- 大数据新视界 --大数据大厂之 Kubeflow 在大数据与机器学习融合中的应用探索
青云交
大数据新视界Kubeflow之道Kubeflow大数据机器学习模型训练数据处理资源利用应用案例
亲爱的朋友们,热烈欢迎你们来到青云交的博客!能与你们在此邂逅,我满心欢喜,深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代,我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客,正是这样一个温暖美好的所在。在这里,你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识,还可以毫无拘束地畅所欲言,尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来,愿我们能在这片小小的天地里共同成长,共同进步。本博客的精华专栏:大数
- 交通智能化的催化剂:大模型技术在城市运营中的实践与展望
CSDN资讯
AI人工智能智慧交通华为云
佳都科技集团的首席人工智能科学家、通用大模型研究中心主任王凯在日前的华为开发者大会上发表了题为《AI全面赋能交通行业,大模型让城市更“知行”》的精彩演讲。王凯深入分析了人工智能如何作为交通行业创新与发展的催化剂,通过大模型技术实现城市交通的智能化管理和优化运营。王凯博士强调,大数据与机器学习技术的飞速发展,使大模型成为智能交通系统的核心,有效提升交通效率,增强城市安全,改善居民出行体验。其演讲不仅
- 大数据与机器学习:实践方法与行业案例.2.4 作业调度
weixin_34054931
人工智能大数据shell
2.4作业调度调度工具用来对作业进行调度,通过ETL工具创建的作业如果需要周期性运行,就需要使用调度工具来完成。调度工具是一个相对复杂的系统,尤其是在跨操作系统、跨应用平台的作业环境中更是如此。在复杂的作业环境中,需要使用商用调度工具,目前国内使用较多的商用调度工具为Control-M。该工具是BMCSoftware提供的企业级集中作业调度管理解决方案,能够集中管理跨平台、跨应用的生产控制和调度过
- Spark系列(十)Shuffle的技术难点问题--Spark比MapReduce快的真正原因
NICEDAYSS
Spark大数据sparkmapreduce
写在前面:我是「nicedays」,一枚喜爱做特效,听音乐,分享技术的大数据开发猿。这名字是来自worldorder乐队的一首HAVEANICEDAY。如今,走到现在很多坎坷和不顺,如今终于明白niceday是需要自己赋予的。白驹过隙,时光荏苒,珍惜当下~~写博客一方面是对自己学习的一点点总结及记录,另一方面则是希望能够帮助更多对大数据感兴趣的朋友。如果你也对大数据与机器学习感兴趣,可以关注我的动
- 一、大数据与机器学习-概述-笔记
火蓝棋
大数据机器学习-笔记
一、什么是机器学习?机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。二、机器学习应用场景举例1.Gam
- 亚马逊云科技帮助客户“数据驱动转型”,重塑创新引擎
习惯n1い那专属我的温柔
科技云计算
亚马逊云科技宣布推出“云、数、智三位一体”的大数据与机器学习融合服务组合,帮助企业推进大数据和机器学习的融合,将机器学习由实验转为规模化落地实践。亚马逊云科技“云、数、智三位一体”服务组合具体涵盖三个方面,分别是:构建云中统一的数据治理底座,为机器学习提供生产级别的数据处理能力,以及赋能给业务人员更加智能的数据分析工具。该服务组合是亚马逊云科技自去年推出“智能湖仓”架构以来,持续推进该框架的深度智
- 中国大学出品的人工智能精品之作视频课程
陈南云
01-复杂系统02-大数据与机器学习03-人工智能的三个阶段04-高等数学—元素和极限05-复杂网络经济学应用06-机器学习与监督算法07-阿尔法狗与强化学习算法08-高等数学—两个重要的极限定理09-高等数学—导数10-贝叶斯理论11-高等数学—泰勒展开12-高等数学—偏导数13-高等数学—积分14-高等数学—正态分布15-朴素贝叶斯和最大似然估计16-线17-数据科学和统计学(上)18-线代数
- 大数据助你预测精准营销客户转化率
浪浪的数据侠客
大数据
在移动互联网时代,越来越多的传统产业已经开始乘坐完成华丽转身,营销数据分析方法:大数据预测精准营销客户转化率。汽车企业是典型的代表。虽然大多数汽车公司都建立了完整的用户数据库,但数据只是在服务器上。在当今人工智能和机器学习的世界中,可以快速,智能地分析海量用户数据,“标记”多维用户数据,并使用高效模型进行准确计算,使汽车公司能够告别传统在大海捞针的营销模型。为了探索大数据与机器学习相结合的结果,我
