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- Python前沿技术:机器学习与人工智能
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Python前沿技术:机器学习与人工智能一、引言随着科技的飞速发展,机器学习和人工智能(AI)已经成为了计算机科学领域的热门话题。Python作为一门易学易用且功能强大的编程语言,已经成为了这两个领域的首选语言之一。本文将深入探讨Python在机器学习和人工智能领域的应用,以及一些前沿技术和工具。二、Python机器学习基础2.1机器学习概述机器学习是人工智能(AI)的一个关键子集,它的核心在于让
- Python自动化办公2.0 即将发布
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自动化人工智能python
第一节课:数据整理与清洗第二节课:数据筛选、过滤与排序第三节课:高级数据处理技巧第四节课:数据可视化与实践案例第五节课:统计分析与报表第六节:常见的Excel报表与下方的课程形成知识体系:Python自动化办公(面向2020,Python3.7,不断更新ing)_在线视频教程-CSDN程序员研修院https://edu.csdn.net/course/detail/28031Python机器学习教
- 【Python机器学习】循环神经网络(RNN)——传递数据并训练
zhangbin_237
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与其他Keras模型一样,我们需要向.fit()方法传递数据,并告诉它我们希望训练多少个训练周期(epoch):model.fit(X_train,y_train,batch_size=batch_size,epochs=epochs,validation_data=(X_test,y_test))因为个人小电脑内存不足,所以吧maxlen参数改成了100重新运行。保存模型:model_struc
- 【Python机器学习】循环神经网络(RNN)——对RNN进行预测
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Python机器学习机器学习pythonrnn深度学习人工智能自然语言处理
目录有状态性双向RNN编码向量如果有一个经过训练的模型,接下来就可以对其进行预测:sample_1="""Ihatethatthedismalweatherhadmedownforsolong,whenwillitbreak!Ugh,whendoeshappinessreturn?Thesunisblindingandthepuffycloudsaretoothin.Ican'twaitforth
- Python 机器学习 基础 之 数据表示与特征工程 【分箱、离散化、线性模型与树 / 交互特征与多项式特征】的简单说明
仙魁XAN
Python机器学习基础+实战案例机器学习python分箱离散化线性模型与树交互特征与多项式特征
Python机器学习基础之数据表示与特征工程【分箱、离散化、线性模型与树/交互特征与多项式特征】的简单说明目录Python机器学习基础之数据表示与特征工程【分箱、离散化、线性模型与树/交互特征与多项式特征】的简单说明一、简单介绍二、分箱、离散化、线性模型与树三、交互特征与多项式特征附录一、参考文献一、简单介绍Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言,最初被设计用于
- 【Python机器学习】机器学习任务中常见的数据异质问题和模型异构问题是什么?解决策略是什么?
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文章目录数据异质模型异构数据异质数据异质问题(Heterogeneityindata)通常指数据集内部的不一致性,这些不一致性可能来自多种源。在实际应用中,数据异质性可以表现为多种形式,包括:不同来源的数据:数据可能来自不同的数据源,每个源可能采用不同的数据收集方法和标准。例如,社交媒体数据和传统调查数据就可能有很大的差异。不同类型的数据:数据可以是结构化的(例如,数据库中的表格数据),半结构化的
- 【Python机器学习】卷积神经网络(CNN)的工具包
zhangbin_237
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Python是神经网络工具包最丰富的语言之一。两个主要的神经网络架构分别是Theano和TensorFlow。这两者的底层计算深度依赖C语言,不过它们都提供了强大的PythonAPI。Torch在Python里面也有一个对应的API是PyTorch。这些框架都是高度抽象的工具集,适用于从头构建模型。Python社区开发了一些第三方库来简化这些底层架构的使用。其中Keras在API的友好性和功能性方
- 【Python机器学习】卷积神经网络(CNN)
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卷积神经网络(CNN)得名于在数据样本上用滑动窗口(或卷积)的概念。卷积在数学中应用很广泛,通常与时间序列数据相关。它是用一个可视化盒子在一个区域内滑动,如下图所示:构建块卷积神经网络最早出现在图像处理和图像识别领域,它能够捕捉每个样本中数据点之间的空间关系,也就能识别出图像中是猫还是狗。卷积网络,也称为convnet,不像传统的前馈网络那样对每个元素(图中的像素)分配权重,而是定义了一组在图像上
