- 【04】深度学习——训练的常见问题 | 过拟合欠拟合应对策略 | 过拟合欠拟合示例 | 正则化 | Dropout方法 | Dropout的代码实现 | 梯度消失和爆炸 | 模型文件的读写
花落指尖❀
#深度学习深度学习人工智能目标检测神经网络cnn
深度学习1.常见的分类问题1.1模型架构设计1.2万能近似定理1.3宽度or深度1.4过拟合问题1.5欠拟合问题1.6相互关系2.过拟合欠拟合应对策略2.1问题的本源2.2数据集大小的选择2.3数据增广2.4使用验证集2.5模型选择2.6K折交叉验证2.7提前终止3.过拟合欠拟合示例3.1导入库3.2数据生成3.3数据划分3.4模型定义3.5辅助函数3.6可视化4.正则化4.1深度学习中的正则化4
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KNNK-NearestNeighbors简称为KNN,根据k个最近的邻居的类别判断当前样本的类别,k一般取奇数。k个邻居中哪种类别的样本多,就判断这个为这个类别距离判断knn首先要判断两个样本之间的距离,距离有多种表示方式欧氏距离生活中常用的距离公式,二维空间中的两点(x1,y1)(x2,y2)(x_1,y_1)(x_2,y_2)(x1,y1)(x2,y2)距离表示为(x1−x2)2+(y1−y
- 代谢组数据分析(十八):随机森林构建代谢组诊断模型
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代谢组分析数据分析随机森林数据挖掘
介绍使用随机森林算法和LASSO特征选择构建了一种胃癌(GC)诊断预测模型。参与者(队列1,n=426)通过随机分层抽样分为发现数据集(n=284)和测试集(n=142)。接下来,在发现数据集上执行LASSO回归,以选择能够识别胃癌患者的较少数量的特征。我们将L1约束的系数设置为0.01,并根据10,000次随机交叉验证的平均误分类误差选择了十个非零系数的特征。在发现数据集上使用引导聚合方法训练了
- 24.8.26学习心得
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验证数据集(ValidationSet)和测试数据集(TestSet)在机器学习和深度学习中都是非常重要的概念。它们各自有不同的用途和目的。下面详细解释两者之间的区别:1.验证数据集(ValidationSet)目的:超参数调整:验证数据集主要用于调整模型的超参数,如学习率、正则化系数、网络层数等。模型选择:用于选择最佳模型。例如,在交叉验证中,通过在验证数据集上的表现来选择性能最好的模型。防止过
- python库——sklearn的关键组件和参数设置
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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
- 逻辑回归C参数选择,利用交叉验证实现
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目录前言一、C参数二、交叉验证1.交叉验证是什么2.交叉验证的基本原理3.交叉验证的作用4.常见的交叉验证方法三、k折交叉验证四、C参数和k折交叉验证的关系五、代码实现1.导入库2.k折交叉验证选择C参数3.建立最优模型总结前言逻辑回归(LogisticRegression)是一种用于二分类问题的统计模型和机器学习算法,旨在预测事件的概率。它基于一个线性模型,并通过一个逻辑函数(通常是Sigmoi
- Task4 - 建模与调参
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1.内容介绍线性回归模型:线性回归对于特征的要求;处理长尾分布;理解线性回归模型;模型性能验证:评价函数与目标函数;交叉验证方法;留一验证方法;针对时间序列问题的验证;绘制学习率曲线;绘制验证曲线;嵌入式特征选择:Lasso回归;Ridge回归;决策树;模型对比:常用线性模型;常用非线性模型;模型调参:贪心调参方法;网格调参方法;贝叶斯调参方法;2.一些基本模型线性回归(LinearRegress
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Kaggle如何针对少量数据集比赛的打法。数据降维的几种方法HF.075|时间序列趋势性分析方法汇总机器学习必须了解的7种交叉验证方法(附代码)这个图!Python也能一键绘制了,而且样式更多..散点图,把散点图画出花来综述:机器学习中的模型评价、模型选择与算法选择!表格任务中的深度学习模型性能比较再见Onehot!KaggleMaster的上分神操作!特征重要性评估方法之排列重要性
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天桥下的卖艺者
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我们在建立数据模型后通常希望在外部数据验证模型的检验能力。然而当没有外部数据可以验证的时候,交叉验证也不失为一种方法。交叉验验证(交叉验证,CV)则是一种评估模型泛化能力的方法,广泛应用中于数证据采挖掘和机器学习领域,在交叉验证通常将数据集分为两部分,一部分为训练集,用于建立预测模型;另一部分为测试集,用于测试该模型的泛化能力。在如何划分2个集合的问题上,统计学界提出了多种方法:简单交叉验证、留一
