- 多个总体均值的比较（多元方差分析）
亦旧sea
均值算法算法
多元方差分析是什么多元方差分析是一种统计方法，用于比较两个或更多组的均值在一个或多个自变量上的差异是否具有统计学意义。它可以同时考虑多个自变量对因变量的影响，以及自变量之间的交互作用。它是广义线性模型的拓展，适用于因变量为连续变量且自变量为分类变量的情况。多元方差分析可以帮助研究者确定各组之间是否存在显著差异，并评估自变量的影响程度。它常用于社会科学、医学研究等领域中。多元方差分析的原理多元方差分
- Python概率建模算法和图示
亚图跨际
数学机器学习Pythonpython算法概率建模统计
要点Python朴素贝叶斯分类器解释概率学习示例Python概率论，衡量一个或多个变量相互依赖性，从数据中学习概率模型参数，贝叶斯决策论，信息论，线性代数和优化Python线性判别分析分类模型，逻辑回归，线性回归，广义线性模型Python结构化数据，图像和序列神经网络朴素贝叶斯分类器示例概率学习在机器学习的广阔领域中，概率学习开辟了自己独特的空间。在统计和概率的驱动下，概率学习侧重于对数据中存在的
- statsmodels专栏6——专业洞见：Python中的Statsmodels库高级线性模型
theskylife
数据分析数据挖掘python学习之旅python概率论机器学习数据分析数据挖掘
目录写在前面1广义线性模型（GLM）1.1GLM的基本理念1.2使用Statsmodels进行GLM建模1.2.1使用线性回归1.2.2使用logistic回归处理二分类问题2高级线性混合效应模型2.1高级线性混合效应模型的应用场景2.2利用Statsmodels进行高级线性混合效应建模3泊松回归3.1解释泊松回归的应用场景3.2使用Statsmodels进行泊松回归建模写在最后写在前面在当今数据
- 广义线性模型GLM和广义线性混合模型GLMM
奔跑的Forrest
GLM一般是指generalizedlinearmodel，也就是广义线性模型；而非generallinearmodel，也就是一般线性模型；而GLMM（generalizedlinearmixedmodel）是广义线性混合模型。广义线性模型GLM很简单，举个例子，药物的疗效和服用药物的剂量有关。这个相关性可能是多种多样的，可能是简单线性关系（发烧时吃一片药退烧0.1度，两片药退烧0.2度，以此类
- paper1:Wide & Deep Learning for Recommender Systems
是黄小胖呀
论文整理待写：Wide&DeepModels--2018.12.1/12.2两天1、论文创新点广义线性模型存在需要太多特征工程的工作；深度模型的embedding的过度概括化以至于推荐不太相关的物品当用户数据比较稀疏时；提出了一个结合使用了非线性特征的线性模型和一个用来embedding特征的深度学习，并且使用联合训练的方法进行优化。思想是，基于交叉特征的线性模型只能从历史出现过的数据中找到非线性
- Topic 8. 临床预测模型-Lasso回归
90066456ace6
Lasso回归在决定哪些因素可以纳入模型提高模型的稳健性，以及相应的给出各种可用图表，在做生物标志物筛选时，效果非常好！我们从最简单的线性回归（LinearRegression）开始了解如何使用glmnet拟合LASSO回归模型，所以此时的连接函数（linkfunction）就是恒等，或者说没有连接函数，而误差的函数分布是正态分布。01Lasso回归概念——————用惩罚极大似然拟合广义线性模型。
- 前出深入-机器学习
代码浪人
机器学习机器学习python人工智能
文章目录一、K近邻算法1.1先画一个散列图1.2使用K最近算法建模拟合数据1.3进行预测1.4K最近邻算法处理多元分类问题1.5K最近邻算法用于回归分析1.6K最近邻算法项目实战-酒的分类1.6.1对数据进行分析1.6.2生成训练数据集和测试数据集1.6.3使用K最近邻算法对数据进行建模预测1.6.4对新数据进行分类二、广义线性模型2.1线性模型的一般公式2.2通过数据集绘制2.2.1查看系数和截
- Topic 4. 临床预测模型构建 Logistic 回归
90066456ace6
