数据挖掘与数据分析（四）—— 预处理理论（1） —

基于大模型的短暂性脑缺血发作（TIA）全流程预测与诊疗辅助系统技术方案大纲 LCG元大模型医疗研究-方案大纲方案大纲人工智能深度学习机器学习
目录一、系统核心目标二、系统架构模块三、实验验证证据链系统架构流程图关键技术创新点一、系统核心目标构建多模态数据融合的TIA预测-干预-管理闭环，覆盖术前预警、术中决策、术后康复全周期二、系统架构模块1.术前预测模块高危人群筛查模型输入：电子健康记录(EHR)、基因数据、可穿戴设备实时监测特征工程：血压波动模式、颈动脉斑块稳定性评分TIA发作概率预测72小时预警模型（LSTM+Transforme
Sklearn 机器学习数值离散化虚拟编码 Thomas Kant 人工智能机器学习 sklearn 人工智能
亲爱的技术爱好者们，热烈欢迎来到Kant2048的博客！我是ThomasKant，很开心能在CSDN上与你们相遇～本博客的精华专栏：【自动化测试】【测试经验】【人工智能】【Python】Sklearn机器学习：数值离散化+虚拟编码实战详解在机器学习的特征工程中，数值型特征并不总是适合直接输入模型。尤其是树模型或分类模型时，**将连续变量进行离散化（分箱）+虚拟编码（独热编码）**是一种常见且高效的
【机器学习的五大核心步骤】从零构建一个智能系统
目录一、数据处理：一切从“数据”开始✅常见数据源✅关键任务二、特征工程：从“数据”中提取“洞察”✅常用方法✅高阶技巧三、建立模型：从“算法”到“智能”✅模型类型✅常见算法✅模型训练四、评估迭代：没有反馈，就没有智能✅常用评估指标✅迭代优化方法五、上线应用与持续优化：从“实验室”到“真实世界”✅模型部署方式✅持续优化总结：看懂全流程！延伸阅读推荐作者：一叶轻舟｜AI应用开发者&技术博主日期：2025
使用随机森林实现目标检测司南锤 python基础学习 AI 随机森林
核心实现思路滑动窗口策略：在图像上滑动固定大小的窗口，对每个窗口进行分类多维特征提取：结合统计特征、纹理特征、边缘特征、形状特征等随机森林分类：训练二分类器判断窗口是否包含目标后处理优化：使用非极大值抑制减少重复检测特征工程的重要性LBP纹理特征：捕捉局部纹理模式灰度共生矩阵：描述纹理的统计特性边缘密度：反映目标边界信息形状描述符：圆形度、面积比等几何特征实际应用建议数据收集：收集大量正负样本进行
体育赛事大数据分析：AI模型对足球大小球预测的精度优化东奔西走的小喇叭人工智能数据分析机器学习
在足球赛事的大数据分析中，AI模型对“大小球”（总进球数是否高于/低于预设值，如2.5球）的预测优化是一个复杂但具有实际价值的课题。以下从技术实现、数据策略、模型优化及挑战四个维度展开分析：1.数据来源与特征工程核心数据源结构化比赛数据：历史进球数、射门/射正率、控球率、角球、任意球、红黄牌、伤停球员等。球队动态特征：近期5-10场进攻/防守效率、主客场表现、战术风格（如高位逼抢或防守反击）。球员
Kaggle量化比赛复盘: Optiver - Trading at the Close 熬夜造bug AI领域应用金融人工智能机器学习深度学习
目录前言一、开源方案1.6th获奖方案(代码未开源)1.1.特征工程（关键代码）1.2.方案解析2.7th获奖方案(开源)2.1.特征工程2.2.特征工程3.9th获奖方案(半开源)3.1.特征构造3.2.特征筛选3.3.模型3.4.zero_sum（标签后处理）4.14th获奖方案(开源)4.1.方案开源链接4.2.zero_sum（标签后处理）5.15th获奖方案（半开源）5.1.特征工程5.
