- 【统计学习方法读书笔记】(四)朴素贝叶斯法
Y.G Bingo
统计学习方法人工智能统计学习概率概率论
终于到了贝叶斯估计这章了,贝叶斯估计在我心中一直是很重要的地位,不过发现书中只用了不到10页介绍这一章,深度内容后,发现贝叶斯估计的基础公式确实不多,但是由于正态分布在生活中的普遍性,贝叶斯估计才应用的非常多吧!默认输入变量用XXX表示,输出变量用YYY表示概率公式描述:P(X=x)P(X=x)P(X=x):表示当X=xX=xX=x时的概率P(X=x∣Y=ck)P(X=x|Y=c_k)P(X=x∣
- 【统计学习方法】感知机
jyyym
ml苦手机器学习
一、前言感知机是FrankRosenblatt在1957年就职于康奈尔航空实验室时所发明的一种人工神经网络。它可以被视为一种最简单的前馈神经网络,是一种二元线性分类器。Seemoredetailsinwikipdia感知机.本篇blog将从统计学习方法三要素即模型、策略、算法三个方面介绍感知机,并给出相应代码实现。二、模型假设输入空间是x∈Rnx\in{R^n}x∈Rn,输出空间是y∈{−1,+1
- 赠书 | 李航老师的蓝皮书
茗创科技
赠书活动统计学习方法“统计机器学习方法是实现智能化目标的最有效的手段,统计机器学习是各种智能性处理研究领域中的核心技术,并且在这些领域的发展及应用中起着决定性的作用。”作者简介李航,日本京都大学电气电子工程系毕业,日本东京大学计算机科学博士。北京大学、南京大学客座教授,IEEE会士,ACM杰出科学家,CCF高级会员。研究方向包括信息检索,自然语言处理,统计机器学习,及数据挖掘。曾出版过三部学术专著
- 统计学习方法(李航)--第二章 感知机(比较基础)
人間煙火Just
感知机是二分类的线性分类模型,属于判别模型,包括原始形式和对偶形式。(一)感知机模型公式为:f是输出,x是输入,w和b是参数,sign是符号函数(大于0为1,小于0为-1)几何解释:对于特征空间Rn中的一个超平面S,w是S的法向量,b是截距,将超平面空间划分为两个部分,完成2分类任务。(二)学习策略1.数据集的线性可分性:若存在wx+b的超平面可以将数据集完全分割,则称为线性可分。2.学习策略(以
- 统计学习方法笔记之决策树
Aengus_Sun
更多文章可以访问我的博客Aengus|Blog决策树的概念比较简单,可以将决策树看做一个if-then集合:如果“条件1”,那么...。决策树学习的损失函数通常是正则化后极大似然函数,学习的算法通常是一个递归的选择最优特征,并根据该特征对训练数据进行分割,使得对各个子数据集有一个最好的分类的过程。可以看出,决策树算法一般包含特征选择,决策树的生成与决策树的剪枝过程。特征选择信息增益熵和条件熵在了解
- 《统计学习方法:李航》笔记 从原理到实现(基于python)-- 第6章 逻辑斯谛回归与最大熵模型(2)6.2 最大熵模型
北方骑马的萝卜
机器学习笔记学习方法笔记python
文章目录6.2最大熵模型6.2.1最大熵原理6.2.3最大熵模型的学习6.2.4极大似然估计《统计学习方法:李航》笔记从原理到实现(基于python)--第3章k邻近邻法《统计学习方法:李航》笔记从原理到实现(基于python)--第1章统计学习方法概论《统计学习方法:李航》笔记从原理到实现(基于python)--第2章感知机《统计学习方法:李航》笔记从原理到实现(基于python)--第3章k邻
- 贝叶斯的缺点
人机与认知实验室
机器学习人工智能
贝叶斯方法是一种统计学习方法,通过利用贝叶斯定理来计算给定先验概率的情况下,后验概率的条件概率。虽然贝叶斯方法在许多领域中应用广泛且有效,但也存在一些缺点。以下是一些贝叶斯方法的缺点的例子:1、先验概率的选择贝叶斯方法依赖于先验概率的选择,先验概率的不准确性可能导致后验概率的不准确性。选择先验概率是非常困难的,特别是在没有明确领域知识或可靠数据支持的情况下。2、计算复杂度在贝叶斯方法中,计算后验概
- 机器学习知识体系总结
qq_36661243
机器学习算法
