- 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
- 第6章:学徒毕业考试:模型评估的四把尺
白嫖不白嫖
深度求索-DeepSeek人工智能机器学习
第6章:学徒毕业考试:模型评估的四把尺引言:从厨房毕业到AI模型评估想象一下,你是一位刚完成30天特训的厨房学徒。师傅给你安排了一场“毕业考试”:做一道招牌菜——番茄炒蛋,由10位挑剔的顾客盲测品鉴(顾客不知道谁做的菜)。他们会根据“是否好吃”给出打分:好吃(✅)或难吃(❌)。这场考试的目的,是验证你是否能真正掌握菜谱精髓,避免成为“死记硬背的书呆子”(过拟合)或“随意发挥的野路子”(欠拟合)。在
- 【AI论文】MultiFinBen:一个用于金融大语言模型评估的多语言、多模态且具备难度感知能力的基准测试集
东临碣石82
人工智能金融语言模型
摘要:近期,大型语言模型(LLMs)的进展加速了金融自然语言处理(NLP)及其应用的发展,然而现有的基准测试仍局限于单语言和单模态场景,往往过度依赖简单任务,无法反映现实世界金融交流的复杂性。我们推出了MultiFinBen,这是首个针对全球金融领域定制的多语言、多模态基准测试集,用于在特定领域任务上跨模态(文本、视觉、音频)和语言环境(单语言、双语、多语言)对大型语言模型进行评估。我们引入了两个
- KNN算法数字识别实战:训练集、测试集与代码实现
Aurora曙光
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:KNN算法,作为一种经典的监督学习方法,特别适用于分类和回归问题,在模式识别和数据挖掘中应用广泛。本文通过构建数字识别任务的训练集和测试集,并提供完整的代码实现,向读者展示如何使用KNN算法进行数字识别。文章详细解释了K值选择、数据预处理、距离计算、最近邻选择、类别决定以及模型评估等关键步骤,并强调了KNN在大数据集中的效率问题。1.KNN算法概述与在数字识别
- 机器学习模型评估:ROC曲线
数字化与智能化
人工智能机器学习机器学习ROC曲线
一、ROC曲线讲解1、ROC概述ROC曲线(ReceiverOperatingCharacteristiccurve)是一种用于评估二分类模型性能的工具。它以假阳性率(FalsePositiveRate,FPR)为横坐标,真阳性率(TruePositiveRate,TPR)为纵坐标,绘制出的曲线。在二分类问题中,我们通常将一个类别定义为“正例”,另一个类别定义为“负例”。而模型的预测结果可以分为四
- 解锁决策树:数据挖掘的智慧引擎
目录一、决策树:数据挖掘的基石二、决策树原理剖析2.1决策树的基本结构2.2决策树的构建流程2.2.1特征选择2.2.2数据集划分2.2.3递归构建三、决策树的实践应用3.1数据准备3.2模型构建与训练3.3模型评估四、决策树的优化策略4.1剪枝策略4.1.1预剪枝4.1.2后剪枝4.2集成学习五、案例分析5.1医疗诊断案例5.2金融风险评估案例六、总结与展望一、决策树:数据挖掘的基石在当今数字化
- 探索AI人工智能领域PyTorch的模型评估指标
AI大模型应用之禅
人工智能pytorchpythonai
探索AI人工智能领域PyTorch的模型评估指标关键词:PyTorch、模型评估、准确率、召回率、F1分数、ROC曲线、混淆矩阵摘要:本文深入探讨了在PyTorch框架下进行AI模型评估的关键指标和方法。我们将从基础概念出发,详细讲解各种评估指标的原理、实现方式以及适用场景,并通过实际代码示例展示如何在PyTorch中实现这些评估指标。文章还将讨论不同任务类型(分类、回归等)下的评估指标选择策略,
- 大模型在胃十二指肠溃疡预测及治疗方案制定中的应用研究
LCG元
围术期危险因子预测模型研究人工智能算法
目录一、引言1.1研究背景与意义1.2国内外研究现状1.3研究目的与方法二、胃十二指肠溃疡概述2.1疾病定义与分类2.2流行病学特征2.3病因与发病机制2.4临床表现与诊断方法三、大模型技术原理与应用现状3.1大模型基本概念与架构3.2在医疗领域的应用案例3.3用于胃十二指肠溃疡预测的可行性分析四、大模型预测胃十二指肠溃疡的方法与模型构建4.1数据收集与预处理4.2模型选择与训练4.3模型评估指标
- 深度学习笔记16-VGG-16算法-Pytorch实现人脸识别
boooo_hhh
深度学习机器学习pytorch
目录前言一、前期准备1.设置GPU2.导入数据3.划分数据集二、调用官方的VGG-16模型三、训练模型1.编写训练函数2.编写测试函数3.设置动态学习率4.正式训练四、结果可视化1.Loss与Accuracy图2.指定图片进行预测3.模型评估五、总结前言本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者:K同学啊一、前期准备1.设置GPU如果设备上支持GPU就使用GPU,否则使用CPUimport
