机器学习与大数据的应用结合

ES-LTR粗排模块 poins jenkins 运维
ES-LTR粗排模块官方资源：https://github.com/HeiBoWang/elasticsearch-learning-to-rankElasticsearch学习排名插件使用机器学习提高搜索相关性排名。它为维基媒体基金会和Snagajob等地方的搜索提供了动力！这个插件有什么功能此插件：允许您在Elasticsearch中存储特征（Elasticsearch查询模板）记录特征得分（
python清华大学出版社答案_Python机器学习及实践 weixin_39805119 python清华大学出版社答案
第1章机器学习的基础知识1.1何谓机器学习1.1.1传感器和海量数据1.1.2机器学习的重要性1.1.3机器学习的表现1.1.4机器学习的主要任务1.1.5选择合适的算法1.1.6机器学习程序的步骤1.2综合分类1.3推荐系统和深度学习1.3.1推荐系统1.3.2深度学习1.4何为Python1.4.1使用Python软件的由来1.4.2为什么使用Python1.4.3Python设计定位1.4.
UNDERSTANDING HTML WITH LARGE LANGUAGE MODELS liferecords LLM 语言模型人工智能自然语言处理
UNDERSTANDINGHTMLWITHLARGELANGUAGEMODELS相关链接：arXiv关键字：大型语言模型、HTML理解、Web自动化、自然语言处理、机器学习摘要大型语言模型（LLMs）在各种自然语言任务上表现出色。然而，它们在HTML理解方面的能力——即解析网页的原始HTML，对于自动化基于Web的任务、爬取和浏览器辅助检索等应用——尚未被充分探索。我们为HTML理解模型（经过微调
OpenCV（一个C++人工智能领域重要开源基础库）简介愚梦者 OpenCV 人工智能人工智能 opencv c++图像处理计算机视觉开源
返回：OpenCV系列文章目录（持续更新中......）上一篇：OpenCV4.9.0配置选项参考下一篇：OpenCV4.9.0开源计算机视觉库安装概述引言：OpenCV（全称OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个基于开放源代码发行的跨平台计算机视觉库，可以用来进行图像处理、计算机视觉和机器学习等领域的开发。该库由英特尔公司于1999年开始开发，最初是为了加速处理器
零基础机器学习(5)之线性回归模型的性能评估一只特立独行猪机器学习机器学习线性回归人工智能
文章目录线性回归模型的性能评估1.举例1-单一特征2.举例2-多特征线性回归模型的性能评估评估线性回归模型时，首先要建立评估的测试数据集（测试集不能与训练集相同），然后选择合适的评估方法，实现对线性回归模型的评估。回归任务中最常用的评估方法有均方误差、均方根误差和预测准确率（确定系数）。1.举例1-单一特征分别对两个模型进行评估，输入的测试集如表所示。面积/（m2）售价/（万元）面积/（m2）售价
2022-05-14 败者食尘_40a0
本文结构速览：一、SQL题二、机器学习&概率论三、开放性问题01SQL题面试真题：现有一张用户签到表（user_sign_d）,标记用户每日是否签到，表结构如下sign_date:日期user_id:用户IDif_sign:当日是否签到,1表示签到，0表示未签到问题①：请计算截止到当前每个用户已经连续签到的天数（输出表仅包含当天签到的所有用户，计算其连续签到的天数）输出表结构如下：user_id:
Android 实现照片抠出人像。 No Promises﹉ android
谢谢阅览、关注！！一、各平台的实现方式：1.Android实现方式：使用图像处理库（如OpenCV）：集成OpenCV库，利用其图像处理功能进行边缘检测和图像分割；使用机器学习模型（如TensorFlowLite）：集成TensorFlowLite和预训练的人像分割模型；使用第三方API服务：利用如百度AI、腾讯AI等提供的在线API进行图像处理。步骤：集成必要的库或API、加载和处理图像、应用抠
Python机器学习笔记：CART算法实战战争热诚
