- 机器学习系列12：反向传播算法
SuperFengCode
机器学习系列机器学习神经网络反向传播算法梯度检验机器学习笔记
当我们要运用高级算法进行梯度下降时，需要计算两个值，代价函数和代价函数的偏导数：代价函数我们之前已经知道怎么求了，现在只需要求代价函数的偏导数即可。采用如下方法，先进行前向传播算法，然后再进行反向传播算法（BackpropagationAlgorithm），反向传播算法与前向传播算法方向相反，它用来求代价函数的偏导数。具体过程看下图：用δ作为误差，计算方法为：有时我们在运用反向传播算法时会遇到bu
- 基于Python的机器学习系列（18）：梯度提升分类（Gradient Boosting Classification）
会飞的Anthony
信息系统机器学习人工智能机器学习python分类
简介梯度提升（GradientBoosting）是一种集成学习方法，通过逐步添加新的预测器来改进模型。在回归问题中，我们使用梯度来最小化残差。在分类问题中，我们可以利用梯度提升来进行二分类或多分类任务。与回归不同，分类问题需要使用如softmax这样的概率模型来处理类别标签。梯度提升分类的工作原理梯度提升分类的基本步骤与回归类似，但在分类任务中，我们使用概率模型来处理预测结果：初始化模型：选择一个
- 基于Python的机器学习系列（17）：梯度提升回归（Gradient Boosting Regression）
会飞的Anthony
人工智能信息系统机器学习机器学习python回归
简介梯度提升（GradientBoosting）是一种强大的集成学习方法，类似于AdaBoost，但与其不同的是，梯度提升通过在每一步添加新的预测器来减少前一步预测器的残差。这种方法通过逐步改进模型，能够有效提高预测准确性。梯度提升回归的工作原理在梯度提升回归中，我们逐步添加预测器来修正模型的残差。以下是梯度提升的基本步骤：初始化模型：选择一个初始预测器h0(x)，计算该预测器的预测值。计算残差：
- 基于Python的机器学习系列（16）：扩展 - AdaBoost
会飞的Anthony
信息系统机器学习人工智能python机器学习开发语言
简介在本篇中，我们将扩展之前的AdaBoost算法实现，深入探索其细节并进行一些修改。我们将重点修复代码中的潜在问题，并对AdaBoost的实现进行一些调整，以提高其准确性和可用性。1.修复Alpha计算中的问题在AdaBoost中，如果分类器的错误率e为0，则计算出的权重α将是未定义的。为了解决这个问题，我们可以在计算过程中向分母中添加一个非常小的值，以避免除零错误。2.调整学习率sklearn
- 线性回归（1）
zidea
MachineLearninginMarketing感谢李宏毅《回归-案例研究》部分内容为听取李宏毅老师讲座的笔记，也融入了自己对机器学习理解，个人推荐李宏毅老师的机器学习系列课程，尤其对于初学者强烈推荐。课程设计相对其他课程要容易理解。在机器学习中算法通常分为回归和分类两种，今天我们探讨什么线性回归。以及如何设计一个线性回归模型。什么回归简单理解通过数据最终预测出来一个值。回归问题的实例就是找到
- 机器学习系列（8）——提升树与GBDT算法
陌简宁
机器学习
本文介绍提升树模型与GBDT算法。0x01、提升树模型提升树是以分类树或回归树为基本分类器的提升方法。提升树被认为是统计学习中性能最好的方法之一。提升方法实际采用加法模型（即基函数的线性组合）与前向分步算法，以决策树为基函数的提升方法称为提升树（boostingtree）。对分类问题决策树是二叉分类树，对回归问题决策树是二叉回归树。提升树模型可以表示为决策树的加法模型：其中，表示决策树，为决策树的
- 机器学习系列——（十三）多项式回归
飞影铠甲
机器学习机器学习回归人工智能
引言在机器学习领域，线性回归是一种常见且简单的模型。然而，在某些情况下，变量之间的关系并不是线性的，这时候我们就需要使用多项式回归来建模非线性关系。多项式回归通过引入高次项来扩展线性回归模型，从而更好地拟合数据。本文将详细介绍多项式回归的原理、应用场景和实现步骤，并通过一个实际案例演示如何使用多项式回归进行预测。一、原理多项式回归是一种形式上为多项式的函数与自变量之间的线性回归关系。其基本原理是通
- 机器学习系列——（二十二）结语
飞影铠甲
机器学习机器学习人工智能
