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zhangpeng455547940
计算机人工智能
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- 大模型开发教程:从零开始的入门指南!
程序员二飞
人工智能java数据库职场和发展深度学习
概述大模型开发教程引领人工智能领域前沿,从基础概念至实战项目,全面覆盖Python与深度学习框架使用,指导初学者构建线性回归、逻辑回归、神经网络等模型,深入探索图像分类、情感分析等复杂应用,为探索未来智能世界提供坚实基石。前排提示,文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦!二、基础知识2.1人工智能与深度学习的概念人工智能(AI)是计算机科学的一个分支,旨在使计算机能够执行通常需要人类智能的任务。
- Python实现机器学习项目教程:房价预测
向着开发进攻
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Python实现机器学习小项目教程:房价预测案例机器学习(MachineLearning)是数据科学中的一项重要技术,它通过从数据中学习规律,进行预测和决策。对于初学者来说,通过实际的项目来学习机器学习的原理和实现方法,是非常有效的。本篇教程将通过Python实现一个简单的机器学习小项目——房价预测。我们将使用scikit-learn库来构建并训练一个线性回归模型,预测房价。项目背景假设我们拥有一
- Math.NET Numerics 库怎么装
9677
.net
你提到的缺少的库是Math.NETNumerics。关于Math.NETNumericsMath.NETNumerics是一个用于.NET平台的开源数学库,提供了以下功能:线性代数(矩阵运算、求解线性方程组等)。数值计算(积分、微分、优化等)。统计和概率分布。回归分析(包括多元线性回归)。它是C#中进行科学计算和数据分析的常用工具。安装Math.NETNumerics你可以通过NuGet包管理器安
- 基于线性回归和多项式回归的完整代码
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回归线性回归算法
1.导入必要库importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.preprocessingimportPolynomialFeaturesfromsklearn.pipelineimportPipelinefromsklearn.metricsi
- PCL 点云迭代加权最小二乘法拟合平面(抑制噪声)
大鱼BIGFISH
点云进阶最小二乘法平面C++PCL迭代加权
文章目录一、简介二、实现代码三、实现效果参考资料一、简介受到之前博客的启发(Matlab点云最小二乘法拟合平面(剔除噪声)),我们不仅可以通过剔除一些异常点来拟合更为合适的平面,而且还可以在这个过程中对每个点进行加权来抑制噪声点,双管齐下也可以使得算法更具鲁棒性,并拟合出合适的平面,具体过程如下所示:1、首先使用加权的最小二乘法拟合一个平面系数的初值。2、计算所有有效点到拟合平面的距离did_i
- 机器学习模型-从线性回归到神经网络
Earth explosion
机器学习线性回归神经网络
在当今的数据驱动世界中,机器学习模型是许多应用程序的核心。无论是推荐系统、图像识别,还是自动驾驶汽车,机器学习技术都在背后发挥着重要作用。在这篇文章中,我们将探索几种基础的机器学习模型,并了解它们的基本原理和应用场景。1.线性回归基本原理线性回归是最简单的机器学习模型之一。它旨在找到一个最佳拟合线来预测目标变量(通常是连续值)。线性回归假设输入变量和输出变量之间存在线性关系,其数学表达式为:[y=
- 深度学习复习笔记(6)线性回归——新冠预测项目
