- 数据挖掘|数据预处理|基于Python的数据标准化方法
皖山文武
数据挖掘数据建模与分析python数据挖掘开发语言
基于Python的数据标准化方法1.z-score方法2.极差标准化方法3.最大绝对值标准化方法在数据分析之前,通常需要先将数据标准化(Standardization),利用标准化后的数据进行数据分析,以避免属性之间不同度量和取值范围差异造成数据对分析结果的影响。1.z-score方法Z-score方法是基于原始数据的均值和标准差来进行数据标准化的,处理后的数据均值为0,方差为1,符合标准正态分布
- StandardScaler函数用法
末世灯光
时间序列分析python论文阅读python
`StandardScaler()`是来自`sklearn.preprocessing`模块的一个类,其作用是进行特征缩放,使得所有特征的均值为0,标准差为1。这种处理方式也被称为数据的标准化(Standardization)或者Z-Score标准化。`StandardScaler().fit(ventricular_signal)`的作用如下:-`fit`函数用来计算数据的均值和标准差,为之后的
- 学习:StatQuest-Heatmap
小潤澤
Heatmapimage.png在RNA-seq中热图往往用于衡量不同样本不同基因的表达情况(主要看上下表达),这个图就是个热图,横坐标表示不同样本,纵坐标表示基因。热图中的标准化和聚类Z-scoreimage.png如果有一列数据,我们要计算Z-score:计算这组数据的均值每个数据点减去均值计算标准差用第二步计算的值除以标准差image.png标准化有对某一基因标准化的,有对每个样本进行标准化
- sklearn实现数据标准化(Standardization)和归一化(Normalization)
恒c
sklearnpython机器学习
标准化(Standardization)sklearn的标准化过程,即包括Z-Score标准化,也包括0-1标准化,并且即可以通过实用函数来进行标准化处理,同时也可以利用评估器来执行标准化过程。接下来我们分不同功能以的不同实现形式来进行讨论:Z-Score标准化的评估器实现方法#首先是评估器导入fromsklearn.preprocessingimportStandardScaler#评估器的实例
- 【数据分析】numpy基础第五天
扣柚
数据分析numpy数据挖掘
文章目录前言Z-Score标准化Z-Score应用示例Min-Max归一化Min-Max应用示例总结前言第五天是我们的numpy学习计划中的最后一天。在数据处理和数据分析中,数据预处理是非常重要的一步。我们不可能完全靠肉眼来分析数据,总会有用到各种算法模型的时候,例如使用聚类、回归分析。如果原来的数据非常“肮脏”,不规整,我们将会得到一个不可靠的糟糕结果,此时我们需要用两种十分常用的数据预处理手段
- Optional Lab: Feature scaling and Learning Rate (Multi-variable)
gravity_w
机器学习线性回归算法回归机器学习笔记pythonnumpy
GoalsInthislabyouwill:利用先前lab中的多维特征例程在具有多维特征的数据集上运行梯度下降探索学习率learningratealpha对梯度下降的影响通过使用z-score归一化的特征放缩来提高梯度下降的性能ToolsYouwillutilizethefunctionsdevelopedinthelastlabaswellasmatplotlibandNumPy.importn
- 统计-Z score
PriscillaBai
