左手牵你走天涯
左手牵你走天涯

紫色鸢尾花

晚上散步走过的街道，树坑里种了一些这样的植物，我查了一下，据说叫做鸢尾花，又名爱丽丝，很销魂的名字，还是法国国花。

远远地看着不起眼，却是极易成活，没水的树坑，贫瘠的路旁，栽下了就能活，还开出这么艳的花。花瓣像蝴蝶翅膀，煽动欲飞的模样。

花是紫色的，这种紫是我最喜欢的颜色。在红橙黄绿蓝靛紫中，紫色是波长最短，频率最高的颜色，在我国，紫色又是尊贵的象征，紫气东来～～～

喜欢紫色是莫名其妙的喜欢，小时候得了一盒蜡笔，其中就有这种紫，我把书上所有的花草树木、房屋人物全部涂上紫色，而且还陶醉其中。直到今天，我还是最喜欢紫色。它是我心中神圣不可侵犯的颜色。而且我的这种喜欢，不是衣物的颜色，我不能容忍紫色穿戴在身，不能容忍它被轻易地亵渎。

今天近距离走进紫色鸢尾花，就像和美丽的彩虹仙子对话，又像是和另一个自己拥抱，黑暗中慢慢靠近你，打开闪光灯，和老朋友握手道：嗨，你好！


最漂亮

蝴蝶飞飞


紫

伴儿

极易成活

你可能感兴趣的:(紫色鸢尾花)

