- 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
- 统计学习方法笔记二---感知机(Perceptron Learning Algorithm,PLA)
爱科研的徐博士
【算法】统计学习方法统计学习方法机器学习
简介感知机(perceptron)是二分类的线性分类模型,其输入为实例的特征向量,输出为实例的类别,取+1和-1二值。感知机对应于输入空间(特征空间)中将实例划分为正负两类的分离超平面,属于判别模型,解决的问题是分类问题。目标/目的:求出将训练数据进行线性划分的分类超平面,为此导入误分类的损失函数,利用梯度下降法对损失函数进行最小化,求的感知机模型。感知机学习算法具有简单而易于实现的优点,分为原始
- 统计学习方法笔记——第一章(1)
Run!Rabbit Run!
统计学习方法机器学习笔记机器学习数据分析概率论
概论1.统计学习方法三要素:模型(model)、策略(strategy)、算法(algorithm)2.实现步骤得到有限的训练数据集合确定包含所有可能的模型的假设空间,即学习模型的集合确定模型选择的准则,即学习的策略实现求解最优模型的算法通过学习方法选择最优模型利用学习的最优模型对新数据进行预测或分析3.统计学习基本分类监督学习从标注数据中学习预测模型的机器学习问题,本质是学习输入到输出的映射的统
- 统计学习方法笔记之k近邻算法(附代码实现)
Aengus_Sun
更多文章可以访问我的博客Aengus|Blogk近邻法即kNN算法,是假设给定一个训练集,对于每个训练样本的分类已经确认,当对测试样本分类时,根据其k个最近邻的训练样本的类别,通过多数表决的方式进行预测。kNN算法没有显式的学习过程。kNN算法假设给定的训练集为,其中,,步骤为:(1)根据给定的距离度量(即距离计算方法),在训练集中找出与测试样本的前个最近邻的点,涵盖这个点的的邻域记作;(2)在中
- 统计学习方法笔记,第二章感知机的python代码实现
努力学挖掘机的李某某
《统计学习方法》笔记python感知机数据挖掘机器学习
实现的比较粗糙,代码如下:classPerceptron:importnumpyasnpdef__init__(self,w=0,b=0,lr=1,epoch=100):self.weight=wself.bias=bself.lr=lr#lr:learningrateself.epoch=epochdefsign(self,x):ifnp.dot(np.array(self.weight),x)
- 深度学习/机器学习资料汇总
金州啦啦啦啦文
深度学习深度学习人工智能
学习资料汇总读研期间收集的学习资料汇总(持续更新中)MachineLearningDeepLearningSeq2SeqLSTMAttentionSelf-AttentionTransfomerBert(这周目标)读研期间收集的学习资料汇总(持续更新中)MachineLearning西瓜书以及统计学习方法笔记:笔记西瓜书第三章课后习题:第三章课后习题西瓜书公式详解(南瓜书):南瓜书统计学习方法第二
- 统计学习方法笔记(李航)———第四章(朴素贝叶斯法)
越前浩波
机器/深度学习math机器学习
推荐阅读:小白之通俗易懂的贝叶斯定理(Bayes’Theorem)朴素贝叶斯法是一种多分类算法,它的基础是“朴素贝叶斯假设”(假设实例的各个特征具有条件独立性)。根据训练集估计模型的先验概率、条件概率,再按照后验概率最大化的准则,给出输入实例的分类预测。它的算法实现很简单,但理论证明并不容易。具体来说,通过极大似然估计法估计先验概率、条件概率,计算过程比较复杂,书上也没有给出。本章主要分为3个部分
- 统计学习方法笔记_cbr:第十一章:条件随机场
chenburong2021
统计学习方法笔记学习算法机器学习
