机器学习类别不平衡问题的解决方法—

如何有效的学习AI大模型？ Python程序员罗宾学习人工智能语言模型自然语言处理架构
学习AI大模型是一个系统性的过程，涉及到多个学科的知识。以下是一些建议，帮助你更有效地学习AI大模型：基础知识储备：数学基础：学习线性代数、概率论、统计学和微积分等，这些是理解机器学习算法的数学基础。编程技能：掌握至少一种编程语言，如Python，因为大多数AI模型都是用Python实现的。理论学习：机器学习基础：了解监督学习、非监督学习、强化学习等基本概念。深度学习：学习神经网络的基本结构，如卷
#LLM入门|Prompt#2.3_对查询任务进行分类|意图分析_Classification 向日葵花籽儿 LLM入门教程笔记 prompt 分类数据库
在本章中，我们将重点探讨评估输入任务的重要性，这关乎到整个系统的质量和安全性。在处理不同情况下的多个独立指令集的任务时，首先对查询类型进行分类，并以此为基础确定要使用哪些指令，具有诸多优势。这可以通过定义固定类别和硬编码与处理特定类别任务相关的指令来实现。例如，在构建客户服务助手时，对查询类型进行分类并根据分类确定要使用的指令可能非常关键。具体来说，如果用户要求关闭其账户，那么二级指令可能是添加有
文本生成图像工作简述1--概念介绍和技术梳理尹凯
姓名：尹凯学号：22011210590学院：通信工程学院原文链接：https://blog.csdn.net/air__Heaven/article/details/127302735【嵌牛导读】文本生成图像的概念介绍与技术梳理【嵌牛鼻子】文本生成图像基于深度学习的机器学习方法已经在语音、文本、图像等单一模态领域取得了巨大的成功，而同时涉及到多种输入模态的多模态机器学习研究有巨大的应用前景和广泛的
一篇文章带你彻底弄懂大模型——掌握基本概念，领先别人一步！努力的光头强 transformer 职场和发展深度学习人工智能 langchain
大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。本文从大模型的基本概念出发，对大模型领域容易混淆的相关概念进行区分，并就大模型的发展历程、特点和分类、泛化与微调进行了详细解读，供大家在了解大模型基本知识的过程中起到一定参考作用。本文目录如下：·大模型的定义·大模型相关概念区分·大模型的发展历程·大模型的特点·大模型的分类·大模型的泛化与微调1.大模型的定义大模型是指具有大规模参数和复杂计算结
使用Fleet AI Context和LangChain构建高效的文档检索系统 afTFODguAKBF 人工智能 langchain python
使用FleetAIContext和LangChain构建高效的文档检索系统引言在当今的AI和机器学习领域，高质量的文档检索系统对于提高开发效率和用户体验至关重要。本文将介绍如何利用FleetAIContext提供的高质量embeddings和LangChain框架来构建一个强大的文档检索系统。我们将深入探讨如何处理嵌入向量、检索相关文档，以及如何将这些功能整合到一个简单但功能强大的代码生成链中。主
Spark MLlib模型训练—推荐算法 ALS(Alternative Least Squares) 不二人生 Spark ML 实战 spark-ml 推荐算法算法
SparkMLlib模型训练—推荐算法ALS(AlternativeLeastSquares)如果你平时爱刷抖音，或者热衷看电影，不知道有没有过这样的体验：这类影视App你用得越久，它就好像会读心术一样，总能给你推荐对胃口的内容。其实这种迎合用户喜好的推荐，离不开机器学习中的推荐算法。在今天这一讲，我们就结合两个有趣的电影推荐场景，为你讲解SparkMLlib支持的协同过滤与频繁项集算法电影推荐场
2023-02-08 益民昌盛
健身的好·处健身有助于·人的健康与长寿是世界人民共同追求的目标。随着生活水平的提高，人们更加关注自己的身体健康，对健身运动也更加重视，从而使健身运动成为人们喜爱的一种方式。但是从当前体育锻炼的现状来看，由于社会发展不平衡、人民生活水平不同、工作压力大等原因，导致人民身体健康出现了一些问题。本文从健身运动对人健康的影响入手，提出一些建议。一、锻炼身体的好处通过健身，人的心脏、血管及其他器官都会得到锻
概率图模型（PGM）综述医学影像处理概率图模型概率图模型综述
