- 【04】深度学习——训练的常见问题 | 过拟合欠拟合应对策略 | 过拟合欠拟合示例 | 正则化 | Dropout方法 | Dropout的代码实现 | 梯度消失和爆炸 | 模型文件的读写
花落指尖❀
#深度学习深度学习人工智能目标检测神经网络cnn
深度学习1.常见的分类问题1.1模型架构设计1.2万能近似定理1.3宽度or深度1.4过拟合问题1.5欠拟合问题1.6相互关系2.过拟合欠拟合应对策略2.1问题的本源2.2数据集大小的选择2.3数据增广2.4使用验证集2.5模型选择2.6K折交叉验证2.7提前终止3.过拟合欠拟合示例3.1导入库3.2数据生成3.3数据划分3.4模型定义3.5辅助函数3.6可视化4.正则化4.1深度学习中的正则化4
- Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营 入门 Task3-机器学习框架
沙雕是沙雕是沙雕
人工智能机器学习
目录实践方法论1.模型偏差2.优化问题3.过拟合4.交叉验证5.不匹配实践方法论1.模型偏差当一个模型由于其结构的限制,无法捕捉数据中的真实关系时,即使找到了最优的参数,模型的损失依然较高。可以通过增加输入特征、使用更复杂的模型结构或采用深度学习等方法来新设计模型,增加模型的灵活性。2.优化问题在机器学习模型训练过程中,即使模型的灵活性足够高,也可能由于优化算法的问题导致训练数据的损失不够低。为了
- 【机器学习】以KNN为例的交叉验证 网格搜索
de-feedback
机器学习算法人工智能
KNNK-NearestNeighbors简称为KNN,根据k个最近的邻居的类别判断当前样本的类别,k一般取奇数。k个邻居中哪种类别的样本多,就判断这个为这个类别距离判断knn首先要判断两个样本之间的距离,距离有多种表示方式欧氏距离生活中常用的距离公式,二维空间中的两点(x1,y1)(x2,y2)(x_1,y_1)(x_2,y_2)(x1,y1)(x2,y2)距离表示为(x1−x2)2+(y1−y
- 代谢组数据分析(十八):随机森林构建代谢组诊断模型
生信学习者2
代谢组分析数据分析随机森林数据挖掘
介绍使用随机森林算法和LASSO特征选择构建了一种胃癌(GC)诊断预测模型。参与者(队列1,n=426)通过随机分层抽样分为发现数据集(n=284)和测试集(n=142)。接下来,在发现数据集上执行LASSO回归,以选择能够识别胃癌患者的较少数量的特征。我们将L1约束的系数设置为0.01,并根据10,000次随机交叉验证的平均误分类误差选择了十个非零系数的特征。在发现数据集上使用引导聚合方法训练了
- 24.8.26学习心得
kkkkk021106
人工智能
验证数据集(ValidationSet)和测试数据集(TestSet)在机器学习和深度学习中都是非常重要的概念。它们各自有不同的用途和目的。下面详细解释两者之间的区别:1.验证数据集(ValidationSet)目的:超参数调整:验证数据集主要用于调整模型的超参数,如学习率、正则化系数、网络层数等。模型选择:用于选择最佳模型。例如,在交叉验证中,通过在验证数据集上的表现来选择性能最好的模型。防止过
- python库——sklearn的关键组件和参数设置
零 度°
pythonpythonsklearn
文章目录模型构建线性回归逻辑回归决策树分类器随机森林支持向量机K-近邻模型评估交叉验证性能指标特征工程主成分分析标准化和归一化scikit-learn,简称sklearn,是Python中一个广泛使用的机器学习库,它建立在NumPy、SciPy和Matplotlib这些科学计算库之上。sklearn提供了简单而有效的工具来进行数据挖掘和数据分析。我们将介绍sklearn中一些关键组件的参数设置。模
- 逻辑回归C参数选择,利用交叉验证实现
吃什么芹菜卷
机器学习逻辑回归算法机器学习笔记
