Killbus
Killbus

【FastText】- windows 下 安装FastText ⭐

1.建议

建议提前安装 Anaconda

2.如何安装

直接 使用 pip install fasttext 我测试的是不行的 , 必须下载安装包

下载地址 : https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#fasttext

然后下载这个
【FastText】- windows 下 安装FastText ⭐_第1张图片
下载完成之后 把它放到 一个位置
然后 Win + R 输入 cmd 进入控制命令台 , 进入到 你放fasttext安装包的位置 ,

执行 pip fasttext-0.8.22-cp37-cp37m-win_amd64.whl 即可
【FastText】- windows 下 安装FastText ⭐_第2张图片

然后 查看 site-packegs 文件夹 中 如果有 fasttext 文件夹 则安装成功
【FastText】- windows 下 安装FastText ⭐_第3张图片

你可能感兴趣的:(机器学习笔记)

  • 李宏毅机器学习笔记——反向传播算法 小陈phd 机器学习机器学习算法神经网络
    反向传播算法反向传播（Backpropagation）是一种用于训练人工神经网络的算法，它通过计算损失函数相对于网络中每个参数的梯度来更新这些参数，从而最小化损失函数。反向传播是深度学习中最重要的算法之一，通常与梯度下降等优化算法结合使用。反向传播的基本原理反向传播的核心思想是利用链式法则（ChainRule）来高效地计算损失函数相对于每个参数的梯度。以下是反向传播的基本步骤：前向传播（Forwa
  • Python机器学习笔记：CART算法实战 战争热诚
    完整代码及其数据，请移步小编的GitHub传送门：请点击我如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote前言在python机器学习笔记：深入学习决策树算法原理一文中我们提到了决策树里的ID3算法，C4.5算法，并且大概的了
  • 机器学习笔记 rl染离 机器学习笔记人工智能
    什么是机器学习：机器学习是一门多学科交叉专业，涵盖概率论知识，统计学知识，近似理论知识和复杂算法知识，使用计算机作为工具并致力于真实实时的模拟人类学习方式，并将现有内容进行知识结构划分来有效提高学习效率。机器学习有下面几种定义：（1）机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能。（2）机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究。（3）
  • 机器学习笔记（KNN算法） 空木幻城 机器学习python机器学习算法
    情景分析现在一个二维平面上有众多点(x1,y1),(x2,y2)...(xn,yn)(x_1,y_1),(x_2,y_2)...(x_n,y_n)(x1,y1),(x2,y2)...(xn,yn)，我也知道它们所属哪个类别，现在给出一个点(x,y)(x,y)(x,y)，问这个点是属于哪个类的。这是一个典型的分类问题重要概念相邻点的个数K相邻点的个数Kknn中最重要的概念就是这个了，也是唯一需要理解
  • 【机器学习笔记】 9 集成学习 RIKI_1 机器学习机器学习笔记集成学习
    集成学习方法概述Bagging从训练集中进行子抽样组成每个基模型所需要的子训练集，对所有基模型预测的结果进行综合产生最终的预测结果：假设一个班级每个人的成绩都不太好，每个人单独做的考卷分数都不高，但每个人都把自己会做的部分做了，把所有考卷综合起来得到成绩就会比一个人做的高Boosting训练过程为阶梯状，基模型按次序一一进行训练（实现上可以做到并行），基模型的训练集按照某种策略每次都进行一定的转化
  • 吴恩达机器学习全课程笔记第二篇 亿维数组 MachineLearning机器学习笔记人工智能学习
    目录前言P31-P33logistics（逻辑）回归决策边界P34-P36逻辑回归的代价函数梯度下降的实现P37-P41过拟合问题正则化代价函数正则化线性回归正则化logistics回归前言这是吴恩达机器学习笔记的第二篇，第一篇笔记请见：吴恩达机器学习全课程笔记第一篇完整的课程链接如下：吴恩达机器学习教程（bilibili）推荐网站：scikit-learn中文社区吴恩达机器学习学习资料（gith
  • 【机器学习笔记】7 KNN算法 RIKI_1 机器学习机器学习笔记算法
    距离度量欧氏距离(Euclideandistance)欧几里得度量（EuclideanMetric）（也称欧氏距离）是一个通常采用的距离定义，指在维空间中两个点之间的真实距离，或者向量的自然长度（即该点到原点的距离）。在二维和三维空间中的欧氏距离就是两点之间的实际距离。曼哈顿距离(Manhattandistance)想象你在城市道路里，要从一个十字路口开车到另外一个十字路口，驾驶距离是两点间的直线
