- 2024年Python最新联邦学习实战-2-用FATE从零实现横向逻辑回归,面试阿里巴巴客服
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程序员python逻辑回归面试
学好Python不论是就业还是做副业赚钱都不错,但要学会Python还是要有一个学习规划。最后大家分享一份全套的Python学习资料,给那些想学习Python的小伙伴们一点帮助!一、Python所有方向的学习路线Python所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。二、学习软件工欲善其
- 解锁机器学习核心算法 | 逻辑回归:不是回归的“回归”
紫雾凌寒
AI炼金厂机器学习算法逻辑回归深度学习pythonscikit-learnmatplotlib
引言前面一篇文章我们介绍了机器学习算法中我们最先会接触到的算法——线性回归:机器学习的基石。今天我们继续学习机器学习中的另一个算法模型——逻辑回归(LogisticRegression)。一、逻辑回归:不是回归的“回归”在机器学习的庞大算法体系中,逻辑回归(LogisticRegression)虽然名字中带有“回归”,但却是一位不折不扣的“分类高手”,主要用于解决二分类问题,在众多领域发挥着关键作
- 解锁机器学习核心算法 | 支持向量机:机器学习中的分类利刃
紫雾凌寒
AI炼金厂机器学习算法支持向量机python深度学习分类人工智能
一、引言在机器学习的庞大算法体系中,有十种算法被广泛认为是最具代表性和实用性的,它们犹如机器学习领域的“十大神器”,各自发挥着独特的作用。这十大算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、K-近邻算法、K-平均算法、支持向量机、朴素贝叶斯算法、降维算法、梯度增强算法。它们涵盖了回归、分类、聚类、降维等多个机器学习任务领域,是众多机器学习应用的基础和核心。而在这十大算法中,支持向量机(Suppor
- 深度学习与图像识别:机器学习基础之回归
Shenrn_
机器学习回归深度学习
1.线性回归1.1一元线性回归1.2多元线性回归2.逻辑回归与线性回归的不同在于其将最终预测值y固定在一个范围之中2.1Sigmoid函数sigmoid函数表达式:p为预测出来的概率,范围在0-1之间,一般用于处理二分类问题,因为这个式子的一个显著特征在于:当z=0,p=0.5当z>0,p>0.5当z<0,p<0.5所以当对z进行多元线性回归表示的时候,以p的值来反映y_pre是一个不错的选择,此
- 递归消除特征法RFE筛选特征-包装法-特征选择-特征降维
糯米君_
预处理机器学习python人工智能
RFE(Recursivefeatureelimination):递归消除特征法使用一个基模型(这里使用逻辑回归)来进行多轮训练,每轮训练后,消除若干权值系数的特征,再基于新的特征集进行下一轮训练。RFE的具体步骤如下:1、初始的特征集为所有可用的特征。2、使用当前特征集进行建模,然后计算每个特征的重要性。3、删除最不重要的一个(或多个)特征,更新特征集。4、跳转到步骤2,直到完成所有特征的重要性
- 【机器学习】逻辑回归(LogisticRegression)原理与实战
GentleCP
机器学习(深度学习)逻辑回归logisticregression原理与实战机器学习
文章目录前言一、什么是逻辑回归1.1逻辑回归基础概念1.2逻辑回归核心概念二、逻辑回归Demo2.1数据准备2.2创建逻辑回归分类器2.3分类器预测三、逻辑回归实战3.1数据准备3.2数据划分与模型创建3.3预测数据评估模型四、参数选择五、总结六、参考资料本文属于我的机器学习/深度学习系列文章,点此查看系列文章目录前言本文主要通过文字和代码样例讲述逻辑回归的原理(包含逻辑回归的基础概念与推导)和实
- 机器学习里的逻辑回归Logistic Regression基本原理与应用
硅基创想家
AI-人工智能与大模型机器学习逻辑回归人工智能
LogisticRegression即逻辑回归,是一种广泛应用于机器学习和数据挖掘领域的有监督学习算法,以下从原理、应用、算法优缺点等方面进行介绍:基本原理线性回归基础:逻辑回归基于线性回归模型,其基本形式为:z=w1x1+w2x2+⋯+wnxn+bz=w_1x_1+w_2x_2+\cdots+w_nx_n+bz=w1x1+w2x2+⋯+wnxn+b其中xix_ixi是特征变量,wiw_iwi是对
