- 周工作计划2019-03-25
MikeShine
很久没有写工作计划了。之前一个星期生了病,很难受。上个星期基本上什么都没有干。但是好的一点是,西瓜书基本都看完了。本周工作计划:机器学习分享活动(关于决策树的分享)回看一下西瓜书的东西,每一章把开头总结写一下。老师没有给具体的任务,留了再说吧。
- 机器学习(西瓜书)学习笔记导览
盛寒
机器学习西瓜书学习机器学习人工智能
本篇文章会持续更新直到更新完毕,关注博主不迷路~(如果没有超链接,表示还没有更新到)第一章绪论1.1引言1.2基本术语1.3假设空间1.4归纳偏好第二章模型评估与选择2.1经验误差与过拟合2.2评估方法2.3性能度量2.4比较检验2.5偏差与方差第三章线性模型3.1基本形式3.2线性回归3.3对数几率回归3.4线性判别分析3.5多分类学习3.6类别不平衡问题第四章决策树4.1基本流程4.2划分选择
- 机器学习LDA线性判别器代码实现
Longlongaaago
机器学习LDA线性判别分析代码实现
机器学习LDA线性判别器代码实现西瓜书P60线性判别器LDA代码实现:importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefload_data(file_name):'''数据导入函数:paramfile_name:(string)训练数据位置:return:feature_data(mat)特征lable_data(mat)标签'''fr=open(file
- 西瓜书-机器学习5.4 全局最小与局部极小
lestat_black
西瓜书机器学习
两种“最优”:“局部极小”(localminimum)和"全局最小"(globalminimum)对和,若存在使得多组不同参数值初始化多个神经网络使用“模拟退火”:以一定的概率接受比当前解更差的结果,有助于“跳出”局部极小使用随机梯度下降遗传算法(geneticalgorithms)[Goldberg,1989]也常用来训练神经网络以上用于跳出局部极小的技术大多是启发式,理论上商缺乏保障。Gold
- 2019-05-14《西瓜书》难啃
杨熊猫Yang
周志华老师的《西瓜书:机器学习》这周看完1~10章锻炼:太极云手、100手/组,3组虎刨功(简)、100个/组,2组
- 机器学习——集成学习
三三木木七
机器学习集成学习人工智能
参考:ysu老师课件+西瓜书+期末复习笔记1.集成学习的基本概念集成学习(ensemblelearing)通过构建并结合多个学习器来完成学习任务。有时也被称为多分类器系统(multi-classifiersystem)、基于委员会的学习(committee-basedlearning)等。理解:集成学习是一种机器学习方法,其核心思想是将多个学习器(弱学习器)集成在一起,以达到比单个学习器更好的性能
- 西瓜书学习笔记——低维嵌入(公式推导+举例应用)
Nie同学
机器学习学习笔记机器学习
文章目录算法介绍实验分析算法介绍低维嵌入(Low-DimensionalEmbedding)是一种降低高维数据维度的技术,目的是在保留数据特征的同时减少数据的复杂性。这种技术常用于可视化、特征学习、以及数据压缩等领域。低维嵌入的目标是将高维数据映射到一个低维空间,以便更好地理解和可视化数据。在kkk近邻学习中,随着数据维度的增加,样本之间的距离变得更加稀疏,导致KNN算法性能下降。这是因为在高维空
- 西瓜书学习笔记——核化线性降维(公式推导+举例应用)
Nie同学
机器学习学习笔记机器学习
文章目录算法介绍实验分析算法介绍核化线性降维是一种使用核方法(KernelMethods)来进行降维的技术。在传统的线性降维方法中,例如主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA),数据被映射到一个低维线性子空间中。而核化线性降维则通过使用核技巧,将数据映射到一个非线性的低维空间中。核技巧的核心思想是通过一个非线性映射将原始数据转换到一个高维的特征空间,然后在该特征空间中应用线性降维方法。这种映射
- 西瓜书学习笔记——k近邻学习(公式推导+举例应用)