RefLink:http://www.sigvc.org/bbs/thread-728-1-1.htmlGraphicalModel的基本类型基本的GraphicalModel可以大致分为两个类别：贝叶斯网络(BayesianNetwork)和马尔可夫随机场(MarkovRandomField)。它们的主要区别在于采用不同类型的图来表达变量之间的关系：贝叶斯网络采用有向无环图(DirectedAc
使用MLOps进行AI部署的顶级公司 AI研报人工智能
自从AI技术进入主流领域以来，MLOps（机器学习运维）已成为在生产环境中部署和管理机器学习模型的一系列实践，这对企业的成败起着关键作用。各种背景的公司都在采用MLOps技术，以简化操作、提高模型效率和扩展AI解决方案。本文介绍了在AI部署方面表现突出的顶尖公司，它们的策略以及成功案例。使用MLOps进行AI部署的公司1.谷歌谷歌在MLOps领域处于领先地位，凭借其在云计算和机器学习研发方面的深厚
天下苦英伟达久矣！PyTorch官方免CUDA加速推理，Triton时代要来？诗者才子酒中仙物联网 /互联网 /人工智能 /其他 pytorch 人工智能 python
在做大语言模型（LLM）的训练、微调和推理时，使用英伟达的GPU和CUDA是常见的做法。在更大的机器学习编程与计算范畴，同样严重依赖CUDA，使用它加速的机器学习模型可以实现更大的性能提升。虽然CUDA在加速计算领域占据主导地位，并成为英伟达重要的护城河之一。但其他一些工作的出现正在向CUDA发起挑战，比如OpenAI推出的Triton，它在可用性、内存开销、AI编译器堆栈构建等方面具有一定的优势
深度学习入门篇：PyTorch实现手写数字识别 AI_Guru人工智能深度学习 pytorch 人工智能
深度学习作为机器学习的一个分支，近年来在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成就。在众多的深度学习框架中，PyTorch以其动态计算图、易用性强和灵活度高等特点，受到了广泛的喜爱。本篇文章将带领大家使用PyTorch框架，实现一个手写数字识别的基础模型。手写数字识别简介手写数字识别是计算机视觉领域的一个经典问题，目的是让计算机能够识别并理解手写数字图像。这个问题通常作为深度学习入门的练习，因为
存货跌价准备 namelessdu
存货跌价准备是指在出具资产负债表日，将存货按MIN(可变现净值,成本)重新计算存货的账面价值可变现净值的计算相对容易。需要注意的一点是，存货跌价准备是需要区分类别分别计提存货跌价。最典型的就是不同的存货、同一个存货有合同vs没有合同的情况
Vue + Django的人脸识别系统 DXSsssss python DRF tensorflow 人脸识别
最近在研究机器学习，刚好最近看了vue+Djangodrf的一些课程，学以致用，做了一个人脸识别系统。项目前端使用Vue框架，用到了elementui组件，写起来真是方便。比之前传统的dtl方便了太多。后端使用了drf，识别知识刚开始打算使用opencv+tensorflow,但是发现吧识别以后的结果返回到浏览器当中时使用opencv比较麻烦（主要是我太菜，想不到比较好的方法），因此最终使用了tf
【机器学习】必会降维算法之：奇异值分解（SVD） Carl_奕然机器学习算法人工智能
奇异值分解（SVD）1、引言2、奇异值分解（SVD）2.1定义2.2应用场景2.3核心原理2.4算法公式2.5代码示例3、总结1、引言一转眼，小屌丝：鱼哥，就要到每年最开心的节日了：六一儿童节。小鱼：你有啥想法？小屌丝：想法没有，玩的地方倒是想小鱼：拉倒吧，我可不去小屌丝：确定？小鱼：看情况。小屌丝：嘿嘿，难得过节日，我们也得放松一下小鱼：正有此意。2、奇异值分解（SVD）2.1定义奇异值分解（S
【目标检测数据集】番茄叶片病害数据集13940张9类VOC+YOLO格式熬夜写代码的平头哥∰ 数据集目标检测 YOLO 目标跟踪
数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：13946标注数量(xml文件个数)：13946标注数量(txt文件个数)：13946标注类别数：9标注类别名称:["EarlyBlight","Healthy","LateBlight","LeafMiner","Le
TensorFlow的基本概念以及使用场景张柏慈决策树
TensorFlow是一个机器学习平台，用于构建和训练机器学习模型。它使用图形表示计算任务，其中节点表示数学操作，边表示计算之间的数据流动。TensorFlow的主要特点包括：1.多平台支持：TensorFlow可以运行在多种硬件和操作系统上，包括CPU、GPU和移动设备。2.自动求导：TensorFlow可以自动计算模型参数的梯度，通过优化算法更新参数，以提高模型的准确性。3.分布式计算：Ten
