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机器学习实战笔记5——线性判别分析绍少阿机器学习笔记可视化机器学习 python 人工智能
任务安排1、机器学习导论8、核方法2、KNN及其实现9、稀疏表示3、K-means聚类10、高斯混合模型4、主成分分析11、嵌入学习5、线性判别分析12、强化学习6、贝叶斯方法13、PageRank7、逻辑回归14、深度学习线性判别分析（LDA）Ⅰ核心思想对于同样一件事，站在不同的角度，我们往往会有不同的看法，而降维思想，亦是如此。同上节课一样，我们还是学习降维的算法，只是提供了一种新的角度，由上
机器学习实战----波士顿房价预测模型永远偷渡不了的非洲人机器学习机器学习 sklearn python
波士顿房价模型预测是一个回归问题，可以采用r2_score方法来作为评价指标。importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.metricsimportr2_score#从sklearn的数据库中导入波士顿房产数据fromsklearn.datasetsimportload_bostonfromsklearn.model_selectionimporttrai
python logistic模型_Python实践之逻辑回归（Logistic Regression） weixin_39922394 python logistic模型
机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考《机器学习实战》这本书。因为自己想学习Python，然后也想对一些机器学习算法加深下了解，所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法。恰好遇见这本同样定位的书籍，所以就参考这本书的过程来学习了。这节学习的是逻辑回归(LogisticRegression)，也算进入了比较正统的机器学习算法。啥叫正统呢？我概念里面机器学习算法一般是这样一个
(二十一)Seaborn知识学习8-python数据分析与机器学习实战(学习笔记) 努力奋斗的durian
文章原创,最近更新：2018-05-17课程来源:python数据分析与机器学习实战-唐宇迪引言:介绍seaborn热度图绘制学习参考链接:1、Seaborn官方0.8.1版本首先介绍以下热度图的作用,拿出离散群数据,离散群数据可能会发生波动变化.看一下哪个点的值比较高,看一下哪个点的值比较低?通过值的变化,用颜色表现出来,这个是我们要做的一件事.热度图是由不同的颜色构成的,这个颜色由可能是由浅入
机器学习实战2--蒙特卡洛方法与Q-Q图(2022/10/12) 点灯的棉羊机器学习Jupyter笔记机器学习人工智能 numpy python
蒙特卡洛方法与Q-Q图文章目录蒙特卡洛方法与Q-Q图蒙特卡洛方法蒙特卡洛的定义和基本步骤一些常用的概率论相关函数使用蒙特卡洛验证大数定理Q-Q图Q-Q图的定义及用途importnumpyasnpfromnumpy.linalgimportinv,eigimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdfromscipy.statsimportnorm蒙特卡洛方
机器学习实战1-基础运用（2022/10/11）点灯的棉羊机器学习Jupyter笔记机器学习 python numpy
机器学习实战1-基础运用文章目录机器学习实战1-基础运用numpy的简单运用生成矩阵和矩阵的简单操作用pandas库读取、保存csv数据文件read_csv()函数及读入的数据处理to_csv()保存数据matplotlib.pyplot库绘图的使用条形图的绘制箱型图的绘制分位数（Quantile）分位点/四分位数分位数与箱型图`boxplot()`函数绘制交叉报表热力图plt绘图基础import
机器学习实战Jupyter笔记专栏汇总点灯的棉羊机器学习Jupyter笔记机器学习 jupyter 人工智能
机器学习实战Jupter笔记开始博客学校开始的一门机器学习的课程，于是使用jupyter写这门课的作业，顺便将其完善为笔记发表为这个专栏的博客，并将专栏博客链接汇总到这里。由于是刚开始学习机器学习方面的内容，如有错误的地方，希望能有大佬能帮忙指正。笔记1机器学习实战1-基础运用种一棵树最好的时间–是十年前，其次是现在
朴素贝叶斯算法 YuanDaima2048 机器学习算法学习算法机器学习人工智能深度学习 python sklearn
朴素贝叶斯算法一、基本概念二、算法及代码应用朴素贝叶斯NB算法分类算法区别其他机器学习算法：机器学习实战工具安装和使用一、基本概念朴素贝叶斯（NB）是一种基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类算法。它被广泛应用于文本分类、垃圾邮件过滤等领域。朴素贝叶斯算法简单易懂，其核心思想是假设在给定目标值时，各个属性之间相互独立。在实际应用中，朴素贝叶斯算法在垃圾邮件过滤中表现出色。它不仅准确率高，而且速度快
