所谓世人

【GridSearchCV，CV调优超参数使用】【K最近邻分类器 KNeighborsClassifier 使用】【交叉验证】

1、GridSearchCV概貌

这个方法适合于小数据集，一旦数据的量级上去了，很难得出结果。

如何实现自动调参：GridSearchCV用于系统地遍历多种参数组合，通过交叉验证确定最佳效果参数。

2、坐标下降

数据量比较大的时候可以使用一个快速调优的方法——坐标下降。它其实是一种贪心算法：拿当前对模型影响最大的参数调优，直到最优化；再拿下一个影响最大的参数调优，如此下去，直到所有的参数调整完毕。这个方法的缺点就是可能会调到局部最优而不是全局最优，但是省时间省力，巨大的优势面前，还是试一试吧，后续可以再拿bagging再优化

3、参数和常用的方法

3.1常用方法：

grid.fit()：运行网格搜索

best_params_：描述了已取得最佳结果的参数的组合

best_score_：成员提供优化过程期间观察到的最好的评分

print('网格搜索-度量记录：',grid.cv_results_) # 包含每次训练的相关信息

print('网格搜索-最佳度量值:',grid.best_score_) # 获取最佳度量值

print('网格搜索-最佳参数：',grid.best_params_) # 获取最佳度量值时的代定参数的值。是一个字典

print('网格搜索-最佳模型：',grid.best_estimator_) # 获取最佳度量时的分类器模型

3.2参数

estimator：所使用的分类器，如estimator=RandomForestClassifier(min_samples_split=100,min_samples_leaf=20,max_depth=8,max_features='sqrt',random_state=10), 并且传入除需要确定最佳的参数之外的其他参数。每一个分类器都需要一个scoring参数，或者score方法。

param_grid：值为字典或者列表，即需要最优化的参数的取值，param_grid =param_test1，param_test1 = {'n_estimators':range(10,71,10)}。

scoring :准确度评价标准，默认None,这时需要使用score函数；或者如scoring='roc_auc'，根据所选模型不同，评价准则不同。字符串（函数名），或是可调用对象，需要其函数签名形如：scorer(estimator, X, y)；如果是None，则使用estimator的误差估计函数
cv :交叉验证参数，默认None，使用三折交叉验证。指定fold数量，默认为3，也可以是yield训练/测试数据的生成器。

refit :默认为True,程序将会以交叉验证训练集得到的最佳参数，重新对所有可用的训练集与开发集进行，作为最终用于性能评估的最佳模型参数。即在搜索参数结束后，用最佳参数结果再次fit一遍全部数据集。

iid:默认True,为True时，默认为各个样本fold概率分布一致，误差估计为所有样本之和，而非各个fold的平均。

verbose：日志冗长度，int：冗长度，0：不输出训练过程，1：偶尔输出，>1：对每个子模型都输出。

n_jobs: 并行数，int：个数,-1：跟CPU核数一致, 1:默认值。

pre_dispatch：指定总共分发的并行任务数。当n_jobs大于1时，数据将在每个运行点进行复制，这可能导致OOM，而设置

pre_dispatch参数，则可以预先划分总共的job数量，使数据最多被复制pre_dispatch次

4、K最近邻分类器 KNeighborsClassifier 使用

KNN作为一种有监督分类算法，是最简单的机器学习算法之一，顾名思义，其算法主体思想就是根据距离相近的邻居类别，来判定自己的所属类别。算法的前提是需要有一个已被标记类别的训练数据集，具体的计算步骤分为一下三步：
1、计算测试对象与训练集中所有对象的距离，可以是欧式距离、余弦距离等，比较常用的是较为简单的欧式距离；
2、找出上步计算的距离中最近的K个对象，作为测试对象的邻居；
3、找出K个对象中出现频率最高的对象，其所属的类别就是该测试对象所属的类别。

