- 基于SVm和随机森林算法模型的中国黄金价格预测分析与研究
python编程狮
支持向量机算法随机森林python机器学习人工智能
摘要本研究基于回归模型，运用支持向量机（SVM）、决策树和随机森林算法，对中国黄金价格进行预测分析。通过历史黄金价格数据的分析和特征工程，建立了相应的预测模型，并利用SVM、决策树和随机森林算法进行训练和预测。首先，通过对黄金价格时间序列数据的探索性分析，发现黄金价格存在一定的趋势和季节性变化。随后，进行了数据预处理和特征选择，为建立准确的预测模型奠定了基础。分别使用SVM、决策树和随机森林算法建
- 基于逻辑回归的图像二分类算法实现（Pytorch版）
哎呦哥哥、
图像分类pytorch逻辑回归分类
基于逻辑回归的图像二分类算法实现（Pytorch版）数据集模型代码数据集链接：FastFoodClassificationDataset我们只使用Burger和Pizza这两类。模型代码importtorchimporttorch.nnasnnfromtorchvision.models.utilsimportload_state_dict_from_urlmodel_urls={'resnet5
- 支持向量机SVM
李昊哲小课
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支持向量机SVM一、支持向量机算法支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种用于分类和回归分析的机器学习算法。分类场景举例（更容易理解）假设现在有一个二维平面上散落着一些点，这些点分为两类，一类是红色的圆形点，另一类是蓝色的方形点。我们的任务就是找到一条直线，能够把这两类点尽可能准确地分开。支持向量机算法做的事情就和这个类似。算法核心思想它不是随便找一条能分开两类数据的直
- 吴恩达 机器学习cs229-学习笔记-更新中
是娜个二叉树！
机器学习学习笔记
吴恩达机器学习cs22901基础概念语言：Matlab/python监督学习定义：获取一组数据集拟合数据从X到Y的映射回归问题：预测的Y是连续的，Y是实数分类问题：分类指的是Y取离散值，输出是离散的两组，正示例和负示例，把所有样本推到这条直线上，用0，1，标识逻辑回归算法，拟合直线区分正，负示例处理相对大量特征的回归算法或者分类算法支持向量机算法：它使用的不是1,2,3,10个输入特征，而是使用无
- python学智能算法（二十七）|SVM-拉格朗日函数求解上
西猫雷婶
机器学习人工智能python学习笔记支持向量机python机器学习算法人工智能
【1】引言前序学习进程中，我们已经掌握了支持向量机算法中，为寻找最佳分割超平面，如何用向量表达超平面方程，如何为超平面方程建立拉格朗日函数。本篇文章的学习目标是：求解SVM拉格朗日函数。【2】求解方法【2.1】待求解函数支持量机算法的拉格朗日函数为：L(w,b,α)=12∥w∥2−∑i=1mαi[yi(w⋅xi+b−1)]L(w,b,\alpha)=\frac{1}{2}{\left\|w\rig
- 一元线性回归模型与最小二乘法
liuzx32
监督学习中，如果预测的变量是离散的，我们称其为分类（如决策树，支持向量机等），如果预测的变量是连续的，我们称其为回归。回归分析中，如果只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。对于二维空间线性是一条直线；对于三维空间线性是一个平面，对于多维空间线
- 基于探路者算法优化的核极限学习机(KELM)分类算法
智能算法研学社（Jack旭）
智能优化算法应用机器学习#核极限学习机（KELM）算法分类数据挖掘
基于探路者算法优化的核极限学习机(KELM)分类算法文章目录基于探路者算法优化的核极限学习机(KELM)分类算法1.KELM理论基础2.分类问题3.基于探路者算法优化的KELM4.测试结果5.Matlab代码摘要：本文利用探路者算法对核极限学习机(KELM)进行优化，并用于分类1.KELM理论基础核极限学习机（KernelBasedExtremeLearningMachine，KELM）是基于极限
- 支持向量回归（Support Vector Regression, SVR）详解
DuHz
