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码农男孩
机器学习机器学习人工智能计算机视觉算法支持向量机
场景描述类别型特征(categoricalfeature)主要是指性别(男女)、血型(A,B,AB,O)等只在有限选项内取值的特征。类别型特征原始输入通常是字符串形式,除了决策树等少数模型能直接处理字符串形式的输入,对于逻辑回归、支持向量机等模型来说,类别型特征必须经过处理转换成数值型特征才能正确工作。在对数据进行预处理时,应该怎么样处理类别型特征?难度:★☆☆☆☆①序号编码OrdinalEnco
- 基于传统机器学习SVM支持向量机进行分类和目标检测-视频介绍下自取
no_work
深度学习机器学习支持向量机分类
内容包括:python通过SVM+SIFT实现墙体裂缝检测107python通过SVM+SIFT实现墙体裂缝检测_哔哩哔哩_bilibili该代码使用python语言编写,代码实现了一个基于SVM(支持向量机)和SIFT(尺度不变特征变换)特征的裂缝检测系统。具体来说,分为两个部分:训练部分和检测部分。训练部分:加载图像:load_images函数从指定文件夹加载图像,并为每张图像分配标签(1表示
- SVM支持向量机python实现
努力的小巴掌
经典机器学习支持向量机
支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)是一种强大的监督学习算法,主要用于分类和回归任务。SVM的核心思想是找到一个最优的超平面,使得不同类别的数据点能够被尽可能清晰地分开,并且这个超平面与最近的数据点之间有最大的间隔。这些最近的数据点被称为“支持向量”,因为它们决定了超平面的位置和方向。支持向量机的关键概念1.**最大间隔分离器**:-SVM的目标是找到一个超平面,该超平面
- Python机器学习小项目实战:随机森林算法实现信用卡欺诈检测
码上研习
Python机器学习小项目实战机器学习算法python
1.引言在之前的机器学习之旅中,我们已经探索了许多强大的算法,例如逻辑回归、支持向量机、决策树等等。每种算法都有其独特的优势和适用场景,但它们也存在一些共同的局限性。单个模型往往难以完美地捕捉复杂的数据模式,容易受到过拟合或欠拟合的影响,并且在面对噪声数据时显得脆弱。想象一下,你正在尝试预测股票价格的涨跌。你可以使用逻辑回归,但是逻辑回归假设特征之间是线性相关的,这可能无法捕捉股票市场中的复杂非线
- 核方法、核技巧、核函数、核矩阵
第六五签
数学模型矩阵线性代数
核方法(KernelMethods)和核技巧(KernelTrick)是机器学习中处理非线性问题的强大理论框架和实践工具。核心目标:征服非线性许多机器学习算法(如感知机、支持向量机SVM、主成分分析PCA)本质上是寻找线性模式或线性决策边界(直线/平面/超平面)。然而,现实世界的数据往往是线性不可分的,这意味着在原始特征空间中,无法用一条直线(或超平面)完美地将不同类别的数据点分开,或者无法用线性
- 划界与分类的艺术:支持向量机(SVM)的深度解析
忘梓.
杂文支持向量机分类机器学习
划界与分类的艺术:支持向量机(SVM)的深度解析1.引言支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)是机器学习中的经典算法,以其强大的分类和回归能力在众多领域得到了广泛应用。SVM通过找到最优超平面来分隔数据,从而实现高效的分类。然而,它在高维数据中的复杂性和核方法的使用也带来了挑战。本文将深入探讨SVM的工作原理、实现技巧、适用场景及其局限性。2.SVM的数学基础与直观理解SV
- 基于CIFAR-10图像数据集的图像分类算法——MATLAB仿真
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基于CIFAR-10图像数据集的图像分类算法——MATLAB仿真图像分类是计算机视觉领域中的重要任务之一,它的目标是将输入的图像分到不同的预定义类别中。在本文中,我们将介绍一种基于CIFAR-10图像数据集和支持向量机(SVM)的图像分类算法,并使用MATLAB进行仿真实现。CIFAR-10是一个常用的图像分类数据集,它包含了10个不同类别的60000个32x32彩色图像。这些类别包括飞机、汽车、
- 核函数:解锁支持向量机的强大能力
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在机器学习的世界中,支持向量机(SVM)是一种强大的分类算法,而核函数则是其背后的“魔法”,让SVM能够处理复杂的非线性问题。今天,我们就来深入探讨核函数的奥秘,看看它们是如何帮助SVM在高维空间中找到最佳决策边界的。一、核函数是什么?核函数本质上是一种计算两个向量在高维空间中内积的方法,但它避免了直接将数据映射到高维空间的复杂计算。通过核函数,我们可以巧妙地将原始数据从低维空间映射到高维空间,从
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在机器学习的世界中,支持向量机(SupportVectorMachine,简称SVM)一直以其强大的分类和回归能力而备受关注。本文将深入探讨SVM的核心功能,以及它如何在各种实际问题中发挥作用。一、SVM是什么?支持向量机是一种监督学习算法,主要用于分类和回归任务。它的核心思想是通过在特征空间中找到一个最优的分界面(超平面),将不同类别的数据点分隔开,或者拟合出一个回归函数来预测目标值。SVM的强
- 什么时候开始学习深度学习?
