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科研的力量
人工智能ChatGPTpython数据挖掘机器学习神经网络随机森林决策树贝叶斯
近年来,Python编程语言受到越来越多科研人员的喜爱,在多个编程语言排行榜中持续夺冠。同时,伴随着深度学习的快速发展,人工智能技术在各个领域中的应用越来越广泛。机器学习是人工智能的基础,因此,掌握常用机器学习算法的工作原理,并能够熟练运用Python建立实际的机器学习模型,是开展人工智能相关研究的前提和基础。模块一:课前准备Python编程基础与进阶Python编程入门1、Python环境搭建(
- 1区9+非肿瘤纯生信,逻辑清晰易懂,机器学习筛选关键基因的纯生信也可以发高水平期刊,抓紧上车!
生信小课堂
影响因子:9.186关于非肿瘤生信,我们也解读过很多,主要有以下类型1单个疾病WGCNA+PPI分析筛选hub基因。2单个疾病结合免疫浸润,热点基因集,机器学习算法等。3两种相关疾病联合分析,包括非肿瘤结合非肿瘤,非肿瘤结合肿瘤或者非肿瘤结合泛癌分析4基于分型的非肿瘤生信分析5单细胞结合普通转录组生信分析目前非肿瘤生信发文的门槛较低,有需要的朋友欢迎交流研究概述:本研究首先使用R语言在三个基因表达
- AI中的核心概念解读:深度学习、机器学习、神经网络与自然语言处理
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人工智能(AI)是一个涵盖广泛领域的技术词汇,近年来受到了越来越多的关注和应用。然而,对于刚接触AI的初学者或非专业人士来说,理解其中的核心概念,特别是深度学习、机器学习、神经网络与自然语言处理之间的区别,可能显得有些复杂。本文将帮助读者梳理这些重要概念,厘清它们之间的关系和区别。一、人工智能(AI)首先,人工智能(AI)是一个广泛的领域,包含了任何通过计算机程序实现的智能行为。AI的目标是让机器
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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
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十分钟ll
昇思25天学习打卡pythonpytorch视觉检测图像处理
@[TOC]《昇思25天学习打卡营第02天|lulul》张量Tensor张量tensor是在机器学习和深度学习中广泛应用的数据概念,张量是多维数组的泛化,能够表示标量(0维张量)、向量(1维张量)、矩阵(2维张量)及更高维的数组。张量基本用法(mindspore)data=[1,0,1,0]x_data=Tensor(data)print(x_data,x_data.shape,x_data.dt
- 【Python机器学习】NLP词频背后的含义——隐性语义分析
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Python机器学习python机器学习自然语言处理人工智能开发语言
隐性语义分析基于最古老和最常用的降维技术——奇异值分解(SVD)。SVD将一个矩阵分解成3个方阵,其中一个是对角矩阵。SVD的一个应用是求逆矩阵。一个矩阵可以分解成3个最简单的方阵,然后对这些方阵求转置后再把它们相乘,就得到了原始矩阵的逆矩阵。它为我们提供了一个对大型复杂矩阵求逆的捷径。SVD适用于桁架结构的应力和应变分析等机械工程问题,它对电气工程中的电路分析也很有用,它甚至在数据科学中被用于基
- 统计机器学习第十三章极大似然估计的性质——图解MLE的渐进正态性
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统计机器学习导论机器学习
n=10;t=10000;s=1/12/n;x=linspace(-0.4,0.4,100);y=1/sqrt(2*pi*s)*exp(-x.^2/(2*s));z=mean(rand(t,n)-0.5,2);figure(1);clf;holdonb=20;hist(z,b);h=plot(x,y*t/b*(max(z)-min(z)),'r-');这段代码的功能是生成随机数并进行直方图和曲线的
- 动手学深度学习(pytorch)学习记录21-读写文件(模型与参数)[学习记录]
