数据架构师
数据架构师

python机器学习库sklearn——参数优化（网格搜索GridSearchCV、随机搜索RandomizedSearchCV、hyperopt）

分享一个朋友的人工智能教程。零基础！通俗易懂！风趣幽默！还带黄段子！大家可以看看是否对自己有帮助：点击打开

docker/kubernetes入门视频教程

全栈工程师开发手册 （作者：栾鹏）
python数据挖掘系列教程

优化的相关的知识内容可以参考
https://blog.csdn.net/luanpeng825485697/article/details/78765923

网格搜索GridSearchCV

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。

classsklearn.model_selection.GridSearchCV(estimator,param_grid, scoring=None, fit_params=None, n_jobs=1, iid=True, refit=True,cv=None, verbose=0, pre_dispatch='2*n_jobs', error_score='raise',return_train_score=True)

常用参数解读

estimator：所使用的分类器，如estimator=RandomForestClassifier(min_samples_split=100

你可能感兴趣的:(机器学习系列课程,快速学习实战应用,python系列课程,快速学习实战应用)

  • 线性回归（1） zidea
    MachineLearninginMarketing感谢李宏毅《回归-案例研究》部分内容为听取李宏毅老师讲座的笔记，也融入了自己对机器学习理解，个人推荐李宏毅老师的机器学习系列课程，尤其对于初学者强烈推荐。课程设计相对其他课程要容易理解。在机器学习中算法通常分为回归和分类两种，今天我们探讨什么线性回归。以及如何设计一个线性回归模型。什么回归简单理解通过数据最终预测出来一个值。回归问题的实例就是找到
  • 从零开始学Python系列课程第07课：Python的输入和输出函数 HerrFu Python基础python开发语言学习
    在程序的执行过程中，可能我们有需要与程序进行交互的地方，那么这些交互应该怎样去编写，是我们需要思考的问题，为此Python提供了输入和输出函数，以便我们和程序之间的简单交互操作。一、输入函数——input我们借助input函数，能够将我们所想的数据传入到程序中，如下例子：str_1=input()此时程序执行时便会要求我们输入内容，输入的内容会被保存到变量str_1中，另外，无论输入函数input
  • 从零开始学Python系列课程第02课：Python环境搭建 HerrFu Python基础python开发语言学习
    学习一门新的编程语言，少不了安装各种各样的软件和配置各种各样的环境，为此，给学习本门课程的同学准备了一份环境安装指南，接下来请认真食用。一、安装包下载Python官网：https://www.python.org/上述界面为Python官网首页，在Downloads选项可以下载到Windows、Mac、Linux的Python安装程序或二进制文件。大家可以自行查看官网内容获取Python的安装包，
  • 从零开始学Python系列课程第04课：编写并运行Python程序 HerrFu Python基础pythonpycharm开发语言
    在前几篇文章中，我们已经了解了Python语言、安装了运行和编写Python程序所必需的环境、创建了一个新的Python项目，相信大家已经迫不及待的想开始自己的Python编程之旅了。一、创建Python文件书接上文，在讲述了PyCharm如何创建项目之后，还不能直接写代码，还需要创建一个能够承载Python代码的文件，这个文件的后缀名为.py，请看下方截图，如何创建：在前面创建好的Python项
  • 从零开始学Python系列课程第01课：Python认知 HerrFu Python基础python开发语言学习
    学习一门编程语言，我们首先要知道这门语言的身世，这样才能够更好的帮助我们了解和认识它！Python是由荷兰数学和计算机科学研究学会的GuidovanRossum（吉多·范罗苏姆，以下简称：吉多大爷）于1990年初设计，准备用Python作为一门叫做ABC语言的替代品。ABC语言ABC语言是NWO（荷兰科学研究组织）旗下CWI（荷兰国家数学与计算机科学研究中心）的LeoGrurts、LambertM
  • 从零开始学Python系列课程第14课：Python中的循环结构（下） HerrFu Python基础python开发语言学习
