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引言机器学习(MachineLearning,ML)和深度学习(DeepLearning,DL)是现代人工智能领域中的两个重要概念。通过让机器具备学习的能力,机器可以从数据中自动找到函数,并应用于各种任务,如语音识别、图像识别和游戏对战等。在这篇笔记中,我们将通过一个简单的案例,逐步了解机器学习的基础知识。1.1机器学习案例学习1.1.1回归问题与分类问题在机器学习中,根据所要解决的问题类型,任务
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AIAgent架构解析与工业级项目实战指南:核心框架与模块化实现近年来,AIAgent技术凭借其灵活的任务处理架构和多场景扩展能力,逐渐成为人工智能领域的技术焦点。本文基于主流框架源码与工业级项目实践,深度解析Agent系统的设计原理及实现路径,为开发者提供可落地的技术方案参考。技术体系与实战模块本内容涵盖从基础架构到高阶优化的全流程实现,适用于具备Python和机器学习基础的开发者:1.Agen
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KENYCHEN奉孝
Rustrust机器学习开发语言
Rust机器学习Rust机器学习与深度学习现状Rust在机器学习(ML)和深度学习(DL)领域的生态仍处于早期阶段,但因其高性能、内存安全和并发优势,逐渐吸引开发者探索。以下从工具链、库和实际应用方向展开。机器学习(ML)笔记以下是关于机器学习(MachineLearning,ML)的详细学习集,涵盖核心概念、方法、工具和学习路径:机器学习基础概念机器学习是人工智能的子领域,通过算法让计算机从数据
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人工智能数学基础专讲机器学习人工智能无监督学习聚类
深入详解无监督学习之聚类:如K-Means、层次聚类,理解数据分组和分类无监督学习是机器学习中的一个重要分支,旨在从未标注的数据中发现潜在的结构和模式。聚类(Clustering)作为无监督学习的核心任务之一,广泛应用于数据分组、模式识别和数据压缩等领域。本文将深入探讨两种常用的聚类算法:K-Means聚类和层次聚类,并详细解释它们在数据分组和分类中的应用。目录深入详解无监督学习之聚类:如K-Me
- Java机器学习全攻略:从基础原理到实战案例详解
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在当今AI驱动的技术浪潮中,机器学习已成为Java开发者必须掌握的核心技能之一。本文将系统性地介绍Java机器学习的原理基础、常用框架,并通过多个实战案例展示如何在实际项目中应用这些技术。无论你是刚接触机器学习的Java开发者,还是希望巩固基础的中级工程师,这篇文章都将为你提供全面而实用的指导。一、机器学习基础与Java生态1.1机器学习基本概念机器学习是人工智能的一个分支,它通过算法使计算机系统
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机器学习相关的基础问题K-means是否一定会收敛K-means是否一定会收敛K-means算法在有限步数内一定会收敛,但收敛到的可能是局部最优解而非全局最优解。以下是详细分析:K-means的优化目标是最小化样本到其所归属簇中心的距离平方和(SSE,SumofSquaredErrors)。因此,每一次迭代都单调减小(或保持不变)损失函数,而SSE有下界(不能为负数),所以一定会收敛。在实际实现中
- 【机器学习基础】机器学习入门核心:Jaccard相似度 (Jaccard Index) 和 Pearson相似度 (Pearson Correlation)
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机器学习入门核心:Jaccard相似度(JaccardIndex)和Pearson相似度(PearsonCorrelation)一、算法逻辑Jaccard相似度(JaccardIndex)**Pearson相似度(PearsonCorrelation)**二、算法原理与数学推导1.Jaccard相似度公式2.Pearson相似度公式三、模型评估中的角色相似度度量的评估重点在推荐系统中的评估四、应用
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- 亚远景-AI 快速入门与ML-SPICE标准引入课程
