- 【python 机器学习】sklearn数据集的使用
人才程序员
python机器学习sklearn人工智能深度学习神经网络目标检测
文章目录sklearn数据集的使用1.`sklearn`内置数据集2.导入`sklearn`数据集3.加载和使用Iris数据集3.1加载数据3.2查看数据3.3使用数据集进行分类任务4.加载和使用Digits数据集4.1加载数据4.2查看数据4.3使用数据集进行分类任务5.加载和使用BreastCancer数据集5.1加载数据5.2查看数据5.3使用数据集进行分类任务6.总结sklearn数据集的
- 【sklearn 01】人工智能概述
@金色海岸
人工智能sklearnpython
一、人工智能,机器学习,深度学习人工智能指由人类制造出的具有智能的机器。这是一个非常大的范围,长远目标是让机器实现人工智能,但目前我们仍处在非常初始的阶段,甚至不能称为智能机器学习是指通过数据训练出能完成一定功能的模型,是实现人工智能的手段之一,也是目前最主流的人工智能实现方法深度学习则是机器学习的分支,超过8层的神经网络模型就叫深度学习,深度即层数。深度学习目前在语音、图像等领域取得很好的效果
- 【sklearn 05】sklearn功能模块
@金色海岸
sklearn人工智能python
sklearn功能模块分类:识别某个对象属于那个类别回归:预测与对象相关联的连续值属性聚类:将相似对象自动分组降维:减少要考虑的随机变量的数量模型选择:比较、验证、选择参数和模型预处理:特征提取和归一化
- 【sklearn 07】sklearn工艺流程
@金色海岸
人工智能sklearnpython机器学习
01数据的获取02数据预处理03特征的提取04特征的选择05模型的训练06模型的评估07模型的优化
- 【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
- 训练数据重复采样,让正负样本比例1:1
kimi-222
机器学习人工智能深度学习
详细解释resample函数:resample函数来自sklearn.utils,用于从数据集中重新抽样。replace=True表示允许重复抽样,即同一个样本可以被多次选中。n_samples指定抽样的数量。确保训练集数量相同:通过resample函数,你可以确保正训练集和负训练集的数量相同,即使其中一个集的数量小于另一个集的数量。如果n_train_num小于max_train_num,res
- 【sklearn 04】DNN、CNN、RNN
@金色海岸
sklearndnncnn
DNNDNN(DeepNeuralNetworks,深度神经网络)是一种相对浅层机器学习模型具有更多参数,需要更多数据进行训练的机器学习算法CNNCNN(convolutionalNeuralNetworks,卷积神经网络)是一种从局部特征开始学习并逐渐整合的神经网络。卷积神经网络通过卷积层来进行特征提取,通过池化层进行降维,相比较全连接的神经网络,卷积神经网络降低了模型复杂度,减少了模型的参数,
- 【sklearn 02】监督学习、非监督下学习、强化学习
@金色海岸
sklearn学习人工智能
监督学习、非监督学习、强化学习**机器学习通常分为无监督学习、监督学习和强化学习三类。-第一类:无监督学习(unsupervisedlearning),指的是从信息出发自动寻找规律,分析数据的结构,常见的无监督学习任务有聚类、降维、密度估计、关联分析等。-第二类:监督学习(supervisedlearning),监督学习指的是使用带标签的数据去训练模型,并预测未知数据的标签。监督学习有两种,当预测
- 【机器学习】skit-learn中LSI模型的实现
一穷二白到年薪百万
机器学习pythonsklearn
参考文献[1]sklearn_api.lsimodel–ScikitlearnwrapperforLatentSemanticIndexing[2]Pythonmodels.LsiModel方法代码示例
- python手写kmeans算法
菜鸟懿
机器学习聚类算法python
kmean聚类是最基础和常见的算法,工程上使用比较常见,spark,sklearn都有实现,本文手写实现kmeans#!/usr/bin/pythonimportsysimportrandomimportmathdefcreate_rand_points(max_x,max_y,count):"""Createcountpoints(0-x),(0-y)."""points=[]foriinran
- 无网络entos7报错ImportError: /lib64/libm.so.6: version `GLIBC_2.27‘ not found更新glibc
夏离
网络
最近在尝试使用sklearn的升级版cuml,因为是一台没有连接互联网的gpu机器,所以构建cuml环境过程很坎坷,需要各种将各种whl包在线下载后上传到服务器中。当我终于解决完包的互相依赖问题后,在importcuml时候遇到一个错误:ImportError:/lib64/libm.so.6:version`GLIBC_2.27’notfound(requiredby/anaconda3/env
- 基于python的手写数字识别knn_用sklearn中的KNN实现Kaggle手写数字识别
普和司
importcsvfromsklearnimportneighbors#导入训练数据和测试数据defloadData(filename1,filename2,trainDataSet,trainTargetSet,testDataSet):withopen(filename1,'r')ascsvfile1:lines1=csv.reader(csvfile1)dataSet=list(lines1
- 基于线性回归和多项式回归的完整代码
yzx991013
回归线性回归算法
1.导入必要库importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.preprocessingimportPolynomialFeaturesfromsklearn.pipelineimportPipelinefromsklearn.metricsi
- Bert的使用
巨鹿..
