- Python 机器学习实战:Scikit-learn 算法宝典,从线性回归到支持向量机
清水白石008
pythonPython题库python机器学习算法
Python机器学习实战:Scikit-learn算法宝典,从线性回归到支持向量机引言各位Python工程师,大家好!欢迎来到激动人心的机器学习世界!在这个数据驱动的时代,机器学习已经渗透到我们生活的方方面面,从智能推荐系统到自动驾驶汽车,都离不开机器学习技术的支撑。作为一名Python开发者,掌握机器学习技能,无疑将为您的职业发展注入强大的动力,让您在人工智能浪潮中占据先机。Scikit-lea
- Python机器学习实战——逻辑回归(附完整代码和结果)
小白熊XBX
机器学习机器学习python逻辑回归
Python机器学习实战——逻辑回归(附完整代码和结果)关于作者作者:小白熊作者简介:精通c#、Halcon、Python、Matlab,擅长机器视觉、机器学习、深度学习、数字图像处理、工业检测识别定位、用户界面设计、目标检测、图像分类、姿态识别、人脸识别、语义分割、路径规划、智能优化算法、大数据分析、各类算法融合创新等等。联系邮箱:
[email protected]科研辅导、知识付费答疑、个性化定制
- Python 机器学习实战:泰坦尼克号生还者预测 (从数据探索到模型构建)
程序员阿超的博客
Pythonpython机器学习开发语言泰坦尼克号KaggleScikit-learn实战教程
引言:挑战介绍泰坦尼克号的沉没是历史上最著名的海难之一。除了其悲剧色彩,它还为数据科学提供了一个经典且引人入胜的入门项目。Kaggle平台上的“Titanic:MachineLearningfromDisaster”竞赛,要求我们利用乘客数据来预测哪些人更有可能在这场灾难中幸存。这是一个典型的二元分类问题:目标变量Survived只有两个值,0(遇难)或1(生还)。这个项目之所以经典,是因为它涵盖
- **基于Python的数据分析与机器学习实战教程****一、引言**随着大数据时代的到来,数据处理和分析能力已经成为现代软件开发人员的必备技能之一。Python作为一种高效、简洁且功能丰富的编程语言,
2401_89451588
python数据分析机器学习
基于Python的数据分析与机器学习实战教程一、引言随着大数据时代的到来,数据处理和分析能力已经成为现代软件开发人员的必备技能之一。Python作为一种高效、简洁且功能丰富的编程语言,在数据分析领域得到了广泛的应用。本文将介绍如何使用Python进行数据分析,并结合机器学习算法实现数据驱动的应用。二、Python基础首先,我们需要掌握Python的基本语法和常用的库。Python的语法简洁易懂,上
- 这份「零基础」机器学习实战课程,帮你彻底搞懂AI不再迷茫!——深度解析ML-For-Beginners
wylee
人工智能机器学习
引言:告别迷茫,拥抱AI未来在当今科技浪潮之巅,人工智能(AI)无疑是最璀璨的明星。机器学习(MachineLearning),作为AI的核心驱动力,正以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面:从智能推荐系统到自动驾驶,从疾病诊断到金融风控,其应用场景几乎无处不在。然而,对于无数渴望投身AI领域的学习者而言,机器学习的门槛似乎一直高不可攀。你是否也曾有过这样的困惑:面对海量的在线课程和资料,眼花缭
- 【机器学习实战】Datawhale夏令营2:深度学习回顾
城主_全栈开发
机器学习机器学习深度学习人工智能
#DataWhale夏令营#ai夏令营文章目录1.深度学习的定义1.1深度学习&图神经网络1.2机器学习和深度学习的关系2.深度学习的训练流程2.1数学基础2.1.1梯度下降法基本原理数学表达步骤学习率α梯度下降的变体2.1.2神经网络与矩阵网络结构表示前向传播激活函数反向传播批处理卷积操作参数更新优化算法正则化初始化2.2激活函数Sigmoid函数:Tanh函数:ReLU函数(Rectified
- 深度学习笔记
疯狂成瘾者
深度学习笔记人工智能
文章目录聚类导入模块生成模拟数据建立并训练K-Means聚类模型创建图形绘制散点图(聚类结果)获取聚类中心可视化聚类中心设置图形标题和标签输出效果数据降维一、常见的数据降维方法二、Python降维示例(用PCA将3D数据降至2D)✅第1部分:导入模块✅第2部分:生成模拟数据✅第3部分:PCA降维处理✅第4部分:开始绘图✅第5部分:绘制散点图✅第6部分:完善图像细节并显示✨最终效果数据降维的作用✅一
- Python机器学习实战:推荐系统的原理与实现方法
AI大模型应用之禅
人工智能数学基础计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
