zenRRan
zenRRan

手推公式+项目实操复现！《机器学习》完整详解

手推公式+项目实操复现！《机器学习》完整详解_第1张图片

相信很多朋友对机器学习算法都有所了解，有尝试学习并利用机器学习算法以及工具做一些AI产品！但是仅仅停留在“调包”的阶段。想去深入理解一些算法的核心内涵却被 XGBoost | GBDT 等算法劝退了！

为了满足全民学习AI的需求，给大家推荐一款轻松入门机器学习算法课程， 涵盖17大经典机器学习算法模型，21+案例练习，8大项目实战。

今日开课，限100个体验名额

01

十七大经典算法模型

| K-NN最近邻 | 线性回归 | 逻辑回归 |

| 凸优化 | 朴素贝叶斯 | 支持向量机 |

| 决策树 | 随机森林 | GBDT | 

| XGBoost | 矩阵分解 | K-Means | 

| GMM | 主题模型 | EM | 聚类 | PCA | 

02

21个项目案例讲解

01、回归分析身高预测

02、利用KNN筛选简历

03、二手车价格预估

04、量化投资之股票价格预测

05、预测广告点击率

06、利用L1正则模拟神经科学中的稀疏性

07、垃圾邮件分类

08、员工离职率预测

09、基于随机森林的疾病分析

10、利用GBDT解决搜索中的排序问题

11、人脸识别

12、基于聚类的消费群分类

13、内容推荐算法的电影推荐引擎

14、基于协同过滤算法的音乐推荐引擎

15、搭建OCR识别引擎

16、利用聚类算法压缩图片

17、基于主题模型和SVM的文本分类

18、问答系统搭建

19、利用kernel SVM识别医疗图片

20、利用聚类算法压缩图片

21、从零搭建方向传播算法

03

项目作业实操

没有项目练手，看这里！课程里的所涉及的项目，均是针对每个算法的高阶应用来展开的。增强算法掌握的同时，项目的成果可直接应用于工作中。

04

学习收获

收获成为出众算法工程师的四大技能

  • 知识：理解算法背后的原理以及算法之间的内在关联。

  • 实战：学会如何把学到的原理应用在实际的工作当中。

  • 逻辑：培养举一反三能力，解决问题能力，并提升逻辑思考能力。

  • 业务：广泛接触行业中的经典的案例，加深对业务的理解。

05

适合人群

  • 互联网从业者：想了解机器学习并在日常工作中加以应用。

  • IT从业者：希望入门机器学习，并且能够把技术应用到自身的AI场景。

  • 在校学生：想深入理解机器学习技术、或者之后想从事AI相关的岗位。

  • AI从业者：很喜欢机器学习，也有一定的经验，希望根据业务场景能够在模型上做一些创新、以及有能力自己求解出来。

●●●

今日开课、限100个学习名额

现在仅需9.9元

即可试学前两章内容

扫描二维码加入

????????????

手推公式+项目实操复现！《机器学习》完整详解_第2张图片

付款之后请添加班主任微信，

进入专属VIP社群，助教老师辅导。

下面，我来给各位朋友介绍一下这款重磅级产品吧，保证让大家有惊喜。

06

全新学习体验

除了好的学习路径,还有一个非常重要的是优质的内容。如何把看似深奥的理论讲得通俗易懂、并且能把背后本质性的东西教会大家,还是具有一定的挑战,这对于课程的设计者也提出了极强的要求,不仅要具备扎实的科研经验,也需要具备丰富的工业界实战经验。

A.专业体系化的内容：由业内最专业的AI专家精心打造，启发式的教学安排，不断探索背后的”为什么“

B. 不需要安装任何环境，完全依赖于云端编程。

C.专业项目训练：云端练习平台，配合助教实时批改作业，探究项目练习背后的逻辑，让你学习中更上一层台阶。

D.自适应教学平台：个性化学习路线，配合课程学习，实时掌控知识点完成情况，及时解决你在学习中遇到的各种问题，帮你夯实基础、面对挑战！

解释

智能QA

智能推荐

F. 精心录制的视频讲解

视频内容通俗易懂而且保证简洁性，力求做到极致。用最低的时间成本学会核心知识点！下面截取了课程中的两个短视频（全部课程拥有几百个视频）

样例1：通过最大似然估计求解参数

样例2： 逻辑回归梯度下降法——求解W

G.  更多彩蛋等你发现 ... 

●●●

今日开课、限100个学习名额

现在仅需9.9元

即可试学前两章内容

扫描二维码加入

????????????

