- python学智能算法(十五)|机器学习朴素贝叶斯方法进阶-CountVectorizer多文本处理
西猫雷婶
人工智能机器学习python学习笔记机器学习python人工智能深度学习scikit-learn
【1】引言前序学习进程中,已经学习CountVectorizer文本处理的简单技巧,先相关文章链接为:python学智能算法(十四)|机器学习朴素贝叶斯方法进阶-CountVectorizer文本处理简单测试-CSDN博客此次继续深入,研究多文本的综合处理。【2】代码测试首先相对于单文本测试,直接将文本改成多行文本:#引入必要的模块fromsklearn.feature_extraction.te
- 深度解析基于贝叶斯的垃圾邮件分类
大千AI助手
人工智能Python#OTHER分类数据挖掘人工智能机器学习算法贝叶斯Bayes
贝叶斯垃圾邮件分类的核心逻辑是基于贝叶斯定理,利用邮件中的特征(通常是单词)来计算该邮件属于“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”的概率,并根据概率大小进行分类。它是一种朴素贝叶斯分类器,因其假设特征(单词)之间相互独立而得名(虽然这在现实中不完全成立,但效果通常很好)。本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的
- Sklearn 机器学习 数值离散化 区间标签
Thomas Kant
人工智能机器学习sklearn人工智能
亲爱的技术爱好者们,热烈欢迎来到Kant2048的博客!我是ThomasKant,很开心能在CSDN上与你们相遇~本博客的精华专栏:【自动化测试】【测试经验】【人工智能】【Python】Sklearn机器学习:数值离散化之区间标签设置详解在机器学习中,连续数值型特征并不总是最优选择,尤其是在面对一些对数值大小不敏感的模型(如决策树、朴素贝叶斯)时。此时,我们常常希望将连续变量离散化(Discret
- 第九课:大白话教你朴素贝叶斯
顽强卖力
机器学习-深度学习-神经网络算法python大数据数据分析
这节课咱们来聊聊朴素贝叶斯(NaiveBayes),这个算法名字听起来像是个“天真无邪的数学小天才”,但其实它是个超级实用的分类工具!我会用最接地气的方式,从定义讲到代码实战,保证你笑着学会,还能拿去忽悠朋友!一:朴素贝叶斯是啥?——当概率论遇上“天真”假设1.1定义:贝叶斯定理的“偷懒版”问题:你想判断一封邮件是不是垃圾邮件,或者一条评论是不是好评。贝叶斯定理(原版):[P(A|B)=\frac
- python学智能算法(十三)|机器学习朴素贝叶斯方法进阶-简单二元分类
西猫雷婶
人工智能机器学习python学习笔记机器学习python分类人工智能开发语言矩阵深度学习
引言前述学习进程中,已经学习了拉普拉斯平滑公式计算条件概率的简单应用,文章链接为:python学智能算法(十二)|机器学习朴素贝叶斯方法初步-拉普拉斯平滑计算条件概率在此基础上,今天更进一步,联系一个简单二元分类的项目。项目介绍简单二元分类,就是把数据分成两种样本,完成区分即可。参数定义开展项目之前,先来定义几个参数:先验概率P(y):P(y)=∑j=1j=nyj∑yP(y)=\frac{\sum
- python学智能算法(十二)|机器学习朴素贝叶斯方法初步-拉普拉斯平滑计算条件概率
西猫雷婶
人工智能概率论机器学习机器学习人工智能深度学习矩阵python开发语言
【1】引言前序学习进程中,对条件概率进行了简单探索:https://blog.csdn.net/weixin_44855046/article/details/145388138?spm=1001.2014.3001.5501今天,以此为基础,探索机器学习中朴素贝叶斯方法的基本程序。【2】代码解读【2.1】库引入这里只需要numpy库:#引入numpy模块importnumpyasnp【2.2】初
