- AI在科研中的应用:chatgptgpt4的数据分析与机器学习
zmjia111
人工智能深度学习gpt人工智能数据分析机器学习chatgpt深度学习pytorch数据挖掘
2022年11月30日,可能将成为一个改变人类历史的日子——美国人工智能开发机构OpenAI推出了聊天机器人ChatGPT3.5,将人工智能的发展推向了一个新的高度。2023年4月,更强版本的ChatGPT4.0上线,文本、语音、图像等多模态交互方式使其在各行各业的应用呈现了更多的可能性。2023年11月7日,OpenAI首届开发者大会被称为“科技界的春晚”,吸引了全球广大用户的关注,GPT商店更
- (二十一)Seaborn知识学习8-python数据分析与机器学习实战(学习笔记)
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文章原创,最近更新:2018-05-17课程来源:python数据分析与机器学习实战-唐宇迪引言:介绍seaborn热度图绘制学习参考链接:1、Seaborn官方0.8.1版本首先介绍以下热度图的作用,拿出离散群数据,离散群数据可能会发生波动变化.看一下哪个点的值比较高,看一下哪个点的值比较低?通过值的变化,用颜色表现出来,这个是我们要做的一件事.热度图是由不同的颜色构成的,这个颜色由可能是由浅入
- ChatGPT GPT4科研应用、数据分析与机器学习、论文高效写作、AI绘图技术
夏日恋雨
人工智能chatgpt数据分析AI大数据机器学习python数据挖掘
原文链接:ChatGPTGPT4科研应用、数据分析与机器学习、论文高效写作、AI绘图技术https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUzNTczMDMxMg==&mid=2247596849&idx=3&sn=111d68286f9752008bca95a5ec575bb3&chksm=fa823ad6cdf5b3c0c446eceb5cf29cccc3161d746bd
- (十二)Matplotlib知识学习4-python数据分析与机器学习实战(学习笔记)
努力奋斗的durian
文章原创,最近更新:2018-05-91.原数据的展示2.柱形图的绘制3.散点图的绘制课程来源:python数据分析与机器学习实战-唐宇迪为了方便大家学习,将练习所涉及的练习fandango_scores.csv文件以百度网盘共享的方式分享出来.链接:https://pan.baidu.com/s/1yR7qkY4SjGdCiP-hqOXQRQ密码:wf5f1.原数据的展示对fandango_sc
- python数据分析与挖掘论文_《Python数据分析与机器学习实战-唐宇迪》读书笔记第10章-特征工程...
weixin_39616477
python数据分析与挖掘论文
第10章特征工程特征工程是整个机器学习中非常重要的一部分,如何对数据进行特征提取对最终结果的影响非常大。在建模过程中,一般会优先考虑算法和参数,但是数据特征才决定了整体结果的上限,而算法和参数只决定了如何逼近这个上限。特征工程其实就是要从原始数据中找到最有价值的信息,并转换成计算机所能读懂的形式。本章结合数值数据与文本数据来分别阐述如何进行数值特征与文本特征的提取。10.1数值特征实际数据中,最常
- 阶段四:数据分析与机器学习(掌握使用scikit-learn库进行高级机器学习)
哈嗨哈
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Scikit-learn是一个在Python中实现机器学习的强大库。以下是一些如何使用scikit-learn进行高级机器学习的基本步骤:数据导入和预处理:首先,你需要导入你的数据集。这通常通过pandas库完成,然后对数据进行预处理,包括数据清洗,缺失值处理,异常值处理,数据标准化等。importpandasaspdfromsklearn.preprocessingimportStandardS
- Python数据分析与机器学习34-DBSCAN实例
只是甲
一.数据源介绍数据源:一个啤酒的数据源,为了方便演示,数据只有20行。image.pngname啤酒的名称calories啤酒的卡路里sodium纳元素含量alcohol酒精含量cost价格二.使用DBSCAN进行聚类代码:importpandasaspdfromsklearn.clusterimportDBSCANfrompandas.plottingimportscatter_matrixim
- 阶段四:数据分析与机器学习(学习如何使用matplotlib和seaborn进行数据可视化)
哈嗨哈
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Matplotlib和Seaborn是Python中常用的数据可视化库。Matplotlib是一个基本的绘图库,可以用于绘制各种静态、动态、交互式和三维图表。Seaborn基于Matplotlib,提供了更高级的接口和更美观的默认样式。下面是一个简单的教程,介绍如何使用Matplotlib和Seaborn进行数据可视化:安装库首先,需要安装Matplotlib和Seaborn。可以使用pip命令进
