- 基于python的网络爬虫爬取天气数据及可视化分析(Matplotlib、sk-learn等,包括ppt,视频)
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python爬虫matplotlibscikit-learnnumpypandas
基于Python爬取天气数据信息与可视化分析(文末完整源码)基于python的网络爬虫爬取天气数据及可视化分析可以看看演示视频。摘要基于Python爬取天气数据信息与可视化分析本论文旨在利用Python编程语言实现天气数据信息的爬取和可视化分析。天气数据对于人们的生活和各个领域都有着重要的影响,因此准确获取和有效分析天气数据对于气象预测、农业、旅游等方面至关重要。在本文中,我们首先介绍了Pytho
- sk-learn实例-用朴素贝叶斯算法(Naive Bayes)对文本进行分类
张大千09
机器学习sklearn朴素贝叶斯机器学习
简介朴素贝叶斯(NaiveBayes)是一个非常简单,但是实用性很强的分类模型,与基于线性假设的模型(线性分类器和支持向量机分类器)不同,朴素贝叶斯分类器的构造基础是贝叶斯理论。抽象一些的说,朴素贝叶斯分类器会单独考量每一维度特征被分类的条件概率,进而综合这些概率并对其所在的特征向量做出分类预测。因此,这个模型的基本数学假设是:各个维度上的特征被分类的条件概率之间是相互独立的。对朴素贝叶斯算法更深
- sk-learn中StratifiedShuffleSplit()函数
wtzhu_13
Python学习机器学习numpy
sk-learn中提StratifiedShuffleSplit()提供分层抽样功能,确保每个标签对应的样本的比例参数说明n_splits:是将训练数据分成train/test对的组数,可根据需要进行设置,默认为10test_size和train_size:是用来设置train/test对中train和test所占的比例。例如:1.提供10个数据num进行训练和测试集划分2.设置train_siz
- 随机森林
0xFFFFFG
集成学习(ensemble)由多种算法给出判断结果并投票,以一定的原则综合这些投票并进行决策.e.g.病情确诊sk-learn中提供了VotingClassifier接口#hardvotingclassifier,少数服从多数voting_clf=VotingClassifier(estimators=[('log_clf',LogisticRegression()),('svc_clf',SVC
- 机器学习之二用sk-learn实现波士顿房价预测(单变量)
weixin_42515907
机器学习
使用sk-learn进行波士顿房价预测(单变量)文章目录使用sk-learn进行波士顿房价预测(单变量)1、预测过程2、回归性能评价3、代码1、预测过程(1)、波士顿地区房价数据获取,数据来自于sklearn自带数据集;(2)、波士顿地区房价数据分割;(3)、训练与测试数据标准化处理;(4)、使用最简单的线性回归模型LinearRegression对房价进行预测。2、回归性能评价MSE(MeanS
- scikit-learn机器学习六 (决策树和随机森林)
国家一级假勤奋大学生
sklearn学习决策树可视化机器学习python算法
scikit-learn机器学习六决策树决策树简介决策树实战:红酒决策树随机森林套袋法(自发集成)推进法(AdaBoost)堆叠法决策树决策树简介决策树是一种能够对一个决策进行建模的树形图我们在数据结构课程中,学习树形结构的时候对决策树应该有过大概的了解。我们通过基于特征实例迭代将训练实例集合分到子集合中来学习我们调用sk-learn库中的DecisionTreeClassifier类来完成决策树
- ChatGPT在数据分析中的应用
寒潭秋月
python数据分析人工智能
最近,机器学习和人工智能技术在数据分析领域中发挥着越来越大的作用。而chatgpt正是这个领域最受欢迎的仿人聊天AI。但是,对于许多数据科学家和分析师来说,chatgpt并不是他们首选的工具。相反,pandas、sk-learn是数据科学家的最爱,因为它是一个python数据分析库,可以轻松处理和分析大量数据。在本文中,将介绍chatgpt和pandas搭配使用时的三个主要场景:数据清洗、数据可视
- 基于python的自然语言处理NLP详细教程(一)
千家
自然语言处理python自然语言处理nlp数据分析