在文章中经常看到Z-score,那么它是什么呢?怎么用?意义:标准化的结果,本身并没有意义表示标准差的倍数计算方式:1.计算这组数据的平均值mean2.计算每个值到平均值的距离samplevalue-mean3.用这个值除标准偏差(samplevalue-mean)/standarddeviation如果不知道什么是标准差请走这里:https://www.jianshu.com/p/2a42d8f
- 2021-08-15 数据标准化的常见方法(Min-Max标准化、Z-Score标准化等)
学习生信的小兔子
数据的标准化:将数据按比例缩放,使之落入一个小的特定区间,一般目的在于:去除数据的单位限制,转化为无量纲的纯数值,便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。数据的归一化便是一个典型的案例.数据的归一化:把数转换为(0,1)之间的小数把有量纲的表达式转换为无量纲的表达式归一化的好处:在多指标评价体系中,由于个评价指标的性质,通常具有不同的量纲和数量级。当各指标间的水平相差很大时,如果直接用原始指标
- Z-score 因子的深入思考
量化风云
量化交易量化交易金融python程序员创富
最新(2024年1月)出版的SC技术分析(TechicalAnalysisofStock&Commodities)的第4条文章给到了Z-score,原文标题为《Z-score:HowtouseitinTrading》。今天的笔记,就借此机会,同步推出我们对通过Z-score来构建量化因子的一些观点。Z-Score的计算Z-score的计算公式如下:Z=X−μσZ=\frac{X-\mu}{\sig
- 表达矩阵的归一化和标准化,去除极端值,异常值
天明豆豆
表达矩阵的归一化和标准化,去除极端值,异常值今天在学习转录组知识,在进行做表达量热图时候发现表达量差值很大,于是上网查资料看到关于解决问题的方法,就赶紧转存记下了。在数据挖掘过程,数据的归一化和标准化是必须的。取log值就是一种归一化的方法,z-score是常用的标准正态分布化的方法。归一化和标准化的区别实际上口语里面通常是没办法很便捷的区分这两个概念。归一化:将每个样本的特征值(在转录组中,特征
- (3-3-02)数据标准化与归一化
码农三叔
大模型从入门到实战python机器学习人工智能大数据算法
3.3.3数据转换和规范化数据转换和规范化是数据预处理的重要步骤,用于将原始数据转化为适合机器学习模型训练的格式,同时对数据进行标准化和处理,以提高模型的性能和稳定性。下面是实现数据转换和规范化的一些常见步骤和方法:特征缩放:特征缩放是将特征的值范围缩放到一定范围内,常用的方法有标准化(Z-Score标准化)和归一化(Min-Max归一化)。数据转换:数据转换包括将分类特征转换为数值特征、进行独热
- 离散点过滤算法
道亦无名
算法算法
离散点过滤算法是数据处理中常用的一种算法,主要用于去除数据中的离群点或噪声点。这些离群点可能是由于测量误差、异常事件或其他原因产生的。以下是一些常见的离散点过滤算法:Z-score过滤算法:该算法通过计算每个数据点的Z-score(标准分数)来判断其是否为离群点。如果Z-score的值大于某个设定的阈值(如3.0或3.5),则认为该点为离群点并予以去除。IQR过滤算法:该算法通过计算数据点的四分位
- R和pands 实现dataframe的Z-score
许我少年
pandaspythonr语言python
1、导入函数fromscipy.statsimportzscore2、实现按行或列的z分数df4=pd.DataFrame(zscore(df3,axis=1))#实现每行的数据的z分数df4=pd.DataFrame(zscore(df3,axis=0))#实现每列的数据的z分数sample:实现每行的z分数R实现对行进行z-scoredatahead(data)GeneCKN2YCD1AC3.