- python学智能算法(十四)|机器学习朴素贝叶斯方法进阶-CountVectorizer文本处理简单测试
西猫雷婶
python学习笔记机器学习人工智能机器学习python人工智能
【1】引用前序学习文章中,已经对拉普拉斯平滑和简单二元分类进行了初步探索,相关文章链接为:python学智能算法(十二)|机器学习朴素贝叶斯方法初步-拉普拉斯平滑计算条件概率-CSDN博客python学智能算法(十三)|机器学习朴素贝叶斯方法进阶-简单二元分类-CSDN博客在实践应用中也会发现,朴素贝叶斯方法还能对文本进行分类,今天的学习目标就是学习简单的文本操作技巧,需要使用sklearn里面的
- 【数据挖掘】期末复习模拟题(暨考试题)
chaser&upper
数据分析随笔小记数据挖掘python聚类
数据挖掘-期末复习试题挑战全网最全题库单选题多选题判断题填空题程序填空sigmoid曼哈顿距离泰坦尼克号披萨价格预测鸢尾花DBSCN密度聚类决策树购物表单-关联规则火龙果-关联分析数据非线性映射高斯朴素贝叶斯分类器手写数字识别k1-10聚类平均偏差程序分析PM2.5线性回归Titanic数据清洗KNN鸢尾花Kmeans聚类KNN电影分类频繁k项集混淆矩阵OverlookMOOC总结挑战全网最全题库
- 机器学习算法——朴素贝叶斯和特征降维
TY-2025
机器学习机器学习算法人工智能
一、常见概率计算朴素贝叶斯算法是利用概率值进行分类的一种机器学习算法概率:一种事情发生的可能性,取值在[0,1]之间条件概率:表示事件A在另外一个事件B已经发生的条件下的发生概率P(A∣B)P(A|B)P(A∣B)联合概率:表示多个条件同时成立的概率P(AB)=P(A)∗P(B∣A)=P(B)∗P(A∣B)P(AB)=P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B)P(AB)=P(A)∗P(B∣A)
- 机器学习基础 - 分类模型之朴素贝叶斯
yousuotu
杂项机器学习分类人工智能
朴素贝叶斯文章目录朴素贝叶斯1.基本概念1.条件概率2.先验概率3.后验概率2.贝叶斯公式3.条件独立假设4.从机器学习视角理解朴素贝叶斯朴素贝叶斯中的三种模型1.多项式模型2.高斯模型3.伯努利模型QA1.朴素贝叶斯为何朴素?2.朴素贝叶斯分类中某个类别的概率为0怎么办?3.朴素贝叶斯的要求是什么?4.朴素贝叶斯的优缺点?5.朴素贝叶斯与LR区别?1.基本概念1.条件概率P(X∣Y)=P(X,Y
- BERT分类器和朴素贝叶斯分类器比较
非小号
AIbert人工智能深度学习
一、核心原理对比维度预训练模型(如BERT)朴素贝叶斯分类器模型类型深度学习模型,基于Transformer架构,通过大规模无监督预训练学习语言表示。传统机器学习模型,基于贝叶斯定理和特征条件独立假设。特征表示自动学习文本的上下文相关表示(contextualembeddings),捕捉长距离语义依赖。通常使用词袋模型(BagofWords)或TF-IDF,忽略词序和上下文,仅考虑词频。训练方式两
- Spark与朴素贝叶斯在股票市场预测中的应用及代码实战
飞翔的袋鼠弟
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本项目展示了如何利用Spark框架结合朴素贝叶斯算法进行股票市场的预测。项目涵盖了从原始股票数据的处理到模型训练的全过程,包括数据预处理、特征工程、模型训练和测试。所使用的数据文件包括原始股票数据、不同阶段的数据转换结果、数据平均值计算结果和测试数据集。同时提供了Java和Python实现的代码文件,包括数据处理、模型训练和评估。朴素贝叶斯算法在股票预测中通过
