- 机器学习实战笔记5——线性判别分析
绍少阿
机器学习笔记可视化机器学习python人工智能
任务安排1、机器学习导论8、核方法2、KNN及其实现9、稀疏表示3、K-means聚类10、高斯混合模型4、主成分分析11、嵌入学习5、线性判别分析12、强化学习6、贝叶斯方法13、PageRank7、逻辑回归14、深度学习线性判别分析(LDA)Ⅰ核心思想对于同样一件事,站在不同的角度,我们往往会有不同的看法,而降维思想,亦是如此。同上节课一样,我们还是学习降维的算法,只是提供了一种新的角度,由上
- 亦菲喊你来学机器学习(20) --PCA数据降维
方世恩
机器学习人工智能深度学习python算法sklearn
文章目录PCA数据降维一、降维二、优缺点三、参数四、实例应用1.读取文件2.分离特征和目标变量3.使用PCA进行降维4.打印特征所占百分比和具体比例5.PCA降维后的数据6.划分数据集7.训练逻辑回归模型8.评估模型性能总结PCA数据降维主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)是一种常用的数据降维技术,它可以在保留数据集中最重要的特征的同时,减少数据的维度。PCA
- r语言做绘制精美pcoa图_R语言高级绘图 — ggplot2
weixin_39560002
r语言做绘制精美pcoa图
2)PCA的作图PCA主成分分析,可以将高维数据进行降维处理。我们的OTU表格就是典型的高维数据,可以对其进行降维处理得到主成分PC1和PC2,然后将所有样品都分解到这两个成分方向,进行散点绘图,可以直观的看出样品间的差异。首先需要一系列的统计处理,然后用ggplot2进行绘图,过程如下:#加载需要的三个包(需要先下载,再加载)>library(ade4)>library(ggplot2)>lib
- Java中的数据降维技术:如何实现PCA和t-SNE
省赚客app开发者
javapython人工智能
Java中的数据降维技术:如何实现PCA和t-SNE大家好,我是微赚淘客系统3.0的小编,是个冬天不穿秋裤,天冷也要风度的程序猿!在这篇文章中,我们将探讨如何在Java中实现数据降维技术,特别是主成分分析(PCA)和t-SNE。这两种技术在数据预处理和可视化中非常重要,它们帮助我们将高维数据转换为低维数据,保留数据的主要特征。主成分分析(PCA)主成分分析(PCA)是一种线性降维技术,用于将数据从
- 3D 场景模拟 2D 碰撞玩法的方案
长脖鹿Johnny
数学算法3d游戏游戏引擎算法几何学
目录方法概述顶点到平面的垂直投影求解最小降维OBB主成分分析(PCA)协方差矩阵求矩阵特征值Jacobi方法OBB拉伸方法对于类似《密特罗德生存恐惧》和《暗影火炬城》这样3D场景,但玩法还是2D卷轴动作平台跳跃(类银河恶魔城)的游戏,如果想要让碰撞检测更符合视觉直觉,需要采用3D碰撞体来模拟2D碰撞。本文将介绍一种实现方案。方法概述为了简化碰撞计算,原碰撞体(如武器的碰撞)只使用长方体(OBB)和
- Python(C)图像压缩导图
亚图跨际
PythonC/C++交叉知识傅里叶压缩制作树结构象限量化模型有损压缩压缩解压缩算法矩阵分解
要点傅里叶和小波变换主成分分析彩色图压缩制作不同尺寸图像K均值和生成式对抗网络压缩无损压缩算法压缩和解压缩算法离散小波变换压缩树结构象限算法压缩矩阵分解有损压缩算法量化模型有损压缩算法JPEG压缩解压缩算法Python图像压缩图像压缩可以是有损的,也可以是无损的。无损压缩是档案用途的首选,通常用于医学成像、技术图纸、剪贴画或漫画。有损压缩方法,尤其是在低比特率下使用时,会产生压缩伪影。有损方法特别
- 深度学习100问7-向量降维的算法有那些
不断持续学习ing
深度学习机器学习人工智能
一、主成分分析(PCA)PCA就像你整理一堆考试成绩单。假如成绩单上有好多科目成绩,这就像一个高维向量。但有些科目成绩关系很紧密,比如数学好的同学一般物理也不错,化学也还行。那PCA就会找这些成绩单里最主要的特点,把关系近的科目合成几个新的“大科目”。这样就把原来很多科目的高维向量变成几个“大科目”的低维向量啦。二、奇异值分解(SVD)SVD呢,就好比你有一本很厚的书。书的每一页上的字可以看成一个
- 【机器学习】初学者经典案例(随记)
听忆.
