- 【SparkML实践7】特征选择器FeatureSelector
周润发的弟弟
Spark机器学习spark-ml
本节介绍了用于处理特征的算法,大致可以分为以下几组:提取(Extraction):从“原始”数据中提取特征。转换(Transformation):缩放、转换或修改特征。选择(Selection):从更大的特征集中选择一个子集。局部敏感哈希(LocalitySensitiveHashing,LSH):这类算法结合了特征转换的方面与其他算法。FeatureSelectorsVectorSlicerVe
- 【SparkML实践5】特征转换FeatureTransformers实战scala版
周润发的弟弟
Spark机器学习spark-mlscala开发语言
本节介绍了用于处理特征的算法,大致可以分为以下几组:提取(Extraction):从“原始”数据中提取特征。转换(Transformation):缩放、转换或修改特征。选择(Selection):从更大的特征集中选择一个子集。局部敏感哈希(LocalitySensitiveHashing,LSH):这类算法结合了特征转换的方面与其他算法。本章节主要讲转换1FeatureTransformersTo
- 【SparkML实践4】Pipeline实战scala版
周润发的弟弟
Spark机器学习spark-mlscala开发语言
Pipeline中的主要概念MLlib标准化了机器学习算法的API,使得将多个算法组合成单一的管道或工作流程变得更加容易。本节介绍了PipelinesAPI引入的关键概念,其中管道的概念主要受到scikit-learn项目的启发。DataFrame:这个机器学习API使用来自SparkSQL的DataFrame作为机器学习数据集,它可以包含多种数据类型。例如,一个DataFrame可以有不同的列存
- 【SparkML系列3】特征提取器TF-IDF、Word2Vec和CountVectorizer
周润发的弟弟
spark-mltf-idfword2vec
本节介绍了用于处理特征的算法,大致可以分为以下几组:提取(Extraction):从“原始”数据中提取特征。转换(Transformation):缩放、转换或修改特征。选择(Selection):从更大的特征集中选择一个子集。局部敏感哈希(LocalitySensitiveHashing,LSH):这类算法结合了特征转换的方面与其他算法。###FeatureExtractors(特征提取器)###
- 【SparkML系列2】DataSource读取图片数据
周润发的弟弟
Spark机器学习spark-ml
DataSource(数据源)在本节中,我们将介绍如何在机器学习中使用数据源加载数据。除了一些通用的数据源,如Parquet、CSV、JSON和JDBC外,我们还提供了一些专门用于机器学习的数据源。###Imagedatasource(图像数据源)该图像数据源用于从目录加载图像文件,它可以通过Java库中的ImageIO加载压缩图像(jpeg、png等)到原始图像表示。加载的DataFrame有一
- 【SparkML系列1】相关性、卡方检验和概述器实现
周润发的弟弟
Spark机器学习spark-ml
Correlation(相关性)计算两组数据之间的相关性在统计学中是一种常见的操作。在spark.ml中,我们提供了计算多组数据之间成对相关性的灵活性。目前支持的相关性方法是皮尔逊(Pearson)相关系数和斯皮尔曼(Spearman)相关系数。相关性计算使用指定的方法为输入的向量数据集计算相关性矩阵。输出将是一个数据框,其中包含向量列的相关性矩阵。importorg.apache.spark.m
- SparkML
program chef
#3计算Sparkspark-ml
SparkMLSparkML_lr_train:读取py处理后的train表用于训练,将训练模型保存好。SparkML_lr_predict:读取训练好的模型,读取py处理后的test表用于预测。将预测结果写入normal_data中,根据id修改stream_is_normal的值。提交spark任务bin/spark-submit\--classSparkML_lr_train\--maste
- Spark学习之路——9.Spark ML
Nelson_hehe
SparkSparkML
一、简介基于RDD的APIspark.mllib已进入维护模式。SparkML是SparkMLlib的一种新的API,它有下面的优点:1.面向DataFrame,基于RDD进一步封装,拥有功能更多的API2.具有Pipeline功能,可以实现复杂的机器学习模型3.性能得到提升二、MLPipeline一个pipeline在结构上会包含一个或多个Stage,每一个Stage都会完成一个任务,如数据集处