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深度学习初学深度学习笔记线性回归
importmatplotlib.pyplotaspltimporttorch#框架importnumpyasnp#矩阵处理importcsv#读excel文件fromtorch.utils.dataimportDataLoader,Dataset#两个与数据处理相关的包,类Datasetimporttorch.nnasnn#类nn.Module需要用,损失函数需要用fromtorchimport
- XGBoost常见面试题(五)——模型对比
月亮月亮要去太阳
机器学习经验分享
XGBoost与GBDT的区别机器学习算法中GBDT和XGBOOST的区别有哪些?-知乎基分类器:传统GBDT以CART树作为基分类器,xgboost还支持线性分类器,这个时候xgboost相当于带L1和L2正则化项的逻辑斯蒂回归(分类问题)或者线性回归(回归问题)。导数:传统GBDT在优化时只用到一阶导数信息,xgboost则对代价函数进行了二阶泰勒展开,同时用到了一阶和二阶导数。同时xgboo
- 机器学习之线性代数
珠峰日记
AI理论与实践机器学习线性代数人工智能
文章目录一、引言:线性代数为何是AI的基石二、向量:AI世界的基本构建块(一)向量的定义(二)向量基础操作(三)重要概念三、矩阵:AI数据的强大容器(一)矩阵的定义(二)矩阵运算(三)矩阵特性(四)矩阵分解(五)Python示例(使用NumPy库)四、线性代数在AI中的应用(一)数据表示(二)降维:PCA(三)线性回归(四)计算机视觉(五)自然语言处理一、引言:线性代数为何是AI的基石在人工智能领
- 《Natural Actor-Critic》译读笔记
songyuc
笔记
《NaturalActor-Critic》摘要本文提出了一种新型的强化学习架构,即自然演员-评论家(NaturalActor-Critic)。Theactor的更新通过使用Amari的自然梯度方法进行策略梯度的随机估计来实现,而评论家则通过线性回归同时获得自然策略梯度和价值函数的附加参数。本文展示了使用自然策略梯度的actor改进特别有吸引力,因为这些梯度与所选策略表示的坐标框架无关,并且比常规策
- 机器学习算法(2)—— 线性回归算法
疯狂的石头。
算法机器学习线性回归
‘’‘构造数据集’‘’x=[[80,86],[82,80],[85,78],[90,90],[86,82],[82,90],[78,80],[92,94]]y=[84.2,80.6,80.1,90,83.2,87.6,79.4,93.4]‘’‘模型训练’‘’实例化一个估计器estimator=LinearRegression()使用fit方法进行训练estimator.fit(x,y)查看回归系数
- 学习总结项目
苏小夕夕
学习人工智能深度学习机器学习
近段时间学习了机器学习、线性回归和softmax回归、多层感知机、卷积神经网络、Pytorch神经网络工具箱、Python数据处理工具箱、图像分类等的知识,学习了利用神经网络实现cifar10的操作、手写图像识别项目以及其对应的实验项目报告总结。项目总结本次项目我使用了VGG19模型、AlexNet模型和已使用的VGG16模型进行对比,在已有的条件下,对代码进行更改是,结果展示中,VGG19模型的
- 深度学习 -- 逻辑回归 PyTorch实现逻辑回归
冲鸭嘟嘟可
深度学习逻辑回归python人工智能
前言线性回归解决的是回归问题,而逻辑回归解决的是分类问题,这两种问题的区别是前者的目标属性是连续的数值类型,而后者的目标属性是离散的标称类型。可以将逻辑回归视为神经网络的一个神经元,因此学习逻辑回归能帮助理解神经网络的工作原理。什么是逻辑回归?逻辑回归是一种广义的线性回归分析模型,是监督学习的一种重要方法,主要用于二分类问题,但也可以用于多分类问题。逻辑回归的主要思想是,对于一个二分类问题,先根据
- 数据挖掘校招面经二
Y1nhl
搜广推面经数据挖掘人工智能机器学习深度学习算法python