  • 【AI】使用Python实现机器学习小项目教程 丶2136 AI人工智能python机器学习
    引言在本教程中，我们将带领您使用Python编程语言实现一个经典的机器学习项目——鸢尾花（Iris）分类。通过这个项目，您将掌握机器学习的基本流程，包括数据加载、预处理、模型训练、评估和优化等步骤。论文AIGC检测，降AIGC检测，AI降重，三连私信免费获取：ReduceAIGC9折券！DetectAIGC立减2元券！AI降重9折券！目录引言一、项目背景与目标二、开发环境准备2.1所需工具2.2环
  • 机器学习专栏博文汇总 python游乐园 机器学习机器学习人工智能合集
    本篇汇集了Python游乐园中机器学习专栏博文，会持续更新，需要的小伙伴可以收藏一下Python机器学习实战：基于不同机器学习算法的鸢尾花数据集分析机器学习常见问题：过拟合及其处理方式结构化数据和非结构化数据的区别是什么如何选择合适的机器学习算法来处理非结构化数据可用于文本分析的机器学习算法都有哪些Python机器学习实战：遗传算法机器学习基础：什么是启发式算法机器学习中常用的调节参数的方法（附P
  • 鸢尾花数据集的四个特征具体是什么？ 学术乙方 Python人工智能
    鸢尾花数据集（IrisDataset）是机器学习领域中最经典的数据集之一，它包含150个样本，每个样本有4个特征，分别是：1.花萼长度（SepalLength）描述：花萼（花的外部绿色部分）的长度，单位为厘米。取值范围：通常为4.3cm到7.9cm。2.花萼宽度（SepalWidth）描述：花萼的宽度，单位为厘米。取值范围：通常为2.0cm到4.4cm。3.花瓣长度（PetalLength）描述：
  • 利用神经网络来解决鸢尾花分类任务(附实验结果和代码) 侠之大者231 深度学习实战机器学习深度学习人工智能分类神经网络
    前言本篇文章使用自己亲手搭建的神经网络模型来解决鸢尾花数据集的分类任务，读者们可以通过该简单的任务进一步理解神经网络，并且可以自己动手去搭建神经网络。鸢尾花数据集的介绍https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php大家可以通过这个网站下载鸢尾花数据集，里面有各种经典数据集供大家使用。附：本来想给大家具体讲一讲的，但发现网站里面讲的已经很详细了，大家想用的自己去了解
  • 用MATLAB打造浪漫3D粒子心脏：代码解析与动态可视 爱玩三国杀的界徐盛 matlab3d开发语言
    一、效果预览本文我们将用MATLAB实现一个令人惊艳的3D动态可视化效果：旋转的粒子心脏悬浮在星空背景中，粉紫色的心形粒子群与不同层次的旋转星辰交相辉映。这个效果结合了三维曲面生成、粒子系统、坐标变换等多项技术，最终呈现出一个充满科技感的动态艺术作品。二、代码解析2.1颜色配置模块col=@(n)repmat([255,158,196]./255,[n,1])+repmat([-39,-81,-5
  • AdaBoost算法 Mr终游 机器学习算法决策树
    目录一、核心原理：二、算法步骤三、关键优势：四.局限与解决五、代码示例（鸢尾花数据集）AdaBoost（AdaptiveBoosting）是一种经典的集成学习算法，通过组合多个弱分类器（如决策树）来构建强分类器。其核心思想是通过迭代优化残差（错误）和动态调整样本权重，逐步提升模型性能。以下是对AdaBoost的简明总结和关键要点：一、核心原理：提升法：通过顺序训练多个弱分类器，每轮专注修正前一个模
  • python代码实现支持神经网络对鸢尾花分类 邀_灼灼其华 机器学习及概率统计python神经网络分类sklearn
    1、导入支持向量机模型，划分数据集fromsklearnimportdatasetsfromsklearnimportsvmiris=datasets.load_iris()iris_x=iris.datairis_y=iris.targetindices=np.random.permutation(len(iris_x))iris_x_train=iris_x[indices[:-10]]iri
  • 聚类算法(K-means)代码实现(鸢尾花数据集) 乔大将军 机器学习算法聚类kmeanspython
    目录一、前言二、代码实现1.随即给定初始点并返回，其点个数就是K值2.得到当前每一个样本到K个中心点的距离，得到每个样本距离最近的那个中心点并返回中心点3.更新中心点并返回4.进行训练（迭代）返回最后一次的中心点和簇类中的样本（每个样本距离最近的中心点）5.完整代码三、应用案例1.代码实现2.结果显示3.K=3的聚类结果4.K=4的聚类结果5.总结一、前言本文主要实现K-means这一算法，根据聚
  • 基于Python实现的【机器学习】小项目教程案例 xinxiyinhe 人工智能githubpython机器学习
    以下是一个基于Python实现的【机器学习】小项目教程案例，结合的经典案例与最佳实践，涵盖数据预处理、模型训练与评估全流程，并附详细代码说明与结果分析：案例1：鸢尾花分类（SVM算法）数据集：IrisDataset（含150个样本，4个特征，3个类别）目标：根据花瓣与萼片长度预测鸢尾花种类步骤：环境准备：安装scikit-learn、pandas、matplotlibpipinstallsciki
  • 通过Python编程语言实现“机器学习”小项目教程案例 指尖下的技术 DeepSeekpython机器学习开发语言
