- (6)【Python/机器学习/深度学习】Machine-Learning模型与算法应用—使用Adaboost建模及工作环境下的数据分析整理
代码骑士
#python机器学习深度学习
目录一、为什么要使用Adaboost建模?二、泰坦尼克号分析(工作环境)(插曲)Python可以引入任何图形及图形可视化工具三、数据分析四、模型建立1、RandomForestRegressor预测年龄2、LogisticRegression建模引入GridSearchCV引入RandomizedSearchCV3、DecisionTree建模4、RandomForest建模FeatureImpo
- 2021-07-07 ValueError: Classification metrics can't handle a mix of binary and continuous targets
阿酒88
做基于树的特征选择时遇到这个错误:“ValueError:Classificationmetricscan'thandleamixofbinaryandcontinuoustargets”经过检查,是一个分类任务,结果导包的时候导成了回归的函数。RandomForestRegressor更正为RandomForestClassifier,即可!
- Python实现WOA智能鲸鱼优化算法优化随机森林回归模型(RandomForestRegressor算法)项目实战
胖哥真不错
机器学习pythonpython机器学习群智能优化算法WOA智能鲸鱼优化算法随机森林回归模型
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.项目背景鲸鱼优化算法(whaleoptimizationalgorithm,WOA)是2016年由澳大利亚格里菲斯大学的Mirjalili等提出的一种新的群体智能优化算法,其优点在于操作简单,调整的参数少以及跳出局部最优的能力强。本项目通过WOA智能鲸鱼优化算法寻找最优的参数
- 随机森林原理与Sklearn参数详解
易码当先
目录1、集成算法概述2、Sklearn中RandomForestClassifier重要参数详解3、Sklearn中RandomForestRegressor重要参数详解4、附录5、总结1、集成算法概述:集成算法的目标是多个评估器建模的结果,汇总后得到一个综合结果,以此来获取比单个模型更好的回归或分类表现。多个模型集成成为的模型叫集成评估器,单个模型叫基评估器。通常说有三种集成算法:装袋法(Bag
- Python实现贝叶斯优化器(Bayes_opt)优化随机森林回归模型(RandomForestRegressor算法)项目实战
胖哥真不错
机器学习pythonpython贝叶斯优化器Bayes_opt机器学习随机森林回归模型
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.项目背景贝叶斯优化器(BayesianOptimization)是一种黑盒子优化器,用来寻找最优参数。贝叶斯优化器是基于高斯过程的贝叶斯优化,算法的参数空间中有大量连续型参数,运行时间相对较短。贝叶斯优化器目标函数的输入必须是具体的超参数,而不能是整个超参数空间,更不能是数据
- RandomForest之RandomForestRegressor参数详解以及调参
清木!
机器学习算法的Python实现python机器学习sklearn
RandomForest之RandomForestRegressor参数详解以及调参一、参数、属性及方法1、参数(1)n_estimators(2)criterion(3)max_depth(4)min_samples_split(5)min_samples_leaf(6)min_weight_fraction_leaf(7)max_features(8)max_leaf_nodes(9)min_
- Python实现猎人猎物优化算法(HPO)优化随机森林回归模型(RandomForestRegressor算法)项目实战
胖哥真不错
机器学习pythonpython机器学习群智能优化算法猎人猎物优化算法HPO随机森林回归模型
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.项目背景猎人猎物优化搜索算法(Hunter–preyoptimizer,HPO)是由Naruei&Keynia于2022年提出的一种最新的优化搜索算法。受到捕食动物(如狮子、豹子和狼)和猎物(如雄鹿和瞪羚)的行为的启发,他们根据猎人和猎物的位置移动方法设计了一种新型的搜索方式
- Python实现GA遗传算法优化随机森林回归模型(RandomForestRegressor算法)项目实战
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机器学习python机器学习python群智能优化算法GA遗传算法随机森林回归模型
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.项目背景遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)最早是由美国的Johnholland于20世纪70年代提出,该算法是根据大自然中生物体进化规律而设计提出的。是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型,是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方
