- 【机器学习】必会降维算法之:多维缩放(MDS)
Carl_奕然
机器学习算法人工智能
多维缩放(MDS)1、引言2、多维缩放(MDS)2.1定义2.2应用场景2.3核心原理2.4实现方式2.5算法公式2.6代码示例3、总结1、引言小鱼:最近小屌丝在休假,难得的清闲,我这也闲言少叙,书归正传,咱就聊一聊降为算法之:多维缩放(MDS)在机器学习和数据科学领域,多维缩放(MultidimensionalScaling,简称MDS)是一种常用的降维技术。它能够在尽可能保留原始数据点间距离的
- 科技快讯 | 2025商业新愿景;豆包大模型1.5 Pro正式发布;ChatGPT每月产生260吨二氧化碳
最新科技快讯
科技
巨头扎堆入局,人形机器人量产渐行渐近2025年,人形机器人赛道热度持续升温,工信部《人形机器人创新发展指导意见》指出,2025年人形机器人创新体系初步建立,整机产品实现批量生产,并在多个场景应用。受访人士认为,人形机器人发展类似于智能手机初期,未来将逐步成熟迭代。专家预计,理想人形机器人可能需十年以上时间才能实现。信息来源:证券时报。特朗普考虑让这两人收购TikTok,除了马斯克还有他美国总统特朗
- 招聘 | 具身智能机器人方向全职作者
量子位
关注前沿科技量子位未来同事你好。你知道“具身智能机器人”了吗?是否希望成为这个时代性技术和产品的长期报道者?现在,我们正在招聘这样一位专注于具身智能机器人方向的原创作者。岗位是全职,工作地点base:北京中关村。工作职责:1、关注具身智能领域新动态新进展;2、持续挖掘撰写具身智能独家原创内容;3、与具身智能领域玩家建立良好联系;4、构建体系化认知和行业洞察。岗位要求:1、对具身智能、前沿科技等科技
- 如何在 Ubuntu 20.04 或 22.04 上安装 Python 3
百川Cs
计算机基础ubuntupythonlinuxpipconda
以下是关于如何在Ubuntu20.04或22.04上安装Python3的详细步骤。Python是一种广泛使用的编程语言,适用于自动化、数据分析、机器学习等领域。Ubuntu系统通常预装了Python3,但如果需要安装或升级到最新版本,可以按照以下方法操作。检查系统是否已安装Python3打开终端(快捷键:Ctrl+Alt+T)。输入以下命令检查是否已安装Python3:python3--versi
- KNOWLEDGE UNLEARNING FOR MITIGATING PRIVACY RISKS IN LANGUAGE MODELS
绒绒毛毛雨
语言模型人工智能自然语言处理
文章目录摘要1引言2相关工作2.1语言模型的隐私方法2.2机器去学习2.3语言模型中的记忆3语言模型中的知识去学习3.1方法论3.2量化语言模型的隐私风险4实验4.1模型、数据集和配置4.2主要实验4.3知识去学习的分析5结论摘要预训练语言模型(LMs)在初始预训练过程中记忆了大量知识,包括可能侵犯个人隐私和身份的信息。以往针对语言模型隐私问题的研究主要集中在数据预处理和差分隐私方法上,这两者都需
- 探秘FreeMovie:一个开源的电影推荐系统
孟振优Harvester
探秘FreeMovie:一个开源的电影推荐系统去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/项目简介是一个基于深度学习的开源电影推荐系统,由pojiezhiyuanjun开发并维护。该项目的目标是为用户提供个性化的电影推荐服务,通过机器学习算法理解用户的观影偏好,并据此进行智能推荐。技术分析FreeMovie的核心架构包括以下关键组件:数据处理-项目采用Hadoop进行大数据预处
- 龙珠训练营机器学习task04
a_little_pig_
python
学习笔记为阿里云天池龙珠计划机器学习训练营的学习内容,学习链接为:https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231702/introduction?spm=5176.20222472.J_3678908510.8.8f5e67c2RKrT98总体思路:分别使用LightGBM,xgboost,gbdt,catboost建立多个个体学习器(加入b
- 大模型中的分词技术 BBPE
禅与计算机技术
深度学习大模型NLP深度学习nlp中文分词机器学习
一、OOV问题和多语言场景在自然语言处理(NLP)中,OOV(Out-of-Vocabulary)问题是指模型在处理文本时遇到未在词表中出现过的词汇,导致无法有效处理这些词汇的情况。这一问题在多语言场景中尤为突出,因为不同语言在词汇、语法结构和表达方式上存在显著差异,单一语言的词表难以全面覆盖多语言的复杂性。在多语言场景下的NLP任务中(如机器翻译、跨语言文本分类等),模型需要处理多种语言的混合文
- RPA真的是人工智能吗?