【机器学习实战】大数据与MapReduce 吵吵人
当运算需求超出了当前资源的运算能力，一、可以考虑购买更好的机器；二、可以将计算转换成并行作业，MapReduce就提供了这种方案的一个具体实施框架。MapReduce：分布式计算的框架MapReduce是一个软件框架，可以将单个计算工作分配给多台计算机执行。工作流程包括map和reduce阶段。第一阶段，输入数据被切片分发到节点上，各个节点对本地数据进行处理对应的运算代码叫做mapper。第二阶段
[培训-Python机器学习]04-Git的使用和规范乱码奇糟软件开发 git
参考书Python机器学习实战作者裔隽张怿檬张目清出版社科学技术文献出版社难度入门安排计划：本章30分钟；作业：上网查阅Linus开发Git的背景；分析所在的开发团队所用的协作开发流程是什么？总结出Git使用和Git流程中遇到过的3个问题，发给大家讨论。非常有意思：2005年，由Linux的创始人LinusTorvalds开发；临危赴命，用时2周。分布式、本地管理、分支管理、提交机制Github、
[培训-Python机器学习]02-使用conda管理环境和包乱码奇糟软件开发 python conda
参考书Python机器学习实战作者裔隽张怿檬张目清出版社科学技术文献出版社难度入门安排计划：本章30分钟；作业：培训后实践本章的各种操作；结果：以Python3.10创建开发虚拟环境；再创建一个Python3.7版本以下的虚拟环境用来调试兼容性以前培训过venv，本次培训来说一说conda。conda其实可理解为：venv+pip，它的主要功能包括：环境管理：创建多个隔离的Python运行环境，每
机器学习（machine learning）大合集 AI信仰者
1、线性分类器怎么理解呢？我们可以把此分类器理解为线性空间的划分，最简单的，在二维空间上，通过直线的划分。第二个理解可以理解为模板匹配，W的每一行可以看做是其中一个类别的模板。每类得分，实际上是像素点和模板匹配度。模板匹配的方式是内积计算。2、机器学习实战之AdaBoost算法boosting算法系列的基本思想，如下图：adaBoost分类器就是一种元算法分类器，adaBoost分类器利用同一种基
机器学习实战朴素贝叶斯分类器 shenny_
基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯我的微信公众号：s406205391;欢迎大家一起学习，一起进步！！！k-近邻算法和决策树会给出“该数据属于哪一类”的明确回答。不过，分类器有时会产生错误结果，这是可以要求分类器给出一个最优的类别的猜测结果，同事给出这个猜测的概率估计值。朴素贝叶斯就是一个概率分类器。我们称之为“朴素”，是因为整个形式化的过程只做最原始、最简单的假设。朴素贝叶斯的优点：在数据较少的情
《机器学习实战》笔记（十三）：Ch13 - 利用PCA来简化数据 Lornatang
第13章利用PCA来简化数据(代码)降维技术降维的意思是能够用一组个数为d的向量zi来代表个数为D的向量xi所包含的有用信息，其中d
Python实现时间序列分析马尔可夫切换自回归模型(MarkovAutoregression算法)项目实战胖哥真不错机器学习 python python 机器学习时间序列分析马尔可夫切换自回归模型项目实战
说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景时间序列分析中的马尔可夫切换自回归模型（MarkovSwitchingAutoregressionModel，简称MSAR或MarkovAutoregression算法）是一种混合了自回归模型（AutoregressiveModel,AR）和马尔可夫链（MarkovC
Python实现时间序列分析马尔可夫切换动态回归模型(MarkovRegression算法)项目实战胖哥真不错机器学习 python python 机器学习时间序列分析马尔可夫切换动态回归模型项目实战
说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景时间序列分析中的马尔可夫切换动态回归模型（MarkovSwitchingDynamicRegressionModel，MSDRM或简称为MarkovRegression算法）是一种用于处理具有非平稳性和隐藏状态依赖性的时序数据的方法。在该模型中，数据生成过程被认为是在
Python实现时间序列分析季节性自回归综合移动平均外生回归模型(SARIMAX算法)项目实战胖哥真不错机器学习 python python 时间序列分析季节性自回归综合移动平均外生回归模型 SARIMAX 项目实战