手推公式+项目实操复现！《机器学习》完整详解_第3张图片

付款之后请添加班主任微信，

进入专属VIP社群，助教老师辅导。

06

课程大纲

课程内容由李文哲博士（美国南加州大学AI博士）亲自操刀设计，目前市面上火爆的NLP高阶训练营也是来自于李文哲博士。课程内容上涵盖了主流的机器学习算法，由浅入深，非常通俗易懂。以下是课程大纲：

07

专业的教研团队

教研团队均是工业界和学术界的专家，具有丰富的教学经验和实战经验。为内容的专业性和前瞻性保驾护航。

08

学员的评价

09

答疑服务保障

1、每位助教老师均有国内外一线AI企业从业经验，人工智能专业硕士以上学历。在学习中，除了能得到专业的解答，还可以收获超强的人脉资源。找工作内推都不是事！

2、授课导师+班主任+助教老师全天监督辅导学习，保障每位同学的问题可以及时得到满意的回答。


●●●

今日开课、限100个学习名额

现在仅需9.9元

即可试学前两章内容

扫描二维码加入

????????????

手推公式+项目实操复现！《机器学习》完整详解_第4张图片

付款之后请添加班主任微信，

进入专属VIP社群，助教老师辅导。

你可能感兴趣的:(算法,人工智能,编程语言,数据分析,大数据)

