- 2024年Python最新联邦学习实战-2-用FATE从零实现横向逻辑回归,面试阿里巴巴客服
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程序员python逻辑回归面试
学好Python不论是就业还是做副业赚钱都不错,但要学会Python还是要有一个学习规划。最后大家分享一份全套的Python学习资料,给那些想学习Python的小伙伴们一点帮助!一、Python所有方向的学习路线Python所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。二、学习软件工欲善其
- 解锁机器学习核心算法 | 逻辑回归:不是回归的“回归”
紫雾凌寒
AI炼金厂机器学习算法逻辑回归深度学习pythonscikit-learnmatplotlib
引言前面一篇文章我们介绍了机器学习算法中我们最先会接触到的算法——线性回归:机器学习的基石。今天我们继续学习机器学习中的另一个算法模型——逻辑回归(LogisticRegression)。一、逻辑回归:不是回归的“回归”在机器学习的庞大算法体系中,逻辑回归(LogisticRegression)虽然名字中带有“回归”,但却是一位不折不扣的“分类高手”,主要用于解决二分类问题,在众多领域发挥着关键作
- 解锁机器学习核心算法 | 支持向量机:机器学习中的分类利刃
紫雾凌寒
AI炼金厂机器学习算法支持向量机python深度学习分类人工智能
一、引言在机器学习的庞大算法体系中,有十种算法被广泛认为是最具代表性和实用性的,它们犹如机器学习领域的“十大神器”,各自发挥着独特的作用。这十大算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、K-近邻算法、K-平均算法、支持向量机、朴素贝叶斯算法、降维算法、梯度增强算法。它们涵盖了回归、分类、聚类、降维等多个机器学习任务领域,是众多机器学习应用的基础和核心。而在这十大算法中,支持向量机(Suppor
- 深度学习与图像识别:机器学习基础之回归
Shenrn_
机器学习回归深度学习
1.线性回归1.1一元线性回归1.2多元线性回归2.逻辑回归与线性回归的不同在于其将最终预测值y固定在一个范围之中2.1Sigmoid函数sigmoid函数表达式:p为预测出来的概率,范围在0-1之间,一般用于处理二分类问题,因为这个式子的一个显著特征在于:当z=0,p=0.5当z>0,p>0.5当z<0,p<0.5所以当对z进行多元线性回归表示的时候,以p的值来反映y_pre是一个不错的选择,此
- 递归消除特征法RFE筛选特征-包装法-特征选择-特征降维
糯米君_
预处理机器学习python人工智能
RFE(Recursivefeatureelimination):递归消除特征法使用一个基模型(这里使用逻辑回归)来进行多轮训练,每轮训练后,消除若干权值系数的特征,再基于新的特征集进行下一轮训练。RFE的具体步骤如下:1、初始的特征集为所有可用的特征。2、使用当前特征集进行建模,然后计算每个特征的重要性。3、删除最不重要的一个(或多个)特征,更新特征集。4、跳转到步骤2,直到完成所有特征的重要性
- 常见数据结构的简介(基本概念 & 操作 & 时间复杂度)
子诚之
编程
文章目录0.概览1.线性表、栈和队列2.数组2.1基本操作1)时间复杂度2)案例3.字符串3.1存储结构3.2基本操作1)时间复杂度2)案例:最大公共字符串4.二叉树4.1储存结构4.2基本操作1)时间复杂度2)案例:使用字典树判断字符串是否存在5.哈希/散列表5.1哈希函数5.2基本操作1)时间复杂度2)案例:构建哈希表《重学数据结构与算法》学习笔记0.概览数据结构增删查特点线性表变长栈队列数组
- 【机器学习】逻辑回归(LogisticRegression)原理与实战
GentleCP
机器学习(深度学习)逻辑回归logisticregression原理与实战机器学习
文章目录前言一、什么是逻辑回归1.1逻辑回归基础概念1.2逻辑回归核心概念二、逻辑回归Demo2.1数据准备2.2创建逻辑回归分类器2.3分类器预测三、逻辑回归实战3.1数据准备3.2数据划分与模型创建3.3预测数据评估模型四、参数选择五、总结六、参考资料本文属于我的机器学习/深度学习系列文章,点此查看系列文章目录前言本文主要通过文字和代码样例讲述逻辑回归的原理(包含逻辑回归的基础概念与推导)和实
