- Python实现关联规则推荐
这孩子谁懂哈
PythonMachineLearningpython关联规则机器学习
1.什么关联规则关联规则(AssociationRules)是反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性,如果两个或多个事物之间存在一定的关联关系,那么,其中一个事物就能通过其他事物预测到。关联规则是数据挖掘的一个重要技术,用于从大量数据中挖掘出有价值的数据项之间的相关关系。关联规则挖掘的最经典的例子就是沃尔玛的啤酒与尿布的故事,通过对超市购物篮数据进行分析,即顾客放入购物篮中不同商品之间的关
- 每天一个数据分析题(五百)- 关联规则
跟着紫枫学姐学CDA
数据分析题库数据分析数据挖掘
广为流传的“啤酒与尿布”的故事,其背后的模型实际上是哪一类?A.分类(Classification)B.分群(Clustering)C.关联(Association)D.预测(Prediction)数据分析认证考试介绍:点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python,SQL,统计学,数据分析理论,深度学习,可视化,机器学习,Spark八个方向的专项练习题库
- 性能测试手册:一分钟掌握LoadRunner关联函数应该放在那
Criss陈磊
为什么要有关联函数如果客户端的某个请求是随着服务器端的响应而动态变化,我们就需要用到关联,通过关联函数获取动态的返回值,传给后面的函数使用,完成测试上下文的流程串联。定义:在脚本回放过程中,客户端发出请求,通过关联函数所定义的左右边界值(也就是关联规则),在服务器返回的响应内容中查找,得到相应的值,将其存储的变量中,后续请求再通过对应变量指向的内存取出数据发给服务器发,已完成正确的业务流程的性能测
- 【机器学习笔记】14 关联规则
RIKI_1
机器学习机器学习笔记人工智能
关联规则概述关联规则(AssociationRules)反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性。如果两个或者多个事物之间存在一定的关联关系,那么,其中一个事物就能够通过其他事物预测到。关联规则可以看作是一种IF-THEN关系。假设商品A被客户购买,那么在相同的交易ID下,商品B也被客户挑选的机会就被发现了。有没有发生过这样的事:你出去买东西,结果却买了比你计划的多得多的东西?这是一种被称为
- 【机器学习笔记】12 聚类
RIKI_1
机器学习机器学习笔记聚类
无监督学习概述监督学习在一个典型的监督学习中,训练集有标签,我们的目标是找到能够区分正样本和负样本的决策边界,需要据此拟合一个假设函数。无监督学习与此不同的是,在无监督学习中,我们的数据没有附带任何标签,无监督学习主要分为聚类、降维、关联规则、推荐系统等方面。主要的无监督学习方法聚类(Clustering)如何将教室里的学生按爱好、身高划分为5类?降维(DimensionalityReductio
- R语言Apriori关联规则、kmeans聚类、决策树挖掘研究京东商城网络购物用户行为数据可视化|附代码数据
数据挖掘
全文链接:http://tecdat.cn/?p=30360最近我们被客户要求撰写关于网络购物用户行为的研究报告,包括一些图形和统计输出。随着网络的迅速发展,依托于网络的购物作为一种新型的消费方式,在全国乃至全球范围内飞速发展电子商务成为越来越多消费者购物的重要途径。我们被客户要求撰写关于网络购物行为的研究报告。项目计划使用数据挖掘的方法,以京东商城网购用户的网络购物数据为基础,对网络购物行为的三
- Apriori介绍及代码批注
Fishermen_sail
机器学习数据挖掘scikit-learnpython机器学习推荐算法
一、Apriori原理解析1.概述关联规则分析是数据挖掘中最活跃的研究方法之一,目的是在一个数据集中找到各项之间的关联关系,而这种关系并没有在数据中直接体现出来。以超市的销售数据为例,当存在很多商品时,可能的商品组合数量达到了令人望而却步的程度,这是提取关联规则的最大困难。因此各种关联规则分析算法从不同方面入手减少可能的搜索空间大小以及减少扫描数据的次数。Apriori算法是最经典的挖掘频繁项集的
- 基于关联规则的计算机类考研院校推荐系统
计算机专业毕业设计
