sklearn期望方差explained_variance

机器学习初学者理论初解 Mikhail_G 机器学习人工智能
大家好!为什么手机相册能自动识别人脸？为什么购物网站总能推荐你喜欢的商品？这些“智能”背后，都藏着一位隐形高手——机器学习（MachineLearning）。一、什么是机器学习？简单说，机器学习是教计算机从数据中自己找规律的技术。就像教孩子认猫：不是直接告诉他“猫有尖耳朵和胡须”，而是给他看100张猫狗照片，让他自己总结出猫的特征。传统程序vs机器学习传统程序：输入规则+数据→输出结果（例：按“温
Embedding与向量数据库玖月初玖大模型应用开发基础人工智能 embedding 数据库
1.Embedding是什么EmbeddingModel是一种机器学习模型，它的核心任务是将离散的、高维的符号（如单词、句子、图片、用户、商品等）转换成连续的、低维的向量（称为“嵌入”或“向量表示”），并且这个向量能有效地捕捉原始符号的语义、关系或特征。1.1通俗理解EmbeddingModel是让计算机“理解”世界的核心工具，把“文字、图片、音频”等信息变成一串有意义的数字我们称之为“向量”。类
2023年第10期(NeuroImage)：DomainATM：多中心医学图像数据标准化工具箱影浮科技ImageFlow
基本信息1.标题：DomainATM:Domainadaptationtoolboxformedicaldataanalysis.2.期刊：NeuroImage3.IF/JCR/分区：7.4/Q1/中科院一区4.DOI：10.1016/j.neuroimage.2023.119863目录1、导读2、背景动机3、研究目的4、工具箱介绍5、测试试验6、局限不足1导读域适应（DA）是基于机器学习的现代医
在NLP深层语义分析中，深度学习和机器学习的区别与联系
在自然语言处理（NLP）的深层语义分析任务中，深度学习与机器学习的区别和联系主要体现在以下方面：一、核心区别特征提取方式机器学习：依赖人工设计特征（如词频、句法规则、TF-IDF等），需要领域专家对文本进行结构化处理。例如，传统情感分析需人工定义“情感词库”或通过词性标注提取关键成分。深度学习：通过神经网络自动学习多层次特征。例如，BERT等模型可从原始文本中捕获词向量、句法关系甚至篇章级语义，无
迁移学习：知识复用的智能迁移引擎 | 从理论到实践的跨域赋能范式大千AI助手人工智能 Python #OTHER 迁移学习人工智能机器学习算法神经网络大模型迁移
让AI像人类一样“举一反三”的通用学习框架本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！一、核心定义与基本概念迁移学习（TransferLearning）是一种机器学习范式，其核心思想是：将源领域（SourceDomain）学到的知识迁移到目标领域（TargetDomain），以提升目标任务的性能
AI原生应用中的用户画像构建：从理论到实践全解析
AI原生应用中的用户画像构建：从理论到实践全解析关键词：用户画像、AI原生应用、特征工程、机器学习、个性化推荐、数据隐私、模型优化摘要：本文全面解析AI原生应用中用户画像构建的全过程，从基础概念到核心技术，再到实际应用和未来趋势。我们将用通俗易懂的方式讲解用户画像如何像"数字身份证"一样工作，深入探讨特征提取、模型构建等关键技术，并通过实际案例展示用户画像在推荐系统、精准营销等场景中的应用。文章还
Python爬虫【四十五章】爬虫攻防战：异步并发+AI反爬识别的技术解密程序员_CLUB Python入门到进阶 python 爬虫人工智能
目录引言：当爬虫工程师遇上AI反爬官一、异步并发基础设施层1.1混合调度框架设计1.2智能连接池管理二、机器学习反爬识别层2.1特征工程体系2.2轻量级在线推理三、智能决策系统3.1动态策略引擎3.2实时对抗案例四、性能优化实战4.1全链路压测数据4.2典型故障处理案例五、总结：构建智能化的爬虫生态系统Python爬虫相关文章（推荐）引言：当爬虫工程师遇上AI反爬官在大数据采集领域，我们正经历着技
万字长文，解读大模型技术原理（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了
大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。本文从大模型的发展历程出发，对大模型领域的各个技术细节进行详细解读，供大家在了解大模型基本知识的过程中起到一定参考作用。一、大模型的定义大语言模型作为一个被验证可行的方向，其“大”体现在训练数据集广，模型参数和层数大，计算量大，其价值体现在通用性上，并且有更好的泛化能力。这些模型通常由深度神经网络构建而成，拥有数十亿甚至数千亿个参数。大模型的设
