- Java回溯知识点（含面试大厂题和源码）
一成码农
java面试开发语言
回溯算法是一种通过遍历所有可能的候选解来寻找所有解的算法，如果候选解被确认不是一个解（或至少不是最后一个解），回溯算法会通过在上一步进行一些变化来丢弃这个解，即“回溯”并尝试另一个候选解。回溯法通常用递归方法来实现，在解决排列、组合、选择问题时非常有效。回溯算法的核心要点：路径：也就是已经做出的选择。选择列表：也就是你当前可以做的选择。结束条件：也就是到达决策树底层，无法再做出选择的条件。回溯算法
- Python机器学习笔记：CART算法实战
战争热诚
完整代码及其数据，请移步小编的GitHub传送门：请点击我如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote前言在python机器学习笔记：深入学习决策树算法原理一文中我们提到了决策树里的ID3算法，C4.5算法，并且大概的了
- 随机森林原理&sklearn实现
一稻道人
机器学习算法&预测模型Python随机森林sklearn算法
原理定义随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单元是决策树，而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习（EnsembleLearning）方法。随机森林的名称中有两个关键词，一个是“随机”，一个就是“森林”。随机森林应该是机器学习算法时最先接触到的集成算法，集成学习的家族：Bagging：个体评估器之间不存在强依赖关系，一系列个体学习器可以并行生成。代表算法：随机森林（R
- MATLAB|【免费】概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断
电力程序小学童
机器预测matlab神经网络分类预测
目录主要内容部分代码结果一览下载链接主要内容《MATLAB神经网络43个案例分析》共有43章，内容涵盖常见的神经网络（BP、RBF、SOM、Hopfield、Elman、LVQ、Kohonen、GRNN、NARX等）以及相关智能算法（SVM、决策树、随机森林、极限学习机等）。同时，部分章节也涉及了常见的优化算法（遗传算法、蚁群算法等）与神经网络的结合问题。此外，《MATLAB神经网络43个案例分析
- LightGBM高级教程：时间序列建模
Echo_Wish
Python算法Python笔记人工智能深度学习机器学习数据挖掘
导言时间序列数据在许多领域中都非常常见，如金融、气象、交通等。LightGBM作为一种高效的梯度提升决策树算法，可以用于时间序列建模。本教程将详细介绍如何在Python中使用LightGBM进行时间序列建模，并提供相应的代码示例。数据准备首先，我们需要加载时间序列数据并准备数据用于模型训练。以下是一个简单的示例：importpandasaspd#加载时间序列数据data=pd.read_csv('
- 探索LightGBM：监督式聚类与异常检测
Echo_Wish
Python笔记Python算法聚类数据挖掘机器学习
导言监督式聚类和异常检测是在监督学习框架下进行的一种特殊形式的数据分析技术。在Python中，LightGBM提供了一些功能来执行监督式聚类和异常检测任务。本教程将详细介绍如何使用LightGBM进行监督式聚类和异常检测，并提供相应的代码示例。监督式聚类监督式聚类是一种将聚类任务结合到监督学习框架中的技术。LightGBM提供了一种基于决策树的监督式聚类方法。以下是一个简单的示例：importli
- day24打卡
clamdown2021
代码算法leetcode
day24打卡思路：画出决策树，暴力枚举。子集问题决策树：函数头：voiddfs(intn,intk,intpos)函数体：出口：全局变量count==k保存结果到全局变量ret中子问题：从pos位置向后变量，取出每个数，count++即可。回溯：出递归函数后，pop新增的元素，并且count–。示例代码：classSolution{public:vector>ret;vectorpath;int
- MATLAB进行特征选择
AI Dog
数学建模\MATLABmatlab数学建模数据挖掘特征选择特征提取
特征选择是机器学习和统计建模中的重要步骤，它涉及选择最相关、最有信息价值的特征，以提高模型性能、降低过拟合风险，并加速训练过程。以下是一些常见的特征选择方法：（1）方差选择法计算各个特征的方差，然后根据阈值，选择方差大于阈值的特征作为筛选出来的特征。这里是针对于各个变量独立地进行方差计算，然后按照方差大小对特征进行降序排列，保留前几个方差较大的变量。（2）随机森林特征重要度随机森林由多个决策树构成
- 深度学习与机器学习的关系
数字化信息化智能化解决方案
深度学习机器学习人工智能
深度学习和机器学习的关系深度学习是机器学习的一个子领域，专注于使用神经网络，特别是深度神经网络（DNN）来解决各种问题。可以说，深度学习是机器学习的一种方法或技术。两者都致力于通过从数据中提取有用的信息或模式来自动改进算法的性能。机器学习涵盖了更广泛的算法和技术，包括决策树、支持向量机、随机森林、聚类算法等，而深度学习则专注于神经网络和相关的优化技术。优缺点比较机器学习：优点：通用性：机器学习算法
