厨师长爱炼丹
厨师长爱炼丹

机器学习算法竞赛平台整理

平台名 网址 比赛时间
科赛网 Heywhale和鲸（官网）- 数据科学协同平台
天池 天池大数据众智平台-阿里云天池
DataFountain 权威的大数据竞赛平台 - DataFountain
Kaggle Kaggle: Your Machine Learning and Data Science Community
DataCastle DC竞赛——领先的大数据与人工智能竞赛平台
JDATA JDATA智汇平台 6月
腾讯广告算法大赛 2021腾讯广告算法大赛 4月
华为DIGIX https://developer.huawei.com/consumer/cn/activity/digixActivity/digixHome 9月
DataCamp https://www.datacamp.com/
百度 飞桨AI Studio - 人工智能学习与实训社区
DrivenData DrivenData

你可能感兴趣的:(机器学习,机器学习,算法,人工智能)

  • 三种优化算法 旅者时光 算法算法python开发语言
    本文将总结遗传算法、粒子群算法、模拟退火三种优化算法的核心思路，并使用python完整实现。实际上，越来越多的优秀算法已经被封装为一个易用的接口。很多时候，一行代码就能实现我们的需求。但了解这些算法的基本逻辑，能够使用最基本的代码实现它。无论对于提升我们的编程能力还是解决问题的能力，都会大有裨益。甚至，改变我们思考问题的方式。1、遗传算法遗传算法，顾名思义，就是借鉴了生物通过遗传变异来逐渐适应环境
  • 蓝桥杯冲击省一必刷题单(一) 小咖拉眯 蓝桥杯蓝桥杯java算法数据结构
    此题单为算法基础精选题单，包含蓝桥杯常考考点以及各种经典算法，可以帮助你打牢基础，查漏补缺。本题单目标是冲击蓝桥杯省一国一，团体程序天梯赛个人国三、XCPC区域赛铜/银奖前言本次题单重点关注日期问题，进制转换问题，排序问题，其中日期问题和进制转换问题，几乎是必考题，几乎每年蓝桥杯都能看到，大家需要重点掌握。日期问题：蓝桥杯热门考点，基本每年省赛必考。进制转换问题：与日期一样蓝桥杯热门考点，基本每年
  • HarmonyNext实战案例：基于ArkTS的高性能分布式机器学习应用开发 harmonyos-next
    HarmonyNext实战案例：基于ArkTS的高性能分布式机器学习应用开发引言在HarmonyNext生态系统中，分布式机器学习是其核心特性之一。通过分布式机器学习，开发者可以充分利用多设备的计算资源，实现复杂模型的训练与推理。本文将深入探讨如何使用ArkTS12+语法开发一个高性能的分布式机器学习应用，涵盖从基础概念到高级技巧的全面讲解。通过本案例，您将学习到如何利用HarmonyNext的分
  • Vue3 基础教程：从入门到实践 (保姆级教学) 前段技术人 学习前端vue.jsvue
    一、Vue3简介Vue.js是一款用于构建用户界面的JavaScript框架，而Vue3作为其最新的主要版本，带来了诸多令人瞩目的改进与新特性，使其在前端开发领域备受青睐。（一）Vue3的优势性能提升：Vue3重写了虚拟DOM算法，显著提高了挂载、更新和渲染的速度。在处理大型列表或频繁数据更新的场景时，Vue3的表现更为出色，能够为用户带来更流畅的交互体验。例如，一个包含大量商品信息的电商产品列表
  • 刷题前必学！二叉树！用JavaScript学数据结构与算法
    ‍JavaScript算法与数据结构-HowieCong务必要熟悉JavaScript使用再来学！一、树是什么？数据结构中的树，对于现实世界中的树简化——树根抽象为“根节点”，树枝抽象为“边”，树枝的两个端点抽象为“结点”，树叶抽象为“叶子结点”计算机中的树如下：二、树的重点树的层次计算规则：根结点所在的那一层为第一层，其子节点为第二层，以此类推结点和树的高度计算规则：叶子结点高度为1，每向上一层
  • 成功案例丨开发时间从1小时缩短到3分钟：如何利用历史数据训练AI模型，预测设计性能？ Altair澳汰尔 PhysicsAI仿真AI机器学习HyperWorks数据分析
