Python数据科学
Python数据科学

从机械转行数据科学，吐血整理了这些白嫖的学习网站

作者：东哥起飞
Python数据科学

大家好，我是东哥。

前方高能，准备开启收藏夹吃灰模式。

本篇东哥分享几个数据科学入门的学习网站，全部免费资源，且内容优质，是小白入门的不二选择。东哥当年从机械转行也从这些学习网站收获很多。

下面开始进入正题。

一、Kaggle

什么是Kaggle？

从机械转行数据科学，吐血整理了这些白嫖的学习网站_第1张图片
kaggle是全球最先也是目前规模最大的数据科学竞赛组织了。之所以这么受欢迎，是因为很多大的公司奉献出自家真实的数据给kaggle，提出真实业务场景面临的痛点，需要数据科学上的解决方案。

我个人觉得是非常有意思的，因为很多人苦学理论，正愁着没有真实数据去实践，有了这个机会，不论方案是否可以排上名次，都是宝贵的实践经验啊。

当然，作为方案最优的前三名可以得到一笔丰厚的报酬，几千美元到几万美元不等，这更加刺激广大数据爱好者了。竞赛已经有上百场了，各种场景和需求，并且随着需求增多，竞赛也在不断增加。

Kaggle上有什么？

原来的kaggle只有单一的竞赛，现在的kaggle已经不只是竞赛这么简单了。它还有丰富的社区、免费的学习课程、在线实操的环境。

下面是一在线操作提交模型的环境，非常奈斯。


各路神仙在社区共享自己的kernels和源代码，是个非常好的交流学习机会，有兴趣可以自己去看。这里主要说下免费的学习课程，下面是地址。

https://www.kaggle.com/learn/...

从机械转行数据科学，吐血整理了这些白嫖的学习网站_第2张图片

学习列表中有python、机器学习、深度学习、可视化、pandas数据处理、SqL入门和进阶等等。打开每个学习项目，内容非常丰富，虽是英文我相信对于有心的人都不是问题了。

二、Coursera

从机械转行数据科学，吐血整理了这些白嫖的学习网站_第3张图片
Coursera很多朋友应该熟悉，吴恩达的机器学习课程最早就是从这里开始分享的。里面有各个名校大学的公开课，很多都是免费公开的课程，听课是免费的，但学完后认证证书需要付费。

这里分享几个东哥收藏的宝藏课程，每一个都很经典，好评无数。

1.机器学习 (Andrew Ng / 斯坦福大学)

从机械转行数据科学，吐血整理了这些白嫖的学习网站_第4张图片

https://www.coursera.org/lear...

2.专业数据科学(10门课/JHU)

从机械转行数据科学，吐血整理了这些白嫖的学习网站_第5张图片

https://www.coursera.org/spec...

3.数据科学实战(5门课/JHU)

从机械转行数据科学，吐血整理了这些白嫖的学习网站_第6张图片

https://www.coursera.org/spec...

4.专业数据挖掘(6门课/伊利诺伊大学)

从机械转行数据科学，吐血整理了这些白嫖的学习网站_第7张图片

https://www.coursera.org/spec...

5.数据科学硕士(8门课/伊利诺伊大学圣巴巴拉分校)

从机械转行数据科学，吐血整理了这些白嫖的学习网站_第8张图片

https://www.coursera.org/degr...

6.数据科学应用硕士(密歇根大学)

从机械转行数据科学，吐血整理了这些白嫖的学习网站_第9张图片

https://www.coursera.org/degr...

三、Udacity

Udacity（优达学成）是个美国的付费类培训机构，内容涉及所有编程和计算机类的课程，是歪果仁拍的视频课程，质量很高，但收费很贵。

仔细观察，其实也有很多免费的课程供学习的，东哥把收藏的存货也拿出来分享下。

1.数据科学导论

总共10个章节，以titanic和NewYork Subway data项目为例介绍数据分析、可视化、数据处理、Mapreduce大数据。
从机械转行数据科学，吐血整理了这些白嫖的学习网站_第10张图片

https://www.udacity.com/cours...

2.数据分析导论

从机械转行数据科学，吐血整理了这些白嫖的学习网站_第11张图片

https://www.udacity.com/cours...

3.数据可视化分析

这个课程是基于R语言的，介绍了R语言基础、逻辑回归、线性回归、正则化等内容。
从机械转行数据科学，吐血整理了这些白嫖的学习网站_第12张图片

https://www.udacity.com/cours...

