- 用Tensorflow进行线性回归和逻辑回归(十)
lishaoan77
tensorflow线性回归tensorboard可视化
用TensorBoard可视化线性回归模型TensorBoard是一种可视化工具,用于了解、调试和优化模型训练过程。它使用在执行程序时编写的摘要事件。上面定义的模型使用tf.summary.FileWriter来写日志到日志目录/tmp/lr-train.我们可以用命令调用日志目录的TensorBoard,见Example3-13(TensorBoard已黙认安装与TensorFlow一起).Ex
- Python 逻辑回归:开启分类问题的智慧之门
海燕李
python逻辑回归开发语言scikit-learn
一、逻辑回归的魅力之源在机器学习的璀璨星空中,逻辑回归宛如一颗耀眼的明星,照亮了分类问题的求解之路。它之所以备受青睐,是因为其独特的理论架构和广泛的适用性。逻辑回归虽名为“回归”,但本质上是一种用于分类的强大算法。它巧妙地将线性关系与分类任务相结合,通过构建一个概率模型,来预测样本属于某个类别的可能性。这种对概率的估计能力,使得它在众多领域中脱颖而出。例如,在医疗诊断中,可预测患者是否患有某种疾病
- 机器学习算法-逻辑回归模型在交通领域的应用
是一个Bug
机器学习算法逻辑回归
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档逻辑回归模型在交通领域的应用:车流数量和平均速度之间的关系前言结果分析代码分析逻辑回归可视化:交通拥堵预测的动态建模过程一、交通数据生成与预处理二、逻辑回归核心算法实现三、动态可视化:决策边界的演变过程四、特征标准化与模型评估五、实验结果与模型解读六、拓展思考:逻辑回归的局限性结语:从代码到交通智能前言紧接上文的逻辑回归原理分析讲一讲
- [KO机器学习] Day2 特征工程:数据预处理:序号编码、独热编码、二进制编码
码农男孩
机器学习机器学习人工智能计算机视觉算法支持向量机
场景描述类别型特征(categoricalfeature)主要是指性别(男女)、血型(A,B,AB,O)等只在有限选项内取值的特征。类别型特征原始输入通常是字符串形式,除了决策树等少数模型能直接处理字符串形式的输入,对于逻辑回归、支持向量机等模型来说,类别型特征必须经过处理转换成数值型特征才能正确工作。在对数据进行预处理时,应该怎么样处理类别型特征?难度:★☆☆☆☆①序号编码OrdinalEnco
- 【人工智能-练习】三个案例搞明白机器学习中的三大任务:分类、回归、聚类
若北辰
人工智能分类回归
文章目录一、分类任务结果代码解释导入必要的库配置字体生成模拟数据集拆分数据集数据标准化逻辑回归分类器预测并计算准确率绘制分类效果定义决策边界绘制函数绘制训练集和测试集的分类效果二、回归结果代码解释1.导入库2.设置Matplotlib的字体3.生成模拟数据集4.将数据集划分为训练集和测试集5.数据标准化6.定义线性回归模型7.预测8.计算均方误差(MSE)9.绘制回归预测效果图训练集上的预测效果测
- 用Tensorflow进行线性回归和逻辑回归(一)
lishaoan77
tensorflowtensorflow线性回归逻辑回归
这一章告诉你如何用TensorFlow构建简单的机器学习系统。第一部分回顾构建机器学习系统的基础特别是讲函数,连续性,可微性。接着我们介绍损失函数,然后讨论机器学习归根于找到复杂的损失函数最小化的点的能力。我们然后讲梯度下降,解释它如何使损失最小。然后简单的讨论自动微分的算法思想。第二节侧重于介绍基于这些数学思想的TensorFlow概念。包括placeholders,scopes,optimiz
- 嵌入式学习-暑假学习总规划-day6
此文章为本人暑期学习计划,目标是在暑假学习吴恩达的机器学习,pytorch的使用,yolov8的使用,STM32的开发。在八月底九月初的总目标是在单片机上部署一个关于计算机视觉的轻量化AI。时间段学习任务目标成果6月17日-6月30日吴恩达监督学习课程含线性回归、逻辑回归、神经网络基础完成课程视频+习题,理解训练流程、损失函数、过拟合、正则化7月1日-7月10日PyTorch框架入门学习张量、自动
- 基于Tensorflow的线性回归
