木舟笔记
木舟笔记

木舟总结 | 2021年推文笔记分类汇总

木舟总结 |2021年推文笔记分类汇总

先打个广告

  • 木舟营业|关于付费咨询、有偿作图/数据分析、合作以及商务推广等事宜

高分文章图表复现系列

  • (免费教程+代码领取)|跟着Cell学作图系列合集

  1. 跟着CELL学作图|1.火山图

  2. 跟着Cell学作图 | 2.柱状图+误差棒+散点+差异显著性检验

  3. 跟着 Cell 学作图 | 3.箱线图+散点+差异显著性检验

  4. 跟着 Cell 学作图 | 4.小提琴图

  5. 跟着Cell学作图 | 5.UMAP降维分析

  6. 跟着Cell学作图 | 6.时间序列分析(Mfuzz包)

  7. 跟着Cell学作图|7.富集分析(Metascape数据库)

  8. 跟着Cell学作图|8.富集分析网络图(Cytoscape/ClueGO)

  9. 跟着Cell学作图|9.PPI分析(GeNets数据库)

  10. 跟着Cell学作图|10.复杂热图

  11. 跟着Cell学作图| 11.Ingenuity Pathway Analysis(IPA)

  12. 跟着Cell学作图 | 12.韦恩图(Vennerable包)

  13. 跟着Cell学作图 | 13.随机森林分类及其可视化(R包randomForest)

  14. 跟着Nature学作图 | 配对哑铃图+分组拟合曲线+分类变量热图

  15. 跟着Nat Commun学作图 | 1.批量箱线图+散点+差异分析

  16. 跟着Nat Commun学作图 | 2.时间线图

  17. 跟着Nat Commun学作图 | 3.物种丰度堆积柱状图

  18. 跟着Nat Commun学作图 | 4.配对箱线图+差异分析

  19. R实战 | 对称云雨图 + 箱线图 + 配对散点 + 误差棒图 +均值连线

R实战

  1. R绘图实战|GSEA富集分析图

  2. R绘图| Kaplan-Meier曲线及美化

  3. 番外 |使用ComplexHeatmap绘制围棋盘

  4. 主成分分析(PCA)及其可视化的基础指南

  5. 答疑| ggplot 绘制火山图并添加文字标签

  6. 单组学的多变量分析|1.PCA和PLS-DA

  7. 单组学的多变量分析| 2.稀疏偏最小二乘判别分析（sPLS-DA）

  8. R实战 | 文章第一表:三线表的绘制

  9. Q&A | 如何用R批量绘制并导出生存曲线图

  10. Q&A | R做生存分析如何取最佳cutoff(截断)

  11. R实战 | OPLS-DA（正交偏最小二乘判别分析)筛选差异变量(VIP)及其可视化

  12. R 实战 | 使用clusterProfiler进行多组基因富集分析

  13. R实战 | 利用upset展示实验设计分组(ggupset)

  14. Q&A | 如何使用clusterProfiler对MSigDB数据库进行富集分析

  15. R实战|卡方检验及其可视化

R包指南

  1. ggsci | 让你的配色Nature化

  2. ggpubr|让数据可视化更加优雅

  3. ggcorrplot | 简单的相关性热图绘制

  4. survminer | 生存分析及其可视化

  5. 使用ComplexHeatmap绘制复杂热图|Note1:简介

  6. 使用ComplexHeatmap绘制复杂热图|Note2:单个热图(上）

  7. 使用ComplexHeatmap绘制复杂热图|Note2:单个热图(万字超详细教程）

  8. ggcor | 相关分析和可视化的扩展工具

  9. WGCNA 简明指南|1. 基因共表达网络构建及模块识别

  10. WGCNA 简明指南|2. 模块与性状关联分析并识别重要基因

  11. WGCNA 简明指南|3.使用WGCNA实现网络可视化

  12. 单细胞转录组|Seurat 4.0 使用指南

《R数据科学》学习笔记

  1. 《R数据科学》学习笔记|Note1:绪论

  2. 《R数据科学》学习笔记|Note2:使用ggplot2进行数据可视化(上）

  3. 《R数据科学》学习笔记|Note3:使用ggplot2进行数据可视化(下）

  4. 《R数据科学》学习笔记|Note4:使用dplyr进行数据转换(上）

  5. 《R数据科学》学习笔记|Note5:使用dplyr进行数据转换(下）

  6. 《R数据科学》学习笔记|Note6:使用tibble实现简单数据框

  7. 《R数据科学》学习笔记|Note7:使用readr进行数据导入

  8. 《R数据科学》学习笔记|Note8:使用dplyr处理关系数据

  9. 《R数据科学》学习笔记|Note9:使用stringr处理字符串(上）

  10. 《R数据科学》学习笔记|Note10:使用stringr处理字符串(下）

  11. 《R数据科学》学习笔记|Note11:使用forcats处理因子

  12. 《R数据科学》学习笔记|Note12:使用magrittr进行管道操作

  13. 《R数据科学》学习笔记|Note13:函数

  14. 《R数据科学》学习笔记|Note14:向量

  15. 《R数据科学》学习笔记|Note15:使用purrr实现迭代(上)