关联规则算法,就是我们常说的Apriori算法,利用该算法,通过对数据的关联性进行了分析和挖掘,挖掘出的这些信息在决策制定过程中具有重要的参考价值。本系统主要是根据该算法,帮助考研的学生,选择和推荐学校,方便学生选择到合适的学校。项目开发采用Eclipse做为开发工具,tomcat8.5以上版本,jdk1.8以上。系统采用Spring+SpringMVC+Mybits框架,实现了网站的建设。功能介
- 关联规则算法及其画图(python
天玑y
#机器学习算法python开发语言笔记数学建模数据分析大数据
目录1.代码:2.效果:小结:1.代码:算法的介绍和原理就不多阐述了,链接放在这里:介绍和原理1介绍和原理2importnumpyasnpimportseabornassnsimportpandasaspdfrommatplotlibimportpyplotaspltfrommlxtend.frequent_patternsimportapriorifrommlxtend.frequent_pat
- 01 数据分析与可视化概述
flysh05
Python数据分析数据挖掘python
1.数据分析数据分析DataAnalysis是数学与计算机科学相结合的产物,指使用适当的统计分析方法对搜集来的大量数据进行分析,提取有用信息并形成结论,从而对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据挖掘则指的是从大量的,不完全的,有噪声的,模糊的和随机的实际应用数据中,通过应用聚合,分类,回归和关联规则等技术,挖掘潜在价值的过程。数据分析有狭义和广义之分。狭义的数据分析指根据分析目的,采用对比分析,
- 分润结算
花丽林
我是林丽花,今天是我每天一篇文章的第142篇。今天有位授权点负责人问我,书友通过她的二维码入会成为正式会员,是否归属于她的授权点,线上部分分润该如何计算?这里面涉及两个问题,一个是强关联规则;另一方面是授权点分润该如何结算。书友通过授权点负责人二维码直接入会,是归属于该授权点的业绩。解析:凡是通过该授权点的推广大使、阅读大使直接入会的,所有业绩都归属该授权点后台;如果是通过该授权点推广大使、阅读大
- 挖掘建模概述
三块给你买麻糬_31c3
1、概述1.1数据挖掘的基本任务基本任务包括分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式、偏差检测、智能推荐等方法,通过完成这些任务,发现数据的价值,指导商业抉择,带来商业新价值。1.2数据挖掘建模过程1.2.1定义挖掘目标一般可以分为三类:把握趋势和模式、预测或分类、求最优解1.2.2数据取样常见的抽样方法包括:随机抽样、等距抽样、分层抽样、顺序抽样、分类抽样1.2.3数据探索这一步考虑的是数据集的
- LoadRunner——关联
樑衛東
1,什么是关联关联(correlation)就是把脚本中那些写固定的数据,转变成是来自服务器发送的、动态的、每次都不一样的数据。在脚本回放过程中,客户端发出请求,通过关联函数所定义的左右边界值(也就是关联规则),在服务器所响应的内容中查找,得到相应的值,将值以变量的形式替换录制时的固定值,从而向服务器发出新的正确的请求,这种动态获得服务器响应内容的方法被称作关联。2,为什么要使用关联为了保证Ses
- 常用数据分析模型与方法
kalvin_y_liu
数据分析数据挖掘
常用数据分析模型与方法在进行数据分析过程中,通常需要使用各种模型来证明自己的分析观点,一是为了使自己的结论更具备说服力,二是让自己的论证过程更具备逻辑性和条理性。FineBI推出部分数据分析方法,帮助用户更好的使用BI进行数据分析。分析类型模型/方法对外用户分析RFM分析对外用户分析ABC分析对外用户分析波士顿矩阵图对外用户分析购物篮分析-关联规则对外用户分析留存分析对外用户分析用户画像分析对外用
- 【机器学习】【贝叶斯算法】Python实战演练贝叶斯算法中的关联规则
hi_ly_51
机器学习算法python
关联规则概念一个样本称为一个事务每个事务由多个属性来确定,这里的属性称为“项”多个项组成的集合为“项集”X==>Y:X和Y是项集;X称为规则前项;Y称为规则后项支持度支持度(support):一个项集或者规则在所有事务中出现的频率,σ(X):表示项集X的支持度计数·项集X的支持度:s(X)=σ(X)N·规侧X==>Y表示物品集X对物品集Y的支持度,也就是物品集X和物品集Y同时出现的概率·某天共有1
- 数据挖掘——考试复习
hzx99
考试复习数据挖掘考试复习
