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机器学习(深度学习)逻辑回归logisticregression原理与实战机器学习
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- 机器学习里的逻辑回归Logistic Regression基本原理与应用
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LogisticRegression即逻辑回归,是一种广泛应用于机器学习和数据挖掘领域的有监督学习算法,以下从原理、应用、算法优缺点等方面进行介绍:基本原理线性回归基础:逻辑回归基于线性回归模型,其基本形式为:z=w1x1+w2x2+⋯+wnxn+bz=w_1x_1+w_2x_2+\cdots+w_nx_n+bz=w1x1+w2x2+⋯+wnxn+b其中xix_ixi是特征变量,wiw_iwi是对
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cuda简介:CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture)是由NVIDIA开发的一种并行计算平台和应用程序编程接口(API)。它允许开发人员利用NVIDIA的GPU(图形处理器)来加速各种计算任务,包括科学计算、机器学习、深度学习、数据分析等。NVIDIA是一个全球领先的计算技术公司,专注于设计和制造高性能计算设备。除了生产强大的GPU,NVIDIA还提供与其GPU
- 【python语言应用】最新全流程Python编程、机器学习与深度学习实践技术应用(帮助你快速了解和入门 Python)
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近年来,人工智能领域的飞速发展极大地改变了各个行业的面貌。当前最新的技术动态,如大型语言模型和深度学习技术的发展,展示了深度学习和机器学习技术的强大潜力,成为推动创新和提升竞争力的关键。特别是PyTorch,凭借其灵活性和高效性,成为科研人员和工程师的首选工具。理解和掌握深度学习的基础知识,深入了解其与经典机器学习算法的区别与联系,并系统掌握包括迁移学习、循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(L
- ML.NET库学习006:成人人口普查数据分析与分类预测
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- 【Java】已解决:java.util.concurrent.ExecutionException
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个人简介:某不知名博主,致力于全栈领域的优质博客分享|用最优质的内容带来最舒适的阅读体验!文末获取免费IT学习资料!文末获取更多信息精彩专栏推荐订阅收藏专栏系列直达链接相关介绍书籍分享点我跳转书籍作为获取知识的重要途径,对于IT从业者来说更是不可或缺的资源。不定期更新IT图书,并在评论区抽取随机粉丝,书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新,涵盖机器学习、深度学习、自然
- 强化学习在机器人控制中的应用:从理论到实践
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强化学习在机器人控制中的应用:从理论到实践大家好,我是你们熟悉的人工智能与Python领域自媒体创作者Echo_Wish。今天我们来聊聊一个炙手可热的话题——强化学习在机器人控制中的应用。近年来,随着人工智能技术的飞速发展,机器人在各个领域的应用越来越广泛。而强化学习作为一种重要的机器学习方法,为机器人控制提供了强有力的技术支持。接下来,让我们一起探讨强化学习在机器人控制中的原理和实践,并通过具体
- Apache Iceberg 与 Apache Hudi:数据湖领域的双雄对决
夜里慢慢行456
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在数据存储和处理不断发展的领域中,数据湖仓的概念已经崭露头角,成为了一种变革性的力量。数据湖仓结合了数据仓库和数据湖的最佳元素,提供了一个统一的平台,支持数据科学、商业智能、人工智能/机器学习以及临时报告等多种关键功能。这种创新的方法不仅促进了实时分析,还显著降低了平台成本,增强了数据治理,并加速了用例的实现。数据存储和处理的演变催生了被称为数据湖仓的现代分析平台。这些平台旨在解决传统架构的局限性
- AI大模型(如GPT、BERT等)可以通过自然语言处理(NLP)和机器学习技术,显著提升测试效率
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在软件测试中,AI大模型(如GPT、BERT等)可以通过自然语言处理(NLP)和机器学习技术,显著提升测试效率。以下是几个具体的应用场景及对应的代码实现示例:1.自动生成测试用例AI大模型可以根据需求文档或用户故事自动生成测试用例。代码示例(使用OpenAIGPTAPI):importopenai#设置OpenAIAPI密钥openai.api_key="your-openai-api-key"#
