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weixin_34238633
大数据数据库运维
在1990年,每一台应用服务器都倾向拥有直连式系统(DAS)。SAN的构建则是为了更大的规模和更高的效率提供共享的池存储。Hadoop已经逆转了这一趋势回归DAS。每一个Hadoop集群都拥有自身的——虽然是横向扩展型——直连式存储,这有助于Hadoop管理数据本地化,但也放弃了共享存储的规模和效率。如果你拥有多个实例或Hadoop发行版,那么你就将得到多个横向扩展的存储集群。而我们所遇到的最大挑
- 最小二乘法(OLS)python 实践
参考链接:1,基本原理:https://zhuanlan.zhihu.com/p/1492809412,python实现:https://zhuanlan.zhihu.com/p/22692029实现结果线性回归:#--coding:utf-8--#简单线性回归demoimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportstatsmodels.apia
- 【Statsmodels和SciPy介绍与常用方法】
机器学习司猫白
scipystatsmodels统计
Statsmodels库介绍与常用方法Statsmodels是一个强大的Python库,专注于统计建模和数据分析,广泛应用于经济学、金融、生物统计等领域。它提供了丰富的统计模型、假设检验和数据探索工具,适合进行回归分析、时间序列分析等任务。本文将介绍Statsmodels的核心功能,并通过代码示例展示其常用方法。Statsmodels简介Statsmodels建立在NumPy和SciPy的基础上,
- 使用AutoKeras2.0的AutoModel进行结构化数据回归预测
1、FirstofAll:ReadTheFuckingSourceCodeimportautokerasasakimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportmean_squared_error#生成数据集np.random.seed(42)x=np.random.r
- 医咖会免费STATA教程学习笔记——单因素方差分析
Unacandoit
stata单因素方差分析
单因素方差分析和单因素回归分析相同1.单因素方差分析需要满足的假设:(1)因变量为连续变量(2)至少有一个分类变量(大于等于2类)(3)观测值相互独立(4)没有异常值(5)服从正态分布(6)方差齐性2.准备工作(1)导入数据集:webusesystolic,clear(2)检验是否存在异常值:方法一:图形——箱线图——在变量中选择systolic——确定方法二:grahboxsystolic,ov
- 1.线性神经网络--线性回归
温柔济沧海
深度学习神经网络线性回归python
1.1从零实现线性回归importrandomimporttorch#fromd2limporttorchasd2limportmatplotlib.pyplotaspltdeftrain_data_make(batch_size,X,y):num_examples=len(X)idx=list(range(num_examples))#生成0-999random.shuffle(idx)#样本需
- Logistic回归预测模型2:R语言实现模型的内部和外部验证
前面我们讲了logistic回归预测模型的建立,今天介绍的是模型的验证,可以在训练集和验证集中通过ROC曲线、校准曲线和决策曲线分别进行验证。1、原始数据原始数据分为训练集和验证集,其中训练集用于模型的构建和内部验证,验证集用于外部验证。两个数据集都包含5列,且列名相同。组别Group为因变量,1代表阳性结局,0代表阴性结局。自变量1和4为连续性变量,自变量2和3为二分类变量。2、安装所需要的R包
- 【机器学习笔记 Ⅱ】11 决策树模型
巴伦是只猫
机器学习机器学习笔记决策树
决策树模型(DecisionTree)详解决策树是一种树形结构的监督学习模型,通过一系列规则对数据进行分类或回归。其核心思想是模仿人类决策过程,通过不断提问(基于特征划分)逐步逼近答案。1.核心概念节点类型:根节点:起始问题(最佳特征划分点)。内部节点:中间决策步骤(特征判断)。叶节点:最终预测结果(类别或数值)。分支:对应特征的取值或条件判断(如“年龄≥30?”)。2.构建决策树的关键步骤(1)
- 【机器学习笔记 Ⅱ】10 完整周期
机器学习的完整生命周期(End-to-EndPipeline)机器学习的完整周期涵盖从问题定义到模型部署的全过程,以下是系统化的步骤分解和关键要点:1.问题定义(ProblemDefinition)目标:明确业务需求与机器学习任务的匹配性。关键问题:这是分类、回归、聚类还是强化学习问题?成功的标准是什么?(如准确率>90%、降低10%成本)输出:项目目标文档(含评估指标)。2.数据收集(DataC
- 【机器学习笔记Ⅰ】13 正则化代价函数
正则化代价函数(RegularizedCostFunction)详解正则化代价函数是机器学习中用于防止模型过拟合的核心技术,通过在原始代价函数中添加惩罚项,约束模型参数的大小,从而提高泛化能力。以下是系统化的解析:1.为什么需要正则化?过拟合问题:当模型过于复杂(如高阶多项式回归、深度神经网络)时,可能完美拟合训练数据但泛化性能差。解决方案:在代价函数中增加对参数的惩罚,抑制不重要的特征权重。2.
