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TY-2025
机器学习机器学习算法人工智能
一、常见概率计算朴素贝叶斯算法是利用概率值进行分类的一种机器学习算法概率:一种事情发生的可能性,取值在[0,1]之间条件概率:表示事件A在另外一个事件B已经发生的条件下的发生概率P(A∣B)P(A|B)P(A∣B)联合概率:表示多个条件同时成立的概率P(AB)=P(A)∗P(B∣A)=P(B)∗P(A∣B)P(AB)=P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B)P(AB)=P(A)∗P(B∣A)
- Spark与朴素贝叶斯在股票市场预测中的应用及代码实战
飞翔的袋鼠弟
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本项目展示了如何利用Spark框架结合朴素贝叶斯算法进行股票市场的预测。项目涵盖了从原始股票数据的处理到模型训练的全过程,包括数据预处理、特征工程、模型训练和测试。所使用的数据文件包括原始股票数据、不同阶段的数据转换结果、数据平均值计算结果和测试数据集。同时提供了Java和Python实现的代码文件,包括数据处理、模型训练和评估。朴素贝叶斯算法在股票预测中通过
- 基于ThinkPHP-Laravel的智能养猫商城系统:融合AI与创新算法的未来宠物电商解决方案——用技术重新定义宠物生活体验
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laravel人工智能算法
导语:当养猫经济遇上全栈开发与AI算法在宠物经济蓬勃发展的2025年,我们推出了一款基于ThinkPHP-Laravel全栈开发的智能养猫用品商城系统。系统不仅实现了电商核心功能,更创新性融合车牌识别、K-means聚类算法、朴素贝叶斯算法等AI能力,为宠物主提供智能化购物体验,为商家打造数据驱动的精准运营体系。项目源码已开源,助力开发者快速构建高扩展性宠物垂直电商平台!系统核心亮点:AI赋能,重
- 机器学习算法——朴素贝叶斯算法
阿K还阔以
机器学习算法人工智能
一、朴素贝叶斯算法介绍1、朴素贝叶斯算法概述朴素贝叶斯算法是一种经典的概率分类算法,它基于贝叶斯定理和特征独立性假设。该算法常被用于文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等领域。朴素贝叶斯算法的核心思想是通过已知类别的训练样本集,学习出每个类别的概率分布模型,然后根据待分类样本的特征,利用贝叶斯定理计算出样本属于各个类别的后验概率,最终选择具有最大后验概率的类别作为分类结果。在朴素贝叶斯算法中,特征之间
- 机器学习(6)——朴素贝叶斯
追逐☞
机器学习机器学习人工智能概率论
文章目录1.什么是朴素贝叶斯算法?2.核心思想3.数学基础3.算法步骤3.1.计算先验概率3.2.计算条件概率4.常见变种5.优缺点6.零概率问题与平滑技术7.应用场景8.Python示例9.参数调优10.总结1.什么是朴素贝叶斯算法?朴素贝叶斯算法(NaiveBayes)是一种基于贝叶斯定理的概率分类算法,在机器学习和数据挖掘中广泛应用。它被称为“朴素”的原因是它假设特征之间是条件独立的,这简化
- MATLAB基础应用精讲-【数模应用】贝叶斯优化
林聪木
机器学习算法人工智能
目录前言算法原理朴素贝叶斯算法核心思想示例贝叶斯定理贝叶斯网络贝叶斯网络的结构形式因子图数学模型最优贝叶斯推理贝叶斯优化什么高斯过程acquisition函数朴素贝叶斯贝叶斯公式与条件独立假设1)先验概率与后验概率2)贝叶斯公式3)条件独立假设与朴素贝叶斯平滑处理1)为什么需要平滑处理2)拉普拉斯平滑及依据应用案例中文分词统计机器翻译贝叶斯图像识别,AnalysisbySynthesisEM算法与
- 机器学习常见模型
A宝呀
机器学习人工智能
机器学习作为人工智能的一个重要分支,在当今的科技领域发挥着至关重要的作用。其中,有许多常见的模型被广泛应用于各个领域。以下将详细介绍一些机器学习常见模型。目录线性回归模型逻辑回归模型支持向量机决策树随机森林K近邻算法朴素贝叶斯算法长短期记忆网络(LSTM)深度信念网络(DBN)线性回归模型线性回归模型:就像我们找一条直线,让它尽可能地靠近一些数据点。比如我们想知道房子的价格和面积、房间数量这些因素
- 转换器与预估器,KNN算法,朴素贝叶斯算法,决策树,随机森林的特点,优缺点
qq_43625764
笔记KNN算法随机森林朴素贝叶斯算法机器学习算法决策树
转换器与预估器,KNN算法,朴素贝叶斯算法,决策树,随机森林的特点,优缺点1转换器与预估器实例化转换器fit_transform转换实例化预估器fit将训练集的特征值和目标值传进来fit运行完后,已经把这个模型训练出来了2KNN算法根据你的邻居来推测你的类别,如何确定谁是你的邻居(用距离公式,最常用的是欧式距离)还有曼哈顿距离–求绝对值,明可夫斯基距离(欧式距离和曼哈顿距离的一个退p=1曼哈顿距离
