从0到1024
从0到1024

逻辑回归

逻辑回归模型

g代表逻辑函数，常用的逻辑函数为sigmoid函数，如下：

h0(x)大于等于0.5时，预测为1；h0(x)小于0.5时，预测为0。

损失函数

梯度下降

你可能感兴趣的:(逻辑回归)

  • 【华为OD技术面试真题 - 技术面】- python八股文真题题库（1） 算法大师 华为od面试python
    华为OD面试真题精选专栏：华为OD面试真题精选目录:2024华为OD面试手撕代码真题目录以及八股文真题目录文章目录华为OD面试真题精选1.数据预处理流程数据预处理的主要步骤工具和库2.介绍线性回归、逻辑回归模型线性回归（LinearRegression）模型形式：关键点：逻辑回归（LogisticRegression）模型形式：关键点：参数估计与评估：3.python浅拷贝及深拷贝浅拷贝（Shal
  • Python实现简单的机器学习算法 master_chenchengg pythonpython办公效率python开发IT
    Python实现简单的机器学习算法开篇：初探机器学习的奇妙之旅搭建环境：一切从安装开始必备工具箱第一步：安装Anaconda和JupyterNotebook小贴士：如何配置Python环境变量算法初体验：从零开始的Python机器学习线性回归：让数据说话数据准备：从哪里找数据编码实战：Python实现线性回归模型评估：如何判断模型好坏逻辑回归：从分类开始理论入门：什么是逻辑回归代码实现：使用skl
  • 几率odds与逻辑回归 元气小地瓜
    https://www.jianshu.com/p/aa73938f32ee几率odds从Odds角度理解LogisticRegression模型的参数13December20151.引言无论在学术界，还是在工业界，LogisticRegression(LR,逻辑回归)模型[1]是常用的分类模型，被用于各种分类场景和点击率预估问题等，它也是MaxEntropy(ME,最大熵)模型[2]，或者说So
  • 分类算法可视化方法 dundunmm 数据挖掘分类数据挖掘人工智能可视化
    可视化方法可以用于帮助理解分类算法的决策边界、性能和在不同数据集上的行为。下面列举几个常见的可视化方法。1.决策边界可视化这种方法用于可视化不同分类算法在二维特征空间中如何分隔不同类别。对于理解决策树、支持向量机（SVM）、逻辑回归和k近邻（k-NN）等模型的行为非常有用。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasets
  • 【机器学习】广义线性模型（GLM）的基本概念以及广义线性模型在python中的实例（包含statsmodels和scikit-learn实现逻辑回归） Lossya 机器学习pythonscikit-learn线性回归人工智能逻辑回归
    引言GLM扩展了传统的线性回归模型，使其能够处理更复杂的数据类型和分布文章目录引言一、广义线性模型1.1定义1.2广义线性模型的组成1.2.1响应变量（ResponseVariable）1.2.2链接函数（LinkFunction）1.2.3线性预测器（LinearPredictor）1.3常见的广义线性模型1.3.1线性回归1.3.2逻辑回归1.3.3泊松回归1.4GLM的特性1.5广义线性模型
  • 机器学习实战笔记5——线性判别分析 绍少阿 机器学习笔记可视化机器学习python人工智能
    任务安排1、机器学习导论8、核方法2、KNN及其实现9、稀疏表示3、K-means聚类10、高斯混合模型4、主成分分析11、嵌入学习5、线性判别分析12、强化学习6、贝叶斯方法13、PageRank7、逻辑回归14、深度学习线性判别分析（LDA）Ⅰ核心思想对于同样一件事，站在不同的角度，我们往往会有不同的看法，而降维思想，亦是如此。同上节课一样，我们还是学习降维的算法，只是提供了一种新的角度，由上
  • 亦菲喊你来学机器学习（20） --PCA数据降维 方世恩 机器学习人工智能深度学习python算法sklearn
    文章目录PCA数据降维一、降维二、优缺点三、参数四、实例应用1.读取文件2.分离特征和目标变量3.使用PCA进行降维4.打印特征所占百分比和具体比例5.PCA降维后的数据6.划分数据集7.训练逻辑回归模型8.评估模型性能总结PCA数据降维主成分分析（PrincipalComponentAnalysis,PCA）是一种常用的数据降维技术，它可以在保留数据集中最重要的特征的同时，减少数据的维度。PCA
