- Java回溯知识点(含面试大厂题和源码)
一成码农
java面试开发语言
回溯算法是一种通过遍历所有可能的候选解来寻找所有解的算法,如果候选解被确认不是一个解(或至少不是最后一个解),回溯算法会通过在上一步进行一些变化来丢弃这个解,即“回溯”并尝试另一个候选解。回溯法通常用递归方法来实现,在解决排列、组合、选择问题时非常有效。回溯算法的核心要点:路径:也就是已经做出的选择。选择列表:也就是你当前可以做的选择。结束条件:也就是到达决策树底层,无法再做出选择的条件。回溯算法
- Python机器学习笔记:CART算法实战
战争热诚
完整代码及其数据,请移步小编的GitHub传送门:请点击我如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote前言在python机器学习笔记:深入学习决策树算法原理一文中我们提到了决策树里的ID3算法,C4.5算法,并且大概的了
- 随机森林原理&sklearn实现
一稻道人
机器学习算法&预测模型Python随机森林sklearn算法
原理定义随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法,它的基本单元是决策树,而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习(EnsembleLearning)方法。随机森林的名称中有两个关键词,一个是“随机”,一个就是“森林”。随机森林应该是机器学习算法时最先接触到的集成算法,集成学习的家族:Bagging:个体评估器之间不存在强依赖关系,一系列个体学习器可以并行生成。代表算法:随机森林(R
- MATLAB|【免费】概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断
电力程序小学童
机器预测matlab神经网络分类预测
目录主要内容部分代码结果一览下载链接主要内容《MATLAB神经网络43个案例分析》共有43章,内容涵盖常见的神经网络(BP、RBF、SOM、Hopfield、Elman、LVQ、Kohonen、GRNN、NARX等)以及相关智能算法(SVM、决策树、随机森林、极限学习机等)。同时,部分章节也涉及了常见的优化算法(遗传算法、蚁群算法等)与神经网络的结合问题。此外,《MATLAB神经网络43个案例分析
- LightGBM高级教程:时间序列建模
Echo_Wish
Python算法Python笔记人工智能深度学习机器学习数据挖掘
导言时间序列数据在许多领域中都非常常见,如金融、气象、交通等。LightGBM作为一种高效的梯度提升决策树算法,可以用于时间序列建模。本教程将详细介绍如何在Python中使用LightGBM进行时间序列建模,并提供相应的代码示例。数据准备首先,我们需要加载时间序列数据并准备数据用于模型训练。以下是一个简单的示例:importpandasaspd#加载时间序列数据data=pd.read_csv('
- 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
- day24打卡
clamdown2021
代码算法leetcode
day24打卡思路:画出决策树,暴力枚举。子集问题决策树:函数头:voiddfs(intn,intk,intpos)函数体:出口:全局变量count==k保存结果到全局变量ret中子问题:从pos位置向后变量,取出每个数,count++即可。回溯:出递归函数后,pop新增的元素,并且count–。示例代码:classSolution{public:vector>ret;vectorpath;int
- MATLAB进行特征选择
AI Dog
数学建模\MATLABmatlab数学建模数据挖掘特征选择特征提取
特征选择是机器学习和统计建模中的重要步骤,它涉及选择最相关、最有信息价值的特征,以提高模型性能、降低过拟合风险,并加速训练过程。以下是一些常见的特征选择方法:(1)方差选择法计算各个特征的方差,然后根据阈值,选择方差大于阈值的特征作为筛选出来的特征。这里是针对于各个变量独立地进行方差计算,然后按照方差大小对特征进行降序排列,保留前几个方差较大的变量。(2)随机森林特征重要度随机森林由多个决策树构成
- 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
- 学习笔记:机器学习之决策树
萌龙如我们
机器学习机器学习决策树学习
0引入决策树是一种归纳式的机器学习算法,可用于分类和回归任务。比如生活中的选男朋友的例子,是否决定将自己托付终生给那个他,就是个二分类问题。考量一个人有很多考量属性,年龄、长相、收入等等。决策树可以帮做做出决策,经过一个个if-then规则后可得到答案。大部分人会首先考虑年龄,认为这是一个首要考虑的指标,年纪太大可能直接Pass了,年龄合适,再继续考量后边的指标。决策树算法就是建立一个模型去帮你做
- 决策树的学习和笔记
Quannnnnn___
决策树学习笔记
