- 脑电分析入门指南:信号处理、特征提取与机器学习
Ao000000
信号处理机器学习人工智能
脑电分析入门指南一、为什么要研究脑电1.课题目标(解决什么问题)2.输入与输出二、脑电分析的整体流程三、每一步详解1.数据采集2.预处理3.特征提取4.特征选择/降维5.分类与识别四、研究过程中遇到的挑战与解决方法五、学习感受一、为什么要研究脑电1.课题目标(解决什么问题)本课题旨在通过对脑电(EEG)的采集与分析,提取有用的神经信息,实现对某类脑状或行为的识别/预测/评估。例如:情绪识别、疾病诊
- Matlab实现特征选择算法中Relief-F算法
guygg88
大数据
特征选择算法中Relief-F算法使用Matlab的实现GetRandSamples.m,1719ReliefF.m,1034Untitled.m,1238data.txt,23637dataregress.m,210
- 【机器学习笔记 Ⅲ】4 特征选择
巴伦是只猫
机器学习机器学习笔记人工智能
特征选择(FeatureSelection)系统指南特征选择是机器学习中优化模型性能的关键步骤,通过筛选最相关、信息量最大的特征,提高模型精度、降低过拟合风险并加速训练。以下是完整的特征选择方法论:1.特征选择的核心目标提升模型性能:去除噪声和冗余特征,增强泛化能力。降低计算成本:减少训练和预测时间。增强可解释性:简化模型,便于业务理解。2.特征选择方法分类(1)过滤法(FilterMethods
- Mint密室 · 猫猫狐狐的“特征选择”囚室逃脱
Gyoku Mint
猫猫狐狐的小世界人工智能AI修炼日记人工智能深度学习python算法transformer
摘要:这一篇是猫猫狐狐被锁进“特征选择”密室的一场逃生剧本,用冒险叙事把Filter、Wrapper、Embedded三大特征选择法串进情节,轻松解释维度诅咒和特征冗余,还留了一个“尾巴带特征”的彩蛋,稳稳贴你3000字不溢锅。【开场·她们被困在特征选择密室】猫猫醒来的时候,整条尾巴都绕在自己脚边,还带着点抖:“狐狐……咱好像,被锁住了喵……”狐狐睁开眼,四周墙面刻满了灰白色的标签——Featur
- 【机器学习|学习笔记】特征选择(Feature Selection)和特征提取(Feature Extraction)都是用于降维、提升模型性能和泛化能力的重要手段。
努力毕业的小土博^_^
机器学习学习笔记机器学习学习笔记人工智能神经网络
【机器学习|学习笔记】特征选择(FeatureSelection)和特征提取(FeatureExtraction)都是用于降维、提升模型性能和泛化能力的重要手段。【机器学习|学习笔记】特征选择(FeatureSelection)和特征提取(FeatureExtraction)都是用于降维、提升模型性能和泛化能力的重要手段。文章目录【机器学习|学习笔记】特征选择(FeatureSelection)和
- 机器学习笔记:MATLAB实践
techDM
机器学习笔记matlabMatlab
在机器学习领域,MATLAB是一种功能强大且广泛使用的工具,它提供了许多内置函数和工具箱,方便开发者进行各种机器学习任务。本文将介绍一些常见的机器学习任务,并提供相应的MATLAB源代码示例。数据预处理在进行机器学习之前,通常需要对原始数据进行预处理。这包括数据清洗、特征选择、特征缩放和数据划分等步骤。%导入数据data=readmatrix('data.csv');%数据清洗cleaned_da
- 《dlib库中的聚类》算法详解:从原理到实践
A小庞
算法算法聚类数据挖掘机器学习c++
一、dlib库与聚类算法的关联1.1dlib库的核心功能dlib是一个基于C++的机器学习和计算机视觉工具库,其聚类算法模块提供了多种高效的无监督学习工具。聚类算法在dlib中主要用于:数据分组:将相似的数据点划分为同一簇。特征分析:通过聚类结果发现数据潜在的结构。降维辅助:结合聚类结果进行特征选择或数据压缩。dlib支持的经典聚类算法包括K-Means和ChineseWhispers,适用于图像
