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绍少阿
机器学习笔记可视化机器学习python人工智能
任务安排1、机器学习导论8、核方法2、KNN及其实现9、稀疏表示3、K-means聚类10、高斯混合模型4、主成分分析11、嵌入学习5、线性判别分析12、强化学习6、贝叶斯方法13、PageRank7、逻辑回归14、深度学习线性判别分析(LDA)Ⅰ核心思想对于同样一件事,站在不同的角度,我们往往会有不同的看法,而降维思想,亦是如此。同上节课一样,我们还是学习降维的算法,只是提供了一种新的角度,由上
- 《机器学习实战笔记--第一部分 分类算法:决策树 3》
z新一
机器学习决策树python
构造分类器:我们在构造了决策树之后,可以用于实际的分类了。在执行分类的时候需要决策树以及用于构造树的标签向量。程序比较测试数据与决策树上的数值,递归执行该过程直到进入叶子节点;最后将测试数据定义为叶子节点所属的类型。defclassify(inputTree,featLabels,testVec):#featLabels特征标签列表firstStr=list(inputTree.keys())[0
- 机器学习实战笔记(三):使用k-近邻算法的手写识别系统(Python3 实现)
max_bay
机器学习实战笔记机器学习实战笔记kNN手写数字识别系统Python
完整代码及数据地址:https://github.com/cqulun123/Machine-Learning-in-Action0使用k-近邻算法的手写识别系统的步骤(1)收集数据:提供文本文件。(2)准备数据:编写函数classify0(),将图像格式转换为分类器使用的list格式。(3)分析数据:在Python命令提示符中检查数据,确保它符合要求。(4)训练算法:此步骤不适用于k-近邻算法。
- 机器学习实战笔记(蜥蜴书)—— 第二章:端到端项目
Crayon鑫
笔记机器学习机器学习笔记人工智能
目录前言机器学习前的准备工作1、机器学习需要用到的库:安装:文件导入库2、所用工具数据准备1、获取数据2、检查数据3、创建训练/测试集数据可视化数据预处理1、缺失值处理2、文本属性处理3、数据集添加其他列4、数值缩放5、得到预处理的数据模型建立1、线型模型2、决策树模型3、随机森林模型模型验证1、简单均方根误差验证2、使用交叉验证模型保存模型调整模型评估前言“蜥蜴书”是我机器学习的启蒙书,现在开始
- 机器学习实战笔记(一)机器学习基础
三千侵天
机器学习机器学习人工智能算法
什么是机器学习?机器学习能让我们从数据集中受到启发。我们会利用计算机来彰显数据背后的真实含义,这才是机器学习的真实含义。机器学习就是把无序的数据转换成有用的信息。可以这么说,机器学习对于任何需要解释并操作数据的领域都有所裨益。机器学习领域的关键术语下表是用于区分不同鸟类需要使用的四个不同的属性值。现实中,你可能会想测量更多的值。通常的做法是测量所有可测属性,然后再挑选出重要部分。上面测量的这四种值
- 《机器学习实战笔记》-逻辑回归-梯度上升法
代码太难敲啊喂
深度学习实战-自学笔记机器学习逻辑回归人工智能
主要难点:公式推导和边界函数的设定importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp'''求函数f(x)=-x^2+4x的最大值'''defgradient_Ascent_test():deff_prime(x_old):return-2*x_old+4#'f(x)的导数=-2x+4'#初始化:old小于newnew从曲线(0,0)开始,学习率为0.01误差值为
- 机器学习实战笔记——第十三章
DaMeng999
机器学习tensorflow机器学习python
一、数据API使用tf.data.Dataset.from_tensor_slices创建一个数据集:dataset=tf.data.Dataset.from_tensor_slices(tf.range(10))print(dataset,tf.range(10))foritemindataset:print(item)结果如下:from_tensor_slices该函数创建一个给定张量的切片(
- 机器学习实战笔记--决策树
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机器学习python决策树机器学习python决策树
本文为《机器学习实战》学习笔记1.决策树简介决策树可以从数据集合汇总提取一系列的规则,创建规则的过程就是机器学习的过程。在构造决策树的过程中,不断选取特征划分数据集,直到具有相同类型的数据均在数据子集内。1.1划分数据集由于不同属性的数据类型不同,其对应的测试条件也不同。即非叶子节点的每条出边代表的含义不同。二元属性产生两个可能的输出。标称属性具有多个属性值。可以根据属性值的数量产生多路划分,每个
