- AI在科研中的应用:chatgptgpt4的数据分析与机器学习
zmjia111
人工智能深度学习gpt人工智能数据分析机器学习chatgpt深度学习pytorch数据挖掘
2022年11月30日,可能将成为一个改变人类历史的日子——美国人工智能开发机构OpenAI推出了聊天机器人ChatGPT3.5,将人工智能的发展推向了一个新的高度。2023年4月,更强版本的ChatGPT4.0上线,文本、语音、图像等多模态交互方式使其在各行各业的应用呈现了更多的可能性。2023年11月7日,OpenAI首届开发者大会被称为“科技界的春晚”,吸引了全球广大用户的关注,GPT商店更
- (二十一)Seaborn知识学习8-python数据分析与机器学习实战(学习笔记)
努力奋斗的durian
文章原创,最近更新:2018-05-17课程来源:python数据分析与机器学习实战-唐宇迪引言:介绍seaborn热度图绘制学习参考链接:1、Seaborn官方0.8.1版本首先介绍以下热度图的作用,拿出离散群数据,离散群数据可能会发生波动变化.看一下哪个点的值比较高,看一下哪个点的值比较低?通过值的变化,用颜色表现出来,这个是我们要做的一件事.热度图是由不同的颜色构成的,这个颜色由可能是由浅入
- ChatGPT GPT4科研应用、数据分析与机器学习、论文高效写作、AI绘图技术
夏日恋雨
人工智能chatgpt数据分析AI大数据机器学习python数据挖掘
原文链接:ChatGPTGPT4科研应用、数据分析与机器学习、论文高效写作、AI绘图技术https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUzNTczMDMxMg==&mid=2247596849&idx=3&sn=111d68286f9752008bca95a5ec575bb3&chksm=fa823ad6cdf5b3c0c446eceb5cf29cccc3161d746bd
- (十二)Matplotlib知识学习4-python数据分析与机器学习实战(学习笔记)
努力奋斗的durian
文章原创,最近更新:2018-05-91.原数据的展示2.柱形图的绘制3.散点图的绘制课程来源:python数据分析与机器学习实战-唐宇迪为了方便大家学习,将练习所涉及的练习fandango_scores.csv文件以百度网盘共享的方式分享出来.链接:https://pan.baidu.com/s/1yR7qkY4SjGdCiP-hqOXQRQ密码:wf5f1.原数据的展示对fandango_sc
- python数据分析与挖掘论文_《Python数据分析与机器学习实战-唐宇迪》读书笔记第10章-特征工程...
weixin_39616477
python数据分析与挖掘论文
第10章特征工程特征工程是整个机器学习中非常重要的一部分,如何对数据进行特征提取对最终结果的影响非常大。在建模过程中,一般会优先考虑算法和参数,但是数据特征才决定了整体结果的上限,而算法和参数只决定了如何逼近这个上限。特征工程其实就是要从原始数据中找到最有价值的信息,并转换成计算机所能读懂的形式。本章结合数值数据与文本数据来分别阐述如何进行数值特征与文本特征的提取。10.1数值特征实际数据中,最常
- 阶段四:数据分析与机器学习(掌握使用scikit-learn库进行高级机器学习)
哈嗨哈
机器学习python数据分析
Scikit-learn是一个在Python中实现机器学习的强大库。以下是一些如何使用scikit-learn进行高级机器学习的基本步骤:数据导入和预处理:首先,你需要导入你的数据集。这通常通过pandas库完成,然后对数据进行预处理,包括数据清洗,缺失值处理,异常值处理,数据标准化等。importpandasaspdfromsklearn.preprocessingimportStandardS
- Python数据分析与机器学习34-DBSCAN实例
只是甲