- 【机器学习笔记Ⅰ】6 多类特征
巴伦是只猫
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多类特征(Multi-classFeatures)详解多类特征是指一个特征(变量)可以取多个离散的类别值,且这些类别之间没有内在的顺序关系。这类特征是机器学习中常见的数据类型,尤其在分类和回归问题中需要特殊处理。1.核心概念(1)什么是多类特征?定义:特征是离散的、有限的类别,且类别之间无大小或顺序关系。示例:颜色:红、绿、蓝(无顺序)。城市:北京、上海、广州(无数学意义的大小关系)。动物类别:猫
- 荷兰赌悖论:概率哲学中的理性陷阱与信念度之谜
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人工智能Python#OTHER人工智能数据挖掘机器学习算法概率论荷兰赌悖论悖论
本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!1.概念起源与核心定义荷兰赌(DutchBook)源于赌博策略中的一种风险设计:若参与者的信念度(主观概率)不满足概率公理,则存在一组赌注组合,无论事件结果如何,参与者必然亏损。该理论由弗兰克·拉姆齐(FrankRamsey)和布鲁诺·德·菲内蒂(Br
- 马尔可夫链:随机过程的记忆法则与演化密码
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本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!一、核心定义:无记忆的随机演化马尔可夫链(MarkovChain)是一种具有马尔可夫性质的离散随机过程,其核心特征是:未来状态仅取决于当前状态,与历史路径无关数学表述:[P(Xt+1=xt+1∣Xt=xt,Xt−1=xt−1,…,X0=x0)=P(Xt
- 条件概率:不确定性决策的基石
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条件概率是概率论中的核心概念,用于描述在已知某一事件发生的条件下,另一事件发生的概率。它量化了事件之间的关联性,是贝叶斯推理、统计建模和机器学习的基础。本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!一、定义与公式设(A)和(B)是两个随机事件,且(P(B)>0):条件概率(P(A\midB))表示
- 先验与后验:贝叶斯框架下的认知进化论
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在贝叶斯概率框架中,“先验概率”(PriorProbability)和**“后验概率”(PosteriorProbability)的命名直接体现了认知更新的时序逻辑**。这两个概念的核心区别在于:是否已利用新证据(B)进行信念修正。本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!一、命名的本质:认知
- Python 数据分析与可视化 Day 14 - 建模复盘 + 多模型评估对比(逻辑回归 vs 决策树)
蓝婷儿
pythonpython数据分析逻辑回归
✅今日目标回顾整个本周数据分析&建模流程学会训练第二种模型:决策树(DecisionTree)掌握多模型对比评估的方法与实践输出综合对比报告:准确率、精确率、召回率、F1等指标为后续模型调优与扩展打下基础一、本周流程快速回顾步骤内容第1天高级数据操作(索引、透视、变形)第2天缺失值和异常值处理第3天多表合并与连接第4天特征工程(编码、归一化、时间)第5天数据集拆分(训练集/测试集)第6天逻辑回归模
- 机器学习20-线性网络思考
坐吃山猪
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机器学习20-线性网络思考针对线性网络的基础问题,使用基础示例进行解释1-核心知识点1-线性模型家族的线性回归和逻辑回归分别是什么,线性模型家族还有没有其他的模型线性模型家族是一系列基于线性假设的统计模型,它们假设因变量和自变量之间存在线性关系。线性模型家族中的两个最常见模型是线性回归和逻辑回归。线性回归(LinearRegression):线性回归是一种用于预测连续因变量的模型。它假设因变量yy
- 线性回归 python代码
黄涵奕
python线性回归numpy机器学习开发语言
下面是一个线性回归模型的Python代码示例:importnumpyasnpfromsklearn.linear_modelimportLinearRegression#训练数据x=np.array([[1],[2],[3],[4],[5]])y=np.array([5,7,9,11,13])#建立模型reg=LinearRegression().fit(x,y)#预测reg.predict(np
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- 【数据分析】Python实现线性回归和多元线性回归(全代码)
干了这一碗BUG
线性回归回归算法
