- 看见光,追逐光,成为光~
默涵在当下
高屋建瓴的人,散发着高贵气质,周遭牛人很多,咬紧他们~杜总,从看网知网背景出发,讲到发现流量痛点,讲到站点布局,讲到下一步机会,从而又契合到自动驾驶网络。从如何构建五级驾驶,到如何结合现状落地~研究字节跳动对神经网络的改造,注入人的干预分类,优化再到聚类,让算法匹配人的干预能力~基础操作效能提升达到90%,告警防护率达到90%,两者交叉防护有效率达到多少?99%一切皆可AI~一切皆可AI~优秀自觉
- 数据挖掘-数据预处理的必要性及主要任务
嘣嘣嚓
数据挖掘数据仓库数据库数据分析人工智能
数据预处理的必要性及主要任务1、数据预处理的必要性数据库极易受噪声、缺失值和不一致数据的侵扰,因为数据库太大,并且多半来自多个异构数据源。低质量的数据导致低质量的数据挖掘。2、数据预处理技术(1)数据清理:可以用来清除数据中的噪声,纠正不一致。(2)数据集成:将数据由多个数据源合并成一个一致的数据存储,如数据仓库。(3)数据归约:可以通过如狙击、删除冗余特征或聚类来降低数据的规模。(4)数据变换:
- 基于ElasticSearch存储海量AIS数据-架构设计篇
iOS逆向
数据库技能elasticsearch大数据搜索引擎
文章目录引言I背景II数据集群架构选型2.1关键点2.2架构设计2.3数据迁移工具:Canal关键词:时空索引;船舶自动识别系统;轨迹压缩;数据集群引言船舶自动识别系统(AIS)数据具有海量性、时空性和小记录频繁更新等特性。面向海量AIS数据,提出了一种基于分布式集群的AIS数据存储方法。该方法对AIS数据存储索引结构进行了设计,通过对时间维按月切分,以及对空间范围聚类切分,构造了索引时空立方体,
- 机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点
刘小董
学习心得机器学习
K-均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法,用于将样本数据划分为K个不同的簇。其基本思想是通过迭代去优化簇的中心位置,使得每个样本点到所属簇的中心点的距离最小。算法步骤如下:初始化K个簇的中心点,可以随机选择K个样本点作为初始中心点。对于每个样本点,计算其与各个簇中心点的距离,并将其划分到距离最近的簇中。更新每个簇的中心点,将其设为该簇中所有样本点的均值。重复步骤2和步骤3,直到达到停止条件(例如
- 深度学习的一个完整过程通常包括以下几个步骤
longerVR
DL深度学习人工智能
深度学习的一个完整过程通常包括以下几个步骤:问题定义和数据收集:定义清晰的问题,明确任务的类型(分类、回归、聚类等)以及预期的输出。收集和整理用于训练和评估模型的数据集。确保数据集的质量,进行预处理和清理。数据预处理:处理缺失值、异常值和重复数据。进行特征工程,选择、转换或创建合适的特征。将数据集划分为训练集、验证集和测试集。选择模型架构:根据问题的性质选择适当的深度学习模型架构,如卷积神经网络(
- 基于BERTopic模型的中文文本主题聚类及可视化
Cachel wood
自然语言处理nlp聚类数据挖掘机器学习python知识图谱BERTBERTopic
文章目录BERTopic简介模型加载地址文本加载数据处理BERTopic模型构建模型结果展示主题可视化总结BERTopic简介BERTopic论文地址:BERTopic:Neuraltopicmodelingwithaclass-basedTF-IDFprocedureBERTopic是一种结合了预训练模型BERT和主题建模的强大工具。它允许我们将大规模文本数据集中的文档映射到主题空间,并自动识别
- ggplot2绘制环状聚类热图
钿璎纍纍佩珊珊
本文是要把昨天画的聚类热图给“掰弯”,gene<-read.csv(file="clipboard",header=T,sep="\t",check.names=F)#读入数据row.names(gene)<-letters#添加上基因名,如果直接有基因名,则省去这一步gg<-hclust(dist(gene))#行聚类zz<-hclust(dist(t(gene)))#列聚类gene<-gene
- 探索LightGBM:监督式聚类与异常检测
Echo_Wish
Python笔记Python算法聚类数据挖掘机器学习
导言监督式聚类和异常检测是在监督学习框架下进行的一种特殊形式的数据分析技术。在Python中,LightGBM提供了一些功能来执行监督式聚类和异常检测任务。本教程将详细介绍如何使用LightGBM进行监督式聚类和异常检测,并提供相应的代码示例。监督式聚类监督式聚类是一种将聚类任务结合到监督学习框架中的技术。LightGBM提供了一种基于决策树的监督式聚类方法。以下是一个简单的示例:importli
- 【经验分享】分类算法与聚类算法有什么区别?白话讲解
思通数科x
算法分类聚类