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目录加载和保存张量加载和保存模型参数保存模型的好处众多,涵盖了从开发到部署的整个机器学习生命周期。节省资源:训练模型可能需要大量的时间和计算资源。保存模型可以避免重复训练,从而节省时间和计算资源。快速部署:一旦模型被训练并保存,它可以迅速部署到生产环境中,加速产品上市时间。版本控制:保存不同版本的模型有助于跟踪模型的迭代过程,便于比较和回滚到之前的版本。离线使用:保存的模型可以在没有网络连接的情况
- PyTorch 基础学习(14)- 归一化
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系列文章:《PyTorch基础学习》文章索引概述归一化是数据预处理中的重要步骤之一,它可以将数据调整到特定的范围或分布,有助于加速训练并提高模型的性能。在机器学习中,不同的归一化方法适用于不同的场景。本文将详细介绍scikit-learn中的常见归一化方法及其应用。1.Min-Max归一化MinMaxScalerMin-Max归一化将数据缩放到指定范围,通常是[0,1]。这种方法保留了数据的相对关
- 自然语言处理(NLP)与机器学习:深度探索两者的关系
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自然语言处理(NLP)与机器学习:深度探索两者的关系1.自然语言处理(NLP)的概述NLP的主要任务包括:2.机器学习(ML)的概述机器学习的主要类型包括:3.NLP与机器学习的关系1.机器学习驱动NLP任务2.深度学习与NLP的结合4.NLP和ML的相互促进5.挑战与未来展望边走、边悟迟早会好自然语言处理(NLP)与机器学习(ML)有着密切的关系,二者结合在一起可以实现自动化文本分析、语音识别、
- 如何有效管理机器学习与人工智能
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如何有效管理机器学习与人工智能1.模型开发阶段的风险管理a.数据质量与偏见管理b.模型透明性与可解释性c.偏见与公平性测试2.部署阶段的风险管理a.安全与隐私保护b.实时监控与反馈机制c.模型回滚与更新机制3.运营阶段的风险管理a.道德与合规性管理b.风险预测与预防c.人机协同与决策支持4.持续学习与改进a.持续学习与模型更新b.社区参与与开源合作总结边走、边悟迟早会好管理机器学习(ML)和人工智
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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
- 机器学习和深度学习·贝叶斯优化和optuna
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#深度学习机器学习#模型评估机器学习深度学习人工智能
贝叶斯优化贝叶斯优化的思想先验:取点似然:假设分布取了n个点之后…后验:近似取得极值贝叶斯优化的数学过程在贝叶斯优化的数学过程当中,我们主要执行以下几个步骤:1定义需要估计的f(x)f(x)f(x)以及xxx的定义域2取出有限的n个xxx上的值,求解出这些xxx对应的f(x)f(x)f(x)(求解观测值)3根据有限的观测值,对函数分布进行假设(该假设被称为贝叶斯优化中的先验知识),得出该假设分布上
- 【ShuQiHere】《机器学习的进化史『下』:从神经网络到深度学习的飞跃》
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【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
- PyTorch概述
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PyTorch是一个开源的机器学习框架,由Facebook的人工智能研究团队开发。它广泛用于深度学习和神经网络的研究和开发。PyTorch以其动态计算图、灵活性和简单易用的接口而闻名,深受研究人员和开发者的喜爱。以下是PyTorch的一些重要模块及其功能:torch简介:这是PyTorch的核心库,提供了张量(tensor)操作的基本功能。功能:支持张量的创建、操作和转换,涵盖数学运算、线性代数操
- 国产智能搜索MindSearch∶ 能够在不到3分钟内收集并整合300多页相关信息?
