matlab机器学习之KNN算法

Python网络爬虫-WebSocket数据抓取程序小勇 faiss 爬虫 python 网络协议 websocket 开发语言
目录前言1、WebSocket请求的分析通常涉及以下几个方面：2、利用WebSocket爬取数据总结最后，创作不易！非常感谢大家的关注、点赞、评论啦！谢谢三连哦！好人好运连连，学习进步！工作顺利哦！博主介绍：✌专注于前后端、机器学习、人工智能应用领域开发的优质创作者、秉着互联网精神开源贡献精神，答疑解惑、坚持优质作品共享。本人是掘金/腾讯云/阿里云等平台优质作者、擅长前后端项目开发和毕业项目实战，
【rknn】onnx转rknn脚本解读以及函数解读(版本V1.7.3) 阿颖&阿伟【11-1】rknn开发板 rknn 模型转换
目录1.RKNN()示例：2.rknn.config()batch_size:mean_values：std_values：channel_mean_value:epochs：reorder_channel：force_builtin_permneed_horizontal_merge：quantized_dtype：quantized_algorithmmmse_epoch：optimizati
流行编程语言全解析：优势、应用与短板 a小胡哦 python java c++c语言 javascript swift r语言
Python：优势Python以其简洁、易读的语法闻名，新手能快速上手。丰富的库和框架，能极大地提高开发效率。适用领域数据科学与分析：处理和分析大规模数据集，进行数据可视化。典型示例：Google用Python进行数据分析，处理海量数据以支持各种业务决策。机器学习与人工智能：构建和训练模型。典型示例：OpenAI在很多人工智能项目中广泛使用Python，如GPT系列模型的研发。网络爬虫：轻松从网页
【自学笔记】机器学习基础知识点总览-持续更新 Long_poem 笔记机器学习人工智能
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机器学习重点知识点总览一、机器学习基础概念二、机器学习理论基础三、机器学习算法1.监督学习2.无监督学习3.强化学习四、机器学习处理流程五、机器学习常见问题与解决方法六、机器学习应用领域总结机器学习重点知识点总览一、机器学习基础概念定义：机器学习是一种人工智能技术，通过对数据的学习和分析，让计算机系统自动提高其性能。本质：找到
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 python scikit-learn matplotlib
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
单片机、嵌入式Linux开发大学自学路径 Oriental Son 嵌入式 MCU 单片机单片机学习 stm32 mcu linux
笔者所修读的专业为物联网工程，物联网工程是一门新兴的、热门的专业，其所涉及的学科更是又多又杂，既有计算机方向的编程语言（如C、C++、Java、Python等）、数据结构与算法、操作系统、移动端应用开发、机器学习等；软硬结合的方向有数字电路单片机开发、嵌入式Linux开发等；硬件、电路方向有电路分析、数字电路、模拟电路、传感器原理、RFID、FPGA开发等；涉及信号处理的有信号与系统、通信原理等。
强化学习：原理、概念与代码实践 AndrewHZ 深度学习新浪潮人工智能深度学习强化学习机器学习算法 deepseek
一、引言强化学习（ReinforcementLearning）作为机器学习的一个重要分支，旨在通过智能体（agent）与环境的交互，学习到最优的行为策略，以最大化长期累积奖励。它在机器人控制、游戏、自动驾驶、资源管理等众多领域都取得了显著的成功。本文将深入介绍强化学习的数学原理、核心概念，并通过公式推导来加深理解，同时结合一个具体的实例，使用Python语言进行代码实现，帮助读者全面掌握强化学习的
随机梯度下降一定会收敛么？ AndrewHZ 人工智能深度学习算法
1.什么是随机梯度下降？随机梯度下降（StochasticGradientDescent，SGD）是一种用于最小化目标函数的迭代优化算法，在机器学习和深度学习领域应用广泛。2.随机梯度下降算法的基本原理1.基于梯度的优化基础该算法是基于梯度的优化算法，用于寻找函数的最优解，通常是最小化损失函数。在机器学习和深度学习中，模型通过调整参数来最小化损失函数，以达到最佳的预测性能。2.迭代更新参数从初始的
【Python】成功解决NameError: name ‘XXX’ is not defined 云天徽上 python运行报错解决记录 python 开发语言 pandas 机器学习 numpy
【Python】成功解决NameError:name‘XXX’isnotdefined欢迎莅临我的个人主页这里是我深耕Python编程、机器学习和自然语言处理（NLP）领域，并乐于分享知识与经验的小天地！博主简介：我是云天徽上，一名对技术充满热情的探索者。多年的Python编程和机器学习实践，使我深入理解了这些技术的核心原理，并能够在实际项目中灵活应用。尤其是在NLP领域，我积累了丰富的经验，能够
