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Francek Chen
机器学习与数据挖掘实战机器学习数据挖掘人工智能LDA主题模型情感分析文本分析python
【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈机器学习与数据挖掘实战⌋⌋⌋机器学习是人工智能的一个分支,专注于让计算机系统通过数据学习和改进。它利用统计和计算方法,使模型能够从数据中自动提取特征并做出预测或决策。数据挖掘则是从大型数据集中发现模式、关联和异常的过程,旨在提取有价值的信息和知识。机器学习为数据挖掘提供了强大的分析工具,而数据挖掘则是机器学习应用的重要领域,两者相辅相成,共同推动
- 基于Prometheus和Grafana的现代服务器监控体系构建
丁爸
运维服务器
1.简介1.1.概述基于Prometheus和Grafana的现代服务器监控体系是一种高效、灵活的监控解决方案,广泛应用于云计算和微服务架构的环境中。以下是这一监控体系的概述:Prometheus:Prometheus是一个开源的系统监控和警报工具包,由SoundCloud开发并维护。它具有强大的数据收集能力、灵活的查询语言以及与微服务架构的无缝集成。Prometheus的核心概念包括时间序列数据
- 基于 RAG(检索增强生成)、KAG(知识感知生成)和 CoT(链式思维)的生成式语言模型驱动推荐系统
路人与大师
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一、系统架构详解1.输入层a.用户行为数据数据来源:网站浏览历史、购物车内容、购买记录、收藏夹、搜索记录等。处理方式:数据清洗、去重、时间序列分析,提取用户的长期和短期兴趣。特征工程:行为序列:用户行为的时间顺序,如最近浏览的商品类别。频率与时长:浏览某类商品的频率和时长。转化率:从浏览到购买的转化情况。b.商品数据数据来源:商品数据库,包括价格、品牌、类别、库存、评价、销量等。处理方式:标准化处
- python中from import 所有内容都执行_彻底搞懂Python 中的 import 与 from import
沃特JS
python中fromimport所有内容都执行
你好,我是谢乾坤,前网易高级数据挖掘工程师。现任微软最有价值专家(Python方向),有6年Python开发经验,善于解决各种业务场景下的棘手问题,进一步提升代码质量。对不少Python初学者来说,Python导入其他模块的方式让他们很难理解。什么时候用importxxx?什么时候用fromxxximportyyy?什么时候用fromxxx.yyyimportzzz?什么时候用fromxxximp
- 【数据挖掘在量化交易中的应用:特征发现与特征提取】
调皮的芋头
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好的,我将撰写一篇关于金融领域数据挖掘的技术博客,重点阐述特征发现和特征提取,特别是在量化交易中的应用。我会提供具体的实操步骤,并结合Python和TensorFlow进行代码示例。完成后,我会通知您进行查看。数据挖掘在量化交易中的应用:特征发现与特征提取1.概述在金融领域的量化交易中,数据挖掘扮演着极其重要的角色。量化交易依赖于对海量金融数据的分析,从中寻找规律和模式,以支撑交易决策。数据挖掘技
- 数据挖掘中特征发现与特征提取的数学原理
调皮的芋头
数据挖掘人工智能AIGC计算机视觉
好的,我将深入研究数据挖掘中特征发现与特征提取的数学原理,涵盖统计学基础、特征工程的数学方法、以及在机器学习和深度学习中的应用。我会整理相关数学公式和理论,包括主成分分析(PCA)、独立成分分析(ICA)、线性判别分析(LDA)、信息增益、互信息、方差分析等统计方法,并结合金融量化交易的实际应用,确保内容既有理论深度,又能落地实践。完成后,我会通知您!1.统计学基础:描述性统计、方差分析、相关性与
- 大数据模型:技术赋能,引领未来
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人工智能AI大模型大模型语言模型
随着互联网、物联网、人工智能等技术的飞速发展,我们正身处一个数据爆炸的时代。数据,已经成为这个时代最为宝贵的资源之一。而如何挖掘和利用这些海量数据,为企业和社会创造价值,正是大数据模型所追求的目标。本文将从以下几个方面对大数据模型进行探讨:概述、技术原理、应用场景、挑战与发展趋势。一、概述大数据模型是一种基于数据挖掘和机器学习技术的分析方法,通过对海量数据进行处理和分析,挖掘出有价值的信息和知识,
