- 【ShuQiHere】《机器学习的进化史『上』：从数学模型到智能算法的百年征程》
ShuQiHere
机器学习人工智能
【ShuQiHere】引言：概述机器学习的演进机器学习的发展史是一段从数学基础到智能算法的演进历程。从19世纪的数学探索，到20世纪的计算革命，再到21世纪的智能算法应用，机器学习模型的演化贯穿了科学进步的每个重要阶段。这篇博客将系统回顾这些模型的历史演进，展示它们之间的联系，并探讨其在现代应用中的重要性。线性回归：机器学习的起点背景故事：1805年的法国，年轻的数学家Adrien-MarieLe
- 机器学习（ML）算法分类
活蹦乱跳酸菜鱼
机器学习
机器学习（ML）算法是一个广泛而多样的领域，涵盖了多种用于数据分析和模式识别的技术。以下是一些常见的机器学习算法分类及其具体算法：一、监督学习算法监督学习算法使用标记（即已知结果）的训练数据来训练模型，以便对新数据进行预测。线性回归：用于建立连续变量之间的关系，通过拟合一条直线或超平面来预测新数据的输出值。逻辑回归：虽然名称中包含“回归”，但实际上是用于分类问题，特别是二分类问题。通过将线性回归模
- 探索数据世界的钥匙：机器学习中的线性回归
程序员-李旭亮
机器学习
在浩瀚的数据海洋中，寻找隐藏的模式与规律，一直是科学家、工程师乃至各行各业决策者们的共同追求。而机器学习，作为这一领域的璀璨明珠，以其强大的数据分析与预测能力，正逐步改变着我们的世界。在众多机器学习算法中，线性回归以其简洁、直观、易于理解的特点，成为了入门机器学习的首选，更是解决回归问题的一把金钥匙。一、线性回归：定义与原理线性回归，顾名思义，是一种通过线性模型来预测一个或多个自变量（X）与因变量
- AI大模型副业变现之路，有技术就有收入！
AI大模型-王哥
人工智能AI大模型大模型大模型学习大模型教程大模型入门
在当今时代，AI大模型的应用越来越广泛，利用这些技术开展副业赚钱已成为可能。以下是一份详细的指南，帮助你了解需要学习的内容以及如何操作。一、需要学习的内容基础知识储备（1）数学知识：线性代数、概率论与数理统计、微积分等，这些是理解AI算法的基础。（2）编程技能：掌握Python编程语言，因为Python在AI领域有丰富的库和框架支持。（3）机器学习原理：了解常见的机器学习算法，如线性回归、决策树、
- 【机器学习】梯度下降算法
de-feedback
机器学习算法人工智能
梯度下降算法这篇博客更加详细，以下只是我个人的理解梯度下降算法原理讲解——机器学习-CSDN博客梯度下降算法是一种优化算法，通过梯度下降找到函数最小值时的自变量值。其基本思想是沿着梯度方向的反方向更新参数，直到逼近函数的极值或者函数值足够小，或者是到达最大迭代次数。目标函数求目标函数的导数和梯度值沿着梯度方向的反方向更新参数重复直到满足条件以线性回归为例，通过找均方差损失函数最小值，得到最优的权重
- 王熙凤喜欢上一个不正经的人，李纨说出他的身世后，王熙凤懵圈了
大愚小孩
红楼梦里，王熙凤是一个眼高于顶的人，一般人都入不了她的法眼。王熙凤薛宝钗是他们王家的人，身上和她流着同样的血脉，又出身于四大家族之一，不仅知书达理，而且非常会为人，王夫人非常喜欢，并时时为她站台，但是就这样的人，王熙凤也颇有微词。同样，与薛宝钗齐名的林黛玉，出身诗书大家，深得贾母的喜欢，也私下里与王熙凤关系还不错，同样也没得到她的认可。但她却偏偏喜欢上一个不正经的三等丫环林红玉。林红玉是怡红院里一
- 回归分析系列22— 稳健回归
技术与健康
线性回归
23章稳健回归23.1简介稳健回归是一种在数据中存在异常值或噪声时，依然能够提供合理估计的回归方法。传统的线性回归对异常值非常敏感，因为它最小化的是平方误差。这意味着大的离群点会对回归系数产生很大影响。23.2常见的稳健回归方法稳健回归方法通过对异常值降低权重，或者对损失函数进行修正，以减少这些点对模型的影响。常见的稳健回归方法包括：M估计：通过改变损失函数，使得它对异常值不敏感。RANSAC：随
- 机器学习（西瓜书）学习笔记导览
盛寒
机器学习西瓜书学习机器学习人工智能
本篇文章会持续更新直到更新完毕，关注博主不迷路~（如果没有超链接，表示还没有更新到）第一章绪论1.1引言1.2基本术语1.3假设空间1.4归纳偏好第二章模型评估与选择2.1经验误差与过拟合2.2评估方法2.3性能度量2.4比较检验2.5偏差与方差第三章线性模型3.1基本形式3.2线性回归3.3对数几率回归3.4线性判别分析3.5多分类学习3.6类别不平衡问题第四章决策树4.1基本流程4.2划分选择
