- 平滑法时间序列模型原理及Python实践
AI智博信息
数据分析与挖掘python人工智能
平滑法时间序列模型原理主要涉及通过一定的算法对时间序列数据进行平滑处理,以消除或减弱数据中的随机波动和噪声,从而揭示出数据中的长期趋势和季节性变化,进而对未来数据进行预测。以下是平滑法时间序列模型的详细原理:一、基本原理平滑法时间序列模型基于对历史数据的平滑处理,通过对数据的平均或加权平均,去除数据中的随机波动,使得时间序列数据更加平滑,便于分析和预测。这种方法能够帮助我们更好地理解数据的长期趋势
- python logistic regression_机器学习算法与Python实践之逻辑回归(Logistic Regression)
weixin_39702649
pythonlogisticregression
机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考下载地址:https://bbs.pinggu.org/thread-2256090-1-1.html一、逻辑回归(LogisticRegression)Logisticregression(逻辑回归)是当前业界比较常用的机器学习方法,用于估计某种事物的可能性。之前在经典之作《数学之美》中也看到了它用于广告预测,也就是根据某广告被用户点击的可能性,把
- CLIQUE算法原理及Python实践
doublexiao79
数据分析与挖掘算法python机器学习
CLIQUE(ClusteringInQUEst)算法是一种基于网格的聚类方法,其主要目的是在数据集中发现子空间中基于密度的簇。以下是CLIQUE算法原理的详细解释:一、空间划分CLIQUE算法首先将数据对象的整个嵌入空间划分成多个单元(通常是超矩形)。这是通过将每个维度划分成不重叠的区间来实现的。每个单元代表数据空间中的一个特定区域,其大小由划分的区间决定。这种划分方式使得算法能够高效地处理大规
- Logistic分类算法原理及Python实践
doublexiao79
数据分析与挖掘分类python数据挖掘
一、Logistic分类算法原理Logistic分类算法,也称为逻辑回归(LogisticRegression),是机器学习中的一种经典分类算法,主要用于解决二分类问题。其原理基于线性回归和逻辑函数(Sigmoid函数)的组合,能够将输入特征的线性组合映射到一个概率范围内,从而进行分类预测。以下是Logistic分类算法的主要原理:1.线性组合首先,对于输入的n个特征,我们将其表示为一个n维的列向
- python logistic模型_Python实践之逻辑回归(Logistic Regression)
weixin_39922394
pythonlogistic模型
机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考《机器学习实战》这本书。因为自己想学习Python,然后也想对一些机器学习算法加深下了解,所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法。恰好遇见这本同样定位的书籍,所以就参考这本书的过程来学习了。这节学习的是逻辑回归(LogisticRegression),也算进入了比较正统的机器学习算法。啥叫正统呢?我概念里面机器学习算法一般是这样一个
- 模糊C-means算法原理及Python实践
doublexiao79
数据分析与挖掘算法python
模糊C-means算法原理及Python实践一、目标函数二、隶属度矩阵和聚类中心三、算法步骤四、终止条件五、算法特点六、Python实现模糊C-means(FuzzyC-Means,简称FCM)算法是一种经典的模糊聚类算法,它在数据分析、数据挖掘、图像处理等多个领域有着广泛的应用。FCM算法通过为每个数据点分配模糊隶属度,将数据点划分到不同的聚类中心,从而实现对数据集的聚类分析。以下是模糊C-me
- 数据挖掘与python实践中国慕课答案_中国大学MOOC(慕课)_数据挖掘与python实践_慕课答案...