目录前言一、C参数二、交叉验证1.交叉验证是什么2.交叉验证的基本原理3.交叉验证的作用4.常见的交叉验证方法三、k折交叉验证四、C参数和k折交叉验证的关系五、代码实现1.导入库2.k折交叉验证选择C参数3.建立最优模型总结前言逻辑回归(LogisticRegression)是一种用于二分类问题的统计模型和机器学习算法,旨在预测事件的概率。它基于一个线性模型,并通过一个逻辑函数(通常是Sigmoi
- Task4 - 建模与调参
100MHz
1.内容介绍线性回归模型:线性回归对于特征的要求;处理长尾分布;理解线性回归模型;模型性能验证:评价函数与目标函数;交叉验证方法;留一验证方法;针对时间序列问题的验证;绘制学习率曲线;绘制验证曲线;嵌入式特征选择:Lasso回归;Ridge回归;决策树;模型对比:常用线性模型;常用非线性模型;模型调参:贪心调参方法;网格调参方法;贝叶斯调参方法;2.一些基本模型线性回归(LinearRegress
- Dataframe型数据分析技巧汇总
我叫杨傲天
学习笔记机器学习数据分析数据挖掘
Kaggle如何针对少量数据集比赛的打法。数据降维的几种方法HF.075|时间序列趋势性分析方法汇总机器学习必须了解的7种交叉验证方法(附代码)这个图!Python也能一键绘制了,而且样式更多..散点图,把散点图画出花来综述:机器学习中的模型评价、模型选择与算法选择!表格任务中的深度学习模型性能比较再见Onehot!KaggleMaster的上分神操作!特征重要性评估方法之排列重要性
- 代码+视频基于R语言进行K折交叉验证
天桥下的卖艺者
代码+视频系列R语言r语言开发语言
我们在建立数据模型后通常希望在外部数据验证模型的检验能力。然而当没有外部数据可以验证的时候,交叉验证也不失为一种方法。交叉验验证(交叉验证,CV)则是一种评估模型泛化能力的方法,广泛应用中于数证据采挖掘和机器学习领域,在交叉验证通常将数据集分为两部分,一部分为训练集,用于建立预测模型;另一部分为测试集,用于测试该模型的泛化能力。在如何划分2个集合的问题上,统计学界提出了多种方法:简单交叉验证、留一
- R语言群组变量选择、组惩罚group lasso套索模型预测分析新生儿出生体重风险因素数据和交叉验证、可视化
数据挖掘深度学习人工智能算法
原文链接:http://tecdat.cn/?p=25158原文出处:拓端数据部落公众号本文拟合具有分组惩罚的线性回归、GLM和Cox回归模型的正则化路径。这包括组选择方法,如组lasso套索、组MCP和组SCAD,以及双级选择方法,如组指数lasso、组MCP。还提供了进行交叉验证以及拟合后可视化、总结和预测的实用程序。本文提供了一些数据集的例子;涉及识别与低出生体重有关的风险因素。结果是连续测
- 基于神经网络实现手写数字识别(matlab)
入门小新手
神经网络matlab机器学习
实验目的在matlab平台上,采用神经网络实现手写数字识别。在实验过程中:1、初步探讨数据集预处理的作用。2、增加对神经网络的理解,探讨隐含层层数,节点数和训练步长对识别成功率的影响,找到较佳的参数。3、应用交叉验证法评估训练模型的优劣,建立多次实验取均值的严谨思维。二、分类器原理阐述1、前向传播:输入样本从输入层传入,经隐层逐层处理后,传到输出层,计算实际输出和期望输出的误差。2、误差反向传播:
- Python机器学习之交叉验证
一只怂货小脑斧
交叉验证是一种非常常用的对于模型泛化能力进行评估方法,交叉验证既可以解决数据集的数据量不够大问题,也可以解决参数调优的问题。常用的交叉验证方法有:简单交叉验证(HoldOut检验,例如train_test_split)、k折交叉验证(例如KFold)、自助法kfold是将数据集划分为K-折,只是划分数据集;cross_val_score是根据模型进行计算,计算交叉验证的结果,你可以简单认为就是cr
- 【初中生讲机器学习】7. 交叉验证是什么?有哪些?怎么实现?来看!