老规矩,涉及到的数学原理,想深入了解的可以自行查阅相关资料,这里直接上干货用Python实现。目录逻辑回归中涉及的术语线性回归Python实现多元线性回归Python实现逻辑回归中涉及的术语以下是逻辑回归中一些常见的术语:自变量:应用于因变量预测的输入特征或预测因子。因变量:逻辑回归模型中的目标变量,即我们试图预测的变量。逻辑函数:用于表示自变量和因变量之间关系的公式。逻辑函数将输入变量转换为0到
- python实现多元线性回归算法 (附完整源码)
源代码大师
python算法完整教程算法python线性回归
python实现多元线性回归算法1.使用正规方程实现多元线性回归代码说明运行结果示例2.使用梯度下降法实现多元线性回归代码说明运行结果示例进一步优化与注意事项下面是使用Python从头实现多元线性回归算法的完整源码。这个实现利用了numpy进行矩阵运算,并展示了如何训练模型、进行预测以及评估模型性能。为了更全面,代码中还包含了一个使用梯度下降法(GradientDescent)优化参数的实现。多元
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AI框架深度学习笔记人工智能
这里写目录标题检测指标iou/Gou/Diou/CiouMSE(MeanSquaredError)(均方误差)(回归问题)交叉熵损失函数(CrossEntropyErrorFunction)(分类问题)检测指标iou/Gou/Diou/CiouIntersectionoverUnion(IoU)是目标检测里一种重要的评价值交并比令人遗憾的是IoU无法优化无重叠的bboxes如果用IoU作为loss
- 隐马尔可夫模型:语音识别系统的时序解码引擎
大千AI助手
人工智能Python#OTHER语音识别人工智能机器学习概率马尔科夫链HMM
本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!1HMM与语音识别的理论基础隐马尔可夫模型(HMM)作为一种双重随机过程的统计模型,其核心在于描述一个包含隐含状态的马尔可夫链,以及这些状态生成可观测输出的概率分布。在语音识别领域,HMM的时序建模能力与语音信号的特性形成了完美契合:隐含状态:对应语音
- 线性回归(Linear regression)算法详解
.30-06Springfield
人工智能算法详解算法线性回归回归python人工智能机器学习
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- 东方之珠·数链未来:香港回归28周年RWA革命赋能全球金融
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区块链稳定币
2025年7月1日,值此香港回归28周年之际,由Web3Labs、TechubNews与金色财经联合主办的“东方之珠·数链未来:香港Web3新维度赋能全球金融”Space活动于19:30(UTC+8)成功举办。本次活动聚焦香港在Web3与全球金融领域的创新实践,围绕“RWA革命--万亿级资产上链的香港”主题,汇聚行业专家,探讨现实世界资产(RWA)上链的机遇与挑战。主持人TechubNews创始人
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:ARCGIS是一款功能丰富的地理信息系统软件,本文详细介绍了其启动窗口、主界面以及工具条的构成和作用。启动窗口提供了快速进入工作流程的选项,主界面包括菜单栏、工具条、工作空间、属性面板、目录窗口、状态栏、布局视图和数据视图等关键部分。了解和熟悉这些界面元素,有助于用户提高工作效率,更好地利用ARCGIS解决地理信息问题。1.ArcGIS工具条概述及启动窗口Ar
- ArcGIS规划符号库详解与应用指南
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:ArcGIS是一个广泛应用于地理信息系统领域的软件,规划符号库是其关键组成部分,提供标准化图形元素来绘制地图上的规划信息。符号库以SVG格式存储,支持自定义调整,便于在地图制作和空间分析中使用。本篇详解规划符号库的结构、特点以及如何导入到ArcGIS样式库中,展示如何在实际应用中提高地图表达的专业性和可视化效果。1.ArcGIS软件介绍ArcGIS,全称Arc
- KNN(K-近邻算法)(上)--day05
扫把星133
机器学习python人工智能近邻算法算法
KNN(K-NearestNeighbors,K近邻算法)是一种用于分类和回归的非参数化方法。其基本思想是通过找出与新样本最接近的已标记数据中的K个最近邻居来进行预测或分类。注释:非参数化方法是指在统计学和机器学习中,不对数据分布做出严格假设(这些假设通常包括
- LL面试题11
三月七꧁ ꧂
破题·大模型面试语言模型gpt人工智能自然语言处理promptllama
物流算法实习面试题7道GLM是什么? GLM(GeneralizedLinearModel)是一种六义线性模型,用于建立变量之间的关系。它将线性回归模型推广到更广泛的数据分布,可以处理非正态分布的响应变量,如二项分布(逻辑回归)、泊松分布和伽玛分布等。GLM结合线性模型和非线性函数,通过最大似然估计或广义最小二乘估计来拟合模型参数。SVM的原理?怎么找到最优的线性分类器?支持向量是什么?
