- 大模型算法工程师的技术图谱和学习路径
执于代码
开发者职业加速服务算法学习
介绍:大模型算法工程师是指在开发和部署复杂的机器学习模型、深度学习模型或其他大规模模型的专业人员。他们的主要职责和技能要求包括:职责:设计、开发和优化大规模机器学习或深度学习模型,解决复杂的业务问题。负责整个模型开发生命周期,包括数据清洗、特征工程、模型选择、训练和部署。与数据科学家、工程团队和产品团队合作,理解业务需求并将算法转化为实际产品。对模型性能进行评估和优化,确保模型的准确性、效率和可扩
- 机器学习——KNN算法实战—手写数字识别
巷955
机器学习算法人工智能
原理简述:KNN算法是机器学习中的一种基础的分类回归算法,选择距离自己最近的几条数据,依据最邻近的数据性质来估测自身的性质。下面我们开始实战,制作手写数字识别模型:一、cv2创建模型1、导入相关的库,这里我们用numpy和cv2两个库importnumpyasnpimportcv22、导入数据,并转化灰度图像img=cv2.imread('digits.png')gray=cv2.cvtColor
- 数据清洗与统计分析原理与代码实战案例讲解
AI天才研究院
ChatGPTAI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型大厂Offer收割机面试题简历程序员读书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
《数据清洗与统计分析原理与代码实战案例讲解》关键词:数据清洗、统计分析、Python、R语言、数据预处理、数据分析、机器学习、大数据摘要:本文将深入探讨数据清洗与统计分析的原理,并通过丰富的实战案例展示如何在实际项目中应用这些技术。我们将详细讲解数据清洗的基本概念、流程和方法,以及统计分析的各种技术和应用。通过本文的学习,您将掌握数据清洗与统计分析的核心技能,提升数据处理和分析的能力,为后续的数据
- 机器学习_PySpark-3.0.3随机森林回归(RandomForestRegressor)实例
Mostcow
数据分析Python机器学习随机森林回归大数据
机器学习_PySpark-3.0.3随机森林回归(RandomForestRegressor)实例随机森林回归(RandomForestRegression):任务类型:随机森林回归主要用于回归任务。在回归任务中,算法试图预测一个连续的数值输出,而不是一个离散的类别。输出:随机森林回归的输出是一个连续的数值,表示输入数据的预测结果。算法原理:随机森林回归同样基于决策树,但在回归任务中,每个决策树的
- 机器学习_Scikit-Learn随机森林回归(RandomForestRegressor)实例
Mostcow
Python数据分析机器学习scikit-learn随机森林回归算法
机器学习_Scikit-Learn随机森林回归(RandomForestRegressor)实例随机森林回归(RandomForestRegression):随机森林是一种集成学习方法,它通过构建多个决策树来进行预测。它对于处理大量特征、非线性关系和避免过拟合都有一定的优势。在Python中,你可以使用Scikit-learn库中的RandomForestRegressor来实现。随机森林回归作为
- 矩阵理论与应用:矩阵范数
AI大模型应用之禅
DeepSeekR1&AI大模型与大数据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
矩阵理论与应用:矩阵范数1.背景介绍1.1问题的由来矩阵范数在数学、工程、物理以及计算机科学等多个领域都有着广泛的应用。它提供了一种衡量矩阵大小或者矩阵变换的影响程度的方法。矩阵范数的概念对于理解矩阵的性质、数值稳定性、以及在机器学习和信号处理中的矩阵操作至关重要。例如,在数值线性代数中,矩阵范数用于评估算法的收敛性、误差估计和稳定性。在信号处理中,它可以用来评估信号的失真程度或者噪声的影响。1.
