- 基于python的网络爬虫爬取天气数据及可视化分析(Matplotlib、sk-learn等,包括ppt,视频)
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python爬虫matplotlibscikit-learnnumpypandas
基于Python爬取天气数据信息与可视化分析(文末完整源码)基于python的网络爬虫爬取天气数据及可视化分析可以看看演示视频。摘要基于Python爬取天气数据信息与可视化分析本论文旨在利用Python编程语言实现天气数据信息的爬取和可视化分析。天气数据对于人们的生活和各个领域都有着重要的影响,因此准确获取和有效分析天气数据对于气象预测、农业、旅游等方面至关重要。在本文中,我们首先介绍了Pytho
- sk-learn实例-用朴素贝叶斯算法(Naive Bayes)对文本进行分类
张大千09
机器学习sklearn朴素贝叶斯机器学习
简介朴素贝叶斯(NaiveBayes)是一个非常简单,但是实用性很强的分类模型,与基于线性假设的模型(线性分类器和支持向量机分类器)不同,朴素贝叶斯分类器的构造基础是贝叶斯理论。抽象一些的说,朴素贝叶斯分类器会单独考量每一维度特征被分类的条件概率,进而综合这些概率并对其所在的特征向量做出分类预测。因此,这个模型的基本数学假设是:各个维度上的特征被分类的条件概率之间是相互独立的。对朴素贝叶斯算法更深
- sk-learn中StratifiedShuffleSplit()函数
wtzhu_13
Python学习机器学习numpy
sk-learn中提StratifiedShuffleSplit()提供分层抽样功能,确保每个标签对应的样本的比例参数说明n_splits:是将训练数据分成train/test对的组数,可根据需要进行设置,默认为10test_size和train_size:是用来设置train/test对中train和test所占的比例。例如:1.提供10个数据num进行训练和测试集划分2.设置train_siz
- 随机森林
0xFFFFFG
集成学习(ensemble)由多种算法给出判断结果并投票,以一定的原则综合这些投票并进行决策.e.g.病情确诊sk-learn中提供了VotingClassifier接口#hardvotingclassifier,少数服从多数voting_clf=VotingClassifier(estimators=[('log_clf',LogisticRegression()),('svc_clf',SVC
- 机器学习之二用sk-learn实现波士顿房价预测(单变量)
weixin_42515907
机器学习
使用sk-learn进行波士顿房价预测(单变量)文章目录使用sk-learn进行波士顿房价预测(单变量)1、预测过程2、回归性能评价3、代码1、预测过程(1)、波士顿地区房价数据获取,数据来自于sklearn自带数据集;(2)、波士顿地区房价数据分割;(3)、训练与测试数据标准化处理;(4)、使用最简单的线性回归模型LinearRegression对房价进行预测。2、回归性能评价MSE(MeanS
- scikit-learn机器学习六 (决策树和随机森林)
国家一级假勤奋大学生
sklearn学习决策树可视化机器学习python算法
scikit-learn机器学习六决策树决策树简介决策树实战:红酒决策树随机森林套袋法(自发集成)推进法(AdaBoost)堆叠法决策树决策树简介决策树是一种能够对一个决策进行建模的树形图我们在数据结构课程中,学习树形结构的时候对决策树应该有过大概的了解。我们通过基于特征实例迭代将训练实例集合分到子集合中来学习我们调用sk-learn库中的DecisionTreeClassifier类来完成决策树
- ChatGPT在数据分析中的应用
寒潭秋月
python数据分析人工智能
最近,机器学习和人工智能技术在数据分析领域中发挥着越来越大的作用。而chatgpt正是这个领域最受欢迎的仿人聊天AI。但是,对于许多数据科学家和分析师来说,chatgpt并不是他们首选的工具。相反,pandas、sk-learn是数据科学家的最爱,因为它是一个python数据分析库,可以轻松处理和分析大量数据。在本文中,将介绍chatgpt和pandas搭配使用时的三个主要场景:数据清洗、数据可视
- 基于python的自然语言处理NLP详细教程(一)
千家
自然语言处理python自然语言处理nlp数据分析
写在前面——本文关于自然语言处理的内容:1.相关第三包的准备2.获取语料库及停用词信息3.分词4.词频统计5.去停用词6.基于TF-IDF理论、词袋模型等的文本向量化处理7.机器学习、情感分析8.简单可视化一、相关第三方包的准备关于NLP部分的包主要是分词部分的包和可视化部分的包,机器学习部分我主要就用sk-learn了。分词部分:将语料库进行分词并去掉停用词,可以使用的分词工具有:Standar
