- 吴恩达机器学习全课程笔记第二篇
亿维数组
MachineLearning机器学习笔记人工智能学习
目录前言P31-P33logistics(逻辑)回归决策边界P34-P36逻辑回归的代价函数梯度下降的实现P37-P41过拟合问题正则化代价函数正则化线性回归正则化logistics回归前言这是吴恩达机器学习笔记的第二篇,第一篇笔记请见:吴恩达机器学习全课程笔记第一篇完整的课程链接如下:吴恩达机器学习教程(bilibili)推荐网站:scikit-learn中文社区吴恩达机器学习学习资料(gith
- 机器学习教程之5-神经网络:表述(Neural Networks:Representation)
豆-Metcalf
机器学习Python机器学习的sklearn实现神经网络机器学习
1.非线性假设假设我们希望训练一个模型来识别视觉对象(例如识别一张图片上是否是一辆汽车),我们怎样才能这么做呢?一种方法是我们利用很多汽车的图片和很多非汽车的图片,然后利用这些图片上一个个像素的值(饱和度或亮度)来作为特征。显然用线性回归或逻辑回归都是不可取的,因为将一幅图上的所有点作为特征,特征数太多,计算量太大。无论是线性回归还是逻辑回归都有这样一个缺点,即:当特征太多时,计算的负荷会非常大。
- 零基础“机器学习“自学笔记|Note8:正则化
木舟笔记
写在前面这个系列为我在自学【机器学习】时的个人笔记。学习过程中可能会有较多的纰漏,希望各位读者不吝赐教。本系列以吴恩达老师的【“机器学习”课程】为纲,辅以黄海广老师的【斯坦福大学2014机器学习教程个人笔记(V5.51)】,中间会穿插相关数理知识。正则化8.1过拟合如图,对于之前的房价问题进行了不同的拟合。第一个模型是一个线性模型,欠拟合,不能很好地适应我们的训练集;第三个模型使用更高阶的多项式进
- 零基础"机器学习"自学笔记|Note3:梯度下降法
木舟笔记
写在前面这个系列为我在自学【机器学习】时的个人笔记。因为本人为医学相关专业,故学习过程中可能会有较多的纰漏,希望各位读者不吝赐教。本系列以吴恩达老师的【“机器学习”课程】为纲,辅以黄海广老师的【斯坦福大学2014机器学习教程个人笔记(V5.51)】,中间会穿插相关数理知识。该系列笔记为实时同步更新,故与本人的学习进度息息相关,希望同在学习相关知识的朋友能多多督促,共同进步。03梯度下降3.1梯度下
- 使用 Python 和 scikit-learn 生成机器学习模型
AI-智能
python机器学习scikit-learn人工智能深度学习
获得有关如何从头到尾创建和运行分类模型的实践经验在此数据科学和机器学习教程中,获取有关如何从头到尾创建和运行分类模型的动手示例。本教程涵盖以下步骤:数据探索数据预处理拆分数据以进行训练和测试准备分类模型使用流水线组装所有步骤训练模型对模型运行预测评估和可视化模型性能建立本教程包括一个用Python编写的JupyterNotebook。您可以通过IBMCloud帐户使用WatsonStudio在IB
- 你真的理解One-Hot编码吗?原理解释
训灼说
NLP之美自然语言处理机器学习深度学习神经网络数据挖掘
在机器学习中为什么要进行One-Hot编码?入门机器学习应用,尤其是需要对实际数据进行处理时,是很困难的。一般来说,机器学习教程会推荐你或要求你,在开始拟合模型之前,先以特定的方式准备好数据。其中,一个简单的例子就是对类别数据(Categoricaldata)进行One-Hot编码(又称独热编码)。为什么One-Hot编码是必要的?为什么你不能直接使用数据来拟合模型?在本文中,你将得到上述重要问题
- 使用 Python 和 scikit-learn 生成和测试第一个机器学习模型
人工智能MOS
python机器学习scikit-learn开发语言人工智能深度学习
获得有关如何从头到尾创建和运行分类模型的实践经验在此数据科学和机器学习教程中,获取有关如何从头到尾创建和运行分类模型的动手示例。本教程涵盖以下步骤:数据探索数据预处理拆分数据以进行训练和测试准备分类模型使用流水线组装所有步骤训练模型对模型运行预测评估和可视化模型性能建立本教程包括一个用Python编写的JupyterNotebook。您可以通过IBMCloud帐户使用WatsonStudio在IB
- 单变量线性回归的机器学习代码
ShawnWeasley
AI线性回归机器学习算法
本文为学习吴恩达版本机器学习教程的代码整理,使用的数据集为https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes/blob/f2757f85b99a2b800f4c2e3e9ea967d9e17dfbd8/code/ex1-linear%20regression/ex1data1.txt将数据集和py代码放到同一目录中,使用Spyder打开运行