深度学习记录bert人工智能深度学习
一、Data.py#data负责产生两个dataloaderfromtorch.utils.dataimportDataLoader,Datasetfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split#给X,Y和分割比例,分割出来一个训练集和验证机的X,Yimporttorchdefread_file(path):data=[]label=[]with
- sklearn 支持向量机实践总结
可爱的红薯
pythonsklearn支持向量机pythonsklearn支持向量机
转自http://www.cnblogs.com/pinard/p/6117515.html之前通过一个系列对支持向量机(以下简称SVM)算法的原理做了一个总结,本文从实践的角度对scikit-learnSVM算法库的使用做一个小结。scikit-learnSVM算法库封装了libsvm和liblinear的实现,仅仅重写了算法了接口部分。1.scikit-learnSVM算法库使用概述sciki
- 加州房价数据集加载出错:无法获取数据,HTTP Error : Forbidden
code_welike
http网络协议网络python
加州房价数据集加载出错:无法获取数据,HTTPError:Forbidden在使用Python的sklearn库中,我们可以很方便地获取一些常用的数据集。在加载加州房价数据集时,有时会遇到“HTTPError:Forbidden”的错误提示,导致无法获取数据。这个问题的出现可能是因为我们的IP被限制了。那么该如何解决这个问题呢?解决方案:1.更换IP地址:首先,我们应该排除IP被限制的可能性。可以
- 解决Python中加载sklearn加州房价数据集出错的问题
冰雪之境
pythonsklearn开发语言Python
解决Python中加载sklearn加州房价数据集出错的问题在使用Python的scikit-learn库进行机器学习任务时,我们经常需要加载各种数据集。其中,加州房价数据集是一个常用的示例数据集之一,用于回归问题的训练和测试。然而,有时在加载加州房价数据集时可能会遇到HTTP错误的问题,具体表现为"HTTPError:HTTPError:Forbidden"。本文将介绍如何解决这个问题,并提供相
- 【完整版解决方案】sklearn加州房价数据集出错 housing = fetch_california_housing() HTTPError: HTTP Error 403: Forbidden
getalong
sklearn人工智能数据仓库python
完整解决方案(一键复制)代码替换housing=fetch_california_housing()翻了几条解决方案要么不全,要么收费,烦死个人下面给出完整解决方案!!!1、下载数据集原始数据集:cal_housing.tgz2、放置数据集查找本地位置,执行代码后进入目标文件夹。fromsklearnimportdatasetsdata_home=datasets.get_data_home()放
- sklearn库安装
吧啦吧啦吡叭卜
sklearn人工智能python
已经安装了numpy、matplotlib、scipy这些库一直报错×pythonsetup.pyegg_infodidnotrunsuccessfully.│exitcode:1╰─>[15linesofoutput]The'sklearn'PyPIpackageisdeprecated,use'scikit-learn'ratherthan'sklearn'forpipcommands.Her
- 深度学习分类回归(衣帽数据集)
何仙鸟
深度学习分类回归
一、步骤1加载数据集fashion_minst2搭建classNeuralNetwork模型3设置损失函数,优化器4编写评估函数5编写训练函数6开始训练7绘制损失,准确率曲线二、代码导包,打印版本号:importmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlineimportnumpyasnpimportsklearnimport
- [Machine Learning] K-means算法
进阶的小蜉蝣
machinelearning算法kmeans机器学习
