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数据攻城小狮子
Python机器学习python机器学习算法sklearn人工智能
深入探索Python机器学习算法:模型评估文章目录深入探索Python机器学习算法:模型评估模型评估1.数据集划分1.1划分原则和方法1.2交叉验证技术1.3不同数据集划分方法的适用性2.评估指标分析2.1分类任务评估指标2.2回归任务评估指标2.3不同评估指标的选择和比较3.模型评估的注意事项3.1避免数据泄露问题3.2评估指标的稳定性和可靠性模型评估1.数据集划分1.1划分原则和方法在机器学习
- 显示模组闪屏案例分析
观海的旅途
显示模组硬件工程
■问题点描述整机在白色画面下出现屏闪异常,在纯色红绿蓝画面显示ok,且出现用50mm的转接FFC点亮ok,用8mm的转接FFC点亮在白色界面闪屏。■原因初步定位从以上情况来看,因为闪屏现象只是出现某些界面,故可以排除背光闪和液晶极化,一般来说,背光闪在任何界面都存在,而液晶极化现象是电荷残留,电荷释放完毕后,闪屏现象随机也消失,因此闪屏现象有可能是频率闪和电源干扰闪。■交叉验证1.寄回的LCM以及
- 主成分回归(PCR)与特征值因子筛选:从理论到MATLAB实战
青橘MATLAB学习
多元分析回归matlab线性代数数学建模算法
内容摘要:本文深入解析主成分回归(PCR)的原理与MATLAB实现,结合Hald水泥数据案例对比PCR与普通回归的性能差异。详细讲解特征值筛选策略(累积贡献率、交叉验证),并提供单参数估计优化方法。通过完整代码与可视化结果,助力读者掌握高维数据建模与多重共线性处理技巧。关键词:主成分回归特征值筛选多重共线性MATLAB实现交叉验证—1.主成分回归(PCR)概述主成分回归(PrincipalComp
- 《揭秘机器学习中的交叉验证:模型评估的基石》
人工智能机器学习
在机器学习的复杂领域中,构建一个精准有效的模型是众多从业者的核心目标。然而,模型的性能评估绝非易事,它关乎模型能否在实际应用中发挥作用,而交叉验证则是这一过程中的关键技术,是保障模型可靠性与泛化能力的重要手段。交叉验证的核心意义抵御过拟合风险在机器学习的训练过程中,模型可能会过度适应训练数据的细节和噪声,从而在新数据上表现不佳,这就是过拟合现象。交叉验证通过将数据集划分为多个子集,模型在不同子集上
- 机器学习02
天行者@
机器学习人工智能深度学习
三、模型选择与调优1交叉验证(1)保留交叉验证HoldOutHoldOutCross-validation(Train-TestSplit)优点1.简单高效操作简便:这种方法的实现非常直接,只需要将原始数据集按照一定比例(常见的如70:30、80:20等)随机划分为训练集和测试集。例如,在Python的scikit-learn库中,使用train_test_split函数可以轻松完成划分,代码简洁
- 机器学习课程的常见章节结构
zhangfeng1133
机器学习分类学习
以下是机器学习课程的常见章节结构,结合了搜索结果中的信息:1.机器学习基础知识机器学习的定义与分类监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习机器学习的产生与发展机器学习的历史与现代应用经验误差与过拟合过拟合与欠拟合的概念及解决方案评估方法与性能度量交叉验证、准确率、召回率、F1分数等偏差与方差偏差-方差权衡及其对模型的影响2.经典机器学习算法2.1线性模型一元线性回归与多元线性回归梯度下降算法(批
- 第二章:12.3 建立表现基准
望云山190
基准性能水平人工智能机器学习
背景介绍语音识别是一种常见的机器学习应用,用户通过语音输入代替键盘输入,系统需要将语音转换为文本。在这个过程中,算法的性能可以通过训练误差和交叉验证误差来评估。误差定义训练误差(Jtrain):指算法在训练数据集上无法正确转录的音频片段的百分比。在这个例子中,训练误差是10.8%,意味着算法在训练数据上犯了10.8%的错误。交叉验证误差(Jcv):指算法在未见过的数据(交叉验证集)上无法正确转录的
- 第二章:12.4 学习曲线
望云山190
深度学习机器学习人工智能
学习曲线的基本概念学习曲线是展示机器学习模型性能如何随着训练数据量增加而变化的图表。它们可以帮助我们理解模型在不同数据量下的表现,以及模型是否过拟合或欠拟合。二阶模型的学习曲线交叉验证错误(Jcv):这条绿色曲线表示模型在未见过的数据上的表现。它反映了模型的泛化能力,即模型对新数据的预测能力。训练错误(Jtrain):这条红色曲线表示模型在训练数据上的表现。它反映了模型对训练数据的拟合程度。学习曲
- 如何避免交叉验证中的数据泄露?
