ృɞ糖͜✿҉
ృɞ糖͜✿҉

机器学习算法进阶——聚类

聚类理论、实践

  • 手写理论
  • 聚类
    • 聚类的定义
    • 相似度/距离计算方法总结
    • 聚类的基本思想
  • K-means算法
    • K-means缺点
    • K-means聚类方法总结
    • 聚类的衡量指标
  • 层次聚类方法
  • 密度聚类方法
  • 谱聚类（AP聚类）Affinity Propagation
    • 谱和谱聚类
    • 谱聚类算法

手写理论

机器学习算法进阶——聚类_第1张图片机器学习算法进阶——聚类_第2张图片机器学习算法进阶——聚类_第3张图片
机器学习算法进阶——聚类_第4张图片机器学习算法进阶——聚类_第5张图片
机器学习算法进阶——聚类_第6张图片
机器学习算法进阶——聚类_第7张图片

聚类

聚类的定义

机器学习算法进阶——聚类_第8张图片

相似度/距离计算方法总结

机器学习算法进阶——聚类_第9张图片
【余弦相似度和Pearson系数】
机器学习算法进阶——聚类_第10张图片

聚类的基本思想

机器学习算法进阶——聚类_第11张图片

K-means算法

机器学习算法进阶——聚类_第12张图片
机器学习算法进阶——聚类_第13张图片

K-means缺点

K-means是初值敏感的。
机器学习算法进阶——聚类_第14张图片
K-means的公式化解释
机器学习算法进阶——聚类_第15张图片K-means++算法:
(1)假设已经选取了n个初始聚类中心(0 (2)在选取第一个聚类中心(n=1)时同样通过随机的方法。

K-means聚类方法总结

机器学习算法进阶——聚类_第16张图片

聚类的衡量指标

机器学习算法进阶——聚类_第17张图片机器学习算法进阶——聚类_第18张图片机器学习算法进阶——聚类_第19张图片机器学习算法进阶——聚类_第20张图片机器学习算法进阶——聚类_第21张图片

层次聚类方法

机器学习算法进阶——聚类_第22张图片
【AGNES和DIANA算法】
机器学习算法进阶——聚类_第23张图片【层次聚类】
机器学习算法进阶——聚类_第24张图片【AGENS中簇间距离的不同定义】
机器学习算法进阶——聚类_第25张图片

密度聚类方法

机器学习算法进阶——聚类_第26张图片
【DBSCAN算法】
机器学习算法进阶——聚类_第27张图片
【DBSCAN算法的若干概念】
机器学习算法进阶——聚类_第28张图片机器学习算法进阶——聚类_第29张图片【DBSCAN算法】
机器学习算法进阶——聚类_第30张图片【密度最大值聚类】
机器学习算法进阶——聚类_第31张图片
【局部密度的其他定义】
机器学习算法进阶——聚类_第32张图片【高局部密度点距离】
机器学习算法进阶——聚类_第33张图片【簇中心的识别】
机器学习算法进阶——聚类_第34张图片【DensityPeak与决策图Decision Graph】
机器学习算法进阶——聚类_第35张图片
【边界和噪声的重认识】
机器学习算法进阶——聚类_第36张图片机器学习算法进阶——聚类_第37张图片

谱聚类（AP聚类）Affinity Propagation

PS：实对称阵的特征值是实数；实对称阵不同特征值的特征向量正交。

谱和谱聚类

【谱和谱聚类】
机器学习算法进阶——聚类_第38张图片【拉普拉斯矩阵的定义】
机器学习算法进阶——聚类_第39张图片

谱聚类算法

【未正则拉普拉斯矩阵】
机器学习算法进阶——聚类_第40张图片
【随机游走拉普拉斯矩阵】
机器学习算法进阶——聚类_第41张图片
【对称拉普拉斯矩阵】
机器学习算法进阶——聚类_第42张图片当 L = D − W L=D-W L=D−W时是计算L的特征值，将特征值从小到大排序，选取前k个特征值；D-W是从大到小排列。
当 L = D − 1 ( D − W ) L=D^{-1}(D-W) L=D−1(D−W)，是从小到大排序， L = D − 1 W L=D^{-1}W L=D−1W是从大到小排。
【进一步思考】
机器学习算法进阶——聚类_第43张图片【随机游走和拉普拉斯矩阵的关系】
机器学习算法进阶——聚类_第44张图片PS：标签传递算法
机器学习算法进阶——聚类_第45张图片

