- 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
- 退火模拟算法c语言程序,模拟退火算法实例(c++ 与 c# 实现)
weixin_39799825
退火模拟算法c语言程序
此片文章主要参考CSDN博主里头的一篇文章,将自己的理解写下来,以方便后期的查阅。一、C++实现1.已知平面上若干点坐标(xi,yi),求平面上一点p(x,y),到这些点的总距离最小。思路:取所有点的均值为目标点。计算全部点与目标点求差值的和,将目标点以一定系数朝着总和的方向移动,得到新的目标点。//求最小距离//限制条件:10.02)//0.02为温度的下限,若温度为temp达到下限,则停止搜索
- 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
- LeetCode 热题 100 Day01
庄园特聘拆椅狂魔
刷题训练营leetcode数据结构算法
哈希模块哈希结构:哈希结构,即hashtable,哈希表|散列表结构。图摘自《代码随想录》哈希表本质上表示的元素和索引的一种映射关系。若查找某个数组中第n个元素,有两种方法:1.从头遍历,复杂度:O(n)2.使用数组这种hash结构,根据下标(索引)来查找,复杂度:O(1)实现了快速判断元素是否出现在集合里。哈希函数:哈希函数指:根据映射关系,构造hash表的方法哈希碰撞:当根据映射方法进行映射,
- 布隆过滤器
shuff1e
如果想要判断一个元素是不是在一个集合里,一般想到的是将所有元素保存起来,然后通过比较确定。,树等等数据结构都是这种思路.但是随着集合中元素的增加,我们需要的存储空间越来越大,检索速度也越来越慢(O(n),O(logn))。不过世界上还有一种叫作散列表(又叫哈希表,Hashtable)的数据结构。它可以通过一个Hash函数将一个元素映射成一个位阵列(Bitarray)中的一个点。这样一来,我们只要看
- 机器学习网格搜索超参数优化实战(随机森林) ##4
恒c
机器学习随机森林人工智能
文章目录基于Kaggle电信用户流失案例数据(可在官网进行下载)数据预处理模块时序特征衍生第一轮网格搜索第二轮搜索第三轮搜索第四轮搜索第五轮搜索基于Kaggle电信用户流失案例数据(可在官网进行下载)导入库#基础数据科学运算库importnumpyasnpimportpandasaspd#可视化库importseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt#时间模块
- 常用的模型集成方法介绍:bagging、boosting 、stacking
weixin_30585437
人工智能c/c++数据结构与算法
本文介绍了集成学习的各种概念,并给出了一些必要的关键信息,以便读者能很好地理解和使用相关方法,并且能够在有需要的时候设计出合适的解决方案。本文将讨论一些众所周知的概念,如自助法、自助聚合(bagging)、随机森林、提升法(boosting)、堆叠法(stacking)以及许多其它的基础集成学习模型。为了使所有这些方法之间的联系尽可能清晰,我们将尝试在一个更广阔和逻辑性更强的框架中呈现它们,希望这
- GEE:关于在GEE平台上进行回归计算的若干问题
_养乐多_
GEEGEEjavascript遥感图像处理云计算回归
作者:CSDN@_养乐多_记录一些在GoogleEarthEngine(GEE)平台上进行机器学习回归计算的问题和解释。文章目录一、回归1.1问:GEE平台上可以进行哪些机器学习回归算法?1.2问:为什么只有这四种?哪个精度高?1.3问:GEE上能否运行深度学习算法?一、回归1.1问:GEE平台上可以进行哪些机器学习回归算法?答:GEE平台上有四种机器学习回归算法,分别是随机森林回归、CART(C
- AI算法初识之分类汇总
初心不忘产学研
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
- 数据结构1.0(基础)
Network porter
日常数据结构前端
近java的介绍,文章目录第一章、数据结构1、数据结构?2、常用的数据结构数据结构?逻辑结构and物理结构第二章、数据结构基本介绍2.1、数组(Array)2.2、堆栈(Stack)2.3、队列(Queue)2.4、链表(LinkedList)2.5、树(Tree)2.6、散列表(Hashtable)哈希表2.7、堆,堆积(Heap)2.8、图(Graph)参考文章参考维基百科and菜鸟教程等第一
- 机器学习4----随机森林
pyniu
机器学习机器学习随机森林人工智能
importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.datasetsimportload_irisdata,target=load_iris(return_X_y=True)data.shapedatafromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitx_train,x_test,y_train,y_test=tra
- 哈希表 ?
