meowwzzz
meowwzzz

机器学习参考资料

TensorFlow python API r1.10官方API文档
https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/

NumPy v1.15 Manual
https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/index.html

廖雪峰python3.0教程
https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000

机器学习术语表（谷歌机器学习速成课程）
https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course/glossary

The Matplotlib API
Release: 2.2.3
Date: August 11, 2018
https://matplotlib.org/api/index.html

Matplotlib里的Pyplot API
https://matplotlib.org/api/pyplot_summary.html

你可能感兴趣的:(机器学习参考资料)

  • 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，
  • 设计模式 笔记10 | 适配器模式 在源码中的应用 | Spring源码的 AOP 注册中心存储了不同的适配器实现 | SpringMVC源码doDisPatch方法里的 HandlerAdapter 「已注销」 设计模式设计模式适配器模式spring
    文章目录一、适配器模式知识回顾二、类适配器使用案例之拓展登陆业务2.1模拟登陆的旧系统2.2旧系统拓展【类适配器】2.3旧系统拓展【接口适配器】三、适配器模式在Spring源码中的应用四、SpringMVC中的适配器模式五、总结参考资料一、适配器模式知识回顾适配器定义：将一个类的接口转换成另一种目标接口，使得原本由于接口不兼容而不能一起工作的类能一起工作适配器分类：类结构型模式（耦合读较高）和对象
  • 哈希表总结-C语言版 vanguard2021 Leetcode刷题哈希表
    目录1、哈希表的原理2、自己实现的hash表--C语言版3、C语言开源项目uthash.h中的hash接口使用指南3.1uthash.h头文件说明3.2常见的uthash.h接口以及使用方法4、实践应用参考资料：1、哈希表的原理哈希表的关键思想是使用哈希函数将键映射到存储桶。更确切地说，当我们插入一个新的键时，哈希函数将决定该键应该分配到哪个桶中，并将该键存储在相应的桶中；当我们想要搜索一个键时，
  • 流行编程语言全解析：优势、应用与短板 a小胡哦 pythonjavac++c语言javascriptswiftr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pythonscikit-learnmatplotlib
    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
  • python正则表达式必知必会的基础 豆子前端 python基础python正则表达式
    文章目录正则表达式re.match()和re.search()SRE_Matchobjectre.match()re.search()（重点）re.flags小结re.sub()re.split()re.findall()re.fullmatch()re.compile()小结方法分类注意细节正则表达式网站参考资料正则表达式本文主要讲的是正则表达式在python中的简单使用，只介绍关键的几个方法函
  • 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stm32mculinux
    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
  • 使用Python编写你的第一个算法交易程序 盼达思文体科创 Python量化金融python算法numpycondapandas金融
    背景Background最近想学习一下量化金融，总算在盈透投资者教育（IBKRCampus）板块找到一篇比较好的算法交易入门教程。我在记录实践过程后，翻译成中文写成此csdn博客，分享给大家。如果你的英语好可以直接看原文。原文在数据准备阶段，采用了pandas_datareader.data读取网络数据，实际中出现了很多问题，我换成了yfinance。可以参考文末完整代码。参考资料：https:/
  • Hyperparameter Tuning 原理与代码实战案例讲解 AGI大模型与大数据研究院 DeepSeekR1&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AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    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
  • Debian/Ubuntu云服务器配置最速实践笔记[1] 打磨怪 最速实践linuxdebianubuntu腾讯云
    在腾讯云购买了一台轻量云服务器跑几个机器人用,一篇基础配置的实践笔记系统是Debian11,理论上Ubuntu等衍生版本基本可以无修改地参考添加普通用户安装Docker安装Node.js安装miniconda安装JupyterNotebook及后台启动Q&A参考资料先关机;重置密码(设定root密码);开机添加用户//先切换到rootsuroot//添加一个普通用户sudoadduser//确定该
  • 【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 DeepSeekR1&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AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    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
  • mondb入手 木zi_鸣 mongodb
    windows 启动mongodb  编写bat文件， mongod --dbpath D:\software\MongoDBDATA mongod --help  查询各种配置 配置在mongob 打开批处理，即可启动，27017原生端口，shell操作监控端口  扩展28017，web端操作端口 启动配置文件配置， 数据更灵活 
  • 大型高并发高负载网站的系统架构 bijian1013 高并发负载均衡
            扩展Web应用程序 一.概念         简单的来说，如果一个系统可扩展，那么你可以通过扩展来提供系统的性能。这代表着系统能够容纳更高的负载、更大的数据集，并且系统是可维护的。扩展和语言、某项具体的技术都是无关的。扩展可以分为两种：         1.
