渴望成为寂寞胜者
渴望成为寂寞胜者

推荐系统概述(初级)

文章目录

  • 一、为什么要学习推荐系统
  • 二、推荐系统 VS 搜索引擎
  • 三、推荐系统的基本思想
  • 四、推荐系统的输入数据
  • 五、推荐算法的分类
  • 六、基于人口统计学的推荐算法
  • 七、基于内容的推荐算法
    • 1、基于协同过滤的推荐算法
    • 2、基于用户的协同过滤
    • 3、基于物品的协同过滤
  • 八、推荐系统的评价方法

一、为什么要学习推荐系统

推荐系统概述(初级)_第1张图片

推荐系统定义：
推荐系统概述(初级)_第2张图片

推荐系统作用：
推荐系统概述(初级)_第3张图片

二、推荐系统 VS 搜索引擎

推荐系统概述(初级)_第4张图片
在这里插入图片描述

搜索 推荐
行为方式 主动 被动
个性化 弱 强
意图 明确 模糊
流量分布 马太效应 长尾效应
评估指标 简明 复杂｜
目标 快速满足 持续服务

三、推荐系统的基本思想

推荐系统概述(初级)_第5张图片
利用用户和物品的特征信息：你喜欢足球，那我就给你推荐足球的新闻。

利用用户喜欢过的物品：你喜欢足球，那我就给你推荐篮球或者运动类的物品。

推荐系统概述(初级)_第6张图片

四、推荐系统的输入数据

推荐系统概述(初级)_第7张图片

五、推荐算法的分类

推荐系统概述(初级)_第8张图片

六、基于人口统计学的推荐算法

推荐系统概述(初级)_第9张图片

七、基于内容的推荐算法

推荐系统概述(初级)_第10张图片

1、基于协同过滤的推荐算法

推荐系统概述(初级)_第11张图片
下面这张图就类似于一张用户打分表，通过用户显式或者隐式的行为进行打分：
推荐系统概述(初级)_第12张图片

2、基于用户的协同过滤

在这里插入图片描述
推荐系统概述(初级)_第13张图片

3、基于物品的协同过滤

推荐系统概述(初级)_第14张图片

八、推荐系统的评价方法

推荐系统概述(初级)_第15张图片

你可能感兴趣的:(推荐系统,推荐系统,推荐算法)

