前程算法屋
前程算法屋

RF-Adaboost分类预测 | Matlab基于随机森林RF的Adaboost分类预测

文章目录

      • 效果一览
      • 文章概述
      • 部分源码
      • 参考资料

效果一览

RF-Adaboost分类预测 | Matlab基于随机森林RF的Adaboost分类预测_第1张图片

RF-Adaboost分类预测 | Matlab基于随机森林RF的Adaboost分类预测_第2张图片
RF-Adaboost分类预测 | Matlab基于随机森林RF的Adaboost分类预测_第3张图片
RF-Adaboost分类预测 | Matlab基于随机森林RF的Adaboost分类预测_第4张图片

文章概述

RF-Adaboost分类预测 | Matlab基于随机森林RF的Adaboost分类预测可直接运行 注释清晰适合新手小白~
自带数据为excel数据，多输入，单输出，多分类。

直接替换数据即可使用，保证程序可正常运行。
程序语言为matlab，程序可出分类效果图，混淆矩阵图

多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内

你可能感兴趣的:(分类,matlab,随机森林)

  • MySql常用命令 程序缘拉皮 MySQLsqlmysql
    目录前言SQL通用语法SQL分类  1.DDLDDL语句对数据库进行操作  2.DMLDML语句对数据库表中的数据进行增删改  3.DQLDQL语句基本查询  4.DCLDCL语句管理用户常用函数CONCATREPLACEUPPER和LOWERSUBSTR、LEFT和RIGHTINSTRLENGTHIFNUL数学函数日期函数约束主键约束(PRIMARYKEY)简写PK自增约束(AOTU_INCRE
  • Stable Diffusion模型采样方法与参数配置详解（含步数及画风适配表） Liudef06 StableDiffusion人工智能stablediffusionAI作画
    StableDiffusion模型采样方法与参数配置详解（含步数及画风适配表）以下为当前主流采样方法的性能对比及参数配置建议，结合显存占用、生成速度、适用场景等维度分类总结：一、采样方法对比表采样方法推荐步数显存占用生成速度适用画风/场景核心特点DPM++2MKarras20-30高较慢通用型（2D/3D、写实/动漫）细节最优，综合性能强[1]Eulera15-25低快动漫、快速迭代速度快，易崩图
  • 《C 头文件》 wjs2024 开发语言
    《C头文件》引言C语言作为一种历史悠久且广泛使用的编程语言，在计算机科学领域占据着重要地位。C语言的头文件（HeaderFiles）是C语言编程中不可或缺的一部分，它们提供了C语言标准库和扩展库的函数、宏、类型定义等。本文将详细介绍C头文件的作用、分类、使用方法以及注意事项。C头文件的作用C头文件的主要作用是为C语言程序提供所需的功能和接口。以下是C头文件的一些主要作用：提供函数声明：头文件中包含
  • Kubernetes 基础学习和概念；PVC/Configmap/service/deploment/ 敏君宝爸 kubernetes学习容器
    Kubernetes-doc|kubernetes-doc教程|Kubernetesk8s-随笔分类-邹邹很busy。-博客园apiVersion:apps/v1#指定api版本，此值必须在kubectlapi-versions中kind:Deployment#指定创建资源的角色/类型metadata:#资源的元数据/属性name:demo#资源的名字，在同一个namespace中必须唯一name
  • RHCE---第二部分 Chen_l916 linux服务器运维
    第二部分shell脚本编程一、shell基本知识shell程序的特点：1、简单易学2、解释性语言，不需要编译即可执行Shell又称命令解释器，它能识别用户输入的各种命令，并传递给操作系统。它的作用类似于Windows操作系统中的命令行，但是，Shell的功能远比命令行强大的多。在UNIX或者localhost中，Shell既是用户交互的界面，也是控制系统的脚本语言。shell的分类·BourneS
  • 神经网络ＶＳ决策树 Persistence is gold 神经网络决策树人工智能
    神经网络（NeuralNetworks）和决策树（DecisionTrees）是两种不同的机器学习算法，各自具有独特的优点和适用场景。以下是它们的详细比较：神经网络优点:强大的学习能力:神经网络，尤其是深度神经网络，能够自动学习数据中的复杂特征，可以处理高维和非线性的问题。适用性广泛:神经网络适用于分类、回归、图像处理、语音识别、自然语言处理等多种任务。多层结构:通过增加隐藏层，神经网络可以逐层提