TensorFlow为AI人工智能航空航天领域带来变革 AI原生应用开发人工智能 tensorflow python ai
TensorFlow为AI人工智能航空航天领域带来变革关键词：TensorFlow、人工智能、航空航天、机器学习、深度学习、神经网络、自主系统摘要：本文探讨了TensorFlow这一强大的机器学习框架如何推动航空航天领域的创新。我们将从基础概念入手，逐步深入分析TensorFlow在航天器导航、卫星图像处理、飞行器自主决策等关键应用场景中的实现原理。通过实际代码示例和架构图解，展示TensorFl
多语言文本分类在AI应用中的实践 AI原生应用开发人工智能分类数据挖掘 ai
多语言文本分类在AI应用中的实践关键词：多语言文本分类、自然语言处理、机器学习、深度学习、BERT、迁移学习、跨语言模型摘要：本文深入探讨多语言文本分类在AI领域的应用实践。我们将从基础概念出发，逐步讲解其核心原理、技术架构和实现方法，并通过实际案例展示如何构建一个高效的多语言文本分类系统。文章将涵盖从传统机器学习方法到最先进的深度学习技术，特别关注跨语言迁移学习在实际业务场景中的应用。背景介绍目
从零开始构建AI原生应用的认知架构 AI原生应用开发 AI-native 架构 ai
从零开始构建AI原生应用的认知架构关键词：AI原生应用、认知架构、机器学习、知识图谱、神经网络、智能决策、系统设计摘要：本文深入探讨如何从零开始构建AI原生应用的认知架构。我们将从基本概念出发，逐步解析认知架构的核心组件，包括知识表示、推理机制和学习能力等。通过生动的比喻和实际代码示例，帮助读者理解如何设计一个能够模拟人类认知过程的AI系统。文章还将介绍当前最先进的认知架构模型，并展望未来发展趋势
Deep Multi-scale Convolutional Neural Network for Dynamic Scene Deblurring 论文阅读钟屿论文阅读计算机视觉人工智能
用于动态场景去模糊的深度多尺度卷积神经网络摘要针对一般动态场景的非均匀盲去模糊是一个具有挑战性的计算机视觉问题，因为模糊不仅来源于多个物体运动，还来源于相机抖动和场景深度变化。为了去除这些复杂的运动模糊，传统的基于能量优化的方法依赖于简单的假设，例如模糊核是部分均匀或局部线性的。此外，最近的基于机器学习的方法也依赖于在这些假设下生成的合成模糊数据集。这使得传统的去模糊方法在模糊核难以近似或参数化的
基于Paillier同态加密算法的金融数据安全共享机制研究【附数据】
金融数据分析与建模专家金融科研助手|论文指导|模型构建✨专业领域：金融数据处理与分析量化交易策略研究金融风险建模投资组合优化金融预测模型开发深度学习在金融中的应用擅长工具：Python/R/MATLAB量化分析机器学习模型构建金融时间序列分析蒙特卡洛模拟风险度量模型金融论文指导内容：金融数据挖掘与处理量化策略开发与回测投资组合构建与优化金融风险评估模型期刊论文✅具体问题可以私信或查看文章底部二维码
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
「日拱一码」033 机器学习——严格划分胖达不服输「日拱一码」机器学习人工智能严格划分组划分
目录简单随机划分（train_test_split）分组划分（GroupSplitting）简单分组划分(GroupSplitting)分层分组划分(StratifiedGroupSplitting)交叉验证法（Cross-Validation）分组K折交叉验证（GroupKFold）留一组法（LeaveOneGroupOut）简单随机划分（train_test_split）简单随机分组通过随机分
从零开始：搭建你的人工智能开发环境人工智能教程人工智能 YOLO 机器学习 transformer 线性回归动态规划排序算法
前言在人工智能和机器学习的旅程中，一个稳定且高效的开发环境是成功的关键第一步。无论是初学者还是经验丰富的开发者，一个配置良好的开发环境都能大大提高工作效率，减少遇到的问题。本文将从零开始，逐步指导你如何搭建一个完整的人工智能开发环境，包括操作系统选择、Python安装、常用库的配置以及开发工具的选择。一、选择合适的操作系统（一）主流操作系统介绍在搭建人工智能开发环境时，首先需要选择一个合适的操作系
基于机器学习的加密货币资金费率预测与套利策略云梦量化科技 python
一、资金费率机制解析永续合约的资金费率是加密货币衍生品市场独有的机制，旨在使永续合约价格锚定现货价格。资金费率每8小时结算一次，结算时多空双方互相支付资金费用：费率为正时，多头支付给空头；费率为负时，空头支付给多头。此机制既促使永续合约价格回归现货价格，也反映市场多空情绪。某安永续合约资金费率计算公式通常为：资金费率 F = 平均溢价指数 P + Clamp(综合利率 I − 溢价指数 P, +0