- 零基础入门机器学习 -- 第四章分类问题与逻辑回归
山海青风
#机器学习机器学习分类逻辑回归python人工智能
4.1分类vs回归在机器学习中,任务通常分为两大类:回归(Regression):用于预测连续数值,如房价、温度、工资等。例如:预测明天的气温(28.5°C)。预测一辆二手车的价格(30,000元)。分类(Classification):用于预测离散类别,如垃圾邮件vs正常邮件。例如:判断一封邮件是否是垃圾邮件(“垃圾邮件”or“正常邮件”)。预测一个贷款申请是否会被批准(“批准”or“拒绝”)。
- 机器学习·逻辑回归
AAA顶置摸鱼
python深度学习机器学习逻辑回归人工智能
前言逻辑回归虽然名称中有“回归”,但实际上用于分类问题。基于线性回归的模型,通过使用逻辑函数(如Sigmoid函数)将线性组合的结果映射到0到1之间的概率值,用于表示属于某个类别的可能性。一、逻辑回归vs线性回归特性逻辑回归线性回归任务类型分类(二分类为主)回归(预测连续值)输出范围(0,1)(概率值)(-∞,+∞)核心函数Sigmoid函数线性函数损失函数对数损失函数(交叉熵)均方误差(MSE)
- 零基础入门机器学习 -- 第二章机器学习的基本流程
山海青风
#机器学习机器学习python人工智能
1.机器学习的五个基本步骤在机器学习项目中,我们通常遵循以下步骤:收集数据:获取数据集,例如从文件、数据库或在线资源。清洗和预处理数据:处理缺失值、去除异常数据、转换数据格式等。选择合适的模型:不同任务适合不同模型,如分类使用逻辑回归、决策树等。训练模型:让模型从数据中学习模式并调整参数。评估模型:检查模型的准确率,以判断效果是否良好。本章会通过电影评分预测的示例,帮助你快速体验从数据到模型的基本
- 机器学习算法工程师笔试选择题(1)
Ash Butterfield
机器学习算法人工智能
1.关于梯度下降的说法正确的是:A.梯度下降法可以确保找到全局最优解。B.随机梯度下降每次使用所有数据来更新参数。C.批量梯度下降(BatchGradientDescent)通常收敛更快。D.学习率过大会导致梯度下降过程震荡。答案:D(学习率过大会导致不稳定,可能震荡或无法收敛)2.在以下算法中,哪种算法属于无监督学习?A.逻辑回归B.K-近邻算法C.支持向量机D.K-均值聚类答案:D(K-均值聚
- 机器学习面试笔试知识点-线性回归、逻辑回归(Logistics Regression)和支持向量机(SVM)
qq742234984
机器学习线性回归逻辑回归
机器学习面试笔试知识点-线性回归、逻辑回归LogisticsRegression和支持向量机SVM微信公众号:数学建模与人工智能一、线性回归1.线性回归的假设函数2.线性回归的损失函数(LossFunction)两者区别3.简述岭回归与Lasso回归以及使用场景4.什么场景下用L1、L2正则化5.什么是ElasticNet回归6.ElasticNet回归的使用场景7.线性回归要求因变量服从正态分布
- 线性回归、逻辑回归及SVM
@迷途小书童
机器学习
1,回归(LinearRegression)回归其实就是对已知公式的未知参数进行估计。可以简单的理解为:在给定训练样本点和已知的公式后,对于一个或多个未知参数,机器会自动枚举参数的所有可能取值(对于多个参数要枚举它们的不同组合),直到找到那个最符合样本点分布的参数(或参数组合)。当然,实际运算有一些优化算法,肯定不会去枚举的。注意,回归的前提是公式已知,否则回归无法进行。回归中的公式基本都是数据分
- 机器学习: 逻辑回归
小源学AI
人工智能机器学习逻辑回归人工智能
概念与定义逻辑回归是一种用于分类问题的统计方法。它通过计算目标变量的概率来预测类别归属,并假设数据服从伯努利分布(二分类)或多项式分布(多分类)。逻辑回归模型输出的是概率值,通常使用sigmoid函数将线性组合映射到0和1之间。1.概念逻辑回归用于解决分类问题,特别是二分类问题。它通过估计输入变量与目标变量之间的关系来预测目标变量的类别。2.定义逻辑回归是一种广义线性模型,其核心思想是将线性组合通
- 逻辑回归不能解决非线性问题,而svm可以解决
江河地笑
机器学习逻辑回归支持向量机算法
