- 【机器学习与R语言】12- 如何评估模型的性能?
生物信息与育种
1.评估分类方法的性能拥有能够度量实用性而不是原始准确度的模型性能评价方法是至关重要的。3种数据类型评价分类器:真实的分类值;预测的分类值;预测的估计概率。之前的分类算法案例只用了前2种。对于单一预测类别,可将predict函数设定为class类型,如果要得到预测的概率,可设为为prob、posterior、raw或probability等类型。predict大部分情况下返回对结果不同水平的预测概
- 如何通过极大似然估计 MLE Maximum Likelihood Estimation 获得 交叉熵 Cross Entropy 以及 均方损失函数 Mean Square Loss ?
shimly123456
StanfordCS229个人开发
似然函数定义以及极大似然估计MLE(完成)---------------------------------------------------------------------------------------start注意:P(A|B)并不总是等于P(B|A),原因如下:首先要明白一个事情,什么是似然函数?以下是CHATGPTMathSolver的回答:我自己解释一下,意思就是:观察到一组
- 2018-07-03
lanjly
[TOC]极大似然估计的一般思想极大似然估计(MaximumLikelihood),顾名思义,就是根据似然度(也就是可能性,likelihood)对感兴趣的参数(如正态分布的\mu与\sigma,指数分布的\lambda)进行估计。极大似然估计的原理是一种非常直观的思想,那就是谁的可能性大,谁的脸面就大。从一个非常简单的例子来看一下极大似然估计的思想:有A、B两个箱子:A箱子有99个白球,1个黑球
- DIFFUSION POSTERIOR SAMPLING FOR GENERAL NOISY INVERSE PROBLEMS
黑洞是不黑
DiffusionModel人工智能
DIFFUSIONPOSTERIORSAMPLINGFORGENERALNOISYINVERSEPROBLEMSAbstract1.Introduction2.Background2.1SCORE-BASEDDIFFUSIONMODELS2.2INVERSEPROBLEMSOLVINGWITHDIFFUSIONMODELS3DIFFUSIONPOSTERIORSAMPLING(DPS)3.1APP
- 如何简单易懂地理解变分推断(variational inference)?
小小何先生
正在学,把网上优质文章整理了一下。 我们经常利用贝叶斯公式求posteriordistribution 但posteriordistribution求解用贝叶斯的方法是比较困难的,因为我们需要去计算,而通常会是一个高维的随机变量,这个积分计算起来就非常困难。在贝叶斯统计中,所有的对于未知量的推断(inference)问题可以看做是对后验概率(posterior)的计算。因此提出了Varia
- 【Math】先验分布、后验分布、贝叶斯公式 (Prior Distribution Posterior Distribution and Bayesian Formula)
木心
数学专栏概率论机器学习人工智能
【Math】先验分布、后验分布、贝叶斯公式(PriorDistributionPosteriorDistributionandBayesianFormula)为了进行贝叶斯公式的简单推导,在推导之前先介绍条件概率:P(A∣B)=P(AB)P(B)P(A|B)=\frac{P(AB)}{P(B)}P(A∣B)=P(B)P(AB)意思为事件AAA在事件BBB发生的条件下发生的概率可以记为,P(A∣B)
- 贝叶斯定理简介及简单演示
薛定谔的zhu
算法室内定位技术
###贝叶斯定理简介贝叶斯定理是概率论中的一个核心概念,由18世纪的英国数学家托马斯·贝叶斯提出。该定理提供了一种在已知某些其他概率的情况下,计算某一事件概率的方法。它是基于先验概率和似然概率来计算后验概率。-**先验概率(PriorProbability)**:在获得新数据之前,我们对某个假设的信念程度。-**似然概率(Likelihood)**:在已知假设为真的条件下,观察到当前数据的概率。-
- Generalized Likelihood Ratio Test With One-Class Classifiers(单类分类器的广义似然比检验)
Pochacc_ZZ
人工智能支持向量机
