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心跃程序
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AIAgent架构解析与工业级项目实战指南:核心框架与模块化实现近年来,AIAgent技术凭借其灵活的任务处理架构和多场景扩展能力,逐渐成为人工智能领域的技术焦点。本文基于主流框架源码与工业级项目实践,深度解析Agent系统的设计原理及实现路径,为开发者提供可落地的技术方案参考。技术体系与实战模块本内容涵盖从基础架构到高阶优化的全流程实现,适用于具备Python和机器学习基础的开发者:1.Agen
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Rust机器学习Rust机器学习与深度学习现状Rust在机器学习(ML)和深度学习(DL)领域的生态仍处于早期阶段,但因其高性能、内存安全和并发优势,逐渐吸引开发者探索。以下从工具链、库和实际应用方向展开。机器学习(ML)笔记以下是关于机器学习(MachineLearning,ML)的详细学习集,涵盖核心概念、方法、工具和学习路径:机器学习基础概念机器学习是人工智能的子领域,通过算法让计算机从数据
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人工智能数学基础专讲机器学习人工智能无监督学习聚类
深入详解无监督学习之聚类:如K-Means、层次聚类,理解数据分组和分类无监督学习是机器学习中的一个重要分支,旨在从未标注的数据中发现潜在的结构和模式。聚类(Clustering)作为无监督学习的核心任务之一,广泛应用于数据分组、模式识别和数据压缩等领域。本文将深入探讨两种常用的聚类算法:K-Means聚类和层次聚类,并详细解释它们在数据分组和分类中的应用。目录深入详解无监督学习之聚类:如K-Me
- Java机器学习全攻略:从基础原理到实战案例详解
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在当今AI驱动的技术浪潮中,机器学习已成为Java开发者必须掌握的核心技能之一。本文将系统性地介绍Java机器学习的原理基础、常用框架,并通过多个实战案例展示如何在实际项目中应用这些技术。无论你是刚接触机器学习的Java开发者,还是希望巩固基础的中级工程师,这篇文章都将为你提供全面而实用的指导。一、机器学习基础与Java生态1.1机器学习基本概念机器学习是人工智能的一个分支,它通过算法使计算机系统
- 机器学习基础相关问题
真的没有脑袋
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机器学习相关的基础问题K-means是否一定会收敛K-means是否一定会收敛K-means算法在有限步数内一定会收敛,但收敛到的可能是局部最优解而非全局最优解。以下是详细分析:K-means的优化目标是最小化样本到其所归属簇中心的距离平方和(SSE,SumofSquaredErrors)。因此,每一次迭代都单调减小(或保持不变)损失函数,而SSE有下界(不能为负数),所以一定会收敛。在实际实现中
- 【机器学习基础】机器学习入门核心:Jaccard相似度 (Jaccard Index) 和 Pearson相似度 (Pearson Correlation)
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机器学习入门核心:Jaccard相似度(JaccardIndex)和Pearson相似度(PearsonCorrelation)一、算法逻辑Jaccard相似度(JaccardIndex)**Pearson相似度(PearsonCorrelation)**二、算法原理与数学推导1.Jaccard相似度公式2.Pearson相似度公式三、模型评估中的角色相似度度量的评估重点在推荐系统中的评估四、应用
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朴素贝叶斯文章目录朴素贝叶斯1.基本概念1.条件概率2.先验概率3.后验概率2.贝叶斯公式3.条件独立假设4.从机器学习视角理解朴素贝叶斯朴素贝叶斯中的三种模型1.多项式模型2.高斯模型3.伯努利模型QA1.朴素贝叶斯为何朴素?2.朴素贝叶斯分类中某个类别的概率为0怎么办?3.朴素贝叶斯的要求是什么?4.朴素贝叶斯的优缺点?5.朴素贝叶斯与LR区别?1.基本概念1.条件概率P(X∣Y)=P(X,Y
- 亚远景-AI 快速入门与ML-SPICE标准引入课程
