AI study
AI study

【数据挖掘】知识点总结

一、绪论

  1. 什么是数据挖掘
    就是通过算法从大量的数据中搜索隐藏在其中的信息。
  2. 数据挖掘的基本任务
    聚类分析、异常检测、关联分析和预测建模
  3. 高维性和维灾难
    随着维度的增加计算复杂度也随之增加。

二、数据

  1. 不同的属性类型
    标称：例如，邮政编码。定性数据
    序数：矿石的硬度，街道的号码，定性数据
    区间：日历日期，摄氏温度，定量数据
    比率：绝对温度，年龄，电流。定量数据
  2. 什么是维度
    是数据集中对象具有的属性数目
  3. 精度
    同一个量重复测量值之间的接近程度
  4. 准确率
    被测量的测量值和实际值之间的接近度
  5. 离群点
    某种意义上具有不同数据集中的其他大部分数据对象的特征的数据对象，或者相对于该属性的典型值来说不寻常的属性值，我们也称为异常。
  6. 维规约
    就是降低维度
    维灾难是指随着数据维度的增加，许多数据分析变得越来越困难，特别是随着数据的增加，数据在它所占据的空间越来越稀疏。
  7. 特征子集选择：如果说数据的一个属性对于要预测的属性没有太大的用处的话，我们可以选择将这个属性去除。
  8. 数据离散化和多元化及其原因
    在数据挖掘中的某些分类算法中，要求数据是分类属性形式。发现关联模式的算法，要求数据是二元属性形式。这样需要将连续属性变换成分类属性(离散化)，并且连续属性和离散属性有时候可能都需要变换成一个或者多个二元属性(多元化)。
  9. 欧几里得距离
    对应坐标数据的差的平方之和，再开根号。

四和五、分类

  1. 什么叫分类
    分类的任务就是通过学习得到一个目标函数，分类之前必须要有分类的准则。

  2. 预测性建模
    用于预测未知记录的类标号。在预测之前首先要建立相应的数学模型。

  3. 混淆矩阵
    共有150个样本数据，预测为1、2、3类各50个。
    【数据挖掘】知识点总结_第1张图片
    每一行中的数据加起来表示类别真实样本数量，每一列加起来表示被预测的样本数量。
    举个例子，43表示预测为类1的50个样本中实际属于类1的样本数位43个。

  4. 准确率和错误率
    正确率：正确预测数和预测总数的比值
    错误率：错误预测数和预测总数的比值

  5. 决策树归纳的设计问题
    如何分裂训练记录
    如何停止分裂记录

  6. 决策树算法-计算题-课本P97页
    信息熵和信息增益的计算
    决策树算法只产生二元划分

  7. 分类和聚类的区别和联系

  8. 监督学习和非监督学习的区别和联系

  9. 过分拟合中的训练误差和泛化误差

  10. 过分拟合、导致过分拟合的原因以及如何消减过分拟合

  11. 训练集、检验集和测试集

  12. 如何处理过分拟合
    先剪枝
    后剪枝
    子树提升
    子树替换

  13. 分类规则的质量可以用覆盖率和准确率来度量。
    准确率
    覆盖率

  14. 基于规则分类器所产生的规则的两个重要性质
    互斥规则
    穷举规则

  15. 了解基于规则的排序方案和基于类的排序方案的区别

  16. 重点朴素贝叶斯–课本P141

  17. 装袋、提升和随机森林

  18. 不平衡问题中的召回率和精度

  19. ROC曲线

六、关联分析

  1. 支持度和置信度
  2. 关联规则挖掘任务中的频繁项集的产生和规则的产生
  3. Apriori算法
    最小支持度

七、聚类分析

  1. 聚类分析的基本概念
  2. 不同的聚类类型
    划分聚类
    层次聚类
  3. 不同的簇类型
  4. k均值-计算质心
  5. 二分k均值

你可能感兴趣的:(数据挖掘)