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chenyonwu同学
机器学习机器学习算法人工智能
文章目录算法概念、基本思想和应用概念基本思想应用实例三个基本要素K的取值距离度量分类决策规则特征归一化很重要算法描述与优缺点参考博客算法概念、基本思想和应用概念官方概念:所谓K近邻算法,即是给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例,这K个实例的多数属于某个类,就把该输入实例分类到这个类中。简单来说,根据待分类点的周围邻居来判断类别,邻居大多数属于哪一类,就将待
- 机器学习实战笔记(一)
威士忌燕麦拿铁
算法大数据python机器学习人工智能
1机器学习概览1.什么是机器学习机器学习是通过编程让计算机从数据中进行学习的科学(和艺术)。机器学习是让计算机具有学习的能力,无需进行明确编程。(亚瑟·萨缪尔,1959)计算机程序利用经验E学习任务T,性能是P,如果针对任务T的性能P随着经验E不断增长,则称为机器学习(汤姆·米切尔,1997)2.为什么要进行机器学习需要进行大量手工调整或者需要拥有长串规则才能解决的问题:机器学习算法通常可以简化代
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Azoobie
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本文为《机器学习实战》学习笔记1.相关数据类型&函数介绍SciPy基于Python生态系统提供了数学运算、科学和工程的开源软件,主要包括基本N维数组包NumPy,科学计算基本库SciPylibrary,用于2D绘图的Matplotlib,交互式控制台IPython,用于符号数学Sympy,用于数据结构和分析的pandas。1.1NumPyNumPy是python科学计算的基础包。包括强大的N维数组
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Sehr_Gut
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笔记参照课程唐宇迪python数据分析与机器学习实战笔记方便自己今后回顾和查看,需要详细了解各自Pandas操作,建议学习上述课程Pandas数据结构pandas是基于numpy的数据处理库。其数据的基本结构从小到大依次为numpy.array,pandas.core.series.Series以及pandas.core.frame.DataFrame.简单的pandas特有的结构为series和
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lengyuyan007
机器学习
决策树原理简单来说就是:1,先计算所有列概率,及概率log值,据此求出整体的信息熵A;2,取出数据集中的每一列,计算剩余特征值的信息熵ai,并计算差值,也就是信息熵增益:bi=A-ai,除去自己这列,算的信息熵越小,信息增益越大,表示自己这列越重要;3,选出最重要的列,作为主要特征,作为根节点,依次比较,直到创建分类树;4,拿测试集来测试,从根节点开始检测,最后分类;决策树须知概念信息熵&信息增益
- 《机器学习实战笔记--第一部分 分类算法:决策树 4》
z新一
机器学习python决策树决策树连续值处理
之前的决策树分类部分只完成了对离散值的分类,当遇到有某些属性值是连续的时候就需要一些其他的方法了。由于连续值的可取值数目不再有限,因此不能直接根据连续属性的可取值来对节点进行划分。此时就需要连续属性的离散化,最简单的策略是采用二分法对连续属性进行处理,这正是C4.5决策树算法中采用的机制。下面我们以周志华老师的西瓜书为例画一个带有连续值分类的决策树。给定样本集D和连续属性a,假定a在D上出现了n个
- 机器学习实战笔记8—随机森林
业余狙击手19
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注:此系列文章里的部分算法和深度学习笔记系列里的内容有重合的地方,深度学习笔记里是看教学视频做的笔记,此处文章是看《机器学习实战》这本书所做的笔记,虽然算法相同,但示例代码有所不同,多敲一遍没有坏处,哈哈。(里面用到的数据集、代码可以到网上搜索,很容易找到。)。Python版本3.6机器学习十大算法系列文章:机器学习实战笔记1—k-近邻算法机器学习实战笔记2—决策树机器学习实战笔记3—朴素贝叶斯机
- 机器学习实战笔记——决策树
yuexiahandao
机器学习机器学习
