- AI模型:追求全能还是专精?
Lill_bin
杂谈人工智能分布式zookeeper机器学习游戏
AI模型简介人工智能(AI)模型是人工智能系统的核心,它们是经过训练的算法,能够执行特定的任务,如图像识别、自然语言处理、游戏玩法、预测分析等。AI模型的类型很多,可以根据其功能和应用场景进行分类。常见的AI模型类型包括:监督学习模型:这些模型通过训练数据集学习,数据集中包含了输入和对应的输出标签。例子包括决策树、支持向量机(SVM)、神经网络等。无监督学习模型:这些模型处理没有标签的数据,目的是
- Python知识点:如何使用Python进行时间序列预测
杰哥在此
Python系列python开发语言编程面试
使用Python进行时间序列预测是一个非常常见的任务,可以应用于各种领域,如金融市场预测、销售量预测、天气预报等。时间序列预测的方法有很多,包括统计方法(如ARIMA模型)、机器学习方法(如支持向量机、决策树)、以及深度学习方法(如LSTM网络)。下面是一个简单的时间序列预测流程示例,使用Python和pandas、numpy、以及statsmodels库来实现ARIMA模型的时间序列预测。1.导
- 机器学习在医学中的应用
听忆.
机器学习人工智能
边走、边悟迟早会好机器学习在医学中的应用是一个广泛且复杂的领域,涵盖了从基础研究到临床应用的多个方面。以下是一个万字总结的结构性思路,分章节深入探讨不同应用场景、技术方法、挑战与未来展望。1.引言背景与发展:介绍医学领域的数字化转型以及机器学习的兴起,探讨其在医学中的潜力。机器学习的基本概念:简要介绍机器学习的基本原理、分类(监督学习、非监督学习、强化学习等)和常用算法(如神经网络、支持向量机、随
- 分类预测|基于鲸鱼优化WOA最小二乘支持向量机LSSVM的数据分类预测Matlab程序WOA-LSSVM 多特征输入多类别输出
机器不会学习CL
分类预测智能优化算法分类支持向量机matlab
分类预测|基于鲸鱼优化WOA最小二乘支持向量机LSSVM的数据分类预测Matlab程序WOA-LSSVM多特征输入多类别输出文章目录一、基本原理1.最小二乘支持向量机(LSSVM)LSSVM的基本步骤:2.鲸鱼优化算法(WOA)WOA的基本步骤:3.WOA-LSSVM的结合流程结合的流程如下:总结二、实验结果三、核心代码四、代码获取五、总结分类预测|基于鲸鱼优化WOA最小二乘支持向量机LSSVM的
- 自然语言处理系列五十》文本分类算法》SVM支持向量机算法原理
陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO
算法大数据人工智能算法自然语言处理分类nlpai人工智能chatgpt
注:此文章内容均节选自充电了么创始人,CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》(人工智能科学与技术丛书)【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录自然语言处理系列五十SVM支持向量机》算法原理SVM支持向量机》代码实战总结自然语言处理系列五十SVM支持向量机》算法原理SVM支持向量机在文本分类的应用场景中,相比其他机器学习算法有更好的效果。下面介绍其原理,并用SparkMLlib机器
- 深度学习100问13:什么是二分类问题
不断持续学习ing
人工智能机器学习自然语言处理
嘿,你知道二分类问题不?这就像是一个“超级裁判”,要把东西分成两大类。一、定义及举例想象一下,生活中有很多时候我们得决定一个东西到底属于哪一边。就像判断一封邮件,是“垃圾邮件”呢,还是“正常邮件”;或者看看一个病人,是“得了某种病”呢,还是“没得病”。二、解决方法要解决二分类问题呀,我们可以找来一些“魔法工具”,也就是机器学习算法。像逻辑回归啦、支持向量机啦、决策树啦等等。这些算法就像聪明的小助手
- 回归预测|基于卷积神经网络-鲸鱼优化-最小二乘支持向量机的数据回归预测Matlab程序 CNN-WOA-LSSVM
机器不会学习CL
回归预测智能优化算法回归cnn支持向量机