    案例简介PhysicsAI™助力HEROMOTOCORP实现设计效率提升99%印度领先的跨国摩托车和踏板车制造商HeroMotoCorpLtd.（以下简称Hero）致力于通过将人工智能（AI）和机器学习技术融入有限元分析（FEA）流程，以加速产品开发周期。在其首个AI驱动项目——摩托车把手设计优化中，Hero采用了PhysicsAI™几何深度学习解决方案，利用历史数据训练AI模型并预测设计性能。A
  • 数据分析与AI丨AI Fabric：数据和人工智能架构的未来 Altair澳汰尔 数据分析aiRapidMiner知识图谱人工智能
    AIFabric架构是模块化、可扩展且面向未来的，是现代商业环境中企业实现卓越的关键。在当今商业环境中，数据分析和人工智能领域发展可谓日新月异。几乎每天都有新兴技术诞生，新的应用场景不断涌现，前沿探索持续拓展。可遗憾的是，众多企业在利用数据和人工智能方面，脚步总是滞后。这是每个行业进行创新和获得竞争优势的冲刺阶段，但正如大多数企业时常感受到的那样，大规模实施下一代数据和AI工具说起来容易做起来难。
  • Manus演示案例： 英伟达财务估值建模 解锁投资洞察的深度剖析 ylfhpy Manus深度学习人工智能机器学习机器翻译Manus
    在当今瞬息万变的金融投资领域，精准剖析企业价值是投资者决胜市场的关键。英伟达（NVIDIA），作为科技行业的耀眼明星，其在人工智能和半导体领域的卓越表现备受瞩目。Manus凭借专业的财务估值建模能力，深入挖掘英伟达的潜在价值，为投资者提供了一份极具价值的分析报告。Manus在接到为英伟达进行详细财务估值建模的任务后，迅速且有条不紊地开展工作。数据收集是建模的基石，其重要性不言而喻。在收集英伟达公司
  • MySQL进阶—— 视图（详解） 1加1等于 MySQLsqlmysql
    本文全面介绍Mysql视图相关的核心知识。包括介绍视图定义，基于查询结果的虚拟表，有简化查询、保障安全、解耦逻辑等作用。讲解创建、修改、删除视图的操作，以及及视图可更新条件、安全性控制及性能优化方法。本文目录一、视图的定义与作用定义作用二、视图的创建与管理创建视图修改视图方式1：覆盖原有视图方式2：ALTERVIEW删除视图三、视图两种算法MERGE（默认）TEMPTABLE四、视图的可更新性可更
  • Python通过YOLO格式TXT标签文件在图像中画框 CHERISH_KDX pythonYOLO人工智能
    使用场景检测数据集标注是否有误：在目标检测算法中需要标注自己的数据集，为了更加方便的检查数据集标注是否有误，可以使用该工具将标注结果绘制在图像中并查看。美化识别结果中的检测框：在一些目标检测场景中，YOLO检测算法原始的检测框绘制会导致重叠、颜色冲突、字体过大等问题。可以使用该工具进行修改。代码importosimportcv2classcheck_label:def__init__(self,c
  • Python学习指南：系统化路径 + 避坑建议 程之编 Python全栈通关秘籍青少年编程python开发语言人工智能机器学习
    新手小白学习编程就像搭积木——需要从基础开始，逐步构建知识体系。以下是为你量身定制的Python学习路径，帮你告别杂乱，高效入门！一、学习前的关键认知明确目标：想用Python做什么？数据分析（如Excel自动化、可视化）Web开发（如搭建网站）人工智能（如机器学习）自动化办公（如处理文件、邮件）目标不同，后续学习侧重点不同（但基础通用）。避免误区：❌只看教程不写代码✅边学边动手，哪怕抄代码也要运
  • 机器学习之KMeans算法 Mr终游 机器学习机器学习算法kmeans
    目录一、KMeans的核心思想二、KMeans算法流程三、KMeans的关键点1.优点：2.缺点：四、如何确定最佳k值1.肘部法则2.轮廓系数五、Kmeans的典型应用场景六、代码示例KMeans是一种广泛使用的无监督学习算法，主要用于聚类分析（Clustering）。它的目标是将数据集划分为K个互不重叠的子集（簇，Cluster），使得同一簇内的数据点尽可能相似，不同簇之间的数据点尽可能差异显著
  • 大语言模型原理基础与前沿 双层路由多模态融合、多任务学习和模块化架构 AI智能涌现深度研究 AI大语言模型和知识图谱融合Python入门实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    大语言模型原理基础与前沿：双层路由多模态融合、多任务学习和模块化架构关键词：大语言模型、双层路由、多模态融合、多任务学习、模块化架构、神经网络、自然语言处理1.背景介绍大语言模型（LargeLanguageModels，LLMs）已经成为人工智能和自然语言处理领域的重要研究方向。随着GPT-3、BERT等模型的出现，大语言模型在各种任务中展现出了惊人的性能。然而，随着模型规模的不断扩大和应用场景的