FrancescoArdizzonandStefanoTomasinDepartmentofInformationEngineering,UniversityofPadova,Italy时间:2022.10.22期刊:IEEETNEURNETLEAR原文链接:摘要:单类分类(OCC)是判断观测样本是否属于目标类的问题。我们考虑当学习阶段可用的数据集仅包含来自目标类的样本时,学习OCC模型的问题。我
- 最大似然估计(Maximum likelihood estimation)(通过例子理解)
-麦_子-
MachineLearning
之前看书上的一直不理解到底什么是似然,最后还是查了好几篇文章后才明白,现在我来总结一下吧,要想看懂最大似然估计,首先我们要理解什么是似然,不然对我来说不理解似然,我就一直在困惑最大似然估计到底要求的是个什么东西,而那个未知数θ到底是个什么东西TT原博主写的太好了,这里我就全盘奉上~似然与概率在统计学中,似然函数(likelihoodfunction,通常简写为likelihood,似然)是一个非常
- 读「统计学七支柱」—— Likelihood
三点水滴
支柱三:LikelihoodLikelihood,一般都翻译为“似然”,原本我一直不是很明白“似然”跟“概率”有什么关系。昨天看了Likelihood这一节之后,依旧是云里雾里,于是请教了伟大的百度,在知乎上找到了一篇文章,对似然讲得很清楚。概括地说,似然就是在不知道概率的情况下去求概率。举个例子:掷色子。掷一枚重量不均匀的色子(不均匀意味着6个点数的概率不一定都是1/6),那么现在我掷了60次,
- 8013Notes
scu_ding1
机器学习统计
1.指数家族https://blog.csdn.net/qq_20241587/article/details/106863499回顾likelihood,它给出了一种获取模型参数点估计的方法(MLE),模型是一堆PDF/PMF的joint,而指数家族,就是一些经典常见的PDF/PMF。简单线性模型假设数据和响应变量之间是正态分布的关系,这个正态分布就是指数家族的一员。GLM在lm的基础上进行扩展
- HMM基础
cherryleechen
一、HMM建模图1.1HMM建模过程HMM参数:图1.2HMM参数二、HMM的3个假设(一)马尔科夫假设图2.1马尔科夫假设(二)观测独立性假设图2.2观测独立性假设(三)不变性假设转移矩阵不随时间变化。三、HMM的3个问题(一)概率计算/评估------likelihood给定模型参数以及观测序列,求当前模型参数下生成给定观测序列的概率。图3.1likelihood问题1、穷举法图3.2穷举法2
- ner计算准召的坑
Jeu
自然语言处理nlp实体识别自然语言处理tensorflow深度学习
1、踩了个大坑,记录一下声明:不喜欢写estimator所以才踩的坑1、fromtensorflow.contribimportcrf如果想使用这个函数,tensorflow的版本号要在1.14以下,1.12就可以,不要相信那些乱七八糟要求各种版本的2、log_likelihood,trans=tf.contrib.crf.crf_log_likelihood(inputs=logits,tag_
- 西瓜书读书笔记整理(七)—— 第七章 贝叶斯分类器
smile-yan
西瓜书机器学习人工智能
第七章贝叶斯分类器7.1贝叶斯决策论(BayesianDecisionTheory)7.1.1先验概率(PriorProbability)7.1.2后验概率(PosteriorProbability)7.1.3似然度(Likelihood)7.1.4决策规则(DecisionRule)7.1.5期望损失(ExpectedLoss)7.1.6条件风险(ConditionalRisk)7.1.7总体风
- 似然与概率
XBruce
在统计学中,似然函数(likelihoodfunction,通常简写为likelihood,似然)是一个非常重要的内容,在非正式场合似然和概率(Probability)几乎是一对同义词,但是在统计学中似然和概率却是两个不同的概念。概率是在特定环境下某件事情发生的可能性,也就是结果没有产生之前依据环境所对应的参数来预测某件事情发生的可能性,比如抛硬币,抛之前我们不知道最后是哪一面朝上,但是根据硬币的
- 概率(probability)---似然(likelihood)的前世今生
wx_polish
slam概率论1024程序员节
概率–似然,这两个词在中文中貌似看不出啥关系。但是在英文里:probability和likelihood,在做阅读理解的时候,你可以认为他们是相同的单词,从而进行同义词替换。但在数学的世界里,以这两个词为核心诞生的两个概念:概率函数和似然函数,却有着天差地别。假如现在有个黑箱,里面放着白球和黑球,他们的比例是惟一的,但却只有上帝知道,但是上帝嘛肯定不告诉你。那么对我们人类来说,怎么才能知道黑箱里的