- ChatGPT在数据分析中的应用
知否AI问答
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最近,机器学习和人工智能技术在数据分析领域中发挥着越来越大的作用。而chatgpt正是这个领域最受欢迎的仿人聊天AI。但是,对于许多数据科学家和分析师来说,chatgpt并不是他们首选的工具。相反,pandas、sk-learn是数据科学家的最爱,因为它是一个python数据分析库,可以轻松处理和分析大量数据。在本文中,将介绍chatgpt和pandas搭配使用时的三个主要场景:数据清洗、数据可视
- scikit-learn机器学习十三 (XGBOOST)
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sk-learn机器学习-XGBOOST简述调用XGBOOST的两种方法XGBOOST的基础——梯度提升树代码实战(波士顿数据集)重要参数n_estimatorssubsampleeta简述今天我们来看看机器学习的明星——XGBOOST它由陈天奇设计,是一个集成运算的超强算法——当然这也决定了它背后的数学原理将非常深奥,这篇文章只是浅显的介绍一下这个大BOSS,更深的内容小伙伴可以自行挖掘哟!调用
- python机器学习之sk-learn库(2.数据集)
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sklean的数据集-数据集接口介绍-数据集划分数据集接口介绍-sklearn.datasets.load_*():获取小规模的数据集-sklearn.datasets.fetch_*(data_home=None,subset):获取大规模的数据集data_home表示数据集下载目录,None为默认值表示的是家目录/scikit_learn_data(自动创建该文件夹)下。需要从网络下载.sub
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Python机器学习基础教程学习笔记(7)——朴素贝叶斯分类器朴素贝叶斯分类器(NaiveBayesianClassifier)朴素贝叶斯分类器比线性模型训练速度更快代价是泛化能力要比线性更稍差朴素贝叶斯模型如此高效的原因在于:它通过单独查看每个特征来学习参数,并从每个特征中收集简单的类别统计数据sk-learn中实现了三种朴素贝叶斯分类器:GaussianNB:应用于任意连续数据。Bernoul
- 【机器学习】手动实现回归决策树 (不用sk-learn)
Sherryshinyy
机器学习机器学习决策树python
【机器学习】手动实现回归决策树(不用sk-learn)上一篇写的分类决策树链接在这里【机器学习】手动实现分类决策树(不用sk-learn)这篇继续不用sk-learn库,一步一步实现回归决策树树结构:同分类树度量:rss选择划分特征构造树读入数据:波士顿房价预测训练剪枝测试下面就开始啦rss#Thesumofsquaresofthedifferencebetweentheestimatedvalu
- svm对mnist分类matlab,计算机视觉---手写体识别,SVM分类
丰雅
这周三robomasters的大佬要纳新了,还说让带着博客去,赶紧来更新一期(为了大佬看着方便,我给每一行都加上了注释,大佬且慢端详),考虑了上次的KNN属于慵懒机器学习算法且准确率还那么低,这次换成SVM试一试。我没有选用sk-learn的手写体数据集的原因是他的数据集每张图片是8×8的,而我下载的mnist的digits是一张包含5000张手写体图片的1000×2000的图片,也就是每张手写体
- 决策树ID3,C4.5,CART算法及实现
机智的橙子
人工智能与机器学习决策树算法机器学习
文章目录一.决策树1.画法2.决策树的剪枝3.挑西瓜决策树3.1利用信息增益选择最优划分属性3.2python代码实现二.sk-learn库对西瓜数据集,分别进行ID3、C4.5和CART的算法代码实现1.ID3算法2.C4.5算法3.CART算法三.总结四.参考链接:一.决策树在机器学习中,决策树是一个预测模型,他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。Entropy=系统的凌乱程度,使用算
- sk-learn 决策回归树的参数介绍
wl2858623940
机器学习sklearn决策树
