- 线性回归和逻辑回归对比学习-含代码和数据
M.D
线性回归逻辑回归学习
线性回归和逻辑回归是两种常见的机器学习算法,它们在一些方面相似,但在其他方面则有明显的不同。以下是它们的对比以及您提供的代码示例:线性回归(LinearRegression)线性回归用于预测连续的数值。这种模型假设自变量和因变量之间存在线性关系。fromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionimportmatplotlib.pyplotaspltimp
- R语言武汉流动人口趋势预测:灰色模型GM(1,1)、ARIMA时间序列、logistic逻辑回归模型|附代码数据
数据挖掘深度学习机器学习算法
全文链接:http://tecdat.cn/?p=32496原文出处:拓端数据部落公众号人口流动与迁移,作为人类产生以来就存在的一种社会现象,伴随着人类文明的不断进步从未间断。人力资源是社会文明进步、人民富裕幸福、国家繁荣昌盛的核心推动力量。当前,我国经济正处于从以政府主导的投资驱动型的经济“旧常态”向以市场需求为主导的经济“新常态”转型过渡期。本文帮助客户综合运用R语言灰色预测模型和logist
- 吴恩达机器学习全课程笔记第二篇
亿维数组
MachineLearning机器学习笔记人工智能学习
目录前言P31-P33logistics(逻辑)回归决策边界P34-P36逻辑回归的代价函数梯度下降的实现P37-P41过拟合问题正则化代价函数正则化线性回归正则化logistics回归前言这是吴恩达机器学习笔记的第二篇,第一篇笔记请见:吴恩达机器学习全课程笔记第一篇完整的课程链接如下:吴恩达机器学习教程(bilibili)推荐网站:scikit-learn中文社区吴恩达机器学习学习资料(gith
- PyTorch – 逻辑回归
一个高效工作的家伙
pythonpytorch逻辑回归人工智能
data首先导入torch里面专门做图形处理的一个库,torchvision,根据官方安装指南,你在安装pytorch的时候torchvision也会安装。我们需要使用的是torchvision.transforms和torchvision.datasets以及torch.utils.data.DataLoader首先DataLoader是导入图片的操作,里面有一些参数,比如batch_size和
- 【机器学习笔记】11 支持向量机
RIKI_1
机器学习机器学习笔记支持向量机
支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)支持向量机是一类按监督学习(supervisedlearning)方式对数据进行二元分类的广义线性分类器(generalizedlinearclassifier),其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面(maximum-marginhyperplane)。与逻辑回归和神经网络相比,支持向量机,在学习复杂的非线性方程时提供了一种更为清
- 机器学习训练营逻辑回归分类预测学习笔记
咩神烦
天池学习笔记逻辑回归python机器学习
#1.学习知识点概要1.1逻辑回归1.2python的逻辑回归实现#2.学习内容主要学习了逻辑回归的基本公式和概念,然后实践了逻辑回归的简单应用(以iris数据库为例子)。内容比较简单之前都有接触过。###逻辑回归(LR)Logistic回归是一种分类方法,主要用于两分类问题(binaryproblem),所以利用了Logistic函数(或称为Sigmoid函数),函数形式为:$$logi(z)=
- 【机器学习笔记】3 逻辑回归
RIKI_1
机器学习机器学习笔记逻辑回归
分类问题分类问题监督学习最主要的类型,主要特征是标签离散,逻辑回归是解决分类问题的常见算法,输入变量可以是离散的也可以是连续的二分类先从用蓝色圆形数据定义为类型1,其余数据为类型2;只需要分类1次,步骤:①->②多分类问题先定义其中一类为类型1(正类),其余数据为负类(rest);接下来去掉类型1数据,剩余部分再次进行二分类,分成类型2和负类;如果有类,那就需要分类-1次,步骤:①->②->③->
