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机器学习机器学习算法人工智能
目录前言一、DBSCAN算法1.动图展示(图片转载自网络)2.步骤详解3.参数配置二、代码实现1.完整代码2.代码详解1.导入数据2.通过循环确定参数最佳值总结前言DBSCAN(Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise)是一种基于密度的聚类算法。它可以发现任意形状的簇并能够处理噪声数据。一、DBSCAN算法1.动图展示(图片转载自网
- 模糊C-means算法原理及Python实践
doublexiao79
数据分析与挖掘算法python
模糊C-means算法原理及Python实践一、目标函数二、隶属度矩阵和聚类中心三、算法步骤四、终止条件五、算法特点六、Python实现模糊C-means(FuzzyC-Means,简称FCM)算法是一种经典的模糊聚类算法,它在数据分析、数据挖掘、图像处理等多个领域有着广泛的应用。FCM算法通过为每个数据点分配模糊隶属度,将数据点划分到不同的聚类中心,从而实现对数据集的聚类分析。以下是模糊C-me
- 【闲谈】聚类算法的金融数据挖掘应用及实践
爱写代码的July
其他金融大数据数据分析数据可视化python
目录一数据挖掘技术在金融领域应用概述二聚类算法介绍三聚类算法在金融数据挖掘中的应用1.聚类算法在客户细分领域的应用2.聚类算法在客户信用评估领域的应用四算法实践与个人体会1.聚类算法的实践——以k-means算法为例的银行客户数据集分析2.个人实际应用体会五总结与展望参考文献一数据挖掘技术在金融领域应用概述随着金融行业的不断发展,金融领域数字化转型程度愈发加深,计算机科学在金融领域的应用显得更为重
- 程序猿成长之路之数据挖掘篇——Kmeans聚类算法
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Kmeans是一种可以将一个数据集按照距离(相似度)划分成不同类别的算法,它无需借助外部标记,因此也是一种无监督学习算法。什么是聚类用官方的话说聚类就是将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程。用自己的话说聚类是根据不同样本数据间的相似度进行种类划分的算法。这种划分可以基于我们的业务需求或建模需求来完成,也可以单纯地帮助我们探索数据的自然结构和分布。什么是K-means聚类用官方的
- K-means聚类算法:从原理到实践的全面解读
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人工智能算法kmeans聚类
引言在当今数据驱动的时代,机器学习技术的发展已经成为各行各业的重要驱动力。在机器学习中,聚类算法是一类被广泛应用的技术之一。聚类旨在将数据集中的样本划分为不同的组,使得组内的样本相似度高,组间的相似度低。K-means聚类算法作为聚类算法中的一种经典方法,因其简单、高效的特性被广泛应用于各个领域。在本文中,我们将深入探讨K-means聚类算法,从基本原理到实际应用,以及算法的优化和实现方法。首先,
- 聚类算法-Kmeans聚类
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一、K-means聚类介绍1.含义K-means聚类是一种非常流行的无监督学习算法,用于将数据点划分为预定义的K个簇(或组),其中每个簇由其质心(即簇中所有点的均值)定义。K-means算法的目标是使簇内的点尽可能紧密地聚集在一起,同时使不同簇之间的点尽可能远离。2.基本步骤:选择K值:首先,你需要决定将数据分成多少个簇,即K的值。K的选择通常是基于问题的上下文或通过一些启发式方法(如肘部法则)来
- 每天一个数据分析题(五百零二)- 分割式聚类算法
跟着紫枫学姐学CDA
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以下哪个选项是分割式聚类算法?A.K-Means。B.CentroidMethodC.Ward’sMethodD.以上皆非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,数据分析从业者刷题必备神器!
