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ylfhpy
爬虫项目实战python爬虫开发语言MarkupSafe
1.引言1.1研究背景与意义随着互联网数据量的爆炸式增长，网页内容自动提取与分析技术在信息检索、舆情监控、数据挖掘等领域的需求日益凸显。网络爬虫作为获取网页内容的核心工具，能够自动化采集互联网信息。然而，直接渲染爬取的网页内容存在安全隐患，特别是跨站脚本攻击（XSS）风险。攻击者可能通过注入恶意脚本窃取用户信息或破坏网站功能。MarkupSafe作为Python的安全字符串处理库，能够有效处理不可
- 信息检索简介——文本处理、搜索引擎、数据挖掘、机器学习、推荐系统等
AI天才研究院
Python实战自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介2005年8月17日至9月3日在美国加利福尼亚州伯克莱纳举行了SIGIR国际会议（中文全称“计算机信息retrieval国际会议”），这是信息检索领域的顶级会议之一。该会议由ACM主办，主题涵盖了包括文本处理、搜索引擎、数据挖掘、机器学习、推荐系统等多个热门方向。此次会议是第一次将信息检索作为一个学科，并取得重大突破。本文试图对SIGIR进行一个完整的介绍，阐述
- 22种创新思路！今年必将是特征选择爆发的一年
小唯啊小唯
人工智能注意力机制特征选择
2025深度学习发论文&模型涨点之——特征选择特征选择是机器学习和数据挖掘领域中一个非常重要的步骤。它指的是从原始特征集合中挑选出对目标变量有较强预测能力的特征子集。在实际的数据集中，往往包含众多特征，但并非所有特征都对模型的性能有正面影响。例如在房价预测任务中，原始特征可能包括房屋的面积、房间数量、所在小区、周边配套设施等众多内容。通过特征选择，可以剔除一些无关的或者冗余的特征，比如可能存在的重
- 【数据挖掘】分类算法学习—ID3
会的全对٩(ˊᗜˋ*)و
数据挖掘数据挖掘分类学习经验分享ID3
分类算法学习—ID3ID3（IterativeDichotomiser3）是一种经典的决策树学习算法，由RossQuinlan于1986年提出，主要用于处理离散特征的分类问题。其核心思想是通过信息增益选择最优特征进行节点分裂，递归构建决策树。要求：理解并掌握ID3算法，理解算法的原理，能够实现算法，并对给定的数据集进行分类，分析个人参股的情况代码实现：importpandasaspdimportn
- 四个机器学习模型对比道路裂缝检测识别分类模型
深度学习乐园
深度学习实战项目机器学习分类人工智能
完整源码项目包获取→点击文章末尾名片！一、课题综述1.1.课题简介在机器学习的研究领域中，传统分类算法模型数量众多，适合的应用场景也各不相同。1.2.课题目标（示例）本课题使用的数据集来自于数据分析与数据挖掘竞赛Kaggle，该竞赛为数据科学领域著名的国际性赛事之一。课题使用的数据集为带标签的图像数据集，包含带有裂痕和不带有裂痕的桥梁、墙和人行道图片。课题的目标为对于目标数据集，搭建相应的传统机器
- Python 数据挖掘实战： 关联规则与聚类分析，解锁数据价值的钥匙
清水白石008
pythonPython题库python数据挖掘动画
Python数据挖掘实战：关联规则与聚类分析，解锁数据价值的钥匙引言在数字化浪潮席卷全球的今天，数据已成为企业和组织最重要的战略资产。海量数据蕴藏着巨大的价值，等待我们去挖掘和发现。数据挖掘(DataMining)，作为从海量数据中提取有价值知识和模式的关键技术，正日益受到各行各业的重视。它如同探矿者的火眼金睛，能够穿透数据的迷雾，发现隐藏在背后的规律和趋势，为商业决策、科学研究和社会发展提供强有
- 【机器学习与数据挖掘实战 | 医疗】案例18：基于Apriori算法的中医证型关联规则分析
Francek Chen
机器学习与数据挖掘实战机器学习数据挖掘Aprioripython关联规则人工智能
【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈机器学习与数据挖掘实战⌋⌋⌋机器学习是人工智能的一个分支，专注于让计算机系统通过数据学习和改进。它利用统计和计算方法，使模型能够从数据中自动提取特征并做出预测或决策。数据挖掘则是从大型数据集中发现模式、关联和异常的过程，旨在提取有价值的信息和知识。机器学习为数据挖掘提供了强大的分析工具，而数据挖掘则是机器学习应用的重要领域，两者相辅相成，共同推动
