- 人工智能大模型原理与应用实战:大模型在金融风控中的应用
AI天才研究院
LLM大模型落地实战指南大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
文章目录人工智能大模型原理与应用实战:大模型在金融风控中的应用01.背景介绍1.1金融风控的挑战1.2大模型的优势2.核心概念与联系2.1大模型在金融风控中的应用场景2.2大模型与传统风控技术的结合3.核心算法原理具体操作步骤3.1基于大模型的欺诈检测3.2基于大模型的信用评估4.数学模型和公式详细讲解举例说明4.1逻辑回归模型4.2XGBoost模型5.项目实践:代码实例和详细解释说明5.1基于
- Python打卡:Day24
剑桥折刀s
python打卡python
importpandasaspdimportnumpyasnpimportreimportxgboostasxgbfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportclassification_report,confusion_matrix,accuracy_score,precision_score
- 【机器学习算法】XGBoost原理
一、基本内容基本内容:GBDT的基础上,在损失函数上加入树模型复杂度的正则项与GBDT一样,也是使用新的弱学习器拟合残差(当前模型负梯度,残差方向)GBDT损失函数Loss=∑i=1NL(yi,yit)Loss=\sum_{i=1}^{N}L(y_i,y_i^{t})Loss=i=1∑NL(yi,yit)XGboost损失函数Loss=∑i=1SL(yi,yit)+∑j=1NΩ(fj))Loss=
- CMake指令:find_package
流星雨爱编程
#CMake工具c++开发语言设计模式自动化编译工具CMake跨平台编译
目录1.简介2.搜索模式3.常用参数4.工作流程5.内置模块示例:FindBoost.cmake6.自定义模块文件(Find.cmake)7.模块模式vs配置模式8.总结相关链接1.简介查找模块(findmodule)是一系列用于搜索第三方依赖软件包(包括库或可执行文件)的模块。对查找模块的引用一般不使用include命令,而是使用find_package命令。基本语法find_package([
- 【CMake基础入门教程】第七课:查找并使用第三方库(以 find_package() 为核心)
奇异果冻
CMake入门学习CMakebashc++开发语言
很好!我们进入第七课:查找并使用第三方库(以find_package()为核心)。本课目标学会使用CMake的find_package()引入外部库;理解find_package背后的机制(Config模式/Module模式);以常用库如OpenCV/Qt/Boost为例进行实战;掌握target_link_libraries()的现代CMake使用方式。一、什么是find_package()?C
- 【机器学习第二期(Python)】优化梯度提升决策树 XGBoost
WW、forever
深度学习原理及代码实现机器学习python决策树
优化梯度提升决策树XGBoost一、XGBoost简介二、原理详解2.1基础思想:改进版GBDT2.2目标函数2.3二阶泰勒展开优化2.4树结构优化三、XGBoost实现步骤(Python)可调参数推荐完整案例代码(回归任务+可视化)参考梯度提升决策树GBDT的原理及Python代码实现可参考另一博客-【机器学习第一期(Python)】梯度提升决策树GBDT。XGBoost(ExtremeGrad
- LightGBM:极速梯度提升机——结构化数据建模的终极武器
大千AI助手
人工智能Python#OTHER随机森林算法机器学习决策树人工智能GBDTLightGBM
基于直方图与Leaf-wise生长的高效GBDT实现,横扫Kaggle与工业场景一、为什么需要LightGBM?GBDT的瓶颈传统梯度提升树(如XGBoost)在处理海量数据时面临两大痛点:训练速度慢:需预排序特征&层次生长(Level-wise)内存消耗高:存储特征值与分裂点信息LightGBM的诞生微软亚洲研究院于2017年开源,核心目标:✅训练效率提升10倍✅内存占用降低50%✅保持与XGB
- Boosting:从理论到实践——集成学习中的偏差征服者
大千AI助手
人工智能Python#OTHER集成学习boosting机器学习tree人工智能ML
核心定位:一种通过串行训练弱学习器、自适应调整数据权重,将多个弱模型组合成强模型的集成学习框架,专注于降低预测偏差。本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!一、Boosting的本质目标:将一系列弱学习器(仅比随机猜测略好,如浅层决策树)组合成强学习器核心思想:错误驱动学习:后续模型重点修正
- 怎样在pycham上安装XGBoost(windows操作系统)
youxiazzz12
综合大数据深度学习xgboost
搞数据分析、挖掘的时候,网上的代码来了个看到下面的红色下划线,心里一咯噔,最怕这种导入包的问题,又要开始搞配置了。先运行代码看看吧,果然报错:ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'xgboost'看来还是得安装这个xgboost。经历了各种痛苦的摸索,终于搞定,还是汇总一下吧。小白的摸索太过痛苦了,汇总一下大家共勉。弯路就不放出来了,全是泪。直接讲正确路径有一些初步准
- XGBoost算法原理及Python实现
法号清水
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一、概述 XGBoost是一种基于梯度提升框架的机器学习算法,它通过迭代地训练一系列决策树来构建模型。核心思想是通过不断地在已有模型的基础上,拟合负梯度方向的残差(真实值与预测值的差)来构建新的弱学习器,达到逐步优化模型的目的。 XGBoost在构建决策树时,利用了二阶导数信息。在损失函数的优化过程中,不仅考虑了一阶导数(梯度),还引入了二阶导数(海森矩阵),这使得算法能够更精确地找到损失函数
- 如何在Python上安装xgboost?