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原文链接:http://tecdat.cn/?p=25158原文出处:拓端数据部落公众号本文拟合具有分组惩罚的线性回归、GLM和Cox回归模型的正则化路径。这包括组选择方法,如组lasso套索、组MCP和组SCAD,以及双级选择方法,如组指数lasso、组MCP。还提供了进行交叉验证以及拟合后可视化、总结和预测的实用程序。本文提供了一些数据集的例子;涉及识别与低出生体重有关的风险因素。结果是连续测
- 基于神经网络实现手写数字识别(matlab)
入门小新手
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实验目的在matlab平台上,采用神经网络实现手写数字识别。在实验过程中:1、初步探讨数据集预处理的作用。2、增加对神经网络的理解,探讨隐含层层数,节点数和训练步长对识别成功率的影响,找到较佳的参数。3、应用交叉验证法评估训练模型的优劣,建立多次实验取均值的严谨思维。二、分类器原理阐述1、前向传播:输入样本从输入层传入,经隐层逐层处理后,传到输出层,计算实际输出和期望输出的误差。2、误差反向传播:
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一只怂货小脑斧
交叉验证是一种非常常用的对于模型泛化能力进行评估方法,交叉验证既可以解决数据集的数据量不够大问题,也可以解决参数调优的问题。常用的交叉验证方法有:简单交叉验证(HoldOut检验,例如train_test_split)、k折交叉验证(例如KFold)、自助法kfold是将数据集划分为K-折,只是划分数据集;cross_val_score是根据模型进行计算,计算交叉验证的结果,你可以简单认为就是cr
- 【初中生讲机器学习】7. 交叉验证是什么?有哪些?怎么实现?来看!
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人工智能机器学习机器学习人工智能交叉验证K折法
创建时间:2024-02-10最后编辑时间:2024-02-10作者:Geeker_LStar你好呀~这里是Geeker_LStar的人工智能学习专栏,很高兴遇见你~我是Geeker_LStar,一名初三学生,热爱计算机和数学,我们一起加油~!⭐(●’◡’●)⭐那就让我们开始吧!文章目录一、训练集、验证集和测试集训练集TrainingSet验证集ValidationSet测试集TestSet三者关
- IA003第一周答疑复盘
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线上环节1.对于交叉验证的进一步理解(1)信息来源的交叉验证,比如对特斯拉的了解,可以来自wiki或人物传记;(2)信息整理方式的交叉验证,比如按照时间,空间,或者人物;(3)信息加工方法的交叉验证,比如定性或定量,宏观或微观;(4)信息报告(呈现)方式的交叉验证,原始数据或图示法。2.提高对问题的表征能力向上演绎,开上帝视角;向下分解,用变量思维3.核心知识点回顾(1)信息分布数学原理布拉德福定
- 2022-11-14 记FTX暴雷
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1、理解抄作业在投资这件事情上,我是个小白,没有建立属于自己的成熟的被市场验证的交易体系。于是我就选择放弃智商,跟随一些kol抄他们的作业。他们做什么,我也做什么,想着通过抄作业来完成市场布置的作业。其中,我还自诩聪明的交叉验证了,回头看他们那些kol其实是同一投资类型的人。从结果方向来说,要么是作业抄对了,验证了抄作业是一个简单可行的方式。要么是作业抄错了,让自己的内心很痛苦,有些适应不了。显然
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四、机器学习基础概念介绍1_机器学习基础概念机器学习分类1.1有监督学习1.2无监督学习2_有监督机器学习—常见评估方法数据集的划分2.1留出法2.2校验验证法(重点方法)简单交叉验证K折交叉验证(单独流出测试集)(常用方法/Sklearn的默认方法)k折交叉验证(不单独留出测试集)留一法交叉验证Subject-wise交叉验证2.3bootstrap自助法3_有监督机器学习—学习评价指标3.1准
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Datawhale零基础入门数据挖掘-Task4建模调参四、建模与调参4.1学习目标了解常用的机器学习模型,并掌握机器学习模型的建模与调参流程完成相应学习打卡任务4.2内容介绍线性回归模型:线性回归对于特征的要求;处理长尾分布;理解线性回归模型;模型性能验证:评价函数与目标函数;交叉验证方法;留一验证方法;针对时间序列问题的验证;绘制学习率曲线;绘制验证曲线;嵌入式特征选择:Lasso回归;Rid
- 模型选择的方法