- 聚类分析tensorflow实例_新手必看的机器学习算法集锦(聚类篇)
道酝欣赏
继上一篇《机器学习算法之分类》中大致梳理了一遍在机器学习中常用的分类算法,类似的,这一姊妹篇中将会梳理一遍机器学习中的聚类算法,最后也会拓展一些其他无监督学习的方法供了解学习。1.机器学习机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,它涉及到概率论、统计学、计算机科学以及软件工程等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。机器学习算法是一类能从数据中自动分析获得规律
- 2024 最新计算机视觉学习路线(入门篇)_计算机视觉课程主线
m0_60721823
计算机视觉学习人工智能
Python是机器学习项目中最流行的编程语言之一,因为与Java和C++等其他编程语言相比,它简单易读。Python附带了许多可以加快开发速度的库,其中一些重要的库是OpenCV、TensorFlow、PyTorch等,它们专门用于图像处理相关任务。本文旨在向初学者介绍这一领域,为他们提供有关涉及图像的机器学习应用程序背后概念的基本知识,并从高层次的角度深入了解这些库如何在底层协同工作,以便他们在
- 【数学建模】基于matlab模拟无人车泊车问题仿真
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数学建模matlab开发语言
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机物理应用机器学习内容介绍无人驾驶汽车技术近年来取得了飞速发展,其中自动泊车功能是关键技术之一。本文将重点讨论无
- 将excel文件各列保存为txt的实战代码
爱编程的喵喵
Python基础课程pythonexceltxt实战代码
大家好,我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业,现担任全栈工程师一职,热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳,不仅形成深入且独到的理解,而且能够帮助新手快速入门。 本文主要介绍了将excel文件各列保存为txt的实
- 神经进化算法(Neuroevolution) 原理与代码实例讲解
AI大模型应用之禅
DeepSeekR1&AI大模型与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
神经进化算法,Neuroevolution,进化算法,深度学习,机器学习,遗传算法,神经网络,代码实例1.背景介绍在机器学习领域,神经网络凭借其强大的学习能力和泛化能力,在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了显著的成就。然而,传统的神经网络训练方法通常依赖于人工设计的网络结构和参数初始化,这往往需要大量的经验和试错,并且难以找到最优的网络结构和参数。神经进化算法(Neuroevolutio
- 强者联盟——Python语言结合Spark框架
博文视点
全栈工程师全栈全栈数据SparkPythonPySpark
引言:Spark由AMPLab实验室开发,其本质是基于内存的快速迭代框架,“迭代”是机器学习最大的特点,因此非常适合做机器学习。得益于在数据科学中强大的表现,Python语言的粉丝遍布天下,如今又遇上强大的分布式内存计算框架Spark,两个领域的强者走到一起,自然能碰出更加强大的火花(Spark可以翻译为火花),因此本文主要讲述了PySpark。本文选自《全栈数据之门》。全栈框架Spark由AMP
- 基础篇(二)从监督学习到强化学习:机器学习的不同范式
带上一无所知的我
智能体的自我修炼:强化学习指南机器学习人工智能基础篇
从监督学习到强化学习:机器学习的不同范式在机器学习的广阔领域中,监督学习和强化学习是两种最重要的范式。它们各自有其独特的特点和应用场景,但也存在紧密的联系。本文将从监督学习出发,逐步延伸到强化学习,帮助你理解这两种范式的区别与联系,以及它们在实际中的应用。1.监督学习:从标注数据中学习1.1什么是监督学习?监督学习是机器学习中最常见的范式之一。它通过从标注数据中学习,建立输入(特征)与输出(标签)
- Lucene硬核解析专题系列(三):查询解析与执行
yinlongfei_love
lucenemybatis全文检索
Lucene的索引构建为高效搜索奠定了基础,而查询解析与执行则是将用户意图转化为实际结果的关键环节。本篇将从查询的解析开始,逐步深入到查询类型、评分模型和执行流程,揭示Lucene搜索能力的底层原理。一、查询语法与QueryParser的工作原理Lucene的查询过程始于用户输入的搜索字符串,例如“人工智能AND机器学习”。这一字符串需要被解析为Lucene能够理解的结构化对象。QueryPars
- 深入解析Python机器学习库Scikit-Learn的应用实例
caihuayuan5
面试题汇总与解析springbootjava后端大数据课程设计
深入解析Python机器学习库Scikit-Learn的应用实例随着人工智能和数据科学领域的迅速发展,机器学习成为了当下最炙手可热的技术之一。而在机器学习领域,Python作为一种功能强大且易于上手的编程语言,拥有庞大的生态系统和丰富的机器学习库。其中,Scikit-Learn作为Python中一个重要的机器学习库,包含了许多常用的机器学习算法和工具,可用于数据挖掘、数据分析和预测建模等应用场景。
