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浪九天
人工智能直通车开发语言python机器学习深度学习神经网络人工智能
目录机器学习模型评估指标(回归)1.均方误差(MeanSquaredError,MSE)2.均方根误差(RootMeanSquaredError,RMSE)3.平均绝对误差(MeanAbsoluteError,MAE)4.决定系数(CoefficientofDetermination,R2)机器学习模型评估指标(回归)1.均方误差(MeanSquaredError,MSE)详细解释均方误差是回归问
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机器学习机器学习前端人工智能
首先给大家介绍一个很好用的学习地址:https://cloudstudio.net/columns今天,我们终于将分类器这一章节学习完活了,和回归一样,最后一章节用来构建web应用程序,我们会回顾之前所学的知识点,并新增一个web应用用来让模型和用户交互。所以今天的主题是美食推荐。美食推荐Web应用程序首先,请不要担心,本章节并不会涉及过多的前端知识点。我们此次的学习重点在于机器学习本身,因此我们
- Python自动化炒股:利用XGBoost和LightGBM进行股票市场预测的实战案例
云策量化
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- 【sklearn 04】DNN、CNN、RNN
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DNNDNN(DeepNeuralNetworks,深度神经网络)是一种相对浅层机器学习模型具有更多参数,需要更多数据进行训练的机器学习算法CNNCNN(convolutionalNeuralNetworks,卷积神经网络)是一种从局部特征开始学习并逐渐整合的神经网络。卷积神经网络通过卷积层来进行特征提取,通过池化层进行降维,相比较全连接的神经网络,卷积神经网络降低了模型复杂度,减少了模型的参数,
- 【sklearn 02】监督学习、非监督下学习、强化学习
@金色海岸
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监督学习、非监督学习、强化学习**机器学习通常分为无监督学习、监督学习和强化学习三类。-第一类:无监督学习(unsupervisedlearning),指的是从信息出发自动寻找规律,分析数据的结构,常见的无监督学习任务有聚类、降维、密度估计、关联分析等。-第二类:监督学习(supervisedlearning),监督学习指的是使用带标签的数据去训练模型,并预测未知数据的标签。监督学习有两种,当预测
- 从LLM出发:由浅入深探索AI开发的全流程与简单实践(全文3w字)
码事漫谈
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文章目录第一部分:AI开发的背景与历史1.1人工智能的起源与发展1.2神经网络与深度学习的崛起1.3Transformer架构与LLM的兴起1.4当前AI开发的现状与趋势第二部分:AI开发的核心技术2.1机器学习:AI的基础2.1.1机器学习的类型2.1.2机器学习的流程2.2深度学习:机器学习的进阶2.2.1神经网络基础2.2.2深度学习的关键架构2.3Transformer架构:现代LLM的核
- 纳米尺度仿真软件:Quantum Espresso_(20).机器学习在QuantumEspresso中的应用
kkchenjj
分子动力学2机器学习人工智能模拟仿真仿真模拟分子动力学
机器学习在QuantumEspresso中的应用在现代材料科学和纳米技术的研究中,机器学习(ML)技术已经成为一种强大的工具,用于加速和优化量子力学计算。QuantumEspresso是一个广泛使用的开源软件包,用于进行第一性原理计算,特别是在纳米尺度材料的模拟中。本节将介绍如何将机器学习技术应用于QuantumEspresso,以提高计算效率、预测材料性质和优化结构。1.机器学习与第一性原理计算
- 新手村:数据预处理-异常值检测方法
嘉羽很烦
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机器学习中异常值检测方法一、前置条件知识领域要求编程基础Python基础(变量、循环、函数)、JupyterNotebook或PyCharm使用。统计学基础理解均值、中位数、标准差、四分位数、正态分布、Z-score等概念。机器学习基础熟悉监督/无监督学习、分类、聚类、回归等基本概念。数据预处理数据清洗、特征缩放(标准化/归一化)、数据可视化(Matplotlib/Seaborn)。二、渐进式学习