- python:使用gdal和numpy进行遥感时间序列最大值合成
_养乐多_
python处理遥感数据pythonnumpy开发语言
作者:CSDN@_养乐多_本文将介绍使用python编程语言,进行遥感数据时间序列最大值合成的代码。代码中使用了numpy和gdal,通过numpy广播机制实现时间序列最大值合成,并以NDVI时间序列数据为例。代码方便易运行,逻辑简单,速度快。只需要输入单波段遥感数据,就可输出最大值合成影像。输入输出如下图所示,文章目录一、完整代码一、完整代码importosimportglobimportnum
- OpenAI 助力数据分析中的模式识别与趋势预测
山海青风
#OpenAI数据分析信息可视化数据挖掘
数据分析师的日常工作中,发现数据中的隐藏模式和预测未来趋势是非常重要的一环。借助OpenAI的强大语言模型(如GPT-4),我们可以轻松完成这些任务,无需深厚的编程基础,也能快速上手。在本文中,我们将通过一个简单的例子,展示如何利用OpenAI模型帮助数据分析师识别模式和预测趋势,尤其是在时间序列预测(如销售、流量等)中的实际应用,并加入数据可视化来更直观地展示分析结果。一、模式识别与趋势预测的重
- 国产替代 | 星环科技Sophon替代SAS,助力大型国有银行智能化营销
星环科技
数据库架构数据挖掘
分布式架构的|国产智能分析工具在银行交易中,20%的头部优质客户会给银行贡献80%的利润,而赢得一个新客户的成本是保留一个老客户的5至6倍。某大型国有银行在面临此类数据挖掘的业务时,使用的是SAS产品。由于SAS是集中式的,对单台服务器要求太高,算力无法支撑需求,且无法支持可视化的机器学习,对于业务人员来说使用门槛过高。在经过产品选型后,决定采用星环科技的智能分析工具Sophon替换原有SAS,用
- Python数据处理掌握Pandas.to_datetime函数时间序列(参数解析与实战)
步入烟尘
Python超入门指南全册pythonpandas开发语言时间函数参数解析
本文已收录于《Python超入门指南全册》本专栏专门针对零基础和需要进阶提升的同学所准备的一套完整教学,从基础到精通不断进阶深入,后续还有实战项目,轻松应对面试,专栏订阅地址:https://blog.csdn.net/mrdeam/category_12647587.html优点:订阅限时19.9付费专栏,私信博主还可进入全栈VIP答疑群,作者优先解答机会(代码指导、远程服务),群里大佬众多可以
- 《数据仓库与数据挖掘》自测
破坏神在行动
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试卷一一、选择题(每题2分,共20分)1.数据仓库的主要特征不包括以下哪一项?A.数据量大B.异构数据整合C.事务处理D.支持决策分析2.OLAP的核心功能是:A.事务处理B.多维数据分析C.数据清洗D.数据转换3.以下哪个不是元数据的分类?A.数据源元数据B.数据模型元数据C.数据仓库映射元数据D.数据备份元数据4.数据挖掘中的KDD指的是:A.数据清洗B.知识发现C.知识库设计D.知识库查询5
- 深度强化学习算法在金融交易决策中的优化应用【附数据】
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金融数据分析与建模专家金融科研助手|论文指导|模型构建✨专业领域:金融数据处理与分析量化交易策略研究金融风险建模投资组合优化金融预测模型开发深度学习在金融中的应用擅长工具:Python/R/MATLAB量化分析机器学习模型构建金融时间序列分析蒙特卡洛模拟风险度量模型金融论文指导内容:金融数据挖掘与处理量化策略开发与回测投资组合构建与优化金融风险评估模型期刊论文✅具体问题可以私信或查看文章底部二维码
- 基于深度学习的股票短期趋势预测模型设计与实现【附代码】
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深度学习人工智能
,我们首先对股票的基本交易数据进行了清洗和预处理,包括去除异常值、填补缺失值等。同时,我们还挖掘了多个可能影响股票价格走势的因子,如成交量、市盈率、市净率等,并将这些因子作为特征加入到数据集中。通过特征工程,我们进一步扩展了数据集,提高了模型的输入质量。在模型构建方面,我们采用了LSTM网络来处理时间序列数据。LSTM网络具有记忆功能,能够捕捉数据中的长期依赖关系,这对于股票价格走势的预测至关重要
