deeann1993
deeann1993

day14-聚类算法

聚类分析是没有给定划分类别的情况下，根据样本相似度进行样本分组的一种方法，是一种非监督的学习算法。

day14-聚类算法_第1张图片
聚类.png

聚类算法思想：

day14-聚类算法_第2张图片
思想.png

聚类算法的种类：

day14-聚类算法_第3张图片
种类.jpg

两种主要算法：

  • K-Means算法
  • DBSCAN算法

聚类算法详解
在此链接中，有对聚类算法的详细介绍，包括算法思想，种类，相似度计算，衡量指标。对K-Means算法思想，算法流程，主要参数，算法的优缺点都做了详细介绍，并用代码举例说明K-Means算法。

代码链接：

  • K-Means算法实现 (k=2,k=3)
  • DBSCAN算法

你可能感兴趣的:(day14-聚类算法)

  • k均值聚类算法考试例题_k均值算法(k均值聚类算法计算题) 寻找你83497 k均值聚类算法考试例题
    ?算法：第一步：选K个初始聚类中心，z1(1),z2(1)，…，zK(1)，其中括号内的序号为寻找聚类中心的迭代运算的次序号。聚类中心的向量值可任意设定，例如可选开始的K个.k均值聚类：---------一种硬聚类算法，隶属度只有两个取值0或1，提出的基本根据是“类内误差平方和最小化”准则；模糊的c均值聚类算法：--------一种模糊聚类算法，是.K均值聚类算法是先随机选取K个对象作为初始的聚类
  • 机器学习-聚类算法 不良人龍木木 机器学习机器学习算法聚类
    机器学习-聚类算法1.AHC2.K-means3.SC4.MCL仅个人笔记，感谢点赞关注！1.AHC2.K-means3.SC传统谱聚类：个人对谱聚类算法的理解以及改进4.MCL目前仅专注于NLP的技术学习和分享感谢大家的关注与支持！
  • K-means 算法的介绍与应用 小魏冬琅 matlab算法kmeans机器学习
    目录引言K-means算法的基本原理表格总结：K-means算法的主要步骤K-means算法的MATLAB实现优化方法与改进K-means算法的应用领域表格总结：K-means算法的主要应用领域结论引言K-means算法是一种经典的基于距离的聚类算法，在数据挖掘、模式识别、图像处理等多个领域中得到了广泛应用。其核心思想是将相似的数据对象聚类到同一个簇中，而使得簇内对象的相似度最大、簇间的相似度最小
  • 聚类分析 | Python密度聚类（DBSCAN） 天天酷科研 聚类分析算法（CLA）python聚类机器学习DBSCAN
    密度聚类是一种无需预先指定聚类数量的聚类方法，它依赖于数据点之间的密度关系来自动识别聚类结构。本文中，演示如何使用密度聚类算法，具体是DBSCAN（Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise）来对一个实际的数据集进行聚类分析。一、基本介绍密度聚类的核心思想是将数据点分为高密度区域和低密度区域。高密度区域内的数据点被认为属于同一簇，而低
  • pandas/numpy数据结构算法（之行列变换）(二) （tag:行列转换，迪卡尔积，内置函数，数据结构） MrStubborn_aebe
    目录：****1.Numpy-diag矩阵变换stack()/unstack()pd.pivot_table()pd.melt()groupby聚类算法mapping小技巧numpy.vectorize()**在这**里插入图片描述前言最近遇到很多需要迭代和归并数据的情况，一直以来的做法，都是循环主要的键，去进行后续操作。这是最典型的Python操作，然而还是上次提到的效率问题。记得之前朋友和我讲
  • 机器学习之 K-均值聚类算法 维生素￥ 机器学习机器学习算法均值算法
    K-均值（K-means）聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分为K个不同的簇。该算法通过迭代的方式将数据点分配到最近的簇中，并更新簇的中心，直到收敛为止。一、K-均值聚类算法的基本步骤：初始化K个簇的中心点（可以随机选择或者根据数据集初始化）。将每个数据点分配到最近的簇中。更新每个簇的中心点为该簇所有数据点的平均值。重复步骤2和3，直到簇的中心点不再改变或达到指定的迭代次数。二、K
  • 机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点 安科瑞蒋静 机器学习算法均值算法
    K-均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将一组数据点划分为K个不同的聚类。该算法的主要思想是将数据点分配给最接近的聚类中心，并通过迭代优化聚类中心位置，使得聚类内部的数据点之间的距离最小化。算法流程如下：初始化K个聚类中心，可以是随机选择的数据点或者通过其他方法选择。分别计算每个数据点到K个聚类中心的距离，并将其分配给距离最近的聚类中心。更新每个聚类的中心位置为其内部所有数据点的平均值。重