- 论机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点
风跟我说过她
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K-均值聚类算法是一种常见的机器学习算法,用于将数据集分为预先指定数量的簇。下面是对K-均值聚类算法以及其优缺点的讲解:算法步骤:a.随机选择K个中心点作为初始聚类中心。b.将数据集中的每个样本分配到最近的中心点(即最近的簇)。c.计算每个簇的新中心点,即计算簇内样本的平均值。d.重复步骤b和c,直到聚类中心不再发生变化或达到最大迭代次数。优点:a.实现简单,易于理解和实现。b.对大型数据集也能够
- 机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点
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机器学习算法均值算法
K-均值聚类算法是一种无监督学习算法,用于将数据集中的样本分为K个不同的类别。该算法的基本思想是通过不断迭代地更新类别的中心点,将每个样本分配给离其最近的中心点所代表的类别。算法步骤:随机选择K个样本作为初始的K个类别中心点。将每个样本分配到离其最近的类别中心点所代表的类别。根据分配结果,更新每个类别的中心点为该类别内所有样本的平均值。重复步骤2和步骤3,直到中心点不再更新或达到最大迭代次数。优点
- 机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点
刘小董
学习心得机器学习
K-均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法,用于将样本数据划分为K个不同的簇。其基本思想是通过迭代去优化簇的中心位置,使得每个样本点到所属簇的中心点的距离最小。算法步骤如下:初始化K个簇的中心点,可以随机选择K个样本点作为初始中心点。对于每个样本点,计算其与各个簇中心点的距离,并将其划分到距离最近的簇中。更新每个簇的中心点,将其设为该簇中所有样本点的均值。重复步骤2和步骤3,直到达到停止条件(例如
- 【经验分享】分类算法与聚类算法有什么区别?白话讲解
思通数科x
算法分类聚类
经常有人会提到这个问题,从我个人的观点和经验来说2者最明显的特征是:分类是有具体分类的数量,而聚类是没有固定的分类数量。你可以想象一下,分类算法就像是给你一堆水果,然后告诉你苹果、香蕉、橙子分别应该放在哪里。它已经知道每个水果属于哪个类别,所以你只需要按照这些规则把水果放到相应的篮子里。这就像是有一个现成的标签系统,你要做的就是把东西放到正确的位置。而聚类算法呢,更像是你面前有一堆乱七八糟的东西,
- 深度学习与机器学习的关系
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深度学习和机器学习的关系深度学习是机器学习的一个子领域,专注于使用神经网络,特别是深度神经网络(DNN)来解决各种问题。可以说,深度学习是机器学习的一种方法或技术。两者都致力于通过从数据中提取有用的信息或模式来自动改进算法的性能。机器学习涵盖了更广泛的算法和技术,包括决策树、支持向量机、随机森林、聚类算法等,而深度学习则专注于神经网络和相关的优化技术。优缺点比较机器学习:优点:通用性:机器学习算法
- GWO优化kmeans
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GWO(灰狼优化器)是一种群体智能优化算法,它模拟了灰狼的社会结构和狩猎行为。GWO算法通过模拟灰狼的等级制度、狩猎策略和搜索机制来寻找问题的最优解。而K-means是一种经典的聚类算法,用于将数据点划分为K个簇。将GWO优化算法应用于K-means聚类中,主要是为了解决K-means算法对初始簇中心敏感和容易陷入局部最优解的问题。以下是GWO优化K-means的原理和过程的详细介绍:1.GWO算
- GA-kmedoid 遗传算法优化K-medoids聚类