  • 基于Python的健身数据分析工具的搭建流程day1 weixin_45677320 python开发语言数据挖掘爬虫
    基于Python的健身数据分析工具的搭建流程分数据挖掘、数据存储和数据分析三个步骤。本文主要介绍利用Python实现健身数据分析工具的数据挖掘部分。第一步：加载库加载本文需要的库，如下代码所示。若库未安装，请按照python如何安装各种库（保姆级教程）_python安装库-CSDN博客https://blog.csdn.net/aobulaien001/article/details/133298
  • 图神经网络：挖掘关系数据中的宝藏
    图神经网络：挖掘关系数据中的宝藏在浩瀚的数据海洋中，蕴藏着一类特殊而强大的资源——关系数据。它们不是孤立的点，而是相互连接、彼此影响的复杂网络：社交平台上朋友的朋友、电商系统中商品与用户的互动、蛋白质分子内原子的结合、城市交通网中的道路连接……这些数据天然以图的形式存在，节点代表实体，边则承载着实体间千丝万缕的关系。传统的数据挖掘工具面对这些盘根错节的结构往往力不从心，而图神经网络（GNN）的崛起
  • 搜广推校招面经九十一
    美团机器学习/数据挖掘算法工程师_二面一、介绍一下ESMM模型，是否有进行过函数推导传统的转化率建模方式：只用发生点击（click=1）的样本来训练CVR模型。CVR定义如下：CVR=P(y=1∣x,z=1)CVR=P(y=1|x,z=1)CVR=P(y=1∣x,z=1)y=1表示用户发生了转化（如购买）z=1表示用户点击了广告这样做的问题：样本选择偏差（SampleSelectionBias,S
  • 【字节跳动】数据挖掘面试题0010：解释全国人均收入下降，各省份人均收入增加的现象，属于辛普森悖论（开放性问题） 言析数智 数据挖掘常见面试题辛普森悖论局部与整体分析差异归因数据分析面试题
    文章大纲一、辛普森悖论的核心定义二、现象成因：加权平均中的“权重偏移”三、数学逻辑与案例说明1.数学表达式2.具体案例四、辛普森悖论的本质：忽略“混杂因素”的影响五、生活中常见的辛普森悖论案例及应对策略1.医疗疗法效果评估2.大学录取率的性别偏差3.篮球运动员投篮效率4.公司员工绩效与部门规模如何利用辛普森悖论？（数据分析中的价值）六、总结全国人均收入下降而各省份人均收入增加的现象，确实属于辛普森
  • 数据挖掘：从理论到实践的深度探索 代码老y 数据挖掘人工智能
    在当今数字化时代，数据已经成为企业决策的重要依据。数据挖掘作为一门从大量数据中提取有价值信息的技术，已经广泛应用于各个领域，如金融、医疗、零售、互联网等。本文将深入探讨数据挖掘的基本概念、主要技术和实际应用案例，帮助读者更好地理解数据挖掘的价值和应用。一、数据挖掘的基本概念（一）数据挖掘的定义数据挖掘（DataMining）是从大量数据中提取有用信息的过程。它结合了统计学、机器学习、数据库技术和人
  • 【力扣（LeetCode）】数据挖掘面试题0003： 356. 直线镜像
    文章大纲题目描述**坐标变化规律**解题方案题目描述在一个二维平面空间中，给你n个点的坐标。问，是否能找出一条平行于y轴的直线，让这些点关于这条直线成镜像排布？平行于y轴的直线（即垂直于x轴的直线，其方程形式为(x=a)，其中(a)为常数）的对称点具有以下显著特点：坐标变化规律设直线为(x=a)，平面内任意一点(P(x,y))关于该直线的对称点为(P’(x’,y’))，则两者坐标满足：纵坐标不变：
  • 【机器学习-08】参数调优宝典：网格搜索与贝叶斯搜索等攻略 云天徽上 机器学习机器学习人工智能
    博主简介：曾任某智慧城市类企业算法总监，目前在美国市场的物流公司从事高级算法工程师一职，深耕人工智能领域，精通python数据挖掘、可视化、机器学习等，发表过AI相关的专利并多次在AI类比赛中获奖。CSDN人工智能领域的优质创作者，提供AI相关的技术咨询、项目开发和个性化解决方案等服务，如有需要请站内私信或者联系任意文章底部的的VX名片（ID：xf982831907）博主粉丝群介绍：①群内初中生、
  • Python爬虫在社交平台数据挖掘中的应用：深入探索用户互动 程序员威哥 python爬虫数据挖掘
    引言社交媒体已经成为全球用户互动的主要平台，每天都有大量的信息生成，用户之间的互动行为如点赞、评论、分享、转发等构成了宝贵的数据资源。如何利用这些互动数据为商业决策、用户行为分析以及产品优化提供支持，已经成为数据科学与大数据分析领域的一个重要课题。Python作为一款强大的编程语言，凭借其丰富的爬虫库和数据分析工具，已经成为挖掘社交平台数据的重要工具。在本文中，我们将通过Python爬虫技术，深入
  • AI人工智能与机器学习的大数据融合应用 AI智能探索者 人工智能机器学习大数据ai
