例的特征向量yi∈yy_i\in{\tty}yi∈y={c1,c2,⋯
- 机器学习概述与应用:深度学习、人工智能与经典学习方法
刷刷刷粉刷匠
人工智能机器学习深度学习
引言机器学习(MachineLearning)是人工智能(AI)领域中最为核心的分支之一,其主要目的是通过数据学习和构建模型,帮助计算机系统自动完成特定任务。随着深度学习(DeepLearning)的崛起,机器学习技术在各行各业中的应用变得越来越广泛。在本文中,我们将详细介绍机器学习的基础概念,包括无监督学习、有监督学习、增量学习,以及常见的回归和分类问题,并结合实际代码示例来加深理解。1.机器学
- 代谢组数据分析(十八):随机森林构建代谢组诊断模型
生信学习者2
代谢组分析数据分析随机森林数据挖掘
介绍使用随机森林算法和LASSO特征选择构建了一种胃癌(GC)诊断预测模型。参与者(队列1,n=426)通过随机分层抽样分为发现数据集(n=284)和测试集(n=142)。接下来,在发现数据集上执行LASSO回归,以选择能够识别胃癌患者的较少数量的特征。我们将L1约束的系数设置为0.01,并根据10,000次随机交叉验证的平均误分类误差选择了十个非零系数的特征。在发现数据集上使用引导聚合方法训练了
- 1.深度学习基础-模型评估指标
alstonlou
深度学习指南深度学习人工智能机器学习算法python
模型评估指标针对不同类型的任务,需要通过不同的模型评价指标进行评价,在实际应用中,可能需要结合具体任务和需求选择合适的评估方法。有监督学习回归任务回归任务模型的评估主要通过误差和拟合优度来进行,常用的指标包括平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)和决定系数(R²)。在回归任务中,我们主要关注模型预测值与实际值之间的差异大小以及模型对数据整体变化的解释能力。以下是具体介绍
- 数据挖掘十大经典算法之KNN
我姓许啊
一、knn介绍1.K最近邻(k-NearestNeighbor,KNN)分类算法,属于有监督学习中的分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。2.KNN算法中,所选择的邻居都是已经正确分类的对象。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本
- [机器学习]决策树
LBENULL
决策树决策树学习采用的是自顶向下的递归方法,其基本思想是以信息熵为度量构造一颗熵值下降最快的树,到叶子节点处,熵值为0具有非常好的可解释性、分类速度快的优点,是一种有监督学习最早提及决策树思想的是Quinlan在1986年提出的ID3算法和1993年提出的C4.5算法,以及Breiman等人在1984年提出的CART算法工作原理一般的,一颗决策树包含一个根结点、若干个内部节点和若干个叶节点构造构造
- 决策树与随机森林算法
YuanDaima2048
机器学习决策树随机森林机器学习人工智能算法笔记
决策树与随机森林算法决策树算法概述决策树是一种基于树形结构的机器学习算法,用于建立对象属性与对象值之间的映射关系。在决策树中,每个节点代表某个对象,分叉路径表示可能的属性值,而叶节点则对应着从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象值。通过分析训练数据,决策树学习如何将输入特征映射到输出标签,从而实现数据分类或预测任务。在分类问题中,决策树可以帮助确定输入数据属于哪个类别在预测问题中,决策树可以根
- 【Data Procession】随机森林算法
咸鱼鲸
DataProcession算法随机森林机器学习
系列文章目录第二章随机森林算法实践文章目录系列文章目录一、随机森林算法是什么?一、随机森林算法的实现1.引入库2.建立模型3.结果预测总结一、随机森林算法是什么?随机森林算法是一种集成学习方法,在处理回归问题上有很好的表现。个人理解:随机森林就是生成多个决策树,使用数据集中数量相同但数据不完全相同的数据集进行决策分析,得出不同模型(即不同的决策树),然后根据不同决策树得出预测结果,并最终求取不同决
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ITS_Oaij
脑电机器学习机器学习人工智能
四、机器学习基础概念介绍1_机器学习基础概念机器学习分类1.1有监督学习1.2无监督学习2_有监督机器学习—常见评估方法数据集的划分2.1留出法2.2校验验证法(重点方法)简单交叉验证K折交叉验证(单独流出测试集)(常用方法/Sklearn的默认方法)k折交叉验证(不单独留出测试集)留一法交叉验证Subject-wise交叉验证2.3bootstrap自助法3_有监督机器学习—学习评价指标3.1准