- 《统计学七支柱》读书笔记
云中瑞麟
统计学七支柱史蒂芬·斯蒂格勒13个想法前言>>我不打算告诉你统计学是什么或不是什么,而是尝试制定七个原则,即支撑统计学领域的七根支柱。>>第一根支柱称为聚合(Aggregation)。我们也可以使用它在19世纪的名称“观测的组合”,甚至使用最简化的名称:均值。>>第二根支柱叫作信息(Information),更具体地说是“信息度量”>>我将第三根支柱命名为似然(Likelihood),意味着使用了
- 【扩散模型】4、Improved DDPM | 引入可学习方差和余弦加噪机制来提升 DDPM
呆呆的猫
扩散模型扩散模型
文章目录一、背景二、ImprovedDDPM——提升Log-likelihood2.1可学习的方差2.2改进noiseschedule2.3降低梯度噪声三、效果论文:ImprovedDenoisingDiffusionProbabilisticModels代码:https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/openai/improved-d
- Quantifying Facial Age by Posterior of Age Comparisons 论文review
xysong
MegaAge数据集采集方法1.将FG-NET中的带年龄标签的人脸作为referenceimage2.MegaFace及YFCC100M中random选择的图像作为目标集3.首先用genderclassification进行性别识别4.然后用一个existingmodeltrainedonMORPH来粗略估计年龄5.在MegaFace及YFCC100M中选择3个比估计年龄大的图片及3个比估计年龄小
- 统计学补充概念02-对数似然
丰。。
统计学补充概念统计学机器学习算法人工智能
概念对数似然(Log-Likelihood)是统计学中一种常用的方法,用于估计模型参数。在概率统计中,似然函数表示给定观测数据,关于模型参数的概率分布。对数似然则是似然函数取对数后的结果。假设有一组观测数据x1,x2,…,xn,它们来自一个概率分布,且这个概率分布有一些未知的参数θ需要估计。似然函数L(θ)表示在给定参数θ下观测数据出现的概率。对数似然函数LL(θ)则是似然函数的对数形式:LL(θ
- 逻辑回归(logistic regression)part1统计学相关,最大似然估计法(Maximum Likelihood Estimate,MLE)与逻辑回归的计算原理
丰。。
统计学机器学习笔记逻辑回归机器学习算法python人工智能统计学
相比于线性回归,逻辑回归从概率层面建模,那么因为概率的多少可以用于判断他属不属于某种情况,比如害虫报告的发现次数判断它有没有被消灭的概率,故一般用于二分类(已消灭或尚未消灭)那么问题来了,如何看逻辑回归是更好地对数据进行拟合呢?由此引入一个概念,最大似然法(Maximumlikelihoodmethod)极大似然估计方法(MaximumLikelihoodEstimate,MLE)也称为最大概似估
- 拓端数据(tecdat):R语言贝叶斯推断与MCMC:实现Metropolis-Hastings 采样算法示例
原文链接:http://tecdat.cn/?p=21545示例1:使用MCMC的指数分布采样任何MCMC方案的目标都是从“目标”分布产生样本。在这种情况下,我们将使用平均值为1的指数分布作为我们的目标分布。所以我们从定义目标密度开始:target=function(x){if(x0&x2&x1)){#||这里意思是“或”return(0)}else{return(1)}}likelihood=f
- 讲解:Likelihood、HTML file、Java,c/c++、PythonJava|Proc
tk81440
LabAssignment2FillinyourNameFillinthedateLikelihoodmethodsforthePoissondistributionDONOTCHANGEthechunknameortheset.seed()valuesbelow.Executeeachchunkofcodetoensurethatyourcodeworksproperly.ThenHTMLkni
- Likelihood Ratio, Wald和Lagrange Multiplier(Score)检验的区别与相似点
百分号
文章说明本文是对参考原文链接这篇文章的翻译。如有疑问或译文有误,可留言修正。写作目的本文尝试这些基本概念1)似然比检验2)Wald检验3)分数检验。一位研究员想要估计下面这个模型,该模型使用gender,read,math,science四个预测变量预测学生在标准测试中的Highvslowwritingscore。模型结果如图1.图1现在研究员想知道,图1中的模型(使用4个预测变量)会不会比只使用
