迷途的Go
迷途的Go

逻辑回归

逻辑回归

逻辑回归先从线形回归引入，即通过一些数据去拟合一个函数,再来一个新的数据，可以通过这个函数(模型)得到它对应的输出

通过均方误差求解函数参数

上式子分别对w,b求导并令导数为0解出

将上述的线形模型整体输入sigmod函数就可以得到逻辑回归

即将整体输入进,得到一个0-1之间的概率值

对每个输入x，通过逻辑回归都会得到一个概率值，代表它是正类的概率或者是负类的概率是多少，得到

逻辑回归的模型代表了什么样的输入就会得到什么样概率的输出，那如何得到模型的参数，有了输入，它所对应的分类—比如是0还是1，目标定为使得模型输出为label的概率最大

所以先定义个似然函数：

—>输入，得到的概率要尽可能的大

在二分类中

所以将上式代入loss函数中，得到最终的目标函数：

用梯度下降法等解决凸优化等可以解得w,b

你可能感兴趣的:(逻辑回归)

  • 逻辑回归揭秘：让数据说话，轻松预测未来 星际编程喵 Python探索之旅逻辑回归算法机器学习python人工智能
    前言听到“逻辑回归”这个名字，大家是不是会觉得它和线性回归有点“亲戚”关系？别被名字骗了！虽然它有“回归”两个字，但它其实是个分类算法，而不是回归问题的解决方案。逻辑回归擅长的可不仅仅是“线性”问题，而是判断“是与否”、“成功与失败”这样的二分类问题。就像你老板问你：“这个月KPI达标了吗？”你能回答“是”或者“不是”，就是这么直接和清晰，毫不含糊。那它是怎么做到如此精准分类的？核心究竟是什么？逻
  • 深度学习-【完整代码+数据集】逻辑回归预测乳腺癌检测案例 编程千纸鹤 人工智能学习专栏深度学习逻辑回归人工智能癌症预测
    作者主页：编程千纸鹤作者简介：Java、前端、Python开发多年，做过高程，项目经理，架构师主要内容：Java项目开发、Python项目开发、大学数据和AI项目开发、单片机项目设计、面试技术整理、最新技术分享收藏点赞不迷路关注作者有好处文末获得源码机器学习分为：有监督学习：数据带有标签无监督学习：数据没有标签，根据属性聚类在机器学习有监督学习中大致可以分为两大任务，一种是回归任务，一种是分类任务
  • AI探索笔记：浅谈人工智能算法分类 安意诚Matrix 机器学习笔记人工智能笔记
    人工智能算法分类这是一张经典的图片，基本概况了人工智能算法的现状。这张图片通过三个同心圆展示了人工智能、机器学习和深度学习之间的包含关系，其中人工智能是最广泛的范畴，机器学习是其子集，专注于数据驱动的算法改进，而深度学习则是机器学习中利用多层神经网络进行学习的特定方法。但是随着时代的发展，这张图片表达得也不是太全面了。我更喜欢把人工智能算法做如下的分类：传统机器学习算法-线性回归、逻辑回归、支持向
  • 零基础学习机器学习分类模型 可喜~可乐 机器学习机器学习学习分类人工智能数据挖掘
    下面将带你通过一个简单的机器学习项目，使用Python实现一个常见的分类问题。我们将使用著名的Iris数据集，来构建一个机器学习模型，进行花卉品种的分类。整个过程会包含：原理介绍：机器学习的基本概念。数据加载和预处理：如何加载数据并进行必要的处理。模型训练和评估：使用经典的分类算法——逻辑回归。代码解释：逐步分析代码实现。拓展内容：如何优化和扩展该项目。1.原理介绍1.1机器学习基本概念机器学习（
  • AI人工智能机器学习之监督线性模型 rockfeng0 人工智能机器学习sklearn
    1、概要  本篇学习AI人工智能机器监督学习框架下的线性模型，以LinearRegression线性回归和LogisticRegression逻辑回归为示例，从代码层面测试和讲述监督学习中的线性模型。2、监督学习之线性模型-简介监督学习和线性模型是的两个重要概念。监督学习是一种机器学习任务，其中模型在已标记的数据集上进行训练。线性模型是一类通过线性组合输入特征来进行预测的模型。线性模型的基本形式可
  • 从零开始玩转TensorFlow：小明的机器学习故事 4 山海青风 机器学习tensorflow人工智能
    探索深度学习1场景故事：小明的灵感前不久，小明一直在用传统的机器学习方法（如线性回归、逻辑回归）来预测学校篮球比赛的胜负。虽然在朋友们看来已经很不错了，但小明发现一个问题：当比赛数据越来越多、球队的特征越来越复杂时，模型的准确率提升得很慢。有一天，小明在学校图书馆翻看杂志时，看到这样一句话：“就像人的大脑有上百亿神经元，神经网络能够学习复杂的信息映射，从而取得卓越的表现。”他瞬间来了灵感：“或许我
  • 从零开始玩转TensorFlow：小明的机器学习故事 3 山海青风 #机器学习机器学习tensorflow人工智能