cda2024
python开发语言
在数据科学和机器学习领域,XGBoost无疑是一款备受推崇的算法工具。它以其高效、灵活和精确的特点,成为了众多数据科学家和工程师的首选。然而,对于初学者来说,如何在Python环境中成功安装XGBoost可能会成为一个挑战。本文将详细指导你在Python上安装XGBoost的过程,帮助你快速上手这一强大的机器学习工具。为什么选择XGBoost?在深入了解安装过程之前,我们先来看看XGBoost为何
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- GBDT:梯度提升决策树——集成学习中的预测利器
大千AI助手
人工智能Python#OTHER决策树集成学习算法GBDT梯度提升人工智能机器学习
核心定位:一种通过串行集成弱学习器(决策树)、以梯度下降方式逐步逼近目标函数的机器学习算法,在结构化数据预测任务中表现出色。本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!一、GBDT是什么?全称:GradientBoostingDecisionTree(梯度提升决策树)本质:Boosting集成学
- 梯度增强与XGBoost算法解析
weixin_47233946
算法算法
##一、梯度增强(GradientBoosting)原理###1.1集成学习与Boosting集成学习通过结合多个弱模型提升整体性能,主要包括Bagging(如随机森林)和Boosting两类方法。**梯度增强**属于Boosting家族,核心思想是**串行训练模型,每一步修正前序模型的残差**,最终形成强预测器。###1.2算法核心流程1.**初始化基模型**:用常数(如目标变量均值)预测。2.
- C++(个人学习总结,不断更新......)
一、初识C++1.1C++简介C++是由BjarneStroustrup研发的,在计算机编程语言中,C++兼容了c语言,又增加了面向对象的机制,同时拥有丰富的库,有标准模板库STL以及很多第三方库,STL中有set、map、hash等容器,第三方库中有Boost库、图形库QT、图库像处理库Opencv、机械学习库Tensorflow等,这些库可以为嵌入式开发提供非常大的支持。1.2C++程序编写#
- 《解锁Vcpkg国内镜像源:C++开发者的速度秘籍》
空云风语
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一、Vcpkg初相识在C++开发的广袤世界里,Vcpkg犹如一把神奇的钥匙,为开发者们打开了便捷之门,尤其是在依赖管理方面,发挥着举足轻重的作用。包管理工具对于C++开发而言,是至关重要的存在。C++作为一门强大且广泛应用的编程语言,在开发过程中常常需要依赖众多的第三方库。这些库涵盖了各种功能领域,比如网络通信、图形处理、数据结构与算法等。以网络通信为例,开发网络应用程序时,可能会用到像Boost
- 机器学习15-XGBoost
吹风看太阳
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XGBOOST学习笔记一、引言在机器学习的集成学习算法中,XGBoost(eXtremeGradientBoosting)凭借其高效性、可扩展性和卓越的性能,成为数据科学竞赛和工业界应用的热门选择。XGBoost本质上是一种基于梯度提升框架(GradientBoostingFramework)的机器学习算法,它通过不断拟合残差来构建多个弱学习器(通常是决策树),并将这些弱学习器进行累加,从而形成一
- dlib安装失败经验总结,最后成功
awucool
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安装dlib之前别忘了安装cmake和boost,安装指令如下pipinstallcmakepipinstallboost如果还是不行,尝试以下方法可能性1:没有安装visualstudioC++,上官网可能性2:用pipinstalldlib时报出code1的错误,然后一片红可以尝试去githubdlibhttps://github.com/datamagic2020/Install-dlib里
- C++的智能指针
月殇_木言
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目录1.智能指针的应用场景2.内存泄漏3.智能指针的使用及原理3.1RAII3.2智能指针实例4.STL中的智能指针4.1.C++11和boost中智能指针的关系4.1.1Boost库的源起4.1.2智能指针4.2.std::auto_ptr4.3.std::unique_ptr4.4.std::shared_ptr4.4.1.使用及模拟实现4.4.2.循环引用问题4.5.std::weak_pt
- 嵌入式工程师必学(125):Buck/Boost/Flyback/LLC开关电源
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嵌入式硬件
概述:家庭和办公室使用的电气产品(如电视、大型电器和加热器)的设计师需要最大限度地提高其设计的能源效率,以满足立法和市场需求。遵守电磁兼容性(EMC)和安全规范也是一个关键问题。由于固有的低能量损失和开关噪声,谐振功率转换器可以帮助满足这两个要求。简单的转换器拓扑结构,如降压、升压和反激式,使用脉宽调制来调节输出电压,具有“硬”开关:在调制开关打开时,设备主通道上存在最大电压。硬开关电压和电流波形
