- Task5 基于深度学习的文本分类2
listentorain_W
Task5基于深度学习的文本分类2在上一章节,我们通过FastText快速实现了基于深度学习的文本分类模型,但是这个模型并不是最优的。在本章我们将继续深入。基于深度学习的文本分类本章将继续学习基于深度学习的文本分类。学习目标学习Word2Vec的使用和基础原理学习使用TextCNN、TextRNN进行文本表示学习使用HAN网络结构完成文本分类文本表示方法Part3词向量本节通过word2vec学习
- task5
d3e9b062ad1d
1.类和对象:1.1类(class):用来描述具有相同的属性和方法的对象的集合。它定义了该集合中每个对象所共有的属性和方法。对象是类的实例。类变量:类变量在整个实例化的对象中是公用的。类变量定义在类中且在函数体之外。类变量通常不作为实例变量使用。实例变量:在类的声明中,属性是用变量来表示的。这种变量就称为实例变量,是在类声明的内部但是在类的其他成员方法之外声明的。在类的内部可以用def()方法定义
- Datawhale Task5:模型训练篇
AIzealot无
AIGC人工智能
本章学习模型训练第6章模型训练模型训练主要由目标函数和优化算法组成6.1目标函数有三类语言模型的目标函数:只包含解码器的模型(如,GPT-3):计算单向上下文嵌入(contextualembeddings),一次生成一个token只包含编码器的模型(如,BERT):计算双向上下文嵌入编码器解码器模型(如,T5):编码输入,解码输出我们可以使用任何模型将token序列映射到上下文嵌入中(例如,LST
- task5 模型融合
1598903c9dd7
三种融合方式:1.简单加权2.stacking/blending:多层模型-前一层训练结果作为训练集3.bagging/boosting:各模型之间无关/后一模型依赖前一模型stacking核心代码:
- 贷款违约预测-Task5 模型融合
致Great
Task5模型融合Tip:此部分为零基础入门金融风控的Task5模型融合部分,欢迎大家后续多多交流。赛题:零基础入门数据挖掘-零基础入门金融风控之贷款违约预测项目地址:https://github.com/datawhalechina/team-learning-data-mining/tree/master/FinancialRiskControl比赛地址:https://tianchi.ali
- Task5样式色彩秀芳华
weixin_47759089
matplotlibpython随机森林机器学习
DW5的个人总结:一、常见的样式方法有4种,分别是预定义样式,自定义样式,rcparams和matplotlibrc文件。二、常见的颜色方法有两种,分别是5种单色颜色,colormap多色。本章介绍matplotlib中样式和颜色的使用。常见的样式方法有4种,分别是预定义样式,自定义样式,rcparams和matplotlibrc文件。常见的颜色方法有两种,分别是5种单色颜色,colormap多色
- Task5:第五回:样式色彩秀芳华
北海虽赊,扶摇可接
matplotlibpython开发语言
样式色彩秀芳华1、matplotlib的绘图样式(style)1.1、matplotlib预先定义样式1.2、用户自定义stylesheet1.3、设置rcparams1.4、修改matplotlibrc2、matplotlib的色彩设置(color)2.1、RGB或RGBA2.2、HEXRGB或RGBA2.3、灰度色阶2.4、单字符基本颜色2.5、颜色名称2.6、使用colormap设置一组颜色
- 我的人生目标
Rainie陈_6bb8
我,想要变成我想要的样子Task1:减肥到85Task2:通过一个对英语口语要求高的证书考试Task3:通过在职研究生考试Task4:独立生活(独立租房)Task5:养一只宠物Task6:认真交接当下工作、平常心接受新的挑战,人生需要不断的尝试Rainie2019/6/3
- [深度学习]动手学深度学习笔记-10
田纳尔多
深度学习深度学习卷积
Task5——卷积神经网络基础;leNet;卷积神经网络进阶10.1卷积神经网络(CNN)基础卷积神经网络是一种用来处理局部和整体相关性的计算网络结构,被应用在图像识别、自然语言处理甚至是语音识别领域,因为图像数据具有显著的局部与整体关系,其在图像识别领域的应用获得了巨大的成功。10.1.1卷积神经网络的组成层图10.1卷积神经网络示意图以图像分类任务为例,在表10.1所示卷积神经网络中,一般包含
- Task5 作者信息关联-知识图谱
ShowMeCoding