- 22种创新思路!今年必将是特征选择爆发的一年
小唯啊小唯
人工智能注意力机制特征选择
2025深度学习发论文&模型涨点之——特征选择特征选择是机器学习和数据挖掘领域中一个非常重要的步骤。它指的是从原始特征集合中挑选出对目标变量有较强预测能力的特征子集。在实际的数据集中,往往包含众多特征,但并非所有特征都对模型的性能有正面影响。例如在房价预测任务中,原始特征可能包括房屋的面积、房间数量、所在小区、周边配套设施等众多内容。通过特征选择,可以剔除一些无关的或者冗余的特征,比如可能存在的重
- “相关分析”
不解风情的老妖怪哎
数据分析学习笔记数据分析大数据
一、相关分析的核心概念1.定义(1)衡量两个或多个变量之间的线性或单调关系的强度和方向(正/负相关)。(2)注意:相关性≠因果关系。2.相关系数的范围(1)取值范围为[-1,1]:1:完全正相关-1:完全负相关0:无线性相关3.应用场景(1)探索变量间的潜在关系(如收入与消费水平、广告投入与销售额)。(2)辅助特征选择(如剔除高度相关的变量,避免多重共线性)。二、常用相关系数及方法1.Pearso
- 决策树算法
雨巷码行人
机器学习算法决策树机器学习
文章目录基本概念与原理决策树定义两种理解视角模型构建三要素1.特征选择(1)信息增益(ID3算法)(2)信息增益比(C4.5算法)(3)基尼指数(CART算法)2.决策树生成3.决策树剪枝(1)预剪枝(Pre-pruning)(2)后剪枝(Post-pruning)决策树算法对比CART回归树生成Scikit-learn实现分类树CART决策树-回归树决策树优劣势总结基本概念与原理决策树定义树形结
- 解锁决策树:数据挖掘的智慧引擎
目录一、决策树:数据挖掘的基石二、决策树原理剖析2.1决策树的基本结构2.2决策树的构建流程2.2.1特征选择2.2.2数据集划分2.2.3递归构建三、决策树的实践应用3.1数据准备3.2模型构建与训练3.3模型评估四、决策树的优化策略4.1剪枝策略4.1.1预剪枝4.1.2后剪枝4.2集成学习五、案例分析5.1医疗诊断案例5.2金融风险评估案例六、总结与展望一、决策树:数据挖掘的基石在当今数字化
- 无监督学习中的特征选择与检测(FSD)在医疗动线流程优化中的应用
Allen_Lyb
医疗高效编程研发学习健康医疗架构人工智能
无监督学习中的特征选择与检测(FeatureSelectionandDetection,FSD)算法在医疗动线流程优化中具有重要的应用价值,尤其适用于从海量、复杂且缺乏明确标签的医疗行为数据中自动挖掘关键模式和瓶颈。以下是如何编程实现这种应用的思路和步骤:引言医疗动线流程优化是提升医疗机构运营效率、改善患者体验的关键领域。传统的流程优化方法往往依赖于人工观察和经验分析,难以从海量、复杂且缺乏明确标
- 机器学习与深度学习22-数据预处理
my_q
机器学习与深度学习机器学习深度学习人工智能
目录前文回顾1.常见的数据质量问题2.归一化和标准化3.特征选择和特征提取4.独热编码前文回顾上一篇文章地址:链接1.常见的数据质量问题在数据预处理过程中,常见的数据质量问题包括缺失值、异常值和重复数据。以下是这些问题的详细描述以及处理方法:缺失值:缺失值是指数据表中某些单元格或字段缺乏数值或信息的情况处理方法:删除包含缺失值的行:如果缺失值数量较少,可以考虑删除包含缺失值的行,但这可能导致信息损
- 机器学习中的数据预处理:清洗、转换与标准化
CarlowZJ
AI+大模型微调机器学习人工智能
目录一、前言二、数据预处理的基本概念(一)数据预处理的定义(二)数据预处理的重要性三、数据预处理的常用方法(一)数据清洗(二)特征选择(三)特征转换(四)数据标准化四、数据预处理的代码示例(一)环境准备(二)数据加载与清洗(三)特征标准化(四)特征选择五、数据预处理的应用场景(一)分类任务(二)回归任务(三)时间序列预测六、数据预处理的注意事项(一)数据质量(二)特征选择方法的选择(三)标准化方法