回归预测|基于卷积神经网络-鲸鱼优化-最小二乘支持向量机的数据回归预测Matlab程序CNN-WOA-LSSVM文章目录一、基本原理1.数据预处理2.特征提取(CNN)3.参数优化(WOA)4.模型训练(LSSVM)5.模型评估和优化6.预测总结二、实验结果三、核心代码四、代码获取五、总结回归预测|基于卷积神经网络-鲸鱼优化-最小二乘支持向量机的数据回归预测Matlab程序CNN-WOA-LSSV
- 机器学习:svm算法原理的优缺点和适应场景
夜清寒风
支持向量机算法机器学习
1、概述:基本原理:间隔(Margin):SVM试图找到一个超平面,这个超平面不仅能够区分不同的类别,而且具有最大的间隔。间隔是数据点到超平面的最近距离。支持向量(SupportVectors):这些是距离超平面最近的数据点,它们决定了超平面的位置和方向。支持向量机(SVM)是一种在机器学习领域广泛使用的监督学习模型,它通过找到数据点之间的最优超平面来进行分类或回归分析。以下是SVM算法的一些优缺
- 深度学习速通系列:贝叶思&SVM
Ven%
支持向量机人工智能深度学习算法机器学习
贝叶斯(Bayesian)方法和支持向量机(SVM,SupportVectorMachine)是两种不同的机器学习算法,它们在解决分类和回归问题时有着不同的原理和应用场景贝叶斯方法:贝叶斯方法基于贝叶斯定理,这是一种利用已知信息(先验概率)来预测未知事件(后验概率)的概率方法。它通常用于分类问题,特别是当数据集较小或存在类别不平衡时。贝叶斯方法可以处理不确定性,并且可以通过增加新的数据来更新先验概
- 【ShuQiHere】《机器学习的进化史『下』:从神经网络到深度学习的飞跃》
ShuQiHere
机器学习深度学习神经网络
【ShuQiHere】引言:神经网络与深度学习的兴起在上篇文章中,我们回顾了机器学习的起源与传统模型的发展历程,如线性回归、逻辑回归和支持向量机(SVM)。然而,随着数据规模的急剧增长和计算能力的提升,传统模型在处理复杂问题时显得力不从心。在这种背景下,神经网络重新进入了研究者们的视野,并逐步演变为深度学习,成为解决复杂问题的强大工具。今天,我们将进一步探索从神经网络到深度学习的进化历程,揭示这些
- 机器学习——支持向量机
酱香编程,风雨兼程
机器学习支持向量机机器学习算法
一、间隔与支持向量 给定训练样本集D={(x1,y1),(x2,y2),⋯ ,(xm,ym)},yi∈{−1,+1}D=\{(\bmx_1,y_1),(\bmx_2,y_2),\cdots,(\bmx_m,y_m)\},y_i\in\{-1,+1\}D={(x1,y1),(x2,y2),⋯,(xm,ym)},yi∈{−1,+1},分类学习最基本的想法就是基于训练集DDD在样本空间中找到一个划分超
- 回归预测|基于北方苍鹰优化支持向量机的数据回归预测Matlab程序NGO-SVM 多特征输入单输出 高引用先用先创新
机器不会学习CL
回归预测智能优化算法回归支持向量机matlab
回归预测|基于北方苍鹰优化支持向量机的数据回归预测Matlab程序NGO-SVM多特征输入单输出高引用先用先创新文章目录前言回归预测|基于北方苍鹰优化支持向量机的数据回归预测Matlab程序NGO-SVM多特征输入单输出高引用先用先创新一、NGO-SVM模型1.北方苍鹰优化算法(NGO)的原理2.支持向量机(SVM)的原理3.NGO-SVM回归预测模型的结合总结二、实验结果三、核心代码四、代码获取
- python库——sklearn的关键组件和参数设置
零 度°
pythonpythonsklearn
文章目录模型构建线性回归逻辑回归决策树分类器随机森林支持向量机K-近邻模型评估交叉验证性能指标特征工程主成分分析标准化和归一化scikit-learn,简称sklearn,是Python中一个广泛使用的机器学习库,它建立在NumPy、SciPy和Matplotlib这些科学计算库之上。sklearn提供了简单而有效的工具来进行数据挖掘和数据分析。我们将介绍sklearn中一些关键组件的参数设置。模
- 四十一、【人工智能】【机器学习】- Bayesian Logistic Regression算法模型
