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模型调优的深入分析与Python实践一、模型调优的定义与目标模型调优(ModelTuning)是通过系统化调整机器学习模型的超参数和结构参数,使模型在特定数据集上达到最佳性能的过程。其核心目标是在以下两者间找到平衡:泛化能力∝1过拟合风险\text{泛化能力}\propto\frac{1}{\text{过拟合风险}}泛化能力∝过拟合风险1二、调优注意事项1.数据层面确保训练集/验证集/测试集的独立
- 【人工智能-初级】第20章 使用 Matplotlib 和 Seaborn 进行数据可视化
若北辰
人工智能信息可视化人工智能matplotlib
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- python实践-实现实时语音转文字
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语音转文字已经是一个很成熟的技术,运用的好的话,可以在很多项目中使用。下面用例使用了现成的API库对语音进行转化。1.本期语音转文字分为两种:1.实时语音转化为文字;2.录音文件转化为文字;2.需要初始化的三方库:pipinstallSpeechRecognitionpipinstallPyAudiopipinstallpipwinpipwininstallpyaudio3.实现代码:实时语音版:
- 使用DuckDuckGo搜索API进行高效信息检索:Python实践指南
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使用DuckDuckGo搜索API进行高效信息检索:Python实践指南引言在当今信息爆炸的时代,快速准确地获取所需信息变得越来越重要。DuckDuckGo作为一个注重隐私的搜索引擎,提供了强大的搜索API,让开发者能够轻松地将搜索功能集成到自己的应用中。本文将详细介绍如何使用Python和LangChain库来利用DuckDuckGo搜索API,实现高效的信息检索。主要内容1.环境准备首先,我们
- 探索神经网络的奥秘:从基础理论到Python实践
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探索神经网络的奥秘:从基础理论到Python实践【下载地址】第一章神经网络如何工作附Python神经网络编程.pdf分享本资源文件提供了关于神经网络基础知识的详细介绍,并附带了一个Python神经网络编程的PDF文件。通过学习本资源,您将能够理解神经网络的基本工作原理,并掌握如何使用Python进行神经网络编程项目地址:https://gitcode.com/Resource-Bundle-Col
- 平滑法时间序列模型原理及Python实践
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平滑法时间序列模型原理主要涉及通过一定的算法对时间序列数据进行平滑处理,以消除或减弱数据中的随机波动和噪声,从而揭示出数据中的长期趋势和季节性变化,进而对未来数据进行预测。以下是平滑法时间序列模型的详细原理:一、基本原理平滑法时间序列模型基于对历史数据的平滑处理,通过对数据的平均或加权平均,去除数据中的随机波动,使得时间序列数据更加平滑,便于分析和预测。这种方法能够帮助我们更好地理解数据的长期趋势
- python logistic regression_机器学习算法与Python实践之逻辑回归(Logistic Regression)
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机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考下载地址:https://bbs.pinggu.org/thread-2256090-1-1.html一、逻辑回归(LogisticRegression)Logisticregression(逻辑回归)是当前业界比较常用的机器学习方法,用于估计某种事物的可能性。之前在经典之作《数学之美》中也看到了它用于广告预测,也就是根据某广告被用户点击的可能性,把
- CLIQUE算法原理及Python实践
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CLIQUE(ClusteringInQUEst)算法是一种基于网格的聚类方法,其主要目的是在数据集中发现子空间中基于密度的簇。以下是CLIQUE算法原理的详细解释:一、空间划分CLIQUE算法首先将数据对象的整个嵌入空间划分成多个单元(通常是超矩形)。这是通过将每个维度划分成不重叠的区间来实现的。每个单元代表数据空间中的一个特定区域,其大小由划分的区间决定。这种划分方式使得算法能够高效地处理大规