一.数据源介绍数据源:一个啤酒的数据源,为了方便演示,数据只有20行。image.pngname啤酒的名称calories啤酒的卡路里sodium纳元素含量alcohol酒精含量cost价格二.使用DBSCAN进行聚类代码:importpandasaspdfromsklearn.clusterimportDBSCANfrompandas.plottingimportscatter_matrixim
- 阶段四:数据分析与机器学习(学习如何使用matplotlib和seaborn进行数据可视化)
哈嗨哈
数据分析机器学习学习
Matplotlib和Seaborn是Python中常用的数据可视化库。Matplotlib是一个基本的绘图库,可以用于绘制各种静态、动态、交互式和三维图表。Seaborn基于Matplotlib,提供了更高级的接口和更美观的默认样式。下面是一个简单的教程,介绍如何使用Matplotlib和Seaborn进行数据可视化:安装库首先,需要安装Matplotlib和Seaborn。可以使用pip命令进
- 分享2024年第一期!全国高校大数据与人工智能师资研修班
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师资培训大数据人工智能
全国高校大数据与人工智能师资研修班2024年第一期上海线下班:数据采集与机器学习实战广州线下班:大数据技术应用实战(Hadoop+Spark)线上班(十一大专题)PyTorch深度学习与大模型应用实战数据采集与处理实战大数据分析与机器学习实战大数据技术应用实战(Hadoop+Spark)商务数据分析实战(Excel+PowerBI)商务数据分析实战(Python)计算机视觉应用实战(Pytorch
- 阶段四:数据分析与机器学习(掌握NumPy和Pandas库,用于数据处理和分析)
哈嗨哈
数据分析机器学习numpy
Python的NumPy和Pandas库是数据处理和分析的重要工具。NumPy(NumericalPython)提供了高性能的数值计算工具,适用于大规模多维数组和矩阵的运算。Pandas则提供了强大的数据结构和数据分析工具,使得数据处理和分析变得更加便捷。以下是掌握NumPy和Pandas库的一些建议:熟悉基本语法和数据类型NumPy:了解NumPy数组(ndarray)的创建、索引和切片。熟悉N
- 使用NumPy和scikit-learn进行数据分析与机器学习
XadxShapes
机器学习numpyscikit-learnNumPy
数据分析和机器学习是当今信息时代中不可或缺的重要领域。在处理大规模数据集和实现复杂的机器学习算法时,NumPy和scikit-learn成为了Python中最常用的工具库之一。本文将介绍如何利用NumPy和scikit-learn进行数据分析和机器学习,并提供相应的源代码示例。引言NumPy是Python中用于科学计算的核心库之一。它提供了高性能的多维数组对象(ndarray),以及用于处理这些数
- 机器学习实战 ——《跟着迪哥学Python数据分析与机器学习实战》(2)
躬身入世,以生证道
ML&DL技术栈机器学习
机器学习实战——《跟着迪哥学Python数据分析与机器学习实战》(2)七、贝叶斯算法7.1新闻分类任务实战7.1.1结巴分词7.1.2词云表示工具包wordcloud7.1.3TF-IDF特征八、聚类算法8.1K-meansK-均值聚类算法评估指标优缺点8.2DBSCAN(Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise)基于密度的聚类算法
- Python数据分析与机器学习43-时间序列模型
只是甲
数据分析+机器学习Python#Python数据分析与机器学习python机器学习数据分析
文章目录一.时间序列的定义二.平稳性三.差分法(I)四.自回归模型(AR)五.移动平均模型(MA)六.自回归移动平均模型(ARMA)七.ARIMA7.1自相关函数ACF(autocorrelationfunction)7.2偏自相关函数(PACF)(partialautocorrelationfunction)7.3ARIMA(p,d,q)阶数确定7.4ARIMA建模流程7.4.1模型选择7.4.