- 机器学习技法笔记5:Kernel 逻辑回归
wang_buaa
机器学习技法机器学习SVM
5-1Soft-MarginSVMasRegularizedModel前面几篇:机器学习技法笔记1:线性SVM机器学习技法笔记2:SVM的对偶形式机器学习技法笔记3:KernelSVM机器学习技法笔记4:SoftMarginSVM上节课我们主要介绍了Soft-MarginSVM,即如果允许有分类错误的点存在,那么在原来的Hard-MarginSVM中添加新的惩罚因子C,修正原来的公式,得到新的αn
- 【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)
机器学习python算法
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
- 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
- 【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)
机器学习python算法
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
- 证明逻辑回归的目标函数是凸函数
Longlongaaago
机器学习机器学习算法逻辑回归
证明逻辑回归的目标函数是凸函数参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/76639936假设有训练数据D={(x1,y1),...,(xn,yn)}D=\{(\mathbf{x}_1,y_1),...,(\mathbf{x}_n,y_n)\}D={(x1,y1),...,(xn,yn)},其中(xi,yi)(\mathbf{x}_i,y_i)(xi,yi)为每一个样本,而且x
- 逻辑回归以及pytorch实现
o0Orange
逻辑回归pytorch算法
1.逻辑回归常常被当作二分类问题。2.线性神经元输出xw,经过sigmoid函数映射为(0,1)中,sigmoid=1/1+e^-x3.伯努利原理:抛硬币正:p=θ,y=1抛硬币反:p=1-θ,y=0p(y|θ)=θ^y(1-θ)^1-y4.极大似然:抛硬币每次独立,若硬币不均匀,则每次抛出的概率会偏向高概率的结果,那么将每次抛出的结果概率累起来,则会趋向最大。p(y)=py1py2py3...p
- 多元分类及其pytorch实现
o0Orange
分类数据挖掘人工智能
相比起逻辑回归的二分类,多元分类使用softmax来替代了sigmoid,假如需要分k类,那么应该有k个输入值1...k,然后输出k个概率,且概率之和为1。顺便给出softmax的定义:i=e^i/e^limportmatplotlib.pyplotaspltimporttorchfromtorchimportnn,optimimporttorch.nn.functionalasFunc#500*
- 学习:StatQuest-逻辑回归
小潤澤
前言逻辑回归的底层是由线性回归所支撑的,它所用于将线性模型转换为概率模型进行分类:图1图2图3图2是计算逻辑回归事件概率图3计算odds和事件概率逻辑回归逻辑回归强调的是一种分类image.png由这个图上,我们可以看到小鼠被严格的分为两类,Obese和NotObese,这样分类是否太严格了,我们完全可以设立一个阈值,根据已有的特征来进行分类:image.png比方说我建立一个线性模型,然后转换为
- 机器学习入门--逻辑回归与简单二分类数据实战
Dr.Cup
机器学习入门机器学习逻辑回归分类
逻辑回归在机器学习领域,逻辑回归是一个广泛应用于分类问题的算法。与线性回归不同,逻辑回归用于预测离散的类别标签,可以处理二分类和多分类问题。下面我们将介绍逻辑回归的基本原理和实现方式。原理逻辑回归的目标是找到一个函数g(z)g(z)g(z),将输入的特征向量xxx映射到概率值p(y=1∣x;w)p(y=1|x;w)p(y=1∣x;w),其中www是参数向量。我们可以使用sigmoid函数来实现这个