    以下为你提供一个使用Python实现简单机器学习项目的教程案例，此案例将使用鸢尾花数据集进行分类任务，运用经典的支持向量机（SVM）算法。步骤1：环境准备首先，你要确保已经安装了必要的Python库，像scikit-learn、pandas、matplotlib和seaborn。可以使用以下命令进行安装：pipinstallscikit-learnpandasmatplotlibseaborn步骤
  • 卷积神经网络八股（一）------20行代码搞定鸢尾花分类 有幸添砖java opencv
    编写不易，未有VIP但想白嫖文章的朋友可以关注我的个人公众号“不秃头的码农”直接查看文章，后台回复java资料、单片机、安卓可免费领取资源。你的支持是我最大的动力！卷积神经网络八股（一）------20行代码搞定鸢尾花分类引言用TensorflowAPI：tf.keras实现神经网络搭建八股Sequential的用法compile的用法fit的用法（batch是每次喂入神经网络的样本数、epoch
  • PYTHON机器学习小项目教程：预测鸢尾花种类 jackispy python机器学习人工智能
    我们将使用经典的鸢尾花数据集来构建一个分类模型，该数据集包含150个样本，每个样本有四个特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。目标是根据这些特征预测鸢尾花的种类（山鸢尾、变色鸢尾或维吉尼亚鸢尾）。一、环境配置首先，确保你已经安装了必要的库。如：pandas、numpy等，命令如下所示pipinstallnumpypandasscikit-learnmatplotlib[-i镜像源网站]二、
  • 基于KNN的鸢尾花分类预测模型 溪海莘 分类数据挖掘人工智能
    基于KNN的鸢尾花分类预测模型.让机器实现对鸢尾花的分类分析，它会怎么做呢？我们首先列举出可能需要的要素：数据，模型和算法，效果评估。机器学习，它也是需要对自己的学习效果进行评估，因为它需要根据结果来调整参数。大多数情况需要人来介入这个过程，人们需要根据自身的经验来选取一些合适的参数，但是“爱偷懒”的数据科学家同时也提出一些自动化的程序来实现这一步骤。一、鸢尾花数据集1.1利用sklearn库导入
  • 利用python实现小提琴图的代码 python游乐园 可视化python开发语言
    importseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt#加载seaborn内置的鸢尾花数据集iris=sns.load_dataset("iris")#设置绘图风格，可选，这里使用默认风格#sns.set_style("whitegrid")#绘制小提琴图，以'species'为分类依据，绘制'sepal_length'特征的小提琴图#可以根据实际需求更改x和
  • R语言报错 变数的长度不一样，需要改成元素自变量对应的名称 仿生bug r语言bigdata
    在进行回归，决策树等出现报错，观察数据等情况都无发现错误使用本地数据鸢尾花（yuānwěihuā）做示例，说明问题data(iris)train_sub=sample(nrow(iris),7/10*nrow(iris))trainset=iris[train_sub,]testset=iris[-train_sub,]fit1=rpart(iris$Species~.,data=trainset
  • Python编程：创意爱心表白代码集 python
    在寻找一种特别的方式来表达你的爱意吗？使用Python编程，你可以创造出独一无二的爱心图案，为你的表白增添一份特别的浪漫。这里为你精选了六种不同风格的爱心表白代码，让你的创意和情感通过代码展现出来。话不多说，咱直接上代码！目录紫色浪漫：心形表白爱意满满：Love2ILoveYou红色热情：心形与文字结合爱的箭矢：一箭穿心效果一箭穿心文字版爱心一行代码：简洁表白紫色浪漫：心形表白1-1导入turtl
  • 鸢尾花分类项目 GUI 编织幻境的妖 分类数据挖掘人工智能
    1.机器学习的定义机器学习是一门人工智能的分支，专注于开发算法和统计模型，使计算机能够在没有明确编程的情况下从数据中自动学习和改进。通过识别数据中的模式和规律，机器学习系统可以做出预测或决策。常见的应用包括图像识别、语音识别、推荐系统等。2.为什么使用鸢尾花数据集（Irisdataset）鸢尾花数据集是一个经典的多类分类问题数据集，由英国统计学家和遗传学家RonaldFisher在1936年引入。
  • Python随机森林算法详解与案例实现 闲人编程 python算法python随机森林数据分析人工智能
    目录Python随机森林算法详解与案例实现1、随机森林算法概述2、随机森林的原理3、实现步骤4、分类案例：使用随机森林预测鸢尾花品种4.1数据集介绍4.2代码实现4.3代码解释4.4运行结果5、回归案例：使用随机森林预测波士顿房价5.1数据集介绍5.2代码实现5.3代码解释5.4运行结果6、随机森林的优缺点7、改进方向8、应用场景9、总结Python随机森林算法详解与案例实现1、随机森林算法概述随
  • 【常用0x000000类型颜色代码表】 萌虎不虎 androidjava
    常用0x000000类型颜色代码表"black"=>array(0x000000),黑色"maroon"=>array(0x800000),栗色"green"=>array(0x008000),绿色"olive"=>array(0x808000),橄榄色"navy"=>array(0x000080),藏青色"purple"=>array(0x800080),紫色"teal"=>array(0x00
  • 【机器学习】嘿马机器学习（算法篇）第6篇：线性回归,学习目标【附代码文档】... 广江鹏 算法机器学习线性回归学习人工智能
