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不二人生
SparkML实战spark-ml回归随机森林
SparkMLlib模型训练—回归算法Randomforestregression随机森林回归(RandomForestRegression)是一种集成学习方法,通过结合多个决策树的预测结果来提升模型的准确性和稳健性。相较于单一的决策树模型,随机森林通过随机采样和多棵树的集成,减少了模型的方差,从而在处理复杂数据集时展现出更好的性能。本文将详细介绍随机森林回归的原理、实现方法、应用场景,并通过Sc
- Java垃圾回收器的工作原理
java菜
上课,老师照本宣科,实在难以理解,干脆就看书里的Java书,正好看了Java的垃圾回收器是如何工作的,觉得有必要记录一下。参考于Java编程思想第四版(ThinkinginJava)1.垃圾回收器对于提高对象的创建速度,有明显的效果问题来了,垃圾回收是释放对象,而关创建对象什么事?首先了解一下Java是如何在堆上分配内存的,Java使用“堆指针”,每分配一个对象,指针就往后移一位,类似于堆栈,这样
- 基于Python的机器学习系列(18):梯度提升分类(Gradient Boosting Classification)
会飞的Anthony
信息系统机器学习人工智能机器学习python分类
简介梯度提升(GradientBoosting)是一种集成学习方法,通过逐步添加新的预测器来改进模型。在回归问题中,我们使用梯度来最小化残差。在分类问题中,我们可以利用梯度提升来进行二分类或多分类任务。与回归不同,分类问题需要使用如softmax这样的概率模型来处理类别标签。梯度提升分类的工作原理梯度提升分类的基本步骤与回归类似,但在分类任务中,我们使用概率模型来处理预测结果:初始化模型:选择一个
- 《开启新年梦想的翅膀》李春姬2019年2月25-3月3日第一周周检视
李春姬
1、继续完成今年第一场培训任务(李春姬女性全科-孕产妇普拉提教练认证培训)并完美收工。女性全科的推广和现场培训是每一年的重头戏。今年第一场培训,明显感受到顺畅和合理整合的效果。升级的第四版教材同样也申请了注册,算是做好了基础建设。图片发自App2.我们东阳国际普拉提教育学院,为优秀学生专门定制了印制学院Logo的精致项链,奖励学习表现优秀的同学们,超级棒!图片发自App图片发自App图片发自App
- 基于Python的机器学习系列(17):梯度提升回归(Gradient Boosting Regression)
会飞的Anthony
人工智能信息系统机器学习机器学习python回归
简介梯度提升(GradientBoosting)是一种强大的集成学习方法,类似于AdaBoost,但与其不同的是,梯度提升通过在每一步添加新的预测器来减少前一步预测器的残差。这种方法通过逐步改进模型,能够有效提高预测准确性。梯度提升回归的工作原理在梯度提升回归中,我们逐步添加预测器来修正模型的残差。以下是梯度提升的基本步骤:初始化模型:选择一个初始预测器h0(x),计算该预测器的预测值。计算残差:
- 基于CNN-BiLSTM-Adaboost风电功率预测研究(Matlab代码实现)
创新优化代码学习
cnnmatlab人工智能
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、研究方法1.数据准备与预处理2.CNN特征提取3.BiLSTM序列建模4.Adaboost集成学习5.模型训练与评估三、研究优势四、未来展望2运行结果3参考文献4Matlab代码、数据⛳️赠与读者做科研,涉及到一个深在的思想系
- 机器学习基础(四)——决策树与随机森林
Bayesian小孙
机器学习基础决策树机器学习随机森林
决策树与随机森林文章目录决策树与随机森林一、知识概要(一)二、决策树使用的算法三、sklearn决策树API四、决策树的案例1.数据清洗2.特征工程3.调用决策树API五、集成学习方法-随机森林1.知识概要(二)2.集成学习API3.随机森林的案例importpandasaspdfromsklearn.feature_extractionimportDictVectorizerfromsklear
- 机器学习 之 决策树与随机森林的实现
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机器学习决策树随机森林