- 机器学习之学习笔记
孤城laugh
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机器学习-学习笔记1.简介2.算法3.特征工程3.1数据集3.2特征提取3.3特征预处理3.4特征降维4.分类算法4.1`sklearn`转换器和估计器4.2K-近邻算法(KNN)4.3模型选择与调优4.4朴素贝叶斯算法4.5决策树4.6集成学习方法之随机森林5.回归算法5.1线性回归5.2过拟合与欠拟合5.3岭回归5.4逻辑回归(实际上是分类算法,用于解决二分类问题)6.聚类算法1.无监督学习2
- 解锁机器学习核心算法|朴素贝叶斯:分类的智慧法则
紫雾凌寒
AI炼金厂#机器学习算法机器学习算法分类朴素贝叶斯python深度学习人工智能
一、引言在机器学习的庞大算法体系中,有十种算法被广泛认为是最具代表性和实用性的,它们犹如机器学习领域的“十大神器”,各自发挥着独特的作用。这十大算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、K-近邻算法、K-平均算法、支持向量机、朴素贝叶斯算法、主成分分析(PCA)、神经网络。它们涵盖了回归、分类、聚类、降维等多个机器学习任务领域,是众多机器学习应用的基础和核心。而在这众多的算法中,朴素贝叶斯算法
- 解锁机器学习核心算法 | 支持向量机:机器学习中的分类利刃
紫雾凌寒
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一、引言在机器学习的庞大算法体系中,有十种算法被广泛认为是最具代表性和实用性的,它们犹如机器学习领域的“十大神器”,各自发挥着独特的作用。这十大算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、K-近邻算法、K-平均算法、支持向量机、朴素贝叶斯算法、降维算法、梯度增强算法。它们涵盖了回归、分类、聚类、降维等多个机器学习任务领域,是众多机器学习应用的基础和核心。而在这十大算法中,支持向量机(Suppor
- 【机器学习理论基础】一文看尽朴素贝叶斯算法
大数据AI
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在所有的机器学习分类算法中,朴素贝叶斯和其他绝大多数的分类算法都不同。对于大多数的分类算法,比如决策树,KNN,逻辑回归,支持向量机等,他们都是判别方法,也就是直接学习出特征输出Y和特征X之间的关系,要么是决策函数Y=f(X)Y=f(X)Y=f(X),要么是条件分布P(Y∣X)P(Y|X)P(Y∣X)。但是朴素贝叶斯却是生成方法,也就是直接找出特征输出YYY和特征XXX的联合分布P(X,Y)P(X
- 朴素贝叶斯算法
YuanDaima2048
机器学习算法学习算法机器学习人工智能深度学习pythonsklearn
朴素贝叶斯算法一、基本概念二、算法及代码应用朴素贝叶斯NB算法分类算法区别其他机器学习算法:机器学习实战工具安装和使用一、基本概念朴素贝叶斯(NB)是一种基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类算法。它被广泛应用于文本分类、垃圾邮件过滤等领域。朴素贝叶斯算法简单易懂,其核心思想是假设在给定目标值时,各个属性之间相互独立。在实际应用中,朴素贝叶斯算法在垃圾邮件过滤中表现出色。它不仅准确率高,而且速度快
- 机器学习入门--朴素贝叶斯原理与实践
Dr.Cup
机器学习入门机器学习概率论人工智能
朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯是一种常用的分类算法,其基本思想是根据已有数据的特征和标签,学习出一个概率模型,并利用该模型对新样本进行分类。其优点在于简单快速、易于实现和解释,缺点在于对输入数据的分布做了严格的假设。具体来说,朴素贝叶斯分类器首先根据训练数据计算出每个类别的先验概率P©,即样本中每个类别占比。然后,对于给定的待分类样本,计算出它属于每个类别的条件概率P(X|C),其中X表示样本的特征向量
- sklearn中一些简单机器学习算法的使用
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目录前言KNN算法决策树算法朴素贝叶斯算法岭回归算法线性优化算法前言本篇文章会介绍一些sklearn库中简单的机器学习算法如何使用,一些注释已经写在代码中,帮助一些小伙伴入门sklearn库的使用。注意:本篇文章只涉及到如何使用,并不会讲解原理,如果想了解原理的小伙伴请自行搜索其他技术博客或者查看官方文档。KNN算法fromsklearn.datasetsimportload_iris#导入莺尾花
- 【初中生讲机器学习】5. 从概率到朴素贝叶斯算法,一篇带你看明白!
