- 11.4 看不懂就慢慢看啊
反复练习的阿离很笨吧
记得组合数学正交拉丁方从0开始!突然觉得老师说得很有道理,演化计算里活得最好的,不是最优秀的但也不是最差的,是最能适应环境的,别人怎么做,他就怎么做。动态规划,运筹学贝叶斯是生成学习算法,生成一个概率模型判别学习算法高斯判别分析/**NB.java*Copyright2005LiangxiaoJiang*/packageweka.classifiers.gla;importweka.core.*;
- 2019-04-19
AliceGYY
线性函数Y=0.8567+0.516XX称为自变量,也就是自己会变化的量。Y称作因变量,也就是因为X变化而引起变化的量。线性回归,能够用来探索多个变量与另一个变量之间的线性关系。weka、SPSS软件实现编程。
- Weka在数据挖掘中的运用 02 Getting Started with Weka
jenye_
Weka的发音不是Weaker安装Weka研究“Explorer”接口研究一些数据集创建一个分类器解释输出使用filters(过滤器)可视化数据集安装Wekajava环境安装包选择适合你电脑系统的版本。Explorer界面对于这门课程指用到Exploer界面。Experimenter界面针对基于不同数据集的不同机器学习方法的大规模性能比较。KnowlegeFlow界面是Weka的图形界面和命令行界
- 《数据挖掘基础》实验:Weka平台实现聚类算法
lazyn
数据挖掘原理聚类数据挖掘算法机器学习Weka
实验目的进一步理解聚类算法(K-平均、PAM、层次聚类、密度聚类),利用weka实现数据集的聚类处理,学会调整模型参数,以图或树的形式给出挖掘结果,并解释规则的含义。实验要求(1)随机选取数据集(UCI或data文件夹),需要做预处理的,单独说明处理过程。完成以下内容:(用四种方法:K-means、K-中心法、层次、密度)文件导入与编辑参数设置说明结果截图结果分析与对比(2)以AQI.xls中1-
- Weka 分类树输出结果解析 Weighted.avg
deer(écho)
MachineLearning分类数据挖掘人工智能
本文是对weka分类树的结果解释,集合了其它的博文我们使用的是weka自带的weather数据库先看左侧,classifier是分类方法,J48是递归分治策略;cross-validation表示交叉验证,使用了10-Foldspercentagesplit表示分割比例,用以分割训练集和测试集(猜的)再看看output,yes(9/3)(5/2)表示训练集里3个no,测试集里2个no(猜的x2)其
- 日撸java_day66-68
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java算法
文章目录主动学习ALEC代码运行结果主动学习ALEC代码packagemachineLearning.activelearning;importweka.core.Instances;importjava.io.FileReader;importjava.io.IOException;importjava.util.Arrays;/***ClassName:Alec*Package:machine
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静观云起
geemap遥感Python学习笔记分类
前言非监督分类是遥感影像中非常常用的一种分类方式,下图是EarthEngine中常用的聚类方法,本节就以landsat8数据为例,采用ee.Clusterer.wekaKMeans()方法进行聚类分类。1导入库并显示地图importeeimportgeemapMap=geemap.Map()Map2添加数据point=ee.Geometry.Point([-87.7719,41.8799])#初始
- 数据挖掘课程设计——基于关联规则挖掘的美国国会议员投票行为分析(使用weka)
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数据挖掘课程设计数据挖掘课程设计weka算法
基于关联规则挖掘的美国国会议员投票行为分析一、基本原理二、数据结果处理与分析1.数据预处理与分析(Weka实现/代码实现)①数据集说明②数据预处理(weka)③代码实现Apriori算法④关联规则分析⑤散点图分析⑥修改参数设置三、结论一、基本原理本项目使用了关联规则挖掘这一数据挖掘技术来分析美国国会议员投票行为,揭示出影响议员投票结果的因素和规律。关联规则挖掘是一种发现数据集中频繁项集之间关系的方
- 数据挖掘与机器学习——weka应用技术与实践
maggie_J
机器学习数据挖掘机器学习
第一章weka介绍1.1weka简介weka是怀卡托智分析环境(WaikatoEnvironmentforKnowledgeAnalysis)的英文缩写,官方网址为:,在该网站可以免费下载可运行软件和代码,还可以获得说明文档、常见问题解答、数据集和其他文献等资源。1.1.1Weka的历史团队宣称:我们的目标是要建立最先进的软件开发机器学习技术,并将其应用于解决现实世界的数据挖掘问题。目标:是机器学
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java开发机器学习UJMP
本人最近在用ujmp包写一些程序,ujmp包是针对于超大数据量计算的矩阵的运算包,并且有图形显示的功能且支持多种文件格式的读取和输出,还支持连接数据库,matlab数据类型和weka数据类型,总体来说非常好用,但是有一个很大的缺陷就是基本没有相关的示例和文档,官网上的示例有基本全都过时不能用了,本人总结了一下相关用法,仅供大家参考,代码并不能运行,知识给大家列出了相应的矩阵运算方式和构造方式,希望
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一、前置工作(1)端口问题1.查看端口查看已经开放的端口firewall-cmd--list-ports查看所有的端口netstat-ntlp2.开启一个端口,作为Wekan运行的端口(此端口必须是没有被使用的)打开配置文件vi/etc/sysconfig/iptables加入如下语句:-AINPUT-ptcp-mstate--stateNEW-mtcp--dport7000-jACCEPT重启防
- 大神都在用这5款数据挖掘工作 还不速来pick一下!
