EM算法推导

【机器学习算法】XGBoost原理
一、基本内容基本内容：GBDT的基础上，在损失函数上加入树模型复杂度的正则项与GBDT一样，也是使用新的弱学习器拟合残差（当前模型负梯度，残差方向）GBDT损失函数Loss=∑i=1NL(yi,yit)Loss=\sum_{i=1}^{N}L(y_i,y_i^{t})Loss=i=1∑NL(yi,yit)XGboost损失函数Loss=∑i=1SL(yi,yit)+∑j=1NΩ(fj))Loss=
大语言模型(LLM)量化基础知识(一) -派神- RAG NLP ChatGPT 语言模型人工智能自然语言处理
承接各类AI相关应用开发项目(包括但不限于大模型微调、RAG、AI智能体、NLP、机器学习算法、运筹优化算法、数据分析EDA等)!!!有意愿请私信!!!随着大型语言模型(LLM)的参数数量的增长,与其支持硬件（加速器内存）增长速度之间的差距越来越大，如下图所示：上图显示，从2017年到2022年，语言模型的大小显著增加：2017年：Transformer模型（0.05B参数）2018年：GPT（0
ICBDDM2025：大数据与数字化管理前沿峰会鸭鸭鸭进京赶烤学术会议大数据图像处理计算机视觉 AI编程人工智能机器人考研
在选择大学专业时，可以先从自身兴趣、能力和职业规划出发，初步确定几个感兴趣的领域。然后结合外部环境因素，如专业前景、教育资源和就业情况等，对这些专业进行深入的分析和比较。大数据专业：是一个热门且前沿的学科领域，它涉及到数据的收集、存储、处理、分析和应用等多个方面。课程设置基础课程数学基础：高等数学、线性代数、概率论与数理统计等。这些课程为大数据分析提供了必要的数学工具，例如线性代数在机器学习算法中
【PyCharm 使用技巧】PyCharm 基本功能详解 || 【Jupyter Notebook】如何进入其它盘，如D盘？H盘？|| 【机器学习】聚类算法详解及其应用 || 道路交通流量模拟预测追光者♂ Python从入门到人工智能工具技巧解决办法百题千解计划(项目实战案例）PyCharm使用技巧 Jupyter如何进入其它盘聚类算法练习 PyCharm详解时空交通流预测模拟
作者主页：追光者♂个人简介：在读计算机专业硕士研究生、CSDN-人工智能领域新星创作者、2022年CSDN博客之星人工智能领域TOP4、阿里云社区专家博主【无限进步，一起追光！】欢迎点赞收藏⭐留言本篇的目录一，是请看目录四——PyCharm基础设置回顾的续篇，继续记录讲解PyCharm的基本功能。目录二回顾了在使用Jupyter时的问题。目录三练习了机器学习算法中的聚类算法。目录一、再次了解PyC
XGBoost算法原理及Python实现法号清水算法 python 开发语言
一、概述 XGBoost是一种基于梯度提升框架的机器学习算法，它通过迭代地训练一系列决策树来构建模型。核心思想是通过不断地在已有模型的基础上，拟合负梯度方向的残差（真实值与预测值的差）来构建新的弱学习器，达到逐步优化模型的目的。 XGBoost在构建决策树时，利用了二阶导数信息。在损失函数的优化过程中，不仅考虑了一阶导数（梯度），还引入了二阶导数（海森矩阵），这使得算法能够更精确地找到损失函数
GBDT：梯度提升决策树——集成学习中的预测利器大千AI助手人工智能 Python #OTHER 决策树集成学习算法 GBDT 梯度提升人工智能机器学习
核心定位：一种通过串行集成弱学习器（决策树）、以梯度下降方式逐步逼近目标函数的机器学习算法，在结构化数据预测任务中表现出色。本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！一、GBDT是什么？全称：GradientBoostingDecisionTree（梯度提升决策树）本质：Boosting集成学