完整代码及其数据，请移步小编的GitHub传送门：请点击我如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote前言在python机器学习笔记：深入学习决策树算法原理一文中我们提到了决策树里的ID3算法，C4.5算法，并且大概的了
机器学习是什么三花学编程机器学习
机器学习是什么？机器学习，这一词汇在当今的科技领域中可谓炙手可热，其影响深远，不仅改变了科学研究的方式，也推动了社会的快速发展。那么，机器学习到底是什么呢？机器学习，顾名思义，是机器（通常指计算机）进行学习的过程。这个过程模仿了人类的学习方式，通过经验积累，不断优化自身性能，最终能够在没有人类直接干预的情况下，进行决策或预测。简单来说，机器学习就是让计算机具备从数据中学习并自动改进的能力。机器学习
最新ChatGPT支持下的PyTorch机器学习与深度学习 zkzhzy ChatGPT 机器学习 python 机器学习深度学习 pytorch chatgpt 数据分析人工智能
近年来，随着AlphaGo、无人驾驶汽车、医学影像智慧辅助诊疗、ImageNet竞赛等热点事件的发生，人工智能迎来了新一轮的发展浪潮。尤其是深度学习技术，在许多行业都取得了颠覆性的成果。另外，近年来，Pytorch深度学习框架受到越来越多科研人员的关注和喜爱。郁磊（副教授）主要从事AI人工智能、大语言模型及软件开发、生理系统建模与仿真、生物医学信号处理，具有丰富的科研经验，主编《MATLAB智能算
神奇的微积分科学的N次方人工智能人工智能 ai
微积分在人工智能（AI）领域扮演着至关重要的角色，以下是其主要作用：优化算法：•梯度下降法：微积分中的导数被用来计算损失函数相对于模型参数的梯度，这是许多机器学习和深度学习优化算法的核心。梯度指出了函数值增加最快的方向，通过沿着负梯度方向更新权重，可以最小化损失函数并优化模型。•反向传播：在神经网络训练中，微积分的链式法则用于计算整个网络中每个参数对于最终损失函数的影响（偏导数），这一过程就是反向
机器学习简介 Dayueban
@我的博客：有味写在前面在年前将要进行靶向代谢组学测定的样品送去公司，随之想想，还有一个半月的时间数据才会回来，那么这段时间是不是可以先学习下分类数据如何分析呢（PS:因为数据是属于分类性质的），所以不久前买的一本书——《机器学习与R语言》稍微系统学一遍，该书为美国的BrettLantz所著，翻译工作由我国学者李洪成、许金炜、李舰完成。学习本书的主要目的是了解机器学习的思想，以及所应用的领域，当然
regression机器学习回归预测模型参考学习后自我总结饮啦冰美式机器学习回归学习
简单来说，就是将样本的特征矩阵映射到样本标签空间。回归分析帮助我们理解在改变一个或多个自变量时，因变量的数值会如何变化。线性模型线性回归用于建立因变量和一个或多个自变量之间的线性关系模型。在线性回归中，假设因变量（被预测变量）与自变量（预测变量）之间存在着线性关系，也就是说，因变量的数值可以通过自变量的线性组合来预测。普通最小二乘线性回归。通过最小化实际观测值与模型预测值之间的误差平方和，可以找到
线性回归和逻辑回归对比学习-含代码和数据 M.D 线性回归逻辑回归学习
线性回归和逻辑回归是两种常见的机器学习算法，它们在一些方面相似，但在其他方面则有明显的不同。以下是它们的对比以及您提供的代码示例：线性回归(LinearRegression)线性回归用于预测连续的数值。这种模型假设自变量和因变量之间存在线性关系。fromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionimportmatplotlib.pyplotaspltimp
【Conda】详细讲解程序员不想敲代码啊 conda
Conda1.前言2.关键特点3.Conda命令1.前言Conda是一个流行的包管理器和环境管理器，主要用于Python编程语言，但也可以用来安装、运行和更新包和环境中的任何语言，如R、Ruby、Lua、Scala、Java等。Conda主要是为了方便数据科学、机器学习和类似应用的需要而设计的，但它对任何类型的软件都是适用的。下面，我将概述Conda的几个关键特点和常用命令：2.关键特点环境管理：
机器学习常用框架碧落&凡尘机器学习人工智能
机器学习是人工智能的一个重要分支，它通过让计算机系统利用数据自我学习来改进任务执行的能力。在机器学习领域，有许多成熟的框架被广泛使用，这些框架提供了构建和训练机器学习模型的工具。以下是一些常用的机器学习框架：TensorFlow：由Google开发，是一个开源的软件库，用于数据流编程，广泛应用于各类机器学习任务。它支持分布式计算，能够在大规模数据集上训练复杂的模型。PyTorch：由Faceboo
