- 推荐算法_隐语义-梯度下降
_feivirus_
算法机器学习和数学推荐算法机器学习隐语义
importnumpyasnp1.模型实现"""inputrate_matrix:M行N列的评分矩阵，值为P*Q.P:初始化用户特征矩阵M*K.Q:初始化物品特征矩阵K*N.latent_feature_cnt:隐特征的向量个数max_iteration:最大迭代次数alpha:步长lamda:正则化系数output分解之后的P和Q"""defLFM_grad_desc(rate_matrix,l
- 吴恩达深度学习笔记(30)-正则化的解释
极客Array
正则化（Regularization）深度学习可能存在过拟合问题——高方差，有两个解决方法，一个是正则化，另一个是准备更多的数据，这是非常可靠的方法，但你可能无法时时刻刻准备足够多的训练数据或者获取更多数据的成本很高，但正则化通常有助于避免过拟合或减少你的网络误差。如果你怀疑神经网络过度拟合了数据，即存在高方差问题，那么最先想到的方法可能是正则化，另一个解决高方差的方法就是准备更多数据，这也是非常
- 七.正则化
愿风去了
吴恩达机器学习之正则化（Regularization）http://www.cnblogs.com/jianxinzhou/p/4083921.html从数学公式上理解L1和L2https://blog.csdn.net/b876144622/article/details/81276818虽然在线性回归中加入基函数会使模型更加灵活，但是很容易引起数据的过拟合。例如将数据投影到30维的基函数上，模
- 【04】深度学习——训练的常见问题 | 过拟合欠拟合应对策略 | 过拟合欠拟合示例 | 正则化 | Dropout方法 | Dropout的代码实现 | 梯度消失和爆炸 | 模型文件的读写
花落指尖❀
#深度学习深度学习人工智能目标检测神经网络cnn
深度学习1.常见的分类问题1.1模型架构设计1.2万能近似定理1.3宽度or深度1.4过拟合问题1.5欠拟合问题1.6相互关系2.过拟合欠拟合应对策略2.1问题的本源2.2数据集大小的选择2.3数据增广2.4使用验证集2.5模型选择2.6K折交叉验证2.7提前终止3.过拟合欠拟合示例3.1导入库3.2数据生成3.3数据划分3.4模型定义3.5辅助函数3.6可视化4.正则化4.1深度学习中的正则化4
- 深度学习算法，该如何深入，举例说明
liyy614
深度学习
深度学习算法的深入学习可以从理论和实践两个方面进行。理论上，深入理解深度学习需要掌握数学基础（如线性代数、概率论、微积分）、机器学习基础和深度学习框架原理。实践上，可以通过实现和优化深度学习模型来提升技能。理论深入数学基础线性代数：理解向量、矩阵、特征值和特征向量等，对于理解神经网络的权重和偏置矩阵至关重要。概率论：用于理解模型的不确定性，如Dropout等正则化技术。微积分：理解梯度下降等优化算
- 6. 深度学习中的正则化技术：防止过拟合
Network_Engineer
机器学习深度学习人工智能
引言过拟合是深度学习模型在训练过程中常遇到的挑战。过拟合会导致模型在训练数据上表现良好，但在新数据上表现不佳。为了防止过拟合，研究者们提出了多种正则化技术，如L1/L2正则化、Dropout、数据增强等。这些技术通过约束模型的复杂度或增加数据的多样性，有效提高了模型的泛化能力。本篇博文将深入探讨这些正则化技术的原理、应用及其在实际深度学习任务中的效果。1.过拟合的原因与影响过拟合通常发生在模型的复
- python奇数平方和_平方和
weixin_39807352
python奇数平方和
平方和误差和最大后验2020-12-2119:32:19多项式曲线拟合问题中的最大后验与最小化正则和平方和误差之间的关系简单证明多项式回归的最大后验等价于最小正则化和平方和误差;主要内容:多项式回归高斯分布贝叶斯定理对数函数计算1.简单回顾一下多项式回归y组合模型方法2020-12-0813:01:57不同的定性预测模型方法或定量预测模型方法各有其优点和缺点，它们之间并不是相互排斥的，而是相互联系
- 2-83 基于matlab的自适应正则化核的模糊均值聚类框架(ARKFCM)
'Matlab学习与应用
matlab工程应用算法matlab均值算法自适应正则化核模糊均值聚类框架脑磁共振图像的分割
基于matlab的自适应正则化核的模糊均值聚类框架(ARKFCM)，用于脑磁共振图像的分割。该框架采用三种算法，分别平均滤波器、中值滤波器和设计的加权图像的灰度来代替局部平均灰度。利用邻域中灰度的异质性获取局部信息，并用高斯径向基核函数替换标准欧几里德距离。程序已调通，可直接运行。2-83脑磁共振图像的分割-小红书(xiaohongshu.com)
- 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