- 机器学习——逻辑回归
wsdswzj
机器学习逻辑回归人工智能
目录一、逻辑回归1.1、模型原理1.2、损失函数二、实例2.1、定义sigmoid函数2.2、数据集2.3、梯度上升算法2.4、预测函数2.5、绘画函数三、代码运行结果：四、总结优点：缺点：一、逻辑回归逻辑回归是一种广义的线性回归分析模型，用于解决二分类或多分类问题。逻辑回归模型，尽管名字中包含“回归”二字，实际上是一种分类方法，特别是用于处理二分类问题。它通过将线性回归的结果通过某种函数映射到(
- 机器学习最优化方法之梯度下降
whemy
1、梯度下降出现的必然性利用最小二乘法求解线性回归的参数时，求解的过程中会涉及到矩阵求逆的步骤。随着维度的增多，矩阵求逆的代价会越来越大，而且有些矩阵没有逆矩阵，这个时候就需要用近似矩阵，影响精度。另外，在绝大多数机器学习算法情况下(如LR)，损失函数要复杂的多，根本无法得到参数估计值的表达式。因此需要一种更普适的优化方法，这就是梯度下降。其实随机梯度下降才是实际应用中最常用的求解方法，但是其基础
- 《诗经》196-2小雅•节南山之什•小宛（2）
无色生香
《小宛》，大家族遭遇变故，诗人努力维持，力不从心，度日维艰，感伤而做。人之齐圣，饮酒温克。彼昏不知，壹醉日富。各敬尔仪，天命不又。聪明智慧那种人，饮酒也能见沉稳。可是那些糊涂蛋，每饮必醉日日甚。请各自重慎举止，天恩不会再降临。齐圣：极其聪明智慧的人。温克：善于克制自己以保持温和、恭敬的仪态。昏：愚昧。不知：愚昧无知的人。壹醉：每饮必醉。富：盛、甚。敬：通“儆”，警戒，戒慎。仪：威仪。又：通“佑”，
- matlab实现梯度下降优化算法
孺子牛 for world
matlab算法开发语言
梯度下降（GradientDescent）是一种常用的优化算法，用于寻找函数的局部最小值。在机器学习领域，它常被用来优化模型的参数，比如线性回归、逻辑回归以及神经网络等模型的权重和偏置。以下是一个简单的MATLAB实现梯度下降算法的示例，该示例将用于优化一个简单的二次函数f(x)=ax2+bx+c的最小值点。为了简化问题，我们假设a=1,b=0,c=1，即函数为f(x)=x2+1，其最小值点为x=
- 《红楼梦》有感
板小贾天娇
《红楼梦》是我国四大名著之一，清代伟大文学家曹雪芹所著。他以贾,王,史,薛四大家族为中心，生动的描写了封建社会的全部生活。曹雪芹通过《红楼梦》，揭露了当时封建社会的黑暗，也表达了他的不满于愤怒。故事讲述的是从小体弱多病的林黛玉来到了荣国府，渐渐与“性情顽劣”的公子贾宝玉相恋，兵，王夫人等阻挠，又因凤姐从中使用掉包计，最终贾宝玉娶了薛宝钗，林黛玉吐血身亡，贾宝玉从此心灰意冷，看破红尘，遁入空门的故事
- Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营Day02
xuanEpiphany29
人工智能
一、打卡Datawhale进入打卡链接选择相对应的任务打卡就可以了二、学习1、线性模型依旧是b站上老师的授课视频，我找到知乎上解释很好的文章，分享一下机器学习（一）线性模型————理论篇线性回归模型、对数几率模型、线性判别分析模型、多分类学习模型-知乎(zhihu.com)(1)、模型概述线性模型是机器学习中一种非常基础且重要的模型，广泛应用于分类和回归任务。线性模型的基本思想是通过一个线性方程来
- 读红楼梦有感
花欣辰
“满纸荒唐言,一把辛酸泪。都云作者痴,谁解其中味。”一场红楼梦中的梦事写尽人间的悲欢。这就是我国四大名著之一的《红楼梦》的开卷词。在这本书中我喜欢的人物也是最具有叛逆性格的三个人物:贾宝玉、林黛玉和丫环晴雯。《红楼梦》的作者是曹雪芹的代作《红楼梦》这本书的原名叫做《石头记》这本书以贾宝玉、林黛玉、薛宝衩三个人的爱情婚姻的悲剧为中心,以贾、王、史、薛四大家族的兴衰为线索,蕴含了封建社会的婚姻悲剧。故
- python库——sklearn的关键组件和参数设置
零 度°
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文章目录模型构建线性回归逻辑回归决策树分类器随机森林支持向量机K-近邻模型评估交叉验证性能指标特征工程主成分分析标准化和归一化scikit-learn，简称sklearn，是Python中一个广泛使用的机器学习库，它建立在NumPy、SciPy和Matplotlib这些科学计算库之上。sklearn提供了简单而有效的工具来进行数据挖掘和数据分析。我们将介绍sklearn中一些关键组件的参数设置。模