暴躁的大熊
人工智能人工智能机器学习算法
系列文章目录第一章【机器学习】初识机器学习第二章【机器学习】【监督学习】-逻辑回归算法(LogisticRegression)第三章【机器学习】【监督学习】-支持向量机(SVM)第四章【机器学习】【监督学习】-K-近邻算法(K-NN)第五章【机器学习】【监督学习】-决策树(DecisionTrees)第六章【机器学习】【监督学习】-梯度提升机(GradientBoostingMachine,GBM
- 【机器学习理论基础】一文看尽朴素贝叶斯算法
大数据AI
MachineLearning机器学习
在所有的机器学习分类算法中,朴素贝叶斯和其他绝大多数的分类算法都不同。对于大多数的分类算法,比如决策树,KNN,逻辑回归,支持向量机等,他们都是判别方法,也就是直接学习出特征输出Y和特征X之间的关系,要么是决策函数Y=f(X)Y=f(X)Y=f(X),要么是条件分布P(Y∣X)P(Y|X)P(Y∣X)。但是朴素贝叶斯却是生成方法,也就是直接找出特征输出YYY和特征XXX的联合分布P(X,Y)P(X
- 【机器学习】支持向量机 | 支持向量机理论全梳理 对偶问题转换,核方法,软间隔与过拟合
Qodicat
支持向量机机器学习算法
支持向量机走的路和之前介绍的模型不同之前介绍的模型更趋向于进行函数的拟合,而支持向量机属于直接分割得到我们最后要求的内容1支持向量机SVM基本原理当我们要用一条线(或平面、超平面)将不同类别的点分开时,我们希望这条线尽可能地远离最靠近它的点。这些最靠近线的点被称为支持向量。而这条线到最靠近它的点的距离被称为间隔。支持向量机就是要找到一个最大间隔的线(或平面、超平面),这样可以更好地区分不同类别的点
- 05基于卷积神经网络-支持向量机(自动寻优)CNN-SVM数据分类算法
机器不会学习CSJ
cnn支持向量机分类人工智能
CNN原理卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种深度学习模型,广泛用于计算机视觉领域。CNN的核心思想是通过卷积层和池化层来自动提取图像中的特征,从而实现对图像的高效处理和识别。在传统的机器学习方法中,图像特征的提取通常需要手工设计的特征提取器,如SIFT、HOG等。而CNN则可以自动从数据中学习到特征表示。这是因为CNN模型的卷积层使用了一系列的卷积核
- 深度学习与机器学习的关系
数字化信息化智能化解决方案
深度学习机器学习人工智能
深度学习和机器学习的关系深度学习是机器学习的一个子领域,专注于使用神经网络,特别是深度神经网络(DNN)来解决各种问题。可以说,深度学习是机器学习的一种方法或技术。两者都致力于通过从数据中提取有用的信息或模式来自动改进算法的性能。机器学习涵盖了更广泛的算法和技术,包括决策树、支持向量机、随机森林、聚类算法等,而深度学习则专注于神经网络和相关的优化技术。优缺点比较机器学习:优点:通用性:机器学习算法
- 基于生物地理学算法优化卷积神经网络结合支持向量机BBO-CNN-SVM实现瓦斯数据回归预测附Matlab代码
天天Matlab代码科研顾问
预测模型算法cnn支持向量机
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍摘要:瓦斯数据回归预测是煤矿安全生产的重要环节,对煤矿瓦斯治理具有重要意义。本文提出了一种基于生物地理
- 支持向量机SVM
ALGORITHM LOL
支持向量机算法机器学习
支持向量机(SVM,SupportVectorMachines)是一种广泛使用的监督学习方法,适用于分类、回归和其他任务。SVM的核心思想是找到一个最优的决策边界(在二维空间中是一条线,在更高维度是一个超平面),以此来区分不同类别的数据点。SVM试图将这个决策边界与最近的训练数据点(即支持向量)之间的距离最大化,以增强模型的泛化能力。下面是SVM从底层到高层的详细讲解:线性SVM线性SVM专注于在
- 【机器学习笔记】11 支持向量机
RIKI_1
机器学习机器学习笔记支持向量机