  • R语言多项逻辑回归-因变量是无序多分类 医学和生信笔记 医学统计学r语言医学统计学
    因变量是无序多分类资料（＞2）时，可使用多分类逻辑回归（multinomiallogisticregression）。使用课本例16-5的数据，课本电子版及数据已上传到QQ群，自行下载即可。某研究人员欲了解不同社区和性别之间居民获取健康知识的途径是否相同，对2个社区的314名成人进行了调查，其中X1是社区，社区1用0表示，社区2用1表示；X2是性别，0是男，1是女，Y是获取健康知识途径，1是传统大
  • 备战2024数学建模国赛（模型三十）：遗传算法 优秀案例（三） 变循环发动机部件法建模及优化 2024年数学建模国赛 备战2024数学建模国赛2024数学建模（不代写论文请勿盲目订阅）数学建模2024年数学建模国赛备战数学建模国赛算法遗传算法2024
    专栏内容(赛前预售价99，比赛期间299):2024数学建模国赛期间会发布思路、代码和优秀论文。（本专栏达不到国一的水平，适用于有一点点基础冲击省奖的同学，近两年有二十几个国二，但是达不到国一，普遍获得省奖，请勿盲目订阅）python全套教程（一百篇博客）：从新手到掌握使用python，可以对数学建模问题进行建模分析。35套模型算法（优秀论文示例）：马尔科夫模型、遗传算法、逻辑回归、逐步回归、蚁群
  • R实现线性回归逻辑回归 weixin_55475210 r语言线性回归逻辑回归
    线性回归基本模型Y=β0+β1X1+β2X2+⋯+βmXm+ϵY=\beta_0+\beta_1X_1+\beta_2X_2+\cdots+\beta_mX_m+\epsilonY=β0+β1X1+β2X2+⋯+βmXm+ϵYYY为因变量X1,X2,…,XmX_1,X_2,\ldots,X_mX1,X2,…,Xm为m个自变量ϵ\epsilonϵ为残差lm()函数用于完成多元线性回归系数估计，回归系
  • 备战2024数学建模国赛（模型十五）：模糊综合评价 优秀案例（一）确定汽车装配顺序问题的算法 2024年数学建模国赛 备战2024数学建模国赛2024数学建模（持续更新耐心等待）数学建模汽车算法2024数学建模国赛备战2024数学建模国赛模糊综合评价模型
    专栏内容(赛前预售价99，比赛期间299):2024数学建模国赛期间会发布思路、代码和优秀论文。（本专栏达不到国一的水平，适用于有一点点基础冲击省奖的同学，近两年有二十几个国二，但是达不到国一，普遍获得省奖，请勿盲目订阅）python全套教程（一百篇博客）：从新手到掌握使用python，可以对数学建模问题进行建模分析。35套模型算法（优秀论文示例）：马尔科夫模型、遗传算法、逻辑回归、逐步回归、蚁群
  • 备战2024数学建模国赛（模型十九）：排队论 优秀案例（一）火车票购票网站优化 2024年数学建模国赛 备战2024数学建模国赛备战2024数学建模数学建模2024年数学建模国赛2024数学建模国赛马尔科夫模型排队论
    专栏内容(赛前预售价99，比赛期间299):2024数学建模国赛期间会发布思路、代码和优秀论文。（本专栏达不到国一的水平，适用于有一点点基础冲击省奖的同学，近两年有二十几个国二，但是达不到国一，普遍获得省奖，请勿盲目订阅）python全套教程（一百篇博客）：从新手到掌握使用python，可以对数学建模问题进行建模分析。35套模型算法（优秀论文示例）：马尔科夫模型、遗传算法、逻辑回归、逐步回归、蚁群
  • 备战2024数学建模国赛（模型二十五）：微分方程 优秀案例（一）基于非稳态导热的高温作业专用服装设计 2024年数学建模国赛 备战2024数学建模国赛备战2024数学建模数学建模人工智能备战2024数学建模国赛深度学习数学建模国赛2024
    专栏内容(赛前预售价99，比赛期间299):2024数学建模国赛期间会发布思路、代码和优秀论文。（本专栏达不到国一的水平，适用于有一点点基础冲击省奖的同学，近两年有二十几个国二，但是达不到国一，普遍获得省奖，请勿盲目订阅）python全套教程（一百篇博客）：从新手到掌握使用python，可以对数学建模问题进行建模分析。35套模型算法（优秀论文示例）：马尔科夫模型、遗传算法、逻辑回归、逐步回归、蚁群
