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zmjia111
人工智能深度学习gpt人工智能数据分析机器学习chatgpt深度学习pytorch数据挖掘
2022年11月30日,可能将成为一个改变人类历史的日子——美国人工智能开发机构OpenAI推出了聊天机器人ChatGPT3.5,将人工智能的发展推向了一个新的高度。2023年4月,更强版本的ChatGPT4.0上线,文本、语音、图像等多模态交互方式使其在各行各业的应用呈现了更多的可能性。2023年11月7日,OpenAI首届开发者大会被称为“科技界的春晚”,吸引了全球广大用户的关注,GPT商店更
- (二十一)Seaborn知识学习8-python数据分析与机器学习实战(学习笔记)
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文章原创,最近更新:2018-05-17课程来源:python数据分析与机器学习实战-唐宇迪引言:介绍seaborn热度图绘制学习参考链接:1、Seaborn官方0.8.1版本首先介绍以下热度图的作用,拿出离散群数据,离散群数据可能会发生波动变化.看一下哪个点的值比较高,看一下哪个点的值比较低?通过值的变化,用颜色表现出来,这个是我们要做的一件事.热度图是由不同的颜色构成的,这个颜色由可能是由浅入
- ChatGPT GPT4科研应用、数据分析与机器学习、论文高效写作、AI绘图技术
夏日恋雨
人工智能chatgpt数据分析AI大数据机器学习python数据挖掘
原文链接:ChatGPTGPT4科研应用、数据分析与机器学习、论文高效写作、AI绘图技术https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUzNTczMDMxMg==&mid=2247596849&idx=3&sn=111d68286f9752008bca95a5ec575bb3&chksm=fa823ad6cdf5b3c0c446eceb5cf29cccc3161d746bd
- (十二)Matplotlib知识学习4-python数据分析与机器学习实战(学习笔记)
努力奋斗的durian
文章原创,最近更新:2018-05-91.原数据的展示2.柱形图的绘制3.散点图的绘制课程来源:python数据分析与机器学习实战-唐宇迪为了方便大家学习,将练习所涉及的练习fandango_scores.csv文件以百度网盘共享的方式分享出来.链接:https://pan.baidu.com/s/1yR7qkY4SjGdCiP-hqOXQRQ密码:wf5f1.原数据的展示对fandango_sc
- python数据分析与挖掘论文_《Python数据分析与机器学习实战-唐宇迪》读书笔记第10章-特征工程...
weixin_39616477
python数据分析与挖掘论文
第10章特征工程特征工程是整个机器学习中非常重要的一部分,如何对数据进行特征提取对最终结果的影响非常大。在建模过程中,一般会优先考虑算法和参数,但是数据特征才决定了整体结果的上限,而算法和参数只决定了如何逼近这个上限。特征工程其实就是要从原始数据中找到最有价值的信息,并转换成计算机所能读懂的形式。本章结合数值数据与文本数据来分别阐述如何进行数值特征与文本特征的提取。10.1数值特征实际数据中,最常
- 阶段四:数据分析与机器学习(掌握使用scikit-learn库进行高级机器学习)
哈嗨哈
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Scikit-learn是一个在Python中实现机器学习的强大库。以下是一些如何使用scikit-learn进行高级机器学习的基本步骤:数据导入和预处理:首先,你需要导入你的数据集。这通常通过pandas库完成,然后对数据进行预处理,包括数据清洗,缺失值处理,异常值处理,数据标准化等。importpandasaspdfromsklearn.preprocessingimportStandardS
- Python数据分析与机器学习34-DBSCAN实例
只是甲
一.数据源介绍数据源:一个啤酒的数据源,为了方便演示,数据只有20行。image.pngname啤酒的名称calories啤酒的卡路里sodium纳元素含量alcohol酒精含量cost价格二.使用DBSCAN进行聚类代码:importpandasaspdfromsklearn.clusterimportDBSCANfrompandas.plottingimportscatter_matrixim
- 阶段四:数据分析与机器学习(学习如何使用matplotlib和seaborn进行数据可视化)
哈嗨哈
数据分析机器学习学习
Matplotlib和Seaborn是Python中常用的数据可视化库。Matplotlib是一个基本的绘图库,可以用于绘制各种静态、动态、交互式和三维图表。Seaborn基于Matplotlib,提供了更高级的接口和更美观的默认样式。下面是一个简单的教程,介绍如何使用Matplotlib和Seaborn进行数据可视化:安装库首先,需要安装Matplotlib和Seaborn。可以使用pip命令进
- 分享2024年第一期!全国高校大数据与人工智能师资研修班