决策树-ID3决策树也是经常使用的数据挖掘算法。这张图所示就是一个决策树。长方形代表判断模块,椭圆形代表终止模块。从判断模块引出的左右箭头称作分支。决策树的一个重要任务是为了理解数据中所蕴含的知识信息,因此决策树可以使用不熟悉的数据集合,并从中提取出一系列,这些机器根据数据集创建规则的过程,就是机器学习的过程。训练出来的数据可以使用Matplotlib来绘制决策树图。决策树构造算法特点:优点:计算
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目录目录第一章:入学指南及其杂项.ipynb文件如何打开python库安装工具第二章:python科学计算库numpy第三章:python数据分析处理库—Pandas第一章:入学指南及其杂项在校生更偏重底层算法推导,而不仅仅是会用。自己做笔记很重要,要用自己的话说,用自己的话写,用别人的容易忘。最好的资源站点GitHub,kaggle(找数据的,竞赛网站)。案例积累很重要,因为实际接手项目时,都不
- python实现线性回归预测_机器学习实战笔记(Python实现)-08-线性回归
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---------------------------------------------------------------------------------------本系列文章为《机器学习实战》学习笔记,内容整理自书本,网络以及自己的理解,如有错误欢迎指正。-------------------------------------------------------------------
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python神经网络分析案例
机器学习实战笔记(Python实现)-04-Logistic回归转自:机器学习实战笔记(Python实现)-04-Logistic回归转自:简单多元线性回归(梯度下降算法与矩阵法)转自:人工神经网络(从原理到代码)Step01感知器梯度下降文章晴天哥2018-01-28742浏览量书籍:机器学习和图像处理实战PracticalMachineLearningandImageProcessing-20
- 机器学习实战笔记
Solarzhou
机器学习Python机器学习实战
文章目录2k近邻算法2.1实施kNN算法代码清单1:测试,结果:2.2使用kNN改进约会网站的配对效果2.2.1准备数据,从文本中解析数据2.2.2分析数据:使用Matplotlib创建散点图2.2.3准备数据:归一化数值测试算法:作为完整程序验证2.3使用算法:构建完整可用系统2.3.1准备数据:将图像转换为测试向量2.3.2测试算法:使用kNN近邻算法识别手写数字3决策树3.1决策树构造3.1
- 机器学习实战笔记——第十一章
DaMeng999
机器学习神经网络机器学习深度学习
目录一、梯度消失与梯度爆炸1.1Glorot和He初始化1.1.1tf.keras.initializers.VarianceScaling1.2非饱和激活函数1.2.1tf.keras.layers.LeakyReLU1.2.2tf.keras.layers.PReLU1.3批量归一化1.4梯度裁剪1.4.1tf.keras.optimizers.SGD二、重用预训练层——解决训练数据不同2.1
- 机器学习实战笔记——第十章
DaMeng999
机器学习神经网络机器学习深度学习
目录一、神经网络基础1.1反向传播训练算法1.2回归MLP1.3分类MLP二、利用tf.keras搭建神经网络2.1加载数据2.2顺序API创建分类模型2.2.1tf.keras.Sequential2.2.2tf.keras.layers.Flatten2.2.3tf.keras.layers.Dense()2.3顺序API创建回归模型2.4函数式API创建复杂模型2.4.1tf.keras.I
- 机器学习实战笔记5—支持向量机
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注:此系列文章里的部分算法和深度学习笔记系列里的内容有重合的地方,深度学习笔记里是看教学视频做的笔记,此处文章是看《机器学习实战》这本书所做的笔记,虽然算法相同,但示例代码有所不同,多敲一遍没有坏处,哈哈。(里面用到的数据集、代码可以到网上搜索,很容易找到。)。Python版本3.6机器学习十大算法系列文章:机器学习实战笔记1—k-近邻算法机器学习实战笔记2—决策树机器学习实战笔记3—朴素贝叶斯机
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sunnnnman
学习笔记机器学习算法python
