- 机器学习每周挑战——二手车车辆信息&交易售价数据
梦想成为一名机器学习高手
机器学习python人工智能
这是数据集的截图目录背景描述数据说明车型对照:燃料类型对照:老规矩,第一步先导入用到的库第二步,读入数据:第三步,数据预处理第四步:对数据的分析第五步:模型建立前的准备工作第六步:多元线性回归模型的建立第七步:随机森林模型的建立问题:背景描述本数据爬取自印度最大的二手车交易平台CARS24,包含8000+该平台上交易车辆的关键评估信息。CARS24成立于2015年,总部位于印度古尔冈,是一个在印度
- 多元线性回归 python_Python中的多元线性回归
多元线性回归pythonLinearregressionisastandardstatisticaldataanalysistechnique.Weuselinearregressiontodeterminethedirectrelationshipbetweenadependentvariableandoneormoreindependentvariables.Thedependentvaria
- 【数据分析】Python实现线性回归和多元线性回归(全代码)
干了这一碗BUG
线性回归回归算法
老规矩,涉及到的数学原理,想深入了解的可以自行查阅相关资料,这里直接上干货用Python实现。目录逻辑回归中涉及的术语线性回归Python实现多元线性回归Python实现逻辑回归中涉及的术语以下是逻辑回归中一些常见的术语:自变量:应用于因变量预测的输入特征或预测因子。因变量:逻辑回归模型中的目标变量,即我们试图预测的变量。逻辑函数:用于表示自变量和因变量之间关系的公式。逻辑函数将输入变量转换为0到
- python实现多元线性回归算法 (附完整源码)
源代码大师
python算法完整教程算法python线性回归
python实现多元线性回归算法1.使用正规方程实现多元线性回归代码说明运行结果示例2.使用梯度下降法实现多元线性回归代码说明运行结果示例进一步优化与注意事项下面是使用Python从头实现多元线性回归算法的完整源码。这个实现利用了numpy进行矩阵运算,并展示了如何训练模型、进行预测以及评估模型性能。为了更全面,代码中还包含了一个使用梯度下降法(GradientDescent)优化参数的实现。多元
- 机器学习:线性回归、损失函数、导数、偏导
苏苏susuus
机器学习线性回归人工智能
本文目录:一、线性回归二、损失函数三、导数与偏导(一)导数1.基本概念2.常用导数3.求导的常用运算法则(二)偏导一、线性回归线性回归:利用回归方程(函数)对一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间关系进行建模的一种分析方式;一元线性回归:目标值只与一个自变量有关系;多元线性回归:目标值与多个自变量有关系。线性回归流程图:二、损失函数误差:用预测值y–真实值y就是误差;损失函数:衡量每个样
- 线性回归原理推导与应用(七):逻辑回归原理与公式推导
Smilecoc
机器学习Python数据分析线性回归逻辑回归算法
逻辑回归是一种分类算法,常用于二分类,也就是得出的结果为是和不是,例如通过各种因素判断一个人是否生病,信用卡是否违约等。逻辑回归在社会和自然科学中应用非常广泛,前置知识线性回归逻辑回归的底层方法就是线性回归,所以需要对线性回归有基本的了解。具体的一元,多元线性回归原理在之前的文章中已经讲过,可以查看之前的文章https://blog.csdn.net/qq_42692386/article/det
- 西瓜书【机器学习(周志华)】目录
随机森林404
机器学习机器学习
第一部分:基础概念机器学习概述1.1人工智能与机器学习1.2机器学习分类1.3机器学习应用1.4机器学习常用术语解释模型的评估与选择2.1经验误差与过拟合2.2评估方法2.3性能度量2.4偏差与方差第二部分:核心算法线性模型3.1什么是回归3.2一元线性回归3.3多元线性回归3.4对数几率回归3.5线性判别分析(LDA)3.6多分类学习3.7类别不平衡问题决策树4.1决策树概述4.2ID3算法4.