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师资培训大数据人工智能
全国高校大数据与人工智能师资研修班2024年第一期上海线下班:数据采集与机器学习实战广州线下班:大数据技术应用实战(Hadoop+Spark)线上班(十一大专题)PyTorch深度学习与大模型应用实战数据采集与处理实战大数据分析与机器学习实战大数据技术应用实战(Hadoop+Spark)商务数据分析实战(Excel+PowerBI)商务数据分析实战(Python)计算机视觉应用实战(Pytorch
- 阶段四:数据分析与机器学习(掌握NumPy和Pandas库,用于数据处理和分析)
哈嗨哈
数据分析机器学习numpy
Python的NumPy和Pandas库是数据处理和分析的重要工具。NumPy(NumericalPython)提供了高性能的数值计算工具,适用于大规模多维数组和矩阵的运算。Pandas则提供了强大的数据结构和数据分析工具,使得数据处理和分析变得更加便捷。以下是掌握NumPy和Pandas库的一些建议:熟悉基本语法和数据类型NumPy:了解NumPy数组(ndarray)的创建、索引和切片。熟悉N
- 使用NumPy和scikit-learn进行数据分析与机器学习
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数据分析和机器学习是当今信息时代中不可或缺的重要领域。在处理大规模数据集和实现复杂的机器学习算法时,NumPy和scikit-learn成为了Python中最常用的工具库之一。本文将介绍如何利用NumPy和scikit-learn进行数据分析和机器学习,并提供相应的源代码示例。引言NumPy是Python中用于科学计算的核心库之一。它提供了高性能的多维数组对象(ndarray),以及用于处理这些数
- 机器学习实战 ——《跟着迪哥学Python数据分析与机器学习实战》(2)
躬身入世,以生证道
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机器学习实战——《跟着迪哥学Python数据分析与机器学习实战》(2)七、贝叶斯算法7.1新闻分类任务实战7.1.1结巴分词7.1.2词云表示工具包wordcloud7.1.3TF-IDF特征八、聚类算法8.1K-meansK-均值聚类算法评估指标优缺点8.2DBSCAN(Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise)基于密度的聚类算法
- Python数据分析与机器学习43-时间序列模型
只是甲
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文章目录一.时间序列的定义二.平稳性三.差分法(I)四.自回归模型(AR)五.移动平均模型(MA)六.自回归移动平均模型(ARMA)七.ARIMA7.1自相关函数ACF(autocorrelationfunction)7.2偏自相关函数(PACF)(partialautocorrelationfunction)7.3ARIMA(p,d,q)阶数确定7.4ARIMA建模流程7.4.1模型选择7.4.
- Python数据分析与机器学习35-PCA降维
只是甲
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文章目录一.PCA概述二.向量的表示及基变换2.1向量的表示2.2基变换三.协方差矩阵四.协方差五.优化目标六.PCA实例参考:一.PCA概述PCA是PrincipalComponentAnalysis,主成分分析。用途:降维中最常用的一种手段目标:提取最有价值的信息(基于方差)问题:降维后的数据的意义?二.向量的表示及基变换2.1向量的表示内积:解释:设向量B的模为1,则A与B的内积值等于A向B
- Python数据分析与机器学习32-聚类算法
只是甲
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文章目录一.聚类概念二.K-MEANS算法2.1基本概念2.2工作流程2.3优势和劣势三.DBSCAN算法3.1基本概念3.2工作流程3.3参数选择3.4优势和劣势3.4.1优势3.4.2劣势四.算法可视化参考:一.聚类概念无监督问题:我们手里没有标签了聚类:相似的东西分到一组难点:如何评估,如何调参二.K-MEANS算法2.1基本概念K值:要得到簇的个数,需要指定K值(我们需要将数据分为几类,K
- Python数据分析与机器学习18- 逻辑回归项目实战2-样本不均匀解决方案
只是甲
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文章目录一.样本不均匀带来的影响二.处理样本不均衡问题的方法2.1权重法2.2采样法三.实例3.1下采样3.2SMOTE方法参考:一.样本不均匀带来的影响我们从样本数据中知道,正常的交易数据有2.8w左右数据,异常的交易数据有492,正常的交易数据与异常交易数据差距非常大,这样会导致我们模型的效果不佳。下面我们来列举一个案例:代码:importpandasaspdimportmatplotlib.