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支持向量回归（SupportVectorRegression,SVR）详解支持向量回归（SupportVectorRegression，简称SVR）是一种基于支持向量机（SVM）的回归分析方法，广泛应用于预测和模式识别领域。SVR通过在高维空间中寻找一个最优超平面，以最大化数据点与超平面的间隔，从而实现对连续型变量的预测。本文将深入探讨SVR的理论基础、数学原理、模型构建、参数选择、训练与优化、应
- 机器学习算法：核心原理与前沿发展综述
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机器学习算法人工智能
机器学习算法作为人工智能的核心驱动力，正在重塑我们解决问题的范式。本文将系统性地探讨机器学习算法的分类体系、数学基础、优化方法以及最新发展趋势，为从业者提供技术参考。一、算法分类体系根据学习范式，机器学习算法可分为三大类：监督学习：基于标注数据的建模方法线性回归：最小化平方误差的闭式解θ=(XᵀX)⁻¹Xᵀy支持向量机：通过核技巧实现非线性分类，优化目标为max(0,1-yᵢ(w·xᵢ+b))决策
- 机器学习-K近邻算法
shy_snow
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k-近邻分类算法，即物以类聚的思想，通过已知分类中的点和未知分类的点距离最近的前k个点的分类来预测未知点的分类。kNN.pyfromnumpyimport*importoperatordefcreateDataSet():group=array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]])labels=['A','A','B','B']returngroup,label
- C#实现SVM支持向量机（附完整源码）
源代码大师
C#实战教程c#支持向量机开发语言
C#实现SVM支持向量机下面是使用C#实现支持向量机（SVM）的示例代码：usingSystem;usingAccord.MachineLearning.VectorMachines;usingAccord.MachineLearning.VectorMachines.Learning;usingAccord
- 支持向量机（SVM）在病理切片图像分类（癌细胞检测，Camelyon16/17、TCGA）中的应用与实现
猿享天开
支持向量机分类算法机器学习人工智能
支持向量机（SVM）在病理切片图像分类（癌细胞检测，Camelyon16/17、TCGA）中的应用与实现病理切片图像分类是医学影像分析的重要领域，特别是在癌细胞检测中，SVM因其对高维数据和小样本场景的优异性能，成为一种经典且有效的分类方法。本文将深入探讨SVM在Camelyon16/17和TCGA数据集上的应用，全面覆盖概念与原理、应用场景、及挑战与应对策略，欢迎感兴趣的阅读。[文中示例代码仅供
- 机器学习知识点复习 上（保研、复试、面试）百面机器学习笔记
机器学习知识点复习上一、特征工程1.为什么需要对数值类型的特征做归一化？2.文本表示模型3.图像数据不足的处理方法二、模型评估1.常见的评估指标2.ROC曲线3.为什么在一些场景中要使用余弦相似度而不是欧氏距离？4.过拟合和欠拟合三、经典算法1.支持向量机SVM2.逻辑回归3.决策树四、降维1.主成分分析（PrinalComponentsAnalysis,PCA）降维中最经典的方法2.线性判别分析
- Python 机器学习实战：Scikit-learn 算法宝典，从线性回归到支持向量机
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- 【一起来学AI大模型】支持向量机（SVM）：核心算法深度解析
运器123
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一、算法核心思想支持向量机（SVM）是一种强大的监督学习算法，核心思想是通过寻找最优超平面实现分类或回归：分类目标：找到能最大化两类数据间隔的超平面回归目标：找到包含最多数据点的ε带关键概念图解超平面：w·x+b=0/\/\+1|支持向量|-1|●●||●●||●●||_________________|最大间隔(margin)二、数学原理与优化问题1.线性可分情况目标函数：\min_{w,b}\
- 【限时干货】Calibre智能分类，轻松突破内网限制畅享电子书库
