- 推荐算法学习记录2.2——kaggle数据集的动漫电影数据集推荐算法实践——基于内容的推荐算法、协同过滤推荐
萱仔学习自我记录
推荐算法学习pythonmatplotlib开发语言
1、基于内容的推荐:这种方法根据项的相关信息(如描述信息、标签等)和用户对项的操作行为(如评论、收藏、点赞等)来构建推荐算法模型。它可以直接利用物品的内容特征进行推荐,适用于内容较为丰富的场景。#1.基于内容的推荐算法fromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerfromsklearn.metrics.pairwiseimport
- 30、基于SelectFromModel和LassoCV的特征选择
凌晨思索
30、基于SelectFromModel和LassoCV的特征选择importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportload_diabetesfromsklearn.feature_selectionimportSelectFromModelfromsklearn.linear_modelimportLasso
- 01-30
姬汉斯
今天看的是关于文档识别和分类的处理案例。利用多项式贝叶斯公式计算TF-IDF值,以此计算出文档中的词频,文档频率等数据属性,TFIDFVectorizer类用于进行整理,NTLK包进行标注处理,计算文档中各个字符的权重,通过分类器进行分类处理。Sklearn在其中依然有巨大作用,还在熟悉其特性
- Python处理大数据,如何提高处理速度
RS&
#pythonpython大数据pandas
Python处理大数据,如何提高处理速度?一、利用大数据分析工具Dask:https://dask.org/Dask简介:Dask支持Pandas的DataFrame和NumpyArray的数据结构,并且既可在本地计算机上运行,也可以扩展到在集群上运行。Dask可支持pandas、Numpy、Sklearn、XGBoost、XArray、RAPIDS等等。原理及使用方法:https://blog.
- 自动安装第三方库python,python第三方库自动安装脚本
杏仁菌子
自动安装第三方库python
#python第三方库自动安装脚本,需要在cmd中运行此脚本#BatchInstall.pyimportoslibs={"numpy","matplotlib","pillow","sklearn","requests",\"jieba","beautifulsoup4","wheel","networkx","sympy",\"pyinstaller","django","flask","wer
- XGBoost调参demo(Python)
妄念驱动
机器学习算法python机器学习XGBoostpython
XGBoost我们用的是保险公司的一份数据#各种库importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.metricsi
- 机器学习实战----波士顿房价预测模型
永远偷渡不了的非洲人
机器学习机器学习sklearnpython
波士顿房价模型预测是一个回归问题,可以采用r2_score方法来作为评价指标。importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.metricsimportr2_score#从sklearn的数据库中导入波士顿房产数据fromsklearn.datasetsimportload_bostonfromsklearn.model_selectionimporttrai
- python机器学习算法--贝叶斯算法
在下小天n
机器学习python机器学习算法
1.贝叶斯定理在20世纪60年代初就引入到文字信息检索中,仍然是文字分类的一种热门(基准)方法。文字分类是以词频为特征判断文件所属类型或其他(如垃圾邮件、合法性、新闻分类等)的问题。原理牵涉到概率论的问题,不在详细说明。sklearn.naive_bayes.GaussianNB(priors=None,var_smoothing=1e-09)#Bayes函数·priors:矩阵,shape=[n
- Python中sklearn实现随机森林RF回归与变量重要性影响程度排序分析
疯狂学习GIS
本文详细介绍在Python中,实现随机森林(RandomForest,RF)回归与变量重要性分析、排序的代码编写与分析过程。其中,关于基于MATLAB实现同样过程的代码与实战,大家可以点击查看这篇博客1(https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article/details/114806478)。 本文分为两部分,第一部分为代码的分段讲解,第二部分为完
- 机器学习小组第三周:简单的数据预处理和特征工程
-Helslie
机器学习机器学习
学习目标●无量纲化:最值归一化、均值方差归一化及sklearn中的Scaler●缺失值处理●处理分类型特征:编码与哑变量●处理连续型特征:二值化与分段学习资料首先,参考:《机器学习的敲门砖:归一化与KD树》及《特征工程系列:特征预处理(上)》中相关部分。其次,其他知识点可参考推荐博文:sklearn中的数据预处理和特征工程。20200311数据归一化在量纲不同的情况下,对于部分算法不能反映样本中每
- Python图像纹理分割
2401_84585316
程序员python开发语言