  • 为什么转行大模型行业？深度解析职业变革与技术红利 大模型入门教程 大模型学习语言模型人工智能AI大模型程序员大模型入门
    引言2023年ChatGPT的爆发式发展，标志着AI大模型技术正式进入大众视野。这一技术不仅重塑了人工智能的边界，更催生了全新的职业赛道。从传统算法工程师到互联网从业者，越来越多的人开始将目光投向大模型领域。本文将深入探讨这一现象背后的核心动因，并结合行业现状、技术趋势与职业发展路径，为从业者提供系统性分析。一、行业变革：传统岗位萎缩与大模型崛起传统技术岗位的困境以推荐算法为例，随着移动互联网流量
  • 【解锁机器学习：探寻数学基石】 游戏乐趣 机器学习人工智能
    机器学习中的数学基础探秘在当今数字化时代，机器学习无疑是最具影响力和发展潜力的技术领域之一。从图像识别到自然语言处理，从智能推荐系统到自动驾驶，机器学习的应用无处不在，深刻地改变着我们的生活和工作方式。然而，在这看似神奇的机器学习背后，数学作为其坚实的理论基础，起着不可或缺的关键作用。毫不夸张地说，数学是打开机器学习大门的钥匙，是理解和掌握机器学习算法与模型的核心所在。想象一下，机器学习就像是一座
  • 基于深度学习的个性化新闻推荐系统设计与实现计算机毕设 sj52abcd 深度学习课程设计人工智能毕业设计
    博主介绍：✌专注于VUE,小程序，安卓，Java,python,物联网专业，有17年开发经验，长年从事毕业指导，项目实战✌选取一个适合的毕业设计题目很重要。✌关注✌私信我✌具体的问题，我会尽力帮助你。研究的背景:随着互联网技术的发展和普及,人们越来越依赖互联网获取信息。然而,随着信息量的不断增加,用户在查找新闻时面临着信息过载的问题。为了解决这个问题,个性化新闻推荐系统被广泛应用。个性化新闻推荐系
  • python 基于混合式推荐算法的学术论文投稿系统 mosquito_lover1 python知识图谱
    基于混合式推荐算法的学术论文投稿系统是一个结合多种推荐技术（如基于内容的推荐、协同过滤、知识图谱等）来为研究者推荐合适期刊或会议投稿的系统。以下是实现该系统的关键步骤和Python代码示例。系统设计思路1.数据收集与预处理：-收集论文数据（标题、摘要、关键词、作者信息等）。-收集期刊/会议数据（领域、主题、影响因子、投稿要求等）。-对文本数据进行预处理（分词、去停用词、向量化等）。2.推荐算法设计
  • 算法在各领域的广泛应用：100 个实例全解析 软件职业规划 AI&模型算法
    一、互联网与信息技术领域搜索引擎算法：如谷歌的PageRank算法，用于根据网页的重要性和相关性对搜索结果进行排序，帮助用户快速找到所需信息。推荐系统算法：例如亚马逊和Netflix使用的协同过滤算法。根据用户的历史行为（购买、观看记录等）和其他相似用户的偏好，为用户推荐可能感兴趣的产品或内容。社交网络分析算法：用于分析社交网络中的用户关系，如Facebook通过算法发现用户的好友推荐、社区划分等
  • Python爬虫教程：如何通过接口批量下载视频封面（FFmpeg技术实现） Python爬虫项目 python爬虫开发语言数据库数据分析scrapyselenium
    引言随着在线视频平台的蓬勃发展，视频封面作为视频内容的预览图，一直以来都是观众对视频的第一印象。在爬取视频资源时，很多开发者和研究者往往只关注视频本身，而忽略了视频封面。实际上，视频封面不仅能提供重要的信息（例如视频标题、主题或情感等），而且它们也能作为数据集中的重要属性，用于视频分类、推荐系统等应用。在这篇博客中，我们将深入探讨如何使用Python通过接口批量下载视频封面，利用FFmpeg等技术
  • Python爬虫实战：抓取电子图书平台图书信息与下载数据 Python爬虫项目 2025年爬虫实战项目python爬虫开发语言网络爬虫信息可视化
    前言电子图书平台汇集了海量的图书资源和丰富的信息，抓取这些数据可用于研究图书销售趋势、阅读偏好分析，甚至为书籍推荐系统提供数据支持。本文将详细介绍如何使用Python爬虫技术抓取电子图书平台的图书信息和下载数据。我们会涵盖从需求分析到代码实现的完整流程，探讨如何应对复杂的反爬机制，并使用最新的技术工具优化抓取过程。目录前言一、需求分析与目标1.1抓取目标1.2难点与挑战二、技术选型与工具2.1使用
  • 从零开始搭建搜索推荐系统（五十四）多路召回之万剑归宗 hanyi_ 搜索推荐javajava搜索系统
    聊的不止技术。跟着小帅写代码，还原和技术大牛一对一真实对话，剖析真实项目筑成的一砖一瓦，了解最新最及时的资讯信息，还可以学到日常撩妹小技巧哦，让我们开始探索主人公小帅的职场生涯吧！（PS：本系列文章以幽默风趣风格为主，较真侠和杠精请绕道~）一、奶茶引发的血案（会议室里，行服小姐姐把笔记本往桌上一拍，屏幕上是密密麻麻的搜索日志）行服姐姐："小帅！你自己看看！用户搜'朝阳区低糖芝士草莓冰沙'，你家系统
