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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
- 强化学习算法:蒙特卡洛树搜索 (Monte Carlo Tree Search) 原理与代码实例讲解
杭州大厂Java程序媛
DeepSeekR1&AI人工智能与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
强化学习算法:蒙特卡洛树搜索(MonteCarloTreeSearch)原理与代码实例讲解关键词:蒙特卡洛树搜索,强化学习,决策树,搜索算法,博弈策略,应用场景,代码实现1.背景介绍1.1问题由来强化学习(ReinforcementLearning,RL)是人工智能领域的一个核心分支,专注于通过与环境交互,学习最优策略以实现特定目标。传统的强化学习算法,如Q-learning、SARSA等,通常依
- 【机器学习】嘿马机器学习(算法篇)第6篇:线性回归,学习目标【附代码文档】...
广江鹏
算法机器学习线性回归学习人工智能
本教程的知识点为:机器学习算法定位、K-近邻算法1.4k值的选择1K值选择说明1.6案例:鸢尾花种类预测–数据集介绍1案例:鸢尾花种类预测1.8案例:鸢尾花种类预测—流程实现1再识K-近邻算法API1.11案例2:预测facebook签到位置1项目描述线性回归2.3数学:求导1常见函数的导数线性回归2.5梯度下降方法介绍1详解梯度下降算法线性回归2.6线性回归api再介绍小结线性回归2.9正则化线
- 机器学习(入门3)
caspesjpe
机器学习python逻辑回归算法
机器学习(入门3有监督学习算法之回归算法)4回归算法4.1线性回归:利用函数对一个或多个特征值和目标值之间关系进行建模分析的方式回归问题:目标值------连续性函数公式:h(W)=w1x1+w2x1+w3x3+…+b一般用矩阵形式表示4.1.1线性模型:自变量一次;参数一次(自变量高次方,非线性函数)y=w1x1+w2x2^2+…+b4.1.2线性回归的损失和优化[目标:求模型参数]损失函数co
- SPSS多元回归得到的VIF值要怎么看每个变量都有一个VIF值怎么判断多重共线性
xiamu_CDA
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SPSS多元回归中的VIF值解读与多重共线性的判断当你在使用SPSS进行多元线性回归分析时,面对复杂的统计结果,可能会遇到一个问题:如何通过查看每一个解释变量的方差膨胀因子(VarianceInflationFactor,VIF)来判断是否存在多重共线性?这不仅是理论上的探讨,更是实际数据处理过程中不可或缺的一环。今天,我们就一起来揭开VIF值背后的秘密。什么是VIF值?方差膨胀因子(VIF)是用
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武昌库里写JAVA
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R小盐准备介绍R语言机器学习与预测模型的学习笔记你想要的R语言学习资料都在这里,快来收藏关注【科研私家菜】01预测模型常用R包常见回归分析包:rpart包含有分类回归树的方法;earth包可以实现多元自适应样条回归;mgev包含广义加性模型回归;Rweka包中的MSP函数可用于回归。pls包中的plsr函数实现偏最小二乘和主成分回归。stats包中的ppr函数实现投影寻踪分析,同时包括线性回归的方
- 深度学习笔记——pytorch构造数据集 Dataset and Dataloader
旺仔喔喔糖
机器学习笔记pytorch人工智能深度学习
系列文章目录机器学习笔记——梯度下降、反向传播机器学习笔记——用pytorch实现线性回归机器学习笔记——pytorch实现逻辑斯蒂回归Logisticregression机器学习笔记——多层线性(回归)模型Multilevel(LinearRegression)Model深度学习笔记——pytorch构造数据集DatasetandDataloader深度学习笔记——pytorch解决多分类问题M
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Fuxiao___
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不使用递归的决策树生成算法利用队列queue,实现层次遍历(广度优先遍历),逐步处理每个节点来建立子树结构。再构建一个辅助队列,将每个节点存储到nodes_to_process列表中,以便在树生成完成后可以反向遍历计算每个节点的leaf_num(叶子节点数量)。对于每个节点,根据特征选择和树的条件构建子节点;如果达到叶节点条件,直接将其标记为叶节点。最后,逆序处理计算每个结点的叶节点数量:通过逆序
