- python鸢尾花数据集knn_【python+机器学习1】python 实现 KNN
weixin_39629269
python鸢尾花数据集knn
欢迎关注哈希大数据微信公众号【哈希大数据】1KNN算法基本介绍K-NearestNeighbor(k最邻近分类算法),简称KNN,是最简单的一种有监督的机器学习算法。也是一种懒惰学习算法,即开始训练仅仅是保存所有样本集的信息,直到测试样本到达才开始进行分类决策。KNN算法的核心思想:要想确定测试样本属于哪一类,就先寻找所有训练样本中与该测试样本“距离”最近的前K个样本,然后判断这K个样本中大部分所
- 【机器学习】使用scikit-learn中的KNN包实现对鸢尾花数据集或者自定义数据集的的预测
加德霍克
机器学习人工智能python学习作业
一、KNN算法概念K最近邻(K-NearestNeighbor,KNN)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一,是著名的模式识别统计学方法,在机器学习分类算法中占有相当大的地位。它是一个理论上比较成熟的方法。既是最简单的机器学习算法之一,也是基于实例的学习方法中最基本的,又是最好的文本分类算法之一。二、对鸢尾花数据集进行预测1、代码示例:fromsklearn.datasetsimportl
- Julia语言的计算机基础
Code侠客行
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Julia语言的计算机基础引言随着数据科学、机器学习和高性能计算的快速发展,对编程语言的需求也日益增加。在众多编程语言中,Julia语言因其独特的设计理念和高性能而迅速崛起。本文将详细探讨Julia语言的基础知识,包括其历史背景、安装与环境配置、基本语法、数据结构、函数与模块、以及性能优化等方面,旨在为对Julia感兴趣的读者提供一份全面的入门指南。一、Julia语言简介1.1历史背景Julia是
- 想转行到人工智能领域,我该学什么,怎么学?
张登杰踩
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转行到人工智能(AI)领域需要系统的学习和实践,以下是详细的路径建议,涵盖基础知识、技能学习、项目实践和求职准备:一、明确目标和领域方向人工智能领域广泛,建议先了解细分方向(如机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、强化学习等),结合兴趣和职业规划选择切入点。二、构建基础知识1.数学基础线性代数:矩阵运算、特征值、向量空间。微积分:导数、梯度、优化理论。概率与统计:贝叶斯定理、分布、假设检验
- 机器学习问题:AttributeError: ‘NoneType‘ object has no attribute ‘split‘ 解决办法
零零鲎
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参考博客:本次博客参考http://t.csdnimg.cn/8E7eH。写下来主要是为了整理自己在学习过程中遇到的问题并把解决办法列出来。学习内容:如果运行出现:AttributeError:‘NoneType’objecthasnoattribute'split’这样的问题。网上有很多解决办法是降级numpy到1.21.4。然后上面博客给出的解决方案是升级threadpoolctl。可以使用命
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在当今科技日新月异的时代,AI(人工智能)技术正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。其中,AIAgent作为AI领域的一个新兴分支,正逐渐展现出其巨大的潜力和价值。本文将深入探讨AIAgent的发展现状、核心优势以及未来的发展方向,带您领略这一前沿技术的无限魅力。一、AIAgent的发展现状:技术突破与广泛应用近年来,随着大数据、云计算和机器学习等技术的飞速发展,AIAgent的技术水平得
- 【杂谈】-为什么Python是AI的首选语言
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为什么Python是AI的首选语言文章目录为什么Python是AI的首选语言1、为何Python引领人工智能发展1.1可用性和生态系统1.2用户群和用例1.3效率辅助2、AI项目对Python开发人员的要求3、如何开启你的AI学习之旅人工智能的广泛应用正在软件工程领域引发范式转变。Python凭借其易用性、成熟的生态系统以及满足人工智能和机器学习(ML)工作流数据驱动需求的能力,迅速成为人工智能开
- 新质生产力与核心竞争力提升
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新质生产力、人工智能、机器学习、深度学习、算法优化、数据驱动、核心竞争力、数字化转型1.背景介绍在当今数字化时代,科技创新正以惊人的速度推动着社会发展。人工智能(AI)作为科技发展的重要驱动力,正在深刻地改变着生产方式和生活方式。从自动驾驶汽车到智能语音助手,从个性化推荐系统到医疗诊断辅助,AI技术的应用场景日益广泛,为人类社会带来了前所未有的机遇。然而,AI技术的应用并非一帆风顺。如何有效地利用
- 智能工单分配在技术支持中的应用