- 回归预测|基于北方苍鹰优化正则化极限学习机的数据预测Matlab程序NGO-RELM 多特征输入单输出
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回归预测|基于北方苍鹰优化正则化极限学习机的数据预测Matlab程序NGO-RELM多特征输入单输出文章目录一、基本原理1.北方苍鹰优化算法(NGO)2.正则化极限学习机(RELM)3.NGO-RELM回归预测流程二、实验结果三、核心代码四、代码获取五、总结回归预测|基于北方苍鹰优化正则化极限学习机的数据预测Matlab程序NGO-RELM多特征输入单输出一、基本原理NGO-RELM回归预测结合了
- 24.8.26学习心得
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验证数据集（ValidationSet）和测试数据集（TestSet）在机器学习和深度学习中都是非常重要的概念。它们各自有不同的用途和目的。下面详细解释两者之间的区别：1.验证数据集（ValidationSet）目的：超参数调整：验证数据集主要用于调整模型的超参数，如学习率、正则化系数、网络层数等。模型选择：用于选择最佳模型。例如，在交叉验证中，通过在验证数据集上的表现来选择性能最好的模型。防止过
- 【机器学习】特征工程的基本概念以及LASSO回归和主成分分析优化方法
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机器学习回归人工智能算法特征工程
引言特征工程是机器学习中的一个关键步骤，它涉及到从原始数据中提取和构造新的特征，以提高模型的性能和预测能力LASSO（LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator）回归是一种用于回归分析的线性模型，它通过引入L1正则化（Lasso正则化）来简化模型并减少过拟合的风险主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）是一种常用的降维技术
- Logistic 回归
零 度°
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- Python中的惩罚分析：理论与实践指南
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数据分析python开发语言数据分析数据挖掘机器学习
目录写在开头1.理论基础1.1优化问题与约束条件简介1.2什么是惩罚分析1.3惩罚分析的应用场景1.4惩罚方法的类型2.惩罚分析在Python中的实现2.1实现代码示例2.2未加惩罚的模型2.3加惩罚的模型（L1和L2正则化）2.4选择合适的惩罚方法与调整强度2.5惩罚过程改善过拟合问题2.6性能评估3.高级应用：自定义惩罚分析3.1设计自定义惩罚项的依据3.2实现自定义惩罚项的代码示例3.3如何
- 岭回归算法
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回归数据挖掘人工智能
回归分析方法是利用数理统计方法分析数据，建立自变量和因变量间的回归模型，用于预测因变量变化的分析方法。其中比较经典的是HoerI和Kennard提出的岭回归算法。岭回归算法是在最小二乘法的基础上引|入正则项，使回归模型具有较好泛化能力和稳定性，但岭回归算法并不能处理自变量间非线性相关的情况。岭回归，又称脊回归,是对不适定问题进行回归分析时经常使用的一种正则化方法，是对最小二乘回归的一种补充，岭回归
- 挑战杯 基于机器学习与大数据的糖尿病预测
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- 【机器学习基础】正则化
为梦而生~
机器学习机器学习人工智能
个人主页：为梦而生~关注我一起学习吧！专栏：机器学习欢迎订阅！后面的内容会越来越有意思~⭐特别提醒：针对机器学习，特别开始专栏：机器学习python实战欢迎订阅！本专栏针对机器学习基础专栏的理论知识，利用python代码进行实际展示，真正做到从基础到实战！往期推荐：【机器学习基础】机器学习入门（1）【机器学习基础】机器学习入门（2）【机器学习基础】机器学习的基本术语【机器学习基础】机器学习的模型评
- 【机器学习】多元线性回归
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#机器学习机器学习线性回归人工智能
文章目录多元线性回归模型（multipleregressionmodel）损失/代价函数（costfunction）——均方误差（meansquarederror）批量梯度下降算法（batchgradientdescentalgorithm）特征工程（featureengineering）特征缩放（featurescaling）正则化线性回归（regularizationlinearregress