- 机器学习里的逻辑回归Logistic Regression基本原理与应用
硅基创想家
AI-人工智能与大模型机器学习逻辑回归人工智能
LogisticRegression即逻辑回归,是一种广泛应用于机器学习和数据挖掘领域的有监督学习算法,以下从原理、应用、算法优缺点等方面进行介绍:基本原理线性回归基础:逻辑回归基于线性回归模型,其基本形式为:z=w1x1+w2x2+⋯+wnxn+bz=w_1x_1+w_2x_2+\cdots+w_nx_n+bz=w1x1+w2x2+⋯+wnxn+b其中xix_ixi是特征变量,wiw_iwi是对
- 零基础入门机器学习 -- 第四章分类问题与逻辑回归
山海青风
#机器学习机器学习分类逻辑回归python人工智能
4.1分类vs回归在机器学习中,任务通常分为两大类:回归(Regression):用于预测连续数值,如房价、温度、工资等。例如:预测明天的气温(28.5°C)。预测一辆二手车的价格(30,000元)。分类(Classification):用于预测离散类别,如垃圾邮件vs正常邮件。例如:判断一封邮件是否是垃圾邮件(“垃圾邮件”or“正常邮件”)。预测一个贷款申请是否会被批准(“批准”or“拒绝”)。
- 【收藏不迷路】380种群智能优化算法-Matlab代码免费获取(截至2025.2.14)
88号技师
智能优化算法算法matlab优化算法人工智能
群智能优化算法可以作为很好的工具来解决许多实际问题,如特征选择、图像分割、医学诊断,经济排放调度问题,植物病害识别,工程设计,PID优化控制,设备故障诊断,机器学习模型参数整定等等。在这个领域,有一个理论:没有免费午餐(NoFreeLunch,NFL)理论。它从逻辑上证明了不存在最适合解决所有优化问题的元启发式算法。换句话说,特定的元启发式可能在一组问题上显示出非常有希望的结果,但相同的算法可能在
- C++数据结构之哈希表
LittleLionlion
数据结构c++散列表c语言
个人见解:哈希表又叫做散列表,是一种用空间换取时间的一种数据结构,哈希表本质上是一个数组,通过访问下标来快速获取数据,时间复杂度接近于O(1)。下面介绍一下其存储数据的过程。首先我们创建一个长度为7的数组现在有一个数据7需要放到这个数组中,通过除留余数法(用数据除以哈希表长度),7%7=0,余数即是数据存储在数组中的下标位置当想要获取数据7时,只需通过哈希函数(将数据进行除留余数并进行访问),获得
- 机器学习·逻辑回归
AAA顶置摸鱼
python深度学习机器学习逻辑回归人工智能
前言逻辑回归虽然名称中有“回归”,但实际上用于分类问题。基于线性回归的模型,通过使用逻辑函数(如Sigmoid函数)将线性组合的结果映射到0到1之间的概率值,用于表示属于某个类别的可能性。一、逻辑回归vs线性回归特性逻辑回归线性回归任务类型分类(二分类为主)回归(预测连续值)输出范围(0,1)(概率值)(-∞,+∞)核心函数Sigmoid函数线性函数损失函数对数损失函数(交叉熵)均方误差(MSE)
- 零基础入门机器学习 -- 第二章机器学习的基本流程
山海青风
#机器学习机器学习python人工智能
1.机器学习的五个基本步骤在机器学习项目中,我们通常遵循以下步骤:收集数据:获取数据集,例如从文件、数据库或在线资源。清洗和预处理数据:处理缺失值、去除异常数据、转换数据格式等。选择合适的模型:不同任务适合不同模型,如分类使用逻辑回归、决策树等。训练模型:让模型从数据中学习模式并调整参数。评估模型:检查模型的准确率,以判断效果是否良好。本章会通过电影评分预测的示例,帮助你快速体验从数据到模型的基本
- 机器学习算法工程师笔试选择题(1)
Ash Butterfield
机器学习算法人工智能
1.关于梯度下降的说法正确的是:A.梯度下降法可以确保找到全局最优解。B.随机梯度下降每次使用所有数据来更新参数。C.批量梯度下降(BatchGradientDescent)通常收敛更快。D.学习率过大会导致梯度下降过程震荡。答案:D(学习率过大会导致不稳定,可能震荡或无法收敛)2.在以下算法中,哪种算法属于无监督学习?A.逻辑回归B.K-近邻算法C.支持向量机D.K-均值聚类答案:D(K-均值聚