- 新手村:数据预处理-特征缩放
嘉羽很烦
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新手村:数据预处理-特征缩放特征缩放(FeatureScaling)是数据预处理中的一个重要步骤,特别是在应用某些机器学习算法时。特征缩放可以使不同尺度的特征具有相同的量级,从而提高模型训练的效率和性能。常见的特征缩放方法包括标准化(Standardization)和归一化(Normalization)。常见的特征缩放方法标准化(Standardization)将特征转换为均值为0,标准差为1的标
- 过拟合:机器学习中的“死记硬背”陷阱
彩旗工作室
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在机器学习中,过拟合(Overfitting)是一个几乎每个从业者都会遇到的经典问题。它像一把双刃剑:当模型过于“聪明”时,可能会陷入对训练数据的过度依赖,从而失去处理新问题的能力。本文将从原理到实践,深入探讨过拟合的本质及应对策略。1.什么是过拟合?过拟合是指模型在训练数据上表现极佳,但在新数据(测试数据或真实场景数据)上表现显著下降的现象。通俗来说,模型像一个“死记硬背的学生”,记住了训练集中
- 【Python】已解决:pip安装第三方模块(库)与PyCharm中不同步的问题(PyCharm添加本地python解释器)
屿小夏
pythonpippycharm
个人简介:某不知名博主,致力于全栈领域的优质博客分享|用最优质的内容带来最舒适的阅读体验!文末获取免费IT学习资料!文末获取更多信息精彩专栏推荐订阅收藏专栏系列直达链接相关介绍书籍分享点我跳转书籍作为获取知识的重要途径,对于IT从业者来说更是不可或缺的资源。不定期更新IT图书,并在评论区抽取随机粉丝,书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新,涵盖机器学习、深度学习、自然
- 如何在github上参与开源项目
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github开源软件
1.创建GitHub账号如果你还没有GitHub账号,首先需要注册一个:访问GitHub官网。点击右上角的“Signup”按钮,填写注册信息并完成注册。2.找到感兴趣的项目GitHub上有成千上万的开源项目,你可以通过以下方式找到感兴趣的项目:搜索项目:在GitHub首页的搜索框中输入关键词,例如“机器学习”、“Web开发”等。使用高级搜索功能,通过语言、标签等过滤条件找到合适的项目。浏览Tren
- 【AI大模型智能应用】Deepseek生成测试用例
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在软件开发过程中,测试用例的设计和编写是确保软件质量的关键。然而,软件系统的复杂性不断增加,手动编写测试用例的工作量变得异常庞大,且容易出错。DeepSeek基于人工智能和机器学习,它能够依据软件的需求和设计文档,自动生成高质量的测试用例,显著减轻人工编写测试用例的负担。体验一把用DeepSeek编写测试用例,还生成清晰直观的思维导图,整个流程十分顺畅。这篇文章讲解如何使用deepseek生成功能
- Python依赖管理工具分析
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Python的依赖管理工具一直没有标准化,原因主要包括:历史发展的随意性:Python发展早期对于依赖管理的重视程度不足,缺乏从一开始就进行统一规划和设计的意识社区的分散性:Python社区庞大且分散,众多开发者和团队各自为政,根据自己的需求和偏好开发工具,缺乏统一的协调和整合机制多样化的使用场景:Python应用场景广泛,从Web开发到数据科学、机器学习、系统管理脚本等。不同场景对依赖管理有着不
- 【人工智能基础2】机器学习、深度学习总结
roman_日积跬步-终至千里
人工智能习题人工智能机器学习深度学习
文章目录一、人工智能关键技术二、机器学习基础1.监督、无监督、半监督学习2.损失函数:四种损失函数3.泛化与交叉验证4.过拟合与欠拟合5.正则化6.支持向量机三、深度学习基础1、概念与原理2、学习方式3、多层神经网络训练方法一、人工智能关键技术领域基础原理与逻辑机器学习机器学习基于数据,研究从观测数据出发寻找规律,利用这些规律对未来数据进行预测。基于学习模式,机器学习可以分为监督、无监督、强化学习