- python机器学习算法--贝叶斯算法
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1.贝叶斯定理在20世纪60年代初就引入到文字信息检索中,仍然是文字分类的一种热门(基准)方法。文字分类是以词频为特征判断文件所属类型或其他(如垃圾邮件、合法性、新闻分类等)的问题。原理牵涉到概率论的问题,不在详细说明。sklearn.naive_bayes.GaussianNB(priors=None,var_smoothing=1e-09)#Bayes函数·priors:矩阵,shape=[n
- 【Rust】——采用发布配置自定义构建
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Rust(官方文档重点总结)rust开发语言后端
博主现有专栏:C51单片机(STC89C516),c语言,c++,离散数学,算法设计与分析,数据结构,Python,Java基础,MySQL,linux,基于HTML5的网页设计及应用,Rust(官方文档重点总结),jQuery,前端vue.js,Javaweb开发,Python机器学习等主页链接:Y小夜-CSDN博客今日学习推荐:在当今这个飞速发展的信息时代,人工智能(AI)已经成为了一个不可或
- 【Rust】——高级类型
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- 【Python机器学习】NLP词频背后的含义——隐性语义分析
zhangbin_237
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隐性语义分析基于最古老和最常用的降维技术——奇异值分解(SVD)。SVD将一个矩阵分解成3个方阵,其中一个是对角矩阵。SVD的一个应用是求逆矩阵。一个矩阵可以分解成3个最简单的方阵,然后对这些方阵求转置后再把它们相乘,就得到了原始矩阵的逆矩阵。它为我们提供了一个对大型复杂矩阵求逆的捷径。SVD适用于桁架结构的应力和应变分析等机械工程问题,它对电气工程中的电路分析也很有用,它甚至在数据科学中被用于基
- 【Python机器学习】NLP分词——利用分词器构建词汇表(三)——度量词袋之间的重合度
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如果能够度量两个向量词袋之间的重合度,就可以很好地估计他们所用词的相似程度,而这也是它们语义上重合度的一个很好的估计。因此,下面用点积来估计一些新句子和原始的Jefferson句子之间的词袋向量重合度:importpandasaspdsentence="""ThomasJeffersonBeganbulidingMonticelliastheageof26.\n"""sentence=senten
- 【Python机器学习】NLP概述——深度处理
zhangbin_237
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自然语言处理流水线的各个阶段可以看作是层,就像是前馈神经网络中的层一样。深度学习就是通过在传统的两层机器学习模型架构(特征提取+建模)中添加额外的处理层来创建更复杂的模型和行为。上图中,前四层对应于聊天机器人流水线中的前两个阶段(特征提取和特征分析)。例如,词性标注(POS标注)是在聊天机器人流水线的分析阶段生成特征的一种方法。POS标签由默认的SpaCY流水线自动生成,该流水线包括上图中所有的前
- 【Python机器学习】NLP分词——词干还原的挑战
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要想使用自然语言处理的相关应用,第一件事就是需要一个强大的词汇表。我们要把文档或任何字符串拆分为离散的有意义的词条,这里说的词条仅限于词、标点符号和数值,但是这里使用的技术可以很容易推广到字符序列包含的任何其他有意义的单元,比如ASCII表情符号、Unicode表情符号和数学符号。从文档中检索词条需要一些字符串处理方法,这些方法不仅仅是str.split(),处理时需要把标点符号与词分开,还需要将
- 【Python机器学习】NLP概述——自然语言智商
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就像人类的智能一样,如果不考虑多个智能维度,单凭一个智商分数是无法轻易衡量NLP流水线的能力的。衡量机器人系统能力的一种常见方法是:根据系统行为的复杂性和所需的人类监督成都这两个维度来衡量。但是对自然语言处理流水线而言,其目标是建立一个完全自动化的自然语言处理系统,会消除所有的人工监督(一旦模型被训练和部署)。因此,一对更好的IQ维度应该能捕捉到自然语言流水线复杂的广度和深度。像Alexa或All
- 【Python机器学习】NLP概述——聊天机器人的自然语言流水线
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构建对话引擎或者聊天机器人所需的NLP流水线类似于某些问答系统。聊天机器人需要4个处理阶段和一个数据库来维护过去语句和回复的记录。这4个处理阶段中的每个阶段都可以包含一个或多个并行或串行工作的处理算法。如下图所示:1、解析:从自然语言文本中提取特征、结构化数值数;2、分析:通过对文本的情感、语法合法度及语义打分,生成和组合特征;3、生成:使用模板、搜索或语言模型生成可能的回复;4、执行:根据对话历
- 《Python机器学习项目实战》书籍介绍