- 【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-
- 从零开始人工智能Matlab案例-线性回归与梯度下降算法
算法工程师y
人工智能算法matlab
案例背景假设某饮料公司想预测气温变化对饮料销量的影响。使用线性回归模型拟合历史数据,并通过梯度下降算法优化模型参数,动态展示参数更新如何逐步降低预测误差。算法原理Matlab实现与动态可视化1.生成带噪声的线性数据rng(42);%固定随机种子x=0:0.5:20;%温度(℃)y=2.5*x+10+8*randn(size(x));%销量(添加高斯噪声)%可视化数据figure;scatter(x
- 使用线性回归模型逼近目标模型 | PyTorch 深度学习实战
Chatopera 研发团队
机器学习深度学习线性回归pytorch
前一篇文章,计算图ComputeGraph和自动求导Autograd|PyTorch深度学习实战本系列文章GitHubRepo:https://github.com/hailiang-wang/pytorch-get-started使用线性回归模型逼近目标模型什么是回归什么是线性回归使用PyTorch实现线性回归模型代码执行结果什么是回归在统计学中,回归分析(regressionanalysis)
- 回溯算法简单理解
tanactor
刷题c++算法c++
leecode每日一题回溯算法是一种通过试错来解决问题的算法,当发现当前路径无法得到正确解时,会回溯到上一步尝试其他可能。它特别适合解决组合问题、排列问题、子集问题、棋盘类问题等。以下是详细解析和C++实现:一、回溯算法核心思想“选择→探索→撤销”的循环过程:路径:已做出的选择选择列表:当前可以做的选择结束条件:到达决策树底层时的终止条件二、算法框架模板voidbacktrack(路径,选择列表)
- 组队学习首次开放许愿啦!下个月想学什么,听你的
datawhale
原创DatawhaleDatawhaleDatawhale学习开源贡献:Datawhale团队许愿你想学习的课程组队学习新增许愿环节,每个人都可以在留言区写下你想学习的内容。许愿规则▶许愿的内容不能太广。举个栗子,不推荐大家直接许愿:「机器学习」,而是许愿:「机器学习入门概念讲解」,或者具体到某个算法:「线性回归的公式推导+代码实战」,这样便于我们在1个月内完成制作。▶不限制课程难度,只要是刚需就
- 4.2 过拟合与欠拟合
望云山190
算法人工智能
4.2.1什么是过拟合与欠拟合过拟合:一个假设在训练数据上能够获得比其他假设更好的拟合,但是在测试数据集上却不能很好地拟合数据,此时认为这个假设出现了过拟合的现象。(模型过于复杂)欠拟合:一个假设在训练数据上不能获得更好的拟合,并且在测试数据集上也不能很好地拟合数据,此时认为这个假设出现了欠拟合的现象。(模型过于简单)那么是什么原因导致模型复杂?线性回归训练学习的时候编程模型会变得复杂,这里就对应
- 机器学习与数据挖掘:决策树(知识点总结)
KE.WINE
机器学习机器学习数据挖掘决策树
决策树叶节点对应于决策结果,内部节点表示一个特征或属性。基本流程决策树算法递归返回的三个条件:当前结点包含的样本全属于同一类别,无需划分;当前属性集为空,或是所有样本在所有属性上取值相同,无法划分;*将当前节点标记为叶节点,将其类别设定为该节点所含样本最多的类别;当前结点包含的样本集合为空,不能划分;*将当前节点标记为叶节点,将其类别设定其父节点所含样本最多的类别;划分选择决策树学习算法包括3部分
- 【单层神经网络】基于MXNet的线性回归实现(底层实现)
辰尘_星启
线性回归mxnet机器学习人工智能深度学习神经网络python
写在前面刚开始先从普通的寻优算法开始,熟悉一下学习训练过程下面将使用梯度下降法寻优,但这大概只能是局部最优,它并不是一个十分优秀的寻优算法整体流程生成训练数据集(实际工程中,需要从实际对象身上采集数据)确定模型及其参数(输入输出个数、阶次,偏置等)确定学习方式(损失函数、优化算法,学习率,训练次数,终止条件等)读取数据集(不同的读取方式会影响最终的训练效果)训练模型完整程序及注释fromIPyth
- 多元线性回归模型:理论、应用与数学建模实例
小柒笔记
数学建模线性回归算法
引言多元线性回归模型是数学建模中的一种重要工具,它用于分析两个或两个以上自变量与一个因变量之间的关系。在许多实际问题中,如经济学、生物统计学、环境科学和社会科学等领域,多元线性回归模型都发挥着关键作用。本文将介绍多元线性回归模型的基本概念、数学表达式及其在数学建模中的应用。一、多元线性回归模型的基本概念1.1定义多元线性回归模型是指包含一个因变量和多个自变量的线性回归模型。数学上,它可以表示为:Y
- 机器学习算法-逻辑回归
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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_