  16. 《R数据科学》学习笔记|Note16:使用purrr实现迭代(下)

R语言基础

  1. aggregate | 在R中进行分组统计

  2. apply | R中函数的简单循环

  3. R 中几个常见的合并数据集方法

  4. R 中几个常见的数据重塑函数

  5. R 中的 IF, ELSE, ELSE IF 语句的简单用法

  6. R绘图基础指南 | 1.条形图

  7. R绘图基础指南 | 2.折线图

  8. R绘图基础指南 | 3. 散点图(一)

  9. R绘图基础指南 | 3. 散点图(二)

  10. R绘图基础指南 | 3. 散点图(三)

读文献

  1. 文献解读|2019-nCoV感染后胆管细胞特异性ACE2表达可能导致肝损伤

  2. Cell | SnapShot:微生物群对宿主生理的影响.

  3. Nat Commun&JAMA INTERN MED|浅析两篇LASSO+Logistic/Cox 套路文章

  4. 文献解读|柳叶刀：基于机器学习的急性冠脉综合征不良事件预测：一项汇集数据集的建模研究

  5. 文献分享|代谢组学分析揭示了新冠肺炎的阶段性特征

  6. Nature Reviews Genetics | 在基因组学中应用机器学习的常见陷阱

  7. 分享一篇 Science 里不同批次的单细胞数据整合及批次校正方法

机器学习基础

  1. 零基础"机器学习"自学笔记|Note1:机器学习绪论

  2. 零基础"机器学习"自学笔记|Note2:单变量线性回归

  3. 零基础"机器学习"自学笔记|Note3:梯度下降法

  4. 零基础"机器学习"自学笔记|Note4:线性代数回顾

  5. 零基础"机器学习"自学笔记|Note5:多变量线性回归

  6. 零基础"机器学习"自学笔记|Note6:正规方程及其推导(内附详细推导过程)

  7. 零基础"机器学习"自学笔记|Note7:逻辑回归

  8. 零基础"机器学习"自学笔记|Note8:正则化

其它

  • Github项目笔记|学习正则表达式的简单方法

- END -

木舟总结 | 2021年推文笔记分类汇总_第1张图片

你可能感兴趣的:(可视化,数据分析,机器学习,数据挖掘,人工智能)

