DoctorWho_O
DoctorWho_O

朴素贝叶斯

01

朴素贝叶斯_第1张图片
代码
朴素贝叶斯_第2张图片
运行

              1提取出来所有单词

              2返回每一句每个单词所在myVocabList的位置

代码下载

02

朴素贝叶斯_第3张图片
代码
朴素贝叶斯_第4张图片
运行

代码下载

03

朴素贝叶斯_第5张图片
代码01
朴素贝叶斯_第6张图片
代码02
运行

代码下载

04

朴素贝叶斯_第7张图片
文档词袋模型

代码下载

05

朴素贝叶斯_第8张图片
切分文本1
朴素贝叶斯_第9张图片
切分文本2

06     

ones用法
朴素贝叶斯_第10张图片
统计出概率最高的单词

07


朴素贝叶斯_第11张图片
代码


朴素贝叶斯_第12张图片
运行

代码下载

08

朴素贝叶斯_第13张图片
安装feedparser
朴素贝叶斯_第14张图片
使用feedparser01
使用feedparser02

09

朴素贝叶斯_第15张图片
代码
运行01
运行02

代码下载

10

朴素贝叶斯_第16张图片
代码


朴素贝叶斯_第17张图片
运行

代码下载

你可能感兴趣的:(朴素贝叶斯)