  • 登录认证流程分析与总结 thankgoodneww java安全gateway后端架构代理模式模板方法模式
    内测之家一款功能强大且全面的应用内测与管理平台、分发平台，专为iOS和Android开发者打造，旨在为用户提供便捷高效、安全可靠的一站式服务。无论是从资源安全到传输安全，还是从数据保护到应用管理、统计分析，内测之家都展现出卓越的能力与优势。一、登录认证类型分类根据用户输入的认证方式，登录类型可分为以下类别：类型特点适用场景账密登录用户输入账号（邮箱、手机号、自定义账号）和密码，后端校验密码哈希值。
  • 深度神经网络——决策树的实现与剪枝 知来者逆 人工智能dnn决策树人工智能神经网络深度学习机器学习
    概述决策树是一种有用的机器学习算法，用于回归和分类任务。“决策树”这个名字来源于这样一个事实：算法不断地将数据集划分为越来越小的部分，直到数据被划分为单个实例，然后对实例进行分类。如果您要可视化算法的结果，类别的划分方式将类似于一棵树和许多叶子。这是决策树的快速定义，但让我们深入了解决策树的工作原理。更好地了解决策树的运作方式及其用例，将帮助您了解何时在机器学习项目中使用它们。决策树的结构决策树的
  • YOLOv12改进之A2(区域注意力) 清风AI 深度学习算法详解及代码复现深度学习机器学习计算机视觉人工智能算法
    注意力回顾注意力机制作为深度学习领域的核心技术，已广泛应用于自然语言处理和计算机视觉等多个领域。在YOLOv12改进之A2中，注意力机制扮演着关键角色。已有研究成果包括：Transformer架构：引入了自注意力机制，有效捕捉输入序列中的长距离依赖关系。CBAM模块：提出了通道和空间注意力的结合，显著提升了图像分类和目标检测的性能。SENet：引入了通道注意力机制，通过自适应学习特征通道的重要性，
  • 深入浅出地理解-随机森林与XGBoost模型 HP-Succinum 机器学习随机森林集成学习机器学习
    目录一、决策树的不足与集成学习的优势1.1决策树的缺点1.2集成学习：通过集成多个模型提升稳定性二、随机森林：通过多棵决策树减少方差2.1随机森林的基本原理2.2随机森林的优势2.3随机森林的参数调整三、XGBoost：高效且强大的Boosting方法3.1Boosting的基本原理3.2XGBoost的优化3.3XGBoost的优点四、随机森林与XGBoost的对比五、总结在机器学习的实战中，决
  • php网站建设实训引言_网站建设实训心得体会 weixin_39571179 php网站建设实训引言
    网站建设实训心得体会在这两周的网站建设实训过程中，我练习掌握了很多关于网站建设的知识和技巧。因为这是我比较感兴趣的课程，所以对于所学的知识非常珍惜，也很欣慰，因为学到了很多对以后工作和生活很有帮助的知识。我们这一小组做的主要内容为建设一个网上商店的网站，网上商店的名称是“衣之谷”。主要内容包括网站主页、商品分类、新品推荐、购物帮助和客户服务。而我负责客户服务的网页制作。在整个实训过程中，难免会遇到
  • 会议签到web_基于Web的网络签到系统设计与实现 Clover青子 会议签到web
    基于Web的网络签到系统设计与实现张艳华，郑丽英(兰州交通大学光电技术与智能控制教育部重点实验室，甘肃兰州730030)摘要：针对机关单位考勤的需要，本文讨论了基于Web技术的网络签到系统的设计与实现，利用ASP技术，发挥B／S结构的优势，便于系统开发完后的维护与升级，满足机关单位对系统的需求。关键词：Web技术；ASP；B／S结构；签到系统中图分类号：TP39目前，绝大多数机关单位都要对职工进行
  • 网页设计——超链接 AKAGSBGM 前端css
    分类：1.文字链接2、图片链接3、锚点链接1、文字链接文字2、图片链接图片target属性：值描述_self在当前窗口显示目标网页（默认）_blank在新窗口显示目标网页_parent在框架窗口中，当前整个窗口显示目标网页_top框架窗口中，在上部窗口中显示目标网页3、锚点链接超链接：图片/文字作用：链接到当前页面的某个位置定义锚点：
  • 《机器学习实战：从数据清洗到云端部署的可视化进阶指南（三）》 庸俗今天不摸鱼 机器学习人工智能python
    ▍前言：阶段核心突破当前已完成模型开发与优化升级核心任务，成功将理论模型转化为工业级解决方案。本阶段基于前期标准化数据，实现从基础模型构建到高性能算法迭代的跨越式发展。▍章节回顾：攻坚与优化成果3.模型开发阶段算法实现：逻辑回归：搭建分类基线（LogisticRegression，准确率基准）支持向量机：对比线性核与RBF核性能差异（F1-score提升12%）K近邻：动态优化邻居数（k=5时验证
  • 数据结构笔记——第一章：数据结构基础 米布偷吃小饼干 数据结构笔记数据结构c语言