引言随着互联网技术的发展,垃圾邮件过滤已成为一项重要的任务。机器学习技术,尤其是决策树和随机森林,在解决这类问题时表现出色。本文将介绍随机森林的基本概念,并通过一个具体的案例——筛选垃圾电子邮件——来展示随机森林的实际应用。随机森林简介随机森林是一种基于决策树的集成学习方法,它通过构建多个决策树并综合它们的预测结果来提高准确性和防止过拟合。随机森林的工作原理主要包括以下几个步骤:自助采样:从原始数
- 每天一个数据分析题(五百零五)- 提升方法
跟着紫枫学姐学CDA
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提升方法(Boosting),是一种可以用来减小监督式学习中偏差的机器学习算法。基于Boosting的集成学习,其代表算法不包括?A.AdaboostB.GBDTC.XGBOOSTD.随机森林数据分析认证考试介绍:点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python,SQL,统计学,数据分析理论,深度学习,可视化,机器学习,Spark八个方向的专项练习题库,数据
- 每天一个数据分析题(二百二十)
跟着紫枫学姐学CDA
数据分析题库数据分析数据挖掘
在集成学习的GBDT算法中,每次训练新的决策树的目的是()?A.预测原始数据的标签B.预测上一个模型的残差C.降低模型的偏差D.降低模型的方差题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案
- C++资料电子书资源PDF免费分享
吃小南瓜�
C++c++
C++电子书这里写目录标题C++电子书目录资源获取目录《数据结构(C语言版)》(严蔚敏吴伟明编著).pdf7.6MB《C程序设计题解与上机指导》(第二版).谭浩强.pdf7.0MB《C程序设计(第四版)学习辅导》.谭浩强.扫描版.pdf13.1MB《C++程序设计》第一版(谭浩强).pdf11.8MBC程序设计语言(第二版)(BrianW.Kernighan&DenisRichie).pdf5.4
- 【深度学习】吴恩达-课后作业-搭建多层神经网络以及应用
—Xi—
深度学习深度学习机器学习人工智能python神经网络
Ng的深度学习,其实前几个月就听完了,课后作业也是大懂不懂的都做了一遍,代码也跟着各种各样的参考敲了一遍,但暑假几个月没怎么学习。。。基本也忘得差不多了,这几周回顾了一下深度学习这门课的笔记,看了别的博主的总结,对CNN,RNN,LSTM,注意力机制等网络结构进行了复盘,虽然感觉自己很心浮气躁,一边也在学集成学习那几个算法和推荐系统相关,这里也告诉自己:贪多嚼不烂,心急吃不了热豆腐,慢慢来,还是要
- 软考高级第四版备考---第四十七天(项目基本要素-项目基础)
灬拂尘灬
项目学习方法
一、项目定义:项目是为了创造独特的产品、服务或成果而进行的临时性工作。二、独特的产品、服务或成果:可交付成果是指在某一过程、阶段或项目完成时,形成的独特并可验证的产品、成果或服务;可交付成果可能是有形的,也可能是无形的。实现项目目标可能会产生一个或多个可交付成果某些项目可交付成果或活动中可能存在的相同的元素,但这并不会改变项目本质上的独特性项目可以在组织的任何层级上开展三、临时性工作:项目可宣告结
- 软考高级第四版备考---第四十二天(软件工程-部署交付)
灬拂尘灬
软件工程
一、软件部署与交付:属于软件开发的后期活动,即通过配置、安装和激活等活动来保障软件制品的后续运行。其中软件配置过程极大地影响着软件的部署结果的正确性,应用系统的配置是整个部署过程中的主要错误来源二、持续交付:持续交付是一系列开发实践方法,用来确保让代码能够快速、安全部署到生产环境中。持续交付是一个完全自动化的过程,当业务开发完成的时候,可以做到一键部署三、持续部署:3.1持续部署方案:容器技术目前
- 软考高级第四版备考---第四十一天(软件工程-需求分析)
灬拂尘灬
软件工程需求分析
一、需求层次1、需求获取是一个确定和理解不同的项目干系人的需求和约束的过程2、常见的需求获取方法包括用户访谈、问卷调查、采样、情节串联板、联合需求计划等二、需求分析:1、一个好的需求应该具有无二性、完整性、一致性、可测试性、确定性、可跟踪性、正确性、必要性等特性2、结构化分析(SA)、核心是数据字典:2.1数据模型实体关系图(E-R图)2.2功能模型数据流图(DataFlowDiagram,DFD
- 软考高级第四版备考---第四十二天(软件工程-软件实现)
灬拂尘灬
软件工程