支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)支持向量机是一类按监督学习(supervisedlearning)方式对数据进行二元分类的广义线性分类器(generalizedlinearclassifier),其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面(maximum-marginhyperplane)。与逻辑回归和神经网络相比,支持向量机,在学习复杂的非线性方程时提供了一种更为清
- 支持向量机 | 核技巧于SMO算法的实现
Sudden
01核技巧关于支持向量机,我们有这样的共识:支持向量机是一种分类器,之所以叫“机”是因为它会产生一个二值决策结果,是一种决策机;支持向量机的泛化误差较低,即,有良好的学习能力,且学到的模型具有很好的推广性,因此被认为是监督学习中最好的定式算法;支持向量机通过求解一个二次优化问题来最大化分类间隔,在过去,训练SVM常采用非常复杂且低效的二次规划求解方法;1998年,Platt提出SMO算法,通过每次
- AI算法初识之分类汇总
初心不忘产学研
人工智能算法大数据机器学习深度学习
一、背景AI算法的分类方式多种多样,可以根据不同的学习机制、功能用途以及模型结构进行划分。以下是一些主要的分类方式及相应的代表性算法:1.按照学习类型-**监督学习**:-线性回归(LinearRegression)-逻辑回归(LogisticRegression)-决策树(DecisionTree)-随机森林(RandomForest)-支持向量机(SupportVectorMachines,S
- Matlab|基于支持向量机的电力短期负荷预测【最小二乘、标准粒子群、改进粒子群】
电力程序小学童
机器预测matlab支持向量机leetcode
目录主要内容部分代码结果一览下载链接主要内容该程序主要是对电力短期负荷进行预测,采用三种方法,分别是最小二乘支持向量机(LSSVM)、标准粒子群算法支持向量机和改进粒子群算法支持向量机三种方法对负荷进行预测,有详实的文档资料,程序注释清楚,方便学习!部分代码%C为最小二乘支持向量机的正则化参数,theta为高斯径向基的核函数参数,两个需要进行优化选择调试NumOfPre=1;%预测天数,在此预测本
- 机器学习材料性能预测与材料基因工程如何整?
cuiliuyun
机器学习基因工程复合材料机器学习人工智能python材料工程经验分享
仍然那句话别再掉头发是我们的共同期望,我不想年纪轻轻就秃头传统的材料研发技术是通过实验合成表征对材料进行试错和验证,而过去的计算手段受限于算法效率,无法有效求解实际工业生产中面临的复杂问题。近几年随着大数据和人工智能介入,通过采用支持向量机、神经网络等机器学习算法训练数据集来构建模型,以预测材料的结构、吸附特性、电学特性、催化性能、力学特性和热力学特性等性能,大大推动了新型材料的发现和传统材料的更
- OOA-SVR回归预测|基于鱼鹰算法优化支持向量机的塑料热压成型预测(多输入单输出)附Matlab源码
Matlab科研辅导帮
预测模型算法回归支持向量机
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍摘要塑料热压成型是一种广泛应用于汽车、电子等行业的制造工艺。准确预测热压成型过程中材料的厚度至关重要,
- 介绍一款单细胞细胞类型注释软件-scibet
生信阿拉丁
作者:童蒙编辑:amethyst引言随着技术的进步,测序成本的降低,单细胞转录组的数据呈指数级的爆发。许多组织都发布了关于详细的单细胞图谱计划,例如小鼠单细胞开源数据库TabulaMuris,小鼠器官发生细胞图谱MOCA,人类细胞图谱HCA等。之前注释和分类方法大多是根据机器学习的非监督聚类的方法,例如随机森林(RF)或者支持向量机(SVM),这些工具耗时长,计算资源消耗大。因此,使用已有标注的数
- 传统图像处理方法对水果在图像中的位置进行分割,有的方法不使用支持向量机或者贝叶斯分类器等分类器直接分割,有的使用分类器进行分割,两者有什么区别?请具体举例?支持向量机分类器需要标签吗?
