- 第三十一篇 数据仓库(DW)与商业智能(BI)架构设计与实践指南
随缘而动,随遇而安
数据库sql数据仓库大数据数据库架构
目录一、DW/BI架构核心理论与选型策略1.1主流架构模式对比(1)Kimball维度建模架构(2)Inmon企业工厂架构(3)混合架构二、架构设计方法论与实施步骤2.1维度建模实战指南(1)模型选择决策树(2)ETL开发规范2.2实时BI技术栈选型三、全链路实施与优化策略3.1五阶段实施框架3.2数据治理体系构建四、行业场景深度实践4.1电商用户行为分析4.2金融风控实时预警五、关键问题解析Q1
- 直方图梯度提升:大数据时代的极速决策引擎
万事可爱^
大数据机器学习深度学习直方图梯度提升GBDT算法
一、为什么需要直方图梯度提升?在Kaggle竞赛的冠军解决方案中,超过70%的获奖方案都使用了梯度提升算法。但当数据量突破百万级时,传统梯度提升树(GBDT)面临三大致命瓶颈:训练耗时剧增:每个特征的分割点计算都需要全量数据排序内存消耗爆炸:存储排序后的特征值需要额外空间处理效率低下:无法有效利用现代CPU的多核特性而梯度提升决策树(GBDT)作为集成学习的代表算法,通过迭代构建决策树实现预测能力
- 决策树算法及其python实例
m0_74831463
算法决策树python
一、决策数的概念什么是决策树算法呢?决策树(DecisionTree)是一种基本的分类与回归方法,本文主要讨论分类决策树。决策树模型呈树形结构,在分类问题中,表示基于特征对数据进行分类的过程。它可以认为是if-then规则的集合。每个内部节点表示在属性上的一个测试,每个分支代表一个测试输出,每个叶节点代表一种类别二、决策树的构造1、决策树的构造步骤输入:训练集D={(21,11),(z2,32),
- python学智能算法(八)|决策树
西猫雷婶
人工智能python学习笔记机器学习python决策树开发语言
【1】引言前序学习进程中,已经对KNN邻近算法有了探索,相关文章链接为:python学智能算法(七)|KNN邻近算法-CSDN博客但KNN邻近算法有一个特点是:它在分类的时候,不能知晓每个类别内事物的具体面貌,只能获得类别,停留在事物的表面。为了进一步探索事物的内在特征,就需要学习新的算法。本篇文章就是在KNN的基础上学习新算法:决策树。【2】原理分析在学习决策树执之前,需要先了解香农熵。本科学控
- 决策树算法全解析:从零基础到Titanic实战,一文搞定机器学习经典模型
吴师兄大模型
0基础实现机器学习入门到精通算法机器学习决策树人工智能深度学习编程开发语言
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
- 人工智能与机器学习入门:基尼系数(Gini Index)和基于熵(Entropy)
基尼系数基于熵机器学习入门
在决策树应用一文中,在构建决策分类树应用决策算法时,介绍了基尼系数(GiniIndex)和基于熵(Entropy)两种算法。本文通过实例来更加深入的介绍一下这两个算法。仍然以简单的数据为例:id喜欢颜色是否有喉结身高性别1绿否165女2蓝是170男3粉否172女4绿是175男基尼系数分别对喜欢颜色是否有喉结求基尼系数如下:喜欢的颜色id喜欢颜色性别1绿女2蓝男3粉女4绿男对于姓别女分类而言,数据如
- 如果我想成为一名大数据和算法工程师,我需要学会哪些技能,获取大厂的offer
红豆和绿豆
杂谈大数据算法
成为一名大数据和算法工程师并获取大厂Offer,需要掌握一系列核心技能,并具备丰富的项目经验与扎实的理论基础。以下是详细的技能要求和建议:---###**1.数学与理论基础**-**数学知识**:掌握线性代数、微积分、概率论和统计学,这些是设计和理解算法的基础。-**机器学习理论**:深入理解常见机器学习算法(如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、SVM、K-means等),了解其原理、优缺点及