一、软件配置管理软件配置管理活动包括软件配置管理计划、软件配置标识、软件配置控制、软件配置状态记录、软件配置审计、软件发布管理与交付等活动二、软件编码2.1程序设计语言:程序设计语言是人和计算机通信最基本工具,编码之前的一项重要工作就是选择一种恰当的程序设计语言2.2程序设计风格:程序设计风格包括四方面:源程序文档化、数据说明、语句结构和输入/输出方法2.3程序复杂性度量:定量度量程序复杂程度的方
- 软考高级第四版备考---第39天(数据管理)
灬拂尘灬
大数据
一、数据战略1.1数据战略规划:数据战略规划是在组织所有利益相关者之间达成共识的结果1.2数据战略实施:数据战略实施是组织完成数据战略规划后,逐渐实现数据职能框架的过程1.3数据战略评估:组织在数据战略评估过程中需要建立对应的业务案例和投资模型,并在整个数据战略实施过程中跟踪进度,同时做好记录供审计和评估使用二、数据治理2.1数据治理组织:数据治理组织需要包括组织架构、岗位设置、团队建设、数据责任
- 软考高级第四版备考---第四十一天(软件工程-软件设计)
灬拂尘灬
软件工程
一、结构化设计结构化设计(StructuredDesign,SD)是一种面向数据流的方法,它以SRS和SA阶段所产生的DFD和数据字典等文档为基础,是一个自顶向下、逐步求精和模块化的过程二、面向对象设计2.1面相对象设计(OOD)是OOA方法的延续,其基本思路包括对象、封装和可扩展性,其中扩展性主要通过继承和多态来实现2.2常用的OOD原则包括:单职原则:设计功能单一的类。本原则与结构化方法的高内
- 周报 | 24.8.12-24.8.18文章汇总
双木的木
深度学习拓展阅读深度学习人工智能transformer算法pythonstablediffusionllama
为了更好地整理文章和发表接下来的文章,以后每周都汇总一份周报。周报|24.8.5-24.8.11文章汇总-CSDN博客OpenCV与AI深度学习|实战|使用YoloV8实例分割识别猪的姿态(含数据集)-CSDN博客极市平台|异常检测开源数据集汇总-CSDN博客程序员学长|快速学习一个算法,集成学习-CSDN博客Coggle数据科学|行业落地分享:大模型RAG汽车应用实践_rag中的意图识别-CSD
- 随机森林学习笔记概述
好好学习的不知名程序员
随机森林学习笔记
随机森林(RandomForest)是一种集成学习方法,它通过构建多个决策树并将它们的预测结果进行投票或平均来提高预测性能。随机森林在许多实际应用中表现出了很好的性能,尤其是在分类和回归问题上。以下是关于随机森林的一些学习笔记概述:1.基本概念集成学习:通过组合多个弱学习器来提高预测性能的方法。决策树:一种基本的分类和回归方法,通过递归地将数据集分割成不同的子集来构建树形结构。随机森林:由多个决策
- 基于R语言遥感随机森林建模与空间预测
weixin_贾
统计语言类模型分布式
随机森林作为一种集成学习方法,在处理复杂数据分析任务中特别是遥感数据分析中表现出色。通过构建大量的决策树并引入随机性,随机森林在降低模型方差和过拟合风险方面具有显著优势。在训练过程中,使用Bootstrap抽样生成不同的训练集,并在节点分裂时随机选择特征子集,这使得模型具备了处理高维和非线性数据的能力。随机森林对噪声和异常值具有鲁棒性,其预测结果通过对多棵树的集成投票或平均获得,减少了单个异常对结
- 信息系统项目管理师必背核心考点(七十五)软件质量特性
qiangge2015
软考信息系统项目管理师软考高级培训信息系统项目管理师科科过信息系统项目管理师信息系统项目管理师考点信息系统项目管理师软件质量特性
科科过为您带来软考信息系统项目管理师核心重点考点(七十五)软件质量特性,内含思维导图+真题【信息系统项目管理师核心考点】软件质量特性1.功能性①适宜性②准确性③互用性④依从性⑤安全性2.可靠性①成熟性②容错性③可恢复性3.可用性①可理解性②易学性③可操作性4.效率①时间特性②资源特性5.可维护性①可分析性②可修改性③稳定性④可测试性6.可移植性①适应性②易安装性③一致性④可替换性【核心考点思维导图
- 随机森林原理&sklearn实现
一稻道人
机器学习算法&预测模型Python随机森林sklearn算法
原理定义随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法,它的基本单元是决策树,而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习(EnsembleLearning)方法。随机森林的名称中有两个关键词,一个是“随机”,一个就是“森林”。随机森林应该是机器学习算法时最先接触到的集成算法,集成学习的家族:Bagging:个体评估器之间不存在强依赖关系,一系列个体学习器可以并行生成。代表算法:随机森林(R
