- K近邻算法_分类鸢尾花数据集
_feivirus_
算法机器学习和数学分类机器学习K近邻
importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportaccuracy_score1.数据预处理iris=load_iris()df=pd.DataFrame(data=ir
- python画出分子化学空间分布(UMAP)
Sakaiay
python
利用umap画出分子化学空间分布图安装pipinstallumap-learn下面是用一个数据集举的例子importtorchimportumapimportpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromsklearn.manifoldimportTSNEfromrdkit.Chemimport
- 分类算法可视化方法
dundunmm
数据挖掘分类数据挖掘人工智能可视化
可视化方法可以用于帮助理解分类算法的决策边界、性能和在不同数据集上的行为。下面列举几个常见的可视化方法。1.决策边界可视化这种方法用于可视化不同分类算法在二维特征空间中如何分隔不同类别。对于理解决策树、支持向量机(SVM)、逻辑回归和k近邻(k-NN)等模型的行为非常有用。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasets
- conda安装包报PackagesNotFoundError错误
张遥
数据分析pythonanaconda
先查找包(base)bash-3.2$anacondasearch-tcondasklearn返回包的相关信息根据对应的包的包名使用如下命令(base)bash-3.2$anacondashowcorjos/sklearn-pandas会直接给出安装命令condainstall--channelhttps://conda.anaconda.org/corjossklearn-pandas
- 【ML】支持向量机SVM及Python实现(详细)
2401_84009698
程序员支持向量机python算法
fromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfrommatplotlib.colorsimportListedColormapfromsklearn.svmimportSVC###2.1加载数据样本加载样本数据及其分类标签iris=datasets.load_iris()X=iris.data[:,[2,3]]#按花瓣划分#X=iris.data[:,
- python3.7安装keras教程_python 3.7 安装 sklearn keras(tf.keras)
weixin_39641103
#1sklearn一般方法网上有很多教程,不再赘述。注意顺序是numpy+mkl,然后scipy的环境,scipy,然后sklearn#2anocondaanaconda原始的环境已经自带了sklearn,这里说一下新建环境(比如创建了一个tensorflow的环境),activatetensorflow2.0,然后condainstallsklearn即可,会帮你把各种需要的库都安装。#kera
- # Seaborn热图修改画布大小|Seaborn热图修改横纵坐标大小|Seaborn删除注释|Seaborn删除调色板|Seaborn注释添加标注文字|Seaborn删除刻度线
Red Red
生信小技巧python开发语言ux笔记学习方法
Seaborn热图修改画布大小|Seaborn热图修改横纵坐标大小|Seaborn删除注释|Seaborn删除调色板|Seaborn注释添加标注文字|Seaborn删除刻度线查看图片importmatplotlibaspltplt.show()修改画布大小#导入需要用到的相关包importseabornassnsimportpandasaspdimportmatplotlibfromsklearn
- 推荐算法学习记录2.2——kaggle数据集的动漫电影数据集推荐算法实践——基于内容的推荐算法、协同过滤推荐
萱仔学习自我记录
推荐算法学习pythonmatplotlib开发语言
1、基于内容的推荐:这种方法根据项的相关信息(如描述信息、标签等)和用户对项的操作行为(如评论、收藏、点赞等)来构建推荐算法模型。它可以直接利用物品的内容特征进行推荐,适用于内容较为丰富的场景。#1.基于内容的推荐算法fromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerfromsklearn.metrics.pairwiseimport
- 30、基于SelectFromModel和LassoCV的特征选择
凌晨思索
30、基于SelectFromModel和LassoCV的特征选择importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportload_diabetesfromsklearn.feature_selectionimportSelectFromModelfromsklearn.linear_modelimportLasso
- 01-30
姬汉斯
今天看的是关于文档识别和分类的处理案例。利用多项式贝叶斯公式计算TF-IDF值,以此计算出文档中的词频,文档频率等数据属性,TFIDFVectorizer类用于进行整理,NTLK包进行标注处理,计算文档中各个字符的权重,通过分类器进行分类处理。Sklearn在其中依然有巨大作用,还在熟悉其特性
- Python处理大数据,如何提高处理速度
RS&
#pythonpython大数据pandas
Python处理大数据,如何提高处理速度?一、利用大数据分析工具Dask:https://dask.org/Dask简介:Dask支持Pandas的DataFrame和NumpyArray的数据结构,并且既可在本地计算机上运行,也可以扩展到在集群上运行。Dask可支持pandas、Numpy、Sklearn、XGBoost、XArray、RAPIDS等等。原理及使用方法:https://blog.