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目录前言P31-P33logistics（逻辑）回归决策边界P34-P36逻辑回归的代价函数梯度下降的实现P37-P41过拟合问题正则化代价函数正则化线性回归正则化logistics回归前言这是吴恩达机器学习笔记的第二篇，第一篇笔记请见：吴恩达机器学习全课程笔记第一篇完整的课程链接如下：吴恩达机器学习教程（bilibili）推荐网站：scikit-learn中文社区吴恩达机器学习学习资料（gith
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1、权重的初始化方案有问题2、正则化过度3、选择不合适的激活函数、损失函数4、选择了不合适的优化器和学习速率5、训练epoch不足
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目录主要内容部分代码结果一览下载链接主要内容该程序主要是对电力短期负荷进行预测，采用三种方法，分别是最小二乘支持向量机（LSSVM）、标准粒子群算法支持向量机和改进粒子群算法支持向量机三种方法对负荷进行预测，有详实的文档资料，程序注释清楚，方便学习！部分代码%C为最小二乘支持向量机的正则化参数，theta为高斯径向基的核函数参数，两个需要进行优化选择调试NumOfPre=1;%预测天数，在此预测本
- R语言群组变量选择、组惩罚group lasso套索模型预测分析新生儿出生体重风险因素数据和交叉验证、可视化
数据挖掘深度学习人工智能算法
原文链接：http://tecdat.cn/?p=25158原文出处：拓端数据部落公众号本文拟合具有分组惩罚的线性回归、GLM和Cox回归模型的正则化路径。这包括组选择方法，如组lasso套索、组MCP和组SCAD，以及双级选择方法，如组指数lasso、组MCP。还提供了进行交叉验证以及拟合后可视化、总结和预测的实用程序。本文提供了一些数据集的例子；涉及识别与低出生体重有关的风险因素。结果是连续测
- 数据回归算法 | Matlab实现Lasso回归预测模型
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数据回归算法（DR）回归matlab
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- 回归预测模型：MATLAB岭回归和Lasso回归
抱抱宝
数学建模算法与应用回归matlab算法数学建模
1.岭回归和Lasso回归的基本原理1.1岭回归：岭回归（RidgeRegression）是一种用于共线性数据分析的技术。共线性指的是自变量之间存在高度相关关系。岭回归通过在损失函数中添加一个L2正则项（λ∑j=1nβj2\lambda\sum_{j=1}^{n}\beta_j^2λ∑j=1nβj2）来减小回归系数的大小，从而控制模型的复杂度和防止过拟合。这里的λ\lambdaλ是正则化强度参数。
- 机器学习入门之基础概念及线性回归
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算法机器学习学习笔记机器学习线性回归正则化人工智能算法数学
任务目录什么是Machinelearning学习中心极限定理，学习正态分布，学习最大似然估计推导回归Lossfunction学习损失函数与凸函数之间的关系了解全局最优和局部最优学习导数，泰勒展开推导梯度下降公式写出梯度下降的代码学习L2-Norm，L1-Norm，L0-Norm推导正则化公式说明为什么用L1-Norm代替L0-Norm学习为什么只对w/Θ做限制，不对b做限制Question1：Wh
- 论文学习1----理解深度学习需要重新思考泛化Understanding deep learning requires rethinking generalization
夏洛的网
机器学习深度学习论文深度学习神经网络
——论文地址：Understandingdeeplearningrequiresrethinkinggeneralization1、有关新闻1.1新闻一：参考1：机器之心尽管深度人工神经网络规模庞大，但它们的训练表现和测试表现之间可以表现出非常小的差异。传统的思考是将小的泛化误差要么归结为模型族的特性，要么就认为与训练过程中的正则化技术有关。通过广泛的系统性实验，我们表明这些传统的方法并不能解释大
- 吴恩达机器学习—正则化
魏清宇
过拟合问题欠拟合与过拟合当变量过少时，可能存在欠拟合；当变量过多时，会存在过拟合。过拟合可能对现有数据拟合效果较好，损失函数值几乎为零，但是不能进行泛化时，即不适于非训练集的其他数据。如何解决过拟合问题特征变量过多造成过拟合绘制假设模型图像，但当特征变量变多时，绘制很困难。当变量过多而训练数据较少时，容易出现过拟合。过拟合的解决办法解决过拟合问题，通常有两种方法：一种是减少特征的数量，可以通过人工