数据挖掘——考试复习考点填空欧几里得距离余弦相似度简单匹配系数Jaccard系数数据集的ClassficationError数据集的Gini值召回率和精度问答支持向量机的“最大边缘”原理软边缘支持向量机的基本工作原理非线性支持向量机的基本工作原理计算朴素贝叶斯分类ID3决策树、计算数据集的熵、计算划分的期望信息、信息增益计算欧式距离、KNN分类给定事务数据集、求频繁K项集,求指定的关联规则的支持度
- Sentinel之道:流控模式解析与深度探讨
一只牛博
#sentinelsentinel
欢迎来到我的博客,代码的世界里,每一行都是一个故事Sentinel之道:流控模式解析与深度探讨前言流控模式基础:Sentinel的多面光环直接模式:规则之箭,直指核心直接模式的核心概念:实际案例演示:关联模式:数字共振的奇妙舞步关联模式的核心概念:使用场景和配置关联规则:链路模式:数字交响乐的协调者链路模式的核心概念:示例场景演示:多维度流控:灵活管理不同场景的流量结合直接、关联和链路模式:多维度
- 看书标记【数据科学:R语言实战 1】
小胡涂记
R语言资料实现r语言开发语言
看书标记——R语言Chapter1模式的数据挖掘1.1聚类分析1.1.1k-means聚类用法示例1.1.2k-medoids聚类用法示例1.1.3分层聚类用法示例1.1.4期望最大化(EM)用法示例1.1.5密度估计用法示例1.2异常检测1.2.1显示异常值示例1示例2示例31.2.2计算异常值示例1(用name函数创建异常)示例2(DMwR中的lofactor函数)1.3关联规则(购物篮分析)
- 关联规则——Apriori算法与FP-Growth算法
CYYUN
Apriori算法•Apriori算法将发现关联规则的过程分为两个步骤:1、通过迭代,检索出事务数据库中的所有频繁项集,即支持度不低于用户设定的阈值的项集2、利用频繁项集构造出满足用户最小置信度的规则。其中,检索所有频繁项集是该算法的核心,占整个计算量的大部分•Apriori算法的重要性质性质1:频繁项集的子集必为频繁项集。如果{B,C}是频繁的,那么{B},{C}也一定是频繁的性质2:非频繁项集
- 天池赛:淘宝用户购物行为数据可视化分析
wjzeroooooo
数据分析数据可视化数据分析python
目录前言一、赛题介绍二、数据清洗、特征构建、特征可视化1.数据缺失值及重复值处理2.日期分离,PV及UV构建3.PV及UV可视化4.用户行为可视化4.1各个行为的面积图(以UV为例)4.2各个行为的热力图5.转化率可视化三、RFM模型1.构建R、F、M2.RFM的数据统计分布3.计算RFM得分及组合4.RFM组合柱图及得分饼图可视化5.RFM3D柱图展示四、商品类型关联分析4.1.提取关联规则4.
- 关联规则挖掘算法的介绍
Clearlovekui9
学号:17020110019姓名:高少魁【嵌牛导读】关联规则挖掘算法是数据挖掘中的一种常用算法,用于发现隐藏在大型数据集中令人感兴趣的频繁出现的模式、关联和相关性。这里将对该算法进行简单的介绍,之后通过Apriori算法作为实例演示算法执行结果。【嵌牛鼻子】数据挖掘关联规则挖掘python【嵌牛正文】一、算法原理1、基本概念关联规则用于发现隐藏在大型数据集中令人感兴趣的频繁出现的模式、关联和相关性
- 大数据关联规则挖掘:Apriori算法的深度探讨
星川皆无恙
机器学习与深度学习大数据人工智能大数据大数据算法深度学习人工智能pytorchpython
文章目录大数据关联规则挖掘:Apriori算法的深度探讨一、简介什么是关联规则挖掘?什么是频繁项集?什么是支持度与置信度?Apriori算法的重要性应用场景二、理论基础项和项集支持度(Support)置信度(Confidence)提升度(Lift)Apriori原理三、Apriori算法概述算法步骤频繁项集生成关联规则生成优缺点优点缺点四、实战应用购物篮分析输入和输出Python实现代码示例和输出
- vivado JTAG链、连接、IP关联规则
cckkppll
fpga开发
JTAG链这列出了定义板上可用的不同JTAG链。每个链都列在下面以及链的名称,以及定义名称和链中组件的位置:<jtag_chain>标记指定具有name=属性的链的名称。标记列出中的每个组件。详细信息如下表所示:连接部分定义了不同组件之间的连接。这个<connection>标记标识与连接相关联的两个组件。这个<connection_map>标记描述了两个组件之间的总线连接。详细信息VivadoDe