- R语言逻辑回归logistic模型分析泰坦尼克titanic数据集预测生还情况
拓端研究室
R语言R语言逻辑回归logistic泰坦尼克titanic
最近我们被客户要求撰写关于逻辑回归的研究报告,包括一些图形和统计输出。相关视频:R语言逻辑回归(Logistic回归)模型分类预测病人冠心病风险逻辑回归Logistic模型原理和R语言分类预测冠心病风险实例,时长06:48逻辑回归是一种拟合回归曲线的方法,y=f(x),当y是一个分类变量时。这个模型的典型用途是在给定一组预测因素x的情况下预测y,预测因素可以是连续的、分类的或混合的。一般来说,分类
- C语言经典算法之逻辑回归算法
JJJ69
C语言经典算法回归数据挖掘人工智能开发语言c语言数据结构算法
目录前言A.建议B.简介一代码实现二时空复杂度A.时间复杂度分析:B.空间复杂度分析:C.总结三优缺点A.优点B.缺点四现实中的应用前言A.建议1.学习算法最重要的是理解算法的每一步,而不是记住算法。2.建议读者学习算法的时候,自己手动一步一步地运行算法。B.简介在C语言中实现逻辑回归算法,我们需要构建一个模型来预测二元分类问题的概率,并使用梯度下降或其他优化方法找到最佳的模型参数。一代码实现以下
- Python概率建模算法和图示
亚图跨际
数学机器学习Pythonpython算法概率建模统计
要点Python朴素贝叶斯分类器解释概率学习示例Python概率论,衡量一个或多个变量相互依赖性,从数据中学习概率模型参数,贝叶斯决策论,信息论,线性代数和优化Python线性判别分析分类模型,逻辑回归,线性回归,广义线性模型Python结构化数据,图像和序列神经网络朴素贝叶斯分类器示例概率学习在机器学习的广阔领域中,概率学习开辟了自己独特的空间。在统计和概率的驱动下,概率学习侧重于对数据中存在的
- R语言逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络预测患者心脏病数据混淆矩阵可视化
数据挖掘深度学习人工智能算法
全文链接:https://tecdat.cn/?p=33760原文出处:拓端数据部落公众号概述:众所周知,心脏疾病是目前全球最主要的死因。开发一个能够预测患者心脏疾病存在的计算系统将显著降低死亡率并大幅降低医疗保健成本。机器学习在全球许多领域中被广泛应用,尤其在医疗行业中越来越受欢迎。机器学习可以在预测关键疾病(例如心脏病)的存在或不存在方面发挥重要作用。如果能提前准确预测这些信息,可以为医生提供
- 机器学习复习(8)——逻辑回归
不会写代码!!
人工智能机器学习复习Python学习机器学习逻辑回归人工智能
目录逻辑函数(LogisticFunction)逻辑回归模型的假设函数从逻辑回归模型转换到最大似然函数过程最大似然函数方法梯度下降逻辑函数(LogisticFunction)首先,逻辑函数,也称为Sigmoid函数,是一个常见的S形函数。其数学表达式为:这个函数的特点是,其输出值总是在0和1之间。这个性质使得Sigmoid函数非常适合用来进行二分类,在机器学习中,它可以将任意实数映射到(0,1)区
- 机器学习2---逻辑回归(基础准备)
pyniu
机器学习机器学习逻辑回归人工智能
逻辑回归是基于线性回归是直线分的也可以做多分类##数学基础importnumpyasnpnp.pi#三角函数np.sin()np.cos()np.tan()#指数y=3**x#对数np.log10(10)np.log2(2)np.enp.log(np.e)#ln(e)#对数运算#log(AB)=log(A)+logBnp.log(3*4)==np.log(3)+np.log(4)#logA²=2*
- 机器学习2--逻辑回归(案列)
pyniu
机器学习机器学习逻辑回归人工智能
糖尿病数据线性回归预测importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportload_diabetesdiabetes=load_diabetes()data=diabetes['data']target=diabetes['target']feature_names=diabete
- 机器学习各种算法汇总模板
怎么菜成这样