亚远景aspice
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本课程为AI快速入门与ML-SPICE标准引入,用1天时间深度解锁汽车行业「ML-SPICE标准框架+工具链+合规要求」三位一体落地路径,助您跨越从理论认知到产线部署的鸿沟。课程内容:模块1:AI战略与基础1.AI驱动的商业价值机器学习在汽车/制造行业的核心应用场景企业AI转型的3大关键成功要素2.ML机器学习基础核心概念:监督学习/无监督学习/强化学习模型架构概览:CNN、Transformer
- 【机器学习基础】机器学习入门核心算法:K-近邻算法(K-Nearest Neighbors, KNN)
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机器学习入门核心算法:K-近邻算法(K-NearestNeighbors,KNN)一、算法逻辑1.1基本概念1.2关键要素距离度量K值选择二、算法原理与数学推导2.1分类任务2.2回归任务2.3时间复杂度分析三、模型评估3.1评估指标3.2交叉验证调参四、应用案例4.1手写数字识别4.2推荐系统五、经典面试题问题1:KNN的主要优缺点?问题2:如何处理高维数据?问题3:KNN与K-Means的区别
- NLP学习路线(自用)
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自然语言处理学习人工智能
NLP学习路线规划(从基础到科研)你的目标是申请NUSNLP方向的PhD,所以NLP学习路线不仅要涵盖基础知识,还要逐步深入到前沿技术、论文阅读、实验复现和科研能力提升。这里我给你一个完整的学习路径,帮助你高效构建NLP知识体系,并逐步积累科研能力。学习路线总览阶段1(基础)-计算机科学&机器学习基础阶段2(核心)-传统NLP技术&深度学习NLP阶段3(进阶)-Transformer&预训练模型(
- NLP学习路线图(八):常见算法-线性回归、逻辑回归、决策树
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引言:当机器学习遇见自然语言自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)作为人工智能皇冠上的明珠,正在深刻改变人机交互的方式。从智能客服到机器翻译,从情感分析到文本生成,NLP技术的突破都建立在坚实的机器学习基础之上。本文将深入剖析机器学习核心算法,揭示这些"传统"方法在NLP领域的独特价值,为开发者构建完整的AI知识体系提供关键路径。第一部分机器学习基础与核心算法1
- 机器学习--特征工程具体案例
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机器学习人工智能
一、数据集介绍sklearn库中的玩具数据集,葡萄酒数据集。在前两次发布的内容《机器学习基础中》有介绍。1.1葡萄酒列标签名:wine.feature_names结果:['alcohol','malic_acid','ash','alcalinity_of_ash','magnesium','total_phenols','flavanoids','nonflavanoid_phenols','p
- 26备战秋招day17——机器学习基础
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26秋招机器学习人工智能
机器学习入门指南:常见算法详解与代码实现机器学习(MachineLearning,ML)是人工智能(AI)的一个重要分支,旨在通过数据驱动的方法让计算机系统自动学习和改进。对于刚接触机器学习的朋友来说,了解各种算法的基本原理及其实现方法至关重要。本篇文章将通俗易懂地介绍几种常见的机器学习算法,解释其背后的数学原理,并提供简单的代码示例,帮助你更好地理解这些算法的工作机制。目录什么是机器学习?监督学
- 机器学习基础概念详解:从入门到应用
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机器学习人工智能python深度学习
在机器学习领域,掌握基础概念是理解复杂模型和应用场景的关键。本文将以简洁的方式介绍机器学习的核心概念,帮助读者快速构建知识框架。一、数据集的划分:训练集、验证集与测试集1.训练集(TrainingSet)用途:用于模型训练,通过调整模型参数学习数据规律特点:通常占数据总量的60-70%示例:用历史房价数据训练模型预测未来价格2.验证集(ValidationSet)核心作用:模型调优与超参数选择应用
