- 机器学习系列12:反向传播算法
SuperFengCode
机器学习系列机器学习神经网络反向传播算法梯度检验机器学习笔记
当我们要运用高级算法进行梯度下降时,需要计算两个值,代价函数和代价函数的偏导数:代价函数我们之前已经知道怎么求了,现在只需要求代价函数的偏导数即可。采用如下方法,先进行前向传播算法,然后再进行反向传播算法(BackpropagationAlgorithm),反向传播算法与前向传播算法方向相反,它用来求代价函数的偏导数。具体过程看下图:用δ作为误差,计算方法为:有时我们在运用反向传播算法时会遇到bu
- 基于Python的机器学习系列(18):梯度提升分类(Gradient Boosting Classification)
会飞的Anthony
信息系统机器学习人工智能机器学习python分类
简介梯度提升(GradientBoosting)是一种集成学习方法,通过逐步添加新的预测器来改进模型。在回归问题中,我们使用梯度来最小化残差。在分类问题中,我们可以利用梯度提升来进行二分类或多分类任务。与回归不同,分类问题需要使用如softmax这样的概率模型来处理类别标签。梯度提升分类的工作原理梯度提升分类的基本步骤与回归类似,但在分类任务中,我们使用概率模型来处理预测结果:初始化模型:选择一个
- 基于Python的机器学习系列(17):梯度提升回归(Gradient Boosting Regression)
会飞的Anthony
人工智能信息系统机器学习机器学习python回归
简介梯度提升(GradientBoosting)是一种强大的集成学习方法,类似于AdaBoost,但与其不同的是,梯度提升通过在每一步添加新的预测器来减少前一步预测器的残差。这种方法通过逐步改进模型,能够有效提高预测准确性。梯度提升回归的工作原理在梯度提升回归中,我们逐步添加预测器来修正模型的残差。以下是梯度提升的基本步骤:初始化模型:选择一个初始预测器h0(x),计算该预测器的预测值。计算残差:
- 基于Python的机器学习系列(16):扩展 - AdaBoost
会飞的Anthony
信息系统机器学习人工智能python机器学习开发语言
简介在本篇中,我们将扩展之前的AdaBoost算法实现,深入探索其细节并进行一些修改。我们将重点修复代码中的潜在问题,并对AdaBoost的实现进行一些调整,以提高其准确性和可用性。1.修复Alpha计算中的问题在AdaBoost中,如果分类器的错误率e为0,则计算出的权重α将是未定义的。为了解决这个问题,我们可以在计算过程中向分母中添加一个非常小的值,以避免除零错误。2.调整学习率sklearn
- 线性回归(1)
zidea
MachineLearninginMarketing感谢李宏毅《回归-案例研究》部分内容为听取李宏毅老师讲座的笔记,也融入了自己对机器学习理解,个人推荐李宏毅老师的机器学习系列课程,尤其对于初学者强烈推荐。课程设计相对其他课程要容易理解。在机器学习中算法通常分为回归和分类两种,今天我们探讨什么线性回归。以及如何设计一个线性回归模型。什么回归简单理解通过数据最终预测出来一个值。回归问题的实例就是找到
- 机器学习系列(8)——提升树与GBDT算法
陌简宁
机器学习
本文介绍提升树模型与GBDT算法。0x01、提升树模型提升树是以分类树或回归树为基本分类器的提升方法。提升树被认为是统计学习中性能最好的方法之一。提升方法实际采用加法模型(即基函数的线性组合)与前向分步算法,以决策树为基函数的提升方法称为提升树(boostingtree)。对分类问题决策树是二叉分类树,对回归问题决策树是二叉回归树。提升树模型可以表示为决策树的加法模型:其中,表示决策树,为决策树的
- 机器学习系列——(十三)多项式回归
飞影铠甲
机器学习机器学习回归人工智能
引言在机器学习领域,线性回归是一种常见且简单的模型。然而,在某些情况下,变量之间的关系并不是线性的,这时候我们就需要使用多项式回归来建模非线性关系。多项式回归通过引入高次项来扩展线性回归模型,从而更好地拟合数据。本文将详细介绍多项式回归的原理、应用场景和实现步骤,并通过一个实际案例演示如何使用多项式回归进行预测。一、原理多项式回归是一种形式上为多项式的函数与自变量之间的线性回归关系。其基本原理是通
- 机器学习系列——(二十二)结语
飞影铠甲
机器学习机器学习人工智能