- 软考高级 真题 2018年上半年 信息系统项目管理师 综合知识
南方淮竹
高级信息系统项目管理师其他
全国计算机技术与软件专业技术资格(水平)考试2018年上半年信息系统项目管理师上午试卷(考试时间9:00~11:30共150分钟)1.在答题卡的指定位置上正确写入你的姓名和准考证号,并用正规2B铅笔在你写入的准考证号下填涂准考证号。2.本试卷的试题中共有75个空格,需要全部解答,每个空格1分,满分75分。3.每个空格对应一个序号,有A、B、C、D四个选项,请选择一个最恰当的选项作为解答,在答题卡相
- 2023-07-14
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易佳软考学习笔记软考中级/高级证书系统集成项目管理工程师/信息系统项目管理师是全国计算机技术与软件专业技术资格(水平)考试(简称软考)项目之一,是由国家人力资源和社会保障部、工业和信息化部共同组织的国家级考试,既属于国家职业资格考试,又是职称资格考试。系统集成项目管理工程师,属于软考三个级别中的“中级”。信息系统项目管理师,属于软考三个级别中的“高级”。通过考试的合格人员能够:掌握信息系统项目管
- 【机器学习笔记】 9 集成学习
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机器学习机器学习笔记集成学习
集成学习方法概述Bagging从训练集中进行子抽样组成每个基模型所需要的子训练集,对所有基模型预测的结果进行综合产生最终的预测结果:假设一个班级每个人的成绩都不太好,每个人单独做的考卷分数都不高,但每个人都把自己会做的部分做了,把所有考卷综合起来得到成绩就会比一个人做的高Boosting训练过程为阶梯状,基模型按次序一一进行训练(实现上可以做到并行),基模型的训练集按照某种策略每次都进行一定的转化
- 【软考高级信息系统项目管理师--第二十四章:法律法规与标准规范】
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作者:“码上有前”文章简介:软考高级–信息系统项目管理师欢迎小伙伴们点赞、收藏⭐、留言第二十二章:组织通用治理组织战略组织战略类型组织战略特性组织的产品和服务战略类型常用的组织成功关键因素分析方法组织能力要素绩效计划绩效实施绩效评估转型升级数字化转型实施组织战略在不同的生存和发展阶段,组织会对其目标、实力和环境做出不同的认识和反应,因此组织战略必须具备动态适应性。组织战略类型1、发展型战略2、稳定
- 【软考高级信息系统项目管理师--第二十三章:组织通用管理】
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软考高项职场和发展经验分享程序人生pat考试笔记
作者:“码上有前”文章简介:软考高级–信息系统项目管理师欢迎小伙伴们点赞、收藏⭐、留言第二十三章:组织通用管理人力资源管理人力资源管理目标人力资源管理包括工作分析方法分为岗位设计主要工作内容人力资源战略类型人力资源需求预测人力资源的供给预测和需求预测招聘策略包括实施工作评价的方法薪水调整流程管理知识管理市场营销人力资源管理人力资源管理目标1、建立员工招聘和选择体系,以获取更符合组织需要的员工2、充
- 如何做好结题工作
蓦然回首客
【燃梦行动.阅读】我是王滨我在坚持“燃梦行动”!【信念】目标虽远,持行必至。持之以恒,久必芬芳【目标】三年读完100本书【打卡】第90天20200607【书目1】《教师如何做课题》【作者】李冲锋【版次】华东师范大学出版社,2020年1月第四版【页数】共274页【进度】261-269【用时】10分钟【感悟】我今天读了李冲锋主编的《教师如何做课题》第九章如何做好结题工作编篓编篓,重在收口。结题相对于课
- knob UI插件使用
换个号韩国红果果
JavaScriptjsonpknob
图形是用canvas绘制的
js代码
var paras = {
max:800,
min:100,
skin:'tron',//button type
thickness:.3,//button width
width:'200',//define canvas width.,canvas height
displayInput:'tr
- Android+Jquery Mobile学习系列(5)-SQLite数据库
白糖_
JQuery Mobile
目录导航
SQLite是轻量级的、嵌入式的、关系型数据库,目前已经在iPhone、Android等手机系统中使用,SQLite可移植性好,很容易使用,很小,高效而且可靠。