【ShuQiHere】探索人工智能核心：机器学习的奥秘 ShuQiHere 人工智能机器学习
【ShuQiHere】什么是机器学习？机器学习（MachineLearning,ML）是人工智能（ArtificialIntelligence,AI）中最关键的组成部分之一。它使得计算机不仅能够处理数据，还能从数据中学习，从而做出预测和决策。无论是语音识别、自动驾驶还是推荐系统，背后都依赖于机器学习模型。机器学习与传统的编程不同，它不再依赖于人类编写的固定规则，而是通过数据自我改进模型，从而更灵活
综述论文“A Survey of Zero-Shot Learning: Settings, Methods, and Applications” 硅谷秋水机器学习机器学习神经网络深度学习
该零样本学习综述，发表于ACMTrans.Intell.Syst.Technol.10,2,Article13(January2019)摘要：大多数机器学习方法着重于对已经在训练中看到其类别的实例进行分类。实际上，许多应用程序需要对实例进行分类，而这些实例的类以前没有见过。零样本学习（Zero-ShotLearning）是一种强大而有前途的学习范例，其中训练实例涵盖的类别与想分类的类别是不相交的。
苹果海淘软件哪个好?ios海淘app推荐-苹果海淘app下载氧惠帮朋友一起省
今天我为大家整理了多款正品优惠的购物app，其中包裹氧惠、高省、唯品会、亚马逊购物等，横扫全球精品好货，覆盖了美妆护肤、服饰鞋包、食品居家、母婴保健品、家具家电等众多海淘购物类别，全球超in超nice好物正品低价，无需代购，快过海淘，还提供了全球最新购物攻略及最热爆拼，给你购物新指南，每日不定期会推出优惠活动，优惠券、秒杀、限时抢购等，足不出门即可揽收全球精品，还可以晒出自己的各种扫货战利品，接下
线性判别分析 (Linear Discriminant Analysis, LDA) ALGORITHM LOL 人工智能机器学习算法
线性判别分析(LinearDiscriminantAnalysis,LDA)通俗易懂算法线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis，LDA）是一种用于分类和降维的技术。其主要目的是找到一个线性变换，将数据投影到一个低维空间，使得在这个新空间中，不同类别的数据能够更好地分离。线性判别分析的核心思想LDA的基本思路是最大化类间方差（between-classvariance）与
大规模语言模型的书籍分享，从零基础入门到精通非常详细收藏我这一篇就够了黑客-雨语言模型人工智能自然语言处理学习大模型学习大模型入门大模型教程
在当今人工智能领域，大规模语言模型成为了研究和应用的热点之一。它们以其大规模的参数和强大的性能表现，推动着机器学习和深度学习技术的发展。对于GPT系列大规模语言模型的发展历程，有两点令人印象深刻。第一点是可拓展的训练架构与学习范式:Transformer架构能够拓展到百亿、千亿甚至万亿参数规模，并且将预训练任务统一为预测下一个词这一通用学习范式;第二点是对于数据质量与数据规模的重视:不同于BERT
机器学习 VS 表示学习 VS 深度学习 Efred.D 人工智能机器学习深度学习人工智能
文章目录前言一、机器学习是什么?二、表示学习三、深度学习总结前言本文主要阐述机器学习,表示学习和深度学习的原理和区别.一、机器学习是什么?机器学习(machinelearning),是从有限的数据集中学习到一定的规律,再把学到的规律应用到一些相似的样本集中做预测.机器学习的历史可以追溯到20世纪40年代McCulloch提出的人工神经元网络,目前学界大致把机器学习分为传统机器学习和机器学习两个类别
机器学习与深度学习的区别 eqa11 机器学习
文章目录机器学习与深度学习的区别一、引言二、机器学习概述1、机器学习定义1.1、机器学习的应用2、机器学习算法三、深度学习概述1、深度学习定义1.1、深度学习的应用2、深度学习算法四、机器学习与深度学习的区别1、学习方法2、数据需求3、应用领域五、总结机器学习与深度学习的区别一、引言在人工智能的浪潮中，机器学习和深度学习无疑是最耀眼的两颗明星。它们在许多领域都取得了令人瞩目的成就，从自动驾驶汽车到
景联文科技：专业数据标注公司，推动AI技术革新景联文科技人工智能
