- Spark编程实验六:Spark机器学习库MLlib编程
Francek Chen
Spark编程基础sparkmllib大数据机器学习算法
目录一、目的与要求二、实验内容三、实验步骤1、数据导入2、进行主成分分析(PCA)3、训练分类模型并预测居民收入4、超参数调优四、结果分析与实验体会一、目的与要求1、通过实验掌握基本的MLLib编程方法;2、掌握用MLLib解决一些常见的数据分析问题,包括数据导入、成分分析和分类和预测等。二、实验内容1.数据导入从文件中导入数据,并转化为DataFrame。2、进行主成分分析(PCA)对6个连续型
- Spark MLlib
Francek Chen
Spark编程基础spark-mlsparkmllib机器学习
目录一、SparkMLlib简介(一)什么是机器学习(二)基于大数据的机器学习(三)Spark机器学习库MLlib二、机器学习流水线(一)机器学习流水线概念(二)流水线工作过程(三)构建一个机器学习流水线三、特征提取和转换(一)特征提取:TF-IDF(二)特征转换:标签和索引的转化四、分类与回归(一)逻辑斯蒂回归分类器(二)决策树分类器一、SparkMLlib简介(一)什么是机器学习机器学习可以看
- 【Spark】pyspark 基于DataFrame使用MLlib包
beautiful_huang
Sparkspark
在这里,我们将基于DataFrame使用MLlib包。另外,根据Spark文档,现在主要的Spark机器学习API是spark.ml包中基于DataFrame的一套模型。1ML包的介绍从顶层上看,ML包主要包含三大抽象类:转换器、预测器和工作流。1.1转换器(Transformer)从Transformer抽象类派生出来的每一个新的Transformer都需要实现一个.transform(…)方法
- 【Spark-ML源码解析】Word2Vec
LotusQ
spark-mlword2vec人工智能
前言在阅读源码之前,需要了解Spark机器学习Pipline的概念。相关阅读:SparkMLlib之Pipeline介绍及其应用这里比较核心的两个概念是:Transformer和Estimator。Transformer包括特征转换和学习后的模型两种情况,用来将一个DataFrame转换成另一个DataFrame;Estimator接收一个DataFrame并输出一个模型(Transformer)
- 2018-11-12Pyspark win环境配置参考
QQsoso
Anaconda中配置Pyspark的Spark开发环境Spark搭建机器学习系统Spark机器学习win+本地Pyspark
- 大数据分析与应用实验任务十二
陈希瑞
数据分析数据挖掘
大数据分析与应用实验任务十二实验目的:通过实验掌握spark机器学习库本地向量、本地矩阵的创建方法;熟悉spark机器学习库特征提取、转换、选择方法;实验任务:一、逐行理解并参考编写运行教材8.3.1、8.3.3节各个例程代码,查看向量或本地矩阵结果请用.toArray()方法。1、本地向量首先安装numpy,否则会报错“ImportError:Nomodulenamed‘numpy’”sudop
- spark mllib和spark ml机器学习基础知识
厨 神
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spark机器学习SparkMLib完整基础入门教程-y-z-f-博客园(cnblogs.com)参考spark机器学习简介机械学习是一门人工智能的科学,用于研究人工智能,强调算法,经验,性能开发者任务:spark基础+了解机器学习原理+相关参数含义millib:分类回归聚类协同过滤降维特征化:特则提取转化降维选择公交管道:构建评估调整机器学习管道持久性:保存和加载算法,模型和管道实用工具:线代(
- 人工智能学习路线,文末赠书活动(深度学习Spark机器学习)
程序IT圈
算法决策树人工智能机器学习深度学习
程序IT圈学习编程技术,关注这个公众号足够了现在人工智能,机器学习这么火热,很多人想入门却不知道要从哪里入门,从哪里开始学习,该学习些什么内容,下面是我以前看过的一篇关于机器学习的学习入线文章,可能可以帮助到你入门人工智能领域。另外本次文末机械工业出版社华章分社闫老师提供给本公众号五本技术图书《深度学习Spark机器学习》,免费赠送给大家!第一课:机器学习的数学基础1.机器学习的数学基础a.函数与
- 【Spark机器学习速成宝典】模型篇08保序回归【Isotonic Regression】(Python版)
weixin_30894389
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目录保序回归原理保序回归代码(SparkPython)保序回归原理待续...返回目录保序回归代码(SparkPython)代码里数据:https://pan.baidu.com/s/1jHWKG4I密码:acq1#-*-coding=utf-8-*-frompysparkimportSparkConf,SparkContextsc=SparkContext('local')importmathfr