- 【人工智能】【Python】在Scikit-Learn中使用决策树算法(ID3和CART)
SmallBambooCode
机器学习人工智能python算法scikit-learn决策树机器学习ai
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifier,plot_tree#加载数据集iris=load_iri
- 【sklearn 03】逻辑回归、决策树、支持向量机
@金色海岸
sklearn逻辑回归决策树
逻辑回归、决策树、支持向量机-逻辑回归logisticsregression(逻辑回归)算法是经典的分类算法,基本思想是构造一个概率的拟合函数。决策树决策树的基本思想是根据样例去推断其背后的树形知识表征支持向量机支持向量机SVM(supportvectormachine)的基本思想是寻找最大的间隔的分割超平面。离分割超平面最近的这些样本点称为支持向量机
- 新手村:混淆矩阵
嘉羽很烦
机器学习机器学习
新手村:混淆矩阵一、前置条件知识点要求学习资源分类模型基础理解分类任务(如二分类、多分类)和常见分类算法(如逻辑回归、决策树)。《Hands-OnMachineLearningwithScikit-Learn》Python基础熟悉变量、循环、函数、列表、字典等基本语法。《PythonCrashCourse》或在线教程(如Codecademy)scikit-learn基础掌握模型训练、预测、评估的基
- kaggle-ISIC 2024 - 使用 3D-TBP 检测皮肤癌-学习笔记
supernova121
学习笔记
问题描述:通过从3D全身照片(TBP)中裁剪出单个病变来识别经组织学确诊的皮肤癌病例数据集描述:图像+临床文本信息评价指标:pAUC,用于保证敏感性高于指定阈值下的AUC主流方法分析(文本)基于CatBoost、LGBM和XGBoost三者的组合,为每个算法创建了XX个变体,总共XX个模型,进行集成学习。CatBoost在传统梯度提升决策树(GBDT)基础上,引入了一系列关键技术创新,以提升处理类
- 机器学习-----决策树
多巴胺与内啡肽.
机器学习机器学习决策树人工智能
文章目录1、概念2.决策树的构建过程2.1特征选择2.2树的生成2.3树的剪枝3.决策树的优缺点4.决策树的应用4.1分类任务4.2回归任务4.3集成学习代码示例总结1、概念1.1决策树是什么决策树是通过对样本的训练,建立出分类规则,并对新样本进行预测,属于有监督学习。根节点:最上面的节点。叶子节点:能直接看到结果的节点。非叶子节点:位于中间的节点。1.2决策树的类型分类树:用于分类任务,叶节点代
- 数据挖掘技术介绍
柒柒钏
数据挖掘数据挖掘人工智能
数据挖掘技术介绍分类聚类关联规则挖掘预测异常检测特征选择与降维文本挖掘序列模式挖掘深度学习集成学习数据挖掘(DataMining)是一种从大量数据中提取有用信息和模式的技术,旨在从数据中发现隐藏的规律、趋势或关系,从而为决策提供支持。分类定义:是一种监督学习方法,用于将数据分为不同的类别。功能:根据已标记的训练数据,学习一个模型,用于预测新数据的类别。方法:决策树、支持向量机、神经网络、逻辑回归、
- 人工智能概念
zhangpeng455547940
计算机人工智能
机器学习、深度学习、大模型机器学习提供框架,使得系统可以从数据中学习算法:线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、K近邻算法深度学习是实现这一目标的工具,模仿人脑,使用多层神经网络进行学习算法:多层感知器、卷积神经网络、循环神经网络、长短期记忆网络大模型指参数量巨大的深度学习模型人工智能应用:自然语言处理、图像识别与生成、语音识别、政务与企业服务...
