- 通过Python编程语言实现“机器学习”小项目教程案例
胡萝卜不甜
机器学习python机器学习开发语言
1.Python与机器学习概述1.1Python语言特点Python是一种广泛使用的高级编程语言,具有简洁、易读、易学的特点,这使得它成为初学者和专业人士的首选语言之一。简洁性:Python的语法简洁明了,减少了代码量,提高了开发效率。例如,与其他语言相比,Python可以用更少的代码实现相同的功能,这使得代码更容易编写和维护。易读性:Python的代码风格类似于英语,易于理解和阅读。这种易读性使
- 【python与机器学习3】感知机和门电路:与门,或门,非门等
奔跑的犀牛先生
机器学习python
目录1电子和程序里的与门,非门,或门,与非门,或非门,异或门1.1基础电路1.2所有的电路情况1.3电路的符号1.4各种电路对应的实际电路图2各种具体的电路2.1与门(andgate)2.1.1定义:A&B/AandB2.1.2andgate的写法2.1.3逻辑展开2.1.4电路图形2.1.5python里代码2.2或门(orgate)2.2.1定义2.2.2写法2.2.3逻辑展开2.2.4电路图
- python与机器学习2,激活函数
奔跑的犀牛先生
机器学习人工智能
目录1什么是激活函数?activationfunction1.1阈值1.2激活函数a(x),包含偏置值θ1.3激活函数a(x),包含偏置值b2激活函数1:单位阶跃函数2.1函数形式2.2函数图形2.3函数特点2.4代码实现这个单位阶跃函数3激活函数2sigmoid函数3.1函数形式3.2函数图形3.3函数特点3.3.1是一个连续函数,且是一个渐变的曲线3.3.2是连续区间的[0,1],可以天然等价
- 周四 2020-05-28 23:40 - 05:30 阴 11h40m
么得感情的日更机器
2020-5-28:高锟,光纤之父,壮年工程,老年高校教书育人。一时间记录0:005:30休息-睡觉5:305:305:503-日常-学习强国0:205:506:002-英语2-阅读0:106:006:372-技能-时间管理-日总结0:376:377:18饭早10:417:187:382-技能-时间管理-日总结0:207:389:292-编程工具-python与机器学习1:519:2910:131
- 【Python与机器学习 5-4】集成学习 Ensemble learning
zxfhahaha
机器学习python机器学习
集成学习(Ensemblelearning)通过构建并结合多个学习器来完成学习任务好的集成,个体学习器应“好而不同”:个体学习器要有一定的“准确性”,并且还要有“多样性”。集成学习分类集成学习可以分成同质集成和异质集成两大类。同质集成集成中包含同种类型的学习器->“基学习器”(baseleaner)异质集成集成中包含不同类型的学习器->“组件学习器”(componentleaner)集成策略首先来
- python与机器学习1,机器学习的一些基础知识概述(完善ing)
奔跑的犀牛先生
python机器学习
目录1AI,ML,DL,NN等等概念分类1.1人工智能、机器学习、深度学习、神经网络之间的关系:1.2人工智能的发展2ML机器学习的分类:SL,USL,RL2.1机器学习的分类2.2具体的应用举例2.3数据分类3关于阈值θ和偏移量b的由来4不同的激活函数5关于回归6关于分类7关于误差和梯度下降8最小二乘法修改θ9和矩阵计算,矩阵内积点乘的关系10深度学习11参考书籍1AI,ML,DL,NN等等概念
- Python与机器学习库Scikit-learn实战
心梓知识
python机器学习scikit-learn
Python是一种高级编程语言,拥有丰富的库和工具,使其成为机器学习领域中最受欢迎的语言之一。Scikit-learn是机器学习的一个开源Python库,它提供了许多算法和工具,可以帮助我们进行数据挖掘和机器学习。在本文中,我们将介绍Python和Scikit-learn的一些基础知识,并展示如何使用这两种工具进行机器学习实战。一、Python基础Python是一种解释性、跨平台的高级编程语言,支
- 《Python与机器学习实战》——第一章
皮皮大
第一章主要是个导论,在里面介绍了个简单的利用机器学习预测房价的栗子:数据预处理导入相关的模块和包,主要是numpy、pandas和matplotlib.pyplot。获取到两列关键的数据:size和price将size标准化处理标准化处理数学公式:做出size和price的散点图#导入相关的库importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplo
- Python与机器学习:入门与基础
天天进步2015
机器学习pythonpython机器学习开发语言
