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- 机器学习-分类算法评估标准
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一.准确率accuracy将预测结果和测试集的目标值比较，计算预测正确的百分比准确率越高说明模型效果越好fromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifier#加载鸢尾花数据X,y=datasets.load_i
- Jetbrains Ai Assistant插件越来越好用了
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在IntelliJIDEA中，JetBrainsAI是JetBrains集成的人工智能功能，旨在提高开发效率，辅助开发者更智能地编写、优化和理解代码。JetBrainsAI作为IntelliJIDEA的一部分，通过自然语言处理和机器学习技术，提供了许多智能代码建议和自动化功能。点击这里：获取JetbrainsAiAssistant插件 以下是JetBrainsAI在IntelliJIDEA中的一
- 机器学习算法（八）：基于BP神经网络的乳腺癌的分类预测
墨枣
机器学习算法神经网络分类人工智能
机器学习算法（八）：基于BP神经网络的乳腺癌的分类预测本项目链接：https://www.heywhale.com/home/column/64141d6b1c8c8b518ba97dcc1.算法简介和应用1.1算法简介BP（BackPropagation）网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经
- AI驱动电商搜索导购：技术创新与应用
AI天才研究院
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文章标题《AI驱动电商搜索导购：技术创新与应用》关键词：人工智能，电商搜索导购，机器学习，深度学习，推荐系统，自然语言处理，个性化搜索，图像识别，应用案例，未来展望。摘要：本文旨在探讨人工智能（AI）在电商搜索导购领域的应用，分析其技术创新和实际应用案例，探讨AI驱动电商搜索导购的未来发展趋势。文章首先介绍了AI在电商搜索导购中的角色和优势，然后深入探讨了AI基础理论和搜索导购技术原理。接着，文章
- 【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
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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
- 机器学习笔记 - 机器学习/深度学习实战案例合集
坐望云起
深度学习从入门到精通机器学习深度学习人工智能案例应用神经网络
一、简述如何学习机器学习/深度学习，理论和实践都很重要，理论上的内容需要看课程、读教材。但是实践需要自己动手，实践之后自然会对理论有更深入的理解。怎么实践？借用欧阳修《卖油翁》的话”无他，但手熟尔“。就是多看多写多跑。下面创建这个github的目的是为了存放一些图像处理/计算机视觉/机器学习/深度学习的示例代码集合，不定期会添加新的示例，可供参考。GitHub-bashendixie/ml_too
- Java 大视界 -- Java 与大数据分布式机器学习平台搭建（58）
青云交
大数据新视界Java大视界大数据分布式机器学习ApacheSparkHadoopApacheFlink平台搭建架构设计
亲爱的朋友们，热烈欢迎你们来到青云交的博客！能与你们在此邂逅，我满心欢喜，深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代，我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客，正是这样一个温暖美好的所在。在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。一、欢迎加入【福利社群
- AI 对程序员的冲击剖析
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摘要随着人工智能（AI）技术的飞速发展，其影响力已逐渐渗透到各个行业，程序员群体也面临着前所未有的冲击。本文深入探讨AI对程序员在编程工作模式、技能需求以及职业发展路径等方面带来的冲击，并分析程序员应对这些冲击的策略与方向，旨在为程序员在AI时代的职业发展提供参考。一、引言AI技术近年来取得了突破性进展，其在自然语言处理、机器学习、深度学习等领域的应用日益广泛。在软件开发领域，AI不再仅仅是辅助工
- svm python 模型绘图_1SVM处理数据并绘图
张炜大师傅
svmpython模型绘图
爬虫Python基础、数据分析扩展包Numpy、pandas、matplotlib，Python读取MySQL数据，Python爬虫及Scrapy框架，无监督机器学习算法聚类分析等，以及案例：互联网金融行业客户价值分析等。机器学习机器学习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