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不举不知物重,不试不知水深某天一位老师提出,地震剖面就是由N条地震道曲线构成。只要把每个地震道的噪声去掉,是不是效果同样好呢?这个问题实际上就是一维地震信号去噪。其实前面研究了很多二维深度学习降噪,效果都非常不错。下面先来看看二维深度学习降噪的效果。01二维深度学习降噪的效果有多好?使用自编码做有监督学习降噪,使用卷积神经网络,最好效果的PSNR达到22.94。原图,加噪声图片和去噪图片的效果是这
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引言在当今数据驱动的时代,机器学习已经成为了解锁数据潜能的关键技术之一。其中,聚类作为机器学习领域的一个重要分支,广泛应用于数据挖掘、模式识别、图像分析等多个领域。本文旨在深入探讨聚类技术的原理、类型及其应用,为读者提供一个全面而深入的了解。一、什么是聚类?聚类是一种无监督学习(UnsupervisedLearning)技术,它的目标是将相似的对象分组到一起,形成簇(Cluster)。与有监督学习
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CLIP:如何训练视觉大模型?对比预训练图像编码器文本编码器最大的亮点:zero-shot图像分类总结CLIP论文地址:https://arxiv.org/pdf/2103.00020.pdfCLIP=对比学习+预训练+文字图像相似度。对比预训练传统方法训练视觉模型的方式通常是使用有监督学习方法,需要收集大量图像和对应标签:CLIP采用了一种不需要人工大量标记数据的自监督学习方法。CLIP模型是一
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NLP自然语言处理prompt人工智能
文章目录“预训练+微调大模型”的模式以提示/指令模式直接使用大模型“预训练+微调大模型”模式和Prompt/Instruct模式的异同小结“预训练+微调大模型”的模式经过预训练的大模型所习得的语义信息和所蕴含的语言知识,很容易向下游任务迁移。NLP应用人员可以根据自己的需要,对模型的头部或者部分参数进行适应性的调整,这通常涉及在相对较小的有标注数据集上进行有监督学习,让模型适应特定任务的需求。这就
- Scikit-learn-04.决策树算法
sun zi chao
scikit-learn决策树scikit-learnpython
本系列文章介绍人工智能的基础概念和常用公式。由于协及内容所需的数学知识要求,建议初二以上同学学习。运行本系统程序,请在电脑安装好Python、matplotlib和scikit-learn库。相关安装方法可自行在百度查找。这节我们来说机器学习中常用的一个功能-决策树。决策树是分类器中的一种,属于有监督学习方法。简单来说,分类器就是根据样本的特征或属性,划分到已有的类别中。也就是说,这些类别是已知的
- 随机森林算法
小森( ﹡ˆoˆ﹡ )
机器学习算法算法随机森林机器学习
Bagging框架Bagging框架,即BootstrapAggregating,是一个用于提高机器学习算法稳定性和准确性的方法。Bagging算法通过对原始数据集进行有放回的抽样,生成多个不同的数据子集,然后分别在这些子集上训练模型。最后,通过对这些模型的预测结果进行投票(分类问题)或求平均(回归问题),得到最终的预测。Bagging方法可以有效减少模型的方差,防止过拟合,并提高模型的泛化能力。
- 4种不同类别的机器学习概述
大数据v
人工智能算法机器学习大数据深度学习
导读:机器学习涉及方方面面的内容,包含许多不同类型的算法,其学习方式也不相同。我们将简要介绍这些学习方式及其对应的情景。作者:列奥纳多·德·马尔希(LeonardoDeMarchi),劳拉·米切尔(LauraMitchell)来源:大数据DT(ID:hzdashuju)我们可以根据算法执行学习的方式将它们分为以下不同类别:有监督学习无监督学习半监督学习强化学习01有监督学习有监督学习是目前商业过程
- 集成算法概述
J_Anson
算法集成算法
集成算法的基本思想:训练时用多种分类器一起完成同一份任务。测试时对待测试样本分别通过不同的分类器,汇总最后的结果。投票方式,可分为软投票和硬投票。集成算法一般有三种,分别是Bagging模型、Boosting模型和Stacking模型。Bagging模型:并行的训练一堆分类器(类似电路并联),典型代表是随机森林算法。随机森林的多样性,即构建的树模型之间存在一定差异。Boosting模型:提升算法(
- 桌面上有多个球在同时运动,怎么实现球之间不交叉,即碰撞?