机器学习是人工智能领域中一项重要的技术,而Python作为一种简单易用且功能强大的编程语言,成为了机器学习领域中的热门工具。本文将介绍Python与机器学习的基础知识,包括Python的优势、常用的机器学习库以及基本的机器学习算法。一、Python的优势:Python作为一种解释型语言,具有许多优势,使其成为机器学习领域的首选工具之一。1.简单易用:Python语法简洁清晰,易于学习和理解。即使是
- Python为什么成为人工智能的首选语言
王荣胜z
前言之前一直都是在学习Python与机器学习,深度学习。但是究竟为什么在众多的编程语言中选择Python作为人工智能的首选语言呢我一直不得而知,今天就来以我的理解来梳理下吧。首先在我不再赘述Python的前世今生,只是深入的说一下Python与人工智能的关系。一、从人工智能说起首先人工智能话题的热度再度升起应该是开始于一个引发全民狂欢的科技新闻:2016年到2017年,谷歌开发的围棋AI程序Alp
- 价值7000元的AI培训资料,拿走不谢
Nstream
这是我去年杭州培训的AI资料,价值7000元,包括tensorflow,keras实战源码,深度学习经典pdf书籍,知识图谱,规则引擎等,还有超全ppt,直接上图,给你惊喜。123关注我,私信发给你,或者搜索微信公众号“python与机器学习那点事”,后台回复”培训“,获取网盘连接
- python与机器学习
Bill_cc74
入门一、理念梳理python学习,边学边练,库准备学会找资源找数据:githubkaggle天池机器学习的数学学习算法的数学公式推导及应用二、何谓机器学习1、数据收集与预处理问题:如何收集数据(爬虫入门)数据预处理需要做哪些工作?2、特征选择与模型构建:问题定义及特征选取3、评估与预测:定性还是定量?如何改进?
- Python机器学习实践(一)多项式拟合(简单房价预测)
AiTingDeTong
Python机器学习python机器学习人工智能数据分析
Python机器学习学习笔记与实践环境:win10+Anaconda3.8例子一源自《Python与机器学习实战》—何宇健任务:现有47个房子的面积和价格,需要建立一个模型对房价进行预测。1、获取和处理数据房子的面积与价格对应的数据点击下面获得:点击此处获取导入库,并读取文本文件的数据:importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#读取房子面积和对应的价格
- python 多分类模型优化_【Python与机器学习】:利用Keras进行多类分类
weixin_39998462
python多分类模型优化
多类分类问题本质上可以分解为多个二分类问题,而解决二分类问题的方法有很多。这里我们利用Keras机器学习框架中的ANN(artificialneuralnetwork)来解决多分类问题。这里我们采用的例子是著名的UCIMachineLearningRepository中的鸢尾花数据集(irisflowerdataset)。1.编码输出便签多类分类问题与二类分类问题类似,需要将类别变量(catego
- python ai 项目_汇总!AI开发者必备的Python与机器学习开源项目推荐
庄比
pythonai项目
AIRX团队整理TensorFlowTensorFlow是一个端到端的机器学习开源平台。由工具、库和社区资源组成的全面、灵活的生态系统,使开发人员能够轻松地构建和部署基于ML的应用程序。TensorFlow最初是由谷歌机器智能研究组织的谷歌大脑团队的研究人员和工程师开发的,用于进行机器学习和深度神经网络研究。该系统具有足够的通用性,可以广泛应用于其他领域。Scikit-learnScikit-le
- Github上Top20 Python与机器学习开源项目推荐
AIRX三次方
AIRX自然语言处理深度学习机器学习tensorflowcaffe
以下内容由公众号:AIRX社区(国内领先的AI、AR、VR技术学习与交流平台)整理TensorFlowTensorFlow是一个端到端的机器学习开源平台。由工具、库和社区资源组成的全面、灵活的生态系统,使开发人员能够轻松地构建和部署基于ML的应用程序。TensorFlow最初是由谷歌机器智能研究组织的谷歌大脑团队的研究人员和工程师开发的,用于进行机器学习和深度神经网络研究。该系统具有足够的通用性,
- python和机械结合_《Python与机器学习》笔记(8)
weixin_39802020
python和机械结合
无监督学习1.基于聚类的“图像分割”实例编写图像分割图像分割:利用图像的灰度、颜色、纹理、形状等特征,把图像分成若干个互不重叠的区域,并使这些特征在同一区域内呈现相似性,在不同的区域之间存在明显的差异性。然后就可以将分割的图像中具有独特性质的区域提取出来用于不同的研究。图像分割技术已在实际生活中得到广泛的应用。例如:在机车检验领域,可以应用到轮毂裂纹图像的分割,及时发现裂纹,保证行车安全;在生物医
- python自然语言处理评论_python与机器学习入门(10)NLP自然语言处理大量餐馆评论...