优点：

特别适合于多分类问题。

缺点：

懒惰算法，进行分类时计算量大，要扫描全部训练样本计算距离，内存开销大，评分慢；

当样本不平衡时，如其中一个类别的样本较大，可能会导致对新样本计算近邻时，大容量样本占大多数，影响分类效果；

可解释性较差，无法给出决策树那样的规则

注意问题：

1、K值的设定
K值设置过小会降低分类精度；若设置过大，且测试样本属于训练集中包含数据较少的类，则会增加噪声，降低分类效果。
通常，K值的设定采用交叉检验的方式（以K=1为基准）
经验规则：K一般低于训练样本数的平方根，k就是我们设置的neighbor的值
2、优化问题
压缩训练样本；
确定最终的类别时，不是简单的采用投票法，而是进行加权投票，距离越近权重越高。
下面这个例子里面的weights，一般只有两个传入的选项

常用的参数

KNeighborsClassifier方法中含有8个参数（以下前两个常用）：
n_neighbors : int, optional (default = 5)：K的取值，默认的邻居数量是5；
weights：确定近邻的权重，“uniform”权重一样，“distance”指权重为距离的倒数，默认情况下是权重相等。也可以自己定义函数确定权重的方式；
algorithm : {'auto', 'ball_tree', 'kd_tree', 'brute'},optional：计算最近邻的方法，可根据需要自己选择；
leaf_size : int, optional (default = 30)
|      Leaf size passed to BallTree or KDTree. This can affect the
|      speed of the construction and query, as well as the memory
|      required to store the tree. The optimal value depends on the
|      nature of the problem.
|
| metric : string or DistanceMetric object (default = 'minkowski')
|      the distance metric to use for the tree. The default metric is
|      minkowski, and with p=2 is equivalent to the standard Euclidean
|      metric. See the documentation of the DistanceMetric class for a
|      list of available metrics.
|
| p : integer, optional (default = 2)
|      Power parameter for the Minkowski metric. When p = 1, this is
|      equivalent to using manhattan_distance (l1), and euclidean_distance
|      (l2) for p = 2. For arbitrary p, minkowski_distance (l_p) is used.
|
| metric_params: dict, optional (default = None)
|      additional keyword arguments for the metric function.

5、GridSearchCV和代入KNN的水仙花例子

from sklearn.datasets import load_iris  # 自带的样本数据集
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier  # 要估计的是knn里面的参数，包括k的取值和样本权重分布方式
from sklearn.model_selection import GridSearchCV  # 网格搜索和随机搜索

iris = load_iris()

X = iris.data  # 150个样本，4个属性
y = iris.target # 150个类标号

k_range = range(1, 31)  # 优化参数k的取值范围
weight_options = ['uniform', 'distance']  # 代估参数权重的取值范围。uniform为统一取权值，distance表示距离倒数取权值
# 下面是构建parameter grid，其结构是key为参数名称，value是待搜索的数值列表的一个字典结构
param_grid = {'n_neighbors':k_range,'weights':weight_options}  # 定义优化参数字典，字典中的key值必须是分类算法的函数的参数名
print(param_grid)

#KNeighborsClassifier K最近邻分类器
#n_neighbors查询邻居数，默认就是5
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)  # 定义分类算法。n_neighbors和weights的参数名称和param_grid字典中的key名对应


# ================================网格搜索=======================================
# 这里GridSearchCV的参数形式和cross_val_score的形式差不多，其中param_grid是parameter grid所对应的参数
# GridSearchCV中的n_jobs设置为-1时，可以实现并行计算（如果你的电脑支持的情况下）
grid = GridSearchCV(estimator = knn, param_grid = param_grid, cv=10, scoring='accuracy') #针对每个参数对进行了10次交叉验证。scoring='accuracy'使用准确率为结果的度量指标。可以添加多个度量指标
grid.fit(X, y)

print('网格搜索-度量记录：',grid.cv_results_)  # 包含每次训练的相关信息
print('网格搜索-最佳度量值:',grid.best_score_)  # 获取最佳度量值
print('网格搜索-最佳参数：',grid.best_params_)  # 获取最佳度量值时的代定参数的值。是一个字典
print('网格搜索-最佳模型：',grid.best_estimator_)  # 获取最佳度量时的分类器模型

