- 七.正则化
愿风去了
吴恩达机器学习之正则化(Regularization)http://www.cnblogs.com/jianxinzhou/p/4083921.html从数学公式上理解L1和L2https://blog.csdn.net/b876144622/article/details/81276818虽然在线性回归中加入基函数会使模型更加灵活,但是很容易引起数据的过拟合。例如将数据投影到30维的基函数上,模
- 吴恩达机器学习全课程笔记第一篇
亿维数组
MachineLearning机器学习笔记人工智能
目录前言P1-P8监督学习无监督学习P9-P14线性回归模型成本(代价)函数P15-P20梯度下降P21-P24多类特征向量化多元线性回归的梯度下降P25-P30特征缩放检查梯度下降是否收敛学习率的选择特征工程多项式回归前言从今天开始,争取能够在开学之前(2.25)把b站上的【吴恩达机器学习】教程过一遍,并把笔记记录于此,本笔记将会把此课程每一p的重点内容及其截屏记录于此,以供大家参考和本人日后复
- 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
- 吴恩达机器学习—大规模机器学习
魏清宇
学习大数据集数据量多,模型效果肯定会比较好,但是大数据也有它自己的问题,计算复杂如果存在100000000个特征,计算量是相当大的,在进行梯度下降的时候,还要反复求损失函数的偏导数,这样一来计算量更大。那么有没有简单的方法来应对大量的数据呢?我们可以采取随机抽样,比如,抽取1000个样本进行模型的构建。那么如何决定抽取多少样本呢?可以通过学习曲线获得,随着数据量的增加,无论是偏差和误差,都会趋向于
- 吴恩达机器学习—正则化
魏清宇
过拟合问题欠拟合与过拟合当变量过少时,可能存在欠拟合;当变量过多时,会存在过拟合。过拟合可能对现有数据拟合效果较好,损失函数值几乎为零,但是不能进行泛化时,即不适于非训练集的其他数据。如何解决过拟合问题特征变量过多造成过拟合绘制假设模型图像,但当特征变量变多时,绘制很困难。当变量过多而训练数据较少时,容易出现过拟合。过拟合的解决办法解决过拟合问题,通常有两种方法:一种是减少特征的数量,可以通过人工
- 吴恩达机器学习—推荐系统
魏清宇
问题规划引例—电影推荐假设已有的数据如上所示,洋红色线内的数据表示缺失数据,那么我们如何根据已有的评分数据来预测这些缺失的数据呢?基于特征的推荐算法基于内容的推荐系统已知数据如上,有四个人对于不同电影的评分,我们还有分别表示电影包含浪漫成分和动作片成分的多少。那么每一个电影都可以用一个向量来表示,如第一个电影可以表示为,其中第一个元素为常数。那么对于每一个用户j,我们可以用一个学习算法学习参数,然
- 【吴恩达机器学习】第八周—聚类降维Kmeans算法
Sunflow007
31.jpg1.聚类(Clustering)1.1介绍之前的课程介绍的都是监督学习、而聚类属于非监督学习,在一个典型的监督学习中,我们有一个有标签的训练集,我们的目标是找到能够区分正样本和负样本的决策边界,在这里的监督学习中,我们有一系列标签,我们需要据此拟合一个假设函数。与此不同的是,在非监督学习中,我们的数据没有附带任何标签,我们拿到的数据就是这样的:1.png在这里我们有一系列点,却没有标签
- 吴恩达机器学习笔记(2)
python小白22
一.逻辑回归1.什么是逻辑回归?逻辑回归是一种预测变量为离散值0或1情况下的分类问题,在逻辑回归中,假设函数。2.模型描述在假设函数中,,为实数,为Sigmoid函数,也叫Logistic函数。模型解释:,即就是对一个输入,的概率估计。损失函数的理解:所谓最大似然估计,就是我们想知道哪套参数组合对应的曲线最可能拟合我们观测到的数据,也就是该套参数拟合出观测数据的概率最大,而损失函数的要求是预测结果
- 【Andrew Ng机器学习】单变量线性回归-模型描述
jenye_
