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K-means聚类:解锁数据隐藏结构的钥匙在机器学习的广阔领域中,无监督学习以其独特的魅力吸引了众多研究者和实践者。其中,K-means聚类作为一种经典且实用的无监督学习算法,以其简单高效的特点,广泛应用于市场细分、图像分割和基因聚类等领域。本文将深入探讨K-means聚类的工作原理、应用实例及其在这些领域中的具体应用,旨在揭示其如何智能划分数据,解锁隐藏结构,为相关领域提供精准导航。一、K-me
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1基本概念机器学习,分为回归,分类,聚类,降维有监督学习回归,分类,有特征,有标签,进行训练,然后对新数据进行预测无监督学习聚类,降维。题目越多,训练越好,2基本流程数据预处理——模型训练与评估可以优化为获取数据——数据预处理——EDA分析——特征工程——模型训练——可解释性分析2.0数据获取利用kaggle,天池等平台的开源数据,2.1预处理目的:让数据更符合逻辑让数据更容易计算借助函数实现变换
- 解锁机器学习核心算法 | 支持向量机:机器学习中的分类利刃
紫雾凌寒
AI炼金厂机器学习算法支持向量机python深度学习分类人工智能
一、引言在机器学习的庞大算法体系中,有十种算法被广泛认为是最具代表性和实用性的,它们犹如机器学习领域的“十大神器”,各自发挥着独特的作用。这十大算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、K-近邻算法、K-平均算法、支持向量机、朴素贝叶斯算法、降维算法、梯度增强算法。它们涵盖了回归、分类、聚类、降维等多个机器学习任务领域,是众多机器学习应用的基础和核心。而在这十大算法中,支持向量机(Suppor
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【论文精读】MotionLM1背景2存在的问题3具体方案轨迹转运动序列模型轨迹去重和聚类loss1背景团队:Waymo时间:2023.9代码:简介:采用自回归的方式做轨迹生成,能够更好地建模交互,且避免模态坍缩,在数据集达到了SOTA。2存在的问题轨迹回归方面:原本xy预测认为空间过大,有的xy很大(t大速度快的时候),有的xy很小(t小速度慢的时候)。3具体方案Encoder采用了之前的论文Wa
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所有代码和文档均在golitter/Decoding-ML-Top10:使用Python优雅地实现机器学习十大经典算法。(github.com),欢迎查看。在“无监督学习”中,训练样本的标记信息是未知的,目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律,为进一步的数据分析提供基础,较为经典的是聚类。**聚类试图将数据集中的样本划分为若干个通常是不相交的子集,每个子集称为一个“簇”。**聚
- 【机器学习】无监督学习算法之:K均值聚类
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K均值聚类1、引言2、K均值聚类2.1定义2.2原理2.3实现方式2.4算法公式2.4.1距离计算公式2.4.1中心点计算公式2.5代码示例3、总结1、引言小屌丝:鱼哥,K均值聚类我不懂,能不能给我讲一讲?小鱼:行,可以小屌丝:额…今天咋直接就答应了?小鱼:不然呢?小屌丝:有啥条件,直接说,小鱼:没有小屌丝:这咋的了,不提条件,我可不踏实小鱼:你看看你,我不提条件,你还不踏实,那你这是非让我提条件
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K均值聚类(K-MeansClustering)是一种常用的无监督学习算法,用于将数据分成K个簇。以下是一个简单的Python实现K均值聚类的代码讲解,包括数据准备、初始化、迭代更新簇心和分配簇标签等步骤。CSDN大礼包:《2025年最新全套学习资料包》免费分享代码实现importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#生成示例数据np.random.seed(
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Vue.js前端开发实战学习笔记一、学习教材Vue.js3前端开发实战————————张益珲github仓库地址gitee仓库地址二、第一章从前端基础到Vue.js3三、第二章Vue模板应用四、第三章Vue组件的属性和方法五、第四章处理用户交互六、第五章组件基础七、第六章组件进阶八、第七章Vue响应式编程九、第八章动画十、第九章构建工具VueCLI的使用十一、第十章基于Vue3的UI组件库——El