- Logistic分类算法原理及Python实践
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一、Logistic分类算法原理Logistic分类算法,也称为逻辑回归(LogisticRegression),是机器学习中的一种经典分类算法,主要用于解决二分类问题。其原理基于线性回归和逻辑函数(Sigmoid函数)的组合,能够将输入特征的线性组合映射到一个概率范围内,从而进行分类预测。以下是Logistic分类算法的主要原理:1.线性组合首先,对于输入的n个特征,我们将其表示为一个n维的列向
- python logistic模型_Python实践之逻辑回归(Logistic Regression)
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机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考《机器学习实战》这本书。因为自己想学习Python,然后也想对一些机器学习算法加深下了解,所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法。恰好遇见这本同样定位的书籍,所以就参考这本书的过程来学习了。这节学习的是逻辑回归(LogisticRegression),也算进入了比较正统的机器学习算法。啥叫正统呢?我概念里面机器学习算法一般是这样一个
- 模糊C-means算法原理及Python实践
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模糊C-means算法原理及Python实践一、目标函数二、隶属度矩阵和聚类中心三、算法步骤四、终止条件五、算法特点六、Python实现模糊C-means(FuzzyC-Means,简称FCM)算法是一种经典的模糊聚类算法,它在数据分析、数据挖掘、图像处理等多个领域有着广泛的应用。FCM算法通过为每个数据点分配模糊隶属度,将数据点划分到不同的聚类中心,从而实现对数据集的聚类分析。以下是模糊C-me
- 数据挖掘与python实践中国慕课答案_中国大学MOOC(慕课)_数据挖掘与python实践_慕课答案...
weixin_39962285
纸浆中的颜色主要来源于()纺锤丝分为三种类型:_、_和_。纵轴为good,另一轴为bad的无异曲线,其效用递增方向是?只能选择一个:纽扣电池是锌银电池。纽约股灾爆发,日本银行推行的政策是()。尼西土陶在装饰纹饰中以()纹占主导地位。纸质密码本与电子密码本相比其优点是更换较为方便。纹沟发育形成()纺织文化在下面哪个方面表现?纽扣电池是锌银电池。纸艺手工制作时为省事可以选用双面胶粘合,因为双面胶也可以
- Python实践之三种时间等待方式:进程等待、隐性等待和显性等待
qq_41845402
前端python
"""等待三种方式1、进程等待time.sleep()2、隐性等待(等待资源加载完成)driver.implicitly_wait(5)接收浮点型数据,表示超时时间,最多等待3、显性等待(条件等待)WebDriverWait(driver,10,0.5).until(EC.presence_of_element_located(locator))"""1、进程等待需要导入time模块,time.s
- 深入浅出TCP/IP协议簇:理论与Python实践
web安全工具库
网络爬虫网络服务器运维
源码分享https://docs.qq.com/sheet/DUHNQdlRUVUp5Vll2?tab=BB08J2当我们提到网络编程或数据爬取时,了解基础的网络通信协议—TCP/IP协议簇是非常有用的。TCP/IP不是单一的协议,而是一组使互联网工作的协议的集合。在本篇博客中,我们将探讨TCP/IP的基础,并通过Python代码示例展示其在实际编程中的应用。TCP/IP概述TCP/IP协议簇包括
- 《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)
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—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