自律即自由w
散列表哈希算法数据结构
哈希表首先什么是哈希表,哈希表(英文名字为Hashtable,国内也有一些算法书籍翻译为散列表,大家看到这两个名称知道都是指hashtable就可以了)。哈希表是根据关键码的值而直接进行访问的数据结构。这么这官方的解释可能有点懵,其实直白来讲其实数组就是一张哈希表。哈希表中关键码就是数组的索引下标,然后通过下标直接访问数组中的元素,如下图所示:那么哈希表能解决什么问题呢,一般哈希表都是用来快速判断
- LinkedHashMap源码简读
tinyvampirepudg
LinkedHashMap源码简读1、LinkedHashMap继承自HashMap,HashMap具有的特性它都具有。2、实际上,LinkedHashMap是通过双向链表和散列表这两种数据组合实现的。LinkedHashMap中的“Linked”实际上指的是双向链表,并非指“用链表法解决散列冲突”。3、LinkedHashMap不仅支持按照插入顺序遍历数据,还支持按照访问顺序来遍历数据。通过设置
- FEELnc: LncRNA注释工具
小潤澤
简介这是一款2017年发表在NAR上的注释LncRNA的工具,FEELnc:atoolforlongnon-codingRNAannotationanditsapplicationtothedogtranscriptome,该软件基于随机森林二分类器来对LncRNA与mRNA进行分类预测模块FEELnc主要的工作模块分为3个,分别是:1.FEELnc_filter.pl;2.FEELnc_codp
- Acwing---840. 模拟散列表
amant 柒少
#Acwing刷题散列表数据结构java算法
模拟散列表1.题目2.基本思想3.代码实现1.题目维护一个集合,支持如下几种操作:Ix,插入一个整数x;Qx,询问整数x是否在集合中出现过;现在要进行NNN次操作,对于每个询问操作输出对应的结果。输入格式第一行包含整数NNN,表示操作数量。接下来NNN行,每行包含一个操作指令,操作指令为Ix,Qx中的一种。输出格式对于每个询问指令Qx,输出一个询问结果,如果xxx在集合中出现过,则输出Yes,否则
- TreeMap就这么简单【源码剖析】
Java3y
前言声明,本文用得是jdk1.8前面章节回顾:Collection总览List集合就这么简单【源码剖析】Map集合、散列表、红黑树介绍HashMap就是这么简单【源码剖析】LinkedHashMap就这么简单【源码剖析】本篇主要讲解TreeMap~看这篇文章之前最好是有点数据结构的基础:Java实现单向链表栈和队列就是这么简单二叉树就这么简单当然了,如果讲得有错的地方还请大家多多包涵并不吝在评论去
- 【数据结构】哈希表的开散列和闭散列模拟
深度搜索
数据结构散列表数据结构哈希算法
哈希思想在顺序和树状结构中,元素的存储与其存储位置之间是没有对应关系,因此在查找一个元素时,必须要经过多次的比较。顺序查找的时间复杂度为0(N),树的查找时间复杂度为log(N)。我们最希望的搜索方式:通过元素的特性,不需要对比查找,而是直接找到某个元素。这一个通过key与存储位置建立一一的思想就是hash思想。哈希表就是基于哈希思想的一种具体实现。哈希表也叫散列表,是一种数据结构。无论有多少条数
- 介绍一款单细胞细胞类型注释软件-scibet
生信阿拉丁
作者:童蒙编辑:amethyst引言随着技术的进步,测序成本的降低,单细胞转录组的数据呈指数级的爆发。许多组织都发布了关于详细的单细胞图谱计划,例如小鼠单细胞开源数据库TabulaMuris,小鼠器官发生细胞图谱MOCA,人类细胞图谱HCA等。之前注释和分类方法大多是根据机器学习的非监督聚类的方法,例如随机森林(RF)或者支持向量机(SVM),这些工具耗时长,计算资源消耗大。因此,使用已有标注的数
- 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
- 数据结构哈希表
自身就是太阳
散列表算法数据结构