用Tensorflow求逆矩阵用Tensorflow实现矩阵分解用Tensorflow实现线性回归理解线性回归中的损失函数用Tensorflow实现戴明回归(DemingRegression)用Tensorflow实现Lasson回归和岭回归(RidgeRegression)用Tensorflow实现弹性网络回归(ElasticNetRegression)用Tensorflow实现逻辑回归文章目录
- Python机器学习小项目实战:随机森林算法实现信用卡欺诈检测
码上研习
Python机器学习小项目实战机器学习算法python
1.引言在之前的机器学习之旅中,我们已经探索了许多强大的算法,例如逻辑回归、支持向量机、决策树等等。每种算法都有其独特的优势和适用场景,但它们也存在一些共同的局限性。单个模型往往难以完美地捕捉复杂的数据模式,容易受到过拟合或欠拟合的影响,并且在面对噪声数据时显得脆弱。想象一下,你正在尝试预测股票价格的涨跌。你可以使用逻辑回归,但是逻辑回归假设特征之间是线性相关的,这可能无法捕捉股票市场中的复杂非线
- 逻辑回归中的损失函数:交叉熵损失详解与推导
AI天才研究院
ChatGPT计算AI大模型应用入门实战与进阶逻辑回归算法机器学习ai
逻辑回归中的损失函数:交叉熵损失详解与推导关键词:逻辑回归、交叉熵损失、损失函数、二分类、多分类、极大似然估计、梯度下降摘要:本文深入解析逻辑回归中核心的交叉熵损失函数,从信息论基础出发,逐步推导二分类与多分类场景下的损失函数形式,结合极大似然估计揭示其理论本质。通过Python代码实现损失函数计算与梯度推导,辅以实战案例演示完整训练流程。同时对比均方误差等其他损失函数,阐释交叉熵在分类问题中的独
- 机器学习——numpy逻辑回归(手写数字识别)
非零因子
机器学习机器学习
二分类——识别1、7importnumpyasnpimportstructimportmatplotlib.pyplotaspltimportosfromPILimportImagefromsklearn.utilsimportgen_batchesnp.random.seed(2022)train_image_file='./案例/05-手写数字识别/train-images-idx3-ubyt
- BERT 模型微调与传统机器学习的对比
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BERT微调与传统机器学习的区别和联系:传统机器学习流程传统机器学习处理文本分类通常包含以下步骤:特征工程:手动设计特征(如TF-IDF、词袋模型)模型训练:使用分类器(如SVM、随机森林、逻辑回归)特征和模型调优:反复调整特征和超参数BERT微调流程BERT微调的典型流程:预训练:使用大规模无标注数据预训练BERT模型数据准备:将文本转换为BERT输入格式(tokenize、添加特殊标记)模型微
- 机器学习专栏(36):逻辑回归与Softmax回归全解析(附完整代码与可视化)
Sonal_Lynn
人工智能专题机器学习逻辑回归回归
目录一、逻辑回归:概率世界的"温度计"1.1核心原理:从线性到概率的魔法转换1.2Sigmoid函数:概率转换的核心引擎1.3实战案例:鸢尾花二分类二、模型训练:损失函数的艺术2.1对数损失函数解析2.2正则化实战技巧三、Softmax回归:多分类的终极武器3.1数学原理深度解析3.2多分类实战技巧四、工业级应用指南4.1特征工程黄金法则4.2模型评估矩阵4.3超参数调优模板五、避坑指南:常见误区
- 逻辑回归暴力训练预测金融欺诈
CHEN_RUI_2200
人工智能逻辑回归金融大数据
简述「使用逻辑回归暴力预测金融欺诈,并不断增加特征维度持续测试」的做法,体现了一种逐步建模与迭代验证的实验思路,在金融欺诈检测中非常有价值,本文作为一篇回顾性记录了早年间公司给某行做反欺诈预测用到的技术和思路。百度原始论文目前搜不到了,当时这篇论文的要点就提到,通过特征增广,只要是特征就用起来,使用最简单的逻辑回归模型来提高预测的精确度。在工程上会攒出惊人数量级的特征维度,但是效果也是很明显的简单
- Python实现逻辑回归模型:处理分类问题的经典方案
在机器学习领域,逻辑回归(LogisticRegression)虽名为“回归”,实则是解决分类问题的经典算法。它以简洁的数学原理、高效的计算性能和良好的可解释性,广泛应用于信用风险评估、疾病诊断预测、用户行为分析等场景。本文将深入解析逻辑回归的核心原理,并通过Python代码完整实现从数据准备、模型构建到评估的全流程。一、逻辑回归模型原理概述逻辑回归基于线性回归模型,通过引入逻辑函数(Logist