    在本篇文章中，我们对上文讲过的循环结构做少许补充，除去for-in循环和while循环，其实还存在for-else结构和while-else结构。只是这在编程语言界，Python属于独一份了，独一份循环结构还可以与else关键字一起使用的编程语言，不过这种用法哪怕在Python中也是比较小众。哪怕用到，绝大部分场景也是给到for-else结构，今天我们以for-else结构为例，为大家讲解如何使用
  • 从零开始学Python系列课程第16课：Python常见容器型数据类型介绍 HerrFu Python基础python开发语言学习
    Python中有个容器的知识点非常重要，一定要认真学习。我们把可以包含其他数据的数据类型，称之为容器，我们将Python中常用的容器划分为三种：内容连续、有顺序、可以使用下标索引的一类数据容器，我们称之为序列，Python中的列表、字符串、元组都属于序列。在数学里，映射是一个术语，指两个数据集中的元素存在相互对应的关系，称为映射，Python的字典中的元素就具有这样的对应关系。既没有序列的特性，也
  • 从零开始学Python系列课程第13课：Python中的循环结构（上） HerrFu Python基础python开发语言学习
    一、循环结构的应用场景及分类我们在编写程序时，一定会遇到需要重复执行某些指令的场景。举一个简单的例子，在前面讲分支结构时以游戏通关为例，如果第一关结束时分值不够则通关失败需要重新闯关，重新闯关这就是一个重复性的动作，类似的还有很多相似场景，代入编程中就可以使用循环来解决这类问题，这就是我们今天要讲的“循环结构”。所谓循环结构，就是程序中控制某条或某些指令重复执行的结构。在Python中构造循环结构
  • 从零开始学Python系列课程第15课：range 方法详解 HerrFu Python基础python开发语言学习
    在循环结构上篇讲述for-in循环时，有一个range方法的知识点没给大家讲，本篇文章我们单独给大家做一个详细讲解。range方法的作用就是根据给定的start、stop、step三个参数，生成一个包含有规律整数的容器。以下是range的语法规则：range(start,stop,step)我们对这几个参数做出解释：可以理解start为左闭区间，stop为右开区间，step为等差序列的差；rang
  • 人工智能 python入门体验课_Python系列课程——人工智能篇简单入门 weixin_39536427 人工智能python入门体验课
    1、基础篇——基于Python的机器学习现在大热、为未来计算机科学发展方向的机器学习了解多少呢？下面推荐的这个内容比较适合小白，如果数学、模型理论基础不扎实也没关系，可以掌握Python编程语言基本可以轻松学习~例如利用Python编程语言实现线性分类器、支持向量机、朴素贝叶斯等经典机器学习模型来解决诸如肿瘤良恶性预测、手写体识别、泰坦尼克号生还预测等实际问题。并就模型本身泛化力问题(过拟合、欠拟
  • 机器学习笔记03_机器学习基本概念(下) 三木今天学习了嘛 机器学习机器学习深度学习人工智能
    学习视频：[中英字幕]吴恩达机器学习系列课程学习资料：https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-NotesGitHub不好用的话，我在CSDN资源区也上传了开源资料，0积分下载，期待和大家一起进步！文章目录12聚类Clustering12.1无监督学习UnsupervisedLearning12.2K-均值算法K-MeansAlgorithm
  • 吴恩达《机器学习》1-4:无监督学习 不吃花椒的兔酱 机器学习机器学习学习笔记
    一、无监督学习无监督学习就像你拿到一堆未分类的东西，没有标签告诉你它们是什么，然后你的任务是自己找出它们之间的关系或者分成不同的组，而不依赖于任何人给你关于这些东西的指导。以聚类为例，无监督学习算法可以将数据点分成具有相似特征的群组，而不需要提前告知每个数据点属于哪个群组。二、聚类算法将数据集中的对象分成具有相似特征或属性的组，这些组通常称为簇。参考资料：[中英字幕]吴恩达机器学习系列课程黄海广博
  • 【李宏毅机器学习·学习笔记】Deep Learning General Guidance MilkLeong 李宏毅机器学习Python机器学习机器学习深度学习学习
    本节课可视为机器学习系列课程的一个前期攻略，这节课主要对MachineLearning的框架进行了简单的介绍；并以trainingdata上的loss大小为切入点，介绍了几种常见的在模型训练的过程中容易出现的情况。课程视频：Youtube：https://www.youtube.com/watch?v=WeHM2xpYQpw课程PPT：https://view.officeapps.live.co
  • 机器学习比较好的视频资源 无敌三角猫 深度学习人工智能机器学习
    吴恩达，经典入门课程。[中英字幕]吴恩达机器学习系列课程_哔哩哔哩_bilibiliwww.bilibili.com/video/BV164411b7dx?spm_id_from=333.999.0.0正在上传…重新上传取消[双语字幕]吴恩达深度学习deeplearning.ai_哔哩哔哩_bilibiliwww.bilibili.com/video/BV1FT4y1E74V?from=searc