  • 数学建模统计题中常用的聚类分类 皆过客，揽星河 数学建模大赛数学建模算法k-means数据处理Pythonnumpy
    聚类分类K均值聚类（K-MeansClustering）是一种广泛使用的聚类算法，旨在将数据点分成K个簇，使得簇内的数据点尽可能相似，而簇间的数据点差异尽可能大。以下是对K均值聚类的详细介绍：算法原理K均值聚类算法通过迭代的方式优化簇的划分，步骤如下：1.初始化：选择K个初始簇中心（也称为质心）。这些初始簇中心可以通过随机选择K个数据点，或使用更高级的方法（如K均值++初始化）来确定。2.分配阶段
  • Spark入门：KMeans聚类算法 17111_Chaochao1984a 算法sparkkmeans
    聚类（Clustering）是机器学习中一类重要的方法。其主要思想使用样本的不同特征属性，根据某一给定的相似度度量方式（如欧式距离）找到相似的样本，并根据距离将样本划分成不同的组。聚类属于典型的无监督学习（UnsupervisedLearning）方法。与监督学习（如分类器）相比1，无监督学习的训练集没有人为标注的结果。在非监督式学习中，数据并不被特别标识，学习模型是为了推断出数据的一些内在结构。
  • Spark MLlib模型训练—聚类算法 K-means 不二人生 SparkML实战算法spark-ml聚类
    SparkMLlib模型训练—聚类算法K-meansK-means是一种经典的聚类算法，广泛应用于数据挖掘、图像处理、推荐系统等领域。它通过将数据划分为(k)个簇（clusters），使得同一簇内的数据点尽可能相似，而不同簇之间的数据点差异尽可能大。ApacheSpark提供了K-means聚类算法的高效实现，支持大规模数据的分布式计算。本文将详细介绍K-means聚类算法的原理，并结合Spark
  • Spark MLlib模型训练—聚类算法 Bisecting K-means 不二人生 SparkML实战算法spark-ml聚类
    SparkMLlib模型训练—聚类算法BisectingK-means由于传统的KMeans算法的聚类结果易受到初始聚类中心点选择的影响，因此在传统的KMeans算法的基础上进行算法改进，对初始中心点选取比较严格，各中心点的距离较远，这就避免了初始聚类中心会选到一个类上，一定程度上克服了算法陷入局部最优状态。二分KMeans(BisectingKMeans)算法的主要思想是：首先将所有点作为一个簇
  • 自然语言处理系列五十四》文本聚类算法》K-means文本聚类算法原理 陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO 算法大数据人工智能自然语言处理nlpai人工智能kmeansAIGC聚类
    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五十四文本聚类算法》K-means文本聚类算法原理K-means文本聚类算法代码实战总结自然语言处理系列五十四文本聚类算法》K-means文本聚类算法原理K-means文本聚类是K-means算法的一个常用应用场景，下面介绍
  • 自然语言处理系列五十五》文本聚类算法》LDA主题词-潜在狄利克雷分布模型算法原理 陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO 人工智能大数据算法算法自然语言处理聚类AIGCaigcchatgpt大数据
    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五十五文本聚类算法》LDA主题词-潜在狄利克雷分布模型算法原理LDA主题词-潜在狄利克雷分布模型代码实战总结自然语言处理系列五十五文本聚类算法》LDA主题词-潜在狄利克雷分布模型算法原理LDA是潜在狄利克雷分布模型的简称，也
  • 机器学习：DBSCAN算法（内有精彩动图） 吃什么芹菜卷 机器学习机器学习算法人工智能
    目录前言一、DBSCAN算法1.动图展示（图片转载自网络）2.步骤详解3.参数配置二、代码实现1.完整代码2.代码详解1.导入数据2.通过循环确定参数最佳值总结前言DBSCAN（Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise）是一种基于密度的聚类算法。它可以发现任意形状的簇并能够处理噪声数据。一、DBSCAN算法1.动图展示（图片转载自网
  • day14-正则表达式 东日是个卷毛 正则表达式javascript
