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通过Python编程语言实现“机器学习”小项目教程案例指尖下的技术 DeepSeek python 机器学习开发语言
以下为你提供一个使用Python实现简单机器学习项目的教程案例，此案例将使用鸢尾花数据集进行分类任务，运用经典的支持向量机（SVM）算法。步骤1：环境准备首先，你要确保已经安装了必要的Python库，像scikit-learn、pandas、matplotlib和seaborn。可以使用以下命令进行安装：pipinstallscikit-learnpandasmatplotlibseaborn步骤
数据安全_笔记系列09_人工智能（AI）与机器学习（ML）在数据安全中的深度应用宁宁可可数据安全数据安全
数据安全_笔记系列09_人工智能（AI）与机器学习（ML）在数据安全中的深度应用人工智能与机器学习技术通过自动化、智能化的数据分析，显著提升了数据分类、威胁检测的精度与效率，尤其在处理非结构化数据、复杂威胁场景和降低误报/漏报率方面表现突出。以下从技术原理、应用场景、实施流程、工具与案例展开解析：一、AI/ML如何提升数据安全能力？1.核心价值复杂数据识别：解析非结构化数据（文本、图像、音视频）中
AI人工智能机器学习之聚类分析 rockfeng0 人工智能机器学习 sklearn
1、概要本篇学习AI人工智能机器学习之聚类分析，以KMeans、AgglomerativeClustering、DBSCAN为例，从代码层面讲述机器学习中的聚类分析。2、聚类分析-简介聚类分析是一种无监督学习的方法，用于将数据集中的样本划分为不同的组（簇），使得同一组中的样本相似度较高，而不同组之间的样本相似度较低。sklearn.cluster提供了多种聚类算法K均值聚类（K-MeansCl
【机器学习与数据挖掘实战】案例15：基于LDA模型的电商产品评论数据情感分析 Francek Chen 机器学习与数据挖掘实战机器学习数据挖掘人工智能 LDA主题模型情感分析文本分析 python
【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈机器学习与数据挖掘实战⌋⌋⌋机器学习是人工智能的一个分支，专注于让计算机系统通过数据学习和改进。它利用统计和计算方法，使模型能够从数据中自动提取特征并做出预测或决策。数据挖掘则是从大型数据集中发现模式、关联和异常的过程，旨在提取有价值的信息和知识。机器学习为数据挖掘提供了强大的分析工具，而数据挖掘则是机器学习应用的重要领域，两者相辅相成，共同推动
Accord.NET框架功能介绍绀目澄清 Accord.NET Accord.NET
机器学习组件Accord.NET框架功能介绍1.基本功能与介绍Accord.NET为.NET应用程序提供了统计分析、机器学习、图像处理、计算机视觉相关的算法。Accord.NET框架扩展了AForge.NET框架，提供了一些新功能。同时为.NET环境下的科学计算提供了一个完整的开发环境。该框架被分成了多个程序集，可以直接从官网下载安装文件或者使用NuGet得到。可以参考以下链接:https://g
KNN 算法性能跃升秘籍：优化实战，打造高效分类利器！清水白石008 开发语言学习笔记人工智能算法分类机器学习
KNN算法性能跃升秘籍：优化实战，打造高效分类利器！今天，我想和大家深入探讨一种经典而实用的机器学习算法——K近邻(K-NearestNeighbors,KNN)。KNN算法以其原理简单、易于实现、无需显式训练等特点，在模式识别、分类、回归等领域得到了广泛应用。然而，正如任何算法一样，基础的KNN算法也存在着性能瓶颈，尤其是在处理大规模数据集和高维度特征时，其计算效率和预测精度都可能受到挑战。你是
Cassini_Network-Aware Job Schedulingin Machine Learning Clusters 一只积极向上的小咸鱼机器学习人工智能
这篇论文介绍了CASSINI，一种用于机器学习（ML）集群的网络感知作业调度器。研究背景背景介绍:这篇文章的研究背景是深度学习数据集和模型规模的不断增长，对高效GPU集群的需求日益增加。分布式机器学习训练工作负载的通信开销占据了训练迭代时间的很大一部分，而现有的ML调度器往往忽略了ML训练作业的通信模式。研究问题:该问题的研究目标是开发一种简单而有效的方法，能够在网络链路中高效地放置多个ML作业，
