- Python 机器学习 基础 之 数据表示与特征工程 【分箱、离散化、线性模型与树 / 交互特征与多项式特征】的简单说明
仙魁XAN
Python机器学习基础+实战案例机器学习python分箱离散化线性模型与树交互特征与多项式特征
Python机器学习基础之数据表示与特征工程【分箱、离散化、线性模型与树/交互特征与多项式特征】的简单说明目录Python机器学习基础之数据表示与特征工程【分箱、离散化、线性模型与树/交互特征与多项式特征】的简单说明一、简单介绍二、分箱、离散化、线性模型与树三、交互特征与多项式特征附录一、参考文献一、简单介绍Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言,最初被设计用于
- 机器学习小组第三周:简单的数据预处理和特征工程
-Helslie
机器学习机器学习
学习目标●无量纲化:最值归一化、均值方差归一化及sklearn中的Scaler●缺失值处理●处理分类型特征:编码与哑变量●处理连续型特征:二值化与分段学习资料首先,参考:《机器学习的敲门砖:归一化与KD树》及《特征工程系列:特征预处理(上)》中相关部分。其次,其他知识点可参考推荐博文:sklearn中的数据预处理和特征工程。20200311数据归一化在量纲不同的情况下,对于部分算法不能反映样本中每
- 机器学习基础(四)——决策树与随机森林
Bayesian小孙
机器学习基础决策树机器学习随机森林
决策树与随机森林文章目录决策树与随机森林一、知识概要(一)二、决策树使用的算法三、sklearn决策树API四、决策树的案例1.数据清洗2.特征工程3.调用决策树API五、集成学习方法-随机森林1.知识概要(二)2.集成学习API3.随机森林的案例importpandasaspdfromsklearn.feature_extractionimportDictVectorizerfromsklear
- Spark MLlib 特征工程系列—特征转换VectorSizeHint
不二人生
Spark实战spark-ml机器学习spark
SparkMLlib特征工程系列—特征转换VectorSizeHintVectorSizeHint是Spark提供的一个特征转换器,用于指定向量列的大小(即维度)。在一些特征转换和建模过程中,要求输入的向量必须有固定的大小。当数据中包含不同大小的向量时,Spark可能无法自动推断出向量的正确大小。这时,VectorSizeHint可以显式地声明向量的大小,确保后续的操作能够顺利进行。为什么需要使用
- 【机器学习】特征提取 特征降维
de-feedback
机器学习人工智能
特征工程特征工程是将原始数据转化为可以用于机器学习的数字特征,比如字典的特征提取,文档的特征提取等。字典特征提取把字典的每个唯一的键作为数据集特征的一个维度,有这个维度的就为1,没有就是0。其他相同的键,该维度的值就是其键值。这样的操作把字典样本的每一条数据转化为了矩阵,但是矩阵中含有大量的0(因为数据中的键和值有很多不同),所以称之为稀疏矩阵为了保存数据的高效,一般使用三元组表存储。保存非零数据
- 【机器学习】特征工程的基本概念以及LASSO回归和主成分分析优化方法
Lossya
机器学习回归人工智能算法特征工程
引言特征工程是机器学习中的一个关键步骤,它涉及到从原始数据中提取和构造新的特征,以提高模型的性能和预测能力LASSO(LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator)回归是一种用于回归分析的线性模型,它通过引入L1正则化(Lasso正则化)来简化模型并减少过拟合的风险主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)是一种常用的降维技术
- AutoML原理与代码实例讲解
AI大模型应用之禅
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
AutoML原理与代码实例讲解作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着数据量的爆炸式增长和算法的日益复杂,机器学习在各个领域的应用越来越广泛。然而,机器学习模型的开发过程往往需要大量的专业知识和经验。数据预处理、特征工程、模型选择、参数调优等步骤都需要人工进行,这使得机器学习模型的开发变得复杂且耗时。为了解决这