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本专栏分享记录python基础知识的学习计划按照如下目录格式编写记录第一部分:python基本语法1.1环境搭建1.2基本数据类型1.3基本语法1.4内置方法1.5面向对象1.6常用库第二部分:python常用场景2.1文本处理2.2mysql2.3并发编程2.4网络编程2.5接口编程2.6测试第三部分:python实践3.1设计模式3.2django框架3.3图形编程以后会尽量定期更新,保持写作
- Python 实践——外星人入侵小游戏(上)
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pythonpygame开发语言game
Python实践——外星人入侵小游戏(上)目录Python实践——外星人入侵小游戏(上)安装pip/pygame1.开始项目2.设置屏幕背景色基本操作:3.设置类4.添加飞船图像5.导入程序基本操作:完整:总结安装pip/pygame先查询python路径,然后在终端输入:/路径/python3-mensurepip--default-pip通过pip安装pygame:/路径/python3-mp
- 时间序列分析:ARIMA 模型(Python实践)
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全文共25000余字,预计阅读时间约50~83.33分钟|满满干货,建议收藏!这里写目录标题1.ARIMA模型的由来2.ARIMA模型的基本概念2.1ARIMA模型的基本思想2.2ARIMA模型的数学表达式3.差分过程(I)的详解3.1什么是差分3.2差分的阶数3.3什么是滞后3.4滞后差分(多步差分)3.5使用差分消除数据波动3.6概念总结4.ARIMA(p,d,q)模型的参数选择4.1p和q到
- 【Python实践】使用Python编写AMQP协议客户端和服务端
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使用Python编写AMQP协议客户端和服务端1.问题描述用户场景,用户通过AMQP协议订阅我的消息,然后我把消息发送给用户。从而实现发布订阅的模式。使用python做个demo2.最佳答案(详细解答可以往下看)安装Python包管理器pip(如果您的系统中没有安装pip的话)。安装amqpstorm包,它是一个用于AMQP协议的Python客户端。您可以使用以下命令在命令行中安装amqpstor
- 数据挖掘——认识数据
木夕敢敢
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《数据挖掘》国防科技大学《数据挖掘》青岛大学《数据挖掘与python实践》数据挖掘之认识数据1.数据和信息**数据(data)**是事实或观察的结果,是对客观事物的逻辑归纳,是用于表示客观事物的未经加工的原始素材。在计算机系统中,各种字母、数字符号的组合、语音、图形、图像等统称为数据,数据经过加工后就成为信息。2.数据对象及属性类型数据集由数据对象组成,一个数据对象对应一个实体,数据对象也可以成为
- 2019-10-06 梯度下降法Python实践——求函数的最小值
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代码还是有很多地方需要完善的,需要近一步的学习importmath#使用梯度下降法求函数的最小值#f=exp(X^2+(y-2)^2)初始点为(1,1)#设计函数deffunction_one(x_input,y_input):#函数的输入x,yf=math.exp(x_input**2+(y_input-2)**2)#算出f的值dx=2*x_input*f#算出一阶x导数的值dy=2*(y_in
- Python实践:脚本调用exe与exe输出获取的方法总结
来知晓
Python世界python服务器linux
Python实践:脚本调用exe与exe输出获取的方法总结实现思路参考资料本文主要目的是研究总结通过Python脚本模拟实现bat批处理调用exe的功能,并获取exe在屏幕上的输出信息进行分析。实现思路通过参考资料里的几篇博客,可以知道Python调用exe的两种方法:os.system()和os.popen()os.systemparam1=r'p1'#参数1param2=r'p2'#参数2pa
- 数据笔记第二周:Python基础语法学习
三才数据分析学习笔记