随着我们的机器学习系列的探索画上句号,我们不禁感慨于这一领域的广阔和深邃。从最初的基础概念到复杂的算法,从理论的探讨到实际应用的示例,我们一起经历了一段非凡的旅程。机器学习不仅是当前技术创新的核心驱动力之一,也是塑造未来的关键因素。在这个结语中,让我们回顾这段旅程的亮点,并展望机器学习将如何继续改变我们的世界。回顾学习之旅我们的系列文章涵盖了机器学习的各个方面,从监督学习到无监督学习,从简单的线性
- 机器学习系列——(二十一)神经网络
飞影铠甲
机器学习机器学习神经网络人工智能
引言在当今数字化时代,机器学习技术正日益成为各行各业的核心。而在机器学习领域中,神经网络是一种备受瞩目的模型,因其出色的性能和广泛的应用而备受关注。本文将深入介绍神经网络,探讨其原理、结构以及应用。一、简介神经网络是一种受到人类神经系统启发而设计的计算模型。它由大量的人工神经元组成,这些神经元之间通过连接进行信息传递和处理。神经网络的主要目标是从数据中学习规律,并能够进行预测、分类、识别等任务。二
- 机器学习系列——(二十)密度聚类
飞影铠甲
机器学习机器学习聚类支持向量机
引言在机器学习的无监督学习领域,聚类算法是一种关键的技术,用于发现数据集中的内在结构和模式。与传统的基于距离的聚类方法(如K-Means)不同,密度聚类关注于数据分布的密度,旨在识别被低密度区域分隔的高密度区域。这种方法在处理具有复杂形状和大小的聚类时表现出色,尤其擅长于识别噪声和异常值。本文将详细介绍密度聚类的概念、主要算法及其应用。一、概述密度聚类基于一个核心思想:聚类可以通过连接密度相似的点
- 机器学习系列——(十九)层次聚类
飞影铠甲
机器学习机器学习聚类人工智能
引言在机器学习和数据挖掘领域,聚类算法是一种重要的无监督学习方法,它试图将数据集中的样本分组,使得同一组内的样本相似度高,不同组间的样本相似度低。层次聚类(HierarchicalClustering)是聚类算法中的一种,以其独特的层次分解方式,在各种应用场景中得到广泛应用,如生物信息学、图像分析、社交网络分析等。一、概述层次聚类算法主要分为两大类:凝聚的层次聚类(AgglomerativeHie
- 机器学习系列——(十七)聚类
飞影铠甲
机器学习机器学习聚类人工智能
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
- 机器学习系列——(十八)K-means聚类
飞影铠甲
机器学习机器学习kmeans聚类
引言在众多机器学习技术中,K-means聚类以其简洁高效著称,成为了数据分析师和算法工程师手中的利器。无论是在市场细分、社交网络分析,还是图像处理等领域,K-means都扮演着至关重要的角色。本文旨在深入解析K-means聚类的原理、实现方式、优缺点及其应用,以期为读者提供全面而深入的理解。一、K-means聚类简介K-means是一种基于划分的聚类算法,它的目标是将n个对象根据属性分为k个簇,使
- 机器学习系列——(十五)随机森林回归
飞影铠甲
机器学习机器学习随机森林回归人工智能
引言在机器学习的众多算法中,随机森林以其出色的准确率、对高维数据的处理能力以及对训练数据集的异常值的鲁棒性而广受欢迎。它是一种集成学习方法,通过构建多个决策树来进行预测和分类。本文将重点介绍随机森林在回归问题中的应用,即随机森林回归(RandomForestRegression)。一、概念随机森林回归是基于决策树的集成学习技术。在这个模型中,我们构建多个决策树,并将它们的预测结果合并来得到最终的回
- 机器学习系列——(十六)回归模型的评估
飞影铠甲
机器学习机器学习回归人工智能
引言在机器学习领域,回归模型是一种预测连续数值输出的重要工具。无论是预测房价、股票价格还是天气温度,回归模型都扮演着不可或缺的角色。然而,构建模型只是第一步,评估模型的性能是确保模型准确性和泛化能力的关键环节。本文将详细介绍几种常用的回归模型评估方法。一、均方误差(MeanSquaredError,MSE)均方误差是最常用的回归评估指标之一,它计算了预测值与真实值之间差异的平方的平均值。公式如下:
- 机器学习系列——(十四)正则化回归
飞影铠甲
机器学习机器学习回归人工智能
引言在机器学习领域,正则化回归是一种常用的技术,旨在解决过拟合问题,提高模型的泛化能力。本文将简单探讨正则化回归的概念、类型和应用,帮助读者更好地理解和运用这一重要技术。一、概念正则化回归是一种通过引入额外信息(约束或惩罚项)来调整模型复杂度的方法,从而防止过拟合,提高模型的泛化能力。简单来说,正则化就是在模型训练过程中加入一个正则项,以限制模型参数的大小。那么,为什么需要正则化?在机器学习中,模
