- 【动手学深度学习】4.10 实战Kaggle比赛:预测房价
XiaoJ1234567
《动手学深度学习》深度学习人工智能
目录4.10实战Kaggle比赛:预测房价1)数据预处理2)模型定义与训练3)模型评估与预测4)模型训练与预测提交5)示例超参数(可调)4.10实战Kaggle比赛:预测房价数据来源:Kaggle房价预测比赛.1)数据预处理读取数据importpandasaspdtrain_data=pd.read_csv('../data/kaggle_house_pred_train.csv')test_da
- 6.kaggle实战之房价预测
温柔济沧海
深度学习神经网络人工智能python深度学习
importhashlibimportosimporttarfileimportzipfileimportrequestsimportnumpyasnpimportpandasaspdimporttorchimportnumpyasnpfromtorchimportnnimportmatplotlib.pyplotaspltfromtorch.utils.dataimportDataLoader,
- 03 数据可视化的世界非常广阔,除了已提到的类型,还有许多更细分或前沿的可视化形式。
晨曦543210
信息可视化人工智能
十五、机器学习与数据科学专用图表特征重要性图(FeatureImportancePlot)用途:展示机器学习模型中各特征对预测结果的贡献度。示例:随机森林模型中影响房价预测的关键因素。混淆矩阵热力图(ConfusionMatrixHeatmap)用途:分类模型性能评估,显示预测结果与真实标签的对比。示例:疾病诊断模型的真阳性/假阳性分布。学习曲线(LearningCurve)用途:分析模型训练过程
- 学习笔记(28):随机噪声的原理、作用及代码实现详解
宁儿数据安全
#机器学习学习笔记python
学习笔记(28):随机噪声的原理、作用及代码实现详解一、什么是随机噪声?为什么需要添加?在机器学习中,随机噪声是指数据中无法用特征解释的随机波动,通常符合某种概率分布(如正态分布)。在房价模拟中添加噪声的核心原因如下:1.模拟真实世界的不确定性真实房价除了受面积、房龄影响,还受装修情况、学区、交通、政策等未被建模的特征影响,这些因素的综合效应可抽象为“噪声”。示例:两套面积和房龄相同的房子,房价可
- 常见机器学习算法与应用场景
计算机软件程序设计
知识科普机器学习算法人工智能
当然可以。下面是对常见机器学习算法的全面详细阐述,包括每种算法的基本原理、特点以及典型应用场景。1.监督学习(SupervisedLearning)1.1线性回归(LinearRegression)原理:通过拟合一条直线来表示输入和输出之间的关系,适用于预测连续值输出。特点:简单易懂,计算速度快,但只能捕捉线性关系。应用场景:房价预测股票价格预测销售额预测1.2逻辑回归(LogisticRegre
- 【零基础学AI】 第10讲:线性回归
1989
0基础学AI人工智能线性回归算法python回归numpy开源
本节课你将学到理解线性回归的原理和应用场景掌握最小二乘法的基本思想使用Python构建房价预测模型学会评估回归模型的性能指标开始之前环境要求Python3.8+JupyterNotebook或任何PythonIDE需要安装的包pipinstallscikit-learnpandasmatplotlibseabornnumpy前置知识第9讲:机器学习概述基本的Python和数据处理能力核心概念什么是
- 22种创新思路!今年必将是特征选择爆发的一年
小唯啊小唯
人工智能注意力机制特征选择
2025深度学习发论文&模型涨点之——特征选择特征选择是机器学习和数据挖掘领域中一个非常重要的步骤。它指的是从原始特征集合中挑选出对目标变量有较强预测能力的特征子集。在实际的数据集中,往往包含众多特征,但并非所有特征都对模型的性能有正面影响。例如在房价预测任务中,原始特征可能包括房屋的面积、房间数量、所在小区、周边配套设施等众多内容。通过特征选择,可以剔除一些无关的或者冗余的特征,比如可能存在的重
- 对 Boston Housing Dataset(波士顿房价数据集)数据分析
程序小K
数据分析数据分析数据挖掘
1.数据加载与初步检查importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassns#加载数据boston_df=pd.read_csv("boston_housing_data.csv")#查看前5行display(boston_df.head())#检查数据基本信息(列名、数据类型、非空值数量)print(boston_df.inf
- Python 爬虫在房地产数据获取中的实战技巧
