李奕辰的爸爸
李奕辰的爸爸

主成分分析

在有限的数据集下，过高的数据维数会导致维度灾难；

降维的方法包括特征提取和特征选择；

主成分分析是将原始共线性的特征转化为相互正交的特征，从而实现特征提取。

你可能感兴趣的:(主成分分析)

  • 机器学习知识点复习 上（保研、复试、面试）百面机器学习笔记
    机器学习知识点复习上一、特征工程1.为什么需要对数值类型的特征做归一化？2.文本表示模型3.图像数据不足的处理方法二、模型评估1.常见的评估指标2.ROC曲线3.为什么在一些场景中要使用余弦相似度而不是欧氏距离？4.过拟合和欠拟合三、经典算法1.支持向量机SVM2.逻辑回归3.决策树四、降维1.主成分分析（PrinalComponentsAnalysis,PCA）降维中最经典的方法2.线性判别分析
  • TIP-2025《Data Subdivision Based Dual-Weighted Robust Principal Component Analysis》 Christo3 机器学习人工智能机器学习算法
    核心思想分析这篇论文提出了一个新颖的主成分分析（PCA）方法，称为DataSubdivisionBasedDual-WeightedRobustPrincipalComponentAnalysis(DRPCA)，旨在解决传统PCA在处理包含噪声和异常值的数据时的鲁棒性问题。其核心思想包括以下几个方面：数据细分与双权重机制：传统PCA假设数据已中心化，并使用平方l2l_2l2-范数，这对噪声和异常值
  • 主成分分析（PCA）例题——给定协方差矩阵 phoenix@Capricornus PR书稿矩阵线性代数
    向量xxx的相关矩阵为Rx=[0.30.10.10.10.3−0.10.1−0.10.3]{\bmR}_x=\begin{bmatrix}0.3&0.1&0.1\\0.1&0.3&-0.1\\0.1&-0.1&0.3\end{bmatrix}Rx=0.30.10.10.10.3−0.10.1−0.10.3计算输入向量的KL变换。解答Rx{\bmR}_xRx的特征值为λ0=0.1\lambda_0=
  • 图像处理与机器学习项目：特征提取、PCA与分类器评估 pk_xz123456 深度学习仿真模型算法图像处理机器学习人工智能
    图像处理与机器学习项目：特征提取、PCA与分类器评估项目概述本项目将完成一个完整的图像处理与机器学习流程，包括数据探索、特征提取、主成分分析(PCA)、分类器实现和评估五个关键步骤。我们将使用Python的OpenCV、scikit-learn和scikit-image库来处理图像数据并实现机器学习算法。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimpo
  • PCL 计算点云OBB包围盒——PCA主成分分析法 点云侠' 点云学习算法c++开发语言计算机视觉人工智能
    目录一、概述1.1原理1.2实现步骤1.3应用场景1.4注意事项二、关键函数2.1头文件2.2读取点云2.3计算点云质心和协方差矩阵2.4协方差矩阵分解求特征值和特征向量2.5校正主方向2.6将输入点云转换至原点2.7计算包围盒2.8构建四元数和位移向量2.9结果可视化三、完整代码四、结果内容抄自CSDN点云侠：【2024最新版】PCL点云处理算法汇总（C++长期更新版）。质量无忧，永久免费，可放
  • 核方法、核技巧、核函数、核矩阵 第六五签 数学模型矩阵线性代数
    核方法（KernelMethods）和核技巧（KernelTrick）是机器学习中处理非线性问题的强大理论框架和实践工具。核心目标：征服非线性许多机器学习算法（如感知机、支持向量机SVM、主成分分析PCA）本质上是寻找线性模式或线性决策边界（直线/平面/超平面）。然而，现实世界的数据往往是线性不可分的，这意味着在原始特征空间中，无法用一条直线（或超平面）完美地将不同类别的数据点分开，或者无法用线性
  • 基于PCA和Kmeans的餐馆地区分类研究
    1.实践任务说明对《中国2019年分地区连锁餐饮企业数据》中的7个经营指标（V2-V8）进行主成分分析（PCA），通过降维提取核心特征。首先标准化数据，然后计算主成分的方差贡献率，按累积贡献率≥85%确定保留的主成分数量，最终输出降维后的主成分得分及因子载荷矩阵，简化后续分析。基于K-Means聚类算法对餐饮企业数据进行分析，首先读取true_restaurant.csv文件中的PC1指标数据并进
  • 5.15 day21 AщYΘ 人工智能算法
