- 22种创新思路!今年必将是特征选择爆发的一年
小唯啊小唯
人工智能注意力机制特征选择
2025深度学习发论文&模型涨点之——特征选择特征选择是机器学习和数据挖掘领域中一个非常重要的步骤。它指的是从原始特征集合中挑选出对目标变量有较强预测能力的特征子集。在实际的数据集中,往往包含众多特征,但并非所有特征都对模型的性能有正面影响。例如在房价预测任务中,原始特征可能包括房屋的面积、房间数量、所在小区、周边配套设施等众多内容。通过特征选择,可以剔除一些无关的或者冗余的特征,比如可能存在的重
- SCIKIT-LEARN 决策树实现csv文档简单的推论预测
风亲云叹
python自动化scikit-learn决策树python
一.学习背景原文来自scikit-learn的学习拓展,根据樱花分类示例衍生而来。源文开源地址:scikit-learn:machinelearninginPython—scikit-learn0.16.1documentation,想学机器学习和数据挖掘的可以去瞧瞧!二.读取csv文档df=pd.read_csv('./test_data.csv')print("df:",df)#假设目标变量是
- Weka通过10天的内存指标数据计算内存指标动态阈值
飞火流星02027
机器学习#人工智能#Java数据挖掘人工智能机器学习Weka计算指标动态阈值使用统计方法计算动态阈值
在数据处理和监控系统中,动态阈值的计算是一种常见的方法,用以根据数据的实际分布和变化来调整阈值,从而更有效地监控和预警。在Weka中,虽然它主要是用于机器学习和数据挖掘的工具,但你可以通过一些间接的方法来实现内存指标的动态阈值计算。下面是一些步骤和思路,你可以用来计算内存指标的动态阈值:环境Weka官方网站:Weka3-DataMiningwithOpenSourceMachineLearning
- 机器学习(6)——朴素贝叶斯
追逐☞
机器学习机器学习人工智能概率论
文章目录1.什么是朴素贝叶斯算法?2.核心思想3.数学基础3.算法步骤3.1.计算先验概率3.2.计算条件概率4.常见变种5.优缺点6.零概率问题与平滑技术7.应用场景8.Python示例9.参数调优10.总结1.什么是朴素贝叶斯算法?朴素贝叶斯算法(NaiveBayes)是一种基于贝叶斯定理的概率分类算法,在机器学习和数据挖掘中广泛应用。它被称为“朴素”的原因是它假设特征之间是条件独立的,这简化
- 如何利用Python进行股票市场的智能物流分析?
股票量化
量化投资量化交易程序化交易量化交易python量化炒股券商接口QMT量化投资PTrade
推荐阅读:《【最全攻略】券商交易接口API申请:从数据获取到下单执行》如何利用Python进行股票市场的智能物流分析?在当今这个数据驱动的世界中,股票市场分析已经从传统的基本面分析和技术分析,逐渐转向了更为高级的量化分析。智能物流分析,即利用机器学习和数据挖掘技术,对股票市场进行深入分析,以预测市场趋势和发现投资机会。本文将带你了解如何使用Python进行股票市场的智能物流分析。1.理解智能物流分
- 价值投资中的AI驱动消费者行为分析:多智能体系统
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型人工智能ai
引言1.1问题的背景与意义在现代经济体系中,投资者在制定投资决策时面临着复杂多变的宏观和微观环境。传统的价值投资理论虽然在过去取得了显著的成功,但随着市场环境的变化和消费者行为的多样化,其局限性也逐渐显现。为了更准确地把握市场动态和消费者行为,现代投资者开始寻求新的工具和方法,其中人工智能(AI)的应用成为了一个重要趋势。AI驱动消费者行为分析,指的是利用人工智能技术,特别是机器学习和数据挖掘技术
- Python----机器学习(scikit-learn库,机器学习发展进程)
蹦蹦跳跳真可爱589
机器学习Pythonpython开发语言机器学习scikit-learn人工智能
一、scikit-learn库Scikit-learn是一个非常流行的Python库,用于机器学习和数据挖掘。它提供了一整套简单易用的工具,适用于各类机器学习任务,包括分类、回归、聚类、降维、模型选择和数据预处理。1.1、简介特点:简单高效:提供了简单高效的算法和工具,方便用户快速进行数据分析和机器学习模块化设计:采用模块化设计,使得用户可以根据需要自由组合不同的算法和工具丰富多样的算法:提供了丰