    1.数据结构基础1.1什么是数据结构1.1.1关于数据组织—例：图书摆放例1：如何在书架上摆放图书？分类二分查找解决问题方法的效率，跟数据的组织方式有关。1.1.2关于空间使用—例：PrintN函数实现例2：写程序实现一个函数PrintN，使传入一个正整数为N的参数后，能顺序打印从1到N的全部正整数。/*循环实现*/voidPrintN(intN){inti;for(i=1;ivoidPrintN
  • python dataframe遍历_对Python中DataFrame按照行遍历的方法_python weixin_39881167 pythondataframe遍历
    下面就为大家分享一篇对Python中DataFrame按照行遍历的方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起过来看看吧在做分类模型时候，需要在DataFrame中按照行获取数据以便于进行训练和测试。importpandasaspddict=[[1,2,3,4,5,6],[2,3,4,5,6,7],[3,4,5,6,7,8],[4,5,6,7,8,9],[5,6,7,8,9,10]]data
  • Oracle 数据字典 无情白 Oracleoracle数据库sql
    文章目录定义组成数据字典视图分类动态性能视图定义数据字典指的是描述数据的数据。例如：创建一个表，与表相关的信息，如位于哪个数据文件，有哪些列等等，这些信息都是描述表的，这些信息也存在表中，这些表就是数据字典，数据字典中的数据描述的是整个数据库中的各种信息。组成数据字典由数据字典基本表和数据字典视图组成。数据字典基本表和普通的表没有什么区别，只不过里面存放的是数据字典数据createdatabase
  • 【BP回归预测】三角测量拓扑聚合器TTAO-BP光伏数据预测（多输入单输出）【含Matlab源码 5178期】 Matlab武动乾坤 matlab
    Matlab武动乾坤博客之家
  • 【故障诊断】三角测量拓扑聚合器优化双向时间卷积神经网络TTAO-BiTCN轴承数据故障诊断【含Matlab源码 5101期】 Matlab武动乾坤 matlab
    Matlab武动乾坤博客之家
  • Oracle数据字典 foolisk oracle数据库
    一、数据字典1.简介数据字典的内容包括逻辑结构和物理结构、数据库对象、空间分配信息、Oracle用户名、权限和角色信息、列的约束信息。2.分类（1）内部表x$......①常见的有X$BH和X$KSMSP②在Oracle启动时自动创建，只有管理员有权限（2）数据字典表......$①数据字典表中存储的是oracle系统数据，如表、函数、过程等②数据字典表的表名都以$结尾③数据字典表的owner只能
  • Python爬取亚马逊商品数据-多线程【附源码】 代码CC python爬虫python爬虫多线程开发语言
    效果如下图：代码用途说明（完整代码在后面）核心功能本代码用于自动化采集亚马逊平台商品数据，主要获取以下信息：商品分类：通过URL参数自动识别商品类别（如electronics/beauty）商品名称：精准提取商品标题用户评分：解析星级评分（4.5/5.0等）销售信息：获取近期销售数据应用场景市场调研：分析不同商品类别的市场竞争情况价格监控：跟踪商品价格波动趋势竞品分析：获取同类商品的用户评价数据库
  • 目前市场上的人工智能大模型有哪些？ 国货崛起 大模型人工智能人工智能
    截至最后更新时间（2024年3月中旬），以下是国内外部分知名的人工智能大模型，按类别和用途大致分类如下：国外：自然语言处理（NLP）大模型：OpenAIGPT系列：GPT-3：迄今为止最为知名的自然语言处理大模型之一，具备强大的文本生成、理解和对话能力。GPT-4：后续版本，性能和参数量比GPT-3更高，各项指标均有所提升。Google的Transformer系列：BERT（Bidirection
  • SpringBoot集成Flink-CDC whiteBrocade springflinkmysqljava-activemqkafkaelasticsearch
    FlinkCDCCDC相关介绍CDC是什么?CDC是ChangeDataCapture(变更数据获取)的简称。核心思想是，监测并捕获数据库的变动（包括数据或数据表的插入、更新以及删除等），将这些变更按发生的顺序完整记录下来，写入到MQ以供其他服务进行订阅及消费CDC分类CDC主要分为基于查询和基于Binlog基于查询基于Binlog开源产品Sqoop、DataXCanal、Maxwell、Debe
  • Python 机器学习 基础 之 模型评估与改进 【评估指标与评分】的简单说明 仙魁XAN Python机器学习基础+实战案例python机器学习模型评估与改进评估指标与评分召回率