因为Android已经集成了SQLite,所以开发人员无需引入任何JAR包,而且Android也针对SQLite封装了专属的API,调用起来非常快捷方便。
我也是第一次接触S
- impala-2.1.2-CDH5.3.2
dayutianfei
impala
最近在整理impala编译的东西,简单记录几个要点:
根据官网的信息(https://github.com/cloudera/Impala/wiki/How-to-build-Impala):
1. 首次编译impala,推荐使用命令:
${IMPALA_HOME}/buildall.sh -skiptests -build_shared_libs -format
2.仅编译BE
${I
- 求二进制数中1的个数
周凡杨
java算法二进制
解法一:
对于一个正整数如果是偶数,该数的二进制数的最后一位是 0 ,反之若是奇数,则该数的二进制数的最后一位是 1 。因此,可以考虑利用位移、判断奇偶来实现。
public int bitCount(int x){
int count = 0;
while(x!=0){
if(x%2!=0){ /
- spring中hibernate及事务配置
g21121
Hibernate
hibernate的sessionFactory配置:
<!-- hibernate sessionFactory配置 -->
<bean id="sessionFactory"
class="org.springframework.orm.hibernate3.LocalSessionFactoryBean">
<
- log4j.properties 使用
510888780
log4j
log4j.properties 使用
一.参数意义说明
输出级别的种类
ERROR、WARN、INFO、DEBUG
ERROR 为严重错误 主要是程序的错误
WARN 为一般警告,比如session丢失
INFO 为一般要显示的信息,比如登录登出
DEBUG 为程序的调试信息
配置日志信息输出目的地
log4j.appender.appenderName = fully.qua
- Spring mvc-jfreeChart柱图(2)
布衣凌宇
jfreechart
上一篇中生成的图是静态的,这篇将按条件进行搜索,并统计成图表,左面为统计图,右面显示搜索出的结果。
第一步:导包
第二步;配置web.xml(上一篇有代码)
建BarRenderer类用于柱子颜色
import java.awt.Color;
import java.awt.Paint;
import org.jfree.chart.renderer.category.BarR
- 我的spring学习笔记14-容器扩展点之PropertyPlaceholderConfigurer
aijuans
Spring3
PropertyPlaceholderConfigurer是个bean工厂后置处理器的实现,也就是BeanFactoryPostProcessor接口的一个实现。关于BeanFactoryPostProcessor和BeanPostProcessor类似。我会在其他地方介绍。
PropertyPlaceholderConfigurer可以将上下文(配置文件)中的属性值放在另一个单独的标准java
- maven 之 cobertura 简单使用
antlove
maventestunitcoberturareport
1. 创建一个maven项目
2. 创建com.CoberturaStart.java
package com;
public class CoberturaStart {
public void helloEveryone(){
System.out.println("=================================================
- 程序的执行顺序
百合不是茶
JAVA执行顺序
刚在看java核心技术时发现对java的执行顺序不是很明白了,百度一下也没有找到适合自己的资料,所以就简单的回顾一下吧
代码如下;
经典的程序执行面试题
//关于程序执行的顺序
//例如:
//定义一个基类
public class A(){
public A(
- 设置session失效的几种方法
bijian1013
web.xmlsession失效监听器