- 大数据系列之Spark集群环境部署
solihawk
大数据系列#spark大数据spark
Spark作为一种大数据分布式计算框架,已经构建SparkStreaming、SparkSQL、SparkML等组件,与文件系统HDFS、资源调度YARN一起,构建了Spark生态体系,如下图所示:以下部分将主要介绍Hadoop和Spark两节点集群环境部署,并结合官方示例程序验证Spark作业提交的几种模式。1、环境准备1.1Java环境查看Java版本信息,如找不到JAVA命令,可通过yumi
- sklearn中的fit/transform/fit_transform
王金松
对于fit和transform,sklearn和sparkml都存在,fit可以翻译为拟合,transform翻译为转换fit:拟合出模型,输入为dataframe或者数据,输出为拟合出的模型transform转换,输入和输出一致,相当于把一种数据转换为另一种数据,一般用于特征抽取和转换,通常会转换为向量,比如正则化/统一化fit_transform:fit+transform
- 《Spark大数据分析》一书的书评和采访
H_MZ
scala运维数据库
\主要结论\\了解如何将ApacheSpark用于不同类型的大数据分析用例,例如批处理、互操作、图表、数据流分析,以及机器学习。\\t了解SparkCore及加载项库,包括SparkSQL、SparkStreaming、GraphX、Mllib和SparkML。\\t了解开发者在项目中使用Spark时可能需要用到的开发和测试工具。\\tSpark程序性能和调优最佳实践。\\t了解Spark在集群设
- PySpark 线性回归
ROBOT玲玉
机器学习算法spark-ml
SparkML简介SparkML是Spark提供的一个机器学习库,用于构建和训练机器学习模型。它提供了一系列常用的机器学习算法和工具,包括分类、回归、聚类、模型评估等。我们可以使用PySpark中的SparkML来训练和评估我们的机器学习模型。模型训练在使用PySpark进行模型训练之前,我们首先需要准备数据集。Spark支持多种数据源,包括文本文件、CSV文件、Parquet文件等等。我们可以使
- SparkML机器学习
火 玄
sparkspark-ml机器学习人工智能
SparkML机器学习:让机器学会人的学习行为,通过算法和数据来模拟或实现人类的学习行为,使之不断改善自身性能。机器学习的步骤:加载数据特征工程数据筛选:选取适合训练的特征列,例如用户id就不适合,因为它特性太显著.数据转化:将字符串的数据转化数据类型,因为模型训练的数据不能为字符串.将多个特征列转化为一个向量列,因为spark机器学习要求数据输入只能为一个特征列数据缩放:把所有的特征缩放到0~1
- 计算机毕业设计全网首发Python+Spark招聘爬虫可视化系统 招聘数据分析 Hadoop职位可视化 大数据毕业设计 51job数据分析(可选加推荐算法)
计算机毕业设计大神
开发技术Hadoop、HDFS、Spark、SpringBoot、echarts、PySpark、Python、MySQL创新点大数据架构、爬虫、数据可视化啰里啰嗦适合大数据毕业设计、数据分析、爬虫类计算机毕业设计可二次开发选加推荐算法(协同过滤算法等或者调用SparkML库)数据处理流程本环节主要讲述的是对于整体项目功能的设计,设计方案为主要是由大数据系统以及可视化前端子系统组成。在可视化前端子
- 5.Spark 学习成果转化—机器学习—使用Spark ML的线性回归来预测商品销量 (线性回归问题)
页川叶川
Spark学习成果转化sparkscalabigdata
本文目录如下:第5例使用SparkML的线性回归来预测商品销量5.1数据准备5.1.1数据集文件准备5.1.2数据集字段解释(按列来划分)5.2使用SparkML实现代码5.2.1引入项目依赖5.2.2加载并解析数据5.2.3对DtaFrame中的数据进行筛选与处理5.2.4将特征列合并为特征向量5.2.5创建测试集和训练集5.2.6设置回归参数和正则化参数5.2.7生成训练模型并对测试集进行预测
- 机器学习---聚类算法总览
qq_38142901
机器学习算法聚类机器学习算法
聚类算法总览参考资料k-means:本人文章sparkml聚类算法谱聚类:https://blog.csdn.net/wangqianqianya/article/details/103482708LDA:https://blog.csdn.net/worryabout/article/details/79792835均值漂移:https://www.cnblogs.com/xfzhang/p/7
- spark-mongodb简单上手
