机器学习之心
机器学习之心

特征选择 | MATLAB实现RF(随机森林)变量重要度分析

特征选择 | MATLAB实现RF(随机森林)变量重要度分析

目录

    • 特征选择 | MATLAB实现RF(随机森林)变量重要度分析
      • 基本介绍
      • 理论回顾
        • 多元回归模型
        • 随机森林模型
      • 数据下载
      • 程序设计
      • 参考资料
      • 致谢

基本介绍

本文分析自变量因素对因变量的影响。通过对模型参数进行设定，建立随机森林回归模型。

  • 运行环境Matlab2018b;
  • 机器学习任务，随机森林回归。
  • 随机森林函数：TreeBagger。

理论回顾

多元回归模型

多元回归模型主要是分析影响某事件发生的因素，它可以建立模型对生活中的许多事件进行回归分析并预测。

  • 多元回归模型包括解释变量和被解释变量，一般情况下假定被解释变量y与一般的解释变量x1，x2,x3,…，xq 的线性回归模型如下式所示:
    y=β0+β1x1&

你可能感兴趣的:(#,RF随机森林,机器学习,数据处理,matlab,机器学习,随机森林)

  • android音频概念解析 yyc_audio android音视频
    音频硬件接口（我们可以理解为ASOC的声卡）官方代码里叫audiohardwareinterface也称为module，定义在services/audiopolicy/config/audio_policy_configuration.xml：分别有primary，a2dp，usb，r_submix(用于音频数据回环)；配置文件中的每一个module都被描述为HwModule，保存在mHwModu
  • 前端小食堂 | Day17 - 前端安全の金钟罩 喵爪排序 前端安全状态模式
    ️今日盾牌：XSS/CSRF攻防全解析1.XSS防御の三重结界//危险操作：直接渲染未过滤内容document.getElementById('content').innerHTML=userInput;//✅安全姿势一：文本转义constescapeHTML=(str)=>{constmap={'&':'&','':'>','"':'"',"'":'''};ret
  • [从零开始学习JAVA] Stream流 Cools0613 从0开始学Java学习
    前言：本文我们将学习Stream流，他就像流水线一样，可以对我们要处理的对象进行逐步处理，最终达到我们想要的效果，是JAVA中的一大好帮手，值得我们了解和掌握。（通常和lambda匿名内部类方法引用相配合）Stram流：Stream流的核心思想是函数式编程（注意返回值必须是对象本身才能），它倡导将数据处理过程看作是一系列的转换操作。这种思想与传统的命令式编程方式不同，传统的命令式编程方式强调对数据
  • MiniMind：完全从 0 训练自己的大模型 三花AI 三花AI人工智能LLM大模型
    是B站UP主近在远方的远开源的一个微型语言模型，改进自DeepSeek-V2、Llama3结构，项目包含整个数据处理、pretrain、sft、dpo的全部阶段，包含混合专家(MoE)模型。其目标是把上手LLM的门槛无限降低，直接从0开始训练一个极其轻量的语言模型，最低仅需2G显卡即可推理训练！
  • 探索Python中的集成方法：Stacking Echo_Wish Python笔记Python算法python开发语言
    在机器学习领域，Stacking是一种高级的集成学习方法，它通过将多个基本模型的预测结果作为新的特征输入到一个元模型中，从而提高整体模型的性能和鲁棒性。本文将深入介绍Stacking的原理、实现方式以及如何在Python中应用。什么是Stacking？Stacking，又称为堆叠泛化（StackedGeneralization），是一种模型集成方法，与Bagging和Boosting不同，它并不直
  • 【Python】 Stacking: 强大的集成学习方法 音乐学家方大刚 Pythonpython集成学习开发语言
    我们都找到天使了说好了心事不能偷藏着什么都一起做幸福得没话说把坏脾气变成了好沟通我们都找到天使了约好了负责对方的快乐阳光下的山坡你素描的以后怎么抄袭我脑袋想的薛凯琪《找到天使了》在机器学习中，单一模型的性能可能会受到其局限性和数据的影响。为了解决这个问题，我们可以使用集成学习（EnsembleLearning）方法。集成学习通过结合多个基模型的预测结果，来提高整体模型的准确性和稳健性。Stacki
  • Stacking算法：集成学习的终极武器 civilpy 算法集成学习机器学习
    Stacking算法：集成学习的终极武器在机器学习的竞技场中，集成学习方法以其卓越的性能而闻名。其中，Stacking（堆叠泛化）作为一种高级集成技术，更是被誉为“集成学习的终极武器”。本文将带你深入了解Stacking算法的原理和实现，并提供一些实战技巧和最佳实践。1.Stacking算法原理探秘Stacking算法的核心思想是训练多个不同的基模型，并将它们的预测结果作为新模型的输入特征，以此来