    下面是一篇以小明为主角，尝试用TensorFlow预测校园活动参与率的学习故事。我们会在故事情境中穿插对线性回归和逻辑回归的原理介绍，并附带必要的代码示例，帮助你从零基础理解并动手实践。文章结尾还有简要的分析总结。小明的第一次机器学习实验场景：预测校园活动的参与率小明最近加入了学生会，负责策划校园活动。每次活动都需要准备场地、宣传物料和餐饮，但经常会出现场地过小或准备物资不足等问题。为了让活动准备
  • 逻辑回归分类python实例_Python逻辑回归原理及实际案例应用 Zcc四月 逻辑回归分类python实例
    前言目录1.逻辑回归2.优缺点及优化问题3.实际案例应用4.总结正文在前面所介绍的线性回归,岭回归和Lasso回归这三种回归模型中,其输出变量均为连续型,比如常见的线性回归模型为:其写成矩阵形式为:现在这里的输出为连续型变量,但是实际中会有'输出为离散型变量'这样的需求,比如给定特征预测是否离职(1表示离职,0表示不离职).显然这时不能直接使用线性回归模型,而逻辑回归就派上用场了.1.逻辑回归引用
  • 解锁机器学习核心算法｜朴素贝叶斯：分类的智慧法则 紫雾凌寒 AI炼金厂#机器学习算法机器学习算法分类朴素贝叶斯python深度学习人工智能
    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、主成分分析（PCA）、神经网络。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。而在这众多的算法中，朴素贝叶斯算法
  • 【机器学习算法选型：分类与回归】 常见分类算法介绍 云博士的AI课堂 哈佛博后带你玩转机器学习机器学习分类回归分类与回归机器学习算法选型深度学习人工智能
    第2节：常见分类算法介绍在机器学习中，分类算法是用于预测一个样本所属类别的工具。无论是在金融风控、医疗诊断、图像识别还是推荐系统等领域，分类算法都扮演着至关重要的角色。不同的分类算法各自有不同的优缺点和应用场景，因此了解这些算法的特点及其适用条件，是构建高效分类模型的关键。1.逻辑回归（LogisticRegression）介绍逻辑回归是一种广泛应用于二分类问题的线性模型，其目标是根据输入特征预测
  • 用deepseek学大模型05逻辑回归 wyg_031113 逻辑回归机器学习人工智能
    deepseek.com:逻辑回归的目标函数，损失函数，梯度下降标量和矩阵形式的数学推导，pytorch真实能跑的代码案例以及模型,数据，预测结果的可视化展示，模型应用场景和优缺点，及如何改进解决及改进方法数据推导。逻辑回归全面解析一、数学推导模型定义：逻辑回归模型为概率预测模型，输出P(y=1∣x)=σ(w⊤x+b)P(y=1\mid\mathbf{x})=\sigma(\mathbf{w}^\
  • Spark MLlib中的机器学习算法及其应用场景 Java资深爱好者 深度学习推荐算法
    SparkMLlib是ApacheSpark框架中的一个机器学习库，提供了丰富的机器学习算法和工具，用于处理和分析大规模数据。以下是SparkMLlib中的机器学习算法及其应用场景的详细描述：一、SparkMLlib中的机器学习算法分类算法：逻辑回归：用于二分类问题，通过最大化对数似然函数来估计模型参数。支持向量机（SVM）：用于分类和回归问题，通过寻找一个超平面来最大化不同类别之间的间隔。决策树
  • 嵌入式人工智能应用-第四章 逻辑回归 8 数贾电子科技 嵌入式人工智能应用人工智能逻辑回归算法
    逻辑回归1逻辑回归介绍1.1背景介绍1.2原理1.2.1预测函数1.2.2判定边界1.2.3损失函数1,2,4梯度下降函数1.2.5分类拓展1.2.6正则化2实验代码3实验结果说明1逻辑回归介绍1.1背景介绍逻辑回归的过程可以概括为：面对一个回归或者分类问题，建立代价函数，然后通过优化方法迭代求解出最优的模型参数，然后测试验证我们这个求解的模型的好坏。Logistic回归虽然名字里带“回归”，但是
  • 机器学习的模型类型（Model Types） 路野yue 人工智能机器学习
    1.传统机器学习模型线性模型（LinearModels）：线性回归（LinearRegression）：用于回归任务，拟合线性关系。逻辑回归（LogisticRegression）：用于分类任务，输出概率值。岭回归（RidgeRegression）和Lasso回归（LassoRegression）：带正则化的线性回归。树模型（Tree-basedModels）：决策树（DecisionTree）：
  • 机器学习—逻辑回归 60岁的程序猿 1024程序员节机器学习逻辑回归人工智能算法
