- 《支持向量机(SVM)在医疗领域的变革性应用》
CodeJourney.
支持向量机算法机器学习
在医疗科技日新月异的今天,先进的数据分析与机器学习技术正逐渐成为提升诊疗水平、助力医学研究的关键力量。支持向量机(SVM),凭借其独特的优势,在医疗这片复杂且对精准度要求极高的领域崭露头角,带来诸多令人瞩目的应用成果。一、疾病诊断:癌症早期筛查的“火眼金睛”癌症,作为全球健康的“头号杀手”,早期诊断对提升患者生存率意义非凡。在乳腺癌筛查领域,SVM发挥着重要作用。医疗科研人员收集大量乳腺组织的影像
- 支持向量机(SVM)在肝脏CT/MRI图像分类(肝癌检测)中的应用及实现
猿享天开
医学影像支持向量机机器学习人工智能算法
博主简介:CSDN博客专家、CSDN平台优质创作者,高级开发工程师,数学专业,10年以上C/C++,C#,Java等多种编程语言开发经验,拥有高级工程师证书;擅长C/C++、C#等开发语言,熟悉Java常用开发技术,能熟练应用常用数据库SQLserver,Oracle,mysql,postgresql等进行开发应用,熟悉DICOM医学影像及DICOM协议,业余时间自学JavaScript,Vue,
- 【数据挖掘】支持向量机(SVM)
大雨淅淅
大数据数据挖掘支持向量机算法大数据回归
目录一、支持向量机(SVM)算法概述二、支持向量机(SVM)算法优缺点和改进2.1支持向量机(SVM)算法优点2.2支持向量机(SVM)算法缺点2.3支持向量机(SVM)算法改进三、支持向量机(SVM)算法实现3.1支持向量机(SVM)算法C语言实现3.2支持向量机(SVM)算法JAVA实现3.3支持向量机(SVM)算法python实现四、支持向量机(SVM)算法应用五、支持向量机(SVM)算法发
- 【字节跳动】数据挖掘面试题0006:SVM(支持向量机)详细原理
言析数智
数据挖掘常见面试题支持向量机数据挖掘算法SVM
文章大纲SVM(支持向量机)原理:用最通俗的话讲清楚1.核心思想:找一条“最安全”的分界线2.数学背后的“人话”逻辑3.处理“分不开”的情况:核函数的魔法4.为什么SVM有时比神经网络“聪明”?`5.SVM的优缺点:适合什么场景?`6.一句话总结SVM7.SVM常见的面试知识点除了原理相关内容外**1.硬间隔SVM的数学表达****2.软间隔SVM的数学表达****3.拉格朗日对偶问题推导****
- 机器学习算法_支持向量机
一、支持向量机支持向量机只能做二分类任务SVM全称支持向量机,即寻找到一个超平面使样本分成两类,且间隔最大硬间隔:如果样本线性可分,在所有样本分类都正确的情况下,寻找最大间隔;如果出现异常值或样本线性不可分,此时硬间隔无法实现软间隔:允许部分样本,在最大间隔之内,甚至在错误的一边,寻找最大间隔;目标是尽可能保持间隔宽阔和限制间隔违例之间寻找良好的平衡惩罚系数:通过惩罚系数来控制这个平衡,C值越小,
- python学智能算法(十六)|机器学习支持向量机简单示例
西猫雷婶
python学习笔记人工智能机器学习机器学习python支持向量机人工智能深度学习
【1】引言前序学习了逻辑回归等算法,相关文章链接包括且不限于:python学智能算法(十)|机器学习逻辑回归(Logistic回归)_逻辑回归算法python-CSDN博客python学智能算法(十一)|机器学习逻辑回归深入(Logistic回归)_np.random.logistic()-CSDN博客今天在此基础上更进一步,学习支持向量机,为实现较好地理解,先解读一个简单算例。【2】代码解读【2
- 回归预测 | MATLAB实现LSTM-SVR(长短期记忆神经网络-支持向量机)多输入单输出
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✅作者简介:热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知,期刊达人。内容介绍长短期记忆神经网络(LSTM)作为一种循环神经网络(RNN)的变体,擅长处理序列数据并捕捉长期依赖关系,而支持向量机(SVR)则是一种强大的回归算法,能够有效地处理高维数据并防止过拟合。将两者结合的LSTM
- 机器学习,支持向量机svm和决策树xgboost介绍
suixinm
支持向量机机器学习决策树
支持向量机(SVM)和XGBoost都是非常强大且应用广泛的机器学习算法,但它们基于不同的原理,各有其优势和劣势,适用于不同的场景。以下是两者的主要区别和优劣势对比:1.核心思想与模型类型:SVM:核心思想:找到一个最优的超平面(在特征空间中),将不同类别的样本分隔开,并且使得该超平面到两类样本中最近的样本点(支持向量)的距离(间隔)最大化。核心是几何间隔最大化。模型类型:单个模型(虽然是核方法,
- [KO机器学习] Day2 特征工程:数据预处理:序号编码、独热编码、二进制编码
码农男孩
机器学习机器学习人工智能计算机视觉算法支持向量机
场景描述类别型特征(categoricalfeature)主要是指性别(男女)、血型(A,B,AB,O)等只在有限选项内取值的特征。类别型特征原始输入通常是字符串形式,除了决策树等少数模型能直接处理字符串形式的输入,对于逻辑回归、支持向量机等模型来说,类别型特征必须经过处理转换成数值型特征才能正确工作。在对数据进行预处理时,应该怎么样处理类别型特征?难度:★☆☆☆☆①序号编码OrdinalEnco
