- 【统计学习方法读书笔记】(四)朴素贝叶斯法
Y.G Bingo
统计学习方法人工智能统计学习概率概率论
终于到了贝叶斯估计这章了,贝叶斯估计在我心中一直是很重要的地位,不过发现书中只用了不到10页介绍这一章,深度内容后,发现贝叶斯估计的基础公式确实不多,但是由于正态分布在生活中的普遍性,贝叶斯估计才应用的非常多吧!默认输入变量用XXX表示,输出变量用YYY表示概率公式描述:P(X=x)P(X=x)P(X=x):表示当X=xX=xX=x时的概率P(X=x∣Y=ck)P(X=x|Y=c_k)P(X=x∣
- 【统计学习方法】感知机
jyyym
ml苦手机器学习
一、前言感知机是FrankRosenblatt在1957年就职于康奈尔航空实验室时所发明的一种人工神经网络。它可以被视为一种最简单的前馈神经网络,是一种二元线性分类器。Seemoredetailsinwikipdia感知机.本篇blog将从统计学习方法三要素即模型、策略、算法三个方面介绍感知机,并给出相应代码实现。二、模型假设输入空间是x∈Rnx\in{R^n}x∈Rn,输出空间是y∈{−1,+1
- 赠书 | 李航老师的蓝皮书
茗创科技
赠书活动统计学习方法“统计机器学习方法是实现智能化目标的最有效的手段,统计机器学习是各种智能性处理研究领域中的核心技术,并且在这些领域的发展及应用中起着决定性的作用。”作者简介李航,日本京都大学电气电子工程系毕业,日本东京大学计算机科学博士。北京大学、南京大学客座教授,IEEE会士,ACM杰出科学家,CCF高级会员。研究方向包括信息检索,自然语言处理,统计机器学习,及数据挖掘。曾出版过三部学术专著
- 统计学习方法(李航)--第二章 感知机(比较基础)
人間煙火Just
感知机是二分类的线性分类模型,属于判别模型,包括原始形式和对偶形式。(一)感知机模型公式为:f是输出,x是输入,w和b是参数,sign是符号函数(大于0为1,小于0为-1)几何解释:对于特征空间Rn中的一个超平面S,w是S的法向量,b是截距,将超平面空间划分为两个部分,完成2分类任务。(二)学习策略1.数据集的线性可分性:若存在wx+b的超平面可以将数据集完全分割,则称为线性可分。2.学习策略(以
- 统计学习方法笔记之决策树
Aengus_Sun
更多文章可以访问我的博客Aengus|Blog决策树的概念比较简单,可以将决策树看做一个if-then集合:如果“条件1”,那么...。决策树学习的损失函数通常是正则化后极大似然函数,学习的算法通常是一个递归的选择最优特征,并根据该特征对训练数据进行分割,使得对各个子数据集有一个最好的分类的过程。可以看出,决策树算法一般包含特征选择,决策树的生成与决策树的剪枝过程。特征选择信息增益熵和条件熵在了解
- 《统计学习方法:李航》笔记 从原理到实现(基于python)-- 第6章 逻辑斯谛回归与最大熵模型(2)6.2 最大熵模型
北方骑马的萝卜
机器学习笔记学习方法笔记python
文章目录6.2最大熵模型6.2.1最大熵原理6.2.3最大熵模型的学习6.2.4极大似然估计《统计学习方法:李航》笔记从原理到实现(基于python)--第3章k邻近邻法《统计学习方法:李航》笔记从原理到实现(基于python)--第1章统计学习方法概论《统计学习方法:李航》笔记从原理到实现(基于python)--第2章感知机《统计学习方法:李航》笔记从原理到实现(基于python)--第3章k邻
- 贝叶斯的缺点
人机与认知实验室
机器学习人工智能
贝叶斯方法是一种统计学习方法,通过利用贝叶斯定理来计算给定先验概率的情况下,后验概率的条件概率。虽然贝叶斯方法在许多领域中应用广泛且有效,但也存在一些缺点。以下是一些贝叶斯方法的缺点的例子:1、先验概率的选择贝叶斯方法依赖于先验概率的选择,先验概率的不准确性可能导致后验概率的不准确性。选择先验概率是非常困难的,特别是在没有明确领域知识或可靠数据支持的情况下。2、计算复杂度在贝叶斯方法中,计算后验概
- 机器学习知识体系总结
qq_36661243
机器学习算法