微刻时光
RPA加油站rpa人工智能
1.RPA与AI的定义与区别1.1RPA的定义与特点机器人流程自动化(RoboticProcessAutomation,简称RPA)是一种软件技术,它通过模拟人类用户的操作行为来自动执行重复性、基于规则的任务。RPA的核心特点包括:非侵入性:RPA作为外挂工具部署在客户现有系统上,不影响原有IT基础架构。基于规则的操作:RPA流程必须有明确的、可被数字化的触发指令和输入,不允许出现无法提前定义的例
- 机器学习与分布式机器学习_经理人的机器学习–您需要知道的
cumian8165
算法神经网络大数据编程语言python
机器学习与分布式机器学习Ifyouaremanagingatechteamasaproductorprojectmanager,hereiswhatyouneedtoknowaboutmachinelearning.如果您要以产品或项目经理的身份管理技术团队,这是您需要了解的有关机器学习的知识。Machinelearninganddeeplearninghavebeenpopularbuzzwor
- 影刀 RPA:企业数字化转型的强大引擎
RPA李老师
rpa
一、影刀RPA是什么影刀RPA是一种基于机器学习和人工智能技术的自动化工具,它在当今数字化时代发挥着重要作用。影刀RPA是一款软件机器人,能模拟人的各种操作,在任何应用程式上进行鼠标点击、键盘输入、读取信息等自动化操作,释放人非主观决策、逻辑性高、规则性强的工作。在了解影刀RPA之前,我们先来认识一下RPA。RPA是RoboticProcessAutomation(机器人流程自动化)的简称,201
- 【Python篇】从零到精通:全面分析Scikit-Learn在机器学习中的绝妙应用
半截诗
Pythonpython机器学习scikit-learn人工智能深度学习数据分析随机森林
文章目录从零到精通:全面揭秘Scikit-Learn在机器学习中的绝妙应用前言第一部分:深入了解Scikit-Learn的基础知识1.什么是Scikit-Learn?2.安装Scikit-Learn3.Scikit-Learn中的基本构件4.数据集的加载与探索5.数据预处理标准化数据6.构建和训练机器学习模型构建逻辑回归模型7.模型评估与验证混淆矩阵第二部分:深入理解Scikit-Learn的高级
- 【docker了解】如何将x86镜像转换为适用于Jetson的ARM镜像
Eternal-Student
Dockerdockerarm开发容器
将x86架构的Docker镜像转换为适用于ARM架构的Jetson设备的镜像是一个复杂的过程,因为这两种架构的指令集完全不同。不过,有一些方法可以尝试实现这一转换。使用QEMU进行仿真在x86机器上,你可以使用QEMU来模拟ARM环境,从而运行ARM镜像。但是,这种方法主要用于测试和开发,而不是生产环境。以下是基本步骤:安装QEMU:在x86机器上安装QEMU,它是一个开源的机器模拟器和虚拟化器。
- nginx php-fpm分离部署
大白菜和MySQL
linuxnginxphp
192.168.3.72nginx机器配置[root@master1~]#yuminstallnginxvim/etc/nginx/nginx.conf#Formoreinformationonconfiguration,see:#*OfficialEnglishDocumentation:http://nginx.org/en/docs/#*OfficialRussianDocumentatio
- 【2025优质学术推荐】征稿控制科学、仪器、智能系统、通信、计算机、电子信息、人工智能、大数据、机器学习、软件工程、网络安全方向
努力学习的大大
学术会议推荐人工智能大数据深度学习神经网络
【2025优质学术推荐】征稿控制科学、仪器、智能系统、通信、计算机、电子信息、人工智能、大数据、机器学习、软件工程、网络安全方向【2025优质学术推荐】征稿控制科学、仪器、智能系统、通信、计算机、电子信息、人工智能、大数据、机器学习、软件工程、网络安全方向文章目录【2025优质学术推荐】征稿控制科学、仪器、智能系统、通信、计算机、电子信息、人工智能、大数据、机器学习、软件工程、网络安全方向2025
- 激光线扫标定和相机标定:中高级C++程序员与计算机视觉工程师的指南
m0_57781768
数码相机c++计算机视觉
激光线扫标定和相机标定:中高级C++程序员与计算机视觉工程师的指南简介在计算机视觉和机器人领域,激光标定和相机标定是实现高精度测量和检测的关键技术。激光线扫标定和相机标定在许多应用中都是必不可少的,如自动驾驶、工业检测、三维重建等。本文将详细介绍激光线扫标定和相机标定的基本概念、实现细节以及常见问题的解决方案。目标读者为中高级C++程序员和计算机视觉工程师,文章将提供详细的技术细节和代码示例,确保
- Python数据分析案例教程
kkchenjj
数据挖掘python数据分析信息可视化
Python数据分析案例教程Python在数据分析中的应用Python因其简洁的语法、强大的库支持以及广泛的社区资源,已成为数据分析领域的首选语言。它能够处理从数据清洗、数据可视化到机器学习模型构建的整个数据科学流程。本节将深入探讨Python在数据分析中的具体应用,包括但不限于数据清洗、数据探索、统计分析和预测建模。数据清洗数据清洗是数据分析的首要步骤,涉及处理缺失值、异常值、重复数据以及数据类