  • 机器学习模型-从线性回归到神经网络 Earth explosion 机器学习线性回归神经网络
    在当今的数据驱动世界中，机器学习模型是许多应用程序的核心。无论是推荐系统、图像识别，还是自动驾驶汽车，机器学习技术都在背后发挥着重要作用。在这篇文章中，我们将探索几种基础的机器学习模型，并了解它们的基本原理和应用场景。1.线性回归基本原理线性回归是最简单的机器学习模型之一。它旨在找到一个最佳拟合线来预测目标变量（通常是连续值）。线性回归假设输入变量和输出变量之间存在线性关系，其数学表达式为：[y=
  • 机器学习入门指南：从 TensorFlow 到 PyTorch 6v6-博客 机器学习tensorflowpytorch
    机器学习入门指南：从TensorFlow到PyTorch机器学习（MachineLearning）是人工智能的核心领域之一，近年来在图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域取得了巨大进展。本文将从基础概念入手，介绍机器学习的核心知识，并带你快速上手两大主流框架：TensorFlow和PyTorch。机器学习基础什么是机器学习？机器学习是一种通过数据训练模型，使计算机能够自动学习和改进的技术。它主要分
  • 搜广推校招面经四十四 Y1nhl 搜广推面经python机器学习人工智能pytorch开发语言
    快手主站推荐算法一、因果里面前门准则是什么（Front-DoorCriterion）前门准则是因果推断中的一个重要概念，用于在存在未观测混杂因素的情况下识别因果效应。它由朱迪亚·珀尔（JudeaPearl）提出，是后门准则的补充。1.1.定义前门准则适用于以下情况：存在一个中介变量MMM，它完全介导了处理变量XXX对结果变量YYY的因果效应。处理变量XXX和结果变量YYY之间存在未观测的混杂因素U
  • H800实战应用深度解析endofsentence 智能计算研究中心 其他
    内容概要H800作为新一代计算架构的核心组件，其设计理念聚焦于高性能计算与人工智能场景的深度融合。通过模块化异构计算架构，H800实现了计算密度与能效比的突破性提升。下表展示了H800在不同场景下的性能表现对比：场景类型训练速度提升推理延迟降低能效比提升自然语言处理35%22%40%计算机视觉28%18%33%推荐系统41%29%37%资深系统架构师指出："H800的异构计算架构在模型并行处理方面
  • LWC-KD：图结构感知的推荐系统增量学习对比知识蒸馏 宇直不会放弃 GKD-Middlelayer人工智能pythonchatgptgpu算力深度学习机器学习神经网络
    LWC-KD：图结构感知的推荐系统增量学习对比知识蒸馏《GraphStructureAwareContrastiveKnowledgeDistillationforIncrementalLearninginRecommenderSystems》2021作者是YueningWang、YingxueZhang和MarkCoates论文地址：https://dl.acm.org/doi/10.1145/
  • 基于大数据架构的就业岗位推荐系统的设计与实现【java或python】—计算机毕业设计源码+LW文档 qq_375279829 大数据架构python课程设计算法
    摘要随着互联网技术的迅猛发展和大数据时代的到来，就业市场日益复杂多变，求职者与招聘方之间的信息不对称问题愈发突出。为解决这一难题，本文设计并实现了一个基于大数据架构的就业岗位推荐系统。该系统通过收集、整合并分析大量求职者简历信息、企业招聘信息以及市场动态数据，运用先进的机器学习算法，为求职者提供个性化的岗位推荐服务，同时帮助企业快速定位到合适的候选人。本文将从系统设计的背景与意义、技术基础、需求分
  • 向量数据库简介 openwin_top python编程示例系列python编程示例系列二数据库
    向量数据库（VectorDatabase）是一种专门用于存储和查询向量数据的数据库系统。向量数据库通常使用高效的向量索引技术，支持基于向量相似度的查询和检索，可以应用于图像搜索、自然语言处理、推荐系统、机器学习等领域。与传统的关系型数据库不同，向量数据库通常使用基于向量的数据模型，将向量作为数据的核心表示形式。向量数据库可以存储和处理大量的向量数据，支持高效的向量相似度计算和查询。常见的向量索引技
  • 开源向量数据库介绍说明 ❀͜͡傀儡师 开源数据库
    开源向量数据库Milvus特点：分布式、高性能，支持亿级向量检索。支持的数据类型：文本、图像、音频、视频等。使用场景：推荐系统、语义搜索、图像搜索。数据存储后端：支持多种后端，如SQLite、MySQL、PostgreSQL。Qdrant特点：高可用性、易用性，支持实时更新和过滤。编程接口：支持REST和gRPC。使用场景：个性化推荐、自然语言搜索、商品搜索。Weaviate特点：基于GraphQ