机器学习算法-逻辑回归模型在交通领域的应用是一个Bug 机器学习算法逻辑回归
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档逻辑回归模型在交通领域的应用：车流数量和平均速度之间的关系前言结果分析代码分析逻辑回归可视化：交通拥堵预测的动态建模过程一、交通数据生成与预处理二、逻辑回归核心算法实现三、动态可视化：决策边界的演变过程四、特征标准化与模型评估五、实验结果与模型解读六、拓展思考：逻辑回归的局限性结语：从代码到交通智能前言紧接上文的逻辑回归原理分析讲一讲
LeRobot: 让机械臂接入大模型小众AI AI开源人工智能 AI编程
HuggingFace推出的开源项目LeRobot引发了业界广泛关注。这一项目通过整合最先进的机器学习算法和便捷的开发工具链，为开发者提供了一个高效、易用的机器人AI开发平台，堪称机器人领域的“Transformer时刻”。LeRobot旨在为PyTorch中的真实机器人技术提供模型、数据集和工具。目标是降低机器人技术的准入门槛，以便每个人都可以从共享数据集和预训练模型中受益。LeRobot包含最
AI智能时代SEO优化，AISEO-人工智能搜索引擎优化 weixin_ggwwsscc 人工智能搜索引擎 deepseek AI seo
AI驱动的关键词精准匹配与语义理解传统的关键词排名规则主要依赖于关键词的字面匹配，即网站内容中出现的关键词与用户搜索词完全一致或高度相似时，才有可能获得较好的排名。然而，随着AI技术在搜索引擎中的广泛应用，这一局面正在发生深刻改变。如今的搜索引擎借助自然语言处理（NLP）和机器学习算法，能够深入理解用户搜索词背后的语义和意图，实现更精准的内容匹配。AI智能时代SEO优化，AISEO-人工智能搜索引
机器学习15-XGBoost 吹风看太阳机器学习机器人人工智能
XGBOOST学习笔记一、引言在机器学习的集成学习算法中，XGBoost（eXtremeGradientBoosting）凭借其高效性、可扩展性和卓越的性能，成为数据科学竞赛和工业界应用的热门选择。XGBoost本质上是一种基于梯度提升框架（GradientBoostingFramework）的机器学习算法，它通过不断拟合残差来构建多个弱学习器（通常是决策树），并将这些弱学习器进行累加，从而形成一
机器学习算法实战系列：异常检测全攻略——从统计方法到深度学习的异常发现技术全息架构师 AI 行业应用实战先锋机器学习算法深度学习
机器学习算法实战系列：异常检测全攻略——从统计方法到深度学习的异常发现技术引言“数据中的异常往往蕴含着最有价值的信息！从金融欺诈检测到工业设备故障预警，从网络安全到医疗诊断，异常检测技术正在守护着各个领域的安全底线。”异常检测是机器学习中极具挑战性又极具价值的领域，它旨在识别数据中与大多数实例显著不同的异常模式。本文将系统讲解异常检测的核心算法，从传统的统计方法到前沿的深度学习技术，通过金融反欺诈
【C语言练习】100. 使用C语言实现简单的自然语言理解算法视睿从零开始学习机器人 c语言算法开发语言排序算法
100.使用C语言实现简单的自然语言理解算法100.使用C语言实现简单的自然语言理解算法关键词匹配算法简介示例代码：简单的关键词匹配算法代码说明示例运行扩展功能其他方法基于规则的方法统计机器学习方法C语言中统计机器学习方法概述常见统计机器学习算法的C实现贝叶斯定理基础算法核心思想常见变体实现示例（Python）优缺点优化库与工具性能与注意事项有限状态自动机（FSA）深度学习接口调用混合方法100.