机器学习----奥卡姆剃刀定律 AI自修室计算机视觉面试题机器学习人工智能
奥卡姆剃刀定律（Occam’sRazor）是一条哲学原则，通常表述为“如无必要，勿增实体”（Entitiesshouldnotbemultipliedbeyondnecessity）或“在其他条件相同的情况下，最简单的解释往往是最好的”。这一原则由14世纪的英格兰逻辑学家和神学家威廉·奥卡姆提出。它提倡在解释现象时，应尽量减少假设和复杂性，优先选择最简单的解释。奥卡姆剃刀定律对机器学习模型优化的启
29、深度学习-自学之路-深入理解-NLP自然语言处理-做一个完形填空，让机器学习更多的内容程序展示小宇爱深度学习-自学之路深度学习自然语言处理机器学习
importsys,random,mathfromcollectionsimportCounterimportnumpyasnpnp.random.seed(1)random.seed(1)f=open('reviews.txt')raw_reviews=f.readlines()f.close()tokens=list(map(lambdax:(x.split("")),raw_reviews)
泛微全面接入DeepSeek大模型，助力组织升级数智化应用场景泛微OA办公系统泛微 DeepSeek
近日，泛微公司旗下所有产品全面接入DeepSeek大模型，借助泛微2024年发布的数智大脑Xiaoe.AI，可快捷方便为客户搭建“DeepSeek大模型+专业小模型+智能体”的数智底座，并可量身定制更安全、高效、国产化的数智化解决方案，助力组织管理与业务、财务一体化数智运营升级。在接入DeepSeek大模型后，泛微将借助DeepSeek强大的自然语言处理、机器学习、推理等能力，显著提升泛微各项产品
智能算法的全面应用：量子计算与自动化学习在各行业的创新路径探索智能计算研究中心其他
内容概要在现代社会，智能算法的应用逐渐渗透到各个行业，成为推动科技进步的重要力量。自动化机器学习算法通过简化模型训练和调优的过程，为数据科学家节省了大量时间。可解释性算法则旨在让模型的决策过程更加透明，从而提高用户对算法决策的信任。此外，量子算法以其独特的计算能力，展现出在处理复杂问题时潜在的优势。金融风控领域通过运用金融风险预测模型，不仅提高了风险管理效率，还提升了预警能力。医疗影像分析则借助卷
使用Python和Vosk库实现语音识别车载testing python 语音识别开发语言
使用Python和Vosk库实现语音识别在人工智能和机器学习领域，语音识别技术正变得越来越重要。Python作为一种强大的编程语言，拥有丰富的库和框架，可以方便地实现语音识别功能。今天，我们将介绍如何使用Python中的SpeechRecognition库和Vosk模型来实现语音识别。一、SpeechRecognition库的安装SpeechRecognition库是Python中一个简单易用的语
Python库Numpy学习+代码实例海绵宝宝 python numpy 学习机器学习
前言Numpy是python语言的一个扩充程序库，支持高端大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库，现已成为机器学习的必备模块。本文章对Numpy库的原文档进行了学习，可作为文档阅读理解来进行阅读。附原文档链接如下：Numpy库文档库的介绍该库中的对象为多维数组，原名为ndarray，因此经常被叫做array。python中也有一个库叫做array，但是与这里的ndarra
深度学习：从神经网络到智能应用 Jason_Orton 深度学习神经网络人工智能机器学习
目录引言一.什么是深度学习？二.深度学习的基本原理1.神经网络的组成2.激活函数3.反向传播（Backpropagation）三.深度学习的常见模型四.深度学习的应用场景五.深度学习的挑战与未来结语引言深度学习（DeepLearning）作为机器学习的一个分支，近年来在人工智能领域取得了革命性的进展。无论是语音识别、图像识别，还是自动驾驶、自然语言处理，深度学习都在推动着技术的发展和行业的变革。那
基于Matlab实现汽车远近光灯识别的详细步骤及代码示例 go5463158465 matlab 算法机器学习 matlab 汽车开发语言
以下是一个基于Matlab实现汽车远近光灯识别的详细步骤及代码示例，主要通过图像处理技术来区分远光灯和近光灯。整体思路图像预处理：包括读取图像、灰度化、去噪等操作，以提高后续处理的准确性。边缘检测：找出图像中的边缘信息，有助于定位灯光区域。特征提取：提取灯光区域的特征，如亮度、面积、形状等。模式识别：根据提取的特征，利用阈值或机器学习方法进行远近光灯的分类。代码实现%读取图像image=imrea