袁袁袁袁满
python机器学习开发语言
文章目录书籍介绍主要内容书籍目录书籍介绍《Python机器学习项目实战》带领大家在构建实际项目的过程中,掌握关键的机器学习概念!使用机器学习,我们可完成客户行为分析、价格趋势预测、风险评估等任务。要想掌握机器学习,需要有优质的范例、清晰的讲解和大量的练习。《Python机器学习项目实战》完全满足这三点!《Python机器学习项目实战》展示了现实、实用的机器学习场景,并全面、清晰地介绍了机器学习的关
- 【Python机器学习】NLP的部分实际应用
zhangbin_237
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自然语言处理在现实中非常多的应用,下表是其中的一些例子:应用示例1示例2示例3搜索web文档自动补全编辑拼写语法风格对话聊天机器人助手行程安排写作索引用语索引目录电子邮件垃圾邮件过滤分类优先级排序文本挖掘摘要知识提取医学诊断法律法律断案先例搜索传票分类新闻事件检索真相核查标题排字归属剽窃检测文字取证风格指导情感分析团队士气监控产品评论分类客户关怀行为预测金融选举预测营销创作电影脚本诗歌歌词如果在索
- python清华大学出版社答案_Python机器学习及实践
weixin_39805119
python清华大学出版社答案
第1章机器学习的基础知识1.1何谓机器学习1.1.1传感器和海量数据1.1.2机器学习的重要性1.1.3机器学习的表现1.1.4机器学习的主要任务1.1.5选择合适的算法1.1.6机器学习程序的步骤1.2综合分类1.3推荐系统和深度学习1.3.1推荐系统1.3.2深度学习1.4何为Python1.4.1使用Python软件的由来1.4.2为什么使用Python1.4.3Python设计定位1.4.
- Python机器学习笔记:CART算法实战
战争热诚
完整代码及其数据,请移步小编的GitHub传送门:请点击我如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote前言在python机器学习笔记:深入学习决策树算法原理一文中我们提到了决策树里的ID3算法,C4.5算法,并且大概的了
- python机器学习库Scikit-learn
崔吉龙
python语言中用来处理机器学习的库最重要的就是Scikit-learn,简称sklearn。被大多数科学家所钟爱,包括了构建良好的学习算法、误差函数和测试例程。在sklearn的核心有四种类型的类覆盖了所有机器学习功能:分类回归聚类分组转换数据虽然sklearn提供的算法比较多,但是他们都符合基本的接口定义,为了是使用不同的算法时,所使用的接口时统一的。sklearn提供了四个基本对象接口。评
- optuna,一个好用的Python机器学习自动化超参数优化库
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️个人主页:鼠鼠我捏,要死了捏的主页️付费专栏:Python专栏️个人学习笔记,若有缺误,欢迎评论区指正前言超参数优化是机器学习中的重要问题,它涉及在训练模型时选择最优的超参数组合,以提高模型的性能和泛化能力。Optuna是一个用于自动化超参数优化的库,它提供了有效的参数搜索算法和方便的结果可视化工具。目录前言
- 【机器学习笔记】 6 机器学习库Scikit-learn
RIKI_1
机器学习机器学习笔记scikit-learn
Scikit-learn概述Scikit-learn是基于NumPy、SciPy和Matplotlib的开源Python机器学习包,它封装了一系列数据预处理、机器学习算法、模型选择等工具,是数据分析师首选的机器学习工具包。自2007年发布以来,scikit-learn已经成为Python重要的机器学习库了,scikit-learn简称sklearn,支持包括分类,回归,降维和聚类四大机器学习算法。
- Python机器学习:Scikit-learn库与应用
数据小爬虫
api电商api机器学习pythonscikit-learn开发语言运维服务器
当涉及到Python机器学习时,Scikit-learn是一个非常流行且功能强大的库。它提供了广泛的算法和工具,使得机器学习变得简单而高效。下面是一个简单的Scikit-learn库与应用示例,其中包括代码。首先,确保你已经安装了Scikit-learn库。你可以使用pip命令来安装它:bash复制代码pipinstallscikit-learn接下来,我们将使用Scikit-learn来执行一个
- 见世面的成本有多低?这几个技术公众号告诉你答案
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独乐乐,不如众乐乐,为您精选以下公众号!人工智能爱好者社区专注人工智能、机器学习、数据科学等顶尖技术前沿科技成果研究、实战技巧。每周会有书豪采访记系列采访技术大佬文章和原创漫画文章,立即关注,掌握人工智能最新资讯与成果。号主是《R数据科学实战:工具详解与案例分析》书籍作者。大数据分析挖掘和Python机器学习商业智能BI、数据分析、数据挖掘、大数据、Python、机器学习、深度学习、算法等技术分享
- 如何安装Pytorch,CPU版本和GPU版本的安装流程。
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1.PyTorch简介:PyTorch是一个开源的Python机器学习框架,专注于深度学习任务。它由Facebook的人工智能研究团队开发并维护,提供了丰富的工具和库,用于构建和训练各种深度神经网络模型。PyTorch使用动态计算图的概念,允许用户在运行时动态地定义、修改和调试计算图。这种灵活性使得模型构建和调试更加直观和方便,同时也支持更复杂的模型结构和控制流程。PyTorch采用Pythoni
