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紫雾凌寒
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- 【机器学习与数据挖掘实战】案例14:基于随机森林分类器的汽车公司客户细分预测
Francek Chen
机器学习与数据挖掘实战机器学习数据挖掘随机森林人工智能分类算法
【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈机器学习与数据挖掘实战⌋⌋⌋机器学习是人工智能的一个分支,专注于让计算机系统通过数据学习和改进。它利用统计和计算方法,使模型能够从数据中自动提取特征并做出预测或决策。数据挖掘则是从大型数据集中发现模式、关联和异常的过程,旨在提取有价值的信息和知识。机器学习为数据挖掘提供了强大的分析工具,而数据挖掘则是机器学习应用的重要领域,两者相辅相成,共同推动
- 数据结构:哈希
muxue178
哈希算法数据结构算法
哈希函数的概念:哈希函数是哈希表(散列表)的核心组件,其作用是将任意长度的键(Key)映射为固定长度的存储地址,以实现高效的数据存储与检索。以下是哈希函数在数据结构中的关键知识点总结:一、哈希函数的核心作用快速定位数据通过哈希函数计算键的哈希值,直接定位到数组中的存储位置,使得插入、删除和查找操作的平均时间复杂度为O(1)。冲突管理不同键可能映射到相同地址(哈希冲突),哈希函数的设计需尽可能减少冲
- 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
- 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
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闲人编程
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roxxo
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AI股票走势预测模型用深度学习+时间序列分析来构建一个股票预测AI,基于历史数据预测未来走势。1.关键功能✅AI选股(基于财务数据+技术指标)✅股票走势预测(LSTM/Transformer)✅智能筛选高增长潜力股✅可视化分析2.关键技术数据来源:YahooFinance/AlphaVantage财务分析:PE、EPS、ROE、PB、成交量机器学习选股:随机森林/XGBoost深度学习预测:LST
- C++数据结构之哈希表
LittleLionlion
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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
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若北辰
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nantangyuxi
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目录Python实现基于QTF随机森林分位数回归多变量时间序列区间预测模型...1项目背景介绍...1项目目标与意义...2项目挑战...2python复制代码#安装必要的库!prtiprtinttallnrmpypandatmatplotlrtibtcrtikrtit-leatn#导入所需模块rtimpottnrmpyatnprtimpottpandatatpdftomtkleatn.model
- 开放寻址法
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开放寻址法开放寻址法的装载因子开放寻址法插入关键字查找关键字删除关键字开放寻址法探查序列的计算方法开放寻址法的装载因子 给定一个能存放n个元素的、具有m个槽位的哈希表T,采用开放寻址法时T的装载因子为:α=n/m,n≤m\alpha=n/m,n\leqmα=n/m,n≤m开放寻址法 解决哈希表(在一些文献中又称作散列表)冲突的方法有:链接法(chaining)和开放寻址法(openaddres
- 随机森林(Random Forest)预测模型及其特征分析(Python和MATLAB实现)
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##一、背景在大数据和机器学习的快速发展时代,数据的处理和分析变得尤为重要。随着多个领域积累了海量数据,传统的统计分析方法常常无法满足复杂问题的需求。在这种背景下,机器学习方法开始广泛应用。随机森林(RandomForest)作为一种强大的集成学习方法,因其高效性和较强的泛化能力而备受关注。随机森林最初由LeoBreiman在2001年提出,基于决策树这一基本分类模型。其基本思想是通过构建多个决策
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基于RFM聚类与随机森林算法的智能手机用户监测数据案例分析摘要近年来,随着数字化和信息化的快速发展,越来越多的人开始使用智能手机。文章基于某公司某年连续30天4万多位智能手机用户的监测数据,通过随机森林与RFM聚类分析模型对智能手机用户的监测数据进行挖掘和分析,有效地统计和归纳了用户对于A类APP的使用情况,模型准确度达到了80%,同时对于智能手机APP的开发和使用提出了相应的建议。该研究的数据驱
- Scikit-learn提供了哪些机器学习算法以及如何使用Scikit-learn进行模型训练和评估
Java资深爱好者