  • 计算机毕业设计JAVA人职匹配推荐系统mybatis+源码+调试部署+系统+数据库+lw 诺诺网络 javamybatis开发语言
    计算机毕业设计JAVA人职匹配推荐系统mybatis+源码+调试部署+系统+数据库+lw计算机毕业设计JAVA人职匹配推荐系统mybatis+源码+调试部署+系统+数据库+lw本源码技术栈：项目架构：B/S架构开发语言：Java语言开发软件：ideaeclipse前端技术：Layui、HTML、CSS、JS、JQuery等技术后端技术：JAVA运行环境：Win10、JDK1.8数据库：MySQL5
  • Python构建基于协同过滤的推荐系统：从理论到实践 清水白石008 pythonPython题库python开发语言
    构建基于协同过滤的推荐系统：从理论到实践推荐系统在现代应用中无处不在，从电商平台的商品推荐到流媒体服务的内容推荐，推荐系统极大地提升了用户体验。本文将详细介绍如何使用Python构建一个基于协同过滤算法的推荐系统，内容涵盖理论基础、数据处理、算法实现以及实际应用。一、推荐系统概述推荐系统主要分为三类：基于内容的推荐、基于协同过滤的推荐和混合推荐系统。本文重点介绍基于协同过滤的推荐系统。协同过滤（C
  • 知识图谱与金融——基于知识图谱的风险监控与决策支持 AI天才研究院 DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
    作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介知识图谱(KG)是一种用来表示大量互相关联数据的多维网络结构，它通过三元组（subject-predicate-object）的方式来表述实体之间的关系。它经常被用在文本分析、数据挖掘、推荐系统等领域。而随着金融行业对海量信息数据的需求越来越高，知识图谱技术也越来越受到重视。实际上，知识图谱已经成为构建和处理金融知识的重要工具之一。本文将探讨知识图谱在金融中的应
  • 搜广推校招面经三十八 Y1nhl 搜广推面经算法pytorch推荐算法搜索算法机器学习
    字节推荐算法一、场景题：在抖音场景下为用户推荐广告词，吸引用户点击搜索，呈现广告这一流程的关键点以及可能遇到的困难。二、Transformer中对梯度消失或者梯度爆炸的处理在Transformer模型中，梯度消失和梯度爆炸是深度学习中常见的问题，尤其是在处理长序列数据时。为了克服这些问题，Transformer采用了一系列技术：2.1.残差连接（ResidualConnections）每个子层（包
  • 专业 英语 程序员爱德华 英语专业英语
    文章目录一、计算机1.计算机基础(1)计算机组成原理(2)计算机网络(3)数据库(4)编译原理(5)离散数学2.软件开发(1)编程词汇(2)开发术语(3)Linux(4)软件3.就业领域(1)职场(2)芯片(3)自动驾驶(4)嵌入式硬件4.深度学习(1)论文(2)深度学习DL(3)计算机视觉CV(4)自然语言处理NLP(5)推荐系统(6)计算机图形学二、数学三、机械、材料四、医药五、英美计量单位一
  • 跨领域算法安全优化与实践路径 智能计算研究中心 其他
    内容概要在算法技术加速渗透金融、医疗、自动驾驶等关键领域的背景下，跨领域算法的安全性与可落地性成为核心挑战。本书从联邦学习的隐私保护架构切入，探讨如何通过可解释性算法增强模型透明度，并引入量子计算与边缘计算的协同优化框架，构建兼顾效率与安全的技术范式。值得注意的是，医疗影像分析中的对抗攻击防御机制与生成对抗网络驱动的推荐系统创新，揭示了算法动态演进中的风险控制逻辑。技术整合不应局限于单一场景优化，
  • Django 中的算法应用与实现 岱宗夫up 教学sqlite数据库pythondjangoopencv
    Django中的算法应用与实现在Django开发中，算法的应用可以极大地扩展Web应用的功能和性能。从简单的数据处理到复杂的机器学习模型，Django都可以作为一个强大的后端框架来支持这些算法的实现。本文将介绍几种常见的算法及其在Django中的使用方法。1\.协同过滤算法1.1算法简介协同过滤是一种常用的推荐系统算法，通过分析用户的行为数据（如评分、浏览历史等），为用户推荐他们可能感兴趣的内容。
  • 大模型不确定性量化与提示词校准 AI天才研究院 DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型ChatGPTjavapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
