机器学习之心
机器学习之心

机器学习 | MATLAB实现GLM广义线性模型参数设定

机器学习 | MATLAB实现GLM广义线性模型参数设定

目录

    • 机器学习 | MATLAB实现GLM广义线性模型参数设定
      • 基本介绍
      • 模型特点
      • 程序设计
      • 参考资料

基本介绍

广义线性模型[generalize linear model(GLM)]是线性模型的扩展，通过联系函数建立响应变量的数学期望值与线性组合的预测变量之间的关系。它的特点是不强行改变数据的自然度量，数据可以具有非线性和非恒定方差结构。是线性模型在研究响应值的非正态分布以及非线性模型简洁直接的线性转化时的一种发展。

模型特点

  • 在广义线性模型的理论框架中，则假设目标变量Y则是服从指数分布族，正态分布和伯努利分布都属于指数分布族，因此线性回归和逻辑回归可以看作是广义线性模型的特例。

  • 这是概率分布及其正则联系函数（Canonical Link function）的列表。
    正态分布:恒等函数；泊松分布:对数函数；二项分布:分对数函数

  • 除此以外我们还可以自定义联系函数，如果不喜欢自己编写可以使用在 statsmodels 中实现了的各种联系函数，Stan、PyMC3 和 TensorFlow Probability 等概率编程框架

你可能感兴趣的:(#,LM线性模型,#,Bayes贝叶斯模型,GLM,广义线性模型)

  • llama.cpp 编译安装@Ubuntu skywalk8163 项目实践人工智能llamaubuntulinux人工智能
    在Kylin和Ubuntu编译llama.cpp，具体参考：llama模型c语言推理@FreeBSD-CSDN博客现在代码并编译：gitclonehttps://github.com/ggerganov/llama.cppcdllama.cppmkdirbuildcdbuildcmake..cmake--build.--configRelease#可选安装makeinstall#或可选添加路径ex
  • keras.optimizers优化器中文文档 地上悬河 python开发语言后端
    优化器optimizers优化器是编译Keras模型必要的两个参数之一model=Sequential()model.add(Dense(64,init='uniform',input_dim=10))model.add(Activation('tanh'))model.add(Activation('softmax'))sgd=SGD(lr=0.01,decay=1e-6,momentum=0.
  • 数据管理知识体系指南（第二版）-第五章——数据建模和设计-学习笔记 键盘上的五花肉 数据治理数据库数据仓库数据治理
    目录5.1引言5.1.1业务驱动因素5.1.2目标和原则5.1.3基本概念5.2活动5.2.1规划数据建模5.2.2建立数据模型5.2.3审核数据模型5.2.4维护数据模型5.3工具5.3.1数据建模工具5.3.2数据血缘工具5.3.3数据分析工具5.3.4元数据资料库5.3.5数据模型模式5.3.6行业数据模型5.4方法5.4.1命名约定的最佳实践5.4.2数据库设计中的最佳实践5.5数据建模和
  • UNDERSTANDING HTML WITH LARGE LANGUAGE MODELS liferecords LLM语言模型人工智能自然语言处理
    UNDERSTANDINGHTMLWITHLARGELANGUAGEMODELS相关链接：arXiv关键字：大型语言模型、HTML理解、Web自动化、自然语言处理、机器学习摘要大型语言模型（LLMs）在各种自然语言任务上表现出色。然而，它们在HTML理解方面的能力——即解析网页的原始HTML，对于自动化基于Web的任务、爬取和浏览器辅助检索等应用——尚未被充分探索。我们为HTML理解模型（经过微调
  • PaperWeekly sapienst PapersPaperwithCodeGeneralML
    1.Python软件包解决DL在未见过的数据分布下性能差的问题：（1）神经网络和损失分离的模块化设计（2）强大便捷的基准测试能力（3）易于使用但难以修改（4）github:https://github.com/marrlab/domainlabTrainer和Models之间是什么关系Trainer和Models是DomainLab中的两个核心概念。Trainer是一个用于指导数据流向模型并计算S
  • Kotlin非常用关键字使用记录 Developings kotlin开发语言android
    1，typealias声明一个类型别名。样例：typealiasMyBean=ItemBeandataclassItemBean(valtitle:String,valintent:Intent)valbean=MyBean("11",Intent())实现了将ItemBean数据模型取了一个别名MyBean，后续我们可以像使用别名一样使用他们2，crossinline禁止传递给内联函数的lamb