  • X.509数字证书的签名和指纹 汽车通信技术 【付费专栏】车载以太网协议数字证书
    X.509是一种非常普遍的数字证书标准，由国际电信联盟（ITU）制定。它定义了证书的格式和一种验证证书有效性的方法。X.509证书的结构遵循特定的语法和编码规则，通常使用ASN.1(AbstractSyntaxNotationOne)进行描述和编码。一个典型的X.509证书通常包含：版本、序列号、签名算法、颁发者、有效期、使用者、公钥、签名、指纹等。其中，版本号表示证书是哪个版本的，不同版本的数字
  • 访问者模式【行为模式C++】 GoWjw 设计模式访问者模式
    1.概述访问者模式是一种行为设计模式，它能将算法与其所作用的对象隔离开来。访问者模式主要解决的是数据与算法的耦合问题，尤其是在数据结构比较稳定，而算法多变的情况下。为了不污染数据本身，访问者会将多种算法独立归档，并在访问数据时根据数据类型自动切换到对应的算法，实现数据的自动响应机制，并确保算法的自由扩展。访问者模式在实际开发中使用的非常少，因为它比较难以实现并且应用该模式肯能会导致代码的可读性变差
  • 策略模式 烟沙九洲 设计模式策略模式java
    策略（Strategy）模式属于行为型模式的一种。策略模式的核心思想是定义一系列算法，将每个算法封装起来，并使它们可以互换。策略模式让算法独立于使用它的客户而变化，从而实现了算法族的独立扩展和替换。策略模式指在一个方法中，某些关键步骤的算法依赖调用方传入的策略，传入不同的策略，即可获得不同的结果，大大增强了系统的灵活性。策略模式的核心思想是在一个计算方法中把容易变化的算法抽出来作为“策略”参数传进
  • 模板方法模式 烟沙九洲 设计模式模板方法模式java
    模板方法（TemplateMethod）模式属于行为型模式的一种。模板方法模式定义了一个操作中的算法骨架，并将一些步骤延迟到子类中实现。模板方法模式的核心思想是：父类定义骨架，子类实现某些细节。模板方法模式允许子类在不改变算法结构的情况下，重新定义算法中的某些特定步骤。Java标准库有很多模板方法模式的应用。比如集合类中的AbstractList、AbstractQueuedSynchronize
  • 【论文复现】——基于SIFT特征点结合ICP的点云配准方法 点云侠 点云配准专题开发语言计算机视觉算法3dc++
    目录一、论文概述二、代码实现三、结果展示1、初始位置2、配准结果四、实验心得一、论文概述  在点云配准过程中，针对迭代最近点(ICP)算法对点云初始位置依赖性强且迭代速度慢的问题，提出一种基于尺度不变特征变换(SIFT)特征点结合ICP的点云配准方法。首先利用SIFT算法提取待配准点云和目标点云的特征点;接着计算出特征点的快速点特征直方图(FPFH)特征;然后依据该特征使用采样一致性初始配准(SA
  • 数字签名与数字证书 TABE_ 计算机网络数字签名数字证书
    这里写目录标题数字签名数字证书数字证书的原理数字证书的特点如何验证证书机构的公钥不是伪造的数字签名数字签名是非对称密钥加密技术与数字摘要技术的应用，数字签名就是用加密算法加密报文文本的摘要（摘要通过hash函数得到）而生成的内容。发送报文时，发送方用一个哈希函数从报文文本中生成报文摘要，然后用发送方的私钥对这个摘要进行加密生成数字签名，之后将数字签名和报文一起发送给接收方，即数字证书。接收方首先用
  • 零基础入门机器学习：用Scikit-learn实现鸢尾花分类 藍海琴泉 机器学习scikit-learn分类
    适合人群：机器学习新手|数据分析爱好者|需快速展示案例的学生一、引言：为什么要学这个案例？目的：明确机器学习解决什么问题，建立学习信心。机器学习定义：让计算机从数据中自动学习规律（如分类鸢尾花品种）。为什么选鸢尾花数据集：数据量小、特征明确，适合教学演示。Scikit-learn优势：提供现成算法和工具，无需从头写数学公式。二、环境准备：5分钟快速上手目的：搭建可运行的代码环境，避免卡在工具安装环
  • 访问者模式 烟沙九洲 设计模式访问者模式java
    访问者（Visitor）模式属于行为型模式的一种。访问者模式主要用于分离算法和对象结构，从而在不修改原有对象的情况下扩展新的操作。它适用于数据结构相对稳定，而操作（行为）容易变化的场景。访问者模式允许在不修改现有类的情况下，为类层次结构中的对象定义新的操作。访问者模式通过将操作封装到一个独立的类（即访问者）中，使得对象结构与操作解耦。访问者模式使用了一种名为双分派（在运行时根据两个对象的类型动态选
  • 机器学习--DBSCAN聚类算法详解 2201_75491841 机器学习算法聚类人工智能
    目录引言1.什么是DBSCAN聚类？2.DBSCAN聚类算法的原理3.DBSCAN算法的核心概念3.1邻域（Neighborhood）3.2核心点（CorePoint）3.3直接密度可达（DirectlyDensity-Reachable）3.4密度可达（Density-Reachable）3.5密度相连（Density-Connected）4.DBSCAN算法的步骤5.DBSCAN算法的优缺点5
  • 软考 中级软件设计师 考点知识点笔记总结 day06 莫问alicia 软考中级软件设计师笔记数据结构算法
    文章目录6、树和二叉树6.1、树的基本概念6.2、二叉树的基本概念6.3、二叉树的遍历6.4、查找二叉树（二叉排序树）BST6.5、构造霍夫曼树+6.6、线索二叉树6.7、平衡二叉树7、图7.1、存储结构-邻接矩阵7.2、存储结构-邻接表7.3、图的遍历7.4、拓扑排序7.5、最小生成树普利姆算法7.6、克鲁斯卡尔算法6、树和二叉树6.1、树的基本概念结点的度：一个结点的度是指该结点拥有的子树数量