在系统登录后,都会设置一个当前session失效的时间,以确保在用户长时间不与服务器交互,自动退出登录,销毁session。具体设置很简单,方法有三种:(1)在主页面或者公共页面中加入:session.setMaxInactiveInterval(900);参数900单位是秒,即在没有活动15分钟后,session将失效。这里要注意这个session设置的时间是根据服务器来计算的,而不是客户端。所
- java jvm常用命令工具
bijian1013
javajvm
一.概述
程序运行中经常会遇到各种问题,定位问题时通常需要综合各种信息,如系统日志、堆dump文件、线程dump文件、GC日志等。通过虚拟机监控和诊断工具可以帮忙我们快速获取、分析需要的数据,进而提高问题解决速度。 本文将介绍虚拟机常用监控和问题诊断命令工具的使用方法,主要包含以下工具:
&nbs
- 【Spring框架一】Spring常用注解之Autowired和Resource注解
bit1129
Spring常用注解
Spring自从2.0引入注解的方式取代XML配置的方式来做IOC之后,对Spring一些常用注解的含义行为一直处于比较模糊的状态,写几篇总结下Spring常用的注解。本篇包含的注解有如下几个:
Autowired
Resource
Component
Service
Controller
Transactional
根据它们的功能、目的,可以分为三组,Autow
- mysql 操作遇到safe update mode问题
bitray
update
我并不知道出现这个问题的实际原理,只是通过其他朋友的博客,文章得知的一个解决方案,目前先记录一个解决方法,未来要是真了解以后,还会继续补全.
在mysql5中有一个safe update mode,这个模式让sql操作更加安全,据说要求有where条件,防止全表更新操作.如果必须要进行全表操作,我们可以执行
SET
- nginx_perl试用
ronin47
nginx_perl试用
因为空闲时间比较多,所以在CPAN上乱翻,看到了nginx_perl这个项目(原名Nginx::Engine),现在托管在github.com上。地址见:https://github.com/zzzcpan/nginx-perl
这个模块的目的,是在nginx内置官方perl模块的基础上,实现一系列异步非阻塞的api。用connector/writer/reader完成类似proxy的功能(这里
- java-63-在字符串中删除特定的字符
bylijinnan
java
public class DeleteSpecificChars {
/**
* Q 63 在字符串中删除特定的字符
* 输入两个字符串,从第一字符串中删除第二个字符串中所有的字符。
* 例如,输入”They are students.”和”aeiou”,则删除之后的第一个字符串变成”Thy r stdnts.”
*/
public static voi
- EffectiveJava--创建和销毁对象
ccii
创建和销毁对象
本章内容:
1. 考虑用静态工厂方法代替构造器
2. 遇到多个构造器参数时要考虑用构建器(Builder模式)
3. 用私有构造器或者枚举类型强化Singleton属性
4. 通过私有构造器强化不可实例化的能力
5. 避免创建不必要的对象
6. 消除过期的对象引用
7. 避免使用终结方法
1. 考虑用静态工厂方法代替构造器
类可以通过
- [宇宙时代]四边形理论与光速飞行
comsci
从四边形理论来推论 为什么光子飞船必须获得星光信号才能够进行光速飞行?
一组星体组成星座 向空间辐射一组由复杂星光信号组成的辐射频带,按照四边形-频率假说 一组频率就代表一个时空的入口
那么这种由星光信号组成的辐射频带就代表由这些星体所控制的时空通道,该时空通道在三维空间的投影是一
- ubuntu server下python脚本迁移数据
cywhoyi
pythonKettlepymysqlcx_Oracleubuntu server
因为是在Ubuntu下,所以安装python、pip、pymysql等都极其方便,sudo apt-get install pymysql,
但是在安装cx_Oracle(连接oracle的模块)出现许多问题,查阅相关资料,发现这边文章能够帮我解决,希望大家少走点弯路。http://www.tbdazhe.com/archives/602
1.安装python
2.安装pip、pymysql
- Ajax正确但是请求不到值解决方案
dashuaifu
Ajaxasync
Ajax正确但是请求不到值解决方案
解决方案:1 . async: false , 2. 设置延时执行js里的ajax或者延时后台java方法!!!!!!!
