- 2020-03-24
黑乎乎AI
Datawhale零基础入门数据挖掘-Task2数据分析【代码摘要】赛题:零基础入门数据挖掘-二手车交易价格预测地址:[https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231784/introduction?spm=5176.12281957.1004.1.38b02448ausjSX]EDA的价值主要在于熟悉数据集,了解数据集,对数据集进行验证来确
- 零基础入门金融风控-贷款违约预测Task2 数据分析
一缕阳光lyz
数据分析数据挖掘
Task2数据分析此部分为零基础入门金融风控的Task2数据分析部分,带你来了解数据,熟悉数据,为后续的特征工程做准备,欢迎大家后续多多交流。赛题:零基础入门数据挖掘-零基础入门金融风控之贷款违约目的:1.EDA价值主要在于熟悉了解整个数据集的基本情况(缺失值,异常值),对数据集进行验证是否可以进行接下来的机器学习或者深度学习建模.2.了解变量间的相互关系、变量与预测值之间的存在关系。3.为特征工
- Task 4:建模调参
我是曾阿牛
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
- Task2 数据分析 (1)
__y__
Task2数据分析此部分为零基础入门金融风控的Task2数据分析部分,带你来了解数据,熟悉数据,为后续的特征工程做准备,欢迎大家后续多多交流。赛题:零基础入门数据挖掘-零基础入门金融风控之贷款违约目的:1.EDA价值主要在于熟悉了解整个数据集的基本情况(缺失值,异常值),对数据集进行验证是否可以进行接下来的机器学习或者深度学习建模.2.了解变量间的相互关系、变量与预测值之间的存在关系。3.为特征工
- 贷款违约预测-Task5 模型融合
致Great
Task5模型融合Tip:此部分为零基础入门金融风控的Task5模型融合部分,欢迎大家后续多多交流。赛题:零基础入门数据挖掘-零基础入门金融风控之贷款违约预测项目地址:https://github.com/datawhalechina/team-learning-data-mining/tree/master/FinancialRiskControl比赛地址:https://tianchi.ali
- 天池零基础入门数据挖掘-心跳信号分类预测(流程初试水)
JadessLi
作为第一次参加此类比赛的小白,流水账般地记录一下自己首次比赛提交过程。一.赛题简介https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531883/introduction题以心电图心跳信号数据为背景,要求选手根据心电图感应数据预测心跳信号所属类别,其中心跳信号对应正常病例以及受不同心律不齐和心肌梗塞影响的病例,这是一个多分类的问题。通过这道赛题来引导大
- 贷款违约预测-Task2 数据分析
致Great
Task2数据分析此部分为零基础入门金融风控的Task2数据分析部分,带你来了解数据,熟悉数据,为后续的特征工程做准备,欢迎大家后续多多交流。赛题:零基础入门数据挖掘-零基础入门金融风控之贷款违约目的:1.EDA价值主要在于熟悉了解整个数据集的基本情况(缺失值,异常值),对数据集进行验证是否可以进行接下来的机器学习或者深度学习建模.2.了解变量间的相互关系、变量与预测值之间的存在关系。3.为特征工
- 2020-04-01
黑乎乎AI
#Datawhale零基础入门数据挖掘-Task4建模调参##四、建模与调参Tip:此部分为零基础入门数据挖掘的Task4建模调参部分,带你来了解各种模型以及模型的评价和调参策略,欢迎大家后续多多交流。**赛题:零基础入门数据挖掘-二手车交易价格预测**地址:[https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231784/introduction?s
- 贷款违约预测-Task3 特征工程
致Great
Task3特征工程此部分为零基础入门金融风控的Task3特征工程部分,带你来了解各种特征工程以及分析方法,欢迎大家后续多多交流。赛题:零基础入门数据挖掘-零基础入门金融风控之贷款违约项目地址:https://github.com/datawhalechina/team-learning-data-mining/tree/master/FinancialRiskControl比赛地址:https:/
- DataWhale二手车价格预测Task2-数据探索性分析EDA
MachinePlay
二手车数据探索性分析EDATip:此部分为零基础入门数据挖掘的Task1赛题理解部分,为大家入门数据挖掘比赛提供一个基本的赛题入门讲解,欢迎后续大家多多交流。赛题:零基础入门数据挖掘-二手车交易价格预测地址:https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231784/introduction?spm=5176.12281957.1004.1.38b
- 零基础入门数据挖掘-Task4 建模调参
上善若水弱水三千
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;代码示例1:读取数据importpandasaspdim