- 机器学习系列6-逻辑回归
喜乐00
机器学习逻辑回归人工智能
重点:1.逻辑回归模型会生成概率。2.对数损失是逻辑回归的损失函数。3.逻辑回归被许多从业者广泛使用。#1.逻辑回归:计算概率**许多问题需要将概率估算值作为输出。逻辑回归是一种非常高的概率计算机制。**实际上,您可以通过以下两种方式之一使用返回的概率:*原样*已转换为二元类别。![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/e62e0256ba5a
- 机器学习系列——(十一)回归
飞影铠甲
机器学习机器学习回归人工智能
引言在机器学习领域,回归是一种常见的监督学习任务,它主要用于预测数值型目标变量。回归分析能够通过对输入特征与目标变量之间的关系建模,从而对未知数据做出预测。概念回归是机器学习中的一种监督学习方法,用于预测数值型目标变量。它通过建立特征与目标变量之间的关系模型,对未知数据做出预测。举个例子来说明回归的概念:假设我们希望根据房屋的面积来预测其价格。我们可以收集一组包含多个房屋的数据样本,每个样本包含房
- 机器学习系列——(十二)线性回归
飞影铠甲
机器学习机器学习线性回归人工智能
导言在机器学习领域,线性回归是最基础且重要的算法之一。它用于建立输入特征与输出目标之间的线性关系模型,为我们解决回归问题提供了有效的工具。本文将详细介绍线性回归的原理、应用和实现方法,帮助读者快速了解和上手这一强大的机器学习算法。一、线性回归简介线性回归是一种监督学习算法,适用于处理连续数值预测问题。其基本思想是通过拟合最佳直线(或超平面)来预测输出变量与输入特征之间的关系。线性回归的目标是找到最
- 机器学习系列——(九)决策树
飞影铠甲
机器学习机器学习决策树人工智能
简介决策树作为机器学习的一种经典算法,在数据挖掘、分类和回归等任务中广泛应用。本文将详细介绍机器学习中的决策树算法,包括其原理、构建过程和应用场景。原理决策树是一种基于树状结构的监督学习算法,它通过构建一棵树来对数据进行分类或回归预测。决策树的每个内部节点代表一个特征属性,每个叶子节点代表一个类别或数值。决策树的构建过程:特征选择:根据某种指标选择最佳特征,将数据集划分为不同的子集。决策节点生成:
- 机器学习系列——(十)支持向量机
飞影铠甲
机器学习支持向量机机器学习算法
一、背景支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)是一种用于分类、回归和离群点检测等领域的监督学习方法。它最初由Vapnik和Cortes在1995年提出,被认为是机器学习领域中最成功的算法之一。二、原理2.1线性SVM我们先从最简单的线性支持向量机(LinearSVM)开始。对于一个二分类问题,假设训练数据集为D={(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)},其
- 机器学习系列——(七)简单分类算法
飞影铠甲
机器学习机器学习分类人工智能
机器学习是目前人工智能领域最热门的分支之一,其中朴素贝叶斯分类算法是一种常用的分类算法。本文将详细介绍朴素贝叶斯分类算法的原理、应用以及优缺点。一、原理朴素贝叶斯分类算法是一种基于贝叶斯定理的分类算法。在分类问题中,我们需要根据给定的数据集,将不同的实例分成不同的类别。朴素贝叶斯分类算法的核心思想就是利用已知类别的训练数据来估计每个特征对于分类结果的影响,并通过这些特征值的联合概率分布来确定新实例
- 机器学习系列——(八)KNN分类算法
飞影铠甲
机器学习机器学习分类人工智能
当谈到机器学习中的分类算法时,K最近邻(K-NearestNeighbors,简称KNN)是一个简单而又常用的算法。在本篇博客中,我们将探讨KNN算法的原理、应用和优缺点。一、原理K最近邻算法是一种基于实例的学习方法,它通过利用已知类别的训练样本集来对新的实例进行分类。其核心思想是通过测量不同实例之间的距离来确定新实例的类别。具体来说,KNN算法的原理可以概括为以下几个步骤:数据准备:首先,我们需
- 机器学习系列——(五)数据清洗
飞影铠甲
机器学习机器学习人工智能
引言在机器学习领域,数据是训练模型的基础。然而,现实世界中的数据往往存在噪声、缺失值、异常值和不一致等问题,这些问题会对模型的性能产生负面影响。因此,数据清洗作为机器学习流程中至关重要的一步,可以帮助我们处理这些问题,提高模型的准确性和鲁棒性。本文将详细介绍机器学习中的数据清洗过程,以及常见的数据清洗方法和技术。一、概念和目标数据清洗是指通过一系列的操作和技术,对原始数据进行预处理,使其符合模型训