Geeker · LStar
人工智能机器学习机器学习人工智能交叉验证K折法
创建时间:2024-02-10最后编辑时间:2024-02-10作者:Geeker_LStar你好呀~这里是Geeker_LStar的人工智能学习专栏,很高兴遇见你~我是Geeker_LStar,一名初三学生,热爱计算机和数学,我们一起加油~!⭐(●’◡’●)⭐那就让我们开始吧!文章目录一、训练集、验证集和测试集训练集TrainingSet验证集ValidationSet测试集TestSet三者关
- IA003第一周答疑复盘
旦姐
线上环节1.对于交叉验证的进一步理解(1)信息来源的交叉验证,比如对特斯拉的了解,可以来自wiki或人物传记;(2)信息整理方式的交叉验证,比如按照时间,空间,或者人物;(3)信息加工方法的交叉验证,比如定性或定量,宏观或微观;(4)信息报告(呈现)方式的交叉验证,原始数据或图示法。2.提高对问题的表征能力向上演绎,开上帝视角;向下分解,用变量思维3.核心知识点回顾(1)信息分布数学原理布拉德福定
- 2022-11-14 记FTX暴雷
嘉木007_21679
1、理解抄作业在投资这件事情上,我是个小白,没有建立属于自己的成熟的被市场验证的交易体系。于是我就选择放弃智商,跟随一些kol抄他们的作业。他们做什么,我也做什么,想着通过抄作业来完成市场布置的作业。其中,我还自诩聪明的交叉验证了,回头看他们那些kol其实是同一投资类型的人。从结果方向来说,要么是作业抄对了,验证了抄作业是一个简单可行的方式。要么是作业抄错了,让自己的内心很痛苦,有些适应不了。显然
- 四、机器学习基础概念介绍
ITS_Oaij
脑电机器学习机器学习人工智能
四、机器学习基础概念介绍1_机器学习基础概念机器学习分类1.1有监督学习1.2无监督学习2_有监督机器学习—常见评估方法数据集的划分2.1留出法2.2校验验证法(重点方法)简单交叉验证K折交叉验证(单独流出测试集)(常用方法/Sklearn的默认方法)k折交叉验证(不单独留出测试集)留一法交叉验证Subject-wise交叉验证2.3bootstrap自助法3_有监督机器学习—学习评价指标3.1准
- Task 4:建模调参
我是曾阿牛
Datawhale零基础入门数据挖掘-Task4建模调参四、建模与调参4.1学习目标了解常用的机器学习模型,并掌握机器学习模型的建模与调参流程完成相应学习打卡任务4.2内容介绍线性回归模型:线性回归对于特征的要求;处理长尾分布;理解线性回归模型;模型性能验证:评价函数与目标函数;交叉验证方法;留一验证方法;针对时间序列问题的验证;绘制学习率曲线;绘制验证曲线;嵌入式特征选择:Lasso回归;Rid
- 模型选择的方法
pcqlegend
正则化和交叉验证正则化在经验风险上加一个正则化项或者罚项,回忆下经验风险是模型关于一个训练集的平均损失.交叉验证验证随机的将数据集分为训练集,验证集和测试集,分类简单交叉验证一部分作为训练集,一部分作为测试集,S折交叉验证将数据集随机拆分为数量相同的S个数据集,然后利用S-1个子集的数据做为训练集,剩余的子集作为测试集,然后重复执行这S种选择,最后选出S次测评中平均误差最小的模型。留一交叉验证是S
- Pandas数据预处理之数据标准化-提升机器学习模型性能的关键步骤【第64篇—python:数据预处理】
一见已难忘的申公豹
pandas机器学习python数据预处理性能
文章目录Pandas数据预处理之数据标准化:提升机器学习模型性能的关键步骤1.数据标准化的重要性2.使用Pandas进行数据标准化2.1导入必要的库2.2读取数据2.3数据标准化3.代码解析4.进一步优化4.1最小-最大缩放4.2自定义标准化方法5.处理缺失值和异常值5.1缺失值处理5.2异常值处理6.可视化数据标准化效果7.结合交叉验证进行数据标准化8.自动化数据预处理流程总结Pandas数据预
- trainControl含数——计算交叉验证
chengdehe
trainControl中两个的意义repeats重复次数number几折trainControl(method="repeatedcv",number=10,repeats=3)采用repeatedcv法进行3次十折交叉验证
- Python 机器学习 交叉验证、网格搜索
weixin_42098295
python机器学习开发语言
Python的机器学习项目中,交叉验证(Cross-Validation)和网格搜索(GridSearch)是两种重要的技术,通常用于模型选择和超参数优化。交叉验证和网格搜索也是机器学习中常用的两种技术,可以有效地提高模型的性能。1、交叉验证(Cross-Validation)交叉验证是一种评估模型泛化性能的方法。它涉及将数据集分成几个部分,通常是“折叠”(folds),然后将模型在一个折叠上进行