- 机器学习中异常值的处理方式
civilpy
04_机器学习机器学习人工智能
背景3Sigma、Z-Score、boxplot、Grubbs假设检验四种分布异常值检验方法可以帮助在数据中识别异常值,而在机器学习中,异常值的检测对模型性能和结果的准确性具有重要影响。3Sigma法:原理:通过计算数据的均值和标准差,然后确定在正态分布中距离均值3个标准差之外的数据点,将其视为异常值。对机器学习的作用:可以在数据预处理阶段使用,帮助剔除明显偏离正常范围的数据点,提高模型的鲁棒性。
- 归一化和标准化(Z-Score)
ShawnWeasley
AI机器学习算法回归
在处理数据过程中,通常会有不同规格的数据,比如年龄的取值范围是0-130,收入的取值范围是0-100000等等,如果不进行归一化或标准化处理,梯度下降每次走过的相对长度就不一样,就导致某个参数很快就找到了最优解,另一个参数还早得很。归一化(Normalization)归一化是将数据缩放到固定范围内的过程,最常见的是0到1之间。这种方法尤其适用于参数的尺度相差很大的情况。归一化的原理就是整体缩放数据
- Python异常值的自动检测实战案例
Rocky006
python开发语言
概要在数据分析和机器学习中,异常值的检测是一个关键步骤,它有助于识别数据中的异常模式和离群点。本文将介绍Python中异常值检测的实战案例,使用一些常见的技术和库,为大家提供全面的示例代码和详细解释。异常值的定义异常值是指与大多数数据明显不同的观测值,可能是由于测量错误、数据录入问题或真实但罕见的事件引起。我们将使用一些统计方法和可视化工具来检测这些异常值。Z-Score方法Z-Score是一种常
- 一文讲透Python机器学习特征工程中的特征标准化
数据科学作家
人工智能python机器学习数据分析数据挖掘开发语言大数据
在Python中,可通过scikit-learn模块中的StandardScaler()函数实现对特征的标准化处理。StandardScaler()函数处理的数据对象同样是每一列,也就是每一维特征。StandardScaler()函数通过去除平均值和缩放到单位方差来标准化特征,将样本特征值转换为标准正态分布,因此该方法也被称为Z-score方法,也是默认的数据标准化处理方法。该方法和整体样本的分布
- Python大数据基础之数据清洗(数据转换篇)
小华6不6
数据挖掘人工智能python机器学习
数据转换是指将数据转换或统一成适合于挖掘的形式。数据规范化大致分为三种最大最小规范化、z-score规范化、按小数定标规范化。一、z-score规范化z-score规范化:又称标准差规范化或零均值规范化,数据处理后服从标准正态分布,也是比较常用的规范化方法。其中为对应特征的均值,为标准差。python中有两种方法实现:利用Pandas中DataFrame的apply函数;利用sklearn库已经封
- R语言中的数据标准化方法
前端设计家
r语言开发语言R语言
R语言中的数据标准化方法在数据分析和机器学习领域,数据的标准化是一项重要的预处理步骤。它可以将不同范围和单位的数据转化为具有相似尺度的数据,使得它们更容易进行比较和计算。在R语言中,我们可以使用各种方法对数据进行标准化,下面将介绍其中的几种常用方法。Z-score标准化Z-score标准化是一种常见的数据标准化方法,它通过将数据转化为均值为0、标准差为1的分布来实现。下面是使用R语言实现Z-sco
- 数据预处理-归一化与z-score标准化
hrbeuwhw
基础数学
归一化:归一化是一种简化计算的方式,即将有量纲的表达式,经过变换,化为无量纲的表达式,成为标量。在多种计算中都经常用到这种方法。线性函数转换:y=(x-MinValue)/(MaxValue-MinValue)说明:x、y分别为转换前、后的值,MaxValue、MinValue分别为样本的最大值和最小值。对数函数转换:y=log10(x)说明:以10为底的对数函数转换。反正切函数转换:y=atan
- 几种数据标准化的方法
周星星✘
机器学习人工智能
最小-最大标准化(Min-Max标准化):这种方法将数据线性地映射到[0,1]的范围内。公式为:z=(x-min)/(max-min),其中x是原始数据,min和max分别是原始数据的最小值和最大值。Z-Score标准化:这种方法将数据转化为标准正态分布,均值为0,标准差为1。公式为:z=(x-mean)/std,其中x是原始数据,mean是原始数据的均值,std是原始数据的标准差。小数定标标准化
- 数据处理:数据归一化/标准化常用的算法包括极差法和z-score法