- Spark机器学习之分类与回归
dingcheng998
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本页面介绍了分类和回归的算法。它还包括讨论特定类别的算法的部分,如线性方法,树和集合体。目录分类Classification-----------逻辑回归Logisticregression-------------------二项式逻辑回归Binomiallogisticregression-------------------多项Logistic回归Multinomiallogisticreg
- 机器学习(一)Spark机器学习基础
大模型Maynor
#机器学习机器学习spark人工智能
文章目录1.Spark机器学习基础1.0机器学习和大数据的区别和联系1.1机器学习引入1.2机器学习三次浪潮1.3人工智能领域基础概念区别1.3.1人工智能、机器学习、深度学习关系1.3.2数据分析、数据挖掘基本概念区别1.3.3各技术交叉点后记1.Spark机器学习基础l学习目标掌握机器学习与大数据的区别和联系掌握机器学习概念掌握机器学习如何构建机器学习模型过程1.0机器学习和大数据的区别和联系
- 3.Spark机器学习基础——监督学习
许志辉Albert
Spark机器学习基础——监督学习1.1线性回归(加L1L2正则化)!head-3data/mllib/sample_linear_regression_data.txt1from__future__importprint_functionfrompyspark.ml.regressionimportLinearRegressionfrompyspark.sqlimportSparkSession
- 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
- 机器学习基础笔记
硅谷工具人
#spark机器学习机器学习笔记人工智能
文章目录1.机器学习简介1.1机器学习的一般功能1.2机器学习的应用1.3机器学习的方法1.4机器学习的种类1.5机器学习的常用框架2.Spark机器学习2.1MLlib介绍2.2MLlib的数据格式2.2.1本地向量2.2.2标签数据2.3MLlib与ml2.4MLlib的应用场景3.Spark环境搭建4.向量与矩阵4.1向量操作4.2矩阵操作5.基础统计5.1描述性统计5.2相关性度量5.3假
- Spark机器学习实例
V丶Chao
Spark算法python机器学习大数据java
2020/07/09-引言《LearningSpark》过程中只是简单介绍了mllib中的东西,没有一个完整的实践过程,暂时还没有去找有没有专门做这种的书,好像我看《sparkinaction》是有这部分内容,后续在看。本篇文章就利用这个鸢尾花的数据集来简单说明一下spark机器学习的过程,只是简单打下一个轮廓,然后记录使用过程中遇到的问题以及解决方案。在本文中,主要使用新版面向DataFrame
- 【Spark基础编程】 第8章 Spark MLlib
小手の冰凉
【数据科学与大数据技术】sparkspark-ml机器学习
系列文章目录文章目录系列文章目录前言【第8章SparkMLlib】8.1SparkMLlib简介8.1.1什么是机器学习8.1.2基于大数据的机器学习8.1.3Spark机器学习库MLLib8.2机器学习工作流8.2.1机器学习流水线概念8.2.2构建一个机器学习流水线8.3特征抽取、转化和选择8.4分类与回归【第8章总结】前言【第8章SparkMLlib】8.1SparkMLlib简介8.1.1
- 计算机毕业设计之PyTroch+Spark+LSTM+Scrapy图书推荐系统 图书爬虫可视化 图书大数据 图书数据分析
计算机毕业设计大神
开发技术前端:vue.js、echarts、websocket后端API:springboot+mybatis-plus数据库:mysql数据分析:Spark机器学习:PyTroch(基于神经网络的混合CF推荐算法)、协同过滤算法(基于用户、基于物品全部实现)、lstm评论情感分析第三方平台:支付宝沙箱支付、百度AI图片识别、短信接口数据集:Scrapy爬虫框架(Python)创新点Spark大屏
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MachineLearningwithPySpark-2019.Pdfimage.png使用PySpark构建机器学习模型,自然语言处理应用程序和推荐系统,以解决各种业务挑战。本书从Spark的基础知识及其演变开始,然后介绍了传统机器学习算法的整个范围,以及使用PySpark的自然语言处理和推荐系统。使用PySpark进行机器学习向您展示如何构建有监督的机器学习模型,如线性回归,逻辑回归,决策树和