- 优化算法全景解析:从梯度下降到群体智能
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一、引言:为什么需要优化算法?在AlphaGo击败人类围棋冠军的背后,在特斯拉自动驾驶系统实时决策的瞬间,在推荐系统精准推送内容的过程中,优化算法始终是推动这些技术落地的核心引擎。无论是机器学习模型的训练,还是复杂系统的参数调优,优化算法的本质是:在给定的约束条件下,找到使目标函数最优的解。本文将深入解析优化算法的核心原理、经典方法、现代进展及实战应用,助你全面掌握这一技术利器。二、优化算法分类图
- Chrome将网页保存为PDF的实战教程
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大家好,我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业,现担任全栈工程师一职,热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳,不仅形成深入且独到的理解,而且能够帮助新手快速入门。 本文主要介绍了Chrome将网页保存为PDF的实战
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数据收集与准备1.数据收集多样化数据源:从社交媒体平台(如微博、Twitter)、新闻网站、论坛等多渠道收集数据,以获取更全面的舆情信息。可以使用Python的requests库和网页解析库(如BeautifulSoup)进行网页数据爬取,使用Tweepy库获取Twitter数据。数据标注:对于监督学习,需要对收集到的数据进行标注,标记为积极、消极或中性等类别。可以使用人工标注的方式,也可以利用半
- 2月第五讲:深度剖析 Python 编程中的数据处理与机器学习应用
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一、引言在当今数字化时代,编程已经成为推动各个领域发展的关键力量。Python作为一种高级编程语言,以其简洁、易读、功能强大等特点,在数据处理、机器学习、人工智能等众多领域得到了广泛的应用。本文将深入探讨Python在数据处理和机器学习方面的应用,通过实际案例展示其强大的功能和灵活性,帮助读者更好地理解和掌握Python编程在这些领域的应用技巧。二、Python基础概述2.1Python的特点与优
- 零基础入门机器学习 -- 第四章分类问题与逻辑回归
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4.1分类vs回归在机器学习中,任务通常分为两大类:回归(Regression):用于预测连续数值,如房价、温度、工资等。例如:预测明天的气温(28.5°C)。预测一辆二手车的价格(30,000元)。分类(Classification):用于预测离散类别,如垃圾邮件vs正常邮件。例如:判断一封邮件是否是垃圾邮件(“垃圾邮件”or“正常邮件”)。预测一个贷款申请是否会被批准(“批准”or“拒绝”)。
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引言随着人工智能技术的发展,AI已经成为工作中不可缺少的工具之一。俗话讲“术业有专攻”,对AI来说当然也是如此。由于训练集、调教等方面的差别,不同的AI适用的工作也不尽相同。在编程辅助方面,已经有一系列比较成熟的平台,但它们一方面价格昂贵,另一方面功能比较单一。Blackbox.ai是一个新出现的人工智能平台,它主要针对的是编程和机器学习方面的AI技术落地。和其他AI平台相比,它提供了简洁美观的界
- Python中的决策树算法探索
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在Python中,决策树算法是一种常用的机器学习技术,用于分类和回归问题。下面我们将探索如何使用Python中的scikit-learn库来实现决策树算法,并简要介绍其基本概念和用法。1.安装必要的库如果你还没有安装scikit-learn库,你可以使用pip来安装它:bash复制代码pipinstall-Uscikit-learn2.导入必要的库和模块python复制代码fromsklearn.
- 多模态模型详解
换个网名有点难
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多模态模型是什么多模态模型是一种能够处理和理解多种数据类型(如文本、图像、音频、视频等)的机器学习模型,通过融合不同模态的信息来提升任务的性能。其核心在于利用不同模态之间的互补性,增强模型的鲁棒性和准确性。如何融合多个模型以下是多模态模型的融合方法及关键技术的详细解析:一、多模态模型的核心概念模态定义:单模态:单一类型的数据(如纯文本或纯图像)。多模态:多种类型数据的组合(如“图像+文本”“音频+
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一.机器学习任务的整体流程1.数据预处理:数据格式统一、异常数据消除、必要数据转换,划分训练集、验证集、测试集2.选择模型3.设定损失函数、优化方法、对应的超参数4.用模型拟合训练集数据,在验证集/测试集上计算模型表现二.数据读入pytorch数据读入通过Dataset+DataLoader的方式完成,Dataset定义好数据的格式和数据变换形式,DataLoader用iterative的方式不断