将下图左右两种不同类型的纹理区域分开,方法输出结果是一幅与该图像等大小的二值图像,左边为0,右边为1,或者相反,灰色边框线在设计的方法中不作考虑,自行去除。2️⃣实现源码importmatplotlib.imageasmpimgimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfromcv2importcv2fromsklearn.multiclassimpor
- 鸢尾花的简单分类器
Oneshot_fea8
importpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromscipy.spatial.distanceimporteuclideanimportnumpyasnpDATA_FILE='./data_ai/Iris.csv'SPECIES=['Iris-setosa',#山鸢尾'Iris-versicolor',#变色鸢
- ARIMA-temp-humidity
TuringSnowy
笔记
importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromstatsmodels.tsa.statespace.sarimaximportSARIMAXfromstatsmodels.graphics.tsaplotsimportplot_acf,plot_pacffromsklearn.metricsimportmean_squ
- 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
- 机器学习基础(四)——决策树与随机森林
Bayesian小孙
机器学习基础决策树机器学习随机森林
决策树与随机森林文章目录决策树与随机森林一、知识概要(一)二、决策树使用的算法三、sklearn决策树API四、决策树的案例1.数据清洗2.特征工程3.调用决策树API五、集成学习方法-随机森林1.知识概要(二)2.集成学习API3.随机森林的案例importpandasaspdfromsklearn.feature_extractionimportDictVectorizerfromsklear
- 文本分析之关键词提取(TF-IDF算法)
SEVEN-YEARS
tf-idf
键词提取是自然语言处理中的一个重要步骤,可以帮助我们理解文本的主要内容。TF-IDF(TermFrequency-InverseDocumentFrequency)是一种常用的关键词提取方法,它基于词频和逆文档频率的概念来确定词语的重要性。准备工作首先,我们需要准备一些工具和库,包括Pandas、jieba(结巴分词)、sklearn等。Pandas:用于数据处理。jieba:用于中文分词。skl
- 使用SVM进行评论情感分析
github_czy
支持向量机机器学习人工智能
importpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerfromsklearn.svmimportSVCfromsklearn.metricsimportaccuracy_score,precision_score
- sklearn 评估模型 常用函数
小Z资本
sklearn人工智能python
`sklearn.metrics`是scikit-learn库中的一个模块,它提供了许多用于评估预测模型性能的指标和工具。这些指标和工具可以帮助你了解模型在训练集和测试集上的表现,以及模型是否能够很好地泛化到未见过的数据。以下是一些`sklearn.metrics`中常用的函数和指标:1.**分类指标**:-`accuracy_score`:计算分类准确率。-`classification_rep
- [sklearn] 分类指标解惑
PigeonGuan
sklearn分类人工智能
首先查看metrics官方文档:https://scikit-learn.org/stable/api/sklearn.metrics.htmlweighted/macro/micro/samples的区别weighted和samplesweighted这个参数在roc_auc_score函数中,其实就是考虑了trueinstance的情况(也就是需要传一个sample_weights的参数?)。
- 计算机毕业设计Hadoop+Spark知识图谱体育赛事推荐系统 体育赛事热度预测系统 体育赛事数据分析 体育赛事可视化 体育赛事大数据 机器学习 大数据毕业设计 大数据毕设 机器学习 人工智能
计算机毕业设计大全
开发技术前端:vue.js、element-ui、echarts后端:springboot、mybatis大数据:spark、hadoop数据库:mysql关系型数据库、neo4j图数据库算法:协同过滤推荐算法、MLP深度学习模型、SVD神经网络混合推荐算法、lstm模型、KNN、CNN、Sklearn、K-Means第三方平台:百度AI、阿里云短信、支付宝沙箱支付爬虫:Pythonchrome-
- PyTorch深度学习模型训练流程的python实现:回归
moyao_miao
python人工智能深度学习pytorch回归
回归的流程与分类基本一致,只需要把评估指标改动一下就行。回归输出的是损失曲线、R^2曲线、训练集预测值与真实值折线图、测试集预测值散点图与真实值折线图。输出效果如下:注意:预测值与真实值图像处理为按真实值排序,图中呈现的升序与数据集趋势无关。代码如下:fromfunctoolsimportpartialimportnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.prepr
- 在sklearn中如何实现参数网格搜索(GridSearch)?