- 线性回归模型全攻略:原理、步骤与应用实例
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基本概念理论:在线性回归中,我们通常有一个或多个自变量(X)和一个因变量(Y)。模型的目标是找到一条最佳拟合直线,使得这条直线能够最好地描述(X)和(Y)之间的关系。这条直线的方程通常表示为:(Y=\beta_0+\beta_1X_1+\beta_2X_2+...+\beta_pX_p+\epsilon)其中,(Y)是因变量(目标变量)(X_1,X_2,...,X_p)是自变量(特征)(\beta
- Python 实现基于QRF随机森林分位数回归多变量时间序列区间预测模型
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Pythonpython随机森林回归人工智能支持向量机神经网络开发语言
目录Python实现基于QTF随机森林分位数回归多变量时间序列区间预测模型...1项目背景介绍...1项目目标与意义...2项目挑战...2python复制代码#安装必要的库!prtiprtinttallnrmpypandatmatplotlrtibtcrtikrtit-leatn#导入所需模块rtimpottnrmpyatnprtimpottpandatatpdftomtkleatn.model
- java调用ONNX模型
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一、导出一个onnx模型这里训练了一个简单的线性回归模型通过SerializeToString完成导出。fromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionimportnumpyasnpimportonnxfromskl2onnximportconvert_sklearnfromskl2onnx.common.data_typesimportFloatTen
- 深度学习实战一:线性回归(基于Pytorch,含数据和详细注释)
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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
- 人工智能基础知识速成 - 机器学习、深度学习算法原理及其实际应用案例
苹果酱0567
面试题汇总与解析课程设计springbootvue.jsjavamysql
一、机器学习概念与原理什么是机器学习?机器学习是人工智能的一个分支,通过从数据中学习和改进算法,使计算机系统在没有明确编程的情况下也能够自动地学习和改进。机器学习是一种实现人工智能的技术手段,能够让计算机“自我学习”,从而实现更准确的预测和决策。机器学习的基本原理机器学习的基本原理是通过构建数学模型,使用大量的数据进行训练,使得模型能够智能地预测和决策。在机器学习中,常用的模型包括线性回归、逻辑回
- Python中的决策树算法探索基本原理
myCOTB
Python算法python决策树
Python中的决策树算法探索决策树是一种简单而直观的机器学习算法,广泛应用于分类和回归任务中。它通过对数据进行分割,构建一个树形结构,从而做出决策。本文将探讨决策树的基本原理,并演示如何使用Python中的scikit-learn库实现决策树算法。决策树的基本原理决策树的基本思想是通过对数据进行分割,逐步缩小数据的范围,从而使得每个叶节点(终节点)中的样本属于同一类别或具有相似的特征。决策树的构
- 机器学习之决策树!决策树算法实战:葡萄酒品质预测
风清扬雨
人工智能机器学习算法决策树python
决策树算法实战:葡萄酒品质预测Hey小伙伴们,今天我们将通过一个有趣的案例来探索决策树算法在葡萄酒品质预测中的应用。想象一下,只需几个关键指标,就能预测一瓶葡萄酒的品质,是不是很神奇呢?让我们一起用Python和决策树算法,揭开葡萄酒的秘密吧!数据集介绍我们将使用著名的UCIMachineLearningRepository中的“葡萄酒品质”数据集。这个数据集包含了葡萄酒的各种化学成分和物理特性,
- 【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,
- 04树 + 堆 + 优先队列 + 图(D1_树(D10_决策树))
Java丨成神之路
06数据结构与算法数据结构算法
目录一、引言二、算法原理三、算法实现四、知识小结一、引言决策树算法是一种常用的机器学习算法,可用于分类和回归问题。它基于特征之间的条件判断来构建一棵树,树的每个节点代表一个特征,每个叶节点代表一个类别或回归值。决策树算法具有简单、易于理解和解释的特点,且在处理大规模数据时具有较高的效率。本文将介绍决策树算法的基本原理,并提供了Java代码示例来说明其实现过程。二、算法原理决策树算法基于“分而治之”