机器学习人工智能数据挖掘深度学习语言模型
边走、边悟迟早会好一、概念机器学习是一种利用数据来改进模型性能的计算方法,属于人工智能的一个分支。它旨在让计算机系统通过经验自动改进,而不需要明确编程。类型监督学习:使用带标签的数据进行训练,包括分类(如垃圾邮件检测)和回归(如房价预测)。无监督学习:使用不带标签的数据进行训练,包括聚类(如客户细分)和降维(如主成分分析)。强化学习:通过与环境的交互学习策略,以最大化累积奖励(如AlphaGo)。
- 主成分分析(PCA)附Python实现
不染53
数学建模数学建模python算法
主成分分析矩阵分解特征值和特征向量特征值分解奇异值分解主成分分析(PCA)Python实现主成分分析方法(PrincipalComponentAnalysis,PCA)是一种常用的数据分析方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示,将多个变量压缩为少数几个综合指标(称为主成分),是一种使用最广泛的数据降维算法。此外,由于主成分分析独特的性质,压缩之后的主成分之间线性无关,因此
- 每天一个数据分析题(四百九十)- 主成分分析与因子分析
跟着紫枫学姐学CDA
数据分析题库数据分析数据挖掘
在主成分分析中,主成分的选择通常是按照()的大小排序来进行的。A.特征值B.特征向量C.协方差矩阵D.相关系数矩阵数据分析认证考试介绍:点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python,SQL,统计学,数据分析理论,深度学习,可视化,机器学习,Spark八个方向的专项练习题库,数据分析从业者刷题必备神器!
- 【机器学习】特征工程的基本概念以及LASSO回归和主成分分析优化方法
Lossya
机器学习回归人工智能算法特征工程
引言特征工程是机器学习中的一个关键步骤,它涉及到从原始数据中提取和构造新的特征,以提高模型的性能和预测能力LASSO(LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator)回归是一种用于回归分析的线性模型,它通过引入L1正则化(Lasso正则化)来简化模型并减少过拟合的风险主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)是一种常用的降维技术
- python库——sklearn的关键组件和参数设置
零 度°
pythonpythonsklearn
文章目录模型构建线性回归逻辑回归决策树分类器随机森林支持向量机K-近邻模型评估交叉验证性能指标特征工程主成分分析标准化和归一化scikit-learn,简称sklearn,是Python中一个广泛使用的机器学习库,它建立在NumPy、SciPy和Matplotlib这些科学计算库之上。sklearn提供了简单而有效的工具来进行数据挖掘和数据分析。我们将介绍sklearn中一些关键组件的参数设置。模
- 每天一个数据分析题(四百九十三)- 主成分分析与因子分析
跟着紫枫学姐学CDA
数据分析题库数据分析数据挖掘
在主成分分析中,主成分的个数通常是由()来确定的。A.样本量B.变量个数C.主成分载荷矩阵D.解释方差比例数据分析认证考试介绍:点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python,SQL,统计学,数据分析理论,深度学习,可视化,机器学习,Spark八个方向的专项练习题库,数据分析从业者刷题必备神器!
- 每天一个数据分析题(四百九十一)- 主成分分析与因子分析
跟着紫枫学姐学CDA
数据分析题库数据分析数据挖掘
因子载荷矩阵是主成分载荷矩阵()的结果A.最小方差斜交旋转B.最大方差斜交旋转C.最小方差正交旋转D.最大方差正交旋转数据分析认证考试介绍:点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python,SQL,统计学,数据分析理论,深度学习,可视化,机器学习,Spark八个方向的专项练习题库,数据分析从业者刷题必备神器!