4.使用SQL做数据分析

从机械转行数据科学，吐血整理了这些白嫖的学习网站_第13张图片

https://www.udacity.com/cours...

5. 统计推理入门

主要介绍推断性统计的知识，比如各种检验，假设检验、t检验、卡方检验、ANOVA方差分析、回归等等。

从机械转行数据科学，吐血整理了这些白嫖的学习网站_第14张图片

https://www.udacity.com/cours...

当然，除了这些还有很多付费的，感兴趣可自行查找，本篇只谈免费。

四、其它社区和博客

下面是几个很好的国外数据科学社区和个人博客，内容不如前面三个学习网站有组织和条条理，但是有很多优秀的文章分享也可以作为参考学习。

1. 面向数据科学

https://towardsdatascience.com/

这里着重说下这个社区，专门的数据科学学习平台，里面都是一些国外爱好者的分享，涵盖了data science、machine learning、deep learning、visualization、programming等，缺点是需要特殊工具才能上去，用谷歌访问助手也可以。

2. 方差解释

http://varianceexplained.org/

3. 成为一名数据科学家

https://www.becomingadatascie...

4. Mark Meloon

https://www.markmeloon.com/

5. Julia Silge

https://juliasilge.com/blog/

以上就是东哥分享的一些免费课程资源，资源多少不是关键，关键的是迈开第一步，深入进去开始学习。

先分享这些，如果觉得有帮助，还请多分享和点个赞。

欢迎大家关注我的原创微信公众号 Python数据科学，专注于写基于Python的数据算法、机器学习、深度学习硬核干货。

你可能感兴趣的:(数据科学,机器学习,数据分析)