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https://github.com/Unispac/Circumventing-Backdoor-Defenses摘要和介绍在各种后门毒化攻击中,来自目标类别的毒化样本和干净样本通常在潜在空间中形成两个分离的簇。这种潜在的分离性非常普遍,甚至在防御研究中成为了一种默认假设,我们称之为潜在分离性假设。基于这一假设设计的防御方法通过在潜在空间中进行聚类分析来识别毒化样本。具体来说,这些防御方法首先在
- 机器学习算法工程师笔试选择题(1)
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1.关于梯度下降的说法正确的是:A.梯度下降法可以确保找到全局最优解。B.随机梯度下降每次使用所有数据来更新参数。C.批量梯度下降(BatchGradientDescent)通常收敛更快。D.学习率过大会导致梯度下降过程震荡。答案:D(学习率过大会导致不稳定,可能震荡或无法收敛)2.在以下算法中,哪种算法属于无监督学习?A.逻辑回归B.K-近邻算法C.支持向量机D.K-均值聚类答案:D(K-均值聚
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第九章用户自己建立数据类型1.结构体定义:由不同类型数据组成的组合型数据结构,例如:一个人的基本信息(结构体)包括名字(字符)、性别(字符)、年龄(int)、籍贯(字符);形式:struct结构体名{charname[20];charsex;intage;……};---------------------------->一定要注意这里有一个分号结构体里面的成员也可以是另一个结构体;structst
- 聚类算法概念、分类、特点及应用场景【机器学习】【无监督学习】
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概念机器学习聚类算法是一种无监督学习方法,旨在将数据集分割成不同的类或簇,使得同一簇内的数据对象相似性尽可能大,而不同簇之间的数据对象差异性也尽可能大。聚类算法广泛应用于新闻自动分组、用户分群、图像分割等领域。主要聚类算法及其特点层次聚类算法层次法(hierarchicalmethods)通过构建数据点之间的层次结构来进行聚类,可以是自底向上的凝聚方法或自顶向下的分裂方法。代表算法包括CU
- KMeans聚类实战2
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目录NBA球员聚类--未知k值的情况NBA球员聚类–未知k值的情况#导入第三方模块importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearnimportmetricsimportseabornassnsfromsklearnimportpreprocess
- KMeans聚类实战1
浊酒南街
#kmeans聚类算法
目录iris聚类--已知k值的情况iris聚类–已知k值的情况#导入第三方模块importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearnimportmetricsimportseabornassns#读取iris数据集iris=pd.read_csv(r'
- 机器学习之实战篇——图像压缩(K-means聚类算法)
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机器学习之实战篇——图像压缩(K-means聚类算法)介绍图像压缩是一种减少图像文件大小的技术,目的是节省存储空间和提高传输效率。K-means聚类算法是一种无监督学习算法,在图像压缩中被广泛应用。通过将图像中的像素聚类为有限的几种颜色,从而降低图像的复杂度,实现压缩效果。应用使用场景网络传输:减少图片在网络上传输时的带宽消耗。存储优化:高效利用存储空间,尤其是大规模图像数据集。加快处理速度:减少
- ggalign:热图等复杂组合图及图形数据对齐的 ggplot2 扩展
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ggalign一个R语言绘图工具ggplot2的高级扩展,它专注于在多个图形之间对齐观察值,利用vctrs包中的“numberofobservations”或NROW()函数,确保图形组织的一致性。无论是自包含排序图形的对齐,还是在多个图形中应用一致的分组和排序(如k-means聚类),ggalign都可以帮助简化这一过程。文档:Aggplot2ExtensionforConsistentAxis
- 为了实现对不同说话人的处理,可以加入一些专门的层和技术,来区分和识别说话人的特征。
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2403.12609深度学习人工智能
为了实现对不同说话人的处理,可以加入一些专门的层和技术,来区分和识别说话人的特征。1.说话人分离(SpeakerSeparation)概念:说话人分离是指在多说话人的音频中,将不同说话人的声音分开。这通常需要模型识别每个说话人的独特音频特征。实现方式:说话人分离可以通过加入深度聚类(DeepClustering)或端到端分离网络(如DPRNN)实现,这些方法擅长分离出多个声源。适用层:说话人分离层