- 【深度学习】条件随机场(CRF)深度解析:原理、应用与前沿
白熊188
深度学习深度学习人工智能
条件随机场(CRF)深度解析:原理、应用与前沿一、算法背景知识1.1序列标注的挑战1.2概率图模型演进二、算法理论与结构2.1基本定义2.2特征函数设计状态特征(节点特征)转移特征(边特征)2.3线性链CRF结构2.4训练与解码2.5前向-后向算法三、模型评估3.1评估指标3.2评估方法对比3.3性能基准(CoNLL-2003NER)四、应用案例4.1自然语言处理4.2生物信息学4.3计算机视觉五
- 【深度学习】循环神经网络(RNN):序列建模的奠基者
白熊188
深度学习深度学习rnn人工智能
循环神经网络(RNN):序列建模的奠基者一、算法背景:序列数据的挑战1.1传统神经网络的局限1.2序列数据特性二、算法理论:RNN的核心架构2.1基本RNN结构2.2时间展开原理2.3长短期记忆网络(LSTM)2.4门控循环单元(GRU)三、模型评估:序列建模的评判标准3.1通用评估指标3.2性能对比(PennTreebank数据集)四、应用案例:改变人机交互方式4.1机器翻译(Seq2Seq架构
- python中Scikit-learn模块介绍
不会仰游的河马君
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Scikit-learn是Python中一个开源的机器学习库,它提供了简单高效的工具,用于数据挖掘和数据分析。该库包含了各种分类、回归、聚类算法,以及数据预处理、模型选择、模型评估等功能。Scikit-learn的特点是接口统一、使用简单、运行高效,并且有一个活跃的社区不断维护和更新。它广泛应用于数据科学、机器学习、人工智能等领域。应用和发展趋势Scikit-learn在机器学习和数据科学领域的应
- ChatGPT引领的AI面试攻略系列:AI全栈工程师篇
梦想的理由
深度学习chatgpt人工智能面试
系列文章目录AI全栈工程师(本文)文章目录系列文章目录一、前言二、面试题1.基础理论与数据处理2.机器学习3.深度学习4.大模型与迁移学习5.计算机视觉6.自然语言处理(NLP)7.多模态学习8.AI生成内容(AIGC)9.编程语言与工具10.模型评估与优化11.系统部署与维护12.其他前沿技术13.算法与数据结构14.软件工程15.项目管理与团队协作16.伦理和法律17.行业应用18.最新研究与
- 基于大模型的结节性甲状腺肿预测与综合管理技术方案大纲
LCG元
大模型医疗研究-方案大纲方案大纲人工智能深度学习机器学习算法
目录一、技术方案大纲(一)研究背景与目的(二)数据采集与预处理(三)大模型构建与训练(四)术前预测与评估(五)术中辅助决策(六)术后管理与预测(七)并发症风险预测与预防策略(八)根据预测制定手术方案(九)麻醉方案制定(十)术后护理方案制定(十一)统计分析与模型评估(十二)技术验证方法(十三)实验验证证据(十四)健康教育与指导(十五)结论与展望二、流程图一、技术方案大纲(一)研究背景与目的阐述结节性
- 深入解析 FID:深度学习生成模型评价指标
阿正的梦工坊
DeepLearning深度学习人工智能
深入解析FID:深度学习生成模型评价指标前言在生成模型的研究中,如何客观、准确地评估生成图像的质量一直是深度学习领域的重要课题。传统的指标如均方误差(MSE)或峰值信噪比(PSNR)在图像生成任务中往往难以捕捉人类感知上的质量差异。因此,研究者们提出了多种更贴近视觉感知的评价方法,其中FréchetInceptionDistance(FID)因其鲁棒性和广泛适用性,成为当前生成模型评估的主流指标之
- 利用IS模型评估生成的图像质量
这张生成的图像能检测吗
优质GAN模型训练自己的数据集人工智能计算机视觉机器学习pytorch深度学习算法生成对抗网络
IS的核心思想IS基于一个简单而巧妙的想法:好的生成图像应该既清晰又多样。数学原理1.基本公式IS=exp(E_x[KL(p(y|x)||p(y))])其中:x:生成的图像y:图像的类别标签p(y|x):给定图像x时,预测为类别y的概率分布p(y):所有生成图像的边际类别分布KL:KL散度(Kullback-Leiblerdivergence)2.详细分解第一步:获取每张图像的类别概率#对于每张生
- 评价分类器性能的方法有
王摇摆