    本教程的知识点为：机器学习算法定位、K-近邻算法1.4k值的选择1K值选择说明1.6案例：鸢尾花种类预测–数据集介绍1案例：鸢尾花种类预测1.8案例：鸢尾花种类预测—流程实现1再识K-近邻算法API1.11案例2：预测facebook签到位置1项目描述线性回归2.3数学:求导1常见函数的导数线性回归2.5梯度下降方法介绍1详解梯度下降算法线性回归2.6线性回归api再介绍小结线性回归2.9正则化线
  • 通过matlab实现机器学习的小项目示例 MATLAB卡尔曼 课题推荐与讲解机器学习matlab支持向量机
    一个基于鸢尾花分类的MATLAB机器学习小项目示例，涵盖数据预处理、模型训练、评估及可视化全流程，适合入门学习。文章目录项目目标完整代码实现代码说明运行结果数据加载与探索数据预处理模型训练模型评估可视化决策边界展方向项目目标使用鸢尾花数据集（IrisDataset），训练一个分类模型，根据花萼和花瓣的尺寸（4个特征）预测花的类别（3种：Setosa,Versicolor,Virginica）。完整
  • Python-机器学习（二）-K近邻算法的原理与鸢尾花数据集实现详解 2401_84009679 程序员机器学习python近邻算法
    fromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierk=5#对模型训练clf=KNeighborsClassifier(n_neighbors=k)clf.fit(x,y)#对样本进行预测x_sample=[[0,2]]neighbors=clf.kneighbors(x_sample)neighbors[1]plt.figure(figsize=(16,
  • 如何根据壁纸主题选择合适的主色调？ 2401_89910411 数码相机
    选择合适的主色调是壁纸设计中的关键步骤，它直接影响到壁纸的整体风格和情感传达。以下是一些根据壁纸主题选择主色调的技巧和建议：一、明确壁纸主题浪漫风格：主题：营造温馨、梦幻的氛围。主色调：粉色、紫色、浅蓝色、米色等柔和色调。示例：粉色渐变背景，搭配紫色的花朵和浅蓝色的光晕，营造出浪漫的氛围。自然风格：主题：展现自然、清新、宁静的氛围。主色调：绿色、蓝色、米色、白色等自然色调。示例：绿色渐变背景，搭配
  • 使用scikit-learn中的KNN包实现对鸢尾花数据集或者自定义数据集的的预测。 Jam-Young scikit-learnpython信息可视化
    使用scikit-learn中的KNN包实现对鸢尾花数据集或者自定义数据集的的预测。#导入鸢尾花数据集fromsklearn.datasetsimportload_iris,fetch_20newsgroups#数据化可视包importseabornassnsimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdfromsklearn.model_selectio
  • 使用 Python 和 scikit-learn 实现 KNN 分类：以鸢尾花数据集为例 弥树子 pythonscikit-learn分类
    在机器学习的世界里，K-NearestNeighbors（KNN）算法是一种简单而强大的分类方法。它基于一个直观的想法：相似的数据点往往属于同一类别。本文将通过Python的scikit-learn库实现KNN分类，以经典的鸢尾花数据集为例，展示从数据加载到模型评估的完整流程。1.KNN算法简介KNN是一种监督学习算法，主要用于分类和回归任务。它的工作原理非常简单：对于一个新的数据点，算法会查找训
  • machine learning knn算法之使用KNN对鸢尾花数据集进行分类 知识鱼丸 machinelearning机器学习算法分类
    通过导入必要的scikit-learn导入必要的库，加载给定的数据，划分测试集和训练集之后训练预测和评估即可具体代码如下：importnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessingimportStandardS
  • 使用scikit-learn中的KNN包实现对鸢尾花数据集的预测。 灵封～ scikit-learn机器学习人工智能
    导入必要的库和数据集#导入鸢尾花数据集fromsklearn.datasetsimportload_iris#数据化可视包importpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessingimportMinMaxScaler,StandardScalerfromsklearn.neig
  • 使用scikit-learn中的KNN包实现对鸢尾花数据集的预测 辞落山 scikit-learnpython机器学习
    引言K最近邻（KNN）算法是一种简单且直观的分类算法。它通过计算数据点之间的距离来对新样本进行分类。鸢尾花数据集是一个经典的机器学习数据集，包含了三种不同类型的鸢尾花，每种类型由四个特征（花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度）描述。本文将使用scikit-learn中的KNN算法对该数据集进行分类预测。KNN算法概述KNN算法的核心思想是：对于一个未知类别的样本，通过计算该样本与已知样本的距离，
  • Python支持向量机（SVM）算法：面向对象的实现与案例详解 闲人编程 进阶算法案例支持向量机算法python深度学习数据分析