  • 集成学习（上）：Bagging集成方法 万事可爱^ 机器学习修仙之旅#监督学习集成学习机器学习人工智能Bagging随机森林
    一、什么是集成学习？在机器学习的世界里，没有哪个模型是完美无缺的。就像古希腊神话中的"盲人摸象"，单个模型往往只能捕捉到数据特征的某个侧面。但当我们把多个模型的智慧集合起来，就能像拼图一样还原出完整的真相，接下来我们就来介绍一种“拼图”算法——集成学习。集成学习是一种机器学习技术，它通过组合多个模型（通常称为“弱学习器”或“基础模型”）的预测结果，构建出更强、更准确的学习算法。这种方法的主要思想是
  • 【集成学习】：Stacking原理以及Python代码实现 Geeksongs 机器学习python机器学习深度学习人工智能算法
    Stacking集成学习在各类机器学习竞赛当中得到了广泛的应用，尤其是在结构化的机器学习竞赛当中表现非常好。今天我们就来介绍下stacking这个在机器学习模型融合当中的大杀器的原理。并在博文的后面附有相关代码实现。总体来说，stacking集成算法主要是一种基于“标签”的学习，有以下的特点：用法：模型利用交叉验证，对训练集进行预测，从而实现二次学习优点：可以结合不同的模型缺点：增加了时间开销，容
  • windows使用ssh-copy-id命令的解决方案 爱编程的喵喵 Windows实用技巧windowssshssh-copy-id解决方案
      大家好，我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业，现担任全栈工程师一职，热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳，不仅形成深入且独到的理解，而且能够帮助新手快速入门。  本文主要介绍了windows使用ssh-copy-
  • MySQL时间转换 可儿·四系桜 #MySQLmysql数据库
    1.bigint类型的时间戳1.1将bigint转为datetimeFROM_UNIXTIME(时间戳/1000)1.2将bigint转为date方式一：DATE(FROM_UNIXTIME(时间戳/1000))方式二：字符串隐式转换FROM_UNIXTIME(时间戳/1000,'%Y-%m-%d')1.3将bigint转为指定格式的varcharFROM_UNIXTIME(时间戳/1000,'%
  • 鸿蒙开发：ArkTs字符串string
    前言本文代码案例基于Api13。字符串在实际的开发中还是非常重要的，牵扯到的用法也是比较多的，比如字符串中的查找，替换，切割等等。字符串（String）是由零个或多个字符组成的有限序列，在计算机编程和数据处理中广泛使用。字符串可以包含字母、数字、标点符号、空格，甚至可以是空字符串（即不包含任何字符的字符串）。字符串是文本信息的基本表示形式，在几乎所有编程语言中都有专门的字符串数据类型或类来处理它们
  • 从原理到实践：Go 语言内存优化策略深度解析 叶间清风1998 服务器linux网络
    目录一、引言二、Go语言内存管理基础原理2.1栈与堆内存分配2.2垃圾回收机制剖析三、内存优化策略与实践3.1合理使用指针传递3.2避免不必要的内存分配3.3优化切片与映射的使用3.4控制变量作用域3.5减少闭包导致的变量逃逸四、内存优化工具与性能分析4.1pprof工具的使用4.2其他性能分析辅助手段五、不同场景下的内存优化案例分析5.1高并发Web服务场景5.2大数据处理与分析场景六、总结与展
  • IPv6网络的可操作安全考虑——RFC9099解析（四） 黑带架构湿 IPv6安全网络安全安全
    2.6记录和监控为了在发生安全事件或检测到异常行为的情况下进行取证（forensic）研究，网络运营商应记录多个信息片段。在某些情况下，这需要通过网络管理站对设备进行频繁的轮询。日志包括但不限于：在可用时，使用网络的所有应用程序（包括用户空间和内核空间）的日志(例如，网络运营商管理的web服务器；IPFIX数据【RFC7011】；SNMPMIBs或来自RESTCONF/NETCONF的YANG数据
  • PyTorch基础知识讲解（一）完整训练流程示例 苏雨流丰 机器学习pytorch人工智能python机器学习深度学习
    文章目录Tutorial1.数据处理2.网络模型定义3.损失函数、模型优化、模型训练、模型评价4.模型保存、模型加载、模型推理Tutorial大多数机器学习工作流程涉及处理数据、创建模型、优化模型参数和保存训练好的模型。本教程向你介绍一个用PyTorch实现的完整的ML工作流程，并提供链接来了解这些概念中的每一个。我们将使用FashionMNIST数据集来训练一个神经网络，预测输入图像是否属于以下