    本内容是博主自学机器学习总结的。由于博主水平有限，内容可能有些许错误。如有错误，请发在评论区。目录1、基础概念1.1、什么是逻辑回归1.2、逻辑回归与线性回归的区别1.3应用场景2、逻辑回归模型2.1、模型定义2.2、Sigmoid函数2.3、决策边界2.4、概率解释3、模型训练3.1、损失函数3.2、梯度下降法3.3、牛顿法3.4、拟牛顿法3.4、正则化3.5、总结4、多分类问题4.1、一对多（
  • 机器学习：十大算法实现汇总 golemon. ML机器学习算法人工智能
    机器学习十大算法代码实现：使用numpy、pandas，不调用机器学习相关库。已将代码和相关文档上传到了github：golitter/Decoding-ML-Top10:使用Python优雅地实现机器学习十大经典算法。(github.com)一元线性回归：机器学习：一元线性回归_1元线性回归的6种基本公式-CSDN博客逻辑回归：机器学习：逻辑回归-CSDN博客决策树：机器学习：决策树-CSDN博
  • 2024年Python最新联邦学习实战-2-用FATE从零实现横向逻辑回归，面试阿里巴巴客服 2401_84138785 程序员python逻辑回归面试
    学好Python不论是就业还是做副业赚钱都不错，但要学会Python还是要有一个学习规划。最后大家分享一份全套的Python学习资料，给那些想学习Python的小伙伴们一点帮助！一、Python所有方向的学习路线Python所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。二、学习软件工欲善其
  • 解锁机器学习核心算法 | 逻辑回归：不是回归的“回归” 紫雾凌寒 AI炼金厂机器学习算法逻辑回归深度学习pythonscikit-learnmatplotlib
    引言前面一篇文章我们介绍了机器学习算法中我们最先会接触到的算法——线性回归：机器学习的基石。今天我们继续学习机器学习中的另一个算法模型——逻辑回归（LogisticRegression）。一、逻辑回归：不是回归的“回归”在机器学习的庞大算法体系中，逻辑回归（LogisticRegression）虽然名字中带有“回归”，但却是一位不折不扣的“分类高手”，主要用于解决二分类问题，在众多领域发挥着关键作
  • 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
  • 深度学习与图像识别：机器学习基础之回归 Shenrn_ 机器学习回归深度学习
    1.线性回归1.1一元线性回归1.2多元线性回归2.逻辑回归与线性回归的不同在于其将最终预测值y固定在一个范围之中2.1Sigmoid函数sigmoid函数表达式：p为预测出来的概率，范围在0-1之间，一般用于处理二分类问题，因为这个式子的一个显著特征在于：当z=0,p=0.5当z>0,p>0.5当z<0,p<0.5所以当对z进行多元线性回归表示的时候，以p的值来反映y_pre是一个不错的选择，此
  • 递归消除特征法RFE筛选特征-包装法-特征选择-特征降维 糯米君_ 预处理机器学习python人工智能
    RFE（Recursivefeatureelimination）：递归消除特征法使用一个基模型（这里使用逻辑回归）来进行多轮训练，每轮训练后，消除若干权值系数的特征，再基于新的特征集进行下一轮训练。RFE的具体步骤如下:1、初始的特征集为所有可用的特征。2、使用当前特征集进行建模，然后计算每个特征的重要性。3、删除最不重要的一个（或多个）特征，更新特征集。4、跳转到步骤2，直到完成所有特征的重要性
  • 【机器学习】逻辑回归(LogisticRegression)原理与实战 GentleCP 机器学习(深度学习)逻辑回归logisticregression原理与实战机器学习
    文章目录前言一、什么是逻辑回归1.1逻辑回归基础概念1.2逻辑回归核心概念二、逻辑回归Demo2.1数据准备2.2创建逻辑回归分类器2.3分类器预测三、逻辑回归实战3.1数据准备3.2数据划分与模型创建3.3预测数据评估模型四、参数选择五、总结六、参考资料本文属于我的机器学习/深度学习系列文章，点此查看系列文章目录前言本文主要通过文字和代码样例讲述逻辑回归的原理（包含逻辑回归的基础概念与推导）和实
  • 机器学习里的逻辑回归Logistic Regression基本原理与应用 硅基创想家 AI-人工智能与大模型机器学习逻辑回归人工智能
    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
  • 零基础入门机器学习 -- 第四章分类问题与逻辑回归 山海青风 #机器学习机器学习分类逻辑回归python人工智能
