- 新手村:数据预处理-异常值检测方法
嘉羽很烦
机器学习机器学习
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
机器学习线性回归算法机器学习
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
人工智能机器学习人工智能
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
这个懒人
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
柳柳的博客
AI大模型测试用例
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开发语言
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
进一步有进一步的欢喜
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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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文心一言AI写作chatgpt
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
机器学习线性回归算法回归
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】
游戏乐趣
机器学习人工智能
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
- Python基础学习(四):字典
代码死
python学习windows
1.字典简介字典是一种可变的容器,用于存储键值对。字典中的数据是无序的,键必须是唯一的且不可变。特点:使用大括号{}定义,键值对用冒号:分隔。数据是无序的。键必须是不可变类型(如字符串、数字、元组),值可以是任意类型。2.字典创建2.1使用字面值创建#创建空字典d1={}#创建包含键值对的字典d2={"name":"Alice","age":25,"city":"NewYork"}#键可以是数字d
- Python基础学习(七):运算符
代码死
python学习开发语言
Python提供了丰富的运算符,用于执行各种操作,包括算术运算、比较运算、逻辑运算、位运算等。本文将详细介绍Python中的各类运算符及其用法,并通过示例帮助你更好地理解和掌握。1.算术运算符算术运算符用于执行基本的数学运算。1.1常见运算符运算符描述示例+加法3+2→5-减法5-3→2*乘法2*3→6/除法10/2→5%取模(取余数)10%3→1**幂运算2**3→8//整除(取整数部分)10/
- 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
算法matlab支持向量机机器学习回归
【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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人工智能机器学习
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
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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
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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
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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
- Python 在人工智能领域的实际6大案例
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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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机器学习实战机器学习算法数据分析
✨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
- Julia语言的学习路线
樟松
包罗万象golang开发语言后端
Julia语言学习路线指南引言在编程语言层出不穷的今天,Julia作为一门新兴的高级编程语言,以其出色的性能和易用性逐渐获得了越来越多的关注。特别是在科学计算、数据分析和机器学习等领域,Julia的表现十分出色,成为研究人员和开发者的热门选择。本文将为希望学习Julia语言的读者提供一条详细的学习路线,包括基础知识、工具、库、项目和实践经验等,帮助大家有效地掌握这门语言。一、了解Julia语言在开
- 【机器学习】基于t-SNE数据可视化工程
无水先生
AI原理和python实现人工智能综合人工智能算法
一、说明t-SNE(t-DistributedStochasticNeighborEmbedding)是一种常用的非线性降维技术。它可以将高维数据映射到一个低维空间(通常是2D或3D)来便于可视化。Scikit-learnAPI提供TSNE类,以使用T-SNE方法可视化数据。在本教程中,我们将简要学习如何在Python中使用TSNE拟合和可视化数据。二、t-SNE是个什么?2.1什么是t-SNE?