  • 机器学习中的贝叶斯网络：如何构建高效的风险预测模型 AI天才研究院 DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
    作者：禅与计算机程序设计艺术文章目录机器学习中的贝叶斯网络：如何构建高效的风险预测模型1.背景介绍2.基本概念术语说明2.1马尔科夫随机场（MarkovRandomField）2.2条件随机场（ConditionalRandomField，CRF）2.3变量elimination算法2.4贝叶斯网络3.核心算法原理和具体操作步骤以及数学公式讲解3.1原理介绍1.贝叶斯网络基础2.贝叶斯网络构建风险
  • 【机会约束、鲁棒优化】机会约束和鲁棒优化研究优化【ccDCOPF】研究（Matlab代码实现） 科研_G.E.M. matlab概率论开发语言
    ‍个人主页欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1概述机会约束、鲁棒优化与ccDCOPF研究综述1.机会约束规划（ChanceConstrainedProgramming,CCP）在电力系统中的应用2.鲁棒优化（RobustOptimization,RO）在电力系统中的应用3.机会约束与鲁棒优化的协同方法
  • MATLAB程序代编液压系统电机非线性滑膜伺服模糊控制simulink仿真 matlabgoodboy matlab开发语言
    在MATLAB中设计和仿真一个液压系统电机的非线性滑模伺服模糊控制系统，可以通过Simulink来实现。以下是一个大致的步骤指南，帮助你完成这个任务。由于这是一个复杂的系统，我们需要逐步分解问题并构建模型。1.系统描述假设我们有一个液压系统，其电机通过某种方式（例如泵）控制液压缸。目标是设计一个控制器，使得液压缸的位置或速度能够跟踪期望的轨迹。我们将使用滑模控制（SlidingModeContro
  • 基于交替方向乘法（ADMM）的PAPR约束下传输波束成形器设计的方法研究（Matlab代码实现） 创新优化代码学习 matlab前端算法
    欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码、数据、文章下载1概述上一次介绍的是用Python代码编程的，这次用Matlab代码实现。回顾见：基于交替方向乘法（ADMM）的PAPR约束下传输波束成形器设计的方法研究（Python代码实现）摘要本文研究了峰值平均功率比(
  • TensorFlow和Pytorch在功能上的区别以及优势 Honeysea_70 #算法tensorflowpytorch人工智能
    功能上的区别1.计算图TensorFlow：使用静态计算图（StaticGraph）。在运行模型之前，需要先构建完整的计算图，然后通过会话（Session）运行图。优点是性能优化更高效，适合大规模分布式训练和生产环境部署。缺点是调试相对复杂，因为计算图的构建和运行是分离的。PyTorch：使用动态计算图（DynamicGraph）。计算图是动态构建和执行的，每次迭代都会重新构建图。优点是调试方便，
  • 02自动化测试常用函数 不会算法的笨小孩 测试前端javascripthtml测试
    一、元素定位1、查找元素①find_element(方式,"元素")//查找一个元素②find_elements(方式,"元素")//查找多个元素code：find_elements的使用，返回值是一个列表importtimefromseleniumimportwebdriverfromselenium.webdriver.chrome.serviceimportServicefromseleni
  • python科学绘图-matplotlib绘制三维函数图像，并且在函数底部绘制等值线 zhan114514 python科学绘图pythonmatplotlib开发语言
    python使用matplotlib库绘制三维函数图像，并且在底部绘制等值线。三维图像函数surface=ax.plot_surface(X,Y,zss,camp=色带)等值线函数contour=ax.contour(xs,ys,zss,zdir=在哪个轴绘制,offset=在该轴什么位置绘制,camp=色带,zorder=图层位置)颜色条函数plt.colorbar(surface,shrink
  • python画图怎么调色_Python气象数据处理与绘图(19)：如何使用NCL色板(调色盘思路相同)... weixin_39710295 python画图怎么调色
    一、使用NCL色板(使用调色盘文件思路相同)NCL的色板十分丰富，几乎可以涵盖平常所需。详见：传送门那么我们能否将NCL的色板用在python中呢？答案当然是可以的。我在气象家园发现了个帖子，楼主自己封装了一个包，可以在python中调用NCL的色板，详见：传送门，一般来说这个包足够大家日常使用了。一些想进一步了解原理并且进行扩展应用的朋友，可以接着往下看。其基本原理就是读取NCL色板的.rgb文