Nie同学
机器学习学习笔记机器学习
文章目录算法介绍实验分析算法介绍K最近邻(K-NearestNeighbors,KNN)是一种常用的监督学习算法,用于分类和回归任务。该算法基于一个简单的思想:如果一个样本在特征空间中的kkk个最近邻居中的大多数属于某个类别,那么该样本很可能属于这个类别。KNN算法不涉及模型的训练阶段,而是在预测时进行计算。以下是KNN算法的基本步骤:选择K值:首先,确定用于决策的邻居数量K。K的选择会影响算法的
- 西瓜书学习笔记——主成分分析(公式推导+举例应用)
Nie同学
机器学习学习笔记机器学习降维
文章目录算法介绍实验分析算法介绍主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)是一种常用的降维技术,用于在高维数据中发现最重要的特征或主成分。PCA的目标是通过线性变换将原始数据转换成一组新的特征,这些新特征被称为主成分,它们是原始特征的线性组合。对于一个正交属性空间(各个属性之间是线性无关的)中的样本点,存在以下两个性质的超平面可对所有样本点进行恰当的表达:最近重构性
- 朴素贝叶斯分类算法
三三木木七
#机器学习机器学习人工智能sklearn
本文介绍了朴素贝叶斯分类算法,标记后的话一般是自己简要总结的,是比较通俗易懂的,也就是必看的。参考:西瓜书,ysu老师课件【摘要】1.分类算法:分类算法的内容是根据给定特征,求出它所属类别。2.先验概率:就是根据以往的数据分析所得到的概率。后验概率:是得到信息之后重新加以修正得到的概率。3.贝叶斯决策:贝叶斯决策理论中,我们希望选择那个最小化总体期望损失的决策。决策损失的期望值通过对所有可能状态的
- 决策树的相关知识点
三三木木七
#机器学习决策树算法机器学习
参考:ysu老师课件+西瓜书1.决策树的基本概念【决策树】:决策树是一种描述对样本数据进行分类的树形结构模型,由节点和有向边组成。其中每个内部节点表示一个属性上的判断,每个分支代表一个判断结果的输出,最后每个叶节点代表一种分类结果。理解:它是一个树状结构,其中每个节点代表一个特征属性的判断,每个分支代表这个判断的结果,而每个叶节点(叶子)代表一种类别或回归值。关于决策树要掌握的概念:根节点(Roo
- 西瓜书学习笔记——层次聚类(公式推导+举例应用)
Nie同学
机器学习学习笔记聚类
文章目录算法介绍实验分析算法介绍层次聚类是一种将数据集划分为层次结构的聚类方法。它主要有两种策略:自底向上和自顶向下。其中AGNES算法是一种自底向上聚类算法,用于将数据集划分为层次结构的聚类。算法的基本思想是从每个数据点开始,逐步合并最相似的簇,直到形成一个包含所有数据点的大簇。这个过程被反复执行,构建出一个层次化的聚类结构。这其中的关键就是如何计算聚类簇之间的距离。但实际上,每个簇都是一个集合
- 西瓜书学习笔记——密度聚类(公式推导+举例应用)
Nie同学
机器学习学习笔记聚类
文章目录算法介绍实验分析算法介绍密度聚类是一种无监督学习的聚类方法,其目标是根据数据点的密度分布将它们分组成不同的簇。与传统的基于距离的聚类方法(如K均值)不同,密度聚类方法不需要预先指定簇的数量,而是通过发现数据点周围的密度高度来确定簇的形状和大小。我们基于DBSCAN算法来实现密度聚类。DBSCAN是基于一组邻域参数(ϵ,MinPts)(\epsilon,MinPts)(ϵ,MinPts)来刻
- 【机器学习·西瓜书学习笔记·线性模型】线性回归——最小二乘法(least square method)
慈善区一姐
机器学习学习线性回归
线性模型的基本形式给定由个属性描述的实例,其中是在第个属性上的取值,线性模型(linearmodel)试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数,即一般用向量形式写成:和确定后,模型就得以确定参数查阅表把数据集表示为一个m*(d+1)大小的矩阵,其中每行对应于一个实例,每行前d个元素对应于实例的d个属性值,最后一个元素恒置于1,即(一)均方误差(meansquarederror)基于欧几里得距
- 如何系统学习机器学习?