  • 备战2024数学建模国赛（模型四）：动态规划优秀案例（一）基于蒙特卡洛模拟的眼科病床安排排队模型 2024年数学建模国赛 备战2024数学建模国赛备战2024数学建模数学建模动态规划算法20242024年数学建模国赛备战数学建模竞赛matlab
    专栏内容(赛前预售价99，比赛期间299):2024数学建模国赛期间会发布思路、代码和优秀论文。（本专栏达不到国一的水平，适用于有一点点基础冲击省奖的同学，近两年有二十几个国二，但是达不到国一，普遍获得省奖，请勿盲目订阅）python全套教程（一百篇博客）：从新手到掌握使用python，可以对数学建模问题进行建模分析。35套模型算法（优秀论文示例）：马尔科夫模型、遗传算法、逻辑回归、逐步回归、蚁群
  • 推荐Rerank二次重排序算法 陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO 算法人工智能hadoop机器学习人工智能大数据数据挖掘编程语言
    注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】推荐Rerank二次重排序算法前言推荐的Rerank排序有两种情况，一个是离线计算的时候为每个用户提前用Rerank排序算法算好推荐结果，另一个是在实时在线Web推荐引擎里做二次融合排序的时候。但不管哪一种用到的算法是一样的。比如用逻辑回归、随机森
  • python logistic regression_机器学习算法与Python实践之逻辑回归（Logistic Regression） weixin_39702649 pythonlogisticregression
    机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考下载地址：https://bbs.pinggu.org/thread-2256090-1-1.html一、逻辑回归(LogisticRegression)Logisticregression(逻辑回归)是当前业界比较常用的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性。之前在经典之作《数学之美》中也看到了它用于广告预测，也就是根据某广告被用户点击的可能性，把
  • Logistic分类算法原理及Python实践 doublexiao79 数据分析与挖掘分类python数据挖掘
    一、Logistic分类算法原理Logistic分类算法，也称为逻辑回归（LogisticRegression），是机器学习中的一种经典分类算法，主要用于解决二分类问题。其原理基于线性回归和逻辑函数（Sigmoid函数）的组合，能够将输入特征的线性组合映射到一个概率范围内，从而进行分类预测。以下是Logistic分类算法的主要原理：1.线性组合首先，对于输入的n个特征，我们将其表示为一个n维的列向
  • python logistic模型_Python实践之逻辑回归（Logistic Regression） weixin_39922394 pythonlogistic模型
    机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考《机器学习实战》这本书。因为自己想学习Python，然后也想对一些机器学习算法加深下了解，所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法。恰好遇见这本同样定位的书籍，所以就参考这本书的过程来学习了。这节学习的是逻辑回归(LogisticRegression)，也算进入了比较正统的机器学习算法。啥叫正统呢？我概念里面机器学习算法一般是这样一个
  • 备战2024数学建模国赛（模型十八）：拟合模型 优秀案例（二）高温作业服设计 2024年数学建模国赛 备战2024数学建模国赛备战2024数学建模数学建模2024年数学建模国赛数学建模国赛算法拟合模型
    专栏内容(赛前预售价99，比赛期间299):2024数学建模国赛期间会发布思路、代码和优秀论文。（本专栏达不到国一的水平，适用于有一点点基础冲击省奖的同学，近两年有二十几个国二，但是达不到国一，普遍获得省奖，请勿盲目订阅）python全套教程（一百篇博客）：从新手到掌握使用python，可以对数学建模问题进行建模分析。35套模型算法（优秀论文示例）：马尔科夫模型、遗传算法、逻辑回归、逐步回归、蚁群