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文章目录前言1.网络书库软件下载安装2.网络书库服务器设置3.内网穿透工具设置4.公网使用kindle访问内网私人书库前言本研究旨在构建一套运行于微软操作系统环境下的独立电子图书管理体系，核心目标是建立可远程操作的资源访问机制。该架构采用高可用性设计，在第三方阅读平台服务中断时仍能保障数字内容传输的稳定性。系统创新性地融合了两大核心技术组件：通过Calibre开源软件实现文献分类算法与格式转换功能
- 说话人识别python_基于各种分类算法的说话人识别（年龄段识别）
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基于各种分类算法的语音分类(年龄段识别)概述实习期间作为帮手打杂进行了一段时间的语音识别研究，内容是基于各种分类算法的语音的年龄段识别，总结一下大致框架，基本思想是：获取语料库TIMIT提取数据特征，进行处理MFCC/i-vectorLDA/PLDA/PCA语料提取，基于分类算法进行分类SVM/SVR/GMM/GBDT...用到的工具有HTK(C,shell)/Kaldi(C++,shell)/L
- 机器学习笔记——支持向量机
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支持向量机参数模型对分布需要假设（这也是与非参数模型的区别之一）间隔最大化，形式转化为凸二次规划问题最大化间隔间隔最大化是意思：对训练集有着充分大的确信度来分类训练数据，最难以分的点也有足够大的信度将其分开间隔最大化的分离超平面的的求解怎么求呢？最终的方法如下1.线性可分的支持向量机的优化目标其实就是找得到分离的的超平面求得参数w和b的值就可以了注意，最大间隔分离超平面是唯一的，间隔叫硬间隔1.1
- 《支持向量机（SVM）在医疗领域的变革性应用》
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在医疗科技日新月异的今天，先进的数据分析与机器学习技术正逐渐成为提升诊疗水平、助力医学研究的关键力量。支持向量机（SVM），凭借其独特的优势，在医疗这片复杂且对精准度要求极高的领域崭露头角，带来诸多令人瞩目的应用成果。一、疾病诊断：癌症早期筛查的“火眼金睛”癌症，作为全球健康的“头号杀手”，早期诊断对提升患者生存率意义非凡。在乳腺癌筛查领域，SVM发挥着重要作用。医疗科研人员收集大量乳腺组织的影像
- 支持向量机（SVM）在肝脏CT/MRI图像分类（肝癌检测）中的应用及实现
猿享天开
医学影像支持向量机机器学习人工智能算法
博主简介：CSDN博客专家、CSDN平台优质创作者，高级开发工程师，数学专业，10年以上C/C++,C#,Java等多种编程语言开发经验，拥有高级工程师证书；擅长C/C++、C#等开发语言，熟悉Java常用开发技术，能熟练应用常用数据库SQLserver,Oracle,mysql,postgresql等进行开发应用，熟悉DICOM医学影像及DICOM协议,业余时间自学JavaScript,Vue,
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机器学习21-线性网络思考针对线性网络的发展问题，进行补充学习1-核心知识点1-传统机器学习针对线性分类算法求解的方式有哪些？请详细列举不同的算法对应的损失函数和计算思路在传统机器学习中，线性分类算法是一种非常重要的方法，用于将数据划分为不同的类别。以下是几种常见的线性分类算法，包括它们的损失函数和计算思路：1.感知机（Perceptron）损失函数感知机的损失函数是基于误分类点的，其目标是最小化
- 【数据挖掘】支持向量机（SVM）
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目录一、支持向量机（SVM）算法概述二、支持向量机（SVM）算法优缺点和改进2.1支持向量机（SVM）算法优点2.2支持向量机（SVM）算法缺点2.3支持向量机（SVM）算法改进三、支持向量机（SVM）算法实现3.1支持向量机（SVM）算法C语言实现3.2支持向量机（SVM）算法JAVA实现3.3支持向量机（SVM）算法python实现四、支持向量机（SVM）算法应用五、支持向量机（SVM）算法发
- 【字节跳动】数据挖掘面试题0006：SVM（支持向量机）详细原理
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数据挖掘常见面试题支持向量机数据挖掘算法SVM