- 基于传统机器学习SVM支持向量机进行分类和目标检测-视频介绍下自取
no_work
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内容包括:python通过SVM+SIFT实现墙体裂缝检测107python通过SVM+SIFT实现墙体裂缝检测_哔哩哔哩_bilibili该代码使用python语言编写,代码实现了一个基于SVM(支持向量机)和SIFT(尺度不变特征变换)特征的裂缝检测系统。具体来说,分为两个部分:训练部分和检测部分。训练部分:加载图像:load_images函数从指定文件夹加载图像,并为每张图像分配标签(1表示
- SVM支持向量机python实现
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经典机器学习支持向量机
支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)是一种强大的监督学习算法,主要用于分类和回归任务。SVM的核心思想是找到一个最优的超平面,使得不同类别的数据点能够被尽可能清晰地分开,并且这个超平面与最近的数据点之间有最大的间隔。这些最近的数据点被称为“支持向量”,因为它们决定了超平面的位置和方向。支持向量机的关键概念1.**最大间隔分离器**:-SVM的目标是找到一个超平面,该超平面
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1.引言在之前的机器学习之旅中,我们已经探索了许多强大的算法,例如逻辑回归、支持向量机、决策树等等。每种算法都有其独特的优势和适用场景,但它们也存在一些共同的局限性。单个模型往往难以完美地捕捉复杂的数据模式,容易受到过拟合或欠拟合的影响,并且在面对噪声数据时显得脆弱。想象一下,你正在尝试预测股票价格的涨跌。你可以使用逻辑回归,但是逻辑回归假设特征之间是线性相关的,这可能无法捕捉股票市场中的复杂非线
- 核方法、核技巧、核函数、核矩阵
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核方法(KernelMethods)和核技巧(KernelTrick)是机器学习中处理非线性问题的强大理论框架和实践工具。核心目标:征服非线性许多机器学习算法(如感知机、支持向量机SVM、主成分分析PCA)本质上是寻找线性模式或线性决策边界(直线/平面/超平面)。然而,现实世界的数据往往是线性不可分的,这意味着在原始特征空间中,无法用一条直线(或超平面)完美地将不同类别的数据点分开,或者无法用线性
- 划界与分类的艺术:支持向量机(SVM)的深度解析
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杂文支持向量机分类机器学习
划界与分类的艺术:支持向量机(SVM)的深度解析1.引言支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)是机器学习中的经典算法,以其强大的分类和回归能力在众多领域得到了广泛应用。SVM通过找到最优超平面来分隔数据,从而实现高效的分类。然而,它在高维数据中的复杂性和核方法的使用也带来了挑战。本文将深入探讨SVM的工作原理、实现技巧、适用场景及其局限性。2.SVM的数学基础与直观理解SV
- 基于CIFAR-10图像数据集的图像分类算法——MATLAB仿真
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基于CIFAR-10图像数据集的图像分类算法——MATLAB仿真图像分类是计算机视觉领域中的重要任务之一,它的目标是将输入的图像分到不同的预定义类别中。在本文中,我们将介绍一种基于CIFAR-10图像数据集和支持向量机(SVM)的图像分类算法,并使用MATLAB进行仿真实现。CIFAR-10是一个常用的图像分类数据集,它包含了10个不同类别的60000个32x32彩色图像。这些类别包括飞机、汽车、
- 核函数:解锁支持向量机的强大能力
从零开始学习人工智能
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在机器学习的世界中,支持向量机(SVM)是一种强大的分类算法,而核函数则是其背后的“魔法”,让SVM能够处理复杂的非线性问题。今天,我们就来深入探讨核函数的奥秘,看看它们是如何帮助SVM在高维空间中找到最佳决策边界的。一、核函数是什么?核函数本质上是一种计算两个向量在高维空间中内积的方法,但它避免了直接将数据映射到高维空间的复杂计算。通过核函数,我们可以巧妙地将原始数据从低维空间映射到高维空间,从
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在机器学习的世界中,支持向量机(SupportVectorMachine,简称SVM)一直以其强大的分类和回归能力而备受关注。本文将深入探讨SVM的核心功能,以及它如何在各种实际问题中发挥作用。一、SVM是什么?支持向量机是一种监督学习算法,主要用于分类和回归任务。它的核心思想是通过在特征空间中找到一个最优的分界面(超平面),将不同类别的数据点分隔开,或者拟合出一个回归函数来预测目标值。SVM的强
- 什么时候开始学习深度学习?