机器学习知识体系总结什么是机器学习?机器学习体系概括监督学习(SupervisedLearning)十种监督学习方法统计学习方法:模型+策略+学习方法模型策略学习算法无监督学习(UnsupervisedLearning)半监督学习参考所有的知识,无论过去,当下和未来,都可以利用某个单一,通用的学习算法中从数据中获取。–《终极算法》什么是机器学习?机器学习(MachineLearning,ML)是一
- 白铁时代 —— (监督学习)原理推导
人生简洁之道
2020年-面试笔记人工智能
来自李航《统计学习方法》文章目录-1指标相似度0概论1优化类1.1朴素贝叶斯1.2k近邻-kNN1.3线性判别分析二分类LDA多分类LDA流程LDA和PCA的区别和联系1.4逻辑回归模型&最大熵模型逻辑回归最大熵模型最优化1.5感知机&SVM感知机SVM线性可分SVM线性不可分SVM对偶优化问题&非线性SVM序列最小优化算法SMO1.7概率图模型EM算法EM算法的导出和流程应用举例:高斯混合模型(
- 最大熵阈值python_李航统计学习方法(六)----逻辑斯谛回归与最大熵模型
weixin_39669638
最大熵阈值python
本文希望通过《统计学习方法》第六章的学习,由表及里地系统学习最大熵模型。文中使用Python实现了逻辑斯谛回归模型的3种梯度下降最优化算法,并制作了可视化动画。针对最大熵,提供一份简明的GIS最优化算法实现,并注解了一个IIS最优化算法的Java实现。本文属于初学者的个人笔记,能力有限,无法对著作中的公式推导做进一步发挥,也无法保证自己的理解是完全正确的,特此说明,恳请指教逻辑斯谛回归模型逻辑斯谛
- 《统计学习方法:李航》笔记 从原理到实现(基于python)-- 第6章 逻辑斯谛回归与最大熵模型(1)6.1 逻辑斯谛回归模型
北方骑马的萝卜
机器学习笔记学习方法笔记python
文章目录第6章逻辑斯谛回归与最大熵模型6.1逻辑斯谛回归模型6.1.1逻辑斯谛分布6.1.2二项逻辑斯谛回归模型6.1.3模型参数估计6.1.4多项逻辑斯谛回归《统计学习方法:李航》笔记从原理到实现(基于python)--第3章k邻近邻法《统计学习方法:李航》笔记从原理到实现(基于python)--第1章统计学习方法概论《统计学习方法:李航》笔记从原理到实现(基于python)--第2章感知机《统
- 李航统计学习方法----决策树章节学习笔记以及python代码
詹sir的BLOG
大数据python决策树算法剪枝
目录1决策树模型2特征选择2.1数据引入2.2信息熵和信息增益3决策树生成3.1ID3算法3.2C4.5算法4决策树的剪枝5CART算法(classificationandregressiontree)5.1回归树算法5.2分类树的生成5.3CART剪枝6PYTHON代码实例决策树算法可以应用于分类问题与回归问题,李航的书中主要讲解的是分类树,构建决策树分为三个过程,分别是特征选择、决策树生成、决
- 《统计学习方法:李航》笔记 从原理到实现(基于python)-- 第5章 决策树(代码python实践)
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机器学习笔记学习方法笔记python
文章目录第5章决策树—python实践书上题目5.1利用ID3算法生成决策树,例5.3scikit-learn实例《统计学习方法:李航》笔记从原理到实现(基于python)--第5章决策树第5章决策树—python实践importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlinefromsklearn.dat
- 《统计学习方法:李航》笔记 从原理到实现(基于python)-- 第4章 朴素贝叶斯法
北方骑马的萝卜
机器学习笔记学习方法笔记python
文章目录第4章朴素贝叶斯法4.1朴素贝叶斯法的学习与分类4.1.1基本方法4.1.2后验概率最大化的含义4.2朴素贝叶斯法的参数估计4.2.1极大似然估计4.2.2学习与算法4.2.3贝叶斯估计代码实践GaussianNB高斯朴素贝叶斯scikit-learn实例scikit-learn:伯努利模型和多项式模型《统计学习方法:李航》笔记从原理到实现(基于python)--第3章k邻近邻法《统计学习
- 《统计学习方法:李航》笔记 从原理到实现(基于python)-- 第1章 统计学习方法概论