这里个大家用数组来模拟哈希表法一:拉链法法二:开放寻址法/**Project:11_哈希表*FileCreated:Sunday,January17th2021,2:11:23pm*Author:Bug-Free*Problem:AcWing840.模拟散列表拉链法*/#include#includeusingnamespacestd;constintN=1e5+3;//取大于1e5的第一个质数,
- 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
- ThreadLocal 和神奇的数字 0x61c88647
Java耕耘者
这篇文章会详细阐述ThreadLocal的内部结构及其原理,以及神奇的0x61c88647在Java1.4之前,ThreadLocals会产生线程间的竞争,无法写出高性能的代码.Java1.5改变了它的实现,下面详细阐述ThreadLocal的内部结构和原理,并分析为了解决散列表的冲突而引入的神奇的hashcode:0x61c886471.ThreadLocal应用场景先举个在平时工作中经常用到的
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深度搜索
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- 模拟退火算法
aaa8db431342
学号:17020150083姓名:许学同原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_40562999/article/details/80853354【嵌牛导读】著名的模拟退火算法,它是一种基于蒙特卡洛思想设计的近似求解最优化问题的方法。【嵌牛鼻子】模拟退火算法【嵌牛正文】一点历史——如果你不感兴趣,可以跳过美国物理学家N.Metropolis和同仁在1953年发表研究复杂
- 智慧海洋建设-Task4模型建立
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模型建立:bagging方法--随机森林:太耗时间了。boosting方法:lightGBM模型:https://blog.csdn.net/wuzhongqiang/article/details/105350579Xgboost模型:https://blog.csdn.net/wuzhongqiang/article/details/104854890集成模型集成方法(ensemblemeth
- 数据结构与算法第一讲: [基础与线性表]
致青春_bf42
数据结构是计算机存储、组织数据的方式。数据结构分别为逻辑结构、(存储)物理结构和数据的运算三个部分。常见的数据结构有:队列,树,堆,数组,栈,链表,涂,散列表等。第一节:数据结构概述数据结构(datastructure)是带有结构特性的数据元素的集合,它研究的是数据的逻辑结构和数据的物理结构以及它们之间的相互关系,并对这种结构定义相适应的运算,设计出相应的算法,并确保经过这些运算以后所得到的新结构
- 算法刷题框架
洒水水儿
刷算法笔记算法
前言:最近积累了一些算法题量,正在刷东神的算法笔记,监督自己+记录下读后启发,顺便帮助道友们阅读数据结构这一部分老生常谈,数据的存储方式只有顺序存储和链式存储。最基本的数组和链表对应这两者,栈和队列都可以用顺序存储和链式存储实现;图的两种表示方法,邻接表就是链表,邻接矩阵就是二维数组;散列表就是通过散列函数把键映射到一个大数组里;树用数组实现就是堆,因为堆是一个完全二叉树,用数组存储不需要节点指针
- 【数据结构】八大数据结构分类
咖喱年糕
数据结构与算法数据结构
本文目录:数据结构分类1、数组2、栈3、队列4、链表5、树6、散列表7、堆8、图数据结构分类数据结构是指相互之间存在着一种或多种关系的数据元素的集合和该集合中数据元素之间的关系组成。常用的数据结构有:数组,栈,链表,队列,树,图,堆,散列表等,如图所示:每一种数据结构都有着独特的数据存储方式,下面为大家介绍它们的结构和优缺点。1、数组数组是可以再内存中连续存储多个元素的结构,在内存中的分配也是连续