- 分享2024年第一期!全国高校大数据与人工智能师资研修班
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师资培训大数据人工智能
全国高校大数据与人工智能师资研修班2024年第一期上海线下班:数据采集与机器学习实战广州线下班:大数据技术应用实战(Hadoop+Spark)线上班(十一大专题)PyTorch深度学习与大模型应用实战数据采集与处理实战大数据分析与机器学习实战大数据技术应用实战(Hadoop+Spark)商务数据分析实战(Excel+PowerBI)商务数据分析实战(Python)计算机视觉应用实战(Pytorch
- 阶段四:数据分析与机器学习(掌握NumPy和Pandas库,用于数据处理和分析)
哈嗨哈
数据分析机器学习numpy
Python的NumPy和Pandas库是数据处理和分析的重要工具。NumPy(NumericalPython)提供了高性能的数值计算工具,适用于大规模多维数组和矩阵的运算。Pandas则提供了强大的数据结构和数据分析工具,使得数据处理和分析变得更加便捷。以下是掌握NumPy和Pandas库的一些建议:熟悉基本语法和数据类型NumPy:了解NumPy数组(ndarray)的创建、索引和切片。熟悉N
- 使用NumPy和scikit-learn进行数据分析与机器学习
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数据分析和机器学习是当今信息时代中不可或缺的重要领域。在处理大规模数据集和实现复杂的机器学习算法时,NumPy和scikit-learn成为了Python中最常用的工具库之一。本文将介绍如何利用NumPy和scikit-learn进行数据分析和机器学习,并提供相应的源代码示例。引言NumPy是Python中用于科学计算的核心库之一。它提供了高性能的多维数组对象(ndarray),以及用于处理这些数
- 机器学习实战 ——《跟着迪哥学Python数据分析与机器学习实战》(2)
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机器学习实战——《跟着迪哥学Python数据分析与机器学习实战》(2)七、贝叶斯算法7.1新闻分类任务实战7.1.1结巴分词7.1.2词云表示工具包wordcloud7.1.3TF-IDF特征八、聚类算法8.1K-meansK-均值聚类算法评估指标优缺点8.2DBSCAN(Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise)基于密度的聚类算法
- Python数据分析与机器学习43-时间序列模型
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文章目录一.时间序列的定义二.平稳性三.差分法(I)四.自回归模型(AR)五.移动平均模型(MA)六.自回归移动平均模型(ARMA)七.ARIMA7.1自相关函数ACF(autocorrelationfunction)7.2偏自相关函数(PACF)(partialautocorrelationfunction)7.3ARIMA(p,d,q)阶数确定7.4ARIMA建模流程7.4.1模型选择7.4.
- Python数据分析与机器学习35-PCA降维
只是甲
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文章目录一.PCA概述二.向量的表示及基变换2.1向量的表示2.2基变换三.协方差矩阵四.协方差五.优化目标六.PCA实例参考:一.PCA概述PCA是PrincipalComponentAnalysis,主成分分析。用途:降维中最常用的一种手段目标:提取最有价值的信息(基于方差)问题:降维后的数据的意义?二.向量的表示及基变换2.1向量的表示内积:解释:设向量B的模为1,则A与B的内积值等于A向B
- Python数据分析与机器学习32-聚类算法
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文章目录一.聚类概念二.K-MEANS算法2.1基本概念2.2工作流程2.3优势和劣势三.DBSCAN算法3.1基本概念3.2工作流程3.3参数选择3.4优势和劣势3.4.1优势3.4.2劣势四.算法可视化参考:一.聚类概念无监督问题:我们手里没有标签了聚类:相似的东西分到一组难点:如何评估,如何调参二.K-MEANS算法2.1基本概念K值:要得到簇的个数,需要指定K值(我们需要将数据分为几类,K
- Python数据分析与机器学习18- 逻辑回归项目实战2-样本不均匀解决方案
只是甲
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文章目录一.样本不均匀带来的影响二.处理样本不均衡问题的方法2.1权重法2.2采样法三.实例3.1下采样3.2SMOTE方法参考:一.样本不均匀带来的影响我们从样本数据中知道,正常的交易数据有2.8w左右数据,异常的交易数据有492,正常的交易数据与异常交易数据差距非常大,这样会导致我们模型的效果不佳。下面我们来列举一个案例:代码:importpandasaspdimportmatplotlib.