  • 新的一年，新的感受和成长 是小天才哦 #高职生闲谈服务器
    本人现在是工作快2年的打工人，我是前年7月份毕业的大专生。其实我在大学刚开始的时候因为体验过社会的毒打，所以发誓一定要好好学习，而我也的确好好学习了，在学校2年时间里，大部分时间都是在图书馆里面看书，主要为啥天天在图书馆很大原因是本专业的课程自己不是非常喜欢（我是人工智能专业，人工智能专业大专学历出来基本也是打框的无聊活）所以我就自己学习了系统运维方向，这个过程也考取了RHCE认证，也是因为这个认
  • 太翌氏文化产业: AGI架构部署 太翌修仙笔录 deepseek第三代人工智能agi架构人工智能
    在之前RGOA-重力算法等基础上，分析春秋历日盘排盘驱动行为的ai模式，是否达到AGI标准春秋历日盘排盘驱动行为的AI模式与AGI标准的对比分析一、RGOA-重力算法与春秋历日盘排盘的核心逻辑RGOA算法原理RGOA（GravitationalSearchAlgorithm）是一种基于物理引力定律的优化算法，通过模拟粒子在引力场中的运动来寻找最优解。其核心公式为：Fij=GmimjRij2+ϵ和a
  • Python机器学习实战：构建序列到序列(Seq2Seq)模型处理翻译任务 AGI大模型与大数据研究院 程序员提升自我硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
    Python机器学习实战：构建序列到序列(Seq2Seq)模型处理翻译任务1.背景介绍1.1问题的由来翻译是跨语言沟通的重要桥梁，随着全球化进程的加速，翻译需求日益增长。传统的机器翻译方法主要依赖于规则和统计方法，如基于短语的翻译、基于统计的机器翻译等。然而，这些方法难以处理复杂的语言现象，翻译质量参差不齐。近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于神经网络序列到序列（Sequence-to-Seq
  • 聚类分析|k-means聚类方法及其Python实现 皖山文武 数据挖掘商务智能kmeans聚类python数据挖掘机器学习
    k-means聚类方法及其Python实现0.k-means算法简介1.k-means算法工作原理2.k-means算法流程3.k–means算法的Python实现0.k-means算法简介k-means算法由MacQueen在1967年提出。是一种经典的基于划分的聚类方法。划分方法（PartitioningMethod）是基于距离判断样本相似度，通过不断迭代将含有多个样本的数据集划分成若干个簇，
  • 【漫话机器学习系列】130.主成分（Principal Components） IT古董 漫话机器学习系列专辑机器学习人工智能python
    主成分（PrincipalComponents）详解1.什么是主成分？主成分（PrincipalComponents，PCs）是数据集中方差最大的线性组合，它是主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）中的核心概念。主成分可以看作是对原始特征的新表述方式，它通过数学变换找到一组新的正交坐标轴，使得数据的主要变化方向与这些轴对齐。简单来说：主成分是数据集中信息量（方差
  • 【实战ES】实战 Elasticsearch：快速上手与深度实践-6.2.2GDPR数据脱敏处理 言析数智 实战elasticsearch大数据搜索引擎
    点击关注不迷路点击关注不迷路点击关注不迷路文章大纲6.2.2GDPR数据脱敏处理深度实践指南1.GDPR核心要求映射1.1关键条款与技术要求1.2`数据类型与脱敏策略`2.全链路脱敏配置2.1`动态脱敏管道`2.2静态脱敏模板3.`脱敏算法性能对比`3.1算法性能矩阵3.2存储成本分析4.企业级合规方案4.1金融行业案例4.2医疗行业方案5.合规性验证方案5.1自动化检查脚本5.2审计检查清单6.