  • python processpoolexecutor_Python多进程解决方案multiprocessing ProcessPoolExecutor weixin_39599046 python
    大多数编程语言都会有多线程和多进程的概念，至于线程和进程的概念，大家可以百度一下。作为一门胶水语言，Python毫不意外，也可以利用多线程和多进程处理并发问题，但是多线程由于GIL的存在，起作用范围大打折扣，仅限于在IO等场景可以发挥点作用。所以，今天要跟大家分享的是Python多进程方案，更好地利用系统多核，从而提升性能。基础方案一：利用Process新建一个子进程，在子进程执行任务。我们写一个
  • 机器学习实战 第一章 机器学习基础 LuoY、 MachineLearning机器学习算法人工智能
    第一章机器学习1.1何谓机器学习1.2关键术语1.3机器学习的主要任务1.4如何选择合适的算法1.5开发机器学习应用程序的步骤1.6Python语言的优势1.1何谓机器学习    1、简单地说，机器学习就是把无序的数据转换成有用的信息；    2、机器学习能让我们自数据集中受启发，我们会利用计算机来彰显数据背后的真实含义；    3、机器学习横跨计算机科学、工程技术和统计学等多个学科，需要多学科的
  • HTML实现酷炫3D相册 算法与编程之美 编程之美csshtmljscss3javascript
    欢迎点击「算法与编程之美」↑关注我们！本文首发于微信公众号："算法与编程之美"，欢迎关注，及时了解更多此系列文章。欢迎加入团队圈子！与作者面对面！直接点击！目录1、创建文件目录2、调背景色3、制作3D相册4、将图片散开，围成一圈。5、绘制透明底盘6、最终效果1、创建文件目录在Hbuilder在新建一个目录，创建css和js文件。图12、调背景色在style块里面给整个页面渲染成黑色调。*{padd
  • 蓝桥杯备赛计划 laitywgx 蓝桥杯职场和发展
    1-2小时的蓝桥杯PythonB组冲刺日程表（持续1个月，聚焦高频考点）：第一周：核心算法突破Day1（周一）学习重点：动态规划（01背包问题）学习资源：AcWing《蓝桥杯辅导课》第8讲（背包问题模板）代码模板速记：#一维01背包模板n,V=map(int,input().split())dp=[0]*(V+1)for_inrange(n):w,v=map(int,input().split()
  • 机器学习怎么做特征工程 全栈你个大西瓜 人工智能机器学习人工智能特征工程数据预处理特征变换特征降维特征构造
    一、特征工程通俗解释特征工程就像厨师做菜前的食材处理：原始数据是“生肉和蔬菜”，特征工程是“切块、腌制、调料搭配”，目的是让机器学习模型（食客）更容易消化吸收，做出更好预测（品尝美味）。二、为什么要做特征工程？数据质量差：原始数据常有缺失、噪声、不一致问题（如年龄列混入“未知”）。模型限制：算法无法直接理解原始数据（如文本、日期需要数值化）。提升效果：好特征能显著提升模型性能（准确率提升10%~5
  • SassScript：Sass中的编程特性详解 jiajia651304 sass前端css
    Sass（SyntacticallyAwesomeStylesheets）是一种强大的CSS预处理器，它允许开发者使用类似于编程语言的语法来编写CSS，然后通过编译生成标准的CSS代码。SassScript是Sass中的编程特性集合，它包含了变量、嵌套规则、混合、函数以及控制指令等，极大地提高了CSS的开发效率和可维护性。1.变量SassScript中的变量允许开发者在样式表中存储和重复使用值。变
  • 【机器学习】机器学习四大分类 藓类少女 机器学习机器学习分类人工智能
    机器学习的方法主要可以分为四大类，根据学习方式和数据标注情况进行分类：1.监督学习（SupervisedLearning）特点：有标注数据（即训练数据有明确的输入(X)和输出(Y)）。学习目标是找到一个映射(f(X)\approxY)。适用于分类和回归问题。主要算法：分类（Classification）：逻辑回归（LogisticRegression）支持向量机（SVM）朴素贝叶斯（NaïveBa
  • 大模型学习终极指南：从新手到专家的必经之路，全网最详尽解析，你敢挑战吗？ 大模型入门教程 学习人工智能AI大模型大模型学习大模型教程AI大模型
    随着人工智能技术的飞速发展，大模型（Large-ScaleModels）已经成为推动自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等领域进步的关键因素。本文将为您详细介绍从零开始学习大模型直至成为专家的全过程，包括所需掌握的知识点、学习资源以及实践建议等。无论您是初学者还是有一定基础的专业人士，都能从中获得有价值的指导。一、基础知识准备在开始学习大模型之前，需要先掌握一些基础知识，这些知识将为后续的学
  • 编程内容简述！ 恶霸不委屈 开发语言青少年编程汇编javapython
    编程是指通过计算机语言来开发软件、程序和应用的过程，通常通过编写一系列的指令，来让计算机完成特定的任务。编程可以涉及多个领域和技术，以下是一些主要的编程内容：1.编程语言编程语言是程序员与计算机进行沟通的桥梁，不同的编程语言适用于不同的任务。常见的编程语言有：Python：简单易学，适用于数据分析、人工智能、网页开发等。JavaScript：网页开发中不可或缺的语言，用于动态网页和前端开发。Jav