Geeker · LStar
人工智能机器学习算法机器学习算法人工智能分类算法监督学习朴素贝叶斯
创建时间:2024-02-04最后编辑时间:2024-02-05作者:Geeker_LStar你好呀~这里是Geeker_LStar的人工智能学习专栏,很高兴遇见你~我是Geeker_LStar,一名初三学生,热爱计算机和数学,我们一起加油~!⭐(●’◡’●)⭐那就让我们开始吧!上两篇文章中,我详细讲了支持向量机(SVM)算法的原理,并用一个实例实现了它。在这一篇和下一篇中,我将分别讲解&实现朴素
- 机器学习:朴素贝叶斯笔记
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朴素贝叶斯(NaiveBayes)是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类算法,广泛应用于机器学习和数据挖掘中。“朴素”体现在对特征之间的独立性做出了假设,即一个特征或者一个属性的出现不依赖于其他特征的出现。目录基本原理1.贝叶斯定理2.朴素的独立性假设贝叶斯定理1.简介2.贝叶斯公式算法过程1.训练模型2.预测类别类型注意事项基本原理1.贝叶斯定理朴素贝叶斯算法的核心是贝叶斯定理,即对于给定的样本数据
- 图解机器学习 | 朴素贝叶斯算法详解
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图解机器学习|朴素贝叶斯算法详解引言在众多机器学习分类算法中,本篇我们提到的朴素贝叶斯模型,和其他绝大多数分类算法都不同,也是很重要的模型之一。在机器学习中如KNN、逻辑回归、决策树等模型都是判别方法,也就是直接学习出特征输出YYY和特征XXX之间的关系(决策函数Y=f(X)Y=f(X)Y=f(X)或者条件分布P(Y∣X)P(Y|X)P(Y∣X))。但朴素贝叶斯是生成方法,它直接找出特征输出YYY
- 机器学习 | 探索朴素贝叶斯算法的应用
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#机器学习机器学习算法人工智能朴素贝叶斯经验分享
朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类算法。它被广泛应用于文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等领域,并且在实际应用中表现出色。朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法:1)对于给定的待分类项r,通过学习到的模型计算后验概率分布。2)此项出现的条件下各个目标类别出现的概率,将后验概率最大的类作为α所属的类别。核心思想:是利用特征之间的条件独立性,来对给定的数据进行分
- 朴素贝叶斯原理
小森( ﹡ˆoˆ﹡ )
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朴素贝叶斯的介绍朴素贝叶斯算法(NaiveBayes,NB)是应用最为广泛的分类算法之一。它是基于贝叶斯定义和特征条件独立假设的分类器方法。由于朴素贝叶斯法基于贝叶斯公式计算得到,有着坚实的数学基础,以及稳定的分类效率。NB模型所需估计的参数很少,对缺失数据不太敏感,算法也比较简单。条件概率:表示事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率,P(A|B)在女神喜欢的条件下,职业是程序员的概率?女
- 机器学习_15_贝叶斯算法
少云清
机器学习机器学习算法概率论贝叶斯算法
文章目录1贝叶斯定理相关公式2朴素贝叶斯算法2.1朴素贝叶斯算法推导2.2朴素贝叶斯算法流程3高斯朴素贝叶斯4伯努利朴素贝叶斯5多项式朴素贝叶斯6贝叶斯网络6.1最简单的一个贝叶斯网络6.2全连接贝叶斯网络6.3“正常”贝叶斯网络6.4实际贝叶斯网络:判断是否下雨6.5贝叶斯网络判定条件独立-016.6贝叶斯网络判定条件独立-026.7贝叶斯网络判定条件独立-031贝叶斯定理相关公式**先验概率P