GGUF 文件格式全解析 Just_Paranoid 技术流Clip LLM GGUF 量化 DeepSeek
在机器学习领域，模型的存储和部署一直是关键环节。随着大语言模型(LLM)的广泛应用，如何高效地存储和加载这些复杂的模型成为一个亟待解决的问题。GGUF（GGMLUniversalFormat）作为一种新兴的二进制文件格式，旨在解决传统GGML及其衍生格式（如GGMF和GGJT）的局限性，为模型推理提供更高效、更灵活的解决方案。官方介绍：https://github.com/ggml-org/ggm
深度、机器学习算法 yzx991013 机器学习算法人工智能
机器学习典型算法SVM（支持向量机）：它通过寻找一个最优超平面来对数据进行分类。在二分类问题中，能找到一个平面（低维）或超平面（高维），使不同类别的数据点尽可能远地分布在超平面两侧。在小样本、非线性数据处理上有优势，常用于文本分类、图像识别等领域。决策树：以树形结构展示决策过程，从根节点开始，依据特征值逐步向下划分，直到叶子节点得出分类或回归结果。它易于理解和解释，可处理数值型和分类型数据，但容易
GrandientBoostingClassifier函数介绍浊酒南街 #机器学习算法 GBDT
目录前言用法示例前言GradientBoostingClassifier是Scikit-learn库中的一个分类器，用于实现梯度提升决策树（GradientBoostingDecisionTrees，GBDT）算法。GBDT是一种强大的集成学习方法，能够通过逐步构建一系列简单的决策树（通常是浅树）来提高模型的预测性能。它在多个机器学习竞赛中表现出色，是用于分类和回归任务的流行选择。用法fromsk
人工智能在fpga的具体应用_FPGA创意人工智能研发校企合作培养专业人才墨墨猪人工智能在fpga的具体应用
FPGA英特尔®FPGA与人工智能技术培训——成都信息工程大学站人工智能在21世纪初迎来以深度学习与大数据云计算为主导的第三次浪潮，在无人驾驶、医疗保健、工业等多个领域得到广泛应用。随着人工智能理论和技术日益成熟，FPGA在人工智能方面的应用也越来越多，特别对于需要分析大量数据的AI、大数据以及机器学习等研究领域。人工智能与FPGA的灵活应用，对人工智能专业人才培养提出了更高要求。英特尔®FPGA
正则化技术和模型融合等方法提高模型的泛化能力小赖同学啊人工智能人工智能
在机器学习和深度学习中，提高模型的泛化能力至关重要，正则化技术和模型融合是两种有效的手段，以下将详细介绍它们的原理、常见方法及代码示例。正则化技术原理正则化是通过在损失函数中添加一个正则化项，来限制模型的复杂度，防止模型过拟合训练数据，从而提高模型在未见过数据上的泛化能力。正则化项通常与模型的参数相关，通过惩罚过大的参数值，使模型更加平滑和简单。常见方法L1正则化（Lasso正则化）原理：在损失函
【人工智能数学基础篇】线性代数基础学习：深入解读矩阵及其运算猿享天开人工智能基础知识学习线性代数人工智能学习矩阵及其运算
矩阵及其运算：人工智能入门数学基础的深入解读引言线性代数是人工智能（AI）和机器学习的数学基础，而矩阵作为其核心概念之一，承担着数据表示、变换和运算的重任。矩阵不仅在数据科学中广泛应用，更是神经网络、图像处理、自然语言处理等领域的重要工具。本文将深入探讨矩阵的基本概念、性质及其运算，通过详细的数学公式、推导过程和代码示例，帮助读者更好地理解矩阵在AI中的应用。第一章：矩阵的基本概念1.1矩阵的定义
深度学习笔记线性代数方面，记录一些每日学习到的知识肆—— 人工智能深度学习 python
记录一些每日学习到的新知识：torch：Torch是一个有大量机器学习算法支持的科学计算框架，是一个与Numpy类似的张量(Tensor)操作库jupyter：JupyterNotebook的本质是一个Web应用程序，便于创建和共享程序文档，支持实时代码，数学方程，可视化和markdown。用途包括：数据清理和转换，数值模拟，统计建模，机器学习等等。只有一个轴的张量，形状只有一个元素torch.a
R语言：探索数据的利器 ByteWhiz r语言开发语言 R语言