    知识点回顾：LDA线性判别PCA主成分分析t-sne降维自由作业：探索下什么时候用到降维？降维的主要应用？或者让ai给你出题，群里的同学互相学习下。可以考虑对比下在某些特定数据集上t-sne的可视化和pca可视化的区别。一、何时需要使用降维？1.数据高维困境维度灾难（CurseofDimensionality）：当特征维度超过样本数量时，模型容易过拟合存储与计算成本：高维数据需要更多存储空间，算法
  • 机器学习——主成分分析 PCA Nil0_ 机器学习
    目录简介一、基本原理1.数据变换2.协方差矩阵3.特征值和特征向量实施步骤应用选择主成分的数量二、代码实现优缺点分析优点缺点总结简介主成分分析（PCA）是机器学习领域中的一种重要算法，主要应用于数据的降维和特征提取。PCA的目的是通过保留数据集中的主要信息，将高维数据集转换为低维数据集，从而简化模型训练和提高模型性能。一、基本原理1.数据变换PCA通过线性变换将原始数据映射到新的特征空间，这个变换
  • 聚类分析现状 云cia 机器学习人工智能
    针对上述问题，一种结合降维技术和聚类算法的解决方案被广泛认可，即先采用降维技术，如主成分分析、局部线性嵌入或核方法等对数据进行降维，再对降维后的特征进行聚类．该方案虽然在一定程度上降低了高维空间的聚类难度，但由于数据降维是独立于聚类任务的，这意味着提取的特征往往并不具备簇类结构．子空间方法则提供另一种很好的思路．该方法假设高维数据分布于多个低维子空间的组合，通过将高维数据分割到各自所属的本征低维子
  • 09_降维、特征提取与流行学习 白杆杆红伞伞 machinelearning人工智能python机器学习
    描述利用无监督学习进行数据变换可能有很多种目的。最常见的目的就是可视化、压缩数据，以及寻找信息量更大的数据表示用于进一步的处理。为了实现这些目的，最简单的也是最常用的一种算法就是主成分分析。另外两种算法：非负矩阵分解（NMF）和t-SNE，前者通常用于特征提取，后者通常用于二维散点图的可视化。PCA主成分分析（降维）主成分分析（principalcomponentanalysis,PCA）是一种旋
  • python学习day21 一叶知秋秋 python学习笔记学习
    知识点回顾：1.LDA线性判别2.PCA主成分分析3.t-sne降维数据如前几期无监督降维定义：这类算法在降维过程中不使用任何关于数据样本的标签信息输入：只有特征矩阵X。目标：保留数据中尽可能多的方差（如PCA）。保留数据的局部或全局流形结构（如LLE,Isomap,t-SNE,UMAP）。找到能够有效重构原始数据的紧凑表示（如Autoencoder）。找到统计上独立的成分（如ICA）。典型算法：
  • Python打卡训练营day21——2025.05.10 莱茵菜苗 python开发语言
    LDA线性判别PCA主成分分析t-sne降维降维技术的应用场景与主要用途降维技术广泛应用于多个领域，尤其是在数据分析、机器学习和数据可视化中扮演着重要角色。通过减少数据的维度，不仅可以降低计算复杂度，还能帮助揭示隐藏在高维数据中的结构和模式1。应用场景数据预处理：在构建机器学习模型之前，降维可以去除冗余特征并提高模型性能。数据压缩：通过保留最重要的信息来减小存储需求和传输成本。噪声过滤：某些降维方
  • TensorFlow深度学习实战（17）——主成分分析详解 盼小辉丶 深度学习tensorflow人工智能
    TensorFlow深度学习实战（17）——主成分分析详解0.前言1.主成分分析2.使用TensorFlow实现PCA3.TensorFlow嵌入API小结系列链接0.前言主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)是一种强大的降维工具，通过找到数据的主成分，可以有效地减少数据的复杂性，去除冗余特征，并保留数据的主要信息，在数据预处理、特征提取和可视化等方面都有广泛的
  • NIPS-2013《Distributed PCA and $k$-Means Clustering》 Christo3 机器学习kmeans算法大数据人工智能
    推荐深蓝学院的《深度神经网络加速：cuDNN与TensorRT》，课程面向就业，细致讲解CUDA运算的理论支撑与实践，学完可以系统化掌握CUDA基础编程知识以及TensorRT实战，并且能够利用GPU开发高性能、高并发的软件系统，感兴趣可以直接看看链接：深蓝学院《深度神经网络加速：cuDNN与TensorRT》核心思想该论文的核心思想是将主成分分析（PCA）与分布式kkk-均值聚类相结合，提出一种
