- Sklearn.model_selection.GridSearchCV
kakak_
MachineLearning
sklearn.model_selection.GridSearchCV具体在scikit-learn中,主要是使用网格搜索,即GridSearchCV类。estimator:即调整的模型param_grid:即要调参的参数列表,以dict呈现。cv:S折交叉验证的折数,即将训练集分成多少份来进行交叉验证。默认是3,。如果样本较多的话,可以适度增大cv的值。scoring:评价标准。获取最好的模型
- 机器学习——KNN超参数
练习AI两年半
机器学习人工智能深度学习
sklearn.model_selection.GridSearchCV是scikit-learn中用于超参数调优的核心工具,通过结合交叉验证和网格搜索实现模型参数的自动化优化。以下是详细介绍:一、功能概述GridSearchCV在指定参数网格上穷举所有可能的超参数组合,通过交叉验证评估每组参数的性能,最终选择最优参数组合。其核心价值在于:自动化调参:替代手动参数调试,提升效率3。交叉验证支持:通
- 车辆检测与识别:车辆分类_(9).车辆分类模型的评估与优化
zhubeibei168
机器人(二)分类数据挖掘人工智能计算机视觉机器学习视频监控
车辆分类模型的评估与优化在车辆检测与识别领域,车辆分类模型的评估与优化是确保模型性能和可靠性的关键步骤。本节将详细介绍如何评估车辆分类模型的性能,并提供一些优化技术,以提高模型的准确性和效率。模型评估指标1.准确率(Accuracy)准确率是最直观的评估指标,表示分类器正确分类的样本占总样本的比例。然而,在不平衡数据集上,准确率可能具有误导性。fromsklearn.metricsimportac
- win7下python3.6通过pip安装scipy报错的解决办法
青松一夏
python
一、问题描述通过pip方式安装了numpy和sklearn,但是sklearn需要依赖于scipy,但当通过pip方式安装scipy时,报错:numpy.distutils.system_info.NotFoundError:nolapack/blasresourcesfound按照网上的教程,并没有找到真正的解决办法,后来我是通过如下方式解决的。二、我的解决方案(1)首先卸载numpypipun
- 【python 机器学习】sklearn数据集的使用
人才程序员
python机器学习sklearn人工智能深度学习神经网络目标检测
文章目录sklearn数据集的使用1.`sklearn`内置数据集2.导入`sklearn`数据集3.加载和使用Iris数据集3.1加载数据3.2查看数据3.3使用数据集进行分类任务4.加载和使用Digits数据集4.1加载数据4.2查看数据4.3使用数据集进行分类任务5.加载和使用BreastCancer数据集5.1加载数据5.2查看数据5.3使用数据集进行分类任务6.总结sklearn数据集的
- 【sklearn 01】人工智能概述
@金色海岸
人工智能sklearnpython
一、人工智能,机器学习,深度学习人工智能指由人类制造出的具有智能的机器。这是一个非常大的范围,长远目标是让机器实现人工智能,但目前我们仍处在非常初始的阶段,甚至不能称为智能机器学习是指通过数据训练出能完成一定功能的模型,是实现人工智能的手段之一,也是目前最主流的人工智能实现方法深度学习则是机器学习的分支,超过8层的神经网络模型就叫深度学习,深度即层数。深度学习目前在语音、图像等领域取得很好的效果
- 【sklearn 05】sklearn功能模块
@金色海岸
sklearn人工智能python
sklearn功能模块分类:识别某个对象属于那个类别回归:预测与对象相关联的连续值属性聚类:将相似对象自动分组降维:减少要考虑的随机变量的数量模型选择:比较、验证、选择参数和模型预处理:特征提取和归一化
- 【sklearn 07】sklearn工艺流程
@金色海岸
人工智能sklearnpython机器学习
01数据的获取02数据预处理03特征的提取04特征的选择05模型的训练06模型的评估07模型的优化
- 【人工智能】【Python】在Scikit-Learn中使用决策树算法(ID3和CART)
SmallBambooCode
机器学习人工智能python算法scikit-learn决策树机器学习ai
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifier,plot_tree#加载数据集iris=load_iri
- 【sklearn 03】逻辑回归、决策树、支持向量机
@金色海岸
sklearn逻辑回归决策树
