- 在TCGA上下载数据并且进行处理
Red Red
生信小技巧r语言数据库
浏览器搜索TCGAGDC进入网站在TCGA数据库主页选择“Repository”模式根据所需要的选项在侧边栏选择数据清空购物车!!第一次登陆可忽略将刚刚选择好的数据加入购物车,并且在购物车里下载Metadata和Cart数据,下载到同一个文件夹下。使用R语言脚本对数据进行处理,将其提取为genesymbol和样本的数据,推荐看一下该博主处理数据!!真的非常详细!他R语言脚本在这个链接里
- 瑞吉外卖——购物车(移动端)
小杰不想秃头
瑞吉外卖项目javaajax开发语言
需求分析移动端用户可以将菜品或套餐加入购物车。对于菜品来说,如果添加了菜品口味信息,则需要选择规格后才能加入购物车;对于套餐来说,可以直接点击加号将当前套餐加入购物车。在购物车中可以修改套餐或菜品的数量,也可以清空购物车。数据模型需要操作shopping_cart表。代码开发前后端交互过程:点击加入购物车或者加号按钮,页面发送ajax请求,将菜品或套餐加入购物车。点击购物车按钮,页面发送ajax请
- python 连续比较_python实现连续变量最优分箱详解--CART算法
weixin_39834788
python连续比较
关于变量分箱主要分为两大类:有监督型和无监督型对应的分箱方法:A.无监督:(1)等宽(2)等频(3)聚类B.有监督:(1)卡方分箱法(ChiMerge)(2)ID3、C4.5、CART等单变量决策树算法(3)信用评分建模的IV最大化分箱等本篇使用python,基于CART算法对连续变量进行最优分箱由于CART是决策树分类算法,所以相当于是单变量决策树分类。简单介绍下理论:CART是二叉树,每次仅进
- Docker 部署禅道开源版
SHENHUANJIE
DockerPMS禅道项目管理
原文地址:https://skyner.cn/archives/docker-deployment-of-zen-road-open-source-version-igd7s下载镜像开源版20.5安装命令dockerpullhub.zentao.net/app/zentao:20.5创建网络dockernetworkcreate--subnet=172.172.172.0/24zentaonet安
- CART算法
ziworeborn
CART算法就是分类回归树,它只支持二叉树,既可以作分类树,又可以作回归树。那什么是分类树,什么是回归树呢?假如有个数据集,分别给出了,不同年龄、职业、性别的不同学习时间。如果我构造了一棵决策树,想要基于数据判断这个人的职业身份,这个就属于分类树,因为是从几个分类中来做选择。如果是给定了数据,想要预测这个人的年龄,那就属于回归树。分类树可以处理离散数据,也就是数据种类有限的数据,它输出的是样本的类
- 遥感之机器学习树集成模型-CART算法之回归
遥感-GIS
遥感之机器学习树集成模型机器学习图像处理arcgis
本文在前面文章的基础上,连续介绍CART树在回归中的应用,其回归技术经常用于定量遥感领域,涉及各种地表参数含量的反演。主要分为如下几部分:回归概念描述回归树中数据集的划分准则CART回归树的原理和流程CART回归树的核心代码前面内容可参考:遥感之机器学习树模型专栏1回归概念机器学习中的回归建模以及相应的回归算法,在遥感领域对应的就是定量遥感分方向,比如水质参数反演,土壤中各种参数反演,森林各种生物
- CART决策树-基尼指数(全网最详解)
红米煮粥
决策树算法机器学习
文章目录一、基尼指数的定义二、基尼指数在CART决策树中的应用三、基尼指数与CART决策树的构建1.计算每个子集的基尼系数:2.计算基尼指数3.选择最优特征4.其余基尼指数5.构建决策树四、总结CART决策树基尼指数是CART(ClassificationAndRegressionTree)算法中用于分类任务的一种评估指标,主要用于衡量数据集的不纯度或不确定性。以下是关于CART决策树基尼指数的详
- SAP Spartacus的Component映射
JerryWang_汪子熙
Spartacus默认的购物车界面:https://github.com/SAP/spartacus-bootcamp/blob/master/sparta0/src/app/components/cart.component.ts新建一个CartComponent,对Spartacus标准的CartDetailsComponent进行扩展:import{Component}from'@angul
- Python机器学习笔记:CART算法实战
战争热诚
完整代码及其数据,请移步小编的GitHub传送门:请点击我如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote前言在python机器学习笔记:深入学习决策树算法原理一文中我们提到了决策树里的ID3算法,C4.5算法,并且大概的了