  • 数据库的魅力：深入探索与应用 小黄编程快乐屋 数据库
    数据库的魅力：深入探索与应用在数字化时代，数据库已经成为信息处理和存储的基石。无论是大型企业还是个人开发者，数据库都是不可或缺的工具。本文将带您深入探索数据库的魅力，了解其基本概念、类型以及应用，并分享一些实用的数据库管理技巧。一、数据库的基本概念数据库，简而言之，就是按照一定规则存储、组织和管理数据的仓库。它可以看作是一个电子化的文件柜，用于存储电子化的文件。这些文件按照特定的数据模型组织起来，
  • 罗永浩将首度直播卖“云”；武汉大学回应开设雷军班；.NET 7自5月14日起将不被支持 | 极客头条 极客日报 .net
    「极客头条」——技术人员的新闻圈！CSDN的读者朋友们好，「极客头条」来啦，快来看今天都有哪些值得我们技术人关注的重要新闻吧。整理|苏宓出品|CSDN（ID：CSDNnews）一分钟速览新闻点！90后华为「天才少年」稚晖君又获新融资百度智能云推出大模型应用全家桶，7款产品全新升级武汉大学回应开设雷军班：招15人，本博贯通知情人士辟谣腾讯大规模裁员罗永浩将首度直播卖“云”联发科携手阿里云，天玑930
  • Java面试题：解释JVM的内存结构，并描述堆、栈、方法区在内存结构中的角色和作用，Java中的多线程是如何实现的，Java垃圾回收机制的基本原理，并讨论常见的垃圾回收算法 杰哥在此 Java系列javajvm算法面试
    Java内存模型与多线程的深入探讨在Java的世界里，内存模型和多线程是开发者必须掌握的核心知识点。它们不仅关系到程序的性能和稳定性，还直接影响到系统的可扩展性和可靠性。下面，我将通过三个面试题，带领大家深入理解Java内存模型、多线程以及并发编程的相关原理和实践。面试题一：请解释JVM的内存结构，并描述堆、栈、方法区在内存结构中的角色和作用。关注点：JVM内存结构的基本组成堆、栈、方法区的功能和
  • ChatGPT技巧大揭秘：AI写代码新境界 2401_83550420 chatgpt4.0chatgptchatgpt人工智能AI写作
    ChatGPT无限次数:点击直达ChatGPT技巧大揭秘：AI写代码新境界随着人工智能技术的不断进步，开发人员现在有了更多有趣的工具来提高他们的工作效率。其中，ChatGPT作为一种基于深度学习的自然语言处理模型，已经成为许多开发者的新宠。在本文中，我们将揭秘使用ChatGPT来帮助编写代码的技巧，探索AI在编程领域的新境界。ChatGPT简介ChatGPT是一种基于大型神经网络的对话生成模型，它
  • ChatGPT：AI合作伙伴助你成为论文写作高手 2401_83550420 chatgptchatgpt人工智能AI写作
    ChatGPT无限次数:点击直达摘要：本文将介绍ChatGPT3.5Turbo（以下简称ChatGPT），一款强大的AI合作伙伴，能够助你成为一名论文写作高手。我们将深入探讨ChatGPT的特点、优势，并提供多个示例，展示ChatGPT在论文写作中的应用。无论是开展研究、撰写论文、还是与ChatGPT进行互动交流，都能够帮助你提升写作效率和质量。引言：随着人工智能的发展，聊天型语言模型在各个领域都
  • AI大模型学习：开启智能时代的新篇章 游向大厂的咸鱼 人工智能学习
    随着人工智能技术的不断发展，AI大模型已经成为当今领先的技术之一，引领着智能时代的发展。这些大型神经网络模型，如OpenAI的GPT系列、Google的BERT等，在自然语言处理、图像识别、智能推荐等领域展现出了令人瞩目的能力。然而，这些模型的背后是一系列复杂的学习过程，深度学习技术的不断演进推动了AI大模型学习的发展。首先，AI大模型学习的基础是深度学习技术。深度学习是一种模仿人类大脑结构的机器
  • 程序员开发技术整理 laizhixue 学习前端框架
    前端技术：vue-前端框架element-前端框架bootstrap-前端框架echarts-图标组件C#后端技术：webservice：soap架构：简单的通信协议，用于服务通信ORM框架：对象关系映射，如EF：对象实体模型，是ado.net中的应用技术soap服务通讯：xml通讯ado.net：OAuth2:登录授权认证：Token认证：JWT：jsonwebtokenJava后端技术：便捷工
  • 日精进 石淑萍
    【早上好#淑萍#20230605日精进335】分享嘉宾：海明教练社群运营架构专家全域流量孵化教练个人品牌超千万利润打造高手基本的创业者，对于商业模式的设计都是有漏洞的。股权架构今天我们讲的商业模式主要是盈利模式。很多社群运营会做裂变，不会做转化，因为没有后端的设计。不断的去积累，思考有哪些模式，需要去如何设计。政策领域：政府补贴➕大学生技术/大学生创业团队盈利模型——赋能板块核心一：长期锁客—资格
  • 大模型的学习 LLaMa和ChatGLM，minichatgpt4 贝猫说python 学习llama人工智能