- 2019-07-15 周学习计划
昭南小星
1.K近邻算法;决策树算法;朴素贝叶斯算法;2.10小节屈婉玲算法课;3.Go语言编程(许式伟)Channel看完;4.流畅的Python元类章节看完;5.减1KG;完成:1.alittle(5)2.0小节(0)3.None(0)4.None(0)5.103.6-103.9=-0.3(0)完成度5/100=5%
- 【机器学习】贝叶斯垃圾邮件识别
住在天上的云
机器学习机器学习人工智能
实验三:贝叶斯垃圾邮件识别本次作业以垃圾邮件分类任务为基础,要求提取文本特征并使用朴素贝叶斯算法进行垃圾邮件识别(调用已有工具包或自行实现)。1任务介绍电子邮件是互联网的一项重要服务,在大家的学习、工作和生活中会广泛使用。但是大家的邮箱常常被各种各样的垃圾邮件填充了。有统计显示,每天互联网上产生的垃圾邮件有几百亿近千亿的量级。因此,对电子邮件服务提供商来说,垃圾邮件过滤是一项重要功能。而朴素贝叶斯
- 朴素贝叶斯算法
汪汪军师
贝叶斯分类是一类分类算法的总称,这类算法均以贝叶斯定理为基础,故统称为贝叶斯分类。而朴素朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单,也是常见的一种分类方法。贝叶斯公式:换种写法:例题:患有贝叶死的情况下,测出为阳性的概率为P(A|B1)=99.9%,没有患贝叶死,但测出为阳性的概率为P(A|B2)=0.1%。对万分之一的解读:。患有贝叶死的概率为P(B1)=0.01%,没有患贝叶死的概率P(B2)=99.
- 史诗级长文--朴素贝叶斯
SQingL
概率论
引言朴素贝叶斯算法是有监督的学习算法,解决的是分类问题,如客户是否流失、是否值得投资、信用等级评定等多分类问题。该算法的优点在于简单易懂、学习效率高、在某些领域的分类问题中能够与决策树、神经网络相媲美。但由于该算法以自变量之间的独立(条件特征独立)性和连续变量的正态性假设为前提,就会导致算法精度在某种程度上受影响。本文将从其原理讲起,通过实例进行辅助。最后使用python实现。基本理论朴素贝叶斯是
- ML12-朴素贝叶斯分类
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朴素贝叶斯分类是一种经典的机器学习算法,本主题从贝叶斯的应用场景,到其数学基础,并到最终的实现与应用做了介绍。主要内容包含: 1.NaiveBayes的分类思想; 2.NaiveBayes分类的数学基础; 3.NaiveBayes分类算法实现; 4.NaiveBayes算法的sklearn调用; 5.文本特征处理; 6.NaiveBayes算法的简历薪资预测实现;朴素贝叶斯算法说明朴素
- 数据结构与算法之美学习笔记:46 | 概率统计:如何利用朴素贝叶斯算法过滤垃圾短信?
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数据结构与算法之美学习笔记算法数据结构
目录前言算法解析总结引申前言本节课程思维导图:上一节我们讲到,如何用位图、布隆过滤器,来过滤重复的数据。今天,我们再讲一个跟过滤相关的问题,如何过滤垃圾短信?垃圾短信和骚扰电话,我想每个人都收到过吧?买房、贷款、投资理财、开发票,各种垃圾短信和骚扰电话,不胜其扰。如果你是一名手机应用开发工程师,让你实现一个简单的垃圾短信过滤功能以及骚扰电话拦截功能,该用什么样的数据结构和算法实现呢?算法解析实际上
- 机器学习-0基础
猿戴科
机器学习python人工智能
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录0基础机器学习一、什么是机器学习二、学习软件python三、如何学1.载入数据与理解数据1.1导入数据1.2数据查看2.数据准备与特征过程1.2数据预处理-缺省值-异常值异常值:3特征工程模型与优化sklearn中模型的常用方法sklearn中的模型线性回归逻辑回归朴素贝叶斯算法NB决策树DT结果部署模型持久化模型的序列化模型
- 五分钟学完朴素贝叶斯算法
你若盛开,清风自来!