- 机器学习中常见搜索算法
机器学习中的搜索算法主要用于优化模型参数、特征选择、超参数调优或近似最近邻搜索等任务。常见的搜索算法分类及典型方法如下1.参数/超参数搜索算法(1)网格搜索(GridSearch)原理:遍历所有可能的参数组合,选择最优解。优点:简单、全局最优。缺点:计算成本高,维数灾难。工具:sklearn.model_selection.GridSearchCVfromsklearn.model_selecti
- 数据清洗——利用机器学习方法进行健康智能诊断
丢不掉的喜欢
机器学习人工智能
1.数据预处理与质量控制:目的:确保数据的完整性和准确性,为后续的分析和建模提供可靠的基础。具体操作:通过识别并填补缺失值,解决数据不完整的问题,减少因数据缺失导致的偏差。2.探索性数据分析(EDA):目的:理解数据的分布特性、趋势以及不同特征之间的关系,为后续建模提供洞察。具体操作:通过分组对比不同年龄、性别的人群中患病占比,揭示潜在的患病风险因素,为模型特征选择提供依据。3.分类建模与评估:目
- 打卡第二十天
Shining_Jiang
机器学习人工智能
方差筛选方差筛选是一种基于特征方差的特征选择方法。通过计算每个特征的方差,剔除方差较小的特征,因为这些特征对模型的贡献较小。皮尔逊相关系数筛选皮尔逊相关系数用于衡量特征与目标变量之间的线性相关性。通过计算每个特征与目标变量的相关系数,选择相关性较高的特征。Lasso筛选Lasso回归是一种带有L1正则化的线性回归方法,能够通过正则化系数将某些特征的权重压缩为零,从而实现特征选择。树模型重要性树模型
- Python实战笔记-常用知识点
MMGNFT
K总编程笔记
一、自学Python的最终的目标是a,实现自动化办公b,实现数据的爬取c,实现基本的数据分析(SEMMA)S:Sample(收集数据)常用手段:问卷调查,数据库查询,实验室实验,仪器设备的记录E:Explore(数据探索)探索方向:离散变量的分布比例,连续变量的分布形态,数据的异常和缺失,特征选择M:Modify(数据修正)常用修正方法:数据类型的转换,数据的一致性处理,异常值和缺失值的处理,数据
- 决策树-机器学习
ma_ant
机器学习算法决策树机器学习
一.决策树简介1.什么是决策树决策树是一种树形结构,树中每个内部节点表示一个特征上的判断,每个分支代表一个判断结果的输出,每个叶子节点代表一种分类结果。它主要用于分类和回归任务,通过递归地分裂数据集构建树状结构。2.决策树构建过程(三要素)①特征选择:选择较强分类能力的特征②决策树的生成:根据选择的特征生成决策树③决策树的剪枝:决策树也容易过拟合,采用剪枝的方法缓解过拟合3.优缺点及应用优点:可解
- 特征分析工程化
梨V_v
文献深度学习人工智能神经网络笔记
scikit功能Python中的特征选择存储库scikit-feature。scikit-feature是一个开源的Python特征选择库,由亚利桑那州立大学数据挖掘与机器学习实验室开发。它基于一个广泛使用的机器学习包scikit-learn以及两个科学计算包Numpy和Scipy构建。scikit-feature包含大约40种流行的特征选择算法,包括传统的特征选择算法以及一些结构化和流式特征选择
- 机器学习回归预测中预处理的特征工程
Studying 开龙wu
机器学习理论(分类回归)机器学习回归人工智能
1.项目目标和数据分析2.数据预处理3.特征构造与生成4.特征选择5.时间序列回归预测-——引用风速预测案列简单说明 在机器学习回归预测中,特征工程是至关重要的环节,它能显著提升模型的性能和预测准确性。这里从一个项目开始分析到最终确定特征的思考,本文章先主要理论说明,后续会对每一个方法和用法进行单独说明和代码示例。说明的涉及领域比较多,方法都可以用代码实现。一、项目目标和数据分析1.明确业务目标