你可能感兴趣的:(机器学习算法)

  • Python实现简单的机器学习算法 master_chenchengg pythonpython办公效率python开发IT
    Python实现简单的机器学习算法开篇：初探机器学习的奇妙之旅搭建环境：一切从安装开始必备工具箱第一步：安装Anaconda和JupyterNotebook小贴士：如何配置Python环境变量算法初体验：从零开始的Python机器学习线性回归：让数据说话数据准备：从哪里找数据编码实战：Python实现线性回归模型评估：如何判断模型好坏逻辑回归：从分类开始理论入门：什么是逻辑回归代码实现：使用skl
  • 如何有效的学习AI大模型？ Python程序员罗宾 学习人工智能语言模型自然语言处理架构
    学习AI大模型是一个系统性的过程，涉及到多个学科的知识。以下是一些建议，帮助你更有效地学习AI大模型：基础知识储备：数学基础：学习线性代数、概率论、统计学和微积分等，这些是理解机器学习算法的数学基础。编程技能：掌握至少一种编程语言，如Python，因为大多数AI模型都是用Python实现的。理论学习：机器学习基础：了解监督学习、非监督学习、强化学习等基本概念。深度学习：学习神经网络的基本结构，如卷
  • 机器学习与深度学习的区别 eqa11 机器学习
    文章目录机器学习与深度学习的区别一、引言二、机器学习概述1、机器学习定义1.1、机器学习的应用2、机器学习算法三、深度学习概述1、深度学习定义1.1、深度学习的应用2、深度学习算法四、机器学习与深度学习的区别1、学习方法2、数据需求3、应用领域五、总结机器学习与深度学习的区别一、引言在人工智能的浪潮中，机器学习和深度学习无疑是最耀眼的两颗明星。它们在许多领域都取得了令人瞩目的成就，从自动驾驶汽车到
  • MATLAB车牌识别系统 清风明月来几时 图像算法处理matlab开发语言
    MATLAB车牌识别系统是一个基于MATLAB开发的用于识别和提取车牌信息的系统。该系统使用图像处理和机器学习算法来实现车牌的定位和字符识别。以下是一个基本的MATLAB车牌识别系统的工作流程：图像预处理：首先，将输入的图像进行预处理，包括灰度化、高斯平滑、边缘检测等操作，以提高后续的车牌定位和字符识别的准确性。车牌定位：在预处理后的图像中，使用形态学运算和边缘检测算法来寻找车牌的位置。这可以通过
  • 十大机器学习算法-梯度提升决策树（GBDT） zjwreal 机器学习GBDT机器学习梯度提升提升树梯度提升决策树
    简介梯度提升决策树（GBDT）由于准确率高、训练快速等优点，被广泛应用到分类、回归合排序问题中。该算法是一种additive树模型，每棵树学习之前additive树模型的残差。许多研究者相继提出XGBoost、LightGBM等，又进一步提升了GBDT的性能。基本思想提升树-BoostingTree以决策树为基函数的提升方法称为提升树，其决策树可以是分类树或者回归树。决策树模型可以表示为决策树的加
  • 通俗理解线性回归(Linear Regression) 小夏refresh 机器学习数据挖掘机器学习算法人工智能数据挖掘
    线性回归,最简单的机器学习算法,当你看完这篇文章,你就会发现,线性回归是多么的简单.首先,什么是线性回归.简单的说,就是在坐标系中有很多点,线性回归的目的就是找到一条线使得这些点都在这条直线上或者直线的周围,这就是线性回归(LinearRegression).是不是有画面感了?那么我们上图片:![1.png][1]那么接下来,就让我们来看看具体的线性回归吧首先,我们以二维数据为例:我们有一组数据x
  • c++ +Opencv实现车牌自动识别 听忆. 人工智能计算机视觉
    c+++Opencv实现车牌自动识别1.图像预处理2.车牌定位3.字符分割4.字符识别完整流程概述：边走、边悟迟早会好要用C++和OpenCV实现车牌自动识别，主要流程分为几个步骤：图像预处理：提高车牌区域的可见度，方便后续的车牌定位与字符识别。车牌定位：通过图像处理和特征提取，定位车牌在图像中的位置。字符分割：将车牌区域中的字符逐个分割出来。字符识别：利用机器学习算法或者OCR（光学字符识别）技
  • NPU技术总结 技术学习分享 webglprocesson
    NPUs简介定义:NPUs是一种专门为执行机器学习算法和神经网络操作而设计的处理器。起源:随着人工智能和深度学习的发展，NPUs应运而生，以满足对高效率和高能效的计算需求。NPUs的设计架构:NPUs通常采用不同于传统CPU或GPU的架构，优化了矩阵运算和并行处理。指令集:它们拥有专门的指令集，用于加速神经网络中的常见操作，如卷积和激活函数。NPUs的核心技术并行性:NPUs利用数据并行性和任务并
  • 机器学习面试题目分享面试经验分享 机器学习算法工程师深度学习 经典问题 好家伙VCC 面试机器学习面试经验分享stm32嵌入式硬件单片机fpga开发