- Logistic 回归
零 度°
机器学习回归数据挖掘人工智能
文章目录1.引言2.Logistic回归概述2.1定义与应用场景2.2与线性回归的区别3.原理与数学基础3.1Sigmoid函数3.2概率解释3.3极大似然估计4.模型建立4.1假设函数4.2成本函数4.3梯度下降法5.正则化5.1正则化的目的与类型5.1.1正则化的目的5.1.2正则化的类型5.2L1和L2正则化5.2.1L1正则化5.2.2L2正则化6.多分类问题6.1一对多(OvA)6.2一
- 计算机毕业设计hadoop+spark知识图谱美食推荐系统 美食价格预测 美团推荐系统 美团爬虫 大众点评爬虫 美食数据分析 美食可视化大屏 大数据毕设
计算机毕业设计大全
创新点：1.支付宝沙箱支付2.支付邮箱通知(JavaMail)3.短信验证码修改密码4.知识图谱5.四种推荐算法(协同过滤基于用户、物品、SVD混合神经网络、MLP深度学习模型)6.线性回归算法预测房价7.Python爬虫采集大众点评美食数据8.AI短信识别9.百度地图API10.lstm情感分析11.spark大屏可视化开发技术：springbootvue.jspythonechartsspar
- 机器学习·day4梯度下降
#include<菜鸡>
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参考原文地址：https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes文章目录前言一、梯度下降？二、梯度下降的直观理解梯度下降的线性回归前言梯度下降是一个用来求函数最小值的算法，我们将使用梯度下降算法来求出代价函数J(θ_0,θ_1)的最小值。一、梯度下降？批量梯度下降（batchgradientdescent）算法的公式为：其中a是学习率（le
- 什么是多层线性回归（层次线性模型）？
数据派THU
线性回归机器学习算法回归人工智能
本文约2100字，建议阅读5分钟本文介绍了多层线性回归。再进行实证研究和数据分析时，我们经常会使用到线性回归模型。不过线性回归模型因其简单易懂而广受欢迎，但在处理一些复杂数据时，这种模型往往力不从心。就比如现实数据常常呈现出层次或分组的特征，而普通线性回归模型无法有效地解释这种内在的层次结构。为了克服这一限制，多层线性回归模型（也称为层次线性模型）应运而生。线性回归的局限假设我们正
- 2023年数学建模国赛D题思路+模型+代码+论文
冲冲冲数模
贪心算法线性回归决策树模拟退火算法随机森林逻辑回归支持向量机
一、数学建模常用方法各赛题思路开赛后会第一时间更新数学建模是将实际问题抽象为数学模型，并利用数学方法进行求解和分析的过程。在数学建模中，常用的模型算法非常多，下面列举了一些常见的模型算法。线性回归：线性回归是一种常见的建模方法，用于建立因变量与自变量之间的线性关系模型。通过最小二乘法估计模型参数，可以预测因变量的取值。非线性回归：与线性回归不同，非线性回归建立了非线性关系模型。这种模型常用于描述实
- 零基础机器学习(5)之线性回归模型的性能评估
一只特立独行猪
机器学习机器学习线性回归人工智能
文章目录线性回归模型的性能评估1.举例1-单一特征2.举例2-多特征线性回归模型的性能评估评估线性回归模型时，首先要建立评估的测试数据集（测试集不能与训练集相同），然后选择合适的评估方法，实现对线性回归模型的评估。回归任务中最常用的评估方法有均方误差、均方根误差和预测准确率（确定系数）。1.举例1-单一特征分别对两个模型进行评估，输入的测试集如表所示。面积/（m2）售价/（万元）面积/（m2）售价
- 打破富不过三代的神话家族
张漪纹
在法国有一个大家族，已经传承到了第五代。这就是穆里耶兹家族。穆里耶兹家族已经传承到第五代，已经有了780名继承人，在如此庞大的家族系统之下，家族的管理却完全没有混乱，每一项事物的管理都是井井有条的。在穆里耶兹家族的办公室中，我们可以看到“有福同享、有难同当”的家族精神，每一位家族成员在创立新的企业或者加入家族控股公司之前，都需要接受严格的训练，并且需要经过家族协会的考核之后，才能够加入，这也就是为