- 每天一个数据分析题(一百五十九)
紫色沙
数据分析题库数据分析数据挖掘
主成分分析(PCA)不适宜单独用于哪种情况?A.员工绩效的评估和排名B.描述产品情况,如子公司的业务发展状况C.消除数据分析中的共线性问题D.PCA可以作为异常识别的算法使用题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案
- 多元统计分析课程论文-聚类效果评价
talle2021
数据分析机器学习聚类数据挖掘机器学习
数据集来源:UnsupervisedLearningonCountryData(kaggle.com)代码参考:Clustering:PCA|K-Means-DBSCAN-Hierarchical||Kaggle基于特征合成降维和主成分分析法降维的国家数据集聚类效果评价目录1.特征合成降维2.PCA降维3.K-Means聚类3.1对特征合成降维的数据聚类分析3.2对PCA降维的数据聚类分析摘要:本
- Spark编程实验六:Spark机器学习库MLlib编程
Francek Chen
Spark编程基础sparkmllib大数据机器学习算法
目录一、目的与要求二、实验内容三、实验步骤1、数据导入2、进行主成分分析(PCA)3、训练分类模型并预测居民收入4、超参数调优四、结果分析与实验体会一、目的与要求1、通过实验掌握基本的MLLib编程方法;2、掌握用MLLib解决一些常见的数据分析问题,包括数据导入、成分分析和分类和预测等。二、实验内容1.数据导入从文件中导入数据,并转化为DataFrame。2、进行主成分分析(PCA)对6个连续型
- 单细胞数据分析之PCA再认识与ScaleData函数
单细胞空间交响乐
我们首先再认识一下PCA数据做PCA分析的前提是1、主成分分析认为主元之间彼此正交,样本呈高斯分布;2、主成分分析假设源信号间彼此非相关;那么这里我们需要讨论一下,我们的单细胞或者空间转录组数据是呈现高斯分布的么?验证数据是否高斯分布的方法很简单,大家可以参考这篇文章,检验数据是否呈现高斯分布。这里我们只说结果,很显然用count矩阵,不是高斯分布。Seurat有一系列的数据预处理的过程,我们来一
- 机器学习入门--主成分分析原理与实践
Dr.Cup
机器学习入门机器学习概率论人工智能
主成分分析主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,简称PCA)是一种常用的降维技术和数据分析方法。它通过线性变换将原始高维数据映射到低维空间,从而提取出数据中最重要的特征。主成分分析的基本原理与数学推导基本原理PCA的主要思想是找到一个新的坐标系,将数据投影到这个坐标系上,使得投影后的数据具有最大的方差。这意味着在新的坐标系下,数据的信息尽可能地集中在少数几个维度上,而其
- R数据分析:主成分分析及可视化
Codewar
PrincipalComponentAnalysis(PCA)isausefultechniqueforexploratorydataanalysis,allowingyoutobettervisualizethevariationpresentinadatasetwithmanyvariables.主成分分析是一个常见的降维,探索性技术,常常在量表编制或者其它变量较多数据集分析的时候会用到,今天
- 《统计学简易速速上手小册》第6章:多变量数据分析(2024 最新版)
江帅帅
《统计学简易速速上手小册》数据分析数据挖掘机器学习统计学概率论web3人工智能
文章目录6.1主成分分析(PCA)6.1.1基础知识6.1.2主要案例:客户细分6.1.3拓展案例1:面部识别6.1.4拓展案例2:基因数据分析6.2聚类分析6.2.1基础知识6.2.2主要案例:市场细分6.2.3拓展案例1:文档聚类6.2.4拓展案例2:基因表达数据的聚类6.3判别分析6.3.1基础知识6.3.2主要案例:信用评分模型6.3.3拓展案例1:市场细分与目标客户识别6.3.4拓展案例
- 微软和苏黎世联邦理工学院开源SliceGPT创新压缩技术节省大量部署资源;OpenAI成立儿童安全团队,防AI误用
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AI日报microsoft安全人工智能
AI新闻微软和苏黎世联邦理工学院开源SliceGPT创新压缩技术节省大量部署资源摘要:微软和苏黎世联邦理工学院研究人员开源了SliceGPT,通过对大模型的权重矩阵进行压缩切片,实现了模型紧缩,节省了部署资源。SliceGPT利用主成分分析和正交矩阵变换实现了计算不变性,通过切片操作将模型的参数体量压缩了25%左右,同时保持了高质量的生成任务性能。SliceGPT的技术特点包括简单高效、保持性能、
- 【计算机视觉】计算机视觉与深度学习-10-生成网络-北邮鲁鹏老师课程笔记
暖焱
#深度学习计算机视觉机器学习
计算机视觉与深度学习-10-生成网络-北邮鲁鹏老师课程笔记无监督学习聚类K-means降维线性降维主成分分析非线性降维自编码特征学习密度估计贝叶斯决策生成模型生成模型的应用生成模型分类密度估计参考密度估计分类显示的密度估计PixelRNNandPixelCNNVariationalAutoencoders(VAE)隐式的密度估计GANPixelRNNandPixelCNNPixelRNN与Pixe
- 数据处理方法—— 7 种数据降维操作 !!