- 连续变量的全概率和贝叶斯公式_朴素贝叶斯分类:原理
小红帽的灰灰狼
连续变量的全概率和贝叶斯公式
贝叶斯原理是英国数学家托马斯·贝叶斯提出的。贝叶斯是个很神奇的人,他的经历类似梵高。生前没有得到重视,死后,他写的一篇关于归纳推理的论文被朋友翻了出来,并发表了。这一发表不要紧,结果这篇论文的思想直接影响了接下来两个多世纪的统计学,是科学史上著名的论文之一。贝叶斯原理贝叶斯为了解决一个叫“逆向概率”问题写了一篇文章,**尝试解答在没有太多可靠证据的情况下,怎样做出更符合数学逻辑的推测。**什么是“
- matlab实现朴素贝叶斯可视化,模式识别(七):MATLAB 实现朴素贝叶斯分类器
哈哈哈哈哈哈哈哈鸽
本系列文章由云端暮雪编辑,转载请注明出处多谢合作!基础介绍今天介绍一种简单高效的分类器——朴素贝叶斯分类器(NaiveBayesClassifier)。相信学过概率论的同学对贝叶斯这个名字应该不会感到陌生,因为在概率论中有一条重要的公式,就是以贝叶斯命名的,这就是“贝叶斯公式”:贝叶斯分类器就是基于这条公式发展起来的,之所以这里还加上了朴素二字,是因为该分类器对各类的分布做了一个假设,即不同类的数
- 基于ThinkPHP-Laravel的智能养猫商城系统:融合AI与创新算法的未来宠物电商解决方案——用技术重新定义宠物生活体验
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laravel人工智能算法
导语:当养猫经济遇上全栈开发与AI算法在宠物经济蓬勃发展的2025年,我们推出了一款基于ThinkPHP-Laravel全栈开发的智能养猫用品商城系统。系统不仅实现了电商核心功能,更创新性融合车牌识别、K-means聚类算法、朴素贝叶斯算法等AI能力,为宠物主提供智能化购物体验,为商家打造数据驱动的精准运营体系。项目源码已开源,助力开发者快速构建高扩展性宠物垂直电商平台!系统核心亮点:AI赋能,重
- 使用贝叶斯算法完成垃圾邮件分类实战
万能小贤哥
算法分类人工智能
一、背景与问题分析垃圾邮件长期以来困扰用户,传统方法如关键词匹配和校验码验证存在明显缺陷:误判率高:正常邮件可能包含"发票"、"中奖"等关键词。易被规避:垃圾邮件发送者会替换关键词或插入干扰字符。贝叶斯分类方法通过计算词汇在垃圾邮件中的联合概率实现更精准分类,其优势在于:动态适应新词汇和表达方式数据量越大分类效果越好天然支持概率化评估二、算法核心原理朴素贝叶斯公式:P(Spam∣Words)=P(
- 建立多项式朴素贝叶斯模型实战指南
万能小贤哥
机器学习人工智能算法
一、模型选择与实现针对文本分类任务(如垃圾邮件识别),多项式朴素贝叶斯(MultinomialNB)是最优选择:适用场景:处理离散型特征(如词频、TF-IDF值)核心优势:直接利用整数型词频特征,无需假设数据分布对比区别:高斯朴素贝叶斯:假设特征符合正态分布,适合连续型数据伯努利朴素贝叶斯:处理二值化特征(是否存在某个词)python复制下载fromsklearn.naive_bayesimpor
- 机器学习算法——朴素贝叶斯算法
阿K还阔以
机器学习算法人工智能
一、朴素贝叶斯算法介绍1、朴素贝叶斯算法概述朴素贝叶斯算法是一种经典的概率分类算法,它基于贝叶斯定理和特征独立性假设。该算法常被用于文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等领域。朴素贝叶斯算法的核心思想是通过已知类别的训练样本集,学习出每个类别的概率分布模型,然后根据待分类样本的特征,利用贝叶斯定理计算出样本属于各个类别的后验概率,最终选择具有最大后验概率的类别作为分类结果。在朴素贝叶斯算法中,特征之间