机器学习机器学习python算法随机森林支持向量机
机器学习算法模板包含了KNN,线性回归,逻辑回归,朴素贝叶斯,决策树,支持向量机,随机森林,kmeans,集成算法各种算法,特征工程,评估方式任你选择!!!#导包fromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.naive_bayesimp
- 快速了解机器学习中过采样(SMOTE)问题
AI_dataloads
机器学习人工智能
目录为什么要用过采样?一、过采样二、SMOTE算法三、优缺点四、python代码示例为什么要用过采样?当我们创建一个逻辑回归模型时,往往会遇到这样一个问题,那就是两类标签的数量相差非常大,可能达到几十万甚至上百万,导致创建的模型往往不是很准确。那么怎样才能避免或者是尽量减小误差呢?通常可以通过下采样或者过采样进行优化,这里我们就先来学习一种方法——过采样。一、过采样过采样是一种处理不平衡数据集的方
- 如何入行人工智能
科联学妹
人工智能
要成功入行人工智能领域,一个坚实的基础是不可或缺的。这个基础包括数学、Python编程以及数据结构与算法的深厚理解。这些知识为深入探索机器学习、深度学习和自然语言处理(NLP)等更高级领域铺平了道路。机器学习作为人工智能的核心,其基本理论涵盖了机器学习的定义、不同类型(如监督学习、非监督学习、强化学习)以及它们的主要应用场景。对于监督学习,我们需要熟悉线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林和支持向量
- 吴恩达机器学习笔记(2)
python小白22
一.逻辑回归1.什么是逻辑回归?逻辑回归是一种预测变量为离散值0或1情况下的分类问题,在逻辑回归中,假设函数。2.模型描述在假设函数中,,为实数,为Sigmoid函数,也叫Logistic函数。模型解释:,即就是对一个输入,的概率估计。损失函数的理解:所谓最大似然估计,就是我们想知道哪套参数组合对应的曲线最可能拟合我们观测到的数据,也就是该套参数拟合出观测数据的概率最大,而损失函数的要求是预测结果
- 机器学习-逻辑回归
小旺不正经
人工智能机器学习逻辑回归人工智能
LogisticRegreession逻辑回归:解决分类问题逻辑回归既可以看做是回归算法,也可以看做是分类算法通常作为分类算法用,只可以解决二分类问题Sigmoid函数importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefsigmoid(t):return1./(1.+np.exp(-t))x=np.linspace(-10,10,500)plt.plot(x
- 神经网络激活函数的选择
Peyzhang
神经网络深度学习
激活函数(Activationfunctions)对于人工神经网络模型去学习、理解非常复杂和非线性的函数来说具有十分重要的作用。它们将非线性特性引入到我们的网络中。简单的说激活函数就是将函数的输出映射到我们希望的范围,而不只是线性的输出。这里我们讲下面几种常见激活函数,Sigmoid、tanh、ReLU、LeakyReLU,图像如下:Sigmoid函数在逻辑回归中常用Sigmoid作为激活函数定义
- 图解机器学习 | 朴素贝叶斯算法详解
Dashesand
机器学习算法人工智能
图解机器学习|朴素贝叶斯算法详解引言在众多机器学习分类算法中,本篇我们提到的朴素贝叶斯模型,和其他绝大多数分类算法都不同,也是很重要的模型之一。在机器学习中如KNN、逻辑回归、决策树等模型都是判别方法,也就是直接学习出特征输出YYY和特征XXX之间的关系(决策函数Y=f(X)Y=f(X)Y=f(X)或者条件分布P(Y∣X)P(Y|X)P(Y∣X))。但朴素贝叶斯是生成方法,它直接找出特征输出YYY
- 书其实只有三类
西蜀石兰
类
一个人一辈子其实只读三种书,知识类、技能类、修心类。
知识类的书可以让我们活得更明白。类似十万个为什么这种书籍,我一直不太乐意去读,因为单纯的知识是没法做事的,就像知道地球转速是多少一样(我肯定不知道),这种所谓的知识,除非用到,普通人掌握了完全是一种负担,维基百科能找到的东西,为什么去记忆?
