- 数据挖掘|数据预处理|基于Python的数据标准化方法
皖山文武
数据挖掘数据建模与分析python数据挖掘开发语言
基于Python的数据标准化方法1.z-score方法2.极差标准化方法3.最大绝对值标准化方法在数据分析之前,通常需要先将数据标准化(Standardization),利用标准化后的数据进行数据分析,以避免属性之间不同度量和取值范围差异造成数据对分析结果的影响。1.z-score方法Z-score方法是基于原始数据的均值和标准差来进行数据标准化的,处理后的数据均值为0,方差为1,符合标准正态分布
- 让数据说话:人工智能与六西格玛的完美结合
张驰课堂
人工智能六西格玛
当人工智能与六西格玛结合,企业可以充分利用人工智能技术的数据处理、预测分析和智能决策支持能力,实现数据驱动的决策、质量控制和流程优化,从而提高企业的效率和竞争力。下面张驰咨询给大家具体的介绍:1、数据驱动决策六西格玛侧重于数据分析和决策制定,而人工智能可以提供更强大的数据处理和分析能力。通过人工智能技术,可以自动收集和整理大量的数据,并进行有效的数据挖掘和模式识别。这些数据分析结果可以为六西格玛项
- R语言microeco:一个用于微生物群落生态学数据挖掘的R包(构建microeco对象。
还是要前进啊
R语言r语言数据挖掘
我以前写过临床微生物组的文章,其中数据分析用过microeco包,在这里,将我学到的资源分享给大家。R语言microeco:一个用于微生物群落生态学数据挖掘的R包。主要功能R6类;分类群丰度图,维恩图,Alpha多样性,Beta多样性,差异丰度分析,环境数据分析,零模型分析,网络分析,功能分析。install.packages("microeco")library(microeco)library
- 数据挖掘-数据预处理的必要性及主要任务
嘣嘣嚓
数据挖掘数据仓库数据库数据分析人工智能
数据预处理的必要性及主要任务1、数据预处理的必要性数据库极易受噪声、缺失值和不一致数据的侵扰,因为数据库太大,并且多半来自多个异构数据源。低质量的数据导致低质量的数据挖掘。2、数据预处理技术(1)数据清理:可以用来清除数据中的噪声,纠正不一致。(2)数据集成:将数据由多个数据源合并成一个一致的数据存储,如数据仓库。(3)数据归约:可以通过如狙击、删除冗余特征或聚类来降低数据的规模。(4)数据变换:
- 数据挖掘中的【数据预处理】
ZFour_X
文本挖掘学习数据分析大数据
学习参考链接:[整理一份详细的数据预处理方法(https://zhuanlan.zhihu.com/p/51131210)数据预处理有两种不同的理解:1、数据挖掘中的预处理改善数据质量,有利于后期分析数据去重数据异常:价格为-1——>删除样本字段缺失:缺少品牌——>从型号中提取数据噪声:存在充电线、手机壳等非手机类商品——>删除单位不一致:评论数量1200、1.2万——>转换数据归约:同一型号不同
- 科技革新的引擎-2024年AI辅助研发趋势
lzyever
科技人工智能
随着科技的飞速发展,人工智能(AI)已经在许多领域展现出了其强大的潜力和价值。特别是在研发领域,AI的辅助作用日益凸显,成为推动科技革新的重要引擎。在2024年,这种趋势将更加明显,我们可以从以下几个方面来探讨这一趋势。首先,AI辅助研发将极大地提升研发效率并降低成本。在研发过程中,AI可以通过自动化流程、数据挖掘和深度学习等技术,加速实验和设计的过程,从而缩短研发周期。同时,AI还可以优化资源配