- 2024 AI 人工智能完整学习路线表
AI天才研究院
人工智能学习
十六大阶段概述阶段阶段名称实战项目收益第一阶段python基础与科学计算模块√泰坦尼克号数据分析案例√可视化剖析逻辑回归损失函数案例算法先行,技术随后。学习人工智能领域基础知识熟练掌握,打好坚实的内功基础。第二阶段AI数学知识√梯度下降和牛顿法推导√SVD奇异值分解应用第三阶段线性回归算法√代码实现梯度下降求解多元线性回归√保险花销预测案例第四阶段线性分类算法√分类鸢尾花数据集√音乐曲风分类√SV
- R语言笔记④——数值摘要、缺失值、数据标准化、线性回归、多元线性回归和主成分分析
ww0peo
R语言学习笔记
数据摘要反映集中程度的函数下面是R中反映中程度的函数mean():均值median():中位数quantile():分位数>amean(a)[1]5.4>median(a)[1]6>quantile(a)0%25%50%75%100%1.005.006.006.759.00反映数据分散程度的函数下面是R中反映数据分散程度的函数range():极值var():反差sd():标准差>arange(a)
- 线性回归
进来有惊喜
线性回归机器学习回归
1、线性回归的简单介绍2.安装第三方库3、一元线性回归示例说明4、多元线性回归示例5.总结1.线性回归的介绍定义:线性回归是一种用于建立变量之间线性关系的统计模型,通过一个或多个自变量来预测一个因变量的值。原理:其核心原理是最小二乘法,即通过寻找一条直线(在一元线性回归中)或一个超平面(在多元线性回归中),使得数据点到这条直线或超平面的距离的平方和最小。这条直线或超平面就是对数据的最佳拟合。分类:
- 【机器学习+爬虫】房屋数据分析预测与可视化系统 计算机毕业设计 爬虫 大数据毕业设计 人工智能 预测模型 数据分析 数据可视化
weixin_45469617
python数据分析scikit-learn机器学习毕业设计大数据数据可视化
演示视频:【机器学习】房屋数据分析预测与可视化系统计算机毕业设计爬虫大数据毕业设计人工智能预测模型数据分析数据可视化技术栈:python、flask、mysql、scikit-learn创新点:Python网络爬虫、机器学习、预测算法、多元线性回归,数据分析与可视化
- Python----线性回归(基于sklearn共享单车租赁线性回归预测)
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PytrochPython机器学习python线性回归sklearnpandasmatplotlib
线性回归是一种用于建模和分析关系的线性方法。在简单线性回归中,我们考虑一个自变量和一个因变量之间的关系,用一条直线进行建模。而在多元线性回归中,我们可以使用多个自变量来建模,因此我们需要拟合的不再是一个简单的直线,而是在高维空间上的一个超平面。每个样本的因变量(y)在多元线性回归中依赖于多个自变量(x),这样的关系可以用一个超平面来表示,这个超平面被称为回归平面。因此,在多元线性回归中,我们试图找
- Python和PyTorch深入实现线性回归模型:一篇文章全面掌握基础机器学习技术
代码很孬写
python机器学习pytorch人工智能深度学习语言模型ai
1.简介1.1线性回归模型概述线性回归是一种统计学中的预测分析,该方法用于建立两种或两种以上变量间的关系模型。线性回归使用最佳的拟合直线(也称为回归线)在独立(输入)变量和因变量(输出)之间建立一种直观的关系。简单线性回归是输入变量和输出变量之间的线性关系,而多元线性回归是多个输入变量和输出变量之间的线性关系。1.2Python和PyTorch简介Python是一种强大的编程语言,特别适合处理和分
- 最小二乘法多元线性回归_数学基础2:线性回归&最小二乘法
喂书长大的孩子
最小二乘法多元线性回归
主要介绍了最小二乘法的相关内容,包括最小二乘法的矩阵表达和推导,从概率视角来观察最小二乘法(加入高斯噪声的最小二乘估计),正则化(包括一阶正则:lasso,二阶正则ridge也就是岭回归等内容),最后介绍了从贝叶斯视角来看岭回归的思路和结论。最小二乘法的矩阵表达形式概率视角看线性回归加入高斯噪声进行极大似然估计,可以发现,当噪声服从高斯分布的时候,最小二乘法与线性回归的极大似然估计的结论是等价的。
- 【多元线性回归的核心算法:深入解析最小二乘法原理】
LeoBoML
机器学习算法线性回归最小二乘法
多元线性回归的核心算法:深入解析最小二乘法原理前言一、定义二、多元线性回归中最小二乘法参数计算原理1.最小二乘法2.最小二乘法矩阵运算总结前言 在一元线性回归模型中,我们针对仅含单一自变量XXX与因变量YYY之间存在线性关系的数据进行建模,得到形式为Y=β0+β1X+ϵY=\beta_{0}+\beta_{1}X+\epsilonY=β0+β1X+ϵ的回归方程,其中β0\beta_{0}β0是截