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python爬虫开发语言房地产
一、引言随着房地产市场的不断发展,获取准确、实时的房地产数据对于投资者、研究人员以及普通购房者都显得尤为重要。Python爬虫技术作为一种高效的数据采集手段,可以帮助我们轻松获取各类房地产网站上的公开信息。本文将详细讲解如何利用Python爬虫获取房地产数据,并分享一些实用的技巧和注意事项。二、项目背景与目标2.1项目背景房地产市场信息庞杂,涵盖房价走势、楼盘详情、房屋成交量等多个维度。传统数据收
- 线性回归讲解L1和L2正则化
XiaoQiong.Zhang
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假设我们有一个线性回归问题:用房屋的面积(size)和房龄(age)两个特征来预测房价(price)。特征:size(面积,平方米),age(房龄,年)目标:price(价格,万元)1.没有正则化的普通线性回归(最容易过拟合)模型的公式是:预测价格=w1*size+w2*age+b其中w1和w2是我们要学习的权重(也叫系数),b是偏置项(也叫截距)。模型的损失函数通常是最小均方误差:MSE=(1/
- 头歌实训 机器学习——绪论
敲代码的苦13
头歌机器学习人工智能
第一关:什么是机器学习下面哪种方法属于机器学习?(BC)A、在猫狗分类问题中,先将猫与狗的特点总结出来,再告诉机器,如果符合猫的特点,则判定为猫,如果符合狗的特点,则判定为狗。B、将大量名画的真品与赝品输入计算机,让计算机自己从数据中学习出一个模型用来判断是真品还是赝品。C、让计算机通过对以往的房价数据进行分析,预测未来房价走势。D、通过人为编写好代码,符合条件则判定为人脸,否则不是人脸,从而制作
- 酒店旅业治安登记系统—未来之窗智能编程——仙盟创梦IDE
未来之窗软件服务
商业系统开发与案例编程前端cssjavascript仙盟创梦IDE酒店管理系统
酒店旅业治安登记系统-必要性信息登记全面准确:酒店需详细记录住客姓名、性别、国籍、证件类型及号码等基础信息。同时,精确登记入住、退房时间,房间号与房价等住宿详情,确保无遗漏、无差错。信息录入及时迅速:住客办理入住手续,相关信息应即刻录入系统。正常情况下,3分钟内完成录入。若遇特殊状况,系统恢复后1小时内完成补录,并标注缘由。数据存储长期稳定:系统中的住客数据需妥善保存至少6个月。同时,要采取技术手
- 【R语言编程绘图-mlbench】
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mlbench库简介mlbench是一个用于机器学习的R语言扩展包,主要用于提供经典的基准数据集和工具,常用于算法测试、教学演示或研究场景。该库包含多个知名数据集,涵盖分类、回归、聚类等任务。包含的主要数据集BostonHousing波士顿房价数据集,包含506条记录和14个特征,用于回归任务。目标变量为房屋中位数价格。BreastCancer威斯康星州乳腺癌数据集(原始版),包含699个样本和1
- 机器学习 Day1
不会敲代码的灵长类
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机器学习概述机器学习与人工智能、深度学习关系什么是机器学习数据集算法机器学习与人工智能、深度学习关系什么是机器学习机器学习是从数据中自动分析获取模型,并利用模型对未知数据进行预测。直观理解:所以是从历史数据中获取规律,那么这些历史数据是怎么构成的呢?数据集结构:特征值+目标值正式定义:特征值与目标值特征值(Features):描述数据的属性(通常是多列),用X表示。例如:房价预测中的面积、地段、房
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目录1.DeepSeek选择方向的优势2.ChatGPT辅助数据分析Kaggle埃姆斯市房价预测竞赛优秀方案分析摘要引言数据集描述特征工程深度学习方法实验与结果讨论结论参考文献大家好这里是学术Anan,官网AIWritePaper~宝子们毕业之前需要完成的学术论文往往是学生时代最后一项挑战。无论宝子们对此过程多么熟悉,每次着手写新论文时,似乎都需重新规划、从头开始。值得庆幸的是,借助ChatGPT
- Python实战 | 全面解析58同城租房信息爬取技术,异步高效爬虫+反爬破解全攻略
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1.项目背景及目标分析58同城作为国内最大的分类信息平台之一,拥有大量房产租赁信息。通过爬取58同城租房信息,我们可以:获取不同城市、不同区域的租房房源数据分析房价走势、房源分布和租赁趋势为租房用户提供更精准的信息服务为房产市场研究和数据分析提供数据基础目标爬取信息包括:房源标题房屋类型(整租、合租)地址及所在区域租金价格房屋面积发布时间房屋详情链接2.58同城租房页面结构详解2.1访问入口58同