最牛爱码士
在大数据时代,数据意味着金钱,所以在互联网行业,数据的挖掘整理是很重要的一项工作。通过数据的整理挖掘能够很好的分析获取到有用的信息,并将其转化为可理解的和可用的形式。为了更好的帮助大家提高工作效率,巨牛汇外包小助手为大家推荐几款免费且好用的数据挖掘工具。下面不妨跟着巨牛汇外包小助手一起来看看吧!1.WekaWEKA是一个非常复杂的数据挖掘工具。它向您展示了数据集、集群、预测建模、可视化等方面的各种
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aoe41606
代码整个运行流程參数设置input数据。设置数据格式batchFinished(),处理数据(Tokenzier。Stemming,Stopwords)determineDictionary();统计计算(TF。IDF)归一化output一些变量和方法的作用m_Dictionary,m_DocsCounts变量与m_OutputCounts变量意义publicTreeMapm_Dictionary
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关于arff,主要涉及三个输入类:概念、实例和属性。1.概念简单而言就是需要被处理的东西,2.实例这个词有些陌生,但是可以大致认为其为样本,3.属性就是数据表中的一列。为什么要用arff?(arff介绍)虽然Weka也支持其他一些格式的文件,但是ARFF格式是支持的最好的。是weka数据挖掘开源程序使用的一种文件模式,这是一种ASCII文本文件,因此有必要在数据处理之前把数据集的格式转换成ARFF
- 可视化数据挖掘开源软件的比较分析
weixin_30568591
大数据java人工智能
近年来,随着人脸识别、语音识别等技术的突破性进展,隐藏在它们背后的底层技术也引起工程和研究人员的高度重视,譬如机器学习。然而,机器学习是一个入门门槛相对比较高的技术领域,大部分的工程技术人员和业务人员都聚焦在业务领域的特征提取,算法选择,参数调优和模型验证上,因此一个方便高效的可视化工具,对于降低用户的机器学习学习曲线、提升工作效率显得尤为重要。本报告主要从开源和商业领域选取了WEKA、Rapid
- WEKA把分类(Classification)和回归(Regression)
Saudade_lh
1简介WEKA把分类(Classification)和回归(Regression)都放在“Classify”选项卡中,我们希望根据一个样本的一组特征,对目标进行预测。为了实现这一目的,我们需要有一个训练数据集,这个数据集中每个实例的输入和输出都是已知的。观察训练集中的实例,可以建立起预测的模型。有了这个模型,我们就可以新的输出未知的实例进行预测了,衡量模型的好坏就在于预测的准确程度。在WEKA中,
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团队管理PingCode更新产品经理必备工具项目管理软件
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- 51-60天
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第51天:kNN分类器两种距离度量.数据随机分割方式.间址的灵活使用:trainingSet和testingSet都是整数数组,表示下标.arff文件的读取.需要weka.jar包.求邻居.投票.代码如下:importjava.io.FileReader;importjava.util.Arrays;importjava.util.Random;importweka.core.*;publiccl
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Weka的全名是怀卡托智能分析环境(WaikatoEnvironmentforKnowledgeAnalysis),是一款免费的,非商业化(与之对应的是SPSS公司商业数据挖掘产品--Clementine)的,基于JAVA环境下开源的机器学习(machinelearning)以及数据挖掘(dataminining)软件。它和它的源代码可在其官方网站下载。两个介绍weka的帖子:http://bai
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卢延吉