JOYCE_Leo16
Python数据降维python数据处理
文章目录数据降维1.主成分分析(PCA)2.线性判别分析(LDA)3.t-分布随机邻域嵌入(t-SNE)4.局部线性嵌入(LLE)5.多维缩放(MDS)6.奇异值分解(SVD)7.自动编码器(Autoencoders)总结数据降维数据降维是一种将高维数据转换为低纬数据的技术,同时尽量保留原始数据的重要信息。这对于处理大规模数据集非常有用,因为它有助于减少计算资源的需要,并提高算法的效率。以下是一些
- MATLAB实现偏最小二乘回归(PLSR)数学建模算法
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数学建模\MATLAB算法matlab回归数学建模数据挖掘
偏最小二乘回归(PartialLeastSquaresRegression,简称PLS回归)是一种多元回归分析方法,用于处理具有多重共线性和高维数据的情况。它结合了主成分分析和多元线性回归的特点,旨在降低预测模型中的自变量之间的共线性,并通过捕捉自变量和因变量之间的主要关系来建立模型。PLS回归的核心思想是通过找到一组新的变量(称为部分最小二乘变量或PLS成分),这些新变量是原始自变量的线性组合,
- 特征工程:特征提取和降维-上
林浩杨
数据探索与可视化机器学习人工智能机器学习算法python数据分析
目录一、前言二、正文Ⅰ.主成分分析Ⅱ.核主成分分析三、结语一、前言前面介绍的特征选择方法获得的特征,是从原始数据中抽取出来的,并没有对数据进行变换。而特征提取和降维,则是对原始数据的特征进行相应的数据变换,并且通常会选择比原始特征数量少的特征,同时达到数据降维的目的。常用的数据特征提取和降维的方法有主成分分析,核成分分析,流行学习,t-SNE,多维尺度分析等方法。二、正文fromsklearn.d
- 图像聚类
顽皮的石头7788121
(1)利用主成分分析后选取主成分利用k-means算法进行聚类(2)提取图像的灰度直方图,利用直方图作为特征向量聚类。(有些类似层次聚类,通过小区间合并依次聚类)(3)像素聚类,使用滑窗方式求取局部均值,利用相关均值矩阵进行聚类。(4)谱聚类:首先计算n个图像数据的相似性矩阵,矩阵中每个元素表示两个元素之间的相似度。通过相似度矩阵构建谱矩阵(具体通过拉普拉斯矩阵实现),对普矩阵进行特征分解得到特征
- 每天一个数据分析题(一百五十七)
紫色沙
数据分析题库数据分析数据挖掘
当对多个连续型变量进行主成分分析(PCA)以降维并且简化数据时,以下哪项原则通常被用来决定应当保留多少个主成分?A.保留的主成分个数应当使得累积方差解释比例至少达到50%。B.保留的主成分个数应当使得每个主成分的特征值大于平均值。C.保留的主成分个数应当使得每个主成分的特征值大于1,并且这些主成分的累积方差解释比例达到总体的80%~90%。D.只保留第一个主成分,因为它携带了最多的信息量。题目来源
- 每天一个数据分析题(一百五十六)
紫色沙
数据分析题库数据分析数据挖掘
在数据建模过程中,对于变量的筛选与维度归约,以下哪项描述是正确的?A.主成分分析适用于可解释性较强的预测模型,因为它减少了变量间的相关性。B.变量聚类旨在通过保留所有变量来减少信息损失,适合于所有类型的数据模型。C.因子分析通常不适用于预测类模型,因为它更侧重于变量的可解释性而非预测准确性。D.奇异值分解专门用于方阵数据的维度归约,不适用于非方阵情况。题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案
- 【光伏功率预测】基于EMD-PCA-LSTM的光伏功率预测模型(Matlab代码实现)
程序猿鑫
matlablstm开发语言
个人主页:研学社的博客欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录1概述2运行结果3文献来源4Matlab代码、数据、文章讲解1概述文献来源:摘要:提高光伏发电功率预测精度,对于保证电力系统的安全调度和稳定运行具有重要意义。本文提出一种经验模态分解(EMD)、主成分分析(PCA)和长短期记忆神经网络(LSTM)
- PHP如何实现二维数组排序?
