- 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
- 2024国赛数学建模备战-数学建模思想方法大全及方法适用范围
V建模忠哥V
2024国赛数学建模
第一篇:方法适用范围一、统计学方法1.1多元回归1、方法概述:在研究变量之间的相互影响关系模型时候,用到这类方法,具体地说:其可以定量地描述某一现象和某些因素之间的函数关系,将各变量的已知值带入回归方程可以求出因变量的估计值,从而可以进行预测等相关研究。2、分类分为两类:多元线性回归和非线性线性回归;其中非线性回归可以通过一定的变化转化为线性回归,比如:y=lnx可以转化为y=uu=lnx来解决;
- Spark MLlib LinearRegression线性回归算法源码解析
SmileySure
Spark人工智能算法SparkMLlib
线性回归一元线性回归hθ(x)=θ0+θ1xhθ(x)=θ0+θ1x——————–1多元线性回归hθ(x)=∑mi=1θixi=θTXhθ(x)=∑i=1mθixi=θTX—————–2损失函数J(θ)=1/2∑mi=1(hθ(xi)−yi)2J(θ)=1/2∑i=1m(hθ(xi)−yi)2—————31/2是为了求导时系数为1,平方里是真实值减去估计值我们的目的就是求其最小值最小二乘法要求较为
- 每天一个数据分析题(二百零一)
紫色沙
数据分析题库数据分析数据挖掘
以下关于线性回归模型的经典假设,描述正确的是()。A.自变量与因变量必须有线性关系B.正交假定:扰动项与自变量不相关,期望值为0C.扰动项之间相互独立且服从方差相等的同一个正态分布D.多元线性回归中,自变量之间不能有强共线性题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案
- 水云模型去除植被覆盖影响反演土壤水
海绵波波107
遥感反演与解译技术笔记c#
目录水云模型简介使用方法环境配置输入文件源代码输出文件反演方法构造土壤水分与散射系数拟合方程一、Matlab拟合线性曲线二、python多元线性回归波段计算讨论本文是在哨兵1号后向散射系数土壤水分反演文章上的拓展,由于雷达后向散射系数还会受到植被覆盖、土壤粗糙度等的影响,所以雷达后向散射系数直接反演土壤水难以精确,本文使用水云模型去除植被散射影响,在此基础上更精确地反演土壤水。水云模型简介<
- 人工智能底层自行实现篇2——多元线性回归
ALGORITHM LOL
人工智能线性回归回归
2多元线性回归1.简介多元线性回归是一种统计建模方法,用于研究多个自变量与一个因变量之间的关系。它是简单线性回归的扩展,简单线性回归只涉及一个自变量和一个因变量。在多元线性回归中,我们可以使用多个自变量来预测一个因变量。多元线性回归的基本原理是通过拟合一个线性模型来描述自变量与因变量之间的关系。这个线性模型通常采用最小二乘法来估计参数,使得模型预测值与实际观测值之间的残差平方和最小化。多元线性回归
- 【机器学习】多元线性回归
Mount256
#机器学习机器学习线性回归人工智能
文章目录多元线性回归模型(multipleregressionmodel)损失/代价函数(costfunction)——均方误差(meansquarederror)批量梯度下降算法(batchgradientdescentalgorithm)特征工程(featureengineering)特征缩放(featurescaling)正则化线性回归(regularizationlinearregress
- 吴恩达机器学习全课程笔记第一篇
亿维数组
MachineLearning机器学习笔记人工智能
目录前言P1-P8监督学习无监督学习P9-P14线性回归模型成本(代价)函数P15-P20梯度下降P21-P24多类特征向量化多元线性回归的梯度下降P25-P30特征缩放检查梯度下降是否收敛学习率的选择特征工程多项式回归前言从今天开始,争取能够在开学之前(2.25)把b站上的【吴恩达机器学习】教程过一遍,并把笔记记录于此,本笔记将会把此课程每一p的重点内容及其截屏记录于此,以供大家参考和本人日后复
- 2019-12-01
xias147
利用python实现多元线性回归#-------机器学习--------1、简单一元线性回归importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx=np.array([1.,2.,3.,4.,5.])y=np.array([1.,3.,2.,3.,5,])plt.scatter(x,y)plt.axis([0,6,0,6])plt.show()x_mean=np.