rubyw
数据运营数据分析
数据归一化和数据标准化都是数据预处理方法,用于使数据在不同尺度下具有可比性和可解释性。两者的主要区别在于归一化将数据缩放到0和1之间,而标准化则将数据缩放到均值为0,标准差为1的范围内。具体来说,数据归一化是将原始数据缩放到0和1之间的过程,通过以下公式进行计算:x−min(x)max(x)−min(x)\frac{x-\min(x)}{\max(x)-\min(x)}max(x)−min(
- 学习笔记|SPSS|描述变量|按照3倍标准差剔除异常值|标准化值另存为变量|剔除个案|Zscore|箱图|Zscore取值范围
打酱油的工程师
SPSS学习笔记正负偏态SPSS剔除异常值Zscore
目录学习目的软件版本原始文档概述服从正态分布-按照3倍标准差剔除异常值读数据数据概览描述变量正态性检验异常值检验及剔除非正态分布-根据Zscore取值范围确定基础数据数据概览正态性检验Tips:箱图圆圈的含义异常值检验及剔除描述变量,并将标准化值另存为变量:异常值筛选Tips:Zscore取值范围Tips:什么是Z-score?有哪些使用场景?学习目的SPSS按照3倍标准差剔除异常值软件版本IBM
- Matlab数据标准化——mapstd、mapminmax
weixin_30885111
matlab
Matlab神经网络工具箱中提供了两个自带的数据标准化处理的函数——mapstd和mapminmax,本文试图解析一下这两个函数的用法。一、mapstdmapstd对应我们数学建模中常使用的Z-Score标准化方法。WhatisZ-Score?(摘自Orange_Spotty_Cat的CSDN博客,原文链接https://blog.csdn.net/Orange_Spotty_Cat/articl
- R包pheatmap绘制热图
谢俊飞
前言:欢迎关注微信公众号:生信天团本文微信连接:R包pheatmap绘制热图此文参考自B站孟浩巍的系列视频[1]代码,利用个人测序数据绘图,现学现卖,不足之处,请多指教;1.pheatmap热图解读:文件输入为矩阵,按照矩阵中不同的数值填充上颜色;图中每一行为输入文件的行名,设置了行名后就是筛选出来的差异基因名称;图中每一列为不同处理数据;颜色表示表达量;z-score,当有多个rep时,行进行n
- 数据挖掘算法原理与实践:数据预处理
01==零壹
机器学习1024程序员节机器学习数据预处理
目录第1关:标准化相关知识为什么要进行标准化Z-score标准化Min-max标准化MaxAbs标准化代码文件第2关:非线性转换相关知识为什么要非线性转换映射到均匀分布映射到高斯分布Yeo-Johnson映射Box-Cox映射代码文件第3关:归一化相关知识为什么使用归一化L1范式归一化L2范式归一化代码文件第4关:离散值编码相关知识LabelEncoderOneHotEncoder代码文件第5关:
- 36 机器学习(四):异常值检测|线性回归|逻辑回归|聚类算法|集成学习
Micoreal
个人python流程学习机器学习算法线性回归
文章目录异常值检测箱线图z-score保存模型与使用模型回归的性能评估线性回归正规方程的线性回归梯度下降的线性回归原理介绍L1和L2正则化的介绍api介绍------LinearRegressionapi介绍------SGDRegressor岭回归和Lasso回归逻辑回归基本使用原理介绍正向原理介绍损失函数与反向更新接口介绍聚类算法初识k-means模型的评估代码集成学习偏差和方差Adaboos
- 推荐系统-数据预处理
langsiming
数据的预处理包括以下几个方面:1.数据标准化min-max标准化,Z-score标准化,小数定标标准化,均值归一化法,向量归一化法,指数转换法,利用log函数,sigmoid函数,softmax函处理。2.数据离散化等宽分组,等频分组,单变量分组,基于信息熵分组离散化很少用3.数据抽样数据抽样的目的在于减少数据的数量,减少计算资源开销。方式:随机抽样,分层抽样,等距抽样多大的样本量合适模型的训练,
- Z-score
Amy_Cui
做一个问题最多的回复Z-score(Z值)的意义--转载http://blog.sina.com.cn/s/blog_72208a6a0101cdt1.htmlhttp://www.docin.com/p-350677620.htmlhttp://wenku.baidu.com/view/9bd89b7e31b765ce050814d5.html在进行空间数据分析的时候,很多结果都是基于Z-sco