- 数据分析—苏州地区房价分析
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通过标签方式提取各大搜索引擎的二手数据,苏州房价,规避合规问题。一、数据清洗这部分没什么好说的,重复、异常、缺失、拆分、合并、格式统一,用describe描述调整一下就可以了。二、数据分析(一)价格分布小区价格范围跨度较大,从最低的5400元/m²(华东商业城商务公寓)到最高的51500元/m²(高林花园)。大部分小区的价格集中在20000-30000元/m²之间,约占总数据的50%。高档小区(价
- 房地产行业数据挖掘爬虫:抓取行业数据,进行数据挖掘
西攻城狮北
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一、前言房地产行业的数据挖掘对于市场分析、投资决策和政策制定具有重要意义。通过爬取房地产网站的数据,我们可以深入了解市场动态、房价走势和区域差异。本文将详细介绍如何构建一个房地产行业数据挖掘爬虫,从数据抓取到深度分析,帮助您全面掌握这一技能。二、准备工作1.环境搭建确保已安装Python3.7或以上版本,推荐使用VisualStudioCode作为开发工具。2.安装依赖库在命令行中输入以下命令,安
- 【机器学习实战】监督学习:使用 Scikit-learn 库训练一个房价预测模型
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一、引言在机器学习领域,监督学习是一种通过已有标注数据训练模型,从而对新数据进行预测的重要方法。房价预测作为回归问题的典型应用,在房地产分析、投资决策等场景中具有重要价值。本文将基于Scikit-learn库,完整演示从数据准备到模型评估的全流程,带领读者掌握房价预测模型的构建方法。二、数据准备:从Kaggle获取数据集本文使用Kaggle上的经典波士顿房价数据集(BostonHousingDat
- 基于线性回归的数据预测
所见即所得11111
线性回归算法回归
1.自主选择一个公开回归任务数据集(如房价预测、医疗数据、空气质量预测等,可Kaggle)。2.数据预处理:完成标准化(Normalization)、特征选择或缺失值处理等步骤。3.使用线性回归模型进行建模。采用80%数据用于训练,20%用于测试,重复划分数据集并训练模型20次,记录每次结果(交叉验证)。4.输出平均均方误差(MSE)或平均绝对误差(MAE),并可选与其他模型(如决策树回归、岭回归
- (数据集)22个机器学习最佳入门项目
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1.鸢尾花分类项目数据集:UCIMachineLearningRepository2.Emojify–使用Python创建自己的表情符号源代码:https://data-flair.training/blogs/create-emoji-with-deep-learning/3.使用机器学习进行贷款预测数据集:LoanPredictionProblemDataset|Kaggle4.住房价格预测项
- sklearn基础教程:从入门到精通
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- python数据处理实战:从零打造数据分析工具与房价预测模型
吴师兄大模型
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Langchain系列文章目录01-玩转LangChain:从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块:四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain:从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain:从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain:深度评估问答系统的三种高效方法(示例生成、手
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以下是一个使用线性回归进行简单房价预测的机器学习代码案例分析:代码示例importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split#生成一些示例数据(房屋面积和价格)area=np.a
- 从零开始:经典数据集带你掌握ML/DL全流程