- Spring中@Value注解,需要注意的地方
无量
springbean@Valuexml
Spring 3以后,支持@Value注解的方式获取properties文件中的配置值,简化了读取配置文件的复杂操作
1、在applicationContext.xml文件(或引用文件中)中配置properties文件
<bean id="appProperty"
class="org.springframework.beans.fac
- mongoDB 分片
开窍的石头
mongodb
mongoDB的分片。要mongos查询数据时候 先查询configsvr看数据在那台shard上,configsvr上边放的是metar信息,指的是那条数据在那个片上。由此可以看出mongo在做分片的时候咱们至少要有一个configsvr,和两个以上的shard(片)信息。
第一步启动两台以上的mongo服务
&nb
- OVER(PARTITION BY)函数用法
0624chenhong
oracle
这篇写得很好,引自
http://www.cnblogs.com/lanzi/archive/2010/10/26/1861338.html
OVER(PARTITION BY)函数用法
2010年10月26日
OVER(PARTITION BY)函数介绍
开窗函数 &nb
- Android开发中,ADB server didn't ACK 解决方法
一炮送你回车库
Android开发
首先通知:凡是安装360、豌豆荚、腾讯管家的全部卸载,然后再尝试。
一直没搞明白这个问题咋出现的,但今天看到一个方法,搞定了!原来是豌豆荚占用了 5037 端口导致。
参见原文章:一个豌豆荚引发的血案——关于ADB server didn't ACK的问题
简单来讲,首先将Windows任务进程中的豌豆荚干掉,如果还是不行,再继续按下列步骤排查。
&nb
- canvas中的像素绘制问题
换个号韩国红果果
JavaScriptcanvas
pixl的绘制,1.如果绘制点正处于相邻像素交叉线,绘制x像素的线宽,则从交叉线分别向前向后绘制x/2个像素,如果x/2是整数,则刚好填满x个像素,如果是小数,则先把整数格填满,再去绘制剩下的小数部分,绘制时,是将小数部分的颜色用来除以一个像素的宽度,颜色会变淡。所以要用整数坐标来画的话(即绘制点正处于相邻像素交叉线时),线宽必须是2的整数倍。否则会出现不饱满的像素。
2.如果绘制点为一个像素的
- 编码乱码问题
灵静志远
javajvmjsp编码
1、JVM中单个字符占用的字节长度跟编码方式有关,而默认编码方式又跟平台是一一对应的或说平台决定了默认字符编码方式;2、对于单个字符:ISO-8859-1单字节编码,GBK双字节编码,UTF-8三字节编码;因此中文平台(中文平台默认字符集编码GBK)下一个中文字符占2个字节,而英文平台(英文平台默认字符集编码Cp1252(类似于ISO-8859-1))。
3、getBytes()、getByte
- java 求几个月后的日期
darkranger
calendargetinstance
Date plandate = planDate.toDate();
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
Calendar cal = Calendar.getInstance();
cal.setTime(plandate);
// 取得三个月后时间
cal.add(Calendar.M
- 数据库设计的三大范式(通俗易懂)
aijuans
数据库复习
关系数据库中的关系必须满足一定的要求。满足不同程度要求的为不同范式。数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范。只有理解数据库的设计范式,才能设计出高效率、优雅的数据库,否则可能会设计出错误的数据库.