    AI人工智能与机器学习的大数据融合应用关键词：AI人工智能、机器学习、大数据、融合应用、数据挖掘摘要：本文深入探讨了AI人工智能与机器学习在大数据融合应用方面的相关内容。首先介绍了研究的背景、目的、预期读者和文档结构，对核心术语进行了清晰定义。接着阐述了AI、机器学习和大数据的核心概念及相互联系，给出了形象的文本示意图和Mermaid流程图。详细讲解了核心算法原理，并通过Python源代码进行说明
  • Python爬虫实战：利用Selenium与反反爬技术高效爬取天眼查企业信息 Python爬虫项目 2025年爬虫实战项目python爬虫开发语言scrapyselenium
    摘要本文将详细介绍如何使用Python爬虫技术获取天眼查的企业信息数据。我们将从爬虫基础开始，逐步深入到高级反反爬技术，最终构建一个能够稳定获取天眼查数据的爬虫系统。文章包含完整的代码实现、技术原理分析以及实际应用场景，帮助读者全面掌握企业信息爬取的核心技术。关键词：Python爬虫、天眼查、Selenium、反反爬技术、企业信息采集、数据挖掘一、引言在当今大数据时代，企业信息数据对于市场分析、商
  • Python 爬虫实战：京东商品数据采集（登录态验证 + 价格监控系统） Python核芯 Python爬虫实战项目python爬虫开发语言
    一、引言在电商飞速发展的当下，京东作为国内头部电商平台之一，拥有海量商品数据。对于商家而言，精准掌握这些数据能助力优化定价策略、洞察市场动态；对消费者来说，追踪商品价格走势有助于把握最佳购买时机。本文将深入剖析如何借助Python爬虫技术实现京东商品数据采集，包括突破登录态验证以及搭建价格监控系统，为读者呈上一份实用的电商数据挖掘指南。二、环境搭建安装Python库：执行以下命令安装所需的库：pi
  • AI“大航海”时代：企业人力资源的AI-HR实践与效能提升策略
    在数字化浪潮的推动下，人工智能（AI）正以前所未有的速度渗透各行各业，人力资源管理（HR）领域也不例外。AI技术的引入与应用落地，不仅提升HR管理效率，更在深层次上带来人力资源运作模式的变革。什么是AI-HR所谓AI-HR，是指将人工智能技术应用于人力资源管理，并通过机器学习、自然语言处理、数据挖掘等技术，优化招聘、培训、绩效评估、员工关系等人力资源各个业务模块。近年来，随着AI技术的成熟和普及，
  • 【PaddleOCR】快速集成 PP-OCRv5 的 Python 实战秘籍--- 实例化 OCR 对象的 predict() 方法介绍
    博主简介：曾任某智慧城市类企业算法总监，目前在美国市场的物流公司从事高级算法工程师一职，深耕人工智能领域，精通python数据挖掘、可视化、机器学习等，发表过AI相关的专利并多次在AI类比赛中获奖。CSDN人工智能领域的优质创作者，提供AI相关的技术咨询、项目开发和个性化解决方案等服务，如有需要请站内私信或者联系任意文章底部的的VX名片（ID：xf982831907）博主粉丝群介绍：①群内初中生、
  • 满血DeepSeek加持的AlphaGPT，助力高文律师事务所全面拥抱AI
    2025年初,中国团队精心雕琢的通用大模型DeepSeek凭借其创新的架构优化以及深入的数据挖掘技术,在逻辑推理、多轮对话和知识搜索等关键领域大放异彩,其为诸多垂直领域,特别是法律行业的智能化转型,开拓了全新的方向。2月8日,法律科技领域的领军者iCourt将旗下的AlphaGPT与DeepSeek深度融合,重磅推出业内首款“DeepSeek+法律专业”AI大模型。这一创举彻底打破了传统法律智能工
  • 量化策略进阶：事件驱动与另类数据挖掘实战
    前面的章节，我们已经详细探讨了量化系统的基础架构：从数据的获取与管理（数据层），到策略的研发与验证（回测层），再到指令的高速执行（交易执行层），以及确保资金安全的防线（风控与监控运维层），我们共同构建了一套完整的量化交易体系。今天，我们将深入探讨量化策略的更高维度：事件驱动型策略和另类数据挖掘。这不仅仅是技术栈的扩展，更是对市场洞察力和信息处理能力的全面提升，旨在帮助您的策略在传统量价数据之外，捕
  • 【PaddleOCR】OCR文本检测与文本识别数据集整理，持续更新......
    博主简介：曾任某智慧城市类企业算法总监，目前在美国市场的物流公司从事高级算法工程师一职，深耕人工智能领域，精通python数据挖掘、可视化、机器学习等，发表过AI相关的专利并多次在AI类比赛中获奖。CSDN人工智能领域的优质创作者，提供AI相关的技术咨询、项目开发和个性化解决方案等服务，如有需要请站内私信或者联系任意文章底部的的VX名片（ID：xf982831907）博主粉丝群介绍：①群内初中生、
  • 【力扣（LeetCode）】数据挖掘面试题0013：1264. 页面推荐（泛化后，基于MySQL题解） 言析数智 数据挖掘常见面试题leetcode数据挖掘mysql笔试笔试题