- 数据处理和分析之数据降维:t-SNE:使用t-SNE进行数据可视化实践
kkchenkx
数据挖掘信息可视化算法聚类均值算法数据挖掘机器学习
数据处理和分析之数据降维:t-SNE:使用t-SNE进行数据可视化实践数据降维简介降维技术的重要性在数据科学和机器学习领域,数据降维是一种关键的技术,用于减少数据集的维度,同时保留数据的结构和重要信息。降维不仅可以帮助我们更有效地存储和处理数据,还能在高维数据中发现潜在的模式和结构,这对于数据可视化和模型训练尤为重要。高维数据往往难以直观理解,通过降维,我们可以将其转换为二维或三维空间,便于可视化
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数据分布偏移检测:保障模型在生产环境中的稳定性引言在机器学习系统从开发环境部署到生产环境的过程中,数据分布偏移问题是影响模型性能的主要挑战之一。当训练数据与生产环境中的数据分布不一致时,即使是经过精心调优的模型也可能表现出明显的性能下降。本文将深入探讨数据分布偏移的检测方法,并提供一套系统化的解决方案,帮助读者构建更加稳健的机器学习系统。1.数据分布偏移问题概述1.1分布偏移的类型数据分布偏移主要
- 基于热力梯度的线圈设计用来更替新型的储能方式
热爱电气
数学建模
摘要研究背景:传统电磁储能技术受限于较低的能量密度(约1-5Wh/kg)和充放电速度。热力梯度储能技术通过调控温度场实现多模式能量转换,其潜力能量密度可达100Wh/kg以上。创新点:1.提出三层异质线圈结构(铜基主储层+Bi₂Te₃热电转换层+GdFeO₃磁热调谐层),实现温度梯度与磁场的协同调控。2.开发动态热-电-磁耦合模型,结合有限元分析(COMSOL)与机器学习算法(遗传算法优化参数)。
- java短路运算符和逻辑运算符的区别
3213213333332132
java基础
/*
* 逻辑运算符——不论是什么条件都要执行左右两边代码
* 短路运算符——我认为在底层就是利用物理电路的“并联”和“串联”实现的
* 原理很简单,并联电路代表短路或(||),串联电路代表短路与(&&)。
*
* 并联电路两个开关只要有一个开关闭合,电路就会通。
* 类似于短路或(||),只要有其中一个为true(开关闭合)是
- Java异常那些不得不说的事
白糖_
javaexception
一、在finally块中做数据回收操作
比如数据库连接都是很宝贵的,所以最好在finally中关闭连接。
JDBCAgent jdbc = new JDBCAgent();
try{
jdbc.excute("select * from ctp_log");
}catch(SQLException e){
...
}finally{
jdbc.close();
- utf-8与utf-8(无BOM)的区别
dcj3sjt126com
PHP
BOM——Byte Order Mark,就是字节序标记 在UCS 编码中有一个叫做"ZERO WIDTH NO-BREAK SPACE"的字符,它的编码是FEFF。而FFFE在UCS中是不存在的字符,所以不应该出现在实际传输中。UCS规范建议我们在传输字节流前,先传输 字符"ZERO WIDTH NO-BREAK SPACE"。这样如
- JAVA Annotation之定义篇
周凡杨
java注解annotation入门注释
Annotation: 译为注释或注解
An annotation, in the Java computer programming language, is a form of syntactic metadata that can be added to Java source code. Classes, methods, variables, pa
- tomcat的多域名、虚拟主机配置
g21121
tomcat
众所周知apache可以配置多域名和虚拟主机,而且配置起来比较简单,但是项目用到的是tomcat,配来配去总是不成功。查了些资料才总算可以,下面就跟大家分享下经验。
很多朋友搜索的内容基本是告诉我们这么配置:
在Engine标签下增面积Host标签,如下:
<Host name="www.site1.com" appBase="webapps"
- Linux SSH 错误解析(Capistrano 的cap 访问错误 Permission )
510888780
linuxcapistrano
1.ssh -v
[email protected] 出现
Permission denied (publickey,gssapi-keyex,gssapi-with-mic,password).