AI如何改变IT行业保持学习ing 人工智能
AI对IT行业的变革AI技术正在深刻影响IT行业的各个方面，从自动化运维到软件开发，再到数据分析和安全防护。以下是AI改变IT行业的主要方式：自动化运维（AIOps）AI驱动的运维工具可以实时监控系统性能，预测潜在故障并自动修复。机器学习算法分析日志数据，识别异常模式，减少人工干预。例如，AI可以预测服务器负载峰值，提前分配资源避免宕机。智能软件开发AI辅助编程工具如GitHubCopilot基于
机器学习算法_聚类KMeans算法 TY-2025 机器学习机器学习算法聚类
一、聚类算法分析1.概念概念：根据样本之间的相似性，将样本划分到不同的类别中；不同的相似度的计算方法，会得到不同的聚类结果，常见的相似度计算方法有欧氏距离法（无监督算法）聚类算法的目的是在没有先验知识的情况下，自动发现数据集中的内在结构和模式2.聚类算法分类（1）根据聚类颗粒度分类个数比较多的，细聚类；个数比较多的，粗聚类（2）根据实现方法分类K-means：按照质心分类层次聚类：对数据进行逐层划
图像处理与机器学习项目：特征提取、PCA与分类器评估 pk_xz123456 深度学习仿真模型算法图像处理机器学习人工智能
图像处理与机器学习项目：特征提取、PCA与分类器评估项目概述本项目将完成一个完整的图像处理与机器学习流程，包括数据探索、特征提取、主成分分析(PCA)、分类器实现和评估五个关键步骤。我们将使用Python的OpenCV、scikit-learn和scikit-image库来处理图像数据并实现机器学习算法。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimpo
核方法、核技巧、核函数、核矩阵第六五签数学模型矩阵线性代数
核方法（KernelMethods）和核技巧（KernelTrick）是机器学习中处理非线性问题的强大理论框架和实践工具。核心目标：征服非线性许多机器学习算法（如感知机、支持向量机SVM、主成分分析PCA）本质上是寻找线性模式或线性决策边界（直线/平面/超平面）。然而，现实世界的数据往往是线性不可分的，这意味着在原始特征空间中，无法用一条直线（或超平面）完美地将不同类别的数据点分开，或者无法用线性
机器学习之集成学习算法文柏AI共享机器学习集成学习算法
集成学习算法一概述二Bagging方法2.1思想2.2代表算法2.3API三Boosting方法3.1AdaBoost3.1.1思想3.1.2API3.2GBDT3.2.1思想3.2.2API3.3XGBoost3.3.1思想3.3.2API机器学习算法很多,今天和大家聊一个很强悍的算法-集成学习算法,基本上是处理复杂问题的首选.话不多说,直奔主题.一概述集成学习（EnsembleLearning
机器学习算法——朴素贝叶斯和特征降维 TY-2025 机器学习机器学习算法人工智能
一、常见概率计算朴素贝叶斯算法是利用概率值进行分类的一种机器学习算法概率：一种事情发生的可能性，取值在[0,1]之间条件概率：表示事件A在另外一个事件B已经发生的条件下的发生概率P(A∣B)P(A|B)P(A∣B)联合概率：表示多个条件同时成立的概率P(AB)=P(A)∗P(B∣A)=P(B)∗P(A∣B)P(AB)=P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B)P(AB)=P(A)∗P(B∣A)
ubuntu20.04安装python_Ubuntu 20.04下安装部署最新的Python 3.9 weixin_39652646
原标题：Ubuntu20.04下安装部署最新的Python3.9来自：Linux迷链接：https://www.linuxmi.com/ubuntu-20-04-python-3-9.htmlPython是世界上最流行的编程语言之一。它是一种通用语言，用于构建各种各样的应用程序，从简单的脚本到复杂的机器学习算法。由于其简单且易于学习的语法，Python是初学者和有经验的开发人员的热门选择。Pyth
机器学习算法种类繁多以下是主要算法的详细描述、使用场景、经典案例、开源框架，以及学习和应用到实际场景的建议 zhxup606 数据结构与算法 .netcore
机器学习算法种类繁多，根据任务类型主要分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习四大类。以下是对主要算法的详细描述、使用场景、经典案例、开源框架，以及学习和应用到实际场景的建议。一、机器学习算法分类及详细描述1.监督学习（SupervisedLearning）监督学习使用带标签的数据（输入和输出已知）进行训练，目标是学习输入到输出的映射函数。1.1线性回归（LinearRegression）描
