- Python机器学习笔记：CART算法实战
战争热诚
完整代码及其数据，请移步小编的GitHub传送门：请点击我如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote前言在python机器学习笔记：深入学习决策树算法原理一文中我们提到了决策树里的ID3算法，C4.5算法，并且大概的了
- 机器学习笔记
rl染离
机器学习笔记人工智能
什么是机器学习：机器学习是一门多学科交叉专业，涵盖概率论知识，统计学知识，近似理论知识和复杂算法知识，使用计算机作为工具并致力于真实实时的模拟人类学习方式，并将现有内容进行知识结构划分来有效提高学习效率。机器学习有下面几种定义：（1）机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能。（2）机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究。（3）
- 机器学习笔记（KNN算法）
空木幻城
机器学习python机器学习算法
情景分析现在一个二维平面上有众多点(x1,y1),(x2,y2)...(xn,yn)(x_1,y_1),(x_2,y_2)...(x_n,y_n)(x1,y1),(x2,y2)...(xn,yn)，我也知道它们所属哪个类别，现在给出一个点(x,y)(x,y)(x,y)，问这个点是属于哪个类的。这是一个典型的分类问题重要概念相邻点的个数K相邻点的个数Kknn中最重要的概念就是这个了，也是唯一需要理解
- 【机器学习笔记】 9 集成学习
RIKI_1
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
- 吴恩达机器学习全课程笔记第二篇
亿维数组
MachineLearning机器学习笔记人工智能学习
目录前言P31-P33logistics（逻辑）回归决策边界P34-P36逻辑回归的代价函数梯度下降的实现P37-P41过拟合问题正则化代价函数正则化线性回归正则化logistics回归前言这是吴恩达机器学习笔记的第二篇，第一篇笔记请见：吴恩达机器学习全课程笔记第一篇完整的课程链接如下：吴恩达机器学习教程（bilibili）推荐网站：scikit-learn中文社区吴恩达机器学习学习资料（gith
- 【机器学习笔记】7 KNN算法
RIKI_1
机器学习机器学习笔记算法
距离度量欧氏距离(Euclideandistance)欧几里得度量（EuclideanMetric）（也称欧氏距离）是一个通常采用的距离定义，指在维空间中两个点之间的真实距离，或者向量的自然长度（即该点到原点的距离）。在二维和三维空间中的欧氏距离就是两点之间的实际距离。曼哈顿距离(Manhattandistance)想象你在城市道路里，要从一个十字路口开车到另外一个十字路口，驾驶距离是两点间的直线
- 【机器学习笔记】14 关联规则
RIKI_1
机器学习机器学习笔记人工智能
关联规则概述关联规则（AssociationRules）反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性。如果两个或者多个事物之间存在一定的关联关系，那么，其中一个事物就能够通过其他事物预测到。关联规则可以看作是一种IF-THEN关系。假设商品A被客户购买，那么在相同的交易ID下，商品B也被客户挑选的机会就被发现了。有没有发生过这样的事：你出去买东西，结果却买了比你计划的多得多的东西？这是一种被称为
- 【机器学习笔记】13 降维
RIKI_1
机器学习机器学习笔记人工智能
降维概述维数灾难维数灾难(CurseofDimensionality)：通常是指在涉及到向量的计算的问题中，随着维数的增加，计算量呈指数倍增长的一种现象。在很多机器学习问题中，训练集中的每条数据经常伴随着上千、甚至上万个特征。要处理这所有的特征的话，不仅会让训练非常缓慢，还会极大增加搜寻良好解决方案的困难。这个问题就是我们常说的维数灾难。维数灾难涉及数字分析、抽样、组合、机器学习、数据挖掘和数据库
- 【机器学习笔记】8 决策树
RIKI_1
机器学习机器学习笔记决策树
决策树原理决策树是从训练数据中学习得出一个树状结构的模型。决策树属于判别模型。决策树是一种树状结构，通过做出一系列决策（选择）来对数据进行划分，这类似于针对一系列问题进行选择。决策树的决策过程就是从根节点开始，测试待分类项中对应的特征属性，并按照其值选择输出分支，直到叶子节点，将叶子节点的存放的类别作为决策结果。以下小美相亲的例子就是决策树决策树算法是一种归纳分类算法，它通过对训练集的学习，挖掘出
- 【机器学习笔记】 15 机器学习项目流程
RIKI_1
机器学习机器学习笔记人工智能
机器学习的一般步骤数据清洗数据清洗是指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。与问卷审核不同，录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成。探索性数据分析(EDA探索性数据分析（EDA）是一个开放式流程，我们制作绘图并计算统计数据，以便探索我们的数据。目的是找到异常，模式，趋势或关系。这些可能是有趣的（例如，找到两个变量之间的相关性），或者它们可用
- 【机器学习笔记】5 机器学习实践
RIKI_1
机器学习机器学习笔记人工智能
数据集划分子集划分训练集（TrainingSet）：帮助我们训练模型，简单的说就是通过训练集的数据让我们确定拟合曲线的参数。验证集（ValidationSet）：也叫做开发集（DevSet），用来做模型选择（modelselection），即做模型的最终优化及确定的，用来辅助我们的模型的构建，即训练超参数，可选；测试集（TestSet）：为了测试已经训练好的模型的精确度。三者划分：训练集、验证集、
- 【机器学习笔记】11 支持向量机