5.1任务说明学习主题:作者关联(数据建模任务),对论文作者关系进行建模,统计最常出现的作者关系;学习内容:构建作者关系图,挖掘作者关系学习成果:论文作者知识图谱、图关系挖掘5.2数据处理步骤将论文第一作者与其他作者(论文非第一作者)构建图;使用图算法统计图中作者与其他作者的联系;5.3社交网络分析图是复杂网络研究中的一个重要概念。Graph是用点和线来刻画离散事物集合中的每对事物间以某种方式相联
- 【数据分析进阶】DCIC竞赛-task5&6 订单调度分析
一一张xi
【数据分析进阶】DCIC竞赛-task5&6订单调度分析task5订单调度分析经纬度转换相关知识经纬度编码订单调度分析思考task06分析报告撰写分析报告撰写报告撰写建议学习资源task5订单调度分析经纬度转换相关知识简单的城市名转换成经纬度:https://www.cnblogs.com/zle1992/p/7209932.html批量获取经纬度:https://www.cnblogs.com/
- Datawhale 零基础入门CV赛事-Task5 模型集成
顾子豪
集成学习集成学习只能在一定程度上提高精度,并需要耗费较大的训练时间,因此建议先使用提高单个模型的精度,再考虑集成学习过程。具体的集成学习方法需要与验证集划分方法结合,Dropout和TTA是应用较为广泛的方法。DropoutDropout是一种深度学习的一种技巧,他会随机让某些节点不参与训练,而在预测时,所有节点又参与训练,这样训练时就不会出现该模型对于某一点极其依赖,所以也是一种缓解过拟合的的有
- Task5
请叫我东方不二
1.类和对象类(Class):用来描述具有相同的属性和方法的对象的集合。它定义了该集合中每个对象所共有的属性和方法。对象是类的实例类的定义类的对象类对象支持两种操作:属性引用和实例化。属性引用使用和Python中所有的属性引用一样的标准语法:obj.name。类对象创建后,类命名空间中所有的命名都是有效属性名。所以如果类定义是这样2.正则表达式正则表达式是一个特殊的字符序列,它能帮助你方便的检查一
- Hack The Box Starting Point 渗透测试入门靶场 TIER 1 - Crocodile
D4vid
web安全安全网络安全
这一台靶机是关于PHP和FTP的。TAKS1,nmap扫描使用默认脚本,-sC。nmap扫描vsftpd3.0.3TASK3,“允许匿名FTP登录”消息返回给我们的FTP代码是什么?上面nmap扫描的报告单里显示,AnonymousFTPloginallowed(FTPcode230),所以是230。TASK3,我们可以使用什么命令来下载我们在FTP服务器上找到的文件?get下载文件。TASK5,
- task5 模型建立和评估
趁着年轻去旅游
经过前面的两章的知识点的学习,我可以对数数据的本身进行处理,比如数据本身的增删查补,还可以做必要的清洗工作。那么下面我们就要开始使用我们前面处理好的数据了。这一章我们要做的就是使用数据,我们做数据分析的目的也就是,运用我们的数据以及结合我的业务来得到某些我们需要知道的结果。那么分析的第一步就是建模,搭建一个预测模型或者其他模型;我们从这个模型的到结果之后,我们要分析我的模型是不是足够的可靠,那我就
- 数据可视化笔记 Task5 - Matplotlib样式色彩
xyc_undermoon
数据可视化pythonmatplotlib数据可视化
在论文、报告、PPT等的撰写制作中,图表的美观对呈现结果具有很大的影响。绘图样式和颜色是丰富可视化图表的重要手段,熟练掌握本章可以让可视化图表变得更美观。绘图样式(style)Matplotlib提供了许多内置的样式,用户可以简单地调用style模块去实现。importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpplt.style.use('ggplot')plt.p
- datawhale-python基础-task5
努力的小的的
1.类和对象类是抽象的模板,比如Student类,而实例是根据类创建出来的一个个具体的“对象”,每个对象都拥有相同的方法,但各自的数据可能不同。2.正则表达式正则表达式是一个特殊的字符序列,它能帮助你方便的检查一个字符串是否与某种模式匹配。Python自1.5版本起增加了re模块,它提供Perl风格的正则表达式模式。re模块使Python语言拥有全部的正则表达式功能。compile函数根据一个模式
- Datawhale 零基础入门CV赛事-Task5 模型集成
北洋军
