【345】机器学习入门 - 李宏毅机器学习笔记

TOPIC	BLOG	PDF	VIDEO
【1】Learning Map（学习导图）	blog	pdf	video
【2】Regression：Case Study ；回归：案例研究	blog	pdf	video
【3】Gradient Descent ；梯度下降	blog	pdf	video
【4】Where does the error come from? ；误差分析	blog	pdf	video
【5】Classification: Probabilistic Generative Model；分类：概率生成模型	blog	pdf	video
【6】Classification: Logistic Regression；Logistic回归	blog	pdf	video
【7】Brief Introduction of Deep Learning；深度学习简介	blog	pdf	video
【8】Backpropagation；反向传播算法	blog	pdf	video
【9】“Hello world” of deep learning；初探深度学习	blog	pdf	video
【10】Tips for Deep Learning；深度学习小贴士	blog	pdf	video
【11】Convolutional Neural Network；卷积神经网络	blog	pdf	video
【12】Why Deep Learning? ; 为什么是深度学习？	blog	pdf	video
【13】Semi-supervised Learning ;半监督学习	blog	pdf	video
【14】Unsupervised Learning: Linear Dimension Reduction；线性降维	blog	pdf	video
【15】Unsupervised Learning: Word Embedding；无监督学习：词嵌入	blog	pdf	video
【16】Unsupervised Learning: Neighbor Embedding；无监督学习：邻域嵌套	blog	pdf	video
【17】Unsupervised Learning: Deep Auto-encoder；无监督学习：深度自动编码器	blog	pdf	video
【18】Deep Generative Model-part 1：深度生成模型-part 1	blog	pdf	video
【19】Deep Generative Model-part 2：深度生成模型-part 2	blog	pdf	video
【20】Deep Generative Model-part 3：深度生成模型-part 3	blog	pdf	video
【21】Transfer Learning part 1 ; 迁移学习 part 1	blog	pdf	video
【22】Transfer Learning part 2；迁移学习 part 2	blog	pdf	video
【23】Support Vector Machine；支持向量机	blog	pdf	video
【24】introduction of Structured Learning;结构化学习介绍	blog	pdf	video
【25】Structured Linear Model；结构化预测-线性模型	blog	pdf	video
【26】Structured Support Vector Machine part 1;结构化支持向量机part 1	blog	pdf	video
【27】Structured SVM part 2；结构化支持向量机 part 2	blog	pdf	video
【28】Structured SVM part 3 ;结构化支持向量机 part 3	blog	pdf	video
【29】Sequence Labeling Problem part 1;结构化预测-序列标记 part 1	blog	pdf	video
【30】Sequence Labeling Problem part 2 ;结构化预测-序列标记 part 2	blog	pdf	video
【31】Sequence Labeling Problem part 3 ;结构化预测-序列标记 part 3	blog	pdf	video
【32】Recurrent Neural Network part 1;循环神经网络 part 1	blog	pdf	video