R语言：探索数据的利器R语言是一种强大而灵活的编程语言，尤其在数据科学和统计分析领域中广泛应用。作为一门开源语言，R语言拥有丰富的数据处理和可视化功能，同时支持大规模数据分析和机器学习。本文将介绍R语言的基本特性、常用的数据操作和可视化技巧，并提供相应的源代码示例。一、R语言的基本特性向量化操作：R语言鼓励使用向量化操作，即对整个向量或矩阵执行相同的操作，从而提高运算效率。例如，可以通过一条简单的
机器学习安全核心算法全景解析金外飞176 网络空间安全机器学习安全算法
机器学习安全核心算法全景解析引言机器学习系统的脆弱性正成为安全攻防的新战场。从数据投毒到模型窃取，攻击者不断突破传统防御边界。本文系统性梳理ML安全关键技术图谱，重点解析12类核心算法及其防御价值。一、数据安全防护算法1.对抗样本防御算法名称核心思想2024年最新进展典型应用场景TRADES鲁棒性-准确性权衡优化Facebook提出自监督TRADES改进版自动驾驶目标检测JacobianSVD输入
零基础学习机器学习分类模型可喜~可乐机器学习机器学习学习分类人工智能数据挖掘
下面将带你通过一个简单的机器学习项目，使用Python实现一个常见的分类问题。我们将使用著名的Iris数据集，来构建一个机器学习模型，进行花卉品种的分类。整个过程会包含：原理介绍：机器学习的基本概念。数据加载和预处理：如何加载数据并进行必要的处理。模型训练和评估：使用经典的分类算法——逻辑回归。代码解释：逐步分析代码实现。拓展内容：如何优化和扩展该项目。1.原理介绍1.1机器学习基本概念机器学习（
数据挖掘中特征发现与特征提取的数学原理调皮的芋头数据挖掘人工智能 AIGC 计算机视觉
好的，我将深入研究数据挖掘中特征发现与特征提取的数学原理，涵盖统计学基础、特征工程的数学方法、以及在机器学习和深度学习中的应用。我会整理相关数学公式和理论，包括主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）、线性判别分析（LDA）、信息增益、互信息、方差分析等统计方法，并结合金融量化交易的实际应用，确保内容既有理论深度，又能落地实践。完成后，我会通知您！1.统计学基础：描述性统计、方差分析、相关性与
深入探索Spark MLlib：大数据时代的机器学习利器 concisedistinct 人工智能 mllib spark-ml Spark MLlib 大数据机器学习
随着大数据技术的迅猛发展，机器学习在各行各业的应用日益广泛。ApacheSpark作为大数据处理的利器，其内置的机器学习库MLlib（MachineLearningLibrary）提供了一套高效、易用的工具，用于处理和分析海量数据。本文将深入探讨SparkMLlib，介绍其核心功能和应用场景，并通过实例展示如何在实际项目中应用这些工具。一、SparkMLlib概述1.什么是SparkMLlib？S
【TVM教程】为 NVIDIA GPU 自动调度神经网络 HyperAI超神经 TVM 神经网络人工智能深度学习 TVM GPU NVIDIA 语言模型
ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。更多TVM中文文档可访问→https://tvm.hyper.ai/作者：LianminZheng针对特定设备和工作负载的自动调优对于获得最佳性能至关重要。本文介绍如何使用auto-scheduler为NVIDIAGPU调优整个神经网络。为自动调优神经网络，需要将网络划分为小的子图并独立调优。每个子图被视为
AI人工智能机器学习之监督线性模型 rockfeng0 人工智能机器学习 sklearn
1、概要本篇学习AI人工智能机器监督学习框架下的线性模型，以LinearRegression线性回归和LogisticRegression逻辑回归为示例，从代码层面测试和讲述监督学习中的线性模型。2、监督学习之线性模型-简介监督学习和线性模型是的两个重要概念。监督学习是一种机器学习任务，其中模型在已标记的数据集上进行训练。线性模型是一类通过线性组合输入特征来进行预测的模型。线性模型的基本形式可
大数据模型：技术赋能，引领未来大模型教程人工智能 AI大模型大模型语言模型
随着互联网、物联网、人工智能等技术的飞速发展，我们正身处一个数据爆炸的时代。数据，已经成为这个时代最为宝贵的资源之一。而如何挖掘和利用这些海量数据，为企业和社会创造价值，正是大数据模型所追求的目标。本文将从以下几个方面对大数据模型进行探讨：概述、技术原理、应用场景、挑战与发展趋势。一、概述大数据模型是一种基于数据挖掘和机器学习技术的分析方法，通过对海量数据进行处理和分析，挖掘出有价值的信息和知识，