知识类的书,每个方面都涉及些,让自己显得不那么没文化,仅此而已。社会认为的学识渊博,肯定不是站在
- 《TCP/IP 详解,卷1:协议》学习笔记、吐槽及其他
bylijinnan
tcp
《TCP/IP 详解,卷1:协议》是经典,但不适合初学者。它更像是一本字典,适合学过网络的人温习和查阅一些记不清的概念。
这本书,我看的版本是机械工业出版社、范建华等译的。这本书在我看来,翻译得一般,甚至有明显的错误。如果英文熟练,看原版更好:
http://pcvr.nl/tcpip/
下面是我的一些笔记,包括我看书时有疑问的地方,也有对该书的吐槽,有不对的地方请指正:
1.
- Linux—— 静态IP跟动态IP设置
eksliang
linuxIP
一.在终端输入
vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0
静态ip模板如下:
DEVICE="eth0" #网卡名称
BOOTPROTO="static" #静态IP(必须)
HWADDR="00:0C:29:B5:65:CA" #网卡mac地址
IPV6INIT=&q
- Informatica update strategy transformation
18289753290
更新策略组件: 标记你的数据进入target里面做什么操作,一般会和lookup配合使用,有时候用0,1,1代表 forward rejected rows被选中,rejected row是输出在错误文件里,不想看到reject输出,将错误输出到文件,因为有时候数据库原因导致某些column不能update,reject就会output到错误文件里面供查看,在workflow的
- 使用Scrapy时出现虽然队列里有很多Request但是却不下载,造成假死状态
酷的飞上天空
request
现象就是:
程序运行一段时间,可能是几十分钟或者几个小时,然后后台日志里面就不出现下载页面的信息,一直显示上一分钟抓取了0个网页的信息。
刚开始已经猜到是某些下载线程没有正常执行回调方法引起程序一直以为线程还未下载完成,但是水平有限研究源码未果。
经过不停的google终于发现一个有价值的信息,是给twisted提出的一个bugfix
连接地址如下http://twistedmatrix.
- 利用预测分析技术来进行辅助医疗
蓝儿唯美
医疗
2014年,克利夫兰诊所(Cleveland Clinic)想要更有效地控制其手术中心做膝关节置换手术的费用。整个系统每年大约进行2600例此类手术,所以,即使降低很少一部分成本,都可以为诊 所和病人节约大量的资金。为了找到适合的解决方案,供应商将视野投向了预测分析技术和工具,但其分析团队还必须花时间向医生解释基于数据的治疗方案意味着 什么。
克利夫兰诊所负责企业信息管理和分析的医疗
- java 线程(一):基础篇
DavidIsOK
java多线程线程
&nbs
- Tomcat服务器框架之Servlet开发分析
aijuans
servlet
最近使用Tomcat做web服务器,使用Servlet技术做开发时,对Tomcat的框架的简易分析:
疑问: 为什么我们在继承HttpServlet类之后,覆盖doGet(HttpServletRequest req, HttpServetResponse rep)方法后,该方法会自动被Tomcat服务器调用,doGet方法的参数有谁传递过来?怎样传递?