逻辑回归和支持向量机(SVM)是两种常用的分类算法,它们在处理数据时有一些不同的特点,特别是在面对非线性问题时。1.逻辑回归逻辑回归本质上是一个线性分类模型。它的目的是寻找一个最适合数据的直线(或超平面),用来将不同类别的数据分开。它的分类决策是基于输入特征的加权和,即:由于逻辑回归是线性模型,因此它只能在数据集是线性可分的情况下表现良好。如果数据的分布是非线性的,逻辑回归可能无法有效地分类,因为
- 激活函数篇 03 —— ReLU、LeakyReLU、RandomizedLeakkyReLU、PReLU、ELU
Echo-Nie
机器学习机器学习人工智能
本篇文章收录于专栏【机器学习】以下是激活函数系列的相关的所有内容:一文搞懂激活函数在神经网络中的关键作用逻辑回归:Sigmoid函数在分类问题中的应用整流线性单位函数(RectifiedLinearUnit,ReLU),又称修正线性单元,是一种人工神经网络中常用的激活函数,通常指代以斜坡函数及其变种为代表的非线性函数。ReLU(x)=max(0,x)\text{ReLU}(x)=\max(0,x
- 激活函数篇 02 —— 双曲正切函数tanh
Echo-Nie
机器学习机器学习人工智能双曲正切函数tanh激活函数
本篇文章收录于专栏【机器学习】以下是激活函数系列的相关的所有内容:一文搞懂激活函数在神经网络中的关键作用逻辑回归:Sigmoid函数在分类问题中的应用tanh(x)=ex−e−xex+e−x\tanh(x)=\frac{e^x-e^{-x}}{e^x+e^{-x}}tanh(x)=ex+e−xex−e−x定义域:(−∞,+∞)(-\infty,+\infty)(−∞,+∞)值域:(−1,1)(-
- 【人工智能-初级】第20章 使用 Matplotlib 和 Seaborn 进行数据可视化
若北辰
人工智能信息可视化人工智能matplotlib
【人工智能-初级】系列专栏【人工智能-初级】第1章人工智能概述【人工智能-初级】第2章机器学习入门:从线性回归开始【人工智能-初级】第3章k-最近邻算法(KNN):分类和Python实现【人工智能-初级】第4章用Python实现逻辑回归:从数据到模型【人工智能-初级】第5章支持向量机(SVM):原理解析与代码实现【人工智能-初级】第6章决策树和随机森林:浅显易懂的介绍及Python实践【人工智能-
- 机器学习算法分类
和风化雨
人工智能机器学习算法分类
机器学习算法可以根据不同的标准进行分类,常见的分类方式包括根据学习方式和算法功能进行分类。以下是详细的分类介绍:1.根据学习方式进行分类1.1监督学习(SupervisedLearning)监督学习是指在训练过程中,输入数据(特征)和输出数据(标签)都是已知的。算法通过学习输入和输出之间的映射关系,来预测新数据的输出。应用场景:分类问题(如垃圾邮件检测)、回归问题(如房价预测)。常见算法:逻辑回归
- Python模型上线pmml以及自定义函数转换(1)
jin_tmac
机器学习与数据挖掘pythonpythonsklearn
通常xgb或lgb模型通过pmml上线都比较简单,但是逻辑回归模型因为涉及到woe的转换,就要通过自定义转换函数的方式来实现。1、常规转换-模型训练好之后立即转换importjoblibfromsklearn2pmmlimportPMMLPipeline,sklearn2pmml#保存模型python可读入defdump(clf,fp='clf'):joblib.dump(feature_name
- (二)逻辑回归:sigmoid函数
xueren151
https://blog.csdn.net/t46414704152abc/article/details/79574003
- 自定义数据集 使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型,然后保存模型后再加载模型进行预测
sirius12345123
pytorch逻辑回归人工智能
importtorchimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnfromtorch.utils.dataimportDataLoader,TensorDatasetdata=np.array([[-0.5,7.7],[1.8,98.5],[0.9,57.8],[0.4,39.2],[-1.4,-15.7],[-1.4,-37.3],[-1.8,-49.1],[1.5,75.