1.基本流程:分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由结点和有向边组成。结点有两种类型:内部结点和叶节点。内部结点表示一个特征或属性,叶节点表示一个类1.决策过程中提出的每个判定问题都是对某个属性的“测试”2.每个测试的结果或是导出最终结论,或者导出进一步的判定问题,其考虑范围是在上次决策结果的限定范围之内3.从根结点到每个叶结点的路径对应了一个判定测试序列决策树学习的目的是为了
- 【机器学习笔记】8 决策树
RIKI_1
机器学习机器学习笔记决策树
决策树原理决策树是从训练数据中学习得出一个树状结构的模型。决策树属于判别模型。决策树是一种树状结构,通过做出一系列决策(选择)来对数据进行划分,这类似于针对一系列问题进行选择。决策树的决策过程就是从根节点开始,测试待分类项中对应的特征属性,并按照其值选择输出分支,直到叶子节点,将叶子节点的存放的类别作为决策结果。以下小美相亲的例子就是决策树决策树算法是一种归纳分类算法,它通过对训练集的学习,挖掘出
- 【医学大模型】Text2MDT :从医学指南中,构建医学决策树
Debroon
医学大模型:个性化精准安全可控人工智能
Text2MDT:从医学指南中,构建医学决策树提出背景Text2MDT逻辑Text2MDT实现框架管道化框架端到端框架效果提出背景论文:https://arxiv.org/pdf/2401.02034.pdf代码:https://github.com/michael-wzhu/text2dt假设我们有一本医学指南,其中包含关于诊断和治疗某种疾病的指导。首先,通过标准化和结构化的方法,我们定义出哪些
- 常用机器学习算法优缺点分析
一个数据人的自留地
作者介绍@飞狐冲冲在国内知名央企负责AI算法建模类工作;曾经在京东、美团等大型互联网公司担任算法工程师的岗位;具有丰富的算法开发经验;“数据人创作者联盟”成员。机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容,其理论和方法已经广泛应用于解决工程应用的复杂问题,很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。在机器学习领域,没有算法能完美地解决所有问题。比如说,神经网络并不是在任何情况下都能比决策树
- leetcode刷题记录:暴力搜索算法01 - 回溯
小新0077
2024算法工程师求职leetcode算法职场和发展
参考:labuladong的算法小抄https://labuladong.online/algo/essential-technique/backtrack-framework/这篇太牛了,一个模板把所有的排列组合子集问题全秒了。1.简介暴力搜索算法:回溯、dfs、bfs。这些都可以看做是从二叉树算法衍生出来的。解决一个回溯问题,实际上是在遍历一颗决策树的过程。树的每个叶子结点上存着一个答案。把整
- 【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)
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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
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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
- 面试:正确率能很好的评估分类算法吗
华农DrLai
分类数据挖掘人工智能机器学习深度学习大数据算法
正确率(accuracy)正确率是我们最常见的评价指标,accuracy=(TP+TN)/(P+N),正确率是被分对的样本数在所有样本数中的占比,通常来说,正确率越高,分类器越好。不同算法有不同特点,在不同数据集上有不同的表现效果,根据特定的任务选择不同的算法。如何评价分类算法的好坏,要做具体任务具体分析。对于决策树,主要用正确率去评估,但是其他算法,只用正确率能很好的评估吗?答案是否定的。正确率
- AI算法初识之分类汇总
初心不忘产学研
人工智能算法大数据机器学习深度学习
一、背景AI算法的分类方式多种多样,可以根据不同的学习机制、功能用途以及模型结构进行划分。以下是一些主要的分类方式及相应的代表性算法:1.按照学习类型-**监督学习**:-线性回归(LinearRegression)-逻辑回归(LogisticRegression)-决策树(DecisionTree)-随机森林(RandomForest)-支持向量机(SupportVectorMachines,S
- Task4 - 建模与调参
100MHz
1.内容介绍线性回归模型:线性回归对于特征的要求;处理长尾分布;理解线性回归模型;模型性能验证:评价函数与目标函数;交叉验证方法;留一验证方法;针对时间序列问题的验证;绘制学习率曲线;绘制验证曲线;嵌入式特征选择:Lasso回归;Ridge回归;决策树;模型对比:常用线性模型;常用非线性模型;模型调参:贪心调参方法;网格调参方法;贝叶斯调参方法;2.一些基本模型线性回归(LinearRegress