- Python+Spark地铁客流数据分析与预测系统 地铁大数据 地铁流量预测
qq_79856539
javaweb大数据pythonspark
本系统基于大数据设计并实现成都地铁客流量分析系统,使用网络爬虫爬取并收集成都地铁客流量数据,运用机器学习和时间序列分析等方法,对客流量数据进行预处理和特征选择,构建客流量预测模型,利用历史数据对模型进行训练和优化,实现客流量预测模型的部署和应用,通过系统界面展示预测结果。对预测模型进行评估和验证,并提出改进方案。设计步骤使用Python语言编写爬虫程序采集数据,并对原始数据集进行预处理;使用Pyt
- 【机器学习与数据挖掘实战】案例14:基于随机森林分类器的汽车公司客户细分预测
Francek Chen
机器学习与数据挖掘实战机器学习数据挖掘随机森林人工智能分类算法
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- Python的那些事第二十八篇:数据分析与操作的利器Pandas
暮雨哀尘
Python的那些事信息可视化python开发语言pandas数据分析数据处理
Pandas:数据分析与操作的利器摘要Pandas是基于Python的开源数据分析库,广泛应用于数据科学、机器学习和商业智能等领域。它提供了高效的数据结构和丰富的分析工具,能够处理结构化数据、时间序列数据以及复杂的数据转换任务。本文从Pandas的基础概念入手,深入探讨其核心数据结构(Series和DataFrame),并结合实际案例,详细阐述数据导入导出、数据清洗、数据处理、分组聚合、数据可视化
- Vgg 改进:添加EMA注意力机制高效提升跨空间学习
听风吹等浪起
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目录1.EMAAttention模块2.vgg改进3.完整代码Tips:融入模块后的网络经过测试,可以直接使用,设置好输入和输出的图片维度即可1.EMAAttention模块EMA(ExponentialMovingAverage,指数移动平均)注意力机制是一种结合了指数移动平均和注意力机制的模型,旨在通过引入时间序列的平滑特性来增强注意力机制的效果。它常用于处理序列数据(如自然语言处理、时间序列
- Github 2025-01-09 Go开源项目日报 Top10
老孙正经胡说
githubgolang开源Github趋势分析开源项目PythonGolang
根据GithubTrendings的统计,今日(2025-01-09统计)共有10个项目上榜。根据开发语言中项目的数量,汇总情况如下:开发语言项目数量Go项目10TypeScript项目1Prometheus监控系统和时间序列数据库创建周期:4149天开发语言:Go协议类型:ApacheLicense2.0Star数量:52463个Fork数量:8709次关注人数:52463人贡献人数:357人O
- 【Python】成功解决: OSError: [Errno 22] Invalid Argument
云天徽上
python运行报错解决记录python开发语言pandas机器学习numpy
【Python】成功解决:OSError:[Errno22]InvalidArgument博主简介:曾任某智慧城市类企业算法总监,目前在美国市场的物流公司从事高级算法工程师一职,深耕人工智能领域,精通python数据挖掘、可视化、机器学习等,发表过AI相关的专利并多次在AI类比赛中获奖。CSDN人工智能领域的优质创作者,提供AI相关的技术咨询、项目开发和个性化解决方案等服务,如有需要请站内私信或者
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马冶娆
探秘PSPider:一款强大的Python爬虫框架pspider一个简单的分布式爬虫框架项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/pspi/pspider项目简介是一个基于Python构建的分布式网络爬虫框架,专为数据挖掘和信息提取而设计。该项目旨在简化网络爬虫的开发过程,让开发者可以更专注于业务逻辑,而非底层的并发处理和数据存储。通过提供清晰的API接口和灵活的插件
- 使用 Pandas 在 Python 中对移动平均线交叉进行回测