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智能工单分配,技术支持,机器学习,算法优化,效率提升,客户满意度1.背景介绍在当今数字化时代,技术支持部门扮演着至关重要的角色,为用户提供及时有效的技术帮助,确保业务的正常运行。然而,随着用户数量和技术需求的不断增长,传统的人工工单分配方式面临着诸多挑战:分配效率低下:人工分配工单需要耗费大量时间和人力,且难以做到精准匹配,导致工单处理效率低下。资源分配不均衡:经验丰富的技术人员可能承担过多的工作
- 计算广告(一)
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计算广告学是一个十分庞大的学科,里面涵盖了自然语言处理、机器学习、推荐系统等众多研究方向。而且广告作为互联网行业的三大盈利模式(广告、电商、游戏)之一,也是这三大模式中最有技术含量的,计算广告学一直都吸引着无数学术界/工业界的精英投入其中(ps:计算广告学也是机器学习在商业界最成功的应用之一)。行业分类例子盈利搜索引擎Google百度广告社交网络腾讯facebook广告增值服务游戏电商网站亚马逊阿
- 如何从Oracle Autonomous Database加载文档
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OracleAutonomousDatabase是一种云数据库,利用机器学习来自动化数据库调优、安全性、备份、更新以及其他传统由数据库管理员(DBAs)执行的例行管理任务。在本文中,我们将演示如何从OracleAutonomousDatabase加载文档。我们将使用连接字符串或TNS配置来进行连接。技术背景介绍OracleAutonomousDatabase通过自动化的方式极大地简化了数据库管理的
- 基于数据可视化+SpringBoot+Vue的医院综合管理平台设计和实现(源码+论文+部署讲解等)
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博主介绍:✌全网粉丝50W+,csdn特邀作者、博客专家、CSDN新星计划导师、Java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流✌技术范围:SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等
- 自动检测和机器审核系统实现
╰つ゛木槿
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目录一、自动检测和机器审核实现步骤1.文本预处理步骤细节:2.关键词检测步骤细节:3.情感分析与情境理解步骤细节:4.机器学习模型训练步骤细节:5.深度学习模型步骤细节:6.多模态审查步骤细节:7.用户行为分析与违规预测步骤细节:总结二、常用的分词工具1.jieba2.THULAC3.HanLP4.SnowNLP5.LAC(LexicalAnalysisofChinese)6.PyLDAvis(结
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—第1篇----关键词:手势识别,计算机视觉,低光照条件,机器学习,RaspberryPi,OpenCV论文链接-摘要:手势识别是一种基于计算机视觉技术的感知用户界面,允许计算机将人类动作解释为命令,使用户无需使用手与计算机交流,从而使鼠标和键盘变得多余。手势识别的主要弱点是光线条件,因为手势控制依赖于摄像头。摄像头用于在2D和3D中解释手势,因此提取的信息可能因光源而异。系统的限制是无法在黑暗环
- 【包邮送书】你好!Python
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欢迎关注博主Mindtechnist或加入【智能科技社区】一起学习和分享Linux、C、C++、Python、Matlab,机器人运动控制、多机器人协作,智能优化算法,滤波估计、多传感器信息融合,机器学习,人工智能等相关领域的知识和技术。关注公粽号《机器和智能》回复关键词“python项目实战”即可获取美哆商城视频资源!博主介绍:CSDN博客专家,CSDN优质创作者,CSDN实力新星,CSDN内容
- 基于遗传算法的城市旅行问题(TSP)求解
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1.遗传算法背景介绍遗传算法是一种基于生物进化论中的自然选择和遗传机制的优化算法,模拟了生物进化过程以搜索最优解。通过仿真染色体的交叉、变异等操作,遗传算法将求解过程转换为类似生物进化的迭代运算。该算法在解决复杂的组合优化问题时,通常比常规优化算法更高效,且具有广泛应用,包括组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域2.遗传算法基本解题思路遗传算法的设计思路主要受到大自然中生物体进化
- 【2025 ODA teigha .NET系列开发教程 第五章】给CAD实体添加附属数据XDATA,包括源码