    Python机器学习基础之模型评估与改进【评估指标与评分】的简单说明目录Python机器学习基础之模型评估与改进【评估指标与评分】的简单说明一、简单介绍二、评估指标与评分1、牢记最终目标2、二分类指标1）错误类型2）不平衡数据集3）混淆矩阵4）考虑不确定性5）准确率-召回率曲线6）受试者工作特征（ROC）与AUC3、多分类指标4、回归指标5、在模型选择中使用评估指标附录一、参考文献一、简单介绍Py
  • 深度学习分类回归（衣帽数据集） 何仙鸟 深度学习分类回归
    一、步骤1加载数据集fashion_minst2搭建classNeuralNetwork模型3设置损失函数，优化器4编写评估函数5编写训练函数6开始训练7绘制损失，准确率曲线二、代码导包，打印版本号：importmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlineimportnumpyasnpimportsklearnimport
  • 计算机联锁 2x2,二乘二取二计算机联锁系统.pdf weixin_39557576 计算机联锁2x2
    第30卷增刊计算机工程2004年．12]q竖2墨兰壁!塾B芝￡璺塑!丝绝￡窆』堕丝曼g竺竺旦竺!竺!兰翌矍!望!!!!翌g望呈!!坐坠!!兰壁Q堡文章编号：啪mq428(2004)增刊训482—03文_际识码tA中圈分类号lTP393·09．工程应用技术与实现．二乘(二取二)计算机联锁系统李毅力(上海交通大学计算机科学与工程系，上海200030)蔫耍：对新型的二乘(二取二)计算机联锁系统的系统组成
  • 基于Python 和 DeepSeek API 实现文本分类 修破立生 大模型python人工智能
    在自然语言处理（NLP）领域，文本分类是一项非常重要的任务，它可以帮助我们将大量的文本数据自动归类到不同的类别中。传统的文本分类方法有很多，而近年来，利用大模型进行文本分类逐渐成为一种流行且高效的方式。本文将介绍如何使用Python编写代码，结合DeepSeekAPI实现文本分类的功能，并探讨使用大模型方法进行文本分类与其他方法的区别。1代码概述我们的代码主要实现了以下几个功能：创建一个DeepS
  • 软件工程---软件测试 Dragonlongbo 软件工程
    软件测试是指在软件开发过程中，通过一系列的测试活动来评估和验证软件系统或应用程序的质量。它是一种用于发现和修复软件缺陷、错误和问题的过程，旨在确保软件能够满足其预期功能、性能和安全需求。软件测试分类软件测试可以按照多个维度进行分类，最常见的分类方式有以下几种：按测试阶段分：单元测试、集成测试、系统测试、验收测试按测试目的分：功能测试、性能测试、安全测试、兼容性测试按测试覆盖范围分：回归测试、全面测
  • 手写数字识别项目：从原理到实践 北屿升： 微信新浪微博facebook微信公众平台百度
    在当今数字化时代，手写数字识别作为模式识别和人工智能领域的重要应用，有着广泛的用途，如邮政信封上的邮编识别、银行支票上的数字处理等。本文将详细介绍手写数字识别项目的相关内容，包括原理、数据集、实现步骤和应用前景。一、手写数字识别原理手写数字识别主要依赖于模式识别和机器学习技术。其基本原理是将手写数字的图像转换为计算机能够处理的数字信号，然后通过特征提取和分类算法来判断该数字的具体值。常用的特征提取
  • 基于Spring Boot+vue的厨艺交流平台系统设计与实现 程序媛小果 毕设java精品毕设前端springbootvue.js后端
    大家好，今天要和大家聊的是一款基于SpringBoot的“厨艺交流平台”系统的设计与实现。项目源码以及部署相关事宜请联系我，文末附上联系方式。项目简介基于SpringBoot的“厨艺交流平台”系统设计与实现的主要使用者分为管理员、普通用户和游客。没有授权的用户无法使用本系统功能，包括个人中心、食材分类管理、用户管理、菜品分类管理、菜谱信息管理、食材信息管理、商品分类管理、商品信息管理、美食日志管理
  • SQL的各种连接查询 xieke90 UNION ALLUNION外连接内连接JOIN
    一、内连接   概念：内连接就是使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行。                 内连接（join 或者inner join ）       SQL语法：       select * fron
  • java编程思想--复用类 百合不是茶 java继承代理组合final类
          复用类看着标题都不知道是什么,再加上java编程思想翻译的比价难懂,所以知道现在才看这本软件界的奇书   一:组合语法:就是将对象的引用放到新类中即可     代码:     package com.wj.reuse; /** * * @author Administrator 组