写在前面——本文关于自然语言处理的内容:1.相关第三包的准备2.获取语料库及停用词信息3.分词4.词频统计5.去停用词6.基于TF-IDF理论、词袋模型等的文本向量化处理7.机器学习、情感分析8.简单可视化一、相关第三方包的准备关于NLP部分的包主要是分词部分的包和可视化部分的包,机器学习部分我主要就用sk-learn了。分词部分:将语料库进行分词并去掉停用词,可以使用的分词工具有:Standar
- ChatGPT在数据分析中的应用
知否AI问答
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最近,机器学习和人工智能技术在数据分析领域中发挥着越来越大的作用。而chatgpt正是这个领域最受欢迎的仿人聊天AI。但是,对于许多数据科学家和分析师来说,chatgpt并不是他们首选的工具。相反,pandas、sk-learn是数据科学家的最爱,因为它是一个python数据分析库,可以轻松处理和分析大量数据。在本文中,将介绍chatgpt和pandas搭配使用时的三个主要场景:数据清洗、数据可视
- scikit-learn机器学习十三 (XGBOOST)
国家一级假勤奋大学生
sklearn学习python机器学习人工智能xgboost梯度提升树
sk-learn机器学习-XGBOOST简述调用XGBOOST的两种方法XGBOOST的基础——梯度提升树代码实战(波士顿数据集)重要参数n_estimatorssubsampleeta简述今天我们来看看机器学习的明星——XGBOOST它由陈天奇设计,是一个集成运算的超强算法——当然这也决定了它背后的数学原理将非常深奥,这篇文章只是浅显的介绍一下这个大BOSS,更深的内容小伙伴可以自行挖掘哟!调用
- python机器学习之sk-learn库(2.数据集)
Cody Jun
机器学习py模块python机器学习
sklean的数据集-数据集接口介绍-数据集划分数据集接口介绍-sklearn.datasets.load_*():获取小规模的数据集-sklearn.datasets.fetch_*(data_home=None,subset):获取大规模的数据集data_home表示数据集下载目录,None为默认值表示的是家目录/scikit_learn_data(自动创建该文件夹)下。需要从网络下载.sub
- Python机器学习基础教程学习笔记(7)——朴素贝叶斯分类器
neumeng
Python机器学习基础教程学习笔记(7)——朴素贝叶斯分类器朴素贝叶斯分类器(NaiveBayesianClassifier)朴素贝叶斯分类器比线性模型训练速度更快代价是泛化能力要比线性更稍差朴素贝叶斯模型如此高效的原因在于:它通过单独查看每个特征来学习参数,并从每个特征中收集简单的类别统计数据sk-learn中实现了三种朴素贝叶斯分类器:GaussianNB:应用于任意连续数据。Bernoul
- 【机器学习】手动实现回归决策树 (不用sk-learn)
Sherryshinyy
机器学习机器学习决策树python
【机器学习】手动实现回归决策树(不用sk-learn)上一篇写的分类决策树链接在这里【机器学习】手动实现分类决策树(不用sk-learn)这篇继续不用sk-learn库,一步一步实现回归决策树树结构:同分类树度量:rss选择划分特征构造树读入数据:波士顿房价预测训练剪枝测试下面就开始啦rss#Thesumofsquaresofthedifferencebetweentheestimatedvalu
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丰雅
这周三robomasters的大佬要纳新了,还说让带着博客去,赶紧来更新一期(为了大佬看着方便,我给每一行都加上了注释,大佬且慢端详),考虑了上次的KNN属于慵懒机器学习算法且准确率还那么低,这次换成SVM试一试。我没有选用sk-learn的手写体数据集的原因是他的数据集每张图片是8×8的,而我下载的mnist的digits是一张包含5000张手写体图片的1000×2000的图片,也就是每张手写体
- 决策树ID3,C4.5,CART算法及实现
机智的橙子
人工智能与机器学习决策树算法机器学习
文章目录一.决策树1.画法2.决策树的剪枝3.挑西瓜决策树3.1利用信息增益选择最优划分属性3.2python代码实现二.sk-learn库对西瓜数据集,分别进行ID3、C4.5和CART的算法代码实现1.ID3算法2.C4.5算法3.CART算法三.总结四.参考链接:一.决策树在机器学习中,决策树是一个预测模型,他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。Entropy=系统的凌乱程度,使用算