- Python精进系列: K-Means 聚类算法调用库函数和手动实现对比分析
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一、引言在机器学习领域,聚类分析是一种重要的无监督学习方法,用于将数据集中的样本划分为不同的组或簇,使得同一簇内的样本具有较高的相似性,而不同簇之间的样本具有较大的差异性。K-Means聚类算法是最常用的聚类算法之一,它以其简单性和高效性在数据挖掘、图像分割、模式识别等领域得到了广泛应用。本文将详细介绍K-Means聚类算法,并分别给出调用现成函数和不调用任何现成函数实现K-Means聚类的代码示
- 热门AI创作助手推荐【第一期】
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星游AI创作助手人工智能在现代科技中的应用非常广泛,涵盖了诸多领域,包括但不限于以下几个方面:1.语音识别和自然语言处理:人工智能技术被广泛应用于语音识别和自然语言处理领域,例如智能助手、翻译系统、语音交互系统等。2.机器学习和数据分析:人工智能的机器学习算法被用于数据分析、预测建模、用户个性化推荐等领域,帮助企业做出更准确的商业决策。3.计算机视觉:人工智能在计算机视觉领域的应用包括图像识别、视
- 新手村:线性回归-实战-波士顿房价预测
嘉羽很烦
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新手村:线性回归-实战-波士顿房价预测前置条件阅读:新手村:线性回归了解相关概念实验目的1.熟悉机器学习的一般流程2.掌握基础的数据处理方法3.理解常用的回归算法教学例子:预测房价(以波士顿房价数据集为例)本次实验,你将使用真实的波士顿房价数据集建立起一个房价预测模型,并且了解到机器学习中的若干重要概念和评价方法,请通过机器学习建立回归模型,即:Y=θ0+θ1×X1+θ2×X2+θ3×X3+⋯+θ
- 【解锁机器学习:探寻数学基石】
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机器学习中的数学基础探秘在当今数字化时代,机器学习无疑是最具影响力和发展潜力的技术领域之一。从图像识别到自然语言处理,从智能推荐系统到自动驾驶,机器学习的应用无处不在,深刻地改变着我们的生活和工作方式。然而,在这看似神奇的机器学习背后,数学作为其坚实的理论基础,起着不可或缺的关键作用。毫不夸张地说,数学是打开机器学习大门的钥匙,是理解和掌握机器学习算法与模型的核心所在。想象一下,机器学习就像是一座
- 机器学习——正则化、欠拟合、过拟合、学习曲线
代码的建筑师
学习记录机器学习机器学习学习曲线过拟合欠拟合正则化
过拟合(overfitting):模型只能拟合训练数据的状态。即过度训练。避免过拟合的几种方法:①增加全部训练数据的数量(最为有效的方式)②使用简单的模型(简单的模型学不够,复杂的模型学的太多),这里的简单指的是不要过于复杂③正则化(对目标函数后加上正则化项):使得这个“目标函数+正则化项”的值最小,即为正则化,用防止参数变得过大(参数值变小,意味着对目标函数的影响变小),λ是正则化参数,代表正则
- 从过拟合到强化学习:机器学习核心知识全解析
吴师兄大模型
0基础实现机器学习入门到精通机器学习人工智能过拟合强化学习pythonLLMscikit-learn
Langchain系列文章目录01-玩转LangChain:从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块:四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain:从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain:从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain:深度评估问答系统的三种高效方法(示例生成、手
- 利用matlab实现贝叶斯优化算法(BO)优化支持向量机回归(SVR)的超参数
是内啡肽耶
