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boosting集成学习机器学习
梯度提升机(GradientBoostingMachines,GBM)通俗易懂算法梯度提升机(GradientBoostingMachines,GBM)是一种集成学习算法,主要用于回归和分类问题。GBM本质上是通过训练一系列简单的模型(通常是决策树),然后将这些模型组合起来,从而提高整体预测性能。基本步骤初始模型:首先,我们用一个简单的模型(如一个常数值)作为预测模型,记为F0(x)F_0(x)F
- XPER: 揭示预测性能的驱动力
AI甲子光年
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敏感AI系统的信任度和可接受性很大程度上取决于用户理解相关模型,或者至少理解其预测结果的能力。为了揭示不透明的AI应用,今天普遍使用了可解释AI(XAI)方法,如事后解释工具(例如SHAP,LIME),而其输出的洞察现在已被广泛理解。除了个别预测之外,我们在本文中展示了如何使用可解释性能(XPER)方法识别任何分类或回归模型的性能指标(例如AUC,R2)的驱动因素。能够识别预测模型在统计或经济性能
- 方南的余生日记2022-05-26
方南一路向东南西北
做了个梦,梦见地上到处都是呕吐物,无人清理,非常恶心。我想了想,可能是昨天快下班的时候,阿姨说了句离职的时候工服要不要还。感觉阿姨好像要离职了,那就没人打扫卫生了,当天晚上就做梦梦到房间里有两大摊呕吐物。我还是比较迷信的,刚上网查了一下,梦到呕吐物好像也不一定是坏事,但有提醒我可能会与人对抗。那···最近卖卡这个节奏,确实有可能会和别人发生不愉快的事。自己悠着点儿吧。
- 2024年第九届数维杯数学建模B题完整分析参考论文(共42页)(含模型和代码)
小文数模
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2024年第九届数维杯数学建模分析参考论文B题生物质和煤共热解问题的研究目录摘要4一、问题重述5问题1:分析正己烷不溶物(INS)对热解产率的影响5问题2:探讨INS和混合比例的交互效应5问题3:基于共热解产物的特性优化混合比例5问题4:分析共热解组合产物收率的实验值与理论计算值差异5问题5:建立热解产物产率预测模型5二、问题分析6问题1的分析6问题2的分析6问题3的分析6问题4的分析6问题5的分
- 现代数据栈MDS的主要特征
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DazdataMDS有兴趣利用原有数据做更多事情的公司会爆发式增长,数据已成为几乎每个企业的游戏名称,因为公司和组织正在寻找更多方法来保持领先地位并识别过去的错误。未来五年将看到数据革命推动的数字化转型,企业的发展和更新速度比以往任何时候都快。适应和改变的唯一方法是使用数据并使用预测模型和AI/ML环顾四周。这些因素将区分新数字经济中的赢家和输家。数据管理正在从分析优先战略转变为基于结果的战略,这
- 数学建模强化宝典(11)时间预测模型
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前言时间预测模型,即时间序列预测模型,是一类专门用于分析和预测时间序列数据的模型。时间序列数据是指将某一变量在不同时间点的观测值按时间先后顺序排列而成的序列。这类模型在金融、经济、气象、工业控制等多个领域都有广泛的应用。以下是一些常见的时间序列预测模型:1.朴素法(NaiveMethod)原理:预测值等于实际观察到的最后一个值。它假设数据是平稳且没有趋势性与季节性的。适用场景:数据变化不大或仅作为
- 机器学习实战----波士顿房价预测模型
永远偷渡不了的非洲人
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波士顿房价模型预测是一个回归问题,可以采用r2_score方法来作为评价指标。importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.metricsimportr2_score#从sklearn的数据库中导入波士顿房产数据fromsklearn.datasetsimportload_bostonfromsklearn.model_selectionimporttrai
- 【没发表过的创新点】基于BiTCN-LSTM的风电功率预测研究(Matlab代码实现)
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- python奇数平方和_平方和
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平方和误差和最大后验2020-12-2119:32:19多项式曲线拟合问题中的最大后验与最小化正则和平方和误差之间的关系简单证明多项式回归的最大后验等价于最小正则化和平方和误差;主要内容:多项式回归高斯分布贝叶斯定理对数函数计算1.简单回顾一下多项式回归y组合模型方法2020-12-0813:01:57不同的定性预测模型方法或定量预测模型方法各有其优点和缺点,它们之间并不是相互排斥的,而是相互联系