IT独行者
二维数组PHP排序
二维数组在PHP开发中经常遇到,但是他的排序就不如一维数组那样用内置函数来的方便了,(一维数组排序可以参考本站另一篇文章【PHP中数组排序函数详解汇总】)。二维数组的排序需要我们自己写函数处理了,这里UncleToo给大家分享一个PHP二维数组排序的函数:
代码:
functionarray_sort($arr,$keys,$type='asc'){
$keysvalue= $new_arr
- 【Hadoop十七】HDFS HA配置
bit1129
hadoop
基于Zookeeper的HDFS HA配置主要涉及两个文件,core-site和hdfs-site.xml。
测试环境有三台
hadoop.master
hadoop.slave1
hadoop.slave2
hadoop.master包含的组件NameNode, JournalNode, Zookeeper,DFSZKFailoverController
- 由wsdl生成的java vo类不适合做普通java vo
darrenzhu
VOwsdlwebservicerpc
开发java webservice项目时,如果我们通过SOAP协议来输入输出,我们会利用工具从wsdl文件生成webservice的client端类,但是这里面生成的java data model类却不适合做为项目中的普通java vo类来使用,当然有一中情况例外,如果这个自动生成的类里面的properties都是基本数据类型,就没问题,但是如果有集合类,就不行。原因如下:
1)使用了集合如Li
- JAVA海量数据处理之二(BitMap)
周凡杨
java算法bitmapbitset数据
路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。想要更快,就要深入挖掘 JAVA 基础的数据结构,从来分析出所编写的 JAVA 代码为什么把内存耗尽,思考有什么办法可以节省内存呢? 啊哈!算法。这里采用了 BitMap 思想。
首先来看一个实验:
指定 VM 参数大小: -Xms256m -Xmx540m
- java类型与数据库类型
g21121
java
很多时候我们用hibernate的时候往往并不是十分关心数据库类型和java类型的对应关心,因为大多数hbm文件是自动生成的,但有些时候诸如:数据库设计、没有生成工具、使用原始JDBC、使用mybatis(ibatIS)等等情况,就会手动的去对应数据库与java的数据类型关心,当然比较简单的数据类型即使配置错了也会很快发现问题,但有些数据类型却并不是十分常见,这就给程序员带来了很多麻烦。
&nb
- Linux命令
510888780
linux命令
系统信息
arch 显示机器的处理器架构(1)
uname -m 显示机器的处理器架构(2)
uname -r 显示正在使用的内核版本
dmidecode -q 显示硬件系统部件 - (SMBIOS / DMI)
hdparm -i /dev/hda 罗列一个磁盘的架构特性
hdparm -tT /dev/sda 在磁盘上执行测试性读取操作
cat /proc/cpuinfo 显示C
- java常用JVM参数
墙头上一根草
javajvm参数
-Xms:初始堆大小,默认为物理内存的1/64(<1GB);默认(MinHeapFreeRatio参数可以调整)空余堆内存小于40%时,JVM就会增大堆直到-Xmx的最大限制
-Xmx:最大堆大小,默认(MaxHeapFreeRatio参数可以调整)空余堆内存大于70%时,JVM会减少堆直到 -Xms的最小限制
-Xmn:新生代的内存空间大小,注意:此处的大小是(eden+ 2
- 我的spring学习笔记9-Spring使用工厂方法实例化Bean的注意点
aijuans
Spring 3
方法一:
<bean id="musicBox" class="onlyfun.caterpillar.factory.MusicBoxFactory"
factory-method="createMusicBoxStatic"></bean>
方法二:
- mysql查询性能优化之二
annan211
UNIONmysql查询优化索引优化
1 union的限制
有时mysql无法将限制条件从外层下推到内层,这使得原本能够限制部分返回结果的条件无法应用到内层
查询的优化上。
如果希望union的各个子句能够根据limit只取部分结果集,或者希望能够先排好序在
合并结果集的话,就需要在union的各个子句中分别使用这些子句。
例如 想将两个子查询结果联合起来,然后再取前20条记录,那么mys
- 数据的备份与恢复
百合不是茶
oraclesql数据恢复数据备份
数据的备份与恢复的方式有: 表,方案 ,数据库;
数据的备份:
导出到的常见命令;
参数 说明
USERID 确定执行导出实用程序的用户名和口令
BUFFER 确定导出数据时所使用的缓冲区大小,其大小用字节表示
