- 十大机器学习算法-梯度提升决策树(GBDT)
zjwreal
机器学习GBDT机器学习梯度提升提升树梯度提升决策树
简介梯度提升决策树(GBDT)由于准确率高、训练快速等优点,被广泛应用到分类、回归合排序问题中。该算法是一种additive树模型,每棵树学习之前additive树模型的残差。许多研究者相继提出XGBoost、LightGBM等,又进一步提升了GBDT的性能。基本思想提升树-BoostingTree以决策树为基函数的提升方法称为提升树,其决策树可以是分类树或者回归树。决策树模型可以表示为决策树的加
- 《机器学习》—— XGBoost(xgb.XGBClassifier) 分类器
张小生180
机器学习人工智能
文章目录一、XGBoost分类器的介绍二、XGBoost(xgb.XGBClassifier)分类器与随机森林分类器(RandomForestClassifier)的区别三、XGBoost(xgb.XGBClassifier)分类器代码使用示例一、XGBoost分类器的介绍XGBoost分类器是一种基于梯度提升决策树(GradientBoostingDecisionTree,GBDT)的集成学习算
- linux 上安装及配置 salt-minion
anbusha
IT平台linuxcentos运维
下面是salt-minion的安装记录########################################################################在centos6或centos7上安装salt-minionrpm--importhttps://repo.saltstack.com/yum/redhat/6/x86_64/archive/2018.3.2/SALT
- Python处理大数据,如何提高处理速度
RS&
#pythonpython大数据pandas
Python处理大数据,如何提高处理速度?一、利用大数据分析工具Dask:https://dask.org/Dask简介:Dask支持Pandas的DataFrame和NumpyArray的数据结构,并且既可在本地计算机上运行,也可以扩展到在集群上运行。Dask可支持pandas、Numpy、Sklearn、XGBoost、XArray、RAPIDS等等。原理及使用方法:https://blog.
- XGBoost调参demo(Python)
妄念驱动
机器学习算法python机器学习XGBoostpython
XGBoost我们用的是保险公司的一份数据#各种库importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.metricsi
- 【python】Python实现XGBoost算法的详细理论讲解与应用实战
景天科技苑
python轻松入门基础语法到高阶实战教学python算法开发语言XGBoost算法XGBoostpython实现XGBoost人工智能
✨✨欢迎大家来到景天科技苑✨✨养成好习惯,先赞后看哦~作者简介:景天科技苑《头衔》:大厂架构师,华为云开发者社区专家博主,阿里云开发者社区专家博主,CSDN全栈领域优质创作者,掘金优秀博主,51CTO博客专家等。《博客》:Python全栈,PyQt5和Tkinter桌面开发,小程序开发,人工智能,js逆向,App逆向,网络系统安全,数据分析,Django,fastapi,flask等框架,云原生K
- 每天一个数据分析题(五百零五)- 提升方法
跟着紫枫学姐学CDA
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提升方法(Boosting),是一种可以用来减小监督式学习中偏差的机器学习算法。基于Boosting的集成学习,其代表算法不包括?A.AdaboostB.GBDTC.XGBOOSTD.随机森林数据分析认证考试介绍:点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python,SQL,统计学,数据分析理论,深度学习,可视化,机器学习,Spark八个方向的专项练习题库,数据
- 每天一个数据分析题(五百零六)- 装袋方法
跟着紫枫学姐学CDA
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装袋方法(bagging)也叫做bootstrapaggregating,是在原始数据集有放回地重采样S次后得到新数据集的一种技术,其代表算法有?A.AdaboostB.GBDTC.XGBOOSTD.随机森林数据分析认证考试介绍:点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python,SQL,统计学,数据分析理论,深度学习,可视化,机器学习,Spark八个方向的专
- R语言使用caret包构建xgboost模型(xgbLinear算法)构建回归模型实战、通过method参数指定算法名称、通过trainControl函数控制训练过程
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R语言使用caret包构建xgboost模型(xgbLinear算法)构建回归模型实战、通过method参数指定算法名称、通过trainControl函数控制训练过程目录R语言使用caret包构建xgboost模型(xgbLinear算法)构建回归模型、通过method参数指定算法名称、通过trainControl函数控制训练过程#导入包和库#仿真数据#R语言使用caret包构建xgboost模型