经常有人会提到这个问题,从我个人的观点和经验来说2者最明显的特征是:分类是有具体分类的数量,而聚类是没有固定的分类数量。你可以想象一下,分类算法就像是给你一堆水果,然后告诉你苹果、香蕉、橙子分别应该放在哪里。它已经知道每个水果属于哪个类别,所以你只需要按照这些规则把水果放到相应的篮子里。这就像是有一个现成的标签系统,你要做的就是把东西放到正确的位置。而聚类算法呢,更像是你面前有一堆乱七八糟的东西,
- 深度学习与机器学习的关系
数字化信息化智能化解决方案
深度学习机器学习人工智能
深度学习和机器学习的关系深度学习是机器学习的一个子领域,专注于使用神经网络,特别是深度神经网络(DNN)来解决各种问题。可以说,深度学习是机器学习的一种方法或技术。两者都致力于通过从数据中提取有用的信息或模式来自动改进算法的性能。机器学习涵盖了更广泛的算法和技术,包括决策树、支持向量机、随机森林、聚类算法等,而深度学习则专注于神经网络和相关的优化技术。优缺点比较机器学习:优点:通用性:机器学习算法
- 用机器学习方法重构期货商品板块
阿岛格
人工智能.量化投资量化杂谈机器学习量化金融python
用机器学习方法重构期货商品板块阿岛格参考专栏:低门槛搭建个人量化平台https://www.zhihu.com/column/c_1441014235068944386摘要金融市场商品期货的板块分类,通常根据不同交易所、监管机构和证券商标准,按照期货标的属性、或产业链关系等进行分类,各自分类略有差异和不同。通过机器学习AffinityPropagation(AP)聚类方法,不依托产品属性及上述标准
- python机器学习库Scikit-learn
崔吉龙
python语言中用来处理机器学习的库最重要的就是Scikit-learn,简称sklearn。被大多数科学家所钟爱,包括了构建良好的学习算法、误差函数和测试例程。在sklearn的核心有四种类型的类覆盖了所有机器学习功能:分类回归聚类分组转换数据虽然sklearn提供的算法比较多,但是他们都符合基本的接口定义,为了是使用不同的算法时,所使用的接口时统一的。sklearn提供了四个基本对象接口。评
- GWO优化kmeans
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机器学习算法人工智能matlabkmeans聚类
GWO(灰狼优化器)是一种群体智能优化算法,它模拟了灰狼的社会结构和狩猎行为。GWO算法通过模拟灰狼的等级制度、狩猎策略和搜索机制来寻找问题的最优解。而K-means是一种经典的聚类算法,用于将数据点划分为K个簇。将GWO优化算法应用于K-means聚类中,主要是为了解决K-means算法对初始簇中心敏感和容易陷入局部最优解的问题。以下是GWO优化K-means的原理和过程的详细介绍:1.GWO算
- GA-kmedoid 遗传算法优化K-medoids聚类
2301_78492934
机器学习支持向量机人工智能matlab聚类
遗传算法优化K-medoids聚类是一种结合了遗传算法和K-medoids聚类算法的优化方法。遗传算法是一种基于自然选择和遗传机制的随机优化算法,它通过模拟生物进化过程中的遗传、交叉、变异等操作来寻找问题的最优解。而K-medoids聚类算法是一种基于划分的聚类方法,它通过选择K个数据点作为簇中心,将数据点分配到最近的簇中心,以最小化每个数据点到其所属簇中心的距离之和。K-medoids聚类算法是
- 机器学习第30天
熊猫学猿
简单的最大似然法根本无法求出所有的参数,这样PM也就没法计算。**这里就要召唤出之前的EM大法,首先对高斯分布的参数及混合系数进行随机初始化,计算出各个PM(即γji,第i个样本属于j类),再最大化似然函数(即LL(D)分别对α、u和∑求偏导),对参数进行迭代更新**。高斯混合聚类的算法流程如下图所示:密度聚类则是基于密度的聚类,它从样本分布的角度来考察样本之间的可连接性,并基于可连接性(密度可达
- “利用电子医院记录,针对急性护理环境中的老年人,开发并验证了一项医院脆弱风险评分:一项观察性研究“
ericliu2017
大数据围术期麻醉
总结背景年长者在全球范围内成为医疗保健的增长用户。我们的目标是确定是否可以利用常规收集的数据来识别具有虚弱特征并面临不利健康结果风险的年长者。方法使用三步方法开发和验证了一种医院脆弱风险评分,该评分基于《国际疾病和相关健康问题统计分类第十次修订版》(ICD-10)的诊断编码。首先,我们进行了聚类分析,以识别住院的75岁及以上年龄段的老年人群,其资源利用率高,并且诊断与脆弱有关。第二,我们根据ICD
- SPSSAU【文本分析】|文本聚类
spssau
支持向量机机器学习人工智能
SPSSAU共提供两种文本聚类方式,分别是按词聚类和按行聚类。按词聚类是指将需要分析的关键词进行聚类分析,并且进行可视化展示,即针对关键词进行聚类,此处关键词可以自由选择。按行聚类分析是指针对以‘行’为单位进行聚类分析,将原始文本中多行数据聚为几个类别,并且可将具体聚类类别信息进行下载等。按词聚类分析按词聚类分析操作如下图:默认情况下,系统会将词频靠前的20个关键词提取,并且得到其词向量值,并且其
- 高斯混合模型聚类(GMM)matlab实现
唐维康
高斯混合模型聚类