- XGBoost算法深度解析:从原理到实践
彩旗工作室
人工智能算法机器学习人工智能
一、算法起源与核心思想XGBoost(eXtremeGradientBoosting)由陈天奇于2014年提出,是梯度提升决策树(GBDT)的优化版本。其核心思想通过迭代集成弱学习器(CART树)逐步修正预测误差,并引入正则化机制控制模型复杂度,防止过拟合。与GBDT相比,XGBoost在目标函数中融合了损失函数(衡量预测误差)和正则化项(约束树结构与叶子权重),形成结构风险最小化框架,从而提升泛
- 松鼠豆豆的坚果侦探社:一棵会长大的「吃货决策树」
安意诚Matrix
机器学习故事汇决策树算法机器学习
松鼠豆豆的坚果侦探社:一棵会长大的「吃货决策树」秋日森林的烦恼秋分那天,小松鼠豆豆的树洞炸开了锅。"这是什么怪东西呀!“豆豆叼着一颗月牙形的坚果,爪子在满地的盲盒壳里扒拉——红肚皮的橡果、带刺的板栗、圆溜溜的山核桃,还有三颗长得一模一样的"迷你橄榄球”。昨天她刚因为咬到苦杏仁酸得跳脚,现在看着堆成小山的坚果,尾巴都愁成了毛球。"要想不踩雷,得学会给坚果分类!"妈妈松鼠啃着松果笑,"就像你小时候认蘑
- 数据挖掘导论Pangaea-Ning Tan 读书笔记——(第一,二,三章)
小黄人的黄
数据挖掘数据挖掘
《数据挖掘导论》Pang-NingTan,MichaelSteinbach,VipinKumar读书笔记,第一章绪论数据挖掘任务预测任务描述任务分类任务回归任务聚类分析关联分析异常检测章节导读数据挖掘数据处理第2章第3章分类第4章决策树过拟合性能评估等第5章
- weka 决策树
marui1982
机器学习
1.参数说明:Generaloptions:-hor-helpOutputhelpinformation.-synopsisor-infoOutputsynopsisforclassifier(useinconjunctionwith-h)-t(trainfile,训练文件,通常训练时只需要此文件即可,会进行10交叉验证)Setstrainingfile.-T(测试文件,如果设置,则不进行交叉验证
- 梯度提升决策树(GBDT)
binggorun
决策树算法机器学习
GBDT(GradientBoostingDecisionTree),全名叫梯度提升决策树,是一种迭代的决策树算法,又叫MART(MultipleAdditiveRegressionTree),它通过构造一组弱的学习器(树),并把多颗决策树的结果累加起来作为最终的预测输出。该算法将决策树与集成思想进行了有效的结合。原理GBDT的核心思想是将多个弱学习器(通常是决策树)组合成一个强大的预测模型。具体
- 决策树的核心思想
code 旭
AI人工智能学习决策树算法机器学习
一、决策树的核心思想本质:通过特征判断对数据集递归划分,形成树形结构。目标:生成一组“若-则”规则,使数据划分到叶子节点时尽可能纯净。关键流程:特征选择:选择最佳分裂特征(如信息增益最大)。节点分裂:根据特征取值划分子节点。停止条件:节点样本纯度过高或样本数过少时终止。二、数学公式与理论1.信息熵(InformationEntropy)衡量数据集的混乱程度:H(D)=−∑k=1Kpklog2pk
- 机器学习(Machine Learning)
七指琴魔御清绝
大数据学习
原文链接:http://blog.csdn.net/zhoubl668/article/details/42921187希望转载的朋友,你可以不用联系我.但是一定要保留原文链接,因为这个项目还在继续也在不定期更新.希望看到文章的朋友能够学到更多.《BriefHistoryofMachineLearning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机、神经网络、决策树、SVM、Ada
- XGBClassifiler函数介绍
浊酒南街
#算法机器学习XGB
目录前言函数介绍示例前言XGBClassifier是XGBoost库中用于分类任务的类。XGBoost是一种高效且灵活的梯度提升决策树(GBDT)实现,它在多种机器学习竞赛中表现出色,尤其擅长处理表格数据。函数介绍XGBClassifiler(max_depth=3,learning_rate=0.1,n_estimators=100,objective='binary:logistic',boo
- 决策树(Decision Tree):机器学习中的经典算法
Jason_Orton
机器学习算法决策树随机森林人工智能
1.什么是决策树?决策树(DecisionTree)是一种基于树形结构的机器学习算法,适用于分类和回归任务。其核心思想是通过一系列的规则判断,将数据集不断划分,最终形成一棵树状结构,从而实现预测目标。在决策树中,每个内部节点表示一个特征,每个分支代表一个特征的取值,每个叶子节点对应一个类别或预测值。决策树的目标是构建一棵能够有效区分不同类别的树,并在测试数据上保持较好的泛化能力。2.决策树的工作原
- 【人工智能】随机森林的智慧:集成学习的理论与实践
蒙娜丽宁
人工智能人工智能随机森林集成学习
随机森林(RandomForest)是一种强大的集成学习算法,通过构建多棵决策树并结合投票或平均预测提升模型性能。本文深入探讨了随机森林的理论基础,包括决策树的构建、Bagging方法和特征随机选择机制,并通过LaTeX公式推导其偏差-方差分解和误差分析。接着,我们详细描述了随机森林的算法流程,分析其在分类和回归任务中的适用性。文章还通过实验对比随机森林与单一决策树及其他算法(如SVM)的性能,探