- 学习笔记：机器学习之决策树
萌龙如我们
机器学习机器学习决策树学习
0引入决策树是一种归纳式的机器学习算法,可用于分类和回归任务。比如生活中的选男朋友的例子，是否决定将自己托付终生给那个他，就是个二分类问题。考量一个人有很多考量属性，年龄、长相、收入等等。决策树可以帮做做出决策，经过一个个if-then规则后可得到答案。大部分人会首先考虑年龄，认为这是一个首要考虑的指标，年纪太大可能直接Pass了，年龄合适，再继续考量后边的指标。决策树算法就是建立一个模型去帮你做
- 决策树的学习和笔记
Quannnnnn___
决策树学习笔记
1.基本流程：分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由结点和有向边组成。结点有两种类型：内部结点和叶节点。内部结点表示一个特征或属性，叶节点表示一个类1.决策过程中提出的每个判定问题都是对某个属性的“测试”2.每个测试的结果或是导出最终结论，或者导出进一步的判定问题，其考虑范围是在上次决策结果的限定范围之内3.从根结点到每个叶结点的路径对应了一个判定测试序列决策树学习的目的是为了
- 【机器学习笔记】8 决策树
RIKI_1
机器学习机器学习笔记决策树
决策树原理决策树是从训练数据中学习得出一个树状结构的模型。决策树属于判别模型。决策树是一种树状结构，通过做出一系列决策（选择）来对数据进行划分，这类似于针对一系列问题进行选择。决策树的决策过程就是从根节点开始，测试待分类项中对应的特征属性，并按照其值选择输出分支，直到叶子节点，将叶子节点的存放的类别作为决策结果。以下小美相亲的例子就是决策树决策树算法是一种归纳分类算法，它通过对训练集的学习，挖掘出
- 【医学大模型】Text2MDT ：从医学指南中，构建医学决策树
Debroon
医学大模型：个性化精准安全可控人工智能
Text2MDT：从医学指南中，构建医学决策树提出背景Text2MDT逻辑Text2MDT实现框架管道化框架端到端框架效果提出背景论文：https://arxiv.org/pdf/2401.02034.pdf代码：https://github.com/michael-wzhu/text2dt假设我们有一本医学指南，其中包含关于诊断和治疗某种疾病的指导。首先，通过标准化和结构化的方法，我们定义出哪些
- 常用机器学习算法优缺点分析
一个数据人的自留地
作者介绍@飞狐冲冲在国内知名央企负责AI算法建模类工作;曾经在京东、美团等大型互联网公司担任算法工程师的岗位;具有丰富的算法开发经验;“数据人创作者联盟”成员。机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容，其理论和方法已经广泛应用于解决工程应用的复杂问题，很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。在机器学习领域，没有算法能完美地解决所有问题。比如说，神经网络并不是在任何情况下都能比决策树
- leetcode刷题记录：暴力搜索算法01 - 回溯
小新0077
2024算法工程师求职leetcode算法职场和发展
参考：labuladong的算法小抄https://labuladong.online/algo/essential-technique/backtrack-framework/这篇太牛了，一个模板把所有的排列组合子集问题全秒了。1.简介暴力搜索算法：回溯、dfs、bfs。这些都可以看做是从二叉树算法衍生出来的。解决一个回溯问题，实际上是在遍历一颗决策树的过程。树的每个叶子结点上存着一个答案。把整
- 【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
- R语言Apriori关联规则、kmeans聚类、决策树挖掘研究京东商城网络购物用户行为数据可视化|附代码数据
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全文链接：http://tecdat.cn/?p=30360最近我们被客户要求撰写关于网络购物用户行为的研究报告，包括一些图形和统计输出。随着网络的迅速发展，依托于网络的购物作为一种新型的消费方式，在全国乃至全球范围内飞速发展电子商务成为越来越多消费者购物的重要途径。我们被客户要求撰写关于网络购物行为的研究报告。项目计划使用数据挖掘的方法,以京东商城网购用户的网络购物数据为基础,对网络购物行为的三
- 面试：正确率能很好的评估分类算法吗
华农DrLai
分类数据挖掘人工智能机器学习深度学习大数据算法
正确率（accuracy）正确率是我们最常见的评价指标，accuracy=(TP+TN)/(P+N)，正确率是被分对的样本数在所有样本数中的占比，通常来说，正确率越高，分类器越好。不同算法有不同特点，在不同数据集上有不同的表现效果，根据特定的任务选择不同的算法。如何评价分类算法的好坏，要做具体任务具体分析。对于决策树，主要用正确率去评估，但是其他算法，只用正确率能很好的评估吗?答案是否定的。正确率
- AI算法初识之分类汇总
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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