- 机器学习实战——《跟着迪哥学Python数据分析与机器学习实战》
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跟着迪哥学Python数据分析与机器学习实战一、基础部分二、信用卡欺诈检测实战——监督学习2.1下采样与过采样2.1.1过采样数据生成策略SMOTE2.2逻辑回归2.3分类结果混淆矩阵2.4过采样实战2.5实战总结2.6版本依赖排错三、知识加油站¥银行卡的分类一、基础部分//@PASS,遇到有不会的再写,直接上手实战二、信用卡欺诈检测实战——监督学习背景:信用卡欺诈是指故意使用伪造、作废的信用卡,
- 2023年第七期丨全国高校大数据与人工智能师资研修班
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全国高校大数据与人工智能师资研修班邀请函2023年第七期线下班(昆明):数据采集与机器学习实战线上班(七大专题):PyTorch深度学习与大模型应用实战数据采集与处理实战大数据分析与机器学习实战大数据技术应用实战(Hadoop+Spark)商务数据分析实战TensorFlow与人工智能实战计算机视觉应用实战
- 每日一课 | 用Python做一款俄罗斯方块游戏(文末彩蛋)
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作者|Ahab,专注与Python数据挖掘、数据分析与机器学习来源|Ahab杂货铺编辑|Jane【编者按】之前作者用Python做了一款俄罗斯方块的小游戏,这次,作者在原来工作的基础上进行了升级,用AI算法实现了一款俄罗斯方块。一起来跟作者学一下吧~人工智能大火的今天,如果还是自己玩俄罗斯方块未免显得太LOW,为什么不对游戏升级,让机器自己去玩俄罗斯方块呢?有了这个想法之后利用周六周日两天的时间去
- 数据分析实战——货币分析与预测
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目录一、比特币分析与预测1.前置准备2.比特币价格变化趋势分析3.稳定性检测与时间序列检测4.数据变化5.模型分析6.残留物分析7.预测二、参考资料总结梗概本篇博客主要通过几个实例(不断更新,欢迎关注!)实践各种数据分析与机器学习处理方法(内附数据集与python代码)一、货币分析与预测1.前置准备下载数据库(包含各时段价格、时间等因素),下载地址为BitcoinHistoricalData|Ka
- (二十八)项目实战|交易数据异常检测(三)-python数据分析与机器学习实战(学习笔记)
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文章原创,最近更新:2018-06-41.混淆矩阵课程来源:python数据分析与机器学习实战-唐宇迪课程资料:这里所涉及到的练习资料creditcard.csv相关的链接以及密码如下:链接:https://pan.baidu.com/s/1APgU4cTAaM9zb8_xAIc41Q密码:xgg7这节课主要介绍什么叫混淆矩阵?混淆矩阵是由一个坐标系组成的,有x轴以及y轴,在x轴里面有0和1,在y
- 迈出数据分析与机器学习的第一步【人工智能工程师--AI转型必修课】
CSDN学习
CSDN学院【资讯】CSDN学院【优惠活动】CSDN学院【免费公开课】python数据分析人工智能机器学习浪潮
数据分析太火爆,怎奈机器学习太难懂!随着人工智能的浪潮卷卷袭来,机器学习已经越来越火爆啦。数据分析与机器学习岗位可谓供不应求,但是入门的门槛也是蛮高的,究竟了机器学习太难学还是咱们木有挑选到趁手的兵器呢?今天咱们的任务就是尝试用Python去开启一场数据分析和机器学习建模之旅,用最简单的方式带大家迈出机器学习的第一步!机器学习:数据分析很好理解,就是挖掘出来我们需要的有价值。机器学习:数据分析很好
- (二十)Seaborn知识学习7-python数据分析与机器学习实战(学习笔记)
努力奋斗的durian
文章原创,最近更新:2018-05-141.绘制数据网格2.用FacetGrid子集数据3.用PairGridandpairplot()绘制成对的关系课程来源:python数据分析与机器学习实战-唐宇迪学习参考链接:1、Seaborn(sns)官方文档学习笔记(第六章绘制数据网格)2、Seaborn官方0.8.1版本引言:这节课我们讲Facetgrid,就是将很多子集进行展示,就可以用到这个函数.