随着我们的机器学习系列的探索画上句号，我们不禁感慨于这一领域的广阔和深邃。从最初的基础概念到复杂的算法，从理论的探讨到实际应用的示例，我们一起经历了一段非凡的旅程。机器学习不仅是当前技术创新的核心驱动力之一，也是塑造未来的关键因素。在这个结语中，让我们回顾这段旅程的亮点，并展望机器学习将如何继续改变我们的世界。回顾学习之旅我们的系列文章涵盖了机器学习的各个方面，从监督学习到无监督学习，从简单的线性
- 机器学习系列——（二十一）神经网络
飞影铠甲
机器学习机器学习神经网络人工智能
引言在当今数字化时代，机器学习技术正日益成为各行各业的核心。而在机器学习领域中，神经网络是一种备受瞩目的模型，因其出色的性能和广泛的应用而备受关注。本文将深入介绍神经网络，探讨其原理、结构以及应用。一、简介神经网络是一种受到人类神经系统启发而设计的计算模型。它由大量的人工神经元组成，这些神经元之间通过连接进行信息传递和处理。神经网络的主要目标是从数据中学习规律，并能够进行预测、分类、识别等任务。二
- 机器学习系列——（二十）密度聚类
飞影铠甲
机器学习机器学习聚类支持向量机
引言在机器学习的无监督学习领域，聚类算法是一种关键的技术，用于发现数据集中的内在结构和模式。与传统的基于距离的聚类方法（如K-Means）不同，密度聚类关注于数据分布的密度，旨在识别被低密度区域分隔的高密度区域。这种方法在处理具有复杂形状和大小的聚类时表现出色，尤其擅长于识别噪声和异常值。本文将详细介绍密度聚类的概念、主要算法及其应用。一、概述密度聚类基于一个核心思想：聚类可以通过连接密度相似的点
- 机器学习系列——（十九）层次聚类
飞影铠甲
机器学习机器学习聚类人工智能
引言在机器学习和数据挖掘领域，聚类算法是一种重要的无监督学习方法，它试图将数据集中的样本分组，使得同一组内的样本相似度高，不同组间的样本相似度低。层次聚类（HierarchicalClustering）是聚类算法中的一种，以其独特的层次分解方式，在各种应用场景中得到广泛应用，如生物信息学、图像分析、社交网络分析等。一、概述层次聚类算法主要分为两大类：凝聚的层次聚类（AgglomerativeHie
- 机器学习系列——（十七）聚类
飞影铠甲
机器学习机器学习聚类人工智能
引言在当今数据驱动的时代，机器学习已经成为了解锁数据潜能的关键技术之一。其中，聚类作为机器学习领域的一个重要分支，广泛应用于数据挖掘、模式识别、图像分析等多个领域。本文旨在深入探讨聚类技术的原理、类型及其应用，为读者提供一个全面而深入的了解。一、什么是聚类？聚类是一种无监督学习（UnsupervisedLearning）技术，它的目标是将相似的对象分组到一起，形成簇（Cluster）。与有监督学习
- 机器学习系列——（十八）K-means聚类
飞影铠甲
机器学习机器学习kmeans聚类
引言在众多机器学习技术中，K-means聚类以其简洁高效著称，成为了数据分析师和算法工程师手中的利器。无论是在市场细分、社交网络分析，还是图像处理等领域，K-means都扮演着至关重要的角色。本文旨在深入解析K-means聚类的原理、实现方式、优缺点及其应用，以期为读者提供全面而深入的理解。一、K-means聚类简介K-means是一种基于划分的聚类算法，它的目标是将n个对象根据属性分为k个簇，使
- 机器学习系列——（十五）随机森林回归
飞影铠甲
机器学习机器学习随机森林回归人工智能
引言在机器学习的众多算法中，随机森林以其出色的准确率、对高维数据的处理能力以及对训练数据集的异常值的鲁棒性而广受欢迎。它是一种集成学习方法，通过构建多个决策树来进行预测和分类。本文将重点介绍随机森林在回归问题中的应用，即随机森林回归(RandomForestRegression)。一、概念随机森林回归是基于决策树的集成学习技术。在这个模型中，我们构建多个决策树，并将它们的预测结果合并来得到最终的回
- 机器学习系列——（十六）回归模型的评估
飞影铠甲
机器学习机器学习回归人工智能
引言在机器学习领域，回归模型是一种预测连续数值输出的重要工具。无论是预测房价、股票价格还是天气温度，回归模型都扮演着不可或缺的角色。然而，构建模型只是第一步，评估模型的性能是确保模型准确性和泛化能力的关键环节。本文将详细介绍几种常用的回归模型评估方法。一、均方误差（MeanSquaredError,MSE）均方误差是最常用的回归评估指标之一，它计算了预测值与真实值之间差异的平方的平均值。公式如下：
