- 随机森林原理&sklearn实现
一稻道人
机器学习算法&预测模型Python随机森林sklearn算法
原理定义随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法,它的基本单元是决策树,而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习(EnsembleLearning)方法。随机森林的名称中有两个关键词,一个是“随机”,一个就是“森林”。随机森林应该是机器学习算法时最先接触到的集成算法,集成学习的家族:Bagging:个体评估器之间不存在强依赖关系,一系列个体学习器可以并行生成。代表算法:随机森林(R
- 【机器学习笔记】 9 集成学习
RIKI_1
机器学习机器学习笔记集成学习
集成学习方法概述Bagging从训练集中进行子抽样组成每个基模型所需要的子训练集,对所有基模型预测的结果进行综合产生最终的预测结果:假设一个班级每个人的成绩都不太好,每个人单独做的考卷分数都不高,但每个人都把自己会做的部分做了,把所有考卷综合起来得到成绩就会比一个人做的高Boosting训练过程为阶梯状,基模型按次序一一进行训练(实现上可以做到并行),基模型的训练集按照某种策略每次都进行一定的转化
- (十六)梯度提升树--回归和分类的算法(gbdt))
羽天驿
一、GBDT算法中有两个值,一个预测值,一个真实值,梯度提升树,减小残差,使梯度减小。梯度提升回归树,裂分条件是:MSE均方误差是真实值,预测值梯度提升回归树,划分指标mse算法示例mse.pngfor循环,计算所有的裂分方式的mse,找变化最大的,作为裂分条件!!!为什么变化最大,最好的裂分条件???因为,变化大,我们将相似的数据划归到相同的组中。梯度提升树--gradientBoostingD
- 常用的模型集成方法介绍:bagging、boosting 、stacking
weixin_30585437
人工智能c/c++数据结构与算法
本文介绍了集成学习的各种概念,并给出了一些必要的关键信息,以便读者能很好地理解和使用相关方法,并且能够在有需要的时候设计出合适的解决方案。本文将讨论一些众所周知的概念,如自助法、自助聚合(bagging)、随机森林、提升法(boosting)、堆叠法(stacking)以及许多其它的基础集成学习模型。为了使所有这些方法之间的联系尽可能清晰,我们将尝试在一个更广阔和逻辑性更强的框架中呈现它们,希望这
- 基于决策树的金融市场波动性预测与应用
OverlordDuke
机器学习决策树决策树算法机器学习
基于决策树的金融市场波动性预测与应用项目背景与意义数据概述与分析数据来源数据特征数据预处理与特征工程模型训练与评估结果与应用总结LightGBM是一个机器学习算法库,用于梯度提升机(GradientBoostingMachine)的实现。梯度提升机是一种集成学习方法,通过串行训练多个弱学习器(通常是决策树),每次学习的模型都试图纠正前一次模型的错误,从而逐步提升整体模型的性能。LightGBM算法
- Task 11 XGBoost 算法分析与案例调参实例
沫2021
1.XGBoost算法XGBoost是陈天奇等人开发的一个开源机器学习项目,高效地实现了GBDT算法并进行了算法和工程上的许多改进,被广泛应用在Kaggle竞赛及其他许多机器学习竞赛中并取得了不错的成绩。XGBoost是一个优化的分布式梯度增强库,旨在实现高效,灵活和便携。它在GradientBoosting框架下实现机器学习算法。XGBoost提供了并行树提升(也称为GBDT,GBM),可以快速
- GEE:梯度提升树(Gradient Boosting Tree)回归教程(样本点、特征添加、训练、精度、参数优化)
_养乐多_
GEE遥感图像处理教程boosting回归GEE云计算javascript遥感图像处理