HuBERT预训练过程中会用到K-means算法,本文简单介绍一下K-means算法的基本流程。简单地讲,K-means就是给特征向量集进行聚类。给定一个特征向量集{X}和目标聚类数N,K-means会不断迭代,直到X被分成N类,且每一类的中心点不再明显变化。先看一个简单例子:fromsklearn.clusterimportKMeansimportnumpyasnpimportmatplotli
- 机器学习之学习笔记
孤城laugh
机器学习学习笔记人工智能python
机器学习-学习笔记1.简介2.算法3.特征工程3.1数据集3.2特征提取3.3特征预处理3.4特征降维4.分类算法4.1`sklearn`转换器和估计器4.2K-近邻算法(KNN)4.3模型选择与调优4.4朴素贝叶斯算法4.5决策树4.6集成学习方法之随机森林5.回归算法5.1线性回归5.2过拟合与欠拟合5.3岭回归5.4逻辑回归(实际上是分类算法,用于解决二分类问题)6.聚类算法1.无监督学习2
- kNN算法:对红酒数据进行分类
阿拉保
算法分类数据挖掘
第2关使用sklearn中的kNN算法进行分类fromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierdefclassification(train_feature,train_label,test_feature):'''使用KNeighborsClassifier对test_feature进行分类:paramtrain_feature:训练集数据:para
- MATLAB基础应用精讲-【数模应用】主成分(pca)分析(附python代码实现)
林聪木
matlab人工智能大数据
目录前言知识储备降维概述算法原理什么是PCAPCA降维过程PCA算法数学步骤选择主成分个数(即k的值)sklearn中参数的解释数学模型协方差协方差矩阵编辑编辑原理推导编辑编辑编辑编辑实际操作主成分分析的计算方法方法1.协方差+特征值分解方法2:奇异值分解对比不同方法计算效率物理意义算法步骤SPSSAU主成分(pca)分析说明1、信息浓缩2、权重计算3、综合得分【综合竞争力】疑难解惑成分得分后用于
- python代码实现支持神经网络对鸢尾花分类
邀_灼灼其华
机器学习及概率统计python神经网络分类sklearn
1、导入支持向量机模型,划分数据集fromsklearnimportdatasetsfromsklearnimportsvmiris=datasets.load_iris()iris_x=iris.datairis_y=iris.targetindices=np.random.permutation(len(iris_x))iris_x_train=iris_x[indices[:-10]]iri
- 构建神经网络之sklearn(完善)
邪恶的贝利亚
神经网络sklearn机器学习
1.数据预处理1.缺失值importpandasaspd#假设我们有一个DataFramedfprint(df.isnull().sum())#查看每一列缺失值的数量数值型数据:fromsklearn.imputeimportSimpleImputer#对于数值型数据,使用均值填充imputer=SimpleImputer(strategy='mean')#可选:'mean','median','
- 【Python-ML】SKlearn库性能指标ROC-AUC
fjssharpsword
Bigdatapython专栏
#-*-coding:utf-8-*-'''Createdon2018年1月19日@author:Jason.F@summary:ROC(receiveroperatorcharacteristic,基于模型真正率和假正率等性能指标评估分类模型'''importpandasaspdfromsklearn.preprocessingimportLabelEncoderfromsklearn.cros
- 【python 机器学习】sklearn ROC曲线与AUC指标
人才程序员
杂谈机器学习pythonsklearn人工智能深度学习神经网络目标检测
文章目录sklearnROC曲线与AUC指标1.什么是ROC曲线与AUC?通俗介绍:学术解释:2.在`sklearn`中绘制ROC曲线与计算AUC2.1导入库和数据2.2加载数据集2.3训练模型2.4预测概率2.5计算FPR、TPR和AUC2.6绘制ROC曲线3.解析ROC曲线和AUC值4.总结sklearnROC曲线与AUC指标在机器学习中,评估分类模型的性能不仅仅依赖于准确率,还需要使用一些更
- AI探索笔记:线性回归
安意诚Matrix
机器学习笔记人工智能笔记线性回归
