- 【机器学习笔记】4 朴素贝叶斯
RIKI_1
机器学习机器学习笔记人工智能
贝叶斯方法贝叶斯分类贝叶斯分类是一类分类算法的总称,这类算法均以贝叶斯定理为基础,故统称为贝叶斯分类。朴素贝叶斯分类是这一类算法中最简单的较为常见的算法。先验概率根据以往经验和分析得到的概率。我们用()来代表在没有训练数据前假设拥有的初始概率。后验概率根据已经发生的事件来分析得到的概率。以(|)代表假设成立的情下观察到数据的概率,因为它反映了在看到训练数据后成立的置信度。联合概率是指在多元的概率分
- 朴素贝叶斯算法
YuanDaima2048
机器学习算法学习算法机器学习人工智能深度学习pythonsklearn
朴素贝叶斯算法一、基本概念二、算法及代码应用朴素贝叶斯NB算法分类算法区别其他机器学习算法:机器学习实战工具安装和使用一、基本概念朴素贝叶斯(NB)是一种基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类算法。它被广泛应用于文本分类、垃圾邮件过滤等领域。朴素贝叶斯算法简单易懂,其核心思想是假设在给定目标值时,各个属性之间相互独立。在实际应用中,朴素贝叶斯算法在垃圾邮件过滤中表现出色。它不仅准确率高,而且速度快
- 21丨朴素贝叶斯分类(下):如何对文档进行分类?
张九日zx
朴素贝叶斯分类最适合的场景就是文本分类、情感分析和垃圾邮件识别。sklearn机器学习包sklearn的全称叫Scikit-learn,它给我们提供了3个朴素贝叶斯分类算法,分别是高斯朴素贝叶斯(GaussianNB)、多项式朴素贝叶斯(MultinomialNB)和伯努利朴素贝叶斯(BernoulliNB)。自然界的现象比较适合用高斯朴素贝叶斯来处理,而文本分类是使用多项式朴素贝叶斯或者伯努利朴
- 机器学习:多项式模型朴素贝叶斯分类器(原理+python实现)
DocPark
机器学习python
简介多项式朴素贝叶斯也是多用于文本处理,其原理和计算的流程和伯努利朴素贝叶斯基本一致,唯一的区别在于单词的计数方式,由《伯努利朴素贝叶斯》一文可知,在文本处理的环节中,我们将单词是否出现在词组作为特征,但在多项式朴素贝叶斯中,我们将单词在词组中出现的次数作为特征,因此只需要更改文中setOfWords2Vec的函数即可,变成如下方式:defbagOfWords2VecMN(vocabList,in
- 8、python多项式贝叶斯文本分类(完整)
UP Lee
数据挖掘实战多项式贝叶斯文章分类
1、贝叶斯定理(BayesTheorem)朴素贝叶斯分类(NaiveBayesClassifier)贝叶斯分类算法,是统计学的一种分类方法,它是利用贝叶斯定理的概率统计知识,对离散型的数据进行分类的算法2、贝叶斯算法的类型sklearn包naive_bayes模块GaussianNB高斯贝叶斯BernoulliNB伯努利贝叶斯MultionmialNB多项式贝叶斯(需要知道具体每个特征的数值大小)
- 机器学习入门--朴素贝叶斯原理与实践
Dr.Cup
机器学习入门机器学习概率论人工智能
朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯是一种常用的分类算法,其基本思想是根据已有数据的特征和标签,学习出一个概率模型,并利用该模型对新样本进行分类。其优点在于简单快速、易于实现和解释,缺点在于对输入数据的分布做了严格的假设。具体来说,朴素贝叶斯分类器首先根据训练数据计算出每个类别的先验概率P©,即样本中每个类别占比。然后,对于给定的待分类样本,计算出它属于每个类别的条件概率P(X|C),其中X表示样本的特征向量