- Python从0到100(五十九):机器学习-朴素贝叶斯分类及鸢尾花分类
是Dream呀
分类数据挖掘人工智能
前言:零基础学Python:Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识,成为学习学习和学业的先行者!欢迎大家订阅专栏:零基础学Python:Python从0到100最新
- 实战9:机器学习之:朴素贝叶斯方法对鸢尾花卉品种预测实战教程
计算机毕设论文
机器学习实战100例算法数据挖掘决策树
1.理论部分朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的有监督分类算法。该算法一个重要的特点:假设特征条件独立,正是这个假设使得朴素贝叶斯法的学习和预测变得简单。在特征条件独立的假设下,朴素贝叶斯法先利用训练数据集的先验统计信息计算特征向量与标签的联合概率分布,然后对于新输入的样本点,利用联合概率分布计算后验概率,并用后验概率最大的输出标签确定为新样本点的类别。注意:假设特征条件独立正是朴素贝叶斯中“朴素”两
- 鸢尾花python贝叶斯分类_机器学习-利用三种分类器实现鸢尾花分类
weixin_39755853
鸢尾花python贝叶斯分类
利用决策树,KNN和朴素贝叶斯三种分类器,对鸢尾花数据集进行分类。下面是具体的流程和代码:1、数据读取:实验数据是直接加载的sklearn内置的鸢尾花数据集,共150条数据,包含4个特征,而且是一个三分类问题。fromsklearnimportdatasets#导入方法类iris=datasets.load_iris()#加载iris数据集iris_feature=iris.data#加载特征数据
- 基于机器学习的舆情分析算法研究
赵谨言
论文经验分享毕业设计
标题:基于机器学习的舆情分析算法研究内容:1.摘要随着互联网的飞速发展,舆情信息呈现爆炸式增长,如何快速准确地分析舆情成为重要课题。本文旨在研究基于机器学习的舆情分析算法,以提高舆情分析的效率和准确性。方法上,收集了近10万条社交媒体的舆情文本数据,利用多种机器学习算法如支持向量机、朴素贝叶斯、决策树等进行训练和优化。结果表明,经过优化的支持向量机算法在舆情分类的准确率上达到了85%以上,明显高于
- 朴素贝叶斯和半朴素贝叶斯(AODE)分类器Python实现
McQueen_LT
机器学习机器学习python人工智能数据分析数据挖掘
一、概述机器学习最后一次实验,要求实现朴素贝叶斯和AODE的半朴素贝叶斯分类器。由于老师说可以调用现成的相关机器学习的库,所以我一开始在做朴素贝叶斯分类器的时候,直接调用了sklearn库,很方便,可是问题来了,在做AODE半朴素贝叶斯分类器的时候,并没有找到集成好的方法。所以就想着自己把半朴素贝叶斯分类器实现了,朴素贝叶斯分类就直接调用库算了。可是让人头大的是,上来就直接实现AODE分类器还是不
- Level3 — PART 4 机器学习算法 — 朴素贝叶斯
ErbaoLiu
数据分析&大模型自然语言处理&大模型机器学习&大模型机器学习人工智能朴素贝叶斯NaiveBayes
目录贝叶斯定理朴素贝叶斯模型(NaiveBayesModel)估计离散估计极大似然估计案例朴素贝叶斯扩展高斯贝叶斯分类器原理应用源码分析伯努利贝叶斯分类器原理源码分析多项朴素贝叶斯分类器半朴素贝叶斯分类器模拟题CDALEVELIII模拟题(一)CDALEVELIII模拟题(二)贝叶斯定理贝叶斯定理由英国数学家贝叶斯(ThomasBayes1702-1761)发展,用来描述两个条件概率之间的关系,比
- 机器学习常用算法整理
上天夭
面试