作者:CSDN@_养乐多_对于分类问题,这个输出通常是一个类别标签,而对于回归问题,输出通常是一个连续的数值。回归可以应用于多种场景,包括预测土壤PH值、土壤有机碳、土壤水分、碳密度、生物量、气温、海冰厚度、不透水面积百分比、植被覆盖度等。本文将介绍在GoogleEarthEngine(GEE)平台上进行梯度提升树(GradientBoostingTree)回归的方法和代码,其中包括样本点格式介绍
- 影像组学学习笔记(20)-通俗讲解集成学习ensemble learning
北欧森林
本笔记来源于B站Up主:有Li的影像组学系列教学视频本节(20)主要介绍:集成学习的通俗讲解集成学习(ensemblelearning)将多个分类器结合在一起使用Bagging:同质学习器,彼此独立,投票/平均Boosting:同质学习器,层层递进,后面的会着重学习前面犯过的错误Stacking:异质学习器,学习学习器李博士以考试为比喻,通俗的讲解了三者之间的区别拓展学习:Bagging和Boos
- 学习笔记 2019-04-30
段勇_bf97
HousePrices-bagging_xgboost+lasso+ridgeKaggle入門級賽題:房價預測FFMPEG视音频编解码零基础学习方法35岁程序员的独家面试经历公司名称公司介绍薪水车辆工程专业33岁简历有些传感器方面的东西20k-35k非渣硕是如何获得百度、京东双SP一些面试经验20k-40k吴以均的简历一个大牛的简历北京航空航天大学毕业生的简历厦门大学软件学院毕业生的简历名称介绍H
- lightGBM集成学习算法
亦旧sea
集成学习算法机器学习
LightGBM集成学习算法是一种基于梯度提升决策树(GradientBoostingDecisionTree)的机器学习算法。它是由微软提出的一种高效的梯度提升框架,主要用于解决分类和回归问题。在集成学习中,LightGBM使用多个决策树来构建一个更强大的模型。每个决策树都是通过迭代地拟合负梯度进行训练的。训练过程中,每个新的决策树都会尝试纠正先前模型的错误,并与当前模型进行融合,从而提高整体模
- XGboost集成学习
亦旧sea
集成学习机器学习人工智能
XGBoost集成学习是一种基于决策树的集成方法,用于解决分类和回归问题。它是一种GradientBoosting(梯度提升)的改进版,通过使用一系列弱学习器(例如决策树)的集合来构建一个更强大的模型。XGBoost通过迭代的方式逐步优化模型的预测结果。在每一轮迭代中,它先计算模型的负梯度(残差),然后用一个新的弱学习器来拟合这个残差。接着,它将当前模型的预测结果与新学习器的预测结果相加,得到一个
- GBDT算法的升级--XGBoost与LightGBM算法
CquptDJ
数据挖掘机器学习机器学习算法数据挖掘人工智能大数据
本文同样不涉及公式推导及代码,对于GBDT算法的学习可以参考前面的文章GBDT算法原理,这里不再讲述GBDT,只讲述XGBoost与LightGBM算法原理下面推荐两篇写得最权威最官方(没有之一)的文档参考文档:XGBoost官方文档(全英文)LightGBM官方文档(全英文)关于GBDT算法,优点非常多,可以算是将boosting的思想发挥到了极致,处理许多数据效果都是非常好,但是正所谓人无完人
- XGboost和lightGBM算法对比
亦旧sea
算法
XGBoost(eXtremeGradientBoosting)和LightGBM(LightGradientBoostingMachine)都是一类基于梯度提升树(GradientBoostingDecisionTrees)的机器学习算法。XGBoost是由陈天奇开发的一种优化的梯度提升框架,它可以用于分类和回归问题。XGBoost通过将多个弱学习器(通常是决策树)组合成一个强学习器来提高预测性
- 机器学习--有监督--GBM(Boosting)
小贝学生信