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【导读】在机器学习建模中,支持向量机(SVM)回归模型的效果高度依赖超参数选择。但手动调参就像"大海捞针",而网格搜索又面临"计算爆炸"的难题。今天给大家介绍一个智能调参黑科技——贝叶斯优化算法。通过Matlab实现,只需几分钟就能让模型性能自动升级!一、为什么要用贝叶斯优化调参?传统调参三大痛点:C参数(正则化强度):过小导致过拟合,过大削弱模型能力ε参数(不敏感区域):决定对预测误差的容忍度核
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机器学习的进化:从预测到因果推理机器学习凭借强大的预测能力,已经彻底改变了多个行业。然而,要实现真正的突破,机器学习还需要克服实践和计算上的挑战,特别是在因果推理方面的应用。未来,因果推理或许将成为推动机器学习发展的新前沿。什么是因果推理,它如何与机器学习相关?如果你和我一样没有数学背景,你可能会好奇“因果推理”到底意味着什么?它与机器学习又有什么关系?当我刚开始学习机器学习时,第一次听到“因果推
- 深入解析LTE-A到5G的系统消息架构与功能演进
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:系统消息是移动通信网络中,UE与网络间信息交换的核心,涵盖了网络状态、服务信息与系统配置。文章深入分析了4GLTE-A到5G网络中系统消息的组成、作用及其演进,包括MIB和SIBs的功能与内容,以及5G对系统消息的优化和新技术的引入,如动态调度、网络切片和针对物联网设备的特定参数配置。5G系统消息还通过机器学习和大数据分析实现智能化分发,增强了网络灵活性、智能
- 解决约束多目标优化问题的新方法:MOEA/D-DAE算法深度解析
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解决约束多目标优化问题的新方法:MOEA/D-DAE算法深度解析在工程优化、机器学习等众多领域,约束多目标优化问题(CMOPs)广泛存在。传统方法在处理这类问题时,常因可行区域不连通或约束违反局部极小点陷入停滞。近期,IEEETransactionsonEvolutionaryComputation上的一篇论文提出了一种新颖的解决方案——MOEA/D-DAE算法,通过结合检测-逃逸策略(DAE)和
- python 人工智能实战案例
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大家好,今天我们要分享,python编程人工智能小例子python人工智能100例子,一起探索吧!1.背景介绍概述在这个世纪,人类已经处于数字化的时代,而这也让很多其他行业都进入了数字化领域python列表有哪些基本操作,python列表功能很重要吗。其中包括游戏行业。游戏行业的蓬勃发展促使机器学习的产生,通过计算机能够进行高效率地模拟人类的学习、决策过程,不断升级提升人类的能力。游戏领域中的AI
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Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言,在人工智能(AI)领域得到了广泛的应用。从机器学习到深度学习,从自然语言处理到计算机视觉,Python提供了丰富的库和框架,使得开发者能够快速实现各种AI应用。本文将通过多个实际案例,展示Python在人工智能领域的强大功能和应用前景。二、案例一:手写数字识别(MNIST)1.背景介绍手写数字识别是机器学习领域的经典入门项目,MNIST数据集包含了
- 基于AI算法实现的情感倾向分析的方法
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完整代码:https://download.csdn.net/download/pythonyanyan/87430621背景目前,情感倾向分析的方法主要分为两类:一种是基于情感词典的方法;一种是基于机器学习的方法,如基于大规模语料库的机器学习。前者需要用到标注好的情感词典,英文的词典有很多,中文主要有知网整理的情感词典Hownet和台湾大学整理发布的NTUSD两个情感词典,还有哈工大信息检索研究
- 机器学习算法实战——天气数据分析(主页有源码)
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✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨1.引言天气数据分析是气象学和数据科学交叉领域的一个重要研究方向。随着大数据技术的发展,气象数据的采集、存储和分析能力得到了显著提升。机器学习算法在天气数据分析中的应用,不仅能够提高天气预报的准确性,还能为气候研究、灾害预警等提供有力支持。本文将介绍机器学习在天气数据分析中的应用,探讨