weixin_39962285
纸浆中的颜色主要来源于()纺锤丝分为三种类型:_、_和_。纵轴为good,另一轴为bad的无异曲线,其效用递增方向是?只能选择一个:纽扣电池是锌银电池。纽约股灾爆发,日本银行推行的政策是()。尼西土陶在装饰纹饰中以()纹占主导地位。纸质密码本与电子密码本相比其优点是更换较为方便。纹沟发育形成()纺织文化在下面哪个方面表现?纽扣电池是锌银电池。纸艺手工制作时为省事可以选用双面胶粘合,因为双面胶也可以
- Python实践之三种时间等待方式:进程等待、隐性等待和显性等待
qq_41845402
前端python
"""等待三种方式1、进程等待time.sleep()2、隐性等待(等待资源加载完成)driver.implicitly_wait(5)接收浮点型数据,表示超时时间,最多等待3、显性等待(条件等待)WebDriverWait(driver,10,0.5).until(EC.presence_of_element_located(locator))"""1、进程等待需要导入time模块,time.s
- 深入浅出TCP/IP协议簇:理论与Python实践
web安全工具库
网络爬虫网络服务器运维
源码分享https://docs.qq.com/sheet/DUHNQdlRUVUp5Vll2?tab=BB08J2当我们提到网络编程或数据爬取时,了解基础的网络通信协议—TCP/IP协议簇是非常有用的。TCP/IP不是单一的协议,而是一组使互联网工作的协议的集合。在本篇博客中,我们将探讨TCP/IP的基础,并通过Python代码示例展示其在实际编程中的应用。TCP/IP概述TCP/IP协议簇包括
- 《统计学习方法:李航》笔记 从原理到实现(基于python)-- 第5章 决策树(代码python实践)
北方骑马的萝卜
机器学习笔记学习方法笔记python
文章目录第5章决策树—python实践书上题目5.1利用ID3算法生成决策树,例5.3scikit-learn实例《统计学习方法:李航》笔记从原理到实现(基于python)--第5章决策树第5章决策树—python实践importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlinefromsklearn.dat
- Python基础
nervermore990
Pythonpython
本专栏分享记录python基础知识的学习计划按照如下目录格式编写记录第一部分:python基本语法1.1环境搭建1.2基本数据类型1.3基本语法1.4内置方法1.5面向对象1.6常用库第二部分:python常用场景2.1文本处理2.2mysql2.3并发编程2.4网络编程2.5接口编程2.6测试第三部分:python实践3.1设计模式3.2django框架3.3图形编程以后会尽量定期更新,保持写作
- Python 实践——外星人入侵小游戏(上)
Ashleyxxihf
pythonpygame开发语言game
Python实践——外星人入侵小游戏(上)目录Python实践——外星人入侵小游戏(上)安装pip/pygame1.开始项目2.设置屏幕背景色基本操作:3.设置类4.添加飞船图像5.导入程序基本操作:完整:总结安装pip/pygame先查询python路径,然后在终端输入:/路径/python3-mensurepip--default-pip通过pip安装pygame:/路径/python3-mp
- 时间序列分析:ARIMA 模型(Python实践)
艽野尘梦better
python计量python开发语言
全文共25000余字,预计阅读时间约50~83.33分钟|满满干货,建议收藏!这里写目录标题1.ARIMA模型的由来2.ARIMA模型的基本概念2.1ARIMA模型的基本思想2.2ARIMA模型的数学表达式3.差分过程(I)的详解3.1什么是差分3.2差分的阶数3.3什么是滞后3.4滞后差分(多步差分)3.5使用差分消除数据波动3.6概念总结4.ARIMA(p,d,q)模型的参数选择4.1p和q到
- 【Python实践】使用Python编写AMQP协议客户端和服务端
GokuCode
python网络开发语言
使用Python编写AMQP协议客户端和服务端1.问题描述用户场景,用户通过AMQP协议订阅我的消息,然后我把消息发送给用户。从而实现发布订阅的模式。使用python做个demo2.最佳答案(详细解答可以往下看)安装Python包管理器pip(如果您的系统中没有安装pip的话)。安装amqpstorm包,它是一个用于AMQP协议的Python客户端。您可以使用以下命令在命令行中安装amqpstor