  • Python 数据分析实战：宠物经济行业发展洞察 萧十一郎@ pythonpython数据分析宠物
    目录一、案例背景二、代码实现2.1数据收集2.2数据探索性分析2.3数据清洗2.4数据分析2.4.1宠物用品用户满意度分析2.4.2宠物用品销售与价格关系分析2.4.3宠物经济行业未来发展预测三、主要的代码难点解析3.1数据收集3.2数据清洗-销售数据处理3.3数据分析-宠物用品用户满意度分析3.4数据分析-宠物用品销售与价格关系分析3.5数据可视化四、可能改进的代码4.1数据收集改进4.2数据清
  • 【绝对有用】C++ 数组越界 和并查集 fighting的码农(zg)-GPT C++c++算法开发语言数据结构
    遇到了一个地址越界错误（heap-buffer-overflow），通常这是因为程序试图读取或写入超过分配给缓冲区的内存空间。根据AddressSanitizer的错误报告，问题出现在您的Solution::longestConsecutive函数中，位于solution.cpp文件的第17行。下面是一些调试和解决这个问题的步骤：识别问题代码：错误报告显示问题发生在Solution::longes
  • firefly经典蓝牙和QProcess记录 大象荒野 嵌入式QT开发笔记qt
    QProcess默认不会启动一个shell来解析命令，而是直接调用操作系统的系统调用来启动外部程序。也就是通过fork一个子线程或者exec一个子进程来执行命令。QProcess的参数模式QProcess需要明确指定命令的可执行文件路径或参数列表。如果命令是一个可执行文件的路径（例如/usr/bin/rfcomm），可以直接使用该路径。如果命令是一个简单的命令名（例如rfcomm），QProces
  • 使用 Milvus 进行向量数据库管理与实践 qahaj milvus数据库python
    技术背景介绍在当今的AI与机器学习应用中，处理和管理大量的嵌入向量是一个常见的需求。Milvus是一个开源向量数据库，专门用于存储、索引和管理深度神经网络以及其他机器学习模型生成的大规模嵌入向量。它的高性能和易用性使其成为处理向量数据的理想选择。核心原理解析Milvus的核心功能体现在其强大的向量索引和搜索能力。它支持多种索引算法，包括IVF、HNSW等，使其能够高效地进行大规模向量的相似性搜索操
  • 建模中的特征衍生技巧总结（含各类常用衍生函数） 爱学习的uu pandas机器学习人工智能数据挖掘决策树python算法
    本文总结了有哪些特征衍生方法，函数是什么，用在什么场景，具体步骤如下：数据集探索：1.ID有无重复：tcc['customerID'].nunique()==tcc.shape[0]2.有无缺失值：tcc.isnull().sum()另外需注意空格的情况，离散型变量查看函数为：forfeatureintcc[category_cols]:print(f'{feature}:{tcc[feature
  • 【论文解读】DSVP：通过动态扩展实现快速探索的双阶段视点规划器 Travis.X 论文解读自动驾驶动态规划人工智能
    标题：DSVP:Dual-StageViewpointPlannerforRapidExplorationbyDynamicExpansion作者：HongbiaoZhu,ChaoCao,YukunXia,SebastianScherer,JiZhang,andWeidongWang来源：https://frc.ri.cmu.edu/~zhangji/publications/IROS_2021.
  • 物理学不存在了？诺贝尔物理学奖颁给了人工智能 资讯新鲜事 人工智能
    2024年10月8日，瑞典皇家科学院宣布，将2024年诺贝尔物理学奖授予美国普林斯顿大学教授约翰·J·霍普菲尔德（JohnJ.Hopfield）和加拿大多伦多大学教授杰弗里·E·辛顿（GeoffreyE.Hinton），以表彰他们“在人工神经网络机器学习方面的基础性发现和发明”。辛顿在接受电话采访时表示：“完全没想到”。实话实说，在结果出来前，大家也都没想到。因为在外界预测里，今年的诺贝尔物理学奖
  • 对股票分析时要注意哪些主要因素？ 会飞的奇葩猪 股票 分析 云掌股吧
    　　众所周知，对散户投资者来说，股票技术分析是应战股市的核心武器，想学好股票的技术分析一定要知道哪些是重点学习的，其实非常简单，我们只要记住三个要素：成交量、价格趋势、振荡指标。     一、成交量 　　大盘的成交量状态。成交量大说明市场的获利机会较多，成交量小说明市场的获利机会较少。当沪市的成交量超过150亿时是强市市场状态，运用技术找综合买点较准；
  • 【Scala十八】视图界定与上下文界定 bit1129 scala