TensorFlow的介绍和简单案例科学的N次方人工智能 tensorflow 人工智能 python
TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发和维护。它旨在使构建和训练机器学习模型变得更加容易，同时提供高度灵活性和可扩展性。TensorFlow基于数据流图的概念。数据流图是一个由节点和边组成的有向图，其中节点表示操作，边表示数据的流动。TensorFlow通过在数据流图中定义操作和变量来表示机器学习模型，并使用图的计算能力进行训练和推理。TensorFlow支持多种机器学习
基于Python和OpenCV的产品码识别与验证案例 GT开发算法工程师 python opencv 开发语言人工智能计算机视觉
引言：本案例展示了如何使用Python结合OpenCV库来实现产品码的识别与验证。首先，通过图像预处理技术（如灰度化、二值化、降噪等）优化产品码图像，然后利用OpenCV中的模板匹配或机器学习算法（如SVM、神经网络等）来定位并识别产品码。目录原理：代码部分：注意：原理：产品码识别与验证的核心在于图像处理与模式识别技术。首先，通过图像处理技术提取出产品码区域，去除背景干扰，增强产品码的可识别性。然
机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点刘小董学习心得机器学习
K-均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将样本数据划分为K个不同的簇。其基本思想是通过迭代去优化簇的中心位置，使得每个样本点到所属簇的中心点的距离最小。算法步骤如下：初始化K个簇的中心点，可以随机选择K个样本点作为初始中心点。对于每个样本点，计算其与各个簇中心点的距离，并将其划分到距离最近的簇中。更新每个簇的中心点，将其设为该簇中所有样本点的均值。重复步骤2和步骤3，直到达到停止条件（例如
挑战杯机器学习股票大数据量化分析与预测系统 - python 挑战杯 laafeer python
文章目录0前言1课题背景2实现效果UI界面设计web预测界面RSRS选股界面3软件架构4工具介绍Flask框架MySQL数据库LSTM5最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是机器学习股票大数据量化分析与预测系统该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：3分更多资料,项目分享：https://gitee.com
阿里云分布式深度学习训练架构Whale qwfys200 Reading 阿里云分布式深度学习
阿里云分布式深度学习训练架构Whale阿里云分布式深度学习训练架构Whale参考文献Whale基于Tensorflow深度学习分布式训练框架|学习笔记Whale:EfficientGiantModelTrainingoverHeterogeneousGPUs阿里云机器学习平台PAI论文高效大模型训练框架Whale入选USENIXATC’22
Python入门指南：从基础到应用袁公白 python 开发语言
引言：在这个数据驱动的时代，Python已经成为最受欢迎的编程语言之一。它以其简洁的语法、强大的库支持和广泛的应用领域而闻名。无论你是编程新手还是希望扩展你的技能集，学习Python都是一个明智的选择。在这篇博客中，我们将深入探讨Python的基础知诀，并通过实际代码示例来展示其在数据分析、网络爬虫和机器学习等领域的应用。I.Python基础知识A.数据类型Python提供了多种内置的数据类型，包
探索机器学习：智能时代的魔法 ChenDuBr 机器学习人工智能机器学习
在智能科技的浪潮中，机器学习如同一股神秘的力量，悄然改变着我们的世界。它不仅仅是编程代码的延伸，更是一种让机器通过“学习”来解决问题的魔法。本文将带你深入了解机器学习的奥秘，探索它的世界，并展望未来的无限可能。机器学习的奇幻定义想象一下，如果你的电脑或手机能够像孩子一样学习新事物，而且速度更快、记忆力更好，那就是机器学习的魅力所在。机器学习让机器通过海量数据的“熏陶”，自我进化，无需人类一步步指导