  • 通义万相2.1：AI视频生成迎来“质变”，运镜、文字、物理规律全面突破 that's boy 人工智能通义万象2.1chatgptopenaiqwenAI作画AI编程
    AI视频生成，从“能看”到“惊艳”的跨越在人工智能的浪潮中，AI视频生成无疑是最受瞩目的领域之一。从最初的简单动画到如今的逼真模拟，AI视频生成技术正在快速发展，不断刷新人们的认知。近日，阿里云旗下通义万相视频生成模型宣布了2.1版本的重磅升级，不仅在性能上实现了全面提升，更在运镜、文字生成、物理规律模拟等方面取得了突破性进展，让AI视频生成真正进入了“质变”的新阶段。通义万相2.1的出现，不仅是
  • 【贪心算法2】 m0_46150269 贪心算法算法
    力扣122.买卖股票最佳时机Ⅱ链接:link思路要求最大利润，可以分解成子问题求解，在最低价格买入，最高价格卖出。假如第0天价格最低，第3天价格最高，利润=prices[3]-pricnes[0],可以将利润公式拆解成(prices[3]-prices[2])+(prices[2]-prices[1])+(prices[1]-prices[0])最终变成了求相邻两天的利润，所以可以得到一个关于利润
  • C++开源库大全 大王算法 C/C++开发实战365C++入门及项目实战宝典c++开源
    程序员要站在巨人的肩膀上，C++拥有丰富的开源库，这里包括：标准库、Web应用框架、人工智能、数据库、图片处理、机器学习、日志、代码分析等。标准库C++StandardLibrary：是一系列类和函数的集合，使用核心语言编写，也是C++ISO自身标准的一部分。
  • 基于PyTorch的深度学习——机器学习3 Wis4e 深度学习机器学习pytorch
    激活函数在神经网络中作用有很多，主要作用是给神经网络提供非线性建模能力。如果没有激活函数，那么再多层的神经网络也只能处理线性可分问题。在搭建神经网络时，如何选择激活函数？如果搭建的神经网络层数不多，选择sigmoid、tanh、relu、softmax都可以；而如果搭建的网络层次较多，那就需要小心，选择不当就可导致梯度消失问题。此时一般不宜选择sigmoid、tanh激活函数，因它们的导数都小于1
  • LangChain大模型应用开发指南-大模型Memory不止于对话 喝不喝奶茶丫 langchain人工智能大模型大模型应用AI大模型Memory大语言模型
    上节课，我我为您介绍了LangChain中最基本的链式结构，以及基于这个链式结构演化出来的ReAct对话链模型。今天我将由简入繁，为大家拆解LangChain内置的多种记忆机制。本教程将详细介绍这些记忆组件的工作原理、特性以及使用方法。【一一AGI大模型学习所有资源获取处一一】①人工智能/大模型学习路线②AI产品经理资源合集③200本大模型PDF书籍④超详细海量大模型实战项目⑤LLM大模型系统学习
  • 【贪心算法】柠檬水找零 I_Am_Me_ 贪心算法贪心算法算法
    1.题目解析860.柠檬水找零-力扣（LeetCode）2.讲解算法原理分情况讨论5---》直接收下10---》找五元，收下20----》10+5△----》5+5+5由于5元更有用，则尽可能保留5元3.代码classSolution{publicbooleanlemonadeChange(int[]bills){intfive=0,ten=0;for(intx:bills){if(x==5){f
  • leetcode 贪心算法 gufly- leetcode贪心算法算法
    刷题记录以局部最优推出整体最优，且想不到反例，则可以尝试贪心算法455.分发饼干从后向前遍历孩子数组，用大饼干满足胃口大，并统计满足小孩数量classSolution(object):deffindContentChildren(self,g,s):g.sort()s.sort()res=0ind=len(s)-1foriinrange(len(g)-1,-1,-1):ifind>=0ands[i
  • python贪心算法几个经典例子_贪心算法经典例子 weixin_39637979
    一、定义什么是贪心算法呢？所谓贪心算法是指，在对问题求解时，总是做出在当前看来最好的选择。也就是说，不从整体最优解出发来考虑，它所做出的仅是在某种意义上的局部最优解。贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，但对范围相当广泛的许多问题都能产生整体最优解或整体最优解的近似解。贪心算法的基本思路如下：1.建立数学模型来描述问题。2.把求解的问题分成若干个子问题。3.对每个子问题求解，得到每个子问题的局
  • python贪心算法几个经典例子_贪心算法及几个经典例子 weixin_39786850
    一、定义什么是贪心算法呢？所谓贪心算法是指，在对问题求解时，总是做出在当前看来最好的选择。也就是说，不从整体最优解出发来考虑，它所做出的仅是在某种意义上的局部最优解。贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，但对范围相当广泛的许多问题都能产生整体最优解或整体最优解的近似解。贪心算法的基本思路如下：1.建立数学模型来描述问题。2.把求解的问题分成若干个子问题。3.对每个子问题求解，得到每个子问题的局
  • 简单区分 五大算法分析策略（分治、动态规划、贪心、回溯、分支限界） 土味儿~ 数据结构与算法数据结构与算法