- Python数据攻略-Pandas与机器学习数据准备
Mr数据杨
Python数据攻略pythonpandas机器学习
在机器学习项目中,大部分时间都花在了数据准备上。你可能听说过“数据是机器学习的燃料”的说法,这是因为高质量的数据是构建出色模型的关键。在这篇文章中将使用Pandas库来进行数据准备。为了让内容更贴近实际将使用《三国志》游戏中的角色数据作为样本。文章目录数据编码与标准化One-hot编码LabelEncoding数值数据的标准化和归一化Z-score标准化Min-Max归一化特征工程基础创建多项式特
- ztree设置禁用节点
3213213333332132
JavaScriptztreejsonsetDisabledNodeAjax
ztree设置禁用节点的时候注意,当使用ajax后台请求数据,必须要设置为同步获取数据,否者会获取不到节点对象,导致设置禁用没有效果。
$(function(){
showTree();
setDisabledNode();
});
- JVM patch by Taobao
bookjovi
javaHotSpot
在网上无意中看到淘宝提交的hotspot patch,共四个,有意思,记录一下。
7050685:jsdbproc64.sh has a typo in the package name
7058036:FieldsAllocationStyle=2 does not work in 32-bit VM
7060619:C1 should respect inline and
- 将session存储到数据库中
dcj3sjt126com
sqlPHPsession
CREATE TABLE sessions (
id CHAR(32) NOT NULL,
data TEXT,
last_accessed TIMESTAMP NOT NULL,
PRIMARY KEY (id)
);
<?php
/**
* Created by PhpStorm.
* User: michaeldu
* Date
- Vector
171815164
vector
public Vector<CartProduct> delCart(Vector<CartProduct> cart, String id) {
for (int i = 0; i < cart.size(); i++) {
if (cart.get(i).getId().equals(id)) {
cart.remove(i);
- 各连接池配置参数比较
g21121
连接池
排版真心费劲,大家凑合看下吧,见谅~
Druid
DBCP
C3P0
Proxool
数据库用户名称 Username Username User
数据库密码 Password Password Password
驱动名
- [简单]mybatis insert语句添加动态字段
53873039oycg
mybatis
mysql数据库,id自增,配置如下:
<insert id="saveTestTb" useGeneratedKeys="true" keyProperty="id"
parameterType=&
- struts2拦截器配置
云端月影
struts2拦截器
struts2拦截器interceptor的三种配置方法
方法1. 普通配置法
<struts>
<package name="struts2" extends="struts-default">
&
- IE中页面不居中,火狐谷歌等正常
aijuans
IE中页面不居中
问题是首页在火狐、谷歌、所有IE中正常显示,列表页的页面在火狐谷歌中正常,在IE6、7、8中都不中,觉得可能那个地方设置的让IE系列都不认识,仔细查看后发现,列表页中没写HTML模板部分没有添加DTD定义,就是<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3
- String,int,Integer,char 几个类型常见转换
antonyup_2006
htmlsql.net
如何将字串 String 转换成整数 int?
int i = Integer.valueOf(my_str).intValue();
int i=Integer.parseInt(str);
如何将字串 String 转换成Integer ?
Integer integer=Integer.valueOf(str);
如何将整数 int 转换成字串 String ?
1.
