-永不妥协-
-永不妥协-

读书笔记-《机器学习》第四章：决策树

第四章 决策树

  • 一般的，一颗决策树包含一个根节点。若干个内部节点和若干个叶节点。从根节点到每个叶节点的路径对应了一个判定测试序列
  • 决策树的生成是一个递归的过程。在决策树基本算法中，有三种情形会导致递归返回
    • 当前结点包含的样本全属于同一类别，无需划分
    • 当前属性集为空，或是所有样本在所有属性值上的取值相同，无法划分
    • 当前结点包含的样本集合为空，不能划分
  • 决策树划分选择
    • 信息增益：对取值种类较多的特征有所偏好
    • 信息增益率
    • 基尼指数：从数据集D中随机取两个样本，其标记类别不一样的概率
  • 剪枝
    • 预剪枝：不仅降低了过拟合的风险，还显著减少了决策树的训练时间开销和测试时间开销。但可能有欠拟合的风险
    • 后剪枝：一般情况下，后剪枝决策树的欠拟合风险很小，泛化性能往往优于预剪枝决策树。但其训练时间开销比未剪枝决策树和预剪枝决策树都要大得多
  • 连续值处理：二分法
  • 缺失值处理：先用未缺失样本进行划分，再将缺失样本以不同的概率划入到不同的子结点中
  • 决策树所形成的分类边界有一个明显的特点：轴平行，即它的分类边界由若干个与坐标轴平行的分段组成
  • 多变量决策树：非叶结点不再是仅对某个属性，而是对属性的线性组合进行测试
  • 剪枝方法和程度对决策时泛化性能的影响是相当显著的，有实验研究表明，在数据带有噪声时通过剪枝甚至可将决策树的泛化性能提高25%

你可能感兴趣的:(读书笔记,读书笔记《机器学习》（周志华）)

  • 如何让AI真正理解你的意图（自适应Prompt实战指南） nine是个工程师 大语言模型人工智能prompt
    目前的LLM模型，在理解用户意图方面，正在使用自适应Prompt技术，来提升模型的理解能力。目前使用deepseek推理模型能明显看到自适应的一个过程。前言：为什么你的AI总是"答非所问"？相信很多人都遇到过这样的情况：你问：“帮我写一个Python爬虫”AI答：给你一堆理论知识和完整教程（你只想要简单代码）你问：“推荐一部电影”AI答：推荐了《教父》（你想看轻松喜剧）你问：“解释一下机器学习”A
  • AI人工智能与机器学习的大数据融合应用 AI智能探索者 人工智能机器学习大数据ai
    AI人工智能与机器学习的大数据融合应用关键词：AI人工智能、机器学习、大数据、融合应用、数据挖掘摘要：本文深入探讨了AI人工智能与机器学习在大数据融合应用方面的相关内容。首先介绍了研究的背景、目的、预期读者和文档结构，对核心术语进行了清晰定义。接着阐述了AI、机器学习和大数据的核心概念及相互联系，给出了形象的文本示意图和Mermaid流程图。详细讲解了核心算法原理，并通过Python源代码进行说明
  • AI人工智能遇上TensorFlow：技术融合新趋势 AI大模型应用之禅 人工智能tensorflowpythonai
    AI人工智能遇上TensorFlow：技术融合新趋势关键词：人工智能、TensorFlow、深度学习、神经网络、机器学习、技术融合、AI开发摘要：本文深入探讨了人工智能技术与TensorFlow框架的融合发展趋势。我们将从基础概念出发，详细分析TensorFlow在AI领域的核心优势，包括其架构设计、算法实现和实际应用。文章包含丰富的技术细节，如神经网络原理、TensorFlow核心算法实现、数学
  • 如何使用Python控制笔记本电脑屏幕亮度？ 很酷的站长 编程笔记电脑python开发语言
    Python已成为世界上最受欢迎的编程语言之一，这要归功于它的简单性、多功能性和广泛的应用程序。凭借其广泛的库和框架，Python可用于从Web开发到机器学习以及介于两者之间的任何内容。在Python中，最流行的数据分析和操作库之一是Pandas，它提供了处理表格数据的强大工具。在本教程中，我们将使用Python和屏幕亮度控制库来探索如何控制笔记本电脑屏幕亮度。我们将向您展示如何使用Python通
  • 10、 量子神经网络：从理论到实践 安检 量子神经网络PennyLaneQiskit
    量子神经网络：从理论到实践1.量子神经网络简介量子神经网络（QuantumNeuralNetworks,QNNs）是量子计算与经典机器学习相
  • 深度学习之迁移学习 路溪非溪 人工智能迁移学习机器学习
    认识迁移学习迁移学习（TransferLearning）是机器学习中的一种重要技术，其核心思想是将在一个任务上学习到的知识（模型参数、特征表示等），迁移应用到另一个相关但不同的任务中，从而提升新任务的学习效率和性能，尤其是在新任务数据有限的情况下。一、迁移学习的核心动机传统机器学习通常要求为每个新任务收集大量标注数据并从头训练模型，但现实中面临以下挑战：数据稀缺：例如医疗影像分析（罕见疾病样本少）
  • 【机器学习】解密计算机视觉：CNN、目标检测与图像识别核心技术（第25天） 吴师兄大模型 0基础实现机器学习入门到精通机器学习计算机视觉cnn人工智能目标检测图像识别pytorch
    Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手
  • 英伟达终为 CUDA 添加原生 Python 支持，他有什么目的？ 朱卫军 AI python开发语言
    CUDA原来只支持C/C++/Fortran，在2025的CES上宣布支持原生Python其实是不得已而为之，一方面现在Python的AI开发者数量过于庞大，达到数千万级别，而CUDA仅几百万，CUDA想扩大自己的用户圈子，只能拉Python入伙。另一方面，Python生态的计算库实在太强大，比如numpy，几乎垄断了数组计算，还有像scipy、keras等，已经成为机器学习的主流工具，CUDA必
  • Python爬虫实战：爬取网易云音乐热评的完整教程 Python爬虫项目 python爬虫开发语言能源selenium