上期我们已经基本了解变量的类型，以及如果处理不同种类的变量，现在我们就来学些一个临床预测模型--GLM广义线性模型及R语言实现。广义线性模型(GeneralizedLinearModel)是一般线性模型的推广，它使因变量的总体均值通过一个非线性连接函数而依赖于线性预测值，允许响应概率分布为指数分布族中的任何一员。许多广泛应用的统计模型都属于广义线性模型，如常用于研究二元分类响应变量的Logisti
- 机器学习-04 基于sklearn 广义线性模型- Lasso回归
布比与迈克大炮
sklearnpython机器学习
机器学习-04基于sklearn广义线性模型-Lasso回归Lasso回归坐标下降算法官方手册示例再现重要代码解释Lasso回归稀疏系数是指含零较多的系数。这种现象的产生可能是特征值设定的原因，比如性别男性为1女性为0，或者天气晴天为1阴天为0，这种非黑及白的选择如果有很多，可能会产生一溜零的情况。百度百科上面这段话写的特别好，特地摘抄在下面“该方法是一种压缩估计。它通过构造一个惩罚函数得到一个较
- 分类方法之逻辑回归
亦旧sea
分类逻辑回归数据挖掘
什么是逻辑回归逻辑回归是一种用于解决分类问题的统计分析方法。它是一种广义线性模型，主要用于预测一个事件的概率。逻辑回归通过将输入变量和权重进行线性组合，并通过一个特殊的函数（称为逻辑函数或Sigmoid函数）将结果转化为0到1之间的概率值。这个概率值可以表示在给定输入变量的情况下，事件发生的可能性。逻辑回归可以用于二分类问题，也可以通过一些扩展方法用于多分类问题。在二分类问题中，逻辑回归将输出为两
- 多元线性回归模型（公式推导+举例应用）
Nie同学
机器学习线性回归算法回归
文章目录引言模型表达式均方误差和优化目标最小二乘法广义线性模型范数XTX\mathbf{X^TX}XTX不是满秩情况下，回归问题的解决方案岭回归套索回归弹性网络回归（ElasticNet）XTX\mathbf{X^TX}XTX不是满秩情况下，二分类问题的解决方案对数几率回归黑塞矩阵结论实验分析（一）实验分析（二）实验分析（三）引言多元线性回归是回归分析中的一种复杂模型，它考虑了多个输入变量对输出变
- 对数几率回归
LoveToday2020
对数几率回归是利用广义线性模型解决二分类任务的一种方法。对数几率回归简称对率回归，是使用Sigmoid函数作为联系函数时的广义线性模型，是广义线性模型的一个特例。对于一个线性回归的模型我们一般都会定义为为了做一个二分类的估计我们可以做一个概率的判断单位阶跃函数但是单位阶跃函数是不连续的，难以求导，所以用对数几率函数替代此函数最为一个激活函数在二分类的问题上简直是完美，此函数的特征sigmoid函数
- R语言广义线性模型：Logistic回归模型的亚组分析及森林图绘制
大笑编程
r语言回归开发语言
R语言广义线性模型：Logistic回归模型的亚组分析及森林图绘制Logistic回归模型是一种常用的广义线性模型，广泛应用于分类问题。亚组分析则是在Logistic回归模型基础上进行的一种统计方法，用于探究某个特定因素对不同亚组之间的影响是否存在差异。本文将介绍如何使用R语言进行Logistic回归模型的亚组分析，并使用森林图来可视化结果。在开始之前，首先需要安装并加载必要的R软件包。以下代码将
- Python实现广义线性回归模型(statsmodels GLM算法)项目实战
胖哥真不错
机器学习pythonpythonFA萤火虫优化算法机器学习广义线性回归模型GLM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.项目背景广义线性模型(GeneralizedLinearModel，简称GLM)是一种广泛应用于回归分析和分类问题的统计模型。它将线性模型与非线性变换相结合，可以适应各种类型的数据。本项目通过GLM回归算法来构建广义线性回归模型。2.数据获取本次建模数据来源于网络(本项目撰写
- 斯坦福机器学习 Lecture5 (判别学习算法、GDA 高斯判别分析，skip)
shimly123456
斯坦福机器学习机器学习人工智能
讲解GDA(高斯判别分析)目前我们学习的所有学习算法（线性回归和逻辑回归和广义线性模型）被称为判别学习算法(discriminative)今天要讲生成学习算法TODO:here
- 使用car包进行R语言分析
技术闯荡
r语言开发语言
