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萱仔学习自我记录
推荐算法学习pythonmatplotlib开发语言
1、基于内容的推荐:这种方法根据项的相关信息(如描述信息、标签等)和用户对项的操作行为(如评论、收藏、点赞等)来构建推荐算法模型。它可以直接利用物品的内容特征进行推荐,适用于内容较为丰富的场景。#1.基于内容的推荐算法fromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerfromsklearn.metrics.pairwiseimport
- 免费GPU平台教程,助力你的AI, pytorch tensorflow 支持cuda
zhangfeng1133
人工智能pytorchtensorflow
Colab:https://drive.google.com/drive/home阿里天池实验室:https://tianchi.aliyun.com/60个小时gputianchi.aliyun.com/notebook-ai/天池实验室_实时在线的数据分析协作工具,享受免费计算资源-阿里云天池移动九天:https://jiutian.10086.cn/edu/#/homekagglekaggl
- 49Kaggle 数据分析项目入门实战--绝地求生游戏最终排名预测
Jachin111
绝地求生介绍相信很多都玩过绝地求生这款游戏,其游戏规则主要是将100名玩家空手被扔到一个岛上,这些玩家必须探索、寻找、消灭其他玩家,直到只剩下一个玩家活着。绝地求生很受欢迎。这款游戏销量目前超过5000万份,是有史以来销量排名前五的游戏,每月有数百万活跃玩家。而我们本次实验的任务就是根据玩家在游戏中的种种表现来预测出其在最终的排名。导入数据并预览首先安装实验需要的statsmodels包。!pip
- 李沐《动手学深度学习》课程笔记:15 实战:Kaggle房价预测 + 课程竞赛:加州2020年房价预测
非文的NLP修炼笔记
#李沐《动手学深度学习》课程笔记深度学习人工智能
15实战:Kaggle房价预测+课程竞赛:加州2020年房价预测1.访问和读取数据集importhashlibimportosimporttarfileimportzipfileimportrequestsDATA_HUB=dict()DATA_URL='http://d2l_data.s3-accelerate.amazonaws.com/'defdownload(name,cache_dir=
- Kaggle Intermediate ML Part Two
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- 【工业智能】VSB Power Line Fault Detection-chapter1
凭轩听雨199407
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- 【工业智能】VSB Power Line Fault Detection-chapter2
凭轩听雨199407
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工业智能】VSBPowerLineFaultDetection-chapter2关键信息依赖版本信息名词术语tricks信息来源:KaggleCompetition:VSBPowerLineFaultDetection分析冠军代码。源文件URL:https://www.kaggle.com/code/mark4h/vsb-1st-place-solution关键信息LGB标准5折验证9个特征所有特
- 机器学习网格搜索超参数优化实战(随机森林) ##4
恒c
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- 多元统计分析课程论文-聚类效果评价
talle2021
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- R语言课程论文-飞机失事数据可视化分析
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数据来源:AirplaneCrashesSince1908(kaggle.com)代码参考:ExploringhistoricAirPlanecrashdata|Kaggle数据指标及其含义指标名含义Date事故发生日期(年-月-日)Time当地时间,24小时制,格式为hh:mmLocation事故发生的地点Operator航空公司或飞机的运营商Flight由飞机操作员指定的航班号Route事故前
- Dataframe型数据分析技巧汇总
我叫杨傲天
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Kaggle如何针对少量数据集比赛的打法。数据降维的几种方法HF.075|时间序列趋势性分析方法汇总机器学习必须了解的7种交叉验证方法(附代码)这个图!Python也能一键绘制了,而且样式更多..散点图,把散点图画出花来综述:机器学习中的模型评价、模型选择与算法选择!表格任务中的深度学习模型性能比较再见Onehot!KaggleMaster的上分神操作!特征重要性评估方法之排列重要性