    大模型不确定性量化与提示词校准关键词大模型不确定性量化提示词校准自然语言处理计算机视觉推荐系统摘要本文旨在探讨大模型不确定性量化与提示词校准这一前沿技术。首先，我们将介绍大模型不确定性的背景及其重要性，然后深入探讨不确定性量化的原理和方法，以及提示词校准在其中的作用。通过具体案例分析，我们将展示这些技术在自然语言处理、计算机视觉和推荐系统等领域的应用。最后，我们将讨论实现大模型不确定性量化与提示词
  • 新闻推荐系统：Spring Boot框架详解 2402_85758936 springboot后端java
    2相关技术2.1MYSQL数据库MySQL是一个真正的多用户、多线程SQL数据库服务器。是基于SQL的客户/服务器模式的关系数据库管理系统，它的有点有有功能强大、使用简单、管理方便、安全可靠性高、运行速度快、多线程、跨平台性、完全网络化、稳定性等，非常适用于Web站点或者其他应用软件的数据库后端的开发工作。此外，用户可利用许多语言编写访问MySQL数据库的程序。作为开放源代码运动的产物之一，MyS
  • 搜广推校招面经三十六 Y1nhl 搜广推面经机器学习人工智能算法python深度学习pytorch推荐算法
    快手推荐算法一、有10亿个数据量如何快速做召回在推荐系统的召回阶段，面对海量数据（如10亿条记录），需要快速筛选出与目标用户相关的候选物品集合。由于数据规模巨大，直接对所有数据进行计算是不现实的，因此需要设计高效的召回策略。1.1.核心挑战数据规模大:10亿级别的数据无法直接加载到内存中。实时性要求高:召回过程通常需要在毫秒级完成。稀疏性问题:用户行为数据通常是稀疏的，导致相似性计算复杂度增加。多
  • 搜广推校招面经二十八 Y1nhl 搜广推面经推荐算法求职招聘搜索引擎机器学习算法
    蚂蚁推荐算法一、介绍损失函数、为什么分类和回归的损失函数不能共用损失函数的介绍见【搜广推校招面经十八】1.1.分类和回归损失函数不能共用的原因分类和回归任务的目标不同，因此它们的损失函数设计也存在本质区别：输出空间的不同回归任务：目标是预测一个连续值（如房价、温度等）。输出空间是连续的实数范围。分类任务：目标是预测离散的类别标签（如“猫”或“狗”）或者概率。输出空间通常是有限的类别集合。误差衡量方
  • 图数据库Neo4j面试内容整理-图遍历和最短路径 不务正业的猿 面试Neo4j数据库neo4j网络面试职场和发展图数据库
    图遍历和最短路径是图数据库中两个非常重要的概念，尤其是在图数据结构中，它们是解决许多问题（如社交网络分析、推荐系统、网络分析等）的核心算法。Neo4j提供了强大的图遍历和最短路径查询能力，帮助用户有效地从图中提取信息。1.图遍历（GraphTraversal）
  • 《DataWorks：为人工智能算法筑牢高质量数据根基》 人工智能深度学习
    在当今数字化时代，人工智能（AI）技术的迅猛发展深刻地改变着各个行业的面貌。从智能推荐系统到医疗影像诊断，从自动驾驶到自然语言处理，AI正以前所未有的速度渗透到我们生活和工作的方方面面。而在这一系列AI应用的背后，高质量的训练数据是其能够发挥强大效能的关键所在。就如同巧妇难为无米之炊，没有优质的数据，再先进的AI算法也难以施展拳脚。阿里巴巴的DataWorks，作为一款强大的大数据开发治理平台，在
  • 2025年具有百度特色的软件测试面试题 噔噔噔噔@ 软件测试基础及工具分享程序人生软件测试面试题专栏测试工具经验分享自动化
    百度业务场景如何测试一个高并发的搜索系统（如百度搜索）？如何测试一个在线地图服务（如百度地图）？如何测试一个大型推荐系统（如百度推荐）的性能？百度技术栈你对百度的PaddlePaddle框架有了解吗？如何测试基于PaddlePaddle的服务？如何测试百度云的API服务？你对百度的DevOps实践有什么了解？
  • Spring4.1新特性——综述 jinnianshilongnian spring 4.1
    目录 Spring4.1新特性——综述 Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他 Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强 Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理 Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化 Spring4.1新特性——Spring MVC增强 Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
  • Schema与数据类型优化 annan211 数据结构mysql
    目前商城的数据库设计真是一塌糊涂，表堆叠让人不忍直视，无脑的架构师，说了也不听。 在数据库设计之初，就应该仔细揣摩可能会有哪些查询，有没有更复杂的查询，而不是仅仅突出 很表面的业务需求，这样做会让你的数据库性能成倍提高，当然，丑陋的架构师是不会这样去考虑问题的。 选择优化的数据类型 1 更小的通常更好 更小的数据类型通常更快，因为他们占用更少的磁盘、内存和cpu缓存，
