- GEO数据挖掘学习笔记二
slim_zhang
学习教程来源于《手把手教你GEO数据库差异基因分析》本次学习笔记内容为通过GEO2R在线工具进行差异基因分析通过了解,个人觉得这个方法相比R语言的优势是更普适性,以及更加“傻瓜”,方便学不明白R语言的同学。第一步:同R语言,找到相关的数据集第二步:点进页面详情,进行GEO2R在线分析第三步:选择分组信息,点击分析第四步:下载数据,得到差异基因数据集,如果仅得到差异基因即可,可不进行后续操作。第五步
- 数据挖掘学习笔记2-数据预处理
irony_202
数据挖掘
一、数据清洗1.数据缺失:①忽视(删除)仅占比较小(2-3%)时可用②填充——固定填充;根据经验、样本猜测2.离群点(正常)V.S.异常点离群点是相对概念(根据平均距离算)3.重复数据①使用滑动窗口,窗口内两两比较(假设:高度疑似的数据是紧挨的→生成KEY(根据相关知识),按key排序)二、数据转换1.类型转换2.标准化(编码化,需要注意非顺序类的编码化,如果默认按0、1、2编码,则暗含了距离的属
- 【数据挖掘学习笔记】数据挖掘中主要问题有哪些?
Shaw_tingshu
#数据挖掘数据挖掘
数据挖掘是一个动态、强势快速扩展的领域。数据挖掘研究的主要问题,可划分为五组:挖掘方法、用户交互、有效性与可伸缩性、数据类型的多样性、数据挖掘与社会。一、挖掘方法目前大牛们已经开发了一些数据挖掘方法,涉及到新的知识类型的研究、多维空间挖掘、集成其他领域的方法以及数据对象之间语义捆绑考虑。此外,数据挖掘应该考虑诸如数据的不确定性、噪声和不完全性等问题。有些数据挖掘方法探索如何使用用户指定的度量评估所
- 数据挖掘学习笔记之决策树
阳光里哭泣的狗
决策树算法数据挖掘python机器学习
决策树从数据中产生决策树的数据学习称为决策数学习,简称决策数.决策树是数据挖掘中最常用的一种分类和预测技术,使用其可建立分类和预测模型;它的形状如同一棵树,每个节点对于与对象的某个属性,每个分支对应这个属性的某个可能取值,每个叶节点表示经历从根节点到该叶节点这条路径上的对象的值;决策树模型(图片来自于网络)决策树算法的关键技术决策树算法中有以下三项关键技术:1.选择最能区别数据集中实例属性的方法2
- 数据挖掘学习笔记(1)
sherrymi
学习笔记数据挖掘
数据挖掘相关概念当被存储在本地时的数据称作数据,当把数据经过加工处理,它们转变成了有用的信息。如果信息经过合理的组合能够产生价值,特别是商业价值,此时就可以称其为知识。数据挖掘的过程就是数据加工处理变成信息,最后转化为知识的过程。数据挖掘的一些主要工具:商用的MATLAB、IBMIntelligentMiner、SASEnterpriseMiner、SPSSClementine和开源工具Weka。
- 数据挖掘学习笔记:余弦相似性
code_carrot
数据挖掘
为何选择余弦度量相似性:定义余弦相似性(余弦相似度):通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似性。令x,y是两个待比较的向量,使用余弦度量作为相似性函数:其中,是向量的欧几里得范数,定义为,从概念上讲,就是向量x的长度。0度角的余弦值是1,而其他任何角度的余弦值都不大于1;并且其最小值是-1。从而两个向量之间的角度的余弦值确定两个向量是否大致指向相同的方向。两个向量有相同的指向时,余弦相似度的
- 数据挖掘学习笔记1-相关拓展学习资料
irony_202
数据挖掘数据仓库人工智能
一、数据挖掘教材:1.数据挖掘概念/技术(黑书)2.模式分类3.美丽数据(实际案例)二、国际会议:ICDMICMEICMLPCKDDACKDD三、期刊:TKDE(数据工程上的技术和知识)NNLS(神经网络和学习系统)四、公共数据集:UCI五、数据挖掘软件:weka(开源)数据挖掘前:数据预处理——数据清洗(填充、剔除无效数据)、数据类型转换、标准化数据挖掘后:数据、结论可视化:利用软件(群友推荐o