- R语言及其开发环境简介
luohaha66
R常规r语言
R语言及其开发环境简介R语言历史R语言来自S语言,是S语言的一个变种。S语言由贝尔实验室研究开发,著名的C语言、Unix系统也是贝尔实验室开发的。R属于GNU开源软件,最初发布于1997年,实现了与S语言基本相同的功能和统计功能。现在由R核心团队开发,全世界的用户都可以向其贡献软件包。R语言使用人员为数学研究工作者设计的一种数学编程语言,主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。R语言特点一种解释型的面向
- R语言简介,R语言开发环境搭建步骤,R基础语法以及注释详解
黑夜照亮前行的路
r语言
R语言是一种用于统计计算与绘图的编程语言,由新西兰奥克兰大学的统计学家罗斯·伊哈卡和罗伯特·杰特曼于1993年发明。R语言是一种自由、免费、源代码开放的软件,属于GNU系统的一个分支,如今被广泛地应用于统计分析、数据挖掘等领域。R语言的特点包括:是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统,具有数据存储和处理、数组运算、数学建模、统计检验以及统计制图等功能。提供了丰富的数学计算、统计计算的函数,用户可
- 【数据仓库作业】第1章 绪论
Francek Chen
数据仓库与数据挖掘数据仓库数据库数据挖掘
目录一、给出下列英文短语或缩写的中文名称,并简述其含义。二、简述操作型数据与分析型数据的主要区别。三、简述数据仓库的定义。四、简述数据仓库的特征。五、简述主题的定义。六、简述元数据的概念。七、简述数据挖掘的主要任务。八、简述数据挖掘的主要步骤。九、下列活动是否属于数据挖掘任务,并简述其理由。十、简述数据仓库与数据挖掘的区别。一、给出下列英文短语或缩写的中文名称,并简述其含义。1、DataBase(
- 数据挖掘与python实践中国慕课答案_中国大学MOOC(慕课)_数据挖掘与python实践_慕课答案...
weixin_39962285
纸浆中的颜色主要来源于()纺锤丝分为三种类型:_、_和_。纵轴为good,另一轴为bad的无异曲线,其效用递增方向是?只能选择一个:纽扣电池是锌银电池。纽约股灾爆发,日本银行推行的政策是()。尼西土陶在装饰纹饰中以()纹占主导地位。纸质密码本与电子密码本相比其优点是更换较为方便。纹沟发育形成()纺织文化在下面哪个方面表现?纽扣电池是锌银电池。纸艺手工制作时为省事可以选用双面胶粘合,因为双面胶也可以
- 21、什么是数据挖掘和KDD(知识发现)
攻城狮笔记
我对流程很感兴趣。我想知道做事的好方法,即使是最好的办法,如果可能的话。即使您没有技能或深刻理解,过程也可以帮到您。它可以引领方式,技能和深刻的理解可以遵循。至少,我用它来推动我的大部分工作。我认为研究数据挖掘是有用的,因为它是一个从数据中发现的过程。在这篇文章中,您将从教科书和论文中探索“数据挖掘”的权威定义。由于数据挖掘是一个过程,因此定义将包括对过程的许多解释。image.png金矿照片信誉
- 为什么要使用纯净住宅代理?