    概述正则表达式是运用于验证一种表达式，他在js中是一个对象，被称为正则对象，对应的正则对象存在对应相关的元字符。我只需要了解相关元字符及对应的可以书写一些简单的正则进行验证就可以了。正则对象的声明使用new关键词声明：第一个参数填写正则表达式，第二个参数填写修饰符（匹配模式）使用\\来修饰varregx=newRegExp('abc','g')console.log(regx);///abc/gv
  • 模糊C-means算法原理及Python实践 doublexiao79 数据分析与挖掘算法python
    模糊C-means算法原理及Python实践一、目标函数二、隶属度矩阵和聚类中心三、算法步骤四、终止条件五、算法特点六、Python实现模糊C-means（FuzzyC-Means，简称FCM）算法是一种经典的模糊聚类算法，它在数据分析、数据挖掘、图像处理等多个领域有着广泛的应用。FCM算法通过为每个数据点分配模糊隶属度，将数据点划分到不同的聚类中心，从而实现对数据集的聚类分析。以下是模糊C-me
  • 【闲谈】聚类算法的金融数据挖掘应用及实践 爱写代码的July 其他金融大数据数据分析数据可视化python
    目录一数据挖掘技术在金融领域应用概述二聚类算法介绍三聚类算法在金融数据挖掘中的应用1.聚类算法在客户细分领域的应用2.聚类算法在客户信用评估领域的应用四算法实践与个人体会1.聚类算法的实践——以k-means算法为例的银行客户数据集分析2.个人实际应用体会五总结与展望参考文献一数据挖掘技术在金融领域应用概述随着金融行业的不断发展，金融领域数字化转型程度愈发加深，计算机科学在金融领域的应用显得更为重
  • 程序猿成长之路之数据挖掘篇——Kmeans聚类算法 zygswo 数据挖掘数据挖掘算法kmeans
    Kmeans是一种可以将一个数据集按照距离（相似度）划分成不同类别的算法，它无需借助外部标记，因此也是一种无监督学习算法。什么是聚类用官方的话说聚类就是将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程。用自己的话说聚类是根据不同样本数据间的相似度进行种类划分的算法。这种划分可以基于我们的业务需求或建模需求来完成，也可以单纯地帮助我们探索数据的自然结构和分布。什么是K-means聚类用官方的
  • K-means聚类算法：从原理到实践的全面解读 一休哥助手 人工智能算法kmeans聚类
    引言在当今数据驱动的时代，机器学习技术的发展已经成为各行各业的重要驱动力。在机器学习中，聚类算法是一类被广泛应用的技术之一。聚类旨在将数据集中的样本划分为不同的组，使得组内的样本相似度高，组间的相似度低。K-means聚类算法作为聚类算法中的一种经典方法，因其简单、高效的特性被广泛应用于各个领域。在本文中，我们将深入探讨K-means聚类算法，从基本原理到实际应用，以及算法的优化和实现方法。首先，
  • 聚类算法-Kmeans聚类 红米煮粥 机器学习kmeans聚类
    一、K-means聚类介绍1.含义K-means聚类是一种非常流行的无监督学习算法，用于将数据点划分为预定义的K个簇（或组），其中每个簇由其质心（即簇中所有点的均值）定义。K-means算法的目标是使簇内的点尽可能紧密地聚集在一起，同时使不同簇之间的点尽可能远离。2.基本步骤：选择K值：首先，你需要决定将数据分成多少个簇，即K的值。K的选择通常是基于问题的上下文或通过一些启发式方法（如肘部法则）来
  • 每天一个数据分析题（五百零二）- 分割式聚类算法 跟着紫枫学姐学CDA 数据分析题库算法数据分析聚类
    以下哪个选项是分割式聚类算法?A.K-Means。B.CentroidMethodC.Ward’sMethodD.以上皆非数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习，可视化，机器学习，Spark八个方向的专项练习题库，数据分析从业者刷题必备神器！
  • 论机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点 风跟我说过她 机器学习机器学习算法均值算法聚类
    K-均值聚类算法是一种常见的机器学习算法，用于将数据集分为预先指定数量的簇。下面是对K-均值聚类算法以及其优缺点的讲解：算法步骤：a.随机选择K个中心点作为初始聚类中心。b.将数据集中的每个样本分配到最近的中心点（即最近的簇）。c.计算每个簇的新中心点，即计算簇内样本的平均值。d.重复步骤b和c，直到聚类中心不再发生变化或达到最大迭代次数。优点：a.实现简单，易于理解和实现。b.对大型数据集也能够
  • 机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点 weixin_63207763 机器学习算法均值算法