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在机器学习和深度学习中,有许多不同的方法可以用来评估模型的性能。以下是一些常用的模型评估方法:准确率(Accuracy):准确率是分类问题中最直接的评估指标,它表示模型预测正确的样本所占的比例。精确度(Precision):精确度是在所有被模型预测为正类别的样本中,真正例的比例。适用于关注降低假正例的情况。召回率(Recall):召回率是在所有真实正类别样本中,模型成功预测为正类别的比例。适用于关
- 模型评估与模型参数选择:机器学习实践的关键步骤
沐秋子
机器学习人工智能
在机器学习的海洋中,构建一个模型仅仅是冰山一角。真正的挑战在于如何确保这个模型能够准确地预测未知数据,并且拥有最优的性能表现。这就涉及到了两个至关重要的环节:模型评估和模型参数选择。本文将带您深入了解这两个概念,并介绍一些实用的技巧和方法。目录1.模型评估1.1训练误差与泛化误差1.2过拟合与欠拟合1.3交叉验证1.4正则化2.模型参数选择3.总结与实用建议1.模型评估1.1训练误差与泛化误差模型
- 机器学习专栏(36):逻辑回归与Softmax回归全解析(附完整代码与可视化)
Sonal_Lynn
人工智能专题机器学习逻辑回归回归
目录一、逻辑回归:概率世界的"温度计"1.1核心原理:从线性到概率的魔法转换1.2Sigmoid函数:概率转换的核心引擎1.3实战案例:鸢尾花二分类二、模型训练:损失函数的艺术2.1对数损失函数解析2.2正则化实战技巧三、Softmax回归:多分类的终极武器3.1数学原理深度解析3.2多分类实战技巧四、工业级应用指南4.1特征工程黄金法则4.2模型评估矩阵4.3超参数调优模板五、避坑指南:常见误区
- 从零构建AI原生智能推荐系统:Python全流程指南
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从零构建AI原生智能推荐系统:Python全流程指南关键词:智能推荐系统、协同过滤、深度学习推荐、Python实战、AI原生架构、数据预处理、模型评估摘要:本文将带你从0到1构建一个AI原生智能推荐系统。我们会用通俗易懂的语言解释推荐系统的核心原理,结合Python代码实战演示数据处理、模型训练、效果评估的全流程,并揭示AI原生系统“数据-模型-业务”闭环的关键设计。无论你是刚入门的AI爱好者,还
- 可解释性医疗影像算法解析
智能计算研究中心
其他
内容概要在医疗影像分析领域,可解释性算法的核心价值在于建立临床诊断的透明化决策路径。本文通过系统性解构深度学习框架下的技术链条,揭示从数据标注、特征工程到模型评估的全流程透明度构建方法。研究聚焦卷积神经网络(CNN)与注意力机制的双向协同作用,量化分析其在肺结节检测、肿瘤分割等场景中的特征可视化效果。为平衡算法性能与可解释性需求,文中提出基于多维度评估指标的优化框架(见表1),涵盖准确率、召回率、
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三千越甲可吞吴、
大语言模型大语言模型评价方法
大语言模型开发过程评估1.提出问题2.大语言模型开发过程评估数据评估方法模型评估方法评估基座模型评估预训练后的大语言模型评估微调后的大语言模型参考文献1.提出问题场景:我们的目标是设计一个面向具体任务的大语言模型。设计思路是:首先,选择开源的基座大语言模型,使用领域无关的数据预训练大语言模型,得到通用的大语言模型。然后,使用任务特定的数据微调通用的大语言模型,得到面向具体任务的大语言模型。问题:如
- 软件工程领域AI大模型自动化测试的模型评估
软件工程实践
软件工程最佳实践AI软件构建大数据系统架构软件工程人工智能ai
软件工程领域AI大模型自动化测试的模型评估关键词:AI大模型、自动化测试、模型评估、软件工程、测试覆盖率、性能指标、质量保证摘要:本文深入探讨了在软件工程领域中,如何对AI大模型进行自动化测试的模型评估。我们将从核心概念出发,详细分析评估指标、测试方法、数学模型以及实际应用场景,并提供完整的代码实现和工具推荐。文章旨在为软件工程师和质量保证专家提供一套系统化的AI大模型测试评估框架,帮助他们在实际
- 【Spring AI】Spring AI 1.0.0-M7、M8更新至1.0.0版本兼容的所需修改要点
Fanxt_Ja
SpringAIspring人工智能javaSpringAIidea后端MCP
引言SpringAI更新的速度非常快,在一个月之前我还在用着最新的M7版本,中间经过M8、1.0.0RC1,现在马上就到了1.0.0正式版。正式版当然也新增了许多东西。核心功能包括支持20个AI模型的ChatClient接口、适配20个向量数据库的检索模块、支持滑动窗口和向量搜索的对话记忆功能、基于@Tool注解的工具调用机制,以及模型评估、可观测性和ModelContextProtocol(MC
- AI工程师必看:提升应用可控性的8个实用技巧