逻辑回归、决策树、支持向量机-逻辑回归logisticsregression(逻辑回归)算法是经典的分类算法,基本思想是构造一个概率的拟合函数。决策树决策树的基本思想是根据样例去推断其背后的树形知识表征支持向量机支持向量机SVM(supportvectormachine)的基本思想是寻找最大的间隔的分割超平面。离分割超平面最近的这些样本点称为支持向量机
- 训练数据重复采样,让正负样本比例1:1
kimi-222
机器学习人工智能深度学习
详细解释resample函数:resample函数来自sklearn.utils,用于从数据集中重新抽样。replace=True表示允许重复抽样,即同一个样本可以被多次选中。n_samples指定抽样的数量。确保训练集数量相同:通过resample函数,你可以确保正训练集和负训练集的数量相同,即使其中一个集的数量小于另一个集的数量。如果n_train_num小于max_train_num,res
- 【sklearn 04】DNN、CNN、RNN
@金色海岸
sklearndnncnn
DNNDNN(DeepNeuralNetworks,深度神经网络)是一种相对浅层机器学习模型具有更多参数,需要更多数据进行训练的机器学习算法CNNCNN(convolutionalNeuralNetworks,卷积神经网络)是一种从局部特征开始学习并逐渐整合的神经网络。卷积神经网络通过卷积层来进行特征提取,通过池化层进行降维,相比较全连接的神经网络,卷积神经网络降低了模型复杂度,减少了模型的参数,
- 【sklearn 02】监督学习、非监督下学习、强化学习
@金色海岸
sklearn学习人工智能
监督学习、非监督学习、强化学习**机器学习通常分为无监督学习、监督学习和强化学习三类。-第一类:无监督学习(unsupervisedlearning),指的是从信息出发自动寻找规律,分析数据的结构,常见的无监督学习任务有聚类、降维、密度估计、关联分析等。-第二类:监督学习(supervisedlearning),监督学习指的是使用带标签的数据去训练模型,并预测未知数据的标签。监督学习有两种,当预测
- 【机器学习】skit-learn中LSI模型的实现
一穷二白到年薪百万
机器学习pythonsklearn
参考文献[1]sklearn_api.lsimodel–ScikitlearnwrapperforLatentSemanticIndexing[2]Pythonmodels.LsiModel方法代码示例
- python手写kmeans算法
菜鸟懿
机器学习聚类算法python
kmean聚类是最基础和常见的算法,工程上使用比较常见,spark,sklearn都有实现,本文手写实现kmeans#!/usr/bin/pythonimportsysimportrandomimportmathdefcreate_rand_points(max_x,max_y,count):"""Createcountpoints(0-x),(0-y)."""points=[]foriinran
- 无网络entos7报错ImportError: /lib64/libm.so.6: version `GLIBC_2.27‘ not found更新glibc
夏离
网络
最近在尝试使用sklearn的升级版cuml,因为是一台没有连接互联网的gpu机器,所以构建cuml环境过程很坎坷,需要各种将各种whl包在线下载后上传到服务器中。当我终于解决完包的互相依赖问题后,在importcuml时候遇到一个错误:ImportError:/lib64/libm.so.6:version`GLIBC_2.27’notfound(requiredby/anaconda3/env
- 基于python的手写数字识别knn_用sklearn中的KNN实现Kaggle手写数字识别
普和司
importcsvfromsklearnimportneighbors#导入训练数据和测试数据defloadData(filename1,filename2,trainDataSet,trainTargetSet,testDataSet):withopen(filename1,'r')ascsvfile1:lines1=csv.reader(csvfile1)dataSet=list(lines1
- 基于线性回归和多项式回归的完整代码
yzx991013
回归线性回归算法
1.导入必要库importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.preprocessingimportPolynomialFeaturesfromsklearn.pipelineimportPipelinefromsklearn.metricsi
- Bert的使用
巨鹿..