人邮异步社区
学习机器学习人工智能
要系统学习机器学习,首先需要掌握一些基础编程技能,如Python。其次,学习基础的数学概念,如线性代数、概率论和统计学。然后,选择一些优质的在线课程和教材进行深入学习。最后,通过实践项目来巩固所学知识。以下是一些推荐的书籍:《动手学机器学习》,"西瓜书"作者周志华力荐的机器学习入门书。本书系统介绍了机器学习的基本内容及其代码实现,是一本着眼于机器学习教学实践的图书。本书包含4个部分:第一部分为机器
- 西瓜书学习笔记——原型聚类(公式推导+举例应用)
Nie同学
机器学习学习笔记聚类
文章目录k均值算法算法介绍实验分析学习向量量化(LVQ)算法介绍实验分析高斯混合聚类算法介绍实验分析总结k均值算法算法介绍给定样本集D={x1,x2,...,xm}D=\{x_1,x_2,...,x_m\}D={x1,x2,...,xm},k均值算法针对聚类算法所得簇划分C={C1,C2,...,Ck}\mathcal{C}=\{C_1,C_2,...,C_k\}C={C1,C2,...,Ck}最
- 大数据学习之路
金光闪闪耶
一、为什么要学习大数据?在我第一份实习的时候,忘记在什么场景下我leader突然说了一句:「干Java不就是增删改查嘛」,而恰好那时候知乎都是「干了3年Java,还是只会增删改查,迷茫」等问题,我听完leader那句话就心里一颤。因为这句话,我又一次的陷入迷茫,我不清楚自己是不是应该继续的Java,所以那段时间我干过爬虫,也撸了一阵子的西瓜书和统计学什么的。在知乎上所有相关的问题和答案我都看了,也
- 西瓜书学习笔记——Boosting(公式推导+举例应用)
Nie同学
机器学习学习笔记boosting
文章目录引言AdaBoost算法AdaBoost算法正确性说明AdaBoost算法如何解决权重更新问题?AdaBoost算法如何解决调整下一轮基学习器样本分布问题?AdaBoost算法总结实验分析引言Boosting是一种集成学习方法,旨在通过整合多个弱学习器来构建一个强学习器。其核心思想是迭代训练模型,关注之前被错误分类的样本,逐步提升整体性能。Boosting的代表算法包括AdaBoost、G
- 浙江大学《机器学习》笔记——神经网络(Neural Network)【上】
啵啵啵啵哲
机器学习笔记神经网络机器学习人工智能
写在前面·最近在学习《机器学习》.主要是看浙江大学胡浩基老师的网课,结合周志华老师的西瓜书来学.为了理清思路和推公式就敲了这样一个读书笔记.初次学习难免会有错漏,欢迎批评指正.这份笔记主要用途还是用来自己复习回顾.当然如果对大家有帮助那就更好了hhh·注:神经网络这部分的笔记大部分是基于浙大《机器学习》的逻辑进行整理的.第5章神经网络(NeuralNetwork)·神经网络的诞生是集体的智慧·近年
- 西瓜书读书笔记整理(十二) —— 第十二章 计算学习理论
smile-yan
机器学习西瓜书计算学习理论PAC
第十二章计算学习理论(上)12.1基础知识12.1.1什么是计算学习理论(computationallearningtheory)12.1.2什么是独立同分布(independentandidenticallydistributed,简称i.i.d.i.i.d.i.i.d.)以及独立同分布样本12.1.3泛化误差以及经验误差12.1.4相关数学定义表示12.1.5误差参数12.1.6映射与样本集是
- python自学(二)第二章 正则表达式|字符串匹配、函数和面向对象程序设计
BrilandLiu
pythonpython编程语言
为了能在开学后更好地融入实验室,本人计划用一个月的时间进行python3语言入门,该系列笔记适合已经有一门编程语言基础的朋友参考使用,欢迎同道者前来交流~使用教材:1.《python从入门到精通》清华大学出版社;(自带教学视频【二维码形式】)least17p/d2.《机器学习》周志华(西瓜书)清华大学出版社;least14p/d;3.BiliBili《和美女老师一起学python》视频。(一)正则
- 【机器学习】西瓜书要点个人整理
_hermit:
机器学习机器学习人工智能学习
目录前置基础知识第三章线性模型机器学习三要素1.函数集合2.目标函数3.优化方法4.模型评估方法对数几率回归(逻辑回归)第四章决策树第五章SVM第六章贝叶斯分类器第八章集成学习第九章神经网络前情提要:本文适合在学习机器学习课程前,对课程的要点进行简单预习。本文中提到的一些概念,大多是老师课上会重点讲的、考试要考的。此外,在进行复习时也可以通过这些概念引入,从而去更深入理解一些模型原理。前置基础知识
- 吃瓜教程Task1:概览西瓜书+南瓜书第1、2章
卡拉比丘流形
机器学习机器学习人工智能