2401_85761762
sklearn人工智能python
深入理解Scikit-learn中的参数网格搜索(GridSearch)引言在机器学习模型的开发过程中,超参数的调整对于模型性能有着至关重要的影响。Scikit-learn(简称sklearn),作为Python中一个广泛使用的机器学习库,提供了强大的工具来帮助我们进行超参数的优化。其中,GridSearchCV是实现参数网格搜索的利器。本文将详细介绍GridSearchCV的使用方法,并探讨其在
- sklearn preprocessing
perfectmanman
代码
sklearnpreprocessing代码代码来自Anaconda软件里sklearn模块init.py"""The:mod:`sklearn.preprocessing`moduleincludesscaling,centering,normalization,binarizationandimputationmethods."""from.dataimportBinarizerfrom.da
- 单词向量化
西域记
1.使用CountVectorizer将文本转化为向量fromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizervect=CountVectorizer()dialog=['Ihaveaddictedintocybersecurityforyears']vect.fit(dialog)print(vect.vocabulary_)输出结果是一个
- 《菜菜的机器学习sklearn课堂》随机森林应用泛化误差调参实例
2401_83977689
程序员机器学习sklearn随机森林
clf=DecisionTreeClassifier()clf_s=cross_val_score(clf,wine.data,wine.target,cv=10)plt.plot(range(1,11),rfc_s,label=“RandomForest”)plt.plot(range(1,11),clf_s,label=“DecisionTree”)plt.legend()plt.show()
- Python实战:爬取小红书评论并进行情感分析
Mr 睡不醒
python开发语言机器学习
在这篇博客中,我们将探讨如何使用Python爬取小红书的评论数据,并使用朴素贝叶斯分类器进行情感分析。本教程将涵盖从数据采集到模型训练和预测的完整流程。准备工作首先,确保你的Python环境中已安装以下库:pipinstallpandassklearnrequestsbeautifulsoup4seleniumselenium需要环境搭建爬取小红书评论我们将使用requests和Beautiful
- python库——sklearn的关键组件和参数设置
零 度°
pythonpythonsklearn
文章目录模型构建线性回归逻辑回归决策树分类器随机森林支持向量机K-近邻模型评估交叉验证性能指标特征工程主成分分析标准化和归一化scikit-learn,简称sklearn,是Python中一个广泛使用的机器学习库,它建立在NumPy、SciPy和Matplotlib这些科学计算库之上。sklearn提供了简单而有效的工具来进行数据挖掘和数据分析。我们将介绍sklearn中一些关键组件的参数设置。模
- 【划分数据集】stratifiedShuffleSplit分层抽样
芜湖xin
python
importpandasaspdfromsklearn.model_selectionimportStratifiedShuffleSplit#分出10%作为独立测试集ss=StratifiedShuffleSplit(n_splits=1,test_size=0.1,random_state=42)data=pd.read_csv("F:\\PaperCode\\Mypaper_python_c
- 线性回归和逻辑回归对比学习-含代码和数据
M.D
线性回归逻辑回归学习
线性回归和逻辑回归是两种常见的机器学习算法,它们在一些方面相似,但在其他方面则有明显的不同。以下是它们的对比以及您提供的代码示例:线性回归(LinearRegression)线性回归用于预测连续的数值。这种模型假设自变量和因变量之间存在线性关系。fromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionimportmatplotlib.pyplotaspltimp
- KGCN---pytorch代码(1)---data_loader
sweet_Mary
推荐算法python推荐算法pytorch人工智能机器学习深度学习