- 自动安装第三方库python,python第三方库自动安装脚本
杏仁菌子
自动安装第三方库python
#python第三方库自动安装脚本,需要在cmd中运行此脚本#BatchInstall.pyimportoslibs={"numpy","matplotlib","pillow","sklearn","requests",\"jieba","beautifulsoup4","wheel","networkx","sympy",\"pyinstaller","django","flask","wer
- XGBoost调参demo(Python)
妄念驱动
机器学习算法python机器学习XGBoostpython
XGBoost我们用的是保险公司的一份数据#各种库importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.metricsi
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永远偷渡不了的非洲人
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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
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1.贝叶斯定理在20世纪60年代初就引入到文字信息检索中,仍然是文字分类的一种热门(基准)方法。文字分类是以词频为特征判断文件所属类型或其他(如垃圾邮件、合法性、新闻分类等)的问题。原理牵涉到概率论的问题,不在详细说明。sklearn.naive_bayes.GaussianNB(priors=None,var_smoothing=1e-09)#Bayes函数·priors:矩阵,shape=[n
- Python中sklearn实现随机森林RF回归与变量重要性影响程度排序分析
疯狂学习GIS
本文详细介绍在Python中,实现随机森林(RandomForest,RF)回归与变量重要性分析、排序的代码编写与分析过程。其中,关于基于MATLAB实现同样过程的代码与实战,大家可以点击查看这篇博客1(https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article/details/114806478)。 本文分为两部分,第一部分为代码的分段讲解,第二部分为完
- 机器学习小组第三周:简单的数据预处理和特征工程
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学习目标●无量纲化:最值归一化、均值方差归一化及sklearn中的Scaler●缺失值处理●处理分类型特征:编码与哑变量●处理连续型特征:二值化与分段学习资料首先,参考:《机器学习的敲门砖:归一化与KD树》及《特征工程系列:特征预处理(上)》中相关部分。其次,其他知识点可参考推荐博文:sklearn中的数据预处理和特征工程。20200311数据归一化在量纲不同的情况下,对于部分算法不能反映样本中每
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将下图左右两种不同类型的纹理区域分开,方法输出结果是一幅与该图像等大小的二值图像,左边为0,右边为1,或者相反,灰色边框线在设计的方法中不作考虑,自行去除。2️⃣实现源码importmatplotlib.imageasmpimgimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfromcv2importcv2fromsklearn.multiclassimpor
- 鸢尾花的简单分类器
Oneshot_fea8
importpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromscipy.spatial.distanceimporteuclideanimportnumpyasnpDATA_FILE='./data_ai/Iris.csv'SPECIES=['Iris-setosa',#山鸢尾'Iris-versicolor',#变色鸢
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TuringSnowy
笔记
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- 基于Python的机器学习系列(16):扩展 - AdaBoost
会飞的Anthony