使用car包进行R语言分析在R语言中，car（CompaniontoAppliedRegression）包是一个强大的统计分析工具，提供了许多用于线性和广义线性模型的实用函数。本文将介绍car包的一些常用功能，并结合相应的源代码进行演示。一、安装和加载car包要使用car包，首先需要安装它。在R控制台中输入以下代码来安装car包：install.packages("car")安装完成后，可以使用以
- 【机器学习】线性模型之逻辑回归
撕得失败的标签
机器学习机器学习逻辑回归人工智能
文章目录逻辑回归Sigmoid函数概率输出结果预测值与真实标签之间的并不匹配交叉熵逻辑回归模型梯度下降逻辑回归模型求解编程求解sklearn实现，并查看拟合指标逻辑回归逻辑回归是一种广义线性模型，形式上引入了SigmoidSigmoidSigmoid函数映射，是非线性模型。但本质上，逻辑回归仍然是一个线性回归模型，因为除去SigmoidSigmoidSigmoid映射函数关系，其他的步骤和算法都是
- 知识补给站20230419-20230421
Charming&M
人工智能大数据python学习方法
文章目录1.FTP定价2.BP3.XGB中的SHAP4.其他格式转数据框5.树模型当中的增益是怎么计算的?6.plt作图小结？7.解决样本不平衡问题？8.缺失值填充9.周期损失的计算方法？10.贷款五级分类11.B端业务和C端业务（参考人人都是产品经理的文章）12.欺诈检测-多分类13.过拟合14.广义线性模型15.经验风险+结构风险16.极大似然估计-求最优参数17.逻辑回归18.混淆矩阵19.
- 无标题文章
joeyqzhou
>Byjoey周琦本文将首先简单介绍指数族分布，然后介绍一下广义线性模型（generalizedlinearmodel,GLM),最后解释了为什么逻辑回归（logisticregression,LR)是广义线性模型的一种。#指数族分布指数族分布(Theexponentialfamilydistribution),区别于指数分布（exponentialdistribution)。在概率统计中，若某概
- 广义线性模型（GLM）：理论与Scikit-Learn的实现
数据派THU
scikit-learnpython机器学习人工智能
来源：我得学城本文约3600字，建议阅读5分钟本文介绍了理解GLM所需的细节。广义线性模型（GLM）是统计学中的一种模型框架，用于建立和分析多种类型的回归模型，其中因变量不一定需要满足线性关系或正态分布的假设。GLM扩展了传统的线性回归，通过引入链接函数和允许不同的分布，从而更灵活地适用于不同类型的数据。文章来源：https://towardsdatascience.com/scikit
- 【收藏】时间序列预测入门必读的4篇论文
深度学习技术前沿
算法机器学习人工智能深度学习大数据
时间序列预测是一个发展历史悠久的技术领域，近些年随着机器学习算法和深度学习算法的应用，时间序列预测方法在越来越多的传统领域焕发光彩。入门必读的4篇论文见文末↓01传统统计学算法和ML/DL算法的优劣时间序列预测常用的传统的统计学算法有ARIMA,ETS,GARCH等，常用的机器学习算法和深度学习算法有广义线性模型、xgboost、LSTM、CNN、Transformer等。统计学习方法需要结合时序
- R中的统计模型
weixin_30718391
数据结构与算法大数据
R中的统计模型这一部分假定读者已经对统计方法，特别是回归分析和方差分析有一定的了解。后面我们还会假定读者对广义线性模型和非线性模型也有所了解。R已经很好地定义了统计模型拟合中的一些前提条件，因此我们能构建出一些通用的方法以用于各种问题。R提供了一系列紧密联系的统计模型拟合的工具，使得拟合工作变得简单。正如我们在绪论中提到的一样，基本的屏幕输出是简洁的，因此用户需要调用一些辅助函数来提取细节的结果信
- R语言|广义相加模型(GAM)
小易学统计
转自个人微信公粽号【易学统计】的统计学习笔记：R软件：广义相加模型(GAM)01解决何种问题前面一期和大家分享如何运用样条回归处理遇到的非线性问题，但这适合处理单个因变量Y对应一个自变量X的问题，而现实情况是，我们常常要处理多个自变量和一个因变量之间的关系，除此以外，虽然通过做散点图能发现非线性关系，但很难归属它的形式，广义线性模型中的多项式回归，由于其不好解释的系数，降低了模型实用性。因此本章分