- AI量化模型预测——baseline学习笔记
寂ღ᭄秋࿐
sklearn机器学习笔记学习笔记人工智能python机器学习
一、赛题理解1.赛题名称AI量化模型预测2.赛题理解本赛事是一个量化金融挑战,旨在通过大数据与机器学习的方法,使用给定的训练集和测试集数据,预测未来中间价的移动方向。参赛者需要理解市场行为的原理,创建量化策略,并利用过去不超过100个数据点的信息,对未来5、10、20、40和60个数据点的中间价进行预测(下跌、不变或上涨)。挑战包含10只股票,79个交易日的数据,其中前64个交易日用于训练,后15
- 从演进式角度看消息队列
数据派THU
队列分布式数据库rediskafka
来源:大数据与机器学习文摘本文约10000字,建议阅读15分钟本文尝试通过技术演进的方式,以redis、kafka和pulsar为例,逐步深入,讲讲它们架构和原理,帮助你更好地理解和学习消息队列。市面上有非常多的消息中间件,rabbitMQ、kafka、rocketMQ、pulsar、redis等等,多得令人眼花缭乱。它们到底有什么异同,你应该选哪个?一、最基础的队列最基础的消息队列其实就是一个双
- 【快速入门大数据】第一部分:Java基础知识回顾之语言基础01:开发环境配置、数据类型、运算符、流程控制
源代码杀手
快速入门大数据与机器学习基础java大数据intellij-idea
我只上干货,其他免谈,只为快速入门!上一篇文章:快速入门大数据与机器学习基础专栏目录一、安装与配置java环境二、数据类型、运算符、流程控制概念简要介绍三、代码实现数据类型、运算符、流程控制功能、代码语法规则与书写方法一、安装与配置java环境下载java常用的IDE:IntelliJIDEACommunityEdition2022.3.3安装和配置Java环境是在Windows10上编写和运行J
- 快速入门大数据与机器学习基础专栏
源代码杀手
快速入门大数据与机器学习基础大数据人工智能机器学习深度学习hadoop
为初学者快速入门找到方法,本课程专栏涵盖了大数据与机器学习的基础知识、常用技术和实践案例,旨在帮助学习者全面掌握大数据与机器学习相关知识和技能,为未来的大数据与机器学习工作和研究提供帮助。接下来会陆续更新,欢迎关注。第一部分:Java基础知识回顾Java语言基础数据类型、运算符、流程控制讲解Java语言的基本数据类型、算术运算符、逻辑运算符、位运算符等,以及if/else、switch、while
- 人工智能学习路线
太空旅客007
学习路径:1、看书,coursera视频教程,了解大数据和机器学习算法。2、学习Python,爬虫以及基于Python的机器学习实战。3、TensorFlow+Python学习,TensorFlowLite+Android学习。以小项目为载体进行学习。大数据电子书清单:《白话大数据与机器学习》:通俗易懂。《机器学习系统设计Python语言实现》教程清单:Courser:MachineLearnin
- Rocchio算法测试测试集时出错:Incompatible dimension for X and Y matrices: X.shape[1]
zawdcxsa
机器学习pythonsklearn机器学习数据测试cluster
在白话大数据与机器学习一书,对照p222打例子:fromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizerfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfTransformerfromsklearn.datasetsimportfetch_20newsgroupsfromsklearn.neighbo
- 《白话大数据与机器学习》
薯饼__
笔记机器学习数据挖掘神经网络
白话大数据与机器学习第四章高斯距离曼哈顿距离同比和环比高斯分布(正态分布)泊松分布伯努利分布第六章信息论信息量香农公式信息熵多维空间第八章回归(分类算法)线性回归过拟合欠拟合第九章聚类9.1K-means算法9.3孤立点9.4层次聚类层次聚类的应用9.5密度聚类9.6聚类评估9.6.1聚类趋势9.6.2簇数决定9.6.3测定聚类质量(轮廓系数SilhouetteCoefficient)第十章分类1
- 一文读懂“欧氏距离”
Mr_Zhang_Zhen
机器学习算法
出自《白话大数据与机器学习》欧氏距离的定义大概是这样的:在一个N维度的空间里,求两个点的距离,这个距离肯定是一个大于等于0的数字(也就是说没有负距离,最小也就是两个点重合的零距离),那么这个距离需要用两个点在各自维度上的坐标相减,平方后加和再开平方。欧氏距离使用的范围实在是太广泛了,我们几乎每天都在使用。一维的应用就相当多,如在地图上有一条笔直的东西向或者南北向的路,在上面有两个点,怎么量取它们在