weixin_39640221
python自然语言处理评论
1.NLP是什么自然语言处理用于对文本的分类用于对中英文的互相翻译用于打字时候的自动纠错垃圾邮件过滤......1.1本次的目标这次学习是1000个英文的对一餐馆的评价,以及手动分类的结果,看一下是正面还是负面的评价。用NLP算法自动辨别评价的好坏,当在拿到一个评价时,就可以自动进行好坏的分类了。这次要做的就是对评论就行分类,完成以后可以拓展到文本文章英文报道等进行应用。1.2观察数据打开评论的t
- python与机器学习降维:PCA实现高维数据可视化和NMF人脸数据特征提取
Cachel wood
python机器学习和数据挖掘pythonsklearn机器学习
PCA实现高维数据可视化#建立工程,导入sklearn相关工具包importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.decompositionimportPCAfromsklearn.datasetsimportload_iris#加载数据并进行降维data=load_iris()y=data.targetX=data.datapca=PC
- 朴素贝叶斯和SVM
king52113141314
机器学习入门概率论机器学习分类
朴素贝叶斯决策:详解最大似然估计(MLE)、最大后验概率估计(MAP),以及贝叶斯公式的理解_nebulaf91的博客-CSDN博客_最大后验估计如何简单理解贝叶斯决策理论(BayesDecisionTheory)?-知乎参数估计|Python与机器学习如何通俗地理解概率论中的「极大似然估计法」?-知乎SVM:机器学习实战教程(八):支持向量机原理篇之手撕线性SVM支持向量机:OutliersTh
- 卷积神经网络识别车辆(自建+迁移学习)
Asionm
人工智能神经网络深度学习人工智能
卷积神经网络识别车辆(迁移模型)此为本人Python与机器学习第一学期大作业技术文档,在此分享给大家!源代码见个人的资源处,已经上传到CSDN卷积神经网络识别车辆卷积神经网络识别车辆(迁移模型)模型介绍resnet50自建模型程序介绍编程详细模型讨论模型训练参数的选择loss值随epoch次数的变化曲线resnet50自建立模型参数改变的讨论模型准确率模型采用的提高准确率的技术模型介绍对于模型的选
- python与机器学习
AI小丸子
Pythonpython机器学习人工智能
机器学习数据挖掘、CV、NLP、语音识别、统计学习、模式识别套路:1.数据收集处理;2.特征选择与模型构建;3.评估与预测站点:kagglegithubpython库科学计算库numpypandas线性回归例子:工资x1、年龄x2、贷款额度y关系关系:;预测一个值,这个值有区间。工资和年龄是特征;贷款额度是目标或者标签;拟合一个面分割的过程;y=a+b*x1+c*x2;a偏置参数对结果影响小;bc
- Python与机器学习之优化算法
为了更好的明天
Python与数据分析python机器学习
Python与机器学习之优化算法回顾圣经,在监督学习中优化算法是关键的步骤——分析模型并得到最优模型,才是最终的目的。基于梯度下降的学习对于一个简单的机器学习算法,每一个样例包含了一个(x,y)对,其中输入x和一个数值输出y。我们考虑损失函数l(y^,y),它描述了预测值y^和实际值y之间的损失。预测值是我们选择从一函数族F中选择一个以w为参数的函数fw(x)的到的预测结果。我们的目标是寻找这样的
- 【CSDN软件工程师能力认证学习精选】如何入门Python与机器学习
高校俱乐部
CSDN软件工程师能力认证C5机器学习python
CSDN软件工程师能力认证(以下简称C系列认证)是由中国软件开发者网CSDN制定并推出的一个能力认证标准。C系列认证历经近一年的实际线下调研、考察、迭代、测试,并梳理出软件工程师开发过程中所需的各项技术技能,结合企业招聘需求和人才应聘痛点,基于公开、透明、公正的原则,甑别人才时确保真实业务场景、全部上机实操、所有过程留痕、存档不可篡改。我们每天将都会精选CSDN站内技术文章供大家学习,帮助大家系统
- python与机器学习(七)下——torchvision预训练模型测试真实图像分类
zhaociTang
python与机器学习python计算机视觉pytorch机器学习
任务要求:利用torchvision中的预训练CNN模型来对真实的图像进行分类,预测每张图片的top5类别。数据:real_image,class_index.json导入:importtorchfromtorchvisionimportmodels,datasets,transformsfromtorch.utils.dataimportDataLoader,DatasetfromPILimpo
- python与机器学习(七)上——PyTorch搭建LeNet模型进行MNIST分类
zhaociTang
python与机器学习pythonpytorch神经网络机器学习
任务要求:利用PyTorch框架搭建一个LeNet模型,并针对MNIST数据集进行训练和测试。数据集:MNIST导入:importtorchfromtorchimportnn,optimfromtorch.autogradimportVariablefromtorch.nnimportfunctionalasFfromtorchvisionimportdatasets,transformsfrom
- python与机器学习(六)——支持向量机(SVM) && 多层感知机(MLP)
zhaociTang
python与机器学习pythonsvmmlp支持向量机机器学习
在这次实验中,我们将尝试提取基本的图像特征并利用支持向量机或多层感知机算法对提取的特征进行图像分类。导入:importnumpyasnpimportmatplotlibfromscipy.ndimageimportuniform_filter数据加载:#读取提供的cifar10-mini数据集,data=np.load('cifar10-mini.npz')X_train=data['X_trai
- python与机器学习(五)——决策树