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本课程为AI快速入门与ML-SPICE标准引入,用1天时间深度解锁汽车行业「ML-SPICE标准框架+工具链+合规要求」三位一体落地路径,助您跨越从理论认知到产线部署的鸿沟。课程内容:模块1:AI战略与基础1.AI驱动的商业价值机器学习在汽车/制造行业的核心应用场景企业AI转型的3大关键成功要素2.ML机器学习基础核心概念:监督学习/无监督学习/强化学习模型架构概览:CNN、Transformer
- 【机器学习基础】机器学习入门核心算法:K-近邻算法(K-Nearest Neighbors, KNN)
白熊188
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机器学习入门核心算法:K-近邻算法(K-NearestNeighbors,KNN)一、算法逻辑1.1基本概念1.2关键要素距离度量K值选择二、算法原理与数学推导2.1分类任务2.2回归任务2.3时间复杂度分析三、模型评估3.1评估指标3.2交叉验证调参四、应用案例4.1手写数字识别4.2推荐系统五、经典面试题问题1:KNN的主要优缺点?问题2:如何处理高维数据?问题3:KNN与K-Means的区别
- NLP学习路线(自用)
�猫薄荷武士�
自然语言处理学习人工智能
NLP学习路线规划(从基础到科研)你的目标是申请NUSNLP方向的PhD,所以NLP学习路线不仅要涵盖基础知识,还要逐步深入到前沿技术、论文阅读、实验复现和科研能力提升。这里我给你一个完整的学习路径,帮助你高效构建NLP知识体系,并逐步积累科研能力。学习路线总览阶段1(基础)-计算机科学&机器学习基础阶段2(核心)-传统NLP技术&深度学习NLP阶段3(进阶)-Transformer&预训练模型(
- NLP学习路线图(八):常见算法-线性回归、逻辑回归、决策树
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引言:当机器学习遇见自然语言自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)作为人工智能皇冠上的明珠,正在深刻改变人机交互的方式。从智能客服到机器翻译,从情感分析到文本生成,NLP技术的突破都建立在坚实的机器学习基础之上。本文将深入剖析机器学习核心算法,揭示这些"传统"方法在NLP领域的独特价值,为开发者构建完整的AI知识体系提供关键路径。第一部分机器学习基础与核心算法1
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一、数据集介绍sklearn库中的玩具数据集,葡萄酒数据集。在前两次发布的内容《机器学习基础中》有介绍。1.1葡萄酒列标签名:wine.feature_names结果:['alcohol','malic_acid','ash','alcalinity_of_ash','magnesium','total_phenols','flavanoids','nonflavanoid_phenols','p
- 26备战秋招day17——机器学习基础
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机器学习入门指南:常见算法详解与代码实现机器学习(MachineLearning,ML)是人工智能(AI)的一个重要分支,旨在通过数据驱动的方法让计算机系统自动学习和改进。对于刚接触机器学习的朋友来说,了解各种算法的基本原理及其实现方法至关重要。本篇文章将通俗易懂地介绍几种常见的机器学习算法,解释其背后的数学原理,并提供简单的代码示例,帮助你更好地理解这些算法的工作机制。目录什么是机器学习?监督学
- 机器学习基础概念详解:从入门到应用
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在机器学习领域,掌握基础概念是理解复杂模型和应用场景的关键。本文将以简洁的方式介绍机器学习的核心概念,帮助读者快速构建知识框架。一、数据集的划分:训练集、验证集与测试集1.训练集(TrainingSet)用途:用于模型训练,通过调整模型参数学习数据规律特点:通常占数据总量的60-70%示例:用历史房价数据训练模型预测未来价格2.验证集(ValidationSet)核心作用:模型调优与超参数选择应用
- 【机器学习基础】鸢尾花的分类 - 机器学习领域的Hello World