GaussianMixtureModel,就是假设数据服从MixtureGaussianDistribution,换句话说,数据可以看作是从数个GaussianDistribution中生成出来的。实际上,我们在K-means和K-medoids两篇文章中用到的那个例子就是由三个Gaussian分布从随机选取出来的。实际上,从中心极限定理可以看出,Gaussian分布(也叫做正态(Normal)分
- MATLAB | 绘图复刻(十五) | 环形聚类树状图
slandarer
matlab聚类开发语言
本期复刻效果:感觉出的聚类分析树状图绘制工具也不少了,未来可能会统一整理为一个工具包?(任重道远,道阻且长):代码讲解0数据设置写了比较多的注释应该比较易懂:clc;clear;closeall%样品起名slan1slan2slan3...slan75sampleName=compose('slan%d',1:75);%随机生成数据%rng(10)Data=rand(75,3);%分类数N=5;%
- 【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】 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。
- 聚类分析入门:使用Python和K-means算法进行数据聚类
Evaporator Core
python
文章标题:聚类分析入门:使用Python和K-means算法进行数据聚类简介聚类分析是机器学习中的一个重要任务,它涉及将数据集中的样本分成多个类别或簇,使得同一簇内的样本相似度较高,不同簇之间的样本相似度较低。K-means算法是一种常用的聚类算法,它通过迭代优化簇的中心点来实现聚类。本文将介绍如何使用Python编程语言和Scikit-learn库实现K-means算法,以及如何对数据进行聚类分
- 【机器学习算法】KNN鸢尾花种类预测案例和特征预处理。全md文档笔记(已分享,附代码)
机器学习python算法
本系列文章md笔记(已分享)主要讨论机器学习算法相关知识。机器学习算法文章笔记以算法、案例为驱动的学习,伴随浅显易懂的数学知识,让大家掌握机器学习常见算法原理,应用Scikit-learn实现机器学习算法的应用,结合场景解决实际问题。包括K-近邻算法,线性回归,逻辑回归,决策树算法,集成学习,聚类算法。K-近邻算法的距离公式,应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预
- R语言Apriori关联规则、kmeans聚类、决策树挖掘研究京东商城网络购物用户行为数据可视化|附代码数据
数据挖掘
全文链接:http://tecdat.cn/?p=30360最近我们被客户要求撰写关于网络购物用户行为的研究报告,包括一些图形和统计输出。随着网络的迅速发展,依托于网络的购物作为一种新型的消费方式,在全国乃至全球范围内飞速发展电子商务成为越来越多消费者购物的重要途径。我们被客户要求撰写关于网络购物行为的研究报告。项目计划使用数据挖掘的方法,以京东商城网购用户的网络购物数据为基础,对网络购物行为的三
- 基于聚类的点云背景分离算法python代码
love6a6
算法聚类python
点云背景分离是一个常用的计算机视觉任务,它旨在从点云数据中分离出感兴趣的物体。聚类是一种常用的方法,可以通过将相似的点聚集在一起来完成背景分离。下面是一个简单的基于K-Means聚类的点云背景分离的Python代码示例,使用的是scikit-learn库:importnumpyasnpfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.preprocessingi
- 观测云产品更新 | 监控、数据脱敏、快照分享等优化
监控数据分析快照
观测云更新监控1、监控器-事件内容插入链接的联动优化:根据检测指标自动生成跳转链接,支持在插入链接后调整过滤条件和时间范围,您也可以自定义跳转链接。其中,若需要插入跳转到仪表板的链接,基于以上逻辑,还需补充仪表板的ID和名称,支持调整视图变量和时间范围。2、支持URL中识别6位时间戳。3、【告警策略】新增告警聚合模式:「智能聚合」,您可以将聚合周期内产生的事件根据"标题"或"内容"聚类分组,每个分
- 机器学习---规则学习(序贯覆盖、单条规则学习、剪枝优化)
三月七꧁ ꧂
机器学习剪枝算法机器学习
1.序贯覆盖回归:分类:聚类:逻辑规则:读作:若(文字1且文字2且...),则目标概念成立规则集:充分性与必要性;冲突消解:顺序规则、缺省规则、元规则eg:命题逻辑→命题规则原子命题:,,,…A,B,C,…;逻辑连词:↔,→,←,⋀,⋁,¬…↔,→,←,⋀,⋁,¬…一阶逻辑→一阶规则常量:,,,…,1,2,3,…;变量:,,,…A,B,C,…(n元)谓词/函数:p/n,f/n;项:常量|变量|函数
- R语言画相关性热图
还没秃头的程序猿-D
研究牲r语言开发语言