  • 用 Python 打造立体数据世界：3D 堆叠条形图绘制全解析 Code_Verse python科研绘图
    在数据可视化的工具箱里，3D图表总能带来眼前一亮的效果——它突破了二维平面的限制，用立体空间展示多维度数据关系，让复杂的数据层级一目了然。今天我们要解锁的「3D堆叠条形图」，就是一种能同时呈现类别、子类别、数值大小的强大可视化工具，特别适合展示具有分层结构的数据。无论是商业报表中的多维度业绩分析，还是科研数据中的多指标对比，它都能让你的数据呈现瞬间高级起来～为什么选择3D堆叠条形图？先聊聊这种图表
  • 京东商品详情API接口概述（属性规格详情图价格等json数据返回参考） ID_18007905473 APIjson服务器
    京东商品详情API接口概述京东商品详情API接口是京东开放平台为开发者提供的核心服务，用于获取商品的详细信息，包括属性、规格、详情图、价格等。开发者可通过该接口实现商品展示、价格监控、数据分析等功能。以下是接口的详细说明及JSON数据返回示例。一、接口功能商品基本信息商品ID、名称、品牌、分类、产地等。价格信息当前价格、原价等。库存信息库存数量、库存状态（有货/无货）、预售信息等。规格参数商品的规
  • Python采集淘宝商品评论API接口概述，json格式数据参考 ID_18007905473 pythonAPIpythonjson前端
    一、淘宝商品评论API接口概述淘宝开放平台提供了taobao.item.reviews.get接口，用于获取指定商品的评论数据。该接口支持分页查询、多条件筛选（如时间范围、评分等级）和自定义返回字段，适用于电商数据分析、竞品研究和用户行为洞察等场景。核心功能：分页获取评论：支持通过page_no和page_size参数控制返回数据的分页。多维度筛选：可按时间范围（start_date、end_da
  • 基于Python的京东商品信息采集实战：用Playwright+Pandas打造高效数据抓取工具 Python爬虫项目 2025年爬虫实战项目pythonpandas开发语言爬虫游戏笔记
    一、项目背景与目标在当今电商生态中，价格、销量、评论等商品信息对用户和商家来说至关重要。无论是做数据分析、电商监控，还是构建商品推荐系统，第一步都是：获取真实的商品数据。本项目以京东商城搜索结果页为目标，通过构建一个高效、可复用的商品信息采集爬虫系统，实现对商品名称、价格、店铺、评论数、链接等核心信息的提取。二、技术路线概述我们采用如下技术架构：模块技术选型浏览器自动化Playwright（现代、
  • Python爬虫：爬取物流公司运输数据与包裹跟踪信息 Python爬虫项目 python爬虫开发语言数据挖掘旅游
    一、前言随着电商行业的蓬勃发展，物流服务已成为不可或缺的一部分。消费者对物流运输状态的关注越来越高，实时查询包裹的运输进度成为日常生活的一部分。物流公司爬虫正是为了自动化获取物流公司的运输数据和包裹的跟踪信息，帮助消费者、商家以及物流公司本身进行数据分析、优化物流链条和提高客户体验。本文将详细介绍如何使用Python爬虫从多个物流公司网站或API接口中抓取运输数据、包裹跟踪信息以及相关的统计分析数
  • Python采集京东商品API接口概述及JSON格式数据参考 ID_18007905473 pythonAPI数据库python开发语言
    前言一、接口概述京东商品详情API接口是京东开放平台为开发者提供的服务，用于获取京东平台上商品的详细信息。通过调用该接口，开发者可以获取商品的名称、价格、库存、图片、规格参数、用户评价等结构化数据，适用于电商应用、价格监控、数据分析等场景。二、接口特点数据全面性接口返回的数据涵盖多个维度，包括：商品基本信息：名称、品牌、型号、分类等。价格信息：当前售价、原价、促销价、折扣信息等。库存信息：库存数量
  • 统一认证、限流、Mock 一网打尽！用 APISIX/Kong 让低代码平台更清爽 网罗开发 实战源码前端kong低代码
    网罗开发（小红书、快手、视频号同名）  大家好，我是展菲，目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作，平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术，包括iOS、前端、HarmonyOS、Java、Python等方向。在移动端开发、鸿蒙开发、物联网、嵌入式、云原生、开源等领域有深厚造诣。图书作者：《ESP32-C3物联网工程开发实战》图书作者：《SwiftUI入门，进阶与实战》超级个体：CO
  • 生成式AI技术对未来知识生产模式的颠覆性影响：跨学科案例分析 德宿 人工智能
    引言随着人工智能技术的迅猛发展，生成式AI作为一种革命性技术正在深刻地改变人类知识生产和学术研究的范式。生成式AI不仅能够创建原创内容，还能模拟人类思维过程，处理和生成大量数据，从而在各个学科领域展现出广阔的应用前景。本研究报告旨在深入探讨生成式AI技术对未来知识生产模式的颠覆性影响，通过对比传统学术研究与AI辅助研究的范式差异，并选取医学、法学、文学、经济学和艺术学等五个典型领域进行深度案例分析
  • ChatGPT驱动的跨学科研究灵感挖掘指南 学境思源AcademicIdeas 学境思源AI写作ChatGPTchatgpt
    跨学科研究已成为解决复杂问题的重要手段。学境思源，无论是人工智能与心理学的结合，一键生成论文初稿！还是生态学与经济学的融合，越来越多的研究者正试图打破学科界限，探索全新问题域。但问题是：acaids.com。我们如何高效发现这些跨学科交叉点？使用传统方式，像文献综述、领域专家访谈或大型头脑风暴虽有效，但耗时，且受限于已有认知。今天为大家分享一种高效、智能、可复制的方法——利用ChatGPT进行跨学