- 回归与聚类算法————无监督学习-K-means算法
荷泽泽
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目录1、无监督学习2、K-means原理3,API4、Kmeans性能评估指标4.1轮廓系数4.2轮廓系数API5,总结1、无监督学习没有目标值的,从无标签的数据开始学习的聚类K-means(K均值聚类)降维PCA2、K-means原理随机设置K个特征空间内的点作为初始的聚类中心对于其他每个点计算到K个中心的距离,未知的点选择最近的一个聚类中心点作为标记类别接着对着标记的聚类中心之后,重新计算出每
- 聚类算法与应用
theskylife
数据挖掘算法聚类机器学习数据挖掘人工智能
目录写在开头1.聚类算法简介2.K均值聚类2.1基本原理2.1.1中心点与数据点的距离2.1.2簇的形成和迭代优化2.2应用场景2.2.1图像分割2.2.2客户分群3.层次聚类3.1基本原理3.1.1树状结构的建立3.1.2聚合或分裂策略3.2应用场景3.2.1生物学中的基因表达数据聚类3.2.2文本数据的主题分类4.聚类算法的实践应用4.1数据准备与预处理4.2算法选择与模型训练4.2.1根据任
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- 主题聚类:精炼信息的关键步骤
XianxinMao
聚类数据挖掘机器学习
标题:主题聚类:精炼信息的关键步骤文章信息摘要:主题聚类是一种关键的信息整合方法,通过识别相似主题、合并重复内容并保留最完整、准确的版本来优化信息结构。这一过程不仅减少了信息冗余,还提高了信息的质量和可用性,广泛应用于学术研究、内容创作和数据分析等领域。逻辑层级的建立则帮助区分主要和次要观点,识别因果关系,构建清晰的逻辑框架,使观点更具说服力。信息完整性要求每个观点都得到完整表达,补充必要的上下文
- 第九章:归凌-React 国际化引导页
刘行之
react.jsjavascript前端
国际化实现一、安装依赖需要同时安装i18next和react-i18next依赖:npminstallreact-i18nexti18next--save二、文件配置在src下新建i18n文件夹,以存放国际化相关配置i18n中分别新建三个文件:config.ts:对i18n进行初始化操作及插件配置en.json:英文语言配置文件zh.json:中文语言配置文件代码如下(示例):importi18n
- 自定义数据集,使用scikit-learn 中K均值包 进行聚类
sirius12345123
scikit-learn均值算法
importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansimportnumpyasnpclass1_points=np.array([[1.9,1.2],[1.5,2.1],[1.9,0.5],[1.5,0.9],[0.9,1.2],[1.1,1.7],[1.4,1.1]])class2_points=np.array([[-1.9,1
- 使用scikit-learn中的K均值包进行聚类分析
Luzem0319
机器学习人工智能
聚类是无监督学习中的一种重要技术,用于在没有标签信息的情况下对数据进行分析和组织。K均值算法是聚类中最常用的方法之一,其目标是将数据点划分为K个簇,使得每个簇内的数据点更加相似,而不同簇之间的数据点差异较大。准备自定义数据集首先,需要一个自定义数据集来进行聚类分析。importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt#创建自定义数据
- 【机器学习】自定义数据集,使用scikit-learn 中K均值包 进行聚类
加德霍克
机器学习scikit-learn均值算法python作业
一、K均值算法简介K均值算法的目标是将数据集划分为K个簇,使得每个数据点属于离它最近的簇中心(centroid)所代表的簇。K均值聚类算法步骤①初始化:随机选择原始数据的K个数据点作为初始质心(聚类中心)。②分配:将每个数据点划分到距离最近的质心所对应的簇中,即计算每个数据点到每个质心的距离,选择距离最近的质心作为该数据点所属的簇。③更新:重新计算每个簇的质心,即将该簇中所有数据点的坐标取平均值,
- 基于RFM聚类与随机森林算法的智能手机用户监测数据案例分析
kaka_R-Py
大数据可视化多元统计分析R语言数据分析与可视化算法聚类随机森林
基于RFM聚类与随机森林算法的智能手机用户监测数据案例分析摘要近年来,随着数字化和信息化的快速发展,越来越多的人开始使用智能手机。文章基于某公司某年连续30天4万多位智能手机用户的监测数据,通过随机森林与RFM聚类分析模型对智能手机用户的监测数据进行挖掘和分析,有效地统计和归纳了用户对于A类APP的使用情况,模型准确度达到了80%,同时对于智能手机APP的开发和使用提出了相应的建议。该研究的数据驱