  • 机器学习Pandas_learn3 XW-ABAP 机器学习pandas
    frompandasimportDataFrameimportnumpypaints={"车名":["奥迪Q5L","哈弗H6","奔驰GLC"],"最低报价":[numpy.nan,9.80,numpy.nan],"最高报价":[49.80,23.10,58.78]}goods_in=DataFrame(paints,index=[1,2,3])print(goods_in)goods_in_n
  • 机器学习中输入输出Tokens的概念详解 爱吃土豆的程序员 机器学习基础机器学习人工智能Tokens
    随着深度学习技术的快速发展，大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）已经成为自然语言处理（NLP）领域的一个热点研究方向。这些模型不仅能够生成高质量的文本，还能在多种任务中展现出卓越的表现，比如机器翻译、问答系统、文本摘要等。在大语言模型的工作流程中，Tokens的概念扮演着至关重要的角色。本文将详细介绍大语言模型如何使用Tokens，以及如何计算Tokens的数量。什么是T
  • 【sklearn 01】人工智能概述 @金色海岸 人工智能sklearnpython
    一、人工智能，机器学习，深度学习人工智能指由人类制造出的具有智能的机器。这是一个非常大的范围，长远目标是让机器实现人工智能，但目前我们仍处在非常初始的阶段，甚至不能称为智能机器学习是指通过数据训练出能完成一定功能的模型，是实现人工智能的手段之一，也是目前最主流的人工智能实现方法深度学习则是机器学习的分支，超过8层的神经网络模型就叫深度学习，深度即层数。深度学习目前在语音、图像等领域取得很好的效果
  • 第二十五篇 SQL优化杀手锏：用分析函数让你的查询快如闪电 随缘而动，随遇而安 SQL之道——从入门到精通数据库sql
    目录一、初识分析函数：外卖骑手的一天1.1真实工作场景二、分析函数三板斧（超直观对比表）三、手把手教学：5大核心函数详解️3.1排名三剑客（班级成绩单案例）3.1.1ROW_NUMBER()：唯一学号式排名3.1.2RANK()：运动会颁奖式排名3.1.3DENSE_RANK()：电梯楼层式排名3.2时间旅行函数（股票分析案例）3.3滑动窗口函数（疫情数据分析）四、性能优化三大绝招（让老板眼前一亮
  • 【AI】使用Python实现机器学习小项目教程 丶2136 AI人工智能python机器学习
    引言在本教程中，我们将带领您使用Python编程语言实现一个经典的机器学习项目——鸢尾花（Iris）分类。通过这个项目，您将掌握机器学习的基本流程，包括数据加载、预处理、模型训练、评估和优化等步骤。论文AIGC检测，降AIGC检测，AI降重，三连私信免费获取：ReduceAIGC9折券！DetectAIGC立减2元券！AI降重9折券！目录引言一、项目背景与目标二、开发环境准备2.1所需工具2.2环
  • Python软件和搭建运行环境 办公小百知 软件技术python开发语言
    目录一、Python安装全流程（Windows/Mac/Linux）1.下载官方安装包2.详细安装步骤（以Windows为例）3.环境变量配置（Mac/Linux）二、虚拟环境管理（关键！）为什么需要虚拟环境？1.使用venv（Python内置）2.使用conda（推荐数据科学方向）三、开发工具推荐与配置1.IDE选择2.VSCode配置指南四、常见问题解决方案1.python命令无效？2.pip
  • AI人工智能中的概率论与统计学原理与Python实战：Python实现概率模型 AI天才研究院 AI实战AI大模型企业级应用开发实战大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    1.背景介绍随着人工智能技术的不断发展，概率论与统计学在人工智能领域的应用越来越广泛。概率论与统计学是人工智能中的基础知识之一，它们在机器学习、深度学习、自然语言处理等领域都有着重要的作用。本文将介绍概率论与统计学的核心概念、算法原理、具体操作步骤以及Python实现方法，并通过具体代码实例进行详细解释。2.核心概念与联系2.1概率论与统计学的区别概率论是一门数学学科，它研究随机事件发生的可能性。
  • 技术解析麦萌短剧《月光下的你》：从「时间序列的对抗扰动」到「加密身份的收敛证明」 萌萌短剧 重构
    《月光下的你》以十六年的时间跨度展开一场关于「数据污染」与「身份验证」的深度博弈，本文将用机器学习视角拆解这场跨越时空的模型纠偏实验。1.数据污染事件：十六年前的对抗攻击许芳菲（Agent_Xu）的遭遇可视为时间序列上的对抗样本注入：标签篡改攻击：许清清（Adversary_XuQing）通过伪造标签（Label_Tampering）将Agent_Xu与傅临州（Node_Fu）强行关联，触发道德约
  • Python在股票数据分析中的应用有哪些？如何用Python获取股票数据并进行可视化 财云量化 python炒股自动化量化交易程序化交易pythonpython股票数据分析数据获取可视化股票量化接口股票API接口
    炒股自动化：申请官方API接口，散户也可以python炒股自动化（0），申请券商API接口python炒股自动化（1），量化交易接口区别Python炒股自动化（2）：获取股票实时数据和历史数据Python炒股自动化（3）：分析取回的实时数据和历史数据Python炒股自动化（4）：通过接口向交易所发送订单Python炒股自动化（5）：通过接口查询订单，查询账户资产股票量化，Python炒股，CSDN