- 机器学习实战——《跟着迪哥学Python数据分析与机器学习实战》
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跟着迪哥学Python数据分析与机器学习实战一、基础部分二、信用卡欺诈检测实战——监督学习2.1下采样与过采样2.1.1过采样数据生成策略SMOTE2.2逻辑回归2.3分类结果混淆矩阵2.4过采样实战2.5实战总结2.6版本依赖排错三、知识加油站¥银行卡的分类一、基础部分//@PASS,遇到有不会的再写,直接上手实战二、信用卡欺诈检测实战——监督学习背景:信用卡欺诈是指故意使用伪造、作废的信用卡,
- 2023年第七期丨全国高校大数据与人工智能师资研修班
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全国高校大数据与人工智能师资研修班邀请函2023年第七期线下班(昆明):数据采集与机器学习实战线上班(七大专题):PyTorch深度学习与大模型应用实战数据采集与处理实战大数据分析与机器学习实战大数据技术应用实战(Hadoop+Spark)商务数据分析实战TensorFlow与人工智能实战计算机视觉应用实战
- 每日一课 | 用Python做一款俄罗斯方块游戏(文末彩蛋)
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作者|Ahab,专注与Python数据挖掘、数据分析与机器学习来源|Ahab杂货铺编辑|Jane【编者按】之前作者用Python做了一款俄罗斯方块的小游戏,这次,作者在原来工作的基础上进行了升级,用AI算法实现了一款俄罗斯方块。一起来跟作者学一下吧~人工智能大火的今天,如果还是自己玩俄罗斯方块未免显得太LOW,为什么不对游戏升级,让机器自己去玩俄罗斯方块呢?有了这个想法之后利用周六周日两天的时间去
- 数据分析实战——货币分析与预测
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目录一、比特币分析与预测1.前置准备2.比特币价格变化趋势分析3.稳定性检测与时间序列检测4.数据变化5.模型分析6.残留物分析7.预测二、参考资料总结梗概本篇博客主要通过几个实例(不断更新,欢迎关注!)实践各种数据分析与机器学习处理方法(内附数据集与python代码)一、货币分析与预测1.前置准备下载数据库(包含各时段价格、时间等因素),下载地址为BitcoinHistoricalData|Ka
- (二十八)项目实战|交易数据异常检测(三)-python数据分析与机器学习实战(学习笔记)
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文章原创,最近更新:2018-06-41.混淆矩阵课程来源:python数据分析与机器学习实战-唐宇迪课程资料:这里所涉及到的练习资料creditcard.csv相关的链接以及密码如下:链接:https://pan.baidu.com/s/1APgU4cTAaM9zb8_xAIc41Q密码:xgg7这节课主要介绍什么叫混淆矩阵?混淆矩阵是由一个坐标系组成的,有x轴以及y轴,在x轴里面有0和1,在y
- 迈出数据分析与机器学习的第一步【人工智能工程师--AI转型必修课】
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CSDN学院【资讯】CSDN学院【优惠活动】CSDN学院【免费公开课】python数据分析人工智能机器学习浪潮
数据分析太火爆,怎奈机器学习太难懂!随着人工智能的浪潮卷卷袭来,机器学习已经越来越火爆啦。数据分析与机器学习岗位可谓供不应求,但是入门的门槛也是蛮高的,究竟了机器学习太难学还是咱们木有挑选到趁手的兵器呢?今天咱们的任务就是尝试用Python去开启一场数据分析和机器学习建模之旅,用最简单的方式带大家迈出机器学习的第一步!机器学习:数据分析很好理解,就是挖掘出来我们需要的有价值。机器学习:数据分析很好
- (二十)Seaborn知识学习7-python数据分析与机器学习实战(学习笔记)
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文章原创,最近更新:2018-05-141.绘制数据网格2.用FacetGrid子集数据3.用PairGridandpairplot()绘制成对的关系课程来源:python数据分析与机器学习实战-唐宇迪学习参考链接:1、Seaborn(sns)官方文档学习笔记(第六章绘制数据网格)2、Seaborn官方0.8.1版本引言:这节课我们讲Facetgrid,就是将很多子集进行展示,就可以用到这个函数.