- Task 11 XGBoost 算法分析与案例调参实例
沫2021
1.XGBoost算法XGBoost是陈天奇等人开发的一个开源机器学习项目,高效地实现了GBDT算法并进行了算法和工程上的许多改进,被广泛应用在Kaggle竞赛及其他许多机器学习竞赛中并取得了不错的成绩。XGBoost是一个优化的分布式梯度增强库,旨在实现高效,灵活和便携。它在GradientBoosting框架下实现机器学习算法。XGBoost提供了并行树提升(也称为GBDT,GBM),可以快速
- 关于商店销售量的数据处理小问题(Python)
不期而遇__
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通过学校举行的某次学科竞赛,我接触到了kaggle上的一道题:StoreSales-TimeSeriesForecasting。由于题主资质尚浅,本文将对前期数据处理的一些小问题做出解答,不涉及后续更难的问题。此处放原题链接:StoreSales-TimeSeriesForecasting题主也是看了很多的资料,也看到了CSDN上另外一位大佬写的文章,收获颇多,此处也放一下链接:Kaggle实战:
- 学习笔记 2019-04-30
段勇_bf97
HousePrices-bagging_xgboost+lasso+ridgeKaggle入門級賽題:房價預測FFMPEG视音频编解码零基础学习方法35岁程序员的独家面试经历公司名称公司介绍薪水车辆工程专业33岁简历有些传感器方面的东西20k-35k非渣硕是如何获得百度、京东双SP一些面试经验20k-40k吴以均的简历一个大牛的简历北京航空航天大学毕业生的简历厦门大学软件学院毕业生的简历名称介绍H
- 数据分析基础之《pandas(8)—综合案例》
csj50
机器学习数据分析
一、需求1、现在我们有一组从2006年到2016年1000部最流行的电影数据数据来源:https://www.kaggle.com/damianpanek/sunday-eda/data2、问题1想知道这些电影数据中评分的平均分,导演的人数等信息,我们应该怎么获取?3、问题2对于这一组电影数据,如果我们想看Rating、Runtime(Minutes)的分布情况,应该如何呈现数据?4、问题3对于这
- XGBoost算法
小森( ﹡ˆoˆ﹡ )
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XGBoost在机器学习中被广泛应用于多种场景,特别是在结构化数据的处理上表现出色,XGBoost适用于多种监督学习任务,包括分类、回归和排名问题。在数据挖掘和数据科学竞赛中,XGBoost因其出色的性能而被频繁使用。例如,在Kaggle平台上的许多获奖方案中,XGBoost都发挥了重要作用。此外,它在处理缺失值和大规模数据集上也有很好的表现。XGBoost是一种基于梯度提升决策树(GBDT)的算
- Kaggle Intro Model Validation and Underfitting and Overfitting
卢延吉
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- kaggle实战语义分割-Car segmentation(附源码)
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目录前言项目介绍数据集处理数据集加载定义网络训练网络验证网络前言本篇文章会讲解使用pytorch完成另外一个计算机视觉的基本任务-语义分割。语义分割是将图片中每个部分根据其语义分割出来,其相比于图像分类的不同点是,图像分类是对一张图片进行分类,而语义分割是对图像中的每个像素点进行分类。我们这里使用的语义分割数据集是kaggle上的一个数据集。数据集来源:https://www.kaggle.com
- kaggle实战图像分类-Intel Image Classification(附源码)
橘柚jvyou
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目录前言数据集加载定义网络训练网络验证网络前言本篇文章会讲解一个使用pytorch这个深度学习框架完成一个kaggle上的图像分类任务。主要会介绍如何加载数据集,导入网络训练数据,保存损失,精度变化曲线和最终模型,以及测试模型在验证集上的好坏。其数据集介绍可以看一下kaggle的网址,这里就不过多介绍。数据集来源:https://www.kaggle.com/datasets/puneet6060
- 机器学习 | 深入集成学习的精髓及实战技巧挑战
亦世凡华、
#机器学习机器学习集成学习人工智能boostingxgboost
目录xgboost算法简介泰坦尼克号乘客生存预测(实操)lightGBM算法简介《绝地求生》玩家排名预测(实操)xgboost算法简介XGBoost全名叫极端梯度提升树,XGBoost是集成学习方法的王牌,在Kaggle数据挖掘比赛中,大部分获胜者用了XGBoost。XGBoost在绝大多数的回归和分类问题上表现的十分顶尖,接下来将较详细的介绍XGBoost的算法原理。最优模型构建方法:构建最优模
- 称霸kaggle的XGBoost究竟是啥?