R语言进行聚类热图install.packages("corrplot2")install.packages("Hmisc")install.packages("pheatmap")library(Hmisc)library("corrplot")library("pheatmap")getwd()#网上随便找的数据集mydata<-mtcars[,c(1:7)]#自己的数据集mydata<-re
- MTR++论文阅读
ZHANG8023ZHEN
论文阅读
https://zhuanlan.zhihu.com/p/654070149文章亮点:DenseFuturePredictionforAllAgent:将预测的结果也encode起来,用于平衡障碍物之间的预测结果。不过在infer的时候这一部分不会进行用数据集聚类获得query轨迹点(goal点):将goal点也进行Transformer,并且让上一帧模型的结果用于下一帧的模型推理,可以使模型的推
- 多元统计分析课程论文-聚类效果评价
talle2021
数据分析机器学习聚类数据挖掘机器学习
数据集来源:UnsupervisedLearningonCountryData(kaggle.com)代码参考:Clustering:PCA|K-Means-DBSCAN-Hierarchical||Kaggle基于特征合成降维和主成分分析法降维的国家数据集聚类效果评价目录1.特征合成降维2.PCA降维3.K-Means聚类3.1对特征合成降维的数据聚类分析3.2对PCA降维的数据聚类分析摘要:本
- java数字签名三种方式
知了ing
javajdk
以下3钟数字签名都是基于jdk7的
1,RSA
String password="test";
// 1.初始化密钥
KeyPairGenerator keyPairGenerator = KeyPairGenerator.getInstance("RSA");
keyPairGenerator.initialize(51
- Hibernate学习笔记
caoyong
Hibernate
1>、Hibernate是数据访问层框架,是一个ORM(Object Relation Mapping)框架,作者为:Gavin King
2>、搭建Hibernate的开发环境
a>、添加jar包:
aa>、hibernatte开发包中/lib/required/所
- 设计模式之装饰器模式Decorator(结构型)
漂泊一剑客
Decorator
1. 概述
若你从事过面向对象开发,实现给一个类或对象增加行为,使用继承机制,这是所有面向对象语言的一个基本特性。如果已经存在的一个类缺少某些方法,或者须要给方法添加更多的功能(魅力),你也许会仅仅继承这个类来产生一个新类—这建立在额外的代码上。
- 读取磁盘文件txt,并输入String
一炮送你回车库
String
public static void main(String[] args) throws IOException {
String fileContent = readFileContent("d:/aaa.txt");
System.out.println(fileContent);
- js三级联动下拉框
3213213333332132
三级联动
//三级联动
省/直辖市<select id="province"></select>
市/省直辖<select id="city"></select>
县/区 <select id="area"></select>
- erlang之parse_transform编译选项的应用
616050468
parse_transform游戏服务器属性同步abstract_code
最近使用erlang重构了游戏服务器的所有代码,之前看过C++/lua写的服务器引擎代码,引擎实现了玩家属性自动同步给前端和增量更新玩家数据到数据库的功能,这也是现在很多游戏服务器的优化方向,在引擎层面去解决数据同步和数据持久化,数据发生变化了业务层不需要关心怎么去同步给前端。由于游戏过程中玩家每个业务中玩家数据更改的量其实是很少
- JAVA JSON的解析
darkranger
java
// {
// “Total”:“条数”,
// Code: 1,
//
// “PaymentItems”:[
// {
// “PaymentItemID”:”支款单ID”,
// “PaymentCode”:”支款单编号”,
// “PaymentTime”:”支款日期”,
// ”ContractNo”:”合同号”,
//
- POJ-1273-Drainage Ditches
aijuans
ACM_POJ
POJ-1273-Drainage Ditches
http://poj.org/problem?id=1273
基本的最大流,按LRJ的白书写的
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<queue>
using namespace std;
#define INF 0x7fffffff
int ma
- 工作流Activiti5表的命名及含义
atongyeye
工作流Activiti
activiti5 - http://activiti.org/designer/update在线插件安装