  • python网课人工智能,Python系列课程——人工智能篇简单入门 爬山小虎哥 python网课人工智能
    1、基础篇——基于Python的机器学习>>>>>>现在大热、为未来计算机科学发展方向的机器学习了解多少呢？下面推荐的这个内容比较适合小白，如果数学、模型理论基础不扎实也没关系，可以掌握Python编程语言基本可以轻松学习~例如利用Python编程语言实现线性分类器、支持向量机、朴素贝叶斯等经典机器学习模型来解决诸如肿瘤良恶性预测、手写体识别、泰坦尼克号生还预测等实际问题。并就模型本身泛化力问题(
  • 【经典】吴恩达——机器学习笔记001 superME1226 机器学习机器学习算法
    【经典】吴恩达——机器学习笔记001机器学习(MachineLearning)笔记001学习地址：[中英字幕]吴恩达机器学习系列课程文字版参考及PPT来源：Coursera-ML-AndrewNg-Notes听从学长的建议，将吴恩达教授的DL和ML视频作为CV入门学习，本博客为个人学习笔记，旨在记录学习所得，欢迎小伙伴们一起交流学习，批评指正！第二章：【经典】吴恩达——机器学习笔记002课程总述M
  • 【CV】吴恩达机器学习课程笔记第18章 Fannnnf 吴恩达机器学习课程笔记机器学习人工智能
    本系列文章如果没有特殊说明，正文内容均解释的是文字上方的图片机器学习|Coursera吴恩达机器学习系列课程_bilibili目录18应用案例：照片OCR18-1问题描述与流程(pipeline)18-2滑动窗口(slidingwindows)分类器18-3获取大量数据和人工数据合成18-4上限分析：下一步要做流水线中的哪一个18应用案例：照片OCR18-1问题描述与流程(pipeline)1.找
  • 吴恩达机器学习系列课程笔记——第五章：Octave教程(Octave Tutorial) Lishier99 机器学习机器学习人工智能
    提示：这章选学，可以去学python，第六节可以看看。5.1基本操作https://www.bilibili.com/video/BV164411b7dx?p=26本章学习以种编程语言：Octave语言。你能够用它来非常迅速地实现这门课中我们已经学过的，或者将要学的机器学习算法。过去我一直尝试用不同的编程语言来教授机器学习，包括C++、Java、Python、Numpy和Octave。我发现当使用
  • 吴恩达机器学习系列课程笔记——第十四章：降维(Dimensionality Reduction) Lishier99 机器学习机器学习人工智能算法学习
    14.1动机一：数据压缩https://www.bilibili.com/video/BV164411b7dx?p=79这个视频，我想开始谈论第二种类型的无监督学习问题，称为降维。有几个不同的的原因使你可能想要做降维。一是数据压缩，后面我们会看了一些视频后，数据压缩不仅允许我们压缩数据，因而使用较少的计算机内存或磁盘空间，但它也让我们加快我们的学习算法。但首先，让我们谈论降维是什么。作为一种生动的
  • 吴恩达机器学习系列课程笔记——第十一章：机器学习系统的设计(Machine Learning System Design) Lishier99 机器学习机器学习人工智能算法
    11.1首先要做什么https://www.bilibili.com/video/BV164411b7dx?p=65在接下来的视频中，我将谈到机器学习系统的设计。这些视频将谈及在设计复杂的机器学习系统时，你将遇到的主要问题。同时我们会试着给出一些关于如何巧妙构建一个复杂的机器学习系统的建议。下面的课程的的数学性可能不是那么强，但是我认为我们将要讲到的这些东西是非常有用的，可能在构建大型的机器学习系
  • python数据分析、整理、汇总展示_python-数据分析与展示（Numpy、matplotlib、pandas）---2... weixin_39525118 python数据分析整理汇总展示
    笔记内容整理自mooc上北京理工大学嵩天老师python系列课程数据分析与展示，本人小白一枚，如有不对，多加指正1.python自带的图像库PIL1.1常用APIImage.open()Image.fromarray()im.save()convert('L')b.astype('uint8')(这个API用于处理后的数组改变元素的数据类型，科学计算python不同于C++等编程语言，操作之后，数
  • 吴恩达机器学习课程笔记：监督学习、无监督学习 Uncertainty!! 机器学习基础监督学习无监督学习