- 机器学习之聚类-2D数据类别划分
小旺不正经
人工智能机器学习聚类支持向量机人工智能
无监督学习(UnsupervisedLearning)机器学习的一种方法,没有给定事先标记过的训练示例,自动对输入的数据进行分类或分群。方式一:站着或坐着方式二:全身或半身方式三:蓝眼球或不是蓝眼球没有对与错寻找数据的共同点优点:算法不受监督信息(偏见)的约束,可能考虑到新的信息不需要标签数据,极大程度扩大数据样本主要应用:聚类分析、关联规则、维度缩减应用最广:聚类分析(clustering)聚类
- Python数据分析基础ReadingDay14_关联分析FP_growth
放翁lcf
readingFoundationsforAnalysiswithPythonDay13《Python数据分析基础》封面之前我们已经完成了《Python数据分析基础》这本书的学习,之后的两篇笔记是关于关联分析的。这是第二篇。上一篇笔记我们讲到了关联分析的基本概念和应用场景,以及挖掘数据集中关联规则的Apriori算法,通过具体代码实现了一个Apriori算法,在上一篇笔记的最后提到Apriori算
- 关联规则分析(Apriori算法
天玑y
#机器学习算法数学建模大数据机器学习人工智能数据分析数据挖掘
目录1.关联规则:2.关联规则算法:3.Apriori算法原理:3.1先找出频繁项集3.2是否能被设置为关联规则3.Apriori算法原理:小结:1.关联规则:什么是关联规则?可以归纳为X->Y,就是X发生的情况下很可能会发生Y比如:啤酒和尿布,就是尿布->啤酒这么一个强关联规则,含义是:如果顾客购买尿布,那么他很有可能买啤酒。啤酒和尿布的关联规则故事沃尔玛公司数据仓库里集中了其各门店的详细原始交
- 在线项目实习分享:股票价格形态聚类与收益分析
泰迪智能科技
大数据在线实习项目聚类数据挖掘机器学习
01前置课程数据挖掘基础数据探索数据预处理数据挖掘算法基础Python数据挖掘编程基础Matplotlib可视化Pyecharts绘图02师傅带练行业联动与轮动分析通过分析申银万国行业交易指数的联动与轮动现象,获得有意义的行业轮动关联规则,并在此基础上设计量化投资策略。项目技术目标如下:1、利用不同投资品种强势时间的错位对行业品种进行切换以达到投资收益最大化的目的。2、量化投资策略,为投资者提供高
- 基于关联规则与可平面图的商品摆放规划-----实验报告
FakeOccupational
数据分析
基于关联规则与可平面图的商品摆放规划摘要:本文先对northwind数据库介绍与数据描述与简单分析(数据异常值处理,订单地址的文本挖掘),然后对购买的商品使用关联规则算法,进行关联分析与商品的购买情况分析,由关联规则的发现结果,使用图论方法分析商品的摆放图。关键词:Northwind数据库;关联规则;可平面图;1.Northwind数据库数据介绍图1Northwind数据库的安装文件执行文件中的S
- 啤酒和尿不湿?购物篮分析、商品关联分析和关联规则算法都给你搞清楚(上—理论篇)
DataMiningSharer
应用案例特征工程数据可视化python数据挖掘mysql
不管是不是搞数据分析的,相信应该都听过啤酒尿不湿的故事,说的是美国的沃尔玛超市管理人员分析销售数据时发现了一个令人难以理解的现象:“啤酒”与“尿布湿”这两件看上去毫无关系的商品会经常出现在同一个购物篮中。经过后续调查他们发现,这种现象大多出现在年轻的父亲身上。原来在有婴儿的美国家庭中,一般是母亲在家中照看婴儿,年轻的父亲前去超市购买尿布湿。父亲在购买尿布湿的同时,往往会顺便为自己购买啤酒,这就出现
- 自然语言处理5——发掘隐藏规律 - Python中的关联规则挖掘
theskylife
数据分析数据挖掘自然语言处理自然语言处理pythoneasyui数据挖掘数据分析
目录写在开头1.了解关联规则挖掘的概念和实际应用1.1关联规则挖掘在市场分析和购物篮分析中的应用1.2关联规则的定义和基本原理1.3应用场景2.使用Apriori算法和FP-growth算法进行关联规则挖掘2.1Apriori算法的工作原理和实现步骤2.2FP-growth算法的优势和使用方法2.3Apriori算法vsFP-growth算法3.结果解读和关联规则可视化3.1如何解读挖掘出的关联规
- ios内付费
374016526
ios内付费
近年来写了很多IOS的程序,内付费也用到不少,使用IOS的内付费实现起来比较麻烦,这里我写了一个简单的内付费包,希望对大家有帮助。