- (三)算法推导与案例-python数据分析与机器学习实战(学习笔记)
努力奋斗的durian
文章原创,最近更新:2018-04-281.现在说的很火的深度学习是什么?2.算法推倒如何开始?3.机器学习怎么动手去做?课程来源:python数据分析与机器学习实战-唐宇迪1.现在说的很火的深度学习是什么?机器学习包含深度学习,深度学习是机器学习算法的一个延伸,运用比较广泛,牛逼.在计算机视觉和自然语言处理中更胜一筹.它把神经网络进行了一个延伸.说白了就是机器学习有个算法就是神经网络,深度学习比
- python音乐推荐系统_《Python数据分析与机器学习实战-唐宇迪》读书笔记第14章--音乐推荐系统实战...
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python音乐推荐系统
第14章推荐系统项目实战——打造音乐推荐系统上一章介绍了推荐系统的基本原理,本章的目标就要从零开始打造一个音乐推荐系统,包括音乐数据集预处理、基于相似度进行推荐以及基于矩阵分解进行推荐。14.1数据集清洗很多时候拿到手的数据集并不像想象中那么完美,基本都需要先把数据清洗一番才能使用,首先导入需要的Python工具包:1importpandasaspd2importnumpyasnp3importt
- 小白都能学会的Python基础 第二讲:Python基础知识
王宇韬
python基础python
1.华小智系列-Python基础(案例版)《Python基础》目录第二讲:Python基础知识1、变量、行与缩进2、数据类型:数字与字符串3、列表与字典4、运算符介绍与实践5.本章练习题6、课程相关资源第二讲:Python基础知识配套书籍:《Python金融大数据挖掘与分析全流程详解》第1章配套书籍:《Python大数据分析与机器学习商业案例实战》第1章下面就开始进行Python基础知识的正式教学
- 数据分析与机器学习介绍
郑某人_03a6
数据分析与机器学习课程概述数据分析数据采集数据清洗数据规约数据预处理可视化数据分析报告特征工程机器学习回归分类聚类深度学习神经网络(CNN)数学基础高等数学概率线性代数今天的课程内容jupyter的具体使用markdown的使用latex的使用python代码jupyter的使用jupyter的安装python环境的安装直接安装python(从官网下载)anaconda(大蟒蛇,python数据分
- Python数据分析与机器学习13-sklearn
只是甲
一.Sklearn工具包介绍scikit-learn,又写作sklearn,是一个开源的基于python语言的机器学习工具包。它通过NumPy,SciPy和Matplotlib等python数值计算的库实现高效的算法应用,并且涵盖了几乎所有主流机器学习算法。官网:https://scikit-learn.org/stable/index.html搜索相关语法:https://scikit-lear
- 【代码收藏】50 种常用的 matplotlib 可视化图
Sim1480
可视化python机器学习人工智能数据可视化
转自:机器之心数据分析与机器学习中常需要大量的可视化,因此才能直观了解模型背地里都干了些什么。而在可视化中,matplotlib算得上是最常用的工具,不论是对数据有个预先的整体了解,还是可视化预测效果,matplotlib都是不可缺失的模块。最近MachineLearningPlus的作者介绍了50种最常用的matplotlib可视化图表。介绍该表格主要介绍了7种不同的matplotlib可视化类
- 从“脱单”这件小事看数据分析与机器学习(上)
CDA经管之家
本文由公众号AIU人工智能(ID:ai_cda)出品,转载需授权故事背景Hello,大家好,我是一个在帝都漂了好几年的北漂,刚开始的时候还好,随着年纪的增长每次给家里打电话或者回家都像是经历一次渡劫,当然每每渡劫都不成功,被父上母上大人联手劈的外焦里嫩。如果有和我差不多年纪的单身哥们儿大概会懂这种感受.过程是这样的,最开始的催找女朋友---中期即使没有女朋友也要直接催婚—后期的连女朋友都没有就直接
- 遍历dom 并且存储(将每一层的DOM元素存在数组中)
换个号韩国红果果
JavaScripthtml
数组从0开始!!