- 棱镜产研 |OAS-售点评估,智能实现待开发售点营业额预估
TOPPrism
棱镜产研数据挖掘
本期内容分享嘉宾,将由棱镜数聚竞争力支持部经理张旭,与我们一起分享“售点价值评估服务(OutletsAssessService)”,简称“OAS-售点评估”是如何借助大数据与机器学习,实现售点价值评估的。张旭的演讲时间:非常开心继续和大家相聚在《棱镜产研》的栏目中,继续分享我们的数智化产品。在前几期的《棱镜产研》中,我的同事伙伴倩姐和剑飞,分别从“点、线、面”的思路出发,与大家分享了在售点治理、路
- 大数据与机器学习:实践方法与行业案例导读
weixin_33895695
大数据数据结构与算法scala
前言不畏浮云遮望眼,只缘身在最高层。—王安石《登飞来峰》数据科学家=统计学家+程序员+讲故事的人+艺术家—ShlomoAragmon本书的创作初衷大数据方面的书籍可谓琳琅满目,有的讲解理论,有的介绍方法,有的传播理念。但是,大数据从业人员(如数据工程师、数据分析师、业务分析师、算法设计师等)应该掌握哪些知识与技能,如何应用数据解决现实的业务问题呢?恐怕最能给出答案的还是实际的数据从业者。为此,三位
- 机器学习系列(三)决策树的集成算法--随机森林与极限森林--三个臭皮匠与完美主义者的较量
NICEDAYSS
机器学习决策树python机器学习大数据随机森林
写在前面:我是「nicedays」,一枚喜爱做特效,听音乐,分享技术的大数据开发猿。这名字是来自worldorder乐队的一首HAVEANICEDAY。如今,走到现在很多坎坷和不顺,如今终于明白niceday是需要自己赋予的。白驹过隙,时光荏苒,珍惜当下~~写博客一方面是对自己学习的一点点总结及记录,另一方面则是希望能够帮助更多对大数据感兴趣的朋友。如果你也对大数据与机器学习感兴趣,可以关注我的动
- 机器学习之绪论
STCNXPARM
机器学习机器学习
本文知识来源参考网络与专业书籍参考书籍1、机器学习-周志华2、统计学习-李航文章目录一、机器学习是什么?二、机器学习的关联技术问:人工智能是什么?人工智能与机器学习的关系?问:什么是深度学习?深度学习与机器学习的关系?问:什么是大数据?大数据与机器学习的关系?三、机器学习的应用现状1、图像识别2、自动驾驶汽车3、医学诊断4、语音识别5、自动语言翻译四、机器学习的学习1、学习基础2、学习书籍与视频推
- CH4朴素贝叶斯法|《统计学习方法》-学习笔记
9e3ff1e0e2cf
文章原创,最近更新:2018-06-231.分类问题综述2.概率基础3.朴素贝叶斯分类4.贝叶斯推断5.案例参考链接:1、CH10分类|10.1朴素贝叶斯《白话大数据与机器学习》-学习笔记2、带你理解朴素贝叶斯分类算法3、机器学习(10)之趣味案例理解朴素贝叶斯4、朴素贝叶斯分类和预测算法的原理及实现前言:通过网上找的文章,通过归纳总结具体如下:1.分类问题综述贝叶斯分类是一类分类算法的总称,这类
- 六道背调强势来袭
小蚁妹
六道背调基于大数据与机器学习,通过技术创新为用户提供互联网时代的云端背景调查服务,是可供企业自主选择查询类目、自主查询、自主交易的服务平台。六道网背景调查平台将一些繁杂的人工操作步骤一律系统化,移动端一键查询,高效率,反馈快、简单、且低成本。同时,基于现有员工背景调查平台服务模式的单一性,六道网背景调查平台开发了自主勾选数据模块,分为基础版和尊享版,”六道背调“不仅有”司法刑事案底“、”法院信息“
- 【第31期】2020下半年,值得关注的10本机器学习、深度学习好书
hzbooks
算法人工智能编程语言xhtml数据挖掘
导读:不知不觉,2020下半场也即将结束。相信你今年大部分时间都是在家里度过的。不过,即使你足不出户,也依然能做很多事情。计算机、互联网以及人工智能等相关技术的发展,给我们生活带来了很多便利。本期赠书给大家带来10本好书,从入门到进阶,总有一款适合你。1白话大数据与机器学习作者:高扬卫峥尹会生推荐语:以降低学习曲线和阅读难度为宗旨,重点讲解了统计学、数据挖掘算法、实际应用案例、数据价值与变现,以及
- 财务大数据比赛有python吗-Python大数据与机器学习之NumPy初体验
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本文是Python大数据与机器学习系列文章中的第6篇,将介绍学习Python大数据与机器学习所必须的NumPy库。通过本文系列文章您将能够学到的知识如下:应用Python进行大数据与机器学习应用Spark进行大数据分析实现机器学习算法学习使用NumPy库处理数值数据学习使用Pandas库进行数据分析学习使用Matplotlib库进行Python绘图学习使用Seaborn库进行统计绘图使用Plotl