  • DISPLAY变量和xhost(原创) czmmiao display
    DISPLAY 在Linux/Unix类操作系统上, DISPLAY用来设置将图形显示到何处. 直接登陆图形界面或者登陆命令行界面后使用startx启动图形, DISPLAY环境变量将自动设置为:0:0, 此时可以打开终端, 输出图形程序的名称(比如xclock)来启动程序, 图形将显示在本地窗口上, 在终端上输入printenv查看当前环境变量, 输出结果中有如下内容:DISPLAY=:0.0
  • 获取B/S客户端IP 周凡杨 java编程jspWeb浏览器
       最近想写个B/S架构的聊天系统，因为以前做过C/S架构的QQ聊天系统，所以对于Socket通信编程只是一个巩固。对于C/S架构的聊天系统，由于存在客户端Java应用，所以直接在代码中获取客户端的IP，应用的方法为：    String ip = InetAddress.getLocalHost().getHostAddress(); 然而对于WEB
  • 浅谈类和对象 朱辉辉33 编程
        类是对一类事物的总称，对象是描述一个物体的特征，类是对象的抽象。简单来说，类是抽象的，不占用内存，对象是具体的， 占用存储空间。     类是由属性和方法构成的，基本格式是public  class 类名{ //定义属性 private/public 数据类型 属性名； //定义方法 publ
  • android activity与viewpager+fragment的生命周期问题 肆无忌惮_ viewpager
    有一个Activity里面是ViewPager，ViewPager里面放了两个Fragment。 第一次进入这个Activity。开启了服务，并在onResume方法中绑定服务后，对Service进行了一定的初始化，其中调用了Fragment中的一个属性。 super.onResume(); bindService(intent, conn, BIND_AUTO_CREATE);
  • base64Encode对图片进行编码 843977358 base64图片encoder
    /** * 对图片进行base64encoder编码 * * @author mrZhang * @param path * @return */ public static String encodeImage(String path) { BASE64Encoder encoder = null; byte[] b = null; I
  • Request Header简介 aigo servlet
    当一个客户端(通常是浏览器)向Web服务器发送一个请求是，它要发送一个请求的命令行，一般是GET或POST命令，当发送POST命令时，它还必须向服务器发送一个叫“Content-Length”的请求头(Request   Header)   用以指明请求数据的长度，除了Content-Length之外，它还可以向服务器发送其它一些Headers，如：    
  • HttpClient4.3 创建SSL协议的HttpClient对象 alleni123 httpclient爬虫ssl
    public class HttpClientUtils { public static CloseableHttpClient createSSLClientDefault(CookieStore cookies){ SSLContext sslContext=null; try { sslContext=new SSLContextBuilder().l
  • java取反 -右移-左移-无符号右移的探讨 百合不是茶 位运算符 位移
    取反： 在二进制中第一位，1表示符数，0表示正数 byte a = -1; 原码：10000001 反码：11111110 补码：11111111 //异或: 00000000 byte b = -2; 原码：10000010 反码：11111101 补码：11111110 //异或: 00000001
  • java多线程join的作用与用法 bijian1013 java多线程
            对于JAVA的join，JDK 是这样说的：join public final void join （long millis ）throws InterruptedException Waits at most millis milliseconds for this thread to die. A timeout of 0 means t
  • Java发送http请求(get 与post方法请求) bijian1013 javaspring
    PostRequest.java package com.bijian.study; import java.io.BufferedReader; import java.io.DataOutputStream; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; import java.net.HttpURL
  • 【Struts2二】struts.xml中package下的action配置项默认值 bit1129 struts.xml
    在第一部份，定义了struts.xml文件，如下所示：   <!DOCTYPE struts PUBLIC "-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configuration 2.3//EN" "http://struts.apache.org/dtds/struts
  • 【Kafka十三】Kafka Simple Consumer bit1129 simple
    代码中关于Host和Port是割裂开的，这会导致单机环境下的伪分布式Kafka集群环境下，这个例子没法运行。 实际情况是需要将host和port绑定到一起，   package kafka.examples.lowlevel; import kafka.api.FetchRequest; import kafka.api.FetchRequestBuilder; impo
  • nodejs学习api ronin47 nodejs api
    NodeJS基础 什么是NodeJS JS是脚本语言，脚本语言都需要一个解析器才能运行。对于写在HTML页面里的JS，浏览器充当了解析器的角色。而对于需要独立运行的JS，NodeJS就是一个解析器。 每一种解析器都是一个运行环境，不但允许JS定义各种数据结构，进行各种计算，还允许JS使用运行环境提供的内置对象和方法做一些事情。例如运行在浏览器中的JS的用途是操作DOM，浏览器就提供了docum
  • java-64.寻找第N个丑数 bylijinnan java
    public class UglyNumber { /** * 64.查找第N个丑数 具体思路可参考 [url] http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/2541117420094245366965/[/url] * 题目：我们把只包含因子 2、3和5的数称作丑数（Ugly Number）。例如6、8都是丑数，但14