第十一章:条件随机场11.1概率无向图模型定义:联合概率分布满足成对,局部or全局Markov性,就称之为probabilisticundirectedgraphicalmodelorMarkovrandomfield;11.2条件随机场的定义与形式给定观测求状态;定义:若随机变量Y构成的无向图,对于任意结点满足Markovrandomfield,那么称其条件概率分布为条件随机场;11.3条件随机
- 统计学习方法笔记_cbr:第二章 感知机
chenburong2021
统计学习方法笔记机器学习人工智能深度学习
第二章感知机目录第二章感知机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感知机学习算法的原始形对偶式2.1感知机模型感知机是二类分类的线性分类模型,判别模型输入x(属于X)表示为实例的特征向量;对应与输入空间(特征空间)的点;输出y表示实例的类别取+1,-1;输入空间到输出空间的函数:f(
- 统计学习方法笔记(理论+实例+课后习题+代码实现):感知机
Jackson_feng
统计学习方法笔记大数据
1引言1957年Rosenblatt提出感知机模型,它是神经网络和支持向量机的基础。其主要适用于分类任务,训练好的感知机模型可将数据集正确地分为两类:超平面以上为正类,超平面以下为负类(后面会讲到感知机是一个超平面)。它通过利用梯度下降法最小化损失函数的思想让感知机学习到最优的状态,使得数据集的误分类点个数为0。其优点主要体现在其算法实现相对简单。2理论2.1定义设输入特征向量为,感知机权重为,偏
- 统计学习方法笔记(一):感知机
通辽码农
统计学习学习
统计学习方法笔记(一):感知机前言:本文是基于李航老师《统计学习方法》的笔记~感知机学习的目的:求出将训练数据进行线性划分的分离超平面。1.感知机模型:1.1数学形式:f(x)=sign(w⋅x+b)f(x)=sign(w\cdotx+b)f(x)=sign(w⋅x+b)其中输入空间为XϵRnX\epsilonR^{n}XϵRn,输出空间为Y={+1,−1}Y=\begin{Bmatrix}+1,
- 统计学习方法笔记七----决策树
爱科研的徐博士
【算法】统计学习方法统计学决策树ID3C4-5CART
前言决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。它提供一种在什么条件下会得到什么值的类似规则(if-then)的方法。决策树分为分类树和回归树两种,分类数对离散变量做决策树,回归树对连续变量做决策树。本节主要讨论用于分类的决策树。在分类问题中,表示基于特征对实例进行分类的过程。它可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。其主要优点是模型具有可读性,分类速度快。学习时,利用训练数据,根据损失
- 统计学习方法笔记-隐马尔可夫模型(内含Python代码实现)
三岁就很萌@D
统计学习方法机器学习算法
一马尔可夫模型我们通过一个具体的例子来介绍一下什么是马尔可夫模型我们假设天气有3种情况,阴天,雨天,晴天,它们之间的转换关系如下:(稍微解释一下这个图,我们可以这样认为,已知第一天是阴天,那第二天是阴天的概率是0.1,第二天是晴天的概率是0.3,第二天是雨天的概率是0.6)每一个状态转换到另一个状态或者自身的状态都有一定的概率。马尔可夫模型就是用来表述上述问题的一个模型。有这样一个状态链,第一天是
- 统计学习方法---李航
02Bigboy
书籍学习学习机器学习数据挖掘
统计学习方法笔记第一章:统计学习概论1.1统计学习统计学习(statisticallearning)是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的一门学科。统计学习也称为统计机器学习(statisticalmachinelearning).机器学习称为统计学习更学术化。HerbertA.simon对“学习”的定义我觉得挺好的:如果一个系统能够通过执行某个过程改进它的性能,这就