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人工智能机器学习深度学习学习深度学习人工智能机器学习计算机视觉知识图谱神经网络
咱们先来聊聊机器学习和深度学习的关系~这个问题其实挺常见的,之前我也跟不少同事、同学聊过。最近有好几个同学也聊过。简单说,深度学习是机器学习的一个子集,两者不是并列关系,而是“包含”关系。你可以这么理解:机器学习是一个大圈子,里面包括了各种方法,比如线性回归、决策树、支持向量机等等。而深度学习,它是基于神经网络的一类方法,尤其适合处理图像、语音、自然语言这些复杂的、非结构化的数据。深度学习为什么这
- 支持向量机(SVM)例题
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对于图中所示的线性可分的20个样本数据,利用支持向量机进行预测分类,有三个支持向量A(0,2)A(0,2)A(0,2)、B(2,0)B(2,0)B(2,0)和C(−1,−1)C(-1,-1)C(−1,−1)。求支持向量机的线性判别函数。删除点A后,支持向量是否变化?求解:三个点,建立联立方程组:{w1xA+w2yA+b=1w1xB+w2yB+b=1w1xC+w2yC+b=−1\begin{case
- 支持向量机SVM:从数学原理到实际应用
代码很孬写
支持向量机算法机器学习语言模型自然语言处理ai人工智能
前言本篇文章全面深入地探讨了支持向量机(SVM)的各个方面,从基本概念、数学背景到Python和PyTorch的代码实现。文章还涵盖了SVM在文本分类、图像识别、生物信息学、金融预测等多个实际应用场景中的用法。一、引言背景支持向量机(SVM,SupportVectorMachines)是一种广泛应用于分类、回归、甚至是异常检测的监督学习算法。自从Vapnik和Chervonenkis在1995年首
- 基于C++实现的深度学习(cnn/svm)分类器Demo
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1.项目简介本项目是一个基于C++实现的深度学习与传统机器学习结合的分类器Demo,主要流程为:从CSV文件读取样本数据用卷积神经网络(CNN)进行特征提取用支持向量机(SVM)进行最终分类支持模型的保存与加载提供DLL接口,方便与其他软件集成网盘地址:https://pan.baidu.com/s/1VoFdPAzueITcl_Up6hR_Wg2.主要结构与全局变量Sample结构体:存储单个样
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- 计算机视觉与深度学习 | Matlab实现INFO-BiTCN-SVM向量加权优化算法优化双向时间卷积神经网络结合支持向量机时间序列预测,含优化前后对比(Matlab完整源码和数据)
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以下是一个基于Matlab2023b实现的INFO-BiTCN-SVM时间序列预测系统的完整代码框架,包含智能优化算法、双向时间卷积网络与支持向量机的混合模型以及多指标评估体系。代码经过模块化设计,可直接运行并复现实验结果。%%主程序:INFO-BiTCN-SVM时间序列预测系统clc;clear;closeall;warningoff;%设置随机种子保证可重复性rng(2024);%加载/生成仿
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- 基于支持向量机(SVM)的P300检测分类
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基于支持向量机(SVM)的P300检测分类MATLAB实现,包含数据预处理、特征提取和分类评估流程:%%P300检测分类完整流程(SVM实现)clc;clear;closeall;%%1.数据加载与模拟生成(实际应用需替换为真实数据)%生成模拟EEG数据(实际应加载真实数据)[sampleRate,numChannels,numTrials,trialLength]=deal(250,32,200
- 分类预测 | Matlab实现SSA-SVM麻雀算法优化支持向量机多特征分类预测
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✅作者简介:热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知,期刊达人。内容介绍摘要:支持向量机(SVM)作为一种强大的机器学习算法,在模式识别和分类预测领域展现出优异的性能。然而,SVM的性能高度依赖于其参数的选取,而参数优化是一个复杂且耗时的过程。本文提出了一种基于麻雀搜索算法(S
- 机器学习:支持向量机(SVM)的进阶理解
码记大虾
支持向量机机器学习人工智能
1.数学基础:硬间隔SVM的优化问题2.拉格朗日对偶与支持向量3.软间隔SVM:处理噪声与重叠其中是惩罚参数,控制对误分类的容忍度:越大,分类越严格(间隔越小,可能过拟合)。越小,允许更多错误(间隔越大,可能欠拟合)。对偶问题软间隔的对偶形式与硬间隔类似,但约束变为:0≤≤4.核技巧(KernelTrick)5.SVM的优化算法6.SVM的扩展与变种多类SVM:通过“一对多”(One-vs-Res