    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”）。
  • 机器学习·逻辑回归 AAA顶置摸鱼 python深度学习机器学习逻辑回归人工智能
    前言逻辑回归虽然名称中有“回归”，但实际上用于分类问题。基于线性回归的模型，通过使用逻辑函数（如Sigmoid函数）将线性组合的结果映射到0到1之间的概率值，用于表示属于某个类别的可能性。一、逻辑回归vs线性回归特性逻辑回归线性回归任务类型分类（二分类为主）回归（预测连续值）输出范围(0,1)（概率值）(-∞,+∞)核心函数Sigmoid函数线性函数损失函数对数损失函数（交叉熵）均方误差（MSE）
  • 零基础入门机器学习 -- 第二章机器学习的基本流程 山海青风 #机器学习机器学习python人工智能
    1.机器学习的五个基本步骤在机器学习项目中，我们通常遵循以下步骤：收集数据：获取数据集，例如从文件、数据库或在线资源。清洗和预处理数据：处理缺失值、去除异常数据、转换数据格式等。选择合适的模型：不同任务适合不同模型，如分类使用逻辑回归、决策树等。训练模型：让模型从数据中学习模式并调整参数。评估模型：检查模型的准确率，以判断效果是否良好。本章会通过电影评分预测的示例，帮助你快速体验从数据到模型的基本
  • 机器学习算法工程师笔试选择题（1） Ash Butterfield 机器学习算法人工智能
    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
  • 机器学习面试笔试知识点-线性回归、逻辑回归(Logistics Regression)和支持向量机(SVM) qq742234984 机器学习线性回归逻辑回归
    机器学习面试笔试知识点-线性回归、逻辑回归LogisticsRegression和支持向量机SVM微信公众号：数学建模与人工智能一、线性回归1.线性回归的假设函数2.线性回归的损失函数（LossFunction）两者区别3.简述岭回归与Lasso回归以及使用场景4.什么场景下用L1、L2正则化5.什么是ElasticNet回归6.ElasticNet回归的使用场景7.线性回归要求因变量服从正态分布
  • 线性回归、逻辑回归及SVM @迷途小书童 机器学习
    1，回归（LinearRegression）回归其实就是对已知公式的未知参数进行估计。可以简单的理解为：在给定训练样本点和已知的公式后，对于一个或多个未知参数，机器会自动枚举参数的所有可能取值（对于多个参数要枚举它们的不同组合），直到找到那个最符合样本点分布的参数（或参数组合）。当然，实际运算有一些优化算法，肯定不会去枚举的。注意，回归的前提是公式已知，否则回归无法进行。回归中的公式基本都是数据分
  • 机器学习: 逻辑回归 小源学AI 人工智能机器学习逻辑回归人工智能
    概念与定义逻辑回归是一种用于分类问题的统计方法。它通过计算目标变量的概率来预测类别归属，并假设数据服从伯努利分布（二分类）或多项式分布（多分类）。逻辑回归模型输出的是概率值，通常使用sigmoid函数将线性组合映射到0和1之间。1.概念逻辑回归用于解决分类问题，特别是二分类问题。它通过估计输入变量与目标变量之间的关系来预测目标变量的类别。2.定义逻辑回归是一种广义线性模型，其核心思想是将线性组合通
  • Java 并发包之线程池和原子计数 lijingyao8206 Java计数ThreadPool并发包java线程池
    对于大数据量关联的业务处理逻辑，比较直接的想法就是用JDK提供的并发包去解决多线程情况下的业务数据处理。线程池可以提供很好的管理线程的方式，并且可以提高线程利用率，并发包中的原子计数在多线程的情况下可以让我们避免去写一些同步代码。     这里就先把jdk并发包中的线程池处理器ThreadPoolExecutor 以原子计数类AomicInteger 和倒数计时锁C
  • java编程思想 抽象类和接口 百合不是茶 java抽象类接口
    接口c++对接口和内部类只有简介的支持,但在java中有队这些类的直接支持   1 ,抽象类 :  如果一个类包含一个或多个抽象方法,该类必须限定为抽象类(否者编译器报错)   抽象方法 : 在方法中仅有声明而没有方法体    package com.wj.Interface;
  • [房地产与大数据]房地产数据挖掘系统 comsci 数据挖掘
           随着一个关键核心技术的突破,我们已经是独立自主的开发某些先进模块,但是要完全实现,还需要一定的时间...        所以,除了代码工作以外,我们还需要关心一下非技术领域的事件..比如说房地产     &nb