课程:吴恩达机器学习一个监督学习的例子——房价预测使用的是一组俄勒冈州波特兰市的城市住房价格的数据。根据不同的尺寸的房间对应的不同售价,组成的数据集来画图。你有一个朋友想要卖房子,假设房子的大小是1250平方英尺,那么这套房可以卖多少钱?此时就可以进行模型拟合。根据这个模型,那么你可以告诉他这套房或许可以卖到220k。监督学习:每一个例子都有“正确的答案”,也就是说我们知道了数据集中卖出的房子的实
- ML:2-2-3 多分类问题multicalss
skylar0
分类机器学习人工智能
文章目录1.多分类问题的定义2.softmax3.神经网络的softmax输出【吴恩达机器学习65-67】1.多分类问题的定义classification问题可能的output大于2种。multiclass的预测图像可能是右侧这样的。2.softmaxsoftmaxregression算法是logisticregression的泛化(通用化)。【binaryclassification---->m
- Coursera吴恩达机器学习课程笔记——神经网络: 学习(Neural Networks: Learning)
yanglamei1962
机器学习笔记神经网络
9神经网络:学习(NeuralNetworks:Learning)9.1代价函数(CostFunction)神经网络的分类问题有两种:二元分类问题(0/1分类)只有一个输出单元(K=1K=1K=1)多元(KKK)分类问题输出单元不止一个(K>1K\gt1K>1)神经网络的代价函数公式:hΘ(x)=a(L)=g(Θ(L−1)a(L−1))=g(z(L))h_\Theta(x)=a^{(L)}=g(\
- 吴恩达机器学习笔记十二 Sigmoid激活函数的替代方案 激活函数的选择 为什么要使用激活函数
爱学习的小仙女!
机器学习机器学习人工智能
在需求预测案例中,awareness这个输入可能不是二元(binary)的,或许是一点(alittlebit)、有些(somewhat)或完全(extremely),此时相比将awareness规定为0、1,不如考虑概率,认为它是一个0-1之间的数。激活函数可以采用ReLU函数(rectifiedlinearunit)三个常用的激活函数使用线性激活函数也可以看作是没有激活函数。激活函数的选择输出层
- 吴恩达机器学习笔记十 神经网络 TensorFlow 人工智能
爱学习的小仙女!
机器学习神经网络人工智能深度学习
神经网络:说几层的时候是指隐藏层及输出层,不包含输入层。例如下图是一个四层神经网络。前向传播(forwardpropagation)越靠近输出层,该层的神经元数量越少TensorFlow(张量流)实现神经网络的搭建sequential()把两层顺序连接起来;如果有新的x,用predict()人工智能
- 吴恩达机器学习- 正则化
YANWeichuan
过拟合和欠拟合定义和形态解决方法减少特征值数量正则化正则化惩罚θ系数线性回归正则化逻辑回归正则化
- 最强机器学习入门博客(吴恩达机器学习课程总结)
PengHao666999
机器学习人工智能
机器学习的概述诞生现实生活许多领域的问题不能通过显式编程实现,比如制造自动驾驶汽车、智能工厂、规模农业、计算机视觉等等,一种好的实现方式是通过学习算法让计算机自己学习如何做。现在现在是学习机器学习最好的时机,因为机器学习在未来能产生巨大的价值未来机器学习在软件领域方面取得了巨大的价值,比如智能推荐,网络搜索,图像识别等机器学习在许多其他的领域仍有巨大的价值,比如未来在自动驾驶汽车,工厂,农业,医疗
- 在学习吴恩达机器学习课程中遇到的一些问题
ttyykx
学习机器学习jupyter
C1_W1_Lab04_Cost_function_Soln中遇到的一些问题1、importnumpyasnp%matplotlibnotebookimportmatplotlib.pyplotaspltfromlab_utils_uniimportplt_intuition,plt_stationary,plt_update_onclick,soup_bowlplt.style.use('./d
