Liu_Weichen
Liu_Weichen

最近邻(kNN，k-NearestNeighbor), 贝叶斯(Bayes), BPNN 人工神经网络(BPNN)算法之花的分类

package machineLearning;

import java.io.BufferedReader;
import java.io.File;
import java.io.FileReader;

public class KNN {
	//20 * 3 = 60 training samples of the begin of three classes
	public String[] trainingSample = new String[60];
	public  double[][] training = new double[60][5];
	//30 * 3 = 90 test samples of the end of the three classes
	public String[] testSample = new String[90];
	public double[][] test = new double[90][5];
	//cosine value for each test sample to training sample 
	public double[][] cosValue = new double[60][2];
	
	public void run() {
		//Get information from file
		int count = 0;
		int i = 0;
		int j = 0;
		String tempString;
		File file = new File("IrisData.txt");
		try {
			FileReader fileReader = new FileReader(file);
			BufferedReader bufferedReader = new BufferedReader(fileReader);
			while((tempString = bufferedReader.readLine()) != null) {
				if((count >= 0 &&count < 20) || (count >= 50 && count < 70) || (count >= 100 && count < 120)) {
					trainingSample[i++] = tempString;
				} else {
					testSample[j++] = tempString;
				}
				count++;
			}
			bufferedReader.close();
			fileReader.close();
		} catch (Exception e) {
			e.printStackTrace();
		}
		//Change String[] to double[]
		for(i = 0; i < 60; i++) {
			training[i] = getValueByString(trainingSample[i]);
		}
		for(i = 0; i < 90; i++) {
			test[i] = getValueByString(testSample[i]);
			test[i][4] = 0;
		}
		KNNAlgorithm();
	}
	
	public void KNNAlgorithm() {
		for(int i = 0; i < 90; i++) {
			for(int j = 0; j < 60; j++) {
				cosValue[j][0] = getCosValue(training[j], test[i]);
				cosValue[j][1] = training[j][4];
			}
			//Sort
			double[] temp = new double[2];
			for(int m = 0; m < 60; m++) {
				for(int n = m; n < 60; n++) {
					if(cosValue[m][0] < cosValue[n][0]) {
						temp = cosValue[m];
						cosValue[m] = cosValue[n];
						cosValue[n] = temp;
					}
				}
			}
			//K = 11, select the top 11
			int a = 0;// present 1 as Iris-setosa
			int b = 0;//present 2 as Iris-versicolor
			int c = 0;//present 3 as Iris-virginica
			for(int k = 0; k < 11; k++) {
				if(cosValue[k][1] == 1) {
					a++;
				} else if(cosValue[k][1] == 2) {
					b++;
				} else if(cosValue[k][1] == 3) {
					c++;
				}
				if(a >= b && a >= c) {
					test[i][4] = 1;
				} else if(b >= a && b >= c) {
					test[i][4] = 2;
				} else if(c >= a && c >= b) {
					test[i][4] = 3;
				}
			}
		}
		//print the result
		int error = 0;
		for(int i = 0; i < 90; i++) {
			if(i == 0) {
				System.out.println("The following is Iris-setosa");
			} else if(i == 30) {
				System.out.println("The following is Iris-versicolor");
			} else if(i == 60) {
				System.out.println("The following is Iris-virginica");
			}
			System.out.print(test[i][0] + " , ");
			System.out.print(test[i][1] + " , ");
			System.out.print(test[i][2] + " , ");
			System.out.print(test[i][3] + " , ");
			if(test[i][4] == 1) {
				System.out.println("Iris-setosa");
			} else if(test[i][4] == 2) {
				System.out.println("Iris-versicolor");
			} else if(test[i][4] == 3) {
				System.out.println("Iris-virginica");
			}
			//System.out.println(test[i][4]);
			if(i < 30 && test[i][4] != 1) {
				error++;
			} else if(i >= 30 && i < 60 && test[i][4] != 2) {
				error++;
			} else if(i >= 60 && i < 90 && test[i][4] != 3) {
				error++;
			}
		}
		System.out.println("************The result of KNN************");
		System.out.println("The number of the test set is 90\r\nError is "+ error
				+"\r\nRight rate is " + (1 - error / (1.0 * 90)));
	}
	
	public double getCosValue(double[] d1, double[] d2) {
		double[] da = d1;
		double[] db = d2;
		double tempXY = 0;
		double tempX = 0;
		double tempY = 0;
		for(int i = 0; i < 4; i++) {
			tempXY += da[i] * db[i];
		}
		for(int i = 0; i < 4; i++) {
			tempX += da[i] * da[i];
			tempY += db[i] * db[i];
		}
		tempX = Math.sqrt(tempX);
		tempY = Math.sqrt(tempY);
		return tempXY / (tempX * tempY);
	}
	
	public double[] getValueByString(String sa) {
		String saString = sa;
		double[] value = new double[5];
		String[] stringFive = new String[5]; 
		stringFive = saString.split(",");
		for(int i = 0; i < 4; i++) {
			value[i] = Double.valueOf(stringFive[i]);
		}
		if(stringFive[4].equals("Iris-setosa")) {
			value[4] = 1;
		} else if(stringFive[4].equals("Iris-versicolor")) {
			value[4] = 2;
		} else if(stringFive[4].equals("Iris-virginica")) {
			value[4] = 3;
		}
		return value;
	}

}

package machineLearning;

import java.io.BufferedReader;
import java.io.File;
import java.io.FileReader;

public class Bayes {

	//20 * 3 = 60 training samples of the begin of three classes
	public String[] trainingSample = new String[60];
	public double[][] training = new double[60][5];
	//30 * 3 = 90 test samples of the end of the three classes
	public String[] testSample = new String[90];
	public double[][] test = new double[90][5];
	//average and variance for three classes
	public double[][] averAndVar_1 = new double[4][2];
	public double[][] averAndVar_2 = new double[4][2];
	public double[][] averAndVar_3 = new double[4][2];
	
	public void run() {
		//Get information from file
		int count = 0;
		int i = 0;
		int j = 0;
		String tempString;
		File file = new File("IrisData.txt");
		try {
			FileReader fileReader = new FileReader(file);
			BufferedReader bufferedReader = new BufferedReader(fileReader);
			while((tempString = bufferedReader.readLine()) != null) {
				if((count >= 0 &&count < 20) || (count >= 50 && count < 70) || (count >= 100 && count < 120)) {
					trainingSample[i++] = tempString;
				} else {
					testSample[j++] = tempString;
				}
				count++;
			}
			bufferedReader.close();
			fileReader.close();
		} catch (Exception e) {
			e.printStackTrace();
		}
		//Change String[] to double[]
		for(i = 0; i < 60; i++) {
			training[i] = getValueByString(trainingSample[i]);
		}
		for(i = 0; i < 90; i++) {
			test[i] = getValueByString(testSample[i]);
			test[i][4] = 0;
		}
		//Statistics the normal distribution
		statistics();
		BayesAlgorithm();
	}
	