文章目录机器学习常用算法整理一、监督学习1.1、决策树(DecisionTrees)1.1.1、ID31.1.2、C4.51.1.3、CART1.2、朴素贝叶斯分类(NaiveBayesianclassification)1.3、线性回归(LinearRegression)1.4、逻辑回归(LogisticRegression)1.5、支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)
- 机器学习(6)——朴素贝叶斯
追逐☞
机器学习机器学习人工智能概率论
文章目录1.什么是朴素贝叶斯算法?2.核心思想3.数学基础3.算法步骤3.1.计算先验概率3.2.计算条件概率4.常见变种5.优缺点6.零概率问题与平滑技术7.应用场景8.Python示例9.参数调优10.总结1.什么是朴素贝叶斯算法?朴素贝叶斯算法(NaiveBayes)是一种基于贝叶斯定理的概率分类算法,在机器学习和数据挖掘中广泛应用。它被称为“朴素”的原因是它假设特征之间是条件独立的,这简化
- 基于文本的情感分析
李昊哲小课
大数据数据分析人工智能python数据分析机器学习自然语言处理
基于文本的情感分析代码逻辑顺序说明数据加载与特征转换:首先加载积极和消极评论数据,并将其转换为特征集。这是情感分析的基础步骤,为后续的模型训练提供数据支持。数据集划分:将特征集划分为训练集和测试集。通常使用80%的数据作为训练集,20%的数据作为测试集,以评估模型的性能。模型训练:使用训练集训练朴素贝叶斯分类器。朴素贝叶斯是一种简单而有效的分类算法,适用于文本分类任务。模型测试:使用测试集评估分类
- 【机器学习】每日一讲-朴素贝叶斯公式
问道飞鱼
机器学习与人工智能机器学习人工智能朴素贝叶斯公式
文章目录**一、朴素贝叶斯公式详解****1.贝叶斯定理基础****2.从贝叶斯定理到分类任务****3.特征独立性假设****4.条件概率的估计****二、在AI领域的作用****1.文本分类与自然语言处理(NLP)****2.推荐系统****3.医疗与生物信息学****4.实时监控与异常检测****5.多模态数据处理****三、推导过程示例(以文本分类为例)****四、代码实现(Python)
- MATLAB基础应用精讲-【数模应用】贝叶斯优化
林聪木
机器学习算法人工智能
目录前言算法原理朴素贝叶斯算法核心思想示例贝叶斯定理贝叶斯网络贝叶斯网络的结构形式因子图数学模型最优贝叶斯推理贝叶斯优化什么高斯过程acquisition函数朴素贝叶斯贝叶斯公式与条件独立假设1)先验概率与后验概率2)贝叶斯公式3)条件独立假设与朴素贝叶斯平滑处理1)为什么需要平滑处理2)拉普拉斯平滑及依据应用案例中文分词统计机器翻译贝叶斯图像识别,AnalysisbySynthesisEM算法与
- 预测分析(三):基于机器学习的分类预测
^ω^宇博
数学建模数学模型机器学习分类人工智能
文章目录基于机器学习的分类预测分类任务逻辑回归分类树分类树的工作原理随机森林多元分类朴素贝叶斯分类器贝叶斯公式回到分类问题**1.算法原理****2.主要类型****(1)高斯朴素贝叶斯****(2)多项式朴素贝叶斯****(3)伯努利朴素贝叶斯****3.优缺点****4.应用场景****5.评估指标****6.示例代码(Python)**基于机器学习的分类预测分类任务分类问题主要是分为三种类型
- 解线性方程组
qiuwanchi
package gaodai.matrix;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Scanner;
public class Test {
public static void main(String[] args) {
Scanner scanner = new Sc