Snow跨境日记
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随着互联网的快速发展,代理服务器已经成为许多在线活动的关键组成部分,从数据挖掘到网络安全。然而,随着技术的不断发展,住宅IP代理正崭露头角,因其在保障隐私、提升性能和应对封锁方面的卓越优势而备受瞩目。本文将深入探讨住宅IP代理的特点、优势和效能,以及它在不同领域的潜在应用。一、住宅IP代理的基本概念住宅IP代理是一种代理服务器,其IP地址源自住宅互联网连接,而不是数据中心或商业网络。这意味着它们具
- Google Earth Engine(GEE)——GHSL 全球人口网格数据集250米分辨率
此星光明
GEE数据集专栏大数据人口数据集网格gee
最近发现了一个巨牛的人工智能学习网站,点击跳转到网站:前言–床长人工智能教程上面有很多关于基础的人工只能的介绍,对于入门人工智能的同学来说是有巨大帮助的。正式开始数据介绍:GHSL依赖于新的空间数据挖掘技术的设计和实施,允许从大量异构数据中自动处理和提取分析和知识,这些数据包括:全球、精细规模的卫星图像数据流、人口普查数据和人群来源或自愿地理信息来源。该数据集描述了人口的分布和密度,以每个细胞的人
- 基于人工智能的期权量化交易
阿岛格
人工智能.量化投资人工智能机器学习大数据强化学习
基于人工智能的期权量化交易基于人工智能的期权量化交易基于人工智能的期权量化交易该文基于人工智能AI的深度强化学习,进行股票期权的量化投资策略研究及回测评估。作者建立了人工智能学习及交易系统。基于实时/历史期权行情大数据挖掘,通过自行开发的人工智能多agent强化学习模型及评估系统(基于Python/Linux),对接实时交易接口进行了实盘环境的交易回测和评估。专题:人工智能.量化投资纲要:一、前言
- 零基础入门金融风控-贷款违约预测Task2 数据分析
一缕阳光lyz
数据分析数据挖掘
Task2数据分析此部分为零基础入门金融风控的Task2数据分析部分,带你来了解数据,熟悉数据,为后续的特征工程做准备,欢迎大家后续多多交流。赛题:零基础入门数据挖掘-零基础入门金融风控之贷款违约目的:1.EDA价值主要在于熟悉了解整个数据集的基本情况(缺失值,异常值),对数据集进行验证是否可以进行接下来的机器学习或者深度学习建模.2.了解变量间的相互关系、变量与预测值之间的存在关系。3.为特征工
- 【机器学习笔记】13 降维
RIKI_1
机器学习机器学习笔记人工智能
降维概述维数灾难维数灾难(CurseofDimensionality):通常是指在涉及到向量的计算的问题中,随着维数的增加,计算量呈指数倍增长的一种现象。在很多机器学习问题中,训练集中的每条数据经常伴随着上千、甚至上万个特征。要处理这所有的特征的话,不仅会让训练非常缓慢,还会极大增加搜寻良好解决方案的困难。这个问题就是我们常说的维数灾难。维数灾难涉及数字分析、抽样、组合、机器学习、数据挖掘和数据库
- 数据挖掘十大经典算法之KNN
我姓许啊
一、knn介绍1.K最近邻(k-NearestNeighbor,KNN)分类算法,属于有监督学习中的分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。2.KNN算法中,所选择的邻居都是已经正确分类的对象。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本
- 机器学习
会敲键盘的猩猩
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在过去50年,机器学习的研究已经从几个计算机工程师探索计算机是否能学会玩游戏的影响下不断成长,统计领域(在很大程度上忽视计算的考虑)到广泛的学科(该学科产生了基本的学习过程的统计-计算理论)已经设计了许多学习算法,这些算法通常应用在商业系统中,例如语音识别,计算机视觉,和其他各种各样的任务,并已剥离了数据挖掘中的工业来发掘网上不断增长的数据量中隐藏的规律。这篇文章提供了该学科(已经作为机器学习出现
- 纯净住宅代理详细解析与应用
做跨境的红姐
代理IPiptcp/ip阿里云
随着互联网的快速发展,代理服务器已经成为许多在线活动的关键组成部分,从数据挖掘到网络安全。然而,随着技术的不断发展,住宅IP代理正崭露头角,因其在保障隐私、提升性能和应对封锁方面的卓越优势而备受瞩目。本文将深入探讨住宅IP代理的特点、优势和效能,以及它在不同领域的潜在应用。一、住宅IP代理的基本概念住宅IP代理是一种代理服务器,其IP地址源自住宅互联网连接,而不是数据中心或商业网络。这意味着它们具
- 广告欺诈
Liam_ml
最近在一家出口电商公司做DataScience,着手的问题是广告欺诈,通俗地讲就是有很多广告带来的流量是假的,造成广告支出很高,但是,广告带来的收益很低。虚假广告已经是互联网公司出海一个非常严重的问题,分析起来也不是那么容易。首先,你要去思考虚假广告的逻辑,虚假如何通过数据体现出来。其次,你要有数据,足够的数据。最后,你要有熟练的数据挖掘能力。分析这个问题,前前后后有一个月,从不同角度去思考,去尝
- python学爬虫还是人工_0基础如何学python,如何学爬虫,如何学数据分析,如何学人工智能并转到这些行业?(亲身经验)...