    1.背景介绍：为什么爬网易云音乐热评？网易云音乐是中国最受欢迎的音乐平台之一，其用户活跃度极高。评论区往往蕴含丰富的情感表达和用户反馈，是音乐数据分析、情感分析、推荐算法等领域的宝贵数据源。爬取热评可以用于：歌曲口碑分析用户情绪挖掘热门歌曲趋势追踪机器学习训练数据准备但网易云音乐对评论接口进行了加密，直接请求很难成功。本文将帮你攻克这一难点。2.网易云音乐热评接口分析我们首先用浏览器开发者工具（C
  • Python编程菜鸟教程：从入门到精通的完全指南_python菜鸟教程 2401_89285717 python开发语言
    我们将介绍Python在数据科学、机器学习、Web开发等方面的应用，并带你了解Python社区和生态系统。基础入门Python安装：在官方网站下载安装包，根据不同操作系统进行安装。Mac用户可直接使用Homebrew进行安装Windows用户需下载安装包后进行手动安装Linux用户可使用apt-get或yum进行安装基础语法：Python是一种解释型语言，支持面向对象、函数式和面向过程等多种编程范
  • 03 数据可视化的世界非常广阔，除了已提到的类型，还有许多更细分或前沿的可视化形式。 晨曦543210 信息可视化人工智能
    十五、机器学习与数据科学专用图表特征重要性图（FeatureImportancePlot）用途：展示机器学习模型中各特征对预测结果的贡献度。示例：随机森林模型中影响房价预测的关键因素。混淆矩阵热力图（ConfusionMatrixHeatmap）用途：分类模型性能评估，显示预测结果与真实标签的对比。示例：疾病诊断模型的真阳性/假阳性分布。学习曲线（LearningCurve）用途：分析模型训练过程
  • AI“大航海”时代：企业人力资源的AI-HR实践与效能提升策略
    在数字化浪潮的推动下，人工智能（AI）正以前所未有的速度渗透各行各业，人力资源管理（HR）领域也不例外。AI技术的引入与应用落地，不仅提升HR管理效率，更在深层次上带来人力资源运作模式的变革。什么是AI-HR所谓AI-HR，是指将人工智能技术应用于人力资源管理，并通过机器学习、自然语言处理、数据挖掘等技术，优化招聘、培训、绩效评估、员工关系等人力资源各个业务模块。近年来，随着AI技术的成熟和普及，
  • 《移动App测试实战》读书笔记 xh15 2017笔试面试修炼软件测试移动测试读书笔记
    最近看完了《移动App测试实战》，这里做一点笔记，后面可以重温。功能测试自动化轻量接口自动化测试（JMeter）：JMeter是一款开源测试工具，多用于接口测试用例的分层：CGI：通用网关接口，常称为单个业务接口Function：请求组合，包含多个CGI层接口的调用TestCase：单个测试用例TestSuite：多个测试用例的集合UI层的自动化面向Android：AndroidSDK提供的UIA
  • 2025 年机器学习工作流程的 7 个 AI 代理框架 盖瑞理 AIAgent人工智能
    介绍机器学习从业者花费大量时间在重复性任务上：监控模型性能、重新训练流程、检查数据质量以及跟踪实验。虽然这些操作任务至关重要，但它们通常会占用团队60%到80%的时间，几乎没有留下任何创新和模型改进的空间。传统的自动化工具可以处理简单的、基于规则的工作流程，但它们难以应对机器学习操作所需的动态决策。何时应该根据性能漂移重新训练模型？当数据分布发生变化时，如何自动调整超参数？这些场景需要能够推理复杂
  • Python机器学习与深度学习：决策树、随机森林、XGBoost与LightGBM、迁移学习、循环神经网络、长短时记忆网络、时间卷积网络、自编码器、生成对抗网络、YOLO目标检测等 WangYan2022 机器学习/深度学习Python机器学习深度学习随机森林迁移学习
    融合最新技术动态与实战经验，旨在系统提升以下能力：①掌握ChatGPT、DeepSeek等大语言模型在代码生成、模型调试、实验设计、论文撰写等方面的实际应用技巧②深入理解深度学习与经典机器学习算法的关联与差异，掌握其理论基础③熟练运用PyTorch实现各类深度学习模型，包括迁移学习、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、时间卷积网络（TCN）、自编码器、生成对抗网络（GAN）、YOL
  • 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
  • CS:APP读书笔记--信息的表示和处理 你都会上树？ CS:APP笔记程序人生
    信息的存储和表示字节端序在内存中按照从最低到最高有效字节的顺序存储对象，这种最低有效字节在最前面的方式，称为小端法。在内存中按照从最高到最低有效字节的顺序存储对象，这种最高有效字节在最前面的方式，称为大端法。例如：对于int32类型变量，其存储地址位于0x100，其十六进制值为0x12345678，其地址范围为ox100~0x103：//大端法地址：0x1000x1010x1020x1031234
  • 【PaddleOCR】快速集成 PP-OCRv5 的 Python 实战秘籍--- 实例化 OCR 对象的 predict() 方法介绍
    博主简介：曾任某智慧城市类企业算法总监，目前在美国市场的物流公司从事高级算法工程师一职，深耕人工智能领域，精通python数据挖掘、可视化、机器学习等，发表过AI相关的专利并多次在AI类比赛中获奖。CSDN人工智能领域的优质创作者，提供AI相关的技术咨询、项目开发和个性化解决方案等服务，如有需要请站内私信或者联系任意文章底部的的VX名片（ID：xf982831907）博主粉丝群介绍：①群内初中生、
  • NumPy：科学计算的超能引擎[特殊字符]（深入剖析+实战技巧） 码海漫游者8 numpy其他