- 使用sklearn-SGDClassifier分类mnist数据集中‘5‘,并使用交叉验证评估模型
脑子不好真君
机器学习sklearn分类mnist
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportfetch_openmlfromsklearn.linear_modelimportSGDClassifierfromsklearn.model_selectionimportcross_val_scoremnist=fetch_openml('mnist_78
- 动手学深度学习-02打卡
一技破万法
过拟合、欠拟合及其解决方案1.过拟合、欠拟合的概念2.权重衰减3.丢弃法模型选择、过拟合和欠拟合训练误差和泛化误差训练误差:模型在训练数据集上表现出的误差。泛化误差:模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望。模型选择验证数据集除训练集和测试集之外的数据。目的是为了从训练误差估计泛化误差。k折交叉验证把原始训练数据集分割成k个不重合的子数据集,然后做k次模型训练和验证。每一次我们使用一个子数据
- sklearn之模型评估指标总结归纳
lzw2016
机器学习Python学习sklearn模型评估指标归纳总结
文章目录机器学习模型评估分类模型回归模型聚类模型交叉验证中指定scoring参数网格搜索中应用机器学习模型评估以下方法,sklearn中都在sklearn.metrics类下,务必记住哪些指标适合分类,那些适合回归,不能混着用分类的模型大多是Classifier结尾,回归是Regression分类模型accuracy_score(准确率得分)是模型分类正确的数据除以样本总数【模型的score方法算
- 【MATLAB】交叉验证求光滑因子的广义神经网络回归预测算法
Lwcah
MATLAB回归预测算法算法matlab神经网络
有意向获取代码,请转文末观看代码获取方式~也可转原文链接获取~1基本定义交叉验证求光滑因子的广义神经网络回归预测算法是一种用于选择模型超参数并提高泛化性能的方法。下面将对该算法进行详细介绍:广义神经网络回归模型:广义神经网络回归模型是一个包含多个层的神经网络模型,每层都由多个神经元组成。每个神经元都有权重和偏差,通过激活函数对输入进行非线性变换并输出结果。模型的目标是通过学习训练数据的特征来拟合输
- 机器学习本科课程 实验5 贝叶斯分类
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机器学习本科课程机器学习分类python
实验1.使用sklearn的GaussianNB、BernoulliNB、MultinomialNB完成肿瘤预测任务实验内容:使用GaussianNB、BernoulliNB、MultinomialNB完成肿瘤预测计算各自十折交叉验证的精度、查准率、查全率、F1值根据精度、查准率、查全率、F1值的实际意义以及四个值的对比阐述三个算法在肿瘤预测中的表现对比1.读取数据集importpandasasp
- 交叉验证
dreampai
交叉验证不会返回一个模型,在调用cross_val_score时,内部会构建多个模型,但交叉验证的目的只是评估给定算法在特定数据集上训练后的泛化性能好坏。1、scikit-learn中的交叉验证cross_val_score函数的参数:想要评估的模型训练数据真实标签2、分层k折交叉验证和其他策略利用cv参数来调节cross_val_score所使用的折数,可以提供一个交叉验证分离器作为cv参数,来
- 机器学习本科课程 实验3 决策树处理分类任务
11egativ1ty
机器学习本科课程机器学习决策树分类
实验3.1决策树处理分类任务使用sklearn.tree.DecisionTreeClassifier完成肿瘤分类(breast-cancer)计算最大深度为10时,十折交叉验证的精度(accuracy),查准率(precision),查全率(recall),F1值绘制最大深度从1到10的决策树十折交叉验证精度的变化图1.读取数据importnumpyasnpimportpandasaspddat
- 特征缩放和交叉验证法随笔
zidea