    1.吴恩达机器学习课程笔记：监督学习、无监督学习吴恩达机器学习系列课程：监督学习吴恩达机器学习系列课程：无监督学习仅作为个人学习笔记，若各位大佬发现错误请指正机器学习的学习算法：监督学习、无监督学习、半监督学习（监督与无监督的结合）、强化学习监督学习与无监督学习的根本区别：监督学习的数据既有特征又有标签，而非监督学习的数据中只有特征而没有标签。（例如：身高属于特征，标签是高或矮）左侧为监督学习针对
  • 机器学习（正在更新） 小小怪将军！ 机器学习机器学习深度学习
    目录自己疑问-----容易错误的点：训练集、验证集、测试集训练集验证集测试集以下视频地址：[中英字幕]吴恩达机器学习系列课程_哔哩哔哩_bilibili第二章2.1线性回归2-2代价函数（类似误差一样）2.5-2.6梯度下降算法，梯度下降算法理解2.3线性回归的梯度下降/Batch梯度下降第四章（正规方程与梯度下降一样是为了求满足条件的（塞塔o））4.1多变量线性回归假设函数4.2多元（多变量）梯
  • 机器学习 笔记（继续更新） M有在认真学习 机器学习python
    学习内容跟随“吴恩达机器学习系列课程”。目录1.具有一个特征的学习算法（linearregression线性回归），代价函数编辑的由来，等高图2.可以最小化代价函数的梯度下降法（gradientdescent），以及对于编辑、学习率编辑、导数项的通俗解释3.具有多个变量或特征的学习算法（multivariatelinearregression多元线性回归），它的假设函数和的迭代4.将gradien
  • 吴恩达---机器学习的流程（持续更新） M有在认真学习 机器学习回归逻辑回归
    参考：吴恩达机器学习的视频视频链接：[中英字幕]吴恩达机器学习系列课程_哔哩哔哩_bilibili本文用于我自己的内容总结以及层次理解。学习流程：1.具有一个特征的学习算法（linearregression线性回归），代价函数编辑的由来，等高图2.可以最小化代价函数的梯度下降法（gradientdescent），以及对于编辑、学习率编辑、导数项的通俗解释3.具有多个变量或特征的学习算法（multi
  • 机器学习算法笔记(1)——逻辑斯蒂回归Logistic处理二分类任务 念旧NiceJeo 机器学习算法笔记算法机器学习python可视化
    逻辑斯蒂回归LogisticRegressor处理二分类任务一.逻辑斯蒂回归1.模型2.代价函数（损失函数）3.优化算法二.代码实现1.二维二分类2.多维二分类本系列为观看吴恩达老师的[中英字幕]吴恩达机器学习系列课程做的课堂笔记。图片来自视频截图。不得不说，看了老师的视频真的学到了很多。即使数学不好的同志们也可以看懂，真的可谓是细致入微了。一.逻辑斯蒂回归1.模型学过深度学习的同志们对这张图一定
  • 【机器学习（九）】大数据集及其梯度下降算法 趴抖 机器学习算法人工智能
    声明：本文是以吴恩达机器学习系列课程为学习对象而作的学习笔记。本文对应P102-P105。大数据集假定你的训练集的大小m为100000000。如果你想训练一个线性回归模型或是一个逻辑回归模型。其梯度下降规则如下：当m的值为100000000时，就需要对一亿项进行求和。这是为了计算导数项以及演算单步下降。因为计算超过一亿项的代价太高了。我们容易思考：为什么不能在这一亿项中取一千个样本的子集，然后仅用
  • 【机器学习（八）】神经网络进阶 趴抖 机器学习神经网络逻辑回归
    声明：本文是以吴恩达机器学习系列课程为学习对象而作的学习笔记。本文对应P50-P56。代价函数假设我们有一个与下图类似的神经网络结构，再假设我们有一个像这样的训练集，其中有m组训练样本(x(i),y(I))。用L来表示神经网络结构的总层数：我们将会考虑两种分类问题：二元分类问题这里的y只能为0或1，在这种情况下，我们会有一个输出单元即K=1。同时神经网络的输出结果h(x)会是一个实数多类别分类问题
  • 【机器学习（四）】分类问题与logistic回归模型 趴抖 机器学习回归分类
    声明：本文是以吴恩达机器学习系列课程为学习对象而作的学习笔记。本文对应P32-P36、P38。情景引入在前面几篇文章中，我们提到了判断邮件是否为垃圾邮件的例子，以及良性与恶性肿瘤的例子。在所有的这些问题中，我们尝试预测的变量y，都是可以有两个取值的变量——0或1。我们用0来表示的这一类还可以叫做”负类“，用1来表示的这一类还可以叫做正类。现在我们要从只包含0和1两类的分类问题开始。假设陈述——lo
  • 【机器学习（六）】过拟合问题及正则化 趴抖 机器学习人工智能逻辑回归
    声明：本文是以吴恩达机器学习系列课程为学习对象而作的学习笔记。本文对应P39-P42。过拟合问题下面是一个用线性回归来预测房价的例子：第一种拟合没有很好地拟合训练集，称其为欠拟合。或者说，这个算法具有高偏差。第二种恰当地拟合了训练集。第三种拟合似乎很好地拟合了训练集，代价函数实际上可能非常接近于0，毕竟它通过了所有的数据点，但这是一条扭曲的，不停上下波动的曲线。事实上我们并不认为它是一个预测房价的
  • jdk tomcat 环境变量配置 Array_06 javajdktomcat