机器学习实战笔记(1)一、k-近邻算法1、算法主要实现步骤计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离(欧式距离公式);按照距离递增次序排序;选取与当前点距离最小的K个点;确定前K个点所在类别出现频率;返回前K个点出现频率最高的类别作为当前的点的预测分类;2、示例1约会配对(1)数据散点图对数据1、2列属性值绘制散点图如下(三种分类采用颜色区分)(2)判断所属分类defclassify0(inX,d
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艾欧尼亚归我了
机器学习
程序清单2-2个人程序注释+Python3部分代码改造(针对int(listFromLine[-1])编译不通过的调整)先贴2-2的伪代码函数:[python]viewplaincopydeffile2matrix(filename):#openafile,default:'r'eadfr=open(filename)#一次读取所有行arrayOLines=fr.readlines()#得到行数n
- 机器学习实战笔记——利用KNN算法改进约会网站的配对效果
zhihua_bupt
MachineLearningPython图像超分辨率技术机器学习实战笔记
利用KNN算法改进约会网站的配对效果一、案例背景我的朋友海伦一直使用在线约会网站寻找合适自己的约会对象。尽管约会网站会推荐不同的人选,但她并不是喜欢每一个人。经过一番总结,她发现曾交往过三种类型的人:(1)不喜欢的人;(2)魅力一般的人;(3)极具魅力的人;尽管发现了上述规律,但海伦依然无法将约会网站推荐的匹配对象归入恰当的分类,她觉得可以在周一到周五约会那些魅力一般的人,而周末则更喜欢与那些极具
- Python数据分析与机器学习实战笔记(4)- Seaborn
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文章目录Seaborn1.Seaborn简介2.整体布局风格设置3.风格细节设置4.调色板4.1调色板4.2分类色板4.3圆形画板4.4调色板颜色设置4.4.1使用xkcd颜色来命名颜色4.4.2连续色板4.4.3cubehelix_palette()调色板4.4.4light_palette()和dark_palette()调用定制连续调色板5.单变量分析绘图5.1数据分布情况5.2根据均值和协
- Python数据分析与机器学习实战笔记(5) - K近邻算法
grinningGrace
文章目录K近邻算法1.K近邻算法概述1.1读取数据1.2KnearestNeighbor算法1.3(欧式)距离的定义1.4模型评估1.4.1首先制定好训练集和测试集1.4.2基于单变量预测价格1.4.3RootMeanSquaredError均方根误差1.4.4不同的变量效果会不会不同呢1.4.5数据标准化,归一化1.4.6多变量距离的计算1.4.7多变量KNN模型2.sklearn库与功能2.1
- Python数据分析与机器学习实战笔记(9) - 案例实战python实现逻辑回归
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文章目录案例实战python实现罗辑回归1.任务概述1.1Thelogisticregression1.2要完成的模块1.2.1sigmoid函数1.2.2model1.2.3cost损失函数1.2.4gradient计算梯度1.2.5descent进行参数更新1.2.5.1不同的停止策略1.2.5.2对比不同的梯度下降方法1.2.7计算精度案例实战python实现罗辑回归1.任务概述Thedat
- Python数据分析与机器学习实战笔记(10) - 项目实战(交易数据异常检测)
grinningGrace
文章目录项目实战(交易数据异常检测)1.信用卡欺诈检测1.1任务流程:1.2主要解决问题:2.项目总结项目实战(交易数据异常检测)1.信用卡欺诈检测基于信用卡交易记录数据建立分类模型来预测哪些交易记录是异常的哪些是正常的。1.1任务流程:a.加载数据,观察问题b.针对问题给出解决方案c.数据集切分d.评估方法对比e.逻辑回归模型f.建模结果分析g.方案效果对比1.2主要解决问题:(1)在此项目中,
- SAX解析xml文件
小猪猪08
xml
1.创建SAXParserFactory实例
2.通过SAXParserFactory对象获取SAXParser实例
3.创建一个类SAXParserHander继续DefaultHandler,并且实例化这个类
4.SAXParser实例的parse来获取文件
public static void main(String[] args) {
//
- 为什么mysql里的ibdata1文件不断的增长?