本文大部分内容为sklearn库官网上的翻译内容,主要是为英语还不是很6,刚刚入门的小伙伴提供参考,后面的参数介绍参考了刘建平先生的博客,详情可参考如下两个网站:1、scikit-learn决策树算法类库介绍2、sklearn决策树英文介绍介绍决策树是一种用于分类和回归的非参数化监督学习方法。其目标是通过从数据特征中学习到的简单决策规则来建立模型,预测目标变量的值。优点:1、易于理解,树可以被可视
- sklearn中使用calinski_harabaz_score
liyuanjunfrank
sklearnpython
做聚类的时候使用到calinski_harabaz_score。score=metrics.calinski_harabaz_score(X,y_pre)在本地运行的时候提示:module‘sklearn.metrics’hasnoattribute‘calinski_harabaz_score’。有网友说是sk-learn的版本太低造成的,但是我安装的版本是最新的,所以不是版本问题,后来发现是调
- sk-learn中对数据集划分函数train_test_split和StratifiedShuffleSplit
学习小玩家
机器学习机器学习划分数据集交叉验证
1、随机划分训练集和测试集train_test_splittrain_test_split是交叉验证中常用的函数,功能是从样本中随机的按比例选取train_data和test_data,形式为:fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split#展示不同的调用方式train_set,test_set=train_test_split(data,tes
- 机器学习——K-NN算法
cdxSunny
机器学习算法人工智能
目录一.KNN的原理二.K-NN算法的注意事项1.如何选取K值2.K-NN算法的优点3.K-NN算法的缺点三.算法的Python实现(1)用原理实现K-NN(2)调用sk-learn实现K-NN一.KNN的原理KNN(K近邻算法)是机器学习中常用于分类的机器学习算法。我们先思考一个问题,即假设有两个类别,即类别A和类别B。此时我们有一个新的数据点x1,那么我们要把这个新的数据点x1分到哪一类呢?是
- sk-learn & pytorch 笔记
蓝莓莓
pytorchpython
SVMX=np.r_[np.random.randn(20,2)-[2,2],np.random.randn(20,2)+[2,2]]#两个类别每类有20个点,Y为40行1列的列向量Y=[0]*20+[1]*20#建立svm模型clf=svm.SVC(kernel='linear')clf.fit(X,Y)NNself.hiddden=torch.nn.Linear(n_feature,n_hid
- [机器学习]决策树选西瓜
海绵宝里宝气
人工智能与机器学习决策树机器学习python
文章目录一、决策树1、画法2、决策树的剪枝3、挑西瓜决策树3.1利用信息增益选择最优划分属性二、sk-learn库对西瓜数据集,分别进行ID3、C4.5和CART的算法代码实现1.ID3算法2、C4.5算法3、CART算法三、参考一、决策树在机器学习中,决策树是一个预测模型,他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。Entropy=系统的凌乱程度,使用算法ID3,C4.5和C5.0生成树算法使
- 人工智能基础 | K近邻(三)
lijiamin-
机器学习人工智能算法
文章目录定义一、通过案例认识k-近邻二、使用sk-learn实现k-近邻案例三、距离度量曼哈顿距离切比雪夫距离闵可夫斯基距离标准化欧氏距离余弦距离汉明距离杰卡德距离马氏距离四、k值(邻居数)的选择五、KD树(多维二叉树)六、关于切分点和切分域[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-ot9vMAVa-1668307153453)(https://csdn-pic
- 用pycharm导入包时找不到sk-learn这个库
许倾墨
pythonskleranpython
这个问题其实有点emmm。。。弱智吧,所以这里写下来记录一下:用pycharm导入sk-learn,结果发现死活导入不了,最后输入了全称:scikit-learn找到了这个包,但是import的时候还是得写sklearn。。。这点有点无语23333
- python3.6,numpy,matplotlib,scipy,sklearn匹配版本安装
Vertira
sklearn机器学习python
先安装numpy,再安装scipy,再安装matplotlib这三个都是python3.6对应的版本。比较唯一,sk-learn官网没有展示与python3.6对应的版本,但是使用清华源安装,可以安装到对应的版本。