机器学习KNN算法全解析：从原理到实战 AI妈妈手把手机器学习算法人工智能 python KNN
大家好！今天我们来聊聊机器学习中的"懒人算法"——KNN（K-NearestNeighbors，K近邻）算法。这个算法就像个"墙头草"，它不学习模型参数，而是直接根据邻居的"投票"来做决策，是不是很有趣？让我们一起来揭开它的神秘面纱吧！一、算法简介：近朱者赤，近墨者黑KNN（K-NearestNeighbors，K最近邻）是最直观的机器学习算法之一，核心思想就是“物以类聚”：一个样本的类别由其最近
机器学习算法实战系列：决策树与随机森林全攻略全息架构师 AI 行业应用实战先锋 Python 实战项目大揭秘机器学习算法决策树
机器学习算法实战系列：决策树与随机森林全攻略引言“想知道Kaggle竞赛冠军团队的秘密武器吗？决策树和随机森林算法在80%的数据科学项目中都会用到！”决策树和随机森林是机器学习中最强大、最实用的算法之一。它们不仅直观易懂，而且在处理结构化数据时往往能取得惊人的效果。本文将带你从决策树的数学原理出发，逐步深入到随机森林的工业级应用，最后通过多个实战案例巩固所学知识。准备好迎接这场机器学习的视觉盛宴了
使用PyGAD训练Keras模型：从入门到实践 t0_54program 大数据与人工智能 keras 人工智能深度学习个人开发
在机器学习领域，如何高效地训练模型是一个关键问题。PyGAD作为一个开源的Python库，为我们提供了利用遗传算法来训练机器学习算法的有力工具，特别是在训练Keras模型方面，展现出独特的优势。一、PyGAD库简介PyGAD允许开发者构建遗传算法，并用于训练各类机器学习算法。它提供了丰富的参数，能针对不同类型的问题定制遗传算法。比如在解决一些复杂的优化问题时，我们可以通过调整这些参数，使遗传算法更
使用MATLAB和Simulink来设计并仿真一个智能家居基于机器视觉的安全监控系统 amy_mhd matlab 智能家居开发语言
目录一、准备工作二、步骤详解第一步：创建Simulink模型第二步：构建图像采集模块第三步：实现图像预处理第四步：设计背景建模与差分第五步：实现特征提取与行为识别第六步：设计响应机制第七步：搭建用户界面（可选）第八步：运行仿真并分析结果注意事项智能家居中基于机器视觉的安全监控系统通过摄像头捕捉图像，并利用图像处理和机器学习算法来分析这些图像，以实现诸如入侵检测、异常行为识别等功能。这种系统可以极大
【动手学机器学习】第三章模式识别与机器学习经典算法——k 近邻算法小洛~·~ 算法机器学习近邻算法 python 人工智能
前言本章先来讲解k近邻算法——最简单的机器学习算法，从中展开机器学习的一些基本概念和思想。或许有的读者会认为机器学习非常困难，需要庞大的模型、复杂的网络，但事实并非如此。相当多的机器学习算法都非常简单、直观，也不涉及神经网络。本章就将介绍一个最基本的分类和回归算法：k近邻（k-nearestneighbor,KNN）算法。KNN是最简单也是最重要的机器学习算法之一，它的思想可以用一句话来概括：“相
机器学习算法-k-means 不会敲代码的灵长类机器学习 kmeans 算法机器学习
今天我们用「超市顾客分组」的例子来讲解K-means算法，从原理到实现一步步拆解，保证零基础也能懂！例子背景假设你是超市经理，手上有顾客的以下数据：顾客ID每月消费金额（元）每周到店次数130002250008335003470006520001你想把顾客分成3个群体，分别制定营销策略，该怎么做？K-means原理1.核心思想"物以类聚"——让相似特征的顾客自动聚成一类➡️通过计算距离，把数据划分
心脏病预测利器：基于机器学习的智能分析系统松京焕Max
心脏病预测利器：基于机器学习的智能分析系统【下载地址】使用机器学习识别心脏病预测本项目专注于通过数据分析与机器学习算法来增强心脏病预测的能力。在当前医疗健康领域，数据驱动的方法已经成为提升疾病预防和治疗效果的关键。本项目采用真实的心脏病患者数据集，经过细致的数据清洗和预处理阶段，为模型的训练打下坚实基础项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/9a0
Spark MLlib模型训练—分类算法 Decision tree classifier 猫猫姐 Spark实战 spark-ml 分类决策树
SparkMLlib模型训练—分类算法Decisiontreeclassifier决策树（DecisionTree）是一种经典的机器学习算法，广泛应用于分类和回归问题。决策树模型通过一系列的决策节点将数据划分成不同的类别，从而形成一棵树结构。每个节点表示一个特征的分裂，叶子节点代表最终的类别标签。在大数据场景下，SparkMLlib提供了对决策树的高效实现，能够处理大规模数据集并生成复杂的分类模型
