心心喵
心心喵

[nlp] 数据预处理：归一化&标准化&PCA降维&ZCA

参考：https://www.cnblogs.com/pinard/p/6243025.html
参考：百度网盘ppt
参考：https

文章目录

    • 一、归一化（Normalization）
      • 最大最小、平均、非线性归一化
      • 批量归一化Batch_Normalization
    • 二、标准化（Standardization）
      • 归一化&标准化 的作用：
      • 什么时候用归一化？什么时候用标准化？
      • 中心化（Zero-centered）
    • 三、白化
      • PCA降维（Zero-centered）
      • ZCA白化

批归一化，就是标准化。

一、归一化（Normalization）

你可能感兴趣的:(nlp,机器学习)

  • 入门Apache Spark：基础知识和架构解析 juer_0001 javaspark
    介绍ApacheSparkSpark的历史和背景ApacheSpark是一种快速、通用、可扩展的大数据处理引擎，最初由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，于2010年首次推出。它最初设计用于支持分布式计算框架MapReduce的交互式查询，但逐渐发展成为一种更通用的数据处理引擎，能够处理数据流、批处理和机器学习等工作负载。Spark的特点和优势Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据处理框架，
  • 穿越AI边界：深度集成DeepSeek API与云平台的实践之路 云边有个稻草人 热门文章人工智能DeepSeek大数据集成DeepSeekAPIDeepSeek算法阿里云百炼平台集成
    云边有个稻草人-CSDN博客随着人工智能技术的日益发展，深度学习和自然语言处理（NLP）已经在很多领域得到了广泛的应用。DeepSeek作为一款领先的大型语言生成模型，凭借其强大的推理和生成能力，已经被越来越多的开发者和行业专家所青睐。通过DeepSeek提供的API接口，开发者可以在多个领域中实现先进的自然语言理解和生成任务。本文将深入探讨如何使用Python调用DeepSeek的API接口，并
  • AI在农业中的应用:精准农业的新时代 AI大模型应用之禅 DeepSeekR1&AI大模型与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    AI,农业,精准农业,机器学习,深度学习,计算机视觉,农业机器人1.背景介绍农业是人类文明的基石，也是全球经济的重要支柱。然而，随着人口增长和资源短缺，传统农业面临着诸多挑战，例如低效率、资源浪费、环境污染和气候变化的影响。为了应对这些挑战，精准农业应运而生。精准农业是指利用现代信息技术和数据分析手段，对农业生产进行精细化管理，提高资源利用效率、产量和产品质量，同时减少环境污染。人工智能（AI）作
  • AI驱动的企业学习管理系统 AGI大模型与大数据研究院 DeepSeekR1&大数据AI人工智能javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
    AI、机器学习、深度学习、企业学习管理系统、个性化学习、学习路径推荐、知识图谱1.背景介绍在当今瞬息万变的数字化时代，企业面临着前所未有的挑战和机遇。知识更新速度加快，技术迭代日新月异，员工需要不断学习新技能，提升自身竞争力，才能适应不断变化的市场环境。传统的企业学习管理系统(LearningManagementSystem,LMS)往往以标准化课程和批量学习为主，难以满足员工个性化学习需求，且缺
  • 量子计算如何提升机器学习效率：从理论到实践 Echo_Wish 人工智能前沿技术量子计算机器学习人工智能
    量子计算如何提升机器学习效率：从理论到实践在人工智能和机器学习的高速发展中，传统计算方法已经逐渐面临性能瓶颈。随着数据量的激增、算法复杂度的提高，传统计算机在处理某些特定任务时的效率显得捉襟见肘。而量子计算，作为一项颠覆性的技术，正逐步展现出在机器学习领域中的巨大潜力。量子计算不仅能够加速特定任务的执行，还能为一些经典算法提供更高效的解决方案。今天，我们将深入探讨量子计算如何提升机器学习效率，解析
  • 从零到精通：小白DeepSeek全栈入门指南 好东西不迷路 各自资源AI前端htmlpython
    第一部分：认知准备（1-3天）1.1基础概念搭建人工智能三要素：数据/算法/算力深度学习与传统机器学习的区别神经网络基本结构（输入层/隐藏层/输出层）常用术语解析：epoch、batch、loss、accuracy1.2环境配置实战Python环境搭建（推荐Anaconda）condacreate-ndeepseekpython=3.8condaactivatedeepseek深度学习框架选择指南