- 数据挖掘——认识数据
木夕敢敢
数据挖掘数据挖掘
《数据挖掘》国防科技大学《数据挖掘》青岛大学《数据挖掘与python实践》数据挖掘之认识数据1.数据和信息**数据(data)**是事实或观察的结果,是对客观事物的逻辑归纳,是用于表示客观事物的未经加工的原始素材。在计算机系统中,各种字母、数字符号的组合、语音、图形、图像等统称为数据,数据经过加工后就成为信息。2.数据对象及属性类型数据集由数据对象组成,一个数据对象对应一个实体,数据对象也可以成为
- 2019-10-06 梯度下降法Python实践——求函数的最小值
小郑的学习笔记
代码还是有很多地方需要完善的,需要近一步的学习importmath#使用梯度下降法求函数的最小值#f=exp(X^2+(y-2)^2)初始点为(1,1)#设计函数deffunction_one(x_input,y_input):#函数的输入x,yf=math.exp(x_input**2+(y_input-2)**2)#算出f的值dx=2*x_input*f#算出一阶x导数的值dy=2*(y_in
- Python实践:脚本调用exe与exe输出获取的方法总结
来知晓
Python世界python服务器linux
Python实践:脚本调用exe与exe输出获取的方法总结实现思路参考资料本文主要目的是研究总结通过Python脚本模拟实现bat批处理调用exe的功能,并获取exe在屏幕上的输出信息进行分析。实现思路通过参考资料里的几篇博客,可以知道Python调用exe的两种方法:os.system()和os.popen()os.systemparam1=r'p1'#参数1param2=r'p2'#参数2pa
- 数据笔记第二周:Python基础语法学习
三才数据分析学习笔记
目的:Python数据分析基础Python基础:Python环境安装Python基本用法:控制语句、函数、文件读写等Pyhton基本数据结构:字典、集合等Pandas环境安装Pandas数据结构:Series和Dataframe实践:各种描述性数据分析,使用Python实践一遍可以用Python自己实现中位数之类的计算,也可以直接调用Pandas的库数据可以自己随意造一些,也可以网上自己找数据集一
- 探索数据之美:优雅权重计算方法与Python实践
theskylife
数据分析20天玩转数据分析数据挖掘python算法人工智能数据分析数据挖掘
写在开头在数据的世界里,我们常常需要通过各种方法为不同的数据点分配合理的权重。这是数据分析中至关重要的一环,它决定了模型的准确性和结果的可信度。本文将引导您探索数据分析中常用的权重计算方法,并通过清晰的Python代码实现,让您轻松驾驭权重的奥秘。1.常见分类2.区别权重信息评价:2.1第一类为AHP层次法和优序图法;此类方法利用数字的相对大小信息进行权重计算;此类方法为主观赋值法,通常需要由专家
- ApacheCN 数据科学译文集 20210313 更新
布客飞龙
新增了五个教程:Python和Jupyter机器学习入门零、前言一、Jupyter基础知识二、数据清理和高级机器学习三、Web爬取和交互式可视化Python数据科学和机器学习实践指南零、前言一、入门二、统计和概率回顾和Python实践三、Matplotlib和高级概率概念四、预测模型五、Python机器学习六、推荐系统七、更多数据挖掘和机器学习技术八、处理真实数据九、ApacheSpark-大数据
- 卡尔曼滤波预测应用python实践
肖永威
人工智能及Python数据分析python算法机器学习卡尔曼滤波
1.什么是卡尔曼滤波最佳线性滤波理论起源于二十世纪40年代美国科学家Wiener和前苏联科学家KOnMoropOB等人的研究工作,后人统称为维纳滤波理论。60年代Kalman把状态空间模型引入滤波理论,并导出了一套递推估计算法,后人称之为卡尔曼滤波理论。卡尔曼滤波是以最小均方误差为估计的最佳准则,来寻求一套递推估计的算法,其基本思想是:采用信号与噪声的状态空间模型,利用前一时刻地估计值和现时刻的观
- 客观赋权熵值法多指标综合评价方法原理及python实践
肖永威
Python数据分析python算法熵值法指标评价