- 【收藏不迷路】380种群智能优化算法-Matlab代码免费获取(截至2025.2.14)
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群智能优化算法可以作为很好的工具来解决许多实际问题,如特征选择、图像分割、医学诊断,经济排放调度问题,植物病害识别,工程设计,PID优化控制,设备故障诊断,机器学习模型参数整定等等。在这个领域,有一个理论:没有免费午餐(NoFreeLunch,NFL)理论。它从逻辑上证明了不存在最适合解决所有优化问题的元启发式算法。换句话说,特定的元启发式可能在一组问题上显示出非常有希望的结果,但相同的算法可能在
- python 并行框架_基于python的高性能实时并行机器学习框架之Ray介绍
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前言加州大学伯克利分校实时智能安全执行实验室(RISELab)的研究人员已开发出了一种新的分布式框架,该框架旨在让基于Python的机器学习和深度学习工作负载能够实时执行,并具有类似消息传递接口(MPI)的性能和细粒度。这种框架名为Ray,看起来有望取代Spark,业界认为Spark对于一些现实的人工智能应用而言速度太慢了;过不了一年,Ray应该会准备好用于生产环境。目前ray已经发布了0.3.0
- 【一起看花书1.3】——第5章 机器学习基础
应有光
基础知识机器学习人工智能深度学习
先验是“知识”,是合理的假设本文内容对应于原书的5.7-5.11共5小节内容,其中知识性、结论性的内容偏多,也加入了点个人见解。目录:5.7监督学习5.8无监督学习5.9随机梯度下降5.10构建机器学习算法5.11深度学习发展的动力5.7监督学习监督学习,本质上是复杂函数的拟合,即给定特征xxx,我们需要得到标签yyy,这不就是求一个函数的拟合嘛?线性回归是比较简单的,从高代、概率论就可以理解,甚
- 《探秘Hogwild!算法:无锁并行SGD的神奇之路》
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在深度学习和机器学习的领域中,优化算法的效率和性能一直是研究的重点。Hogwild!算法作为一种能够实现无锁并行随机梯度下降(SGD)的创新方法,受到了广泛关注。下面就来深入探讨一下Hogwild!算法是如何实现这一壮举的。基础原理铺垫随机梯度下降(SGD)算法是基于梯度下降算法产生的常见优化算法。其目标是优化损失函数,通过对每一个超参数求偏导得到当前轮的梯度,然后向梯度的反方向更新,不断迭代以获
- VSCode通过跳板机免密连接远程服务器的解决方案
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大家好,我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业,现担任全栈工程师一职,热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳,不仅形成深入且独到的理解,而且能够帮助新手快速入门。 本文主要介绍了VSCode通过跳板机免密连接远程服
- 股票自动化交易
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股票自动化交易是指通过编写程序自动执行股票买卖操作,以减少人为干预,提高交易效率和准确性。Python作为一种功能强大且易于上手的编程语言,广泛应用于金融领域,尤其是在量化交易和自动化交易中。本文将介绍如何使用Python实现一个简单的股票自动化交易系统。1.自动化交易的基本流程股票自动化交易通常包括以下几个步骤:数据获取:从交易所或第三方API获取实时股票数据。策略制定:基于技术指标或机器学习模
- 零基础入门机器学习 -- 第一章什么是机器学习?
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1.1机器学习的定义机器学习(MachineLearning,ML)是让计算机从数据中学习,然后在没有明确编程的情况下进行预测或决策的技术。传统编程:程序员写出明确的规则,例如“如果温度低于0℃,显示‘结冰’”。机器学习:计算机分析历史天气数据,自行找出“低温→可能结冰”的规律,然后对新数据进行预测。机器学习的核心思想是:数据+算法=经验+预测能力。1.2机器学习vs传统编程特点传统编程机器学习规
- 机器学习数学基础:21.特征值与特征向量
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一、引言在现代科学与工程的众多领域中,线性代数扮演着举足轻重的角色。其中,特征值、特征向量以及相似对角化的概念和方法,不仅是线性代数理论体系的核心部分,更是解决实际问题的有力工具。无论是在物理学中描述系统的振动模式,还是在计算机科学里进行数据降维与图像处理,它们都发挥着关键作用。本教程将深入且全面地对这些内容展开讲解,旨在帮助读者透彻理解并熟练运用相关知识。二、基础知识准备(一)对角矩阵的高次幂计