集成学习(ensemblelearning)是采用多个机器学习模型组合进行综合预测,从而提升模型性能的思路,分为bagging与boosting两种。之前学习的随机森林便是bagging的典型代表;而本次学习Gradientboostingmachines为代表的boosting则是另一种集成思路。此外,集成学习使用的基学习器模型一般都是决策树(decisiontree)。1、bagging与bo
- 智慧海洋建设-Task4模型建立
1598903c9dd7
模型建立:bagging方法--随机森林:太耗时间了。boosting方法:lightGBM模型:https://blog.csdn.net/wuzhongqiang/article/details/105350579Xgboost模型:https://blog.csdn.net/wuzhongqiang/article/details/104854890集成模型集成方法(ensemblemeth
- 机器学习系列(8)——提升树与GBDT算法
陌简宁
机器学习
本文介绍提升树模型与GBDT算法。0x01、提升树模型提升树是以分类树或回归树为基本分类器的提升方法。提升树被认为是统计学习中性能最好的方法之一。提升方法实际采用加法模型(即基函数的线性组合)与前向分步算法,以决策树为基函数的提升方法称为提升树(boostingtree)。对分类问题决策树是二叉分类树,对回归问题决策树是二叉回归树。提升树模型可以表示为决策树的加法模型:其中,表示决策树,为决策树的
- GBDT--梯度提升树
吓得我泰勒都展开了
机器学习决策树算法
目录一梯度提升树的基本思想1梯度提升树pkAdaBoost2GradientBoosting回归与分类的实现二梯度提升树的参数1迭代过程1.1初始预测结果0的设置1.2使用回归器完成分类任务1.3GBDT的8种损失函数2弱评估器结构2.1梯度提升树种的弱评估器复杂度2.2弗里德曼均方误差3梯度提升树的提前停止机制4梯度提升树的袋外数据5缺失参数class_weight与n_jobs三梯度提升树的参
- 集成学习——梯度提升树(GBDT)
wxw_csdn
机器学习集成学习GBDT梯度提升树sklearn
集成学习——梯度提升树(GBDT)1模型算法介绍2sklearn中的实现3参考资料1模型算法介绍GBDT也是集成学习Boosting家族的成员,通过采用加法模型,不断减小训练过程中产生的残差算法。即通过多轮迭代,每轮迭代生成一个弱分类器,并在上一轮分类器残差的基础上进行训练,但是弱学习器限定了只能使用CART回归树模型,且迭代思路与Adaboost(利用前一轮迭代弱学习器的误差率来更新训练集的权重
- 学习笔记 ——GBDT(梯度提升决策树)
dastu
数据挖掘机器学习数据挖掘
一.前言GBDT(GradientBoostingDecisionTree)梯度提升决策树,通过多轮迭代生成若干个弱分类器,每个分类器的生成是基于上一轮分类结果来进行训练的。GBDT使用的也是前向分布算法,这一点和Adaboost类似,但不同的是,GBDT的弱分类器一般为Cart回归树(Adaboost一般不做限制)。这里之所以用回归树的原因是GBDT是利用残差逼近,是累加选择,这就和回归输出的连
- BFM算法轮廓--基于文章 A Boundary-Fragment-Model for Object Detection
lly0_0
ObjectTrackingBFMBFM算法边缘检测识别
这篇文章提出根据物体的边缘检测物体类别的方法。根据某一策略提取具有辨别能力的边缘片段(boundaryfragments),创建codebook,codebookentries携带着物体距心的信息,使用boosting的方法,将weekdetector组合成strongdetector,或者说是strong“Boundary-Fragment-Model”(BFM)detector。BFM的优点:
- 称霸kaggle的XGBoost究竟是啥?