机器学习知识体系总结什么是机器学习?机器学习体系概括监督学习(SupervisedLearning)十种监督学习方法统计学习方法:模型+策略+学习方法模型策略学习算法无监督学习(UnsupervisedLearning)半监督学习参考所有的知识,无论过去,当下和未来,都可以利用某个单一,通用的学习算法中从数据中获取。–《终极算法》什么是机器学习?机器学习(MachineLearning,ML)是一
- 白铁时代 —— (监督学习)原理推导
人生简洁之道
2020年-面试笔记人工智能
来自李航《统计学习方法》文章目录-1指标相似度0概论1优化类1.1朴素贝叶斯1.2k近邻-kNN1.3线性判别分析二分类LDA多分类LDA流程LDA和PCA的区别和联系1.4逻辑回归模型&最大熵模型逻辑回归最大熵模型最优化1.5感知机&SVM感知机SVM线性可分SVM线性不可分SVM对偶优化问题&非线性SVM序列最小优化算法SMO1.7概率图模型EM算法EM算法的导出和流程应用举例:高斯混合模型(
- 最大熵阈值python_李航统计学习方法(六)----逻辑斯谛回归与最大熵模型
weixin_39669638
最大熵阈值python
本文希望通过《统计学习方法》第六章的学习,由表及里地系统学习最大熵模型。文中使用Python实现了逻辑斯谛回归模型的3种梯度下降最优化算法,并制作了可视化动画。针对最大熵,提供一份简明的GIS最优化算法实现,并注解了一个IIS最优化算法的Java实现。本文属于初学者的个人笔记,能力有限,无法对著作中的公式推导做进一步发挥,也无法保证自己的理解是完全正确的,特此说明,恳请指教逻辑斯谛回归模型逻辑斯谛
- 《统计学习方法:李航》笔记 从原理到实现(基于python)-- 第6章 逻辑斯谛回归与最大熵模型(1)6.1 逻辑斯谛回归模型
北方骑马的萝卜
机器学习笔记学习方法笔记python
文章目录第6章逻辑斯谛回归与最大熵模型6.1逻辑斯谛回归模型6.1.1逻辑斯谛分布6.1.2二项逻辑斯谛回归模型6.1.3模型参数估计6.1.4多项逻辑斯谛回归《统计学习方法:李航》笔记从原理到实现(基于python)--第3章k邻近邻法《统计学习方法:李航》笔记从原理到实现(基于python)--第1章统计学习方法概论《统计学习方法:李航》笔记从原理到实现(基于python)--第2章感知机《统
- 李航统计学习方法----决策树章节学习笔记以及python代码
詹sir的BLOG
大数据python决策树算法剪枝
目录1决策树模型2特征选择2.1数据引入2.2信息熵和信息增益3决策树生成3.1ID3算法3.2C4.5算法4决策树的剪枝5CART算法(classificationandregressiontree)5.1回归树算法5.2分类树的生成5.3CART剪枝6PYTHON代码实例决策树算法可以应用于分类问题与回归问题,李航的书中主要讲解的是分类树,构建决策树分为三个过程,分别是特征选择、决策树生成、决
- 《统计学习方法:李航》笔记 从原理到实现(基于python)-- 第5章 决策树(代码python实践)
北方骑马的萝卜
机器学习笔记学习方法笔记python
文章目录第5章决策树—python实践书上题目5.1利用ID3算法生成决策树,例5.3scikit-learn实例《统计学习方法:李航》笔记从原理到实现(基于python)--第5章决策树第5章决策树—python实践importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlinefromsklearn.dat
- 《统计学习方法:李航》笔记 从原理到实现(基于python)-- 第4章 朴素贝叶斯法
北方骑马的萝卜
机器学习笔记学习方法笔记python
文章目录第4章朴素贝叶斯法4.1朴素贝叶斯法的学习与分类4.1.1基本方法4.1.2后验概率最大化的含义4.2朴素贝叶斯法的参数估计4.2.1极大似然估计4.2.2学习与算法4.2.3贝叶斯估计代码实践GaussianNB高斯朴素贝叶斯scikit-learn实例scikit-learn:伯努利模型和多项式模型《统计学习方法:李航》笔记从原理到实现(基于python)--第3章k邻近邻法《统计学习
- 《统计学习方法:李航》笔记 从原理到实现(基于python)-- 第1章 统计学习方法概论
北方骑马的萝卜