- 对于奋斗在《数据分析》前线的同志们,这些资料我要交给你
flyfor2013
机器学习实战
目录数据化运营python数据分析与数据挖掘精通python设计模式算法图解白话大数据与机器学习python金融大数据分析网盘链接:链接:https://pan.baidu.com/s/1vvaBScl4__jrjHAgg1aCgQ密码:sfdu欢迎关注我的微信公众号:AI算法与图像处理里面还有很多优质的资料分享,希望对你有所帮助
- 零起点PYTHON足彩大数据与机器学习实盘分析
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python大数据人工智能
零起点PYTHON足彩大数据与机器学习实盘分析第1章足彩与数据分析11.1“阿尔法狗”与足彩11.2案例1-1:可怕的英国足球31.3关于足彩的几个误区71.4足彩·大事件81.5大数据图灵(足彩)原则101.6主要在线彩票资源111.7主要在线足彩数据源151.8足彩基础知识171.9学习路线图18第2章开发环境192.1数据分析首选Python19=======================
- 060《Python大数据与机器学习实战》小读感
积跬步,慕至千里
读书笔记
本书的前半部分(介绍机器学习知识之前)感觉还是可以的,对python的基础知识介绍相对来说,归类挺好,但看目录,或许就可以当做思维导图一样,来梳理自己掌握的知识体系。说了前半部分,那后半部分就可能不是很对自己的“胃口”吧,或许这也是大而全所致,都涉及就只能泛泛而谈。最近读书进度有点慢,需要抓紧了,本月博文撰写量也不够,颓废啊,年轻人!《Python大数据与机器学习实战》作者:谢彦,出版社:电子工业
- 第六篇|Spark MLlib机器学习(1)
西贝木土
spark
MLlib是Spark提供的一个机器学习库,通过调用MLlib封装好的算法,可以轻松地构建机器学习应用。它提供了非常丰富的机器学习算法,比如分类、回归、聚类及推荐算法。除此之外,MLlib对用于机器学习算法的API进行了标准化,从而使将多种算法组合到单个Pipeline或工作流中变得更加容易。通过本文,你可以了解到:什么是机器学习大数据与机器学习机器学习分类SparkMLLib介绍机器学习是人工智
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- 分清big data,ML,AI之间的关系
he_world
机器学习
Howarebigdataandmachinelearningrelated?(大数据与机器学习间关系)下面是回答:1.Bigdataandmachinelearningarenotrelated,butwhenusedtogethercandorealwonder.(没有直接联系,但是在一起效果更好)MachineLearning&BigData:Thelearningcomesfromexte
- ASM系列六 利用TreeApi 添加和移除类成员
lijingyao8206
jvm动态代理ASM字节码技术TreeAPI
同生成的做法一样,添加和移除类成员只要去修改fields和methods中的元素即可。这里我们拿一个简单的类做例子,下面这个Task类,我们来移除isNeedRemove方法,并且添加一个int 类型的addedField属性。
package asm.core;
/**
* Created by yunshen.ljy on 2015/6/
- Springmvc-权限设计
bee1314
springWebjsp
万丈高楼平地起。
权限管理对于管理系统而言已经是标配中的标配了吧,对于我等俗人更是不能免俗。同时就目前的项目状况而言,我们还不需要那么高大上的开源的解决方案,如Spring Security,Shiro。小伙伴一致决定我们还是从基本的功能迭代起来吧。
目标:
1.实现权限的管理(CRUD)
2.实现部门管理 (CRUD)
3.实现人员的管理 (CRUD)
4.实现部门和权限
- 算法竞赛入门经典(第二版)第2章习题
CrazyMizzz
c算法
2.4.1 输出技巧
#include <stdio.h>
int
main()
{
int i, n;
scanf("%d", &n);
for (i = 1; i <= n; i++)
printf("%d\n", i);
return 0;
}
习题2-2 水仙花数(daffodil