- 数据挖掘学习笔记——GEO数据库:芯片数据分析
福旺旺
生物信息学数据挖掘学习数据库
数据挖掘数据挖掘学习笔记——GEO数据库:芯片数据分析文章目录数据挖掘一、芯片基础知识1.1、背景二、GEO数据库概述2.1、基础简介2.2、检索页面展示三、GSE项目的三种下载方式3.1、主页下载原始数据3.2、主页下载表达矩阵3.3、GEOquery包下载表达量四、基因名与探针ID的转换技巧4.1、获取对照关系4.1.1、利用Bioconductor中汇总的R包4.1.2、利用平台的数据4.1
- 数据挖掘学习笔记(一)
陨落的小白
数据挖掘体系介绍数据挖掘是什么?什么是数据挖掘,简而言之,对数据进行挖掘,从中提取出有效的信息。一般我们会把这种信息通过概念、规则、规律、模式等有组织的方式展示出来,形成所谓的知识。特别是在这个大数据时代,当数据多到一定程度,统计学原理会让一些内在的、不易察觉的规律慢慢放大、展示出来,而数据挖掘,就是希望在这种大数据背景下,以一种更加高效的方式,找到这些潜在的规律。光有数据是不够的,只有形成知识,
- Python数据挖掘学习笔记(4)KNN分类算法----以简单的手写数字的图像识别为例
ZYH@Smart3S
PythonPythonKNN图像识别
一、相关理论:KNN算法,又叫邻近算法,或者说K最近邻(kNN,k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一所谓K最近邻,就是k个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。KNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别,并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依
- python导入鸢尾花数据集_python数据挖掘学习笔记】十九.鸢尾花数据集可视化、线性回归、决策树花样分析...
weixin_39565390
python导入鸢尾花数据集
#2018-04-0516:57:26AprilThursdaythe14week,the095daySZSSMRpython数据挖掘学习笔记】十九.鸢尾花数据集可视化、线性回归、决策树花样分析1.鸢尾花数据集可视化分析2.线性回归分析鸢尾花花瓣长度和宽度的关系3.决策树分析鸢尾花数据集4.Kmeans聚类分析鸢尾花数据集一.鸢尾花数据集介绍本章采用Python的Sklearn机器学习库中自带的数
- 数据挖掘学习笔记02——算法(分类、聚类、回归、关联)
显然易证
数据挖掘数据挖掘算法学习python自然语言处理
数据挖掘——算法前言分类算法KNN算法决策树朴素贝叶斯支持向量机人工神经网络实践1:使用XGB是实现酒店信息消歧聚类算法K-meansDBScan实践2:使用word2vec和k-means聚类回归算法线性回归和逻辑回归实践3:线性回归预测房价关联分析Apriori与FP-Growth前言笔记来源于系统学习以下课程:B站最完整系统的Python数据分析-数据挖掘教程,72小时带你快速入门,轻松转行
- python与数据挖掘上机实验pandas_Python与数据挖掘学习笔记(1)——Pandas模块
weixin_39601657
从图书馆借了一本有关于使用Python进行数据挖掘的书,是机械工业出版社出版的由张良均写的一本书,拿来作为入门,今天在学习使用Pandas模块时耗费了比较久的时间,记录一下今天的心得和体会。书中有一道题目是基于给定的数据集,完成一系列操作:1.判断第一列中(Id)是否有缺失值,如果有的话补充完整;2.判断是否有重复记录,如果有,删除至唯一。3.计算成绩的平均值,作为新的一列加入到原始数据框中。4.