[KO机器学习] Day2 特征工程：数据预处理：序号编码、独热编码、二进制编码码农男孩机器学习机器学习人工智能计算机视觉算法支持向量机
场景描述类别型特征（categoricalfeature）主要是指性别（男女）、血型（A,B,AB,O）等只在有限选项内取值的特征。类别型特征原始输入通常是字符串形式，除了决策树等少数模型能直接处理字符串形式的输入，对于逻辑回归、支持向量机等模型来说，类别型特征必须经过处理转换成数值型特征才能正确工作。在对数据进行预处理时，应该怎么样处理类别型特征？难度：★☆☆☆☆①序号编码OrdinalEnco
机器学习专栏（13）：数据探索三重奏——从地理热力图到特征工程的财富密码 Sonal_Lynn 人工智能专题机器学习 python 人工智能深度学习算法开发语言
目录导言：当数据点连成黄金海岸线一、地理可视化：数据中的加州淘金热1.1基础地理散点图1.2高密度区域透视术二、相关性解密：数字背后的财富公式2.1皮尔逊相关系数矩阵2.2非线性关系发现术三、特征炼金术：创造新的财富密码3.1特征组合公式库3.2相关性进化史四、异常数据猎手：揪出数据中的"叛徒"4.1价格天花板检测4.2时空异常检测五、工业级探索工具箱5.1自动化数据透视5.2探索流程checkl
Python-日志检测异常行为的详细技术方案
以下是根据行为日志检测异常行为的详细技术方案，涵盖数据收集、特征工程、模型选择、部署与优化的全流程：1.数据收集与预处理1.1数据来源行为日志通常包括以下类型：用户行为日志：点击、登录、交易、页面停留时间等。系统日志：服务器访问、API调用、资源使用率等。设备日志：地理位置、设备指纹（如IP、浏览器、操作系统）。1.2数据清洗去除噪声：过滤无效或重复数据（如爬虫请求、测试数据）。时间对齐：统一时间
简历模板1——王明 | 高级数据挖掘工程师 | 5年经验 XiaoQiong.Zhang 数据挖掘人工智能
王明|高级数据挖掘工程师|5年经验(+86)189-xxxx-xxxx|[email protected]|深圳市GitHub|LinkedIn工作经历科技前沿集团|高级数据挖掘工程师2021.06-至今核心贡献：主导建立公司AI中台，整合10+业务线数据资源，支撑日均5亿+数据处理研发自适应特征工程框架，特征生成效率提升3倍，减少人工特征工程工作量70%设计模型健康监测系统，关键业务模型异常响
Python实例题：股票数据分析与预测系统狐凄实例 python 数据分析开发语言
目录Python实例题题目问题描述解题思路关键代码框架难点分析Python实例题题目股票数据分析与预测系统问题描述开发一个股票数据分析系统，实现以下功能：从公开API获取股票历史数据对数据进行清洗和特征工程实现技术指标计算（如MA、MACD、KDJ等）构建机器学习模型预测股价走势可视化展示分析结果提供交易策略建议解题思路使用requests库调用AlphaVantage或YahooFinanceA
深度学习入门指南：从基础概念到代码实践软考和人工智能学堂人工智能 #深度学习 Python开发经验深度学习人工智能
深度学习入门指南：从基础概念到代码实践1.深度学习概述深度学习是机器学习的一个分支，它通过模拟人脑神经元的工作方式，构建多层次的神经网络模型来处理复杂的数据模式。与传统机器学习方法相比，深度学习能够自动从原始数据中学习特征表示，无需过多的人工特征工程。深度学习已经在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展。例如，ImageNet竞赛中深度学习模型的识别准确率已经超过人类水平，而GP
Pandas：让数据起舞的Python魔法手册 xiaoqian9997 pandas python 开发语言其他
文章目录初识Pandas：数据界的瑞士军刀两大基石：Series与DataFrame数据加载：万能格式转换器数据清洗：丑小鸭变天鹅之术1️⃣缺失值处理2️⃣重复值清理3️⃣异常值处理数据操作：切片与切块的魔法数据筛选数据变形⏱️时间序列处理（Pandas大招！）实战案例：电商销售分析全流程步骤1️⃣：数据加载与初探步骤2️⃣：数据清洗与特征工程步骤3️⃣：多维分析（揭示商业洞察）避坑指南：新手常见
Python领域数据挖掘的实战经验 AI天才研究院计算 AI Agent 应用开发 AI大模型企业级应用开发实战 python 数据挖掘动画 ai
