（七）Python数据分析与挖掘实战（实战篇）—

机器学习实战笔记5——线性判别分析绍少阿机器学习笔记可视化机器学习 python 人工智能
任务安排1、机器学习导论8、核方法2、KNN及其实现9、稀疏表示3、K-means聚类10、高斯混合模型4、主成分分析11、嵌入学习5、线性判别分析12、强化学习6、贝叶斯方法13、PageRank7、逻辑回归14、深度学习线性判别分析（LDA）Ⅰ核心思想对于同样一件事，站在不同的角度，我们往往会有不同的看法，而降维思想，亦是如此。同上节课一样，我们还是学习降维的算法，只是提供了一种新的角度，由上
机器学习实战----波士顿房价预测模型永远偷渡不了的非洲人机器学习机器学习 sklearn python
波士顿房价模型预测是一个回归问题，可以采用r2_score方法来作为评价指标。importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.metricsimportr2_score#从sklearn的数据库中导入波士顿房产数据fromsklearn.datasetsimportload_bostonfromsklearn.model_selectionimporttrai
python logistic模型_Python实践之逻辑回归（Logistic Regression） weixin_39922394 python logistic模型
机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考《机器学习实战》这本书。因为自己想学习Python，然后也想对一些机器学习算法加深下了解，所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法。恰好遇见这本同样定位的书籍，所以就参考这本书的过程来学习了。这节学习的是逻辑回归(LogisticRegression)，也算进入了比较正统的机器学习算法。啥叫正统呢？我概念里面机器学习算法一般是这样一个
(二十一)Seaborn知识学习8-python数据分析与机器学习实战(学习笔记) 努力奋斗的durian
文章原创,最近更新：2018-05-17课程来源:python数据分析与机器学习实战-唐宇迪引言:介绍seaborn热度图绘制学习参考链接:1、Seaborn官方0.8.1版本首先介绍以下热度图的作用,拿出离散群数据,离散群数据可能会发生波动变化.看一下哪个点的值比较高,看一下哪个点的值比较低?通过值的变化,用颜色表现出来,这个是我们要做的一件事.热度图是由不同的颜色构成的,这个颜色由可能是由浅入
机器学习实战2--蒙特卡洛方法与Q-Q图(2022/10/12) 点灯的棉羊机器学习Jupyter笔记机器学习人工智能 numpy python
蒙特卡洛方法与Q-Q图文章目录蒙特卡洛方法与Q-Q图蒙特卡洛方法蒙特卡洛的定义和基本步骤一些常用的概率论相关函数使用蒙特卡洛验证大数定理Q-Q图Q-Q图的定义及用途importnumpyasnpfromnumpy.linalgimportinv,eigimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdfromscipy.statsimportnorm蒙特卡洛方
机器学习实战1-基础运用（2022/10/11）点灯的棉羊机器学习Jupyter笔记机器学习 python numpy
机器学习实战1-基础运用文章目录机器学习实战1-基础运用numpy的简单运用生成矩阵和矩阵的简单操作用pandas库读取、保存csv数据文件read_csv()函数及读入的数据处理to_csv()保存数据matplotlib.pyplot库绘图的使用条形图的绘制箱型图的绘制分位数（Quantile）分位点/四分位数分位数与箱型图`boxplot()`函数绘制交叉报表热力图plt绘图基础import
机器学习实战Jupyter笔记专栏汇总点灯的棉羊机器学习Jupyter笔记机器学习 jupyter 人工智能
机器学习实战Jupter笔记开始博客学校开始的一门机器学习的课程，于是使用jupyter写这门课的作业，顺便将其完善为笔记发表为这个专栏的博客，并将专栏博客链接汇总到这里。由于是刚开始学习机器学习方面的内容，如有错误的地方，希望能有大佬能帮忙指正。笔记1机器学习实战1-基础运用种一棵树最好的时间–是十年前，其次是现在
朴素贝叶斯算法 YuanDaima2048 机器学习算法学习算法机器学习人工智能深度学习 python sklearn
朴素贝叶斯算法一、基本概念二、算法及代码应用朴素贝叶斯NB算法分类算法区别其他机器学习算法：机器学习实战工具安装和使用一、基本概念朴素贝叶斯（NB）是一种基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类算法。它被广泛应用于文本分类、垃圾邮件过滤等领域。朴素贝叶斯算法简单易懂，其核心思想是假设在给定目标值时，各个属性之间相互独立。在实际应用中，朴素贝叶斯算法在垃圾邮件过滤中表现出色。它不仅准确率高，而且速度快
【机器学习实战】大数据与MapReduce 吵吵人
当运算需求超出了当前资源的运算能力，一、可以考虑购买更好的机器；二、可以将计算转换成并行作业，MapReduce就提供了这种方案的一个具体实施框架。MapReduce：分布式计算的框架MapReduce是一个软件框架，可以将单个计算工作分配给多台计算机执行。工作流程包括map和reduce阶段。第一阶段，输入数据被切片分发到节点上，各个节点对本地数据进行处理对应的运算代码叫做mapper。第二阶段