机器人-组成结构-感知 - 决策 - 执行具身智能-查布嘎具身智能机器人人工智能
目录一、感知系统内部传感器：外部传感器：二、智能决策系统机器学习家族1.1机器学习2.1深度学习2.2深度学习模型(主要属于监督/强化学习范畴，但结构通用)：3.1监督学习3.2监督学习模型4.1半监督学习4.2无/半监督学习模型：5.1无监督学习5.2生成模型(可属于监督/无监督)：6.1强化学习7.1其他学习三、控制系统（运控）①对应小脑和脊柱一、感知系统①对应人体的五官。由具有不同功能的各种
机器学习入门（五）：线性回归—从模型函数到目标函数米饭超人
从数据反推公式假设我们获得了这样一张表格，上面列举了美国纽约若干程序员职位的年薪：enterimagedescriptionhere大家可以看到，表格中列举了职位、经验、技能、国家和城市几项特征。除了经验一项，其他都是一样的。不同的经验（工作年限），薪水不同。而且看起来，工作年头越多，工资也就越高。那么我们把Experience与Salary抽取出来，用x和y来分别指代它们。enterimaged
Python深度学习实践：LSTM与GRU在序列数据预测中的应用 AI智能应用 Python入门实战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 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
Python深度学习实践：LSTM与GRU在序列数据预测中的应用作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来序列数据预测是机器学习领域的一个重要研究方向，涉及时间序列分析、自然语言处理、语音识别等多个领域。序列数据具有时间依赖性，即序列中每个元素都受到前面元素的影响。传统的机器学习算法难以捕捉这种时间依赖性，而深度学习
一个例子带你入门机器学习
目录1.为建模选择数据2.选择预测目标3.选择“特征”4.构建您的模型（这篇文章将使用经典墨尔本房价数据集作为例子，引导机器学习的流程，数据集为melb_data.csv，请在csdn的下载区自行下载，运行代码时需要将数据集下载在同个目录下）1.为建模选择数据数据集有太多的变量，多到难以理解，甚至无法很好地打印出来。如何将这海量的数据削减为能够理解的内容？我们将首先凭借直觉选择几个变量。后续将介绍
初探机器学习与力学研究的交叉领域 faderbic 机器学习人工智能深度学习
目录关于如何踏入机器学习领域机器学习与力学研究的交叉方向1.使用机器学习加速有限元求解2.结合有限元计算和机器学习预测复杂材料结构与力学性能的关系3.结构健康检测4.疲劳寿命预测总结关于如何踏入机器学习领域因为我本科的专业是力学，所以当我开始关注机器学习领域时，首先考虑的是机器学习和力学的交叉领域。对于很多对人工智能感兴趣的朋友，想加入人工智能的潮流却不知道从何学起，我提供一个思路，我认为将自己学
[NIPST AI]对抗性机器学习攻击和缓解的分类和术语 Anooyman 人工智能网络安全人工智能大语言模型网络安全安全
原文link：https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ai/NIST.AI.100-2e2025.pdfIntroduction人工智能（AI）系统在过去几年中持续全球扩展。这些系统正在被众多国家开发并广泛部署于各自的经济体系中，人们在生活的许多领域都获得了更多使用AI系统的机会。本报告区分了两大类AI系统：预测型AI（PredictiveAI，PredAI）和生成型A
通俗易懂：什么是决策树？淦暴尼算法 python 决策树算法机器学习
1.引言：决策树就像“选择题”你是否曾经在生活中做过“选择题”？比如：今天要不要带伞？晚饭吃什么？该不该买那件心仪已久的商品？其实，我们的大脑经常会像“决策树”一样，通过一连串问题和判断，逐步缩小选择范围，最终做出决定。**决策树（DecisionTree）**就是这样一种模拟人类决策过程的机器学习模型。它通过“提问-分支-决策”的方式，把复杂问题拆解成一系列简单的判断，广泛应用于分类（如判断邮件
java毕业设计-基于Javaweb的家常小菜烹饪学习管理系统的设计与实现(源码+LW+部署文档+全bao+远程调试+代码讲解等) 程序猿刘 vue spring boot 毕业设计 java 课程设计学习
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机器学习中的数据预处理：从入门到实践耐思nice～机器学习由浅入深-吴恩达机器学习人工智能