- PL/SQL的游标类型
百合不是茶
显示游标(静态游标)隐式游标游标的更新和删除%rowtyperef游标(动态游标)
游标是oracle中的一个结果集,用于存放查询的结果;
PL/SQL中游标的声明;
1,声明游标
2,打开游标(默认是关闭的);
3,提取数据
4,关闭游标
注意的要点:游标必须声明在declare中,使用open打开游标,fetch取游标中的数据,close关闭游标
隐式游标:主要是对DML数据的操作隐
- JUnit4中@AfterClass @BeforeClass @after @before的区别对比
bijian1013
JUnit4单元测试
一.基础知识
JUnit4使用Java5中的注解(annotation),以下是JUnit4常用的几个annotation: @Before:初始化方法 对于每一个测试方法都要执行一次(注意与BeforeClass区别,后者是对于所有方法执行一次)@After:释放资源 对于每一个测试方法都要执行一次(注意与AfterClass区别,后者是对于所有方法执行一次
- 精通Oracle10编程SQL(12)开发包
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*开发包
*包用于逻辑组合相关的PL/SQL类型(例如TABLE类型和RECORD类型)、PL/SQL项(例如游标和游标变量)和PL/SQL子程序(例如过程和函数)
*/
--包用于逻辑组合相关的PL/SQL类型、项和子程序,它由包规范和包体两部分组成
--建立包规范:包规范实际是包与应用程序之间的接口,它用于定义包的公用组件,包括常量、变量、游标、过程和函数等
--在包规
- 【EhCache二】ehcache.xml配置详解
bit1129
ehcache.xml
在ehcache官网上找了多次,终于找到ehcache.xml配置元素和属性的含义说明文档了,这个文档包含在ehcache.xml的注释中!
ehcache.xml : http://ehcache.org/ehcache.xml
ehcache.xsd : http://ehcache.org/ehcache.xsd
ehcache配置文件的根元素是ehcahe
ehcac
- java.lang.ClassNotFoundException: org.springframework.web.context.ContextLoaderL
白糖_
javaeclipsespringtomcatWeb
今天学习spring+cxf的时候遇到一个问题:在web.xml中配置了spring的上下文监听器:
<listener>
<listener-class>org.springframework.web.context.ContextLoaderListener</listener-class>
</listener>
随后启动
- angular.element
boyitech
AngularJSAngularJS APIangular.element
angular.element
描述: 包裹着一部分DOM element或者是HTML字符串,把它作为一个jQuery元素来处理。(类似于jQuery的选择器啦) 如果jQuery被引入了,则angular.element就可以看作是jQuery选择器,选择的对象可以使用jQuery的函数;如果jQuery不可用,angular.e
- java-给定两个已排序序列,找出共同的元素。
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class CommonItemInTwoSortedArray {
/**
* 题目:给定两个已排序序列,找出共同的元素。
* 1.定义两个指针分别指向序列的开始。
* 如果指向的两个元素
- sftp 异常,有遇到的吗?求解
Chen.H
javajcraftauthjschjschexception
com.jcraft.jsch.JSchException: Auth cancel
at com.jcraft.jsch.Session.connect(Session.java:460)
at com.jcraft.jsch.Session.connect(Session.java:154)
at cn.vivame.util.ftp.SftpServerAccess.connec
- [生物智能与人工智能]神经元中的电化学结构代表什么?
comsci
人工智能
我这里做一个大胆的猜想,生物神经网络中的神经元中包含着一些化学和类似电路的结构,这些结构通常用来扮演类似我们在拓扑分析系统中的节点嵌入方程一样,使得我们的神经网络产生智能判断的能力,而这些嵌入到节点中的方程同时也扮演着"经验"的角色....