- 漫话最小二乘法-1.矩阵表示
sHermit
最小二乘向量表示
无论是科研开始工程中,最小二乘法可谓无处不在。这里我想抛砖引玉,谈谈我对最小二乘的了解,也顺便理一理自己的思路,所谓:温故而知新嘛。这里将从矩阵和向量空间着手,先用矩阵和向量的方式表示最小二乘问题,以便后面说明其原理。最小二乘最早是由勒让德和高斯各自提出的。高斯成功的用最小二乘法解决了谷神星轨道计算的问题。先从最基本的线性回归说起最小二乘的用法。如图所示,蓝色圆圈描绘了一组点,可以大致看出这样一组
- 机器学习--学习计划
kyle~
机器学习机器学习学习人工智能
3周机器学习速成计划基于「28原则」,聚焦机器学习20%的核心概念,覆盖80%的常见应用场景。计划分为理论学习+项目实战,每周学习后通过5个递进项目巩固知识。第1周:数据与监督学习基础学习目标:掌握数据预处理、线性模型与分类任务的基础流程。核心概念(20%关键内容):数据预处理缺失值处理(均值填充、删除)特征缩放(标准化、归一化)分类变量编码(独热编码、标签编码)监督学习基础线性回归(原理、损失函
- 项目中 枚举与注解的结合使用
飞翔的马甲
javaenumannotation
前言:版本兼容,一直是迭代开发头疼的事,最近新版本加上了支持新题型,如果新创建一份问卷包含了新题型,那旧版本客户端就不支持,如果新创建的问卷不包含新题型,那么新旧客户端都支持。这里面我们通过给问卷类型枚举增加自定义注解的方式完成。顺便巩固下枚举与注解。
一、枚举
1.在创建枚举类的时候,该类已继承java.lang.Enum类,所以自定义枚举类无法继承别的类,但可以实现接口。
- 【Scala十七】Scala核心十一:下划线_的用法
bit1129
scala
下划线_在Scala中广泛应用,_的基本含义是作为占位符使用。_在使用时是出问题非常多的地方,本文将不断完善_的使用场景以及所表达的含义
1. 在高阶函数中使用
scala> val list = List(-3,8,7,9)
list: List[Int] = List(-3, 8, 7, 9)
scala> list.filter(_ > 7)
r
- web缓存基础:术语、http报头和缓存策略
dalan_123
Web
对于很多人来说,去访问某一个站点,若是该站点能够提供智能化的内容缓存来提高用户体验,那么最终该站点的访问者将络绎不绝。缓存或者对之前的请求临时存储,是http协议实现中最核心的内容分发策略之一。分发路径中的组件均可以缓存内容来加速后续的请求,这是受控于对该内容所声明的缓存策略。接下来将讨web内容缓存策略的基本概念,具体包括如如何选择缓存策略以保证互联网范围内的缓存能够正确处理的您的内容,并谈论下
- crontab 问题
周凡杨
linuxcrontabunix
一: 0481-079 Reached a symbol that is not expected.
背景:
*/5 * * * * /usr/IBMIHS/rsync.sh
- 让tomcat支持2级域名共享session
g21121
session
tomcat默认情况下是不支持2级域名共享session的,所有有些情况下登陆后从主域名跳转到子域名会发生链接session不相同的情况,但是只需修改几处配置就可以了。
打开tomcat下conf下context.xml文件
找到Context标签,修改为如下内容
如果你的域名是www.test.com
<Context sessionCookiePath="/path&q
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(数学和三角函数)
老A不折腾
Webfinereport总结
ABS
ABS(number):返回指定数字的绝对值。绝对值是指没有正负符号的数值。
Number:需要求出绝对值的任意实数。
示例:
ABS(-1.5)等于1.5。
ABS(0)等于0。
ABS(2.5)等于2.5。
ACOS
ACOS(number):返回指定数值的反余弦值。反余弦值为一个角度,返回角度以弧度形式表示。
Number:需要返回角
- linux 启动java进程 sh文件
墙头上一根草
linuxshelljar
#!/bin/bash
#初始化服务器的进程PId变量
user_pid=0;
robot_pid=0;
loadlort_pid=0;
gateway_pid=0;
#########
#检查相关服务器是否启动成功
#说明:
#使用JDK自带的JPS命令及grep命令组合,准确查找pid
#jps 加 l 参数,表示显示java的完整包路径
#使用awk,分割出pid
- 我的spring学习笔记5-如何使用ApplicationContext替换BeanFactory
aijuans
Spring 3 系列
如何使用ApplicationContext替换BeanFactory?