- Datawhale 零基础入门数据挖掘-Task5 模型融合
YAN_DUDU
Datawhale零基础入门数据挖掘-Task5模型融合融合是提分和提升模型鲁棒性的一种重要方法,主要有:1)结果层面的融合,这种是最常见的融合方法,其可行的融合方法也有很多,比如根据结果的得分进行加权融合,还可以做Log,exp处理等。在做结果融合的时候,有一个很重要的条件是模型结果的得分要比较近似,然后结果的差异要比较大,这样的结果融合往往有比较好的效果提升。2)特征层面的融合,这个层面其实感
- 一零六五、零基础入门数据挖掘-心跳信号分类预测(阿里云天池赛)
托马斯-酷涛
#Python数据分析数据挖掘分类大数据python深度学习
目录赛制官方链接赛题简介赛制说明长期赛(2021年7月~)正式赛(3月12日-5月12日)大赛组织赛题背景赛题数据评测标准结果提交代码实现赛制官方链接零基础入门数据挖掘-心跳信号分类预测_学习赛_天池大赛-阿里云天池赛题简介本次新人赛是Datawhale与天池联合发起的0基础入门系列赛事——心跳信号分类预测。赛题以心电图心跳信号数据为背景,要求选手根据心电图感应数据预测心跳信号所属类别,其中心跳信
- DataWhale 第17期组队学习经验分享(I)2020-09-14
華麗過去了會灰到記起
这是本次大赛第一次经验分享:任务理解部分任务介绍整体学习内容本次组队学习的内容为:数据挖掘实践(金融风控),该内容来自Datawhale与天池联合发起的零基础入门数据挖掘-贷款违约预测学习赛的第一场。项目地址为:https://github.com/datawhalechina/team-learning-data-mining/tree/master/FinancialRiskControl整体
- Datawhale 零基础入门数据挖掘-Task4 建模调参
YAN_DUDU
Datawhale零基础入门数据挖掘-Task4建模调参这一部分主要讲的是调参的,调参有几个比较重要的模型:线性回归模型https://zhuanlan.zhihu.com/p/49480391决策树模型https://zhuanlan.zhihu.com/p/65304798GBDT模型https://zhuanlan.zhihu.com/p/45145899XGBoost模型https://z
- 零基础入门数据挖掘 - 二手车交易价格预测--EDA
suibianti
EDA数据挖掘数据分析
零基础入门数据挖掘-二手车交易价格预测--EDAEDA背景代码及讲解EDA背景赛题链接零基础入门数据挖掘-二手车交易价格预测EDA目的熟悉数据集,了解数据集,对数据集进行验证了解变量间的相互关系以及变量与预测值之间的存在关系为下一步的数据处理以及特征工程奠定基础代码及讲解引入数据科学以及可视化库#coding:utf-8#导入warnings包,利用过滤器来实现忽略警告语句。importwarni
- 零基础入门数据挖掘——二手车交易价格预测:baseline
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机器学习数据挖掘机器学习python人工智能sklearn
零基础入门数据挖掘-二手车交易价格预测赛题理解比赛要求参赛选手根据给定的数据集,建立模型,二手汽车的交易价格。赛题以预测二手车的交易价格为任务,数据集报名后可见并可下载,该数据来自某交易平台的二手车交易记录,总数据量超过40w,包含31列变量信息,其中15列为匿名变量。为了保证比赛的公平性,将会从中抽取15万条作为训练集,5万条作为测试集A,5万条作为测试集B,同时会对name、model、bra
- Datawhale Task3 特征工程 学习笔记
Wen Yu
Python
Datawhale零基础入门数据挖掘-Task3特征工程三、特征工程目标3.1特征工程目标对于特征进行进一步分析,并对于数据进行处理完成对于特征工程的分析,并对于数据进行一些图表或者文字总结并打卡。3.2内容介绍常见的特征工程包括:异常处理:通过箱线图(或3-Sigma)分析删除异常值;BOX-COX转换(处理有偏分布);长尾截断;特征归一化/标准化:标准化(转换为标准正态分布);归一化(抓换到[
- Datawhale 零基础入门数据挖掘-Task3 特征工程 笔记
小木屋_doh
大数据python
Datawhale零基础入门数据挖掘-Task3特征工程¶三、特征工程目标Tip:此部分为零基础入门数据挖掘的Task3特征工程部分,带你来了解各种特征工程以及分析方法,欢迎大家后续多多交流。赛题:零基础入门数据挖掘-二手车交易价格预测地址:https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231784/introduction?spm=5176.12
- 数据挖掘入门:(一)题目、数据集与评测标准
chu小初
参考资料:【1】零基础入门数据挖掘-二手车交易价格预测https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231784/introduction【2】Datawhale零基础入门数据挖掘https://github.com/datawhalechina/team-learning/(一)题目、数据集与评测标准https://tianchi.aliyun.