- 2022-05-26
普通一丁1971
自卑也好,自负也好,根本上是同一个问题,是自我迷失。你没有了根基,一会儿和这个比,一会儿又和那个比,对自己的定义根据外界的东西变化,两个定义又互相矛盾,所以你会迷失。我们产生的很多纠结、困扰都与此有关。要想解决这个问题,就要回到自我发现。其实人生的终极命题,无外乎成为一个完整、自洽的“我”。
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【ShuQiHere】在机器学习中,优化模型是构建准确预测模型的关键步骤。优化算法帮助我们调整模型的参数,使其更好地拟合训练数据,减少预测误差。在众多优化算法中,梯度下降法是一种最为常见且有效的手段。梯度下降法主要有两种变体:批量梯度下降(BatchGradientDescent,BGD)和随机梯度下降(StochasticGradientDescent,SGD)。这两者在如何计算梯度并更新模型参
- 第七届MathorCup高校数学建模挑战赛-A题:基于改进的神经网络和混沌时间序列预测控制高炉炼铁过程
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目录摘要一.问题重述二.模型假设三.符号说明四.问题分析五.数据预处理5.1异常值剔除5.2归一化处理5.3预处理后的数据六.问题一模型的建立与求解6.1BP神经网络预测模型6.1.1输入层和输出层6.1.2训练集和验证集6.1.3三层BP神经网络结构6.1.4BP神经网络的参数6.1.6相关性分析6.2小波神经网络预测模型6.2.1小波神经网络的结构6.2.2小波神经网络的基函数6.2.3小波神
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要点回归模型评估指标评估薪水预测模型评估员工倦怠率模型评估大气分析生成式对抗模型目标对象缺失下,性能估算法追踪模型误差指标降尺度大气学模拟模型准确性评估蛋白染色质相互作用模型评估Python回归误差指标平均绝对误差表示数据集中实际值和预测值之间的绝对差的平均值。它测量数据集中残差的平均值。MAE=1N∑i=1N∣yi−y^∣MAE=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^N\left|y_i-
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在深度学习与岩土工程融合的背景下,科研的边界持续扩展,创新成果不断涌现。从基本物理模型的构建到岩土工程问题的复杂模拟,从数据驱动的分析到工程问题的智能解决,深度学习正以前所未有的动力推动岩土工程领域的革新。据调查,目前在岩土工程领域内,深度学习的应用主要集中在以下几个方面:1.预测模型开发:使用深度学习来预测土壤和岩石的力学行为,例如土压力、剪切强度等。2.数据驱动特性分析:通过机器学习算法分析大
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介绍使用随机森林算法和LASSO特征选择构建了一种胃癌(GC)诊断预测模型。参与者(队列1,n=426)通过随机分层抽样分为发现数据集(n=284)和测试集(n=142)。接下来,在发现数据集上执行LASSO回归,以选择能够识别胃癌患者的较少数量的特征。我们将L1约束的系数设置为0.01,并根据10,000次随机交叉验证的平均误分类误差选择了十个非零系数的特征。在发现数据集上使用引导聚合方法训练了
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- 决策树——ID3算法
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一,什么是决策树所谓决策树,顾名思义,是一种树,一种依托于策略抉择而建立起来的树。机器学习中,决策树是一个预测模型;它代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象,而每个分叉路径则代表的是某个可能的属性值,而每个叶子节点则对应根节点到该叶子节点所经历的路径所表示的对象的值。决策树仅有单一输出,若欲有复数输出,可以建立独立的决策树以处理不同的输出。从数据产生决策树的机器学习技
- 这几个销售套路可以被模仿
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通过实践去总结方法,再形成理论体系,更好去复制经验和传播第一个PMP赞美模型,我们在外场收资源为了快速破冰我们首先就是赞美,您身材真好,看上去一定是有做运动吧?这不可能呀您从不运动,那你练习一下瑜伽调整下那太完美了吗!比我们老师身材都好了……好羡慕这身材第二个成交漏斗模型,出手率-资源量-定金量-邀约量-到场量-办卡数量第三个销售预测模型,比如:我们团队业绩目标是260万、260业绩➗客单价600