神笔馬良
图像处理支持向量机人工智能
问题描述:传统图像处理方法对水果在图像中的位置进行分割,有的方法不使用支持向量机或者贝叶斯分类器等分类器直接分割,有的使用分类器进行分割,两者有什么区别?请具体举例?支持向量机分类器需要标签吗?问题解答:传统图像处理方法对水果在图像中的位置进行分割,有的方法不使用支持向量机或者贝叶斯分类器等分类器直接分割,有的使用分类器进行分割,两者之间的主要区别在于采用的方法和技术的不同,以及对图像特征的处理方
- 机器学习入门--支持向量机原理与实践
Dr.Cup
机器学习入门支持向量机机器学习算法
支持向量机模型支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)是一种常用的监督学习算法,主要用于分类和回归问题。它的原理简单而强大,在许多实际应用中取得了很好的效果。原理支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)是一种常用的机器学习算法,用于分类和回归问题。其原理是基于统计学习理论中的结构风险最小化原则。SVM的主要思想是将数据通过一个高维特征空间进行映射,使得在
- 【机器学习】支持向量机(SVM)
住在天上的云
机器学习机器学习支持向量机人工智能
支持向量机(SVM)1背景信息分类算法回顾决策树样本的属性非数值目标函数是离散的贝叶斯学习样本的属性可以是数值或非数值目标函数是连续的(概率)K-近邻样本是空间(例如欧氏空间)中的点目标函数可以是连续的也可以是离散的支持向量机(SupportVectorMachine)样本是空间(例如欧氏空间)中的点目标函数可以是连续的也可以是离散的背景信息当前版本的支持向量机大部分是由Vapnik和他的同事在A
- 异常的核心类Throwable
无量
java源码异常处理exception
java异常的核心是Throwable,其他的如Error和Exception都是继承的这个类 里面有个核心参数是detailMessage,记录异常信息,getMessage核心方法,获取这个参数的值,我们可以自己定义自己的异常类,去继承这个Exception就可以了,方法基本上,用父类的构造方法就OK,所以这么看异常是不是很easy
package com.natsu;
- mongoDB 游标(cursor) 实现分页 迭代
开窍的石头
mongodb
上篇中我们讲了mongoDB 中的查询函数,现在我们讲mongo中如何做分页查询
如何声明一个游标
var mycursor = db.user.find({_id:{$lte:5}});
迭代显示游标数
- MySQL数据库INNODB 表损坏修复处理过程
0624chenhong
tomcatmysql
最近mysql数据库经常死掉,用命令net stop mysql命令也无法停掉,关闭Tomcat的时候,出现Waiting for N instance(s) to be deallocated 信息。查了下,大概就是程序没有对数据库连接释放,导致Connection泄露了。因为用的是开元集成的平台,内部程序也不可能一下子给改掉的,就验证一下咯。启动Tomcat,用户登录系统,用netstat -
- 剖析如何与设计人员沟通
不懂事的小屁孩
工作
最近做图烦死了,不停的改图,改图……。烦,倒不是因为改,而是反反复复的改,人都会死。很多需求人员不知该如何与设计人员沟通,不明白如何使设计人员知道他所要的效果,结果只能是沟通变成了扯淡,改图变成了应付。
那应该如何与设计人员沟通呢?