- java面试八股文(Redis 篇)
全栈小陈༻
java面试题分享java面试redis
Redis一、概述什么是RedisRedis(RemoteDictionaryServer)是一个使用C语言编写的,开源的(BSD许可)高性能非关系型(NoSQL)的键值对数据库。Redis可以存储键和五种不同类型的值之间的映射。键的类型只能为字符串,支持五种数据类型:字符串、列表、集合、散列表、有序集合。与传统数据库不同的是Redis的数据是存在内存中的,所以读写速度非常快,因此redis被广泛
- 机器学习面试笔试知识点-线性回归、逻辑回归(Logistics Regression)和支持向量机(SVM)
qq742234984
机器学习线性回归逻辑回归
机器学习面试笔试知识点-线性回归、逻辑回归LogisticsRegression和支持向量机SVM微信公众号:数学建模与人工智能一、线性回归1.线性回归的假设函数2.线性回归的损失函数(LossFunction)两者区别3.简述岭回归与Lasso回归以及使用场景4.什么场景下用L1、L2正则化5.什么是ElasticNet回归6.ElasticNet回归的使用场景7.线性回归要求因变量服从正态分布
- 线性回归、逻辑回归及SVM
@迷途小书童
机器学习
1,回归(LinearRegression)回归其实就是对已知公式的未知参数进行估计。可以简单的理解为:在给定训练样本点和已知的公式后,对于一个或多个未知参数,机器会自动枚举参数的所有可能取值(对于多个参数要枚举它们的不同组合),直到找到那个最符合样本点分布的参数(或参数组合)。当然,实际运算有一些优化算法,肯定不会去枚举的。注意,回归的前提是公式已知,否则回归无法进行。回归中的公式基本都是数据分
- 机器学习: 逻辑回归
小源学AI
人工智能机器学习逻辑回归人工智能
概念与定义逻辑回归是一种用于分类问题的统计方法。它通过计算目标变量的概率来预测类别归属,并假设数据服从伯努利分布(二分类)或多项式分布(多分类)。逻辑回归模型输出的是概率值,通常使用sigmoid函数将线性组合映射到0和1之间。1.概念逻辑回归用于解决分类问题,特别是二分类问题。它通过估计输入变量与目标变量之间的关系来预测目标变量的类别。2.定义逻辑回归是一种广义线性模型,其核心思想是将线性组合通
- 逻辑回归不能解决非线性问题,而svm可以解决
江河地笑
机器学习逻辑回归支持向量机算法
逻辑回归和支持向量机(SVM)是两种常用的分类算法,它们在处理数据时有一些不同的特点,特别是在面对非线性问题时。1.逻辑回归逻辑回归本质上是一个线性分类模型。它的目的是寻找一个最适合数据的直线(或超平面),用来将不同类别的数据分开。它的分类决策是基于输入特征的加权和,即:由于逻辑回归是线性模型,因此它只能在数据集是线性可分的情况下表现良好。如果数据的分布是非线性的,逻辑回归可能无法有效地分类,因为
- java数据结构详解!就是这么简单!(栈、队列、二叉树、红黑树等)
Java_Yhua
java二叉树数据结构
目录1.数据结构1.1栈(stack)1.2.队列(queue)1.3.链表(Link)1.4.散列表(HashTable)1.5.排序二叉树1.5.1.插入操作1.5.2.删除操作1.5.3.查询操作1.6.红黑树1.6.1.红黑树的特性1.6.2.左旋1.6.3.右旋1.6.4.添加1.6.5.删除1.7.B-TREE1.8.位图1.数据结构1.1栈(stack)栈(stack)是限制插入和删
- 数学与信息系统管理:IT架构的数学优化
AI天才研究院
计算ChatGPTDeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员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AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
数学与信息系统管理:IT架构的数学优化关键词:数学优化、信息系统管理、IT架构、线性规划、非线性规划、动态规划、启发式算法摘要:本文深入探讨了数学优化在信息系统管理中的应用及其重要性。首先,回顾了信息系统管理的发展历程和数学优化方法的基本概念,接着介绍了数学优化方法在信息系统管理中的实际应用和面临的挑战。本文通过逐步分析,详细讲解了基础数学知识、线性规划、非线性规划、动态规划和启发式算法等数学优化