  • 查看Python库依赖关系的解决方案 爱编程的喵喵 Python基础课程python依赖关系
      大家好，我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业，现担任全栈工程师一职，热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳，不仅形成深入且独到的理解，而且能够帮助新手快速入门。  本文主要介绍了查看Python库依赖关系的解决方案
  • 自然语言处理NLP入门 -- 第八节OpenAI GPT 在 NLP 任务中的应用 山海青风 人工智能gpt自然语言处理python
    在前面的学习中，我们已经了解了如何使用一些经典的方法和模型来处理自然语言任务，如文本分类、命名实体识别等。但当我们需要更强的语言生成能力时，往往会求助于更先进的预训练语言模型。OpenAI旗下的GPT系列模型（如GPT-3、GPT-3.5、GPT-4等）在生成文本方面拥有强大的表现。它们不仅能进行语言生成，也可用于诸多NLP任务，包括文本摘要和情感分析。本章将重点介绍：GPT的文本生成原理和应用场
  • 考研导师选择方法 herosunly 考名校研究生经验分享考研选择导师考研导师选择方法
      大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于大模型算法的研究与应用。曾担任百度千帆大模型比赛、BPAA算法大赛评委，编写微软OpenAI考试认证指导手册。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。授权多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。  
  • 梯度下降法(Gradient Descent) -- 现代机器学习的血液 AOIWB 机器学习人工智能python
    梯度下降法(GradientDescent)–现代机器学习的血液梯度下降法是现代机器学习最核心的优化引擎。本文从数学原理、算法变种、应用场景到实践技巧，用三维可视化案例和代码实现揭示其内在逻辑，为你构建完整的认知体系。优化算法一、梯度下降法的定义与核心原理定义：梯度下降法是一种通过迭代更新参数来最小化目标函数的优化算法，其核心思想是沿着当前点的负梯度方向逐步逼近函数最小值。数学表达：参数更新公式为
  • DeepSeek怎么用，DeepSeek使用指南最全合集（保姆级教程） xiecoding.cn deepseekdeepseek使用指南deepseek怎么用deepseek免费教学deepseek资料合集
    DeepSeek是一款由国内顶尖团队开发的人工智能大模型，旨在为用户提供高效、智能的问答和知识服务。作为国产AI模型的代表，DeepSeek不仅在自然语言处理（NLP）领域表现出色，还在多个应用场景中展现了强大的能力。与ChatGPT等国际知名模型相比，DeepSeek在中文语境下的表现尤为突出，能够更好地理解中文的复杂语义和文化背景。DeepSeek使用资源下载为了方便大家更好地学习和使用Dee
  • 特征提取：如何从不同模态中获取有效信息？ Ash Butterfield 自然语言处理（NLP）专栏nlp人工智能
    在多模态学习中，特征提取是一个至关重要的过程。它是将原始数据（如文本、图像、视频和语音等）转化为机器能够理解和处理的特征的核心步骤。不同于传统的单一模态任务，在多模态学习中，如何有效地从每种模态中提取出有意义的信息并进行融合，直接影响到最终模型的性能和准确性。本篇文章将详细讲解如何从不同的模态（文本、图像、语音）中进行特征提取，涵盖常用的技术、方法、挑战以及应用。1.什么是特征提取？在机器学习中，
  • J-LangChain，用Java实现LangChain编排！轻松加载PDF、切分文档、向量化存储，再到智能问答 花千树-010 JLangChain-TGlangchainjavapdfAIGCnlpAI编程
    Java如何玩转大模型编排、RAG、Agent？？？在自然语言处理（NLP）的浪潮中，LangChain作为一种强大的模型编排框架，已经在Python社区中广受欢迎。然而，对于Java开发者来说，能否有一个同样高效、灵活的工具来实现类似功能？答案是肯定的！今天，我们将聚焦J-LangChain——一个专为Java打造的LangChain实现，带你探索如何用Java语言轻松构建从PDF处理到智能问答
  • LangChain教程 - RAG - PDF问答 花千树-010 LangChainlangchainpdfAIGCpythonnlpembedding人工智能
    系列文章索引LangChain教程-系列文章在现代自然语言处理（NLP）中，基于文档内容的问答系统变得愈发重要，尤其是当我们需要从大量文档中提取信息时。通过结合文档检索和生成模型（如RAG，Retrieval-AugmentedGeneration），我们可以构建强大的问答系统。本博客将详细介绍如何使用FastAPI和LangChain框架，创建一个基于PDF文档的RAG问答API。一、背景在许多