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遗传算法优化K-medoids聚类是一种结合了遗传算法和K-medoids聚类算法的优化方法。遗传算法是一种基于自然选择和遗传机制的随机优化算法,它通过模拟生物进化过程中的遗传、交叉、变异等操作来寻找问题的最优解。而K-medoids聚类算法是一种基于划分的聚类方法,它通过选择K个数据点作为簇中心,将数据点分配到最近的簇中心,以最小化每个数据点到其所属簇中心的距离之和。K-medoids聚类算法是
- 聚类分析入门:使用Python和K-means算法进行数据聚类
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文章标题:聚类分析入门:使用Python和K-means算法进行数据聚类简介聚类分析是机器学习中的一个重要任务,它涉及将数据集中的样本分成多个类别或簇,使得同一簇内的样本相似度较高,不同簇之间的样本相似度较低。K-means算法是一种常用的聚类算法,它通过迭代优化簇的中心点来实现聚类。本文将介绍如何使用Python编程语言和Scikit-learn库实现K-means算法,以及如何对数据进行聚类分
- 【机器学习算法】KNN鸢尾花种类预测案例和特征预处理。全md文档笔记(已分享,附代码)
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本系列文章md笔记(已分享)主要讨论机器学习算法相关知识。机器学习算法文章笔记以算法、案例为驱动的学习,伴随浅显易懂的数学知识,让大家掌握机器学习常见算法原理,应用Scikit-learn实现机器学习算法的应用,结合场景解决实际问题。包括K-近邻算法,线性回归,逻辑回归,决策树算法,集成学习,聚类算法。K-近邻算法的距离公式,应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预
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k-means聚类一、算法原理1、介绍2、算法步骤二、代码1、机器学习生成`kmeans`聚类2、点云学习生成聚类三、结果1、原点云2、机器学习生成`kmeans`聚类3、点云学习生成聚类四、相关链接一、算法原理1、介绍K-means聚类算法是一种无监督学习算法,主要用于数据聚类。该算法的主要目标是找到一个数据点的划分,使得每个数据点与其所在簇的质心(即该簇所有数据点的均值)之间的平方距离之和最小
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目录一、dbscan聚类算法介绍二、cluster_dbscan函数解析三、代码实现一、dbscan聚类算法介绍下面这篇文章介绍的非常详细,如果有兴趣消息了解算法的,可以移步到这里:https://blog.csdn.net/weixin_50514171/article/details/127195711dbscan是一种基于密度的聚类算法,根据点周围的密度,将点进行聚类划分。几个概念(半径ep
- open3d DBSCAN 聚类
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DBSCAN聚类一、算法原理1.密度聚类2、主要函数二、代码三、结果四、相关数据一、算法原理1.密度聚类介绍基于密度的噪声应用空间聚类(DBSCAN):是一种无监督的ML聚类算法。无监督的意思是它不使用预先标记的目标来聚类数据点。聚类是指试图将相似的数据点分组到人工确定的组或簇中。另一方面,DBSCAN不要求我们指定集群的数量,避免了异常值,并且在任意形状和大小的集群中工作得非常好。它没有质心,聚
- 【机器学习】机器学习常见算法详解第4篇:KNN算法计算过程(已分享,附代码)
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- K-means(K均值聚类算法)算法笔记
Longlongaaago
机器学习机器学习kmeans算法
K-means(K均值聚类算法)算法笔记K-means算法,是比较简单的无监督的算法,通过设定好初始的类别k,然后不断循环迭代,将给定的数据自动分为K个类别。事实上,大家都知道K-means是怎么算的,但实际上,它是GMM(高斯混合模型)的一个特例,其而GMM是基于EM算法得来的,所以本文,将对K-means算法的算法思想进行分析。算法流程K-means算法的算法流程非常简单,可以从下图进行讲解(