- IBM Qiskit量子机器学习教程翻译:第五章 监督学习
溴锑锑跃迁
Qiskit学习机器学习学习人工智能
监督学习监督学习是一种学习函数的机器学习方式,学习得到的函数会基于样例中的输入-输出配对方式,将输入数据映射到输出数据。它从由一组训练样例组成的标记训练数据中推断出一个函数,并使用一组测试样例计算其性能。我们可以把监督学习任务分为两种类型:分类(classification)和回归(regression)。分类任务要求我们将数据分配到特定的类别之下。例如,给定带标签的椅子或桌子的图片,我们需要在学
- IBM Qiskit量子机器学习教程翻译:第六章 变分分类
溴锑锑跃迁
机器学习分类量子计算
变分分类(Variationalclassification)在本章,我们会介绍变分算法,随后描述并实现变分量子分类器,讨论变分的训练方法。变分算法2014年引入了变分算法,文献1中的变分特征求解器和文献2中的量子近似优化算法。变分算法是一种短期算法,可以在当前的量子计算机上与经典计算机协同执行。利用参数化量子电路,即假设(ansatz),U(θ)U(\theta)U(θ)制备状态∣ψ(θ)⟩=U
- RNN 网络结构及训练过程简介
星海浮生
机器学习rnn人工智能深度学习
本文通过整理李宏毅老师的机器学习教程的内容,简要介绍RNN(recurrentneuralnetwork)的网络结构及训练过程。RNN网络结构,李宏毅RNNRNN的特点在于存储功能,即可以记忆前面时刻的信息。最简单的RNN结构如下:当然,网络结构可以很深,多少层都可以:如果存储的是隐藏层(hiddenlayer)的值,则称为ElmanNetwork;如果存储的是输出值,则称为JordanNetwo
- Python 手写机器学习最简单的 kNN 算法
Python进阶者
本文3000字,预计阅读时间10分钟,建议收藏摘要:从零开始学习机器学习最简单的kNN算法。今天开始,我打算写写机器学习教程。说实话,相比爬虫,掌握机器学习更实用竞争力也更强些。目前网上大多这类教程对新手都不友好,要么直接调用Sklearn包,要么满篇抽象枯燥的算法公式文字,看这些教程你很难入门,而真正适合入门的手写Python代码教程寥寥无几。最近看了慕课网bobo老师的机器学习课程后,大呼过瘾
- “Python+高光谱遥感数据处理与机器学习教程
慢腾腾的小蜗牛
生态遥感人工智能python机器学习高光谱深度学习编程数据处理遥感
详情点击链接:“Python+高光谱遥感数据处理与机器学习教程第一:高光谱一:高光谱遥感01)高光谱遥感02)光的波长03)光谱分辨率04)高光谱遥感的历史和发展二:高光谱传感器与数据获取01)高光谱遥感成像原理与传感器02)卫星高光谱数据获取03)机载(无人机)高光谱数据获取04)地面光谱数据获取05)构建光谱库三:高光谱数据预处理01)图像的物理意义02)数字量化图像(DN值)03)辐射亮度数
- 吴恩达机器学习----支持向量机
huapusi
吴恩达机器学习笔记吴恩达支持向量机核函数机器学习
吴恩达机器学习教程学习笔记(10/16)吴恩达教授(AndrewNg)的机器学习可以说是一门非常重视ML理论基础的课程,做做一些简单的笔记加上个人的理解。本笔记根据吴恩达的课程顺序,以每章内容作为节点进行记录。(共18章,其中第3章“线性代数回顾”与第5章“Octava教程”的笔记就不总结了)第十二章支持向量机(SupportVectorMachine)1、优化目标与逻辑回归和神经网络相比,支持向
- 吴恩达机器学习----神经网络:学习
huapusi
吴恩达机器学习笔记机器学习吴恩达神经网络
吴恩达机器学习教程学习笔记(7/16)吴恩达教授(AndrewNg)的机器学习可以说是一门非常重视ML理论基础的课程,做做一些简单的笔记加上个人的理解。本笔记根据吴恩达的课程顺序,以每章内容作为节点进行记录。(共18章,其中第3章“线性代数回顾”与第5章“Octava教程”的笔记就不总结了)第九章神经网络:学习(NeuralNetwork:Learning)1、代价函数假设神经网络的训练样本有m个
- 吴恩达机器学习----神经网络:表述
huapusi
吴恩达机器学习笔记神经网络机器学习吴恩达
吴恩达机器学习教程学习笔记(6/16)吴恩达教授(AndrewNg)的机器学习可以说是一门非常重视ML理论基础的课程,做做一些简单的笔记加上个人的理解。本笔记根据吴恩达的课程顺序,以每章内容作为节点进行记录。(共18章,其中第3章“线性代数回顾”与第5章“Octava教程”的笔记就不总结了)第八章神经网络:表述(NeuralNetworks:Representation)1、非线性假设我们之前学的