    K-均值聚类算法是一种无监督学习算法，用于将数据集中的样本分为K个不同的类别。该算法的基本思想是通过不断迭代地更新类别的中心点，将每个样本分配给离其最近的中心点所代表的类别。算法步骤：随机选择K个样本作为初始的K个类别中心点。将每个样本分配到离其最近的类别中心点所代表的类别。根据分配结果，更新每个类别的中心点为该类别内所有样本的平均值。重复步骤2和步骤3，直到中心点不再更新或达到最大迭代次数。优点
  • 机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点 刘小董 学习心得机器学习
    K-均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将样本数据划分为K个不同的簇。其基本思想是通过迭代去优化簇的中心位置，使得每个样本点到所属簇的中心点的距离最小。算法步骤如下：初始化K个簇的中心点，可以随机选择K个样本点作为初始中心点。对于每个样本点，计算其与各个簇中心点的距离，并将其划分到距离最近的簇中。更新每个簇的中心点，将其设为该簇中所有样本点的均值。重复步骤2和步骤3，直到达到停止条件（例如
  • 【经验分享】分类算法与聚类算法有什么区别？白话讲解 思通数科x 算法分类聚类
    经常有人会提到这个问题，从我个人的观点和经验来说2者最明显的特征是：分类是有具体分类的数量，而聚类是没有固定的分类数量。你可以想象一下，分类算法就像是给你一堆水果，然后告诉你苹果、香蕉、橙子分别应该放在哪里。它已经知道每个水果属于哪个类别，所以你只需要按照这些规则把水果放到相应的篮子里。这就像是有一个现成的标签系统，你要做的就是把东西放到正确的位置。而聚类算法呢，更像是你面前有一堆乱七八糟的东西，
  • 深度学习与机器学习的关系 数字化信息化智能化解决方案 深度学习机器学习人工智能
    深度学习和机器学习的关系深度学习是机器学习的一个子领域，专注于使用神经网络，特别是深度神经网络（DNN）来解决各种问题。可以说，深度学习是机器学习的一种方法或技术。两者都致力于通过从数据中提取有用的信息或模式来自动改进算法的性能。机器学习涵盖了更广泛的算法和技术，包括决策树、支持向量机、随机森林、聚类算法等，而深度学习则专注于神经网络和相关的优化技术。优缺点比较机器学习：优点：通用性：机器学习算法
  • GWO优化kmeans 2301_78492934 机器学习算法人工智能matlabkmeans聚类
    GWO（灰狼优化器）是一种群体智能优化算法，它模拟了灰狼的社会结构和狩猎行为。GWO算法通过模拟灰狼的等级制度、狩猎策略和搜索机制来寻找问题的最优解。而K-means是一种经典的聚类算法，用于将数据点划分为K个簇。将GWO优化算法应用于K-means聚类中，主要是为了解决K-means算法对初始簇中心敏感和容易陷入局部最优解的问题。以下是GWO优化K-means的原理和过程的详细介绍：1.GWO算
  • GA-kmedoid 遗传算法优化K-medoids聚类 2301_78492934 机器学习支持向量机人工智能matlab聚类
    遗传算法优化K-medoids聚类是一种结合了遗传算法和K-medoids聚类算法的优化方法。遗传算法是一种基于自然选择和遗传机制的随机优化算法，它通过模拟生物进化过程中的遗传、交叉、变异等操作来寻找问题的最优解。而K-medoids聚类算法是一种基于划分的聚类方法，它通过选择K个数据点作为簇中心，将数据点分配到最近的簇中心，以最小化每个数据点到其所属簇中心的距离之和。K-medoids聚类算法是
  • 聚类分析入门：使用Python和K-means算法进行数据聚类 Evaporator Core python
    文章标题：聚类分析入门：使用Python和K-means算法进行数据聚类简介聚类分析是机器学习中的一个重要任务，它涉及将数据集中的样本分成多个类别或簇，使得同一簇内的样本相似度较高，不同簇之间的样本相似度较低。K-means算法是一种常用的聚类算法，它通过迭代优化簇的中心点来实现聚类。本文将介绍如何使用Python编程语言和Scikit-learn库实现K-means算法，以及如何对数据进行聚类分
  • 【机器学习算法】KNN鸢尾花种类预测案例和特征预处理。全md文档笔记（已分享，附代码） 机器学习python算法
    本系列文章md笔记（已分享）主要讨论机器学习算法相关知识。机器学习算法文章笔记以算法、案例为驱动的学习，伴随浅显易懂的数学知识，让大家掌握机器学习常见算法原理，应用Scikit-learn实现机器学习算法的应用，结合场景解决实际问题。包括K-近邻算法，线性回归，逻辑回归，决策树算法，集成学习，聚类算法。K-近邻算法的距离公式，应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预
  • Dom 周华华 JavaScripthtml
    <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&q