前言写这篇博客,主要是自己来练练手。网络上教程已经是数不胜数,也都讲得非常清楚了。但自己不动手,知识和能力还是别人的。下面分别用传统方法(sklearn)和神经网络(pytorch)来解决线性回归问题。内容什么是线性回归线性回归(LinearRegression)是统计学和机器学习中最基础且广泛使用的预测模型,用于建立**自变量(输入特征)与因变量(输出目标)**之间的线性关系模型。其核心思想是通
- 微信开发者验证接口开发
362217990
微信 开发者 token 验证
微信开发者接口验证。
Token,自己随便定义,与微信填写一致就可以了。
根据微信接入指南描述 http://mp.weixin.qq.com/wiki/17/2d4265491f12608cd170a95559800f2d.html
第一步:填写服务器配置
第二步:验证服务器地址的有效性
第三步:依据接口文档实现业务逻辑
这里主要讲第二步验证服务器有效性。
建一个
- 一个小编程题-类似约瑟夫环问题
BrokenDreams
编程
今天群友出了一题:
一个数列,把第一个元素删除,然后把第二个元素放到数列的最后,依次操作下去,直到把数列中所有的数都删除,要求依次打印出这个过程中删除的数。
&
- linux复习笔记之bash shell (5) 关于减号-的作用
eksliang
linux关于减号“-”的含义linux关于减号“-”的用途linux关于“-”的含义linux关于减号的含义
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2105677
管道命令在bash的连续处理程序中是相当重要的,尤其在使用到前一个命令的studout(标准输出)作为这次的stdin(标准输入)时,就显得太重要了,某些命令需要用到文件名,例如上篇文档的的切割命令(split)、还有
- Unix(3)
18289753290
unix ksh
1)若该变量需要在其他子进程执行,则可用"$变量名称"或${变量}累加内容
什么是子进程?在我目前这个shell情况下,去打开一个新的shell,新的那个shell就是子进程。一般状态下,父进程的自定义变量是无法在子进程内使用的,但通过export将变量变成环境变量后就能够在子进程里面应用了。
2)条件判断: &&代表and ||代表or&nbs
- 关于ListView中性能优化中图片加载问题
酷的飞上天空
ListView
ListView的性能优化网上很多信息,但是涉及到异步加载图片问题就会出现问题。
具体参看上篇文章http://314858770.iteye.com/admin/blogs/1217594
如果每次都重新inflate一个新的View出来肯定会造成性能损失严重,可能会出现listview滚动是很卡的情况,还会出现内存溢出。
现在想出一个方法就是每次都添加一个标识,然后设置图
- 德国总理默多克:给国人的一堂“震撼教育”课
永夜-极光
教育
http://bbs.voc.com.cn/topic-2443617-1-1.html德国总理默多克:给国人的一堂“震撼教育”课
安吉拉—默克尔,一位经历过社会主义的东德人,她利用自己的博客,发表一番来华前的谈话,该说的话,都在上面说了,全世界想看想传播——去看看默克尔总理的博客吧!
德国总理默克尔以她的低调、朴素、谦和、平易近人等品格给国人留下了深刻印象。她以实际行动为中国人上了一堂
- 关于Java继承的一个小问题。。。
随便小屋
java
今天看Java 编程思想的时候遇见一个问题,运行的结果和自己想想的完全不一样。先把代码贴出来!
//CanFight接口
interface Canfight {
void fight();
}
//ActionCharacter类
class ActionCharacter {
public void fight() {
System.out.pr
- 23种基本的设计模式
aijuans
设计模式
Abstract Factory:提供一个创建一系列相关或相互依赖对象的接口,而无需指定它们具体的类。 Adapter:将一个类的接口转换成客户希望的另外一个接口。A d a p t e r模式使得原本由于接口不兼容而不能一起工作的那些类可以一起工作。 Bridge:将抽象部分与它的实现部分分离,使它们都可以独立地变化。 Builder:将一个复杂对象的构建与它的表示分离,使得同
- 《周鸿祎自述:我的互联网方法论》读书笔记
aoyouzi
读书笔记
从用户的角度来看,能解决问题的产品才是好产品,能方便/快速地解决问题的产品,就是一流产品.