- 02 Deep learning神经网络的编程基础 逻辑回归--吴恩达
狂小虎
DeepLearning深度学习神经网络逻辑回归
逻辑回归逻辑回归是一种用于解决二分类任务(如预测是否是猫咪等)的统计学习方法。尽管名称中包含“回归”,但其本质是通过线性回归的变体输出概率值,并使用Sigmoid函数将线性结果映射到[0,1]区间。以猫咪预测为例假设单个样本/单张图片为(x\mathbf{x}x,y\mathbf{y}y),特征向量X=x\mathbf{x}x,则y^\hat{y}y^即为X的预测值,y^\hat{y}y^=P(y
- mnist手写数字识别python_Python利用逻辑回归模型解决MNIST手写数字识别问题详解...
weixin_39994438
本文实例讲述了Python利用逻辑回归模型解决MNIST手写数字识别问题。分享给大家供大家参考,具体如下:1、MNIST手写识别问题MNIST手写数字识别问题:输入黑白的手写阿拉伯数字,通过机器学习判断输入的是几。可以通过TensorFLow下载MNIST手写数据集,通过import引入MNIST数据集并进行读取,会自动从网上下载所需文件。%matplotlibinlineimporttensor
- 逻辑回归损失函数推导
denghong637573
数据结构与算法人工智能
引言假设今天希望将机器学习应用到医院中去,比如对于某一个患了心脏病的病人,求他3个月之后病危的概率。那么我们该选择哪一个模型,或者可以尝试已经学过的线性回归?但是很遗憾的是,如果我们要利用线性回归,我们收集到的资料中应当包含病人3个月后病危的概率。这在实际中是很难得到的,因为对于一个患病的病人,你只能知道他3个月后到底是病危或者存活。所以线性回归并不适用这种场景。logistic函数上面提到我们最
- 机器学习与深度学习04-逻辑回归02
my_q
机器学习与深度学习机器学习深度学习逻辑回归
目录前文回顾6.正则化在逻辑回归中的作用7.特征工程是什么8.逻辑回归的预测结果如何9.什么是ROC曲线和AUC值10.如何处理类不平衡问题11.什么是交叉验证前文回顾上一篇文章地址:链接6.正则化在逻辑回归中的作用逻辑回归中,正则化是一种用于控制模型复杂度的技术,它对模型的参数进行约束,以防止过拟合。正则化通过在损失函数中引入额外的正则化项来实现,这些正则化项对参数的大小进⾏惩罚,逻辑回归中常用
- 机器学习多分类逻辑回归和二分类神经网络实践
木尘152132
机器学习分类逻辑回归
1、2-17实现多分类逻辑回归代码#2-17实现多分类逻辑回归importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#参数设置iterations=5400#迭代次数learning_rate=0.1#学习率m_train=200#训练样本数量#整数索引值转one-hot向量defindex2onehot(index,classes)
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- NLP学习路线图(八):常见算法-线性回归、逻辑回归、决策树
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引言:当机器学习遇见自然语言自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)作为人工智能皇冠上的明珠,正在深刻改变人机交互的方式。从智能客服到机器翻译,从情感分析到文本生成,NLP技术的突破都建立在坚实的机器学习基础之上。本文将深入剖析机器学习核心算法,揭示这些"传统"方法在NLP领域的独特价值,为开发者构建完整的AI知识体系提供关键路径。第一部分机器学习基础与核心算法1
- 线性回归原理推导与应用(七):逻辑回归原理与公式推导
Smilecoc
机器学习Python数据分析线性回归逻辑回归算法
逻辑回归是一种分类算法,常用于二分类,也就是得出的结果为是和不是,例如通过各种因素判断一个人是否生病,信用卡是否违约等。逻辑回归在社会和自然科学中应用非常广泛,前置知识线性回归逻辑回归的底层方法就是线性回归,所以需要对线性回归有基本的了解。具体的一元,多元线性回归原理在之前的文章中已经讲过,可以查看之前的文章https://blog.csdn.net/qq_42692386/article/det