- LTE Network Quality Analysis Method Based on MR Data and XGBoost Algorithm
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原文链接:LTENetworkQualityAnalysisMethodBasedonMRDataandXGBoostAlgorithm|IEEEConferencePublication|IEEEXploreBasicInformation:Title:LTENetworkQualityAnalysisMethodBasedonMRDataandXGBoostAlgorithm(基于MR数据和X
- XGB-12:在 Kubernetes 上进行分布式 XGBoost 训练
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#XGBoostkubernetes分布式xgbxgboostPython
通过KubeflowXGBoostTrainingOperator支持在Kubernetes上进行分布式XGBoost训练和批量预测。操作步骤为在Kubernetes集群上运行XGBoost作业,执行以下步骤:在Kubernetes集群上安装XGBoostOperator。XGBoostOperator旨在管理XGBoost作业的调度和监控。按照安装指南安装XGBoostOperator。编写由X
- ArchLinux安装记录
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Windows10+ArchLinux安装记录(UEFI启动)华硕天选(windows10+archLinux双系统)文章目录Windows10+ArchLinux安装记录(UEFI启动)安装前的准备1.确保网络环境2.刻录启动U盘3.进入BIOS进行设置4.关闭主板设置中的SecureBoot5.调整启动方式为UEFI6.调整硬盘启动顺序7.准备安装基础安装1.禁用reflector2.再次确保
- archlinux安装记录
HayesPan
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摘自http://www.guokr.com/blog/442089/我原来使用Ubuntu,后来受不了它的臃肿才开始用上Archlinux。所以,我是在Ubuntu上覆盖安装Archlinux的。大家实际的安装情况可能会和我的略有不同,这篇Guide就当作是给大家一个参考吧。安装方法:通过硬盘用grub引导ISO(archlinux-2013.01.04-dual.iso,i686)来安装,安装
- archLinux安装记录
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archLinux安装记录基于wsl的arch启用wsl首先,按Win+S搜索启用或关闭Windows功能(TurnWindowsfeaturesonoroff),打开虚拟机平台和WSL,并重启Windows。重启后,进入Windows设置,检查更新。更新完成后,进入PowerShell,执行:wsl--set-default-version2这样可以将默认WSL版本设置为WSL2。下载ArchL
- 探索XGBoost:深度集成与迁移学习
Echo_Wish
Python笔记Python算法迁移学习机器学习人工智能
导言深度集成与迁移学习是机器学习领域中的两个重要概念,它们可以帮助提高模型的性能和泛化能力。本教程将详细介绍如何在Python中使用XGBoost进行深度集成与迁移学习,包括模型集成、迁移学习的概念和实践等,并提供相应的代码示例。模型集成模型集成是一种通过组合多个模型来提高性能的技术。XGBoost提供了集成多个弱学习器的功能,可以通过设置booster参数来选择集成模型。以下是一个简单的示例:i
- 基于LightGBM的回归任务案例
python收藏家
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在本文中,我们将学习先进的机器学习模型之一:Lightgbm。在对XGB模型进行了越来越多的改进以获得更好的性能之后,XGBoost是一种极限梯度提升机器,但通过lightgbm,我们可以在没有太多计算的情况下实现类似或更好的结果,并在更短的时间内在更大的数据集上训练我们的模型。让我们看看什么是LightGBM以及如何使用LightGBM执行回归。什么是LightGBM?LightGBM或“Lig
- Task 11 XGBoost 算法分析与案例调参实例
沫2021
1.XGBoost算法XGBoost是陈天奇等人开发的一个开源机器学习项目,高效地实现了GBDT算法并进行了算法和工程上的许多改进,被广泛应用在Kaggle竞赛及其他许多机器学习竞赛中并取得了不错的成绩。XGBoost是一个优化的分布式梯度增强库,旨在实现高效,灵活和便携。它在GradientBoosting框架下实现机器学习算法。XGBoost提供了并行树提升(也称为GBDT,GBM),可以快速