- Task4 - 建模与调参
100MHz
1.内容介绍线性回归模型：线性回归对于特征的要求；处理长尾分布；理解线性回归模型；模型性能验证：评价函数与目标函数；交叉验证方法；留一验证方法；针对时间序列问题的验证；绘制学习率曲线；绘制验证曲线；嵌入式特征选择：Lasso回归；Ridge回归；决策树；模型对比：常用线性模型；常用非线性模型；模型调参：贪心调参方法；网格调参方法；贝叶斯调参方法；2.一些基本模型线性回归(LinearRegress
- 【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）
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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
- 机器学习3----决策树
pyniu
机器学习机器学习决策树人工智能
这是前期准备importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt#ID3算法#每个特征的信息熵#target:账号是否真实，共2种情况#yes7个p=0.7#no3个p=0.3info_D=-(0.7*np.log2(0.7)+0.3*np.log2(0.3))info_D#日志密度L#日志密度3种结果#s3个0.31yes,2no
- 基于决策树的金融市场波动性预测与应用
OverlordDuke
机器学习决策树决策树算法机器学习
基于决策树的金融市场波动性预测与应用项目背景与意义数据概述与分析数据来源数据特征数据预处理与特征工程模型训练与评估结果与应用总结LightGBM是一个机器学习算法库，用于梯度提升机（GradientBoostingMachine）的实现。梯度提升机是一种集成学习方法，通过串行训练多个弱学习器（通常是决策树），每次学习的模型都试图纠正前一次模型的错误，从而逐步提升整体模型的性能。LightGBM算法
- [Stay Sharp]决策树ID3算法实现
三千雨点
介绍通过101种动物的17种形态数据以及对应的动物种类（[1:哺乳动物,2:鸟类,3:爬虫类,4:鱼类,5:两栖动物,6:昆虫,7:无脊椎动物]）来学习决策树算法。数据解释AttributeInformation:(nameofattributeandtypeofvaluedomain)序号特征名称特征类型1animalnameUniqueforeachinstance2hairBoolean3f
- lightGBM集成学习算法
亦旧sea
集成学习算法机器学习
LightGBM集成学习算法是一种基于梯度提升决策树（GradientBoostingDecisionTree）的机器学习算法。它是由微软提出的一种高效的梯度提升框架，主要用于解决分类和回归问题。在集成学习中，LightGBM使用多个决策树来构建一个更强大的模型。每个决策树都是通过迭代地拟合负梯度进行训练的。训练过程中，每个新的决策树都会尝试纠正先前模型的错误，并与当前模型进行融合，从而提高整体模
- XGboost集成学习
亦旧sea
集成学习机器学习人工智能
XGBoost集成学习是一种基于决策树的集成方法，用于解决分类和回归问题。它是一种GradientBoosting（梯度提升）的改进版，通过使用一系列弱学习器（例如决策树）的集合来构建一个更强大的模型。XGBoost通过迭代的方式逐步优化模型的预测结果。在每一轮迭代中，它先计算模型的负梯度（残差），然后用一个新的弱学习器来拟合这个残差。接着，它将当前模型的预测结果与新学习器的预测结果相加，得到一个
- XGboost和lightGBM算法对比
亦旧sea
算法
XGBoost（eXtremeGradientBoosting）和LightGBM（LightGradientBoostingMachine）都是一类基于梯度提升树（GradientBoostingDecisionTrees）的机器学习算法。XGBoost是由陈天奇开发的一种优化的梯度提升框架，它可以用于分类和回归问题。XGBoost通过将多个弱学习器（通常是决策树）组合成一个强学习器来提高预测性
- 机器学习--有监督--GBM(Boosting)
小贝学生信
集成学习(ensemblelearning)是采用多个机器学习模型组合进行综合预测，从而提升模型性能的思路，分为bagging与boosting两种。之前学习的随机森林便是bagging的典型代表；而本次学习Gradientboostingmachines为代表的boosting则是另一种集成思路。此外，集成学习使用的基学习器模型一般都是决策树(decisiontree)。1、bagging与bo
- 决策树最骚操作
统计学家
大家好，最近我原创了一系列文章LightGBM可视化调参用Excel玩机器学习！用浏览器玩机器学习比Tesorflow还强的机器学习库AI黑科技！从此只看高清视频AI黑科技，老照片修复，模糊变高清腾讯的这个算法，我搬到了网上，随便玩！不知道大家是否喜欢这种类型的文章，其实我最近又打算开始更新100天搞定机器学习了，就想用类似lightgbm可视化调参这篇文章的风格，让大家在学习一个模型的时候有参与
- R语言分类回归决策树交互式修剪和更美观地可视化分析细胞图像分割数据集