- GoRules:Go的业务规则引擎
极道Jdon
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ZENEngine是一个跨平台、开源业务规则引擎(BRE)。它是用Rust编写的,并提供NodeJS、Python和Go的本机绑定。ZENEngine允许从JSON文件加载和执行JSON决策模型(JDM)。我们的JDMEditor存储库上提供了开源React编辑器。安装gogetgithub.com/gorules/zen-go用法ZENEngine构建为可嵌入的BRE,适用于您的Rust、Nod
- 聊聊elasticsearch的MasterFaultDetection
go4it
序本文主要研究一下elasticsearch的MasterFaultDetectionFaultDetectionelasticsearch-7.0.1/server/src/main/java/org/elasticsearch/discovery/zen/FaultDetection.java/***Abaseclassfor{@linkMasterFaultDetection}&{@
- GEE:关于在GEE平台上进行回归计算的若干问题
_养乐多_
GEEGEEjavascript遥感图像处理云计算回归
作者:CSDN@_养乐多_记录一些在GoogleEarthEngine(GEE)平台上进行机器学习回归计算的问题和解释。文章目录一、回归1.1问:GEE平台上可以进行哪些机器学习回归算法?1.2问:为什么只有这四种?哪个精度高?1.3问:GEE上能否运行深度学习算法?一、回归1.1问:GEE平台上可以进行哪些机器学习回归算法?答:GEE平台上有四种机器学习回归算法,分别是随机森林回归、CART(C
- ApacheCN 交流社区热点汇总 2019.3
布客飞龙
听说B站可以睡小姐姐?可是。。那个小姐姐就是我鸭!【每日一问】卷积、卷积核、卷积神经网络怎么理解?如果你没有经验怎么办?来ApacheCN免费实习把!出国留学-微信讨论组自然语言处理(NLP)学习路线【每日一问】ID3、C4.5、C5.0和CART有什么联系、区别和优劣?【每日一问】假设模型准确率接近的情况下,模型融合越多越好吗?【每日一问】1000W数据量,喂给xgboost的特征大概是多少维度
- GEE:CART(Classification and Regression Trees)回归教程(样本点、特征添加、训练、精度、参数优化)
_养乐多_
GEE遥感图像处理教程回归GEEjavascript云计算遥感图像处理
作者:CSDN@_养乐多_对于分类问题,这个输出通常是一个类别标签,而对于回归问题,输出通常是一个连续的数值。回归可以应用于多种场景,包括预测土壤PH值、土壤有机碳、土壤水分、碳密度、生物量、气温、海冰厚度、不透水面积百分比、植被覆盖度等。本文将介绍在GoogleEarthEngine(GEE)平台上进行CART(ClassificationandRegressionTrees)回归的方法和代码,
- Black Beauty 阅读笔记(3)
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1.dog-cart「dog-cart」也可写成「dogcart」,特指由一匹马拉的容两个人背靠背坐的轻便马车,也可指小狗拉的车。2.coupe、cabriolet「coupe」双座四轮轿式马车「cabriolet」指单马双轮轻便马车;篷式马车3.However,asthemasterspentalongtimeonhisbusiness,wedidnotstartforhometillrathe
- [机器学习]决策树
LBENULL
决策树决策树学习采用的是自顶向下的递归方法,其基本思想是以信息熵为度量构造一颗熵值下降最快的树,到叶子节点处,熵值为0具有非常好的可解释性、分类速度快的优点,是一种有监督学习最早提及决策树思想的是Quinlan在1986年提出的ID3算法和1993年提出的C4.5算法,以及Breiman等人在1984年提出的CART算法工作原理一般的,一颗决策树包含一个根结点、若干个内部节点和若干个叶节点构造构造
- 程序员不得不知道的 API 接口常识
胡涂阿菌
说实话,我非常希望两年前刚准备找实习的自己能看到本篇文章,那个时候懵懵懂懂,跟着网上的免费教程做了一个购物商城就屁颠屁颠往简历上写。至今我仍清晰地记得,那个电商教程是怎么定义接口的:管它是增加、修改、删除、带参查询,全是POST请求一把梭,比如下面这样:修改用户的收货地址POST/xxx-mall/cart/update_address现在看来,全部用POST请求估计是为了传参方便吧。那个时候自己