- 数据挖掘学习笔记
codexxs
python机器学习数据挖掘
第一章python基础1.4python基本数据类型#1.41数值类型int,float,bool#1.42字符串strs1='abcd's2='''abcd'''1.4.3列表ListL1=[1,'a1',2,'aa']#[1,'a1',2,'aa']1.4.4元组Tuple处在元组中的元素不能修改T1=(1,'a1')T1=(1,'C1','A1')#(1,'C1','A1')T1[1]=2#
- 数据挖掘学习笔记-第四章 神经网络
weixin_30929011
人工智能
第四章神经网络NetralNetworksBiologicalMotivation例子Perceprons感知积PowerofPerceprons实现一些逻辑上的功能GradientDescent根据误差来调整权重DeltaRuleBatchLearningStochasticLearning感知积可以用来解决线性分类问题,线性分类器。不能解决线性不可分问题比如:NANDMultilayerper
- 数据挖掘学习笔记4-神经网络
irony_202
神经网络数据挖掘深度学习
一、感知机(单层神经网络)采用梯度下降(gradientdescend)方法进行训练,wi=wi-ηΣ(t-o)xi单层神经网络无法处理线性不可分问题(如异或)二、多层感知机(带隐含层神经网络)通过将输入映射到隐含层,将线性不可分问题化简为线性可分问题,再用线性决策平面划分,以此解决线性不可分问题。训练方法为backpropagation(反向传播),输出层的权重w由于误差已知,可简便算出wi=w
- 数据挖掘学习笔记8-推荐算法
irony_202
数据挖掘推荐算法机器学习
一、基于内容的推荐(根据商品内容进行推荐)二、协同推荐(根据用户的好友评价进行推荐)tf-idf:tf——termfrequency词频频率idf——inversedocumentfrequency在其他文档中出现的频率三、向量空间模型将文档转换为向量,两篇文档的相似度就可以用向量的夹角余弦表示(1的时候相似度最大,0的时候相似度最小)难点:同义词、多义词难以识别解决方法:做矩阵分解,类似pca,
- 数据挖掘学习笔记3-贝叶斯与决策树
irony_202
决策树数据挖掘机器学习
一、朴素贝叶斯贝叶斯的基础上增加了一个强假设:在y发生的条件下,各特征发生的概率独立(条件独立)即将联合条件概率转换为各条件概率的连乘积二、决策树特点是容易解读,用属性将样本层层分类,直到样本被完全分离或属性用完。ID3:把大信息增益(为防止将生日、身份证号这类过学习属性,增加分类数量惩罚项)的属性用在树根,递归实现决策树。为防止过学习,决策树还有修剪的过程(从树梢开始,将叶节点数量大的样本值赋给
- python数据挖掘学习笔记——岭回归和lasso回归
仇邇
python数据挖掘学习
python数据挖掘学习笔记岭回归可视化方法确定λ的值交叉验证法确定λ值模型的预测lasso回归可视化处理交叉验证法确定λ模型的预测众所周知,当数据具有较强的多重共线性的时候便无法使用普通的多元线性回归,这在数学上有严谨的证明但本文并不做介绍。有关公式的推导本文均不做说明,如有需要可在论文写作时查阅参考文献。本文仅供个人学习时记录笔记使用Reference:《从零开始学Python数据分析与挖掘》
- python数据挖掘学习笔记——logistic逻辑回归实现
仇邇
python逻辑回归数据挖掘学习
Logistic逻辑回归分析logistic模型的基本介绍python中实现logistic回归模型的评价混淆矩阵ROC曲线,AUC值Logistic模型是经典的用于分类问题的模型,通常用于判断一件事物的好坏或将其分类。本文着重介绍logistic模型的在二分类上的应用,对于数学的推导证明则省略,logistic模型还有很多拓展的使用,如正则化、通过惩罚项调整系数等都值得学习研究,但本文不做赘述只
- 数据挖掘学习笔记之K-means算法
阳光里哭泣的狗
算法聚类数据挖掘机器学习python
目录K-means(K-均值算法)算法背景什么是k-means算法?K-means算法的核心目标?K-means算法工作流程K-means实例K-means总结K-means算法python实现K-means(K-均值算法)算法背景K-means聚类算法由J.B.MacQueen在1967年提出,是最为经典也是使用最为广泛的一种基于划分的聚类算法,属于基于距离的聚类算法。基于距离的聚类算法是指采用
- 数据挖掘学习笔记01——数据挖掘的基本流程
显然易证
数据挖掘数据挖掘学习python
数据挖掘前言数据挖掘01——什么是数据挖掘,能解决什么问题数据挖掘02——Python的数据结构和基本用法数据挖掘03——工欲善其事必先利其器扩展包与Python环境数据挖掘04——数据学习网站数据挖掘05——数据挖掘的具体步骤数据挖掘06——如何处理出完整干净的数据?数据挖掘07——数据建模:该如何选择一个适合我需求的算法?数据挖掘08——数据评估:如何确认我们的模型已经达标?数据挖掘09——数
