- 每天一个数据分析题(四百九十八)- Apriori算法
跟着紫枫学姐学CDA
数据分析题库数据分析算法数据挖掘
Apriori算法中,候选序列的个数比候选项集的个数大得多,产生更多候选的原因有?A.一个项在项集中最多出现一次,但一个事件可以在序列中出现多次B.一个事件在序列中最多出现一次,但一个项在项集中可以出现多次C.次序在序列中和项集中都是重要的D.序列不可以合并数据分析认证考试介绍:点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python,SQL,统计学,数据分析理论,
- R语言Apriori关联规则、kmeans聚类、决策树挖掘研究京东商城网络购物用户行为数据可视化|附代码数据
数据挖掘
全文链接:http://tecdat.cn/?p=30360最近我们被客户要求撰写关于网络购物用户行为的研究报告,包括一些图形和统计输出。随着网络的迅速发展,依托于网络的购物作为一种新型的消费方式,在全国乃至全球范围内飞速发展电子商务成为越来越多消费者购物的重要途径。我们被客户要求撰写关于网络购物行为的研究报告。项目计划使用数据挖掘的方法,以京东商城网购用户的网络购物数据为基础,对网络购物行为的三
- Apriori介绍及代码批注
Fishermen_sail
机器学习数据挖掘scikit-learnpython机器学习推荐算法
一、Apriori原理解析1.概述关联规则分析是数据挖掘中最活跃的研究方法之一,目的是在一个数据集中找到各项之间的关联关系,而这种关系并没有在数据中直接体现出来。以超市的销售数据为例,当存在很多商品时,可能的商品组合数量达到了令人望而却步的程度,这是提取关联规则的最大困难。因此各种关联规则分析算法从不同方面入手减少可能的搜索空间大小以及减少扫描数据的次数。Apriori算法是最经典的挖掘频繁项集的
- 基于关联规则的计算机类考研院校推荐系统
计算机专业毕业设计
关联规则算法,就是我们常说的Apriori算法,利用该算法,通过对数据的关联性进行了分析和挖掘,挖掘出的这些信息在决策制定过程中具有重要的参考价值。本系统主要是根据该算法,帮助考研的学生,选择和推荐学校,方便学生选择到合适的学校。项目开发采用Eclipse做为开发工具,tomcat8.5以上版本,jdk1.8以上。系统采用Spring+SpringMVC+Mybits框架,实现了网站的建设。功能介
- 看书标记【数据科学:R语言实战 2】
小胡涂记
r语言开发语言
看书标记——R语言Chapter2序列的数据挖掘2.1模式2.1.1Eclat频繁项集的挖掘用法用eclat找到成年人行为的相似点查找数据集中的频繁项目集中于最高频率的示例2.1.2arulesNBMiner用法为频繁集挖掘Agrawal数据2.1.3Apriori用法评估购物篮中的关联2.1.4用TraMineR确定序列用法确定训练和职业中的序列2.1.5序列相似点用法示例【数据科学:R语言实战
- 关联规则——Apriori算法与FP-Growth算法
CYYUN
Apriori算法•Apriori算法将发现关联规则的过程分为两个步骤:1、通过迭代,检索出事务数据库中的所有频繁项集,即支持度不低于用户设定的阈值的项集2、利用频繁项集构造出满足用户最小置信度的规则。其中,检索所有频繁项集是该算法的核心,占整个计算量的大部分•Apriori算法的重要性质性质1:频繁项集的子集必为频繁项集。如果{B,C}是频繁的,那么{B},{C}也一定是频繁的性质2:非频繁项集
- 关联规则挖掘算法的介绍
Clearlovekui9
学号:17020110019姓名:高少魁【嵌牛导读】关联规则挖掘算法是数据挖掘中的一种常用算法,用于发现隐藏在大型数据集中令人感兴趣的频繁出现的模式、关联和相关性。这里将对该算法进行简单的介绍,之后通过Apriori算法作为实例演示算法执行结果。【嵌牛鼻子】数据挖掘关联规则挖掘python【嵌牛正文】一、算法原理1、基本概念关联规则用于发现隐藏在大型数据集中令人感兴趣的频繁出现的模式、关联和相关性