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使用Pandas在Python中对移动平均线交叉进行回测移动平均线交叉策略移动平均线交叉技术是一种非常著名的简单动量策略。它通常被认为是量化交易的“HelloWorld”示例。此处概述的策略仅适用于多头。创建两个单独的简单移动平均线过滤器,具有特定时间序列的不同回溯期。当较短的回溯移动平均线超过较长的回溯移动平均线时,就会出现购买资产的信号。如果较长的平均值随后超过较短的平均值,则资产将被卖回。当
- 【AI大数据】数据中台的数据分析与挖掘:从数据到业务的决策
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DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
文章目录1.前言2.基本概念术语说明2.1数据模型及其实体关系实体(Entity)属性(Attribute)实体关系(EntityRelationships)2.2数据仓库2.3分析引擎2.4噪声数据2.5数据湖2.6数据总线2.7数据仓库模型3.核心算法原理和具体操作步骤以及数学公式讲解3.1数据挖掘技术概览(1)数据预处理(2)数据探查(3)数据清洗(4)数据转换(5)数据挖掘(6)知识发现(
- 深度学习时间序列预测:LSTM算法构建PM2.5单变量模型及Python实现
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深度学习时间序列预测:LSTM算法构建PM2.5单变量模型及Python实现时间序列预测是指根据历史数据对未来的时间点进行预测,对于一些与时间相关的问题,例如气象、股票市场走势等,时间序列预测具有非常重要的应用价值。本文将介绍如何使用深度学习中的LSTM算法,构建针对空气质量(PM2.5)的时间序列单变量模型,并使用Python进行实现。数据准备首先,我们需要收集历史空气质量(PM2.5)数据,以
- 主要空间数据挖掘方法
CodeYoung7
总结归纳数据挖掘地理信息
文章出自:http://blog.csdn.net/shaoz/article/details/6847925张新长马林兵等,《地理信息系统数据库》[M],科学出版社,2005年2月第二章第二节空间数据空间数据挖掘是多学科和多种技术交叉综合的新领域,其挖掘方法以人工智能、专家系统、机器学习、数据库和统计等成熟技术为基础。下面介绍近年来出现的主要空间数据挖掘方法。1、空间分析方法利用GIS的各种空间
- 【数据挖掘】ARFF格式与数据收集
布鲁惠比寿
数据挖掘数据挖掘人工智能
【数据挖掘】ARFF格式与数据收集三级目录1.ARFF格式与数据收集2.稀疏数据3.属性类型4.缺失值与不正确的值5.了解数据6.知识表达7.聚类机器学习算法训练数据挖掘分析数据共享与交换三级目录1.ARFF格式与数据收集ARFF(Attribute-RelationFileFormat)是一种用于存储数据集的文本文件格式,常用于机器学习和数据挖掘领域。它可以表示结构化数据,包括属性定义、关系信息
- 基于数据挖掘的股票预测系统
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型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
1.背景介绍1.1股票市场预测的挑战股票市场以其波动性和不可预测性而闻名。无数因素,从全球经济趋势到个别公司公告,都会影响股票价格。这使得准确预测股票价格极具挑战性,即使对经验丰富的投资者和金融分析师也是如此。1.2数据挖掘的兴起近年来,数据挖掘技术的出现为股票预测提供了新的可能性。数据挖掘是从大型数据集中提取有意义的模式和洞察力的过程。通过利用先进的算法和计算能力,数据挖掘可以揭示隐藏在海量金融
- 数据挖掘十大经典算法详解(附原理解析与代码示例)
IT程序媛-桃子
华为认证数据挖掘算法经验分享华为
1.PageRank(链接分析)应用场景:搜索引擎排名、社交网络分析核心原理PageRank通过网页之间的链接关系计算网页的重要性,影响力大的网页排名更高。网页影响力=所有入链页面的加权影响力之和阻尼因子D(通常设为0.85)用于模拟用户随机访问网页的行为代码示例importnetworkxasnxG=nx.DiGraph()G.add_edges_from([("A","B"),("A","C"
- DeepSeek-R1 技术全景解析:从原理到实践的“炼金术配方” ——附多阶段训练流程图与核心误区澄清...