- Math.NET Numerics 库怎么装
9677
.net
你提到的缺少的库是Math.NETNumerics。关于Math.NETNumericsMath.NETNumerics是一个用于.NET平台的开源数学库,提供了以下功能:线性代数(矩阵运算、求解线性方程组等)。数值计算(积分、微分、优化等)。统计和概率分布。回归分析(包括多元线性回归)。它是C#中进行科学计算和数据分析的常用工具。安装Math.NETNumerics你可以通过NuGet包管理器安
- 数学建模(6)——预测类模型目录
Ice-cream-AI
数学建模
预测模型是一类通过分析和建模历史数据来预测未来结果的算法或模型。这些模型广泛应用于各种领域,包括金融、医疗、市场营销、气象、制造业等。以下是一些常见的预测模型:1.回归模型线性回归(LinearRegression):用于预测连续变量,通过拟合一个线性方程来最小化预测值和实际值之间的误差。多元线性回归(MultipleLinearRegression):扩展线性回归模型,使用多个特征进行预测。岭回
- 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
- r语言 面板数据回归_R语言 之回归分析
你的麦克疯
r语言面板数据回归
回归分析(regressionanalysis)是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛,下列表格向我们展示了回归的不同类型以及其用途。本章为R语言回归分析之上部分,主要向读者们展示如何运用R语言完成ols(普通最小二乘)回归:简单线性回归、多项式回归、多元线性回归的语言编程示例,以及检验回归分析中统计假设的方法。回归类型用途简单线性用一个量化的解释变量来预测一
- 深度学习与图像识别:机器学习基础之回归
Shenrn_
机器学习回归深度学习
1.线性回归1.1一元线性回归1.2多元线性回归2.逻辑回归与线性回归的不同在于其将最终预测值y固定在一个范围之中2.1Sigmoid函数sigmoid函数表达式:p为预测出来的概率,范围在0-1之间,一般用于处理二分类问题,因为这个式子的一个显著特征在于:当z=0,p=0.5当z>0,p>0.5当z<0,p<0.5所以当对z进行多元线性回归表示的时候,以p的值来反映y_pre是一个不错的选择,此
- 吴恩达-机器学习-多元线性回归模型代码
StrawBerryTreea
机器学习机器学习线性回归python吴恩达
吴恩达《机器学习》2022版第一节第二周多元线性回归房价预测简单实现以下以下共两个实验,都是通过调用sklearn函数,分别实现了一元线性回归和多元线性回归的房价预测。一、一元线性回归importnumpyasnpnp.set_printoptions(precision=2)fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression#输入数据X_train=np
- 机器学习--实现多元线性回归
y江江江江
机器学习机器学习线性回归人工智能
机器学习—实现多元线性回归本节顺延机器学习--线性回归中的内容,进一步讨论多元函数的回归问题y′=h(x)+w⊤∙x+by^{\prime}=h(x)+w^\top\bulletx+by′=h(x)+w⊤∙x+b其中,wT⋅x就是W1X1+w2X2+w3X3+⋯+wNXN\text{其中,}w^\mathrm{T}\cdotx\text{就是}_{W_1X_1}+w_2X_2+w_3X_3+\cd
- 【机器学习】多元线性回归
T0uken
Python全栈开发1024程序员节机器学习算法线性回归
在实际应用中,许多问题都包含多个特征(输入变量),而不仅仅是单个输入变量。多元线性回归是线性回归的扩展,它能够处理多个输入特征并建立它们与目标变量的线性关系。本教程将系统性推演多元线性回归,包括向量化处理、特征放缩、梯度下降的收敛性和学习率选择等,并使用numpy实现。最后,我们会通过sklearn快速实现多元线性回归模型。多元线性回归模型简介多元线性回归的模型公式为:y=X⋅w+by=X\cdo
- SPSS多元回归得到的VIF值要怎么看每个变量都有一个VIF值怎么判断多重共线性
xiamu_CDA
python
SPSS多元回归中的VIF值解读与多重共线性的判断当你在使用SPSS进行多元线性回归分析时,面对复杂的统计结果,可能会遇到一个问题:如何通过查看每一个解释变量的方差膨胀因子(VarianceInflationFactor,VIF)来判断是否存在多重共线性?这不仅是理论上的探讨,更是实际数据处理过程中不可或缺的一环。今天,我们就一起来揭开VIF值背后的秘密。什么是VIF值?方差膨胀因子(VIF)是用