- python库——sklearn的关键组件和参数设置
零 度°
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文章目录模型构建线性回归逻辑回归决策树分类器随机森林支持向量机K-近邻模型评估交叉验证性能指标特征工程主成分分析标准化和归一化scikit-learn,简称sklearn,是Python中一个广泛使用的机器学习库,它建立在NumPy、SciPy和Matplotlib这些科学计算库之上。sklearn提供了简单而有效的工具来进行数据挖掘和数据分析。我们将介绍sklearn中一些关键组件的参数设置。模
- 【机器学习】探索数据矿藏:Python中的AI大模型与数据挖掘创新实践
C_GUIQU
机器学习人工智能python
前言:探索数据矿藏1.数据获取与预处理:AI大模型的燃料1.1数据获取:多样性与规模并重1.2数据清洗与处理:提升数据质量1.3特征工程:挖掘数据的深层次信息1.4自动化特征工程:AI与特征工程的结合2.模型训练与优化:构建智能的大脑2.1模型选择:大模型的基础构建2.2模型训练:从数据到智能的转化2.3⚙️模型优化:精益求精的智能化提升2.4模型解释与可视化:揭示黑盒的内部3实际应用案例:AI大
- 深度学习的一个完整过程通常包括以下几个步骤
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DL深度学习人工智能
深度学习的一个完整过程通常包括以下几个步骤:问题定义和数据收集:定义清晰的问题,明确任务的类型(分类、回归、聚类等)以及预期的输出。收集和整理用于训练和评估模型的数据集。确保数据集的质量,进行预处理和清理。数据预处理:处理缺失值、异常值和重复数据。进行特征工程,选择、转换或创建合适的特征。将数据集划分为训练集、验证集和测试集。选择模型架构:根据问题的性质选择适当的深度学习模型架构,如卷积神经网络(
- 【机器学习】多元线性回归
Mount256
#机器学习机器学习线性回归人工智能
文章目录多元线性回归模型(multipleregressionmodel)损失/代价函数(costfunction)——均方误差(meansquarederror)批量梯度下降算法(batchgradientdescentalgorithm)特征工程(featureengineering)特征缩放(featurescaling)正则化线性回归(regularizationlinearregress
- 吴恩达机器学习全课程笔记第一篇
亿维数组
MachineLearning机器学习笔记人工智能
目录前言P1-P8监督学习无监督学习P9-P14线性回归模型成本(代价)函数P15-P20梯度下降P21-P24多类特征向量化多元线性回归的梯度下降P25-P30特征缩放检查梯度下降是否收敛学习率的选择特征工程多项式回归前言从今天开始,争取能够在开学之前(2.25)把b站上的【吴恩达机器学习】教程过一遍,并把笔记记录于此,本笔记将会把此课程每一p的重点内容及其截屏记录于此,以供大家参考和本人日后复
- 零基础入门金融风控-贷款违约预测Task2 数据分析
一缕阳光lyz
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Task2数据分析此部分为零基础入门金融风控的Task2数据分析部分,带你来了解数据,熟悉数据,为后续的特征工程做准备,欢迎大家后续多多交流。赛题:零基础入门数据挖掘-零基础入门金融风控之贷款违约目的:1.EDA价值主要在于熟悉了解整个数据集的基本情况(缺失值,异常值),对数据集进行验证是否可以进行接下来的机器学习或者深度学习建模.2.了解变量间的相互关系、变量与预测值之间的存在关系。3.为特征工
- 【吴恩达·机器学习】第二章:多变量线性回归模型(选择学习率、特征缩放、特征工程、多项式回归)
Yaoyao2024
机器学习线性回归人工智能
博主简介:努力学习的22级计算机科学与技术本科生一枚博主主页:@Yaoyao2024每日一言:勇敢的人,不是不落泪的人,而是愿意含着泪继续奔跑的人。——《朗读者》0、声明本系列博客文章是博主本人根据吴恩达老师2022年的机器学习课程所学而写,主要包括老师的核心讲义和自己的理解。在上完课后对课程内容进行回顾和整合,从而加深自己对知识的理解,也方便自己以及后续的同学们复习和回顾。课程地址2022吴恩达