- 人工智能基础 | 机器学习算法基础篇(三)
lijiamin-
机器学习人工智能算法
文章目录前言一、线性回归公式拆解代码实践对数几率回归损失函数二、决策树信息熵与信息增益决策树的组成与建立划分标准三、支持向量机四、贝叶斯分类五、K-近邻算法定义通过案例认识k-近邻使用sk-learn实现k-近邻案例距离度量曼哈顿距离切比雪夫距离闵可夫斯基距离标准化欧氏距离余弦距离汉明距离杰卡德距离马氏距离k值(邻居数)的选择KD树六、梯度下降七、集成学习八、聚类算法九、西瓜树看看补充[外链图片转
- 机器学习实战—支持向量机
jakiechaipush
机器学习机器学习
文章目录一.简介1.1定义二.线性SVM分类2.1简介2.2软间隔分类2.3初步使用Sk-learn接口三.非线性SVM分类3.1简介3.2scikit-learn实现3.3多项式核(解决非线性问题技术一)3.4添加相似特征(解决非线性问题技术二)四.SVM回归4.1简介五.SVM工作原理5.1决策函数和预测5.2硬间隔线性SVM分类器目标5.3软间隔线性SVM分类器目标一.简介1.1定义支持向量
- 用svm对数据进行二分类(完整代码)
叔均
opencv中的机器学习svmpython
一、前言这是笔者学习opencv中svm的一个小例子,数据集是用sk-learn库中的函数生成的。功能就是对该数据进行二分类。为了学习的更深入,笔者将svm常用的四种核,linear,inter,sigmoid,rbf作了对比。详细步骤见代码二、代码importnumpyasnpfromcv2importcv2fromsklearnimportdatasetsimportmatplotlib.py
- scikit-learn机器学习九(特征工程)
国家一级假勤奋大学生
sklearn学习python机器学习人工智能算法
sk-learn机器学习之特征工程特征选择过滤法低方差特征卡方检验包装法递归特征消除嵌入法基于惩罚的特征选择基于树模型的特征选择降维PCALDA特征选择当我们完成了数据预处理之后,我们就可以根据需要选择合适的特征带入机器学习算法和模型中训练,一般我们从两个方面来考虑:特征的相关性和特征的离散程度基于以上两个基本思想,我们一般有三种特征选择的方法:过滤法:通过对离散程度和相关性的评分,来选择特征包装
- 机器学习:线性模型学习总结(3):基于PyTorch的线性模型
新四石路打卤面
深度学习机器学习深度学习神经网络pytorchpythonsklearn
基于周志华老师的《机器学习》、上一篇学习笔记以及网络的其他资料,对线性模型的这一部分内容进行一个总结。上接:机器学习:线性模型学习总结(2)。学习时间:2022.04.19~2022.04.20文章目录1.数据预处理2.PyTorch线性回归3.PyTorch线性分类4.回归评价5.分类评价6.完整过程6.1线性回归预测6.2逻辑回归分类1.数据预处理和用Sk-Learn一样,也用来一个专门处理表
- 机器学习:线性模型学习总结(2):逻辑回归分类
新四石路打卤面
机器学习python分类sklearn逻辑回归经验分享
基于周志华老师的《机器学习》、上一篇学习笔记以及网络的其他资料,对线性模型的这一部分内容进行一个总结。上接:机器学习:线性模型学习总结(1)。学习时间:2022.04.18文章目录1.用SK-Learn做逻辑回归模型2.用SK-Learn评价回归模型2.1简单调用Classification_report函数2.2构建函数批量使用3.完整代码1.用SK-Learn做逻辑回归模型用于分类:sklea
- js动画html标签(持续更新中)
843977358
htmljs动画mediaopacity
1.jQuery 效果 - animate() 方法 改变 "div" 元素的高度: $(".btn1").click(function(){ $("#box").animate({height:"300px
- springMVC学习笔记
caoyong
springMVC
1、搭建开发环境
a>、添加jar文件,在ioc所需jar包的基础上添加spring-web.jar,spring-webmvc.jar
b>、在web.xml中配置前端控制器
<servlet>
&nbs
- POI中设置Excel单元格格式
107x
poistyle列宽合并单元格自动换行
引用:http://apps.hi.baidu.com/share/detail/17249059
POI中可能会用到一些需要设置EXCEL单元格格式的操作小结:
先获取工作薄对象:
HSSFWorkbook wb = new HSSFWorkbook();
HSSFSheet sheet = wb.createSheet();
HSSFCellStyle setBorder = wb.