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机器学习基础机器学习分类人工智能
1项目简介【背景】假设有一名植物学爱好者对她发现的鸢尾花的品种很感兴趣。她收集了每朵鸢尾花的一些测量数据:花瓣的长度和宽度以及花萼的长度和宽度,所有测量结果的单位都是厘米。她还有一些鸢尾花的测量数据,这些花之前已经被植物学专家鉴定为属于setosa、versicolor或virginica三个品种之一。对于这些测量数据,她可以确定每朵鸢尾花所属的品种。【目标】构建一个机器学习模型,可以从上述已知品
- 机器学习基础算法11-鸢尾花数据集分析-PCA主成分分析与logistic回归(管道分析)
qq_42749341
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目录数据集介绍PCA主成分分析1.基本原理2.代码实现逻辑回归-管道-Pipeline代码模型泛化能力分析数据集介绍鸢尾花数据集有三个类别,每个类别有50个样本。其中一个类别与另外两个线性可分,另外两个不能线性可分。PCA主成分分析1.基本原理在统计学中,主成分分析PCA是一种简化数据集的技术。它是一个线性变换。这个变换把数据变换到一个新的坐标系统中,使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标(称为
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- 机器学习实操 第一部分 机器学习基础 第5章 支持向量机(SVM)
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本系列的学习笔记基础为李宏毅老师的《深度学习教程》,希望可以和大家一起共攀深度学习的大山,本教程干货满满,希望和我一起探索深度学习的宝子们收藏起来吧!!!案例:以视频的点击次数预测为例介绍下机器学习的运作过程。假设有人想要通过视频平台赚钱,他会在意频道有没有流量,这样他才会知道他的获利。假设后台可以看到很多相关的信息,比如:每天点赞的人数、订阅人数、观看次数。根据一个频道过往所有的信息可以预测明天
- 机器学习基础理论 - 偏差 vs 方差,欠拟合 vs 过拟合
yousuotu
面试题机器学习人工智能
定义记在训练集D上学得的模型为f(x;D)模型的期望预测为$$\hat{f}(x)=E_D[f(x;D)]$$偏差(Bias)$$bias^2(x)=(\hat{f}(x)-y)^2$$偏差度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度,即刻画了学习算法本身的拟合能力;方差(Variance)$$var(x)=E_D[(f(x;D)-\hat{f}(x))^2]$$方差度量了同样大小的训练集的变动所
- 机器学习基础理论 - 分类问题评估指标
yousuotu
面试题机器学习算法人工智能
几个定义:混淆矩阵TP:TruePositives,表示实际为正例且被分类器判定为正例的样本数FP:FalsePositives,表示实际为负例且被分类器判定为正例的样本数FN:FalseNegatives,表示实际为正例但被分类器判定为负例的样本数TN:TrueNegatives,表示实际为负例且被分类器判定为负例的样本数一个小技巧,第一个字母表示划分正确与否,T表示判定正确(判定正确),F表示
- 机器学习基础 - 回归模型之线性回归
yousuotu
面试题机器学习回归线性回归
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- 【人工智能机器学习基础篇】——深入详解监督学习之模型评估:掌握评估指标(准确率、精确率、召回率、F1分数等)和交叉验证技术
猿享天开
人工智能数学基础专讲人工智能机器学习深度学习
深入详解监督学习之模型评估在监督学习中,模型评估是衡量模型性能的关键步骤。有效的模型评估不仅能帮助我们理解模型在训练数据上的表现,更重要的是评估其在未见数据上的泛化能力。本文将深入探讨监督学习中的模型评估方法,重点介绍评估指标(准确率、精确率、召回率、F1分数等)和交叉验证技术,并通过示例代码帮助读者更好地理解和应用这些概念。目录模型评估的重要性评估指标详解准确率(Accuracy)精确率(Pre
- 2023-2024山东大学机器学习期末回忆
Walk Me Home
机器学习人工智能