分析之我见: doGet方法的
- 揭秘玖富的粉丝营销之谜 与小米粉丝社区类似
aoyouzi
揭秘玖富的粉丝营销之谜
玖富旗下悟空理财凭借着一个微信公众号上线当天成交量即破百万,第七天成交量单日破了1000万;第23天时,累计成交量超1个亿……至今成立不到10个月,粉丝已经超过500万,月交易额突破10亿,而玖富平台目前的总用户数也已经超过了1800万,位居P2P平台第一位。很多互联网金融创业者慕名前来学习效仿,但是却鲜有成功者,玖富的粉丝营销对外至今仍然是个谜。
近日,一直坚持微信粉丝营销
- Java web的会话跟踪技术
百合不是茶
url会话Cookie会话Seession会话Java Web隐藏域会话
会话跟踪主要是用在用户页面点击不同的页面时,需要用到的技术点
会话:多次请求与响应的过程
1,url地址传递参数,实现页面跟踪技术
格式:传一个参数的
url?名=值
传两个参数的
url?名=值 &名=值
关键代码
- web.xml之Servlet配置
bijian1013
javaweb.xmlServlet配置
定义:
<servlet>
<servlet-name>myservlet</servlet-name>
<servlet-class>com.myapp.controller.MyFirstServlet</servlet-class>
<init-param>
<param-name>
- 利用svnsync实现SVN同步备份
sunjing
SVN同步E000022svnsync镜像
1. 在备份SVN服务器上建立版本库
svnadmin create test
2. 创建pre-revprop-change文件
cd test/hooks/
cp pre-revprop-change.tmpl pre-revprop-change
3. 修改pre-revprop-
- 【分布式数据一致性三】MongoDB读写一致性
bit1129
mongodb
本系列文章结合MongoDB,探讨分布式数据库的数据一致性,这个系列文章包括:
数据一致性概述与CAP
最终一致性(Eventually Consistency)
网络分裂(Network Partition)问题
多数据中心(Multi Data Center)
多个写者(Multi Writer)最终一致性
一致性图表(Consistency Chart)
数据
- Anychart图表组件-Flash图转IMG普通图的方法
白糖_
Flash
问题背景:项目使用的是Anychart图表组件,渲染出来的图是Flash的,往往一个页面有时候会有多个flash图,而需求是让我们做一个打印预览和打印功能,让多个Flash图在一个页面上打印出来。
那么我们打印预览的思路是获取页面的body元素,然后在打印预览界面通过$("body").append(html)的形式显示预览效果,结果让人大跌眼镜:Flash是
- Window 80端口被占用 WHY?
bozch
端口占用window
平时在启动一些可能使用80端口软件的时候,会提示80端口已经被其他软件占用,那一般又会有那些软件占用这些端口呢?
下面坐下总结:
1、web服务器是最经常见的占用80端口的,例如:tomcat , apache , IIS , Php等等;
2
- 编程之美-数组的最大值和最小值-分治法(两种形式)
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
public class MinMaxInArray {
/**
* 编程之美 数组的最大值和最小值 分治法
* 两种形式
*/
public static void main(String[] args) {
int[] t={11,23,34,4,6,7,8,1,2,23};
int[]
- Perl正则表达式
chenbowen00
正则表达式perl
首先我们应该知道 Perl 程序中,正则表达式有三种存在形式,他们分别是:
匹配:m/<regexp>;/ (还可以简写为 /<regexp>;/ ,略去 m)
替换:s/<pattern>;/<replacement>;/
转化:tr/<pattern>;/<replacemnt>;
- [宇宙与天文]行星议会是否具有本行星大气层以外的权力呢?
comsci
举个例子: 地球,地球上由200多个国家选举出一个代表地球联合体的议会,那么现在地球联合体遇到一个问题,地球这颗星球上面的矿产资源快要采掘完了....那么地球议会全体投票,一致通过一项带有法律性质的议案,既批准地球上的国家用各种技术手段在地球以外开采矿产资源和其它资源........
&
- Oracle Profile 使用详解
daizj
oracleprofile资源限制
Oracle Profile 使用详解 转
一、目的:
Oracle系统中的profile可以用来对用户所能使用的数据库资源进行限制,使用Create Profile命令创建一个Profile,用它来实现对数据库资源的限制使用,如果把该profile分配给用户,则该用户所能使用的数据库资源都在该profile的限制之内。
二、条件:
创建profile必须要有CREATE PROFIL
- How HipChat Stores And Indexes Billions Of Messages Using ElasticSearch & Redis
dengkane
elasticsearchLucene
This article is from an interview with Zuhaib Siddique, a production engineer at HipChat, makers of group chat and IM for teams.
