- 【SparkML实践7】特征选择器FeatureSelector
周润发的弟弟
Spark机器学习spark-ml
本节介绍了用于处理特征的算法,大致可以分为以下几组:提取(Extraction):从“原始”数据中提取特征。转换(Transformation):缩放、转换或修改特征。选择(Selection):从更大的特征集中选择一个子集。局部敏感哈希(LocalitySensitiveHashing,LSH):这类算法结合了特征转换的方面与其他算法。FeatureSelectorsVectorSlicerVe
- 【SparkML实践5】特征转换FeatureTransformers实战scala版
周润发的弟弟
Spark机器学习spark-mlscala开发语言
本节介绍了用于处理特征的算法,大致可以分为以下几组:提取(Extraction):从“原始”数据中提取特征。转换(Transformation):缩放、转换或修改特征。选择(Selection):从更大的特征集中选择一个子集。局部敏感哈希(LocalitySensitiveHashing,LSH):这类算法结合了特征转换的方面与其他算法。本章节主要讲转换1FeatureTransformersTo
- 【SparkML实践4】Pipeline实战scala版
周润发的弟弟
Spark机器学习spark-mlscala开发语言
Pipeline中的主要概念MLlib标准化了机器学习算法的API,使得将多个算法组合成单一的管道或工作流程变得更加容易。本节介绍了PipelinesAPI引入的关键概念,其中管道的概念主要受到scikit-learn项目的启发。DataFrame:这个机器学习API使用来自SparkSQL的DataFrame作为机器学习数据集,它可以包含多种数据类型。例如,一个DataFrame可以有不同的列存
- 【SparkML系列3】特征提取器TF-IDF、Word2Vec和CountVectorizer
周润发的弟弟
spark-mltf-idfword2vec
本节介绍了用于处理特征的算法,大致可以分为以下几组:提取(Extraction):从“原始”数据中提取特征。转换(Transformation):缩放、转换或修改特征。选择(Selection):从更大的特征集中选择一个子集。局部敏感哈希(LocalitySensitiveHashing,LSH):这类算法结合了特征转换的方面与其他算法。###FeatureExtractors(特征提取器)###
- 【SparkML系列2】DataSource读取图片数据
周润发的弟弟
Spark机器学习spark-ml
DataSource(数据源)在本节中,我们将介绍如何在机器学习中使用数据源加载数据。除了一些通用的数据源,如Parquet、CSV、JSON和JDBC外,我们还提供了一些专门用于机器学习的数据源。###Imagedatasource(图像数据源)该图像数据源用于从目录加载图像文件,它可以通过Java库中的ImageIO加载压缩图像(jpeg、png等)到原始图像表示。加载的DataFrame有一
- 【SparkML系列1】相关性、卡方检验和概述器实现
周润发的弟弟
Spark机器学习spark-ml
Correlation(相关性)计算两组数据之间的相关性在统计学中是一种常见的操作。在spark.ml中,我们提供了计算多组数据之间成对相关性的灵活性。目前支持的相关性方法是皮尔逊(Pearson)相关系数和斯皮尔曼(Spearman)相关系数。相关性计算使用指定的方法为输入的向量数据集计算相关性矩阵。输出将是一个数据框,其中包含向量列的相关性矩阵。importorg.apache.spark.m
- SparkML
program chef
#3计算Sparkspark-ml
SparkMLSparkML_lr_train:读取py处理后的train表用于训练,将训练模型保存好。SparkML_lr_predict:读取训练好的模型,读取py处理后的test表用于预测。将预测结果写入normal_data中,根据id修改stream_is_normal的值。提交spark任务bin/spark-submit\--classSparkML_lr_train\--maste
- Spark学习之路——9.Spark ML
Nelson_hehe
SparkSparkML