  • python学智能算法（十五）|机器学习朴素贝叶斯方法进阶-CountVectorizer多文本处理 西猫雷婶 人工智能机器学习python学习笔记机器学习python人工智能深度学习scikit-learn
    【1】引言前序学习进程中，已经学习CountVectorizer文本处理的简单技巧，先相关文章链接为：python学智能算法（十四）|机器学习朴素贝叶斯方法进阶-CountVectorizer文本处理简单测试-CSDN博客此次继续深入，研究多文本的综合处理。【2】代码测试首先相对于单文本测试，直接将文本改成多行文本：#引入必要的模块fromsklearn.feature_extraction.te
  • 深度解析基于贝叶斯的垃圾邮件分类 大千AI助手 人工智能Python#OTHER分类数据挖掘人工智能机器学习算法贝叶斯Bayes
    贝叶斯垃圾邮件分类的核心逻辑是基于贝叶斯定理，利用邮件中的特征（通常是单词）来计算该邮件属于“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”的概率，并根据概率大小进行分类。它是一种朴素贝叶斯分类器，因其假设特征（单词）之间相互独立而得名（虽然这在现实中不完全成立，但效果通常很好）。本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的
  • Sklearn 机器学习 数值离散化 区间标签 Thomas Kant 人工智能机器学习sklearn人工智能
    亲爱的技术爱好者们，热烈欢迎来到Kant2048的博客！我是ThomasKant，很开心能在CSDN上与你们相遇～本博客的精华专栏：【自动化测试】【测试经验】【人工智能】【Python】Sklearn机器学习：数值离散化之区间标签设置详解在机器学习中，连续数值型特征并不总是最优选择，尤其是在面对一些对数值大小不敏感的模型（如决策树、朴素贝叶斯）时。此时，我们常常希望将连续变量离散化（Discret
  • 第九课：大白话教你朴素贝叶斯 顽强卖力 机器学习-深度学习-神经网络算法python大数据数据分析
    这节课咱们来聊聊朴素贝叶斯（NaiveBayes），这个算法名字听起来像是个“天真无邪的数学小天才”，但其实它是个超级实用的分类工具！我会用最接地气的方式，从定义讲到代码实战，保证你笑着学会，还能拿去忽悠朋友！一：朴素贝叶斯是啥？——当概率论遇上“天真”假设1.1定义：贝叶斯定理的“偷懒版”问题：你想判断一封邮件是不是垃圾邮件，或者一条评论是不是好评。贝叶斯定理（原版）：[P(A|B)=\frac
  • python学智能算法（十三）|机器学习朴素贝叶斯方法进阶-简单二元分类 西猫雷婶 人工智能机器学习python学习笔记机器学习python分类人工智能开发语言矩阵深度学习
    引言前述学习进程中，已经学习了拉普拉斯平滑公式计算条件概率的简单应用，文章链接为：python学智能算法（十二）|机器学习朴素贝叶斯方法初步-拉普拉斯平滑计算条件概率在此基础上，今天更进一步，联系一个简单二元分类的项目。项目介绍简单二元分类，就是把数据分成两种样本，完成区分即可。参数定义开展项目之前，先来定义几个参数：先验概率P(y):P(y)=∑j=1j=nyj∑yP(y)=\frac{\sum
  • python学智能算法（十二）|机器学习朴素贝叶斯方法初步-拉普拉斯平滑计算条件概率 西猫雷婶 人工智能概率论机器学习机器学习人工智能深度学习矩阵python开发语言
    【1】引言前序学习进程中，对条件概率进行了简单探索：https://blog.csdn.net/weixin_44855046/article/details/145388138?spm=1001.2014.3001.5501今天，以此为基础，探索机器学习中朴素贝叶斯方法的基本程序。【2】代码解读【2.1】库引入这里只需要numpy库：#引入numpy模块importnumpyasnp【2.2】初
  • python学智能算法（十四）|机器学习朴素贝叶斯方法进阶-CountVectorizer文本处理简单测试 西猫雷婶 python学习笔记机器学习人工智能机器学习python人工智能
    【1】引用前序学习文章中，已经对拉普拉斯平滑和简单二元分类进行了初步探索，相关文章链接为：python学智能算法（十二）|机器学习朴素贝叶斯方法初步-拉普拉斯平滑计算条件概率-CSDN博客python学智能算法（十三）|机器学习朴素贝叶斯方法进阶-简单二元分类-CSDN博客在实践应用中也会发现，朴素贝叶斯方法还能对文本进行分类，今天的学习目标就是学习简单的文本操作技巧，需要使用sklearn里面的
  • 【数据挖掘】期末复习模拟题（暨考试题） chaser&upper 数据分析随笔小记数据挖掘python聚类