- 【机器学习基础】鸢尾花的分类 - 机器学习领域的Hello World
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机器学习基础机器学习分类人工智能
1项目简介【背景】假设有一名植物学爱好者对她发现的鸢尾花的品种很感兴趣。她收集了每朵鸢尾花的一些测量数据:花瓣的长度和宽度以及花萼的长度和宽度,所有测量结果的单位都是厘米。她还有一些鸢尾花的测量数据,这些花之前已经被植物学专家鉴定为属于setosa、versicolor或virginica三个品种之一。对于这些测量数据,她可以确定每朵鸢尾花所属的品种。【目标】构建一个机器学习模型,可以从上述已知品
- 机器学习基础算法11-鸢尾花数据集分析-PCA主成分分析与logistic回归(管道分析)
qq_42749341
机器学习-基础知识
目录数据集介绍PCA主成分分析1.基本原理2.代码实现逻辑回归-管道-Pipeline代码模型泛化能力分析数据集介绍鸢尾花数据集有三个类别,每个类别有50个样本。其中一个类别与另外两个线性可分,另外两个不能线性可分。PCA主成分分析1.基本原理在统计学中,主成分分析PCA是一种简化数据集的技术。它是一个线性变换。这个变换把数据变换到一个新的坐标系统中,使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标(称为
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- 机器学习实操 第一部分 机器学习基础 第5章 支持向量机(SVM)
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人工智能机器学习支持向量机人工智能
机器学习实操第一部分机器学习基础第5章支持向量机(SVM)内容概要第5章深入介绍了支持向量机(SVM),这是一种功能强大且应用广泛的机器学习模型。SVM适用于线性或非线性分类、回归以及noveltydetection。本章详细讲解了SVM的核心概念、训练方法以及在不同任务中的应用。通过理论和实践相结合的方式,读者将掌握如何使用SVM解决实际问题。主要内容线性SVM分类硬间隔分类:在数据线性可分的情
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深度学习
本系列的学习笔记基础为李宏毅老师的《深度学习教程》,希望可以和大家一起共攀深度学习的大山,本教程干货满满,希望和我一起探索深度学习的宝子们收藏起来吧!!!案例:以视频的点击次数预测为例介绍下机器学习的运作过程。假设有人想要通过视频平台赚钱,他会在意频道有没有流量,这样他才会知道他的获利。假设后台可以看到很多相关的信息,比如:每天点赞的人数、订阅人数、观看次数。根据一个频道过往所有的信息可以预测明天
- 机器学习基础理论 - 偏差 vs 方差,欠拟合 vs 过拟合
yousuotu
面试题机器学习人工智能
定义记在训练集D上学得的模型为f(x;D)模型的期望预测为$$\hat{f}(x)=E_D[f(x;D)]$$偏差(Bias)$$bias^2(x)=(\hat{f}(x)-y)^2$$偏差度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度,即刻画了学习算法本身的拟合能力;方差(Variance)$$var(x)=E_D[(f(x;D)-\hat{f}(x))^2]$$方差度量了同样大小的训练集的变动所
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yousuotu
面试题机器学习算法人工智能
几个定义:混淆矩阵TP:TruePositives,表示实际为正例且被分类器判定为正例的样本数FP:FalsePositives,表示实际为负例且被分类器判定为正例的样本数FN:FalseNegatives,表示实际为正例但被分类器判定为负例的样本数TN:TrueNegatives,表示实际为负例且被分类器判定为负例的样本数一个小技巧,第一个字母表示划分正确与否,T表示判定正确(判定正确),F表示
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yousuotu
面试题机器学习回归线性回归
机器学习:线性回归文章目录机器学习:线性回归1.线性回归1.简介2.线性回归如何训练?1.损失函数2.正规方程3.梯度下降法4.两种方法的比较2.岭回归岭回归与线性回归3.Lasso回归4.ElasticNet回归LWR-局部加权回归QA1.最小二乘法估计2.最小二乘法的几何解释3.从概率角度看最小二乘法4.推一下线性回归的反向传播5.什么时候使用岭回归?6.什么时候使用L1正则化?7.什么时候使