- autoReg：三线表格及森林图
皮肤科大白
mr
首先致敬前辈科研行者介绍一下最近的新宠「autoReg包」，不仅可以快捷完成基线表的制作，还可以直接一行代码输出回归分析（支持线性模型、广义线性模型和比例风险模型）的表格，我们还是以上次的示例数据来做演示。安装并加载需要用的R包install.packages("devtools")install.packages("remotes)#如果devtools包是旧有的，可能需要更新，否则有可能报错l
- python 机器学习写作_"深入浅出Python机器学习" 学习笔记-6
weixin_39710041
python机器学习写作
第四章广义线性模型-"耿直"的算法模型这章主要介绍了线性模型,怎么模拟直线,线性回归,岭回归,Lasso(套索)回归.不过这本书都不怎么讲数学,原理基本不讲.没有讲出线性回归,岭回归,Lasso回归的本质差异,需要额外补充资料学习.这章主要用到sklearn.linear_model模块:linear_model模块4.1线性模型的基本模型线性模型一般预测公式:ŷ=w0+∑i=1~n(xi*wi
- 【深度学习】基于MindSpore和pytorch的Softmax回归及前馈神经网络
WiIsonEdwards
深度学习回归神经网络
1实验内容简介1.1实验目的（1）熟练掌握tensor相关各种操作；（2）掌握广义线性回归模型（logistic模型、sofmax模型）、前馈神经网络模型的原理；（3）熟练掌握基于mindspore和pytorch的广义线性模型与前馈神经网络模型的实现。1.2实验内容及要求请基于mindspore和pytorch平台实现对MNIST数据集的分类分析，并以分类的准确度和混淆矩阵为衡量指标，分析二个模
- 风险风控-逻辑回归理论基础
田晖扬
风控建模逻辑回归算法机器学习
逻辑回归一般都应用于传统的建模方案，因其模型含义易解释，容易推广上线而得到大家的青睐逻辑回归于广义线性模型：逻辑回归是广义线性模型（GeneralizedLinearModels，GLM）的一种特殊形式。广义线性模型是线性回归模型的推广，它不强行改变数据的自然度量，允许数据具有非线性和非恒定方差结构。具体来说，GLM建立了响应变量的数学期望值与线性组合的预测变量之间的关系，通过链接函数将这两者联系
- 这是一个小“废”贴
壮壮不太胖^QwQ
算法数据库决策树机器学习sql
我的学习目录一，数据处理Pandas数据处理二，机器学习上课进度及练习应用部分生成自己的数据集广义线性模型交叉验证：评估估算器的表现计算f1_score数据降维特征选择集成学习1，k-邻近算法2，线性回归3，决策树4，朴素贝叶斯算法5，逻辑回归6，聚类-sklearn中的使用三，深度学习（tensorflow）相关知识1，构建多层感知器2，独热编码、顺序编码与softMax多分类3，模型的优化和过
- 《利用Python进行数据分析》13.3statsmodels介绍
CCC考研
第十三章Python建模库介绍13.3statsmodels介绍statsmodels（http://www.statsmodels.org）是一个Python库，用于拟合多种统计模型，执行统计测试以及数据探索和可视化。statsmodels包含更多的“经典”频率学派统计方法，而贝叶斯方法和机器学习模型可在其他库中找到。包含在statsmodels中的一些模型：·线性模型，广义线性模型和鲁棒线性模
- 1.1线性模型
啦啦啦种太阳！
sklearnpython机器学习
目录1.1线性模型1.1.1.普通最小二乘1.1.1.1.非负最小二乘法1.1.1.2.普通最小二乘复杂度1.1.2.岭回归和分类1.1.2.1.回归1.1.2.2.分类1.1线性模型以下是一组用于回归的方法，其中目标值预计是特征的线性组合。在数学符号中，如果是预测值。在整个模块中，我们将向量指定为coef_和intercept_。要使用广义线性模型执行分类，请参阅逻辑回归。1.1.1.普通最小二
- 如何用ruby来写hadoop的mapreduce并生成jar包
wudixiaotie
mapreduce
ruby来写hadoop的mapreduce，我用的方法是rubydoop。怎么配置环境呢：