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MindSearch是一款由上海人工智能实验室推出的国产智能搜索工具,具有强大的自然语言处理和机器学习能力,旨在提供高效、精准的信息检索服务。它能够通过自然语言查询快速在各种文件格式(如PDF、DOCX、TXT)中找到所需信息,并利用人工智能技术提供即时答案和相关搜索结果。MindSearch不仅是一个独立的搜索引擎平台,还提供了一个开源的AI搜索引擎框架,用户可以使用闭源或开源的大语言模型(LL
- 机器学习基础(四)——决策树与随机森林
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决策树与随机森林文章目录决策树与随机森林一、知识概要(一)二、决策树使用的算法三、sklearn决策树API四、决策树的案例1.数据清洗2.特征工程3.调用决策树API五、集成学习方法-随机森林1.知识概要(二)2.集成学习API3.随机森林的案例importpandasaspdfromsklearn.feature_extractionimportDictVectorizerfromsklear
- 机器学习——lightGBM(学习整理)
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目录一、认识lightGBM1.简单介绍2.主要特点LightGBM的缺点3.模型训练方式(1)TrainingAPI(2)Scikit-learnAPI二、相关函数参数1.TrainingAPI2.Scikit-learnAPI(重复只做补充)3.lightgbm.cv4.lightgbm.Dataset5.Callbacks(1)lightgbm.record_evaluation(2)lig
- 【浙江工业大学、中国人工智能学会自然计算与数字智能城市专委会联合主办|ACM独立出版|往届均已见刊并完成EI、SCOPUS检索】第四届机器学习与计算机应用国际学术会议(ICMLCA 2023)
艾思科蓝 AiScholar
人工智能机器学习信息与通信图像处理人机交互计算机视觉数据分析
第四届机器学习与计算机应用国际学术会议(ICMLCA2023)定于2023年10月27-29日在中国杭州隆重举行。本届会议将主要关注机器学习和计算机应用面临的新的挑战问题和研究方向,着力反映国际机器学习和计算机应用相关技术研究的新进展。大会网站:https://ais.cn/u/iMrIjq(更多会议详情)截稿时间:以官网信息为准收录检索:EICompendex,Scopus【往届已见刊并完成EI
- 机器学习 之 决策树与随机森林的实现
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机器学习决策树随机森林
引言随着互联网技术的发展,垃圾邮件过滤已成为一项重要的任务。机器学习技术,尤其是决策树和随机森林,在解决这类问题时表现出色。本文将介绍随机森林的基本概念,并通过一个具体的案例——筛选垃圾电子邮件——来展示随机森林的实际应用。随机森林简介随机森林是一种基于决策树的集成学习方法,它通过构建多个决策树并综合它们的预测结果来提高准确性和防止过拟合。随机森林的工作原理主要包括以下几个步骤:自助采样:从原始数
- 编程小白如何成为大神?大学新生的最佳入门大神级攻略
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随笔经验分享其他笔记pythonjava
编程语言选择1.选择一种编程语言入门:Python:Python是初学者的绝佳选择。它语法简单、易读易写、用途广泛,广泛应用于数据科学、机器学习、Web开发、自动化测试等领域。JavaScript:对于对Web开发感兴趣的学生,JavaScript是必学的。它在前端开发中占据主导地位,并且与HTML和CSS结合使用,构建动态网页。Java:Java是一种面向对象的编程语言,广泛应用于企业级应用和A
- Python配置管理工具库之hydra使用详解
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概要在开发复杂的Python应用程序时,配置管理往往是一个重要但容易被忽视的部分。Hydra是一个强大的配置管理工具,它旨在简化配置文件的管理和使用,尤其是在涉及多个配置文件和参数组合的场景下。Hydra提供了一种优雅的方式来组织和访问配置数据,并支持动态生成和组合配置。这对于机器学习、数据科学和大型Python应用程序开发来说尤其有用。本文将详细介绍Hydra库,包括其安装方法、主要特性、基本和
- spark应用程序转换_4.Spark特征提取、转换和选择 - 简书