    目录Python支持向量机（SVM）算法：面向对象的实现与案例详解引言一、支持向量机算法概述1.1支持向量机的基本思想1.2SVM的分类问题1.3SVM的优化目标二、面向对象的SVM实现2.1类的设计2.2Python代码实现2.3代码详解三、案例分析3.1案例一：鸢尾花分类问题描述数据准备模型训练与预测输出结果3.2案例二：手写数字识别问题描述数据准备模型训练与预测输出结果四、SVM的优化与核方
  • python鸢尾花数据集knn_【python+机器学习1】python 实现 KNN weixin_39629269 python鸢尾花数据集knn
    欢迎关注哈希大数据微信公众号【哈希大数据】1KNN算法基本介绍K-NearestNeighbor(k最邻近分类算法)，简称KNN，是最简单的一种有监督的机器学习算法。也是一种懒惰学习算法，即开始训练仅仅是保存所有样本集的信息，直到测试样本到达才开始进行分类决策。KNN算法的核心思想：要想确定测试样本属于哪一类，就先寻找所有训练样本中与该测试样本“距离”最近的前K个样本，然后判断这K个样本中大部分所
  • 用MiddleGenIDE工具生成hibernate的POJO（根据数据表生成POJO类） AdyZhang POJOeclipseHibernateMiddleGenIDE
    推荐:MiddlegenIDE插件,   是一个Eclipse   插件.     用它可以直接连接到数据库,   根据表按照一定的HIBERNATE规则作出BEAN和对应的XML ，用完后你可以手动删除它加载的JAR包和XML文件!     今天开始试着使用
  • .9.png Cb123456 android
      “点九”是andriod平台的应用软件开发里的一种特殊的图片形式，文件扩展名为：.9.png 　　智能手机中有自动横屏的功能,同一幅界面会在随着手机(或平板电脑)中的方向传感器的参数不同而改变显示的方向,在界面改变方向后,界面上的图形会因为长宽的变化而产生拉伸,造成图形的失真变形。 　　我们都知道android平台有多种不同的分辨率，很多控件的切图文件在被放大拉伸后，边
  • 算法的效率 天子之骄 算法效率复杂度最坏情况运行时间大O阶平均情况运行时间
    算法的效率 效率是速度和空间消耗的度量。集中考虑程序的速度，也称运行时间或执行时间，用复杂度的阶(O)这一标准来衡量。空间的消耗或需求也可以用大O表示，而且它总是小于或等于时间需求。   以下是我的学习笔记：   1.求值与霍纳法则，即为秦九韶公式。   2.测定运行时间的最可靠方法是计数对运行时间有贡献的基本操作的执行次数。运行时间与这个计数成正比。
  • java数据结构 何必如此 java数据结构
    Java 数据结构 Java工具包提供了强大的数据结构。在Java中的数据结构主要包括以下几种接口和类： 枚举（Enumeration） 位集合（BitSet） 向量（Vector） 栈（Stack） 字典（Dictionary） 哈希表（Hashtable） 属性（Properties） 以上这些类是传统遗留的，在Java2中引入了一种新的框架-集合框架(Collect
  • MybatisHelloWorld 3213213333332132
    //测试入口TestMyBatis package com.base.helloworld.test; import java.io.IOException; import org.apache.ibatis.io.Resources; import org.apache.ibatis.session.SqlSession; import org.apache.ibat
  • Java|urlrewrite|URL重写|多个参数 7454103 javaxmlWeb工作
     个人工作经验！ 如有不当之处，敬请指点 1.0  web -info 目录下建立     urlrewrite.xml  文件 类似如下： <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>   <!DOCTYPE u
  • 达梦数据库+ibatis darkranger sqlmysqlibatisSQL Server
    --插入数据方面 如果您需要数据库自增... 那么在插入的时候不需要指定自增列. 如果想自己指定ID列的值, 那么要设置 set identity_insert  数据库名.模式名.表名; ----然后插入数据; example: create table zhabei.test( id bigint identity(1,1) primary key, nam
  • XML 解析 四种方式 aijuans android
    XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,平台的无关性使得很多场合都需要用到XML。本文将详细介绍用Java解析XML的四种方法。 XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,它的平台无关性,语言无关性,系统无关性,给数据集成与交互带来了极大的方便。对于XML本身的语法知识与技术细节,需要阅读相关的技术文献,这里面包括的内容有DOM(Document Object
  • spring中配置文件占位符的使用 avords
    1.类 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE beans PUBLIC "-//SPRING//DTD BEAN//EN" "http://www.springframework.o
  • 前端工程化-公共模块的依赖和常用的工作流 bee1314 webpack