- LLaMA Factory添加新模型template的实战解析
herosunly
大模型llamafactory新模型template实战解析
大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于大模型算法的研究与应用。曾担任百度千帆大模型比赛、BPAA算法大赛评委,编写微软OpenAI考试认证指导手册。曾获得阿里云天池比赛第一名,CCF比赛第二名,科大讯飞比赛第三名。授权多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。
- 机器学习之经典算法(十六) Birch算法
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机器之心修炼之路
(一)Birch算法简介:BIRCH(BalancedIterativeReducingandClusteringUsingHierarchies)全称是:利用层次方法的平衡迭代规约和聚类。BIRCH算法是1996年由TianZhang提出来的。Birch算法就是通过聚类特征(CF)形成一个聚类特征树,root层的CF个数就是聚类个数。整个算法实现共分为4个阶段:1.扫描所有数据,建立初始化的CF
- 因果推断在智能广告中的实践
AI天才研究院
计算AI大模型应用入门实战与进阶大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA计算AI大模型应用
非常感谢您提出这个有趣的话题。让我们一步步设计一个关于"因果推断在智能广告中的实践"的系统架构。这个项目将涉及复杂的数据分析、机器学习和广告投放系统,我们需要仔细考虑各个方面以确保系统的有效性和可扩展性。文章目录因果推断在智能广告中的实践-系统架构设计1.需求分析1.1功能需求1.2非功能性需求2.系统概述2.1高层次系统描述2.2主要组件及关系2.3系统核心流程3.详细架构设计3.1数据收集模块
- 周志华机器学习西瓜书 第五章 神经网络-学习笔记(超详细)
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周志华西瓜书——详细笔记附例题图解机器学习神经网络学习人工智能数据挖掘算法
在机器学习中,神经网络一般指的是"神经网络学习",是机器学习与神经网络两个学科的交叉部分。所谓神经网络,目前用的最广泛的一个定义是"神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络,它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体做出交互反应"。神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法,同时也可以更好地帮助
- 编程小白冲Kaggle每日打卡(17)--kaggle学堂:<机器学习简介>随机森林
AZmax01
编程小白冲Kaggle每日打卡机器学习随机森林人工智能
Kaggle官方课程链接:RandomForests本专栏旨在Kaggle官方课程的汉化,让大家更方便地看懂。RandomForests使用更复杂的机器学习算法。介绍决策树给你留下了一个艰难的决定。一棵有很多叶子的深树会被过度拟合,因为每一个预测都来自它叶子上少数房子的历史数据。但是,叶子很少的浅树表现不佳,因为它无法在原始数据中捕捉到尽可能多的区别。即使是当今最复杂的建模技术也面临着欠拟合和过拟
- Matlab 大量接单
matlabgoodboy
matlab开发语言
分享一个matlab接私活、兼职的平台1、技术方向满足任一即可2、技术要求3、最后技术方向满足即可MATLAB:熟练掌握MATLAB编程语言,能够使用MATLAB进行数据处理、机器学习和深度学习等相关工作。机器学习、深度学习、强化学习、仿真、复现、算法、神经网络、建模、图像识别、数据挖掘、数据获取、爬虫、数据分析、目标检测、算法创新、因子分析、相关分析、方差分析、判别分析、方程分析、线性回归、中介
- fp8、fp16和bp16的区别
SmallerFL
NLP&机器学习fp8fp16bp16深度学习
文章目录1.FP8(8-bitFloatingPoint)2.FP16(16-bitFloatingPoint)3.BP16(BrainFloatingPoint)4.总结FP8、FP16和BP16是指不同精度的浮点数格式,主要用于计算机图形学和机器学习等领域。它们的区别在于表示数字的位数、精度和范围。1.FP8(8-bitFloatingPoint)位数:FP8使用8位来表示浮点数。精度和范围:
- 数据挖掘实习面经一
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搜广推面经数据挖掘人工智能机器学习推荐算法python风控算法搜索引擎
写在前面:其实数据挖掘、风控、机器学习算法与搜广推的八股还是有重合的部分,毕竟都是面对结构化数据。特别是我自己是做竞赛的,平时LGBM、CatBoost用的挺多的,所以感觉这些八股还是有必要看看,建议大家也可以看一下。京东数据挖掘算法一、介绍贝叶斯优化的原理贝叶斯优化(BayesianOptimization)是一种用于优化黑盒函数的有效方法,特别适用于目标函数评估成本较高、不可导或难以解析表达的
- Linux进程间的关系
油菜花的菜