目的:Python数据分析基础Python基础:Python环境安装Python基本用法:控制语句、函数、文件读写等Pyhton基本数据结构:字典、集合等Pandas环境安装Pandas数据结构:Series和Dataframe实践:各种描述性数据分析,使用Python实践一遍可以用Python自己实现中位数之类的计算,也可以直接调用Pandas的库数据可以自己随意造一些,也可以网上自己找数据集一
- 探索数据之美:优雅权重计算方法与Python实践
theskylife
数据分析20天玩转数据分析数据挖掘python算法人工智能数据分析数据挖掘
写在开头在数据的世界里,我们常常需要通过各种方法为不同的数据点分配合理的权重。这是数据分析中至关重要的一环,它决定了模型的准确性和结果的可信度。本文将引导您探索数据分析中常用的权重计算方法,并通过清晰的Python代码实现,让您轻松驾驭权重的奥秘。1.常见分类2.区别权重信息评价:2.1第一类为AHP层次法和优序图法;此类方法利用数字的相对大小信息进行权重计算;此类方法为主观赋值法,通常需要由专家
- ApacheCN 数据科学译文集 20210313 更新
布客飞龙
新增了五个教程:Python和Jupyter机器学习入门零、前言一、Jupyter基础知识二、数据清理和高级机器学习三、Web爬取和交互式可视化Python数据科学和机器学习实践指南零、前言一、入门二、统计和概率回顾和Python实践三、Matplotlib和高级概率概念四、预测模型五、Python机器学习六、推荐系统七、更多数据挖掘和机器学习技术八、处理真实数据九、ApacheSpark-大数据
- 卡尔曼滤波预测应用python实践
肖永威
人工智能及Python数据分析python算法机器学习卡尔曼滤波
1.什么是卡尔曼滤波最佳线性滤波理论起源于二十世纪40年代美国科学家Wiener和前苏联科学家KOnMoropOB等人的研究工作,后人统称为维纳滤波理论。60年代Kalman把状态空间模型引入滤波理论,并导出了一套递推估计算法,后人称之为卡尔曼滤波理论。卡尔曼滤波是以最小均方误差为估计的最佳准则,来寻求一套递推估计的算法,其基本思想是:采用信号与噪声的状态空间模型,利用前一时刻地估计值和现时刻的观
- 客观赋权熵值法多指标综合评价方法原理及python实践
肖永威
Python数据分析python算法熵值法指标评价
1.什么是熵值法熵值法是指用来判断某个指标的离散程度的数学方法。离散程度越大,该指标对综合评价的影响越大。可以用熵值判断某个指标的离散程度。熵值法是一种客观赋权方法,借鉴了信息熵思想,它通过计算指标的信息熵,根据指标的相对变化程度对系统整体的影响来决定指标的权重。熵值法是一种常用的多指标综合评价方法,它可以将多个指标的数据进行综合分析,得出一个综合评价结果。熵值法的作用非常广泛,可以应用于各种领域
- K邻近算法的Python实践——用Python实现简单而强大的机器学习算法
非著名程序员阿强
算法python机器学习
K邻近算法(K-NearestNeighbors)是一种常用的机器学习算法,用于分类和回归任务。它基于实例的学习方法,通过根据邻近的训练样本来预测新的数据点的标签。Python提供了丰富的机器学习库,其中包括Scikit-learn,使得实现K邻近算法变得简单而便捷。本文将介绍K邻近算法的基本原理、实现步骤和示例代码,帮助读者理解和应用Python实现K邻近算法。一、K邻近算法简介K邻近算法是一种
- 从根到叶:随机森林模型的深入探索
无水先生
机器学习人工智能随机森林算法机器学习
一、说明在本综合指南中,我们将超越基础知识。当您盯着随机森林模型的文档时,您将不再对“节点杂质”、“加权分数”或“成本复杂性修剪”等术语感到不知所措。相反,我们将剖析每个参数,阐明其作用和影响。通过理论和Python实践示例的结合,您将对如何按照您的意愿塑造随机森林有细致入微的理解。经验丰富的数据科学家通常对他们的数据集有一种直观的感觉——引导他们找到正确的算法和正确的参数的第六感。虽然这看起来像
- C#,Python实践,用CodeFormer实现人脸重建(Face Restoration),模糊清晰、划痕修复及黑白上色
深度混淆
C#入门教程Beginner‘sRecipespython开发语言人工智能算法
无论是自己、家人或是朋友、客户的照片,免不了有些是黑白的、被污损的、模糊的,总想着修复一下。作为一个程序员或者程序员的家属,当然都有责任满足他们的需求、实现他们的想法。除了这个,学习了本文的成果,或许你还可以用来赚点小钱。比如这样!或是这样!是不是很酷?那么。。。需要什么编程技能?什么知识?答案:你不需要会编程序!你只需要认识26个字母和大约4GB左右的硬盘空间.1CODEFORMER概要(可略过
- 枚举的构造函数中抛出异常会怎样
bylijinnan
javaenum单例
首先从使用enum实现单例说起。
为什么要用enum来实现单例?