	public void statistics() {
		//Get the average
		for(int i = 0; i < 20; i++) {
			averAndVar_1[0][0] += training[i][0];
			averAndVar_1[1][0] += training[i][1];
			averAndVar_1[2][0] += training[i][2];
			averAndVar_1[3][0] += training[i][3];
		}
		for(int i = 20; i < 40; i++) {
			averAndVar_2[0][0] += training[i][0];
			averAndVar_2[1][0] += training[i][1];
			averAndVar_2[2][0] += training[i][2];
			averAndVar_2[3][0] += training[i][3];
		}
		for(int i = 40; i < 60; i++) {
			averAndVar_3[0][0] += training[i][0];
			averAndVar_3[1][0] += training[i][1];
			averAndVar_3[2][0] += training[i][2];
			averAndVar_3[3][0] += training[i][3];
		}
		for(int i = 0; i < 4; i++) {
			averAndVar_1[i][0] = averAndVar_1[i][0] / 20.0;
			averAndVar_2[i][0] = averAndVar_2[i][0] / 20.0;
			averAndVar_3[i][0] = averAndVar_3[i][0] / 20.0;
		}
		//Get the variance
		for(int i = 0; i < 20; i++) {
			averAndVar_1[0][1] += (training[i][0] - averAndVar_1[0][0]) * (training[i][0] - averAndVar_1[0][0]);
			averAndVar_1[1][1] += (training[i][1] - averAndVar_1[1][0]) * (training[i][1] - averAndVar_1[1][0]);
			averAndVar_1[2][1] += (training[i][2] - averAndVar_1[2][0]) * (training[i][2] - averAndVar_1[2][0]);
			averAndVar_1[3][1] += (training[i][3] - averAndVar_1[3][0]) * (training[i][3] - averAndVar_1[3][0]);
		}
		for(int i = 20; i < 40; i++) {
			averAndVar_2[0][1] += (training[i][0] - averAndVar_2[0][0]) * (training[i][0] - averAndVar_2[0][0]);
			averAndVar_2[1][1] += (training[i][1] - averAndVar_2[1][0]) * (training[i][1] - averAndVar_2[1][0]);
			averAndVar_2[2][1] += (training[i][2] - averAndVar_2[2][0]) * (training[i][2] - averAndVar_2[2][0]);
			averAndVar_2[3][1] += (training[i][3] - averAndVar_2[3][0]) * (training[i][3] - averAndVar_2[3][0]);
		}
		for(int i = 40; i < 60; i++) {
			averAndVar_3[0][1] += (training[i][0] - averAndVar_3[0][0]) * (training[i][0] - averAndVar_3[0][0]);
			averAndVar_3[1][1] += (training[i][1] - averAndVar_3[1][0]) * (training[i][1] - averAndVar_3[1][0]);
			averAndVar_3[2][1] += (training[i][2] - averAndVar_3[2][0]) * (training[i][2] - averAndVar_3[2][0]);
			averAndVar_3[3][1] += (training[i][3] - averAndVar_3[3][0]) * (training[i][3] - averAndVar_3[3][0]);
		}
		for(int i = 0; i < 4; i++) {
			averAndVar_1[i][1] = averAndVar_1[i][1] / 20.0;
			averAndVar_2[i][1] = averAndVar_2[i][1] / 20.0;
			averAndVar_3[i][1] = averAndVar_3[i][1] / 20.0;
		}
	}
	//Get the probability by normal distribution function	
	public double getNormalValue(double aver, double var, double x1) {
		double x = x1;
		double average = aver;
		double variance = var;
		double part1 = 1.0 / (Math.sqrt(2 * Math.PI * variance));
		double part2 = (- 1.0) * (x - average) * (x - average) / (2 * variance);
		return part1 * Math.pow(Math.E, part2);
	}
	//Get the each total probability for one class
	public double getProbability(double[][] distribution, double[] test1) {
		double[][] averAndVar = new double[4][2];
		averAndVar = distribution;
		double[] test = new double[5];
		test = test1;
		double result = 1.0;
		for(int i = 0; i < 4; i++) {
			result = result * getNormalValue(averAndVar[i][0], averAndVar[i][1], test[i]);
		}
		return result;
	}

	public void BayesAlgorithm() {
		double a;// present 1 as Iris-setosa
		double b;// present 2 as Iris-versicolor
		double c;// present 3 as Iris-virginica
		int error = 0;
		for (int i = 0; i < 90; i++) {
			a = getProbability(averAndVar_1, test[i]);
			b = getProbability(averAndVar_2, test[i]);
			c = getProbability(averAndVar_3, test[i]);

			if (i == 0) {
				System.out.println("The following is Iris-setosa");
			} else if (i == 30) {
				System.out.println("The following is Iris-versicolor");
			} else if (i == 60) {
				System.out.println("The following is Iris-virginica");
			}
			System.out.print(test[i][0] + " , ");
			System.out.print(test[i][1] + " , ");
			System.out.print(test[i][2] + " , ");
			System.out.print(test[i][3] + " , ");
			if (a >= b && a >= c) {
				System.out.println("Iris-setosa");
				if(i >= 30) {
					error++;
				}
			} else if(b >= a && b >= c) {
				System.out.println("Iris-versicolor");
				if(i < 30 || i >= 60) {
					error++;
				}
			} else if(c >= a && c >= b) {
				System.out.println("Iris-virginica");
				if(i < 60) {
					error++;
				}
			}
		}
		System.out.println("************The result of Bayes ***********");
		System.out.println("The number of the test set is 90\r\nError is "
				+ error + "\r\nRight rate is " + (1 - error / (1.0 * 90)));
	}
	
	public double[] getValueByString(String sa) {
		String saString = sa;
		double[] value = new double[5];
		String[] stringFive = new String[5]; 
		stringFive = saString.split(",");
		for(int i = 0; i < 4; i++) {
			value[i] = Double.valueOf(stringFive[i]);
		}
		if(stringFive[4].equals("Iris-setosa")) {
			value[4] = 1;
		} else if(stringFive[4].equals("Iris-versicolor")) {
			value[4] = 2;
		} else if(stringFive[4].equals("Iris-virginica")) {
			value[4] = 3;
		}
		return value;
	}