特征缩放和交叉验证法因为特征间数据取值范围相差过大,就会造成梯度下降会走的很远。这样优化时间比较长而且可能造成错误路径。数据归一化就是把数据的取值范围处理为0-1或者-11之间任意数据转化为0-1之间(任意数据转化为-1-1之间(均值标准化x为特征数据,u为数据的平均值,s为数据的方差取值范围从-0.5-0.5交叉验证法通常我们会将数据集按一定比例进行切分为训练数据集和测试数据集对于较小数据集时候
- java数字签名三种方式
知了ing
javajdk
以下3钟数字签名都是基于jdk7的
1,RSA
String password="test";
// 1.初始化密钥
KeyPairGenerator keyPairGenerator = KeyPairGenerator.getInstance("RSA");
keyPairGenerator.initialize(51
- Hibernate学习笔记
caoyong
Hibernate
1>、Hibernate是数据访问层框架,是一个ORM(Object Relation Mapping)框架,作者为:Gavin King
2>、搭建Hibernate的开发环境
a>、添加jar包:
aa>、hibernatte开发包中/lib/required/所
- 设计模式之装饰器模式Decorator(结构型)
漂泊一剑客
Decorator
1. 概述
若你从事过面向对象开发,实现给一个类或对象增加行为,使用继承机制,这是所有面向对象语言的一个基本特性。如果已经存在的一个类缺少某些方法,或者须要给方法添加更多的功能(魅力),你也许会仅仅继承这个类来产生一个新类—这建立在额外的代码上。
- 读取磁盘文件txt,并输入String
一炮送你回车库
String
public static void main(String[] args) throws IOException {
String fileContent = readFileContent("d:/aaa.txt");
System.out.println(fileContent);
- js三级联动下拉框
3213213333332132
三级联动
//三级联动
省/直辖市<select id="province"></select>
市/省直辖<select id="city"></select>
县/区 <select id="area"></select>
- erlang之parse_transform编译选项的应用
616050468
parse_transform游戏服务器属性同步abstract_code
最近使用erlang重构了游戏服务器的所有代码,之前看过C++/lua写的服务器引擎代码,引擎实现了玩家属性自动同步给前端和增量更新玩家数据到数据库的功能,这也是现在很多游戏服务器的优化方向,在引擎层面去解决数据同步和数据持久化,数据发生变化了业务层不需要关心怎么去同步给前端。由于游戏过程中玩家每个业务中玩家数据更改的量其实是很少
- JAVA JSON的解析
darkranger
java
// {
// “Total”:“条数”,
// Code: 1,
//
// “PaymentItems”:[
// {
// “PaymentItemID”:”支款单ID”,
// “PaymentCode”:”支款单编号”,
// “PaymentTime”:”支款日期”,
// ”ContractNo”:”合同号”,
//
- POJ-1273-Drainage Ditches
aijuans
ACM_POJ
POJ-1273-Drainage Ditches
http://poj.org/problem?id=1273
基本的最大流,按LRJ的白书写的
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<queue>
using namespace std;
#define INF 0x7fffffff
int ma
- 工作流Activiti5表的命名及含义
atongyeye
工作流Activiti
activiti5 - http://activiti.org/designer/update在线插件安装
activiti5一共23张表
Activiti的表都以ACT_开头。 第二部分是表示表的用途的两个字母标识。 用途也和服务的API对应。
ACT_RE_*: 'RE'表示repository。 这个前缀的表包含了流程定义和流程静态资源 (图片,规则,等等)。
A
- android的广播机制和广播的简单使用
百合不是茶
android广播机制广播的注册