- SPSS配对t检验，配对样本的相关系数和对应的显著性该怎么理解呢？
cda2024
算法
在数据分析的世界里，SPSS是一个强大的工具，它可以帮助我们更好地理解和解释数据。今天我们要聊的是一个非常实用但又容易让人困惑的话题——SPSS配对t检验中的配对样本相关系数及其显著性该如何理解？想象一下，你是一名CDA（CertifiedDataAnalyst）持证人，正在为一家公司分析员工的绩效提升情况。公司实施了一项新的培训计划，并希望了解这项培训是否有效。为了评估培训效果，你需要比较员工在
- Python web框架FastAPI——一个比Flask和Tornada更高性能的API 框架
Python进阶者
中间件pythonwebhttpdocker
点击上方“Python爬虫与数据挖掘”，进行关注回复“书籍”即可获赠Python从入门到进阶共10本电子书今日鸡汤借问酒家何处有，牧童遥指杏花村。0前言前几天给大家分别分享了（入门篇）简析Pythonweb框架FastAPI——一个比Flask和Tornada更高性能的API框架和（进阶篇）Pythonweb框架FastAPI——一个比Flask和Tornada更高性能的API框架。今天欢迎大家来
- 【Python报错】成功解决error: subprocess-exited-with-error：安装lxml模块不再报错
云天徽上
python运行报错解决记录python开发语言lxml
博主简介：曾任某智慧城市类企业算法总监，目前在美国市场的物流公司从事高级算法工程师一职，深耕人工智能领域，精通python数据挖掘、可视化、机器学习等，发表过AI相关的专利并多次在AI类比赛中获奖。CSDN人工智能领域的优质创作者，提供AI相关的技术咨询、项目开发和个性化解决方案等服务，如有需要请站内私信或者联系任意文章底部的的VX名片（ID：xf982831907）博主粉丝群介绍：①群内初中生、
- 揭秘互联网大数据求职面试：从Zookeeper到数据挖掘
小葛呀
大数据面试宝典互联网大数据ZookeeperYarnRedisKafkaHDFS
场景：互联网大数据求职者面试角色介绍：面试官老黑:严肃而专业，技术深入，擅长引导候选人展示自己。程序员小白:搞笑且略显紧张，对基础问题能应付自如，但面对复杂问题时经常词穷。第一轮提问：老黑:"小白，你对Zookeeper的理解是什么？它在分布式系统中扮演什么角色？"小白:"Zookeeper...是个协调者，负责管理配置和同步数据...就像一个团队的协调员，确保每个节点都知道该做什么。"老黑:"没
- 在大数据求职面试中如何回答分布式协调与数据挖掘问题
在大数据求职面试中如何回答分布式协调与数据挖掘问题场景：小白的大数据求职面试小白是一名初出茅庐的程序员，今天他来到一家知名互联网公司的面试现场，面试官是经验丰富的老黑。以下是他们之间的对话：第一轮提问：分布式与数据采集老黑：小白，你对Zookeeper有了解吗？小白：当然，Zookeeper是一个分布式协调服务，主要用于分布式应用程序中的同步服务、命名服务和配置管理。老黑：不错，你能说说Flume
- 另类数据挖掘：如何用网络搜索数据预测上市公司业绩？
量化价值投资入门到精通
数据挖掘人工智能ai
另类数据挖掘：如何用网络搜索数据预测上市公司业绩？关键词：另类数据、网络搜索数据、业绩预测、文本挖掘、机器学习、量化投资、自然语言处理摘要：本文探讨了如何利用网络搜索数据这一另类数据源来预测上市公司业绩。我们将从理论基础出发，详细分析搜索数据与公司业绩之间的关联机制，介绍完整的数据采集、处理和分析流程，并通过实际案例展示如何构建预测模型。文章还将讨论该方法的局限性、实际应用场景以及未来发展方向，为
- 解锁数据宝藏：数据挖掘之数据预处理全解析
奔跑吧邓邓子
必备核心技能数据挖掘数据预处理机器学习
目录一、引言：数据预处理——数据挖掘的基石二、数据预处理的重要性2.1现实数据的问题剖析2.2数据预处理的关键作用三、数据预处理的核心方法3.1数据清洗3.1.1缺失值处理3.1.2离群点处理3.1.3噪声处理3.2数据集成3.2.1实体识别3.2.2冗余处理3.2.3数据值冲突处理3.3数据变换3.3.1平滑处理3.3.2聚合操作3.3.3离散化3.3.4归一化四、数据预处理的实践流程4.1数据
- 数据挖掘助力AI人工智能提升竞争力
AI大模型应用工坊
人工智能数据挖掘ai