    LLaMa和ChatGLM，minichatgpt4什么情况用Bert模型，什么情况用LLaMA、ChatGLM类大模型，咋选？答：Bert的模型由多层双向的Transformer编码器组成，由12层组成，768隐藏单元，12个head，总参数量110M，约1.15亿参数量。NLU（自然语言理解）任务效果很好，单卡GPU可以部署，速度快，V100GPU下1秒能处理2千条以上。ChatGLM-6B,
  • 【循环神经网络rnn】一篇文章讲透 CX330的烟花 rnn人工智能深度学习算法python机器学习数据结构
    目录引言二、RNN的基本原理代码事例三、RNN的优化方法1长短期记忆网络（LSTM）2门控循环单元（GRU）四、更多优化方法1选择合适的RNN结构2使用并行化技术3优化超参数4使用梯度裁剪5使用混合精度训练6利用分布式训练7使用预训练模型五、RNN的应用场景1自然语言处理2语音识别3时间序列预测六、RNN的未来发展七、结论引言众所周知，CNN与循环神经网络（RNN）或生成对抗网络（GAN）等算法结
  • 零基础机器学习(5)之线性回归模型的性能评估 一只特立独行猪 机器学习机器学习线性回归人工智能
    文章目录线性回归模型的性能评估1.举例1-单一特征2.举例2-多特征线性回归模型的性能评估评估线性回归模型时，首先要建立评估的测试数据集（测试集不能与训练集相同），然后选择合适的评估方法，实现对线性回归模型的评估。回归任务中最常用的评估方法有均方误差、均方根误差和预测准确率（确定系数）。1.举例1-单一特征分别对两个模型进行评估，输入的测试集如表所示。面积/（m2）售价/（万元）面积/（m2）售价
  • ChatGPT：智能论文写作指南，让您成为写作高手 AI臻蚌 chatgpt4.0chatgptchatgpt人工智能AI写作
    ChatGPT无限次数:点击直达写作是学术研究中不可或缺的一环，然而，对于许多人来说，写作往往是一项艰巨而费时的任务。但是，现在有了ChatGPT，您将能够以前所未有的速度和准确性编写高质量的论文。本文将向您介绍如何利用ChatGPT的强大功能成为写作高手，并为您提供一些示例，展示其在不同领域的应用。1.简介ChatGPT是一种基于人工智能的语言模型，它可以理解并生成人类语言。通过训练大量的语料库
  • ChatGPT神技：AI成为你的编程良友 2401_83481083 chatgpt4.0chatgptchatgpt人工智能AI写作
    ChatGPT无限次数:点击直达ChatGPT神技：AI成为你的编程良友近年来，人工智能技术的发展迅猛，ChatGPT作为其中一项创新技术，正逐渐走进我们的生活。在编程领域，AI不仅可以助力我们提高效率，还能成为我们的良友，帮助解决各种编程难题。一、ChatGPT简介ChatGPT是一种基于自然语言处理技术的人工智能模型，它能够生成类人对话。ChatGPT通过深度学习模型，能够理解输入的文本并生成
  • SWIFT环境配置及大模型微调实践 weixin_43870390 swift开发语言ios
    SWIFT环境配置及大模型微调实践SWIFT环境配置基础配置增量配置SWIFTQwen_audio_chat大模型微调实践问题1:问题2:问题定位解决方法手动安装pytorchSWIFT介绍参考：这里SWIFT环境配置基础配置condacreate-nswiftpython=3.8pipinstallms-swift[all]-U#下载项目gitclonehttps://github.com/mo
  • SWIFT介绍和学习(简单入门级别) weixin_43870390 swift学习开发语言
    SWIFT介绍和学习SWIFT功能介绍SWIFT快速使用LLM及LLM最佳实践（LLM系列文章）部署指南vllm非官方介绍资料项目地址：https://github.com/modelscope/swift任何有疑惑的地方，参考项目首页readme寻求答案SWIFT功能介绍SWIFT（可扩展的轻量级微调基础设施）是一个可扩展的框架，旨在促进轻量级模型的微调和推理。它通过采用参数高效、内存高效和时间
  • AI推介-大语言模型LLMs论文速览（arXiv方向）：2024.03.20-2024.03.25 小小帅AIGC LLMs论文时报人工智能语言模型自然语言处理LLM大语言模型论文推送深度学习
    文章目录~1.IterativeRefinementofProject-LevelCodeContextforPreciseCodeGenerationwithCompilerFeedback2.TrustAIatSemEval-2024Task8:AComprehensiveAnalysisofMulti-domainMachineGeneratedTextDetectionTechniques
  • AI推介-大语言模型LLMs论文速览（arXiv方向）：2024.02.20-2024.02.25 小小帅AIGC LLMs论文时报人工智能语言模型深度学习LLM大语言模型论文推送