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SimplyputAuto-WEKAisanautomatedmachinelearningtoolbasedonthepopularWEKA(WaikatoEnvironmentforKnowledgeAnalysis)software.Itstreamlinesthetasksofmodelselectionandhyperparameteroptimizationbycombiningthe
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数据挖掘自然语言处理搜索引擎网络图像处理数据仓库
http://space.itpub.net/7194105/viewspace-429888http://blog.csdn.net/baisung/article/details/7654437http://blog.sciencenet.cn/blog-242887-310994.htmlhttp://huzhyi21.blog.163.com/blog/static/10073962010
- 开源看板系统WeKan安装教程
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简介最近由于项目管理需要,找了一些开源相关的软件,有几款大体看下了,从页面、功能都还不错,比如TaigaScrumKanbanEpicsMultiprojectorangescrumorangescrumjitaminjitaminopenprojectopenprojectwekanwekan经过一些简单对比之后,包括需求、流行度、安装难易程度等,暂时选用了wekan来试一把安装过程环境Linu
- Java中人工智能的框架
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在Java中,常用的人工智能框架有:Deeplearning4j:一个用于深度学习的开源Java框架,可以在多种平台上运行,包括CPU,GPU和ApacheHadoop。Weka:一个用于数据挖掘和机器学习的开源Java框架,包含大量的算法和工具,可以用于数据预处理,分类,回归,聚类和关联分析等。Mallet:一个用于自然语言处理的开源Java框架,包含大量的工具和算法,可以用于文本分类,语言模型
- 数据分享|WEKA信贷违约预测报告:用决策树、随机森林、支持向量机SVM、朴素贝叶斯、逻辑回归...
拓端研究室TRL
数据挖掘决策树随机森林支持向量机逻辑回归
完整报告链接:http://tecdat.cn/?p=28579作者:NuoLiu数据变得越来越重要,其核心应用“预测”也成为互联网行业以及产业变革的重要力量。近年来网络P2P借贷发展形势迅猛,一方面普通用户可以更加灵活、便快捷地获得中小额度的贷款,另一方面由于相当多数量用户出现违约问题而给P2P信贷平台以及借贷双方带来诸多纠纷,因此根据用户历史款情况准确预测潜在是否还会发生违约就非常有必要(点击
- Wekan 的默认管理员帐号
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Wekan是开源的看板软件,实现了很多Trello的功能。下面说说如何用docker启动和使用WekanCloneRepositoryhttps://github.com/wekan/wekan.gitdocker-composer.yml文件在项目的根目录中,docker-composeup启动它如果遇到无法mount/etc/localtime和/etc/timezone目录,可以编辑dock
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学习笔记数据挖掘
数据挖掘相关概念当被存储在本地时的数据称作数据,当把数据经过加工处理,它们转变成了有用的信息。如果信息经过合理的组合能够产生价值,特别是商业价值,此时就可以称其为知识。数据挖掘的过程就是数据加工处理变成信息,最后转化为知识的过程。数据挖掘的一些主要工具:商用的MATLAB、IBMIntelligentMiner、SASEnterpriseMiner、SPSSClementine和开源工具Weka。
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数据挖掘数据仓库人工智能
一、数据挖掘教材:1.数据挖掘概念/技术(黑书)2.模式分类3.美丽数据(实际案例)二、国际会议:ICDMICMEICMLPCKDDACKDD三、期刊:TKDE(数据工程上的技术和知识)NNLS(神经网络和学习系统)四、公共数据集:UCI五、数据挖掘软件:weka(开源)数据挖掘前:数据预处理——数据清洗(填充、剔除无效数据)、数据类型转换、标准化数据挖掘后:数据、结论可视化:利用软件(群友推荐o
- 如何使用Java进行机器学习?