- 统计学习方法笔记(李航)———第一章(统计学习方法概论)
越前浩波
math机器/深度学习机器学习统计模型
一、基本概念假设空间(Hypothesisspace)相对“输入空间”、“输出空间”、“特征空间”等向量空间,假设空间的概念比较抽象。首先它是一个“映射”的集合。什么是映射呢?在这里暂且理解为函数吧。输入空间中的一个n维向量x,通过函数f(⋅)f(\cdot)f(⋅)得到了输出空间中的m维向量y:注意:按照符号规定,x(i)x^{(i)}x(i)表示此向量的第iii个分量(特征),xix_{i}x
- 机器学习:李航-统计学习方法笔记(一)监督学习概论
凌贤文
机器学习机器学习学习python
目录1.1统计学习1.2统计学习的分类1.2.1基本分类监督学习定义:无监督学习强化学习半监督学习主动学习1.2.2按模型分类1.2.3按算法分类1.2.4按技巧分类贝叶斯学习(Bayesianlearning)核方法(kernelmethod)1.3统计学习的三要素模型策略算法1.1统计学习统计学习是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的一门学科。也可以说统计学习就是
- 统计学习方法笔记_cbr
chenburong2021
统计学习方法笔记学习机器学习人工智能
第一章笔记,统计学习及监督学习概论目录第一章笔记,统计学习及监督学习概论1.1统计学习1.统计学习的特点2.统计学习的对象3.统计学习的方法4.统计学习的研究1.2统计学习的分类1.2.1基本分类1.监督学习(1)输入空间、特征空间和输出空间;(2)联合概率分布(3)假设空间2.无监督学习3.强化学习4.半监督学习与主动学习1.2.2按模型分类1.概率模型与非概率模型2.线性模型与非线性模型3.参
- 统计学习方法笔记(未完待续)
popofzk
NLPNLP统计学习方法
前言:参考了一位NLP学长的博客,受益颇多,跟着学长学习李航老师的《统计学习方法》,希望整理一些重点,便于翻阅,日积月累,为三年后的面试打下基础!代码来自:https://www.pkudodo.com基本内容(一)感知机定义:代码:(二)K-邻近定义:代码:(三)朴素贝叶斯定义:代码:(四)决策树定义:代码:(五)逻辑回归定义:(一)感知机定义:感知机是二分类的线性模型,属于判别模型.感知机学习
- 统计学习方法笔记(李航)———第三章(k近邻法)
越前浩波
math机器学习python
k近邻法(k-NN)是一种基于实例的学习方法,无法转化为对参数空间的搜索问题(参数最优化问题)。它的特点是对特征空间进行搜索。除了k近邻法,本章还对以下几个问题进行较深入的讨论:切比雪夫距离L∞(xi,xj)L_{\infty}\left(x_{i},x_{j}\right)L∞(xi,xj)的计算“近似误差”与“估计误差"的含义k-d树搜索算法图解一、算法输入:训练集T={(x1,y1),(x2
- Raki的统计学习方法笔记0xF(15)章:奇异值分解
爱睡觉的Raki
统计学习方法线性代数矩阵机器学习人工智能算法
奇异值分解是一种矩阵因子分解方法,是线性代数的基础概念,在统计学习中被广泛运用,PCA,LSA,pLSA都要用到SVD,而EM,LSA,MCMC,又是LDA的基础,故有了这个笔记顺序任意一个m*n矩阵,都可以表示为三个矩阵的乘积(因子分解)形式,分别是m阶正交矩阵,由降序排列的非负的对角线元素组成的m*n矩形对角矩阵,n阶正交矩阵成为该矩阵的奇异值分解,矩阵的奇异值分解一定存在但是不唯一。奇异值分
- 统计学习方法
和蔼的zhxing
研一上机器学习课程最后准备考试的时候看过一点点这本书,没有系统得看过,最近准备系统得看一遍,顺便写一些笔记,主要框架就是李航的《统计学习方法》这本书,参考了西瓜书的一点内容和一些博客,有一些关键部分的证明自己都照着书手推了一遍,想着公式太麻烦了,于是就用word写了,然后放在github上了。地址放在这里统计学习方法笔记.