- 机器学习系列——(六)数据降维
飞影铠甲
机器学习机器学习人工智能大数据
引言在机器学习领域,数据降维是一种常用的技术,旨在减少数据集的维度,同时保留尽可能多的有用信息。数据降维可以帮助我们解决高维数据带来的问题,提高模型的效率和准确性。本文将详细介绍机器学习中的数据降维方法和技术,以及其在实际应用中的重要性。一、概念数据降维是指通过对原始数据进行变换或压缩,将其映射到一个低维空间中,从而减少特征的数量。数据降维的目标主要包括以下几个方面:减少计算复杂性:高维数据可能导
- 机器学习系列 - Mean Shift聚类
学海一叶
机器学习算法聚类机器学习python计算机视觉
文章目录前言一、原理前置知识点MeanShift计算步骤二、应用举例-图像分割三、聚类实战-简单实例bandwidth=1bandwidth=2总结前言MeanShift(均值漂移)是基于密度的非参数聚类算法,其算法思想是假设不同簇类的数据集符合不同的概率密度分布,找到任一样本点密度增大的最快方向(最快方向的含义就是MeanShift),样本密度高的区域对应于该分布的最大值,这些样本点最终会在局部
- 机器学习系列4-特征工程
喜乐00
机器学习人工智能
机器学习系列4-特征工程学习内容来自:谷歌ai学习https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course/framing/check-your-understanding?hl=zh-cn本文作为学习记录自己归纳整理的思维导图这里写目录标题机器学习系列4-特征工程一级目录二级目录三级目录1.数据集划分1.1将数据集划分为训练集和测试集1
- 机器学习系列——(二)主要任务
飞影铠甲
机器学习人工智能
导语:随着信息时代的到来,机器学习作为一项重要技术正逐渐渗透到我们的生活和工作中。它的主要任务是通过使用数据和算法,让计算机系统从中学习并改进性能,使其能够更智能地处理问题和做出决策。本文将详细介绍机器学习的主要任务,包括分类、回归、聚类和推荐系统等,让我们一同探索这个引领智能时代的关键技术。分类任务分类任务是机器学习中最常见的任务之一。它的目标是将数据分为不同的类别或标签。分类任务可以应用于各种
- 机器学习系列——(一)概述
飞影铠甲
机器学习机器学习人工智能
导语:在当今高度数字化和信息化的时代,机器学习作为一项核心技术,正日益渗透到我们生活的方方面面。它不仅为我们提供了更智能、更高效的解决方案,还给予了计算机系统从经验中学习和改进的能力。本文将带您深入了解机器学习的概念、原理以及应用,让我们一同探索这个引领智能时代的关键技术。第一部分:什么是机器学习?机器学习是一种通过利用数据和统计学方法,使计算机系统从中学习并改进性能的人工智能技术。它通过构建模型
- 机器学习系列-1基础概念
喜乐00
机器学习人工智能
机器学习系列-1基础概念学习内容来自:谷歌ai学习https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course/framing/check-your-understanding?hl=zh-cn本文作为学习记录1.什么是(监督式)机器学习?机器学习系统学习如何组合输入以对从未见过的数据生成有用的预测。2.机器学习的基本术语。2.1标签标签是指
- knob UI插件使用
换个号韩国红果果
JavaScriptjsonpknob
图形是用canvas绘制的
js代码
var paras = {
max:800,
min:100,
skin:'tron',//button type
thickness:.3,//button width
width:'200',//define canvas width.,canvas height
displayInput:'tr
- Android+Jquery Mobile学习系列(5)-SQLite数据库
白糖_
JQuery Mobile
目录导航
SQLite是轻量级的、嵌入式的、关系型数据库,目前已经在iPhone、Android等手机系统中使用,SQLite可移植性好,很容易使用,很小,高效而且可靠。
因为Android已经集成了SQLite,所以开发人员无需引入任何JAR包,而且Android也针对SQLite封装了专属的API,调用起来非常快捷方便。
我也是第一次接触S