1、考试时间:2024/6/122、考试形式:闭卷3、考试科目:机器学习基础(老师:XuXinShun)一、名词解释1、聚类2、集成学习3、回归4、维度灾难5、主动学习二、简答题1、非参数估计相比参数估计有什么优点。说出两种非参数估计的方法,并解释他们的基本思想。2、梯度下降法的过程,并解释为什么每一步目标函数的值每次都是降低3、解释什么是过拟合,并给出解决过拟合的几种方法4、简述决策树算法的过程
- 山东大学软件学院2023-2024二学期机器学习基础考试题回忆版
卑微小亮°
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一名词解释聚类集成学习回归维度灾难主动学习二简答题1非参数估计比着有参数估计的优点?阐述两个非参数估计的基本思想2阐述梯度下降的主要过程?证明为什么梯度下降每次目标函数值都会减小3什么是过拟合?有什么减少过拟合的方法?4阐述决策树的基本思想,说明ID3的实现过程三综合分析题1用w和b表示svm的初始式子2从最小化结构风险的角度阐述为什么要最大化margin3写出引入拉格朗日乘子后svm的对偶形式的
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机器学习人工智能aillama线性回归随机森林python
一、机器学习基础概念1.机器学习定义与核心价值机器学习是人工智能的重要分支,通过算法让计算机系统能够从数据中自动学习并改进性能。其核心价值在于:自动化决策:无需显式编程即可完成复杂任务持续进化:随着数据积累不断优化表现模式发现:从海量数据中识别人类难以察觉的规律2.三大学习范式对比学习类型数据需求算法示例典型应用场景监督学习标注数据SVM、随机森林垃圾邮件过滤、房价预测无监督学习无标注数据K-me
- 机器学习KNN算法
zhglhy
机器学习算法人工智能
K-最近邻算法(KNN)——机器学习基础K-最近邻算法(K-NearestNeighbors,KNN)是一种简单而强大的监督学习算法,可用于分类和回归任务。它的核心思想是:相似的数据点往往具有相似的输出值。1.KNN的核心原理KNN是一种基于实例的学习(Instance-BasedLearning),也称为惰性学习(LazyLearning),因为它不会在训练阶段构建显式模型,而是在预测时直接计算
- 【机器学习】驱动下的AIGC新纪元:智能生成艺术的无限可能
Guiat
科学技术变革创新机器学习AIGC人工智能
个人主页:GUIQU.归属专栏:科学技术变革创新文章目录1.机器学习与AIGC:跨时代的交融1.1机器学习基础概述1.2AIGC崛起的时代背景1.3机器学习赋能AIGC的底层逻辑2.智能生成艺术:文本创作的奇幻之旅2.1诗歌、小说等文学体裁的生成2.2新闻、文案撰写的高效应用2.3对话式文本生成:智能聊天机器人进阶3.视觉盛宴:AIGC驱动下的图像生成3.1从抽象画到写实肖像:风格多样的图像产出3
- 异常的核心类Throwable
无量
java源码异常处理exception
java异常的核心是Throwable,其他的如Error和Exception都是继承的这个类 里面有个核心参数是detailMessage,记录异常信息,getMessage核心方法,获取这个参数的值,我们可以自己定义自己的异常类,去继承这个Exception就可以了,方法基本上,用父类的构造方法就OK,所以这么看异常是不是很easy
package com.natsu;
- mongoDB 游标(cursor) 实现分页 迭代
开窍的石头
mongodb
上篇中我们讲了mongoDB 中的查询函数,现在我们讲mongo中如何做分页查询
如何声明一个游标
var mycursor = db.user.find({_id:{$lte:5}});
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- MySQL数据库INNODB 表损坏修复处理过程
0624chenhong
tomcatmysql
最近mysql数据库经常死掉,用命令net stop mysql命令也无法停掉,关闭Tomcat的时候,出现Waiting for N instance(s) to be deallocated 信息。查了下,大概就是程序没有对数据库连接释放,导致Connection泄露了。因为用的是开元集成的平台,内部程序也不可能一下子给改掉的,就验证一下咯。启动Tomcat,用户登录系统,用netstat -
- 剖析如何与设计人员沟通
不懂事的小屁孩
工作
最近做图烦死了,不停的改图,改图……。烦,倒不是因为改,而是反反复复的改,人都会死。很多需求人员不知该如何与设计人员沟通,不明白如何使设计人员知道他所要的效果,结果只能是沟通变成了扯淡,改图变成了应付。
那应该如何与设计人员沟通呢?