猴小白
一、前言:kaggle神器XGBoost相信入了机器学习这扇门的小伙伴们一定听过XGBoost这个名字,这个看起来朴实无华的boosting算法近年来可算是炙手可热,别的不说,但是大家所熟知的kaggle比赛来看,说XGBoost是“一统天下”都不为过。业界将其冠名“机器学习竞赛的胜利女神”,当然,相信很多小伙伴也看过很多文章称其为“超级女王”。那么问题来了,为啥是女的?(滑稽~)XGBoost全
- 烹饪第一个U-Net进行图像分割
小北的北
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今天我们将学习如何准备计算机视觉中最重要的网络之一:U-Net。如果你没有代码和数据集也没关系,可以分别通过下面两个链接进行访问:代码:https://www.kaggle.com/datasets/mateuszbuda/lgg-mri-segmentation?source=post_page-----e812e37e9cd0--------------------------------Ka
- 北京房价预测——Kaggle数据
GavinHarbus
日暮途远,人间何世将军一去,大树飘零概述之前学习了加州房价预测模型,便摩拳擦掌,从kaggle上找到一份帝都房价数据,练练手。实验流程实验数据从Kaggle中选择了帝都北京住房价格的数据集,该数据集摘录了2011~2017年链家网上的北京房价数据。image下载并预览数据下载并解压数据image预览数据image每一行代表一间房,每个房子有26个相关属性,其中以下几个需要备注:DOM:市场活跃天数
- kaggle:泰坦尼克号获救预测_Titanic_EDA##
卜咦
问题数据来源于Kaggle,通过一组列有泰坦尼克号灾难幸存者或幸存者的训练样本集,我们的模型能否基于不包含幸存者信息的给定测试数据集确定这些测试数据集中的乘客是否幸存。代码与数据分析导入必要的包和titanic数据image数据集基本信息将数据分为不同类别,分别为类别型数据和数字型数据类别数据:Survived,Sex,andEmbarked.Ordinal:Pclass数字型数据:Age,Far
- 基于LLM的数据漂移和异常检测
新缸中之脑
LLM
大型语言模型(LLM)的最新进展被证明是许多领域的颠覆性力量(请参阅:通用人工智能的火花:GPT-4的早期实验)。和许多人一样,我们非常感兴趣地关注这些发展,并探索LLM影响数据科学和机器学习领域的工作流程和常见实践的潜力。在我们之前的文章中,我们展示了LLM使用Kaggle竞赛中的表格数据提供预测的潜力。只需很少的努力(即数据清理和/或功能开发),我们基于LLM的模型就可以在几个竞赛参赛作品中获
- Xgboost
大雄的学习人生
在最近的Kaggle竞赛中,利用Xgboost的队伍经常能问鼎冠军,那么问题来了,Xgboost为什么这么强呢?算法释义Xgboost是一种带有正则化项,并利用损失函数泰勒展开式中二阶导数信息优化求解并增加一些计算优化的梯度提升树。Xgboost的目标函数定义为:其中l为损失函数,Ω(ft(x))是用于惩罚ft(x)模型复杂度的正则化项。根据上述目标函数可以得到Xgboost在每一轮前向分步算法中
- 机器学习数据预处理方法(数据重编码) ##2
恒c
机器学习人工智能数据分析
文章目录@[TOC]基于Kaggle电信用户流失案例数据(可在官网进行下载)一、离散字段的数据重编码1.OrdinalEncoder自然数排序2.OneHotEncoder独热编码3.ColumnTransformer转化流水线二、连续字段的特征变换1.标准化(Standardization)和归一化(Normalization)2.连续变量分箱3.连续变量特征转化的ColumnTransform
- 机器学习逻辑回归模型训练与超参数调优 ##3
恒c
机器学习逻辑回归人工智能
文章目录@[TOC]基于Kaggle电信用户流失案例数据(可在官网进行下载)逻辑回归模型训练逻辑回归的超参数调优基于Kaggle电信用户流失案例数据(可在官网进行下载)数据预处理部分可见:机器学习数据预处理方法(数据重编码)逻辑回归模型训练fromsklearn.metricsimportaccuracy_score,recall_score,precision_score,f1_score,ro
- 50Kaggle 数据分析项目入门实战--分销商产品未来销售情况预测
Jachin111