- Python概率建模算法和图示
亚图跨际
数学机器学习Pythonpython算法概率建模统计
要点Python朴素贝叶斯分类器解释概率学习示例Python概率论,衡量一个或多个变量相互依赖性,从数据中学习概率模型参数,贝叶斯决策论,信息论,线性代数和优化Python线性判别分析分类模型,逻辑回归,线性回归,广义线性模型Python结构化数据,图像和序列神经网络朴素贝叶斯分类器示例概率学习在机器学习的广阔领域中,概率学习开辟了自己独特的空间。在统计和概率的驱动下,概率学习侧重于对数据中存在的
- Redis持久化
yqd666
redis数据库缓存
文章目录1.什么是redis持久化?2.redis持久化机制2.1RDB2.1.1RDB触发机制2.1.1.1自动触发2.1.1.2手动触发2.1.1.3优势2.1.1.4缺点2.1.2如何检查修复dump.rdb文件2.1.3哪些情况会触发RDB快照2.1.4如何禁用快照2.1.5RDB优化配置项2.2AOF2.2.1AOF是什么?2.2.2AOF持久化工作流程2.2.3AOF缓冲区三种写回策略
- 机器学习各种算法汇总模板
怎么菜成这样
机器学习机器学习python算法随机森林支持向量机
机器学习算法模板包含了KNN,线性回归,逻辑回归,朴素贝叶斯,决策树,支持向量机,随机森林,kmeans,集成算法各种算法,特征工程,评估方式任你选择!!!#导包fromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.naive_bayesimp
- 【机器学习笔记】贝叶斯学习
住在天上的云
机器学习机器学习笔记学习贝叶斯学习人工智能
贝叶斯学习文章目录贝叶斯学习1贝叶斯学习背景2贝叶斯定理3最大后验假设MAP(MaxAPosterior)4极大似然假设ML(MaximumLikelihood)5朴素贝叶斯NB6最小描述长度MDL1贝叶斯学习背景试图发现两件事情的关系(因果关系,先决条件&结论)。执果索因:肺炎→肺癌?不好确定,换成确诊肺癌得肺炎的概率2贝叶斯定理贝叶斯定理是一种用先验慨率来推断后验慨率的公式,它可以表示为:P(
- sklearn中一些简单机器学习算法的使用
橘柚jvyou
机器学习sklearn算法
目录前言KNN算法决策树算法朴素贝叶斯算法岭回归算法线性优化算法前言本篇文章会介绍一些sklearn库中简单的机器学习算法如何使用,一些注释已经写在代码中,帮助一些小伙伴入门sklearn库的使用。注意:本篇文章只涉及到如何使用,并不会讲解原理,如果想了解原理的小伙伴请自行搜索其他技术博客或者查看官方文档。KNN算法fromsklearn.datasetsimportload_iris#导入莺尾花
- 【初中生讲机器学习】5. 从概率到朴素贝叶斯算法,一篇带你看明白!
Geeker · LStar
人工智能机器学习算法机器学习算法人工智能分类算法监督学习朴素贝叶斯
创建时间:2024-02-04最后编辑时间:2024-02-05作者:Geeker_LStar你好呀~这里是Geeker_LStar的人工智能学习专栏,很高兴遇见你~我是Geeker_LStar,一名初三学生,热爱计算机和数学,我们一起加油~!⭐(●’◡’●)⭐那就让我们开始吧!上两篇文章中,我详细讲了支持向量机(SVM)算法的原理,并用一个实例实现了它。在这一篇和下一篇中,我将分别讲解&实现朴素
- 【初中生讲机器学习】6. 分类算法中常用的模型评价指标有哪些?here!
