（八）Python数据分析与挖掘实战（实战篇）—

机器学习实战第一章机器学习基础 LuoY、 Machine Learning 机器学习算法人工智能
第一章机器学习1.1何谓机器学习1.2关键术语1.3机器学习的主要任务1.4如何选择合适的算法1.5开发机器学习应用程序的步骤1.6Python语言的优势1.1何谓机器学习 1、简单地说，机器学习就是把无序的数据转换成有用的信息； 2、机器学习能让我们自数据集中受启发，我们会利用计算机来彰显数据背后的真实含义； 3、机器学习横跨计算机科学、工程技术和统计学等多个学科，需要多学科的
机器学习专栏博文汇总 python游乐园机器学习机器学习人工智能合集
本篇汇集了Python游乐园中机器学习专栏博文，会持续更新，需要的小伙伴可以收藏一下Python机器学习实战：基于不同机器学习算法的鸢尾花数据集分析机器学习常见问题：过拟合及其处理方式结构化数据和非结构化数据的区别是什么如何选择合适的机器学习算法来处理非结构化数据可用于文本分析的机器学习算法都有哪些Python机器学习实战：遗传算法机器学习基础：什么是启发式算法机器学习中常用的调节参数的方法（附P
Python机器学习实战：使用Flask构建机器学习API AI天才研究院 DeepSeek R1 &大数据AI人工智能大模型 AI大模型企业级应用开发实战大厂Offer收割机面试题简历程序员读书硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据 AIGC AGI LLM Java Python 架构设计 Agent 程序员实现财富自由
Python机器学习实战：使用Flask构建机器学习API作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来在数据科学和机器学习领域，模型训练和部署一直是重要的挑战。传统的机器学习项目往往采用独立的脚本或复杂的流程，难以实现模型的自动化、可视化和复现。为了解决这一问题，将机器学习模型封装成可访问的API变得越来越流行。Fla
机器学习实战——音乐流派分类（主页有源码）喵了个AI 机器学习实战机器学习分类人工智能
✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨1.简介音乐流派分类是音乐信息检索（MusicInformationRetrieval,MIR）中的一个重要任务，旨在通过分析音频信号的特征，将音乐自动分类到不同的流派（如古典、摇滚、爵士、流行等）。随着数字音乐平台的普及，音乐流派分类技术被广泛应用于音乐推荐、自动标签生成和音乐库管理
Python机器学习实战：构建序列到序列(Seq2Seq)模型处理翻译任务 AGI大模型与大数据研究院程序员提升自我硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据 AIGC AGI LLM Java Python 架构设计 Agent 程序员实现财富自由
Python机器学习实战：构建序列到序列(Seq2Seq)模型处理翻译任务1.背景介绍1.1问题的由来翻译是跨语言沟通的重要桥梁，随着全球化进程的加速，翻译需求日益增长。传统的机器翻译方法主要依赖于规则和统计方法，如基于短语的翻译、基于统计的机器翻译等。然而，这些方法难以处理复杂的语言现象，翻译质量参差不齐。近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于神经网络序列到序列（Sequence-to-Seq
《机器学习实战：从数据清洗到云端部署的可视化进阶指南（三）》庸俗今天不摸鱼机器学习人工智能 python
▍前言：阶段核心突破当前已完成模型开发与优化升级核心任务，成功将理论模型转化为工业级解决方案。本阶段基于前期标准化数据，实现从基础模型构建到高性能算法迭代的跨越式发展。▍章节回顾：攻坚与优化成果3.模型开发阶段算法实现：逻辑回归：搭建分类基线（LogisticRegression，准确率基准）支持向量机：对比线性核与RBF核性能差异（F1-score提升12%）K近邻：动态优化邻居数（k=5时验证
机器学习实战：从理论到实践静默.\\ 机器学习人工智能
随着人工智能技术的迅猛发展，机器学习作为其核心部分，已经广泛应用于各个领域。它不仅在科技公司中扮演着关键角色，在医疗、金融、零售等行业也展现了巨大的潜力。然而，对于许多初学者来说，如何将理论知识转化为实际操作是一个挑战。本文旨在通过一个具体的案例——预测房价，来介绍机器学习的基本流程和具体操作步骤。我们将使用Python编程语言及其相关的科学计算库，如NumPy、Pandas、Scikit-Lea
《机器学习实战》专栏 No12：项目实战—端到端的机器学习项目Kaggle糖尿病预测带娃的IT创业者机器学习实战机器学习人工智能分类算法 python