brotherlamp
linuxlinux运维linux资料linux视频linux运维自学
我们在 Percona 支持栏目经常收到关于 MySQL 的 ibdata1 文件的这个问题。
当监控服务器发送一个关于 MySQL 服务器存储的报警时,恐慌就开始了 —— 就是说磁盘快要满了。
一番调查后你意识到大多数地盘空间被 InnoDB 的共享表空间 ibdata1 使用。而你已经启用了 innodbfileper_table,所以问题是:
ibdata1存了什么?
当你启用了 i
- Quartz-quartz.properties配置
eksliang
quartz
其实Quartz JAR文件的org.quartz包下就包含了一个quartz.properties属性配置文件并提供了默认设置。如果需要调整默认配置,可以在类路径下建立一个新的quartz.properties,它将自动被Quartz加载并覆盖默认的设置。
下面是这些默认值的解释
#-----集群的配置
org.quartz.scheduler.instanceName =
- informatica session的使用
18289753290
workflowsessionlogInformatica
如果希望workflow存储最近20次的log,在session里的Config Object设置,log options做配置,save session log :sessions run ;savesessio log for these runs:20
session下面的source 里面有个tracing 
- Scrapy抓取网页时出现CRC check failed 0x471e6e9a != 0x7c07b839L的错误
酷的飞上天空
scrapy
Scrapy版本0.14.4
出现问题现象:
ERROR: Error downloading <GET http://xxxxx CRC check failed
解决方法
1.设置网络请求时的header中的属性'Accept-Encoding': '*;q=0'
明确表示不支持任何形式的压缩格式,避免程序的解压
- java Swing小集锦
永夜-极光
java swing
1.关闭窗体弹出确认对话框
1.1 this.setDefaultCloseOperation (JFrame.DO_NOTHING_ON_CLOSE);
1.2
this.addWindowListener (
new WindowAdapter () {
public void windo
- 强制删除.svn文件夹
随便小屋
java
在windows上,从别处复制的项目中可能带有.svn文件夹,手动删除太麻烦,并且每个文件夹下都有。所以写了个程序进行删除。因为.svn文件夹在windows上是只读的,所以用File中的delete()和deleteOnExist()方法都不能将其删除,所以只能采用windows命令方式进行删除
- GET和POST有什么区别?及为什么网上的多数答案都是错的。
aijuans
get post
如果有人问你,GET和POST,有什么区别?你会如何回答? 我的经历
前几天有人问我这个问题。我说GET是用于获取数据的,POST,一般用于将数据发给服务器之用。
这个答案好像并不是他想要的。于是他继续追问有没有别的区别?我说这就是个名字而已,如果服务器支持,他完全可以把G
- 谈谈新浪微博背后的那些算法
aoyouzi
谈谈新浪微博背后的那些算法
本文对微博中常见的问题的对应算法进行了简单的介绍,在实际应用中的算法比介绍的要复杂的多。当然,本文覆盖的主题并不全,比如好友推荐、热点跟踪等就没有涉及到。但古人云“窥一斑而见全豹”,希望本文的介绍能帮助大家更好的理解微博这样的社交网络应用。
微博是一个很多人都在用的社交应用。天天刷微博的人每天都会进行着这样几个操作:原创、转发、回复、阅读、关注、@等。其中,前四个是针对短博文,最后的关注和@则针
- Connection reset 连接被重置的解决方法
百合不是茶
java字符流连接被重置
流是java的核心部分,,昨天在做android服务器连接服务器的时候出了问题,就将代码放到java中执行,结果还是一样连接被重置
被重置的代码如下;