- R语言LASSO特征选择、决策树CART算法和CHAID算法电商网站购物行为预测分析
数据挖掘深度学习机器学习算法
全文链接:http://tecdat.cn/?p=32275原文出处:拓端数据部落公众号本文通过分析电子商务平台的用户购物行为,帮助客户构建了一个基于决策树模型的用户购物行为预测分析模型。该模型可以帮助企业预测用户的购物意愿、购物频率及购买金额等重要指标,为企业制定更有针对性的营销策略提供参考。数据来源和处理本研究所使用的数据来自某电子商务平台的用户购物历史记录。读取数据head(data)模型构
- 集成学习——梯度提升树(GBDT)
wxw_csdn
机器学习集成学习GBDT梯度提升树sklearn
集成学习——梯度提升树(GBDT)1模型算法介绍2sklearn中的实现3参考资料1模型算法介绍GBDT也是集成学习Boosting家族的成员,通过采用加法模型,不断减小训练过程中产生的残差算法。即通过多轮迭代,每轮迭代生成一个弱分类器,并在上一轮分类器残差的基础上进行训练,但是弱学习器限定了只能使用CART回归树模型,且迭代思路与Adaboost(利用前一轮迭代弱学习器的误差率来更新训练集的权重
- 学习笔记 ——GBDT(梯度提升决策树)
dastu
数据挖掘机器学习数据挖掘
一.前言GBDT(GradientBoostingDecisionTree)梯度提升决策树,通过多轮迭代生成若干个弱分类器,每个分类器的生成是基于上一轮分类结果来进行训练的。GBDT使用的也是前向分布算法,这一点和Adaboost类似,但不同的是,GBDT的弱分类器一般为Cart回归树(Adaboost一般不做限制)。这里之所以用回归树的原因是GBDT是利用残差逼近,是累加选择,这就和回归输出的连
- datawhale 10月学习——树模型与集成学习:梯度提升树
SheltonXiao
学习集成学习机器学习决策树
前情回顾决策树CART树的实现集成模式两种并行集成的树模型AdaBoost结论速递本次学习了GBDT,首先了解了用于回归的GBDT,将损失使用梯度下降法进行减小;用于分类的GBDT要稍微复杂一些,需要对分类损失进行定义。学习了助教提供的代码。目录前情回顾结论速递1用于回归的GBDT1.1原理1.2代码实现2用于分类的GBDT2.1原理2.2代码实现1用于回归的GBDT1.1原理与AdaBoost类
- 3.如何实现购物车
三个石头_260a
购物车一般分为俩种状态:已登陆状态和未登陆状态!1.当处于未登陆状态时,加入购物车的时候,我们一般会从Cookie中取出一个value(通常是一个uuid),加上一个前缀比如REDIS_CART,作为key,把购物车相关的数据作为value存储到redis中!但是这样存在一个问题,就是我在购物车中加入商品数量的时候,我每次都要根据key把相关的value取出来,遍历购物车数据,增加数量再存回去,这
- 决策树模型: ID3 、C4.5、C5.0、CART、CHAID、Quest比较
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一、决策树的核心思想 决策树:从根节点开始一步步走到叶子节点(决策),所有的数据最终都会落到叶子节点,既可以做分类也可以做回归。树的组成 -根节点(rootnode):第一个选择点,有零条或者多条出边的点; -内部点(internalnode):只有一条入边并且有两条或多条出边的点; -叶节点(leafnode):最终的决策结果; 决策树学习的目的是为了产生一颗泛化能力强,即处理未见示例
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- 支付确认订单页面实现
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类似购物车页面,但是这里商品显示的是购物车选中的商品,所以cart要加下checked过滤;{{address.provinceName+address.cityName+address.countyName}}{{address.detailInfo}}{{address.userName}} {{address.telNumber}}{{item.name}}¥{{ite
- 购物车商品数量编辑实现
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- R语言机器学习与临床预测模型35--分类回归树