Hyperparameter Tuning 原理与代码实战案例讲解 AGI大模型与大数据研究院 DeepSeek R1 &大数据AI人工智能计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
HyperparameterTuning原理与代码实战案例讲解作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词：超参数调优，模型选择，性能提升，代码实战1.背景介绍1.1问题的由来在机器学习中，模型的选择和调优是至关重要的。模型选择涉及选择合适的算法和架构，而调优则集中在优化模型参数以提升性能。然而，模型参数众多，且每个参数的取值范围可能很广，
如何在Python上安装xgboost？ cda2024 python 开发语言
在数据科学和机器学习领域，XGBoost无疑是一款备受推崇的算法工具。它以其高效、灵活和精确的特点，成为了众多数据科学家和工程师的首选。然而，对于初学者来说，如何在Python环境中成功安装XGBoost可能会成为一个挑战。本文将详细指导你在Python上安装XGBoost的过程，帮助你快速上手这一强大的机器学习工具。为什么选择XGBoost？在深入了解安装过程之前，我们先来看看XGBoost为何
K-means聚类：解锁数据隐藏结构的钥匙小村学长毕业设计 kmeans 聚类机器学习
K-means聚类：解锁数据隐藏结构的钥匙在机器学习的广阔领域中，无监督学习以其独特的魅力吸引了众多研究者和实践者。其中，K-means聚类作为一种经典且实用的无监督学习算法，以其简单高效的特点，广泛应用于市场细分、图像分割和基因聚类等领域。本文将深入探讨K-means聚类的工作原理、应用实例及其在这些领域中的具体应用，旨在揭示其如何智能划分数据，解锁隐藏结构，为相关领域提供精准导航。一、K-me
机器学习基本库之Pandas 莫名其妙 pandas 机器学习 python 数据分析
Pandas是机器学习中专门用于数据处理的库，遇到很多数据时首先要使用Pandas进行预处理得到我们想要的信息，下面让我们来看一下Pandas中有哪些操作importpandasfood_info=pandas.read_csv("food_info.csv")#将csv文件中的数据进行读取print(type(food_info))#pandas中的核心结构叫做DATAFRAMEprint(fo
【机器学习】半监督和无监督极限学习机SS-US-ELM附Matlab代码默默科研仔粉丝福利机器学习人工智能
标题：【机器学习】半监督和无监督极限学习机SS-US-ELM附Matlab代码一、引言1.1研究背景和意义概述研究的背景以及该研究在领域内的重要性。1.2研究现状分析当前领域的研究进展和存在的问题。二、极限学习机（ELM）基本原理2.1ELM的基本模型描述ELM的基本模型结构和工作原理。2.2ELM的学习过程介绍ELM的学习算法和训练过程。三、半监督极限学习机（SS-ELM）3.1SS-ELM的提
阅读论文“用于车联网安全车载通信的机器学习技术“的学习笔记饮长安千年月物联网安全安全机器学习学习
前言论文全称为MachineLearningTechnologiesforSecureVehicularCommunicationinInternetofVehicles:RecentAdvancescandApplications智能交通系统（ITS）和计算系统的快速发展为智能交通安全提供了新的科学研究，并提供了舒适和高效的解决方案。人工智能（AI）已被广泛用于优化不同研究领域的传统数据驱动方法
【AI引领潮流|未来智慧生活】国内机器聊天软件推荐（超全！）and人工智能&智能学习熔光人工智能 AI软件智能学习生活
1.AI聊天软件概述1.1AI聊天软件的关键技术1.2AI聊天软件的应用1.3AI聊天软件的挑战1.4总结2.智普清言3.文心一言4.讯飞星火5.知元AI6.白马AI7.ChatGPT8.一览AI应用链接9.人工智能10.机器学习↓个人主页：C_GUIQU↑1.AI聊天软件概述AI聊天软件是一种利用自然语言处理（NLP）、自然语言理解（NLU）和机器学习（ML）技术构建的软件，它能够理解用户的自然
机器学些|实战? dami_king 随笔机器学习
机器学习实战：从零到%1…今天聊聊机器学习（MachineLearning,ML），这个听起来高大上的技术其实并没有那么神秘。跟着我的节奏，咱们一起来探索一下如何从零开始！准备工作：安装和导入必要的库在开始我们的房价预测项目之前，我们需要准备好开发环境并导入所有必要的库。这些库将帮助我们处理数据、构建模型、评估性能以及可视化结果。安装Python和JupyterNotebook首先，确保你已经安装
正则化（Regularization）和正则表达式（Regular Expression）区别 Dontla 正则表达式
文章目录1.**正则化（Regularization）**2.**正则表达式（RegularExpression）**关键区别为什么名字相近？正则化（Regularization）和正则表达式（RegularExpression）不是同一个概念，它们是两个完全不同的术语，应用于不同的领域。1.正则化（Regularization）领域：机器学习/统计学。定义：正则化是一种用于防止模型过拟合（Ove