客户端代码;
package 通信软件服务器;
import java.io.BufferedWriter;
import java.io.OutputStream;
import java.io.O
- web.xml配置详解之filter
bijian1013
javaweb.xmlfilter
一.定义
<filter>
<filter-name>encodingfilter</filter-name>
<filter-class>com.my.app.EncodingFilter</filter-class>
<init-param>
<param-name>encoding<
- Heritrix
Bill_chen
多线程xml算法制造配置管理
作为纯Java语言开发的、功能强大的网络爬虫Heritrix,其功能极其强大,且扩展性良好,深受热爱搜索技术的盆友们的喜爱,但它配置较为复杂,且源码不好理解,最近又使劲看了下,结合自己的学习和理解,跟大家分享Heritrix的点点滴滴。
Heritrix的下载(http://sourceforge.net/projects/archive-crawler/)安装、配置,就不罗嗦了,可以自己找找资
- 【Zookeeper】FAQ
bit1129
zookeeper
1.脱离IDE,运行简单的Java客户端程序
#ZkClient是简单的Zookeeper~$ java -cp "./:zookeeper-3.4.6.jar:./lib/*" ZKClient
1. Zookeeper是的Watcher回调是同步操作,需要添加异步处理的代码
2. 如果Zookeeper集群跨越多个机房,那么Leader/
- The user specified as a definer ('aaa'@'localhost') does not exist
白糖_
localhost
今天遇到一个客户BUG,当前的jdbc连接用户是root,然后部分删除操作都会报下面这个错误:The user specified as a definer ('aaa'@'localhost') does not exist
最后找原因发现删除操作做了触发器,而触发器里面有这样一句
/*!50017 DEFINER = ''aaa@'localhost' */
原来最初
- javascript中showModelDialog刷新父页面
bozch
JavaScript刷新父页面showModalDialog
在页面中使用showModalDialog打开模式子页面窗口的时候,如果想在子页面中操作父页面中的某个节点,可以通过如下的进行:
window.showModalDialog('url',self,‘status...’); // 首先中间参数使用self
在子页面使用w
- 编程之美-买书折扣
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
public class BookDiscount {
/**编程之美 买书折扣
书上的贪心算法的分析很有意思,我看了半天看不懂,结果作者说,贪心算法在这个问题上是不适用的。。
下面用动态规划实现。
哈利波特这本书一共有五卷,每卷都是8欧元,如果读者一次购买不同的两卷可扣除5%的折扣,三卷10%,四卷20%,五卷
- 关于struts2.3.4项目跨站执行脚本以及远程执行漏洞修复概要
chenbowen00
strutsWEB安全
因为近期负责的几个银行系统软件,需要交付客户,因此客户专门请了安全公司对系统进行了安全评测,结果发现了诸如跨站执行脚本,远程执行漏洞以及弱口令等问题。
下面记录下本次解决的过程以便后续
1、首先从最简单的开始处理,服务器的弱口令问题,首先根据安全工具提供的测试描述中发现应用服务器中存在一个匿名用户,默认是不需要密码的,经过分析发现服务器使用了FTP协议,
而使用ftp协议默认会产生一个匿名用
- [电力与暖气]煤炭燃烧与电力加温
comsci
在宇宙中,用贝塔射线观测地球某个部分,看上去,好像一个个马蜂窝,又像珊瑚礁一样,原来是某个国家的采煤区.....
不过,这个采煤区的煤炭看来是要用完了.....那么依赖将起燃烧并取暖的城市,在极度严寒的季节中...该怎么办呢?