    标题机器学习面经总结的常见面试题目等作业帮实习视觉算法一面凉凉经3.16号投递图像算法实习生，昨天hr打电话约了今早上牛客面试面试官还是很和蔼的，问了很多基础和细节，平时我都没有注意到的，肯定凉了，在这里记录一下，分享给大家由于我本科研究生都是计算机的，因此问了一些计算机基础的东西，但是由于年代久远，我都不记得了机器学习方面知识因为缺少一些动手实践，因此很多细节都不了解感谢面试官让我了解到这么多不
  • 机器学习算法 —— LightGBM ZShiJ 机器学习算法机器学习算法分类
    欢迎来到我的博客——探索技术的无限可能！博客的简介（文章目录）目录背景描述数据说明数据来源LightGBMLightGBM原理简介LightGBM的优点LightGBM的缺点LightGBM的应用基于英雄联盟数据集的LightGBM分类实战函数库导入数据读取/载入数据信息简单查看可视化描述利用LightGBM进行训练与预测利用LightGBM进行特征选择通过调整参数获得更好的效果基本参数调整针对训
  • 机器人路径规划的机器学习算法 科技大本营 机器人机器学习算法
    机器学习算法正在重塑机器人在复杂和动态环境中导航的方式，而机器人路径规划就是其中一个重要领域。传统方法通常在受控环境中表现良好，但在处理实时出现的障碍或变化时往往失效。通过机器学习，机器人可以从数据和经验中学习，做出智能决策并优化路线。本文回顾了一些在机器人路径规划领域中占主导地位的主要机器学习算法，它们的实际应用以及推动此技术进一步发展的趋势。了解机器人路径规划机器人路径规划是指确定机器人从起始
  • python机器学习算法--贝叶斯算法 在下小天n 机器学习python机器学习算法
    1.贝叶斯定理在20世纪60年代初就引入到文字信息检索中，仍然是文字分类的一种热门（基准）方法。文字分类是以词频为特征判断文件所属类型或其他（如垃圾邮件、合法性、新闻分类等）的问题。原理牵涉到概率论的问题，不在详细说明。sklearn.naive_bayes.GaussianNB(priors=None,var_smoothing=1e-09)#Bayes函数·priors：矩阵，shape=[n
  • 人工智能&机器学习&深度学习 AA杂货铺111
    机器学习：一切通过优化方法挖掘数据中规律的学科。深度学习：一切运用了神经网络作为参数结构进行优化的机器学习算法。强化学习：不仅能利用现有数据，还可以通过对环境的探索获得新数据，并利用新数据循环往复地更新迭代现有模型的机器学习算法。学习是为了更好地对环境进行探索，而探索是为了获取数据进行更好的学习。深度强化学习：一切运用了神经网络作为参数结构进行优化的强化学习算法。人工智能定义与分类人工智能（Art
  • 生成式AI：创造性智能的新纪元 Lill_bin 杂谈人工智能分布式zookeeper机器学习算法
    引言随着人工智能技术的飞速发展，生成式AI（GenerativeAI）已经成为一个引人注目的领域。它不仅仅是模仿人类行为，而是通过学习大量的数据，创造出全新的内容，如文本、图像、音乐等。本文将探讨生成式AI的基本原理、应用领域以及它对未来社会可能产生的影响。什么是生成式AI？生成式AI是一种利用机器学习算法，特别是深度学习技术，来生成新的数据样本的人工智能。这些数据样本在统计上与训练数据相似，但又
  • python logistic regression_机器学习算法与Python实践之逻辑回归（Logistic Regression） weixin_39702649 pythonlogisticregression
    机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考下载地址：https://bbs.pinggu.org/thread-2256090-1-1.html一、逻辑回归(LogisticRegression)Logisticregression(逻辑回归)是当前业界比较常用的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性。之前在经典之作《数学之美》中也看到了它用于广告预测，也就是根据某广告被用户点击的可能性，把
  • python logistic模型_Python实践之逻辑回归（Logistic Regression） weixin_39922394 pythonlogistic模型
    机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考《机器学习实战》这本书。因为自己想学习Python，然后也想对一些机器学习算法加深下了解，所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法。恰好遇见这本同样定位的书籍，所以就参考这本书的过程来学习了。这节学习的是逻辑回归(LogisticRegression)，也算进入了比较正统的机器学习算法。啥叫正统呢？我概念里面机器学习算法一般是这样一个