- 网络数据的K-means聚类算法
fpga和matlab
MATLAB板块5:网络通信★MATLAB算法仿真经验网络kmeans聚类
随着Internet的大规模普及、信息处理技术和数据处理技术的发展及企业信息化程度的提高,各种网络资源以爆炸式速度迅猛增长,现存的网络资源以数据库存储的形式为主,数据的形式以半结构化和结构化的形式存储。但是在网络技术迅猛发达的今天,数据库中的数据量更是以惊人的速度发展,就形成了数据量很大而对于有用的信息的发掘和利用成为一大难题的现象,也成为现在研究的热点问题。如何从激增的数据背后找到有价值的信息,
- 机器学习原型聚类
黄粱梦醒
1.原型聚类原型聚类即“基于原型的聚类”(prototype-basedclustering),原型表示模板的意思,就是通过参考一个模板向量或模板分布的方式来完成聚类的过程,常见的K-Means便是基于簇中心来实现聚类,混合高斯聚类则是基于簇分布来实现聚类。1.2kmeans1.2.1基本原理K-means是一种常见的聚类算法,也叫k均值或k平均。通过迭代的方式,每次迭代都将数据集中的各个点划分到
- Kmeans聚类算法实现(输出聚类过程,分布图展示)
linge511873822
基于项目的协同过滤推荐算法基于用户的协同过滤推荐算法Kmeans聚类算法协同过滤聚类算法kmeans协同过滤聚类聚类算法协同过滤协同过滤数据聚类
Kmeans聚类算法实现(输出聚类过程,分布图展示)Kmeans聚类算法是聚类算法中最基础最常用的聚类算法,算法很简单,主要是将距离最近的点聚到一起,不断遍历点与簇中心的距离,并不断修正簇中心的位置与簇中的点集合,通过最近距离和遍历次数来控制输出最终的结果。初始的簇中心、遍历次数、最小距离会影响最终的结果。具体的聚类算法过程不详细讲解,网上资料很多,本文主要是java语言实现,1000个点(本文是
- 机器学习原理到Python代码实现之K-Means
神仙盼盼
机器学习基于python的算法设计机器学习pythonkmeans
K-Means聚类算法该文章作为机器学习的第四篇文章,主要介绍的是K-Means聚类算法,这是我们介绍的第一个无监督算法,在这里我们将对什么是无监督,为什么要有无监督等也会有一些介绍,算法不难,大家且看且思考。难度系数:⭐更多相关工作请参考:Github算法介绍K-Means算法是一种无监督的聚类分析算法,通过迭代过程将数据划分为K个聚类。该算法以距离作为数据对象间相似度的衡量标准,将数据对象分配
- 机器学习系列——(二十)密度聚类
飞影铠甲
机器学习机器学习聚类支持向量机
引言在机器学习的无监督学习领域,聚类算法是一种关键的技术,用于发现数据集中的内在结构和模式。与传统的基于距离的聚类方法(如K-Means)不同,密度聚类关注于数据分布的密度,旨在识别被低密度区域分隔的高密度区域。这种方法在处理具有复杂形状和大小的聚类时表现出色,尤其擅长于识别噪声和异常值。本文将详细介绍密度聚类的概念、主要算法及其应用。一、概述密度聚类基于一个核心思想:聚类可以通过连接密度相似的点
- 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
- 优化算法应用(四)优化聚类算法
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一.目标描述聚类算法是一类无监督机器学习算法,即在使用该算法时不需要知道数据的标签,而是通过数据各个维度之间的某些特征对数据集进行划分。现在已有的聚类算法很多,划分方式也多种多样。这里主要是针对使用聚类中心来直接划分聚类的算法进行优化,同时对不适用聚类中心直接划分的聚类算法优化方式进行一个探究。将使用以下两个聚类算法来进行说明。1.k均值聚类(k-means)2.密度峰值聚类(dpc)二.优化k均
- 机器学习系列——(十八)K-means聚类
飞影铠甲
机器学习机器学习kmeans聚类
引言在众多机器学习技术中,K-means聚类以其简洁高效著称,成为了数据分析师和算法工程师手中的利器。无论是在市场细分、社交网络分析,还是图像处理等领域,K-means都扮演着至关重要的角色。本文旨在深入解析K-means聚类的原理、实现方式、优缺点及其应用,以期为读者提供全面而深入的理解。一、K-means聚类简介K-means是一种基于划分的聚类算法,它的目标是将n个对象根据属性分为k个簇,使