- (三)算法推导与案例-python数据分析与机器学习实战(学习笔记)
努力奋斗的durian
文章原创,最近更新:2018-04-281.现在说的很火的深度学习是什么?2.算法推倒如何开始?3.机器学习怎么动手去做?课程来源:python数据分析与机器学习实战-唐宇迪1.现在说的很火的深度学习是什么?机器学习包含深度学习,深度学习是机器学习算法的一个延伸,运用比较广泛,牛逼.在计算机视觉和自然语言处理中更胜一筹.它把神经网络进行了一个延伸.说白了就是机器学习有个算法就是神经网络,深度学习比
- python音乐推荐系统_《Python数据分析与机器学习实战-唐宇迪》读书笔记第14章--音乐推荐系统实战...
weixin_39555951
python音乐推荐系统
第14章推荐系统项目实战——打造音乐推荐系统上一章介绍了推荐系统的基本原理,本章的目标就要从零开始打造一个音乐推荐系统,包括音乐数据集预处理、基于相似度进行推荐以及基于矩阵分解进行推荐。14.1数据集清洗很多时候拿到手的数据集并不像想象中那么完美,基本都需要先把数据清洗一番才能使用,首先导入需要的Python工具包:1importpandasaspd2importnumpyasnp3importt
- 小白都能学会的Python基础 第二讲:Python基础知识
王宇韬
python基础python
1.华小智系列-Python基础(案例版)《Python基础》目录第二讲:Python基础知识1、变量、行与缩进2、数据类型:数字与字符串3、列表与字典4、运算符介绍与实践5.本章练习题6、课程相关资源第二讲:Python基础知识配套书籍:《Python金融大数据挖掘与分析全流程详解》第1章配套书籍:《Python大数据分析与机器学习商业案例实战》第1章下面就开始进行Python基础知识的正式教学
- 数据分析与机器学习介绍
郑某人_03a6
数据分析与机器学习课程概述数据分析数据采集数据清洗数据规约数据预处理可视化数据分析报告特征工程机器学习回归分类聚类深度学习神经网络(CNN)数学基础高等数学概率线性代数今天的课程内容jupyter的具体使用markdown的使用latex的使用python代码jupyter的使用jupyter的安装python环境的安装直接安装python(从官网下载)anaconda(大蟒蛇,python数据分
- Python数据分析与机器学习13-sklearn
只是甲
一.Sklearn工具包介绍scikit-learn,又写作sklearn,是一个开源的基于python语言的机器学习工具包。它通过NumPy,SciPy和Matplotlib等python数值计算的库实现高效的算法应用,并且涵盖了几乎所有主流机器学习算法。官网:https://scikit-learn.org/stable/index.html搜索相关语法:https://scikit-lear
- 【代码收藏】50 种常用的 matplotlib 可视化图
Sim1480
可视化python机器学习人工智能数据可视化
转自:机器之心数据分析与机器学习中常需要大量的可视化,因此才能直观了解模型背地里都干了些什么。而在可视化中,matplotlib算得上是最常用的工具,不论是对数据有个预先的整体了解,还是可视化预测效果,matplotlib都是不可缺失的模块。最近MachineLearningPlus的作者介绍了50种最常用的matplotlib可视化图表。介绍该表格主要介绍了7种不同的matplotlib可视化类
- 从“脱单”这件小事看数据分析与机器学习(上)
CDA经管之家
本文由公众号AIU人工智能(ID:ai_cda)出品,转载需授权故事背景Hello,大家好,我是一个在帝都漂了好几年的北漂,刚开始的时候还好,随着年纪的增长每次给家里打电话或者回家都像是经历一次渡劫,当然每每渡劫都不成功,被父上母上大人联手劈的外焦里嫩。如果有和我差不多年纪的单身哥们儿大概会懂这种感受.过程是这样的,最开始的催找女朋友---中期即使没有女朋友也要直接催婚—后期的连女朋友都没有就直接
- 对股票分析时要注意哪些主要因素?