数据标注作为AI技术发展的重要支撑，对于训练高质量的机器学习模型以及推动应用领域的创新具有不可替代的作用。景联文科技作为专业的数据标注公司，致力于提供专业的数据标注服务，帮助客户解决AI链条中的数据处理难题，共同推动人工智能技术的进步与发展。一站式数据标注服务景联文科技提供一站式的数据标注服务，涵盖从图像、视频、音频到文本等多种数据类型。•图像标注：对象检测、语义分割、关键点标注、多边形标注等。•
[数据集][目标检测]血细胞检测数据集VOC+YOLO格式2757张4类别 FL1623863129 数据集目标检测 YOLO 人工智能
数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：2757标注数量(xml文件个数)：2757标注数量(txt文件个数)：2757标注类别数：4标注类别名称:["Platelets","RBC","WBC","sicklecell"]每个类别标注的框数：Platelet
【网易低代码】第2课，页面表格查询功能 Karle_ 网易低代码低代码
你好！这是一个新课程CodeWave网易低代码通过自然语言交互式智能编程，同时利用机器学习，帮助低代码开发者进一步降低使用门槛、提高应用开发效率【网易低代码】第2课，页面表格查询功能1.拖拽表格组件到页面布局中2.服务端逻辑编写3.绑定表格数据源4.调用服务端逻辑5.课程预告1.拖拽表格组件到页面布局中2.服务端逻辑编写拖拽数据查询逻辑添加查询对象添加分页对象拖转分页变量page和size添加输出
机器学习到底是个啥旷_9b08
机器学习是装逼神器？曾几何时，当我还在本科打dota玩屁股的时候，身边总有一帮大神。听他们谈话我的心情是。。。大佬中有各路高手前端、后段、java三大架构。。。但最令本渣一听到就仰慕甚至肃然起敬的是当听到卷积神经网络的时候。顿时就有种掉线三十分钟别人都是六神装的感觉。另外，班会上别班小哥用说用机器学习把图片转换成梵高风格时自己班妹纸那一声声尖叫怕是很难忘掉了。。。好在家里爸妈给了次重新做人的机会，
分类算法可视化方法 dundunmm 数据挖掘分类数据挖掘人工智能可视化
可视化方法可以用于帮助理解分类算法的决策边界、性能和在不同数据集上的行为。下面列举几个常见的可视化方法。1.决策边界可视化这种方法用于可视化不同分类算法在二维特征空间中如何分隔不同类别。对于理解决策树、支持向量机（SVM）、逻辑回归和k近邻（k-NN）等模型的行为非常有用。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasets
人工智能-GPU版本机器学习、深度学习模型安装 bw876720687 人工智能机器学习深度学习
背景1、在有Nvidia-GPU的情况下模型使用cuda加速计算，但是很有多模型的GPU和CPU版本安装方式不同，如何安装lgb\cat\xgb.2、为了让代码有普适性，如何自适应环境当中的设备进行CPU或者GPU的调整？解决方案问题一：安装GPU版本的LightGBMLightGBM默认不会安装GPU支持版，需要手动编译以启用GPU。以下是在Linux和Windows上编译GPU版本LightG
【机器学习】朴素贝叶斯可口的冰可乐机器学习机器学习概率论
3.朴素贝叶斯素贝叶斯算法（NaiveBayes）是一种基于贝叶斯定理的简单而有效的分类算法。其“朴素”之处在于假设各特征之间相互独立，即在给定类别的条件下，各个特征是独立的。尽管这一假设在实际中不一定成立，合理的平滑技术和数据预处理仍能使其在许多任务中表现良好。优点：速度快：由于朴素贝叶斯仅需计算简单的概率，训练和预测的速度非常快。适用于高维数据：即使在特征数量多的情况下，朴素贝叶斯仍然表现良好
如何用ruby来写hadoop的mapreduce并生成jar包 wudixiaotie mapreduce
ruby来写hadoop的mapreduce，我用的方法是rubydoop。怎么配置环境呢： 1.安装rvm：不说了网上有 2.安装ruby：由于我以前是做ruby的，所以习惯性的先安装了ruby，起码调试起来比jruby快多了。 3.安装jruby： rvm install jruby然后等待安
java编程思想 -- 访问控制权限百合不是茶 java 访问控制权限单例模式
访问权限是java中一个比较中要的知识点,它规定者什么方法可以访问,什么不可以访问一:包访问权限; 自定义包: package com.wj.control; //包 public class Demo { //定义一个无参的方法 public void DemoPackage(){ System.out.println("调用