- 11.19 机器学习-岭回归+拉索回归+逻辑回归
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机器学习回归逻辑回归
#欠拟合训练不够#过拟合训练太够了噪声也学进去了#一般来说w的值越大误差越大w的值小误差小但也不能太小不然失去了应用的意义#防止欠拟合和过拟合的方式就岭回归和拉索回归正则化#本质上就是牺牲模型在训练集上的正确率来提高推广、泛化能力,W在数值上越小越好,这样能抵抗数值的扰动。同时为了保证模型的正确率W又不能极小。#**因此将原来的损失函数加上一个惩罚项使得计算出来的模型W相对小一些,就是正则化**。
- sklearn基础教程:从入门到精通
洛秋_
机器学习
文章目录sklearn基础教程:从入门到精通一、sklearn简介二、安装与配置三、数据预处理数据导入数据清洗特征选择数据标准化与归一化四、常用模型介绍与应用线性回归逻辑回归决策树支持向量机K近邻算法随机森林集成学习五、模型评估与调优交叉验证网格搜索模型评估指标六、实战案例波士顿房价预测手写数字识别客户流失预测七、测试接口与详细解释单元测试接口测试八、总结个人博客【洛秋小站】洛秋资源小站【洛秋资源
- 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch11 决策树(Decision Tree)
赛博机器喵
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- 逻辑回归如何实现?
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逻辑回归算法pytorch深度学习python
逻辑回归:像医生做诊断一样分类想象你是一位医生,要根据患者的体检数据(如年龄、血压、血糖)判断他们是否患有某种疾病(患病=1,健康=0)。逻辑回归就像你的“诊断公式”:将各项指标加权求和后,通过一个“概率转换器”(Sigmoid函数)输出患病概率。核心步骤数据准备:收集患者的体检数据(特征)和诊断结果(标签)。模型搭建:定义“诊断公式”(线性层+Sigmoid)。训练模型:通过不断调整权重,让预测
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人工智能学习
十六大阶段概述阶段阶段名称实战项目收益第一阶段python基础与科学计算模块√泰坦尼克号数据分析案例√可视化剖析逻辑回归损失函数案例算法先行,技术随后。学习人工智能领域基础知识熟练掌握,打好坚实的内功基础。第二阶段AI数学知识√梯度下降和牛顿法推导√SVD奇异值分解应用第三阶段线性回归算法√代码实现梯度下降求解多元线性回归√保险花销预测案例第四阶段线性分类算法√分类鸢尾花数据集√音乐曲风分类√SV
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ai逻辑回归人工智能逻辑(LogicinArtificialIntelligence)Logic,asperthedefinitionoftheOxforddictionary,is"thereasoningconductedorassessedaccordingtostrictprinciplesandvalidity".InArtificialIntelligencealso,itcarrie
- 《Python星球日记》 第44天: 线性回归与逻辑回归
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Python星球日记python线性回归逻辑回归sigmoid函数机器学习scikit-learn损失函数
名人说:路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。——屈原《离骚》创作者:Code_流苏(CSDN)(一个喜欢古诗词和编程的Coder)专栏:《Python星球日记》,限时特价订阅中ing目录一、引言:回归方法的重要性二、线性回归原理与损失函数1.线性回归的数学模型2.损失函数:衡量预测误差3.梯度下降优化三、逻辑回归的Sigmoid函数与分类思想1.从回归到分类2.Sigmoid函数:概率转换的桥梁3.交