《机器学习实战》专栏第12集：项目实战——端到端的机器学习项目Kaggle糖尿病预测本集为专栏最后一集，本专栏的特点是短平快，聚焦重点，不长篇大论纠缠于理论，而是在介绍基础理论框架基础上，快速切入实战项目和代码，所有代码都经过实践检验，是读者入门和熟悉上手的上佳知识材料在本集中，我们将通过Kaggle平台的经典糖尿病预测（PimaIndiansDiabetesDataset）数据集，系统回顾完整的
机器学些|实战? dami_king 随笔机器学习
机器学习实战：从零到%1…今天聊聊机器学习（MachineLearning,ML），这个听起来高大上的技术其实并没有那么神秘。跟着我的节奏，咱们一起来探索一下如何从零开始！准备工作：安装和导入必要的库在开始我们的房价预测项目之前，我们需要准备好开发环境并导入所有必要的库。这些库将帮助我们处理数据、构建模型、评估性能以及可视化结果。安装Python和JupyterNotebook首先，确保你已经安装
Python机器学习实战：独热编码 python游乐园机器学习 python 机器学习人工智能
独热编码（One-HotEncoding）是一种用于将分类数据转换为适合机器学习算法处理的数值型数据的编码技术。基本概念在机器学习中，很多算法要求输入的数据是数值型的，但实际数据中常常包含分类变量，比如颜色（红、绿、蓝）、性别（男、女）等。独热编码就是为了解决这个问题而设计的，它将每个类别变量转换为一个二进制向量。原理对于一个具有n个不同类别的分类变量，独热编码会创建一个长度为n的二进制向量。在这
Python机器学习实战：主成分分析(PCA)的原理和实战操作 AI天才研究院大数据AI人工智能 AI大模型企业级应用开发实战计算计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
Python机器学习实战：主成分分析(PCA)的原理和实战操作1.背景介绍1.1什么是主成分分析(PCA)？主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）是一种常用的无监督学习算法，用于数据降维和特征提取。它通过线性变换将原始高维数据映射到低维空间，同时保留数据的主要特征和信息。PCA的目标是找到数据中最主要的方向（主成分），沿着这些方向对数据进行投影，从而实现降维。1
Python机器学习实战：人脸识别技术的实现和挑战 AI天才研究院 AI大模型企业级应用开发实战大数据AI人工智能计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
Python机器学习实战：人脸识别技术的实现和挑战作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词：人脸识别技术,模型训练,多人识别,动态人脸检测,应用场景1.背景介绍1.1问题的由来随着科技的进步和互联网的普及，人脸识别技术因其在安全验证、生物特征识别、智能监控等多个领域的广泛应用而迅速崛起。从传统的门禁系统到现代的人脸支付、社交媒体的自动登
《机器学习实战》——在python中使用Matplotlib注解绘制树形图哆啦AA梦 python 机器学习 python 机器学习
#encoding=utf-8#使用文本注解绘制树形图importmatplotlib.pyplotaspltdecisionNode=dict(boxstyle="sawtooth",fc="0.8")leafNode=dict(boxstyle="round4",fc="0.8")arrow_args=dict(arrowstyle="<-")#上面三行代码定义文本框和箭头格式#定义决策树决策
Python从0到100（六十一）：机器学习实战-实现客户细分是Dream呀 python 机器学习开发语言
前言：零基础学Python：Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识，成为学习学习和学业的先行者！欢迎大家订阅专栏：零基础学Python：Python从0到100最新
【数据挖掘实战】房价预测机器学习司猫白数据挖掘人工智能 python 机器学习
本次对kaggle中的入门级数据集，房价回归数据集进行数据挖掘，预测房屋价格。本人主页：机器学习司猫白机器学习专栏：机器学习实战PyTorch入门专栏：PyTorch入门深度学习实战：深度学习ok，话不多说，我们进入正题吧概述本次竞赛有79个解释变量（几乎）描述了爱荷华州艾姆斯住宅的各个方面，需要预测每套住宅的最终价格。数据集描述本次数据集已经上传，大家可以自行下载尝试文件说明train.csv-
【机器学习实战入门】使用OpenCV进行性别和年龄检测精通代码大仙数据挖掘深度学习 python 机器学习 python opencv 数据挖掘人工智能