- 多元线性回归模型:理论、应用与数学建模实例
小柒笔记
数学建模线性回归算法
引言多元线性回归模型是数学建模中的一种重要工具,它用于分析两个或两个以上自变量与一个因变量之间的关系。在许多实际问题中,如经济学、生物统计学、环境科学和社会科学等领域,多元线性回归模型都发挥着关键作用。本文将介绍多元线性回归模型的基本概念、数学表达式及其在数学建模中的应用。一、多元线性回归模型的基本概念1.1定义多元线性回归模型是指包含一个因变量和多个自变量的线性回归模型。数学上,它可以表示为:Y
- 深度学习实战一:线性回归(基于Pytorch,含数据和详细注释)
若北辰
Python深度学习深度学习线性回归pytorch
线性回归1、回归的概念2、回归的分类3、线性回归4、代码实现补充说明1、回归的概念回归的本来意思是,无论父母的身高多高或多矮,小孩的身高总是趋向于回到均值附近,也就是回归趋向均值!,这就是回归分析的本质2、回归的分类线性回归(又分为一元线性回归和多元线性回归)广义线性回归(又分为逻辑回归和对数回归)非线性回归3、线性回归线性回归是深度学习中最基础、最简单的模型。虽然简单,但是跟大多数监督学习算法的
- 海浪波高预测(背景调研)
傅科摆 _ py
文章解读python机器学习人工智能
#新星杯·14天创作挑战营·第7期#ps:图片由通义千问生成历史工作:针对更高细粒度、更高精度的波浪高度预测任务:MumtazAli等人提出了一种多元线性回归模型(MLR-CWLS),该模型利用协方差加权最小二乘法(CWLS)优化算法,借助历史波高、波周期、波向、海表面温度等多变量参数,实现对显著波高的准确预测;ShuntaoFan等人提出了一种基于长短期记忆网络(LSTM)的波高预测模型,用于快
- c++计算精解【12】
sakura_sea
物理模拟与3D计算c++开发语言
文章目录多元线性回归决定系数数学原理R2R^2R2调整R2R^2R2c++实现参考文献多元线性回归决定系数数学原理R2R^2R2R2R^2R2(决定系数)反映了自变量(输入变量)对因变量(输出变量)变异的解释能力。R2=1−SSresidualSStotalR^2=1-\frac{SS_{\text{residual}}}{SS_{\text{total}}}R2=1−SStotalSSresid
- 多元线性回归 python实现
雪可问春风
python机器学习numpy
importnumpyasnp#多元线性回归x=np.matrix([[2104,1416,1534,852,1],[5,3,3,2,1],[1,2,2,1,1],[45,40,30,36,1]])y=np.matrix([460,232,315,178])y1=np.matrix([460],[232].[315],[178])w=(x.T*x).I*x.T*yw1=(x.T*x).I*x.T*
- R实现线性回归逻辑回归
weixin_55475210
r语言线性回归逻辑回归
线性回归基本模型Y=β0+β1X1+β2X2+⋯+βmXm+ϵY=\beta_0+\beta_1X_1+\beta_2X_2+\cdots+\beta_mX_m+\epsilonY=β0+β1X1+β2X2+⋯+βmXm+ϵYYY为因变量X1,X2,…,XmX_1,X_2,\ldots,X_mX1,X2,…,Xm为m个自变量ϵ\epsilonϵ为残差lm()函数用于完成多元线性回归系数估计,回归系
- 分享100个最新免费的高匿HTTP代理IP
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推荐两个代理IP网站:
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- mysql高级特性之数据分区
annan211
java数据结构mongodb分区mysql
mysql高级特性
1 以存储引擎的角度分析,分区表和物理表没有区别。是按照一定的规则将数据分别存储的逻辑设计。器底层是由多个物理字表组成。
2 分区的原理
分区表由多个相关的底层表实现,这些底层表也是由句柄对象表示,所以我们可以直接访问各个分区。存储引擎管理分区的各个底层
表和管理普通表一样(所有底层表都必须使用相同的存储引擎),分区表的索引只是
- JS采用正则表达式简单获取URL地址栏参数
chiangfai
js地址栏参数获取
GetUrlParam:function GetUrlParam(param){