文章大纲SVM（支持向量机）原理：用最通俗的话讲清楚1.核心思想：找一条“最安全”的分界线2.数学背后的“人话”逻辑3.处理“分不开”的情况：核函数的魔法4.为什么SVM有时比神经网络“聪明”？`5.SVM的优缺点：适合什么场景？`6.一句话总结SVM7.SVM常见的面试知识点除了原理相关内容外**1.硬间隔SVM的数学表达****2.软间隔SVM的数学表达****3.拉格朗日对偶问题推导****
- 机器学习算法_支持向量机
一、支持向量机支持向量机只能做二分类任务SVM全称支持向量机，即寻找到一个超平面使样本分成两类，且间隔最大硬间隔：如果样本线性可分，在所有样本分类都正确的情况下，寻找最大间隔；如果出现异常值或样本线性不可分，此时硬间隔无法实现软间隔：允许部分样本，在最大间隔之内，甚至在错误的一边，寻找最大间隔；目标是尽可能保持间隔宽阔和限制间隔违例之间寻找良好的平衡惩罚系数：通过惩罚系数来控制这个平衡，C值越小，
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一、引言在上篇文章中，我们介绍了BCI2000的基本概念、特点和优势，以及安装、配置和基本使用流程。在本篇文章中，我们将深入探讨BCI2000的信号处理和分类算法，并提供一些实操的代码教程，帮助新手更好地掌握BCI2000的使用方法。二、BCI2000的信号处理（一）信号处理的基本概念在脑机接口系统中，信号处理是一个非常重要的环节，它的主要目的是从原始的脑电信号中提取有用的信息，并去除噪声和干扰。
- python学智能算法（十六）|机器学习支持向量机简单示例
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【1】引言前序学习了逻辑回归等算法，相关文章链接包括且不限于：python学智能算法（十）|机器学习逻辑回归（Logistic回归）_逻辑回归算法python-CSDN博客python学智能算法（十一）|机器学习逻辑回归深入（Logistic回归）_np.random.logistic()-CSDN博客今天在此基础上更进一步，学习支持向量机，为实现较好地理解，先解读一个简单算例。【2】代码解读【2
- 基于深度学习的线上问诊系统设计与实现（Python+Django+MySQL）
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基于深度学习的线上问诊系统设计与实现（Python+Django+MySQL）一、系统概述本系统结合YOLOv8目标检测和ResNet50图像分类算法，构建了一个智能线上问诊平台。系统支持用户上传医学影像（皮肤照片/X光片），自动分析并生成诊断报告，同时提供医生审核功能。二、技术栈后端框架：Django4.2数据库：MySQL8.0深度学习：YOLOv8：皮肤病变区域检测ResNet50：肺炎X光
- 回归预测 | MATLAB实现LSTM-SVR(长短期记忆神经网络-支持向量机)多输入单输出
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神经网络回归matlab
✅作者简介：热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知，期刊达人。内容介绍长短期记忆神经网络(LSTM)作为一种循环神经网络(RNN)的变体，擅长处理序列数据并捕捉长期依赖关系，而支持向量机(SVR)则是一种强大的回归算法，能够有效地处理高维数据并防止过拟合。将两者结合的LSTM
- 机器学习，支持向量机svm和决策树xgboost介绍
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支持向量机机器学习决策树
支持向量机(SVM)和XGBoost都是非常强大且应用广泛的机器学习算法，但它们基于不同的原理，各有其优势和劣势，适用于不同的场景。以下是两者的主要区别和优劣势对比：1.核心思想与模型类型:SVM:核心思想:找到一个最优的超平面（在特征空间中），将不同类别的样本分隔开，并且使得该超平面到两类样本中最近的样本点（支持向量）的距离（间隔）最大化。核心是几何间隔最大化。模型类型:单个模型（虽然是核方法，
- Python实例题：基于 KNN 算法的手写数字识别
目录Python实例题题目要求：解题思路：代码实现：Python实例题题目基于KNN算法的手写数字识别要求：实现一个基于K-NearestNeighbors(KNN)算法的手写数字识别系统。支持以下功能：使用MNIST数据集训练和测试模型实现KNN分类算法可视化手写数字样本评估模型性能（准确率、混淆矩阵等）添加用户交互界面，允许用户绘制数字并进行识别。解题思路：使用sklearn加载MNIST数据