深度学习记录bert人工智能深度学习
一、Data.py#data负责产生两个dataloaderfromtorch.utils.dataimportDataLoader,Datasetfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split#给X,Y和分割比例,分割出来一个训练集和验证机的X,Yimporttorchdefread_file(path):data=[]label=[]with
- sklearn 支持向量机实践总结
可爱的红薯
pythonsklearn支持向量机pythonsklearn支持向量机
转自http://www.cnblogs.com/pinard/p/6117515.html之前通过一个系列对支持向量机(以下简称SVM)算法的原理做了一个总结,本文从实践的角度对scikit-learnSVM算法库的使用做一个小结。scikit-learnSVM算法库封装了libsvm和liblinear的实现,仅仅重写了算法了接口部分。1.scikit-learnSVM算法库使用概述sciki
- 加州房价数据集加载出错:无法获取数据,HTTP Error : Forbidden
code_welike
http网络协议网络python
加州房价数据集加载出错:无法获取数据,HTTPError:Forbidden在使用Python的sklearn库中,我们可以很方便地获取一些常用的数据集。在加载加州房价数据集时,有时会遇到“HTTPError:Forbidden”的错误提示,导致无法获取数据。这个问题的出现可能是因为我们的IP被限制了。那么该如何解决这个问题呢?解决方案:1.更换IP地址:首先,我们应该排除IP被限制的可能性。可以
- 解决Python中加载sklearn加州房价数据集出错的问题
冰雪之境
pythonsklearn开发语言Python
解决Python中加载sklearn加州房价数据集出错的问题在使用Python的scikit-learn库进行机器学习任务时,我们经常需要加载各种数据集。其中,加州房价数据集是一个常用的示例数据集之一,用于回归问题的训练和测试。然而,有时在加载加州房价数据集时可能会遇到HTTP错误的问题,具体表现为"HTTPError:HTTPError:Forbidden"。本文将介绍如何解决这个问题,并提供相
- 【完整版解决方案】sklearn加州房价数据集出错 housing = fetch_california_housing() HTTPError: HTTP Error 403: Forbidden
getalong
sklearn人工智能数据仓库python
完整解决方案(一键复制)代码替换housing=fetch_california_housing()翻了几条解决方案要么不全,要么收费,烦死个人下面给出完整解决方案!!!1、下载数据集原始数据集:cal_housing.tgz2、放置数据集查找本地位置,执行代码后进入目标文件夹。fromsklearnimportdatasetsdata_home=datasets.get_data_home()放
- sklearn库安装
吧啦吧啦吡叭卜
sklearn人工智能python
已经安装了numpy、matplotlib、scipy这些库一直报错×pythonsetup.pyegg_infodidnotrunsuccessfully.│exitcode:1╰─>[15linesofoutput]The'sklearn'PyPIpackageisdeprecated,use'scikit-learn'ratherthan'sklearn'forpipcommands.Her
- 深度学习分类回归(衣帽数据集)
何仙鸟
深度学习分类回归
一、步骤1加载数据集fashion_minst2搭建classNeuralNetwork模型3设置损失函数,优化器4编写评估函数5编写训练函数6开始训练7绘制损失,准确率曲线二、代码导包,打印版本号:importmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlineimportnumpyasnpimportsklearnimport
- [Machine Learning] K-means算法
进阶的小蜉蝣
machinelearning算法kmeans机器学习
HuBERT预训练过程中会用到K-means算法,本文简单介绍一下K-means算法的基本流程。简单地讲,K-means就是给特征向量集进行聚类。给定一个特征向量集{X}和目标聚类数N,K-means会不断迭代,直到X被分成N类,且每一类的中心点不再明显变化。先看一个简单例子:fromsklearn.clusterimportKMeansimportnumpyasnpimportmatplotli
- 机器学习之学习笔记
孤城laugh
机器学习学习笔记人工智能python
机器学习-学习笔记1.简介2.算法3.特征工程3.1数据集3.2特征提取3.3特征预处理3.4特征降维4.分类算法4.1`sklearn`转换器和估计器4.2K-近邻算法(KNN)4.3模型选择与调优4.4朴素贝叶斯算法4.5决策树4.6集成学习方法之随机森林5.回归算法5.1线性回归5.2过拟合与欠拟合5.3岭回归5.4逻辑回归(实际上是分类算法,用于解决二分类问题)6.聚类算法1.无监督学习2