var reg = new RegExp("(^|&)"+ param +"=([^&]*)(&|$)");
var r = window.location.search.substr(1).match(reg);
if(r!=null
- 怎样将数据表拷贝到powerdesigner (本地数据库表)
Array_06
powerDesigner
==================================================
1、打开PowerDesigner12,在菜单中按照如下方式进行操作
file->Reverse Engineer->DataBase
点击后,弹出 New Physical Data Model 的对话框
2、在General选项卡中
Model name:模板名字,自
- logbackのhelloworld
飞翔的马甲
日志logback
一、概述
1.日志是啥?
当我是个逗比的时候我是这么理解的:log.debug()代替了system.out.print();
当我项目工作时,以为是一堆得.log文件。
这两天项目发布新版本,比较轻松,决定好好地研究下日志以及logback。
传送门1:日志的作用与方法:
http://www.infoq.com/cn/articles/why-and-how-log
上面的作
- 新浪微博爬虫模拟登陆
随意而生
新浪微博
转载自:http://hi.baidu.com/erliang20088/item/251db4b040b8ce58ba0e1235
近来由于毕设需要,重新修改了新浪微博爬虫废了不少劲,希望下边的总结能够帮助后来的同学们。
现行版的模拟登陆与以前相比,最大的改动在于cookie获取时候的模拟url的请求
- synchronized
香水浓
javathread
Java语言的关键字,可用来给对象和方法或者代码块加锁,当它锁定一个方法或者一个代码块的时候,同一时刻最多只有一个线程执行这段代码。当两个并发线程访问同一个对象object中的这个加锁同步代码块时,一个时间内只能有一个线程得到执行。另一个线程必须等待当前线程执行完这个代码块以后才能执行该代码块。然而,当一个线程访问object的一个加锁代码块时,另一个线程仍然
- maven 简单实用教程
AdyZhang
maven
1. Maven介绍 1.1. 简介 java编写的用于构建系统的自动化工具。目前版本是2.0.9,注意maven2和maven1有很大区别,阅读第三方文档时需要区分版本。 1.2. Maven资源 见官方网站;The 5 minute test,官方简易入门文档;Getting Started Tutorial,官方入门文档;Build Coo
- Android 通过 intent传值获得null
aijuans
android
我在通过intent 获得传递兑现过的时候报错,空指针,我是getMap方法进行传值,代码如下 1 2 3 4 5 6 7 8 9
public
void
getMap(View view){
Intent i =
- apache 做代理 报如下错误:The proxy server received an invalid response from an upstream
baalwolf
response
网站配置是apache+tomcat,tomcat没有报错,apache报错是:
The proxy server received an invalid response from an upstream server. The proxy server could not handle the request GET /. Reason: Error reading fr
- Tomcat6 内存和线程配置
BigBird2012
tomcat6
1、修改启动时内存参数、并指定JVM时区 (在windows server 2008 下时间少了8个小时)
在Tomcat上运行j2ee项目代码时,经常会出现内存溢出的情况,解决办法是在系统参数中增加系统参数:
window下, 在catalina.bat最前面
set JAVA_OPTS=-XX:PermSize=64M -XX:MaxPermSize=128m -Xms5
- Karam与TDD
bijian1013
KaramTDD
一.TDD
测试驱动开发(Test-Driven Development,TDD)是一种敏捷(AGILE)开发方法论,它把开发流程倒转了过来,在进行代码实现之前,首先保证编写测试用例,从而用测试来驱动开发(而不是把测试作为一项验证工具来使用)。
TDD的原则很简单:
a.只有当某个