会飞的奇葩猪
股票 分析 云掌股吧
众所周知,对散户投资者来说,股票技术分析是应战股市的核心武器,想学好股票的技术分析一定要知道哪些是重点学习的,其实非常简单,我们只要记住三个要素:成交量、价格趋势、振荡指标。
一、成交量
大盘的成交量状态。成交量大说明市场的获利机会较多,成交量小说明市场的获利机会较少。当沪市的成交量超过150亿时是强市市场状态,运用技术找综合买点较准;
- 【Scala十八】视图界定与上下文界定
bit1129
scala
Context Bound,上下文界定,是Scala为隐式参数引入的一种语法糖,使得隐式转换的编码更加简洁。
隐式参数
首先引入一个泛型函数max,用于取a和b的最大值
def max[T](a: T, b: T) = {
if (a > b) a else b
}
因为T是未知类型,只有运行时才会代入真正的类型,因此调用a >
- C语言的分支——Object-C程序设计阅读有感
darkblue086
applec框架cocoa
自从1972年贝尔实验室Dennis Ritchie开发了C语言,C语言已经有了很多版本和实现,从Borland到microsoft还是GNU、Apple都提供了不同时代的多种选择,我们知道C语言是基于Thompson开发的B语言的,Object-C是以SmallTalk-80为基础的。和C++不同的是,Object C并不是C的超集,因为有很多特性与C是不同的。
Object-C程序设计这本书
- 去除浏览器对表单值的记忆
周凡杨
html记忆autocompleteform浏览
&n
- java的树形通讯录
g21121
java
最近用到企业通讯录,虽然以前也开发过,但是用的是jsf,拼成的树形,及其笨重和难维护。后来就想到直接生成json格式字符串,页面上也好展现。
// 首先取出每个部门的联系人
for (int i = 0; i < depList.size(); i++) {
List<Contacts> list = getContactList(depList.get(i
- Nginx安装部署
510888780
nginxlinux
Nginx ("engine x") 是一个高性能的 HTTP 和 反向代理 服务器,也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理服务器。 Nginx 是由 Igor Sysoev 为俄罗斯访问量第二的 Rambler.ru 站点开发的,第一个公开版本0.1.0发布于2004年10月4日。其将源代码以类BSD许可证的形式发布,因它的稳定性、丰富的功能集、示例配置文件和低系统资源
- java servelet异步处理请求
墙头上一根草
java异步返回servlet
servlet3.0以后支持异步处理请求,具体是使用AsyncContext ,包装httpservletRequest以及httpservletResponse具有异步的功能,
final AsyncContext ac = request.startAsync(request, response);
ac.s
- 我的spring学习笔记8-Spring中Bean的实例化
aijuans
Spring 3
在Spring中要实例化一个Bean有几种方法:
1、最常用的(普通方法)
<bean id="myBean" class="www.6e6.org.MyBean" />
使用这样方法,按Spring就会使用Bean的默认构造方法,也就是把没有参数的构造方法来建立Bean实例。
(有构造方法的下个文细说)
2、还
- 为Mysql创建最优的索引
annan211
mysql索引
索引对于良好的性能非常关键,尤其是当数据规模越来越大的时候,索引的对性能的影响越发重要。
索引经常会被误解甚至忽略,而且经常被糟糕的设计。