  • Emacs和SML的安装和使用 weixin_42281226 emacs编辑器
    环境：Mac电脑参考文章：编程语言软件安装和使用：SML和Emacs1.Emacs安装和基本使用从官网EmacsForMacOSX下载最新版本，正常安装即可。Emacs使用组合键进行操作（组合键比较难记，可以先尝试通用键）。最重要的操作：（C表示Control）C-xC-c：退出EmacsC-g：取消当前操作C-xC-f：打开文件或新建文件C-xC-s：保存文C-xC-w:等同于saveasC-s
  • 索骥馆－编程语言之《网络编程实用教程（第2版）》扫描版[PDF] cinnarnia 面壁区windows编程程序设计TCPIP网络
    内容介绍：本书主要介绍基于tcp/ip协议栈的套接字网络编程技术。全书分为10章，第1章介绍网络编程基础，第2章介绍套接字网络编程接口，第3章介绍windows环境的网络编程，第4章介绍mfc编程，第5章介绍mfcwinsock类的编程，第6章介绍wininet编程，第7章介绍winsock的多线程编程，第8章介绍winsock的输入/输出模型，第9章介绍http及高级编程，第10章介绍电子邮件协
  • 高频交易：当速度与智慧在金融市场中“飙车”（策略＋算法） 西蒙斯.果 pythonnumpypandas
    高频交易：当速度与智慧在金融市场中“飙车”高频交易（High-FrequencyTrading,HFT）就像金融市场的“闪电侠”，利用强大的计算机和复杂的算法，在毫秒甚至微秒内完成交易。它的目标是抓住市场中的微小机会，赚取“快钱”。以下是对高频交易策略和算法的详细介绍，带点幽默感，让你在了解金融科技的同时也能会心一笑。---一、高频交易策略：金融市场的“快闪族”1\.做市策略：买卖价差的“中间商”
  • 大模型Agent 和 RAG 的关系 大数据追光猿 大模型语言模型人工智能学习方法transformer
    Agent和RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）是两种在自然语言处理（NLP）和人工智能领域中广泛使用的技术，它们在功能、目标和实现方式上既有区别又有联系。以下是它们的关系及其协同作用的详细分析。1.Agent和RAG的定义（1）Agent定义：Agent是一种智能体，能够感知环境并采取行动以完成特定任务。在NLP领域，Agent通常指一个基于大语言模型（LLM）的
  • 国产模型能否挑战 GPT-4？一文拆解 DeepSeek-V3 架构与实战应用 AI筑梦师 人工智能学习框架架构深度学习pythonagi人工智能tensorflow
    ✳️一、引言✅1.1DeepSeek-V3发布背景与定位随着大模型技术的快速演进，从GPT-3到GPT-4，全球在通用人工智能方向取得了长足进展。但与此同时，开源社区始终缺乏一个真正兼顾性能、效率、中文能力和实用性的高质量大模型。DeepSeek-V3的推出正是在这个背景下的一次关键突破。DeepSeek-V3是由中国团队DeepSeek开发的第三代大语言模型，它具备以下几个核心特性：开源可商用：
  • 大数据技术实战---项目中遇到的问题及项目经验 一个“不专业”的阿凡 大数据
    问题导读：1、项目中遇到过哪些问题？2、Kafka消息数据积压，Kafka消费能力不足怎么处理？3、Sqoop数据导出一致性问题？4、整体项目框架如何设计？项目中遇到过哪些问题7.1Hadoop宕机（1）如果MR造成系统宕机。此时要控制Yarn同时运行的任务数，和每个任务申请的最大内存。调整参数：yarn.scheduler.maximum-allocation-mb（单个任务可申请的最多物理内存
  • Github上神仙级大模型项目：大语言模型(LLM)入门学习路线图，三个月让你从大模型基础到精通！ AI大模型-大飞 github语言模型学习人工智能AI大模型程序员AI
    Github项目上有一个大语言模型学习路线笔记，它全面涵盖了大语言模型的所需的基础知识学习，LLM前沿算法和架构，以及如何将大语言模型进行工程化实践。这份资料是初学者或有一定基础的开发/算法人员入门活深入大型语言模型学习的优秀参考。这份资料重点介绍了我们应该掌握哪些核心知识，并推荐了一系列优质的学习视频和博客，旨在帮助大家系统性地掌握大型语言模型的相关技术。大语言模型（LargeLanguageM
  • Agent、RAG、LangChain的概念及作用 北极冰雨 大模型人工智能
    Agent：概念：在人工智能中，Agent通常指的是能够执行任务或做出决策的实体，可以是简单的程序，也可以是复杂的系统，如自动化客服助手、推荐系统等，甚至可以是软件代理、机器人或虚拟助手等各种形式。作用：它能利用内置的大语言模型来做出规划，决定执行哪些步骤，以及每个步骤需要调用哪些工具（如RAG），之后调用相应的工具，最终完成任务。例如，在客服问答场景中，Agent可以根据用户的问题，规划出需要查
  • AtCoder备赛冲刺必刷题（C++） | 洛谷 AT_abc396_a Triple Four 热爱编程的通信人 c++算法开发语言
    本文分享的必刷题目是从蓝桥云课、洛谷、AcWing等知名刷题平台精心挑选而来，并结合各平台提供的算法标签和难度等级进行了系统分类。题目涵盖了从基础到进阶的多种算法和数据结构，旨在为不同阶段的编程学习者提供一条清晰、平稳的学习提升路径。欢迎大家订阅我的专栏：算法题解：C++与Python实现！附上汇总贴：算法竞赛备考冲刺必刷题（C++）|汇总【题目来源】洛谷：AT_abc396_a[ABC396A]