机器学习笔记学习方法笔记python机器学习
文章目录第1章统计学习方法概论1.1统计学习1.统计学习的特点2.统计学习的对象3.统计学习的目的4.统计学习的方法1.2.1基本概念1.2.2问题的形式化1.3统计学习三要素1.3.1模型1.3.2策略1.3.3算法1.4模型评估与模型选择1.4.1训练误差与测试误差1.4.2过拟合与模型选择1.5正则化与交叉验证1.5.1正则化1.5.2交叉验证1.6泛化能力1.6.1泛化误差1.6.2泛化误
- 《统计学习方法:李航》笔记 从原理到实现(基于python)-- 第 2章感知机
北方骑马的萝卜
机器学习笔记学习方法笔记python机器学习
文章目录第2章感知机2.1感知机模型2.2感知机学习策略2.2.1数据集的线性可分性2.2.2感知机学习策略2.3感知机学习算法2.3.1感知机学习算法的原始形式2.3.2算法的收敛性2.3.3感知机学习算法的对偶形式实践:二分类模型(iris数据集)数据集可视化:Perceptronscikit-learn实例《统计学习方法:李航》笔记从原理到实现(基于python)--第2章感知机《统计学习方
- 《统计学习方法:李航》笔记 从原理到实现(基于python)-- 第3章 k邻近邻法
北方骑马的萝卜
机器学习笔记学习方法笔记python
文章目录第3章k邻近邻法3.1k近邻算法3.2k近邻模型3.2.1模型3.2.2距离度量3.2.3k值的选择3.2.4分类决策规则3.3k近邻法的实现:kd树3.3.1构造kd树3.3.2搜索kd树算法实现课本例3.1iris数据集scikit-learn实例kd树:构造平衡kd树算法例3.2《统计学习方法:李航》笔记从原理到实现(基于python)--第3章k邻近邻法《统计学习方法:李航》笔记从
- 《统计学习方法:李航》笔记 从原理到实现(基于python)-- 第5章 决策树
北方骑马的萝卜
机器学习笔记学习方法笔记python
文章目录第5章决策树5.1决策树模型与学习5.1.1决策树模型5.1.2决策树与if-then规则5.1.3决策树与条件概率分布5.1.4决策树学习5.2特征选择5.2.1特征选择问题5.2.2信息增益5.2.3信息增益比5.3.1ID3算法5.3.2C4.5的生成算法5.4决策树的剪枝5.5CART算法5.5.1CART生成5.5.2CART剪枝《统计学习方法:李航》笔记从原理到实现(基于pyt
- 自然语言处理发展(自然语言处理发展经历了哪些阶段)
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自然语言处理自然语言处理人工智能
一、历史发展自然语言处理的研究始于20世纪50年代初期,当时的主要任务是理解自然语言,并将其转换为机器语言。随着计算机硬件和软件的不断发展,NLP也得以逐步发展。在20世纪70年代,Chomsky提出了语法结构理论,使NLP的研究进一步深化。此后,人们开始尝试使用统计学习方法来解决NLP中的一些关键问题,例如机器翻译和文本分类等。到了2000年代,随着深度学习和神经网络技术的发展,NLP进一步获得
- 机器学习、深度学习、自然语言处理基础知识总结
北航程序员小C
机器学习专栏人工智能学习专栏深度学习专栏机器学习深度学习自然语言处理
说明机器学习、深度学习、自然语言处理基础知识总结。目前主要参考李航老师的《统计学习方法》一书,也有一些内容例如XGBoost、聚类、深度学习相关内容、NLP相关内容等是书中未提及的。由于github的markdown解析器不支持latex,因此笔记部分需要在本地使用Typora才能正常浏览,也可以直接访问下面给出的博客链接。Document文件夹下为笔记,Code文件夹下为代码,Data文件夹下为
- 机器学习期末复习总结笔记(李航统计学习方法)
在半岛铁盒里
机器学习机器学习笔记学习方法
文章目录模型复杂度高---过拟合分类与回归有监督、无监督、半监督正则化生成模型和判别模型感知机KNN朴素贝叶斯决策树SVMAdaboost聚类风险PCA深度学习范数计算梯度下降与随机梯度下降SGD线性回归逻辑回归最大熵模型适用性讨论模型复杂度高—过拟合是什么:当模型复杂度越高,对训练集拟合程度越高,然而对新样本的泛化能力却下降了,此时出现overfitting(过拟合)与泛化能力:模型复杂度与泛化