- 自定义数据集,使用scikit-learn 中K均值包 进行聚类
〖是♂我〗
scikit-learn均值算法聚类
代码:#导入必要的库importmatplotlib.pyplotasplt#用于绘制图形fromsklearn.clusterimportKMeans#KMeans聚类算法importnumpyasnp#数值计算库#定义class1到class4的数据点,模拟四个不同的类(每个类7个二维点)class1_points=np.array([[1.9,1.2],[1.5,2.1],[1.9,0.5]
- python(scikit-learn)实现k均值聚类算法
嘿哈哈哈哈哈哈
机器学习聚类python算法机器学习人工智能
k均值聚类算法原理详解示例为链接中的例题直接调用python机器学习的库scikit-learn中k均值算法的相关方法fromsklearn.clusterimportKMeansimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx=np.array([[0,2],[0,0],[1,0],[5,0],[5,2]])#计算k均值聚类kmeans=KMeans(n_
- Scikit-learn_聚类算法_K均值聚类
飞Link
Water算法机器学习人工智能
一.描述首先从X数据集中选择k个样本作为质心,然后重复以下两个步骤来更新质心,直到质心不再显著移动为:第一步将每个样本分配到距离最近的质心第二步根据每二个质心所有样本的平均值来创建新的质心二.用法和参数KMeans类MiniBatchKMeans类:是KMeans类的变种,他是用小批量来减少计算时间,而多个批次仍然尝试优化相同的目标函数。小批量是输入数据的子集,是每次训练迭代中的随机抽样。小批量大
- 《C++ 赋能 K-Means 聚类算法:开启智能数据分类之旅》
c++c#
在当今数字化浪潮汹涌澎湃的时代,人工智能无疑是引领科技变革的核心驱动力之一。而在人工智能的广袤天地中,数据分类与聚类作为挖掘数据内在价值、揭示数据潜在规律的关键技术手段,正发挥着前所未有的重要作用。K-Means聚类算法,作为数据聚类领域的经典之作,以其简洁高效的特性而备受瞩目。当我们将目光聚焦于C++这一强大而高效的编程语言时,会发现它与K-Means聚类算法的结合犹如天作之合,能够为数据处理与
- 对于规范和实现,你会混淆吗?
yangshangchuan
HotSpot
昨晚和朋友聊天,喝了点咖啡,由于我经常喝茶,很长时间没喝咖啡了,所以失眠了,于是起床读JVM规范,读完后在朋友圈发了一条信息:
JVM Run-Time Data Areas:The Java Virtual Machine defines various run-time data areas that are used during execution of a program. So
- android 网络
百合不是茶
网络
android的网络编程和java的一样没什么好分析的都是一些死的照着写就可以了,所以记录下来 方便查找 , 服务器使用的是TomCat
服务器代码; servlet的使用需要在xml中注册
package servlet;
import java.io.IOException;
import java.util.Arr
- [读书笔记]读法拉第传
comsci
读书笔记
1831年的时候,一年可以赚到1000英镑的人..应该很少的...
要成为一个科学家,没有足够的资金支持,很多实验都无法完成
但是当钱赚够了以后....就不能够一直在商业和市场中徘徊......
- 随机数的产生
沐刃青蛟
随机数
c++中阐述随机数的方法有两种:
一是产生假随机数(不管操作多少次,所产生的数都不会改变)
这类随机数是使用了默认的种子值产生的,所以每次都是一样的。
//默认种子
for (int i = 0; i < 5; i++)
{
cout<<
- PHP检测函数所在的文件名
IT独行者
PHP函数
很简单的功能,用到PHP中的反射机制,具体使用的是ReflectionFunction类,可以获取指定函数所在PHP脚本中的具体位置。 创建引用脚本。
代码:
[php]
view plain
copy
// Filename: functions.php
<?php&nbs
- 银行各系统功能简介
文强chu
金融
银行各系统功能简介 业务系统 核心业务系统 业务功能包括:总账管理、卡系统管理、客户信息管理、额度控管、存款、贷款、资金业务、国际结算、支付结算、对外接口等 清分清算系统 以清算日期为准,将账务类交易、非账务类交易的手续费、代理费、网络服务费等相关费用,按费用类型计算应收、应付金额,经过清算人员确认后上送核心系统完成结算的过程 国际结算系
- Python学习1(pip django 安装以及第一个project)
小桔子
pythondjangopip
最近开始学习python,要安装个pip的工具。听说这个工具很强大,安装了它,在安装第三方工具的话so easy!然后也下载了,按照别人给的教程开始安装,奶奶的怎么也安装不上!