换个号韩国红果果
html小球碰撞
稍微想了一下,然后解决了很多bug,最后终于把它实现了。其实原理很简单。在每改变一个小球的x y坐标后,遍历整个在dom树中的其他小球,看一下它们与当前小球的距离是否小于球半径的两倍?若小于说明下一次绘制该小球(设为a)前要把他的方向变为原来相反方向(与a要碰撞的小球设为b),即假如当前小球的距离小于球半径的两倍的话,马上改变当前小球方向。那么下一次绘制也是先绘制b,再绘制a,由于a的方向已经改变
- 《高性能HTML5》读后整理的Web性能优化内容
白糖_
html5
读后感
先说说《高性能HTML5》这本书的读后感吧,个人觉得这本书前两章跟书的标题完全搭不上关系,或者说只能算是讲解了“高性能”这三个字,HTML5完全不见踪影。个人觉得作者应该首先把HTML5的大菜拿出来讲一讲,再去分析性能优化的内容,这样才会有吸引力。因为只是在线试读,没有机会看后面的内容,所以不胡乱评价了。
- [JShop]Spring MVC的RequestContextHolder使用误区
dinguangx
jeeshop商城系统jshop电商系统
在spring mvc中,为了随时都能取到当前请求的request对象,可以通过RequestContextHolder的静态方法getRequestAttributes()获取Request相关的变量,如request, response等。 在jshop中,对RequestContextHolder的
- 算法之时间复杂度
周凡杨
java算法时间复杂度效率
在
计算机科学 中,
算法 的时间复杂度是一个
函数 ,它定量描述了该算法的运行时间。这是一个关于代表算法输入值的
字符串 的长度的函数。时间复杂度常用
大O符号 表述,不包括这个函数的低阶项和首项系数。使用这种方式时,时间复杂度可被称为是
渐近 的,它考察当输入值大小趋近无穷时的情况。
这样用大写O()来体现算法时间复杂度的记法,
- Java事务处理
g21121
java
一、什么是Java事务 通常的观念认为,事务仅与数据库相关。 事务必须服从ISO/IEC所制定的ACID原则。ACID是原子性(atomicity)、一致性(consistency)、隔离性(isolation)和持久性(durability)的缩写。事务的原子性表示事务执行过程中的任何失败都将导致事务所做的任何修改失效。一致性表示当事务执行失败时,所有被该事务影响的数据都应该恢复到事务执行前的状
- Linux awk命令详解
510888780
linux
一. AWK 说明
awk是一种编程语言,用于在linux/unix下对文本和数据进行处理。数据可以来自标准输入、一个或多个文件,或其它命令的输出。它支持用户自定义函数和动态正则表达式等先进功能,是linux/unix下的一个强大编程工具。它在命令行中使用,但更多是作为脚本来使用。
awk的处理文本和数据的方式:它逐行扫描文件,从第一行到
- android permission
布衣凌宇
Permission
<uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_CHECKIN_PROPERTIES" ></uses-permission>允许读写访问"properties"表在checkin数据库中,改值可以修改上传
<uses-permission android:na
- Oracle和谷歌Java Android官司将推迟
aijuans
javaoracle
北京时间 10 月 7 日,据国外媒体报道,Oracle 和谷歌之间一场等待已久的官司可能会推迟至 10 月 17 日以后进行,这场官司的内容是 Android 操作系统所谓的 Java 专利权之争。本案法官 William Alsup 称根据专利权专家 Florian Mueller 的预测,谷歌 Oracle 案很可能会被推迟。 该案中的第二波辩护被安排在 10 月 17 日出庭,从目前看来
- linux shell 常用命令
antlove
linuxshellcommand
grep [options] [regex] [files]
/var/root # grep -n "o" *
hello.c:1:/* This C source can be compiled with:
- Java解析XML配置数据库连接(DOM技术连接 SAX技术连接)
百合不是茶
sax技术Java解析xml文档dom技术XML配置数据库连接
XML配置数据库文件的连接其实是个很简单的问题,为什么到现在才写出来主要是昨天在网上看了别人写的,然后一直陷入其中,最后发现不能自拔 所以今天决定自己完成 ,,,,现将代码与思路贴出来供大家一起学习
XML配置数据库的连接主要技术点的博客;
JDBC编程 : JDBC连接数据库
DOM解析XML: DOM解析XML文件