    文章目录为什么NumPy是Python科学计算的绝对核心？三维痛点直击ndarray：NumPy的核武器剖析内存布局揭秘（超级重要‼️）维度操作黑科技广播机制（Broadcasting）性能屠杀现场️高级技巧武装包️内存映射大文件爱因斯坦求和约定结构化数组真实世界应用场景图像处理机器学习数据预处理踩坑预警⚠️视图vs副本整数溢出性能压榨终极指南避免复制四法则终极加速方案你知道吗？就在你刷短视频的几
  • Python 机器学习实战：Scikit-learn 算法宝典，从线性回归到支持向量机 清水白石008 pythonPython题库python机器学习算法
    Python机器学习实战：Scikit-learn算法宝典，从线性回归到支持向量机引言各位Python工程师，大家好！欢迎来到激动人心的机器学习世界！在这个数据驱动的时代，机器学习已经渗透到我们生活的方方面面，从智能推荐系统到自动驾驶汽车，都离不开机器学习技术的支撑。作为一名Python开发者，掌握机器学习技能，无疑将为您的职业发展注入强大的动力，让您在人工智能浪潮中占据先机。Scikit-lea
  • Python机器学习入门必看！从原理到实战，手把手教你线性回归模型 小张在编程 python机器学习线性回归
    引言在人工智能浪潮席卷全球的今天，机器学习（MachineLearning）早已不再是实验室的“黑科技”——打开购物APP的“猜你喜欢”、输入搜索词后的“相关推荐”、甚至天气预报中的温度预测，背后都有机器学习模型的身影。而在线性回归（LinearRegression）作为机器学习中最基础、最经典的监督学习模型，堪称机器学习的“敲门砖”。本文将从原理到实战，带你彻底掌握这一核心算法。一、机器学习的“
  • 机器学习的数学基础-线性代数
    本文用于复习并记录机器学习中的相关数学基础，仅供学习参考。很多总结和例子来源于mml项目（mml-book.github.io）十分感谢这本书的作者，PS：这本书目前没有中文版。线性代数线性方程组矩阵矩阵的加法与乘法矩阵加法矩阵乘法单位矩阵与标量相乘逆与转置逆转置解决线性方程组特解与通解高斯消元法初级变换应用：“-1”trick应用：求逆总结-如何解决线性方程组？向量空间群向量空间向量子空间线性独
  • 【机器学习|学习笔记】随机森林（Random Forest, RF）详解，附代码。 努力毕业的小土博^_^ 机器学习基础算法优质笔记1机器学习学习笔记随机森林人工智能
    【机器学习|学习笔记】随机森林（RandomForest,RF）详解，附代码。【机器学习|学习笔记】随机森林（RandomForest,RF）详解，附代码。文章目录【机器学习|学习笔记】随机森林（RandomForest,RF）详解，附代码。前言起源随机子空间法与Bagging的萌芽原理算法机制理论保障发展应用优缺点优点缺点Python实现示例（Scikit-learn）欢迎铁子们点赞、关注、收藏
  • LSA主题模型：基于奇异值分解的主题模型 AI天才研究院 AI人工智能与大数据AI大模型企业级应用开发实战计算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
    LSA主题模型：基于奇异值分解的主题模型1.背景介绍主题模型是一种无监督的机器学习技术，用于发现大规模文本语料库中隐藏的语义结构。它能够自动识别文档集合中的主题，并根据这些主题对文档进行聚类和分类。主题模型在文本挖掘、信息检索、推荐系统等领域有着广泛的应用。LSA（LatentSemanticAnalysis）是一种经典的主题模型算法，基于奇异值分解（SVD）对词-文档矩阵进行分解，从而揭示词语和
  • 【机器学习笔记 Ⅱ】9 模型评估 巴伦是只猫 机器学习机器学习笔记人工智能
    评估机器学习模型是确保其在实际应用中有效性和可靠性的关键步骤。以下是系统化的评估方法，涵盖分类、回归、聚类等任务的评估指标和技术：一、分类模型评估1.基础指标2.高级指标ROC-AUC：通过绘制真正例率（TPR）vs假正例率（FPR）曲线下面积评估模型整体性能。AUC=1：完美分类；AUC=0.5：随机猜测。适用于二分类及多分类（OvR或OvO策略）。混淆矩阵：可视化模型在各类别上的具体错误（如将
  • 【机器学习笔记 Ⅱ】7 多类分类 巴伦是只猫 机器学习机器学习笔记分类
    1.多类分类（Multi-classClassification）定义多类分类是指目标变量（标签）有超过两个类别的分类任务。例如：手写数字识别：10个类别（0~9）。图像分类：区分猫、狗、鸟等。新闻主题分类：政治、经济、体育等。特点互斥性：每个样本仅属于一个类别（区别于多标签分类）。输出要求：模型需输出每个类别的概率分布，且概率之和为1。实现方式One-vs-Rest(OvR)：训练K个二分类器（
  • 人工智能学习资源 Hemy08 人工智能学习
    无机器学习基础：https://www.coursera.org/learn/machine-learning有机器学习基础：MachineYearning深度学习入门：https://www.coursera.org/learn/neural-networks-deep-learning
  • 【机器学习笔记 Ⅱ】4 神经网络中的推理
    推理（Inference）是神经网络在训练完成后利用学到的参数对新数据进行预测的过程。与训练阶段不同，推理阶段不计算梯度也不更新权重，仅执行前向传播。以下是其实现原理和代码示例的完整解析：1.推理的核心步骤加载训练好的模型参数（权重和偏置）。前向传播：输入数据逐层计算，得到输出。后处理：根据任务类型解析输出（如分类取概率最大值，回归直接输出）。2.代码实现（Python+NumPy）(1)定义模型
  • 开源语音分离工具大比拼：人声 VS 背景音乐 ⚔️ - 获取干净训练语音 (数据截至 2025年4月17日)！！！ 小丁学Java python人工智能