- sk-learn 决策回归树的参数介绍
wl2858623940
机器学习sklearn决策树
本文大部分内容为sklearn库官网上的翻译内容,主要是为英语还不是很6,刚刚入门的小伙伴提供参考,后面的参数介绍参考了刘建平先生的博客,详情可参考如下两个网站:1、scikit-learn决策树算法类库介绍2、sklearn决策树英文介绍介绍决策树是一种用于分类和回归的非参数化监督学习方法。其目标是通过从数据特征中学习到的简单决策规则来建立模型,预测目标变量的值。优点:1、易于理解,树可以被可视
- sklearn中使用calinski_harabaz_score
liyuanjunfrank
sklearnpython
做聚类的时候使用到calinski_harabaz_score。score=metrics.calinski_harabaz_score(X,y_pre)在本地运行的时候提示:module‘sklearn.metrics’hasnoattribute‘calinski_harabaz_score’。有网友说是sk-learn的版本太低造成的,但是我安装的版本是最新的,所以不是版本问题,后来发现是调
- sk-learn中对数据集划分函数train_test_split和StratifiedShuffleSplit
学习小玩家
机器学习机器学习划分数据集交叉验证
1、随机划分训练集和测试集train_test_splittrain_test_split是交叉验证中常用的函数,功能是从样本中随机的按比例选取train_data和test_data,形式为:fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split#展示不同的调用方式train_set,test_set=train_test_split(data,tes
- 机器学习——K-NN算法
cdxSunny
机器学习算法人工智能
目录一.KNN的原理二.K-NN算法的注意事项1.如何选取K值2.K-NN算法的优点3.K-NN算法的缺点三.算法的Python实现(1)用原理实现K-NN(2)调用sk-learn实现K-NN一.KNN的原理KNN(K近邻算法)是机器学习中常用于分类的机器学习算法。我们先思考一个问题,即假设有两个类别,即类别A和类别B。此时我们有一个新的数据点x1,那么我们要把这个新的数据点x1分到哪一类呢?是
- sk-learn & pytorch 笔记
蓝莓莓
pytorchpython
SVMX=np.r_[np.random.randn(20,2)-[2,2],np.random.randn(20,2)+[2,2]]#两个类别每类有20个点,Y为40行1列的列向量Y=[0]*20+[1]*20#建立svm模型clf=svm.SVC(kernel='linear')clf.fit(X,Y)NNself.hiddden=torch.nn.Linear(n_feature,n_hid
- [机器学习]决策树选西瓜
海绵宝里宝气
人工智能与机器学习决策树机器学习python
文章目录一、决策树1、画法2、决策树的剪枝3、挑西瓜决策树3.1利用信息增益选择最优划分属性二、sk-learn库对西瓜数据集,分别进行ID3、C4.5和CART的算法代码实现1.ID3算法2、C4.5算法3、CART算法三、参考一、决策树在机器学习中,决策树是一个预测模型,他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。Entropy=系统的凌乱程度,使用算法ID3,C4.5和C5.0生成树算法使
- 人工智能基础 | K近邻(三)
lijiamin-
机器学习人工智能算法
文章目录定义一、通过案例认识k-近邻二、使用sk-learn实现k-近邻案例三、距离度量曼哈顿距离切比雪夫距离闵可夫斯基距离标准化欧氏距离余弦距离汉明距离杰卡德距离马氏距离四、k值(邻居数)的选择五、KD树(多维二叉树)六、关于切分点和切分域[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-ot9vMAVa-1668307153453)(https://csdn-pic
- 用pycharm导入包时找不到sk-learn这个库
许倾墨
pythonskleranpython