Geeker · LStar
人工智能机器学习算法机器学习人工智能分类算法评价指标监督学习
创建时间:2024-02-07最后编辑时间:2024-02-09作者:Geeker_LStar你好呀~这里是Geeker_LStar的人工智能学习专栏,很高兴遇见你~我是Geeker_LStar,一名初三学生,热爱计算机和数学,我们一起加油~!⭐(●’◡’●)⭐那就让我们开始吧!前面已经讲了两个分类算法(SVM&朴素贝叶斯),其中在【初中生讲机器学习】4.支持向量机算法怎么用?一个实例带你看懂!中
- 云安全的基本概念(基本目标与指导方针)
夜夜流光相皎洁_小宁
网络安全#云计算安全云计算网络安全云计算安全
目录一、云安全概念概述1.1概述二、云安全的基本目标2.1安全策略开发模型2.1.1信息安全三元组2.1.1.1保密性(Confidentiality)2.1.1.2完整性(Integrity)2.1.1.3可用性(Availability)2.1.2信息安全三元组的局限性2.2其他信息安全属性2.2.1真实性2.2.2可问责性2.2.3不可否认性2.2.4可靠性三、云安全的指导方针3.1以最新理
- 机器学习:朴素贝叶斯笔记
Ningbo_JiaYT
机器学习机器学习笔记分类算法
朴素贝叶斯(NaiveBayes)是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类算法,广泛应用于机器学习和数据挖掘中。“朴素”体现在对特征之间的独立性做出了假设,即一个特征或者一个属性的出现不依赖于其他特征的出现。目录基本原理1.贝叶斯定理2.朴素的独立性假设贝叶斯定理1.简介2.贝叶斯公式算法过程1.训练模型2.预测类别类型注意事项基本原理1.贝叶斯定理朴素贝叶斯算法的核心是贝叶斯定理,即对于给定的样本数据
- 图解机器学习 | 朴素贝叶斯算法详解
Dashesand
机器学习算法人工智能
图解机器学习|朴素贝叶斯算法详解引言在众多机器学习分类算法中,本篇我们提到的朴素贝叶斯模型,和其他绝大多数分类算法都不同,也是很重要的模型之一。在机器学习中如KNN、逻辑回归、决策树等模型都是判别方法,也就是直接学习出特征输出YYY和特征XXX之间的关系(决策函数Y=f(X)Y=f(X)Y=f(X)或者条件分布P(Y∣X)P(Y|X)P(Y∣X))。但朴素贝叶斯是生成方法,它直接找出特征输出YYY
- 机器学习-朴素贝叶斯【手撕】
alstonlou
机器学习机器学习人工智能python
朴素贝叶斯概述在许多分类算法应用中,特征和标签之间的关系并非是决定性的。比如说,我们想预测一个人究竟是否会在泰坦尼克号海难中生存下来,那我们可以建一棵决策树来学习我们的训练集。在训练中,其中一个人的特征为:30岁,男,普通舱,他最后在泰坦尼克号海难中去世了。当我们测试的时候,我们发现有另一个人的特征也为:30岁,男,普通舱。基于在训练集中的学习,我们的决策树必然会给这个人打上标签:去世。然而这个人
- 机器学习 | 探索朴素贝叶斯算法的应用
亦世凡华、
#机器学习机器学习算法人工智能朴素贝叶斯经验分享
朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类算法。它被广泛应用于文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等领域,并且在实际应用中表现出色。朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法:1)对于给定的待分类项r,通过学习到的模型计算后验概率分布。2)此项出现的条件下各个目标类别出现的概率,将后验概率最大的类作为α所属的类别。核心思想:是利用特征之间的条件独立性,来对给定的数据进行分
- 4 朴素贝叶斯
奋斗的喵儿
1定义朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法2.算法及实例极大似然估计:在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述贝叶斯估计:在这里插入图片描述在这里插入图片描述总结:朴素贝叶斯法是典型的生成学习方法。生成方法由训练数据学习联合概率分布P(X,Y),然后求后验概率分布P(Y|X)。即利用训练数据学习P(X|Y)和P(Y)的估计,得到联合概率分布在这里插入图片描述朴素贝
- 机器学习实战 朴素贝叶斯分类器
shenny_
基于概率论的分类方法:朴素贝叶斯我的微信公众号:s406205391;欢迎大家一起学习,一起进步!!!k-近邻算法和决策树会给出“该数据属于哪一类”的明确回答。不过,分类器有时会产生错误结果,这是可以要求分类器给出一个最优的类别的猜测结果,同事给出这个猜测的概率估计值。朴素贝叶斯就是一个概率分类器。我们称之为“朴素”,是因为整个形式化的过程只做最原始、最简单的假设。朴素贝叶斯的优点:在数据较少的情