机器学习算法-决策树不会敲代码的灵长类机器学习机器学习算法决策树
今天我们用一个「相亲决策」的例子来讲解决策树算法，保证你轻松理解原理和实现！决策树是什么？决策树就像玩「20个问题」猜谜游戏：你心里想一个东西（比如「苹果」）朋友通过一系列问题猜（「是水果吗？」→「是红色的吗？」→...）问的问题越精准，猜得越快！机器学习中的决策树：通过一系列「如果...那么...」的规则，把数据一步步分类。例子：用决策树决定是否相亲假设你是媒婆，手上有历史相亲数据，记录每个人的
AIGC提示(prompt)飞升方法：走向专家之路 herosunly 大模型 AIGC prompt 专家之路
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AIGC提示(prompt)飞升方法：走向专家之路，希望对学习大语言模型
Spring的注解积累 yijiesuifeng spring 注解
用注解来向Spring容器注册Bean。需要在applicationContext.xml中注册： <context:component-scan base-package=”pagkage1[,pagkage2,…,pagkageN]”/>。如：在base-package指明一个包 <context:component-sc
传感器百合不是茶 android 传感器
android传感器的作用主要就是来获取数据,根据得到的数据来触发某种事件下面就以重力传感器为例; 1,在onCreate中获得传感器服务 private SensorManager sm;// 获得系统的服务 private Sensor sensor;// 创建传感器实例 @Override protected void
[光磁与探测]金吕玉衣的意义 comsci
这是一个古代人的秘密:现在告诉大家信不信由你们: 穿上金律玉衣的人,如果处于灵魂出窍的状态,可以飞到宇宙中去看星星这就是为什么古代
精简的反序打印某个数沐刃青蛟打印
以前看到一些让求反序打印某个数的程序。比如：输入123，输出321。记得以前是告诉你是几位数的，当时就抓耳挠腮，完全没有思路。似乎最后是用到%和/方法解决的。而今突然想到一个简短的方法，就可以实现任意位数的反序打印（但是如果是首位数或者尾位数为0时就没有打印出来了）代码如下： long num, num1=0;
PHP：6种方法获取文件的扩展名 IT独行者 PHP 扩展名
PHP：6种方法获取文件的扩展名 1、字符串查找和截取的方法 1 $extension = substr ( strrchr ( $file , '.' ), 1); 2、字符串查找和截取的方法二 1 $extension = substr
面试111 文强chu 面试
1事务隔离级别有那些，事务特性是什么（问到一次） 2 spring aop 如何管理事务的，如何实现的。动态代理如何实现，jdk怎么实现动态代理的，ioc是怎么实现的，spring是单例还是多例，有那些初始化bean的方式，各有什么区别（经常问） 3 struts默认提供了那些拦截器（一次） 4 过滤器和拦截器的区别（频率也挺高） 5 final，finally final
XML的四种解析方式小桔子 dom jdom dom4j sax
在平时工作中，难免会遇到把 XML 作为数据存储格式。面对目前种类繁多的解决方案，哪个最适合我们呢？在这篇文章中，我对这四种主流方案做一个不完全评测，仅仅针对遍历 XML 这块来测试，因为遍历 XML 是工作中使用最多的（至少我认为）。　　预备　　测试环境：　　AMD 毒龙1.4G OC 1.5G、256M DDR333、Windows2000 Server
wordpress中常见的操作 aichenglong 中文注册 wordpress 移除菜单
1 wordpress中使用中文名注册解决办法 1)使用插件 2)修改wp源代码进入到wp-include/formatting.php文件中找到 function sanitize_user( $username, $strict = false
小飞飞学管理-1 alafqq 管理
项目管理的下午题，其实就在提出问题（挑刺），分析问题，解决问题。今天我随意看下10年上半年的第一题。主要就是项目经理的提拨和培养。结合我自己经历写下心得对于公司选拔和培养项目经理的制度有什么毛病呢？ 1，公司考察，选拔项目经理，只关注技术能力，而很少或没有关注管理方面的经验，能力。 2，公司对项目经理缺乏必要的项目管理知识和技能方面的培训。 3，公司对项目经理的工作缺乏进行指
IO输入输出部分探讨百合不是茶 IO