- Python实现HBA混合蝙蝠智能算法优化随机森林回归模型(RandomForestRegressor算法)项目实战
胖哥真不错
机器学习pythonpython机器学习群智能优化算法HBA混合蝙蝠智能算法随机森林回归模型
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.项目背景蝙蝠算法是2010年杨教授基于群体智能提出的启发式搜索算法,是一种搜索全局最优解的有效方法。该算法基于迭代优化,初始化为一组随机解,然后迭代搜寻最优解,且在最优解周围通过随机飞行产生局部新解,加强局部搜索速度。该算法具有实现简单、参数少等特点。混合蝙蝠算法针对基本蝙蝠
- 集成学习Bagging——随机森林模型
talle2021
机器学习集成学习随机森林机器学习
目录1.Bagging方法的基本思想2.随机森林RandomForest2.1RandomForestRegressor的实现2.2随机森林回归器的参数2.2.1弱分类器结构2.2.2弱分类器数量2.2.3弱分类器训练的数据2.2.4其它参数1.Bagging方法的基本思想Bagging又称“袋装法”,它是所有集成学习方法当中最为著名、最为简单、也最为有效的操作之一。在Bagging集成当中,我们
- 【机器学习小论文】sklearn随机森林RandomForestRegressor代码及调参
小胡同1991
Python机器学习机器学习
一、前言前一篇是写的线性回归模型,这一篇为随机森林,下一篇为xgboost。二、算法简介2.1随机森林概述随机森林是集成学习方法bagging类中的翘楚。与集成学习boosting类的GBDT分庭抗礼。bagging类集成学习采用的方法是:用部分数据or部分特征or多个算法训练一些模型;然后再组合这些模型,对于分类问题采用投票多数表决,回归问题采用求平均。各个模型训练之间互不影响,天生就适合并行化
- 随机森林算法
crossoverpptx
机器学习算法随机森林集成学习python
文章目录1.随机森林原理1.1集成学习1.2Bagging算法1.3随机森林算法2.随机森林算法步骤3.随机森林特点4.随机森林的Python应用4.1RandomForestClassifier随机森林分类4.2RandomForestRegressor随机森林回归5.源码仓库地址1.随机森林原理1.1集成学习集成学习通过训练学习出多个估计器,当需要预测时通过结合器将多个估计器的结果整合起来当作
- Python实现ACO蚁群优化算法优化随机森林回归模型(RandomForestRegressor算法)项目实战
胖哥真不错
机器学习python机器学习群智能优化算法ACO蚁群优化算法随机森林回归模型python
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.项目背景蚁群优化算法(AntColonyOptimization,ACO)是一种源于大自然生物世界的新的仿生进化算法,由意大利学者M.Dorigo,V.Maniezzo和A.Colorni等人于20世纪90年代初期通过模拟自然界中蚂蚁集体寻径行为而提出的一种基于种群的启发式随
- 【数据挖掘与商务智能决策】第九章 随机森林模型
仿生程序员会梦见电子羊吗
信息管理与信息系统数据挖掘随机森林python
9.1.3随机森林模型的代码实现和决策树模型一样,随机森林模型既可以做分类分析,也可以做回归分析。分别对应的模型为随机森林分类模型(RandomForestClassifier)及随机森林回归模型(RandomForestRegressor)。随机森林分类模型的基模型是分类决策树模型(详见5.1.2节),随机森林回归模型的基模型则是回归决策树模型(详见5.1.3节)。#随机森林分类模型简单代码演示
- 集成学习方法之随机森林
吃肉的小馒头
集成学习随机森林机器学习
scikit-learn随机森林调参1.scikit-learn随机森林类库概述在scikit-learn中,RF的分类类是RandomForestClassifier,回归类是RandomForestRegressor。当然RF的变种ExtraTrees也有,分类类ExtraTreesClassifier,回归类ExtraTreesRegressor。由于RF和ExtraTrees的区别较小,调
- Lesson 9.1 集成学习的三大关键领域、Bagging 方法的基本思想和 RandomForestRegressor 的实现
虚心求知的熊
机器学习集成学习python机器学习
文章目录一、集成学习的三大关键领域二、Bagging方法的基本思想三、RandomForestRegressor的实现在开始学习之前,先导入我们需要的库,并查看库的版本。importnumpyasnpimportpandasaspdimportsklearnimportmatplotlibasmlpimportseabornassnsimportre,pip,condaforpackagein[s
- 使用sklearn.ensemble.RandomForestRegressor和GridSearchCV进行成人死亡率预测
Jurio.