  • 【机器学习笔记】14 关联规则 RIKI_1 机器学习机器学习笔记人工智能
    关联规则概述关联规则（AssociationRules）反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性。如果两个或者多个事物之间存在一定的关联关系，那么，其中一个事物就能够通过其他事物预测到。关联规则可以看作是一种IF-THEN关系。假设商品A被客户购买，那么在相同的交易ID下，商品B也被客户挑选的机会就被发现了。有没有发生过这样的事：你出去买东西，结果却买了比你计划的多得多的东西？这是一种被称为
  • 【机器学习笔记】13 降维 RIKI_1 机器学习机器学习笔记人工智能
    降维概述维数灾难维数灾难(CurseofDimensionality)：通常是指在涉及到向量的计算的问题中，随着维数的增加，计算量呈指数倍增长的一种现象。在很多机器学习问题中，训练集中的每条数据经常伴随着上千、甚至上万个特征。要处理这所有的特征的话，不仅会让训练非常缓慢，还会极大增加搜寻良好解决方案的困难。这个问题就是我们常说的维数灾难。维数灾难涉及数字分析、抽样、组合、机器学习、数据挖掘和数据库
  • 【机器学习笔记】8 决策树 RIKI_1 机器学习机器学习笔记决策树
    决策树原理决策树是从训练数据中学习得出一个树状结构的模型。决策树属于判别模型。决策树是一种树状结构，通过做出一系列决策（选择）来对数据进行划分，这类似于针对一系列问题进行选择。决策树的决策过程就是从根节点开始，测试待分类项中对应的特征属性，并按照其值选择输出分支，直到叶子节点，将叶子节点的存放的类别作为决策结果。以下小美相亲的例子就是决策树决策树算法是一种归纳分类算法，它通过对训练集的学习，挖掘出
  • 【机器学习笔记】 15 机器学习项目流程 RIKI_1 机器学习机器学习笔记人工智能
    机器学习的一般步骤数据清洗数据清洗是指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。与问卷审核不同，录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成。探索性数据分析(EDA探索性数据分析（EDA）是一个开放式流程，我们制作绘图并计算统计数据，以便探索我们的数据。目的是找到异常，模式，趋势或关系。这些可能是有趣的（例如，找到两个变量之间的相关性），或者它们可用
  • 【机器学习笔记】5 机器学习实践 RIKI_1 机器学习机器学习笔记人工智能
    数据集划分子集划分训练集（TrainingSet）：帮助我们训练模型，简单的说就是通过训练集的数据让我们确定拟合曲线的参数。验证集（ValidationSet）：也叫做开发集（DevSet），用来做模型选择（modelselection），即做模型的最终优化及确定的，用来辅助我们的模型的构建，即训练超参数，可选；测试集（TestSet）：为了测试已经训练好的模型的精确度。三者划分：训练集、验证集、
  • 【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
  • 【机器学习笔记】12 聚类 RIKI_1 机器学习机器学习笔记聚类
    无监督学习概述监督学习在一个典型的监督学习中，训练集有标签，我们的目标是找到能够区分正样本和负样本的决策边界，需要据此拟合一个假设函数。无监督学习与此不同的是，在无监督学习中，我们的数据没有附带任何标签，无监督学习主要分为聚类、降维、关联规则、推荐系统等方面。主要的无监督学习方法聚类（Clustering）如何将教室里的学生按爱好、身高划分为5类？降维（DimensionalityReductio
  • 【机器学习笔记】4 朴素贝叶斯 RIKI_1 机器学习机器学习笔记人工智能
    贝叶斯方法贝叶斯分类贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。朴素贝叶斯分类是这一类算法中最简单的较为常见的算法。先验概率根据以往经验和分析得到的概率。我们用()来代表在没有训练数据前假设拥有的初始概率。后验概率根据已经发生的事件来分析得到的概率。以(|)代表假设成立的情下观察到数据的概率，因为它反映了在看到训练数据后成立的置信度。联合概率是指在多元的概率分
  • 【机器学习笔记】 6 机器学习库Scikit-learn RIKI_1 机器学习机器学习笔记scikit-learn