我认为设计人员与需求人员先天就存在语言障碍。对一个合格的设计人员来说,整天玩的都是点、线、面、配色,哪种构图看起来协调;哪种配色看起来合理心里跟明镜似的,
- qq空间刷评论工具
换个号韩国红果果
JavaScript
var a=document.getElementsByClassName('textinput');
var b=[];
for(var m=0;m<a.length;m++){
if(a[m].getAttribute('placeholder')!=null)
b.push(a[m])
}
var l
- S2SH整合之session
灵静志远
springAOPstrutssession
错误信息:
Caused by: org.springframework.beans.factory.BeanCreationException: Error creating bean with name 'cartService': Scope 'session' is not active for the current thread; consider defining a scoped
- xmp标签
a-john
标签
今天在处理数据的显示上遇到一个问题:
var html = '<li><div class="pl-nr"><span class="user-name">' + user
+ '</span>' + text + '</div></li>';
ulComme
- Ajax的常用技巧(2)---实现Web页面中的级联菜单
aijuans
Ajax
在网络上显示数据,往往只显示数据中的一部分信息,如文章标题,产品名称等。如果浏览器要查看所有信息,只需点击相关链接即可。在web技术中,可以采用级联菜单完成上述操作。根据用户的选择,动态展开,并显示出对应选项子菜单的内容。 在传统的web实现方式中,一般是在页面初始化时动态获取到服务端数据库中对应的所有子菜单中的信息,放置到页面中对应的位置,然后再结合CSS层叠样式表动态控制对应子菜单的显示或者隐
- 天-安-门,好高
atongyeye
情感
我是85后,北漂一族,之前房租1100,因为租房合同到期,再续,房租就要涨150。最近网上新闻,地铁也要涨价。算了一下,涨价之后,每次坐地铁由原来2块变成6块。仅坐地铁费用,一个月就要涨200。内心苦痛。
晚上躺在床上一个人想了很久,很久。
我生在农
- android 动画
百合不是茶
android透明度平移缩放旋转
android的动画有两种 tween动画和Frame动画
tween动画;,透明度,缩放,旋转,平移效果
Animation 动画
AlphaAnimation 渐变透明度
RotateAnimation 画面旋转
ScaleAnimation 渐变尺寸缩放
TranslateAnimation 位置移动
Animation
- 查看本机网络信息的cmd脚本
bijian1013
cmd
@echo 您的用户名是:%USERDOMAIN%\%username%>"%userprofile%\网络参数.txt"
@echo 您的机器名是:%COMPUTERNAME%>>"%userprofile%\网络参数.txt"
@echo ___________________>>"%userprofile%\
- plsql 清除登录过的用户
征客丶
plsql
tools---preferences----logon history---history 把你想要删除的删除
--------------------------------------------------------------------
若有其他凝问或文中有错误,请及时向我指出,
我好及时改正,同时也让我们一起进步。
email : binary_spac
- 【Pig一】Pig入门
bit1129
pig
Pig安装
1.下载pig
wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/pig/pig-0.14.0/pig-0.14.0.tar.gz
2. 解压配置环境变量
如果Pig使用Map/Reduce模式,那么需要在环境变量中,配置HADOOP_HOME环境变量
expor
- Java 线程同步几种方式
BlueSkator
volatilesynchronizedThredLocalReenTranLockConcurrent
为何要使用同步? java允许多线程并发控制,当多个线程同时操作一个可共享的资源变量时(如数据的增删改查), 将会导致数据不准确,相互之间产生冲突,因此加入同步锁以避免在该线程没有完成操作之前,被其他线程的调用, 从而保证了该变量的唯一性和准确性。 1.同步方法&
- StringUtils判断字符串是否为空的方法(转帖)
BreakingBad
nullStringUtils“”
转帖地址:http://www.cnblogs.com/shangxiaofei/p/4313111.html
public static boolean isEmpty(String str)
判断某字符串是否为空,为空的标准是 str==
null
或 str.length()==
0
- 编程之美-分层遍历二叉树
bylijinnan
java数据结构算法编程之美
import java.util.ArrayList;
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
public class LevelTraverseBinaryTree {
/**
* 编程之美 分层遍历二叉树
* 之前已经用队列实现过二叉树的层次遍历,但这次要求输出换行,因此要
- jquery取值和ajax提交复习记录
chengxuyuancsdn
jquery取值ajax提交
// 取值
// alert($("input[name='username']").val());
// alert($("input[name='password']").val());
// alert($("input[name='sex']:checked").val());
// alert($("
- 推荐国产工作流引擎嵌入式公式语法解析器-IK Expression
comsci
java应用服务器工作Excel嵌入式
这个开源软件包是国内的一位高手自行研制开发的,正如他所说的一样,我觉得它可以使一个工作流引擎上一个台阶。。。。。。欢迎大家使用,并提出意见和建议。。。
----------转帖---------------------------------------------------
IK Expression是一个开源的(OpenSource),可扩展的(Extensible),基于java语言
- 关于系统中使用多个PropertyPlaceholderConfigurer的配置及PropertyOverrideConfigurer
daizj
spring
1、PropertyPlaceholderConfigurer
Spring中PropertyPlaceholderConfigurer这个类,它是用来解析Java Properties属性文件值,并提供在spring配置期间替换使用属性值。接下来让我们逐渐的深入其配置。
基本的使用方法是:(1)
<bean id="propertyConfigurerForWZ&q
- 二叉树:二叉搜索树
dieslrae
二叉树
所谓二叉树,就是一个节点最多只能有两个子节点,而二叉搜索树就是一个经典并简单的二叉树.规则是一个节点的左子节点一定比自己小,右子节点一定大于等于自己(当然也可以反过来).在树基本平衡的时候插入,搜索和删除速度都很快,时间复杂度为O(logN).但是,如果插入的是有序的数据,那效率就会变成O(N),在这个时候,树其实变成了一个链表.