1.安装rvm：
不说了 网上有
2.安装ruby：
由于我以前是做ruby的，所以习惯性的先安装了ruby，起码调试起来比jruby快多了。
3.安装jruby：
rvm install jruby然后等待安
- java编程思想 -- 访问控制权限
百合不是茶
java访问控制权限单例模式
访问权限是java中一个比较中要的知识点,它规定者什么方法可以访问,什么不可以访问
一:包访问权限;
自定义包:
package com.wj.control;
//包
public class Demo {
//定义一个无参的方法
public void DemoPackage(){
System.out.println("调用
- [生物与医学]请审慎食用小龙虾
comsci
生物
现在的餐馆里面出售的小龙虾,有一些是在野外捕捉的,这些小龙虾身体里面可能带有某些病毒和细菌,人食用以后可能会导致一些疾病,严重的甚至会死亡.....
所以,参加聚餐的时候,最好不要点小龙虾...就吃养殖的猪肉,牛肉,羊肉和鱼,等动物蛋白质
- org.apache.jasper.JasperException: Unable to compile class for JSP:
商人shang
maven2.2jdk1.8
环境： jdk1.8 maven tomcat7-maven-plugin 2.0
原因： tomcat7-maven-plugin 2.0 不知吃 jdk 1.8，换成 tomcat7-maven-plugin 2.2就行，即
<plugin>
- 你的垃圾你处理掉了吗?GC
oloz
GC
前序:本人菜鸟，此文研究学习来自网络，各位牛牛多指教
1.垃圾收集算法的核心思想
Java语言建立了垃圾收集机制，用以跟踪正在使用的对象和发现并回收不再使用(引用)的对象。该机制可以有效防范动态内存分配中可能发生的两个危险：因内存垃圾过多而引发的内存耗尽，以及不恰当的内存释放所造成的内存非法引用。
垃圾收集算法的核心思想是：对虚拟机可用内存空间，即堆空间中的对象进行识别
- shiro 和 SESSSION
杨白白
shiro
shiro 在web项目里默认使用的是web容器提供的session，也就是说shiro使用的session是web容器产生的，并不是自己产生的，在用于非web环境时可用其他来源代替。在web工程启动的时候它就和容器绑定在了一起，这是通过web.xml里面的shiroFilter实现的。通过session.getSession()方法会在浏览器cokkice产生JESSIONID，当关闭浏览器，此
- 移动互联网终端 淘宝客如何实现盈利
小桔子
移動客戶端淘客淘寶App
2012年淘宝联盟平台为站长和淘宝客带来的分成收入突破30亿元，同比增长100%。而来自移动端的分成达1亿元，其中美丽说、蘑菇街、果库、口袋购物等App运营商分成近5000万元。 可以看出，虽然目前阶段PC端对于淘客而言仍旧是盈利的大头，但移动端已经呈现出爆发之势。而且这个势头将随着智能终端(手机，平板)的加速普及而更加迅猛
- wordpress小工具制作
aichenglong
wordpress小工具
wordpress 使用侧边栏的小工具，很方便调整页面结构
小工具的制作过程
1 在自己的主题文件中新建一个文件夹(如widget)，在文件夹中创建一个php(AWP_posts-category.php)
小工具是一个类,想侧边栏一样，还得使用代码注册，他才可以再后台使用，基本的代码一层不变
<?php
class AWP_Post_Category extends WP_Wi
- JS微信分享
AILIKES
js
// 所有功能必须包含在 WeixinApi.ready 中进行
WeixinApi.ready(function(Api) {
// 微信分享的数据
var wxData = {
&nb
- 封装探讨
百合不是茶
JAVA面向对象 封装
//封装 属性 方法 将某些东西包装在一起，通过创建对象或使用静态的方法来调用，称为封装；封装其实就是有选择性地公开或隐藏某些信息，它解决了数据的安全性问题，增加代码的可读性和可维护性
在 Aname类中申明三个属性，将其封装在一个类中：通过对象来调用
例如 1：
//属性 将其设为私有
姓名 name 可以公开