- 【学习笔记】灰色预测 GM(1,1) 模型 —— Matlab
望月12138
学习笔记matlab
文章目录前言一、灰色预测模型灰色预测适用情况GM(1,1)模型二、示例指数规律检验(原始数据级比检验)级比检验的定义GM(1,1)模型的级比检验模型求解求解微分方程模型评价(检验模型对原始数据的拟合程度)残差检验级比偏差检验三、代码实现----Matlab级比检验代码模型求解代码调用模型求解代码进行预测前言通过模型算法,熟练对Matlab的应用。学习视频链接:https://www.bilibil
- 2022-05-26
一夕秉
热气腾腾,看着眼前自己泡好的凉茶,发呆。雾气一会儿向左升起,途中呈中或右游荡,杯延像海浪一般在雾气的冲击下一会儿浅白色一会儿回归透明,探头去看,在没有雾气飘到的另一端早已泛起细细雾珠,不知多久,抽身开小差,再回望,是拿一次性杯泡的凉茶啊,摸了摸温度,刚好可以喝了。这时间啊,尽花在等喝凉茶上了。今天闪过的一句话是:在清空的基础上,长出一棵草。在一本书看到过,也用毛笔给写出来,印象深,想到这里,已经不
- regression机器学习回归预测模型参考学习后自我总结
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简单来说,就是将样本的特征矩阵映射到样本标签空间。回归分析帮助我们理解在改变一个或多个自变量时,因变量的数值会如何变化。线性模型线性回归用于建立因变量和一个或多个自变量之间的线性关系模型。在线性回归中,假设因变量(被预测变量)与自变量(预测变量)之间存在着线性关系,也就是说,因变量的数值可以通过自变量的线性组合来预测。普通最小二乘线性回归。通过最小化实际观测值与模型预测值之间的误差平方和,可以找到
- 《清代野记》中的左秉隆 2022-05-26
人生的磨刀石
《清代野记》中的左秉隆《清代野记》云:余随使泰西时,道出新加坡。其时中国总领事为左秉隆,字子兴,广东人,京师同文馆学生也,能通英、法、德三国语言文字,研究外交,颇有心得。曾惠敏公携之出洋,即任以新加坡总领事,时觞余等于署中。见其书室中有画龙竹筒十余枚,皆长三尺许,两端皆以蜡印封固。异而询之,左叹曰:“此皆历年中朝所颁暹罗、缅甸等国恩诏、哀诏也。制成后,循例颁寄,亦不计人之受与不受。代寄者大都皆中国
- R语言武汉流动人口趋势预测:灰色模型GM(1,1)、ARIMA时间序列、logistic逻辑回归模型|附代码数据
数据挖掘深度学习机器学习算法
全文链接:http://tecdat.cn/?p=32496原文出处:拓端数据部落公众号人口流动与迁移,作为人类产生以来就存在的一种社会现象,伴随着人类文明的不断进步从未间断。人力资源是社会文明进步、人民富裕幸福、国家繁荣昌盛的核心推动力量。当前,我国经济正处于从以政府主导的投资驱动型的经济“旧常态”向以市场需求为主导的经济“新常态”转型过渡期。本文帮助客户综合运用R语言灰色预测模型和logist
- 2022-05-26
无声告白
1、今日心情不美傍晚H哥问我周末要不要去参加一个活动,我拒绝了。我不想单独跟他出去。我看到朋友圈里朋友坐在男友的副驾驶位置,发票圈,然后我的关注点在车子上了。到了晚上,一个前同事发票圈,结婚了。我觉得她们都很幸福,怎么就只有我不知道我的另一半在哪里?我也不知道我现在是想要什么?我不想进入一个新的家庭生活,也不想谈恋爱,我也不知道自己喜欢什么人。我觉得很害怕,为什么就能确定要跟一个人生活一辈子?晚上
- 机器学习基础(一)理解机器学习的本质
昊昊该干饭了
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导读:在本文中,将深入探索机器学习的根本原理,包括基本概念、分类及如何通过构建预测模型来应用这些理论。目录机器学习机器学习概念相关概念机器学习根本:模型数据的语言:特征与标签训练与测试:模型评估机器学习的分类监督学习:有指导的学习过程非监督学习:自我探索的过程强化学习:通过试错学习构建与分析鸢尾花数据模型鸢尾花数据集简介加载数据集创建和训练模型进行预测与评估模型机器学习机器学习概念机器学习是人工智
- 10 中科院1区期刊优化算法|基于开普勒优化-卷积-双向长短期记忆网络-注意力时序预测Matlab程序KOA-CNN-BiLSTM-Attention
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文章目录一、开普勒优化算法二、CNN卷积神经网络三、BiLSTM双向长短期记忆网络四、注意力机制五、KOA-CNN-BiLSTM-Attention时间序列数据预测模型六、获取方式一、开普勒优化算法基于物理学定律的启发,开普勒优化算法(KeplerOptimizationAlgorithm,KOA)是一种元启发式算法,灵感来源于开普勒的行星运动规律。该算法模拟行星在不同时间的位置和速度,每个行星代
- 08 2024年1月最新优化算法 美洲狮优化算法(PO) 基于美洲狮PO优化CNN-BiLSTM-Attention的时间序列数据预测算法PO-CNN-LSTM-Attention 优先使用就是创新!