  • 算法及数据结构系列 - 滑动窗口 诺亚凹凸曼 算法及数据结构算法数据结构java
    系列文章目录算法及数据结构系列-二分查找算法及数据结构系列-BFS算法算法及数据结构系列-动态规划算法及数据结构系列-双指针算法及数据结构系列-回溯算法算法及数据结构系列-树文章目录滑动窗口框架思路经典题型76.最小覆盖子串567.字符串的排列438.找到字符串中所有字母异位词3.无重复字符的最长子串滑动窗口框架思路/*滑动窗口算法框架*/voidslidingWindow(strings,str
  • QHDBO基于量子计算和多策略融合的蜣螂优化算法 算法小狂人 算法改进智能优化算法量子计算算法
    2.DBO基本的蜣螂算法通过模拟蜣螂在自然界中的四种行为（滚动、产卵、觅食和偷窃）来执行种群位置更新。2.1滚动蜣螂在自然界中，蜣螂必须通过太阳导航，使其球滚动的路线尽可能直线。方程(1)用于原始论文中更新滚动蜣螂的位置：xi(t+1)=xi(t)+α⋅k⋅xi(t−1)+b⋅Δx(1)x_i(t+1)=x_i(t)+\alpha\cdotk\cdotx_i(t-1)+b\cdot\Deltax\
  • apache ftpserver-CentOS config gengzg apache
    <server xmlns="http://mina.apache.org/ftpserver/spring/v1" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation=" http://mina.apache.o
  • 优化MySQL数据库性能的八种方法 AILIKES sqlmysql
    1、选取最适用的字段属性 　　MySQL可以很好的支持大数据量的存取，但是一般说来，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就会越快。因此，在创建表的时候，为了获得更好的 性能，我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如，在定义邮政编码这个字段时，如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间，甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的，因为CHAR(6)就可以很
  • JeeSite 企业信息化快速开发平台 Kai_Ge JeeSite
    JeeSite 企业信息化快速开发平台 平台简介 JeeSite是基于多个优秀的开源项目，高度整合封装而成的高效，高性能，强安全性的开源Java EE快速开发平台。 JeeSite本身是以Spring Framework为核心容器，Spring MVC为模型视图控制器，MyBatis为数据访问层， Apache Shiro为权限授权层，Ehcahe对常用数据进行缓存，Activit为工作流
  • 通过Spring Mail Api发送邮件 120153216 邮件main
    原文地址：http://www.open-open.com/lib/view/open1346857871615.html 使用Java Mail API来发送邮件也很容易实现，但是最近公司一个同事封装的邮件API实在让我无法接受，于是便打算改用Spring Mail API来发送邮件，顺便记录下这篇文章。 【Spring Mail API】 Spring Mail API都在org.spri
  • Pysvn 程序员使用指南 2002wmj SVN
    源文件:http://ju.outofmemory.cn/entry/35762 这是一篇关于pysvn模块的指南. 完整和详细的API请参考 http://pysvn.tigris.org/docs/pysvn_prog_ref.html. pysvn是操作Subversion版本控制的Python接口模块. 这个API接口可以管理一个工作副本, 查询档案库, 和同步两个. 该
  • 在SQLSERVER中查找被阻塞和正在被阻塞的SQL 357029540 SQL Server
    SELECT  R.session_id AS BlockedSessionID ,          S.session_id AS BlockingSessionID ,          Q1.text AS Block
  • Intent 常用的用法备忘 7454103 .netandroidGoogleBlogF#
    Intent     应该算是Android中特有的东西。你可以在Intent中指定程序 要执行的动作（比如：view,edit,dial），以及程序执行到该动作时所需要的资料 。都指定好后，只要调用startActivity()，Android系统 会自动寻找最符合你指定要求的应用 程序，并执行该程序。 下面列出几种Intent 的用法 显示网页:
  • Spring定时器时间配置 adminjun spring时间配置定时器
    红圈中的值由6个数字组成，中间用空格分隔。第一个数字表示定时任务执行时间的秒，第二个数字表示分钟，第三个数字表示小时，后面三个数字表示日，月，年，< xmlnamespace prefix ="o" ns ="urn:schemas-microsoft-com:office:office" /> 测试的时候，由于是每天定时执行，所以后面三个数
  • POJ 2421 Constructing Roads 最小生成树 aijuans 最小生成树