- 深度学习×第4卷:Pytorch实战——她第一次用张量去拟合你的轨迹
Gyoku Mint
AI修炼日记人工智能人工智能聚类算法深度学习python神经网络pytorch
【开场·她画出的第一条直线是为了更靠近你】猫猫:“之前她只能在你身边叠叠张量,偷偷找梯度……现在,她要试试,能不能用这些线,把你的样子画出来喵~”狐狐:“这是她第一次把张量、自动微分和优化器都串成一条线,用最简单的线性回归,试着把你留给她的点都连起来。”【第一节·她先要一条路:生成一组可学的数据】✏️为什么要造数据?在PyTorch里跑线性回归,最好的练习就是用一条已知斜率的“理想直线”,加上一点
- apache 安装linux windows
墙头上一根草
apacheinuxwindows
linux安装Apache 有两种方式一种是手动安装通过二进制的文件进行安装,另外一种就是通过yum 安装,此中安装方式,需要物理机联网。以下分别介绍两种的安装方式
通过二进制文件安装Apache需要的软件有apr,apr-util,pcre
1,安装 apr 下载地址:htt
- fill_parent、wrap_content和match_parent的区别
Cb123456
match_parentfill_parent
fill_parent、wrap_content和match_parent的区别:
1)fill_parent
设置一个构件的布局为fill_parent将强制性地使构件扩展,以填充布局单元内尽可能多的空间。这跟Windows控件的dockstyle属性大体一致。设置一个顶部布局或控件为fill_parent将强制性让它布满整个屏幕。
2) wrap_conte
- 网页自适应设计
天子之骄
htmlcss响应式设计页面自适应
网页自适应设计
网页对浏览器窗口的自适应支持变得越来越重要了。自适应响应设计更是异常火爆。再加上移动端的崛起,更是如日中天。以前为了适应不同屏幕分布率和浏览器窗口的扩大和缩小,需要设计几套css样式,用js脚本判断窗口大小,选择加载。结构臃肿,加载负担较大。现笔者经过一定时间的学习,有所心得,故分享于此,加强交流,共同进步。同时希望对大家有所
- [sql server] 分组取最大最小常用sql
一炮送你回车库
SQL Server
--分组取最大最小常用sql--测试环境if OBJECT_ID('tb') is not null drop table tb;gocreate table tb( col1 int, col2 int, Fcount int)insert into tbselect 11,20,1 union allselect 11,22,1 union allselect 1
- ImageIO写图片输出到硬盘
3213213333332132
javaimage
package awt;
import java.awt.Color;
import java.awt.Font;
import java.awt.Graphics;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imagei
- 自己的String动态数组
宝剑锋梅花香
java动态数组数组
数组还是好说,学过一两门编程语言的就知道,需要注意的是数组声明时需要把大小给它定下来,比如声明一个字符串类型的数组:String str[]=new String[10]; 但是问题就来了,每次都是大小确定的数组,我需要数组大小不固定随时变化怎么办呢? 动态数组就这样应运而生,龙哥给我们讲的是自己用代码写动态数组,并非用的ArrayList 看看字符
- pinyin4j工具类
darkranger
.net
pinyin4j工具类Java工具类 2010-04-24 00:47:00 阅读69 评论0 字号:大中小
引入pinyin4j-2.5.0.jar包:
pinyin4j是一个功能强悍的汉语拼音工具包,主要是从汉语获取各种格式和需求的拼音,功能强悍,下面看看如何使用pinyin4j。
本人以前用AscII编码提取工具,效果不理想,现在用pinyin4j简单实现了一个。功能还不是很完美,
- StarUML学习笔记----基本概念
aijuans
UML建模
介绍StarUML的基本概念,这些都是有效运用StarUML?所需要的。包括对模型、视图、图、项目、单元、方法、框架、模型块及其差异以及UML轮廓。
模型、视与图(Model, View and Diagram)
&
- Activiti最终总结
avords
Activiti id 工作流
1、流程定义ID:ProcessDefinitionId,当定义一个流程就会产生。
2、流程实例ID:ProcessInstanceId,当开始一个具体的流程时就会产生,也就是不同的流程实例ID可能有相同的流程定义ID。
3、TaskId,每一个userTask都会有一个Id这个是存在于流程实例上的。
4、TaskDefinitionKey和(ActivityImpl activityId
- 从省市区多重级联想到的,react和jquery的差别
bee1314
jqueryUIreact