Python机器学习实战:推荐系统的原理与实现方法1.背景介绍1.1问题的由来在当今数字化时代,推荐系统已成为电子商务、媒体流媒体平台、社交媒体以及在线购物网站的核心组件之一。推荐系统旨在根据用户的历史行为、偏好以及社会关系等因素,为用户提供个性化的内容或商品建议,从而提高用户体验、增加用户粘性,并提升业务转化率。1.2研究现状随着大数据和深度学习技术的快速发展,推荐系统正从基于规则的简单过滤模型
- 机器学习实战36-基于遗传算法的水泵调度优化项目研究与代码实现
微学AI
机器学习实战项目机器学习数学建模人工智能
大家好,我是微学AI,今天给大家介绍一下机器学习实战36-基于遗传算法的水泵调度优化项目研究与代码实现。文章目录一、项目介绍二、项目背景三、数学原理与算法分析动态规划模型遗传算法设计编码方案适应度函数约束处理算法参数能量消耗模型一泵房能耗二泵房能耗效率计算模型四、系统特性与创新点代码实现基于python实现完整代码五、应用价值与扩展方向六、结论一、项目介绍本项目是一个基于动态规划和遗传算法的水泵调
- 机器学习实战---书中谬误讨论
奔跑的石头_
机器学习机器学习numpy
关注公众号“码字读书会”,了解最新消息。5.2.3节首先要把5.2.2节内容做了,不然得不到回归系数weights值。即dataArr,labelMat=logRegres.loadDataSet()logRegres.gradAscent(dataArr,labelMat)reload(logRegres)logRegres.plotBestFit(weights.getA())此处画图做拟合曲
- Python机器学习实战:使用Pandas进行数据预处理与分析
AI天才研究院
AIAgent应用开发计算计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
Python机器学习实战:使用Pandas进行数据预处理与分析1.背景介绍在机器学习和数据科学领域中,数据预处理是一个至关重要的步骤。原始数据通常存在噪声、缺失值、异常值等问题,直接将其输入机器学习模型会导致模型性能下降。因此,对数据进行清洗、转换和规范化等预处理操作是必不可少的。Pandas是Python中广泛使用的数据分析库,提供了高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。它可以高效地处理结构
- Python机器学习实战:智能聊天机器人的构建与优化
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战ChatGPT计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
Python机器学习实战:智能聊天机器人的构建与优化作者:禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1人工智能与聊天机器人的发展历程1.1.1人工智能的起源与发展人工智能(ArtificialIntelligence,AI)的起源可以追溯到上世纪50年代,图灵测试的提出标志着人工智能作为一门学科的诞生。随后,人工智能经历了几次高潮和低谷,期间涌现出许多重要的理论和算法,例如符号主义、连接主义、专家系统
- 分享全国数字人才技能提升师资培训班 第五期邀请函
泰迪智能科技01
人工智能人工智能
线下(广州班):大模型与AIGC多模态技术应用实战线下(青岛班):Deepseek教学应用与智能体开发实战线上班(十二大专题):DeepSeek大模型教学应用实战大模型与AIGC技术应用实战大模型部署与微调实战AIGC多模态技术应用实战数据分析与挖掘实战(泰迪杯竞赛方向)大数据分析与机器学习实战(数学建模方向)商务数据分析实战(Python)计算机视觉应用实战(Pytorch)大数据技术应用实战(
- 分享全国数字人才技能提升师资培训班 第五期
泰迪智能科技01
人工智能
线下(广州班):大模型与AIGC多模态技术应用实战线下(青岛班):Deepseek教学应用与智能体开发实战线上班(十二大专题):DeepSeek大模型教学应用实战大模型与AIGC技术应用实战大模型部署与微调实战AIGC多模态技术应用实战数据分析与挖掘实战(泰迪杯竞赛方向)大数据分析与机器学习实战(数学建模方向)商务数据分析实战(Python)计算机视觉应用实战(Pytorch)大数据技术应用实战(
- python3源代码_机器学习实战源代码python3
weixin_39955781
python3源代码