【33】Recurrent Neural Network part 2;循环神经网络 part 2	blog	pdf	video
【34】Recurrent Neural Network part 3;循环神经网络 part 3	blog	pdf	video
【35】Ensemble；集成方法	blog	pdf	video
【36】Ensemble part 2；集成方法 part 2	blog	pdf	video
【37】Deep Reinforcement Learning;深度增强学习入门	blog	pdf	video
【38】李宏毅机器学习课程回顾 + 接下来的学习声明	blog
【39】李宏毅机器学习课程从这里开始	blog

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【1】Learning Map（学习导图）		blog	pdf	video
【2】Regression：Case Study ；回归：案例研究		blog	pdf	video
【3】Gradient Descent ；梯度下降		blog	pdf	video
【4】Where does the error come from? ；误差分析		blog	pdf	video
【5】Classification: Probabilistic Generative Model；分类：概率生成模型		blog	pdf	video
【6】Classification: Logistic Regression；Logistic回归		blog	pdf	video
【7】Brief Introduction of Deep Learning；深度学习简介		blog	pdf	video
【8】Backpropagation；反向传播算法		blog	pdf	video
【9】“Hello world” of deep learning；初探深度学习		blog	pdf	video
【10】Tips for Deep Learning；深度学习小贴士		blog	pdf	video
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相信相信的力量孙丽_cdb3
孙丽中级十期坚持分享第345天有一个特别有哲理的故事：有一只老鹰下了蛋，这个蛋，不知怎的就滚到了鸡窝里去了，鸡也下了一窝蛋，然后鸡妈妈把这些蛋全都浮出来了，孵出来之后等小鸡长大一点了，就觉得鹰蛋孵出来的那只小鹰怪模怪样，这些小鸡都嘲笑它，真难看，真笨，丑死了，那只小鹰觉得自己真是谁也不像，真是不好看，后来鸡妈妈也不喜欢他，我怎么生出你这样的孩子来了？真烦人，后来这群小鸡和小鹰一起生活，有一天，老鹰
2019-9-1亲子日记345《开学第一天》冰园哲月
今天是暑假过后开学的日子，早上儿子一如往常要求穿班服系红领巾，看来为了开学准备的几套新衣服也排不上什么大用场了。今天开学第一天，根据教体局的安排，全市中小学进行返校检测，放松了整个暑假，也不知道小家伙能考个什么样子，顺其自然吧！晚上回家儿子把语文试卷带回来了，老师没有批，儿子说，老师让照着阅读书把答案找到填上，我拿起卷子一看，考的全是阅读题，有些题儿子没有答上，应该是不会。有好几个题目考了《西游记
345.要不要带小宝学网课（1）一蓑烟雨1220
“喂，xx，不好意思，昨天我接回小宝后，就忙着陪他上网课，没有看到你的信息。当我看到时间已经不早了，老公还没回来，小宝又在我身边，不便跟你通话……”我还没说完，就听到电话那头的她很是激动地说：“什么？你干嘛？让孩子这么辛苦！才上幼儿园的孩子，你就让他学网课，甚至还学了两门。“你说，你我那时候都没让女儿提前学吧（她女儿跟我女儿同龄），那为什么要逼着这么小的孩子坐在手机屏幕前遭罪呢……“放学回去，你应
20180223 芮涵琪雪
新年第一次战略会议1各人谈战略规划邓，人员构成，胡当总经理，肯定公司不一样谢，营销部门，下设组织架构陶，总非常重要，运营部，配送部，开发新线路，分理处，范，拓展，改变，周水，部门完善，森源（七年以后，最主要的，一体系的，三部分结合2股份制，345
一路有你的美好Day345 果果儿guoguo132328