  • 备战2024数学建模国赛（模型六）：多元回归 优秀案例（一）颜色与物质浓度的辨识问题 2024年数学建模国赛 备战2024数学建模国赛备战2024数学建模数学建模多元回归2024数学建模国赛2024matlab备战数学建模国赛国赛思路代码
    专栏内容(赛前预售价99，比赛期间299):2024数学建模国赛期间会发布思路、代码和优秀论文。（本专栏达不到国一的水平，适用于有一点点基础冲击省奖的同学，近两年有二十几个国二，但是达不到国一，普遍获得省奖，请勿盲目订阅）python全套教程（一百篇博客）：从新手到掌握使用python，可以对数学建模问题进行建模分析。35套模型算法（优秀论文示例）：马尔科夫模型、遗传算法、逻辑回归、逐步回归、蚁群
  • 深度学习100问13:什么是二分类问题 不断持续学习ing 人工智能机器学习自然语言处理
    嘿，你知道二分类问题不？这就像是一个“超级裁判”，要把东西分成两大类。一、定义及举例想象一下，生活中有很多时候我们得决定一个东西到底属于哪一边。就像判断一封邮件，是“垃圾邮件”呢，还是“正常邮件”；或者看看一个病人，是“得了某种病”呢，还是“没得病”。二、解决方法要解决二分类问题呀，我们可以找来一些“魔法工具”，也就是机器学习算法。像逻辑回归啦、支持向量机啦、决策树啦等等。这些算法就像聪明的小助手
  • 机器学习算法深度总结(5)-逻辑回归 婉妃
    1.模型定义逻辑回归属于基于概率分类的学习法.基于概率的模式识别是指对模式x所对应的类别y的后验概率禁行学习.其所属类别为后验概率最大时的类别:预测类别的后验概率,可理解为模式x所属类别y的可信度.逻辑回归(logistic),使用线性对数函数对分类后验概率进行模型化:上式,分母是满足概率总和为1的约束条件的正则化项,参数向量维数为:考虑二分类问题:使用上述关系式,logistic模型的参数个数从
  • 【ShuQiHere】从零开始实现逻辑回归：深入理解反向传播与梯度下降 ShuQiHere 代码武士的机器学习秘传逻辑回归算法机器学习
    【ShuQiHere】逻辑回归是机器学习中一个经典的分类算法，尽管它的名字中带有“回归”，但它的主要用途是处理二分类问题。逻辑回归通过一个逻辑函数（Sigmoid函数）将输入特征映射到一个概率值上，然后根据这个概率值进行分类。本文将带你从零开始一步步实现逻辑回归，并深入探讨背后的核心算法——反向传播与梯度下降。逻辑回归的数学基础逻辑回归的目标是找到一个逻辑函数，能够将输入特征映射到一个(0,1)之
  • 【ShuQiHere】《机器学习的进化史『下』：从神经网络到深度学习的飞跃》 ShuQiHere 机器学习深度学习神经网络
    【ShuQiHere】引言：神经网络与深度学习的兴起在上篇文章中，我们回顾了机器学习的起源与传统模型的发展历程，如线性回归、逻辑回归和支持向量机（SVM）。然而，随着数据规模的急剧增长和计算能力的提升，传统模型在处理复杂问题时显得力不从心。在这种背景下，神经网络重新进入了研究者们的视野，并逐步演变为深度学习，成为解决复杂问题的强大工具。今天，我们将进一步探索从神经网络到深度学习的进化历程，揭示这些
  • 机器学习（ML）算法分类 活蹦乱跳酸菜鱼 机器学习
    机器学习（ML）算法是一个广泛而多样的领域，涵盖了多种用于数据分析和模式识别的技术。以下是一些常见的机器学习算法分类及其具体算法：一、监督学习算法监督学习算法使用标记（即已知结果）的训练数据来训练模型，以便对新数据进行预测。线性回归：用于建立连续变量之间的关系，通过拟合一条直线或超平面来预测新数据的输出值。逻辑回归：虽然名称中包含“回归”，但实际上是用于分类问题，特别是二分类问题。通过将线性回归模
  • 机器学习——逻辑回归 wsdswzj 机器学习逻辑回归人工智能
    目录一、逻辑回归1.1、模型原理1.2、损失函数二、实例2.1、定义sigmoid函数2.2、数据集2.3、梯度上升算法2.4、预测函数2.5、绘画函数三、代码运行结果：四、总结优点：缺点：一、逻辑回归逻辑回归是一种广义的线性回归分析模型，用于解决二分类或多分类问题。逻辑回归模型，尽管名字中包含“回归”二字，实际上是一种分类方法，特别是用于处理二分类问题。它通过将线性回归的结果通过某种函数映射到(
  • 机器学习中的逻辑回归 极客李华 机器学习机器学习逻辑回归人工智能