- struts2中jsp自动跳转到Action
麦田的设计者
jspwebxmlstruts2自动跳转
1、在struts2的开发中,经常需要用户点击网页后就直接跳转到一个Action,执行Action里面的方法,利用mvc分层思想执行相应操作在界面上得到动态数据。毕竟用户不可能在地址栏里输入一个Action(不是专业人士)
2、<jsp:forward page="xxx.action" /> ,这个标签可以实现跳转,page的路径是相对地址,不同与jsp和j
- php 操作webservice实例
IT独行者
PHPwebservice
首先大家要简单了解了何谓webservice,接下来就做两个非常简单的例子,webservice还是逃不开server端与client端。我测试的环境为:apache2.2.11 php5.2.10做这个测试之前,要确认你的php配置文件中已经将soap扩展打开,即extension=php_soap.dll;
OK 现在我们来体验webservice
//server端 serve
- Windows下使用Vagrant安装linux系统
_wy_
windowsvagrant
准备工作:
下载安装 VirtualBox :https://www.virtualbox.org/
下载安装 Vagrant :http://www.vagrantup.com/
下载需要使用的 box :
官方提供的范例:http://files.vagrantup.com/precise32.box
还可以在 http://www.vagrantbox.es/
- 更改linux的文件拥有者及用户组(chown和chgrp)
无量
clinuxchgrpchown
本文(转)
http://blog.163.com/yanenshun@126/blog/static/128388169201203011157308/
http://ydlmlh.iteye.com/blog/1435157
一、基本使用:
使用chown命令可以修改文件或目录所属的用户:
命令
- linux下抓包工具
矮蛋蛋
linux
原文地址:
http://blog.chinaunix.net/uid-23670869-id-2610683.html
tcpdump -nn -vv -X udp port 8888
上面命令是抓取udp包、端口为8888
netstat -tln 命令是用来查看linux的端口使用情况
13 . 列出所有的网络连接
lsof -i
14. 列出所有tcp 网络连接信息
l
- 我觉得mybatis是垃圾!:“每一个用mybatis的男纸,你伤不起”
alafqq
mybatis
最近看了
每一个用mybatis的男纸,你伤不起
原文地址 :http://www.iteye.com/topic/1073938
发表一下个人看法。欢迎大神拍砖;
个人一直使用的是Ibatis框架,公司对其进行过小小的改良;
最近换了公司,要使用新的框架。听说mybatis不错;就对其进行了部分的研究;
发现多了一个mapper层;个人感觉就是个dao;
- 解决java数据交换之谜
百合不是茶
数据交换
交换两个数字的方法有以下三种 ,其中第一种最常用
/*
输出最小的一个数
*/
public class jiaohuan1 {
public static void main(String[] args) {
int a =4;
int b = 3;
if(a<b){
// 第一种交换方式
int tmep =
- 渐变显示
bijian1013
JavaScript
<style type="text/css">
#wxf {
FILTER: progid:DXImageTransform.Microsoft.Gradient(GradientType=0, StartColorStr=#ffffff, EndColorStr=#97FF98);
height: 25px;
}
</style>
- 探索JUnit4扩展:断言语法assertThat
bijian1013
java单元测试assertThat
一.概述
JUnit 设计的目的就是有效地抓住编程人员写代码的意图,然后快速检查他们的代码是否与他们的意图相匹配。 JUnit 发展至今,版本不停的翻新,但是所有版本都一致致力于解决一个问题,那就是如何发现编程人员的代码意图,并且如何使得编程人员更加容易地表达他们的代码意图。JUnit 4.4 也是为了如何能够
- 【Gson三】Gson解析{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
bit1129