机器学习
原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_44491423/article/details/127011461本文借鉴博主hhhcbw实现方法完成随机森林回归预测成人死亡率,使用训练数据测试模型的最优得分R2=0.8161,在测试集上得分R2=0.5825成年人死亡率指的是每一千人中15岁至60岁死亡的概率(数学期望)。这里我们给出了世界卫生组织(WHO)下属的全球卫生观
- python randomforestregressor_python – RandomForestRegressor和feature_importances_错误
weixin_39992199
python
我正在努力从我的RandomForestRegressor中取出功能重要性,我得到一个:AttributeError:‘GridSearchCV’objecthasnoattribute‘feature_importances_’.有谁知道为什么没有属性?根据文档应该存在这个属性?完整代码:fromsklearn.ensembleimportRandomForestRegressorfromskl
- 如何基于Python-sklearn搭建一个机器学习模型,保存与调用该模型,有哪些机器学习回归算法
小乖乖的臭坏坏
#机器学习
RandomForestRegressor1=RandomForestRegressor()RandomForestRegressor1.fit(X,y1)MSE1=sklearn.metrics.mean_squared_error(y1,RandomForestRegressor1.predict(X))r2_score1=sklearn.metrics.r2_score(RandomFore
- python重要性_基于Python的随机森林特征重要性图
weixin_39519741
python重要性
我正在使用python中的RandomForestRegressor,我想创建一个图表来说明特性重要性的排名。这是我使用的代码:fromsklearn.ensembleimportRandomForestRegressorMT=pd.read_csv("MT_reduced.csv")df=MT.reset_index(drop=False)columns2=df.columns.tolist()
- HuaPu在学:机器学习——sklearn【随机森林】
四号花圃
机器学习sklearn随机森林
随机森林文章目录随机森林一、集成算法二、RandomForestClassifier[控制基评估器的参数][n_estimators][random_state][bootstrap&oob_score][重要属性和接口][Bonus:Bagging的另一个必要条件]三、RandomForestRegressor[criterion][重要属性和接口]实例:用随机森林回归填补缺失值机器学习中的调参
- 线性回归实验之成人死亡率预测
CSU迦叶
机器学习与数据挖掘sklearn
对数据集进行的改进:和死亡率的皮尔逊系数小于0.01的参数被我丢掉了——'infantdeaths','Measles','under-fivedeaths','Population','Year'可选线性模型:RandomForestRegressor,ExtraTreesRegressor感觉效果差不多可选验证方法:GridSearchCV,RandomizedSearchCV(前者是穷举,后
- (已解决)sklearn.exceptions.NotFittedError: This RandomForestRegressor instance is not fitted yet.
CSU迦叶
机器学习与数据挖掘sklearnpython机器学习
用随机森林线性回归,加上网格搜索交叉验证以后就出现了以下报错sklearn.exceptions.NotFittedError:ThisRandomForestRegressorinstanceisnotfittedyet.Call'fit'withappropriateargumentsbeforeusingthisestimator.大意是模型没和数据fit但是我观察了一下自己的模型训练模块,
- 集成学习之Bagging与随机森林(ensemble learning)
chelsea_tongtong
机器学习sklearn
目录1集成学习的三大关键领域2Bagging方法的基本思想3随机森林RandomForest3.1RandomForestRegressor的实现3.1.1导入模块3.1.2导入数据3.1.3交叉验证及建模4随机森林在巨量数据上的增量学习4.1普通学习vs增量学习4.1.1对sklearn自带数据集进行训练4.1.2同样模型训练kaggle数据集4.1.3对sklearn自带数据集进行训练4.1.