机器学习实战源代码python3\machinelearninginaction\.git\COMMIT_EDITMSG机器学习实战源代码python3\machinelearninginaction\.git\config机器学习实战源代码python3\machinelearninginaction\.git\description机器学习实战源代码python3\machinelearnin
- Python机器学习实战:分布式机器学习框架Dask的入门与实战
AI大模型应用之禅
人工智能数学基础计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
Python机器学习实战:分布式机器学习框架Dask的入门与实战作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着大数据时代的到来,数据量的爆炸式增长使得传统的单机处理方式逐渐显得力不从心。无论是数据预处理、特征工程还是模型训练,单机环境下的计算资源和内存限制都成为了瓶颈。为了应对这些挑战,分布式计算框架应运而生。Das
- 【机器学习实战】监督学习:使用 Scikit-learn 库训练一个房价预测模型
phenix_01
机器学习学习scikit-learn
一、引言在机器学习领域,监督学习是一种通过已有标注数据训练模型,从而对新数据进行预测的重要方法。房价预测作为回归问题的典型应用,在房地产分析、投资决策等场景中具有重要价值。本文将基于Scikit-learn库,完整演示从数据准备到模型评估的全流程,带领读者掌握房价预测模型的构建方法。二、数据准备:从Kaggle获取数据集本文使用Kaggle上的经典波士顿房价数据集(BostonHousingDat
- 机器学习实战02:学生成绩预测与可视化分析
梦弦18
机器学习信息可视化
目录一、项目背景二、数据读取与初步处理三、数据可视化分析(一)相关性矩阵热图(二)父母教育水平与成绩关系(三)种族与成绩关系(四)测试准备课程与成绩关系(五)其他分析四、机器学习模型构建与评估(一)数据预处理(二)模型训练与评估五、总结六、全代码七.数据集callme在教育领域,了解影响学生成绩的因素并对成绩进行预测,对提升教学质量、制定个性化学习方案具有重要意义。本文将通过一个机器学习实战项目,
- Python机器学习实战:掌握NumPy的高效数据操作
AI智能应用
AI大模型应用入门实战与进阶javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
NumPy,Python,机器学习,数据操作,数组,向量,矩阵,线性代数,科学计算1.背景介绍在机器学习领域,数据是至关重要的资源。高效、准确地处理和操作数据是机器学习模型训练和应用的基础。NumPy(NumericalPython)作为Python生态系统中强大的数值计算库,为机器学习提供了高效的数据结构和操作工具。NumPy的核心是ndarray(n-dimensionalarray)数据结构
- 机器学习实战步骤与案例
enyp80
机器学习
机器学习实战需要结合理论和实践,以下是一个清晰的实战步骤指南,涵盖关键工具、常见任务示例以及避坑建议,帮助你快速上手:一、机器学习实战核心步骤明确问题与数据准备任务类型:分类、回归、聚类、强化学习?数据来源:Kaggle、UCI、公开API、爬虫或业务数据库。数据格式:结构化数据(CSV/SQL)或非结构化数据(图片/文本)。工具推荐:数据清洗:Pandas、NumPy可视化:Matplotlib
- 机器学习实战:6种数据集划分方法详解与代码实现
慕婉0307
机器学习机器学习人工智能深度学习数据集划分
在机器学习项目中,合理划分数据集是模型开发的关键第一步。本文将全面介绍6种常见数据格式的划分方法,并附完整Python代码示例,帮助初学者掌握这一核心技能。一、数据集划分基础函数1.核心函数:train_test_splitfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split#基本用法X_train,X_test,y_train,y_test=trai
- 机器学习实战:鸢尾花分类
学术乙方
Python机器学习分类人工智能
项目目标使用经典的鸢尾花数据集(IrisDataset),通过支持向量机(SVM)算法训练一个分类模型,能够根据花瓣和萼片的测量数据预测鸢尾花的种类。环境准备Python#需要安装的库(在终端运行)pipinstallnumpypandasmatplotlibscikit-learn完整代码实现#1.导入必要的库importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearni
- 机器学习实战:以鸢尾花数据集分类问题为例
Tech Synapse
机器学习分类人工智能SVMscikit-learn鸢尾花数据集
在当今数据驱动的时代,机器学习已成为解决复杂问题的重要工具。本文将通过一个具体的分类问题——鸢尾花数据集(IrisDataset)的分类,展示如何在实际项目中应用机器学习。我们将使用Python编程语言,并借助流行的机器学习库scikit-learn来实现这一目标。文章将详细介绍数据预处理、模型选择、训练、评估以及预测等步骤,并提供完整且可直接运行的代码示例。一、项目背景与数据集介绍鸢尾花数据集是
- 从零搭建量化交易工具链:Python数据处理、策略回测与机器学习实战指南
灏瀚星空
python机器学习开发语言学习人工智能算法金融
从零搭建量化交易工具链:Python数据处理、策略回测与机器学习实战指南引言在算法交易席卷全球金融市场的今天,搭建一套高可用的量化工具链已成为开发者掘金Alpha的核心竞争力。然而,面对庞杂的技术组件——从海量数据的清洗对齐、策略逻辑的回测验证,到机器学习模型的实盘部署——许多开发者陷入困境:Pandas处理Tick数据内存爆炸怎么办?回测曲线完美但实盘表现惨淡如何归因?深度学习模型预测准确却无法
- 机器学习实战:PyTorch 与 Sklearn 线性回归模型大对决
#guiyin11
机器学习pytorchsklearn
一、引言在机器学习领域,模型的构建和训练依赖于各种工具和框架。PyTorch和Sklearn作为其中的佼佼者,在实现线性回归模型时各有千秋。深入了解它们的差异和优势,对提升模型性能和开发效率意义重大。本文将全面剖析这两个框架在构建和训练线性回归模型方面的特点。二、实验原理(一)线性回归基本原理线性回归旨在寻找输入特征X与输出标签y的线性关系,通过公式y=Xθ+ϵ来描述。其中,θ是待估参数,ϵ为随机
- Python机器学习实战:机器学习在金融风险评估中的应用
AI天才研究院
AI大模型应用入门实战与进阶AI大模型企业级应用开发实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
Python机器学习实战:机器学习在金融风险评估中的应用1.背景介绍金融风险评估是金融行业中至关重要的一环。随着数据量的爆炸性增长和计算能力的提升,机器学习在金融风险评估中的应用变得越来越普遍。通过机器学习算法,我们可以更准确地预测违约风险、市场风险和操作风险,从而帮助金融机构做出更明智的决策。2.核心概念与联系2.1机器学习概述机器学习是一种通过数据训练模型,使其能够自动改进和预测的技术。它主要
- 从零到前沿:2025年人工智能系统性学习路径与最新技术融合指南
小李独爱秋
人工智能人工智能学习
一、构建人工智能认知框架(一)基础学科筑基数学核心能力线性代数:掌握矩阵运算(张量分解在推荐系统的应用)与特征值分析(PCA降维原理)概率统计:贝叶斯网络在医疗诊断中的应用,蒙特卡洛方法在强化学习的采样策略优化理论:2025年主流的元学习(Meta-Learning)框架中的二阶优化算法发展计算机科学基础数据结构:图神经网络(GNN)中的邻接矩阵存储优化操作系统:分布式训练中的GPU资源调度策略(
- 【机器学习】解锁智能奥秘:从理论到实战的奇幻之旅
Guiat
科学技术变革创新机器学习人工智能开源数据化
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:开启智能新时代2.机器学习的基础概念大揭秘2.1定义与内涵2.2与人工智能、深度学习的关系图谱2.3关键术语全解析3.机器学习三要素:模型、策略与算法的深度剖析3.1模型:问题解决的基石3.2策略:模型优劣的裁判3.3算法:模型优化的引擎4.机器学习实战:从数据到模型的蜕变之旅4.1数据准备:机器学习的燃料4.2模型搭建:智能大
- 政安晨:【Keras机器学习示例演绎】(十四)—— 用于弱光图像增强的零 DCE
政安晨
机器学习keras人工智能tensorflow深度学习神经网络弱光图像增强
目录简介下载LOL数据集创建TensorFlow数据集零DCE框架了解光线增强曲线DCE-Net损失函数色彩恒定损失曝光损失光照平滑度损失空间一致性损失深度曲线估计模型训练推论测试图像推理政安晨的个人主页:政安晨欢迎点赞✍评论⭐收藏收录专栏:TensorFlow与Keras机器学习实战希望政安晨的博客能够对您有所裨益,如有不足之处,欢迎在评论区提出指正!本文目标:实施零参考深度曲线估算,实现低-高
- Python机器学习实战:随机森林算法 集成学习的力量
AGI大模型与大数据研究院
程序员提升自我硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