机器学习算法机器学习人工智能
下面再描述一个详细的案例个人感觉如下链接讲的比较详细图解机器学习|朴素贝叶斯算法详解-知乎
- 机器学习原理到Python代码实现之NaiveBayes【朴素贝叶斯】
神仙盼盼
基于python的算法设计机器学习机器学习python人工智能
NaiveBayes朴素贝叶斯算法该文章作为机器学习的第二篇文章,主要介绍的是朴素贝叶斯算法的原理和应用。学习本章内容建议对概率论中的联合概率以及先验概率、后验概率有初步的学习和掌握。难度系数:⭐⭐⭐更多相关工作请参考:Github算法介绍朴素贝叶斯算法是一种基于概率论的分类算法,它假设特征之间是独立的,即特征之间没有关联关系。朴素贝叶斯算法通过计算每个类别的概率来对新的样本进行分类。算法原理解析
- JVM StackMapTable 属性的作用及理解
lijingyao8206
jvm字节码Class文件StackMapTable
在Java 6版本之后JVM引入了栈图(Stack Map Table)概念。为了提高验证过程的效率,在字节码规范中添加了Stack Map Table属性,以下简称栈图,其方法的code属性中存储了局部变量和操作数的类型验证以及字节码的偏移量。也就是一个method需要且仅对应一个Stack Map Table。在Java 7版
- 回调函数调用方法
百合不是茶
java
最近在看大神写的代码时,.发现其中使用了很多的回调 ,以前只是在学习的时候经常用到 ,现在写个笔记 记录一下
代码很简单:
MainDemo :调用方法 得到方法的返回结果
- [时间机器]制造时间机器需要一些材料
comsci
制造
根据我的计算和推测,要完全实现制造一台时间机器,需要某些我们这个世界不存在的物质
和材料...
甚至可以这样说,这种材料和物质,我们在反应堆中也无法获得......
 
- 开口埋怨不如闭口做事
邓集海
邓集海 做人 做事 工作
“开口埋怨,不如闭口做事。”不是名人名言,而是一个普通父亲对儿子的训导。但是,因为这句训导,这位普通父亲却造就了一个名人儿子。这位普通父亲造就的名人儿子,叫张明正。 张明正出身贫寒,读书时成绩差,常挨老师批评。高中毕业,张明正连普通大学的分数线都没上。高考成绩出来后,平时开口怨这怨那的张明正,不从自身找原因,而是不停地埋怨自己家庭条件不好、埋怨父母没有给他创造良好的学习环境。
- jQuery插件开发全解析,类级别与对象级别开发
IT独行者
jquery开发插件 函数
jQuery插件的开发包括两种: 一种是类级别的插件开发,即给
jQuery添加新的全局函数,相当于给
jQuery类本身添加方法。
jQuery的全局函数就是属于
jQuery命名空间的函数,另一种是对象级别的插件开发,即给
jQuery对象添加方法。下面就两种函数的开发做详细的说明。
1
、类级别的插件开发 类级别的插件开发最直接的理解就是给jQuer
- Rome解析Rss
413277409
Rome解析Rss
import java.net.URL;
import java.util.List;
import org.junit.Test;
import com.sun.syndication.feed.synd.SyndCategory;
import com.sun.syndication.feed.synd.S
- RSA加密解密
无量
加密解密rsa
RSA加密解密代码
代码有待整理
package com.tongbanjie.commons.util;
import java.security.Key;
import java.security.KeyFactory;
import java.security.KeyPair;
import java.security.KeyPairGenerat
- linux 软件安装遇到的问题
aichenglong
linux遇到的问题ftp
1 ftp配置中遇到的问题
500 OOPS: cannot change directory
出现该问题的原因:是SELinux安装机制的问题.只要disable SELinux就可以了
修改方法:1 修改/etc/selinux/config 中SELINUX=disabled
2 source /etc
- 面试心得
alafqq
面试
最近面试了好几家公司。记录下;
支付宝,面试我的人胖胖的,看着人挺好的;博彦外包的职位,面试失败;
阿里金融,面试官人也挺和善,只不过我让他吐血了。。。
由于印象比较深,记录下;
1,自我介绍
2,说下八种基本类型;(算上string。楼主才答了3种,哈哈,string其实不是基本类型,是引用类型)
3,什么是包装类,包装类的优点;
4,平时看过什么书?NND,什么书都没看过。。照样
- java的多态性探讨
百合不是茶
java
java的多态性是指main方法在调用属性的时候类可以对这一属性做出反应的情况
//package 1;
class A{
public void test(){
System.out.println("A");
}
}