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本次对kaggle中的入门级数据集,房价回归数据集进行数据挖掘,预测房屋价格。本人主页:机器学习司猫白机器学习专栏:机器学习实战PyTorch入门专栏:PyTorch入门深度学习实战:深度学习ok,话不多说,我们进入正题吧概述本次竞赛有79个解释变量(几乎)描述了爱荷华州艾姆斯住宅的各个方面,需要预测每套住宅的最终价格。数据集描述本次数据集已经上传,大家可以自行下载尝试文件说明train.csv-
- 【AI日志分析】基于机器学习的异常检测:告别传统规则的智能进阶
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- Copilot 概述
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Copilot是什么?它有什么用途?Copilot是由人工智能公司和GitHub合作开发的一个基于人工智能的代码提示工具,它可以利用机器学习技术和大量训练数据生成高质量的代码。Copilot的目标是在保持代码质量和可读性的前提下,提高开发者的编码效率,使得编码工作更为高效和便捷。Copilot的出现是解决编程过程中可能遇到的一些难点和瓶颈问题,特别是在快速迭代的敏捷开发场景中,提高编码效率和减少编
- 让旅游更智能:基于AR的旅游导览应用解析
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友友们好!我的新专栏《Python进阶》正式启动啦!这是一个专为那些渴望提升Python技能的朋友们量身打造的专栏,无论你是已经有一定基础的开发者,还是希望深入挖掘Python潜力的爱好者,这里都将是你不可错过的宝藏。在这个专栏中,你将会找到:●深入解析:每一篇文章都将深入剖析Python的高级概念和应用,包括但不限于数据分析、机器学习、Web开发等。●实战案例:通过丰富的实战案例,带你一步步实现
- 【AI日志分析】基于机器学习的异常检测:告别传统规则的智能进阶
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摘要随着系统规模的扩大和复杂性增加,传统基于规则的日志分析方法难以识别隐藏的复杂异常模式。本文将介绍基于机器学习的日志异常检测技术,包括模型选择、特征工程及实现步骤。通过具体的代码示例与图表,展示如何高效检测异常日志,并提供应用场景与优化策略。引言日志是系统运行状态的关键数据来源,但面对海量日志数据,传统规则式分析显得力不从心。机器学习能够根据日志的历史数据和行为模式,通过训练模型检测异常情况,不
- 【Python】已完美解决:ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement re
屿小夏
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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
- 下载马斯克Grok-1模型的实战代码
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大模型grok-1下载模型实战代码
大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名,CCF比赛第二名,科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。 本文主要介绍了下载马斯克Grok-1模型的实战代码,希望能对学习大模型的同学们有所帮助
- 吴恩达深度学习笔记(七)——机器学习策略
子非鱼icon
深度学习自学笔记深度学习机器学习人工智能神经网络吴恩达
一、正交化通俗的理解就是:要能够诊断出系统性能瓶颈在哪里,以有策略刚好解决这个问题。一个“按钮”只负责解决一件事情。二、单一数字评估指标准确率(precision):在分类器中标记为猫的例子中,有多少是真的猫召回率(recall):对于所有的真猫图片,你的分类器正确识别了多少。但如果有两个评估指标,就很难去选择一个更好的分类器,如下图所示。所以有一个结合这两个指标的标准方法,也即F1分数,定义如下
- 数据挖掘:定义、挑战与应用
黑色叉腰丶大魔王
数据挖掘人工智能
一、数据挖掘的定义(一)概念阐述数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。它融合了数据库技术、统计学、机器学习、人工智能等多学科的理论和方法,旨在通过对数据的深入分析和处理,发现有价值的模式、关联、趋势等,从而为决策提供支持。(二)与相关概念的区别与联系数据库管理:数据库管理侧重于数据的存储、组织、检索和维护
- 使用Google Vertex AI Search进行企业级高级搜索
hgSdaegva
人工智能python
技术背景介绍GoogleVertexAISearch(前称为EnterpriseSearchonGenerativeAIAppBuilder)是GoogleCloud提供的VertexAI机器学习平台的一部分。VertexAISearch允许组织快速建立由生成式AI驱动的搜索引擎,为客户和员工提供服务。它基于各种GoogleSearch技术,包括语义搜索,通过使用自然语言处理和机器学习技术来推断内
- 在EverlyAI上运行LLM模型——以LLAMA为例
HGWAcsdgvs
llamapython