    Context Bound，上下文界定，是Scala为隐式参数引入的一种语法糖，使得隐式转换的编码更加简洁。   隐式参数 首先引入一个泛型函数max，用于取a和b的最大值 def max[T](a: T, b: T) = { if (a > b) a else b }  因为T是未知类型，只有运行时才会代入真正的类型，因此调用a >
  • C语言的分支——Object-C程序设计阅读有感 darkblue086 applec框架cocoa
    自从1972年贝尔实验室Dennis Ritchie开发了C语言，C语言已经有了很多版本和实现，从Borland到microsoft还是GNU、Apple都提供了不同时代的多种选择，我们知道C语言是基于Thompson开发的B语言的，Object-C是以SmallTalk-80为基础的。和C++不同的是，Object C并不是C的超集，因为有很多特性与C是不同的。 Object-C程序设计这本书
  • 去除浏览器对表单值的记忆 周凡杨 html记忆autocompleteform浏览
                                       &n
  • java的树形通讯录 g21121 java
    最近用到企业通讯录，虽然以前也开发过，但是用的是jsf，拼成的树形，及其笨重和难维护。后来就想到直接生成json格式字符串，页面上也好展现。 // 首先取出每个部门的联系人 for (int i = 0; i < depList.size(); i++) { List<Contacts> list = getContactList(depList.get(i
  • Nginx安装部署 510888780 nginxlinux
    Nginx ("engine x") 是一个高性能的 HTTP 和 反向代理 服务器，也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理服务器。 Nginx 是由 Igor Sysoev 为俄罗斯访问量第二的 Rambler.ru 站点开发的，第一个公开版本0.1.0发布于2004年10月4日。其将源代码以类BSD许可证的形式发布，因它的稳定性、丰富的功能集、示例配置文件和低系统资源
  • java servelet异步处理请求 墙头上一根草 ｊａｖａ异步返回ｓｅｒｖｌｅｔ
    servlet3.0以后支持异步处理请求，具体是使用AsyncContext ，包装httpservletRequest以及httpservletResponse具有异步的功能，        final AsyncContext ac = request.startAsync(request, response);   ac.s
  • 我的spring学习笔记8-Spring中Bean的实例化 aijuans Spring 3
    在Spring中要实例化一个Bean有几种方法： 1、最常用的（普通方法） <bean id="myBean" class="www.6e6.org.MyBean" /> 使用这样方法，按Spring就会使用Bean的默认构造方法，也就是把没有参数的构造方法来建立Bean实例。 （有构造方法的下个文细说） 2、还
  • 为Mysql创建最优的索引 annan211 mysql索引
    索引对于良好的性能非常关键，尤其是当数据规模越来越大的时候，索引的对性能的影响越发重要。 索引经常会被误解甚至忽略，而且经常被糟糕的设计。 索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了，索引能够轻易将查询性能提高几个数量级，最优的索引会比 较好的索引性能要好2个数量级。 1 索引的类型 (1) B-Tree 不出意外，这里提到的索引都是指 B-
  • 日期函数 百合不是茶 oraclesql日期函数查询
      ORACLE日期时间函数大全 TO_DATE格式(以时间:2007-11-02 13:45:25为例) Year: yy two digits 两位年 显示值:07 yyy three digits 三位年 显示值:007
  • 线程优先级 bijian1013 javathread多线程java多线程
    多线程运行时需要定义线程运行的先后顺序。 线程优先级是用数字表示，数字越大线程优先级越高，取值在1到10，默认优先级为5。 实例： package com.bijian.study; /** * 因为在代码段当中把线程B的优先级设置高于线程A,所以运行结果先执行线程B的run()方法后再执行线程A的run()方法 * 但在实际中，JAVA的优先级不准，强烈不建议用此方法来控制执
  • 适配器模式和代理模式的区别 bijian1013 java设计模式
    一.简介        适配器模式：适配器模式（英语：adapter pattern）有时候也称包装样式或者包装。将一个类的接口转接成用户所期待的。一个适配使得因接口不兼容而不能在一起工作的类工作在一起，做法是将类别自己的接口包裹在一个已存在的类中。      &nbs