由于本人之前已经学习过西瓜书,本次学习主要是对以往知识的查漏补缺,因此本博客记录了在学习西瓜书中容易混淆的点以及学习过程中的难点。更多学习内容可以参考下面的链接:南瓜书的地址:https://github.com/datawhalechina/pumpkin-book【视频链接】https://www.bilibili.com/video/BV1Mh411e7VU?p=1文章目录绪论如何对机器学习
- 西瓜书读书笔记整理(十) —— 第十章降维与度量学习
smile-yan
机器学习西瓜书
10.1k近邻学习10.1.1什么是kNN学习kNN算法(k-NearestNeighbors)是一种常用的分类和回归算法。它的基本思想是根据最近邻的样本来预测未知样本的标签或值。10.1.2kNN算法步骤kNN算法的步骤如下:计算未知样本与训练集中所有样本的距离(通常使用欧氏距离或其他距离度量方法)。选取与未知样本距离最近的k个样本。对于分类问题,根据这k个样本的标签进行投票或权重计算,确定未知
- 西瓜书第六章课后习题
lammmya
6.1试证明样本空间中任意点x到超平面(w,b)的距离为式(6.2)。画了个图在纸上进行了证明,感觉这样自会通俗易懂些。6.2试使用LIBSVM,在西瓜数据集3.0α上分别用线性核和高斯核训练一个SVM,并比较其支持向量的差别。导入相应的包主体函数:设置参数,输出。数据特征可视化输出结果以及数据特征可视化最终结果如下图结果表明,使用线性核和高斯训练核的支持向量实际是一样的(两条线重合),且数量相同
- 机器学习西瓜书笔记1
糊了胡
机器学习机器学习笔记人工智能
第一章机器学习之绪论目录第一章机器学习之绪论一、引言二、基本术语三、假设空间四、归纳偏好五、发展历程一、引言机器学习就是致力于研究如何通过计算的手段,利用经验来改善系统自身的性能。Mitchell给出了更形式化的定义:假设用P来评估计算机程序在某任务类T上的性能,若一个程序通过利用经验E在T中任务上获得了性能改善,则我们就说关于T和P,该程序对E进行了学习。二、基本术语收集一组西瓜数据,(色泽=青
- 西瓜书读书笔记整理(九) —— 第九章 聚类
smile-yan
聚类支持向量机机器学习
第九章聚类9.1聚类算法概述9.1.1什么是聚类算法9.1.2聚类算法分类9.1.3聚类任务9.2性能度量(ClusterEvaluation)9.2.1外部指标(externalindex)9.2.2内部指数(internalindex)9.3距离度量(DistanceMeasures)9.3.1距离度量的性质9.3.2常见的几种距离的计算公式9.4原型聚类(prototype-basedclu
- 西瓜书*南瓜书*机器学习*周志华*第一章*学习小结
fyc300
笔记西瓜书机器学习机器学习人工智能自动驾驶
西瓜书*南瓜书*机器学习*周志华*第一章*学习小结第一章绪论1.1绪论通过一个关于瓜的故事引入了对于机器学习这门课的学习。机器学习正是这样一门学科,它致力于研究如何通过计算的手段,利用经验来改善系统自身的性能。1.2基本术语数据集dataset示例instance样本sample属性attribute特征feature属性值attributevalue属性空间attributespace样本空间s
- 【机器学习】集成学习基础概念介绍
Avasla
机器学习算法机器学习集成学习人工智能
前言本文根据西瓜书总结了一些关键知识点,介绍了集成学习的原理、类型以及结合策略。、1.个体与集成集成学习(ensemblelearning)通过构建的并结合多个学习器来完成学习任务,有时也被成为多分类器系统(multi-classifiersystem)、基于委员会的学习(committee-basedlearning)等。……通过将多个学习器进行结合,常可获得比单一学习器显著优越的泛化性能。个体
- apache 安装linux windows
墙头上一根草
apacheinuxwindows
linux安装Apache 有两种方式一种是手动安装通过二进制的文件进行安装,另外一种就是通过yum 安装,此中安装方式,需要物理机联网。以下分别介绍两种的安装方式
通过二进制文件安装Apache需要的软件有apr,apr-util,pcre
1,安装 apr 下载地址:htt
- fill_parent、wrap_content和match_parent的区别
Cb123456
match_parentfill_parent
fill_parent、wrap_content和match_parent的区别:
1)fill_parent
设置一个构件的布局为fill_parent将强制性地使构件扩展,以填充布局单元内尽可能多的空间。这跟Windows控件的dockstyle属性大体一致。设置一个顶部布局或控件为fill_parent将强制性让它布满整个屏幕。