一、简介基于RDD的APIspark.mllib已进入维护模式。SparkML是SparkMLlib的一种新的API,它有下面的优点:1.面向DataFrame,基于RDD进一步封装,拥有功能更多的API2.具有Pipeline功能,可以实现复杂的机器学习模型3.性能得到提升二、MLPipeline一个pipeline在结构上会包含一个或多个Stage,每一个Stage都会完成一个任务,如数据集处
- 大数据系列之Spark集群环境部署
solihawk
大数据系列#spark大数据spark
Spark作为一种大数据分布式计算框架,已经构建SparkStreaming、SparkSQL、SparkML等组件,与文件系统HDFS、资源调度YARN一起,构建了Spark生态体系,如下图所示:以下部分将主要介绍Hadoop和Spark两节点集群环境部署,并结合官方示例程序验证Spark作业提交的几种模式。1、环境准备1.1Java环境查看Java版本信息,如找不到JAVA命令,可通过yumi
- sklearn中的fit/transform/fit_transform
王金松
对于fit和transform,sklearn和sparkml都存在,fit可以翻译为拟合,transform翻译为转换fit:拟合出模型,输入为dataframe或者数据,输出为拟合出的模型transform转换,输入和输出一致,相当于把一种数据转换为另一种数据,一般用于特征抽取和转换,通常会转换为向量,比如正则化/统一化fit_transform:fit+transform
- 《Spark大数据分析》一书的书评和采访
H_MZ
scala运维数据库
\主要结论\\了解如何将ApacheSpark用于不同类型的大数据分析用例,例如批处理、互操作、图表、数据流分析,以及机器学习。\\t了解SparkCore及加载项库,包括SparkSQL、SparkStreaming、GraphX、Mllib和SparkML。\\t了解开发者在项目中使用Spark时可能需要用到的开发和测试工具。\\tSpark程序性能和调优最佳实践。\\t了解Spark在集群设
- PySpark 线性回归
ROBOT玲玉
机器学习算法spark-ml
SparkML简介SparkML是Spark提供的一个机器学习库,用于构建和训练机器学习模型。它提供了一系列常用的机器学习算法和工具,包括分类、回归、聚类、模型评估等。我们可以使用PySpark中的SparkML来训练和评估我们的机器学习模型。模型训练在使用PySpark进行模型训练之前,我们首先需要准备数据集。Spark支持多种数据源,包括文本文件、CSV文件、Parquet文件等等。我们可以使
- SparkML机器学习
火 玄
sparkspark-ml机器学习人工智能
SparkML机器学习:让机器学会人的学习行为,通过算法和数据来模拟或实现人类的学习行为,使之不断改善自身性能。机器学习的步骤:加载数据特征工程数据筛选:选取适合训练的特征列,例如用户id就不适合,因为它特性太显著.数据转化:将字符串的数据转化数据类型,因为模型训练的数据不能为字符串.将多个特征列转化为一个向量列,因为spark机器学习要求数据输入只能为一个特征列数据缩放:把所有的特征缩放到0~1
- 计算机毕业设计全网首发Python+Spark招聘爬虫可视化系统 招聘数据分析 Hadoop职位可视化 大数据毕业设计 51job数据分析(可选加推荐算法)
计算机毕业设计大神
开发技术Hadoop、HDFS、Spark、SpringBoot、echarts、PySpark、Python、MySQL创新点大数据架构、爬虫、数据可视化啰里啰嗦适合大数据毕业设计、数据分析、爬虫类计算机毕业设计可二次开发选加推荐算法(协同过滤算法等或者调用SparkML库)数据处理流程本环节主要讲述的是对于整体项目功能的设计,设计方案为主要是由大数据系统以及可视化前端子系统组成。在可视化前端子
- 5.Spark 学习成果转化—机器学习—使用Spark ML的线性回归来预测商品销量 (线性回归问题)
页川叶川
Spark学习成果转化sparkscalabigdata
本文目录如下:第5例使用SparkML的线性回归来预测商品销量5.1数据准备5.1.1数据集文件准备5.1.2数据集字段解释(按列来划分)5.2使用SparkML实现代码5.2.1引入项目依赖5.2.2加载并解析数据5.2.3对DtaFrame中的数据进行筛选与处理5.2.4将特征列合并为特征向量5.2.5创建测试集和训练集5.2.6设置回归参数和正则化参数5.2.7生成训练模型并对测试集进行预测