输出的结果如下：

{'n_neighbors': range(1, 31), 'weights': ['uniform', 'distance']}
网格搜索-度量记录： {'mean_fit_time': array([7.00044632e-04, 1.00016594e-04, 2.00033188e-04, 0.00000000e+00,
       0.00000000e+00, 0.00000000e+00, 1.00002289e-03, 1.00004673e-03,
       0.00000000e+00, 0.00000000e+00, 1.00016594e-04, 5.00106812e-04,
       0.00000000e+00, 9.99999046e-04, 1.00002289e-03, 1.00002289e-03,
       0.00000000e+00, 1.00002289e-03, 0.00000000e+00, 1.00004673e-03,
       0.00000000e+00, 0.00000000e+00, 0.00000000e+00, 1.00004673e-03,
       0.00000000e+00, 0.00000000e+00, 0.00000000e+00, 0.00000000e+00,
       1.00004673e-03, 1.00002289e-03, 2.00057030e-04, 4.00042534e-04,
       0.00000000e+00, 0.00000000e+00, 0.00000000e+00, 3.00002098e-04,
       9.99999046e-04, 0.00000000e+00, 1.00002289e-03, 9.99999046e-04,
       0.00000000e+00, 1.00002289e-03, 1.00002289e-03, 0.00000000e+00,
       3.00049782e-04, 0.00000000e+00, 0.00000000e+00, 1.20003223e-03,
       1.00002289e-03, 1.00002289e-03, 0.00000000e+00, 1.00004673e-03,
       0.00000000e+00, 1.00002289e-03, 9.99999046e-04, 1.00002289e-03,
       2.00009346e-04, 9.99927521e-05, 2.00004578e-03, 0.00000000e+00]), 'std_fit_time': array([0.00045829, 0.00030005, 0.00040007, 0.        , 0.        ,
       0.        , 0.00300007, 0.00300014, 0.        , 0.        ,
       0.00030005, 0.00050011, 0.        , 0.003     , 0.00300007,
       0.00300007, 0.        , 0.00300007, 0.        , 0.00300014,
       0.        , 0.        , 0.        , 0.00300014, 0.        ,
       0.        , 0.        , 0.        , 0.00300014, 0.00300007,
       0.00040011, 0.00048995, 0.        , 0.        , 0.        ,
       0.00045826, 0.003     , 0.        , 0.00300007, 0.003     ,
       0.        , 0.00300007, 0.00300007, 0.        , 0.00045833,
       0.        , 0.        , 0.0029598 , 0.00300007, 0.00300007,
       0.        , 0.00300014, 0.        , 0.00300007, 0.003     ,
       0.00300007, 0.00040002, 0.00029998, 0.00400009, 0.        ]), 'mean_score_time': array([0.00090005, 0.00090008, 0.00110002, 0.        , 0.00100005,
       0.        , 0.        , 0.        , 0.00200002, 0.00100002,
       0.00050006, 0.00040002, 0.00220003, 0.00100005, 0.        ,
       0.        , 0.        , 0.001     , 0.00100002, 0.001     ,
       0.        , 0.00100005, 0.00200002, 0.        , 0.        ,
       0.        , 0.00200005, 0.00100002, 0.        , 0.        ,
       0.00040004, 0.00140011, 0.00100002, 0.00100002, 0.00010004,
       0.00030005, 0.00100002, 0.        , 0.        , 0.        ,
       0.00100005, 0.        , 0.        , 0.001     , 0.00150006,
       0.        , 0.00110002, 0.00020001, 0.        , 0.        ,
       0.00100002, 0.001     , 0.        , 0.00100002, 0.        ,
       0.00010002, 0.0006001 , 0.00010004, 0.        , 0.00200007]), 'std_score_time': array([0.00053854, 0.00030003, 0.00298161, 0.        , 0.00300014,
       0.        , 0.        , 0.        , 0.00400004, 0.00300007,
       0.00050006, 0.00048992, 0.00391922, 0.00300014, 0.        ,
       0.        , 0.        , 0.003     , 0.00300007, 0.003     ,