最后一章,将会学习如何使用集成学习提高预测精度,通过学习知道集成学习方法以及交叉验证情况下的模型集成,最终学会使用深度学习模型的集成学习。在机器学习中的集成学习可以在一定程度上提高预测精度,常见的集成学习方法有Stacking、Bagging和Boosting,同时这些集成学习方法与具体验证集划分联系紧密。由于深度学习模型一般需要较长的训练周期,如果硬件设备不允许建议选取留出法,如果需要追求精度可
- Task5 模型融合
沫2021
1.模型融合目标对于多种调参完成的模型进行模型融合。2.Stacking相关理论介绍stacking是用初始训练数据学习出若干个基学习器后,将这几个学习器的预测结果作为新的训练集,来学习一个新的学习器。将个体学习器结合在一起的时候使用的方法叫做结合策略。对于分类问题,可以使用投票法来选择输出最多的类。对于回归问题,可以将分类器输出的结果求平均值。投票法和平均法都是很有效的结合策略,Stacking
- (202308)科研论文配图 task5 安装LaTex + 书籍第二章SciencePlots部
早上真好
参与dw开源学习plotlypython编辑器
SciencePlots序言阅读笔记绘图包介绍Windows下安装Windows下的安装MikTexWindows下的安装ghostscript加入系统环境变量安装scienceplots序言有幸在这次的组队学习活动中,拜读宁海涛先生的《科研论文配图绘制指南——基于python》一书,这本书文辞亲切,排版友好,色彩丰富,内容实用,实在是一本学习如何使用python进行科研论文配图绘制的好书!科研论
- 【科研论文配图绘制】task5 SciencePlots绘图包入门
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【科研论文配图绘制】task5SciencePlots绘图包入门task5主要学习了SciencePlots拓展包的出图样式,掌握SciencePlots的安装及具体使用。SciencePlots作为一个专门用于科研论文绘图的第三方拓展工具包,提供了主流英文科技期刊(如Nature、Science和IEEE等)的Matplotlib图样式(MatplotlibStyles)。
- 【Django】 Task5 DefaultRouter路由组件和自定义函数
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Djangodjango数据库sqlite
文章目录【Django】Task5DefaultRouter路由组件和自定义函数1.路由组件1.1路由组件介绍1.2SimpleRouter1.3DefaultRouter1.4DefaultRouter示例1.5查看访问服务接口url2.自定义函数【Django】Task5DefaultRouter路由组件和自定义函数Task5主要了解了DefaultRouter路由组件,DjangoRESTf
- Datawhale 零基础入门数据挖掘-Task5 模型融合
YAN_DUDU
Datawhale零基础入门数据挖掘-Task5模型融合融合是提分和提升模型鲁棒性的一种重要方法,主要有:1)结果层面的融合,这种是最常见的融合方法,其可行的融合方法也有很多,比如根据结果的得分进行加权融合,还可以做Log,exp处理等。在做结果融合的时候,有一个很重要的条件是模型结果的得分要比较近似,然后结果的差异要比较大,这样的结果融合往往有比较好的效果提升。2)特征层面的融合,这个层面其实感
- AutoSAR系列讲解(实践篇)7.7-实验:配置SWC&RTE(下)
雪云飞星
AutoSAR实践实验RunnableTask
AutoSAR系列讲解(实践篇)7.7-实验:配置SWC&RTE(下)实验:配置SWC&RTE(下)三、步骤二:配置Runnable及其Tasks映射1、添加及配置Runnable2、打开Cfg并同步工程3、导入DBC文件4、创建Task5、Runnable到映射Task6、定义Position四、步骤三:配置OS实验:配置SWC&RTE(下)->返回总目录<-阅读建议:实验篇是重点,有条件的同学
- ICC学习——LAB0A
seu他山之石
ICC数字ICtcl
ICC学习——LAB0A文章目录ICC学习——LAB0ATask1启动ICCTask2layout视图导航Task3控制图层的可见性Task4选择和查询对象Task5得到关于命令和变量的信息从今天开始学习ICClabguide,记录学习过程的一些小的细节,防止遗忘。内容以labguide2010.12为主,穿插一些学习感悟。学习目标:1.熟悉ICCGUI2.学习如何得到关于变量和变量的help信息