错误
运行状况如下:
OpenSSH_5.3p1, OpenSSL 1.0.1e-fips 11 Feb 2013
debug1: Reading configuratio
- log4j的用法
Harry642
javalog4j
一、前言: log4j 是一个开放源码项目,是广泛使用的以Java编写的日志记录包。由于log4j出色的表现, 当时在log4j完成时,log4j开发组织曾建议sun在jdk1.4中用log4j取代jdk1.4 的日志工具类,但当时jdk1.4已接近完成,所以sun拒绝使用log4j,当在java开发中
- mysql、sqlserver、oracle分页,java分页统一接口实现
aijuans
oraclejave
定义:pageStart 起始页,pageEnd 终止页,pageSize页面容量
oracle分页:
select * from ( select mytable.*,rownum num from (实际传的SQL) where rownum<=pageEnd) where num>=pageStart
sqlServer分页:
 
- Hessian 简单例子
antlove
javaWebservicehessian
hello.hessian.MyCar.java
package hessian.pojo;
import java.io.Serializable;
public class MyCar implements Serializable {
private static final long serialVersionUID = 473690540190845543
- 数据库对象的同义词和序列
百合不是茶
sql序列同义词ORACLE权限
回顾简单的数据库权限等命令;
解锁用户和锁定用户
alter user scott account lock/unlock;
//system下查看系统中的用户
select * dba_users;
//创建用户名和密码
create user wj identified by wj;
identified by
//授予连接权和建表权
grant connect to
- 使用Powermock和mockito测试静态方法
bijian1013
持续集成单元测试mockitoPowermock
实例:
package com.bijian.study;
import static org.junit.Assert.assertEquals;
import java.io.IOException;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
import or
- 精通Oracle10编程SQL(6)访问ORACLE
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*访问ORACLE
*/
--检索单行数据
--使用标量变量接收数据
DECLARE
v_ename emp.ename%TYPE;
v_sal emp.sal%TYPE;
BEGIN
select ename,sal into v_ename,v_sal
from emp where empno=&no;
dbms_output.pu
- 【Nginx四】Nginx作为HTTP负载均衡服务器
bit1129
nginx
Nginx的另一个常用的功能是作为负载均衡服务器。一个典型的web应用系统,通过负载均衡服务器,可以使得应用有多台后端服务器来响应客户端的请求。一个应用配置多台后端服务器,可以带来很多好处:
负载均衡的好处
增加可用资源
增加吞吐量
加快响应速度,降低延时
出错的重试验机制
Nginx主要支持三种均衡算法:
round-robin
l
- jquery-validation备忘
白糖_
jquerycssF#Firebug
留点学习jquery validation总结的代码:
function checkForm(){
validator = $("#commentForm").validate({// #formId为需要进行验证的表单ID
errorElement :"span",// 使用"div"标签标记错误, 默认:&
- solr限制admin界面访问(端口限制和http授权限制)
ronin47
限定Ip访问
solr的管理界面可以帮助我们做很多事情,但是把solr程序放到公网之后就要限制对admin的访问了。
可以通过tomcat的http基本授权来做限制,也可以通过iptables防火墙来限制。
我们先看如何通过tomcat配置http授权限制。
第一步: 在tomcat的conf/tomcat-users.xml文件中添加管理用户,比如:
<userusername="ad
- 多线程-用JAVA写一个多线程程序,写四个线程,其中二个对一个变量加1,另外二个对一个变量减1
bylijinnan
java多线程
public class IncDecThread {
private int j=10;
/*
* 题目:用JAVA写一个多线程程序,写四个线程,其中二个对一个变量加1,另外二个对一个变量减1
* 两个问题:
* 1、线程同步--synchronized
* 2、线程之间如何共享同一个j变量--内部类
*/
public static
- 买房历程
cfyme
2015-06-21: 万科未来城,看房子
2015-06-26: 办理贷款手续,贷款73万,贷款利率5.65=5.3675
2015-06-27: 房子首付,签完合同
2015-06-28,央行宣布降息 0.25,就2天的时间差啊,没赶上。
首付,老婆找他的小姐妹接了5万,另外几个朋友借了1-
- [军事与科技]制造大型太空战舰的前奏
comsci
制造
天气热了........空调和电扇要准备好..........
最近,世界形势日趋复杂化,战争的阴影开始覆盖全世界..........
所以,我们不得不关
- dateformat
dai_lm
DateFormat
"Symbol Meaning Presentation Ex."
"------ ------- ------------ ----"
"G era designator (Text) AD"
"y year
- Hadoop如何实现关联计算
datamachine
mapreducehadoop关联计算
选择Hadoop,低成本和高扩展性是主要原因,但但它的开发效率实在无法让人满意。
以关联计算为例。
假设:HDFS上有2个文件,分别是客户信息和订单信息,customerID是它们之间的关联字段。如何进行关联计算,以便将客户名称添加到订单列表中?