    开源语音分离工具大比拼：人声VS背景音乐⚔️-获取干净训练语音(数据截至2025年4月17日)在音频处理，特别是机器学习训练数据的准备中，获取纯净的人声（去除背景音乐或噪声）是一个常见的痛点。幸运的是，开源社区提供了许多强大的工具来帮助我们完成这项任务！本文将盘点一系列GitHub上的开源语音分离项目，重点关注那些能有效分离“人物语音”和“背景音乐”的工具，并根据GitHub星标⭐（反映社区关注度
  • 【机器学习笔记 Ⅲ】3 异常检测算法 巴伦是只猫 机器学习机器学习笔记算法
    异常检测算法（AnomalyDetection）详解异常检测是识别数据中显著偏离正常模式的样本（离群点）的技术，广泛应用于欺诈检测、故障诊断、网络安全等领域。以下是系统化的解析：1.异常类型类型描述示例点异常单个样本明显异常信用卡交易中的天价消费上下文异常在特定上下文中异常（如时间序列）夏季气温突降至零下集体异常一组相关样本联合表现为异常网络流量中突然的DDOS攻击流量2.常用算法(1)基于统计的
  • 插入表主键冲突做更新 a-john
    有以下场景： 用户下了一个订单，订单内的内容较多，且来自多表，首次下单的时候，内容可能会不全（部分内容不是必须，出现有些表根本就没有没有该订单的值）。在以后更改订单时，有些内容会更改，有些内容会新增。 问题： 如果在sql语句中执行update操作，在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询，查询结果有做更新，没有做插入，这样会将代码复杂化。 解决： mysql中提供了一个sql语
  • Android xml资源文件中@、@android:type、@*、？、@+含义和区别 Cb123456 @+@?@*
    一.@代表引用资源 1.引用自定义资源。格式：@[package:]type/name android：text="@string/hello"   2.引用系统资源。格式：@android:type/name     android:textColor="@android:color/opaque_red"
  • 数据结构的基本介绍 天子之骄 数据结构散列表树、图线性结构价格标签
    数据结构的基本介绍 数据结构就是数据的组织形式，用一种提前设计好的框架去存取数据，以便更方便，高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构，对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外，在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈，堆等，就是经典的数据结构。   经典的数据结构大致如下：   一：线性数据结构 (1)：列表 a
  • 通过二维码开放平台的API快速生成二维码 一炮送你回车库 api
     现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能，联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊，写了个前台快速生成二维码的方法。        html代码如下:(二维码将生成在这div下) ? 1  &nbs
  • ImageIO读取一张图片改变大小 3213213333332132 javaIOimageBufferedImage
    package com.demo; import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.File; import java.io.IOException; import javax.imageio.ImageIO; /** * @Description 读取一张图片改变大小 * @author FuJianyon
  • myeclipse集成svn（一针见血） 7454103 eclipseSVNMyEclipse
                                     &n
  • 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing darkranger J2SE
    4.2　自动装箱和拆箱 基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便，但提供方便的同时表示隐藏了细节，建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。 4.2.1　autoboxing和unboxing 在Java中，所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
  • ajax传统的方式制作ajax aijuans Ajax
    //这是前台的代码 <%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
  • 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的？ avords javaeclipsejdktomcat
    eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了，也能自动 编译java源代码，但是jre不是java的运行环境么，难道jre中也带有编译工具？ 还是eclipse自己实现的？谁能给解释一下呢问题补充：假设系统中没有安装jdk or jre，只在eclipse的目录中有一个jre，那么eclipse会采用该jre，问题是eclipse照样可以编译java源文件，为什么呢？ &nb
  • 前端模块化 bee1314 模块化