- 六。自定义数据集 使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型,然后保存模型后再加载模型进行预测
菜狗woc
pytorch逻辑回归人工智能
importtorchimporttorch.nnasnnfromtorch.utils.dataimportDatasetimportnumpyasnp#自定义数据集类classCustomDataset(Dataset):def__init__(self,x_data,y_data):self.x_data=torch.from_numpy(x_data).float()self.y_data
- 机器学习算法-逻辑回归
Larkin88
机器学习算法逻辑回归
机器学习算法-逻辑回归1.K-近邻算法(略)2.线性回归(略)3.逻辑回归3.1逻辑回归介绍逻辑回归(LogisticRegression)是机器学习中的一种分类模型,逻辑回归是一种分类算法,虽然名字中带有回归,但是它与回归之间有一定的练习。由于算法的简单和高效,在实际中应用非常广泛。1、逻辑回归的应用场景广告点击率是否为垃圾邮件是否患病金融诈骗虚假账号2逻辑回归的原理2.1输入$$h(w)=w_
- 深入详解人工智能机器学习算法——逻辑回归算法
猿享天开
人工智能基础知识学习人工智能机器学习算法逻辑回归
引言逻辑回归(LogisticRegression)是机器学习中一种基本而重要的分类算法。在这篇文章中,我们将深入解析逻辑回归的各个方面,包括其基础知识、数学原理、实现方法、以及应用场景。我们还将通过具体的代码示例和应用案例,帮助您全面理解逻辑回归算法。第一部分:逻辑回归的基础知识1.1什么是逻辑回归?逻辑回归是一种用于解决二分类问题的回归分析方法。尽管名字中带有“回归”,逻辑回归的目标是将预测结
- 自定义数据集 使用paddlepaddle框架实现逻辑回归并保存模型,然后保存模型后再加载模型进行预测
sirius12345123
paddlepaddle逻辑回归人工智能
importnumpyasnpimportpaddleimportpaddle.nnasnnseed=1paddle.seed(seed)data=[[-0.5,7.7],[1.8,98.5],[0.9,57.8],[0.4,39.2],[-1.4,-15.7],[-1.4,-37.3],[-1.8,-49.1],[1.5,75.6],[0.4,34.0],[0.8,62.3]]data=np.a
- 深度学习实战一:线性回归(基于Pytorch,含数据和详细注释)
若北辰
Python深度学习深度学习线性回归pytorch
线性回归1、回归的概念2、回归的分类3、线性回归4、代码实现补充说明1、回归的概念回归的本来意思是,无论父母的身高多高或多矮,小孩的身高总是趋向于回到均值附近,也就是回归趋向均值!,这就是回归分析的本质2、回归的分类线性回归(又分为一元线性回归和多元线性回归)广义线性回归(又分为逻辑回归和对数回归)非线性回归3、线性回归线性回归是深度学习中最基础、最简单的模型。虽然简单,但是跟大多数监督学习算法的
- 机器学习day5
ኈ ቼ ዽ
机器学习人工智能
自定义数据集使用tensorflow框架实现逻辑回归并保存模型,然后保存模型后再加载模型进行预测代码importtensorflowastfimportnumpyasnp#1.自定义数据集data=[[-0.5,7.7],[1.8,98.5],[0.9,57.8],[0.4,39.2],[-1.4,-15.7],[-1.4,-37.3],[-1.8,-49.1],[1.5,75.6],[0.4,3
- 自定义数据集 使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型,然后保存模型后再加载模型进行预测,对预测结果计算精确度和召回率及F1分数
知识鱼丸
machinelearning机器学习
自定义数据集:继承torch.utils.data.Dataset类创建自定义数据集,并重写__len__和__getitem__方法。定义逻辑回归模型:继承nn.Module类,定义一个线性层,并在forward方法中应用sigmoid激活函数。训练模型:使用二元交叉熵损失函数BCELoss和随机梯度下降优化器SGD进行训练。保存模型:使用torch.save保存模型的参数。加载模型并预测:加载
- 【初中生讲机器学习】14. 手撕公式,一篇带你理解逻辑回归!
Geeker · LStar
人工智能机器学习算法机器学习逻辑回归人工智能算法分类算法监督学习
创建时间:2024-03-03最后编辑时间:2024-03-10作者:Geeker_LStar你好呀~这里是Geeker_LStar的人工智能学习专栏,很高兴遇见你~我是Geeker_LStar,一名初三学生,热爱计算机和数学,我们一起加油~!⭐(●’◡’●)⭐那就让我们开始吧!嘿嘿,好几篇前,好像是在线性回归那篇吧,我就说要讲逻辑回归,but当时被数学卡了一下(好吧不只一下)and正好遇上开学,
- 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