- 特征缩放:统一量纲,提高模型性能
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战计算计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
特征缩放:统一量纲,提高模型性能1.背景介绍在机器学习和数据挖掘领域,我们经常会遇到不同特征之间量纲差异很大的情况。比如,一个数据集中可能包含年龄(0-100)、收入(0-100000)、身高(150-200cm)等不同尺度的特征。这种量纲不统一会给许多机器学习算法(如梯度下降)带来问题,导致收敛速度慢、模型性能差等。特征缩放(FeatureScaling)就是一种用于解决这个问题的常用数据预处理
- 【数据挖掘】ARFF格式与数据收集
布鲁惠比寿
数据挖掘数据挖掘人工智能
【数据挖掘】ARFF格式与数据收集三级目录1.ARFF格式与数据收集2.稀疏数据3.属性类型4.缺失值与不正确的值5.了解数据6.知识表达7.聚类机器学习算法训练数据挖掘分析数据共享与交换三级目录1.ARFF格式与数据收集ARFF(Attribute-RelationFileFormat)是一种用于存储数据集的文本文件格式,常用于机器学习和数据挖掘领域。它可以表示结构化数据,包括属性定义、关系信息
- Python:第三方库
衍生星球
python第三方库
1.第三方Python库库名用途pip安装指令NumPy矩阵运算pipinstallnumpyMatplotlib产品级2D图形绘制pipinstallmatplotlibPIL图像处理pipinstallpillowsklearn机器学习和数据挖掘pipinstallsklearnRequestsHTTP协议访问pipinstallrequestsJieba中文分词pipinstalljieba
- 机器学习里的逻辑回归Logistic Regression基本原理与应用
硅基创想家
AI-人工智能与大模型机器学习逻辑回归人工智能
LogisticRegression即逻辑回归,是一种广泛应用于机器学习和数据挖掘领域的有监督学习算法,以下从原理、应用、算法优缺点等方面进行介绍:基本原理线性回归基础:逻辑回归基于线性回归模型,其基本形式为:z=w1x1+w2x2+⋯+wnxn+bz=w_1x_1+w_2x_2+\cdots+w_nx_n+bz=w1x1+w2x2+⋯+wnxn+b其中xix_ixi是特征变量,wiw_iwi是对
- Python环境下基于深度判别迁移学习网络的轴承故障诊断
哥廷根数学学派
故障诊断信号处理深度学习python迁移学习开发语言
目前很多机器学习和数据挖掘算法都是基于训练数据和测试数据位于同一特征空间、拥有相同数据分布的假设。然而在现实应用中,该假设却未必存在。一方面,如果将利用某一领域数据训练得到的模型直接应用于新的目标领域,领域之间切实存在的数据差异可能会导致模型效果的骤然下降。另一方面,如果直接在新的目标领域中进行模型的训练,其数据的稀缺和标注的不完整可能会导致监督学习出现严重的过拟合问题,难以达到令人满意的学习效果
- 机器学习系列——(十九)层次聚类
飞影铠甲
机器学习机器学习聚类人工智能
引言在机器学习和数据挖掘领域,聚类算法是一种重要的无监督学习方法,它试图将数据集中的样本分组,使得同一组内的样本相似度高,不同组间的样本相似度低。层次聚类(HierarchicalClustering)是聚类算法中的一种,以其独特的层次分解方式,在各种应用场景中得到广泛应用,如生物信息学、图像分析、社交网络分析等。一、概述层次聚类算法主要分为两大类:凝聚的层次聚类(AgglomerativeHie
- 机器学习:朴素贝叶斯笔记
Ningbo_JiaYT
机器学习机器学习笔记分类算法
朴素贝叶斯(NaiveBayes)是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类算法,广泛应用于机器学习和数据挖掘中。“朴素”体现在对特征之间的独立性做出了假设,即一个特征或者一个属性的出现不依赖于其他特征的出现。目录基本原理1.贝叶斯定理2.朴素的独立性假设贝叶斯定理1.简介2.贝叶斯公式算法过程1.训练模型2.预测类别类型注意事项基本原理1.贝叶斯定理朴素贝叶斯算法的核心是贝叶斯定理,即对于给定的样本数据
- 【转】机器学习--- 分类算法详解
奔狼的春晓
转载机器学习算法数据挖掘