- 统计学习方法-第1章-绪论
chiemon
2019June28监督学习统计学习方法-第1章-绪论统计学习分类分类标准类型基本分类监督学习、无监督学习、强化学习按模型分类概率模型、非概率模型(在监督学习中,概率模型是生成模型,非概率模型是判别模型)按算法分类在线学习、批量学习按技巧分类贝叶斯学习、核方法统计学习方法三要素模型在监督学习过程中,模型就是所要学习的条件概率分布或者决策函数。假设空间$\mathcal{F}$输入空间$\mathc
- 【机器学习】基本模型简易代码整理
_hermit:
机器学习机器学习人工智能学习算法
目录对数几率回归原理损失函数和优化特点和应用支持向量机SVM原理损失函数与优化优点与应用信息增益决策树本文对机器学习课程考试中可能出现的模型代码题进行总结,仅供参考。对数几率回归对数几率回归(LogisticRegression)是机器学习中一种广泛应用的统计学习方法,主要用于二分类问题。尽管其名字中包含“回归”这个词,但实际上它是一种分类算法,而不是传统的回归算法。原理对数几率回归的核心思想是使
- 机器学习:李航 统计学习方法 笔记
lealzhan
机器学习算法
詹令
[email protected]待整理统计学习方法监督学习非监督学习半监督学习强化学习监督学习方法生成方法GenerativeApproach:P(Y∣X)=P(X,Y)P(X)P(Y|X)=\frac{P(X,Y)}{P(X)}P(Y∣X)=P(X)P(X,Y)朴素贝叶斯模型隐式马尔科夫模型判别方法DiscrimitiveApproach:k近邻/knn线性分类模型感知机
- 机器学习算法实战案例:确实可以封神了,时间序列预测算法最全总结!
Python算法实战
机器学习算法实战机器学习算法人工智能python
文章目录1、什么是时间序列预测?技术交流2、时间序列预测分类3、时间序列数据的特性4、时序预测评价指标5、基于深度学习的时间序列预测方法5.1统计学习方法5.2机器学习方法5.3卷积神经网络5.4循环神经网络5.5Transformer类模型大家好,今天开始,我给大家分享时间序列预测算法(理论与实战案例),本篇文章从整体上概述什么是时间序列,时间序列的评价指标,及时间序列中常用的预测算法1、什么是
- 逻辑回归(解决分类问题)
Visual code AlCv
人工智能入门逻辑回归回归分类
定义:逻辑回归是一种用于解决分类问题的统计学习方法。它通过对数据进行建模,预测一个事件发生的概率。逻辑回归通常用于二元分类问题,即将数据分为两个类别。它基于线性回归模型,但使用了逻辑函数(也称为S形函数)来将输出限制在0到1之间,表示事件发生的概率。逻辑回归可以通过最大似然估计或梯度下降等方法来进行参数估计,从而得到一个可以用于分类的模型。一、逻辑回归入门在分类肿瘤的例子中,我们将肿瘤分为恶性肿瘤
- Machine Learning Series--Linear Regression
22岁开始
前言最近看了李航老师的《统计学习方法》,还正在学习吴恩达老师的《机器学习》的课程(网易公开课上有,较老的版本)。自从看过《统计学习方法》之后,发现笔记不看其实学习效果并不好。因此想以电子版格式写下来记录,一方面加深自己的印象,一方面也是希望能够和大家交流。此版本大致与吴恩达老师的《机器学习》课程一致,因为是结合他的课程以及我之前的《统计学习方法》笔记来写的这一系列文章。以下观点均是本人在学习过程当
- 统计学习方法笔记之逻辑斯谛模型与最大熵模型
Aengus_Sun
更多文章可以访问我的博客Aengus|Blog逻辑斯谛回归(LogisticRegression)模型是经典的分类方法,而最大熵则是概率模型中学习的一个准则,将其推广到分类问题得到最大熵模型(maximumentropymodel)。两者都属于对数线性模型。逻辑斯谛模型逻辑斯谛分布设是连续随机变量,服从逻辑斯谛分布是指具有以下分布函数和密度函数:其中,是位置参数,为形状参数。逻辑斯谛分布的密度函数
- AdaBoost算法的详细数学推导过程!!