机器学习基本篇胖胖的小肥猫机器学习
1基本概念机器学习，分为回归，分类，聚类，降维有监督学习回归，分类，有特征，有标签，进行训练，然后对新数据进行预测无监督学习聚类，降维。题目越多，训练越好，2基本流程数据预处理——模型训练与评估可以优化为获取数据——数据预处理——EDA分析——特征工程——模型训练——可解释性分析2.0数据获取利用kaggle,天池等平台的开源数据，2.1预处理目的：让数据更符合逻辑让数据更容易计算借助函数实现变换
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
BabyAGI：开创智能自动化新时代，赋能人工智能的下一次飞跃 gs80140 基础知识科谱 AI 人工智能自动化运维
目录BabyAGI：开创智能自动化新时代，赋能人工智能的下一次飞跃什么是BabyAGI？BabyAGI的核心功能BabyAGI的应用领域BabyAGI与传统AI系统的区别BabyAGI的挑战与未来发展BabyAGI的未来展望结语BabyAGI：开创智能自动化新时代，赋能人工智能的下一次飞跃随着人工智能（AI）的不断演进，机器学习和自我优化系统已经逐步渗透到各个行业，从医疗健康到金融服务，从零售到制
机器学习和线性回归、softmax回归小名叫咸菜人工智能线性回归
监督学习监督学习（supervisedlearning）擅⻓在“给定输⼊特征”的情况下预测标签。每个“特征-标签”对都称为一个样本（example）。我们的目标是生成一个模型，能够将任何输⼊特征映射到标签（即预测）。回归——平方误差损失函数回归（regression）是最简单的监督学习任务之一。分类——交叉熵样本属于“哪一类”的问题称为分类问题回归是训练一个回归函数来输出一个数值；分类是训练一个分
吴恩达-机器学习-多元线性回归模型代码 StrawBerryTreea 机器学习机器学习线性回归 python 吴恩达
吴恩达《机器学习》2022版第一节第二周多元线性回归房价预测简单实现以下以下共两个实验，都是通过调用sklearn函数，分别实现了一元线性回归和多元线性回归的房价预测。一、一元线性回归importnumpyasnpnp.set_printoptions(precision=2)fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression#输入数据X_train=np
机器学习--实现多元线性回归 y江江江江机器学习机器学习线性回归人工智能
机器学习—实现多元线性回归本节顺延机器学习--线性回归中的内容，进一步讨论多元函数的回归问题y′=h(x)+w⊤∙x+by^{\prime}=h(x)+w^\top\bulletx+by′=h(x)+w⊤∙x+b其中,wT⋅x就是W1X1+w2X2+w3X3+⋯+wNXN\text{其中,}w^\mathrm{T}\cdotx\text{就是}_{W_1X_1}+w_2X_2+w_3X_3+\cd
线性代数导引：张量与张量空间 AI大模型应用之禅 DeepSeek R1 &AI大模型与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
线性代数，张量，张量空间，深度学习，机器学习，人工智能1.背景介绍在现代人工智能领域，深度学习和机器学习算法的蓬勃发展，使得对数据的高效处理和表示能力提出了更高的要求。线性代数作为数学基础，为理解和构建这些算法提供了坚实的基础。而张量，作为一种高维数组的表示形式，成为了深度学习和机器学习的核心数据结构。本篇文章将从线性代数的角度出发，深入探讨张量与张量空间的概念，并阐述其在深度学习和机器学习中的重
强化学习原理与代码实战案例讲解 AI天才研究院 AI大模型企业级应用开发实战 DeepSeek R1 &大数据AI人工智能大模型计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
1.背景介绍1.1什么是强化学习？强化学习（ReinforcementLearning,RL）是机器学习的一个重要分支，它关注的是智能体（Agent）如何在环境中通过与环境交互来学习最优的行为策略。与其他机器学习方法不同，强化学习并不依赖于预先标注的数据，而是通过试错的方式来学习。想象一下，你正在训练一只小狗学习坐下。你不会给它看成千上万张“坐下”的照片，而是会给它一些指令，比如“坐下”，如果它照
OpenCV机器学习（1）人工神经网络 - 多层感知器类cv::ml::ANN_MLP 村北头的码农 OpenCV opencv 机器学习人工智能
操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述cv::ml::ANN_MLP是OpenCV库中的一部分，用于实现人工神经网络-多层感知器（ArtificialNeuralNetwork-Multi-LayerPerceptron,ANN-MLP）。它提供了一种方式来创建和训练多层感知器模型，以解决分类、回归等
运用python制作一个完整的股票分析系统大懒猫软件 python 开发语言 django beautifulsoup