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人工智能机器学习深度学习学习深度学习人工智能机器学习计算机视觉知识图谱神经网络
咱们先来聊聊机器学习和深度学习的关系~这个问题其实挺常见的,之前我也跟不少同事、同学聊过。最近有好几个同学也聊过。简单说,深度学习是机器学习的一个子集,两者不是并列关系,而是“包含”关系。你可以这么理解:机器学习是一个大圈子,里面包括了各种方法,比如线性回归、决策树、支持向量机等等。而深度学习,它是基于神经网络的一类方法,尤其适合处理图像、语音、自然语言这些复杂的、非结构化的数据。深度学习为什么这
- 支持向量机(SVM)例题
phoenix@Capricornus
PR书稿支持向量机算法机器学习
对于图中所示的线性可分的20个样本数据,利用支持向量机进行预测分类,有三个支持向量A(0,2)A(0,2)A(0,2)、B(2,0)B(2,0)B(2,0)和C(−1,−1)C(-1,-1)C(−1,−1)。求支持向量机的线性判别函数。删除点A后,支持向量是否变化?求解:三个点,建立联立方程组:{w1xA+w2yA+b=1w1xB+w2yB+b=1w1xC+w2yC+b=−1\begin{case
- 支持向量机SVM:从数学原理到实际应用
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支持向量机算法机器学习语言模型自然语言处理ai人工智能
前言本篇文章全面深入地探讨了支持向量机(SVM)的各个方面,从基本概念、数学背景到Python和PyTorch的代码实现。文章还涵盖了SVM在文本分类、图像识别、生物信息学、金融预测等多个实际应用场景中的用法。一、引言背景支持向量机(SVM,SupportVectorMachines)是一种广泛应用于分类、回归、甚至是异常检测的监督学习算法。自从Vapnik和Chervonenkis在1995年首
- 基于C++实现的深度学习(cnn/svm)分类器Demo
长长同学
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1.项目简介本项目是一个基于C++实现的深度学习与传统机器学习结合的分类器Demo,主要流程为:从CSV文件读取样本数据用卷积神经网络(CNN)进行特征提取用支持向量机(SVM)进行最终分类支持模型的保存与加载提供DLL接口,方便与其他软件集成网盘地址:https://pan.baidu.com/s/1VoFdPAzueITcl_Up6hR_Wg2.主要结构与全局变量Sample结构体:存储单个样
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- 计算机视觉与深度学习 | Matlab实现INFO-BiTCN-SVM向量加权优化算法优化双向时间卷积神经网络结合支持向量机时间序列预测,含优化前后对比(Matlab完整源码和数据)
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以下是一个基于Matlab2023b实现的INFO-BiTCN-SVM时间序列预测系统的完整代码框架,包含智能优化算法、双向时间卷积网络与支持向量机的混合模型以及多指标评估体系。代码经过模块化设计,可直接运行并复现实验结果。%%主程序:INFO-BiTCN-SVM时间序列预测系统clc;clear;closeall;warningoff;%设置随机种子保证可重复性rng(2024);%加载/生成仿
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文章目录sklearn基础教程:从入门到精通一、sklearn简介二、安装与配置三、数据预处理数据导入数据清洗特征选择数据标准化与归一化四、常用模型介绍与应用线性回归逻辑回归决策树支持向量机K近邻算法随机森林集成学习五、模型评估与调优交叉验证网格搜索模型评估指标六、实战案例波士顿房价预测手写数字识别客户流失预测七、测试接口与详细解释单元测试接口测试八、总结个人博客【洛秋小站】洛秋资源小站【洛秋资源
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基于支持向量机(SVM)的P300检测分类MATLAB实现,包含数据预处理、特征提取和分类评估流程:%%P300检测分类完整流程(SVM实现)clc;clear;closeall;%%1.数据加载与模拟生成(实际应用需替换为真实数据)%生成模拟EEG数据(实际应加载真实数据)[sampleRate,numChannels,numTrials,trialLength]=deal(250,32,200
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✅作者简介:热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知,期刊达人。内容介绍摘要:支持向量机(SVM)作为一种强大的机器学习算法,在模式识别和分类预测领域展现出优异的性能。然而,SVM的性能高度依赖于其参数的选取,而参数优化是一个复杂且耗时的过程。本文提出了一种基于麻雀搜索算法(S