【机器学习】支持向量机 | 支持向量机理论全梳理对偶问题转换，核方法，软间隔与过拟合 Qodicat 支持向量机机器学习算法
支持向量机走的路和之前介绍的模型不同之前介绍的模型更趋向于进行函数的拟合，而支持向量机属于直接分割得到我们最后要求的内容1支持向量机SVM基本原理当我们要用一条线（或平面、超平面）将不同类别的点分开时，我们希望这条线尽可能地远离最靠近它的点。这些最靠近线的点被称为支持向量。而这条线到最靠近它的点的距离被称为间隔。支持向量机就是要找到一个最大间隔的线（或平面、超平面），这样可以更好地区分不同类别的点
ChatGPT GPT4科研应用、数据分析与机器学习、论文高效写作、AI绘图技术夏日恋雨人工智能 chatgpt 数据分析 AI大数据机器学习 python 数据挖掘
原文链接：ChatGPTGPT4科研应用、数据分析与机器学习、论文高效写作、AI绘图技术https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUzNTczMDMxMg==&mid=2247596849&idx=3&sn=111d68286f9752008bca95a5ec575bb3&chksm=fa823ad6cdf5b3c0c446eceb5cf29cccc3161d746bd
深度学习如何入门？ nanshaws yolov5 深度学习
深度学习是机器学习的一个子领域，它基于人工神经网络的研究。入门深度学习可以分为以下几个步骤：基础知识准备：（1）掌握基础数学知识，特别是线性代数、概率论和统计学、微积分。（2）学习编程语言，Python是目前最流行的深度学习语言，因其简洁易学且有大量的库支持。（3）了解机器学习基础，包括监督学习和非监督学习的概念、模型评估与选择等。学习深度学习理论：（1）理解神经网络的基本组成，如神经元、激活函数
机器学习、深度学习、神经网络之间的关系你好，工程师 AI 机器学习
机器学习（MachineLearning）、深度学习（DeepLearning）和神经网络（NeuralNetworks）之间存在密切的关系，它们可以被看作是一种逐层递进的关系。下面简要介绍它们之间的关系：机器学习（MachineLearning）：机器学习是一种人工智能的分支，关注如何通过数据让计算机系统从经验中学习，提高性能。机器学习算法可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等不同
随机森林原理&sklearn实现一稻道人机器学习算法&预测模型 Python 随机森林 sklearn 算法
原理定义随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单元是决策树，而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习（EnsembleLearning）方法。随机森林的名称中有两个关键词，一个是“随机”，一个就是“森林”。随机森林应该是机器学习算法时最先接触到的集成算法，集成学习的家族：Bagging：个体评估器之间不存在强依赖关系，一系列个体学习器可以并行生成。代表算法：随机森林（R
你说什么是机器学习呢 guguguyuan 人工智能
机器学习这个词是让人疑惑的，首先它是英文名称MachineLearning(简称ML)的直译，在计算界Machine一般指计算机。这个名字使用了拟人的手法，说明了这门技术是让机器“学习”的技术。但是计算机是死的，怎么可能像人类一样“学习”呢？传统上如果我们想让计算机工作，我们给它一串指令，然后它遵照这个指令一步步执行下去。有因有果，非常明确。但这样的方式在机器学习中行不通。机器学习根本不接受你输入
【个人学习笔记】概率论与数理统计知识梳理【五】已经是全速前进了概率论
文章目录第五章、大数定律及中心极限定理一、大数定律1.1基本概念1.2弱大数定理二、中心极限定理独立同分布的中心极限定理定理总结第五章、大数定律及中心极限定理写博客比想象中费劲得多，公式得敲好久，所以只得随缘更更了，想写一些机器学习相关的东西，但是强迫症又不允许我把这个扔掉不管，我太难了Orz这一节的内容比较深，即使我是一个喜欢数学的工科生，也没有精力再去深究了，各式各样的大数定律及中心极限定理我
Java实现的简单双向Map，支持重复Value superlxw1234 java 双向map