    一、分治法1、设计思想将一个难以直接解决的大问题，分割成k个规模较小的子问题，这些子问题相互独立，且与原问题相同，然后各个击破，分而治之。2、递归算法分治法常常与递归结合使用：通过反复应用分治，可以使子问题与原问题类型一致而规模不断缩小，最终使子问题缩小到很容易求出其解，由此自然导致递归算法。3、子问题规模根据分治法的分割原则，应把原问题分割成多少个子问题才比较适宜？每个子问题是否规模相同或怎样才
  • 贪心算法 tzc_fly 白景屹-算法栈贪心算法
    贪心算法框架贪心算法（greedyalgorithm）是一个容易想象但难以证明的算法，算法框架包括：可选对象集合S，S是全集；已选对象集合T；判断解是否合法的函数isValid(T)；评价解的函数payoff(T)；目标：从S中选出T，使isValid(T)为True，同时，满足payoff(T)最大；做法：从空集开始，每次增加一个元素使当前payoff最大最后求解完成需要验证是不是全局最优贪心算
  • Java常用排序算法/程序员必须掌握的8大排序算法 cugfy java
    分类： 1）插入排序（直接插入排序、希尔排序） 2）交换排序（冒泡排序、快速排序） 3）选择排序（直接选择排序、堆排序） 4）归并排序 5）分配排序（基数排序） 所需辅助空间最多：归并排序 所需辅助空间最少：堆排序 平均速度最快：快速排序 不稳定：快速排序，希尔排序，堆排序。 先来看看8种排序之间的关系：   1.直接插入排序 （1
  • 【Spark102】Spark存储模块BlockManager剖析 bit1129 manager
    Spark围绕着BlockManager构建了存储模块，包括RDD，Shuffle，Broadcast的存储都使用了BlockManager。而BlockManager在实现上是一个针对每个应用的Master/Executor结构，即Driver上BlockManager充当了Master角色，而各个Slave上(具体到应用范围，就是Executor)的BlockManager充当了Slave角色
  • linux 查看端口被占用情况详解 daizj linux端口占用netstatlsof
    经常在启动一个程序会碰到端口被占用，这里讲一下怎么查看端口是否被占用，及哪个程序占用，怎么Kill掉已占用端口的程序   1、lsof -i:port port为端口号   [root@slave /data/spark-1.4.0-bin-cdh4]# lsof -i:8080 COMMAND   PID USER   FD   TY
  • Hosts文件使用 周凡杨 hostslocahost
         一切都要从localhost说起，经常在tomcat容器起动后，访问页面时输入http://localhost:8088/index.jsp，大家都知道localhost代表本机地址，如果本机IP是10.10.134.21，那就相当于http://10.10.134.21:8088/index.jsp，有时候也会看到http: 127.0.0.1:
  • java excel工具 g21121 Java excel
    直接上代码，一看就懂，利用的是jxl： import java.io.File; import java.io.IOException; import jxl.Cell; import jxl.Sheet; import jxl.Workbook; import jxl.read.biff.BiffException; import jxl.write.Label; import
  • web报表工具finereport常用函数的用法总结（数组函数） 老A不折腾 finereportweb报表函数总结
    ADD2ARRAY ADDARRAY(array,insertArray, start):在数组第start个位置插入insertArray中的所有元素，再返回该数组。 示例： ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], [23, 43, 22], 3)返回[3, 4, 23, 43, 22, 1, 5, 7]. ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], "测试&q
  • 游戏服务器网络带宽负载计算 墙头上一根草 服务器
    家庭所安装的4M，8M宽带。其中M是指，Mbits/S 其中要提前说明的是： 8bits = 1Byte 即8位等于1字节。我们硬盘大小50G。意思是50*1024M字节，约为 50000多字节。但是网宽是以“位”为单位的，所以，8Mbits就是1M字节。是容积体积的单位。 8Mbits/s后面的S是秒。8Mbits/s意思是 每秒8M位，即每秒1M字节。 我是在计算我们网络流量时想到的
  • 我的spring学习笔记2-IoC（反向控制 依赖注入） aijuans Spring 3 系列
    IoC（反向控制 依赖注入）这是Spring提出来了，这也是Spring一大特色。这里我不用多说，我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC，下面我将介绍不用Spring的IoC。 IoC不是框架，她是java的技术，如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明： 如：程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
  • 高性能mysql 之 选择存储引擎(一) annan211 mysqlInnoDBMySQL引擎存储引擎