例如:
$.ajax({ &
- windows安装配置php+memcached
dcj3sjt126com
PHPInstallmemcache
Windows下Memcached的安装配置方法
1、将第一个包解压放某个盘下面,比如在c:\memcached。
2、在终端(也即cmd命令界面)下输入 'c:\memcached\memcached.exe -d install' 安装。
3、再输入: 'c:\memcached\memcached.exe -d start' 启动。(需要注意的: 以后memcached将作为windo
- iOS开发学习路径的一些建议
dcj3sjt126com
ios
iOS论坛里有朋友要求回答帖子,帖子的标题是: 想学IOS开发高阶一点的东西,从何开始,然后我吧啦吧啦回答写了很多。既然敲了那么多字,我就把我写的回复也贴到博客里来分享,希望能对大家有帮助。欢迎大家也到帖子里讨论和分享,地址:http://bbs.csdn.net/topics/390920759
下面是我回复的内容:
结合自己情况聊下iOS学习建议,
- Javascript闭包概念
fanfanlovey
JavaScript闭包
1.参考资料
http://www.jb51.net/article/24101.htm
http://blog.csdn.net/yn49782026/article/details/8549462
2.内容概述
要理解闭包,首先需要理解变量作用域问题
内部函数可以饮用外面全局变量
var n=999;
functio
- yum安装mysql5.6
haisheng
mysql
1、安装http://dev.mysql.com/get/mysql-community-release-el7-5.noarch.rpm
2、yum install mysql
3、yum install mysql-server
4、vi /etc/my.cnf 添加character_set_server=utf8
- po/bo/vo/dao/pojo的详介
IT_zhlp80
javaBOVODAOPOJOpo
JAVA几种对象的解释
PO:persistant object持久对象,可以看成是与数据库中的表相映射的java对象。最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录,多个记录可以用PO的集合。PO中应该不包含任何对数据库的操作.
VO:value object值对象。通常用于业务层之间的数据传递,和PO一样也是仅仅包含数据而已。但应是抽象出的业务对象,可
- java设计模式
kerryg
java设计模式
设计模式的分类:
一、 设计模式总体分为三大类:
1、创建型模式(5种):工厂方法模式,抽象工厂模式,单例模式,建造者模式,原型模式。
2、结构型模式(7种):适配器模式,装饰器模式,代理模式,外观模式,桥接模式,组合模式,享元模式。
3、行为型模式(11种):策略模式,模版方法模式,观察者模式,迭代子模式,责任链模式,命令模式,备忘录模式,状态模式,访问者
- [1]CXF3.1整合Spring开发webservice——helloworld篇
木头.java
springwebserviceCXF
Spring 版本3.2.10
CXF 版本3.1.1
项目采用MAVEN组织依赖jar
我这里是有parent的pom,为了简洁明了,我直接把所有的依赖都列一起了,所以都没version,反正上面已经写了版本
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="ht
- Google 工程师亲授:菜鸟开发者一定要投资的十大目标
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工作感悟人生
身为软件开发者,有什么是一定得投资的? Google 软件工程师 Emanuel Saringan 整理了十项他认为必要的投资,第一项就是身体健康,英文与数学也都是必备能力吗?来看看他怎么说。(以下文字以作者第一人称撰写)) 你的健康 无疑地,软件开发者是世界上最久坐不动的职业之一。 每天连坐八到十六小时,休息时间只有一点点,绝对会让你的鲔鱼肚肆无忌惮的生长。肥胖容易扩大罹患其他疾病的风险,
- linux打开最大文件数量1,048,576
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clinux
File descriptors are represented by the C int type. Not using a special type is often considered odd, but is, historically, the Unix way. Each Linux process has a maximum number of files th
- java语言中PO、VO、DAO、BO、POJO几种对象的解释
衞酆夼
javaVOBOPOJOpo
PO:persistant object持久对象
最形象的理解就是一个PO就是数据库中的一条记录。好处是可以把一条记录作为一个对象处理,可以方便的转为其它对象。可以看成是与数据库中的表相映射的java对象。最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录,多个记录可以用PO的集合。PO中应该不包含任何对数据库的操作。
BO:business object业务对象
封装业务逻辑的java对象