- kNN算法:对红酒数据进行分类
阿拉保
算法分类数据挖掘
第2关使用sklearn中的kNN算法进行分类fromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierdefclassification(train_feature,train_label,test_feature):'''使用KNeighborsClassifier对test_feature进行分类:paramtrain_feature:训练集数据:para
- MATLAB基础应用精讲-【数模应用】主成分(pca)分析(附python代码实现)
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matlab人工智能大数据
目录前言知识储备降维概述算法原理什么是PCAPCA降维过程PCA算法数学步骤选择主成分个数(即k的值)sklearn中参数的解释数学模型协方差协方差矩阵编辑编辑原理推导编辑编辑编辑编辑实际操作主成分分析的计算方法方法1.协方差+特征值分解方法2:奇异值分解对比不同方法计算效率物理意义算法步骤SPSSAU主成分(pca)分析说明1、信息浓缩2、权重计算3、综合得分【综合竞争力】疑难解惑成分得分后用于
- python代码实现支持神经网络对鸢尾花分类
邀_灼灼其华
机器学习及概率统计python神经网络分类sklearn
1、导入支持向量机模型,划分数据集fromsklearnimportdatasetsfromsklearnimportsvmiris=datasets.load_iris()iris_x=iris.datairis_y=iris.targetindices=np.random.permutation(len(iris_x))iris_x_train=iris_x[indices[:-10]]iri
- rust的指针作为函数返回值是直接传递,还是先销毁后创建?
wudixiaotie
返回值
这是我自己想到的问题,结果去知呼提问,还没等别人回答, 我自己就想到方法实验了。。
fn main() {
let mut a = 34;
println!("a's addr:{:p}", &a);
let p = &mut a;
println!("p's addr:{:p}", &a
- java编程思想 -- 数据的初始化
百合不是茶
java数据的初始化
1.使用构造器确保数据初始化
/*
*在ReckInitDemo类中创建Reck的对象
*/
public class ReckInitDemo {
public static void main(String[] args) {
//创建Reck对象
new Reck();
}
}
- [航天与宇宙]为什么发射和回收航天器有档期
comsci
地球的大气层中有一个时空屏蔽层,这个层次会不定时的出现,如果该时空屏蔽层出现,那么将导致外层空间进入的任何物体被摧毁,而从地面发射到太空的飞船也将被摧毁...
所以,航天发射和飞船回收都需要等待这个时空屏蔽层消失之后,再进行
&
- linux下批量替换文件内容
商人shang
linux替换
1、网络上现成的资料
格式: sed -i "s/查找字段/替换字段/g" `grep 查找字段 -rl 路径`
linux sed 批量替换多个文件中的字符串
sed -i "s/oldstring/newstring/g" `grep oldstring -rl yourdir`
例如:替换/home下所有文件中的www.admi
- 网页在线天气预报
oloz
天气预报
网页在线调用天气预报
<%@ page language="java" contentType="text/html; charset=utf-8"
pageEncoding="utf-8"%>
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transit
- SpringMVC和Struts2比较
杨白白
springMVC
1. 入口
spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter(这里要指出,filter和servlet是不同的。以前认为filter是servlet的一种特殊),这样就导致了二者的机制不同,这里就牵涉到servlet和filter的区别了。
参见:http://blog.csdn.net/zs15932616453/article/details/8832343
2
- refuse copy, lazy girl!
小桔子
copy
妹妹坐船头啊啊啊啊!都打算一点点琢磨呢。文字编辑也写了基本功能了。。今天查资料,结果查到了人家写得完完整整的。我清楚的认识到:
1.那是我自己觉得写不出的高度
2.如果直接拿来用,很快就能解决问题
3.然后就是抄咩~~
4.肿么可以这样子,都不想写了今儿个,留着作参考吧!拒绝大抄特抄,慢慢一点点写!