- 机器学习、基础算法、python常见面试题必知必答系列大全：（面试问题持续更新）
promptllm人工智能
基础算法常见面试篇1.1过拟合和欠拟合常见面试篇一、过拟合和欠拟合是什么？二、过拟合/高方差（overfiting/highvariance）篇2.1过拟合是什么及检验方法？2.2导致过拟合的原因是什么？2.3过拟合的解决方法是什么？三、欠拟合/高偏差（underfiting/highbias）篇3.1欠拟合是什么及检验方法？3.2导致欠拟合的原因是什么？3.3过拟合的解决方法是什么？1.2Bat
- 从System Prompt来看GPT-3.5到GPT-4的进化
herosunly
大模型systempromptgpt-3chatgptgpt4gpt4o
大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法t研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。 本文主要介绍了从SystemPrompt来看GPT-3.5到GPT-4的进化之路，希
- R语言机器学习算法实战系列（十九）特征选择之Monte Carlo算法（Monte Carlo Feature Selection）
生信学习者1
R语言机器学习实战r语言机器学习算法数据分析数据挖掘数据可视化人工智能
禁止商业或二改转载，仅供自学使用，侵权必究，如需截取部分内容请后台联系作者!文章目录介绍原理步骤下载数据加载R包导入数据数据预处理数据分割MCFS运行MCFS-ID过程混淆矩阵重要特征的RI最小阈值距离与共同部分收敛特征重要性排序选择重要特征构建特征依赖图提取重要特征基于重要特征构建随机森林模型混淆矩阵评估模型AUC曲线刻画模型在训练和测试数据集的表现总结系统信息介绍特征选择（FeatureSel
- F#语言的图形用户界面
沈霁晨
包罗万象golang开发语言后端
F#语言的图形用户界面开发引言随着软件开发的日益复杂化，图形用户界面（GUI）在现代应用程序中的重要性不可忽视。它提供了一种直观的方式，使用户能够与应用程序进行交互。F#语言作为一种函数式编程语言，近年来在开发领域越来越受到关注，尤其是在数据分析和机器学习领域。但F#同样能够用于图形用户界面的开发，尤其是结合.NET平台及其丰富的库。本文将深入探讨F#语言在图形用户界面开发中的应用，包括常用的框架
- 【Springboot】——响应与分层解耦架构
Y小夜
架构springboot后端javaspring
博主现有专栏：C51单片机（STC89C516），c语言，c++，离散数学，算法设计与分析，数据结构，Python，Java基础，MySQL，linux，基于HTML5的网页设计及应用，Rust（官方文档重点总结），jQuery，前端vue.js，Javaweb开发，设计模式、Python机器学习、Springboot等主页链接：Y小夜-CSDN博客目录响应响应数据✨@ResponseBody✨G
- 如何学习爬虫技术：从入门到实践的全面指南
CodeJourney.
学习爬虫
一、引言在当今数字化时代，网络上的数据量呈爆炸式增长，能够高效地获取和处理这些数据变得愈发重要。爬虫技术作为一种从网页中自动提取信息的手段，在各个领域都有着广泛的应用，无论是数据分析、机器学习的数据集构建，还是市场调研、价格监测等商业场景，掌握爬虫技术都能为你打开一扇获取丰富信息资源的大门。然而，对于初学者来说，面对琳琅满目的工具和复杂的网络环境，可能会感到无从下手。本文将带你逐步深入了解爬虫技术
- 将机器学习算法移植到低端MCU上的实用指南
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将机器学习算法移植到低端MCU上的实用指南在物联网（IoT）和边缘计算迅猛发展的今天，将智能功能嵌入到资源有限的低端单片机（MicrocontrollerUnit,MCU）上，已经成为许多开发者和工程师追求的目标。然而，这一过程充满挑战，但只要掌握正确的方法，也能在低端MCU上实现高效的机器学习应用。本文将以具体的案例为例，逐步讲解每个步骤的实际操作，包括所需的工具、命令和代码示例，帮助开发者成功
- Python中实现多层感知机（MLP）的深度学习模型
Echo_Wish
Python笔记从零开始学Python人工智能python深度学习开发语言
深度学习已经成为机器学习领域的一个热门话题，而多层感知机（MLP）是最基础的深度学习模型之一。在这篇教程中，我将向你展示如何使用Python来实现一个简单的MLP模型。什么是多层感知机（MLP）？多层感知机（MLP）是一种前馈神经网络，它包含一个输入层、一个或多个隐藏层以及一个输出层。每个层都由一系列的神经元组成，神经元之间通过权重连接。MLP能够学习输入数据的非线性特征，因此在复杂问题的建模中非
- AI Agent：深度解析与未来展望
码事漫谈
c++人工智能
一、AIAgent的前世：从概念到萌芽（一）早期探索AIAgent的概念可以追溯到20世纪50年代，早期的AI研究主要集中在简单的规则系统上，这些系统的行为是确定性的，输出由输入决定。随着时间的推移，AI逐渐能够处理不确定性，1990年代机器学习的兴起为AIAgent的发展奠定了基础，神经网络技术的突破为深度学习的发展提供了可能。（二）技术突破2017年后，大语言模型（LLM）的出现推动了AIAg