    Win7 下如何配置java环境变量 1。准备jdk包，win7系统，tomcat安装包（均上网下载即可） 2。进行对jdk的安装，尽量为默认路径（但要记住啊！！以防以后配置用。。。） 3。分别配置高级环境变量。   电脑-->右击属性-->高级环境变量-->环境变量。 分别配置 : path    &nbs
  • Spring调SDK包报java.lang.NoSuchFieldError错误 bijian1013 javaspring
            在工作中调另一个系统的SDK包，出现如下java.lang.NoSuchFieldError错误。 org.springframework.web.util.NestedServletException: Handler processing failed; nested exception is java.l
  • LeetCode[位运算] - #136 数组中的单一数 Cwind java题解位运算LeetCodeAlgorithm
    原题链接：#136 Single Number 要求： 给定一个整型数组，其中除了一个元素之外，每个元素都出现两次。找出这个元素 注意：算法的时间复杂度应为O(n)，最好不使用额外的内存空间 难度：中等 分析： 题目限定了线性的时间复杂度，同时不使用额外的空间，即要求只遍历数组一遍得出结果。由于异或运算 n XOR n = 0, n XOR 0 = n，故将数组中的每个元素进
  • qq登陆界面开发 15700786134 qq
    今天我们来开发一个qq登陆界面，首先写一个界面程序，一个界面首先是一个Frame对象，即是一个窗体。然后在这个窗体上放置其他组件。代码如下： public class First {         public void initul(){        jf=ne
  • Linux的程序包管理器RPM 被触发 linux
    在早期我们使用源代码的方式来安装软件时，都需要先把源程序代码编译成可执行的二进制安装程序，然后进行安装。这就意味着每次安装软件都需要经过预处理-->编译-->汇编-->链接-->生成安装文件--> 安装，这个复杂而艰辛的过程。为简化安装步骤，便于广大用户的安装部署程序，程序提供商就在特定的系统上面编译好相关程序的安装文件并进行打包，提供给大家下载，我们只需要根据自己的
  • socket通信遇到EOFException 肆无忌惮_ EOFException
    java.io.EOFException at java.io.ObjectInputStream$PeekInputStream.readFully(ObjectInputStream.java:2281) at java.io.ObjectInputStream$BlockDataInputStream.readShort(ObjectInputStream.java:
  • 基于spring的web项目定时操作 知了ing javaWeb
    废话不多说，直接上代码，很简单 配置一下项目启动就行 1，web.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <web-app xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="h
  • 树形结构的数据库表Schema设计 矮蛋蛋 schema
    原文地址： http://blog.csdn.net/MONKEY_D_MENG/article/details/6647488     程序设计过程中，我们常常用树形结构来表征某些数据的关联关系，如企业上下级部门、栏目结构、商品分类等等，通常而言，这些树状结构需要借助于数据库完成持久化。然而目前的各种基于关系的数据库，都是以二维表的形式记录存储数据信息，
  • maven将jar包和源码一起打包到本地仓库 alleni123 maven
    http://stackoverflow.com/questions/4031987/how-to-upload-sources-to-local-maven-repository <project> ... <build> <plugins> <plugin> <groupI
  • java IO操作 与 File 获取文件或文件夹的大小，可读，等属性！！！ 百合不是茶
    类 File File是指文件和目录路径名的抽象表示形式。 1，何为文件： 标准文件（txt doc mp3...） 目录文件（文件夹） 虚拟内存文件   2，File类中有可以创建文件的 createNewFile（）方法,在创建新文件的时候需要try{} catch(）{}因为可能会抛出异常；也有可以判断文件是否是一个标准文件的方法isFile();这些防抖都
  • Spring注入有继承关系的类（2） bijian1013 javaspring