package onlyfun.caterpillar.device;
import org.springframework.beans.factory.BeanFactory;
import org.springframework.beans.factory.xml.XmlBeanFactory;
import
- Linux 内存使用方法详细解析
annan211
linux内存Linux内存解析
来源 http://blog.jobbole.com/45748/
我是一名程序员,那么我在这里以一个程序员的角度来讲解Linux内存的使用。
一提到内存管理,我们头脑中闪出的两个概念,就是虚拟内存,与物理内存。这两个概念主要来自于linux内核的支持。
Linux在内存管理上份为两级,一级是线性区,类似于00c73000-00c88000,对应于虚拟内存,它实际上不占用
- 数据库的单表查询常用命令及使用方法(-)
百合不是茶
oracle函数单表查询
创建数据库;
--建表
create table bloguser(username varchar2(20),userage number(10),usersex char(2));
创建bloguser表,里面有三个字段
&nbs
- 多线程基础知识
bijian1013
java多线程threadjava多线程
一.进程和线程
进程就是一个在内存中独立运行的程序,有自己的地址空间。如正在运行的写字板程序就是一个进程。
“多任务”:指操作系统能同时运行多个进程(程序)。如WINDOWS系统可以同时运行写字板程序、画图程序、WORD、Eclipse等。
线程:是进程内部单一的一个顺序控制流。
线程和进程
a. 每个进程都有独立的
- fastjson简单使用实例
bijian1013
fastjson
一.简介
阿里巴巴fastjson是一个Java语言编写的高性能功能完善的JSON库。它采用一种“假定有序快速匹配”的算法,把JSON Parse的性能提升到极致,是目前Java语言中最快的JSON库;包括“序列化”和“反序列化”两部分,它具备如下特征:
- 【RPC框架Burlap】Spring集成Burlap
bit1129
spring
Burlap和Hessian同属于codehaus的RPC调用框架,但是Burlap已经几年不更新,所以Spring在4.0里已经将Burlap的支持置为Deprecated,所以在选择RPC框架时,不应该考虑Burlap了。
这篇文章还是记录下Burlap的用法吧,主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文,【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
- 【Mahout一】基于Mahout 命令参数含义
bit1129
Mahout
1. mahout seqdirectory
$ mahout seqdirectory
--input (-i) input Path to job input directory(原始文本文件).
--output (-o) output The directory pathna
- linux使用flock文件锁解决脚本重复执行问题
ronin47
linux lock 重复执行
linux的crontab命令,可以定时执行操作,最小周期是每分钟执行一次。关于crontab实现每秒执行可参考我之前的文章《linux crontab 实现每秒执行》现在有个问题,如果设定了任务每分钟执行一次,但有可能一分钟内任务并没有执行完成,这时系统会再执行任务。导致两个相同的任务在执行。
例如:
<?
//
test
.php
- java-74-数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
bylijinnan
java
public class OcuppyMoreThanHalf {
/**
* Q74 数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
* two solutions:
* 1.O(n)
* see <beauty of coding>--每次删除两个不同的数字,不改变数组的特性
* 2.O(nlogn)
* 排序。中间
- linux 系统相关命令
candiio
linux
系统参数
cat /proc/cpuinfo cpu相关参数
cat /proc/meminfo 内存相关参数
cat /proc/loadavg 负载情况
性能参数
1)top
M:按内存使用排序
P:按CPU占用排序
1:显示各CPU的使用情况
k:kill进程
o:更多排序规则
回车:刷新数据
2)ulimit
ulimit -a:显示本用户的系统限制参
- [经营与资产]保持独立性和稳定性对于软件开发的重要意义
comsci
软件开发
一个软件的架构从诞生到成熟,中间要经过很多次的修正和改造
如果在这个过程中,外界的其它行业的资本不断的介入这种软件架构的升级过程中
那么软件开发者原有的设计思想和开发路线
- 在CentOS5.5上编译OpenJDK6
Cwind
linuxOpenJDK
几番周折终于在自己的CentOS5.5上编译成功了OpenJDK6,将编译过程和遇到的问题作一简要记录,备查。
0. OpenJDK介绍
OpenJDK是Sun(现Oracle)公司发布的基于GPL许可的Java平台的实现。其优点:
1、它的核心代码与同时期Sun(-> Oracle)的产品版基本上是一样的,血统纯正,不用担心性能问题,也基本上没什么兼容性问题;(代码上最主要的差异是