  • Python 数据分析实战：电商平台用户行为洞察与营销策略优化 萧十一郎@ pythonpython数据分析开发语言
    目录一、案例背景二、代码实现2.1数据收集与导入2.2数据探索性分析2.3数据清洗2.4数据分析2.4.1用户行为随时间的变化2.4.2商品关联分析2.4.3用户购买转化率分析2.4.4用户价值分析（RFM模型）三、主要的代码难点解析3.1数据收集与导入3.2数据清洗-时间戳处理3.3数据分析-商品关联分析3.4数据分析-用户购买转化率分析3.5数据分析-用户价值分析（RFM模型）四、可能改进的代
  • 用Java爬虫轻松获取微店店铺所有商品信息 数据小爬虫@ java爬虫开发语言
    在当今电商蓬勃发展的时代，微店作为一个轻量级且功能强大的电商平台，吸引了众多商家和消费者。无论是进行市场调研、数据分析，还是寻找热门商品，获取微店店铺的所有商品信息都是一项极具价值的任务。然而，手动浏览和整理这些信息显然是低效且容易出错的。幸运的是，通过编写Java爬虫程序，我们可以高效地完成这一任务。本文将详细介绍如何利用Java爬虫获取微店店铺的所有商品信息。一、为什么选择Java爬虫？Jav
  • 机器学习 [白板推导]（三）[线性分类] 神齐的小马 机器学习分类人工智能
    4.线性分类4.1.线性分类的典型模型硬分类：输出结果只有0或1这种离散结果；感知机线性判别分析Fisher软分类：会输出0-1之间的值作为各个类别的概率；概率生成模型：高斯判别分析GDA、朴素贝叶斯，主要建模的是p(x⃗,y)p(\vec{x},y)p(x,y)概率判别模型：逻辑回归，主要建模的是p(y∣x⃗)p(y|\vec{x})p(y∣x)4.2.感知机4.2.1.基本模型  模型：f(x
  • Ollama 基本概念 Mr_One_Zhang 学习Ollamaai
    Ollama是一个本地化的、支持多种自然语言处理（NLP）任务的机器学习框架，专注于模型加载、推理和生成任务。通过Ollama，用户能够方便地与本地部署的大型预训练模型进行交互。1.模型（Model）在Ollama中，模型是核心组成部分。它们是经过预训练的机器学习模型，能够执行不同的任务，例如文本生成、文本摘要、情感分析、对话生成等。Ollama支持多种流行的预训练模型，常见的模型有：deepse
  • 人工智能直通车系列24【机器学习基础】（机器学习模型评估指标（回归）） 浪九天 人工智能直通车开发语言python机器学习深度学习神经网络人工智能
    目录机器学习模型评估指标（回归）1.均方误差（MeanSquaredError,MSE）2.均方根误差（RootMeanSquaredError,RMSE）3.平均绝对误差（MeanAbsoluteError,MAE）4.决定系数（CoefficientofDetermination,R2）机器学习模型评估指标（回归）1.均方误差（MeanSquaredError,MSE）详细解释均方误差是回归问
  • 从零开始学机器学习——构建一个推荐web应用 努力的小雨 机器学习机器学习前端人工智能
    首先给大家介绍一个很好用的学习地址：https://cloudstudio.net/columns今天，我们终于将分类器这一章节学习完活了，和回归一样，最后一章节用来构建web应用程序，我们会回顾之前所学的知识点，并新增一个web应用用来让模型和用户交互。所以今天的主题是美食推荐。美食推荐Web应用程序首先，请不要担心，本章节并不会涉及过多的前端知识点。我们此次的学习重点在于机器学习本身，因此我们
  • Python自动化炒股：利用XGBoost和LightGBM进行股票市场预测的实战案例 云策量化 Python自动化炒股量化投资量化软件python量化交易QMTPTrade量化炒股量化投资deepseek
    推荐阅读：《程序化炒股：如何申请官方交易接口权限？个人账户可以申请吗？》Python自动化炒股：利用XGBoost和LightGBM进行股票市场预测的实战案例在当今快节奏的金融市场中，自动化交易和预测模型成为了投资者和交易者的重要工具。Python以其强大的数据处理能力和丰富的机器学习库，成为了实现这些模型的首选语言。本文将带你了解如何使用XGBoost和LightGBM这两个流行的机器学习算法来
  • 【sklearn 04】DNN、CNN、RNN @金色海岸 sklearndnncnn
    DNNDNN（DeepNeuralNetworks，深度神经网络）是一种相对浅层机器学习模型具有更多参数，需要更多数据进行训练的机器学习算法CNNCNN（convolutionalNeuralNetworks，卷积神经网络）是一种从局部特征开始学习并逐渐整合的神经网络。卷积神经网络通过卷积层来进行特征提取，通过池化层进行降维，相比较全连接的神经网络，卷积神经网络降低了模型复杂度，减少了模型的参数，
  • 【sklearn 02】监督学习、非监督下学习、强化学习 @金色海岸 sklearn学习人工智能
    监督学习、非监督学习、强化学习**机器学习通常分为无监督学习、监督学习和强化学习三类。-第一类：无监督学习（unsupervisedlearning），指的是从信息出发自动寻找规律，分析数据的结构，常见的无监督学习任务有聚类、降维、密度估计、关联分析等。-第二类：监督学习（supervisedlearning），监督学习指的是使用带标签的数据去训练模型，并预测未知数据的标签。监督学习有两种，当预测
  • 大模型和数据要素赋能实体零售行业数字化转型建设和实施方案 优享智库 大模型数据要素数据治理数据仓库主数据零售