- 托福口语答题模版
CSDN_georgeChen
托福未改版前的Task,新版可以找到相对应的题目。Task3:讲阅读:Theuniversityplansto…because…and…Thelettersuggeststhat…because…and…讲听力:Theman/womanintheconversationagrees/disagreestheproposal/plan讲原因:First…Secondly…Task5:客观陈述30秒:
- 天池龙珠数据挖掘训练营 Task3 学习笔记(特征工程)
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机器学习数据挖掘
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- 数据挖掘实践(金融风控-贷款违约预测)Task1&2
rr_forever
Datawhale数据分析python机器学习
Link:数据挖掘实践(金融风控)文章目录Task1赛题理解2天赛题要求赛题数据字段表评测标准提交结果个人理解思路比赛流程参考代码比赛指标Task2EDA3天Task3特征工程3天Task4建模与调参3天Task5模型融合3天Task1赛题理解2天理解赛题数据和目标,清楚评分体系。完成赛题报名和数据下载,理解赛题的解题思路。赛题要求赛题数据赛题以预测用户贷款是否违约为任务,该数据来自某信贷平台的贷
- Task5 朴素贝叶斯、SVM、LDA主题模型
_一杯凉白开
任务朴素贝叶斯朴素贝叶斯的原理利用朴素贝叶斯模型进行文本分类SVM模型SVM的原理利用SVM模型进行文本分类LDA主题模型pLSA、共轭先验分布LDA使用LDA生成主题特征,在之前特征的基础上加入主题特征进行文本分类朴素贝叶斯朴素贝叶斯的原理朴素贝叶斯被称为朴素是因为引入了几个假设:贝叶斯公式如下:换成分类任务的表达式:1.每个词都是独立的特征2.假设所有词相互条件独立朴素贝叶斯公式为:朴素贝叶斯
- NLP赛事:Task5 基于深度学习的⽂本分类
外星球的地球人是外星人吗?
Word2Vecword2vec模型背后的基本思想是对出现在上下文环境里的词进行预测。对于每一条输入文本,选取一个上下文窗口和一个中心词,并基于这个中心词去预测窗口里其他词出现的概率。因此,word2vec模型可以方便地从新增语料中学习到新增词的向量表达,是一种高效的在线学习算法(onlinelearning)。word2vec的主要思路:通过单词和上下文彼此预测,对应的两个算法分别为:Skip-
- 分享100个最新免费的高匿HTTP代理IP
mcj8089
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推荐两个代理IP网站:
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- mysql高级特性之数据分区
annan211
java数据结构mongodb分区mysql
mysql高级特性
1 以存储引擎的角度分析,分区表和物理表没有区别。是按照一定的规则将数据分别存储的逻辑设计。器底层是由多个物理字表组成。
2 分区的原理
分区表由多个相关的底层表实现,这些底层表也是由句柄对象表示,所以我们可以直接访问各个分区。存储引擎管理分区的各个底层
表和管理普通表一样(所有底层表都必须使用相同的存储引擎),分区表的索引只是
- JS采用正则表达式简单获取URL地址栏参数
chiangfai
js地址栏参数获取
GetUrlParam:function GetUrlParam(param){
var reg = new RegExp("(^|&)"+ param +"=([^&]*)(&|$)");
var r = window.location.search.substr(1).match(reg);
if(r!=null
- 怎样将数据表拷贝到powerdesigner (本地数据库表)
Array_06
powerDesigner
==================================================
1、打开PowerDesigner12,在菜单中按照如下方式进行操作
file->Reverse Engineer->DataBase
点击后,弹出 New Physical Data Model 的对话框
2、在General选项卡中
Model name:模板名字,自
- logbackのhelloworld
飞翔的马甲
日志logback
一、概述
1.日志是啥?