- Apriori算法python实现(数据挖掘学习笔记)
一个人的牛牛
Python学习python数据挖掘机器学习
目录1.算法伪代码2.算法代码3.测试数据4.结果1.算法伪代码输入:事务数据库D;最小支持度阈值。输出:D中的频繁项集L。方法:L1=find_frequent_1_itemsets(D);//找出频繁1-项集的集合L1for(k=2;Lk-1≠∅;k++){//产生候选,并剪枝Ck=aproiri_gen(Lk-1,min_sup);foreachtransactiont∈D{//扫描D进行候
- Fp-growth算法python实现(数据挖掘学习笔记)
一个人的牛牛
Python学习python算法
目录1.算法伪代码2.算法代码3.测试数据4.结果1.算法伪代码输入:D:事务数据库。min_sup:最小支持度阈值。输出:频繁模式的完全集。方法:1.按照以下步骤构造FP树:(a)扫描事务数据库D一次。收集频繁项的集合F和他们的支持度。对F按照支持度计数降序排序,结果为频繁项集L。(b)创建FP树的根节点,以“null”标记它。对于D中每一个事务trans,执行:选择trans中的频繁项集,并且
- GEO数据挖掘学习笔记一
slim_zhang
全部流程来自:GEO数据库挖掘—生信技能树B站视频,建议去看原文!第一步:找到相关的GEO数据集(文献/搜索),以胃癌gastriccancer为例可去文献中查找,用于练习第二步:运行R包GEOquery获取数据(非常看网速,尽量下载下一点的包)library(GEOquery)eSetsymbolID/entrezID#分两步走:过滤probe_id,得到每个基因所对应的唯一的probe_id得
- 数据挖掘学习笔记之关联规则
阳光里哭泣的狗
算法机器学习数据挖掘大数据
关联规则关联规则的一般表现为蕴含式规则形式:X—>Y其中的X为前提或先导条件,Y为结果或后继关联规则与传统的用于分类的产生式规则有两点不同:1)在某条关联规则中以前提条件出现的属性可以出现在下一条关联规则的结果中2)传统的用于分类的产生式规则的结果中仅能有一个属性,而关联规则中则允许其结果包含一个或多个属性置信度和支持度(1)使用置信度来度量每个关联规则在前提条件下结果发生的可能性置信度:(2)使
- 数据挖掘学习笔记二
cg_Amaz1ng
数据挖掘
数据挖掘学习笔记二数据仓库中的ETLETL作用:是数据仓库获得高质量的数据的环节。解决数据分散问题。解决数据不清洁问题。方便企业各部门构筑数据集市。ETL:六个子过程数据提取(dataextract)数据验证(dataverification)数据清理(datacleaning)数据集成(dataintegration)数据聚集(dataaggregation)数据装载(dataload)**数据
- 数据挖掘学习笔记(三)
翊小宸
数据挖掘
数据分析与数据挖掘的方法1.频繁模式频繁模式:数据中频繁出现的模式。频繁项集:频繁在事务数据集中一起出现的商品集合。例如,信用卡分析、患者就诊分析、购物车分析…2.分类与回归分类与标签预测是找出描述和区分数据类或概念的模型或函数,以便能够使用模型预测类标识未知的对象的类标号。分类预测类别(离散的、无序的)标号,回归建立连续值函数模型,也就是用来预测缺失的或难以获得的数值数据值。典型方法:决策树、朴
- 数据挖掘学习笔记(四)
翊小宸
数据挖掘
第二章数据数据预处理是数据挖掘过程的第一个主要步骤,了解数据才能为分析与挖掘做好预处理。数据的属性:数据值类型数据的分布图形表示形式数据的相似性与相异性数据的属性1.数据对象数据集由数据对象组成。一个数据对象代表一个实体。例如:销售数据库:顾客、商品、销售医疗数据库:患者、医生、诊断治疗大学生数据库:学生、教授、课程数据对象又称为样本、实例、数据点、对象或元组。数据对象用属性描述。数据表的行对应数
- 【数据挖掘学习笔记】5.分类基础
sigmeta
数据挖掘学习笔记
一、特征与分类特征作用数据库通常存放大量的细节数据。然而,用户通常希望以简洁的描述形式观察汇总的数据集提供一类数据的概貌,或将它与对比类相区别方便、灵活地以不同的粒度和从不同的角度描述数据集概念描述方法数据泛化解析特征挖掘类比较数据泛化数据泛化是一个过程,它将大的、任务相关的数据集从较低的概念层抽象到较高的概念层解析特征–通过属性相关性分析,过滤掉统计不相关或弱相关的属性,保留与挖掘任务最相关的属
- 312个免费高速HTTP代理IP(能隐藏自己真实IP地址)
yangshangchuan
高速免费superwordHTTP代理
124.88.67.20:843
190.36.223.93:8080
