重新出发_砥砺前行
重新出发_砥砺前行

机器学习入门

机器学习入门课程

经典教程，让你理解很多算法和原理的来龙去脉。非常值得学习。

作者：


机器学习入门_第1张图片


课程内容：


机器学习入门_第2张图片


机器学习入门_第3张图片


人工智能技术文章list

你可能感兴趣的:(机器学习入门)

  • 人工智能与机器学习入门：基尼系数（Gini Index）和基于熵（Entropy） 基尼系数基于熵机器学习入门
    在决策树应用一文中，在构建决策分类树应用决策算法时，介绍了基尼系数（GiniIndex）和基于熵（Entropy）两种算法。本文通过实例来更加深入的介绍一下这两个算法。仍然以简单的数据为例：id喜欢颜色是否有喉结身高性别1绿否165女2蓝是170男3粉否172女4绿是175男基尼系数分别对喜欢颜色是否有喉结求基尼系数如下：喜欢的颜色id喜欢颜色性别1绿女2蓝男3粉女4绿男对于姓别女分类而言，数据如
  • Python 科学计算与机器学习入门：NumPy + Scikit-Learn 实战指南 吴师兄大模型 pythonnumpyscikit-learn人工智能开发语言机器学习编程
    Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手
  • 深度学习/机器学习入门基础数学知识整理（一）：线性代数基础，矩阵，范数等 chljerry_mouse 线性代数深度学习机器学习
    前面大概有2年时间，利用业余时间断断续续写了一个机器学习方法系列，和深度学习方法系列，还有一个三十分钟理解系列（一些趣味知识）；新的一年开始了，今年给自己定的学习目标——以补齐基础理论为重点，研究一些基础课题；同时逐步继续写上述三个系列的文章。最近越来越多的研究工作聚焦研究多层神经网络的原理，本质，我相信深度学习并不是无法掌控的“炼金术”，而是真真实实有理论保证的理论体系；本篇打算摘录整理一些最最
  • 机器学习入门指南：从 TensorFlow 到 PyTorch 6v6-博客 机器学习tensorflowpytorch
    机器学习入门指南：从TensorFlow到PyTorch机器学习（MachineLearning）是人工智能的核心领域之一，近年来在图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域取得了巨大进展。本文将从基础概念入手，介绍机器学习的核心知识，并带你快速上手两大主流框架：TensorFlow和PyTorch。机器学习基础什么是机器学习？机器学习是一种通过数据训练模型，使计算机能够自动学习和改进的技术。它主要分
  • 机器学习入门知识 十五境剑修 机器学习人工智能
    目录前言一、机器学习是什么？二、机器学习的基本类型1.监督学习2.无监督学习3.半监督学习4.强化学习三、机器学习的工作流程四、常见的机器学习算法五、机器学习的评价指标六、机器学习中的过拟合与欠拟合七、机器学习的应用八、学习机器学习的资源前言随着人工智能的发展，作为人工智能中的一个基础且重要的分支——机器学习也是愈发吸引大家来了解以及学习，那么在学习机器学习前，我们需要先来了解一下什么是机器学习，
  • 通往 AI 之路：Python 机器学习入门-线性代数 一小路一 从0开始学习机器学习机器学习人工智能python后端开发语言线性代数
    2.1线性代数（机器学习的核心）线性代数是机器学习的基础之一，许多核心算法都依赖矩阵运算。本章将介绍线性代数中的基本概念，包括标量、向量、矩阵、矩阵运算、特征值与特征向量，以及奇异值分解（SVD）。2.1.1标量、向量、矩阵1.标量（Scalar）标量是一个单独的数，例如：a=5在Python中：a=5#标量2.向量（Vector）向量是由多个数值组成的一维数组，例如：v=[2,3,5]Pytho
  • 数据采集技术：selenium/正则匹配/xpath/beautifulsoup爬虫实例 写代码的中青年 3天入门机器学习seleniumbeautifulsoup爬虫pythonxpath正则表达式
    专栏介绍1.专栏面向零基础或基础较差的机器学习入门的读者朋友，旨在利用实际代码案例和通俗化文字说明，使读者朋友快速上手机器学习及其相关知识体系。2.专栏内容上包括数据采集、数据读写、数据预处理、分类\回归\聚类算法、可视化等技术。3.需要强调的是，专栏仅介绍主流、初阶知识，每一技术模块都是AI研究的细分领域，同更多技术有所交叠，此处不进行讨论和分享。数据采集技术：selenium/正则匹配/xpa
  • 人工智能与机器学习入门：基尼系数（Gini Index）和基于熵（Entropy） 基尼系数基于熵机器学习入门