北方骑马的萝卜
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文章目录第1章统计学习方法概论1.1统计学习1.统计学习的特点2.统计学习的对象3.统计学习的目的4.统计学习的方法1.2.1基本概念1.2.2问题的形式化1.3统计学习三要素1.3.1模型1.3.2策略1.3.3算法1.4模型评估与模型选择1.4.1训练误差与测试误差1.4.2过拟合与模型选择1.5正则化与交叉验证1.5.1正则化1.5.2交叉验证1.6泛化能力1.6.1泛化误差1.6.2泛化误
- 《统计学习方法:李航》笔记 从原理到实现(基于python)-- 第 2章感知机
北方骑马的萝卜
机器学习笔记学习方法笔记python机器学习
文章目录第2章感知机2.1感知机模型2.2感知机学习策略2.2.1数据集的线性可分性2.2.2感知机学习策略2.3感知机学习算法2.3.1感知机学习算法的原始形式2.3.2算法的收敛性2.3.3感知机学习算法的对偶形式实践:二分类模型(iris数据集)数据集可视化:Perceptronscikit-learn实例《统计学习方法:李航》笔记从原理到实现(基于python)--第2章感知机《统计学习方
- 《统计学习方法:李航》笔记 从原理到实现(基于python)-- 第3章 k邻近邻法
北方骑马的萝卜
机器学习笔记学习方法笔记python
文章目录第3章k邻近邻法3.1k近邻算法3.2k近邻模型3.2.1模型3.2.2距离度量3.2.3k值的选择3.2.4分类决策规则3.3k近邻法的实现:kd树3.3.1构造kd树3.3.2搜索kd树算法实现课本例3.1iris数据集scikit-learn实例kd树:构造平衡kd树算法例3.2《统计学习方法:李航》笔记从原理到实现(基于python)--第3章k邻近邻法《统计学习方法:李航》笔记从
- 《统计学习方法:李航》笔记 从原理到实现(基于python)-- 第5章 决策树
北方骑马的萝卜
机器学习笔记学习方法笔记python
文章目录第5章决策树5.1决策树模型与学习5.1.1决策树模型5.1.2决策树与if-then规则5.1.3决策树与条件概率分布5.1.4决策树学习5.2特征选择5.2.1特征选择问题5.2.2信息增益5.2.3信息增益比5.3.1ID3算法5.3.2C4.5的生成算法5.4决策树的剪枝5.5CART算法5.5.1CART生成5.5.2CART剪枝《统计学习方法:李航》笔记从原理到实现(基于pyt
- 自然语言处理发展(自然语言处理发展经历了哪些阶段)
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自然语言处理自然语言处理人工智能
一、历史发展自然语言处理的研究始于20世纪50年代初期,当时的主要任务是理解自然语言,并将其转换为机器语言。随着计算机硬件和软件的不断发展,NLP也得以逐步发展。在20世纪70年代,Chomsky提出了语法结构理论,使NLP的研究进一步深化。此后,人们开始尝试使用统计学习方法来解决NLP中的一些关键问题,例如机器翻译和文本分类等。到了2000年代,随着深度学习和神经网络技术的发展,NLP进一步获得
- 机器学习、深度学习、自然语言处理基础知识总结
北航程序员小C
机器学习专栏人工智能学习专栏深度学习专栏机器学习深度学习自然语言处理
说明机器学习、深度学习、自然语言处理基础知识总结。目前主要参考李航老师的《统计学习方法》一书,也有一些内容例如XGBoost、聚类、深度学习相关内容、NLP相关内容等是书中未提及的。由于github的markdown解析器不支持latex,因此笔记部分需要在本地使用Typora才能正常浏览,也可以直接访问下面给出的博客链接。Document文件夹下为笔记,Code文件夹下为代码,Data文件夹下为
- 机器学习期末复习总结笔记(李航统计学习方法)
在半岛铁盒里
机器学习机器学习笔记学习方法
文章目录模型复杂度高---过拟合分类与回归有监督、无监督、半监督正则化生成模型和判别模型感知机KNN朴素贝叶斯决策树SVMAdaboost聚类风险PCA深度学习范数计算梯度下降与随机梯度下降SGD线性回归逻辑回归最大熵模型适用性讨论模型复杂度高—过拟合是什么:当模型复杂度越高,对训练集拟合程度越高,然而对新样本的泛化能力却下降了,此时出现overfitting(过拟合)与泛化能力:模型复杂度与泛化