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生成下载页面是需要选择“录入提交页面”,生成之后默认的下载页面<a>标签超链接为:<a href="<%=root_stimage%>stimage/image.jsp?filename=<%=strfile234%>&attachname=<%=java.net.URLEncoder.encode(file234filesourc
- 【Spark九十八】Standalone Cluster Mode下的资源调度源代码分析
bit1129
cluster
在分析源代码之前,首先对Standalone Cluster Mode的资源调度有一个基本的认识:
首先,运行一个Application需要Driver进程和一组Executor进程。在Standalone Cluster Mode下,Driver和Executor都是在Master的监护下给Worker发消息创建(Driver进程和Executor进程都需要分配内存和CPU,这就需要Maste
- linux上独立安装部署spark
daizj
linux安装spark1.4部署
下面讲一下linux上安装spark,以 Standalone Mode 安装
1)首先安装JDK
下载JDK:jdk-7u79-linux-x64.tar.gz ,版本是1.7以上都行,解压 tar -zxvf jdk-7u79-linux-x64.tar.gz
然后配置 ~/.bashrc&nb
- Java 字节码之解析一
周凡杨
java字节码javap
一: Java 字节代码的组织形式
类文件 {
OxCAFEBABE ,小版本号,大版本号,常量池大小,常量池数组,访问控制标记,当前类信息,父类信息,实现的接口个数,实现的接口信息数组,域个数,域信息数组,方法个数,方法信息数组,属性个数,属性信息数组
}
&nbs
- java各种小工具代码
g21121
java
1.数组转换成List
import java.util.Arrays;
Arrays.asList(Object[] obj); 2.判断一个String型是否有值
import org.springframework.util.StringUtils;
if (StringUtils.hasText(str)) 3.判断一个List是否有值
import org.spring
- 加快FineReport报表设计的几个心得体会
老A不折腾
finereport
一、从远程服务器大批量取数进行表样设计时,最好按“列顺序”取一个“空的SQL语句”,这样可提高设计速度。否则每次设计时模板均要从远程读取数据,速度相当慢!!
二、找一个富文本编辑软件(如NOTEPAD+)编辑SQL语句,这样会很好地检查语法。有时候带参数较多检查语法复杂时,结合FineReport中生成的日志,再找一个第三方数据库访问软件(如PL/SQL)进行数据检索,可以很快定位语法错误。
- mysql linux启动与停止
墙头上一根草
如何启动/停止/重启MySQL一、启动方式1、使用 service 启动:service mysqld start2、使用 mysqld 脚本启动:/etc/inint.d/mysqld start3、使用 safe_mysqld 启动:safe_mysqld&二、停止1、使用 service 启动:service mysqld stop2、使用 mysqld 脚本启动:/etc/inin
- Spring中事务管理浅谈
aijuans
spring事务管理
Spring中事务管理浅谈
By Tony Jiang@2012-1-20 Spring中对事务的声明式管理
拿一个XML举例
[html]
view plain
copy
print
?
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>&nb
- php中隐形字符65279(utf-8的BOM头)问题
alxw4616
php中隐形字符65279(utf-8的BOM头)问题
今天遇到一个问题. php输出JSON 前端在解析时发生问题:parsererror.