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0相关源码将结合前述知识进行综合实战,以达到所学即所用。在推荐系统项目中,讲解了推荐系统基本原理以及实现推荐系统的架构思路,有其他相关研发经验基础的同学可以结合以往的经验,实现自己的推荐系统。1推荐系统简介1.1什么是推荐系统1.2推荐系统的作用1.2.1帮助顾客快速定位需求,节省时间1.2.2大幅度提高销售量1.3推荐系统的技术思想1.3.1推荐系统是一种机器学习的工程应用1.3.2推荐系统基于
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- spark机器学习-分类回归总结
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1.spark支持的分类包括以下几个场景:a.二分类,顾名思义就是只分成A和B两类b.多分类分成A,B,C,D等多个分类不支持多标签分类,所谓的多标签分类是指一个样本可以属于多个分类,也就是比如样本X既属于A分类又属于B分类,spark目前不支持分类的算法主要有逻辑回归分类算法,决策树,随即森林等,不管是哪种算法,不同点主要在于支持的分类数量和样本数量的限制不同,评价分类算法的好坏的标志主要是看准
- Spark机器学习工具链-MLflow简介
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2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>Spark机器学习工具链-MLflow简介本文翻译自https://github.com/openthings/mlflow本文地址https://my.oschina.net/u/2306127/blog/1825638,byopenthings,2018.06.07.参考:mlflow项目由Databricks创建。官方主页https://
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编者注:不要错过有关如何使用ApacheSpark创建数据管道应用程序的新的免费按需培训课程-在此处了解更多信息。决策树广泛用于分类和回归的机器学习任务。在此博客文章中,我将帮助您开始使用ApacheSpark的MLlib机器学习决策树进行分类。机器学习算法概述通常,机器学习可以分为两类算法:有监督算法和无监督算法。监督算法使用标记的数据,其中输入和输出都提供给算法。无监督算法没有预先的输出。这些
- 使用Apache Spark机器学习逻辑回归预测乳腺癌
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在此博客文章中,我将帮助您开始使用ApacheSpark的spark.mlLogistic回归来预测癌症恶性程度。Spark的spark.ml库目标是在DataFrames之上提供一组API,以帮助用户创建和调整机器学习工作流程或管道。将spark.ml与DataFrames一起使用可通过智能优化提高性能。分类分类是一类有监督的机器学习算法,该算法基于已知项目的标记示例(例如,已知为恶性的观察结果
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- Spark机器学习解析
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机器学习spark人工智能
源码加数据集:文件源码Gitee好像只收10M一下的文件类型,所以数据集就只能以链接的形式自己下了KMeans和决策树KDD99数据集,推荐使用10%的数据集:http://kdd.ics.uci.edu/databases/kddcup99/ALS电影推荐的Movielens数据集,推荐使用1m大小:https://files.grouplens.org/datasets/movielens/逻
- Apache Spark 机器学习 管道 3
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人工智能技术与架构spark人工智能
ApacheSpark的机器学习管道提供一个统一的、高级的APIs集合,该APIs集合是以数据框架(Datagrams)为基础,帮助开发人员创建或者优化一个用于实际环境的机器学习的管道。管道(Pipeline)的基本概念Spark机器学习类库MLlib提供丰富的用于机器学习的算法,使得机器学习更加容易地在一个管道、工作流程中综合多种不同的算法,以提供更加强大的机器学习能力,管道的基本概念如下所示:
- Python Spark 机器学习与Hadoop 大数据(1)学习笔记一
停止的闹钟
PythonSparkHadoop机器学习大数据大数据Spark机器学习Hadoop学习笔记