- 关于旗正规则引擎规则中的上传和下载问题
何必如此
文件下载压缩jsp文件上传
文件的上传下载都是数据流的输入输出，大致流程都是一样的。
一、文件打包下载
1.文件写入压缩包
string mainPath="D:\upload\"; 下载路径
string tmpfileName=jar.zip; &n
- 【Spark九十九】Spark Streaming的batch interval时间内的数据流转源码分析
bit1129
Stream
以如下代码为例（SocketInputDStream）：
Spark Streaming从Socket读取数据的代码是在SocketReceiver的receive方法中，撇开异常情况不谈(Receiver有重连机制，restart方法，默认情况下在Receiver挂了之后，间隔两秒钟重新建立Socket连接)，读取到的数据通过调用store(textRead)方法进行存储。数据
- spark master web ui 端口8080被占用解决方法
daizj
8080端口占用sparkmaster web ui
spark master web ui 默认端口为8080，当系统有其它程序也在使用该接口时，启动master时也不会报错，spark自己会改用其它端口，自动端口号加1，但为了可以控制到指定的端口，我们可以自行设置，修改方法：
1、cd SPARK_HOME/sbin
2、vi start-master.sh
3、定位到下面部分
- oracle_执行计划_谓词信息和数据获取
周凡杨
oracle执行计划
oracle_执行计划_谓词信息和数据获取(上)
一：简要说明
在查看执行计划的信息中，经常会看到两个谓词filter和access，它们的区别是什么，理解了这两个词对我们解读Oracle的执行计划信息会有所帮助。
简单说，执行计划如果显示是access，就表示这个谓词条件的值将会影响数据的访问路径（表还是索引），而filter表示谓词条件的值并不会影响数据访问路径，只起到
- spring中datasource配置
g21121
dataSource
datasource配置有很多种，我介绍的一种是采用c3p0的，它的百科地址是：
http://baike.baidu.com/view/920062.htm
<!-- spring加载资源文件 -->
<bean name="propertiesConfig"
class="org.springframework.b
- web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法（三）
老A不折腾
finereportFAQ报表软件
这里写点抛砖引玉，希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来，Mark一下，利人利己。
出现问题先搜一下文档上有没有，再看看度娘有没有，再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题，大多文档上都有提到的。
1、repeated column width is largerthan paper width：
这个看这段话应该是很好理解的。比如做的模板页面宽度只能放
- mysql 用户管理
墙头上一根草
linuxmysqluser
1.新建用户 //登录MYSQL@>mysql -u root -p@>密码//创建用户mysql> insert into mysql.user(Host,User,Password) values(‘localhost’,'jeecn’,password(‘jeecn’));//刷新系统权限表mysql>flush privileges;这样就创建了一个名为：
- 关于使用Spring导致c3p0数据库死锁问题
aijuans
springSpring 入门Spring 实例Spring3Spring 教程
这个问题我实在是为整个 springsource 的员工蒙羞
如果大家使用 spring 控制事务，使用 Open Session In View 模式，
com.mchange.v2.resourcepool.TimeoutException: A client timed out while waiting to acquire a resource from com.mchange.