索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了,索引能够轻易将查询性能提高几个数量级,最优的索引会比
较好的索引性能要好2个数量级。
1 索引的类型
(1) B-Tree
不出意外,这里提到的索引都是指 B-
- 日期函数
百合不是茶
oraclesql日期函数查询
ORACLE日期时间函数大全
TO_DATE格式(以时间:2007-11-02 13:45:25为例)
Year:
yy two digits 两位年 显示值:07
yyy three digits 三位年 显示值:007
- 线程优先级
bijian1013
javathread多线程java多线程
多线程运行时需要定义线程运行的先后顺序。
线程优先级是用数字表示,数字越大线程优先级越高,取值在1到10,默认优先级为5。
实例:
package com.bijian.study;
/**
* 因为在代码段当中把线程B的优先级设置高于线程A,所以运行结果先执行线程B的run()方法后再执行线程A的run()方法
* 但在实际中,JAVA的优先级不准,强烈不建议用此方法来控制执
- 适配器模式和代理模式的区别
bijian1013
java设计模式
一.简介 适配器模式:适配器模式(英语:adapter pattern)有时候也称包装样式或者包装。将一个类的接口转接成用户所期待的。一个适配使得因接口不兼容而不能在一起工作的类工作在一起,做法是将类别自己的接口包裹在一个已存在的类中。 &nbs
- 【持久化框架MyBatis3三】MyBatis3 SQL映射配置文件
bit1129
Mybatis3
SQL映射配置文件一方面类似于Hibernate的映射配置文件,通过定义实体与关系表的列之间的对应关系。另一方面使用<select>,<insert>,<delete>,<update>元素定义增删改查的SQL语句,
这些元素包含三方面内容
1. 要执行的SQL语句
2. SQL语句的入参,比如查询条件
3. SQL语句的返回结果
- oracle大数据表复制备份个人经验
bitcarter
oracle大表备份大表数据复制
前提:
数据库仓库A(就拿oracle11g为例)中有两个用户user1和user2,现在有user1中有表ldm_table1,且表ldm_table1有数据5千万以上,ldm_table1中的数据是从其他库B(数据源)中抽取过来的,前期业务理解不够或者需求有变,数据有变动需要重新从B中抽取数据到A库表ldm_table1中。
- HTTP加速器varnish安装小记
ronin47
http varnish 加速
上午共享的那个varnish安装手册,个人看了下,有点不知所云,好吧~看来还是先安装玩玩!
苦逼公司服务器没法连外网,不能用什么wget或yum命令直接下载安装,每每看到别人博客贴出的在线安装代码时,总有一股羡慕嫉妒“恨”冒了出来。。。好吧,既然没法上外网,那只能麻烦点通过下载源码来编译安装了!
Varnish 3.0.4下载地址: http://repo.varnish-cache.org/
- java-73-输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度
bylijinnan
java
public class LongestSymmtricalLength {
/*
* Q75题目:输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度。
* 比如输入字符串“google”,由于该字符串里最长的对称子字符串是“goog”,因此输出4。
*/
public static void main(String[] args) {
Str
- 学习编程的一点感想
Cb123456
编程感想Gis
写点感想,总结一些,也顺便激励一些自己.现在就是复习阶段,也做做项目.