- 数据挖掘 二手车EDA
FunYoung0407
二手车EDA赛题理解数据理解分析赛题EDA零基础入门数据挖掘-二手车交易价格预测赛题理解拿到赛题之后,首先要看看赛题的类型,是回归,分类,其他?同时,还要仔细读一下赛题背景,看看是不是已经说明存在数据漂移、异常值、缺失等现象,这样对我们的数据处理很有帮助。数据理解字段含义:接下来开始看一下数据,通过看字段含义,可以知道存在明确的特征,和匿名特征。对于明确的特征,我们能知道是分类变量,还是连续变量,
- Datawhale 零基础入门数据挖掘-the first 直播
敢心历程非正常人类研究所
笔记python算法数据挖掘机器学习
baseline&赛题理解部分讲解赛题理解一、赛题背景赛题以预测二手车的交易价格为任务以二手车的特征去预测它的价格这是一个回归问题赛题数据中的值可能是不正确或异常,我们要找出异常点通过方法去去除,并清洗数据train.csvSaleID-销售样本IDname-汽车编码regDate-汽车注册时间model-车型编码brand-品牌bodyType-车身类型fuelType-燃油类型gearbox-
- 零基础入门数据挖掘-Task3 特征工程
上善若水弱水三千
常见的特征工程包括:异常处理:1.通过箱线图(或3-Sigma)分析删除异常值;2.BOX-COX转换(处理有偏分布);3.长尾截断;特征归一化/标准化:1.标准化(转换为标准正态分布);2.归一化(抓换到[0,1]区间);3.针对幂律分布,可以采用公式:数据分桶:1.等频分桶;2.等距分桶;3.Best-KS分桶(类似利用基尼指数进行二分类);4.卡方分桶;缺失值处理:1.不处理(针对类似XGB
- 天池&Datawhale-零基础入门数据挖掘Task4
微微微微辣
一、内容介绍1、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;2、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;3、嵌入式特征选择:Lasso回归;Ridge回归;决策树;4、模型对比:常用线性模型;常用非线性模型;5、模型调参:贪心调参方法;网格调参方法;贝叶斯调参方法;二、相关原理资料1、线性回归模型
- 机器学习训练_金融风控_Task2_EDA
恶魔眼睛大又大���
python数据分析机器学习数据挖掘
此部分为零基础入门金融风控的Task2数据分析部分,带你来了解数据,熟悉数据,为后续的特征工程做准备,欢迎大家后续多多交流。赛题:零基础入门数据挖掘-零基础入门金融风控之贷款违约目的:1.EDA价值主要在于熟悉了解整个数据集的基本情况(缺失值,异常值),对数据集进行验证是否可以进行接下来的机器学习或者深度学习建模.2.了解变量间的相互关系、变量与预测值之间的存在关系。3.为特征工程做准备这里主要记
- 【算法竞赛学习】心跳信号分类预测-特征工程
jaeden_xu
数据分析挖掘算法分类数据挖掘
Task3特征工程此部分为零基础入门数据挖掘-心跳信号分类预测的Task3特征工程部分,带你来了解时间序列特征工程以及分析方法,欢迎大家后续多多交流。赛题:零基础入门数据挖掘-心跳信号分类预测项目地址:比赛地址:3.1学习目标学习时间序列数据的特征预处理方法学习时间序列特征处理工具Tsfresh(TimeSeriesFresh)的使用3.2内容介绍数据预处理时间序列数据格式处理加入时间步特征tim
- 动手学深度学习(十二)——心跳信号分类预测(天池学习赛)简略
留小星
动手学深度学习:pytorch卷积神经网络pytorchCNN数据挖掘