- 随机森林调参
*Snowgrass*
机器学习
在scikit-learn中,RandomForest的分类器是RandomForestClassifier,回归器是RandomForestRegressor,需要调参的参数包括两部分,第一部分是Bagging框架的参数,第二部分是CART决策树的参数。一、Bagging框架的参数:1.n_estimators:也就是弱学习器的最大迭代次数,或者说最大的弱学习器的个数,默认是10。一般来说n_e
- 机器学习实战:利用随机森林回归树来预测不同经纬度的无线电电磁波
勋章DhR
机器学习实战机器学习随机森林回归
学习笔记,仅供参考!介绍Scikit-learn(以前称为scikits.learn,也称为sklearn)是一款免费的机器学习库。它具有各种分类,回归和聚类算法,包括支持向量机,随机森林,梯度提升,k均值和DBSCAN,本文利用sklearn的RandomForestRegressor模型对无线电电磁波场强做数据预测。数据集给出如下图数据示例,这是一个在不同经纬度下的无线电场强数据,X,Y表示经
- 机器学习笔记-随机森林调参
Pijriler
机器学习笔记机器学习随机森林决策树
1、scikit-learn随机森林类库概述 在scikit-learn中,随机森林用于分类的函数接口是RandomForestClassifier,回归类是RandomForestRegressor。当然随机森林的变种有孤立森林和极限森林,这两种算法的主体框架和随机森林很像,所以在介绍调参时只关注随机森林即可。 随机森林是集成模型,所以在调参的过程中需要考虑两部分,第一是框架参数,第二是CA
- 【实践】随机森林算法参数解释及调优(含Python代码)
旅途中的宽~
机器学习系列文章python算法随机森林机器学习决策树
前言上篇文章梳理了随机森林的各理论要点,本文首先详细解释了随机森林类的参数含义,并基于该类讲解了参数择优过程。随机森林类库包含了RandomForestClassifer类,回归类是RandomForestRegressor类。RF的变种ExtraTress也有ExtraTressClassifier类和ExtraTressRegressor类。由于这四个类的参数基本相同,只要完全理解其中一个类,
- 【ML】RandomForestRegressor()参数详解
机器不学习我学习
机器学习--分类/回归预测机器学习
RandomForestRegressor()模型中有很多参数,下面对参数进行解释:n_estimators=10,#数值型参数,默认值为100,此参数指定了弱分类器的个数。设置的值越大,精确度越好,但是当n_estimators大于特定值之后,带来的提升效果非常有限。criterion='mse',#其中,参数criterion是字符串类型,默认值为‘mse’,是衡量回归效果的指标。可选的还有‘
- RandomForestRegressor 参数
*Snowgrass*
机器学习
sklearn.ensemble.RandomForestRegressor(n_estimators=10,criterion='mse',max_depth=None,min_samples_split=2,min_samples_leaf=1,min_weight_fraction_leaf=0.0,max_features='auto',max_leaf_nodes=None,min_im
- 矩阵求逆(JAVA)初等行变换
qiuwanchi
矩阵求逆(JAVA)
package gaodai.matrix;
import gaodai.determinant.DeterminantCalculation;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Scanner;
/**
* 矩阵求逆(初等行变换)
* @author 邱万迟
*
- JDK timer
antlove
javajdkschedulecodetimer
1.java.util.Timer.schedule(TimerTask task, long delay):多长时间(毫秒)后执行任务
2.java.util.Timer.schedule(TimerTask task, Date time):设定某个时间执行任务
3.java.util.Timer.schedule(TimerTask task, long delay,longperiod
- JVM调优总结 -Xms -Xmx -Xmn -Xss
coder_xpf
jvm应用服务器
堆大小设置JVM 中最大堆大小有三方面限制:相关操作系统的数据模型(32-bt还是64-bit)限制;系统的可用虚拟内存限制;系统的可用物理内存限制。32位系统下,一般限制在1.5G~2G;64为操作系统对内存无限制。我在Windows Server 2003 系统,3.5G物理内存,JDK5.0下测试,最大可设置为1478m。
典型设置:
java -Xmx
- JDBC连接数据库
Array_06
jdbc
package Util;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.Statement;
public class JDBCUtil {
//完
- Unsupported major.minor version 51.0(jdk版本错误)
oloz
java
java.lang.UnsupportedClassVersionError: cn/support/cache/CacheType : Unsupported major.minor version 51.0 (unable to load class cn.support.cache.CacheType)
at org.apache.catalina.loader.WebappClassL
- 用多个线程处理1个List集合
362217990
多线程threadlist集合
昨天发了一个提问,启动5个线程将一个List中的内容,然后将5个线程的内容拼接起来,由于时间比较急迫,自己就写了一个Demo,希望对菜鸟有参考意义。。
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
public c
- JSP简单访问数据库
香水浓
sqlmysqljsp
学习使用javaBean,代码很烂,仅为留个脚印
public class DBHelper {
private String driverName;
private String url;
private String user;
private String password;
private Connection connection;
privat
- Flex4中使用组件添加柱状图、饼状图等图表
AdyZhang
Flex
1.添加一个最简单的柱状图
? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
<?xml version=
"1.0"&n
- Android 5.0 - ProgressBar 进度条无法展示到按钮的前面
aijuans
android
在低于SDK < 21 的版本中,ProgressBar 可以展示到按钮前面,并且为之在按钮的中间,但是切换到android 5.0后进度条ProgressBar 展示顺序变化了,按钮再前面,ProgressBar 在后面了我的xml配置文件如下:
[html]
view plain
copy
<RelativeLa
- 查询汇总的sql
baalwolf
sql
select list.listname, list.createtime,listcount from dream_list as list , (select listid,count(listid) as listcount from dream_list_user group by listid order by count(
- Linux du命令和df命令区别
BigBird2012
linux
1,两者区别
du,disk usage,是通过搜索文件来计算每个文件的大小然后累加,du能看到的文件只是一些当前存在的,没有被删除的。他计算的大小就是当前他认为存在的所有文件大小的累加和。
- AngularJS中的$apply,用还是不用?