目前,主要有六种范式:第一范式、第二范式、第三范式、BC范式、第四范式和第五范式。满足最低要求的叫第一范式,简称1NF。在第一范式基础上进一步满足一些要求的为第二范式,简称2NF。其余依此类推。
- 想学工作流怎么入手
atongyeye
jbpm
工作流在工作中变得越来越重要,很多朋友想学工作流却不知如何入手。 很多朋友习惯性的这看一点,那了解一点,既不系统,也容易半途而废。好比学武功,最好的办法是有一本武功秘籍。研究明白,则犹如打通任督二脉。
系统学习工作流,很重要的一本书《JBPM工作流开发指南》。
本人苦苦学习两个月,基本上可以解决大部分流程问题。整理一下学习思路,有兴趣的朋友可以参考下。
1 首先要
- Context和SQLiteOpenHelper创建数据库
百合不是茶
androidContext创建数据库
一直以为安卓数据库的创建就是使用SQLiteOpenHelper创建,但是最近在android的一本书上看到了Context也可以创建数据库,下面我们一起分析这两种方式创建数据库的方式和区别,重点在SQLiteOpenHelper
一:SQLiteOpenHelper创建数据库:
1,SQLi
- 浅谈group by和distinct
bijian1013
oracle数据库group bydistinct
group by和distinct只了去重意义一样,但是group by应用范围更广泛些,如分组汇总或者从聚合函数里筛选数据等。
譬如:统计每id数并且只显示数大于3
select id ,count(id) from ta
- vi opertion
征客丶
macoprationvi
进入 command mode (命令行模式)
按 esc 键
再按 shift + 冒号
注:以下命令中 带 $ 【在命令行模式下进行】,不带 $ 【在非命令行模式下进行】
一、文件操作
1.1、强制退出不保存
$ q!
1.2、保存
$ w
1.3、保存并退出
$ wq
1.4、刷新或重新加载已打开的文件
$ e
二、光标移动
2.1、跳到指定行
数字
- 【Spark十四】深入Spark RDD第三部分RDD基本API
bit1129
spark
对于K/V类型的RDD,如下操作是什么含义?
val rdd = sc.parallelize(List(("A",3),("C",6),("A",1),("B",5))
rdd.reduceByKey(_+_).collect
reduceByKey在这里的操作,是把
- java类加载机制
BlueSkator
java虚拟机
java类加载机制
1.java类加载器的树状结构
引导类加载器
^
|
扩展类加载器
^
|
系统类加载器
java使用代理模式来完成类加载,java的类加载器也有类似于继承的关系,引导类是最顶层的加载器,它是所有类的根加载器,它负责加载java核心库。当一个类加载器接到装载类到虚拟机的请求时,通常会代理给父类加载器,若已经是根加载器了,就自己完成加载。
虚拟机区分一个Cla
- 动态添加文本框
BreakingBad
文本框
<script> var num=1; function AddInput() { var str=""; str+="<input 
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-单例模式
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/
public class Singleton {
}
/*
* 懒汉模式。注意,getInstance如果在多线程环境中调用,需要加上synchronized,否则存在线程不安全问题
*/
class LazySingleton
- iOS应用打包发布常见问题
chenhbc
iosiOS发布iOS上传iOS打包
这个月公司安排我一个人做iOS客户端开发,由于急着用,我先发布一个版本,由于第一次发布iOS应用,期间出了不少问题,记录于此。
1、使用Application Loader 发布时报错:Communication error.please use diagnostic mode to check connectivity.you need to have outbound acc
- 工作流复杂拓扑结构处理新思路
comsci
设计模式工作算法企业应用OO
我们走的设计路线和国外的产品不太一样,不一样在哪里呢? 国外的流程的设计思路是通过事先定义一整套规则(类似XPDL)来约束和控制流程图的复杂度(我对国外的产品了解不够多,仅仅是在有限的了解程度上面提出这样的看法),从而避免在流程引擎中处理这些复杂的图的问题,而我们却没有通过事先定义这样的复杂的规则来约束和降低用户自定义流程图的灵活性,这样一来,在引擎和流程流转控制这一个层面就会遇到很
- oracle 11g新特性Flashback data archive
daizj
oracle
1. 什么是flashback data archive
Flashback data archive是oracle 11g中引入的一个新特性。Flashback archive是一个新的数据库对象,用于存储一个或多表的历史数据。Flashback archive是一个逻辑对象,概念上类似于表空间。实际上flashback archive可以看作是存储一个或多个表的所有事务变化的逻辑空间。