孤嶋
算法人工智能机器学习AdaBoost
AdaBoost(AdaptiveBoosting)提升(boosting)方法是一种常用的统计学习方法,应用广泛且有效。在分类问题中,它通过改变训练样本的权重,学习多个分类器,并将这些分类器进行线性组合,提高分类的性能。对于分类问题而言,给定一个训练样本集,求比较粗糙的分类规则(弱分类器)要比求精确的分类规则(强分类器)容易得多。提升方法就是从弱学习算法出发,反复学习,得到一系列弱分类器(又称为
- 逻辑回归(Logistic Regression)
草明
数据结构与算法人工智能算法机器学习
什么是机器学习逻辑回归(LogisticRegression)虽然名字中包含"回归"一词,但实际上是一种用于解决分类问题的统计学习方法,而不是回归问题。它是一种线性模型,常用于二分类问题,也可以扩展到多分类问题。基本原理模型表示逻辑回归模型假设输入特征的线性组合,然后通过一个称为逻辑函数(也称为sigmoid函数)将结果映射到一个概率值。对于二分类问题,模型表示如下:其中b0,b1,b2,…,bn
- 分享100个最新免费的高匿HTTP代理IP
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推荐两个代理IP网站:
1. 全网代理IP:http://proxy.goubanjia.com/
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183.207.228.22:83,中国/
- mysql高级特性之数据分区
annan211
java数据结构mongodb分区mysql
mysql高级特性
1 以存储引擎的角度分析,分区表和物理表没有区别。是按照一定的规则将数据分别存储的逻辑设计。器底层是由多个物理字表组成。
2 分区的原理
分区表由多个相关的底层表实现,这些底层表也是由句柄对象表示,所以我们可以直接访问各个分区。存储引擎管理分区的各个底层
表和管理普通表一样(所有底层表都必须使用相同的存储引擎),分区表的索引只是
- JS采用正则表达式简单获取URL地址栏参数
chiangfai
js地址栏参数获取
GetUrlParam:function GetUrlParam(param){
var reg = new RegExp("(^|&)"+ param +"=([^&]*)(&|$)");
var r = window.location.search.substr(1).match(reg);
if(r!=null
- 怎样将数据表拷贝到powerdesigner (本地数据库表)
Array_06
powerDesigner
==================================================
1、打开PowerDesigner12,在菜单中按照如下方式进行操作
file->Reverse Engineer->DataBase
点击后,弹出 New Physical Data Model 的对话框
2、在General选项卡中
Model name:模板名字,自
- logbackのhelloworld
飞翔的马甲
日志logback
一、概述
1.日志是啥?
当我是个逗比的时候我是这么理解的:log.debug()代替了system.out.print();
当我项目工作时,以为是一堆得.log文件。
这两天项目发布新版本,比较轻松,决定好好地研究下日志以及logback。
传送门1:日志的作用与方法:
http://www.infoq.com/cn/articles/why-and-how-log
上面的作
- 新浪微博爬虫模拟登陆
随意而生
新浪微博
转载自:http://hi.baidu.com/erliang20088/item/251db4b040b8ce58ba0e1235
近来由于毕设需要,重新修改了新浪微博爬虫废了不少劲,希望下边的总结能够帮助后来的同学们。
现行版的模拟登陆与以前相比,最大的改动在于cookie获取时候的模拟url的请求
- synchronized
香水浓
javathread
Java语言的关键字,可用来给对象和方法或者代码块加锁,当它锁定一个方法或者一个代码块的时候,同一时刻最多只有一个线程执行这段代码。当两个并发线程访问同一个对象object中的这个加锁同步代码块时,一个时间内只能有一个线程得到执行。另一个线程必须等待当前线程执行完这个代码块以后才能执行该代码块。然而,当一个线程访问object的一个加锁代码块时,另一个线程仍然
- maven 简单实用教程
AdyZhang
maven
1. Maven介绍 1.1. 简介 java编写的用于构建系统的自动化工具。目前版本是2.0.9,注意maven2和maven1有很大区别,阅读第三方文档时需要区分版本。 1.2. Maven资源 见官方网站;The 5 minute test,官方简易入门文档;Getting Started Tutorial,官方入门文档;Build Coo
- Android 通过 intent传值获得null
aijuans
android
我在通过intent 获得传递兑现过的时候报错,空指针,我是getMap方法进行传值,代码如下 1 2 3 4 5 6 7 8 9
public
void
getMap(View view){
Intent i =
- apache 做代理 报如下错误:The proxy server received an invalid response from an upstream
baalwolf
response
网站配置是apache+tomcat,tomcat没有报错,apache报错是:
The proxy server received an invalid response from an upstream server. The proxy server could not handle the request GET /. Reason: Error reading fr