- 激活函数篇 03 —— ReLU、LeakyReLU、RandomizedLeakkyReLU、PReLU、ELU
Echo-Nie
机器学习机器学习人工智能
本篇文章收录于专栏【机器学习】以下是激活函数系列的相关的所有内容:一文搞懂激活函数在神经网络中的关键作用逻辑回归:Sigmoid函数在分类问题中的应用整流线性单位函数(RectifiedLinearUnit,ReLU),又称修正线性单元,是一种人工神经网络中常用的激活函数,通常指代以斜坡函数及其变种为代表的非线性函数。ReLU(x)=max(0,x)\text{ReLU}(x)=\max(0,x
- 激活函数篇 02 —— 双曲正切函数tanh
Echo-Nie
机器学习机器学习人工智能双曲正切函数tanh激活函数
本篇文章收录于专栏【机器学习】以下是激活函数系列的相关的所有内容:一文搞懂激活函数在神经网络中的关键作用逻辑回归:Sigmoid函数在分类问题中的应用tanh(x)=ex−e−xex+e−x\tanh(x)=\frac{e^x-e^{-x}}{e^x+e^{-x}}tanh(x)=ex+e−xex−e−x定义域:(−∞,+∞)(-\infty,+\infty)(−∞,+∞)值域:(−1,1)(-
- 【人工智能-初级】第20章 使用 Matplotlib 和 Seaborn 进行数据可视化
若北辰
人工智能信息可视化人工智能matplotlib
【人工智能-初级】系列专栏【人工智能-初级】第1章人工智能概述【人工智能-初级】第2章机器学习入门:从线性回归开始【人工智能-初级】第3章k-最近邻算法(KNN):分类和Python实现【人工智能-初级】第4章用Python实现逻辑回归:从数据到模型【人工智能-初级】第5章支持向量机(SVM):原理解析与代码实现【人工智能-初级】第6章决策树和随机森林:浅显易懂的介绍及Python实践【人工智能-
- 机器学习算法分类
和风化雨
人工智能机器学习算法分类
机器学习算法可以根据不同的标准进行分类,常见的分类方式包括根据学习方式和算法功能进行分类。以下是详细的分类介绍:1.根据学习方式进行分类1.1监督学习(SupervisedLearning)监督学习是指在训练过程中,输入数据(特征)和输出数据(标签)都是已知的。算法通过学习输入和输出之间的映射关系,来预测新数据的输出。应用场景:分类问题(如垃圾邮件检测)、回归问题(如房价预测)。常见算法:逻辑回归
- Python模型上线pmml以及自定义函数转换(1)
jin_tmac
机器学习与数据挖掘pythonpythonsklearn
通常xgb或lgb模型通过pmml上线都比较简单,但是逻辑回归模型因为涉及到woe的转换,就要通过自定义转换函数的方式来实现。1、常规转换-模型训练好之后立即转换importjoblibfromsklearn2pmmlimportPMMLPipeline,sklearn2pmml#保存模型python可读入defdump(clf,fp='clf'):joblib.dump(feature_name
- (二)逻辑回归:sigmoid函数
xueren151
https://blog.csdn.net/t46414704152abc/article/details/79574003
- 自定义数据集 使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型,然后保存模型后再加载模型进行预测
sirius12345123
pytorch逻辑回归人工智能
importtorchimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnfromtorch.utils.dataimportDataLoader,TensorDatasetdata=np.array([[-0.5,7.7],[1.8,98.5],[0.9,57.8],[0.4,39.2],[-1.4,-15.7],[-1.4,-37.3],[-1.8,-49.1],[1.5,75.