    Scikit-learn概述Scikit-learn是基于NumPy、SciPy和Matplotlib的开源Python机器学习包,它封装了一系列数据预处理、机器学习算法、模型选择等工具,是数据分析师首选的机器学习工具包。自2007年发布以来，scikit-learn已经成为Python重要的机器学习库了，scikit-learn简称sklearn，支持包括分类，回归，降维和聚类四大机器学习算法。
  • 【机器学习笔记】10 人工神经网络 RIKI_1 机器学习机器学习笔记人工智能
    人工神经网络发展史1943年，心理学家McCulloch和逻辑学家Pitts建立神经网络的数学模型，MP模型每个神经元都可以抽象为一个圆圈，每个圆圈都附带特定的函数称之为激活函数，每两个神经元之间的连接的大小的加权值即为权重。1960年代，人工网络得到了进一步地发展感知机和自适应线性元件等被提出。M.Minsky仔细分析了以感知机为代表的神经网络的局限性，指出了感知机不能解决非线性问题，这极大影响
  • 【机器学习笔记】3 逻辑回归 RIKI_1 机器学习机器学习笔记逻辑回归
    分类问题分类问题监督学习最主要的类型，主要特征是标签离散，逻辑回归是解决分类问题的常见算法，输入变量可以是离散的也可以是连续的二分类先从用蓝色圆形数据定义为类型1，其余数据为类型2；只需要分类1次，步骤：①->②多分类问题先定义其中一类为类型1（正类），其余数据为负类（rest）；接下来去掉类型1数据，剩余部分再次进行二分类，分成类型2和负类；如果有类，那就需要分类-1次,步骤：①->②->③->
  • 【百面机器学习笔记】模型评估 葡萄肉多
    模型评估指标准确率（Accuracy）准确率是指分类正确的样本占总样本个数的比例。Accuracy=n(correct)/n(total)当负样本占99%时，分类器把所有样本都预测为负样本也可以获得99%的准确率。所以，当不同类别的样本比例非常不均衡时，占比大的类别往往成为影响准确率的最主要因素。精确率（Precision）&召回率（Recall）精确率是指分类正确的正样本个数占分类器判定为正样本
  • 李宏毅机器学习笔记 2.回归 Simone Zeng 机器学习机器学习
    最近在跟着Datawhale组队学习打卡，学习李宏毅的机器学习/深度学习的课程。课程视频：https://www.bilibili.com/video/BV1Ht411g7Ef开源内容：https://github.com/datawhalechina/leeml-notes本篇文章对应视频中的P3。另外，最近我也在学习邱锡鹏教授的《神经网络与深度学习》，会补充书上的一点内容。通过上一次课1.机器
  • 【机器学习笔记】基于实例的学习 住在天上的云 机器学习机器学习笔记学习KNN实例学习
    基于实例的学习文章目录基于实例的学习1基本概念与最近邻方法2K-近邻（KNN）3距离加权KNN4基于实例/记忆的学习器5局部加权回归5多种回归方式对比6懒惰学习与贪婪学习动机：人们通过记忆和行动来推理学习。1基本概念与最近邻方法名词概念参数化设定一个特定的函数形式优点：简单，容易估计和解释可能存在很大的偏置：实际的数据分布可能不遵循假设的分布非参数化：分布或密度的估计是数据驱动的（data-dri
  • fast.ai 机器学习笔记（一） 绝不原创的飞龙 人工智能人工智能python
    机器学习1：第1课原文：medium.com/@hiromi_suenaga/machine-learning-1-lesson-1-84a1dc2b5236译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0来自机器学习课程的个人笔记。随着我继续复习课程以“真正”理解它，这些笔记将继续更新和改进。非常感谢Jeremy和Rachel给了我这个学习的机会。简要课程大纲根据时间和班级兴趣，我们将涵盖类似以下内容
  • fast.ai 机器学习笔记（四） 绝不原创的飞龙 人工智能人工智能python
    机器学习1：第11课原文：medium.com/@hiromi_suenaga/machine-learning-1-lesson-11-7564c3c18bbb译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0来自机器学习课程的个人笔记。随着我继续复习课程以“真正”理解它，这些笔记将继续更新和改进。非常感谢Jeremy和Rachel给了我这个学习的机会。使用SGD优化多层函数的回顾[0:00]这个想法是
  • 机器学习笔记（3）：误差、复杂度曲线、学习曲线等 链原力
    本文来自之前在Udacity上自学机器学习的系列笔记。这是第3篇，介绍了模型的误差类型、误差的由来、找到模型适合的参数、以及避免欠拟合和过拟合的方法。1.诊断误差1.1.误差类型我们的预测或者分类的结果与实际结果相比较，会存在一定的误差，误差越小，表示结果越好。一般有两种误差来源，欠拟合和过拟合。将问题看得过于简单导致了欠拟合（Underfitting），将问题看得过于复杂导致了过拟合（Overf