//文件处理在处理文件输入输出时要引入java.IO这个包； /* 1，运用File类对文件目录和属性进行操作 2，理解流，理解输入输出流的概念 3，使用字节/符流对文件进行读/写操作 4，了解标准的I/O 5，了解对象序列化 */ //1，运用File类对文件目录和属性进行操作 //在工程中线创建一个text.txt
getElementById的用法 bijian1013 element
getElementById是通过Id来设置/返回HTML标签的属性及调用其事件与方法。用这个方法基本上可以控制页面所有标签，条件很简单，就是给每个标签分配一个ID号。返回具有指定ID属性值的第一个对象的一个引用。语法： &n
励志经典语录 bijian1013 励志人生
经典语录1: 哈佛有一个著名的理论：人的差别在于业余时间，而一个人的命运决定于晚上8点到10点之间。每晚抽出2个小时的时间用来阅读、进修、思考或参加有意的演讲、讨论，你会发现，你的人生正在发生改变，坚持数年之后，成功会向你招手。不要每天抱着QQ/MSN/游戏/电影/肥皂剧……奋斗到12点都舍不得休息，看就看一些励志的影视或者文章，不要当作消遣；学会思考人生，学会感悟人生
[MongoDB学习笔记三]MongoDB分片 bit1129 mongodb
MongoDB的副本集(Replica Set)一方面解决了数据的备份和数据的可靠性问题，另一方面也提升了数据的读写性能。MongoDB分片(Sharding)则解决了数据的扩容问题，MongoDB作为云计算时代的分布式数据库，大容量数据存储，高效并发的数据存取，自动容错等是MongoDB的关键指标。本篇介绍MongoDB的切片(Sharding) 1.何时需要分片 &nbs
【Spark八十三】BlockManager在Spark中的使用场景 bit1129 manager
1. Broadcast变量的存储，在HttpBroadcast类中可以知道 2. RDD通过CacheManager存储RDD中的数据，CacheManager也是通过BlockManager进行存储的 3. ShuffleMapTask得到的结果数据，是通过FileShuffleBlockManager进行管理的，而FileShuffleBlockManager最终也是使用BlockMan
yum方式部署zabbix ronin47 yum方式部署zabbix
安装网络yum库#rpm -ivh http://repo.zabbix.com/zabbix/2.4/rhel/6/x86_64/zabbix-release-2.4-1.el6.noarch.rpm 通过yum装mysql和zabbix调用的插件还有agent代理#yum install zabbix-server-mysql zabbix-web-mysql mysql-
Hibernate4和MySQL5.5自动创建表失败问题解决方法 byalias J2EE Hibernate4
今天初学Hibernate4，了解了使用Hibernate的过程。大体分为4个步骤： ①创建hibernate.cfg.xml文件 ②创建持久化对象 ③创建*.hbm.xml映射文件 ④编写hibernate相应代码在第四步中，进行了单元测试，测试预期结果是hibernate自动帮助在数据库中创建数据表，结果JUnit单元测试没有问题，在控制台打印了创建数据表的SQL语句，但在数据库中
Netty源码学习-FrameDecoder bylijinnan java netty
Netty 3.x的user guide里FrameDecoder的例子，有几个疑问： 1.文档说：FrameDecoder calls decode method with an internally maintained cumulative buffer whenever new data is received. 为什么每次有新数据到达时，都会调用decode方法？ 2.Dec
SQL行列转换方法 chicony 行列转换
create table tb(终端名称 varchar(10) , CEI分值 varchar(10) , 终端数量 int) insert into tb values('三星' , '0-5' , 74) insert into tb values('三星' , '10-15' , 83) insert into tb values('苹果' , '0-5' , 93)
中文编码测试 ctrain 编码
循环打印转换编码 String[] codes = { "iso-8859-1", "utf-8", "gbk", "unicode" }; for (int i = 0; i < codes.length; i++) { for (int j