    论文目录~1.Zero-shotcross-lingualtransferininstructiontuningoflargelanguagemodel2.ScalingEfficientLLMs3.LLM-DA:DataAugmentationviaLargeLanguageModelsforFew-ShotNamedEntityRecognition4.WhoseLLMisitAnyway?L
  • Win环境下安装 torch==1.1.0 JOYCE_Leo16 Bug记录深度学习python人工智能pytorch
    问题描述复现很多模型的时候，会遇到torch版本不一致问题，尤其是torch1.1.0一直都在安装错误，试了很多方法都没用。解决方案在默认环境中安装torch：pipinstallhttps://download.pytorch.org/whl/cu90/torch-1.1.0-cp36-cp36m-win_amd64.whlpipinstallhttps://download.pytorch.o
  • Java | 如何利用AI给编程提效 程序员影子 AI+编程实践java开发语言AI编程ai语言模型
    大家可以关注一下专栏，方便大家需要的时候直接查找，专栏将持续更新~大家好，我是程序员影子|全网同名一名致力于帮助更多朋友快速入门编程的程序猿一、引言AI已经频繁的出现在我们的生活中，那我们该如何更好的玩转AI+编程，提升自己的开发效率呢？本篇文章影子将为大家分享AI在编程开发中的提效，并以三大国产模型和Java语言作为例子，为大家带来实践分享。1.1AI编程助手的发展背景随着AI的快速发展，尤其是
  • Analysis of Negative Sampling Methods for Knowledge Graph Embedding 小蜗子 知识图谱负采样知识图谱embedding人工智能
    摘要负采样是一种用于加速知识图嵌入学习和最大化嵌入模型在链接预测和实体解析等支持任务中的有效性的方法。负采样对于提高准确性、减少偏差、提高效率和改善代表性至关重要。本文仔细研究了在基准数据集Fb15k上，张量分解和平移嵌入模型的两种基本负采样技术增加每正负采样数量的后果。对于均匀抽样和伯努利抽样，值得注意的是，基于每阳性负的数量增加而显示性能变化的模式。我们的目标是确定不同的负采样参数对张量分解模
  • haproxy无缝热加载的辅助进程multibinder的C语言实现版本 码农心语 LINUX高性能c++开发haproxy无缝热加载seamlessreloadhitlessreloadmultibinder
      本模块用epoll模型来实现了一个multibinder，供haproxy无缝热重启来使用，需要另外再做一个haproxy_wrapper来实现haproxy配置文件的生成和进程的加载功能。  本模块也可以作为入门epoll开发和signalfd开发的学习材料。haproxy的无缝热重启的实现原理功能：创建一个listensocket关闭一个listensocket获取一个listensock
  • Prompts（一） george_xu4 大模型prompt
    提示工程提示工程（PromptEngineering）是一门较新的学科，关注提示词开发和优化，帮助用户将大语言模型（LargeLanguageModel,LLM）用于各场景和研究领域。掌握了它的奥秘，你便能洞悉LLM的无限潜能与潜在限制，从而更好地驾驭它。研究人员运用提示工程的魔力，为LLM注入了处理复杂任务场景的新活力。问答、算术推理，这些曾让LLM头疼不已的挑战，如今在精心设计的提示词引导下，
  • 《论文阅读》EmpDG：多分辨率交互式移情对话生成 COLING 2020 365JHWZGo 情感对话论文阅读共情回复回复生成对话系统多分辨率对抗学习
    《论文阅读》EmpDG：多分辨率交互式移情对话生成COLING2020前言简介模型架构共情生成器交互鉴别器损失函数前言亲身阅读感受分享，细节画图解释，再也不用担心看不懂论文啦~无抄袭，无复制，纯手工敲击键盘~今天为大家带来的是《EmpDG:Multi-resolutionInteractiveEmpatheticDialogueGeneration》出版：COLING时间：2020类型：共情回复关
  • 一个复杂系统的拆分改造实践（转） 天天向上卡索
    一个复杂系统的拆分改造实践1为什么要拆分？先看一段对话。从上面对话可以看出拆分的理由：1）应用间耦合严重。系统内各个应用之间不通，同样一个功能在各个应用中都有实现，后果就是改一处功能，需要同时改系统中的所有应用。这种情况多存在于历史较长的系统，因各种原因，系统内的各个应用都形成了自己的业务小闭环；2）业务扩展性差。数据模型从设计之初就只支持某一类的业务，来了新类型的业务后又得重新写代码实现，结果就
  • JVM StackMapTable 属性的作用及理解 lijingyao8206 jvm字节码Class文件StackMapTable