1.什么是熵值法熵值法是指用来判断某个指标的离散程度的数学方法。离散程度越大,该指标对综合评价的影响越大。可以用熵值判断某个指标的离散程度。熵值法是一种客观赋权方法,借鉴了信息熵思想,它通过计算指标的信息熵,根据指标的相对变化程度对系统整体的影响来决定指标的权重。熵值法是一种常用的多指标综合评价方法,它可以将多个指标的数据进行综合分析,得出一个综合评价结果。熵值法的作用非常广泛,可以应用于各种领域
- K邻近算法的Python实践——用Python实现简单而强大的机器学习算法
非著名程序员阿强
算法python机器学习
K邻近算法(K-NearestNeighbors)是一种常用的机器学习算法,用于分类和回归任务。它基于实例的学习方法,通过根据邻近的训练样本来预测新的数据点的标签。Python提供了丰富的机器学习库,其中包括Scikit-learn,使得实现K邻近算法变得简单而便捷。本文将介绍K邻近算法的基本原理、实现步骤和示例代码,帮助读者理解和应用Python实现K邻近算法。一、K邻近算法简介K邻近算法是一种
- 从根到叶:随机森林模型的深入探索
无水先生
机器学习人工智能随机森林算法机器学习
一、说明在本综合指南中,我们将超越基础知识。当您盯着随机森林模型的文档时,您将不再对“节点杂质”、“加权分数”或“成本复杂性修剪”等术语感到不知所措。相反,我们将剖析每个参数,阐明其作用和影响。通过理论和Python实践示例的结合,您将对如何按照您的意愿塑造随机森林有细致入微的理解。经验丰富的数据科学家通常对他们的数据集有一种直观的感觉——引导他们找到正确的算法和正确的参数的第六感。虽然这看起来像
- C#,Python实践,用CodeFormer实现人脸重建(Face Restoration),模糊清晰、划痕修复及黑白上色
深度混淆
C#入门教程Beginner‘sRecipespython开发语言人工智能算法
无论是自己、家人或是朋友、客户的照片,免不了有些是黑白的、被污损的、模糊的,总想着修复一下。作为一个程序员或者程序员的家属,当然都有责任满足他们的需求、实现他们的想法。除了这个,学习了本文的成果,或许你还可以用来赚点小钱。比如这样!或是这样!是不是很酷?那么。。。需要什么编程技能?什么知识?答案:你不需要会编程序!你只需要认识26个字母和大约4GB左右的硬盘空间.1CODEFORMER概要(可略过
- Python进阶该怎么学?有什么书推荐吗?
Python秒杀
python开发语言机器学习1024程序员节人工智能python进阶开发
给大家再分享一下整理出来的Python进阶以及Python实践操作可以参考学习的堪称经典的书籍,同样是豆瓣高分榜!内容有点长,一定要耐心看完。Python进阶学习书籍EffectivePython:编写高质量Python代码的90个有效方法(原书第2版)《EffectivePython:编写高质量Python代码的59个有效方法》第2版。本书可以帮你掌握真正的Python编程方式,令你能够完全发挥
- 机器学习案例(十三):基于Python的电影推荐系统
川川菜鸟
机器学习入门到大神机器学习python人工智能
文章目录背景基于Python的推荐系统基于内容的推荐系统项目概要TF-IDF矢量化器用户档案优点和缺点协同过滤评分预测优点和缺点推荐系统(python实践)导入模块:加载数据评分统计分析用户评分频率电影评分分析用户-物品矩阵的创建电影相似性分析电影推荐与用户偏好相关总结背景利用数据并应用相关的编程技能为企业创造价值的能力是数据科学(DS)和人工智能(AI)的基本组成部分。像Netflix、亚马逊和
- 【Python实践】_RabbitMQ理论知识
大婶N72
真正的稳定,是自己不断成长,不断寻找新的空间。与其要稳定,不如开始拥抱这个变化的时代,让自己准备好。python实践【目录】Python实践【写在前面】:使用Python操作一轮RabbitMQ之后应该对其基础知识做一个认识【材料】:【Base1】:什么是RabbitMQRabbitMQ,即消息队列,是对erlang语言开发的AMQP(AdvancedMessageQueuingProtocol,
- python常见的数据类型形式化定义_详解:规整数据(Tidy Data)的理论与Python实践
weixin_39721953
多数数据科学机器学习项目都遵循帕累托原理,即我们用将近80%的时间进行数据准备,其余20%的时间用于选择和训练合适的机器学习模型。来源:数据科学DataScience通常,我们用于创建机器学习模型的数据集是混乱的,无法直接在模型中使用。我们需要确保输入到模型中的数据都是规整的数据,这就需要执行一些数据清理步骤以获得可以拟合到模型中的数据集。实际上,机器学习/数据科学项目的第一步正是数据的清洗与整理