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Spark提供的所有计算,不管是批处理,SparkSQL,SparkStreaming还是SparkML,它们底层都是通过RDD计算。所以这里就以RDD方式简单上手。首先认识一下RDD:RDD(ResilientDistributedDataset)是Spark最基础核心的概念,它表示可分区,不可变的并能够被并行操作的数据集合,不同的数据集格式对应不同的RDD实现。RDD可以缓存到内存或磁盘中,每
- SparkML预测PV
易企秀工程师
背景公司需要根据过去一段时间内每天网站的流量数据,预测未来一段时间每日流量,这样,在流量高峰到来前,可以提前警示相关的运营、运维提前准备。这是个典型的“时序预测问题”,关于时序预测的方法有很多,有规则法、机器学习、传统建模法等等。本文主要讲述机器学习的方式。由于工作中主要用的是Spark技术栈处理数据,所以这里也选用SparkML来解决。当然,机器学习的包和库又很多,完全可以用sklearn来做。
- 从开发、数据分析等多角度系统深度讲解Spark核心技术与高级应用
笑起来真好看LQQ
前言Spark核心技术与高级应用是Spark领域少有的专注于核心原理与深度应用的著作,由科大讯飞和百分点科技的4位大数据专家撰写。不仅细致介绍了Spark的程序开发、编程模型、作业执行解析等基础知识,而且还深度讲解了SparkSQL、SparkML、SparkStreaming等大量内部模块和周边模块的原理与使用。除此之外,还从管理和性能优化的角度对Spark进行了深入探索。本书特色从适合读者阅读
- SparkML(三)
北极光。
大数据#SparkML机器学习spark分类算法
分类逻辑回归在spark官方文档中,逻辑回归又分为二项式逻辑回归和多项式逻辑回归。逻辑回归本质是线性回归,只是在特征到结果的过程上加上了一层映射。即首先需要把特征进行求和,然后将求和后的结果应用于一个g(z)函数,g(z)可以将值映射到0或者是1上面,这个函数就是Sigmoid函数,默认分类的值是0.5,超过0.5则类别为1,小于0.5类别为0。如下图例子importorg.apache.spar
- SparkML(四)
北极光。
大数据#SparkML机器学习spark回归算法
回归回归问题其实就是求解一堆自变量与因变量之间一种几何关系,这种关系可以是线性的就是线性回归,可以是非线性的就是非线性回归。按照自变量的多少有可以分为一元线性回归,多元线性回归。线性回归线性回归,顾名思义拟合出来的预测函数是一条直线,数学表达如下:h(x)=a0+a1x1+a2x2+…+anxn+J(θ)其中h(x)为预测函数,ai(i=1,2,…,n)为估计参数,模型训练的目的就是计算出这些参数
- Spark Machine Learning(SparkML):机器学习(部分一)
Thomson617
Spark大数据spark机器学习ml大数据
机器学习是现阶段实现人工智能应用的主要方法,它广泛应用于机器视觉、语音识别、自然语言处理、数据挖掘等领域。MLlib是ApacheSpark的可伸缩机器学习库。官网地址:[http://spark.apache.org/docs/latest/ml-guide.html]Spark的机器学习(ML)库提供了许多分布式ML算法。这些算法包括特征选取、分类、回归、聚类、推荐等任务。ML还提供了用于构建
- SparkML之分类(一)贝叶斯分类
legotime
SparkMLspark机器学习源码
1.1、贝叶斯定理贝叶斯定理:用来描述两个条件概率之间的关系。比如P(A/B)和P(B/A),那么可以推导:,我们下图进行进行说明:假设:,那么有,,:那么有贝叶斯定理公式:1.2、朴素贝叶斯分类器(NaiveBayesClassifiers)大家知道最为广泛的两个分类模型就是决策树模型和朴素贝叶斯分类模型,前者是对象属性与对象值之间的一种映射关系,后者则是用那个概率最大,那么待分类项就属于哪个类
- 源码经验分享会 计算机毕业设计吊炸天Hadoop+Spark电影推荐系统 电影用户画像系统 电影可视化 电影数据分析 电影爬虫 电影大数据 大数据毕业设计 大数据毕设
haochengxu2022
推荐系统机器学习python数据分析大数据经验分享课程设计
开发技术前端:vue.js、websocket、echarts后端:springboot+mybatis-plus数据库:mysql虚拟机服务器:es、redis、mongodb、kafka、hadoop、spark机器学习/深度学习:SparkML包、协同过滤算法、ALS、基于隐语义模型的推荐算法、LFM等10种推荐算法数据集/爬虫:scrapy爬取豆瓣、IMDB等国内外网站创新点推荐算法、短信
- 分享思路:Python+Spark招聘爬虫可视化系统 招聘数据分析 Hadoop职位可视化 大数据毕业设计 51job数据分析(可选加推荐算法)
