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飞300
业界资讯自然语言处理
具备极佳的工程实现能力,精通C/C++、Java、Pvthon、Perl等至少一门语言:对目前主流的深度学习平台:tensorflow、pytorch、mxnet等,至少对其中一个有上手经验;熟悉深度学习以及常见机器学习算法的原理与算法,能熟练运用聚类、分类、回归、排序等模型解决有挑战性的问题,有大数据处理的实战经验;有强烈求知欲,对人工智能领域相关技术有热情,内推链接:https://u.ali
- 深圳传音控股AI算法岗内推
飞300
人工智能pythonjava业界资讯
1扎实的数学基础,熟练掌握机器学习相关的数学知识。2熟悉常用的机器学习算法,掌握常用的深度学习模型与编程实践。3熟悉Pytorch或TensorFlow等深度学习框架,有一定项目经验。4良好的沟通协调能力,执着的专业精神。5参与部门AI创新项目,包括自动化测试平台、BPM流程管理等项目开发登录链接:transsion.zhiye.com/campus/jobs填写我的推荐码:EVHPB3投递,简历
- 基于NLP的客户意见分析:从数据到洞察
Echo_Wish
Python算法Python笔记自然语言处理人工智能
友友们好!我的新专栏《Python进阶》正式启动啦!这是一个专为那些渴望提升Python技能的朋友们量身打造的专栏,无论你是已经有一定基础的开发者,还是希望深入挖掘Python潜力的爱好者,这里都将是你不可错过的宝藏。在这个专栏中,你将会找到:●深入解析:每一篇文章都将深入剖析Python的高级概念和应用,包括但不限于数据分析、机器学习、Web开发等。●实战案例:通过丰富的实战案例,带你一步步实现
- R语言机器学习系列-随机森林回归代码解读
Mrrunsen
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回归问题指的是因变量或者被预测变量是连续性变量的情形,比如预测身高体重的具体数值是多少的情形。整个代码大致可以分为包、数据、模型、预测评估4个部分,接下来逐一解读。1、包部分,也就是加载各类包,包括随机森林包randomForest,数据相关包tidyverse、skimr、DataExplorer,模型评估包caret。2、数据部分,主要是读取数据,处理缺失值,转换变量类型。3、模型部分。为了对
- 神经网络VS决策树
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神经网络决策树人工智能
神经网络(NeuralNetworks)和决策树(DecisionTrees)是两种不同的机器学习算法,各自具有独特的优点和适用场景。以下是它们的详细比较:神经网络优点:强大的学习能力:神经网络,尤其是深度神经网络,能够自动学习数据中的复杂特征,可以处理高维和非线性的问题。适用性广泛:神经网络适用于分类、回归、图像处理、语音识别、自然语言处理等多种任务。多层结构:通过增加隐藏层,神经网络可以逐层提
- 深度神经网络——决策树的实现与剪枝
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人工智能dnn决策树人工智能神经网络深度学习机器学习
概述决策树是一种有用的机器学习算法,用于回归和分类任务。“决策树”这个名字来源于这样一个事实:算法不断地将数据集划分为越来越小的部分,直到数据被划分为单个实例,然后对实例进行分类。如果您要可视化算法的结果,类别的划分方式将类似于一棵树和许多叶子。这是决策树的快速定义,但让我们深入了解决策树的工作原理。更好地了解决策树的运作方式及其用例,将帮助您了解何时在机器学习项目中使用它们。决策树的结构决策树的
- 【Gaussian Model】高斯分布模型
HP-Succinum
机器学习机器学习算法人工智能
目录高斯分布模型用于异常检测(GaussianModelforAnomalyDetection)1.高斯分布简介2.高斯分布模型用于异常检测(1)训练阶段:估计数据分布(2)检测阶段:计算概率判断异常点3.示例代码4.高斯分布异常检测的优缺点优点缺点5.适用场景6.结论高斯分布模型用于异常检测(GaussianModelforAnomalyDetection)在数据分析和机器学习任务中,异常检测(
- 深入浅出地理解-随机森林与XGBoost模型
HP-Succinum
机器学习随机森林集成学习机器学习