  • fast.ai 机器学习笔记（三） 绝不原创的飞龙 人工智能人工智能python
    机器学习1：第8课原文：medium.com/@hiromi_suenaga/machine-learning-1-lesson-8-fa1a87064a53译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0来自机器学习课程的个人笔记。随着我继续复习课程以“真正”理解它，这些笔记将继续更新和改进。非常感谢Jeremy和Rachel给了我这个学习的机会。广义定义的神经网络视频/笔记本正如我们在上一课结束时讨
  • fast.ai 机器学习笔记（二） 绝不原创的飞龙 人工智能人工智能python
    机器学习1：第5课原文：medium.com/@hiromi_suenaga/machine-learning-1-lesson-5-df45f0c99618译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0来自机器学习课程的个人笔记。随着我继续复习课程以“真正”理解它，这些笔记将继续更新和改进。非常感谢Jeremy和Rachel给了我这个学习的机会。视频复习测试集，训练集，验证集和OOB我们有一个数据集
  • 政安晨：示例演绎机器学习中（深度学习）神经网络的数学基础——快速理解核心概念（一）{两篇文章讲清楚} 政安晨 政安晨的机器学习笔记神经网络人工智能深度学习Python数学基础机器学习Conda
    进入人工智能领域免不了与算法打交道，算法依托数学基础，很多小伙伴可能新生畏惧，不用怕，算法没那么难，也没那么玄乎，未来人工智能时代说不得人人都要了解算法、应用算法。本文试图以一篇文章，用程序演绎的方式给大家把这里面的数学基础先讲清楚，以便于咱们未来深入，呵呵。第一次接触机器学习的小伙伴，环境搭建参考我的这篇文章（只参考这个里面关于环境搭建的部分就可以）：政安晨的机器学习笔记——跟着演练快速理解Te
  • 【机器学习笔记】贝叶斯学习 住在天上的云 机器学习机器学习笔记学习贝叶斯学习人工智能
    贝叶斯学习文章目录贝叶斯学习1贝叶斯学习背景2贝叶斯定理3最大后验假设MAP(MaxAPosterior)4极大似然假设ML(MaximumLikelihood)5朴素贝叶斯NB6最小描述长度MDL1贝叶斯学习背景试图发现两件事情的关系（因果关系，先决条件&结论）。执果索因：肺炎→肺癌？不好确定，换成确诊肺癌得肺炎的概率2贝叶斯定理贝叶斯定理是一种用先验慨率来推断后验慨率的公式，它可以表示为：P(
  • 【机器学习笔记】决策树 住在天上的云 机器学习机器学习笔记决策树
    决策树文章目录决策树1决策树学习基础2经典决策树算法3过拟合问题1决策树学习基础适用决策树学习的经典目标问题带有非数值特征的分类问题离散特征没有相似度概念特征无序例子：SkyTempHumidWindWaterForecastEnjoySunnyWarmNormalStrongWarmSameYesSunnyWarmHighStrongWarmSameYesRainyColdHighStrongW
  • 【机器学习笔记】回归算法 住在天上的云 机器学习笔记回归线性回归人工智能
    回归算法文章目录回归算法1线性回归2损失函数3多元线性回归4线性回归的相关系数1线性回归回归分析(Regression)回归分析是描述变量间关系的一种统计分析方法例：在线教育场景因变量Y：在线学习课程满意度自变量X：平台交互性、教学资源、课程设计预测性的建模技术，通常用于预测分析，预测的结果多为连续值（也可为离散值，二值）线性回归(Linearregression)因变量和自变量之间是线性关系，就
  • 矩阵求逆（JAVA）初等行变换 qiuwanchi 矩阵求逆（JAVA）
    package gaodai.matrix; import gaodai.determinant.DeterminantCalculation; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Scanner; /** * 矩阵求逆(初等行变换) * @author 邱万迟 *
  • JDK timer antlove javajdkschedulecodetimer
    1.java.util.Timer.schedule(TimerTask task, long delay)：多长时间（毫秒）后执行任务 2.java.util.Timer.schedule(TimerTask task, Date time)：设定某个时间执行任务 3.java.util.Timer.schedule(TimerTask task, long delay,longperiod