- 2025数学建模美赛B题完整建模思路——管理可持续旅游业
鹿鹿数模
数学建模
2025MCM问题B:管理可持续旅游业以下是我们对该题目的赛题分析,由于完整内容过长,因此在此处放出部分内容,欢迎从文末小卡片处加群获取。赛题分析以下内容包括三个主要部分:(1)题目的中文翻译(2)对题目的整体分析与思路综述(3)对题目要求的逐项详细分析与求解思路。本文的撰写将综合运用多元的数学模型、算法以及机器学习/深度学习的方法,并在必要时给出题外假设与可行的创新性思路,以期为参赛者提供较为系
- 智能运维分析决策系统:赋能数字化转型的智慧引擎
我的运维人生
运维运维开发技术共享
智能运维分析决策系统:赋能数字化转型的智慧引擎在数字化转型的大潮中,企业运维管理正经历着从传统手动运维向智能化、自动化运维的深刻转变。智能运维分析决策系统(AIOps,ArtificialIntelligenceforITOperations)作为这一转变的核心驱动力,通过融合大数据、机器学习、人工智能等先进技术,实现了对运维数据的深度洞察与智能决策,极大地提升了运维效率与质量,为企业数字业务的连
- 招聘 | 具身智能机器人方向全职作者
量子位
关注前沿科技量子位未来同事你好。你知道“具身智能机器人”了吗?是否希望成为这个时代性技术和产品的长期报道者?现在,我们正在招聘这样一位专注于具身智能机器人方向的原创作者。岗位是全职,工作地点base:北京中关村。工作职责:1、关注具身智能领域新动态新进展;2、持续挖掘撰写具身智能独家原创内容;3、与具身智能领域玩家建立良好联系;4、构建体系化认知和行业洞察。岗位要求:1、对具身智能、前沿科技等科技
- 招聘 | 具身智能机器人方向全职作者
量子位
关注前沿科技量子位未来同事你好。你知道“具身智能机器人”了吗?是否希望成为这个时代性技术和产品的长期报道者?现在,我们正在招聘这样一位专注于具身智能机器人方向的原创作者。岗位是全职,工作地点base:北京中关村。工作职责:1、关注具身智能领域新动态新进展;2、持续挖掘撰写具身智能独家原创内容;3、与具身智能领域玩家建立良好联系;4、构建体系化认知和行业洞察。岗位要求:1、对具身智能、前沿科技等科技
- Kmeans与KMedoids聚类对比以及python实现
呵呵爱吃菜
kmeans聚类python
在机器学习领域,聚类算法是一种常用的无监督学习方法,用于将数据集中的样本划分为若干个簇,使得同一簇内的样本尽可能相似,而不同簇之间的样本尽可能不同。K-Means和K-Medoids是两种经典的聚类算法,它们都基于划分的思想,但在具体实现和应用场景上存在一些差异。一、算法原理1.K-Means:中心点选择:K-Means算法通过计算簇内所有样本的均值来确定中心点(centroid)。距离度量:通常
- 网络安全态势感知:企业数字化转型的 “安全密钥”
知白守黑V
安全运营网络安全态势感知网络
在数字经济飞速发展的当下,网络安全已经成为企业平稳运营的关键所在。从大型企业的数据泄露事故,到中小企业遭遇的各类网络攻击,网络安全威胁无处不在。而网络安全态势感知产品,作为应对复杂网络威胁的关键技术,正逐渐成为企业守护数字资产的“智慧大脑”。一、态势感知:全景掌控,精准防御你可以把网络安全态势感知想象成企业网络的“超级侦察兵”。它借助大数据分析、机器学习这些先进技术,就像是拥有了超级强大的“洞察力
- python机器学习
方安乐
pythonpython机器学习人工智能
Python机器学习是当前最为热门的机器学习领域之一,其简洁、易用、高效的特点,让越来越多的开发者开始探索其应用。本文将从以下几个方面介绍Python机器学习的基础知识和实践案例,帮助读者更好地理解和应用机器学习技术。前提Python机器学习的应用领域A.图像识别和计算机视觉B.自然语言处理和文本分析C.数据挖掘和推荐系统深度学习A.神经网络的基本原理B.常用的深度学习框架和算法C.深度学习在图像
- 情感分析常见算法与模型及实现步骤
计算机软件程序设计
知识科普算法情感分析机器学习
【1】常见算法与模型情感分析(SentimentAnalysis)是一种自然语言处理(NLP)技术,用于识别和提取文本中的主观信息,如情绪、态度和意见。常见的算法和模型包括以下几种:传统机器学习方法朴素贝叶斯(NaiveBayes)基于贝叶斯定理,假设特征之间相互独立。计算简单,适用于大规模数据集。常用于文本分类任务。支持向量机(SVM)通过寻找最优超平面来划分不同的类别。在高维空间中表现良好,适
- mha mysql 两台机器_MySQL主从复制(8)MHA实现主从高可用
日签君AIUX
mhamysql两台机器
一、MHA介绍1、MHA的作用MHA是实现MySQL高可用的一种成熟解决方案,可以在主从故障时自动完成主从切换,切换速度在30-60秒,并且可以最大程度的去保持数据一致性。MHA由管理节点(Manager)和数据节点(Node)组成,一套MHAManager可以管理多套MySQL集群。当Manager发现MySQLMaster出现故障时自动将一个拥有最新数据的Slave提升为Master,并让另外