- ApacheCN 交流社区热点汇总 2019.3
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听说B站可以睡小姐姐?可是。。那个小姐姐就是我鸭!【每日一问】卷积、卷积核、卷积神经网络怎么理解?如果你没有经验怎么办?来ApacheCN免费实习把!出国留学-微信讨论组自然语言处理(NLP)学习路线【每日一问】ID3、C4.5、C5.0和CART有什么联系、区别和优劣?【每日一问】假设模型准确率接近的情况下,模型融合越多越好吗?【每日一问】1000W数据量,喂给xgboost的特征大概是多少维度
- 新思路:TCN-RVM模型,你见过吗?机器学习预测全家桶新增模型,MATLAB代码
今天吃饺子
机器学习matlab人工智能开发语言
截止到本期,一共发了13篇关于机器学习预测全家桶MATLAB代码的文章。参考文章如下:1.五花八门的机器学习预测?一篇搞定不行吗?2.机器学习预测全家桶,多步预测之BiGRU、BiLSTM、GRU、LSTM,LSSVM、TCN、CNN,光伏发电数据为例3.机器学习预测全家桶,多步预测之组合预测模型,光伏发电数据为例4.机器学习预测全家桶之Xgboost,交通流量数据预测为例,MATLAB代码5.机
- 学习笔记 2019-04-30
段勇_bf97
HousePrices-bagging_xgboost+lasso+ridgeKaggle入門級賽題:房價預測FFMPEG视音频编解码零基础学习方法35岁程序员的独家面试经历公司名称公司介绍薪水车辆工程专业33岁简历有些传感器方面的东西20k-35k非渣硕是如何获得百度、京东双SP一些面试经验20k-40k吴以均的简历一个大牛的简历北京航空航天大学毕业生的简历厦门大学软件学院毕业生的简历名称介绍H
- XGboost集成学习
亦旧sea
集成学习机器学习人工智能
XGBoost集成学习是一种基于决策树的集成方法,用于解决分类和回归问题。它是一种GradientBoosting(梯度提升)的改进版,通过使用一系列弱学习器(例如决策树)的集合来构建一个更强大的模型。XGBoost通过迭代的方式逐步优化模型的预测结果。在每一轮迭代中,它先计算模型的负梯度(残差),然后用一个新的弱学习器来拟合这个残差。接着,它将当前模型的预测结果与新学习器的预测结果相加,得到一个
- GBDT算法的升级--XGBoost与LightGBM算法
CquptDJ
数据挖掘机器学习机器学习算法数据挖掘人工智能大数据
本文同样不涉及公式推导及代码,对于GBDT算法的学习可以参考前面的文章GBDT算法原理,这里不再讲述GBDT,只讲述XGBoost与LightGBM算法原理下面推荐两篇写得最权威最官方(没有之一)的文档参考文档:XGBoost官方文档(全英文)LightGBM官方文档(全英文)关于GBDT算法,优点非常多,可以算是将boosting的思想发挥到了极致,处理许多数据效果都是非常好,但是正所谓人无完人
- XGboost和lightGBM算法对比
亦旧sea
算法
XGBoost(eXtremeGradientBoosting)和LightGBM(LightGradientBoostingMachine)都是一类基于梯度提升树(GradientBoostingDecisionTrees)的机器学习算法。XGBoost是由陈天奇开发的一种优化的梯度提升框架,它可以用于分类和回归问题。XGBoost通过将多个弱学习器(通常是决策树)组合成一个强学习器来提高预测性
- 【VS安装记录】Visual Studio 2022安装教程(超详细)
雷工笔记
C#学习记录c#microsoft
大家好,我是雷工!由于更换了电脑,很多软件需要重新安装,为了方便学习C#,今天有时间安装下VisualStudio2022,顺便记录安装过程。1、从官网下载并解压软件压缩包,然后打开文件夹。2、双击“visualstudio2022”,点击“继续”按钮。3、软件下载及安装过程中,需要让计算机连接网络。4、等待下载安装片刻后,进入到配置界面,来进行工作负荷配置。5、勾选“.NET桌面开发”和“通用W
- 探索XGBoost:时间序列数据建模
Echo_Wish
Python笔记Python算法python算法开发语言
导言XGBoost是一种强大的机器学习算法,广泛应用于各种领域的数据建模任务中。但是,在处理时间序列数据时,需要特别注意数据的特点和模型的选择。本教程将深入探讨如何在Python中使用XGBoost建模时间序列数据,包括数据准备、特征工程和模型训练等方面,并提供相应的代码示例。准备数据在处理时间序列数据之前,首先需要准备数据。通常,时间序列数据是按照时间顺序排列的,每个时间点都有相应的观测值。以下
- 探索XGBoost:多分类与不平衡数据处理
Echo_Wish
Python算法Python笔记分类数据挖掘人工智能
导言XGBoost是一种强大的机器学习算法,广泛应用于各种分类任务中。但在处理多分类和不平衡数据时,需要特别注意数据的特点和模型的选择。本教程将深入探讨如何在Python中使用XGBoost处理多分类和不平衡数据,包括数据准备、模型调优和评估等方面,并提供相应的代码示例。准备数据首先,我们需要准备多分类和不平衡的数据集。以下是一个简单的示例:importpandasaspdfromsklearn.