在我们的前端项目里经常会用到级联的select,比如省市区这样。通常这种级联大多是动态的。比如先加载了省,点击省加载市,点击市加载区。然后数据通常ajax返回。如果没有数据则说明到了叶子节点。 针对这种场景,如果我们使用jquery来实现,要考虑很多的问题,数据部分,以及大量的dom操作。比如这个页面上显示了某个区,这时候我切换省,要把市重新初始化数据,然后区域的部分要从页面
- Eclipse快捷键大全
bijian1013
javaeclipse快捷键
Ctrl+1 快速修复(最经典的快捷键,就不用多说了)Ctrl+D: 删除当前行 Ctrl+Alt+↓ 复制当前行到下一行(复制增加)Ctrl+Alt+↑ 复制当前行到上一行(复制增加)Alt+↓ 当前行和下面一行交互位置(特别实用,可以省去先剪切,再粘贴了)Alt+↑ 当前行和上面一行交互位置(同上)Alt+← 前一个编辑的页面Alt+→ 下一个编辑的页面(当然是针对上面那条来说了)Alt+En
- js 笔记 函数
征客丶
JavaScript
一、函数的使用
1.1、定义函数变量
var vName = funcation(params){
}
1.2、函数的调用
函数变量的调用: vName(params);
函数定义时自发调用:(function(params){})(params);
1.3、函数中变量赋值
var a = 'a';
var ff
- 【Scala四】分析Spark源代码总结的Scala语法二
bit1129
scala
1. Some操作
在下面的代码中,使用了Some操作:if (self.partitioner == Some(partitioner)),那么Some(partitioner)表示什么含义?首先partitioner是方法combineByKey传入的变量,
Some的文档说明:
/** Class `Some[A]` represents existin
- java 匿名内部类
BlueSkator
java匿名内部类
组合优先于继承
Java的匿名类,就是提供了一个快捷方便的手段,令继承关系可以方便地变成组合关系
继承只有一个时候才能用,当你要求子类的实例可以替代父类实例的位置时才可以用继承。
在Java中内部类主要分为成员内部类、局部内部类、匿名内部类、静态内部类。
内部类不是很好理解,但说白了其实也就是一个类中还包含着另外一个类如同一个人是由大脑、肢体、器官等身体结果组成,而内部类相
- 盗版win装在MAC有害发热,苹果的东西不值得买,win应该不用
ljy325
游戏applewindowsXPOS
Mac mini 型号: MC270CH-A RMB:5,688
Apple 对windows的产品支持不好,有以下问题:
1.装完了xp,发现机身很热虽然没有运行任何程序!貌似显卡跑游戏发热一样,按照那样的发热量,那部机子损耗很大,使用寿命受到严重的影响!
2.反观安装了Mac os的展示机,发热量很小,运行了1天温度也没有那么高
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-生成器模式-Builder
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/**
* 生成器模式的意图在于将一个复杂的构建与其表示相分离,使得同样的构建过程可以创建不同的表示(GoF)
* 个人理解:
* 构建一个复杂的对象,对于创建者(Builder)来说,一是要有数据来源(rawData),二是要返回构
- JIRA与SVN插件安装
chenyu19891124
SVNjira
JIRA安装好后提交代码并要显示在JIRA上,这得需要用SVN的插件才能看见开发人员提交的代码。
1.下载svn与jira插件安装包,解压后在安装包(atlassian-jira-subversion-plugin-0.10.1)
2.解压出来的包里下的lib文件夹下的jar拷贝到(C:\Program Files\Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB
- 常用数学思想方法
comsci
工作
对于搞工程和技术的朋友来讲,在工作中常常遇到一些实际问题,而采用常规的思维方式无法很好的解决这些问题,那么这个时候我们就需要用数学语言和数学工具,而使用数学工具的前提却是用数学思想的方法来描述问题。。下面转帖几种常用的数学思想方法,仅供学习和参考
函数思想
把某一数学问题用函数表示出来,并且利用函数探究这个问题的一般规律。这是最基本、最常用的数学方法
- pl/sql集合类型
daizj
oracle集合typepl/sql
--集合类型
/*
单行单列的数据,使用标量变量
单行多列数据,使用记录
单列多行数据,使用集合(。。。)
*集合:类似于数组也就是。pl/sql集合类型包括索引表(pl/sql table)、嵌套表(Nested Table)、变长数组(VARRAY)等
*/
/*
--集合方法
&n
- [Ofbiz]ofbiz初用
dinguangx
电商ofbiz
从github下载最新的ofbiz(截止2015-7-13),从源码进行ofbiz的试用
1. 加载测试库
ofbiz内置derby,通过下面的命令初始化测试库