使用python制作一个股票分析系统，可以通过股票价格走势动态界面，实时动态监测不同类型股票的变化情况。以下是一个完整的股票分析系统开发指南，包括股票价格走势动态界面和实时监测功能。这个系统将结合网络爬虫、数据分析、机器学习和可视化技术，帮助你实时监测不同类型股票的变化情况。1.系统功能概述数据采集：使用网络爬虫技术从财经网站采集股票数据。数据处理：计算技术指标（如KDJ、BOLL）并进行数据预处
Google Cloud技术学习总结谭俊杰Jerry 人工智能
GoogleCloudPlatform（GCP）是由Google提供的一套云计算服务，帮助企业和开发者利用Google的基础设施来构建、部署和扩展应用程序。GCP提供了广泛的服务，涵盖计算、存储、数据分析、机器学习和网络等领域。以下是GoogleCloud的技术总结：核心服务计算服务GoogleComputeEngine：提供虚拟机（VM）实例，支持自定义配置，适合各种工作负载。GoogleKub
TOMCAT在POST方法提交参数丢失问题 357029540 java tomcat jsp
摘自http://my.oschina.net/luckyi/blog/213209 昨天在解决一个BUG时发现一个奇怪的问题，一个AJAX提交数据在之前都是木有问题的，突然提交出错影响其他处理流程。检查时发现页面处理数据较多，起初以为是提交顺序不正确修改后发现不是由此问题引起。于是删除掉一部分数据进行提交，较少数据能够提交成功。恢复较多数据后跟踪提交FORM DATA ，发现数
在MyEclipse中增加JSP模板删除-2008-08-18 ljy325 jsp xml MyEclipse
在D:\Program Files\MyEclipse 6.0\myeclipse\eclipse\plugins\com.genuitec.eclipse.wizards_6.0.1.zmyeclipse601200710\templates\jsp 目录下找到Jsp.vtl，复制一份，重命名为jsp2.vtl,然后把里面的内容修改为自己想要的格式，保存。然后在 D:\Progr
JavaScript常用验证脚本总结 eksliang JavaScript javaScript表单验证
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2098985 下面这些验证脚本，是我在这几年开发中的总结，今天把他放出来，也算是一种分享吧，现在在我的项目中也在用！包括日期验证、比较，非空验证、身份证验证、数值验证、Email验证、电话验证等等...! &nb
微软BI（4） 18289753290 微软BI SSIS
1） Q:查看ssis里面某个控件输出的结果： A MessageBox.Show(Dts.Variables["v_lastTimestamp"].Value.ToString()); 这是我们在包里面定义的变量 2):在关联目的端表的时候如果是一对多的关系，一定要选择唯一的那个键作为关联字段。 3) Q：ssis里面如果将多个数据源的数据插入目的端一
定时对大数据量的表进行分表对数据备份酷的飞上天空大数据量
工作中遇到数据库中一个表的数据量比较大，属于日志表。正常情况下是不会有查询操作的，但如果不进行分表数据太多，执行一条简单sql语句要等好几分钟。。分表工具：linux的shell + mysql自身提供的管理命令原理：使用一个和原表数据结构一样的表，替换原表。 linux shell内容如下： =======================开始
本质的描述与因材施教永夜-极光感想随笔
不管碰到什么事,我都下意识的想去探索本质,找寻一个最形象的描述方式。我坚信,世界上对一件事物的描述和解释,肯定有一种最形象,最贴近本质,最容易让人理解 &
很迷茫。。。随便小屋随笔
小弟我今年研一，也是从事的咱们现在最流行的专业（计算机）。本科三流学校，为了能有个更好的跳板，进入了考研大军，非常有幸能进入研究生的行业（具体学校就不说了，怕把学校的名誉给损了）。先说一下自身的条件，本科专业软件工程。主要学习就是软件开发，几乎和计算机没有什么区别。因为学校本身三流，也就是让老师带着学生学点东西，然后让学生毕业就行了。对专业性的东西了解的非常浅。就那学的语言来说
23种设计模式的意图和适用范围 aijuans 设计模式
Factory Method 意图定义一个用于创建对象的接口，让子类决定实例化哪一个类。Factory Method 使一个类的实例化延迟到其子类。　　适用性当一个类不知道它所必须创建的对象的类的时候。　　当一个类希望由它的子类来指定它所创建的对象的时候。　　当类将创建对象的职责委托给多个帮助子类中的某一个，并且你希望将哪一个帮助子类是代理者这一信息局部化的时候。 Abstr
Java中的synchronized和volatile aoyouzi java volatile synchronized
说到Java的线程同步问题肯定要说到两个关键字synchronized和volatile。说到这两个关键字，又要说道JVM的内存模型。JVM里内存分为main memory和working memory。 Main memory是所有线程共享的，working memory则是线程的工作内存，它保存有部分main memory变量的拷贝，对这些变量的更新直接发生在working memo