PythonSpark机器学习与Hadoop大数据1.1机器学习机器学习框架机器学习(MachineLearning):通过算法,和历史数据进行训练,产生得出模型。当有未知相匹配的数据时,我们可以通过模型进行一定程度上的预测。训练数据(监督学习)分为:Feature(数据特征)Label(数据标签,预测目标)机器学习分类:监督学习:有Feature,有Labul,无监督学习:有Feature,无L
- 笔记:python spark机器学习与hadoop大数据
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目录1.1机器学习的介绍机器学习架构1.2Spark的介绍1.3Spark数据处理RDD、DataFrame、SparkSQl1.4使用python开发spark机器学习与大数据应用1.5pythonspark机器学习1.6大数据定义JAVA-JDK在Linux的下载和安装1.1机器学习的介绍机器学习技术不断进步,应用相当广泛,例如推荐引擎、定向广告、需求预测、垃圾邮件过滤、医学诊断、自然语言处理
- 推荐系统-基于模型协同过滤理论基础与业务实践
深漠大侠
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推荐系统-基于模型协同过滤理论基础与业务实践1.SparkMllib库框架详解Spark机器学习库五个组件MLAlgratham算法Pipelines管道FeatureszationPersistenceUtilitieslSparkml和Sparkmllibml基于DatafrmaeAPImllib基于rdd的API2.SparkMllib基本数据类型localvector本地向量创建方式上de
- iOS http封装
374016526
ios服务器交互http网络请求
程序开发避免不了与服务器的交互,这里打包了一个自己写的http交互库。希望可以帮到大家。
内置一个basehttp,当我们创建自己的service可以继承实现。
KuroAppBaseHttp *baseHttp = [[KuroAppBaseHttp alloc] init];
[baseHttp setDelegate:self];
[baseHttp
- lolcat :一个在 Linux 终端中输出彩虹特效的命令行工具
brotherlamp
linuxlinux教程linux视频linux自学linux资料
那些相信 Linux 命令行是单调无聊且没有任何乐趣的人们,你们错了,这里有一些有关 Linux 的文章,它们展示着 Linux 是如何的有趣和“淘气” 。
在本文中,我将讨论一个名为“lolcat”的小工具 – 它可以在终端中生成彩虹般的颜色。
何为 lolcat ?
Lolcat 是一个针对 Linux,BSD 和 OSX 平台的工具,它类似于 cat 命令,并为 cat
- MongoDB索引管理(1)——[九]
eksliang
mongodbMongoDB管理索引
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2178427 一、概述
数据库的索引与书籍的索引类似,有了索引就不需要翻转整本书。数据库的索引跟这个原理一样,首先在索引中找,在索引中找到条目以后,就可以直接跳转到目标文档的位置,从而使查询速度提高几个数据量级。
不使用索引的查询称
- Informatica参数及变量
18289753290
Informatica参数变量
下面是本人通俗的理解,如有不对之处,希望指正 info参数的设置:在info中用到的参数都在server的专门的配置文件中(最好以parma)结尾 下面的GLOBAl就是全局的,$开头的是系统级变量,$$开头的变量是自定义变量。如果是在session中或者mapping中用到的变量就是局部变量,那就把global换成对应的session或者mapping名字。
[GLOBAL] $Par
- python 解析unicode字符串为utf8编码字符串
酷的飞上天空
unicode
php返回的json字符串如果包含中文,则会被转换成\uxx格式的unicode编码字符串返回。
在浏览器中能正常识别这种编码,但是后台程序却不能识别,直接输出显示的是\uxx的字符,并未进行转码。
转换方式如下
>>> import json
>>> q = '{"text":"\u4
- Hibernate的总结
永夜-极光
Hibernate
1.hibernate的作用,简化对数据库的编码,使开发人员不必再与复杂的sql语句打交道
做项目大部分都需要用JAVA来链接数据库,比如你要做一个会员注册的 页面,那么 获取到用户填写的 基本信后,你要把这些基本信息存入数据库对应的表中,不用hibernate还有mybatis之类的框架,都不用的话就得用JDBC,也就是JAVA自己的,用这个东西你要写很多的代码,比如保存注册信
- SyntaxError: Non-UTF-8 code starting with '\xc4'
随便小屋
python
刚开始看一下Python语言,传说听强大的,但我感觉还是没Java强吧!