- regression机器学习回归预测模型参考学习后自我总结
饮啦冰美式
机器学习回归学习
简单来说，就是将样本的特征矩阵映射到样本标签空间。回归分析帮助我们理解在改变一个或多个自变量时，因变量的数值会如何变化。线性模型线性回归用于建立因变量和一个或多个自变量之间的线性关系模型。在线性回归中，假设因变量（被预测变量）与自变量（预测变量）之间存在着线性关系，也就是说，因变量的数值可以通过自变量的线性组合来预测。普通最小二乘线性回归。通过最小化实际观测值与模型预测值之间的误差平方和，可以找到
- 线性回归和逻辑回归对比学习-含代码和数据
M.D
线性回归逻辑回归学习
线性回归和逻辑回归是两种常见的机器学习算法，它们在一些方面相似，但在其他方面则有明显的不同。以下是它们的对比以及您提供的代码示例：线性回归(LinearRegression)线性回归用于预测连续的数值。这种模型假设自变量和因变量之间存在线性关系。fromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionimportmatplotlib.pyplotaspltimp
- 每天一个数据分析题（二百零一）
紫色沙
数据分析题库数据分析数据挖掘
以下关于线性回归模型的经典假设，描述正确的是（）。A.自变量与因变量必须有线性关系B.正交假定:扰动项与自变量不相关，期望值为0C.扰动项之间相互独立且服从方差相等的同一个正态分布D.多元线性回归中，自变量之间不能有强共线性题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案
- 水云模型去除植被覆盖影响反演土壤水
海绵波波107
遥感反演与解译技术笔记c#
目录水云模型简介使用方法环境配置输入文件源代码输出文件反演方法构造土壤水分与散射系数拟合方程一、Matlab拟合线性曲线二、python多元线性回归波段计算讨论本文是在哨兵1号后向散射系数土壤水分反演文章上的拓展，由于雷达后向散射系数还会受到植被覆盖、土壤粗糙度等的影响，所以雷达后向散射系数直接反演土壤水难以精确，本文使用水云模型去除植被散射影响，在此基础上更精确地反演土壤水。水云模型简介<
- 2019-04-19
AliceGYY
线性函数Y=0.8567+0.516XX称为自变量，也就是自己会变化的量。Y称作因变量，也就是因为X变化而引起变化的量。线性回归，能够用来探索多个变量与另一个变量之间的线性关系。weka、SPSS软件实现编程。
- 天天学《论语》第128天——道不同，不相为谋
紫罗兰悦笔记
雍也篇6.9季氏使闵子骞为费宰。闵子骞曰．“善为我辞焉。如有复我者，则吾必在汶上矣。”【翻译】季氏派人通知闵子骞，让他当季氏采邑费城的长官。闵子骞告诉来人说：“请好好地为我推辞掉吧！如果再有人为这事来找我，那我一定逃到汶水那边去了。”【解读】闵子骞(qiān)，是孔子的学生，姓闵，名损，字子骞。费，季氏的封邑，在今山东省费县西北。本章讲述的是闵子骞拒绝做官的故事。季氏家族当时是鲁国的三大家族之一，
- Rust的Linfa和Polars库进行机器学习
Hello.Reader
rustrust机器学习人工智能
使用Rust的Linfa库和Polars库来实现机器学习中的线性回归算法。Linfacrate旨在提供一个全面的工具包来使用Rust构建机器学习应用程序。Polars是Rust的一个DataFrame库，它基于ApacheArrow的内存模型。Apachearrow提供了非常高效的列数据结构，并且正在成为列数据结构事实上的标准。在下面的例子中，我们使用一个糖尿病数据集来训练线性回归算法使用以下命令
- 枚举的构造函数中抛出异常会怎样
bylijinnan
javaenum单例
首先从使用enum实现单例说起。
为什么要用enum来实现单例？
这篇文章（
http://javarevisited.blogspot.sg/2012/07/why-enum-singleton-are-better-in-java.html）阐述了三个理由：
1.enum单例简单、容易，只需几行代码：
public enum Singleton {
INSTANCE;
- CMake 教程
aigo
C++
转自：http://xiang.lf.blog.163.com/blog/static/127733322201481114456136/