- impala-2.1.2-CDH5.3.2
dayutianfei
impala
最近在整理impala编译的东西,简单记录几个要点:
根据官网的信息(https://github.com/cloudera/Impala/wiki/How-to-build-Impala):
1. 首次编译impala,推荐使用命令:
${IMPALA_HOME}/buildall.sh -skiptests -build_shared_libs -format
2.仅编译BE
${I
- 求二进制数中1的个数
周凡杨
java算法二进制
解法一:
对于一个正整数如果是偶数,该数的二进制数的最后一位是 0 ,反之若是奇数,则该数的二进制数的最后一位是 1 。因此,可以考虑利用位移、判断奇偶来实现。
public int bitCount(int x){
int count = 0;
while(x!=0){
if(x%2!=0){ /
- spring中hibernate及事务配置
g21121
Hibernate
hibernate的sessionFactory配置:
<!-- hibernate sessionFactory配置 -->
<bean id="sessionFactory"
class="org.springframework.orm.hibernate3.LocalSessionFactoryBean">
<
- log4j.properties 使用
510888780
log4j
log4j.properties 使用
一.参数意义说明
输出级别的种类
ERROR、WARN、INFO、DEBUG
ERROR 为严重错误 主要是程序的错误
WARN 为一般警告,比如session丢失
INFO 为一般要显示的信息,比如登录登出
DEBUG 为程序的调试信息
配置日志信息输出目的地
log4j.appender.appenderName = fully.qua
- Spring mvc-jfreeChart柱图(2)
布衣凌宇
jfreechart
上一篇中生成的图是静态的,这篇将按条件进行搜索,并统计成图表,左面为统计图,右面显示搜索出的结果。
第一步:导包
第二步;配置web.xml(上一篇有代码)
建BarRenderer类用于柱子颜色
import java.awt.Color;
import java.awt.Paint;
import org.jfree.chart.renderer.category.BarR
- 我的spring学习笔记14-容器扩展点之PropertyPlaceholderConfigurer
aijuans
Spring3
PropertyPlaceholderConfigurer是个bean工厂后置处理器的实现,也就是BeanFactoryPostProcessor接口的一个实现。关于BeanFactoryPostProcessor和BeanPostProcessor类似。我会在其他地方介绍。
PropertyPlaceholderConfigurer可以将上下文(配置文件)中的属性值放在另一个单独的标准java
- maven 之 cobertura 简单使用
antlove
maventestunitcoberturareport
1. 创建一个maven项目
2. 创建com.CoberturaStart.java
package com;
public class CoberturaStart {
public void helloEveryone(){
System.out.println("=================================================
- 程序的执行顺序
百合不是茶
JAVA执行顺序
刚在看java核心技术时发现对java的执行顺序不是很明白了,百度一下也没有找到适合自己的资料,所以就简单的回顾一下吧
代码如下;
经典的程序执行面试题
//关于程序执行的顺序
//例如:
//定义一个基类
public class A(){
public A(
- 设置session失效的几种方法
bijian1013
web.xmlsession失效监听器
在系统登录后,都会设置一个当前session失效的时间,以确保在用户长时间不与服务器交互,自动退出登录,销毁session。具体设置很简单,方法有三种:(1)在主页面或者公共页面中加入:session.setMaxInactiveInterval(900);参数900单位是秒,即在没有活动15分钟后,session将失效。这里要注意这个session设置的时间是根据服务器来计算的,而不是客户端。所