Python领域数据挖掘的实战经验：从新手到高手的全流程指南关键词：数据挖掘、Python实战、数据清洗、特征工程、模型训练、评估优化、应用场景摘要：本文以“做蛋糕”为类比，用通俗易懂的语言拆解数据挖掘全流程（数据采集→清洗→特征工程→模型训练→评估→应用），结合Python代码实战（含完整案例），分享从0到1的实战经验。无论你是刚入门的数据分析师，还是想提升实战能力的开发者，都能通过本文掌握数据
边缘计算算法与自动驾驶安全优化实践智能计算研究中心其他
内容概要在自动驾驶系统的安全优化进程中，边缘计算算法通过分布式算力部署与实时数据处理能力，为车辆决策层构建了低时延、高容错的技术底座。本文系统性分析联邦学习与生成对抗网络（GAN）的融合机制，在保护数据隐私的同时提升多节点模型的动态适应能力，并通过可解释性算法对决策逻辑进行可视化解析，增强系统透明度。针对复杂行车场景，数据预处理与特征工程的双向协同显著优化了障碍物识别与路径规划的鲁棒性，结合F1值
《打造你的第一个数据挖掘工具：用 scikit-learn 快速原型开发与高效特征工程指南》清水白石008 python Python题库数据挖掘 scikit-learn 人工智能 python
《打造你的第一个数据挖掘工具：用scikit-learn快速原型开发与高效特征工程指南》一、引言：当Python遇上数据挖掘从电商推荐、医疗预测，到工业预警与用户画像，数据挖掘已成为现代智能系统的核心。Python作为数据科学领域的通用语言，其简洁优雅的语法与丰富的库生态让从原型构想到落地部署变得前所未有地高效。在众多库中，scikit-learn是构建数据挖掘系统不可或缺的基石——它让你专注于逻
《从原始数据到精炼模型：用 Python 构建高效机器学习流水线的实战指南》清水白石008 python Python题库 python 机器学习开发语言
《从原始数据到精炼模型：用Python构建高效机器学习流水线的实战指南》引言：从杂乱数据到智能决策的桥梁在过去十余年，机器学习的爆炸性增长引领着软件智能化的浪潮。而流水线（Pipeline）化构建流程，正是机器学习从实验室走向真实产品的关键。作为一名长期从事Python项目研发的开发者，我深知构建模型的挑战往往不在算法本身，而在数据的预处理、特征工程、验证逻辑与代码结构设计。本篇文章，我将分享一个
BERT 模型微调与传统机器学习的对比 MYH516 bert 机器学习人工智能
BERT微调与传统机器学习的区别和联系：传统机器学习流程传统机器学习处理文本分类通常包含以下步骤：特征工程：手动设计特征（如TF-IDF、词袋模型）模型训练：使用分类器（如SVM、随机森林、逻辑回归）特征和模型调优：反复调整特征和超参数BERT微调流程BERT微调的典型流程：预训练：使用大规模无标注数据预训练BERT模型数据准备：将文本转换为BERT输入格式（tokenize、添加特殊标记）模型微
机器学习专栏（36）：逻辑回归与Softmax回归全解析（附完整代码与可视化） Sonal_Lynn 人工智能专题机器学习逻辑回归回归
目录一、逻辑回归：概率世界的"温度计"1.1核心原理：从线性到概率的魔法转换1.2Sigmoid函数：概率转换的核心引擎1.3实战案例：鸢尾花二分类二、模型训练：损失函数的艺术2.1对数损失函数解析2.2正则化实战技巧三、Softmax回归：多分类的终极武器3.1数学原理深度解析3.2多分类实战技巧四、工业级应用指南4.1特征工程黄金法则4.2模型评估矩阵4.3超参数调优模板五、避坑指南：常见误区
【特征工程】机器学习的特征构造和筛选
调研论文中，看到datafun的一篇agent文章“智能不够，知识来凑”——知识驱动的金融决策智能体，里面提到了自动因子挖掘，感觉可以用来做机器学习的“特征工程”。第一部分介绍如何“构造特征”，第二部分介绍如何“分析特征重要度”。第二部分，有一些经济学中的内容，可以忽略。1.构造特征1.1自动因子挖掘领域概述自动因子挖掘，也常被称为“AI因子挖掘”或“算法化Alpha发现”，是指利用机器学习、特别
可解释性医疗影像算法解析智能计算研究中心其他
内容概要在医疗影像分析领域，可解释性算法的核心价值在于建立临床诊断的透明化决策路径。本文通过系统性解构深度学习框架下的技术链条，揭示从数据标注、特征工程到模型评估的全流程透明度构建方法。研究聚焦卷积神经网络（CNN）与注意力机制的双向协同作用，量化分析其在肺结节检测、肿瘤分割等场景中的特征可视化效果。为平衡算法性能与可解释性需求，文中提出基于多维度评估指标的优化框架（见表1），涵盖准确率、召回率、
如何确定微服务的粒度与边界