  • [开源与生态系统]国产CPU的生态系统 comsci cpu
          计算机要从娃娃抓起...而孩子最喜欢玩游戏....       要让国产CPU在国内市场形成自己的生态系统和产业链,国家和企业就不能够忘记游戏这个非常关键的环节....       投入一些资金和资源,人力和政策,让游
  • JVM内存区域划分Eden Space、Survivor Space、Tenured Gen，Perm Gen解释 商人shang jvm内存
    jvm区域总体分两类，heap区和非heap区。heap区又分：Eden Space（伊甸园）、Survivor Space(幸存者区)、Tenured Gen（老年代-养老区）。 非heap区又分：Code Cache(代码缓存区)、Perm Gen（永久代）、Jvm Stack(java虚拟机栈)、Local Method Statck(本地方法栈)。 HotSpot虚拟机GC算法采用分代收
  • 页面上调用 QQ oloz qq
    <A href="tencent://message/?uin=707321921&amp;Site=有事Q我&amp;Menu=yes">   <img style="border:0px;" src=http://wpa.qq.com/pa?p=1:707321921:1></a>
  • 一些问题 文强chu 问题
    1.eclipse 导出 doc  出现“The Javadoc command does not exist.” javadoc command 选择 jdk/bin/javadoc.exe 2.tomcate 配置 web 项目 ..... SQL:3.mysql  * 必须得放前面 否则  select&nbs
  • 生活没有安全感 小桔子 生活孤独安全感
           圈子好小，身边朋友没几个，交心的更是少之又少。在深圳，除了男朋友，没几个亲密的人。不知不觉男朋友成了唯一的依靠，毫不夸张的说，业余生活的全部。现在感情好，也很幸福的。但是说不准难免人心会变嘛，不发生什么大家都乐融融，发生什么很难处理。我想说如果不幸被分手(无论原因如何)，生活难免变化很大，在深圳，我没交心的朋友。明
  • php 基础语法 aichenglong php 基本语法
    1 .1 php变量必须以$开头 <?php $a=” b”; echo ?> 1 .2 php基本数据库类型 Integer  float/double Boolean string 1 .3 复合数据类型 数组array和对象 object 1 .4 特殊数据类型  null 资源类型(resource)    $co
  • mybatis tools 配置详解 AILIKES mybatis
    MyBatis Generator中文文档 MyBatis Generator中文文档地址： http://generator.sturgeon.mopaas.com/ 该中文文档由于尽可能和原文内容一致，所以有些地方如果不熟悉，看中文版的文档的也会有一定的障碍，所以本章根据该中文文档以及实际应用，使用通俗的语言来讲解详细的配置。 本文使用Markdown进行编辑，但是博客显示效
  • 继承与多态的探讨 百合不是茶 JAVA面向对象 继承 对象
    继承 extends   多态 继承是面向对象最经常使用的特征之一：继承语法是通过继承发、基类的域和方法 //继承就是从现有的类中生成一个新的类，这个新类拥有现有类的所有extends是使用继承的关键字：     在A类中定义属性和方法； class A{ //定义属性 int age； //定义方法 public void go
  • JS的undefined与null的实例 bijian1013 JavaScriptJavaScript
    <form name="theform" id="theform"> </form> <script language="javascript"> var a alert(typeof(b)); //这里提示undefined if(theform.datas
  • TDD实践（一） bijian1013 java敏捷TDD
    一.TDD概述         TDD：测试驱动开发，它的基本思想就是在开发功能代码之前，先编写测试代码。也就是说在明确要开发某个功能后，首先思考如何对这个功能进行测试，并完成测试代码的编写，然后编写相关的代码满足这些测试用例。然后循环进行添加其他功能，直到完全部功能的开发。     
  • [Maven学习笔记十]Maven Profile与资源文件过滤器 bit1129 maven