- 机器学习---聚类算法总览
qq_38142901
机器学习算法聚类机器学习算法
聚类算法总览参考资料k-means:本人文章sparkml聚类算法谱聚类:https://blog.csdn.net/wangqianqianya/article/details/103482708LDA:https://blog.csdn.net/worryabout/article/details/79792835均值漂移:https://www.cnblogs.com/xfzhang/p/7
- spark-mongodb简单上手
Josen_Qu
Spark提供的所有计算,不管是批处理,SparkSQL,SparkStreaming还是SparkML,它们底层都是通过RDD计算。所以这里就以RDD方式简单上手。首先认识一下RDD:RDD(ResilientDistributedDataset)是Spark最基础核心的概念,它表示可分区,不可变的并能够被并行操作的数据集合,不同的数据集格式对应不同的RDD实现。RDD可以缓存到内存或磁盘中,每
- SparkML预测PV
易企秀工程师
背景公司需要根据过去一段时间内每天网站的流量数据,预测未来一段时间每日流量,这样,在流量高峰到来前,可以提前警示相关的运营、运维提前准备。这是个典型的“时序预测问题”,关于时序预测的方法有很多,有规则法、机器学习、传统建模法等等。本文主要讲述机器学习的方式。由于工作中主要用的是Spark技术栈处理数据,所以这里也选用SparkML来解决。当然,机器学习的包和库又很多,完全可以用sklearn来做。
- 从开发、数据分析等多角度系统深度讲解Spark核心技术与高级应用
笑起来真好看LQQ
前言Spark核心技术与高级应用是Spark领域少有的专注于核心原理与深度应用的著作,由科大讯飞和百分点科技的4位大数据专家撰写。不仅细致介绍了Spark的程序开发、编程模型、作业执行解析等基础知识,而且还深度讲解了SparkSQL、SparkML、SparkStreaming等大量内部模块和周边模块的原理与使用。除此之外,还从管理和性能优化的角度对Spark进行了深入探索。本书特色从适合读者阅读
- SparkML(三)
北极光。
大数据#SparkML机器学习spark分类算法
分类逻辑回归在spark官方文档中,逻辑回归又分为二项式逻辑回归和多项式逻辑回归。逻辑回归本质是线性回归,只是在特征到结果的过程上加上了一层映射。即首先需要把特征进行求和,然后将求和后的结果应用于一个g(z)函数,g(z)可以将值映射到0或者是1上面,这个函数就是Sigmoid函数,默认分类的值是0.5,超过0.5则类别为1,小于0.5类别为0。如下图例子importorg.apache.spar
- SparkML(四)
北极光。
大数据#SparkML机器学习spark回归算法
回归回归问题其实就是求解一堆自变量与因变量之间一种几何关系,这种关系可以是线性的就是线性回归,可以是非线性的就是非线性回归。按照自变量的多少有可以分为一元线性回归,多元线性回归。线性回归线性回归,顾名思义拟合出来的预测函数是一条直线,数学表达如下:h(x)=a0+a1x1+a2x2+…+anxn+J(θ)其中h(x)为预测函数,ai(i=1,2,…,n)为估计参数,模型训练的目的就是计算出这些参数
- Spark Machine Learning(SparkML):机器学习(部分一)
Thomson617
Spark大数据spark机器学习ml大数据
机器学习是现阶段实现人工智能应用的主要方法,它广泛应用于机器视觉、语音识别、自然语言处理、数据挖掘等领域。MLlib是ApacheSpark的可伸缩机器学习库。官网地址:[http://spark.apache.org/docs/latest/ml-guide.html]Spark的机器学习(ML)库提供了许多分布式ML算法。这些算法包括特征选取、分类、回归、聚类、推荐等任务。ML还提供了用于构建
- SparkML之分类(一)贝叶斯分类
legotime
SparkMLspark机器学习源码
1.1、贝叶斯定理贝叶斯定理:用来描述两个条件概率之间的关系。比如P(A/B)和P(B/A),那么可以推导:,我们下图进行进行说明:假设:,那么有,,:那么有贝叶斯定理公式:1.2、朴素贝叶斯分类器(NaiveBayesClassifiers)大家知道最为广泛的两个分类模型就是决策树模型和朴素贝叶斯分类模型,前者是对象属性与对象值之间的一种映射关系,后者则是用那个概率最大,那么待分类项就属于哪个类