- 图像搜索和分类
顽皮的石头7788121
基于内容的搜索检索在视觉上具有相似性的图像,在图像数据库中返回具相似颜色、纹理和物体以及场景的图像。视觉单词通常通过特征描述子(SIFT)等结合聚类算法得到聚类质心。用视觉单词直方图来表示一个图像。图像索引根据图像特征分别建立索引,以索引的方式搜索图像。图像分类图像分类算法类似,提取关键特征,以机器学习方法进行分类
- Spring中@Value注解,需要注意的地方
无量
springbean@Valuexml
Spring 3以后,支持@Value注解的方式获取properties文件中的配置值,简化了读取配置文件的复杂操作
1、在applicationContext.xml文件(或引用文件中)中配置properties文件
<bean id="appProperty"
class="org.springframework.beans.fac
- mongoDB 分片
开窍的石头
mongodb
mongoDB的分片。要mongos查询数据时候 先查询configsvr看数据在那台shard上,configsvr上边放的是metar信息,指的是那条数据在那个片上。由此可以看出mongo在做分片的时候咱们至少要有一个configsvr,和两个以上的shard(片)信息。
第一步启动两台以上的mongo服务
&nb
- OVER(PARTITION BY)函数用法
0624chenhong
oracle
这篇写得很好,引自
http://www.cnblogs.com/lanzi/archive/2010/10/26/1861338.html
OVER(PARTITION BY)函数用法
2010年10月26日
OVER(PARTITION BY)函数介绍
开窗函数 &nb
- Android开发中,ADB server didn't ACK 解决方法
一炮送你回车库
Android开发
首先通知:凡是安装360、豌豆荚、腾讯管家的全部卸载,然后再尝试。
一直没搞明白这个问题咋出现的,但今天看到一个方法,搞定了!原来是豌豆荚占用了 5037 端口导致。
参见原文章:一个豌豆荚引发的血案——关于ADB server didn't ACK的问题
简单来讲,首先将Windows任务进程中的豌豆荚干掉,如果还是不行,再继续按下列步骤排查。
&nb
- canvas中的像素绘制问题
换个号韩国红果果
JavaScriptcanvas
pixl的绘制,1.如果绘制点正处于相邻像素交叉线,绘制x像素的线宽,则从交叉线分别向前向后绘制x/2个像素,如果x/2是整数,则刚好填满x个像素,如果是小数,则先把整数格填满,再去绘制剩下的小数部分,绘制时,是将小数部分的颜色用来除以一个像素的宽度,颜色会变淡。所以要用整数坐标来画的话(即绘制点正处于相邻像素交叉线时),线宽必须是2的整数倍。否则会出现不饱满的像素。
2.如果绘制点为一个像素的
- 编码乱码问题
灵静志远
javajvmjsp编码
1、JVM中单个字符占用的字节长度跟编码方式有关,而默认编码方式又跟平台是一一对应的或说平台决定了默认字符编码方式;2、对于单个字符:ISO-8859-1单字节编码,GBK双字节编码,UTF-8三字节编码;因此中文平台(中文平台默认字符集编码GBK)下一个中文字符占2个字节,而英文平台(英文平台默认字符集编码Cp1252(类似于ISO-8859-1))。
3、getBytes()、getByte
- java 求几个月后的日期
darkranger
calendargetinstance
Date plandate = planDate.toDate();
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
Calendar cal = Calendar.getInstance();
cal.setTime(plandate);
// 取得三个月后时间
cal.add(Calendar.M
- 数据库设计的三大范式(通俗易懂)
aijuans
数据库复习
关系数据库中的关系必须满足一定的要求。满足不同程度要求的为不同范式。数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范。只有理解数据库的设计范式,才能设计出高效率、优雅的数据库,否则可能会设计出错误的数据库.