数据挖掘助力AI人工智能提升竞争力关键词：数据挖掘、AI人工智能、竞争力提升、数据处理、算法应用摘要：本文深入探讨了数据挖掘如何助力AI人工智能提升竞争力。首先介绍了数据挖掘与AI的背景知识，包括目的、预期读者、文档结构和相关术语。接着阐述了数据挖掘和AI的核心概念及联系，详细讲解了核心算法原理和具体操作步骤，并辅以Python代码。随后分析了相关的数学模型和公式，通过具体例子加深理解。在项目实战
- NLPIR智能语义：大数据精准挖掘是信息化发展趋势
weixin_33778544
大数据数据库人工智能
随着信息技术的高速发展、数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据量急剧增长，大量的信息给人们带来方便的同时，也带来了诸如：信息过量难以消化，信息真假难以辨识，信息安全难以保证，信息形式不一致难以统一处理等问题。如何从海量的数据中提取有用的知识成为当务之急。数据挖掘就是为顺应这种需要应运而生发展起来的数据处理技术。数据挖掘就是对观测到的数据集进行分析，目的是发现未知的关系和以数据拥有者可以理解并对其
- KNN算法数字识别实战：训练集、测试集与代码实现
Aurora曙光
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：KNN算法，作为一种经典的监督学习方法，特别适用于分类和回归问题，在模式识别和数据挖掘中应用广泛。本文通过构建数字识别任务的训练集和测试集，并提供完整的代码实现，向读者展示如何使用KNN算法进行数字识别。文章详细解释了K值选择、数据预处理、距离计算、最近邻选择、类别决定以及模型评估等关键步骤，并强调了KNN在大数据集中的效率问题。1.KNN算法概述与在数字识别
- 解锁决策树：数据挖掘的智慧引擎
目录一、决策树：数据挖掘的基石二、决策树原理剖析2.1决策树的基本结构2.2决策树的构建流程2.2.1特征选择2.2.2数据集划分2.2.3递归构建三、决策树的实践应用3.1数据准备3.2模型构建与训练3.3模型评估四、决策树的优化策略4.1剪枝策略4.1.1预剪枝4.1.2后剪枝4.2集成学习五、案例分析5.1医疗诊断案例5.2金融风险评估案例六、总结与展望一、决策树：数据挖掘的基石在当今数字化
- Python爬虫实战：研究concurrent.futures相关技术
ylfhpy
爬虫项目实战python爬虫开发语言phpmr
一、引言1.1研究背景与意义随着互联网的迅速发展，网络上的信息量呈爆炸式增长。网络爬虫作为一种自动获取网页内容的技术，在搜索引擎、数据挖掘、舆情分析等领域有着广泛的应用。然而，面对海量的网页资源，传统的单线程爬虫效率低下，无法满足实际需求。因此，开发高效的并发爬虫系统具有重要的现实意义。1.2国内外研究现状国外在网络爬虫领域的研究起步较早，技术相对成熟。例如，Google的爬虫系统能够在短时间内抓
- Python爬虫实战：研究threading相关技术
ylfhpy
爬虫项目实战python爬虫开发语言htmlscrapy
1.引言1.1研究背景与意义随着互联网的快速发展，网页数据量呈爆炸式增长。网络爬虫作为一种自动获取网页内容的工具，在搜索引擎优化、数据挖掘、舆情分析等领域具有广泛应用。传统的单线程爬虫在面对大规模数据采集任务时效率低下，无法充分利用多核CPU资源。多线程技术可以显著提高爬虫的并发处理能力，加快数据采集速度。1.2国内外研究现状国外在网络爬虫领域起步较早，Google、Bing等搜索引擎公司拥有大规
- 如何运用 AI 工具运营海外社媒账号
引量AI
人工智能大数据海外社媒tiktok矩阵矩阵
在全球化与数字化深度融合的当下，海外社交媒体成为企业拓展国际市场、塑造品牌形象的关键平台。借助AI工具能显著提升海外社媒账号运营效率与效果，特别是在构建和运营TikTok矩阵等方面，AI的赋能作用不容小觑。下面我们就来详细探讨如何应用AI工具运营海外社媒账号。一、借助AI进行精准市场分析与账号定位剖析海外市场需求AI工具凭借强大的数据挖掘和分析能力，可深入剖析海外不同地区、不同文化背景下用户的兴趣
- 微博商业数据挖掘方法
社会我857
程序员杂志-大数据技术深度实践
本文主要介绍微博商业数据挖掘的体系及方法，但并不注重模型和算法这些细节，而是阐述数据如何贴近、支持和引导业务，如何建立合理的评价体系，以及如何围绕这两点建设数据挖掘架构。业务及产品微博广告生态的复杂程度在业界数一数二。由于微博本身的开放性，微博广告客户天生就有如下多样性：类型电商类型：投放方式大多比较传统，投放目标主要是注册或购买；App类型：投放目标主要是App下载或者用户唤醒；O2O：投放目标