js数组的操作和this关键字百合不是茶 js 数组操作 this关键字
js数组的操作; 一:数组的创建: 1、数组的创建 var array = new Array();　//创建一个数组 var array = new Array([size]);　//创建一个数组并指定长度，注意不是上限，是长度 var arrayObj = new Array([element0[, element1[, ...[, elementN]]]
别人的阿里面试感悟 bijian1013 面试分享工作感悟阿里面试
原文如下：http://greemranqq.iteye.com/blog/2007170 一直做企业系统，虽然也自己一直学习技术，但是感觉还是有所欠缺，准备花几个月的时间，把互联网的东西，以及一些基础更加的深入透析，结果这次比较意外，有点突然，下面分享一下感受吧！ &nb
淘宝的测试框架Itest Bill_chen spring maven 框架单元测试 JUnit
Itest测试框架是TaoBao测试部门开发的一套单元测试框架，以Junit4为核心，集合DbUnit、Unitils等主流测试框架，应该算是比较好用的了。近期项目中用了下，有关itest的具体使用如下： 1.在Maven中引入itest框架： <dependency> <groupId>com.taobao.test</groupId&g
【Java多线程二】多路条件解决生产者消费者问题 bit1129 java多线程
package com.tom; import java.util.LinkedList; import java.util.Queue; import java.util.concurrent.ThreadLocalRandom; import java.util.concurrent.locks.Condition; import java.util.concurrent.loc
汉字转拼音pinyin4j 白糖_ pinyin4j
以前在项目中遇到汉字转拼音的情况，于是在网上找到了pinyin4j这个工具包，非常有用，别的不说了，直接下代码： import java.util.HashSet; import java.util.Set; import net.sourceforge.pinyin4j.PinyinHelper; import net.sourceforge.pinyin
org.hibernate.TransactionException: JDBC begin failed解决方案 bozch ssh 数据库异常 DBCP
org.hibernate.TransactionException: JDBC begin failed: at org.hibernate.transaction.JDBCTransaction.begin(JDBCTransaction.java:68) at org.hibernate.impl.SessionImp
java-并查集（Disjoint-set）-将多个集合合并成没有交集的集合 bylijinnan java
import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; import java.util.HashMap; import java.util.HashSet; import java.util.Iterator; import java.util.List; import java.util.Map; import java.ut
Java PrintWriter打印乱码 chenbowen00 java
一个小程序读写文件，发现PrintWriter输出后文件存在乱码，解决办法主要统一输入输出流编码格式。读文件： BufferedReader 从字符输入流中读取文本，缓冲各个字符，从而提供字符、数组和行的高效读取。可以指定缓冲区的大小，或者可使用默认的大小。大多数情况下，默认值就足够大了。通常，Reader 所作的每个读取请求都会导致对基础字符或字节流进行相应的读取请求。因
[天气与气候]极端气候环境 comsci 环境
如果空间环境出现异变...外星文明并未出现,而只是用某种气象武器对地球的气候系统进行攻击,并挑唆地球国家间的战争,经过一段时间的准备...最大限度的削弱地球文明的整体力量,然后再进行入侵...... 那么地球上的国家应该做什么样的防备工作呢? &n
oracle order by与union一起使用的用法 daizj UNION oracle order by
当使用union操作时，排序语句必须放在最后面才正确，如下：只能在union的最后一个子查询中使用order by，而这个order by是针对整个unioning后的结果集的。So：如果unoin的几个子查询列名不同，如 Sql代码 select supplier_id, supplier_name from suppliers UNI
zeus持久层读写分离单元测试 deng520159 单元测试