奋进小青
人工智能深度学习机器学习
大家好,我是小青在机器学习中,交叉验证(Cross-Validation)是一种常用的模型评估技术,目的是通过将数据集分割为多个子集,反复训练和验证模型,以便更好地估计模型的性能。然而,在交叉验证过程中,数据泄露(DataLeakage)是一个非常严重的问题,它会导致模型的评估结果过于乐观,进而使得模型在实际应用中表现不佳。什么是数据泄露数据泄露是指在模型训练过程中,模型不恰当地接触到了与验证集或
- 模型应用管理的成功之道:策略、工具与团队协作
项目管理工具
管理模型应用涉及多个方面,包括模型的开发、部署、监控、优化和维护。以下是管理模型应用的关键步骤和策略:1.模型开发●需求分析:明确业务需求,确定模型的目标和评估指标。●数据准备:收集、清洗和预处理数据,确保数据质量。●模型选择:根据问题类型选择合适的算法和模型架构。●训练与验证:使用训练数据训练模型,并通过验证集评估模型性能。●超参数调优:通过交叉验证、网格搜索等方法优化模型超参数。2.模型部署●
- k折交叉验证(k-fold Cross-validation)
向大厂出发
python开发语言
一、基本概述交叉验证是在机器学习建立模型和验证模型参数时常用的办法,一般被用于评估一个机器学习模型的表现。更多的情况下,我们也用交叉验证来进行模型选择(modelselection)。交叉验证,顾名思义,就是重复的使用数据,把得到的样本数据进行切分,组合为不同的训练集和测试集,用训练集来训练模型,用测试集来评估模型预测的好坏。在此基础上可以得到多组不同的训练集和测试集,某次训练集中的某样本在下次可
- 牛掰的算法系列:K折交叉验证(KFold)常见使用方法
羽蒙等风来
机器学习算法机器学习python
讲解了交叉验证的基本思想之后,接下来将学习几个常用的交叉迭代器及其使用方法。1.K折交叉验证K折交叉验证(KFold)会将数据集划分为k个分组,成为折叠(fold)。如果k的值等于数据集实例的个数,那么每次的测试集就只有一个,这种处理方式称为“留一”。Scikit中提供了KFold方法进行分组。#导入相关模块In[1]:fromsklearn.model_selectionimportKFold#
- Kfold交叉验证心得
野营者007
感想MachineLearningKFold
运用Kfold交叉验证时,在一个限度内k的值越大越好。因为k越大我们验证的次数就越多,最后取出来的平均数越能代表训练模型的准确度。但是k是需要在一个限度之内的。k太大有两个坏处。1.容易给机器造成过重负担,花费大量时间。2.每一次验证的测试集(或验证集)中数据太少,很难得到准确的误报率。总体而言,k一般取10,取值依不同项目情况而定,当然一定存在k<n(训练集数据条数)。
- 100.5 AI量化面试题:在使用LSTM预测股票价格时,如何有效处理金融时间序列的非平稳性?