AI原生应用开发
人工智能ai
AI工程师必看:提升应用可控性的8个实用技巧关键词:AI工程师、应用可控性、实用技巧、模型评估、监控机制摘要:本文主要面向AI工程师,详细介绍了提升AI应用可控性的8个实用技巧。从模型设计、训练过程、评估与监控等多个方面展开,通过通俗易懂的语言和实际案例,帮助AI工程师更好地理解和掌握这些技巧,从而提高AI应用的稳定性和可预测性。背景介绍目的和范围在当今AI技术飞速发展的时代,AI应用已经深入到各
- 【推荐算法】推荐系统核心算法深度解析:协同过滤 Collaborative Filtering
白熊188
推荐算法算法机器学习人工智能推荐算法推荐
推荐系统核心算法深度解析:协同过滤一、协同过滤的算法逻辑协同过滤的两种实现方式二、算法原理与数学推导1.相似度计算关键公式2.矩阵分解(MF)进阶三、模型评估1.准确性指标2.排序指标(Top-N推荐)3.多样性&新颖性四、应用案例五、面试常见问题六、详细优缺点优点缺点七、优化方向总结一、协同过滤的算法逻辑协同过滤的核心思想是利用群体智慧:假设:相似用户对物品有相似偏好,相似物品会被相似用户喜欢。
- .train()和.eval()区别
O_o381
pytorchpython深度学习
在深度学习和神经网络的上下文中,.train()和.eval()是两个用于控制网络训练状态的方法,它们的主要区别如下:训练模式与评估模式:.train():将网络设置为训练模式。在训练模式下,网络会启用诸如Dropout和BatchNormalization等在训练过程中需要用到的技术。这些技术有助于模型学习,但在模型评估或推理时不需要。.eval():将网络设置为评估模式。在评估模式下,网络会关
- python打卡day10
灯眠joy
python学习打卡人工智能机器学习
今日总结:数据集的划分机器学习模型建模的三行代码机器学习模型分类问题的评估预处理回顾1.导入库2.读取数据查看数据信息--理解数据3.缺失值处理4.异常值处理5.离散值处理6.删除无用列7.划分数据集8.特征工程9.模型训练10.模型评估11.模型保存12.模型预测importpandasaspdimportpandasaspd#用于数据处理和分析,可处理表格数据。importnumpyasnp#
- 【机器学习基础】机器学习入门核心:Jaccard相似度 (Jaccard Index) 和 Pearson相似度 (Pearson Correlation)
白熊188
机器学习基础机器学习人工智能
机器学习入门核心:Jaccard相似度(JaccardIndex)和Pearson相似度(PearsonCorrelation)一、算法逻辑Jaccard相似度(JaccardIndex)**Pearson相似度(PearsonCorrelation)**二、算法原理与数学推导1.Jaccard相似度公式2.Pearson相似度公式三、模型评估中的角色相似度度量的评估重点在推荐系统中的评估四、应用
- 机器学习中的正则化&拟合
文柏AI共享
机器学习人工智能
正则化&拟合一正则化1.1概述1.2分类1.2.1L1正则化1.2.2L2正则化二拟合2.1概述2.2分类2.2.1欠拟合2.2.2过拟合2.2.3正好拟合在算法中我们可以通过算法的时间复杂度和空间复杂度来评估算法的好坏。那在机器学习中如何判断一个模型的优劣呢?此时我们就需要观察模型拟合(当然还会用到模型评估时的各种指标今天不聊),当出现了不同的拟合情况又将如何解决呢?正则化就是一个不错的选择。有
- 分享100个最新免费的高匿HTTP代理IP
mcj8089
代理IP代理服务器匿名代理免费代理IP最新代理IP
推荐两个代理IP网站:
1. 全网代理IP:http://proxy.goubanjia.com/
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183.207.228.22:83,中国/
- mysql高级特性之数据分区
annan211
java数据结构mongodb分区mysql
mysql高级特性
1 以存储引擎的角度分析,分区表和物理表没有区别。是按照一定的规则将数据分别存储的逻辑设计。器底层是由多个物理字表组成。
2 分区的原理
分区表由多个相关的底层表实现,这些底层表也是由句柄对象表示,所以我们可以直接访问各个分区。存储引擎管理分区的各个底层
表和管理普通表一样(所有底层表都必须使用相同的存储引擎),分区表的索引只是
- JS采用正则表达式简单获取URL地址栏参数
chiangfai
js地址栏参数获取
GetUrlParam:function GetUrlParam(param){