确定微服务的粒度与边界在完成初步服务拆分之后，架构师往往会遇到另一个难题：该拆到多细？哪些功能可以归并为一个服务，哪些又必须单独部署？这就是“服务粒度与边界”的问题。本节将围绕实际架构经验，介绍粒度控制的判断方法，并结合AI场景中的模型服务、特征工程等模块，展示边界划定的关键策略。服务粒度过大与过小都不可取服务粒度是衡量每个微服务功能范围的指标。粒度过大容易导致服务变得臃肿，难以扩展；粒度过小则会
Scikit-learn：开启量化价值投资的新征程量化价值投资入门到精通 scikit-learn python 机器学习 ai
Scikit-learn：开启量化价值投资的新征程关键词：Scikit-learn、量化投资、价值投资、机器学习、特征工程、投资组合优化、金融数据分析摘要：本文深入探讨了如何利用Scikit-learn这一强大的Python机器学习库来构建量化价值投资系统。文章从基础概念出发，详细介绍了价值投资的量化实现方法，包括数据获取与处理、特征工程、模型构建与优化等关键环节。通过实际案例展示了如何使用机器学
sklearn 和 pytorch tensorflow什么关系 MYH516 sklearn pytorch tensorflow
Scikit-learn、PyTorch和TensorFlow是Python生态中互补的机器学习库，但它们的定位和应用场景有明显区别：核心定位对比库主要定位抽象层级核心优势典型场景Scikit-learn传统机器学习（浅层模型）高简单易用、丰富的工具链数据预处理、分类/回归、特征工程PyTorch深度学习（动态计算图）中低灵活、易于调试、学术友好研究原型、自然语言处理、计算机视觉TensorFlo
AI入门——AI大模型、深度学习、机器学习总结超级-码力人工智能深度学习机器学习 AIGC
以下是对AI深度学习、机器学习相关核心技术的总结与拓展，结合技术演进逻辑与前沿趋势，以全新视角呈现关键知识点一、深度学习：从感知到认知的技术革命核心突破：自动化特征工程的范式变革深度学习通过多层神经网络架构（如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN），实现了从原始数据中自主学习分层特征的能力。相较于传统机器学习依赖人工设计特征（如SVM的核函数、手工提取的图像边缘特征），其核心优势体现在：层次化抽
深度学习驱动的智能化革命：技术演进与跨行业实践 accurater c++算法笔记深度学习人工智能科技
第一章人工智能的范式转变与深度学习的崛起1.1从规则驱动到数据驱动的技术跃迁传统AI（如专家系统）依赖人工定义逻辑规则，而深度学习通过端到端学习机制自动捕获数据内在规律。以ImageNet竞赛为例，2012年AlexNet将错误率从26%降至15%，标志着数据驱动时代的到来。核心差异对比（表格）：维度传统AI深度学习特征工程人工设计自动提取可扩展性场景受限跨领域迁移数据依赖性低（规则明确）高（需大
打卡第十八天 Shining_Jiang 人工智能机器学习
聚类后的分析：推断簇的类型知识点回顾：推断簇含义的两个思路：先选特征和后选特征。先选特征是指在聚类之前根据领域知识或假设选择特定的特征进行聚类；后选特征则是在聚类完成后，通过分析簇的特征来推断其含义。通过可视化图形借助AI定义簇的含义。可视化工具如散点图、热图等可以帮助直观地观察簇的分布和特征，结合AI算法可以更准确地定义簇的含义。科研逻辑闭环：通过精度判断特征工程价值。在聚类分析中，特征工程的质
AI原生时代：智能推荐系统的架构设计与优化 AI智能应用 Python入门实战 AI大模型应用入门实战与进阶 AI-native ai
AI原生时代：智能推荐系统的架构设计与优化关键词：AI原生、智能推荐系统、架构设计、算法优化、个性化推荐、深度学习、实时计算摘要：本文深入探讨AI原生时代下智能推荐系统的架构设计与优化策略。我们将从基础概念出发，逐步解析推荐系统的核心组件和工作原理，并通过实际案例展示如何构建高性能的推荐系统。文章涵盖从数据收集、特征工程、算法选择到系统优化的全流程，同时展望未来发展趋势和挑战。背景介绍目的和范围本
解锁C#机器学习的秘密——深入探讨数据预处理与特征工程墨夶 C#学习资料1 c#机器学习人工智能
在当今数据驱动的世界里，构建一个高效且准确的机器学习模型不仅依赖于算法的选择，更取决于如何准备和处理输入数据。对于使用C#进行开发的工程师来说，掌握正确的数据预处理技术和特征工程技术是至关重要的。本文将带领读者深入了解C#中实现这些技术的具体方法，并提供详尽的代码示例来展示如何有效地提升模型性能。一、随着.NETCore和ML.NET的推出，C#开发者现在有了强大的工具集用于创建复杂的机器学习应用
python归一化互相关_python 特征工程归一化计算相关性矩阵仙女山的仙女鹿 python归一化互相关