- 最大似然法 (1)基本原理
xiaoxianyu
以下内容都是基于ChristopherP.Randle教授在研究组上交流时的课件整理而来。最大似然法选择的最优树是使得观察到的性状分布(characterstatedistribution)出现的概率最大的树。最重要的是理解似然值(likelihood)。WhatisLikelihood?什么是似然值?Thelikelihoodofahypothesisistheproportiontothepr
- 伪似然估计(Pseudo Maximum Likelihood Estimation)
饮食有度的元气少女
统计学概率论
伪似然估计和剖面似然估计----伪似然估计:参考文献:Gong,G.,andSamaniego,F.J.(1981),"pseudoMaximumLikelihoodEstimation:TheoryandApplications,"TheAnnalsofStatistics,9,861-869,[1581].Tang,G.,Little,R.J.A.,andRaghunathan,T.E.(20
- 机器学习笔记07---朴素贝叶斯分类器
一件迷途小书童
MachineLearning机器学习人工智能python
一、贝叶斯决策论贝叶斯决策论是概率框架下实施决策的基本方法。对分类任务来说,在所有相关概率都已知的理想情形下,贝叶斯决策论考虑如何基于这些概率和误判损失来选择最优的类别标记。贝叶斯公式:其中,P(c)是类"先验"概率;P(x|c)是样本x相对于类标记c的类条件概率,或称为"似然"(likelihood);P(x)是用于归一化的“证据”因子。对给定样本x,证据因子P(x)与类标记无关,因此估计P(c
- 使用Batch Normalization解决VAE训练中的后验坍塌(posterior collapse)问题
胡小白的数据科学之路
DeepLearning深度学习变分自编码器
前言在训练VAE模型时,当我们使用过于过于强大的decoder时,尤其是自回归式的decoder比如LSTM时,存在一个非常大的问题就是,decoder倾向于不从latentvariablez中学习,而是独立地重构数据,这个时候,同时伴随着的就是KL(p(z|x)‖q(z))倾向于0。先不考虑说,从损失函数的角度来说,这种情况不是模型的全局最优解这个问题(可以将其理解为一个局部最优解)。单单从VA
- Diffusion model之DDPM
L1_Zhang
深度学习深度学习DDPM
Diffusionmodel之DDPM1.各种生成式模型2.扩散模型DDPM介绍2.1forwardprocess2.2reverseprocess2.3VLB(variationallower-bound)以及训练损失函数2.3.1`negativelog-likelihood(NLL)loss`与`VLB`:2.3.2`VLB`的进一步计算2.3.3`VLB`中Lt−1\large{L}_{t
- 常用损失函数总结(L1 loss、L2 loss、Negative Log-Likelihood loss、Cross-Entropy loss、Hinge Embedding loss、Margi)
中科哥哥
深度学习语义分割评价深度学习评价指标目标检测指标评价深度学习人工智能
常用损失函数总结(L1loss、L2loss、NegativeLog-Likelihoodloss、Cross-Entropyloss、HingeEmbeddingloss、Margi)损失函数分类与应用场景损失函数可以分为三类:回归损失函数(Regressionloss)、分类损失函数(Classificationloss)和排序损失函数(Rankingloss)。应用场景:回归损失:用于预测连
- mondb入手
木zi_鸣
mongodb
windows 启动mongodb 编写bat文件,
mongod --dbpath D:\software\MongoDBDATA
mongod --help 查询各种配置
配置在mongob
打开批处理,即可启动,27017原生端口,shell操作监控端口 扩展28017,web端操作端口
启动配置文件配置,
数据更灵活 
- 大型高并发高负载网站的系统架构
bijian1013
高并发负载均衡
扩展Web应用程序
一.概念
简单的来说,如果一个系统可扩展,那么你可以通过扩展来提供系统的性能。这代表着系统能够容纳更高的负载、更大的数据集,并且系统是可维护的。扩展和语言、某项具体的技术都是无关的。扩展可以分为两种:
1.