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本内容为【科研私家菜】R语言机器学习与临床预测模型系列课程R小盐准备介绍R语言机器学习与预测模型的学习笔记你想要的R语言学习资料都在这里,快来收藏关注【科研私家菜】[图片上传失败...(image-fd5bf4-1648433074208)]01什么是分类回归树CART?分类回归树(ClassificationandRegressionTree,CART)是一种经典的决策树,可以用来处理涉及连续数
- scikit-learn决策树算法笔记总结
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决策树算法scikit-learn
1.scikit-learn决策树算法类库介绍scikit-learn决策树算法类库内部实现是使用了调优过的CART树算法,既可以做分类,又可以做回归。分类决策树的类对应的是DecisionTreeClassifier,而回归决策树的类对应的是DecisionTreeRegressor。两者的参数定义几乎完全相同,但是意义不全相同。下面就对DecisionTreeClassifier和Decisi
- ASM系列五 利用TreeApi 解析生成Class
lijingyao8206
ASM字节码动态生成ClassNodeTreeAPI
前面CoreApi的介绍部分基本涵盖了ASMCore包下面的主要API及功能,其中还有一部分关于MetaData的解析和生成就不再赘述。这篇开始介绍ASM另一部分主要的Api。TreeApi。这一部分源码是关联的asm-tree-5.0.4的版本。
在介绍前,先要知道一点, Tree工程的接口基本可以完
- 链表树——复合数据结构应用实例
bardo
数据结构树型结构表结构设计链表菜单排序
我们清楚:数据库设计中,表结构设计的好坏,直接影响程序的复杂度。所以,本文就无限级分类(目录)树与链表的复合在表设计中的应用进行探讨。当然,什么是树,什么是链表,这里不作介绍。有兴趣可以去看相关的教材。
需求简介:
经常遇到这样的需求,我们希望能将保存在数据库中的树结构能够按确定的顺序读出来。比如,多级菜单、组织结构、商品分类。更具体的,我们希望某个二级菜单在这一级别中就是第一个。虽然它是最后
- 为啥要用位运算代替取模呢
chenchao051
位运算哈希汇编
在hash中查找key的时候,经常会发现用&取代%,先看两段代码吧,
JDK6中的HashMap中的indexFor方法:
/**
* Returns index for hash code h.
*/
static int indexFor(int h, int length) {
- 最近的情况
麦田的设计者
生活感悟计划软考想
今天是2015年4月27号
整理一下最近的思绪以及要完成的任务
1、最近在驾校科目二练车,每周四天,练三周。其实做什么都要用心,追求合理的途径解决。为
- PHP去掉字符串中最后一个字符的方法
IT独行者
PHP字符串
今天在PHP项目开发中遇到一个需求,去掉字符串中的最后一个字符 原字符串1,2,3,4,5,6, 去掉最后一个字符",",最终结果为1,2,3,4,5,6 代码如下:
$str = "1,2,3,4,5,6,";
$newstr = substr($str,0,strlen($str)-1);
echo $newstr;
- hadoop在linux上单机安装过程
_wy_
linuxhadoop
1、安装JDK
jdk版本最好是1.6以上,可以使用执行命令java -version查看当前JAVA版本号,如果报命令不存在或版本比较低,则需要安装一个高版本的JDK,并在/etc/profile的文件末尾,根据本机JDK实际的安装位置加上以下几行:
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25  
- JAVA进阶----分布式事务的一种简单处理方法
无量
多系统交互分布式事务
每个方法都是原子操作:
提供第三方服务的系统,要同时提供执行方法和对应的回滚方法
A系统调用B,C,D系统完成分布式事务
=========执行开始========
A.aa();
try {
B.bb();
} catch(Exception e) {
A.rollbackAa();
}
try {
C.cc();
} catch(Excep
- 安墨移动广 告:移动DSP厚积薄发 引领未来广 告业发展命脉
矮蛋蛋
hadoop互联网
“谁掌握了强大的DSP技术,谁将引领未来的广 告行业发展命脉。”2014年,移动广 告行业的热点非移动DSP莫属。各个圈子都在纷纷谈论,认为移动DSP是行业突破点,一时间许多移动广 告联盟风起云涌,竞相推出专属移动DSP产品。
到底什么是移动DSP呢?