商业模式不是赚钱模式
一款产品免费获得海量用户后,它的边际成本趋于0,然后再通过广告或者增值服务的方式赚钱,实际上就是创造了新的价值链.
商业模式的基础是用户,木有用户,任何商业模式都是浮云.商业模式的核心是产品,本质是通过产品为用户创造价值.
商业模式还包括寻找需求
- JavaScript动态改变样式访问技术
百合不是茶
JavaScriptstyle属性ClassName属性
一:style属性
格式:
HTML元素.style.样式属性="值";
创建菜单:在html标签中创建 或者 在head标签中用数组创建
<html>
<head>
<title>style改变样式</title>
</head>
&l
- jQuery的deferred对象详解
bijian1013
jquerydeferred对象
jQuery的开发速度很快,几乎每半年一个大版本,每两个月一个小版本。
每个版本都会引入一些新功能,从jQuery 1.5.0版本开始引入的一个新功能----deferred对象。
&nb
- 淘宝开放平台TOP
Bill_chen
C++c物流C#
淘宝网开放平台首页:http://open.taobao.com/
淘宝开放平台是淘宝TOP团队的产品,TOP即TaoBao Open Platform,
是淘宝合作伙伴开发、发布、交易其服务的平台。
支撑TOP的三条主线为:
1.开放数据和业务流程
* 以API数据形式开放商品、交易、物流等业务;
&
- 【大型网站架构一】大型网站架构概述
bit1129
网站架构
大型互联网特点
面对海量用户、海量数据
大型互联网架构的关键指标
高并发
高性能
高可用
高可扩展性
线性伸缩性
安全性
大型互联网技术要点
前端优化
CDN缓存
反向代理
KV缓存
消息系统
分布式存储
NoSQL数据库
搜索
监控
安全
想到的问题:
1.对于订单系统这种事务型系统,如
- eclipse插件hibernate tools安装
白糖_
Hibernate
eclipse helios(3.6)版
1.启动eclipse 2.选择 Help > Install New Software...> 3.添加如下地址:
http://download.jboss.org/jbosstools/updates/stable/helios/ 4.选择性安装:hibernate tools在All Jboss tool
- Jquery easyui Form表单提交注意事项
bozch
jquery easyui
jquery easyui对表单的提交进行了封装,提交的方式采用的是ajax的方式,在开发的时候应该注意的事项如下:
1、在定义form标签的时候,要将method属性设置成post或者get,特别是进行大字段的文本信息提交的时候,要将method设置成post方式提交,否则页面会抛出跨域访问等异常。所以这个要
- Trie tree(字典树)的Java实现及其应用-统计以某字符串为前缀的单词的数量
bylijinnan
java实现
import java.util.LinkedList;
public class CaseInsensitiveTrie {
/**
字典树的Java实现。实现了插入、查询以及深度优先遍历。
Trie tree's java implementation.(Insert,Search,DFS)
Problem Description
Igna
- html css 鼠标形状样式汇总
chenbowen00
htmlcss
css鼠标手型cursor中hand与pointer
Example:CSS鼠标手型效果 <a href="#" style="cursor:hand">CSS鼠标手型效果</a><br/>
Example:CSS鼠标手型效果 <a href="#" style=&qu
- [IT与投资]IT投资的几个原则
comsci
it
无论是想在电商,软件,硬件还是互联网领域投资,都需要大量资金,虽然各个国家政府在媒体上都给予大家承诺,既要让市场的流动性宽松,又要保持经济的高速增长....但是,事实上,整个市场和社会对于真正的资金投入是非常渴望的,也就是说,表面上看起来,市场很活跃,但是投入的资金并不是很充足的......
 
- oracle with语句详解
daizj
oraclewithwith as
oracle with语句详解 转
在oracle中,select 查询语句,可以使用with,就是一个子查询,oracle 会把子查询的结果放到临时表中,可以反复使用
例子:注意,这是sql语句,不是pl/sql语句, 可以直接放到jdbc执行的
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- hbase的简单操作
deng520159
数据库hbase
近期公司用hbase来存储日志,然后再来分析 ,把hbase开发经常要用的命令找了出来.