- 吴恩达机器学习----正则化
huapusi
吴恩达机器学习笔记人工智能机器学习吴恩达正则化
吴恩达机器学习教程学习笔记(5/16)吴恩达教授(AndrewNg)的机器学习可以说是一门非常重视ML理论基础的课程,做做一些简单的笔记加上个人的理解。本笔记根据吴恩达的课程顺序,以每章内容作为节点进行记录。(共18章,其中第3章“线性代数回顾”与第5章“Octava教程”的笔记就不总结了)第七章正则化(Regularization)1、过拟合的问题如果我们有非常多的特征,我们通过学习得到的假设可
- IBM Qiskit量子机器学习教程翻译:第四章 训练参数化量子电路
溴锑锑跃迁
机器学习人工智能
训练参数化量子电路在本节中,我们将仔细研究如何使用基于梯度的方法训练基于电路的模型。我们将看看这些模型的限制,以及我们如何克服它们。简介与经典模型一样,我们可以训练参数化量子电路模型来执行数据驱动的任务。从数据中学习任意函数的任务在数学上表示为代价或者损失函数(也称为目标函数)f(θ⃗)f(\vec\theta)f(θ)的最小化,相对于参数向量θ⃗\vec\thetaθ。通常,在训练参数化量子电路
- IBM Qiskit量子机器学习教程翻译:第二章 参数化电路
溴锑锑跃迁
机器学习量子计算人工智能
参数化电路(Parameterizedquantumcircuits)在本节中,我们介绍了参数化量子电路,然后描述了它们的特性并实现了一些用于量子机器学习的示例。介绍参数化量子电路,其中的门是通过可调参数定义的,是近期量子机器学习算法的基本组成部分。在文献中,根据上下文,参数化量子电路也被称为参数化试态、变分形式或分析。下面是一个简单的参数化电路的例子,有两个参数化门,一个单量子位zzz旋转门,具
- IBM Qiskit量子机器学习教程翻译:第三章 数据编码
溴锑锑跃迁
机器学习人工智能量子力学量子计算python量子机器学习
数据编码在这一页中,我们将介绍量子机器学习的数据编码问题,然后描述和实现各种数据编码方法。介绍数据表示对于机器学习模型的成功至关重要。对于经典机器学习来说,问题是如何用数字表示数据,以便经典机器学习算法对数据进行最好的处理。对于量子机器学习来说,这个问题是类似的,但更基本:如何将数据表示并有效地输入到量子系统中,从而可以通过量子机器学习算法进行处理。这通常称为数据编码,但也称为数据嵌入或加载。这个
- IBM Qiskit量子机器学习速成(一)
溴锑锑跃迁
机器学习人工智能python神经网络
声明:本篇笔记基于IBMQiskit量子机器学习教程的第一节,中文版译文详见:https://blog.csdn.net/qq_33943772/article/details/129860346?spm=1001.2014.3001.5501概述首先导入关键的包fromqiskitimportQuantumCircuitfromqiskit.utilsimportalgorithm_global
- 反向传播法(backpropagation)的基本原理
星海浮生
机器学习算法
本文通过整理李宏毅老师的机器学习教程的内容,介绍神经网络中用于更新参数的反向传播法(backpropagation)的基本原理。反向传播backpropagation,李宏毅神经网络的结构:loss(损失)的计算:L(θ)=∑n=1NCn(θ)L(\theta)=\sum_{n=1}^{N}C^{n}(\theta)L(θ)=n=1∑NCn(θ)其中,上标nnn表示第nnn条数据。易知:网络参数的
- CNN 网络结构简介
星海浮生
机器学习cnn人工智能神经网络
本文通过整理李宏毅老师的机器学习教程的内容,介绍CNN(卷积神经网络)的网络结构。CNN网络结构,李宏毅CNN主要应用在图像识别(imageclassification,图像分类)领域。通常,输入的图片大小相同,如100×100100\times100100×100,输出的分类为one-hot形式:输入数据的格式为tensor(张量),维数为:宽度×\times×高度×\times×channel
- “Python+”集成技术高光谱遥感数据处理与机器学习教程
夏日恋雨
人工智能生态学遥感python机器学习深度学习数据处理高光谱遥感空间数据处理地质学
详情点击公众号链接:“Python+”集成技术高光谱遥感数据处理与机器学习教程第一:高光谱基础一:高光谱遥感基本概念01)高光谱遥感02)光的波长03)光谱分辨率04)高光谱遥感的历史和发展二:高光谱传感器与数据获取01)高光谱遥感成像原理与传感器02)卫星高光谱数据获取03)机载(无人机)高光谱数据获取04)地面光谱数据获取05)构建光谱库三:高光谱数据预处理01)图像的物理意义02)数字量化图
- Python 数据挖掘与机器学习教程