  • 数组队列总结 沐刃青蛟 数组队列
          数组队列是一种大小可以改变，类型没有定死的类似数组的工具。不过与数组相比，它更具有灵活性。因为它不但不用担心越界问题，而且因为泛型（类似c++中模板的东西）的存在而支持各种类型。      以下是数组队列的功能实现代码：   import List.Student; public class
  • Oracle存储过程无法编译的解决方法 IT独行者 oracle存储过程　
    今天同事修改Oracle存储过程又导致2个过程无法被编译，流程规范上的东西，Dave 这里不多说，看看怎么解决问题。   1.     查看无效对象 XEZF@xezf(qs-xezf-db1)> select object_name,object_type,status from all_objects where status='IN
  • 重装系统之后oracle恢复 文强chu oracle
    前几天正在使用电脑，没有暂停oracle的各种服务。 突然win8.1系统奔溃，无法修复，开机时系统 提示正在搜集错误信息，然后再开机，再提示的无限循环中。 无耐我拿出系统u盘 准备重装系统，没想到竟然无法从u盘引导成功。 晚上到外面早了一家修电脑店，让人家给装了个系统，并且那哥们在我没反应过来的时候， 直接把我的c盘给格式化了 并且清理了注册表，再装系统。 然后的结果就是我的oracl
  • python学习二（ 一些基础语法） 小桔子 pthon基础语法
    紧接着把！昨天没看继续看django 官方教程，学了下python的基本语法 与c类语言还是有些小差别： 1.ptyhon的源文件以UTF-8编码格式 2. /   除 结果浮点型 //  除 结果整形 %   除 取余数 *   乘 **  乘方 eg 5**2 结果是5的2次方25 _&
  • svn 常用命令 aichenglong SVN版本回退
    1 svn回退版本   1)在window中选择log,根据想要回退的内容,选择revert this version或revert chanages from this version 两者的区别:   revert this version:表示回退到当前版本(该版本后的版本全部作废)   revert chanages from this versio
  • 某小公司面试归来 alafqq 面试
    先填单子，还要写笔试题，我以时间为急，拒绝了它。。时间宝贵。 老拿这些对付毕业生的东东来吓唬我。。 面试官很刁难，问了几个问题，记录下； 1，包的范围。。。public,private,protect. --悲剧了 2，hashcode方法和equals方法的区别。谁覆盖谁.结果，他说我说反了。 3，最恶心的一道题，抽象类继承抽象类吗？（察，一般它都是被继承的啊） 4，stru
  • 动态数组的存储速度比较 集合框架 百合不是茶 集合框架
    集合框架： 自定义数据结构(增删改查等) package 数组; /** * 创建动态数组 * @author 百合 * */ public class ArrayDemo{ //定义一个数组来存放数据 String[] src = new String[0]; /** * 增加元素加入容器 * @param s要加入容器
  • 用JS实现一个JS对象，对象里有两个属性一个方法 bijian1013 js对象
    <html> <head> </head> <body> 用js代码实现一个js对象，对象里有两个属性，一个方法 </body> <script> var obj={a:'1234567',b:'bbbbbbbbbb',c:function(x){
  • 探索JUnit4扩展：使用Rule bijian1013 java单元测试JUnitRule
            在上一篇文章中，讨论了使用Runner扩展JUnit4的方式，即直接修改Test Runner的实现(BlockJUnit4ClassRunner)。但这种方法显然不便于灵活地添加或删除扩展功能。下面将使用JUnit4.7才开始引入的扩展方式——Rule来实现相同的扩展功能。 1. Rule       &n
  • [Gson一]非泛型POJO对象的反序列化 bit1129 POJO
    当要将JSON数据串反序列化自身为非泛型的POJO时，使用Gson.fromJson(String, Class)方法。自身为非泛型的POJO的包括两种： 1. POJO对象不包含任何泛型的字段 2. POJO对象包含泛型字段，例如泛型集合或者泛型类 Data类 a.不是泛型类， b.Data中的集合List和Map都是泛型的 c.Data中不包含其它的POJO    