117.147.221.38:8123
122.228.92.103:3128
183.247.211.159:8123
124.88.67.35:81
112.18.51.167:8123
218.28.96.39:3128
49.94.160.198:3128
183.20
- pull解析和json编码
百合不是茶
androidpull解析json
n.json文件:
[{name:java,lan:c++,age:17},{name:android,lan:java,age:8}]
pull.xml文件
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<stu>
<name>java
- [能源与矿产]石油与地球生态系统
comsci
能源
按照苏联的科学界的说法,石油并非是远古的生物残骸的演变产物,而是一种可以由某些特殊地质结构和物理条件生产出来的东西,也就是说,石油是可以自增长的....
那么我们做一个猜想: 石油好像是地球的体液,我们地球具有自动产生石油的某种机制,只要我们不过量开采石油,并保护好
- 类与对象浅谈
沐刃青蛟
java基础
类,字面理解,便是同一种事物的总称,比如人类,是对世界上所有人的一个总称。而对象,便是类的具体化,实例化,是一个具体事物,比如张飞这个人,就是人类的一个对象。但要注意的是:张飞这个人是对象,而不是张飞,张飞只是他这个人的名字,是他的属性而已。而一个类中包含了属性和方法这两兄弟,他们分别用来描述对象的行为和性质(感觉应该是
- 新站开始被收录后,我们应该做什么?
IT独行者
PHPseo
新站开始被收录后,我们应该做什么?
百度终于开始收录自己的网站了,作为站长,你是不是觉得那一刻很有成就感呢,同时,你是不是又很茫然,不知道下一步该做什么了?至少我当初就是这样,在这里和大家一份分享一下新站收录后,我们要做哪些工作。
至于如何让百度快速收录自己的网站,可以参考我之前的帖子《新站让百
- oracle 连接碰到的问题
文强chu
oracle
Unable to find a java Virtual Machine--安装64位版Oracle11gR2后无法启动SQLDeveloper的解决方案
作者:草根IT网 来源:未知 人气:813标签:
导读:安装64位版Oracle11gR2后发现启动SQLDeveloper时弹出配置java.exe的路径,找到Oracle自带java.exe后产生的路径“C:\app\用户名\prod
- Swing中按ctrl键同时移动鼠标拖动组件(类中多借口共享同一数据)
小桔子
java继承swing接口监听
都知道java中类只能单继承,但可以实现多个接口,但我发现实现多个接口之后,多个接口却不能共享同一个数据,应用开发中想实现:当用户按着ctrl键时,可以用鼠标点击拖动组件,比如说文本框。
编写一个监听实现KeyListener,NouseListener,MouseMotionListener三个接口,重写方法。定义一个全局变量boolea
- linux常用的命令
aichenglong
linux常用命令
1 startx切换到图形化界面
2 man命令:查看帮助信息
man 需要查看的命令,man命令提供了大量的帮助信息,一般可以分成4个部分
name:对命令的简单说明
synopsis:命令的使用格式说明
description:命令的详细说明信息
options:命令的各项说明
3 date:显示时间
语法:date [OPTION]... [+FORMAT]
- eclipse内存优化
AILIKES
javaeclipsejvmjdk
一 基本说明 在JVM中,总体上分2块内存区,默认空余堆内存小于 40%时,JVM就会增大堆直到-Xmx的最大限制;空余堆内存大于70%时,JVM会减少堆直到-Xms的最小限制。 1)堆内存(Heap memory):堆是运行时数据区域,所有类实例和数组的内存均从此处分配,是Java代码可及的内存,是留给开发人
- 关键字的使用探讨
百合不是茶
关键字
//关键字的使用探讨/*访问关键词private 只能在本类中访问public 只能在本工程中访问protected 只能在包中和子类中访问默认的 只能在包中访问*//*final 类 方法 变量 final 类 不能被继承 final 方法 不能被子类覆盖,但可以继承 final 变量 只能有一次赋值,赋值后不能改变 final 不能用来修饰构造方法*///this()
- JS中定义对象的几种方式
bijian1013
js
1. 基于已有对象扩充其对象和方法(只适合于临时的生成一个对象):
<html>
<head>
<title>基于已有对象扩充其对象和方法(只适合于临时的生成一个对象)</title>
</head>
<script>
var obj = new Object();