weixin_39852647
python学爬虫还是人工
最近1年的主要学习时间,都投资到了python据分析和数据挖掘上面来了,虽然经验并不是十分丰富,但希望也能把自己的经验分享下,最近也好多朋友给我留言,和我聊天,问我python该如何学习,才能少走弯路,今天整理这篇文章,会详细介绍0基础学python该如何学,帮助到更多想学习python的朋友,给广大同学朋友规划个适合学习规划。我大学学习的应用化学,后来毕业做了2年全栈设计师(PS:设计和前端都不
- R语言Apriori关联规则、kmeans聚类、决策树挖掘研究京东商城网络购物用户行为数据可视化|附代码数据
数据挖掘
全文链接:http://tecdat.cn/?p=30360最近我们被客户要求撰写关于网络购物用户行为的研究报告,包括一些图形和统计输出。随着网络的迅速发展,依托于网络的购物作为一种新型的消费方式,在全国乃至全球范围内飞速发展电子商务成为越来越多消费者购物的重要途径。我们被客户要求撰写关于网络购物行为的研究报告。项目计划使用数据挖掘的方法,以京东商城网购用户的网络购物数据为基础,对网络购物行为的三
- 见世面的成本有多低?这几个技术公众号告诉你答案
傅一平
独乐乐,不如众乐乐,为您精选以下公众号!人工智能爱好者社区专注人工智能、机器学习、数据科学等顶尖技术前沿科技成果研究、实战技巧。每周会有书豪采访记系列采访技术大佬文章和原创漫画文章,立即关注,掌握人工智能最新资讯与成果。号主是《R数据科学实战:工具详解与案例分析》书籍作者。大数据分析挖掘和Python机器学习商业智能BI、数据分析、数据挖掘、大数据、Python、机器学习、深度学习、算法等技术分享
- 数据脱敏(四)脱敏算法-替换算法
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低代码数据脱敏替换脱敏字典替换随机替换Kimen
脱敏算法篇使用阿里云数据脱敏算法为模板,使用算子平台快速搭建流程来展示数据"替换脱敏"是一种数据处理技术,主要用于保护个人隐私和数据安全。它通过将敏感信息(如姓名、身份证号、电话号码等)替换为无意义或随机的字符,以防止数据泄露和滥用。这种技术在数据分析、数据挖掘、数据共享等领域有广泛应用。在实际操作中,替换脱敏通常包括以下几个步骤:1.识别敏感信息:首先需要确定哪些信息是敏感的,例如个人信息、财务
- Python环境下基于深度判别迁移学习网络的轴承故障诊断
哥廷根数学学派
故障诊断信号处理深度学习python迁移学习开发语言
目前很多机器学习和数据挖掘算法都是基于训练数据和测试数据位于同一特征空间、拥有相同数据分布的假设。然而在现实应用中,该假设却未必存在。一方面,如果将利用某一领域数据训练得到的模型直接应用于新的目标领域,领域之间切实存在的数据差异可能会导致模型效果的骤然下降。另一方面,如果直接在新的目标领域中进行模型的训练,其数据的稀缺和标注的不完整可能会导致监督学习出现严重的过拟合问题,难以达到令人满意的学习效果
- RapidMiner缺失数据处理——去掉数据大量缺失的变量
carlwu
数据挖掘RapidMiner数据挖掘RapidMinerJavaR语言
最近做数据挖掘,发现RapidMiner是一款数据清洗、处理和转换的好工具,尤其在数据量不大的情况下。和R语言相比,RapidMiner在数据处理方面要简单直观得多。虽然RapidMiner的功能可能不如R强大。另外,我们也可以在RapidMiner中可以直接利用Java/Groovy来编写程序,对数据进行处理和转换。现在以RapidMiner6.0为例,来说明一下如何写一段小程序,去掉那些数据缺
- RapidMiner数据挖掘
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datamining数据挖掘