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猿享天开
人工智能数学基础专讲人工智能机器学习深度学习
深入详解监督学习之模型评估在监督学习中,模型评估是衡量模型性能的关键步骤。有效的模型评估不仅能帮助我们理解模型在训练数据上的表现,更重要的是评估其在未见数据上的泛化能力。本文将深入探讨监督学习中的模型评估方法,重点介绍评估指标(准确率、精确率、召回率、F1分数等)和交叉验证技术,并通过示例代码帮助读者更好地理解和应用这些概念。目录模型评估的重要性评估指标详解准确率(Accuracy)精确率(Pre
- 2023-2024山东大学机器学习期末回忆
Walk Me Home
机器学习人工智能
1、考试时间:2024/6/122、考试形式:闭卷3、考试科目:机器学习基础(老师:XuXinShun)一、名词解释1、聚类2、集成学习3、回归4、维度灾难5、主动学习二、简答题1、非参数估计相比参数估计有什么优点。说出两种非参数估计的方法,并解释他们的基本思想。2、梯度下降法的过程,并解释为什么每一步目标函数的值每次都是降低3、解释什么是过拟合,并给出解决过拟合的几种方法4、简述决策树算法的过程
- 山东大学软件学院2023-2024二学期机器学习基础考试题回忆版
卑微小亮°
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一名词解释聚类集成学习回归维度灾难主动学习二简答题1非参数估计比着有参数估计的优点?阐述两个非参数估计的基本思想2阐述梯度下降的主要过程?证明为什么梯度下降每次目标函数值都会减小3什么是过拟合?有什么减少过拟合的方法?4阐述决策树的基本思想,说明ID3的实现过程三综合分析题1用w和b表示svm的初始式子2从最小化结构风险的角度阐述为什么要最大化margin3写出引入拉格朗日乘子后svm的对偶形式的
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AI大模型团团
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一、机器学习基础概念1.机器学习定义与核心价值机器学习是人工智能的重要分支,通过算法让计算机系统能够从数据中自动学习并改进性能。其核心价值在于:自动化决策:无需显式编程即可完成复杂任务持续进化:随着数据积累不断优化表现模式发现:从海量数据中识别人类难以察觉的规律2.三大学习范式对比学习类型数据需求算法示例典型应用场景监督学习标注数据SVM、随机森林垃圾邮件过滤、房价预测无监督学习无标注数据K-me
- 机器学习KNN算法
zhglhy
机器学习算法人工智能
K-最近邻算法(KNN)——机器学习基础K-最近邻算法(K-NearestNeighbors,KNN)是一种简单而强大的监督学习算法,可用于分类和回归任务。它的核心思想是:相似的数据点往往具有相似的输出值。1.KNN的核心原理KNN是一种基于实例的学习(Instance-BasedLearning),也称为惰性学习(LazyLearning),因为它不会在训练阶段构建显式模型,而是在预测时直接计算
- 【机器学习】驱动下的AIGC新纪元:智能生成艺术的无限可能
Guiat
科学技术变革创新机器学习AIGC人工智能
个人主页:GUIQU.归属专栏:科学技术变革创新文章目录1.机器学习与AIGC:跨时代的交融1.1机器学习基础概述1.2AIGC崛起的时代背景1.3机器学习赋能AIGC的底层逻辑2.智能生成艺术:文本创作的奇幻之旅2.1诗歌、小说等文学体裁的生成2.2新闻、文案撰写的高效应用2.3对话式文本生成:智能聊天机器人进阶3.视觉盛宴:AIGC驱动下的图像生成3.1从抽象画到写实肖像:风格多样的图像产出3
- 使用Python学习AI的学习攻略
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AI学习python学习人工智能
基于python的AI学习一、夯实基础二、数学基础三、机器学习基础四、深度学习入门五、进阶学习六、学习资源推荐七、实践项目一、夯实基础对于已经掌握Python基础语法的学习者来说,进一步利用Python学习AI需要夯实以下基础:变量和数据类型:包括整数、浮点数、字符串、列表、字典、元组等。条件语句和循环:熟练使用if-else语句和for、while循环。函数:理解函数的定义、调用以及参数传递。面