原文链接:http://blog.csdn.net/china1000/article/details/48597469感觉狼厂有些把机器学习和数据挖掘神话了,机器学习、数据挖掘的能力其实是有边界的。机器学习、数据挖掘永远是给大公司的业务锦上添花的东西,它可以帮助公司赚更多的钱,却不能帮助公司在与其他公司的竞争中取得领先优势,所以小公司招聘数据挖掘/机器学习不是为了装逼就是在自寻死路。可是相比JA
- DoubleEnsemble:基于样本重加权和特征选择的金融数据分析方法
tzc_fly
论文阅读笔记金融数据分析人工智能
现代机器学习模型(如深度神经网络和梯度提升决策树)由于其提取复杂非线性模式的优越能力,在金融市场预测中越来越受欢迎。然而,由于金融数据集的信噪比非常低,并且是非平稳的,复杂的模型往往很容易过拟合。此外,随着各种机器学习和数据挖掘工具在量化交易中的应用越来越广泛,许多交易公司已经提取了越来越多的特征(也称为因子factors)。因此,如何自动选择有效特征成为一个迫在眉睫的问题。为了解决这些问题,作者
- 矩阵乘法的分布式计算架构
OpenChat
矩阵架构线性代数
1.背景介绍矩阵乘法是线性代数的基本运算,在许多计算机算法和应用中都有着重要的作用。随着数据规模的不断增加,如大规模的图像处理、机器学习和数据挖掘等应用场景,矩阵乘法的计算量也随之增加,这导致了传统的中心化计算方式无法满足实际需求。因此,研究矩阵乘法的分布式计算架构变得尤为重要。本文将从以下几个方面进行阐述:背景介绍核心概念与联系核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解具体代码实例和详细
- [Python] scikit-learn - accuracy_score(准确率分数)函数介绍和使用场景(案例)
老狼IT工作室
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Scikit-learn是一个用于机器学习和数据挖掘的Python库,提供了大量的机器学习算法和工具,使得机器学习任务更加便捷和高效。其中一个非常常用的函数是accuracy_score,用于计算分类器的准确率。本文将介绍accuracy_score函数的具体功能、函数原型和使用场景,并提供一个使用案例来说明其用法和作用。函数介绍accuracy_score函数是scikit-learn库中用于计
- 文本数据与分析方法的介绍与讨论
亦旧sea
机器学习人工智能
什么是文本数据文本数据是指由各种字符或字母组成的数据,可以包括文字、数字、符号等。文本数据通常用于表示文字信息,如文章、新闻、网页内容、聊天记录等。文本数据可以在计算机系统中进行存储、处理和分析,也可以用于自然语言处理、机器学习和数据挖掘等领域的研究和应用。如何获得文本数据获得文本数据可以有多种途径。1.网络爬虫:使用爬虫工具,如Python中的BeautifulSoup或Scrapy库,可以寻找
- 机器学习简单概念和pytorch代码-2
Persistence is gold
机器学习pytorch人工智能
机器学习简单概念和pytorch代码-2学习率的选择和调校特征工程特征工程是数据预处理和分析过程中的一个关键步骤,主要用于机器学习和数据挖掘。它涉及到从原始数据中选择、修改和创建新的特征(即数据的属性或变量),以便提高模型的性能。在机器学习中,特征工程对于提高模型的准确性和效率至关重要。它包括以下几个主要步骤:特征选择:从现有的特征集中选择最重要的特征,以减少维度并提高模型的效率。特征提取:将原始
- 大数据技术原理与应用期末考试题
无敌海苔咪
大数据开源框架期末大数据
大数据技术原理与应用期末考试题一、单选题1.下面哪个选项属于大数据技术的“数据存储和管理”技术层面的功能?A、利用分布式文件系统、数据仓库、关系数据库等实现对结构化、半结构化和非结构化海量数据的存储和管理B、利用分布式并行编程模型和计算框架,结合机器学习和数据挖掘算法,实现对海量数据的处理和分析C、构建隐私数据保护体系和数据安全体系,有效保护个人隐私和数据安全D、把实时采集的数据作为流计算系统的输
- DBSCAN聚类算法原理(含C++代码)
RobotsRuning
DBSCAN聚类c++人工智能