- java jvm常用命令工具
bijian1013
javajvm
一.概述
程序运行中经常会遇到各种问题,定位问题时通常需要综合各种信息,如系统日志、堆dump文件、线程dump文件、GC日志等。通过虚拟机监控和诊断工具可以帮忙我们快速获取、分析需要的数据,进而提高问题解决速度。 本文将介绍虚拟机常用监控和问题诊断命令工具的使用方法,主要包含以下工具:
&nbs
- 【Spring框架一】Spring常用注解之Autowired和Resource注解
bit1129
Spring常用注解
Spring自从2.0引入注解的方式取代XML配置的方式来做IOC之后,对Spring一些常用注解的含义行为一直处于比较模糊的状态,写几篇总结下Spring常用的注解。本篇包含的注解有如下几个:
Autowired
Resource
Component
Service
Controller
Transactional
根据它们的功能、目的,可以分为三组,Autow
- mysql 操作遇到safe update mode问题
bitray
update
我并不知道出现这个问题的实际原理,只是通过其他朋友的博客,文章得知的一个解决方案,目前先记录一个解决方法,未来要是真了解以后,还会继续补全.
在mysql5中有一个safe update mode,这个模式让sql操作更加安全,据说要求有where条件,防止全表更新操作.如果必须要进行全表操作,我们可以执行
SET
- nginx_perl试用
ronin47
nginx_perl试用
因为空闲时间比较多,所以在CPAN上乱翻,看到了nginx_perl这个项目(原名Nginx::Engine),现在托管在github.com上。地址见:https://github.com/zzzcpan/nginx-perl
这个模块的目的,是在nginx内置官方perl模块的基础上,实现一系列异步非阻塞的api。用connector/writer/reader完成类似proxy的功能(这里
- java-63-在字符串中删除特定的字符
bylijinnan
java
public class DeleteSpecificChars {
/**
* Q 63 在字符串中删除特定的字符
* 输入两个字符串,从第一字符串中删除第二个字符串中所有的字符。
* 例如,输入”They are students.”和”aeiou”,则删除之后的第一个字符串变成”Thy r stdnts.”
*/
public static voi
- EffectiveJava--创建和销毁对象
ccii
创建和销毁对象
本章内容:
1. 考虑用静态工厂方法代替构造器
2. 遇到多个构造器参数时要考虑用构建器(Builder模式)
3. 用私有构造器或者枚举类型强化Singleton属性
4. 通过私有构造器强化不可实例化的能力
5. 避免创建不必要的对象
6. 消除过期的对象引用
7. 避免使用终结方法
1. 考虑用静态工厂方法代替构造器
类可以通过
- [宇宙时代]四边形理论与光速飞行
comsci
从四边形理论来推论 为什么光子飞船必须获得星光信号才能够进行光速飞行?
一组星体组成星座 向空间辐射一组由复杂星光信号组成的辐射频带,按照四边形-频率假说 一组频率就代表一个时空的入口
那么这种由星光信号组成的辐射频带就代表由这些星体所控制的时空通道,该时空通道在三维空间的投影是一
- ubuntu server下python脚本迁移数据
cywhoyi
pythonKettlepymysqlcx_Oracleubuntu server
因为是在Ubuntu下,所以安装python、pip、pymysql等都极其方便,sudo apt-get install pymysql,
但是在安装cx_Oracle(连接oracle的模块)出现许多问题,查阅相关资料,发现这边文章能够帮我解决,希望大家少走点弯路。http://www.tbdazhe.com/archives/602
1.安装python
2.安装pip、pymysql
- Ajax正确但是请求不到值解决方案
dashuaifu
Ajaxasync
Ajax正确但是请求不到值解决方案
解决方案:1 . async: false , 2. 设置延时执行js里的ajax或者延时后台java方法!!!!!!!