- 统计学习方法-第1章-绪论
chiemon
2019June28监督学习统计学习方法-第1章-绪论统计学习分类分类标准类型基本分类监督学习、无监督学习、强化学习按模型分类概率模型、非概率模型(在监督学习中,概率模型是生成模型,非概率模型是判别模型)按算法分类在线学习、批量学习按技巧分类贝叶斯学习、核方法统计学习方法三要素模型在监督学习过程中,模型就是所要学习的条件概率分布或者决策函数。假设空间$\mathcal{F}$输入空间$\mathc
- 【机器学习】基本模型简易代码整理
_hermit:
机器学习机器学习人工智能学习算法
目录对数几率回归原理损失函数和优化特点和应用支持向量机SVM原理损失函数与优化优点与应用信息增益决策树本文对机器学习课程考试中可能出现的模型代码题进行总结,仅供参考。对数几率回归对数几率回归(LogisticRegression)是机器学习中一种广泛应用的统计学习方法,主要用于二分类问题。尽管其名字中包含“回归”这个词,但实际上它是一种分类算法,而不是传统的回归算法。原理对数几率回归的核心思想是使
- 机器学习:李航 统计学习方法 笔记
lealzhan
机器学习算法
詹令
[email protected]待整理统计学习方法监督学习非监督学习半监督学习强化学习监督学习方法生成方法GenerativeApproach:P(Y∣X)=P(X,Y)P(X)P(Y|X)=\frac{P(X,Y)}{P(X)}P(Y∣X)=P(X)P(X,Y)朴素贝叶斯模型隐式马尔科夫模型判别方法DiscrimitiveApproach:k近邻/knn线性分类模型感知机
- 机器学习算法实战案例:确实可以封神了,时间序列预测算法最全总结!
Python算法实战
机器学习算法实战机器学习算法人工智能python
文章目录1、什么是时间序列预测?技术交流2、时间序列预测分类3、时间序列数据的特性4、时序预测评价指标5、基于深度学习的时间序列预测方法5.1统计学习方法5.2机器学习方法5.3卷积神经网络5.4循环神经网络5.5Transformer类模型大家好,今天开始,我给大家分享时间序列预测算法(理论与实战案例),本篇文章从整体上概述什么是时间序列,时间序列的评价指标,及时间序列中常用的预测算法1、什么是
- 逻辑回归(解决分类问题)
Visual code AlCv
人工智能入门逻辑回归回归分类
定义:逻辑回归是一种用于解决分类问题的统计学习方法。它通过对数据进行建模,预测一个事件发生的概率。逻辑回归通常用于二元分类问题,即将数据分为两个类别。它基于线性回归模型,但使用了逻辑函数(也称为S形函数)来将输出限制在0到1之间,表示事件发生的概率。逻辑回归可以通过最大似然估计或梯度下降等方法来进行参数估计,从而得到一个可以用于分类的模型。一、逻辑回归入门在分类肿瘤的例子中,我们将肿瘤分为恶性肿瘤
- Machine Learning Series--Linear Regression
22岁开始
前言最近看了李航老师的《统计学习方法》,还正在学习吴恩达老师的《机器学习》的课程(网易公开课上有,较老的版本)。自从看过《统计学习方法》之后,发现笔记不看其实学习效果并不好。因此想以电子版格式写下来记录,一方面加深自己的印象,一方面也是希望能够和大家交流。此版本大致与吴恩达老师的《机器学习》课程一致,因为是结合他的课程以及我之前的《统计学习方法》笔记来写的这一系列文章。以下观点均是本人在学习过程当
- 统计学习方法笔记之逻辑斯谛模型与最大熵模型
Aengus_Sun
更多文章可以访问我的博客Aengus|Blog逻辑斯谛回归(LogisticRegression)模型是经典的分类方法,而最大熵则是概率模型中学习的一个准则,将其推广到分类问题得到最大熵模型(maximumentropymodel)。两者都属于对数线性模型。逻辑斯谛模型逻辑斯谛分布设是连续随机变量,服从逻辑斯谛分布是指具有以下分布函数和密度函数:其中,是位置参数,为形状参数。逻辑斯谛分布的密度函数
- AdaBoost算法的详细数学推导过程!!