- 机器学习系列——（十四）正则化回归
飞影铠甲
机器学习机器学习回归人工智能
引言在机器学习领域，正则化回归是一种常用的技术，旨在解决过拟合问题，提高模型的泛化能力。本文将简单探讨正则化回归的概念、类型和应用，帮助读者更好地理解和运用这一重要技术。一、概念正则化回归是一种通过引入额外信息（约束或惩罚项）来调整模型复杂度的方法，从而防止过拟合，提高模型的泛化能力。简单来说，正则化就是在模型训练过程中加入一个正则项，以限制模型参数的大小。那么，为什么需要正则化？在机器学习中，模
- 机器学习系列6-逻辑回归
喜乐00
机器学习逻辑回归人工智能
重点：1.逻辑回归模型会生成概率。2.对数损失是逻辑回归的损失函数。3.逻辑回归被许多从业者广泛使用。#1.逻辑回归：计算概率**许多问题需要将概率估算值作为输出。逻辑回归是一种非常高的概率计算机制。**实际上，您可以通过以下两种方式之一使用返回的概率：*原样*已转换为二元类别。,(x2,y2),...,(xn,yn)}，其
- 机器学习系列——（七）简单分类算法
飞影铠甲
机器学习机器学习分类人工智能
机器学习是目前人工智能领域最热门的分支之一，其中朴素贝叶斯分类算法是一种常用的分类算法。本文将详细介绍朴素贝叶斯分类算法的原理、应用以及优缺点。一、原理朴素贝叶斯分类算法是一种基于贝叶斯定理的分类算法。在分类问题中，我们需要根据给定的数据集，将不同的实例分成不同的类别。朴素贝叶斯分类算法的核心思想就是利用已知类别的训练数据来估计每个特征对于分类结果的影响，并通过这些特征值的联合概率分布来确定新实例
- 机器学习系列——（八）KNN分类算法
飞影铠甲
机器学习机器学习分类人工智能
当谈到机器学习中的分类算法时，K最近邻（K-NearestNeighbors，简称KNN）是一个简单而又常用的算法。在本篇博客中，我们将探讨KNN算法的原理、应用和优缺点。一、原理K最近邻算法是一种基于实例的学习方法，它通过利用已知类别的训练样本集来对新的实例进行分类。其核心思想是通过测量不同实例之间的距离来确定新实例的类别。具体来说，KNN算法的原理可以概括为以下几个步骤：数据准备：首先，我们需
- 机器学习系列——（五）数据清洗
飞影铠甲
机器学习机器学习人工智能
引言在机器学习领域，数据是训练模型的基础。然而，现实世界中的数据往往存在噪声、缺失值、异常值和不一致等问题，这些问题会对模型的性能产生负面影响。因此，数据清洗作为机器学习流程中至关重要的一步，可以帮助我们处理这些问题，提高模型的准确性和鲁棒性。本文将详细介绍机器学习中的数据清洗过程，以及常见的数据清洗方法和技术。一、概念和目标数据清洗是指通过一系列的操作和技术，对原始数据进行预处理，使其符合模型训
- 机器学习系列——（六）数据降维
飞影铠甲
机器学习机器学习人工智能大数据
引言在机器学习领域，数据降维是一种常用的技术，旨在减少数据集的维度，同时保留尽可能多的有用信息。数据降维可以帮助我们解决高维数据带来的问题，提高模型的效率和准确性。本文将详细介绍机器学习中的数据降维方法和技术，以及其在实际应用中的重要性。一、概念数据降维是指通过对原始数据进行变换或压缩，将其映射到一个低维空间中，从而减少特征的数量。数据降维的目标主要包括以下几个方面：减少计算复杂性：高维数据可能导
- 机器学习系列 - Mean Shift聚类
学海一叶
机器学习算法聚类机器学习python计算机视觉
文章目录前言一、原理前置知识点MeanShift计算步骤二、应用举例-图像分割三、聚类实战-简单实例bandwidth=1bandwidth=2总结前言MeanShift（均值漂移）是基于密度的非参数聚类算法，其算法思想是假设不同簇类的数据集符合不同的概率密度分布，找到任一样本点密度增大的最快方向（最快方向的含义就是MeanShift），样本密度高的区域对应于该分布的最大值，这些样本点最终会在局部
- 机器学习系列4-特征工程
喜乐00
机器学习人工智能
机器学习系列4-特征工程学习内容来自：谷歌ai学习https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course/framing/check-your-understanding?hl=zh-cn本文作为学习记录自己归纳整理的思维导图这里写目录标题机器学习系列4-特征工程一级目录二级目录三级目录1.数据集划分1.1将数据集划分为训练集和测试集1