- Tomcat6 内存和线程配置
BigBird2012
tomcat6
1、修改启动时内存参数、并指定JVM时区 (在windows server 2008 下时间少了8个小时)
在Tomcat上运行j2ee项目代码时,经常会出现内存溢出的情况,解决办法是在系统参数中增加系统参数:
window下, 在catalina.bat最前面
set JAVA_OPTS=-XX:PermSize=64M -XX:MaxPermSize=128m -Xms5
- Karam与TDD
bijian1013
KaramTDD
一.TDD
测试驱动开发(Test-Driven Development,TDD)是一种敏捷(AGILE)开发方法论,它把开发流程倒转了过来,在进行代码实现之前,首先保证编写测试用例,从而用测试来驱动开发(而不是把测试作为一项验证工具来使用)。
TDD的原则很简单:
a.只有当某个
- [Zookeeper学习笔记之七]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.States
bit1129
zookeeper
public enum States {
CONNECTING, //Zookeeper服务器不可用,客户端处于尝试链接状态
ASSOCIATING, //???
CONNECTED, //链接建立,可以与Zookeeper服务器正常通信
CONNECTEDREADONLY, //处于只读状态的链接状态,只读模式可以在
- 【Scala十四】Scala核心八:闭包
bit1129
scala
Free variable A free variable of an expression is a variable that’s used inside the expression but not defined inside the expression. For instance, in the function literal expression (x: Int) => (x
- android发送json并解析返回json
ronin47
android
package com.http.test;
import org.apache.http.HttpResponse;
import org.apache.http.HttpStatus;
import org.apache.http.client.HttpClient;
import org.apache.http.client.methods.HttpGet;
import
- 一份IT实习生的总结
brotherlamp
PHPphp资料php教程php培训php视频
今天突然发现在不知不觉中自己已经实习了 3 个月了,现在可能不算是真正意义上的实习吧,因为现在自己才大三,在这边撸代码的同时还要考虑到学校的功课跟期末考试。让我震惊的是,我完全想不到在这 3 个月里我到底学到了什么,这是一件多么悲催的事情啊。同时我对我应该 get 到什么新技能也很迷茫。所以今晚还是总结下把,让自己在接下来的实习生活有更加明确的方向。最后感谢工作室给我们几个人这个机会让我们提前出来
- 据说是2012年10月人人网校招的一道笔试题-给出一个重物重量为X,另外提供的小砝码重量分别为1,3,9。。。3^N。 将重物放到天平左侧,问在两边如何添加砝码
bylijinnan
java
public class ScalesBalance {
/**
* 题目:
* 给出一个重物重量为X,另外提供的小砝码重量分别为1,3,9。。。3^N。 (假设N无限大,但一种重量的砝码只有一个)
* 将重物放到天平左侧,问在两边如何添加砝码使两边平衡
*
* 分析:
* 三进制
* 我们约定括号表示里面的数是三进制,例如 47=(1202
- dom4j最常用最简单的方法
chiangfai
dom4j
要使用dom4j读写XML文档,需要先下载dom4j包,dom4j官方网站在 http://www.dom4j.org/目前最新dom4j包下载地址:http://nchc.dl.sourceforge.net/sourceforge/dom4j/dom4j-1.6.1.zip
解开后有两个包,仅操作XML文档的话把dom4j-1.6.1.jar加入工程就可以了,如果需要使用XPath的话还需要
- 简单HBase笔记
chenchao051
hbase
一、Client-side write buffer 客户端缓存请求 描述:可以缓存客户端的请求,以此来减少RPC的次数,但是缓存只是被存在一个ArrayList中,所以多线程访问时不安全的。 可以使用getWriteBuffer()方法来取得客户端缓存中的数据。 默认关闭。 二、Scan的Caching 描述: next( )方法请求一行就要使用一次RPC,即使
- mysqldump导出时出现when doing LOCK TABLES
daizj
mysqlmysqdump导数据
执行 mysqldump -uxxx -pxxx -hxxx -Pxxxx database tablename > tablename.sql
导出表时,会报
mysqldump: Got error: 1044: Access denied for user 'xxx'@'xxx' to database 'xxx' when doing LOCK TABLES
解决
- CSS渲染原理
dcj3sjt126com
Web
从事Web前端开发的人都与CSS打交道很多,有的人也许不知道css是怎么去工作的,写出来的css浏览器是怎么样去解析的呢?当这个成为我们提高css水平的一个瓶颈时,是否应该多了解一下呢?