    文章大纲一、题目要求：二、模拟数据构建三、题解参考方案朋友关系列表：Friendship+---------------+---------+|ColumnName|Type|+---------------+---------+|user1_id|int||user2_id|int|+---------------+---------+(user1_id,user2_id)是这张表具有唯一值的列
  • R 语言安装使用教程 小奇JAVA面试 安装使用教程r语言开发语言
    一、R语言简介R是一种用于统计分析、数据挖掘和可视化的编程语言和环境。它在学术界和数据分析领域中广泛使用，拥有丰富的统计函数库和绘图功能。二、安装R语言2.1下载R安装包前往CRAN官网下载适合你操作系统的安装程序：官网地址：https://cran.r-project.org/2.2Windows安装下载.exe安装包；双击安装程序，按默认选项一路安装即可；安装完成后，可通过RGUI或命令行启动
  • Python scikit-learn 【机器学习库】全面讲解
    让AI成为我们的得力助手：《用Cursor玩转AI辅助编程——不写代码也能做软件开发》scikit-learn（简称sklearn）是Python最流行的机器学习库之一，提供简单高效的数据挖掘和数据分析工具。它基于NumPy、SciPy和Matplotlib构建，广泛应用于工业界和学术界。核心优势统一API设计：所有模型使用一致的接口（fit()、predict()、score()）丰富的算法：覆
  • 【数据挖掘】支持向量机（SVM） 大雨淅淅 大数据数据挖掘支持向量机算法大数据回归
    目录一、支持向量机（SVM）算法概述二、支持向量机（SVM）算法优缺点和改进2.1支持向量机（SVM）算法优点2.2支持向量机（SVM）算法缺点2.3支持向量机（SVM）算法改进三、支持向量机（SVM）算法实现3.1支持向量机（SVM）算法C语言实现3.2支持向量机（SVM）算法JAVA实现3.3支持向量机（SVM）算法python实现四、支持向量机（SVM）算法应用五、支持向量机（SVM）算法发
  • 【字节跳动】数据挖掘面试题0005：在旋转有序数组中查找是否存在元素key 言析数智 数据挖掘常见面试题算法面试题数据挖掘二分查找法
    文章大纲方法思路代码解释问题场景：在“打乱”的有序数组里找数核心思路：每次排除一半可能性分步骤找数（以数组[7,8,9,10,1,2,3]为例，找数字10）再举个反例：找数字5（数组中没有）用“左右有序”的逻辑来总结代码的“人话”翻译为什么时间复杂度是O(logn)？要在旋转后的有序数组中以O(logn)时间复杂度查找元素，可利用二分查找的变体。关键在于确定哪一半数组仍然有序，并判断目标值是否在该
  • 【字节跳动】数据挖掘面试题0006：SVM（支持向量机）详细原理 言析数智 数据挖掘常见面试题支持向量机数据挖掘算法SVM
    文章大纲SVM（支持向量机）原理：用最通俗的话讲清楚1.核心思想：找一条“最安全”的分界线2.数学背后的“人话”逻辑3.处理“分不开”的情况：核函数的魔法4.为什么SVM有时比神经网络“聪明”？`5.SVM的优缺点：适合什么场景？`6.一句话总结SVM7.SVM常见的面试知识点除了原理相关内容外**1.硬间隔SVM的数学表达****2.软间隔SVM的数学表达****3.拉格朗日对偶问题推导****
  • Orange3机器学习建模和可视化分析数据预处理、特征工程、算法训练 维度软件库 测试工具开源软件电脑
    各位数据挖掘爱好者们！今天给你们介绍一款超厉害的开源软件——Orange3。它就像一个神奇的工具箱，你只要通过拖放组件就能完成机器学习建模和可视化分析，软件下载地址安装包它支持数据预处理、特征工程、算法训练和评估整个流程，就像一个贴心的管家，把数据挖掘的事儿全给你安排得明明白白！它还内置了箱线图、决策树这些可视化工具，能直观地把数据分布和模型结构展示出来，就像给你开了个透视眼，让数据一目了然！这软
  • 推荐算法化身 “购物读心术”！ZKmall开源商城如何让用户消费激增 30%？ zkmall ZMkallB2C商城B2B2C商城推荐算法算法机器学习
    在电商竞争白热化的当下，如何精准把握用户需求、提升消费转化，成为企业突围的关键。ZKmall开源商城以推荐算法为核心驱动力，通过深度数据挖掘与智能策略优化，实现用户平均消费金额提升30%，复购率增长25%。这套被称为“购物读心术”的技术，究竟如何颠覆传统电商的人货匹配模式？一、传统推荐的痛点：“猜不准”导致用户流失传统电商平台的推荐功能往往依赖简单的“热销商品”“同类推荐”逻辑，无法满足用户个性化
  • 科学的第五范式：人工智能如何重塑发现之疆 田园Coder 人工智能科普人工智能科普