       0.        , 0.00300014, 0.00400004, 0.        , 0.        ,
       0.        , 0.00400009, 0.00300007, 0.        , 0.        ,
       0.00048995, 0.0029053 , 0.00300007, 0.00300007, 0.00030012,
       0.00045833, 0.00300007, 0.        , 0.        , 0.        ,
       0.00300014, 0.        , 0.        , 0.003     , 0.00287234,
       0.        , 0.00298168, 0.00040002, 0.        , 0.        ,
       0.00300007, 0.003     , 0.        , 0.00300007, 0.        ,
       0.00030005, 0.00048998, 0.00030012, 0.        , 0.00400014]), 'param_n_neighbors': masked_array(data=[1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 5, 5, 6, 6, 7, 7, 8, 8, 9, 9,
                   10, 10, 11, 11, 12, 12, 13, 13, 14, 14, 15, 15, 16, 16,
                   17, 17, 18, 18, 19, 19, 20, 20, 21, 21, 22, 22, 23, 23,
                   24, 24, 25, 25, 26, 26, 27, 27, 28, 28, 29, 29, 30, 30],
             mask=[False, False, False, False, False, False, False, False,
                   False, False, False, False, False, False, False, False,
                   False, False, False, False, False, False, False, False,
                   False, False, False, False, False, False, False, False,
                   False, False, False, False, False, False, False, False,
                   False, False, False, False, False, False, False, False,
                   False, False, False, False, False, False, False, False,
                   False, False, False, False],
       fill_value='?',
            dtype=object), 'param_weights': masked_array(data=['uniform', 'distance', 'uniform', 'distance',
                   'uniform', 'distance', 'uniform', 'distance',
                   'uniform', 'distance', 'uniform', 'distance',
                   'uniform', 'distance', 'uniform', 'distance',
                   'uniform', 'distance', 'uniform', 'distance',
                   'uniform', 'distance', 'uniform', 'distance',
                   'uniform', 'distance', 'uniform', 'distance',
                   'uniform', 'distance', 'uniform', 'distance',
                   'uniform', 'distance', 'uniform', 'distance',
                   'uniform', 'distance', 'uniform', 'distance',
                   'uniform', 'distance', 'uniform', 'distance',
                   'uniform', 'distance', 'uniform', 'distance',
                   'uniform', 'distance', 'uniform', 'distance',
                   'uniform', 'distance', 'uniform', 'distance',
                   'uniform', 'distance', 'uniform', 'distance'],
             mask=[False, False, False, False, False, False, False, False,
                   False, False, False, False, False, False, False, False,
                   False, False, False, False, False, False, False, False,
                   False, False, False, False, False, False, False, False,
                   False, False, False, False, False, False, False, False,
                   False, False, False, False, False, False, False, False,
                   False, False, False, False, False, False, False, False,
                   False, False, False, False],
       fill_value='?',