这篇文章(
http://javarevisited.blogspot.sg/2012/07/why-enum-singleton-are-better-in-java.html)阐述了三个理由:
1.enum单例简单、容易,只需几行代码:
public enum Singleton {
INSTANCE;
- CMake 教程
aigo
C++
转自:http://xiang.lf.blog.163.com/blog/static/127733322201481114456136/
CMake是一个跨平台的程序构建工具,比如起自己编写Makefile方便很多。
介绍:http://baike.baidu.com/view/1126160.htm
本文件不介绍CMake的基本语法,下面是篇不错的入门教程:
http:
- cvc-complex-type.2.3: Element 'beans' cannot have character
Cb123456
springWebgis
cvc-complex-type.2.3: Element 'beans' cannot have character
Line 33 in XML document from ServletContext resource [/WEB-INF/backend-servlet.xml] is i
- jquery实例:随页面滚动条滚动而自动加载内容
120153216
jquery
<script language="javascript">
$(function (){
var i = 4;$(window).bind("scroll", function (event){
//滚动条到网页头部的 高度,兼容ie,ff,chrome
var top = document.documentElement.s
- 将数据库中的数据转换成dbs文件
何必如此
sqldbs
旗正规则引擎通过数据库配置器(DataBuilder)来管理数据库,无论是Oracle,还是其他主流的数据都支持,操作方式是一样的。旗正规则引擎的数据库配置器是用于编辑数据库结构信息以及管理数据库表数据,并且可以执行SQL 语句,主要功能如下。
1)数据库生成表结构信息:
主要生成数据库配置文件(.conf文
- 在IBATIS中配置SQL语句的IN方式
357029540
ibatis
在使用IBATIS进行SQL语句配置查询时,我们一定会遇到通过IN查询的地方,在使用IN查询时我们可以有两种方式进行配置参数:String和List。具体使用方式如下:
1.String:定义一个String的参数userIds,把这个参数传入IBATIS的sql配置文件,sql语句就可以这样写:
<select id="getForms" param
- Spring3 MVC 笔记(一)
7454103
springmvcbeanRESTJSF
自从 MVC 这个概念提出来之后 struts1.X struts2.X jsf 。。。。。
这个view 层的技术一个接一个! 都用过!不敢说哪个绝对的强悍!
要看业务,和整体的设计!
最近公司要求开发个新系统!
- Timer与Spring Quartz 定时执行程序
darkranger
springbean工作quartz
有时候需要定时触发某一项任务。其实在jdk1.3,java sdk就通过java.util.Timer提供相应的功能。一个简单的例子说明如何使用,很简单: 1、第一步,我们需要建立一项任务,我们的任务需要继承java.util.TimerTask package com.test; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Date;
- 大端小端转换,le32_to_cpu 和cpu_to_le32
aijuans
C语言相关
大端小端转换,le32_to_cpu 和cpu_to_le32 字节序
http://oss.org.cn/kernel-book/ldd3/ch11s04.html
小心不要假设字节序. PC 存储多字节值是低字节为先(小端为先, 因此是小端), 一些高级的平台以另一种方式(大端)
- Nginx负载均衡配置实例详解
avords
[导读] 负载均衡是我们大流量网站要做的一个东西,下面我来给大家介绍在Nginx服务器上进行负载均衡配置方法,希望对有需要的同学有所帮助哦。负载均衡先来简单了解一下什么是负载均衡,单从字面上的意思来理解就可以解 负载均衡是我们大流量网站要做的一个东西,下面我来给大家介绍在Nginx服务器上进行负载均衡配置方法,希望对有需要的同学有所帮助哦。
负载均衡
先来简单了解一下什么是负载均衡
- 乱说的
houxinyou
框架敏捷开发软件测试
从很久以前,大家就研究框架,开发方法,软件工程,好多!反正我是搞不明白!