  • 【Spark九十六】RDD API之combineByKey bit1129 spark
    1. combineByKey函数的运行机制   RDD提供了很多针对元素类型为(K,V)的API，这些API封装在PairRDDFunctions类中，通过Scala隐式转换使用。这些API实现上是借助于combineByKey实现的。combineByKey函数本身也是RDD开放给Spark开发人员使用的API之一   首先看一下combineByKey的方法说明：
  • msyql设置密码报错：ERROR 1372 (HY000): 解决方法详解 daizj mysql设置密码
    MySql给用户设置权限同时指定访问密码时，会提示如下错误： ERROR 1372 (HY000): Password hash should be a 41-digit hexadecimal number；   问题原因：你输入的密码是明文。不允许这么输入。   解决办法：用select password('你想输入的密码');查询出你的密码对应的字符串， 然后
  • 路漫漫其修远兮 吾将上下而求索 周凡杨 学习 思索
    王国维在他的《人间词话》中曾经概括了为学的三种境界古今之成大事业、大学问者，罔不经过三种之境界。“昨夜西风凋碧树。独上高楼，望尽天涯路。”此第一境界也。“衣带渐宽终不悔，为伊消得人憔悴。”此第二境界也。“众里寻他千百度，蓦然回首，那人却在灯火阑珊处。”此第三境界也。学习技术，这也是你必须经历的三种境界。第一层境界是说，学习的路是漫漫的，你必须做好充分的思想准备，如果半途而废还不如不要开始。这里，注
  • Hadoop(二)对话单的操作 朱辉辉33 hadoop
    Debug： 1、 A = LOAD '/user/hue/task.txt' USING PigStorage(' ') AS (col1,col2,col3); DUMP A; //输出结果前几行示例： (>ggsnPDPRecord(21),,) (-->recordType(0),,) (-->networkInitiation(1),,)
  • web报表工具FineReport常用函数的用法总结（日期和时间函数） 老A不折腾 finereport报表工具web开发
    web报表工具FineReport常用函数的用法总结（日期和时间函数）   说明：凡函数中以日期作为参数因子的，其中日期的形式都必须是yy/mm/dd。而且必须用英文环境下双引号(" ")引用。   DATE DATE(year,month,day):返回一个表示某一特定日期的系列数。 Year:代表年，可为一到四位数。 Month:代表月份。
  • c++ 宏定义中的##操作符 墙头上一根草 C++
    #与##在宏定义中的--宏展开 #include <stdio.h> #define f(a,b) a##b #define g(a)   #a #define h(a) g(a) int main() {       &nbs
  • 分析Spring源代码之，DI的实现 aijuans springDI现源代码
    (转) 分析Spring源代码之，DI的实现 2012/1/3 by tony                 接着上次的讲，以下这个sample [java]  view plain copy print
  • for循环的进化 alxw4616 JavaScript
    // for循环的进化 // 菜鸟 for (var i = 0; i < Things.length ; i++) { // Things[i] } // 老鸟 for (var i = 0, len = Things.length; i < len; i++) { // Things[i] } // 大师 for (var i = Things.le
  • 网络编程Socket和ServerSocket简单的使用 百合不是茶 网络编程基础IP地址端口
      网络编程;TCP/IP协议   网络:实现计算机之间的信息共享,数据资源的交换   协议:数据交换需要遵守的一种协议,按照约定的数据格式等写出去   端口:用于计算机之间的通信      每运行一个程序，系统会分配一个编号给该程序，作为和外界交换数据的唯一标识 0~65535   查看被使用的
  • JDK1.5 生产消费者 bijian1013 javathread生产消费者java多线程
    ArrayBlockingQueue：        一个由数组支持的有界阻塞队列。此队列按 FIFO（先进先出）原则对元素进行排序。队列的头部 是在队列中存在时间最长的元素。队列的尾部 是在队列中存在时间最短的元素。新元素插入到队列的尾部，队列检索操作则是从队列头部开始获得元素。 ArrayBlockingQueue的常用方法：