}














package machineLearning;

import java.io.File;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Scanner;

public class BPNN {
	
	int inputnodenum=4;
	int hidennodenum=3;
	int outputnodenum=3;
	int maxstep=5000;
	int step;
	double theta=0.5;
	double lambda=1.0;
	double alpha=0.01;
	double eta=0.5;
	double v[][];
	double w[][];
	double inputdata[];
	double hidendata[];
	double outputdata[];
	double rightoutput[];
	double deltav[][][];
	double deltaw[][][];
	HashMap map;
	String [] classname;
	
	void init()
	{
		v=new double[inputnodenum][hidennodenum];
		w=new double[hidennodenum][outputnodenum];
		deltav=new double[maxstep+1][inputnodenum][hidennodenum];//0
		deltaw=new double[maxstep+1][hidennodenum][outputnodenum];
		inputdata=new double[inputnodenum];
		hidendata=new double[hidennodenum];
		outputdata=new double[outputnodenum];
		rightoutput=new double[outputnodenum];
		map=new HashMap();
		classname=new String[]{"Iris-setosa","Iris-versicolor","Iris-virginica"};
		for(int i=0;i<3;++i)
			map.put(classname[i], i);
		for(int i=0;i




package machineLearning;

import java.util.Scanner;

public class BootStrap {

	public static void main(String[] args) {
		while(true) {
			System.out.println("Please input number 1, 2, 3\r\n"
					+ "\"1 \"present KNN Algorithm\r\n"
					+ "\"2 \"present Bayes Algorithm\r\n"
					+ "\"3 \"present BPNN Algorithm\r\n"
					+ "\"4 \"Exit System\r\n");
			int i = 0;
			@SuppressWarnings("resource")
			Scanner in = new Scanner(System.in);
			i = in.nextInt();
			System.out.println("i = " + i);
			switch(i) {
			case 1: {
				KNN knn = new KNN();
				knn.run();
				break;
			}
			case 2: {
				Bayes bayes = new Bayes();
				bayes.run();
				break;
			}
			case 3: {
				BPNN bpnn = new BPNN();
				bpnn.run();
				break;
			}
			case 4: {
				System.exit(1);
			}
			default : {
				System.out.println("Error Input for i = " + i);
				break;
			}
			}
		}
	}
}



实验使用的数据。txt


5.1,3.5,1.4,0.2,Iris-setosa
4.9,3.0,1.4,0.2,Iris-setosa
4.7,3.2,1.3,0.2,Iris-setosa
4.6,3.1,1.5,0.2,Iris-setosa
5.0,3.6,1.4,0.2,Iris-setosa
5.4,3.9,1.7,0.4,Iris-setosa
4.6,3.4,1.4,0.3,Iris-setosa
5.0,3.4,1.5,0.2,Iris-setosa
4.4,2.9,1.4,0.2,Iris-setosa
4.9,3.1,1.5,0.1,Iris-setosa
5.4,3.7,1.5,0.2,Iris-setosa
4.8,3.4,1.6,0.2,Iris-setosa
4.8,3.0,1.4,0.1,Iris-setosa
4.3,3.0,1.1,0.1,Iris-setosa
5.8,4.0,1.2,0.2,Iris-setosa
5.7,4.4,1.5,0.4,Iris-setosa
5.4,3.9,1.3,0.4,Iris-setosa
5.1,3.5,1.4,0.3,Iris-setosa
5.7,3.8,1.7,0.3,Iris-setosa
5.1,3.8,1.5,0.3,Iris-setosa
5.4,3.4,1.7,0.2,Iris-setosa
5.1,3.7,1.5,0.4,Iris-setosa
4.6,3.6,1.0,0.2,Iris-setosa
5.1,3.3,1.7,0.5,Iris-setosa
4.8,3.4,1.9,0.2,Iris-setosa
5.0,3.0,1.6,0.2,Iris-setosa
5.0,3.4,1.6,0.4,Iris-setosa
5.2,3.5,1.5,0.2,Iris-setosa
5.2,3.4,1.4,0.2,Iris-setosa
4.7,3.2,1.6,0.2,Iris-setosa
4.8,3.1,1.6,0.2,Iris-setosa
5.4,3.4,1.5,0.4,Iris-setosa
5.2,4.1,1.5,0.1,Iris-setosa
5.5,4.2,1.4,0.2,Iris-setosa
4.9,3.1,1.5,0.1,Iris-setosa
5.0,3.2,1.2,0.2,Iris-setosa
5.5,3.5,1.3,0.2,Iris-setosa
4.9,3.1,1.5,0.1,Iris-setosa
4.4,3.0,1.3,0.2,Iris-setosa
5.1,3.4,1.5,0.2,Iris-setosa
5.0,3.5,1.3,0.3,Iris-setosa
4.5,2.3,1.3,0.3,Iris-setosa
4.4,3.2,1.3,0.2,Iris-setosa
5.0,3.5,1.6,0.6,Iris-setosa
5.1,3.8,1.9,0.4,Iris-setosa
4.8,3.0,1.4,0.3,Iris-setosa
5.1,3.8,1.6,0.2,Iris-setosa
4.6,3.2,1.4,0.2,Iris-setosa
5.3,3.7,1.5,0.2,Iris-setosa
5.0,3.3,1.4,0.2,Iris-setosa
7.0,3.2,4.7,1.4,Iris-versicolor
6.4,3.2,4.5,1.5,Iris-versicolor
6.9,3.1,4.9,1.5,Iris-versicolor
5.5,2.3,4.0,1.3,Iris-versicolor
6.5,2.8,4.6,1.5,Iris-versicolor
5.7,2.8,4.5,1.3,Iris-versicolor
6.3,3.3,4.7,1.6,Iris-versicolor
4.9,2.4,3.3,1.0,Iris-versicolor
6.6,2.9,4.6,1.3,Iris-versicolor
5.2,2.7,3.9,1.4,Iris-versicolor
5.0,2.0,3.5,1.0,Iris-versicolor
5.9,3.0,4.2,1.5,Iris-versicolor
6.0,2.2,4.0,1.0,Iris-versicolor
6.1,2.9,4.7,1.4,Iris-versicolor
5.6,2.9,3.6,1.3,Iris-versicolor
6.7,3.1,4.4,1.4,Iris-versicolor
5.6,3.0,4.5,1.5,Iris-versicolor
5.8,2.7,4.1,1.0,Iris-versicolor
6.2,2.2,4.5,1.5,Iris-versicolor
5.6,2.5,3.9,1.1,Iris-versicolor
5.9,3.2,4.8,1.8,Iris-versicolor
6.1,2.8,4.0,1.3,Iris-versicolor
6.3,2.5,4.9,1.5,Iris-versicolor
6.1,2.8,4.7,1.2,Iris-versicolor
6.4,2.9,4.3,1.3,Iris-versicolor
6.6,3.0,4.4,1.4,Iris-versicolor
6.8,2.8,4.8,1.4,Iris-versicolor
6.7,3.0,5.0,1.7,Iris-versicolor
6.0,2.9,4.5,1.5,Iris-versicolor
5.7,2.6,3.5,1.0,Iris-versicolor
5.5,2.4,3.8,1.1,Iris-versicolor
5.5,2.4,3.7,1.0,Iris-versicolor
5.8,2.7,3.9,1.2,Iris-versicolor
6.0,2.7,5.1,1.6,Iris-versicolor
5.4,3.0,4.5,1.5,Iris-versicolor
6.0,3.4,4.5,1.6,Iris-versicolor
6.7,3.1,4.7,1.5,Iris-versicolor
6.3,2.3,4.4,1.3,Iris-versicolor
5.6,3.0,4.1,1.3,Iris-versicolor
5.5,2.5,4.0,1.3,Iris-versicolor
5.5,2.6,4.4,1.2,Iris-versicolor
6.1,3.0,4.6,1.4,Iris-versicolor
5.8,2.6,4.0,1.2,Iris-versicolor
5.0,2.3,3.3,1.0,Iris-versicolor
5.6,2.7,4.2,1.3,Iris-versicolor
5.7,3.0,4.2,1.2,Iris-versicolor
5.7,2.9,4.2,1.3,Iris-versicolor
6.2,2.9,4.3,1.3,Iris-versicolor
5.1,2.5,3.0,1.1,Iris-versicolor
5.7,2.8,4.1,1.3,Iris-versicolor
6.3,3.3,6.0,2.5,Iris-virginica
5.8,2.7,5.1,1.9,Iris-virginica
7.1,3.0,5.9,2.1,Iris-virginica
6.3,2.9,5.6,1.8,Iris-virginica
6.5,3.0,5.8,2.2,Iris-virginica
7.6,3.0,6.6,2.1,Iris-virginica
4.9,2.5,4.5,1.7,Iris-virginica
7.3,2.9,6.3,1.8,Iris-virginica
6.7,2.5,5.8,1.8,Iris-virginica
7.2,3.6,6.1,2.5,Iris-virginica
6.5,3.2,5.1,2.0,Iris-virginica
6.4,2.7,5.3,1.9,Iris-virginica
6.8,3.0,5.5,2.1,Iris-virginica
5.7,2.5,5.0,2.0,Iris-virginica
5.8,2.8,5.1,2.4,Iris-virginica
6.4,3.2,5.3,2.3,Iris-virginica
6.5,3.0,5.5,1.8,Iris-virginica
7.7,3.8,6.7,2.2,Iris-virginica
7.7,2.6,6.9,2.3,Iris-virginica
6.0,2.2,5.0,1.5,Iris-virginica
6.9,3.2,5.7,2.3,Iris-virginica
5.6,2.8,4.9,2.0,Iris-virginica
7.7,2.8,6.7,2.0,Iris-virginica
6.3,2.7,4.9,1.8,Iris-virginica
6.7,3.3,5.7,2.1,Iris-virginica
7.2,3.2,6.0,1.8,Iris-virginica
6.2,2.8,4.8,1.8,Iris-virginica
6.1,3.0,4.9,1.8,Iris-virginica
6.4,2.8,5.6,2.1,Iris-virginica
7.2,3.0,5.8,1.6,Iris-virginica
7.4,2.8,6.1,1.9,Iris-virginica
7.9,3.8,6.4,2.0,Iris-virginica
6.4,2.8,5.6,2.2,Iris-virginica
6.3,2.8,5.1,1.5,Iris-virginica
6.1,2.6,5.6,1.4,Iris-virginica
7.7,3.0,6.1,2.3,Iris-virginica
6.3,3.4,5.6,2.4,Iris-virginica
6.4,3.1,5.5,1.8,Iris-virginica
6.0,3.0,4.8,1.8,Iris-virginica
6.9,3.1,5.4,2.1,Iris-virginica
6.7,3.1,5.6,2.4,Iris-virginica
6.9,3.1,5.1,2.3,Iris-virginica
5.8,2.7,5.1,1.9,Iris-virginica
6.8,3.2,5.9,2.3,Iris-virginica
6.7,3.3,5.7,2.5,Iris-virginica
6.7,3.0,5.2,2.3,Iris-virginica
6.3,2.5,5.0,1.9,Iris-virginica
6.5,3.0,5.2,2.0,Iris-virginica
6.2,3.4,5.4,2.3,Iris-virginica
5.9,3.0,5.1,1.8,Iris-virginica














