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支持向量机机器学习人工智能
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码记大虾
机器学习支持向量机机器学习人工智能
目录SVM的基本概念“支持向量”是什么?最大间隔的概念:让分界线尽可能远离所有点处理非线性:核技巧(KernelTrick)软间隔:允许少量错误应用场景和优缺点形象总结SVM的基本概念支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)是一种用于分类和回归的监督学习算法(主要用于分类问题,但也可以用于回归)。核心思想是找到一个最优的超平面(即是"最优分界线")来分开不同类别的数据点。(超
- PHP,安卓,UI,java,linux视频教程合集
cocos2d-x小菜
javaUIlinuxPHPandroid
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- zookeeper admin 笔记
braveCS
zookeeper
Required Software
1) JDK>=1.6
2)推荐使用ensemble的ZooKeeper(至少3台),并run on separate machines
3)在Yahoo!,zk配置在特定的RHEL boxes里,2个cpu,2G内存,80G硬盘
数据和日志目录
1)数据目录里的文件是zk节点的持久化备份,包括快照和事务日
- Spring配置多个连接池
easterfly
spring
项目中需要同时连接多个数据库的时候,如何才能在需要用到哪个数据库就连接哪个数据库呢?
Spring中有关于dataSource的配置:
<bean id="dataSource" class="com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource"
&nb
- Mysql
171815164
mysql
例如,你想myuser使用mypassword从任何主机连接到mysql服务器的话。
GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'myuser'@'%'IDENTIFIED BY 'mypassword' WI
TH GRANT OPTION;
如果你想允许用户myuser从ip为192.168.1.6的主机连接到mysql服务器,并使用mypassword作
- CommonDAO(公共/基础DAO)
g21121
DAO
好久没有更新博客了,最近一段时间工作比较忙,所以请见谅,无论你是爱看呢还是爱看呢还是爱看呢,总之或许对你有些帮助。
DAO(Data Access Object)是一个数据访问(顾名思义就是与数据库打交道)接口,DAO一般在业
- 直言有讳
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1.转载地址:http://blog.csdn.net/jasonblog/article/details/10813313
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“直言有讳”是阿里巴巴提倡的一种观念,而我在此之前并没有很深刻的认识。为什么呢?就好比是读书时候做阅读理解,我喜欢我自己的解读,并不喜欢老师给的意思。在这里也是。我自己坚持的原则是互相尊重,我觉得阿里巴巴很多价值观其实是基本的做人
- 安装CentOS 7 和Win 7后,Win7 引导丢失
随便小屋
centos
一般安装双系统的顺序是先装Win7,然后在安装CentOS,这样CentOS可以引导WIN 7启动。但安装CentOS7后,却找不到Win7 的引导,稍微修改一点东西即可。
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v
- Oracle备份与恢复案例
aijuans
oracle
Oracle备份与恢复案例
一. 理解什么是数据库恢复当我们使用一个数据库时,总希望数据库的内容是可靠的、正确的,但由于计算机系统的故障(硬件故障、软件故障、网络故障、进程故障和系统故障)影响数据库系统的操作,影响数据库中数据的正确性,甚至破坏数据库,使数据库中全部或部分数据丢失。因此当发生上述故障后,希望能重构这个完整的数据库,该处理称为数据库恢复。恢复过程大致可以分为复原(Restore)与
- JavaEE开源快速开发平台G4Studio v5.0发布
無為子