- 《机器学习Python实践 》- 可视化
橘猫吃不胖
数据可视化,可视化的目的,是为了更直观的理解数据、更快速的理解数据单一图表直方图又称质量分布图,可以直观的展示每个属性的分布情况axes=df.hist(figsize=(9,9))密度图也叫做KDE图,是一种表现与数据值对应的边界或域对象的图形表示方法,一般用于呈现连续变量。密度图,类似于对直方图的抽象,用平滑的曲线来描述数据分布。df.plot.kde(subplots=True,layout
- Java实现的基于模板的网页结构化信息精准抽取组件:HtmlExtractor
yangshangchuan
信息抽取HtmlExtractor精准抽取信息采集
HtmlExtractor是一个Java实现的基于模板的网页结构化信息精准抽取组件,本身并不包含爬虫功能,但可被爬虫或其他程序调用以便更精准地对网页结构化信息进行抽取。
HtmlExtractor是为大规模分布式环境设计的,采用主从架构,主节点负责维护抽取规则,从节点向主节点请求抽取规则,当抽取规则发生变化,主节点主动通知从节点,从而能实现抽取规则变化之后的实时动态生效。
如
- java编程思想 -- 多态
百合不是茶
java多态详解
一: 向上转型和向下转型
面向对象中的转型只会发生在有继承关系的子类和父类中(接口的实现也包括在这里)。父类:人 子类:男人向上转型: Person p = new Man() ; //向上转型不需要强制类型转化向下转型: Man man =
- [自动数据处理]稳扎稳打,逐步形成自有ADP系统体系
comsci
dp
对于国内的IT行业来讲,虽然我们已经有了"两弹一星",在局部领域形成了自己独有的技术特征,并初步摆脱了国外的控制...但是前面的路还很长....
首先是我们的自动数据处理系统还无法处理很多高级工程...中等规模的拓扑分析系统也没有完成,更加复杂的
- storm 自定义 日志文件
商人shang
stormclusterlogback
Storm中的日志级级别默认为INFO,并且,日志文件是根据worker号来进行区分的,这样,同一个log文件中的信息不一定是一个业务的,这样就会有以下两个需求出现:
1. 想要进行一些调试信息的输出
2. 调试信息或者业务日志信息想要输出到一些固定的文件中
不要怕,不要烦恼,其实Storm已经提供了这样的支持,可以通过自定义logback 下的 cluster.xml 来输
- Extjs3 SpringMVC使用 @RequestBody 标签问题记录
21jhf
springMVC使用 @RequestBody(required = false) UserVO userInfo
传递json对象数据,往往会出现http 415,400,500等错误,总结一下需要使用ajax提交json数据才行,ajax提交使用proxy,参数为jsonData,不能为params;另外,需要设置Content-type属性为json,代码如下:
(由于使用了父类aaa
- 一些排错方法
文强chu
方法
1、java.lang.IllegalStateException: Class invariant violation
at org.apache.log4j.LogManager.getLoggerRepository(LogManager.java:199)at org.apache.log4j.LogManager.getLogger(LogManager.java:228)
at o
- Swing中文件恢复我觉得很难
小桔子
swing
我那个草了!老大怎么回事,怎么做项目评估的?只会说相信你可以做的,试一下,有的是时间!
用java开发一个图文处理工具,类似word,任意位置插入、拖动、删除图片以及文本等。文本框、流程图等,数据保存数据库,其余可保存pdf格式。ok,姐姐千辛万苦,
- php 文件操作
aichenglong
PHP读取文件写入文件
1 写入文件
@$fp=fopen("$DOCUMENT_ROOT/order.txt", "ab");
if(!$fp){
echo "open file error" ;
exit;
}
$outputstring="date:"." \t tire:".$tire."