- 第七章 朴素贝叶斯机器学习
颜大哦
人工智能学习笔记机器学习人工智能
朴素贝叶斯是一组功能强大且易于训练的分类器,它使用贝叶斯定理来确定给定一组条件的结果的概率,“朴素”的含义是指所给定的条件都能独立存在和发生.朴素贝叶斯是多用途分类器,能在很多不同的情景下找到它的应用,例如垃圾邮件过滤、自然语言处理等.一.概率1.定义概率是反映随机事件出现的可能性大小.随机事件是指在相同条件下,可能出现也可能不出现的事件.例如:(1)抛一枚硬币,可能正面朝上,可能反面朝上,这是随
- 朴素贝叶斯原理
小森( ﹡ˆoˆ﹡ )
机器学习算法算法人工智能机器学习
朴素贝叶斯的介绍朴素贝叶斯算法(NaiveBayes,NB)是应用最为广泛的分类算法之一。它是基于贝叶斯定义和特征条件独立假设的分类器方法。由于朴素贝叶斯法基于贝叶斯公式计算得到,有着坚实的数学基础,以及稳定的分类效率。NB模型所需估计的参数很少,对缺失数据不太敏感,算法也比较简单。条件概率:表示事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率,P(A|B)在女神喜欢的条件下,职业是程序员的概率?女
- python校园舆情分析系统 可视化 情感分析 朴素贝叶斯分类算法 爬虫 大数据 毕业设计(源码)✅
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毕业设计biyesheji0001biyesheji0002python分类爬虫毕业设计贝叶斯算法舆情分析情感分析
毕业设计:2023-2024年计算机专业毕业设计选题汇总(建议收藏)毕业设计:2023-2024年最新最全计算机专业毕设选题推荐汇总感兴趣的可以先收藏起来,点赞、关注不迷路,大家在毕设选题,项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询,希望帮助同学们顺利毕业。1、项目介绍技术栈:Python语言、Django框架、数据库、Echarts可视化、scrapy爬虫技术、HTML朴素贝叶斯分类算法(情感
- 机器学习_15_贝叶斯算法
少云清
机器学习机器学习算法概率论贝叶斯算法
文章目录1贝叶斯定理相关公式2朴素贝叶斯算法2.1朴素贝叶斯算法推导2.2朴素贝叶斯算法流程3高斯朴素贝叶斯4伯努利朴素贝叶斯5多项式朴素贝叶斯6贝叶斯网络6.1最简单的一个贝叶斯网络6.2全连接贝叶斯网络6.3“正常”贝叶斯网络6.4实际贝叶斯网络:判断是否下雨6.5贝叶斯网络判定条件独立-016.6贝叶斯网络判定条件独立-026.7贝叶斯网络判定条件独立-031贝叶斯定理相关公式**先验概率P
- 2019-07-15 周学习计划
昭南小星
1.K近邻算法;决策树算法;朴素贝叶斯算法;2.10小节屈婉玲算法课;3.Go语言编程(许式伟)Channel看完;4.流畅的Python元类章节看完;5.减1KG;完成:1.alittle(5)2.0小节(0)3.None(0)4.None(0)5.103.6-103.9=-0.3(0)完成度5/100=5%
- python数据分析之数据离散化——等宽&等频&聚类离散
Mr番茄蛋
数据离散化的意义数据离散化是指将连续的数据进行分段,使其变为一段段离散化的区间。分段的原则有基于等距离、等频率或优化的方法。离散化的原因1.模型限制比如决策树、朴素贝叶斯等算法,都是基于离散型的数据展开的。如果要使用该类算法,必须将离散型的数据进行。有效的离散化能减小算法的时间和空间开销,提高系统对样本的分类聚类能力和抗噪声能力。2.离散化的特征更易理解比如工资收入,月薪2000和月薪20000,
- 100 个 NLP 面试问题
无水先生
NLP入门到精通人工智能综合自然语言处理面试人工智能
100个NLP面试问题一、说明 对于技术磨练中,其中一项很酷的技能培训是提问。不知道答案并没有多大的错;错就错在不谷歌这些疑问。本篇就是在面试之前,您将此文档复制给自己,做一个系统的模拟实战。二、经典NLP问题(共8题)TF-IDF和ML;从头开始编写TF-IDF。什么是TF-IDF中的归一化?为什么在我们这个时代需要了解TF-IDF,如何在复杂的模型中使用它?解释朴素贝叶斯的工作原理。你可以用
- 机器学习系列——(七)简单分类算法
飞影铠甲
机器学习机器学习分类人工智能
机器学习是目前人工智能领域最热门的分支之一,其中朴素贝叶斯分类算法是一种常用的分类算法。本文将详细介绍朴素贝叶斯分类算法的原理、应用以及优缺点。一、原理朴素贝叶斯分类算法是一种基于贝叶斯定理的分类算法。在分类问题中,我们需要根据给定的数据集,将不同的实例分成不同的类别。朴素贝叶斯分类算法的核心思想就是利用已知类别的训练数据来估计每个特征对于分类结果的影响,并通过这些特征值的联合概率分布来确定新实例
- 朴素贝叶斯分类算法
三三木木七
#机器学习机器学习人工智能sklearn