孤嶋
算法人工智能机器学习AdaBoost
AdaBoost(AdaptiveBoosting)提升(boosting)方法是一种常用的统计学习方法,应用广泛且有效。在分类问题中,它通过改变训练样本的权重,学习多个分类器,并将这些分类器进行线性组合,提高分类的性能。对于分类问题而言,给定一个训练样本集,求比较粗糙的分类规则(弱分类器)要比求精确的分类规则(强分类器)容易得多。提升方法就是从弱学习算法出发,反复学习,得到一系列弱分类器(又称为
- 逻辑回归(Logistic Regression)
草明
数据结构与算法人工智能算法机器学习
什么是机器学习逻辑回归(LogisticRegression)虽然名字中包含"回归"一词,但实际上是一种用于解决分类问题的统计学习方法,而不是回归问题。它是一种线性模型,常用于二分类问题,也可以扩展到多分类问题。基本原理模型表示逻辑回归模型假设输入特征的线性组合,然后通过一个称为逻辑函数(也称为sigmoid函数)将结果映射到一个概率值。对于二分类问题,模型表示如下:其中b0,b1,b2,…,bn
- 对于规范和实现,你会混淆吗?
yangshangchuan
HotSpot
昨晚和朋友聊天,喝了点咖啡,由于我经常喝茶,很长时间没喝咖啡了,所以失眠了,于是起床读JVM规范,读完后在朋友圈发了一条信息:
JVM Run-Time Data Areas:The Java Virtual Machine defines various run-time data areas that are used during execution of a program. So
- android 网络
百合不是茶
网络
android的网络编程和java的一样没什么好分析的都是一些死的照着写就可以了,所以记录下来 方便查找 , 服务器使用的是TomCat
服务器代码; servlet的使用需要在xml中注册
package servlet;
import java.io.IOException;
import java.util.Arr
- [读书笔记]读法拉第传
comsci
读书笔记
1831年的时候,一年可以赚到1000英镑的人..应该很少的...
要成为一个科学家,没有足够的资金支持,很多实验都无法完成
但是当钱赚够了以后....就不能够一直在商业和市场中徘徊......
- 随机数的产生
沐刃青蛟
随机数
c++中阐述随机数的方法有两种:
一是产生假随机数(不管操作多少次,所产生的数都不会改变)
这类随机数是使用了默认的种子值产生的,所以每次都是一样的。
//默认种子
for (int i = 0; i < 5; i++)
{
cout<<
- PHP检测函数所在的文件名
IT独行者
PHP函数
很简单的功能,用到PHP中的反射机制,具体使用的是ReflectionFunction类,可以获取指定函数所在PHP脚本中的具体位置。 创建引用脚本。
代码:
[php]
view plain
copy
// Filename: functions.php
<?php&nbs
- 银行各系统功能简介
文强chu
金融
银行各系统功能简介 业务系统 核心业务系统 业务功能包括:总账管理、卡系统管理、客户信息管理、额度控管、存款、贷款、资金业务、国际结算、支付结算、对外接口等 清分清算系统 以清算日期为准,将账务类交易、非账务类交易的手续费、代理费、网络服务费等相关费用,按费用类型计算应收、应付金额,经过清算人员确认后上送核心系统完成结算的过程 国际结算系
- Python学习1(pip django 安装以及第一个project)
小桔子
pythondjangopip
最近开始学习python,要安装个pip的工具。听说这个工具很强大,安装了它,在安装第三方工具的话so easy!然后也下载了,按照别人给的教程开始安装,奶奶的怎么也安装不上!