    在决策树应用一文中，在构建决策分类树应用决策算法时，介绍了基尼系数（GiniIndex）和基于熵（Entropy）两种算法。本文通过实例来更加深入的介绍一下这两个算法。仍然以简单的数据为例：id喜欢颜色是否有喉结身高性别1绿否165女2蓝是170男3粉否172女4绿是175男基尼系数分别对喜欢颜色是否有喉结求基尼系数如下：喜欢的颜色id喜欢颜色性别1绿女2蓝男3粉女4绿男对于姓别女分类而言，数据如
  • 人工智能与机器学习入门：决策树应用 决策树机器学习入门
    在人工智能与机器学习入门：使用Kaggle完成Titanic推断学习一文中，给出了使用Kaggle进行机器学习入门的方法，本文基于上文的需求。尝试使用决策树模型来训练数据，并进行test数据集的测试。什么是决策树决策树，简单来讲可以认为是一个大的ifelse判断树，有了决策树后，测试集中的数据便可以使用该决策树进行判断了。比如根据Titanic的训练数据构造了上次决策树后，便可以根据测试数据的性别
  • AI 百炼成神：线性回归，预测房价 github_czy AI百炼成神：100个项目玩转人工智能python开发语言
    我们开始第一个项目——线性回归：预测房价。这是一个经典的机器学习入门项目，可以帮助你理解如何使用线性回归模型来预测连续的数值。第一个项目：线性回归预测房价项目目标学习线性回归的基本概念。使用历史房价数据建立一个预测模型。理解如何评估模型的性能。项目步骤准备数据集为了演示线性回归，我们将使用一个常见的房价数据集：波士顿房价数据集（BostonHousingDataset）。这个数据集包含了多个特征（
  • 机器学习入门-读书摘要 不像程序员的程序媛 机器学习人工智能
    先看了《深度学习入门：基于python的理论和实践》这本电子书，早上因为入迷还坐过站了。。因为里面的反向传播和链式法则特别难懂，又网上搜了相关内容进行进一步理解，参考的以下文章（个人认为都讲的都非常好）：https://zhuanlan.zhihu.com/p/65472471https://zhuanlan.zhihu.com/p/635438713https://zhuanlan.zhihu.
  • 【人工智能-初级】第20章 使用 Matplotlib 和 Seaborn 进行数据可视化 若北辰 人工智能信息可视化人工智能matplotlib
    【人工智能-初级】系列专栏【人工智能-初级】第1章人工智能概述【人工智能-初级】第2章机器学习入门：从线性回归开始【人工智能-初级】第3章k-最近邻算法（KNN）：分类和Python实现【人工智能-初级】第4章用Python实现逻辑回归：从数据到模型【人工智能-初级】第5章支持向量机（SVM）：原理解析与代码实现【人工智能-初级】第6章决策树和随机森林：浅显易懂的介绍及Python实践【人工智能-
  • 组队学习首次开放许愿啦！下个月想学什么，听你的 datawhale
    原创DatawhaleDatawhaleDatawhale学习开源贡献：Datawhale团队许愿你想学习的课程组队学习新增许愿环节，每个人都可以在留言区写下你想学习的内容。许愿规则▶许愿的内容不能太广。举个栗子，不推荐大家直接许愿：「机器学习」，而是许愿：「机器学习入门概念讲解」，或者具体到某个算法：「线性回归的公式推导+代码实战」，这样便于我们在1个月内完成制作。▶不限制课程难度，只要是刚需就
  • 机器学习入门——机器学习基本概念 四月是你的 机器学习
    @机器学习什么是机器学习机器学习(MachineLearning,ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎简单来说机器学习就是机
  • 【2025 ODA teigha .NET系列开发教程 第五章】给CAD实体添加附属数据XDATA，包括源码 三好学生～张旺 ODATeigha.NET开发教程.net
    系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档2025ODAteigha.NET系列开发教程系列文章目录AutoCADXData扩展数据开发指南什么是XData？XData的两种存储方式1.全局字典存储(XRecord)2.实体附加存储步骤1：注册应
  • 机器学习：scikit-learn 和 Jupyter Notebook（推荐初学者使用google colab） wyc9999ww 机器学习scikit-learnjupyter人工智能python
    对于初学者来说，scikit-learn是一个理想的机器学习入门工具。不仅提供了丰富的算法和功能，还通过一致的API设计，确保能够快速上手并进行各种机器学习任务。通过使用scikit-learn，可以专注于理解和实践机器学习的核心概念，而不必过多担心底层实现细节。所以scikit-learn能轻松实现从数据预处理到模型训练和评估的完整流程。此外在推荐一个适合初学者的深度学习平台工具googleco
  • 机器学习入门：机器学习的基本概念 Louis0687