var reg = new RegExp("(^|&)"+ param +"=([^&]*)(&|$)");
var r = window.location.search.substr(1).match(reg);
if(r!=null
- 怎样将数据表拷贝到powerdesigner (本地数据库表)
Array_06
powerDesigner
==================================================
1、打开PowerDesigner12,在菜单中按照如下方式进行操作
file->Reverse Engineer->DataBase
点击后,弹出 New Physical Data Model 的对话框
2、在General选项卡中
Model name:模板名字,自
- logbackのhelloworld
飞翔的马甲
日志logback
一、概述
1.日志是啥?
当我是个逗比的时候我是这么理解的:log.debug()代替了system.out.print();
当我项目工作时,以为是一堆得.log文件。
这两天项目发布新版本,比较轻松,决定好好地研究下日志以及logback。
传送门1:日志的作用与方法:
http://www.infoq.com/cn/articles/why-and-how-log
上面的作
- 新浪微博爬虫模拟登陆
随意而生
新浪微博
转载自:http://hi.baidu.com/erliang20088/item/251db4b040b8ce58ba0e1235
近来由于毕设需要,重新修改了新浪微博爬虫废了不少劲,希望下边的总结能够帮助后来的同学们。
现行版的模拟登陆与以前相比,最大的改动在于cookie获取时候的模拟url的请求
- synchronized
香水浓
javathread
Java语言的关键字,可用来给对象和方法或者代码块加锁,当它锁定一个方法或者一个代码块的时候,同一时刻最多只有一个线程执行这段代码。当两个并发线程访问同一个对象object中的这个加锁同步代码块时,一个时间内只能有一个线程得到执行。另一个线程必须等待当前线程执行完这个代码块以后才能执行该代码块。然而,当一个线程访问object的一个加锁代码块时,另一个线程仍然
- maven 简单实用教程
AdyZhang
maven
1. Maven介绍 1.1. 简介 java编写的用于构建系统的自动化工具。目前版本是2.0.9,注意maven2和maven1有很大区别,阅读第三方文档时需要区分版本。 1.2. Maven资源 见官方网站;The 5 minute test,官方简易入门文档;Getting Started Tutorial,官方入门文档;Build Coo
- Android 通过 intent传值获得null
aijuans
android
我在通过intent 获得传递兑现过的时候报错,空指针,我是getMap方法进行传值,代码如下 1 2 3 4 5 6 7 8 9
public
void
getMap(View view){
Intent i =
- apache 做代理 报如下错误:The proxy server received an invalid response from an upstream
baalwolf
response
网站配置是apache+tomcat,tomcat没有报错,apache报错是:
The proxy server received an invalid response from an upstream server. The proxy server could not handle the request GET /. Reason: Error reading fr
- Tomcat6 内存和线程配置
BigBird2012
tomcat6
1、修改启动时内存参数、并指定JVM时区 (在windows server 2008 下时间少了8个小时)
在Tomcat上运行j2ee项目代码时,经常会出现内存溢出的情况,解决办法是在系统参数中增加系统参数:
window下, 在catalina.bat最前面
set JAVA_OPTS=-XX:PermSize=64M -XX:MaxPermSize=128m -Xms5
- Karam与TDD
bijian1013
KaramTDD
一.TDD
测试驱动开发(Test-Driven Development,TDD)是一种敏捷(AGILE)开发方法论,它把开发流程倒转了过来,在进行代码实现之前,首先保证编写测试用例,从而用测试来驱动开发(而不是把测试作为一项验证工具来使用)。
TDD的原则很简单:
a.只有当某个