- 机器学习:支持向量机
码记大虾
机器学习支持向量机机器学习人工智能
目录SVM的基本概念“支持向量”是什么?最大间隔的概念:让分界线尽可能远离所有点处理非线性:核技巧(KernelTrick)软间隔:允许少量错误应用场景和优缺点形象总结SVM的基本概念支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)是一种用于分类和回归的监督学习算法(主要用于分类问题,但也可以用于回归)。核心思想是找到一个最优的超平面(即是"最优分界线")来分开不同类别的数据点。(超
- OpenCV专利收费免费模块介绍
ice_junjun
opencv人工智能计算机视觉
一、核心模块(免费,商业/非商业均可使用)ML模块(机器学习)功能:支持向量机(SVM)、K均值聚类、神经网络(ANN)等。收费状态:免费。属于OpenCV主库,遵循Apache2.0许可。依据:官方文档及社区确认。DNN模块(深度学习)功能:加载Caffe、TensorFlow模型,前向传播推理。收费状态:免费。核心模块,无专利或收费限制。依据:官方开源声明。Flann模块(快速近似最近邻搜索)
- ML 作业代写 | 统计学习 Statistical Learning (using R) | 深度学习 Deep Learning (using Python)
王平渊
python开发语言
目录Ⅰ.统计学习StatisticalLearning(usingR)1.SupportVectorMachines支持向量机2.UnsupervisedLearning无监督学习Ⅱ.深度学习DeepLearning(usingPython)3.MultilayerPerceptron(MLP,다층퍼셉트론,多层感知器)4.ConvolutionalNeuralNetworks(합성곱신경망,卷积
- 26:支持向量机
Echo``
日常笔记支持向量机机器学习人工智能计算机视觉算法
1.支持向量机介绍:支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)是CorinnaCortes和Vapnik于1995年首先提出的,它在解决小样本、非线性及高维模式识别表现出许多特有的优势。支持向量机原理:2.1在n维空间中找到一个分类超平面,将空间上的点分类,虚线上的点叫做支持向量机SupprotVerctor,中间红线叫超级平面,SVM目的是拉大所有点到超级平面的距离。【线性分
- 机器学习-支持向量机(SVM) -回归-python scikit-learn
Quest for Knowledge
机器学习python机器学习python支持向量机
机器学习-支持向量机-回归前言1.导入模块2.导入数据3.数据预处理4.训练支持向量回归器5.评价支持向量回归6.改进支持向量回归模型总结前言支持向量机是一种用于回归、分类和检测异常值的监督学习算法。支持向量机是经典机器学习中非常强大的模型之一,适用于处理复杂的高维数据集。支持向量机支持不同的核(线性、多项式、径向基函数(rbf)和sigmoid),支持向量机可以处理不同类型的数据集,包括线性和非
- 使用Python和scikit-learn实现支持向量机(SVM)
01_6
pythonscikit-learn支持向量机回归算法机器学习人工智能
支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)是一种强大的监督学习算法,广泛用于分类和回归问题。它能够有效处理线性和非线性数据,并在复杂数据集中表现出色。本文将介绍如何使用Python和scikit-learn库实现SVM,以及如何通过可视化不同参数设置来理解其工作原理。一、什么是支持向量机(SVM)?支持向量机是一种二类分类模型,它的基本思想是在特征空间中找到一个最优的超平面,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)
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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
- 手把手教你学Simulink-无人机--支持向量机(SVM)分类器训练与部署
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目录一、背景介绍支持向量机(SVM)及其应用场景关键挑战二、所需工具和环境三、步骤详解步骤1:准备数据集步骤2:划分训练集和测试集步骤3:训练SVM分类器(1)选择核函数(2)模型优化步骤4:评估模型性能步骤5:集成到Simulink步骤6:设置仿真参数步骤7:验证与分析(1)观察仿真结果(2)评估系统性能四、总结支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)是一种广泛使用的监督学