    姓名：高亦凡学号：19020100056学院：电子工程学院转载自：原文链接【嵌牛导读】机器学习（MachineLearning）是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科，研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，是人工智能技术的核心。【嵌牛鼻子】机器学习【嵌牛提问】什么是机器学
  • 【机器学习基础】正则化 为梦而生~ 机器学习机器学习人工智能
    个人主页：为梦而生~关注我一起学习吧！专栏：机器学习欢迎订阅！后面的内容会越来越有意思~⭐特别提醒：针对机器学习，特别开始专栏：机器学习python实战欢迎订阅！本专栏针对机器学习基础专栏的理论知识，利用python代码进行实际展示，真正做到从基础到实战！往期推荐：【机器学习基础】机器学习入门（1）【机器学习基础】机器学习入门（2）【机器学习基础】机器学习的基本术语【机器学习基础】机器学习的模型评
  • 机器学习入门--LSTM原理与实践 Dr.Cup 机器学习入门机器学习lstm人工智能
    LSTM模型长短期记忆网络（LongShort-TermMemory，LSTM）是一种常用的循环神经网络（RNN）变体，特别擅长处理长序列数据和捕捉长期依赖关系。本文将介绍LSTM模型的数学原理、代码实现和实验结果，并使用pytorch和sklearn的数据集进行验证。数学原理遗忘门（ForgetGate）遗忘门的作用是决定前一时间步的细胞状态中哪些信息需要被遗忘。具体计算公式为：ft=σ(Wf⋅
  • 机器学习入门--双向长短期记忆神经网络（BiLSTM）原理与实践 Dr.Cup 机器学习入门机器学习神经网络lstm
    双向长短记忆网络（BiLSTM）BiLSTM（双向长短时记忆网络）是一种特殊的循环神经网络（RNN），它能够处理序列数据并保持长期记忆。与传统的RNN模型不同的是，BiLSTM同时考虑了过去和未来的信息，使得模型能够更好地捕捉序列数据中的上下文关系。在本文中，我们将详细介绍BiLSTM的数学原理、代码实现以及应用场景。数学原理LSTM（长短期记忆网络）是一种递归神经网络（RNN），通过引入门控机制
  • 机器学习入门--循环神经网络原理与实践 Dr.Cup 机器学习入门机器学习rnn深度学习
    循环神经网络循环神经网络（RNN）是一种在序列数据上表现出色的人工神经网络。相比于传统前馈神经网络，RNN更加适合处理时间序列数据，如音频信号、自然语言和股票价格等。本文将介绍RNN的基本数学原理、使用PyTorch和Scikit-Learn数据集实现的代码。数学原理RNN是一种带有循环结构的神经网络，其在处理序列数据时将前一次的输出作为当前输入的一部分。这使得RNN能够记住先前的状态和信息，并且
  • 机器学习入门--门控循环单元(GRU)原理与实践 Dr.Cup 机器学习入门机器学习gru人工智能
    GRU模型随着深度学习领域的快速发展，循环神经网络（RNN）已成为自然语言处理（NLP）等领域中常用的模型之一。但是，在RNN中，如果时间步数较大，会导致梯度消失或爆炸的问题，这影响了模型的训练效果。为了解决这个问题，研究人员提出了新的模型，其中GRU是其中的一种。本文将介绍GRU的数学原理、代码实现，并通过pytorch和sklearn的数据集进行试验，最后对该模型进行总结。数学原理GRU是一种
  • 机器学习入门--多层感知机原理与实践 Dr.Cup 机器学习入门机器学习人工智能
    神经网络与多层感知机神经网络是一种模仿生物神经系统结构和功能的计算模型。它由许多个节点（或称为神经元）组成，这些节点通过连接权重相互连接。神经网络的输入经过一系列的加权求和和激活函数变换后，得到输出结果。神经网络的训练过程主要包括前向传播和反向传播两个阶段。前向传播是指数据从输入层逐层传递到输出层的过程，每一层的节点都会根据输入值和连接权重计算输出值。反向传播是指通过计算损失函数对网络参数进行梯度
  • 机器学习入门--BP神经网络原理与实践 Dr.Cup 机器学习入门机器学习神经网络人工智能
    BP神经网络引言BP神经网络，即反向传播神经网络，是一种监督学习算法，用于多层前馈神经网络的训练。自从1986年由Rumelhart,Hinton和Williams提出以来，它已成为最流行的神经网络训练算法之一。BP算法的核心思想是通过计算损失函数相对于网络参数的梯度，然后利用这些梯度信息来更新网络的权重和偏置，从而最小化误差。数学原理BP算法的数学原理基于链式法则计算梯度。考虑一个简单的两层神经
  • 机器学习入门--朴素贝叶斯原理与实践 Dr.Cup 机器学习入门机器学习概率论人工智能
    朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯是一种常用的分类算法，其基本思想是根据已有数据的特征和标签，学习出一个概率模型，并利用该模型对新样本进行分类。其优点在于简单快速、易于实现和解释，缺点在于对输入数据的分布做了严格的假设。具体来说，朴素贝叶斯分类器首先根据训练数据计算出每个类别的先验概率P©，即样本中每个类别占比。然后，对于给定的待分类样本，计算出它属于每个类别的条件概率P(X|C)，其中X表示样本的特征向量
  • 机器学习入门--奇异值分解原理与实践 Dr.Cup 机器学习入门机器学习人工智能
    奇异值分解奇异值分解（SingularValueDecomposition，SVD）是一种矩阵分解技术，可以将一个矩阵分解为三个部分的乘积。在SVD中，原始矩阵被分解为左奇异向量矩阵、奇异值矩阵和右奇异向量矩阵的乘积。奇异值分解数学原理奇异值分解是一种矩阵分解技术，可以将一个矩阵分解为三个部分的乘积。在SVD中，原始矩阵被分解为左奇异向量矩阵、奇异值矩阵和右奇异向量矩阵的乘积。具体来说，对于一个m
  • 机器学习入门--主成分分析原理与实践 Dr.Cup 机器学习入门机器学习概率论人工智能
    主成分分析主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，简称PCA）是一种常用的降维技术和数据分析方法。它通过线性变换将原始高维数据映射到低维空间，从而提取出数据中最重要的特征。主成分分析的基本原理与数学推导基本原理PCA的主要思想是找到一个新的坐标系，将数据投影到这个坐标系上，使得投影后的数据具有最大的方差。这意味着在新的坐标系下，数据的信息尽可能地集中在少数几个维度上，而其
  • 机器学习入门--逻辑回归与简单二分类数据实战 Dr.Cup 机器学习入门机器学习逻辑回归分类
    逻辑回归在机器学习领域，逻辑回归是一个广泛应用于分类问题的算法。与线性回归不同，逻辑回归用于预测离散的类别标签，可以处理二分类和多分类问题。下面我们将介绍逻辑回归的基本原理和实现方式。原理逻辑回归的目标是找到一个函数g(z)g(z)g(z)，将输入的特征向量xxx映射到概率值p(y=1∣x;w)p(y=1|x;w)p(y=1∣x;w)，其中www是参数向量。我们可以使用sigmoid函数来实现这个
  • 机器学习入门--支持向量机原理与实践 Dr.Cup 机器学习入门支持向量机机器学习算法
    支持向量机模型支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种常用的监督学习算法，主要用于分类和回归问题。它的原理简单而强大，在许多实际应用中取得了很好的效果。原理支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归问题。其原理是基于统计学习理论中的结构风险最小化原则。SVM的主要思想是将数据通过一个高维特征空间进行映射，使得在
  • 机器学习入门--简单卷积神经网络原理与实践 Dr.Cup 机器学习入门机器学习cnn人工智能
    深入理解卷积神经网络（CNN）引言卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是深度学习中的一种核心算法，广泛应用于图像识别、视频分析和自然语言处理等领域。CNN通过模拟人类视觉系统的工作原理，能够自动并有效地识别图像中的模式和特征。数学原理CNN主要由卷积层、激活层和池化层组成。其核心在于卷积层，它使用一系列可学习的滤波器来扫描输入数据。卷积操作卷积神经网络（C
  • Maven Array_06 eclipsejdkmaven
    Maven Maven是基于项目对象模型(POM)， 信息来管理项目的构建，报告和文档的软件项目管理工具。 Maven 除了以程序构建能力为特色之外，还提供高级项目管理工具。由于 Maven 的缺省构建规则有较高的可重用性，所以常常用两三行 Maven 构建脚本就可以构建简单的项目。由于 Maven 的面向项目的方法，许多 Apache Jakarta 项目发文时使用 Maven，而且公司
  • ibatis的queyrForList和queryForMap区别 bijian1013 javaibatis
    一.说明         iBatis的返回值参数类型也有种：resultMap与resultClass，这两种类型的选择可以用两句话说明之：         1.当结果集列名和类的属性名完全相对应的时候，则可直接用resultClass直接指定查询结果类
  • LeetCode[位运算] - #191 计算汉明权重 Cwind java位运算LeetCodeAlgorithm题解
    原题链接：#191 Number of 1 Bits 要求： 写一个函数，以一个无符号整数为参数，返回其汉明权重。例如，‘11’的二进制表示为'00000000000000000000000000001011', 故函数应当返回3。 汉明权重：指一个字符串中非零字符的个数；对于二进制串，即其中‘1’的个数。 难度：简单 分析： 将十进制参数转换为二进制，然后计算其中1的个数即可。 “