数据归一化的2种方法以及计算相关系数矩阵数据源源码在文章末尾有些数据没什么作用或者影响不大为了增加训练迭代速度就需要降维然后挑选出其中的相关性比较高得维度进行训练.导入和读取数据,简单方便快就好.对于缺失值,这里简单得用均值进行填充可以看到图中红色部分已经用均值填充好了,在看一下数据描述,所有特征的计数统计量count都已经变成11017.然后继续下面的归一化操作方法一:归一化的公式就是(每个值-
枚举的构造函数中抛出异常会怎样 bylijinnan java enum 单例
首先从使用enum实现单例说起。为什么要用enum来实现单例？这篇文章（ http://javarevisited.blogspot.sg/2012/07/why-enum-singleton-are-better-in-java.html）阐述了三个理由： 1.enum单例简单、容易，只需几行代码： public enum Singleton { INSTANCE;
CMake 教程 aigo C++
转自：http://xiang.lf.blog.163.com/blog/static/127733322201481114456136/ CMake是一个跨平台的程序构建工具，比如起自己编写Makefile方便很多。介绍：http://baike.baidu.com/view/1126160.htm 本文件不介绍CMake的基本语法，下面是篇不错的入门教程： http:
cvc-complex-type.2.3: Element 'beans' cannot have character Cb123456 spring Webgis
cvc-complex-type.2.3: Element 'beans' cannot have character Line 33 in XML document from ServletContext resource [/WEB-INF/backend-servlet.xml] is i
jquery实例:随页面滚动条滚动而自动加载内容 120153216 jquery
<script language="javascript"> $(function (){ var i = 4;$(window).bind("scroll", function (event){ //滚动条到网页头部的高度，兼容ie,ff,chrome var top = document.documentElement.s
将数据库中的数据转换成dbs文件何必如此 sql dbs
旗正规则引擎通过数据库配置器（DataBuilder）来管理数据库，无论是Oracle，还是其他主流的数据都支持，操作方式是一样的。旗正规则引擎的数据库配置器是用于编辑数据库结构信息以及管理数据库表数据，并且可以执行SQL 语句，主要功能如下。 1)数据库生成表结构信息：主要生成数据库配置文件(.conf文
在IBATIS中配置SQL语句的IN方式 357029540 ibatis
在使用IBATIS进行SQL语句配置查询时，我们一定会遇到通过IN查询的地方，在使用IN查询时我们可以有两种方式进行配置参数：String和List。具体使用方式如下： 1.String:定义一个String的参数userIds，把这个参数传入IBATIS的sql配置文件，sql语句就可以这样写： <select id="getForms" param
Spring3 MVC 笔记（一） 7454103 spring mvc bean REST JSF
自从 MVC 这个概念提出来之后 struts1.X struts2.X jsf 。。。。。这个view 层的技术一个接一个！都用过！不敢说哪个绝对的强悍！要看业务，和整体的设计！最近公司要求开发个新系统！
Timer与Spring Quartz 定时执行程序 darkranger spring bean 工作 quartz
有时候需要定时触发某一项任务。其实在jdk1.3，java sdk就通过java.util.Timer提供相应的功能。一个简单的例子说明如何使用，很简单： 1、第一步，我们需要建立一项任务，我们的任务需要继承java.util.TimerTask package com.test; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Date;
大端小端转换，le32_to_cpu 和cpu_to_le32 aijuans C语言相关