- 【Python机器学习】2.2. 聚类分析算法理论:K均值聚类(KMeans Analysis)、KNN(K近邻分类)、均值漂移聚类(MeanShift)
SomeB1oody
Python机器学习机器学习算法python聚类分类算法
喜欢的话别忘了点赞、收藏加关注哦(关注即可查看全文),对接下来的教程有兴趣的可以关注专栏。谢谢喵!(=・ω・=)2.2.1.K均值聚类(KMeansAnalysis)K均值算法是以空间中K个点为中心进行聚类,对最靠近他们的对象归类,是聚类算法中最为基础但也最为重要的算法。数学原理计算数据点与各簇中心点的距离:dist(xi,ujt){dist}(x_i,u_j^t)dist(xi,ujt)然后根据
- Spring的注解积累
yijiesuifeng
spring注解
用注解来向Spring容器注册Bean。
需要在applicationContext.xml中注册:
<context:component-scan base-package=”pagkage1[,pagkage2,…,pagkageN]”/>。
如:在base-package指明一个包
<context:component-sc
- 传感器
百合不是茶
android传感器
android传感器的作用主要就是来获取数据,根据得到的数据来触发某种事件
下面就以重力传感器为例;
1,在onCreate中获得传感器服务
private SensorManager sm;// 获得系统的服务
private Sensor sensor;// 创建传感器实例
@Override
protected void
- [光磁与探测]金吕玉衣的意义
comsci
这是一个古代人的秘密:现在告诉大家
信不信由你们:
穿上金律玉衣的人,如果处于灵魂出窍的状态,可以飞到宇宙中去看星星
这就是为什么古代
- 精简的反序打印某个数
沐刃青蛟
打印
以前看到一些让求反序打印某个数的程序。
比如:输入123,输出321。
记得以前是告诉你是几位数的,当时就抓耳挠腮,完全没有思路。
似乎最后是用到%和/方法解决的。
而今突然想到一个简短的方法,就可以实现任意位数的反序打印(但是如果是首位数或者尾位数为0时就没有打印出来了)
代码如下:
long num, num1=0;
- PHP:6种方法获取文件的扩展名
IT独行者
PHP扩展名
PHP:6种方法获取文件的扩展名
1、字符串查找和截取的方法
1
$extension
=
substr
(
strrchr
(
$file
,
'.'
), 1);
2、字符串查找和截取的方法二
1
$extension
=
substr
- 面试111
文强chu
面试
1事务隔离级别有那些 ,事务特性是什么(问到一次)
2 spring aop 如何管理事务的,如何实现的。动态代理如何实现,jdk怎么实现动态代理的,ioc是怎么实现的,spring是单例还是多例,有那些初始化bean的方式,各有什么区别(经常问)
3 struts默认提供了那些拦截器 (一次)
4 过滤器和拦截器的区别 (频率也挺高)
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- XML的四种解析方式
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domjdomdom4jsax
在平时工作中,难免会遇到把 XML 作为数据存储格式。面对目前种类繁多的解决方案,哪个最适合我们呢?在这篇文章中,我对这四种主流方案做一个不完全评测,仅仅针对遍历 XML 这块来测试,因为遍历 XML 是工作中使用最多的(至少我认为)。 预 备 测试环境: AMD 毒龙1.4G OC 1.5G、256M DDR333、Windows2000 Server
- wordpress中常见的操作
aichenglong
中文注册wordpress移除菜单
1 wordpress中使用中文名注册解决办法
1)使用插件
2)修改wp源代码
进入到wp-include/formatting.php文件中找到
function sanitize_user( $username, $strict = false
- 小飞飞学管理-1
alafqq
管理
项目管理的下午题,其实就在提出问题(挑刺),分析问题,解决问题。
今天我随意看下10年上半年的第一题。主要就是项目经理的提拨和培养。
结合我自己经历写下心得
对于公司选拔和培养项目经理的制度有什么毛病呢?