  • 浅谈java类与对象 15700786134 java
          java是一门面向对象的编程语言，类与对象是其最基本的概念。所谓对象，就是一个个具体的物体，一个人，一台电脑，都是对象。而类，就是对象的一种抽象，是多个对象具有的共性的一种集合，其中包含了属性与方法，就是属于该类的对象所具有的共性。当一个类创建了对象，这个对象就拥有了该类全部的属性，方法。相比于结构化的编程思路，面向对象更适用于人的思维
  • linux下双网卡同一个IP 被触发 linux
    转自： http://q2482696735.blog.163.com/blog/static/250606077201569029441/ 由于需要一台机器有两个网卡，开始时设置在同一个网段的IP，发现数据总是从一个网卡发出，而另一个网卡上没有数据流动。网上找了下，发现相同的问题不少： 一、 关于双网卡设置同一网段IP然后连接交换机的时候出现的奇怪现象。当时没有怎么思考、以为是生成树
  • 安卓按主页键隐藏程序之后无法再次打开 肆无忌惮_ 安卓
    遇到一个奇怪的问题，当SplashActivity跳转到MainActivity之后，按主页键，再去打开程序，程序没法再打开（闪一下），结束任务再开也是这样，只能卸载了再重装。而且每次在Log里都打印了这句话"进入主程序"。后来发现是必须跳转之后再finish掉SplashActivity   本来代码：   // 销毁这个Activity fin
  • 通过cookie保存并读取用户登录信息实例 知了ing JavaScripthtml
    通过cookie的getCookies()方法可获取所有cookie对象的集合；通过getName()方法可以获取指定的名称的cookie；通过getValue()方法获取到cookie对象的值。另外，将一个cookie对象发送到客户端，使用response对象的addCookie()方法。 下面通过cookie保存并读取用户登录信息的例子加深一下理解。 （1）创建index.jsp文件。在改
  • JAVA 对象池 矮蛋蛋 javaObjectPool
    原文地址： http://www.blogjava.net/baoyaer/articles/218460.html Jakarta对象池       ☆为什么使用对象池   恰当地使用对象池化技术，可以有效地减少对象生成和初始化时的消耗，提高系统的运行效率。Jakarta Commons Pool组件提供了一整套用于实现对象池化
  • ArrayList根据条件+for循环批量删除的方法 alleni123 java
    场景如下： ArrayList<Obj> list Obj-> createTime, sid. 现在要根据obj的createTime来进行定期清理。（释放内存） ------------------------- 首先想到的方法就是 for(Obj o:list){ if(o.createTime-currentT>xxx){
  • 阿里巴巴“耕地宝”大战各种宝 百合不是茶 平台战略
    “耕地保”平台是阿里巴巴和安徽农民共同推出的一个 “首个互联网定制私人农场”，“耕地宝”由阿里巴巴投入一亿 ，主要是用来进行农业方面，将农民手中的散地集中起来 不仅加大农民集体在土地上面的话语权，还增加了土地的流通与 利用率，提高了土地的产量，有利于大规模的产业化的高科技农业的 发展，阿里在农业上的探索将会引起新一轮的产业调整，但是集体化之后农民的个体的话语权 将更少，国家应出台相应的法律法规保护
  • Spring注入有继承关系的类（1） bijian1013 javaspring
    一个类一个类的注入 1.AClass类 package com.bijian.spring.test2; public class AClass { String a; String b; public String getA() { return a; } public void setA(Strin
  • 30岁转型期你能否成为成功人士 bijian1013 成功
            很多人由于年轻时走了弯路，到了30岁一事无成，这样的例子大有人在。但同样也有一些人，整个职业生涯都发展得很优秀，到了30岁已经成为职场的精英阶层。由于做猎头的原因，我们接触很多30岁左右的经理人，发现他们在职业发展道路上往往有很多致命的问题。在30岁之前，他们的职业生涯表现很优秀，但从30岁到40岁这一段，很多人
  • [Velocity三]基于Servlet+Velocity的web应用 bit1129 velocity