    被注入类的父类有相应的属性，Spring可以直接注入相应的属性，如下所例：1.AClass类 package com.bijian.spring.test4; public class AClass { private String a; private String b; public String getA() { retu
  • 30岁转型期你能否成为成功人士 bijian1013 成长励志
            很多人由于年轻时走了弯路，到了30岁一事无成，这样的例子大有人在。但同样也有一些人，整个职业生涯都发展得很优秀，到了30岁已经成为职场的精英阶层。由于做猎头的原因，我们接触很多30岁左右的经理人，发现他们在职业发展道路上往往有很多致命的问题。在30岁之前，他们的职业生涯表现很优秀，但从30岁到40岁这一段，很多人
  • 【Velocity四】Velocity与Java互操作 bit1129 velocity
    Velocity出现的目的用于简化基于MVC的web应用开发，用于替代JSP标签技术，那么Velocity如何访问Java代码.本篇继续以Velocity三http://bit1129.iteye.com/blog/2106142中的例子为基础，      POJO    package com.tom.servlets; public
  • 【Hive十一】Hive数据倾斜优化 bit1129 hive
    什么是Hive数据倾斜问题   操作：join,group by,count distinct 现象：任务进度长时间维持在99%（或100%），查看任务监控页面，发现只有少量（1个或几个）reduce子任务未完成；查看未完成的子任务，可以看到本地读写数据量积累非常大，通常超过10GB可以认定为发生数据倾斜。 原因：key分布不均匀 倾斜度衡量：平均记录数超过50w且
  • 在nginx中集成lua脚本：添加自定义Http头，封IP等 ronin47 nginx lua csrf
    Lua是一个可以嵌入到Nginx配置文件中的动态脚本语言，从而可以在Nginx请求处理的任何阶段执行各种Lua代码。刚开始我们只是用Lua 把请求路由到后端服务器，但是它对我们架构的作用超出了我们的预期。下面就讲讲我们所做的工作。 强制搜索引擎只索引mixlr.com Google把子域名当作完全独立的网站，我们不希望爬虫抓取子域名的页面，降低我们的Page rank。 location /{
  • java-3.求子数组的最大和 bylijinnan java
    package beautyOfCoding; public class MaxSubArraySum { /** * 3.求子数组的最大和 题目描述： 输入一个整形数组，数组里有正数也有负数。 数组中连续的一个或多个整数组成一个子数组，每个子数组都有一个和。 求所有子数组的和的最大值。要求时间复杂度为O(n)。 例如输入的数组为1, -2, 3, 10, -4,
  • Netty源码学习-FileRegion bylijinnan javanetty
    今天看org.jboss.netty.example.http.file.HttpStaticFileServerHandler.java 可以直接往channel里面写入一个FileRegion对象，而不需要相应的encoder： //pipeline（没有诸如“FileRegionEncoder”的handler）： public ChannelPipeline ge
  • 使用ZeroClipboard解决跨浏览器复制到剪贴板的问题 cngolon 跨浏览器复制到粘贴板Zero Clipboard
    Zero Clipboard的实现原理 Zero Clipboard 利用透明的Flash让其漂浮在复制按钮之上，这样其实点击的不是按钮而是 Flash ，这样将需要的内容传入Flash，再通过Flash的复制功能把传入的内容复制到剪贴板。 Zero Clipboard的安装方法 首先需要下载 Zero Clipboard的压缩包，解压后把文件夹中两个文件：ZeroClipboard.js
  • 单例模式 cuishikuan 单例模式
    第一种（懒汉，线程不安全）： public class Singleton {   2     private static Singleton instance;   3     pri
  • spring+websocket的使用 dalan_123
    一、spring配置文件 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"    xmlns:xsi="http://www.w3.or
  • 细节问题：ZEROFILL的用法范围。 dcj3sjt126com mysql