    背景： 前端JavaScript模块化，其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来，还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。   JavaScript一直缺乏有效的包管理机制，造成了大量的全局变量，大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java（import），Python (import)，Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代，我们是怎么避免所
  • 处理百万级以上的数据处理 bijian1013 oraclesql数据库大数据查询
    一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法：        1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。         2.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 o
  • mac 卸载 java 1.7 或更高版本 征客丶 javaOS
    卸载 java 1.7 或更高 sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin 成功执行此命令后，还可以执行 java 与 javac 命令 sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane 成功执行此命令后，还可以执行 java
  • 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析 bit1129 Stream
    第一步，Flume和Kakfa对接，Flume抓取日志，写到Kafka中 第二部，Spark Streaming读取Kafka中的数据，进行实时分析   本文首先使用Kakfa自带的消息处理（脚本）来获取消息，走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置 1. 下载Flume和Kafka集成的插件，下载地址：https://github.com/beyondj2ee/f
  • Erlang vs TNSDL bookjovi erlang
          TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言，是在SDL语言的基础上加以修改而成，TNSDL需翻译成C语言得以编译执行，TNSDL语言中实现了异步并行的特点，当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持，异步并行类似于Erlang的process（轻量级进程），TNSDL中则称之为hand，Erlang是基于vm(beam)开发，
  • 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个 ljy325 企业应用
    　非常希望有一个预防疲劳的java软件，我看新闻和网站，国防科技大学的科学家累死了，太疲劳，老是加班，不休息，经常吃药，吃药根本就没用，根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾，老想赶快学习到东西跳槽离开，搞得超负荷，不明理。深圳做软件开发经常累死人，总有不明理的人，有个软件提醒限制很好，可以挽救很多人的生命。 相关新闻： （1）IT行业成五大疾病重灾区：过劳死平均37.9岁
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式 bylijinnan java设计模式
    声明： 本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ /** * Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法： * 1.public Product copy(Product p){} * 2.publi
  • 配置管理---svn工具之权限配置 chenyu19891124 SVN
    今天花了大半天的功夫，终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。 安装完svn后就是在svn中建立版本库，比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构 pepos    component    webapps 在conf里面的auth里赋予的权限配置为 [groups]
  • 浅谈程序员的数学修养 comsci 设计模式编程算法面试招聘
                                     浅谈程序员的数学修养
  • 批量执行 bulk collect与forall用法 daizj oraclesqlbulk collectforall
    BULK COLLECT 子句会批量检索结果，即一次性将结果集绑定到一个集合变量中，并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、 FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。     有关FORALL语句的用法请参考：批量SQL之 F
  • Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法 dongwei_6688 OS
    1、先安装rsync：yum install rsync 2、建立一个空的文件夹：mkdir /tmp/test 3、用rsync删除目标目录：rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了，删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理，处理数十万个文件也是秒删。