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交叉验证是一种非常常用的对于模型泛化能力进行评估方法,交叉验证既可以解决数据集的数据量不够大问题,也可以解决参数调优的问题。常用的交叉验证方法有:简单交叉验证(HoldOut检验,例如train_test_split)、k折交叉验证(例如KFold)、自助法kfold是将数据集划分为K-折,只是划分数据集;cross_val_score是根据模型进行计算,计算交叉验证的结果,你可以简单认为就是cr
- 浏览器F12调试
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系列文章目录提示:这里可以添加系列文章的所有文章的目录,目录需要自己手动添加例如:第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示:写完文章后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录系列文章目录1浏览器F12开发者工具1.1F12开发者工具基本介绍1.2F12常规设置2标签页2.1Elements查看器2.2Network网络2.3Network抓包分析案例1:以登录百度账号
- java Illegal overloaded getter method with ambiguous type for propert的解决
zwllxs
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好久不来iteye,今天又来看看,哈哈,今天碰到在编码时,反射中会抛出
Illegal overloaded getter method with ambiguous type for propert这么个东东,从字面意思看,是反射在获取getter时迷惑了,然后回想起java在boolean值在生成getter时,分别有is和getter,也许我们的反射对象中就有is开头的方法迷惑了jdk,
- IT人应当知道的10个行业小内幕
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工作互联网
10. 虽然IT业的薪酬比其他很多行业要好,但有公司因此视你为其“佣人”。
尽管IT人士的薪水没有互联网泡沫之前要好,但和其他行业人士比较,IT人的薪资还算好点。在接下的几十年中,科技在商业和社会发展中所占分量会一直增加,所以我们完全有理由相信,IT专业人才的需求量也不会减少。
然而,正因为IT人士的薪水普遍较高,所以有些公司认为给了你这么多钱,就把你看成是公司的“佣人”,拥有你的支配
- java 实现自定义链表
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1.链表结构
链表是链式的结构
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链表是由头节点,中间节点和尾节点组成
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3.链表的实现
&nbs
- web项目发布到服务器后图片过一会儿消失
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struts2上传图片永久保存
作为一名学习了android和j2ee的程序员,我们必须要意识到,客服端和服务器端的交互是很有必要的,比如你用eclipse写了一个web工程,并且发布到了服务器(tomcat)上,这时你在webapps目录下看到了你发布的web工程,你可以打开电脑的浏览器输入http://localhost:8080/工程/路径访问里面的资源。但是,有时你会突然的发现之前用struts2上传的图片
- CodeIgniter框架Cart类 name 不能设置中文的解决方法
IT独行者
CodeIgniterCart框架
今天试用了一下CodeIgniter的Cart类时遇到了个小问题,发现当name的值为中文时,就写入不了session。在这里特别提醒一下。 在CI手册里也有说明,如下:
$data = array(
'id' => 'sku_123ABC',
'qty' => 1,
'
- linux回收站
_wy_
linux回收站
今天一不小心在ubuntu下把一个文件移动到了回收站,我并不想删,手误了。我急忙到Nautilus下的回收站中准备恢复它,但是里面居然什么都没有。 后来我发现这是由于我删文件的地方不在HOME所在的分区,而是在另一个独立的Linux分区下,这是我专门用于开发的分区。而我删除的东东在分区根目录下的.Trash-1000/file目录下,相关的删除信息(删除时间和文件所在
- jquery回到页面顶端
知了ing
htmljquerycss
html代码:
<h1 id="anchor">页面标题</h1>
<div id="container">页面内容</div>
<p><a href="#anchor" class="topLink">回到顶端</a><
- B树、B-树、B+树、B*树
矮蛋蛋
B树
原文地址:
http://www.cnblogs.com/oldhorse/archive/2009/11/16/1604009.html
B树