- 【深度学习基础】线性神经网络 | softmax回归的简洁实现
Francek Chen
PyTorch深度学习深度学习神经网络回归softmax人工智能
【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈PyTorch深度学习⌋⌋⌋深度学习(DL,DeepLearning)特指基于深层神经网络模型和方法的机器学习。它是在统计机器学习、人工神经网络等算法模型基础上，结合当代大数据和大算力的发展而发展出来的。深度学习最重要的技术特征是具有自动提取特征的能力。神经网络算法、算力和数据是开展深度学习的三要素。深度学习在计算机视觉、自然语言处理、多模态数据
- 【强化学习】Unity ML-Agents框架
大雨淅淅
人工智能unity游戏引擎机器学习人工智能深度学习学习
目录一、UnityML-Agents简介二、安装与配置三、基础使用四、关键技术点五、进阶技巧与案例分析六、学习资源七、常见问题与解决方案八、实战项目与案例研究九、未来展望与发展趋势十、结语一、UnityML-Agents简介UnityML-Agents是一个由UnityTechnologies开发的开源项目，它允许开发者利用机器学习技术来训练虚拟环境中的智能代理（Agent）。无论是希望创建更逼真
- AIGC视频生成模型：Meta的Emu Video模型
好评笔记
#MetaAIGC-视频AIGC机器学习人工智能transformer论文阅读深度学习面试
大家好，这里是好评笔记，公主号：Goodnote，专栏文章私信限时Free。本文详细介绍Meta的视频生成模型EmuVideo，作为Meta发布的第二款视频生成模型，在视频生成领域发挥关键作用。优质专栏回顾：机器学习笔记深度学习笔记多模态论文笔记AIGC—图像文章目录论文摘要引言相关工作文本到图像（T2I）扩散模型视频生成/预测文本到视频（T2V）生成分解生成方法预备知识EmuVideo生成步骤图
- 【Python】已解决ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorflow‘
屿小夏
pythontensorflowneo4j
个人简介：某不知名博主，致力于全栈领域的优质博客分享|用最优质的内容带来最舒适的阅读体验！文末获取免费IT学习资料！文末获取更多信息精彩专栏推荐订阅收藏专栏系列直达链接相关介绍书籍分享点我跳转书籍作为获取知识的重要途径，对于IT从业者来说更是不可或缺的资源。不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然
- 通过python对excel进行数据分析和可视化
新叶猫长那么可爱干什么
python的学习python
importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfile_path="C:\\Users\\86138\\Desktop\\book_list-计算机-机器学习-linux-android-数据库-互联网.xlsx"data=pd.read_excel(file_path)need_data=data[['书名','评分'
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- 智能体在环境中学习和作出决策
由数入道
人工智能人工智能智能体深度学习
一、概述强化学习是一类通过与环境交互获取反馈并不断优化决策策略的机器学习方法。与监督学习和无监督学习不同，强化学习直接面向序列决策问题，核心目标是找到使智能体（Agent）在环境中获得最大化累积奖励（CumulativeReward）的策略。其理论基础通常以马尔可夫决策过程（MarkovDecisionProcess,MDP）为框架。MDP的五元组通常表示为(S,A,P,R,γ)(S,A,P,R,
- 宇宙规律对可转移量子强化学习架构的启示
AI天才研究院
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员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AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
第1章引言：宇宙规律与量子强化学习架构1.1问题背景宇宙规律是指宇宙中普遍存在的自然规律，如物理学中的万有引力定律、量子力学中的不确定性原理等。这些规律对宇宙的运行和演化起着决定性的作用。随着科技的发展，人们开始意识到这些宇宙规律可能对人工智能领域，尤其是量子强化学习架构的设计和优化有着深远的启示。量子强化学习是一种结合了量子计算和强化学习的新型机器学习方法。它利用量子计算机的优势，在训练和优化模
- C# 与 Python 代码互相调用的实践
一只小灿灿
netPythonc#python
一、引言在当今的软件开发领域，不同的编程语言都有其独特的优势和适用场景。C#是一种功能强大、面向对象的编程语言，主要应用于Windows平台开发、企业级应用开发以及游戏开发（借助Unity引擎等）等领域；而Python则以其简洁的语法、丰富的库以及在数据科学、机器学习、自动化脚本等众多方面的出色表现备受青睐。在实际的项目开发中，有时候我们希望能够结合这两种语言的优势，实现C#与Python代码的互