猴小白
一、前言:kaggle神器XGBoost相信入了机器学习这扇门的小伙伴们一定听过XGBoost这个名字,这个看起来朴实无华的boosting算法近年来可算是炙手可热,别的不说,但是大家所熟知的kaggle比赛来看,说XGBoost是“一统天下”都不为过。业界将其冠名“机器学习竞赛的胜利女神”,当然,相信很多小伙伴也看过很多文章称其为“超级女王”。那么问题来了,为啥是女的?(滑稽~)XGBoost全
- AdaBoost算法
小森( ﹡ˆoˆ﹡ )
机器学习算法算法机器学习人工智能
Boosting是一种集成学习方法,AdaBoost是Boosting算法中的一种具体实现。Boosting方法的核心思想在于将多个弱分类器组合成一个强分类器。这些弱分类器通常是简单的模型,比如决策树,它们在训练过程中的错误会被后续的弱分类器所修正。Boosting算法通过逐步增加新的弱分类器来提高整体模型的性能,每个新的弱分类器都专注于之前模型分类错误的样本。AdaBoost(AdaptiveB
- 梯度提升树系列5——使用GBDT进行特征选择
theskylife
数据挖掘深度学习人工智能机器学习数据挖掘
特征选择是机器学习和数据科学中至关重要的一环,它不仅可以提高模型的性能,还能显著减少模型训练所需的时间和资源。本文将深入探讨如何使用梯度提升决策树(GradientBoostingDecisionTree,GBDT)进行特征选择,并强调这一方法在实践中的重要性和效果。写在开头特征选择在提高模型性能中扮演了不可或缺的角色。正确的特征选择不仅能够提升模型的准确率,还能减少模型训练的复杂度,使模型更快地
- 推荐收藏 | 决策树、随机森林、bagging、boosting、Adaboost、GBDT、XGBoost总结
Pysamlam
作者:ChrisCaohttps://zhuanlan.zhihu.com/p/75468124一.决策树决策树是一个有监督分类模型,本质是选择一个最大信息增益的特征值进行分割,直到达到结束条件或叶子节点纯度达到阈值。下图是决策树的一个示例图:根据分割指标和分割方法,可分为:ID3、C4.5、CART算法。1.ID3算法:以信息增益为准则来选择最优划分属性信息增益的计算是基于信息熵(度量样本集合纯
- 5000字干货 | 决策树、随机森林、bagging、boosting、Adaboost、GBDT、XGBoost总结
数据不吹牛
算法决策树信息熵大数据机器学习
作者:ChrisCaohttps://zhuanlan.zhihu.com/p/75468124大家好,我是小z今天分享一波机器学习的干货~一.决策树决策树是一个有监督分类模型,本质是选择一个最大信息增益的特征值进行输的分割,直到达到结束条件或叶子节点纯度达到阈值。下图是决策树的一个示例图:根据分割指标和分割方法,可分为:ID3、C4.5、CART算法。1.ID3算法:以信息增益为准则来选择最优划
- Bagging的随机森林;Boosting的AdaBoost和GBDT
S1406793
数据分析面试机器学习随机森林boosting算法
集成学习应用实践importnumpyasnpimportos%matplotlibinlineimportmatplotlibimportmatplotlib.pyplotaspltplt.rcParams['axes.labelsize']=14plt.rcParams['xtick.labelsize']=12plt.rcParams['ytick.labelsize']=12importw
- 机器学习(machine learning)大合集
AI信仰者
1、线性分类器怎么理解呢?我们可以把此分类器理解为线性空间的划分,最简单的,在二维空间上,通过直线的划分。第二个理解可以理解为模板匹配,W的每一行可以看做是其中一个类别的模板。每类得分,实际上是像素点和模板匹配度。模板匹配的方式是内积计算。2、机器学习实战之AdaBoost算法boosting算法系列的基本思想,如下图:adaBoost分类器就是一种元算法分类器,adaBoost分类器利用同一种基
- 随机森林算法
小森( ﹡ˆoˆ﹡ )
机器学习算法算法随机森林机器学习
Bagging框架Bagging框架,即BootstrapAggregating,是一个用于提高机器学习算法稳定性和准确性的方法。Bagging算法通过对原始数据集进行有放回的抽样,生成多个不同的数据子集,然后分别在这些子集上训练模型。最后,通过对这些模型的预测结果进行投票(分类问题)或求平均(回归问题),得到最终的预测。Bagging方法可以有效减少模型的方差,防止过拟合,并提高模型的泛化能力。
- 机器学习-集成学习(模型融合)方法概述
毛飞龙
机器学习集成学习模型融合