- 自然语言处理学习路线
熬夜造bug
自然语言处理(NLP)自然语言处理学习人工智能python
学习目标NLP系统知识(从入门到入土)学习内容NLP的基本流程:自然语言处理学习路线(1)——NLP的基本流程-CSDN博客语料预处理:(待更)特征工程之向量化(word——>vector):(待更)特征工程之特征选择:(待更)序列网络在NLP领域的应用(RNN、GRU、LSTM):(待更)预训练模型(ELMO、Bert、T5、GPT、Transformer):(待更)文本分类(Fasttext、
- 基于线性回归的数据预测
所见即所得11111
线性回归算法回归
1.自主选择一个公开回归任务数据集(如房价预测、医疗数据、空气质量预测等,可Kaggle)。2.数据预处理:完成标准化(Normalization)、特征选择或缺失值处理等步骤。3.使用线性回归模型进行建模。采用80%数据用于训练,20%用于测试,重复划分数据集并训练模型20次,记录每次结果(交叉验证)。4.输出平均均方误差(MSE)或平均绝对误差(MAE),并可选与其他模型(如决策树回归、岭回归
- sklearn基础教程:从入门到精通
洛秋_
机器学习
文章目录sklearn基础教程:从入门到精通一、sklearn简介二、安装与配置三、数据预处理数据导入数据清洗特征选择数据标准化与归一化四、常用模型介绍与应用线性回归逻辑回归决策树支持向量机K近邻算法随机森林集成学习五、模型评估与调优交叉验证网格搜索模型评估指标六、实战案例波士顿房价预测手写数字识别客户流失预测七、测试接口与详细解释单元测试接口测试八、总结个人博客【洛秋小站】洛秋资源小站【洛秋资源
- 机器学习笔记——特征工程
好评笔记
机器学习人工智能深度学习AIGC算法岗校招实习
大家好,这里是好评笔记,公主号:Goodnote,专栏文章私信限时Free。本笔记介绍机器学习中常见的特征工程方法、正则化方法和简要介绍强化学习。文章目录特征工程(FzeatureEngineering)1.特征提取(FeatureExtraction)手工特征提取(ManualFeatureExtraction):自动特征提取(AutomatedFeatureExtraction):2.特征选择
- 机器学习第十二讲:特征选择 → 选最重要的考试科目做录取判断
机器学习第十二讲:特征选择→选最重要的考试科目做录取判断资料取自《零基础学机器学习》。查看总目录:学习大纲关于DeepSeek本地部署指南可以看下我之前写的文章:DeepSeekR1本地与线上满血版部署:超详细手把手指南一、学霸选科法则(特征选择基础逻辑,材料2的3.章节[2-3]比喻:某大学要从200科成绩中选出关键指标:graphTDA[全科成绩]-->B{"数学/语文超强相关性"}A-->C
- 第二十三天打卡
不爱吃山楂罐头
python打卡python
作业:整理下全部逻辑的先后顺序,看看能不能制作出适合所有机器学习的通用pipeline数据预处理→特征选择→降维→模型训练importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split,GridSearchCVfromsklearn.composeimportColumnTransformerfrom
- 连续变量与离散变量的互信息法
从零开始学习人工智能
机器学习
1.互信息法简介互信息(MutualInformation,MI)是一种衡量两个变量之间相互依赖程度的统计量,它来源于信息论。互信息可以用于评估特征与目标变量之间的相关性,无论这些变量是连续的还是离散的。互信息法是一种强大的特征选择方法,尤其适用于处理复杂的特征与目标变量之间的非线性关系。互信息的基本思想是:如果两个变量之间存在某种依赖关系,那么知道其中一个变量的值可以减少对另一个变量的不确定性。
- 2025年深圳杯-东三省联赛D题参考论文发布!