Linux系统编程和网络编程linux运维vim
Linux进程间的关系Linux下每个进程都隶属于一个进程组,每个进程都包含PID、PGID、SID。文章目录Linux进程间的关系前言一、进程组二、会话三、ps命令查看进程间的关系四、系统资源限制五、改变工作目录和根目录六、服务器程序后台化前言提示:这里可以添加本文要记录的大概内容:例如:随着人工智能的不断发展,机器学习这门技术也越来越重要,很多人都开启了学习机器学习,本文就介绍了机器学习的基础
- 零基础程序员如何快速学会python
Java进阶营菌
程序员职场Pythonpython开发语言后端pycharm程序人生
学会Python能做的事情也很多,常见的就有网络爬虫,数据分析,前端开发,机器学习,都能很好地提高工作效率,往任何一个领域发展,工作前景是非常不错的。接下来我从基本的软件安装开始,仔细的给大家分析新手入门应该怎样学习Python吧,如果有讲得不到位的地方也欢迎大家指正,我会及时进行修改。一、软件的安装和选择1、配置环境关系到实操,所以在选择资料的同时,你还需要安装好Python需要的软件,软件版本
- 机器学习 第一章 绪论
太炀
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1.1引言什么是机器学习(machinelearning)?机器学习是致力于研究如何通过计算手段,利用经验来改善系统自身的性能的学科。在计算机系统中,“经验”以“数据”的形式表现。通过这些数据产生模型(model)的算法,即“学习算法”(learningalgorithm)。如果说计算机科学是研究“算法”的学问,那机器学习就是研究“学习算法”的学问。ps:本系列所说“模型(model)”泛指数据学
- 模型优化之强化学习(RL)与监督微调(SFT)的区别和联系
搏博
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强化学习(RL)与监督微调(SFT)是机器学习中两种重要的模型优化方法,它们在目标、数据依赖、应用场景及实现方式上既有联系又有区别。想了解有关deepseek本地训练的内容可以看我的文章:本地基于GGUF部署的DeepSeek实现轻量级调优之一:提示工程(PromptEngineering)(完整详细教程)_deepseekgguf-CSDN博客本地基于GGUF部署的DeepSeek实现轻量级调优
- 入门Apache Spark:基础知识和架构解析
juer_0001
javaspark
介绍ApacheSparkSpark的历史和背景ApacheSpark是一种快速、通用、可扩展的大数据处理引擎,最初由加州大学伯克利分校的AMPLab开发,于2010年首次推出。它最初设计用于支持分布式计算框架MapReduce的交互式查询,但逐渐发展成为一种更通用的数据处理引擎,能够处理数据流、批处理和机器学习等工作负载。Spark的特点和优势Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据处理框架,
- AI在农业中的应用:精准农业的新时代
AI大模型应用之禅
DeepSeekR1&AI大模型与大数据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
AI,农业,精准农业,机器学习,深度学习,计算机视觉,农业机器人1.背景介绍农业是人类文明的基石,也是全球经济的重要支柱。然而,随着人口增长和资源短缺,传统农业面临着诸多挑战,例如低效率、资源浪费、环境污染和气候变化的影响。为了应对这些挑战,精准农业应运而生。精准农业是指利用现代信息技术和数据分析手段,对农业生产进行精细化管理,提高资源利用效率、产量和产品质量,同时减少环境污染。人工智能(AI)作
- AI驱动的企业学习管理系统
AGI大模型与大数据研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
AI、机器学习、深度学习、企业学习管理系统、个性化学习、学习路径推荐、知识图谱1.背景介绍在当今瞬息万变的数字化时代,企业面临着前所未有的挑战和机遇。知识更新速度加快,技术迭代日新月异,员工需要不断学习新技能,提升自身竞争力,才能适应不断变化的市场环境。传统的企业学习管理系统(LearningManagementSystem,LMS)往往以标准化课程和批量学习为主,难以满足员工个性化学习需求,且缺
- mongodb3.03开启认证
21jhf
mongodb
下载了最新mongodb3.03版本,当使用--auth 参数命令行开启mongodb用户认证时遇到很多问题,现总结如下:
(百度上搜到的基本都是老版本的,看到db.addUser的就是,请忽略)
Windows下我做了一个bat文件,用来启动mongodb,命令行如下:
mongod --dbpath db\data --port 27017 --directoryperdb --logp
- 【Spark103】Task not serializable
bit1129
Serializable
Task not serializable是Spark开发过程最令人头疼的问题之一,这里记录下出现这个问题的两个实例,一个是自己遇到的,另一个是stackoverflow上看到。等有时间了再仔细探究出现Task not serialiazable的各种原因以及出现问题后如何快速定位问题的所在,至少目前阶段碰到此类问题,没有什么章法
1.