在当今的智能时代，机器学习已经渗透到我们生活的方方面面。比如我们常用的推荐系统，它能根据我们的浏览记录精准推送喜欢的商品或视频，这背后就离不开机器学习的支撑。而一个优秀的机器学习模型，离不开高质量的数据，数据预处理正是保证数据质量的关键环节，它就像烹饪前的食材处理，直接影响着最终“菜品”的口感，也就是模型的性能。今天，我们就来全面学习机器学习中数据预处理的关键步骤。一、数据预处理的重要性数据预处理
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Protein FID：AI蛋白质结构生成模型评估新指标
一、引言：蛋白质生成模型面临的评估挑战近年来，AI驱动的蛋白质结构生成模型取得了令人瞩目的进展，但如何有效评估这些模型的质量却一直是一个悬而未决的问题。虽然实验验证仍然是金标准，但计算机模拟评估对于快速开发和比较机器学习模型至关重要。然而，尽管最先进的模型在当前评估指标上表现卓越，但它们在实际设计应用中的成功率仍然相对有限。例如，有研究报告显示生成结构的实验成功率仅为3%，而计算机模拟评分却远高于
在 Conda 中删除环境及所有安装的库 Studying 开龙wu conda
注意事项1.删除环境前确保你没有在该环境中运行任何程序。2.删除操作是不可逆的，所有该环境中的包和配置都会被永久删除。3.如果你想保留环境的配置信息，可以在删除前使用condaenvexport>environment.yml导出环境配置。关于requirements.txt和environment.yaml文件使用介绍详情可参考以往文章，争对机器学习和深度学习里Python项目开发管理项目依赖的
java数字签名三种方式知了ing java jdk
以下3钟数字签名都是基于jdk7的 1，RSA String password="test"; // 1.初始化密钥 KeyPairGenerator keyPairGenerator = KeyPairGenerator.getInstance("RSA"); keyPairGenerator.initialize(51
Hibernate学习笔记 caoyong Hibernate
1>、Hibernate是数据访问层框架，是一个ORM(Object Relation Mapping)框架，作者为:Gavin King 2>、搭建Hibernate的开发环境 a>、添加jar包: aa>、hibernatte开发包中/lib/required/所
设计模式之装饰器模式Decorator（结构型）漂泊一剑客 Decorator
1. 概述若你从事过面向对象开发，实现给一个类或对象增加行为，使用继承机制，这是所有面向对象语言的一个基本特性。如果已经存在的一个类缺少某些方法，或者须要给方法添加更多的功能（魅力），你也许会仅仅继承这个类来产生一个新类—这建立在额外的代码上。
读取磁盘文件txt，并输入String 一炮送你回车库 String
public static void main(String[] args) throws IOException { String fileContent = readFileContent("d:/aaa.txt"); System.out.println(fileContent);
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erlang之parse_transform编译选项的应用 616050468 parse_transform 游戏服务器属性同步 abstract_code
最近使用erlang重构了游戏服务器的所有代码，之前看过C++/lua写的服务器引擎代码，引擎实现了玩家属性自动同步给前端和增量更新玩家数据到数据库的功能，这也是现在很多游戏服务器的优化方向，在引擎层面去解决数据同步和数据持久化，数据发生变化了业务层不需要关心怎么去同步给前端。由于游戏过程中玩家每个业务中玩家数据更改的量其实是很少
JAVA JSON的解析 darkranger java
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POJ-1273-Drainage Ditches http://poj.org/problem?id=1273 基本的最大流，按LRJ的白书写的 #include<iostream> #include<cstring> #include<queue> using namespace std; #define INF 0x7fffffff int ma