我的赞美日记：1.赞美自己尽管没有睡饱仍然在闹钟响起时腾地起床冥想，带着感情寄托和美好祝愿开启新的一天。2.赞美自己给朋友送去了书和药膏，只要他们需要我都在。3.赞美自己散了一圈步加入了小区阿姨们的跳舞队伍，活动一下真的很舒服。4.赞美自己鼓励久哥画下他心中的大海，在简单的教育下收拾屋子的久哥太可爱了。5.赞美自己容忍了一个酒疯子频繁发疯，忍无可忍时还是要发飙的。我的感恩日记：1.感恩公婆没有早起
python中列表的常见操作 945048125 python python
列表的相关操作列表中存放的数据是可以进行修改的，比如"增"、"删"、"改""添加元素("增"append,extend,insert)1.append:在列表的末尾进行添加>>>a=[123,345]>>>a.append(678)>>>a[123,345,678]2.extend可以将另一个集合中的元素逐一添加到列表中a=['a','b','c']b=['d','e','f']>>>a.exte
淘宝优惠劵领取入口，淘宝活动领取优惠劵渠道分享氧惠佣金真的高
很多人不知道淘宝购物如何获取优惠，今天就把最优惠的方法分享给大家；1、根据淘宝的活动领取活动优惠劵；目前几个活动我会把入口分享给大家，文章后面有最省钱的方法及教程；①淘宝热卖榜单会场，各类目销售排行（跟着榜单有，只有买对，没有买贵，复制下条口令打开淘宝进入）29CZ0001YIJudk3M2ot:/②隐藏神券实时爆款天天更新37CZ0001f4O3dk3MX9N:/③天猫超市优惠攻略17CZ345
江江悦读|345记录自己的“六时书”(《能断金刚》）我写故我在
今晚在读《能断金刚》第八章遵循真理的内容。这一章当中讲到的“六时书”让人印象深刻，读来颇有收获和感悟。麦克.罗奇在书中讲到，要使我们的铭印产生作用，需要借助“追踪体系”，这个“追踪体系”中，没有判断或者内疚，我们用这个体系来常规地记录自己的行动。在西藏，这个体系被称为“undruk”,意思是“一天六次”，我们称它为“六时书”。这个体系，只要你实践它，就会看到结果，相反，如果你没有实践，就不会看到结
征程云卷云舒幸福来
徐宏霞舞钢焦点解决长期班第五期持续分享第345天(20191209)周一今天周一，12月9号，得知一个多月前的那次考试成绩可以查询了，我打开电脑，输入相关信息，成绩还不错，比我预想的要好，算是对自己前一段时间努力学习的一个总结。明天要有新的征程，报考面试，接下来的20多天里的学习重点就放在这件事情上了。我给自己定好目标后，开始找自己身边的资源，跟她们通过电话之后我感觉自己有了方向，接下来就要迈出一
Linux grep案例 fengyehongWorld Linux linux
目录一.查询两个文件第一列的数据并去重二.抽取日志中指定的字段三.服务器指定时间点异常查询四.从csv文件中抽取指定的数据五.获取除了空白行和注释之外的部分一.查询两个文件第一列的数据并去重file1.log123aaa你好345bbb我好345ccc大家好124ddd世界好111rrr哈哈哈file2.log123mmm你好mmm366nnn我好nnn377fff大家好fff124uuu世界好u
日更第7天｜写了345天日记，我得到了什么？一尘拾光
图片发自App自从发现了印象笔记，我便抛弃了纸质笔记本了。从此，一部手机搞定随时、随地写日记的需求。即使是在公共场所排队等候的时间，依然可以掏出手机写一些东西，做一些素材积累、碎片化的输出，不再为转瞬即逝的灵感没有写下来而苦恼。之前写过半年的纸质日记，如今加起印象笔记的日子也写了一年半了。开始写日记只是为了安顿自己，想自己所想，写自己所写。因为日记的私密属性，所以也只是随意书写，哪怕是当天去哪个饭
李宏毅机器学习笔记——反向传播算法小陈phd 机器学习机器学习算法神经网络
反向传播算法反向传播（Backpropagation）是一种用于训练人工神经网络的算法，它通过计算损失函数相对于网络中每个参数的梯度来更新这些参数，从而最小化损失函数。反向传播是深度学习中最重要的算法之一，通常与梯度下降等优化算法结合使用。反向传播的基本原理反向传播的核心思想是利用链式法则（ChainRule）来高效地计算损失函数相对于每个参数的梯度。以下是反向传播的基本步骤：前向传播（Forwa
1122简单的快乐何不可
这是菡萏萏的第1122篇2342-2348用时6分钟字数345和喜欢的人在一起时间久过得很快，就算是一些没有意义的事情，也会觉得很幸福，这大概就是活着的一种意义了。一开始还因为突然闲下来而不知道要做什么，只不过和爱的人在一起就很简单的玩玩游戏，出门转转，找找好吃的，就很开心。或者就单纯的斗图玩，有难处了发出来大家一起帮着参考解决，有组织有链接有温暖的感觉，确实和自己呆着很不一样，有爱，就不会着急去