  • 【持久化框架MyBatis3三】MyBatis3 SQL映射配置文件 bit1129 Mybatis3
     SQL映射配置文件一方面类似于Hibernate的映射配置文件，通过定义实体与关系表的列之间的对应关系。另一方面使用<select>,<insert>,<delete>，<update>元素定义增删改查的SQL语句， 这些元素包含三方面内容 1. 要执行的SQL语句 2. SQL语句的入参，比如查询条件 3. SQL语句的返回结果
  • oracle大数据表复制备份个人经验 bitcarter oracle大表备份大表数据复制
    前提：    数据库仓库A（就拿oracle11g为例）中有两个用户user1和user2,现在有user1中有表ldm_table1,且表ldm_table1有数据5千万以上，ldm_table1中的数据是从其他库B（数据源）中抽取过来的，前期业务理解不够或者需求有变，数据有变动需要重新从B中抽取数据到A库表ldm_table1中。    
  • HTTP加速器varnish安装小记 ronin47 http varnish 加速
    上午共享的那个varnish安装手册，个人看了下，有点不知所云，好吧~看来还是先安装玩玩！ 苦逼公司服务器没法连外网，不能用什么wget或yum命令直接下载安装，每每看到别人博客贴出的在线安装代码时，总有一股羡慕嫉妒“恨”冒了出来。。。好吧，既然没法上外网，那只能麻烦点通过下载源码来编译安装了！ Varnish 3.0.4下载地址： http://repo.varnish-cache.org/
  • java-73-输入一个字符串，输出该字符串中对称的子字符串的最大长度 bylijinnan java
    public class LongestSymmtricalLength { /* * Q75题目：输入一个字符串，输出该字符串中对称的子字符串的最大长度。 * 比如输入字符串“google”，由于该字符串里最长的对称子字符串是“goog”，因此输出4。 */ public static void main(String[] args) { Str
  • 学习编程的一点感想 Cb123456 编程感想Gis
           写点感想，总结一些，也顺便激励一些自己.现在就是复习阶段，也做做项目.      本专业是GIS专业，当初觉得本专业太水，靠这个会活不下去的，所以就报了培训班。学习的时候，进入状态很慢，而且当初进去的时候，已经上到Java高级阶段了，所以.....，呵呵，之后有点感觉了，不过，还是不好好写代码，还眼高手低的，有
  • [能源与安全]美国与中国 comsci 能源
         现在有一个局面：地球上的石油只剩下N桶，这些油只够让中国和美国这两个国家中的一个顺利过渡到宇宙时代，但是如果这两个国家为争夺这些石油而发生战争，其结果是两个国家都无法平稳过渡到宇宙时代。。。。而且在战争中，剩下的石油也会被快速消耗在战争中，结果是两败俱伤。。。       在这个大
  • SEMI-JOIN执行计划突然变成HASH JOIN了 的原因分析 cwqcwqmax9 oracle
    甲说： A B两个表总数据量都很大，在百万以上。 idx1  idx2字段表示是索引字段 A B 两表上都有 col1字段表示普通字段 select xxx from A where A.idx1 between mmm and nnn      and exists (select 1 from B where B.idx2 =
  • SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案 dashuaifu AjaxspringMVCresponse中文乱码
      SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案   一：（自己总结，测试过可行） ajax返回如果含有中文汉字，则使用：（如下例：） @RequestMapping(value="/xxx.do")       public @ResponseBody void getPunishReasonB
  • Linux系统中查看日志的常用命令 dcj3sjt126com OS
    因为在日常的工作中，出问题的时候查看日志是每个管理员的习惯，作为初学者，为了以后的需要，我今天将下面这些查看命令共享给各位 cat tail -f 日 志 文 件 说 明 /var/log/message 系统启动后的信息和错误日志，是Red Hat Linux中最常用的日志之一 /var/log/secure 与安全相关的日志信息 /var/log/maillog 与邮件相关的日志信
  • [应用结构]应用 dcj3sjt126com PHPyii2