  • python数据预处理技术与实践期末考试_Python机器学习手册：从数据预处理到深度学习... 坂田月半
    内容简介O'ReillyMedia,Inc．介绍第1章向量、矩阵和数组1.0简介1.1创建一个向量1.2创建一个矩阵1.3创建一个稀疏矩阵1.4选择元素1.5展示一个矩阵的属性1.6对多个元素同时应用某个操作1.7找到最大值和最小值1.8计算平均值、方差和标准差1.9矩阵变形1.10转置向量或矩阵1.11展开一个矩阵1.12计算矩阵的秩1.13计算行列式1.14获取矩阵的对角线元素1.15计算矩阵
  • 基于RF随机森林机器学习算法的回归预测模型MATLAB代码实现了一个回归任务的决策树集成模型。 qq924711725 仿真模型机器学习算法随机森林
    基于RF随机森林机器学习算法的回归预测模型MATLAB代码实现了一个回归任务的决策树集成模型。首先从Excel文件中导入数据集，并将数据划分为训练集和测试集。然后，对数据进行归一化处理并转置以适应模型的要求。文章目录MATLAB代码实现说明：MATLAB代码实现说明：运行代码前的注意事项：示例输出：MATLAB代码实现说明：示例输出：以下是一个基于随机森林（RF,RandomForest）机器学习
  • 深度学习开源数据集大全：从入门到前沿 念九_ysl AI人工智能
    在深度学习中，数据是模型训练的基石。本文整理了当前最常用且高质量的开源数据集，涵盖图像、视频、自然语言处理（NLP）、语音与音频等方向，帮助研究者和开发者快速定位所需资源。一、图像类数据集1.MNIST简介：手写数字识别领域的“HelloWorld”，包含6万张训练图像和1万张测试图像，尺寸为28×28的灰度图。特点：适合入门级图像分类任务，支持快速验证算法原型28。下载地址：MNIST官网2.I
  • 程序员未来的出路：行业趋势与职业发展分析 guzhoumingyue AIpython
    随着技术的发展和行业需求的变化，程序员的职业出路也在不断演变。以下是程序员未来可能的职业发展方向及具体建议：一、技术深耕路线AI与机器学习专家趋势：AI技术在各行业的应用日益广泛，从自动驾驶到智能客服，需求持续增长。技能要求：Python、TensorFlow、PyTorch、数据挖掘、算法优化。发展路径：从机器学习工程师做起，积累项目经验。深入研究深度学习、强化学习等前沿技术。成为AI架构师或数
  • 计算机毕业设计 ——jspssm507Springboot 的论坛管理系统 奔强的程序 课程设计
    博主小档案：花花，一名来自世界500强的资深程序猿，毕业于国内知名985高校。技术专长：花花在深度学习任务中展现出卓越的能力，包括但不限于java、python等技术。近年来，花花更是将触角延伸至AI领域，对于机器学习、自然语言处理、智能推荐等前沿技术都有独到的见解和实践经验。服务内容：1、提供科研入门辅导(主要是代码方面)2、代码部署3、定制化需求解决等4、期末考试复习计算机毕业设计——jsps
  • 强化学习——基本概念 AI大模型探索者 人工智能ai深度学习机器学习语言模型
    何为强化学习机器学习的一大分支强化学习（ReinforcementLearning）是机器学习的一种，它通过与环境不断地交互，借助环境的反馈来调整自己的行为，使得累计回报最大。强化学习要解决的是决策问题——求取当前状态下最优行为或行为概率。强化学习包括智能体和环境两大对象，智能体是算法本身，环境是与智能体交互的外部。智能体（IntelligentAgent），在人工智能领域，智能体指一个可以观察周
  • 揭开人工智能中 Tokens 的神秘面纱 东锋1.3 人工智能easyui前端javascript
    揭开人工智能中Tokens的神秘面纱在人工智能，尤其是自然语言处理（NLP）领域，"tokens"是一个频繁出现且至关重要的概念。对于理解语言模型如何处理和理解人类语言，tokens起着基础性的作用。那么，究竟什么是tokens呢？它又在人工智能系统中扮演着怎样关键的角色？让我们一探究竟。什么是Tokens简单来说，tokens是将文本分割成的一个个基本单元。当我们输入一段文字时，人工智能模型不会
  • 自然语言处理NLP入门 -- 第十节简单的聊天机器人 山海青风 #自然语言处理自然语言处理chatgpt
    一、为什么要做聊天机器人？在互联网时代，我们日常接触到的“在线客服”“自动问答”等，大多是以聊天机器人的形式出现。它能帮我们快速回复常见问题，让用户获得及时的帮助，并在一定程度上减少人工客服的压力。同时，聊天机器人也是了解自然语言处理（NLP）最好的实战项目之一。因为它整合了文字理解（NLU）、对话管理、文本生成（NLG）等多方面知识，既能看到很直观的对话效果，也能结合深度学习模型让机器人变得更智