拓端研究室
R语言机器学习r语言分类回归
最近我们被客户要求撰写关于决策树的研究报告，包括一些图形和统计输出。绘制分类或回归树的基本方法的rpart()函数只是调用plot。然而，总的来说，结果并不漂亮。事实证明，一段时间以来，有一种更好的方法来绘制rpart()树。我们可以大概浏览下如何实现，并且进一步研究。视频：从决策树到随机森林：R语言信用卡违约分析信贷数据实例从决策树到随机森林：R语言信用卡违约分析信贷数据实例，时长10:11#绘
- 集合框架
天子之骄
java数据结构集合框架
集合框架
集合框架可以理解为一个容器，该容器主要指映射(map)、集合(set)、数组(array)和列表(list)等抽象数据结构。
从本质上来说，Java集合框架的主要组成是用来操作对象的接口。不同接口描述不同的数据类型。
简单介绍：
Collection接口是最基本的接口，它定义了List和Set，List又定义了LinkLi
- Table Driven（表驱动）方法实例
bijian1013
javaenumTable Driven表驱动
实例一：
/**
* 驾驶人年龄段
* 保险行业，会对驾驶人的年龄做年龄段的区分判断
* 驾驶人年龄段：01-[18,25);02-[25,30);03-[30-35);04-[35,40);05-[40,45);06-[45,50);07-[50-55);08-[55,+∞)
*/
public class AgePeriodTest {
//if...el
- Jquery 总结
cuishikuan
javajqueryAjaxWebjquery方法
1.$.trim方法用于移除字符串头部和尾部多余的空格。如：$.trim(' Hello ') // Hello2.$.contains方法返回一个布尔值，表示某个DOM元素（第二个参数）是否为另一个DOM元素（第一个参数）的下级元素。如：$.contains(document.documentElement, document.body); 3.$
- 面向对象概念的提出
麦田的设计者
java面向对象面向过程
面向对象中，一切都是由对象展开的，组织代码，封装数据。
在台湾面向对象被翻译为了面向物件编程，这充分说明了，这种编程强调实体。
下面就结合编程语言的发展史，聊一聊面向过程和面向对象。
c语言由贝尔实
- linux网口绑定
被触发
linux
刚在一台IBM Xserver服务器上装了RedHat Linux Enterprise AS 4，为了提高网络的可靠性配置双网卡绑定。
一、环境描述
我的RedHat Linux Enterprise AS 4安装双口的Intel千兆网卡，通过ifconfig -a命令看到eth0和eth1两张网卡。
二、双网卡绑定步骤：
2.1 修改/etc/sysconfig/network
- XML基础语法
肆无忌惮_
xml
一、什么是XML？
XML全称是Extensible Markup Language，可扩展标记语言。很类似HTML。XML的目的是传输数据而非显示数据。XML的标签没有被预定义，你需要自行定义标签。XML被设计为具有自我描述性。是W3C的推荐标准。
二、为什么学习XML？
用来解决程序间数据传输的格式问题
做配置文件
充当小型数据库
三、XML与HTM
- 为网页添加自己喜欢的字体
知了ing
字体 秒表 css
@font-face {
font-family: miaobiao;//定义字体名字
font-style: normal;
font-weight: 400;
src: url('font/DS-DIGI-e.eot');//字体文件
}
使用：
<label style="font-size:18px;font-famil
- redis范围查询应用-查找IP所在城市
矮蛋蛋
redis
原文地址：
http://www.tuicool.com/articles/BrURbqV
需求
根据IP找到对应的城市
原来的解决方案
oracle表（ip_country）：
查询IP对应的城市：
1.把a.b.c.d这样格式的IP转为一个数字，例如为把210.21.224.34转为3524648994
2. select city from ip_
- 输入两个整数， 计算百分比
alleni123
java
public static String getPercent(int x, int total){
double result=(x*1.0)/(total*1.0);
System.out.println(result);
DecimalFormat df1=new DecimalFormat("0.0000%");
- 百合——————>怎么学习计算机语言
百合不是茶
java 移动开发
对于一个从没有接触过计算机语言的人来说，一上来就学面向对象，就算是心里上面接受的了，灵魂我觉得也应该是跟不上的，学不好是很正常的现象，计算机语言老师讲的再多，你在课堂上面跟着老师听的再多，我觉得你应该还是学不会的，最主要的原因是你根本没有想过该怎么来学习计算机编程语言，记得大一的时候金山网络公司在湖大招聘我们学校一个才来大学几天的被金山网络录取，一个刚到大学的就能够去和
- linux下tomcat开机自启动