- 植被参数遥感反演技术革命!AI+Python支持向量机/随机森林/神经网络/CNN/LSTM/迁移学习在植被参数反演中的实战应用与优化
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在全球气候变化与生态环境监测的重要需求下,植被参数遥感反演作为定量评估植被生理状态、结构特征及生态功能的核心技术,正面临诸多挑战。随着遥感技术的发展,数据复杂度不断提升,模型精度的要求也越来越高。同时,多源异构数据的融合成为了一个亟待解决的问题。这些挑战对传统遥感反演方法提出了严峻的考验。人工智能技术为遥感反演带来新机遇幸运的是,人工智能(AI)技术的快速发展,尤其是机器学习与深度学习算法的突破,
- PHP如何实现二维数组排序?
IT独行者
二维数组PHP排序
二维数组在PHP开发中经常遇到,但是他的排序就不如一维数组那样用内置函数来的方便了,(一维数组排序可以参考本站另一篇文章【PHP中数组排序函数详解汇总】)。二维数组的排序需要我们自己写函数处理了,这里UncleToo给大家分享一个PHP二维数组排序的函数:
代码:
functionarray_sort($arr,$keys,$type='asc'){
$keysvalue= $new_arr
- 【Hadoop十七】HDFS HA配置
bit1129
hadoop
基于Zookeeper的HDFS HA配置主要涉及两个文件,core-site和hdfs-site.xml。
测试环境有三台
hadoop.master
hadoop.slave1
hadoop.slave2
hadoop.master包含的组件NameNode, JournalNode, Zookeeper,DFSZKFailoverController
- 由wsdl生成的java vo类不适合做普通java vo
darrenzhu
VOwsdlwebservicerpc
开发java webservice项目时,如果我们通过SOAP协议来输入输出,我们会利用工具从wsdl文件生成webservice的client端类,但是这里面生成的java data model类却不适合做为项目中的普通java vo类来使用,当然有一中情况例外,如果这个自动生成的类里面的properties都是基本数据类型,就没问题,但是如果有集合类,就不行。原因如下:
1)使用了集合如Li
- JAVA海量数据处理之二(BitMap)
周凡杨
java算法bitmapbitset数据
路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。想要更快,就要深入挖掘 JAVA 基础的数据结构,从来分析出所编写的 JAVA 代码为什么把内存耗尽,思考有什么办法可以节省内存呢? 啊哈!算法。这里采用了 BitMap 思想。
首先来看一个实验:
指定 VM 参数大小: -Xms256m -Xmx540m
- java类型与数据库类型
g21121
java
很多时候我们用hibernate的时候往往并不是十分关心数据库类型和java类型的对应关心,因为大多数hbm文件是自动生成的,但有些时候诸如:数据库设计、没有生成工具、使用原始JDBC、使用mybatis(ibatIS)等等情况,就会手动的去对应数据库与java的数据类型关心,当然比较简单的数据类型即使配置错了也会很快发现问题,但有些数据类型却并不是十分常见,这就给程序员带来了很多麻烦。
&nb
- Linux命令
510888780
linux命令
系统信息
arch 显示机器的处理器架构(1)
uname -m 显示机器的处理器架构(2)
uname -r 显示正在使用的内核版本
dmidecode -q 显示硬件系统部件 - (SMBIOS / DMI)
hdparm -i /dev/hda 罗列一个磁盘的架构特性
hdparm -tT /dev/sda 在磁盘上执行测试性读取操作
cat /proc/cpuinfo 显示C
- java常用JVM参数
墙头上一根草
javajvm参数
-Xms:初始堆大小,默认为物理内存的1/64(<1GB);默认(MinHeapFreeRatio参数可以调整)空余堆内存小于40%时,JVM就会增大堆直到-Xmx的最大限制
-Xmx:最大堆大小,默认(MaxHeapFreeRatio参数可以调整)空余堆内存大于70%时,JVM会减少堆直到 -Xms的最小限制
-Xmn:新生代的内存空间大小,注意:此处的大小是(eden+ 2
- 我的spring学习笔记9-Spring使用工厂方法实例化Bean的注意点
aijuans
Spring 3
方法一:
<bean id="musicBox" class="onlyfun.caterpillar.factory.MusicBoxFactory"
factory-method="createMusicBoxStatic"></bean>
方法二:
- mysql查询性能优化之二
annan211
UNIONmysql查询优化索引优化
1 union的限制
有时mysql无法将限制条件从外层下推到内层,这使得原本能够限制部分返回结果的条件无法应用到内层
查询的优化上。