            在Java 6版本之后JVM引入了栈图(Stack Map Table)概念。为了提高验证过程的效率，在字节码规范中添加了Stack Map Table属性，以下简称栈图，其方法的code属性中存储了局部变量和操作数的类型验证以及字节码的偏移量。也就是一个method需要且仅对应一个Stack Map Table。在Java 7版
  • 回调函数调用方法 百合不是茶 java
    最近在看大神写的代码时,.发现其中使用了很多的回调 ,以前只是在学习的时候经常用到 ,现在写个笔记 记录一下   代码很简单:           MainDemo  :调用方法  得到方法的返回结果        
  • [时间机器]制造时间机器需要一些材料 comsci 制造
          根据我的计算和推测,要完全实现制造一台时间机器,需要某些我们这个世界不存在的物质     和材料...       甚至可以这样说,这种材料和物质,我们在反应堆中也无法获得......      
  • 开口埋怨不如闭口做事 邓集海 邓集海 做人 做事 工作
    “开口埋怨，不如闭口做事。”不是名人名言，而是一个普通父亲对儿子的训导。但是，因为这句训导，这位普通父亲却造就了一个名人儿子。这位普通父亲造就的名人儿子，叫张明正。 　　 　　张明正出身贫寒，读书时成绩差，常挨老师批评。高中毕业，张明正连普通大学的分数线都没上。高考成绩出来后，平时开口怨这怨那的张明正，不从自身找原因，而是不停地埋怨自己家庭条件不好、埋怨父母没有给他创造良好的学习环境。 　　 　　
  • jQuery插件开发全解析，类级别与对象级别开发 IT独行者 jquery开发插件　函数
    jQuery插件的开发包括两种： 一种是类级别的插件开发，即给 jQuery添加新的全局函数，相当于给 jQuery类本身添加方法。 jQuery的全局函数就是属于 jQuery命名空间的函数，另一种是对象级别的插件开发，即给 jQuery对象添加方法。下面就两种函数的开发做详细的说明。   1 、类级别的插件开发 类级别的插件开发最直接的理解就是给jQuer
  • Rome解析Rss 413277409 Rome解析Rss
    import java.net.URL;  import java.util.List;    import org.junit.Test;    import com.sun.syndication.feed.synd.SyndCategory;  import com.sun.syndication.feed.synd.S
  • RSA加密解密 无量 加密解密rsa
    RSA加密解密代码 代码有待整理 package com.tongbanjie.commons.util; import java.security.Key; import java.security.KeyFactory; import java.security.KeyPair; import java.security.KeyPairGenerat
  • linux 软件安装遇到的问题 aichenglong linux遇到的问题ftp
    1 ftp配置中遇到的问题    500 OOPS: cannot change directory   出现该问题的原因:是SELinux安装机制的问题.只要disable SELinux就可以了   修改方法:1 修改/etc/selinux/config 中SELINUX=disabled    2 source /etc
  • 面试心得 alafqq 面试
    最近面试了好几家公司。记录下； 支付宝，面试我的人胖胖的，看着人挺好的；博彦外包的职位，面试失败； 阿里金融，面试官人也挺和善，只不过我让他吐血了。。。 由于印象比较深，记录下； 1，自我介绍 2，说下八种基本类型；（算上string。楼主才答了3种，哈哈，string其实不是基本类型，是引用类型） 3，什么是包装类，包装类的优点； 4，平时看过什么书？NND，什么书都没看过。。照样
  • java的多态性探讨 百合不是茶 java
    java的多态性是指main方法在调用属性的时候类可以对这一属性做出反应的情况 //package 1; class A{ public void test(){ System.out.println("A"); } } class D extends A{ public void test(){ S
  • 网络编程基础篇之JavaScript-学习笔记 bijian1013 JavaScript
    1.documentWrite <html> <head> <script language="JavaScript"> document.write("这是电脑网络学校"); document.close(); </script> </h
  • 探索JUnit4扩展：深入Rule bijian1013 JUnitRule单元测试