tree代码:
- C语言字符串函数大全
dcj3sjt126com
cfunction
C语言字符串函数大全
函数名: stpcpy
功 能: 拷贝一个字符串到另一个
用 法: char *stpcpy(char *destin, char *source);
程序例:
#include <stdio.h>
#include <string.h>
int main
- 友盟统计页面技巧
dcj3sjt126com
技巧
在基类调用就可以了, 基类ViewController示例代码
-(void)viewWillAppear:(BOOL)animated
{
[super viewWillAppear:animated];
[MobClick beginLogPageView:[NSString stringWithFormat:@"%@",self.class]];
- window下在同一台机器上安装多个版本jdk,修改环境变量不生效问题处理办法
flyvszhb
javajdk
window下在同一台机器上安装多个版本jdk,修改环境变量不生效问题处理办法
本机已经安装了jdk1.7,而比较早期的项目需要依赖jdk1.6,于是同时在本机安装了jdk1.6和jdk1.7.
安装jdk1.6前,执行java -version得到
C:\Users\liuxiang2>java -version
java version "1.7.0_21&quo
- Java在创建子类对象的同时会不会创建父类对象
happyqing
java创建子类对象父类对象
1.在thingking in java 的第四版第六章中明确的说了,子类对象中封装了父类对象,
2."When you create an object of the derived class, it contains within it a subobject of the base class. This subobject is the sam
- 跟我学spring3 目录贴及电子书下载
jinnianshilongnian
spring
一、《跟我学spring3》电子书下载地址:
《跟我学spring3》 (1-7 和 8-13) http://jinnianshilongnian.iteye.com/blog/pdf
跟我学spring3系列 word原版 下载
二、
源代码下载
最新依
- 第12章 Ajax(上)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- BI and EIM 4.0 at a glance
blueoxygen
BO
http://www.sap.com/corporate-en/press.epx?PressID=14787
有机会研究下EIM家族的两个新产品~~~~
New features of the 4.0 releases of BI and EIM solutions include:
Real-time in-memory computing –
- Java线程中yield与join方法的区别
tomcat_oracle
java
长期以来,多线程问题颇为受到面试官的青睐。虽然我个人认为我们当中很少有人能真正获得机会开发复杂的多线程应用(在过去的七年中,我得到了一个机会),但是理解多线程对增加你的信心很有用。之前,我讨论了一个wait()和sleep()方法区别的问题,这一次,我将会讨论join()和yield()方法的区别。坦白的说,实际上我并没有用过其中任何一个方法,所以,如果你感觉有不恰当的地方,请提出讨论。
&nb
- android Manifest.xml选项
阿尔萨斯
Manifest
结构
继承关系
public final class Manifest extends Objectjava.lang.Objectandroid.Manifest
内部类
class Manifest.permission权限
class Manifest.permission_group权限组
构造函数
public Manifest () 详细 androi
- Oracle实现类split函数的方
zhaoshijie
oracle
关键字:Oracle实现类split函数的方
项目里需要保存结构数据,批量传到后他进行保存,为了减小数据量,子集拼装的格式,使用存储过程进行保存。保存的过程中需要对数据解析。但是oracle没有Java中split类似的函数。从网上找了一个,也补全了一下。
CREATE OR REPLACE TYPE t_split_100 IS TABLE OF VARCHAR2(100);
cr