var a=[],i=0;
for(var j=0;j<30;j++){
a[j]=[];//数组里套数组,且第i层存储在第a[i]中
}
function walkDOM(n){
do{
if(n.nodeType!==3)//筛选去除#text类型
a[i].push(n);
//con
- Android+Jquery Mobile学习系列(9)-总结和代码分享
白糖_
JQuery Mobile
目录导航
经过一个多月的边学习边练手,学会了Android基于Web开发的毛皮,其实开发过程中用Android原生API不是很多,更多的是HTML/Javascript/Css。
个人觉得基于WebView的Jquery Mobile开发有以下优点:
1、对于刚从Java Web转型过来的同学非常适合,只要懂得HTML开发就可以上手做事。
2、jquerym
- impala参考资料
dayutianfei
impala
记录一些有用的Impala资料
1. 入门资料
>>官网翻译:
http://my.oschina.net/weiqingbin/blog?catalog=423691
2. 实用进阶
>>代码&架构分析:
Impala/Hive现状分析与前景展望:http
- JAVA 静态变量与非静态变量初始化顺序之新解
周凡杨
java静态非静态顺序
今天和同事争论一问题,关于静态变量与非静态变量的初始化顺序,谁先谁后,最终想整理出来!测试代码:
import java.util.Map;
public class T {
public static T t = new T();
private Map map = new HashMap();
public T(){
System.out.println(&quo
- 跳出iframe返回外层页面
g21121
iframe
在web开发过程中难免要用到iframe,但当连接超时或跳转到公共页面时就会出现超时页面显示在iframe中,这时我们就需要跳出这个iframe到达一个公共页面去。
首先跳转到一个中间页,这个页面用于判断是否在iframe中,在页面加载的过程中调用如下代码:
<script type="text/javascript">
//<!--
function
- JAVA多线程监听JMS、MQ队列
510888780
java多线程
背景:消息队列中有非常多的消息需要处理,并且监听器onMessage()方法中的业务逻辑也相对比较复杂,为了加快队列消息的读取、处理速度。可以通过加快读取速度和加快处理速度来考虑。因此从这两个方面都使用多线程来处理。对于消息处理的业务处理逻辑用线程池来做。对于加快消息监听读取速度可以使用1.使用多个监听器监听一个队列;2.使用一个监听器开启多线程监听。
对于上面提到的方法2使用一个监听器开启多线
- 第一个SpringMvc例子
布衣凌宇
spring mvc
第一步:导入需要的包;
第二步:配置web.xml文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<web-app version="2.5"
xmlns="http://java.sun.com/xml/ns/javaee"
xmlns:xsi=
- 我的spring学习笔记15-容器扩展点之PropertyOverrideConfigurer
aijuans
Spring3
PropertyOverrideConfigurer类似于PropertyPlaceholderConfigurer,但是与后者相比,前者对于bean属性可以有缺省值或者根本没有值。也就是说如果properties文件中没有某个bean属性的内容,那么将使用上下文(配置的xml文件)中相应定义的值。如果properties文件中有bean属性的内容,那么就用properties文件中的值来代替上下
- 通过XSD验证XML
antlove
xmlschemaxsdvalidationSchemaFactory
1. XmlValidation.java
package xml.validation;
import java.io.InputStream;
import javax.xml.XMLConstants;
import javax.xml.transform.stream.StreamSource;
import javax.xml.validation.Schem
- 文本流与字符集
百合不是茶
PrintWrite()的使用字符集名字 别名获取
文本数据的输入输出;
输入;数据流,缓冲流
输出;介绍向文本打印格式化的输出PrintWrite();
package 文本流;
import java.io.FileNotFound
- ibatis模糊查询sqlmap-mapping-**.xml配置
bijian1013
ibatis
正常我们写ibatis的sqlmap-mapping-*.xml文件时,传入的参数都用##标识,如下所示:
<resultMap id="personInfo" class="com.bijian.study.dto.PersonDTO">
<res
- java jvm常用命令工具——jdb命令(The Java Debugger)
bijian1013
javajvmjdb
用来对core文件和正在运行的Java进程进行实时地调试,里面包含了丰富的命令帮助您进行调试,它的功能和Sun studio里面所带的dbx非常相似,但 jdb是专门用来针对Java应用程序的。
现在应该说日常的开发中很少用到JDB了,因为现在的IDE已经帮我们封装好了,如使用ECLI