概述DBSCAN(density-basedspatialclustering)是一种基于密度的聚类算法,在机器学习和数据挖掘领域有广泛的应用,其聚类原理通俗点讲是每个簇类的密度高于该簇类周围的密度,噪声点的密度小于任一簇类的密度。如下图簇类ABC的密度大于周围的密度,噪声的密度低于任一簇类的密度,因此DBSCAN算法也能用于异常点检测。本文对DBSCAN算法进行了详细总结。1.DBSCAN算法的
- 【风控业务分析模型】
Oo_Amy_oO
pythonpandasnumpyscipy
预测类评分卡模型(ScoreCardModel)评分卡模型是一种用于评估客户信用风险的分析模型,广泛用于金融、保险、电商等领域。通过对客户个人信息、历史交易记录等数据进行统计分析,构建出一个客户信用得分用于评估其信用风险水平。欺诈检测模型(FraudDetectionModel)欺诈检测模型是一种用于识别可疑交易或行为的分析模型,可以帮助企业及时发现和阻止欺诈行为。通常使用机器学习和数据挖掘技术,
- 使用粒子群算法和引力搜索算法优化前向反馈神经网络进行数据分类
天使问过的键盘
算法神经网络分类Matlab
使用粒子群算法和引力搜索算法优化前向反馈神经网络进行数据分类在机器学习和数据挖掘领域,神经网络是一种常用的模型,可用于数据分类任务。为了提高神经网络的性能,可以使用优化算法对其进行训练和优化。本文介绍了如何使用粒子群算法(ParticleSwarmOptimization,PSO)和引力搜索算法(GravitationalSearchAlgorithm,GSA)优化前向反馈神经网络(Feedfor
- 人工智能增强的全流程测试在需求理解分析阶段和单元测试阶段的提效手段
超级大超越
人工智能
AIGC(人工智能增强的全流程测试)在需求理解分析阶段和单元测试阶段的提效手段如下:1.需求理解分析阶段:(1)引入自然语言处理(NLP)技术,将需求文档转化为语义模型,以更好地理解需求,发现需求中的潜在问题。(2)使用机器学习和数据挖掘技术,对需求文档进行自动分类、聚类、过滤等处理,提高需求分析的效率和准确性。(3)引入知识图谱,将需求信息进行链接和整合,辅助需求分析人员更好地理解需求与相关信息
- 【特征选择】基于二进制粒子群算法的特征选择方法(PNN概率神经网络分类)【Matlab代码#33】
天`南
Matlab#特征选择matlab神经网络分类算法
文章目录【可更换其他算法,`获取资源`请见文章第6节:资源获取】1.特征选择问题2.二进制粒子群算法3.概率神经网络(PNN)分类4.部分代码展示5.仿真结果展示6.资源获取【可更换其他算法,获取资源请见文章第6节:资源获取】1.特征选择问题特征选择是指从原始数据中选择最具有代表性和有用性的特征子集,以用于建模和预测任务。它是机器学习和数据挖掘中的重要步骤,可以提高模型的性能和解释能力,并降低计算
- 正负样本不均衡的解决办法
weixin_33834910
人工智能大数据数据结构与算法
转载自:http://blog.csdn.net/lujiandong1/article/details/52658675这几年来,机器学习和数据挖掘非常火热,它们逐渐为世界带来实际价值。与此同时,越来越多的机器学习算法从学术界走向工业界,而在这个过程中会有很多困难。数据不平衡问题虽然不是最难的,但绝对是最重要的问题之一。一、数据不平衡在学术研究与教学中,很多算法都有一个基本假设,那就是数据分布是
- 机器学习常见问题及解决方案——正负样本不均衡
荒野13
MachineLearningMachineLearning
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- 机器学习/数据挖掘之中国大牛
xuyanan3
机器学习数据挖掘机器学习数据挖掘
机器学习/数据挖掘之中国大牛推荐几个机器学习和数据挖掘领域相关的中国大牛:李航:http://research.microsoft.com/en-us/people/hangli/,是MSRAWebSearchandMiningGroup高级研究员和主管,主要研究领域是信息检索,自然语言处理和统计学习。近年来,主要与人合作使用机器学习方法对信息检索中排序,相关性等问题的研究。曾在人大听过一场他的讲
- 写作——如何写摘要
RebeccaCute
写作经验分享
菜鸟版本。很八股,但是不会翻车。第一句:背景。考虑只写主谓宾。切忌不可以写“在机器学习和数据挖掘中”这种毫无营养凑字数的句子。第二句:研究主题的现状。现状:当前用什么方法去解决了什么问题。第三句:用However,指出“现状”中还存在的问题或者尚未考虑的问题。例如:However,theyhavenotconsidered______。第四句:用“Inthispaper,wepropose____