bijian1013
JavaScriptAngularJS$apply
在AngularJS开发中,何时应该调用$scope.$apply(),何时不应该调用。下面我们透彻地解释这个问题。
但是首先,让我们把$apply转换成一种简化的形式。
scope.$apply就像一个懒惰的工人。它需要按照命
- [Zookeeper学习笔记十]Zookeeper源代码分析之ClientCnxn数据序列化和反序列化
bit1129
zookeeper
ClientCnxn是Zookeeper客户端和Zookeeper服务器端进行通信和事件通知处理的主要类,它内部包含两个类,1. SendThread 2. EventThread, SendThread负责客户端和服务器端的数据通信,也包括事件信息的传输,EventThread主要在客户端回调注册的Watchers进行通知处理
ClientCnxn构造方法
&
- 【Java命令一】jmap
bit1129
Java命令
jmap命令的用法:
[hadoop@hadoop sbin]$ jmap
Usage:
jmap [option] <pid>
(to connect to running process)
jmap [option] <executable <core>
(to connect to a
- Apache 服务器安全防护及实战
ronin47
此文转自IBM.
Apache 服务简介
Web 服务器也称为 WWW 服务器或 HTTP 服务器 (HTTP Server),它是 Internet 上最常见也是使用最频繁的服务器之一,Web 服务器能够为用户提供网页浏览、论坛访问等等服务。
由于用户在通过 Web 浏览器访问信息资源的过程中,无须再关心一些技术性的细节,而且界面非常友好,因而 Web 在 Internet 上一推出就得到
- unity 3d实例化位置出现布置?
brotherlamp
unity教程unityunity资料unity视频unity自学
问:unity 3d实例化位置出现布置?
答:实例化的同时就可以指定被实例化的物体的位置,即 position
Instantiate (original : Object, position : Vector3, rotation : Quaternion) : Object
这样你不需要再用Transform.Position了,
如果你省略了第二个参数(
- 《重构,改善现有代码的设计》第八章 Duplicate Observed Data
bylijinnan
java重构
import java.awt.Color;
import java.awt.Container;
import java.awt.FlowLayout;
import java.awt.Label;
import java.awt.TextField;
import java.awt.event.FocusAdapter;
import java.awt.event.FocusE
- struts2更改struts.xml配置目录
chiangfai
struts.xml
struts2默认是读取classes目录下的配置文件,要更改配置文件目录,比如放在WEB-INF下,路径应该写成../struts.xml(非/WEB-INF/struts.xml)
web.xml文件修改如下:
<filter>
<filter-name>struts2</filter-name>
<filter-class&g
- redis做缓存时的一点优化
chenchao051
redishadooppipeline
最近集群上有个job,其中需要短时间内频繁访问缓存,大概7亿多次。我这边的缓存是使用redis来做的,问题就来了。
首先,redis中存的是普通kv,没有考虑使用hash等解结构,那么以为着这个job需要访问7亿多次redis,导致效率低,且出现很多redi
- mysql导出数据不输出标题行
daizj
mysql数据导出去掉第一行去掉标题
当想使用数据库中的某些数据,想将其导入到文件中,而想去掉第一行的标题是可以加上-N参数
如通过下面命令导出数据:
mysql -uuserName -ppasswd -hhost -Pport -Ddatabase -e " select * from tableName" > exportResult.txt
结果为:
studentid
- phpexcel导出excel表简单入门示例
dcj3sjt126com
PHPExcelphpexcel
先下载PHPEXCEL类文件,放在class目录下面,然后新建一个index.php文件,内容如下
<?php
error_reporting(E_ALL);
ini_set('display_errors', TRUE);