目录一、决策树的不足与集成学习的优势1.1决策树的缺点1.2集成学习:通过集成多个模型提升稳定性二、随机森林:通过多棵决策树减少方差2.1随机森林的基本原理2.2随机森林的优势2.3随机森林的参数调整三、XGBoost:高效且强大的Boosting方法3.1Boosting的基本原理3.2XGBoost的优化3.3XGBoost的优点四、随机森林与XGBoost的对比五、总结在机器学习的实战中,决
- 芯科科技通过全新并发多协议SoC重新定义智能家居连接
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SiliconLabs智能家居边缘计算mcu物联网iot人工智能机器学习
MG26系列SoC现已全面供货,为开发人员提供最高性能和人工智能/机器学习功能致力于以安全、智能无线连接技术,建立更互联世界的全球领导厂商SiliconLabs(亦称“芯科科技”,NASDAQ:SLAB),日前宣布其MG26系列无线片上系统(SoC)现已通过芯科科技及其分销合作伙伴全面供货。作为业界迄今为止最先进、高性能的Matter和并发多协议解决方案,MG26SoC的闪存和RAM容量是芯科科技
- 【Python编程】Python交互式应用框架巅峰对决 —— Streamlit vs Gradio
木亦汐丫
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Streamlit和Gradio都是非常受欢迎的Python交互式应用框架,但在构建Python交互式Web应用时该如何选择?它们各有独特的设计理念和适用场景,以下是基于功能特性、开发效率和应用场景的对比分析:一、核心定位与功能对比特性GradioStreamlit核心目标快速部署机器学习模型交互界面构建数据科学和复杂交互应用输入/输出支持支持文本、图像、音频、视频等基础组件支持更丰富的交互组件(
- 机器学习平台系列(一) - 初探 Jupyter Notebook 认证机制
窝窝和牛牛
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最近准备调研下JupyterNotebook的单用户安全机制(认证)以及如何实现多租户,以便集成到公司的云平台,进而作为基于大数据平台的机器学习平台的一部分。1.问题分析数据分析以及算法团队的同学使用JupyterNotebook进行数据分析和建模等工作,其工作流程如下所示:业务部门以组为单位申请一台物理服务器搭建Python环境,启动JupyterNotebook,每个同学创建自己的工程,进行代
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- 2025全球机器学习技术大会即将召开:汇聚全球AI顶尖专家,共话未来技术趋势
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由CSDN与Boolan联合主办的「2025全球机器学习技术大会」(MLSummit2025)将于4月18日至19日在上海虹桥西郊庄园丽笙大酒店隆重举行。本次大会汇聚全球AI领域的顶级学者、行业领袖和技术专家,共同探讨大模型技术演进、智能体、代码大模型、多模态技术等前沿话题,为参会者提供全方位的技术解读与行业洞察。大会亮点:顶级嘉宾阵容,前沿议题聚焦本次大会的主会环节将邀请多位全球AI领域的重量级
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GrokAI是由XAI公司推出的一款尖端人工智能系统。作为该公司核心技术之一,GrokAI专注于推动人工智能在各行各业的实际应用,尤其在数据分析、自然语言处理(NLP)、自动化决策、机器学习等领域表现出色。Grok的最大亮点在于其强大的数据处理能力。它能够高效地从大量复杂数据中提取有价值的信息,并做出精准预测。借助深度学习与强化学习等先进技术,GrokAI具备自我学习的能力,可以通过不断的训练来优
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Python机器学习基础之模型评估与改进【评估指标与评分】的简单说明目录Python机器学习基础之模型评估与改进【评估指标与评分】的简单说明一、简单介绍二、评估指标与评分1、牢记最终目标2、二分类指标1)错误类型2)不平衡数据集3)混淆矩阵4)考虑不确定性5)准确率-召回率曲线6)受试者工作特征(ROC)与AUC3、多分类指标4、回归指标5、在模型选择中使用评估指标附录一、参考文献一、简单介绍Py
- 基于hive的电信离线用户的行为分析系统