- 百度词库联想
annan211
百度
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8">
<title>RunJS</title&g
- int数据与byte之间的相互转换实现代码
百合不是茶
位移int转bytebyte转int基本数据类型的实现
在BMP文件和文件压缩时需要用到的int与byte转换,现将理解的贴出来;
主要是要理解;位移等概念 http://baihe747.iteye.com/blog/2078029
int转byte;
byte转int;
/**
* 字节转成int,int转成字节
* @author Administrator
*
- 简单模拟实现数据库连接池
bijian1013
javathreadjava多线程简单模拟实现数据库连接池
简单模拟实现数据库连接池
实例1：
package com.bijian.thread;
public class DB {
//private static final int MAX_COUNT = 10;
private static final DB instance = new DB();
private int count = 0;
private i
- 一种基于Weblogic容器的鉴权设计
bijian1013
javaweblogic
服务器对请求的鉴权可以在请求头中加Authorization之类的key，将用户名、密码保存到此key对应的value中，当然对于用户名、密码这种高机密的信息，应该对其进行加砂加密等，最简单的方法如下：
String vuser_id = "weblogic";
String vuse
- 【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化
bit1129
hessian
任何一个对象从一个JVM传输到另一个JVM，都要经过序列化为二进制数据(或者字符串等其他格式，比如JSON)，然后在反序列化为Java对象，这最后都是通过二进制的数据在不同的JVM之间传输(一般是通过Socket和二进制的数据传输)，本文定义一个比较符合工作中。
1. 定义三个POJO
Person类
package com.tom.hes
- 【Hadoop十四】Hadoop提供的脚本的功能
bit1129
hadoop
1. hadoop-daemon.sh
1.1 启动HDFS
./hadoop-daemon.sh start namenode
./hadoop-daemon.sh start datanode
通过这种逐步启动的方式，比start-all.sh方式少了一个SecondaryNameNode进程，这不影响Hadoop的使用，其实在 Hadoop2.0中，SecondaryNa
- 中国互联网走在“灰度”上
ronin47
管理 灰度
中国互联网走在“灰度”上（转）
文/孕峰
第一次听说灰度这个词，是任正非说新型管理者所需要的素质。第二次听说是来自马化腾。似乎其他人包括马云也用不同的语言说过类似的意思。
灰度这个词所包含的意义和视野是广远的。要理解这个词，可能同样要用“灰度”的心态。灰度的反面，是规规矩矩，清清楚楚，泾渭分明，严谨条理，是决不妥协，不转弯，认死理。黑白分明不是灰度，像彩虹那样
- java-51-输入一个矩阵，按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。
bylijinnan
java
public class PrintMatrixClockwisely {
/**
* Q51.输入一个矩阵，按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。
例如：如果输入如下矩阵：
1 2 3 4
5 6 7 8
9
- mongoDB 用户管理
开窍的石头
mongoDB用户管理
1:添加用户
第一次设置用户需要进入admin数据库下设置超级用户（use admin）
db.addUsr({user:'useName',pwd:'111111',roles:[readWrite,dbAdmin]});
第一个参数用户的名字
第二个参数
- [游戏与生活]玩暗黑破坏神3的一些问题
comsci
生活
暗黑破坏神3是有史以来最让人激动的游戏。。。。但是有几个问题需要我们注意
玩这个游戏的时间，每天不要超过一个小时，且每次玩游戏最好在白天
结束游戏之后，最好在太阳下面来晒一下身上的暗黑气息，让自己恢复人的生气
&nb
- java 二维数组如何存入数据库
cuiyadll
java
using System;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Windows.Forms;
using System.Xml;
using System.Xml.Serialization;
using System.IO;
namespace WindowsFormsApplication1
{
- 本地事务和全局事务Local Transaction and Global Transaction(JTA)
darrenzhu
javaspringlocalglobaltransaction
Configuring Spring and JTA without full Java EE