FILE 指定导出的二进制文
- 线程组
bijian1013
java多线程threadjava多线程线程组
有些程序包含了相当数量的线程。这时,如果按照线程的功能将他们分成不同的类别将很有用。
线程组可以用来同时对一组线程进行操作。
创建线程组:ThreadGroup g = new ThreadGroup(groupName);
&nbs
- top命令找到占用CPU最高的java线程
bijian1013
javalinuxtop
上次分析系统中占用CPU高的问题,得到一些使用Java自身调试工具的经验,与大家分享。 (1)使用top命令找出占用cpu最高的JAVA进程PID:28174 (2)如下命令找出占用cpu最高的线程
top -Hp 28174 -d 1 -n 1
32694 root 20 0 3249m 2.0g 11m S 2 6.4 3:31.12 java
- 【持久化框架MyBatis3四】MyBatis3一对一关联查询
bit1129
Mybatis3
当两个实体具有1对1的对应关系时,可以使用One-To-One的进行映射关联查询
One-To-One示例数据
以学生表Student和地址信息表为例,每个学生都有都有1个唯一的地址(现实中,这种对应关系是不合适的,因为人和地址是多对一的关系),这里只是演示目的
学生表
CREATE TABLE STUDENTS
(
- C/C++图片或文件的读写
bitcarter
写图片
先看代码:
/*strTmpResult是文件或图片字符串
* filePath文件需要写入的地址或路径
*/
int writeFile(std::string &strTmpResult,std::string &filePath)
{
int i,len = strTmpResult.length();
unsigned cha
- nginx自定义指定加载配置
ronin47
进入 /usr/local/nginx/conf/include 目录,创建 nginx.node.conf 文件,在里面输入如下代码:
upstream nodejs {
server 127.0.0.1:3000;
#server 127.0.0.1:3001;
keepalive 64;
}
server {
liste
- java-71-数值的整数次方.实现函数double Power(double base, int exponent),求base的exponent次方
bylijinnan
double
public class Power {
/**
*Q71-数值的整数次方
*实现函数double Power(double base, int exponent),求base的exponent次方。不需要考虑溢出。
*/
private static boolean InvalidInput=false;
public static void main(
- Android四大组件的理解
Cb123456
android四大组件的理解
分享一下,今天在Android开发文档-开发者指南中看到的:
App components are the essential building blocks of an Android
- [宇宙与计算]涡旋场计算与拓扑分析
comsci
计算
怎么阐述我这个理论呢? 。。。。。。。。。
首先: 宇宙是一个非线性的拓扑结构与涡旋轨道时空的统一体。。。。
我们要在宇宙中寻找到一个适合人类居住的行星,时间非常重要,早一个刻度和晚一个刻度,这颗行星的
- 同一个Tomcat不同Web应用之间共享会话Session
cwqcwqmax9
session
实现两个WEB之间通过session 共享数据
查看tomcat 关于 HTTP Connector 中有个emptySessionPath 其解释如下:
If set to true, all paths for session cookies will be set to /. This can be useful for portlet specification impleme
- springmvc Spring3 MVC,ajax,乱码
dashuaifu
springjquerymvcAjax
springmvc Spring3 MVC @ResponseBody返回,jquery ajax调用中文乱码问题解决
Spring3.0 MVC @ResponseBody 的作用是把返回值直接写到HTTP response body里。具体实现AnnotationMethodHandlerAdapter类handleResponseBody方法,具体实
- 搭建WAMP环境
dcj3sjt126com
wamp
这里先解释一下WAMP是什么意思。W:windows,A:Apache,M:MYSQL,P:PHP。也就是说本文说明的是在windows系统下搭建以apache做服务器、MYSQL为数据库的PHP开发环境。