&nbs
- oracle O7_DICTIONARY_ACCESSIBILITY参数
daizj
oracle
O7_DICTIONARY_ACCESSIBILITY参数控制对数据字典的访问.设置为true,如果用户被授予了如select any table等any table权限,用户即使不是dba或sysdba用户也可以访问数据字典.在9i及以上版本默认为false,8i及以前版本默认为true.如果设置为true就可能会带来安全上的一些问题.这也就为什么O7_DICTIONARY_ACCESSIBIL
- 比较全面的MySQL优化参考
dengkane
mysql
本文整理了一些MySQL的通用优化方法,做个简单的总结分享,旨在帮助那些没有专职MySQL DBA的企业做好基本的优化工作,至于具体的SQL优化,大部分通过加适当的索引即可达到效果,更复杂的就需要具体分析了,可以参考本站的一些优化案例或者联系我,下方有我的联系方式。这是上篇。
1、硬件层相关优化
1.1、CPU相关
在服务器的BIOS设置中,可
- C语言homework2,有一个逆序打印数字的小算法
dcj3sjt126com
c
#h1#
0、完成课堂例子
1、将一个四位数逆序打印
1234 ==> 4321
实现方法一:
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i = 1234;
int one = i%10;
int two = i / 10 % 10;
int three = i / 100 % 10;
- apacheBench对网站进行压力测试
dcj3sjt126com
apachebench
ab 的全称是 ApacheBench , 是 Apache 附带的一个小工具 , 专门用于 HTTP Server 的 benchmark testing , 可以同时模拟多个并发请求。前段时间看到公司的开发人员也在用它作一些测试,看起来也不错,很简单,也很容易使用,所以今天花一点时间看了一下。
通过下面的一个简单的例子和注释,相信大家可以更容易理解这个工具的使用。
- 2种办法让HashMap线程安全
flyfoxs
javajdkjni
多线程之--2种办法让HashMap线程安全
多线程之--synchronized 和reentrantlock的优缺点
多线程之--2种JAVA乐观锁的比较( NonfairSync VS. FairSync)
HashMap不是线程安全的,往往在写程序时需要通过一些方法来回避.其实JDK原生的提供了2种方法让HashMap支持线程安全.
- Spring Security(04)——认证简介
234390216
Spring Security认证过程
认证简介
目录
1.1 认证过程
1.2 Web应用的认证过程
1.2.1 ExceptionTranslationFilter
1.2.2 在request之间共享SecurityContext
1
- Java 位运算
Javahuhui
java位运算
// 左移( << ) 低位补0
// 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0110 然后左移2位后,低位补0:
// 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0001 1000
System.out.println(6 << 2);// 运行结果是24
// 右移( >> ) 高位补"
- mysql免安装版配置
ldzyz007
mysql
1、my-small.ini是为了小型数据库而设计的。不应该把这个模型用于含有一些常用项目的数据库。
2、my-medium.ini是为中等规模的数据库而设计的。如果你正在企业中使用RHEL,可能会比这个操作系统的最小RAM需求(256MB)明显多得多的物理内存。由此可见,如果有那么多RAM内存可以使用,自然可以在同一台机器上运行其它服务。
3、my-large.ini是为专用于一个SQL数据
- MFC和ado数据库使用时遇到的问题
你不认识的休道人
sqlC++mfc
===================================================================
第一个
===================================================================
try{
CString sql;
sql.Format("select * from p
- 表单重复提交Double Submits
rensanning
double
可能发生的场景:
*多次点击提交按钮
*刷新页面
*点击浏览器回退按钮
*直接访问收藏夹中的地址
*重复发送HTTP请求(Ajax)
(1)点击按钮后disable该按钮一会儿,这样能避免急躁的用户频繁点击按钮。
这种方法确实有些粗暴,友好一点的可以把按钮的文字变一下做个提示,比如Bootstrap的做法:
http://getbootstrap.co
- Java String 十大常见问题
tomcat_oracle
java正则表达式
1.字符串比较,使用“==”还是equals()? "=="判断两个引用的是不是同一个内存地址(同一个物理对象)。 equals()判断两个字符串的值是否相等。 除非你想判断两个string引用是否同一个对象,否则应该总是使用equals()方法。 如果你了解字符串的驻留(String Interning)则会更好地理解这个问题。
- SpringMVC 登陆拦截器实现登陆控制
xp9802
springMVC
思路,先登陆后,将登陆信息存储在session中,然后通过拦截器,对系统中的页面和资源进行访问拦截,同时对于登陆本身相关的页面和资源不拦截。
实现方法:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23