- 物流数字化转型:报关单ocr api应用场景、报关单识别接口
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接口ocr
在全球化贸易日益频繁的今天,物流行业的效率和准确性对于企业的竞争力至关重要。翔云报关单OCR(光学字符识别)API助力物流企业实现数字化转型。报关单识别接口是一种通过图像处理和机器学习技术自动识别并提取报关单信息的技术解决方案。它能够快速准确地从纸质或电子版报关单中读取关键数据,如货物名称、数量、金额等,并将其转换为结构化的数字格式。这不仅大大提高了工作效率,还减少了人为错误的可能性。应用场景示例
- 【机器学习】探索未来科技的前沿:人工智能、机器学习与大模型
E绵绵
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文章目录引言一、人工智能:从概念到现实1.1人工智能的定义1.2人工智能的发展历史1.3人工智能的分类1.4人工智能的应用二、机器学习:人工智能的核心技术2.1机器学习的定义2.2机器学习的分类2.3机器学习的实现原理2.4机器学习的应用2.5机器学习的示例代码2.6解释代码三、大模型:推动AI前沿发展的关键技术3.1大模型的定义3.2大模型的发展历程3.3深度学习与神经网络3.4大模型的优势与挑
- 大模型稀疏动态架构
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DeepSeek应用稀疏动态架构(SparseDynamicArchitecture)是其大模型技术的核心创新点。大模型稀疏动态架构是一种用于构建大规模人工智能模型的先进架构,整体提高了模型的效率、灵活性和性能。一、发展历程1.早期探索阶段起源基础:20世纪8090年代的早期机器学习主要集中在决策树、SVM、KNN等经典算法,模型规模小,依赖手工特征。之后在2006年GeoffreyHinton提
- 《深度解析:批量、随机和小批量梯度下降的区别与应用》
人工智能深度学习
在机器学习和深度学习的领域中,梯度下降算法是优化模型参数的核心工具之一。而批量梯度下降(BGD)、随机梯度下降(SGD)和小批量梯度下降(MBGD)是梯度下降算法的三种常见变体,它们在计算效率、收敛速度和准确性等方面各有特点。原理与计算方式批量梯度下降(BGD):BGD在每次迭代时,都会使用整个训练数据集来计算损失函数的梯度,然后根据梯度更新模型参数。例如,若训练集中有1000个样本,那么每次迭代
- 多线程编程之卫生间
周凡杨
java并发卫生间线程厕所
如大家所知,火车上车厢的卫生间很小,每次只能容纳一个人,一个车厢只有一个卫生间,这个卫生间会被多个人同时使用,在实际使用时,当一个人进入卫生间时则会把卫生间锁上,等出来时打开门,下一个人进去把门锁上,如果有一个人在卫生间内部则别人的人发现门是锁的则只能在外面等待。问题分析:首先问题中有两个实体,一个是人,一个是厕所,所以设计程序时就可以设计两个类。人是多数的,厕所只有一个(暂且模拟的是一个车厢)。
- How to Install GUI to Centos Minimal
sunjing
linuxInstallDesktopGUI
http://www.namhuy.net/475/how-to-install-gui-to-centos-minimal.html
I have centos 6.3 minimal running as web server. I’m looking to install gui to my server to vnc to my server. You can insta
- Shell 函数
daizj
shell函数
Shell 函数
linux shell 可以用户定义函数,然后在shell脚本中可以随便调用。
shell中函数的定义格式如下:
[function] funname [()]{
action;
[return int;]
}
说明:
1、可以带function fun() 定义,也可以直接fun() 定义,不带任何参数。
2、参数返回
- Linux服务器新手操作之一
周凡杨
Linux 简单 操作
1.whoami
当一个用户登录Linux系统之后,也许他想知道自己是发哪个用户登录的。
此时可以使用whoami命令。
[ecuser@HA5-DZ05 ~]$ whoami
e
- 浅谈Socket通信(一)
朱辉辉33
socket
在java中ServerSocket用于服务器端,用来监听端口。通过服务器监听,客户端发送请求,双方建立链接后才能通信。当服务器和客户端建立链接后,两边都会产生一个Socket实例,我们可以通过操作Socket来建立通信。
首先我建立一个ServerSocket对象。当然要导入java.net.ServerSocket包
ServerSock
- 关于框架的简单认识
西蜀石兰
框架
入职两个月多,依然是一个不会写代码的小白,每天的工作就是看代码,写wiki。
前端接触CSS、HTML、JS等语言,一直在用的CS模型,自然免不了数据库的链接及使用,真心涉及框架,项目中用到的BootStrap算一个吧,哦,JQuery只能算半个框架吧,我更觉得它是另外一种语言。
后台一直是纯Java代码,涉及的框架是Quzrtz和log4j。
都说学前端的要知道三大框架,目前node.