工作流Activiti5表的命名及含义 atongyeye 工作流 Activiti
activiti5 - http://activiti.org/designer/update在线插件安装 activiti5一共23张表 Activiti的表都以ACT_开头。第二部分是表示表的用途的两个字母标识。用途也和服务的API对应。 ACT_RE_*: 'RE'表示repository。这个前缀的表包含了流程定义和流程静态资源（图片，规则，等等）。 A
android的广播机制和广播的简单使用百合不是茶 android 广播机制广播的注册
Android广播机制简介在Android中，有一些操作完成以后，会发送广播，比如说发出一条短信，或打出一个电话，如果某个程序接收了这个广播，就会做相应的处理。这个广播跟我们传统意义中的电台广播有些相似之处。之所以叫做广播，就是因为它只负责“说”而不管你“听不听”，也就是不管你接收方如何处理。另外，广播可以被不只一个应用程序所接收，当然也可能不被任何应
Spring事务传播行为详解 bijian1013 java spring 事务传播行为
在service类前加上@Transactional，声明这个service所有方法需要事务管理。每一个业务方法开始时都会打开一个事务。 Spring默认情况下会对运行期例外(RunTimeException)进行事务回滚。这
eidtplus operate 征客丶 eidtplus
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【Kafka一】Kafka入门 bit1129 kafka
这篇文章来自Spark集成Kafka(http://bit1129.iteye.com/blog/2174765)，这里把它单独取出来，作为Kafka的入门吧下载Kafka http://mirror.bit.edu.cn/apache/kafka/0.8.1.1/kafka_2.10-0.8.1.1.tgz 2.10表示Scala的版本，而0.8.1.1表示Kafka
Spring 事务实现机制 BlueSkator spring 代理事务
Spring是以代理的方式实现对事务的管理。我们在Action中所使用的Service对象，其实是代理对象的实例，并不是我们所写的Service对象实例。既然是两个不同的对象，那为什么我们在Action中可以象使用Service对象一样的使用代理对象呢？为了说明问题，假设有个Service类叫AService，它的Spring事务代理类为AProxyService，AService实现了一个接口
bootstrap源码学习与示例：bootstrap-dropdown（转帖） BreakingBad bootstrap dropdown
bootstrap-dropdown组件是个烂东西，我读后的整体感觉。一个下拉开菜单的设计： <ul class="nav pull-right"> <li id="fat-menu" class="dropdown">
读《研磨设计模式》-代码笔记-中介者模式-Mediator 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/ /* * 中介者模式（Mediator）：用一个中介对象来封装一系列的对象交互。 * 中介者使各对象不需要显式地相互引用，从而使其耦合松散，而且可以独立地改变它们之间的交互。 * * 在我看来，Mediator模式是把多个对象（
常用代码记录 chenjunt3 UI Excel J#
1、单据设置某行或某字段不能修改 //i是行号,"cash"是字段名称 getBillCardPanelWrapper().getBillCardPanel().getBillModel().setCellEditable(i, "cash", false); //取得单据表体所有项用以上语句做循环就能设置整行了 getBillC
搜索引擎与工作流引擎 comsci 算法工作搜索引擎网络应用
最近在公司做和搜索有关的工作，(只是简单的应用开源工具集成到自己的产品中)工作流系统的进一步设计暂时放在一边了，偶然看到谷歌的研究员吴军写的数学之美系列中的搜索引擎与图论这篇文章中的介绍，我发现这样一个关系(仅仅是猜想) -----搜索引擎和流程引擎的基础--都是图论，至少像在我在JWFD中引擎算法中用到的是自定义的广度优先
oracle Health Monitor daizj oracle Health Monitor