    在人类探索未知的壮阔史诗中，科学方法的演进如同照亮迷雾的灯塔。从基于经验的第一范式（描述自然现象），到以理论推演为核心的第二范式（牛顿定律、麦克斯韦方程），再到以计算机模拟为标志的第三范式（气候模型、分子动力学），直至以大数据挖掘为驱动的第四范式（基因组学、高能物理），每一次范式跃迁都极大地拓展了认知的疆界。如今，我们正站在一个更恢弘转折的门槛上——第五范式：人工智能驱动的科学（AIforScie
  • Python入门Day1 Zonda要好好学习 Pythonpython开发语言
    Python介绍Python的发展历程为什么叫PythonPython本来是蟒蛇的意思，用来象征写代码的程序员。因为相对于Java、C++等程序，Python非常简单，所以写Python也的程序员也象征“玩蛇”的程序员。Python的由来Python的历史也相对比较悠久，可以追溯到1990年，有数十年的发展历程，随着今年人工智能和数据挖掘的发展，Python飞速发展。ABC语言是一种语言和编程环境
  • 基于Python的气象数据分析及可视化研究
    气象数据作为地球系统科学的核心要素，其分析与可视化在气候研究、灾害预警、农业生产等领域具有战略性意义。本文以Python技术栈为基座，系统探讨气象数据的采集预处理、多维度分析模型及可视化表达范式，通过3000+字深度研究揭示Pandas时序处理、Xarray多维计算、Cartopy地理可视化等工具的核心方法论。内容涵盖全球再分析数据挖掘、极端天气模式识别、动态热力图构建等实战场景，并引入机器学习预
  • Anconda环境下Vscode安装Python Java后时代 程序员python学习面试
    最后Python崛起并且风靡，因为优点多、应用领域广、被大牛们认可。学习Python门槛很低，但它的晋级路线很多，通过它你能进入机器学习、数据挖掘、大数据，CS等更加高级的领域。Python可以做网络应用，可以做科学计算，数据分析，可以做网络爬虫，可以做机器学习、自然语言处理、可以写游戏、可以做桌面应用…Python可以做的很多，你需要学好基础，再选择明确的方向。这里给大家分享一份全套的Pytho
  • Python爬虫实战：研究stdlib库相关技术 ylfhpy 爬虫项目实战python爬虫前端开发语言stdlib标准库
    1.引言1.1研究背景与意义在当今信息爆炸的时代，互联网上的数据量呈指数级增长。网络爬虫作为一种自动获取网页内容的工具，在信息检索、数据挖掘、舆情分析等领域发挥着重要作用。Python由于其简洁的语法和丰富的库支持，成为开发网络爬虫的首选语言。本文旨在探讨如何利用Python标准库构建一个功能完整的网络爬虫系统，避免依赖过多第三方库，提高系统的可移植性和稳定性。1.2研究目标本文的研究目标是设计并
  • 【字节跳动】数据挖掘面试题0004： 一个随机整数产生器产生[1，5]，如何设计一个产生[1，7]的随机整数产生器。 言析数智 数据挖掘常见面试题python随机数算法面试题
    文章大纲题目描述方法思路具体实现方法解释数学原理通俗类比解释第一步：从1-5到0-4第二步：创造"更大的骰子"第三步：给棋盘编号第四步：压缩到1-7第五步：处理"无效数字"总结：`完成解决方案流程`题目描述要基于一个生成范围在[1,5]的随机整数生成器来设计出能生成[1,7]随机整数的生成器，可按以下步骤操作：方法思路借助原有的生成器生成两个相互独立的随机数，范围都是[1,5]。把这两个随机数组合
  • VMware Workstation 11 或者 VMware Player 7安装MAC OS X 10.10 Yosemite iwindyforest vmwaremac os10.10workstationplayer
    最近尝试了下VMware下安装MacOS 系统， 安装过程中发现网上可供参考的文章都是VMware Workstation 10以下， MacOS X 10.9以下的文章， 只能提供大概的思路， 但是实际安装起来由于版本问题， 走了不少弯路， 所以我尝试写以下总结， 希望能给有兴趣安装OSX的人提供一点帮助。     写在前面的话： 其实安装好后发现， 由于我的th
  • 关于《基于模型驱动的B/S在线开发平台》源代码开源的疑虑？ deathwknight JavaScriptjava框架
    本人从学习Java开发到现在已有10年整，从一个要自学 java买成javascript的小菜鸟，成长为只会java和javascript语言的老菜鸟（个人邮箱：[email protected]） 一路走来，跌跌撞撞。用自己的三年多业余时间，瞎搞一个小东西（基于模型驱动的B/S在线开发平台，非MVC框架、非代码生成）。希望与大家一起分享，同时有许些疑虑，希望有人可以交流下 平台
  • 如何把maven项目转成web项目 Kai_Ge mavenMyEclipse