- 源码经验分享会 计算机毕业设计吊炸天Hadoop+Spark电影推荐系统 电影用户画像系统 电影可视化 电影数据分析 电影爬虫 电影大数据 大数据毕业设计 大数据毕设
haochengxu2022
推荐系统机器学习python数据分析大数据经验分享课程设计
开发技术前端:vue.js、websocket、echarts后端:springboot+mybatis-plus数据库:mysql虚拟机服务器:es、redis、mongodb、kafka、hadoop、spark机器学习/深度学习:SparkML包、协同过滤算法、ALS、基于隐语义模型的推荐算法、LFM等10种推荐算法数据集/爬虫:scrapy爬取豆瓣、IMDB等国内外网站创新点推荐算法、短信
- 分享思路:Python+Spark招聘爬虫可视化系统 招聘数据分析 Hadoop职位可视化 大数据毕业设计 51job数据分析(可选加推荐算法)
haochengxu2022
机器学习爬虫python数据分析爬虫pythonspark数据分析hadoop
开发技术Hadoop、HDFS、Spark、SpringBoot、echarts、PySpark、Python、MySQL创新点大数据架构、爬虫、数据可视化啰里啰嗦适合大数据毕业设计、数据分析、爬虫类计算机毕业设计可二次开发选加推荐算法(协同过滤算法等或者调用SparkML库)数据处理流程本环节主要讲述的是对于整体项目功能的设计,设计方案为主要是由大数据系统以及可视化前端子系统组成。在可视化前端子
- SparkML(五)
北极光。
大数据#SparkML聚类机器学习spark
聚类k-means算法k-means算法是聚类分析中使用最广泛的算法之一。它把n个对象根据它们的属性分为k个聚类以便使得所获得的聚类满足:同一聚类中的对象相似度较高;而不同聚类中的对象相似度较小。k-means算法的基本过程如下所示:任意选择k个初始中心c1,c2,…,ckc{1},c{2},…,c_{k}c1,c2,…,ck。计算X中的每个对象与这些中心对象的距离;并根据最小距离重新对相应对象进
- 5.Spark ML学习笔记—聚类—Kmeans (K-均值) 聚类算法、LDA 主题聚类算法
页川叶川
SparkML学习笔记sparkkmeans算法
本文目录如下:第5章SparkML聚类算法5.1基于中心的聚类—Kmeans(K-均值)聚类算法5.1.1K-均值聚类算法主要步骤5.1.2K-均值算法聚类效果演示5.1.3初始化聚类中心点5.1.4Kmeans模型参数详解5.2LDA主题聚类算法第5章SparkML聚类算法问题描述:假设在你的硬盘驱动器上有很多文件夹,里面存放着大量的mp3文件。现在,如果可以构建一个预测模型,从而可以帮助你自动
- 【大数据】分布式机器学习平台
MachineCYL
大数据机器学习大数据机器学习
记录一下团队之前搭建的分布式机器学习平台。功能展示架构图平台演变前端页面SparkML和sklearn模型训练耗时记录
- 梯度提升树GBDT模型原理及spark ML实现
辰星M
机器学习算法GBDTBoostsparkML
目录一、GBDT模型原理1.1GB(GradientBoost)算法1.2GBDT模型二、sparkML机器学习库中GBDT使用案例三、GBDT与Boost算法比较四、GBDT与RF比较一、GBDT模型原理1.1GB(GradientBoost)算法GB算法直观理解,将损失函数的负梯度在当前模型的值,当做下个模型训练的目标函数(第3,4步)。沿着损失函数负梯度方向迭代,使得损失函数越来越小,模型偏
- Spark 3.0 - 11.ML 随机森林实现二分类实战
BIT_666
Spark3.0x机器学习Scalaspark随机森林大数据
目录一.引言二.随机森林实战1.数据预处理2.随机森林Pipeline3.模型预测与验证三.总结一.引言之前介绍了决策树,而随机森林则可以看作是多颗决策树的集合。在SparkML中,随机森林中的每一颗树都被分配到不同的节点上进行并行计算,或者在一些特定的条件下,单独的一颗决策树也可以并行化运算,其中每一棵决策树之间没有相关性。随机森林在运行的时候,每当有一个新的数据传输到系统中,都会由随机森林的每
- ios内付费
374016526
ios内付费
近年来写了很多IOS的程序,内付费也用到不少,使用IOS的内付费实现起来比较麻烦,这里我写了一个简单的内付费包,希望对大家有帮助。
具体使用如下:
这里的sender其实就是调用者,这里主要是为了回调使用。
[KuroStoreApi kuroStoreProductId:@"产品ID" storeSender:self storeFinishCallBa
- 20 款优秀的 Linux 终端仿真器
brotherlamp
linuxlinux视频linux资料linux自学linux教程
终端仿真器是一款用其它显示架构重现可视终端的计算机程序。换句话说就是终端仿真器能使哑终端看似像一台连接上了服务器的客户机。终端仿真器允许最终用户用文本用户界面和命令行来访问控制台和应用程序。(LCTT 译注:终端仿真器原意指对大型机-哑终端方式的模拟,不过在当今的 Linux 环境中,常指通过远程或本地方式连接的伪终端,俗称“终端”。)
你能从开源世界中找到大量的终端仿真器,它们
- Solr Deep Paging(solr 深分页)
eksliang
solr深分页solr分页性能问题
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2148370
作者:eksliang(ickes) blg:http://eksliang.iteye.com/ 概述
长期以来,我们一直有一个深分页问题。如果直接跳到很靠后的页数,查询速度会比较慢。这是因为Solr的需要为查询从开始遍历所有数据。直到Solr的4.7这个问题一直没有一个很好的解决方案。直到solr
- 数据库面试题
18289753290
面试题 数据库
1.union ,union all
网络搜索出的最佳答案:
union和union all的区别是,union会自动压缩多个结果集合中的重复结果,而union all则将所有的结果全部显示出来,不管是不是重复。
Union:对两个结果集进行并集操作,不包括重复行,同时进行默认规则的排序;
Union All:对两个结果集进行并集操作,包括重复行,不进行排序;
2.索引有哪些分类?作用是
- Android TV屏幕适配
酷的飞上天空
android
先说下现在市面上TV分辨率的大概情况
两种分辨率为主
1.720标清,分辨率为1280x720.
屏幕尺寸以32寸为主,部分电视为42寸
2.1080p全高清,分辨率为1920x1080
屏幕尺寸以42寸为主,此分辨率电视屏幕从32寸到50寸都有
适配遇到问题,已1080p尺寸为例:
分辨率固定不变,屏幕尺寸变化较大。
如:效果图尺寸为1920x1080,如果使用d
- Timer定时器与ActionListener联合应用
永夜-极光
java
功能:在控制台每秒输出一次
代码:
package Main;
import javax.swing.Timer;
import java.awt.event.*;
public class T {
private static int count = 0;
public static void main(String[] args){
- Ubuntu14.04系统Tab键不能自动补全问题解决
随便小屋
Ubuntu 14.04
Unbuntu 14.4安装之后就在终端中使用Tab键不能自动补全,解决办法如下:
1、利用vi编辑器打开/etc/bash.bashrc文件(需要root权限)
sudo vi /etc/bash.bashrc
接下来会提示输入密码
2、找到文件中的下列代码
#enable bash completion in interactive shells
#if
- 学会人际关系三招 轻松走职场
aijuans
职场
要想成功,仅有专业能力是不够的,处理好与老板、同事及下属的人际关系也是门大学问。如何才能在职场如鱼得水、游刃有余呢?在此,教您简单实用的三个窍门。
第一,多汇报
最近,管理学又提出了一个新名词“追随力”。它告诉我们,做下属最关键的就是要多请示汇报,让上司随时了解你的工作进度,有了新想法也要及时建议。不知不觉,你就有了“追随力”,上司会越来越了解和信任你。
第二,勤沟通
团队的力
- 《O2O:移动互联网时代的商业革命》读书笔记
aoyouzi
读书笔记
移动互联网的未来:碎片化内容+碎片化渠道=各式精准、互动的新型社会化营销。
O2O:Online to OffLine 线上线下活动
O2O就是在移动互联网时代,生活消费领域通过线上和线下互动的一种新型商业模式。
手机二维码本质:O2O商务行为从线下现实世界到线上虚拟世界的入口。
线上虚拟世界创造的本意是打破信息鸿沟,让不同地域、不同需求的人