- 深度学习从入门到不想放弃-1
周博洋K
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基本功总是很香的,良好的基础才能决定上层建筑的质量和高度。从今天开始陆续连载一些深度学习的基础,包括概念,数学原理,代码,最近也确实没什么热点可以蹭先看机器学习和深度学习的对比:"数据和特征决定了机器学习的上限,而模型与算法则是逼近这个上限而已",机器学习和深度学习的本质区别之一是特征工程,而特征工程又是决定最终结果好坏的最重要的因素之一;上图最上面描述是机器学习的流程,如果让一个计算机理解输入的
- 《区块链公链数据分析简易速速上手小册》第8章:实战案例研究(2024 最新版)
江帅帅
区块链数据分析数据挖掘人工智能pythonweb3机器学习
文章目录8.1案例分析:投资决策支持8.1.1基础知识8.1.2重点案例:股票市场趋势预测准备工作实现步骤步骤1:加载和准备数据步骤2:特征工程步骤3:训练模型步骤4:评估模型结论8.1.3拓展案例1:基于情感分析的投资策略准备工作实现步骤
- 机器学习中的特征工程
qq_44980515
机器学习python数据分析人工智能
目录一、特征工程目标二、特征工程内容(一)异常处理(二)特征标准化/归一化(三)数据分桶(四)缺失值处理(五)特征构造(六)特征筛选(特征选择)(七)降维三、代码示例(一)导入数据(二)删除异常值(三)特征构造(四)特征筛选1.过滤式2.包裹式一、特征工程目标对于特征进行进一步分析,并对于数据进行处理。完成对于特征工程的分析,并对于数据进行一些图表或者文字总结。特征工程的主要目的还是在于将数据转换
- FFA 2023 专场解读:AI 特征工程、数据集成
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今年FlinkForwardAsia(以下简称FFA)重新回归线下,将于12月8-9日在北京望京凯悦酒店举办。FlinkForwardAsia2023大会议程已正式上线!FlinkForward是由Apache官方授权的ApacheFlink社区官方技术大会,作为最受ApacheFlink社区开发者期盼的年度峰会之一,FFA2023将持续集结行业最佳实践以及Flink最新技术动态,是中国Flink
- 【大厂AI课学习笔记】【2.2机器学习开发任务实例】(1)搭建一个机器学习模型
giszz
人工智能学习笔记人工智能学习笔记
今天学习的是,如何搭建一个机器学习模型。主要有以上的步骤:原始数据采集特征工程数据预处理特征提取特征转换(构造)预测识别(模型训练和测试)在实际工作中,特征比模型更重要。数据和特征的选择,已经决定了模型的天花板,模型算法只是去逼近这个上限。在上述的特征工程中:数据预处理,就是去除数据的噪声,例如文本中的错误、不再使用的词语等;特征提取,就是从原始数据中提取一些有效的特征。例如图像分类中,提取边缘、
- 基于决策树的金融市场波动性预测与应用
OverlordDuke
机器学习决策树决策树算法机器学习
基于决策树的金融市场波动性预测与应用项目背景与意义数据概述与分析数据来源数据特征数据预处理与特征工程模型训练与评估结果与应用总结LightGBM是一个机器学习算法库,用于梯度提升机(GradientBoostingMachine)的实现。梯度提升机是一种集成学习方法,通过串行训练多个弱学习器(通常是决策树),每次学习的模型都试图纠正前一次模型的错误,从而逐步提升整体模型的性能。LightGBM算法
- 探索XGBoost:时间序列数据建模
Echo_Wish
Python笔记Python算法python算法开发语言
导言XGBoost是一种强大的机器学习算法,广泛应用于各种领域的数据建模任务中。但是,在处理时间序列数据时,需要特别注意数据的特点和模型的选择。本教程将深入探讨如何在Python中使用XGBoost建模时间序列数据,包括数据准备、特征工程和模型训练等方面,并提供相应的代码示例。准备数据在处理时间序列数据之前,首先需要准备数据。通常,时间序列数据是按照时间顺序排列的,每个时间点都有相应的观测值。以下