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标题:基于hive的电信离线用户的行为分析系统内容:1.摘要随着电信行业的快速发展,用户行为数据呈现出海量、复杂的特点。为了深入了解用户行为模式,提升电信服务质量和精准营销能力,本研究旨在构建基于Hive的电信离线用户行为分析系统。通过收集电信用户的通话记录、上网行为、短信使用等多源数据,利用Hive数据仓库工具进行数据存储和处理,采用数据挖掘和机器学习算法对用户行为进行分析。实验结果表明,该系统
- 【精华推荐】AI大模型学习必逛的十大顶级网站
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人工智能学习大模型入门llama大模型教程大模型学习大模型
随着人工智能技术的快速发展,AI大模型(如GPT-3、BERT等)在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了显著的成果。对于希望深入学习AI大模型的开发者和研究者来说,找到合适的学习资源至关重要。本文将为大家推荐十大必备网站,帮助你更好地理解和应用AI大模型。1.CourseraCoursera是一个在线学习平台,提供各类AI和机器学习课程,包括斯坦福大学的机器学习课程和深度学习专项课程。通过视频讲解
- 【大模型学习】第八章 深入理解机器学习技术细节
好多渔鱼好多
AI大模型机器学习AI大模型人工智能
目录引言一、监督学习(SupervisedLearning)1.定义与工作原理2.常见任务3.应用场景示例:房价预测二、无监督学习(UnsupervisedLearning)1.定义与工作原理2.常见任务3.应用场景示例:客户细分三、强化学习(ReinforcementLearning)1.定义与工作原理2.常见应用场景3.应用场景示例:游戏AI四、集成学习(EnsembleLearning)1.
- Milvus 数据批量导入实战:Python代码解析
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1引言在处理大规模数据的存储和检索时,向量数据库逐渐成为一种热门的解决方案。Milvus作为一款高性能的向量数据库,在人工智能、机器学习等领域有着广泛的应用。本文将介绍如何使用Python代码将数据批量导入到Milvus数据库中,通过实际的代码示例来帮助大家理解导入过程和相关的技术要点。2代码功能概述我们的代码主要实现了从本地文件读取数据,并将其批量导入到Milvus数据库的功能。代码涉及到命令行
- L1与L2正则化:防止过拟合的双刃剑
XianxinMao
人工智能人工智能机器学习算法
标题:L1与L2正则化:防止过拟合的双刃剑文章信息摘要:L1和L2正则化是防止机器学习模型过拟合的两种关键技术。L1正则化(Lasso)通过将不重要的特征权重归零来实现特征选择,适用于稀疏模型和高维数据集,但可能导致欠拟合。L2正则化(Ridge)则通过减少权重的大小来防止过拟合,适用于处理高度相关特征和噪声数据,提高模型稳定性。两者各有优势,选择哪种正则化技术取决于数据集特性和模型需求。有时,结
- 手写数字识别项目:从原理到实践
北屿升:
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在当今数字化时代,手写数字识别作为模式识别和人工智能领域的重要应用,有着广泛的用途,如邮政信封上的邮编识别、银行支票上的数字处理等。本文将详细介绍手写数字识别项目的相关内容,包括原理、数据集、实现步骤和应用前景。一、手写数字识别原理手写数字识别主要依赖于模式识别和机器学习技术。其基本原理是将手写数字的图像转换为计算机能够处理的数字信号,然后通过特征提取和分类算法来判断该数字的具体值。常用的特征提取
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是Dream呀
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前言:零基础学Python:Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识,成为学习学习和学业的先行者!欢迎大家订阅专栏:零基础学Python:Python从0到100最新
- 智能云图库项目实战(4)---空间模块