./ant load-demo (与load-seed有一些区别)
2. 启动内置tomcat
./ant start
或
./startofbiz.sh
或
java -jar ofbiz.jar
&
- 结构体中最后一个元素是长度为0的数组
dcj3sjt126com
cgcc
在Linux源代码中,有很多的结构体最后都定义了一个元素个数为0个的数组,如/usr/include/linux/if_pppox.h中有这样一个结构体: struct pppoe_tag { __u16 tag_type; __u16 tag_len; &n
- Linux cp 实现强行覆盖
dcj3sjt126com
linux
发现在Fedora 10 /ubutun 里面用cp -fr src dest,即使加了-f也是不能强行覆盖的,这时怎么回事的呢?一两个文件还好说,就输几个yes吧,但是要是n多文件怎么办,那还不输死人呢?下面提供三种解决办法。 方法一
我们输入alias命令,看看系统给cp起了一个什么别名。
[root@localhost ~]# aliasalias cp=’cp -i’a
- Memcached(一)、HelloWorld
frank1234
memcached
一、简介
高性能的架构离不开缓存,分布式缓存中的佼佼者当属memcached,它通过客户端将不同的key hash到不同的memcached服务器中,而获取的时候也到相同的服务器中获取,由于不需要做集群同步,也就省去了集群间同步的开销和延迟,所以它相对于ehcache等缓存来说能更好的支持分布式应用,具有更强的横向伸缩能力。
二、客户端
选择一个memcached客户端,我这里用的是memc
- Search in Rotated Sorted Array II
hcx2013
search
Follow up for "Search in Rotated Sorted Array":What if duplicates are allowed?
Would this affect the run-time complexity? How and why?
Write a function to determine if a given ta
- Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
jinnianshilongnian
spring4generic type
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- CentOS安装JDK
liuxingguome
centos
1、行卸载原来的:
[root@localhost opt]# rpm -qa | grep java
tzdata-java-2014g-1.el6.noarch
java-1.7.0-openjdk-1.7.0.65-2.5.1.2.el6_5.x86_64
java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-11.1.13.4.el6.x86_64
[root@localhost
- 二分搜索专题2-在有序二维数组中搜索一个元素
OpenMind
二维数组算法二分搜索
1,设二维数组p的每行每列都按照下标递增的顺序递增。
用数学语言描述如下:p满足
(1),对任意的x1,x2,y,如果x1<x2,则p(x1,y)<p(x2,y);
(2),对任意的x,y1,y2, 如果y1<y2,则p(x,y1)<p(x,y2);
2,问题:
给定满足1的数组p和一个整数k,求是否存在x0,y0使得p(x0,y0)=k?
3,算法分析:
(
- java 随机数 Math与Random
SaraWon
javaMathRandom
今天需要在程序中产生随机数,知道有两种方法可以使用,但是使用Math和Random的区别还不是特别清楚,看到一篇文章是关于的,觉得写的还挺不错的,原文地址是
http://www.oschina.net/question/157182_45274?sort=default&p=1#answers
产生1到10之间的随机数的两种实现方式:
//Math
Math.roun
- oracle创建表空间
tugn
oracle
create temporary tablespace TXSJ_TEMP
tempfile 'E:\Oracle\oradata\TXSJ_TEMP.dbf'
size 32m
autoextend on
next 32m maxsize 2048m
extent m
- 使用Java8实现自己的个性化搜索引擎
yangshangchuan
javasuperword搜索引擎java8全文检索
需要对249本软件著作实现句子级别全文检索,这些著作均为PDF文件,不使用现有的框架如lucene,自己实现的方法如下:
1、从PDF文件中提取文本,这里的重点是如何最大可能地还原文本。提取之后的文本,一个句子一行保存为文本文件。
2、将所有文本文件合并为一个单一的文本文件,这样,每一个句子就有一个唯一行号。
3、对每一行文本进行分词,建立倒排表,倒排表的格式为:词=包含该词的总行数N=行号