    机器学习中的逻辑回归简介逻辑回归是机器学习领域中一种用于二分类问题的常用算法。尽管其名字中包含"回归"一词，但实际上，逻辑回归是一种分类算法，用于估计输入特征与某个事件发生的概率之间的关系。本文将深入讲解逻辑回归的原理、实际应用以及使用Python进行实现的代码。逻辑回归的基本原理逻辑回归的目标是建立一个能够预测输出为二分类标签的模型。它采用逻辑函数（也称为sigmoid函数）将线性组合的特征映射
  • matlab实现梯度下降优化算法 孺子牛 for world matlab算法开发语言
    梯度下降（GradientDescent）是一种常用的优化算法，用于寻找函数的局部最小值。在机器学习领域，它常被用来优化模型的参数，比如线性回归、逻辑回归以及神经网络等模型的权重和偏置。以下是一个简单的MATLAB实现梯度下降算法的示例，该示例将用于优化一个简单的二次函数f(x)=ax2+bx+c的最小值点。为了简化问题，我们假设a=1,b=0,c=1，即函数为f(x)=x2+1，其最小值点为x=
  • python库——sklearn的关键组件和参数设置 零 度° pythonpythonsklearn
    文章目录模型构建线性回归逻辑回归决策树分类器随机森林支持向量机K-近邻模型评估交叉验证性能指标特征工程主成分分析标准化和归一化scikit-learn，简称sklearn，是Python中一个广泛使用的机器学习库，它建立在NumPy、SciPy和Matplotlib这些科学计算库之上。sklearn提供了简单而有效的工具来进行数据挖掘和数据分析。我们将介绍sklearn中一些关键组件的参数设置。模
  • 四十一、【人工智能】【机器学习】- Bayesian Logistic Regression算法模型 暴躁的大熊 人工智能人工智能机器学习算法
    系列文章目录第一章【机器学习】初识机器学习第二章【机器学习】【监督学习】-逻辑回归算法(LogisticRegression)第三章【机器学习】【监督学习】-支持向量机(SVM)第四章【机器学习】【监督学习】-K-近邻算法(K-NN)第五章【机器学习】【监督学习】-决策树(DecisionTrees)第六章【机器学习】【监督学习】-梯度提升机(GradientBoostingMachine,GBM
  • Spring4.1新特性——综述 jinnianshilongnian spring 4.1
    目录 Spring4.1新特性——综述 Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他 Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强 Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理 Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化 Spring4.1新特性——Spring MVC增强 Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
  • Schema与数据类型优化 annan211 数据结构mysql
    目前商城的数据库设计真是一塌糊涂，表堆叠让人不忍直视，无脑的架构师，说了也不听。 在数据库设计之初，就应该仔细揣摩可能会有哪些查询，有没有更复杂的查询，而不是仅仅突出 很表面的业务需求，这样做会让你的数据库性能成倍提高，当然，丑陋的架构师是不会这样去考虑问题的。 选择优化的数据类型 1 更小的通常更好 更小的数据类型通常更快，因为他们占用更少的磁盘、内存和cpu缓存，
  • 第一节 HTML概要学习 chenke htmlWebcss
    第一节 HTML概要学习 1. 什么是HTML HTML是英文Hyper Text Mark-up Language(超文本标记语言)的缩写，它规定了自己的语法规则，用来表示比“文本”更丰富的意义，比如图片，表格，链接等。浏览器（IE,FireFox等）软件知道HTML语言的语法，可以用来查看HTML文档。目前互联网上的绝大部分网页都是使用HTML编写的。 打开记事本 输入一下内
  • MyEclipse里部分习惯的更改 Array_06 eclipse
    继续补充中---------------------- 1.更改自己合适快捷键windows-->prefences-->java-->editor-->Content Assist-->      Activation triggers for java的右侧“.”就可以改变常用的快捷键 选中 Text