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机器学习常用数据集大全:从回归到文本分类的实战指南背景知识在机器学习实践中,数据集是算法验证和模型训练的基础。根据任务类型选择合适的数据集不仅能提高开发效率,还能确保模型评估的客观性。本文整理覆盖回归、分类、图像、文本四大领域的10多个经典数据集,并提供可直接运行的代码示例。一、回归问题数据集1.加州房价数据集(CaliforniaHousingPrices)描述:包含加州地区房屋价格及相关特征(
- 吴恩达机器学习笔记:特征与多项式回归
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1.特征和多项式回归如房价预测问题,ℎθ(x)=θ0+θ1×frontage+θ2×deptℎx1=frontage(临街宽度),x2=deptℎ(纵向深度),x=frontage∗deptℎ=area(面积),则:hθ(x)=θ0+θ1xh_\theta(x)=\theta_0+\theta_1xhθ(x)=θ0+θ1x线性回归并不适用于所有数据,有时我们需要曲线来适应我们的数据,比如一个二次方
- 机器学习基础概念详解:从入门到应用
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在机器学习领域,掌握基础概念是理解复杂模型和应用场景的关键。本文将以简洁的方式介绍机器学习的核心概念,帮助读者快速构建知识框架。一、数据集的划分:训练集、验证集与测试集1.训练集(TrainingSet)用途:用于模型训练,通过调整模型参数学习数据规律特点:通常占数据总量的60-70%示例:用历史房价数据训练模型预测未来价格2.验证集(ValidationSet)核心作用:模型调优与超参数选择应用
- 吴恩达机器学习笔记:多维梯度下降实践
ちゆきー
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1.特征放缩在我们面对多维特征问题的时候,我们要保证这些特征都具有相近的尺度,这将帮助梯度下降算法更快地收敛。以房价问题为例,假设我们使用两个特征,房屋的尺寸和房间的数量,尺寸的值为0-2000平方英尺,而房间数量的值则是0-5,以两个参数分别为横纵坐标,绘制代价函数的等高线图能看出图像会显得很扁,梯度下降算法需要非常多次的迭代才能收敛。解决的方法是尝试将所有特征的尺度都尽量缩放到-1到1之间。如
- 吴恩达机器学习笔记:监督学习
ちゆきー
机器学习笔记学习
1.回归我们用一个例子介绍什么是监督学习把正式的定义放在后面介绍。假如说你想预测房价。前阵子,一个学生从波特兰俄勒冈州的研究所收集了一些房价的数据。你把这些数据画出来,看起来是这个样子:横轴表示房子的面积,单位是平方英尺,纵轴表示房价,单位是千美元。那基于这组数据,假如你有一个朋友,他有一套750平方英尺房子,现在他希望把房子卖掉,他想知道这房子能卖多少钱。我们应用学习算法,可以在这组数据中画一条
- 基于Python的房地产分析平台的设计与实现 - 爬虫
赵谨言
论文python经验分享毕业设计python爬虫
标题:基于Python的房地产分析平台的设计与实现-爬虫内容:1.摘要本研究旨在设计并实现一个基于Python的房地产分析平台的爬虫部分。随着房地产市场数据的海量增长,高效准确地获取相关数据变得至关重要。本文采用Python语言,利用其丰富的库如Scrapy和BeautifulSoup等构建爬虫系统。通过对多个房地产网站进行数据爬取,获取了包括房价、面积、地理位置等关键信息。经过测试,爬虫系统能够
- 312个免费高速HTTP代理IP(能隐藏自己真实IP地址)
yangshangchuan
高速免费superwordHTTP代理
124.88.67.20:843
190.36.223.93:8080
117.147.221.38:8123
122.228.92.103:3128
183.247.211.159:8123
124.88.67.35:81
112.18.51.167:8123
218.28.96.39:3128
49.94.160.198:3128
183.20
- pull解析和json编码
百合不是茶
androidpull解析json
n.json文件:
[{name:java,lan:c++,age:17},{name:android,lan:java,age:8}]
pull.xml文件
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<stu>
<name>java
- [能源与矿产]石油与地球生态系统
comsci
能源
按照苏联的科学界的说法,石油并非是远古的生物残骸的演变产物,而是一种可以由某些特殊地质结构和物理条件生产出来的东西,也就是说,石油是可以自增长的....