  • 周报 | 24.8.26-24.9.1文章汇总 双木的木 python拓展学习深度学习拓展阅读目标检测人工智能python计算机视觉gpttransformerstablediffusion
    为了更好地整理文章和发表接下来的文章，以后每周都汇总一份周报。周报|24.8.19-24.8.25文章汇总-CSDN博客python|提升代码迭代速度的Python重载方法-CSDN博客机器学习算法与Python学习|黑匣子被打开了？能玩的Transformer可视化解释工具！_研究别人的黑盒算法机器学习python-CSDN博客极市平台|语言图像模型大一统！Meta将Transformer和Di
  • 自然语言处理系列五十》文本分类算法》SVM支持向量机算法原理 陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO 算法大数据人工智能算法自然语言处理分类nlpai人工智能chatgpt
    注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录自然语言处理系列五十SVM支持向量机》算法原理SVM支持向量机》代码实战总结自然语言处理系列五十SVM支持向量机》算法原理SVM支持向量机在文本分类的应用场景中，相比其他机器学习算法有更好的效果。下面介绍其原理，并用SparkMLlib机器
  • 【大数据】孤立森林算法 大雨淅淅 大数据算法python大数据人工智能
    目录一、孤立森林算法概述二、孤立森林算法优缺点和改进2.1孤立森林算法优点2.2孤立森林算法缺点2.3孤立森林算法改进三、孤立森林算法代码实现3.1孤立森林算法python实现3.2孤立森林算法JAVA实现3.3孤立森林算法C++实现四、孤立森林算法应用一、孤立森林算法概述孤立森林算法是一种用于异常检测的机器学习算法。它基于这样的直觉：异常点是数据中的少数派，它们在特征空间中的分布与正常数据点不同
  • 如何开发针对不平衡分类的成本敏感神经网络 python 背包客研究 不平衡学习分类神经网络python
    如何开发针对不平衡分类的成本敏感神经网络深度学习神经网络是一类灵活的机器学习算法，可以在各种问题上表现良好。神经网络使用误差反向传播算法进行训练，该算法涉及计算模型在训练数据集上产生的误差，并根据这些误差的比例更新模型权重。这种训练方法的局限性在于，每个类别的示例都被视为相同，对于不平衡的数据集，这意味着模型对一个类别的适应性要强得多，而对另一个类别的适应性则弱得多。反向传播算法可以更新，以根据类
  • 大肠杆菌数据集的不平衡多类分类 Python 背包客研究 不平衡学习分类python人工智能
    大肠杆菌数据集的不平衡多类分类关注博主学习更多内容关注vxGZH:多目标优化与学习Lab教程概述本教程分为五个部分；他们是：大肠杆菌数据集探索数据集模型测试和基线结果评估模型评估机器学习算法评估数据过采样对新数据进行预测大肠杆菌数据集在这个项目中，我们将使用一个标准的不平衡机器学习数据集，称为“大肠杆菌”数据集，也称为“蛋白质定位位点”数据集。该数据集描述了利用细胞定位位点的氨基酸序列对大肠杆菌蛋
  • 人工智能在网络安全领域的应用探索 亿林数据 人工智能web安全安全网络安全
    随着网络技术的飞速发展，网络安全问题日益凸显，成为制约数字化进程的重要瓶颈。人工智能（AI）作为一种变革性技术，正逐步在网络安全领域展现出其巨大的潜力和价值。本文旨在探讨人工智能在网络安全领域的应用现状、优势、挑战及未来发展趋势。一、人工智能在网络安全中的应用现状威胁检测与响应人工智能通过机器学习算法，能够自动识别网络中的异常行为，如未经授权的访问、恶意软件传播等。传统的安全系统依赖于静态规则和签
  • 从自动驾驶看无人驾驶叉车的技术落地和应用 电气_空空 自动驾驶自动驾驶机器人人工智能毕设
    摘要｜介绍无人驾驶叉车在自动驾驶技术中的应用，分析其关键技术，如环境感知、定位、路径规划等，并讨论机器学习算法和强化学习算法的应用以提高无人叉车的运行效率和准确性。无人叉车在封闭结构化环境、机器学习、有效数据集等方法的助力下，可有效推动叉车无人驾驶关键技术的发展。关键词：无人叉车；自动驾驶；机器学习；数据集随着人工智能技术的持续进步，无人叉车领域的供给与需求均呈现迅猛增长态势。它们不仅正在逐步替代
  • 深度学习100问13:什么是二分类问题 不断持续学习ing 人工智能机器学习自然语言处理