- java乱码问题
dashuaifu
java乱码问题js中文乱码
swfupload上传文件参数值为中文传递到后台接收中文乱码 在js中用setPostParams({"tag" : encodeURI( document.getElementByIdx_x("filetag").value,"utf-8")});
然后在servlet中String t
- cygwin很多命令显示command not found的解决办法
dcj3sjt126com
cygwin
cygwin很多命令显示command not found的解决办法
修改cygwin.BAT文件如下
@echo off
D:
set CYGWIN=tty notitle glob
set PATH=%PATH%;d:\cygwin\bin;d:\cygwin\sbin;d:\cygwin\usr\bin;d:\cygwin\usr\sbin;d:\cygwin\us
- [介绍]从 Yii 1.1 升级
dcj3sjt126com
PHPyii2
2.0 版框架是完全重写的,在 1.1 和 2.0 两个版本之间存在相当多差异。因此从 1.1 版升级并不像小版本间的跨越那么简单,通过本指南你将会了解两个版本间主要的不同之处。
如果你之前没有用过 Yii 1.1,可以跳过本章,直接从"入门篇"开始读起。
请注意,Yii 2.0 引入了很多本章并没有涉及到的新功能。强烈建议你通读整部权威指南来了解所有新特性。这样有可能会发
- Linux SSH免登录配置总结
eksliang
ssh-keygenLinux SSH免登录认证Linux SSH互信
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2187265 一、原理
我们使用ssh-keygen在ServerA上生成私钥跟公钥,将生成的公钥拷贝到远程机器ServerB上后,就可以使用ssh命令无需密码登录到另外一台机器ServerB上。
生成公钥与私钥有两种加密方式,第一种是
- 手势滑动销毁Activity
gundumw100
android
老是效仿ios,做android的真悲催!
有需求:需要手势滑动销毁一个Activity
怎么办尼?自己写?
不用~,网上先问一下百度。
结果:
http://blog.csdn.net/xiaanming/article/details/20934541
首先将你需要的Activity继承SwipeBackActivity,它会在你的布局根目录新增一层SwipeBackLay
- JavaScript变换表格边框颜色
ini
JavaScripthtmlWebhtml5css
效果查看:http://hovertree.com/texiao/js/2.htm代码如下,保存到HTML文件也可以查看效果:
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>表格边框变换颜色代码-何问起</title>
</head>
<body&
- Kafka Rest : Confluent
kane_xie
kafkaRESTconfluent
最近拿到一个kafka rest的需求,但kafka暂时还没有提供rest api(应该是有在开发中,毕竟rest这么火),上网搜了一下,找到一个Confluent Platform,本文简单介绍一下安装。
这里插一句,给大家推荐一个九尾搜索,原名叫谷粉SOSO,不想fanqiang谷歌的可以用这个。以前在外企用谷歌用习惯了,出来之后用度娘搜技术问题,那匹配度简直感人。
环境声明:Ubu
- Calender不是单例
men4661273
单例Calender
在我们使用Calender的时候,使用过Calendar.getInstance()来获取一个日期类的对象,这种方式跟单例的获取方式一样,那么它到底是不是单例呢,如果是单例的话,一个对象修改内容之后,另外一个线程中的数据不久乱套了吗?从试验以及源码中可以得出,Calendar不是单例。
测试:
Calendar c1 =
- 线程内存和主内存之间联系
qifeifei
java thread
1, java多线程共享主内存中变量的时候,一共会经过几个阶段,
lock:将主内存中的变量锁定,为一个线程所独占。
unclock:将lock加的锁定解除,此时其它的线程可以有机会访问此变量。
read:将主内存中的变量值读到工作内存当中。
load:将read读取的值保存到工作内存中的变量副本中。
- schedule和scheduleAtFixedRate
tangqi609567707
javatimerschedule
原文地址:http://blog.csdn.net/weidan1121/article/details/527307
import java.util.Timer;import java.util.TimerTask;import java.util.Date;
/** * @author vincent */public class TimerTest {
- erlang 部署
wudixiaotie
erlang
1.如果在启动节点的时候报这个错 :
{"init terminating in do_boot",{'cannot load',elf_format,get_files}}
则需要在reltool.config中加入
{app, hipe, [{incl_cond, exclude}]},
2.当generate时,遇到:
ERROR