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在实际机器学习项目中,我们获取的数据往往是不规范、不一致、有很多缺失数据,甚至不少错误数据,这些数据有时又称为脏数据或噪音,在模型训练前,务必对这些脏数据进行处理,否则,再好的模型,也只能脏数据进,脏数据出。这章我们主要介绍对数据处理涉及的一些操作,主要包括:特征提取特征转换特征选择4.1特征提取特征提取一般指从原始数据中抽取特征。4.1.1词频-逆向文件频率(TF-IDF)词频-逆向文件频率(T
- 深度学习:探索人工智能的无限可能
木小梦(๑• . •๑)
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引言:在当今这个数字化时代,人工智能(AI)已经成为了一个热门话题。从自动驾驶汽车到智能助手,AI正在逐渐改变我们的生活方式。而在AI领域,深度学习是近年来发展最为迅速的一个分支。本文将深入探讨深度学习及其相关领域,包括计算机视觉、自然语言处理、神经网络和强化学习。1.深度学习深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法,它试图模拟人脑的工作方式,通过训练大量数据来自动学习数据的内在规律和表示层次
- 计算机视觉概念科普
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计算机视觉(ComputerVision,CV)是一门多学科交叉的科学,旨在让计算机具备“看”的能力,即通过图像或视频数据来理解世界。它结合了信号处理、图像处理、模式识别、机器学习等多个领域的技术,让计算机能够执行诸如识别、分类、追踪等复杂的视觉任务。本文将深入探讨计算机视觉的核心概念和技术。一、计算机视觉概述计算机视觉是一门研究如何让计算机“看”世界并从中获取信息的科学。它主要关注如何处理、分析
- 机器学习和深度学习中常见损失函数,包括损失函数的数学公式、推导及其在不同场景中的应用
早起星人
机器学习深度学习人工智能
目录引言什么是损失函数?常见损失函数介绍3.1均方误差(MeanSquaredError,MSE)3.2交叉熵损失(Cross-EntropyLoss)3.3平滑L1损失(SmoothL1Loss)3.4HingeLoss(合页损失)3.5二进制交叉熵损失(BinaryCross-EntropyLoss)3.6KL散度(KLDivergence)3.7Huber损失(HuberLoss)3.8对比
- AI学习记录 - 对抗性神经网络
victor-AI最好的学习方式是画图
人工智能学习神经网络
有用点赞哦学习机器学习到一定程度之后,一般会先看他的损失函数是什么,看他的训练集是什么,训练集是什么,代表我使用模型的时候,输入是什么类型的数据。对抗神经网络其实可以这样子理解,网上一直说生成器和判别器的概念,没有触及到本质。我有一种看法:假如当前场景是输入模糊图片,然后输出高质量图片。当判别器和生成器本来就是一个模型,在不把判别器生成器拆开的时候,我输入一张图片,这个模型输出的是0和1,那这个整
- 【ShuQiHere】《机器学习的进化史『上』:从数学模型到智能算法的百年征程》
ShuQiHere
机器学习人工智能
【ShuQiHere】引言:概述机器学习的演进机器学习的发展史是一段从数学基础到智能算法的演进历程。从19世纪的数学探索,到20世纪的计算革命,再到21世纪的智能算法应用,机器学习模型的演化贯穿了科学进步的每个重要阶段。这篇博客将系统回顾这些模型的历史演进,展示它们之间的联系,并探讨其在现代应用中的重要性。线性回归:机器学习的起点背景故事:1805年的法国,年轻的数学家Adrien-MarieLe
- TensorFlow和它的弟弟们
活蹦乱跳酸菜鱼
tensorflow人工智能python
TensorFlow、TensorFlowLite、TensorFlowLiteMicro是Google在深度学习领域推出的三个不同产品,它们各自有着不同的设计目标和适用场景。以下是它们之间的主要区别:1.TensorFlow(PC\GPU)设计目标:TensorFlow是一个开源的机器学习框架,由GoogleBrain团队开发,旨在帮助开发者构建和训练深度学习模型。它支持多种编程语言(如Pyth
- 机器学习(ML)算法分类
活蹦乱跳酸菜鱼
机器学习
机器学习(ML)算法是一个广泛而多样的领域,涵盖了多种用于数据分析和模式识别的技术。以下是一些常见的机器学习算法分类及其具体算法:一、监督学习算法监督学习算法使用标记(即已知结果)的训练数据来训练模型,以便对新数据进行预测。线性回归:用于建立连续变量之间的关系,通过拟合一条直线或超平面来预测新数据的输出值。逻辑回归:虽然名称中包含“回归”,但实际上是用于分类问题,特别是二分类问题。通过将线性回归模
- knob UI插件使用
换个号韩国红果果
JavaScriptjsonpknob
图形是用canvas绘制的
js代码
var paras = {
max:800,