HipChat started in an unusual space, one you might not
- 循环小示例,菲波拉契序列,循环解一元二次方程以及switch示例程序
dcj3sjt126com
c算法
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int n;
int i;
int f1, f2, f3;
f1 = 1;
f2 = 1;
printf("请输入您需要求的想的序列:");
scanf("%d", &n);
for (i=3; i<n; i
- macbook的lamp环境
dcj3sjt126com
lamp
sudo vim /etc/apache2/httpd.conf
/Library/WebServer/Documents
是默认的网站根目录
重启Mac上的Apache服务
这个命令很早以前就查过了,但是每次使用的时候还是要在网上查:
停止服务:sudo /usr/sbin/apachectl stop
开启服务:s
- java ArrayList源码 下
shuizhaosi888
ArrayList源码
版本 jdk-7u71-windows-x64
JavaSE7 ArrayList源码上:http://flyouwith.iteye.com/blog/2166890
/**
* 从这个列表中移除所有c中包含元素
*/
public boolean removeAll(Collection<?> c) {
- Spring Security(08)——intercept-url配置
234390216
Spring Securityintercept-url访问权限访问协议请求方法
intercept-url配置
目录
1.1 指定拦截的url
1.2 指定访问权限
1.3 指定访问协议
1.4 指定请求方法
1.1 &n
- Linux环境下的oracle安装
jayung
oracle
linux系统下的oracle安装
本文档是Linux(redhat6.x、centos6.x、redhat7.x) 64位操作系统安装Oracle 11g(Oracle Database 11g Enterprise Edition Release 11.2.0.4.0 - 64bit Production),本文基于各种网络资料精心整理而成,共享给有需要的朋友。如有问题可联系:QQ:52-7
- hotspot虚拟机
leichenlei
javaHotSpotjvm虚拟机文档
JVM参数
http://docs.oracle.com/javase/6/docs/technotes/guides/vm/index.html
JVM工具
http://docs.oracle.com/javase/6/docs/technotes/tools/index.html
JVM垃圾回收
http://www.oracle.com
- 读《Node.js项目实践:构建可扩展的Web应用》 ——引编程慢慢变成系统化的“砌砖活”
noaighost
Webnode.js
读《Node.js项目实践:构建可扩展的Web应用》
——引编程慢慢变成系统化的“砌砖活”
眼里的Node.JS
初初接触node是一年前的事,那时候年少不更事。还在纠结什么语言可以编写出牛逼的程序,想必每个码农都会经历这个月经性的问题:微信用什么语言写的?facebook为什么推荐系统这么智能,用什么语言写的?dota2的外挂这么牛逼,用什么语言写的?……用什么语言写这句话,困扰人也是阻碍
- 快速开发Android应用
rensanning
android
Android应用开发过程中,经常会遇到很多常见的类似问题,解决这些问题需要花时间,其实很多问题已经有了成熟的解决方案,比如很多第三方的开源lib,参考
Android Libraries 和
Android UI/UX Libraries。
编码越少,Bug越少,效率自然会高。
但可能由于 根本没听说过、听说过但没用过、特殊原因不能用、自己已经有了解决方案等等原因,这些成熟的解决
- 理解Java中的弱引用
tomcat_oracle
java工作面试
不久之前,我
面试了一些求职Java高级开发工程师的应聘者。我常常会面试他们说,“你能给我介绍一些Java中得弱引用吗?”,如果面试者这样说,“嗯,是不是垃圾回收有关的?”,我就会基本满意了,我并不期待回答是一篇诘究本末的论文描述。 然而事与愿违,我很吃惊的发现,在将近20多个有着平均5年开发经验和高学历背景的应聘者中,居然只有两个人知道弱引用的存在,但是在这两个人之中只有一个人真正了
- 标签输出html标签" target="_blank">关于标签输出html标签
xshdch
jsp
http://back-888888.iteye.com/blog/1181202
关于<c:out value=""/>标签的使用,其中有一个属性是escapeXml默认是true(将html标签当做转移字符,直接显示不在浏览器上面进行解析),当设置escapeXml属性值为false的时候就是不过滤xml,这样就能在浏览器上解析html标签,
&nb