分销商产品未来销售情况预测未来销售额预测介绍对于一个产品来说,其未来销售额的预测是一个重要的指标,也是一项重要的任务。例如,对于一部苹果手机来说。在上市之前,得先对销售额进行预测,才能确定出货量的大小。本次实验来源于Kaggle上的一个挑战,即:未来销售额预测,由俄罗斯的1C-Company软件分销公司发起,并提供数据。而本次实验的任务就是根据提供的数据,包含商品类别、商品名称、商店等信息和商品的
- 机器学习本科课程 实验1 线性模型
11egativ1ty
机器学习本科课程机器学习人工智能
第三章线性模型3.1一元线性回归3.2多元线性回归3.3对数几率回归,线性判别分析(二选一)3.4类别不均衡3.1一元线性回归——Kaggle房价预测使用Kaggle房价预测数据集:打乱数据顺序,取前70%的数据作为训练集,后30%的数据作为测试集分别以LotArea,BsmtUnfSF,GarageArea三种特征作为模型的输入,SalePrice作为模型的输出在训练集上,使用最小二乘法求解模型
- iOS http封装
374016526
ios服务器交互http网络请求
程序开发避免不了与服务器的交互,这里打包了一个自己写的http交互库。希望可以帮到大家。
内置一个basehttp,当我们创建自己的service可以继承实现。
KuroAppBaseHttp *baseHttp = [[KuroAppBaseHttp alloc] init];
[baseHttp setDelegate:self];
[baseHttp
- lolcat :一个在 Linux 终端中输出彩虹特效的命令行工具
brotherlamp
linuxlinux教程linux视频linux自学linux资料
那些相信 Linux 命令行是单调无聊且没有任何乐趣的人们,你们错了,这里有一些有关 Linux 的文章,它们展示着 Linux 是如何的有趣和“淘气” 。
在本文中,我将讨论一个名为“lolcat”的小工具 – 它可以在终端中生成彩虹般的颜色。
何为 lolcat ?
Lolcat 是一个针对 Linux,BSD 和 OSX 平台的工具,它类似于 cat 命令,并为 cat
- MongoDB索引管理(1)——[九]
eksliang
mongodbMongoDB管理索引
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2178427 一、概述
数据库的索引与书籍的索引类似,有了索引就不需要翻转整本书。数据库的索引跟这个原理一样,首先在索引中找,在索引中找到条目以后,就可以直接跳转到目标文档的位置,从而使查询速度提高几个数据量级。
不使用索引的查询称
- Informatica参数及变量
18289753290
Informatica参数变量
下面是本人通俗的理解,如有不对之处,希望指正 info参数的设置:在info中用到的参数都在server的专门的配置文件中(最好以parma)结尾 下面的GLOBAl就是全局的,$开头的是系统级变量,$$开头的变量是自定义变量。如果是在session中或者mapping中用到的变量就是局部变量,那就把global换成对应的session或者mapping名字。
[GLOBAL] $Par
- python 解析unicode字符串为utf8编码字符串
酷的飞上天空
unicode
php返回的json字符串如果包含中文,则会被转换成\uxx格式的unicode编码字符串返回。
在浏览器中能正常识别这种编码,但是后台程序却不能识别,直接输出显示的是\uxx的字符,并未进行转码。
转换方式如下
>>> import json
>>> q = '{"text":"\u4
- Hibernate的总结
永夜-极光
Hibernate
1.hibernate的作用,简化对数据库的编码,使开发人员不必再与复杂的sql语句打交道
做项目大部分都需要用JAVA来链接数据库,比如你要做一个会员注册的 页面,那么 获取到用户填写的 基本信后,你要把这些基本信息存入数据库对应的表中,不用hibernate还有mybatis之类的框架,都不用的话就得用JDBC,也就是JAVA自己的,用这个东西你要写很多的代码,比如保存注册信
- SyntaxError: Non-UTF-8 code starting with '\xc4'
随便小屋
python
刚开始看一下Python语言,传说听强大的,但我感觉还是没Java强吧!