- 【数据挖掘】期末复习模拟题（暨考试题）
chaser&upper
数据分析随笔小记数据挖掘python聚类
数据挖掘-期末复习试题挑战全网最全题库单选题多选题判断题填空题程序填空sigmoid曼哈顿距离泰坦尼克号披萨价格预测鸢尾花DBSCN密度聚类决策树购物表单-关联规则火龙果-关联分析数据非线性映射高斯朴素贝叶斯分类器手写数字识别k1-10聚类平均偏差程序分析PM2.5线性回归Titanic数据清洗KNN鸢尾花Kmeans聚类KNN电影分类频繁k项集混淆矩阵OverlookMOOC总结挑战全网最全题库
- Turkey HSD检验法/W法
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sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘（博主亲自录视频）https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share医药统计项目联系QQ：231469242python2.7#-*-cod
- python中Scikit-learn模块介绍
不会仰游的河马君
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Scikit-learn是Python中一个开源的机器学习库，它提供了简单高效的工具，用于数据挖掘和数据分析。该库包含了各种分类、回归、聚类算法，以及数据预处理、模型选择、模型评估等功能。Scikit-learn的特点是接口统一、使用简单、运行高效，并且有一个活跃的社区不断维护和更新。它广泛应用于数据科学、机器学习、人工智能等领域。应用和发展趋势Scikit-learn在机器学习和数据科学领域的应
- Python爬虫实战：模拟登录微博 – 通过POST请求获取Cookie
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目python爬虫开发语言seleniumbeautifulsoup
1.引言在现代的互联网应用中，爬虫技术作为数据收集的重要手段，广泛应用于社交媒体、电商平台、新闻网站等各种领域。社交媒体平台，特别是微博，作为中国最受欢迎的社交网站之一，聚集了海量的用户数据和内容。通过爬取微博数据，开发者可以获取到大量的用户信息、热门话题、微博动态等数据，对分析社交趋势、舆情监测、数据挖掘等具有重要意义。在这篇博客中，我们将通过模拟登录微博的方式，爬取需要登录后才能访问的微博数据
- 数据挖掘与机器学习 期末复习整理
无敌摸鱼高手
数据挖掘与机器学习数据挖掘机器学习人工智能期末复习知识总结
1.分类：–有类别标记信息,因此是一种监督学习–根据训练样本获得分类器，然后把每个数据归结到某个已知的类，进而也可以预测未来数据的归类。2.聚类：–无类别标记,因此是一种无监督学习–无类别标记样本，根据信息相似度原则进行聚类，通过聚类，人们能够识别密集的和稀疏的区域，因而发现全局的分布模式，以及数据属性之间的关系3.聚类方法：划分方法-（分割类型）K-均值K-Means顺序领导者方法基于模型的方法
- 简历模板1——王明 | 高级数据挖掘工程师 | 5年经验
XiaoQiong.Zhang
数据挖掘人工智能
王明|高级数据挖掘工程师|5年经验(+86)189-xxxx-xxxx|
[email protected]|深圳市GitHub|LinkedIn工作经历科技前沿集团|高级数据挖掘工程师2021.06-至今核心贡献：主导建立公司AI中台，整合10+业务线数据资源，支撑日均5亿+数据处理研发自适应特征工程框架，特征生成效率提升3倍，减少人工特征工程工作量70%设计模型健康监测系统，关键业务模型异常响
- 线性代数导引：附录：行列式几何解释
AGI大模型与大数据研究院
AI大模型应用开发实战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
1.背景介绍线性代数是数学中的一个重要分支，它研究的是向量空间和线性变换。在计算机科学中，线性代数被广泛应用于图形学、机器学习、数据挖掘等领域。行列式是线性代数中的一个重要概念，它可以用来求解线性方程组的解、计算矩阵的逆、判断矩阵是否可逆等问题。本文将介绍行列式的几何解释，帮助读者更好地理解行列式的概念和应用。2.核心概念与联系2.1向量的叉积向量的叉积是指两个向量的乘积得到的另一个向量。设向量$