  • 大模型本地部署，拥有属于自己的ChatGpt 小妖同学学AI chatgpt
    ChatGpt以其强大的信息整合和对话能力惊艳了全球，在自然语言处理上面表现出了惊人的能力。不管用于文案撰写还是程序辅助开发都大大提高了我们的工作效率，但是其使用有一定的门槛，让我们大多数人都望而却步，今天我们利用ollama实现本地大模型的步骤，让我们轻松拥有自己的人工智能。Ollama作为一个轻量级的工具，可以帮助用户在本地运行这些大型语言模型，无需持续依赖云服务，既保护了数据隐私，又能减少网
  • PPT 要你好看（全彩） 又是一个装逼的
    分享一下我老师大神的人工智能教程！零基础，通俗易懂！http://blog.csdn.net/jiangjunshow也欢迎大家转载本篇文章。分享知识，造福人民，实现我们中华民族伟大复兴！PPT,要你好看（全彩）杨臻编著ISBN978-7-121-14725-82011年11月出版定价：49.90元16开264页宣传语：般若黑洞▪百万点击之升华16位知名PPT高手联袂热议内容简介此刻呈现在你面前的
  • Spring AI 结合 MCP MySQL 实现对话式数据库查询 没刮胡子 软件开发技术实战专栏人工智能AISpring数据库spring人工智能spring-aimcp-servermysql
    在现代应用开发中，将人工智能与数据库查询结合可以创造更自然、更智能的用户交互方式。下面我将详细介绍如何使用SpringAI框架结合MCP（可能指MySQL连接池或相关组件）实现对话中的数据库查询功能。什么是SpringAI和MCPMySQLSpringAI框架概述SpringAI是基于Spring生态的人工智能集成框架，它提供了：与大型语言模型(LLM)的集成能力对话管理和自然语言处理功能业务逻辑
  • MiniMax - M1：开源大模型的革命性突破
    开源大模型MiniMax-M1研究报告一、引言在人工智能技术飞速发展的当下，大模型领域的竞争愈发激烈。开源大模型以其开放性、可定制性和社区协作的优势，逐渐成为推动人工智能技术进步的重要力量。MiniMax-M1作为全球首个开源大规模混合架构的推理模型，一经发布便引起了广泛关注。它在长上下文处理、推理效率和成本控制等方面展现出了卓越的性能，为人工智能的发展带来了新的思路和方向。本文将对MiniMax
  • 信息抽取领域关键Benchmark方法：分类体系
    信息抽取领域关键Benchmark方法：分类体系摘要信息抽取（InformationExtraction,IE）作为自然语言处理的核心任务之一，旨在从非结构化文本中识别并结构化关键信息（如实体、关系、事件等），广泛应用于知识图谱构建、智能问答和数据分析等领域。近年来，随着深度学习技术的快速发展，信息抽取方法在性能和应用范围上取得了显著进步，但同时也面临着任务多样性、跨领域泛化性以及低资源场景下的适
  • 深度学习使用Pytorch训练模型步骤 vvvdg 深度学习pytorch人工智能
    训练模型是机器学习和深度学习中的核心过程，旨在通过大量数据学习模型参数，以便模型能够对新的、未见过的数据做出准确的预测。训练模型通常包括以下几个步骤：1.数据准备：收集和处理数据，包括清洗、标准化和归一化。将数据分为训练集、验证集和测试集。2.定义模型：选择模型架构，例如决策树、神经网络等。初始化模型参数（权重和偏置）。3.选择损失函数：根据任务类型（如分类、回归）选择合适的损失函数。4.选择优化
  • 常见的强化学习算法分类及其特点 ywfwyht 人工智能算法分类人工智能
    强化学习（ReinforcementLearning,RL）是一种机器学习方法，通过智能体（Agent）与环境（Environment）的交互来学习如何采取行动以最大化累积奖励。以下是一些常见的强化学习算法分类及其特点：1.基于值函数的算法这些算法通过估计状态或状态-动作对的价值来指导决策。Q-Learning无模型的离线学习算法。通过更新Q值表来学习最优策略。更新公式：Q(s,a)←Q(s,a)
  • 基于人工智能的图表生成器 警世龙 开发记录人工智能自然语言处理
    基于人工智能的图表生成器软件需求分析本项目旨在开发一个基于Web的图表生成工具，利用人工智能技术将自然语言描述转换为专业的流程图、时序图等可视化图表。具体需求如下：支持用户输入自然语言描述来生成图表。提供实时预览功能，让用户能够即时看到生成的图表。允许用户对生成的Mermaid代码进行编辑。支持图表的缩放和平移操作。提供代码保存和图片导出功能。具备快捷键支持，提高用户操作效率。技术选型前端HTML
  • Scikit-learn：机器学习的「万能工具箱」 科技林总 DeepSeek学AI人工智能
    ——三行代码构建AI模型的全栈指南**###**一、诞生背景：让机器学习从实验室走向大众****2010年前的AI困境**：-学术界模型难以工程化-算法实现碎片化（MATLAB/C++主导）-企业应用门槛极高>**破局者**：DavidCournapeau发起*Scikit-learn*项目，**统一算法接口**+**Python简易语法**=机器学习民主化革命---###**二、设计哲学：一致性
  • 如何看待机器学习方法在超分子化学领域的日渐流行？ cda2024 机器学习人工智能