- apache与php整合
aichenglong
php apache web
一 apache web服务器
1 apeche web服务器的安装
1)下载Apache web服务器
2)配置域名(如果需要使用要在DNS上注册)
3)测试安装访问http://localhost/验证是否安装成功
2 apache管理
1)service.msc进行图形化管理
2)命令管理,配
- Maven常用内置变量
AILIKES
maven
Built-in properties
${basedir} represents the directory containing pom.xml
${version} equivalent to ${project.version} (deprecated: ${pom.version})
Pom/Project properties
Al
- java的类和对象
百合不是茶
JAVA面向对象 类 对象
java中的类:
java是面向对象的语言,解决问题的核心就是将问题看成是一个类,使用类来解决
java使用 class 类名 来创建类 ,在Java中类名要求和构造方法,Java的文件名是一样的
创建一个A类:
class A{
}
java中的类:将某两个事物有联系的属性包装在一个类中,再通
- JS控制页面输入框为只读
bijian1013
JavaScript
在WEB应用开发当中,增、删除、改、查功能必不可少,为了减少以后维护的工作量,我们一般都只做一份页面,通过传入的参数控制其是新增、修改或者查看。而修改时需将待修改的信息从后台取到并显示出来,实际上就是查看的过程,唯一的区别是修改时,页面上所有的信息能修改,而查看页面上的信息不能修改。因此完全可以将其合并,但通过前端JS将查看页面的所有信息控制为只读,在信息量非常大时,就比较麻烦。
- AngularJS与服务器交互
bijian1013
JavaScriptAngularJS$http
对于AJAX应用(使用XMLHttpRequests)来说,向服务器发起请求的传统方式是:获取一个XMLHttpRequest对象的引用、发起请求、读取响应、检查状态码,最后处理服务端的响应。整个过程示例如下:
var xmlhttp = new XMLHttpRequest();
xmlhttp.onreadystatechange
- [Maven学习笔记八]Maven常用插件应用
bit1129
maven
常用插件及其用法位于:http://maven.apache.org/plugins/
1. Jetty server plugin
2. Dependency copy plugin
3. Surefire Test plugin
4. Uber jar plugin
1. Jetty Pl
- 【Hive六】Hive用户自定义函数(UDF)
bit1129
自定义函数
1. 什么是Hive UDF
Hive是基于Hadoop中的MapReduce,提供HQL查询的数据仓库。Hive是一个很开放的系统,很多内容都支持用户定制,包括:
文件格式:Text File,Sequence File
内存中的数据格式: Java Integer/String, Hadoop IntWritable/Text
用户提供的 map/reduce 脚本:不管什么
- 杀掉nginx进程后丢失nginx.pid,如何重新启动nginx
ronin47
nginx 重启 pid丢失
nginx进程被意外关闭,使用nginx -s reload重启时报如下错误:nginx: [error] open() “/var/run/nginx.pid” failed (2: No such file or directory)这是因为nginx进程被杀死后pid丢失了,下一次再开启nginx -s reload时无法启动解决办法:nginx -s reload 只是用来告诉运行中的ng
- UI设计中我们为什么需要设计动效
brotherlamp
UIui教程ui视频ui资料ui自学
随着国际大品牌苹果和谷歌的引领,最近越来越多的国内公司开始关注动效设计了,越来越多的团队已经意识到动效在产品用户体验中的重要性了,更多的UI设计师们也开始投身动效设计领域。
但是说到底,我们到底为什么需要动效设计?或者说我们到底需要什么样的动效?做动效设计也有段时间了,于是尝试用一些案例,从产品本身出发来说说我所思考的动效设计。
一、加强体验舒适度
嗯,就是让用户更加爽更加爽的用你的产品。
- Spring中JdbcDaoSupport的DataSource注入问题
bylijinnan
javaspring
参考以下两篇文章:
http://www.mkyong.com/spring/spring-jdbctemplate-jdbcdaosupport-examples/
http://stackoverflow.com/questions/4762229/spring-ldap-invoking-setter-methods-in-beans-configuration
Sprin
- 数据库连接池的工作原理
chicony
数据库连接池
随着信息技术的高速发展与广泛应用,数据库技术在信息技术领域中的位置越来越重要,尤其是网络应用和电子商务的迅速发展,都需要数据库技术支持动 态Web站点的运行,而传统的开发模式是:首先在主程序(如Servlet、Beans)中建立数据库连接;然后进行SQL操作,对数据库中的对象进行查 询、修改和删除等操作;最后断开数据库连接。使用这种开发模式,对
- java 关键字
CrazyMizzz