    题记： 一个人的项目，还有工程化的问题嘛？   我们在推进模块化和组件化的过程中，肯定会不断的沉淀出我们项目的模块和组件。对于这些沉淀出的模块和组件怎么管理？另外怎么依赖也是个问题？ 你真的想这样嘛？   var BreadCrumb = require(‘../../../../uikit/breadcrumb’); //真心ugly。  
  • 上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」，该如何回应？ bijian1013 项目管理沟通IT职业规划
    问题：上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」，如何回应         正常下班时间6点，只要是6点半前下班的，上司都认为没有加班。   Eno-Bea回答，注重感受，不一定是别人的         虽然我不知道你具体从事什么工作与职业，但是我大概猜测，你是从事一项不太容易出现阶段性成果的工作
  • TortoiseSVN，过滤文件 征客丶 SVN
    环境： TortoiseSVN 1.8 配置： 在文件夹空白处右键 选择  TortoiseSVN -> Settings 在 Global ignote pattern 中添加要过滤的文件： 多类型用英文空格分开 *name ： 过滤所有名称为 name 的文件或文件夹 *.name ： 过滤所有后缀为 name 的文件或文件夹 --------
  • 【Flume二】HDFS sink细说 bit1129 Flume
    1. Flume配置   a1.sources=r1 a1.channels=c1 a1.sinks=k1 ###Flume负责启动44444端口 a1.sources.r1.type=avro a1.sources.r1.bind=0.0.0.0 a1.sources.r1.port=44444 a1.sources.r1.chan
  • The Eight Myths of Erlang Performance bookjovi erlang
    erlang有一篇guide很有意思： http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide 里面有个The Eight Myths of Erlang Performance： http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide/myths.html   Myth: Funs are sl
  • java多线程网络传输文件(非同步)-2008-08-17 ljy325 java多线程socket
    利用 Socket 套接字进行面向连接通信的编程。客户端读取本地文件并发送；服务器接收文件并保存到本地文件系统中。 使用说明:请将TransferClient, TransferServer, TempFile三个类编译，他们的类包是FileServer. 客户端: 修改TransferClient: serPort, serIP, filePath, blockNum,的值来符合您机器的系
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-模板方法模式 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/ import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.PreparedStatement; import java.sql.ResultSet;
  • 配置心得 chenyu19891124 配置
    时间就这样不知不觉的走过了一个春夏秋冬，转眼间来公司已经一年了，感觉时间过的很快，时间老人总是这样不停走，从来没停歇过。 作为一名新手的配置管理员，刚开始真的是对配置管理是一点不懂，就只听说咱们公司配置主要是负责升级，而具体该怎么做却一点都不了解。经过老员工的一点点讲解，慢慢的对配置有了初步了解，对自己所在的岗位也慢慢的了解。 做了一年的配置管理给自总结下： 1.改变 从一个以前对配置毫无
  • 对“带条件选择的并行汇聚路由问题”的再思考 comsci 算法工作软件测试嵌入式领域模型
    2008年上半年，我在设计并开发基于”JWFD流程系统“的商业化改进型引擎的时候，由于采用了新的嵌入式公式模块而导致出现“带条件选择的并行汇聚路由问题”(请参考2009-02-27博文)，当时对这个问题的解决办法是采用基于拓扑结构的处理思想，对汇聚点的实际前驱分支节点通过算法预测出来，然后进行处理，简单的说就是找到造成这个汇聚模型的分支起点，对这个起始分支节点实际走的路径数进行计算，然后把这个实际
  • Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址 daizj oracle
    Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址 http://pan.baidu.com/share/link?shareid=531580&uk=421021908 http://pan.baidu.com/share/link?shareid=137223&uk=321552738 http://pan.baidu.com/share/l
  • 非常好的介绍：Linux定时执行工具cron dongwei_6688 linux