- 【机器学习】机器学习常见算法详解第4篇:KNN算法计算过程(已分享,附代码)
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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
- 机器学习3----决策树
pyniu
机器学习机器学习决策树人工智能
这是前期准备importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt#ID3算法#每个特征的信息熵#target:账号是否真实,共2种情况#yes7个p=0.7#no3个p=0.3info_D=-(0.7*np.log2(0.7)+0.3*np.log2(0.3))info_D#日志密度L#日志密度3种结果#s3个0.31yes,2no
- 基于决策树的金融市场波动性预测与应用
OverlordDuke
机器学习决策树决策树算法机器学习
基于决策树的金融市场波动性预测与应用项目背景与意义数据概述与分析数据来源数据特征数据预处理与特征工程模型训练与评估结果与应用总结LightGBM是一个机器学习算法库,用于梯度提升机(GradientBoostingMachine)的实现。梯度提升机是一种集成学习方法,通过串行训练多个弱学习器(通常是决策树),每次学习的模型都试图纠正前一次模型的错误,从而逐步提升整体模型的性能。LightGBM算法
- [Stay Sharp]决策树ID3算法实现
三千雨点
介绍通过101种动物的17种形态数据以及对应的动物种类([1:哺乳动物,2:鸟类,3:爬虫类,4:鱼类,5:两栖动物,6:昆虫,7:无脊椎动物])来学习决策树算法。数据解释AttributeInformation:(nameofattributeandtypeofvaluedomain)序号特征名称特征类型1animalnameUniqueforeachinstance2hairBoolean3f
- lightGBM集成学习算法
亦旧sea
集成学习算法机器学习
LightGBM集成学习算法是一种基于梯度提升决策树(GradientBoostingDecisionTree)的机器学习算法。它是由微软提出的一种高效的梯度提升框架,主要用于解决分类和回归问题。在集成学习中,LightGBM使用多个决策树来构建一个更强大的模型。每个决策树都是通过迭代地拟合负梯度进行训练的。训练过程中,每个新的决策树都会尝试纠正先前模型的错误,并与当前模型进行融合,从而提高整体模
- XGboost集成学习
亦旧sea
集成学习机器学习人工智能
XGBoost集成学习是一种基于决策树的集成方法,用于解决分类和回归问题。它是一种GradientBoosting(梯度提升)的改进版,通过使用一系列弱学习器(例如决策树)的集合来构建一个更强大的模型。XGBoost通过迭代的方式逐步优化模型的预测结果。在每一轮迭代中,它先计算模型的负梯度(残差),然后用一个新的弱学习器来拟合这个残差。接着,它将当前模型的预测结果与新学习器的预测结果相加,得到一个
- XGboost和lightGBM算法对比
亦旧sea
算法
XGBoost(eXtremeGradientBoosting)和LightGBM(LightGradientBoostingMachine)都是一类基于梯度提升树(GradientBoostingDecisionTrees)的机器学习算法。XGBoost是由陈天奇开发的一种优化的梯度提升框架,它可以用于分类和回归问题。XGBoost通过将多个弱学习器(通常是决策树)组合成一个强学习器来提高预测性
- 机器学习--有监督--GBM(Boosting)
小贝学生信
集成学习(ensemblelearning)是采用多个机器学习模型组合进行综合预测,从而提升模型性能的思路,分为bagging与boosting两种。之前学习的随机森林便是bagging的典型代表;而本次学习Gradientboostingmachines为代表的boosting则是另一种集成思路。此外,集成学习使用的基学习器模型一般都是决策树(decisiontree)。1、bagging与bo
- 决策树最骚操作
统计学家
大家好,最近我原创了一系列文章LightGBM可视化调参用Excel玩机器学习!用浏览器玩机器学习比Tesorflow还强的机器学习库AI黑科技!从此只看高清视频AI黑科技,老照片修复,模糊变高清腾讯的这个算法,我搬到了网上,随便玩!不知道大家是否喜欢这种类型的文章,其实我最近又打算开始更新100天搞定机器学习了,就想用类似lightgbm可视化调参这篇文章的风格,让大家在学习一个模型的时候有参与
- R语言分类回归决策树交互式修剪和更美观地可视化分析细胞图像分割数据集
拓端研究室
R语言机器学习r语言分类回归