大端小端转换，le32_to_cpu 和cpu_to_le32 字节序 http://oss.org.cn/kernel-book/ldd3/ch11s04.html 小心不要假设字节序. PC 存储多字节值是低字节为先(小端为先, 因此是小端), 一些高级的平台以另一种方式(大端)
Nginx负载均衡配置实例详解 avords
[导读] 负载均衡是我们大流量网站要做的一个东西，下面我来给大家介绍在Nginx服务器上进行负载均衡配置方法，希望对有需要的同学有所帮助哦。负载均衡先来简单了解一下什么是负载均衡，单从字面上的意思来理解就可以解负载均衡是我们大流量网站要做的一个东西，下面我来给大家介绍在Nginx服务器上进行负载均衡配置方法，希望对有需要的同学有所帮助哦。负载均衡先来简单了解一下什么是负载均衡
乱说的 houxinyou 框架敏捷开发软件测试
从很久以前，大家就研究框架，开发方法，软件工程，好多！反正我是搞不明白！这两天看好多人研究敏捷模型，瀑布模型！也没太搞明白. 不过感觉和程序开发语言差不多，瀑布就是顺序，敏捷就是循环. 瀑布就是需求、分析、设计、编码、测试一步一步走下来。而敏捷就是按摸块或者说迭代做个循环，第个循环中也一样是需求、分析、设计、编码、测试一步一步走下来。也可以把软件开发理
欣赏的价值——一个小故事 bijian1013 有效辅导欣赏欣赏的价值
　　第一次参加家长会，幼儿园的老师说："您的儿子有多动症，在板凳上连三分钟都坐不了，你最好带他去医院看一看。"　　回家的路上，儿子问她老师都说了些什么，她鼻子一酸，差点流下泪来。因为全班30位小朋友，惟有他表现最差；惟有对他，老师表现出不屑，然而她还在告诉她的儿子："老师表扬你了，说宝宝原来在板凳上坐不了一分钟，现在能坐三分钟。其他妈妈都非常羡慕妈妈，因为全班只有宝宝
包冲突问题的解决方法 bingyingao eclipse maven exclusions 包冲突
包冲突是开发过程中很常见的问题：其表现有： 1.明明在eclipse中能够索引到某个类，运行时却报出找不到类。 2.明明在eclipse中能够索引到某个类的方法，运行时却报出找不到方法。 3.类及方法都有，以正确编译成了.class文件，在本机跑的好好的，发到测试或者正式环境就抛如下异常： java.lang.NoClassDefFoundError: Could not in
【Spark七十五】Spark Streaming整合Flume-NG三之接入log4j bit1129 Stream
先来一段废话：实际工作中，业务系统的日志基本上是使用Log4j写入到日志文件中的，问题的关键之处在于业务日志的格式混乱，这给对日志文件中的日志进行统计分析带来了极大的困难，或者说，基本上无法进行分析，每个人写日志的习惯不同，导致日志行的格式五花八门，最后只能通过grep来查找特定的关键词缩小范围，但是在集群环境下，每个机器去grep一遍，分析一遍，这个效率如何可想之二，大好光阴都浪费在这上面了
sudoku solver in Haskell bookjovi sudoku haskell
这几天没太多的事做，想着用函数式语言来写点实用的程序，像fib和prime之类的就不想提了（就一行代码的事），写什么程序呢？在网上闲逛时发现sudoku游戏，sudoku十几年前就知道了，学生生涯时也想过用C/Java来实现个智能求解，但到最后往往没写成，主要是用C/Java写的话会很麻烦。现在写程序，本人总是有一种思维惯性，总是想把程序写的更紧凑，更精致，代码行数最少，所以现
java apache ftpClient bro_feng java
最近使用apache的ftpclient插件实现ftp下载，遇见几个问题，做如下总结。 1. 上传阻塞，一连串的上传，其中一个就阻塞了，或是用storeFile上传时返回false。查了点资料，说是FTP有主动模式和被动模式。将传出模式修改为被动模式ftp.enterLocalPassiveMode();然后就好了。看了网上相关介绍，对主动模式和被动模式区别还是比较的模糊，不太了解被动模
读《研磨设计模式》-代码笔记-工厂方法模式 bylijinnan java 设计模式
声明：本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ package design.pattern; /* * 工厂方法模式：使一个类的实例化延迟到子类 * 某次，我在工作不知不觉中就用到了工厂方法模式（称为模板方法模式更恰当。2012-10-29）： * 有很多不同的产品，它
面试记录语 chenyu19891124 招聘