    嘿，你知道二分类问题不？这就像是一个“超级裁判”，要把东西分成两大类。一、定义及举例想象一下，生活中有很多时候我们得决定一个东西到底属于哪一边。就像判断一封邮件，是“垃圾邮件”呢，还是“正常邮件”；或者看看一个病人，是“得了某种病”呢，还是“没得病”。二、解决方法要解决二分类问题呀，我们可以找来一些“魔法工具”，也就是机器学习算法。像逻辑回归啦、支持向量机啦、决策树啦等等。这些算法就像聪明的小助手
  • Python学习和面试中的常见问题及答案 写代码的M教授 Python学习计划python学习面试
    整理了一些关于Python和机器学习算法的高级问题及其详细答案。这些问题涵盖了多个方面，包括数据处理、模型训练、评估、优化和实际应用。一、Python编程问题解释Python中的装饰器（Decorators）是什么？它们的作用是什么？答案：装饰器是一种高阶函数，能够在不修改函数定义的情况下扩展或修改函数的行为。它们通常用于日志记录、权限验证、缓存等场景。使用@decorator_name语法将装饰
  • 机器学习算法深度总结(5)-逻辑回归 婉妃
    1.模型定义逻辑回归属于基于概率分类的学习法.基于概率的模式识别是指对模式x所对应的类别y的后验概率禁行学习.其所属类别为后验概率最大时的类别:预测类别的后验概率,可理解为模式x所属类别y的可信度.逻辑回归(logistic),使用线性对数函数对分类后验概率进行模型化:上式,分母是满足概率总和为1的约束条件的正则化项,参数向量维数为:考虑二分类问题:使用上述关系式,logistic模型的参数个数从
  • python 数据挖掘与机器学习 科研的力量 人工智能ChatGPTpython数据挖掘机器学习神经网络随机森林决策树贝叶斯
    近年来，Python编程语言受到越来越多科研人员的喜爱，在多个编程语言排行榜中持续夺冠。同时，伴随着深度学习的快速发展，人工智能技术在各个领域中的应用越来越广泛。机器学习是人工智能的基础，因此，掌握常用机器学习算法的工作原理，并能够熟练运用Python建立实际的机器学习模型，是开展人工智能相关研究的前提和基础。模块一：课前准备Python编程基础与进阶Python编程入门1、Python环境搭建（
  • 1区9+非肿瘤纯生信，逻辑清晰易懂，机器学习筛选关键基因的纯生信也可以发高水平期刊，抓紧上车！ 生信小课堂
    影响因子：9.186关于非肿瘤生信，我们也解读过很多，主要有以下类型1单个疾病WGCNA+PPI分析筛选hub基因。2单个疾病结合免疫浸润，热点基因集，机器学习算法等。3两种相关疾病联合分析，包括非肿瘤结合非肿瘤，非肿瘤结合肿瘤或者非肿瘤结合泛癌分析4基于分型的非肿瘤生信分析5单细胞结合普通转录组生信分析目前非肿瘤生信发文的门槛较低，有需要的朋友欢迎交流研究概述：本研究首先使用R语言在三个基因表达
  • 深度学习速通系列:贝叶思&SVM Ven% 支持向量机人工智能深度学习算法机器学习
    贝叶斯（Bayesian）方法和支持向量机（SVM，SupportVectorMachine）是两种不同的机器学习算法，它们在解决分类和回归问题时有着不同的原理和应用场景贝叶斯方法：贝叶斯方法基于贝叶斯定理，这是一种利用已知信息（先验概率）来预测未知事件（后验概率）的概率方法。它通常用于分类问题，特别是当数据集较小或存在类别不平衡时。贝叶斯方法可以处理不确定性，并且可以通过增加新的数据来更新先验概
  • 机器学习（ML）算法分类 活蹦乱跳酸菜鱼 机器学习
    机器学习（ML）算法是一个广泛而多样的领域，涵盖了多种用于数据分析和模式识别的技术。以下是一些常见的机器学习算法分类及其具体算法：一、监督学习算法监督学习算法使用标记（即已知结果）的训练数据来训练模型，以便对新数据进行预测。线性回归：用于建立连续变量之间的关系，通过拟合一条直线或超平面来预测新数据的输出值。逻辑回归：虽然名称中包含“回归”，但实际上是用于分类问题，特别是二分类问题。通过将线性回归模
  • java责任链模式 3213213333332132 java责任链模式村民告县长
    责任链模式，通常就是一个请求从最低级开始往上层层的请求，当在某一层满足条件时，请求将被处理，当请求到最高层仍未满足时，则请求不会被处理。 就是一个请求在这个链条的责任范围内，会被相应的处理，如果超出链条的责任范围外，请求不会被相应的处理。 下面代码模拟这样的效果： 创建一个政府抽象类,方便所有的具体政府部门继承它。 package 责任链模式; /** *
  • linux、mysql、nginx、tomcat 性能参数优化 ronin47
    一、linux 系统内核参数 /etc/sysctl.conf文件常用参数 net.core.netdev_max_backlog = 32768 #允许送到队列的数据包的最大数目 net.core.rmem_max = 8388608 #SOCKET读缓存区大小 net.core.wmem_max = 8388608 #SOCKET写缓存区大
  • php命令行界面 dcj3sjt126com PHPcli