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正则化和交叉验证正则化在经验风险上加一个正则化项或者罚项,回忆下经验风险是模型关于一个训练集的平均损失.交叉验证验证随机的将数据集分为训练集,验证集和测试集,分类简单交叉验证一部分作为训练集,一部分作为测试集,S折交叉验证将数据集随机拆分为数量相同的S个数据集,然后利用S-1个子集的数据做为训练集,剩余的子集作为测试集,然后重复执行这S种选择,最后选出S次测评中平均误差最小的模型。留一交叉验证是S
- Pandas数据预处理之数据标准化-提升机器学习模型性能的关键步骤【第64篇—python:数据预处理】
一见已难忘的申公豹
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文章目录Pandas数据预处理之数据标准化:提升机器学习模型性能的关键步骤1.数据标准化的重要性2.使用Pandas进行数据标准化2.1导入必要的库2.2读取数据2.3数据标准化3.代码解析4.进一步优化4.1最小-最大缩放4.2自定义标准化方法5.处理缺失值和异常值5.1缺失值处理5.2异常值处理6.可视化数据标准化效果7.结合交叉验证进行数据标准化8.自动化数据预处理流程总结Pandas数据预
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trainControl中两个的意义repeats重复次数number几折trainControl(method="repeatedcv",number=10,repeats=3)采用repeatedcv法进行3次十折交叉验证
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Python的机器学习项目中,交叉验证(Cross-Validation)和网格搜索(GridSearch)是两种重要的技术,通常用于模型选择和超参数优化。交叉验证和网格搜索也是机器学习中常用的两种技术,可以有效地提高模型的性能。1、交叉验证(Cross-Validation)交叉验证是一种评估模型泛化性能的方法。它涉及将数据集分成几个部分,通常是“折叠”(folds),然后将模型在一个折叠上进行
- 使用sklearn-SGDClassifier分类mnist数据集中‘5‘,并使用交叉验证评估模型
脑子不好真君
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importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportfetch_openmlfromsklearn.linear_modelimportSGDClassifierfromsklearn.model_selectionimportcross_val_scoremnist=fetch_openml('mnist_78
- 动手学深度学习-02打卡
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过拟合、欠拟合及其解决方案1.过拟合、欠拟合的概念2.权重衰减3.丢弃法模型选择、过拟合和欠拟合训练误差和泛化误差训练误差:模型在训练数据集上表现出的误差。泛化误差:模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望。模型选择验证数据集除训练集和测试集之外的数据。目的是为了从训练误差估计泛化误差。k折交叉验证把原始训练数据集分割成k个不重合的子数据集,然后做k次模型训练和验证。每一次我们使用一个子数据
- sklearn之模型评估指标总结归纳
lzw2016
机器学习Python学习sklearn模型评估指标归纳总结
文章目录机器学习模型评估分类模型回归模型聚类模型交叉验证中指定scoring参数网格搜索中应用机器学习模型评估以下方法,sklearn中都在sklearn.metrics类下,务必记住哪些指标适合分类,那些适合回归,不能混着用分类的模型大多是Classifier结尾,回归是Regression分类模型accuracy_score(准确率得分)是模型分类正确的数据除以样本总数【模型的score方法算
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MATLAB回归预测算法算法matlab神经网络
有意向获取代码,请转文末观看代码获取方式~也可转原文链接获取~1基本定义交叉验证求光滑因子的广义神经网络回归预测算法是一种用于选择模型超参数并提高泛化性能的方法。下面将对该算法进行详细介绍:广义神经网络回归模型:广义神经网络回归模型是一个包含多个层的神经网络模型,每层都由多个神经元组成。每个神经元都有权重和偏差,通过激活函数对输入进行非线性变换并输出结果。模型的目标是通过学习训练数据的特征来拟合输
- 机器学习本科课程 实验5 贝叶斯分类
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机器学习本科课程机器学习分类python
实验1.使用sklearn的GaussianNB、BernoulliNB、MultinomialNB完成肿瘤预测任务实验内容:使用GaussianNB、BernoulliNB、MultinomialNB完成肿瘤预测计算各自十折交叉验证的精度、查准率、查全率、F1值根据精度、查准率、查全率、F1值的实际意义以及四个值的对比阐述三个算法在肿瘤预测中的表现对比1.读取数据集importpandasasp