- 葫芦书第一章——特征工程
单调不减
葫芦书是机器学习岗位面试的必读书,第一遍读,就当作对自己这四个月以来入门机器学习的知识测验,顺便查漏补缺。葫芦书比较好的一点是它的写作是通过问答方式进行的,就像一场模拟面试一样,而这些问题可能是我自学相关知识的时候没有细想过的,通过这些问题我也可以发现自己的知识盲区,再查阅相关资料。闲言少叙,开始啦。特征工程,顾名思义,是对原始数据进行一系列工程处理,将其提炼为特征,作为输入供算法和模型使用。从本
- task3 特征工程
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1.采用tsfresh工具包提取时间序列特征导入工具包:提取特征:融合之前单变量特征之后,预测变差......哭
- task 13 集成学习
罐罐儿111
蒸汽量预测1.特征工程一般流程:1.去掉无用特征2.去掉冗余特征3.利用存在的特征、特征转换、内容中的特征以及其他数据源生成新特征4.特征转换(数值化、类别转换、归一化)5.特征处理(异常值、最大值、最小值、缺失值)观察特征核密度估计,已知散点图,做回归,要求连线尽可能平滑,大致观察数据的分布情况。在本例中,通过核密度估计,观察训练集与测试集数据的分布情况,从而删除不具有相似分布的属性值计算相关性
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机器学习算法模板包含了KNN,线性回归,逻辑回归,朴素贝叶斯,决策树,支持向量机,随机森林,kmeans,集成算法各种算法,特征工程,评估方式任你选择!!!#导包fromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.naive_bayesimp
- 特征工程:数据平衡
林浩杨
数据探索与可视化机器学习python人工智能机器学习算法数据挖掘
目录一、前言二、正文Ⅰ.基于过采样算法Ⅱ.基于欠采样算法Ⅲ..基于过采样和欠采样的综合算法三、结语一、前言大多数情况下,使用的数据集是不完美的,会出现各种各样的问题,尤其针对分类问题的时候,会出现类别不平衡的问题。例如:在垃圾邮件分类时,垃圾邮件数据会有较少的样本量,从而导致两种类型的邮件数据量差别很大;在欺诈监测数据集中,往往包含的欺诈样本并没有那么多。处理这类数据集的分类的时候,需要对数据集的
- 掌握XGBoost:特征工程与数据预处理
Echo_Wish
Python算法Python笔记机器学习python人工智能
掌握XGBoost:特征工程与数据预处理导言在应用XGBoost模型之前,特征工程和数据预处理是至关重要的步骤。良好的特征工程和数据预处理可以显著提高模型的性能。本教程将介绍在Python中使用XGBoost进行特征工程和数据预处理的中级教程,通过代码示例详细说明各种技术和方法。安装XGBoost首先,请确保您已经安装了Python和pip。然后,您可以使用以下命令安装XGBoost:pipins
- 梯度提升树系列6——GBDT在异常检测领域的应用
theskylife
数据挖掘机器学习数据挖掘GBDT分类python
目录写在开头1异常检测的基本概念1.1定义和目标1.2GBDT在异常检测中的适用性2信用卡欺诈检测案例分析2.1场景介绍2.2收集数据和特征工程2.3进行异常值识别2.4模型效果评估2.5模型优化3策略和技巧4面临的挑战和解决方案4.1数据不平衡4.2过拟合4.3模型解释性写在最后在如今数据驱动的时代,异常检测成为了保障系统安全的关键技术,尤其在金融安全、网络安全等领域中扮演着至关重要的角色。梯度
- 【深度学习:掌握监督学习】掌握监督学习综合指南
jcfszxc
深度学习知识专栏深度学习学习人工智能
【深度学习:掌握监督学习】掌握监督学习综合指南监督学习的定义和简要说明监督学习在人工智能中的重要性和相关性概述什么是监督学习?基本概念主要组件:输入要素和目标标签训练监督式学习模型监督学习算法的类型分类回归每个类别中的流行算法示例监督学习的数据预处理数据清洗数据转换数据缩减特征工程概念简介及其对模型性能的影响模型评估和验证评估和验证监督学习模型的重要性常见评估指标概述模型评估技术挑战和未来方向监督
- Titanic - 1
silent_eyes_77