  • 深入详解线性代数基础知识：理解矩阵与向量运算、特征值与特征向量，以及矩阵分解方法（如奇异值分解SVD和主成分分析PCA）在人工智能中的应用 猿享天开 人工智能数学基础专讲线性代数人工智能矩阵特征向量
    深入详解线性代数基础知识在人工智能中的应用线性代数是人工智能，尤其是机器学习和深度学习领域的基石。深入理解矩阵与向量运算、特征值与特征向量，以及矩阵分解方法（如奇异值分解SVD和主成分分析PCA），对于数据降维、特征提取和模型优化至关重要。本文将详细探讨这些线性代数的核心概念及其在人工智能中的应用，并辅以示例代码以助理解。1.矩阵与向量运算线性代数中的矩阵与向量运算是理解高维数据处理和模型训练的基
  • 主成分分析在样本认证中的应用 牛新哲 主成分分析SIMCA模型NIR光谱样本认证多元校准
    主成分分析在样本认证中的应用背景简介在化学计量学和数据分析领域，主成分分析（PCA）是一种强大的工具，用于简化数据、提取关键信息，并识别数据中的模式。本文将探讨PCA和软独立建模类分析（SIMCA）在样本认证中的实际应用，特别是通过近红外（NIR）光谱技术区分不同来源的猪肉脂肪。PCA与SIMCA在样本认证中的结合使用在章节4.9中，作者们通过一个真实案例展示了PCA和SIMCA模型如何协同工作，
  • AI要掌握的知识 杰克逊的日记 人工智能AI技术
    AI（人工智能）是一个跨学科的复杂领域，其知识体系涵盖理论基础、技术工具和实践应用等多个层面。以下从核心知识模块、技术工具、实践方向等角度，详细梳理AI从业者需要掌握的知识体系：一、数学基础：AI的理论基石1.线性代数核心概念：向量、矩阵、行列式、特征值与特征向量、矩阵分解（如PCA主成分分析的数学基础）。应用场景：数据降维、神经网络中的矩阵运算（如权重矩阵乘法）、图像变换（如旋转、缩放的矩阵表示
  • 多元回归预测|基于经验模态分解结合主成分分析的长短记忆神经网络EMD-KPCA-LSTM（含LSTM和EMD-LSTM对比）实现风电数据预测附matlab代码 matlab科研社 预测模型神经网络lstm回归
    ✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。内容介绍风电作为一种可再生能源，其发电量受多种因素影响，具有较强的波动性和间歇性。准确预测风电数据对于提高电网稳定性和优化调度具有重要意义。本文提出了一种基于经验模态分解（EMD）结合主成分分析（KPCA）的长短记忆神经网络（LSTM）模型（
  • 【MATLAB】基于EMD-PCA-LSTM的回归预测模型 Lwcah（全网各平台账号同名） MATLAB回归预测算法matlablstm回归
    有意向获取代码，请转文末观看代码获取方式~1基本定义基于EMD-PCA-LSTM的回归预测模型是一种结合了经验模态分解（EmpiricalModeDecomposition,EMD）、主成分分析（PrincipalComponentAnalysis,PCA）和长短期记忆网络（LongShort-TermMemory,LSTM）的复杂回归序列预测方法。下面分别介绍这三个组成部分的基本原理以及它们是如
  • 深度学习与传统算法在人脸识别领域的演进：从Eigenfaces到ArcFace uncle_ll 人脸深度学习人脸人脸识别
    一、传统人脸识别方法的发展与局限1.1Eigenfaces：主成分分析的经典实践算法原理Eigenfaces是基于主成分分析（PCA）的里程碑式方法。其核心思想是将人脸图像视为高维向量，通过协方差矩阵计算特征向量（即特征脸），将原始数据投影到由前k个最大特征值对应的特征向量张成的低维子空间。在FERET数据集上，Eigenfaces曾达到85%的识别准确率，证明了线性降维的有效性。优劣势对比✅优势
  • 【自学笔记】流形学习 zyq~ 机器学习笔记学习信息可视化流形学习机器学习人工智能
    文章目录流形学习（MainfoldLearning）流形学习解决的问题1.数据的低维表示2.数据结构的理解3.数据可视化4.改善机器学习模型的输入流形理论概念惠特尼嵌入定理（WhitneyEmbeddingTheorem）主成分分析（PCA）局部线性嵌入（LLE,LocallyLinearEmbedding）等距映射（Isomap）t-分布邻域嵌入（t-SNE,t-distributedStoch
  • 技术剖析|线性代数之特征值分解，支撑AI算法的数学原理 AI算力那些事儿 技术剖析线性代数人工智能算法
    目录一、特征值分解的数学本质1、基本定义与核心方程2、几何解释与线性变换3、可对角化条件与分解形式二、特征值分解的计算方法1、特征多项式与代数解法2、数值计算方法3、计算实例与验证三、特征值分解在AI中的关键应用1、主成分分析(PCA)与数据降维2、图分析与网络科学3、矩阵分析与优化问题4、图像处理与信号分析四、特征值分解的扩展与相关技术1、奇异值分解(SVD)的关联2、广义特征值问题3、现代算法