  • JAVA版身份证获取性别、出生日期及年龄 bijian1013 java性别出生日期年龄
            工作中需要根据身份证获取性别、出生日期及年龄，且要还要支持15位长度的身份证号码，网上搜索了一下，经过测试好像多少存在点问题，干脆自已写一个。 CertificateNo.java package com.bijian.study; import java.util.Calendar; import
  • 【Java范型六】范型与枚举 bit1129 java
    首先，枚举类型的定义不能带有类型参数，所以，不能把枚举类型定义为范型枚举类，例如下面的枚举类定义是有编译错的   public enum EnumGenerics<T> { //编译错，提示枚举不能带有范型参数 OK, ERROR; public <T> T get(T type) { return null;
  • 【Nginx五】Nginx常用日志格式含义 bit1129 nginx
    1. log_format 1.1 log_format指令用于指定日志的格式，格式：   log_format name(格式名称) type(格式样式)   1.2 如下是一个常用的Nginx日志格式：   log_format main '[$time_local]|$request_time|$status|$body_bytes
  • Lua 语言 15 分钟快速入门 ronin47 lua 基础
    - - 单行注释 - - [[      [多行注释] - - ]]   - - - - - - - - - - - 1. 变量 & 控制流 - - - - - - - - - - num = 23 - - 数字都是双精度 str = 'aspythonstring'
  • java-35.求一个矩阵中最大的二维矩阵 ( 元素和最大 ) bylijinnan java
    the idea is from: http://blog.csdn.net/zhanxinhang/article/details/6731134 public class MaxSubMatrix { /**see http://blog.csdn.net/zhanxinhang/article/details/6731134 * Q35 求一个矩阵中最大的二维
  • mongoDB文档型数据库特点 开窍的石头 mongoDB文档型数据库特点
    MongoDD: 文档型数据库存储的是Bson文档-->json的二进制 特点：内部是执行引擎是js解释器，把文档转成Bson结构，在查询时转换成js对象。 mongoDB传统型数据库对比    传统类型数据库：结构化数据，定好了表结构后每一个内容符合表结构的。也就是说每一行每一列的数据都是一样的    文档型数据库：不用定好数据结构，
  • [毕业季节]欢迎广大毕业生加入JAVA程序员的行列 comsci java
        一年一度的毕业季来临了。。。。。。。。      正在投简历的学弟学妹们。。。如果觉得学校推荐的单位和公司不适合自己的兴趣和专业，可以考虑来我们软件行业，做一名职业程序员。。。      软件行业的开发工具中，对初学者最友好的就是JAVA语言了，网络上不仅仅有大量的
  • PHP操作Excel – PHPExcel 基本用法详解 cuiyadll PHPExcel
    导出excel属性设置//Include classrequire_once('Classes/PHPExcel.php');require_once('Classes/PHPExcel/Writer/Excel2007.php');$objPHPExcel = new PHPExcel();//Set properties 设置文件属性$objPHPExcel->getProperties
  • IBM Webshpere MQ Client User Issue (MCAUSER) darrenzhu IBMjmsuserMQMCAUSER
    IBM MQ JMS Client去连接远端MQ Server的时候，需要提供User和Password吗？ 答案是根据情况而定，取决于所定义的Channel里面的属性Message channel agent user identifier (MCAUSER)的设置。 http://stackoverflow.com/questions/20209429/how-mca-user-i
  • 网线的接法 dcj3sjt126com
    一、PC连HUB (直连线)A端：（标准568B）：白橙，橙，白绿，蓝，白蓝，绿，白棕，棕。 B端：（标准568B）：白橙，橙，白绿，蓝，白蓝，绿，白棕，棕。 二、PC连PC （交叉线）A端：(568A)： 白绿，绿，白橙，蓝，白蓝，橙，白棕，棕； B端：（标准568B）：白橙，橙，白绿，蓝，白蓝，绿，白棕，棕。 三、HUB连HUB&nb