概述模型融合方法广泛应用于机器学习中,其原因在于,将多个学习器进行融合预测,能够取得比单个学习器更好的效果,实现“三个臭皮匠,顶一个诸葛亮”,其原因在于通过模型融合,能够降低预测的偏差和方差。本文对模型融合中常见的三种方法进行一个简要介绍:包括Bagging、Boosting、Stacking。偏差(Bias)与方差(Variance)假设对数据集中一个样本进行n次预测,偏差是预测期望值与样本值的
- 集成算法概述
J_Anson
算法集成算法
集成算法的基本思想:训练时用多种分类器一起完成同一份任务。测试时对待测试样本分别通过不同的分类器,汇总最后的结果。投票方式,可分为软投票和硬投票。集成算法一般有三种,分别是Bagging模型、Boosting模型和Stacking模型。Bagging模型:并行的训练一堆分类器(类似电路并联),典型代表是随机森林算法。随机森林的多样性,即构建的树模型之间存在一定差异。Boosting模型:提升算法(
- 多线程编程之理财
周凡杨
java多线程生产者消费者理财
现实生活中,我们一边工作,一边消费,正常情况下会把多余的钱存起来,比如存到余额宝,还可以多挣点钱,现在就有这个情况:我每月可以发工资20000万元 (暂定每月的1号),每月消费5000(租房+生活费)元(暂定每月的1号),其中租金是大头占90%,交房租的方式可以选择(一月一交,两月一交、三月一交),理财:1万元存余额宝一天可以赚1元钱,
- [Zookeeper学习笔记之三]Zookeeper会话超时机制
bit1129
zookeeper
首先,会话超时是由Zookeeper服务端通知客户端会话已经超时,客户端不能自行决定会话已经超时,不过客户端可以通过调用Zookeeper.close()主动的发起会话结束请求,如下的代码输出内容
Created /zoo-739160015
CONNECTEDCONNECTED
.............CONNECTEDCONNECTED
CONNECTEDCLOSEDCLOSED
- SecureCRT快捷键
daizj
secureCRT快捷键
ctrl + a : 移动光标到行首ctrl + e :移动光标到行尾crtl + b: 光标前移1个字符crtl + f: 光标后移1个字符crtl + h : 删除光标之前的一个字符ctrl + d :删除光标之后的一个字符crtl + k :删除光标到行尾所有字符crtl + u : 删除光标至行首所有字符crtl + w: 删除光标至行首
- Java 子类与父类这间的转换
周凡杨
java 父类与子类的转换
最近同事调的一个服务报错,查看后是日期之间转换出的问题。代码里是把 java.sql.Date 类型的对象 强制转换为 java.sql.Timestamp 类型的对象。报java.lang.ClassCastException。
代码:
- 可视化swing界面编辑
朱辉辉33
eclipseswing
今天发现了一个WindowBuilder插件,功能好强大,啊哈哈,从此告别手动编辑swing界面代码,直接像VB那样编辑界面,代码会自动生成。
首先在Eclipse中点击help,选择Install New Software,然后在Work with中输入WindowBui
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(文本函数)
老A不折腾
finereportweb报表工具报表软件java报表
文本函数
CHAR
CHAR(number):根据指定数字返回对应的字符。CHAR函数可将计算机其他类型的数字代码转换为字符。
Number:用于指定字符的数字,介于1Number:用于指定字符的数字,介于165535之间(包括1和65535)。
示例:
CHAR(88)等于“X”。
CHAR(45)等于“-”。
CODE
CODE(text):计算文本串中第一个字
- mysql安装出错
林鹤霄
mysql安装
[root@localhost ~]# rpm -ivh MySQL-server-5.5.24-1.linux2.6.x86_64.rpm Preparing... #####################
- linux下编译libuv
aigo
libuv
下载最新版本的libuv源码,解压后执行:
./autogen.sh
这时会提醒找不到automake命令,通过一下命令执行安装(redhat系用yum,Debian系用apt-get):
# yum -y install automake
# yum -y install libtool
如果提示错误:make: *** No targe
- 中国行政区数据及三级联动菜单
alxw4616
近期做项目需要三级联动菜单,上网查了半天竟然没有发现一个能直接用的!