- 机器学习系列——（二）主要任务
飞影铠甲
机器学习人工智能
导语：随着信息时代的到来，机器学习作为一项重要技术正逐渐渗透到我们的生活和工作中。它的主要任务是通过使用数据和算法，让计算机系统从中学习并改进性能，使其能够更智能地处理问题和做出决策。本文将详细介绍机器学习的主要任务，包括分类、回归、聚类和推荐系统等，让我们一同探索这个引领智能时代的关键技术。分类任务分类任务是机器学习中最常见的任务之一。它的目标是将数据分为不同的类别或标签。分类任务可以应用于各种
- 机器学习系列——（一）概述
飞影铠甲
机器学习机器学习人工智能
导语：在当今高度数字化和信息化的时代，机器学习作为一项核心技术，正日益渗透到我们生活的方方面面。它不仅为我们提供了更智能、更高效的解决方案，还给予了计算机系统从经验中学习和改进的能力。本文将带您深入了解机器学习的概念、原理以及应用，让我们一同探索这个引领智能时代的关键技术。第一部分：什么是机器学习？机器学习是一种通过利用数据和统计学方法，使计算机系统从中学习并改进性能的人工智能技术。它通过构建模型
- 机器学习系列-1基础概念
喜乐00
机器学习人工智能
机器学习系列-1基础概念学习内容来自：谷歌ai学习https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course/framing/check-your-understanding?hl=zh-cn本文作为学习记录1.什么是（监督式）机器学习？机器学习系统学习如何组合输入以对从未见过的数据生成有用的预测。2.机器学习的基本术语。2.1标签标签是指
- 关于旗正规则引擎中的MD5加密问题
何必如此
jspMD5规则加密
一般情况下，为了防止个人隐私的泄露，我们都会对用户登录密码进行加密，使数据库相应字段保存的是加密后的字符串，而非原始密码。
在旗正规则引擎中，通过外部调用，可以实现MD5的加密，具体步骤如下：
1.在对象库中选择外部调用，选择“com.flagleader.util.MD5”，在子选项中选择“com.flagleader.util.MD5.getMD5ofStr({arg1})”；
2.在规
- 【Spark101】Scala Promise/Future在Spark中的应用
bit1129
Promise
Promise和Future是Scala用于异步调用并实现结果汇集的并发原语，Scala的Future同JUC里面的Future接口含义相同，Promise理解起来就有些绕。等有时间了再仔细的研究下Promise和Future的语义以及应用场景，具体参见Scala在线文档：http://docs.scala-lang.org/sips/completed/futures-promises.html
- spark sql 访问hive数据的配置详解
daizj
spark sqlhivethriftserver
spark sql 能够通过thriftserver 访问hive数据，默认spark编译的版本是不支持访问hive，因为hive依赖比较多，因此打的包中不包含hive和thriftserver,因此需要自己下载源码进行编译，将hive，thriftserver打包进去才能够访问，详细配置步骤如下：
1、下载源码
2、下载Maven,并配置
此配置简单，就略过
- HTTP 协议通信
周凡杨
javahttpclienthttp通信
一：简介
HTTPCLIENT，通过JAVA基于HTTP协议进行点与点间的通信！
二： 代码举例
测试类：
import java
- java unix时间戳转换
g21121
java
把java时间戳转换成unix时间戳：
Timestamp appointTime=Timestamp.valueOf(new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").format(new Date()))
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd hh:m
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结（报表函数）
老A不折腾