    常用选项 php -v php -i PHP安装的有关信息 php -h 访问帮助文件 php -m 列出编译到当前PHP安装的所有模块 执行一段代码 php -r 'echo "hello, world!";' php -r 'echo "Hello, World!\n";' php -r '$ts = filemtime("
  • Filter&Session 171815164 session
    Filter HttpServletRequest requ = (HttpServletRequest) req; HttpSession session = requ.getSession(); if (session.getAttribute("admin") == null) { PrintWriter out = res.ge
  • 连接池与Spring,Hibernate结合 g21121 Hibernate
            前几篇关于Java连接池的介绍都是基于Java应用的，而我们常用的场景是与Spring和ORM框架结合，下面就利用实例学习一下这方面的配置。         1.下载相关内容：     &nb
  • [简单]mybatis判断数字类型 53873039oycg mybatis
           昨天同事反馈mybatis保存不了int类型的属性,一直报错，错误信息如下:       Caused by: java.lang.NumberFormatException: For input string: "null" at sun.mis
  • 项目启动时或者启动后ava.lang.OutOfMemoryError: PermGen space 程序员是怎么炼成的 eclipsejvmtomcatcatalina.sheclipse.ini
       在启动比较大的项目时，因为存在大量的jsp页面，所以在编译的时候会生成很多的.class文件，.class文件是都会被加载到jvm的方法区中，如果要加载的class文件很多，就会出现方法区溢出异常 java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space.     解决办法是点击eclipse里的tomcat，在
  • 我的crm小结 aijuans crm
    各种原因吧，crm今天才完了。主要是接触了几个新技术： Struts2、poi、ibatis这几个都是以前的项目中用过的。 Jsf、tapestry是这次新接触的，都是界面层的框架，用起来也不难。思路和struts不太一样，传说比较简单方便。不过个人感觉还是struts用着顺手啊，当然springmvc也很顺手，不知道是因为习惯还是什么。jsf和tapestry应用的时候需要知道他们的标签、主
  • spring里配置使用hibernate的二级缓存几步 antonyup_2006 javaspringHibernatexmlcache
    ．在spring的配置文件中 applicationContent.xml，hibernate部分加入 xml 代码 <prop key="hibernate.cache.provider_class">org.hibernate.cache.EhCacheProvider</prop> <prop key="hi
  • JAVA基础面试题 百合不是茶 抽象实现接口String类接口继承抽象类继承实体类自定义异常
    /*   * 栈（stack）：主要保存基本类型（或者叫内置类型）（char、byte、short、   *int、long、 float、double、boolean）和对象的引用，数据可以共享，速度仅次于   * 寄存器（register），快于堆。堆（heap）：用于存储对象。   */  &
  • 让sqlmap文件 "继承" 起来 bijian1013 javaibatissqlmap
            多个项目中使用ibatis , 和数据库表对应的 sqlmap文件（增删改查等基本语句)，dao, pojo 都是由工具自动生成的, 现在将这些自动生成的文件放在一个单独的工程中，其它项目工程中通过jar包来引用 ，并通过"继承"为基础的sqlmap文件，dao,pojo 添加新的方法来满足项
  • 精通Oracle10编程SQL(13)开发触发器 bijian1013 oracle数据库plsql
    /* *开发触发器 */ --得到日期是周几 select to_char(sysdate+4,'DY','nls_date_language=AMERICAN') from dual; select to_char(sysdate,'DY','nls_date_language=AMERICAN') from dual; --建立BEFORE语句触发器 CREATE O