- 机器学习之xgboost算法及特征筛选和GridSearchCV
Jlan
importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportmetricsimportpicklefromxgboost.sklearnimportXGBRegressorfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromclean_dataimportpre
- 【安装记录】Proxmox VE 7.X换源&更换内核
冷冰鱼
安装教程服务器debianlinux
文章转载:https://blog.suysker.xyz/archives/40以下适用于ProxmoxVE7.x更换源,SSH登录到pve后台,然后执行命令。一.处理掉企业源:1.设置debian中科大源-ForPVE7.x将默认的Debian源更换为中科大的镜像源,以便提高软件包下载速度和可用性。cat>/etc/apt/sources.list/etc/apt/sources.list.d
- 【安装记录】安装 netperf 和 perf
冷冰鱼
安装教程服务器debian
这是一篇发疯随笔X.X我的环境是虚拟机debian12,出于种种原因,之前直接使用apt-getinstallnetperfapt-getinstallperf指令直接安装,报错找不到包然后上网搜了一堆教程,有说下载netperf源码编译的,那些教程里面有的给的地址是netperf.org,但是!!这个网站根本上不去!!之后又搜了一些教程,指路了https://github.com/Hewlett
- 【安装记录】在pve中创建debian12虚拟机
冷冰鱼
安装教程服务器技术服务器debianlinux
1、官网下载debian12:https://www.debian.org/2、安装虚拟机(1)上传iso文件到pve服务器:等待上传中。。。上传完毕结果如下:(2)创建虚拟机类别我也不清楚有什么区别?我看推荐使用host性能更好3、打开虚拟机进行安装后续安装debian12,参考这篇即可https://blog.csdn.net/shoujoai/article/details/13199559
- Java 并发包之线程池和原子计数
lijingyao8206
Java计数ThreadPool并发包java线程池
对于大数据量关联的业务处理逻辑,比较直接的想法就是用JDK提供的并发包去解决多线程情况下的业务数据处理。线程池可以提供很好的管理线程的方式,并且可以提高线程利用率,并发包中的原子计数在多线程的情况下可以让我们避免去写一些同步代码。
这里就先把jdk并发包中的线程池处理器ThreadPoolExecutor 以原子计数类AomicInteger 和倒数计时锁C
- java编程思想 抽象类和接口
百合不是茶
java抽象类接口
接口c++对接口和内部类只有简介的支持,但在java中有队这些类的直接支持
1 ,抽象类 : 如果一个类包含一个或多个抽象方法,该类必须限定为抽象类(否者编译器报错)
抽象方法 : 在方法中仅有声明而没有方法体
package com.wj.Interface;
- [房地产与大数据]房地产数据挖掘系统
comsci
数据挖掘
随着一个关键核心技术的突破,我们已经是独立自主的开发某些先进模块,但是要完全实现,还需要一定的时间...
所以,除了代码工作以外,我们还需要关心一下非技术领域的事件..比如说房地产
&nb
- 数组队列总结
沐刃青蛟
数组队列
数组队列是一种大小可以改变,类型没有定死的类似数组的工具。不过与数组相比,它更具有灵活性。因为它不但不用担心越界问题,而且因为泛型(类似c++中模板的东西)的存在而支持各种类型。
以下是数组队列的功能实现代码:
import List.Student;
public class
- Oracle存储过程无法编译的解决方法
IT独行者
oracle存储过程
今天同事修改Oracle存储过程又导致2个过程无法被编译,流程规范上的东西,Dave 这里不多说,看看怎么解决问题。
1. 查看无效对象
XEZF@xezf(qs-xezf-db1)> select object_name,object_type,status from all_objects where status='IN
- 重装系统之后oracle恢复
文强chu
oracle
前几天正在使用电脑,没有暂停oracle的各种服务。
突然win8.1系统奔溃,无法修复,开机时系统 提示正在搜集错误信息,然后再开机,再提示的无限循环中。
无耐我拿出系统u盘 准备重装系统,没想到竟然无法从u盘引导成功。
晚上到外面早了一家修电脑店,让人家给装了个系统,并且那哥们在我没反应过来的时候,
直接把我的c盘给格式化了 并且清理了注册表,再装系统。
然后的结果就是我的oracl
- python学习二( 一些基础语法)
小桔子
pthon基础语法
紧接着把!昨天没看继续看django 官方教程,学了下python的基本语法 与c类语言还是有些小差别:
1.ptyhon的源文件以UTF-8编码格式
2.