- mondb入手
木zi_鸣
mongodb
windows 启动mongodb 编写bat文件，
mongod --dbpath D:\software\MongoDBDATA
mongod --help 查询各种配置
配置在mongob
打开批处理，即可启动，27017原生端口，shell操作监控端口 扩展28017，web端操作端口
启动配置文件配置，
数据更灵活
- 大型高并发高负载网站的系统架构
bijian1013
高并发负载均衡
扩展Web应用程序
一.概念
简单的来说，如果一个系统可扩展，那么你可以通过扩展来提供系统的性能。这代表着系统能够容纳更高的负载、更大的数据集，并且系统是可维护的。扩展和语言、某项具体的技术都是无关的。扩展可以分为两种：
1.
- DISPLAY变量和xhost(原创)
czmmiao
display
DISPLAY
在Linux/Unix类操作系统上, DISPLAY用来设置将图形显示到何处. 直接登陆图形界面或者登陆命令行界面后使用startx启动图形, DISPLAY环境变量将自动设置为:0:0, 此时可以打开终端, 输出图形程序的名称(比如xclock)来启动程序, 图形将显示在本地窗口上, 在终端上输入printenv查看当前环境变量, 输出结果中有如下内容:DISPLAY=:0.0
- 获取B/S客户端IP
周凡杨
java编程jspWeb浏览器
最近想写个B/S架构的聊天系统，因为以前做过C/S架构的QQ聊天系统，所以对于Socket通信编程只是一个巩固。对于C/S架构的聊天系统，由于存在客户端Java应用，所以直接在代码中获取客户端的IP，应用的方法为：
String ip = InetAddress.getLocalHost().getHostAddress();
然而对于WEB
- 浅谈类和对象
朱辉辉33
编程
类是对一类事物的总称，对象是描述一个物体的特征，类是对象的抽象。简单来说，类是抽象的，不占用内存，对象是具体的，
占用存储空间。
类是由属性和方法构成的，基本格式是public class 类名{
//定义属性
private/public 数据类型 属性名；
//定义方法
publ
- android activity与viewpager+fragment的生命周期问题
肆无忌惮_
viewpager
有一个Activity里面是ViewPager，ViewPager里面放了两个Fragment。
第一次进入这个Activity。开启了服务，并在onResume方法中绑定服务后，对Service进行了一定的初始化，其中调用了Fragment中的一个属性。
super.onResume();
bindService(intent, conn, BIND_AUTO_CREATE);
- base64Encode对图片进行编码
843977358
base64图片encoder
/**
* 对图片进行base64encoder编码
*
* @author mrZhang
* @param path
* @return
*/
public static String encodeImage(String path) {
BASE64Encoder encoder = null;
byte[] b = null;
I
- Request Header简介
aigo
servlet
当一个客户端(通常是浏览器)向Web服务器发送一个请求是，它要发送一个请求的命令行，一般是GET或POST命令，当发送POST命令时，它还必须向服务器发送一个叫“Content-Length”的请求头(Request Header) 用以指明请求数据的长度，除了Content-Length之外，它还可以向服务器发送其它一些Headers，如：
- HttpClient4.3 创建SSL协议的HttpClient对象
alleni123
httpclient爬虫ssl
public class HttpClientUtils
{
public static CloseableHttpClient createSSLClientDefault(CookieStore cookies){
SSLContext sslContext=null;
try
{
sslContext=new SSLContextBuilder().l
- java取反 -右移-左移-无符号右移的探讨
百合不是茶
位运算符 位移
取反：
在二进制中第一位，1表示符数，0表示正数
byte a = -1;
原码：10000001
反码：11111110
补码：11111111
//异或: 00000000
byte b = -2;
原码：10000010
反码：11111101
补码：11111110