用ssh登陆安装hbase那台linux后
用hbase shell进行hbase命令控制台!
表的管理
1)查看有哪些表
hbase(main)> list
2)创建表
# 语法:create <table>, {NAME => <family&g
- C语言scanf继续学习、算术运算符学习和逻辑运算符
dcj3sjt126com
c
/*
2013年3月11日20:37:32
地点:北京潘家园
功能:完成用户格式化输入多个值
目的:学习scanf函数的使用
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i, j, k;
printf("please input three number:\n"); //提示用
- 2015越来越好
dcj3sjt126com
歌曲
越来越好
房子大了电话小了 感觉越来越好
假期多了收入高了 工作越来越好
商品精了价格活了 心情越来越好
天更蓝了水更清了 环境越来越好
活得有奔头人会步步高
想做到你要努力去做到
幸福的笑容天天挂眉梢 越来越好
婆媳和了家庭暖了 生活越来越好
孩子高了懂事多了 学习越来越好
朋友多了心相通了 大家越来越好
道路宽了心气顺了 日子越来越好
活的有精神人就不显
- java.sql.SQLException: Value '0000-00-00' can not be represented as java.sql.Tim
feiteyizu
mysql
数据表中有记录的time字段(属性为timestamp)其值为:“0000-00-00 00:00:00”
程序使用select 语句从中取数据时出现以下异常:
java.sql.SQLException:Value '0000-00-00' can not be represented as java.sql.Date
java.sql.SQLException: Valu
- Ehcache(07)——Ehcache对并发的支持
234390216
并发ehcache锁ReadLockWriteLock
Ehcache对并发的支持
在高并发的情况下,使用Ehcache缓存时,由于并发的读与写,我们读的数据有可能是错误的,我们写的数据也有可能意外的被覆盖。所幸的是Ehcache为我们提供了针对于缓存元素Key的Read(读)、Write(写)锁。当一个线程获取了某一Key的Read锁之后,其它线程获取针对于同
- mysql中blob,text字段的合成索引
jackyrong
mysql
在mysql中,原来有一个叫合成索引的,可以提高blob,text字段的效率性能,
但只能用在精确查询,核心是增加一个列,然后可以用md5进行散列,用散列值查找
则速度快
比如:
create table abc(id varchar(10),context blog,hash_value varchar(40));
insert into abc(1,rep
- 逻辑运算与移位运算
latty
位运算逻辑运算
源码:正数的补码与原码相同例+7 源码:00000111 补码 :00000111 (用8位二进制表示一个数)
负数的补码:
符号位为1,其余位为该数绝对值的原码按位取反;然后整个数加1。 -7 源码: 10000111 ,其绝对值为00000111 取反加一:11111001 为-7补码
已知一个数的补码,求原码的操作分两种情况:
- 利用XSD 验证XML文件
newerdragon
javaxmlxsd
XSD文件 (XML Schema 语言也称作 XML Schema 定义(XML Schema Definition,XSD)。 具体使用方法和定义请参看:
http://www.w3school.com.cn/schema/index.asp
java自jdk1.5以上新增了SchemaFactory类 可以实现对XSD验证的支持,使用起来也很方便。
以下代码可用在J
- 搭建 CentOS 6 服务器(12) - Samba
rensanning
centos
(1)安装
# yum -y install samba
Installed:
samba.i686 0:3.6.9-169.el6_5
# pdbedit -a rensn
new password:123456
retype new password:123456
……
(2)Home文件夹
# mkdir /etc
- Learn Nodejs 01
toknowme
nodejs
(1)下载nodejs
https://nodejs.org/download/ 选择相应的版本进行下载 (2)安装nodejs 安装的方式比较多,请baidu下
我这边下载的是“node-v0.12.7-linux-x64.tar.gz”这个版本 (1)上传服务器 (2)解压 tar -zxvf node-v0.12.
- jquery控制自动刷新的代码举例
xp9802
jquery
1、html内容部分 复制代码代码示例: <div id='log_reload'>
<select name="id_s" size="1">
<option value='2'>-2s-</option>
<option value='3'>-3s-</option