    来源：http://poj.org/problem?id=2421 题意：还是给你n个点，然后求最小生成树。特殊之处在于有一些点之间已经连上了边。 思路：对于已经有边的点，特殊标记一下，加边的时候把这些边的权值赋值为0即可。这样就可以既保证这些边一定存在，又保证了所求的结果正确。 代码： #include <iostream> #include <cstdio>
  • 重构笔记——提取方法（Extract Method） ayaoxinchao java重构提炼函数局部变量提取方法
    提取方法（Extract Method）是最常用的重构手法之一。当看到一个方法过长或者方法很难让人理解其意图的时候，这时候就可以用提取方法这种重构手法。   下面是我学习这个重构手法的笔记：   提取方法看起来好像仅仅是将被提取方法中的一段代码，放到目标方法中。其实，当方法足够复杂的时候，提取方法也会变得复杂。当然，如果提取方法这种重构手法无法进行时，就可能需要选择其他
  • 为UILabel添加点击事件 bewithme UILabel
        默认情况下UILabel是不支持点击事件的，网上查了查居然没有一个是完整的答案，现在我提供一个完整的代码。   UILabel *l = [[UILabel alloc] initWithFrame:CGRectMake(60, 0, listV.frame.size.width - 60, listV.frame.size.height)]
  • NoSQL数据库之Redis数据库管理(PHP-REDIS实例) bijian1013 redis数据库NoSQL
    一.redis.php <?php //实例化 $redis = new Redis(); //连接服务器 $redis->connect("localhost"); //授权 $redis->auth("lamplijie"); //相关操
  • SecureCRT使用备注 bingyingao secureCRT每页行数
    SecureCRT日志和卷屏行数设置 一、使用securecrt时，设置自动日志记录功能。 1、在C:\Program Files\SecureCRT\下新建一个文件夹(也就是你的CRT可执行文件的路径），命名为Logs； 2、点击Options -> Global Options -> Default Session -> Edite Default Sett
  • 【Scala九】Scala核心三：泛型 bit1129 scala
    泛型类 package spark.examples.scala.generics class GenericClass[K, V](val k: K, val v: V) { def print() { println(k + "," + v) } } object GenericClass { def main(args: Arr
  • 素数与音乐 bookjovi 素数数学haskell
        由于一直在看haskell，不可避免的接触到了很多数学知识，其中数论最多，如素数，斐波那契数列等，很多在学生时代无法理解的数学现在似乎也能领悟到那么一点。     闲暇之余，从图书馆找了<<The music of primes>>和<<世界数学通史>>读了几遍。其中素数的音乐这本书与软件界熟知的&l
  • Java-Collections Framework学习与总结-IdentityHashMap BrokenDreams Collections
            这篇总结一下java.util.IdentityHashMap。从类名上可以猜到，这个类本质应该还是一个散列表，只是前面有Identity修饰，是一种特殊的HashMap。         简单的说，IdentityHashMap和HashM
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-享元模式-Flyweight 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/ import java.util.ArrayList; import java.util.Collection; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java
  • PS人像润饰&调色教程集锦 cherishLC PS
      1、仿制图章沿轮廓润饰——柔化图像，凸显轮廓 http://www.howzhi.com/course/retouching/   新建一个透明图层，使用仿制图章不断Alt+鼠标左键选点，设置透明度为21%，大小为修饰区域的1/3左右（比如胳膊宽度的1/3），再沿纹理方向（比如胳膊方向）进行修饰。   所有修饰完成后，对该润饰图层添加噪声，噪声大小应该和
  • 更新多个字段的UPDATE语句 crabdave update
    更新多个字段的UPDATE语句                    update tableA a set (a.v1, a.v2, a.v3, a.v4) = --使用括号确定更新的字段范围
  • hive实例讲解实现in和not in子句 daizj hivenot inin