  • Yii CModel中rules验证规格 dcj3sjt126com rulesyiivalidate
    Yii cValidator主要用法分析：  yii验证rulesit 分类： Yii yii的rules验证 cValidator主要属性 attributes ,builtInValidators,enableClientValidation,message,on,safe,skipOnError  
  • 基于vagrant的redis主从实验 dcj3sjt126com vagrant
    平台: Mac 工具: Vagrant 系统: Centos6.5 实验目的: Redis主从   实现思路 制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box   制作sentos6.5+redis的box   mkdir vagrant_redis cd vagrant_
  • Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器 frank1234 centosmemcached
    一、安装gcc rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到，所以我使用的是make的方式安装，由于make依赖于gcc，所以要先安装gcc 开始安装，命令如下，[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]： 建议可以先切换到root用户，不然可能会遇到权限问题：su root 输入密码...... rpm -ivh kernel-head
  • Remove Duplicates from Sorted List hcx2013 remove
    Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once. For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
  • Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持 jinnianshilongnian spring4
    Spring4新特性——泛型限定式依赖注入 Spring4新特性——核心容器的其他改进 Spring4新特性——Web开发的增强 Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC  Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL Spring4新特性——更好的Java泛型操作API  Spring4新
  • 浅谈enum与单例设计模式 247687009 java单例
    在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种)，两者同是私有构 造器，导出静态成员变量，以便调用者访问。 第一种 package singleton; public class Singleton { //导出全局成员 public final static Singleton INSTANCE = new S
  • 使用switch条件语句需要注意的几点 openwrt cbreakswitch
    1. 当满足条件的case中没有break，程序将依次执行其后的每种条件（包括default）直到遇到break跳出 int main() { int n = 1; switch(n) { case 1: printf("--1--\n"); default: printf("defa
  • 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文 schnell18 springmybatisJUnit
    Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有： 单元测试的app context不支持从外部properties文件注入属性 @Value注解不能解析带通配符的路径字符串 解决第一个问题可以配置一个PropertyPlaceholderConfigurer的bean。 第二个问题的具体实例是：    
  • Java 定时任务总结一 tuoni javaspringtimerquartztimertask
     Java定时任务总结  一.从技术上分类大概分为以下三种方式：  1.Java自带的java.util.Timer类，这个类允许你调度一个java.util.TimerTask任务;   说明：    java.util.Timer定时器，实际上是个线程，定时执行TimerTask类 &
  • 一种防止用户生成内容站点出现商业广告以及非法有害等垃圾信息的方法 yangshangchuan rank相似度计算文本相似度词袋模型余弦相似度
    本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法，对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。   最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式，方法如下：     1、注册多个账号（一般10个以上）。     2、从多个账号中选择一个账号，发表1-2篇博文
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他