- 交叉验证
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交叉验证不会返回一个模型,在调用cross_val_score时,内部会构建多个模型,但交叉验证的目的只是评估给定算法在特定数据集上训练后的泛化性能好坏。1、scikit-learn中的交叉验证cross_val_score函数的参数:想要评估的模型训练数据真实标签2、分层k折交叉验证和其他策略利用cv参数来调节cross_val_score所使用的折数,可以提供一个交叉验证分离器作为cv参数,来
- 机器学习本科课程 实验3 决策树处理分类任务
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机器学习本科课程机器学习决策树分类
实验3.1决策树处理分类任务使用sklearn.tree.DecisionTreeClassifier完成肿瘤分类(breast-cancer)计算最大深度为10时,十折交叉验证的精度(accuracy),查准率(precision),查全率(recall),F1值绘制最大深度从1到10的决策树十折交叉验证精度的变化图1.读取数据importnumpyasnpimportpandasaspddat
- 特征缩放和交叉验证法随笔
zidea
特征缩放和交叉验证法因为特征间数据取值范围相差过大,就会造成梯度下降会走的很远。这样优化时间比较长而且可能造成错误路径。数据归一化就是把数据的取值范围处理为0-1或者-11之间任意数据转化为0-1之间(任意数据转化为-1-1之间(均值标准化x为特征数据,u为数据的平均值,s为数据的方差取值范围从-0.5-0.5交叉验证法通常我们会将数据集按一定比例进行切分为训练数据集和测试数据集对于较小数据集时候
- 枚举的构造函数中抛出异常会怎样
bylijinnan
javaenum单例
首先从使用enum实现单例说起。
为什么要用enum来实现单例?
这篇文章(
http://javarevisited.blogspot.sg/2012/07/why-enum-singleton-are-better-in-java.html)阐述了三个理由:
1.enum单例简单、容易,只需几行代码:
public enum Singleton {
INSTANCE;
- CMake 教程
aigo
C++
转自:http://xiang.lf.blog.163.com/blog/static/127733322201481114456136/
CMake是一个跨平台的程序构建工具,比如起自己编写Makefile方便很多。
介绍:http://baike.baidu.com/view/1126160.htm
本文件不介绍CMake的基本语法,下面是篇不错的入门教程:
http:
- cvc-complex-type.2.3: Element 'beans' cannot have character
Cb123456
springWebgis
cvc-complex-type.2.3: Element 'beans' cannot have character
Line 33 in XML document from ServletContext resource [/WEB-INF/backend-servlet.xml] is i
- jquery实例:随页面滚动条滚动而自动加载内容
120153216
jquery
<script language="javascript">
$(function (){
var i = 4;$(window).bind("scroll", function (event){
//滚动条到网页头部的 高度,兼容ie,ff,chrome
var top = document.documentElement.s
- 将数据库中的数据转换成dbs文件
何必如此
sqldbs
旗正规则引擎通过数据库配置器(DataBuilder)来管理数据库,无论是Oracle,还是其他主流的数据都支持,操作方式是一样的。旗正规则引擎的数据库配置器是用于编辑数据库结构信息以及管理数据库表数据,并且可以执行SQL 语句,主要功能如下。
1)数据库生成表结构信息:
主要生成数据库配置文件(.conf文
- 在IBATIS中配置SQL语句的IN方式
357029540
ibatis
在使用IBATIS进行SQL语句配置查询时,我们一定会遇到通过IN查询的地方,在使用IN查询时我们可以有两种方式进行配置参数:String和List。具体使用方式如下:
1.String:定义一个String的参数userIds,把这个参数传入IBATIS的sql配置文件,sql语句就可以这样写:
<select id="getForms" param
- Spring3 MVC 笔记(一)
7454103
springmvcbeanRESTJSF
自从 MVC 这个概念提出来之后 struts1.X struts2.X jsf 。。。。。
这个view 层的技术一个接一个! 都用过!不敢说哪个绝对的强悍!
要看业务,和整体的设计!
最近公司要求开发个新系统!