//异或: 00000001
- java多线程join的作用与用法
bijian1013
java多线程
对于JAVA的join，JDK 是这样说的：join public final void join （long millis ）throws InterruptedException Waits at most millis milliseconds for this thread to die. A timeout of 0 means t
- Java发送http请求(get 与post方法请求)
bijian1013
javaspring
PostRequest.java
package com.bijian.study;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.net.HttpURL
- 【Struts2二】struts.xml中package下的action配置项默认值
bit1129
struts.xml
在第一部份，定义了struts.xml文件，如下所示：
<!DOCTYPE struts PUBLIC
"-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configuration 2.3//EN"
"http://struts.apache.org/dtds/struts
- 【Kafka十三】Kafka Simple Consumer
bit1129
simple
代码中关于Host和Port是割裂开的，这会导致单机环境下的伪分布式Kafka集群环境下，这个例子没法运行。
实际情况是需要将host和port绑定到一起，
package kafka.examples.lowlevel;
import kafka.api.FetchRequest;
import kafka.api.FetchRequestBuilder;
impo
- nodejs学习api
ronin47
nodejs api
NodeJS基础 什么是NodeJS
JS是脚本语言，脚本语言都需要一个解析器才能运行。对于写在HTML页面里的JS，浏览器充当了解析器的角色。而对于需要独立运行的JS，NodeJS就是一个解析器。
每一种解析器都是一个运行环境，不但允许JS定义各种数据结构，进行各种计算，还允许JS使用运行环境提供的内置对象和方法做一些事情。例如运行在浏览器中的JS的用途是操作DOM，浏览器就提供了docum
- java-64.寻找第N个丑数
bylijinnan
java
public class UglyNumber {
/**
* 64.查找第N个丑数
具体思路可参考 [url] http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/2541117420094245366965/[/url]
*
题目：我们把只包含因子
2、3和5的数称作丑数（Ugly Number）。例如6、8都是丑数，但14
- 二维数组（矩阵）对角线输出
bylijinnan
二维数组
/**
二维数组 对角线输出 两个方向
例如对于数组：
{ 1, 2, 3, 4 },
{ 5, 6, 7, 8 },
{ 9, 10, 11, 12 },
{ 13, 14, 15, 16 },
slash方向输出：
1
5 2
9 6 3
13 10 7 4
14 11 8
15 12
16
backslash输出：
4
3
- [JWFD开源工作流设计]工作流跳跃模式开发关键点(今日更新)
comsci
工作流
既然是做开源软件的,我们的宗旨就是给大家分享设计和代码,那么现在我就用很简单扼要的语言来透露这个跳跃模式的设计原理
大家如果用过JWFD的ARC-自动运行控制器,或者看过代码,应该知道在ARC算法模块中有一个函数叫做SAN(),这个函数就是ARC的核心控制器,要实现跳跃模式,在SAN函数中一定要对LN链表数据结构进行操作,首先写一段代码,把
- redis常见使用
cuityang
redis常见使用
redis 通常被认为是一个数据结构服务器，主要是因为其有着丰富的数据结构 strings、map、 list、sets、 sorted sets
引入jar包 jedis-2.1.0.jar (本文下方提供下载)
package redistest;
import redis.clients.jedis.Jedis;
public class Listtest
- 配置多个redis
dalan_123
redis
配置多个redis客户端
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi=&quo
- attrib命令
dcj3sjt126com
attr
attrib指令用于修改文件的属性.文件的常见属性有:只读.存档.隐藏和系统.