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在Java中进行机器学习,可以使用各种开源机器学习库和框架来实现。以下是一些常用的Java机器学习库:Weka:Weka是一个非常流行的机器学习库,提供了大量的算法和工具,以及用于数据预处理、特征选择和可视化的功能。Deeplearning4j:Deeplearning4j是一个用于深度学习的开源库,支持多种神经网络模型和训练算法,可以用于图像分类、文本分析等任务。ApacheMahout:Apa
- docker 安装wiki.js 和wekan
~叫兽啊
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- 日撸java_day63-65
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javapython开发语言
文章目录Booster代码运行截图Booster代码packagemachineLearning.adaboosting;importweka.core.Instances;importjava.io.FileReader;importjava.util.Arrays;/***ClassName:WeightedInstances*Package:machineLearning.adaboosti
- 插入表主键冲突做更新
a-john
有以下场景:
用户下了一个订单,订单内的内容较多,且来自多表,首次下单的时候,内容可能会不全(部分内容不是必须,出现有些表根本就没有没有该订单的值)。在以后更改订单时,有些内容会更改,有些内容会新增。
问题:
如果在sql语句中执行update操作,在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询,查询结果有做更新,没有做插入,这样会将代码复杂化。
解决:
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、?、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
1.引用自定义资源。格式:@[package:]type/name
android:text="@string/hello"
2.引用系统资源。格式:@android:type/name
android:textColor="@android:color/opaque_red"
- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式,用一种提前设计好的框架去存取数据,以便更方便,高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构,对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外,在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈,堆等,就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下:
一:线性数据结构
(1):列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能,联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊,写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn(一针见血)
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便,但提供方便的同时表示隐藏了细节,建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中,所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的?
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了,也能自动 编译java源代码,但是jre不是java的运行环境么,难道jre中也带有编译工具? 还是eclipse自己实现的?谁能给解释一下呢问题补充:假设系统中没有安装jdk or jre,只在eclipse的目录中有一个jre,那么eclipse会采用该jre,问题是eclipse照样可以编译java源文件,为什么呢?
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景: 前端JavaScript模块化,其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来,还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制,造成了大量的全局变量,大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java(import),Python (import),Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代,我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后,还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后,还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步,Flume和Kakfa对接,Flume抓取日志,写到Kafka中
第二部,Spark Streaming读取Kafka中的数据,进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理(脚本)来获取消息,走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件,下载地址:https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
bookjovi
erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言,是在SDL语言的基础上加以修改而成,TNSDL需翻译成C语言得以编译执行,TNSDL语言中实现了异步并行的特点,当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持,异步并行类似于Erlang的process(轻量级进程),TNSDL中则称之为hand,Erlang是基于vm(beam)开发,
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
ljy325
企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件,我看新闻和网站,国防科技大学的科学家累死了,太疲劳,老是加班,不休息,经常吃药,吃药根本就没用,根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾,老想赶快学习到东西跳槽离开,搞得超负荷,不明理。深圳做软件开发经常累死人,总有不明理的人,有个软件提醒限制很好,可以挽救很多人的生命。
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(1)IT行业成五大疾病重灾区:过劳死平均37.9岁
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法:
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
SVN
今天花了大半天的功夫,终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库,比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
pepos
component
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在conf里面的auth里赋予的权限配置为
[groups]
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设计模式编程算法面试招聘
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oraclesqlbulk collectforall
BULK COLLECT 子句会批量检索结果,即一次性将结果集绑定到一个集合变量中,并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、
FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。
有关FORALL语句的用法请参考:批量SQL之 F
- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
dongwei_6688
OS
1、先安装rsync:yum install rsync
2、建立一个空的文件夹:mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录:rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了,删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理,处理数十万个文件也是秒删。
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Yii cValidator主要用法分析:
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dcj3sjt126com
vagrant
平台: Mac
工具: Vagrant
系统: Centos6.5
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实现思路
制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box
制作sentos6.5+redis的box
mkdir vagrant_redis
cd vagrant_
- Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器
frank1234
centosmemcached
一、安装gcc
rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
开始安装,命令如下,[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]:
建议可以先切换到root用户,不然可能会遇到权限问题:su root 输入密码......
rpm -ivh kernel-head
- Remove Duplicates from Sorted List
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once.
For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
- Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持
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Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
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Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
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Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
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java单例
在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种),两者同是私有构
造器,导出静态成员变量,以便调用者访问。
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public class Singleton {
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1. 当满足条件的case中没有break,程序将依次执行其后的每种条件(包括default)直到遇到break跳出
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- 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文
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Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有:
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Java定时任务总结 一.从技术上分类大概分为以下三种方式: 1.Java自带的java.util.Timer类,这个类允许你调度一个java.util.TimerTask任务; 说明: java.util.Timer定时器,实际上是个线程,定时执行TimerTask类 &
- 一种防止用户生成内容站点出现商业广告以及非法有害等垃圾信息的方法
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rank相似度计算文本相似度词袋模型余弦相似度
本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法,对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式,方法如下:
1、注册多个账号(一般10个以上)。
2、从多个账号中选择一个账号,发表1-2篇博文