文章目录一、认识数据1.1加载原始数据1.2查看原始数据相关信息1.3查看心跳信号波形原始数据信息整理二、构建pytorch数据集三、构建神经网络四、训练模型五、模型测试:六、后期优化方向天池比赛:零基础入门数据挖掘-心跳信号分类预测主要介绍建模的步骤和思路(借鉴了B榜第一、第七以及各位大佬的部分内容,关于模型融合的部分将在之后的博客继续推出),采用CNN卷积神经网络对提供的一维数据进行训练。一、
- 心跳信号分类预测(天池数据集)
Liufynupt
牛刀小试大数据数据挖掘python
前些时间,做了个阿里天池的练习赛,心跳预测。说是练习赛,实际也没赛,因为最后的结果也没拿去提交、上传之类的,最后做了个小展示,权当做练手,在这里和大家分享一下整体的思路,希望可以给后来者一些启发。期待可以和大家一起沟通交流,指出不足之处,相互学习,共同进步。先回顾一下先前的题目:数据集见下面链接,也不用大家花C币了,直接在下面链接就能下载。零基础入门数据挖掘-心跳信号分类预测赛题与数据-天池大赛-
- 天池数据竞赛 “二手车交易价格预测”TOP 2%开源特征工程与模型调参代码
Sawaimilert
数据挖掘机器学习
本文是天池的零基础入门数据挖掘之“二手车交易价格预测大赛”的相关baseline与后续提分的完整代码思路分享。目前score在446,名次在200名以内,使用的模型为LightGBM,个人电脑对面15w+的数据量太慢了,贝叶斯调参一边半天时间过去了==。现在把特征工程思路分享给大家,希望对大家提分有帮助。关注公众号“数据科学与人工智能技术”并发送文字“二手车”即可得到本代码。
- 阿里天池新人赛——二手车交易价格预测(赛题理解)
Dikuw-0705
python
阿里天池新人赛——二手车交易价格预测-Task2数据分析概述本次新人赛是Datawhale与天池联合发起的0基础入门系列赛事第一场——零基础入门数据挖掘之二手车交易价格预测大赛。赛事以二手车市场为背景,要求选手预测二手汽车的交易价格。这是典型的回归问题适合小白上手。探索性数据分析EDA(ExploratoryDataAnalysis)在对赛题有初步的了解和认识以后进行初步的分析,判断数据缺失和异常
- 关于旗正规则引擎中的MD5加密问题
何必如此
jspMD5规则加密
一般情况下,为了防止个人隐私的泄露,我们都会对用户登录密码进行加密,使数据库相应字段保存的是加密后的字符串,而非原始密码。
在旗正规则引擎中,通过外部调用,可以实现MD5的加密,具体步骤如下:
1.在对象库中选择外部调用,选择“com.flagleader.util.MD5”,在子选项中选择“com.flagleader.util.MD5.getMD5ofStr({arg1})”;
2.在规
- 【Spark101】Scala Promise/Future在Spark中的应用
bit1129
Promise
Promise和Future是Scala用于异步调用并实现结果汇集的并发原语,Scala的Future同JUC里面的Future接口含义相同,Promise理解起来就有些绕。等有时间了再仔细的研究下Promise和Future的语义以及应用场景,具体参见Scala在线文档:http://docs.scala-lang.org/sips/completed/futures-promises.html
- spark sql 访问hive数据的配置详解
daizj
spark sqlhivethriftserver
spark sql 能够通过thriftserver 访问hive数据,默认spark编译的版本是不支持访问hive,因为hive依赖比较多,因此打的包中不包含hive和thriftserver,因此需要自己下载源码进行编译,将hive,thriftserver打包进去才能够访问,详细配置步骤如下:
1、下载源码
2、下载Maven,并配置
此配置简单,就略过
- HTTP 协议通信
周凡杨
javahttpclienthttp通信
一:简介
HTTPCLIENT,通过JAVA基于HTTP协议进行点与点间的通信!