得物数据挖掘一、线性回归y=ax中参数a如何计算1.1.a是待学习参数在线性回归中,a是模型的权重(或斜率),需要通过数据来学习其最优值。学习的目标是找到a的值,使得模型的预测值y^=ax\hat{y}=axy^=ax尽可能接近真实值y。1.2.最小二乘法在线性回归中,通常使用最小二乘法来学习a。最小二乘法的目标是最小化误差平方和(即真实值y和预测值y^\hat{y}y^之间的差异):误差平方和=
- 基于 Python + Django 的学生成绩综合评价分析预测可视化系统
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开发报告:一、项目概述本项目是一个基于Python和Django框架开发的学生成绩综合评价分析与预测可视化系统。系统的主要功能包括:学生成绩数据的管理与展示、成绩预测模型的建立与应用、以及预测结果的可视化展示。该系统利用机器学习算法(如线性回归)进行成绩预测,并通过DjangoWeb框架实现数据的展示和用户交互。二、系统功能概述学生信息管理:系统管理学生的基本信息,包括年龄、性别、爱好等,基于Dj
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机器学习学习笔记人工智能python
机器学习-学习笔记1.简介2.算法3.特征工程3.1数据集3.2特征提取3.3特征预处理3.4特征降维4.分类算法4.1`sklearn`转换器和估计器4.2K-近邻算法(KNN)4.3模型选择与调优4.4朴素贝叶斯算法4.5决策树4.6集成学习方法之随机森林5.回归算法5.1线性回归5.2过拟合与欠拟合5.3岭回归5.4逻辑回归(实际上是分类算法,用于解决二分类问题)6.聚类算法1.无监督学习2
- 自动驾驶平行仿真(基础课程一)
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自动驾驶人工智能机器学习
一、线性回归每当我们想预测一个数值时,就会弹出回归问题价值。常见示例包括预测价格(房屋、股票、等)、预测住院时间(对于住院患者)、预测需求(零售额)等等。并非每个预测问题是经典回归的一种。稍后,我们将引入分类问题,其目标是预测一组类别的成员资格。作为一个运行示例,假设我们希望估计房屋(以美元计)基于其面积(以平方英尺为单位)和年龄(以年)。要开发一个预测房价的模型,我们需要得到我们亲身体验数据,包
- 逻辑回归揭秘:让数据说话,轻松预测未来
星际编程喵
Python探索之旅逻辑回归算法机器学习python人工智能
前言听到“逻辑回归”这个名字,大家是不是会觉得它和线性回归有点“亲戚”关系?别被名字骗了!虽然它有“回归”两个字,但它其实是个分类算法,而不是回归问题的解决方案。逻辑回归擅长的可不仅仅是“线性”问题,而是判断“是与否”、“成功与失败”这样的二分类问题。就像你老板问你:“这个月KPI达标了吗?”你能回答“是”或者“不是”,就是这么直接和清晰,毫不含糊。那它是怎么做到如此精准分类的?核心究竟是什么?逻
- Matlab 大量接单
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matlab开发语言
分享一个matlab接私活、兼职的平台1、技术方向满足任一即可2、技术要求3、最后技术方向满足即可MATLAB:熟练掌握MATLAB编程语言,能够使用MATLAB进行数据处理、机器学习和深度学习等相关工作。机器学习、深度学习、强化学习、仿真、复现、算法、神经网络、建模、图像识别、数据挖掘、数据获取、爬虫、数据分析、目标检测、算法创新、因子分析、相关分析、方差分析、判别分析、方程分析、线性回归、中介
- JS宏案例:多项式回归
jackispy
JS宏实例回归数据挖掘
一、基本定义多项式回归是曲线回归的一种,它通过在传统的线性回归模型中增加变量的高次项(如平方项、立方项等),来捕捉数据中的非线性关系。其基本原理是在线性回归的基础上,将自变量的幂次作为新的特征加入模型中,从而使模型能够捕捉到数据的非线性结构。其表达式如下所示:C:表示回归常数k:表示回归系数:表示误差系数n:多项式的阶数与线性回归相比,多项式回归能够拟合数据之间的非线性关系。这种方法的核心思想是,