package spark.exampl
- 你所熟知的 LRU(最近最少使用)
dalan_123
java
关于LRU这个名词在很多地方或听说,或使用,接下来看下lru缓存回收的实现
1、大体的想法
a、查询出最近最晚使用的项
b、给最近的使用的项做标记
通过使用链表就可以完成这两个操作,关于最近最少使用的项只需要返回链表的尾部;标记最近使用的项,只需要将该项移除并放置到头部,那么难点就出现 你如何能够快速在链表定位对应的该项?
这时候多
- Javascript 跨域
周凡杨
JavaScriptjsonp跨域cross-domain
 
- linux下安装apache服务器
g21121
apache
安装apache
下载windows版本apache,下载地址:http://httpd.apache.org/download.cgi
1.windows下安装apache
Windows下安装apache比较简单,注意选择路径和端口即可,这里就不再赘述了。 2.linux下安装apache:
下载之后上传到linux的相关目录,这里指定为/home/apach
- FineReport的JS编辑框和URL地址栏语法简介
老A不折腾
finereportweb报表报表软件语法总结
JS编辑框:
1.FineReport的js。
作为一款BS产品,browser端的JavaScript是必不可少的。
FineReport中的js是已经调用了finereport.js的。
大家知道,预览报表时,报表servlet会将cpt模板转为html,在这个html的head头部中会引入FineReport的js,这个finereport.js中包含了许多内置的fun
- 根据STATUS信息对MySQL进行优化
墙头上一根草
status
mysql 查看当前正在执行的操作,即正在执行的sql语句的方法为:
show processlist 命令
mysql> show global status;可以列出MySQL服务器运行各种状态值,我个人较喜欢的用法是show status like '查询值%';一、慢查询mysql> show variab
- 我的spring学习笔记7-Spring的Bean配置文件给Bean定义别名
aijuans
Spring 3
本文介绍如何给Spring的Bean配置文件的Bean定义别名?