你可能感兴趣的:(Java,机器学习)






    

  • 机器学习与深度学习间关系与区别
ℒℴѵℯ心·动ꦿ໊ོ꫞
人工智能学习深度学习python

    一、机器学习概述定义机器学习（MachineLearning,ML）是一种通过数据驱动的方法，利用统计学和计算算法来训练模型，使计算机能够从数据中学习并自动进行预测或决策。机器学习通过分析大量数据样本，识别其中的模式和规律，从而对新的数据进行判断。其核心在于通过训练过程，让模型不断优化和提升其预测准确性。主要类型1.监督学习（SupervisedLearning）监督学习是指在训练数据集中包含输入
    

    • 

  • Long类型前后端数据不一致
igotyback
前端

    响应给前端的数据浏览器控制台中response中看到的Long类型的数据是正常的到前端数据不一致前后端数据类型不匹配是一个常见问题，尤其是当后端使用Java的Long类型（64位）与前端JavaScript的Number类型（最大安全整数为2^53-1，即16位）进行数据交互时，很容易出现精度丢失的问题。这是因为JavaScript中的Number类型无法安全地表示超过16位的整数。为了解决这个问
    

    • 

  • LocalDateTime 转 String
igotyback
java开发语言

    importjava.time.LocalDateTime;importjava.time.format.DateTimeFormatter;publicclassMain{publicstaticvoidmain(String[]args){//获取当前时间LocalDateTimenow=LocalDateTime.now();//定义日期格式化器DateTimeFormatterformat
    

    • 

  • Linux下QT开发的动态库界面弹出操作（SDL2）
13jjyao
QT类qt开发语言sdl2linux

    需求：操作系统为linux，开发框架为qt，做成需带界面的qt动态库，调用方为java等非qt程序难点：调用方为java等非qt程序，也就是说调用方肯定不带QApplication::exec()，缺少了这个，QTimer等事件和QT创建的窗口将不能弹出(包括opencv也是不能弹出)；这与qt调用本身qt库是有本质的区别的思路：1.调用方缺QApplication::exec()，那么我们在接口
    

    • 

  • DIV+CSS+JavaScript技术制作网页（旅游主题网页设计与制作）云南大理
STU学生网页设计
网页设计期末网页作业html静态网页html5期末大作业网页设计web大作业

    ️精彩专栏推荐作者主页:【进入主页—获取更多源码】web前端期末大作业：【HTML5网页期末作业(1000套)】程序员有趣的告白方式：【HTML七夕情人节表白网页制作(110套)】文章目录二、网站介绍三、网站效果▶️1.视频演示2.图片演示四、网站代码HTML结构代码CSS样式代码五、更多源码二、网站介绍网站布局方面：计划采用目前主流的、能兼容各大主流浏览器、显示效果稳定的浮动网页布局结构。网站程
    