  • 【EhCache三】EhCache查询 bit1129 ehcache
    本文介绍EhCache查询缓存中数据，EhCache提供了类似Hibernate的查询API，可以按照给定的条件进行查询。   要对EhCache进行查询，需要在ehcache.xml中设定要查询的属性   数据准备 @Before public void setUp() { //加载EhCache配置文件 Inpu
  • CXF框架入门实例 白糖_ springWeb框架webserviceservlet
    CXF是apache旗下的开源框架，由Celtix + XFire这两门经典的框架合成，是一套非常流行的web service框架。 它提供了JAX-WS的全面支持，并且可以根据实际项目的需要，采用代码优先（Code First）或者 WSDL 优先（WSDL First）来轻松地实现 Web Services 的发布和使用，同时它能与spring进行完美结合。 在apache cxf官网提供
  • angular.equals boyitech AngularJSAngularJS APIAnguarJS 中文APIangular.equals
    angular.equals   描述: 比较两个值或者两个对象是不是 相等。还支持值的类型，正则表达式和数组的比较。   两个值或对象被认为是 相等的前提条件是以下的情况至少能满足一项： 两个值或者对象能通过=== （恒等） 的比较 两个值或者对象是同样类型，并且他们的属性都能通过angular
  • java-腾讯暑期实习生-输入一个数组A[1,2,...n]，求输入B，使得数组B中的第i个数字B[i]=A[0]*A[1]*...*A[i-1]*A[i+1] bylijinnan java
    这道题的具体思路请参看 何海涛的微博：http://weibo.com/zhedahht import java.math.BigInteger; import java.util.Arrays; public class CreateBFromATencent { /** * 题目：输入一个数组A[1,2,...n]，求输入B，使得数组B中的第i个数字B[i]=A
  • FastDFS 的安装和配置 修订版 Chen.H linuxfastDFS分布式文件系统
    FastDFS Home:http://code.google.com/p/fastdfs/ 1. 安装 http://code.google.com/p/fastdfs/wiki/Setup http://hi.baidu.com/leolance/blog/item/3c273327978ae55f93580703.html 安装libevent (对libevent的版本要求为1.4.
  • [强人工智能]拓扑扫描与自适应构造器 comsci 人工智能
          当我们面对一个有限拓扑网络的时候,在对已知的拓扑结构进行分析之后,发现在连通点之后,还存在若干个子网络,且这些网络的结构是未知的,数据库中并未存在这些网络的拓扑结构数据....这个时候,我们该怎么办呢?       那么,现在我们必须设计新的模块和代码包来处理上面的问题
  • oracle merge into的用法 daizj oraclesqlmerget into
    Oracle中merge into的使用 http://blog.csdn.net/yuzhic/article/details/1896878 http://blog.csdn.net/macle2010/article/details/5980965 该命令使用一条语句从一个或者多个数据源中完成对表的更新和插入数据. ORACLE 9i 中，使用此命令必须同时指定UPDATE 和INSE
  • 不适合使用Hadoop的场景 datamachine hadoop
    转自：http://dev.yesky.com/296/35381296.shtml。 　　Hadoop通常被认定是能够帮助你解决所有问题的唯一方案。 当人们提到“大数据”或是“数据分析”等相关问题的时候，会听到脱口而出的回答：Hadoop!  实际上Hadoop被设计和建造出来，是用来解决一系列特定问题的。对某些问题来说，Hadoop至多算是一个不好的选择，对另一些问题来说，选择Ha
  • YII findAll的用法 dcj3sjt126com yii
    看文档比较糊涂，其实挺简单的： $predictions=Prediction::model()->findAll("uid=:uid",array(":uid"=>10));   第一个参数是选择条件：”uid=10″。其中:uid是一个占位符，在后面的array(“:uid”=>10)对齐进行了赋值； 更完善的查询需要