调试:
1.仔细对比字符串发现字符串拼写正确.怀疑是 非打印字符的问题.
2.逐一将字符串还原为unicode编码. 发现在字符串头的位置出现了一个 65279的非打印字符.
 
- 调用对象是否需要传递对象(初学者一定要注意这个问题)
百合不是茶
对象的传递与调用技巧
类和对象的简单的复习,在做项目的过程中有时候不知道怎样来调用类创建的对象,简单的几个类可以看清楚,一般在项目中创建十几个类往往就不知道怎么来看
为了以后能够看清楚,现在来回顾一下类和对象的创建,对象的调用和传递(前面写过一篇)
类和对象的基础概念:
JAVA中万事万物都是类 类有字段(属性),方法,嵌套类和嵌套接
- JDK1.5 AtomicLong实例
bijian1013
javathreadjava多线程AtomicLong
JDK1.5 AtomicLong实例
类 AtomicLong
可以用原子方式更新的 long 值。有关原子变量属性的描述,请参阅 java.util.concurrent.atomic 包规范。AtomicLong 可用在应用程序中(如以原子方式增加的序列号),并且不能用于替换 Long。但是,此类确实扩展了 Number,允许那些处理基于数字类的工具和实用工具进行统一访问。
 
- 自定义的RPC的Java实现
bijian1013
javarpc
网上看到纯java实现的RPC,很不错。
RPC的全名Remote Process Call,即远程过程调用。使用RPC,可以像使用本地的程序一样使用远程服务器上的程序。下面是一个简单的RPC 调用实例,从中可以看到RPC如何
- 【RPC框架Hessian一】Hessian RPC Hello World
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Hello world
什么是Hessian
The Hessian binary web service protocol makes web services usable without requiring a large framework, and without learning yet another alphabet soup of protocols. Because it is a binary p
- 【Spark九十五】Spark Shell操作Spark SQL
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shell
在Spark Shell上,通过创建HiveContext可以直接进行Hive操作
1. 操作Hive中已存在的表
[hadoop@hadoop bin]$ ./spark-shell
Spark assembly has been built with Hive, including Datanucleus jars on classpath
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- F5 往header加入客户端的ip
ronin47
when HTTP_RESPONSE {if {[HTTP::is_redirect]}{ HTTP::header replace Location [string map {:port/ /} [HTTP::header value Location]]HTTP::header replace Lo
- java-61-在数组中,数字减去它右边(注意是右边)的数字得到一个数对之差. 求所有数对之差的最大值。例如在数组{2, 4, 1, 16, 7, 5,
bylijinnan
java
思路来自:
http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/2541117420116135376632/
写了个java版的
public class GreatestLeftRightDiff {
/**
* Q61.在数组中,数字减去它右边(注意是右边)的数字得到一个数对之差。
* 求所有数对之差的最大值。例如在数组
- mongoDB 索引
开窍的石头
mongoDB索引
在这一节中我们讲讲在mongo中如何创建索引
得到当前查询的索引信息
db.user.find(_id:12).explain();
cursor: basicCoursor 指的是没有索引
&
- [硬件和系统]迎峰度夏
comsci
系统
从这几天的气温来看,今年夏天的高温天气可能会维持在一个比较长的时间内
所以,从现在开始准备渡过炎热的夏天。。。。
每间房屋要有一个落地电风扇,一个空调(空调的功率和房间的面积有密切的关系)
坐的,躺的地方要有凉垫,床上要有凉席
电脑的机箱
- 基于ThinkPHP开发的公司官网
cuiyadll
行业系统
后端基于ThinkPHP,前端基于jQuery和BootstrapCo.MZ 企业系统
轻量级企业网站管理系统
运行环境:PHP5.3+, MySQL5.0
系统预览
系统下载:http://www.tecmz.com
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各种设备自适应
响应式的网站设计能够对用户产生友好度,并且对于
- Transaction and redelivery in JMS (JMS的事务和失败消息重发机制)
darrenzhu
jms事务承认MQacknowledge