这两天看好多人研究敏捷模型,瀑布模型!也没太搞明白.
不过感觉和程序开发语言差不多,
瀑布就是顺序,敏捷就是循环.
瀑布就是需求、分析、设计、编码、测试一步一步走下来。而敏捷就是按摸块或者说迭代做个循环,第个循环中也一样是需求、分析、设计、编码、测试一步一步走下来。
也可以把软件开发理
- 欣赏的价值——一个小故事
bijian1013
有效辅导欣赏欣赏的价值
第一次参加家长会,幼儿园的老师说:"您的儿子有多动症,在板凳上连三分钟都坐不了,你最好带他去医院看一看。" 回家的路上,儿子问她老师都说了些什么,她鼻子一酸,差点流下泪来。因为全班30位小朋友,惟有他表现最差;惟有对他,老师表现出不屑,然而她还在告诉她的儿子:"老师表扬你了,说宝宝原来在板凳上坐不了一分钟,现在能坐三分钟。其他妈妈都非常羡慕妈妈,因为全班只有宝宝
- 包冲突问题的解决方法
bingyingao
eclipsemavenexclusions包冲突
包冲突是开发过程中很常见的问题:
其表现有:
1.明明在eclipse中能够索引到某个类,运行时却报出找不到类。
2.明明在eclipse中能够索引到某个类的方法,运行时却报出找不到方法。
3.类及方法都有,以正确编译成了.class文件,在本机跑的好好的,发到测试或者正式环境就
抛如下异常:
java.lang.NoClassDefFoundError: Could not in
- 【Spark七十五】Spark Streaming整合Flume-NG三之接入log4j
bit1129
Stream
先来一段废话:
实际工作中,业务系统的日志基本上是使用Log4j写入到日志文件中的,问题的关键之处在于业务日志的格式混乱,这给对日志文件中的日志进行统计分析带来了极大的困难,或者说,基本上无法进行分析,每个人写日志的习惯不同,导致日志行的格式五花八门,最后只能通过grep来查找特定的关键词缩小范围,但是在集群环境下,每个机器去grep一遍,分析一遍,这个效率如何可想之二,大好光阴都浪费在这上面了
- sudoku solver in Haskell
bookjovi
sudokuhaskell
这几天没太多的事做,想着用函数式语言来写点实用的程序,像fib和prime之类的就不想提了(就一行代码的事),写什么程序呢?在网上闲逛时发现sudoku游戏,sudoku十几年前就知道了,学生生涯时也想过用C/Java来实现个智能求解,但到最后往往没写成,主要是用C/Java写的话会很麻烦。
现在写程序,本人总是有一种思维惯性,总是想把程序写的更紧凑,更精致,代码行数最少,所以现
- java apache ftpClient
bro_feng
java
最近使用apache的ftpclient插件实现ftp下载,遇见几个问题,做如下总结。
1. 上传阻塞,一连串的上传,其中一个就阻塞了,或是用storeFile上传时返回false。查了点资料,说是FTP有主动模式和被动模式。将传出模式修改为被动模式ftp.enterLocalPassiveMode();然后就好了。
看了网上相关介绍,对主动模式和被动模式区别还是比较的模糊,不太了解被动模
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-工厂方法模式
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/
package design.pattern;
/*
* 工厂方法模式:使一个类的实例化延迟到子类
* 某次,我在工作不知不觉中就用到了工厂方法模式(称为模板方法模式更恰当。2012-10-29):
* 有很多不同的产品,它
- 面试记录语
chenyu19891124
招聘
或许真的在一个平台上成长成什么样,都必须靠自己去努力。有了好的平台让自己展示,就该好好努力。今天是自己单独一次去面试别人,感觉有点小紧张,说话有点打结。在面试完后写面试情况表,下笔真的好难,尤其是要对面试人的情况说明真的好难。
今天面试的是自己同事的同事,现在的这个同事要离职了,介绍了我现在这位同事以前的同事来面试。今天这位求职者面试的是配置管理,期初看了简历觉得应该很适合做配置管理,但是今天面
- Fire Workflow 1.0正式版终于发布了
comsci
工作workflowGoogle
Fire Workflow 是国内另外一款开源工作流,作者是著名的非也同志,哈哈....