    创建Web工程，使用eclipse ee创建maven web工程 1.右键项目,选择Project Facets,点击Convert to faceted from 2.更改Dynamic Web Module的Version为2.5.(3.0为Java7的,Tomcat6不支持). 如果提示错误,可能需要在Java Compiler设置Compiler compl
  • 主管？？？ Array_06 工作
    转载：http://www.blogjava.net/fastzch/archive/2010/11/25/339054.html 很久以前跟同事参加的培训，同事整理得很详细，必须得转！ 前段时间，公司有组织中高阶主管及其培养干部进行了为期三天的管理训练培训。三天的课程下来，虽然内容较多，因对老师三天来的课程内容深有感触，故借着整理学习心得的机会，将三天来的培训课程做了一个
  • python内置函数大全 2002wmj python
    最近一直在看python的document，打算在基础方面重点看一下python的keyword、Build-in Function、Build-in Constants、Build-in Types、Build-in Exception这四个方面，其实在看的时候发现整个《The Python Standard Library》章节都是很不错的，其中描述了很多不错的主题。先把Build-in Fu
  • JSP页面通过JQUERY合并行 357029540 JavaScriptjquery
    在写程序的过程中我们难免会遇到在页面上合并单元行的情况，如图所示 如果对于会的同学可能很简单，但是对没有思路的同学来说还是比较麻烦的，提供一下用JQUERY实现的参考代码 function mergeCell(){         var trs = $("#table tr"); &nb
  • Java基础 冰天百华 java基础
    学习函数式编程 package base; import java.text.DecimalFormat; public class Main { public static void main(String[] args) { // Integer a = 4; // Double aa = (double)a / 100000; // Decimal
  • unix时间戳相互转换 adminjun 转换unix时间戳
    如何在不同编程语言中获取现在的Unix时间戳(Unix timestamp)？ Java time JavaScript Math.round(new Date().getTime()/1000) getTime()返回数值的单位是毫秒 Microsoft .NET / C# epoch = (DateTime.Now.ToUniversalTime().Ticks - 62135
  • 作为一个合格程序员该做的事 aijuans 程序员
    作为一个合格程序员每天该做的事 1、总结自己一天任务的完成情况 最好的方式是写工作日志，把自己今天完成了什么事情，遇见了什么问题都记录下来，日后翻看好处多多 2、考虑自己明天应该做的主要工作 把明天要做的事情列出来，并按照优先级排列，第二天应该把自己效率最高的时间分配给最重要的工作 3、考虑自己一天工作中失误的地方，并想出避免下一次再犯的方法 出错不要紧，最重
  • 由html5视频播放引发的总结 ayaoxinchao html5视频video
    前言   项目中存在视频播放的功能，前期设计是以flash播放器播放视频的。但是现在由于需要兼容苹果的设备，必须采用html5的方式来播放视频。我就出于兴趣对html5播放视频做了简单的了解，不了解不知道，水真是很深。本文所记录的知识一些浅尝辄止的知识，说起来很惭愧。   视频结构   本该直接介绍html5的<video>的，但鉴于本人对视频
  • 解决httpclient访问自签名https报javax.net.ssl.SSLHandshakeException: sun.security.validat bewithme httpclient
         如果你构建了一个https协议的站点，而此站点的安全证书并不是合法的第三方证书颁发机构所签发，那么你用httpclient去访问此站点会报如下错误   javax.net.ssl.SSLHandshakeException: sun.security.validator.ValidatorException: PKIX path bu
  • Jedis连接池的入门级使用 bijian1013 redisredis数据库jedis