二: 代码举例
测试类:
import java
- java unix时间戳转换
g21121
java
把java时间戳转换成unix时间戳:
Timestamp appointTime=Timestamp.valueOf(new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").format(new Date()))
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd hh:m
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(报表函数)
老A不折腾
web报表finereport总结
说明:本次总结中,凡是以tableName或viewName作为参数因子的。函数在调用的时候均按照先从私有数据源中查找,然后再从公有数据源中查找的顺序。
CLASS
CLASS(object):返回object对象的所属的类。
CNMONEY
CNMONEY(number,unit)返回人民币大写。
number:需要转换的数值型的数。
unit:单位,
- java jni调用c++ 代码 报错
墙头上一根草
javaC++jni
#
# A fatal error has been detected by the Java Runtime Environment:
#
# EXCEPTION_ACCESS_VIOLATION (0xc0000005) at pc=0x00000000777c3290, pid=5632, tid=6656
#
# JRE version: Java(TM) SE Ru
- Spring中事件处理de小技巧
aijuans
springSpring 教程Spring 实例Spring 入门Spring3
Spring 中提供一些Aware相关de接口,BeanFactoryAware、 ApplicationContextAware、ResourceLoaderAware、ServletContextAware等等,其中最常用到de匙ApplicationContextAware.实现ApplicationContextAwaredeBean,在Bean被初始后,将会被注入 Applicati
- linux shell ls脚本样例
annan211
linuxlinux ls源码linux 源码
#! /bin/sh -
#查找输入文件的路径
#在查找路径下寻找一个或多个原始文件或文件模式
# 查找路径由特定的环境变量所定义
#标准输出所产生的结果 通常是查找路径下找到的每个文件的第一个实体的完整路径
# 或是filename :not found 的标准错误输出。
#如果文件没有找到 则退出码为0
#否则 即为找不到的文件个数
#语法 pathfind [--
- List,Set,Map遍历方式 (收集的资源,值得看一下)
百合不是茶
listsetMap遍历方式
List特点:元素有放入顺序,元素可重复
Map特点:元素按键值对存储,无放入顺序
Set特点:元素无放入顺序,元素不可重复(注意:元素虽然无放入顺序,但是元素在set中的位置是有该元素的HashCode决定的,其位置其实是固定的)
List接口有三个实现类:LinkedList,ArrayList,Vector
LinkedList:底层基于链表实现,链表内存是散乱的,每一个元素存储本身
- 解决SimpleDateFormat的线程不安全问题的方法
bijian1013
javathread线程安全
在Java项目中,我们通常会自己写一个DateUtil类,处理日期和字符串的转换,如下所示:
public class DateUtil01 {
private SimpleDateFormat dateformat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
public void format(Date d
- http请求测试实例(采用fastjson解析)
bijian1013
http测试
在实际开发中,我们经常会去做http请求的开发,下面则是如何请求的单元测试小实例,仅供参考。
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import org.apache.commons.httpclient.HttpClient;
import
- 【RPC框架Hessian三】Hessian 异常处理
bit1129
hessian
RPC异常处理概述
RPC异常处理指是,当客户端调用远端的服务,如果服务执行过程中发生异常,这个异常能否序列到客户端?
如果服务在执行过程中可能发生异常,那么在服务接口的声明中,就该声明该接口可能抛出的异常。
在Hessian中,服务器端发生异常,可以将异常信息从服务器端序列化到客户端,因为Exception本身是实现了Serializable的
- 【日志分析】日志分析工具
bit1129
日志分析
1. 网站日志实时分析工具 GoAccess
http://www.vpsee.com/2014/02/a-real-time-web-log-analyzer-goaccess/
2. 通过日志监控并收集 Java 应用程序性能数据(Perf4J)
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-logforperf/
3.log.io
和
- nginx优化加强战斗力及遇到的坑解决
ronin47
nginx 优化
先说遇到个坑,第一个是负载问题,这个问题与架构有关,由于我设计架构多了两层,结果导致会话负载只转向一个。解决这样的问题思路有两个:一是改变负载策略,二是更改架构设计。
由于采用动静分离部署,而nginx又设计了静态,结果客户端去读nginx静态,访问量上来,页面加载很慢。解决:二者留其一。最好是保留apache服务器。
来以下优化:
- java-50-输入两棵二叉树A和B,判断树B是不是A的子结构
bylijinnan
java
思路来自:
http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174201011445550396/
import ljn.help.*;
public class HasSubtree {
/**Q50.
* 输入两棵二叉树A和B,判断树B是不是A的子结构。
例如,下图中的两棵树A和B,由于A中有一部分子树的结构和B是一
- mongoDB 备份与恢复
开窍的石头
mongDB备份与恢复
Mongodb导出与导入
1: 导入/导出可以操作的是本地的mongodb服务器,也可以是远程的.