    1、zerofill把月份中的一位数字比如1，2，3等加前导0 mysql> CREATE TABLE t1 (year YEAR(4), month INT(2) UNSIGNED ZEROFILL,    -> day
  • Android开发10——Activity的跳转与传值 dcj3sjt126com Android开发
    Activity跳转与传值，主要是通过Intent类，Intent的作用是激活组件和附带数据。   一、Activity跳转 方法一Intent intent = new Intent(A.this, B.class); startActivity(intent)   方法二Intent intent = new Intent();intent.setCla
  • jdbc 得到表结构、主键 eksliang jdbc 得到表结构、主键
    转自博客：http://blog.csdn.net/ocean1010/article/details/7266042 假设有个con DatabaseMetaData dbmd = con.getMetaData(); rs = dbmd.getColumns(con.getCatalog(), schema, tableName, null); rs.getSt
  • Android 应用程序开关GPS gqdy365 android
    要在应用程序中操作GPS开关需要权限： <uses-permission android:name="android.permission.WRITE_SECURE_SETTINGS" /> 但在配置文件中添加此权限之后会报错，无法再eclipse里面正常编译，怎么办？ 1、方法一：将项目放到Android源码中编译； 2、方法二：网上有人说cl
  • Windows上调试MapReduce zhiquanliu mapreduce
    1.下载hadoop2x-eclipse-plugin https://github.com/winghc/hadoop2x-eclipse-plugin.git 把 hadoop2.6.0-eclipse-plugin.jar 放到eclipse plugin 目录中。 2.下载 hadoop2.6_x64_.zip http://dl.iteye.com/topics/download/d2b
  • 如何看待一些知名博客推广软文的行为？ justjavac 博客
    本文来自我在知乎上的一个回答：http://www.zhihu.com/question/23431810/answer/24588621 互联网上的两种典型心态： 当初求种像条狗，如今撸完嫌人丑 当初搜贴像条犬，如今读完嫌人软 你为啥感觉不舒服呢？ 难道非得要作者把自己的劳动成果免费给你用，你才舒服？ 就如同 Google 关闭了 Gooled Reader，那是
  • sql优化总结 macroli sql
    为了是自己对sql优化有更好的原则性，在这里做一下总结，个人原则如有不对请多多指教。谢谢！   要知道一个简单的sql语句执行效率，就要有查看方式，一遍更好的进行优化。   一、简单的统计语句执行时间 declare @d datetime ---定义一个datetime的变量set @d=getdate() ---获取查询语句开始前的时间select user_id
  • Linux Oracle中常遇到的一些问题及命令总结 超声波 oraclelinux
    1.linux更改主机名   (1)#hostname oracledb　　　　临时修改主机名 (2) vi /etc/sysconfig/network 　　修改hostname (3) vi /etc/hosts　　　　　　　　修改IP对应的主机名   2.linux重启oracle实例及监听的各种方法 （注意操作的顺序应该是先监听，后数据库实例） &nbs
  • hive函数大全及使用示例 superlxw1234 hadoophive函数
      具体说明及示例参 见附件文档。     文档目录：   目录 一、关系运算： 4 1. 等值比较: = 4 2. 不等值比较: <> 4 3. 小于比较: < 4 4. 小于等于比较: <= 4 5. 大于比较: > 5 6. 大于等于比较: >= 5 7. 空值判断: IS NULL 5
  • Spring 4.2新特性-使用@Order调整配置类加载顺序 wiselyman spring 4
    4.1 @Order Spring 4.2 利用@Order控制配置类的加载顺序 4.2 演示 两个演示bean package com.wisely.spring4_2.order; public class Demo1Service { } package com.wisely.spring4_2.order; public class
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他