  • Vimium插件让键盘党像操作Vim一样操作Chrome dcj3sjt126com chromevim
    什么是键盘党？ 键盘党是指尽可能将所有电脑操作用键盘来完成，而不去动鼠标的人。鼠标应该说是新手们的最爱，很直观，指哪点哪，很听话！不过常常使用电脑的人，如果一直使用鼠标的话，手会发酸，因为操作鼠标的时候，手臂不是在一个自然的状态，臂肌会处于绷紧状态。而使用键盘则双手是放松状态，只有手指在动。而且尽量少的从鼠标移动到键盘来回操作，也省不少事。 在chrome里安装 vimium 插件
  • MongoDB查询（2）——数组查询[六] eksliang mongodbMongoDB查询数组
    MongoDB查询数组 转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2177292 一、概述  MongoDB查询数组与查询标量值是一样的，例如，有一个水果列表，如下所示： > db.food.find() { "_id" : "001", "fruits" : [ "苹
  • cordova读写文件（1） gundumw100 JavaScriptCordova
    使用cordova可以很方便的在手机sdcard中读写文件。 首先需要安装cordova插件：file 命令为： cordova plugin add org.apache.cordova.file 然后就可以读写文件了，这里我先是写入一个文件，具体的JS代码为： var datas=null;//datas need write var directory=&
  • HTML5 FormData 进行文件jquery ajax 上传 到又拍云 ileson jqueryAjaxhtml5FormData
    html5 新东西：FormData  可以提交二进制数据。 页面test.html <!DOCTYPE> <html> <head> <title> formdata file jquery ajax upload</title> </head> <body> <
  • swift appearanceWhenContainedIn:(version1.2 xcode6.4) 啸笑天 version
      swift1.2中没有oc中对应的方法： + (instancetype)appearanceWhenContainedIn:(Class <UIAppearanceContainer>)ContainerClass, ... NS_REQUIRES_NIL_TERMINATION;  解决方法： 在swift项目中新建oc类如下： #import &
  • java实现SMTP邮件服务器 macroli java编程
    电子邮件传递可以由多种协议来实现。目前，在Internet 网上最流行的三种电子邮件协议是SMTP、POP3 和 IMAP，下面分别简单介绍。 　　◆ SMTP 协议 　　简单邮件传输协议(Simple Mail Transfer Protocol,SMTP)是一个运行在TCP/IP之上的协议，用它发送和接收电子邮件。SMTP 服务器在默认端口25上监听。SMTP客户使用一组简单的、基于文本的
  • mongodb group by having where 查询sql qiaolevip 每天进步一点点学习永无止境mongo纵观千象
    SELECT cust_id, SUM(price) as total FROM orders WHERE status = 'A' GROUP BY cust_id HAVING total > 250 db.orders.aggregate( [ { $match: { status: 'A' } }, { $group: {
  • Struts2 Pojo（六） Luob. POJOstrust2
    注意：附件中有完整案例 1.采用POJO对象的方法进行赋值和传值 2.web配置 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <web-app version="2.5" xmlns="http://java.sun.com/xml/ns/javaee&q
  • struts2步骤 wuai struts
    1、添加jar包 2、在web.xml中配置过滤器 <filter>        <filter-name>struts2</filter-name>        <filter-class>org.apache.st
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他