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Scikit-learn库的使用一、Scikit-learn提供的机器学习算法Scikit-learn(通常简称为sklearn)是一个广泛使用的Python机器学习库,它提供了多种用于数据挖掘和数据分析的算法。Scikit-learn支持的机器学习算法可以大致分为以下几类:分类算法:支持向量机(SVM)随机森林(RandomForest)逻辑回归(LogisticRegression)朴素贝叶斯
- 深入解析:Python中的决策树与随机森林
小鹿( ﹡ˆoˆ﹡ )
Pythonpython决策树随机森林Python
在这个数据驱动的时代,机器学习技术已经成为许多企业和研究机构不可或缺的一部分。其中,决策树和随机森林作为两种强大的算法,在分类和回归任务中表现尤为出色。本文将带领大家深入了解这两种算法在Python中的实现,从基础到实战,逐步揭开它们的神秘面纱。引言决策树是一种非常直观的预测模型,它通过一系列规则对数据进行分割,最终形成树状结构。而随机森林则是基于决策树的一种集成学习方法,通过构建多个决策树并取其
- 大语言模型丨ChatGPT-4o深度科研应用、论文与项目撰写、数据分析、机器学习、深度学习及AI绘图(BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择、群优化算法等)
赵钰老师
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- 细说机器学习算法之ROC曲线用于模型评估
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- 2025年美国大学生数学建模竞赛C题思路(对每题分析)
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数学建模学习-传统算法机器学习深度学习系列课程数学建模美赛美国大学生数学建模
2025年美国大学生数学建模竞赛C题思路开发奖牌数预测模型1.目标:建立一个模型来预测每个国家的奖牌数,特别是金牌和总奖牌数。步骤:2.使用提供的summerOly_athletes.csv和summerOly_medal_counts.csv数据。3.清理数据,处理缺失值和异常值。4.提取有用的特征,如国家、年份、项目、奖牌类型等。5.选择适当的机器学习算法,如线性回归、随机森林或梯度提升树。6
- 哈希表使用总结
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刷题日记最近完成哈希表的算法题练习,对哈希表的使用场景有了进一步的深入。哈希表简介散列表(Hashtable,也叫哈希表),是根据关键码值(Keyvalue)而直接进行访问的数据结构。也就是说,它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录,以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数,存放记录的数组叫做散列表。给定表M,存在函数f(key),对任意给定的关键字值key,代入函数后若能得到包含该关键字
- 理解随机森林算法
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基本概念随机森林(RandomForest)是一种集成学习算法,它属于机器学习中的监督学习算法。简单来说,它就像是一群“专家”(决策树)在一起讨论并做出决策。想象你要判断一个水果是苹果还是橙子,你可以通过观察水果的颜色、形状、大小等特征。随机森林算法就是利用很多棵决策树来对这个水果进行判断。每一棵决策树就像一个小专家,它们根据自己对这些特征的判断来给出一个答案(是苹果还是橙子),最后综合这些小专家
- 数据挖掘常用算法模型简介
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以下是数据挖掘中常用的算法模型及其简称、英文全称和使用场景的简要介绍:1.决策树(DecisionTree,DT)常用算法:CART:ClassificationandRegressionTreeID3:IterativeDichotomiser3C4.5:基于ID3改进使用场景:分类问题(如信用风险评估、客户分类)回归问题(如预测房价)特点:易解释、适合处理非线性数据。2.随机森林(Random
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结论和构造哈希算法散列表算法
problem洛谷链接solution最后子集大小一定≥n−3\gen-3≥n−3,下面考虑证明这个结论。假设n=2kn=2kn=2k。∏i=1n(i!)=∏i=1k(2i−1)!(2i)!=∏i=1k(((2i−1)!)22i)=∏i=1k((2i−1)!)2⋅∏i=1k2i=∏i=1k((2i−1)!)2⋅2k⋅k!\prod_{i=1}^n(i!)=\prod_{i=1}^{k}(2i-1)
- “随机森林”及“混合随机森林和多目标粒子群优化”(RF_MOPSO),以预测目标作为学习方法并分别找到多特征过程的最佳参数(Matlab代码实现)
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欢迎来到本博客❤️❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。目录1概述2.1算例12.2算例23参考文献4Matlab代码实现1概述多目标优化问题普遍涉及到工程设计、生产制造、信息处理等应用领域。粒子群优化算法具有快速收敛、简单易行、并行搜索等特点,特别适合处理多目标优化问题。本文对多目标粒子群优化算法进行系统性的研究,结合随机森林的优势
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本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者:K同学啊SVM与集成学习SVMSVM线性模型SVM非线性模型SVM常用参数集成学习随机森林导入数据查看数据信息数据分析随机森林模型预测结果结果分析个人总结SVM超平面:SVM在特征空间中寻找一个能够最大化类别间隔的超平面,称为最大间隔超平面。这个超平面就是将数据集分成不同类别的边界。支持向量:支持向量是离分隔超平面最近的样本点,它们决定了超平面的