AI量金术师
金融资产组合模型进化论人工智能lstm金融python机器学习大数据
目录0.承前1.数据预处理1.1平稳性检验1.2数据转换2.特征工程2.1技术指标构建2.2时间特征提取3.LSTM模型设计3.1数据准备3.2模型架构4.训练与验证4.1时序交叉验证4.2滚动预测5.回答话术0.承前本文详细介绍使用LSTM处理金融时间序列时的关键技术点,包括数据预处理、特征工程、模型设计和验证方法。如果想更加全面清晰地了解金融资产组合模型进化论的体系架构,可参考:0.金融资产组
- MATLAB 代码的主要功能是基于功能连接(FC)数据,利用支持向量机(SVM)进行分类,并通过留一法交叉验证、特征选择、超参数寻优、一致性特征分析以及置换检验等步骤,评估分类性能和特征的显著性
max500600
MATLAB开发语言算法matlab支持向量机分类
clear;clcNumROI=37;%ROI数目NumCon=605;%连接数目%选择病人组数据文件夹%path1=spm_select(1,'dir','pleaseselectpatientsdir');path1='D:\siying\42ML_day3\nnnnnn\FC\Patient';%和第7行用一个即可,为手动改路径file1=dir([path1,filesep,'*.txt'
- python3.6 split用法_对sklearn的使用之数据集的拆分与训练详解(python3.6)
weixin_39849054
python3.6split用法
研修课上讲了两个例子,融合一下。主要演示大致的过程:导入->拆分->训练->模型报告以及几个重要问题:①标签二值化②网格搜索法调参③k折交叉验证④增加噪声特征(之前涉及)fromsklearnimportdatasets#从cross_validation导入会出现warning,说已弃用fromsklearn.model_selectionimporttrain-test_splitfromsk
- 机器学习的介绍
2201_75874206
机器学习人工智能
目录1.机器学习的定义2.机器学习的原理3.机器学习的方法4.机器学习的分类5.机器学习的评估6.机器学习的应用场景7.机器学习与人工智能的关系结论机器学习在自然语言处理中的最新应用和技术是什么?如何评估机器学习模型的性能,除了交叉验证、MSE和RMSE外,还有哪些其他重要的指标?在金融风险管理中,机器学习如何帮助预测市场趋势和信用风险?市场趋势预测信用风险评估机器学习与人工智能之间的关系在未来发
- 《AI语言模型的关键技术探析:系统提示、评估方法与提示工程》
XianxinMao
人工智能语言模型自然语言处理
文章主要内容摘要1.系统提示(SystemPrompt)定义:用于设置模型行为、角色和工作方式的特殊指令重要性:定义模型行为边界影响输出质量和一致性可将通用模型定制为特定领域助手挑战:技术集成复杂兼容性问题效果难以精确预测2.模型评估方法创新方向:自一致性(Self-Consistency)评估PlanSearch方法强化学习(RL)应用核心特点:多次采样和交叉验证策略空间探索动态权重调整实践价值
- Time-LLM :超越了现有时间序列预测模型的学习器
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AI预测大模型学习人工智能python大模型时序预测
AI预测相关目录AI预测流程,包括ETL、算法策略、算法模型、模型评估、可视化等相关内容最好有基础的python算法预测经验EEMD策略及踩坑VMD-CNN-LSTM时序预测对双向LSTM等模型添加自注意力机制K折叠交叉验证optuna超参数优化框架多任务学习-模型融合策略Transformer模型及Paddle实现迁移学习在预测任务上的tensoflow2.0实现holt提取时序序列特征TCN时
- 【04】深度学习——训练的常见问题 | 过拟合欠拟合应对策略 | 过拟合欠拟合示例 | 正则化 | Dropout方法 | Dropout的代码实现 | 梯度消失和爆炸 | 模型文件的读写
花落指尖❀
#深度学习深度学习人工智能目标检测神经网络cnn
深度学习1.常见的分类问题1.1模型架构设计1.2万能近似定理1.3宽度or深度1.4过拟合问题1.5欠拟合问题1.6相互关系2.过拟合欠拟合应对策略2.1问题的本源2.2数据集大小的选择2.3数据增广2.4使用验证集2.5模型选择2.6K折交叉验证2.7提前终止3.过拟合欠拟合示例3.1导入库3.2数据生成3.3数据划分3.4模型定义3.5辅助函数3.6可视化4.正则化4.1深度学习中的正则化4
- Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营 入门 Task3-机器学习框架
沙雕是沙雕是沙雕
人工智能机器学习