- 吴恩达机器学习Coursera-week11
geekpy
PhotoOCR在此章的课程中,Andrew主要是想通过OCR问题的解决来阐释在实际项目中我们应该如何定义问题,并将一个大问题分解为多个小问题,并通过pipeline的方式将对这些小问题的解决方案串联起来,从而解决这个大问题。我认为这是解决实际问题的一个经典的方法论,有助于我们在实际工作和生活中更好地思考问题,分解问题,并最终解决问题。ProblemDescriptionandPipeline此小
- 吴恩达机器学习介绍第一章介绍
清☆茶
机器学习人工智能
1.机器学习的概念在进行特定编程的情况下,给予计算机学习的能力。机器学习是一种人工智能的分支,它关注如何通过计算机算法和模型来使计算机系统从数据中学习和改进。机器学习的目标是让计算机系统能够自动分析和理解数据,并根据数据的模式和规律做出预测和决策,而无需明确的编程指令。机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习三种类型。在监督学习中,计算机系统通过使用带有标签的训练数据来学习模式和规律,然后根
- 【Andrew Ng机器学习】单变量线性回归-梯度下降
jenye_
课程:吴恩达机器学习此篇我们将学习梯度下降算法,我们之前已经定义了代价函数J,梯度下降法可以将代价函数J最小化。梯度下降是很常用的算法,他不仅被用在线性回归上,还被广泛应用与机器学习的众多领域。之后,我们也会用到梯度下降法最小化其他函数,而不仅仅是最小化线性回归的额代价函数J。我们的问题我们有一个代价函数J(\theta_0|theta_1$),可能是线性回归的代价函数,也可能是其他需要最小化的函
- 第八章 正则化
tomas家的小拨浪鼓
该系列文章为,观看“吴恩达机器学习”系列视频的学习笔记。虽然每个视频都很简单,但不得不说每一句都非常的简洁扼要,浅显易懂。非常适合我这样的小白入门。本章含盖8.1过拟合问题8.2代价函数8.3线性回归的正则化8.4Logistic回归的正则化8.1过拟合问题在将线性回归和logistic回归应用到某些机器学习应用中时,会出现过度拟合问题,导致它们表现欠佳。正则化能够改善或者减少过度拟合问题。什么是
- 2022-12-14科研日志
独孤西
今天主要学习了吴恩达机器学习的网课,又复习了一下机器学习;然后看了看VIO相关资料论文,今天看了几篇知网上搜到的关于VIO的硕士博士毕业论文和一篇20年的VIO综述,这方面的论文对于一个领域一般都有比较全面的描述。通过阅读我也了解了VIO领域的一些典型成果。VIO主流成果VIO是属于SLAM领域中的一个子课题,典型的VIO系统同样是由前端、后端、回环检测等几部分构成的。VIO的前端按是否提取特征点
- 吴恩达机器学习笔记-Logistic回归模型
Carey_Wu
回归函数在逻辑回归模型中我们不能再像之前的线性回归一样使用相同的代价函数,否则会使得输出的结果图像呈现波浪状,也就是说不再是个凸函数。代价函数的表达式之前有表示过,这里我们把1/2放到求和里面来。这里的求和部分我们可以表示为:很显然,如果我们把在之前说过的分类问题的假设函数带进去,即,得到的结果可能就是上述所说的不断起伏的状况。如果这里使用梯度下降法,不能保证能得到全局收敛的值,这个函数就是所谓的
- 吴恩达机器学习笔记(1)
python小白22
一.初识机器学习1.监督学习在监督学习中,训练数据既有特征又有标签,通过训练,让机器可以自己找到特征和标签之间的联系,在面对只有特征没有标签的数据时,可以判断出标签。监督学习可以分为回归问题和分类问题。回归问题是利用训练出的模型,预测连续的数值输出;分类问题是预测离散值的输出。2.无监督学习无监督学习是给算法大量的数据,要求它找出数据的类型结构。无监督学习的数据没有标签,或是所有数据都是同一种标签
- ML:2-2neural network layer