- 线性回归s
三排扣
线性回归pytorch深度学习
1api的调用损失函数假设函数优化函数importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptim#损失函数deftest1():#初始化损失函数对象criterion=nn.MSELoss()y_pread=torch.randn(3,5,requires_grad=True)y_test=torch.randn(3,5)#计算损失loss=crit
- 数学建模(6)——预测类模型目录
Ice-cream-AI
数学建模
预测模型是一类通过分析和建模历史数据来预测未来结果的算法或模型。这些模型广泛应用于各种领域,包括金融、医疗、市场营销、气象、制造业等。以下是一些常见的预测模型:1.回归模型线性回归(LinearRegression):用于预测连续变量,通过拟合一个线性方程来最小化预测值和实际值之间的误差。多元线性回归(MultipleLinearRegression):扩展线性回归模型,使用多个特征进行预测。岭回
- 使用Python或R语言重新拟合模型
pk_xz123456
python算法pythonr语言开发语言
以下分别给出使用Python和R语言完成该任务的示例代码,假设我们有一个包含被试编号、实验条件和反应时的数据,并且要拟合一个线性回归模型。Python实现importpandasaspdimportnumpyasnpimportstatsmodels.apiassm#生成示例数据data={'subject':np.repeat(range(1,11),5),'condition':np.tile
- AI探索笔记:浅谈人工智能算法分类
安意诚Matrix
机器学习笔记人工智能笔记
人工智能算法分类这是一张经典的图片,基本概况了人工智能算法的现状。这张图片通过三个同心圆展示了人工智能、机器学习和深度学习之间的包含关系,其中人工智能是最广泛的范畴,机器学习是其子集,专注于数据驱动的算法改进,而深度学习则是机器学习中利用多层神经网络进行学习的特定方法。但是随着时代的发展,这张图片表达得也不是太全面了。我更喜欢把人工智能算法做如下的分类:传统机器学习算法-线性回归、逻辑回归、支持向
- AI探索笔记:线性回归
安意诚Matrix
机器学习笔记人工智能笔记线性回归
前言写这篇博客,主要是自己来练练手。网络上教程已经是数不胜数,也都讲得非常清楚了。但自己不动手,知识和能力还是别人的。下面分别用传统方法(sklearn)和神经网络(pytorch)来解决线性回归问题。内容什么是线性回归线性回归(LinearRegression)是统计学和机器学习中最基础且广泛使用的预测模型,用于建立**自变量(输入特征)与因变量(输出目标)**之间的线性关系模型。其核心思想是通
- JS宏进阶:浅谈曲线回归
jackispy
JS宏进阶回归数据挖掘人工智能javascript
曲线回归是一种统计学方法,用于研究两个或多个变量之间的非线性关系,并找到最能拟合数据点的曲线函数形式。与线性回归不同,曲线回归适用于描述那些不是直线性的变量关系。通过曲线回归,可以建立变量之间的非线性数学模型,用于预测和解释各种实际现象。一、基本概念定义:曲线回归是指对于非线性关系的变量进行回归分析的方法。曲线回归方程一般是以自变量的多项式或其他非线性函数形式表达因变量。目的:曲线回归的主要目的是
- python曲线回归小案例教程
jackispy
python回归开发语言
一、曲线回归的定义曲线回归是一种统计方法,用于建立自变量(独立变量)和因变量(依赖变量)之间的非线性关系模型。与线性回归不同,线性回归假设自变量和因变量之间的关系是线性的,即可以通过一条直线来描述数据点的趋势;而曲线回归则允许这种关系是非线性的,可能表现为曲线、抛物线、指数、对数或其他复杂的数学形式。其主要特征如下:非线性关系:曲线回归适用于那些不能用直线来充分描述的数据关系。它允许模型以曲线形式