min:100,
skin:'tron',//button type
thickness:.3,//button width
width:'200',//define canvas width.,canvas height
displayInput:'tr
- Android+Jquery Mobile学习系列(5)-SQLite数据库
白糖_
JQuery Mobile
目录导航
SQLite是轻量级的、嵌入式的、关系型数据库,目前已经在iPhone、Android等手机系统中使用,SQLite可移植性好,很容易使用,很小,高效而且可靠。
因为Android已经集成了SQLite,所以开发人员无需引入任何JAR包,而且Android也针对SQLite封装了专属的API,调用起来非常快捷方便。
我也是第一次接触S
- impala-2.1.2-CDH5.3.2
dayutianfei
impala
最近在整理impala编译的东西,简单记录几个要点:
根据官网的信息(https://github.com/cloudera/Impala/wiki/How-to-build-Impala):
1. 首次编译impala,推荐使用命令:
${IMPALA_HOME}/buildall.sh -skiptests -build_shared_libs -format
2.仅编译BE
${I
- 求二进制数中1的个数
周凡杨
java算法二进制
解法一:
对于一个正整数如果是偶数,该数的二进制数的最后一位是 0 ,反之若是奇数,则该数的二进制数的最后一位是 1 。因此,可以考虑利用位移、判断奇偶来实现。
public int bitCount(int x){
int count = 0;
while(x!=0){
if(x%2!=0){ /
- spring中hibernate及事务配置
g21121
Hibernate
hibernate的sessionFactory配置:
<!-- hibernate sessionFactory配置 -->
<bean id="sessionFactory"
class="org.springframework.orm.hibernate3.LocalSessionFactoryBean">
<
- log4j.properties 使用
510888780
log4j
log4j.properties 使用
一.参数意义说明
输出级别的种类
ERROR、WARN、INFO、DEBUG
ERROR 为严重错误 主要是程序的错误
WARN 为一般警告,比如session丢失
INFO 为一般要显示的信息,比如登录登出
DEBUG 为程序的调试信息
配置日志信息输出目的地
log4j.appender.appenderName = fully.qua
- Spring mvc-jfreeChart柱图(2)
布衣凌宇
jfreechart
上一篇中生成的图是静态的,这篇将按条件进行搜索,并统计成图表,左面为统计图,右面显示搜索出的结果。
第一步:导包
第二步;配置web.xml(上一篇有代码)
建BarRenderer类用于柱子颜色
import java.awt.Color;
import java.awt.Paint;
import org.jfree.chart.renderer.category.BarR
- 我的spring学习笔记14-容器扩展点之PropertyPlaceholderConfigurer
aijuans
Spring3
PropertyPlaceholderConfigurer是个bean工厂后置处理器的实现,也就是BeanFactoryPostProcessor接口的一个实现。关于BeanFactoryPostProcessor和BeanPostProcessor类似。我会在其他地方介绍。
PropertyPlaceholderConfigurer可以将上下文(配置文件)中的属性值放在另一个单独的标准java
- maven 之 cobertura 简单使用
antlove
maventestunitcoberturareport
1. 创建一个maven项目
2. 创建com.CoberturaStart.java
package com;
public class CoberturaStart {
public void helloEveryone(){
System.out.println("=================================================
- 程序的执行顺序
百合不是茶
JAVA执行顺序
刚在看java核心技术时发现对java的执行顺序不是很明白了,百度一下也没有找到适合自己的资料,所以就简单的回顾一下吧
代码如下;
经典的程序执行面试题
//关于程序执行的顺序
//例如:
//定义一个基类
public class A(){
public A(