第一步:官方下载pip-1.5.6.tar.gz, https://pypi.python.org/pypi/pip easy!
第二部:解压这个压缩文件,会看到一个setup.p
- php 数组
aichenglong
PHP排序数组循环多维数组
1 php中的创建数组
$product = array('tires','oil','spark');//array()实际上是语言结构而不 是函数
2 如果需要创建一个升序的排列的数字保存在一个数组中,可以使用range()函数来自动创建数组
$numbers=range(1,10)//1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
$numbers=range(1,10,
- 安装python2.7
AILIKES
python
安装python2.7
1、下载可从 http://www.python.org/进行下载#wget https://www.python.org/ftp/python/2.7.10/Python-2.7.10.tgz
2、复制解压
#mkdir -p /opt/usr/python
#cp /opt/soft/Python-2
- java异常的处理探讨
百合不是茶
JAVA异常
//java异常
/*
1,了解java 中的异常处理机制,有三种操作
a,声明异常
b,抛出异常
c,捕获异常
2,学会使用try-catch-finally来处理异常
3,学会如何声明异常和抛出异常
4,学会创建自己的异常
*/
//2,学会使用try-catch-finally来处理异常
- getElementsByName实例
bijian1013
element
实例1:
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/x
- 探索JUnit4扩展:Runner
bijian1013
java单元测试JUnit
参加敏捷培训时,教练提到Junit4的Runner和Rule,于是特上网查一下,发现很多都讲的太理论,或者是举的例子实在是太牵强。多搜索了几下,搜索到两篇我觉得写的非常好的文章。
文章地址:http://www.blogjava.net/jiangshachina/archive/20
- [MongoDB学习笔记二]MongoDB副本集
bit1129
mongodb
1. 副本集的特性
1)一台主服务器(Primary),多台从服务器(Secondary)
2)Primary挂了之后,从服务器自动完成从它们之中选举一台服务器作为主服务器,继续工作,这就解决了单点故障,因此,在这种情况下,MongoDB集群能够继续工作
3)挂了的主服务器恢复到集群中只能以Secondary服务器的角色加入进来
2
- 【Spark八十一】Hive in the spark assembly
bit1129
assembly
Spark SQL supports most commonly used features of HiveQL. However, different HiveQL statements are executed in different manners:
1. DDL statements (e.g. CREATE TABLE, DROP TABLE, etc.)
- Nginx问题定位之监控进程异常退出
ronin47
nginx在运行过程中是否稳定,是否有异常退出过?这里总结几项平时会用到的小技巧。
1. 在error.log中查看是否有signal项,如果有,看看signal是多少。
比如,这是一个异常退出的情况:
$grep signal error.log
2012/12/24 16:39:56 [alert] 13661#0: worker process 13666 exited on s
- No grammar constraints (DTD or XML schema).....两种解决方法
byalias
xml
方法一:常用方法 关闭XML验证
工具栏:windows => preferences => xml => xml files => validation => Indicate when no grammar is specified:选择Ignore即可。
方法二:(个人推荐)
添加 内容如下
<?xml version=
- Netty源码学习-DefaultChannelPipeline
bylijinnan
netty
package com.ljn.channel;
/**
* ChannelPipeline采用的是Intercepting Filter 模式
* 但由于用到两个双向链表和内部类,这个模式看起来不是那么明显,需要仔细查看调用过程才发现
*
* 下面对ChannelPipeline作一个模拟,只模拟关键代码:
*/
public class Pipeline {
- MYSQL数据库常用备份及恢复语句
chicony
mysql
备份MySQL数据库的命令,可以加选不同的参数选项来实现不同格式的要求。
mysqldump -h主机 -u用户名 -p密码 数据库名 > 文件
备份MySQL数据库为带删除表的格式,能够让该备份覆盖已有数据库而不需要手动删除原有数据库。
mysqldump -–add-drop-table -uusername -ppassword databasename > ba
- 小白谈谈云计算--基于Google三大论文
CrazyMizzz
Google云计算GFS