代码:importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.preprocessingimportLabelEncoderfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportrandomclassDataLoader:'''DataLoaderclasswhichmakesdatasetfortraining
- web报表工具FineReport常见的数据集报错错误代码和解释
老A不折腾
web报表finereport代码可视化工具
在使用finereport制作报表,若预览发生错误,很多朋友便手忙脚乱不知所措了,其实没什么,只要看懂报错代码和含义,可以很快的排除错误,这里我就分享一下finereport的数据集报错错误代码和解释,如果有说的不准确的地方,也请各位小伙伴纠正一下。
NS-war-remote=错误代码\:1117 压缩部署不支持远程设计
NS_LayerReport_MultiDs=错误代码
- Java的WeakReference与WeakHashMap
bylijinnan
java弱引用
首先看看 WeakReference
wiki 上 Weak reference 的一个例子:
public class ReferenceTest {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
WeakReference r = new Wea
- Linux——(hostname)主机名与ip的映射
eksliang
linuxhostname
一、 什么是主机名
无论在局域网还是INTERNET上,每台主机都有一个IP地址,是为了区分此台主机和彼台主机,也就是说IP地址就是主机的门牌号。但IP地址不方便记忆,所以又有了域名。域名只是在公网(INtERNET)中存在,每个域名都对应一个IP地址,但一个IP地址可有对应多个域名。域名类型 linuxsir.org 这样的;
主机名是用于什么的呢?
答:在一个局域网中,每台机器都有一个主
- oracle 常用技巧
18289753290
oracle常用技巧 ①复制表结构和数据 create table temp_clientloginUser as select distinct userid from tbusrtloginlog ②仅复制数据 如果表结构一样 insert into mytable select * &nb
- 使用c3p0数据库连接池时出现com.mchange.v2.resourcepool.TimeoutException
酷的飞上天空
exception
有一个线上环境使用的是c3p0数据库,为外部提供接口服务。最近访问压力增大后台tomcat的日志里面频繁出现
com.mchange.v2.resourcepool.TimeoutException: A client timed out while waiting to acquire a resource from com.mchange.v2.resourcepool.BasicResou
- IT系统分析师如何学习大数据
蓝儿唯美
大数据
我是一名从事大数据项目的IT系统分析师。在深入这个项目前需要了解些什么呢?学习大数据的最佳方法就是先从了解信息系统是如何工作着手,尤其是数据库和基础设施。同样在开始前还需要了解大数据工具,如Cloudera、Hadoop、Spark、Hive、Pig、Flume、Sqoop与Mesos。系 统分析师需要明白如何组织、管理和保护数据。在市面上有几十款数据管理产品可以用于管理数据。你的大数据数据库可能
- spring学习——简介
a-john
spring
Spring是一个开源框架,是为了解决企业应用开发的复杂性而创建的。Spring使用基本的JavaBean来完成以前只能由EJB完成的事情。然而Spring的用途不仅限于服务器端的开发,从简单性,可测试性和松耦合的角度而言,任何Java应用都可以从Spring中受益。其主要特征是依赖注入、AOP、持久化、事务、SpringMVC以及Acegi Security
为了降低Java开发的复杂性,
- 自定义颜色的xml文件
aijuans
xml
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <resources> <color name="white">#FFFFFF</color> <color name="black">#000000</color> &
- 运营到底是做什么的?
aoyouzi
运营到底是做什么的?