    • 

  • 【华为OD机试真题2023B卷 JAVA&JS】We Are A Team
若博豆
java算法华为javascript

    华为OD2023（B卷）机试题库全覆盖，刷题指南点这里WeAreATeam时间限制：1秒|内存限制：32768K|语言限制：不限题目描述：总共有n个人在机房，每个人有一个标号（1<=标号<=n），他们分成了多个团队，需要你根据收到的m条消息判定指定的两个人是否在一个团队中，具体的：1、消息构成为：abc，整数a、b分别代
    

    • 

  • 关于城市旅游的HTML网页设计——(旅游风景云南 5页)HTML+CSS+JavaScript
二挡起步
web前端期末大作业javascripthtmlcss旅游风景

    ⛵源码获取文末联系✈Web前端开发技术描述网页设计题材，DIV+CSS布局制作,HTML+CSS网页设计期末课程大作业|游景点介绍|旅游风景区|家乡介绍|等网站的设计与制作|HTML期末大学生网页设计作业，Web大学生网页HTML：结构CSS：样式在操作方面上运用了html5和css3，采用了div+css结构、表单、超链接、浮动、绝对定位、相对定位、字体样式、引用视频等基础知识JavaScrip
    

    • 

  • HTML网页设计制作大作业（div+css） 云南我的家乡旅游景点 带文字滚动
二挡起步
web前端期末大作业web设计网页规划与设计htmlcssjavascriptdreamweaver前端

    Web前端开发技术描述网页设计题材，DIV+CSS布局制作,HTML+CSS网页设计期末课程大作业游景点介绍|旅游风景区|家乡介绍|等网站的设计与制作HTML期末大学生网页设计作业HTML：结构CSS：样式在操作方面上运用了html5和css3，采用了div+css结构、表单、超链接、浮动、绝对定位、相对定位、字体样式、引用视频等基础知识JavaScript：做与用户的交互行为文章目录前端学习路线
    

    • 

  • node.js学习
小猿L
node.jsnode.js学习vim

    node.js学习实操及笔记温故node.js，node.js学习实操过程及笔记~node.js学习视频node.js官网node.js中文网实操笔记githubcsdn笔记为什么学node.js可以让别人访问我们编写的网页为后续的框架学习打下基础，三大框架vuereactangular离不开node.jsnode.js是什么官网：node.js是一个开源的、跨平台的运行JavaScript的运行
    

    • 

  • 数字里的世界17期：2021年全球10大顶级数据中心，中国移动榜首
张三叨

    你知道吗？2016年，全球的数据中心共计用电4160亿千瓦时，比整个英国的发电量还多40％！前言每天，我们都会创造超过250万TB的数据。并且随着物联网（IOT）的不断普及，这一数据将持续增长。如此庞大的数据被存储在被称为“数据中心”的专用设施中。虽然最早的数据中心建于20世纪40年代，但直到1997-2000年的互联网泡沫期间才逐渐成为主流。当前人类的技术，比如人工智能和机器学习，已经将我们推向
    

    • 

  • nosql数据库技术与应用知识点
皆过客，揽星河
NoSQLnosql数据库大数据数据分析数据结构非关系型数据库

    Nosql知识回顾大数据处理流程数据采集(flume、爬虫、传感器)数据存储(本门课程NoSQL所处的阶段)Hdfs、MongoDB、HBase等数据清洗(入仓)Hive等数据处理、分析(Spark、Flink等)数据可视化数据挖掘、机器学习应用(Python、SparkMLlib等)大数据时代存储的挑战(三高)高并发(同一时间很多人访问)高扩展(要求随时根据需求扩展存储)高效率(要求读写速度快)
    

    • 

  • Python开发常用的三方模块如下：
换个网名有点难
python开发语言

    Python是一门功能强大的编程语言，拥有丰富的第三方库，这些库为开发者提供了极大的便利。以下是100个常用的Python库，涵盖了多个领域：1、NumPy，用于科学计算的基础库。2、Pandas，提供数据结构和数据分析工具。3、Matplotlib，一个绘图库。4、Scikit-learn，机器学习库。5、SciPy，用于数学、科学和工程的库。6、TensorFlow，由Google开发的开源机
    

    • 

  • Java 重写(Override)与重载(Overload)
叨唧唧的

    Java重写(Override)与重载(Overload)重写(Override)重写是子类对父类的允许访问的方法的实现过程进行重新编写,返回值和形参都不能改变。即外壳不变，核心重写！重写的好处在于子类可以根据需要，定义特定于自己的行为。也就是说子类能够根据需要实现父类的方法。重写方法不能抛出新的检查异常或者比被重写方法申明更加宽泛的异常。例如：父类的一个方法申明了一个检查异常IOExceptio
    

    • 

  • 简单了解 JVM
记得开心一点啊
jvm

    目录♫什么是JVM♫JVM的运行流程♫JVM运行时数据区♪虚拟机栈♪本地方法栈♪堆♪程序计数器♪方法区/元数据区♫类加载的过程♫双亲委派模型♫垃圾回收机制♫什么是JVMJVM是JavaVirtualMachine的简称，意为Java虚拟机。虚拟机是指通过软件模拟的具有完整硬件功能的、运行在一个完全隔离的环境中的完整计算机系统（如：JVM、VMwave、VirtualBox）。JVM和其他两个虚拟机
    

    • 

  • 1分钟解决 -bash: mvn: command not found，在Centos 7中安装Maven
Energet!c
开发语言

    1分钟解决-bash:mvn:commandnotfound，在Centos7中安装Maven检查Java环境1下载Maven2解压Maven3配置环境变量4验证安装5常见问题与注意事项6总结检查Java环境Maven依赖Java环境，请确保系统已经安装了Java并配置了环境变量。可以通过以下命令检查：java-version如果未安装，请先安装Java。1下载Maven从官网下载：前往Apach
    

    • 

  • Python实现简单的机器学习算法
master_chenchengg
pythonpython办公效率python开发IT

    Python实现简单的机器学习算法开篇：初探机器学习的奇妙之旅搭建环境：一切从安装开始必备工具箱第一步：安装Anaconda和JupyterNotebook小贴士：如何配置Python环境变量算法初体验：从零开始的Python机器学习线性回归：让数据说话数据准备：从哪里找数据编码实战：Python实现线性回归模型评估：如何判断模型好坏逻辑回归：从分类开始理论入门：什么是逻辑回归代码实现：使用skl
    

    • 

  • Java企业面试题3
马龙强_
java

    1.break和continue的作用(智*图)break：用于完全退出一个循环（如for,while）或一个switch语句。当在循环体内遇到break语句时，程序会立即跳出当前循环体，继续执行循环之后的代码。continue：用于跳过当前循环体中剩余的部分，并开始下一次循环。如果是在for循环中使用continue，则会直接进行条件判断以决定是否执行下一轮循环。2.if分支语句和switch分
    