关键字：Java双向Map、DualHashBidiMap 有个需求，需要根据即时修改Map结构中的Value值，比如，将Map中所有value=V1的记录改成value=V2，key保持不变。数据量比较大，遍历Map性能太差，这就需要根据Value先找到Key，然后去修改。即：既要根据Key找Value，又要根据Value
PL/SQL触发器基础及例子百合不是茶 oracle数据库触发器 PL/SQL编程
触发器的简介; 触发器的定义就是说某个条件成立的时候，触发器里面所定义的语句就会被自动的执行。因此触发器不需要人为的去调用，也不能调用。触发器和过程函数类似过程函数必须要调用, 一个表中最多只能有12个触发器类型的,触发器和过程函数相似触发器不需要调用直接执行, 触发时间：指明触发器何时执行，该值可取： before：表示在数据库动作之前触发
[时空与探索]穿越时空的一些问题 comsci 问题
我们还没有进行过任何数学形式上的证明,仅仅是一个猜想..... 这个猜想就是; 任何有质量的物体(哪怕只有一微克)都不可能穿越时空,该物体强行穿越时空的时候,物体的质量会与时空粒子产生反应,物体会变成暗物质,也就是说,任何物体穿越时空会变成暗物质..(暗物质就我的理
easy ui datagrid上移下移一行商人shang js 上移下移 easyui datagrid
/** * 向上移动一行 * * @param dg * @param row */ function moveupRow(dg, row) { var datagrid = $(dg); var index = datagrid.datagrid("getRowIndex", row); if (isFirstRow(dg, row)) {
Java反射 oloz 反射
本人菜鸟，今天恰好有时间，写写博客，总结复习一下java反射方面的知识，欢迎大家探讨交流学习指教首先看看java中的Class package demo; public class ClassTest { /*先了解java中的Class*/ public static void main(String[] args) { //任何一个类都
springMVC 使用JSR-303 Validation验证杨白白 spring mvc
JSR-303是一个数据验证的规范，但是spring并没有对其进行实现，Hibernate Validator是实现了这一规范的，通过此这个实现来讲SpringMVC对JSR-303的支持。 JSR-303的校验是基于注解的，首先要把这些注解标记在需要验证的实体类的属性上或是其对应的get方法上。登录需要验证类 public class Login { @NotEmpty
log4j 香水浓 log4j
log4j.rootCategory=DEBUG, STDOUT, DAILYFILE, HTML, DATABASE #log4j.rootCategory=DEBUG, STDOUT, DAILYFILE, ROLLINGFILE, HTML #console log4j.appender.STDOUT=org.apache.log4j.ConsoleAppender log4
使用ajax和history.pushState无刷新改变页面URL agevs jquery 框架 Ajax html5 chrome
表现如果你使用chrome或者firefox等浏览器访问本博客、github.com、plus.google.com等网站时，细心的你会发现页面之间的点击是通过ajax异步请求的，同时页面的URL发生了了改变。并且能够很好的支持浏览器前进和后退。是什么有这么强大的功能呢？ HTML5里引用了新的API，history.pushState和history.replaceState，就是通过
centos中文乱码 AILIKES centos OS ssh
一、CentOS系统访问 g.cn ，发现中文乱码。于是用以前的方式：yum -y install fonts-chinese CentOS系统安装后，还是不能显示中文字体。我使用 gedit 编辑源码，其中文注释也为乱码。后来，终于找到以下方法可以解决，需要两个中文支持的包： fonts-chinese-3.02-12.