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♂️个人主页:@rain雨雨编程微信公众号:rain雨雨编程✍作者简介:持续分享机器学习,爬虫,数据分析希望大家多多支持,我们一起进步!如果文章对你有帮助的话,欢迎评论点赞收藏加关注+目录本节重点一、需求分析二、方案设计空间的必要性空间库表设计1.空间表2、图片表公共图库和空间的关系三、后端开发空间管理1、数据模型2、基础服务开发3、接口开发用户创建私有空间1、创建空间流程2、创建空间服务扩展知
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第七章:贝叶斯分类器7.1贝叶斯决策论基础核心概念:贝叶斯分类器是基于概率来做分类决策的。简单来说,就是根据已知的一些条件,去计算每个类别出现的概率,然后选择概率最大的那个类别作为分类结果。就好比你在猜一个盒子里装的是红球还是蓝球,你可以根据之前从这个盒子里摸球的一些经验(比如摸出红球的次数多),来判断这次盒子里更有可能是红球还是蓝球。例子:假如你要判断一幅图片是猫还是狗。你知道在所有的图片数据里
- 机器学习笔记
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1概述1.1简介机器学习(MachineLearning)是计算机科学的子领域,也是人工智能的一个分支和实现方式。“对于某类任务T和性能度量P,如果一个计算机程序在T上以P衡量的性能随着经验E而自我完善,那么就称这个计算机程序在从经验E学习。”(汤姆·米切尔(TomMitchell),1997,MachineLearning)1.2机器学习、人工智能、数据挖掘从本质上看,数据科学的目标是通过处理各
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走在考研路上
深度学习了解机器学习笔记人工智能
第一章:机器学习基础1.1.2机器学习主要流派1.符号主义2.贝叶斯分类——基础是贝叶斯定理3.联结主义——源于神经学,主要算法是神经网络。——BP算法:作为一种监督学习算法,训练神经网络时通过不断反馈当前网络计算结果与训练数据之间的误差来修正网络权重,使误差足够小。4.进化计算——通过迭代优化,找到最佳结果。——具有自组织、自适应、自学习的特性,能够有效处理传统优化算法难以解决的复杂问题(例如N
- Python在机器学习与数据分析领域的深度应用:从基础到实战
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在当今数字化时代,数据如同宝贵的矿产资源,蕴含着无尽的价值等待挖掘。Python作为一门强大而灵活的编程语言,凭借其丰富的库和工具,在机器学习和数据分析领域扮演着举足轻重的角色。它不仅为数据科学家和开发者提供了高效处理和分析数据的手段,还助力构建各种智能模型,实现精准预测和决策支持。本文将深入探讨Python在机器学习和数据分析领域的应用,涵盖机器学习基础概念、Pandas库的使用技巧、数据分析实
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JupyterNotebook是Python领域中备受推崇的一款神器,以下是对其的详细介绍:一、概述JupyterNotebook是一款开放源代码的Web应用程序,它允许用户创建和共享包含实时代码、方程式、可视化和叙述文本的文档。它适用于数据分析、可视化、机器学习等多种场景,尤其在数据科学领域中广受欢迎。二、安装与配置JupyterNotebook可以通过多种方式进行安装,其中最常见的是通过安装A
- 费曼学习法11 - NumPy 的 “线性代数” 之力:矩阵运算与应用 (应用篇)
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第六篇:NumPy的“线性代数”之力:矩阵运算与应用(应用篇)开篇提问:考虑一个实际问题:图像的旋转。当你使用图像编辑软件旋转照片时,背后是什么在驱动图像像素的精确移动?答案是线性代数。图像可以表示为数值矩阵,而旋转、缩放、剪切等图像变换,都可以通过矩阵运算来实现。线性代数不仅是图像处理的基石,也在机器学习、物理模拟、工程计算等众多领域扮演着核心角色。它提供了一套强大的数学工具,用于描述和解决多维
- 书其实只有三类
西蜀石兰
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一个人一辈子其实只读三种书,知识类、技能类、修心类。
知识类的书可以让我们活得更明白。类似十万个为什么这种书籍,我一直不太乐意去读,因为单纯的知识是没法做事的,就像知道地球转速是多少一样(我肯定不知道),这种所谓的知识,除非用到,普通人掌握了完全是一种负担,维基百科能找到的东西,为什么去记忆?