- ALOAM代码解析laserMapping(二)
大山同学
代码解析SLAM感知定位
文章目录前言1.计算当前帧位置的IJK坐标2.与地图特征点与线段拟合及残差计算2.1.变换点云坐标系2.2.寻找最近邻点2.3.计算最近邻点的中心2.4.计算协方差矩阵2.5.特征值与特征向量分析2.6.判断是否为线特征2.7.添加残差函数3.点到平面拟合与残差计算(LidarPlaneNormFactor)3.1.变换点云坐标系3.2.寻找最近邻点3.3.最小二乘法拟合平面3.4.归一化法向量3
- AI人工智能机器学习之监督线性模型
rockfeng0
人工智能机器学习sklearn
1、概要 本篇学习AI人工智能机器监督学习框架下的线性模型,以LinearRegression线性回归和LogisticRegression逻辑回归为示例,从代码层面测试和讲述监督学习中的线性模型。2、监督学习之线性模型-简介监督学习和线性模型是的两个重要概念。监督学习是一种机器学习任务,其中模型在已标记的数据集上进行训练。线性模型是一类通过线性组合输入特征来进行预测的模型。线性模型的基本形式可
- Enum 枚举
120153216
enum枚举
原文地址:http://www.cnblogs.com/Kavlez/p/4268601.html Enumeration
于Java 1.5增加的enum type...enum type是由一组固定的常量组成的类型,比如四个季节、扑克花色。在出现enum type之前,通常用一组int常量表示枚举类型。比如这样:
public static final int APPLE_FUJI = 0
- Java8简明教程
bijian1013
javajdk1.8
Java 8已于2014年3月18日正式发布了,新版本带来了诸多改进,包括Lambda表达式、Streams、日期时间API等等。本文就带你领略Java 8的全新特性。
一.允许在接口中有默认方法实现
Java 8 允许我们使用default关键字,为接口声明添
- Oracle表维护 快速备份删除数据
cuisuqiang
oracle索引快速备份删除
我知道oracle表分区,不过那是数据库设计阶段的事情,目前是远水解不了近渴。
当前的数据库表,要求保留一个月数据,且表存在大量录入更新,不存在程序删除。
为了解决频繁查询和更新的瓶颈,我在oracle内根据需要创建了索引。但是随着数据量的增加,一个半月数据就要超千万,此时就算有索引,对高并发的查询和更新来说,让然有所拖累。
为了解决这个问题,我一般一个月会进行一次数据库维护,主要工作就是备
- java多态内存分析
麦田的设计者
java内存分析多态原理接口和抽象类
“ 时针如果可以回头,熟悉那张脸,重温嬉戏这乐园,墙壁的松脱涂鸦已经褪色才明白存在的价值归于记忆。街角小店尚存在吗?这大时代会不会牵挂,过去现在花开怎么会等待。
但有种意外不管痛不痛都有伤害,光阴远远离开,那笑声徘徊与脑海。但这一秒可笑不再可爱,当天心
- Xshell实现Windows上传文件到Linux主机
被触发
windows
经常有这样的需求,我们在Windows下载的软件包,如何上传到远程Linux主机上?还有如何从Linux主机下载软件包到Windows下;之前我的做法现在看来好笨好繁琐,不过也达到了目的,笨人有本方法嘛;
我是怎么操作的:
1、打开一台本地Linux虚拟机,使用mount 挂载Windows的共享文件夹到Linux上,然后拷贝数据到Linux虚拟机里面;(经常第一步都不顺利,无法挂载Windo
- 类的加载ClassLoader
肆无忌惮_
ClassLoader
类加载器ClassLoader是用来将java的类加载到虚拟机中,类加载器负责读取class字节文件到内存中,并将它转为Class的对象(类对象),通过此实例的 newInstance()方法就可以创建出该类的一个对象。
其中重要的方法为findClass(String name)。
如何写一个自己的类加载器呢?