工欲善其事,必须先利其器。因为笔者的系统是WinXP,所以下文指的系统均为此系统。笔者所使用的Apache版本为apache_2.2.11-
- yii2 使用raw http request
dcj3sjt126com
http
Parses a raw HTTP request using yii\helpers\Json::decode()
To enable parsing for JSON requests you can configure yii\web\Request::$parsers using this class:
'request' =&g
- Quartz-1.8.6 理论部分
eksliang
quartz
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2207691 一.概述
基于Quartz-1.8.6进行学习,因为Quartz2.0以后的API发生的非常大的变化,统一采用了build模式进行构建;
什么是quartz?
答:简单的说他是一个开源的java作业调度框架,为在 Java 应用程序中进行作业调度提供了简单却强大的机制。并且还能和Sp
- 什么是POJO?
gupeng_ie
javaPOJO框架Hibernate
POJO--Plain Old Java Objects(简单的java对象)
POJO是一个简单的、正规Java对象,它不包含业务逻辑处理或持久化逻辑等,也不是JavaBean、EntityBean等,不具有任何特殊角色和不继承或不实现任何其它Java框架的类或接口。
POJO对象有时也被称为Data对象,大量应用于表现现实中的对象。如果项目中使用了Hiber
- jQuery网站顶部定时折叠广告
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
效果体验:http://hovertree.com/texiao/jquery/4.htmHTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>网页顶部定时收起广告jQuery特效 - HoverTree<
- Spring boot内嵌的tomcat启动失败
kane_xie
spring boot
根据这篇guide创建了一个简单的spring boot应用,能运行且成功的访问。但移植到现有项目(基于hbase)中的时候,却报出以下错误:
SEVERE: A child container failed during start
java.util.concurrent.ExecutionException: org.apache.catalina.Lif
- leetcode: sort list
michelle_0916
Algorithmlinked listsort
Sort a linked list in O(n log n) time using constant space complexity.
====analysis=======
mergeSort for singly-linked list
====code======= /**
* Definition for sin
- nginx的安装与配置,中途遇到问题的解决
qifeifei
nginx
我使用的是ubuntu13.04系统,在安装nginx的时候遇到如下几个问题,然后找思路解决的,nginx 的下载与安装
wget http://nginx.org/download/nginx-1.0.11.tar.gz
tar zxvf nginx-1.0.11.tar.gz
./configure
make
make install
安装的时候出现
- 用枚举来处理java自定义异常
tcrct
javaenumexception
在系统开发过程中,总少不免要自己处理一些异常信息,然后将异常信息变成友好的提示返回到客户端的这样一个过程,之前都是new一个自定义的异常,当然这个所谓的自定义异常也是继承RuntimeException的,但这样往往会造成异常信息说明不一致的情况,所以就想到了用枚举来解决的办法。
1,先创建一个接口,里面有两个方法,一个是getCode, 一个是getMessage
public
- erlang supervisor分析
wudixiaotie
erlang
当我们给supervisor指定需要创建的子进程的时候,会指定M,F,A,如果是simple_one_for_one的策略的话,启动子进程的方式是supervisor:start_child(SupName, OtherArgs),这种方式可以根据调用者的需求传不同的参数给需要启动的子进程的方法。和最初的参数合并成一个数组,A ++ OtherArgs。那么这个时候就有个问题了,既然参数不一致,那