1,公司考察,选拔项目经理,只关注技术能力,而很少或没有关注管理方面的经验,能力。
2,公司对项目经理缺乏必要的项目管理知识和技能方面的培训。
3,公司对项目经理的工作缺乏进行指
- IO输入输出部分探讨
百合不是茶
IO
//文件处理 在处理文件输入输出时要引入java.IO这个包;
/*
1,运用File类对文件目录和属性进行操作
2,理解流,理解输入输出流的概念
3,使用字节/符流对文件进行读/写操作
4,了解标准的I/O
5,了解对象序列化
*/
//1,运用File类对文件目录和属性进行操作
//在工程中线创建一个text.txt
- getElementById的用法
bijian1013
element
getElementById是通过Id来设置/返回HTML标签的属性及调用其事件与方法。用这个方法基本上可以控制页面所有标签,条件很简单,就是给每个标签分配一个ID号。
返回具有指定ID属性值的第一个对象的一个引用。
语法:
&n
- 励志经典语录
bijian1013
励志人生
经典语录1:
哈佛有一个著名的理论:人的差别在于业余时间,而一个人的命运决定于晚上8点到10点之间。每晚抽出2个小时的时间用来阅读、进修、思考或参加有意的演讲、讨论,你会发现,你的人生正在发生改变,坚持数年之后,成功会向你招手。不要每天抱着QQ/MSN/游戏/电影/肥皂剧……奋斗到12点都舍不得休息,看就看一些励志的影视或者文章,不要当作消遣;学会思考人生,学会感悟人生
- [MongoDB学习笔记三]MongoDB分片
bit1129
mongodb
MongoDB的副本集(Replica Set)一方面解决了数据的备份和数据的可靠性问题,另一方面也提升了数据的读写性能。MongoDB分片(Sharding)则解决了数据的扩容问题,MongoDB作为云计算时代的分布式数据库,大容量数据存储,高效并发的数据存取,自动容错等是MongoDB的关键指标。
本篇介绍MongoDB的切片(Sharding)
1.何时需要分片
&nbs
- 【Spark八十三】BlockManager在Spark中的使用场景
bit1129
manager
1. Broadcast变量的存储,在HttpBroadcast类中可以知道
2. RDD通过CacheManager存储RDD中的数据,CacheManager也是通过BlockManager进行存储的
3. ShuffleMapTask得到的结果数据,是通过FileShuffleBlockManager进行管理的,而FileShuffleBlockManager最终也是使用BlockMan
- yum方式部署zabbix
ronin47
yum方式部署zabbix
安装网络yum库#rpm -ivh http://repo.zabbix.com/zabbix/2.4/rhel/6/x86_64/zabbix-release-2.4-1.el6.noarch.rpm 通过yum装mysql和zabbix调用的插件还有agent代理#yum install zabbix-server-mysql zabbix-web-mysql mysql-
- Hibernate4和MySQL5.5自动创建表失败问题解决方法
byalias
J2EEHibernate4
今天初学Hibernate4,了解了使用Hibernate的过程。大体分为4个步骤:
①创建hibernate.cfg.xml文件
②创建持久化对象
③创建*.hbm.xml映射文件
④编写hibernate相应代码
在第四步中,进行了单元测试,测试预期结果是hibernate自动帮助在数据库中创建数据表,结果JUnit单元测试没有问题,在控制台打印了创建数据表的SQL语句,但在数据库中
- Netty源码学习-FrameDecoder
bylijinnan
javanetty
Netty 3.x的user guide里FrameDecoder的例子,有几个疑问:
1.文档说:FrameDecoder calls decode method with an internally maintained cumulative buffer whenever new data is received.
为什么每次有新数据到达时,都会调用decode方法?