JMS Message Delivery Reliability and Acknowledgement Patterns
http://wso2.com/library/articles/2013/01/jms-message-delivery-reliability-acknowledgement-patterns/
Transaction and redelivery in
- Centos添加硬盘完全教程
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linuxcentoshardware
Linux的硬盘识别:
sda 表示第1块SCSI硬盘
hda 表示第1块IDE硬盘
scd0 表示第1个USB光驱
一般使用“fdisk -l”命
- yii2 restful web服务路由
dcj3sjt126com
PHPyii2
路由
随着资源和控制器类准备,您可以使用URL如 http://localhost/index.php?r=user/create访问资源,类似于你可以用正常的Web应用程序做法。
在实践中,你通常要用美观的URL并采取有优势的HTTP动词。 例如,请求POST /users意味着访问user/create动作。 这可以很容易地通过配置urlManager应用程序组件来完成 如下所示
- MongoDB查询(4)——游标和分页[八]
eksliang
mongodbMongoDB游标MongoDB深分页
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2177567 一、游标
数据库使用游标返回find的执行结果。客户端对游标的实现通常能够对最终结果进行有效控制,从shell中定义一个游标非常简单,就是将查询结果分配给一个变量(用var声明的变量就是局部变量),便创建了一个游标,如下所示:
> var
- Activity的四种启动模式和onNewIntent()
gundumw100
android
Android中Activity启动模式详解
在Android中每个界面都是一个Activity,切换界面操作其实是多个不同Activity之间的实例化操作。在Android中Activity的启动模式决定了Activity的启动运行方式。
Android总Activity的启动模式分为四种:
Activity启动模式设置:
<acti
- 攻城狮送女友的CSS3生日蛋糕
ini
htmlWebhtml5csscss3
在线预览:http://keleyi.com/keleyi/phtml/html5/29.htm
代码如下:
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>攻城狮送女友的CSS3生日蛋糕-柯乐义<
- 读源码学Servlet(1)GenericServlet 源码分析
jzinfo
tomcatWebservlet网络应用网络协议
Servlet API的核心就是javax.servlet.Servlet接口,所有的Servlet 类(抽象的或者自己写的)都必须实现这个接口。在Servlet接口中定义了5个方法,其中有3个方法是由Servlet 容器在Servlet的生命周期的不同阶段来调用的特定方法。
先看javax.servlet.servlet接口源码:
package
- JAVA进阶:VO(DTO)与PO(DAO)之间的转换
snoopy7713
javaVOHibernatepo
PO即 Persistence Object VO即 Value Object
VO和PO的主要区别在于: VO是独立的Java Object。 PO是由Hibernate纳入其实体容器(Entity Map)的对象,它代表了与数据库中某条记录对应的Hibernate实体,PO的变化在事务提交时将反应到实际数据库中。
实际上,这个VO被用作Data Transfer
- mongodb group by date 聚合查询日期 统计每天数据(信息量)
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
/* 1 */
{
"_id" : ObjectId("557ac1e2153c43c320393d9d"),
"msgType" : "text",
"sendTime" : ISODate("2015-06-12T11:26:26.000Z")
- java之18天 常用的类(一)
Luob.
MathDateSystemRuntimeRundom
System类
import java.util.Properties;
/**
* System:
* out:标准输出,默认是控制台
* in:标准输入,默认是键盘
*
* 描述系统的一些信息
* 获取系统的属性信息:Properties getProperties();
*
*
*
*/
public class Sy
- maven
wuai
maven
1、安装maven:解压缩、添加M2_HOME、添加环境变量path
2、创建maven_home文件夹,创建项目mvn_ch01,在其下面建立src、pom.xml,在src下面简历main、test、main下面建立java文件夹
3、编写类,在java文件夹下面依照类的包逐层创建文件夹,将此类放入最后一级文件夹
4、进入mvn_ch01
4.1、mvn compile ,执行后会在