- 爬虫技术：数据挖掘的深度探索与实践应用
代码老y
爬虫数据挖掘人工智能python
一、爬虫技术的深度应用爬虫技术的应用范围非常广泛，从简单的网页数据抓取到复杂的多源数据整合，爬虫技术都能发挥重要作用。以下是一些常见的深度应用场景：（一）多源数据整合在许多情况下，单一数据源往往无法满足我们的需求。例如，在进行市场研究时，可能需要从多个电商平台、社交媒体平台和新闻网站获取数据。爬虫技术可以同时从多个数据源抓取数据，并将这些数据进行整合和分析，从而提供更全面的市场洞察。（二）数据实时
- 戴尔笔记本win8系统改装win7系统
sophia天雪
win7戴尔改装系统win8
戴尔win8 系统改装win7 系统详述
第一步：使用U盘制作虚拟光驱：
1）下载安装UltraISO：注册码可以在网上搜索。
2）启动UltraISO，点击“文件”—》“打开”按钮，打开已经准备好的ISO镜像文
- BeanUtils.copyProperties使用笔记
bylijinnan
java
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
两者最大的区别是：
BeanUtils.copyProperties会进行类型转换，而PropertyUtils.copyProperties不会。
既然进行了类型转换，那BeanUtils.copyProperties的速度比不上PropertyUtils.copyProp
- MyEclipse中文乱码问题
0624chenhong
MyEclipse
一、设置新建常见文件的默认编码格式，也就是文件保存的格式。
在不对MyEclipse进行设置的时候，默认保存文件的编码，一般跟简体中文操作系统（如windows2000，windowsXP）的编码一致，即GBK。
在简体中文系统下，ANSI 编码代表 GBK编码;在日文操作系统下，ANSI 编码代表 JIS 编码。
Window-->Preferences-->General -
- 发送邮件
不懂事的小屁孩
send email
import org.apache.commons.mail.EmailAttachment;
import org.apache.commons.mail.EmailException;
import org.apache.commons.mail.HtmlEmail;
import org.apache.commons.mail.MultiPartEmail;
- 动画合集
换个号韩国红果果
htmlcss
动画 指一种样式变为另一种样式 keyframes应当始终定义0 100 过程
1 transition 制作鼠标滑过图片时的放大效果
css
.wrap{
width: 340px;height: 340px;
position: absolute;
top: 30%;
left: 20%;
overflow: hidden;
bor
- 网络最常见的攻击方式竟然是SQL注入
蓝儿唯美
sql注入
NTT研究表明，尽管SQL注入（SQLi）型攻击记录详尽且为人熟知，但目前网络应用程序仍然是SQLi攻击的重灾区。
信息安全和风险管理公司NTTCom Security发布的《2015全球智能威胁风险报告》表明，目前黑客攻击网络应用程序方式中最流行的，要数SQLi攻击。报告对去年发生的60亿攻击 行为进行分析，指出SQLi攻击是最常见的网络应用程序攻击方式。全球网络应用程序攻击中，SQLi攻击占
- java笔记2
a-john
java
类的封装：
1，java中，对象就是一个封装体。封装是把对象的属性和服务结合成一个独立的的单位。并尽可能隐藏对象的内部细节（尤其是私有数据）
2，目的：使对象以外的部分不能随意存取对象的内部数据（如属性），从而使软件错误能够局部化，减少差错和排错的难度。
3，简单来说，“隐藏属性、方法或实现细节的过程”称为——封装。
4，封装的特性：
4.1设置
- [Andengine]Error：can't creat bitmap form path “gfx/xxx.xxx”
aijuans
学习Android遇到的错误
最开始遇到这个错误是很早以前了，以前也没注意，只当是一个不理解的bug，因为所有的texture，textureregion都没有问题，但是就是提示错误。