GenderandAgeDetectionPython项目首先，向您介绍用于此高级Python项目的性别和年龄检测中的术语：什么是计算机视觉？计算机视觉是一门让计算机能够像人类一样观察和识别数字图像和视频的学科。它面临的挑战大多源于对生物视觉有限的了解。计算机视觉涉及获取、处理、分析和理解数字图像，旨在从现实世界中提取高维数据，从而生成可用来做决策的符号或数值信息。该过程通常包括物体识别、视频跟踪
【机器学习实战中阶】音乐流派分类-自动化分类不同音乐风格精通代码大仙数据挖掘深度学习 python 机器学习分类自动化人工智能数据挖掘深度学习
音乐流派分类–自动化分类不同音乐风格在本教程中，我们将开发一个深度学习项目，用于自动化地从音频文件中分类不同的音乐流派。我们将使用音频文件的频率域和时间域低级特征来分类这些音频文件。对于这个项目，我们需要一个具有相似大小和相似频率范围的音频曲目数据集。GTZAN流派分类数据集是音乐流派分类项目中最推荐的数据集，并且它是为了这个任务而收集的。音乐流派分类器模型音乐流派分类关于数据集：GTZAN流派收
【机器学习实战入门项目】基于机器学习的鸢尾花分类项目精通代码大仙数据挖掘 python 深度学习机器学习分类人工智能大数据数据挖掘算法 python
基于机器学习的鸢尾花分类项目介绍：本项目利用机器学习模型对鸢尾花进行分类。鸢尾花数据集是一个著名的机器学习数据集，包含三种类别的花朵：Setosa、Versicolor和Virginica，每种类别由四个特征描述：萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度。什么是机器学习？机器学习是关于从数据中学习预测或提取知识的过程。它是人工智能的一个子领域。机器学习算法基于样本数据（即训练数据）构建模型，并根据训
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
linux系统服务器下jsp传参数乱码 3213213333332132 java jsp linux windows xml
在一次解决乱码问题中，发现jsp在windows下用js原生的方法进行编码没有问题，但是到了linux下就有问题， escape,encodeURI,encodeURIComponent等都解决不了问题但是我想了下既然原生的方法不行，我用el标签的方式对中文参数进行加密解密总该可以吧。于是用了java的java.net.URLDecoder,结果还是乱码，最后在绝望之际，用了下面的方法解决了
Spring 注解区别以及应用 BlueSkator spring
1. @Autowired @Autowired是根据类型进行自动装配的。如果当Spring上下文中存在不止一个UserDao类型的bean，或者不存在UserDao类型的bean，会抛出 BeanCreationException异常，这时可以通过在该属性上再加一个@Qualifier注解来声明唯一的id解决问题。 2. @Qualifier 当spring中存在至少一个匹
printf和sprintf的应用 dcj3sjt126com PHP sprintf printf
<?php printf('b: %b c: %c d: %d <bf>f: %f', 80,80, 80, 80); echo ' '; printf('%0.2f %+d %0.2f ', 8, 8, 1235.456); printf('th
config.getInitParameter 171815164 parameter
web.xml <servlet> <servlet-name>servlet1</servlet-name> <jsp-file>/index.jsp</jsp-file> <init-param> <param-name>str</param-name>
Ant标签详解--基础操作 g21121 ant
Ant的一些核心概念： build.xml：构建文件是以XML 文件来描述的，默认构建文件名为build.xml。 project：每个构建文
[简单]代码片段_数据合并 53873039oycg 代码
合并规则:删除家长phone为空的记录,若一个家长对应多个孩子,保留一条家长记录,家长id修改为phone,对应关系也要修改。代码如下:
java 通信技术云端月影 Java 远程通信技术
在分布式服务框架中，一个最基础的问题就是远程服务是怎么通讯的，在Java领域中有很多可实现远程通讯的技术，例如：RMI、MINA、ESB、Burlap、Hessian、SOAP、EJB和JMS等，这些名词之间到底是些什么关系呢，它们背后到底是基于什么原理实现的呢，了解这些是实现分布式服务框架的基础知识，而如果在性能上有高的要求的话，那深入了解这些技术背后的机制就是必须的了，在这篇blog中我们将来
string与StringBuilder 性能差距到底有多大 aijuans
之前也看过一些对string与StringBuilder的性能分析，总感觉这个应该对整体性能不会产生多大的影响，所以就一直没有关注这块！由于学程序初期最先接触的string拼接，所以就一直没改变过自己的习惯！