- 清华和哈工大把大模型量化做到了1比特，把世界顶尖多模态大模型开源大模型量化个人电脑运行！机器人领域首个开源视觉-语言操作大模型，激发开源VLMs更大潜能，视 Mamba速度提升2.8倍，内存能省87%
代码讲故事
机器人智慧之心Mamba机器人量化大模型开源视觉VLMs
清华和哈工大把大模型量化做到了1比特，把世界顶尖多模态大模型开源大模型量化个人电脑运行！机器人领域首个开源视觉-语言操作大模型，激发开源VLMs更大潜能，视Mamba速度提升2.8倍，内存能省87%。清华和哈工大把大模型量化做到了1比特。在追求更高效的机器学习模型部署时，模型量化技术应运而生，它通过降低权重矩阵的位宽来显著减少大型语言模型的存储和计算需求。我们一般的双精度浮点型double是64位
- 【机器学习】多模态AI——融合多种数据源的智能系统
2的n次方_
人工智能
随着人工智能的快速发展，单一模态（如文本、图像或语音）已经不能满足复杂任务的需求。多模态AI（MultimodalAI）通过结合多种数据源（如文本、图像、音频等）来提升模型的智能和表现，适用于多样化的应用场景，如自动驾驶、医疗诊断、跨语言翻译等。一、多模态AI简介多模态AI是一种将不同形式的数据（如文本、图像、音频等）融合在一起的技术，旨在让模型从多个维度感知和理解信息。这种融合使得AI系统能够从
- 矩阵求逆（JAVA）初等行变换
qiuwanchi
矩阵求逆（JAVA）
package gaodai.matrix;
import gaodai.determinant.DeterminantCalculation;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Scanner;
/**
* 矩阵求逆(初等行变换)
* @author 邱万迟
*
- JDK timer
antlove
javajdkschedulecodetimer
1.java.util.Timer.schedule(TimerTask task, long delay)：多长时间（毫秒）后执行任务
2.java.util.Timer.schedule(TimerTask task, Date time)：设定某个时间执行任务
3.java.util.Timer.schedule(TimerTask task, long delay,longperiod
- JVM调优总结 -Xms -Xmx -Xmn -Xss
coder_xpf
jvm应用服务器
堆大小设置JVM 中最大堆大小有三方面限制：相关操作系统的数据模型（32-bt还是64-bit）限制；系统的可用虚拟内存限制；系统的可用物理内存限制。32位系统下，一般限制在1.5G~2G；64为操作系统对内存无限制。我在Windows Server 2003 系统，3.5G物理内存，JDK5.0下测试，最大可设置为1478m。
典型设置：
java -Xmx
- JDBC连接数据库
Array_06
jdbc
package Util;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.Statement;
public class JDBCUtil {
//完
- Unsupported major.minor version 51.0（jdk版本错误）
oloz
java
java.lang.UnsupportedClassVersionError: cn/support/cache/CacheType : Unsupported major.minor version 51.0 (unable to load class cn.support.cache.CacheType)
at org.apache.catalina.loader.WebappClassL
- 用多个线程处理1个List集合
362217990
多线程threadlist集合
昨天发了一个提问，启动5个线程将一个List中的内容，然后将5个线程的内容拼接起来，由于时间比较急迫，自己就写了一个Demo，希望对菜鸟有参考意义。。
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
public c
- JSP简单访问数据库
香水浓
sqlmysqljsp
学习使用javaBean，代码很烂，仅为留个脚印
public class DBHelper {
private String driverName;
private String url;
private String user;
private String password;
private Connection connection;
privat
- Flex4中使用组件添加柱状图、饼状图等图表
AdyZhang
Flex
1.添加一个最简单的柱状图
? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
<?xml version=
"1.0"&n
- Android 5.0 - ProgressBar 进度条无法展示到按钮的前面
aijuans
android