- 关于旗正规则引擎中的MD5加密问题
何必如此
jspMD5规则加密
一般情况下,为了防止个人隐私的泄露,我们都会对用户登录密码进行加密,使数据库相应字段保存的是加密后的字符串,而非原始密码。
在旗正规则引擎中,通过外部调用,可以实现MD5的加密,具体步骤如下:
1.在对象库中选择外部调用,选择“com.flagleader.util.MD5”,在子选项中选择“com.flagleader.util.MD5.getMD5ofStr({arg1})”;
2.在规
- 【Spark101】Scala Promise/Future在Spark中的应用
bit1129
Promise
Promise和Future是Scala用于异步调用并实现结果汇集的并发原语,Scala的Future同JUC里面的Future接口含义相同,Promise理解起来就有些绕。等有时间了再仔细的研究下Promise和Future的语义以及应用场景,具体参见Scala在线文档:http://docs.scala-lang.org/sips/completed/futures-promises.html
- spark sql 访问hive数据的配置详解
daizj
spark sqlhivethriftserver
spark sql 能够通过thriftserver 访问hive数据,默认spark编译的版本是不支持访问hive,因为hive依赖比较多,因此打的包中不包含hive和thriftserver,因此需要自己下载源码进行编译,将hive,thriftserver打包进去才能够访问,详细配置步骤如下:
1、下载源码
2、下载Maven,并配置
此配置简单,就略过
- HTTP 协议通信
周凡杨
javahttpclienthttp通信
一:简介
HTTPCLIENT,通过JAVA基于HTTP协议进行点与点间的通信!
二: 代码举例
测试类:
import java
- java unix时间戳转换
g21121
java
把java时间戳转换成unix时间戳:
Timestamp appointTime=Timestamp.valueOf(new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").format(new Date()))
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd hh:m
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(报表函数)
老A不折腾
web报表finereport总结
说明:本次总结中,凡是以tableName或viewName作为参数因子的。函数在调用的时候均按照先从私有数据源中查找,然后再从公有数据源中查找的顺序。
CLASS
CLASS(object):返回object对象的所属的类。
CNMONEY
CNMONEY(number,unit)返回人民币大写。
number:需要转换的数值型的数。
unit:单位,
- java jni调用c++ 代码 报错
墙头上一根草
javaC++jni
#
# A fatal error has been detected by the Java Runtime Environment:
#
# EXCEPTION_ACCESS_VIOLATION (0xc0000005) at pc=0x00000000777c3290, pid=5632, tid=6656
#
# JRE version: Java(TM) SE Ru
- Spring中事件处理de小技巧
aijuans
springSpring 教程Spring 实例Spring 入门Spring3
Spring 中提供一些Aware相关de接口,BeanFactoryAware、 ApplicationContextAware、ResourceLoaderAware、ServletContextAware等等,其中最常用到de匙ApplicationContextAware.实现ApplicationContextAwaredeBean,在Bean被初始后,将会被注入 Applicati
- linux shell ls脚本样例