目录实践方法论1.模型偏差2.优化问题3.过拟合4.交叉验证5.不匹配实践方法论1.模型偏差当一个模型由于其结构的限制,无法捕捉数据中的真实关系时,即使找到了最优的参数,模型的损失依然较高。可以通过增加输入特征、使用更复杂的模型结构或采用深度学习等方法来新设计模型,增加模型的灵活性。2.优化问题在机器学习模型训练过程中,即使模型的灵活性足够高,也可能由于优化算法的问题导致训练数据的损失不够低。为了
- 【机器学习】以KNN为例的交叉验证 网格搜索
de-feedback
机器学习算法人工智能
KNNK-NearestNeighbors简称为KNN,根据k个最近的邻居的类别判断当前样本的类别,k一般取奇数。k个邻居中哪种类别的样本多,就判断这个为这个类别距离判断knn首先要判断两个样本之间的距离,距离有多种表示方式欧氏距离生活中常用的距离公式,二维空间中的两点(x1,y1)(x2,y2)(x_1,y_1)(x_2,y_2)(x1,y1)(x2,y2)距离表示为(x1−x2)2+(y1−y
- 代谢组数据分析(十八):随机森林构建代谢组诊断模型
生信学习者2
代谢组分析数据分析随机森林数据挖掘
介绍使用随机森林算法和LASSO特征选择构建了一种胃癌(GC)诊断预测模型。参与者(队列1,n=426)通过随机分层抽样分为发现数据集(n=284)和测试集(n=142)。接下来,在发现数据集上执行LASSO回归,以选择能够识别胃癌患者的较少数量的特征。我们将L1约束的系数设置为0.01,并根据10,000次随机交叉验证的平均误分类误差选择了十个非零系数的特征。在发现数据集上使用引导聚合方法训练了
- 24.8.26学习心得
kkkkk021106
人工智能
验证数据集(ValidationSet)和测试数据集(TestSet)在机器学习和深度学习中都是非常重要的概念。它们各自有不同的用途和目的。下面详细解释两者之间的区别:1.验证数据集(ValidationSet)目的:超参数调整:验证数据集主要用于调整模型的超参数,如学习率、正则化系数、网络层数等。模型选择:用于选择最佳模型。例如,在交叉验证中,通过在验证数据集上的表现来选择性能最好的模型。防止过
- python库——sklearn的关键组件和参数设置
零 度°
pythonpythonsklearn
文章目录模型构建线性回归逻辑回归决策树分类器随机森林支持向量机K-近邻模型评估交叉验证性能指标特征工程主成分分析标准化和归一化scikit-learn,简称sklearn,是Python中一个广泛使用的机器学习库,它建立在NumPy、SciPy和Matplotlib这些科学计算库之上。sklearn提供了简单而有效的工具来进行数据挖掘和数据分析。我们将介绍sklearn中一些关键组件的参数设置。模
- 逻辑回归C参数选择,利用交叉验证实现
吃什么芹菜卷
机器学习逻辑回归算法机器学习笔记
目录前言一、C参数二、交叉验证1.交叉验证是什么2.交叉验证的基本原理3.交叉验证的作用4.常见的交叉验证方法三、k折交叉验证四、C参数和k折交叉验证的关系五、代码实现1.导入库2.k折交叉验证选择C参数3.建立最优模型总结前言逻辑回归(LogisticRegression)是一种用于二分类问题的统计模型和机器学习算法,旨在预测事件的概率。它基于一个线性模型,并通过一个逻辑函数(通常是Sigmoi
- Task4 - 建模与调参
100MHz
1.内容介绍线性回归模型:线性回归对于特征的要求;处理长尾分布;理解线性回归模型;模型性能验证:评价函数与目标函数;交叉验证方法;留一验证方法;针对时间序列问题的验证;绘制学习率曲线;绘制验证曲线;嵌入式特征选择:Lasso回归;Ridge回归;决策树;模型对比:常用线性模型;常用非线性模型;模型调参:贪心调参方法;网格调参方法;贝叶斯调参方法;2.一些基本模型线性回归(LinearRegress
- Dataframe型数据分析技巧汇总
我叫杨傲天
学习笔记机器学习数据分析数据挖掘
Kaggle如何针对少量数据集比赛的打法。数据降维的几种方法HF.075|时间序列趋势性分析方法汇总机器学习必须了解的7种交叉验证方法(附代码)这个图!Python也能一键绘制了,而且样式更多..散点图,把散点图画出花来综述:机器学习中的模型评价、模型选择与算法选择!表格任务中的深度学习模型性能比较再见Onehot!KaggleMaster的上分神操作!特征重要性评估方法之排列重要性
- 代码+视频基于R语言进行K折交叉验证
天桥下的卖艺者
代码+视频系列R语言r语言开发语言
我们在建立数据模型后通常希望在外部数据验证模型的检验能力。然而当没有外部数据可以验证的时候,交叉验证也不失为一种方法。交叉验验证(交叉验证,CV)则是一种评估模型泛化能力的方法,广泛应用中于数证据采挖掘和机器学习领域,在交叉验证通常将数据集分为两部分,一部分为训练集,用于建立预测模型;另一部分为测试集,用于测试该模型的泛化能力。在如何划分2个集合的问题上,统计学界提出了多种方法:简单交叉验证、留一