- Python数据分析与机器学习35-PCA降维
只是甲
数据分析+机器学习Python#Python数据分析与机器学习机器学习python数据分析
文章目录一.PCA概述二.向量的表示及基变换2.1向量的表示2.2基变换三.协方差矩阵四.协方差五.优化目标六.PCA实例参考:一.PCA概述PCA是PrincipalComponentAnalysis,主成分分析。用途:降维中最常用的一种手段目标:提取最有价值的信息(基于方差)问题:降维后的数据的意义?二.向量的表示及基变换2.1向量的表示内积:解释:设向量B的模为1,则A与B的内积值等于A向B
- Python数据分析与机器学习32-聚类算法
只是甲
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文章目录一.聚类概念二.K-MEANS算法2.1基本概念2.2工作流程2.3优势和劣势三.DBSCAN算法3.1基本概念3.2工作流程3.3参数选择3.4优势和劣势3.4.1优势3.4.2劣势四.算法可视化参考:一.聚类概念无监督问题:我们手里没有标签了聚类:相似的东西分到一组难点:如何评估,如何调参二.K-MEANS算法2.1基本概念K值:要得到簇的个数,需要指定K值(我们需要将数据分为几类,K
- Python数据分析与机器学习18- 逻辑回归项目实战2-样本不均匀解决方案
只是甲
数据分析+机器学习#Python数据分析与机器学习Pythonpython机器学习数据分析
文章目录一.样本不均匀带来的影响二.处理样本不均衡问题的方法2.1权重法2.2采样法三.实例3.1下采样3.2SMOTE方法参考:一.样本不均匀带来的影响我们从样本数据中知道,正常的交易数据有2.8w左右数据,异常的交易数据有492,正常的交易数据与异常交易数据差距非常大,这样会导致我们模型的效果不佳。下面我们来列举一个案例:代码:importpandasaspdimportmatplotlib.
- 机器学习实战——《跟着迪哥学Python数据分析与机器学习实战》
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跟着迪哥学Python数据分析与机器学习实战一、基础部分二、信用卡欺诈检测实战——监督学习2.1下采样与过采样2.1.1过采样数据生成策略SMOTE2.2逻辑回归2.3分类结果混淆矩阵2.4过采样实战2.5实战总结2.6版本依赖排错三、知识加油站¥银行卡的分类一、基础部分//@PASS,遇到有不会的再写,直接上手实战二、信用卡欺诈检测实战——监督学习背景:信用卡欺诈是指故意使用伪造、作废的信用卡,
- 2023年第七期丨全国高校大数据与人工智能师资研修班
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大数据大数据人工智能
全国高校大数据与人工智能师资研修班邀请函2023年第七期线下班(昆明):数据采集与机器学习实战线上班(七大专题):PyTorch深度学习与大模型应用实战数据采集与处理实战大数据分析与机器学习实战大数据技术应用实战(Hadoop+Spark)商务数据分析实战TensorFlow与人工智能实战计算机视觉应用实战
- 每日一课 | 用Python做一款俄罗斯方块游戏(文末彩蛋)
Python大本营
游戏算法slam人工智能python
作者|Ahab,专注与Python数据挖掘、数据分析与机器学习来源|Ahab杂货铺编辑|Jane【编者按】之前作者用Python做了一款俄罗斯方块的小游戏,这次,作者在原来工作的基础上进行了升级,用AI算法实现了一款俄罗斯方块。一起来跟作者学一下吧~人工智能大火的今天,如果还是自己玩俄罗斯方块未免显得太LOW,为什么不对游戏升级,让机器自己去玩俄罗斯方块呢?有了这个想法之后利用周六周日两天的时间去
- 数据分析实战——货币分析与预测
@李忆如
机器学习实践数据分析python数据挖掘大数据
目录一、比特币分析与预测1.前置准备2.比特币价格变化趋势分析3.稳定性检测与时间序列检测4.数据变化5.模型分析6.残留物分析7.预测二、参考资料总结梗概本篇博客主要通过几个实例(不断更新,欢迎关注!)实践各种数据分析与机器学习处理方法(内附数据集与python代码)一、货币分析与预测1.前置准备下载数据库(包含各时段价格、时间等因素),下载地址为BitcoinHistoricalData|Ka
- (二十八)项目实战|交易数据异常检测(三)-python数据分析与机器学习实战(学习笔记)
努力奋斗的durian
文章原创,最近更新:2018-06-41.混淆矩阵课程来源:python数据分析与机器学习实战-唐宇迪课程资料:这里所涉及到的练习资料creditcard.csv相关的链接以及密码如下:链接:https://pan.baidu.com/s/1APgU4cTAaM9zb8_xAIc41Q密码:xgg7这节课主要介绍什么叫混淆矩阵?混淆矩阵是由一个坐标系组成的,有x轴以及y轴,在x轴里面有0和1,在y
- 迈出数据分析与机器学习的第一步【人工智能工程师--AI转型必修课】
CSDN学习
CSDN学院【资讯】CSDN学院【优惠活动】CSDN学院【免费公开课】python数据分析人工智能机器学习浪潮
数据分析太火爆,怎奈机器学习太难懂!随着人工智能的浪潮卷卷袭来,机器学习已经越来越火爆啦。数据分析与机器学习岗位可谓供不应求,但是入门的门槛也是蛮高的,究竟了机器学习太难学还是咱们木有挑选到趁手的兵器呢?今天咱们的任务就是尝试用Python去开启一场数据分析和机器学习建模之旅,用最简单的方式带大家迈出机器学习的第一步!机器学习:数据分析很好理解,就是挖掘出来我们需要的有价值。机器学习:数据分析很好
- (二十)Seaborn知识学习7-python数据分析与机器学习实战(学习笔记)
努力奋斗的durian
文章原创,最近更新:2018-05-141.绘制数据网格2.用FacetGrid子集数据3.用PairGridandpairplot()绘制成对的关系课程来源:python数据分析与机器学习实战-唐宇迪学习参考链接:1、Seaborn(sns)官方文档学习笔记(第六章绘制数据网格)2、Seaborn官方0.8.1版本引言:这节课我们讲Facetgrid,就是将很多子集进行展示,就可以用到这个函数.