- 【Spring框架二】Spring常用注解之Component、Repository、Service和Controller注解
bit1129
controller
在Spring常用注解第一步部分【Spring框架一】Spring常用注解之Autowired和Resource注解(http://bit1129.iteye.com/blog/2114084)中介绍了Autowired和Resource两个注解的功能,它们用于将依赖根据名称或者类型进行自动的注入,这简化了在XML中,依赖注入部分的XML的编写,但是UserDao和UserService两个bea
- cxf wsdl2java生成代码super出错,构造函数不匹配
bitray
super
由于过去对于soap协议的cxf接触的不是很多,所以遇到了也是迷糊了一会.后来经过查找资料才得以解决. 初始原因一般是由于jaxws2.2规范和jdk6及以上不兼容导致的.所以要强制降为jaxws2.1进行编译生成.我们需要少量的修改:
我们原来的代码
wsdl2java com.test.xxx -client http://.....
修改后的代
- 动态页面正文部分中文乱码排障一例
ronin47
公司网站一部分动态页面,早先使用apache+resin的架构运行,考虑到高并发访问下的响应性能问题,在前不久逐步开始用nginx替换掉了apache。 不过随后发现了一个问题,随意进入某一有分页的网页,第一页是正常的(因为静态化过了);点“下一页”,出来的页面两边正常,中间部分的标题、关键字等也正常,唯独每个标题下的正文无法正常显示。 因为有做过系统调整,所以第一反应就是新上
- java-54- 调整数组顺序使奇数位于偶数前面
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
import ljn.help.Helper;
public class OddBeforeEven {
/**
* Q 54 调整数组顺序使奇数位于偶数前面
* 输入一个整数数组,调整数组中数字的顺序,使得所有奇数位于数组的前半部分,所有偶数位于数组的后半
- 从100PV到1亿级PV网站架构演变
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网站架构
一个网站就像一个人,存在一个从小到大的过程。养一个网站和养一个人一样,不同时期需要不同的方法,不同的方法下有共同的原则。本文结合我自已14年网站人的经历记录一些架构演变中的体会。 1:积累是必不可少的
架构师不是一天练成的。
1999年,我作了一个个人主页,在学校内的虚拟空间,参加了一次主页大赛,几个DREAMWEAVER的页面,几个TABLE作布局,一个DB连接,几行PHP的代码嵌入在HTM
- [宇宙时代]宇宙时代的GIS是什么?
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Gis
我们都知道一个事实,在行星内部的时候,因为地理信息的坐标都是相对固定的,所以我们获取一组GIS数据之后,就可以存储到硬盘中,长久使用。。。但是,请注意,这种经验在宇宙时代是不能够被继续使用的
宇宙是一个高维时空
- 详解create database命令
czmmiao
database
完整命令
CREATE DATABASE mynewdb USER SYS IDENTIFIED BY sys_password USER SYSTEM IDENTIFIED BY system_password LOGFILE GROUP 1 ('/u01/logs/my/redo01a.log','/u02/logs/m
- 几句不中听却不得不认可的话
datageek
1、人丑就该多读书。
2、你不快乐是因为:你可以像猪一样懒,却无法像只猪一样懒得心安理得。
3、如果你太在意别人的看法,那么你的生活将变成一件裤衩,别人放什么屁,你都得接着。
4、你的问题主要在于:读书不多而买书太多,读书太少又特爱思考,还他妈话痨。
5、与禽兽搏斗的三种结局:(1)、赢了,比禽兽还禽兽。(2)、输了,禽兽不如。(3)、平了,跟禽兽没两样。结论:选择正确的对手很重要。
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- 1 14:00 PHP中的“syntax error, unexpected T_PAAMAYIM_NEKUDOTAYIM”错误
dcj3sjt126com
PHP
原文地址:http://www.kafka0102.com/2010/08/281.html
因为需要,今天晚些在本机使用PHP做些测试,PHP脚本依赖了一堆我也不清楚做什么用的库。结果一跑起来,就报出类似下面的错误:“Parse error: syntax error, unexpected T_PAAMAYIM_NEKUDOTAYIM in /home/kafka/test/
- xcode6 Auto layout and size classes
dcj3sjt126com
ios
官方GUI
https://developer.apple.com/library/ios/documentation/UserExperience/Conceptual/AutolayoutPG/Introduction/Introduction.html
iOS中使用自动布局(一)
http://www.cocoachina.com/ind
- 通过PreparedStatement批量执行sql语句【sql语句相同,值不同】
梦见x光
sql事务批量执行
比如说:我有一个List需要添加到数据库中,那么我该如何通过PreparedStatement来操作呢?