一、浏览器的发展与CSS
- 《阿甘正传》台词
dcj3sjt126com
Part Ⅰ:
《阿甘正传》Forrest Gump经典中英文对白
Forrest: Hello! My names Forrest. Forrest Gump. You wanna Chocolate? I could eat about a million and a half othese. My momma always said life was like a box ochocol
- Java处理JSON
dyy_gusi
json
Json在数据传输中很好用,原因是JSON 比 XML 更小、更快,更易解析。
在Java程序中,如何使用处理JSON,现在有很多工具可以处理,比较流行常用的是google的gson和alibaba的fastjson,具体使用如下:
1、读取json然后处理
class ReadJSON
{
public static void main(String[] args)
- win7下nginx和php的配置
geeksun
nginx
1. 安装包准备
nginx : 从nginx.org下载nginx-1.8.0.zip
php: 从php.net下载php-5.6.10-Win32-VC11-x64.zip, php是免安装文件。
RunHiddenConsole: 用于隐藏命令行窗口
2. 配置
# java用8080端口做应用服务器,nginx反向代理到这个端口即可
p
- 基于2.8版本redis配置文件中文解释
hongtoushizi
redis
转载自: http://wangwei007.blog.51cto.com/68019/1548167
在Redis中直接启动redis-server服务时, 采用的是默认的配置文件。采用redis-server xxx.conf 这样的方式可以按照指定的配置文件来运行Redis服务。下面是Redis2.8.9的配置文
- 第五章 常用Lua开发库3-模板渲染
jinnianshilongnian
nginxlua
动态web网页开发是Web开发中一个常见的场景,比如像京东商品详情页,其页面逻辑是非常复杂的,需要使用模板技术来实现。而Lua中也有许多模板引擎,如目前我在使用的lua-resty-template,可以渲染很复杂的页面,借助LuaJIT其性能也是可以接受的。
如果学习过JavaEE中的servlet和JSP的话,应该知道JSP模板最终会被翻译成Servlet来执行;而lua-r
- JZSearch大数据搜索引擎
颠覆者
JavaScript
系统简介:
大数据的特点有四个层面:第一,数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别;第二,数据类型繁多。网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三,价值密度低。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。第四,处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume,Variety,Value,Velocity。大数据搜索引
- 10招让你成为杰出的Java程序员
pda158
java编程框架
如果你是一个热衷于技术的
Java 程序员, 那么下面的 10 个要点可以让你在众多 Java 开发人员中脱颖而出。
1. 拥有扎实的基础和深刻理解 OO 原则 对于 Java 程序员,深刻理解 Object Oriented Programming(面向对象编程)这一概念是必须的。没有 OOPS 的坚实基础,就领会不了像 Java 这些面向对象编程语言
- tomcat之oracle连接池配置
小网客
oracle
tomcat版本7.0
配置oracle连接池方式:
修改tomcat的server.xml配置文件:
<GlobalNamingResources>
<Resource name="utermdatasource" auth="Container"
type="javax.sql.DataSou
- Oracle 分页算法汇总
vipbooks
oraclesql算法.net
这是我找到的一些关于Oracle分页的算法,大家那里还有没有其他好的算法没?我们大家一起分享一下!
-- Oracle 分页算法一
select * from (
select page.*,rownum rn from (select * from help) page
-- 20 = (currentPag