夏日恋雨
人工智能生态学遥感python数据挖掘机器学习人工智能开发语言
详情点击链接:Python数据挖掘与机器学习教程模块一:Python编程Python编程入门1、Python环境搭建(下载、安装与版本选择)。2、如何选择Python编辑器?(IDLE、Notepad++、PyCharm、Jupyter…)3、Python基础(数据类型和变量、字符串和编码、list和tuple、条件判断、循环、函数的定义与调用等)4、常见的错误与程序调试5、第三方模块的安装与使用
- Python高光谱遥感数据处理与机器学习教程
慢腾腾的小蜗牛
生态遥感人工智能python机器学习人工智能开发语言
详情点击链接:Python高光谱遥感数据处理与机器学习教程一,高光谱1.高光谱遥感二,高光谱传感器与数据获取1.高光谱传感器类型2.高光谱数据获取三,高光谱数据预处理1.高光谱图像2.辐射定标3.大气校正4.光谱平滑和重采样四,高光谱分析1.光谱特征提取2.降维技术(如PCA、MNF)3.高光谱分类、回归、目标检测4.混合像元分解方法五,高光谱应用1.环境监测(植被分类、水质评估)2.农业(作物产
- 零基础"机器学习"自学笔记|Note7:逻辑回归
木舟笔记
logic.jpeg写在前面这个系列为我在自学【机器学习】时的个人笔记。学习过程中可能会有较多的纰漏,希望各位读者不吝赐教。本系列以吴恩达老师的【“机器学习”课程】为纲,辅以黄海广老师的【斯坦福大学2014机器学习教程个人笔记(V5.51)】,中间会穿插相关数理知识。逻辑回归7.1分类问题逻辑回归(LogisticRegression)是一种用于解决二分类(0or1)问题的机器学习方法,用于估计某
- Python 数据挖掘与机器学习教程
夏日恋雨
人工智能python数据挖掘机器学习开发语言人工智能
详情点击链接:Python数据挖掘与机器学习一:Python编程Python编程入门1、Python环境搭建(下载、安装与版本选择)。2、如何选择Python编辑器?(IDLE、Notepad++、PyCharm、Jupyter…)3、Python基础(数据类型和变量、字符串和编码、list和tuple、条件判断、循环、函数的定义与调用等)4、常见的错误与程序调试5、第三方模块的安装与使用6、文件
- 【机器学习教程】五、支持向量机(Support Vector Machines)
晨星同行
《机器学习教程》本科毕设100例支持向量机机器学习人工智能
引言支持向量机(SupportVectorMachines,简称SVM)是一种强大且广泛应用于机器学习领域的监督学习算法。其独特的特点使得它在许多分类和回归任务中表现出色。SVM的原理基于统计学习理论和几何学的概念,并具有较好的理论基础和严格的数学推导。本文将深入介绍SVM的算法发展、重要论文、原理以及应用,并提供一个复杂的实战案例。算法发展与重要论文SVM的发展可以追溯到上世纪60年代,但直到上
- 【机器学习教程】二、逻辑回归:从概率到分类的利器
晨星同行
《机器学习教程》本科毕设100例机器学习逻辑回归分类
引言在机器学习领域中,逻辑回归(LogisticRegression)是一种经典的分类算法,被广泛应用于各种实际问题中。尽管名字中带有"回归"一词,但逻辑回归实际上是一种分类模型,它通过将输入数据映射到一个概率范围内来进行二分类或多分类任务。逻辑回归具有许多优点,如简单易懂、计算效率高以及对大规模数据集的可扩展性。本文将从逻辑回归算法的发展历程开始介绍,包括一些重要的论文和它们的详细内容。接着,将
- 分享100个最新免费的高匿HTTP代理IP
mcj8089
代理IP代理服务器匿名代理免费代理IP最新代理IP
推荐两个代理IP网站:
1. 全网代理IP:http://proxy.goubanjia.com/
2. 敲代码免费IP:http://ip.qiaodm.com/
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183.207.228.22:83,中国/
- mysql高级特性之数据分区
annan211
java数据结构mongodb分区mysql
mysql高级特性
1 以存储引擎的角度分析,分区表和物理表没有区别。是按照一定的规则将数据分别存储的逻辑设计。器底层是由多个物理字表组成。
2 分区的原理
分区表由多个相关的底层表实现,这些底层表也是由句柄对象表示,所以我们可以直接访问各个分区。存储引擎管理分区的各个底层
表和管理普通表一样(所有底层表都必须使用相同的存储引擎),分区表的索引只是
- JS采用正则表达式简单获取URL地址栏参数
chiangfai
js地址栏参数获取
GetUrlParam:function GetUrlParam(param){