DSP(Demand-SidePlatform),就是需求方平台,为解决广 告主投放的各种需求,真正实现人群定位的精准广
- myelipse设置
alafqq
IP
在一个项目的完整的生命周期中,其维护费用,往往是其开发费用的数倍。因此项目的可维护性、可复用性是衡量一个项目好坏的关键。而注释则是可维护性中必不可少的一环。
注释模板导入步骤
安装方法:
打开eclipse/myeclipse
选择 window-->Preferences-->JAVA-->Code-->Code
- java数组
百合不是茶
java数组
java数组的 声明 创建 初始化; java支持C语言
数组中的每个数都有唯一的一个下标
一维数组的定义 声明: int[] a = new int[3];声明数组中有三个数int[3]
int[] a 中有三个数,下标从0开始,可以同过for来遍历数组中的数
- javascript读取表单数据
bijian1013
JavaScript
利用javascript读取表单数据,可以利用以下三种方法获取:
1、通过表单ID属性:var a = document.getElementByIdx_x_x("id");
2、通过表单名称属性:var b = document.getElementsByName("name");
3、直接通过表单名字获取:var c = form.content.
- 探索JUnit4扩展:使用Theory
bijian1013
javaJUnitTheory
理论机制(Theory)
一.为什么要引用理论机制(Theory)
当今软件开发中,测试驱动开发(TDD — Test-driven development)越发流行。为什么 TDD 会如此流行呢?因为它确实拥有很多优点,它允许开发人员通过简单的例子来指定和表明他们代码的行为意图。
TDD 的优点:
&nb
- [Spring Data Mongo一]Spring Mongo Template操作MongoDB
bit1129
template
什么是Spring Data Mongo
Spring Data MongoDB项目对访问MongoDB的Java客户端API进行了封装,这种封装类似于Spring封装Hibernate和JDBC而提供的HibernateTemplate和JDBCTemplate,主要能力包括
1. 封装客户端跟MongoDB的链接管理
2. 文档-对象映射,通过注解:@Document(collectio
- 【Kafka八】Zookeeper上关于Kafka的配置信息
bit1129
zookeeper
问题:
1. Kafka的哪些信息记录在Zookeeper中 2. Consumer Group消费的每个Partition的Offset信息存放在什么位置
3. Topic的每个Partition存放在哪个Broker上的信息存放在哪里
4. Producer跟Zookeeper究竟有没有关系?没有关系!!!
//consumers、config、brokers、cont
- java OOM内存异常的四种类型及异常与解决方案
ronin47
java OOM 内存异常
OOM异常的四种类型:
一: StackOverflowError :通常因为递归函数引起(死递归,递归太深)。-Xss 128k 一般够用。
二: out Of memory: PermGen Space:通常是动态类大多,比如web 服务器自动更新部署时引起。-Xmx
- java-实现链表反转-递归和非递归实现
bylijinnan
java
20120422更新:
对链表中部分节点进行反转操作,这些节点相隔k个:
0->1->2->3->4->5->6->7->8->9
k=2
8->1->6->3->4->5->2->7->0->9
注意1 3 5 7 9 位置是不变的。
解法:
将链表拆成两部分:
a.0-&
- Netty源码学习-DelimiterBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
看DelimiterBasedFrameDecoder的API,有举例:
接收到的ChannelBuffer如下:
+--------------+
| ABC\nDEF\r\n |
+--------------+
经过DelimiterBasedFrameDecoder(Delimiters.lineDelimiter())之后,得到:
+-----+----
- linux的一些命令 -查看cc攻击-网口ip统计等
hotsunshine
linux
Linux判断CC攻击命令详解
2011年12月23日 ⁄ 安全 ⁄ 暂无评论
查看所有80端口的连接数
netstat -nat|grep -i '80'|wc -l
对连接的IP按连接数量进行排序
netstat -ntu | awk '{print $5}' | cut -d: -f1 | sort | uniq -c | sort -n
查看TCP连接状态
n
- Spring获取SessionFactory
ctrain
sessionFactory
String sql = "select sysdate from dual";
WebApplicationContext wac = ContextLoader.getCurrentWebApplicationContext();
String[] names = wac.getBeanDefinitionNames();
for(int i=0; i&
- Hive几种导出数据方式
daizj
hive数据导出
Hive几种导出数据方式