- 线性回归算法原理及python实现
德乌大青蛙
机器学习算法python数据挖掘
文章目录引言回归与分类的区别线性回归简单线性回归原理及推导python实现算法多元线性回归原理及推导python实现算法手工实现多元线性回归算法sklearn实现多元线性回归算法引言回归与分类的区别区分回归与分类其实很简单,举个例子,预测病人患病概率,结果只有患病和不患病2种,这就是分类;预测房价,结果可能是在一段区间内,这个就是回归。线性回归线性回归是利用数理统计中回归分析方法,其本质是寻找出一
- (Ridge, Lasso) Regression
王金松
岭回归岭回归的损失函数MSE+L2岭回归还是多元线性回归y=wTx只不过损失函数MSE添加了损失项w越小越好?因为为了提高模型的泛化能力(容错能力),w越小越好因为如果x1有错,w越小,对y的影响越小但是w为0没意义,所以w要适当保证准确率的情况下提高泛化能力和容错能力多元线性回归通过MSE(最小二乘leastsquares)保证正确率但是我们还需要模型提高泛化能力提高泛化能力min((y-y_h
- 2019-10-04 学习极大似然估计与优化理论
小郑的学习笔记
主要推导了一个公式推导MLE与LSE.jpeg即用极大似然估计(MLE)的角度去解多元线性回归其结果与最小二乘(LSE)解的结果是一样的,这一点我觉得很神奇。可以看这个解释例子https://www.cnblogs.com/little-YTMM/p/5700226.html2。学习数值分析,学习了两种优化,无约束最优化和有约束最优化。无约束最优化主要有梯度下降法牛顿法梯度下降法在接近极值的时候会
- 04 多元线性回归
凡有言说
1.多元线性回归模型一般的多元线性回归模型可以写为:多元线性回归模型因为在绝大数情况下,回归方程都是有常数,我们可以令xi1=1,则上式可以简化为:多元线性回归模型上式又可以用向量来表示:多元线性回归模型全部写出来有如下:多元线性回归模型其中矩阵X为:X矩阵如此便得到了一般多元线性回归模型的向量形式2.OLS估计量的推导我们的目标函数依旧是最小化残差平方和,寻找最佳拟合的回归超平面。目标函数为:目
- 正态性检验,多元线性和多项式回归,输出具体的回归函数
huxuanlai
数据挖掘和统计建模
一、业务场景:1.一个汽车销售公司,其客户来店消费金额是否符合正态分布?答:这个问题可以抽象为统计学的统计推断中的假设检验部分的正态性检验。2.如何模拟这些数据的函数特征,怎么看拟合的好不好?答:这是个拟合问题,视情况用线性拟合和多项式拟合来拟合。通过拟合打分看拟合效果。3.这个具体函数能否给出来?答:可以。二、下面分四部分来用代码解决上述问题1.对数据做正态性判断2.对数据做多元线性回归3.对数
- 【机器学习笔记】回归算法
住在天上的云
机器学习笔记回归线性回归人工智能
回归算法文章目录回归算法1线性回归2损失函数3多元线性回归4线性回归的相关系数1线性回归回归分析(Regression)回归分析是描述变量间关系的一种统计分析方法例:在线教育场景因变量Y:在线学习课程满意度自变量X:平台交互性、教学资源、课程设计预测性的建模技术,通常用于预测分析,预测的结果多为连续值(也可为离散值,二值)线性回归(Linearregression)因变量和自变量之间是线性关系,就
- MATLAB实现多元线性回归数学建模算法
AI Dog
数学建模\MATLAB数学建模算法matlab线性回归数据挖掘
多元线性回归是指在一个多维特征空间中,通过线性模型来拟合输入特征与输出之间的关系。多元线性回归的数学表达式为:y=β0+β1x1+β2x2+…+βnxn+ε其中,y为输出变量,x1,x2,…,xn为输入变量,β0,β1,β2,…,βn为回归系数,ε为误差项。通过最小化误差项的平方和来确定回归系数的值,通常使用最小二乘法来求解。多元线性回归可以用于解决多个自变量对因变量的影响问题,它可以用于预测和建