2) wrap_conte
- 网页自适应设计
天子之骄
htmlcss响应式设计页面自适应
网页自适应设计
网页对浏览器窗口的自适应支持变得越来越重要了。自适应响应设计更是异常火爆。再加上移动端的崛起,更是如日中天。以前为了适应不同屏幕分布率和浏览器窗口的扩大和缩小,需要设计几套css样式,用js脚本判断窗口大小,选择加载。结构臃肿,加载负担较大。现笔者经过一定时间的学习,有所心得,故分享于此,加强交流,共同进步。同时希望对大家有所
- [sql server] 分组取最大最小常用sql
一炮送你回车库
SQL Server
--分组取最大最小常用sql--测试环境if OBJECT_ID('tb') is not null drop table tb;gocreate table tb( col1 int, col2 int, Fcount int)insert into tbselect 11,20,1 union allselect 11,22,1 union allselect 1
- ImageIO写图片输出到硬盘
3213213333332132
javaimage
package awt;
import java.awt.Color;
import java.awt.Font;
import java.awt.Graphics;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imagei
- 自己的String动态数组
宝剑锋梅花香
java动态数组数组
数组还是好说,学过一两门编程语言的就知道,需要注意的是数组声明时需要把大小给它定下来,比如声明一个字符串类型的数组:String str[]=new String[10]; 但是问题就来了,每次都是大小确定的数组,我需要数组大小不固定随时变化怎么办呢? 动态数组就这样应运而生,龙哥给我们讲的是自己用代码写动态数组,并非用的ArrayList 看看字符
- pinyin4j工具类
darkranger
.net
pinyin4j工具类Java工具类 2010-04-24 00:47:00 阅读69 评论0 字号:大中小
引入pinyin4j-2.5.0.jar包:
pinyin4j是一个功能强悍的汉语拼音工具包,主要是从汉语获取各种格式和需求的拼音,功能强悍,下面看看如何使用pinyin4j。
本人以前用AscII编码提取工具,效果不理想,现在用pinyin4j简单实现了一个。功能还不是很完美,
- StarUML学习笔记----基本概念
aijuans
UML建模
介绍StarUML的基本概念,这些都是有效运用StarUML?所需要的。包括对模型、视图、图、项目、单元、方法、框架、模型块及其差异以及UML轮廓。
模型、视与图(Model, View and Diagram)
&
- Activiti最终总结
avords
Activiti id 工作流
1、流程定义ID:ProcessDefinitionId,当定义一个流程就会产生。
2、流程实例ID:ProcessInstanceId,当开始一个具体的流程时就会产生,也就是不同的流程实例ID可能有相同的流程定义ID。
3、TaskId,每一个userTask都会有一个Id这个是存在于流程实例上的。
4、TaskDefinitionKey和(ActivityImpl activityId
- 从省市区多重级联想到的,react和jquery的差别
bee1314
jqueryUIreact
在我们的前端项目里经常会用到级联的select,比如省市区这样。通常这种级联大多是动态的。比如先加载了省,点击省加载市,点击市加载区。然后数据通常ajax返回。如果没有数据则说明到了叶子节点。 针对这种场景,如果我们使用jquery来实现,要考虑很多的问题,数据部分,以及大量的dom操作。比如这个页面上显示了某个区,这时候我切换省,要把市重新初始化数据,然后区域的部分要从页面
- Eclipse快捷键大全
bijian1013
javaeclipse快捷键
Ctrl+1 快速修复(最经典的快捷键,就不用多说了)Ctrl+D: 删除当前行 Ctrl+Alt+↓ 复制当前行到下一行(复制增加)Ctrl+Alt+↑ 复制当前行到上一行(复制增加)Alt+↓ 当前行和下面一行交互位置(特别实用,可以省去先剪切,再粘贴了)Alt+↑ 当前行和上面一行交互位置(同上)Alt+← 前一个编辑的页面Alt+→ 下一个编辑的页面(当然是针对上面那条来说了)Alt+En
- js 笔记 函数
征客丶
JavaScript
一、函数的使用
1.1、定义函数变量