我认为设计人员与需求人员先天就存在语言障碍。对一个合格的设计人员来说,整天玩的都是点、线、面、配色,哪种构图看起来协调;哪种配色看起来合理心里跟明镜似的,
- qq空间刷评论工具
换个号韩国红果果
JavaScript
var a=document.getElementsByClassName('textinput');
var b=[];
for(var m=0;m<a.length;m++){
if(a[m].getAttribute('placeholder')!=null)
b.push(a[m])
}
var l
- S2SH整合之session
灵静志远
springAOPstrutssession
错误信息:
Caused by: org.springframework.beans.factory.BeanCreationException: Error creating bean with name 'cartService': Scope 'session' is not active for the current thread; consider defining a scoped
- xmp标签
a-john
标签
今天在处理数据的显示上遇到一个问题:
var html = '<li><div class="pl-nr"><span class="user-name">' + user
+ '</span>' + text + '</div></li>';
ulComme
- Ajax的常用技巧(2)---实现Web页面中的级联菜单
aijuans
Ajax
在网络上显示数据,往往只显示数据中的一部分信息,如文章标题,产品名称等。如果浏览器要查看所有信息,只需点击相关链接即可。在web技术中,可以采用级联菜单完成上述操作。根据用户的选择,动态展开,并显示出对应选项子菜单的内容。 在传统的web实现方式中,一般是在页面初始化时动态获取到服务端数据库中对应的所有子菜单中的信息,放置到页面中对应的位置,然后再结合CSS层叠样式表动态控制对应子菜单的显示或者隐
- 天-安-门,好高
atongyeye
情感
我是85后,北漂一族,之前房租1100,因为租房合同到期,再续,房租就要涨150。最近网上新闻,地铁也要涨价。算了一下,涨价之后,每次坐地铁由原来2块变成6块。仅坐地铁费用,一个月就要涨200。内心苦痛。
晚上躺在床上一个人想了很久,很久。
我生在农
- android 动画
百合不是茶
android透明度平移缩放旋转
android的动画有两种 tween动画和Frame动画
tween动画;,透明度,缩放,旋转,平移效果
Animation 动画
AlphaAnimation 渐变透明度
RotateAnimation 画面旋转
ScaleAnimation 渐变尺寸缩放
TranslateAnimation 位置移动
Animation
- 查看本机网络信息的cmd脚本
bijian1013
cmd
@echo 您的用户名是:%USERDOMAIN%\%username%>"%userprofile%\网络参数.txt"
@echo 您的机器名是:%COMPUTERNAME%>>"%userprofile%\网络参数.txt"
@echo ___________________>>"%userprofile%\
- plsql 清除登录过的用户
征客丶
plsql
tools---preferences----logon history---history 把你想要删除的删除
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若有其他凝问或文中有错误,请及时向我指出,
我好及时改正,同时也让我们一起进步。
email : binary_spac
- 【Pig一】Pig入门
bit1129
pig
Pig安装
1.下载pig
wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/pig/pig-0.14.0/pig-0.14.0.tar.gz
2. 解压配置环境变量
如果Pig使用Map/Reduce模式,那么需要在环境变量中,配置HADOOP_HOME环境变量
expor
- Java 线程同步几种方式
BlueSkator
volatilesynchronizedThredLocalReenTranLockConcurrent
为何要使用同步? java允许多线程并发控制,当多个线程同时操作一个可共享的资源变量时(如数据的增删改查), 将会导致数据不准确,相互之间产生冲突,因此加入同步锁以避免在该线程没有完成操作之前,被其他线程的调用, 从而保证了该变量的唯一性和准确性。 1.同步方法&
- StringUtils判断字符串是否为空的方法(转帖)
BreakingBad
nullStringUtils“”
转帖地址:http://www.cnblogs.com/shangxiaofei/p/4313111.html
public static boolean isEmpty(String str)
判断某字符串是否为空,为空的标准是 str==
null
或 str.length()==
0
- 编程之美-分层遍历二叉树
bylijinnan
java数据结构算法编程之美
import java.util.ArrayList;
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
public class LevelTraverseBinaryTree {
/**
* 编程之美 分层遍历二叉树
* 之前已经用队列实现过二叉树的层次遍历,但这次要求输出换行,因此要
- jquery取值和ajax提交复习记录
chengxuyuancsdn
jquery取值ajax提交
// 取值
// alert($("input[name='username']").val());
// alert($("input[name='password']").val());
// alert($("input[name='sex']:checked").val());
// alert($("
- 推荐国产工作流引擎嵌入式公式语法解析器-IK Expression
comsci
java应用服务器工作Excel嵌入式
这个开源软件包是国内的一位高手自行研制开发的,正如他所说的一样,我觉得它可以使一个工作流引擎上一个台阶。。。。。。欢迎大家使用,并提出意见和建议。。。
----------转帖---------------------------------------------------
IK Expression是一个开源的(OpenSource),可扩展的(Extensible),基于java语言
- 关于系统中使用多个PropertyPlaceholderConfigurer的配置及PropertyOverrideConfigurer
daizj
spring
1、PropertyPlaceholderConfigurer
Spring中PropertyPlaceholderConfigurer这个类,它是用来解析Java Properties属性文件值,并提供在spring配置期间替换使用属性值。接下来让我们逐渐的深入其配置。
基本的使用方法是:(1)
<bean id="propertyConfigurerForWZ&q
- 二叉树:二叉搜索树
dieslrae
二叉树
所谓二叉树,就是一个节点最多只能有两个子节点,而二叉搜索树就是一个经典并简单的二叉树.规则是一个节点的左子节点一定比自己小,右子节点一定大于等于自己(当然也可以反过来).在树基本平衡的时候插入,搜索和删除速度都很快,时间复杂度为O(logN).但是,如果插入的是有序的数据,那效率就会变成O(N),在这个时候,树其实变成了一个链表.