- LightGBM 与 XGBoost 深度解析:从基础原理到实战优化
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LightGBM与XGBoost深度解析:从基础原理到实战优化引言梯度提升机(GradientBoostingMachine,GBM)及其衍生算法,如XGBoost和LightGBM,是当今机器学习领域中应用最为广泛且效果卓越的监督学习模型之一。然而,许多学习者在初次接触这些算法时,往往对其复杂的内部机制感到困惑,难以形成深刻理解,常常止步于对算法流程的死记硬背。本教程旨在深入浅出地剖析GBDT(
- CART算法全解析:分类回归双修的决策树之王
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人工智能Python#OTHER算法分类回归决策树数据挖掘CARTDecisionTree
CART(ClassificationandRegressionTrees)是决策树领域的里程碑算法,由统计学家Breiman等人在1984年提出。作为当今最主流的决策树实现,它革命性地统一了分类与回归任务,其二叉树结构和剪枝技术成为现代集成学习(如随机森林、XGBoost)的基石。本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕
- OPENPPP2 通用有栈协程架构探秘(C++ 高级编程指南)
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OPENPPP2通用有栈协程架构探秘原理图管理11底层切换11YieldContext-状态机s_-调用者上下文caller_-协程上下文callee_-栈内存stack_-执行器context_-线程绑定strand_«底层库»BoostContextfcontext/jump_fcontext«用户函数»SpawnHandler用户协程函数整体架构图️主线程io_contextYieldCon
- python3.6安装dlib_安装与编译Dlib(以Ubuntu16.04+Python3.6+pip为例)
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python3.6安装dlib
安装与编译Dlib(以Ubuntu16.04+Python3.6+pip为例)Step1:下载Ubuntu(orLinux)系统支持库=>InstallOSlibrariessudoapt-getinstallbuild-essentialcmakepkg-configlibx11-devlibatlas-base-devlibgtk-3-devlibboost-python-devStep2:安
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1、主机信息root@u24-mysql-50:~/soft#cat/etc/issueUbuntu24.04.2LTS\n\l2、mysql版本mysql-boost-8.0.42.tar.gz3、mysql编译参数aptinstall-ygccg++makecmake\libncurses-devlibssl-dev\libaio-devlibnuma-dev\zlib1g-devbisonc
- 【机器学习】机器学习重要分支——集成学习:理论、算法与实践
E绵绵
Everything机器学习集成学习算法pythonAIGC人工智能应用
文章目录引言第一章集成学习的基本概念1.1什么是集成学习1.2集成学习的类型1.3集成学习的优势第二章集成学习的核心算法2.1Bagging方法2.2Boosting方法2.3Stacking方法第三章集成学习的应用实例3.1图像分类3.2文本分类第四章集成学习的未来发展与挑战4.1模型多样性与集成策略4.2大规模数据与计算资源4.3集成学习的解释性与可视化结论引言集成学习(EnsembleLea
- python简单的预测模型_python简单预测模型
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python简单预测模型步骤1:导入所需的库,读取测试和训练数据集。#导入pandas、numpy包,导入LabelEncoder、random、RandomForestClassifier、GradientBoostingClassifier函数importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.preprocessingimportLabelEncoderim
- 提升系统稳定性和可靠性的特殊线程(看门狗线程)
编程小能手@
看门狗线程C++系统稳定性
文章目录C++提升系统稳定性和可靠性的特殊线程(看门狗线程)一、引言二、看门狗线程的基本概念1.定义与作用2.与硬件看门狗的区别三、看门狗线程的核心实现1.基础框架设计2.关键实现细节喂狗机制安全启动与停止四、高级应用场景1.多组件监控2.防止死锁检测五、性能优化与安全考虑1.降低系统开销2.防止误触发六、实际应用案例1.工业控制系统2.高可用服务器七、开源库推荐1.Boost.Thread2.A