    数据挖掘-期末复习试题挑战全网最全题库单选题多选题判断题填空题程序填空sigmoid曼哈顿距离泰坦尼克号披萨价格预测鸢尾花DBSCN密度聚类决策树购物表单-关联规则火龙果-关联分析数据非线性映射高斯朴素贝叶斯分类器手写数字识别k1-10聚类平均偏差程序分析PM2.5线性回归Titanic数据清洗KNN鸢尾花Kmeans聚类KNN电影分类频繁k项集混淆矩阵OverlookMOOC总结挑战全网最全题库
  • 机器学习算法——朴素贝叶斯和特征降维 TY-2025 机器学习机器学习算法人工智能
    一、常见概率计算朴素贝叶斯算法是利用概率值进行分类的一种机器学习算法概率：一种事情发生的可能性，取值在[0,1]之间条件概率：表示事件A在另外一个事件B已经发生的条件下的发生概率P(A∣B)P(A|B)P(A∣B)联合概率：表示多个条件同时成立的概率P(AB)=P(A)∗P(B∣A)=P(B)∗P(A∣B)P(AB)=P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B)P(AB)=P(A)∗P(B∣A)
  • 机器学习基础 - 分类模型之朴素贝叶斯 yousuotu 杂项机器学习分类人工智能
    朴素贝叶斯文章目录朴素贝叶斯1.基本概念1.条件概率2.先验概率3.后验概率2.贝叶斯公式3.条件独立假设4.从机器学习视角理解朴素贝叶斯朴素贝叶斯中的三种模型1.多项式模型2.高斯模型3.伯努利模型QA1.朴素贝叶斯为何朴素？2.朴素贝叶斯分类中某个类别的概率为0怎么办？3.朴素贝叶斯的要求是什么？4.朴素贝叶斯的优缺点？5.朴素贝叶斯与LR区别？1.基本概念1.条件概率P(X∣Y)=P(X,Y
  • BERT分类器和朴素贝叶斯分类器比较 非小号 AIbert人工智能深度学习
    一、核心原理对比维度预训练模型（如BERT）朴素贝叶斯分类器模型类型深度学习模型，基于Transformer架构，通过大规模无监督预训练学习语言表示。传统机器学习模型，基于贝叶斯定理和特征条件独立假设。特征表示自动学习文本的上下文相关表示（contextualembeddings），捕捉长距离语义依赖。通常使用词袋模型（BagofWords）或TF-IDF，忽略词序和上下文，仅考虑词频。训练方式两
  • Spark与朴素贝叶斯在股票市场预测中的应用及代码实战 飞翔的袋鼠弟
    本文还有配套的精品资源，点击获取简介：本项目展示了如何利用Spark框架结合朴素贝叶斯算法进行股票市场的预测。项目涵盖了从原始股票数据的处理到模型训练的全过程，包括数据预处理、特征工程、模型训练和测试。所使用的数据文件包括原始股票数据、不同阶段的数据转换结果、数据平均值计算结果和测试数据集。同时提供了Java和Python实现的代码文件，包括数据处理、模型训练和评估。朴素贝叶斯算法在股票预测中通过
  • 连续变量的全概率和贝叶斯公式_朴素贝叶斯分类:原理 小红帽的灰灰狼 连续变量的全概率和贝叶斯公式
    贝叶斯原理是英国数学家托马斯·贝叶斯提出的。贝叶斯是个很神奇的人，他的经历类似梵高。生前没有得到重视，死后，他写的一篇关于归纳推理的论文被朋友翻了出来，并发表了。这一发表不要紧，结果这篇论文的思想直接影响了接下来两个多世纪的统计学，是科学史上著名的论文之一。贝叶斯原理贝叶斯为了解决一个叫“逆向概率”问题写了一篇文章，**尝试解答在没有太多可靠证据的情况下，怎样做出更符合数学逻辑的推测。**什么是“
  • matlab实现朴素贝叶斯可视化,模式识别（七）：MATLAB 实现朴素贝叶斯分类器 哈哈哈哈哈哈哈哈鸽
    本系列文章由云端暮雪编辑，转载请注明出处多谢合作！基础介绍今天介绍一种简单高效的分类器——朴素贝叶斯分类器(NaiveBayesClassifier)。相信学过概率论的同学对贝叶斯这个名字应该不会感到陌生，因为在概率论中有一条重要的公式，就是以贝叶斯命名的，这就是“贝叶斯公式”：贝叶斯分类器就是基于这条公式发展起来的，之所以这里还加上了朴素二字，是因为该分类器对各类的分布做了一个假设，即不同类的数
  • 基于ThinkPHP-Laravel的智能养猫商城系统：融合AI与创新算法的未来宠物电商解决方案——用技术重新定义宠物生活体验 qq_42682397 laravel人工智能算法
    导语：当养猫经济遇上全栈开发与AI算法在宠物经济蓬勃发展的2025年，我们推出了一款基于ThinkPHP-Laravel全栈开发的智能养猫用品商城系统。系统不仅实现了电商核心功能，更创新性融合车牌识别、K-means聚类算法、朴素贝叶斯算法等AI能力，为宠物主提供智能化购物体验，为商家打造数据驱动的精准运营体系。项目源码已开源，助力开发者快速构建高扩展性宠物垂直电商平台！系统核心亮点：AI赋能，重