zhaociTang
python与机器学习python机器学习决策树
决策树(DecisionTree)通过sklearn库的决策树模型对iris数据进行多分类,并进行结果评估导入:fromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearnimportdatasetsfromsklearn.datasetsimportload_breast_ca
- python与机器学习(三)——真正(负)率 / 假正(负)例 / ROC / AUC
zhaociTang
python与机器学习python机器学习数据分析
读取data.csv文件数据完成:1.分别计算真正例(TP)、真负例(TN)、假正例(FP)、假负例(FN)数量2.分别计算各类别(正/负例)的精确率(Precision)、召回率(Recall)、F1值(F1-score)3.分别计算精确率、召回率、F1-score的宏平均(MacroAverage)并且计算准确率(Accuracy)4.绘制ROC曲线并计算曲线下面积AUC(可使用sklearn
- python与机器学习(二)Numpy / Pandas /矩阵相乘速度对比
zhaociTang
python与机器学习python机器学习pandasnumpy
NumPy(NumericalPython)是Python语言的一个扩展程序库,支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。NumPy的官方文档:https://numpy.org/doc/stable/reference/index.htmlPandas是一个强大的分析结构化数据的工具集,它的使用基础是NumPy(提供高性能的矩阵运算),用于数据挖掘和数据分析,同时也提
- eclipse maven
IXHONG
eclipse
eclipse中使用maven插件的时候,运行run as maven build的时候报错
-Dmaven.multiModuleProjectDirectory system propery is not set. Check $M2_HOME environment variable and mvn script match.
可以设一个环境变量M2_HOME指
- timer cancel方法的一个小实例
alleni123
多线程timer
package com.lj.timer;
import java.util.Date;
import java.util.Timer;
import java.util.TimerTask;
public class MyTimer extends TimerTask
{
private int a;
private Timer timer;
pub
- MySQL数据库在Linux下的安装
ducklsl
mysql
1.建好一个专门放置MySQL的目录
/mysql/db数据库目录
/mysql/data数据库数据文件目录
2.配置用户,添加专门的MySQL管理用户
>groupadd mysql ----添加用户组
>useradd -g mysql mysql ----在mysql用户组中添加一个mysql用户
3.配置,生成并安装MySQL
>cmake -D
- spring------>>cvc-elt.1: Cannot find the declaration of element
Array_06
springbean
将--------
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http://www.w3
- maven发布第三方jar的一些问题
cugfy
maven
maven中发布 第三方jar到nexus仓库使用的是 deploy:deploy-file命令
有许多参数,具体可查看
http://maven.apache.org/plugins/maven-deploy-plugin/deploy-file-mojo.html
以下是一个例子:
mvn deploy:deploy-file -DgroupId=xpp3
- MYSQL下载及安装
357029540
mysql
好久没有去安装过MYSQL,今天自己在安装完MYSQL过后用navicat for mysql去厕测试链接的时候出现了10061的问题,因为的的MYSQL是最新版本为5.6.24,所以下载的文件夹里没有my.ini文件,所以在网上找了很多方法还是没有找到怎么解决问题,最后看到了一篇百度经验里有这个的介绍,按照其步骤也完成了安装,在这里给大家分享下这个链接的地址
- ios TableView cell的布局
张亚雄
tableview
cell.imageView.image = [UIImage imageNamed:[imageArray objectAtIndex:[indexPath row]]];
CGSize itemSize = CGSizeMake(60, 50);
&nbs
- Java编码转义
adminjun
java编码转义
import java.io.UnsupportedEncodingException;
/**
* 转换字符串的编码
*/
public class ChangeCharset {
/** 7位ASCII字符,也叫作ISO646-US、Unicode字符集的基本拉丁块 */
public static final Strin
- Tomcat 配置和spring
aijuans
spring
简介
Tomcat启动时,先找系统变量CATALINA_BASE,如果没有,则找CATALINA_HOME。然后找这个变量所指的目录下的conf文件夹,从中读取配置文件。最重要的配置文件:server.xml 。要配置tomcat,基本上了解server.xml,context.xml和web.xml。
Server.xml -- tomcat主
- Java打印当前目录下的所有子目录和文件
ayaoxinchao
递归File