            本文将进一步探究Rule的应用，展示如何使用Rule来替代@BeforeClass，@AfterClass，@Before和@After的功能。         在上一篇中提到，可以使用Rule替代现有的大部分Runner扩展，而且也不提倡对Runner中的withBefores()，withAfte
  • [CSS]CSS浮动十五条规则 bit1129 css
    这些浮动规则，主要是参考CSS权威指南关于浮动规则的总结，然后添加一些简单的例子以验证和理解这些规则。   1. 所有的页面元素都可以浮动 2. 一个元素浮动后，会成为块级元素，比如<span>,a, strong等都会变成块级元素 3.一个元素左浮动，会向最近的块级父元素的左上角移动，直到浮动元素的左外边界碰到块级父元素的左内边界；如果这个块级父元素已经有浮动元素停靠了
  • 【Kafka六】Kafka Producer和Consumer多Broker、多Partition场景 bit1129 partition
    0.Kafka服务器配置 3个broker 1个topic，6个partition，副本因子是2 2个consumer，每个consumer三个线程并发读取   1. Producer package kafka.examples.multibrokers.producers; import java.util.Properties; import java.util.
  • zabbix_agentd.conf配置文件详解 ronin47 zabbix 配置文件
    Aliaskey的别名，例如 Alias=ttlsa.userid:vfs.file.regexp[/etc/passwd,^ttlsa:.:([0-9]+),,,,\1]， 或者ttlsa的用户ID。你可以使用key：vfs.file.regexp[/etc/passwd,^ttlsa:.: ([0-9]+),,,,\1]，也可以使用ttlsa.userid。备注: 别名不能重复，但是可以有多个
  • java--19.用矩阵求Fibonacci数列的第N项 bylijinnan fibonacci
    参考了网上的思路，写了个Java版的： public class Fibonacci { final static int[] A={1,1,1,0}; public static void main(String[] args) { int n=7; for(int i=0;i<=n;i++){ int f=fibonac
  • Netty源码学习-LengthFieldBasedFrameDecoder bylijinnan javanetty
    先看看LengthFieldBasedFrameDecoder的官方API http://docs.jboss.org/netty/3.1/api/org/jboss/netty/handler/codec/frame/LengthFieldBasedFrameDecoder.html API举例说明了LengthFieldBasedFrameDecoder的解析机制，如下： 实
  • AES加密解密 chicony 加密解密
    AES加解密算法，使用Base64做转码以及辅助加密： package com.wintv.common; import javax.crypto.Cipher; import javax.crypto.spec.IvParameterSpec; import javax.crypto.spec.SecretKeySpec; import sun.misc.BASE64Decod
  • 文件编码格式转换 ctrain 编码格式
    package com.test; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import java.io.InputStream; import java.io.OutputStream;
  • mysql 在linux客户端插入数据中文乱码 daizj mysql中文乱码
    1、查看系统客户端，数据库，连接层的编码  查看方法： http://daizj.iteye.com/blog/2174993 进入mysql，通过如下命令查看数据库编码方式： mysql>  show variables like 'character_set_%'; +--------------------------+------
  • 好代码是廉价的代码 dcj3sjt126com 程序员读书
      长久以来我一直主张：好代码是廉价的代码。 当我跟做开发的同事说出这话时，他们的第一反应是一种惊愕，然后是将近一个星期的嘲笑，把它当作一个笑话来讲。 当他们走近看我的表情、知道我是认真的时，才收敛一点。 当最初的惊愕消退后，他们会用一些这样的话来反驳： “好代码不廉价，好代码是采用经过数十年计算机科学研究和积累得出的最佳实践设计模式和方法论建立起来的精心制作的程序代码。” 我只