Python机器学习实战:随机森林算法-集成学习的力量作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词:Python,机器学习,随机森林,集成学习,分类,回归,数据科学,机器学习算法1.背景介绍1.1问题的由来随着数据科学的快速发展,机器学习技术在各个领域都得到了广泛应用。在众多机器学习算法中,随机森林(RandomForest)因其强大的分类
- jdk tomcat 环境变量配置
Array_06
javajdktomcat
Win7 下如何配置java环境变量
1。准备jdk包,win7系统,tomcat安装包(均上网下载即可)
2。进行对jdk的安装,尽量为默认路径(但要记住啊!!以防以后配置用。。。)
3。分别配置高级环境变量。
电脑-->右击属性-->高级环境变量-->环境变量。
分别配置 :
path
&nbs
- Spring调SDK包报java.lang.NoSuchFieldError错误
bijian1013
javaspring
在工作中调另一个系统的SDK包,出现如下java.lang.NoSuchFieldError错误。
org.springframework.web.util.NestedServletException: Handler processing failed; nested exception is java.l
- LeetCode[位运算] - #136 数组中的单一数
Cwind
java题解位运算LeetCodeAlgorithm
原题链接:#136 Single Number
要求:
给定一个整型数组,其中除了一个元素之外,每个元素都出现两次。找出这个元素
注意:算法的时间复杂度应为O(n),最好不使用额外的内存空间
难度:中等
分析:
题目限定了线性的时间复杂度,同时不使用额外的空间,即要求只遍历数组一遍得出结果。由于异或运算 n XOR n = 0, n XOR 0 = n,故将数组中的每个元素进
- qq登陆界面开发
15700786134
qq
今天我们来开发一个qq登陆界面,首先写一个界面程序,一个界面首先是一个Frame对象,即是一个窗体。然后在这个窗体上放置其他组件。代码如下:
public class First { public void initul(){ jf=ne
- Linux的程序包管理器RPM
被触发
linux
在早期我们使用源代码的方式来安装软件时,都需要先把源程序代码编译成可执行的二进制安装程序,然后进行安装。这就意味着每次安装软件都需要经过预处理-->编译-->汇编-->链接-->生成安装文件--> 安装,这个复杂而艰辛的过程。为简化安装步骤,便于广大用户的安装部署程序,程序提供商就在特定的系统上面编译好相关程序的安装文件并进行打包,提供给大家下载,我们只需要根据自己的
- socket通信遇到EOFException
肆无忌惮_
EOFException
java.io.EOFException
at java.io.ObjectInputStream$PeekInputStream.readFully(ObjectInputStream.java:2281)
at java.io.ObjectInputStream$BlockDataInputStream.readShort(ObjectInputStream.java:
- 基于spring的web项目定时操作
知了ing
javaWeb
废话不多说,直接上代码,很简单 配置一下项目启动就行
1,web.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<web-app xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xmlns="h
- 树形结构的数据库表Schema设计
矮蛋蛋
schema
原文地址:
http://blog.csdn.net/MONKEY_D_MENG/article/details/6647488
程序设计过程中,我们常常用树形结构来表征某些数据的关联关系,如企业上下级部门、栏目结构、商品分类等等,通常而言,这些树状结构需要借助于数据库完成持久化。然而目前的各种基于关系的数据库,都是以二维表的形式记录存储数据信息,
- maven将jar包和源码一起打包到本地仓库
alleni123
maven
http://stackoverflow.com/questions/4031987/how-to-upload-sources-to-local-maven-repository
<project>
...