2.Dec
- SQL行列转换方法
chicony
行列转换
create table tb(终端名称 varchar(10) , CEI分值 varchar(10) , 终端数量 int)
insert into tb values('三星' , '0-5' , 74)
insert into tb values('三星' , '10-15' , 83)
insert into tb values('苹果' , '0-5' , 93)
- 中文编码测试
ctrain
编码
循环打印转换编码
String[] codes = {
"iso-8859-1",
"utf-8",
"gbk",
"unicode"
};
for (int i = 0; i < codes.length; i++) {
for (int j
- hive 客户端查询报堆内存溢出解决方法
daizj
hive堆内存溢出
hive> select * from t_test where ds=20150323 limit 2;
OK
Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
问题原因: hive堆内存默认为256M
这个问题的解决方法为:
修改/us
- 人有多大懒,才有多大闲 (评论『卓有成效的程序员』)
dcj3sjt126com
程序员
卓有成效的程序员给我的震撼很大,程序员作为特殊的群体,有的人可以这么懒, 懒到事情都交给机器去做 ,而有的人又可以那么勤奋,每天都孜孜不倦得做着重复单调的工作。
在看这本书之前,我属于勤奋的人,而看完这本书以后,我要努力变成懒惰的人。
不要在去庞大的开始菜单里面一项一项搜索自己的应用程序,也不要在自己的桌面上放置眼花缭乱的快捷图标
- Eclipse简单有用的配置
dcj3sjt126com
eclipse
1、显示行号 Window -- Prefences -- General -- Editors -- Text Editors -- show line numbers
2、代码提示字符 Window ->Perferences,并依次展开 Java -> Editor -> Content Assist,最下面一栏 auto-Activation
- 在tomcat上面安装solr4.8.0全过程
eksliang
Solrsolr4.0后的版本安装solr4.8.0安装
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2096478
首先solr是一个基于java的web的应用,所以安装solr之前必须先安装JDK和tomcat,我这里就先省略安装tomcat和jdk了
第一步:当然是下载去官网上下载最新的solr版本,下载地址
- Android APP通用型拒绝服务、漏洞分析报告
gg163
漏洞androidAPP分析
点评:记得曾经有段时间很多SRC平台被刷了大量APP本地拒绝服务漏洞,移动安全团队爱内测(ineice.com)发现了一个安卓客户端的通用型拒绝服务漏洞,来看看他们的详细分析吧。
0xr0ot和Xbalien交流所有可能导致应用拒绝服务的异常类型时,发现了一处通用的本地拒绝服务漏洞。该通用型本地拒绝服务可以造成大面积的app拒绝服务。
针对序列化对象而出现的拒绝服务主要
- HoverTree项目已经实现分层
hvt
编程.netWebC#ASP.ENT
HoverTree项目已经初步实现分层,源代码已经上传到 http://hovertree.codeplex.com请到SOURCE CODE查看。在本地用SQL Server 2008 数据库测试成功。数据库和表请参考:http://keleyi.com/a/bjae/ue6stb42.htmHoverTree是一个ASP.NET 开源项目,希望对你学习ASP.NET或者C#语言有帮助,如果你对
- Google Maps API v3: Remove Markers 移除标记
天梯梦
google maps api
Simply do the following:
I. Declare a global variable:
var markersArray = [];
II. Define a function:
function clearOverlays() {
for (var i = 0; i < markersArray.length; i++ )
- jQuery选择器总结
lq38366
jquery选择器
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- 基础数据结构和算法六:Quick sort
sunwinner
AlgorithmQuicksort
Quick sort is probably used more widely than any other. It is popular because it is not difficult to implement, works well for a variety of different kinds of input data, and is substantially faster t
- 如何让Flash不遮挡HTML div元素的技巧_HTML/Xhtml_网页制作
刘星宇
htmlWeb
今天在写一个flash广告代码的时候,因为flash自带的链接,容易被当成弹出广告,所以做了一个div层放到flash上面,这样链接都是a触发的不会被拦截,但发现flash一直处于div层上面,原来flash需要加个参数才可以。
让flash置于DIV层之下的方法,让flash不挡住飘浮层或下拉菜单,让Flash不档住浮动对象或层的关键参数:wmode=opaque。
方法如下:
- Mybatis实用Mapper SQL汇总示例
wdmcygah
sqlmysqlmybatis实用
Mybatis作为一个非常好用的持久层框架,相关资料真的是少得可怜,所幸的是官方文档还算详细。本博文主要列举一些个人感觉比较常用的场景及相应的Mapper SQL写法,希望能够对大家有所帮助。
不少持久层框架对动态SQL的支持不足,在SQL需要动态拼接时非常苦恼,而Mybatis很好地解决了这个问题,算是框架的一大亮点。对于常见的场景,例如:批量插入/更新/删除,模糊查询,多条件查询,联表查询,