var reg = new RegExp("(^|&)"+ param +"=([^&]*)(&|$)");
var r = window.location.search.substr(1).match(reg);
if(r!=null
- 怎样将数据表拷贝到powerdesigner (本地数据库表)
Array_06
powerDesigner
==================================================
1、打开PowerDesigner12,在菜单中按照如下方式进行操作
file->Reverse Engineer->DataBase
点击后,弹出 New Physical Data Model 的对话框
2、在General选项卡中
Model name:模板名字,自
- logbackのhelloworld
飞翔的马甲
日志logback
一、概述
1.日志是啥?
当我是个逗比的时候我是这么理解的:log.debug()代替了system.out.print();
当我项目工作时,以为是一堆得.log文件。
这两天项目发布新版本,比较轻松,决定好好地研究下日志以及logback。
传送门1:日志的作用与方法:
http://www.infoq.com/cn/articles/why-and-how-log
上面的作
- 新浪微博爬虫模拟登陆
随意而生
新浪微博
转载自:http://hi.baidu.com/erliang20088/item/251db4b040b8ce58ba0e1235
近来由于毕设需要,重新修改了新浪微博爬虫废了不少劲,希望下边的总结能够帮助后来的同学们。
现行版的模拟登陆与以前相比,最大的改动在于cookie获取时候的模拟url的请求
- synchronized
香水浓
javathread
Java语言的关键字,可用来给对象和方法或者代码块加锁,当它锁定一个方法或者一个代码块的时候,同一时刻最多只有一个线程执行这段代码。当两个并发线程访问同一个对象object中的这个加锁同步代码块时,一个时间内只能有一个线程得到执行。另一个线程必须等待当前线程执行完这个代码块以后才能执行该代码块。然而,当一个线程访问object的一个加锁代码块时,另一个线程仍然
- maven 简单实用教程
AdyZhang
maven
1. Maven介绍 1.1. 简介 java编写的用于构建系统的自动化工具。目前版本是2.0.9,注意maven2和maven1有很大区别,阅读第三方文档时需要区分版本。 1.2. Maven资源 见官方网站;The 5 minute test,官方简易入门文档;Getting Started Tutorial,官方入门文档;Build Coo
- Android 通过 intent传值获得null
aijuans
android
我在通过intent 获得传递兑现过的时候报错,空指针,我是getMap方法进行传值,代码如下 1 2 3 4 5 6 7 8 9
public
void
getMap(View view){
Intent i =
- apache 做代理 报如下错误:The proxy server received an invalid response from an upstream
baalwolf
response
网站配置是apache+tomcat,tomcat没有报错,apache报错是:
The proxy server received an invalid response from an upstream server. The proxy server could not handle the request GET /. Reason: Error reading fr
- Tomcat6 内存和线程配置
BigBird2012
tomcat6
1、修改启动时内存参数、并指定JVM时区 (在windows server 2008 下时间少了8个小时)
在Tomcat上运行j2ee项目代码时,经常会出现内存溢出的情况,解决办法是在系统参数中增加系统参数:
window下, 在catalina.bat最前面
set JAVA_OPTS=-XX:PermSize=64M -XX:MaxPermSize=128m -Xms5
- Karam与TDD
bijian1013
KaramTDD
一.TDD
测试驱动开发(Test-Driven Development,TDD)是一种敏捷(AGILE)开发方法论,它把开发流程倒转了过来,在进行代码实现之前,首先保证编写测试用例,从而用测试来驱动开发(而不是把测试作为一项验证工具来使用)。
TDD的原则很简单:
a.只有当某个