- You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your
林鹤霄
You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'option,changed_ids ) values('0ac91f167f754c8cbac00e9e3dc372
- MySQL5.6的my.ini配置
aigo
mysql
注意:以下配置的服务器硬件是:8核16G内存
[client]
port=3306
[mysql]
default-character-set=utf8
[mysqld]
port=3306
basedir=D:/mysql-5.6.21-win
- mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
alxw4616
mysql
mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
2013/6/14 by 半仙 alxw4616@Msn.com
目的: 项目需求实现模糊查找.
原则: 查询不能超过 1秒.
问题: 目标表中有超过1千万条记录. 使用like '%str%' 进行模糊查询无法达到性能需求.
解决方案: 使用mysql全文索引.
1.全文索引 : MySQL支持全文索引和搜索功能。MySQL中的全文索
- 自定义数据结构 链表(单项 ,双向,环形)
百合不是茶
单项链表双向链表
链表与动态数组的实现方式差不多, 数组适合快速删除某个元素 链表则可以快速的保存数组并且可以是不连续的
单项链表;数据从第一个指向最后一个
实现代码:
//定义动态链表
clas
- threadLocal实例
bijian1013
javathreadjava多线程threadLocal
实例1:
package com.bijian.thread;
public class MyThread extends Thread {
private static ThreadLocal tl = new ThreadLocal() {
protected synchronized Object initialValue() {
return new Inte
- activemq安全设置—设置admin的用户名和密码
bijian1013
javaactivemq
ActiveMQ使用的是jetty服务器, 打开conf/jetty.xml文件,找到
<bean id="adminSecurityConstraint" class="org.eclipse.jetty.util.security.Constraint">
<p
- 【Java范型一】Java范型详解之范型集合和自定义范型类
bit1129
java
本文详细介绍Java的范型,写一篇关于范型的博客原因有两个,前几天要写个范型方法(返回值根据传入的类型而定),竟然想了半天,最后还是从网上找了个范型方法的写法;再者,前一段时间在看Gson, Gson这个JSON包的精华就在于对范型的优雅简单的处理,看它的源代码就比较迷糊,只其然不知其所以然。所以,还是花点时间系统的整理总结下范型吧。
范型内容
范型集合类
范型类
- 【HBase十二】HFile存储的是一个列族的数据
bit1129
hbase
在HBase中,每个HFile存储的是一个表中一个列族的数据,也就是说,当一个表中有多个列簇时,针对每个列簇插入数据,最后产生的数据是多个HFile,每个对应一个列族,通过如下操作验证
1. 建立一个有两个列族的表
create 'members','colfam1','colfam2'
2. 在members表中的colfam1中插入50*5
- Nginx 官方一个配置实例
ronin47
nginx 配置实例
user www www;
worker_processes 5;
error_log logs/error.log;
pid logs/nginx.pid;
worker_rlimit_nofile 8192;
events {
worker_connections 4096;}
http {
include conf/mim
- java-15.输入一颗二元查找树,将该树转换为它的镜像, 即在转换后的二元查找树中,左子树的结点都大于右子树的结点。 用递归和循环
bylijinnan
java
//use recursion
public static void mirrorHelp1(Node node){
if(node==null)return;
swapChild(node);
mirrorHelp1(node.getLeft());
mirrorHelp1(node.getRight());
}
//use no recursion bu
- 返回null还是empty
bylijinnan
javaapachespring编程
第一个问题,函数是应当返回null还是长度为0的数组(或集合)?
第二个问题,函数输入参数不当时,是异常还是返回null?