最近我们被客户要求撰写关于决策树的研究报告,包括一些图形和统计输出。绘制分类或回归树的基本方法的rpart()函数只是调用plot。然而,总的来说,结果并不漂亮。事实证明,一段时间以来,有一种更好的方法来绘制rpart()树。我们可以大概浏览下如何实现,并且进一步研究。视频:从决策树到随机森林:R语言信用卡违约分析信贷数据实例从决策树到随机森林:R语言信用卡违约分析信贷数据实例,时长10:11#绘
- PHP,安卓,UI,java,linux视频教程合集
cocos2d-x小菜
javaUIlinuxPHPandroid
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- zookeeper admin 笔记
braveCS
zookeeper
Required Software
1) JDK>=1.6
2)推荐使用ensemble的ZooKeeper(至少3台),并run on separate machines
3)在Yahoo!,zk配置在特定的RHEL boxes里,2个cpu,2G内存,80G硬盘
数据和日志目录
1)数据目录里的文件是zk节点的持久化备份,包括快照和事务日
- Spring配置多个连接池
easterfly
spring
项目中需要同时连接多个数据库的时候,如何才能在需要用到哪个数据库就连接哪个数据库呢?
Spring中有关于dataSource的配置:
<bean id="dataSource" class="com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource"
&nb
- Mysql
171815164
mysql
例如,你想myuser使用mypassword从任何主机连接到mysql服务器的话。
GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'myuser'@'%'IDENTIFIED BY 'mypassword' WI
TH GRANT OPTION;
如果你想允许用户myuser从ip为192.168.1.6的主机连接到mysql服务器,并使用mypassword作
- CommonDAO(公共/基础DAO)
g21121
DAO
好久没有更新博客了,最近一段时间工作比较忙,所以请见谅,无论你是爱看呢还是爱看呢还是爱看呢,总之或许对你有些帮助。
DAO(Data Access Object)是一个数据访问(顾名思义就是与数据库打交道)接口,DAO一般在业
- 直言有讳
永夜-极光
感悟随笔
1.转载地址:http://blog.csdn.net/jasonblog/article/details/10813313
精华:
“直言有讳”是阿里巴巴提倡的一种观念,而我在此之前并没有很深刻的认识。为什么呢?就好比是读书时候做阅读理解,我喜欢我自己的解读,并不喜欢老师给的意思。在这里也是。我自己坚持的原则是互相尊重,我觉得阿里巴巴很多价值观其实是基本的做人
- 安装CentOS 7 和Win 7后,Win7 引导丢失
随便小屋
centos
一般安装双系统的顺序是先装Win7,然后在安装CentOS,这样CentOS可以引导WIN 7启动。但安装CentOS7后,却找不到Win7 的引导,稍微修改一点东西即可。
一、首先具有root 的权限。
即进入Terminal后输入命令su,然后输入密码即可
二、利用vim编辑器打开/boot/grub2/grub.cfg文件进行修改
v
- Oracle备份与恢复案例
aijuans
oracle
Oracle备份与恢复案例
一. 理解什么是数据库恢复当我们使用一个数据库时,总希望数据库的内容是可靠的、正确的,但由于计算机系统的故障(硬件故障、软件故障、网络故障、进程故障和系统故障)影响数据库系统的操作,影响数据库中数据的正确性,甚至破坏数据库,使数据库中全部或部分数据丢失。因此当发生上述故障后,希望能重构这个完整的数据库,该处理称为数据库恢复。恢复过程大致可以分为复原(Restore)与
- JavaEE开源快速开发平台G4Studio v5.0发布
無為子
我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V5.0版本已经正式发布。
访问G4Studio网站
http://www.g4it.org
2013-04-06 发布G4Studio_V5.0版本
功能新增
(1). 新增了调用Oracle存储过程返回游标,并将游标映射为Java List集合对象的标
- Oracle显示根据高考分数模拟录取
百合不是茶
PL/SQL编程oracle例子模拟高考录取学习交流
题目要求:
1,创建student表和result表
2,pl/sql对学生的成绩数据进行处理
3,处理的逻辑是根据每门专业课的最低分线和总分的最低分数线自动的将录取和落选
1,创建student表,和result表
学生信息表;
create table student(
student_id number primary key,--学生id