    Linux经过十多年的发展，很多用户都很了解Linux了，这里介绍一下Linux下cron的理解，和大家讨论讨论。cron是一个Linux 定时执行工具，可以在无需人工干预的情况下运行作业，本文档不讲cron实现原理，主要讲一下Linux定时执行工具cron的具体使用及简单介绍。 新增调度任务推荐使用crontab -e命令添加自定义的任务（编辑的是/var/spool/cron下对应用户的cr
  • Yii assets目录生成及修改 dcj3sjt126com yii
    assets的作用是方便模块化，插件化的，一般来说出于安全原因不允许通过url访问protected下面的文件，但是我们又希望将module单独出来，所以需要使用发布，即将一个目录下的文件复制一份到assets下面方便通过url访问。 assets设置对应的方法位置 \framework\web\CAssetManager.php   assets配置方法 在m
  • mac工作软件推荐 dcj3sjt126com mac
    mac上的Terminal + bash ＋ screen组合现在已经非常好用了，但是还是经不起iterm＋zsh＋tmux的冲击。在同事的强烈推荐下，趁着升级mac系统的机会，顺便也切换到iterm＋zsh＋tmux的环境下了。 我为什么要要iterm2 切换过来也是脑袋一热的冲动，我也调查过一些资料，看了下iterm的一些优点： * 兼容性好，远程服务器 vi 什么的低版本能很好兼
  • Memcached(三)、封装Memcached和Ehcache frank1234 memcachedehcachespring ioc
    本文对Ehcache和Memcached进行了简单的封装，这样对于客户端程序无需了解ehcache和memcached的差异，仅需要配置缓存的Provider类就可以在二者之间进行切换，Provider实现类通过Spring IoC注入。 cache.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
  • Remove Duplicates from Sorted List II hcx2013 remove
    Given a sorted linked list, delete all nodes that have duplicate numbers, leaving only distinct numbers from the original list. For example,Given 1->2->3->3->4->4->5,
  • Spring4新特性——注解、脚本、任务、MVC等其他特性改进 jinnianshilongnian spring4
    Spring4新特性——泛型限定式依赖注入 Spring4新特性——核心容器的其他改进 Spring4新特性——Web开发的增强 Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC  Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL Spring4新特性——更好的Java泛型操作API  Spring4新
  • MySQL安装文档 liyong0802 mysql
      工作中用到的MySQL可能安装在两种操作系统中，即Windows系统和Linux系统。以Linux系统中情况居多。   安装在Windows系统时与其它Windows应用程序相同按照安装向导一直下一步就即，这里就不具体介绍，本文档只介绍Linux系统下MySQL的安装步骤。   Linux系统下安装MySQL分为三种：RPM包安装、二进制包安装和源码包安装。二
  • 使用VS2010构建HotSpot工程 p2p2500 HotSpotOpenJDKVS2010
    1. 下载OpenJDK7的源码：      http://download.java.net/openjdk/jdk7      http://download.java.net/openjdk/      2. 环境配置     ▶
  • Oracle实用功能之分组后列合并 seandeng888 oracle分组实用功能合并
    1       实例解析 由于业务需求需要对表中的数据进行分组后进行合并的处理，鉴于Oracle10g没有现成的函数实现该功能，且该功能如若用JAVA代码实现会比较复杂，因此，特将SQL语言的实现方式分享出来，希望对大家有所帮助。如下： 表test 数据如下： ID,SUBJECTCODE,DIMCODE,VALUE 1&nbs
  • Java定时任务注解方式实现 tuoni javaspringjvmxmljni
    Spring 注解的定时任务，有如下两种方式： 第一种： <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"  xmlns:xsi="http
  • 11大Java开源中文分词器的使用方法和分词效果对比 yangshangchuan word分词器ansj分词器Stanford分词器FudanNLP分词器HanLP分词器
    本文的目标有两个： 1、学会使用11大Java开源中文分词器 2、对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果 本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码，至于效果哪个好，那要用的人结合自己的应用场景自己来判断。 11大Java开源中文分词器，不同的分词器有不同的用法，定义的接口也不一样，我们先定义一个统一的接口： /** * 获取文本的所有分词结果, 对比
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他