    1 没有特殊情况，应尽可能使用InnoDB存储引擎。   原因：InnoDB 和 MYIsAM 是mysql 最常用、使用最普遍的存储引擎。其中InnoDB是最重要、最广泛的存储引擎。她   被设计用来处理大量的短期事务。短期事务大部分情况下是正常提交的，很少有回滚的情况。InnoDB的性能和自动崩溃   恢复特性使得她在非事务型存储的需求中也非常流行，除非有非常
  • UDP网络编程 百合不是茶 UDP编程局域网组播
      UDP是基于无连接的,不可靠的传输   与TCP/IP相反       UDP实现私聊,发送方式客户端,接受方式服务器 package netUDP_sc; import java.net.DatagramPacket; import java.net.DatagramSocket; import java.net.Ine
  • JQuery对象的val()方法执行结果分析 bijian1013 JavaScriptjsjquery
            JavaScript中，如果id对应的标签不存在（同理JAVA中，如果对象不存在），则调用它的方法会报错或抛异常。在实际开发中，发现JQuery在id对应的标签不存在时，调其val()方法不会报错，结果是undefined。        
  • http请求测试实例（采用json-lib解析） bijian1013 jsonhttp
            由于fastjson只支持JDK1.5版本，因些对于JDK1.4的项目，可以采用json-lib来解析JSON数据。如下是http请求的另外一种写法，仅供参考。 package com; import java.util.HashMap; import java.util.Map; import
  • 【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成 bit1129 hessian
    在【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中介绍了基于Hessian的RPC服务的实现步骤，在那里使用Hessian提供的API完成基于Hessian的RPC服务开发和客户端调用，本文使用Spring对Hessian的集成来实现Hessian的RPC调用。   定义模型、接口和服务器端代码 |---Model    &nb
  • 【Mahout三】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup流程分析 bit1129 Mahout
    1.Mahout环境搭建  1.下载Mahout http://mirror.bit.edu.cn/apache/mahout/0.10.0/mahout-distribution-0.10.0.tar.gz    2.解压Mahout  3. 配置环境变量 vim /etc/profile export HADOOP_HOME=/home
  • nginx负载tomcat遇非80时的转发问题 ronin47
    　　nginx负载后端容器是tomcat（其它容器如WAS,JBOSS暂没发现这个问题）非８０端口，遇到跳转异常问题。解决的思路是：$host:port        详细如下： 　　 该问题是最先发现的，由于之前对nginx不是特别的熟悉所以该问题是个入门级别的： ? 1 2 3 4 5
  • java-17-在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符 bylijinnan java
    public class FirstShowOnlyOnceElement { /**Q17.在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符。如输入abaccdeff，则输出b * 1.int[] count:count[i]表示i对应字符出现的次数 * 2.将26个英文字母映射：a-z <--> 0-25 * 3.假设全部字母都是小写 */ pu
  • mongoDB 复制集 开窍的石头 mongodb
    mongo的复制集就像mysql的主从数据库，当你往其中的主复制集(primary)写数据的时候，副复制集(secondary)会自动同步主复制集(Primary)的数据,当主复制集挂掉以后其中的一个副复制集会自动成为主复制集。提供服务器的可用性。和防止当机问题             mo
  • [宇宙与天文]宇宙时代的经济学 comsci 经济
        宇宙尺度的交通工具一般都体型巨大，造价高昂。。。。。      在宇宙中进行航行，近程采用反作用力类型的发动机，需要消耗少量矿石燃料，中远程航行要采用量子或者聚变反应堆发动机，进行超空间跳跃，要消耗大量高纯度水晶体能源      以目前地球上国家的经济发展水平来讲，
  • Git忽略文件 Cwind git
         有很多文件不必使用git管理。例如Eclipse或其他IDE生成的项目文件，编译生成的各种目标或临时文件等。使用git status时，会在Untracked files里面看到这些文件列表，在一次需要添加的文件比较多时（使用git add . / git add -u），会把这些所有的未跟踪文件添加进索引。 ==== ==== ==== 一些牢骚
  • MySQL连接数据库的必须配置 dashuaifu mysql连接数据库配置