activiti5一共23张表
Activiti的表都以ACT_开头。 第二部分是表示表的用途的两个字母标识。 用途也和服务的API对应。
ACT_RE_*: 'RE'表示repository。 这个前缀的表包含了流程定义和流程静态资源 (图片,规则,等等)。
A
- android的广播机制和广播的简单使用
百合不是茶
android广播机制广播的注册
Android广播机制简介 在Android中,有一些操作完成以后,会发送广播,比如说发出一条短信,或打出一个电话,如果某个程序接收了这个广播,就会做相应的处理。这个广播跟我们传统意义中的电台广播有些相似之处。之所以叫做广播,就是因为它只负责“说”而不管你“听不听”,也就是不管你接收方如何处理。另外,广播可以被不只一个应用程序所接收,当然也可能不被任何应
- Spring事务传播行为详解
bijian1013
javaspring事务传播行为
在service类前加上@Transactional,声明这个service所有方法需要事务管理。每一个业务方法开始时都会打开一个事务。
Spring默认情况下会对运行期例外(RunTimeException)进行事务回滚。这
- eidtplus operate
征客丶
eidtplus
开启列模式: Alt+C 鼠标选择 OR Alt+鼠标左键拖动
列模式替换或复制内容(多行):
右键-->格式-->填充所选内容-->选择相应操作
OR
Ctrl+Shift+V(复制多行数据,必须行数一致)
-------------------------------------------------------
- 【Kafka一】Kafka入门
bit1129
kafka
这篇文章来自Spark集成Kafka(http://bit1129.iteye.com/blog/2174765),这里把它单独取出来,作为Kafka的入门吧
下载Kafka
http://mirror.bit.edu.cn/apache/kafka/0.8.1.1/kafka_2.10-0.8.1.1.tgz
2.10表示Scala的版本,而0.8.1.1表示Kafka
- Spring 事务实现机制
BlueSkator
spring代理事务
Spring是以代理的方式实现对事务的管理。我们在Action中所使用的Service对象,其实是代理对象的实例,并不是我们所写的Service对象实例。既然是两个不同的对象,那为什么我们在Action中可以象使用Service对象一样的使用代理对象呢?为了说明问题,假设有个Service类叫AService,它的Spring事务代理类为AProxyService,AService实现了一个接口
- bootstrap源码学习与示例:bootstrap-dropdown(转帖)
BreakingBad
bootstrapdropdown
bootstrap-dropdown组件是个烂东西,我读后的整体感觉。
一个下拉开菜单的设计:
<ul class="nav pull-right">
<li id="fat-menu" class="dropdown">
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-中介者模式-Mediator
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/
/*
* 中介者模式(Mediator):用一个中介对象来封装一系列的对象交互。
* 中介者使各对象不需要显式地相互引用,从而使其耦合松散,而且可以独立地改变它们之间的交互。
*
* 在我看来,Mediator模式是把多个对象(
- 常用代码记录
chenjunt3
UIExcelJ#
1、单据设置某行或某字段不能修改
//i是行号,"cash"是字段名称
getBillCardPanelWrapper().getBillCardPanel().getBillModel().setCellEditable(i, "cash", false);
//取得单据表体所有项用以上语句做循环就能设置整行了
getBillC
- 搜索引擎与工作流引擎
comsci
算法工作搜索引擎网络应用
最近在公司做和搜索有关的工作,(只是简单的应用开源工具集成到自己的产品中)工作流系统的进一步设计暂时放在一边了,偶然看到谷歌的研究员吴军写的数学之美系列中的搜索引擎与图论这篇文章中的介绍,我发现这样一个关系(仅仅是猜想)
-----搜索引擎和流程引擎的基础--都是图论,至少像在我在JWFD中引擎算法中用到的是自定义的广度优先
- oracle Health Monitor
daizj
oracleHealth Monitor
About Health Monitor
Beginning with Release 11g, Oracle Database includes a framework called Health Monitor for running diagnostic checks on the database.