呵呵,都要自己填数据....我了个去这东西麻烦就麻烦的数据上.
哎,自己没办法动手写吧.
现将这些数据共享出了,以方便大家.嗯,代码也可以直接使用
文件说明
lib\area.sql -- 县及县以上行政区划分代码(截止2013年8月31日)来源:国家统计局 发布时间:2014-01-17 15:0
- 哈夫曼加密文件
百合不是茶
哈夫曼压缩哈夫曼加密二叉树
在上一篇介绍过哈夫曼编码的基础知识,下面就直接介绍使用哈夫曼编码怎么来做文件加密或者压缩与解压的软件,对于新手来是有点难度的,主要还是要理清楚步骤;
加密步骤:
1,统计文件中字节出现的次数,作为权值
2,创建节点和哈夫曼树
3,得到每个子节点01串
4,使用哈夫曼编码表示每个字节
- JDK1.5 Cyclicbarrier实例
bijian1013
javathreadjava多线程Cyclicbarrier
CyclicBarrier类
一个同步辅助类,它允许一组线程互相等待,直到到达某个公共屏障点 (common barrier point)。在涉及一组固定大小的线程的程序中,这些线程必须不时地互相等待,此时 CyclicBarrier 很有用。因为该 barrier 在释放等待线程后可以重用,所以称它为循环的 barrier。
CyclicBarrier支持一个可选的 Runnable 命令,
- 九项重要的职业规划
bijian1013
工作学习
一. 学习的步伐不停止 古人说,活到老,学到老。终身学习应该是您的座右铭。 世界在不断变化,每个人都在寻找各自的事业途径。 您只有保证了足够的技能储
- 【Java范型四】范型方法
bit1129
java
范型参数不仅仅可以用于类型的声明上,例如
package com.tom.lang.generics;
import java.util.List;
public class Generics<T> {
private T value;
public Generics(T value) {
this.value =
- 【Hadoop十三】HDFS Java API基本操作
bit1129
hadoop
package com.examples.hadoop;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FileStatus;
import org.apache.hadoo
- ua实现split字符串分隔
ronin47
lua split
LUA并不象其它许多"大而全"的语言那样,包括很多功能,比如网络通讯、图形界面等。但是LUA可以很容易地被扩展:由宿主语言(通常是C或 C++)提供这些功能,LUA可以使用它们,就像是本来就内置的功能一样。LUA只包括一个精简的核心和最基本的库。这使得LUA体积小、启动速度快,从 而适合嵌入在别的程序里。因此在lua中并没有其他语言那样多的系统函数。习惯了其他语言的字符串分割函
- java-从先序遍历和中序遍历重建二叉树
bylijinnan
java
public class BuildTreePreOrderInOrder {
/**
* Build Binary Tree from PreOrder and InOrder
* _______7______
/ \
__10__ ___2
/ \ /
4
- openfire开发指南《连接和登陆》
开窍的石头
openfire开发指南smack
第一步
官网下载smack.jar包
下载地址:http://www.igniterealtime.org/downloads/index.jsp#smack
第二步
把smack里边的jar导入你新建的java项目中
开始编写smack连接openfire代码
p
- [移动通讯]手机后盖应该按需要能够随时开启
comsci
移动
看到新的手机,很多由金属材质做的外壳,内存和闪存容量越来越大,CPU速度越来越快,对于这些改进,我们非常高兴,也非常欢迎
但是,对于手机的新设计,有几点我们也要注意
第一:手机的后盖应该能够被用户自行取下来,手机的电池的可更换性应该是必须保留的设计,
- 20款国外知名的php开源cms系统
cuiyadll
cms
内容管理系统,简称CMS,是一种简易的发布和管理新闻的程序。用户可以在后端管理系统中发布,编辑和删除文章,即使您不需要懂得HTML和其他脚本语言,这就是CMS的优点。
在这里我决定介绍20款目前国外市面上最流行的开源的PHP内容管理系统,以便没有PHP知识的读者也可以通过国外内容管理系统建立自己的网站。
1. Wordpress
WordPress的是一个功能强大且易于使用的内容管
- Java生成全局唯一标识符
darrenzhu
javauuiduniqueidentifierid
How to generate a globally unique identifier in Java
http://stackoverflow.com/questions/21536572/generate-unique-id-in-java-to-label-groups-of-related-entries-in-a-log
http://stackoverflow
- php安装模块检测是否已安装过, 使用的SQL语句