或许真的在一个平台上成长成什么样，都必须靠自己去努力。有了好的平台让自己展示，就该好好努力。今天是自己单独一次去面试别人，感觉有点小紧张，说话有点打结。在面试完后写面试情况表，下笔真的好难，尤其是要对面试人的情况说明真的好难。今天面试的是自己同事的同事，现在的这个同事要离职了，介绍了我现在这位同事以前的同事来面试。今天这位求职者面试的是配置管理，期初看了简历觉得应该很适合做配置管理，但是今天面
Fire Workflow 1.0正式版终于发布了 comsci 工作 workflow Google
Fire Workflow 是国内另外一款开源工作流，作者是著名的非也同志，哈哈.... 官方网站是 http://www.fireflow.org 经过大家努力,Fire Workflow 1.0正式版终于发布了正式版主要变化: 1、增加IWorkItem.jumpToEx(...)方法，取消了当前环节和目标环节必须在同一条执行线的限制，使得自由流更加自由 2、增加IT
Python向脚本传参 daizj python 脚本传参
如果想对python脚本传参数，python中对应的argc, argv(c语言的命令行参数)是什么呢？需要模块：sys 参数个数：len(sys.argv) 脚本名： sys.argv[0] 参数1： sys.argv[1] 参数2： sys.argv[
管理用户分组的命令gpasswd dongwei_6688 passwd
NAME： gpasswd - administer the /etc/group file SYNOPSIS： gpasswd group gpasswd -a user group gpasswd -d user group gpasswd -R group gpasswd -r group gpasswd [-A user,...] [-M user,...] g
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Scramble String hcx2013 String
Given a string s1, we may represent it as a binary tree by partitioning it to two non-empty substrings recursively. Below is one possible representation of s1 = "great":
跟我学Shiro目录贴 jinnianshilongnian 跟我学shiro
历经三个月左右时间，《跟我学Shiro》系列教程已经完结，暂时没有需要补充的内容，因此生成PDF版供大家下载。最近项目比较紧，没有时间解答一些疑问，暂时无法回复一些问题，很抱歉，不过可以加群（334194438/348194195）一起讨论问题。 ----广告-----------------------------------------------------
nginx日志切割并使用flume-ng收集日志 liyonghui160com
nginx的日志文件没有rotate功能。如果你不处理，日志文件将变得越来越大，还好我们可以写一个nginx日志切割脚本来自动切割日志文件。第一步就是重命名日志文件，不用担心重命名后nginx找不到日志文件而丢失日志。在你未重新打开原名字的日志文件前，nginx还是会向你重命名的文件写日志，linux是靠文件描述符而不是文件名定位文件。第二步向nginx主
Oracle死锁解决方法 pda158 oracle
　select p.spid,c.object_name,b.session_id,b.oracle_username,b.os_user_name from v$process p,v$session a, v$locked_object b,all_objects c where p.addr=a.paddr and a.process=b.process and c.object_id=b.
java之List排序 shiguanghui list排序
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servlet单例多线程 utopialxw 单例多线程 servlet
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数据挖掘与数据分析（四）—— 预处理理论（1） —— 特征工程 Feature Engineering

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