[培训-Python机器学习]04-Git的使用和规范乱码奇糟软件开发 git
参考书Python机器学习实战作者裔隽张怿檬张目清出版社科学技术文献出版社难度入门安排计划：本章30分钟；作业：上网查阅Linus开发Git的背景；分析所在的开发团队所用的协作开发流程是什么？总结出Git使用和Git流程中遇到过的3个问题，发给大家讨论。非常有意思：2005年，由Linux的创始人LinusTorvalds开发；临危赴命，用时2周。分布式、本地管理、分支管理、提交机制Github、
[培训-Python机器学习]02-使用conda管理环境和包乱码奇糟软件开发 python conda
参考书Python机器学习实战作者裔隽张怿檬张目清出版社科学技术文献出版社难度入门安排计划：本章30分钟；作业：培训后实践本章的各种操作；结果：以Python3.10创建开发虚拟环境；再创建一个Python3.7版本以下的虚拟环境用来调试兼容性以前培训过venv，本次培训来说一说conda。conda其实可理解为：venv+pip，它的主要功能包括：环境管理：创建多个隔离的Python运行环境，每
机器学习（machine learning）大合集 AI信仰者
1、线性分类器怎么理解呢？我们可以把此分类器理解为线性空间的划分，最简单的，在二维空间上，通过直线的划分。第二个理解可以理解为模板匹配，W的每一行可以看做是其中一个类别的模板。每类得分，实际上是像素点和模板匹配度。模板匹配的方式是内积计算。2、机器学习实战之AdaBoost算法boosting算法系列的基本思想，如下图：adaBoost分类器就是一种元算法分类器，adaBoost分类器利用同一种基
机器学习实战朴素贝叶斯分类器 shenny_
基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯我的微信公众号：s406205391;欢迎大家一起学习，一起进步！！！k-近邻算法和决策树会给出“该数据属于哪一类”的明确回答。不过，分类器有时会产生错误结果，这是可以要求分类器给出一个最优的类别的猜测结果，同事给出这个猜测的概率估计值。朴素贝叶斯就是一个概率分类器。我们称之为“朴素”，是因为整个形式化的过程只做最原始、最简单的假设。朴素贝叶斯的优点：在数据较少的情
《机器学习实战》笔记（十三）：Ch13 - 利用PCA来简化数据 Lornatang
第13章利用PCA来简化数据(代码)降维技术降维的意思是能够用一组个数为d的向量zi来代表个数为D的向量xi所包含的有用信息，其中d
Python实现时间序列分析马尔可夫切换自回归模型(MarkovAutoregression算法)项目实战胖哥真不错机器学习 python python 机器学习时间序列分析马尔可夫切换自回归模型项目实战
说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景时间序列分析中的马尔可夫切换自回归模型（MarkovSwitchingAutoregressionModel，简称MSAR或MarkovAutoregression算法）是一种混合了自回归模型（AutoregressiveModel,AR）和马尔可夫链（MarkovC
Python实现时间序列分析马尔可夫切换动态回归模型(MarkovRegression算法)项目实战胖哥真不错机器学习 python python 机器学习时间序列分析马尔可夫切换动态回归模型项目实战
说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景时间序列分析中的马尔可夫切换动态回归模型（MarkovSwitchingDynamicRegressionModel，MSDRM或简称为MarkovRegression算法）是一种用于处理具有非平稳性和隐藏状态依赖性的时序数据的方法。在该模型中，数据生成过程被认为是在
Python实现时间序列分析季节性自回归综合移动平均外生回归模型(SARIMAX算法)项目实战胖哥真不错机器学习 python python 时间序列分析季节性自回归综合移动平均外生回归模型 SARIMAX 项目实战
说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景时间序列分析中的季节性自回归综合移动平均外生回归模型（SeasonalAutoregressiveIntegratedMovingAveragewitheXogenousregressors,SARIMAX）是一种统计建模技术，用于分析和预测具有季节性、趋势以及可能受
Python实现时间序列分析AR定阶自回归模型(ar_select_order算法)项目实战胖哥真不错机器学习 python python 机器学习时间序列分析AR定阶自回归模型 ar_select_order 项目实战
说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景时间序列分析中，AR定阶自回归模型（ARorderselection）是指确定自回归模型（AutoRegressiveModel,AR模型）的阶数p的过程。在AR(p)模型中，当前的时间序列值被表示为过去p个时期的线性组合加上一个误差项。ar_select_order