    什么是VelocityViewServlet 使用org.apache.velocity.tools.view.VelocityViewServlet可以将Velocity集成到基于Servlet的web应用中，以Servlet+Velocity的方式实现web应用   Servlet + Velocity的一般步骤 1.自定义Servlet，实现VelocityViewServl
  • 【Kafka十二】关于Kafka是一个Commit Log Service bit1129 service
    Kafka is a distributed, partitioned, replicated commit log service.这里的commit log如何理解？   A message is considered "committed" when all in sync replicas for that partition have applied i
  • NGINX + LUA实现复杂的控制 ronin47 lua nginx 控制
    安装lua_nginx_module 模块 lua_nginx_module 可以一步步的安装，也可以直接用淘宝的OpenResty Centos和debian的安装就简单了。。 这里说下freebsd的安装： fetch http://www.lua.org/ftp/lua-5.1.4.tar.gz tar zxvf lua-5.1.4.tar.gz cd lua-5.1.4 ma
  • java-14.输入一个已经按升序排序过的数组和一个数字， 在数组中查找两个数，使得它们的和正好是输入的那个数字 bylijinnan java
    public class TwoElementEqualSum { /** * 第 14 题： 题目：输入一个已经按升序排序过的数组和一个数字， 在数组中查找两个数，使得它们的和正好是输入的那个数字。 要求时间复杂度是 O(n) 。如果有多对数字的和等于输入的数字，输出任意一对即可。 例如输入数组 1 、 2 、 4 、 7 、 11 、 15 和数字 15 。由于
  • Netty源码学习-HttpChunkAggregator-HttpRequestEncoder-HttpResponseDecoder bylijinnan javanetty
    今天看Netty如何实现一个Http Server org.jboss.netty.example.http.file.HttpStaticFileServerPipelineFactory： pipeline.addLast("decoder", new HttpRequestDecoder()); pipeline.addLast(&quo
  • java敏感词过虑-基于多叉树原理 cngolon 违禁词过虑替换违禁词敏感词过虑多叉树
    基于多叉树的敏感词、关键词过滤的工具包，用于java中的敏感词过滤 1、工具包自带敏感词词库，第一次调用时读入词库，故第一次调用时间可能较长，在类加载后普通pc机上html过滤5000字在80毫秒左右，纯文本35毫秒左右。   2、如需自定义词库，将jar包考入WEB-INF工程的lib目录，在WEB-INF/classes目录下建一个 utf-8的words.dict文本文件，
  • 多线程知识 cuishikuan 多线程
    T1，T2，T3三个线程工作顺序，按照T1，T2，T3依次进行 public class T1 implements Runnable{           @Override      
  • spring整合activemq dalan_123 java spring jms
    整合spring和activemq需要搞清楚如下的东东1、ConnectionFactory分：     a、spring管理连接到activemq服务器的管理ConnectionFactory也即是所谓产生到jms服务器的链接      b、真正产生到JMS服务器链接的ConnectionFactory还得
  • MySQL时间字段究竟使用INT还是DateTime？ dcj3sjt126com mysql
      环境：Windows XPPHP Version 5.2.9MySQL Server 5.1 第一步、创建一个表date_test（非定长、int时间） CREATE TABLE `test`.`date_test` (`id` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT ,`start_time` INT NOT NULL ,`some_content`
  • Parcel: unable to marshal value dcj3sjt126com marshal