那么我们做一个猜想: 石油好像是地球的体液,我们地球具有自动产生石油的某种机制,只要我们不过量开采石油,并保护好
- 类与对象浅谈
沐刃青蛟
java基础
类,字面理解,便是同一种事物的总称,比如人类,是对世界上所有人的一个总称。而对象,便是类的具体化,实例化,是一个具体事物,比如张飞这个人,就是人类的一个对象。但要注意的是:张飞这个人是对象,而不是张飞,张飞只是他这个人的名字,是他的属性而已。而一个类中包含了属性和方法这两兄弟,他们分别用来描述对象的行为和性质(感觉应该是
- 新站开始被收录后,我们应该做什么?
IT独行者
PHPseo
新站开始被收录后,我们应该做什么?
百度终于开始收录自己的网站了,作为站长,你是不是觉得那一刻很有成就感呢,同时,你是不是又很茫然,不知道下一步该做什么了?至少我当初就是这样,在这里和大家一份分享一下新站收录后,我们要做哪些工作。
至于如何让百度快速收录自己的网站,可以参考我之前的帖子《新站让百
- oracle 连接碰到的问题
文强chu
oracle
Unable to find a java Virtual Machine--安装64位版Oracle11gR2后无法启动SQLDeveloper的解决方案
作者:草根IT网 来源:未知 人气:813标签:
导读:安装64位版Oracle11gR2后发现启动SQLDeveloper时弹出配置java.exe的路径,找到Oracle自带java.exe后产生的路径“C:\app\用户名\prod
- Swing中按ctrl键同时移动鼠标拖动组件(类中多借口共享同一数据)
小桔子
java继承swing接口监听
都知道java中类只能单继承,但可以实现多个接口,但我发现实现多个接口之后,多个接口却不能共享同一个数据,应用开发中想实现:当用户按着ctrl键时,可以用鼠标点击拖动组件,比如说文本框。
编写一个监听实现KeyListener,NouseListener,MouseMotionListener三个接口,重写方法。定义一个全局变量boolea
- linux常用的命令
aichenglong
linux常用命令
1 startx切换到图形化界面
2 man命令:查看帮助信息
man 需要查看的命令,man命令提供了大量的帮助信息,一般可以分成4个部分
name:对命令的简单说明
synopsis:命令的使用格式说明
description:命令的详细说明信息
options:命令的各项说明
3 date:显示时间
语法:date [OPTION]... [+FORMAT]
- eclipse内存优化
AILIKES
javaeclipsejvmjdk
一 基本说明 在JVM中,总体上分2块内存区,默认空余堆内存小于 40%时,JVM就会增大堆直到-Xmx的最大限制;空余堆内存大于70%时,JVM会减少堆直到-Xms的最小限制。 1)堆内存(Heap memory):堆是运行时数据区域,所有类实例和数组的内存均从此处分配,是Java代码可及的内存,是留给开发人
- 关键字的使用探讨
百合不是茶
关键字
//关键字的使用探讨/*访问关键词private 只能在本类中访问public 只能在本工程中访问protected 只能在包中和子类中访问默认的 只能在包中访问*//*final 类 方法 变量 final 类 不能被继承 final 方法 不能被子类覆盖,但可以继承 final 变量 只能有一次赋值,赋值后不能改变 final 不能用来修饰构造方法*///this()
- JS中定义对象的几种方式
bijian1013
js
1. 基于已有对象扩充其对象和方法(只适合于临时的生成一个对象):
<html>
<head>
<title>基于已有对象扩充其对象和方法(只适合于临时的生成一个对象)</title>
</head>
<script>
var obj = new Object();
- 表驱动法实例
bijian1013
java表驱动法TDD
获得月的天数是典型的直接访问驱动表方式的实例,下面我们来展示一下:
MonthDaysTest.java
package com.study.test;
import org.junit.Assert;
import org.junit.Test;
import com.study.MonthDays;
public class MonthDaysTest {
@T
- LInux启停重启常用服务器的脚本
bit1129
linux
启动,停止和重启常用服务器的Bash脚本,对于每个服务器,需要根据实际的安装路径做相应的修改