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提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录一、美洲狮优化算法二、CNN卷积神经网络三、BiLSTM双向长短期记忆网络四、注意力机制五、PO-CNN-BiLSTM-Attention时间序列数据预测模型六、核心代码七、结果展示八、获取方式一、美洲狮优化算法美洲狮是一种原产于美洲大陆的大型猫科动物,在南美洲的安第斯山脉到加拿大的育空地区都有它们的栖息地。作为美洲第二大的猫
- LeetCode[位运算] - #137 Single Number II
Cwind
javaAlgorithmLeetCode题解位运算
原题链接:#137 Single Number II
要求:
给定一个整型数组,其中除了一个元素之外,每个元素都出现三次。找出这个元素
注意:算法的时间复杂度应为O(n),最好不使用额外的内存空间
难度:中等
分析:
与#136类似,都是考察位运算。不过出现两次的可以使用异或运算的特性 n XOR n = 0, n XOR 0 = n,即某一
- 《JavaScript语言精粹》笔记
aijuans
JavaScript
0、JavaScript的简单数据类型包括数字、字符创、布尔值(true/false)、null和undefined值,其它值都是对象。
1、JavaScript只有一个数字类型,它在内部被表示为64位的浮点数。没有分离出整数,所以1和1.0的值相同。
2、NaN是一个数值,表示一个不能产生正常结果的运算结果。NaN不等于任何值,包括它本身。可以用函数isNaN(number)检测NaN,但是
- 你应该更新的Java知识之常用程序库
Kai_Ge
java
在很多人眼中,Java 已经是一门垂垂老矣的语言,但并不妨碍 Java 世界依然在前进。如果你曾离开 Java,云游于其它世界,或是每日只在遗留代码中挣扎,或许是时候抬起头,看看老 Java 中的新东西。
Guava
Guava[gwɑ:və],一句话,只要你做Java项目,就应该用Guava(Github)。
guava 是 Google 出品的一套 Java 核心库,在我看来,它甚至应该
- HttpClient
120153216
httpclient
/**
* 可以传对象的请求转发,对象已流形式放入HTTP中
*/
public static Object doPost(Map<String,Object> parmMap,String url)
{
Object object = null;
HttpClient hc = new HttpClient();
String fullURL
- Django model字段类型清单
2002wmj
django
Django 通过 models 实现数据库的创建、修改、删除等操作,本文为模型中一般常用的类型的清单,便于查询和使用: AutoField:一个自动递增的整型字段,添加记录时它会自动增长。你通常不需要直接使用这个字段;如果你不指定主键的话,系统会自动添加一个主键字段到你的model。(参阅自动主键字段) BooleanField:布尔字段,管理工具里会自动将其描述为checkbox。 Cha
- 在SQLSERVER中查找消耗CPU最多的SQL
357029540
SQL Server
返回消耗CPU数目最多的10条语句
SELECT TOP 10
total_worker_time/execution_count AS avg_cpu_cost, plan_handle,
execution_count,
(SELECT SUBSTRING(text, statement_start_of
- Myeclipse项目无法部署,Undefined exploded archive location
7454103
eclipseMyEclipse
做个备忘!