- Timer与Spring Quartz 定时执行程序
darkranger
springbean工作quartz
有时候需要定时触发某一项任务。其实在jdk1.3,java sdk就通过java.util.Timer提供相应的功能。一个简单的例子说明如何使用,很简单: 1、第一步,我们需要建立一项任务,我们的任务需要继承java.util.TimerTask package com.test; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Date;
- 大端小端转换,le32_to_cpu 和cpu_to_le32
aijuans
C语言相关
大端小端转换,le32_to_cpu 和cpu_to_le32 字节序
http://oss.org.cn/kernel-book/ldd3/ch11s04.html
小心不要假设字节序. PC 存储多字节值是低字节为先(小端为先, 因此是小端), 一些高级的平台以另一种方式(大端)
- Nginx负载均衡配置实例详解
avords
[导读] 负载均衡是我们大流量网站要做的一个东西,下面我来给大家介绍在Nginx服务器上进行负载均衡配置方法,希望对有需要的同学有所帮助哦。负载均衡先来简单了解一下什么是负载均衡,单从字面上的意思来理解就可以解 负载均衡是我们大流量网站要做的一个东西,下面我来给大家介绍在Nginx服务器上进行负载均衡配置方法,希望对有需要的同学有所帮助哦。
负载均衡
先来简单了解一下什么是负载均衡
- 乱说的
houxinyou
框架敏捷开发软件测试
从很久以前,大家就研究框架,开发方法,软件工程,好多!反正我是搞不明白!
这两天看好多人研究敏捷模型,瀑布模型!也没太搞明白.
不过感觉和程序开发语言差不多,
瀑布就是顺序,敏捷就是循环.
瀑布就是需求、分析、设计、编码、测试一步一步走下来。而敏捷就是按摸块或者说迭代做个循环,第个循环中也一样是需求、分析、设计、编码、测试一步一步走下来。
也可以把软件开发理
- 欣赏的价值——一个小故事
bijian1013
有效辅导欣赏欣赏的价值
第一次参加家长会,幼儿园的老师说:"您的儿子有多动症,在板凳上连三分钟都坐不了,你最好带他去医院看一看。" 回家的路上,儿子问她老师都说了些什么,她鼻子一酸,差点流下泪来。因为全班30位小朋友,惟有他表现最差;惟有对他,老师表现出不屑,然而她还在告诉她的儿子:"老师表扬你了,说宝宝原来在板凳上坐不了一分钟,现在能坐三分钟。其他妈妈都非常羡慕妈妈,因为全班只有宝宝
- 包冲突问题的解决方法
bingyingao
eclipsemavenexclusions包冲突
包冲突是开发过程中很常见的问题:
其表现有:
1.明明在eclipse中能够索引到某个类,运行时却报出找不到类。
2.明明在eclipse中能够索引到某个类的方法,运行时却报出找不到方法。
3.类及方法都有,以正确编译成了.class文件,在本机跑的好好的,发到测试或者正式环境就
抛如下异常:
java.lang.NoClassDefFoundError: Could not in
- 【Spark七十五】Spark Streaming整合Flume-NG三之接入log4j
bit1129
Stream
先来一段废话:
实际工作中,业务系统的日志基本上是使用Log4j写入到日志文件中的,问题的关键之处在于业务日志的格式混乱,这给对日志文件中的日志进行统计分析带来了极大的困难,或者说,基本上无法进行分析,每个人写日志的习惯不同,导致日志行的格式五花八门,最后只能通过grep来查找特定的关键词缩小范围,但是在集群环境下,每个机器去grep一遍,分析一遍,这个效率如何可想之二,大好光阴都浪费在这上面了
- sudoku solver in Haskell
bookjovi
sudokuhaskell
这几天没太多的事做,想着用函数式语言来写点实用的程序,像fib和prime之类的就不想提了(就一行代码的事),写什么程序呢?在网上闲逛时发现sudoku游戏,sudoku十几年前就知道了,学生生涯时也想过用C/Java来实现个智能求解,但到最后往往没写成,主要是用C/Java写的话会很麻烦。
现在写程序,本人总是有一种思维惯性,总是想把程序写的更紧凑,更精致,代码行数最少,所以现
- java apache ftpClient
bro_feng
java
最近使用apache的ftpclient插件实现ftp下载,遇见几个问题,做如下总结。
1. 上传阻塞,一连串的上传,其中一个就阻塞了,或是用storeFile上传时返回false。查了点资料,说是FTP有主动模式和被动模式。将传出模式修改为被动模式ftp.enterLocalPassiveMode();然后就好了。
看了网上相关介绍,对主动模式和被动模式区别还是比较的模糊,不太了解被动模
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-工厂方法模式
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/
package design.pattern;
/*
* 工厂方法模式:使一个类的实例化延迟到子类
* 某次,我在工作不知不觉中就用到了工厂方法模式(称为模板方法模式更恰当。2012-10-29):
* 有很多不同的产品,它
- 面试记录语
chenyu19891124
招聘
或许真的在一个平台上成长成什么样,都必须靠自己去努力。有了好的平台让自己展示,就该好好努力。今天是自己单独一次去面试别人,感觉有点小紧张,说话有点打结。在面试完后写面试情况表,下笔真的好难,尤其是要对面试人的情况说明真的好难。
今天面试的是自己同事的同事,现在的这个同事要离职了,介绍了我现在这位同事以前的同事来面试。今天这位求职者面试的是配置管理,期初看了简历觉得应该很适合做配置管理,但是今天面
- Fire Workflow 1.0正式版终于发布了
comsci
工作workflowGoogle
Fire Workflow 是国内另外一款开源工作流,作者是著名的非也同志,哈哈....