本周原想探究一下seaborn绘图方面的运用,发现用在实际案例中更有效果,遂直接用Kaggel经典的Titanic案例的描述性分析部分进行研究。以下是案例的其中一部分,模型探究有待补充与更新。复习一下,完成这篇分析报告需要进行的几个步骤:一、导入数据包与数据集二、数据分析1、总体预览2、描述性统计分析:使用统计学与绘图,初步了解数据之间相关性,为构造特征工程和模型建立做准备3、数据清洗4、建模与优
- HttpClient 4.3与4.3版本以下版本比较
spjich
javahttpclient
网上利用java发送http请求的代码很多,一搜一大把,有的利用的是java.net.*下的HttpURLConnection,有的用httpclient,而且发送的代码也分门别类。今天我们主要来说的是利用httpclient发送请求。
httpclient又可分为
httpclient3.x
httpclient4.x到httpclient4.3以下
httpclient4.3
- Essential Studio Enterprise Edition 2015 v1新功能体验
Axiba
.net
概述:Essential Studio已全线升级至2015 v1版本了!新版本为JavaScript和ASP.NET MVC添加了新的文件资源管理器控件,还有其他一些控件功能升级,精彩不容错过,让我们一起来看看吧!
syncfusion公司是世界领先的Windows开发组件提供商,该公司正式对外发布Essential Studio Enterprise Edition 2015 v1版本。新版本
- [宇宙与天文]微波背景辐射值与地球温度
comsci
背景
宇宙这个庞大,无边无际的空间是否存在某种确定的,变化的温度呢?
如果宇宙微波背景辐射值是表示宇宙空间温度的参数之一,那么测量这些数值,并观测周围的恒星能量输出值,我们是否获得地球的长期气候变化的情况呢?
&nbs
- lvs-server
男人50
server
#!/bin/bash
#
# LVS script for VS/DR
#
#./etc/rc.d/init.d/functions
#
VIP=10.10.6.252
RIP1=10.10.6.101
RIP2=10.10.6.13
PORT=80
case $1 in
start)
/sbin/ifconfig eth2:0 $VIP broadca
- java的WebCollector爬虫框架
oloz
爬虫
WebCollector主页:
https://github.com/CrawlScript/WebCollector
下载:webcollector-版本号-bin.zip将解压后文件夹中的所有jar包添加到工程既可。
接下来看demo
package org.spider.myspider;
import cn.edu.hfut.dmic.webcollector.cra
- jQuery append 与 after 的区别
小猪猪08
1、after函数
定义和用法:
after() 方法在被选元素后插入指定的内容。
语法:
$(selector).after(content)
实例:
<html>
<head>
<script type="text/javascript" src="/jquery/jquery.js"></scr
- mysql知识充电
香水浓
mysql
索引
索引是在存储引擎中实现的,因此每种存储引擎的索引都不一定完全相同,并且每种存储引擎也不一定支持所有索引类型。
根据存储引擎定义每个表的最大索引数和最大索引长度。所有存储引擎支持每个表至少16个索引,总索引长度至少为256字节。
大多数存储引擎有更高的限制。MYSQL中索引的存储类型有两种:BTREE和HASH,具体和表的存储引擎相关;
MYISAM和InnoDB存储引擎
- 我的架构经验系列文章索引
agevs
架构
下面是一些个人架构上的总结,本来想只在公司内部进行共享的,因此内容写的口语化一点,也没什么图示,所有内容没有查任何资料是脑子里面的东西吐出来的因此可能会不准确不全,希望抛砖引玉,大家互相讨论。
要注意,我这些文章是一个总体的架构经验不针对具体的语言和平台,因此也不一定是适用所有的语言和平台的。
(内容是前几天写的,现附上索引)
前端架构 http://www.