- 2025-1-21-sklearn学习(43) 使用 scikit-learn 介绍机器学习 楼上阑干横斗柄,寒露人远鸡相应。
汤姆和佩琦
sklearn机器学习sklearn学习python人工智能scikit-learn
文章目录sklearn学习(43)使用scikit-learn介绍机器学习43.1机器学习:问题设置43.2加载示例数据集43.3学习和预测43.4模型持久化43.4规定43.4.1类型转换43.4.2再次训练和更新参数43.4.3多分类与多标签拟合sklearn学习(43)使用scikit-learn介绍机器学习文章参考网站:https://sklearn.apachecn.org/和https
- 通过Python编程语言实现“机器学习”小项目教程案例
胡萝卜不甜
机器学习python机器学习开发语言
1.Python与机器学习概述1.1Python语言特点Python是一种广泛使用的高级编程语言,具有简洁、易读、易学的特点,这使得它成为初学者和专业人士的首选语言之一。简洁性:Python的语法简洁明了,减少了代码量,提高了开发效率。例如,与其他语言相比,Python可以用更少的代码实现相同的功能,这使得代码更容易编写和维护。易读性:Python的代码风格类似于英语,易于理解和阅读。这种易读性使
- 星露谷模组开发教程#7 自定义机器
c#
首发于Enaium的个人博客添加大型工艺品机器也算是大型工艺品,所以我们需要先添加它的大型工艺品。这里做一张16x32格式为png的图。if(e.Name.IsEquivalentTo("Data/BigCraftables")){e.Edit(assets=>{vardict=assets.AsDictionary();dict.Data["Awesome_Orearium"]=newBigCr
- python json 用法
云连山
pythonpythonjson
JSON简介JSON(JavaScriptObjectNotation)是一种轻量级的数据交换格式。它基于JavaScript的一个子集,易于人阅读和编写,同时也易于机器解析和生成。在Python中,使用json模块来处理JSON数据。JSON支持的数据类型主要有对象(在Python中类似于字典)、数组(在Python中类似于列表)、字符串、数字、布尔值和null。将Python对象转换为JSON
- 插入表主键冲突做更新
a-john
有以下场景:
用户下了一个订单,订单内的内容较多,且来自多表,首次下单的时候,内容可能会不全(部分内容不是必须,出现有些表根本就没有没有该订单的值)。在以后更改订单时,有些内容会更改,有些内容会新增。
问题:
如果在sql语句中执行update操作,在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询,查询结果有做更新,没有做插入,这样会将代码复杂化。
解决:
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、?、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
1.引用自定义资源。格式:@[package:]type/name
android:text="@string/hello"
2.引用系统资源。格式:@android:type/name
android:textColor="@android:color/opaque_red"
- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式,用一种提前设计好的框架去存取数据,以便更方便,高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构,对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外,在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈,堆等,就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下:
一:线性数据结构
(1):列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能,联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊,写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn(一针见血)
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便,但提供方便的同时表示隐藏了细节,建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中,所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的?