- (三)算法推导与案例-python数据分析与机器学习实战(学习笔记)
努力奋斗的durian
文章原创,最近更新:2018-04-281.现在说的很火的深度学习是什么?2.算法推倒如何开始?3.机器学习怎么动手去做?课程来源:python数据分析与机器学习实战-唐宇迪1.现在说的很火的深度学习是什么?机器学习包含深度学习,深度学习是机器学习算法的一个延伸,运用比较广泛,牛逼.在计算机视觉和自然语言处理中更胜一筹.它把神经网络进行了一个延伸.说白了就是机器学习有个算法就是神经网络,深度学习比
- python音乐推荐系统_《Python数据分析与机器学习实战-唐宇迪》读书笔记第14章--音乐推荐系统实战...
weixin_39555951
python音乐推荐系统
第14章推荐系统项目实战——打造音乐推荐系统上一章介绍了推荐系统的基本原理,本章的目标就要从零开始打造一个音乐推荐系统,包括音乐数据集预处理、基于相似度进行推荐以及基于矩阵分解进行推荐。14.1数据集清洗很多时候拿到手的数据集并不像想象中那么完美,基本都需要先把数据清洗一番才能使用,首先导入需要的Python工具包:1importpandasaspd2importnumpyasnp3importt
- 小白都能学会的Python基础 第二讲:Python基础知识
王宇韬
python基础python
1.华小智系列-Python基础(案例版)《Python基础》目录第二讲:Python基础知识1、变量、行与缩进2、数据类型:数字与字符串3、列表与字典4、运算符介绍与实践5.本章练习题6、课程相关资源第二讲:Python基础知识配套书籍:《Python金融大数据挖掘与分析全流程详解》第1章配套书籍:《Python大数据分析与机器学习商业案例实战》第1章下面就开始进行Python基础知识的正式教学
- 数据分析与机器学习介绍
郑某人_03a6
数据分析与机器学习课程概述数据分析数据采集数据清洗数据规约数据预处理可视化数据分析报告特征工程机器学习回归分类聚类深度学习神经网络(CNN)数学基础高等数学概率线性代数今天的课程内容jupyter的具体使用markdown的使用latex的使用python代码jupyter的使用jupyter的安装python环境的安装直接安装python(从官网下载)anaconda(大蟒蛇,python数据分
- Python数据分析与机器学习13-sklearn
只是甲
一.Sklearn工具包介绍scikit-learn,又写作sklearn,是一个开源的基于python语言的机器学习工具包。它通过NumPy,SciPy和Matplotlib等python数值计算的库实现高效的算法应用,并且涵盖了几乎所有主流机器学习算法。官网:https://scikit-learn.org/stable/index.html搜索相关语法:https://scikit-lear
- 【代码收藏】50 种常用的 matplotlib 可视化图
Sim1480
可视化python机器学习人工智能数据可视化
转自:机器之心数据分析与机器学习中常需要大量的可视化,因此才能直观了解模型背地里都干了些什么。而在可视化中,matplotlib算得上是最常用的工具,不论是对数据有个预先的整体了解,还是可视化预测效果,matplotlib都是不可缺失的模块。最近MachineLearningPlus的作者介绍了50种最常用的matplotlib可视化图表。介绍该表格主要介绍了7种不同的matplotlib可视化类
- 从“脱单”这件小事看数据分析与机器学习(上)
CDA经管之家
本文由公众号AIU人工智能(ID:ai_cda)出品,转载需授权故事背景Hello,大家好,我是一个在帝都漂了好几年的北漂,刚开始的时候还好,随着年纪的增长每次给家里打电话或者回家都像是经历一次渡劫,当然每每渡劫都不成功,被父上母上大人联手劈的外焦里嫩。如果有和我差不多年纪的单身哥们儿大概会懂这种感受.过程是这样的,最开始的催找女朋友---中期即使没有女朋友也要直接催婚—后期的连女朋友都没有就直接
- HQL之投影查询
归来朝歌
HQLHibernate查询语句投影查询
在HQL查询中,常常面临这样一个场景,对于多表查询,是要将一个表的对象查出来还是要只需要每个表中的几个字段,最后放在一起显示?