- Android so lib库远程http下载和动态注册
aijuans
andorid
一、背景
在开发Android应用程序的实现,有时候需要引入第三方so lib库,但第三方so库比较大,例如开源第三方播放组件ffmpeg库, 如果直接打包的apk包里面, 整个应用程序会大很多.经过查阅资料和实验,发现通过远程下载so文件,然后再动态注册so文件时可行的。主要需要解决下载so文件存放位置以及文件读写权限问题。
二、主要
- linux中svn配置出错 conf/svnserve.conf:12: Option expected 解决方法
baalwolf
option
在客户端访问subversion版本库时出现这个错误:
svnserve.conf:12: Option expected
为什么会出现这个错误呢,就是因为subversion读取配置文件svnserve.conf时,无法识别有前置空格的配置文件,如### This file controls the configuration of the svnserve daemon, if you##
- MongoDB的连接池和连接管理
BigCat2013
mongodb
在关系型数据库中,我们总是需要关闭使用的数据库连接,不然大量的创建连接会导致资源的浪费甚至于数据库宕机。这篇文章主要想解释一下mongoDB的连接池以及连接管理机制,如果正对此有疑惑的朋友可以看一下。
通常我们习惯于new 一个connection并且通常在finally语句中调用connection的close()方法将其关闭。正巧,mongoDB中当我们new一个Mongo的时候,会发现它也
- AngularJS使用Socket.IO
bijian1013
JavaScriptAngularJSSocket.IO
目前,web应用普遍被要求是实时web应用,即服务端的数据更新之后,应用能立即更新。以前使用的技术(例如polling)存在一些局限性,而且有时我们需要在客户端打开一个socket,然后进行通信。
Socket.IO(http://socket.io/)是一个非常优秀的库,它可以帮你实
- [Maven学习笔记四]Maven依赖特性
bit1129
maven
三个模块
为了说明问题,以用户登陆小web应用为例。通常一个web应用分为三个模块,模型和数据持久化层user-core, 业务逻辑层user-service以及web展现层user-web,
user-service依赖于user-core
user-web依赖于user-core和user-service
依赖作用范围
Maven的dependency定义
- 【Akka一】Akka入门
bit1129
akka
什么是Akka
Message-Driven Runtime is the Foundation to Reactive Applications
In Akka, your business logic is driven through message-based communication patterns that are independent of physical locatio
- zabbix_api之perl语言写法
ronin47
zabbix_api之perl
zabbix_api网上比较多的写法是python或curl。上次我用java--http://bossr.iteye.com/blog/2195679,这次用perl。for example: #!/usr/bin/perl
use 5.010 ;
use strict ;
use warnings ;
use JSON :: RPC :: Client ;
use
- 比优衣库跟牛掰的视频流出了,兄弟连Linux运维工程师课堂实录,更加刺激,更加实在!
brotherlamp
linux运维工程师linux运维工程师教程linux运维工程师视频linux运维工程师资料linux运维工程师自学
比优衣库跟牛掰的视频流出了,兄弟连Linux运维工程师课堂实录,更加刺激,更加实在!