  • JVM调优总结 -Xms -Xmx -Xmn -Xss coder_xpf jvm应用服务器
    堆大小设置JVM 中最大堆大小有三方面限制：相关操作系统的数据模型（32-bt还是64-bit）限制；系统的可用虚拟内存限制；系统的可用物理内存限制。32位系统下，一般限制在1.5G~2G；64为操作系统对内存无限制。我在Windows Server 2003 系统，3.5G物理内存，JDK5.0下测试，最大可设置为1478m。 典型设置： java -Xmx
  • JDBC连接数据库 Array_06 jdbc
    package Util; import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.ResultSet; import java.sql.SQLException; import java.sql.Statement; public class JDBCUtil { //完
  • Unsupported major.minor version 51.0（jdk版本错误） oloz java
    java.lang.UnsupportedClassVersionError: cn/support/cache/CacheType : Unsupported major.minor version 51.0 (unable to load class cn.support.cache.CacheType) at org.apache.catalina.loader.WebappClassL
  • 用多个线程处理1个List集合 362217990 多线程threadlist集合
      昨天发了一个提问，启动5个线程将一个List中的内容，然后将5个线程的内容拼接起来，由于时间比较急迫，自己就写了一个Demo，希望对菜鸟有参考意义。。 import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.concurrent.CountDownLatch; public c
  • JSP简单访问数据库 香水浓 sqlmysqljsp
    学习使用javaBean，代码很烂，仅为留个脚印 public class DBHelper { private String driverName; private String url; private String user; private String password; private Connection connection; privat
  • Flex4中使用组件添加柱状图、饼状图等图表 AdyZhang Flex
    1.添加一个最简单的柱状图 ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 <?xml version= "1.0"&n
  • Android 5.0 - ProgressBar 进度条无法展示到按钮的前面 aijuans android
    在低于SDK < 21 的版本中，ProgressBar 可以展示到按钮前面，并且为之在按钮的中间，但是切换到android 5.0后进度条ProgressBar 展示顺序变化了，按钮再前面，ProgressBar 在后面了我的xml配置文件如下：   [html]  view plain copy   <RelativeLa
  • 查询汇总的sql baalwolf sql
    select   list.listname, list.createtime,listcount from dream_list as list ,   (select listid,count(listid) as listcount  from dream_list_user  group by listid  order by count(
  • Linux du命令和df命令区别 BigBird2012 linux
            1，两者区别             du，disk usage,是通过搜索文件来计算每个文件的大小然后累加，du能看到的文件只是一些当前存在的，没有被删除的。他计算的大小就是当前他认为存在的所有文件大小的累加和。        
  • AngularJS中的$apply，用还是不用？ bijian1013 JavaScriptAngularJS$apply
            在AngularJS开发中，何时应该调用$scope.$apply()，何时不应该调用。下面我们透彻地解释这个问题。         但是首先，让我们把$apply转换成一种简化的形式。         scope.$apply就像一个懒惰的工人。它需要按照命