annan211
linuxlinux ls源码linux 源码
#! /bin/sh -
#查找输入文件的路径
#在查找路径下寻找一个或多个原始文件或文件模式
# 查找路径由特定的环境变量所定义
#标准输出所产生的结果 通常是查找路径下找到的每个文件的第一个实体的完整路径
# 或是filename :not found 的标准错误输出。
#如果文件没有找到 则退出码为0
#否则 即为找不到的文件个数
#语法 pathfind [--
- List,Set,Map遍历方式 (收集的资源,值得看一下)
百合不是茶
listsetMap遍历方式
List特点:元素有放入顺序,元素可重复
Map特点:元素按键值对存储,无放入顺序
Set特点:元素无放入顺序,元素不可重复(注意:元素虽然无放入顺序,但是元素在set中的位置是有该元素的HashCode决定的,其位置其实是固定的)
List接口有三个实现类:LinkedList,ArrayList,Vector
LinkedList:底层基于链表实现,链表内存是散乱的,每一个元素存储本身
- 解决SimpleDateFormat的线程不安全问题的方法
bijian1013
javathread线程安全
在Java项目中,我们通常会自己写一个DateUtil类,处理日期和字符串的转换,如下所示:
public class DateUtil01 {
private SimpleDateFormat dateformat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
public void format(Date d
- http请求测试实例(采用fastjson解析)
bijian1013
http测试
在实际开发中,我们经常会去做http请求的开发,下面则是如何请求的单元测试小实例,仅供参考。
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import org.apache.commons.httpclient.HttpClient;
import
- 【RPC框架Hessian三】Hessian 异常处理
bit1129
hessian
RPC异常处理概述
RPC异常处理指是,当客户端调用远端的服务,如果服务执行过程中发生异常,这个异常能否序列到客户端?
如果服务在执行过程中可能发生异常,那么在服务接口的声明中,就该声明该接口可能抛出的异常。
在Hessian中,服务器端发生异常,可以将异常信息从服务器端序列化到客户端,因为Exception本身是实现了Serializable的
- 【日志分析】日志分析工具
bit1129
日志分析
1. 网站日志实时分析工具 GoAccess
http://www.vpsee.com/2014/02/a-real-time-web-log-analyzer-goaccess/
2. 通过日志监控并收集 Java 应用程序性能数据(Perf4J)
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-logforperf/
3.log.io
和
- nginx优化加强战斗力及遇到的坑解决
ronin47
nginx 优化
先说遇到个坑,第一个是负载问题,这个问题与架构有关,由于我设计架构多了两层,结果导致会话负载只转向一个。解决这样的问题思路有两个:一是改变负载策略,二是更改架构设计。
由于采用动静分离部署,而nginx又设计了静态,结果客户端去读nginx静态,访问量上来,页面加载很慢。解决:二者留其一。最好是保留apache服务器。
来以下优化:
- java-50-输入两棵二叉树A和B,判断树B是不是A的子结构
bylijinnan
java
思路来自:
http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174201011445550396/
import ljn.help.*;
public class HasSubtree {
/**Q50.
* 输入两棵二叉树A和B,判断树B是不是A的子结构。
例如,下图中的两棵树A和B,由于A中有一部分子树的结构和B是一
- mongoDB 备份与恢复
开窍的石头
mongDB备份与恢复
Mongodb导出与导入
1: 导入/导出可以操作的是本地的mongodb服务器,也可以是远程的.