SA
- underscore.js 学习(二)
bijian1013
JavaScriptunderscore
Array Functions 所有数组函数对参数对象一样适用。1.first _.first(array, [n]) 别名: head, take 返回array的第一个元素,设置了参数n,就
- plSql介绍
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
* PL/SQL 程序设计学习笔记
* 学习plSql介绍.pdf
* 时间:2010-10-05
*/
--创建DEPT表
create table DEPT
(
DEPTNO NUMBER(10),
DNAME NVARCHAR2(255),
LOC NVARCHAR2(255)
)
delete dept;
select
- 【Nginx一】Nginx安装与总体介绍
bit1129
nginx
启动、停止、重新加载Nginx
nginx 启动Nginx服务器,不需要任何参数u
nginx -s stop 快速(强制)关系Nginx服务器
nginx -s quit 优雅的关闭Nginx服务器
nginx -s reload 重新加载Nginx服务器的配置文件
nginx -s reopen 重新打开Nginx日志文件
- spring mvc开发中浏览器兼容的奇怪问题
bitray
jqueryAjaxspringMVC浏览器上传文件
最近个人开发一个小的OA项目,属于复习阶段.使用的技术主要是spring mvc作为前端框架,mybatis作为数据库持久化技术.前台使用jquery和一些jquery的插件.
在开发到中间阶段时候发现自己好像忽略了一个小问题,整个项目一直在firefox下测试,没有在IE下测试,不确定是否会出现兼容问题.由于jquer
- Lua的io库函数列表
ronin47
lua io
1、io表调用方式:使用io表,io.open将返回指定文件的描述,并且所有的操作将围绕这个文件描述
io表同样提供三种预定义的文件描述io.stdin,io.stdout,io.stderr
2、文件句柄直接调用方式,即使用file:XXX()函数方式进行操作,其中file为io.open()返回的文件句柄
多数I/O函数调用失败时返回nil加错误信息,有些函数成功时返回nil
- java-26-左旋转字符串
bylijinnan
java
public class LeftRotateString {
/**
* Q 26 左旋转字符串
* 题目:定义字符串的左旋转操作:把字符串前面的若干个字符移动到字符串的尾部。
* 如把字符串abcdef左旋转2位得到字符串cdefab。
* 请实现字符串左旋转的函数。要求时间对长度为n的字符串操作的复杂度为O(n),辅助内存为O(1)。
*/
pu
- 《vi中的替换艺术》-linux命令五分钟系列之十一
cfyme
linux命令
vi方面的内容不知道分类到哪里好,就放到《Linux命令五分钟系列》里吧!
今天编程,关于栈的一个小例子,其间我需要把”S.”替换为”S->”(替换不包括双引号)。
其实这个不难,不过我觉得应该总结一下vi里的替换技术了,以备以后查阅。
1
所有替换方案都要在冒号“:”状态下书写。
2
如果想将abc替换为xyz,那么就这样
:s/abc/xyz/
不过要特别
- [轨道与计算]新的并行计算架构
comsci
并行计算
我在进行流程引擎循环反馈试验的过程中,发现一个有趣的事情。。。如果我们在流程图的每个节点中嵌入一个双向循环代码段,而整个流程中又充满着很多并行路由,每个并行路由中又包含着一些并行节点,那么当整个流程图开始循环反馈过程的时候,这个流程图的运行过程是否变成一个并行计算的架构呢?
- 重复执行某段代码
dai_lm
android
用handler就可以了
private Handler handler = new Handler();
private Runnable runnable = new Runnable() {
public void run() {
update();
handler.postDelayed(this, 5000);
}
};
开始计时
h
- Java实现堆栈(list实现)
datageek
数据结构——堆栈
public interface IStack<T> {
//元素出栈,并返回出栈元素
public T pop();
//元素入栈
public void push(T element);
//获取栈顶元素
public T peek();
//判断栈是否为空
public boolean isEmpty
- 四大备份MySql数据库方法及可能遇到的问题
dcj3sjt126com
DBbackup
一:通过备份王等软件进行备份前台进不去?