1.拷贝文件
如果数据文件恰好是用户需要的格式,那么只需要拷贝文件或文件夹就可以。
hadoop fs –cp source_path target_path
2.导出到本地文件系统
--不能使用insert into local directory来导出数据,会报错
--只能使用
- 编程之美
dcj3sjt126com
编程PHP重构
我个人的 PHP 编程经验中,递归调用常常与静态变量使用。静态变量的含义可以参考 PHP 手册。希望下面的代码,会更有利于对递归以及静态变量的理解
header("Content-type: text/plain");
function static_function () {
static $i = 0;
if ($i++ < 1
- Android保存用户名和密码
dcj3sjt126com
android
转自:http://www.2cto.com/kf/201401/272336.html
我们不管在开发一个项目或者使用别人的项目,都有用户登录功能,为了让用户的体验效果更好,我们通常会做一个功能,叫做保存用户,这样做的目地就是为了让用户下一次再使用该程序不会重新输入用户名和密码,这里我使用3种方式来存储用户名和密码
1、通过普通 的txt文本存储
2、通过properties属性文件进行存
- Oracle 复习笔记之同义词
eksliang
Oracle 同义词Oracle synonym
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098861
1.什么是同义词
同义词是现有模式对象的一个别名。
概念性的东西,什么是模式呢?创建一个用户,就相应的创建了 一个模式。模式是指数据库对象,是对用户所创建的数据对象的总称。模式对象包括表、视图、索引、同义词、序列、过
- Ajax案例
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Ajaxjsp
数据库采用Sql Server2005
项目名称为:Ajax_Demo
1.com.demo.conn包
package com.demo.conn;
import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.SQLException;
//获取数据库连接的类public class DBConnec
- ASP.NET中Request.RawUrl、Request.Url的区别
hvt
.netWebC#asp.nethovertree
如果访问的地址是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree%3C&n=myslider#zonemenu那么Request.Url.ToString() 的值是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree<&
- SVG 教程 (七)SVG 实例,SVG 参考手册
天梯梦
svg
SVG 实例 在线实例
下面的例子是把SVG代码直接嵌入到HTML代码中。
谷歌Chrome,火狐,Internet Explorer9,和Safari都支持。
注意:下面的例子将不会在Opera运行,即使Opera支持SVG - 它也不支持SVG在HTML代码中直接使用。 SVG 实例
SVG基本形状
一个圆
矩形
不透明矩形
一个矩形不透明2
一个带圆角矩
- 事务管理
luyulong
javaspring编程事务
事物管理
spring事物的好处
为不同的事物API提供了一致的编程模型
支持声明式事务管理
提供比大多数事务API更简单更易于使用的编程式事务管理API
整合spring的各种数据访问抽象
TransactionDefinition
定义了事务策略
int getIsolationLevel()得到当前事务的隔离级别
READ_COMMITTED
- 基础数据结构和算法十一:Red-black binary search tree
sunwinner
AlgorithmRed-black
The insertion algorithm for 2-3 trees just described is not difficult to understand; now, we will see that it is also not difficult to implement. We will consider a simple representation known
- centos同步时间
stunizhengjia
linux集群同步时间
做了集群,时间的同步就显得非常必要了。 以下是查到的如何做时间同步。 在CentOS 5不再区分客户端和服务器,只要配置了NTP,它就会提供NTP服务。 1)确认已经ntp程序包: # yum install ntp 2)配置时间源(默认就行,不需要修改) # vi /etc/ntp.conf server pool.ntp.o
- ITeye 9月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
ITeye
ITeye携手博文视点举办的9月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 9月试读活动回顾:http://webmaster.iteye.com/blog/2118112本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《NFC:Arduino、Andro