            dtype=object), 'params': [{'n_neighbors': 1, 'weights': 'uniform'}, {'n_neighbors': 1, 'weights': 'distance'}, {'n_neighbors': 2, 'weights': 'uniform'}, {'n_neighbors': 2, 'weights': 'distance'}, {'n_neighbors': 3, 'weights': 'uniform'}, {'n_neighbors': 3, 'weights': 'distance'}, {'n_neighbors': 4, 'weights': 'uniform'}, {'n_neighbors': 4, 'weights': 'distance'}, {'n_neighbors': 5, 'weights': 'uniform'}, {'n_neighbors': 5, 'weights': 'distance'}, {'n_neighbors': 6, 'weights': 'uniform'}, {'n_neighbors': 6, 'weights': 'distance'}, {'n_neighbors': 7, 'weights': 'uniform'}, {'n_neighbors': 7, 'weights': 'distance'}, {'n_neighbors': 8, 'weights': 'uniform'}, {'n_neighbors': 8, 'weights': 'distance'}, {'n_neighbors': 9, 'weights': 'uniform'}, {'n_neighbors': 9, 'weights': 'distance'}, {'n_neighbors': 10, 'weights': 'uniform'}, {'n_neighbors': 10, 'weights': 'distance'}, {'n_neighbors': 11, 'weights': 'uniform'}, {'n_neighbors': 11, 'weights': 'distance'}, {'n_neighbors': 12, 'weights': 'uniform'}, {'n_neighbors': 12, 'weights': 'distance'}, {'n_neighbors': 13, 'weights': 'uniform'}, {'n_neighbors': 13, 'weights': 'distance'}, {'n_neighbors': 14, 'weights': 'uniform'}, {'n_neighbors': 14, 'weights': 'distance'}, {'n_neighbors': 15, 'weights': 'uniform'}, {'n_neighbors': 15, 'weights': 'distance'}, {'n_neighbors': 16, 'weights': 'uniform'}, {'n_neighbors': 16, 'weights': 'distance'}, {'n_neighbors': 17, 'weights': 'uniform'}, {'n_neighbors': 17, 'weights': 'distance'}, {'n_neighbors': 18, 'weights': 'uniform'}, {'n_neighbors': 18, 'weights': 'distance'}, {'n_neighbors': 19, 'weights': 'uniform'}, {'n_neighbors': 19, 'weights': 'distance'}, {'n_neighbors': 20, 'weights': 'uniform'}, {'n_neighbors': 20, 'weights': 'distance'}, {'n_neighbors': 21, 'weights': 'uniform'}, {'n_neighbors': 21, 'weights': 'distance'}, {'n_neighbors': 22, 'weights': 'uniform'}, {'n_neighbors': 22, 'weights': 'distance'}, {'n_neighbors': 23, 'weights': 'uniform'}, {'n_neighbors': 23, 'weights': 'distance'}, {'n_neighbors': 24, 'weights': 'uniform'}, {'n_neighbors': 24, 'weights': 'distance'}, {'n_neighbors': 25, 'weights': 'uniform'}, {'n_neighbors': 25, 'weights': 'distance'}, {'n_neighbors': 26, 'weights': 'uniform'}, {'n_neighbors': 26, 'weights': 'distance'}, {'n_neighbors': 27, 'weights': 'uniform'}, {'n_neighbors': 27, 'weights': 'distance'}, {'n_neighbors': 28, 'weights': 'uniform'}, {'n_neighbors': 28, 'weights': 'distance'}, {'n_neighbors': 29, 'weights': 'uniform'}, {'n_neighbors': 29, 'weights': 'distance'}, {'n_neighbors': 30, 'weights': 'uniform'}, {'n_neighbors': 30, 'weights': 'distance'}], 'split0_test_score': array([1.        , 1.        , 1.        , 1.        , 1.        ,
       1.        , 1.        , 1.        , 1.        , 1.        ,
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网格搜索-最佳度量值: 0.98
网格搜索-最佳参数： {'n_neighbors': 13, 'weights': 'uniform'}
网格搜索-最佳模型： KNeighborsClassifier(algorithm='auto', leaf_size=30, metric='minkowski',
           metric_params=None, n_jobs=1, n_neighbors=13, p=2,
           weights='uniform')