例如:
$.ajax({ &
- windows安装配置php+memcached
dcj3sjt126com
PHPInstallmemcache
Windows下Memcached的安装配置方法
1、将第一个包解压放某个盘下面,比如在c:\memcached。
2、在终端(也即cmd命令界面)下输入 'c:\memcached\memcached.exe -d install' 安装。
3、再输入: 'c:\memcached\memcached.exe -d start' 启动。(需要注意的: 以后memcached将作为windo
- iOS开发学习路径的一些建议
dcj3sjt126com
ios
iOS论坛里有朋友要求回答帖子,帖子的标题是: 想学IOS开发高阶一点的东西,从何开始,然后我吧啦吧啦回答写了很多。既然敲了那么多字,我就把我写的回复也贴到博客里来分享,希望能对大家有帮助。欢迎大家也到帖子里讨论和分享,地址:http://bbs.csdn.net/topics/390920759
下面是我回复的内容:
结合自己情况聊下iOS学习建议,
- Javascript闭包概念
fanfanlovey
JavaScript闭包
1.参考资料
http://www.jb51.net/article/24101.htm
http://blog.csdn.net/yn49782026/article/details/8549462
2.内容概述
要理解闭包,首先需要理解变量作用域问题
内部函数可以饮用外面全局变量
var n=999;
functio
- yum安装mysql5.6
haisheng
mysql
1、安装http://dev.mysql.com/get/mysql-community-release-el7-5.noarch.rpm
2、yum install mysql
3、yum install mysql-server
4、vi /etc/my.cnf 添加character_set_server=utf8
- po/bo/vo/dao/pojo的详介
IT_zhlp80
javaBOVODAOPOJOpo
JAVA几种对象的解释
PO:persistant object持久对象,可以看成是与数据库中的表相映射的java对象。最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录,多个记录可以用PO的集合。PO中应该不包含任何对数据库的操作.
VO:value object值对象。通常用于业务层之间的数据传递,和PO一样也是仅仅包含数据而已。但应是抽象出的业务对象,可
- java设计模式
kerryg
java设计模式
设计模式的分类:
一、 设计模式总体分为三大类:
1、创建型模式(5种):工厂方法模式,抽象工厂模式,单例模式,建造者模式,原型模式。
2、结构型模式(7种):适配器模式,装饰器模式,代理模式,外观模式,桥接模式,组合模式,享元模式。
3、行为型模式(11种):策略模式,模版方法模式,观察者模式,迭代子模式,责任链模式,命令模式,备忘录模式,状态模式,访问者
- [1]CXF3.1整合Spring开发webservice——helloworld篇
木头.java
springwebserviceCXF
Spring 版本3.2.10
CXF 版本3.1.1
项目采用MAVEN组织依赖jar
我这里是有parent的pom,为了简洁明了,我直接把所有的依赖都列一起了,所以都没version,反正上面已经写了版本
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="ht
- Google 工程师亲授:菜鸟开发者一定要投资的十大目标
qindongliang1922
工作感悟人生
身为软件开发者,有什么是一定得投资的? Google 软件工程师 Emanuel Saringan 整理了十项他认为必要的投资,第一项就是身体健康,英文与数学也都是必备能力吗?来看看他怎么说。(以下文字以作者第一人称撰写)) 你的健康 无疑地,软件开发者是世界上最久坐不动的职业之一。 每天连坐八到十六小时,休息时间只有一点点,绝对会让你的鲔鱼肚肆无忌惮的生长。肥胖容易扩大罹患其他疾病的风险,
- linux打开最大文件数量1,048,576
tianzhihehe
clinux
File descriptors are represented by the C int type. Not using a special type is often considered odd, but is, historically, the Unix way. Each Linux process has a maximum number of files th
- java语言中PO、VO、DAO、BO、POJO几种对象的解释
衞酆夼
javaVOBOPOJOpo
PO: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。可以看成是与数据库中的表相映射的java对象。最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录,多个记录可以用PO的集合。PO中应该不包含任何对数据库的操作。
BO:business object业务对象
封装业务逻辑的java对象