[生物与医学]请审慎食用小龙虾 comsci 生物
现在的餐馆里面出售的小龙虾,有一些是在野外捕捉的,这些小龙虾身体里面可能带有某些病毒和细菌,人食用以后可能会导致一些疾病,严重的甚至会死亡..... 所以,参加聚餐的时候,最好不要点小龙虾...就吃养殖的猪肉,牛肉,羊肉和鱼,等动物蛋白质
org.apache.jasper.JasperException: Unable to compile class for JSP: 商人shang maven 2.2 jdk1.8
环境： jdk1.8 maven tomcat7-maven-plugin 2.0 原因： tomcat7-maven-plugin 2.0 不知吃 jdk 1.8，换成 tomcat7-maven-plugin 2.2就行，即 <plugin>
你的垃圾你处理掉了吗?GC oloz GC
前序:本人菜鸟，此文研究学习来自网络，各位牛牛多指教　 1.垃圾收集算法的核心思想　　Java语言建立了垃圾收集机制，用以跟踪正在使用的对象和发现并回收不再使用(引用)的对象。该机制可以有效防范动态内存分配中可能发生的两个危险：因内存垃圾过多而引发的内存耗尽，以及不恰当的内存释放所造成的内存非法引用。　　垃圾收集算法的核心思想是：对虚拟机可用内存空间，即堆空间中的对象进行识别
shiro 和 SESSSION 杨白白 shiro
shiro 在web项目里默认使用的是web容器提供的session，也就是说shiro使用的session是web容器产生的，并不是自己产生的，在用于非web环境时可用其他来源代替。在web工程启动的时候它就和容器绑定在了一起，这是通过web.xml里面的shiroFilter实现的。通过session.getSession()方法会在浏览器cokkice产生JESSIONID，当关闭浏览器，此
移动互联网终端淘宝客如何实现盈利小桔子移動客戶端淘客淘寶App
2012年淘宝联盟平台为站长和淘宝客带来的分成收入突破30亿元，同比增长100%。而来自移动端的分成达1亿元，其中美丽说、蘑菇街、果库、口袋购物等App运营商分成近5000万元。可以看出，虽然目前阶段PC端对于淘客而言仍旧是盈利的大头，但移动端已经呈现出爆发之势。而且这个势头将随着智能终端(手机，平板)的加速普及而更加迅猛
wordpress小工具制作 aichenglong wordpress 小工具
wordpress 使用侧边栏的小工具，很方便调整页面结构小工具的制作过程 1 在自己的主题文件中新建一个文件夹(如widget)，在文件夹中创建一个php(AWP_posts-category.php) 小工具是一个类,想侧边栏一样，还得使用代码注册，他才可以再后台使用，基本的代码一层不变 <?php class AWP_Post_Category extends WP_Wi
JS微信分享 AILIKES js
// 所有功能必须包含在 WeixinApi.ready 中进行 WeixinApi.ready(function(Api) { // 微信分享的数据 var wxData = { &nb
封装探讨百合不是茶 JAVA面向对象封装
//封装属性方法将某些东西包装在一起，通过创建对象或使用静态的方法来调用，称为封装；封装其实就是有选择性地公开或隐藏某些信息，它解决了数据的安全性问题，增加代码的可读性和可维护性在 Aname类中申明三个属性，将其封装在一个类中：通过对象来调用例如 1： //属性将其设为私有姓名 name 可以公开
jquery radio/checkbox change事件不能触发的问题 bijian1013 JavaScript jquery
我想让radio来控制当前我选择的是机动车还是特种车，如下所示： <html> <head> <script src="http://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/1.7.1/jquery.min.js" type="text/javascript"><
AngularJS中安全性措施 bijian1013 JavaScript AngularJS 安全性 XSRF JSON漏洞