今天碰到 java.util.ConcurrentModificationException 异常 antonyup_2006 java 多线程工作 IBM
今天改bug，其中有个实现是要对map进行循环，然后有删除操作，代码如下： Iterator<ListItem> iter = ItemMap.keySet.iterator(); while(iter.hasNext()){ ListItem it = iter.next(); //...一些逻辑操作 ItemMap.remove(it); } 结果运行报Con
PL/SQL的类型和JDBC操作数据库百合不是茶 PL/SQL表标量类型游标 PL/SQL记录
PL/SQL的标量类型: 字符,数字,时间,布尔,%type五中类型的 --标量：数据库中预定义类型的变量 --定义一个变长字符串 v_ename varchar2(10); --定义一个小数,范围 -9999.99~9999.99 v_sal number(6,2); --定义一个小数并给一个初始值为5.4 :=是pl/sql的赋值号
Mockito：一个强大的用于 Java 开发的模拟测试框架实例 bijian1013 mockito 单元测试
Mockito框架： Mockito是一个基于MIT协议的开源java测试框架。 Mockito区别于其他模拟框架的地方主要是允许开发者在没有建立“预期”时验证被测系统的行为。对于mock对象的一个评价是测试系统的测
精通Oracle10编程SQL(10)处理例外 bijian1013 oracle 数据库 plsql
/* *处理例外 */ --例外简介 --处理例外-传递例外 declare v_ename emp.ename%TYPE; begin SELECT ename INTO v_ename FROM emp where empno=&no; dbms_output.put_line('雇员名：'||v_ename); exceptio
【Java】Java执行远程机器上Linux命令 bit1129 linux命令
Java使用ethz通过ssh2执行远程机器Linux上命令，封装定义Linux机器的环境信息 package com.tom; import java.io.File; public class Env { private String hostaddr; //Linux机器的IP地址 private Integer po
java通信之Socket通信基础白糖_ java socket 网络协议
正处于网络环境下的两个程序，它们之间通过一个交互的连接来实现数据通信。每一个连接的通信端叫做一个Socket。一个完整的Socket通信程序应该包含以下几个步骤： ①创建Socket； ②打开连接到Socket的输入输出流； ④按照一定的协议对Socket进行读写操作； ④关闭Socket。 Socket通信分两部分：服务器端和客户端。服务器端必须优先启动，然后等待soc
angular.bind boyitech AngularJS angular.bind AngularJS API bind
angular.bind 描述：上下文，函数以及参数动态绑定，返回值为绑定之后的函数. 其中args是可选的动态参数，self在fn中使用this调用。使用方法： angular.bind(se
java-13个坏人和13个好人站成一圈，数到7就从圈里面踢出一个来，要求把所有坏人都给踢出来，所有好人都留在圈里。请找出初始时坏人站的位置。 bylijinnan java
import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class KickOutBadGuys { /** * 题目：13个坏人和13个好人站成一圈，数到7就从圈里面踢出一个来，要求把所有坏人都给踢出来，所有好人都留在圈里。请找出初始时坏人站的位置。 * Maybe you can find out
Redis.conf配置文件及相关项说明（自查备用） Kai_Ge redis
Redis.conf配置文件及相关项说明 # Redis configuration file example # Note on units: when memory size is needed, it is possible to specifiy # it in the usual form of 1k 5GB 4M and so forth: #
[强人工智能]实现大规模拓扑分析是实现强人工智能的前奏 comsci 人工智能
真不好意思,各位朋友...博客再次更新... 节点数量太少,网络的分析和处理能力肯定不足,在面对机器人控制的需求方面,显得力不从心.... 但是,节点数太多,对拓扑数据处理的要求又很高,设计目标也很高,实现起来难度颇大...