文章来源:夏叔叔(微信号:woshixiashushu),欢迎大家关注!很久没有动笔写点东西,近些日子,由于爱狗团产品上线,不断面试,经常会被问道一个问题。问:爱狗团的运营主要做什么?答:带着用户一起嗨。为什么是带着用户玩起来呢?究竟什么是运营?运营到底是做什么的?那么,我们先来回答一个更简单的问题——互联网公司对运营考核什么?以爱狗团为例,绝大部分的移动互联网公司,对运营部门的考核分为三块——用
- js面向对象类和对象
百合不是茶
js面向对象函数创建类和对象
接触js已经有几个月了,但是对js的面向对象的一些概念根本就是模糊的,js是一种面向对象的语言 但又不像java一样有class,js不是严格的面向对象语言 ,js在java web开发的地位和java不相上下 ,其中web的数据的反馈现在主流的使用json,json的语法和js的类和属性的创建相似
下面介绍一些js的类和对象的创建的技术
一:类和对
- web.xml之资源管理对象配置 resource-env-ref
bijian1013
javaweb.xmlservlet
resource-env-ref元素来指定对管理对象的servlet引用的声明,该对象与servlet环境中的资源相关联
<resource-env-ref>
<resource-env-ref-name>资源名</resource-env-ref-name>
<resource-env-ref-type>查找资源时返回的资源类
- Create a composite component with a custom namespace
sunjing
https://weblogs.java.net/blog/mriem/archive/2013/11/22/jsf-tip-45-create-composite-component-custom-namespace
When you developed a composite component the namespace you would be seeing would
- 【MongoDB学习笔记十二】Mongo副本集服务器角色之Arbiter
bit1129
mongodb
一、复本集为什么要加入Arbiter这个角色 回答这个问题,要从复本集的存活条件和Aribter服务器的特性两方面来说。 什么是Artiber? An arbiter does
not have a copy of data set and
cannot become a primary. Replica sets may have arbiters to add a
- Javascript开发笔记
白糖_
JavaScript
获取iframe内的元素
通常我们使用window.frames["frameId"].document.getElementById("divId").innerHTML这样的形式来获取iframe内的元素,这种写法在IE、safari、chrome下都是通过的,唯独在fireforx下不通过。其实jquery的contents方法提供了对if
- Web浏览器Chrome打开一段时间后,运行alert无效
bozch
Webchormealert无效
今天在开发的时候,突然间发现alert在chrome浏览器就没法弹出了,很是怪异。
试了试其他浏览器,发现都是没有问题的。
开始想以为是chorme浏览器有啥机制导致的,就开始尝试各种代码让alert出来。尝试结果是仍然没有显示出来。
这样开发的结果,如果客户在使用的时候没有提示,那会带来致命的体验。哎,没啥办法了 就关闭浏览器重启。
结果就好了,这也太怪异了。难道是cho
- 编程之美-高效地安排会议 图着色问题 贪心算法
bylijinnan
编程之美
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
import java.util.Random;
public class GraphColoringProblem {
/**编程之美 高效地安排会议 图着色问题 贪心算法
* 假设要用很多个教室对一组
- 机器学习相关概念和开发工具
chenbowen00
算法matlab机器学习
基本概念:
机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。
开发工具
M
- [宇宙经济学]关于在太空建立永久定居点的可能性
comsci
经济
大家都知道,地球上的房地产都比较昂贵,而且土地证经常会因为新的政府的意志而变幻文本格式........
所以,在地球议会尚不具有在太空行使法律和权力的力量之前,我们外太阳系统的友好联盟可以考虑在地月系的某些引力平衡点上面,修建规模较大的定居点
- oracle 11g database control 证书错误
daizj
oracle证书错误oracle 11G 安装
oracle 11g database control 证书错误
win7 安装完oracle11后打开 Database control 后,会打开em管理页面,提示证书错误,点“继续浏览此网站”,还是会继续停留在证书错误页面
解决办法:
是 KB2661254 这个更新补丁引起的,它限制了 RSA 密钥位长度少于 1024 位的证书的使用。具体可以看微软官方公告:
- Java I/O之用FilenameFilter实现根据文件扩展名删除文件
游其是你
FilenameFilter
在Java中,你可以通过实现FilenameFilter类并重写accept(File dir, String name) 方法实现文件过滤功能。