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qiuwanchi
利用伴随矩阵求逆矩阵
package gaodai.matrix;
import gaodai.determinant.DeterminantCalculation;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Scanner;
/**
* 矩阵求逆(利用伴随矩阵)
* @author 邱万迟
- 单例(Singleton)模式
aoyouzi
单例模式Singleton
3.1 概述 如果要保证系统里一个类最多只能存在一个实例时,我们就需要单例模式。这种情况在我们应用中经常碰到,例如缓存池,数据库连接池,线程池,一些应用服务实例等。在多线程环境中,为了保证实例的唯一性其实并不简单,这章将和读者一起探讨如何实现单例模式。 3.2
- [开源与自主研发]就算可以轻易获得外部技术支持,自己也必须研发
comsci
开源
现在国内有大量的信息技术产品,都是通过盗版,免费下载,开源,附送等方式从国外的开发者那里获得的。。。。。。
虽然这种情况带来了国内信息产业的短暂繁荣,也促进了电子商务和互联网产业的快速发展,但是实际上,我们应该清醒的看到,这些产业的核心力量是被国外的
- 页面有两个frame,怎样点击一个的链接改变另一个的内容
Array_06
UIXHTML
<a src="地址" targets="这里写你要操作的Frame的名字" />搜索
然后你点击连接以后你的新页面就会显示在你设置的Frame名字的框那里
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=====================
例如:
<frame src=&
- Struts2实现单个/多个文件上传和下载
oloz
文件上传struts
struts2单文件上传:
步骤01:jsp页面
<!--在进行文件上传时,表单提交方式一定要是post的方式,因为文件上传时二进制文件可能会很大,还有就是enctype属性,这个属性一定要写成multipart/form-data,不然就会以二进制文本上传到服务器端-->
<form action="fileUplo
- 推荐10个在线logo设计网站
362217990
logo
在线设计Logo网站。
1、http://flickr.nosv.org(这个太简单)
2、http://www.logomaker.com/?source=1.5770.1
3、http://www.simwebsol.com/ImageTool
4、http://www.logogenerator.com/logo.php?nal=1&tpl_catlist[]=2
5、ht
- jsp上传文件
香水浓
jspfileupload
1. jsp上传
Notice:
1. form表单 method 属性必须设置为 POST 方法 ,不能使用 GET 方法
2. form表单 enctype 属性需要设置为 multipart/form-data
3. form表单 action 属性需要设置为提交到后台处理文件上传的jsp文件地址或者servlet地址。例如 uploadFile.jsp 程序文件用来处理上传的文
- 我的架构经验系列文章 - 前端架构
agevs
JavaScriptWeb框架UIjQuer
框架层面:近几年前端发展很快,前端之所以叫前端因为前端是已经可以独立成为一种职业了,js也不再是十年前的玩具了,以前富客户端RIA的应用可能会用flash/flex或是silverlight,现在可以使用js来完成大部分的功能,因此js作为一门前端的支撑语言也不仅仅是进行的简单的编码,越来越多框架性的东西出现了。越来越多的开发模式转变为后端只是吐json的数据源,而前端做所有UI的事情。MVCMV
- android ksoap2 中把XML(DataSet) 当做参数传递
aijuans
android
我的android app中需要发送webservice ,于是我使用了 ksop2 进行发送,在测试过程中不是很顺利,不能正常工作.我的web service 请求格式如下
[html]
view plain
copy
<Envelope xmlns="http://schemas.
- 使用Spring进行统一日志管理 + 统一异常管理
baalwolf
spring
统一日志和异常管理配置好后,SSH项目中,代码以往散落的log.info() 和 try..catch..finally 再也不见踪影!