haochengxu2022
机器学习爬虫python数据分析爬虫pythonspark数据分析hadoop
开发技术Hadoop、HDFS、Spark、SpringBoot、echarts、PySpark、Python、MySQL创新点大数据架构、爬虫、数据可视化啰里啰嗦适合大数据毕业设计、数据分析、爬虫类计算机毕业设计可二次开发选加推荐算法(协同过滤算法等或者调用SparkML库)数据处理流程本环节主要讲述的是对于整体项目功能的设计,设计方案为主要是由大数据系统以及可视化前端子系统组成。在可视化前端子
- SparkML(五)
北极光。
大数据#SparkML聚类机器学习spark
聚类k-means算法k-means算法是聚类分析中使用最广泛的算法之一。它把n个对象根据它们的属性分为k个聚类以便使得所获得的聚类满足:同一聚类中的对象相似度较高;而不同聚类中的对象相似度较小。k-means算法的基本过程如下所示:任意选择k个初始中心c1,c2,…,ckc{1},c{2},…,c_{k}c1,c2,…,ck。计算X中的每个对象与这些中心对象的距离;并根据最小距离重新对相应对象进
- 5.Spark ML学习笔记—聚类—Kmeans (K-均值) 聚类算法、LDA 主题聚类算法
页川叶川
SparkML学习笔记sparkkmeans算法
本文目录如下:第5章SparkML聚类算法5.1基于中心的聚类—Kmeans(K-均值)聚类算法5.1.1K-均值聚类算法主要步骤5.1.2K-均值算法聚类效果演示5.1.3初始化聚类中心点5.1.4Kmeans模型参数详解5.2LDA主题聚类算法第5章SparkML聚类算法问题描述:假设在你的硬盘驱动器上有很多文件夹,里面存放着大量的mp3文件。现在,如果可以构建一个预测模型,从而可以帮助你自动
- 【大数据】分布式机器学习平台
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大数据机器学习大数据机器学习
记录一下团队之前搭建的分布式机器学习平台。功能展示架构图平台演变前端页面SparkML和sklearn模型训练耗时记录
- 梯度提升树GBDT模型原理及spark ML实现
辰星M
机器学习算法GBDTBoostsparkML
目录一、GBDT模型原理1.1GB(GradientBoost)算法1.2GBDT模型二、sparkML机器学习库中GBDT使用案例三、GBDT与Boost算法比较四、GBDT与RF比较一、GBDT模型原理1.1GB(GradientBoost)算法GB算法直观理解,将损失函数的负梯度在当前模型的值,当做下个模型训练的目标函数(第3,4步)。沿着损失函数负梯度方向迭代,使得损失函数越来越小,模型偏
- Spark 3.0 - 11.ML 随机森林实现二分类实战
BIT_666
Spark3.0x机器学习Scalaspark随机森林大数据
目录一.引言二.随机森林实战1.数据预处理2.随机森林Pipeline3.模型预测与验证三.总结一.引言之前介绍了决策树,而随机森林则可以看作是多颗决策树的集合。在SparkML中,随机森林中的每一颗树都被分配到不同的节点上进行并行计算,或者在一些特定的条件下,单独的一颗决策树也可以并行化运算,其中每一棵决策树之间没有相关性。随机森林在运行的时候,每当有一个新的数据传输到系统中,都会由随机森林的每
- java杨辉三角
3213213333332132
java基础
package com.algorithm;
/**
* @Description 杨辉三角
* @author FuJianyong
* 2015-1-22上午10:10:59
*/
public class YangHui {
public static void main(String[] args) {
//初始化二维数组长度
int[][] y
- 《大话重构》之大布局的辛酸历史
白糖_
重构
《大话重构》中提到“大布局你伤不起”,如果企图重构一个陈旧的大型系统是有非常大的风险,重构不是想象中那么简单。我目前所在公司正好对产品做了一次“大布局重构”,下面我就分享这个“大布局”项目经验给大家。
背景
公司专注于企业级管理产品软件,企业有大中小之分,在2000年初公司用JSP/Servlet开发了一套针对中
- 电驴链接在线视频播放源码
dubinwei
源码电驴播放器视频ed2k
本项目是个搜索电驴(ed2k)链接的应用,借助于磁力视频播放器(官网:
http://loveandroid.duapp.com/ 开放平台),可以实现在线播放视频,也可以用迅雷或者其他下载工具下载。
项目源码:
http://git.oschina.net/svo/Emule,动态更新。也可从附件中下载。
项目源码依赖于两个库项目,库项目一链接:
http://git.oschina.