  • 自然语言处理NLP入门 -- 第一节基础概念 山海青风 #自然语言处理自然语言处理人工智能python
    本部分主要介绍NLP的基础概念，并通过实际案例演示NLP的核心任务，同时引导你搭建NLP开发环境，确保你能顺利开始后续学习。1.什么是自然语言处理（NLP）1.1NLP的定义自然语言处理（NaturalLanguageProcessing,NLP）是人工智能（AI）的一个子领域，专注于让计算机理解、解释和生成人类语言。NLP结合了计算机科学、语言学和机器学习，以便计算机能自动处理文本和语音数据。简
  • 机器学习与深度学习资料 JasonDing1354 【MachineLearning】
    《BriefHistoryofMachineLearning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、DeepLearning.《DeepLearninginNeuralNetworks:AnOverview》介绍:这是瑞士人工智能实验室JurgenSchmidhuber写的最新版本《神经网络与深度学习综述》本综述的特点是以
  • 【大模型】大模型分类 IT古董 人工智能人工智能大模型
    大模型（LargeModels）通常指参数量巨大、计算能力强大的机器学习模型，尤其在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等领域表现突出。以下是大模型的常见分类方式：1.按应用领域分类自然语言处理（NLP）模型如GPT-3、BERT、T5等，主要用于文本生成、翻译、问答等任务。计算机视觉（CV）模型如ResNet、EfficientNet、VisionTransformer(ViT)等，用于图
  • .net机器学习框架：ML.NET模型生成器 NotOnlyCoding AI编程
    ML.NETModelBuilder是一个直观的图形化VisualStudio扩展，用于构建、训练和部署自定义机器学习模型。它利用自动化机器学习（AutoML）来探索不同的机器学习算法和设置，帮助您找到最适合您场景的那个。使用ModelBuilder不需要机器学习专业知识。您只需要一些数据和一个需要解决的问题。ModelBuilder会生成代码，以便将模型添加到您的.NET应用程序中。1.创建一个
  • 【人工智能】数据挖掘与应用题库（101-200） 奋力向前123 人工智能人工智能数据挖掘
    1、有矩阵A3×2，B2×3，C3×3，下列运算有意义的是（）答案：BC2、13524的逆序数为（）答案：33、矩阵A中元素a14的余子式记作M14，代数余子式记作A14，二者关系为（）答案：相反4、关于机器学习与深度学习的范畴关系，下列说法正确的是？答案：深度学习是机器学习的子集（分支）5、关于机器学习的本质，下列表述最恰当的是？答案：从数据或环境反馈中自主学习到规则6、深度学习的“深度”是指？
  • 【机器学习】平均绝对误差（MAE：Mean Absolute Error） IT古董 机器学习人工智能机器学习人工智能python
    平均绝对误差(MeanAbsoluteError,MAE)是一种衡量预测值与实际值之间平均差异的统计指标。它在机器学习、统计学等领域中广泛应用，用于评估模型的预测精度。与均方误差(MSE)或均方误差根(RMSE)不同，MAE使用误差的绝对值，因此它在处理异常值时更加稳定。1.MAE的定义和公式给定预测值和真实值，MAE的公式为：其中：n是样本总数。是模型的预测值。是对应的真实值。MAE表示了预测值
  • 全网国内外总结Prompt&LLM论文，开源数据&模型，AIGC应用（持续更新，收藏查看） 代码讲故事 智能工具PromptLLMAIGC模型开源数据集深度学习
    全网国内外总结Prompt&LLM论文，开源数据&模型，AIGC应用（持续更新，收藏查看）目录顺序如下国内外，垂直领域大模型Agent和指令微调等训练框架开源指令，预训练，rlhf，对话，agent训练数据梳理AIGC相关应用prompt写作指南和5星博客等资源梳理Prompt和LLM论文细分方向梳理Prompt是在自然语言处理（NLP）中，尤其是在使用预训练语言模型时，用来引导模型生成特定类型输
  • 机器学习AI/ML/CV/NLP/GNN算法公式汇总Latex代码 rockingdingo tensorflow大数据自然语言处理算法深度学习机器学习
    图学习和LinkPrediction任务KnowledgeGraphLinkPredictionEquationsAndLatexCodehttp://www.deepnlp.org/blog/knowledge-graph-link-prediction小样本学习和零样本学习公式的Latex代Few-ShotLearningAndZero-ShotLearningEquationsLatexCo
  • web前段跨域nginx代理配置 刘正强 nginxcmsWeb