    • 

  • JVM、JRE和 JDK：理解Java开发的三大核心组件
Y雨何时停T
Javajava

    Java是一门跨平台的编程语言，它的成功离不开背后强大的运行环境与开发工具的支持。在Java的生态中，JVM（Java虚拟机）、JRE（Java运行时环境）和JDK（Java开发工具包）是三个至关重要的核心组件。本文将探讨JVM、JDK和JRE的区别，帮助你更好地理解Java的运行机制。1.JVM：Java虚拟机（JavaVirtualMachine）什么是JVM？JVM，即Java虚拟机，是Ja
    

    • 

  • Java面试题精选：消息队列(二)
芒果不是芒
Java面试题精选javakafka

    一、Kafka的特性1.消息持久化：消息存储在磁盘，所以消息不会丢失2.高吞吐量：可以轻松实现单机百万级别的并发3.扩展性：扩展性强，还是动态扩展4.多客户端支持：支持多种语言（Java、C、C++、GO、）5.KafkaStreams（一个天生的流处理）:在双十一或者销售大屏就会用到这种流处理。使用KafkaStreams可以快速的把销售额统计出来6.安全机制：Kafka进行生产或者消费的时候会
    

    • 

  • 白骑士的Java教学基础篇 2.5 控制流语句
白骑士所长
Java教学java开发语言

    欢迎继续学习Java编程的基础篇！在前面的章节中，我们了解了Java的变量、数据类型和运算符。接下来，我们将探讨Java中的控制流语句。控制流语句用于控制程序的执行顺序，使我们能够根据特定条件执行不同的代码块，或重复执行某段代码。这是编写复杂程序的基础。通过学习这一节内容，你将掌握如何使用条件语句和循环语句来编写更加灵活和高效的代码。条件语句条件语句用于根据条件的真假来执行不同的代码块。if语句‘
    

    • 

  • python语法——三目运算符
HappyRocking
pythonpython三目运算符

    在java中，有三目运算符，如：intc=(a>b)?a:b表示c取两者中的较大值。但是在python，不能直接这样使用，估计是因为冒号在python有分行的关键作用。那么在python中，如何实现类似功能呢？可以使用ifelse语句，也是一行可以完成，格式为：aifbelsec表示如果b为True，则表达式等于a，否则等于c。如：c=(aif(a>b)elseb)同样是完成了取最大值的功能。
    

    • 

  • ArrayList 源码解析
程序猿进阶
Java基础ArrayListListjava面试性能优化架构设计idea

    ArrayList是Java集合框架中的一个动态数组实现，提供了可变大小的数组功能。它继承自AbstractList并实现了List接口，是顺序容器，即元素存放的数据与放进去的顺序相同，允许放入null元素，底层通过数组实现。除该类未实现同步外，其余跟Vector大致相同。每个ArrayList都有一个容量capacity，表示底层数组的实际大小，容器内存储元素的个数不能多于当前容量。当向容器中添
    

    • 

  • Java爬虫框架（一）--架构设计
狼图腾-狼之传说
java框架java任务html解析器存储电子商务

    一、架构图那里搜网络爬虫框架主要针对电子商务网站进行数据爬取，分析，存储，索引。爬虫：爬虫负责爬取，解析，处理电子商务网站的网页的内容数据库：存储商品信息索引：商品的全文搜索索引Task队列：需要爬取的网页列表Visited表：已经爬取过的网页列表爬虫监控平台：web平台可以启动，停止爬虫，管理爬虫，task队列，visited表。二、爬虫1.流程1)Scheduler启动爬虫器，TaskMast
    

    • 

  • Java：爬虫框架
dingcho
Javajava爬虫

    一、ApacheNutch2【参考地址】Nutch是一个开源Java实现的搜索引擎。它提供了我们运行自己的搜索引擎所需的全部工具。包括全文搜索和Web爬虫。Nutch致力于让每个人能很容易,同时花费很少就可以配置世界一流的Web搜索引擎.为了完成这一宏伟的目标,Nutch必须能够做到:每个月取几十亿网页为这些网页维护一个索引对索引文件进行每秒上千次的搜索提供高质量的搜索结果简单来说Nutch支持分
    

    • 

  • python怎么将png转为tif_png转tif
weixin_39977276

    发国外的文章要求图片是tif，cmyk色彩空间的。大小尺寸还有要求。比如网上大神多，找到了一段代码，感谢！https://www.jianshu.com/p/ec2af4311f56https://github.com/KevinZc007/image2Tifimportjava.awt.image.BufferedImage;importjava.io.File;importjava.io.Fi
    

    • 

  • JavaScript 中，深拷贝（Deep Copy）和浅拷贝（Shallow Copy）
跳房子的前端
前端面试javascript开发语言ecmascript

    在JavaScript中，深拷贝（DeepCopy）和浅拷贝（ShallowCopy）是用于复制对象或数组的两种不同方法。了解它们的区别和应用场景对于避免潜在的bugs和高效地处理数据非常重要。以下是对深拷贝和浅拷贝的详细解释，包括它们的概念、用途、优缺点以及实现方式。1.浅拷贝（ShallowCopy）概念定义：浅拷贝是指创建一个新的对象或数组，其中包含了原对象或数组的基本数据类型的值和对引用数
    

    • 

  • JAVA·一个简单的登录窗口
MortalTom
java开发语言学习

    文章目录概要整体架构流程技术名词解释技术细节资源概要JavaSwing是Java基础类库的一部分，主要用于开发图形用户界面（GUI）程序整体架构流程新建项目，导入sql.jar包（链接放在了文末），编译项目并运行技术名词解释一、特点丰富的组件提供了多种可视化组件，如按钮（JButton）、文本框（JTextField）、标签（JLabel）、下拉列表（JComboBox）等，可以满足不同的界面设计
    

    • 

  • 遥感影像的切片处理
sand&wich
计算机视觉python图像处理

    在遥感影像分析中，经常需要将大尺寸的影像切分成小片段，以便于进行详细的分析和处理。这种方法特别适用于机器学习和图像处理任务，如对象检测、图像分类等。以下是如何使用Python和OpenCV库来实现这一过程，同时确保每个影像片段保留正确的地理信息。准备环境首先，确保安装了必要的Python库，包括numpy、opencv-python和xml.etree.ElementTree。这些库将用于图像处理
    

    • 

  • WebMagic：强大的Java爬虫框架解析与实战
Aaron_945
Javajava爬虫开发语言

    文章目录引言官网链接WebMagic原理概述基础使用1.添加依赖2.编写PageProcessor高级使用1.自定义Pipeline2.分布式抓取优点结论引言在大数据时代，网络爬虫作为数据收集的重要工具，扮演着不可或缺的角色。Java作为一门广泛使用的编程语言，在爬虫开发领域也有其独特的优势。WebMagic是一个开源的Java爬虫框架，它提供了简单灵活的API，支持多线程、分布式抓取，以及丰富的
    