写Hello World的时候就遇到一个问题,在Eclipse中写的,代码如下
'''
Created on 2014年10月27日
@author: Logic
'''
print("Hello World!");
运行结果
SyntaxError: Non-UTF-8
- 学会敬酒礼仪 不做酒席菜鸟
aijuans
菜鸟
俗话说,酒是越喝越厚,但在酒桌上也有很多学问讲究,以下总结了一些酒桌上的你不得不注意的小细节。
细节一:领导相互喝完才轮到自己敬酒。敬酒一定要站起来,双手举杯。
细节二:可以多人敬一人,决不可一人敬多人,除非你是领导。
细节三:自己敬别人,如果不碰杯,自己喝多少可视乎情况而定,比如对方酒量,对方喝酒态度,切不可比对方喝得少,要知道是自己敬人。
细节四:自己敬别人,如果碰杯,一
- 《创新者的基因》读书笔记
aoyouzi
读书笔记《创新者的基因》
创新者的基因
创新者的“基因”,即最具创意的企业家具备的五种“发现技能”:联想,观察,实验,发问,建立人脉。
第一部分破坏性创新,从你开始
第一章破坏性创新者的基因
如何获得启示:
发现以下的因素起到了催化剂的作用:(1) -个挑战现状的问题;(2)对某项技术、某个公司或顾客的观察;(3) -次尝试新鲜事物的经验或实验;(4)与某人进行了一次交谈,为他点醒
- 表单验证技术
百合不是茶
JavaScriptDOM对象String对象事件
js最主要的功能就是验证表单,下面是我对表单验证的一些理解,贴出来与大家交流交流 ,数显我们要知道表单验证需要的技术点, String对象,事件,函数
一:String对象;通常是对字符串的操作;
1,String的属性;
字符串.length;表示该字符串的长度;
var str= "java"
- web.xml配置详解之context-param
bijian1013
javaservletweb.xmlcontext-param
一.格式定义:
<context-param>
<param-name>contextConfigLocation</param-name>
<param-value>contextConfigLocationValue></param-value>
</context-param>
作用:该元
- Web系统常见编码漏洞(开发工程师知晓)
Bill_chen
sqlPHPWebfckeditor脚本
1.头号大敌:SQL Injection
原因:程序中对用户输入检查不严格,用户可以提交一段数据库查询代码,根据程序返回的结果,
获得某些他想得知的数据,这就是所谓的SQL Injection,即SQL注入。
本质:
对于输入检查不充分,导致SQL语句将用户提交的非法数据当作语句的一部分来执行。
示例:
String query = "SELECT id FROM users
- 【MongoDB学习笔记六】MongoDB修改器
bit1129
mongodb
本文首先介绍下MongoDB的基本的增删改查操作,然后,详细介绍MongoDB提供的修改器,以完成各种各样的文档更新操作 MongoDB的主要操作
show dbs 显示当前用户能看到哪些数据库
use foobar 将数据库切换到foobar
show collections 显示当前数据库有哪些集合
db.people.update,update不带参数,可
- 提高职业素养,做好人生规划
白糖_
人生
培训讲师是成都著名的企业培训讲师,他在讲课中提出的一些观点很新颖,在此我收录了一些分享一下。注:讲师的观点不代表本人的观点,这些东西大家自己揣摩。
1、什么是职业规划:职业规划并不完全代表你到什么阶段要当什么官要拿多少钱,这些都只是梦想。职业规划是清楚的认识自己现在缺什么,这个阶段该学习什么,下个阶段缺什么,又应该怎么去规划学习,这样才算是规划。
- 国外的网站你都到哪边看?
bozch
技术网站国外
学习软件开发技术,如果没有什么英文基础,最好还是看国内的一些技术网站,例如:开源OSchina,csdn,iteye,51cto等等。
个人感觉如果英语基础能力不错的话,可以浏览国外的网站来进行软件技术基础的学习,例如java开发中常用的到的网站有apache.org 里面有apache的很多Projects,springframework.org是spring相关的项目网站,还有几个感觉不错的
- 编程之美-光影切割问题
bylijinnan
编程之美
package a;
public class DisorderCount {
/**《编程之美》“光影切割问题”
* 主要是两个问题:
* 1.数学公式(设定没有三条以上的直线交于同一点):
* 两条直线最多一个交点,将平面分成了4个区域;
* 三条直线最多三个交点,将平面分成了7个区域;
* 可以推出:N条直线 M个交点,区域数为N+M+1。
- 关于Web跨站执行脚本概念
chenbowen00
Web安全跨站执行脚本
跨站脚本攻击(XSS)是web应用程序中最危险和最常见的安全漏洞之一。安全研究人员发现这个漏洞在最受欢迎的网站,包括谷歌、Facebook、亚马逊、PayPal,和许多其他网站。如果你看看bug赏金计划,大多数报告的问题属于 XSS。为了防止跨站脚本攻击,浏览器也有自己的过滤器,但安全研究人员总是想方设法绕过这些过滤器。这个漏洞是通常用于执行cookie窃取、恶意软件传播,会话劫持,恶意重定向。在
- [开源项目与投资]投资开源项目之前需要统计该项目已有的用户数
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开源项目
现在国内和国外,特别是美国那边,突然出现很多开源项目,但是这些项目的用户有多少,有多少忠诚的粉丝,对于投资者来讲,完全是一个未知数,那么要投资开源项目,我们投资者必须准确无误的知道该项目的全部情况,包括项目发起人的情况,项目的维持时间..项目的技术水平,项目的参与者的势力,项目投入产出的效益.....