<build>
<plugins>
<plugin>
<groupI
- java IO操作 与 File 获取文件或文件夹的大小,可读,等属性!!!
百合不是茶
类 File
File是指文件和目录路径名的抽象表示形式。
1,何为文件:
标准文件(txt doc mp3...)
目录文件(文件夹)
虚拟内存文件
2,File类中有可以创建文件的 createNewFile()方法,在创建新文件的时候需要try{} catch(){}因为可能会抛出异常;也有可以判断文件是否是一个标准文件的方法isFile();这些防抖都
- Spring注入有继承关系的类(2)
bijian1013
javaspring
被注入类的父类有相应的属性,Spring可以直接注入相应的属性,如下所例:1.AClass类
package com.bijian.spring.test4;
public class AClass {
private String a;
private String b;
public String getA() {
retu
- 30岁转型期你能否成为成功人士
bijian1013
成长励志
很多人由于年轻时走了弯路,到了30岁一事无成,这样的例子大有人在。但同样也有一些人,整个职业生涯都发展得很优秀,到了30岁已经成为职场的精英阶层。由于做猎头的原因,我们接触很多30岁左右的经理人,发现他们在职业发展道路上往往有很多致命的问题。在30岁之前,他们的职业生涯表现很优秀,但从30岁到40岁这一段,很多人
- 【Velocity四】Velocity与Java互操作
bit1129
velocity
Velocity出现的目的用于简化基于MVC的web应用开发,用于替代JSP标签技术,那么Velocity如何访问Java代码.本篇继续以Velocity三http://bit1129.iteye.com/blog/2106142中的例子为基础,
POJO
package com.tom.servlets;
public
- 【Hive十一】Hive数据倾斜优化
bit1129
hive
什么是Hive数据倾斜问题
操作:join,group by,count distinct
现象:任务进度长时间维持在99%(或100%),查看任务监控页面,发现只有少量(1个或几个)reduce子任务未完成;查看未完成的子任务,可以看到本地读写数据量积累非常大,通常超过10GB可以认定为发生数据倾斜。
原因:key分布不均匀
倾斜度衡量:平均记录数超过50w且
- 在nginx中集成lua脚本:添加自定义Http头,封IP等
ronin47
nginx lua csrf
Lua是一个可以嵌入到Nginx配置文件中的动态脚本语言,从而可以在Nginx请求处理的任何阶段执行各种Lua代码。刚开始我们只是用Lua 把请求路由到后端服务器,但是它对我们架构的作用超出了我们的预期。下面就讲讲我们所做的工作。 强制搜索引擎只索引mixlr.com
Google把子域名当作完全独立的网站,我们不希望爬虫抓取子域名的页面,降低我们的Page rank。
location /{
- java-3.求子数组的最大和
bylijinnan
java
package beautyOfCoding;
public class MaxSubArraySum {
/**
* 3.求子数组的最大和
题目描述:
输入一个整形数组,数组里有正数也有负数。
数组中连续的一个或多个整数组成一个子数组,每个子数组都有一个和。
求所有子数组的和的最大值。要求时间复杂度为O(n)。
例如输入的数组为1, -2, 3, 10, -4,
- Netty源码学习-FileRegion
bylijinnan
javanetty
今天看org.jboss.netty.example.http.file.HttpStaticFileServerHandler.java
可以直接往channel里面写入一个FileRegion对象,而不需要相应的encoder:
//pipeline(没有诸如“FileRegionEncoder”的handler):
public ChannelPipeline ge
- 使用ZeroClipboard解决跨浏览器复制到剪贴板的问题
cngolon
跨浏览器复制到粘贴板Zero Clipboard
Zero Clipboard的实现原理
Zero Clipboard 利用透明的Flash让其漂浮在复制按钮之上,这样其实点击的不是按钮而是 Flash ,这样将需要的内容传入Flash,再通过Flash的复制功能把传入的内容复制到剪贴板。
Zero Clipboard的安装方法
首先需要下载 Zero Clipboard的压缩包,解压后把文件夹中两个文件:ZeroClipboard.js
- 单例模式
cuishikuan
单例模式
第一种(懒汉,线程不安全):
public class Singleton { 2 private static Singleton instance; 3 pri
- spring+websocket的使用