CMake是一个跨平台的程序构建工具，比如起自己编写Makefile方便很多。
介绍：http://baike.baidu.com/view/1126160.htm
本文件不介绍CMake的基本语法，下面是篇不错的入门教程：
http:
- cvc-complex-type.2.3: Element 'beans' cannot have character
Cb123456
springWebgis
cvc-complex-type.2.3: Element 'beans' cannot have character
Line 33 in XML document from ServletContext resource [/WEB-INF/backend-servlet.xml] is i
- jquery实例:随页面滚动条滚动而自动加载内容
120153216
jquery
<script language="javascript">
$(function (){
var i = 4;$(window).bind("scroll", function (event){
//滚动条到网页头部的 高度，兼容ie,ff,chrome
var top = document.documentElement.s
- 将数据库中的数据转换成dbs文件
何必如此
sqldbs
旗正规则引擎通过数据库配置器（DataBuilder）来管理数据库，无论是Oracle，还是其他主流的数据都支持，操作方式是一样的。旗正规则引擎的数据库配置器是用于编辑数据库结构信息以及管理数据库表数据，并且可以执行SQL 语句，主要功能如下。
1)数据库生成表结构信息：
主要生成数据库配置文件(.conf文
- 在IBATIS中配置SQL语句的IN方式
357029540
ibatis
在使用IBATIS进行SQL语句配置查询时，我们一定会遇到通过IN查询的地方，在使用IN查询时我们可以有两种方式进行配置参数：String和List。具体使用方式如下：
1.String:定义一个String的参数userIds，把这个参数传入IBATIS的sql配置文件，sql语句就可以这样写：
<select id="getForms" param
- Spring3 MVC 笔记（一）
7454103
springmvcbeanRESTJSF
自从 MVC 这个概念提出来之后 struts1.X struts2.X jsf 。。。。。
这个view 层的技术一个接一个！ 都用过！不敢说哪个绝对的强悍！
要看业务，和整体的设计！
最近公司要求开发个新系统！
- Timer与Spring Quartz 定时执行程序
darkranger
springbean工作quartz
有时候需要定时触发某一项任务。其实在jdk1.3，java sdk就通过java.util.Timer提供相应的功能。一个简单的例子说明如何使用，很简单： 1、第一步，我们需要建立一项任务，我们的任务需要继承java.util.TimerTask package com.test; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Date;
- 大端小端转换，le32_to_cpu 和cpu_to_le32
aijuans
C语言相关
大端小端转换，le32_to_cpu 和cpu_to_le32 字节序
http://oss.org.cn/kernel-book/ldd3/ch11s04.html
小心不要假设字节序. PC 存储多字节值是低字节为先(小端为先, 因此是小端), 一些高级的平台以另一种方式(大端)
- Nginx负载均衡配置实例详解
avords
[导读] 负载均衡是我们大流量网站要做的一个东西，下面我来给大家介绍在Nginx服务器上进行负载均衡配置方法，希望对有需要的同学有所帮助哦。负载均衡先来简单了解一下什么是负载均衡，单从字面上的意思来理解就可以解 负载均衡是我们大流量网站要做的一个东西，下面我来给大家介绍在Nginx服务器上进行负载均衡配置方法，希望对有需要的同学有所帮助哦。
负载均衡
先来简单了解一下什么是负载均衡
- 乱说的
houxinyou
框架敏捷开发软件测试
从很久以前，大家就研究框架，开发方法，软件工程，好多！反正我是搞不明白！
这两天看好多人研究敏捷模型，瀑布模型！也没太搞明白.