- 浅谈人群扩展(lookalike)模型
eso1983
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Lookalike主要用于广告或者推荐系统中,找到与种子用户相似的人群。常用的算法应该包括协同过滤、基于标签的相似度计算,还有一些机器学习模型,比如逻辑回归、随机森林,以及深度学习的模型,比如DNN或者Embedding方法。这里简单介绍一下Lookalike人群扩展(相似人群扩展)中常用算法模型的解析,涵盖原理、数学公式、实现步骤、优缺点及适用场景。1.基于标签的相似度匹配原理通过用户标签(兴趣
- R数据分析:多分类问题预测模型的ROC做法及解释
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有同学做了个多分类的预测模型,结局有三个类别,做的模型包括多分类逻辑回归、随机森林和决策树,多分类逻辑回归是用ROC曲线并报告AUC作为模型评估的,后面两种模型报告了混淆矩阵,审稿人就提出要统一模型评估指标。那么肯定是统一成ROC了,刚好借这个机会给大家讲讲ROC在多分类问题情形下的具体使用和做法。ROC曲线回顾ROC曲线(ReceiverOperatingCharacteristicCurve)
- R语言机器学习算法实战系列(十九)特征选择之Monte Carlo算法(Monte Carlo Feature Selection)
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禁止商业或二改转载,仅供自学使用,侵权必究,如需截取部分内容请后台联系作者!文章目录介绍原理步骤下载数据加载R包导入数据数据预处理数据分割MCFS运行MCFS-ID过程混淆矩阵重要特征的RI最小阈值距离与共同部分收敛特征重要性排序选择重要特征构建特征依赖图提取重要特征基于重要特征构建随机森林模型混淆矩阵评估模型AUC曲线刻画模型在训练和测试数据集的表现总结系统信息介绍特征选择(FeatureSel
- 2025美赛数学建模E题思路+模型+代码(1.24第一时间更新),美赛案例分析之模拟退火算法
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2025美赛数学建模E题思路+模型+代码(1.24第一时间更新)模拟退火算法是一种随机算法,并不一定能找到全局的最优解,可以比较快的找到问题的近似最优解。如果参数设置得当,模拟退火算法搜索效率比穷举法要高。一.在开始进入正题前,先简单介绍一下物理上的固体退火原理在热力学上,退火(annealing)现象指物体逐渐降温的物理现象,温度愈低,物体的能量状态会低;够低后,液体开始冷凝与结晶,在结晶状态时
- Spring4.1新特性——Spring MVC增强
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- mysql 性能查询优化
annan211
javasql优化mysql应用服务器
1 时间到底花在哪了?
mysql在执行查询的时候需要执行一系列的子任务,这些子任务包含了整个查询周期最重要的阶段,这其中包含了大量为了
检索数据列到存储引擎的调用以及调用后的数据处理,包括排序、分组等。在完成这些任务的时候,查询需要在不同的地方
花费时间,包括网络、cpu计算、生成统计信息和执行计划、锁等待等。尤其是向底层存储引擎检索数据的调用操作。这些调用需要在内存操
- windows系统配置
cherishLC
windows
删除Hiberfil.sys :使用命令powercfg -h off 关闭休眠功能即可:
http://jingyan.baidu.com/article/f3ad7d0fc0992e09c2345b51.html
类似的还有pagefile.sys
msconfig 配置启动项
shutdown 定时关机
ipconfig 查看网络配置
ipconfig /flushdns
- 人体的排毒时间
Array_06
工作
========================
|| 人体的排毒时间是什么时候?||
========================
转载于:
http://zhidao.baidu.com/link?url=ibaGlicVslAQhVdWWVevU4TMjhiKaNBWCpZ1NS6igCQ78EkNJZFsEjCjl3T5EdXU9SaPg04bh8MbY1bR
- ZooKeeper
cugfy
zookeeper
Zookeeper是一个高性能,分布式的,开源分布式应用协调服务。它提供了简单原始的功能,分布式应用可以基于它实现更高级的服务,比如同步, 配置管理,集群管理,名空间。它被设计为易于编程,使用文件系统目录树作为数据模型。服务端跑在java上,提供java和C的客户端API。 Zookeeper是Google的Chubby一个开源的实现,是高有效和可靠的协同工作系统,Zookeeper能够用来lea
- 网络爬虫的乱码处理
随意而生
爬虫网络
下边简单总结下关于网络爬虫的乱码处理。注意,这里不仅是中文乱码,还包括一些如日文、韩文 、俄文、藏文之类的乱码处理,因为他们的解决方式 是一致的,故在此统一说明。 网络爬虫,有两种选择,一是选择nutch、hetriex,二是自写爬虫,两者在处理乱码时,原理是一致的,但前者处理乱码时,要看懂源码后进行修改才可以,所以要废劲一些;而后者更自由方便,可以在编码处理
- Xcode常用快捷键
张亚雄
xcode
一、总结的常用命令:
隐藏xcode command+h
退出xcode command+q
关闭窗口 command+w
关闭所有窗口 command+option+w
关闭当前
- mongoDB索引操作
adminjun