bijian1013
tomcat
方法一：
修改Tomcat/bin/startup.sh 为:
export JAVA_HOME=/home/java1.6.0_27
export CLASSPATH=$CLASSPATH:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:.
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
export CATALINA_H
- spring aop实例
bijian1013
javaspringAOP
1.AdviceMethods.java
package com.bijian.study.spring.aop.schema;
public class AdviceMethods {
public void preGreeting() {
System.out.println("--how are you!--");
}
}
2.beans.x
- [Gson八]GsonBuilder序列化和反序列化选项enableComplexMapKeySerialization
bit1129
serialization
enableComplexMapKeySerialization配置项的含义
Gson在序列化Map时，默认情况下，是调用Key的toString方法得到它的JSON字符串的Key，对于简单类型和字符串类型，这没有问题，但是对于复杂数据对象，如果对象没有覆写toString方法，那么默认的toString方法将得到这个对象的Hash地址。
GsonBuilder用于
- 【Spark九十一】Spark Streaming整合Kafka一些值得关注的问题
bit1129
Stream
包括Spark Streaming在内的实时计算数据可靠性指的是三种级别：
1. At most once，数据最多只能接受一次，有可能接收不到
2. At least once, 数据至少接受一次，有可能重复接收
3. Exactly once 数据保证被处理并且只被处理一次，
具体的多读几遍http://spark.apache.org/docs/lates
- shell脚本批量检测端口是否被占用脚本
ronin47
#!/bin/bash
cat ports |while read line
do#nc -z -w 10 $line
nc -z -w 2 $line 58422>/dev/null2>&1if[ $?-eq 0]then
echo $line:ok
else
echo $line:fail
fi
done
这里的ports 既可以是文件
- java-2.设计包含min函数的栈
bylijinnan
java
具体思路参见：http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174200712895228171/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class MinStack {
//maybe we can use origin array rathe
- Netty源码学习-ChannelHandler
bylijinnan
javanetty
一般来说，“有状态”的ChannelHandler不应该是“共享”的，“无状态”的ChannelHandler则可“共享”
例如ObjectEncoder是“共享”的, 但 ObjectDecoder 不是
因为每一次调用decode方法时，可能数据未接收完全（incomplete），
它与上一次decode时接收到的数据“累计”起来才有可能是完整的数据，是“有状态”的
p
- java生成随机数
cngolon
java
方法一：
/**
* 生成随机数
* @author
[email protected]
* @return
*/
public synchronized static String getChargeSequenceNum(String pre){
StringBuffer sequenceNum = new StringBuffer();
Date dateTime = new D
- POI读写海量数据
ctrain
海量数据
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.OutputStream;
import org.apache.poi.xssf.streaming.SXSSFRow;
import org.apache.poi.xssf.streaming.SXSSFSheet;
import org.apache.poi.xssf.streaming
- mysql 日期格式化date_format详细使用
daizj
mysqldate_format日期格式转换日期格式化
日期转换函数的详细使用说明
DATE_FORMAT(date,format) Formats the date value according to the format string. The following specifiers may be used in the format string. The&n