不过感觉和程序开发语言差不多，
瀑布就是顺序，敏捷就是循环.
瀑布就是需求、分析、设计、编码、测试一步一步走下来。而敏捷就是按摸块或者说迭代做个循环，第个循环中也一样是需求、分析、设计、编码、测试一步一步走下来。
也可以把软件开发理
- 欣赏的价值——一个小故事
bijian1013
有效辅导欣赏欣赏的价值
第一次参加家长会，幼儿园的老师说："您的儿子有多动症，在板凳上连三分钟都坐不了，你最好带他去医院看一看。" 回家的路上，儿子问她老师都说了些什么，她鼻子一酸，差点流下泪来。因为全班30位小朋友，惟有他表现最差；惟有对他，老师表现出不屑，然而她还在告诉她的儿子："老师表扬你了，说宝宝原来在板凳上坐不了一分钟，现在能坐三分钟。其他妈妈都非常羡慕妈妈，因为全班只有宝宝
- 包冲突问题的解决方法
bingyingao
eclipsemavenexclusions包冲突
包冲突是开发过程中很常见的问题：
其表现有：
1.明明在eclipse中能够索引到某个类，运行时却报出找不到类。
2.明明在eclipse中能够索引到某个类的方法，运行时却报出找不到方法。
3.类及方法都有，以正确编译成了.class文件，在本机跑的好好的，发到测试或者正式环境就
抛如下异常：
java.lang.NoClassDefFoundError: Could not in
- 【Spark七十五】Spark Streaming整合Flume-NG三之接入log4j
bit1129
Stream
先来一段废话：
实际工作中，业务系统的日志基本上是使用Log4j写入到日志文件中的，问题的关键之处在于业务日志的格式混乱，这给对日志文件中的日志进行统计分析带来了极大的困难，或者说，基本上无法进行分析，每个人写日志的习惯不同，导致日志行的格式五花八门，最后只能通过grep来查找特定的关键词缩小范围，但是在集群环境下，每个机器去grep一遍，分析一遍，这个效率如何可想之二，大好光阴都浪费在这上面了
- sudoku solver in Haskell
bookjovi
sudokuhaskell
这几天没太多的事做，想着用函数式语言来写点实用的程序，像fib和prime之类的就不想提了（就一行代码的事），写什么程序呢？在网上闲逛时发现sudoku游戏，sudoku十几年前就知道了，学生生涯时也想过用C/Java来实现个智能求解，但到最后往往没写成，主要是用C/Java写的话会很麻烦。
现在写程序，本人总是有一种思维惯性，总是想把程序写的更紧凑，更精致，代码行数最少，所以现
- java apache ftpClient
bro_feng
java
最近使用apache的ftpclient插件实现ftp下载，遇见几个问题，做如下总结。
1. 上传阻塞，一连串的上传，其中一个就阻塞了，或是用storeFile上传时返回false。查了点资料，说是FTP有主动模式和被动模式。将传出模式修改为被动模式ftp.enterLocalPassiveMode();然后就好了。
看了网上相关介绍，对主动模式和被动模式区别还是比较的模糊，不太了解被动模
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-工厂方法模式
bylijinnan
java设计模式
声明： 本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
package design.pattern;
/*
* 工厂方法模式：使一个类的实例化延迟到子类
* 某次，我在工作不知不觉中就用到了工厂方法模式（称为模板方法模式更恰当。2012-10-29）：
* 有很多不同的产品，它
- 面试记录语
chenyu19891124
招聘
或许真的在一个平台上成长成什么样，都必须靠自己去努力。有了好的平台让自己展示，就该好好努力。今天是自己单独一次去面试别人，感觉有点小紧张，说话有点打结。在面试完后写面试情况表，下笔真的好难，尤其是要对面试人的情况说明真的好难。
今天面试的是自己同事的同事，现在的这个同事要离职了，介绍了我现在这位同事以前的同事来面试。今天这位求职者面试的是配置管理，期初看了简历觉得应该很适合做配置管理，但是今天面
- Fire Workflow 1.0正式版终于发布了
comsci
工作workflowGoogle
Fire Workflow 是国内另外一款开源工作流，作者是著名的非也同志，哈哈....