Rust 高级概念鹤仁 Rust rust 开发语言后端
•类型系统简介。•字符串。•迭代器。•闭包。•模块。代码块和表达式fnmain(){//使用裸代码块同时执行多个任务letprecompute={leta=(-34i64).abs();letb=345i64.pow(3);letc=3;a+b+c};//match表达式letresult_msg=matchprecompute{42=>"done",aifa%2==0=>"continue",_
机器学习入门：机器学习的基本概念 Louis0687
姓名：高亦凡学号：19020100056学院：电子工程学院转载自：原文链接【嵌牛导读】机器学习（MachineLearning）是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科，研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，是人工智能技术的核心。【嵌牛鼻子】机器学习【嵌牛提问】什么是机器学
2023-2024年汽车行业报告/方案合集（精选345份）中小未来圈人工智能科技
汽车行业报告/方案（精选345份）2023-2024年来源：2023-2024年汽车行业报告/方案合集（精选345份）【以下是资料目录】2023中国汽车科技50强2023中国智能汽车产业发展与展望2023比亚迪海豹汽车拆解报告2023新能源汽车产业链白皮书：洞察未来趋势2023汽车企业面临的服务机遇研究报告2023小米汽车专题研究报告：生态、渠道、流量共振汽车厂商新媒体营销趋势洞察2023全球电动
贺建伟/张贺亲子时间管理践行3.0第38天（2020.5.13）自在飞_2b5a
打卡累计总天数：345天❤宣言:妈妈温柔而坚定儿子超越自我！❤孩子第一个30天目标（必选）：早晨骑车（每周至少3次）本周第二次打卡❤家长第一个30天目标（推荐）：早晨跑5公里（每周至少3次）本周第一次打卡❤加油张贺！践行打卡8/30（2）1.早睡早起21：30-6：202.先吃青蛙：晨读英语和国学《中庸》3.课外阅读：254.书写规范：英语喝语文书写有进步5.运动：骑车2小时6.日记：未完成7.今
AIGC从入门到实战:模型搭建【GPT4ALL】老童聊AI 老童陪你学AI python 明哥陪你学Python AI编程 AIGC 人工智能
GPT相关模型的搭建：GPT-2：这是一个较早开源的模型，适合个人研究和学习。它有不同大小的版本，如117M、345M、774M和1.5B参数版本，可以根据你的计算资源选择不同大小的模型。GPT-2模型是基于TensorFlow实现的，你可以在本地环境中安装TensorFlow和相关依赖库来运行此模型5。GPT4All：这是一个开源项目，提供了一个可以在本地运行的GPT模型，不需要网络连接，也不强
1054：三角形判断 yuhaoteng666 一本通答案 c++
【题目描述】给定三个正整数，分别表示三条线段的长度，判断这三条线段能否构成一个三角形。如果能构成三角形，则输出“yes”，否则输出“no”。【输入】输入共一行，包含三个正整数，分别表示三条线段的长度，数与数之间以一个空格分开。【输出】如果能构成三角形，则输出“yes”，否则输出“no”。【输入样例】345【输出样例】yes【参考答案】：#includeusingnamespacestd;intma
【机器学习基础】正则化为梦而生~ 机器学习机器学习人工智能
个人主页：为梦而生~关注我一起学习吧！专栏：机器学习欢迎订阅！后面的内容会越来越有意思~⭐特别提醒：针对机器学习，特别开始专栏：机器学习python实战欢迎订阅！本专栏针对机器学习基础专栏的理论知识，利用python代码进行实际展示，真正做到从基础到实战！往期推荐：【机器学习基础】机器学习入门（1）【机器学习基础】机器学习入门（2）【机器学习基础】机器学习的基本术语【机器学习基础】机器学习的模型评
2022年3月31日精进37天 May秋香
把日子调成自己喜欢的味道3月有31天，我的收获完美收官。3月我签了两个单，经历了封控9天。3月成功做下一个单子，收佣7万。3月接近四天，没办法按时回家，委托老公骑车40公里来回买饭陪娃享受午餐。3月接咨询单10个左右，四个邀约到公司。3月成功分享一个大语文打包课。3月分享两张体检卡，意外之喜。3月加粉345人，群至少也是30个以上。3月打车3次，节省时间，高效。3月对女儿发脾气至少四五次，每一次都