记录一些常用的函数 dai_lm java
public static String convertInputStreamToString(InputStream is) { StringBuilder result = new StringBuilder(); if (is != null) try { InputStreamReader inputReader = new InputStreamRead
Hadoop中小规模集群的并行计算缺陷 datamachine mapreduce hadoop 并行计算
注：写这篇文章的初衷是因为Hadoop炒得有点太热，很多用户现有数据规模并不适用于Hadoop，但迫于扩容压力和去IOE（Hadoop的廉价扩展的确非常有吸引力）而尝试。尝试永远是件正确的事儿，但有时候不用太突进，可以调优或调需求，发挥现有系统的最大效用为上策。 -----------------------------------------------------------------
小学4年级英语单词背诵第二课 dcj3sjt126com english word
egg 蛋 twenty 二十 any 任何 well 健康的，好 twelve 十二 farm 农场 every 每一个 back 向后，回 fast 快速的 whose 谁的 much 许多 flower 花 watch 手表 very 非常，很 sport 运动 Chinese 中国的
自己实践了github的webhooks, linux上面的权限需要注意 dcj3sjt126com github webhook
环境, 阿里云服务器 1. 本地创建项目, push到github服务器上面 2. 生成www用户的密钥 sudo -u www ssh-keygen -t rsa -C "[email protected]" 3. 将密钥添加到github帐号的SSH_KEYS里面 3. 用www用户执行克隆, 源使
Java冒泡排序蕃薯耀冒泡排序 Java冒泡排序 Java排序
冒泡排序 >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> 蕃薯耀 2015年6月23日 10:40:14 星期二 http://fanshuyao.iteye.com/
Excle读取数据转换为实体List【基于apache-poi】 hanqunfeng apache
1.依赖apache-poi 2.支持xls和xlsx 3.支持按属性名称绑定数据值 4.支持从指定行、列开始读取 5.支持同时读取多个sheet 6.具体使用方式参见org.cpframework.utils.excelreader.CP_ExcelReaderUtilTest.java 比如： Str
3个处于草稿阶段的Javascript API介绍 jackyrong JavaScript
原文： http://www.sitepoint.com/3-new-javascript-apis-may-want-follow/?utm_source=html5weekly&utm_medium=email 本文中，介绍3个仍然处于草稿阶段，但应该值得关注的Javascript API. 1) Web Alarm API &
6个创建Web应用程序的高效PHP框架 lampcy Web 框架 PHP
以下是创建Web应用程序的PHP框架，有coder bay网站整理推荐： 1. CakePHP CakePHP是一个PHP快速开发框架，它提供了一个用于开发、维护和部署应用程序的可扩展体系。CakePHP使用了众所周知的设计模式，如MVC和ORM，降低了开发成本，并减少了开发人员写代码的工作量。 2. CodeIgniter CodeIgniter是一个非常小且功能强大的PHP框架，适合需
评"救市后中国股市新乱象泛起"谣言 nannan408
首先来看百度百家一位易姓作者的新闻：三个多星期来股市持续暴跌，跌得投资者及上市公司都处于极度的恐慌和焦虑中，都要寻找自保及规避风险的方式。面对股市之危机，政府突然进入市场救市，希望以此来重建市场信心，以此来扭转股市持续暴跌的预期。而政府进入市场后，由于市场运作方式发生了巨大变化，投资者及上市公司为了自保及为了应对这种变化，中国股市新的乱象也自然产生。首先，中国股市这两天
页面全屏遮罩的实现方式 Rainbow702 html css 遮罩 mask
之前做了一个页面，在点击了某个按钮之后，要求页面出现一个全屏遮罩，一开始使用了position:absolute来实现的。当时因为画面大小是固定的，不可以resize的，所以，没有发现问题。最近用了同样的做法做了一个遮罩，但是画面是可以进行resize的，所以就发现了一个问题，当画面被reisze到浏览器出现了滚动条的时候，就发现，用absolute 的做法是有问题的。后来改成fixed定位就
关于angularjs的点滴 tntxia AngularJS
angular是一个新兴的JS框架，和以往的框架不同的事，Angularjs更注重于js的建模，管理，同时也提供大量的组件帮助用户组建商业化程序，是一种值得研究的JS框架。 Angularjs使我们可以使用MVC的模式来写JS。Angularjs现在由谷歌来维护。这里我们来简单的探讨一下它的应用。首先使用Angularjs我
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问题： public class DaoZ { public static Dao dao() { // 每当需要使用dao的时候就取一次 Ioc ioc = new NutIoc(new JsonLoader("dao.js")); return ioc.get(

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（八）Python数据分析与挖掘实战（实战篇）——中医证型关联规则挖掘

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