  • 第一节 HTML概要学习 chenke htmlWebcss
    第一节 HTML概要学习 1. 什么是HTML HTML是英文Hyper Text Mark-up Language(超文本标记语言)的缩写，它规定了自己的语法规则，用来表示比“文本”更丰富的意义，比如图片，表格，链接等。浏览器（IE,FireFox等）软件知道HTML语言的语法，可以用来查看HTML文档。目前互联网上的绝大部分网页都是使用HTML编写的。 打开记事本 输入一下内
  • MyEclipse里部分习惯的更改 Array_06 eclipse
    继续补充中---------------------- 1.更改自己合适快捷键windows-->prefences-->java-->editor-->Content Assist-->      Activation triggers for java的右侧“.”就可以改变常用的快捷键 选中 Text
  • 近一个月的面试总结 cugfy 面试
    本文是在学习中的总结，欢迎转载但请注明出处：http://blog.csdn.net/pistolove/article/details/46753275 前言       打算换个工作，近一个月面试了不少的公司，下面将一些面试经验和思考分享给大家。另外校招也快要开始了，为在校的学生提供一些经验供参考，希望都能找到满意的工作。 
  • HTML5一个小迷宫游戏 357029540 html5
         通过《HTML5游戏开发》摘抄了一个小迷宫游戏，感觉还不错，可以画画，写字，把摘抄的代码放上来分享下，喜欢的同学可以拿来玩玩！ <html> <head> <title>创建运行迷宫</title> <script type="text/javascript"
  • 10步教你上传githib数据 张亚雄 git
    官方的教学还有其他博客里教的都是给懂的人说得，对已我们这样对我大菜鸟只能这么来锻炼，下面先不玩什么深奥的，先暂时用着10步干净利索。等玩顺溜了再用其他的方法。 操作过程（查看本目录下有哪些文件NO.1）ls （跳转到子目录NO.2）cd+空格+目录 （继续NO.3）ls （匹配到子目录NO.4）cd+ 目录首写字母+tab键+（首写字母“直到你所用文件根就不再按TAB键了”） （查看文件
  • MongoDB常用操作命令大全 adminjun mongodb操作命令
    成功启动MongoDB后，再打开一个命令行窗口输入mongo，就可以进行数据库的一些操作。输入help可以看到基本操作命令，只是MongoDB没有创建数据库的命令，但有类似的命令 如：如果你想创建一个“myTest”的数据库，先运行use myTest命令，之后就做一些操作（如：db.createCollection('user')）,这样就可以创建一个名叫“myTest”的数据库。 一
  • bat调用jar包并传入多个参数 aijuans
    下面的主程序是通过eclipse写的： 1.在Main函数接收bat文件传递的参数（String[] args）  如：   String ip =args[0];          String user=args[1];       &nbs
  • Java中对类的主动引用和被动引用 ayaoxinchao java主动引用对类的引用被动引用类初始化
      在Java代码中，有些类看上去初始化了，但其实没有。例如定义一定长度某一类型的数组，看上去数组中所有的元素已经被初始化，实际上一个都没有。对于类的初始化，虚拟机规范严格规定了只有对该类进行主动引用时，才会触发。而除此之外的所有引用方式称之为对类的被动引用，不会触发类的初始化。虚拟机规范严格地规定了有且仅有四种情况是对类的主动引用，即必须立即对类进行初始化。四种情况如下：1.遇到ne
  • 导出数据库 提示 outfile disabled BigBird2012 mysql
    在windows控制台下，登陆mysql，备份数据库：   mysql>mysqldump -u root -p test test > D:\test.sql 使用命令 mysqldump 格式如下： mysqldump -u root -p *** DBNAME > E:\\test.sql。 注意：执行该命令的时候不要进入mysql的控制台再使用，这样会报
  • Javascript 中的 && 和 || bijian1013 JavaScript&&||
            准备两个对象用于下面的讨论 var alice = { name: "alice", toString: function () { return this.name; } } var smith = { name: "smith",