惊蛰节气美词四首：轻雷隐隐初惊蛰，杏花惊蛰寒初衣胜雪诗词解读
惊蛰节气美词四首：惊蛰先开荠菜花，独秀溪边嫩嫩芽农历二月，迎来了中国传统的惊蛰节气。实际按照精细的天文气象划分，惊蛰才是春天第二季，仲春的开始。但是往往仲春和农历二月有大量重叠的时间，所以二月也叫作仲春月或者仲春。这是春天第二仲春的开始。太阳行经黄道345度，也就是太阳在地面的直射不断靠近赤道的阶段。此时光照更为充裕，地球积温开始增多，海洋气团带来大量的降水，万木萌发，春树开花，是植物发芽生长的最
leetcode-反转字符串中的元音字母独孤--蝴蝶 leetcode
345.反转字符串中的元音字母此题和前面的344题反转字符串基本一样，不同之处是：1.反转的是字符串中的元音字母，2.输入的是字符串不是数组classSolution:defreverseVowels(self,s:str)->str:vow_letters='aeiouAEIOU'left=0right=len(s)-1s=list(s)whileleft
机器学习入门--LSTM原理与实践 Dr.Cup 机器学习入门机器学习 lstm 人工智能
LSTM模型长短期记忆网络（LongShort-TermMemory，LSTM）是一种常用的循环神经网络（RNN）变体，特别擅长处理长序列数据和捕捉长期依赖关系。本文将介绍LSTM模型的数学原理、代码实现和实验结果，并使用pytorch和sklearn的数据集进行验证。数学原理遗忘门（ForgetGate）遗忘门的作用是决定前一时间步的细胞状态中哪些信息需要被遗忘。具体计算公式为：ft=σ(Wf⋅
机器学习入门--双向长短期记忆神经网络（BiLSTM）原理与实践 Dr.Cup 机器学习入门机器学习神经网络 lstm
双向长短记忆网络（BiLSTM）BiLSTM（双向长短时记忆网络）是一种特殊的循环神经网络（RNN），它能够处理序列数据并保持长期记忆。与传统的RNN模型不同的是，BiLSTM同时考虑了过去和未来的信息，使得模型能够更好地捕捉序列数据中的上下文关系。在本文中，我们将详细介绍BiLSTM的数学原理、代码实现以及应用场景。数学原理LSTM（长短期记忆网络）是一种递归神经网络（RNN），通过引入门控机制
机器学习入门--循环神经网络原理与实践 Dr.Cup 机器学习入门机器学习 rnn 深度学习
循环神经网络循环神经网络（RNN）是一种在序列数据上表现出色的人工神经网络。相比于传统前馈神经网络，RNN更加适合处理时间序列数据，如音频信号、自然语言和股票价格等。本文将介绍RNN的基本数学原理、使用PyTorch和Scikit-Learn数据集实现的代码。数学原理RNN是一种带有循环结构的神经网络，其在处理序列数据时将前一次的输出作为当前输入的一部分。这使得RNN能够记住先前的状态和信息，并且
机器学习入门--门控循环单元(GRU)原理与实践 Dr.Cup 机器学习入门机器学习 gru 人工智能
GRU模型随着深度学习领域的快速发展，循环神经网络（RNN）已成为自然语言处理（NLP）等领域中常用的模型之一。但是，在RNN中，如果时间步数较大，会导致梯度消失或爆炸的问题，这影响了模型的训练效果。为了解决这个问题，研究人员提出了新的模型，其中GRU是其中的一种。本文将介绍GRU的数学原理、代码实现，并通过pytorch和sklearn的数据集进行试验，最后对该模型进行总结。数学原理GRU是一种
数组换位 QinRenMin
将一个数组长度为n，从位置k开始，交换a[0:k-1]与a[k:n-1]的位置，得到新的数组。例如，输入5（数组长度）3（第三个数字）34561得到交换后的结果是：61345解题思路将数组进行在某个位置转置，则先将每一部分转置，再将整体换位上面的示例可以为：345-->54361--->1654316-->61345(5\6互换4\1互换)具体代码如下：#include//转置数组voidsort
沁园春‖惊蛰·二十四节气·2022 山石老人的平静
一声霹雳，隐隐声回，东风漫力。望苍茫江湖，细珠缤纷；玄黄天地，草木青碧。蛇蚊震醒，百虫出洞，阡陌蚂蚁搬家急。惊蛰日，瞧各路英杰，潇洒吃梨！天气回暖时节，引宇地鸣雷循环示。看“桃始华”艳，“仓庚鸣”欢，“鹰化为鸠”，瞪目忍饥。雨打巴蕉，风吹杨柳，百花萌灼构春意。惊蛰后，观绿影纵横，鸟翔欢姿！惊蛰，二十四节气中的第三个节气，春季的第三个节气，北半球在公历每年03月05日前后，太阳到达黄经345°时进入