Android广播机制简介 在Android中,有一些操作完成以后,会发送广播,比如说发出一条短信,或打出一个电话,如果某个程序接收了这个广播,就会做相应的处理。这个广播跟我们传统意义中的电台广播有些相似之处。之所以叫做广播,就是因为它只负责“说”而不管你“听不听”,也就是不管你接收方如何处理。另外,广播可以被不只一个应用程序所接收,当然也可能不被任何应
- Spring事务传播行为详解
bijian1013
javaspring事务传播行为
在service类前加上@Transactional,声明这个service所有方法需要事务管理。每一个业务方法开始时都会打开一个事务。
Spring默认情况下会对运行期例外(RunTimeException)进行事务回滚。这
- eidtplus operate
征客丶
eidtplus
开启列模式: Alt+C 鼠标选择 OR Alt+鼠标左键拖动
列模式替换或复制内容(多行):
右键-->格式-->填充所选内容-->选择相应操作
OR
Ctrl+Shift+V(复制多行数据,必须行数一致)
-------------------------------------------------------
- 【Kafka一】Kafka入门
bit1129
kafka
这篇文章来自Spark集成Kafka(http://bit1129.iteye.com/blog/2174765),这里把它单独取出来,作为Kafka的入门吧
下载Kafka
http://mirror.bit.edu.cn/apache/kafka/0.8.1.1/kafka_2.10-0.8.1.1.tgz
2.10表示Scala的版本,而0.8.1.1表示Kafka
- Spring 事务实现机制
BlueSkator
spring代理事务
Spring是以代理的方式实现对事务的管理。我们在Action中所使用的Service对象,其实是代理对象的实例,并不是我们所写的Service对象实例。既然是两个不同的对象,那为什么我们在Action中可以象使用Service对象一样的使用代理对象呢?为了说明问题,假设有个Service类叫AService,它的Spring事务代理类为AProxyService,AService实现了一个接口
- bootstrap源码学习与示例:bootstrap-dropdown(转帖)
BreakingBad
bootstrapdropdown
bootstrap-dropdown组件是个烂东西,我读后的整体感觉。
一个下拉开菜单的设计:
<ul class="nav pull-right">
<li id="fat-menu" class="dropdown">
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-中介者模式-Mediator
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/*
* 中介者模式(Mediator):用一个中介对象来封装一系列的对象交互。
* 中介者使各对象不需要显式地相互引用,从而使其耦合松散,而且可以独立地改变它们之间的交互。
*
* 在我看来,Mediator模式是把多个对象(
- 常用代码记录
chenjunt3
UIExcelJ#
1、单据设置某行或某字段不能修改
//i是行号,"cash"是字段名称
getBillCardPanelWrapper().getBillCardPanel().getBillModel().setCellEditable(i, "cash", false);
//取得单据表体所有项用以上语句做循环就能设置整行了
getBillC
- 搜索引擎与工作流引擎
comsci
算法工作搜索引擎网络应用
最近在公司做和搜索有关的工作,(只是简单的应用开源工具集成到自己的产品中)工作流系统的进一步设计暂时放在一边了,偶然看到谷歌的研究员吴军写的数学之美系列中的搜索引擎与图论这篇文章中的介绍,我发现这样一个关系(仅仅是猜想)
-----搜索引擎和流程引擎的基础--都是图论,至少像在我在JWFD中引擎算法中用到的是自定义的广度优先
- oracle Health Monitor
daizj
oracleHealth Monitor
About Health Monitor
Beginning with Release 11g, Oracle Database includes a framework called Health Monitor for running diagnostic checks on the database.