  • [Zookeeper学习笔记之四]Zookeeper Client Library会话重建 bit1129 zookeeper
    为了说明问题，先来看个简单的示例代码：   package com.tom.zookeeper.book; import com.tom.Host; import org.apache.zookeeper.WatchedEvent; import org.apache.zookeeper.ZooKeeper; import org.apache.zookeeper.Wat
  • 【Scala十一】Scala核心五：case模式匹配 bit1129 scala
    package spark.examples.scala.grammars.caseclasses object CaseClass_Test00 { def simpleMatch(arg: Any) = arg match { case v: Int => "This is an Int" case v: (Int, String)
  • 运维的一些面试题 yuxianhua linux
    1、Linux挂载Winodws共享文件夹   mount -t cifs //1.1.1.254/ok /var/tmp/share/ -o username=administrator,password=yourpass 或 mount -t cifs -o username=xxx,password=xxxx //1.1.1.1/a /win    
  • Java lang包-Boolean BrokenDreams boolean
             Boolean类是Java中基本类型boolean的包装类。这个类比较简单，直接看源代码吧。 public final class Boolean implements java.io.Serializable,
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-命令模式-Command bylijinnan java设计模式
    声明： 本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ import java.util.ArrayList; import java.util.Collection; import java.util.List; /** * GOF 在《设计模式》一书中阐述命令模式的意图：“将一个请求封装
  • matlab下GPU编程笔记 cherishLC matlab
    不多说，直接上代码 gpuDevice % 查看系统中的gpu,,其中的DeviceSupported会给出matlab支持的GPU个数。 g=gpuDevice(1); %会清空 GPU 1中的所有数据,,将GPU1 设为当前GPU reset(g) %也可以清空GPU中数据。 a=1; a=gpuArray(a); %将a从CPU移到GPU中 onGP
  • SVN安装过程 crabdave SVN
    SVN安装过程   subversion-1.6.12   ./configure --prefix=/usr/local/subversion --with-apxs=/usr/local/apache2/bin/apxs --with-apr=/usr/local/apr --with-apr-util=/usr/local/apr --with-openssl=/
  • sql　行列转换 daizj sql行列转换行转列列转行
    行转列的思想是通过case when 来实现 列转行的思想是通过union all 来实现 下面具体例子： 假设有张学生成绩表(tb)如下: Name Subject Result 张三 语文　　74 张三 数学　　83 张三 物理　　93 李四 语文　　74 李四 数学　　84 李四 物理　　94 */ /* 想变成 姓名   &
  • MySQL--主从配置 dcj3sjt126com mysql
    linux下的mysql主从配置： 说明：由于MySQL不同版本之间的(二进制日志)binlog格式可能会不一样，因此最好的搭配组合是Master的MySQL版本和Slave的版本相同或者更低， Master的版本肯定不能高于Slave版本。（版本向下兼容） mysql1  : 192.168.100.1    //master mysq
  • 关于yii 数据库添加新字段之后model类的修改 dcj3sjt126com Model