skylar0
机器学习
文章目录1.神经网络层2.更复杂的神经网络3.神经网络的前向传播【吴恩达机器学习笔记p47-49】1.神经网络层【了解神经网络如何完成预测的】input:4个数字的向量。3个神经元分别做logisticregression。下角标:标识第i个神经元的值。上角标:表示第j层layer的值。这3个神经元所做的logisticregression的结果组成了一个向量a将传给ouputlayer。第1层的
- ML:5-1 neural networks
skylar0
机器学习
文章目录course2框架1.neuralnetworks(deeplearning)2.DemandPrediction【吴恩达机器学习p43-46】course2框架一、neuralnetworks-inference(预测)二、neuralnetworks-training三、practiceadviceforbuildingmachinelearningsystems四、decisiont
- 吴恩达机器学习笔记(1)——单变量线性回归
机智的神棍酱
上一个笔记,我们大概了解了什么是机器学习以及机器学习的两个重要的分类,本篇笔记将带领大家了解机器学习的第一个模型——线性回归例题为了让大家更加直观的理解这个模型,我们引入一个例题,我们有一组波特兰市的城市住房的价格数据,我们要通过这些数据来找出一个函数,来预测任意面积下的房价,这就是一个简单的线性回归问题。这里给出的数据是一组房子面积对应的房价数据集其中m代表训练集,x是输入,y是输出。我们用(x
- 【吴恩达机器学习】第一周课程笔记
Estella_07
机器学习笔记人工智能
Hello,这里是小梁。下面是我近期学习机器学习的笔记,出发点是希望对自己起到一个督促和输出的作用如果你对我的笔记感兴趣欢迎Like,有不足之处也欢迎评论留言B站【2022吴恩达机器学习Deeplearning.ai课程】笔记参考【吴恩达《MachineLearning》精炼笔记】1机器学习的定义与分类1.1监督学习Supervisedlearning1.2无监督学习Unsupervisedlea
- 吴恩达机器学习笔记
AADGSEGA
机器学习
吴恩达机器学习笔记第一周基本概念监督学习分为回归算法和分类算法无监督学习事先没有正确答案。例如将客户群分成不同类,混合的声音区分开先在Octave或者matlab实现,可行,再尝试用Java或者python或者C++重新写出来只考虑两个变量的线性回归:例如找出一条函数拟合房价的那个例子里面的数据点。数据集:输入x[i],输出y[i],中间函数是h。使用成本函数(即方差误差,这里假设是只有房屋大小这
- ML学习安排和资源链接
Nice night
#ML吴恩达机器学习
第一阶段:学习前置数学知识机器学习的数学基础_二进制人工智能的博客-CSDN博客第二阶段:认知机器学习吴恩达机器学习【2022中文版教程全集】_哔哩哔哩_bilibili视频5h,看了一点发现后面没字幕了,这个(强推|双字)2022吴恩达机器学习Deeplearning.ai课程_哔哩哔哩_bilibili视频19h。但是这个是属于新课,所以还是先看第三阶段上:仔细了解机器学习视频链接:[中英字幕
- 深度学习学习顺序梳理
陌上阳光
深度学习深度学习人工智能
https://www.bilibili.com/video/BV1to4y1G7xq/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=9607a6d9d829b667f8f0ccaaaa142fcb1.吴恩达机器学习课程已学完,时间较久了,后续可以重新听一遍,整理一下笔记2.白板推导读西瓜书统计学习方法看完了,时间也比较久了,重新看一遍整理笔记西瓜书,没看完过,后续再看3.
- 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