- Javascript中函数的toString()方法
周凡杨
JavaScriptjstoStringfunctionobject
简述
The toString() method returns a string representing the source code of the function.
简译之,Javascript的toString()方法返回一个代表函数源代码的字符串。
句法
function.
- struts处理自定义异常
g21121
struts
很多时候我们会用到自定义异常来表示特定的错误情况,自定义异常比较简单,只要分清是运行时异常还是非运行时异常即可,运行时异常不需要捕获,继承自RuntimeException,是由容器自己抛出,例如空指针异常。
非运行时异常继承自Exception,在抛出后需要捕获,例如文件未找到异常。
此处我们用的是非运行时异常,首先定义一个异常LoginException:
/**
* 类描述:登录相
- Linux中find常见用法示例
510888780
linux
Linux中find常见用法示例
·find path -option [ -print ] [ -exec -ok command ] {} \;
find命令的参数;
- SpringMVC的各种参数绑定方式
Harry642
springMVC绑定表单
1. 基本数据类型(以int为例,其他类似):
Controller代码:
@RequestMapping("saysth.do")
public void test(int count) {
}
表单代码:
<form action="saysth.do" method="post&q
- Java 获取Oracle ROWID
aijuans
javaoracle
A ROWID is an identification tag unique for each row of an Oracle Database table. The ROWID can be thought of as a virtual column, containing the ID for each row.
The oracle.sql.ROWID class i
- java获取方法的参数名
antlove
javajdkparametermethodreflect
reflect.ClassInformationUtil.java
package reflect;
import javassist.ClassPool;
import javassist.CtClass;
import javassist.CtMethod;
import javassist.Modifier;
import javassist.bytecode.CodeAtt
- JAVA正则表达式匹配 查找 替换 提取操作
百合不是茶
java正则表达式替换提取查找
正则表达式的查找;主要是用到String类中的split();
String str;
str.split();方法中传入按照什么规则截取,返回一个String数组
常见的截取规则:
str.split("\\.")按照.来截取
str.
- Java中equals()与hashCode()方法详解
bijian1013
javasetequals()hashCode()
一.equals()方法详解
equals()方法在object类中定义如下:
public boolean equals(Object obj) {
return (this == obj);
}
很明显是对两个对象的地址值进行的比较(即比较引用是否相同)。但是我们知道,String 、Math、I
- 精通Oracle10编程SQL(4)使用SQL语句
bijian1013
oracle数据库plsql
--工资级别表
create table SALGRADE
(
GRADE NUMBER(10),
LOSAL NUMBER(10,2),
HISAL NUMBER(10,2)
)
insert into SALGRADE values(1,0,100);
insert into SALGRADE values(2,100,200);
inser
- 【Nginx二】Nginx作为静态文件HTTP服务器
bit1129
HTTP服务器
Nginx作为静态文件HTTP服务器
在本地系统中创建/data/www目录,存放html文件(包括index.html)
创建/data/images目录,存放imags图片
在主配置文件中添加http指令
http {
server {
listen 80;
server_name
- kafka获得最新partition offset
blackproof
kafkapartitionoffset最新
kafka获得partition下标,需要用到kafka的simpleconsumer
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.
- centos 7安装docker两种方式
ronin47
第一种是采用yum 方式
yum install -y docker
 
- java-60-在O(1)时间删除链表结点
bylijinnan
java
public class DeleteNode_O1_Time {
/**
* Q 60 在O(1)时间删除链表结点
* 给定链表的头指针和一个结点指针(!!),在O(1)时间删除该结点
*
* Assume the list is:
* head->...->nodeToDelete->mNode->nNode->..