About Health Monitor Beginning with Release 11g, Oracle Database includes a framework called Health Monitor for running diagnostic checks on the database. About Health Monitor Checks Health M
JSON字符串转换为对象 dieslrae java json
作为前言,首先是要吐槽一下公司的脑残编译部署方式,web和core分开部署本来没什么问题,但是这丫居然不把json的包作为基础包而作为web的包,导致了core端不能使用,而且我们的core是可以当web来用的(不要在意这些细节),所以在core中处理json串就是个问题.没办法,跟编译那帮人也扯不清楚,只有自己写json的解析了.
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实现功能的代码： # include <stdio.h> # include <malloc.h> struct Student { int age; float score; char name[100]; }; int main(void) { int len; struct Student * pArr; int i,
vagrant学习笔记 dcj3sjt126com vagrant
想了解多主机是如何定义和使用的, 所以又学习了一遍vagrant 1. vagrant virtualbox 下载安装 https://www.vagrantup.com/downloads.html https://www.virtualbox.org/wiki/Downloads 查看安装在命令行输入vagrant 2.
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1.Tomcat线程池修改tomcat的server.xml文件： <Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1" connectionTimeout="20000" redirectPort="8443" maxThreads="1200" m
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一个不错的shell 脚本教程入门级建立一个脚本　　Linux中有好多中不同的shell，但是通常我们使用bash (bourne again shell) 进行shell编程，因为bash是免费的并且很容易使用。所以在本文中笔者所提供的脚本都是使用bash（但是在大多数情况下，这些脚本同样可以在 bash的大姐，bourne shell中运行）。　　如同其他语言一样
Spring4新特性——核心容器的其他改进 jinnianshilongnian spring 动态代理 spring4 依赖注入
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Linux设置tomcat开机启动 liuxingguome tomcat linux 开机自启动
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第13章 Ajax进阶（下） onestopweb Ajax
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Java开发熟手该当心的11个错误 tomcat_oracle java jvm 多线程单元测试
#1、不在属性文件或XML文件中外化配置属性。比如，没有把批处理使用的线程数设置成可在属性文件中配置。你的批处理程序无论在DEV环境中，还是UAT（用户验收测试）环境中，都可以顺畅无阻地运行，但是一旦部署在PROD 上，把它作为多线程程序处理更大的数据集时，就会抛出IOException，原因可能是JDBC驱动版本不同，也可能是#2中讨论的问题。如果线程数目可以在属性文件中配置，那么使它成为
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今天向大家分享正则表达式大全，它可以大提高你的工作效率正则表达式也可以被当作是一门语言，当你学习一门新的编程语言的时候，他们是一个小的子语言。初看时觉得它没有任何的意义，但是很多时候，你不得不阅读一些教程，或文章来理解这些简单的描述模式。一、校验数字的表达式数字：^[0-9]*$ n位的数字：^\d{n}$ 至少n位的数字：^\d{n,}$ m-n位的数字：^\d{m,n}$

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