  • 近一个月的面试总结 cugfy 面试
    本文是在学习中的总结，欢迎转载但请注明出处：http://blog.csdn.net/pistolove/article/details/46753275 前言       打算换个工作，近一个月面试了不少的公司，下面将一些面试经验和思考分享给大家。另外校招也快要开始了，为在校的学生提供一些经验供参考，希望都能找到满意的工作。 
  • HTML5一个小迷宫游戏 357029540 html5
         通过《HTML5游戏开发》摘抄了一个小迷宫游戏，感觉还不错，可以画画，写字，把摘抄的代码放上来分享下，喜欢的同学可以拿来玩玩！ <html> <head> <title>创建运行迷宫</title> <script type="text/javascript"
  • 10步教你上传githib数据 张亚雄 git
    官方的教学还有其他博客里教的都是给懂的人说得，对已我们这样对我大菜鸟只能这么来锻炼，下面先不玩什么深奥的，先暂时用着10步干净利索。等玩顺溜了再用其他的方法。 操作过程（查看本目录下有哪些文件NO.1）ls （跳转到子目录NO.2）cd+空格+目录 （继续NO.3）ls （匹配到子目录NO.4）cd+ 目录首写字母+tab键+（首写字母“直到你所用文件根就不再按TAB键了”） （查看文件
  • MongoDB常用操作命令大全 adminjun mongodb操作命令
    成功启动MongoDB后，再打开一个命令行窗口输入mongo，就可以进行数据库的一些操作。输入help可以看到基本操作命令，只是MongoDB没有创建数据库的命令，但有类似的命令 如：如果你想创建一个“myTest”的数据库，先运行use myTest命令，之后就做一些操作（如：db.createCollection('user')）,这样就可以创建一个名叫“myTest”的数据库。 一
  • bat调用jar包并传入多个参数 aijuans
    下面的主程序是通过eclipse写的： 1.在Main函数接收bat文件传递的参数（String[] args）  如：   String ip =args[0];          String user=args[1];       &nbs
  • Java中对类的主动引用和被动引用 ayaoxinchao java主动引用对类的引用被动引用类初始化
      在Java代码中，有些类看上去初始化了，但其实没有。例如定义一定长度某一类型的数组，看上去数组中所有的元素已经被初始化，实际上一个都没有。对于类的初始化，虚拟机规范严格规定了只有对该类进行主动引用时，才会触发。而除此之外的所有引用方式称之为对类的被动引用，不会触发类的初始化。虚拟机规范严格地规定了有且仅有四种情况是对类的主动引用，即必须立即对类进行初始化。四种情况如下：1.遇到ne
  • 导出数据库 提示 outfile disabled BigBird2012 mysql
    在windows控制台下，登陆mysql，备份数据库：   mysql>mysqldump -u root -p test test > D:\test.sql 使用命令 mysqldump 格式如下： mysqldump -u root -p *** DBNAME > E:\\test.sql。 注意：执行该命令的时候不要进入mysql的控制台再使用，这样会报
  • Javascript 中的 && 和 || bijian1013 JavaScript&&||
            准备两个对象用于下面的讨论 var alice = { name: "alice", toString: function () { return this.name; } } var smith = { name: "smith",
  • [Zookeeper学习笔记之四]Zookeeper Client Library会话重建 bit1129 zookeeper
    为了说明问题，先来看个简单的示例代码：   package com.tom.zookeeper.book; import com.tom.Host; import org.apache.zookeeper.WatchedEvent; import org.apache.zookeeper.ZooKeeper; import org.apache.zookeeper.Wat