我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V5.0版本已经正式发布。
访问G4Studio网站
http://www.g4it.org
2013-04-06 发布G4Studio_V5.0版本
功能新增
(1). 新增了调用Oracle存储过程返回游标,并将游标映射为Java List集合对象的标
- Oracle显示根据高考分数模拟录取
百合不是茶
PL/SQL编程oracle例子模拟高考录取学习交流
题目要求:
1,创建student表和result表
2,pl/sql对学生的成绩数据进行处理
3,处理的逻辑是根据每门专业课的最低分线和总分的最低分数线自动的将录取和落选
1,创建student表,和result表
学生信息表;
create table student(
student_id number primary key,--学生id
- 优秀的领导与差劲的领导
bijian1013
领导管理团队
责任
优秀的领导:优秀的领导总是对他所负责的项目担负起责任。如果项目不幸失败了,那么他知道该受责备的人是他自己,并且敢于承认错误。
差劲的领导:差劲的领导觉得这不是他的问题,因此他会想方设法证明是他的团队不行,或是将责任归咎于团队中他不喜欢的那几个成员身上。
努力工作
优秀的领导:团队领导应该是团队成员的榜样。至少,他应该与团队中的其他成员一样努力工作。这仅仅因为他
- js函数在浏览器下的兼容
Bill_chen
jquery浏览器IEDWRext
做前端开发的工程师,少不了要用FF进行测试,纯js函数在不同浏览器下,名称也可能不同。对于IE6和FF,取得下一结点的函数就不尽相同:
IE6:node.nextSibling,对于FF是不能识别的;
FF:node.nextElementSibling,对于IE是不能识别的;
兼容解决方式:var Div = node.nextSibl
- 【JVM四】老年代垃圾回收:吞吐量垃圾收集器(Throughput GC)
bit1129
垃圾回收
吞吐量与用户线程暂停时间
衡量垃圾回收算法优劣的指标有两个:
吞吐量越高,则算法越好
暂停时间越短,则算法越好
首先说明吞吐量和暂停时间的含义。
垃圾回收时,JVM会启动几个特定的GC线程来完成垃圾回收的任务,这些GC线程与应用的用户线程产生竞争关系,共同竞争处理器资源以及CPU的执行时间。GC线程不会对用户带来的任何价值,因此,好的GC应该占
- J2EE监听器和过滤器基础
白糖_
J2EE
Servlet程序由Servlet,Filter和Listener组成,其中监听器用来监听Servlet容器上下文。
监听器通常分三类:基于Servlet上下文的ServletContex监听,基于会话的HttpSession监听和基于请求的ServletRequest监听。
ServletContex监听器
ServletContex又叫application
- 博弈AngularJS讲义(16) - 提供者
boyitech
jsAngularJSapiAngularProvider
Angular框架提供了强大的依赖注入机制,这一切都是有注入器(injector)完成. 注入器会自动实例化服务组件和符合Angular API规则的特殊对象,例如控制器,指令,过滤器动画等。
那注入器怎么知道如何去创建这些特殊的对象呢? Angular提供了5种方式让注入器创建对象,其中最基础的方式就是提供者(provider), 其余四种方式(Value, Fac
- java-写一函数f(a,b),它带有两个字符串参数并返回一串字符,该字符串只包含在两个串中都有的并按照在a中的顺序。
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java
public class CommonSubSequence {
/**
* 题目:写一函数f(a,b),它带有两个字符串参数并返回一串字符,该字符串只包含在两个串中都有的并按照在a中的顺序。
* 写一个版本算法复杂度O(N^2)和一个O(N) 。
*
* O(N^2):对于a中的每个字符,遍历b中的每个字符,如果相同,则拷贝到新字符串中。
* O(
- sqlserver 2000 无法验证产品密钥
Chen.H
sqlwindowsSQL ServerMicrosoft
在 Service Pack 4 (SP 4), 是运行 Microsoft Windows Server 2003、 Microsoft Windows Storage Server 2003 或 Microsoft Windows 2000 服务器上您尝试安装 Microsoft SQL Server 2000 通过卷许可协议 (VLA) 媒体。 这样做, 收到以下错误信息CD KEY的 SQ
- [新概念武器]气象战争
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气象战争的发动者必须是拥有发射深空航天器能力的国家或者组织....