RIKI_1
机器学习机器学习笔记支持向量机
支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）支持向量机是一类按监督学习（supervisedlearning）方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalizedlinearclassifier），其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面（maximum-marginhyperplane）。与逻辑回归和神经网络相比，支持向量机，在学习复杂的非线性方程时提供了一种更为清
- 【机器学习笔记】12 聚类
RIKI_1
机器学习机器学习笔记聚类
无监督学习概述监督学习在一个典型的监督学习中，训练集有标签，我们的目标是找到能够区分正样本和负样本的决策边界，需要据此拟合一个假设函数。无监督学习与此不同的是，在无监督学习中，我们的数据没有附带任何标签，无监督学习主要分为聚类、降维、关联规则、推荐系统等方面。主要的无监督学习方法聚类（Clustering）如何将教室里的学生按爱好、身高划分为5类？降维（DimensionalityReductio
- 【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
- 【机器学习笔记】 6 机器学习库Scikit-learn
RIKI_1
机器学习机器学习笔记scikit-learn
Scikit-learn概述Scikit-learn是基于NumPy、SciPy和Matplotlib的开源Python机器学习包,它封装了一系列数据预处理、机器学习算法、模型选择等工具,是数据分析师首选的机器学习工具包。自2007年发布以来，scikit-learn已经成为Python重要的机器学习库了，scikit-learn简称sklearn，支持包括分类，回归，降维和聚类四大机器学习算法。
- 【机器学习笔记】10 人工神经网络
RIKI_1
机器学习机器学习笔记人工智能
人工神经网络发展史1943年，心理学家McCulloch和逻辑学家Pitts建立神经网络的数学模型，MP模型每个神经元都可以抽象为一个圆圈，每个圆圈都附带特定的函数称之为激活函数，每两个神经元之间的连接的大小的加权值即为权重。1960年代，人工网络得到了进一步地发展感知机和自适应线性元件等被提出。M.Minsky仔细分析了以感知机为代表的神经网络的局限性，指出了感知机不能解决非线性问题，这极大影响
- 【机器学习笔记】3 逻辑回归
RIKI_1
机器学习机器学习笔记逻辑回归
分类问题分类问题监督学习最主要的类型，主要特征是标签离散，逻辑回归是解决分类问题的常见算法，输入变量可以是离散的也可以是连续的二分类先从用蓝色圆形数据定义为类型1，其余数据为类型2；只需要分类1次，步骤：①->②多分类问题先定义其中一类为类型1（正类），其余数据为负类（rest）；接下来去掉类型1数据，剩余部分再次进行二分类，分成类型2和负类；如果有类，那就需要分类-1次,步骤：①->②->③->
- 【百面机器学习笔记】模型评估
葡萄肉多
模型评估指标准确率（Accuracy）准确率是指分类正确的样本占总样本个数的比例。Accuracy=n(correct)/n(total)当负样本占99%时，分类器把所有样本都预测为负样本也可以获得99%的准确率。所以，当不同类别的样本比例非常不均衡时，占比大的类别往往成为影响准确率的最主要因素。精确率（Precision）&召回率（Recall）精确率是指分类正确的正样本个数占分类器判定为正样本
- 李宏毅机器学习笔记 2.回归
Simone Zeng
机器学习机器学习
最近在跟着Datawhale组队学习打卡，学习李宏毅的机器学习/深度学习的课程。课程视频：https://www.bilibili.com/video/BV1Ht411g7Ef开源内容：https://github.com/datawhalechina/leeml-notes本篇文章对应视频中的P3。另外，最近我也在学习邱锡鹏教授的《神经网络与深度学习》，会补充书上的一点内容。通过上一次课1.机器
- 【机器学习笔记】基于实例的学习
住在天上的云
机器学习机器学习笔记学习KNN实例学习
基于实例的学习文章目录基于实例的学习1基本概念与最近邻方法2K-近邻（KNN）3距离加权KNN4基于实例/记忆的学习器5局部加权回归5多种回归方式对比6懒惰学习与贪婪学习动机：人们通过记忆和行动来推理学习。1基本概念与最近邻方法名词概念参数化设定一个特定的函数形式优点：简单，容易估计和解释可能存在很大的偏置：实际的数据分布可能不遵循假设的分布非参数化：分布或密度的估计是数据驱动的（data-dri
- fast.ai 机器学习笔记（一）
绝不原创的飞龙
人工智能人工智能python
机器学习1：第1课原文：medium.com/@hiromi_suenaga/machine-learning-1-lesson-1-84a1dc2b5236译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0来自机器学习课程的个人笔记。随着我继续复习课程以“真正”理解它，这些笔记将继续更新和改进。非常感谢Jeremy和Rachel给了我这个学习的机会。简要课程大纲根据时间和班级兴趣，我们将涵盖类似以下内容
- fast.ai 机器学习笔记（四）
绝不原创的飞龙
人工智能人工智能python
机器学习1：第11课原文：medium.com/@hiromi_suenaga/machine-learning-1-lesson-11-7564c3c18bbb译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0来自机器学习课程的个人笔记。随着我继续复习课程以“真正”理解它，这些笔记将继续更新和改进。非常感谢Jeremy和Rachel给了我这个学习的机会。使用SGD优化多层函数的回顾[0:00]这个想法是