在使用web应用中，安全性是应该首要考虑的一个问题。AngularJS提供了一些辅助机制，用来防护来自两个常见攻击方向的网络攻击。一.JSON漏洞当使用一个GET请求获取JSON数组信息的时候（尤其是当这一信息非常敏感，
[Maven学习笔记九]Maven发布web项目 bit1129 maven
基于Maven的web项目的标准项目结构 user-project user-core user-service user-web src
【Hive七】Hive用户自定义聚合函数(UDAF) bit1129 hive
用户自定义聚合函数，用户提供的多个入参通过聚合计算(求和、求最大值、求最小值)得到一个聚合计算结果的函数。问题：UDF也可以提供输入多个参数然后输出一个结果的运算，比如加法运算add(3，5)，add这个UDF需要实现UDF的evaluate方法,那么UDF和UDAF的实质分别究竟是什么？ Double evaluate(Double a, Double b)
通过 nginx-lua 给 Nginx 增加 OAuth 支持 ronin47
前言：我们使用Nginx的Lua中间件建立了OAuth2认证和授权层。如果你也有此打算，阅读下面的文档，实现自动化并获得收益。SeatGeek 在过去几年中取得了发展，我们已经积累了不少针对各种任务的不同管理接口。我们通常为新的展示需求创建新模块，比如我们自己的博客、图表等。我们还定期开发内部工具来处理诸如部署、可视化操作及事件处理等事务。在处理这些事务中，我们使用了几个不同的接口来认证： &n
利用tomcat-redis-session-manager做session同步时自定义类对象属性保存不上的解决方法 bsr1983 session
在利用tomcat-redis-session-manager做session同步时，遇到了在session保存一个自定义对象时，修改该对象中的某个属性，session未进行序列化，属性没有被存储到redis中。在 tomcat-redis-session-manager的github上有如下说明： Session Change Tracking As noted in the &qu
《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-1 bylijinnan java 算法
关于Table Driven Approach的一篇非常好的文章： http://www.codeproject.com/Articles/42732/Table-driven-Approach package com.ljn.base; import java.util.Random; public class TableDriven { public
Sybase封锁原理 chicony Sybase
昨天在操作Sybase IQ12.7时意外操作造成了数据库表锁定，不能删除被锁定表数据也不能往其中写入数据。由于着急往该表抽入数据，因此立马着手解决该表的解锁问题。无奈此前没有接触过Sybase IQ12.7这套数据库产品，加之当时已属于下班时间无法求助于支持人员支持，因此只有借助搜索引擎强大的
java异常处理机制 CrazyMizzz java
java异常关键字有以下几个，分别为 try catch final throw throws 他们的定义分别为 try： Opening exception-handling statement. catch： Captures the exception. finally： Runs its code before terminating
hive 数据插入DML语法汇总 daizj hive DML 数据插入
Hive的数据插入DML语法汇总1、Loading files into tables语法：1) LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)]解释：1)、上面命令执行环境为hive客户端环境下： hive>l
工厂设计模式 dcj3sjt126com 设计模式
使用设计模式是促进最佳实践和良好设计的好办法。设计模式可以提供针对常见的编程问题的灵活的解决方案。工厂模式工厂模式（Factory）允许你在代码执行时实例化对象。它之所以被称为工厂模式是因为它负责“生产”对象。工厂方法的参数是你要生成的对象对应的类名称。 Example #1 调用工厂方法（带参数） <?phpclass Example{
mysql字符串查找函数 dcj3sjt126com mysql