- 表驱动法实例
bijian1013
java表驱动法TDD
获得月的天数是典型的直接访问驱动表方式的实例,下面我们来展示一下:
MonthDaysTest.java
package com.study.test;
import org.junit.Assert;
import org.junit.Test;
import com.study.MonthDays;
public class MonthDaysTest {
@T
- LInux启停重启常用服务器的脚本
bit1129
linux
启动,停止和重启常用服务器的Bash脚本,对于每个服务器,需要根据实际的安装路径做相应的修改
#! /bin/bash
Servers=(Apache2, Nginx, Resin, Tomcat, Couchbase, SVN, ActiveMQ, Mongo);
Ops=(Start, Stop, Restart);
currentDir=$(pwd);
echo
- 【HBase六】REST操作HBase
bit1129
hbase
HBase提供了REST风格的服务方便查看HBase集群的信息,以及执行增删改查操作
1. 启动和停止HBase REST 服务 1.1 启动REST服务
前台启动(默认端口号8080)
[hadoop@hadoop bin]$ ./hbase rest start
后台启动
hbase-daemon.sh start rest
启动时指定
- 大话zabbix 3.0设计假设
ronin47
What’s new in Zabbix 2.0?
去年开始使用Zabbix的时候,是1.8.X的版本,今年Zabbix已经跨入了2.0的时代。看了2.0的release notes,和performance相关的有下面几个:
:: Performance improvements::Trigger related da
- http错误码大全
byalias
http协议javaweb
响应码由三位十进制数字组成,它们出现在由HTTP服务器发送的响应的第一行。
响应码分五种类型,由它们的第一位数字表示:
1)1xx:信息,请求收到,继续处理
2)2xx:成功,行为被成功地接受、理解和采纳
3)3xx:重定向,为了完成请求,必须进一步执行的动作
4)4xx:客户端错误,请求包含语法错误或者请求无法实现
5)5xx:服务器错误,服务器不能实现一种明显无效的请求
- J2EE设计模式-Intercepting Filter
bylijinnan
java设计模式数据结构
Intercepting Filter类似于职责链模式
有两种实现
其中一种是Filter之间没有联系,全部Filter都存放在FilterChain中,由FilterChain来有序或无序地把把所有Filter调用一遍。没有用到链表这种数据结构。示例如下:
package com.ljn.filter.custom;
import java.util.ArrayList;
- 修改jboss端口
chicony
jboss
修改jboss端口
%JBOSS_HOME%\server\{服务实例名}\conf\bindingservice.beans\META-INF\bindings-jboss-beans.xml
中找到
<!-- The ports-default bindings are obtained by taking the base bindin
- c++ 用类模版实现数组类
CrazyMizzz
C++
最近c++学到数组类,写了代码将他实现,基本具有vector类的功能
#include<iostream>
#include<string>
#include<cassert>
using namespace std;
template<class T>
class Array
{
public:
//构造函数
- hadoop dfs.datanode.du.reserved 预留空间配置方法
daizj
hadoop预留空间
对于datanode配置预留空间的方法 为:在hdfs-site.xml添加如下配置
<property>
<name>dfs.datanode.du.reserved</name>
<value>10737418240</value>
 
- mysql远程访问的设置
dcj3sjt126com
mysql防火墙
第一步: 激活网络设置 你需要编辑mysql配置文件my.cnf. 通常状况,my.cnf放置于在以下目录: /etc/mysql/my.cnf (Debian linux) /etc/my.cnf (Red Hat Linux/Fedora Linux) /var/db/mysql/my.cnf (FreeBSD) 然后用vi编辑my.cnf,修改内容从以下行: [mysqld] 你所需要: 1