- 一个程序员分享8年的开发经验
dcj3sjt126com
程序员
在中国有很多人都认为IT行为是吃青春饭的，如果过了30岁就很难有机会再发展下去!其实现实并不是这样子的，在下从事.NET及JAVA方面的开发的也有8年的时间了，在这里在下想凭借自己的亲身经历，与大家一起探讨一下。
明确入行的目的
很多人干IT这一行都冲着“收入高”这一点的，因为只要学会一点HTML, DIV+CSS，要做一个页面开发人员并不是一件难事，而且做一个页面开发人员更容
- android欢迎界面淡入淡出效果
dcj3sjt126com
android
很多Android应用一开始都会有一个欢迎界面，淡入淡出效果也是用得非常多的，下面来实现一下。
主要代码如下：
package com.myaibang.activity;
import android.app.Activity;import android.content.Intent;import android.os.Bundle;import android.os.CountDown
- linux 复习笔记之常见压缩命令
eksliang
tar解压linux系统常见压缩命令linux压缩命令tar压缩
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2109693
linux中常见压缩文件的拓展名
*.gz gzip程序压缩的文件
*.bz2 bzip程序压缩的文件
*.tar tar程序打包的数据，没有经过压缩
*.tar.gz tar程序打包后，并经过gzip程序压缩
*.tar.bz2 tar程序打包后，并经过bzip程序压缩
*.zi
- Android 应用程序发送shell命令
gqdy365
android
项目中需要直接在APP中通过发送shell指令来控制lcd灯，其实按理说应该是方案公司在调好lcd灯驱动之后直接通过service送接口上来给APP，APP调用就可以控制了，这是正规流程，但我们项目的方案商用的mtk方案，方案公司又没人会改，只调好了驱动，让应用程序自己实现灯的控制，这不蛋疼嘛！！！！
发就发吧！
一、关于shell指令：
我们知道，shell指令是Linux里面带的
- java 无损读取文本文件
hw1287789687
读取文件无损读取读取文本文件charset
java 如何无损读取文本文件呢？
以下是有损的
@Deprecated
public static String getFullContent(File file, String charset) {
BufferedReader reader = null;
if (!file.exists()) {
System.out.println("getFull
- Firebase 相关文章索引
justjavac
firebase
Awesome Firebase
最近谷歌收购Firebase的新闻又将Firebase拉入了人们的视野，于是我做了这个 github 项目。
Firebase 是一个数据同步的云服务，不同于 Dropbox 的「文件」，Firebase 同步的是「数据」，服务对象是网站开发者，帮助他们开发具有「实时」（Real-Time）特性的应用。
开发者只需引用一个 API 库文件就可以使用标准 RE
- C++学习重点
lx.asymmetric
C++笔记
1.c++面向对象的三个特性：封装性，继承性以及多态性。
2.标识符的命名规则：由字母和下划线开头，同时由字母、数字或下划线组成；不能与系统关键字重名。
3.c++语言常量包括整型常量、浮点型常量、布尔常量、字符型常量和字符串性常量。
4.运算符按其功能开以分为六类：算术运算符、位运算符、关系运算符、逻辑运算符、赋值运算符和条件运算符。
&n
- java bean和xml相互转换
q821424508
javabeanxmlxml和bean转换java bean和xml转换
这几天在做微信公众号
做的过程中想找个java bean转xml的工具，找了几个用着不知道是配置不好还是怎么回事，都会有一些问题，
然后脑子一热谢了一个javabean和xml的转换的工具里，自己用着还行，虽然有一些约束吧 ，
还是贴出来记录一下
顺便你提一下下，这个转换工具支持属性为集合、数组和非基本属性的对象。
packag
- C 语言初级 位运算
1140566087
位运算c
第十章 位运算 1、位运算对象只能是整形或字符型数据，在VC6.0中int型数据占4个字节 2、位运算符： 运算符 作用 ~ 按位求反 << 左移 >> 右移 & 按位与 ^ 按位异或 | 按位或 他们的优先级从高到低； 3、位运算符的运算功能： a、按位取反： ~01001101 = 101
- 14点睛Spring4.1-脚本编程
wiselyman
spring4
14.1 Scripting脚本编程
脚本语言和java这类静态的语言的主要区别是:脚本语言无需编译,源码直接可运行;
如果我们经常需要修改的某些代码,每一次我们至少要进行编译,打包,重新部署的操作,步骤相当麻烦;
如果我们的应用不允许重启,这在现实的情况中也是很常见的;
在spring中使用脚本编程给上述的应用场景提供了解决方案,即动态加载bean;
spring支持脚本