触发器 baalwolf 触发器
触发器(trigger)：监视某种情况，并触发某种操作。触发器创建语法四要素：1.监视地点(table) 2.监视事件(insert/update/delete) 3.触发时间(after/before) 4.触发事件(insert/update/delete) 语法： create trigger triggerName after/before
JS正则表达式的i m g bijian1013 JavaScript 正则表达式
g:表示全局（global)模式，即模式将被应用于所有字符串，而非在发现第一个匹配项时立即停止。 i:表示不区分大小写（case-insensitive）模式，即在确定匹配项时忽略模式与字符串的大小写。 m:表示
HTML5模式和Hashbang模式 bijian1013 JavaScript AngularJS Hashbang模式 HTML5模式
我们可以用$locationProvider来配置$location服务（可以采用注入的方式，就像AngularJS中其他所有东西一样）。这里provider的两个参数很有意思，介绍如下。 html5Mode 一个布尔值，标识$location服务是否运行在HTML5模式下。 ha
[Maven学习笔记六]Maven生命周期 bit1129 maven
从mvn test的输出开始说起当我们在user-core中执行mvn test时，执行的输出如下： /software/devsoftware/jdk1.7.0_55/bin/java -Dmaven.home=/software/devsoftware/apache-maven-3.2.1 -Dclassworlds.conf=/software/devs
【Hadoop七】基于Yarn的Hadoop Map Reduce容错 bit1129 hadoop
运行于Yarn的Map Reduce作业，可能发生失败的点包括 Task Failure Application Master Failure Node Manager Failure Resource Manager Failure 1. Task Failure 任务执行过程中产生的异常和JVM的意外终止会汇报给Application Master。僵死的任务也会被A
记一次数据推送的异常解决端口解决 ronin47 记一次数据推送的异常解决
　　需求：从db获取数据然后推送到B 程序开发完成，上jboss,刚开始报了很多错，逐一解决，可最后显示连接不到数据库。机房的同事说可以ping 通。　　自已画了个图，逐一排除，把linux 防火墙　和　setenforce　设置最低。　　　service iptables stop
巧用视错觉-UI更有趣 brotherlamp UI ui视频 ui教程 ui自学 ui资料
我们每个人在生活中都曾感受过视错觉（optical illusion）的魅力。视错觉现象是双眼跟我们开的一个玩笑，而我们往往还心甘情愿地接受我们看到的假象。其实不止如此，视觉错现象的背后还有一个重要的科学原理——格式塔原理。格式塔原理解释了人们如何以视觉方式感觉物体，以及图像的结构，视角，大小等要素是如何影响我们的视觉的。在下面这篇文章中，我们首先会简单介绍一下格式塔原理中的基本概念，
线段树-poj1177-N个矩形求边长（离散化+扫描线） bylijinnan 数据结构算法线段树
package com.ljn.base; import java.util.Arrays; import java.util.Comparator; import java.util.Set; import java.util.TreeSet; /** * POJ 1177 (线段树+离散化+扫描线)，题目链接为http://poj.org/problem?id=1177
HTTP协议详解 chicony http协议
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Scala设计模式 chenchao051 设计模式 scala
Scala设计模式我的话：在国外网站上看到一篇文章，里面详细描述了很多设计模式，并且用Java及Scala两种语言描述，清晰的让我们看到各种常规的设计模式，在Scala中是如何在语言特性层面直接支持的。基于文章很nice，我利用今天的空闲时间将其翻译，希望大家能一起学习，讨论。翻译
安装mysql daizj mysql 安装
安装mysql (1)删除linux上已经安装的mysql相关库信息。rpm -e xxxxxxx --nodeps (强制删除) 执行命令rpm -qa |grep mysql 检查是否删除干净 (2)执行命令 rpm -i MySQL-server-5.5.31-2.el
HTTP状态码大全 dcj3sjt126com http状态码