&nbs
- 用户模型中修改用户信息时,密码是如何处理的
dcj3sjt126com
yii
当我添加或修改用户记录的时候对于处理确认密码我遇到了一些麻烦,所有我想分享一下我是怎么处理的。
场景是使用的基本的那些(系统自带),你需要有一个数据表(user)并且表中有一个密码字段(password),它使用 sha1、md5或其他加密方式加密用户密码。
面是它的工作流程: 当创建用户的时候密码需要加密并且保存,但当修改用户记录时如果使用同样的场景我们最终就会把用户加密过的密码再次加密,这
- 中文 iOS/Mac 开发博客列表
dcj3sjt126com
Blog
本博客列表会不断更新维护,如果有推荐的博客,请到此处提交博客信息。
本博客列表涉及的文章内容支持 定制化Google搜索,特别感谢 JeOam 提供并帮助更新。
本博客列表也提供同步更新的OPML文件(下载OPML文件),可供导入到例如feedly等第三方定阅工具中,特别感谢 lcepy 提供自动转换脚本。这里有导入教程。
- js去除空格,去除左右两端的空格
蕃薯耀
去除左右两端的空格js去掉所有空格js去除空格
js去除空格,去除左右两端的空格
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>&g
- SpringMVC4零配置--web.xml
hanqunfeng
springmvc4
servlet3.0+规范后,允许servlet,filter,listener不必声明在web.xml中,而是以硬编码的方式存在,实现容器的零配置。
ServletContainerInitializer:启动容器时负责加载相关配置
package javax.servlet;
import java.util.Set;
public interface ServletContainer
- 《开源框架那些事儿21》:巧借力与借巧力
j2eetop
框架UI
同样做前端UI,为什么有人花了一点力气,就可以做好?而有的人费尽全力,仍然错误百出?我们可以先看看几个故事。
故事1:巧借力,乌鸦也可以吃核桃
有一个盛产核桃的村子,每年秋末冬初,成群的乌鸦总会来到这里,到果园里捡拾那些被果农们遗落的核桃。
核桃仁虽然美味,但是外壳那么坚硬,乌鸦怎么才能吃到呢?原来乌鸦先把核桃叼起,然后飞到高高的树枝上,再将核桃摔下去,核桃落到坚硬的地面上,被撞破了,于是,
- JQuery EasyUI 验证扩展
可怜的猫
jqueryeasyui验证
最近项目中用到了前端框架-- EasyUI,在做校验的时候会涉及到很多需要自定义的内容,现把常用的验证方式总结出来,留待后用。
以下内容只需要在公用js中添加即可。
使用类似于如下:
<input class="easyui-textbox" name="mobile" id="mobile&
- 架构师之httpurlconnection----------读取和发送(流读取效率通用类)
nannan408
1.前言.
如题.
2.代码.
/*
* Copyright (c) 2015, S.F. Express Inc. All rights reserved.
*/
package com.test.test.test.send;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream
- Jquery性能优化
r361251
JavaScriptjquery
一、注意定义jQuery变量的时候添加var关键字
这个不仅仅是jQuery,所有javascript开发过程中,都需要注意,请一定不要定义成如下:
$loading = $('#loading'); //这个是全局定义,不知道哪里位置倒霉引用了相同的变量名,就会郁闷至死的
二、请使用一个var来定义变量
如果你使用多个变量的话,请如下方式定义:
. 代码如下:
var page
- 在eclipse项目中使用maven管理依赖
tjj006
eclipsemaven
概览:
如何导入maven项目至eclipse中
建立自有Maven Java类库服务器
建立符合maven代码库标准的自定义类库
Maven在管理Java类库方面有巨大的优势,像白衣所说就是非常“环保”。
我们平时用IDE开发都是把所需要的类库一股脑的全丢到项目目录下,然后全部添加到ide的构建路径中,如果用了SVN/CVS,这样会很容易就 把
- 中国天气网省市级联页面
x125858805
级联
1、页面及级联js
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%>
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN">
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