    什么是Maven Profile Maven Profile的含义是针对编译打包环境和编译打包目的配置定制，可以在不同的环境上选择相应的配置，例如DB信息，可以根据是为开发环境编译打包，还是为生产环境编译打包，动态的选择正确的DB配置信息   Profile的激活机制 1.Profile可以手工激活，比如在Intellij Idea的Maven Project视图中可以选择一个P
  • 【Hive八】Hive用户自定义生成表函数(UDTF) bit1129 hive
    1. 什么是UDTF   UDTF，是User Defined Table-Generating Functions，一眼看上去，貌似是用户自定义生成表函数，这个生成表不应该理解为生成了一个HQL Table， 貌似更应该理解为生成了类似关系表的二维行数据集   2. 如何实现UDTF 继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic
  • tfs restful api 加auth 2.0认计 ronin47
    　　目前思考如何给tfs的ngx-tfs api增加安全性。有如下两点： 　　一是基于客户端的ip设置。这个比较容易实现。 　　二是基于OAuth2.0认证，这个需要lua，实现起来相对于一来说，有些难度。 　　现在重点介绍第二种方法实现思路。 　　 前言：我们使用Nginx的Lua中间件建立了OAuth2认证和授权层。如果你也有此打算，阅读下面的文档，实现自动化并获得收益。SeatGe
  • jdk环境变量配置 byalias javajdk
    进行java开发，首先要安装jdk，安装了jdk后还要进行环境变量配置： 1、下载jdk（http://java.sun.com/javase/downloads/index.jsp），我下载的版本是：jdk-7u79-windows-x64.exe 2、安装jdk-7u79-windows-x64.exe 3、配置环境变量：右击"计算机"-->&quo
  • 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-2 bylijinnan java
    package com.ljn.base; import java.io.BufferedReader; import java.io.FileInputStream; import java.io.InputStreamReader; import java.util.ArrayList; import java.util.Collections; import java.uti
  • SQL 数值四舍五入 小数点后保留2位 chicony 四舍五入
    1.round() 函数是四舍五入用，第一个参数是我们要被操作的数据，第二个参数是设置我们四舍五入之后小数点后显示几位。 2.numeric 函数的2个参数，第一个表示数据长度，第二个参数表示小数点后位数。 例如： 　　select   cast(round(12.5,2)   as   numeric(5,2))  
  • c++运算符重载 CrazyMizzz C++
    一、加+，减-，乘*，除/ 的运算符重载 Rational operator*(const Rational &x) const{ return Rational(x.a * this->a); } 在这里只写乘法的，加减除的写法类似 二、<<输出,>>输入的运算符重载      &nb
  • hive DDL语法汇总 daizj hive修改列DDL修改表
    hive DDL语法汇总 １、对表重命名 hive> ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name;   2、修改表备注 hive> ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES ('comment' = new_comm
  • jbox使用说明 dcj3sjt126com Web
    参考网址：http://www.kudystudio.com/jbox/jbox-demo.html jBox v2.3 beta [ 点击下载]  技术交流QQGroup：172543951 100521167 [2011-11-11] jBox v2.3 正式版 - [调整&修复] IE6下有iframe或页面有active、applet控件
  • UISegmentedControl 开发笔记 dcj3sjt126com