- ios 使用特定的popToViewController返回到相应的Controller
dcj3sjt126com
controller
1、取navigationCtroller中的Controllers
NSArray * ctrlArray = self.navigationController.viewControllers;
2、取出后,执行,
[self.navigationController popToViewController:[ctrlArray objectAtIndex:0] animated:YES
- Linux正则表达式和通配符的区别
eksliang
正则表达式通配符和正则表达式的区别通配符
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/1976579
首先得明白二者是截然不同的
通配符只能用在shell命令中,用来处理字符串的的匹配。
判断一个命令是否为bash shell(linux 默认的shell)的内置命令
type -t commad
返回结果含义
file 表示为外部命令
alias 表示该
- Ubuntu Mysql Install and CONF
gengzg
Install
http://www.navicat.com.cn/download/navicat-for-mysql
Step1: 下载Navicat ,网址:http://www.navicat.com/en/download/download.html
Step2:进入下载目录,解压压缩包:tar -zxvf navicat11_mysql_en.tar.gz
- 批处理,删除文件bat
huqiji
windowsdos
@echo off
::演示:删除指定路径下指定天数之前(以文件名中包含的日期字符串为准)的文件。
::如果演示结果无误,把del前面的echo去掉,即可实现真正删除。
::本例假设文件名中包含的日期字符串(比如:bak-2009-12-25.log)
rem 指定待删除文件的存放路径
set SrcDir=C:/Test/BatHome
rem 指定天数
set DaysAgo=1
- 跨浏览器兼容的HTML5视频音频播放器
天梯梦
html5
HTML5的video和audio标签是用来在网页中加入视频和音频的标签,在支持html5的浏览器中不需要预先加载Adobe Flash浏览器插件就能轻松快速的播放视频和音频文件。而html5media.js可以在不支持html5的浏览器上使video和audio标签生效。 How to enable <video> and <audio> tags in
- Bundle自定义数据传递
hm4123660
androidSerializable自定义数据传递BundleParcelable
我们都知道Bundle可能过put****()方法添加各种基本类型的数据,Intent也可以通过putExtras(Bundle)将数据添加进去,然后通过startActivity()跳到下一下Activity的时候就把数据也传到下一个Activity了。如传递一个字符串到下一个Activity
把数据放到Intent
- C#:异步编程和线程的使用(.NET 4.5 )
powertoolsteam
.net线程C#异步编程
异步编程和线程处理是并发或并行编程非常重要的功能特征。为了实现异步编程,可使用线程也可以不用。将异步与线程同时讲,将有助于我们更好的理解它们的特征。
本文中涉及关键知识点
1. 异步编程
2. 线程的使用
3. 基于任务的异步模式
4. 并行编程
5. 总结
异步编程
什么是异步操作?异步操作是指某些操作能够独立运行,不依赖主流程或主其他处理流程。通常情况下,C#程序
- spark 查看 job history 日志
Stark_Summer
日志sparkhistoryjob
SPARK_HOME/conf 下:
spark-defaults.conf 增加如下内容
spark.eventLog.enabled true spark.eventLog.dir hdfs://master:8020/var/log/spark spark.eventLog.compress true
spark-env.sh 增加如下内容
export SP
- SSH框架搭建
wangxiukai2015eye
springHibernatestruts
MyEclipse搭建SSH框架 Struts Spring Hibernate
1、new一个web project。
2、右键项目,为项目添加Struts支持。
选择Struts2 Core Libraries -<MyEclipes-Library>
点击Finish。src目录下多了struts