写Hello World的时候就遇到一个问题,在Eclipse中写的,代码如下
'''
Created on 2014年10月27日
@author: Logic
'''
print("Hello World!");
运行结果
SyntaxError: Non-UTF-8
- 学会敬酒礼仪 不做酒席菜鸟
aijuans
菜鸟
俗话说,酒是越喝越厚,但在酒桌上也有很多学问讲究,以下总结了一些酒桌上的你不得不注意的小细节。
细节一:领导相互喝完才轮到自己敬酒。敬酒一定要站起来,双手举杯。
细节二:可以多人敬一人,决不可一人敬多人,除非你是领导。
细节三:自己敬别人,如果不碰杯,自己喝多少可视乎情况而定,比如对方酒量,对方喝酒态度,切不可比对方喝得少,要知道是自己敬人。
细节四:自己敬别人,如果碰杯,一
- 《创新者的基因》读书笔记
aoyouzi
读书笔记《创新者的基因》
创新者的基因
创新者的“基因”,即最具创意的企业家具备的五种“发现技能”:联想,观察,实验,发问,建立人脉。
第一部分破坏性创新,从你开始
第一章破坏性创新者的基因
如何获得启示:
发现以下的因素起到了催化剂的作用:(1) -个挑战现状的问题;(2)对某项技术、某个公司或顾客的观察;(3) -次尝试新鲜事物的经验或实验;(4)与某人进行了一次交谈,为他点醒
- 表单验证技术
百合不是茶
JavaScriptDOM对象String对象事件
js最主要的功能就是验证表单,下面是我对表单验证的一些理解,贴出来与大家交流交流 ,数显我们要知道表单验证需要的技术点, String对象,事件,函数
一:String对象;通常是对字符串的操作;
1,String的属性;
字符串.length;表示该字符串的长度;
var str= "java"
- web.xml配置详解之context-param
bijian1013
javaservletweb.xmlcontext-param
一.格式定义:
<context-param>
<param-name>contextConfigLocation</param-name>
<param-value>contextConfigLocationValue></param-value>
</context-param>
作用:该元
- Web系统常见编码漏洞(开发工程师知晓)
Bill_chen
sqlPHPWebfckeditor脚本
1.头号大敌:SQL Injection
原因:程序中对用户输入检查不严格,用户可以提交一段数据库查询代码,根据程序返回的结果,
获得某些他想得知的数据,这就是所谓的SQL Injection,即SQL注入。
本质:
对于输入检查不充分,导致SQL语句将用户提交的非法数据当作语句的一部分来执行。
示例:
String query = "SELECT id FROM users
- 【MongoDB学习笔记六】MongoDB修改器
bit1129
mongodb
本文首先介绍下MongoDB的基本的增删改查操作,然后,详细介绍MongoDB提供的修改器,以完成各种各样的文档更新操作 MongoDB的主要操作
show dbs 显示当前用户能看到哪些数据库
use foobar 将数据库切换到foobar
show collections 显示当前数据库有哪些集合
db.people.update,update不带参数,可
- 提高职业素养,做好人生规划
白糖_
人生
培训讲师是成都著名的企业培训讲师,他在讲课中提出的一些观点很新颖,在此我收录了一些分享一下。注:讲师的观点不代表本人的观点,这些东西大家自己揣摩。
1、什么是职业规划:职业规划并不完全代表你到什么阶段要当什么官要拿多少钱,这些都只是梦想。职业规划是清楚的认识自己现在缺什么,这个阶段该学习什么,下个阶段缺什么,又应该怎么去规划学习,这样才算是规划。
- 国外的网站你都到哪边看?
bozch
技术网站国外
学习软件开发技术,如果没有什么英文基础,最好还是看国内的一些技术网站,例如:开源OSchina,csdn,iteye,51cto等等。
个人感觉如果英语基础能力不错的话,可以浏览国外的网站来进行软件技术基础的学习,例如java开发中常用的到的网站有apache.org 里面有apache的很多Projects,springframework.org是spring相关的项目网站,还有几个感觉不错的
- 编程之美-光影切割问题
bylijinnan
编程之美
package a;
public class DisorderCount {
/**《编程之美》“光影切割问题”
* 主要是两个问题:
* 1.数学公式(设定没有三条以上的直线交于同一点):
* 两条直线最多一个交点,将平面分成了4个区域;
* 三条直线最多三个交点,将平面分成了7个区域;
* 可以推出:N条直线 M个交点,区域数为N+M+1。
- 关于Web跨站执行脚本概念
chenbowen00
Web安全跨站执行脚本
跨站脚本攻击(XSS)是web应用程序中最危险和最常见的安全漏洞之一。安全研究人员发现这个漏洞在最受欢迎的网站,包括谷歌、Facebook、亚马逊、PayPal,和许多其他网站。如果你看看bug赏金计划,大多数报告的问题属于 XSS。为了防止跨站脚本攻击,浏览器也有自己的过滤器,但安全研究人员总是想方设法绕过这些过滤器。这个漏洞是通常用于执行cookie窃取、恶意软件传播,会话劫持,恶意重定向。在
- [开源项目与投资]投资开源项目之前需要统计该项目已有的用户数
comsci
开源项目
现在国内和国外,特别是美国那边,突然出现很多开源项目,但是这些项目的用户有多少,有多少忠诚的粉丝,对于投资者来讲,完全是一个未知数,那么要投资开源项目,我们投资者必须准确无误的知道该项目的全部情况,包括项目发起人的情况,项目的维持时间..项目的技术水平,项目的参与者的势力,项目投入产出的效益.....