- MATLAB实现偏最小二乘回归(PLSR)数学建模算法
AI Dog
数学建模\MATLAB算法matlab回归数学建模数据挖掘
偏最小二乘回归(PartialLeastSquaresRegression,简称PLS回归)是一种多元回归分析方法,用于处理具有多重共线性和高维数据的情况。它结合了主成分分析和多元线性回归的特点,旨在降低预测模型中的自变量之间的共线性,并通过捕捉自变量和因变量之间的主要关系来建立模型。PLS回归的核心思想是通过找到一组新的变量(称为部分最小二乘变量或PLS成分),这些新变量是原始自变量的线性组合,
- Python 散点图线性拟合_线性回归(实战)
weixin_39929595
Python散点图线性拟合python线性回归统计检验p值线性回归系数的标准误
前面介绍了线性回归的理论知识后,有些朋友建议我写一篇实战篇,这样可以方便理解。今天我们就来使用Python实现多元线性回归模型的落地。本次数据集如下链接:https://pan.baidu.com/s/16w8-snxnTKtU3boAJGN1Cgpan.baidu.com提取码:3udf各个变量解释为AT:温度V:压力AP:相对湿度RH:排气量PE:发电量(因变量)下面正式开始吧!1,导入包#导
- 彻底学会系列:一、机器学习之线性回归(二)
挑大梁
#机器学习机器学习线性回归人工智能
0.概念和公式请参考:一、机器学习之线性回归(一)1.涉及公式1.1简单线性回归y=wx+by=wx+by=wx+b1.2多元线性回归y^=w1X1+w2X2...wnXn+w0\haty=w_1X_1+w_2X_2...w_nX_n+w_0y^=w1X1+w2X2...wnXn+w0向量表示:y^=WTX\haty=W^TXy^=WTX1.3高斯密度函数f(x;μ,σ2)=12πσexp(−(
- OpenCV与机器学习:使用opencv和sklearn实现线性回归
艾醒(AiXing-w)
OpenCV机器学习机器学习opencvsklearn
前言线性回归是一种统计分析方法,用于确定两种或两种以上变量之间相互依赖的定量关系。在统计学中,线性回归利用线性回归方程(最小二乘函数)对一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间的关系进行建模。线性回归主要分为一元线性回归和多元线性回归。一元线性回归涉及两个变量,其关系可以用一条直线近似表示。而多元线性回归则涉及两个或两个以上的自变量,因变量和自变量之间是线性关系。线性回归的目标是找到一个数
- 每天一个数据分析题(一百五十一)
紫色沙
数据分析题库数据分析数据挖掘
在多元线性回归模型中,自变量的选取方法中向前回归法的特点是什么?A.它从完整模型开始,逐步剔除对模型贡献不显著的变量。B.它首先将所有变量包含在模型中,然后逐个检验每个变量的显著性。C.它从没有任何自变量的模型开始,逐步添加每次增加最多解释力度的变量。D.它通过逐步地添加和删除变量来决定哪些变量应该包含在模型中。题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案
- 机器学习本科课程 实验1 线性模型
11egativ1ty
机器学习本科课程机器学习人工智能
第三章线性模型3.1一元线性回归3.2多元线性回归3.3对数几率回归,线性判别分析(二选一)3.4类别不均衡3.1一元线性回归——Kaggle房价预测使用Kaggle房价预测数据集:打乱数据顺序,取前70%的数据作为训练集,后30%的数据作为测试集分别以LotArea,BsmtUnfSF,GarageArea三种特征作为模型的输入,SalePrice作为模型的输出在训练集上,使用最小二乘法求解模型
- 第6章 多元线性回归
流焱之舞