  • 【Kakfa五】Kafka Producer和Consumer基本使用 bit1129 kafka
    0.Kafka服务器的配置 一个Broker， 一个Topic Topic中只有一个Partition（）   1. Producer： package kafka.examples.producers; import kafka.producer.KeyedMessage; import kafka.javaapi.producer.Producer; impor
  • lsyncd实时同步搭建指南——取代rsync+inotify ronin47
    1. 几大实时同步工具比较 1.1 inotify + rsync 最近一直在寻求生产服务服务器上的同步替代方案，原先使用的是 inotify + rsync，但随着文件数量的增大到100W+，目录下的文件列表就达20M，在网络状况不佳或者限速的情况下，变更的文件可能10来个才几M，却因此要发送的文件列表就达20M，严重减低的带宽的使用效率以及同步效率；更为要紧的是，加入inotify
  • java-9. 判断整数序列是不是二元查找树的后序遍历结果 bylijinnan java
    public class IsBinTreePostTraverse{ static boolean isBSTPostOrder(int[] a){ if(a==null){ return false; } /*1.只有一个结点时，肯定是查找树 *2.只有两个结点时，肯定是查找树。例如{5,6}对应的BST是 6 {6,5}对应的BST是
  • MySQL的sum函数返回的类型 bylijinnan javaspringsqlmysqljdbc
    今天项目切换数据库时，出错 访问数据库的代码大概是这样： String sql = "select sum(number) as sumNumberOfOneDay from tableName"; List<Map> rows = getJdbcTemplate().queryForList(sql); for (Map row : rows
  • java设计模式之单例模式 chicony java设计模式
    在阎宏博士的《JAVA与模式》一书中开头是这样描述单例模式的： 　　作为对象的创建模式，单例模式确保某一个类只有一个实例，而且自行实例化并向整个系统提供这个实例。这个类称为单例类。 单例模式的结构 　　单例模式的特点： 单例类只能有一个实例。 单例类必须自己创建自己的唯一实例。 单例类必须给所有其他对象提供这一实例。 　　饿汉式单例类   publ
  • javascript取当月最后一天 ctrain JavaScript
    <!--javascript取当月最后一天--> <script language=javascript> var current = new Date(); var year = current.getYear(); var month = current.getMonth(); showMonthLastDay(year, mont
  • linux tune2fs命令详解 daizj linuxtune2fs查看系统文件块信息
    一.简介： tune2fs是调整和查看ext2/ext3文件系统的文件系统参数，Windows下面如果出现意外断电死机情况，下次开机一般都会出现系统自检。Linux系统下面也有文件系统自检，而且是可以通过tune2fs命令，自行定义自检周期及方式。 二.用法： Usage: tune2fs [-c max_mounts_count] [-e errors_behavior] [-g grou
  • 做有中国特色的程序员 dcj3sjt126com 程序员
      从出版业说起 网络作品排到靠前的，都不会太难看，一般人不爱看某部作品也是因为不喜欢这个类型，而此人也不会全不喜欢这些网络作品。究其原因，是因为网络作品都是让人先白看的，看的好了才出了头。而纸质作品就不一定了，排行榜靠前的，有好作品，也有垃圾。 许多大牛都是写了博客，后来出了书。这些书也都不次，可能有人让为不好，是因为技术书不像小说，小说在读故事，技术书是在学知识或温习知识，有
  • Android：TextView属性大全 dcj3sjt126com textview
    android:autoLink    设置是否当文本为URL链接/email/电话号码/map时，文本显示为可点击的链接。可选值(none/web/email/phone/map/all)  android:autoText    如果设置，将自动执行输入值的拼写纠正。此处无效果，在显示输入法并输