- oracle alert log file(告警日志文件)
daizj
oracle告警日志文件alert log file
The alert log is a chronological log of messages and errors, and includes the following items:
All internal errors (ORA-00600), block corruption errors (ORA-01578), and deadlock errors (ORA-00060)
- 关于 CAS SSO 文章声明
denger
SSO
由于几年前写了几篇 CAS 系列的文章,之后陆续有人参照文章去实现,可都遇到了各种问题,同时经常或多或少的收到不少人的求助。现在这时特此说明几点:
1. 那些文章发表于好几年前了,CAS 已经更新几个很多版本了,由于近年已经没有做该领域方面的事情,所有文章也没有持续更新。
2. 文章只是提供思路,尽管 CAS 版本已经发生变化,但原理和流程仍然一致。最重要的是明白原理,然后
- 初二上学期难记单词
dcj3sjt126com
englishword
lesson 课
traffic 交通
matter 要紧;事物
happy 快乐的,幸福的
second 第二的
idea 主意;想法;意见
mean 意味着
important 重要的,重大的
never 从来,决不
afraid 害怕 的
fifth 第五的
hometown 故乡,家乡
discuss 讨论;议论
east 东方的
agree 同意;赞成
bo
- uicollectionview 纯代码布局, 添加头部视图
dcj3sjt126com
Collection
#import <UIKit/UIKit.h>
@interface myHeadView : UICollectionReusableView
{
UILabel *TitleLable;
}
-(void)setTextTitle;
@end
#import "myHeadView.h"
@implementation m
- N 位随机数字串的 JAVA 生成实现
FX夜归人
javaMath随机数Random
/**
* 功能描述 随机数工具类<br />
* @author FengXueYeGuiRen
* 创建时间 2014-7-25<br />
*/
public class RandomUtil {
// 随机数生成器
private static java.util.Random random = new java.util.R
- Ehcache(09)——缓存Web页面
234390216
ehcache页面缓存
页面缓存
目录
1 SimplePageCachingFilter
1.1 calculateKey
1.2 可配置的初始化参数
1.2.1 cach
- spring中少用的注解@primary解析
jackyrong
primary
这次看下spring中少见的注解@primary注解,例子
@Component
public class MetalSinger implements Singer{
@Override
public String sing(String lyrics) {
return "I am singing with DIO voice
- Java几款性能分析工具的对比
lbwahoo
java
Java几款性能分析工具的对比
摘自:http://my.oschina.net/liux/blog/51800
在给客户的应用程序维护的过程中,我注意到在高负载下的一些性能问题。理论上,增加对应用程序的负载会使性能等比率的下降。然而,我认为性能下降的比率远远高于负载的增加。我也发现,性能可以通过改变应用程序的逻辑来提升,甚至达到极限。为了更详细的了解这一点,我们需要做一些性能
- JVM参数配置大全
nickys
jvm应用服务器
JVM参数配置大全
/usr/local/jdk/bin/java -Dresin.home=/usr/local/resin -server -Xms1800M -Xmx1800M -Xmn300M -Xss512K -XX:PermSize=300M -XX:MaxPermSize=300M -XX:SurvivorRatio=8 -XX:MaxTenuringThreshold=5 -
- 搭建 CentOS 6 服务器(14) - squid、Varnish
rensanning
varnish
(一)squid
安装
# yum install httpd-tools -y
# htpasswd -c -b /etc/squid/passwords squiduser 123456
# yum install squid -y
设置
# cp /etc/squid/squid.conf /etc/squid/squid.conf.bak
# vi /etc/
- Spring缓存注解@Cache使用
tom_seed
spring
参考资料
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-spring-cache/
http://swiftlet.net/archives/774
缓存注解有以下三个:
@Cacheable @CacheEvict @CachePut
- dom4j解析XML时出现"java.lang.noclassdeffounderror: org/jaxen/jaxenexception"错误
xp9802
java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenExc
关键字: java.lang.noclassdeffounderror: org/jaxen/jaxenexception
使用dom4j解析XML时,要快速获取某个节点的数据,使用XPath是个不错的方法,dom4j的快速手册里也建议使用这种方式
执行时却抛出以下异常:
Exceptio