    nginx代理配置可参考server部分 server {         listen       80;         server_name  localhost;
  • spring学习笔记 caoyong spring
    一、概述     a>、核心技术 : IOC与AOP b>、开发为什么需要面向接口而不是实现     接口降低一个组件与整个系统的藕合程度，当该组件不满足系统需求时，可以很容易的将该组件从系统中替换掉，而不会对整个系统产生大的影响 c>、面向接口编口编程的难点在于如何对接口进行初始化,(使用工厂设计模式)
  • Eclipse打开workspace提示工作空间不可用 0624chenhong eclipse
    做项目的时候，难免会用到整个团队的代码，或者上一任同事创建的workspace， 1.电脑切换账号后，Eclipse打开时，会提示Eclipse对应的目录锁定，无法访问，根据提示，找到对应目录，G:\eclipse\configuration\org.eclipse.osgi\.manager，其中文件.fileTableLock提示被锁定。 解决办法，删掉.fileTableLock文件，重
  • Javascript 面向对面写法的必要性？ 一炮送你回车库 JavaScript
    现在Javascript面向对象的方式来写页面很流行，什么纯javascript的mvc框架都出来了：ember 这是javascript层的mvc框架哦,不是j2ee的mvc框架   我想说的是，javascript本来就不是一门面向对象的语言，用它写出来的面向对象的程序，本身就有些别扭，很多人提到js的面向对象首先提的是：复用性。那么我请问你写的js里有多少是可以复用的，用fu
  • js array对象的迭代方法 换个号韩国红果果 array
    1.forEach 该方法接受一个函数作为参数， 对数组中的每个元素 使用该函数  return 语句失效 function square(num) { print(num, num * num); } var nums = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]; nums.forEach(square); 2.every 该方法接受一个返回值为布尔类型
  • 对Hibernate缓存机制的理解 归来朝歌 session一级缓存对象持久化
    在hibernate中session一级缓存机制中，有这么一种情况： 问题描述：我需要new一个对象，对它的几个字段赋值，但是有一些属性并没有进行赋值，然后调用 session.save()方法，在提交事务后，会出现这样的情况： 1：在数据库中有默认属性的字段的值为空 2：既然是持久化对象，为什么在最后对象拿不到默认属性的值？ 通过调试后解决方案如下： 对于问题一，如你在数据库里设置了
  • WebService调用错误合集 darkranger webservice
     Java.Lang.NoClassDefFoundError: Org/Apache/Commons/Discovery/Tools/DiscoverSingleton 调用接口出错， 一个简单的WebService import org.apache.axis.client.Call;import org.apache.axis.client.Service; 首先必不可
  • JSP和Servlet的中文乱码处理 aijuans Java Web
    JSP和Servlet的中文乱码处理 前几天学习了JSP和Servlet中有关中文乱码的一些问题，写成了博客，今天进行更新一下。应该是可以解决日常的乱码问题了。现在作以下总结希望对需要的人有所帮助。我也是刚学，所以有不足之处希望谅解。 一、表单提交时出现乱码： 在进行表单提交的时候，经常提交一些中文，自然就避免不了出现中文乱码的情况，对于表单来说有两种提交方式：get和post提交方式。所以
  • 面试经典六问 atongyeye 工作面试
    题记：因为我不善沟通，所以在面试中经常碰壁，看了网上太多面试宝典，基本上不太靠谱。只好自己总结，并试着根据最近工作情况完成个人答案。以备不时之需。 以下是人事了解应聘者情况的最典型的六个问题： 1 简单自我介绍 关于这个问题，主要为了弄清两件事，一是了解应聘者的背景，二是应聘者将这些背景信息组织成合适语言的能力。 我的回答：(针对技术面试回答，如果是人事面试，可以就掌
  • contentResolver.query()参数详解 百合不是茶 androidquery()详解
    收藏csdn的博客,介绍的比较详细,新手值得一看 1.获取联系人姓名 一个简单的例子，这个函数获取设备上所有的联系人ID和联系人NAME。 [java]  view plain copy   public void fetchAllContacts() {      