所以,都有如下通用选项:
-h host 主机
--port port 端口
-u username 用户名
-p passwd 密码
2: mongoexport 导出json格式的文件
- [网络与通讯]椭圆轨道计算的一些问题
comsci
网络
如果按照中国古代农历的历法,现在应该是某个季节的开始,但是由于农历历法是3000年前的天文观测数据,如果按照现在的天文学记录来进行修正的话,这个季节已经过去一段时间了。。。。。
也就是说,还要再等3000年。才有机会了,太阳系的行星的椭圆轨道受到外来天体的干扰,轨道次序发生了变
- 软件专利如何申请
cuiyadll
软件专利申请
软件技术可以申请软件著作权以保护软件源代码,也可以申请发明专利以保护软件流程中的步骤执行方式。专利保护的是软件解决问题的思想,而软件著作权保护的是软件代码(即软件思想的表达形式)。例如,离线传送文件,那发明专利保护是如何实现离线传送文件。基于相同的软件思想,但实现离线传送的程序代码有千千万万种,每种代码都可以享有各自的软件著作权。申请一个软件发明专利的代理费大概需要5000-8000申请发明专利可
- Android学习笔记
darrenzhu
android
1.启动一个AVD
2.命令行运行adb shell可连接到AVD,这也就是命令行客户端
3.如何启动一个程序
am start -n package name/.activityName
am start -n com.example.helloworld/.MainActivity
启动Android设置工具的命令如下所示:
# am start -
- apache虚拟机配置,本地多域名访问本地网站
dcj3sjt126com
apache
现在假定你有两个目录,一个存在于 /htdocs/a,另一个存在于 /htdocs/b 。
现在你想要在本地测试的时候访问 www.freeman.com 对应的目录是 /xampp/htdocs/freeman ,访问 www.duchengjiu.com 对应的目录是 /htdocs/duchengjiu。
1、首先修改C盘WINDOWS\system32\drivers\etc目录下的
- yii2 restful web服务[速率限制]
dcj3sjt126com
PHPyii2
速率限制
为防止滥用,你应该考虑增加速率限制到您的API。 例如,您可以限制每个用户的API的使用是在10分钟内最多100次的API调用。 如果一个用户同一个时间段内太多的请求被接收, 将返回响应状态代码 429 (这意味着过多的请求)。
要启用速率限制, [[yii\web\User::identityClass|user identity class]] 应该实现 [[yii\filter
- Hadoop2.5.2安装——单机模式
eksliang
hadoophadoop单机部署
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2185414 一、概述
Hadoop有三种模式 单机模式、伪分布模式和完全分布模式,这里先简单介绍单机模式 ,默认情况下,Hadoop被配置成一个非分布式模式,独立运行JAVA进程,适合开始做调试工作。
二、下载地址
Hadoop 网址http:
- LoadMoreListView+SwipeRefreshLayout(分页下拉)基本结构
gundumw100
android
一切为了快速迭代
import java.util.ArrayList;
import org.json.JSONObject;
import android.animation.ObjectAnimator;
import android.os.Bundle;
import android.support.v4.widget.SwipeRefreshLayo
- 三道简单的前端HTML/CSS题目
ini
htmlWeb前端css题目
使用CSS为多个网页进行相同风格的布局和外观设置时,为了方便对这些网页进行修改,最好使用( )。http://hovertree.com/shortanswer/bjae/7bd72acca3206862.htm
在HTML中加入<table style=”color:red; font-size:10pt”>,此为( )。http://hovertree.com/s
- overrided方法编译错误
kane_xie
override
问题描述:
在实现类中的某一或某几个Override方法发生编译错误如下:
Name clash: The method put(String) of type XXXServiceImpl has the same erasure as put(String) of type XXXService but does not override it
当去掉@Over
- Java中使用代理IP获取网址内容(防IP被封,做数据爬虫)
mcj8089
免费代理IP代理IP数据爬虫JAVA设置代理IP爬虫封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/
Java语言有两种方式使用代理IP访问网址并获取内容,
方式一,设置System系统属性
// 设置代理IP
System.getProper
- Nodejs Express 报错之 listen EADDRINUSE
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境nodejs纵观千象
当你启动 nodejs服务报错:
>node app
Express server listening on port 80
events.js:85
throw er; // Unhandled 'error' event
^
Error: listen EADDRINUSE
at exports._errnoException (
- C++中三种new的用法
_荆棘鸟_
C++new
转载自:http://news.ccidnet.com/art/32855/20100713/2114025_1.html
作者: mt
其一是new operator,也叫new表达式;其二是operator new,也叫new操作符。这两个英文名称起的也太绝了,很容易搞混,那就记中文名称吧。new表达式比较常见,也最常用,例如:
string* ps = new string("
- Ruby深入研究笔记1
wudixiaotie
Ruby
module是可以定义private方法的
module MTest
def aaa
puts "aaa"
private_method
end
private
def private_method
puts "this is private_method"
end
end