http://spring.io/blog/2011/08/15/configuring-spring-and-jta-without-full-java-ee/
Spring doc -Transaction Management
http://docs.spring.io/spri
- Linux命令之alias - 设置命令的别名，让 Linux 命令更简练
dcj3sjt126com
linuxalias
用途说明
设置命令的别名。在linux系统中如果命令太长又不符合用户的习惯，那么我们可以为它指定一个别名。虽然可以为命令建立“链接”解决长文件名的问 题，但对于带命令行参数的命令，链接就无能为力了。而指定别名则可以解决此类所有问题【1】。常用别名来简化ssh登录【见示例三】，使长命令变短，使常 用的长命令行变短，强制执行命令时询问等。
常用参数
格式：alias
格式：ali
- yii2 restful web服务[格式响应]
dcj3sjt126com
PHPyii2
响应格式
当处理一个 RESTful API 请求时， 一个应用程序通常需要如下步骤 来处理响应格式：
确定可能影响响应格式的各种因素， 例如媒介类型， 语言， 版本， 等等。 这个过程也被称为 content negotiation。
资源对象转换为数组， 如在 Resources 部分中所描述的。 通过 [[yii\rest\Serializer]]
- MongoDB索引调优（2）——[十]
eksliang
mongodbMongoDB索引优化
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2178555 一、概述
上一篇文档中也说明了，MongoDB的索引几乎与关系型数据库的索引一模一样，优化关系型数据库的技巧通用适合MongoDB，所有这里只讲MongoDB需要注意的地方 二、索引内嵌文档
可以在嵌套文档的键上建立索引，方式与正常
- 当滑动到顶部和底部时，实现Item的分离效果的ListView
gundumw100
android
拉动ListView，Item之间的间距会变大，释放后恢复原样；
package cn.tangdada.tangbang.widget;
import android.annotation.TargetApi;
import android.content.Context;
import android.content.res.TypedArray;
import andr
- 程序员用HTML5制作的爱心树表白动画
ini
JavaScriptjqueryWebhtml5css
体验效果：http://keleyi.com/keleyi/phtml/html5/31.htmHTML代码如下：
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"><head><meta charset="UTF-8" >
<ti
- 预装windows 8 系统GPT模式的ThinkPad T440改装64位 windows 7旗舰版
kakajw
ThinkPad预装改装windows 7windows 8
该教程具有普遍参考性，特别适用于联想的机器，其他品牌机器的处理过程也大同小异。
该教程是个人多次尝试和总结的结果，实用性强，推荐给需要的人！
缘由
小弟最近入手笔记本ThinkPad T440，但是特别不能习惯笔记本出厂预装的Windows 8系统，而且厂商自作聪明地预装了一堆没用的应用软件，消耗不少的系统资源（本本的内存为4G，系统启动完成时，物理内存占用比
- Nginx学习笔记
mcj8089
nginx
一、安装nginx 1、在nginx官方网站下载一个包，下载地址是：
http://nginx.org/download/nginx-1.4.2.tar.gz
2、WinSCP(ftp上传工
- mongodb 聚合查询每天论坛链接点击次数
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
/* 18 */
{
"_id" : ObjectId("5596414cbe4d73a327e50274"),
"msgType" : "text",
"sendTime" : ISODate("2015-07-03T08:01:16.000Z"
- java术语（PO/POJO/VO/BO/DAO/DTO）
Luob.
DAOPOJODTOpoVO BO
PO(persistant object) 持久对象
在o/r 映射的时候出现的概念,如果没有o/r映射,就没有这个概念存在了.通常对应数据模型(数据库),本身还有部分业务逻辑的处理.可以看成是与数据库中的表相映射的java对象.最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录,多个记录可以用PO的集合.PO中应该不包含任何对数据库的操作.
VO(value object) 值对象
通
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Time Complexity & Big-O：
http://stackoverflow.com/questions/487258/plain-english-explanation-of-big-o
http://bigocheatsheet.com/
http://www.sitepoint.com/time-complexity-algorithms/