gson
如何把如下简单的JSON字符串反序列化为Java的POJO对象?
{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
下面的POJO类Model无法完成正确的解析:
import com.google.gson.Gson;
- 【Kafka九】Kafka High Level API vs. Low Level API
bit1129
kafka
1. Kafka提供了两种Consumer API
High Level Consumer API
Low Level Consumer API(Kafka诡异的称之为Simple Consumer API,实际上非常复杂)
在选用哪种Consumer API时,首先要弄清楚这两种API的工作原理,能做什么不能做什么,能做的话怎么做的以及用的时候,有哪些可能的问题
- 在nginx中集成lua脚本:添加自定义Http头,封IP等
ronin47
nginx lua
Lua是一个可以嵌入到Nginx配置文件中的动态脚本语言,从而可以在Nginx请求处理的任何阶段执行各种Lua代码。刚开始我们只是用Lua 把请求路由到后端服务器,但是它对我们架构的作用超出了我们的预期。下面就讲讲我们所做的工作。 强制搜索引擎只索引mixlr.com
Google把子域名当作完全独立的网站,我们不希望爬虫抓取子域名的页面,降低我们的Page rank。
location /{
- java-归并排序
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
public class MergeSort {
public static void main(String[] args) {
int[] a={20,1,3,8,5,9,4,25};
mergeSort(a,0,a.length-1);
System.out.println(Arrays.to
- Netty源码学习-CompositeChannelBuffer
bylijinnan
javanetty
CompositeChannelBuffer体现了Netty的“Transparent Zero Copy”
查看API(
http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/buffer/package-summary.html#package_description)
可以看到,所谓“Transparent Zero Copy”是通
- Android中给Activity添加返回键
hotsunshine
Activity
// this need android:minSdkVersion="11"
getActionBar().setDisplayHomeAsUpEnabled(true);
@Override
public boolean onOptionsItemSelected(MenuItem item) {
- 静态页面传参
ctrain
静态
$(document).ready(function () {
var request = {
QueryString :
function (val) {
var uri = window.location.search;
var re = new RegExp("" + val + "=([^&?]*)", &
- Windows中查找某个目录下的所有文件中包含某个字符串的命令
daizj
windows查找某个目录下的所有文件包含某个字符串
findstr可以完成这个工作。
[html]
view plain
copy
>findstr /s /i "string" *.*
上面的命令表示,当前目录以及当前目录的所有子目录下的所有文件中查找"string&qu
- 改善程序代码质量的一些技巧
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编程PHP重构
有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点,程序你只写一次,但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时,你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时,他必须阅读你的代码。因此,在编写时多花一点时间,你会在阅读它时节省大量的时间。让我们看一些基本的编程技巧: 尽量保持方法简短 尽管很多人都遵
- SharedPreferences对数据的存储