- [Zookeeper学习笔记之七]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.States
bit1129
zookeeper
public enum States {
CONNECTING, //Zookeeper服务器不可用,客户端处于尝试链接状态
ASSOCIATING, //???
CONNECTED, //链接建立,可以与Zookeeper服务器正常通信
CONNECTEDREADONLY, //处于只读状态的链接状态,只读模式可以在
- 【Scala十四】Scala核心八:闭包
bit1129
scala
Free variable A free variable of an expression is a variable that’s used inside the expression but not defined inside the expression. For instance, in the function literal expression (x: Int) => (x
- android发送json并解析返回json
ronin47
android
package com.http.test;
import org.apache.http.HttpResponse;
import org.apache.http.HttpStatus;
import org.apache.http.client.HttpClient;
import org.apache.http.client.methods.HttpGet;
import
- 一份IT实习生的总结
brotherlamp
PHPphp资料php教程php培训php视频
今天突然发现在不知不觉中自己已经实习了 3 个月了,现在可能不算是真正意义上的实习吧,因为现在自己才大三,在这边撸代码的同时还要考虑到学校的功课跟期末考试。让我震惊的是,我完全想不到在这 3 个月里我到底学到了什么,这是一件多么悲催的事情啊。同时我对我应该 get 到什么新技能也很迷茫。所以今晚还是总结下把,让自己在接下来的实习生活有更加明确的方向。最后感谢工作室给我们几个人这个机会让我们提前出来
- 据说是2012年10月人人网校招的一道笔试题-给出一个重物重量为X,另外提供的小砝码重量分别为1,3,9。。。3^N。 将重物放到天平左侧,问在两边如何添加砝码
bylijinnan
java
public class ScalesBalance {
/**
* 题目:
* 给出一个重物重量为X,另外提供的小砝码重量分别为1,3,9。。。3^N。 (假设N无限大,但一种重量的砝码只有一个)
* 将重物放到天平左侧,问在两边如何添加砝码使两边平衡
*
* 分析:
* 三进制
* 我们约定括号表示里面的数是三进制,例如 47=(1202
- dom4j最常用最简单的方法
chiangfai
dom4j
要使用dom4j读写XML文档,需要先下载dom4j包,dom4j官方网站在 http://www.dom4j.org/目前最新dom4j包下载地址:http://nchc.dl.sourceforge.net/sourceforge/dom4j/dom4j-1.6.1.zip
解开后有两个包,仅操作XML文档的话把dom4j-1.6.1.jar加入工程就可以了,如果需要使用XPath的话还需要
- 简单HBase笔记
chenchao051
hbase
一、Client-side write buffer 客户端缓存请求 描述:可以缓存客户端的请求,以此来减少RPC的次数,但是缓存只是被存在一个ArrayList中,所以多线程访问时不安全的。 可以使用getWriteBuffer()方法来取得客户端缓存中的数据。 默认关闭。 二、Scan的Caching 描述: next( )方法请求一行就要使用一次RPC,即使
- mysqldump导出时出现when doing LOCK TABLES
daizj
mysqlmysqdump导数据
执行 mysqldump -uxxx -pxxx -hxxx -Pxxxx database tablename > tablename.sql
导出表时,会报
mysqldump: Got error: 1044: Access denied for user 'xxx'@'xxx' to database 'xxx' when doing LOCK TABLES
解决
- CSS渲染原理
dcj3sjt126com
Web
从事Web前端开发的人都与CSS打交道很多,有的人也许不知道css是怎么去工作的,写出来的css浏览器是怎么样去解析的呢?当这个成为我们提高css水平的一个瓶颈时,是否应该多了解一下呢?