  • 使用贝叶斯算法完成垃圾邮件分类实战 万能小贤哥 算法分类人工智能
    一、背景与问题分析垃圾邮件长期以来困扰用户，传统方法如关键词匹配和校验码验证存在明显缺陷：误判率高：正常邮件可能包含"发票"、"中奖"等关键词。易被规避：垃圾邮件发送者会替换关键词或插入干扰字符。贝叶斯分类方法通过计算词汇在垃圾邮件中的联合概率实现更精准分类，其优势在于：动态适应新词汇和表达方式数据量越大分类效果越好天然支持概率化评估二、算法核心原理朴素贝叶斯公式：P(Spam∣Words)=P(
  • 建立多项式朴素贝叶斯模型实战指南 万能小贤哥 机器学习人工智能算法
    一、模型选择与实现针对文本分类任务（如垃圾邮件识别），多项式朴素贝叶斯（MultinomialNB）是最优选择：适用场景：处理离散型特征（如词频、TF-IDF值）核心优势：直接利用整数型词频特征，无需假设数据分布对比区别：高斯朴素贝叶斯：假设特征符合正态分布，适合连续型数据伯努利朴素贝叶斯：处理二值化特征（是否存在某个词）python复制下载fromsklearn.naive_bayesimpor
  • 机器学习算法——朴素贝叶斯算法 阿K还阔以 机器学习算法人工智能
    一、朴素贝叶斯算法介绍1、朴素贝叶斯算法概述朴素贝叶斯算法是一种经典的概率分类算法，它基于贝叶斯定理和特征独立性假设。该算法常被用于文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等领域。朴素贝叶斯算法的核心思想是通过已知类别的训练样本集，学习出每个类别的概率分布模型，然后根据待分类样本的特征，利用贝叶斯定理计算出样本属于各个类别的后验概率，最终选择具有最大后验概率的类别作为分类结果。在朴素贝叶斯算法中，特征之间
  • Python从0到100（五十九）：机器学习-朴素贝叶斯分类及鸢尾花分类 是Dream呀 分类数据挖掘人工智能
    前言：零基础学Python：Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识，成为学习学习和学业的先行者！欢迎大家订阅专栏：零基础学Python：Python从0到100最新
  • 实战9：机器学习之：朴素贝叶斯方法对鸢尾花卉品种预测实战教程 计算机毕设论文 机器学习实战100例算法数据挖掘决策树
    1.理论部分朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的有监督分类算法。该算法一个重要的特点：假设特征条件独立，正是这个假设使得朴素贝叶斯法的学习和预测变得简单。在特征条件独立的假设下，朴素贝叶斯法先利用训练数据集的先验统计信息计算特征向量与标签的联合概率分布，然后对于新输入的样本点，利用联合概率分布计算后验概率,并用后验概率最大的输出标签确定为新样本点的类别。注意：假设特征条件独立正是朴素贝叶斯中“朴素”两
  • 鸢尾花python贝叶斯分类_机器学习-利用三种分类器实现鸢尾花分类 weixin_39755853 鸢尾花python贝叶斯分类
    利用决策树，KNN和朴素贝叶斯三种分类器，对鸢尾花数据集进行分类。下面是具体的流程和代码：1、数据读取：实验数据是直接加载的sklearn内置的鸢尾花数据集，共150条数据，包含4个特征，而且是一个三分类问题。fromsklearnimportdatasets#导入方法类iris=datasets.load_iris()#加载iris数据集iris_feature=iris.data#加载特征数据
  • 基于机器学习的舆情分析算法研究 赵谨言 论文经验分享毕业设计
    标题:基于机器学习的舆情分析算法研究内容:1.摘要随着互联网的飞速发展，舆情信息呈现爆炸式增长，如何快速准确地分析舆情成为重要课题。本文旨在研究基于机器学习的舆情分析算法，以提高舆情分析的效率和准确性。方法上，收集了近10万条社交媒体的舆情文本数据，利用多种机器学习算法如支持向量机、朴素贝叶斯、决策树等进行训练和优化。结果表明，经过优化的支持向量机算法在舆情分类的准确率上达到了85%以上，明显高于
  • 朴素贝叶斯和半朴素贝叶斯（AODE）分类器Python实现 McQueen_LT 机器学习机器学习python人工智能数据分析数据挖掘
    一、概述机器学习最后一次实验，要求实现朴素贝叶斯和AODE的半朴素贝叶斯分类器。由于老师说可以调用现成的相关机器学习的库，所以我一开始在做朴素贝叶斯分类器的时候，直接调用了sklearn库，很方便，可是问题来了，在做AODE半朴素贝叶斯分类器的时候，并没有找到集成好的方法。所以就想着自己把半朴素贝叶斯分类器实现了，朴素贝叶斯分类就直接调用库算了。可是让人头大的是，上来就直接实现AODE分类器还是不