我的C语言小忆努力学C语言我的C语言--常见的题型 c语言
判断三⻆形1题⽬描述：输⼊三个整数a,b,c，判断由a,b,c作为三条边组成的三⻆形，如果不能组成三⻆形则输出：⾮三⻆形；如果是三⻆形，再继续判断，如果是等边三⻆形，则输出：等边三⻆形；如果是等腰三⻆形，则输出：等腰三⻆形；否则输出普通三⻆形;测试1：输⼊：345输出：普通三⻆形测试2：输⼊：333输出：等边三⻆形测试3：输⼊：334输出：等腰三⻆形12解法思路：三⻆形的判断⽅法是：对于三条边⻓a
集合框架天子之骄 java 数据结构集合框架
集合框架集合框架可以理解为一个容器，该容器主要指映射(map)、集合(set)、数组(array)和列表(list)等抽象数据结构。从本质上来说，Java集合框架的主要组成是用来操作对象的接口。不同接口描述不同的数据类型。简单介绍： Collection接口是最基本的接口，它定义了List和Set，List又定义了LinkLi
Table Driven（表驱动）方法实例 bijian1013 java enum Table Driven 表驱动
实例一： /** * 驾驶人年龄段 * 保险行业，会对驾驶人的年龄做年龄段的区分判断 * 驾驶人年龄段：01-[18,25);02-[25,30);03-[30-35);04-[35,40);05-[40,45);06-[45,50);07-[50-55);08-[55,+∞) */ public class AgePeriodTest { //if...el
Jquery 总结 cuishikuan java jquery Ajax Web jquery方法
1.$.trim方法用于移除字符串头部和尾部多余的空格。如：$.trim(' Hello ') // Hello2.$.contains方法返回一个布尔值，表示某个DOM元素（第二个参数）是否为另一个DOM元素（第一个参数）的下级元素。如：$.contains(document.documentElement, document.body); 3.$
面向对象概念的提出麦田的设计者 java 面向对象面向过程
面向对象中，一切都是由对象展开的，组织代码，封装数据。在台湾面向对象被翻译为了面向物件编程，这充分说明了，这种编程强调实体。下面就结合编程语言的发展史，聊一聊面向过程和面向对象。 c语言由贝尔实
linux网口绑定被触发 linux
刚在一台IBM Xserver服务器上装了RedHat Linux Enterprise AS 4，为了提高网络的可靠性配置双网卡绑定。一、环境描述我的RedHat Linux Enterprise AS 4安装双口的Intel千兆网卡，通过ifconfig -a命令看到eth0和eth1两张网卡。二、双网卡绑定步骤： 2.1 修改/etc/sysconfig/network
XML基础语法肆无忌惮_ xml
一、什么是XML？ XML全称是Extensible Markup Language，可扩展标记语言。很类似HTML。XML的目的是传输数据而非显示数据。XML的标签没有被预定义，你需要自行定义标签。XML被设计为具有自我描述性。是W3C的推荐标准。二、为什么学习XML？用来解决程序间数据传输的格式问题做配置文件充当小型数据库三、XML与HTM
为网页添加自己喜欢的字体知了ing 字体秒表 css
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redis范围查询应用-查找IP所在城市矮蛋蛋 redis
原文地址： http://www.tuicool.com/articles/BrURbqV 需求根据IP找到对应的城市原来的解决方案 oracle表（ip_country）：查询IP对应的城市： 1.把a.b.c.d这样格式的IP转为一个数字，例如为把210.21.224.34转为3524648994 2. select city from ip_
输入两个整数，计算百分比 alleni123 java
public static String getPercent(int x, int total){ double result=(x*1.0)/(total*1.0); System.out.println(result); DecimalFormat df1=new DecimalFormat("0.0000%");
百合——————>怎么学习计算机语言百合不是茶 java 移动开发