web报表finereport总结
说明：本次总结中，凡是以tableName或viewName作为参数因子的。函数在调用的时候均按照先从私有数据源中查找，然后再从公有数据源中查找的顺序。
CLASS
CLASS(object):返回object对象的所属的类。
CNMONEY
CNMONEY(number,unit)返回人民币大写。
number:需要转换的数值型的数。
unit:单位，
- java jni调用c++ 代码 报错
墙头上一根草
javaC++jni
#
# A fatal error has been detected by the Java Runtime Environment:
#
# EXCEPTION_ACCESS_VIOLATION (0xc0000005) at pc=0x00000000777c3290, pid=5632, tid=6656
#
# JRE version: Java(TM) SE Ru
- Spring中事件处理de小技巧
aijuans
springSpring 教程Spring 实例Spring 入门Spring3
Spring 中提供一些Aware相关de接口，BeanFactoryAware、 ApplicationContextAware、ResourceLoaderAware、ServletContextAware等等，其中最常用到de匙ApplicationContextAware.实现ApplicationContextAwaredeBean，在Bean被初始后，将会被注入 Applicati
- linux shell ls脚本样例
annan211
linuxlinux ls源码linux 源码
#! /bin/sh -
#查找输入文件的路径
#在查找路径下寻找一个或多个原始文件或文件模式
# 查找路径由特定的环境变量所定义
#标准输出所产生的结果 通常是查找路径下找到的每个文件的第一个实体的完整路径
# 或是filename :not found 的标准错误输出。
#如果文件没有找到 则退出码为0
#否则 即为找不到的文件个数
#语法 pathfind [--
- List,Set,Map遍历方式 (收集的资源,值得看一下)
百合不是茶
listsetMap遍历方式
List特点：元素有放入顺序，元素可重复
Map特点：元素按键值对存储，无放入顺序
Set特点：元素无放入顺序，元素不可重复（注意：元素虽然无放入顺序，但是元素在set中的位置是有该元素的HashCode决定的，其位置其实是固定的）
List接口有三个实现类：LinkedList，ArrayList，Vector
LinkedList：底层基于链表实现，链表内存是散乱的，每一个元素存储本身
- 解决SimpleDateFormat的线程不安全问题的方法
bijian1013
javathread线程安全
在Java项目中，我们通常会自己写一个DateUtil类，处理日期和字符串的转换，如下所示：
public class DateUtil01 {
private SimpleDateFormat dateformat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
public void format(Date d
- http请求测试实例（采用fastjson解析）
bijian1013
http测试
在实际开发中，我们经常会去做http请求的开发，下面则是如何请求的单元测试小实例，仅供参考。
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import org.apache.commons.httpclient.HttpClient;
import
- 【RPC框架Hessian三】Hessian 异常处理
bit1129
hessian
RPC异常处理概述
RPC异常处理指是，当客户端调用远端的服务，如果服务执行过程中发生异常，这个异常能否序列到客户端？
如果服务在执行过程中可能发生异常，那么在服务接口的声明中，就该声明该接口可能抛出的异常。
在Hessian中，服务器端发生异常，可以将异常信息从服务器端序列化到客户端，因为Exception本身是实现了Serializable的
- 【日志分析】日志分析工具
bit1129
日志分析