RapidMiner数据挖掘入门之一:概要1简介RapidMiner原名Yale,它是用于数据挖掘、机器学习、商业预测分析的开源计算环境。根据KDnuggets在2011年的一次投票显示,从使用率来看该软件比之R语言还要略胜一筹。因为其具备GUI特性,所以很适合于数据挖掘的初学者入门。RapidMiner提供的数据挖掘和机器学习程序包括:数据加载和转换(ETL),数据预处理和可视化,建模,评估和部
- RapidMiner数据挖掘2 —— 初识RapidMiner
思诺学长
RapidMiner数据挖掘数据挖掘人工智能
本节由一系列练习与问题组成,这些练习与问题有助于理解多个基本概念。它侧重于各种特定步骤,以进行直接的探索性数据分析。因此,其主要目标是测试一些检查初步数据特征的方法。大多数练习都是关于图表技术,通常用于数据挖掘。为此,我们将使用RapidMiner软件。请求的工作包括发现应用程序的图形用户界面(GUl),以及检查和处理示例数据集的不同元素。本支持文件中提供的补充解释旨在定义:0.文本说明所有应用程
- 缺失值NA并不可怕,只要了解它
小梦游仙境
缺失值可视化1.在GEO数据挖掘过程中,有时取子集会导致生成的子集都是NA。那么是因为代码写错了,或者数据类型没搞清,还有一种情况就是,数据集明明只有5行,可是你却要取出第10行到第20行的数据,那么结果就也都是NA了。NA并不可怕。重新审视代码,修正后,是可以令NA神奇地消失的。所以在GEO数据挖掘过程中,出现NA,我们就先去审视代码。而今天我来学习NA值并不是想要在GEO数据挖掘过程中对NA进
- 有没有老哥遇到 pycharm升级后,不能同时运行多个py文件的情况,会被覆盖运行?...
Python进阶者
pycharmidepython
点击上方“Python爬虫与数据挖掘”,进行关注回复“书籍”即可获赠Python从入门到进阶共10本电子书今日鸡汤既见君子,云胡不喜。大家好,我是皮皮。一、前言前几天在Python白银交流群【巭孬】问了一个Pycharm的问题,问题如下:有没有老哥遇到pycharm升级后,不能同时运行多个py文件的情况,会被覆盖运行。虽然设置都没问题,但是实际上的效果却并未达到。可能降pycharm版本就行了,但
- java封装继承多态等
麦田的设计者
javaeclipsejvmcencapsulatopn
最近一段时间看了很多的视频却忘记总结了,现在只能想到什么写什么了,希望能起到一个回忆巩固的作用。
1、final关键字
译为:最终的
&
- F5与集群的区别
bijian1013
weblogic集群F5
http请求配置不是通过集群,而是F5;集群是weblogic容器的,如果是ejb接口是通过集群。
F5同集群的差别,主要还是会话复制的问题,F5一把是分发http请求用的,因为http都是无状态的服务,无需关注会话问题,类似
- LeetCode[Math] - #7 Reverse Integer
Cwind
java题解MathLeetCodeAlgorithm
原题链接:#7 Reverse Integer
要求:
按位反转输入的数字
例1: 输入 x = 123, 返回 321
例2: 输入 x = -123, 返回 -321
难度:简单
分析:
对于一般情况,首先保存输入数字的符号,然后每次取输入的末位(x%10)作为输出的高位(result = result*10 + x%10)即可。但
- BufferedOutputStream
周凡杨
首先说一下这个大批量,是指有上千万的数据量。
例子:
有一张短信历史表,其数据有上千万条数据,要进行数据备份到文本文件,就是执行如下SQL然后将结果集写入到文件中!