- [Zookeeper学习笔记之七]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.States
bit1129
zookeeper
public enum States {
CONNECTING, //Zookeeper服务器不可用,客户端处于尝试链接状态
ASSOCIATING, //???
CONNECTED, //链接建立,可以与Zookeeper服务器正常通信
CONNECTEDREADONLY, //处于只读状态的链接状态,只读模式可以在
- 【Scala十四】Scala核心八:闭包
bit1129
scala
Free variable A free variable of an expression is a variable that’s used inside the expression but not defined inside the expression. For instance, in the function literal expression (x: Int) => (x
- android发送json并解析返回json
ronin47
android
package com.http.test;
import org.apache.http.HttpResponse;
import org.apache.http.HttpStatus;
import org.apache.http.client.HttpClient;
import org.apache.http.client.methods.HttpGet;
import
- 一份IT实习生的总结
brotherlamp
PHPphp资料php教程php培训php视频
今天突然发现在不知不觉中自己已经实习了 3 个月了,现在可能不算是真正意义上的实习吧,因为现在自己才大三,在这边撸代码的同时还要考虑到学校的功课跟期末考试。让我震惊的是,我完全想不到在这 3 个月里我到底学到了什么,这是一件多么悲催的事情啊。同时我对我应该 get 到什么新技能也很迷茫。所以今晚还是总结下把,让自己在接下来的实习生活有更加明确的方向。最后感谢工作室给我们几个人这个机会让我们提前出来
- 据说是2012年10月人人网校招的一道笔试题-给出一个重物重量为X,另外提供的小砝码重量分别为1,3,9。。。3^N。 将重物放到天平左侧,问在两边如何添加砝码
bylijinnan
java
public class ScalesBalance {
/**
* 题目:
* 给出一个重物重量为X,另外提供的小砝码重量分别为1,3,9。。。3^N。 (假设N无限大,但一种重量的砝码只有一个)
* 将重物放到天平左侧,问在两边如何添加砝码使两边平衡
*
* 分析:
* 三进制
* 我们约定括号表示里面的数是三进制,例如 47=(1202
- dom4j最常用最简单的方法
chiangfai
dom4j
要使用dom4j读写XML文档,需要先下载dom4j包,dom4j官方网站在 http://www.dom4j.org/目前最新dom4j包下载地址:http://nchc.dl.sourceforge.net/sourceforge/dom4j/dom4j-1.6.1.zip
解开后有两个包,仅操作XML文档的话把dom4j-1.6.1.jar加入工程就可以了,如果需要使用XPath的话还需要
- 简单HBase笔记
chenchao051
hbase
一、Client-side write buffer 客户端缓存请求 描述:可以缓存客户端的请求,以此来减少RPC的次数,但是缓存只是被存在一个ArrayList中,所以多线程访问时不安全的。 可以使用getWriteBuffer()方法来取得客户端缓存中的数据。 默认关闭。 二、Scan的Caching 描述: next( )方法请求一行就要使用一次RPC,即使
- mysqldump导出时出现when doing LOCK TABLES
daizj
mysqlmysqdump导数据
执行 mysqldump -uxxx -pxxx -hxxx -Pxxxx database tablename > tablename.sql
导出表时,会报
mysqldump: Got error: 1044: Access denied for user 'xxx'@'xxx' to database 'xxx' when doing LOCK TABLES
解决
- CSS渲染原理
dcj3sjt126com
Web
从事Web前端开发的人都与CSS打交道很多,有的人也许不知道css是怎么去工作的,写出来的css浏览器是怎么样去解析的呢?当这个成为我们提高css水平的一个瓶颈时,是否应该多了解一下呢?