雪停时偶遇一叶春
流程图
合集-人工智能(5)1.如何改进AI模型在特定环境中的知识检索2024-09-242.深度学习与统计学中的时间序列预测2024-10-033.《使用coze搭建一个会搜索、写ppt、思维导图的Agent》2024-10-294.深入浅出:Agent如何调用工具——从OpenAIFunctionCall到CrewAI框架01-145.DeepSeek-R1技术全景解析:从原理到实践的“炼金术配方”—
- Python中的 redis keyspace 通知_python 操作redis psubscribe(‘__keyspace@0__ ‘)
2301_82243733
程序员python学习面试
最后Python崛起并且风靡,因为优点多、应用领域广、被大牛们认可。学习Python门槛很低,但它的晋级路线很多,通过它你能进入机器学习、数据挖掘、大数据,CS等更加高级的领域。Python可以做网络应用,可以做科学计算,数据分析,可以做网络爬虫,可以做机器学习、自然语言处理、可以写游戏、可以做桌面应用…Python可以做的很多,你需要学好基础,再选择明确的方向。这里给大家分享一份全套的Pytho
- 统一思想认识
永夜-极光
思想
1.统一思想认识的基础,才能有的放矢
原因:
总有一种描述事物的方式最贴近本质,最容易让人理解.
如何让教育更轻松,在于找到最适合学生的方式.
难点在于,如何模拟对方的思维基础选择合适的方式. &
- Joda Time使用笔记
bylijinnan
javajoda time
Joda Time的介绍可以参考这篇文章:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-jodatime.html
工作中也常常用到Joda Time,为了避免每次使用都查API,记录一下常用的用法:
/**
* DateTime变化(增减)
*/
@Tes
- FileUtils API
eksliang
FileUtilsFileUtils API
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2217374 一、概述
这是一个Java操作文件的常用库,是Apache对java的IO包的封装,这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils,其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装,开发中对文件的操作,几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
- 各种新兴技术
不懂事的小屁孩
技术
1:gradle Gradle 是以 Groovy 语言为基础,面向Java应用为主。基于DSL(领域特定语言)语法的自动化构建工具。
现在构建系统常用到maven工具,现在有更容易上手的gradle,
搭建java环境:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-gradle/
搭建android环境:
http://m
- tomcat6的https双向认证
酷的飞上天空
tomcat6
1.生成服务器端证书
keytool -genkey -keyalg RSA -dname "cn=localhost,ou=sango,o=none,l=china,st=beijing,c=cn" -alias server -keypass password -keystore server.jks -storepass password -validity 36
- 托管虚拟桌面市场势不可挡
蓝儿唯美
用户还需要冗余的数据中心,dinCloud的高级副总裁兼首席营销官Ali Din指出。该公司转售一个MSP可以让用户登录并管理和提供服务的用于DaaS的云自动化控制台,提供服务或者MSP也可以自己来控制。
在某些情况下,MSP会在dinCloud的云服务上进行服务分层,如监控和补丁管理。
MSP的利润空间将根据其参与的程度而有所不同,Din说。
“我们有一些合作伙伴负责将我们推荐给客户作为个
- spring学习——xml文件的配置
a-john
spring
在Spring的学习中,对于其xml文件的配置是必不可少的。在Spring的多种装配Bean的方式中,采用XML配置也是最常见的。以下是一个简单的XML配置文件:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.or
- HDU 4342 History repeat itself 模拟
aijuans
模拟
来源:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4342
题意:首先让求第几个非平方数,然后求从1到该数之间的每个sqrt(i)的下取整的和。
思路:一个简单的模拟题目,但是由于数据范围大,需要用__int64。我们可以首先把平方数筛选出来,假如让求第n个非平方数的话,看n前面有多少个平方数,假设有x个,则第n个非平方数就是n+x。注意两种特殊情况,即
- java中最常用jar包的用途