  • Level3 — PART 4 机器学习算法 — 朴素贝叶斯 ErbaoLiu 数据分析&大模型自然语言处理&大模型机器学习&大模型机器学习人工智能朴素贝叶斯NaiveBayes
    目录贝叶斯定理朴素贝叶斯模型（NaiveBayesModel）估计离散估计极大似然估计案例朴素贝叶斯扩展高斯贝叶斯分类器原理应用源码分析伯努利贝叶斯分类器原理源码分析多项朴素贝叶斯分类器半朴素贝叶斯分类器模拟题CDALEVELIII模拟题（一）CDALEVELIII模拟题（二）贝叶斯定理贝叶斯定理由英国数学家贝叶斯（ThomasBayes1702-1761）发展，用来描述两个条件概率之间的关系，比
  • 机器学习常用算法整理 上天夭 面试
    文章目录机器学习常用算法整理一、监督学习1.1、决策树（DecisionTrees）1.1.1、ID31.1.2、C4.51.1.3、CART1.2、朴素贝叶斯分类（NaiveBayesianclassification）1.3、线性回归（LinearRegression）1.4、逻辑回归（LogisticRegression）1.5、支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）
  • 机器学习（6）——朴素贝叶斯 追逐☞ 机器学习机器学习人工智能概率论
    文章目录1.什么是朴素贝叶斯算法？2.核心思想3.数学基础3.算法步骤3.1.计算先验概率3.2.计算条件概率4.常见变种5.优缺点6.零概率问题与平滑技术7.应用场景8.Python示例9.参数调优10.总结1.什么是朴素贝叶斯算法？朴素贝叶斯算法（NaiveBayes）是一种基于贝叶斯定理的概率分类算法，在机器学习和数据挖掘中广泛应用。它被称为“朴素”的原因是它假设特征之间是条件独立的，这简化
  • 基于文本的情感分析 李昊哲小课 大数据数据分析人工智能python数据分析机器学习自然语言处理
    基于文本的情感分析代码逻辑顺序说明数据加载与特征转换：首先加载积极和消极评论数据，并将其转换为特征集。这是情感分析的基础步骤，为后续的模型训练提供数据支持。数据集划分：将特征集划分为训练集和测试集。通常使用80%的数据作为训练集，20%的数据作为测试集，以评估模型的性能。模型训练：使用训练集训练朴素贝叶斯分类器。朴素贝叶斯是一种简单而有效的分类算法，适用于文本分类任务。模型测试：使用测试集评估分类
  • 【机器学习】每日一讲-朴素贝叶斯公式 问道飞鱼 机器学习与人工智能机器学习人工智能朴素贝叶斯公式
    文章目录**一、朴素贝叶斯公式详解****1.贝叶斯定理基础****2.从贝叶斯定理到分类任务****3.特征独立性假设****4.条件概率的估计****二、在AI领域的作用****1.文本分类与自然语言处理（NLP）****2.推荐系统****3.医疗与生物信息学****4.实时监控与异常检测****5.多模态数据处理****三、推导过程示例（以文本分类为例）****四、代码实现（Python）
  • MATLAB基础应用精讲-【数模应用】贝叶斯优化 林聪木 机器学习算法人工智能
    目录前言算法原理朴素贝叶斯算法核心思想示例贝叶斯定理贝叶斯网络贝叶斯网络的结构形式因子图数学模型最优贝叶斯推理贝叶斯优化什么高斯过程acquisition函数朴素贝叶斯贝叶斯公式与条件独立假设1）先验概率与后验概率2）贝叶斯公式3）条件独立假设与朴素贝叶斯平滑处理1）为什么需要平滑处理2）拉普拉斯平滑及依据应用案例中文分词统计机器翻译贝叶斯图像识别，AnalysisbySynthesisEM算法与
  • 预测分析（三）：基于机器学习的分类预测 ^ω^宇博 数学建模数学模型机器学习分类人工智能
    文章目录基于机器学习的分类预测分类任务逻辑回归分类树分类树的工作原理随机森林多元分类朴素贝叶斯分类器贝叶斯公式回到分类问题**1.算法原理****2.主要类型****(1)高斯朴素贝叶斯****(2)多项式朴素贝叶斯****(3)伯努利朴素贝叶斯****3.优缺点****4.应用场景****5.评估指标****6.示例代码（Python）**基于机器学习的分类预测分类任务分类问题主要是分为三种类型
  • java线程Thread和Runnable区别和联系 zx_code javajvmthread多线程Runnable
    我们都晓得java实现线程2种方式，一个是继承Thread，另一个是实现Runnable。 模拟窗口买票，第一例子继承thread，代码如下 package thread; public class ThreadTest { public static void main(String[] args) { Thread1 t1 = new Thread1(
  • 【转】JSON与XML的区别比较 丁_新 jsonxml