- 优秀的领导与差劲的领导
bijian1013
领导管理团队
责任
优秀的领导:优秀的领导总是对他所负责的项目担负起责任。如果项目不幸失败了,那么他知道该受责备的人是他自己,并且敢于承认错误。
差劲的领导:差劲的领导觉得这不是他的问题,因此他会想方设法证明是他的团队不行,或是将责任归咎于团队中他不喜欢的那几个成员身上。
努力工作
优秀的领导:团队领导应该是团队成员的榜样。至少,他应该与团队中的其他成员一样努力工作。这仅仅因为他
- js函数在浏览器下的兼容
Bill_chen
jquery浏览器IEDWRext
做前端开发的工程师,少不了要用FF进行测试,纯js函数在不同浏览器下,名称也可能不同。对于IE6和FF,取得下一结点的函数就不尽相同:
IE6:node.nextSibling,对于FF是不能识别的;
FF:node.nextElementSibling,对于IE是不能识别的;
兼容解决方式:var Div = node.nextSibl
- 【JVM四】老年代垃圾回收:吞吐量垃圾收集器(Throughput GC)
bit1129
垃圾回收
吞吐量与用户线程暂停时间
衡量垃圾回收算法优劣的指标有两个:
吞吐量越高,则算法越好
暂停时间越短,则算法越好
首先说明吞吐量和暂停时间的含义。
垃圾回收时,JVM会启动几个特定的GC线程来完成垃圾回收的任务,这些GC线程与应用的用户线程产生竞争关系,共同竞争处理器资源以及CPU的执行时间。GC线程不会对用户带来的任何价值,因此,好的GC应该占
- J2EE监听器和过滤器基础
白糖_
J2EE
Servlet程序由Servlet,Filter和Listener组成,其中监听器用来监听Servlet容器上下文。
监听器通常分三类:基于Servlet上下文的ServletContex监听,基于会话的HttpSession监听和基于请求的ServletRequest监听。
ServletContex监听器
ServletContex又叫application
- 博弈AngularJS讲义(16) - 提供者
boyitech
jsAngularJSapiAngularProvider
Angular框架提供了强大的依赖注入机制,这一切都是有注入器(injector)完成. 注入器会自动实例化服务组件和符合Angular API规则的特殊对象,例如控制器,指令,过滤器动画等。
那注入器怎么知道如何去创建这些特殊的对象呢? Angular提供了5种方式让注入器创建对象,其中最基础的方式就是提供者(provider), 其余四种方式(Value, Fac
- java-写一函数f(a,b),它带有两个字符串参数并返回一串字符,该字符串只包含在两个串中都有的并按照在a中的顺序。
bylijinnan
java
public class CommonSubSequence {
/**
* 题目:写一函数f(a,b),它带有两个字符串参数并返回一串字符,该字符串只包含在两个串中都有的并按照在a中的顺序。
* 写一个版本算法复杂度O(N^2)和一个O(N) 。
*
* O(N^2):对于a中的每个字符,遍历b中的每个字符,如果相同,则拷贝到新字符串中。
* O(
- sqlserver 2000 无法验证产品密钥
Chen.H
sqlwindowsSQL ServerMicrosoft
在 Service Pack 4 (SP 4), 是运行 Microsoft Windows Server 2003、 Microsoft Windows Storage Server 2003 或 Microsoft Windows 2000 服务器上您尝试安装 Microsoft SQL Server 2000 通过卷许可协议 (VLA) 媒体。 这样做, 收到以下错误信息CD KEY的 SQ
- [新概念武器]气象战争
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气象战争的发动者必须是拥有发射深空航天器能力的国家或者组织....
原因如下:
地球上的气候变化和大气层中的云层涡旋场有密切的关系,而维持一个在大气层某个层次
- oracle 中 rollup、cube、grouping 使用详解
daizj
oraclegroupingrollupcube
oracle 中 rollup、cube、grouping 使用详解 -- 使用oracle 样例表演示 转自namesliu
-- 使用oracle 的样列库,演示 rollup, cube, grouping 的用法与使用场景
--- ROLLUP , 为了理解分组的成员数量,我增加了 分组的计数 COUNT(SAL)
- 技术资料汇总分享
Dead_knight
技术资料汇总 分享
本人汇总的技术资料,分享出来,希望对大家有用。
http://pan.baidu.com/s/1jGr56uE
资料主要包含:
Workflow->工作流相关理论、框架(OSWorkflow、JBPM、Activiti、fireflow...)