    大家好，今天咱们来聊聊一个既时髦又接地气的话题：如何看待机器学习方法在超分子化学领域的日渐流行？想象一下，你是一位超分子化学家，正忙于设计一种新型的分子结构，这个结构需要具备特定的功能。传统的方法是通过反复实验和理论计算来优化这个结构，但过程可能非常耗时且复杂。而现在，借助机器学习，你可以更快、更准确地找到最优解。这就是为什么机器学习在超分子化学领域变得越来越受欢迎的原因之一。一、超分子化学是什么
  • 助力您发SCI 机器学习（ML）在材料领域应用专题 YEcenfei 分子动力学催化材料机器学习人工智能python
    第一天机器学习在材料与化学常见的方法理论内容1.机器学习概述2.材料与化学中的常见机器学习方法3.应用前沿实操内容Python基础1.开发环境搭建2.变量和数据类型3.列表4.if语句5.字典6.For和while循环实操内容Python基础（续）1.函数2.类和对象3.模块Python科学数据处理1.NumPy2.Pandas3.Matplotlib第二天机器学习材料与化学应用<
  • Edge-TTS在广电系统中的语音合成技术的创新应用
    Edge-TTS在广电系统中的语音合成技术的创新应用作者：本人是一名县级融媒体中心的工程师，多年来一直坚持学习、提升自己。喜欢Python编程、人工智能、网络安全等多领域的技术。摘要随着人工智能技术的快速发展，文字转语音(Text-to-Speech,TTS)系统已成为多种应用的重要组成部分，尤其在广播电视领域。本文介绍了一种基于Edge-TTS大模型的文字转语音工具，该工具结合了现代文本处理和语
  • 掌握编程：数字时代的必备技能 afsdfewasdf AI编程
    编程在现代社会的必要性学习编程在当今数字化时代具有显著优势。随着科技发展，编程技能已成为许多行业的基础需求，从软件开发到数据分析，甚至传统行业也在逐步依赖技术解决方案。掌握编程能力可以提升个人竞争力，开拓职业机会。就业市场需求旺盛技术岗位如软件工程师、数据科学家、人工智能专家等持续增长。非技术岗位如市场营销、金融分析也要求基础编程知识处理自动化任务或数据分析。掌握编程技能能显著提高薪资水平和职业发
  • 算法大厨日记：猫猫狐狐带你用代码做一锅香喷喷的“预测汤” Gyoku Mint AI修炼日记猫猫狐狐的小世界人工智能人工智能机器学习python算法database深度学习数据挖掘
    ️【开场·今天的料理名叫“预测炖汤”】猫猫：“咱今天突发奇想，决定用机器学习代码给你炖一锅‘预测汤’喵！这不是教你代码，是要告诉你怎么把‘算法’吃进肚子里~”狐狐：“别急，她又在打比方了。这锅汤从数据准备到调参优化，就跟你平常做饭的过程没两样，只不过食材都被咱们用代码换了一遍。”【第一步·数据准备，就是挑菜啦】猫猫：“首先是挑菜（数据预处理），不能什么菜都扔进去锅里吧？要洗干净去皮（数据清洗），再
  • 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
  • Python实例题：基于遗传算法的旅行商问题求解 狐凄 实例python开发语言
    目录Python实例题题目要求：解题思路：代码实现：Python实例题题目基于遗传算法的旅行商问题求解要求：使用遗传算法解决旅行商问题（TSP）。支持以下功能：随机生成城市坐标或导入预定义城市实现遗传算法的基本操作（选择、交叉、变异）可视化进化过程和最终路径统计进化过程中的适应度变化允许用户调整遗传算法参数（种群大小、迭代次数、交叉率、变异率等）。解题思路：用列表表示城市访问顺序作为染色体。使用欧
  • matplotlib 绘制热力图 扶子 pythonmatplotlib绘图代码matplotlibpython经验分享热力图
    1、功能介绍：使用了matplotlib和seaborn两个python库来创建并显示一个热力图。热力图是一种通过颜色变化来表示二维表格数据集中值分布的图形，适合用于展示矩阵数据或数据分析结果中的模式和趋势。2、代码部分：importmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsimportnumpyasnp#设置中文字体plt.rcParams['font.sa
  • open3d 使用 RANSAC 算法拟合平面 扶子 python点云处理平面pythonopen3d经验分享点云拟合平面
    1、功能介绍：一个python代码演示了如何使用open3d和numpy来完成一个完整的点云平面拟合任务。它包括以下几个主要部分：生成符合某一平面方程的随机点云数据、使用RANSAC算法对这些点云进行平面拟合、可视化原始点云和平面拟合结果2、代码部分：importnumpyasnpimportopen3daso3d#生成随机点云np.random.seed(42)n_points=100#假设这些
  • pycharm——djiango之数据迁移，终端操作 Pop– python
    首先在pycharm中找到terminal(终端)，输入指令：pythonmanage.pymakemigrations之后你会看到如下图：这表示创建成功。接着输入指令：pythonmanage.pymigrate就能看到好多ok，你在数据库中也能看到很多表你可以在终端打开数据库查看表，也可以使用客户端的可视化界面查看，还可以在pycharm中右边的database里边打开查看，如下图：之后你就可