  • Android网络请求库——android-async-http dcj3sjt126com android
    在iOS开发中有大名鼎鼎的ASIHttpRequest库，用来处理网络请求操作，今天要介绍的是一个在Android上同样强大的网络请求库android-async-http，目前非常火的应用Instagram和Pinterest的Android版就是用的这个网络请求库。这个网络请求库是基于Apache HttpClient库之上的一个异步网络请求处理库，网络处理均基于Android的非UI线程，通
  • ORACLE 复习笔记之SQL语句的优化 eksliang SQL优化Oracle sql语句优化SQL语句的优化
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2097999   SQL语句的优化总结如下   sql语句的优化可以按照如下六个步骤进行： 合理使用索引 避免或者简化排序 消除对大表的扫描 避免复杂的通配符匹配 调整子查询的性能 EXISTS和IN运算符 下面我就按照上面这六个步骤分别进行总结：
  • 浅析：Android 嵌套滑动机制（NestedScrolling） gg163 android移动开发滑动机制嵌套
    谷歌在发布安卓 Lollipop版本之后，为了更好的用户体验，Google为Android的滑动机制提供了NestedScrolling特性 NestedScrolling的特性可以体现在哪里呢？<!--[if !supportLineBreakNewLine]--><!--[endif]--> 比如你使用了Toolbar，下面一个ScrollView，向上滚
  • 使用hovertree菜单作为后台导航 hvt JavaScriptjquery.nethovertreeasp.net
      hovertree是一个jquery菜单插件，官方网址：http://keleyi.com/jq/hovertree/ ，可以登录该网址体验效果。 0.1.3版本：http://keleyi.com/jq/hovertree/demo/demo.0.1.3.htm hovertree插件包含文件： http://keleyi.com/jq/hovertree/css
  • SVG 教程 （二）矩形 天梯梦 svg
    SVG <rect> SVG Shapes SVG有一些预定义的形状元素，可被开发者使用和操作： 矩形 <rect> 圆形 <circle> 椭圆 <ellipse> 线 <line> 折线 <polyline> 多边形 <polygon> 路径 <path>
  • 一个简单的队列 luyulong java数据结构队列
    public class MyQueue { private long[] arr; private int front; private int end; // 有效数据的大小 private int elements; public MyQueue() { arr = new long[10]; elements = 0; front
  • 基础数据结构和算法九：Binary Search Tree sunwinner Algorithm
      A binary search tree (BST) is a binary tree where each node has a Comparable key (and an associated value) and satisfies the restriction that the key in any node is larger than the keys in all
  • 项目出现的一些问题和体会 Steven-Walker DAOWebservlet
         第一篇博客不知道要写点什么，就先来点近阶段的感悟吧。     这几天学了servlet和数据库等知识，就参照老方的视频写了一个简单的增删改查的，完成了最简单的一些功能，使用了三层架构。 dao层完成的是对数据库具体的功能实现，service层调用了dao层的实现方法，具体对servlet提供支持。  &
  • 高手问答：Java老A带你全面提升Java单兵作战能力！ ITeye管理员 java
    本期特邀《Java特种兵》作者：谢宇，CSDN论坛ID: xieyuooo 针对JAVA问题给予大家解答，欢迎网友积极提问，与专家一起讨论! 作者简介： 淘宝网资深Java工程师，CSDN超人气博主，人称“胖哥”。 CSDN博客地址： http://blog.csdn.net/xieyuooo 作者在进入大学前是一个不折不扣的计算机白痴，曾经被人笑话过不懂鼠标是什么，
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他