说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景时间序列分析中的季节性自回归综合移动平均外生回归模型（SeasonalAutoregressiveIntegratedMovingAveragewitheXogenousregressors,SARIMAX）是一种统计建模技术，用于分析和预测具有季节性、趋势以及可能受
Python实现时间序列分析AR定阶自回归模型(ar_select_order算法)项目实战胖哥真不错机器学习 python python 机器学习时间序列分析AR定阶自回归模型 ar_select_order 项目实战
说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景时间序列分析中，AR定阶自回归模型（ARorderselection）是指确定自回归模型（AutoRegressiveModel,AR模型）的阶数p的过程。在AR(p)模型中，当前的时间序列值被表示为过去p个时期的线性组合加上一个误差项。ar_select_order
python机器学习实战|机器学习入门笔记3-Pandas基础知识小赵同学871 机器学习实战入门笔记 python 机器学习 pandas
文章目录1.Pandas介绍2.案例知识点2.1创建DataFrame2.2创建日期3.DataFrame介绍3.1DataFrame属性3.2DataFrame设置索引3.3基本数据操作3.4DataFrame运算1.Pandas介绍开源的数据挖掘库，用于数据探索，封装了matplotlib，numpy2.案例知识点2.1创建DataFramepd.DataFrame(ndarray,index
Python实现离散选择概率模型(Probit算法)项目实战胖哥真不错机器学习 python python 离散选择概率模型 Probit算法机器学习项目实战
说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景Probit模型是经过Logit模型的形式经过变形后得到的，Probit模型假设与标准正态分布的概率分布函数相似。本项目通过Probit算法来构建概率模型。2.数据获取本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成)，数据项统计如下：编号变量名称描述1x12x23x34
机器学习实战 K-近邻算法今昔何夕丶
K-近邻算法优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定缺点：计算复杂高、空间复杂度高适用数据范围：数值型和标称型一般流程收集数据：可以使用任何方法准备数据：距离计算所需要的数值，最好是结构化的数据结构分析数据：可以使用任何方法训练算法：此步骤不适用于K-近邻算法测试算法：计算错误率使用算法：首先需要输入样本数据和结构化的输出结果，然后运行K-近邻算法判定输入数据分别属于哪个分类，最后应用对计算出
Python实现稳健线性回归模型(rlm算法)项目实战胖哥真不错机器学习 python python 机器学习稳健线性回归模型 rlm算法项目实战
说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景稳健回归可以用在任何使用最小二乘回归的情况下。在拟合最小二乘回归时，我们可能会发现一些异常值或高杠杆数据点。已经确定这些数据点不是数据输入错误，也不是来自另一个群落。所以我们没有令人信服的理由将它们排除在分析之外。稳健回归可能是一种好的策略，它是在将这些点完全从分析中
机器学习实战学习记录（github） monkeyhlj 学习
机器学习实战学习记录（github）可见我的github：https://github.com/monkeyhlj/machine_learning_bymyself刚刚建好，后面的学习记录会一直在这个仓库里面更新。推荐参考资料：https://www.zhihu.com/column/c_1242508311053963264
【机器学习实战】决策树吵吵人
算法思路在构造决策树时，第一个需要解决的问题就是，如何确定出哪个特征在划分数据分类是起决定性作用，或者说使用哪个特征分类能实现最好的分类效果。这样，为了找到决定性的特征，划分得到最好的结果，我们就需要评估每个特征。当找到最优特征后，依此特征，数据集就被划分为几个数据子集，这些数据自己会分布在该决策点的所有分支中。此时，如果某个分支下的数据属于同一类型，则该分支下的数据分类已经完成，无需进行下一步的
Python实现基于多元线性回归模型进行统计学相互作用和方差分析(anova算法)项目实战胖哥真不错机器学习 python 线性回归人工智能机器学习 python 相互作用方差分析 anova算法
说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景多元线性回归模型（MultipleLinearRegressionModel）是一种统计学方法，用于研究一个或多个自变量（predictors）与因变量（dependentvariable）之间的关系。在模型中，因变量的值通过一个线性函数来预测，该函数包含了自变量的系