    Jedis连接池操作步骤如下：         a.获取Jedis实例需要从JedisPool中获取；         b.用完Jedis实例需要返还给JedisPool；         c.如果Jedis在使用过程中出错，则也需要还给JedisPool； packag
  • 变与不变 bingyingao 不变变亲情永恒
    变与不变    周末骑车转到了五年前租住的小区，曾经最爱吃的西北面馆、江西水饺、手工拉面早已不在，    各种店铺都换了好几茬，这些是变的。    三年前还很流行的一款手机在今天看起来已经落后的不像样子。    三年前还运行的好好的一家公司，今天也已经不复存在。    一座座高楼拔地而起，
  • 【Scala十】Scala核心四：集合框架之List bit1129 scala
    Spark的RDD作为一个分布式不可变的数据集合，它提供的转换操作，很多是借鉴于Scala的集合框架提供的一些函数，因此，有必要对Scala的集合进行详细的了解   1. 泛型集合都是协变的，对于List而言，如果B是A的子类，那么List[B]也是List[A]的子类，即可以把List[B]的实例赋值给List[A]变量   2. 给变量赋值(注意val关键字，a，b
  • Nested Functions in C bookjovi cclosure
      Nested Functions 又称closure，属于functional language中的概念，一直以为C中是不支持closure的，现在看来我错了，不过C标准中是不支持的，而GCC支持。   既然GCC支持了closure，那么 lexical scoping自然也支持了，同时在C中label也是可以在nested functions中自由跳转的
  • Java-Collections Framework学习与总结-WeakHashMap BrokenDreams Collections
            总结这个类之前，首先看一下Java引用的相关知识。Java的引用分为四种：强引用、软引用、弱引用和虚引用。         强引用：就是常见的代码中的引用，如Object o = new Object();存在强引用的对象不会被垃圾收集
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-解释器模式-Interpret 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/ package design.pattern; /* * 解释器（Interpreter）模式的意图是可以按照自己定义的组合规则集合来组合可执行对象 * * 代码示例实现XML里面1.读取单个元素的值 2.读取单个属性的值 * 多
  • After Effects操作&快捷键 cherishLC After Effects
    1、快捷键官方文档 中文版：https://helpx.adobe.com/cn/after-effects/using/keyboard-shortcuts-reference.html 英文版：https://helpx.adobe.com/after-effects/using/keyboard-shortcuts-reference.html 2、常用快捷键
  • Maven 常用命令 crabdave maven
    Maven 常用命令   mvn archetype:generate mvn install mvn clean mvn clean complie mvn clean test mvn clean install mvn clean package mvn test mvn package mvn site   mvn dependency:res
  • shell bad substitution daizj shell脚本
    #!/bin/sh /data/script/common/run_cmd.exp 192.168.13.168 "impala-shell -islave4 -q 'insert OVERWRITE table imeis.${tableName} select ${selectFields}, ds, fnv_hash(concat(cast(ds as string), im
  • Java SE 第二讲（原生数据类型 Primitive Data Type） dcj3sjt126com java
    Java SE  第二讲： 1.   Windows: notepad, editplus, ultraedit, gvim Linux: vi, vim, gedit 2.   Java 中的数据类型分为两大类： 1）原生数据类型  （Primitive Data Type） 2）引用类型（对象类型）  （R