- 多叉树:2-3-4树
dieslrae
树
平衡树多叉树,每个节点最多有4个子节点和3个数据项,2,3,4的含义是指一个节点可能含有的子节点的个数,效率比红黑树稍差.一般不允许出现重复关键字值.2-3-4树有以下特征:
1、有一个数据项的节点总是有2个子节点(称为2-节点)
2、有两个数据项的节点总是有3个子节点(称为3-节
- C语言学习七动态分配 malloc的使用
dcj3sjt126com
clanguagemalloc
/*
2013年3月15日15:16:24
malloc 就memory(内存) allocate(分配)的缩写
本程序没有实际含义,只是理解使用
*/
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
int main(void)
{
int i = 5; //分配了4个字节 静态分配
int * p
- Objective-C编码规范[译]
dcj3sjt126com
代码规范
原文链接 : The official raywenderlich.com Objective-C style guide
原文作者 : raywenderlich.com Team
译文出自 : raywenderlich.com Objective-C编码规范
译者 : Sam Lau
- 0.性能优化-目录
frank1234
性能优化
从今天开始笔者陆续发表一些性能测试相关的文章,主要是对自己前段时间学习的总结,由于水平有限,性能测试领域很深,本人理解的也比较浅,欢迎各位大咖批评指正。
主要内容包括:
一、性能测试指标
吞吐量、TPS、响应时间、负载、可扩展性、PV、思考时间
http://frank1234.iteye.com/blog/2180305
二、性能测试策略
生产环境相同 基准测试 预热等
htt
- Java父类取得子类传递的泛型参数Class类型
happyqing
java泛型父类子类Class
import java.lang.reflect.ParameterizedType;
import java.lang.reflect.Type;
import org.junit.Test;
abstract class BaseDao<T> {
public void getType() {
//Class<E> clazz =
- 跟我学SpringMVC目录汇总贴、PDF下载、源码下载
jinnianshilongnian
springMVC
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网站核心商详页开发
掌握Java技术,掌握并发/异步工具使用,熟悉spring、ibatis框架;
掌握数据库技术,表设计和索引优化,分库分表/读写分离;
了解缓存技术,熟练使用如Redis/Memcached等主流技术;
了解Ngin
- the HTTP rewrite module requires the PCRE library
流浪鱼
rewrite
./configure: error: the HTTP rewrite module requires the PCRE library.
模块依赖性Nginx需要依赖下面3个包
1. gzip 模块需要 zlib 库 ( 下载: http://www.zlib.net/ )
2. rewrite 模块需要 pcre 库 ( 下载: http://www.pcre.org/ )
3. s
- 第12章 Ajax(中)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- Optimize query with Query Stripping in Web Intelligence
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Optimize+query+with+Query+Stripping+in+Web+Intelligence
and a very straightfoward video
http://www.sdn.sap.com/irj/scn/events?rid=/library/uuid/40ec3a0c-936
- Java开发者写SQL时常犯的10个错误
tomcat_oracle
javasql
1、不用PreparedStatements 有意思的是,在JDBC出现了许多年后的今天,这个错误依然出现在博客、论坛和邮件列表中,即便要记住和理解它是一件很简单的事。开发者不使用PreparedStatements的原因可能有如下几个: 他们对PreparedStatements不了解 他们认为使用PreparedStatements太慢了 他们认为写Prepar
- 世纪互联与结盟有感
阿尔萨斯
10月10日,世纪互联与(Foxcon)签约成立合资公司,有感。
全球电子制造业巨头(全球500强企业)与世纪互联共同看好IDC、云计算等业务在中国的增长空间,双方迅速果断出手,在资本层面上达成合作,此举体现了全球电子制造业巨头对世纪互联IDC业务的欣赏与信任,另一方面反映出世纪互联目前良好的运营状况与广阔的发展前景。
众所周知,精于电子产品制造(世界第一),对于世纪互联而言,能够与结盟