    1.定义介绍 (1).XML定义 扩展标记语言 (Extensible Markup Language, XML) ，用于标记电子文件使其具有结构性的标记语言，可以用来标记数据、定义数据类型，是一种允许用户对自己的标记语言进行定义的源语言。 XML使用DTD(document type definition)文档类型定义来组织数据;格式统一，跨平台和语言，早已成为业界公认的标准。 XML是标
  • c++ 实现五种基础的排序算法 CrazyMizzz C++c算法
    #include<iostream> using namespace std; //辅助函数，交换两数之值 template<class T> void mySwap(T &x, T &y){ T temp = x; x = y; y = temp; } const int size = 10; //一、用直接插入排
  • 我的软件 麦田的设计者 我的软件音乐类娱乐放松
         这是我写的一款app软件，耗时三个月，是一个根据央视节目开门大吉改变的，提供音调，猜歌曲名。1、手机拥有者在android手机市场下载本APP，同意权限，安装到手机上。2、游客初次进入时会有引导页面提醒用户注册。（同时软件自动播放背景音乐）。3、用户登录到主页后，会有五个模块。a、点击不胫而走，用户得到开门大吉首页部分新闻，点击进入有新闻详情。b、
  • linux awk命令详解 被触发 linux awk
    awk是行处理器: 相比较屏幕处理的优点，在处理庞大文件时不会出现内存溢出或是处理缓慢的问题，通常用来格式化文本信息 awk处理过程: 依次对每一行进行处理，然后输出 awk命令形式: awk [-F|-f|-v] ‘BEGIN{} //{command1; command2} END{}’ file [-F|-f|-v]大参数，-F指定分隔符，-f调用脚本，-v定义变量 var=val
  • 各种语言比较 _wy_ 编程语言
                        Java Ruby PHP 擅长领域                  
  • oracle 中数据类型为clob的编辑 知了ing oracle clob
    public void updateKpiStatus(String kpiStatus,String taskId){ Connection dbc=null; Statement stmt=null; PreparedStatement ps=null; try { dbc = new DBConn().getNewConnection(); //stmt = db
  • 分布式服务框架 Zookeeper -- 管理分布式环境中的数据 矮蛋蛋 zookeeper
    原文地址： http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-zookeeper/ 安装和配置详解 本文介绍的 Zookeeper 是以 3.2.2 这个稳定版本为基础，最新的版本可以通过官网 http://hadoop.apache.org/zookeeper/来获取，Zookeeper 的安装非常简单，下面将从单机模式和集群模式两
  • tomcat数据源 alafqq tomcat
    数据库 JNDI(Java Naming and Directory Interface，Java命名和目录接口)是一组在Java应用中访问命名和目录服务的API。 没有使用JNDI时我用要这样连接数据库： 03.  Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");  04.  conn
  • 遍历的方法 百合不是茶 遍历
                                                          遍历 在java的泛
  • linux查看硬件信息的命令 bijian1013 linux
    linux查看硬件信息的命令 一.查看CPU： cat /proc/cpuinfo   二.查看内存： free   三.查看硬盘： df   linux下查看硬件信息 1、lspci 列出所有PCI 设备； lspci - list all PCI devices:列出机器中的PCI设备（声卡、显卡、Modem、网卡、USB、主板集成设备也能
  • java常见的ClassNotFoundException bijian1013 java