- 机器学习篇——决策树基础
巷955
机器学习算法决策树
引言:决策树是一种常见的机器学习算法,广泛应用于分类和回归任务。它通过树状结构表示决策过程,每个内部节点代表一个特征测试,每个分支代表一个可能的测试结果,而每个叶节点则代表一个类别或回归值。本文将详细介绍决策树的原理、构建过程、优缺点以及实际应用。1.决策树的基本概念1.1什么是决策树?决策树是一种监督学习算法,主要用于分类和回归任务。它通过递归地将数据集划分为更小的子集,最终生成一棵树状结构。决
- R语言 决策树、svm支持向量机、随机森林
别叫我名字20
R语言决策树支持向量机r语言
本人正在学习R语言,想利用这个平台记录自己一些自己的学习情况,方便以后查找,也想分享出来提供一些资料给同样学习R语言的同学们。(如果内容有错误,欢迎大家批评指正)1.决策树我们使用的还是RStudio自带的数据集iris。#######################决策树模型install.packages("rpart")#安装库library("rpart")dt<-function(dat
- 转换器与预估器,KNN算法,朴素贝叶斯算法,决策树,随机森林的特点,优缺点
qq_43625764
笔记KNN算法随机森林朴素贝叶斯算法机器学习算法决策树
转换器与预估器,KNN算法,朴素贝叶斯算法,决策树,随机森林的特点,优缺点1转换器与预估器实例化转换器fit_transform转换实例化预估器fit将训练集的特征值和目标值传进来fit运行完后,已经把这个模型训练出来了2KNN算法根据你的邻居来推测你的类别,如何确定谁是你的邻居(用距离公式,最常用的是欧式距离)还有曼哈顿距离–求绝对值,明可夫斯基距离(欧式距离和曼哈顿距离的一个退p=1曼哈顿距离
- 决策树、朴素贝叶斯、随机森林、支持向量机、XGBoost 和 LightGBM算法的R语言实现
生信与基因组学
生信分析项目进阶技能合集算法机器学习r语言
基本逻辑(1)使用rnorm函数生成5个特征变量x1到x5,并根据这些特征变量的线性组合生成一个二分类的响应变量y;(2)将生成的数据存储在数据框中,处理缺失值,并将响应变量转换为因子类型;(3)使用决策树、朴素贝叶斯、随机森林、支持向量机、XGBoost和LightGBM六种机器学习模型算法对数据进行训练和评估;(4)将各个模型的准确率和AUC值存储在结果数据框中,并通过柱状图展示结果。1.R包
- 第0节 机器学习与深度学习介绍
汉堡go
李哥深度学习专栏人工智能机器学习神经网络
人工智能:能够感知、推理、行动和适应的程序机器学习:能够随着数据量的增加而不断改进性能的算法(数学上的可解释性但准确率不是百分百,灵活度不高)深度学习:机器学习的一个子集:利用多层神经网络从大量数据中进行学习(设计一个很深的网络架构让机器自己学)(深度学习就是找一个函数f)机器学习算法简介(狭义)一般是基于数学,或者统计学的方法,具有很强的可解释性经典传统机器学习算法:KNN、决策树、朴素贝叶斯一
- 【机器学习】决策树 ( Decision Tree )
AI天才研究院
ChatGPTDeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型深度学习实战机器学习决策树算法支持向量机人工智能
【机器学习】决策树(DecisionTree)文章目录【机器学习】决策树(DecisionTree)1.ID3(1)信息增益(2)ID3的算法流程(3)实现ID32.C4.53.CART(1)决策桩DecisionStump(2)回归CART:最小二乘回归树leastsquaresregressiontree⚪回归CART的例子(3)分类CART(4)处理缺失值Handlemissingfeatu
- java杨辉三角
3213213333332132
java基础
package com.algorithm;
/**
* @Description 杨辉三角
* @author FuJianyong
* 2015-1-22上午10:10:59
*/
public class YangHui {
public static void main(String[] args) {
//初始化二维数组长度
int[][] y
- 《大话重构》之大布局的辛酸历史
白糖_
重构
《大话重构》中提到“大布局你伤不起”,如果企图重构一个陈旧的大型系统是有非常大的风险,重构不是想象中那么简单。我目前所在公司正好对产品做了一次“大布局重构”,下面我就分享这个“大布局”项目经验给大家。
背景
公司专注于企业级管理产品软件,企业有大中小之分,在2000年初公司用JSP/Servlet开发了一套针对中
- 电驴链接在线视频播放源码
dubinwei
源码电驴播放器视频ed2k
本项目是个搜索电驴(ed2k)链接的应用,借助于磁力视频播放器(官网:
http://loveandroid.duapp.com/ 开放平台),可以实现在线播放视频,也可以用迅雷或者其他下载工具下载。
项目源码:
http://git.oschina.net/svo/Emule,动态更新。也可从附件中下载。
项目源码依赖于两个库项目,库项目一链接:
http://git.oschina.