- oracle alert log file(告警日志文件)
daizj
oracle告警日志文件alert log file
The alert log is a chronological log of messages and errors, and includes the following items:
All internal errors (ORA-00600), block corruption errors (ORA-01578), and deadlock errors (ORA-00060)
- 关于 CAS SSO 文章声明
denger
SSO
由于几年前写了几篇 CAS 系列的文章,之后陆续有人参照文章去实现,可都遇到了各种问题,同时经常或多或少的收到不少人的求助。现在这时特此说明几点:
1. 那些文章发表于好几年前了,CAS 已经更新几个很多版本了,由于近年已经没有做该领域方面的事情,所有文章也没有持续更新。
2. 文章只是提供思路,尽管 CAS 版本已经发生变化,但原理和流程仍然一致。最重要的是明白原理,然后
- 初二上学期难记单词
dcj3sjt126com
englishword
lesson 课
traffic 交通
matter 要紧;事物
happy 快乐的,幸福的
second 第二的
idea 主意;想法;意见
mean 意味着
important 重要的,重大的
never 从来,决不
afraid 害怕 的
fifth 第五的
hometown 故乡,家乡
discuss 讨论;议论
east 东方的
agree 同意;赞成
bo
- uicollectionview 纯代码布局, 添加头部视图
dcj3sjt126com
Collection
#import <UIKit/UIKit.h>
@interface myHeadView : UICollectionReusableView
{
UILabel *TitleLable;
}
-(void)setTextTitle;
@end
#import "myHeadView.h"
@implementation m
- N 位随机数字串的 JAVA 生成实现
FX夜归人
javaMath随机数Random
/**
* 功能描述 随机数工具类<br />
* @author FengXueYeGuiRen
* 创建时间 2014-7-25<br />
*/
public class RandomUtil {
// 随机数生成器
private static java.util.Random random = new java.util.R
- Ehcache(09)——缓存Web页面
234390216
ehcache页面缓存
页面缓存
目录
1 SimplePageCachingFilter
1.1 calculateKey
1.2 可配置的初始化参数
1.2.1 cach
- spring中少用的注解@primary解析
jackyrong
primary
这次看下spring中少见的注解@primary注解,例子
@Component
public class MetalSinger implements Singer{
@Override
public String sing(String lyrics) {
return "I am singing with DIO voice
- Java几款性能分析工具的对比
lbwahoo
java
Java几款性能分析工具的对比
摘自:http://my.oschina.net/liux/blog/51800
在给客户的应用程序维护的过程中,我注意到在高负载下的一些性能问题。理论上,增加对应用程序的负载会使性能等比率的下降。然而,我认为性能下降的比率远远高于负载的增加。我也发现,性能可以通过改变应用程序的逻辑来提升,甚至达到极限。为了更详细的了解这一点,我们需要做一些性能
- JVM参数配置大全
nickys
jvm应用服务器
JVM参数配置大全
/usr/local/jdk/bin/java -Dresin.home=/usr/local/resin -server -Xms1800M -Xmx1800M -Xmn300M -Xss512K -XX:PermSize=300M -XX:MaxPermSize=300M -XX:SurvivorRatio=8 -XX:MaxTenuringThreshold=5 -
- 搭建 CentOS 6 服务器(14) - squid、Varnish
rensanning
varnish
(一)squid
安装
# yum install httpd-tools -y
# htpasswd -c -b /etc/squid/passwords squiduser 123456
# yum install squid -y
设置
# cp /etc/squid/squid.conf /etc/squid/squid.conf.bak
# vi /etc/
- Spring缓存注解@Cache使用
tom_seed
spring
参考资料
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-spring-cache/
http://swiftlet.net/archives/774
缓存注解有以下三个:
@Cacheable @CacheEvict @CachePut
- dom4j解析XML时出现"java.lang.noclassdeffounderror: org/jaxen/jaxenexception"错误
xp9802
java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenExc
关键字: java.lang.noclassdeffounderror: org/jaxen/jaxenexception
使用dom4j解析XML时,要快速获取某个节点的数据,使用XPath是个不错的方法,dom4j的快速手册里也建议使用这种方式
执行时却抛出以下异常:
Exceptio