目前,主要有六种范式:第一范式、第二范式、第三范式、BC范式、第四范式和第五范式。满足最低要求的叫第一范式,简称1NF。在第一范式基础上进一步满足一些要求的为第二范式,简称2NF。其余依此类推。
- 想学工作流怎么入手
atongyeye
jbpm
工作流在工作中变得越来越重要,很多朋友想学工作流却不知如何入手。 很多朋友习惯性的这看一点,那了解一点,既不系统,也容易半途而废。好比学武功,最好的办法是有一本武功秘籍。研究明白,则犹如打通任督二脉。
系统学习工作流,很重要的一本书《JBPM工作流开发指南》。
本人苦苦学习两个月,基本上可以解决大部分流程问题。整理一下学习思路,有兴趣的朋友可以参考下。
1 首先要
- Context和SQLiteOpenHelper创建数据库
百合不是茶
androidContext创建数据库
一直以为安卓数据库的创建就是使用SQLiteOpenHelper创建,但是最近在android的一本书上看到了Context也可以创建数据库,下面我们一起分析这两种方式创建数据库的方式和区别,重点在SQLiteOpenHelper
一:SQLiteOpenHelper创建数据库:
1,SQLi
- 浅谈group by和distinct
bijian1013
oracle数据库group bydistinct
group by和distinct只了去重意义一样,但是group by应用范围更广泛些,如分组汇总或者从聚合函数里筛选数据等。
譬如:统计每id数并且只显示数大于3
select id ,count(id) from ta
- vi opertion
征客丶
macoprationvi
进入 command mode (命令行模式)
按 esc 键
再按 shift + 冒号
注:以下命令中 带 $ 【在命令行模式下进行】,不带 $ 【在非命令行模式下进行】
一、文件操作
1.1、强制退出不保存
$ q!
1.2、保存
$ w
1.3、保存并退出
$ wq
1.4、刷新或重新加载已打开的文件
$ e
二、光标移动
2.1、跳到指定行
数字
- 【Spark十四】深入Spark RDD第三部分RDD基本API
bit1129
spark
对于K/V类型的RDD,如下操作是什么含义?
val rdd = sc.parallelize(List(("A",3),("C",6),("A",1),("B",5))
rdd.reduceByKey(_+_).collect
reduceByKey在这里的操作,是把
- java类加载机制
BlueSkator
java虚拟机
java类加载机制
1.java类加载器的树状结构
引导类加载器
^
|
扩展类加载器
^
|
系统类加载器
java使用代理模式来完成类加载,java的类加载器也有类似于继承的关系,引导类是最顶层的加载器,它是所有类的根加载器,它负责加载java核心库。当一个类加载器接到装载类到虚拟机的请求时,通常会代理给父类加载器,若已经是根加载器了,就自己完成加载。
虚拟机区分一个Cla
- 动态添加文本框
BreakingBad
文本框
<script> var num=1; function AddInput() { var str=""; str+="<input 
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-单例模式
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/
public class Singleton {
}
/*
* 懒汉模式。注意,getInstance如果在多线程环境中调用,需要加上synchronized,否则存在线程不安全问题
*/
class LazySingleton
- iOS应用打包发布常见问题
chenhbc
iosiOS发布iOS上传iOS打包
这个月公司安排我一个人做iOS客户端开发,由于急着用,我先发布一个版本,由于第一次发布iOS应用,期间出了不少问题,记录于此。
1、使用Application Loader 发布时报错:Communication error.please use diagnostic mode to check connectivity.you need to have outbound acc
- 工作流复杂拓扑结构处理新思路
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设计模式工作算法企业应用OO
我们走的设计路线和国外的产品不太一样,不一样在哪里呢? 国外的流程的设计思路是通过事先定义一整套规则(类似XPDL)来约束和控制流程图的复杂度(我对国外的产品了解不够多,仅仅是在有限的了解程度上面提出这样的看法),从而避免在流程引擎中处理这些复杂的图的问题,而我们却没有通过事先定义这样的复杂的规则来约束和降低用户自定义流程图的灵活性,这样一来,在引擎和流程流转控制这一个层面就会遇到很
- oracle 11g新特性Flashback data archive
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oracle
1. 什么是flashback data archive
Flashback data archive是oracle 11g中引入的一个新特性。Flashback archive是一个新的数据库对象,用于存储一个或多表的历史数据。Flashback archive是一个逻辑对象,概念上类似于表空间。实际上flashback archive可以看作是存储一个或多个表的所有事务变化的逻辑空间。