- nginx利用proxy_cache来缓存文件
cfyme
cache
user zhangy users;
worker_processes 10;
error_log /var/vlogs/nginx_error.log crit;
pid /var/vlogs/nginx.pid;
#Specifies the value for ma
- [JWFD开源工作流]JWFD嵌入式语法分析器负号的使用问题
comsci
嵌入式
假如我们需要用JWFD的语法分析模块定义一个带负号的方程式,直接在方程式之前添加负号是不正确的,而必须这样做:
string str01 = "a=3.14;b=2.71;c=0;c-((a*a)+(b*b))"
定义一个0整数c,然后用这个整数c去
- 如何集成支付宝官方文档
dai_lm
android
官方文档下载地址
https://b.alipay.com/order/productDetail.htm?productId=2012120700377310&tabId=4#ps-tabinfo-hash
集成的必要条件
1. 需要有自己的Server接收支付宝的消息
2. 需要先制作app,然后提交支付宝审核,通过后才能集成
调试的时候估计会真的扣款,请注意
- 应该在什么时候使用Hadoop
datamachine
hadoop
原帖地址:http://blog.chinaunix.net/uid-301743-id-3925358.html
存档,某些观点与我不谋而合,过度技术化不可取,且hadoop并非万能。
--------------------------------------------万能的分割线--------------------------------
有人问我,“你在大数据和Hado
- 在GridView中对于有外键的字段使用关联模型进行搜索和排序
dcj3sjt126com
yii
在GridView中使用关联模型进行搜索和排序
首先我们有两个模型它们直接有关联:
class Author extends CActiveRecord {
...
}
class Post extends CActiveRecord {
...
function relations() {
return array(
'
- 使用NSString 的格式化大全
dcj3sjt126com
Objective-C
格式定义The format specifiers supported by the NSString formatting methods and CFString formatting functions follow the IEEE printf specification; the specifiers are summarized in Table 1. Note that you c
- 使用activeX插件对象object滚动有重影
蕃薯耀
activeX插件滚动有重影
使用activeX插件对象object滚动有重影 <object style="width:0;" id="abc" classid="CLSID:D3E3970F-2927-9680-BBB4-5D0889909DF6" codebase="activex/OAX339.CAB#
- SpringMVC4零配置
hanqunfeng
springmvc4
基于Servlet3.0规范和SpringMVC4注解式配置方式,实现零xml配置,弄了个小demo,供交流讨论。
项目说明如下:
1.db.sql是项目中用到的表,数据库使用的是oracle11g
2.该项目使用mvn进行管理,私服为自搭建nexus,项目只用到一个第三方 jar,就是oracle的驱动;
3.默认项目为零配置启动,如果需要更改启动方式,请
- 《开源框架那点事儿16》:缓存相关代码的演变
j2eetop
开源框架
问题引入
上次我参与某个大型项目的优化工作,由于系统要求有比较高的TPS,因此就免不了要使用缓冲。
该项目中用的缓冲比较多,有MemCache,有Redis,有的还需要提供二级缓冲,也就是说应用服务器这层也可以设置一些缓冲。
当然去看相关实现代代码的时候,大致是下面的样子。
[java]
view plain
copy
print
?
public vo
- AngularJS浅析
kvhur
JavaScript
概念
AngularJS is a structural framework for dynamic web apps.
了解更多详情请见原文链接:http://www.gbtags.com/gb/share/5726.htm
Directive
扩展html,给html添加声明语句,以便实现自己的需求。对于页面中html元素以ng为前缀的属性名称,ng是angular的命名空间
- 架构师之jdk的bug排查(一)---------------split的点号陷阱
nannan408
split
1.前言.
jdk1.6的lang包的split方法是有bug的,它不能有效识别A.b.c这种类型,导致截取长度始终是0.而对于其他字符,则无此问题.不知道官方有没有修复这个bug.
2.代码
String[] paths = "object.object2.prop11".split("'");
System.ou
- 如何对10亿数据量级的mongoDB作高效的全表扫描
quentinXXZ
mongodb
本文链接:
http://quentinXXZ.iteye.com/blog/2149440
一、正常情况下,不应该有这种需求
首先,大家应该有个概念,标题中的这个问题,在大多情况下是一个伪命题,不应该被提出来。要知道,对于一般较大数据量的数据库,全表查询,这种操作一般情况下是不应该出现的,在做正常查询的时候,如果是范围查询,你至少应该要加上limit。
说一下,
- C语言算法之水仙花数
qiufeihu
c算法
/**
* 水仙花数
*/
#include <stdio.h>
#define N 10
int main()
{
int x,y,z;
for(x=1;x<=N;x++)
for(y=0;y<=N;y++)
for(z=0;z<=N;z++)
if(x*100+y*10+z == x*x*x
- JSP指令
wyzuomumu
jsp
jsp指令的一般语法格式: <%@ 指令名 属性 =”值 ” %>
常用的三种指令: page,include,taglib
page指令语法形式: <%@ page 属性 1=”值 1” 属性 2=”值 2”%>
include指令语法形式: <%@include file=”relative url”%> (jsp可以通过 include