本文介绍了朴素贝叶斯分类算法,标记后的话一般是自己简要总结的,是比较通俗易懂的,也就是必看的。参考:西瓜书,ysu老师课件【摘要】1.分类算法:分类算法的内容是根据给定特征,求出它所属类别。2.先验概率:就是根据以往的数据分析所得到的概率。后验概率:是得到信息之后重新加以修正得到的概率。3.贝叶斯决策:贝叶斯决策理论中,我们希望选择那个最小化总体期望损失的决策。决策损失的期望值通过对所有可能状态的
- 白铁时代 —— (监督学习)原理推导
人生简洁之道
2020年-面试笔记人工智能
来自李航《统计学习方法》文章目录-1指标相似度0概论1优化类1.1朴素贝叶斯1.2k近邻-kNN1.3线性判别分析二分类LDA多分类LDA流程LDA和PCA的区别和联系1.4逻辑回归模型&最大熵模型逻辑回归最大熵模型最优化1.5感知机&SVM感知机SVM线性可分SVM线性不可分SVM对偶优化问题&非线性SVM序列最小优化算法SMO1.7概率图模型EM算法EM算法的导出和流程应用举例:高斯混合模型(
- HttpClient 4.3与4.3版本以下版本比较
spjich
javahttpclient
网上利用java发送http请求的代码很多,一搜一大把,有的利用的是java.net.*下的HttpURLConnection,有的用httpclient,而且发送的代码也分门别类。今天我们主要来说的是利用httpclient发送请求。
httpclient又可分为
httpclient3.x
httpclient4.x到httpclient4.3以下
httpclient4.3
- Essential Studio Enterprise Edition 2015 v1新功能体验
Axiba
.net
概述:Essential Studio已全线升级至2015 v1版本了!新版本为JavaScript和ASP.NET MVC添加了新的文件资源管理器控件,还有其他一些控件功能升级,精彩不容错过,让我们一起来看看吧!
syncfusion公司是世界领先的Windows开发组件提供商,该公司正式对外发布Essential Studio Enterprise Edition 2015 v1版本。新版本
- [宇宙与天文]微波背景辐射值与地球温度
comsci
背景
宇宙这个庞大,无边无际的空间是否存在某种确定的,变化的温度呢?
如果宇宙微波背景辐射值是表示宇宙空间温度的参数之一,那么测量这些数值,并观测周围的恒星能量输出值,我们是否获得地球的长期气候变化的情况呢?
&nbs
- lvs-server
男人50
server
#!/bin/bash
#
# LVS script for VS/DR
#
#./etc/rc.d/init.d/functions
#
VIP=10.10.6.252
RIP1=10.10.6.101
RIP2=10.10.6.13
PORT=80
case $1 in
start)
/sbin/ifconfig eth2:0 $VIP broadca
- java的WebCollector爬虫框架
oloz
爬虫
WebCollector主页:
https://github.com/CrawlScript/WebCollector
下载:webcollector-版本号-bin.zip将解压后文件夹中的所有jar包添加到工程既可。
接下来看demo
package org.spider.myspider;
import cn.edu.hfut.dmic.webcollector.cra
- jQuery append 与 after 的区别
小猪猪08
1、after函数
定义和用法:
after() 方法在被选元素后插入指定的内容。
语法:
$(selector).after(content)
实例:
<html>
<head>
<script type="text/javascript" src="/jquery/jquery.js"></scr
- mysql知识充电
香水浓
mysql
索引
索引是在存储引擎中实现的,因此每种存储引擎的索引都不一定完全相同,并且每种存储引擎也不一定支持所有索引类型。
根据存储引擎定义每个表的最大索引数和最大索引长度。所有存储引擎支持每个表至少16个索引,总索引长度至少为256字节。
大多数存储引擎有更高的限制。MYSQL中索引的存储类型有两种:BTREE和HASH,具体和表的存储引擎相关;
MYISAM和InnoDB存储引擎
- 我的架构经验系列文章索引
agevs
架构
下面是一些个人架构上的总结,本来想只在公司内部进行共享的,因此内容写的口语化一点,也没什么图示,所有内容没有查任何资料是脑子里面的东西吐出来的因此可能会不准确不全,希望抛砖引玉,大家互相讨论。
要注意,我这些文章是一个总体的架构经验不针对具体的语言和平台,因此也不一定是适用所有的语言和平台的。
(内容是前几天写的,现附上索引)
前端架构 http://www.