统一日志异常实现类:
[java]
view plain
copy
package com.pilelot.web.util;
impor
- Android SDK 国内镜像
BigBird2012
android sdk
一、镜像地址:
1、东软信息学院的 Android SDK 镜像,比配置代理下载快多了。
配置地址, http://mirrors.neusoft.edu.cn/configurations.we#android
2、北京化工大学的:
IPV4:ubuntu.buct.edu.cn
IPV4:ubuntu.buct.cn
IPV6:ubuntu.buct6.edu.cn
- HTML无害化和Sanitize模块
bijian1013
JavaScriptAngularJSLinkySanitize
一.ng-bind-html、ng-bind-html-unsafe
AngularJS非常注重安全方面的问题,它会尽一切可能把大多数攻击手段最小化。其中一个攻击手段是向你的web页面里注入不安全的HTML,然后利用它触发跨站攻击或者注入攻击。
考虑这样一个例子,假设我们有一个变量存
- [Maven学习笔记二]Maven命令
bit1129
maven
mvn compile
compile编译命令将src/main/java和src/main/resources中的代码和配置文件编译到target/classes中,不会对src/test/java中的测试类进行编译
MVN编译使用
maven-resources-plugin:2.6:resources
maven-compiler-plugin:2.5.1:compile
&nbs
- 【Java命令二】jhat
bit1129
Java命令
jhat用于分析使用jmap dump的文件,,可以将堆中的对象以html的形式显示出来,包括对象的数量,大小等等,并支持对象查询语言。 jhat默认开启监听端口7000的HTTP服务,jhat是Java Heap Analysis Tool的缩写
1. 用法:
[hadoop@hadoop bin]$ jhat -help
Usage: jhat [-stack <bool&g
- JBoss 5.1.0 GA:Error installing to Instantiated: name=AttachmentStore state=Desc
ronin47
进到类似目录 server/default/conf/bootstrap,打开文件 profile.xml找到: Xml代码<bean
name="AttachmentStore"
class="org.jboss.system.server.profileservice.repository.AbstractAtta
- 写给初学者的6条网页设计安全配色指南
brotherlamp
UIui自学ui视频ui教程ui资料
网页设计中最基本的原则之一是,不管你花多长时间创造一个华丽的设计,其最终的角色都是这场秀中真正的明星——内容的衬托
我仍然清楚地记得我最早的一次美术课,那时我还是一个小小的、对凡事都充满渴望的孩子,我摆放出一大堆漂亮的彩色颜料。我仍然记得当我第一次看到原色与另一种颜色混合变成第二种颜色时的那种兴奋,并且我想,既然两种颜色能创造出一种全新的美丽色彩,那所有颜色
- 有一个数组,每次从中间随机取一个,然后放回去,当所有的元素都被取过,返回总共的取的次数。写一个函数实现。复杂度是什么。
bylijinnan
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import java.util.Set;
import java.util.TreeSet;
/**
* http://weibo.com/1915548291/z7HtOF4sx
* #面试题#有一个数组,每次从中间随机取一个,然后放回去,当所有的元素都被取过,返回总共的取的次数。
* 写一个函数实现。复杂度是什么
- struts2获得request、session、application方式
chiangfai
application
1、与Servlet API解耦的访问方式。
a.Struts2对HttpServletRequest、HttpSession、ServletContext进行了封装,构造了三个Map对象来替代这三种对象要获取这三个Map对象,使用ActionContext类。
----->
package pro.action;
import java.util.Map;
imp
- 改变python的默认语言设置
chenchao051
python
import sys
sys.getdefaultencoding()
可以测试出默认语言,要改变的话,需要在python lib的site-packages文件夹下新建:
sitecustomize.py, 这个文件比较特殊,会在python启动时来加载,所以就可以在里面写上:
import sys
sys.setdefaultencoding('utf-8')
&n
- mysql导入数据load data infile用法
daizj
mysql导入数据
我们常常导入数据!mysql有一个高效导入方法,那就是load data infile 下面来看案例说明
基本语法:
load data [low_priority] [local] infile 'file_name txt' [replace | ignore]
into table tbl_name
[fields
[terminated by't']
[OPTI
- phpexcel导入excel表到数据库简单入门示例
dcj3sjt126com
PHPExcel
跟导出相对应的,同一个数据表,也是将phpexcel类放在class目录下,将Excel表格中的内容读取出来放到数据库中
<?php
error_reporting(E_ALL);
set_time_limit(0);
?>
<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type"
- 22岁到72岁的男人对女人的要求
dcj3sjt126com
22岁男人对女人的要求是:一,美丽,二,性感,三,有份具品味的职业,四,极有耐性,善解人意,五,该聪明的时候聪明,六,作小鸟依人状时尽量自然,七,怎样穿都好看,八,懂得适当地撒娇,九,虽作惊喜反应,但看起来自然,十,上了床就是个无条件荡妇。 32岁的男人对女人的要求,略作修定,是:一,入得厨房,进得睡房,二,不必服侍皇太后,三,不介意浪漫蜡烛配盒饭,四,听多过说,五,不再傻笑,六,懂得独
- Spring和HIbernate对DDM设计的支持
e200702084
DAO设计模式springHibernate领域模型
A:数据访问对象
DAO和资源库在领域驱动设计中都很重要。DAO是关系型数据库和应用之间的契约。它封装了Web应用中的数据库CRUD操作细节。另一方面,资源库是一个独立的抽象,它与DAO进行交互,并提供到领域模型的“业务接口”。
资源库使用领域的通用语言,处理所有必要的DAO,并使用领域理解的语言提供对领域模型的数据访问服务。
- NoSql 数据库的特性比较
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NoSQL
Redis 是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库,并提供多种语言的API。目前由VMware主持开发工作。
1. 数据模型
作为Key-value型数据库,Redis也提供了键(Key)和值(Value)的映射关系。除了常规的数值或字符串,Redis的键值还可以是以下形式之一:
Lists (列表)
Sets
- 使用 Nginx Upload Module 实现上传文件功能
hongtoushizi
nginx
转载自: http://www.tuicool.com/wx/aUrAzm
普通网站在实现文件上传功能的时候,一般是使用Python,Java等后端程序实现,比较麻烦。Nginx有一个Upload模块,可以非常简单的实现文件上传功能。此模块的原理是先把用户上传的文件保存到临时文件,然后在交由后台页面处理,并且把文件的原名,上传后的名称,文件类型,文件大小set到页面。下
- spring-boot-web-ui及thymeleaf基本使用
jishiweili
springthymeleaf
视图控制层代码demo如下:
@Controller
@RequestMapping("/")
public class MessageController {
private final MessageRepository messageRepository;
@Autowired
public MessageController(Mes
- 数据源架构模式之活动记录
home198979
PHP架构活动记录数据映射
hello!架构
一、概念
活动记录(Active Record):一个对象,它包装数据库表或视图中某一行,封装数据库访问,并在这些数据上增加了领域逻辑。
对象既有数据又有行为。活动记录使用直截了当的方法,把数据访问逻辑置于领域对象中。
二、实现简单活动记录
活动记录在php许多框架中都有应用,如cakephp。
<?php
/**
* 行数据入口类
*
- Linux Shell脚本之自动修改IP
pda158
linuxcentosDebian脚本
作为一名
Linux SA,日常运维中很多地方都会用到脚本,而服务器的ip一般采用静态ip或者MAC绑定,当然后者比较操作起来相对繁琐,而前者我们可以设置主机名、ip信息、网关等配置。修改成特定的主机名在维护和管理方面也比较方便。如下脚本用途为:修改ip和主机名等相关信息,可以根据实际需求修改,举一反三!
#!/bin/sh
#auto Change ip netmask ga
- 开发环境搭建
独浮云
eclipsejdktomcat
最近在开发过程中,经常出现MyEclipse内存溢出等错误,需要重启的情况,好麻烦。对于一般的JAVA+TOMCAT项目开发,其实没有必要使用重量级的MyEclipse,使用eclipse就足够了。尤其是开发机器硬件配置一般的人。
&n
- 操作日期和时间的工具类
vipbooks
工具类
大家好啊,好久没有来这里发文章了,今天来逛逛,分享一篇刚写不久的操作日期和时间的工具类,希望对大家有所帮助。
/*
* @(#)DataFormatUtils.java 2010-10-10
*
* Copyright 2010 BianJing,All rights reserved.
*/
package test;
impor