select t.msisd
- linux下模拟按键输入和鼠标
被触发
linux
查看/dev/input/eventX是什么类型的事件, cat /proc/bus/input/devices
设备有着自己特殊的按键键码,我需要将一些标准的按键,比如0-9,X-Z等模拟成标准按键,比如KEY_0,KEY-Z等,所以需要用到按键 模拟,具体方法就是操作/dev/input/event1文件,向它写入个input_event结构体就可以模拟按键的输入了。
linux/in
- ContentProvider初体验
肆无忌惮_
ContentProvider
ContentProvider在安卓开发中非常重要。与Activity,Service,BroadcastReceiver并称安卓组件四大天王。
在android中的作用是用来对外共享数据。因为安卓程序的数据库文件存放在data/data/packagename里面,这里面的文件默认都是私有的,别的程序无法访问。
如果QQ游戏想访问手机QQ的帐号信息一键登录,那么就需要使用内容提供者COnte
- 关于Spring MVC项目(maven)中通过fileupload上传文件
843977358
mybatisspring mvc修改头像上传文件upload
Spring MVC 中通过fileupload上传文件,其中项目使用maven管理。
1.上传文件首先需要的是导入相关支持jar包:commons-fileupload.jar,commons-io.jar
因为我是用的maven管理项目,所以要在pom文件中配置(每个人的jar包位置根据实际情况定)
<!-- 文件上传 start by zhangyd-c --&g
- 使用svnkit api,纯java操作svn,实现svn提交,更新等操作
aigo
svnkit
原文:http://blog.csdn.net/hardwin/article/details/7963318
import java.io.File;
import org.apache.log4j.Logger;
import org.tmatesoft.svn.core.SVNCommitInfo;
import org.tmateso
- 对比浏览器,casperjs,httpclient的Header信息
alleni123
爬虫crawlerheader
@Override
protected void doGet(HttpServletRequest req, HttpServletResponse res) throws ServletException, IOException
{
String type=req.getParameter("type");
Enumeration es=re
- java.io操作 DataInputStream和DataOutputStream基本数据流
百合不是茶
java流
1,java中如果不保存整个对象,只保存类中的属性,那么我们可以使用本篇文章中的方法,如果要保存整个对象 先将类实例化 后面的文章将详细写到
2,DataInputStream 是java.io包中一个数据输入流允许应用程序以与机器无关方式从底层输入流中读取基本 Java 数据类型。应用程序可以使用数据输出流写入稍后由数据输入流读取的数据。
- 车辆保险理赔案例
bijian1013
车险
理赔案例:
一货运车,运输公司为车辆购买了机动车商业险和交强险,也买了安全生产责任险,运输一车烟花爆竹,在行驶途中发生爆炸,出现车毁、货损、司机亡、炸死一路人、炸毁一间民宅等惨剧,针对这几种情况,该如何赔付。
赔付建议和方案:
客户所买交强险在这里不起作用,因为交强险的赔付前提是:“机动车发生道路交通意外事故”;
如果是交通意外事故引发的爆炸,则优先适用交强险条款进行赔付,不足的部分由商业
- 学习Spring必学的Java基础知识(5)—注解
bijian1013
javaspring
文章来源:http://www.iteye.com/topic/1123823,整理在我的博客有两个目的:一个是原文确实很不错,通俗易懂,督促自已将博主的这一系列关于Spring文章都学完;另一个原因是为免原文被博主删除,在此记录,方便以后查找阅读。
有必要对
- 【Struts2一】Struts2 Hello World
bit1129
Hello world
Struts2 Hello World应用的基本步骤