具体使用如下:
这里的sender其实就是调用者,这里主要是为了回调使用。
[KuroStoreApi kuroStoreProductId:@"产品ID" storeSender:self storeFinishCallBa
- 20 款优秀的 Linux 终端仿真器
brotherlamp
linuxlinux视频linux资料linux自学linux教程
终端仿真器是一款用其它显示架构重现可视终端的计算机程序。换句话说就是终端仿真器能使哑终端看似像一台连接上了服务器的客户机。终端仿真器允许最终用户用文本用户界面和命令行来访问控制台和应用程序。(LCTT 译注:终端仿真器原意指对大型机-哑终端方式的模拟,不过在当今的 Linux 环境中,常指通过远程或本地方式连接的伪终端,俗称“终端”。)
你能从开源世界中找到大量的终端仿真器,它们
- Solr Deep Paging(solr 深分页)
eksliang
solr深分页solr分页性能问题
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2148370
作者:eksliang(ickes) blg:http://eksliang.iteye.com/ 概述
长期以来,我们一直有一个深分页问题。如果直接跳到很靠后的页数,查询速度会比较慢。这是因为Solr的需要为查询从开始遍历所有数据。直到Solr的4.7这个问题一直没有一个很好的解决方案。直到solr
- 数据库面试题
18289753290
面试题 数据库
1.union ,union all
网络搜索出的最佳答案:
union和union all的区别是,union会自动压缩多个结果集合中的重复结果,而union all则将所有的结果全部显示出来,不管是不是重复。
Union:对两个结果集进行并集操作,不包括重复行,同时进行默认规则的排序;
Union All:对两个结果集进行并集操作,包括重复行,不进行排序;
2.索引有哪些分类?作用是
- Android TV屏幕适配
酷的飞上天空
android
先说下现在市面上TV分辨率的大概情况
两种分辨率为主
1.720标清,分辨率为1280x720.
屏幕尺寸以32寸为主,部分电视为42寸
2.1080p全高清,分辨率为1920x1080
屏幕尺寸以42寸为主,此分辨率电视屏幕从32寸到50寸都有
适配遇到问题,已1080p尺寸为例:
分辨率固定不变,屏幕尺寸变化较大。
如:效果图尺寸为1920x1080,如果使用d
- Timer定时器与ActionListener联合应用
永夜-极光
java
功能:在控制台每秒输出一次
代码:
package Main;
import javax.swing.Timer;
import java.awt.event.*;
public class T {
private static int count = 0;
public static void main(String[] args){
- Ubuntu14.04系统Tab键不能自动补全问题解决
随便小屋
Ubuntu 14.04
Unbuntu 14.4安装之后就在终端中使用Tab键不能自动补全,解决办法如下:
1、利用vi编辑器打开/etc/bash.bashrc文件(需要root权限)
sudo vi /etc/bash.bashrc
接下来会提示输入密码
2、找到文件中的下列代码
#enable bash completion in interactive shells
#if
- 学会人际关系三招 轻松走职场
aijuans
职场
要想成功,仅有专业能力是不够的,处理好与老板、同事及下属的人际关系也是门大学问。如何才能在职场如鱼得水、游刃有余呢?在此,教您简单实用的三个窍门。
第一,多汇报
最近,管理学又提出了一个新名词“追随力”。它告诉我们,做下属最关键的就是要多请示汇报,让上司随时了解你的工作进度,有了新想法也要及时建议。不知不觉,你就有了“追随力”,上司会越来越了解和信任你。
第二,勤沟通
团队的力
- 《O2O:移动互联网时代的商业革命》读书笔记
aoyouzi
读书笔记
移动互联网的未来:碎片化内容+碎片化渠道=各式精准、互动的新型社会化营销。
O2O:Online to OffLine 线上线下活动
O2O就是在移动互联网时代,生活消费领域通过线上和线下互动的一种新型商业模式。
手机二维码本质:O2O商务行为从线下现实世界到线上虚拟世界的入口。