所以,都有如下通用选项:
-h host 主机
--port port 端口
-u username 用户名
-p passwd 密码
2: mongoexport 导出json格式的文件
- [网络与通讯]椭圆轨道计算的一些问题
comsci
网络
如果按照中国古代农历的历法,现在应该是某个季节的开始,但是由于农历历法是3000年前的天文观测数据,如果按照现在的天文学记录来进行修正的话,这个季节已经过去一段时间了。。。。。
也就是说,还要再等3000年。才有机会了,太阳系的行星的椭圆轨道受到外来天体的干扰,轨道次序发生了变
- 软件专利如何申请
cuiyadll
软件专利申请
软件技术可以申请软件著作权以保护软件源代码,也可以申请发明专利以保护软件流程中的步骤执行方式。专利保护的是软件解决问题的思想,而软件著作权保护的是软件代码(即软件思想的表达形式)。例如,离线传送文件,那发明专利保护是如何实现离线传送文件。基于相同的软件思想,但实现离线传送的程序代码有千千万万种,每种代码都可以享有各自的软件著作权。申请一个软件发明专利的代理费大概需要5000-8000申请发明专利可
- Android学习笔记
darrenzhu
android
1.启动一个AVD
2.命令行运行adb shell可连接到AVD,这也就是命令行客户端
3.如何启动一个程序
am start -n package name/.activityName
am start -n com.example.helloworld/.MainActivity
启动Android设置工具的命令如下所示:
# am start -
- apache虚拟机配置,本地多域名访问本地网站
dcj3sjt126com
apache
现在假定你有两个目录,一个存在于 /htdocs/a,另一个存在于 /htdocs/b 。
现在你想要在本地测试的时候访问 www.freeman.com 对应的目录是 /xampp/htdocs/freeman ,访问 www.duchengjiu.com 对应的目录是 /htdocs/duchengjiu。
1、首先修改C盘WINDOWS\system32\drivers\etc目录下的
- yii2 restful web服务[速率限制]
dcj3sjt126com
PHPyii2
速率限制
为防止滥用,你应该考虑增加速率限制到您的API。 例如,您可以限制每个用户的API的使用是在10分钟内最多100次的API调用。 如果一个用户同一个时间段内太多的请求被接收, 将返回响应状态代码 429 (这意味着过多的请求)。
要启用速率限制, [[yii\web\User::identityClass|user identity class]] 应该实现 [[yii\filter
- Hadoop2.5.2安装——单机模式
eksliang
hadoophadoop单机部署
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2185414 一、概述
Hadoop有三种模式 单机模式、伪分布模式和完全分布模式,这里先简单介绍单机模式 ,默认情况下,Hadoop被配置成一个非分布式模式,独立运行JAVA进程,适合开始做调试工作。
二、下载地址
Hadoop 网址http:
- LoadMoreListView+SwipeRefreshLayout(分页下拉)基本结构
gundumw100
android
一切为了快速迭代
import java.util.ArrayList;
import org.json.JSONObject;
import android.animation.ObjectAnimator;
import android.os.Bundle;
import android.support.v4.widget.SwipeRefreshLayo
- 三道简单的前端HTML/CSS题目
ini
htmlWeb前端css题目
使用CSS为多个网页进行相同风格的布局和外观设置时,为了方便对这些网页进行修改,最好使用( )。http://hovertree.com/shortanswer/bjae/7bd72acca3206862.htm
在HTML中加入<table style=”color:red; font-size:10pt”>,此为( )。http://hovertree.com/s
- overrided方法编译错误
kane_xie
override
问题描述:
在实现类中的某一或某几个Override方法发生编译错误如下:
Name clash: The method put(String) of type XXXServiceImpl has the same erasure as put(String) of type XXXService but does not override it
当去掉@Over
- Java中使用代理IP获取网址内容(防IP被封,做数据爬虫)
mcj8089
免费代理IP代理IP数据爬虫JAVA设置代理IP爬虫封IP
推荐两个代理IP网站:
1. 全网代理IP:http://proxy.goubanjia.com/
2. 敲代码免费IP:http://ip.qiaodm.com/
Java语言有两种方式使用代理IP访问网址并获取内容,
方式一,设置System系统属性
// 设置代理IP
System.getProper
- Nodejs Express 报错之 listen EADDRINUSE
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境nodejs纵观千象
当你启动 nodejs服务报错:
>node app
Express server listening on port 80
events.js:85
throw er; // Unhandled 'error' event
^
Error: listen EADDRINUSE
at exports._errnoException (
- C++中三种new的用法
_荆棘鸟_
C++new
转载自:http://news.ccidnet.com/art/32855/20100713/2114025_1.html
作者: mt
其一是new operator,也叫new表达式;其二是operator new,也叫new操作符。这两个英文名称起的也太绝了,很容易搞混,那就记中文名称吧。new表达式比较常见,也最常用,例如:
string* ps = new string("
- Ruby深入研究笔记1
wudixiaotie
Ruby
module是可以定义private方法的
module MTest
def aaa
puts "aaa"
private_method
end
private
def private_method
puts "this is private_method"
end
end