针对上面的场景,如果需要将一个对象查出来:
HQL语句写“from 对象”即可
Session session = HibernateUtil.openSession();
- Spring整合redis
bylijinnan
redis
pom.xml
<dependencies>
<!-- Spring Data - Redis Library -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.data</groupId>
<artifactId>spring-data-redi
- org.hibernate.NonUniqueResultException: query did not return a unique result: 2
0624chenhong
Hibernate
参考:http://blog.csdn.net/qingfeilee/article/details/7052736
org.hibernate.NonUniqueResultException: query did not return a unique result: 2
在项目中出现了org.hiber
- android动画效果
不懂事的小屁孩
android动画
前几天弄alertdialog和popupwindow的时候,用到了android的动画效果,今天专门研究了一下关于android的动画效果,列出来,方便以后使用。
Android 平台提供了两类动画。 一类是Tween动画,就是对场景里的对象不断的进行图像变化来产生动画效果(旋转、平移、放缩和渐变)。
第二类就是 Frame动画,即顺序的播放事先做好的图像,与gif图片原理类似。
- js delete 删除机理以及它的内存泄露问题的解决方案
换个号韩国红果果
JavaScript
delete删除属性时只是解除了属性与对象的绑定,故当属性值为一个对象时,删除时会造成内存泄露 (其实还未删除)
举例:
var person={name:{firstname:'bob'}}
var p=person.name
delete person.name
p.firstname -->'bob'
// 依然可以访问p.firstname,存在内存泄露
- Oracle将零干预分析加入网络即服务计划
蓝儿唯美
oracle
由Oracle通信技术部门主导的演示项目并没有在本月较早前法国南斯举行的行业集团TM论坛大会中获得嘉奖。但是,Oracle通信官员解雇致力于打造一个支持零干预分配和编制功能的网络即服务(NaaS)平台,帮助企业以更灵活和更适合云的方式实现通信服务提供商(CSP)的连接产品。这个Oracle主导的项目属于TM Forum Live!活动上展示的Catalyst计划的19个项目之一。Catalyst计
- spring学习——springmvc(二)
a-john
springMVC
Spring MVC提供了非常方便的文件上传功能。
1,配置Spring支持文件上传:
DispatcherServlet本身并不知道如何处理multipart的表单数据,需要一个multipart解析器把POST请求的multipart数据中抽取出来,这样DispatcherServlet就能将其传递给我们的控制器了。为了在Spring中注册multipart解析器,需要声明一个实现了Mul
- POJ-2828-Buy Tickets
aijuans
ACM_POJ
POJ-2828-Buy Tickets
http://poj.org/problem?id=2828
线段树,逆序插入
#include<iostream>#include<cstdio>#include<cstring>#include<cstdlib>using namespace std;#define N 200010struct
- Java Ant build.xml详解
asia007
build.xml
1,什么是antant是构建工具2,什么是构建概念到处可查到,形象来说,你要把代码从某个地方拿来,编译,再拷贝到某个地方去等等操作,当然不仅与此,但是主要用来干这个3,ant的好处跨平台 --因为ant是使用java实现的,所以它跨平台使用简单--与ant的兄弟make比起来语法清晰--同样是和make相比功能强大--ant能做的事情很多,可能你用了很久,你仍然不知道它能有
- android按钮监听器的四种技术
百合不是茶
androidxml配置监听器实现接口
android开发中经常会用到各种各样的监听器,android监听器的写法与java又有不同的地方;
1,activity中使用内部类实现接口 ,创建内部类实例 使用add方法 与java类似
创建监听器的实例
myLis lis = new myLis();
使用add方法给按钮添加监听器
- 软件架构师不等同于资深程序员
bijian1013
程序员架构师架构设计
本文的作者Armel Nene是ETAPIX Global公司的首席架构师,他居住在伦敦,他参与过的开源项目包括 Apache Lucene,,Apache Nutch, Liferay 和 Pentaho等。
如今很多的公司
- TeamForge Wiki Syntax & CollabNet User Information Center
sunjing
TeamForgeHow doAttachementAnchorWiki Syntax
the CollabNet user information center http://help.collab.net/
How do I create a new Wiki page?