- jquery radio/checkbox change事件不能触发的问题
bijian1013
JavaScriptjquery
我想让radio来控制当前我选择的是机动车还是特种车，如下所示：
<html>
<head>
<script src="http://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/1.7.1/jquery.min.js" type="text/javascript"><
- AngularJS中安全性措施
bijian1013
JavaScriptAngularJS安全性XSRFJSON漏洞
在使用web应用中，安全性是应该首要考虑的一个问题。AngularJS提供了一些辅助机制，用来防护来自两个常见攻击方向的网络攻击。
一.JSON漏洞
当使用一个GET请求获取JSON数组信息的时候（尤其是当这一信息非常敏感，
- [Maven学习笔记九]Maven发布web项目
bit1129
maven
基于Maven的web项目的标准项目结构
user-project
user-core
user-service
user-web
src
- 【Hive七】Hive用户自定义聚合函数(UDAF)
bit1129
hive
用户自定义聚合函数，用户提供的多个入参通过聚合计算(求和、求最大值、求最小值)得到一个聚合计算结果的函数。
问题：UDF也可以提供输入多个参数然后输出一个结果的运算，比如加法运算add(3，5)，add这个UDF需要实现UDF的evaluate方法,那么UDF和UDAF的实质分别究竟是什么？
Double evaluate(Double a, Double b)
- 通过 nginx-lua 给 Nginx 增加 OAuth 支持
ronin47
前言：我们使用Nginx的Lua中间件建立了OAuth2认证和授权层。如果你也有此打算，阅读下面的文档，实现自动化并获得收益。SeatGeek 在过去几年中取得了发展，我们已经积累了不少针对各种任务的不同管理接口。我们通常为新的展示需求创建新模块，比如我们自己的博客、图表等。我们还定期开发内部工具来处理诸如部署、可视化操作及事件处理等事务。在处理这些事务中，我们使用了几个不同的接口来认证：
&n
- 利用tomcat-redis-session-manager做session同步时自定义类对象属性保存不上的解决方法
bsr1983
session
在利用tomcat-redis-session-manager做session同步时，遇到了在session保存一个自定义对象时，修改该对象中的某个属性，session未进行序列化，属性没有被存储到redis中。 在 tomcat-redis-session-manager的github上有如下说明： Session Change Tracking
As noted in the &qu
- 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-1
bylijinnan
java算法
关于Table Driven Approach的一篇非常好的文章：
http://www.codeproject.com/Articles/42732/Table-driven-Approach
package com.ljn.base;
import java.util.Random;
public class TableDriven {
public
- Sybase封锁原理
chicony
Sybase
昨天在操作Sybase IQ12.7时意外操作造成了数据库表锁定，不能删除被锁定表数据也不能往其中写入数据。由于着急往该表抽入数据，因此立马着手解决该表的解锁问题。 无奈此前没有接触过Sybase IQ12.7这套数据库产品，加之当时已属于下班时间无法求助于支持人员支持，因此只有借助搜索引擎强大的
- java异常处理机制
CrazyMizzz
java
java异常关键字有以下几个，分别为 try catch final throw throws
他们的定义分别为
try： Opening exception-handling statement.
catch： Captures the exception.