    rules: array('新字段','safe','on'=>'search') 1、array('新字段', 'safe')//这个如果是要用户输入的话，要加一下， 2、array('新字段', 'numerical'),//如果是数字的话 3、array('新字段', 'length', 'max'=>100),//如果是文本 1、2、3适当的最少要加一条，新字段才会被
  • sublime text3 中文乱码解决 dyy_gusi Sublime Text
    sublime text3中文乱码解决 原因：缺少转换为UTF-8的插件 目的：安装ConvertToUTF8插件包 第一步：安装能自动安装插件的插件，百度“Codecs33”，然后按照步骤可以得到以下一段代码： import urllib.request,os,hashlib; h = 'eb2297e1a458f27d836c04bb0cbaf282' + 'd0e7a30980927
  • 概念了解：CGI，FastCGI，PHP-CGI与PHP-FPM geeksun PHP
    CGI CGI全称是“公共网关接口”(Common Gateway Interface)，HTTP服务器与你的或其它机器上的程序进行“交谈”的一种工具，其程序须运行在网络服务器上。 CGI可以用任何一种语言编写，只要这种语言具有标准输入、输出和环境变量。如php,perl,tcl等。 FastCGI FastCGI像是一个常驻(long-live)型的CGI，它可以一直执行着，只要激活后，不
  • Git push 报错 "error: failed to push some refs to " 解决 hongtoushizi git
    Git push 报错 "error: failed to push some refs to " . 此问题出现的原因是：由于远程仓库中代码版本与本地不一致冲突导致的。 由于我在第一次git pull --rebase 代码后，准备push的时候，有别人往线上又提交了代码。所以出现此问题。 解决方案： 1： git pull    2：
  • 第四章 Lua模块开发 jinnianshilongnian nginxlua
    在实际开发中，不可能把所有代码写到一个大而全的lua文件中，需要进行分模块开发；而且模块化是高性能Lua应用的关键。使用require第一次导入模块后，所有Nginx 进程全局共享模块的数据和代码，每个Worker进程需要时会得到此模块的一个副本（Copy-On-Write），即模块可以认为是每Worker进程共享而不是每Nginx Server共享；另外注意之前我们使用init_by_lua中初
  • java.lang.reflect.Proxy liyonghui160com
      1.简介   Proxy 提供用于创建动态代理类和实例的静态方法 （1）动态代理类的属性 代理类是公共的、最终的，而不是抽象的 未指定代理类的非限定名称。但是，以字符串 "$Proxy" 开头的类名空间应该为代理类保留 代理类扩展 java.lang.reflect.Proxy 代理类会按同一顺序准确地实现其创建时指定的接口
  • Java中getResourceAsStream的用法 pda158 java
    1.Java中的getResourceAsStream有以下几种： 1. Class.getResourceAsStream(String path) ： path 不以’/'开头时默认是从此类所在的包下取资源，以’/'开头则是从ClassPath根下获取。其只是通过path构造一个绝对路径，最终还是由ClassLoader获取资源。 　　2. Class.getClassLoader.get
  • spring 包官方下载地址（非maven） sinnk spring
    SPRING官方网站改版后，建议都是通过 Maven和Gradle下载，对不使用Maven和Gradle开发项目的，下载就非常麻烦，下给出Spring Framework jar官方直接下载路径:   http://repo.springsource.org/libs-release-local/org/springframework/spring/   s
  • Oracle学习笔记(7) 开发PLSQL子程序和包 vipbooks oraclesql编程
        哈哈，清明节放假回去了一下，真是太好了，回家的感觉真好啊！现在又开始出差之旅了，又好久没有来了，今天继续Oracle的学习！      这是第七章的学习笔记，学习完第六章的动态SQL之后，开始要学习子程序和包的使用了……，希望大家能多给俺一些支持啊！     编程时使用的工具是PLSQL
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他