- jquery 获取A href 触发js方法的this参数 无效的情况
一炮送你回车库
jquery
html如下:
<td class=\"bord-r-n bord-l-n c-333\">
<a class=\"table-icon edit\" onclick=\"editTrValues(this);\">修改</a>
</td>"
j
- md5
3213213333332132
MD5
import java.security.MessageDigest;
import java.security.NoSuchAlgorithmException;
public class MDFive {
public static void main(String[] args) {
String md5Str = "cq
- 完全卸载干净Oracle11g
sophia天雪
orale数据库卸载干净清理注册表
完全卸载干净Oracle11g
A、存在OUI卸载工具的情况下:
第一步:停用所有Oracle相关的已启动的服务;
第二步:找到OUI卸载工具:在“开始”菜单中找到“oracle_OraDb11g_home”文件夹中
&
- apache 的access.log 日志文件太大如何解决
darkranger
apache
CustomLog logs/access.log common 此写法导致日志数据一致自增变大。
直接注释上面的语法
#CustomLog logs/access.log common
增加:
CustomLog "|bin/rotatelogs.exe -l logs/access-%Y-%m-d.log 
- Hadoop单机模式环境搭建关键步骤
aijuans
分布式
Hadoop环境需要sshd服务一直开启,故,在服务器上需要按照ssh服务,以Ubuntu Linux为例,按照ssh服务如下:
sudo apt-get install ssh
sudo apt-get install rsync
编辑HADOOP_HOME/conf/hadoop-env.sh文件,将JAVA_HOME设置为Java
- PL/SQL DEVELOPER 使用的一些技巧
atongyeye
javasql
1 记住密码
这是个有争议的功能,因为记住密码会给带来数据安全的问题。 但假如是开发用的库,密码甚至可以和用户名相同,每次输入密码实在没什么意义,可以考虑让PLSQL Developer记住密码。 位置:Tools菜单--Preferences--Oracle--Logon HIstory--Store with password
2 特殊Copy
在SQL Window
- PHP:在对象上动态添加一个新的方法
bardo
方法动态添加闭包
有关在一个对象上动态添加方法,如果你来自Ruby语言或您熟悉这门语言,你已经知道它是什么...... Ruby提供给你一种方式来获得一个instancied对象,并给这个对象添加一个额外的方法。
好!不说Ruby了,让我们来谈谈PHP
PHP未提供一个“标准的方式”做这样的事情,这也是没有核心的一部分...
但无论如何,它并没有说我们不能做这样
- ThreadLocal与线程安全
bijian1013
javajava多线程threadLocal
首先来看一下线程安全问题产生的两个前提条件:
1.数据共享,多个线程访问同样的数据。
2.共享数据是可变的,多个线程对访问的共享数据作出了修改。
实例:
定义一个共享数据:
public static int a = 0;
- Tomcat 架包冲突解决
征客丶
tomcatWeb
环境:
Tomcat 7.0.6
win7 x64
错误表象:【我的冲突的架包是:catalina.jar 与 tomcat-catalina-7.0.61.jar 冲突,不知道其他架包冲突时是不是也报这个错误】
严重: End event threw exception
java.lang.NoSuchMethodException: org.apache.catalina.dep
- 【Scala三】分析Spark源代码总结的Scala语法一
bit1129
scala
Scala语法 1. classOf运算符
Scala中的classOf[T]是一个class对象,等价于Java的T.class,比如classOf[TextInputFormat]等价于TextInputFormat.class
2. 方法默认值
defaultMinPartitions就是一个默认值,类似C++的方法默认值
- java 线程池管理机制
BlueSkator
java线程池管理机制
编辑
Add
Tools
jdk线程池
一、引言
第一:降低资源消耗。通过重复利用已创建的线程降低线程创建和销毁造成的消耗。第二:提高响应速度。当任务到达时,任务可以不需要等到线程创建就能立即执行。第三:提高线程的可管理性。线程是稀缺资源,如果无限制的创建,不仅会消耗系统资源,还会降低系统的稳定性,使用线程池可以进行统一的分配,调优和监控。
- 关于hql中使用本地sql函数的问题(问-答)
BreakingBad
HQL存储函数
转自于:http://www.iteye.com/problems/23775
问:
我在开发过程中,使用hql进行查询(mysql5)使用到了mysql自带的函数find_in_set()这个函数作为匹配字符串的来讲效率非常好,但是我直接把它写在hql语句里面(from ForumMemberInfo fm,ForumArea fa where find_in_set(fm.userId,f
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-迭代器模式-Iterator
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/
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
/**
* Iterator模式提供一种方法顺序访问一个聚合对象中各个元素,而又不暴露该对象内部表示
*
* 个人觉得,为了不暴露该
- 常用SQL
chenjunt3
oraclesqlC++cC#
--NC建库
CREATE TABLESPACE NNC_DATA01 DATAFILE 'E:\oracle\product\10.2.0\oradata\orcl\nnc_data01.dbf' SIZE 500M AUTOEXTEND ON NEXT 50M EXTENT MANAGEMENT LOCAL UNIFORM SIZE 256K ;
CREATE TABLESPA
- 数学是科学技术的语言
comsci
工作活动领域模型
从小学到大学都在学习数学,从小学开始了解数字的概念和背诵九九表到大学学习复变函数和离散数学,看起来好像掌握了这些数学知识,但是在工作中却很少真正用到这些知识,为什么?