    大模型和数据要素赋能实体零售行业数字化转型建设和实施方案更多参考公众号：优享智库引言项目背景与意义数字化转型目标与期望实施方案概述零售行业现状及挑战实体零售行业现状数字化转型面临的挑战市场需求与趋势分析大模型与数据要素赋能策略大模型技术及应用场景数据要素采集、整合与治理赋能策略制定与实施路径数字化转型关键技术与解决方案人工智能技术及应用大数据分析与挖掘技术云计算、物联网等技术支持定制化解决方案设计
  • 从LLM出发：由浅入深探索AI开发的全流程与简单实践（全文3w字） 码事漫谈 AI人工智能
    文章目录第一部分：AI开发的背景与历史1.1人工智能的起源与发展1.2神经网络与深度学习的崛起1.3Transformer架构与LLM的兴起1.4当前AI开发的现状与趋势第二部分：AI开发的核心技术2.1机器学习：AI的基础2.1.1机器学习的类型2.1.2机器学习的流程2.2深度学习：机器学习的进阶2.2.1神经网络基础2.2.2深度学习的关键架构2.3Transformer架构：现代LLM的核
  • 纳米尺度仿真软件：Quantum Espresso_（20）.机器学习在QuantumEspresso中的应用 kkchenjj 分子动力学2机器学习人工智能模拟仿真仿真模拟分子动力学
    机器学习在QuantumEspresso中的应用在现代材料科学和纳米技术的研究中，机器学习（ML）技术已经成为一种强大的工具，用于加速和优化量子力学计算。QuantumEspresso是一个广泛使用的开源软件包，用于进行第一性原理计算，特别是在纳米尺度材料的模拟中。本节将介绍如何将机器学习技术应用于QuantumEspresso，以提高计算效率、预测材料性质和优化结构。1.机器学习与第一性原理计算
  • 批量安装 Python 库的脚本：提高python学习效率的第一步（附源码） TAGRENLA Interestingpythonprojectpython学习开发语言
    批量安装Python库批量安装Python库的脚本：提高数据分析效率的一步（附源码）批量安装脚本前提条件使用pip：Python包管理工具批量安装脚本查看当前python解释器中安装的所有的库批量安装Python库的脚本：提高数据分析效率的一步（附源码）在现代数据分析领域，Python已成为一个不可或缺的工具。为了进行数据处理、分析、可视化和建模等任务，Python社区涌现出了众多强大的库和工具。
  • MDX语言的设备管理 穆骊瑶 包罗万象golang开发语言后端
    设备管理中的MDX语言应用引言设备管理是在各行各业中都至关重要的一环，尤其是在制造业、物流业、以及信息技术等领域。设备的正常运行直接关系到企业的生产效率和经济效益。随着信息技术的不断发展，现代企业越来越依赖数据来优化设备管理。而MDX（MultidimensionalExpressions）语言作为多维数据库查询的标准语言，能够有效支持设备管理中的数据分析和决策支持。本文将深入探讨MDX语言在设备
  • 金融时间序列分析（Yahoo Finance API实战） 闲人编程 Python数据分析实战精要金融yfinance时间序列波动率数据归一化数据分析Dash
    这里写目录标题金融时间序列分析（YahooFinanceAPI实战）1.引言2.项目背景与意义3.数据集介绍4.GPU加速在数据处理中的应用5.交互式GUI设计与加速处理6.系统整体架构7.数学公式与指标计算8.完整代码实现9.代码自查与BUG排查10.总结与展望金融时间序列分析（YahooFinanceAPI实战）1.引言在当今金融市场中，时间序列数据分析是理解股票、指数以及其他金融产品走势的重
  • 新手村：数据预处理-异常值检测方法 嘉羽很烦 机器学习机器学习
    机器学习中异常值检测方法一、前置条件知识领域要求编程基础Python基础（变量、循环、函数）、JupyterNotebook或PyCharm使用。统计学基础理解均值、中位数、标准差、四分位数、正态分布、Z-score等概念。机器学习基础熟悉监督/无监督学习、分类、聚类、回归等基本概念。数据预处理数据清洗、特征缩放（标准化/归一化）、数据可视化（Matplotlib/Seaborn）。二、渐进式学习
  • 新手村：数据预处理-特征缩放 嘉羽很烦 机器学习线性回归算法机器学习
    新手村：数据预处理-特征缩放特征缩放（FeatureScaling）是数据预处理中的一个重要步骤，特别是在应用某些机器学习算法时。特征缩放可以使不同尺度的特征具有相同的量级，从而提高模型训练的效率和性能。常见的特征缩放方法包括标准化（Standardization）和归一化（Normalization）。常见的特征缩放方法标准化（Standardization）将特征转换为均值为0，标准差为1的标
  • Python在数据处理中的应用：从入门到精通 程之编 python信息可视化开发语言
    活动发起人@小虚竹想对你说：这是一个以写作博客为目的的创作活动，旨在鼓励大学生博主们挖掘自己的创作潜能，展现自己的写作才华。如果你是一位热爱写作的、想要展现自己创作才华的小伙伴，那么，快来参加吧！我们一起发掘写作的魅力，书写出属于我们的故事。我们诚挚邀请你参加为期14天的创作挑战赛！在当今数字化时代，数据处理已成为各个领域不可或缺的一部分。无论是企业决策、科学研究还是日常的个人数据分析，掌握高效的
  • 京准电钟推荐：智能交通系统NTP时间同步服务设计方案 北京华人开创公司 时钟系统NTP时间同步卫星同步时钟ntp时钟同步时间同步网络授时网络校时