- 六。自定义数据集 使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型,然后保存模型后再加载模型进行预测
菜狗woc
pytorch逻辑回归人工智能
importtorchimporttorch.nnasnnfromtorch.utils.dataimportDatasetimportnumpyasnp#自定义数据集类classCustomDataset(Dataset):def__init__(self,x_data,y_data):self.x_data=torch.from_numpy(x_data).float()self.y_data
- 机器学习算法-逻辑回归
Larkin88
机器学习算法逻辑回归
机器学习算法-逻辑回归1.K-近邻算法(略)2.线性回归(略)3.逻辑回归3.1逻辑回归介绍逻辑回归(LogisticRegression)是机器学习中的一种分类模型,逻辑回归是一种分类算法,虽然名字中带有回归,但是它与回归之间有一定的练习。由于算法的简单和高效,在实际中应用非常广泛。1、逻辑回归的应用场景广告点击率是否为垃圾邮件是否患病金融诈骗虚假账号2逻辑回归的原理2.1输入$$h(w)=w_
- 强大的销售团队背后 竟然是大数据分析的身影
蓝儿唯美
数据分析
Mark Roberge是HubSpot的首席财务官,在招聘销售职位时使用了大量数据分析。但是科技并没有挤走直觉。
大家都知道数理学家实际上已经渗透到了各行各业。这些热衷数据的人们通过处理数据理解商业流程的各个方面,以重组弱点,增强优势。
Mark Roberge是美国HubSpot公司的首席财务官,HubSpot公司在构架集客营销现象方面出过一份力——因此他也是一位数理学家。他使用数据分析
- Haproxy+Keepalived高可用双机单活
bylijinnan
负载均衡keepalivedhaproxy高可用
我们的应用MyApp不支持集群,但要求双机单活(两台机器:master和slave):
1.正常情况下,只有master启动MyApp并提供服务
2.当master发生故障时,slave自动启动本机的MyApp,同时虚拟IP漂移至slave,保持对外提供服务的IP和端口不变
F5据说也能满足上面的需求,但F5的通常用法都是双机双活,单活的话还没研究过
服务器资源
10.7
- eclipse编辑器中文乱码问题解决
0624chenhong
eclipse乱码
使用Eclipse编辑文件经常出现中文乱码或者文件中有中文不能保存的问题,Eclipse提供了灵活的设置文件编码格式的选项,我们可以通过设置编码 格式解决乱码问题。在Eclipse可以从几个层面设置编码格式:Workspace、Project、Content Type、File
本文以Eclipse 3.3(英文)为例加以说明:
1. 设置Workspace的编码格式:
Windows-&g
- 基础篇--resources资源
不懂事的小屁孩
android
最近一直在做java开发,偶尔敲点android代码,突然发现有些基础给忘记了,今天用半天时间温顾一下resources的资源。
String.xml 字符串资源 涉及国际化问题
http://www.2cto.com/kf/201302/190394.html
string-array
- 接上篇补上window平台自动上传证书文件的批处理问卷
酷的飞上天空
window
@echo off
: host=服务器证书域名或ip,需要和部署时服务器的域名或ip一致 ou=公司名称, o=公司名称
set host=localhost
set ou=localhost
set o=localhost
set password=123456
set validity=3650
set salias=s
- 企业物联网大潮涌动:如何做好准备?
蓝儿唯美
企业
物联网的可能性也许是无限的。要找出架构师可以做好准备的领域然后利用日益连接的世界。
尽管物联网(IoT)还很新,企业架构师现在也应该为一个连接更加紧密的未来做好计划,而不是跟上闸门被打开后的集成挑战。“问题不在于物联网正在进入哪些领域,而是哪些地方物联网没有在企业推进,” Gartner研究总监Mike Walker说。
Gartner预测到2020年物联网设备安装量将达260亿,这些设备在全
- spring学习——数据库(mybatis持久化框架配置)
a-john
mybatis
Spring提供了一组数据访问框架,集成了多种数据访问技术。无论是JDBC,iBATIS(mybatis)还是Hibernate,Spring都能够帮助消除持久化代码中单调枯燥的数据访问逻辑。可以依赖Spring来处理底层的数据访问。
mybatis是一种Spring持久化框架,要使用mybatis,就要做好相应的配置:
1,配置数据源。有很多数据源可以选择,如:DBCP,JDBC,aliba
- Java静态代理、动态代理实例
aijuans
Java静态代理
采用Java代理模式,代理类通过调用委托类对象的方法,来提供特定的服务。委托类需要实现一个业务接口,代理类返回委托类的实例接口对象。
按照代理类的创建时期,可以分为:静态代理和动态代理。
所谓静态代理: 指程序员创建好代理类,编译时直接生成代理类的字节码文件。
所谓动态代理: 在程序运行时,通过反射机制动态生成代理类。
一、静态代理类实例:
1、Serivce.ja
- Struts1与Struts2的12点区别
asia007
Struts1与Struts2
1) 在Action实现类方面的对比:Struts 1要求Action类继承一个抽象基类;Struts 1的一个具体问题是使用抽象类编程而不是接口。Struts 2 Action类可以实现一个Action接口,也可以实现其他接口,使可选和定制的服务成为可能。Struts 2提供一个ActionSupport基类去实现常用的接口。即使Action接口不是必须实现的,只有一个包含execute方法的P
- 初学者要多看看帮助文档 不要用js来写Jquery的代码
百合不是茶
jqueryjs
解析json数据的时候需要将解析的数据写到文本框中, 出现了用js来写Jquery代码的问题;
1, JQuery的赋值 有问题
代码如下: data.username 表示的是: 网易
$("#use
- 经理怎么和员工搞好关系和信任
bijian1013
团队项目管理管理
产品经理应该有坚实的专业基础,这里的基础包括产品方向和产品策略的把握,包括设计,也包括对技术的理解和见识,对运营和市场的敏感,以及良好的沟通和协作能力。换言之,既然是产品经理,整个产品的方方面面都应该能摸得出门道。这也不懂那也不懂,如何让人信服?如何让自己懂?就是不断学习,不仅仅从书本中,更从平时和各种角色的沟通
- 如何为rich:tree不同类型节点设置右键菜单
sunjing
contextMenutreeRichfaces
组合使用target和targetSelector就可以啦,如下: <rich:tree id="ruleTree" value="#{treeAction.ruleTree}" var="node" nodeType="#{node.type}"
selectionChangeListener=&qu
- 【Redis二】Redis2.8.17搭建主从复制环境
bit1129
redis
开始使用Redis2.8.17
Redis第一篇在Redis2.4.5上搭建主从复制环境,对它的主从复制的工作机制,真正的惊呆了。不知道Redis2.8.17的主从复制机制是怎样的,Redis到了2.4.5这个版本,主从复制还做成那样,Impossible is nothing! 本篇把主从复制环境再搭一遍看看效果,这次在Unbuntu上用官方支持的版本。 Ubuntu上安装Red
- JSONObject转换JSON--将Date转换为指定格式
白糖_
JSONObject
项目中,经常会用JSONObject插件将JavaBean或List<JavaBean>转换为JSON格式的字符串,而JavaBean的属性有时候会有java.util.Date这个类型的时间对象,这时JSONObject默认会将Date属性转换成这样的格式:
{"nanos":0,"time":-27076233600000,
- JavaScript语言精粹读书笔记
braveCS
JavaScript
【经典用法】:
//①定义新方法
Function .prototype.method=function(name, func){
this.prototype[name]=func;
return this;
}
//②给Object增加一个create方法,这个方法创建一个使用原对
- 编程之美-找符合条件的整数 用字符串来表示大整数避免溢出
bylijinnan
编程之美
import java.util.LinkedList;
public class FindInteger {
/**
* 编程之美 找符合条件的整数 用字符串来表示大整数避免溢出
* 题目:任意给定一个正整数N,求一个最小的正整数M(M>1),使得N*M的十进制表示形式里只含有1和0
*
* 假设当前正在搜索由0,1组成的K位十进制数
- 读书笔记
chengxuyuancsdn
读书笔记
1、Struts访问资源
2、把静态参数传递给一个动作
3、<result>type属性
4、s:iterator、s:if c:forEach
5、StringBuilder和StringBuffer
6、spring配置拦截器
1、访问资源
(1)通过ServletActionContext对象和实现ServletContextAware,ServletReque
- [通讯与电力]光网城市建设的一些问题
comsci
问题
信号防护的问题,前面已经说过了,这里要说光网交换机与市电保障的关系
我们过去用的ADSL线路,因为是电话线,在小区和街道电力中断的情况下,只要在家里用笔记本电脑+蓄电池,连接ADSL,同样可以上网........
 
- oracle 空间RESUMABLE
daizj
oracle空间不足RESUMABLE错误挂起
空间RESUMABLE操作 转
Oracle从9i开始引入这个功能,当出现空间不足等相关的错误时,Oracle可以不是马上返回错误信息,并回滚当前的操作,而是将操作挂起,直到挂起时间超过RESUMABLE TIMEOUT,或者空间不足的错误被解决。
这一篇简单介绍空间RESUMABLE的例子。
第一次碰到这个特性是在一次安装9i数据库的过程中,在利用D
- 重构第一次写的线程池
dieslrae
线程池 python
最近没有什么学习欲望,修改之前的线程池的计划一直搁置,这几天比较闲,还是做了一次重构,由之前的2个类拆分为现在的4个类.