原因如下:
地球上的气候变化和大气层中的云层涡旋场有密切的关系,而维持一个在大气层某个层次
- oracle 中 rollup、cube、grouping 使用详解
daizj
oraclegroupingrollupcube
oracle 中 rollup、cube、grouping 使用详解 -- 使用oracle 样例表演示 转自namesliu
-- 使用oracle 的样列库,演示 rollup, cube, grouping 的用法与使用场景
--- ROLLUP , 为了理解分组的成员数量,我增加了 分组的计数 COUNT(SAL)
- 技术资料汇总分享
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技术资料汇总 分享
本人汇总的技术资料,分享出来,希望对大家有用。
http://pan.baidu.com/s/1jGr56uE
资料主要包含:
Workflow->工作流相关理论、框架(OSWorkflow、JBPM、Activiti、fireflow...)
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Ser
- 初一下学期难记忆单词背诵第一课
dcj3sjt126com
englishword
could 能够
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February 二月
eighteenth 第十八
listen 听
careful 小心的,仔细的
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head 头;头部
- 截取视图的图片, 然后分享出去
dcj3sjt126com
OSObjective-C
OS 7 has a new method that allows you to draw a view hierarchy into the current graphics context. This can be used to get an UIImage very fast.
I implemented a category method on UIView to get the vi
- MySql重置密码
fanxiaolong
MySql重置密码
方法一:
在my.ini的[mysqld]字段加入:
skip-grant-tables
重启mysql服务,这时的mysql不需要密码即可登录数据库
然后进入mysql
mysql>use mysql;
mysql>更新 user set password=password('新密码') WHERE User='root';
mysq
- Ehcache(03)——Ehcache中储存缓存的方式
234390216
ehcacheMemoryStoreDiskStore存储驱除策略
Ehcache中储存缓存的方式
目录
1 堆内存(MemoryStore)
1.1 指定可用内存
1.2 驱除策略
1.3 元素过期
2 &nbs
- spring mvc中的@propertysource
jackyrong
spring mvc
在spring mvc中,在配置文件中的东西,可以在java代码中通过注解进行读取了:
@PropertySource 在spring 3.1中开始引入
比如有配置文件
config.properties
mongodb.url=1.2.3.4
mongodb.db=hello
则代码中
@PropertySource(&
- 重学单例模式
lanqiu17
单例Singleton模式
最近在重新学习设计模式,感觉对模式理解更加深刻。觉得有必要记下来。
第一个学的就是单例模式,单例模式估计是最好理解的模式了。它的作用就是防止外部创建实例,保证只有一个实例。
单例模式的常用实现方式有两种,就人们熟知的饱汉式与饥汉式,具体就不多说了。这里说下其他的实现方式
静态内部类方式:
package test.pattern.singleton.statics;
publ
- .NET开源核心运行时,且行且珍惜
netcome
java.net开源
背景
2014年11月12日,ASP.NET之父、微软云计算与企业级产品工程部执行副总裁Scott Guthrie,在Connect全球开发者在线会议上宣布,微软将开源全部.NET核心运行时,并将.NET 扩展为可在 Linux 和 Mac OS 平台上运行。.NET核心运行时将基于MIT开源许可协议发布,其中将包括执行.NET代码所需的一切项目——CLR、JIT编译器、垃圾收集器(GC)和核心
- 使用oscahe缓存技术减少与数据库的频繁交互
Everyday都不同
Web高并发oscahe缓存
此前一直不知道缓存的具体实现,只知道是把数据存储在内存中,以便下次直接从内存中读取。对于缓存的使用也没有概念,觉得缓存技术是一个比较”神秘陌生“的领域。但最近要用到缓存技术,发现还是很有必要一探究竟的。
缓存技术使用背景:一般来说,对于web项目,如果我们要什么数据直接jdbc查库好了,但是在遇到高并发的情形下,不可能每一次都是去查数据库,因为这样在高并发的情形下显得不太合理——
- Spring+Mybatis 手动控制事务
toknowme
mybatis
@Override
public boolean testDelete(String jobCode) throws Exception {
boolean flag = false;
&nbs
- 菜鸟级的android程序员面试时候需要掌握的知识点
xp9802
android
熟悉Android开发架构和API调用
掌握APP适应不同型号手机屏幕开发技巧
熟悉Android下的数据存储
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熟悉Android下网络通信机制,S