web前段跨域nginx代理配置刘正强 nginx cms Web
nginx代理配置可参考server部分 server { listen 80; server_name localhost;
spring学习笔记 caoyong spring
一、概述 a>、核心技术 : IOC与AOP b>、开发为什么需要面向接口而不是实现接口降低一个组件与整个系统的藕合程度，当该组件不满足系统需求时，可以很容易的将该组件从系统中替换掉，而不会对整个系统产生大的影响 c>、面向接口编口编程的难点在于如何对接口进行初始化,(使用工厂设计模式)
Eclipse打开workspace提示工作空间不可用 0624chenhong eclipse
做项目的时候，难免会用到整个团队的代码，或者上一任同事创建的workspace， 1.电脑切换账号后，Eclipse打开时，会提示Eclipse对应的目录锁定，无法访问，根据提示，找到对应目录，G:\eclipse\configuration\org.eclipse.osgi\.manager，其中文件.fileTableLock提示被锁定。解决办法，删掉.fileTableLock文件，重
Javascript 面向对面写法的必要性？一炮送你回车库 JavaScript
现在Javascript面向对象的方式来写页面很流行，什么纯javascript的mvc框架都出来了：ember 这是javascript层的mvc框架哦,不是j2ee的mvc框架我想说的是，javascript本来就不是一门面向对象的语言，用它写出来的面向对象的程序，本身就有些别扭，很多人提到js的面向对象首先提的是：复用性。那么我请问你写的js里有多少是可以复用的，用fu
js array对象的迭代方法换个号韩国红果果 array
1.forEach 该方法接受一个函数作为参数，对数组中的每个元素使用该函数 return 语句失效 function square(num) { print(num, num * num); } var nums = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]; nums.forEach(square); 2.every 该方法接受一个返回值为布尔类型
对Hibernate缓存机制的理解归来朝歌 session 一级缓存对象持久化
在hibernate中session一级缓存机制中，有这么一种情况：问题描述：我需要new一个对象，对它的几个字段赋值，但是有一些属性并没有进行赋值，然后调用 session.save()方法，在提交事务后，会出现这样的情况： 1：在数据库中有默认属性的字段的值为空 2：既然是持久化对象，为什么在最后对象拿不到默认属性的值？通过调试后解决方案如下：对于问题一，如你在数据库里设置了
WebService调用错误合集 darkranger webservice
Java.Lang.NoClassDefFoundError: Org/Apache/Commons/Discovery/Tools/DiscoverSingleton 调用接口出错，一个简单的WebService import org.apache.axis.client.Call;import org.apache.axis.client.Service; 首先必不可
JSP和Servlet的中文乱码处理 aijuans Java Web
JSP和Servlet的中文乱码处理前几天学习了JSP和Servlet中有关中文乱码的一些问题，写成了博客，今天进行更新一下。应该是可以解决日常的乱码问题了。现在作以下总结希望对需要的人有所帮助。我也是刚学，所以有不足之处希望谅解。一、表单提交时出现乱码：在进行表单提交的时候，经常提交一些中文，自然就避免不了出现中文乱码的情况，对于表单来说有两种提交方式：get和post提交方式。所以
面试经典六问 atongyeye 工作面试
题记：因为我不善沟通，所以在面试中经常碰壁，看了网上太多面试宝典，基本上不太靠谱。只好自己总结，并试着根据最近工作情况完成个人答案。以备不时之需。以下是人事了解应聘者情况的最典型的六个问题： 1 简单自我介绍关于这个问题，主要为了弄清两件事，一是了解应聘者的背景，二是应聘者将这些背景信息组织成合适语言的能力。我的回答：(针对技术面试回答，如果是人事面试，可以就掌
contentResolver.query()参数详解百合不是茶 android query()详解