- Android so lib库远程http下载和动态注册
aijuans
andorid
一、背景
在开发Android应用程序的实现,有时候需要引入第三方so lib库,但第三方so库比较大,例如开源第三方播放组件ffmpeg库, 如果直接打包的apk包里面, 整个应用程序会大很多.经过查阅资料和实验,发现通过远程下载so文件,然后再动态注册so文件时可行的。主要需要解决下载so文件存放位置以及文件读写权限问题。
二、主要
- linux中svn配置出错 conf/svnserve.conf:12: Option expected 解决方法
baalwolf
option
在客户端访问subversion版本库时出现这个错误:
svnserve.conf:12: Option expected
为什么会出现这个错误呢,就是因为subversion读取配置文件svnserve.conf时,无法识别有前置空格的配置文件,如### This file controls the configuration of the svnserve daemon, if you##
- MongoDB的连接池和连接管理
BigCat2013
mongodb
在关系型数据库中,我们总是需要关闭使用的数据库连接,不然大量的创建连接会导致资源的浪费甚至于数据库宕机。这篇文章主要想解释一下mongoDB的连接池以及连接管理机制,如果正对此有疑惑的朋友可以看一下。
通常我们习惯于new 一个connection并且通常在finally语句中调用connection的close()方法将其关闭。正巧,mongoDB中当我们new一个Mongo的时候,会发现它也
- AngularJS使用Socket.IO
bijian1013
JavaScriptAngularJSSocket.IO
目前,web应用普遍被要求是实时web应用,即服务端的数据更新之后,应用能立即更新。以前使用的技术(例如polling)存在一些局限性,而且有时我们需要在客户端打开一个socket,然后进行通信。
Socket.IO(http://socket.io/)是一个非常优秀的库,它可以帮你实
- [Maven学习笔记四]Maven依赖特性
bit1129
maven
三个模块
为了说明问题,以用户登陆小web应用为例。通常一个web应用分为三个模块,模型和数据持久化层user-core, 业务逻辑层user-service以及web展现层user-web,
user-service依赖于user-core
user-web依赖于user-core和user-service
依赖作用范围
Maven的dependency定义
- 【Akka一】Akka入门
bit1129
akka
什么是Akka
Message-Driven Runtime is the Foundation to Reactive Applications
In Akka, your business logic is driven through message-based communication patterns that are independent of physical locatio
- zabbix_api之perl语言写法
ronin47
zabbix_api之perl
zabbix_api网上比较多的写法是python或curl。上次我用java--http://bossr.iteye.com/blog/2195679,这次用perl。for example: #!/usr/bin/perl
use 5.010 ;
use strict ;
use warnings ;
use JSON :: RPC :: Client ;
use
- 比优衣库跟牛掰的视频流出了,兄弟连Linux运维工程师课堂实录,更加刺激,更加实在!
brotherlamp
linux运维工程师linux运维工程师教程linux运维工程师视频linux运维工程师资料linux运维工程师自学
比优衣库跟牛掰的视频流出了,兄弟连Linux运维工程师课堂实录,更加刺激,更加实在!