/ 除 结果浮点型
// 除 结果整形
% 除 取余数
* 乘
** 乘方 eg 5**2 结果是5的2次方25
_&
- svn 常用命令
aichenglong
SVN版本回退
1 svn回退版本
1)在window中选择log,根据想要回退的内容,选择revert this version或revert chanages from this version
两者的区别:
revert this version:表示回退到当前版本(该版本后的版本全部作废)
revert chanages from this versio
- 某小公司面试归来
alafqq
面试
先填单子,还要写笔试题,我以时间为急,拒绝了它。。时间宝贵。
老拿这些对付毕业生的东东来吓唬我。。
面试官很刁难,问了几个问题,记录下;
1,包的范围。。。public,private,protect. --悲剧了
2,hashcode方法和equals方法的区别。谁覆盖谁.结果,他说我说反了。
3,最恶心的一道题,抽象类继承抽象类吗?(察,一般它都是被继承的啊)
4,stru
- 动态数组的存储速度比较 集合框架
百合不是茶
集合框架
集合框架:
自定义数据结构(增删改查等)
package 数组;
/**
* 创建动态数组
* @author 百合
*
*/
public class ArrayDemo{
//定义一个数组来存放数据
String[] src = new String[0];
/**
* 增加元素加入容器
* @param s要加入容器
- 用JS实现一个JS对象,对象里有两个属性一个方法
bijian1013
js对象
<html>
<head>
</head>
<body>
用js代码实现一个js对象,对象里有两个属性,一个方法
</body>
<script>
var obj={a:'1234567',b:'bbbbbbbbbb',c:function(x){
- 探索JUnit4扩展:使用Rule
bijian1013
java单元测试JUnitRule
在上一篇文章中,讨论了使用Runner扩展JUnit4的方式,即直接修改Test Runner的实现(BlockJUnit4ClassRunner)。但这种方法显然不便于灵活地添加或删除扩展功能。下面将使用JUnit4.7才开始引入的扩展方式——Rule来实现相同的扩展功能。
1. Rule
&n
- [Gson一]非泛型POJO对象的反序列化
bit1129
POJO
当要将JSON数据串反序列化自身为非泛型的POJO时,使用Gson.fromJson(String, Class)方法。自身为非泛型的POJO的包括两种:
1. POJO对象不包含任何泛型的字段
2. POJO对象包含泛型字段,例如泛型集合或者泛型类
Data类 a.不是泛型类, b.Data中的集合List和Map都是泛型的 c.Data中不包含其它的POJO
 
- 【Kakfa五】Kafka Producer和Consumer基本使用
bit1129
kafka
0.Kafka服务器的配置
一个Broker,
一个Topic
Topic中只有一个Partition() 1. Producer:
package kafka.examples.producers;
import kafka.producer.KeyedMessage;
import kafka.javaapi.producer.Producer;
impor
- lsyncd实时同步搭建指南——取代rsync+inotify
ronin47
1. 几大实时同步工具比较 1.1 inotify + rsync
最近一直在寻求生产服务服务器上的同步替代方案,原先使用的是 inotify + rsync,但随着文件数量的增大到100W+,目录下的文件列表就达20M,在网络状况不佳或者限速的情况下,变更的文件可能10来个才几M,却因此要发送的文件列表就达20M,严重减低的带宽的使用效率以及同步效率;更为要紧的是,加入inotify
- java-9. 判断整数序列是不是二元查找树的后序遍历结果
bylijinnan
java
public class IsBinTreePostTraverse{
static boolean isBSTPostOrder(int[] a){
if(a==null){
return false;
}
/*1.只有一个结点时,肯定是查找树
*2.只有两个结点时,肯定是查找树。例如{5,6}对应的BST是 6 {6,5}对应的BST是
- MySQL的sum函数返回的类型
bylijinnan
javaspringsqlmysqljdbc
今天项目切换数据库时,出错
访问数据库的代码大概是这样:
String sql = "select sum(number) as sumNumberOfOneDay from tableName";
List<Map> rows = getJdbcTemplate().queryForList(sql);
for (Map row : rows
- java设计模式之单例模式
chicony
java设计模式
在阎宏博士的《JAVA与模式》一书中开头是这样描述单例模式的:
作为对象的创建模式,单例模式确保某一个类只有一个实例,而且自行实例化并向整个系统提供这个实例。这个类称为单例类。 单例模式的结构
单例模式的特点:
单例类只能有一个实例。
单例类必须自己创建自己的唯一实例。
单例类必须给所有其他对象提供这一实例。
饿汉式单例类
publ
- javascript取当月最后一天
ctrain
JavaScript
<!--javascript取当月最后一天-->
<script language=javascript>
var current = new Date();
var year = current.getYear();
var month = current.getMonth();
showMonthLastDay(year, mont
- linux tune2fs命令详解
daizj
linuxtune2fs查看系统文件块信息