public void addCustomerByCommit(Connection conn , List<Customer> customerList)
{
String sql = "inseret into customer(id
- 程序员必知必会----linux常用命令之十【系统相关】
hanqunfeng
Linux常用命令
一.linux快捷键
Ctrl+C : 终止当前命令
Ctrl+S : 暂停屏幕输出
Ctrl+Q : 恢复屏幕输出
Ctrl+U : 删除当前行光标前的所有字符
Ctrl+Z : 挂起当前正在执行的进程
Ctrl+L : 清除终端屏幕,相当于clear
二.终端命令
clear : 清除终端屏幕
reset : 重置视窗,当屏幕编码混乱时使用
time com
- NGINX
IXHONG
nginx
pcre 编译安装 nginx
conf/vhost/test.conf
upstream admin {
server 127.0.0.1:8080;
}
server {
listen 80;
&
- 设计模式--工厂模式
kerryg
设计模式
工厂方式模式分为三种:
1、普通工厂模式:建立一个工厂类,对实现了同一个接口的一些类进行实例的创建。
2、多个工厂方法的模式:就是对普通工厂方法模式的改进,在普通工厂方法模式中,如果传递的字符串出错,则不能正确创建对象,而多个工厂方法模式就是提供多个工厂方法,分别创建对象。
3、静态工厂方法模式:就是将上面的多个工厂方法模式里的方法置为静态,
- Spring InitializingBean/init-method和DisposableBean/destroy-method
mx_xiehd
javaspringbeanxml
1.initializingBean/init-method
实现org.springframework.beans.factory.InitializingBean接口允许一个bean在它的所有必须属性被BeanFactory设置后,来执行初始化的工作,InitialzingBean仅仅指定了一个方法。
通常InitializingBean接口的使用是能够被避免的,(不鼓励使用,因为没有必要
- 解决Centos下vim粘贴内容格式混乱问题
qindongliang1922
centosvim
有时候,我们在向vim打开的一个xml,或者任意文件中,拷贝粘贴的代码时,格式莫名其毛的就混乱了,然后自己一个个再重新,把格式排列好,非常耗时,而且很不爽,那么有没有办法避免呢? 答案是肯定的,设置下缩进格式就可以了,非常简单: 在用户的根目录下 直接vi ~/.vimrc文件 然后将set pastetoggle=<F9> 写入这个文件中,保存退出,重新登录,
- netty大并发请求问题
tianzhihehe
netty
多线程并发使用同一个channel
java.nio.BufferOverflowException: null
at java.nio.HeapByteBuffer.put(HeapByteBuffer.java:183) ~[na:1.7.0_60-ea]
at java.nio.ByteBuffer.put(ByteBuffer.java:832) ~[na:1.7.0_60-ea]
- Hadoop NameNode单点问题解决方案之一 AvatarNode
wyz2009107220
NameNode
我们遇到的情况
Hadoop NameNode存在单点问题。这个问题会影响分布式平台24*7运行。先说说我们的情况吧。
我们的团队负责管理一个1200节点的集群(总大小12PB),目前是运行版本为Hadoop 0.20,transaction logs写入一个共享的NFS filer(注:NetApp NFS Filer)。
经常遇到需要中断服务的问题是给hadoop打补丁。 DataNod