- C++ - 使用Websocket++编写客户端连接WebSocket服务器并进行通信
huang714
初学者学习SQLSERVERTCP/IOCP/Socket
文章目录1库依赖2根据官方示例代码修改封装的WebsocketClient类2.1WebsocketClient代码2.2WebsocketClient类使用代码3Websocket++官方编写客户端示例教程4与Websocket++官方示例客户端的不同1库依赖Websocket++/Websocketpp依赖于boost(使用boost1.74),Websocket++0.8.2版本,因为暂时没
- AdaBoost第m轮弱分类器的样本权重与第m-1轮的强分类器之间的关系证明
LaoYuanPython
零基础机器学习入门老猿Python机器学习人工智能AdaBoost自适应提升算法深度学习AI
☞░前往老猿Python博客░https://blog.csdn.net/LaoYuanPython一.AdaBoost概述AdaBoost从弱学习算法出发,通过多轮迭代,反复学习,得到一系列弱分类器(又称为基本分类器),然后组合这些弱分类器,构成一个强分类器,具体算法和原理请参考《提升方法AdaBoost自适应提升算法(https://blog.csdn.net/LaoYuanPython/ar
- 统一思想认识
永夜-极光
思想
1.统一思想认识的基础,才能有的放矢
原因:
总有一种描述事物的方式最贴近本质,最容易让人理解.
如何让教育更轻松,在于找到最适合学生的方式.
难点在于,如何模拟对方的思维基础选择合适的方式. &
- Joda Time使用笔记
bylijinnan
javajoda time
Joda Time的介绍可以参考这篇文章:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-jodatime.html
工作中也常常用到Joda Time,为了避免每次使用都查API,记录一下常用的用法:
/**
* DateTime变化(增减)
*/
@Tes
- FileUtils API
eksliang
FileUtilsFileUtils API
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2217374 一、概述
这是一个Java操作文件的常用库,是Apache对java的IO包的封装,这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils,其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装,开发中对文件的操作,几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
- 各种新兴技术
不懂事的小屁孩
技术
1:gradle Gradle 是以 Groovy 语言为基础,面向Java应用为主。基于DSL(领域特定语言)语法的自动化构建工具。
现在构建系统常用到maven工具,现在有更容易上手的gradle,
搭建java环境:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-gradle/
搭建android环境:
http://m
- tomcat6的https双向认证
酷的飞上天空
tomcat6
1.生成服务器端证书
keytool -genkey -keyalg RSA -dname "cn=localhost,ou=sango,o=none,l=china,st=beijing,c=cn" -alias server -keypass password -keystore server.jks -storepass password -validity 36
- 托管虚拟桌面市场势不可挡
蓝儿唯美
用户还需要冗余的数据中心,dinCloud的高级副总裁兼首席营销官Ali Din指出。该公司转售一个MSP可以让用户登录并管理和提供服务的用于DaaS的云自动化控制台,提供服务或者MSP也可以自己来控制。
在某些情况下,MSP会在dinCloud的云服务上进行服务分层,如监控和补丁管理。
MSP的利润空间将根据其参与的程度而有所不同,Din说。
“我们有一些合作伙伴负责将我们推荐给客户作为个
- spring学习——xml文件的配置
a-john
spring
在Spring的学习中,对于其xml文件的配置是必不可少的。在Spring的多种装配Bean的方式中,采用XML配置也是最常见的。以下是一个简单的XML配置文件:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.or
- HDU 4342 History repeat itself 模拟
aijuans
模拟
来源:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4342
题意:首先让求第几个非平方数,然后求从1到该数之间的每个sqrt(i)的下取整的和。