在EverlyAI上运行LLM模型——以LLAMA为例技术背景介绍EverlyAI是一个强大的云平台,允许你在云中大规模运行机器学习模型。它还提供了对多种大型语言模型(LLM)的API访问。在这篇文章中,我们将展示如何使用EverlyAI的API来调用LLAMA模型。通过这种方式,你可以在云端轻松地运行和测试你的语言模型。核心原理解析LLAMA模型是一个强大的变压器模型,它具有数十亿个参数,能够处
- 自动化评估:利用机器学习算法评估
AI天才研究院
大数据AI人工智能AI大模型企业级应用开发实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍1.1评估的意义评估在各个领域都扮演着至关重要的角色,例如教育、人力资源、医疗保健等。传统评估方式通常依赖人工,费时费力且容易受到主观因素的影响。随着机器学习技术的不断发展,自动化评估逐渐成为一种趋势,它能够提高评估效率、降低成本并减少人为偏差。1.2机器学习在评估中的优势机器学习算法能够从大量数据中学习规律,并根据这些规律对新的数据进行预测或分类。在评估领域,机器学习可以用于:自动评
- Level2逐笔成交逐笔委托毫秒记录:今日分享优质股票数据20250122
2401_89140926
python金融数据库大数据
逐笔委托逐笔成交下载链接:https://pan.baidu.com/s/1WP6eGLip3gAbt7yFKg4XqA?pwd=7qtx提取码:7qtxLevel2逐笔成交逐笔委托数据分享下载通过Level2逐笔成交和逐笔委托这种每一笔的毫秒级别的数据可以分析出很多有用的点,包括主力意图,虚假动作,让任何操作无所遁形。适合交易大师来分析主力规律,也适合人工智能领域的机器学习,数据量大且精准。以下
- 项目中 枚举与注解的结合使用
飞翔的马甲
javaenumannotation
前言:版本兼容,一直是迭代开发头疼的事,最近新版本加上了支持新题型,如果新创建一份问卷包含了新题型,那旧版本客户端就不支持,如果新创建的问卷不包含新题型,那么新旧客户端都支持。这里面我们通过给问卷类型枚举增加自定义注解的方式完成。顺便巩固下枚举与注解。
一、枚举
1.在创建枚举类的时候,该类已继承java.lang.Enum类,所以自定义枚举类无法继承别的类,但可以实现接口。
- 【Scala十七】Scala核心十一:下划线_的用法
bit1129
scala
下划线_在Scala中广泛应用,_的基本含义是作为占位符使用。_在使用时是出问题非常多的地方,本文将不断完善_的使用场景以及所表达的含义
1. 在高阶函数中使用
scala> val list = List(-3,8,7,9)
list: List[Int] = List(-3, 8, 7, 9)
scala> list.filter(_ > 7)
r
- web缓存基础:术语、http报头和缓存策略
dalan_123
Web
对于很多人来说,去访问某一个站点,若是该站点能够提供智能化的内容缓存来提高用户体验,那么最终该站点的访问者将络绎不绝。缓存或者对之前的请求临时存储,是http协议实现中最核心的内容分发策略之一。分发路径中的组件均可以缓存内容来加速后续的请求,这是受控于对该内容所声明的缓存策略。接下来将讨web内容缓存策略的基本概念,具体包括如如何选择缓存策略以保证互联网范围内的缓存能够正确处理的您的内容,并谈论下
- crontab 问题
周凡杨
linuxcrontabunix
一: 0481-079 Reached a symbol that is not expected.
背景:
*/5 * * * * /usr/IBMIHS/rsync.sh
- 让tomcat支持2级域名共享session
g21121
session
tomcat默认情况下是不支持2级域名共享session的,所有有些情况下登陆后从主域名跳转到子域名会发生链接session不相同的情况,但是只需修改几处配置就可以了。
打开tomcat下conf下context.xml文件
找到Context标签,修改为如下内容
如果你的域名是www.test.com
<Context sessionCookiePath="/path&q
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(数学和三角函数)
老A不折腾
Webfinereport总结
ABS
ABS(number):返回指定数字的绝对值。绝对值是指没有正负符号的数值。
Number:需要求出绝对值的任意实数。
示例:
ABS(-1.5)等于1.5。
ABS(0)等于0。
ABS(2.5)等于2.5。
ACOS
ACOS(number):返回指定数值的反余弦值。反余弦值为一个角度,返回角度以弧度形式表示。
Number:需要返回角
- linux 启动java进程 sh文件
墙头上一根草
linuxshelljar
#!/bin/bash
#初始化服务器的进程PId变量
user_pid=0;
robot_pid=0;
loadlort_pid=0;
gateway_pid=0;
#########
#检查相关服务器是否启动成功
#说明:
#使用JDK自带的JPS命令及grep命令组合,准确查找pid
#jps 加 l 参数,表示显示java的完整包路径
#使用awk,分割出pid
- 我的spring学习笔记5-如何使用ApplicationContext替换BeanFactory
aijuans
Spring 3 系列
如何使用ApplicationContext替换BeanFactory?