mongodb索引
一、索引基础: MongoDB的索引几乎与传统的关系型数据库一模一样,这其中也包括一些基本的优化技巧。下面是创建索引的命令: > db.test.ensureIndex({"username":1}) 可以通过下面的名称查看索引是否已经成功建立: &nbs
- 成都软件园实习那些话
aijuans
成都 软件园 实习
无聊之中,翻了一下日志,发现上一篇经历是很久以前的事了,悔过~~
断断续续离开了学校快一年了,习惯了那里一天天的幼稚、成长的环境,到这里有点与世隔绝的感觉。不过还好,那是刚到这里时的想法,现在感觉在这挺好,不管怎么样,最要感谢的还是老师能给这么好的一次催化成长的机会,在这里确实看到了好多好多能想到或想不到的东西。
都说在外面和学校相比最明显的差距就是与人相处比较困难,因为在外面每个人都
- Linux下FTP服务器安装及配置
ayaoxinchao
linuxFTP服务器vsftp
检测是否安装了FTP
[root@localhost ~]# rpm -q vsftpd
如果未安装:package vsftpd is not installed 安装了则显示:vsftpd-2.0.5-28.el5累死的版本信息
安装FTP
运行yum install vsftpd命令,如[root@localhost ~]# yum install vsf
- 使用mongo-java-driver获取文档id和查找文档
BigBird2012
driver
注:本文所有代码都使用的mongo-java-driver实现。
在MongoDB中,一个集合(collection)在概念上就类似我们SQL数据库中的表(Table),这个集合包含了一系列文档(document)。一个DBObject对象表示我们想添加到集合(collection)中的一个文档(document),MongoDB会自动为我们创建的每个文档添加一个id,这个id在
- JSONObject以及json串
bijian1013
jsonJSONObject
一.JAR包简介
要使程序可以运行必须引入JSON-lib包,JSON-lib包同时依赖于以下的JAR包:
1.commons-lang-2.0.jar
2.commons-beanutils-1.7.0.jar
3.commons-collections-3.1.jar
&n
- [Zookeeper学习笔记之三]Zookeeper实例创建和会话建立的异步特性
bit1129
zookeeper
为了说明问题,看个简单的代码,
import org.apache.zookeeper.*;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.ThreadLocal
- 【Scala十二】Scala核心六:Trait
bit1129
scala
Traits are a fundamental unit of code reuse in Scala. A trait encapsulates method and field definitions, which can then be reused by mixing them into classes. Unlike class inheritance, in which each c
- weblogic version 10.3破解
ronin47
weblogic
版本:WebLogic Server 10.3
说明:%DOMAIN_HOME%:指WebLogic Server 域(Domain)目录
例如我的做测试的域的根目录 DOMAIN_HOME=D:/Weblogic/Middleware/user_projects/domains/base_domain
1.为了保证操作安全,备份%DOMAIN_HOME%/security/Defa
- 求第n个斐波那契数
BrokenDreams
今天看到群友发的一个问题:写一个小程序打印第n个斐波那契数。
自己试了下,搞了好久。。。基础要加强了。
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-访问者模式-Visitor
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/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
interface IVisitor {
//第二次分派,Visitor调用Element
void visitConcret
- MatConvNet的excise 3改为网络配置文件形式
cherishLC
matlab
MatConvNet为vlFeat作者写的matlab下的卷积神经网络工具包,可以使用GPU。
主页:
http://www.vlfeat.org/matconvnet/
教程:
http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/practicals/cnn/index.html
注意:需要下载新版的MatConvNet替换掉教程中工具包中的matconvnet:
http
- ZK Timeout再讨论
chenchao051
zookeepertimeouthbase
http://crazyjvm.iteye.com/blog/1693757 文中提到相关超时问题,但是又出现了一个问题,我把min和max都设置成了180000,但是仍然出现了以下的异常信息:
Client session timed out, have not heard from server in 154339ms for sessionid 0x13a3f7732340003
- CASE WHEN 用法介绍
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CASE WHEN 用法介绍
1. CASE WHEN 表达式有两种形式