- 在mysql内部存储代码
annan211
性能mysql存储过程触发器
在mysql内部存储代码
在mysql内部存储代码,既有优点也有缺点,而且有人倡导有人反对。
先看优点:
1 她在服务器内部执行,离数据最近,另外在服务器上执行还可以节省带宽和网络延迟。
2 这是一种代码重用。可以方便的统一业务规则,保证某些行为的一致性,所以也可以提供一定的安全性。
3 可以简化代码的维护和版本更新。
4 可以帮助提升安全,比如提供更细
- Android使用Asynchronous Http Client完成登录保存cookie的问题
hotsunshine
android
Asynchronous Http Client是android中非常好的异步请求工具
除了异步之外还有很多封装比如json的处理,cookie的处理
引用
Persistent Cookie Storage with PersistentCookieStore
This library also includes a PersistentCookieStore whi
- java面试题
Array_06
java面试
java面试题
第一,谈谈final, finally, finalize的区别。
final-修饰符(关键字)如果一个类被声明为final,意味着它不能再派生出新的子类,不能作为父类被继承。因此一个类不能既被声明为 abstract的,又被声明为final的。将变量或方法声明为final,可以保证它们在使用中不被改变。被声明为final的变量必须在声明时给定初值,而在以后的引用中只能
- 网站加速
oloz
网站加速
前序:本人菜鸟,此文研究总结来源于互联网上的资料,大牛请勿喷!本人虚心学习,多指教.
1、减小网页体积的大小,尽量采用div+css模式,尽量避免复杂的页面结构,能简约就简约。
2、采用Gzip对网页进行压缩;
GZIP最早由Jean-loup Gailly和Mark Adler创建,用于UNⅨ系统的文件压缩。我们在Linux中经常会用到后缀为.gz
- 正确书写单例模式
随意而生
java 设计模式 单例
单例模式算是设计模式中最容易理解,也是最容易手写代码的模式了吧。但是其中的坑却不少,所以也常作为面试题来考。本文主要对几种单例写法的整理,并分析其优缺点。很多都是一些老生常谈的问题,但如果你不知道如何创建一个线程安全的单例,不知道什么是双检锁,那这篇文章可能会帮助到你。
懒汉式,线程不安全
当被问到要实现一个单例模式时,很多人的第一反应是写出如下的代码,包括教科书上也是这样
- 单例模式
香水浓
java
懒汉 调用getInstance方法时实例化
public class Singleton {
private static Singleton instance;
private Singleton() {}
public static synchronized Singleton getInstance() {
if(null == ins
- 安装Apache问题:系统找不到指定的文件 No installed service named "Apache2"
AdyZhang
apachehttp server
安装Apache问题:系统找不到指定的文件 No installed service named "Apache2"
每次到这一步都很小心防它的端口冲突问题,结果,特意留出来的80端口就是不能用,烦。
解决方法确保几处:
1、停止IIS启动
2、把端口80改成其它 (譬如90,800,,,什么数字都好)
3、防火墙(关掉试试)
在运行处输入 cmd 回车,转到apa
- 如何在android 文件选择器中选择多个图片或者视频?