一、浏览器的发展与CSS
- 《阿甘正传》台词
dcj3sjt126com
Part Ⅰ:
《阿甘正传》Forrest Gump经典中英文对白
Forrest: Hello! My names Forrest. Forrest Gump. You wanna Chocolate? I could eat about a million and a half othese. My momma always said life was like a box ochocol
- Java处理JSON
dyy_gusi
json
Json在数据传输中很好用,原因是JSON 比 XML 更小、更快,更易解析。
在Java程序中,如何使用处理JSON,现在有很多工具可以处理,比较流行常用的是google的gson和alibaba的fastjson,具体使用如下:
1、读取json然后处理
class ReadJSON
{
public static void main(String[] args)
- win7下nginx和php的配置
geeksun
nginx
1. 安装包准备
nginx : 从nginx.org下载nginx-1.8.0.zip
php: 从php.net下载php-5.6.10-Win32-VC11-x64.zip, php是免安装文件。
RunHiddenConsole: 用于隐藏命令行窗口
2. 配置
# java用8080端口做应用服务器,nginx反向代理到这个端口即可
p
- 基于2.8版本redis配置文件中文解释
hongtoushizi
redis
转载自: http://wangwei007.blog.51cto.com/68019/1548167
在Redis中直接启动redis-server服务时, 采用的是默认的配置文件。采用redis-server xxx.conf 这样的方式可以按照指定的配置文件来运行Redis服务。下面是Redis2.8.9的配置文
- 第五章 常用Lua开发库3-模板渲染
jinnianshilongnian
nginxlua
动态web网页开发是Web开发中一个常见的场景,比如像京东商品详情页,其页面逻辑是非常复杂的,需要使用模板技术来实现。而Lua中也有许多模板引擎,如目前我在使用的lua-resty-template,可以渲染很复杂的页面,借助LuaJIT其性能也是可以接受的。
如果学习过JavaEE中的servlet和JSP的话,应该知道JSP模板最终会被翻译成Servlet来执行;而lua-r
- JZSearch大数据搜索引擎
颠覆者
JavaScript
系统简介:
大数据的特点有四个层面:第一,数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别;第二,数据类型繁多。网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三,价值密度低。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。第四,处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume,Variety,Value,Velocity。大数据搜索引
- 10招让你成为杰出的Java程序员
pda158
java编程框架
如果你是一个热衷于技术的
Java 程序员, 那么下面的 10 个要点可以让你在众多 Java 开发人员中脱颖而出。
1. 拥有扎实的基础和深刻理解 OO 原则 对于 Java 程序员,深刻理解 Object Oriented Programming(面向对象编程)这一概念是必须的。没有 OOPS 的坚实基础,就领会不了像 Java 这些面向对象编程语言
- tomcat之oracle连接池配置
小网客
oracle
tomcat版本7.0
配置oracle连接池方式:
修改tomcat的server.xml配置文件:
<GlobalNamingResources>
<Resource name="utermdatasource" auth="Container"
type="javax.sql.DataSou
- Oracle 分页算法汇总
vipbooks
oraclesql算法.net
这是我找到的一些关于Oracle分页的算法,大家那里还有没有其他好的算法没?我们大家一起分享一下!
-- Oracle 分页算法一
select * from (
select page.*,rownum rn from (select * from help) page
-- 20 = (currentPag