- Javascript中函数的toString()方法
周凡杨
JavaScriptjstoStringfunctionobject
简述
The toString() method returns a string representing the source code of the function.
简译之,Javascript的toString()方法返回一个代表函数源代码的字符串。
句法
function.
- struts处理自定义异常
g21121
struts
很多时候我们会用到自定义异常来表示特定的错误情况,自定义异常比较简单,只要分清是运行时异常还是非运行时异常即可,运行时异常不需要捕获,继承自RuntimeException,是由容器自己抛出,例如空指针异常。
非运行时异常继承自Exception,在抛出后需要捕获,例如文件未找到异常。
此处我们用的是非运行时异常,首先定义一个异常LoginException:
/**
* 类描述:登录相
- Linux中find常见用法示例
510888780
linux
Linux中find常见用法示例
·find path -option [ -print ] [ -exec -ok command ] {} \;
find命令的参数;
- SpringMVC的各种参数绑定方式
Harry642
springMVC绑定表单
1. 基本数据类型(以int为例,其他类似):
Controller代码:
@RequestMapping("saysth.do")
public void test(int count) {
}
表单代码:
<form action="saysth.do" method="post&q
- Java 获取Oracle ROWID
aijuans
javaoracle
A ROWID is an identification tag unique for each row of an Oracle Database table. The ROWID can be thought of as a virtual column, containing the ID for each row.
The oracle.sql.ROWID class i
- java获取方法的参数名
antlove
javajdkparametermethodreflect
reflect.ClassInformationUtil.java
package reflect;
import javassist.ClassPool;
import javassist.CtClass;
import javassist.CtMethod;
import javassist.Modifier;
import javassist.bytecode.CodeAtt
- JAVA正则表达式匹配 查找 替换 提取操作
百合不是茶
java正则表达式替换提取查找
正则表达式的查找;主要是用到String类中的split();
String str;
str.split();方法中传入按照什么规则截取,返回一个String数组
常见的截取规则:
str.split("\\.")按照.来截取
str.
- Java中equals()与hashCode()方法详解
bijian1013
javasetequals()hashCode()
一.equals()方法详解
equals()方法在object类中定义如下:
public boolean equals(Object obj) {
return (this == obj);
}
很明显是对两个对象的地址值进行的比较(即比较引用是否相同)。但是我们知道,String 、Math、I
- 精通Oracle10编程SQL(4)使用SQL语句
bijian1013
oracle数据库plsql
--工资级别表
create table SALGRADE
(
GRADE NUMBER(10),
LOSAL NUMBER(10,2),
HISAL NUMBER(10,2)
)
insert into SALGRADE values(1,0,100);
insert into SALGRADE values(2,100,200);
inser
- 【Nginx二】Nginx作为静态文件HTTP服务器
bit1129
HTTP服务器
Nginx作为静态文件HTTP服务器
在本地系统中创建/data/www目录,存放html文件(包括index.html)
创建/data/images目录,存放imags图片
在主配置文件中添加http指令
http {
server {
listen 80;
server_name
- kafka获得最新partition offset
blackproof
kafkapartitionoffset最新
kafka获得partition下标,需要用到kafka的simpleconsumer
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.
- centos 7安装docker两种方式
ronin47
第一种是采用yum 方式
yum install -y docker
 
- java-60-在O(1)时间删除链表结点
bylijinnan
java
public class DeleteNode_O1_Time {
/**
* Q 60 在O(1)时间删除链表结点
* 给定链表的头指针和一个结点指针(!!),在O(1)时间删除该结点
*
* Assume the list is:
* head->...->nodeToDelete->mNode->nNode->..