- js实现图片随鼠标滚动的效果
百合不是茶
JavaScript滚动属性的获取图片滚动属性获取页面加载
1,获取样式属性值
top 与顶部的距离
left 与左边的距离
right 与右边的距离
bottom 与下边的距离
zIndex 层叠层次
例子:获取左边的宽度,当css写在body标签中时
<div id="adver" style="position:absolute;top:50px;left:1000p
- ajax同步异步参数async
bijian1013
jqueryAjaxasync
开发项目开发过程中,需要将ajax的返回值赋到全局变量中,然后在该页面其他地方引用,因为ajax异步的原因一直无法成功,需将async:false,使其变成同步的。
格式:
$.ajax({ type: 'POST', ur
- Webx3框架(1)
Bill_chen
eclipsespringmaven框架ibatis
Webx是淘宝开发的一套Web开发框架,Webx3是其第三个升级版本;采用Eclipse的开发环境,现在支持java开发;
采用turbine原型的MVC框架,扩展了Spring容器,利用Maven进行项目的构建管理,灵活的ibatis持久层支持,总的来说,还是一套很不错的Web框架。
Webx3遵循turbine风格,velocity的模板被分为layout/screen/control三部
- 【MongoDB学习笔记五】MongoDB概述
bit1129
mongodb
MongoDB是面向文档的NoSQL数据库,尽量业界还对MongoDB存在一些质疑的声音,比如性能尤其是查询性能、数据一致性的支持没有想象的那么好,但是MongoDB用户群确实已经够多。MongoDB的亮点不在于它的性能,而是它处理非结构化数据的能力以及内置对分布式的支持(复制、分片达到的高可用、高可伸缩),同时它提供的近似于SQL的查询能力,也是在做NoSQL技术选型时,考虑的一个重要因素。Mo
- spring/hibernate/struts2常见异常总结
白糖_
Hibernate
Spring
①ClassNotFoundException: org.aspectj.weaver.reflect.ReflectionWorld$ReflectionWorldException
缺少aspectjweaver.jar,该jar包常用于spring aop中
②java.lang.ClassNotFoundException: org.sprin
- jquery easyui表单重置(reset)扩展思路
bozch
formjquery easyuireset
在jquery easyui表单中 尚未提供表单重置的功能,这就需要自己对其进行扩展。
扩展的时候要考虑的控件有:
combo,combobox,combogrid,combotree,datebox,datetimebox
需要对其添加reset方法,reset方法就是把初始化的值赋值给当前的组件,这就需要在组件的初始化时将值保存下来。
在所有的reset方法添加完毕之后,就需要对fo
- 编程之美-烙饼排序
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
/*
*《编程之美》的思路是:搜索+剪枝。有点像是写下棋程序:当前情况下,把所有可能的下一步都做一遍;在这每一遍操作里面,计算出如果按这一步走的话,能不能赢(得出最优结果)。
*《编程之美》上代码有很多错误,且每个变量的含义令人费解。因此我按我的理解写了以下代码:
*/
- Struts1.X 源码分析之ActionForm赋值原理
chenbowen00
struts
struts1在处理请求参数之前,首先会根据配置文件action节点的name属性创建对应的ActionForm。如果配置了name属性,却找不到对应的ActionForm类也不会报错,只是不会处理本次请求的请求参数。
如果找到了对应的ActionForm类,则先判断是否已经存在ActionForm的实例,如果不存在则创建实例,并将其存放在对应的作用域中。作用域由配置文件action节点的s
- [空天防御与经济]在获得充足的外部资源之前,太空投资需有限度
comsci
资源
这里有一个常识性的问题:
地球的资源,人类的资金是有限的,而太空是无限的.....
就算全人类联合起来,要在太空中修建大型空间站,也不一定能够成功,因为资源和资金,技术有客观的限制....