      //    typedef NS_ENUM(NSInteger, UISegmentedControlStyle) {     //        UISegmentedControlStylePlain,     // large plain   &
  • Slick生成表映射文件 ekian scala
    Scala添加SLICK进行数据库操作，需在sbt文件上添加slick-codegen包 "com.typesafe.slick" %% "slick-codegen" % slickVersion 因为我是连接SQL Server数据库，还需添加slick-extensions，jtds包 "com.typesa
  • ES-TEST gengzg test
    package com.MarkNum; import java.io.IOException; import java.util.Date; import java.util.HashMap; import java.util.Map; import javax.servlet.ServletException; import javax.servlet.annotation
  • 为何外键不再推荐使用 hugh.wang mysqlDB
    表的关联，是一种逻辑关系，并不需要进行物理上的“硬关联”，而且你所期望的关联，其实只是其数据上存在一定的联系而已，而这种联系实际上是在设计之初就定义好的固有逻辑。 在业务代码中实现的时候，只要按照设计之初的这种固有关联逻辑来处理数据即可，并不需要在数据库层面进行“硬关联”，因为在数据库层面通过使用外键的方式进行“硬关联”，会带来很多额外的资源消耗来进行一致性和完整性校验，即使很多时候我们并不
  • 领域驱动设计 julyflame VODAO设计模式DTOpo
    概念： VO（View Object）：视图对象，用于展示层，它的作用是把某个指定页面（或组件）的所有数据封装起来。 DTO（Data Transfer Object）：数据传输对象，这个概念来源于J2EE的设计模式，原来的目的是为了EJB的分布式应用提供粗粒度的数据实体，以减少分布式调用的次数，从而提高分布式调用的性能和降低网络负载，但在这里，我泛指用于展示层与服务层之间的数据传输对
  • 单例设计模式 hm4123660 javaSingleton单例设计模式懒汉式饿汉式
           单例模式是一种常用的软件设计模式。在它的核心结构中只包含一个被称为单例类的特殊类。通过单例模式可以保证系统中一个类只有一个实例而且该实例易于外界访问，从而方便对实例个数的控制并节约系统源。如果希望在系统中某个类的对象只能存在一个，单例模式是最好的解决方案。      &nb
  • logback zhb8015 loglogback
    一、logback的介绍      Logback是由log4j创始人设计的又一个开源日志组件。logback当前分成三个模块：logback-core,logback- classic和logback-access。logback-core是其它两个模块的基础模块。logback-classic是log4j的一个 改良版本。此外logback-class
  • 整合Kafka到Spark Streaming——代码示例和挑战 Stark_Summer sparkstormzookeeperPARALLELISMprocessing
    作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员，效力于Verisign，是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施（基础Hadoop）的技术主管。本文，Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中。 期间， Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状，非常值得阅读，虽然有一些信息在Spark 1.2版
  • spring-master-slave-commondao 王新春 DAOspringdataSourceslavemaster
    互联网的web项目，都有个特点：请求的并发量高，其中请求最耗时的db操作，又是系统优化的重中之重。 为此，往往搭建 db的 一主多从库的 数据库架构。作为web的DAO层，要保证针对主库进行写操作，对多个从库进行读操作。当然在一些请求中，为了避免主从复制的延迟导致的数据不一致性，部分的读操作也要到主库上。（这种需求一般通过业务垂直分开，比如下单业务的代码所部署的机器，读去应该也要从主库读取数
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他