About Health Monitor Checks
Health M
- JSON字符串转换为对象
dieslrae
javajson
作为前言,首先是要吐槽一下公司的脑残编译部署方式,web和core分开部署本来没什么问题,但是这丫居然不把json的包作为基础包而作为web的包,导致了core端不能使用,而且我们的core是可以当web来用的(不要在意这些细节),所以在core中处理json串就是个问题.没办法,跟编译那帮人也扯不清楚,只有自己写json的解析了.
- C语言学习八结构体,综合应用,学生管理系统
dcj3sjt126com
C语言
实现功能的代码:
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
struct Student
{
int age;
float score;
char name[100];
};
int main(void)
{
int len;
struct Student * pArr;
int i,
- vagrant学习笔记
dcj3sjt126com
vagrant
想了解多主机是如何定义和使用的, 所以又学习了一遍vagrant
1. vagrant virtualbox 下载安装
https://www.vagrantup.com/downloads.html
https://www.virtualbox.org/wiki/Downloads
查看安装在命令行输入vagrant
2.
- 14.性能优化-优化-软件配置优化
frank1234
软件配置性能优化
1.Tomcat线程池
修改tomcat的server.xml文件:
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1" connectionTimeout="20000" redirectPort="8443" maxThreads="1200" m
- 一个不错的shell 脚本教程 入门级
HarborChung
linuxshell
一个不错的shell 脚本教程 入门级
建立一个脚本 Linux中有好多中不同的shell,但是通常我们使用bash (bourne again shell) 进行shell编程,因为bash是免费的并且很容易使用。所以在本文中笔者所提供的脚本都是使用bash(但是在大多数情况下,这些脚本同样可以在 bash的大姐,bourne shell中运行)。 如同其他语言一样
- Spring4新特性——核心容器的其他改进
jinnianshilongnian
spring动态代理spring4依赖注入
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- Linux设置tomcat开机启动
liuxingguome
tomcatlinux开机自启动
执行命令sudo gedit /etc/init.d/tomcat6
然后把以下英文部分复制过去。(注意第一句#!/bin/sh如果不写,就不是一个shell文件。然后将对应的jdk和tomcat换成你自己的目录就行了。
#!/bin/bash
#
# /etc/rc.d/init.d/tomcat
# init script for tomcat precesses
- 第13章 Ajax进阶(下)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- Troubleshooting Crystal Reports off BW
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Troubleshooting+Crystal+Reports+off+BW#TroubleshootingCrystalReportsoffBW-TracingBOE
Quite useful, especially this part:
SAP BW connectivity
For t
- Java开发熟手该当心的11个错误
tomcat_oracle
javajvm多线程单元测试
#1、不在属性文件或XML文件中外化配置属性。比如,没有把批处理使用的线程数设置成可在属性文件中配置。你的批处理程序无论在DEV环境中,还是UAT(用户验收
测试)环境中,都可以顺畅无阻地运行,但是一旦部署在PROD 上,把它作为多线程程序处理更大的数据集时,就会抛出IOException,原因可能是JDBC驱动版本不同,也可能是#2中讨论的问题。如果线程数目 可以在属性文件中配置,那么使它成为
- 正则表达式大全
yang852220741
html编程正则表达式
今天向大家分享正则表达式大全,它可以大提高你的工作效率
正则表达式也可以被当作是一门语言,当你学习一门新的编程语言的时候,他们是一个小的子语言。初看时觉得它没有任何的意义,但是很多时候,你不得不阅读一些教程,或文章来理解这些简单的描述模式。
一、校验数字的表达式
数字:^[0-9]*$
n位的数字:^\d{n}$
至少n位的数字:^\d{n,}$
m-n位的数字:^\d{m,n}$