A CollabNet TeamForge project can have any number of Wiki pages. All Wiki pages are linked, and
- 【Redis四】Redis数据类型
bit1129
redis
概述
Redis是一个高性能的数据结构服务器,称之为数据结构服务器的原因是,它提供了丰富的数据类型以满足不同的应用场景,本文对Redis的数据类型以及对这些类型可能的操作进行总结。
Redis常用的数据类型包括string、set、list、hash以及sorted set.Redis本身是K/V系统,这里的数据类型指的是value的类型,而不是key的类型,key的类型只有一种即string
- SSH2整合-附源码
白糖_
eclipsespringtomcatHibernateGoogle
今天用eclipse终于整合出了struts2+hibernate+spring框架。
我创建的是tomcat项目,需要有tomcat插件。导入项目以后,鼠标右键选择属性,然后再找到“tomcat”项,勾选一下“Is a tomcat project”即可。具体方法见源码里的jsp图片,sql也在源码里。
补充1:项目中部分jar包不是最新版的,可能导
- [转]开源项目代码的学习方法
braveCS
学习方法
转自:
http://blog.sina.com.cn/s/blog_693458530100lk5m.html
http://www.cnblogs.com/west-link/archive/2011/06/07/2074466.html
1)阅读features。以此来搞清楚该项目有哪些特性2)思考。想想如果自己来做有这些features的项目该如何构架3)下载并安装d
- 编程之美-子数组的最大和(二维)
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class MaxSubArraySum2 {
/**
* 编程之美 子数组之和的最大值(二维)
*/
private static final int ROW = 5;
private stat
- 读书笔记-3
chengxuyuancsdn
jquery笔记resultMap配置ibatis一对多配置
1、resultMap配置
2、ibatis一对多配置
3、jquery笔记
1、resultMap配置
当<select resultMap="topic_data">
<resultMap id="topic_data">必须一一对应。
(1)<resultMap class="tblTopic&q
- [物理与天文]物理学新进展
comsci
如果我们必须获得某种地球上没有的矿石,才能够进行某些能量输出装置的设计和建造,而要获得这种矿石,又必须首先进行深空探测,而要进行深空探测,又必须获得这种能量输出装置,这个矛盾的循环,会导致地球联盟在与宇宙文明建立关系的时候,陷入困境
怎么办呢?