    京准电钟推荐：智能交通系统NTP时间同步服务设计方案京准电钟推荐：智能交通系统NTP时间同步服务设计方案针对智能交通系统的NTP（NetworkTimeProtocol）时间同步方案设计，需确保交通设备（如信号灯、摄像头、传感器、服务器等）的时间高度一致，以提高系统协同效率和数据分析准确性。以下是完整的方案框架：一、需求分析同步精度核心设备（如信号控制机、边缘服务器）需达到**毫秒级（1-10ms
  • 过拟合：机器学习中的“死记硬背”陷阱 彩旗工作室 人工智能机器学习人工智能
    在机器学习中，过拟合（Overfitting）是一个几乎每个从业者都会遇到的经典问题。它像一把双刃剑：当模型过于“聪明”时，可能会陷入对训练数据的过度依赖，从而失去处理新问题的能力。本文将从原理到实践，深入探讨过拟合的本质及应对策略。1.什么是过拟合？过拟合是指模型在训练数据上表现极佳，但在新数据（测试数据或真实场景数据）上表现显著下降的现象。通俗来说，模型像一个“死记硬背的学生”，记住了训练集中
  • 【Python】已解决：pip安装第三方模块（库）与PyCharm中不同步的问题（PyCharm添加本地python解释器） 屿小夏 pythonpippycharm
    个人简介：某不知名博主，致力于全栈领域的优质博客分享|用最优质的内容带来最舒适的阅读体验！文末获取免费IT学习资料！文末获取更多信息精彩专栏推荐订阅收藏专栏系列直达链接相关介绍书籍分享点我跳转书籍作为获取知识的重要途径，对于IT从业者来说更是不可或缺的资源。不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然
  • 辗转相处求最大公约数 沐刃青蛟 C++漏洞
    无言面对”江东父老“了，接触编程一年了，今天发现还不会辗转相除法求最大公约数。惭愧惭愧！   为此，总结一下以方便日后忘了好查找。   1.输入要比较的两个数a,b   忽略：2.比较大小（因为后面要的是大的数对小的数做%操作）   3.辗转相除（用循环不停的取余，如a%b,直至b=0）   4.最后的a为两数的最大公约数 &
  • F5负载均衡会话保持技术及原理技术白皮书 bijian1013 F5负载均衡
    一.什么是会话保持？        在大多数电子商务的应用系统或者需要进行用户身份认证的在线系统中，一个客户与服务器经常经过好几次的交互过程才能完成一笔交易或者是一个请求的完成。由于这几次交互过程是密切相关的，服务器在进行这些交互过程的某一个交互步骤时，往往需要了解上一次交互过程的处理结果，或者上几步的交互过程结果，服务器进行下
  • Object.equals方法：重载还是覆盖 Cwind javagenericsoverrideoverload
    本文译自StackOverflow上对此问题的讨论。 原问题链接   在阅读Joshua Bloch的《Effective Java（第二版）》第8条“覆盖equals时请遵守通用约定”时对如下论述有疑问： “不要将equals声明中的Object对象替换为其他的类型。程序员编写出下面这样的equals方法并不鲜见，这会使程序员花上数个小时都搞不清它为什么不能正常工作：” pu
  • 初始线程 15700786134
          暑假学习的第一课是讲线程，任务是是界面上的一条线运动起来。            既然是在界面上，那必定得先有一个界面，所以第一步就是，自己的类继承JAVA中的JFrame，在新建的类中写一个界面，代码如下： public class ShapeFr
  • Linux的tcpdump 被触发 tcpdump
    用简单的话来定义tcpdump，就是：dump the traffic on a network，根据使用者的定义对网络上的数据包进行截获的包分析工具。 tcpdump可以将网络中传送的数据包的“头”完全截获下来提供分析。它支 持针对网络层、协议、主机、网络或端口的过滤，并提供and、or、not等逻辑语句来帮助你去掉无用的信息。 实用命令实例 默认启动 tcpdump 普通情况下，直
  • 安卓程序listview优化后还是卡顿 肆无忌惮_ ListView
    最近用eclipse开发一个安卓app，listview使用baseadapter，里面有一个ImageView和两个TextView。使用了Holder内部类进行优化了还是很卡顿。后来发现是图片资源的问题。把一张分辨率高的图片放在了drawable-mdpi文件夹下，当我在每个item中显示，他都要进行缩放，导致很卡顿。解决办法是把这个高分辨率图片放到drawable-xxhdpi下。 &nb
  • 扩展easyUI tab控件，添加加载遮罩效果 知了ing jquery
    (function () { $.extend($.fn.tabs.methods, { //显示遮罩 loading: function (jq, msg) { return jq.each(function () { var panel = $(this).tabs(&
  • gradle上传jar到nexus 矮蛋蛋 gradle
    原文地址： https://docs.gradle.org/current/userguide/maven_plugin.html configurations {     deployerJars } dependencies {     deployerJars "org.apache.maven.wagon
  • 千万条数据外网导入数据库的解决方案。 alleni123 sqlmysql