-----------------------------------------------------
兄弟连Linux运维工程师课堂实录-计算机基础-1-课程体系介绍1
链接:http://pan.baidu.com/s/1i3GQtGL 密码:bl65
兄弟连Lin
- bitmap求哈密顿距离-给定N(1<=N<=100000)个五维的点A(x1,x2,x3,x4,x5),求两个点X(x1,x2,x3,x4,x5)和Y(
bylijinnan
java
import java.util.Random;
/**
* 题目:
* 给定N(1<=N<=100000)个五维的点A(x1,x2,x3,x4,x5),求两个点X(x1,x2,x3,x4,x5)和Y(y1,y2,y3,y4,y5),
* 使得他们的哈密顿距离(d=|x1-y1| + |x2-y2| + |x3-y3| + |x4-y4| + |x5-y5|)最大
- map的三种遍历方法
chicony
map
package com.test;
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.Iterator;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
public class TestMap {
public static v
- Linux安装mysql的一些坑
chenchao051
linux
1、mysql不建议在root用户下运行
2、出现服务启动不了,111错误,注意要用chown来赋予权限, 我在root用户下装的mysql,我就把usr/share/mysql/mysql.server复制到/etc/init.d/mysqld, (同时把my-huge.cnf复制/etc/my.cnf)
chown -R cc /etc/init.d/mysql
- Sublime Text 3 配置
daizj
配置Sublime Text
Sublime Text 3 配置解释(默认){// 设置主题文件“color_scheme”: “Packages/Color Scheme – Default/Monokai.tmTheme”,// 设置字体和大小“font_face”: “Consolas”,“font_size”: 12,// 字体选项:no_bold不显示粗体字,no_italic不显示斜体字,no_antialias和
- MySQL server has gone away 问题的解决方法
dcj3sjt126com
SQL Server
MySQL server has gone away 问题解决方法,需要的朋友可以参考下。
应用程序(比如PHP)长时间的执行批量的MYSQL语句。执行一个SQL,但SQL语句过大或者语句中含有BLOB或者longblob字段。比如,图片数据的处理。都容易引起MySQL server has gone away。 今天遇到类似的情景,MySQL只是冷冷的说:MySQL server h
- javascript/dom:固定居中效果
dcj3sjt126com
JavaScript
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&
- 使用 Spring 2.5 注释驱动的 IoC 功能
e200702084
springbean配置管理IOCOffice
使用 Spring 2.5 注释驱动的 IoC 功能
developerWorks
文档选项
将打印机的版面设置成横向打印模式
打印本页
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级别: 初级
陈 雄华 (
[email protected]), 技术总监, 宝宝淘网络科技有限公司
2008 年 2 月 28 日
&nb
- MongoDB常用操作命令
geeksun
mongodb
1. 基本操作
db.AddUser(username,password) 添加用户
db.auth(usrename,password) 设置数据库连接验证
db.cloneDataBase(fromhost)
- php写守护进程(Daemon)
hongtoushizi
PHP
转载自: http://blog.csdn.net/tengzhaorong/article/details/9764655
守护进程(Daemon)是运行在后台的一种特殊进程。它独立于控制终端并且周期性地执行某种任务或等待处理某些发生的事件。守护进程是一种很有用的进程。php也可以实现守护进程的功能。
1、基本概念
&nbs
- spring整合mybatis,关于注入Dao对象出错问题
jonsvien
DAOspringbeanmybatisprototype
今天在公司测试功能时发现一问题:
先进行代码说明:
1,controller配置了Scope="prototype"(表明每一次请求都是原子型)
@resource/@autowired service对象都可以(两种注解都可以)。
2,service 配置了Scope="prototype"(表明每一次请求都是原子型)
- 对象关系行为模式之标识映射
home198979
PHP架构企业应用对象关系标识映射
HELLO!架构
一、概念
identity Map:通过在映射中保存每个已经加载的对象,确保每个对象只加载一次,当要访问对象的时候,通过映射来查找它们。其实在数据源架构模式之数据映射器代码中有提及到标识映射,Mapper类的getFromMap方法就是实现标识映射的实现。
二、为什么要使用标识映射?
在数据源架构模式之数据映射器中
//c
- Linux下hosts文件详解
pda158
linux
1、主机名: 无论在局域网还是INTERNET上,每台主机都有一个IP地址,是为了区分此台主机和彼台主机,也就是说IP地址就是主机的门牌号。 公网:IP地址不方便记忆,所以又有了域名。域名只是在公网(INtERNET)中存在,每个域名都对应一个IP地址,但一个IP地址可有对应多个域名。 局域网:每台机器都有一个主机名,用于主机与主机之间的便于区分,就可以为每台机器设置主机
- nginx配置文件粗解
spjich
javanginx
#运行用户#user nobody;#启动进程,通常设置成和cpu的数量相等worker_processes 2;#全局错误日志及PID文件#error_log logs/error.log;#error_log logs/error.log notice;#error_log logs/error.log inf
- 数学函数
w54653520
java
public
class
S {
// 传入两个整数,进行比较,返回两个数中的最大值的方法。
public
int
get(
int
num1,
int
nu