第一步:官方下载pip-1.5.6.tar.gz, https://pypi.python.org/pypi/pip easy!
第二部:解压这个压缩文件,会看到一个setup.p
- php 数组
aichenglong
PHP排序数组循环多维数组
1 php中的创建数组
$product = array('tires','oil','spark');//array()实际上是语言结构而不 是函数
2 如果需要创建一个升序的排列的数字保存在一个数组中,可以使用range()函数来自动创建数组
$numbers=range(1,10)//1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
$numbers=range(1,10,
- 安装python2.7
AILIKES
python
安装python2.7
1、下载可从 http://www.python.org/进行下载#wget https://www.python.org/ftp/python/2.7.10/Python-2.7.10.tgz
2、复制解压
#mkdir -p /opt/usr/python
#cp /opt/soft/Python-2
- java异常的处理探讨
百合不是茶
JAVA异常
//java异常
/*
1,了解java 中的异常处理机制,有三种操作
a,声明异常
b,抛出异常
c,捕获异常
2,学会使用try-catch-finally来处理异常
3,学会如何声明异常和抛出异常
4,学会创建自己的异常
*/
//2,学会使用try-catch-finally来处理异常
- getElementsByName实例
bijian1013
element
实例1:
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/x
- 探索JUnit4扩展:Runner
bijian1013
java单元测试JUnit
参加敏捷培训时,教练提到Junit4的Runner和Rule,于是特上网查一下,发现很多都讲的太理论,或者是举的例子实在是太牵强。多搜索了几下,搜索到两篇我觉得写的非常好的文章。
文章地址:http://www.blogjava.net/jiangshachina/archive/20
- [MongoDB学习笔记二]MongoDB副本集
bit1129
mongodb
1. 副本集的特性
1)一台主服务器(Primary),多台从服务器(Secondary)
2)Primary挂了之后,从服务器自动完成从它们之中选举一台服务器作为主服务器,继续工作,这就解决了单点故障,因此,在这种情况下,MongoDB集群能够继续工作
3)挂了的主服务器恢复到集群中只能以Secondary服务器的角色加入进来
2
- 【Spark八十一】Hive in the spark assembly
bit1129
assembly
Spark SQL supports most commonly used features of HiveQL. However, different HiveQL statements are executed in different manners:
1. DDL statements (e.g. CREATE TABLE, DROP TABLE, etc.)
- Nginx问题定位之监控进程异常退出
ronin47
nginx在运行过程中是否稳定,是否有异常退出过?这里总结几项平时会用到的小技巧。
1. 在error.log中查看是否有signal项,如果有,看看signal是多少。
比如,这是一个异常退出的情况:
$grep signal error.log
2012/12/24 16:39:56 [alert] 13661#0: worker process 13666 exited on s
- No grammar constraints (DTD or XML schema).....两种解决方法
byalias
xml
方法一:常用方法 关闭XML验证
工具栏:windows => preferences => xml => xml files => validation => Indicate when no grammar is specified:选择Ignore即可。
方法二:(个人推荐)
添加 内容如下
<?xml version=
- Netty源码学习-DefaultChannelPipeline
bylijinnan
netty
package com.ljn.channel;
/**
* ChannelPipeline采用的是Intercepting Filter 模式
* 但由于用到两个双向链表和内部类,这个模式看起来不是那么明显,需要仔细查看调用过程才发现
*
* 下面对ChannelPipeline作一个模拟,只模拟关键代码:
*/
public class Pipeline {
- MYSQL数据库常用备份及恢复语句
chicony
mysql
备份MySQL数据库的命令,可以加选不同的参数选项来实现不同格式的要求。
mysqldump -h主机 -u用户名 -p密码 数据库名 > 文件
备份MySQL数据库为带删除表的格式,能够让该备份覆盖已有数据库而不需要手动删除原有数据库。
mysqldump -–add-drop-table -uusername -ppassword databasename > ba
- 小白谈谈云计算--基于Google三大论文
CrazyMizzz
Google云计算GFS