错误信息为:
Undefined exploded archive location
原因:
在工程转移过程中,导致工程的配置文件出错;
解决方法:
 
- GMT时间格式转换
adminjun
GMT时间转换
普通的时间转换问题我这里就不再罗嗦了,我想大家应该都会那种低级的转换问题吧,现在我向大家总结一下如何转换GMT时间格式,这种格式的转换方法网上还不是很多,所以有必要总结一下,也算给有需要的朋友一个小小的帮助啦。
1、可以使用
SimpleDateFormat SimpleDateFormat
EEE-三位星期
d-天
MMM-月
yyyy-四位年
- Oracle数据库新装连接串问题
aijuans
oracle数据库
割接新装了数据库,客户端登陆无问题,apache/cgi-bin程序有问题,sqlnet.log日志如下:
Fatal NI connect error 12170.
VERSION INFORMATION: TNS for Linux: Version 10.2.0.4.0 - Product
- 回顾java数组复制
ayaoxinchao
java数组
在写这篇文章之前,也看了一些别人写的,基本上都是大同小异。文章是对java数组复制基础知识的回顾,算是作为学习笔记,供以后自己翻阅。首先,简单想一下这个问题:为什么要复制数组?我的个人理解:在我们在利用一个数组时,在每一次使用,我们都希望它的值是初始值。这时我们就要对数组进行复制,以达到原始数组值的安全性。java数组复制大致分为3种方式:①for循环方式 ②clone方式 ③arrayCopy方
- java web会话监听并使用spring注入
bewithme
Java Web
在java web应用中,当你想在建立会话或移除会话时,让系统做某些事情,比如说,统计在线用户,每当有用户登录时,或退出时,那么可以用下面这个监听器来监听。
import java.util.ArrayList;
import java.ut
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis的常用命令及高级应用)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一 .Redis常用命令
Redis提供了丰富的命令对数据库和各种数据库类型进行操作,这些命令可以在Linux终端使用。
a.键值相关命令
b.服务器相关命令
1.键值相关命令
&
- java枚举序列化问题
bingyingao
java枚举序列化
对象在网络中传输离不开序列化和反序列化。而如果序列化的对象中有枚举值就要特别注意一些发布兼容问题:
1.加一个枚举值
新机器代码读分布式缓存中老对象,没有问题,不会抛异常。
老机器代码读分布式缓存中新对像,反序列化会中断,所以在所有机器发布完成之前要避免出现新对象,或者提前让老机器拥有新增枚举的jar。
2.删一个枚举值
新机器代码读分布式缓存中老对象,反序列
- 【Spark七十八】Spark Kyro序列化
bit1129
spark
当使用SparkContext的saveAsObjectFile方法将对象序列化到文件,以及通过objectFile方法将对象从文件反序列出来的时候,Spark默认使用Java的序列化以及反序列化机制,通常情况下,这种序列化机制是很低效的,Spark支持使用Kyro作为对象的序列化和反序列化机制,序列化的速度比java更快,但是使用Kyro时要注意,Kyro目前还是有些bug。
Spark
- Hybridizing OO and Functional Design
bookjovi
erlanghaskell
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Tell Above, and Ask Below - Hybridizing OO and Functional Design
文章中把OO和FP讲的深入透彻,里面把smalltalk和haskell作为典型的两种编程范式代表语言,此点本人极为同意,smalltalk可以说是最能体现OO设计的面向对象语言,smalltalk的作者Alan kay也是OO的最早先驱,
- Java-Collections Framework学习与总结-HashMap
BrokenDreams
Collections
开发中常常会用到这样一种数据结构,根据一个关键字,找到所需的信息。这个过程有点像查字典,拿到一个key,去字典表中查找对应的value。Java1.0版本提供了这样的类java.util.Dictionary(抽象类),基本上支持字典表的操作。后来引入了Map接口,更好的描述的这种数据结构。
&nb
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-职责链模式-Chain Of Responsibility
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/
/**
* 业务逻辑:项目经理只能处理500以下的费用申请,部门经理是1000,总经理不设限。简单起见,只同意“Tom”的申请
* bylijinnan
*/
abstract class Handler {
/*
- Android中启动外部程序
cherishLC
android
1、启动外部程序
引用自:
http://blog.csdn.net/linxcool/article/details/7692374
//方法一
Intent intent=new Intent();
//包名 包名+类名(全路径)