1. 网站日志实时分析工具 GoAccess
http://www.vpsee.com/2014/02/a-real-time-web-log-analyzer-goaccess/
2. 通过日志监控并收集 Java 应用程序性能数据(Perf4J)
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-logforperf/
3.log.io
和
- nginx优化加强战斗力及遇到的坑解决
ronin47
nginx 优化
先说遇到个坑，第一个是负载问题，这个问题与架构有关，由于我设计架构多了两层，结果导致会话负载只转向一个。解决这样的问题思路有两个：一是改变负载策略，二是更改架构设计。
由于采用动静分离部署，而nginx又设计了静态，结果客户端去读nginx静态，访问量上来，页面加载很慢。解决：二者留其一。最好是保留apache服务器。
来以下优化：
- java-50-输入两棵二叉树A和B，判断树B是不是A的子结构
bylijinnan
java
思路来自：
http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174201011445550396/
import ljn.help.*;
public class HasSubtree {
/**Q50.
* 输入两棵二叉树A和B，判断树B是不是A的子结构。
例如，下图中的两棵树A和B，由于A中有一部分子树的结构和B是一
- mongoDB 备份与恢复
开窍的石头
mongDB备份与恢复
Mongodb导出与导入
1: 导入/导出可以操作的是本地的mongodb服务器,也可以是远程的.
所以,都有如下通用选项:
-h host 主机
--port port 端口
-u username 用户名
-p passwd 密码
2: mongoexport 导出json格式的文件
- [网络与通讯]椭圆轨道计算的一些问题
comsci
网络
如果按照中国古代农历的历法，现在应该是某个季节的开始，但是由于农历历法是3000年前的天文观测数据，如果按照现在的天文学记录来进行修正的话，这个季节已经过去一段时间了。。。。。
也就是说，还要再等3000年。才有机会了，太阳系的行星的椭圆轨道受到外来天体的干扰，轨道次序发生了变
- 软件专利如何申请
cuiyadll
软件专利申请
软件技术可以申请软件著作权以保护软件源代码，也可以申请发明专利以保护软件流程中的步骤执行方式。专利保护的是软件解决问题的思想，而软件著作权保护的是软件代码（即软件思想的表达形式）。例如，离线传送文件，那发明专利保护是如何实现离线传送文件。基于相同的软件思想，但实现离线传送的程序代码有千千万万种，每种代码都可以享有各自的软件著作权。申请一个软件发明专利的代理费大概需要5000-8000申请发明专利可
- Android学习笔记
darrenzhu
android
1.启动一个AVD
2.命令行运行adb shell可连接到AVD,这也就是命令行客户端
3.如何启动一个程序
am start -n package name/.activityName
am start -n com.example.helloworld/.MainActivity
启动Android设置工具的命令如下所示：
# am start -
- apache虚拟机配置，本地多域名访问本地网站
dcj3sjt126com
apache
现在假定你有两个目录，一个存在于 /htdocs/a，另一个存在于 /htdocs/b 。
现在你想要在本地测试的时候访问 www.freeman.com 对应的目录是 /xampp/htdocs/freeman ,访问 www.duchengjiu.com 对应的目录是 /htdocs/duchengjiu。
1、首先修改C盘WINDOWS\system32\drivers\etc目录下的
- yii2 restful web服务[速率限制]
dcj3sjt126com
PHPyii2
速率限制
为防止滥用，你应该考虑增加速率限制到您的API。 例如，您可以限制每个用户的API的使用是在10分钟内最多100次的API调用。 如果一个用户同一个时间段内太多的请求被接收， 将返回响应状态代码 429 (这意味着过多的请求)。