hive 客户端查询报堆内存溢出解决方法 daizj hive 堆内存溢出
hive> select * from t_test where ds=20150323 limit 2; OK Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 问题原因： hive堆内存默认为256M 这个问题的解决方法为：修改/us
人有多大懒，才有多大闲 (评论『卓有成效的程序员』) dcj3sjt126com 程序员
卓有成效的程序员给我的震撼很大，程序员作为特殊的群体，有的人可以这么懒，懒到事情都交给机器去做，而有的人又可以那么勤奋，每天都孜孜不倦得做着重复单调的工作。在看这本书之前，我属于勤奋的人，而看完这本书以后，我要努力变成懒惰的人。不要在去庞大的开始菜单里面一项一项搜索自己的应用程序，也不要在自己的桌面上放置眼花缭乱的快捷图标
Eclipse简单有用的配置 dcj3sjt126com eclipse
1、显示行号 Window -- Prefences -- General -- Editors -- Text Editors -- show line numbers 2、代码提示字符 Window ->Perferences，并依次展开 Java -> Editor -> Content Assist，最下面一栏 auto-Activation
在tomcat上面安装solr4.8.0全过程 eksliang Solr solr4.0后的版本安装 solr4.8.0安装
转载请出自出处： http://eksliang.iteye.com/blog/2096478 首先solr是一个基于java的web的应用，所以安装solr之前必须先安装JDK和tomcat，我这里就先省略安装tomcat和jdk了第一步：当然是下载去官网上下载最新的solr版本，下载地址
Android APP通用型拒绝服务、漏洞分析报告 gg163 漏洞 android APP 分析
点评：记得曾经有段时间很多SRC平台被刷了大量APP本地拒绝服务漏洞，移动安全团队爱内测（ineice.com）发现了一个安卓客户端的通用型拒绝服务漏洞，来看看他们的详细分析吧。 0xr0ot和Xbalien交流所有可能导致应用拒绝服务的异常类型时，发现了一处通用的本地拒绝服务漏洞。该通用型本地拒绝服务可以造成大面积的app拒绝服务。针对序列化对象而出现的拒绝服务主要
HoverTree项目已经实现分层 hvt 编程 .net Web C#ASP.ENT
HoverTree项目已经初步实现分层，源代码已经上传到 http://hovertree.codeplex.com请到SOURCE CODE查看。在本地用SQL Server 2008 数据库测试成功。数据库和表请参考：http://keleyi.com/a/bjae/ue6stb42.htmHoverTree是一个ASP.NET 开源项目，希望对你学习ASP.NET或者C#语言有帮助，如果你对
Google Maps API v3: Remove Markers 移除标记天梯梦 google maps api
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基础数据结构和算法六：Quick sort sunwinner Algorithm Quicksort
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今天在写一个flash广告代码的时候，因为flash自带的链接，容易被当成弹出广告，所以做了一个div层放到flash上面，这样链接都是a触发的不会被拦截，但发现flash一直处于div层上面，原来flash需要加个参数才可以。让flash置于DIV层之下的方法，让flash不挡住飘浮层或下拉菜单，让Flash不档住浮动对象或层的关键参数：wmode=opaque。方法如下：
Mybatis实用Mapper SQL汇总示例 wdmcygah sql mysql mybatis 实用
Mybatis作为一个非常好用的持久层框架，相关资料真的是少得可怜，所幸的是官方文档还算详细。本博文主要列举一些个人感觉比较常用的场景及相应的Mapper SQL写法，希望能够对大家有所帮助。不少持久层框架对动态SQL的支持不足，在SQL需要动态拼接时非常苦恼，而Mybatis很好地解决了这个问题，算是框架的一大亮点。对于常见的场景，例如：批量插入/更新/删除，模糊查询，多条件查询，联表查询，

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