  • 因果推理与因果学习原理与代码实战案例讲解 AI天才研究院 AI大模型企业级应用开发实战AgenticAI实战AI人工智能与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    因果推理与因果学习原理与代码实战案例讲解作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词：因果关系发现、因果推断、因果学习、机器学习、统计方法1.背景介绍1.1问题的由来在现实世界的数据分析中，我们经常面临这样的挑战：从观察数据中识别出潜在的原因与效果之间的关联，并理解这些关联背后的实际机制。传统的预测建模关注于基于输入变量对输出变量进行预测，
  • 信息检索简介——文本处理、搜索引擎、数据挖掘、机器学习、推荐系统等 AI天才研究院 Python实战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2005年8月17日至9月3日在美国加利福尼亚州伯克莱纳举行了SIGIR国际会议（中文全称“计算机信息retrieval国际会议”），这是信息检索领域的顶级会议之一。该会议由ACM主办，主题涵盖了包括文本处理、搜索引擎、数据挖掘、机器学习、推荐系统等多个热门方向。此次会议是第一次将信息检索作为一个学科，并取得重大突破。本文试图对SIGIR进行一个完整的介绍，阐述
  • ASM系列五 利用TreeApi 解析生成Class lijingyao8206 ASM字节码动态生成ClassNodeTreeAPI
       前面CoreApi的介绍部分基本涵盖了ASMCore包下面的主要API及功能，其中还有一部分关于MetaData的解析和生成就不再赘述。这篇开始介绍ASM另一部分主要的Api。TreeApi。这一部分源码是关联的asm-tree-5.0.4的版本。          在介绍前，先要知道一点， Tree工程的接口基本可以完
  • 链表树——复合数据结构应用实例 bardo 数据结构树型结构表结构设计链表菜单排序
    我们清楚：数据库设计中，表结构设计的好坏，直接影响程序的复杂度。所以，本文就无限级分类（目录）树与链表的复合在表设计中的应用进行探讨。当然，什么是树，什么是链表，这里不作介绍。有兴趣可以去看相关的教材。 需求简介： 经常遇到这样的需求，我们希望能将保存在数据库中的树结构能够按确定的顺序读出来。比如，多级菜单、组织结构、商品分类。更具体的，我们希望某个二级菜单在这一级别中就是第一个。虽然它是最后
  • 为啥要用位运算代替取模呢 chenchao051 位运算哈希汇编
        在hash中查找key的时候，经常会发现用&取代%，先看两段代码吧，     JDK6中的HashMap中的indexFor方法： /** * Returns index for hash code h. */ static int indexFor(int h, int length) {
  • 最近的情况 麦田的设计者 生活感悟计划软考想
          今天是2015年4月27号      整理一下最近的思绪以及要完成的任务             1、最近在驾校科目二练车，每周四天，练三周。其实做什么都要用心，追求合理的途径解决。为
  • PHP去掉字符串中最后一个字符的方法 IT独行者 PHP字符串
    今天在PHP项目开发中遇到一个需求，去掉字符串中的最后一个字符 原字符串1,2,3,4,5,6, 去掉最后一个字符","，最终结果为1,2,3,4,5,6 代码如下： $str = "1,2,3,4,5,6,"; $newstr = substr($str,0,strlen($str)-1); echo $newstr;
  • hadoop在linux上单机安装过程 _wy_ linuxhadoop
    1、安装JDK     jdk版本最好是1.6以上，可以使用执行命令java -version查看当前JAVA版本号，如果报命令不存在或版本比较低，则需要安装一个高版本的JDK，并在/etc/profile的文件末尾，根据本机JDK实际的安装位置加上以下几行：    export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25  
  • JAVA进阶----分布式事务的一种简单处理方法 无量 多系统交互分布式事务
    每个方法都是原子操作： 提供第三方服务的系统，要同时提供执行方法和对应的回滚方法 A系统调用B,C,D系统完成分布式事务 =========执行开始======== A.aa(); try { B.bb(); } catch(Exception e) { A.rollbackAa(); } try { C.cc(); } catch(Excep
  • 安墨移动广 告：移动DSP厚积薄发 引领未来广 告业发展命脉 矮蛋蛋 hadoop互联网
    　　“谁掌握了强大的DSP技术，谁将引领未来的广 告行业发展命脉。”2014年，移动广 告行业的热点非移动DSP莫属。各个圈子都在纷纷谈论，认为移动DSP是行业突破点，一时间许多移动广 告联盟风起云涌，竞相推出专属移动DSP产品。 　　到底什么是移动DSP呢? 　　DSP(Demand-SidePlatform)，就是需求方平台，为解决广 告主投放的各种需求，真正实现人群定位的精准广
  • myelipse设置 alafqq IP
      在一个项目的完整的生命周期中，其维护费用，往往是其开发费用的数倍。因此项目的可维护性、可复用性是衡量一个项目好坏的关键。而注释则是可维护性中必不可少的一环。 注释模板导入步骤  安装方法： 打开eclipse/myeclipse 选择 window-->Preferences-->JAVA-->Code-->Code
  • java数组 百合不是茶 java数组