    在两个activity直接传递List<xxInfo>时，出现Parcel: unable to marshal value异常。   在MainActivity页面（MainActivity页面向NextActivity页面传递一个List<xxInfo>）：   Intent intent = new Intent(this, Next
  • linux进程的查看上（ps） eksliang linux pslinux ps -llinux ps aux
    ps:将某个时间点的进程运行情况选取下来 转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/admin/blogs/2119469 http://eksliang.iteye.com         ps 这个命令的man page 不是很好查阅，因为很多不同的Unix都使用这儿ps来查阅进程的状态，为了要符合不同版本的需求，所以这个
  • 为什么第三方应用能早于System的app启动 gqdy365 System
    Android应用的启动顺序网上有一大堆资料可以查阅了，这里就不细述了，这里不阐述ROM启动还有bootloader，软件启动的大致流程应该是启动kernel -> 运行servicemanager 把一些native的服务用命令启动起来（包括wifi, power, rild, surfaceflinger, mediaserver等等）-> 启动Dalivk中的第一个进程Zygot
  • App Framework发送JSONP请求(3) hw1287789687 jsonp跨域请求发送jsonpajax请求越狱请求
    App Framework 中如何发送JSONP请求呢? 使用jsonp,详情请参考:http://json-p.org/ 如何发送Ajax请求呢? (1)登录 /*** * 会员登录 * @param username * @param password */ var user_login=function(username,password){ // aler
  • 发福利，整理了一份关于“资源汇总”的汇总 justjavac 资源
    觉得有用的话，可以去github关注：https://github.com/justjavac/awesome-awesomeness-zh_CN 通用 free-programming-books-zh_CN 免费的计算机编程类中文书籍 精彩博客集合 hacke2/hacke2.github.io#2 ResumeSample 程序员简历
  • 用 Java 技术创建 RESTful Web 服务 macroli java编程WebREST
    转载：http://www.ibm.com/developerworks/cn/web/wa-jaxrs/   JAX-RS (JSR-311) 【 Java API for RESTful Web Services 】是一种 Java™ API，可使 Java Restful 服务的开发变得迅速而轻松。这个 API 提供了一种基于注释的模型来描述分布式资源。注释被用来提供资源的位
  • CentOS6.5-x86_64位下oracle11g的安装详细步骤及注意事项 超声波 oraclelinux
    前言： 这两天项目要上线了，由我负责往服务器部署整个项目，因此首先要往服务器安装oracle，服务器本身是CentOS6.5的64位系统，安装的数据库版本是11g，在整个的安装过程中碰到很多的坑，不过最后还是通过各种途径解决并成功装上了。转别写篇博客来记录完整的安装过程以及在整个过程中的注意事项。希望对以后那些刚刚接触的菜鸟们能起到一定的帮助作用。   安装过程中可能遇到的问题（注
  • HttpClient 4.3 设置keeplive 和 timeout 的方法 supben httpclient
    ConnectionKeepAliveStrategy kaStrategy = new DefaultConnectionKeepAliveStrategy() { @Override public long getKeepAliveDuration(HttpResponse response, HttpContext context) { long keepAlive
  • Spring 4.2新特性-@Import注解的升级 wiselyman spring 4
    3.1 @Import @Import注解在4.2之前只支持导入配置类 在4.2,@Import注解支持导入普通的java类,并将其声明成一个bean 3.2 示例 演示java类 package com.wisely.spring4_2.imp; public class DemoService { public void doSomethin
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他