python机器学习实战|机器学习入门笔记3-Pandas基础知识小赵同学871 机器学习实战入门笔记 python 机器学习 pandas
文章目录1.Pandas介绍2.案例知识点2.1创建DataFrame2.2创建日期3.DataFrame介绍3.1DataFrame属性3.2DataFrame设置索引3.3基本数据操作3.4DataFrame运算1.Pandas介绍开源的数据挖掘库，用于数据探索，封装了matplotlib，numpy2.案例知识点2.1创建DataFramepd.DataFrame(ndarray,index
Python实现离散选择概率模型(Probit算法)项目实战胖哥真不错机器学习 python python 离散选择概率模型 Probit算法机器学习项目实战
说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景Probit模型是经过Logit模型的形式经过变形后得到的，Probit模型假设与标准正态分布的概率分布函数相似。本项目通过Probit算法来构建概率模型。2.数据获取本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成)，数据项统计如下：编号变量名称描述1x12x23x34
机器学习实战 K-近邻算法今昔何夕丶
K-近邻算法优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定缺点：计算复杂高、空间复杂度高适用数据范围：数值型和标称型一般流程收集数据：可以使用任何方法准备数据：距离计算所需要的数值，最好是结构化的数据结构分析数据：可以使用任何方法训练算法：此步骤不适用于K-近邻算法测试算法：计算错误率使用算法：首先需要输入样本数据和结构化的输出结果，然后运行K-近邻算法判定输入数据分别属于哪个分类，最后应用对计算出
Python实现稳健线性回归模型(rlm算法)项目实战胖哥真不错机器学习 python python 机器学习稳健线性回归模型 rlm算法项目实战
说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景稳健回归可以用在任何使用最小二乘回归的情况下。在拟合最小二乘回归时，我们可能会发现一些异常值或高杠杆数据点。已经确定这些数据点不是数据输入错误，也不是来自另一个群落。所以我们没有令人信服的理由将它们排除在分析之外。稳健回归可能是一种好的策略，它是在将这些点完全从分析中
机器学习实战学习记录（github） monkeyhlj 学习
机器学习实战学习记录（github）可见我的github：https://github.com/monkeyhlj/machine_learning_bymyself刚刚建好，后面的学习记录会一直在这个仓库里面更新。推荐参考资料：https://www.zhihu.com/column/c_1242508311053963264
【机器学习实战】决策树吵吵人
算法思路在构造决策树时，第一个需要解决的问题就是，如何确定出哪个特征在划分数据分类是起决定性作用，或者说使用哪个特征分类能实现最好的分类效果。这样，为了找到决定性的特征，划分得到最好的结果，我们就需要评估每个特征。当找到最优特征后，依此特征，数据集就被划分为几个数据子集，这些数据自己会分布在该决策点的所有分支中。此时，如果某个分支下的数据属于同一类型，则该分支下的数据分类已经完成，无需进行下一步的
Python实现基于多元线性回归模型进行统计学相互作用和方差分析(anova算法)项目实战胖哥真不错机器学习 python 线性回归人工智能机器学习 python 相互作用方差分析 anova算法
说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景多元线性回归模型（MultipleLinearRegressionModel）是一种统计学方法，用于研究一个或多个自变量（predictors）与因变量（dependentvariable）之间的关系。在模型中，因变量的值通过一个线性函数来预测，该函数包含了自变量的系
Python实现基于广义线性回归模型进行Meta分析(meta_analysis算法)项目实战胖哥真不错机器学习 python 线性回归 python 机器学习广义线性回归模型 Meta分析 meta_analysis算法项目实战
说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景对于广义线性回归模型在Meta分析中的应用概念，可能是将其用于处理非正态分布或非线性关系的数据，例如：1.当原始研究的结果数据不是连续型且服从正态分布，而是二项分布（如成功率）、泊松分布（如发病率）或其他分布时，可以通过GLM设定适当的链接函数和分布族来适应。2.在进
Python实现GEE嵌套协方差结构仿真模型(GEE算法)项目实战胖哥真不错机器学习 python python 机器学习 GEE嵌套协方差结构仿真模型 GEE算法项目实战
说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景广义估计方程（GeneralizedEstimatingEquations,GEE）是一种用于分析具有重复测量或者集群数据的统计方法。在社会学、医学、生物学等多个领域，研究对象的数据往往存在嵌套或群聚结构，即个体的数据不是独立的，而是隶属于某个群体或层级结构中。GEE