dcj3sjt126com
SharedPreferences简介: &nbs
- linux复习笔记之bash shell (2) bash基础
eksliang
bashbash shell
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2104329
1.影响显示结果的语系变量(locale)
1.1locale这个命令就是查看当前系统支持多少种语系,命令使用如下:
[root@localhost shell]# locale
LANG=en_US.UTF-8
LC_CTYPE="en_US.UTF-8"
- Android零碎知识总结
gqdy365
android
1、CopyOnWriteArrayList add(E) 和remove(int index)都是对新的数组进行修改和新增。所以在多线程操作时不会出现java.util.ConcurrentModificationException错误。
所以最后得出结论:CopyOnWriteArrayList适合使用在读操作远远大于写操作的场景里,比如缓存。发生修改时候做copy,新老版本分离,保证读的高
- HoverTree.Model.ArticleSelect类的作用
hvt
Web.netC#hovertreeasp.net
ArticleSelect类在命名空间HoverTree.Model中可以认为是文章查询条件类,用于存放查询文章时的条件,例如HvtId就是文章的id。HvtIsShow就是文章的显示属性,当为-1是,该条件不产生作用,当为0时,查询不公开显示的文章,当为1时查询公开显示的文章。HvtIsHome则为是否在首页显示。HoverTree系统源码完全开放,开发环境为Visual Studio 2013
- PHP 判断是否使用代理 PHP Proxy Detector
天梯梦
proxy
1. php 类
I found this class looking for something else actually but I remembered I needed some while ago something similar and I never found one. I'm sure it will help a lot of developers who try to
- apache的math库中的回归——regression(翻译)
lvdccyb
Mathapache
这个Math库,虽然不向weka那样专业的ML库,但是用户友好,易用。
多元线性回归,协方差和相关性(皮尔逊和斯皮尔曼),分布测试(假设检验,t,卡方,G),统计。
数学库中还包含,Cholesky,LU,SVD,QR,特征根分解,真不错。
基本覆盖了:线代,统计,矩阵,
最优化理论
曲线拟合
常微分方程
遗传算法(GA),
还有3维的运算。。。
- 基础数据结构和算法十三:Undirected Graphs (2)
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Algorithm
Design pattern for graph processing.
Since we consider a large number of graph-processing algorithms, our initial design goal is to decouple our implementations from the graph representation
- 云计算平台最重要的五项技术
sumapp
云计算云平台智城云
云计算平台最重要的五项技术
1、云服务器
云服务器提供简单高效,处理能力可弹性伸缩的计算服务,支持国内领先的云计算技术和大规模分布存储技术,使您的系统更稳定、数据更安全、传输更快速、部署更灵活。
特性
机型丰富
通过高性能服务器虚拟化为云服务器,提供丰富配置类型虚拟机,极大简化数据存储、数据库搭建、web服务器搭建等工作;
仅需要几分钟,根据CP
- 《京东技术解密》有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动
ITeye携手博文视点举办的12月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。
12月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2164754
本次技术图书试读活动获奖名单及相应作品如下:
一等奖(两名)
Microhardest:http://microhardest.ite