创建Struts2的Hello World应用,包括如下几步:
1.配置web.xml
2.创建Action
3.创建struts.xml,配置Action
4.启动web server,通过浏览器访问
配置web.xml
<?xml version="1.0" encoding="
- 【Avro二】Avro RPC框架
bit1129
rpc
1. Avro RPC简介 1.1. RPC
RPC逻辑上分为二层,一是传输层,负责网络通信;二是协议层,将数据按照一定协议格式打包和解包
从序列化方式来看,Apache Thrift 和Google的Protocol Buffers和Avro应该是属于同一个级别的框架,都能跨语言,性能优秀,数据精简,但是Avro的动态模式(不用生成代码,而且性能很好)这个特点让人非常喜欢,比较适合R
- lua set get cookie
ronin47
lua cookie
lua:
local access_token = ngx.var.cookie_SGAccessToken
if access_token then
ngx.header["Set-Cookie"] = "SGAccessToken="..access_token.."; path=/;Max-Age=3000"
end
- java-打印不大于N的质数
bylijinnan
java
public class PrimeNumber {
/**
* 寻找不大于N的质数
*/
public static void main(String[] args) {
int n=100;
PrimeNumber pn=new PrimeNumber();
pn.printPrimeNumber(n);
System.out.print
- Spring源码学习-PropertyPlaceholderHelper
bylijinnan
javaspring
今天在看Spring 3.0.0.RELEASE的源码,发现PropertyPlaceholderHelper的一个bug
当时觉得奇怪,上网一搜,果然是个bug,不过早就有人发现了,且已经修复:
详见:
http://forum.spring.io/forum/spring-projects/container/88107-propertyplaceholderhelper-bug
- [逻辑与拓扑]布尔逻辑与拓扑结构的结合会产生什么?
comsci
拓扑
如果我们已经在一个工作流的节点中嵌入了可以进行逻辑推理的代码,那么成百上千个这样的节点如果组成一个拓扑网络,而这个网络是可以自动遍历的,非线性的拓扑计算模型和节点内部的布尔逻辑处理的结合,会产生什么样的结果呢?
是否可以形成一种新的模糊语言识别和处理模型呢? 大家有兴趣可以试试,用软件搞这些有个好处,就是花钱比较少,就算不成
- ITEYE 都换百度推广了
cuisuqiang
GoogleAdSense百度推广广告外快
以前ITEYE的广告都是谷歌的Google AdSense,现在都换成百度推广了。
为什么个人博客设置里面还是Google AdSense呢?
都知道Google AdSense不好申请,这在ITEYE上也不是讨论了一两天了,强烈建议ITEYE换掉Google AdSense。至少,用一个好申请的吧。
什么时候能从ITEYE上来点外快,哪怕少点
- 新浪微博技术架构分析
dalan_123
新浪微博架构
新浪微博在短短一年时间内从零发展到五千万用户,我们的基层架构也发展了几个版本。第一版就是是非常快的,我们可以非常快的实现我们的模块。我们看一下技术特点,微博这个产品从架构上来分析,它需要解决的是发表和订阅的问题。我们第一版采用的是推的消息模式,假如说我们一个明星用户他有10万个粉丝,那就是说用户发表一条微博的时候,我们把这个微博消息攒成10万份,这样就是很简单了,第一版的架构实际上就是这两行字。第
- 玩转ARP攻击
dcj3sjt126com
r
我写这片文章只是想让你明白深刻理解某一协议的好处。高手免看。如果有人利用这片文章所做的一切事情,盖不负责。 网上关于ARP的资料已经很多了,就不用我都说了。 用某一位高手的话来说,“我们能做的事情很多,唯一受限制的是我们的创造力和想象力”。 ARP也是如此。 以下讨论的机子有 一个要攻击的机子:10.5.4.178 硬件地址:52:54:4C:98
- PHP编码规范
dcj3sjt126com
编码规范
一、文件格式