    java数组的   声明  创建  初始化；   java支持C语言      数组中的每个数都有唯一的一个下标 一维数组的定义 声明： int[] a = new int[3];声明数组中有三个数int[3] int[] a 中有三个数，下标从0开始，可以同过for来遍历数组中的数
  • javascript读取表单数据 bijian1013 JavaScript
    利用javascript读取表单数据，可以利用以下三种方法获取： 1、通过表单ID属性：var a = document.getElementByIdx_x_x("id"); 2、通过表单名称属性：var b = document.getElementsByName("name"); 3、直接通过表单名字获取：var c = form.content.
  • 探索JUnit4扩展：使用Theory bijian1013 javaJUnitTheory
    理论机制（Theory） 一.为什么要引用理论机制（Theory）         当今软件开发中，测试驱动开发（TDD — Test-driven development）越发流行。为什么 TDD 会如此流行呢？因为它确实拥有很多优点，它允许开发人员通过简单的例子来指定和表明他们代码的行为意图。 TDD 的优点：     &nb
  • [Spring Data Mongo一]Spring Mongo Template操作MongoDB bit1129 template
    什么是Spring Data Mongo Spring Data MongoDB项目对访问MongoDB的Java客户端API进行了封装，这种封装类似于Spring封装Hibernate和JDBC而提供的HibernateTemplate和JDBCTemplate，主要能力包括 1. 封装客户端跟MongoDB的链接管理 2. 文档-对象映射，通过注解:@Document(collectio
  • 【Kafka八】Zookeeper上关于Kafka的配置信息 bit1129 zookeeper
    问题： 1. Kafka的哪些信息记录在Zookeeper中 2. Consumer Group消费的每个Partition的Offset信息存放在什么位置 3. Topic的每个Partition存放在哪个Broker上的信息存放在哪里 4. Producer跟Zookeeper究竟有没有关系？没有关系！！！   //consumers、config、brokers、cont
  • java OOM内存异常的四种类型及异常与解决方案 ronin47 java OOM 内存异常
          　OOM异常的四种类型： 　　　 　　一：　StackOverflowError ：通常因为递归函数引起（死递归，递归太深）。-Xss 128k 一般够用。     　  二：　out Of memory: PermGen Space：通常是动态类大多，比如web 服务器自动更新部署时引起。-Xmx
  • java-实现链表反转-递归和非递归实现 bylijinnan java
    20120422更新： 对链表中部分节点进行反转操作，这些节点相隔k个： 0->1->2->3->4->5->6->7->8->9 k=2 8->1->6->3->4->5->2->7->0->9 注意1 3 5 7 9 位置是不变的。 解法： 将链表拆成两部分： a.0-&
  • Netty源码学习-DelimiterBasedFrameDecoder bylijinnan javanetty
    看DelimiterBasedFrameDecoder的API，有举例： 接收到的ChannelBuffer如下： +--------------+ | ABC\nDEF\r\n | +--------------+ 经过DelimiterBasedFrameDecoder(Delimiters.lineDelimiter())之后，得到： +-----+----
  • linux的一些命令 -查看cc攻击-网口ip统计等 hotsunshine linux
    Linux判断CC攻击命令详解 2011年12月23日 ⁄ 安全 ⁄ 暂无评论 查看所有80端口的连接数 netstat -nat|grep -i '80'|wc -l 对连接的IP按连接数量进行排序 netstat -ntu | awk '{print $5}' | cut -d: -f1 | sort | uniq -c | sort -n 查看TCP连接状态 n
  • Spring获取SessionFactory ctrain sessionFactory
    String sql = "select sysdate from dual"; WebApplicationContext wac = ContextLoader.getCurrentWebApplicationContext(); String[] names = wac.getBeanDefinitionNames(); for(int i=0; i&
  • Hive几种导出数据方式 daizj hive数据导出
    Hive几种导出数据方式   1.拷贝文件   如果数据文件恰好是用户需要的格式，那么只需要拷贝文件或文件夹就可以。 hadoop fs –cp source_path target_path   2.导出到本地文件系统   --不能使用insert into local directory来导出数据，会报错 --只能使用