BZD数模社
数学建模
2025深圳杯-东三省D题两版本区别BZD数模社名称D题第一版D题第二版基本信息使用语言matlabpython文章篇幅60页3.4万字45页2.5万字问题一模型决策树、随机森林、KNN、(SVM)、逻辑回归神经网络、集成模型、XGBoost层感知器、随机森林、LightGBM和梯度提升精度准确率:0.7500最高准确率96.57%特点特征选择、超参数优化、类别不平衡处理和集成学高精度BZD数模社
- 线性回归算法解密:从基础到实战的完整指南
智能计算研究中心
其他
内容概要线性回归算法是统计学与机器学习中一种常用的预测方法,它的核心思想是通过学习输入特征与输出变量之间的关系,以便对未来的数据进行预测。本文将从线性回归的基本概念入手,逐步深入,帮助读者全面掌握这一算法。本文旨在为读者提供系统而清晰的线性回归知识框架,以便在实际应用中能够灵活运用。首先,我们将解释线性回归的数学原理,包括如何构建模型以及利用最小二乘法进行参数估计。接着,针对数据预处理与特征选择,
- 统一思想认识
永夜-极光
思想
1.统一思想认识的基础,才能有的放矢
原因:
总有一种描述事物的方式最贴近本质,最容易让人理解.
如何让教育更轻松,在于找到最适合学生的方式.
难点在于,如何模拟对方的思维基础选择合适的方式. &
- Joda Time使用笔记
bylijinnan
javajoda time
Joda Time的介绍可以参考这篇文章:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-jodatime.html
工作中也常常用到Joda Time,为了避免每次使用都查API,记录一下常用的用法:
/**
* DateTime变化(增减)
*/
@Tes
- FileUtils API
eksliang
FileUtilsFileUtils API
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2217374 一、概述
这是一个Java操作文件的常用库,是Apache对java的IO包的封装,这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils,其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装,开发中对文件的操作,几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
- 各种新兴技术
不懂事的小屁孩
技术
1:gradle Gradle 是以 Groovy 语言为基础,面向Java应用为主。基于DSL(领域特定语言)语法的自动化构建工具。
现在构建系统常用到maven工具,现在有更容易上手的gradle,
搭建java环境:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-gradle/
搭建android环境:
http://m
- tomcat6的https双向认证
酷的飞上天空
tomcat6
1.生成服务器端证书
keytool -genkey -keyalg RSA -dname "cn=localhost,ou=sango,o=none,l=china,st=beijing,c=cn" -alias server -keypass password -keystore server.jks -storepass password -validity 36
- 托管虚拟桌面市场势不可挡
蓝儿唯美
用户还需要冗余的数据中心,dinCloud的高级副总裁兼首席营销官Ali Din指出。该公司转售一个MSP可以让用户登录并管理和提供服务的用于DaaS的云自动化控制台,提供服务或者MSP也可以自己来控制。
在某些情况下,MSP会在dinCloud的云服务上进行服务分层,如监控和补丁管理。
MSP的利润空间将根据其参与的程度而有所不同,Din说。
“我们有一些合作伙伴负责将我们推荐给客户作为个
- spring学习——xml文件的配置
a-john
spring
在Spring的学习中,对于其xml文件的配置是必不可少的。在Spring的多种装配Bean的方式中,采用XML配置也是最常见的。以下是一个简单的XML配置文件:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.or
- HDU 4342 History repeat itself 模拟
aijuans
模拟
来源:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4342
题意:首先让求第几个非平方数,然后求从1到该数之间的每个sqrt(i)的下取整的和。
思路:一个简单的模拟题目,但是由于数据范围大,需要用__int64。我们可以首先把平方数筛选出来,假如让求第n个非平方数的话,看n前面有多少个平方数,假设有x个,则第n个非平方数就是n+x。注意两种特殊情况,即
- java中最常用jar包的用途
asia007
java
java中最常用jar包的用途