1. 对于只含有 php 代码的文件,我们将在文件结尾处忽略掉 "?>" 。这是为了防止多余的空格或者其它字符影响到代码。例如:<?php$foo = 'foo';2. 缩进应该能够反映出代码的逻辑结果,尽量使用四个空格,禁止使用制表符TAB,因为这样能够保证有跨客户端编程器软件的灵活性。例
- linux 脱机管理(nohup)
eksliang
linux nohupnohup
脱机管理 nohup
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2166699
nohup可以让你在脱机或者注销系统后,还能够让工作继续进行。他的语法如下
nohup [命令与参数] --在终端机前台工作
nohup [命令与参数] & --在终端机后台工作
但是这个命令需要注意的是,nohup并不支持bash的内置命令,所
- BusinessObjects Enterprise Java SDK
greemranqq
javaBOSAPCrystal Reports
最近项目用到oracle_ADF 从SAP/BO 上调用 水晶报表,资料比较少,我做一个简单的分享,给和我一样的新手 提供更多的便利。
首先,我是尝试用JAVA JSP 去访问的。
官方API:http://devlibrary.businessobjects.com/BusinessObjectsxi/en/en/BOE_SDK/boesdk_ja
- 系统负载剧变下的管控策略
iamzhongyong
高并发
假如目前的系统有100台机器,能够支撑每天1亿的点击量(这个就简单比喻一下),然后系统流量剧变了要,我如何应对,系统有那些策略可以处理,这里总结了一下之前的一些做法。
1、水平扩展
这个最容易理解,加机器,这样的话对于系统刚刚开始的伸缩性设计要求比较高,能够非常灵活的添加机器,来应对流量的变化。
2、系统分组
假如系统服务的业务不同,有优先级高的,有优先级低的,那就让不同的业务调用提前分组
- BitTorrent DHT 协议中文翻译
justjavac
bit
前言
做了一个磁力链接和BT种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent},因此把 DHT 协议重新看了一遍。
BEP: 5Title: DHT ProtocolVersion: 3dec52cb3ae103ce22358e3894b31cad47a6f22bLast-Modified: Tue Apr 2 16:51:45 2013 -070
- Ubuntu下Java环境的搭建
macroli
java工作ubuntu
配置命令:
$sudo apt-get install ubuntu-restricted-extras
再运行如下命令:
$sudo apt-get install sun-java6-jdk
待安装完毕后选择默认Java.
$sudo update- alternatives --config java
安装过程提示选择,输入“2”即可,然后按回车键确定。
- js字符串转日期(兼容IE所有版本)
qiaolevip
TODateStringIE
/**
* 字符串转时间(yyyy-MM-dd HH:mm:ss)
* result (分钟)
*/
stringToDate : function(fDate){
var fullDate = fDate.split(" ")[0].split("-");
var fullTime = fDate.split("
- 【数据挖掘学习】关联规则算法Apriori的学习与SQL简单实现购物篮分析
superlxw1234
sql数据挖掘关联规则
关联规则挖掘用于寻找给定数据集中项之间的有趣的关联或相关关系。
关联规则揭示了数据项间的未知的依赖关系,根据所挖掘的关联关系,可以从一个数据对象的信息来推断另一个数据对象的信息。
例如购物篮分析。牛奶 ⇒ 面包 [支持度:3%,置信度:40%] 支持度3%:意味3%顾客同时购买牛奶和面包。 置信度40%:意味购买牛奶的顾客40%也购买面包。 规则的支持度和置信度是两个规则兴
- Spring 5.0 的系统需求,期待你的反馈
wiselyman
spring
Spring 5.0将在2016年发布。Spring5.0将支持JDK 9。
Spring 5.0的特性计划还在工作中,请保持关注,所以作者希望从使用者得到关于Spring 5.0系统需求方面的反馈。