知识类的书,每个方面都涉及些,让自己显得不那么没文化,仅此而已。社会认为的学识渊博,肯定不是站在
- 《TCP/IP 详解,卷1:协议》学习笔记、吐槽及其他
bylijinnan
tcp
《TCP/IP 详解,卷1:协议》是经典,但不适合初学者。它更像是一本字典,适合学过网络的人温习和查阅一些记不清的概念。
这本书,我看的版本是机械工业出版社、范建华等译的。这本书在我看来,翻译得一般,甚至有明显的错误。如果英文熟练,看原版更好:
http://pcvr.nl/tcpip/
下面是我的一些笔记,包括我看书时有疑问的地方,也有对该书的吐槽,有不对的地方请指正:
1.
- Linux—— 静态IP跟动态IP设置
eksliang
linuxIP
一.在终端输入
vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0
静态ip模板如下:
DEVICE="eth0" #网卡名称
BOOTPROTO="static" #静态IP(必须)
HWADDR="00:0C:29:B5:65:CA" #网卡mac地址
IPV6INIT=&q
- Informatica update strategy transformation
18289753290
更新策略组件: 标记你的数据进入target里面做什么操作,一般会和lookup配合使用,有时候用0,1,1代表 forward rejected rows被选中,rejected row是输出在错误文件里,不想看到reject输出,将错误输出到文件,因为有时候数据库原因导致某些column不能update,reject就会output到错误文件里面供查看,在workflow的
- 使用Scrapy时出现虽然队列里有很多Request但是却不下载,造成假死状态
酷的飞上天空
request
现象就是:
程序运行一段时间,可能是几十分钟或者几个小时,然后后台日志里面就不出现下载页面的信息,一直显示上一分钟抓取了0个网页的信息。
刚开始已经猜到是某些下载线程没有正常执行回调方法引起程序一直以为线程还未下载完成,但是水平有限研究源码未果。
经过不停的google终于发现一个有价值的信息,是给twisted提出的一个bugfix
连接地址如下http://twistedmatrix.
- 利用预测分析技术来进行辅助医疗
蓝儿唯美
医疗
2014年,克利夫兰诊所(Cleveland Clinic)想要更有效地控制其手术中心做膝关节置换手术的费用。整个系统每年大约进行2600例此类手术,所以,即使降低很少一部分成本,都可以为诊 所和病人节约大量的资金。为了找到适合的解决方案,供应商将视野投向了预测分析技术和工具,但其分析团队还必须花时间向医生解释基于数据的治疗方案意味着 什么。
克利夫兰诊所负责企业信息管理和分析的医疗
- java 线程(一):基础篇
DavidIsOK
java多线程线程
&nbs
- Tomcat服务器框架之Servlet开发分析
aijuans
servlet
最近使用Tomcat做web服务器,使用Servlet技术做开发时,对Tomcat的框架的简易分析:
疑问: 为什么我们在继承HttpServlet类之后,覆盖doGet(HttpServletRequest req, HttpServetResponse rep)方法后,该方法会自动被Tomcat服务器调用,doGet方法的参数有谁传递过来?怎样传递?