    从某网上爬了数千万的数据，存在文本中。 然后要导入mysql数据库。 悲剧的是数据库和我存数据的服务器不在一个内网里面。。 ping了一下， 19ms的延迟。 于是下面的代码是没用的。 ps = con.prepareStatement(sql); ps.setString(1, info.getYear())............; ps.exec
  • JAVA IO InputStreamReader和OutputStreamReader 百合不是茶 JAVA.io操作 字符流
    这是第三篇关于java.io的文章了，从开始对io的不了解-->熟悉--->模糊，是这几天来对文件操作中最大的感受，本来自己认为的熟悉了的，刚刚在回想起前面学的好像又不是很清晰了，模糊对我现在或许是最好的鼓励 我会更加的去学 加油！： JAVA的API提供了另外一种数据保存途径，使用字符流来保存的，字符流只能保存字符形式的流   字节流和字符的难点：a,怎么将读到的数据
  • MO、MT解读 bijian1013 GSM
    MO= Mobile originate，上行，即用户上发给SP的信息。MT= Mobile Terminate，下行，即SP端下发给用户的信息； 上行:mo提交短信到短信中心下行:mt短信中心向特定的用户转发短信，你的短信是这样的，你所提交的短信，投递的地址是短信中心。短信中心收到你的短信后，存储转发，转发的时候就会根据你填写的接收方号码寻找路由，下发。在彩信领域是一样的道理。下行业务：由SP
  • 五个JavaScript基础问题 bijian1013 JavaScriptcallapplythisHoisting
    下面是五个关于前端相关的基础问题，但却很能体现JavaScript的基本功底。 问题1：Scope作用范围 考虑下面的代码：  (function() { var a = b = 5; })(); console.log(b); 什么会被打印在控制台上？  回答：         上面的代码会打印 5。 &nbs
  • 【Thrift二】Thrift Hello World bit1129 Hello world
    本篇，不考虑细节问题和为什么，先照葫芦画瓢写一个Thrift版本的Hello World，了解Thrift RPC服务开发的基本流程   1. 在Intellij中创建一个Maven模块，加入对Thrift的依赖，同时还要加上slf4j依赖，如果不加slf4j依赖，在后面启动Thrift Server时会报错 <dependency>
  • 【Avro一】Avro入门 bit1129 入门
    本文的目的主要是总结下基于Avro Schema代码生成，然后进行序列化和反序列化开发的基本流程。需要指出的是，Avro并不要求一定得根据Schema文件生成代码，这对于动态类型语言很有用。   1. 添加Maven依赖   <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <proj
  • 安装nginx+ngx_lua支持WAF防护功能 ronin47
    需要的软件:LuaJIT-2.0.0.tar.gz                   nginx-1.4.4.tar.gz          &nb
  • java-5.查找最小的K个元素-使用最大堆 bylijinnan java
    import java.util.Arrays; import java.util.Random; public class MinKElement { /** * 5.最小的K个元素 * I would like to use MaxHeap. * using QuickSort is also OK */ public static void
  • TCP的TIME-WAIT bylijinnan socket
    原文连接： http://vincent.bernat.im/en/blog/2014-tcp-time-wait-state-linux.html 以下为对原文的阅读笔记 说明： 主动关闭的一方称为local end，被动关闭的一方称为remote end 本地IP、本地端口、远端IP、远端端口这一“四元组”称为quadruplet，也称为socket 1、TIME_WA
  • jquery ajax 序列化表单 coder_xpf Jquery ajax 序列化
       checkbox 如果不设定值，默认选中值为on；设定值之后，选中则为设定的值   <input type="checkbox" name="favor" id="favor" checked="checked"/> $("#favor&quo
  • Apache集群乱码和最高并发控制 cuisuqiang apachetomcat并发集群乱码
    都知道如果使用Http访问，那么在Connector中增加URIEncoding即可，其实使用AJP时也一样，增加useBodyEncodingForURI和URIEncoding即可。 最大连接数也是一样的，增加maxThreads属性即可，如下，配置如下： <Connector maxThreads="300" port="8019" prot
  • websocket dalan_123 websocket
    一、低延迟的客户端-服务器 和 服务器-客户端的连接 很多时候所谓的http的请求、响应的模式，都是客户端加载一个网页，直到用户在进行下一次点击的时候，什么都不会发生。并且所有的http的通信都是客户端控制的，这时候就需要用户的互动或定期轮训的，以便从服务器端加载新的数据。   通常采用的技术比如推送和comet（使用http长连接、无需安装浏览器安装插件的两种方式：基于ajax的长