  • 【Scala十一】Scala核心五：case模式匹配 bit1129 scala
    package spark.examples.scala.grammars.caseclasses object CaseClass_Test00 { def simpleMatch(arg: Any) = arg match { case v: Int => "This is an Int" case v: (Int, String)
  • 运维的一些面试题 yuxianhua linux
    1、Linux挂载Winodws共享文件夹   mount -t cifs //1.1.1.254/ok /var/tmp/share/ -o username=administrator,password=yourpass 或 mount -t cifs -o username=xxx,password=xxxx //1.1.1.1/a /win    
  • Java lang包-Boolean BrokenDreams boolean
             Boolean类是Java中基本类型boolean的包装类。这个类比较简单，直接看源代码吧。 public final class Boolean implements java.io.Serializable,
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-命令模式-Command 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.util.ArrayList; import java.util.Collection; import java.util.List; /** * GOF 在《设计模式》一书中阐述命令模式的意图：“将一个请求封装
  • matlab下GPU编程笔记 cherishLC matlab
    不多说，直接上代码 gpuDevice % 查看系统中的gpu,,其中的DeviceSupported会给出matlab支持的GPU个数。 g=gpuDevice(1); %会清空 GPU 1中的所有数据,,将GPU1 设为当前GPU reset(g) %也可以清空GPU中数据。 a=1; a=gpuArray(a); %将a从CPU移到GPU中 onGP
  • SVN安装过程 crabdave SVN
    SVN安装过程   subversion-1.6.12   ./configure --prefix=/usr/local/subversion --with-apxs=/usr/local/apache2/bin/apxs --with-apr=/usr/local/apr --with-apr-util=/usr/local/apr --with-openssl=/
  • sql　行列转换 daizj sql行列转换行转列列转行
    行转列的思想是通过case when 来实现 列转行的思想是通过union all 来实现 下面具体例子： 假设有张学生成绩表(tb)如下: Name Subject Result 张三 语文　　74 张三 数学　　83 张三 物理　　93 李四 语文　　74 李四 数学　　84 李四 物理　　94 */ /* 想变成 姓名   &
  • MySQL--主从配置 dcj3sjt126com mysql
    linux下的mysql主从配置： 说明：由于MySQL不同版本之间的(二进制日志)binlog格式可能会不一样，因此最好的搭配组合是Master的MySQL版本和Slave的版本相同或者更低， Master的版本肯定不能高于Slave版本。（版本向下兼容） mysql1  : 192.168.100.1    //master mysq
  • 关于yii 数据库添加新字段之后model类的修改 dcj3sjt126com Model
    rules: array('新字段','safe','on'=>'search') 1、array('新字段', 'safe')//这个如果是要用户输入的话，要加一下， 2、array('新字段', 'numerical'),//如果是数字的话 3、array('新字段', 'length', 'max'=>100),//如果是文本 1、2、3适当的最少要加一条，新字段才会被