  • 二维数组（矩阵）对角线输出 bylijinnan 二维数组
    /** 二维数组 对角线输出 两个方向 例如对于数组： { 1, 2, 3, 4 }, { 5, 6, 7, 8 }, { 9, 10, 11, 12 }, { 13, 14, 15, 16 }, slash方向输出： 1 5 2 9 6 3 13 10 7 4 14 11 8 15 12 16 backslash输出： 4 3
  • [JWFD开源工作流设计]工作流跳跃模式开发关键点(今日更新) comsci 工作流
       既然是做开源软件的,我们的宗旨就是给大家分享设计和代码,那么现在我就用很简单扼要的语言来透露这个跳跃模式的设计原理    大家如果用过JWFD的ARC-自动运行控制器,或者看过代码,应该知道在ARC算法模块中有一个函数叫做SAN(),这个函数就是ARC的核心控制器,要实现跳跃模式,在SAN函数中一定要对LN链表数据结构进行操作,首先写一段代码,把
  • redis常见使用 cuityang redis常见使用
    redis 通常被认为是一个数据结构服务器，主要是因为其有着丰富的数据结构 strings、map、 list、sets、 sorted sets 引入jar包 jedis-2.1.0.jar  (本文下方提供下载) package redistest; import redis.clients.jedis.Jedis; public class Listtest
  • 配置多个redis dalan_123 redis
    配置多个redis客户端 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"       xmlns:xsi=&quo
  • attrib命令 dcj3sjt126com attr
      attrib指令用于修改文件的属性.文件的常见属性有:只读.存档.隐藏和系统.    只读属性是指文件只可以做读的操作.不能对文件进行写的操作.就是文件的写保护.    存档属性是用来标记文件改动的.即在上一次备份后文件有所改动.一些备份软件在备份的时候会只去备份带有存档属性的文件. 
  • Yii使用公共函数 dcj3sjt126com yii
    在网站项目中，没必要把公用的函数写成一个工具类，有时候面向过程其实更方便。 在入口文件index.php里添加 require_once('protected/function.php'); 即可对其引用，成为公用的函数集合。 function.php如下：   <?php /**   * This is the shortcut to D
  • linux 系统资源的查看（free、uname、uptime、netstat） eksliang netstatlinux unamelinux uptimelinux free
    linux 系统资源的查看 转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2167081   http://eksliang.iteye.com 一、free查看内存的使用情况 语法如下：   free [-b][-k][-m][-g] [-t] 参数含义 -b:直接输入free时，显示的单位是kb我们可以使用b(bytes),m
  • JAVA的位操作符 greemranqq 位运算JAVA位移<<>>>
    最近几种进制，加上各种位操作符，发现都比较模糊，不能完全掌握，这里就再熟悉熟悉。   1.按位操作符 ：    按位操作符是用来操作基本数据类型中的单个bit,即二进制位，会对两个参数执行布尔代数运算，获得结果。    与（&）运算：    1&1 = 1, 1&0 = 0, 0&0 &
  • Web前段学习网站 ihuning Web
      Web前段学习网站 菜鸟学习：http://www.w3cschool.cc/   JQuery中文网：http://www.jquerycn.cn/   内存溢出：http://outofmemory.cn/#csdn.blog   http://www.icoolxue.com/   http://www.jikexue
  • 强强联合：FluxBB 作者加盟 Flarum justjavac r
    原文：FluxBB Joins Forces With Flarum作者：Toby Zerner译文：强强联合：FluxBB 作者加盟 Flarum译者：justjavac FluxBB 是一个快速、轻量级论坛软件，它的开发者是一名德国的 PHP 天才 Franz Liedke。FluxBB 的下一个版本(2.0)将被完全重写，并已经开发了一段时间。FluxBB 看起来非常有前途的，
  • java统计在线人数（session存储信息的） macroli javaWeb
    这篇日志是我写的第三次了 前两次都发布失败！郁闷极了！   由于在web开发中常常用到这一部分所以在此记录一下，呵呵，就到备忘录了！ 我对于登录信息时使用session存储的，所以我这里是通过实现HttpSessionAttributeListener这个接口完成的。 1、实现接口类，在web.xml文件中配置监听类，从而可以使该类完成其工作。 public class Ses
  • bootstrp carousel初体验 快速构建图片播放 qiaolevip 每天进步一点点学习永无止境bootstrap纵观千象
    img{ border: 1px solid white; box-shadow: 2px 2px 12px #333; _width: expression(this.width > 600 ? "600px" : this.width + "px"); _height: expression(this.width &
  • SparkSQL读取HBase数据，通过自定义外部数据源 superlxw1234 sparksparksqlsparksql读取hbasesparksql外部数据源
    关键字：SparkSQL读取HBase、SparkSQL自定义外部数据源     前面文章介绍了SparSQL通过Hive操作HBase表。   SparkSQL从1.2开始支持自定义外部数据源(External DataSource)，这样就可以通过API接口来实现自己的外部数据源。这里基于Spark1.4.0，简单介绍SparkSQL自定义外部数据源，访
  • Spring Boot 1.3.0.M1发布 wiselyman spring boot
        Spring Boot 1.3.0.M1于6.12日发布，现在可以从Spring milestone repository下载。这个版本是基于Spring Framework 4.2.0.RC1,并在Spring Boot 1.2之上提供了大量的新特性improvements and new features。主要包含以下：   1.提供一个新的sprin
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他