其实这个没啥技术含量,大湿们不要操笑哦,只是做一个简单的记录,简单用了一下递归算法。
import java.io.File;
/**
* @author Perlin
* @date 2014-6-30
*/
public class PrintDirectory {
public static void printDirectory(File f
- linux安装mysql出现libs报冲突解决
BigBird2012
linux
linux安装mysql出现libs报冲突解决
安装mysql出现
file /usr/share/mysql/ukrainian/errmsg.sys from install of MySQL-server-5.5.33-1.linux2.6.i386 conflicts with file from package mysql-libs-5.1.61-4.el6.i686
- jedis连接池使用实例
bijian1013
redisjedis连接池jedis
实例代码:
package com.bijian.study;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.JedisPoo
- 关于朋友
bingyingao
朋友兴趣爱好维持
成为朋友的必要条件:
志相同,道不合,可以成为朋友。譬如马云、周星驰一个是商人,一个是影星,可谓道不同,但都很有梦想,都要在各自领域里做到最好,当他们遇到一起,互相欣赏,可以畅谈两个小时。
志不同,道相合,也可以成为朋友。譬如有时候看到两个一个成绩很好每次考试争做第一,一个成绩很差的同学是好朋友。他们志向不相同,但他
- 【Spark七十九】Spark RDD API一
bit1129
spark
aggregate
package spark.examples.rddapi
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
//测试RDD的aggregate方法
object AggregateTest {
def main(args: Array[String]) {
val conf = new Spar
- ktap 0.1 released
bookjovi
kerneltracing
Dear,
I'm pleased to announce that ktap release v0.1, this is the first official
release of ktap project, it is expected that this release is not fully
functional or very stable and we welcome bu
- 能保存Properties文件注释的Properties工具类
BrokenDreams
properties
今天遇到一个小需求:由于java.util.Properties读取属性文件时会忽略注释,当写回去的时候,注释都没了。恰好一个项目中的配置文件会在部署后被某个Java程序修改一下,但修改了之后注释全没了,可能会给以后的参数调整带来困难。所以要解决这个问题。
&nb
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-外观模式-Facade
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/*
* 百度百科的定义:
* Facade(外观)模式为子系统中的各类(或结构与方法)提供一个简明一致的界面,
* 隐藏子系统的复杂性,使子系统更加容易使用。他是为子系统中的一组接口所提供的一个一致的界面
*
* 可简单地
- After Effects教程收集
cherishLC
After Effects
1、中文入门
http://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=730009
2、videocopilot英文入门教程(中文字幕)
http://www.youku.com/playlist_show/id_17893193.html
英文原址:
http://www.videocopilot.net/basic/
素
- Linux Apache 安装过程
crabdave
apache
Linux Apache 安装过程
下载新版本:
apr-1.4.2.tar.gz(下载网站:http://apr.apache.org/download.cgi)
apr-util-1.3.9.tar.gz(下载网站:http://apr.apache.org/download.cgi)
httpd-2.2.15.tar.gz(下载网站:http://httpd.apac
- Shell学习 之 变量赋值和引用
daizj
shell变量引用赋值
本文转自:http://www.cnblogs.com/papam/articles/1548679.html
Shell编程中,使用变量无需事先声明,同时变量名的命名须遵循如下规则:
首个字符必须为字母(a-z,A-Z)
中间不能有空格,可以使用下划线(_)
不能使用标点符号
不能使用bash里的关键字(可用help命令查看保留关键字)
需要给变量赋值时,可以这么写:
- Java SE 第一讲(Java SE入门、JDK的下载与安装、第一个Java程序、Java程序的编译与执行)
dcj3sjt126com
javajdk
Java SE 第一讲:
Java SE:Java Standard Edition
Java ME: Java Mobile Edition
Java EE:Java Enterprise Edition
Java是由Sun公司推出的(今年初被Oracle公司收购)。
收购价格:74亿美金
J2SE、J2ME、J2EE
JDK:Java Development
- YII给用户登录加上验证码
dcj3sjt126com
yii
1、在SiteController中添加如下代码:
/**
* Declares class-based actions.