- 设置session失效的几种方法
bijian1013
web.xmlsession失效监听器
在系统登录后,都会设置一个当前session失效的时间,以确保在用户长时间不与服务器交互,自动退出登录,销毁session。具体设置很简单,方法有三种:(1)在主页面或者公共页面中加入:session.setMaxInactiveInterval(900);参数900单位是秒,即在没有活动15分钟后,session将失效。这里要注意这个session设置的时间是根据服务器来计算的,而不是客户端。所
- java jvm常用命令工具
bijian1013
javajvm
一.概述
程序运行中经常会遇到各种问题,定位问题时通常需要综合各种信息,如系统日志、堆dump文件、线程dump文件、GC日志等。通过虚拟机监控和诊断工具可以帮忙我们快速获取、分析需要的数据,进而提高问题解决速度。 本文将介绍虚拟机常用监控和问题诊断命令工具的使用方法,主要包含以下工具:
&nbs
- 【Spring框架一】Spring常用注解之Autowired和Resource注解
bit1129
Spring常用注解
Spring自从2.0引入注解的方式取代XML配置的方式来做IOC之后,对Spring一些常用注解的含义行为一直处于比较模糊的状态,写几篇总结下Spring常用的注解。本篇包含的注解有如下几个:
Autowired
Resource
Component
Service
Controller
Transactional
根据它们的功能、目的,可以分为三组,Autow
- mysql 操作遇到safe update mode问题
bitray
update
我并不知道出现这个问题的实际原理,只是通过其他朋友的博客,文章得知的一个解决方案,目前先记录一个解决方法,未来要是真了解以后,还会继续补全.
在mysql5中有一个safe update mode,这个模式让sql操作更加安全,据说要求有where条件,防止全表更新操作.如果必须要进行全表操作,我们可以执行
SET
- nginx_perl试用
ronin47
nginx_perl试用
因为空闲时间比较多,所以在CPAN上乱翻,看到了nginx_perl这个项目(原名Nginx::Engine),现在托管在github.com上。地址见:https://github.com/zzzcpan/nginx-perl
这个模块的目的,是在nginx内置官方perl模块的基础上,实现一系列异步非阻塞的api。用connector/writer/reader完成类似proxy的功能(这里
- java-63-在字符串中删除特定的字符
bylijinnan
java
public class DeleteSpecificChars {
/**
* Q 63 在字符串中删除特定的字符
* 输入两个字符串,从第一字符串中删除第二个字符串中所有的字符。
* 例如,输入”They are students.”和”aeiou”,则删除之后的第一个字符串变成”Thy r stdnts.”
*/
public static voi
- EffectiveJava--创建和销毁对象
ccii
创建和销毁对象
本章内容:
1. 考虑用静态工厂方法代替构造器
2. 遇到多个构造器参数时要考虑用构建器(Builder模式)
3. 用私有构造器或者枚举类型强化Singleton属性
4. 通过私有构造器强化不可实例化的能力
5. 避免创建不必要的对象
6. 消除过期的对象引用
7. 避免使用终结方法
1. 考虑用静态工厂方法代替构造器
类可以通过
- [宇宙时代]四边形理论与光速飞行
comsci
从四边形理论来推论 为什么光子飞船必须获得星光信号才能够进行光速飞行?
一组星体组成星座 向空间辐射一组由复杂星光信号组成的辐射频带,按照四边形-频率假说 一组频率就代表一个时空的入口
那么这种由星光信号组成的辐射频带就代表由这些星体所控制的时空通道,该时空通道在三维空间的投影是一
- ubuntu server下python脚本迁移数据
cywhoyi
pythonKettlepymysqlcx_Oracleubuntu server
因为是在Ubuntu下,所以安装python、pip、pymysql等都极其方便,sudo apt-get install pymysql,
但是在安装cx_Oracle(连接oracle的模块)出现许多问题,查阅相关资料,发现这边文章能够帮我解决,希望大家少走点弯路。http://www.tbdazhe.com/archives/602
1.安装python
2.安装pip、pymysql
- Ajax正确但是请求不到值解决方案
dashuaifu
Ajaxasync
Ajax正确但是请求不到值解决方案
解决方案:1 . async: false , 2. 设置延时执行js里的ajax或者延时后台java方法!!!!!!!