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CASE sex
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WHEN '2' THEN '女'
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--Case搜索函数
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WHEN sex = '1' THEN
- PHP技巧汇总:提高PHP性能的53个技巧
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PHP
PHP技巧汇总:提高PHP性能的53个技巧 用单引号代替双引号来包含字符串,这样做会更快一些。因为PHP会在双引号包围的字符串中搜寻变量, 单引号则不会,注意:只有echo能这么做,它是一种可以把多个字符串当作参数的函数译注: PHP手册中说echo是语言结构,不是真正的函数,故把函数加上了双引号)。 1、如果能将类的方法定义成static,就尽量定义成static,它的速度会提升将近4倍
- Yii框架中CGridView的使用方法以及详细示例
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yii
CGridView显示一个数据项的列表中的一个表。
表中的每一行代表一个数据项的数据,和一个列通常代表一个属性的物品(一些列可能对应于复杂的表达式的属性或静态文本)。 CGridView既支持排序和分页的数据项。排序和分页可以在AJAX模式或正常的页面请求。使用CGridView的一个好处是,当用户浏览器禁用JavaScript,排序和分页自动退化普通页面请求和仍然正常运行。
实例代码如下:
- Maven项目打包成可执行Jar文件
dyy_gusi
assembly
Maven项目打包成可执行Jar文件
在使用Maven完成项目以后,如果是需要打包成可执行的Jar文件,我们通过eclipse的导出很麻烦,还得指定入口文件的位置,还得说明依赖的jar包,既然都使用Maven了,很重要的一个目的就是让这些繁琐的操作简单。我们可以通过插件完成这项工作,使用assembly插件。具体使用方式如下:
1、在项目中加入插件的依赖:
<plugin>
- php常见错误
geeksun
PHP
1. kevent() reported that connect() failed (61: Connection refused) while connecting to upstream, client: 127.0.0.1, server: localhost, request: "GET / HTTP/1.1", upstream: "fastc
- 修改linux的用户名
hongtoushizi
linuxchange password
Change Linux Username
更改Linux用户名,需要修改4个系统的文件:
/etc/passwd
/etc/shadow
/etc/group
/etc/gshadow
古老/传统的方法是使用vi去直接修改,但是这有安全隐患(具体可自己搜一下),所以后来改成使用这些命令去代替:
vipw
vipw -s
vigr
vigr -s
具体的操作顺
- 第五章 常用Lua开发库1-redis、mysql、http客户端
jinnianshilongnian
nginxlua
对于开发来说需要有好的生态开发库来辅助我们快速开发,而Lua中也有大多数我们需要的第三方开发库如Redis、Memcached、Mysql、Http客户端、JSON、模板引擎等。
一些常见的Lua库可以在github上搜索,https://github.com/search?utf8=%E2%9C%93&q=lua+resty。
Redis客户端
lua-resty-r
- zkClient 监控机制实现
liyonghui160com
zkClient 监控机制实现
直接使用zk的api实现业务功能比较繁琐。因为要处理session loss,session expire等异常,在发生这些异常后进行重连。又因为ZK的watcher是一次性的,如果要基于wather实现发布/订阅模式,还要自己包装一下,将一次性订阅包装成持久订阅。另外如果要使用抽象级别更高的功能,比如分布式锁,leader选举
- 在Mysql 众多表中查找一个表名或者字段名的 SQL 语句
pda158
mysql
在Mysql 众多表中查找一个表名或者字段名的 SQL 语句:
方法一:SELECT table_name, column_name from information_schema.columns WHERE column_name LIKE 'Name';
方法二:SELECT column_name from information_schema.colum
- 程序员对英语的依赖
Smile.zeng
英语程序猿
1、程序员最基本的技能,至少要能写得出代码,当我们还在为建立类的时候思考用什么单词发牢骚的时候,英语与别人的差距就直接表现出来咯。
2、程序员最起码能认识开发工具里的英语单词,不然怎么知道使用这些开发工具。
3、进阶一点,就是能读懂别人的代码,有利于我们学习人家的思路和技术。
4、写的程序至少能有一定的可读性,至少要人别人能懂吧...
以上一些问题,充分说明了英语对程序猿的重要性。骚年
- Oracle学习笔记(8) 使用PLSQL编写触发器
vipbooks
oraclesql编程活动Access
时间过得真快啊,转眼就到了Oracle学习笔记的最后个章节了,通过前面七章的学习大家应该对Oracle编程有了一定了了解了吧,这东东如果一段时间不用很快就会忘记了,所以我会把自己学习过的东西做好详细的笔记,用到的时候可以随时查找,马上上手!希望这些笔记能对大家有些帮助!
这是第八章的学习笔记,学习完第七章的子程序和包之后