-----------------------------------------------------
兄弟连Linux运维工程师课堂实录-计算机基础-1-课程体系介绍1
链接:http://pan.baidu.com/s/1i3GQtGL 密码:bl65
兄弟连Lin
- bitmap求哈密顿距离-给定N(1<=N<=100000)个五维的点A(x1,x2,x3,x4,x5),求两个点X(x1,x2,x3,x4,x5)和Y(
bylijinnan
java
import java.util.Random;
/**
* 题目:
* 给定N(1<=N<=100000)个五维的点A(x1,x2,x3,x4,x5),求两个点X(x1,x2,x3,x4,x5)和Y(y1,y2,y3,y4,y5),
* 使得他们的哈密顿距离(d=|x1-y1| + |x2-y2| + |x3-y3| + |x4-y4| + |x5-y5|)最大
- map的三种遍历方法
chicony
map
package com.test;
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.Iterator;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
public class TestMap {
public static v
- Linux安装mysql的一些坑
chenchao051
linux
1、mysql不建议在root用户下运行
2、出现服务启动不了,111错误,注意要用chown来赋予权限, 我在root用户下装的mysql,我就把usr/share/mysql/mysql.server复制到/etc/init.d/mysqld, (同时把my-huge.cnf复制/etc/my.cnf)
chown -R cc /etc/init.d/mysql
- Sublime Text 3 配置
daizj
配置Sublime Text
Sublime Text 3 配置解释(默认){// 设置主题文件“color_scheme”: “Packages/Color Scheme – Default/Monokai.tmTheme”,// 设置字体和大小“font_face”: “Consolas”,“font_size”: 12,// 字体选项:no_bold不显示粗体字,no_italic不显示斜体字,no_antialias和
- MySQL server has gone away 问题的解决方法
dcj3sjt126com
SQL Server
MySQL server has gone away 问题解决方法,需要的朋友可以参考下。
应用程序(比如PHP)长时间的执行批量的MYSQL语句。执行一个SQL,但SQL语句过大或者语句中含有BLOB或者longblob字段。比如,图片数据的处理。都容易引起MySQL server has gone away。 今天遇到类似的情景,MySQL只是冷冷的说:MySQL server h
- javascript/dom:固定居中效果
dcj3sjt126com
JavaScript
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&
- 使用 Spring 2.5 注释驱动的 IoC 功能
e200702084
springbean配置管理IOCOffice
使用 Spring 2.5 注释驱动的 IoC 功能
developerWorks
文档选项
将打印机的版面设置成横向打印模式
打印本页
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级别: 初级
陈 雄华 (
[email protected]), 技术总监, 宝宝淘网络科技有限公司
2008 年 2 月 28 日
&nb
- MongoDB常用操作命令
geeksun
mongodb
1. 基本操作
db.AddUser(username,password) 添加用户
db.auth(usrename,password) 设置数据库连接验证
db.cloneDataBase(fromhost)
- php写守护进程(Daemon)
hongtoushizi
PHP
转载自: http://blog.csdn.net/tengzhaorong/article/details/9764655
守护进程(Daemon)是运行在后台的一种特殊进程。它独立于控制终端并且周期性地执行某种任务或等待处理某些发生的事件。守护进程是一种很有用的进程。php也可以实现守护进程的功能。
1、基本概念
&nbs
- spring整合mybatis,关于注入Dao对象出错问题
jonsvien
DAOspringbeanmybatisprototype
今天在公司测试功能时发现一问题:
先进行代码说明:
1,controller配置了Scope="prototype"(表明每一次请求都是原子型)
@resource/@autowired service对象都可以(两种注解都可以)。
2,service 配置了Scope="prototype"(表明每一次请求都是原子型)
- 对象关系行为模式之标识映射
home198979
PHP架构企业应用对象关系标识映射
HELLO!架构
一、概念
identity Map:通过在映射中保存每个已经加载的对象,确保每个对象只加载一次,当要访问对象的时候,通过映射来查找它们。其实在数据源架构模式之数据映射器代码中有提及到标识映射,Mapper类的getFromMap方法就是实现标识映射的实现。
二、为什么要使用标识映射?
在数据源架构模式之数据映射器中
//c
- Linux下hosts文件详解
pda158
linux
1、主机名: 无论在局域网还是INTERNET上,每台主机都有一个IP地址,是为了区分此台主机和彼台主机,也就是说IP地址就是主机的门牌号。 公网:IP地址不方便记忆,所以又有了域名。域名只是在公网(INtERNET)中存在,每个域名都对应一个IP地址,但一个IP地址可有对应多个域名。 局域网:每台机器都有一个主机名,用于主机与主机之间的便于区分,就可以为每台机器设置主机
- nginx配置文件粗解
spjich
javanginx
#运行用户#user nobody;#启动进程,通常设置成和cpu的数量相等worker_processes 2;#全局错误日志及PID文件#error_log logs/error.log;#error_log logs/error.log notice;#error_log logs/error.log inf
- 数学函数
w54653520
java
public
class
S {
// 传入两个整数,进行比较,返回两个数中的最大值的方法。
public
int
get(
int
num1,
int
nu