Python实现M-Estimators稳健线性回归模型(RLM算法)项目实战胖哥真不错机器学习 python python 机器学习 M-Estimators 稳健线性回归模型 RLM算法
说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景M-Estimators是稳健统计估计中的一个重要概念，它们在处理含有异常值、离群点或者影响点的数据时特别有用。在稳健线性回归（RobustLinearRegression,RLM）模型中，M-Estimators用于替代普通最小二乘法（OLS），以减少这些极端观测值
机器学习——python训练RNN模型实战（傻瓜式教学，小学生都可以学会）代码开源苏苏不是叔机器学习 python rnn
机器学习实战目录第一章python训练线性模型实战第二章python训练决策树模型实战第三章python训练神经网络模型实战第四章python训练支持向量机模型实战第五章python训练贝叶斯分类器模型实战第六章python训练集成学习模型实战第七章python训练聚类模型实战第八章python训练KNN模型实战第九章python训练CNN模型实战第十章python训练RNN模型实战......(
机器学习——python训练决策树模型实战（傻瓜式教学，小学生都可以学会）苏苏不是叔机器学习 python 决策树
机器学习——python训练决策树模型实战目录机器学习——python训练决策树模型实战机器学习实战目录训练一个决策树模型需要经过以下步骤：1.下载数据集2.数据预处理3.加载数据集4.准备训练数据5.创建模型6.训练模型7.测试模型参考资料机器学习实战目录第一章python训练线性模型实战第二章python训练决策树模型实战第三章python训练神经网络模型实战第四章python训练支持向量机模
sql统计相同项个数并按名次显示朱辉辉33 java oracle
现在有如下这样一个表： A表 ID Name time ------------------------------ 0001 aaa 2006-11-18 0002 ccc 2006-11-18 0003 eee 2006-11-18 0004 aaa 2006-11-18 0005 eee 2006-11-18 0004 aaa 2006-11-18 0002 ccc 20
Android+Jquery Mobile学习系列-目录白糖_ JQuery Mobile
最近在研究学习基于Android的移动应用开发，准备给家里人做一个应用程序用用。向公司手机移动团队咨询了下，觉得使用Android的WebView上手最快，因为WebView等于是一个内置浏览器，可以基于html页面开发，不用去学习Android自带的七七八八的控件。然后加上Jquery mobile的样式渲染和事件等，就能非常方便的做动态应用了。从现在起，往后一段时间，我打算
如何给线程池命名 daysinsun 线程池
在系统运行后，在线程快照里总是看到线程池的名字为pool-xx，这样导致很不好定位，怎么给线程池一个有意义的名字呢。参照ThreadPoolExecutor类的ThreadFactory，自己实现ThreadFactory接口，重写newThread方法即可。参考代码如下： public class Named
IE 中"HTML Parsing Error:Unable to modify the parent container element before the 周凡杨 html 解析 error readyState
错误： IE 中"HTML Parsing Error:Unable to modify the parent container element before the child element is closed" 现象：同事之间几个IE 测试情况下，有的报这个错，有的不报。经查询资料后，可归纳以下原因。
java上传 g21121 java
我们在做web项目中通常会遇到上传文件的情况，用struts等框架的会直接用的自带的标签和组件，今天说的是利用servlet来完成上传。我们这里利用到commons-fileupload组件，相关jar包可以取apache官网下载：http://commons.apache.org/ 下面是servlet的代码： //定义一个磁盘文件工厂 DiskFileItemFactory fact
SpringMVC配置学习 510888780 spring mvc
spring MVC配置详解现在主流的Web MVC框架除了Struts这个主力外，其次就是Spring MVC了，因此这也是作为一名程序员需要掌握的主流框架，框架选择多了，应对多变的需求和业务时，可实行的方案自然就多了。不过要想灵活运用Spring MVC来应对大多数的Web开发，就必须要掌握它的配置及原理。　　一、Spring MVC环境搭建：（Spring 2.5.6 + Hi
spring mvc-jfreeChart 柱图(1) 布衣凌宇 jfreechart
第一步：下载jfreeChart包，注意是jfreeChart文件lib目录下的，jcommon-1.0.23.jar和jfreechart-1.0.19.jar两个包即可；第二步：配置web.xml; web.xml代码如下 <servlet> <servlet-name>jfreechart</servlet-nam