    • 

  • 博客网站制作教程
2401_85194651
javamaven

    首先就是技术框架：后端：Java+SpringBoot数据库：MySQL前端：Vue.js数据库连接：JPA(JavaPersistenceAPI)1.项目结构blog-app/├──backend/│├──src/main/java/com/example/blogapp/││├──BlogApplication.java││├──config/│││└──DatabaseConfig.java
    

    • 

  • 遍历dom 并且存储（将每一层的DOM元素存在数组中）
换个号韩国红果果
JavaScripthtml

    数组从0开始！！
var a=[],i=0;
for(var j=0;j<30;j++){
a[j]=[];//数组里套数组，且第i层存储在第a[i]中
}
function walkDOM(n){
do{
if(n.nodeType!==3)//筛选去除#text类型
a[i].push(n);
//con
    

    • 

  • Android+Jquery Mobile学习系列(9)-总结和代码分享
白糖_
JQuery Mobile

    目录导航
 
经过一个多月的边学习边练手，学会了Android基于Web开发的毛皮，其实开发过程中用Android原生API不是很多，更多的是HTML/Javascript/Css。
 
个人觉得基于WebView的Jquery Mobile开发有以下优点：
1、对于刚从Java Web转型过来的同学非常适合，只要懂得HTML开发就可以上手做事。
2、jquerym
    

    • 

  • impala参考资料
dayutianfei
impala

    记录一些有用的Impala资料
 
1. 入门资料
>>官网翻译：
    http://my.oschina.net/weiqingbin/blog?catalog=423691
 
2. 实用进阶
>>代码&架构分析：
    Impala/Hive现状分析与前景展望：http
    

    • 

  • JAVA 静态变量与非静态变量初始化顺序之新解
周凡杨
java静态非静态顺序

    今天和同事争论一问题，关于静态变量与非静态变量的初始化顺序，谁先谁后，最终想整理出来！测试代码：
import java.util.Map;
public class T {
public static T t = new T();
private Map map = new HashMap();
public T(){
System.out.println(&quo
    

    • 

  • 跳出iframe返回外层页面
g21121
iframe

    在web开发过程中难免要用到iframe，但当连接超时或跳转到公共页面时就会出现超时页面显示在iframe中，这时我们就需要跳出这个iframe到达一个公共页面去。
首先跳转到一个中间页，这个页面用于判断是否在iframe中，在页面加载的过程中调用如下代码：
<script type="text/javascript">
//<!--
function
    

    • 

  • JAVA多线程监听JMS、MQ队列
510888780
java多线程

    背景：消息队列中有非常多的消息需要处理，并且监听器onMessage（）方法中的业务逻辑也相对比较复杂，为了加快队列消息的读取、处理速度。可以通过加快读取速度和加快处理速度来考虑。因此从这两个方面都使用多线程来处理。对于消息处理的业务处理逻辑用线程池来做。对于加快消息监听读取速度可以使用1.使用多个监听器监听一个队列；2.使用一个监听器开启多线程监听。
对于上面提到的方法2使用一个监听器开启多线
    

    • 

  • 第一个SpringMvc例子
布衣凌宇
spring mvc

    第一步：导入需要的包；
第二步：配置web.xml文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<web-app version="2.5"
xmlns="http://java.sun.com/xml/ns/javaee"
xmlns:xsi=
    

    • 

  • 我的spring学习笔记15-容器扩展点之PropertyOverrideConfigurer
aijuans
Spring3

    PropertyOverrideConfigurer类似于PropertyPlaceholderConfigurer，但是与后者相比，前者对于bean属性可以有缺省值或者根本没有值。也就是说如果properties文件中没有某个bean属性的内容，那么将使用上下文（配置的xml文件）中相应定义的值。如果properties文件中有bean属性的内容，那么就用properties文件中的值来代替上下
    

    • 

  • 通过XSD验证XML
antlove
xmlschemaxsdvalidationSchemaFactory

    1. XmlValidation.java
package xml.validation;
import java.io.InputStream;
import javax.xml.XMLConstants;
import javax.xml.transform.stream.StreamSource;
import javax.xml.validation.Schem
    

    • 

  • 文本流与字符集
百合不是茶
PrintWrite()的使用字符集名字 别名获取

    文本数据的输入输出;
          输入;数据流,缓冲流
 
      输出;介绍向文本打印格式化的输出PrintWrite();
 
package 文本流;
import java.io.FileNotFound
    

    • 

  • ibatis模糊查询sqlmap-mapping-**.xml配置
bijian1013
ibatis

            正常我们写ibatis的sqlmap-mapping-*.xml文件时，传入的参数都用##标识，如下所示：
<resultMap id="personInfo" class="com.bijian.study.dto.PersonDTO">
<res
    

    • 

  • java jvm常用命令工具——jdb命令(The Java Debugger)
bijian1013
javajvmjdb

            用来对core文件和正在运行的Java进程进行实时地调试，里面包含了丰富的命令帮助您进行调试，它的功能和Sun studio里面所带的dbx非常相似，但 jdb是专门用来针对Java应用程序的。
        现在应该说日常的开发中很少用到JDB了，因为现在的IDE已经帮我们封装好了，如使用ECLI
    

    • 

  • 【Spring框架二】Spring常用注解之Component、Repository、Service和Controller注解
bit1129
controller

    在Spring常用注解第一步部分【Spring框架一】Spring常用注解之Autowired和Resource注解（http://bit1129.iteye.com/blog/2114084）中介绍了Autowired和Resource两个注解的功能，它们用于将依赖根据名称或者类型进行自动的注入，这简化了在XML中，依赖注入部分的XML的编写，但是UserDao和UserService两个bea
    

    • 

  • cxf wsdl2java生成代码super出错,构造函数不匹配
bitray
super

        由于过去对于soap协议的cxf接触的不是很多,所以遇到了也是迷糊了一会.后来经过查找资料才得以解决. 初始原因一般是由于jaxws2.2规范和jdk6及以上不兼容导致的.所以要强制降为jaxws2.1进行编译生成.我们需要少量的修改:
我们原来的代码
wsdl2java com.test.xxx -client http://.....
修改后的代
    

    • 

  • 动态页面正文部分中文乱码排障一例
ronin47

    公司网站一部分动态页面，早先使用apache+resin的架构运行，考虑到高并发访问下的响应性能问题，在前不久逐步开始用nginx替换掉了apache。 不过随后发现了一个问题，随意进入某一有分页的网页，第一页是正常的（因为静态化过了）；点“下一页”，出来的页面两边正常，中间部分的标题、关键字等也正常，唯独每个标题下的正文无法正常显示。 因为有做过系统调整，所以第一反应就是新上
    