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简介在本篇中,我们将扩展之前的AdaBoost算法实现,深入探索其细节并进行一些修改。我们将重点修复代码中的潜在问题,并对AdaBoost的实现进行一些调整,以提高其准确性和可用性。1.修复Alpha计算中的问题在AdaBoost中,如果分类器的错误率e为0,则计算出的权重α将是未定义的。为了解决这个问题,我们可以在计算过程中向分母中添加一个非常小的值,以避免除零错误。2.调整学习率sklearn
- 机器学习基础(四)——决策树与随机森林
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机器学习基础决策树机器学习随机森林
决策树与随机森林文章目录决策树与随机森林一、知识概要(一)二、决策树使用的算法三、sklearn决策树API四、决策树的案例1.数据清洗2.特征工程3.调用决策树API五、集成学习方法-随机森林1.知识概要(二)2.集成学习API3.随机森林的案例importpandasaspdfromsklearn.feature_extractionimportDictVectorizerfromsklear
- 文本分析之关键词提取(TF-IDF算法)
SEVEN-YEARS
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键词提取是自然语言处理中的一个重要步骤,可以帮助我们理解文本的主要内容。TF-IDF(TermFrequency-InverseDocumentFrequency)是一种常用的关键词提取方法,它基于词频和逆文档频率的概念来确定词语的重要性。准备工作首先,我们需要准备一些工具和库,包括Pandas、jieba(结巴分词)、sklearn等。Pandas:用于数据处理。jieba:用于中文分词。skl
- 使用SVM进行评论情感分析
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importpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerfromsklearn.svmimportSVCfromsklearn.metricsimportaccuracy_score,precision_score
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`sklearn.metrics`是scikit-learn库中的一个模块,它提供了许多用于评估预测模型性能的指标和工具。这些指标和工具可以帮助你了解模型在训练集和测试集上的表现,以及模型是否能够很好地泛化到未见过的数据。以下是一些`sklearn.metrics`中常用的函数和指标:1.**分类指标**:-`accuracy_score`:计算分类准确率。-`classification_rep
- [sklearn] 分类指标解惑
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sklearn分类人工智能
首先查看metrics官方文档:https://scikit-learn.org/stable/api/sklearn.metrics.htmlweighted/macro/micro/samples的区别weighted和samplesweighted这个参数在roc_auc_score函数中,其实就是考虑了trueinstance的情况(也就是需要传一个sample_weights的参数?)。
- 计算机毕业设计Hadoop+Spark知识图谱体育赛事推荐系统 体育赛事热度预测系统 体育赛事数据分析 体育赛事可视化 体育赛事大数据 机器学习 大数据毕业设计 大数据毕设 机器学习 人工智能
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开发技术前端:vue.js、element-ui、echarts后端:springboot、mybatis大数据:spark、hadoop数据库:mysql关系型数据库、neo4j图数据库算法:协同过滤推荐算法、MLP深度学习模型、SVD神经网络混合推荐算法、lstm模型、KNN、CNN、Sklearn、K-Means第三方平台:百度AI、阿里云短信、支付宝沙箱支付爬虫:Pythonchrome-
- PyTorch深度学习模型训练流程的python实现:回归
moyao_miao
python人工智能深度学习pytorch回归
回归的流程与分类基本一致,只需要把评估指标改动一下就行。回归输出的是损失曲线、R^2曲线、训练集预测值与真实值折线图、测试集预测值散点图与真实值折线图。输出效果如下:注意:预测值与真实值图像处理为按真实值排序,图中呈现的升序与数据集趋势无关。代码如下:fromfunctoolsimportpartialimportnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.prepr
- 在sklearn中如何实现参数网格搜索(GridSearch)?