对于一个从没有接触过计算机语言的人来说，一上来就学面向对象，就算是心里上面接受的了，灵魂我觉得也应该是跟不上的，学不好是很正常的现象，计算机语言老师讲的再多，你在课堂上面跟着老师听的再多，我觉得你应该还是学不会的，最主要的原因是你根本没有想过该怎么来学习计算机编程语言，记得大一的时候金山网络公司在湖大招聘我们学校一个才来大学几天的被金山网络录取，一个刚到大学的就能够去和
linux下tomcat开机自启动 bijian1013 tomcat
方法一：修改Tomcat/bin/startup.sh 为: export JAVA_HOME=/home/java1.6.0_27 export CLASSPATH=$CLASSPATH:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:. export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH export CATALINA_H
spring aop实例 bijian1013 java spring AOP
1.AdviceMethods.java package com.bijian.study.spring.aop.schema; public class AdviceMethods { public void preGreeting() { System.out.println("--how are you!--"); } } 2.beans.x
[Gson八]GsonBuilder序列化和反序列化选项enableComplexMapKeySerialization bit1129 serialization
enableComplexMapKeySerialization配置项的含义 Gson在序列化Map时，默认情况下，是调用Key的toString方法得到它的JSON字符串的Key，对于简单类型和字符串类型，这没有问题，但是对于复杂数据对象，如果对象没有覆写toString方法，那么默认的toString方法将得到这个对象的Hash地址。 GsonBuilder用于
【Spark九十一】Spark Streaming整合Kafka一些值得关注的问题 bit1129 Stream
包括Spark Streaming在内的实时计算数据可靠性指的是三种级别： 1. At most once，数据最多只能接受一次，有可能接收不到 2. At least once, 数据至少接受一次，有可能重复接收 3. Exactly once 数据保证被处理并且只被处理一次，具体的多读几遍http://spark.apache.org/docs/lates
shell脚本批量检测端口是否被占用脚本 ronin47
#!/bin/bash cat ports |while read line do#nc -z -w 10 $line nc -z -w 2 $line 58422>/dev/null2>&1if[ $?-eq 0]then echo $line:ok else echo $line:fail fi done 这里的ports 既可以是文件
java-2.设计包含min函数的栈 bylijinnan java
具体思路参见：http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174200712895228171/ import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class MinStack { //maybe we can use origin array rathe
Netty源码学习-ChannelHandler bylijinnan java netty
一般来说，“有状态”的ChannelHandler不应该是“共享”的，“无状态”的ChannelHandler则可“共享” 例如ObjectEncoder是“共享”的, 但 ObjectDecoder 不是因为每一次调用decode方法时，可能数据未接收完全（incomplete），它与上一次decode时接收到的数据“累计”起来才有可能是完整的数据，是“有状态”的 p
java生成随机数 cngolon java
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