在低于SDK < 21 的版本中，ProgressBar 可以展示到按钮前面，并且为之在按钮的中间，但是切换到android 5.0后进度条ProgressBar 展示顺序变化了，按钮再前面，ProgressBar 在后面了我的xml配置文件如下：
[html]
view plain
copy
<RelativeLa
- 查询汇总的sql
baalwolf
sql
select list.listname, list.createtime,listcount from dream_list as list , (select listid,count(listid) as listcount from dream_list_user group by listid order by count(
- Linux du命令和df命令区别
BigBird2012
linux
1，两者区别
du，disk usage,是通过搜索文件来计算每个文件的大小然后累加，du能看到的文件只是一些当前存在的，没有被删除的。他计算的大小就是当前他认为存在的所有文件大小的累加和。
- AngularJS中的$apply，用还是不用？
bijian1013
JavaScriptAngularJS$apply
在AngularJS开发中，何时应该调用$scope.$apply()，何时不应该调用。下面我们透彻地解释这个问题。
但是首先，让我们把$apply转换成一种简化的形式。
scope.$apply就像一个懒惰的工人。它需要按照命
- [Zookeeper学习笔记十]Zookeeper源代码分析之ClientCnxn数据序列化和反序列化
bit1129
zookeeper
ClientCnxn是Zookeeper客户端和Zookeeper服务器端进行通信和事件通知处理的主要类，它内部包含两个类，1. SendThread 2. EventThread， SendThread负责客户端和服务器端的数据通信，也包括事件信息的传输，EventThread主要在客户端回调注册的Watchers进行通知处理
ClientCnxn构造方法
&
- 【Java命令一】jmap
bit1129
Java命令
jmap命令的用法：
[hadoop@hadoop sbin]$ jmap
Usage:
jmap [option] <pid>
(to connect to running process)
jmap [option] <executable <core>
(to connect to a
- Apache 服务器安全防护及实战
ronin47
此文转自IBM.
Apache 服务简介
Web 服务器也称为 WWW 服务器或 HTTP 服务器 (HTTP Server)，它是 Internet 上最常见也是使用最频繁的服务器之一，Web 服务器能够为用户提供网页浏览、论坛访问等等服务。
由于用户在通过 Web 浏览器访问信息资源的过程中，无须再关心一些技术性的细节，而且界面非常友好，因而 Web 在 Internet 上一推出就得到
- unity 3d实例化位置出现布置？
brotherlamp
unity教程unityunity资料unity视频unity自学
问：unity 3d实例化位置出现布置？
答：实例化的同时就可以指定被实例化的物体的位置,即 position
Instantiate (original : Object, position : Vector3, rotation : Quaternion) : Object
这样你不需要再用Transform.Position了,
如果你省略了第二个参数(
- 《重构，改善现有代码的设计》第八章 Duplicate Observed Data
bylijinnan
java重构
import java.awt.Color;
import java.awt.Container;
import java.awt.FlowLayout;
import java.awt.Label;
import java.awt.TextField;
import java.awt.event.FocusAdapter;
import java.awt.event.FocusE
- struts2更改struts.xml配置目录
chiangfai
struts.xml
struts2默认是读取classes目录下的配置文件，要更改配置文件目录，比如放在WEB-INF下，路径应该写成../struts.xml(非/WEB-INF/struts.xml)
web.xml文件修改如下：
<filter>
<filter-name>struts2</filter-name>
<filter-class&g
- redis做缓存时的一点优化
chenchao051
redishadooppipeline
最近集群上有个job，其中需要短时间内频繁访问缓存，大概7亿多次。我这边的缓存是使用redis来做的，问题就来了。
首先，redis中存的是普通kv，没有考虑使用hash等解结构，那么以为着这个job需要访问7亿多次redis，导致效率低，且出现很多redi
- mysql导出数据不输出标题行
daizj
mysql数据导出去掉第一行去掉标题
当想使用数据库中的某些数据，想将其导入到文件中，而想去掉第一行的标题是可以加上-N参数
如通过下面命令导出数据：
mysql -uuserName -ppasswd -hhost -Pport -Ddatabase -e " select * from tableName" > exportResult.txt