完整的 HTTP 1.1规范说明书来自于RFC 2616，你可以在http://www.talentdigger.cn/home/link.php?url=d3d3LnJmYy1lZGl0b3Iub3JnLw%3D%3D在线查阅。HTTP 1.1的状态码被标记为新特性，因为许多浏览器只支持 HTTP 1.0。你应只把状态码发送给支持 HTTP 1.1的客户端，支持协议版本可以通过调用request
asihttprequest上传图片 dcj3sjt126com ASIHTTPRequest
NSURL *url =@"yourURL"; ASIFormDataRequest*currentRequest =[ASIFormDataRequest requestWithURL:url]; [currentRequest setPostFormat:ASIMultipartFormDataPostFormat];[currentRequest se
C语言中，关键字static的作用 e200702084 C++c C#
在C语言中，关键字static有三个明显的作用： 1)在函数体，局部的static变量。生存期为程序的整个生命周期，（它存活多长时间）；作用域却在函数体内（它在什么地方能被访问（空间））。一个被声明为静态的变量在这一函数被调用过程中维持其值不变。因为它分配在静态存储区，函数调用结束后并不释放单元，但是在其它的作用域的无法访问。当再次调用这个函数时，这个局部的静态变量还存活，而且用在它的访
win7/8使用curl geeksun win7
1. WIN7/8下要使用curl，需要下载curl-7.20.0-win64-ssl-sspi.zip和Win64OpenSSL_Light-1_0_2d.exe。下载地址： http://curl.haxx.se/download.html 请选择不带SSL的版本，否则还需要安装SSL的支持包 2. 可以给Windows增加c
Creating a Shared Repository; Users Sharing The Repository hongtoushizi git
转载自： http://www.gitguys.com/topics/creating-a-shared-repository-users-sharing-the-repository/ Commands discussed in this section: git init –bare git clone git remote git pull git p
Java实现字符串反转的8种或9种方法 Josh_Persistence 异或反转递归反转二分交换反转 java字符串反转栈反转
注：对于第7种使用异或的方式来实现字符串的反转，如果不太看得明白的，可以参照另一篇博客： http://josh-persistence.iteye.com/blog/2205768 /** * */ package com.wsheng.aggregator.algorithm.string; import java.util.Stack; /**
代码实现任意容量倒水问题 home198979 PHP 算法倒水
形象化设计模式实战 HELLO!架构 redis命令源码解析倒水问题：有两个杯子，一个A升，一个B升，水有无限多，现要求利用这两杯子装C
Druid datasource zhb8015 druid
推荐大家使用数据库连接池 DruidDataSource. http://code.alibabatech.com/wiki/display/Druid/DruidDataSource DruidDataSource经过阿里巴巴数百个应用一年多生产环境运行验证，稳定可靠。它最重要的特点是：监控、扩展和性能。下载和Maven配置看这里： http
两种启动监听器ApplicationListener和ServletContextListener spjich java spring 框架
引言:有时候需要在项目初始化的时候进行一系列工作，比如初始化一个线程池，初始化配置文件，初始化缓存等等，这时候就需要用到启动监听器，下面分别介绍一下两种常用的项目启动监听器 ServletContextListener 特点: 依赖于sevlet容器，需要配置web.xml 使用方法: public class StartListener implements
JavaScript Rounding Methods of the Math object 何不笑 JavaScript Math
The next group of methods has to do with rounding decimal values into integers. Three methods — Math.ceil(), Math.floor(), and Math.round() — handle rounding in differen

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