dcj3sjt126com
sql
SHOW [FULL] TABLES [FROM db_name] [LIKE 'pattern']
SHOW TABLES列举了给定数据库中的非TEMPORARY表。您也可以使用mysqlshow db_name命令得到此清单。
本命令也列举数据库中的其它视图。支持FULL修改符,这样SHOW FULL TABLES就可以显示第二个输出列。对于一个表,第二列的值为BASE T
- 5天学会一种 web 开发框架
dcj3sjt126com
Web框架framework
web framework层出不穷,特别是ruby/python,各有10+个,php/java也是一大堆 根据我自己的经验写了一个to do list,按照这个清单,一条一条的学习,事半功倍,很快就能掌握 一共25条,即便很磨蹭,2小时也能搞定一条,25*2=50。只需要50小时就能掌握任意一种web框架
各类web框架大同小异:现代web开发框架的6大元素,把握主线,就不会迷路
建议把本文
- Gson使用三(Map集合的处理,一对多处理)
eksliang
jsongsonGson mapGson 集合处理
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2175532 一、概述
Map保存的是键值对的形式,Json的格式也是键值对的,所以正常情况下,map跟json之间的转换应当是理所当然的事情。 二、Map参考实例
package com.ickes.json;
import java.lang.refl
- cordova实现“再点击一次退出”效果
gundumw100
android
基本的写法如下:
document.addEventListener("deviceready", onDeviceReady, false);
function onDeviceReady() {
//navigator.splashscreen.hide();
document.addEventListener("b
- openldap configuration leaning note
iwindyforest
configuration
hostname // to display the computer name
hostname <changed name> // to change
go to: /etc/sysconfig/network, add/modify HOSTNAME=NEWNAME to change permenately
dont forget to change /etc/hosts
- Nullability and Objective-C
啸笑天
Objective-C
https://developer.apple.com/swift/blog/?id=25
http://www.cocoachina.com/ios/20150601/11989.html
http://blog.csdn.net/zhangao0086/article/details/44409913
http://blog.sunnyxx
- jsp中实现参数隐藏的两种方法
macroli
JavaScriptjsp
在一个JSP页面有一个链接,//确定是一个链接?点击弹出一个页面,需要传给这个页面一些参数。//正常的方法是设置弹出页面的src="***.do?p1=aaa&p2=bbb&p3=ccc"//确定目标URL是Action来处理?但是这样会在页面上看到传过来的参数,可能会不安全。要求实现src="***.do",参数通过其他方法传!//////
- Bootstrap A标签关闭modal并打开新的链接解决方案
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境bootstrap纵观千象
Bootstrap里面的js modal控件使用起来很方便,关闭也很简单。只需添加标签 data-dismiss="modal" 即可。
可是偏偏有时候需要a标签既要关闭modal,有要打开新的链接,尝试多种方法未果。只好使用原始js来控制。
<a href="#/group-buy" class="btn bt
- 二维数组在Java和C中的区别
流淚的芥末
javac二维数组数组
Java代码:
public class test03 {
public static void main(String[] args) {
int[][] a = {{1},{2,3},{4,5,6}};
System.out.println(a[0][1]);
}
}
运行结果:
Exception in thread "mai
- systemctl命令用法
wmlJava
linuxsystemctl
对比表,以 apache / httpd 为例 任务 旧指令 新指令 使某服务自动启动 chkconfig --level 3 httpd on systemctl enable httpd.service 使某服务不自动启动 chkconfig --level 3 httpd off systemctl disable httpd.service 检查服务状态 service h