- MySQL的btree索引和hash索引的区别
AILIKES
数据结构mysql算法
Hash 索引结构的特殊性,其 检索效率非常高,索引的检索可以一次定位,不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引。
可能很多人又有疑问了,既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多,为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree 索引呢
- JAVA的抽象--- 接口 --实现
百合不是茶
抽象 接口 实现接口
//抽象 类 ,方法
//定义一个公共抽象的类 ,并在类中定义一个抽象的方法体
抽象的定义使用abstract
abstract class A 定义一个抽象类 例如:
//定义一个基类
public abstract class A{
//抽象类不能用来实例化,只能用来继承
//
- JS变量作用域实例
bijian1013
作用域
<script>
var scope='hello';
function a(){
console.log(scope); //undefined
var scope='world';
console.log(scope); //world
console.log(b);
- TDD实践(二)
bijian1013
javaTDD
实践题目:分解质因数
Step1:
单元测试:
package com.bijian.study.factor.test;
import java.util.Arrays;
import junit.framework.Assert;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
import com.bijian.
- [MongoDB学习笔记一]MongoDB主从复制
bit1129
mongodb
MongoDB称为分布式数据库,主要原因是1.基于副本集的数据备份, 2.基于切片的数据扩容。副本集解决数据的读写性能问题,切片解决了MongoDB的数据扩容问题。
事实上,MongoDB提供了主从复制和副本复制两种备份方式,在MongoDB的主从复制和副本复制集群环境中,只有一台作为主服务器,另外一台或者多台服务器作为从服务器。 本文介绍MongoDB的主从复制模式,需要指明
- 【HBase五】Java API操作HBase
bit1129
hbase
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor;
import org.apache.ha
- python调用zabbix api接口实时展示数据
ronin47
zabbix api接口来进行展示。经过思考之后,计划获取如下内容: 1、 获得认证密钥 2、 获取zabbix所有的主机组 3、 获取单个组下的所有主机 4、 获取某个主机下的所有监控项  
- jsp取得绝对路径
byalias
绝对路径
在JavaWeb开发中,常使用绝对路径的方式来引入JavaScript和CSS文件,这样可以避免因为目录变动导致引入文件找不到的情况,常用的做法如下:
一、使用${pageContext.request.contextPath}
代码” ${pageContext.request.contextPath}”的作用是取出部署的应用程序名,这样不管如何部署,所用路径都是正确的。
- Java定时任务调度:用ExecutorService取代Timer
bylijinnan
java
《Java并发编程实战》一书提到的用ExecutorService取代Java Timer有几个理由,我认为其中最重要的理由是:
如果TimerTask抛出未检查的异常,Timer将会产生无法预料的行为。Timer线程并不捕获异常,所以 TimerTask抛出的未检查的异常会终止timer线程。这种情况下,Timer也不会再重新恢复线程的执行了;它错误的认为整个Timer都被取消了。此时,已经被
- SQL 优化原则
chicony
sql
一、问题的提出
在应用系统开发初期,由于开发数据库数据比较少,对于查询SQL语句,复杂视图的的编写等体会不出SQL语句各种写法的性能优劣,但是如果将应用系统提交实际应用后,随着数据库中数据的增加,系统的响应速度就成为目前系统需要解决的最主要的问题之一。系统优化中一个很重要的方面就是SQL语句的优化。对于海量数据,劣质SQL语句和优质SQL语句之间的速度差别可以达到上百倍,可见对于一个系统
- java 线程弹球小游戏
CrazyMizzz
java游戏
最近java学到线程,于是做了一个线程弹球的小游戏,不过还没完善
这里是提纲
1.线程弹球游戏实现
1.实现界面需要使用哪些API类
JFrame
JPanel
JButton
FlowLayout
Graphics2D
Thread
Color
ActionListener
ActionEvent
MouseListener
Mouse
- hadoop jps出现process information unavailable提示解决办法
daizj
hadoopjps
hadoop jps出现process information unavailable提示解决办法
jps时出现如下信息:
3019 -- process information unavailable3053 -- process information unavailable2985 -- process information unavailable2917 --
- PHP图片水印缩放类实现
dcj3sjt126com
PHP
<?php
class Image{
private $path;
function __construct($path='./'){
$this->path=rtrim($path,'/').'/';
}
//水印函数,参数:背景图,水印图,位置,前缀,TMD透明度
public function water($b,$l,$pos
- IOS控件学习:UILabel常用属性与用法
dcj3sjt126com
iosUILabel
参考网站:
http://shijue.me/show_text/521c396a8ddf876566000007
http://www.tuicool.com/articles/zquENb
http://blog.csdn.net/a451493485/article/details/9454695
http://wiki.eoe.cn/page/iOS_pptl_artile_281
- 完全手动建立maven骨架
eksliang
javaeclipseWeb
建一个 JAVA 项目 :
mvn archetype:create
-DgroupId=com.demo
-DartifactId=App
[-Dversion=0.0.1-SNAPSHOT]
[-Dpackaging=jar]
建一个 web 项目 :
mvn archetype:create
-DgroupId=com.demo
-DartifactId=web-a
- 配置清单
gengzg
配置
1、修改grub启动的内核版本
vi /boot/grub/grub.conf
将default 0改为1
拷贝mt7601Usta.ko到/lib文件夹
拷贝RT2870STA.dat到 /etc/Wireless/RT2870STA/文件夹
拷贝wifiscan到bin文件夹,chmod 775 /bin/wifiscan
拷贝wifiget.sh到bin文件夹,chm
- Windows端口被占用处理方法
huqiji
windows
以下文章主要以80端口号为例,如果想知道其他的端口号也可以使用该方法..........................1、在windows下如何查看80端口占用情况?是被哪个进程占用?如何终止等. 这里主要是用到windows下的DOS工具,点击"开始"--"运行",输入&
- 开源ckplayer 网页播放器, 跨平台(html5, mobile),flv, f4v, mp4, rtmp协议. webm, ogg, m3u8 !
天梯梦
mobile
CKplayer,其全称为超酷flv播放器,它是一款用于网页上播放视频的软件,支持的格式有:http协议上的flv,f4v,mp4格式,同时支持rtmp视频流格 式播放,此播放器的特点在于用户可以自己定义播放器的风格,诸如播放/暂停按钮,静音按钮,全屏按钮都是以外部图片接口形式调用,用户根据自己的需要制作 出播放器风格所需要使用的各个按钮图片然后替换掉原始风格里相应的图片就可以制作出自己的风格了,
- 简单工厂设计模式
hm4123660
java工厂设计模式简单工厂模式
简单工厂模式(Simple Factory Pattern)属于类的创新型模式,又叫静态工厂方法模式。是通过专门定义一个类来负责创建其他类的实例,被创建的实例通常都具有共同的父类。简单工厂模式是由一个工厂对象决定创建出哪一种产品类的实例。简单工厂模式是工厂模式家族中最简单实用的模式,可以理解为是不同工厂模式的一个特殊实现。
- maven笔记
zhb8015
maven
跳过测试阶段:
mvn package -DskipTests
临时性跳过测试代码的编译:
mvn package -Dmaven.test.skip=true
maven.test.skip同时控制maven-compiler-plugin和maven-surefire-plugin两个插件的行为,即跳过编译,又跳过测试。
指定测试类
mvn test
- 非mapreduce生成Hfile,然后导入hbase当中
Stark_Summer
maphbasereduceHfilepath实例
最近一个群友的boss让研究hbase,让hbase的入库速度达到5w+/s,这可愁死了,4台个人电脑组成的集群,多线程入库调了好久,速度也才1w左右,都没有达到理想的那种速度,然后就想到了这种方式,但是网上多是用mapreduce来实现入库,而现在的需求是实时入库,不生成文件了,所以就只能自己用代码实现了,但是网上查了很多资料都没有查到,最后在一个网友的指引下,看了源码,最后找到了生成Hfile
- jsp web tomcat 编码问题
王新春
tomcatjsppageEncode
今天配置jsp项目在tomcat上,windows上正常,而linux上显示乱码,最后定位原因为tomcat 的server.xml 文件的配置,添加 URIEncoding 属性:
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1"
connectionTi