这个问题其实有点emmm。。。弱智吧,所以这里写下来记录一下:用pycharm导入sk-learn,结果发现死活导入不了,最后输入了全称:scikit-learn找到了这个包,但是import的时候还是得写sklearn。。。这点有点无语23333
- python3.6,numpy,matplotlib,scipy,sklearn匹配版本安装
Vertira
sklearn机器学习python
先安装numpy,再安装scipy,再安装matplotlib这三个都是python3.6对应的版本。比较唯一,sk-learn官网没有展示与python3.6对应的版本,但是使用清华源安装,可以安装到对应的版本。
- 人工智能基础 | 机器学习算法基础篇(三)
lijiamin-
机器学习人工智能算法
文章目录前言一、线性回归公式拆解代码实践对数几率回归损失函数二、决策树信息熵与信息增益决策树的组成与建立划分标准三、支持向量机四、贝叶斯分类五、K-近邻算法定义通过案例认识k-近邻使用sk-learn实现k-近邻案例距离度量曼哈顿距离切比雪夫距离闵可夫斯基距离标准化欧氏距离余弦距离汉明距离杰卡德距离马氏距离k值(邻居数)的选择KD树六、梯度下降七、集成学习八、聚类算法九、西瓜树看看补充[外链图片转
- 机器学习实战—支持向量机
jakiechaipush
机器学习机器学习
文章目录一.简介1.1定义二.线性SVM分类2.1简介2.2软间隔分类2.3初步使用Sk-learn接口三.非线性SVM分类3.1简介3.2scikit-learn实现3.3多项式核(解决非线性问题技术一)3.4添加相似特征(解决非线性问题技术二)四.SVM回归4.1简介五.SVM工作原理5.1决策函数和预测5.2硬间隔线性SVM分类器目标5.3软间隔线性SVM分类器目标一.简介1.1定义支持向量
- 用svm对数据进行二分类(完整代码)
叔均
opencv中的机器学习svmpython
一、前言这是笔者学习opencv中svm的一个小例子,数据集是用sk-learn库中的函数生成的。功能就是对该数据进行二分类。为了学习的更深入,笔者将svm常用的四种核,linear,inter,sigmoid,rbf作了对比。详细步骤见代码二、代码importnumpyasnpfromcv2importcv2fromsklearnimportdatasetsimportmatplotlib.py
- scikit-learn机器学习九(特征工程)
国家一级假勤奋大学生
sklearn学习python机器学习人工智能算法
sk-learn机器学习之特征工程特征选择过滤法低方差特征卡方检验包装法递归特征消除嵌入法基于惩罚的特征选择基于树模型的特征选择降维PCALDA特征选择当我们完成了数据预处理之后,我们就可以根据需要选择合适的特征带入机器学习算法和模型中训练,一般我们从两个方面来考虑:特征的相关性和特征的离散程度基于以上两个基本思想,我们一般有三种特征选择的方法:过滤法:通过对离散程度和相关性的评分,来选择特征包装
- 机器学习:线性模型学习总结(3):基于PyTorch的线性模型
新四石路打卤面
深度学习机器学习深度学习神经网络pytorchpythonsklearn
基于周志华老师的《机器学习》、上一篇学习笔记以及网络的其他资料,对线性模型的这一部分内容进行一个总结。上接:机器学习:线性模型学习总结(2)。学习时间:2022.04.19~2022.04.20文章目录1.数据预处理2.PyTorch线性回归3.PyTorch线性分类4.回归评价5.分类评价6.完整过程6.1线性回归预测6.2逻辑回归分类1.数据预处理和用Sk-Learn一样,也用来一个专门处理表
- 机器学习:线性模型学习总结(2):逻辑回归分类
新四石路打卤面
机器学习python分类sklearn逻辑回归经验分享
基于周志华老师的《机器学习》、上一篇学习笔记以及网络的其他资料,对线性模型的这一部分内容进行一个总结。上接:机器学习:线性模型学习总结(1)。学习时间:2022.04.18文章目录1.用SK-Learn做逻辑回归模型2.用SK-Learn评价回归模型2.1简单调用Classification_report函数2.2构建函数批量使用3.完整代码1.用SK-Learn做逻辑回归模型用于分类:sklea
- 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:
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- 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