用备份王等软件进行备份是大多老站长的选择,这种方法方便快捷,只要上传备份软件到空间一步步操作就可以,但是许多刚接触备份王软件的客用户来说还原后会出现一个问题:因为新老空间数据库用户名和密码不统一,网站文件打包过来后因没有修改连接文件,还原数据库是好了,可是前台会提示数据库连接错误,网站从而出现打不开的情况。
解决方法:学会修改网站配置文件,大多是由co
- github做webhooks:[1]钩子触发是否成功测试
dcj3sjt126com
githubgitwebhook
转自: http://jingyan.baidu.com/article/5d6edee228c88899ebdeec47.html
github和svn一样有钩子的功能,而且更加强大。例如我做的是最常见的push操作触发的钩子操作,则每次更新之后的钩子操作记录都会在github的控制板可以看到!
工具/原料
github
方法/步骤
- ">的作用" target="_blank">JSP中的作用
蕃薯耀
JSP中<base href="<%=basePath%>">的作用
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
- linux下SAMBA服务安装与配置
hanqunfeng
linux
局域网使用的文件共享服务。
一.安装包:
rpm -qa | grep samba
samba-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-common-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-winbind-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-client-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-winbind-clients
- guava cache
IXHONG
cache
缓存,在我们日常开发中是必不可少的一种解决性能问题的方法。简单的说,cache 就是为了提升系统性能而开辟的一块内存空间。
缓存的主要作用是暂时在内存中保存业务系统的数据处理结果,并且等待下次访问使用。在日常开发的很多场合,由于受限于硬盘IO的性能或者我们自身业务系统的数据处理和获取可能非常费时,当我们发现我们的系统这个数据请求量很大的时候,频繁的IO和频繁的逻辑处理会导致硬盘和CPU资源的
- Query的开始--全局变量,noconflict和兼容各种js的初始化方法
kvhur
JavaScriptjquerycss
这个是整个jQuery代码的开始,里面包含了对不同环境的js进行的处理,例如普通环境,Nodejs,和requiredJs的处理方法。 还有jQuery生成$, jQuery全局变量的代码和noConflict代码详解 完整资源:
http://www.gbtags.com/gb/share/5640.htm jQuery 源码:
(
- 美国人的福利和中国人的储蓄
nannan408
今天看了篇文章,震动很大,说的是美国的福利。
美国医院的无偿入院真的是个好措施。小小的改善,对于社会是大大的信心。小孩,税费等,政府不收反补,真的体现了人文主义。
美国这么高的社会保障会不会使人变懒?答案是否定的。正因为政府解决了后顾之忧,人们才得以倾尽精力去做一些有创造力,更造福社会的事情,这竟成了美国社会思想、人
- N阶行列式计算(JAVA)
qiuwanchi
N阶行列式计算
package gaodai;
import java.util.List;
/**
* N阶行列式计算
* @author 邱万迟
*
*/
public class DeterminantCalculation {
public DeterminantCalculation(List<List<Double>> determina
- C语言算法之打渔晒网问题
qiufeihu
c算法
如果一个渔夫从2011年1月1日开始每三天打一次渔,两天晒一次网,编程实现当输入2011年1月1日以后任意一天,输出该渔夫是在打渔还是在晒网。
代码如下:
#include <stdio.h>
int leap(int a) /*自定义函数leap()用来指定输入的年份是否为闰年*/
{
if((a%4 == 0 && a%100 != 0
- XML中DOCTYPE字段的解析
wyzuomumu
xml
DTD声明始终以!DOCTYPE开头,空一格后跟着文档根元素的名称,如果是内部DTD,则再空一格出现[],在中括号中是文档类型定义的内容. 而对于外部DTD,则又分为私有DTD与公共DTD,私有DTD使用SYSTEM表示,接着是外部DTD的URL. 而公共DTD则使用PUBLIC,接着是DTD公共名称,接着是DTD的URL.
私有DTD
<!DOCTYPErootSYST