之前在没有接触到云计算之前,只是对云计算有一点点模糊的概念,觉得这是一个很高大上的东西,似乎离我们大一的还很远。后来有机会上了一节云计算的普及课程吧,并且在之前的一周里拜读了谷歌三大论文。不敢说理解,至少囫囵吞枣啃下了一大堆看不明白的理论。现在就简单聊聊我对于云计算的了解。
我先说说GFS
&n
- hadoop 平衡空间设置方法
daizj
hadoopbalancer
在hdfs-site.xml中增加设置balance的带宽,默认只有1M:
<property>
<name>dfs.balance.bandwidthPerSec</name>
<value>10485760</value>
<description&g
- Eclipse程序员要掌握的常用快捷键
dcj3sjt126com
编程
判断一个人的编程水平,就看他用键盘多,还是鼠标多。用键盘一是为了输入代码(当然了,也包括注释),再有就是熟练使用快捷键。 曾有人在豆瓣评
《卓有成效的程序员》:“人有多大懒,才有多大闲”。之前我整理了一个
程序员图书列表,目的也就是通过读书,让程序员变懒。 程序员作为特殊的群体,有的人可以这么懒,懒到事情都交给机器去做,而有的人又可以那么勤奋,每天都孜孜不倦得
- Android学习之路
dcj3sjt126com
Android学习
转自:http://blog.csdn.net/ryantang03/article/details/6901459
以前有J2EE基础,接触JAVA也有两三年的时间了,上手Android并不困难,思维上稍微转变一下就可以很快适应。以前做的都是WEB项目,现今体验移动终端项目,让我越来越觉得移动互联网应用是未来的主宰。
下面说说我学习Android的感受,我学Android首先是看MARS的视
- java 遍历Map的四种方法
eksliang
javaHashMapjava 遍历Map的四种方法
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2059996
package com.ickes;
import java.util.HashMap;
import java.util.Iterator;
import java.util.Map;
import java.util.Map.Entry;
/**
* 遍历Map的四种方式
- 【精典】数据库相关相关
gengzg
数据库
package C3P0;
import java.sql.Connection;
import java.sql.SQLException;
import java.beans.PropertyVetoException;
import com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource;
public class DBPool{
- 自动补全
huyana_town
自动补全
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"><html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&quo
- jquery在线预览PDF文件,打开PDF文件
天梯梦
jquery
最主要的是使用到了一个jquery的插件jquery.media.js,使用这个插件就很容易实现了。
核心代码
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.
- ViewPager刷新单个页面的方法
lovelease
androidviewpagertag刷新
使用ViewPager做滑动切换图片的效果时,如果图片是从网络下载的,那么再子线程中下载完图片时我们会使用handler通知UI线程,然后UI线程就可以调用mViewPager.getAdapter().notifyDataSetChanged()进行页面的刷新,但是viewpager不同于listview,你会发现单纯的调用notifyDataSetChanged()并不能刷新页面
- 利用按位取反(~)从复合枚举值里清除枚举值
草料场
enum
以 C# 中的 System.Drawing.FontStyle 为例。
如果需要同时有多种效果,
如:“粗体”和“下划线”的效果,可以用按位或(|)
FontStyle style = FontStyle.Bold | FontStyle.Underline;
如果需要去除 style 里的某一种效果,
- Linux系统新手学习的11点建议
刘星宇
编程工作linux脚本
随着Linux应用的扩展许多朋友开始接触Linux,根据学习Windwos的经验往往有一些茫然的感觉:不知从何处开始学起。这里介绍学习Linux的一些建议。
一、从基础开始:常常有些朋友在Linux论坛问一些问题,不过,其中大多数的问题都是很基础的。例如:为什么我使用一个命令的时候,系统告诉我找不到该目录,我要如何限制使用者的权限等问题,这些问题其实都不是很难的,只要了解了 Linu
- hibernate dao层应用之HibernateDaoSupport二次封装
wangzhezichuan
DAOHibernate
/**
* <p>方法描述:sql语句查询 返回List<Class> </p>
* <p>方法备注: Class 只能是自定义类 </p>
* @param calzz
* @param sql
* @return
* <p>创建人:王川</p>
* <p>创建时间:Jul