var vName = funcation(params){
}
1.2、函数的调用
函数变量的调用: vName(params);
函数定义时自发调用:(function(params){})(params);
1.3、函数中变量赋值
var a = 'a';
var ff
- 【Scala四】分析Spark源代码总结的Scala语法二
bit1129
scala
1. Some操作
在下面的代码中,使用了Some操作:if (self.partitioner == Some(partitioner)),那么Some(partitioner)表示什么含义?首先partitioner是方法combineByKey传入的变量,
Some的文档说明:
/** Class `Some[A]` represents existin
- java 匿名内部类
BlueSkator
java匿名内部类
组合优先于继承
Java的匿名类,就是提供了一个快捷方便的手段,令继承关系可以方便地变成组合关系
继承只有一个时候才能用,当你要求子类的实例可以替代父类实例的位置时才可以用继承。
在Java中内部类主要分为成员内部类、局部内部类、匿名内部类、静态内部类。
内部类不是很好理解,但说白了其实也就是一个类中还包含着另外一个类如同一个人是由大脑、肢体、器官等身体结果组成,而内部类相
- 盗版win装在MAC有害发热,苹果的东西不值得买,win应该不用
ljy325
游戏applewindowsXPOS
Mac mini 型号: MC270CH-A RMB:5,688
Apple 对windows的产品支持不好,有以下问题:
1.装完了xp,发现机身很热虽然没有运行任何程序!貌似显卡跑游戏发热一样,按照那样的发热量,那部机子损耗很大,使用寿命受到严重的影响!
2.反观安装了Mac os的展示机,发热量很小,运行了1天温度也没有那么高
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-生成器模式-Builder
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/
/**
* 生成器模式的意图在于将一个复杂的构建与其表示相分离,使得同样的构建过程可以创建不同的表示(GoF)
* 个人理解:
* 构建一个复杂的对象,对于创建者(Builder)来说,一是要有数据来源(rawData),二是要返回构
- JIRA与SVN插件安装
chenyu19891124
SVNjira
JIRA安装好后提交代码并要显示在JIRA上,这得需要用SVN的插件才能看见开发人员提交的代码。
1.下载svn与jira插件安装包,解压后在安装包(atlassian-jira-subversion-plugin-0.10.1)
2.解压出来的包里下的lib文件夹下的jar拷贝到(C:\Program Files\Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB
- 常用数学思想方法
comsci
工作
对于搞工程和技术的朋友来讲,在工作中常常遇到一些实际问题,而采用常规的思维方式无法很好的解决这些问题,那么这个时候我们就需要用数学语言和数学工具,而使用数学工具的前提却是用数学思想的方法来描述问题。。下面转帖几种常用的数学思想方法,仅供学习和参考
函数思想
把某一数学问题用函数表示出来,并且利用函数探究这个问题的一般规律。这是最基本、最常用的数学方法
- pl/sql集合类型
daizj
oracle集合typepl/sql
--集合类型
/*
单行单列的数据,使用标量变量
单行多列数据,使用记录
单列多行数据,使用集合(。。。)
*集合:类似于数组也就是。pl/sql集合类型包括索引表(pl/sql table)、嵌套表(Nested Table)、变长数组(VARRAY)等
*/
/*
--集合方法
&n
- [Ofbiz]ofbiz初用
dinguangx
电商ofbiz
从github下载最新的ofbiz(截止2015-7-13),从源码进行ofbiz的试用
1. 加载测试库
ofbiz内置derby,通过下面的命令初始化测试库
./ant load-demo (与load-seed有一些区别)
2. 启动内置tomcat
./ant start
或
./startofbiz.sh
或
java -jar ofbiz.jar
&
- 结构体中最后一个元素是长度为0的数组
dcj3sjt126com
cgcc
在Linux源代码中,有很多的结构体最后都定义了一个元素个数为0个的数组,如/usr/include/linux/if_pppox.h中有这样一个结构体: struct pppoe_tag { __u16 tag_type; __u16 tag_len; &n