官方网站是 http://www.fireflow.org
经过大家努力,Fire Workflow 1.0正式版终于发布了
正式版主要变化:
1、增加IWorkItem.jumpToEx(...)方法,取消了当前环节和目标环节必须在同一条执行线的限制,使得自由流更加自由
2、增加IT
- Python向脚本传参
daizj
python脚本传参
如果想对python脚本传参数,python中对应的argc, argv(c语言的命令行参数)是什么呢?
需要模块:sys
参数个数:len(sys.argv)
脚本名: sys.argv[0]
参数1: sys.argv[1]
参数2: sys.argv[
- 管理用户分组的命令gpasswd
dongwei_6688
passwd
NAME: gpasswd - administer the /etc/group file
SYNOPSIS:
gpasswd group
gpasswd -a user group
gpasswd -d user group
gpasswd -R group
gpasswd -r group
gpasswd [-A user,...] [-M user,...] g
- 郝斌老师数据结构课程笔记
dcj3sjt126com
数据结构与算法
<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<
- yii2 cgridview加上选择框进行操作
dcj3sjt126com
GridView
页面代码
<?=Html::beginForm(['controller/bulk'],'post');?>
<?=Html::dropDownList('action','',[''=>'Mark selected as: ','c'=>'Confirmed','nc'=>'No Confirmed'],['class'=>'dropdown',])
- linux mysql
fypop
linux
enquiry mysql version in centos linux
yum list installed | grep mysql
yum -y remove mysql-libs.x86_64
enquiry mysql version in yum repositoryyum list | grep mysql oryum -y list mysql*
install mysq
- Scramble String
hcx2013
String
Given a string s1, we may represent it as a binary tree by partitioning it to two non-empty substrings recursively.
Below is one possible representation of s1 = "great":
- 跟我学Shiro目录贴
jinnianshilongnian
跟我学shiro
历经三个月左右时间,《跟我学Shiro》系列教程已经完结,暂时没有需要补充的内容,因此生成PDF版供大家下载。最近项目比较紧,没有时间解答一些疑问,暂时无法回复一些问题,很抱歉,不过可以加群(334194438/348194195)一起讨论问题。
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- nginx日志切割并使用flume-ng收集日志
liyonghui160com
nginx的日志文件没有rotate功能。如果你不处理,日志文件将变得越来越大,还好我们可以写一个nginx日志切割脚本来自动切割日志文件。第一步就是重命名日志文件,不用担心重命名后nginx找不到日志文件而丢失日志。在你未重新打开原名字的日志文件前,nginx还是会向你重命名的文件写日志,linux是靠文件描述符而不是文件名定位文件。第二步向nginx主
- Oracle死锁解决方法
pda158
oracle
select p.spid,c.object_name,b.session_id,b.oracle_username,b.os_user_name from v$process p,v$session a, v$locked_object b,all_objects c where p.addr=a.paddr and a.process=b.process and c.object_id=b.
- java之List排序
shiguanghui
list排序
在Java Collection Framework中定义的List实现有Vector,ArrayList和LinkedList。这些集合提供了对对象组的索引访问。他们提供了元素的添加与删除支持。然而,它们并没有内置的元素排序支持。 你能够使用java.util.Collections类中的sort()方法对List元素进行排序。你既可以给方法传递
- servlet单例多线程
utopialxw
单例多线程servlet
转自http://www.cnblogs.com/yjhrem/articles/3160864.html
和 http://blog.chinaunix.net/uid-7374279-id-3687149.html
Servlet 单例多线程
Servlet如何处理多个请求访问?Servlet容器默认是采用单实例多线程的方式处理多个请求的:1.当web服务器启动的