- DISPLAY变量和xhost(原创)
czmmiao
display
DISPLAY
在Linux/Unix类操作系统上, DISPLAY用来设置将图形显示到何处. 直接登陆图形界面或者登陆命令行界面后使用startx启动图形, DISPLAY环境变量将自动设置为:0:0, 此时可以打开终端, 输出图形程序的名称(比如xclock)来启动程序, 图形将显示在本地窗口上, 在终端上输入printenv查看当前环境变量, 输出结果中有如下内容:DISPLAY=:0.0
- 获取B/S客户端IP
周凡杨
java编程jspWeb浏览器
最近想写个B/S架构的聊天系统,因为以前做过C/S架构的QQ聊天系统,所以对于Socket通信编程只是一个巩固。对于C/S架构的聊天系统,由于存在客户端Java应用,所以直接在代码中获取客户端的IP,应用的方法为:
String ip = InetAddress.getLocalHost().getHostAddress();
然而对于WEB
- 浅谈类和对象
朱辉辉33
编程
类是对一类事物的总称,对象是描述一个物体的特征,类是对象的抽象。简单来说,类是抽象的,不占用内存,对象是具体的,
占用存储空间。
类是由属性和方法构成的,基本格式是public class 类名{
//定义属性
private/public 数据类型 属性名;
//定义方法
publ
- android activity与viewpager+fragment的生命周期问题
肆无忌惮_
viewpager
有一个Activity里面是ViewPager,ViewPager里面放了两个Fragment。
第一次进入这个Activity。开启了服务,并在onResume方法中绑定服务后,对Service进行了一定的初始化,其中调用了Fragment中的一个属性。
super.onResume();
bindService(intent, conn, BIND_AUTO_CREATE);
- base64Encode对图片进行编码
843977358
base64图片encoder
/**
* 对图片进行base64encoder编码
*
* @author mrZhang
* @param path
* @return
*/
public static String encodeImage(String path) {
BASE64Encoder encoder = null;
byte[] b = null;
I
- Request Header简介
aigo
servlet
当一个客户端(通常是浏览器)向Web服务器发送一个请求是,它要发送一个请求的命令行,一般是GET或POST命令,当发送POST命令时,它还必须向服务器发送一个叫“Content-Length”的请求头(Request Header) 用以指明请求数据的长度,除了Content-Length之外,它还可以向服务器发送其它一些Headers,如:
- HttpClient4.3 创建SSL协议的HttpClient对象
alleni123
httpclient爬虫ssl
public class HttpClientUtils
{
public static CloseableHttpClient createSSLClientDefault(CookieStore cookies){
SSLContext sslContext=null;
try
{
sslContext=new SSLContextBuilder().l
- java取反 -右移-左移-无符号右移的探讨
百合不是茶
位运算符 位移
取反:
在二进制中第一位,1表示符数,0表示正数
byte a = -1;
原码:10000001
反码:11111110
补码:11111111
//异或: 00000000
byte b = -2;
原码:10000010
反码:11111101
补码:11111110
//异或: 00000001
- java多线程join的作用与用法
bijian1013
java多线程
对于JAVA的join,JDK 是这样说的:join public final void join (long millis )throws InterruptedException Waits at most millis milliseconds for this thread to die. A timeout of 0 means t
- Java发送http请求(get 与post方法请求)
bijian1013
javaspring
PostRequest.java
package com.bijian.study;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.net.HttpURL
- 【Struts2二】struts.xml中package下的action配置项默认值
bit1129
struts.xml
在第一部份,定义了struts.xml文件,如下所示:
<!DOCTYPE struts PUBLIC
"-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configuration 2.3//EN"
"http://struts.apache.org/dtds/struts
- 【Kafka十三】Kafka Simple Consumer
bit1129
simple
代码中关于Host和Port是割裂开的,这会导致单机环境下的伪分布式Kafka集群环境下,这个例子没法运行。
实际情况是需要将host和port绑定到一起,
package kafka.examples.lowlevel;
import kafka.api.FetchRequest;
import kafka.api.FetchRequestBuilder;
impo
- nodejs学习api
ronin47
nodejs api
NodeJS基础 什么是NodeJS
JS是脚本语言,脚本语言都需要一个解析器才能运行。对于写在HTML页面里的JS,浏览器充当了解析器的角色。而对于需要独立运行的JS,NodeJS就是一个解析器。
每一种解析器都是一个运行环境,不但允许JS定义各种数据结构,进行各种计算,还允许JS使用运行环境提供的内置对象和方法做一些事情。例如运行在浏览器中的JS的用途是操作DOM,浏览器就提供了docum
- java-64.寻找第N个丑数
bylijinnan
java
public class UglyNumber {
/**
* 64.查找第N个丑数
具体思路可参考 [url] http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/2541117420094245366965/[/url]
*
题目:我们把只包含因子
2、3和5的数称作丑数(Ugly Number)。例如6、8都是丑数,但14
- 二维数组(矩阵)对角线输出
bylijinnan
二维数组
/**
二维数组 对角线输出 两个方向
例如对于数组:
{ 1, 2, 3, 4 },
{ 5, 6, 7, 8 },
{ 9, 10, 11, 12 },
{ 13, 14, 15, 16 },
slash方向输出:
1
5 2
9 6 3
13 10 7 4
14 11 8
15 12
16
backslash输出:
4
3
- [JWFD开源工作流设计]工作流跳跃模式开发关键点(今日更新)
comsci
工作流
既然是做开源软件的,我们的宗旨就是给大家分享设计和代码,那么现在我就用很简单扼要的语言来透露这个跳跃模式的设计原理
大家如果用过JWFD的ARC-自动运行控制器,或者看过代码,应该知道在ARC算法模块中有一个函数叫做SAN(),这个函数就是ARC的核心控制器,要实现跳跃模式,在SAN函数中一定要对LN链表数据结构进行操作,首先写一段代码,把
- redis常见使用
cuityang
redis常见使用
redis 通常被认为是一个数据结构服务器,主要是因为其有着丰富的数据结构 strings、map、 list、sets、 sorted sets
引入jar包 jedis-2.1.0.jar (本文下方提供下载)
package redistest;
import redis.clients.jedis.Jedis;
public class Listtest
- 配置多个redis
dalan_123
redis
配置多个redis客户端
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi=&quo
- attrib命令
dcj3sjt126com
attr
attrib指令用于修改文件的属性.文件的常见属性有:只读.存档.隐藏和系统.