分析之我见: doGet方法的
- 揭秘玖富的粉丝营销之谜 与小米粉丝社区类似
aoyouzi
揭秘玖富的粉丝营销之谜
玖富旗下悟空理财凭借着一个微信公众号上线当天成交量即破百万,第七天成交量单日破了1000万;第23天时,累计成交量超1个亿……至今成立不到10个月,粉丝已经超过500万,月交易额突破10亿,而玖富平台目前的总用户数也已经超过了1800万,位居P2P平台第一位。很多互联网金融创业者慕名前来学习效仿,但是却鲜有成功者,玖富的粉丝营销对外至今仍然是个谜。
近日,一直坚持微信粉丝营销
- Java web的会话跟踪技术
百合不是茶
url会话Cookie会话Seession会话Java Web隐藏域会话
会话跟踪主要是用在用户页面点击不同的页面时,需要用到的技术点
会话:多次请求与响应的过程
1,url地址传递参数,实现页面跟踪技术
格式:传一个参数的
url?名=值
传两个参数的
url?名=值 &名=值
关键代码
- web.xml之Servlet配置
bijian1013
javaweb.xmlServlet配置
定义:
<servlet>
<servlet-name>myservlet</servlet-name>
<servlet-class>com.myapp.controller.MyFirstServlet</servlet-class>
<init-param>
<param-name>
- 利用svnsync实现SVN同步备份
sunjing
SVN同步E000022svnsync镜像
1. 在备份SVN服务器上建立版本库
svnadmin create test
2. 创建pre-revprop-change文件
cd test/hooks/
cp pre-revprop-change.tmpl pre-revprop-change
3. 修改pre-revprop-
- 【分布式数据一致性三】MongoDB读写一致性
bit1129
mongodb
本系列文章结合MongoDB,探讨分布式数据库的数据一致性,这个系列文章包括:
数据一致性概述与CAP
最终一致性(Eventually Consistency)
网络分裂(Network Partition)问题
多数据中心(Multi Data Center)
多个写者(Multi Writer)最终一致性
一致性图表(Consistency Chart)
数据
- Anychart图表组件-Flash图转IMG普通图的方法
白糖_
Flash
问题背景:项目使用的是Anychart图表组件,渲染出来的图是Flash的,往往一个页面有时候会有多个flash图,而需求是让我们做一个打印预览和打印功能,让多个Flash图在一个页面上打印出来。
那么我们打印预览的思路是获取页面的body元素,然后在打印预览界面通过$("body").append(html)的形式显示预览效果,结果让人大跌眼镜:Flash是
- Window 80端口被占用 WHY?
bozch
端口占用window
平时在启动一些可能使用80端口软件的时候,会提示80端口已经被其他软件占用,那一般又会有那些软件占用这些端口呢?
下面坐下总结:
1、web服务器是最经常见的占用80端口的,例如:tomcat , apache , IIS , Php等等;
2
- 编程之美-数组的最大值和最小值-分治法(两种形式)
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
public class MinMaxInArray {
/**
* 编程之美 数组的最大值和最小值 分治法
* 两种形式
*/
public static void main(String[] args) {
int[] t={11,23,34,4,6,7,8,1,2,23};
int[]
- Perl正则表达式
chenbowen00
正则表达式perl
首先我们应该知道 Perl 程序中,正则表达式有三种存在形式,他们分别是:
匹配:m/<regexp>;/ (还可以简写为 /<regexp>;/ ,略去 m)
替换:s/<pattern>;/<replacement>;/
转化:tr/<pattern>;/<replacemnt>;
- [宇宙与天文]行星议会是否具有本行星大气层以外的权力呢?
comsci
举个例子: 地球,地球上由200多个国家选举出一个代表地球联合体的议会,那么现在地球联合体遇到一个问题,地球这颗星球上面的矿产资源快要采掘完了....那么地球议会全体投票,一致通过一项带有法律性质的议案,既批准地球上的国家用各种技术手段在地球以外开采矿产资源和其它资源........
&
- Oracle Profile 使用详解
daizj
oracleprofile资源限制
Oracle Profile 使用详解 转
一、目的:
Oracle系统中的profile可以用来对用户所能使用的数据库资源进行限制,使用Create Profile命令创建一个Profile,用它来实现对数据库资源的限制使用,如果把该profile分配给用户,则该用户所能使用的数据库资源都在该profile的限制之内。
二、条件:
创建profile必须要有CREATE PROFIL
- How HipChat Stores And Indexes Billions Of Messages Using ElasticSearch & Redis
dengkane
elasticsearchLucene
This article is from an interview with Zuhaib Siddique, a production engineer at HipChat, makers of group chat and IM for teams.