  • sublime text3 中文乱码解决 dyy_gusi Sublime Text
    sublime text3中文乱码解决 原因：缺少转换为UTF-8的插件 目的：安装ConvertToUTF8插件包 第一步：安装能自动安装插件的插件，百度“Codecs33”，然后按照步骤可以得到以下一段代码： import urllib.request,os,hashlib; h = 'eb2297e1a458f27d836c04bb0cbaf282' + 'd0e7a30980927
  • 概念了解：CGI，FastCGI，PHP-CGI与PHP-FPM geeksun PHP
    CGI CGI全称是“公共网关接口”(Common Gateway Interface)，HTTP服务器与你的或其它机器上的程序进行“交谈”的一种工具，其程序须运行在网络服务器上。 CGI可以用任何一种语言编写，只要这种语言具有标准输入、输出和环境变量。如php,perl,tcl等。 FastCGI FastCGI像是一个常驻(long-live)型的CGI，它可以一直执行着，只要激活后，不
  • Git push 报错 "error: failed to push some refs to " 解决 hongtoushizi git
    Git push 报错 "error: failed to push some refs to " . 此问题出现的原因是：由于远程仓库中代码版本与本地不一致冲突导致的。 由于我在第一次git pull --rebase 代码后，准备push的时候，有别人往线上又提交了代码。所以出现此问题。 解决方案： 1： git pull    2：
  • 第四章 Lua模块开发 jinnianshilongnian nginxlua
    在实际开发中，不可能把所有代码写到一个大而全的lua文件中，需要进行分模块开发；而且模块化是高性能Lua应用的关键。使用require第一次导入模块后，所有Nginx 进程全局共享模块的数据和代码，每个Worker进程需要时会得到此模块的一个副本（Copy-On-Write），即模块可以认为是每Worker进程共享而不是每Nginx Server共享；另外注意之前我们使用init_by_lua中初
  • java.lang.reflect.Proxy liyonghui160com
      1.简介   Proxy 提供用于创建动态代理类和实例的静态方法 （1）动态代理类的属性 代理类是公共的、最终的，而不是抽象的 未指定代理类的非限定名称。但是，以字符串 "$Proxy" 开头的类名空间应该为代理类保留 代理类扩展 java.lang.reflect.Proxy 代理类会按同一顺序准确地实现其创建时指定的接口
  • Java中getResourceAsStream的用法 pda158 java
    1.Java中的getResourceAsStream有以下几种： 1. Class.getResourceAsStream(String path) ： path 不以’/'开头时默认是从此类所在的包下取资源，以’/'开头则是从ClassPath根下获取。其只是通过path构造一个绝对路径，最终还是由ClassLoader获取资源。 　　2. Class.getClassLoader.get
  • spring 包官方下载地址（非maven） sinnk spring
    SPRING官方网站改版后，建议都是通过 Maven和Gradle下载，对不使用Maven和Gradle开发项目的，下载就非常麻烦，下给出Spring Framework jar官方直接下载路径:   http://repo.springsource.org/libs-release-local/org/springframework/spring/   s
  • Oracle学习笔记(7) 开发PLSQL子程序和包 vipbooks oraclesql编程
        哈哈，清明节放假回去了一下，真是太好了，回家的感觉真好啊！现在又开始出差之旅了，又好久没有来了，今天继续Oracle的学习！      这是第七章的学习笔记，学习完第六章的动态SQL之后，开始要学习子程序和包的使用了……，希望大家能多给俺一些支持啊！     编程时使用的工具是PLSQL
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他