  • ora-00054:resource busy and acquire with nowait specified解决方法 bijian1013 oracle数据库killnowait
            当某个数据库用户在数据库中插入、更新、删除一个表的数据，或者增加一个表的主键时或者表的索引时，常常会出现ora-00054:resource busy and acquire with nowait specified这样的错误。主要是因为有事务正在执行（或者事务已经被锁），所有导致执行不成功。 1.下面的语句
  • web 开发乱码 征客丶 springWeb
    以下前端都是 utf-8 字符集编码 一、后台接收 1.1、 get 请求乱码 get 请求中，请求参数在请求头中； 乱码解决方法： a、通过在web 服务器中配置编码格式：tomcat 中，在 Connector 中添加URIEncoding="UTF-8"； 1.2、post 请求乱码 post 请求中，请求参数分两部份， 1.2.1、url？参数，
  • 【Spark十六】： Spark SQL第二部分数据源和注册表的几种方式 bit1129 spark
    Spark SQL数据源和表的Schema case class apply schema parquet json JSON数据源 准备源数据 {"name":"Jack", "age": 12, "addr":{"city":"beijing&
  • JVM学习之:调优总结 -Xms -Xmx -Xmn -Xss BlueSkator -Xss-Xmn-Xms-Xmx
      堆大小设置JVM 中最大堆大小有三方面限制：相关操作系统的数据模型（32-bt还是64-bit）限制；系统的可用虚拟内存限制；系统的可用物理内存限制。32位系统下，一般限制在1.5G~2G；64为操作系统对内存无限制。我在Windows Server 2003 系统，3.5G物理内存，JDK5.0下测试，最大可设置为1478m。典型设置： java -Xmx355
  • jqGrid 各种参数 详解(转帖) BreakingBad jqGrid
      jqGrid 各种参数 详解 分类：  源代码分享  个人随笔请勿参考  解决开发问题 2012-05-09 20:29   84282人阅读   评论(22)   收藏   举报 jquery 服务器 parameters function ajax string  
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-代理模式-Proxy 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/ import java.lang.reflect.InvocationHandler; import java.lang.reflect.Method; import java.lang.reflect.Proxy; /* * 下面
  • 应用升级iOS8中遇到的一些问题 chenhbc ios8升级iOS8
    1、很奇怪的问题，登录界面，有一个判断，如果不存在某个值，则跳转到设置界面，ios8之前的系统都可以正常跳转，iOS8中代码已经执行到下一个界面了，但界面并没有跳转过去，而且这个值如果设置过的话，也是可以正常跳转过去的，这个问题纠结了两天多，之前的判断我是在 -(void)viewWillAppear:(BOOL)animated  中写的，最终的解决办法是把判断写在 -(void
  • 工作流与自组织的关系？ comsci 设计模式工作
      目前的工作流系统中的节点及其相互之间的连接是事先根据管理的实际需要而绘制好的，这种固定的模式在实际的运用中会受到很多限制，特别是节点之间的依存关系是固定的，节点的处理不考虑到流程整体的运行情况，细节和整体间的关系是脱节的，那么我们提出一个新的观点，一个流程是否可以通过节点的自组织运动来自动生成呢？这种流程有什么实际意义呢？   这里有篇论文，摘要是：“针对网格中的服务
  • Oracle11.2新特性之INSERT提示IGNORE_ROW_ON_DUPKEY_INDEX daizj oracle
    insert提示IGNORE_ROW_ON_DUPKEY_INDEX 转自：http://space.itpub.net/18922393/viewspace-752123 在 insert into tablea ...select * from tableb中，如果存在唯一约束，会导致整个insert操作失败。使用IGNORE_ROW_ON_DUPKEY_INDEX提示，会忽略唯一
  • 二叉树:堆 dieslrae 二叉树