ini_set('display_startup_errors', TRUE);
if (PHP_SAPI == 'cli')
die('
- 爱情格言
dcj3sjt126com
格言
1) I love you not because of who you are, but because of who I am when I am with you. 我爱你,不是因为你是一个怎样的人,而是因为我喜欢与你在一起时的感觉。 2) No man or woman is worth your tears, and the one who is, won‘t
- 转 Activity 详解——Activity文档翻译
e200702084
androidUIsqlite配置管理网络应用
activity 展现在用户面前的经常是全屏窗口,你也可以将 activity 作为浮动窗口来使用(使用设置了 windowIsFloating 的主题),或者嵌入到其他的 activity (使用 ActivityGroup )中。 当用户离开 activity 时你可以在 onPause() 进行相应的操作 。更重要的是,用户做的任何改变都应该在该点上提交 ( 经常提交到 ContentPro
- win7安装MongoDB服务
geeksun
mongodb
1. 下载MongoDB的windows版本:mongodb-win32-x86_64-2008plus-ssl-3.0.4.zip,Linux版本也在这里下载,下载地址: http://www.mongodb.org/downloads
2. 解压MongoDB在D:\server\mongodb, 在D:\server\mongodb下创建d
- Javascript魔法方法:__defineGetter__,__defineSetter__
hongtoushizi
js
转载自: http://www.blackglory.me/javascript-magic-method-definegetter-definesetter/
在javascript的类中,可以用defineGetter和defineSetter_控制成员变量的Get和Set行为
例如,在一个图书类中,我们自动为Book加上书名符号:
function Book(name){
- 错误的日期格式可能导致走nginx proxy cache时不能进行304响应
jinnianshilongnian
cache
昨天在整合某些系统的nginx配置时,出现了当使用nginx cache时无法返回304响应的情况,出问题的响应头: Content-Type:text/html; charset=gb2312 Date:Mon, 05 Jan 2015 01:58:05 GMT Expires:Mon , 05 Jan 15 02:03:00 GMT Last-Modified:Mon, 05
- 数据源架构模式之行数据入口
home198979
PHP架构行数据入口
注:看不懂的请勿踩,此文章非针对java,java爱好者可直接略过。
一、概念
行数据入口(Row Data Gateway):充当数据源中单条记录入口的对象,每行一个实例。
二、简单实现行数据入口
为了方便理解,还是先简单实现:
<?php
/**
* 行数据入口类
*/
class OrderGateway {
/*定义元数
- Linux各个目录的作用及内容
pda158
linux脚本
1)根目录“/” 根目录位于目录结构的最顶层,用斜线(/)表示,类似于
Windows
操作系统的“C:\“,包含Fedora操作系统中所有的目录和文件。 2)/bin /bin 目录又称为二进制目录,包含了那些供系统管理员和普通用户使用的重要
linux命令的二进制映像。该目录存放的内容包括各种可执行文件,还有某些可执行文件的符号连接。常用的命令有:cp、d
- ubuntu12.04上编译openjdk7
ol_beta
HotSpotjvmjdkOpenJDK
获取源码
从openjdk代码仓库获取(比较慢)
安装mercurial Mercurial是一个版本管理工具。 sudo apt-get install mercurial
将以下内容添加到$HOME/.hgrc文件中,如果没有则自己创建一个: [extensions] forest=/home/lichengwu/hgforest-crew/forest.py fe
- 将数据库字段转换成设计文档所需的字段
vipbooks
设计模式工作正则表达式
哈哈,出差这么久终于回来了,回家的感觉真好!
PowerDesigner的物理数据库一出来,设计文档中要改的字段就多得不计其数,如果要把PowerDesigner中的字段一个个Copy到设计文档中,那将会是一件非常痛苦的事情。