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sklearn人工智能python
深入理解Scikit-learn中的参数网格搜索(GridSearch)引言在机器学习模型的开发过程中,超参数的调整对于模型性能有着至关重要的影响。Scikit-learn(简称sklearn),作为Python中一个广泛使用的机器学习库,提供了强大的工具来帮助我们进行超参数的优化。其中,GridSearchCV是实现参数网格搜索的利器。本文将详细介绍GridSearchCV的使用方法,并探讨其在
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perfectmanman
代码
sklearnpreprocessing代码代码来自Anaconda软件里sklearn模块init.py"""The:mod:`sklearn.preprocessing`moduleincludesscaling,centering,normalization,binarizationandimputationmethods."""from.dataimportBinarizerfrom.da
- 矩阵求逆(JAVA)利用伴随矩阵
qiuwanchi
利用伴随矩阵求逆矩阵
package gaodai.matrix;
import gaodai.determinant.DeterminantCalculation;
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import java.util.Scanner;
/**
* 矩阵求逆(利用伴随矩阵)
* @author 邱万迟
- 单例(Singleton)模式
aoyouzi
单例模式Singleton
3.1 概述 如果要保证系统里一个类最多只能存在一个实例时,我们就需要单例模式。这种情况在我们应用中经常碰到,例如缓存池,数据库连接池,线程池,一些应用服务实例等。在多线程环境中,为了保证实例的唯一性其实并不简单,这章将和读者一起探讨如何实现单例模式。 3.2
- [开源与自主研发]就算可以轻易获得外部技术支持,自己也必须研发
comsci
开源
现在国内有大量的信息技术产品,都是通过盗版,免费下载,开源,附送等方式从国外的开发者那里获得的。。。。。。
虽然这种情况带来了国内信息产业的短暂繁荣,也促进了电子商务和互联网产业的快速发展,但是实际上,我们应该清醒的看到,这些产业的核心力量是被国外的
- 页面有两个frame,怎样点击一个的链接改变另一个的内容
Array_06
UIXHTML
<a src="地址" targets="这里写你要操作的Frame的名字" />搜索
然后你点击连接以后你的新页面就会显示在你设置的Frame名字的框那里
targerts="",就是你要填写目标的显示页面位置
=====================
例如:
<frame src=&
- Struts2实现单个/多个文件上传和下载
oloz
文件上传struts
struts2单文件上传:
步骤01:jsp页面
<!--在进行文件上传时,表单提交方式一定要是post的方式,因为文件上传时二进制文件可能会很大,还有就是enctype属性,这个属性一定要写成multipart/form-data,不然就会以二进制文本上传到服务器端-->
<form action="fileUplo
- 推荐10个在线logo设计网站
362217990
logo
在线设计Logo网站。
1、http://flickr.nosv.org(这个太简单)
2、http://www.logomaker.com/?source=1.5770.1
3、http://www.simwebsol.com/ImageTool
4、http://www.logogenerator.com/logo.php?nal=1&tpl_catlist[]=2
5、ht
- jsp上传文件
香水浓
jspfileupload
1. jsp上传
Notice:
1. form表单 method 属性必须设置为 POST 方法 ,不能使用 GET 方法
2. form表单 enctype 属性需要设置为 multipart/form-data
3. form表单 action 属性需要设置为提交到后台处理文件上传的jsp文件地址或者servlet地址。例如 uploadFile.jsp 程序文件用来处理上传的文
- 我的架构经验系列文章 - 前端架构
agevs
JavaScriptWeb框架UIjQuer
框架层面:近几年前端发展很快,前端之所以叫前端因为前端是已经可以独立成为一种职业了,js也不再是十年前的玩具了,以前富客户端RIA的应用可能会用flash/flex或是silverlight,现在可以使用js来完成大部分的功能,因此js作为一门前端的支撑语言也不仅仅是进行的简单的编码,越来越多框架性的东西出现了。越来越多的开发模式转变为后端只是吐json的数据源,而前端做所有UI的事情。MVCMV
- android ksoap2 中把XML(DataSet) 当做参数传递
aijuans
android
我的android app中需要发送webservice ,于是我使用了 ksop2 进行发送,在测试过程中不是很顺利,不能正常工作.我的web service 请求格式如下
[html]
view plain
copy
<Envelope xmlns="http://schemas.
- 使用Spring进行统一日志管理 + 统一异常管理
baalwolf
spring
统一日志和异常管理配置好后,SSH项目中,代码以往散落的log.info() 和 try..catch..finally 再也不见踪影!