在这个例子中,我们向你展示在“c:\\folder”路径下列出所有“.txt”格式的文件并删除。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
- C语言数组的简单以及一维数组的简单排序算法示例,二维数组简单示例
dcj3sjt126com
carray
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int a[5] = {1, 2, 3, 4, 5};
//a 是数组的名字 5是表示数组元素的个数,并且这五个元素分别用a[0], a[1]...a[4]
int i;
for (i=0; i<5; ++i)
printf("%d\n",
- PRIMARY, INDEX, UNIQUE 这3种是一类 PRIMARY 主键。 就是 唯一 且 不能为空。 INDEX 索引,普通的 UNIQUE 唯一索引
dcj3sjt126com
primary
PRIMARY, INDEX, UNIQUE 这3种是一类PRIMARY 主键。 就是 唯一 且 不能为空。INDEX 索引,普通的UNIQUE 唯一索引。 不允许有重复。FULLTEXT 是全文索引,用于在一篇文章中,检索文本信息的。举个例子来说,比如你在为某商场做一个会员卡的系统。这个系统有一个会员表有下列字段:会员编号 INT会员姓名
- java集合辅助类 Collections、Arrays
shuizhaosi888
CollectionsArraysHashCode
Arrays、Collections
1 )数组集合之间转换
public static <T> List<T> asList(T... a) {
return new ArrayList<>(a);
}
a)Arrays.asL
- Spring Security(10)——退出登录logout
234390216
logoutSpring Security退出登录logout-urlLogoutFilter
要实现退出登录的功能我们需要在http元素下定义logout元素,这样Spring Security将自动为我们添加用于处理退出登录的过滤器LogoutFilter到FilterChain。当我们指定了http元素的auto-config属性为true时logout定义是会自动配置的,此时我们默认退出登录的URL为“/j_spring_secu
- 透过源码学前端 之 Backbone 三 Model
逐行分析JS源代码
backbone源码分析js学习
Backbone 分析第三部分 Model
概述: Model 提供了数据存储,将数据以JSON的形式保存在 Model的 attributes里,
但重点功能在于其提供了一套功能强大,使用简单的存、取、删、改数据方法,并在不同的操作里加了相应的监听事件,
如每次修改添加里都会触发 change,这在据模型变动来修改视图时很常用,并且与collection建立了关联。
- SpringMVC源码总结(七)mvc:annotation-driven中的HttpMessageConverter
乒乓狂魔
springMVC
这一篇文章主要介绍下HttpMessageConverter整个注册过程包含自定义的HttpMessageConverter,然后对一些HttpMessageConverter进行具体介绍。
HttpMessageConverter接口介绍:
public interface HttpMessageConverter<T> {
/**
* Indicate
- 分布式基础知识和算法理论
bluky999
算法zookeeper分布式一致性哈希paxos
分布式基础知识和算法理论
BY
[email protected]
本文永久链接:http://nodex.iteye.com/blog/2103218
在大数据的背景下,不管是做存储,做搜索,做数据分析,或者做产品或服务本身,面向互联网和移动互联网用户,已经不可避免地要面对分布式环境。笔者在此收录一些分布式相关的基础知识和算法理论介绍,在完善自我知识体系的同
- Android Studio的.gitignore以及gitignore无效的解决
bell0901
androidgitignore
github上.gitignore模板合集,里面有各种.gitignore : https://github.com/github/gitignore
自己用的Android Studio下项目的.gitignore文件,对github上的android.gitignore添加了
# OSX files //mac os下 .DS_Store
- 成为高级程序员的10个步骤
tomcat_oracle
编程
What
软件工程师的职业生涯要历经以下几个阶段:初级、中级,最后才是高级。这篇文章主要是讲如何通过 10 个步骤助你成为一名高级软件工程师。
Why
得到更多的报酬!因为你的薪水会随着你水平的提高而增加
提升你的职业生涯。成为了高级软件工程师之后,就可以朝着架构师、团队负责人、CTO 等职位前进
历经更大的挑战。随着你的成长,各种影响力也会提高。
- mongdb在linux下的安装
xtuhcy
mongodblinux
一、查询linux版本号:
lsb_release -a
LSB Version: :base-4.0-amd64:base-4.0-noarch:core-4.0-amd64:core-4.0-noarch:graphics-4.0-amd64:graphics-4.0-noarch:printing-4.0-amd64:printing-4.0-noa