tree代码:
- C语言字符串函数大全
dcj3sjt126com
cfunction
C语言字符串函数大全
函数名: stpcpy
功 能: 拷贝一个字符串到另一个
用 法: char *stpcpy(char *destin, char *source);
程序例:
#include <stdio.h>
#include <string.h>
int main
- 友盟统计页面技巧
dcj3sjt126com
技巧
在基类调用就可以了, 基类ViewController示例代码
-(void)viewWillAppear:(BOOL)animated
{
[super viewWillAppear:animated];
[MobClick beginLogPageView:[NSString stringWithFormat:@"%@",self.class]];
- window下在同一台机器上安装多个版本jdk,修改环境变量不生效问题处理办法
flyvszhb
javajdk
window下在同一台机器上安装多个版本jdk,修改环境变量不生效问题处理办法
本机已经安装了jdk1.7,而比较早期的项目需要依赖jdk1.6,于是同时在本机安装了jdk1.6和jdk1.7.
安装jdk1.6前,执行java -version得到
C:\Users\liuxiang2>java -version
java version "1.7.0_21&quo
- Java在创建子类对象的同时会不会创建父类对象
happyqing
java创建子类对象父类对象
1.在thingking in java 的第四版第六章中明确的说了,子类对象中封装了父类对象,
2."When you create an object of the derived class, it contains within it a subobject of the base class. This subobject is the sam
- 跟我学spring3 目录贴及电子书下载
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spring
一、《跟我学spring3》电子书下载地址:
《跟我学spring3》 (1-7 和 8-13) http://jinnianshilongnian.iteye.com/blog/pdf
跟我学spring3系列 word原版 下载
二、
源代码下载
最新依
- 第12章 Ajax(上)
onestopweb
Ajax
index.html
<!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/
- BI and EIM 4.0 at a glance
blueoxygen
BO
http://www.sap.com/corporate-en/press.epx?PressID=14787
有机会研究下EIM家族的两个新产品~~~~
New features of the 4.0 releases of BI and EIM solutions include:
Real-time in-memory computing –
- Java线程中yield与join方法的区别
tomcat_oracle
java
长期以来,多线程问题颇为受到面试官的青睐。虽然我个人认为我们当中很少有人能真正获得机会开发复杂的多线程应用(在过去的七年中,我得到了一个机会),但是理解多线程对增加你的信心很有用。之前,我讨论了一个wait()和sleep()方法区别的问题,这一次,我将会讨论join()和yield()方法的区别。坦白的说,实际上我并没有用过其中任何一个方法,所以,如果你感觉有不恰当的地方,请提出讨论。
&nb
- android Manifest.xml选项
阿尔萨斯
Manifest
结构
继承关系
public final class Manifest extends Objectjava.lang.Objectandroid.Manifest
内部类
class Manifest.permission权限
class Manifest.permission_group权限组
构造函数
public Manifest () 详细 androi
- Oracle实现类split函数的方
zhaoshijie
oracle
关键字:Oracle实现类split函数的方
项目里需要保存结构数据,批量传到后他进行保存,为了减小数据量,子集拼装的格式,使用存储过程进行保存。保存的过程中需要对数据解析。但是oracle没有Java中split类似的函数。从网上找了一个,也补全了一下。
CREATE OR REPLACE TYPE t_split_100 IS TABLE OF VARCHAR2(100);
cr