- R语言群组变量选择、组惩罚group lasso套索模型预测分析新生儿出生体重风险因素数据和交叉验证、可视化
数据挖掘深度学习人工智能算法
原文链接:http://tecdat.cn/?p=25158原文出处:拓端数据部落公众号本文拟合具有分组惩罚的线性回归、GLM和Cox回归模型的正则化路径。这包括组选择方法,如组lasso套索、组MCP和组SCAD,以及双级选择方法,如组指数lasso、组MCP。还提供了进行交叉验证以及拟合后可视化、总结和预测的实用程序。本文提供了一些数据集的例子;涉及识别与低出生体重有关的风险因素。结果是连续测
- Dom
周华华
JavaScripthtml
<!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/1999/xhtml&q
- 【Spark九十六】RDD API之combineByKey
bit1129
spark
1. combineByKey函数的运行机制
RDD提供了很多针对元素类型为(K,V)的API,这些API封装在PairRDDFunctions类中,通过Scala隐式转换使用。这些API实现上是借助于combineByKey实现的。combineByKey函数本身也是RDD开放给Spark开发人员使用的API之一
首先看一下combineByKey的方法说明:
- msyql设置密码报错:ERROR 1372 (HY000): 解决方法详解
daizj
mysql设置密码
MySql给用户设置权限同时指定访问密码时,会提示如下错误:
ERROR 1372 (HY000): Password hash should be a 41-digit hexadecimal number;
问题原因:你输入的密码是明文。不允许这么输入。
解决办法:用select password('你想输入的密码');查询出你的密码对应的字符串,
然后
- 路漫漫其修远兮 吾将上下而求索
周凡杨
学习 思索
王国维在他的《人间词话》中曾经概括了为学的三种境界古今之成大事业、大学问者,罔不经过三种之境界。“昨夜西风凋碧树。独上高楼,望尽天涯路。”此第一境界也。“衣带渐宽终不悔,为伊消得人憔悴。”此第二境界也。“众里寻他千百度,蓦然回首,那人却在灯火阑珊处。”此第三境界也。学习技术,这也是你必须经历的三种境界。第一层境界是说,学习的路是漫漫的,你必须做好充分的思想准备,如果半途而废还不如不要开始。这里,注
- Hadoop(二)对话单的操作
朱辉辉33
hadoop
Debug:
1、
A = LOAD '/user/hue/task.txt' USING PigStorage(' ')
AS (col1,col2,col3);
DUMP A;
//输出结果前几行示例:
(>ggsnPDPRecord(21),,)
(-->recordType(0),,)
(-->networkInitiation(1),,)
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(日期和时间函数)
老A不折腾
finereport报表工具web开发
web报表工具FineReport常用函数的用法总结(日期和时间函数)
说明:凡函数中以日期作为参数因子的,其中日期的形式都必须是yy/mm/dd。而且必须用英文环境下双引号(" ")引用。
DATE
DATE(year,month,day):返回一个表示某一特定日期的系列数。
Year:代表年,可为一到四位数。
Month:代表月份。
- c++ 宏定义中的##操作符
墙头上一根草
C++
#与##在宏定义中的--宏展开 #include <stdio.h> #define f(a,b) a##b #define g(a) #a #define h(a) g(a) int main() { &nbs
- 分析Spring源代码之,DI的实现
aijuans
springDI现源代码
(转)
分析Spring源代码之,DI的实现
2012/1/3 by tony
接着上次的讲,以下这个sample
[java]
view plain
copy
print
- for循环的进化
alxw4616
JavaScript
// for循环的进化
// 菜鸟
for (var i = 0; i < Things.length ; i++) {
// Things[i]
}
// 老鸟
for (var i = 0, len = Things.length; i < len; i++) {
// Things[i]
}
// 大师
for (var i = Things.le
- 网络编程Socket和ServerSocket简单的使用
百合不是茶
网络编程基础IP地址端口
网络编程;TCP/IP协议
网络:实现计算机之间的信息共享,数据资源的交换