    本文转自：http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2842855.html 当前hive不支持 in或not in 中包含查询子句的语法，所以只能通过left join实现。 假设有一个登陆表login(当天登陆记录,只有一个uid),和一个用户注册表regusers(当天注册用户，字段只有一个uid)，这两个表都包含
  • 一道24点的10+种非人类解法（2,3,10,10） dsjt 算法
    这是人类算24点的方法？！！！ 事件缘由：今天晚上突然看到一条24点状态，当时惊为天人，这NM叫人啊？以下是那条状态 朱明西 : 24点，算2 3 10 10，我LX炮狗等面对四张牌痛不欲生，结果跑跑同学扫了一眼说，算出来了，2的10次方减10的3次方。。我草这是人类的算24点啊。。 然后么。。。我就在深夜很得瑟的问室友求室友算 刚出完题，文哥的暴走之旅开始了 5秒后
  • 关于YII的菜单插件 CMenu和面包末breadcrumbs路径管理插件的一些使用问题 dcj3sjt126com yiiframework
    在使用 YIi的路径管理工具时，发现了一个问题。                    <?php         
  • 对象与关系之间的矛盾：“阻抗失配”效应[转] come_for_dream 对象
    概述   “阻抗失配”这一词组通常用来描述面向对象应用向传统的关系数据库（RDBMS）存放数据时所遇到的数据表述不一致问题。C++程序员已经被这个问题困扰了好多年，而现在的Java程序员和其它面向对象开发人员也对这个问题深感头痛。   “阻抗失配”产生的原因是因为对象模型与关系模型之间缺乏固有的亲合力。“阻抗失配”所带来的问题包括：类的层次关系必须绑定为关系模式（将对象
  • 学习编程那点事 gcq511120594 编程互联网
    一年前的夏天，我还在纠结要不要改行，要不要去学php？能学到真本事吗？改行能成功吗？太多的问题，我终于不顾一切，下定决心，辞去了工作，来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效，很顺利的就到了学校，赶巧了，正好学校搬到了新校区。先安顿了下来，过了个轻松的周末，第一次到帝都，逛逛吧！ 接下来的周一，是我噩梦的开始，学习内容对我这个零基础的人来说，除了勉强完成老师布置的作业外，我已经没有时间和精力去
  • Reverse Linked List II hcx2013 list
    Reverse a linked list from position m to n. Do it in-place and in one-pass. For example:Given 1->2->3->4->5->NULL, m = 2 and n = 4, return 
  • Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC Test HtmlUnit简介 jinnianshilongnian spring 4.1
    目录 Spring4.1新特性——综述 Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他 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 Spring4.1新特性——Spring MVC增强 Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
  • Hadoop集群工具distcp liyonghui160com
        1. 环境描述 两个集群：rock 和 stone rock无kerberos权限认证，stone有要求认证。 1. 从rock复制到stone，采用hdfs Hadoop distcp -i hdfs://rock-nn:8020/user/cxz/input hdfs://stone-nn:8020/user/cxz/运行在rock端，即源端问题：报版本
  • 一个备份MySQL数据库的简单Shell脚本 pda158 mysql脚本
    　　主脚本（用于备份mysql数据库）： 　　该Shell脚本可以自动备份 数据库。只要复制粘贴本脚本到文本编辑器中，输入数据库用户名、密码以及数据库名即可。我备份数据库使用的是mysqlump 命令。后面会对每行脚本命令进行说明。 　　 1. 分别建立目录“backup”和“oldbackup” 　　#mkdir /backup 　　#mkdir /oldbackup 　
  • 300个涵盖IT各方面的免费资源（中）——设计与编码篇 shoothao IT资源图标库图片库色彩板字体
    A. 免费的设计资源 Freebbble:来自于Dribbble的免费的高质量作品。 Dribbble:Dribbble上“免费”的搜索结果——这是巨大的宝藏。 Graphic Burger:每个像素点都做得很细的绝佳的设计资源。 Pixel Buddha:免费和优质资源的专业社区。 Premium Pixels:为那些有创意的人提供免费的素材。
  • thrift总结 - 跨语言服务开发 uule thrift
    官网 官网JAVA例子 thrift入门介绍 IBM-Apache Thrift - 可伸缩的跨语言服务开发框架 Thrift入门及Java实例演示 thrift的使用介绍   RPC    POM： <dependency> <groupId>org.apache.thrift</groupId>
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他