只读属性是指文件只可以做读的操作.不能对文件进行写的操作.就是文件的写保护.
存档属性是用来标记文件改动的.即在上一次备份后文件有所改动.一些备份软件在备份的时候会只去备份带有存档属性的文件.
- Yii使用公共函数
dcj3sjt126com
yii
在网站项目中,没必要把公用的函数写成一个工具类,有时候面向过程其实更方便。 在入口文件index.php里添加 require_once('protected/function.php'); 即可对其引用,成为公用的函数集合。 function.php如下:
<?php /** * This is the shortcut to D
- linux 系统资源的查看(free、uname、uptime、netstat)
eksliang
netstatlinux unamelinux uptimelinux free
linux 系统资源的查看
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2167081
http://eksliang.iteye.com 一、free查看内存的使用情况
语法如下:
free [-b][-k][-m][-g] [-t]
参数含义
-b:直接输入free时,显示的单位是kb我们可以使用b(bytes),m
- JAVA的位操作符
greemranqq
位运算JAVA位移<<>>>
最近几种进制,加上各种位操作符,发现都比较模糊,不能完全掌握,这里就再熟悉熟悉。
1.按位操作符 :
按位操作符是用来操作基本数据类型中的单个bit,即二进制位,会对两个参数执行布尔代数运算,获得结果。
与(&)运算:
1&1 = 1, 1&0 = 0, 0&0 &
- Web前段学习网站
ihuning
Web
Web前段学习网站
菜鸟学习:http://www.w3cschool.cc/
JQuery中文网:http://www.jquerycn.cn/
内存溢出:http://outofmemory.cn/#csdn.blog
http://www.icoolxue.com/
http://www.jikexue
- 强强联合:FluxBB 作者加盟 Flarum
justjavac
r
原文:FluxBB Joins Forces With Flarum作者:Toby Zerner译文:强强联合:FluxBB 作者加盟 Flarum译者:justjavac
FluxBB 是一个快速、轻量级论坛软件,它的开发者是一名德国的 PHP 天才 Franz Liedke。FluxBB 的下一个版本(2.0)将被完全重写,并已经开发了一段时间。FluxBB 看起来非常有前途的,
- java统计在线人数(session存储信息的)
macroli
javaWeb
这篇日志是我写的第三次了 前两次都发布失败!郁闷极了!
由于在web开发中常常用到这一部分所以在此记录一下,呵呵,就到备忘录了!
我对于登录信息时使用session存储的,所以我这里是通过实现HttpSessionAttributeListener这个接口完成的。
1、实现接口类,在web.xml文件中配置监听类,从而可以使该类完成其工作。
public class Ses
- bootstrp carousel初体验 快速构建图片播放
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境bootstrap纵观千象
img{
border: 1px solid white;
box-shadow: 2px 2px 12px #333;
_width: expression(this.width > 600 ? "600px" : this.width + "px");
_height: expression(this.width &
- SparkSQL读取HBase数据,通过自定义外部数据源
superlxw1234
sparksparksqlsparksql读取hbasesparksql外部数据源
关键字:SparkSQL读取HBase、SparkSQL自定义外部数据源
前面文章介绍了SparSQL通过Hive操作HBase表。
SparkSQL从1.2开始支持自定义外部数据源(External DataSource),这样就可以通过API接口来实现自己的外部数据源。这里基于Spark1.4.0,简单介绍SparkSQL自定义外部数据源,访
- Spring Boot 1.3.0.M1发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.3.0.M1于6.12日发布,现在可以从Spring milestone repository下载。这个版本是基于Spring Framework 4.2.0.RC1,并在Spring Boot 1.2之上提供了大量的新特性improvements and new features。主要包含以下:
1.提供一个新的sprin