我的spring学习笔记13-容器扩展点之PropertyPlaceholderConfigurer aijuans Spring3
PropertyPlaceholderConfigurer是个bean工厂后置处理器的实现，也就是BeanFactoryPostProcessor接口的一个实现。关于BeanFactoryPostProcessor和BeanPostProcessor类似。我会在其他地方介绍。PropertyPlaceholderConfigurer可以将上下文（配置文件）中的属性值放在另一个单独的标准java P
java 线程池使用 Runnable&Callable&Future antlove java thread Runnable callable future
1. 创建线程池 ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool(); 2. 执行一次线程，调用Runnable接口实现 Future<?> future = executorService.submit(new DefaultRunnable()); System.out.prin
XML语法元素结构的总结百合不是茶 xml 树结构
1.XML介绍1969年 gml (主要目的是要在不同的机器进行通信的数据规范)1985年 sgml standard generralized markup language1993年 html(www网)1998年 xml extensible markup language
改变eclipse编码格式 bijian1013 eclipse 编码格式
1.改变整个工作空间的编码格式改变整个工作空间的编码格式，这样以后新建的文件也是新设置的编码格式。 Eclipse->window->preferences->General->workspace-
javascript中return的设计缺陷 bijian1013 JavaScript AngularJS
代码1： <script> var gisService = (function(window) { return { name:function () { alert(1); } }; })(this); gisService.name(); &l
【持久化框架MyBatis3八】Spring集成MyBatis3 bit1129 Mybatis3
pom.xml配置 Maven的pom中主要包括： MyBatis MyBatis-Spring Spring MySQL-Connector-Java Druid applicationContext.xml配置 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> &
java web项目启动时自动加载自定义properties文件 bitray java Web 监听器相对路径
创建一个类 public class ContextInitListener implements ServletContextListener 使得该类成为一个监听器。用于监听整个容器生命周期的，主要是初始化和销毁的。类创建后要在web.xml配置文件中增加一个简单的监听器配置，即刚才我们定义的类。 <listener> <des
用nginx区分文件大小做出不同响应 ronin47
昨晚和前21v的同事聊天，说到我离职后一些技术上的更新。其中有个给某大客户(游戏下载类)的特殊需求设计，因为文件大小差距很大——估计是大版本和补丁的区别——又走的是同一个域名，而squid在响应比较大的文件时，尤其是初次下载的时候，性能比较差，所以拆成两组服务器，squid服务于较小的文件，通过pull方式从peer层获取，nginx服务于较大的文件，通过push方式由peer层分发同步。外部发布
java-67-扑克牌的顺子.从扑克牌中随机抽5张牌，判断是不是一个顺子，即这5张牌是不是连续的.2-10为数字本身，A为1，J为11，Q为12，K为13，而大 bylijinnan java
package com.ljn.base; import java.util.Arrays; import java.util.Random; public class ContinuousPoker { /** * Q67 扑克牌的顺子从扑克牌中随机抽5张牌，判断是不是一个顺子，即这5张牌是不是连续的。 * 2-10为数字本身，A为1，J为1
翟鸿燊老师语录 ccii 翟鸿燊
一、国学应用智慧TAT之亮剑精神A 1. 角色就是人格就像你一回家的时候，你一进屋里面，你已经是儿子，是姑娘啦，给老爸老妈倒怀水吧，你还觉得你是老总呢？还拿派呢？就像今天一样，你们往这儿一坐，你们之间是什么，同学，是朋友。还有下属最忌讳的就是领导向他询问情况的时候，什么我不知道，我不清楚，该你知道的你凭什么不知道
[光速与宇宙]进行光速飞行的一些问题 comsci 问题
在人类整体进入宇宙时代，即将开展深空宇宙探索之前，我有几个猜想想告诉大家仅仅是猜想。。。未经官方证实 1：要在宇宙中进行光速飞行，必须首先获得宇宙中的航行通行证，而这个航行通行证并不是我们平常认为的那种带钢印的证书，是什么呢？下面我来告诉
oracle undo解析 cwqcwqmax9 oracle
oracle undo解析2012-09-24 09:02:01 我来说两句作者：虫师收藏我要投稿 Undo是干嘛用的？ &nb