先看第一个问题
有两个约定我觉得应当遵守:
1.返回零长度的数组或集合而不是null(详见《Effective Java》)
理由就是,如果返回empty,就可以少了很多not-null判断:
List<Person> list
- [科技与项目]工作流厂商的战略机遇期
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工作流
在新的战略平衡形成之前,这里有一个短暂的战略机遇期,只有大概最短6年,最长14年的时间,这段时间就好像我们森林里面的小动物,在秋天中,必须抓紧一切时间存储坚果一样,否则无法熬过漫长的冬季。。。。
在微软,甲骨文,谷歌,IBM,SONY
- 过度设计-举例
cuityang
过度设计
过度设计,需要更多设计时间和测试成本,如无必要,还是尽量简洁一些好。
未来的事情,比如 访问量,比如数据库的容量,比如是否需要改成分布式 都是无法预料的
再举一个例子,对闰年的判断逻辑:
1、 if($Year%4==0) return True; else return Fasle;
2、if ( ($Year%4==0 &am
- java进阶,《Java性能优化权威指南》试读
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java性能优化
记得当年随意读了微软出版社的.NET 2.0应用程序调试,才发现调试器如此强大,应用程序开发调试其实真的简单了很多,不仅仅是因为里面介绍了很多调试器工具的使用,更是因为里面寻找问题并重现问题的思想让我震撼,时隔多年,Java已经如日中天,成为许多大型企业应用的首选,而今天,这本《Java性能优化权威指南》让我再次找到了这种感觉,从不经意的开发过程让我刮目相看,原来性能调优不是简单地看看热点在哪里,
- 网络学习笔记初识OSI七层模型与TCP协议
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学习笔记
协议:在计算机网络中通信各方面所达成的、共同遵守和执行的一系列约定 计算机网络的体系结构:计算机网络的层次结构和各层协议的集合。 两类服务: 面向连接的服务通信双方在通信之前先建立某种状态,并在通信过程中维持这种状态的变化,同时为服务对象预先分配一定的资源。这种服务叫做面向连接的服务。 面向无连接的服务通信双方在通信前后不建立和维持状态,不为服务对象
- mac中用命令行运行mysql
dcj3sjt126com
mysqllinuxmac
参考这篇博客:http://www.cnblogs.com/macro-cheng/archive/2011/10/25/mysql-001.html 感觉workbench不好用(有点先入为主了)。
1,安装mysql
在mysql的官方网站下载 mysql 5.5.23 http://www.mysql.com/downloads/mysql/,根据我的机器的配置情况选择了64
- MongDB查询(1)——基本查询[五]
eksliang
mongodbmongodb 查询mongodb find
MongDB查询
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2174452 一、find简介
MongoDB中使用find来进行查询。
API:如下
function ( query , fields , limit , skip, batchSize, options ){.....}
参数含义:
query:查询参数
fie
- base64,加密解密 经融加密,对接
y806839048
经融加密对接
String data0 = new String(Base64.encode(bo.getPaymentResult().getBytes(("GBK"))));
String data1 = new String(Base64.decode(data0.toCharArray()),"GBK");
// 注意编码格式,注意用于加密,解密的要是同
- JavaWeb之JSP概述
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什么是JSP?为什么使用JSP?
JSP表示Java Server Page,即嵌有Java代码的HTML页面。使用JSP是因为在HTML中嵌入Java代码比在Java代码中拼接字符串更容易、更方便和更高效。
JSP起源
在很多动态网页中,绝大部分内容都是固定不变的,只有局部内容需要动态产生和改变。
如果使用Servl
- apple watch 指南
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1. 文档
WatchKit Programming Guide(中译在线版 By @CocoaChina) 译文 译者 原文 概览 - 开始为 Apple Watch 进行开发 @星夜暮晨 Overview - Developing for Apple Watch 概览 - 配置 Xcode 项目 - Overview - Configuring Yo
- java经典的基础题目
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1.列举出 10个JAVA语言的优势 a:免费,开源,跨平台(平台独立性),简单易用,功能完善,面向对象,健壮性,多线程,结构中立,企业应用的成熟平台, 无线应用 2.列举出JAVA中10个面向对象编程的术语 a:包,类,接口,对象,属性,方法,构造器,继承,封装,多态,抽象,范型 3.列举出JAVA中6个比较常用的包 Java.lang;java.util;java.io;java.sql;ja
- 你所不知道神奇的js replace正则表达式
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每天进步一点点学习永无止境纵观千象regex
var v = 'C9CFBAA3CAD0';
console.log(v);
var arr = v.split('');
for (var i = 0; i < arr.length; i ++) {
if (i % 2 == 0) arr[i] = '%' + arr[i];
}
console.log(arr.join(''));
console.log(v.r
- [一起学Hive]之十五-分析Hive表和分区的统计信息(Statistics)
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hivehive分析表hive统计信息hive Statistics
关键字:Hive统计信息、分析Hive表、Hive Statistics
类似于Oracle的分析表,Hive中也提供了分析表和分区的功能,通过自动和手动分析Hive表,将Hive表的一些统计信息存储到元数据中。
表和分区的统计信息主要包括:行数、文件数、原始数据大小、所占存储大小、最后一次操作时间等;
14.1 新表的统计信息
对于一个新创建
- Spring Boot 1.2.5 发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.2.5已在7月2日发布,现在可以从spring的maven库和maven中心库下载。
这个版本是一个维护的发布版,主要是一些修复以及将Spring的依赖提升至4.1.7(包含重要的安全修复)。
官方建议所有的Spring Boot用户升级这个版本。
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