7、使用最优参数进行预测

8、交叉验证

交叉验证是gridsearchCV的内部的方法：

K-折叠交叉验证

一交叉验证
交叉验证的目的
在实际训练中，模型通常对训练数据好，但是对训练数据之外的数据拟合程度差。用于评价模型的泛化能力，从而进行模型选择。

交叉验证的基本思想
把在某种意义下将原始数据(dataset)进行分组,一部分做为训练集(train set),另一部分做为验证集(validation set or test set),首先用训练集对模型进行训练,再利用验证集来测试模型的泛化误差。另外，现实中数据总是有限的，为了对数据形成重用，从而提出k-折叠交叉验证。

对于个分类或回归问题，假设可选的模型为M={M1,M2,M3……Md}。k-折叠交叉验证就是将训练集的1/k作为测试集，每个模型训练k次，测试k次，错误率为k次的平均，最终选择平均率最小的模型Mi。

1、将全部训练集S分成k个不相交的子集，假设S中的训练样例个数为m，那么每一个子集有m/k个训练样例，相应的子集称作{S1,S2,S3……Sk}。

2、每次从模型集合M中拿出来一个Mi，然后在训练子集中选择出k-1个

{S1,S2,Sj-1,Sj+1,Sk}（也就是每次只留下一个Sj），使用这k-1个子集训练Mi后，得到假设函数hij。最后使用剩下的一份Sj作测试，得到经验错误。