jar包用途axis.jarSOAP引擎包commons-discovery-0.2.jar用来发现、查找和实现可插入式接口,提供一些一般类实例化、单件的生命周期管理的常用方法.jaxrpc.jarAxis运行所需要的组件包saaj.jar创建到端点的点到点连接的方法、创建并处理SOAP消息和附件的方法,以及接收和处理SOAP错误的方法. w
- ajax获取Struts框架中的json编码异常和Struts中的主控制器异常的解决办法
百合不是茶
jsjson编码返回异常
一:ajax获取自定义Struts框架中的json编码 出现以下 问题:
1,强制flush输出 json编码打印在首页
2, 不强制flush js会解析json 打印出来的是错误的jsp页面 却没有跳转到错误页面
3, ajax中的dataType的json 改为text 会
- JUnit使用的设计模式
bijian1013
java设计模式JUnit
JUnit源代码涉及使用了大量设计模式
1、模板方法模式(Template Method)
定义一个操作中的算法骨架,而将一些步骤延伸到子类中去,使得子类可以不改变一个算法的结构,即可重新定义该算法的某些特定步骤。这里需要复用的是算法的结构,也就是步骤,而步骤的实现可以在子类中完成。
 
- Linux常用命令(摘录)
sunjing
crondchkconfig
chkconfig --list 查看linux所有服务
chkconfig --add servicename 添加linux服务
netstat -apn | grep 8080 查看端口占用
env 查看所有环境变量
echo $JAVA_HOME 查看JAVA_HOME环境变量
安装编译器
yum install -y gcc
- 【Hadoop一】Hadoop伪集群环境搭建
bit1129
hadoop
结合网上多份文档,不断反复的修正hadoop启动和运行过程中出现的问题,终于把Hadoop2.5.2伪分布式安装起来,跑通了wordcount例子。Hadoop的安装复杂性的体现之一是,Hadoop的安装文档非常多,但是能一个文档走下来的少之又少,尤其是Hadoop不同版本的配置差异非常的大。Hadoop2.5.2于前两天发布,但是它的配置跟2.5.0,2.5.1没有分别。 &nb
- Anychart图表系列五之事件监听
白糖_
chart
创建图表事件监听非常简单:首先是通过addEventListener('监听类型',js监听方法)添加事件监听,然后在js监听方法中定义具体监听逻辑。
以钻取操作为例,当用户点击图表某一个point的时候弹出point的name和value,代码如下:
<script>
//创建AnyChart
var chart = new AnyChart();
//添加钻取操作&quo
- Web前端相关段子
braveCS
web前端
Web标准:结构、样式和行为分离
使用语义化标签
0)标签的语义:使用有良好语义的标签,能够很好地实现自我解释,方便搜索引擎理解网页结构,抓取重要内容。去样式后也会根据浏览器的默认样式很好的组织网页内容,具有很好的可读性,从而实现对特殊终端的兼容。
1)div和span是没有语义的:只是分别用作块级元素和行内元素的区域分隔符。当页面内标签无法满足设计需求时,才会适当添加div
- 编程之美-24点游戏
bylijinnan
编程之美
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.HashSet;
import java.util.List;
import java.util.Random;
import java.util.Set;
public class PointGame {
/**编程之美
- 主页面子页面传值总结
chengxuyuancsdn
总结
1、showModalDialog
returnValue是javascript中html的window对象的属性,目的是返回窗口值,当用window.showModalDialog函数打开一个IE的模式窗口时,用于返回窗口的值
主界面
var sonValue=window.showModalDialog("son.jsp");
子界面
window.retu
- [网络与经济]互联网+的含义
comsci
互联网+
互联网+后面是一个人的名字 = 网络控制系统
互联网+你的名字 = 网络个人数据库
每日提示:如果人觉得不舒服,千万不要外出到处走动,就呆在床上,玩玩手游,更不能够去开车,现在交通状况不
- oracle 创建视图 with check option
daizj
视图vieworalce
我们来看下面的例子:
create or replace view testview
as
select empno,ename from emp where ename like ‘M%’
with check option;
这里我们创建了一个视图,并使用了with check option来限制了视图。 然后我们来看一下视图包含的结果:
select * from testv
- ToastPlugin插件在cordova3.3下使用
dibov