首先写一个便于测试的类Student
- html5写的玫瑰花
知了ing
html5
<html>
<head>
<title>I Love You!</title>
<meta charset="utf-8" />
</head>
<body>
<canvas id="c"></canvas>
- google的ConcurrentLinkedHashmap源代码解析
矮蛋蛋
LRU
原文地址:
http://janeky.iteye.com/blog/1534352
简述
ConcurrentLinkedHashMap 是google团队提供的一个容器。它有什么用呢?其实它本身是对
ConcurrentHashMap的封装,可以用来实现一个基于LRU策略的缓存。详细介绍可以参见
http://code.google.com/p/concurrentlinke
- webservice获取访问服务的ip地址
alleni123
webservice
1. 首先注入javax.xml.ws.WebServiceContext,
@Resource
private WebServiceContext context;
2. 在方法中获取交换请求的对象。
javax.xml.ws.handler.MessageContext mc=context.getMessageContext();
com.sun.net.http
- 菜鸟的java基础提升之道——————>是否值得拥有
百合不是茶
1,c++,java是面向对象编程的语言,将万事万物都看成是对象;java做一件事情关注的是人物,java是c++继承过来的,java没有直接更改地址的权限但是可以通过引用来传值操作地址,java也没有c++中繁琐的操作,java以其优越的可移植型,平台的安全型,高效性赢得了广泛的认同,全世界越来越多的人去学习java,我也是其中的一员
java组成:
- 通过修改Linux服务自动启动指定应用程序
bijian1013
linux
Linux中修改系统服务的命令是chkconfig (check config),命令的详细解释如下: chkconfig
功能说明:检查,设置系统的各种服务。
语 法:chkconfig [ -- add][ -- del][ -- list][系统服务] 或 chkconfig [ -- level <</SPAN>
- spring拦截器的一个简单实例
bijian1013
javaspring拦截器Interceptor
Purview接口
package aop;
public interface Purview {
void checkLogin();
}
Purview接口的实现类PurviesImpl.java
package aop;
public class PurviewImpl implements Purview {
public void check
- [Velocity二]自定义Velocity指令
bit1129
velocity
什么是Velocity指令
在Velocity中,#set,#if, #foreach, #elseif, #parse等,以#开头的称之为指令,Velocity内置的这些指令可以用来做赋值,条件判断,循环控制等脚本语言必备的逻辑控制等语句,Velocity的指令是可扩展的,即用户可以根据实际的需要自定义Velocity指令
自定义指令(Directive)的一般步骤
&nbs
- 【Hive十】Programming Hive学习笔记
bit1129
programming
第二章 Getting Started
1.Hive最大的局限性是什么?一是不支持行级别的增删改(insert, delete, update)二是查询性能非常差(基于Hadoop MapReduce),不适合延迟小的交互式任务三是不支持事务2. Hive MetaStore是干什么的?Hive persists table schemas and other system metadata.
- nginx有选择性进行限制
ronin47
nginx 动静 限制
http {
limit_conn_zone $binary_remote_addr zone=addr:10m;
limit_req_zone $binary_remote_addr zone=one:10m rate=5r/s;...
server {...
location ~.*\.(gif|png|css|js|icon)$ {
- java-4.-在二元树中找出和为某一值的所有路径 .
bylijinnan
java
/*
* 0.use a TwoWayLinkedList to store the path.when the node can't be path,you should/can delete it.
* 1.curSum==exceptedSum:if the lastNode is TreeNode,printPath();delete the node otherwise
- Netty学习笔记
bylijinnan
javanetty
本文是阅读以下两篇文章时:
http://seeallhearall.blogspot.com/2012/05/netty-tutorial-part-1-introduction-to.html
http://seeallhearall.blogspot.com/2012/06/netty-tutorial-part-15-on-channel.html
我的一些笔记
===
- js获取项目路径
cngolon
js
//js获取项目根路径,如: http://localhost:8083/uimcardprj
function getRootPath(){
//获取当前网址,如: http://localhost:8083/uimcardprj/share/meun.jsp
var curWwwPath=window.document.locati
- oracle 的性能优化
cuishikuan
oracleSQL Server
在网上搜索了一些Oracle性能优化的文章,为了更加深层次的巩固[边写边记],也为了可以随时查看,所以发表这篇文章。
1.ORACLE采用自下而上的顺序解析WHERE子句,根据这个原理,表之间的连接必须写在其他WHERE条件之前,那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在WHERE子句的末尾。(这点本人曾经做过实例验证过,的确如此哦!