原始的
<bean id="business" class="onlyfun.caterpillar.device.Business">
<property name="writer">
<ref b
- 高性能mysql 之 性能剖析
annan211
性能mysqlmysql 性能剖析剖析
1 定义性能优化
mysql服务器性能,此处定义为 响应时间。
在解释性能优化之前,先来消除一个误解,很多人认为,性能优化就是降低cpu的利用率或者减少对资源的使用。
这是一个陷阱。
资源时用来消耗并用来工作的,所以有时候消耗更多的资源能够加快查询速度,保持cpu忙绿,这是必要的。很多时候发现
编译进了新版本的InnoDB之后,cpu利用率上升的很厉害,这并不
- 主外键和索引唯一性约束
百合不是茶
索引唯一性约束主外键约束联机删除
目标;第一步;创建两张表 用户表和文章表
第二步;发表文章
1,建表;
---用户表 BlogUsers
--userID唯一的
--userName
--pwd
--sex
create
- 线程的调度
bijian1013
java多线程thread线程的调度java多线程
1. Java提供一个线程调度程序来监控程序中启动后进入可运行状态的所有线程。线程调度程序按照线程的优先级决定应调度哪些线程来执行。
2. 多数线程的调度是抢占式的(即我想中断程序运行就中断,不需要和将被中断的程序协商)
a) 
- 查看日志常用命令
bijian1013
linux命令unix
一.日志查找方法,可以用通配符查某台主机上的所有服务器grep "关键字" /wls/applogs/custom-*/error.log
二.查看日志常用命令1.grep '关键字' error.log:在error.log中搜索'关键字'2.grep -C10 '关键字' error.log:显示关键字前后10行记录3.grep '关键字' error.l
- 【持久化框架MyBatis3一】MyBatis版HelloWorld
bit1129
helloworld
MyBatis这个系列的文章,主要参考《Java Persistence with MyBatis 3》。
样例数据
本文以MySQL数据库为例,建立一个STUDENTS表,插入两条数据,然后进行单表的增删改查
CREATE TABLE STUDENTS
(
stud_id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
- 【Hadoop十五】Hadoop Counter
bit1129
hadoop
1. 只有Map任务的Map Reduce Job
File System Counters
FILE: Number of bytes read=3629530
FILE: Number of bytes written=98312
FILE: Number of read operations=0
FILE: Number of lar
- 解决Tomcat数据连接池无法释放
ronin47
tomcat 连接池 优化
近段时间,公司的检测中心报表系统(SMC)的开发人员时不时找到我,说用户老是出现无法登录的情况。前些日子因为手头上 有Jboss集群的测试工作,发现用户不能登录时,都是在Tomcat中将这个项目Reload一下就好了,不过只是治标而已,因为大概几个小时之后又会 再次出现无法登录的情况。
今天上午,开发人员小毛又找到我,要我协助将这个问题根治一下,拖太久用户难保不投诉。
简单分析了一
- java-75-二叉树两结点的最低共同父结点
bylijinnan
java
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
import ljn.help.*;
public class BTreeLowestParentOfTwoNodes {
public static void main(String[] args) {
/*
* node data is stored in
- 行业垂直搜索引擎网页抓取项目
carlwu
LuceneNutchHeritrixSolr
公司有一个搜索引擎项目,希望各路高人有空来帮忙指导,谢谢!
这是详细需求:
(1) 通过提供的网站地址(大概100-200个网站),网页抓取程序能不断抓取网页和其它类型的文件(如Excel、PDF、Word、ppt及zip类型),并且程序能够根据事先提供的规则,过滤掉不相干的下载内容。
(2) 程序能够搜索这些抓取的内容,并能对这些抓取文件按照油田名进行分类,然后放到服务器不同的目录中。
- [通讯与服务]在总带宽资源没有大幅增加之前,不适宜大幅度降低资费
comsci
资源
降低通讯服务资费,就意味着有更多的用户进入,就意味着通讯服务提供商要接待和服务更多的用户,在总体运维成本没有由于技术升级而大幅下降的情况下,这种降低资费的行为将导致每个用户的平均带宽不断下降,而享受到的服务质量也在下降,这对用户和服务商都是不利的。。。。。。。。
&nbs
- Java时区转换及时间格式
Cwind
java
本文介绍Java API 中 Date, Calendar, TimeZone和DateFormat的使用,以及不同时区时间相互转化的方法和原理。
问题描述:
向处于不同时区的服务器发请求时需要考虑时区转换的问题。譬如,服务器位于东八区(北京时间,GMT+8:00),而身处东四区的用户想要查询当天的销售记录。则需把东四区的“今天”这个时间范围转换为服务器所在时区的时间范围。
- readonly,只读,不可用
dashuaifu
jsjspdisablereadOnlyreadOnly
readOnly 和 readonly 不同,在做js开发时一定要注意函数大小写和jsp黄线的警告!!!我就经历过这么一件事:
使用readOnly在某些浏览器或同一浏览器不同版本有的可以实现“只读”功能,有的就不行,而且函数readOnly有黄线警告!!!就这样被折磨了不短时间!!!(期间使用过disable函数,但是发现disable函数之后后台接收不到前台的的数据!!!)