- [Zookeeper学习笔记之七]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.States
bit1129
zookeeper
public enum States {
CONNECTING, //Zookeeper服务器不可用,客户端处于尝试链接状态
ASSOCIATING, //???
CONNECTED, //链接建立,可以与Zookeeper服务器正常通信
CONNECTEDREADONLY, //处于只读状态的链接状态,只读模式可以在
- 【Scala十四】Scala核心八:闭包
bit1129
scala
Free variable A free variable of an expression is a variable that’s used inside the expression but not defined inside the expression. For instance, in the function literal expression (x: Int) => (x
- android发送json并解析返回json
ronin47
android
package com.http.test;
import org.apache.http.HttpResponse;
import org.apache.http.HttpStatus;
import org.apache.http.client.HttpClient;
import org.apache.http.client.methods.HttpGet;
import
- 一份IT实习生的总结
brotherlamp
PHPphp资料php教程php培训php视频
今天突然发现在不知不觉中自己已经实习了 3 个月了,现在可能不算是真正意义上的实习吧,因为现在自己才大三,在这边撸代码的同时还要考虑到学校的功课跟期末考试。让我震惊的是,我完全想不到在这 3 个月里我到底学到了什么,这是一件多么悲催的事情啊。同时我对我应该 get 到什么新技能也很迷茫。所以今晚还是总结下把,让自己在接下来的实习生活有更加明确的方向。最后感谢工作室给我们几个人这个机会让我们提前出来
- 据说是2012年10月人人网校招的一道笔试题-给出一个重物重量为X,另外提供的小砝码重量分别为1,3,9。。。3^N。 将重物放到天平左侧,问在两边如何添加砝码
bylijinnan
java
public class ScalesBalance {
/**
* 题目:
* 给出一个重物重量为X,另外提供的小砝码重量分别为1,3,9。。。3^N。 (假设N无限大,但一种重量的砝码只有一个)
* 将重物放到天平左侧,问在两边如何添加砝码使两边平衡
*
* 分析:
* 三进制
* 我们约定括号表示里面的数是三进制,例如 47=(1202
- dom4j最常用最简单的方法
chiangfai
dom4j
要使用dom4j读写XML文档,需要先下载dom4j包,dom4j官方网站在 http://www.dom4j.org/目前最新dom4j包下载地址:http://nchc.dl.sourceforge.net/sourceforge/dom4j/dom4j-1.6.1.zip
解开后有两个包,仅操作XML文档的话把dom4j-1.6.1.jar加入工程就可以了,如果需要使用XPath的话还需要
- 简单HBase笔记
chenchao051
hbase
一、Client-side write buffer 客户端缓存请求 描述:可以缓存客户端的请求,以此来减少RPC的次数,但是缓存只是被存在一个ArrayList中,所以多线程访问时不安全的。 可以使用getWriteBuffer()方法来取得客户端缓存中的数据。 默认关闭。 二、Scan的Caching 描述: next( )方法请求一行就要使用一次RPC,即使
- mysqldump导出时出现when doing LOCK TABLES
daizj
mysqlmysqdump导数据
执行 mysqldump -uxxx -pxxx -hxxx -Pxxxx database tablename > tablename.sql
导出表时,会报
mysqldump: Got error: 1044: Access denied for user 'xxx'@'xxx' to database 'xxx' when doing LOCK TABLES
解决
- CSS渲染原理
dcj3sjt126com
Web
从事Web前端开发的人都与CSS打交道很多,有的人也许不知道css是怎么去工作的,写出来的css浏览器是怎么样去解析的呢?当这个成为我们提高css水平的一个瓶颈时,是否应该多了解一下呢?