之前在没有接触到云计算之前,只是对云计算有一点点模糊的概念,觉得这是一个很高大上的东西,似乎离我们大一的还很远。后来有机会上了一节云计算的普及课程吧,并且在之前的一周里拜读了谷歌三大论文。不敢说理解,至少囫囵吞枣啃下了一大堆看不明白的理论。现在就简单聊聊我对于云计算的了解。
我先说说GFS
&n
- hadoop 平衡空间设置方法
daizj
hadoopbalancer
在hdfs-site.xml中增加设置balance的带宽,默认只有1M:
<property>
<name>dfs.balance.bandwidthPerSec</name>
<value>10485760</value>
<description&g
- Eclipse程序员要掌握的常用快捷键
dcj3sjt126com
编程
判断一个人的编程水平,就看他用键盘多,还是鼠标多。用键盘一是为了输入代码(当然了,也包括注释),再有就是熟练使用快捷键。 曾有人在豆瓣评
《卓有成效的程序员》:“人有多大懒,才有多大闲”。之前我整理了一个
程序员图书列表,目的也就是通过读书,让程序员变懒。 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
- Android学习之路
dcj3sjt126com
Android学习
转自:http://blog.csdn.net/ryantang03/article/details/6901459
以前有J2EE基础,接触JAVA也有两三年的时间了,上手Android并不困难,思维上稍微转变一下就可以很快适应。以前做的都是WEB项目,现今体验移动终端项目,让我越来越觉得移动互联网应用是未来的主宰。
下面说说我学习Android的感受,我学Android首先是看MARS的视
- java 遍历Map的四种方法
eksliang
javaHashMapjava 遍历Map的四种方法
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2059996
package com.ickes;
import java.util.HashMap;
import java.util.Iterator;
import java.util.Map;
import java.util.Map.Entry;
/**
* 遍历Map的四种方式
- 【精典】数据库相关相关
gengzg
数据库
package C3P0;
import java.sql.Connection;
import java.sql.SQLException;
import java.beans.PropertyVetoException;
import com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource;
public class DBPool{
- 自动补全
huyana_town
自动补全
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"><html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&quo
- jquery在线预览PDF文件,打开PDF文件
天梯梦
jquery
最主要的是使用到了一个jquery的插件jquery.media.js,使用这个插件就很容易实现了。
核心代码
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.
- ViewPager刷新单个页面的方法
lovelease
androidviewpagertag刷新
使用ViewPager做滑动切换图片的效果时,如果图片是从网络下载的,那么再子线程中下载完图片时我们会使用handler通知UI线程,然后UI线程就可以调用mViewPager.getAdapter().notifyDataSetChanged()进行页面的刷新,但是viewpager不同于listview,你会发现单纯的调用notifyDataSetChanged()并不能刷新页面
- 利用按位取反(~)从复合枚举值里清除枚举值
草料场
enum
以 C# 中的 System.Drawing.FontStyle 为例。
如果需要同时有多种效果,
如:“粗体”和“下划线”的效果,可以用按位或(|)
FontStyle style = FontStyle.Bold | FontStyle.Underline;
如果需要去除 style 里的某一种效果,
- Linux系统新手学习的11点建议
刘星宇
编程工作linux脚本
随着Linux应用的扩展许多朋友开始接触Linux,根据学习Windwos的经验往往有一些茫然的感觉:不知从何处开始学起。这里介绍学习Linux的一些建议。
一、从基础开始:常常有些朋友在Linux论坛问一些问题,不过,其中大多数的问题都是很基础的。例如:为什么我使用一个命令的时候,系统告诉我找不到该目录,我要如何限制使用者的权限等问题,这些问题其实都不是很难的,只要了解了 Linu
- hibernate dao层应用之HibernateDaoSupport二次封装
wangzhezichuan
DAOHibernate
/**
* <p>方法描述:sql语句查询 返回List<Class> </p>
* <p>方法备注: Class 只能是自定义类 </p>
* @param calzz
* @param sql
* @return
* <p>创建人:王川</p>
* <p>创建时间:Jul