- Shell变量和数组使用详解
daizj
linuxshell变量数组
Shell 变量
定义变量时,变量名不加美元符号($,PHP语言中变量需要),如:
your_name="w3cschool.cc"
注意,变量名和等号之间不能有空格,这可能和你熟悉的所有编程语言都不一样。同时,变量名的命名须遵循如下规则:
首个字符必须为字母(a-z,A-Z)。
中间不能有空格,可以使用下划线(_)。
不能使用标点符号。
不能使用ba
- 编程中的一些概念,KISS、DRY、MVC、OOP、REST
dcj3sjt126com
REST
KISS、DRY、MVC、OOP、REST (1)KISS是指Keep It Simple,Stupid(摘自wikipedia),指设计时要坚持简约原则,避免不必要的复杂化。 (2)DRY是指Don't Repeat Yourself(摘自wikipedia),特指在程序设计以及计算中避免重复代码,因为这样会降低灵活性、简洁性,并且可能导致代码之间的矛盾。 (3)OOP 即Object-Orie
- [Android]设置Activity为全屏显示的两种方法
dcj3sjt126com
Activity
1. 方法1:AndroidManifest.xml 里,Activity的 android:theme 指定为" @android:style/Theme.NoTitleBar.Fullscreen" 示例: <application
- solrcloud 部署方式比较
eksliang
solrCloud
solrcloud 的部署其实有两种方式可选,那么我们在实践开发中应该怎样选择呢? 第一种:当启动solr服务器时,内嵌的启动一个Zookeeper服务器,然后将这些内嵌的Zookeeper服务器组成一个集群。 第二种:将Zookeeper服务器独立的配置一个集群,然后将solr交给Zookeeper进行管理
谈谈第一种:每启动一个solr服务器就内嵌的启动一个Zoo
- Java synchronized关键字详解
gqdy365
synchronized
转载自:http://www.cnblogs.com/mengdd/archive/2013/02/16/2913806.html
多线程的同步机制对资源进行加锁,使得在同一个时间,只有一个线程可以进行操作,同步用以解决多个线程同时访问时可能出现的问题。
同步机制可以使用synchronized关键字实现。
当synchronized关键字修饰一个方法的时候,该方法叫做同步方法。
当s
- js实现登录时记住用户名
hw1287789687
记住我记住密码cookie记住用户名记住账号
在页面中如何获取cookie值呢?
如果是JSP的话,可以通过servlet的对象request 获取cookie,可以
参考:http://hw1287789687.iteye.com/blog/2050040
如果要求登录页面是html呢?html页面中如何获取cookie呢?
直接上代码了
页面:loginInput.html
代码:
<!DOCTYPE html PUB
- 开发者必备的 Chrome 扩展
justjavac
chrome
Firebug:不用多介绍了吧https://chrome.google.com/webstore/detail/bmagokdooijbeehmkpknfglimnifench
ChromeSnifferPlus:Chrome 探测器,可以探测正在使用的开源软件或者 js 类库https://chrome.google.com/webstore/detail/chrome-sniffer-pl
- 算法机试题
李亚飞
java算法机试题
在面试机试时,遇到一个算法题,当时没能写出来,最后是同学帮忙解决的。
这道题大致意思是:输入一个数,比如4,。这时会输出:
&n
- 正确配置Linux系统ulimit值
字符串
ulimit
在Linux下面部 署应用的时候,有时候会遇上Socket/File: Can’t open so many files的问题;这个值也会影响服务器的最大并发数,其实Linux是有文件句柄限制的,而且Linux默认不是很高,一般都是1024,生产服务器用 其实很容易就达到这个数量。下面说的是,如何通过正解配置来改正这个系统默认值。因为这个问题是我配置Nginx+php5时遇到了,所以我将这篇归纳进
- hibernate调用返回游标的存储过程
Supanccy2013
javaDAOoracleHibernatejdbc
注:原创作品,转载请注明出处。
上篇博文介绍的是hibernate调用返回单值的存储过程,本片博文说的是hibernate调用返回游标的存储过程。
此此扁博文的存储过程的功能相当于是jdbc调用select 的作用。
1,创建oracle中的包,并在该包中创建的游标类型。
---创建oracle的程
- Spring 4.2新特性-更简单的Application Event
wiselyman
application
1.1 Application Event
Spring 4.1的写法请参考10点睛Spring4.1-Application Event
请对比10点睛Spring4.1-Application Event
使用一个@EventListener取代了实现ApplicationListener接口,使耦合度降低;
1.2 示例
包依赖
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