    • 

  • java-54- 调整数组顺序使奇数位于偶数前面
bylijinnan
java

    
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
import ljn.help.Helper;
public class OddBeforeEven {
/**
* Q 54 调整数组顺序使奇数位于偶数前面
* 输入一个整数数组，调整数组中数字的顺序，使得所有奇数位于数组的前半部分，所有偶数位于数组的后半
    

    • 

  • 从100PV到1亿级PV网站架构演变
cfyme
网站架构

    一个网站就像一个人，存在一个从小到大的过程。养一个网站和养一个人一样，不同时期需要不同的方法，不同的方法下有共同的原则。本文结合我自已14年网站人的经历记录一些架构演变中的体会。 1：积累是必不可少的
架构师不是一天练成的。
1999年，我作了一个个人主页，在学校内的虚拟空间，参加了一次主页大赛，几个DREAMWEAVER的页面，几个TABLE作布局，一个DB连接，几行PHP的代码嵌入在HTM
    

    • 

  • [宇宙时代]宇宙时代的GIS是什么？
comsci
Gis

    
       我们都知道一个事实，在行星内部的时候，因为地理信息的坐标都是相对固定的，所以我们获取一组GIS数据之后，就可以存储到硬盘中，长久使用。。。但是，请注意，这种经验在宇宙时代是不能够被继续使用的
         宇宙是一个高维时空
    

    • 

  • 详解create database命令
czmmiao
database

    完整命令
CREATE DATABASE mynewdb   USER SYS IDENTIFIED BY sys_password   USER SYSTEM IDENTIFIED BY system_password   LOGFILE GROUP 1 ('/u01/logs/my/redo01a.log','/u02/logs/m
    

    • 

  • 几句不中听却不得不认可的话
datageek

    1、人丑就该多读书。
2、你不快乐是因为：你可以像猪一样懒，却无法像只猪一样懒得心安理得。
3、如果你太在意别人的看法，那么你的生活将变成一件裤衩，别人放什么屁，你都得接着。
4、你的问题主要在于：读书不多而买书太多，读书太少又特爱思考，还他妈话痨。
5、与禽兽搏斗的三种结局：(1)、赢了，比禽兽还禽兽。(2)、输了，禽兽不如。(3)、平了，跟禽兽没两样。结论：选择正确的对手很重要。
6
    

    • 

  • 1 14:00 PHP中的“syntax error, unexpected T_PAAMAYIM_NEKUDOTAYIM”错误
dcj3sjt126com
PHP

    原文地址：http://www.kafka0102.com/2010/08/281.html
 
因为需要，今天晚些在本机使用PHP做些测试，PHP脚本依赖了一堆我也不清楚做什么用的库。结果一跑起来，就报出类似下面的错误：“Parse error: syntax error, unexpected T_PAAMAYIM_NEKUDOTAYIM in /home/kafka/test/
    

    • 

  • xcode6 Auto layout and size classes
dcj3sjt126com
ios

    官方GUI
 
https://developer.apple.com/library/ios/documentation/UserExperience/Conceptual/AutolayoutPG/Introduction/Introduction.html
 
iOS中使用自动布局（一）
 
http://www.cocoachina.com/ind
    

    • 

  • 通过PreparedStatement批量执行sql语句【sql语句相同，值不同】
梦见x光
sql事务批量执行

    比如说：我有一个List需要添加到数据库中，那么我该如何通过PreparedStatement来操作呢？
public void addCustomerByCommit(Connection conn , List<Customer> customerList)
{
   String sql = "inseret into customer(id 
    

    • 

  • 程序员必知必会----linux常用命令之十【系统相关】
hanqunfeng
Linux常用命令

    一.linux快捷键
Ctrl+C : 终止当前命令
Ctrl+S : 暂停屏幕输出
Ctrl+Q : 恢复屏幕输出
Ctrl+U : 删除当前行光标前的所有字符
Ctrl+Z : 挂起当前正在执行的进程
Ctrl+L : 清除终端屏幕，相当于clear
 
二.终端命令
clear : 清除终端屏幕
reset : 重置视窗，当屏幕编码混乱时使用
time com
    

    • 

  • NGINX
IXHONG
nginx

    pcre 编译安装 nginx
conf/vhost/test.conf
 
upstream admin {
server 127.0.0.1:8080;
}
 
server {
                listen       80;
&
    

    • 

  • 设计模式--工厂模式
kerryg
设计模式

    工厂方式模式分为三种：
  1、普通工厂模式：建立一个工厂类，对实现了同一个接口的一些类进行实例的创建。
  2、多个工厂方法的模式：就是对普通工厂方法模式的改进，在普通工厂方法模式中，如果传递的字符串出错，则不能正确创建对象，而多个工厂方法模式就是提供多个工厂方法，分别创建对象。
  3、静态工厂方法模式：就是将上面的多个工厂方法模式里的方法置为静态，
    

    • 

  • Spring InitializingBean/init-method和DisposableBean/destroy-method
mx_xiehd
javaspringbeanxml

    1.initializingBean/init-method
实现org.springframework.beans.factory.InitializingBean接口允许一个bean在它的所有必须属性被BeanFactory设置后，来执行初始化的工作，InitialzingBean仅仅指定了一个方法。
通常InitializingBean接口的使用是能够被避免的，（不鼓励使用，因为没有必要
    

    • 

  • 解决Centos下vim粘贴内容格式混乱问题
qindongliang1922
centosvim

    
有时候，我们在向vim打开的一个xml，或者任意文件中，拷贝粘贴的代码时，格式莫名其毛的就混乱了，然后自己一个个再重新，把格式排列好，非常耗时，而且很不爽，那么有没有办法避免呢？ 答案是肯定的，设置下缩进格式就可以了，非常简单： 在用户的根目录下 直接vi  ~/.vimrc文件 然后将set pastetoggle=<F9> 写入这个文件中，保存退出，重新登录，
    

    • 

  • netty大并发请求问题
tianzhihehe
netty

    多线程并发使用同一个channel
java.nio.BufferOverflowException: null
at java.nio.HeapByteBuffer.put(HeapByteBuffer.java:183) ~[na:1.7.0_60-ea]
at java.nio.ByteBuffer.put(ByteBuffer.java:832) ~[na:1.7.0_60-ea] 
    

    • 

  • Hadoop NameNode单点问题解决方案之一 AvatarNode
wyz2009107220
NameNode

    我们遇到的情况
Hadoop NameNode存在单点问题。这个问题会影响分布式平台24*7运行。先说说我们的情况吧。
我们的团队负责管理一个1200节点的集群(总大小12PB)，目前是运行版本为Hadoop 0.20，transaction logs写入一个共享的NFS filer(注：NetApp NFS Filer)。
经常遇到需要中断服务的问题是给hadoop打补丁。 DataNod
    

    • 














按字母分类：
ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他