aijuans
android
我的android app有这样的需求,在进行照片和视频上传的时候,需要一次性的从照片/视频库选择多条进行上传
但是android原生态的sdk中,只能一个一个的进行选择和上传。
我想知道是否有其他的android上传库可以解决这个问题,提供一个多选的功能,可以使checkbox之类的,一次选择多个 处理方法
官方的图片选择器(但是不支持所有版本的androi,只支持API Level
- mysql中查询生日提醒的日期相关的sql
baalwolf
mysql
SELECT sysid,user_name,birthday,listid,userhead_50,CONCAT(YEAR(CURDATE()),DATE_FORMAT(birthday,'-%m-%d')),CURDATE(), dayofyear( CONCAT(YEAR(CURDATE()),DATE_FORMAT(birthday,'-%m-%d')))-dayofyear(
- MongoDB索引文件破坏后导致查询错误的问题
BigBird2012
mongodb
问题描述:
MongoDB在非正常情况下关闭时,可能会导致索引文件破坏,造成数据在更新时没有反映到索引上。
解决方案:
使用脚本,重建MongoDB所有表的索引。
var names = db.getCollectionNames();
for( var i in names ){
var name = names[i];
print(name);
- Javascript Promise
bijian1013
JavaScriptPromise
Parse JavaScript SDK现在提供了支持大多数异步方法的兼容jquery的Promises模式,那么这意味着什么呢,读完下文你就了解了。
一.认识Promises
“Promises”代表着在javascript程序里下一个伟大的范式,但是理解他们为什么如此伟大不是件简
- [Zookeeper学习笔记九]Zookeeper源代码分析之Zookeeper构造过程
bit1129
zookeeper
Zookeeper重载了几个构造函数,其中构造者可以提供参数最多,可定制性最多的构造函数是
public ZooKeeper(String connectString, int sessionTimeout, Watcher watcher, long sessionId, byte[] sessionPasswd, boolea
- 【Java命令三】jstack
bit1129
jstack
jstack是用于获得当前运行的Java程序所有的线程的运行情况(thread dump),不同于jmap用于获得memory dump
[hadoop@hadoop sbin]$ jstack
Usage:
jstack [-l] <pid>
(to connect to running process)
jstack -F
- jboss 5.1启停脚本 动静分离部署
ronin47
以前启动jboss,往各种xml配置文件,现只要运行一句脚本即可。start nohup sh /**/run.sh -c servicename -b ip -g clustername -u broatcast jboss.messaging.ServerPeerID=int -Djboss.service.binding.set=p
- UI之如何打磨设计能力?
brotherlamp
UIui教程ui自学ui资料ui视频
在越来越拥挤的初创企业世界里,视觉设计的重要性往往可以与杀手级用户体验比肩。在许多情况下,尤其对于 Web 初创企业而言,这两者都是不可或缺的。前不久我们在《右脑革命:别学编程了,学艺术吧》中也曾发出过重视设计的呼吁。如何才能提高初创企业的设计能力呢?以下是 9 位创始人的体会。
1.找到自己的方式
如果你是设计师,要想提高技能可以去设计博客和展示好设计的网站如D-lists或
- 三色旗算法
bylijinnan
java算法
import java.util.Arrays;
/**
问题:
假设有一条绳子,上面有红、白、蓝三种颜色的旗子,起初绳子上的旗子颜色并没有顺序,
您希望将之分类,并排列为蓝、白、红的顺序,要如何移动次数才会最少,注意您只能在绳
子上进行这个动作,而且一次只能调换两个旗子。
网上的解法大多类似:
在一条绳子上移动,在程式中也就意味只能使用一个阵列,而不使用其它的阵列来
- 警告:No configuration found for the specified action: \'s
chiangfai
configuration
1.index.jsp页面form标签未指定namespace属性。
<!--index.jsp代码-->
<%@taglib prefix="s" uri="/struts-tags"%>
...
<s:form action="submit" method="post"&g
- redis -- hash_max_zipmap_entries设置过大有问题
chenchao051
redishash
使用redis时为了使用hash追求更高的内存使用率,我们一般都用hash结构,并且有时候会把hash_max_zipmap_entries这个值设置的很大,很多资料也推荐设置到1000,默认设置为了512,但是这里有个坑
#define ZIPMAP_BIGLEN 254
#define ZIPMAP_END 255
/* Return th
- select into outfile access deny问题
daizj
mysqltxt导出数据到文件
本文转自:http://hatemysql.com/2010/06/29/select-into-outfile-access-deny%E9%97%AE%E9%A2%98/
为应用建立了rnd的帐号,专门为他们查询线上数据库用的,当然,只有他们上了生产网络以后才能连上数据库,安全方面我们还是很注意的,呵呵。
授权的语句如下:
grant select on armory.* to rn
- phpexcel导出excel表简单入门示例
dcj3sjt126com
PHPExcelphpexcel
<?php
error_reporting(E_ALL);
ini_set('display_errors', TRUE);
ini_set('display_startup_errors', TRUE);
if (PHP_SAPI == 'cli')
die('This example should only be run from a Web Brows
- 美国电影超短200句
dcj3sjt126com
电影
1. I see. 我明白了。2. I quit! 我不干了!3. Let go! 放手!4. Me too. 我也是。5. My god! 天哪!6. No way! 不行!7. Come on. 来吧(赶快)8. Hold on. 等一等。9. I agree。 我同意。10. Not bad. 还不错。11. Not yet. 还没。12. See you. 再见。13. Shut up!