要启用速率限制, [[yii\web\User::identityClass|user identity class]] 应该实现 [[yii\filter
- Hadoop2.5.2安装——单机模式
eksliang
hadoophadoop单机部署
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2185414 一、概述
Hadoop有三种模式 单机模式、伪分布模式和完全分布模式，这里先简单介绍单机模式 ，默认情况下，Hadoop被配置成一个非分布式模式，独立运行JAVA进程，适合开始做调试工作。
二、下载地址
Hadoop 网址http:
- LoadMoreListView+SwipeRefreshLayout（分页下拉）基本结构
gundumw100
android
一切为了快速迭代
import java.util.ArrayList;
import org.json.JSONObject;
import android.animation.ObjectAnimator;
import android.os.Bundle;
import android.support.v4.widget.SwipeRefreshLayo
- 三道简单的前端HTML/CSS题目
ini
htmlWeb前端css题目
使用CSS为多个网页进行相同风格的布局和外观设置时，为了方便对这些网页进行修改，最好使用（ ）。http://hovertree.com/shortanswer/bjae/7bd72acca3206862.htm
在HTML中加入<table style=”color:red; font-size:10pt”>，此为（ ）。http://hovertree.com/s
- overrided方法编译错误
kane_xie
override
问题描述：
在实现类中的某一或某几个Override方法发生编译错误如下：
Name clash: The method put(String) of type XXXServiceImpl has the same erasure as put(String) of type XXXService but does not override it
当去掉@Over
- Java中使用代理IP获取网址内容（防IP被封，做数据爬虫）
mcj8089
免费代理IP代理IP数据爬虫JAVA设置代理IP爬虫封IP
推荐两个代理IP网站：
1. 全网代理IP：http://proxy.goubanjia.com/
2. 敲代码免费IP：http://ip.qiaodm.com/
Java语言有两种方式使用代理IP访问网址并获取内容，
方式一，设置System系统属性
// 设置代理IP
System.getProper
- Nodejs Express 报错之 listen EADDRINUSE
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境nodejs纵观千象
当你启动 nodejs服务报错：
>node app
Express server listening on port 80
events.js:85
throw er; // Unhandled 'error' event
^
Error: listen EADDRINUSE
at exports._errnoException (
- C++中三种new的用法
_荆棘鸟_
C++new
转载自：http://news.ccidnet.com/art/32855/20100713/2114025_1.html
作者: mt
其一是new operator，也叫new表达式；其二是operator new，也叫new操作符。这两个英文名称起的也太绝了，很容易搞混，那就记中文名称吧。new表达式比较常见，也最常用，例如：
string* ps = new string("
- Ruby深入研究笔记1
wudixiaotie
Ruby
module是可以定义private方法的
module MTest
def aaa
puts "aaa"
private_method
end
private
def private_method
puts "this is private_method"
end
end