About Health Monitor Checks
Health M
- JSON字符串转换为对象
dieslrae
javajson
作为前言,首先是要吐槽一下公司的脑残编译部署方式,web和core分开部署本来没什么问题,但是这丫居然不把json的包作为基础包而作为web的包,导致了core端不能使用,而且我们的core是可以当web来用的(不要在意这些细节),所以在core中处理json串就是个问题.没办法,跟编译那帮人也扯不清楚,只有自己写json的解析了.
- C语言学习八结构体,综合应用,学生管理系统
dcj3sjt126com
C语言
实现功能的代码:
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
struct Student
{
int age;
float score;
char name[100];
};
int main(void)
{
int len;
struct Student * pArr;
int i,
- vagrant学习笔记
dcj3sjt126com
vagrant
想了解多主机是如何定义和使用的, 所以又学习了一遍vagrant
1. vagrant virtualbox 下载安装
https://www.vagrantup.com/downloads.html
https://www.virtualbox.org/wiki/Downloads
查看安装在命令行输入vagrant
2.
- 14.性能优化-优化-软件配置优化
frank1234
软件配置性能优化
1.Tomcat线程池
修改tomcat的server.xml文件:
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1" connectionTimeout="20000" redirectPort="8443" maxThreads="1200" m
- 一个不错的shell 脚本教程 入门级
HarborChung
linuxshell
一个不错的shell 脚本教程 入门级
建立一个脚本 Linux中有好多中不同的shell,但是通常我们使用bash (bourne again shell) 进行shell编程,因为bash是免费的并且很容易使用。所以在本文中笔者所提供的脚本都是使用bash(但是在大多数情况下,这些脚本同样可以在 bash的大姐,bourne shell中运行)。 如同其他语言一样
- Spring4新特性——核心容器的其他改进
jinnianshilongnian
spring动态代理spring4依赖注入
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
- Linux设置tomcat开机启动
liuxingguome
tomcatlinux开机自启动
执行命令sudo gedit /etc/init.d/tomcat6
然后把以下英文部分复制过去。(注意第一句#!/bin/sh如果不写,就不是一个shell文件。然后将对应的jdk和tomcat换成你自己的目录就行了。
#!/bin/bash
#
# /etc/rc.d/init.d/tomcat
# init script for tomcat precesses
- 第13章 Ajax进阶(下)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- Troubleshooting Crystal Reports off BW
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Troubleshooting+Crystal+Reports+off+BW#TroubleshootingCrystalReportsoffBW-TracingBOE
Quite useful, especially this part:
SAP BW connectivity
For t
- Java开发熟手该当心的11个错误
tomcat_oracle
javajvm多线程单元测试
#1、不在属性文件或XML文件中外化配置属性。比如,没有把批处理使用的线程数设置成可在属性文件中配置。你的批处理程序无论在DEV环境中,还是UAT(用户验收
测试)环境中,都可以顺畅无阻地运行,但是一旦部署在PROD 上,把它作为多线程程序处理更大的数据集时,就会抛出IOException,原因可能是JDBC驱动版本不同,也可能是#2中讨论的问题。如果线程数目 可以在属性文件中配置,那么使它成为
- 正则表达式大全
yang852220741
html编程正则表达式
今天向大家分享正则表达式大全,它可以大提高你的工作效率
正则表达式也可以被当作是一门语言,当你学习一门新的编程语言的时候,他们是一个小的子语言。初看时觉得它没有任何的意义,但是很多时候,你不得不阅读一些教程,或文章来理解这些简单的描述模式。
一、校验数字的表达式
数字:^[0-9]*$
n位的数字:^\d{n}$
至少n位的数字:^\d{n,}$
m-n位的数字:^\d{m,n}$