昨天和美工要图片，本来是要背景透明的png格式，可是她却给了我一个jpg的。说明了之后她说没法改，因为没有png这个保存选项。
我就看了一下，和她要了psd的文件，还好我有一点
- 自己写的一个繁体到简体的转换程序
asialee
java转换繁体filter简体
今天调研一个任务，基于java的filter实现繁体到简体的转换，于是写了一个demo，给各位博友奉上，欢迎批评指正。
实现的思路是重载request的调取参数的几个方法，然后做下转换。
- android意图和意图监听器技术
百合不是茶
android显示意图隐式意图意图监听器
Intent是在activity之间传递数据;Intent的传递分为显示传递和隐式传递
显式意图：调用Intent.setComponent() 或 Intent.setClassName() 或 Intent.setClass()方法明确指定了组件名的Intent为显式意图，显式意图明确指定了Intent应该传递给哪个组件。
隐式意图;不指明调用的名称,根据设
- spring3中新增的@value注解
bijian1013
javaspring@Value
在spring 3.0中，可以通过使用@value，对一些如xxx.properties文件中的文件，进行键值对的注入，例子如下：
1.首先在applicationContext.xml中加入：
<beans xmlns="http://www.springframework.
- Jboss启用CXF日志
sunjing
logjbossCXF
1. 在standalone.xml配置文件中添加system-properties：
<system-properties> <property name="org.apache.cxf.logging.enabled" value=&
- 【Hadoop三】Centos7_x86_64部署Hadoop集群之编译Hadoop源代码
bit1129
centos
编译必需的软件
Firebugs3.0.0
Maven3.2.3
Ant
JDK1.7.0_67
protobuf-2.5.0
Hadoop 2.5.2源码包
Firebugs3.0.0
http://sourceforge.jp/projects/sfnet_findbug
- struts2验证框架的使用和扩展
白糖_
框架xmlbeanstruts正则表达式
struts2能够对前台提交的表单数据进行输入有效性校验，通常有两种方式：
1、在Action类中通过validatexx方法验证，这种方式很简单，在此不再赘述；
2、通过编写xx-validation.xml文件执行表单验证，当用户提交表单请求后，struts会优先执行xml文件，如果校验不通过是不会让请求访问指定action的。
本文介绍一下struts2通过xml文件进行校验的方法并说
- 记录-感悟
braveCS
感悟
再翻翻以前写的感悟，有时会发现自己很幼稚，也会让自己找回初心。
2015-1-11 1. 能在工作之余学习感兴趣的东西已经很幸福了；
2. 要改变自己，不能这样一直在原来区域，要突破安全区舒适区，才能提高自己，往好的方面发展；
3. 多反省多思考；要会用工具，而不是变成工具的奴隶；
4. 一天内集中一个定长时间段看最新资讯和偏流式博
- 编程之美-数组中最长递增子序列
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class LongestAccendingSubSequence {
/**
* 编程之美 数组中最长递增子序列
* 书上的解法容易理解
* 另一方法书上没有提到的是，可以将数组排序（由小到大）得到新的数组，
* 然后求排序后的数组与原数
- 读书笔记5
chengxuyuancsdn
重复提交struts2的token验证
1、重复提交
2、struts2的token验证
3、用response返回xml时的注意
1、重复提交
(1)应用场景
(1-1)点击提交按钮两次。
(1-2)使用浏览器后退按钮重复之前的操作，导致重复提交表单。
(1-3)刷新页面
(1-4)使用浏览器历史记录重复提交表单。
(1-5)浏览器重复的 HTTP 请求。
(2)解决方法
(2-1)禁掉提交按钮
(2-2)
- [时空与探索]全球联合进行第二次费城实验的可能性
comsci
二次世界大战前后,由爱因斯坦参加的一次在海军舰艇上进行的物理学实验 -费城实验
至今给我们大家留下很多迷团.....