线上虚拟世界创造的本意是打破信息鸿沟,让不同地域、不同需求的人
- js实现图片随鼠标滚动的效果
百合不是茶
JavaScript滚动属性的获取图片滚动属性获取页面加载
1,获取样式属性值
top 与顶部的距离
left 与左边的距离
right 与右边的距离
bottom 与下边的距离
zIndex 层叠层次
例子:获取左边的宽度,当css写在body标签中时
<div id="adver" style="position:absolute;top:50px;left:1000p
- ajax同步异步参数async
bijian1013
jqueryAjaxasync
开发项目开发过程中,需要将ajax的返回值赋到全局变量中,然后在该页面其他地方引用,因为ajax异步的原因一直无法成功,需将async:false,使其变成同步的。
格式:
$.ajax({ type: 'POST', ur
- Webx3框架(1)
Bill_chen
eclipsespringmaven框架ibatis
Webx是淘宝开发的一套Web开发框架,Webx3是其第三个升级版本;采用Eclipse的开发环境,现在支持java开发;
采用turbine原型的MVC框架,扩展了Spring容器,利用Maven进行项目的构建管理,灵活的ibatis持久层支持,总的来说,还是一套很不错的Web框架。
Webx3遵循turbine风格,velocity的模板被分为layout/screen/control三部
- 【MongoDB学习笔记五】MongoDB概述
bit1129
mongodb
MongoDB是面向文档的NoSQL数据库,尽量业界还对MongoDB存在一些质疑的声音,比如性能尤其是查询性能、数据一致性的支持没有想象的那么好,但是MongoDB用户群确实已经够多。MongoDB的亮点不在于它的性能,而是它处理非结构化数据的能力以及内置对分布式的支持(复制、分片达到的高可用、高可伸缩),同时它提供的近似于SQL的查询能力,也是在做NoSQL技术选型时,考虑的一个重要因素。Mo
- spring/hibernate/struts2常见异常总结
白糖_
Hibernate
Spring
①ClassNotFoundException: org.aspectj.weaver.reflect.ReflectionWorld$ReflectionWorldException
缺少aspectjweaver.jar,该jar包常用于spring aop中
②java.lang.ClassNotFoundException: org.sprin
- jquery easyui表单重置(reset)扩展思路
bozch
formjquery easyuireset
在jquery easyui表单中 尚未提供表单重置的功能,这就需要自己对其进行扩展。
扩展的时候要考虑的控件有:
combo,combobox,combogrid,combotree,datebox,datetimebox
需要对其添加reset方法,reset方法就是把初始化的值赋值给当前的组件,这就需要在组件的初始化时将值保存下来。
在所有的reset方法添加完毕之后,就需要对fo
- 编程之美-烙饼排序
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
/*
*《编程之美》的思路是:搜索+剪枝。有点像是写下棋程序:当前情况下,把所有可能的下一步都做一遍;在这每一遍操作里面,计算出如果按这一步走的话,能不能赢(得出最优结果)。
*《编程之美》上代码有很多错误,且每个变量的含义令人费解。因此我按我的理解写了以下代码:
*/
- Struts1.X 源码分析之ActionForm赋值原理
chenbowen00
struts
struts1在处理请求参数之前,首先会根据配置文件action节点的name属性创建对应的ActionForm。如果配置了name属性,却找不到对应的ActionForm类也不会报错,只是不会处理本次请求的请求参数。
如果找到了对应的ActionForm类,则先判断是否已经存在ActionForm的实例,如果不存在则创建实例,并将其存放在对应的作用域中。作用域由配置文件action节点的s
- [空天防御与经济]在获得充足的外部资源之前,太空投资需有限度
comsci
资源
这里有一个常识性的问题:
地球的资源,人类的资金是有限的,而太空是无限的.....