协议:数据交换需要遵守的一种协议,按照约定的数据格式等写出去
端口:用于计算机之间的通信
每运行一个程序,系统会分配一个编号给该程序,作为和外界交换数据的唯一标识
0~65535
查看被使用的
- JDK1.5 生产消费者
bijian1013
javathread生产消费者java多线程
ArrayBlockingQueue:
一个由数组支持的有界阻塞队列。此队列按 FIFO(先进先出)原则对元素进行排序。队列的头部 是在队列中存在时间最长的元素。队列的尾部 是在队列中存在时间最短的元素。新元素插入到队列的尾部,队列检索操作则是从队列头部开始获得元素。
ArrayBlockingQueue的常用方法:
- JAVA版身份证获取性别、出生日期及年龄
bijian1013
java性别出生日期年龄
工作中需要根据身份证获取性别、出生日期及年龄,且要还要支持15位长度的身份证号码,网上搜索了一下,经过测试好像多少存在点问题,干脆自已写一个。
CertificateNo.java
package com.bijian.study;
import java.util.Calendar;
import
- 【Java范型六】范型与枚举
bit1129
java
首先,枚举类型的定义不能带有类型参数,所以,不能把枚举类型定义为范型枚举类,例如下面的枚举类定义是有编译错的
public enum EnumGenerics<T> { //编译错,提示枚举不能带有范型参数
OK, ERROR;
public <T> T get(T type) {
return null;
- 【Nginx五】Nginx常用日志格式含义
bit1129
nginx
1. log_format
1.1 log_format指令用于指定日志的格式,格式:
log_format name(格式名称) type(格式样式)
1.2 如下是一个常用的Nginx日志格式:
log_format main '[$time_local]|$request_time|$status|$body_bytes
- Lua 语言 15 分钟快速入门
ronin47
lua 基础
-
-
单行注释
-
-
[[
[多行注释]
-
-
]]
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
1.
变量 & 控制流
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
num
=
23
-
-
数字都是双精度
str
=
'aspythonstring'
- java-35.求一个矩阵中最大的二维矩阵 ( 元素和最大 )
bylijinnan
java
the idea is from:
http://blog.csdn.net/zhanxinhang/article/details/6731134
public class MaxSubMatrix {
/**see http://blog.csdn.net/zhanxinhang/article/details/6731134
* Q35
求一个矩阵中最大的二维
- mongoDB文档型数据库特点
开窍的石头
mongoDB文档型数据库特点
MongoDD: 文档型数据库存储的是Bson文档-->json的二进制
特点:内部是执行引擎是js解释器,把文档转成Bson结构,在查询时转换成js对象。
mongoDB传统型数据库对比
传统类型数据库:结构化数据,定好了表结构后每一个内容符合表结构的。也就是说每一行每一列的数据都是一样的
文档型数据库:不用定好数据结构,
- [毕业季节]欢迎广大毕业生加入JAVA程序员的行列
comsci
java
一年一度的毕业季来临了。。。。。。。。
正在投简历的学弟学妹们。。。如果觉得学校推荐的单位和公司不适合自己的兴趣和专业,可以考虑来我们软件行业,做一名职业程序员。。。
软件行业的开发工具中,对初学者最友好的就是JAVA语言了,网络上不仅仅有大量的
- PHP操作Excel – PHPExcel 基本用法详解
cuiyadll
PHPExcel
导出excel属性设置//Include classrequire_once('Classes/PHPExcel.php');require_once('Classes/PHPExcel/Writer/Excel2007.php');$objPHPExcel = new PHPExcel();//Set properties 设置文件属性$objPHPExcel->getProperties
- IBM Webshpere MQ Client User Issue (MCAUSER)
darrenzhu
IBMjmsuserMQMCAUSER
IBM MQ JMS Client去连接远端MQ Server的时候,需要提供User和Password吗?