Security->java安全相关资料(SSL、SSO、SpringSecurity、Shiro、JAAS...)
Ser
- 初一下学期难记忆单词背诵第一课
dcj3sjt126com
englishword
could 能够
minute 分钟
Tuesday 星期二
February 二月
eighteenth 第十八
listen 听
careful 小心的,仔细的
short 短的
heavy 重的
empty 空的
certainly 当然
carry 携带;搬运
tape 磁带
basket 蓝子
bottle 瓶
juice 汁,果汁
head 头;头部
- 截取视图的图片, 然后分享出去
dcj3sjt126com
OSObjective-C
OS 7 has a new method that allows you to draw a view hierarchy into the current graphics context. This can be used to get an UIImage very fast.
I implemented a category method on UIView to get the vi
- MySql重置密码
fanxiaolong
MySql重置密码
方法一:
在my.ini的[mysqld]字段加入:
skip-grant-tables
重启mysql服务,这时的mysql不需要密码即可登录数据库
然后进入mysql
mysql>use mysql;
mysql>更新 user set password=password('新密码') WHERE User='root';
mysq
- Ehcache(03)——Ehcache中储存缓存的方式
234390216
ehcacheMemoryStoreDiskStore存储驱除策略
Ehcache中储存缓存的方式
目录
1 堆内存(MemoryStore)
1.1 指定可用内存
1.2 驱除策略
1.3 元素过期
2 &nbs
- spring mvc中的@propertysource
jackyrong
spring mvc
在spring mvc中,在配置文件中的东西,可以在java代码中通过注解进行读取了:
@PropertySource 在spring 3.1中开始引入
比如有配置文件
config.properties
mongodb.url=1.2.3.4
mongodb.db=hello
则代码中
@PropertySource(&
- 重学单例模式
lanqiu17
单例Singleton模式
最近在重新学习设计模式,感觉对模式理解更加深刻。觉得有必要记下来。
第一个学的就是单例模式,单例模式估计是最好理解的模式了。它的作用就是防止外部创建实例,保证只有一个实例。
单例模式的常用实现方式有两种,就人们熟知的饱汉式与饥汉式,具体就不多说了。这里说下其他的实现方式
静态内部类方式:
package test.pattern.singleton.statics;
publ
- .NET开源核心运行时,且行且珍惜
netcome
java.net开源
背景
2014年11月12日,ASP.NET之父、微软云计算与企业级产品工程部执行副总裁Scott Guthrie,在Connect全球开发者在线会议上宣布,微软将开源全部.NET核心运行时,并将.NET 扩展为可在 Linux 和 Mac OS 平台上运行。.NET核心运行时将基于MIT开源许可协议发布,其中将包括执行.NET代码所需的一切项目——CLR、JIT编译器、垃圾收集器(GC)和核心
- 使用oscahe缓存技术减少与数据库的频繁交互
Everyday都不同
Web高并发oscahe缓存
此前一直不知道缓存的具体实现,只知道是把数据存储在内存中,以便下次直接从内存中读取。对于缓存的使用也没有概念,觉得缓存技术是一个比较”神秘陌生“的领域。但最近要用到缓存技术,发现还是很有必要一探究竟的。
缓存技术使用背景:一般来说,对于web项目,如果我们要什么数据直接jdbc查库好了,但是在遇到高并发的情形下,不可能每一次都是去查数据库,因为这样在高并发的情形下显得不太合理——
- Spring+Mybatis 手动控制事务
toknowme
mybatis
@Override
public boolean testDelete(String jobCode) throws Exception {
boolean flag = false;
&nbs
- 菜鸟级的android程序员面试时候需要掌握的知识点
xp9802
android
熟悉Android开发架构和API调用
掌握APP适应不同型号手机屏幕开发技巧
熟悉Android下的数据存储
熟练Android Debug Bridge Tool
熟练Eclipse/ADT及相关工具
熟悉Android框架原理及Activity生命周期
熟练进行Android UI布局
熟练使用SQLite数据库;
熟悉Android下网络通信机制,S