- NLP面试题汇总1(吐血整理)
一种tang两种味
nlp自然语言处理机器学习神经网络数据挖掘
统计学习方法笔记当正负样本极度不均衡时存在问题!比如,正样本有99%时,分类器只要将所有样本划分为正样本就可以达到99%的准确率。但显然这个分类器是存在问题的。当正负样本不均衡时,常用的评价指标为ROC曲线和PR曲线。概率模型:决策树、bayes、HMM、CRF、概率潜在语义分析、潜在狄利克雷分析lda、高斯混合模型(一定可以表示为联合概率分布的形式,)概率模型的代表是概率图模型,即联合概率分布由
- 统计学习方法笔记(十五)条件随机场(三)
yeyustudy
统计学习方法笔记
条件随机场的预测算法预测问题:给定条件随机场P(Y|X)P(Y|X)和输入序列(观测序列)x,求条件概率最大的输出序列y∗y∗。条件随机场的预测算法是著名的维特比算法。y∗=argmaxyPw(y|x)=argmaxy(wF(y,x))y∗=argmaxyPw(y|x)=argmaxy(wF(y,x))条件随机场的预测问题变为求非规范化概率最大的最优路径问题:maxy(wF(y,x))ma
- 统计学习方法笔记(十五)条件随机场(二)
yeyustudy
统计学习方法笔记
条件随机场的概率计算问题问题描述:给定条件随机场P(Y|X)P(Y|X),输入序列x和输出序列y,计算条件概率P(Yi=yi|x),P(Yi−1=yi−1,Yi=yi|x)P(Yi=yi|x),P(Yi−1=yi−1,Yi=yi|x)以及相应的数学期望的问题。一、前向-后向算法对每个指标i=0,1,⋯,n+1i=0,1,⋯,n+1,定义前向向量αi(x)αi(x):对于α0(y|x)α0(y|x)
- 统计学习方法笔记(十五)条件随机场(一)
yeyustudy
统计学习方法笔记
条件随机场条件随机场是给定一组输入随机变量条件下另一组输出随机变量的条件概率模型,其假设输出随机变量构成马尔可夫随机场概率无向图模型概率无向图模型,又称为马尔可夫随机场,是一个可以由无向图表示的联合概率分布。一、模型定义1、图是由结点及连接节点的边组成的集合。无向图是指边没有方向的图。概率图模型是由图表示的概率分布。设有联合概率分布P(Y)P(Y),YY是一组随机变量,由无向图G=(V,E)G=(
- 统计学习方法笔记(六)-非线性支持向量机原理及python实现
脑机接口社区
机器学习算法系列实现
非线性支持向量机非线性支持向量机定义非线性支持向量机算法非线性支持向量机学习算法代码案例TensorFlow案例地址非线性支持向量机定义非线性支持向量机从非线性分类训练集,通过核函数与软间隔最大化,或凸二次规划,学习得到的分类决策函数f(x)=sign(∑i=1Nαi∗yiK(x,xi)+b∗){f(x)=\operatorname{sign}\left(\sum_{i=1}^{N}\alpha
- 统计学习方法笔记(四)-最大熵模型原理及python实现
脑机接口社区
机器学习算法系列实现
最大熵模型最大熵模型最大熵原理最大熵模型代码实现案例地址最大熵模型最大熵模型(maximumentropymodel)可以用于二分类,也可以用于多分类。其是由最大熵原理推导实现的,所以讲最大熵模型时,绕不开最大熵原理。最大熵原理什么是最大熵原理?最大熵原理认为,学习概率模型时,在所有可能的概率模型(概率分布)中,熵最大的模型就是最好的模型。最大熵原理通常表述为在满足约束条件的模型集合中选取熵最大的
- 统计学习方法笔记(十)逻辑斯谛回归与最大熵模型
yeyustudy
统计学习方法笔记
逻辑斯谛回归与最大熵模型主要用于统计学习中的经典分类方法逻辑斯谛回归模型1、定义:设X是连续随机变量,其具有的分布函数和密度函数:F(x)=P(X≤x)=11+e−(x−μ)/γF(x)=P(X≤x)=11+e−(x−μ)/γf(x)=F′(x)=e−(x−μ)/γγ(1+e−(x−μ)/γ)2f(x)=F′(x)=e−(x−μ)/γγ(1+e−(x−μ)/γ)2其中,μμ为位置参数,γ>0γ>0
- 统计学习方法笔记(一):K近邻法的实现:kd树
好好学习_天天向上de
学习笔记统计学习方法
实现k近邻算法时,首要考虑的问题是如何对训练数据进行快速的k近邻搜索。这点在特征空间的维数大于训练数据容量时尤为重要。构造kd树 kd树是一种对k为空间中的实例点进行存储的一边对其进行快速检索的树形数据结构。kd树是二叉树,表示对k维空间的一个划分(partition)。构造kd树相当于不断地用垂直于坐标轴的超平面将k维空间切分。构成一系列的k维超矩形区域。kd树的每个结点对应于一个k维的超
- 如何用ruby来写hadoop的mapreduce并生成jar包
wudixiaotie
mapreduce
ruby来写hadoop的mapreduce,我用的方法是rubydoop。怎么配置环境呢:
1.安装rvm:
不说了 网上有
2.安装ruby:
由于我以前是做ruby的,所以习惯性的先安装了ruby,起码调试起来比jruby快多了。
3.安装jruby:
rvm install jruby然后等待安
- java编程思想 -- 访问控制权限
百合不是茶
java访问控制权限单例模式
访问权限是java中一个比较中要的知识点,它规定者什么方法可以访问,什么不可以访问
一:包访问权限;
自定义包:
package com.wj.control;
//包
public class Demo {
//定义一个无参的方法
public void DemoPackage(){
System.out.println("调用
- [生物与医学]请审慎食用小龙虾
comsci
生物
现在的餐馆里面出售的小龙虾,有一些是在野外捕捉的,这些小龙虾身体里面可能带有某些病毒和细菌,人食用以后可能会导致一些疾病,严重的甚至会死亡.....
所以,参加聚餐的时候,最好不要点小龙虾...就吃养殖的猪肉,牛肉,羊肉和鱼,等动物蛋白质
- org.apache.jasper.JasperException: Unable to compile class for JSP:
商人shang
maven2.2jdk1.8
环境: jdk1.8 maven tomcat7-maven-plugin 2.0
原因: tomcat7-maven-plugin 2.0 不知吃 jdk 1.8,换成 tomcat7-maven-plugin 2.2就行,即
<plugin>
- 你的垃圾你处理掉了吗?GC
oloz
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前序:本人菜鸟,此文研究学习来自网络,各位牛牛多指教
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垃圾收集算法的核心思想是:对虚拟机可用内存空间,即堆空间中的对象进行识别
- shiro 和 SESSSION
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- 移动互联网终端 淘宝客如何实现盈利
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移動客戶端淘客淘寶App
2012年淘宝联盟平台为站长和淘宝客带来的分成收入突破30亿元,同比增长100%。而来自移动端的分成达1亿元,其中美丽说、蘑菇街、果库、口袋购物等App运营商分成近5000万元。 可以看出,虽然目前阶段PC端对于淘客而言仍旧是盈利的大头,但移动端已经呈现出爆发之势。而且这个势头将随着智能终端(手机,平板)的加速普及而更加迅猛
- wordpress小工具制作
aichenglong
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wordpress 使用侧边栏的小工具,很方便调整页面结构
小工具的制作过程
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class AWP_Post_Category extends WP_Wi
- JS微信分享
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js
// 所有功能必须包含在 WeixinApi.ready 中进行
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&nb
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在 Aname类中申明三个属性,将其封装在一个类中:通过对象来调用
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我想让radio来控制当前我选择的是机动车还是特种车,如下所示:
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在使用web应用中,安全性是应该首要考虑的一个问题。AngularJS提供了一些辅助机制,用来防护来自两个常见攻击方向的网络攻击。
一.JSON漏洞
当使用一个GET请求获取JSON数组信息的时候(尤其是当这一信息非常敏感,
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用户自定义聚合函数,用户提供的多个入参通过聚合计算(求和、求最大值、求最小值)得到一个聚合计算结果的函数。
问题:UDF也可以提供输入多个参数然后输出一个结果的运算,比如加法运算add(3,5),add这个UDF需要实现UDF的evaluate方法,那么UDF和UDAF的实质分别究竟是什么?