答案是根据情况而定,取决于所定义的Channel里面的属性Message channel agent user identifier (MCAUSER)的设置。
http://stackoverflow.com/questions/20209429/how-mca-user-i
- 网线的接法
dcj3sjt126com
一、PC连HUB (直连线)A端:(标准568B):白橙,橙,白绿,蓝,白蓝,绿,白棕,棕。 B端:(标准568B):白橙,橙,白绿,蓝,白蓝,绿,白棕,棕。 二、PC连PC (交叉线)A端:(568A): 白绿,绿,白橙,蓝,白蓝,橙,白棕,棕; B端:(标准568B):白橙,橙,白绿,蓝,白蓝,绿,白棕,棕。 三、HUB连HUB&nb
- Vimium插件让键盘党像操作Vim一样操作Chrome
dcj3sjt126com
chromevim
什么是键盘党?
键盘党是指尽可能将所有电脑操作用键盘来完成,而不去动鼠标的人。鼠标应该说是新手们的最爱,很直观,指哪点哪,很听话!不过常常使用电脑的人,如果一直使用鼠标的话,手会发酸,因为操作鼠标的时候,手臂不是在一个自然的状态,臂肌会处于绷紧状态。而使用键盘则双手是放松状态,只有手指在动。而且尽量少的从鼠标移动到键盘来回操作,也省不少事。
在chrome里安装 vimium 插件
- MongoDB查询(2)——数组查询[六]
eksliang
mongodbMongoDB查询数组
MongoDB查询数组
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2177292 一、概述
MongoDB查询数组与查询标量值是一样的,例如,有一个水果列表,如下所示:
> db.food.find()
{ "_id" : "001", "fruits" : [ "苹
- cordova读写文件(1)
gundumw100
JavaScriptCordova
使用cordova可以很方便的在手机sdcard中读写文件。
首先需要安装cordova插件:file
命令为:
cordova plugin add org.apache.cordova.file
然后就可以读写文件了,这里我先是写入一个文件,具体的JS代码为:
var datas=null;//datas need write
var directory=&
- HTML5 FormData 进行文件jquery ajax 上传 到又拍云
ileson
jqueryAjaxhtml5FormData
html5 新东西:FormData 可以提交二进制数据。
页面test.html
<!DOCTYPE>
<html>
<head>
<title> formdata file jquery ajax upload</title>
</head>
<body>
<
- swift appearanceWhenContainedIn:(version1.2 xcode6.4)
啸笑天
version
swift1.2中没有oc中对应的方法:
+ (instancetype)appearanceWhenContainedIn:(Class <UIAppearanceContainer>)ContainerClass, ... NS_REQUIRES_NIL_TERMINATION;
解决方法:
在swift项目中新建oc类如下:
#import &
- java实现SMTP邮件服务器
macroli
java编程
电子邮件传递可以由多种协议来实现。目前,在Internet 网上最流行的三种电子邮件协议是SMTP、POP3 和 IMAP,下面分别简单介绍。
◆ SMTP 协议
简单邮件传输协议(Simple Mail Transfer Protocol,SMTP)是一个运行在TCP/IP之上的协议,用它发送和接收电子邮件。SMTP 服务器在默认端口25上监听。SMTP客户使用一组简单的、基于文本的
- mongodb group by having where 查询sql
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongo纵观千象
SELECT cust_id,
SUM(price) as total
FROM orders
WHERE status = 'A'
GROUP BY cust_id
HAVING total > 250
db.orders.aggregate( [
{ $match: { status: 'A' } },
{
$group: {
- Struts2 Pojo(六)
Luob.
POJOstrust2
注意:附件中有完整案例
1.采用POJO对象的方法进行赋值和传值
2.web配置
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<web-app version="2.5"
xmlns="http://java.sun.com/xml/ns/javaee&q
- struts2步骤
wuai
struts
1、添加jar包
2、在web.xml中配置过滤器
<filter>
<filter-name>struts2</filter-name>
<filter-class>org.apache.st