统一日志异常实现类:
[java]
view plain
copy
package com.pilelot.web.util;
impor
- Android SDK 国内镜像
BigBird2012
android sdk
一、镜像地址:
1、东软信息学院的 Android SDK 镜像,比配置代理下载快多了。
配置地址, http://mirrors.neusoft.edu.cn/configurations.we#android
2、北京化工大学的:
IPV4:ubuntu.buct.edu.cn
IPV4:ubuntu.buct.cn
IPV6:ubuntu.buct6.edu.cn
- HTML无害化和Sanitize模块
bijian1013
JavaScriptAngularJSLinkySanitize
一.ng-bind-html、ng-bind-html-unsafe
AngularJS非常注重安全方面的问题,它会尽一切可能把大多数攻击手段最小化。其中一个攻击手段是向你的web页面里注入不安全的HTML,然后利用它触发跨站攻击或者注入攻击。
考虑这样一个例子,假设我们有一个变量存
- [Maven学习笔记二]Maven命令
bit1129
maven
mvn compile
compile编译命令将src/main/java和src/main/resources中的代码和配置文件编译到target/classes中,不会对src/test/java中的测试类进行编译
MVN编译使用
maven-resources-plugin:2.6:resources
maven-compiler-plugin:2.5.1:compile
&nbs
- 【Java命令二】jhat
bit1129
Java命令
jhat用于分析使用jmap dump的文件,,可以将堆中的对象以html的形式显示出来,包括对象的数量,大小等等,并支持对象查询语言。 jhat默认开启监听端口7000的HTTP服务,jhat是Java Heap Analysis Tool的缩写
1. 用法:
[hadoop@hadoop bin]$ jhat -help
Usage: jhat [-stack <bool&g
- JBoss 5.1.0 GA:Error installing to Instantiated: name=AttachmentStore state=Desc
ronin47
进到类似目录 server/default/conf/bootstrap,打开文件 profile.xml找到: Xml代码<bean
name="AttachmentStore"
class="org.jboss.system.server.profileservice.repository.AbstractAtta
- 写给初学者的6条网页设计安全配色指南
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UIui自学ui视频ui教程ui资料
网页设计中最基本的原则之一是,不管你花多长时间创造一个华丽的设计,其最终的角色都是这场秀中真正的明星——内容的衬托
我仍然清楚地记得我最早的一次美术课,那时我还是一个小小的、对凡事都充满渴望的孩子,我摆放出一大堆漂亮的彩色颜料。我仍然记得当我第一次看到原色与另一种颜色混合变成第二种颜色时的那种兴奋,并且我想,既然两种颜色能创造出一种全新的美丽色彩,那所有颜色
- 有一个数组,每次从中间随机取一个,然后放回去,当所有的元素都被取过,返回总共的取的次数。写一个函数实现。复杂度是什么。
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import java.util.Random;
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import java.util.TreeSet;
/**
* http://weibo.com/1915548291/z7HtOF4sx
* #面试题#有一个数组,每次从中间随机取一个,然后放回去,当所有的元素都被取过,返回总共的取的次数。
* 写一个函数实现。复杂度是什么
- struts2获得request、session、application方式
chiangfai
application
1、与Servlet API解耦的访问方式。
a.Struts2对HttpServletRequest、HttpSession、ServletContext进行了封装,构造了三个Map对象来替代这三种对象要获取这三个Map对象,使用ActionContext类。
----->
package pro.action;
import java.util.Map;
imp
- 改变python的默认语言设置
chenchao051
python
import sys
sys.getdefaultencoding()
可以测试出默认语言,要改变的话,需要在python lib的site-packages文件夹下新建:
sitecustomize.py, 这个文件比较特殊,会在python启动时来加载,所以就可以在里面写上:
import sys
sys.setdefaultencoding('utf-8')
&n
- mysql导入数据load data infile用法
daizj
mysql导入数据