    MySQL连接数据库的必须配置   1.driverClass：com.mysql.jdbc.Driver   2.jdbcUrl：jdbc:mysql://localhost:3306/dbname   3.user：username   4.password：password   其中1是驱动名；2是url，这里的‘dbna
  • 一生要养成的60个习惯 dcj3sjt126com 习惯
    一生要养成的60个习惯 第1篇 让你更受大家欢迎的习惯 1 守时，不准时赴约,让别人等,会失去很多机会。 如何做到： ①该起床时就起床， ②养成任何事情都提前15分钟的习惯。 ③带本可以随时阅读的书，如果早了就拿出来读读。 ④有条理，生活没条理最容易耽误时间。 ⑤提前计划：将重要和不重要的事情岔开。 ⑥今天就准备好明天要穿的衣服。 ⑦按时睡觉，这会让按时起床更容易。 2 注重
  • [介绍]Yii 是什么 dcj3sjt126com PHPyii2
    Yii 是一个高性能，基于组件的 PHP 框架，用于快速开发现代 Web 应用程序。名字 Yii （读作 易）在中文里有“极致简单与不断演变”两重含义，也可看作 Yes It Is! 的缩写。 Yii 最适合做什么？ Yii 是一个通用的 Web 编程框架，即可以用于开发各种用 PHP 构建的 Web 应用。因为基于组件的框架结构和设计精巧的缓存支持，它特别适合开发大型应
  • Linux SSH常用总结 eksliang linux sshSSHD
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2186931 一、连接到远程主机   格式： ssh name@remoteserver 例如： ssh [email protected]   二、连接到远程主机指定的端口   格式： ssh name@remoteserver -p 22 例如： ssh i
  • 快速上传头像到服务端工具类FaceUtil gundumw100 android
    快速迭代用 import java.io.DataOutputStream; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOExceptio
  • jQuery入门之怎么使用 ini JavaScripthtmljqueryWebcss
    jQuery的强大我何问起（个人主页：hovertree.com）就不用多说了，那么怎么使用jQuery呢？   首先，下载jquery。下载地址：http://hovertree.com/hvtart/bjae/b8627323101a4994.htm，一个是压缩版本，一个是未压缩版本，如果在开发测试阶段，可以使用未压缩版本，实际应用一般使用压缩版本(min)。然后就在页面上引用。
  • 带filter的hbase查询优化 kane_xie 查询优化hbaseRandomRowFilter
    问题描述 hbase scan数据缓慢，server端出现LeaseException。hbase写入缓慢。   问题原因 直接原因是： hbase client端每次和regionserver交互的时候，都会在服务器端生成一个Lease,Lease的有效期由参数hbase.regionserver.lease.period确定。如果hbase scan需
  • java设计模式-单例模式 men4661273 java单例枚举反射IOC
             单例模式1，饿汉模式 //饿汉式单例类.在类初始化时，已经自行实例化 public class Singleton1 { //私有的默认构造函数 private Singleton1() {} //已经自行实例化 private static final Singleton1 singl
  • mongodb 查询某一天所有信息的3种方法，根据日期查询 qiaolevip 每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
    // mongodb的查询真让人难以琢磨，就查询单天信息，都需要花费一番功夫才行。 // 第一种方式： coll.aggregate([ {$project:{sendDate: {$substr: ['$sendTime', 0, 10]}, sendTime: 1, content:1}}, {$match:{sendDate: '2015-
  • 二维数组转换成JSON tangqi609567707 java二维数组json
    原文出处：http://blog.csdn.net/springsen/article/details/7833596 public class Demo {     public static void main(String[] args) {        String[][] blogL
  • erlang supervisor wudixiaotie erlang
    定义supervisor时，如果是监控celuesimple_one_for_one则删除children的时候就用supervisor:terminate_child (SupModuleName, ChildPid)，如果shutdown策略选择的是brutal_kill，那么supervisor会调用exit(ChildPid, kill)，这样的话如果Child的behavior是gen_
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他