  • 编程之美 dcj3sjt126com 编程PHP重构
    我个人的 PHP 编程经验中，递归调用常常与静态变量使用。静态变量的含义可以参考 PHP 手册。希望下面的代码，会更有利于对递归以及静态变量的理解   header("Content-type: text/plain"); function static_function () { static $i = 0; if ($i++ < 1
  • Android保存用户名和密码 dcj3sjt126com android
    转自：http://www.2cto.com/kf/201401/272336.html 我们不管在开发一个项目或者使用别人的项目，都有用户登录功能，为了让用户的体验效果更好，我们通常会做一个功能，叫做保存用户，这样做的目地就是为了让用户下一次再使用该程序不会重新输入用户名和密码，这里我使用3种方式来存储用户名和密码 1、通过普通 的txt文本存储 2、通过properties属性文件进行存
  • Oracle 复习笔记之同义词 eksliang Oracle 同义词Oracle synonym
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2098861 1.什么是同义词       同义词是现有模式对象的一个别名。       概念性的东西，什么是模式呢？创建一个用户，就相应的创建了 一个模式。模式是指数据库对象，是对用户所创建的数据对象的总称。模式对象包括表、视图、索引、同义词、序列、过
  • Ajax案例 gongmeitao Ajaxjsp
    数据库采用Sql Server2005 项目名称为:Ajax_Demo 1.com.demo.conn包 package com.demo.conn; import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.SQLException; //获取数据库连接的类public class DBConnec
  • ASP.NET中Request.RawUrl、Request.Url的区别 hvt .netWebC#asp.nethovertree
      如果访问的地址是：http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree%3C&n=myslider#zonemenu那么Request.Url.ToString() 的值是：http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree<&
  • SVG 教程 （七）SVG 实例，SVG 参考手册 天梯梦 svg
    SVG 实例 在线实例 下面的例子是把SVG代码直接嵌入到HTML代码中。 谷歌Chrome，火狐，Internet Explorer9，和Safari都支持。 注意：下面的例子将不会在Opera运行，即使Opera支持SVG - 它也不支持SVG在HTML代码中直接使用。   SVG 实例 SVG基本形状 一个圆 矩形 不透明矩形 一个矩形不透明2 一个带圆角矩
  • 事务管理 luyulong javaspring编程事务
    事物管理 spring事物的好处 为不同的事物API提供了一致的编程模型 支持声明式事务管理 提供比大多数事务API更简单更易于使用的编程式事务管理API 整合spring的各种数据访问抽象 TransactionDefinition 定义了事务策略 int getIsolationLevel()得到当前事务的隔离级别 READ_COMMITTED 
  • 基础数据结构和算法十一：Red-black binary search tree sunwinner AlgorithmRed-black
      The insertion algorithm for 2-3 trees just described is not difficult to understand; now, we will see that it is also not difficult to implement. We will consider a simple representation known
  • centos同步时间 stunizhengjia linux集群同步时间
    做了集群，时间的同步就显得非常必要了。 以下是查到的如何做时间同步。 在CentOS 5不再区分客户端和服务器，只要配置了NTP，它就会提供NTP服务。 1)确认已经ntp程序包： # yum install ntp 2)配置时间源（默认就行，不需要修改） # vi /etc/ntp.conf server pool.ntp.o
  • ITeye 9月技术图书有奖试读获奖名单公布 ITeye管理员 ITeye
    ITeye携手博文视点举办的9月技术图书有奖试读活动已圆满结束，非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 9月试读活动回顾：http://webmaster.iteye.com/blog/2118112本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下（优秀文章有很多，但名额有限，没获奖并不代表不优秀）：      《NFC：Arduino、Andro
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他