    应用主体 应用主体是管理 Yii 应用系统整体结构和生命周期的对象。 每个Yii应用系统只能包含一个应用主体，应用主体在 入口脚本中创建并能通过表达式 \Yii::$app 全局范围内访问。 补充: 当我们说"一个应用"，它可能是一个应用主体对象，也可能是一个应用系统，是根据上下文来决定[译：中文为避免歧义，Application翻译为应
  • assertThat用法 eksliang JUnitassertThat
    junit4.0  assertThat用法 一般匹配符1、assertThat( testedNumber, allOf( greaterThan(8), lessThan(16) ) ); 注释： allOf匹配符表明如果接下来的所有条件必须都成立测试才通过，相当于“与”（&&） 2、assertThat( testedNumber, anyOf( g
  • android点滴2 gundumw100 应用服务器android网络应用OSHTC
    如何让Drawable绕着中心旋转？ Animation a = new RotateAnimation(0.0f, 360.0f, Animation.RELATIVE_TO_SELF, 0.5f, Animation.RELATIVE_TO_SELF,0.5f); a.setRepeatCount(-1); a.setDuration(1000); 如何控制Andro
  • 超简洁的CSS下拉菜单 ini htmlWeb工作html5css
    效果体验：http://hovertree.com/texiao/css/3.htmHTML文件： <!DOCTYPE html> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <head> <title>简洁的HTML+CSS下拉菜单-HoverTree</title>
  • kafka consumer防止数据丢失 kane_xie kafkaoffset commit
    kafka最初是被LinkedIn设计用来处理log的分布式消息系统，因此它的着眼点不在数据的安全性（log偶尔丢几条无所谓），换句话说kafka并不能完全保证数据不丢失。   尽管kafka官网声称能够保证at-least-once，但如果consumer进程数小于partition_num，这个结论不一定成立。   考虑这样一个case，partiton_num=2
  • @Repository、@Service、@Controller 和 @Component mhtbbx DAOspringbeanprototype
    @Repository、@Service、@Controller 和 @Component 将类标识为Bean Spring 自 2.0 版本开始，陆续引入了一些注解用于简化 Spring 的开发。@Repository注解便属于最先引入的一批，它用于将数据访问层 (DAO 层 ) 的类标识为 Spring Bean。具体只需将该注解标注在 DAO类上即可。同时，为了让 Spring 能够扫描类
  • java 多线程高并发读写控制 误区 qifeifei java thread
    先看一下下面的错误代码，对写加了synchronized控制，保证了写的安全，但是问题在哪里呢？ public class testTh7 { private String data; public String read(){ System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "read data "
  • mongodb replica set(副本集)设置步骤 tcrct javamongodb
    网上已经有一大堆的设置步骤的了，根据我遇到的问题，整理一下，如下： 首先先去下载一个mongodb最新版，目前最新版应该是2.6 cd /usr/local/bin wget http://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-2.6.0.tgz tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-2.6.0.t
  • rust学习笔记 wudixiaotie 学习笔记
    1.rust里绑定变量是let，默认绑定了的变量是不可更改的，所以如果想让变量可变就要加上mut。 let x = 1; let mut y = 2; 2.match 相当于erlang中的case，但是case的每一项后都是分号，但是rust的match却是逗号。 3.match 的每一项最后都要加逗号，但是最后一项不加也不会报错，所有结尾加逗号的用法都是类似。 4.每个语句结尾都要加分
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他