一、浏览器的发展与CSS
- 《阿甘正传》台词
dcj3sjt126com
Part Ⅰ:
《阿甘正传》Forrest Gump经典中英文对白
Forrest: Hello! My names Forrest. Forrest Gump. You wanna Chocolate? I could eat about a million and a half othese. My momma always said life was like a box ochocol
- Java处理JSON
dyy_gusi
json
Json在数据传输中很好用,原因是JSON 比 XML 更小、更快,更易解析。
在Java程序中,如何使用处理JSON,现在有很多工具可以处理,比较流行常用的是google的gson和alibaba的fastjson,具体使用如下:
1、读取json然后处理
class ReadJSON
{
public static void main(String[] args)
- win7下nginx和php的配置
geeksun
nginx
1. 安装包准备
nginx : 从nginx.org下载nginx-1.8.0.zip
php: 从php.net下载php-5.6.10-Win32-VC11-x64.zip, php是免安装文件。
RunHiddenConsole: 用于隐藏命令行窗口
2. 配置
# java用8080端口做应用服务器,nginx反向代理到这个端口即可
p
- 基于2.8版本redis配置文件中文解释
hongtoushizi
redis
转载自: http://wangwei007.blog.51cto.com/68019/1548167
在Redis中直接启动redis-server服务时, 采用的是默认的配置文件。采用redis-server xxx.conf 这样的方式可以按照指定的配置文件来运行Redis服务。下面是Redis2.8.9的配置文
- 第五章 常用Lua开发库3-模板渲染
jinnianshilongnian
nginxlua
动态web网页开发是Web开发中一个常见的场景,比如像京东商品详情页,其页面逻辑是非常复杂的,需要使用模板技术来实现。而Lua中也有许多模板引擎,如目前我在使用的lua-resty-template,可以渲染很复杂的页面,借助LuaJIT其性能也是可以接受的。
如果学习过JavaEE中的servlet和JSP的话,应该知道JSP模板最终会被翻译成Servlet来执行;而lua-r
- JZSearch大数据搜索引擎
颠覆者
JavaScript
系统简介:
大数据的特点有四个层面:第一,数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别;第二,数据类型繁多。网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三,价值密度低。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。第四,处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume,Variety,Value,Velocity。大数据搜索引
- 10招让你成为杰出的Java程序员
pda158
java编程框架
如果你是一个热衷于技术的
Java 程序员, 那么下面的 10 个要点可以让你在众多 Java 开发人员中脱颖而出。
1. 拥有扎实的基础和深刻理解 OO 原则 对于 Java 程序员,深刻理解 Object Oriented Programming(面向对象编程)这一概念是必须的。没有 OOPS 的坚实基础,就领会不了像 Java 这些面向对象编程语言
- tomcat之oracle连接池配置
小网客
oracle
tomcat版本7.0
配置oracle连接池方式:
修改tomcat的server.xml配置文件:
<GlobalNamingResources>
<Resource name="utermdatasource" auth="Container"
type="javax.sql.DataSou
- Oracle 分页算法汇总
vipbooks
oraclesql算法.net
这是我找到的一些关于Oracle分页的算法,大家那里还有没有其他好的算法没?我们大家一起分享一下!
-- Oracle 分页算法一
select * from (
select page.*,rownum rn from (select * from help) page
-- 20 = (currentPag