class D extends A{
public void test(){
S
- 网络编程基础篇之JavaScript-学习笔记
bijian1013
JavaScript
1.documentWrite
<html>
<head>
<script language="JavaScript">
document.write("这是电脑网络学校");
document.close();
</script>
</h
- 探索JUnit4扩展:深入Rule
bijian1013
JUnitRule单元测试
本文将进一步探究Rule的应用,展示如何使用Rule来替代@BeforeClass,@AfterClass,@Before和@After的功能。
在上一篇中提到,可以使用Rule替代现有的大部分Runner扩展,而且也不提倡对Runner中的withBefores(),withAfte
- [CSS]CSS浮动十五条规则
bit1129
css
这些浮动规则,主要是参考CSS权威指南关于浮动规则的总结,然后添加一些简单的例子以验证和理解这些规则。
1. 所有的页面元素都可以浮动 2. 一个元素浮动后,会成为块级元素,比如<span>,a, strong等都会变成块级元素 3.一个元素左浮动,会向最近的块级父元素的左上角移动,直到浮动元素的左外边界碰到块级父元素的左内边界;如果这个块级父元素已经有浮动元素停靠了
- 【Kafka六】Kafka Producer和Consumer多Broker、多Partition场景
bit1129
partition
0.Kafka服务器配置
3个broker
1个topic,6个partition,副本因子是2
2个consumer,每个consumer三个线程并发读取
1. Producer
package kafka.examples.multibrokers.producers;
import java.util.Properties;
import java.util.
- zabbix_agentd.conf配置文件详解
ronin47
zabbix 配置文件
Aliaskey的别名,例如 Alias=ttlsa.userid:vfs.file.regexp[/etc/passwd,^ttlsa:.:([0-9]+),,,,\1], 或者ttlsa的用户ID。你可以使用key:vfs.file.regexp[/etc/passwd,^ttlsa:.: ([0-9]+),,,,\1],也可以使用ttlsa.userid。备注: 别名不能重复,但是可以有多个
- java--19.用矩阵求Fibonacci数列的第N项
bylijinnan
fibonacci
参考了网上的思路,写了个Java版的:
public class Fibonacci {
final static int[] A={1,1,1,0};
public static void main(String[] args) {
int n=7;
for(int i=0;i<=n;i++){
int f=fibonac
- Netty源码学习-LengthFieldBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
先看看LengthFieldBasedFrameDecoder的官方API
http://docs.jboss.org/netty/3.1/api/org/jboss/netty/handler/codec/frame/LengthFieldBasedFrameDecoder.html
API举例说明了LengthFieldBasedFrameDecoder的解析机制,如下:
实
- AES加密解密
chicony
加密解密
AES加解密算法,使用Base64做转码以及辅助加密:
package com.wintv.common;
import javax.crypto.Cipher;
import javax.crypto.spec.IvParameterSpec;
import javax.crypto.spec.SecretKeySpec;
import sun.misc.BASE64Decod
- 文件编码格式转换
ctrain
编码格式
package com.test;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.io.OutputStream;
- mysql 在linux客户端插入数据中文乱码
daizj
mysql中文乱码
1、查看系统客户端,数据库,连接层的编码
查看方法: http://daizj.iteye.com/blog/2174993
进入mysql,通过如下命令查看数据库编码方式: mysql> show variables like 'character_set_%'; +--------------------------+------
- 好代码是廉价的代码
dcj3sjt126com
程序员读书
长久以来我一直主张:好代码是廉价的代码。