结果为：
studentid
- phpexcel导出excel表简单入门示例
dcj3sjt126com
PHPExcelphpexcel
先下载PHPEXCEL类文件，放在class目录下面，然后新建一个index.php文件，内容如下
<?php
error_reporting(E_ALL);
ini_set('display_errors', TRUE);
ini_set('display_startup_errors', TRUE);
if (PHP_SAPI == 'cli')
die('
- 爱情格言
dcj3sjt126com
格言
1) I love you not because of who you are, but because of who I am when I am with you. 我爱你，不是因为你是一个怎样的人，而是因为我喜欢与你在一起时的感觉。 2) No man or woman is worth your tears, and the one who is, won‘t
- 转 Activity 详解——Activity文档翻译
e200702084
androidUIsqlite配置管理网络应用
activity 展现在用户面前的经常是全屏窗口，你也可以将 activity 作为浮动窗口来使用（使用设置了 windowIsFloating 的主题），或者嵌入到其他的 activity （使用 ActivityGroup ）中。 当用户离开 activity 时你可以在 onPause() 进行相应的操作 。更重要的是，用户做的任何改变都应该在该点上提交 ( 经常提交到 ContentPro
- win7安装MongoDB服务
geeksun
mongodb
1. 下载MongoDB的windows版本：mongodb-win32-x86_64-2008plus-ssl-3.0.4.zip，Linux版本也在这里下载，下载地址： http://www.mongodb.org/downloads
2. 解压MongoDB在D:\server\mongodb, 在D:\server\mongodb下创建d
- Javascript魔法方法:__defineGetter__,__defineSetter__
hongtoushizi
js
转载自： http://www.blackglory.me/javascript-magic-method-definegetter-definesetter/
在javascript的类中,可以用defineGetter和defineSetter_控制成员变量的Get和Set行为
例如,在一个图书类中,我们自动为Book加上书名符号:
function Book(name){
- 错误的日期格式可能导致走nginx proxy cache时不能进行304响应
jinnianshilongnian
cache
昨天在整合某些系统的nginx配置时，出现了当使用nginx cache时无法返回304响应的情况，出问题的响应头： Content-Type:text/html; charset=gb2312 Date:Mon, 05 Jan 2015 01:58:05 GMT Expires:Mon , 05 Jan 15 02:03:00 GMT Last-Modified:Mon, 05
- 数据源架构模式之行数据入口
home198979
PHP架构行数据入口
注：看不懂的请勿踩，此文章非针对java，java爱好者可直接略过。
一、概念
行数据入口（Row Data Gateway）：充当数据源中单条记录入口的对象，每行一个实例。
二、简单实现行数据入口
为了方便理解，还是先简单实现：
<?php
/**
* 行数据入口类
*/
class OrderGateway {
/*定义元数
- Linux各个目录的作用及内容
pda158
linux脚本
1）根目录“/” 根目录位于目录结构的最顶层，用斜线（/）表示，类似于
Windows
操作系统的“C:\“，包含Fedora操作系统中所有的目录和文件。 2）/bin /bin 目录又称为二进制目录，包含了那些供系统管理员和普通用户使用的重要
linux命令的二进制映像。该目录存放的内容包括各种可执行文件，还有某些可执行文件的符号连接。常用的命令有：cp、d
- ubuntu12.04上编译openjdk7
ol_beta
HotSpotjvmjdkOpenJDK
获取源码
从openjdk代码仓库获取(比较慢)
安装mercurial Mercurial是一个版本管理工具。 sudo apt-get install mercurial
将以下内容添加到$HOME/.hgrc文件中，如果没有则自己创建一个： [extensions] forest=/home/lichengwu/hgforest-crew/forest.py fe
- 将数据库字段转换成设计文档所需的字段
vipbooks
设计模式工作正则表达式
哈哈，出差这么久终于回来了，回家的感觉真好！
PowerDesigner的物理数据库一出来，设计文档中要改的字段就多得不计其数，如果要把PowerDesigner中的字段一个个Copy到设计文档中，那将会是一件非常痛苦的事情。