一.简介:
tune2fs是调整和查看ext2/ext3文件系统的文件系统参数,Windows下面如果出现意外断电死机情况,下次开机一般都会出现系统自检。Linux系统下面也有文件系统自检,而且是可以通过tune2fs命令,自行定义自检周期及方式。
二.用法:
Usage: tune2fs [-c max_mounts_count] [-e errors_behavior] [-g grou
- 做有中国特色的程序员
dcj3sjt126com
程序员
从出版业说起 网络作品排到靠前的,都不会太难看,一般人不爱看某部作品也是因为不喜欢这个类型,而此人也不会全不喜欢这些网络作品。究其原因,是因为网络作品都是让人先白看的,看的好了才出了头。而纸质作品就不一定了,排行榜靠前的,有好作品,也有垃圾。 许多大牛都是写了博客,后来出了书。这些书也都不次,可能有人让为不好,是因为技术书不像小说,小说在读故事,技术书是在学知识或温习知识,有
- Android:TextView属性大全
dcj3sjt126com
textview
android:autoLink 设置是否当文本为URL链接/email/电话号码/map时,文本显示为可点击的链接。可选值(none/web/email/phone/map/all) android:autoText 如果设置,将自动执行输入值的拼写纠正。此处无效果,在显示输入法并输
- tomcat虚拟目录安装及其配置
eksliang
tomcat配置说明tomca部署web应用tomcat虚拟目录安装
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2097184
1.-------------------------------------------tomcat 目录结构
config:存放tomcat的配置文件
temp :存放tomcat跑起来后存放临时文件用的
work : 当第一次访问应用中的jsp
- 浅谈:APP有哪些常被黑客利用的安全漏洞
gg163
APP
首先,说到APP的安全漏洞,身为程序猿的大家应该不陌生;如果抛开安卓自身开源的问题的话,其主要产生的原因就是开发过程中疏忽或者代码不严谨引起的。但这些责任也不能怪在程序猿头上,有时会因为BOSS时间催得紧等很多可观原因。由国内移动应用安全检测团队爱内测(ineice.com)的CTO给我们浅谈关于Android 系统的开源设计以及生态环境。
1. 应用反编译漏洞:APK 包非常容易被反编译成可读
- C#根据网址生成静态页面
hvt
Web.netC#asp.nethovertree
HoverTree开源项目中HoverTreeWeb.HVTPanel的Index.aspx文件是后台管理的首页。包含生成留言板首页,以及显示用户名,退出等功能。根据网址生成页面的方法:
bool CreateHtmlFile(string url, string path)
{
//http://keleyi.com/a/bjae/3d10wfax.htm
stri
- SVG 教程 (一)
天梯梦
svg
SVG 简介
SVG 是使用 XML 来描述二维图形和绘图程序的语言。 学习之前应具备的基础知识:
继续学习之前,你应该对以下内容有基本的了解:
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XML 基础
如果希望首先学习这些内容,请在本站的首页选择相应的教程。 什么是SVG?
SVG 指可伸缩矢量图形 (Scalable Vector Graphics)
SVG 用来定义用于网络的基于矢量
- 一个简单的java栈
luyulong
java数据结构栈
public class MyStack {
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private int top;
public MyStack() {
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public MyStack(int maxsize) {
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- 基础数据结构和算法八:Binary search
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AlgorithmBinary search
Binary search needs an ordered array so that it can use array indexing to dramatically reduce the number of compares required for each search, using the classic and venerable binary search algori
- 12个C语言面试题,涉及指针、进程、运算、结构体、函数、内存,看看你能做出几个!
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问:请找出下面代码里的问题:
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memset(buff,0,sizeof(buff));
- ITeye 7月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动ITeye试读
ITeye携手人民邮电出版社图灵教育共同举办的7月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。
7月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2092746
本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《Java性能优化权威指南》