 
- Oracle 11g新特性:Automatic Diagnostic Repository
daizj
oracleADR
Oracle Database 11g的FDI(Fault Diagnosability Infrastructure)是自动化诊断方面的又一增强。
FDI的一个关键组件是自动诊断库(Automatic Diagnostic Repository-ADR)。
在oracle 11g中,alert文件的信息是以xml的文件格式存在的,另外提供了普通文本格式的alert文件。
这两份log文
- 简单排序:选择排序
dieslrae
选择排序
public void selectSort(int[] array){
int select;
for(int i=0;i<array.length;i++){
select = i;
for(int k=i+1;k<array.leng
- C语言学习六指针的经典程序,互换两个数字
dcj3sjt126com
c
示例程序,swap_1和swap_2都是错误的,推理从1开始推到2,2没完成,推到3就完成了
# include <stdio.h>
void swap_1(int, int);
void swap_2(int *, int *);
void swap_3(int *, int *);
int main(void)
{
int a = 3;
int b =
- php 5.4中php-fpm 的重启、终止操作命令
dcj3sjt126com
PHP
php 5.4中php-fpm 的重启、终止操作命令:
查看php运行目录命令:which php/usr/bin/php
查看php-fpm进程数:ps aux | grep -c php-fpm
查看运行内存/usr/bin/php -i|grep mem
重启php-fpm/etc/init.d/php-fpm restart
在phpinfo()输出内容可以看到php
- 线程同步工具类
shuizhaosi888
同步工具类
同步工具类包括信号量(Semaphore)、栅栏(barrier)、闭锁(CountDownLatch)
闭锁(CountDownLatch)
public class RunMain {
public long timeTasks(int nThreads, final Runnable task) throws InterruptedException {
fin
- bleeding edge是什么意思
haojinghua
DI
不止一次,看到很多讲技术的文章里面出现过这个词语。今天终于弄懂了——通过朋友给的浏览软件,上了wiki。
我再一次感到,没有辞典能像WiKi一样,给出这样体贴人心、一清二楚的解释了。为了表达我对WiKi的喜爱,只好在此一一中英对照,给大家上次课。
In computer science, bleeding edge is a term that
- c中实现utf8和gbk的互转
jimmee
ciconvutf8&gbk编码
#include <iconv.h>
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <unistd.h>
#include <fcntl.h>
#include <string.h>
#include <sys/stat.h>
int code_c
- 大型分布式网站架构设计与实践
lilin530
应用服务器搜索引擎
1.大型网站软件系统的特点?
a.高并发,大流量。
b.高可用。
c.海量数据。
d.用户分布广泛,网络情况复杂。
e.安全环境恶劣。
f.需求快速变更,发布频繁。
g.渐进式发展。
2.大型网站架构演化发展历程?
a.初始阶段的网站架构。
应用程序,数据库,文件等所有的资源都在一台服务器上。
b.应用服务器和数据服务器分离。
c.使用缓存改善网站性能。
d.使用应用
- 在代码中获取Android theme中的attr属性值
OliveExcel
androidtheme
Android的Theme是由各种attr组合而成, 每个attr对应了这个属性的一个引用, 这个引用又可以是各种东西.
在某些情况下, 我们需要获取非自定义的主题下某个属性的内容 (比如拿到系统默认的配色colorAccent), 操作方式举例一则:
int defaultColor = 0xFF000000;
int[] attrsArray = { andorid.r.
- 基于Zookeeper的分布式共享锁
roadrunners
zookeeper分布式共享锁
首先,说说我们的场景,订单服务是做成集群的,当两个以上结点同时收到一个相同订单的创建指令,这时并发就产生了,系统就会重复创建订单。等等......场景。这时,分布式共享锁就闪亮登场了。
共享锁在同一个进程中是很容易实现的,但在跨进程或者在不同Server之间就不好实现了。Zookeeper就很容易实现。具体的实现原理官网和其它网站也有翻译,这里就不在赘述了。
官
- 两个容易被忽略的MySQL知识
tomcat_oracle
mysql
1、varchar(5)可以存储多少个汉字,多少个字母数字? 相信有好多人应该跟我一样,对这个已经很熟悉了,根据经验我们能很快的做出决定,比如说用varchar(200)去存储url等等,但是,即使你用了很多次也很熟悉了,也有可能对上面的问题做出错误的回答。 这个问题我查了好多资料,有的人说是可以存储5个字符,2.5个汉字(每个汉字占用两个字节的话),有的人说这个要区分版本,5.0
- zoj 3827 Information Entropy(水题)
阿尔萨斯
format
题目链接:zoj 3827 Information Entropy
题目大意:三种底,计算和。
解题思路:调用库函数就可以直接算了,不过要注意Pi = 0的时候,不过它题目里居然也讲了。。。limp→0+plogb(p)=0,因为p是logp的高阶。
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <cmath&