  • CGridView中实现批量删除 dcj3sjt126com PHPyii
    1，CGridView中的columns添加 array( 'selectableRows' => 2, 'footer' => '<button type="button" onclick="GetCheckbox();" style=&
  • Java中泛型的各种使用 dyy_gusi java泛型
    Java中的泛型的使用：1.普通的泛型使用 在使用类的时候后面的<>中的类型就是我们确定的类型。 public class MyClass1<T> {//此处定义的泛型是T private T var; public T getVar() { return var; } public void setVa
  • Web开发技术十年发展历程 gcq511120594 Web浏览器数据挖掘
    回顾web开发技术这十年发展历程： Ajax 03年的时候我上六年级，那时候网吧刚在小县城的角落萌生。传奇，大话西游第一代网游一时风靡。我抱着试一试的心态给了网吧老板两块钱想申请个号玩玩，然后接下来的一个小时我一直在，注，册，账，号。 彼时网吧用的512k的带宽，注册的时候，填了一堆信息，提交，页面跳转，嘣，”您填写的信息有误，请重填”。然后跳转回注册页面，以此循环。我现在时常想，如果当时a
  • openSession()与getCurrentSession()区别： hetongfei javaDAOHibernate
    来自 http://blog.csdn.net/dy511/article/details/6166134 1.getCurrentSession创建的session会和绑定到当前线程,而openSession不会。 2. getCurrentSession创建的线程会在事务回滚或事物提交后自动关闭,而openSession必须手动关闭。 这里getCurrentSession本地事务(本地
  • 第一章 安装Nginx+Lua开发环境 jinnianshilongnian nginxluaopenresty
    首先我们选择使用OpenResty，其是由Nginx核心加很多第三方模块组成，其最大的亮点是默认集成了Lua开发环境，使得Nginx可以作为一个Web Server使用。借助于Nginx的事件驱动模型和非阻塞IO，可以实现高性能的Web应用程序。而且OpenResty提供了大量组件如Mysql、Redis、Memcached等等，使在Nginx上开发Web应用更方便更简单。目前在京东如实时价格、秒
  • HSQLDB In-Process方式访问内存数据库 liyonghui160com
        HSQLDB一大特色就是能够在内存中建立数据库，当然它也能将这些内存数据库保存到文件中以便实现真正的持久化。   先睹为快！   下面是一个In-Process方式访问内存数据库的代码示例：     下面代码需要引入hsqldb.jar包 （hsqldb-2.2.8）   import java.s
  • Java线程的5个使用技巧 pda158 java数据结构
    Java线程有哪些不太为人所知的技巧与用法？ 　　萝卜白菜各有所爱。像我就喜欢Java。学无止境，这也是我喜欢它的一个原因。日常 工作中你所用到的工具，通常都有些你从来没有了解过的东西，比方说某个方法或者是一些有趣的用法。比如说线程。没错，就是线程。或者确切说是Thread这个类。当我们在构建高可扩展性系统的时候，通常会面临各种各样的并发编程的问题，不过我们现在所要讲的可能会略有不同。
  • 开发资源大整合：编程语言篇——JavaScript（1） shoothao JavaScript
    概述：本系列的资源整合来自于github中各个领域的大牛，来收藏你感兴趣的东西吧。     程序包管理器   管理javascript库并提供对这些库的快速使用与打包的服务。 Bower - 用于web的程序包管理。 component - 用于客户端的程序包管理，构建更好的web应用程序。 spm - 全新的静态的文件包管
  • 避免使用终结函数 vahoa.ma javajvmC++
    终结函数（finalizer）通常是不可预测的，常常也是很危险的，一般情况下不是必要的。使用终结函数会导致不稳定的行为、更差的性能，以及带来移植性问题。不要把终结函数当做C++中的析构函数（destructors）的对应物。       我自己总结了一下这一条的综合性结论是这样的： 1）在涉及使用资源，使用完毕后要释放资源的情形下，首先要用一个显示的方
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他