只读属性是指文件只可以做读的操作.不能对文件进行写的操作.就是文件的写保护.
存档属性是用来标记文件改动的.即在上一次备份后文件有所改动.一些备份软件在备份的时候会只去备份带有存档属性的文件.
- Yii使用公共函数
dcj3sjt126com
yii
在网站项目中，没必要把公用的函数写成一个工具类，有时候面向过程其实更方便。 在入口文件index.php里添加 require_once('protected/function.php'); 即可对其引用，成为公用的函数集合。 function.php如下：
<?php /** * This is the shortcut to D
- linux 系统资源的查看（free、uname、uptime、netstat）
eksliang
netstatlinux unamelinux uptimelinux free
linux 系统资源的查看
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2167081
http://eksliang.iteye.com 一、free查看内存的使用情况
语法如下：
free [-b][-k][-m][-g] [-t]
参数含义
-b:直接输入free时，显示的单位是kb我们可以使用b(bytes),m
- JAVA的位操作符
greemranqq
位运算JAVA位移<<>>>
最近几种进制，加上各种位操作符，发现都比较模糊，不能完全掌握，这里就再熟悉熟悉。
1.按位操作符 ：
按位操作符是用来操作基本数据类型中的单个bit,即二进制位，会对两个参数执行布尔代数运算，获得结果。
与（&）运算：
1&1 = 1, 1&0 = 0, 0&0 &
- Web前段学习网站
ihuning
Web
Web前段学习网站
菜鸟学习：http://www.w3cschool.cc/
JQuery中文网：http://www.jquerycn.cn/
内存溢出：http://outofmemory.cn/#csdn.blog
http://www.icoolxue.com/
http://www.jikexue
- 强强联合：FluxBB 作者加盟 Flarum
justjavac
r
原文：FluxBB Joins Forces With Flarum作者：Toby Zerner译文：强强联合：FluxBB 作者加盟 Flarum译者：justjavac
FluxBB 是一个快速、轻量级论坛软件，它的开发者是一名德国的 PHP 天才 Franz Liedke。FluxBB 的下一个版本(2.0)将被完全重写，并已经开发了一段时间。FluxBB 看起来非常有前途的，
- java统计在线人数（session存储信息的）
macroli
javaWeb
这篇日志是我写的第三次了 前两次都发布失败！郁闷极了！
由于在web开发中常常用到这一部分所以在此记录一下，呵呵，就到备忘录了！
我对于登录信息时使用session存储的，所以我这里是通过实现HttpSessionAttributeListener这个接口完成的。
1、实现接口类，在web.xml文件中配置监听类，从而可以使该类完成其工作。
public class Ses
- bootstrp carousel初体验 快速构建图片播放
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境bootstrap纵观千象
img{
border: 1px solid white;
box-shadow: 2px 2px 12px #333;
_width: expression(this.width > 600 ? "600px" : this.width + "px");
_height: expression(this.width &
- SparkSQL读取HBase数据，通过自定义外部数据源
superlxw1234
sparksparksqlsparksql读取hbasesparksql外部数据源
关键字：SparkSQL读取HBase、SparkSQL自定义外部数据源
前面文章介绍了SparSQL通过Hive操作HBase表。
SparkSQL从1.2开始支持自定义外部数据源(External DataSource)，这样就可以通过API接口来实现自己的外部数据源。这里基于Spark1.4.0，简单介绍SparkSQL自定义外部数据源，访
- Spring Boot 1.3.0.M1发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.3.0.M1于6.12日发布，现在可以从Spring milestone repository下载。这个版本是基于Spring Framework 4.2.0.RC1,并在Spring Boot 1.2之上提供了大量的新特性improvements and new features。主要包含以下：
1.提供一个新的sprin