一、遗漏变量偏差遗漏变量偏差是指OLS估计量中存在的偏差,它是在回归变量与遗漏变量相关时产生的。遗漏变量偏差意味着第一个最小二乘假设不成立。其理由如下:由前知一元线性回归模型中的误差项表示除了之外所有决定的因素。若其中某个因素与相关,则意味着误差项与相关。令和的相关系数为,第一个假设不成立而第二个和第三个假设成立,则OLS估计量具有如下极限:(1)无论样本容量是大还是小,遗漏变量偏差问题都存在。(
- java移位运算 cpu gpu_ND4J求多元线性回归以及GPU和CPU计算性能对比
zhuyuejituan
java移位运算cpugpu
上一篇博客《梯度下降法求多元线性回归及Java实现》简单了介绍了梯度下降法,并用Java实现了一个梯度下降法求回归的例子。本篇博客,尝试用dl4j的张量运算库nd4j来实现梯度下降法求多元线性回归,并比较GPU和CPU计算的性能差异。一、ND4J简介ND4J是DL4J提供的张量运算库,提供了多种张量运算的封装,以下内容复杂于ND4J官网:ND4J和ND4S是JVM的科学计算库,并为生产环境设计,亦
- 2018-12-06多元线性回归
奈何qiao
具有多个变量的线性回归也称为“多元线性回归”。多变量示例多个特征的假设函数的多变量形式如下:多变量的假设函数上述的式子如果以房价为例,可以看成房子的基本价格;是每平方米的价格;为每层楼的价格...;是房屋内的平方米数;是楼层数目...使用矩阵乘法的定义,我们的多变量假设函数可以简洁地表示为(我们额外将设为1):如此的设置可以让和进行矩阵运算。多特征假设函数的矢量化(多元线性回归)
- 【机器学习 & 深度学习】卷积神经网络简述
为梦而生~
机器学习深度学习机器学习人工智能深度学习神经网络cnn计算机视觉自然语言处理
个人主页:为梦而生~关注我一起学习吧!专栏:机器学习欢迎订阅!相对完整的机器学习基础教学!⭐特别提醒:针对机器学习,特别开始专栏:机器学习python实战欢迎订阅!本专栏针对机器学习基础专栏的理论知识,利用python代码进行实际展示,真正做到从基础到实战!往期推荐:【机器学习基础】一元线性回归(适合初学者的保姆级文章)【机器学习基础】多元线性回归(适合初学者的保姆级文章)【机器学习基础】决策树(
- 机器学习4-多元线性回归
dracularking
机器学习机器学习线性回归人工智能
多元线性回归(MultipleLinearRegression)是线性回归的一种扩展形式,用于建立因变量与多个自变量之间的关系。在简单线性回归中,我们考虑一个因变量和一个自变量之间的线性关系,而多元线性回归允许我们考虑多个自变量对因变量的影响。一般的多元线性回归模型的数学表达式如下:其中:Y是因变量(要预测的目标)。X1,X2,…,Xn是自变量(特征)。β0是截距(模型在X1,X2,…,Xn都为0
- 机器学习:多项式回归(Python)
捕捉一只Diu
机器学习回归python笔记
多元线性回归闭式解:closed_form_sol.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassLRClosedFormSol:def__init__(self,fit_intercept=True,normalize=True):""":paramfit_intercept:是否训练bias:paramnormalize:是否标准化数据""
- 【机器学习 & 深度学习】神经网络简述
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- 分享100个最新免费的高匿HTTP代理IP
mcj8089
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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