  • [Zookeeper学习笔记十]Zookeeper源代码分析之ClientCnxn数据序列化和反序列化 bit1129 zookeeper
    ClientCnxn是Zookeeper客户端和Zookeeper服务器端进行通信和事件通知处理的主要类，它内部包含两个类，1. SendThread 2. EventThread， SendThread负责客户端和服务器端的数据通信，也包括事件信息的传输，EventThread主要在客户端回调注册的Watchers进行通知处理   ClientCnxn构造方法   &
  • 【Java命令一】jmap bit1129 Java命令
    jmap命令的用法：   [hadoop@hadoop sbin]$ jmap Usage: jmap [option] <pid> (to connect to running process) jmap [option] <executable <core> (to connect to a
  • Apache 服务器安全防护及实战 ronin47
    此文转自IBM. Apache 服务简介 Web 服务器也称为 WWW 服务器或 HTTP 服务器 (HTTP Server)，它是 Internet 上最常见也是使用最频繁的服务器之一，Web 服务器能够为用户提供网页浏览、论坛访问等等服务。 由于用户在通过 Web 浏览器访问信息资源的过程中，无须再关心一些技术性的细节，而且界面非常友好，因而 Web 在 Internet 上一推出就得到
  • unity 3d实例化位置出现布置？ brotherlamp unity教程unityunity资料unity视频unity自学
    问：unity 3d实例化位置出现布置？ 答：实例化的同时就可以指定被实例化的物体的位置,即 position  Instantiate (original : Object, position : Vector3, rotation : Quaternion) : Object 这样你不需要再用Transform.Position了,   如果你省略了第二个参数(
  • 《重构，改善现有代码的设计》第八章 Duplicate Observed Data bylijinnan java重构
    import java.awt.Color; import java.awt.Container; import java.awt.FlowLayout; import java.awt.Label; import java.awt.TextField; import java.awt.event.FocusAdapter; import java.awt.event.FocusE
  • struts2更改struts.xml配置目录 chiangfai struts.xml
    struts2默认是读取classes目录下的配置文件，要更改配置文件目录，比如放在WEB-INF下，路径应该写成../struts.xml(非/WEB-INF/struts.xml) web.xml文件修改如下：   <filter> <filter-name>struts2</filter-name> <filter-class&g
  • redis做缓存时的一点优化 chenchao051 redishadooppipeline
            最近集群上有个job，其中需要短时间内频繁访问缓存，大概7亿多次。我这边的缓存是使用redis来做的，问题就来了。       首先，redis中存的是普通kv，没有考虑使用hash等解结构，那么以为着这个job需要访问7亿多次redis，导致效率低，且出现很多redi
  • mysql导出数据不输出标题行 daizj mysql数据导出去掉第一行去掉标题
    当想使用数据库中的某些数据，想将其导入到文件中，而想去掉第一行的标题是可以加上-N参数 如通过下面命令导出数据： mysql -uuserName -ppasswd -hhost -Pport -Ddatabase -e " select * from tableName"  > exportResult.txt 结果为： studentid
  • phpexcel导出excel表简单入门示例 dcj3sjt126com PHPExcelphpexcel
    先下载PHPEXCEL类文件，放在class目录下面，然后新建一个index.php文件，内容如下 <?php error_reporting(E_ALL); ini_set('display_errors', TRUE); ini_set('display_startup_errors', TRUE);   if (PHP_SAPI == 'cli') die('
  • 爱情格言 dcj3sjt126com 格言