- 多叉树:2-3-4树
dieslrae
树
平衡树多叉树,每个节点最多有4个子节点和3个数据项,2,3,4的含义是指一个节点可能含有的子节点的个数,效率比红黑树稍差.一般不允许出现重复关键字值.2-3-4树有以下特征:
1、有一个数据项的节点总是有2个子节点(称为2-节点)
2、有两个数据项的节点总是有3个子节点(称为3-节
- C语言学习七动态分配 malloc的使用
dcj3sjt126com
clanguagemalloc
/*
2013年3月15日15:16:24
malloc 就memory(内存) allocate(分配)的缩写
本程序没有实际含义,只是理解使用
*/
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
int main(void)
{
int i = 5; //分配了4个字节 静态分配
int * p
- Objective-C编码规范[译]
dcj3sjt126com
代码规范
原文链接 : The official raywenderlich.com Objective-C style guide
原文作者 : raywenderlich.com Team
译文出自 : raywenderlich.com Objective-C编码规范
译者 : Sam Lau
- 0.性能优化-目录
frank1234
性能优化
从今天开始笔者陆续发表一些性能测试相关的文章,主要是对自己前段时间学习的总结,由于水平有限,性能测试领域很深,本人理解的也比较浅,欢迎各位大咖批评指正。
主要内容包括:
一、性能测试指标
吞吐量、TPS、响应时间、负载、可扩展性、PV、思考时间
http://frank1234.iteye.com/blog/2180305
二、性能测试策略
生产环境相同 基准测试 预热等
htt
- Java父类取得子类传递的泛型参数Class类型
happyqing
java泛型父类子类Class
import java.lang.reflect.ParameterizedType;
import java.lang.reflect.Type;
import org.junit.Test;
abstract class BaseDao<T> {
public void getType() {
//Class<E> clazz =
- 跟我学SpringMVC目录汇总贴、PDF下载、源码下载
jinnianshilongnian
springMVC
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网站核心商详页开发
掌握Java技术,掌握并发/异步工具使用,熟悉spring、ibatis框架;
掌握数据库技术,表设计和索引优化,分库分表/读写分离;
了解缓存技术,熟练使用如Redis/Memcached等主流技术;
了解Ngin
- the HTTP rewrite module requires the PCRE library
流浪鱼
rewrite
./configure: error: the HTTP rewrite module requires the PCRE library.
模块依赖性Nginx需要依赖下面3个包
1. gzip 模块需要 zlib 库 ( 下载: http://www.zlib.net/ )
2. rewrite 模块需要 pcre 库 ( 下载: http://www.pcre.org/ )
3. s
- 第12章 Ajax(中)
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/
- Optimize query with Query Stripping in Web Intelligence
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Optimize+query+with+Query+Stripping+in+Web+Intelligence
and a very straightfoward video
http://www.sdn.sap.com/irj/scn/events?rid=/library/uuid/40ec3a0c-936
- Java开发者写SQL时常犯的10个错误
tomcat_oracle
javasql
1、不用PreparedStatements 有意思的是,在JDBC出现了许多年后的今天,这个错误依然出现在博客、论坛和邮件列表中,即便要记住和理解它是一件很简单的事。开发者不使用PreparedStatements的原因可能有如下几个: 他们对PreparedStatements不了解 他们认为使用PreparedStatements太慢了 他们认为写Prepar
- 世纪互联与结盟有感
阿尔萨斯
10月10日,世纪互联与(Foxcon)签约成立合资公司,有感。
全球电子制造业巨头(全球500强企业)与世纪互联共同看好IDC、云计算等业务在中国的增长空间,双方迅速果断出手,在资本层面上达成合作,此举体现了全球电子制造业巨头对世纪互联IDC业务的欣赏与信任,另一方面反映出世纪互联目前良好的运营状况与广阔的发展前景。
众所周知,精于电子产品制造(世界第一),对于世纪互联而言,能够与结盟