关于费城实验的详细过程,大家可以在网络上搜索一下,我这里就不详细描述了
在这里,我的意思是,现在
- easy connect 之 ORA-12154: TNS: 无法解析指定的连接标识符
daizj
oracleORA-12154
用easy connect连接出现“tns无法解析指定的连接标示符”的错误，如下：
C:\Users\Administrator>sqlplus username/
[email protected]:1521/orcl
SQL*Plus: Release 10.2.0.1.0 – Production on 星期一 5月 21 18:16:20 2012
Copyright (c) 198
- 简单排序:归并排序
dieslrae
归并排序
public void mergeSort(int[] array){
int temp = array.length/2;
if(temp == 0){
return;
}
int[] a = new int[temp];
int
- C语言中字符串的\0和空格
dcj3sjt126com
c
\0 为字符串结束符，比如说：
abcd (空格)cdefg；
存入数组时，空格作为一个字符占有一个字节的空间，我们
- 解决Composer国内速度慢的办法
dcj3sjt126com
Composer
用法：
有两种方式启用本镜像服务：
1 将以下配置信息添加到 Composer 的配置文件 config.json 中（系统全局配置）。见“例1”
2 将以下配置信息添加到你的项目的 composer.json 文件中（针对单个项目配置）。见“例2”
为了避免安装包的时候都要执行两次查询，切记要添加禁用 packagist 的设置，如下 1 2 3 4 5
- 高效可伸缩的结果缓存
shuizhaosi888
高效可伸缩的结果缓存
/**
* 要执行的算法，返回结果v
*/
public interface Computable<A, V> {
public V comput(final A arg);
}
/**
* 用于缓存数据
*/
public class Memoizer<A, V> implements Computable<A,
- 三点定位的算法
haoningabc
c算法
三点定位，
已知a,b,c三个顶点的x,y坐标
和三个点都z坐标的距离，la，lb,lc
求z点的坐标
原理就是围绕a,b,c 三个点画圆，三个圆焦点的部分就是所求
但是，由于三个点的距离可能不准，不一定会有结果，
所以是三个圆环的焦点，环的宽度开始为0，没有取到则加1
运行
gcc -lm test.c
test.c代码如下
#include "stdi
- epoll使用详解
jimmee
clinux服务端编程epoll
epoll - I/O event notification facility在linux的网络编程中，很长的时间都在使用select来做事件触发。在linux新的内核中，有了一种替换它的机制，就是epoll。相比于select，epoll最大的好处在于它不会随着监听fd数目的增长而降低效率。因为在内核中的select实现中，它是采用轮询来处理的，轮询的fd数目越多，自然耗时越多。并且，在linu
- Hibernate对Enum的映射的基本使用方法
linzx0212
enumHibernate
枚举
/**
* 性别枚举
*/
public enum Gender {
MALE(0), FEMALE(1), OTHER(2);
private Gender(int i) {
this.i = i;
}
private int i;
public int getI
- 第10章 高级事件（下）
onestopweb
事件
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/
- 孙子兵法
roadrunners
孙子兵法
始计第一
孙子曰：
兵者，国之大事，死生之地，存亡之道，不可不察也。
故经之以五事，校之以计，而索其情：一曰道，二曰天，三曰地，四曰将，五
曰法。道者，令民于上同意，可与之死，可与之生，而不危也；天者，阴阳、寒暑
、时制也；地者，远近、险易、广狭、死生也；将者，智、信、仁、勇、严也；法
者，曲制、官道、主用也。凡此五者，将莫不闻，知之者胜，不知之者不胜。故校
之以计，而索其情，曰
- MySQL双向复制
tomcat_oracle
mysql
本文包括:
主机配置
从机配置
建立主-从复制
建立双向复制
背景
按照以下简单的步骤:
参考一下：
在机器A配置主机(192.168.1.30)
在机器B配置从机(192.168.1.29)
我们可以使用下面的步骤来实现这一点
步骤1：机器A设置主机
在主机中打开配置文件 ,
- zoj 3822 Domination(dp)
阿尔萨斯
Mina
题目链接：zoj 3822 Domination
题目大意：给定一个N∗M的棋盘，每次任选一个位置放置一枚棋子，直到每行每列上都至少有一枚棋子，问放置棋子个数的期望。
解题思路：大白书上概率那一张有一道类似的题目，但是因为时间比较久了，还是稍微想了一下。dp[i][j][k]表示i行j列上均有至少一枚棋子，并且消耗k步的概率（k≤i∗j）,因为放置在i+1~n上等价与放在i+1行上，同理