finally： Runs its code before terminating
- hive 数据插入DML语法汇总
daizj
hiveDML数据插入
Hive的数据插入DML语法汇总1、Loading files into tables语法：1) LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)]解释：1)、上面命令执行环境为hive客户端环境下： hive>l
- 工厂设计模式
dcj3sjt126com
设计模式
使用设计模式是促进最佳实践和良好设计的好办法。设计模式可以提供针对常见的编程问题的灵活的解决方案。 工厂模式
工厂模式（Factory）允许你在代码执行时实例化对象。它之所以被称为工厂模式是因为它负责“生产”对象。工厂方法的参数是你要生成的对象对应的类名称。
Example #1 调用工厂方法（带参数）
<?phpclass Example{
- mysql字符串查找函数
dcj3sjt126com
mysql
FIND_IN_SET(str,strlist)
假如字符串str 在由N 子链组成的字符串列表strlist 中，则返回值的范围在1到 N 之间。一个字符串列表就是一个由一些被‘,’符号分开的自链组成的字符串。如果第一个参数是一个常数字符串，而第二个是type SET列，则 FIND_IN_SET() 函数被优化，使用比特计算。如果str不在strlist 或st
- jvm内存管理
easterfly
jvm
一、JVM堆内存的划分
分为年轻代和年老代。年轻代又分为三部分：一个eden,两个survivor。
工作过程是这样的：e区空间满了后，执行minor gc，存活下来的对象放入s0, 对s0仍会进行minor gc，存活下来的的对象放入s1中，对s1同样执行minor gc，依旧存活的对象就放入年老代中；
年老代满了之后会执行major gc，这个是stop the word模式，执行
- CentOS-6.3安装配置JDK-8
gengzg
centos
JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_45
JRE_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_45/jre
PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin
CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JRE_HOME/lib
export JAVA_HOME
- 【转】关于web路径的获取方法
huangyc1210
Web路径
假定你的web application 名称为news,你在浏览器中输入请求路径： http://localhost:8080/news/main/list.jsp 则执行下面向行代码后打印出如下结果： 1、 System.out.println(request.getContextPath()); //可返回站点的根路径。也就是项
- php里获取第一个中文首字母并排序
远去的渡口
数据结构PHP
很久没来更新博客了，还是觉得工作需要多总结的好。今天来更新一个自己认为比较有成就的问题吧。 最近在做储值结算，需求里结算首页需要按门店的首字母A-Z排序。我的数据结构原本是这样的：
Array
(
[0] => Array
(
[sid] => 2885842
[recetcstoredpay] =&g
- java内部类
hm4123660
java内部类匿名内部类成员内部类方法内部类
在Java中，可以将一个类定义在另一个类里面或者一个方法里面，这样的类称为内部类。内部类仍然是一个独立的类，在编译之后内部类会被编译成独立的.class文件，但是前面冠以外部类的类名和$符号。内部类可以间接解决多继承问题,可以使用内部类继承一个类，外部类继承一个类，实现多继承。
&nb
- Caused by: java.lang.IncompatibleClassChangeError: class org.hibernate.cfg.Exten
zhb8015
maven pom.xml关于hibernate的配置和异常信息如下，查了好多资料，问题还是没有解决。只知道是包冲突，就是不知道是哪个包....遇到这个问题的分享下是怎么解决的。。
maven pom:
<dependency>
<groupId>org.hibernate</groupId>
<ar
- Spark 性能相关参数配置详解－任务调度篇
Stark_Summer
sparkcachecpu任务调度yarn
随着Spark的逐渐成熟完善, 越来越多的可配置参数被添加到Spark中来, 本文试图通过阐述这其中部分参数的工作原理和配置思路, 和大家一起探讨一下如何根据实际场合对Spark进行配置优化。
由于篇幅较长，所以在这里分篇组织，如果要看最新完整的网页版内容，可以戳这里：http://spark-config.readthedocs.org/，主要是便
- css3滤镜
wangkeheng
htmlcss
经常看到一些网站的底部有一些灰色的图标，鼠标移入的时候会变亮，开始以为是js操作src或者bg呢，搜索了一下，发现了一个更好的方法：通过css3的滤镜方法。
html代码：
<a href='' class='icon'><img src='utv.jpg' /></a>
css代码：
.icon{-webkit-filter: graysc