就算全人类联合起来,要在太空中修建大型空间站,也不一定能够成功,因为资源和资金,技术有客观的限制....
&
- ORACLE临时表—ON COMMIT PRESERVE ROWS
daizj
oracle临时表
ORACLE临时表 转
临时表:像普通表一样,有结构,但是对数据的管理上不一样,临时表存储事务或会话的中间结果集,临时表中保存的数据只对当前
会话可见,所有会话都看不到其他会话的数据,即使其他会话提交了,也看不到。临时表不存在并发行为,因为他们对于当前会话都是独立的。
创建临时表时,ORACLE只创建了表的结构(在数据字典中定义),并没有初始化内存空间,当某一会话使用临时表时,ORALCE会
- 基于Nginx XSendfile+SpringMVC进行文件下载
denger
应用服务器Webnginx网络应用lighttpd
在平常我们实现文件下载通常是通过普通 read-write方式,如下代码所示。
@RequestMapping("/courseware/{id}")
public void download(@PathVariable("id") String courseID, HttpServletResp
- scanf接受char类型的字符
dcj3sjt126com
c
/*
2013年3月11日22:35:54
目的:学习char只接受一个字符
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
char ch;
scanf("%d", &i);
printf("i = %d\n", i);
scanf("%
- 学编程的价值
dcj3sjt126com
编程
发一个人会编程, 想想以后可以教儿女, 是多么美好的事啊, 不管儿女将来从事什么样的职业, 教一教, 对他思维的开拓大有帮助
像这位朋友学习:
http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_2584320772_0_1.html
VirtualGS教程 (By @林泰前): 几十年的老程序员,资深的
- 二维数组(矩阵)对角线输出
飞天奔月
二维数组
今天在BBS里面看到这样的面试题目,
1,二维数组(N*N),沿对角线方向,从右上角打印到左下角如N=4: 4*4二维数组
{ 1 2 3 4 }
{ 5 6 7 8 }
{ 9 10 11 12 }
{13 14 15 16 }
打印顺序
4
3 8
2 7 12
1 6 11 16
5 10 15
9 14
13
要
- Ehcache(08)——可阻塞的Cache——BlockingCache
234390216
并发ehcacheBlockingCache阻塞
可阻塞的Cache—BlockingCache
在上一节我们提到了显示使用Ehcache锁的问题,其实我们还可以隐式的来使用Ehcache的锁,那就是通过BlockingCache。BlockingCache是Ehcache的一个封装类,可以让我们对Ehcache进行并发操作。其内部的锁机制是使用的net.
- mysqldiff对数据库间进行差异比较
jackyrong
mysqld
mysqldiff该工具是官方mysql-utilities工具集的一个脚本,可以用来对比不同数据库之间的表结构,或者同个数据库间的表结构
如果在windows下,直接下载mysql-utilities安装就可以了,然后运行后,会跑到命令行下:
1) 基本用法
mysqldiff --server1=admin:12345
- spring data jpa 方法中可用的关键字
lawrence.li
javaspring
spring data jpa 支持以方法名进行查询/删除/统计。
查询的关键字为find
删除的关键字为delete/remove (>=1.7.x)
统计的关键字为count (>=1.7.x)
修改需要使用@Modifying注解
@Modifying
@Query("update User u set u.firstna
- Spring的ModelAndView类
nicegege
spring
项目中controller的方法跳转的到ModelAndView类,一直很好奇spring怎么实现的?
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
* yo
- 搭建 CentOS 6 服务器(13) - rsync、Amanda
rensanning
centos
(一)rsync
Server端
# yum install rsync
# vi /etc/xinetd.d/rsync
service rsync
{
disable = no
flags = IPv6
socket_type = stream
wait
- Learn Nodejs 02
toknowme
nodejs
(1)npm是什么
npm is the package manager for node
官方网站:https://www.npmjs.com/
npm上有很多优秀的nodejs包,来解决常见的一些问题,比如用node-mysql,就可以方便通过nodejs链接到mysql,进行数据库的操作
在开发过程往往会需要用到其他的包,使用npm就可以下载这些包来供程序调用
&nb
- Spring MVC 拦截器
xp9802
spring mvc
Controller层的拦截器继承于HandlerInterceptorAdapter
HandlerInterceptorAdapter.java 1 public abstract class HandlerInterceptorAdapter implements HandlerIntercep