#! /bin/bash
Servers=(Apache2, Nginx, Resin, Tomcat, Couchbase, SVN, ActiveMQ, Mongo);
Ops=(Start, Stop, Restart);
currentDir=$(pwd);
echo
- 【HBase六】REST操作HBase
bit1129
hbase
HBase提供了REST风格的服务方便查看HBase集群的信息,以及执行增删改查操作
1. 启动和停止HBase REST 服务 1.1 启动REST服务
前台启动(默认端口号8080)
[hadoop@hadoop bin]$ ./hbase rest start
后台启动
hbase-daemon.sh start rest
启动时指定
- 大话zabbix 3.0设计假设
ronin47
What’s new in Zabbix 2.0?
去年开始使用Zabbix的时候,是1.8.X的版本,今年Zabbix已经跨入了2.0的时代。看了2.0的release notes,和performance相关的有下面几个:
:: Performance improvements::Trigger related da
- http错误码大全
byalias
http协议javaweb
响应码由三位十进制数字组成,它们出现在由HTTP服务器发送的响应的第一行。
响应码分五种类型,由它们的第一位数字表示:
1)1xx:信息,请求收到,继续处理
2)2xx:成功,行为被成功地接受、理解和采纳
3)3xx:重定向,为了完成请求,必须进一步执行的动作
4)4xx:客户端错误,请求包含语法错误或者请求无法实现
5)5xx:服务器错误,服务器不能实现一种明显无效的请求
- J2EE设计模式-Intercepting Filter
bylijinnan
java设计模式数据结构
Intercepting Filter类似于职责链模式
有两种实现
其中一种是Filter之间没有联系,全部Filter都存放在FilterChain中,由FilterChain来有序或无序地把把所有Filter调用一遍。没有用到链表这种数据结构。示例如下:
package com.ljn.filter.custom;
import java.util.ArrayList;
- 修改jboss端口
chicony
jboss
修改jboss端口
%JBOSS_HOME%\server\{服务实例名}\conf\bindingservice.beans\META-INF\bindings-jboss-beans.xml
中找到
<!-- The ports-default bindings are obtained by taking the base bindin
- c++ 用类模版实现数组类
CrazyMizzz
C++
最近c++学到数组类,写了代码将他实现,基本具有vector类的功能
#include<iostream>
#include<string>
#include<cassert>
using namespace std;
template<class T>
class Array
{
public:
//构造函数
- hadoop dfs.datanode.du.reserved 预留空间配置方法
daizj
hadoop预留空间
对于datanode配置预留空间的方法 为:在hdfs-site.xml添加如下配置
<property>
<name>dfs.datanode.du.reserved</name>
<value>10737418240</value>
 
- mysql远程访问的设置
dcj3sjt126com
mysql防火墙
第一步: 激活网络设置 你需要编辑mysql配置文件my.cnf. 通常状况,my.cnf放置于在以下目录: /etc/mysql/my.cnf (Debian linux) /etc/my.cnf (Red Hat Linux/Fedora Linux) /var/db/mysql/my.cnf (FreeBSD) 然后用vi编辑my.cnf,修改内容从以下行: [mysqld] 你所需要: 1
- ios 使用特定的popToViewController返回到相应的Controller
dcj3sjt126com
controller
1、取navigationCtroller中的Controllers