*/
public function actions() {
return array(
// captcha action renders the CAPTCHA image displ
- Lucene使用说明
dyy_gusi
Lucenesearch分词器
Lucene使用说明
1、lucene简介
1.1、什么是lucene
Lucene是一个全文搜索框架,而不是应用产品。因此它并不像baidu或者googleDesktop那种拿来就能用,它只是提供了一种工具让你能实现这些产品和功能。
1.2、lucene能做什么
要回答这个问题,先要了解lucene的本质。实际
- 学习编程并不难,做到以下几点即可!
gcq511120594
数据结构编程算法
不论你是想自己设计游戏,还是开发iPhone或安卓手机上的应用,还是仅仅为了娱乐,学习编程语言都是一条必经之路。编程语言种类繁多,用途各 异,然而一旦掌握其中之一,其他的也就迎刃而解。作为初学者,你可能要先从Java或HTML开始学,一旦掌握了一门编程语言,你就发挥无穷的想象,开发 各种神奇的软件啦。
1、确定目标
学习编程语言既充满乐趣,又充满挑战。有些花费多年时间学习一门编程语言的大学生到
- Java面试十问之三:Java与C++内存回收机制的差别
HNUlanwei
javaC++finalize()堆栈内存回收
大家知道, Java 除了那 8 种基本类型以外,其他都是对象类型(又称为引用类型)的数据。 JVM 会把程序创建的对象存放在堆空间中,那什么又是堆空间呢?其实,堆( Heap)是一个运行时的数据存储区,从它可以分配大小各异的空间。一般,运行时的数据存储区有堆( Heap)和堆栈( Stack),所以要先看它们里面可以分配哪些类型的对象实体,然后才知道如何均衡使用这两种存储区。一般来说,栈中存放的
- 第二章 Nginx+Lua开发入门
jinnianshilongnian
nginxlua
Nginx入门
本文目的是学习Nginx+Lua开发,对于Nginx基本知识可以参考如下文章:
nginx启动、关闭、重启
http://www.cnblogs.com/derekchen/archive/2011/02/17/1957209.html
agentzh 的 Nginx 教程
http://openresty.org/download/agentzh-nginx-tutor
- MongoDB windows安装 基本命令
liyonghui160com
windows安装
安装目录:
D:\MongoDB\
新建目录
D:\MongoDB\data\db
4.启动进城:
cd D:\MongoDB\bin
mongod -dbpath D:\MongoDB\data\db
&n
- Linux下通过源码编译安装程序
pda158
linux
一、程序的组成部分 Linux下程序大都是由以下几部分组成: 二进制文件:也就是可以运行的程序文件 库文件:就是通常我们见到的lib目录下的文件 配置文件:这个不必多说,都知道 帮助文档:通常是我们在linux下用man命令查看的命令的文档
二、linux下程序的存放目录 linux程序的存放目录大致有三个地方: /etc, /b
- WEB开发编程的职业生涯4个阶段
shw3588
编程Web工作生活
觉得自己什么都会
2007年从学校毕业,凭借自己原创的ASP毕业设计,以为自己很厉害似的,信心满满去东莞找工作,找面试成功率确实很高,只是工资不高,但依旧无法磨灭那过分的自信,那时候什么考勤系统、什么OA系统、什么ERP,什么都觉得有信心,这样的生涯大概持续了约一年。
根本不是自己想的那样
2008年开始接触很多工作相关的东西,发现太多东西自己根本不会,都需要去学,不管是asp还是js,
- 遭遇jsonp同域下变作post请求的坑
vb2005xu
jsonp同域post
今天迁移一个站点时遇到一个坑爹问题,同一个jsonp接口在跨域时都能调用成功,但是在同域下调用虽然成功,但是数据却有问题. 此处贴出我的后端代码片段
$mi_id = htmlspecialchars(trim($_GET['mi_id ']));
$mi_cv = htmlspecialchars(trim($_GET['mi_cv ']));
贴出我前端代码片段:
$.aj