        这里说的堆其实是一个完全二叉树,每个节点都不小于自己的子节点,不要跟jvm的堆搞混了.由于是完全二叉树,可以用数组来构建.用数组构建树的规则很简单:     一个节点的父节点下标为: (当前下标 - 1)/2     一个节点的左节点下标为: 当前下标 * 2 + 1   &
  • C语言学习八结构体 dcj3sjt126com c
    为什么需要结构体，看代码 # include <stdio.h> struct Student //定义一个学生类型，里面有age, score, sex, 然后可以定义这个类型的变量 { int age; float score; char sex; } int main(void) { struct Student st = {80, 66.6,
  • centos安装golang dcj3sjt126com centos
    #在国内镜像下载二进制包 wget -c  http://www.golangtc.com/static/go/go1.4.1.linux-amd64.tar.gz tar -C /usr/local -xzf go1.4.1.linux-amd64.tar.gz   #把golang的bin目录加入全局环境变量 cat >>/etc/profile<
  • 10.性能优化-监控-MySQL慢查询 frank1234 性能优化MySQL慢查询
    1.记录慢查询配置 show variables where variable_name like 'slow%' ; --查看默认日志路径 查询结果：--不用的机器可能不同 slow_query_log_file=/var/lib/mysql/centos-slow.log 修改mysqld配置文件：/usr /my.cnf[一般在/etc/my.cnf，本机在/user/my.cn
  • Java父类取得子类类名 happyqing javathis父类子类类名
      在继承关系中，不管父类还是子类，这些类里面的this都代表了最终new出来的那个类的实例对象，所以在父类中你可以用this获取到子类的信息！   package com.urthinker.module.test; import org.junit.Test; abstract class BaseDao<T> { public void
  • Spring3.2新注解@ControllerAdvice jinnianshilongnian @Controller
    @ControllerAdvice，是spring3.2提供的新注解，从名字上可以看出大体意思是控制器增强。让我们先看看@ControllerAdvice的实现：   @Target(ElementType.TYPE) @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) @Documented @Component public @interface Co
  • Java spring mvc多数据源配置 liuxihope spring
    转自：http://www.itpub.net/thread-1906608-1-1.html 1、首先配置两个数据库 <bean id="dataSourceA" class="org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource" destroy-method="close&quo
  • 第12章 Ajax（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/
  • BW / Universe Mappings blueoxygen BO
      BW Element OLAP Universe Element Cube  Dimension Class Charateristic A class with dimension and detail objects (Detail objects for key and desription) Hi
  • Java开发熟手该当心的11个错误 tomcat_oracle java多线程工作单元测试
    #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
  • 推行国产操作系统的优劣 yananay windowslinux国产操作系统
    最近刮起了一股风，就是去“国外货”。从应用程序开始，到基础的系统，数据库，现在已经刮到操作系统了。原因就是“棱镜计划”，使我们终于认识到了国外货的危害，开始重视起了信息安全。操作系统是计算机的灵魂。既然是灵魂，为了信息安全，那我们就自然要使用和推行国货。可是，一味地推行，是否就一定正确呢？ 先说说信息安全。其实从很早以来大家就在讨论信息安全。很多年以前，就据传某世界级的网络设备制造商生产的交
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他