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- 通过 nginx-lua 给 Nginx 增加 OAuth 支持
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前言:我们使用Nginx的Lua中间件建立了OAuth2认证和授权层。如果你也有此打算,阅读下面的文档,实现自动化并获得收益。SeatGeek 在过去几年中取得了发展,我们已经积累了不少针对各种任务的不同管理接口。我们通常为新的展示需求创建新模块,比如我们自己的博客、图表等。我们还定期开发内部工具来处理诸如部署、可视化操作及事件处理等事务。在处理这些事务中,我们使用了几个不同的接口来认证:
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- 利用tomcat-redis-session-manager做session同步时自定义类对象属性保存不上的解决方法
bsr1983
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在利用tomcat-redis-session-manager做session同步时,遇到了在session保存一个自定义对象时,修改该对象中的某个属性,session未进行序列化,属性没有被存储到redis中。 在 tomcat-redis-session-manager的github上有如下说明: Session Change Tracking
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- 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-1
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- Sybase封锁原理
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昨天在操作Sybase IQ12.7时意外操作造成了数据库表锁定,不能删除被锁定表数据也不能往其中写入数据。由于着急往该表抽入数据,因此立马着手解决该表的解锁问题。 无奈此前没有接触过Sybase IQ12.7这套数据库产品,加之当时已属于下班时间无法求助于支持人员支持,因此只有借助搜索引擎强大的
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java异常关键字有以下几个,分别为 try catch final throw throws
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Hive的数据插入DML语法汇总1、Loading files into tables语法:1) LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)]解释:1)、上面命令执行环境为hive客户端环境下: hive>l
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使用设计模式是促进最佳实践和良好设计的好办法。设计模式可以提供针对常见的编程问题的灵活的解决方案。 工厂模式
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假如字符串str 在由N 子链组成的字符串列表strlist 中,则返回值的范围在1到 N 之间。一个字符串列表就是一个由一些被‘,’符号分开的自链组成的字符串。如果第一个参数是一个常数字符串,而第二个是type SET列,则 FIND_IN_SET() 函数被优化,使用比特计算。如果str不在strlist 或st
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- php里获取第一个中文首字母并排序
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- java内部类
hm4123660
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在Java中,可以将一个类定义在另一个类里面或者一个方法里面,这样的类称为内部类。内部类仍然是一个独立的类,在编译之后内部类会被编译成独立的.class文件,但是前面冠以外部类的类名和$符号。内部类可以间接解决多继承问题,可以使用内部类继承一个类,外部类继承一个类,实现多继承。
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- Caused by: java.lang.IncompatibleClassChangeError: class org.hibernate.cfg.Exten
zhb8015
maven pom.xml关于hibernate的配置和异常信息如下,查了好多资料,问题还是没有解决。只知道是包冲突,就是不知道是哪个包....遇到这个问题的分享下是怎么解决的。。
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- Spark 性能相关参数配置详解-任务调度篇
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sparkcachecpu任务调度yarn
随着Spark的逐渐成熟完善, 越来越多的可配置参数被添加到Spark中来, 本文试图通过阐述这其中部分参数的工作原理和配置思路, 和大家一起探讨一下如何根据实际场合对Spark进行配置优化。
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- css3滤镜
wangkeheng
htmlcss
经常看到一些网站的底部有一些灰色的图标,鼠标移入的时候会变亮,开始以为是js操作src或者bg呢,搜索了一下,发现了一个更好的方法:通过css3的滤镜方法。
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<a href='' class='icon'><img src='utv.jpg' /></a>
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.icon{-webkit-filter: graysc