intent.setClassName("com.linxcool", "com.linxcool.PlaneActi
- summary_keep_rate
coollyj
SUM
BEGIN
/*DECLARE minDate varchar(20) ;
DECLARE maxDate varchar(20) ;*/
DECLARE stkDate varchar(20) ;
DECLARE done int default -1;
/* 游标中 注册服务器地址 */
DE
- hadoop hdfs 添加数据目录出错
daizj
hadoophdfs扩容
由于原来配置的hadoop data目录快要用满了,故准备修改配置文件增加数据目录,以便扩容,但由于疏忽,把core-site.xml, hdfs-site.xml配置文件dfs.datanode.data.dir 配置项增加了配置目录,但未创建实际目录,重启datanode服务时,报如下错误:
2014-11-18 08:51:39,128 WARN org.apache.hadoop.h
- grep 目录级联查找
dongwei_6688
grep
在Mac或者Linux下使用grep进行文件内容查找时,如果给定的目标搜索路径是当前目录,那么它默认只搜索当前目录下的文件,而不会搜索其下面子目录中的文件内容,如果想级联搜索下级目录,需要使用一个“-r”参数:
grep -n -r "GET" .
上面的命令将会找出当前目录“.”及当前目录中所有下级目录
- yii 修改模块使用的布局文件
dcj3sjt126com
yiilayouts
方法一:yii模块默认使用系统当前的主题布局文件,如果在主配置文件中配置了主题比如: 'theme'=>'mythm', 那么yii的模块就使用 protected/themes/mythm/views/layouts 下的布局文件; 如果未配置主题,那么 yii的模块就使用 protected/views/layouts 下的布局文件, 总之默认不是使用自身目录 pr
- 设计模式之单例模式
come_for_dream
设计模式单例模式懒汉式饿汉式双重检验锁失败无序写入
今天该来的面试还没来,这个店估计不会来电话了,安静下来写写博客也不错,没事翻了翻小易哥的博客甚至与大牛们之间的差距,基础知识不扎实建起来的楼再高也只能是危楼罢了,陈下心回归基础把以前学过的东西总结一下。
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- 8、数组
豆豆咖啡
二维数组数组一维数组
一、概念
数组是同一种类型数据的集合。其实数组就是一个容器。
二、好处
可以自动给数组中的元素从0开始编号,方便操作这些元素
三、格式
//一维数组
1,元素类型[] 变量名 = new 元素类型[元素的个数]
int[] arr =
- Decode Ways
hcx2013
decode
A message containing letters from A-Z is being encoded to numbers using the following mapping:
'A' -> 1
'B' -> 2
...
'Z' -> 26
Given an encoded message containing digits, det
- Spring4.1新特性——异步调度和事件机制的异常处理
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目录
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Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- squid3(高命中率)缓存服务器配置
liyonghui160com
系统:centos 5.x
需要的软件:squid-3.0.STABLE25.tar.gz
1.下载squid
wget http://www.squid-cache.org/Versions/v3/3.0/squid-3.0.STABLE25.tar.gz
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- 避免Java应用中NullPointerException的技巧和最佳实践
pda158
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1) 从已知的String对象中调用equals()和equalsIgnoreCase()方法,而非未知对象。 总是从已知的非空String对象中调用equals()方法。因为equals()方法是对称的,调用a.equals(b)和调用b.equals(a)是完全相同的,这也是为什么程序员对于对象a和b这么不上心。如果调用者是空指针,这种调用可能导致一个空指针异常
Object unk
- 如何在Swift语言中创建http请求
shoothao
httpswift
概述:本文通过实例从同步和异步两种方式上回答了”如何在Swift语言中创建http请求“的问题。
如果你对Objective-C比较了解的话,对于如何创建http请求你一定驾轻就熟了,而新语言Swift与其相比只有语法上的区别。但是,对才接触到这个崭新平台的初学者来说,他们仍然想知道“如何在Swift语言中创建http请求?”。
在这里,我将作出一些建议来回答上述问题。常见的
- Spring事务的传播方式
uule
spring事务
传播方式:
新建事务
required
required_new - 挂起当前
非事务方式运行
supports
&nbs