- Java访问远程服务
dyy_gusi
httpclientwebservicegetpost
随着webService的崛起,我们开始中会越来越多的使用到访问远程webService服务。当然对于不同的webService框架一般都有自己的client包供使用,但是如果使用webService框架自己的client包,那么必然需要在自己的代码中引入它的包,如果同时调运了多个不同框架的webService,那么就需要同时引入多个不同的clien
- Maven的settings.xml配置
geeksun
settings.xml
settings.xml是Maven的配置文件,下面解释一下其中的配置含义:
settings.xml存在于两个地方:
1.安装的地方:$M2_HOME/conf/settings.xml
2.用户的目录:${user.home}/.m2/settings.xml
前者又被叫做全局配置,后者被称为用户配置。如果两者都存在,它们的内容将被合并,并且用户范围的settings.xml优先。
- ubuntu的init与系统服务设置
hongtoushizi
ubuntu
转载自:
http://iysm.net/?p=178 init
Init是位于/sbin/init的一个程序,它是在linux下,在系统启动过程中,初始化所有的设备驱动程序和数据结构等之后,由内核启动的一个用户级程序,并由此init程序进而完成系统的启动过程。
ubuntu与传统的linux略有不同,使用upstart完成系统的启动,但表面上仍维持init程序的形式。
运行
- 跟我学Nginx+Lua开发目录贴
jinnianshilongnian
nginxlua
使用Nginx+Lua开发近一年的时间,学习和实践了一些Nginx+Lua开发的架构,为了让更多人使用Nginx+Lua架构开发,利用春节期间总结了一份基本的学习教程,希望对大家有用。也欢迎谈探讨学习一些经验。
目录
第一章 安装Nginx+Lua开发环境
第二章 Nginx+Lua开发入门
第三章 Redis/SSDB+Twemproxy安装与使用
第四章 L
- php位运算符注意事项
home198979
位运算PHP&
$a = $b = $c = 0;
$a & $b = 1;
$b | $c = 1
问a,b,c最终为多少?
当看到这题时,我犯了一个低级错误,误 以为位运算符会改变变量的值。所以得出结果是1 1 0
但是位运算符是不会改变变量的值的,例如:
$a=1;$b=2;
$a&$b;
这样a,b的值不会有任何改变
- Linux shell数组建立和使用技巧
pda158
linux
1.数组定义 [chengmo@centos5 ~]$ a=(1 2 3 4 5) [chengmo@centos5 ~]$ echo $a 1 一对括号表示是数组,数组元素用“空格”符号分割开。
2.数组读取与赋值 得到长度: [chengmo@centos5 ~]$ echo ${#a[@]} 5 用${#数组名[@或
- hotspot源码(JDK7)
ol_beta
javaHotSpotjvm
源码结构图,方便理解:
├─agent Serviceab
- Oracle基本事务和ForAll执行批量DML练习
vipbooks
oraclesql
基本事务的使用:
从账户一的余额中转100到账户二的余额中去,如果账户二不存在或账户一中的余额不足100则整笔交易回滚
select * from account;
-- 创建一张账户表
create table account(
-- 账户ID
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