  • vim 常用 NERDTree 快捷键 dcj3sjt126com vim
    下面给大家整理了一些vim NERDTree的常用快捷键了，这里几乎包括了所有的快捷键了，希望文章对各位会带来帮助。 切换工作台和目录 ctrl + w + h 光标 focus 左侧树形目录ctrl + w + l 光标 focus 右侧文件显示窗口ctrl + w + w 光标自动在左右侧窗口切换ctrl + w + r 移动当前窗口的布局位置 o 在已有窗口中打开文件、目录或书签，并跳
  • Java把目录下的文件打印出来 蕃薯耀 列出目录下的文件文件夹下面的文件目录下的文件
    Java把目录下的文件打印出来 >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> 蕃薯耀 2015年7月11日 11:02:
  • linux远程桌面----VNCServer与rdesktop hanqunfeng Desktop
    windows远程桌面到linux，需要在linux上安装vncserver，并开启vnc服务，同时需要在windows下使用vnc-viewer访问Linux。vncserver同时支持linux远程桌面到linux。   linux远程桌面到windows，需要在linux上安装rdesktop，同时开启windows的远程桌面访问。   下面分别介绍，以windo
  • guava中的join和split功能 jackyrong java
    guava库中，包含了很好的join和split的功能，例子如下： 1） 将LIST转换为使用字符串连接的字符串    List<String> names = Lists.newArrayList("John", "Jane", "Adam", "Tom");
  • Web开发技术十年发展历程 lampcy androidWeb浏览器html5
    回顾web开发技术这十年发展历程： Ajax 03年的时候我上六年级，那时候网吧刚在小县城的角落萌生。传奇，大话西游第一代网游一时风靡。我抱着试一试的心态给了网吧老板两块钱想申请个号玩玩，然后接下来的一个小时我一直在，注，册，账，号。 彼时网吧用的512k的带宽，注册的时候，填了一堆信息，提交，页面跳转，嘣，”您填写的信息有误，请重填”。然后跳转回注册页面，以此循环。我现在时常想，如果当时a
  • 架构师之mima-----------------mina的非NIO控制IOBuffer(说得比较好) nannan408 buffer
    1.前言。   如题。 2.代码。   IoService IoService是一个接口，有两种实现：IoAcceptor和IoConnector；其中IoAcceptor是针对Server端的实现，IoConnector是针对Client端的实现；IoService的职责包括： 1、监听器管理 2、IoHandler 3、IoSession
  • ORA-00054:resource busy and acquire with NOWAIT specified Everyday都不同 oraclesessionLock
    [Oracle] 今天对一个数据量很大的表进行操作时，出现如题所示的异常。此时表明数据库的事务处于“忙”的状态，而且被lock了，所以必须先关闭占用的session。   step1，查看被lock的session：   select t2.username, t2.sid, t2.serial#, t2.logon_time from v$locked_obj
  • javascript学习笔记 tntxia JavaScript
      javascript里面有6种基本类型的值:number、string、boolean、object、function和undefined。number：就是数字值，包括整数、小数、NaN、正负无穷。string:字符串类型、单双引号引起来的内容。boolean:true、false object:表示所有的javascript对象，不用多说function:我们熟悉的方法，也就是
  • Java enum的用法详解 xieke90 enum枚举
    Java中枚举实现的分析：     示例：  public static enum SEVERITY{ INFO,WARN,ERROR }     enum很像特殊的class，实际上enum声明定义的类型就是一个类。 而这些类都是类库中Enum类的子类      (java.l
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他