HipChat started in an unusual space, one you might not
- 循环小示例,菲波拉契序列,循环解一元二次方程以及switch示例程序
dcj3sjt126com
c算法
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int n;
int i;
int f1, f2, f3;
f1 = 1;
f2 = 1;
printf("请输入您需要求的想的序列:");
scanf("%d", &n);
for (i=3; i<n; i
- macbook的lamp环境
dcj3sjt126com
lamp
sudo vim /etc/apache2/httpd.conf
/Library/WebServer/Documents
是默认的网站根目录
重启Mac上的Apache服务
这个命令很早以前就查过了,但是每次使用的时候还是要在网上查:
停止服务:sudo /usr/sbin/apachectl stop
开启服务:s
- java ArrayList源码 下
shuizhaosi888
ArrayList源码
版本 jdk-7u71-windows-x64
JavaSE7 ArrayList源码上:http://flyouwith.iteye.com/blog/2166890
/**
* 从这个列表中移除所有c中包含元素
*/
public boolean removeAll(Collection<?> c) {
- Spring Security(08)——intercept-url配置
234390216
Spring Securityintercept-url访问权限访问协议请求方法
intercept-url配置
目录
1.1 指定拦截的url
1.2 指定访问权限
1.3 指定访问协议
1.4 指定请求方法
1.1 &n
- Linux环境下的oracle安装
jayung
oracle
linux系统下的oracle安装
本文档是Linux(redhat6.x、centos6.x、redhat7.x) 64位操作系统安装Oracle 11g(Oracle Database 11g Enterprise Edition Release 11.2.0.4.0 - 64bit Production),本文基于各种网络资料精心整理而成,共享给有需要的朋友。如有问题可联系:QQ:52-7
- hotspot虚拟机
leichenlei
javaHotSpotjvm虚拟机文档
JVM参数
http://docs.oracle.com/javase/6/docs/technotes/guides/vm/index.html
JVM工具
http://docs.oracle.com/javase/6/docs/technotes/tools/index.html
JVM垃圾回收
http://www.oracle.com
- 读《Node.js项目实践:构建可扩展的Web应用》 ——引编程慢慢变成系统化的“砌砖活”
noaighost
Webnode.js
读《Node.js项目实践:构建可扩展的Web应用》
——引编程慢慢变成系统化的“砌砖活”
眼里的Node.JS
初初接触node是一年前的事,那时候年少不更事。还在纠结什么语言可以编写出牛逼的程序,想必每个码农都会经历这个月经性的问题:微信用什么语言写的?facebook为什么推荐系统这么智能,用什么语言写的?dota2的外挂这么牛逼,用什么语言写的?……用什么语言写这句话,困扰人也是阻碍
- 快速开发Android应用
rensanning
android
Android应用开发过程中,经常会遇到很多常见的类似问题,解决这些问题需要花时间,其实很多问题已经有了成熟的解决方案,比如很多第三方的开源lib,参考
Android Libraries 和
Android UI/UX Libraries。
编码越少,Bug越少,效率自然会高。
但可能由于 根本没听说过、听说过但没用过、特殊原因不能用、自己已经有了解决方案等等原因,这些成熟的解决
- 理解Java中的弱引用
tomcat_oracle
java工作面试
不久之前,我
面试了一些求职Java高级开发工程师的应聘者。我常常会面试他们说,“你能给我介绍一些Java中得弱引用吗?”,如果面试者这样说,“嗯,是不是垃圾回收有关的?”,我就会基本满意了,我并不期待回答是一篇诘究本末的论文描述。 然而事与愿违,我很吃惊的发现,在将近20多个有着平均5年开发经验和高学历背景的应聘者中,居然只有两个人知道弱引用的存在,但是在这两个人之中只有一个人真正了
- 标签输出html标签" target="_blank">关于标签输出html标签
xshdch
jsp
http://back-888888.iteye.com/blog/1181202
关于<c:out value=""/>标签的使用,其中有一个属性是escapeXml默认是true(将html标签当做转移字符,直接显示不在浏览器上面进行解析),当设置escapeXml属性值为false的时候就是不过滤xml,这样就能在浏览器上解析html标签,
&nb