官方网站是 http://www.fireflow.org
经过大家努力,Fire Workflow 1.0正式版终于发布了
正式版主要变化:
1、增加IWorkItem.jumpToEx(...)方法，取消了当前环节和目标环节必须在同一条执行线的限制，使得自由流更加自由
2、增加IT
- Python向脚本传参
daizj
python脚本传参
如果想对python脚本传参数，python中对应的argc, argv(c语言的命令行参数)是什么呢？
需要模块：sys
参数个数：len(sys.argv)
脚本名： sys.argv[0]
参数1： sys.argv[1]
参数2： sys.argv[
- 管理用户分组的命令gpasswd
dongwei_6688
passwd
NAME： gpasswd - administer the /etc/group file
SYNOPSIS：
gpasswd group
gpasswd -a user group
gpasswd -d user group
gpasswd -R group
gpasswd -r group
gpasswd [-A user,...] [-M user,...] g
- 郝斌老师数据结构课程笔记
dcj3sjt126com
数据结构与算法
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- yii2 cgridview加上选择框进行操作
dcj3sjt126com
GridView
页面代码
<?=Html::beginForm(['controller/bulk'],'post');?>
<?=Html::dropDownList('action','',[''=>'Mark selected as: ','c'=>'Confirmed','nc'=>'No Confirmed'],['class'=>'dropdown',])
- linux mysql
fypop
linux
enquiry mysql version in centos linux
yum list installed | grep mysql
yum -y remove mysql-libs.x86_64
enquiry mysql version in yum repositoryyum list | grep mysql oryum -y list mysql*
install mysq
- Scramble String
hcx2013
String
Given a string s1, we may represent it as a binary tree by partitioning it to two non-empty substrings recursively.
Below is one possible representation of s1 = "great":
- 跟我学Shiro目录贴
jinnianshilongnian
跟我学shiro
历经三个月左右时间，《跟我学Shiro》系列教程已经完结，暂时没有需要补充的内容，因此生成PDF版供大家下载。最近项目比较紧，没有时间解答一些疑问，暂时无法回复一些问题，很抱歉，不过可以加群（334194438/348194195）一起讨论问题。
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- nginx日志切割并使用flume-ng收集日志
liyonghui160com
nginx的日志文件没有rotate功能。如果你不处理，日志文件将变得越来越大，还好我们可以写一个nginx日志切割脚本来自动切割日志文件。第一步就是重命名日志文件，不用担心重命名后nginx找不到日志文件而丢失日志。在你未重新打开原名字的日志文件前，nginx还是会向你重命名的文件写日志，linux是靠文件描述符而不是文件名定位文件。第二步向nginx主
- Oracle死锁解决方法
pda158
oracle
select p.spid,c.object_name,b.session_id,b.oracle_username,b.os_user_name from v$process p,v$session a, v$locked_object b,all_objects c where p.addr=a.paddr and a.process=b.process and c.object_id=b.
- java之List排序
shiguanghui
list排序
在Java Collection Framework中定义的List实现有Vector，ArrayList和LinkedList。这些集合提供了对对象组的索引访问。他们提供了元素的添加与删除支持。然而，它们并没有内置的元素排序支持。 你能够使用java.util.Collections类中的sort()方法对List元素进行排序。你既可以给方法传递
- servlet单例多线程
utopialxw
单例多线程servlet
转自http://www.cnblogs.com/yjhrem/articles/3160864.html
和 http://blog.chinaunix.net/uid-7374279-id-3687149.html
Servlet 单例多线程
Servlet如何处理多个请求访问？Servlet容器默认是采用单实例多线程的方式处理多个请求的：1.当web服务器启动的