java中各种集合的详细介绍 dashuaifu java 集合
一，java中各种集合的关系图 Collection 接口的接口对象的集合 ├ List 子接口 &n
卸载windows服务的方法 dcj3sjt126com windows service
卸载Windows服务的方法在Windows中，有一类程序称为服务，在操作系统内核加载完成后就开始加载。这里程序往往运行在操作系统的底层，因此资源占用比较大、执行效率比较高，比较有代表性的就是杀毒软件。但是一旦因为特殊原因不能正确卸载这些程序了，其加载在Windows内的服务就不容易删除了。即便是删除注册表中的相应项目，虽然不启动了，但是系统中仍然存在此项服务，只是没有加载而已。如果安装其他
Warning: The Copy Bundle Resources build phase contains this target's Info.plist dcj3sjt126com ios xcode
http://developer.apple.com/iphone/library/qa/qa2009/qa1649.html Excerpt: You are getting this warning because you probably added your Info.plist file to your Copy Bundle
2014之C++学习笔记（一） Etwo C++Etwo Etwo iterator 迭代器
已经有很长一段时间没有写博客了，可能大家已经淡忘了Etwo这个人的存在，这一年多以来，本人从事了AS的相关开发工作，但最近一段时间，AS在天朝的没落，相信有很多码农也都清楚，现在的页游基本上达到饱和，手机上的游戏基本被unity3D与cocos占据，AS基本没有容身之处。so。。。最近我并不打算直接转型
js跨越获取数据问题记录 haifengwuch jsonp json Ajax
js的跨越问题，普通的ajax无法获取服务器返回的值。第一种解决方案，通过getson，后台配合方式，实现。 Java后台代码： protected void doPost(HttpServletRequest req, HttpServletResponse resp) throws ServletException, IOException { String ca
蓝色jQuery导航条 ini JavaScript html jquery Web html5
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linux部署jdk,tomcat,mysql kerryg jdk tomcat linux mysql
1、安装java环境jdk: 一般系统都会默认自带的JDK,但是不太好用，都会卸载了，然后重新安装。 1.1）、卸载：（rpm -qa :查询已经安装哪些软件包； rmp -q 软件包：查询指定包是否已
DOMContentLoaded VS onload VS onreadystatechange mutongwu jquery js
1. DOMContentLoaded 在页面html、script、style加载完毕即可触发，无需等待所有资源（image/iframe）加载完毕。（IE9+） 2. onload是最早支持的事件，要求所有资源加载完毕触发。 3. onreadystatechange 开始在IE引入，后来其它浏览器也有一定的实现。涉及以下 document , applet, embed, fra
sql批量插入数据 qifeifei 批量插入
hi，自己在做工程的时候，遇到批量插入数据的数据修复场景。我的思路是在插入前准备一个临时表，临时表的整理就看当时的选择条件了，临时表就是要插入的数据集，最后再批量插入到数据库中。 WITH tempT AS ( SELECT item_id AS combo_id, item_id, now() AS create_date FROM a
log4j打印日志文件如何实现相对路径到项目工程下 thinkfreer Web log4j 应用服务器日志
最近为了实现统计一个网站的访问量，记录用户的登录信息，以方便站长实时了解自己网站的访问情况，选择了Apache 的log4j,但是在选择相对路径那块卡主了，X度了好多方法(其实大多都是一样的内用，还一个字都不差的)，都没有能解决问题，无奈搞了2天终于解决了，与大家分享一下需求：用户登录该网站时，把用户的登录名,ip,时间。统计到一个txt文档里，以方便其他系统调用此txt。项目名
linux下mysql-5.6.23.tar.gz安装与配置笑我痴狂 mysql linux unix
1.卸载系统默认的mysql [root@localhost ~]# rpm -qa | grep mysql mysql-libs-5.1.66-2.el6_3.x86_64 mysql-devel-5.1.66-2.el6_3.x86_64 mysql-5.1.66-2.el6_3.x86_64 [root@localhost ~]# rpm -e mysql-libs-5.1

（七）Python数据分析与挖掘实战（实战篇）——航空公司客户价值分析

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