本文是zeus读写分离单元测试,距离分库分表,只有一步了.上代码: 1.ZeusMasterSlaveTest.java package com.dengliang.zeus.webdemo.test; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import org.junit.Assert; import org.j
Yii 截取字符串(UTF-8) 使用组件 dcj3sjt126com yii
1.将Helper.php放进protected\components文件夹下。 2.调用方法： Helper::truncate_utf8_string($content,20,false); //不显示省略号 Helper::truncate_utf8_string($content,20); //显示省略号 &n
安装memcache及php扩展 dcj3sjt126com PHP
安装memcache tar zxvf memcache-2.2.5.tgz cd memcache-2.2.5/ /usr/local/php/bin/phpize (?) ./configure --with-php-confi
JsonObject 处理日期 feifeilinlin521 java json JsonOjbect JsonArray JSONException
写这边文章的初衷就是遇到了json在转换日期格式出现了异常 net.sf.json.JSONException: java.lang.reflect.InvocationTargetException 原因是当你用Map接收数据库返回了java.sql.Date 日期的数据进行json转换出的问题话不多说直接上代码 &n
Ehcache（06）——监听器 234390216 监听器 listener ehcache
监听器 Ehcache中监听器有两种，监听CacheManager的CacheManagerEventListener和监听Cache的CacheEventListener。在Ehcache中，Listener是通过对应的监听器工厂来生产和发生作用的。下面我们将来介绍一下这两种类型的监听器。
activiti 自带设计器中chrome 34版本不能打开bug的解决 jackyrong Activiti
在acitivti modeler中，如果是chrome 34，则不能打开该设计器，其他浏览器可以，经证实为bug，参考 http://forums.activiti.org/content/activiti-modeler-doesnt-work-chrome-v34 修改为，找到 oryx.debug.js 在最头部增加 if (!Document.
微信收货地址共享接口-终极解决 laotu5i0 微信开发
最近要接入微信的收货地址共享接口，总是不成功，折腾了好几天，实在没办法网上搜到的帖子也是骂声一片。我把我碰到并解决问题的过程分享出来，希望能给微信的接口文档起到一个辅助作用，让后面进来的开发者能快速的接入，而不需要像我们一样苦逼的浪费好几天，甚至一周的青春。各种羞辱、谩骂的话就不说了，本人还算文明。如果你能搜到本贴，说明你已经碰到了各种 ed
关于人才 netkiller.github.com 工作面试招聘 netkiller 人才
关于人才每个月我都会接到许多猎头的电话，有些猎头比较专业，但绝大多数在我看来与猎头二字还是有很大差距的。与猎头接触多了，自然也了解了他们的工作，包括操作手法，总体上国内的猎头行业还处在初级阶段。总结就是“盲目推荐，以量取胜”。目前现状许多从事人力资源工作的人，根本不懂得怎么找人才。处在人才找不到企业，企业找不到人才的尴尬处境。企业招聘，通常是需要用人的部门提出招聘条件，由人
搭建 CentOS 6 服务器 - 目录 rensanning centos
(1) 安装CentOS ISO（desktop/minimal）、Cloud（AWS/阿里云）、Virtualization（VMWare、VirtualBox）详细内容 (2) Linux常用命令 cd、ls、rm、chmod...... 详细内容 (3) 初始环境设置用户管理、网络设置、安全设置...... 详细内容 (4) 常驻服务Daemon
【求助】mongoDB无法更新主键 toknowme mongodb
Query query = new Query(); query.addCriteria(new Criteria("_id").is(o.getId())); &n
jquery 页面滚动到底部自动加载插件集合 xp9802 jquery
很多社交网站都使用无限滚动的翻页技术来提高用户体验，当你页面滑到列表底部时候无需点击就自动加载更多的内容。下面为你推荐 10 个 jQuery 的无限滚动的插件： 1. jQuery ScrollPagination jQuery ScrollPagination plugin 是一个 jQuery 实现的支持无限滚动加载数据的插件。 2. jQuery Screw S

matlab机器学习之KNN算法

你可能感兴趣的:(机器学习,机器学习,KNN)