一、浏览器的发展与CSS
- 《阿甘正传》台词
dcj3sjt126com
Part Ⅰ:
《阿甘正传》Forrest Gump经典中英文对白
Forrest: Hello! My names Forrest. Forrest Gump. You wanna Chocolate? I could eat about a million and a half othese. My momma always said life was like a box ochocol
- Java处理JSON
dyy_gusi
json
Json在数据传输中很好用,原因是JSON 比 XML 更小、更快,更易解析。
在Java程序中,如何使用处理JSON,现在有很多工具可以处理,比较流行常用的是google的gson和alibaba的fastjson,具体使用如下:
1、读取json然后处理
class ReadJSON
{
public static void main(String[] args)
- win7下nginx和php的配置
geeksun
nginx
1. 安装包准备
nginx : 从nginx.org下载nginx-1.8.0.zip
php: 从php.net下载php-5.6.10-Win32-VC11-x64.zip, php是免安装文件。
RunHiddenConsole: 用于隐藏命令行窗口
2. 配置
# java用8080端口做应用服务器,nginx反向代理到这个端口即可
p
- 基于2.8版本redis配置文件中文解释
hongtoushizi
redis
转载自: http://wangwei007.blog.51cto.com/68019/1548167
在Redis中直接启动redis-server服务时, 采用的是默认的配置文件。采用redis-server xxx.conf 这样的方式可以按照指定的配置文件来运行Redis服务。下面是Redis2.8.9的配置文
- 第五章 常用Lua开发库3-模板渲染
jinnianshilongnian
nginxlua
动态web网页开发是Web开发中一个常见的场景,比如像京东商品详情页,其页面逻辑是非常复杂的,需要使用模板技术来实现。而Lua中也有许多模板引擎,如目前我在使用的lua-resty-template,可以渲染很复杂的页面,借助LuaJIT其性能也是可以接受的。
如果学习过JavaEE中的servlet和JSP的话,应该知道JSP模板最终会被翻译成Servlet来执行;而lua-r
- JZSearch大数据搜索引擎
颠覆者
JavaScript
系统简介:
大数据的特点有四个层面:第一,数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别;第二,数据类型繁多。网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三,价值密度低。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。第四,处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume,Variety,Value,Velocity。大数据搜索引
- 10招让你成为杰出的Java程序员
pda158
java编程框架
如果你是一个热衷于技术的
Java 程序员, 那么下面的 10 个要点可以让你在众多 Java 开发人员中脱颖而出。
1. 拥有扎实的基础和深刻理解 OO 原则 对于 Java 程序员,深刻理解 Object Oriented Programming(面向对象编程)这一概念是必须的。没有 OOPS 的坚实基础,就领会不了像 Java 这些面向对象编程语言
- tomcat之oracle连接池配置
小网客
oracle
tomcat版本7.0
配置oracle连接池方式:
修改tomcat的server.xml配置文件:
<GlobalNamingResources>
<Resource name="utermdatasource" auth="Container"
type="javax.sql.DataSou
- Oracle 分页算法汇总
vipbooks
oraclesql算法.net
这是我找到的一些关于Oracle分页的算法,大家那里还有没有其他好的算法没?我们大家一起分享一下!
-- Oracle 分页算法一
select * from (
select page.*,rownum rn from (select * from help) page
-- 20 = (currentPag