当我跟做开发的同事说出这话时,他们的第一反应是一种惊愕,然后是将近一个星期的嘲笑,把它当作一个笑话来讲。 当他们走近看我的表情、知道我是认真的时,才收敛一点。
当最初的惊愕消退后,他们会用一些这样的话来反驳: “好代码不廉价,好代码是采用经过数十年计算机科学研究和积累得出的最佳实践设计模式和方法论建立起来的精心制作的程序代码。”
我只
- Android网络请求库——android-async-http
dcj3sjt126com
android
在iOS开发中有大名鼎鼎的ASIHttpRequest库,用来处理网络请求操作,今天要介绍的是一个在Android上同样强大的网络请求库android-async-http,目前非常火的应用Instagram和Pinterest的Android版就是用的这个网络请求库。这个网络请求库是基于Apache HttpClient库之上的一个异步网络请求处理库,网络处理均基于Android的非UI线程,通
- ORACLE 复习笔记之SQL语句的优化
eksliang
SQL优化Oracle sql语句优化SQL语句的优化
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2097999
SQL语句的优化总结如下
sql语句的优化可以按照如下六个步骤进行:
合理使用索引
避免或者简化排序
消除对大表的扫描
避免复杂的通配符匹配
调整子查询的性能
EXISTS和IN运算符
下面我就按照上面这六个步骤分别进行总结:
- 浅析:Android 嵌套滑动机制(NestedScrolling)
gg163
android移动开发滑动机制嵌套
谷歌在发布安卓 Lollipop版本之后,为了更好的用户体验,Google为Android的滑动机制提供了NestedScrolling特性
NestedScrolling的特性可以体现在哪里呢?<!--[if !supportLineBreakNewLine]--><!--[endif]-->
比如你使用了Toolbar,下面一个ScrollView,向上滚
- 使用hovertree菜单作为后台导航
hvt
JavaScriptjquery.nethovertreeasp.net
hovertree是一个jquery菜单插件,官方网址:http://keleyi.com/jq/hovertree/ ,可以登录该网址体验效果。
0.1.3版本:http://keleyi.com/jq/hovertree/demo/demo.0.1.3.htm
hovertree插件包含文件:
http://keleyi.com/jq/hovertree/css
- SVG 教程 (二)矩形
天梯梦
svg
SVG <rect> SVG Shapes
SVG有一些预定义的形状元素,可被开发者使用和操作:
矩形 <rect>
圆形 <circle>
椭圆 <ellipse>
线 <line>
折线 <polyline>
多边形 <polygon>
路径 <path>
- 一个简单的队列
luyulong
java数据结构队列
public class MyQueue {
private long[] arr;
private int front;
private int end;
// 有效数据的大小
private int elements;
public MyQueue() {
arr = new long[10];
elements = 0;
front
- 基础数据结构和算法九:Binary Search Tree
sunwinner
Algorithm
A binary search tree (BST) is a binary tree where each node has a Comparable key (and an associated value) and satisfies the restriction that the key in any node is larger than the keys in all
- 项目出现的一些问题和体会
Steven-Walker
DAOWebservlet
第一篇博客不知道要写点什么,就先来点近阶段的感悟吧。
这几天学了servlet和数据库等知识,就参照老方的视频写了一个简单的增删改查的,完成了最简单的一些功能,使用了三层架构。
dao层完成的是对数据库具体的功能实现,service层调用了dao层的实现方法,具体对servlet提供支持。
&
- 高手问答:Java老A带你全面提升Java单兵作战能力!
ITeye管理员
java
本期特邀《Java特种兵》作者:谢宇,CSDN论坛ID: xieyuooo 针对JAVA问题给予大家解答,欢迎网友积极提问,与专家一起讨论!
作者简介:
淘宝网资深Java工程师,CSDN超人气博主,人称“胖哥”。
CSDN博客地址:
http://blog.csdn.net/xieyuooo
作者在进入大学前是一个不折不扣的计算机白痴,曾经被人笑话过不懂鼠标是什么,