package onlyfun.caterpillar.device;
import org.springframework.beans.factory.BeanFactory;
import org.springframework.beans.factory.xml.XmlBeanFactory;
import
- Linux 内存使用方法详细解析
annan211
linux内存Linux内存解析
来源 http://blog.jobbole.com/45748/
我是一名程序员,那么我在这里以一个程序员的角度来讲解Linux内存的使用。
一提到内存管理,我们头脑中闪出的两个概念,就是虚拟内存,与物理内存。这两个概念主要来自于linux内核的支持。
Linux在内存管理上份为两级,一级是线性区,类似于00c73000-00c88000,对应于虚拟内存,它实际上不占用
- 数据库的单表查询常用命令及使用方法(-)
百合不是茶
oracle函数单表查询
创建数据库;
--建表
create table bloguser(username varchar2(20),userage number(10),usersex char(2));
创建bloguser表,里面有三个字段
&nbs
- 多线程基础知识
bijian1013
java多线程threadjava多线程
一.进程和线程
进程就是一个在内存中独立运行的程序,有自己的地址空间。如正在运行的写字板程序就是一个进程。
“多任务”:指操作系统能同时运行多个进程(程序)。如WINDOWS系统可以同时运行写字板程序、画图程序、WORD、Eclipse等。
线程:是进程内部单一的一个顺序控制流。
线程和进程
a. 每个进程都有独立的
- fastjson简单使用实例
bijian1013
fastjson
一.简介
阿里巴巴fastjson是一个Java语言编写的高性能功能完善的JSON库。它采用一种“假定有序快速匹配”的算法,把JSON Parse的性能提升到极致,是目前Java语言中最快的JSON库;包括“序列化”和“反序列化”两部分,它具备如下特征:  
- 【RPC框架Burlap】Spring集成Burlap
bit1129
spring
Burlap和Hessian同属于codehaus的RPC调用框架,但是Burlap已经几年不更新,所以Spring在4.0里已经将Burlap的支持置为Deprecated,所以在选择RPC框架时,不应该考虑Burlap了。
这篇文章还是记录下Burlap的用法吧,主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文,【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
 
- 【Mahout一】基于Mahout 命令参数含义
bit1129
Mahout
1. mahout seqdirectory
$ mahout seqdirectory
--input (-i) input Path to job input directory(原始文本文件).
--output (-o) output The directory pathna
- linux使用flock文件锁解决脚本重复执行问题
ronin47
linux lock 重复执行
linux的crontab命令,可以定时执行操作,最小周期是每分钟执行一次。关于crontab实现每秒执行可参考我之前的文章《linux crontab 实现每秒执行》现在有个问题,如果设定了任务每分钟执行一次,但有可能一分钟内任务并没有执行完成,这时系统会再执行任务。导致两个相同的任务在执行。
例如:
<?
//
test
.php
- java-74-数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
bylijinnan
java
public class OcuppyMoreThanHalf {
/**
* Q74 数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
* two solutions:
* 1.O(n)
* see <beauty of coding>--每次删除两个不同的数字,不改变数组的特性
* 2.O(nlogn)
* 排序。中间
- linux 系统相关命令
candiio
linux
系统参数
cat /proc/cpuinfo cpu相关参数
cat /proc/meminfo 内存相关参数
cat /proc/loadavg 负载情况
性能参数
1)top
M:按内存使用排序
P:按CPU占用排序
1:显示各CPU的使用情况
k:kill进程
o:更多排序规则
回车:刷新数据
2)ulimit
ulimit -a:显示本用户的系统限制参
- [经营与资产]保持独立性和稳定性对于软件开发的重要意义
comsci
软件开发
一个软件的架构从诞生到成熟,中间要经过很多次的修正和改造
如果在这个过程中,外界的其它行业的资本不断的介入这种软件架构的升级过程中
那么软件开发者原有的设计思想和开发路线
- 在CentOS5.5上编译OpenJDK6
Cwind
linuxOpenJDK
几番周折终于在自己的CentOS5.5上编译成功了OpenJDK6,将编译过程和遇到的问题作一简要记录,备查。
0. OpenJDK介绍
OpenJDK是Sun(现Oracle)公司发布的基于GPL许可的Java平台的实现。其优点:
1、它的核心代码与同时期Sun(-> Oracle)的产品版基本上是一样的,血统纯正,不用担心性能问题,也基本上没什么兼容性问题;(代码上最主要的差异是