官方网站是 http://www.fireflow.org
经过大家努力,Fire Workflow 1.0正式版终于发布了
正式版主要变化:
1、增加IWorkItem.jumpToEx(...)方法,取消了当前环节和目标环节必须在同一条执行线的限制,使得自由流更加自由
2、增加IT
- Python向脚本传参
daizj
python脚本传参
如果想对python脚本传参数,python中对应的argc, argv(c语言的命令行参数)是什么呢?
需要模块:sys
参数个数:len(sys.argv)
脚本名: sys.argv[0]
参数1: sys.argv[1]
参数2: sys.argv[
- 管理用户分组的命令gpasswd
dongwei_6688
passwd
NAME: gpasswd - administer the /etc/group file
SYNOPSIS:
gpasswd group
gpasswd -a user group
gpasswd -d user group
gpasswd -R group
gpasswd -r group
gpasswd [-A user,...] [-M user,...] g
- 郝斌老师数据结构课程笔记
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数据结构与算法
<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<
- yii2 cgridview加上选择框进行操作
dcj3sjt126com
GridView
页面代码
<?=Html::beginForm(['controller/bulk'],'post');?>
<?=Html::dropDownList('action','',[''=>'Mark selected as: ','c'=>'Confirmed','nc'=>'No Confirmed'],['class'=>'dropdown',])
- linux mysql
fypop
linux
enquiry mysql version in centos linux
yum list installed | grep mysql
yum -y remove mysql-libs.x86_64
enquiry mysql version in yum repositoryyum list | grep mysql oryum -y list mysql*
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- Scramble String
hcx2013
String
Given a string s1, we may represent it as a binary tree by partitioning it to two non-empty substrings recursively.
Below is one possible representation of s1 = "great":
- 跟我学Shiro目录贴
jinnianshilongnian
跟我学shiro
历经三个月左右时间,《跟我学Shiro》系列教程已经完结,暂时没有需要补充的内容,因此生成PDF版供大家下载。最近项目比较紧,没有时间解答一些疑问,暂时无法回复一些问题,很抱歉,不过可以加群(334194438/348194195)一起讨论问题。
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- nginx日志切割并使用flume-ng收集日志
liyonghui160com
nginx的日志文件没有rotate功能。如果你不处理,日志文件将变得越来越大,还好我们可以写一个nginx日志切割脚本来自动切割日志文件。第一步就是重命名日志文件,不用担心重命名后nginx找不到日志文件而丢失日志。在你未重新打开原名字的日志文件前,nginx还是会向你重命名的文件写日志,linux是靠文件描述符而不是文件名定位文件。第二步向nginx主
- Oracle死锁解决方法
pda158
oracle
select p.spid,c.object_name,b.session_id,b.oracle_username,b.os_user_name from v$process p,v$session a, v$locked_object b,all_objects c where p.addr=a.paddr and a.process=b.process and c.object_id=b.
- java之List排序
shiguanghui
list排序
在Java Collection Framework中定义的List实现有Vector,ArrayList和LinkedList。这些集合提供了对对象组的索引访问。他们提供了元素的添加与删除支持。然而,它们并没有内置的元素排序支持。 你能够使用java.util.Collections类中的sort()方法对List元素进行排序。你既可以给方法传递
- servlet单例多线程
utopialxw
单例多线程servlet
转自http://www.cnblogs.com/yjhrem/articles/3160864.html
和 http://blog.chinaunix.net/uid-7374279-id-3687149.html
Servlet 单例多线程
Servlet如何处理多个请求访问?Servlet容器默认是采用单实例多线程的方式处理多个请求的:1.当web服务器启动的