如果希望union的各个子句能够根据limit只取部分结果集,或者希望能够先排好序在
合并结果集的话,就需要在union的各个子句中分别使用这些子句。
例如 想将两个子查询结果联合起来,然后再取前20条记录,那么mys
- 数据的备份与恢复
百合不是茶
oraclesql数据恢复数据备份
数据的备份与恢复的方式有: 表,方案 ,数据库;
数据的备份:
导出到的常见命令;
参数 说明
USERID 确定执行导出实用程序的用户名和口令
BUFFER 确定导出数据时所使用的缓冲区大小,其大小用字节表示
FILE 指定导出的二进制文
- 线程组
bijian1013
java多线程threadjava多线程线程组
有些程序包含了相当数量的线程。这时,如果按照线程的功能将他们分成不同的类别将很有用。
线程组可以用来同时对一组线程进行操作。
创建线程组:ThreadGroup g = new ThreadGroup(groupName);
&nbs
- top命令找到占用CPU最高的java线程
bijian1013
javalinuxtop
上次分析系统中占用CPU高的问题,得到一些使用Java自身调试工具的经验,与大家分享。 (1)使用top命令找出占用cpu最高的JAVA进程PID:28174 (2)如下命令找出占用cpu最高的线程
top -Hp 28174 -d 1 -n 1
32694 root 20 0 3249m 2.0g 11m S 2 6.4 3:31.12 java
- 【持久化框架MyBatis3四】MyBatis3一对一关联查询
bit1129
Mybatis3
当两个实体具有1对1的对应关系时,可以使用One-To-One的进行映射关联查询
One-To-One示例数据
以学生表Student和地址信息表为例,每个学生都有都有1个唯一的地址(现实中,这种对应关系是不合适的,因为人和地址是多对一的关系),这里只是演示目的
学生表
CREATE TABLE STUDENTS
(
- C/C++图片或文件的读写
bitcarter
写图片
先看代码:
/*strTmpResult是文件或图片字符串
* filePath文件需要写入的地址或路径
*/
int writeFile(std::string &strTmpResult,std::string &filePath)
{
int i,len = strTmpResult.length();
unsigned cha
- nginx自定义指定加载配置
ronin47
进入 /usr/local/nginx/conf/include 目录,创建 nginx.node.conf 文件,在里面输入如下代码:
upstream nodejs {
server 127.0.0.1:3000;
#server 127.0.0.1:3001;
keepalive 64;
}
server {
liste
- java-71-数值的整数次方.实现函数double Power(double base, int exponent),求base的exponent次方
bylijinnan
double
public class Power {
/**
*Q71-数值的整数次方
*实现函数double Power(double base, int exponent),求base的exponent次方。不需要考虑溢出。
*/
private static boolean InvalidInput=false;
public static void main(
- Android四大组件的理解
Cb123456
android四大组件的理解
分享一下,今天在Android开发文档-开发者指南中看到的:
App components are the essential building blocks of an Android
- [宇宙与计算]涡旋场计算与拓扑分析
comsci
计算
怎么阐述我这个理论呢? 。。。。。。。。。
首先: 宇宙是一个非线性的拓扑结构与涡旋轨道时空的统一体。。。。
我们要在宇宙中寻找到一个适合人类居住的行星,时间非常重要,早一个刻度和晚一个刻度,这颗行星的
- 同一个Tomcat不同Web应用之间共享会话Session
cwqcwqmax9
session
实现两个WEB之间通过session 共享数据
查看tomcat 关于 HTTP Connector 中有个emptySessionPath 其解释如下:
If set to true, all paths for session cookies will be set to /. This can be useful for portlet specification impleme
- springmvc Spring3 MVC,ajax,乱码
dashuaifu
springjquerymvcAjax
springmvc Spring3 MVC @ResponseBody返回,jquery ajax调用中文乱码问题解决
Spring3.0 MVC @ResponseBody 的作用是把返回值直接写到HTTP response body里。具体实现AnnotationMethodHandlerAdapter类handleResponseBody方法,具体实