最近在研究一种开源软件-CARROT2的源代码的时候,又一次感觉到数学在计算机技术中的不可动摇的基础作用,CARROT2是一种用于自动语言分类(聚类)的工具性软件,用JAVA语言编写,它
- Linux系统手动安装rzsz 软件包
daizj
linuxszrz
1、下载软件 rzsz-3.34.tar.gz。登录linux,用命令
wget http://freeware.sgi.com/source/rzsz/rzsz-3.48.tar.gz下载。
2、解压 tar zxvf rzsz-3.34.tar.gz
3、安装 cd rzsz-3.34 ; make posix 。注意:这个软件安装与常规的GNU软件不
- 读源码之:ArrayBlockingQueue
dieslrae
java
ArrayBlockingQueue是concurrent包提供的一个线程安全的队列,由一个数组来保存队列元素.通过
takeIndex和
putIndex来分别记录出队列和入队列的下标,以保证在出队列时
不进行元素移动.
//在出队列或者入队列的时候对takeIndex或者putIndex进行累加,如果已经到了数组末尾就又从0开始,保证数
- C语言学习九枚举的定义和应用
dcj3sjt126com
c
枚举的定义
# include <stdio.h>
enum WeekDay
{
MonDay, TuesDay, WednesDay, ThursDay, FriDay, SaturDay, SunDay
};
int main(void)
{
//int day; //day定义成int类型不合适
enum WeekDay day = Wedne
- Vagrant 三种网络配置详解
dcj3sjt126com
vagrant
Forwarded port
Private network
Public network
Vagrant 中一共有三种网络配置,下面我们将会详解三种网络配置各自优缺点。
端口映射(Forwarded port),顾名思义是指把宿主计算机的端口映射到虚拟机的某一个端口上,访问宿主计算机端口时,请求实际是被转发到虚拟机上指定端口的。Vagrantfile中设定语法为:
c
- 16.性能优化-完结
frank1234
性能优化
性能调优是一个宏大的工程,需要从宏观架构(比如拆分,冗余,读写分离,集群,缓存等), 软件设计(比如多线程并行化,选择合适的数据结构), 数据库设计层面(合理的表设计,汇总表,索引,分区,拆分,冗余等) 以及微观(软件的配置,SQL语句的编写,操作系统配置等)根据软件的应用场景做综合的考虑和权衡,并经验实际测试验证才能达到最优。
性能水很深, 笔者经验尚浅 ,赶脚也就了解了点皮毛而已,我觉得
- Word Search
hcx2013
search
Given a 2D board and a word, find if the word exists in the grid.
The word can be constructed from letters of sequentially adjacent cell, where "adjacent" cells are those horizontally or ve
- Spring4新特性——Web开发的增强
jinnianshilongnian
springspring mvcspring4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- CentOS安装配置tengine并设置开机启动
liuxingguome
centos
yum install gcc-c++
yum install pcre pcre-devel
yum install zlib zlib-devel
yum install openssl openssl-devel
Ubuntu上可以这样安装
sudo aptitude install libdmalloc-dev libcurl4-opens
- 第14章 工具函数(上)
onestopweb
函数
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/
- Xelsius 2008 and SAP BW at a glance
blueoxygen
BOXelsius
Xelsius提供了丰富多样的数据连接方式,其中为SAP BW专属提供的是BICS。那么Xelsius的各种连接的优缺点比较以及Xelsius是如何直接连接到BEx Query的呢? 以下Wiki文章应该提供了全面的概览。
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Xcelsius+2008+and+SAP+NetWeaver+BW+Co
- oracle表空间相关
tongsh6
oracle
在oracle数据库中,一个用户对应一个表空间,当表空间不足时,可以采用增加表空间的数据文件容量,也可以增加数据文件,方法有如下几种:
1.给表空间增加数据文件
ALTER TABLESPACE "表空间的名字" ADD DATAFILE
'表空间的数据文件路径' SIZE 50M;
&nb
- .Net framework4.0安装失败
yangjuanjava
.netwindows
上午的.net framework 4.0,各种失败,查了好多答案,各种不靠谱,最后终于找到答案了
和Windows Update有关系,给目录名重命名一下再次安装,即安装成功了!
下载地址:http://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=17113
方法:
1.运行cmd,输入net stop WuAuServ
2.点击开