我们可以尝试一下...在某些神经
- 通过LAC和CID获取经纬度信息
dai_lm
laccid
方法1:
用浏览器打开http://www.minigps.net/cellsearch.html,然后输入lac和cid信息(mcc和mnc可以填0),如果数据正确就可以获得相应的经纬度
方法2:
发送HTTP请求到http://www.open-electronics.org/celltrack/cell.php?hex=0&lac=<lac>&cid=&
- JAVA的困难分析
datamachine
java
前段时间转了一篇SQL的文章(http://datamachine.iteye.com/blog/1971896),文章不复杂,但思想深刻,就顺便思考了一下java的不足,当砖头丢出来,希望引点和田玉。
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- 小学5年级英语单词背诵第二课
dcj3sjt126com
englishword
money 钱
paper 纸
speak 讲,说
tell 告诉
remember 记得,想起
knock 敲,击,打
question 问题
number 数字,号码
learn 学会,学习
street 街道
carry 搬运,携带
send 发送,邮寄,发射
must 必须
light 灯,光线,轻的
front
- linux下面没有tree命令
dcj3sjt126com
linux
centos p安装
yum -y install tree
mac os安装
brew install tree
首先来看tree的用法
tree 中文解释:tree
功能说明:以树状图列出目录的内容。
语 法:tree [-aACdDfFgilnNpqstux][-I <范本样式>][-P <范本样式
- Map迭代方式,Map迭代,Map循环
蕃薯耀
Map循环Map迭代Map迭代方式
Map迭代方式,Map迭代,Map循环
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蕃薯耀 2015年
- Spring Cache注解+Redis
hanqunfeng
spring
Spring3.1 Cache注解
依赖jar包:
<!-- redis -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.data</groupId>
<artifactId>spring-data-redis</artifactId>
- Guava中针对集合的 filter和过滤功能
jackyrong
filter
在guava库中,自带了过滤器(filter)的功能,可以用来对collection 进行过滤,先看例子:
@Test
public void whenFilterWithIterables_thenFiltered() {
List<String> names = Lists.newArrayList("John"
- 学习编程那点事
lampcy
编程androidPHPhtml5
一年前的夏天,我还在纠结要不要改行,要不要去学php?能学到真本事吗?改行能成功吗?太多的问题,我终于不顾一切,下定决心,辞去了工作,来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效,很顺利的就到了学校,赶巧了,正好学校搬到了新校区。先安顿了下来,过了个轻松的周末,第一次到帝都,逛逛吧!
接下来的周一,是我噩梦的开始,学习内容对我这个零基础的人来说,除了勉强完成老师布置的作业外,我已经没有时间和精力去
- 架构师之流处理---------bytebuffer的mark,limit和flip
nannan408
ByteBuffer
1.前言。
如题,limit其实就是可以读取的字节长度的意思,flip是清空的意思,mark是标记的意思 。
2.例子.
例子代码:
String str = "helloWorld";
ByteBuffer buff = ByteBuffer.wrap(str.getBytes());
Sy
- org.apache.el.parser.ParseException: Encountered " ":" ": "" at line 1, column 1
Everyday都不同
$转义el表达式
最近在做Highcharts的过程中,在写js时,出现了以下异常:
严重: Servlet.service() for servlet jsp threw exception
org.apache.el.parser.ParseException: Encountered " ":" ": "" at line 1,
- 用Java实现发送邮件到163
tntxia
java实现
/*
在java版经常看到有人问如何用javamail发送邮件?如何接收邮件?如何访问多个文件夹等。问题零散,而历史的回复早已经淹没在问题的海洋之中。
本人之前所做过一个java项目,其中包含有WebMail功能,当初为用java实现而对javamail摸索了一段时间,总算有点收获。看到论坛中的经常有此方面的问题,因此把我的一些经验帖出来,希望对大家有些帮助。
此篇仅介绍用
- 探索实体类存在的真正意义
java小叶檀
POJO
一. 实体类简述
实体类其实就是俗称的POJO,这种类一般不实现特殊框架下的接口,在程序中仅作为数据容器用来持久化存储数据用的
POJO(Plain Old Java Objects)简单的Java对象
它的一般格式就是
public class A{
private String id;
public Str