例如:
$.ajax({ &
- windows安装配置php+memcached
dcj3sjt126com
PHPInstallmemcache
Windows下Memcached的安装配置方法
1、将第一个包解压放某个盘下面,比如在c:\memcached。
2、在终端(也即cmd命令界面)下输入 'c:\memcached\memcached.exe -d install' 安装。
3、再输入: 'c:\memcached\memcached.exe -d start' 启动。(需要注意的: 以后memcached将作为windo
- iOS开发学习路径的一些建议
dcj3sjt126com
ios
iOS论坛里有朋友要求回答帖子,帖子的标题是: 想学IOS开发高阶一点的东西,从何开始,然后我吧啦吧啦回答写了很多。既然敲了那么多字,我就把我写的回复也贴到博客里来分享,希望能对大家有帮助。欢迎大家也到帖子里讨论和分享,地址:http://bbs.csdn.net/topics/390920759
下面是我回复的内容:
结合自己情况聊下iOS学习建议,
- Javascript闭包概念
fanfanlovey
JavaScript闭包
1.参考资料
http://www.jb51.net/article/24101.htm
http://blog.csdn.net/yn49782026/article/details/8549462
2.内容概述
要理解闭包,首先需要理解变量作用域问题
内部函数可以饮用外面全局变量
var n=999;
functio
- yum安装mysql5.6
haisheng
mysql
1、安装http://dev.mysql.com/get/mysql-community-release-el7-5.noarch.rpm
2、yum install mysql
3、yum install mysql-server
4、vi /etc/my.cnf 添加character_set_server=utf8
- po/bo/vo/dao/pojo的详介
IT_zhlp80
javaBOVODAOPOJOpo
JAVA几种对象的解释
PO:persistant object持久对象,可以看成是与数据库中的表相映射的java对象。最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录,多个记录可以用PO的集合。PO中应该不包含任何对数据库的操作.
VO:value object值对象。通常用于业务层之间的数据传递,和PO一样也是仅仅包含数据而已。但应是抽象出的业务对象,可
- java设计模式
kerryg
java设计模式
设计模式的分类:
一、 设计模式总体分为三大类:
1、创建型模式(5种):工厂方法模式,抽象工厂模式,单例模式,建造者模式,原型模式。
2、结构型模式(7种):适配器模式,装饰器模式,代理模式,外观模式,桥接模式,组合模式,享元模式。
3、行为型模式(11种):策略模式,模版方法模式,观察者模式,迭代子模式,责任链模式,命令模式,备忘录模式,状态模式,访问者
- [1]CXF3.1整合Spring开发webservice——helloworld篇
木头.java
springwebserviceCXF
Spring 版本3.2.10
CXF 版本3.1.1
项目采用MAVEN组织依赖jar
我这里是有parent的pom,为了简洁明了,我直接把所有的依赖都列一起了,所以都没version,反正上面已经写了版本
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="ht
- Google 工程师亲授:菜鸟开发者一定要投资的十大目标
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工作感悟人生
身为软件开发者,有什么是一定得投资的? Google 软件工程师 Emanuel Saringan 整理了十项他认为必要的投资,第一项就是身体健康,英文与数学也都是必备能力吗?来看看他怎么说。(以下文字以作者第一人称撰写)) 你的健康 无疑地,软件开发者是世界上最久坐不动的职业之一。 每天连坐八到十六小时,休息时间只有一点点,绝对会让你的鲔鱼肚肆无忌惮的生长。肥胖容易扩大罹患其他疾病的风险,
- linux打开最大文件数量1,048,576
tianzhihehe
clinux
File descriptors are represented by the C int type. Not using a special type is often considered odd, but is, historically, the Unix way. Each Linux process has a maximum number of files th
- java语言中PO、VO、DAO、BO、POJO几种对象的解释
衞酆夼
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PO:persistant object持久对象
最形象的理解就是一个PO就是数据库中的一条记录。好处是可以把一条记录作为一个对象处理,可以方便的转为其它对象。可以看成是与数据库中的表相映射的java对象。最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录,多个记录可以用PO的集合。PO中应该不包含任何对数据库的操作。
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