dalan_123
一、spring配置文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi="http://www.w3.or
- 细节问题:ZEROFILL的用法范围。
dcj3sjt126com
mysql
1、zerofill把月份中的一位数字比如1,2,3等加前导0
mysql> CREATE TABLE t1 (year YEAR(4), month INT(2) UNSIGNED ZEROFILL, -> day
- Android开发10——Activity的跳转与传值
dcj3sjt126com
Android开发
Activity跳转与传值,主要是通过Intent类,Intent的作用是激活组件和附带数据。
一、Activity跳转
方法一Intent intent = new Intent(A.this, B.class); startActivity(intent)
方法二Intent intent = new Intent();intent.setCla
- jdbc 得到表结构、主键
eksliang
jdbc 得到表结构、主键
转自博客:http://blog.csdn.net/ocean1010/article/details/7266042
假设有个con DatabaseMetaData dbmd = con.getMetaData(); rs = dbmd.getColumns(con.getCatalog(), schema, tableName, null); rs.getSt
- Android 应用程序开关GPS
gqdy365
android
要在应用程序中操作GPS开关需要权限:
<uses-permission android:name="android.permission.WRITE_SECURE_SETTINGS" />
但在配置文件中添加此权限之后会报错,无法再eclipse里面正常编译,怎么办?
1、方法一:将项目放到Android源码中编译;
2、方法二:网上有人说cl
- Windows上调试MapReduce
zhiquanliu
mapreduce
1.下载hadoop2x-eclipse-plugin https://github.com/winghc/hadoop2x-eclipse-plugin.git 把 hadoop2.6.0-eclipse-plugin.jar 放到eclipse plugin 目录中。 2.下载 hadoop2.6_x64_.zip http://dl.iteye.com/topics/download/d2b
- 如何看待一些知名博客推广软文的行为?
justjavac
博客
本文来自我在知乎上的一个回答:http://www.zhihu.com/question/23431810/answer/24588621
互联网上的两种典型心态:
当初求种像条狗,如今撸完嫌人丑
当初搜贴像条犬,如今读完嫌人软
你为啥感觉不舒服呢?
难道非得要作者把自己的劳动成果免费给你用,你才舒服?
就如同 Google 关闭了 Gooled Reader,那是
- sql优化总结
macroli
sql
为了是自己对sql优化有更好的原则性,在这里做一下总结,个人原则如有不对请多多指教。谢谢!
要知道一个简单的sql语句执行效率,就要有查看方式,一遍更好的进行优化。
一、简单的统计语句执行时间
declare @d datetime ---定义一个datetime的变量set @d=getdate() ---获取查询语句开始前的时间select user_id
- Linux Oracle中常遇到的一些问题及命令总结
超声波
oraclelinux
1.linux更改主机名
(1)#hostname oracledb 临时修改主机名
(2) vi /etc/sysconfig/network 修改hostname
(3) vi /etc/hosts 修改IP对应的主机名
2.linux重启oracle实例及监听的各种方法
(注意操作的顺序应该是先监听,后数据库实例)
&nbs
- hive函数大全及使用示例
superlxw1234
hadoophive函数
具体说明及示例参 见附件文档。
文档目录:
目录
一、关系运算: 4
1. 等值比较: = 4
2. 不等值比较: <> 4
3. 小于比较: < 4
4. 小于等于比较: <= 4
5. 大于比较: > 5
6. 大于等于比较: >= 5
7. 空值判断: IS NULL 5
- Spring 4.2新特性-使用@Order调整配置类加载顺序
wiselyman
spring 4
4.1 @Order
Spring 4.2 利用@Order控制配置类的加载顺序
4.2 演示
两个演示bean
package com.wisely.spring4_2.order;
public class Demo1Service {
}
package com.wisely.spring4_2.order;
public class