&
- ORACLE临时表—ON COMMIT PRESERVE ROWS
daizj
oracle临时表
ORACLE临时表 转
临时表:像普通表一样,有结构,但是对数据的管理上不一样,临时表存储事务或会话的中间结果集,临时表中保存的数据只对当前
会话可见,所有会话都看不到其他会话的数据,即使其他会话提交了,也看不到。临时表不存在并发行为,因为他们对于当前会话都是独立的。
创建临时表时,ORACLE只创建了表的结构(在数据字典中定义),并没有初始化内存空间,当某一会话使用临时表时,ORALCE会
- 基于Nginx XSendfile+SpringMVC进行文件下载
denger
应用服务器Webnginx网络应用lighttpd
在平常我们实现文件下载通常是通过普通 read-write方式,如下代码所示。
@RequestMapping("/courseware/{id}")
public void download(@PathVariable("id") String courseID, HttpServletResp
- scanf接受char类型的字符
dcj3sjt126com
c
/*
2013年3月11日22:35:54
目的:学习char只接受一个字符
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
char ch;
scanf("%d", &i);
printf("i = %d\n", i);
scanf("%
- 学编程的价值
dcj3sjt126com
编程
发一个人会编程, 想想以后可以教儿女, 是多么美好的事啊, 不管儿女将来从事什么样的职业, 教一教, 对他思维的开拓大有帮助
像这位朋友学习:
http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_2584320772_0_1.html
VirtualGS教程 (By @林泰前): 几十年的老程序员,资深的
- 二维数组(矩阵)对角线输出
飞天奔月
二维数组
今天在BBS里面看到这样的面试题目,
1,二维数组(N*N),沿对角线方向,从右上角打印到左下角如N=4: 4*4二维数组
{ 1 2 3 4 }
{ 5 6 7 8 }
{ 9 10 11 12 }
{13 14 15 16 }
打印顺序
4
3 8
2 7 12
1 6 11 16
5 10 15
9 14
13
要
- Ehcache(08)——可阻塞的Cache——BlockingCache
234390216
并发ehcacheBlockingCache阻塞
可阻塞的Cache—BlockingCache
在上一节我们提到了显示使用Ehcache锁的问题,其实我们还可以隐式的来使用Ehcache的锁,那就是通过BlockingCache。BlockingCache是Ehcache的一个封装类,可以让我们对Ehcache进行并发操作。其内部的锁机制是使用的net.
- mysqldiff对数据库间进行差异比较
jackyrong
mysqld
mysqldiff该工具是官方mysql-utilities工具集的一个脚本,可以用来对比不同数据库之间的表结构,或者同个数据库间的表结构
如果在windows下,直接下载mysql-utilities安装就可以了,然后运行后,会跑到命令行下:
1) 基本用法
mysqldiff --server1=admin:12345
- spring data jpa 方法中可用的关键字
lawrence.li
javaspring
spring data jpa 支持以方法名进行查询/删除/统计。
查询的关键字为find
删除的关键字为delete/remove (>=1.7.x)
统计的关键字为count (>=1.7.x)
修改需要使用@Modifying注解
@Modifying
@Query("update User u set u.firstna
- Spring的ModelAndView类
nicegege
spring
项目中controller的方法跳转的到ModelAndView类,一直很好奇spring怎么实现的?
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
* yo
- 搭建 CentOS 6 服务器(13) - rsync、Amanda
rensanning
centos
(一)rsync
Server端
# yum install rsync
# vi /etc/xinetd.d/rsync
service rsync
{
disable = no
flags = IPv6
socket_type = stream
wait
- Learn Nodejs 02
toknowme
nodejs
(1)npm是什么
npm is the package manager for node
官方网站:https://www.npmjs.com/
npm上有很多优秀的nodejs包,来解决常见的一些问题,比如用node-mysql,就可以方便通过nodejs链接到mysql,进行数据库的操作
在开发过程往往会需要用到其他的包,使用npm就可以下载这些包来供程序调用
&nb
- Spring MVC 拦截器
xp9802
spring mvc
Controller层的拦截器继承于HandlerInterceptorAdapter
HandlerInterceptorAdapter.java 1 public abstract class HandlerInterceptorAdapter implements HandlerIntercep