    1.java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.commons.logging.LogFactory   添加包common-logging.jar2.java.lang.ClassNotFoundException: javax.transaction.Synchronization    
  • 【Gson五】日期对象的序列化和反序列化 bit1129 反序列化
    对日期类型的数据进行序列化和反序列化时，需要考虑如下问题：   1. 序列化时，Date对象序列化的字符串日期格式如何 2. 反序列化时，把日期字符串序列化为Date对象，也需要考虑日期格式问题 3. Date A -> str -> Date B,A和B对象是否equals   默认序列化和反序列化     import com
  • 【Spark八十六】Spark Streaming之DStream vs. InputDStream bit1129 Stream
      1. DStream的类说明文档：   /** * A Discretized Stream (DStream), the basic abstraction in Spark Streaming, is a continuous * sequence of RDDs (of the same type) representing a continuous st
  • 通过nginx获取header信息 ronin47 nginx header
    1. 提取整个的Cookies内容到一个变量，然后可以在需要时引用，比如记录到日志里面， if ( $http_cookie ~* "(.*)$") {         set $all_cookie $1; }     变量$all_cookie就获得了cookie的值，可以用于运算了
  • java-65.输入数字n，按顺序输出从1最大的n位10进制数。比如输入3，则输出1、2、3一直到最大的3位数即999 bylijinnan java
    参考了网上的http://blog.csdn.net/peasking_dd/article/details/6342984 写了个java版的： public class Print_1_To_NDigit { /** * Q65.输入数字n，按顺序输出从1最大的n位10进制数。比如输入3，则输出1、2、3一直到最大的3位数即999 * 1.使用字符串
  • Netty源码学习-ReplayingDecoder bylijinnan javanetty
    ReplayingDecoder是FrameDecoder的子类，不熟悉FrameDecoder的，可以先看看 http://bylijinnan.iteye.com/blog/1982618 API说，ReplayingDecoder简化了操作，比如： FrameDecoder在decode时，需要判断数据是否接收完全： public class IntegerH
  • js特殊字符过滤 cngolon js特殊字符js特殊字符过滤
    1.js中用正则表达式 过滤特殊字符, 校验所有输入域是否含有特殊符号function stripscript(s) {    var pattern = new RegExp("[`~!@#$^&*()=|{}':;',\\[\\].<>/?~！@#￥……&*（）&mdash;—|{}【】‘；：”“'。，、？]"
  • hibernate使用sql查询 ctrain Hibernate
    import java.util.Iterator; import java.util.List; import java.util.Map; import org.hibernate.Hibernate; import org.hibernate.SQLQuery; import org.hibernate.Session; import org.hibernate.Transa
  • linux shell脚本中切换用户执行命令方法 daizj linuxshell命令切换用户
    经常在写shell脚本时，会碰到要以另外一个用户来执行相关命令，其方法简单记下：   1、执行单个命令：su - user -c "command" 如：下面命令是以test用户在/data目录下创建test123目录 [root@slave19 /data]# su - test -c "mkdir /data/test123" 
  • 好的代码里只要一个 return 语句 dcj3sjt126com return
    别再这样写了：public boolean foo() {    if (true) {         return true;     } else {          return false;    