asia007
java
java中最常用jar包的用途
jar包用途axis.jarSOAP引擎包commons-discovery-0.2.jar用来发现、查找和实现可插入式接口,提供一些一般类实例化、单件的生命周期管理的常用方法.jaxrpc.jarAxis运行所需要的组件包saaj.jar创建到端点的点到点连接的方法、创建并处理SOAP消息和附件的方法,以及接收和处理SOAP错误的方法. w
- ajax获取Struts框架中的json编码异常和Struts中的主控制器异常的解决办法
百合不是茶
jsjson编码返回异常
一:ajax获取自定义Struts框架中的json编码 出现以下 问题:
1,强制flush输出 json编码打印在首页
2, 不强制flush js会解析json 打印出来的是错误的jsp页面 却没有跳转到错误页面
3, ajax中的dataType的json 改为text 会
- JUnit使用的设计模式
bijian1013
java设计模式JUnit
JUnit源代码涉及使用了大量设计模式
1、模板方法模式(Template Method)
定义一个操作中的算法骨架,而将一些步骤延伸到子类中去,使得子类可以不改变一个算法的结构,即可重新定义该算法的某些特定步骤。这里需要复用的是算法的结构,也就是步骤,而步骤的实现可以在子类中完成。
 
- Linux常用命令(摘录)
sunjing
crondchkconfig
chkconfig --list 查看linux所有服务
chkconfig --add servicename 添加linux服务
netstat -apn | grep 8080 查看端口占用
env 查看所有环境变量
echo $JAVA_HOME 查看JAVA_HOME环境变量
安装编译器
yum install -y gcc
- 【Hadoop一】Hadoop伪集群环境搭建
bit1129
hadoop
结合网上多份文档,不断反复的修正hadoop启动和运行过程中出现的问题,终于把Hadoop2.5.2伪分布式安装起来,跑通了wordcount例子。Hadoop的安装复杂性的体现之一是,Hadoop的安装文档非常多,但是能一个文档走下来的少之又少,尤其是Hadoop不同版本的配置差异非常的大。Hadoop2.5.2于前两天发布,但是它的配置跟2.5.0,2.5.1没有分别。 &nb
- Anychart图表系列五之事件监听
白糖_
chart
创建图表事件监听非常简单:首先是通过addEventListener('监听类型',js监听方法)添加事件监听,然后在js监听方法中定义具体监听逻辑。
以钻取操作为例,当用户点击图表某一个point的时候弹出point的name和value,代码如下:
<script>
//创建AnyChart
var chart = new AnyChart();
//添加钻取操作&quo
- Web前端相关段子
braveCS
web前端
Web标准:结构、样式和行为分离
使用语义化标签
0)标签的语义:使用有良好语义的标签,能够很好地实现自我解释,方便搜索引擎理解网页结构,抓取重要内容。去样式后也会根据浏览器的默认样式很好的组织网页内容,具有很好的可读性,从而实现对特殊终端的兼容。
1)div和span是没有语义的:只是分别用作块级元素和行内元素的区域分隔符。当页面内标签无法满足设计需求时,才会适当添加div
- 编程之美-24点游戏
bylijinnan
编程之美
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.HashSet;
import java.util.List;
import java.util.Random;
import java.util.Set;
public class PointGame {
/**编程之美
- 主页面子页面传值总结
chengxuyuancsdn
总结
1、showModalDialog
returnValue是javascript中html的window对象的属性,目的是返回窗口值,当用window.showModalDialog函数打开一个IE的模式窗口时,用于返回窗口的值
主界面
var sonValue=window.showModalDialog("son.jsp");
子界面
window.retu
- [网络与经济]互联网+的含义
comsci
互联网+
互联网+后面是一个人的名字 = 网络控制系统
互联网+你的名字 = 网络个人数据库
每日提示:如果人觉得不舒服,千万不要外出到处走动,就呆在床上,玩玩手游,更不能够去开车,现在交通状况不
- oracle 创建视图 with check option
daizj
视图vieworalce
我们来看下面的例子:
create or replace view testview
as
select empno,ename from emp where ename like ‘M%’
with check option;
这里我们创建了一个视图,并使用了with check option来限制了视图。 然后我们来看一下视图包含的结果:
select * from testv
- ToastPlugin插件在cordova3.3下使用