- nginx利用proxy_cache来缓存文件
cfyme
cache
user zhangy users;
worker_processes 10;
error_log /var/vlogs/nginx_error.log crit;
pid /var/vlogs/nginx.pid;
#Specifies the value for ma
- [JWFD开源工作流]JWFD嵌入式语法分析器负号的使用问题
comsci
嵌入式
假如我们需要用JWFD的语法分析模块定义一个带负号的方程式,直接在方程式之前添加负号是不正确的,而必须这样做:
string str01 = "a=3.14;b=2.71;c=0;c-((a*a)+(b*b))"
定义一个0整数c,然后用这个整数c去
- 如何集成支付宝官方文档
dai_lm
android
官方文档下载地址
https://b.alipay.com/order/productDetail.htm?productId=2012120700377310&tabId=4#ps-tabinfo-hash
集成的必要条件
1. 需要有自己的Server接收支付宝的消息
2. 需要先制作app,然后提交支付宝审核,通过后才能集成
调试的时候估计会真的扣款,请注意
- 应该在什么时候使用Hadoop
datamachine
hadoop
原帖地址:http://blog.chinaunix.net/uid-301743-id-3925358.html
存档,某些观点与我不谋而合,过度技术化不可取,且hadoop并非万能。
--------------------------------------------万能的分割线--------------------------------
有人问我,“你在大数据和Hado
- 在GridView中对于有外键的字段使用关联模型进行搜索和排序
dcj3sjt126com
yii
在GridView中使用关联模型进行搜索和排序
首先我们有两个模型它们直接有关联:
class Author extends CActiveRecord {
...
}
class Post extends CActiveRecord {
...
function relations() {
return array(
'
- 使用NSString 的格式化大全
dcj3sjt126com
Objective-C
格式定义The format specifiers supported by the NSString formatting methods and CFString formatting functions follow the IEEE printf specification; the specifiers are summarized in Table 1. Note that you c
- 使用activeX插件对象object滚动有重影
蕃薯耀
activeX插件滚动有重影
使用activeX插件对象object滚动有重影 <object style="width:0;" id="abc" classid="CLSID:D3E3970F-2927-9680-BBB4-5D0889909DF6" codebase="activex/OAX339.CAB#
- SpringMVC4零配置
hanqunfeng
springmvc4
基于Servlet3.0规范和SpringMVC4注解式配置方式,实现零xml配置,弄了个小demo,供交流讨论。
项目说明如下:
1.db.sql是项目中用到的表,数据库使用的是oracle11g
2.该项目使用mvn进行管理,私服为自搭建nexus,项目只用到一个第三方 jar,就是oracle的驱动;
3.默认项目为零配置启动,如果需要更改启动方式,请
- 《开源框架那点事儿16》:缓存相关代码的演变
j2eetop
开源框架
问题引入
上次我参与某个大型项目的优化工作,由于系统要求有比较高的TPS,因此就免不了要使用缓冲。
该项目中用的缓冲比较多,有MemCache,有Redis,有的还需要提供二级缓冲,也就是说应用服务器这层也可以设置一些缓冲。
当然去看相关实现代代码的时候,大致是下面的样子。
[java]
view plain
copy
print
?
public vo
- AngularJS浅析
kvhur
JavaScript
概念
AngularJS is a structural framework for dynamic web apps.
了解更多详情请见原文链接:http://www.gbtags.com/gb/share/5726.htm
Directive
扩展html,给html添加声明语句,以便实现自己的需求。对于页面中html元素以ng为前缀的属性名称,ng是angular的命名空间
- 架构师之jdk的bug排查(一)---------------split的点号陷阱
nannan408
split
1.前言.
jdk1.6的lang包的split方法是有bug的,它不能有效识别A.b.c这种类型,导致截取长度始终是0.而对于其他字符,则无此问题.不知道官方有没有修复这个bug.
2.代码
String[] paths = "object.object2.prop11".split("'");
System.ou
- 如何对10亿数据量级的mongoDB作高效的全表扫描
quentinXXZ
mongodb
本文链接:
http://quentinXXZ.iteye.com/blog/2149440
一、正常情况下,不应该有这种需求
首先,大家应该有个概念,标题中的这个问题,在大多情况下是一个伪命题,不应该被提出来。要知道,对于一般较大数据量的数据库,全表查询,这种操作一般情况下是不应该出现的,在做正常查询的时候,如果是范围查询,你至少应该要加上limit。
说一下,
- C语言算法之水仙花数
qiufeihu
c算法
/**
* 水仙花数
*/
#include <stdio.h>
#define N 10
int main()
{
int x,y,z;
for(x=1;x<=N;x++)
for(y=0;y<=N;y++)
for(z=0;z<=N;z++)
if(x*100+y*10+z == x*x*x
- JSP指令
wyzuomumu
jsp
jsp指令的一般语法格式: <%@ 指令名 属性 =”值 ” %>
常用的三种指令: page,include,taglib
page指令语法形式: <%@ page 属性 1=”值 1” 属性 2=”值 2”%>
include指令语法形式: <%@include file=”relative url”%> (jsp可以通过 include