Python实现基于广义线性回归模型进行Meta分析(meta_analysis算法)项目实战胖哥真不错机器学习 python 线性回归 python 机器学习广义线性回归模型 Meta分析 meta_analysis算法项目实战
说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景对于广义线性回归模型在Meta分析中的应用概念，可能是将其用于处理非正态分布或非线性关系的数据，例如：1.当原始研究的结果数据不是连续型且服从正态分布，而是二项分布（如成功率）、泊松分布（如发病率）或其他分布时，可以通过GLM设定适当的链接函数和分布族来适应。2.在进
Python实现GEE嵌套协方差结构仿真模型(GEE算法)项目实战胖哥真不错机器学习 python python 机器学习 GEE嵌套协方差结构仿真模型 GEE算法项目实战
说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景广义估计方程（GeneralizedEstimatingEquations,GEE）是一种用于分析具有重复测量或者集群数据的统计方法。在社会学、医学、生物学等多个领域，研究对象的数据往往存在嵌套或群聚结构，即个体的数据不是独立的，而是隶属于某个群体或层级结构中。GEE
Python实现M-Estimators稳健线性回归模型(RLM算法)项目实战胖哥真不错机器学习 python python 机器学习 M-Estimators 稳健线性回归模型 RLM算法
说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景M-Estimators是稳健统计估计中的一个重要概念，它们在处理含有异常值、离群点或者影响点的数据时特别有用。在稳健线性回归（RobustLinearRegression,RLM）模型中，M-Estimators用于替代普通最小二乘法（OLS），以减少这些极端观测值
机器学习——python训练RNN模型实战（傻瓜式教学，小学生都可以学会）代码开源苏苏不是叔机器学习 python rnn
机器学习实战目录第一章python训练线性模型实战第二章python训练决策树模型实战第三章python训练神经网络模型实战第四章python训练支持向量机模型实战第五章python训练贝叶斯分类器模型实战第六章python训练集成学习模型实战第七章python训练聚类模型实战第八章python训练KNN模型实战第九章python训练CNN模型实战第十章python训练RNN模型实战......(
机器学习——python训练决策树模型实战（傻瓜式教学，小学生都可以学会）苏苏不是叔机器学习 python 决策树
机器学习——python训练决策树模型实战目录机器学习——python训练决策树模型实战机器学习实战目录训练一个决策树模型需要经过以下步骤：1.下载数据集2.数据预处理3.加载数据集4.准备训练数据5.创建模型6.训练模型7.测试模型参考资料机器学习实战目录第一章python训练线性模型实战第二章python训练决策树模型实战第三章python训练神经网络模型实战第四章python训练支持向量机模
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 JavaScript jsonp 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 finereport web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 mysql mysql 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 Lucene Nutch Heritrix Solr
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 js jsp disable readOnly readOnly
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 js Web
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 PHP yii2
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 hadoop hadoop 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 JavaScript html jquery html5 css
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

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