我们常常导入数据!mysql有一个高效导入方法,那就是load data infile 下面来看案例说明
基本语法:
load data [low_priority] [local] infile 'file_name txt' [replace | ignore]
into table tbl_name
[fields
[terminated by't']
[OPTI
- phpexcel导入excel表到数据库简单入门示例
dcj3sjt126com
PHPExcel
跟导出相对应的,同一个数据表,也是将phpexcel类放在class目录下,将Excel表格中的内容读取出来放到数据库中
<?php
error_reporting(E_ALL);
set_time_limit(0);
?>
<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type"
- 22岁到72岁的男人对女人的要求
dcj3sjt126com
22岁男人对女人的要求是:一,美丽,二,性感,三,有份具品味的职业,四,极有耐性,善解人意,五,该聪明的时候聪明,六,作小鸟依人状时尽量自然,七,怎样穿都好看,八,懂得适当地撒娇,九,虽作惊喜反应,但看起来自然,十,上了床就是个无条件荡妇。 32岁的男人对女人的要求,略作修定,是:一,入得厨房,进得睡房,二,不必服侍皇太后,三,不介意浪漫蜡烛配盒饭,四,听多过说,五,不再傻笑,六,懂得独
- Spring和HIbernate对DDM设计的支持
e200702084
DAO设计模式springHibernate领域模型
A:数据访问对象
DAO和资源库在领域驱动设计中都很重要。DAO是关系型数据库和应用之间的契约。它封装了Web应用中的数据库CRUD操作细节。另一方面,资源库是一个独立的抽象,它与DAO进行交互,并提供到领域模型的“业务接口”。
资源库使用领域的通用语言,处理所有必要的DAO,并使用领域理解的语言提供对领域模型的数据访问服务。
- NoSql 数据库的特性比较
geeksun
NoSQL
Redis 是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库,并提供多种语言的API。目前由VMware主持开发工作。
1. 数据模型
作为Key-value型数据库,Redis也提供了键(Key)和值(Value)的映射关系。除了常规的数值或字符串,Redis的键值还可以是以下形式之一:
Lists (列表)
Sets
- 使用 Nginx Upload Module 实现上传文件功能
hongtoushizi
nginx
转载自: http://www.tuicool.com/wx/aUrAzm
普通网站在实现文件上传功能的时候,一般是使用Python,Java等后端程序实现,比较麻烦。Nginx有一个Upload模块,可以非常简单的实现文件上传功能。此模块的原理是先把用户上传的文件保存到临时文件,然后在交由后台页面处理,并且把文件的原名,上传后的名称,文件类型,文件大小set到页面。下
- spring-boot-web-ui及thymeleaf基本使用
jishiweili
springthymeleaf
视图控制层代码demo如下:
@Controller
@RequestMapping("/")
public class MessageController {
private final MessageRepository messageRepository;
@Autowired
public MessageController(Mes
- 数据源架构模式之活动记录
home198979
PHP架构活动记录数据映射
hello!架构
一、概念
活动记录(Active Record):一个对象,它包装数据库表或视图中某一行,封装数据库访问,并在这些数据上增加了领域逻辑。
对象既有数据又有行为。活动记录使用直截了当的方法,把数据访问逻辑置于领域对象中。
二、实现简单活动记录
活动记录在php许多框架中都有应用,如cakephp。
<?php
/**
* 行数据入口类
*
- Linux Shell脚本之自动修改IP
pda158
linuxcentosDebian脚本
作为一名
Linux SA,日常运维中很多地方都会用到脚本,而服务器的ip一般采用静态ip或者MAC绑定,当然后者比较操作起来相对繁琐,而前者我们可以设置主机名、ip信息、网关等配置。修改成特定的主机名在维护和管理方面也比较方便。如下脚本用途为:修改ip和主机名等相关信息,可以根据实际需求修改,举一反三!
#!/bin/sh
#auto Change ip netmask ga
- 开发环境搭建
独浮云
eclipsejdktomcat
最近在开发过程中,经常出现MyEclipse内存溢出等错误,需要重启的情况,好麻烦。对于一般的JAVA+TOMCAT项目开发,其实没有必要使用重量级的MyEclipse,使用eclipse就足够了。尤其是开发机器硬件配置一般的人。
&n
- 操作日期和时间的工具类
vipbooks
工具类
大家好啊,好久没有来这里发文章了,今天来逛逛,分享一篇刚写不久的操作日期和时间的工具类,希望对大家有所帮助。
/*
* @(#)DataFormatUtils.java 2010-10-10
*
* Copyright 2010 BianJing,All rights reserved.
*/
package test;
impor