当我是个逗比的时候我是这么理解的:log.debug()代替了system.out.print();
当我项目工作时,以为是一堆得.log文件。
这两天项目发布新版本,比较轻松,决定好好地研究下日志以及logback。
传送门1:日志的作用与方法:
http://www.infoq.com/cn/articles/why-and-how-log
上面的作
- 新浪微博爬虫模拟登陆
随意而生
新浪微博
转载自:http://hi.baidu.com/erliang20088/item/251db4b040b8ce58ba0e1235
近来由于毕设需要,重新修改了新浪微博爬虫废了不少劲,希望下边的总结能够帮助后来的同学们。
现行版的模拟登陆与以前相比,最大的改动在于cookie获取时候的模拟url的请求
- synchronized
香水浓
javathread
Java语言的关键字,可用来给对象和方法或者代码块加锁,当它锁定一个方法或者一个代码块的时候,同一时刻最多只有一个线程执行这段代码。当两个并发线程访问同一个对象object中的这个加锁同步代码块时,一个时间内只能有一个线程得到执行。另一个线程必须等待当前线程执行完这个代码块以后才能执行该代码块。然而,当一个线程访问object的一个加锁代码块时,另一个线程仍然
- maven 简单实用教程
AdyZhang
maven
1. Maven介绍 1.1. 简介 java编写的用于构建系统的自动化工具。目前版本是2.0.9,注意maven2和maven1有很大区别,阅读第三方文档时需要区分版本。 1.2. Maven资源 见官方网站;The 5 minute test,官方简易入门文档;Getting Started Tutorial,官方入门文档;Build Coo
- Android 通过 intent传值获得null
aijuans
android
我在通过intent 获得传递兑现过的时候报错,空指针,我是getMap方法进行传值,代码如下 1 2 3 4 5 6 7 8 9
public
void
getMap(View view){
Intent i =
- apache 做代理 报如下错误:The proxy server received an invalid response from an upstream
baalwolf
response
网站配置是apache+tomcat,tomcat没有报错,apache报错是:
The proxy server received an invalid response from an upstream server. The proxy server could not handle the request GET /. Reason: Error reading fr
- Tomcat6 内存和线程配置
BigBird2012
tomcat6
1、修改启动时内存参数、并指定JVM时区 (在windows server 2008 下时间少了8个小时)
在Tomcat上运行j2ee项目代码时,经常会出现内存溢出的情况,解决办法是在系统参数中增加系统参数:
window下, 在catalina.bat最前面
set JAVA_OPTS=-XX:PermSize=64M -XX:MaxPermSize=128m -Xms5
- Karam与TDD
bijian1013
KaramTDD
一.TDD
测试驱动开发(Test-Driven Development,TDD)是一种敏捷(AGILE)开发方法论,它把开发流程倒转了过来,在进行代码实现之前,首先保证编写测试用例,从而用测试来驱动开发(而不是把测试作为一项验证工具来使用)。
TDD的原则很简单:
a.只有当某个
- [Zookeeper学习笔记之七]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.States
bit1129
zookeeper
public enum States {
CONNECTING, //Zookeeper服务器不可用,客户端处于尝试链接状态
ASSOCIATING, //???
CONNECTED, //链接建立,可以与Zookeeper服务器正常通信
CONNECTEDREADONLY, //处于只读状态的链接状态,只读模式可以在
- 【Scala十四】Scala核心八:闭包
bit1129
scala
Free variable A free variable of an expression is a variable that’s used inside the expression but not defined inside the expression. For instance, in the function literal expression (x: Int) => (x
- android发送json并解析返回json
ronin47
android
package com.http.test;
import org.apache.http.HttpResponse;
import org.apache.http.HttpStatus;
import org.apache.http.client.HttpClient;
import org.apache.http.client.methods.HttpGet;
import
- 一份IT实习生的总结
brotherlamp
PHPphp资料php教程php培训php视频
今天突然发现在不知不觉中自己已经实习了 3 个月了,现在可能不算是真正意义上的实习吧,因为现在自己才大三,在这边撸代码的同时还要考虑到学校的功课跟期末考试。让我震惊的是,我完全想不到在这 3 个月里我到底学到了什么,这是一件多么悲催的事情啊。同时我对我应该 get 到什么新技能也很迷茫。所以今晚还是总结下把,让自己在接下来的实习生活有更加明确的方向。最后感谢工作室给我们几个人这个机会让我们提前出来
- 据说是2012年10月人人网校招的一道笔试题-给出一个重物重量为X,另外提供的小砝码重量分别为1,3,9。。。3^N。 将重物放到天平左侧,问在两边如何添加砝码
bylijinnan
java
public class ScalesBalance {
/**
* 题目:
* 给出一个重物重量为X,另外提供的小砝码重量分别为1,3,9。。。3^N。 (假设N无限大,但一种重量的砝码只有一个)
* 将重物放到天平左侧,问在两边如何添加砝码使两边平衡
*
* 分析:
* 三进制
* 我们约定括号表示里面的数是三进制,例如 47=(1202
- dom4j最常用最简单的方法
chiangfai
dom4j
要使用dom4j读写XML文档,需要先下载dom4j包,dom4j官方网站在 http://www.dom4j.org/目前最新dom4j包下载地址:http://nchc.dl.sourceforge.net/sourceforge/dom4j/dom4j-1.6.1.zip
解开后有两个包,仅操作XML文档的话把dom4j-1.6.1.jar加入工程就可以了,如果需要使用XPath的话还需要
- 简单HBase笔记
chenchao051
hbase
一、Client-side write buffer 客户端缓存请求 描述:可以缓存客户端的请求,以此来减少RPC的次数,但是缓存只是被存在一个ArrayList中,所以多线程访问时不安全的。 可以使用getWriteBuffer()方法来取得客户端缓存中的数据。 默认关闭。 二、Scan的Caching 描述: next( )方法请求一行就要使用一次RPC,即使
- mysqldump导出时出现when doing LOCK TABLES
daizj
mysqlmysqdump导数据
执行 mysqldump -uxxx -pxxx -hxxx -Pxxxx database tablename > tablename.sql
导出表时,会报
mysqldump: Got error: 1044: Access denied for user 'xxx'@'xxx' to database 'xxx' when doing LOCK TABLES
解决
- CSS渲染原理
dcj3sjt126com
Web
从事Web前端开发的人都与CSS打交道很多,有的人也许不知道css是怎么去工作的,写出来的css浏览器是怎么样去解析的呢?当这个成为我们提高css水平的一个瓶颈时,是否应该多了解一下呢?