- 搭建WAMP环境
dcj3sjt126com
wamp
这里先解释一下WAMP是什么意思。W:windows,A:Apache,M:MYSQL,P:PHP。也就是说本文说明的是在windows系统下搭建以apache做服务器、MYSQL为数据库的PHP开发环境。
工欲善其事,必须先利其器。因为笔者的系统是WinXP,所以下文指的系统均为此系统。笔者所使用的Apache版本为apache_2.2.11-
- yii2 使用raw http request
dcj3sjt126com
http
Parses a raw HTTP request using yii\helpers\Json::decode()
To enable parsing for JSON requests you can configure yii\web\Request::$parsers using this class:
'request' =&g
- Quartz-1.8.6 理论部分
eksliang
quartz
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2207691 一.概述
基于Quartz-1.8.6进行学习,因为Quartz2.0以后的API发生的非常大的变化,统一采用了build模式进行构建;
什么是quartz?
答:简单的说他是一个开源的java作业调度框架,为在 Java 应用程序中进行作业调度提供了简单却强大的机制。并且还能和Sp
- 什么是POJO?
gupeng_ie
javaPOJO框架Hibernate
POJO--Plain Old Java Objects(简单的java对象)
POJO是一个简单的、正规Java对象,它不包含业务逻辑处理或持久化逻辑等,也不是JavaBean、EntityBean等,不具有任何特殊角色和不继承或不实现任何其它Java框架的类或接口。
POJO对象有时也被称为Data对象,大量应用于表现现实中的对象。如果项目中使用了Hiber
- jQuery网站顶部定时折叠广告
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
效果体验:http://hovertree.com/texiao/jquery/4.htmHTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>网页顶部定时收起广告jQuery特效 - HoverTree<
- Spring boot内嵌的tomcat启动失败
kane_xie
spring boot
根据这篇guide创建了一个简单的spring boot应用,能运行且成功的访问。但移植到现有项目(基于hbase)中的时候,却报出以下错误:
SEVERE: A child container failed during start
java.util.concurrent.ExecutionException: org.apache.catalina.Lif
- leetcode: sort list
michelle_0916
Algorithmlinked listsort
Sort a linked list in O(n log n) time using constant space complexity.
====analysis=======
mergeSort for singly-linked list
====code======= /**
* Definition for sin
- nginx的安装与配置,中途遇到问题的解决
qifeifei
nginx
我使用的是ubuntu13.04系统,在安装nginx的时候遇到如下几个问题,然后找思路解决的,nginx 的下载与安装
wget http://nginx.org/download/nginx-1.0.11.tar.gz
tar zxvf nginx-1.0.11.tar.gz
./configure
make
make install
安装的时候出现
- 用枚举来处理java自定义异常
tcrct
javaenumexception
在系统开发过程中,总少不免要自己处理一些异常信息,然后将异常信息变成友好的提示返回到客户端的这样一个过程,之前都是new一个自定义的异常,当然这个所谓的自定义异常也是继承RuntimeException的,但这样往往会造成异常信息说明不一致的情况,所以就想到了用枚举来解决的办法。
1,先创建一个接口,里面有两个方法,一个是getCode, 一个是getMessage
public
- erlang supervisor分析
wudixiaotie
erlang
当我们给supervisor指定需要创建的子进程的时候,会指定M,F,A,如果是simple_one_for_one的策略的话,启动子进程的方式是supervisor:start_child(SupName, OtherArgs),这种方式可以根据调用者的需求传不同的参数给需要启动的子进程的方法。和最初的参数合并成一个数组,A ++ OtherArgs。那么这个时候就有个问题了,既然参数不一致,那