NSArray * ctrlArray = self.navigationController.viewControllers;
2、取出后,执行,
[self.navigationController popToViewController:[ctrlArray objectAtIndex:0] animated:YES
- Linux正则表达式和通配符的区别
eksliang
正则表达式通配符和正则表达式的区别通配符
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/1976579
首先得明白二者是截然不同的
通配符只能用在shell命令中,用来处理字符串的的匹配。
判断一个命令是否为bash shell(linux 默认的shell)的内置命令
type -t commad
返回结果含义
file 表示为外部命令
alias 表示该
- Ubuntu Mysql Install and CONF
gengzg
Install
http://www.navicat.com.cn/download/navicat-for-mysql
Step1: 下载Navicat ,网址:http://www.navicat.com/en/download/download.html
Step2:进入下载目录,解压压缩包:tar -zxvf navicat11_mysql_en.tar.gz
- 批处理,删除文件bat
huqiji
windowsdos
@echo off
::演示:删除指定路径下指定天数之前(以文件名中包含的日期字符串为准)的文件。
::如果演示结果无误,把del前面的echo去掉,即可实现真正删除。
::本例假设文件名中包含的日期字符串(比如:bak-2009-12-25.log)
rem 指定待删除文件的存放路径
set SrcDir=C:/Test/BatHome
rem 指定天数
set DaysAgo=1
- 跨浏览器兼容的HTML5视频音频播放器
天梯梦
html5
HTML5的video和audio标签是用来在网页中加入视频和音频的标签,在支持html5的浏览器中不需要预先加载Adobe Flash浏览器插件就能轻松快速的播放视频和音频文件。而html5media.js可以在不支持html5的浏览器上使video和audio标签生效。 How to enable <video> and <audio> tags in
- Bundle自定义数据传递
hm4123660
androidSerializable自定义数据传递BundleParcelable
我们都知道Bundle可能过put****()方法添加各种基本类型的数据,Intent也可以通过putExtras(Bundle)将数据添加进去,然后通过startActivity()跳到下一下Activity的时候就把数据也传到下一个Activity了。如传递一个字符串到下一个Activity
把数据放到Intent
- C#:异步编程和线程的使用(.NET 4.5 )
powertoolsteam
.net线程C#异步编程
异步编程和线程处理是并发或并行编程非常重要的功能特征。为了实现异步编程,可使用线程也可以不用。将异步与线程同时讲,将有助于我们更好的理解它们的特征。
本文中涉及关键知识点
1. 异步编程
2. 线程的使用
3. 基于任务的异步模式
4. 并行编程
5. 总结
异步编程
什么是异步操作?异步操作是指某些操作能够独立运行,不依赖主流程或主其他处理流程。通常情况下,C#程序
- spark 查看 job history 日志
Stark_Summer
日志sparkhistoryjob
SPARK_HOME/conf 下:
spark-defaults.conf 增加如下内容
spark.eventLog.enabled true spark.eventLog.dir hdfs://master:8020/var/log/spark spark.eventLog.compress true
spark-env.sh 增加如下内容
export SP
- SSH框架搭建
wangxiukai2015eye
springHibernatestruts
MyEclipse搭建SSH框架 Struts Spring Hibernate
1、new一个web project。
2、右键项目,为项目添加Struts支持。
选择Struts2 Core Libraries -<MyEclipes-Library>
点击Finish。src目录下多了struts