- 机器学习笔记（3）：误差、复杂度曲线、学习曲线等
链原力
本文来自之前在Udacity上自学机器学习的系列笔记。这是第3篇，介绍了模型的误差类型、误差的由来、找到模型适合的参数、以及避免欠拟合和过拟合的方法。1.诊断误差1.1.误差类型我们的预测或者分类的结果与实际结果相比较，会存在一定的误差，误差越小，表示结果越好。一般有两种误差来源，欠拟合和过拟合。将问题看得过于简单导致了欠拟合（Underfitting），将问题看得过于复杂导致了过拟合（Overf
- fast.ai 机器学习笔记（三）
绝不原创的飞龙
人工智能人工智能python
机器学习1：第8课原文：medium.com/@hiromi_suenaga/machine-learning-1-lesson-8-fa1a87064a53译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0来自机器学习课程的个人笔记。随着我继续复习课程以“真正”理解它，这些笔记将继续更新和改进。非常感谢Jeremy和Rachel给了我这个学习的机会。广义定义的神经网络视频/笔记本正如我们在上一课结束时讨
- fast.ai 机器学习笔记（二）
绝不原创的飞龙
人工智能人工智能python
机器学习1：第5课原文：medium.com/@hiromi_suenaga/machine-learning-1-lesson-5-df45f0c99618译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0来自机器学习课程的个人笔记。随着我继续复习课程以“真正”理解它，这些笔记将继续更新和改进。非常感谢Jeremy和Rachel给了我这个学习的机会。视频复习测试集，训练集，验证集和OOB我们有一个数据集
- 政安晨：示例演绎机器学习中（深度学习）神经网络的数学基础——快速理解核心概念（一）{两篇文章讲清楚}
政安晨
政安晨的机器学习笔记神经网络人工智能深度学习Python数学基础机器学习Conda
进入人工智能领域免不了与算法打交道，算法依托数学基础，很多小伙伴可能新生畏惧，不用怕，算法没那么难，也没那么玄乎，未来人工智能时代说不得人人都要了解算法、应用算法。本文试图以一篇文章，用程序演绎的方式给大家把这里面的数学基础先讲清楚，以便于咱们未来深入，呵呵。第一次接触机器学习的小伙伴，环境搭建参考我的这篇文章（只参考这个里面关于环境搭建的部分就可以）：政安晨的机器学习笔记——跟着演练快速理解Te
- 【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(
- 【机器学习笔记】决策树
住在天上的云
机器学习机器学习笔记决策树
决策树文章目录决策树1决策树学习基础2经典决策树算法3过拟合问题1决策树学习基础适用决策树学习的经典目标问题带有非数值特征的分类问题离散特征没有相似度概念特征无序例子：SkyTempHumidWindWaterForecastEnjoySunnyWarmNormalStrongWarmSameYesSunnyWarmHighStrongWarmSameYesRainyColdHighStrongW
- 【机器学习笔记】回归算法
住在天上的云
机器学习笔记回归线性回归人工智能
回归算法文章目录回归算法1线性回归2损失函数3多元线性回归4线性回归的相关系数1线性回归回归分析(Regression)回归分析是描述变量间关系的一种统计分析方法例：在线教育场景因变量Y：在线学习课程满意度自变量X：平台交互性、教学资源、课程设计预测性的建模技术，通常用于预测分析，预测的结果多为连续值（也可为离散值，二值）线性回归(Linearregression)因变量和自变量之间是线性关系，就
- 吴恩达机器学习笔记（2）
python小白22
一.逻辑回归1.什么是逻辑回归？逻辑回归是一种预测变量为离散值0或1情况下的分类问题，在逻辑回归中，假设函数。2.模型描述在假设函数中，，为实数，为Sigmoid函数，也叫Logistic函数。模型解释：，即就是对一个输入，的概率估计。损失函数的理解：所谓最大似然估计，就是我们想知道哪套参数组合对应的曲线最可能拟合我们观测到的数据，也就是该套参数拟合出观测数据的概率最大，而损失函数的要求是预测结果
- TOMCAT在POST方法提交参数丢失问题
357029540
javatomcatjsp
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
jspxmlMyEclipse
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
JavaScriptjavaScript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
javavolatilesynchronized
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
springmaven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
UNIONoracleorder 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
javajsonJsonOjbectJsonArrayJSONException
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listenerehcache
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