思路:一个简单的模拟题目,但是由于数据范围大,需要用__int64。我们可以首先把平方数筛选出来,假如让求第n个非平方数的话,看n前面有多少个平方数,假设有x个,则第n个非平方数就是n+x。注意两种特殊情况,即
- java中最常用jar包的用途
asia007
java
java中最常用jar包的用途
jar包用途axis.jarSOAP引擎包commons-discovery-0.2.jar用来发现、查找和实现可插入式接口,提供一些一般类实例化、单件的生命周期管理的常用方法.jaxrpc.jarAxis运行所需要的组件包saaj.jar创建到端点的点到点连接的方法、创建并处理SOAP消息和附件的方法,以及接收和处理SOAP错误的方法. w
- ajax获取Struts框架中的json编码异常和Struts中的主控制器异常的解决办法
百合不是茶
jsjson编码返回异常
一:ajax获取自定义Struts框架中的json编码 出现以下 问题:
1,强制flush输出 json编码打印在首页
2, 不强制flush js会解析json 打印出来的是错误的jsp页面 却没有跳转到错误页面
3, ajax中的dataType的json 改为text 会
- JUnit使用的设计模式
bijian1013
java设计模式JUnit
JUnit源代码涉及使用了大量设计模式
1、模板方法模式(Template Method)
定义一个操作中的算法骨架,而将一些步骤延伸到子类中去,使得子类可以不改变一个算法的结构,即可重新定义该算法的某些特定步骤。这里需要复用的是算法的结构,也就是步骤,而步骤的实现可以在子类中完成。
 
- Linux常用命令(摘录)
sunjing
crondchkconfig
chkconfig --list 查看linux所有服务
chkconfig --add servicename 添加linux服务
netstat -apn | grep 8080 查看端口占用
env 查看所有环境变量
echo $JAVA_HOME 查看JAVA_HOME环境变量
安装编译器
yum install -y gcc
- 【Hadoop一】Hadoop伪集群环境搭建
bit1129
hadoop
结合网上多份文档,不断反复的修正hadoop启动和运行过程中出现的问题,终于把Hadoop2.5.2伪分布式安装起来,跑通了wordcount例子。Hadoop的安装复杂性的体现之一是,Hadoop的安装文档非常多,但是能一个文档走下来的少之又少,尤其是Hadoop不同版本的配置差异非常的大。Hadoop2.5.2于前两天发布,但是它的配置跟2.5.0,2.5.1没有分别。 &nb
- Anychart图表系列五之事件监听
白糖_
chart
创建图表事件监听非常简单:首先是通过addEventListener('监听类型',js监听方法)添加事件监听,然后在js监听方法中定义具体监听逻辑。
以钻取操作为例,当用户点击图表某一个point的时候弹出point的name和value,代码如下:
<script>
//创建AnyChart
var chart = new AnyChart();
//添加钻取操作&quo
- Web前端相关段子
braveCS
web前端
Web标准:结构、样式和行为分离
使用语义化标签
0)标签的语义:使用有良好语义的标签,能够很好地实现自我解释,方便搜索引擎理解网页结构,抓取重要内容。去样式后也会根据浏览器的默认样式很好的组织网页内容,具有很好的可读性,从而实现对特殊终端的兼容。
1)div和span是没有语义的:只是分别用作块级元素和行内元素的区域分隔符。当页面内标签无法满足设计需求时,才会适当添加div
- 编程之美-24点游戏
bylijinnan
编程之美
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.HashSet;
import java.util.List;
import java.util.Random;
import java.util.Set;
public class PointGame {
/**编程之美
- 主页面子页面传值总结
chengxuyuancsdn
总结
1、showModalDialog
returnValue是javascript中html的window对象的属性,目的是返回窗口值,当用window.showModalDialog函数打开一个IE的模式窗口时,用于返回窗口的值
主界面
var sonValue=window.showModalDialog("son.jsp");
子界面
window.retu
- [网络与经济]互联网+的含义
comsci
互联网+
互联网+后面是一个人的名字 = 网络控制系统
互联网+你的名字 = 网络个人数据库
每日提示:如果人觉得不舒服,千万不要外出到处走动,就呆在床上,玩玩手游,更不能够去开车,现在交通状况不
- oracle 创建视图 with check option
daizj
视图vieworalce
我们来看下面的例子:
create or replace view testview
as
select empno,ename from emp where ename like ‘M%’
with check option;
这里我们创建了一个视图,并使用了with check option来限制了视图。 然后我们来看一下视图包含的结果:
select * from testv
- ToastPlugin插件在cordova3.3下使用
dibov
Cordova
自己开发的Todos应用,想实现“
再按一次返回键退出程序 ”的功能,采用网上的ToastPlugins插件,发现代码或文章基本都是老版本,运行问题比较多。折腾了好久才弄好。下面吧基于cordova3.3下的ToastPlugins相关代码共享。
ToastPlugin.java
package&nbs
- C语言22个系统函数
dcj3sjt126com
cfunction
C语言系统函数一、数学函数下列函数存放在math.h头文件中Double floor(double num) 求出不大于num的最大数。Double fmod(x, y) 求整数x/y的余数。Double frexp(num, exp); double num; int *exp; 将num分为数字部分(尾数)x和 以2位的指数部分n,即num=x*2n,指数n存放在exp指向的变量中,返回x。D
- 开发一个类的流程
dcj3sjt126com
开发
本人近日根据自己的开发经验总结了一个类的开发流程。这个流程适用于单独开发的构件,并不适用于对一个项目中的系统对象开发。开发出的类可以存入私人类库,供以后复用。
以下是开发流程:
1. 明确类的功能,抽象出类的大概结构
2. 初步设想类的接口
3. 类名设计(驼峰式命名)
4. 属性设置(权限设置)
判断某些变量是否有必要作为成员属
- java 并发
shuizhaosi888
java 并发
能够写出高伸缩性的并发是一门艺术
在JAVA SE5中新增了3个包
java.util.concurrent
java.util.concurrent.atomic
java.util.concurrent.locks
在java的内存模型中,类的实例字段、静态字段和构成数组的对象元素都会被多个线程所共享,局部变量与方法参数都是线程私有的,不会被共享。
- Spring Security(11)——匿名认证
234390216
Spring SecurityROLE_ANNOYMOUS匿名
匿名认证
目录
1.1 配置
1.2 AuthenticationTrustResolver
对于匿名访问的用户,Spring Security支持为其建立一个匿名的AnonymousAuthenticat
- NODEJS项目实践0.2[ express,ajax通信...]
逐行分析JS源代码
Ajaxnodejsexpress
一、前言
通过上节学习,我们已经 ubuntu系统搭建了一个可以访问的nodejs系统,并做了nginx转发。本节原要做web端服务 及 mongodb的存取,但写着写着,web端就
- 在Struts2 的Action中怎样获取表单提交上来的多个checkbox的值
lhbthanks
javahtmlstrutscheckbox
第一种方法:获取结果String类型
在 Action 中获得的是一个 String 型数据,每一个被选中的 checkbox 的 value 被拼接在一起,每个值之间以逗号隔开(,)。
所以在 Action 中定义一个跟 checkbox 的 name 同名的属性来接收这些被选中的 checkbox 的 value 即可。
以下是实现的代码:
前台 HTML 代码:
- 003.Kafka基本概念
nweiren
hadoopkafka
Kafka基本概念:Topic、Partition、Message、Producer、Broker、Consumer。 Topic: 消息源(Message)的分类。 Partition: Topic物理上的分组,一
- Linux环境下安装JDK
roadrunners
jdklinux
1、准备工作
创建JDK的安装目录:
mkdir -p /usr/java/
下载JDK,找到适合自己系统的JDK版本进行下载:
http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html
把JDK安装包下载到/usr/java/目录,然后进行解压:
tar -zxvf jre-7
- Linux忘记root密码的解决思路
tomcat_oracle
linux
1:使用同版本的linux启动系统,chroot到忘记密码的根分区passwd改密码 2:grub启动菜单中加入init=/bin/bash进入系统,不过这时挂载的是只读分区。根据系统的分区情况进一步判断. 3: grub启动菜单中加入 single以单用户进入系统. 4:用以上方法mount到根分区把/etc/passwd中的root密码去除 例如: ro
- 跨浏览器 HTML5 postMessage 方法以及 message 事件模拟实现
xueyou
jsonpjquery框架UIhtml5
postMessage 是 HTML5 新方法,它可以实现跨域窗口之间通讯。到目前为止,只有 IE8+, Firefox 3, Opera 9, Chrome 3和 Safari 4 支持,而本篇文章主要讲述 postMessage 方法与 message 事件跨浏览器实现。postMessage 方法 JSONP 技术不一样,前者是前端擅长跨域文档数据即时通讯,后者擅长针对跨域服务端数据通讯,p