FIND_IN_SET(str,strlist) 假如字符串str 在由N 子链组成的字符串列表strlist 中，则返回值的范围在1到 N 之间。一个字符串列表就是一个由一些被‘,’符号分开的自链组成的字符串。如果第一个参数是一个常数字符串，而第二个是type SET列，则 FIND_IN_SET() 函数被优化，使用比特计算。如果str不在strlist 或st
jvm内存管理 easterfly jvm
一、JVM堆内存的划分分为年轻代和年老代。年轻代又分为三部分：一个eden,两个survivor。工作过程是这样的：e区空间满了后，执行minor gc，存活下来的对象放入s0, 对s0仍会进行minor gc，存活下来的的对象放入s1中，对s1同样执行minor gc，依旧存活的对象就放入年老代中；年老代满了之后会执行major gc，这个是stop the word模式，执行
CentOS-6.3安装配置JDK-8 gengzg centos
JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_45 JRE_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_45/jre PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JRE_HOME/lib export JAVA_HOME
【转】关于web路径的获取方法 huangyc1210 Web 路径
假定你的web application 名称为news,你在浏览器中输入请求路径： http://localhost:8080/news/main/list.jsp 则执行下面向行代码后打印出如下结果： 1、 System.out.println(request.getContextPath()); //可返回站点的根路径。也就是项
php里获取第一个中文首字母并排序远去的渡口数据结构 PHP
很久没来更新博客了，还是觉得工作需要多总结的好。今天来更新一个自己认为比较有成就的问题吧。最近在做储值结算，需求里结算首页需要按门店的首字母A-Z排序。我的数据结构原本是这样的： Array ( [0] => Array ( [sid] => 2885842 [recetcstoredpay] =&g
java内部类 hm4123660 java 内部类匿名内部类成员内部类方法内部类
　在Java中，可以将一个类定义在另一个类里面或者一个方法里面，这样的类称为内部类。内部类仍然是一个独立的类，在编译之后内部类会被编译成独立的.class文件，但是前面冠以外部类的类名和$符号。内部类可以间接解决多继承问题,可以使用内部类继承一个类，外部类继承一个类，实现多继承。 &nb
Caused by: java.lang.IncompatibleClassChangeError: class org.hibernate.cfg.Exten zhb8015
maven pom.xml关于hibernate的配置和异常信息如下，查了好多资料，问题还是没有解决。只知道是包冲突，就是不知道是哪个包....遇到这个问题的分享下是怎么解决的。。 maven pom: <dependency> <groupId>org.hibernate</groupId> <ar
Spark 性能相关参数配置详解－任务调度篇 Stark_Summer spark cache cpu 任务调度 yarn
随着Spark的逐渐成熟完善, 越来越多的可配置参数被添加到Spark中来, 本文试图通过阐述这其中部分参数的工作原理和配置思路, 和大家一起探讨一下如何根据实际场合对Spark进行配置优化。由于篇幅较长，所以在这里分篇组织，如果要看最新完整的网页版内容，可以戳这里：http://spark-config.readthedocs.org/，主要是便
css3滤镜 wangkeheng html css
经常看到一些网站的底部有一些灰色的图标，鼠标移入的时候会变亮，开始以为是js操作src或者bg呢，搜索了一下，发现了一个更好的方法：通过css3的滤镜方法。 html代码： <a href='' class='icon'><img src='utv.jpg' /></a> css代码： .icon{-webkit-filter: graysc

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