dibov
Cordova
自己开发的Todos应用,想实现“
再按一次返回键退出程序 ”的功能,采用网上的ToastPlugins插件,发现代码或文章基本都是老版本,运行问题比较多。折腾了好久才弄好。下面吧基于cordova3.3下的ToastPlugins相关代码共享。
ToastPlugin.java
package&nbs
- C语言22个系统函数
dcj3sjt126com
cfunction
C语言系统函数一、数学函数下列函数存放在math.h头文件中Double floor(double num) 求出不大于num的最大数。Double fmod(x, y) 求整数x/y的余数。Double frexp(num, exp); double num; int *exp; 将num分为数字部分(尾数)x和 以2位的指数部分n,即num=x*2n,指数n存放在exp指向的变量中,返回x。D
- 开发一个类的流程
dcj3sjt126com
开发
本人近日根据自己的开发经验总结了一个类的开发流程。这个流程适用于单独开发的构件,并不适用于对一个项目中的系统对象开发。开发出的类可以存入私人类库,供以后复用。
以下是开发流程:
1. 明确类的功能,抽象出类的大概结构
2. 初步设想类的接口
3. 类名设计(驼峰式命名)
4. 属性设置(权限设置)
判断某些变量是否有必要作为成员属
- java 并发
shuizhaosi888
java 并发
能够写出高伸缩性的并发是一门艺术
在JAVA SE5中新增了3个包
java.util.concurrent
java.util.concurrent.atomic
java.util.concurrent.locks
在java的内存模型中,类的实例字段、静态字段和构成数组的对象元素都会被多个线程所共享,局部变量与方法参数都是线程私有的,不会被共享。
- Spring Security(11)——匿名认证
234390216
Spring SecurityROLE_ANNOYMOUS匿名
匿名认证
目录
1.1 配置
1.2 AuthenticationTrustResolver
对于匿名访问的用户,Spring Security支持为其建立一个匿名的AnonymousAuthenticat
- NODEJS项目实践0.2[ express,ajax通信...]
逐行分析JS源代码
Ajaxnodejsexpress
一、前言
通过上节学习,我们已经 ubuntu系统搭建了一个可以访问的nodejs系统,并做了nginx转发。本节原要做web端服务 及 mongodb的存取,但写着写着,web端就
- 在Struts2 的Action中怎样获取表单提交上来的多个checkbox的值
lhbthanks
javahtmlstrutscheckbox
第一种方法:获取结果String类型
在 Action 中获得的是一个 String 型数据,每一个被选中的 checkbox 的 value 被拼接在一起,每个值之间以逗号隔开(,)。
所以在 Action 中定义一个跟 checkbox 的 name 同名的属性来接收这些被选中的 checkbox 的 value 即可。
以下是实现的代码:
前台 HTML 代码:
- 003.Kafka基本概念
nweiren
hadoopkafka
Kafka基本概念:Topic、Partition、Message、Producer、Broker、Consumer。 Topic: 消息源(Message)的分类。 Partition: Topic物理上的分组,一
- Linux环境下安装JDK
roadrunners
jdklinux
1、准备工作
创建JDK的安装目录:
mkdir -p /usr/java/
下载JDK,找到适合自己系统的JDK版本进行下载:
http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html
把JDK安装包下载到/usr/java/目录,然后进行解压:
tar -zxvf jre-7
- Linux忘记root密码的解决思路
tomcat_oracle
linux
1:使用同版本的linux启动系统,chroot到忘记密码的根分区passwd改密码 2:grub启动菜单中加入init=/bin/bash进入系统,不过这时挂载的是只读分区。根据系统的分区情况进一步判断. 3: grub启动菜单中加入 single以单用户进入系统. 4:用以上方法mount到根分区把/etc/passwd中的root密码去除 例如: ro
- 跨浏览器 HTML5 postMessage 方法以及 message 事件模拟实现
xueyou
jsonpjquery框架UIhtml5
postMessage 是 HTML5 新方法,它可以实现跨域窗口之间通讯。到目前为止,只有 IE8+, Firefox 3, Opera 9, Chrome 3和 Safari 4 支持,而本篇文章主要讲述 postMessage 方法与 message 事件跨浏览器实现。postMessage 方法 JSONP 技术不一样,前者是前端擅长跨域文档数据即时通讯,后者擅长针对跨域服务端数据通讯,p