- java乱码问题
dashuaifu
java乱码问题js中文乱码
swfupload上传文件参数值为中文传递到后台接收中文乱码 在js中用setPostParams({"tag" : encodeURI( document.getElementByIdx_x("filetag").value,"utf-8")});
然后在servlet中String t
- cygwin很多命令显示command not found的解决办法
dcj3sjt126com
cygwin
cygwin很多命令显示command not found的解决办法
修改cygwin.BAT文件如下
@echo off
D:
set CYGWIN=tty notitle glob
set PATH=%PATH%;d:\cygwin\bin;d:\cygwin\sbin;d:\cygwin\usr\bin;d:\cygwin\usr\sbin;d:\cygwin\us
- [介绍]从 Yii 1.1 升级
dcj3sjt126com
PHPyii2
2.0 版框架是完全重写的,在 1.1 和 2.0 两个版本之间存在相当多差异。因此从 1.1 版升级并不像小版本间的跨越那么简单,通过本指南你将会了解两个版本间主要的不同之处。
如果你之前没有用过 Yii 1.1,可以跳过本章,直接从"入门篇"开始读起。
请注意,Yii 2.0 引入了很多本章并没有涉及到的新功能。强烈建议你通读整部权威指南来了解所有新特性。这样有可能会发
- Linux SSH免登录配置总结
eksliang
ssh-keygenLinux SSH免登录认证Linux SSH互信
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2187265 一、原理
我们使用ssh-keygen在ServerA上生成私钥跟公钥,将生成的公钥拷贝到远程机器ServerB上后,就可以使用ssh命令无需密码登录到另外一台机器ServerB上。
生成公钥与私钥有两种加密方式,第一种是
- 手势滑动销毁Activity
gundumw100
android
老是效仿ios,做android的真悲催!
有需求:需要手势滑动销毁一个Activity
怎么办尼?自己写?
不用~,网上先问一下百度。
结果:
http://blog.csdn.net/xiaanming/article/details/20934541
首先将你需要的Activity继承SwipeBackActivity,它会在你的布局根目录新增一层SwipeBackLay
- JavaScript变换表格边框颜色
ini
JavaScripthtmlWebhtml5css
效果查看:http://hovertree.com/texiao/js/2.htm代码如下,保存到HTML文件也可以查看效果:
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>表格边框变换颜色代码-何问起</title>
</head>
<body&
- Kafka Rest : Confluent
kane_xie
kafkaRESTconfluent
最近拿到一个kafka rest的需求,但kafka暂时还没有提供rest api(应该是有在开发中,毕竟rest这么火),上网搜了一下,找到一个Confluent Platform,本文简单介绍一下安装。
这里插一句,给大家推荐一个九尾搜索,原名叫谷粉SOSO,不想fanqiang谷歌的可以用这个。以前在外企用谷歌用习惯了,出来之后用度娘搜技术问题,那匹配度简直感人。
环境声明:Ubu
- Calender不是单例
men4661273
单例Calender
在我们使用Calender的时候,使用过Calendar.getInstance()来获取一个日期类的对象,这种方式跟单例的获取方式一样,那么它到底是不是单例呢,如果是单例的话,一个对象修改内容之后,另外一个线程中的数据不久乱套了吗?从试验以及源码中可以得出,Calendar不是单例。
测试:
Calendar c1 =
- 线程内存和主内存之间联系
qifeifei
java thread
1, java多线程共享主内存中变量的时候,一共会经过几个阶段,
lock:将主内存中的变量锁定,为一个线程所独占。
unclock:将lock加的锁定解除,此时其它的线程可以有机会访问此变量。
read:将主内存中的变量值读到工作内存当中。
load:将read读取的值保存到工作内存中的变量副本中。
- schedule和scheduleAtFixedRate
tangqi609567707
javatimerschedule
原文地址:http://blog.csdn.net/weidan1121/article/details/527307
import java.util.Timer;import java.util.TimerTask;import java.util.Date;
/** * @author vincent */public class TimerTest {
 
- erlang 部署
wudixiaotie
erlang
1.如果在启动节点的时候报这个错 :
{"init terminating in do_boot",{'cannot load',elf_format,get_files}}
则需要在reltool.config中加入
{app, hipe, [{incl_cond, exclude}]},
2.当generate时,遇到:
ERROR