  • tomcat虚拟目录安装及其配置 eksliang tomcat配置说明tomca部署web应用tomcat虚拟目录安装
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2097184 1.-------------------------------------------tomcat  目录结构 config：存放tomcat的配置文件 temp  ：存放tomcat跑起来后存放临时文件用的 work   ： 当第一次访问应用中的jsp
  • 浅谈：APP有哪些常被黑客利用的安全漏洞 gg163 APP
    首先，说到APP的安全漏洞，身为程序猿的大家应该不陌生；如果抛开安卓自身开源的问题的话，其主要产生的原因就是开发过程中疏忽或者代码不严谨引起的。但这些责任也不能怪在程序猿头上，有时会因为BOSS时间催得紧等很多可观原因。由国内移动应用安全检测团队爱内测（ineice.com）的CTO给我们浅谈关于Android 系统的开源设计以及生态环境。 1. 应用反编译漏洞：APK 包非常容易被反编译成可读
  • C#根据网址生成静态页面 hvt Web.netC#asp.nethovertree
    HoverTree开源项目中HoverTreeWeb.HVTPanel的Index.aspx文件是后台管理的首页。包含生成留言板首页，以及显示用户名，退出等功能。根据网址生成页面的方法：   bool CreateHtmlFile(string url, string path) { //http://keleyi.com/a/bjae/3d10wfax.htm stri
  • SVG 教程 （一） 天梯梦 svg
    SVG 简介 SVG 是使用 XML 来描述二维图形和绘图程序的语言。 学习之前应具备的基础知识： 继续学习之前，你应该对以下内容有基本的了解： HTML XML 基础 如果希望首先学习这些内容，请在本站的首页选择相应的教程。 什么是SVG？ SVG 指可伸缩矢量图形 (Scalable Vector Graphics) SVG 用来定义用于网络的基于矢量
  • 一个简单的java栈 luyulong java数据结构栈
    public class MyStack { private long[] arr; private int top; public MyStack() { arr = new long[10]; top = -1; } public MyStack(int maxsize) { arr = new long[maxsize]; top
  • 基础数据结构和算法八：Binary search sunwinner AlgorithmBinary search
    Binary search needs an ordered array so that it can use array indexing to dramatically reduce the number of compares required for each search, using the classic and venerable binary search algori
  • 12个C语言面试题，涉及指针、进程、运算、结构体、函数、内存，看看你能做出几个！ 刘星宇 c面试
    12个C语言面试题，涉及指针、进程、运算、结构体、函数、内存，看看你能做出几个！ 1.gets()函数 问：请找出下面代码里的问题： #include<stdio.h> int main(void) {     char buff[10];     memset(buff,0,sizeof(buff));
  • ITeye 7月技术图书有奖试读获奖名单公布 ITeye管理员 活动ITeye试读
    ITeye携手人民邮电出版社图灵教育共同举办的7月技术图书有奖试读活动已圆满结束，非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 7月试读活动回顾： http://webmaster.iteye.com/blog/2092746 本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下（优秀文章有很多，但名额有限，没获奖并不代表不优秀）： 《Java性能优化权威指南》
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他