收藏csdn的博客,介绍的比较详细,新手值得一看 1.获取联系人姓名一个简单的例子，这个函数获取设备上所有的联系人ID和联系人NAME。 [java] view plain copy public void fetchAllContacts() {
ora-00054:resource busy and acquire with nowait specified解决方法 bijian1013 oracle 数据库 kill nowait
当某个数据库用户在数据库中插入、更新、删除一个表的数据，或者增加一个表的主键时或者表的索引时，常常会出现ora-00054:resource busy and acquire with nowait specified这样的错误。主要是因为有事务正在执行（或者事务已经被锁），所有导致执行不成功。 1.下面的语句
web 开发乱码征客丶 spring Web
以下前端都是 utf-8 字符集编码一、后台接收 1.1、 get 请求乱码 get 请求中，请求参数在请求头中；乱码解决方法： a、通过在web 服务器中配置编码格式：tomcat 中，在 Connector 中添加URIEncoding="UTF-8"； 1.2、post 请求乱码 post 请求中，请求参数分两部份， 1.2.1、url？参数，
【Spark十六】： Spark SQL第二部分数据源和注册表的几种方式 bit1129 spark
Spark SQL数据源和表的Schema case class apply schema parquet json JSON数据源准备源数据 {"name":"Jack", "age": 12, "addr":{"city":"beijing&
JVM学习之:调优总结 -Xms -Xmx -Xmn -Xss BlueSkator -Xss -Xmn -Xms -Xmx
堆大小设置JVM 中最大堆大小有三方面限制：相关操作系统的数据模型（32-bt还是64-bit）限制；系统的可用虚拟内存限制；系统的可用物理内存限制。32位系统下，一般限制在1.5G~2G；64为操作系统对内存无限制。我在Windows Server 2003 系统，3.5G物理内存，JDK5.0下测试，最大可设置为1478m。典型设置： java -Xmx355
jqGrid 各种参数详解(转帖) BreakingBad jqGrid
jqGrid 各种参数详解分类：源代码分享个人随笔请勿参考解决开发问题 2012-05-09 20:29 84282人阅读评论(22) 收藏举报 jquery 服务器 parameters function ajax string
读《研磨设计模式》-代码笔记-代理模式-Proxy bylijinnan java 设计模式
声明：本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ import java.lang.reflect.InvocationHandler; import java.lang.reflect.Method; import java.lang.reflect.Proxy; /* * 下面
应用升级iOS8中遇到的一些问题 chenhbc ios8 升级iOS8
1、很奇怪的问题，登录界面，有一个判断，如果不存在某个值，则跳转到设置界面，ios8之前的系统都可以正常跳转，iOS8中代码已经执行到下一个界面了，但界面并没有跳转过去，而且这个值如果设置过的话，也是可以正常跳转过去的，这个问题纠结了两天多，之前的判断我是在 -(void)viewWillAppear:(BOOL)animated 中写的，最终的解决办法是把判断写在 -(void
工作流与自组织的关系？ comsci 设计模式工作
目前的工作流系统中的节点及其相互之间的连接是事先根据管理的实际需要而绘制好的，这种固定的模式在实际的运用中会受到很多限制，特别是节点之间的依存关系是固定的，节点的处理不考虑到流程整体的运行情况，细节和整体间的关系是脱节的，那么我们提出一个新的观点，一个流程是否可以通过节点的自组织运动来自动生成呢？这种流程有什么实际意义呢？这里有篇论文，摘要是：“针对网格中的服务
Oracle11.2新特性之INSERT提示IGNORE_ROW_ON_DUPKEY_INDEX daizj oracle
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二叉树:堆 dieslrae 二叉树