即二叉搜索树:
1.所有非叶子结点至多拥有两个儿子(Left和Right);
&nb
- 数据库连接池
alafqq
数据库连接池
http://www.cnblogs.com/xdp-gacl/p/4002804.html
@Anthor:孤傲苍狼
数据库连接池
用MySQLv5版本的数据库驱动没有问题,使用MySQLv6和Oracle的数据库驱动时候报如下错误:
java.lang.ClassCastException: $Proxy0 cannot be cast to java.sql.Connec
- java泛型
百合不是茶
java泛型
泛型
在Java SE 1.5之前,没有泛型的情况的下,通过对类型Object的引用来实现参数的“任意化”,任意化的缺点就是要实行强制转换,这种强制转换可能会带来不安全的隐患
泛型的特点:消除强制转换 确保类型安全 向后兼容
简单泛型的定义:
泛型:就是在类中将其模糊化,在创建对象的时候再具体定义
class fan
- javascript闭包[两个小测试例子]
bijian1013
JavaScriptJavaScript
一.程序一
<script>
var name = "The Window";
var Object_a = {
name : "My Object",
getNameFunc : function(){
var that = this;
return function(){
- 探索JUnit4扩展:假设机制(Assumption)
bijian1013
javaAssumptionJUnit单元测试
一.假设机制(Assumption)概述 理想情况下,写测试用例的开发人员可以明确的知道所有导致他们所写的测试用例不通过的地方,但是有的时候,这些导致测试用例不通过的地方并不是很容易的被发现,可能隐藏得很深,从而导致开发人员在写测试用例时很难预测到这些因素,而且往往这些因素并不是开发人员当初设计测试用例时真正目的,
- 【Gson四】范型POJO的反序列化
bit1129
POJO
在下面这个例子中,POJO(Data类)是一个范型类,在Tests中,指定范型类为PieceData,POJO初始化完成后,通过
String str = new Gson().toJson(data);
得到范型化的POJO序列化得到的JSON串,然后将这个JSON串反序列化为POJO
import com.google.gson.Gson;
import java.
- 【Spark八十五】Spark Streaming分析结果落地到MySQL
bit1129
Stream
几点总结:
1. DStream.foreachRDD是一个Output Operation,类似于RDD的action,会触发Job的提交。DStream.foreachRDD是数据落地很常用的方法
2. 获取MySQL Connection的操作应该放在foreachRDD的参数(是一个RDD[T]=>Unit的函数类型),这样,当foreachRDD方法在每个Worker上执行时,
- NGINX + LUA实现复杂的控制
ronin47
nginx lua
安装lua_nginx_module 模块
lua_nginx_module 可以一步步的安装,也可以直接用淘宝的OpenResty
Centos和debian的安装就简单了。。
这里说下freebsd的安装:
fetch http://www.lua.org/ftp/lua-5.1.4.tar.gz
tar zxvf lua-5.1.4.tar.gz
cd lua-5.1.4
ma
- java-递归判断数组是否升序
bylijinnan
java
public class IsAccendListRecursive {
/*递归判断数组是否升序
* if a Integer array is ascending,return true
* use recursion
*/
public static void main(String[] args){
IsAccendListRecursiv
- Netty源码学习-DefaultChannelPipeline2
bylijinnan
javanetty
Netty3的API
http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/channel/ChannelPipeline.html
里面提到ChannelPipeline的一个“pitfall”:
如果ChannelPipeline只有一个handler(假设为handlerA)且希望用另一handler(假设为handlerB)
来
- Java工具之JPS
chinrui
java
JPS使用
熟悉Linux的朋友们都知道,Linux下有一个常用的命令叫做ps(Process Status),是用来查看Linux环境下进程信息的。同样的,在Java Virtual Machine里面也提供了类似的工具供广大Java开发人员使用,它就是jps(Java Process Status),它可以用来
- window.print分页打印
ctrain
window
function init() {
var tt = document.getElementById("tt");
var childNodes = tt.childNodes[0].childNodes;
var level = 0;
for (var i = 0; i < childNodes.length; i++) {