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了,也能自动 编译java源代码,但是jre不是java的运行环境么,难道jre中也带有编译工具? 还是eclipse自己实现的?谁能给解释一下呢问题补充:假设系统中没有安装jdk or jre,只在eclipse的目录中有一个jre,那么eclipse会采用该jre,问题是eclipse照样可以编译java源文件,为什么呢?
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景: 前端JavaScript模块化,其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来,还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制,造成了大量的全局变量,大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java(import),Python (import),Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代,我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后,还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后,还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步,Flume和Kakfa对接,Flume抓取日志,写到Kafka中
第二部,Spark Streaming读取Kafka中的数据,进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理(脚本)来获取消息,走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件,下载地址:https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
bookjovi
erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言,是在SDL语言的基础上加以修改而成,TNSDL需翻译成C语言得以编译执行,TNSDL语言中实现了异步并行的特点,当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持,异步并行类似于Erlang的process(轻量级进程),TNSDL中则称之为hand,Erlang是基于vm(beam)开发,
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
ljy325
企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件,我看新闻和网站,国防科技大学的科学家累死了,太疲劳,老是加班,不休息,经常吃药,吃药根本就没用,根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾,老想赶快学习到东西跳槽离开,搞得超负荷,不明理。深圳做软件开发经常累死人,总有不明理的人,有个软件提醒限制很好,可以挽救很多人的生命。
相关新闻:
(1)IT行业成五大疾病重灾区:过劳死平均37.9岁
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法:
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
SVN
今天花了大半天的功夫,终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库,比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
pepos
component
webapps
在conf里面的auth里赋予的权限配置为
[groups]
- 浅谈程序员的数学修养
comsci
设计模式编程算法面试招聘
浅谈程序员的数学修养
- 批量执行 bulk collect与forall用法
daizj
oraclesqlbulk collectforall
BULK COLLECT 子句会批量检索结果,即一次性将结果集绑定到一个集合变量中,并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、
FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。
有关FORALL语句的用法请参考:批量SQL之 F
- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
dongwei_6688
OS
1、先安装rsync:yum install rsync
2、建立一个空的文件夹:mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录:rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了,删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理,处理数十万个文件也是秒删。
- Yii CModel中rules验证规格
dcj3sjt126com
rulesyiivalidate
Yii cValidator主要用法分析:
yii验证rulesit 分类: Yii yii的rules验证 cValidator主要属性 attributes ,builtInValidators,enableClientValidation,message,on,safe,skipOnError
 
- 基于vagrant的redis主从实验
dcj3sjt126com
vagrant
平台: Mac
工具: Vagrant
系统: Centos6.5
实验目的: Redis主从
实现思路
制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box
制作sentos6.5+redis的box
mkdir vagrant_redis
cd vagrant_
- Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器
frank1234
centosmemcached
一、安装gcc
rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
开始安装,命令如下,[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]:
建议可以先切换到root用户,不然可能会遇到权限问题:su root 输入密码......
rpm -ivh kernel-head
- Remove Duplicates from Sorted List
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once.
For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
- Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持
jinnianshilongnian
spring4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- 浅谈enum与单例设计模式
247687009
java单例
在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种),两者同是私有构
造器,导出静态成员变量,以便调用者访问。
第一种
package singleton;
public class Singleton {
//导出全局成员
public final static Singleton INSTANCE = new S
- 使用switch条件语句需要注意的几点
openwrt
cbreakswitch
1. 当满足条件的case中没有break,程序将依次执行其后的每种条件(包括default)直到遇到break跳出
int main()
{
int n = 1;
switch(n) {
case 1:
printf("--1--\n");
default:
printf("defa
- 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文
schnell18
springmybatisJUnit
Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有:
单元测试的app context不支持从外部properties文件注入属性
@Value注解不能解析带通配符的路径字符串
解决第一个问题可以配置一个PropertyPlaceholderConfigurer的bean。
第二个问题的具体实例是:
 
- Java 定时任务总结一
tuoni
javaspringtimerquartztimertask
Java定时任务总结 一.从技术上分类大概分为以下三种方式: 1.Java自带的java.util.Timer类,这个类允许你调度一个java.util.TimerTask任务; 说明: java.util.Timer定时器,实际上是个线程,定时执行TimerTask类 &
- 一种防止用户生成内容站点出现商业广告以及非法有害等垃圾信息的方法
yangshangchuan
rank相似度计算文本相似度词袋模型余弦相似度
本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法,对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式,方法如下:
1、注册多个账号(一般10个以上)。
2、从多个账号中选择一个账号,发表1-2篇博文