这里说的堆其实是一个完全二叉树,每个节点都不小于自己的子节点,不要跟jvm的堆搞混了.由于是完全二叉树,可以用数组来构建.用数组构建树的规则很简单: 一个节点的父节点下标为: (当前下标 - 1)/2 一个节点的左节点下标为: 当前下标 * 2 + 1 &
C语言学习八结构体 dcj3sjt126com c
为什么需要结构体，看代码 # include <stdio.h> struct Student //定义一个学生类型，里面有age, score, sex, 然后可以定义这个类型的变量 { int age; float score; char sex; } int main(void) { struct Student st = {80, 66.6,
centos安装golang dcj3sjt126com centos
#在国内镜像下载二进制包 wget -c http://www.golangtc.com/static/go/go1.4.1.linux-amd64.tar.gz tar -C /usr/local -xzf go1.4.1.linux-amd64.tar.gz #把golang的bin目录加入全局环境变量 cat >>/etc/profile<
10.性能优化-监控-MySQL慢查询 frank1234 性能优化 MySQL慢查询
1.记录慢查询配置 show variables where variable_name like 'slow%' ; --查看默认日志路径查询结果：--不用的机器可能不同 slow_query_log_file=/var/lib/mysql/centos-slow.log 修改mysqld配置文件：/usr /my.cnf[一般在/etc/my.cnf，本机在/user/my.cn
Java父类取得子类类名 happyqing java this 父类子类类名
在继承关系中，不管父类还是子类，这些类里面的this都代表了最终new出来的那个类的实例对象，所以在父类中你可以用this获取到子类的信息！ package com.urthinker.module.test; import org.junit.Test; abstract class BaseDao<T> { public void
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@ControllerAdvice，是spring3.2提供的新注解，从名字上可以看出大体意思是控制器增强。让我们先看看@ControllerAdvice的实现： @Target(ElementType.TYPE) @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) @Documented @Component public @interface Co
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第12章 Ajax（下） onestopweb Ajax
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Java开发熟手该当心的11个错误 tomcat_oracle java 多线程工作单元测试
#1、不在属性文件或XML文件中外化配置属性。比如，没有把批处理使用的线程数设置成可在属性文件中配置。你的批处理程序无论在DEV环境中，还是UAT（用户验收测试）环境中，都可以顺畅无阻地运行，但是一旦部署在PROD 上，把它作为多线程程序处理更大的数据集时，就会抛出IOException，原因可能是JDBC驱动版本不同，也可能是#2中讨论的问题。如果线程数目可以在属性文件中配置，那么使它成为
推行国产操作系统的优劣 yananay windows linux 国产操作系统
最近刮起了一股风，就是去“国外货”。从应用程序开始，到基础的系统，数据库，现在已经刮到操作系统了。原因就是“棱镜计划”，使我们终于认识到了国外货的危害，开始重视起了信息安全。操作系统是计算机的灵魂。既然是灵魂，为了信息安全，那我们就自然要使用和推行国货。可是，一味地推行，是否就一定正确呢？先说说信息安全。其实从很早以来大家就在讨论信息安全。很多年以前，就据传某世界级的网络设备制造商生产的交

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