java
关键字是事先定义的,有特别意义的标识符,有时又叫保留字。对于保留字,用户只能按照系统规定的方式使用,不能自行定义。
Java中的关键字按功能主要可以分为以下几类:
(1)访问修饰符
public,private,protected
p
- Hive中的排序语法
daizj
排序hiveorder byDISTRIBUTE BYsort by
Hive中的排序语法 2014.06.22 ORDER BY
hive中的ORDER BY语句和关系数据库中的sql语法相似。他会对查询结果做全局排序,这意味着所有的数据会传送到一个Reduce任务上,这样会导致在大数量的情况下,花费大量时间。
与数据库中 ORDER BY 的区别在于在hive.mapred.mode = strict模式下,必须指定 limit 否则执行会报错。
- 单态设计模式
dcj3sjt126com
设计模式
单例模式(Singleton)用于为一个类生成一个唯一的对象。最常用的地方是数据库连接。 使用单例模式生成一个对象后,该对象可以被其它众多对象所使用。
<?phpclass Example{ // 保存类实例在此属性中 private static&
- svn locked
dcj3sjt126com
Lock
post-commit hook failed (exit code 1) with output:
svn: E155004: Working copy 'D:\xx\xxx' locked
svn: E200031: sqlite: attempt to write a readonly database
svn: E200031: sqlite: attempt to write a
- ARM寄存器学习
e200702084
数据结构C++cC#F#
无论是学习哪一种处理器,首先需要明确的就是这种处理器的寄存器以及工作模式。
ARM有37个寄存器,其中31个通用寄存器,6个状态寄存器。
1、不分组寄存器(R0-R7)
不分组也就是说说,在所有的处理器模式下指的都时同一物理寄存器。在异常中断造成处理器模式切换时,由于不同的处理器模式使用一个名字相同的物理寄存器,就是
- 常用编码资料
gengzg
编码
List<UserInfo> list=GetUserS.GetUserList(11);
String json=JSON.toJSONString(list);
HashMap<Object,Object> hs=new HashMap<Object, Object>();
for(int i=0;i<10;i++)
{
- 进程 vs. 线程
hongtoushizi
线程linux进程
我们介绍了多进程和多线程,这是实现多任务最常用的两种方式。现在,我们来讨论一下这两种方式的优缺点。
首先,要实现多任务,通常我们会设计Master-Worker模式,Master负责分配任务,Worker负责执行任务,因此,多任务环境下,通常是一个Master,多个Worker。
如果用多进程实现Master-Worker,主进程就是Master,其他进程就是Worker。
如果用多线程实现
- Linux定时Job:crontab -e 与 /etc/crontab 的区别
Josh_Persistence
linuxcrontab
一、linux中的crotab中的指定的时间只有5个部分:* * * * *
分别表示:分钟,小时,日,月,星期,具体说来:
第一段 代表分钟 0—59
第二段 代表小时 0—23
第三段 代表日期 1—31
第四段 代表月份 1—12
第五段 代表星期几,0代表星期日 0—6
如:
*/1 * * * * 每分钟执行一次。
*
- KMP算法详解
hm4123660
数据结构C++算法字符串KMP
字符串模式匹配我们相信大家都有遇过,然而我们也习惯用简单匹配法(即Brute-Force算法),其基本思路就是一个个逐一对比下去,这也是我们大家熟知的方法,然而这种算法的效率并不高,但利于理解。
假设主串s="ababcabcacbab",模式串为t="
- 枚举类型的单例模式
zhb8015
单例模式
E.编写一个包含单个元素的枚举类型[极推荐]。代码如下:
public enum MaYun {himself; //定义一个枚举的元素,就代表MaYun的一个实例private String anotherField;MaYun() {//MaYun诞生要做的事情//这个方法也可以去掉。将构造时候需要做的事情放在instance赋值的时候:/** himself = MaYun() {*
- Kafka+Storm+HDFS
ssydxa219
storm
cd /myhome/usr/stormbin/storm nimbus &bin/storm supervisor &bin/storm ui &Kafka+Storm+HDFS整合实践kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgzapache-storm-0.9.2-incubating.tar.gzKafka安装配置我们使用3台机器搭建Kafk
- Java获取本地服务器的IP
中华好儿孙
javaWeb获取服务器ip地址
System.out.println("getRequestURL:"+request.getRequestURL());
System.out.println("getLocalAddr:"+request.getLocalAddr());
System.out.println("getLocalPort:&quo