一、浏览器的发展与CSS
- 《阿甘正传》台词
dcj3sjt126com
Part Ⅰ:
《阿甘正传》Forrest Gump经典中英文对白
Forrest: Hello! My names Forrest. Forrest Gump. You wanna Chocolate? I could eat about a million and a half othese. My momma always said life was like a box ochocol
- Java处理JSON
dyy_gusi
json
Json在数据传输中很好用,原因是JSON 比 XML 更小、更快,更易解析。
在Java程序中,如何使用处理JSON,现在有很多工具可以处理,比较流行常用的是google的gson和alibaba的fastjson,具体使用如下:
1、读取json然后处理
class ReadJSON
{
public static void main(String[] args)
- win7下nginx和php的配置
geeksun
nginx
1. 安装包准备
nginx : 从nginx.org下载nginx-1.8.0.zip
php: 从php.net下载php-5.6.10-Win32-VC11-x64.zip, php是免安装文件。
RunHiddenConsole: 用于隐藏命令行窗口
2. 配置
# java用8080端口做应用服务器,nginx反向代理到这个端口即可
p
- 基于2.8版本redis配置文件中文解释
hongtoushizi
redis
转载自: http://wangwei007.blog.51cto.com/68019/1548167
在Redis中直接启动redis-server服务时, 采用的是默认的配置文件。采用redis-server xxx.conf 这样的方式可以按照指定的配置文件来运行Redis服务。下面是Redis2.8.9的配置文
- 第五章 常用Lua开发库3-模板渲染
jinnianshilongnian
nginxlua
动态web网页开发是Web开发中一个常见的场景,比如像京东商品详情页,其页面逻辑是非常复杂的,需要使用模板技术来实现。而Lua中也有许多模板引擎,如目前我在使用的lua-resty-template,可以渲染很复杂的页面,借助LuaJIT其性能也是可以接受的。
如果学习过JavaEE中的servlet和JSP的话,应该知道JSP模板最终会被翻译成Servlet来执行;而lua-r
- JZSearch大数据搜索引擎
颠覆者
JavaScript
系统简介:
大数据的特点有四个层面:第一,数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别;第二,数据类型繁多。网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三,价值密度低。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。第四,处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume,Variety,Value,Velocity。大数据搜索引
- 10招让你成为杰出的Java程序员
pda158
java编程框架
如果你是一个热衷于技术的
Java 程序员, 那么下面的 10 个要点可以让你在众多 Java 开发人员中脱颖而出。
1. 拥有扎实的基础和深刻理解 OO 原则 对于 Java 程序员,深刻理解 Object Oriented Programming(面向对象编程)这一概念是必须的。没有 OOPS 的坚实基础,就领会不了像 Java 这些面向对象编程语言
- tomcat之oracle连接池配置
小网客
oracle
tomcat版本7.0
配置oracle连接池方式:
修改tomcat的server.xml配置文件:
<GlobalNamingResources>
<Resource name="utermdatasource" auth="Container"
type="javax.sql.DataSou
- Oracle 分页算法汇总
vipbooks
oraclesql算法.net
这是我找到的一些关于Oracle分页的算法,大家那里还有没有其他好的算法没?我们大家一起分享一下!
-- Oracle 分页算法一
select * from (
select page.*,rownum rn from (select * from help) page
-- 20 = (currentPag