  • Android动画效果学习 dcj3sjt126com android
    1、透明动画效果 方法一：代码实现 public View onCreateView(LayoutInflater inflater, ViewGroup container, Bundle savedInstanceState) { View rootView = inflater.inflate(R.layout.fragment_main, container, fals
  • linux复习笔记之bash shell (4)管道命令 eksliang linux管道命令汇总linux管道命令linux常用管道命令
    转载请出自出处： http://eksliang.iteye.com/blog/2105461     bash命令执行的完毕以后，通常这个命令都会有返回结果，怎么对这个返回的结果做一些操作呢？那就得用管道命令‘|’。     上面那段话，简单说了下管道命令的作用，那什么事管道命令呢？     答：非常的经典的一句话，记住了，何为管
  • Android系统中自定义按键的短按、双击、长按事件 gqdy365 android
    在项目中碰到这样的问题： 由于系统中的按键在底层做了重新定义或者新增了按键，此时需要在APP层对按键事件（keyevent）做分解处理，模拟Android系统做法，把keyevent分解成： 1、单击事件：就是普通key的单击； 2、双击事件：500ms内同一按键单击两次； 3、长按事件：同一按键长按超过1000ms（系统中长按事件为500ms）； 4、组合按键：两个以上按键同时按住；
  • asp.net获取站点根目录下子目录的名称 hvt .netC#asp.nethovertreeWeb Forms
    使用Visual Studio建立一个.aspx文件(Web Forms)，例如hovertree.aspx,在页面上加入一个ListBox代码如下： <asp:ListBox runat="server" ID="lbKeleyiFolder" />   那么在页面上显示根目录子文件夹的代码如下： string[] m_sub
  • Eclipse程序员要掌握的常用快捷键 justjavac javaeclipse快捷键ide
      判断一个人的编程水平，就看他用键盘多，还是鼠标多。用键盘一是为了输入代码（当然了，也包括注释），再有就是熟练使用快捷键。   曾有人在豆瓣评 《卓有成效的程序员》：“人有多大懒，才有多大闲”。之前我整理了一个 程序员图书列表，目的也就是通过读书，让程序员变懒。  写道 程序员作为特殊的群体，有的人可以这么懒，懒到事情都交给机器去做，而有的人又可
  • c++编程随记 lx.asymmetric C++笔记
     为了字体更好看，改变了格式……   &&运算符：   #include<iostream> using namespace std; int main(){      int a=-1,b=4,k;      k=(++a<0)&&!(b--
  • linux标准IO缓冲机制研究 音频数据 linux
    一、什么是缓存I/O(Buffered I/O)缓存I/O又被称作标准I/O,大多数文件系统默认I/O操作都是缓存I/O。在Linux的缓存I/O机制中，操作系统会将I/O的数据缓存在文件系统的页缓存(page cache)中，也就是说，数据会先被拷贝到操作系统内核的缓冲区中，然后才会从操作系统内核的缓冲区拷贝到应用程序的地址空间。1.缓存I/O有以下优点:A.缓存I/O使用了操作系统内核缓冲区，
  • 随想 生活 暗黑小菠萝 生活
    其实账户之前就申请了，但是决定要自己更新一些东西看也是最近。从毕业到现在已经一年了。没有进步是假的，但是有多大的进步可能只有我自己知道。   毕业的时候班里12个女生，真正最后做到软件开发的只要两个包括我，PS：我不是说测试不好。当时因为考研完全放弃找工作，考研失败，我想这只是我的借口。那个时候才想到为什么大学的时候不能好好的学习技术，增强自己的实战能力，以至于后来找工作比较费劲。我
  • 我认为POJO是一个错误的概念 windshome javaPOJO编程J2EE设计
                  这篇内容其实没有经过太多的深思熟虑，只是个人一时的感觉。从个人风格上来讲，我倾向简单质朴的设计开发理念；从方法论上，我更加倾向自顶向下的设计；从做事情的目标上来看，我追求质量优先，更愿意使用较为保守和稳妥的理念和方法。    &
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他