- 安装hadoop时 执行jps命令Error occurred during initialization of VM
daizj
jdkhadoopjps
在安装hadoop时,执行JPS出现下面错误
[slave16]
[email protected]:/tmp/hsperfdata_hdfs# jps
Error occurred during initialization of VM
java.lang.Error: Properties init: Could not determine current working
- PHP开发大型项目的一点经验
dcj3sjt126com
PHP重构
一、变量 最好是把所有的变量存储在一个数组中,这样在程序的开发中可以带来很多的方便,特别是当程序很大的时候。变量的命名就当适合自己的习惯,不管是用拼音还是英语,至少应当有一定的意义,以便适合记忆。变量的命名尽量规范化,不要与PHP中的关键字相冲突。 二、函数 PHP自带了很多函数,这给我们程序的编写带来了很多的方便。当然,在大型程序中我们往往自己要定义许多个函数,几十
- android笔记之--向网络发送GET/POST请求参数
dcj3sjt126com
android
使用GET方法发送请求
private static boolean sendGETRequest (String path,
Map<String, String> params) throws Exception{
//发送地http://192.168.100.91:8080/videoServi
- linux复习笔记 之bash shell (3) 通配符
eksliang
linux 通配符linux通配符
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2104387
在bash的操作环境中有一个非常有用的功能,那就是通配符。
下面列出一些常用的通配符,如下表所示 符号 意义 * 万用字符,代表0个到无穷个任意字符 ? 万用字符,代表一定有一个任意字符 [] 代表一定有一个在中括号内的字符。例如:[abcd]代表一定有一个字符,可能是a、b、c
- Android关于短信加密
gqdy365
android
关于Android短信加密功能,我初步了解的如下(只在Android应用层试验):
1、因为Android有短信收发接口,可以调用接口完成短信收发;
发送过程:APP(基于短信应用修改)接受用户输入号码、内容——>APP对短信内容加密——>调用短信发送方法Sm
- asp.net在网站根目录下创建文件夹
hvt
.netC#hovertreeasp.netWeb Forms
假设要在asp.net网站的根目录下建立文件夹hovertree,C#代码如下:
string m_keleyiFolderName = Server.MapPath("/hovertree");
if (Directory.Exists(m_keleyiFolderName))
{
//文件夹已经存在
return;
}
else
{
try
{
D
- 一个合格的程序员应该读过哪些书
justjavac
程序员书籍
编者按:2008年8月4日,StackOverflow 网友 Bert F 发帖提问:哪本最具影响力的书,是每个程序员都应该读的?
“如果能时光倒流,回到过去,作为一个开发人员,你可以告诉自己在职业生涯初期应该读一本, 你会选择哪本书呢?我希望这个书单列表内容丰富,可以涵盖很多东西。”
很多程序员响应,他们在推荐时也写下自己的评语。 以前就有国内网友介绍这个程序员书单,不过都是推荐数
- 单实例实践
跑龙套_az
单例
1、内部类
public class Singleton {
private static class SingletonHolder {
public static Singleton singleton = new Singleton();
}
public Singleton getRes
- PO VO BEAN 理解
q137681467
VODTOpo
PO:
全称是 persistant object持久对象 最形象的理解就是一个PO就是数据库中的一条记录。 好处是可以把一条记录作为一个对象处理,可以方便的转为其它对象。
BO:
全称是 business object:业务对象 主要作用是把业务逻辑封装为一个对象。这个对
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金笛子
努力
偶然看到一句很贴近生活的话:“别人都在你看不到的地方暗自努力,在你看得到的地方,他们也和你一样显得吊儿郎当,和你一样会抱怨,而只有你自己相信这些都是真的,最后也只有你一人继续不思进取。”很多句子总在不经意中就会戳中一部分人的软肋,我想我们每个人的周围总是有那么些表现得“吊儿郎当”的存在,是否你就真的相信他们如此不思进取,而开始放松了对自己的要求随波逐流呢?
我有个朋友是搞技术的,平时嘻嘻哈哈,以
- NDK/JNI二维数组多维数组传递
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二维数组jniNDK
多维数组和对象数组一样处理,例如二维数组里的每个元素还是一个数组 用jArray表示,直到数组变为一维的,且里面元素为基本类型,去获得一维数组指针。给大家提供个例子。已经测试通过。
Java_cn_wzl_FiveChessView_checkWin( JNIEnv* env,jobject thiz,jobjectArray qizidata)
{
jint i,j;
int s