     1) I love you not because of who you are, but because of who I am when I am with you. 　　 我爱你，不是因为你是一个怎样的人，而是因为我喜欢与你在一起时的感觉。 　　2) No man or woman is worth your tears, and the one who is, won‘t
  • 转 Activity 详解——Activity文档翻译 e200702084 androidUIsqlite配置管理网络应用
    activity 展现在用户面前的经常是全屏窗口，你也可以将 activity 作为浮动窗口来使用（使用设置了 windowIsFloating 的主题），或者嵌入到其他的 activity （使用 ActivityGroup ）中。 当用户离开 activity 时你可以在 onPause() 进行相应的操作 。更重要的是，用户做的任何改变都应该在该点上提交 ( 经常提交到 ContentPro
  • win7安装MongoDB服务 geeksun mongodb
    1.  下载MongoDB的windows版本：mongodb-win32-x86_64-2008plus-ssl-3.0.4.zip，Linux版本也在这里下载，下载地址： http://www.mongodb.org/downloads   2.  解压MongoDB在D:\server\mongodb, 在D:\server\mongodb下创建d
  • Javascript魔法方法:__defineGetter__,__defineSetter__ hongtoushizi js
    转载自： http://www.blackglory.me/javascript-magic-method-definegetter-definesetter/ 在javascript的类中,可以用defineGetter和defineSetter_控制成员变量的Get和Set行为 例如,在一个图书类中,我们自动为Book加上书名符号: function Book(name){
  • 错误的日期格式可能导致走nginx proxy cache时不能进行304响应 jinnianshilongnian cache
    昨天在整合某些系统的nginx配置时，出现了当使用nginx cache时无法返回304响应的情况，出问题的响应头： Content-Type:text/html; charset=gb2312 Date:Mon, 05 Jan 2015 01:58:05 GMT Expires:Mon , 05 Jan 15 02:03:00 GMT Last-Modified:Mon, 05
  • 数据源架构模式之行数据入口 home198979 PHP架构行数据入口
    注：看不懂的请勿踩，此文章非针对java，java爱好者可直接略过。   一、概念 行数据入口（Row Data Gateway）：充当数据源中单条记录入口的对象，每行一个实例。   二、简单实现行数据入口 为了方便理解，还是先简单实现： <?php /** * 行数据入口类 */ class OrderGateway { /*定义元数
  • Linux各个目录的作用及内容 pda158 linux脚本
    1）根目录“/” 　　根目录位于目录结构的最顶层，用斜线（/）表示，类似于 Windows 操作系统的“C:\“，包含Fedora操作系统中所有的目录和文件。 　　2）/bin 　　/bin 　　目录又称为二进制目录，包含了那些供系统管理员和普通用户使用的重要 linux命令的二进制映像。该目录存放的内容包括各种可执行文件，还有某些可执行文件的符号连接。常用的命令有：cp、d
  • ubuntu12.04上编译openjdk7 ol_beta HotSpotjvmjdkOpenJDK
    获取源码 从openjdk代码仓库获取(比较慢) 安装mercurial Mercurial是一个版本管理工具。 sudo apt-get install mercurial 将以下内容添加到$HOME/.hgrc文件中，如果没有则自己创建一个： [extensions] forest=/home/lichengwu/hgforest-crew/forest.py fe
  • 将数据库字段转换成设计文档所需的字段 vipbooks 设计模式工作正则表达式
            哈哈，出差这么久终于回来了，回家的感觉真好！         PowerDesigner的物理数据库一出来，设计文档中要改的字段就多得不计其数，如果要把PowerDesigner中的字段一个个Copy到设计文档中，那将会是一件非常痛苦的事情。
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他