  • 基于EMD-PCA-LSTM的光伏功率预测模型研究 非著名架构师 大模型知识文档lstm人工智能rnn
    摘要本文提出了一种结合经验模态分解(EMD)、主成分分析(PCA)和长短期记忆网络(LSTM)的混合预测模型，用于提高光伏功率预测的准确性。该模型首先利用EMD算法将非平稳的光伏功率序列分解为多个本征模态函数(IMF)，然后通过PCA对多维气象特征进行降维处理，最后将处理后的特征输入LSTM网络进行预测。实验结果表明，与单一LSTM模型和传统预测方法相比，EMD-PCA-LSTM模型在预测精度和稳
  • 机器学习系列-----主成分分析（PCA） DK22151 机器学习机器学习人工智能算法
    一、什么是主成分分析（PCA）？主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，简称PCA）是一种常用的线性降维技术，它通过正交变换将数据从高维空间映射到低维空间，同时尽量保留数据的方差。PCA的目的是将数据中最重要的特征提取出来，去掉冗余的信息，从而减少数据的维度，并且使得数据的解释更加直观。PCA不仅是数据预处理的一种手段，也在许多机器学习和数据分析中得到广泛应用。比如，图像
  • 降维算法是什么 Nate Hillick 算法python开发语言
    降维算法是一种将高维数据映射到低维空间的算法。它的目的是减少数据的维数，从而使得数据可视化、分析和处理更加容易。常见的降维算法包括主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)和t-SNE。
  • 机器学习基础算法11-鸢尾花数据集分析-PCA主成分分析与logistic回归（管道分析） qq_42749341 机器学习-基础知识
    目录数据集介绍PCA主成分分析1.基本原理2.代码实现逻辑回归-管道-Pipeline代码模型泛化能力分析数据集介绍鸢尾花数据集有三个类别，每个类别有50个样本。其中一个类别与另外两个线性可分，另外两个不能线性可分。PCA主成分分析1.基本原理在统计学中，主成分分析PCA是一种简化数据集的技术。它是一个线性变换。这个变换把数据变换到一个新的坐标系统中，使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标(称为
  • sklearn主成分分析pca用python实现（多媒体实验二） 长门yuki 本科机器学习
    算术编码（多媒体实验一）sklearn主成分分析pca用python实现（多媒体实验二）BOW图像检索corel数据集(多媒体实验三）手写数字识别（多媒体实验五）原理建议看这篇博客：PCA的数学原理。写的非常清楚，弄明白实例就差不多懂了。但是弄明白不会写代码，那可以看看这个视频：Python实战PCA/主成分分析（文刀出品）。过程很简单，总结如下：矩阵X的维度是(m,n)。表示m组数据，n维向量。
  • 【python 机器学习】sklearn主成分分析（PCA） 人才程序员 python机器学习sklearn人工智能目标检测神经网络深度学习
    文章目录sklearn主成分分析（PCA）1.什么是主成分分析（PCA）？通俗介绍：学术解释：2.为什么要使用PCA？3.PCA的工作原理4.使用`sklearn`实现PCA4.1示例数据4.2标准化数据4.3应用PCA进行降维4.4查看方差解释5.主成分分析的应用6.总结sklearn主成分分析（PCA）在机器学习中，数据的维度往往很高，这不仅增加了计算的复杂性，还可能引发“维度灾难”问题。为了
  • python：sklearn 主成分分析（PCA） belldeep pythonsklearnpythonsklearn机器学习PCA
    参考书：《统计学习方法》第2版第16章主成分分析（PCA）示例编写test_pca_1.py如下#-*-coding:utf-8-*-"""主成分分析（PCA）"""importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.decompositionimportPCA#加载鸢尾花数据集iris=load_i
  • 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
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他