- LABjs、RequireJS、SeaJS 介绍
dcj3sjt126com
jsWeb
LABjs 的核心是 LAB(Loading and Blocking):Loading 指异步并行加载,Blocking 是指同步等待执行。LABjs 通过优雅的语法(script 和 wait)实现了这两大特性,核心价值是性能优化。LABjs 是一个文件加载器。RequireJS 和 SeaJS 则是模块加载器,倡导的是一种模块化开发理念,核心价值是让 JavaScript 的模块化开发变得更
- [应用结构]入口脚本
dcj3sjt126com
PHPyii2
入口脚本
入口脚本是应用启动流程中的第一环,一个应用(不管是网页应用还是控制台应用)只有一个入口脚本。终端用户的请求通过入口脚本实例化应用并将将请求转发到应用。
Web 应用的入口脚本必须放在终端用户能够访问的目录下,通常命名为 index.php,也可以使用 Web 服务器能定位到的其他名称。
控制台应用的入口脚本一般在应用根目录下命名为 yii(后缀为.php),该文
- haoop shell命令
eksliang
hadoophadoop shell
cat
chgrp
chmod
chown
copyFromLocal
copyToLocal
cp
du
dus
expunge
get
getmerge
ls
lsr
mkdir
movefromLocal
mv
put
rm
rmr
setrep
stat
tail
test
text
- MultiStateView不同的状态下显示不同的界面
gundumw100
android
只要将指定的view放在该控件里面,可以该view在不同的状态下显示不同的界面,这对ListView很有用,比如加载界面,空白界面,错误界面。而且这些见面由你指定布局,非常灵活。
PS:ListView虽然可以设置一个EmptyView,但使用起来不方便,不灵活,有点累赘。
<com.kennyc.view.MultiStateView xmlns:android=&qu
- jQuery实现页面内锚点平滑跳转
ini
JavaScripthtmljqueryhtml5css
平时我们做导航滚动到内容都是通过锚点来做,刷的一下就直接跳到内容了,没有一丝的滚动效果,而且 url 链接最后会有“小尾巴”,就像#keleyi,今天我就介绍一款 jquery 做的滚动的特效,既可以设置滚动速度,又可以在 url 链接上没有“小尾巴”。
效果体验:http://keleyi.com/keleyi/phtml/jqtexiao/37.htmHTML文件代码:
&
- kafka offset迁移
kane_xie
kafka
在早前的kafka版本中(0.8.0),offset是被存储在zookeeper中的。
到当前版本(0.8.2)为止,kafka同时支持offset存储在zookeeper和offset manager(broker)中。
从官方的说明来看,未来offset的zookeeper存储将会被弃用。因此现有的基于kafka的项目如果今后计划保持更新的话,可以考虑在合适
- android > 搭建 cordova 环境
mft8899
android
1 , 安装 node.js
http://nodejs.org
node -v 查看版本
2, 安装 npm
可以先从 https://github.com/isaacs/npm/tags 下载 源码 解压到
- java封装的比较器,比较是否全相同,获取不同字段名字
qifeifei
非常实用的java比较器,贴上代码:
import java.util.HashSet;
import java.util.List;
import java.util.Set;
import net.sf.json.JSONArray;
import net.sf.json.JSONObject;
import net.sf.json.JsonConfig;
i
- 记录一些函数用法
.Aky.
位运算PHP数据库函数IP
高手们照旧忽略。
想弄个全天朝IP段数据库,找了个今天最新更新的国内所有运营商IP段,copy到文件,用文件函数,字符串函数把玩下。分割出startIp和endIp这样格式写入.txt文件,直接用phpmyadmin导入.csv文件的形式导入。(生命在于折腾,也许你们觉得我傻X,直接下载人家弄好的导入不就可以,做自己的菜鸟,让别人去说吧)
当然用到了ip2long()函数把字符串转为整型数
- sublime text 3 rust
wudixiaotie
Sublime Text
1.sublime text 3 => install package => Rust
2.cd ~/.config/sublime-text-3/Packages
3.mkdir rust
4.git clone https://github.com/sp0/rust-style
5.cd rust-style
6.cargo build --release
7.ctrl