1、首先是工作线程类:TaskThread,此类为一个工作线程,用于完成一个工作任务,提供等待(wait),继续(proceed),绑定任务(bindTask)等方法
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf8 -*-
- C语言学习六指针
dcj3sjt126com
c
初识指针,简单示例程序:
/*
指针就是地址,地址就是指针
地址就是内存单元的编号
指针变量是存放地址的变量
指针和指针变量是两个不同的概念
但是要注意: 通常我们叙述时会把指针变量简称为指针,实际它们含义并不一样
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int * p; // p是变量的名字, int *
- yii2 beforeSave afterSave beforeDelete
dcj3sjt126com
delete
public function afterSave($insert, $changedAttributes)
{
parent::afterSave($insert, $changedAttributes);
if($insert) {
//这里是新增数据
} else {
//这里是更新数据
}
}
 
- timertask
shuizhaosi888
timertask
java.util.Timer timer = new java.util.Timer(true);
// true 说明这个timer以daemon方式运行(优先级低,
// 程序结束timer也自动结束),注意,javax.swing
// 包中也有一个Timer类,如果import中用到swing包,
// 要注意名字的冲突。
TimerTask task = new
- Spring Security(13)——session管理
234390216
sessionSpring Security攻击保护超时
session管理
目录
1.1 检测session超时
1.2 concurrency-control
1.3 session 固定攻击保护
 
- 公司项目NODEJS实践0.3[ mongo / session ...]
逐行分析JS源代码
mongodbsessionnodejs
http://www.upopen.cn
一、前言
书接上回,我们搭建了WEB服务端路由、模板等功能,完成了register 通过ajax与后端的通信,今天主要完成数据与mongodb的存取,实现注册 / 登录 /
- pojo.vo.po.domain区别
LiaoJuncai
javaVOPOJOjavabeandomain
POJO = "Plain Old Java Object",是MartinFowler等发明的一个术语,用来表示普通的Java对象,不是JavaBean, EntityBean 或者 SessionBean。POJO不但当任何特殊的角色,也不实现任何特殊的Java框架的接口如,EJB, JDBC等等。
即POJO是一个简单的普通的Java对象,它包含业务逻辑
- Windows Error Code
OhMyCC
windows
0 操作成功完成.
1 功能错误.
2 系统找不到指定的文件.
3 系统找不到指定的路径.
4 系统无法打开文件.
5 拒绝访问.
6 句柄无效.
7 存储控制块被损坏.
8 存储空间不足, 无法处理此命令.
9 存储控制块地址无效.
10 环境错误.
11 试图加载格式错误的程序.
12 访问码无效.
13 数据无效.
14 存储器不足, 无法完成此操作.
15 系
- 在storm集群环境下发布Topology
roadrunners
集群stormtopologyspoutbolt
storm的topology设计和开发就略过了。本章主要来说说如何在storm的集群环境中,通过storm的管理命令来发布和管理集群中的topology。
1、打包
打包插件是使用maven提供的maven-shade-plugin,详细见maven-shade-plugin。
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.
- 为什么不允许代码里出现“魔数”
tomcat_oracle
java
在一个新项目中,我最先做的事情之一,就是建立使用诸如Checkstyle和Findbugs之类工具的准则。目的是制定一些代码规范,以及避免通过静态代码分析就能够检测到的bug。 迟早会有人给出案例说这样太离谱了。其中的一个案例是Checkstyle的魔数检查。它会对任何没有定义常量就使用的数字字面量给出警告,除了-1、0、1和2。 很多开发者在这个检查方面都有问题,这可以从结果
- zoj 3511 Cake Robbery(线段树)
阿尔萨斯
线段树
题目链接:zoj 3511 Cake Robbery
题目大意:就是有一个N边形的蛋糕,切M刀,从中挑选一块边数最多的,保证没有两条边重叠。
解题思路:有多少个顶点即为有多少条边,所以直接按照切刀切掉点的个数排序,然后用线段树维护剩下的还有哪些点。
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <vector&