- Linux cp 实现强行覆盖
dcj3sjt126com
linux
发现在Fedora 10 /ubutun 里面用cp -fr src dest,即使加了-f也是不能强行覆盖的,这时怎么回事的呢?一两个文件还好说,就输几个yes吧,但是要是n多文件怎么办,那还不输死人呢?下面提供三种解决办法。 方法一
我们输入alias命令,看看系统给cp起了一个什么别名。
[root@localhost ~]# aliasalias cp=’cp -i’a
- Memcached(一)、HelloWorld
frank1234
memcached
一、简介
高性能的架构离不开缓存,分布式缓存中的佼佼者当属memcached,它通过客户端将不同的key hash到不同的memcached服务器中,而获取的时候也到相同的服务器中获取,由于不需要做集群同步,也就省去了集群间同步的开销和延迟,所以它相对于ehcache等缓存来说能更好的支持分布式应用,具有更强的横向伸缩能力。
二、客户端
选择一个memcached客户端,我这里用的是memc
- Search in Rotated Sorted Array II
hcx2013
search
Follow up for "Search in Rotated Sorted Array":What if duplicates are allowed?
Would this affect the run-time complexity? How and why?
Write a function to determine if a given ta
- Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
jinnianshilongnian
spring4generic type
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
- CentOS安装JDK
liuxingguome
centos
1、行卸载原来的:
[root@localhost opt]# rpm -qa | grep java
tzdata-java-2014g-1.el6.noarch
java-1.7.0-openjdk-1.7.0.65-2.5.1.2.el6_5.x86_64
java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-11.1.13.4.el6.x86_64
[root@localhost
- 二分搜索专题2-在有序二维数组中搜索一个元素
OpenMind
二维数组算法二分搜索
1,设二维数组p的每行每列都按照下标递增的顺序递增。
用数学语言描述如下:p满足
(1),对任意的x1,x2,y,如果x1<x2,则p(x1,y)<p(x2,y);
(2),对任意的x,y1,y2, 如果y1<y2,则p(x,y1)<p(x,y2);
2,问题:
给定满足1的数组p和一个整数k,求是否存在x0,y0使得p(x0,y0)=k?
3,算法分析:
(
- java 随机数 Math与Random
SaraWon
javaMathRandom
今天需要在程序中产生随机数,知道有两种方法可以使用,但是使用Math和Random的区别还不是特别清楚,看到一篇文章是关于的,觉得写的还挺不错的,原文地址是
http://www.oschina.net/question/157182_45274?sort=default&p=1#answers
产生1到10之间的随机数的两种实现方式:
//Math
Math.roun
- oracle创建表空间
tugn
oracle
create temporary tablespace TXSJ_TEMP
tempfile 'E:\Oracle\oradata\TXSJ_TEMP.dbf'
size 32m
autoextend on
next 32m maxsize 2048m
extent m
- 使用Java8实现自己的个性化搜索引擎
yangshangchuan
javasuperword搜索引擎java8全文检索
需要对249本软件著作实现句子级别全文检索,这些著作均为PDF文件,不使用现有的框架如lucene,自己实现的方法如下:
1、从PDF文件中提取文本,这里的重点是如何最大可能地还原文本。提取之后的文本,一个句子一行保存为文本文件。
2、将所有文本文件合并为一个单一的文本文件,这样,每一个句子就有一个唯一行号。
3、对每一行文本进行分词,建立倒排表,倒排表的格式为:词=包含该词的总行数N=行号