3、由于我们每次留下一个Sj（j从1到k），因此会得到k个经验错误，那么对于一个Mi，它的经验错误是这k个经验错误的平均。

4、选出平均经验错误率最小的Mi，然后使用全部的S再做一次训练，得到最后的hi。

上面这块不是很明白！！！

K折交叉验证

8.1验证方法

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MongoDB的副本集(Replica Set)一方面解决了数据的备份和数据的可靠性问题，另一方面也提升了数据的读写性能。MongoDB分片(Sharding)则解决了数据的扩容问题，MongoDB作为云计算时代的分布式数据库，大容量数据存储，高效并发的数据存取，自动容错等是MongoDB的关键指标。本篇介绍MongoDB的切片(Sharding) 1.何时需要分片 &nbs
【Spark八十三】BlockManager在Spark中的使用场景 bit1129 manager
1. Broadcast变量的存储，在HttpBroadcast类中可以知道 2. RDD通过CacheManager存储RDD中的数据，CacheManager也是通过BlockManager进行存储的 3. ShuffleMapTask得到的结果数据，是通过FileShuffleBlockManager进行管理的，而FileShuffleBlockManager最终也是使用BlockMan
yum方式部署zabbix ronin47 yum方式部署zabbix
安装网络yum库#rpm -ivh http://repo.zabbix.com/zabbix/2.4/rhel/6/x86_64/zabbix-release-2.4-1.el6.noarch.rpm 通过yum装mysql和zabbix调用的插件还有agent代理#yum install zabbix-server-mysql zabbix-web-mysql mysql-
Hibernate4和MySQL5.5自动创建表失败问题解决方法 byalias J2EE Hibernate4
今天初学Hibernate4，了解了使用Hibernate的过程。大体分为4个步骤： ①创建hibernate.cfg.xml文件 ②创建持久化对象 ③创建*.hbm.xml映射文件 ④编写hibernate相应代码在第四步中，进行了单元测试，测试预期结果是hibernate自动帮助在数据库中创建数据表，结果JUnit单元测试没有问题，在控制台打印了创建数据表的SQL语句，但在数据库中
Netty源码学习-FrameDecoder bylijinnan java netty
Netty 3.x的user guide里FrameDecoder的例子，有几个疑问： 1.文档说：FrameDecoder calls decode method with an internally maintained cumulative buffer whenever new data is received. 为什么每次有新数据到达时，都会调用decode方法？ 2.Dec
SQL行列转换方法 chicony 行列转换
create table tb(终端名称 varchar(10) , CEI分值 varchar(10) , 终端数量 int) insert into tb values('三星' , '0-5' , 74) insert into tb values('三星' , '10-15' , 83) insert into tb values('苹果' , '0-5' , 93)
中文编码测试 ctrain 编码
循环打印转换编码 String[] codes = { "iso-8859-1", "utf-8", "gbk", "unicode" }; for (int i = 0; i < codes.length; i++) { for (int j
hive 客户端查询报堆内存溢出解决方法 daizj hive 堆内存溢出
hive> select * from t_test where ds=20150323 limit 2; OK Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 问题原因： hive堆内存默认为256M 这个问题的解决方法为：修改/us
人有多大懒，才有多大闲 (评论『卓有成效的程序员』) dcj3sjt126com 程序员
卓有成效的程序员给我的震撼很大，程序员作为特殊的群体，有的人可以这么懒，懒到事情都交给机器去做，而有的人又可以那么勤奋，每天都孜孜不倦得做着重复单调的工作。在看这本书之前，我属于勤奋的人，而看完这本书以后，我要努力变成懒惰的人。不要在去庞大的开始菜单里面一项一项搜索自己的应用程序，也不要在自己的桌面上放置眼花缭乱的快捷图标
Eclipse简单有用的配置 dcj3sjt126com eclipse
1、显示行号 Window -- Prefences -- General -- Editors -- Text Editors -- show line numbers 2、代码提示字符 Window ->Perferences，并依次展开 Java -> Editor -> Content Assist，最下面一栏 auto-Activation
在tomcat上面安装solr4.8.0全过程 eksliang Solr solr4.0后的版本安装 solr4.8.0安装
转载请出自出处： http://eksliang.iteye.com/blog/2096478 首先solr是一个基于java的web的应用，所以安装solr之前必须先安装JDK和tomcat，我这里就先省略安装tomcat和jdk了第一步：当然是下载去官网上下载最新的solr版本，下载地址
Android APP通用型拒绝服务、漏洞分析报告 gg163 漏洞 android APP 分析
点评：记得曾经有段时间很多SRC平台被刷了大量APP本地拒绝服务漏洞，移动安全团队爱内测（ineice.com）发现了一个安卓客户端的通用型拒绝服务漏洞，来看看他们的详细分析吧。 0xr0ot和Xbalien交流所有可能导致应用拒绝服务的异常类型时，发现了一处通用的本地拒绝服务漏洞。该通用型本地拒绝服务可以造成大面积的app拒绝服务。针对序列化对象而出现的拒绝服务主要
HoverTree项目已经实现分层 hvt 编程 .net Web C#ASP.ENT
HoverTree项目已经初步实现分层，源代码已经上传到 http://hovertree.codeplex.com请到SOURCE CODE查看。在本地用SQL Server 2008 数据库测试成功。数据库和表请参考：http://keleyi.com/a/bjae/ue6stb42.htmHoverTree是一个ASP.NET 开源项目，希望对你学习ASP.NET或者C#语言有帮助，如果你对
Google Maps API v3: Remove Markers 移除标记天梯梦 google maps api
Simply do the following: I. Declare a global variable: var markersArray = []; II. Define a function: function clearOverlays() { for (var i = 0; i < markersArray.length; i++ )
jQuery选择器总结 lq38366 jquery 选择器
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基础数据结构和算法六：Quick sort sunwinner Algorithm Quicksort
Quick sort is probably used more widely than any other. It is popular because it is not difficult to implement, works well for a variety of different kinds of input data, and is substantially faster t
如何让Flash不遮挡HTML div元素的技巧_HTML/Xhtml_网页制作刘星宇 html Web
今天在写一个flash广告代码的时候，因为flash自带的链接，容易被当成弹出广告，所以做了一个div层放到flash上面，这样链接都是a触发的不会被拦截，但发现flash一直处于div层上面，原来flash需要加个参数才可以。让flash置于DIV层之下的方法，让flash不挡住飘浮层或下拉菜单，让Flash不档住浮动对象或层的关键参数：wmode=opaque。方法如下：
Mybatis实用Mapper SQL汇总示例 wdmcygah sql mysql mybatis 实用
Mybatis作为一个非常好用的持久层框架，相关资料真的是少得可怜，所幸的是官方文档还算详细。本博文主要列举一些个人感觉比较常用的场景及相应的Mapper SQL写法，希望能够对大家有所帮助。不少持久层框架对动态SQL的支持不足，在SQL需要动态拼接时非常苦恼，而Mybatis很好地解决了这个问题，算是框架的一大亮点。对于常见的场景，例如：批量插入/更新/删除，模糊查询，多条件查询，联表查询，