Cordova
自己开发的Todos应用,想实现“
再按一次返回键退出程序 ”的功能,采用网上的ToastPlugins插件,发现代码或文章基本都是老版本,运行问题比较多。折腾了好久才弄好。下面吧基于cordova3.3下的ToastPlugins相关代码共享。
ToastPlugin.java
package&nbs
- C语言22个系统函数
dcj3sjt126com
cfunction
C语言系统函数一、数学函数下列函数存放在math.h头文件中Double floor(double num) 求出不大于num的最大数。Double fmod(x, y) 求整数x/y的余数。Double frexp(num, exp); double num; int *exp; 将num分为数字部分(尾数)x和 以2位的指数部分n,即num=x*2n,指数n存放在exp指向的变量中,返回x。D
- 开发一个类的流程
dcj3sjt126com
开发
本人近日根据自己的开发经验总结了一个类的开发流程。这个流程适用于单独开发的构件,并不适用于对一个项目中的系统对象开发。开发出的类可以存入私人类库,供以后复用。
以下是开发流程:
1. 明确类的功能,抽象出类的大概结构
2. 初步设想类的接口
3. 类名设计(驼峰式命名)
4. 属性设置(权限设置)
判断某些变量是否有必要作为成员属
- java 并发
shuizhaosi888
java 并发
能够写出高伸缩性的并发是一门艺术
在JAVA SE5中新增了3个包
java.util.concurrent
java.util.concurrent.atomic
java.util.concurrent.locks
在java的内存模型中,类的实例字段、静态字段和构成数组的对象元素都会被多个线程所共享,局部变量与方法参数都是线程私有的,不会被共享。
- Spring Security(11)——匿名认证
234390216
Spring SecurityROLE_ANNOYMOUS匿名
匿名认证
目录
1.1 配置
1.2 AuthenticationTrustResolver
对于匿名访问的用户,Spring Security支持为其建立一个匿名的AnonymousAuthenticat
- NODEJS项目实践0.2[ express,ajax通信...]
逐行分析JS源代码
Ajaxnodejsexpress
一、前言
通过上节学习,我们已经 ubuntu系统搭建了一个可以访问的nodejs系统,并做了nginx转发。本节原要做web端服务 及 mongodb的存取,但写着写着,web端就
- 在Struts2 的Action中怎样获取表单提交上来的多个checkbox的值
lhbthanks
javahtmlstrutscheckbox
第一种方法:获取结果String类型
在 Action 中获得的是一个 String 型数据,每一个被选中的 checkbox 的 value 被拼接在一起,每个值之间以逗号隔开(,)。
所以在 Action 中定义一个跟 checkbox 的 name 同名的属性来接收这些被选中的 checkbox 的 value 即可。
以下是实现的代码:
前台 HTML 代码:
- 003.Kafka基本概念
nweiren
hadoopkafka
Kafka基本概念:Topic、Partition、Message、Producer、Broker、Consumer。 Topic: 消息源(Message)的分类。 Partition: Topic物理上的分组,一
- Linux环境下安装JDK
roadrunners
jdklinux
1、准备工作
创建JDK的安装目录:
mkdir -p /usr/java/
下载JDK,找到适合自己系统的JDK版本进行下载:
http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html
把JDK安装包下载到/usr/java/目录,然后进行解压:
tar -zxvf jre-7
- Linux忘记root密码的解决思路
tomcat_oracle
linux
1:使用同版本的linux启动系统,chroot到忘记密码的根分区passwd改密码 2:grub启动菜单中加入init=/bin/bash进入系统,不过这时挂载的是只读分区。根据系统的分区情况进一步判断. 3: grub启动菜单中加入 single以单用户进入系统. 4:用以上方法mount到根分区把/etc/passwd中的root密码去除 例如: ro
- 跨浏览器 HTML5 postMessage 方法以及 message 事件模拟实现
xueyou
jsonpjquery框架UIhtml5
postMessage 是 HTML5 新方法,它可以实现跨域窗口之间通讯。到目前为止,只有 IE8+, Firefox 3, Opera 9, Chrome 3和 Safari 4 支持,而本篇文章主要讲述 postMessage 方法与 message 事件跨浏览器实现。postMessage 方法 JSONP 技术不一样,前者是前端擅长跨域文档数据即时通讯,后者擅长针对跨域服务端数据通讯,p