本专业是GIS专业,当初觉得本专业太水,靠这个会活不下去的,所以就报了培训班。学习的时候,进入状态很慢,而且当初进去的时候,已经上到Java高级阶段了,所以.....,呵呵,之后有点感觉了,不过,还是不好好写代码,还眼高手低的,有
- [能源与安全]美国与中国
comsci
能源
现在有一个局面:地球上的石油只剩下N桶,这些油只够让中国和美国这两个国家中的一个顺利过渡到宇宙时代,但是如果这两个国家为争夺这些石油而发生战争,其结果是两个国家都无法平稳过渡到宇宙时代。。。。而且在战争中,剩下的石油也会被快速消耗在战争中,结果是两败俱伤。。。
在这个大
- SEMI-JOIN执行计划突然变成HASH JOIN了 的原因分析
cwqcwqmax9
oracle
甲说:
A B两个表总数据量都很大,在百万以上。
idx1 idx2字段表示是索引字段
A B 两表上都有
col1字段表示普通字段
select xxx from A
where A.idx1 between mmm and nnn
and exists (select 1 from B where B.idx2 =
- SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
dashuaifu
AjaxspringMVCresponse中文乱码
SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
一:(自己总结,测试过可行)
ajax返回如果含有中文汉字,则使用:(如下例:)
@RequestMapping(value="/xxx.do") public @ResponseBody void getPunishReasonB
- Linux系统中查看日志的常用命令
dcj3sjt126com
OS
因为在日常的工作中,出问题的时候查看日志是每个管理员的习惯,作为初学者,为了以后的需要,我今天将下面这些查看命令共享给各位
cat
tail -f
日 志 文 件 说 明
/var/log/message 系统启动后的信息和错误日志,是Red Hat Linux中最常用的日志之一
/var/log/secure 与安全相关的日志信息
/var/log/maillog 与邮件相关的日志信
- [应用结构]应用
dcj3sjt126com
PHPyii2
应用主体
应用主体是管理 Yii 应用系统整体结构和生命周期的对象。 每个Yii应用系统只能包含一个应用主体,应用主体在 入口脚本中创建并能通过表达式 \Yii::$app 全局范围内访问。
补充: 当我们说"一个应用",它可能是一个应用主体对象,也可能是一个应用系统,是根据上下文来决定[译:中文为避免歧义,Application翻译为应
- assertThat用法
eksliang
JUnitassertThat
junit4.0 assertThat用法
一般匹配符1、assertThat( testedNumber, allOf( greaterThan(8), lessThan(16) ) );
注释: allOf匹配符表明如果接下来的所有条件必须都成立测试才通过,相当于“与”(&&)
2、assertThat( testedNumber, anyOf( g
- android点滴2
gundumw100
应用服务器android网络应用OSHTC
如何让Drawable绕着中心旋转?
Animation a = new RotateAnimation(0.0f, 360.0f,
Animation.RELATIVE_TO_SELF, 0.5f, Animation.RELATIVE_TO_SELF,0.5f);
a.setRepeatCount(-1);
a.setDuration(1000);
如何控制Andro
- 超简洁的CSS下拉菜单
ini
htmlWeb工作html5css
效果体验:http://hovertree.com/texiao/css/3.htmHTML文件:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>简洁的HTML+CSS下拉菜单-HoverTree</title>
- kafka consumer防止数据丢失
kane_xie
kafkaoffset commit
kafka最初是被LinkedIn设计用来处理log的分布式消息系统,因此它的着眼点不在数据的安全性(log偶尔丢几条无所谓),换句话说kafka并不能完全保证数据不丢失。
尽管kafka官网声称能够保证at-least-once,但如果consumer进程数小于partition_num,这个结论不一定成立。
考虑这样一个case,partiton_num=2
- @Repository、@Service、@Controller 和 @Component
mhtbbx
DAOspringbeanprototype
@Repository、@Service、@Controller 和 @Component 将类标识为Bean
Spring 自 2.0 版本开始,陆续引入了一些注解用于简化 Spring 的开发。@Repository注解便属于最先引入的一批,它用于将数据访问层 (DAO 层 ) 的类标识为 Spring Bean。具体只需将该注解标注在 DAO类上即可。同时,为了让 Spring 能够扫描类
- java 多线程高并发读写控制 误区
qifeifei
java thread
先看一下下面的错误代码,对写加了synchronized控制,保证了写的安全,但是问题在哪里呢?
public class testTh7 {
private String data;
public String read(){
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "read data "
- mongodb replica set(副本集)设置步骤
tcrct
javamongodb
网上已经有一大堆的设置步骤的了,根据我遇到的问题,整理一下,如下:
首先先去下载一个mongodb最新版,目前最新版应该是2.6
cd /usr/local/bin
wget http://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-2.6.0.tgz
tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-2.6.0.t
- rust学习笔记
wudixiaotie
学习笔记
1.rust里绑定变量是let,默认绑定了的变量是不可更改的,所以如果想让变量可变就要加上mut。
let x = 1; let mut y = 2;
2.match 相当于erlang中的case,但是case的每一项后都是分号,但是rust的match却是逗号。
3.match 的每一项最后都要加逗号,但是最后一项不加也不会报错,所有结尾加逗号的用法都是类似。
4.每个语句结尾都要加分