  • 菜鸟分析网络执法官 dcj3sjt126com 网络
      最近在论坛上看到很多贴子在讨论网络执法官的问题。菜鸟我正好知道这回事情.人道"人之患好为人师" 手里忍不住,就写点东西吧. 我也很忙.又没有MM,又没有MONEY....晕倒有点跑题. OK,闲话少说,切如正题. 要了解网络执法官的原理. 就要先了解局域网的通信的原理. 前面我们看到了.在以太网上传输的都是具有以太网头的数据包. 
  • Android相对布局属性全集 dcj3sjt126com android
    RelativeLayout布局android:layout_marginTop="25dip" //顶部距离android:gravity="left" //空间布局位置android:layout_marginLeft="15dip //距离左边距 // 相对于给定ID控件android:layout_above 将该控件的底部置于给定ID的
  • Tomcat内存设置详解 eksliang jvmtomcattomcat内存设置
    Java内存溢出详解   一、常见的Java内存溢出有以下三种：   1. java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space ----JVM Heap（堆）溢出JVM在启动的时候会自动设置JVM Heap的值，其初始空间(即-Xms)是物理内存的1/64，最大空间(-Xmx)不可超过物理内存。 可以利用JVM提
  • Java6 JVM参数选项 greatwqs javaHotSpotjvmjvm参数JVM Options
    Java 6 JVM参数选项大全（中文版）   作者：Ken Wu Email: [email protected] 转载本文档请注明原文链接 http://kenwublog.com/docs/java6-jvm-options-chinese-edition.htm！   本文是基于最新的SUN官方文档Java SE 6 Hotspot VM Opt
  • weblogic创建JMC i5land weblogicjms
    进入 weblogic控制太 1.创建持久化存储 --Services--Persistant Stores--new--Create FileStores--name随便起--target默认--Directory写入在本机建立的文件夹的路径--ok 2.创建JMS服务器 --Services--Messaging--JMS Servers--new--name随便起--Pers
  • 基于 DHT 网络的磁力链接和BT种子的搜索引擎架构 justjavac DHT
    上周开发了一个磁力链接和 BT 种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent}，本文简单介绍一下主要的系统功能和用到的技术。 系统包括几个独立的部分： 使用 Python 的 Scrapy 框架开发的网络爬虫，用来爬取磁力链接和种子； 使用 PHP CI 框架开发的简易网站； 搜索引擎目前直接使用的 MySQL，将来可以考虑使
  • sql添加、删除表中的列 macroli sql
    添加没有默认值：alter table Test add BazaarType char(1) 有默认值的添加列：alter table Test add BazaarType char(1) default(0) 删除没有默认值的列：alter table Test drop COLUMN BazaarType 删除有默认值的列：先删除约束（默认值）alter table Test DRO
  • PHP中二维数组的排序方法 abc123456789cba 排序二维数组PHP
    <?php/*** @package     BugFree* @version     $Id: FunctionsMain.inc.php,v 1.32 2005/09/24 11:38:37 wwccss Exp $*** Sort an two-dimension array by some level
  • hive优化之------控制hive任务中的map数和reduce数 superlxw1234 hivehive优化
    一、    控制hive任务中的map数: 1.    通常情况下，作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。 主要的决定因素有： input的文件总个数，input的文件大小，集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到，该参数不能自定义修改)；2. 
  • Spring Boot 1.2.4 发布 wiselyman spring boot
    Spring Boot 1.2.4已于6.4日发布，repo.spring.io and Maven Central可以下载(推荐使用maven或者gradle构建下载)。   这是一个维护版本，包含了一些修复small number of fixes,建议所有的用户升级。   Spring Boot 1.3的第一个里程碑版本将在几天后发布，包含许多
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他