- 01 机器学习与深度学习
幽径微澜
深度学习pythonpytorch深度学习笔记
源自:《深度学习》(徐立芳/主编莫宏伟/副主编)1.11.2机器学习方法类型1.监督式学习每个训练数据集包含输入和正确输出。在分类问题中,就是通过学习带有分类标签的样本,使用模型对未知的样本进行正确分类的过程。常见算法有逻辑回归和反向传播神经网络。2.无监督式学习训练数据仅包含输入,没有正确输出。通过研究数据的特征和进行数据的处理、分析,获得一个结果。常见算法包括Apriori算法、k-Means
- 2024年美国大学生数学建模思路 - 案例:ID3-决策树分类算法
m0_71450098
算法
文章目录0赛题思路1算法介绍2FP树表示法3构建FP树4实现代码建模资料0赛题思路(赛题出来以后第一时间在CSDN分享)https://blog.csdn.net/dc_sinor?type=blog1算法介绍FP-Tree算法全称是FrequentPatternTree算法,就是频繁模式树算法,他与Apriori算法一样也是用来挖掘频繁项集的,不过不同的是,FP-Tree算法是Apriori算法
- 大数据关联规则挖掘:Apriori算法的深度探讨
星川皆无恙
机器学习与深度学习大数据人工智能大数据大数据算法深度学习人工智能pytorchpython
文章目录大数据关联规则挖掘:Apriori算法的深度探讨一、简介什么是关联规则挖掘?什么是频繁项集?什么是支持度与置信度?Apriori算法的重要性应用场景二、理论基础项和项集支持度(Support)置信度(Confidence)提升度(Lift)Apriori原理三、Apriori算法概述算法步骤频繁项集生成关联规则生成优缺点优点缺点四、实战应用购物篮分析输入和输出Python实现代码示例和输出
- Python数据分析基础ReadingDay14_关联分析FP_growth
放翁lcf
readingFoundationsforAnalysiswithPythonDay13《Python数据分析基础》封面之前我们已经完成了《Python数据分析基础》这本书的学习,之后的两篇笔记是关于关联分析的。这是第二篇。上一篇笔记我们讲到了关联分析的基本概念和应用场景,以及挖掘数据集中关联规则的Apriori算法,通过具体代码实现了一个Apriori算法,在上一篇笔记的最后提到Apriori算
- 2024美赛数学建模思路 - 案例:ID3-决策树分类算法
建模君Assistance
2024美赛美国大学生数学建模建模思路
文章目录0赛题思路1算法介绍2FP树表示法3构建FP树4实现代码建模资料0赛题思路(赛题出来以后第一时间在CSDN分享)https://blog.csdn.net/dc_sinor?type=blog1算法介绍FP-Tree算法全称是FrequentPatternTree算法,就是频繁模式树算法,他与Apriori算法一样也是用来挖掘频繁项集的,不过不同的是,FP-Tree算法是Apriori算法
- 2024年美赛数学建模思路 - 案例:FPTree-频繁模式树算法
建模君A
算法
文章目录算法介绍FP树表示法构建FP树实现代码建模资料##赛题思路(赛题出来以后第一时间在CSDN分享)https://blog.csdn.net/dc_sinor?type=blog算法介绍FP-Tree算法全称是FrequentPatternTree算法,就是频繁模式树算法,他与Apriori算法一样也是用来挖掘频繁项集的,不过不同的是,FP-Tree算法是Apriori算法的优化处理,他解决
- 2024年美赛数学建模思路 - 案例:ID3-决策树分类算法
建模君A
算法
文章目录0赛题思路1算法介绍2FP树表示法3构建FP树4实现代码建模资料0赛题思路(赛题出来以后第一时间在CSDN分享)https://blog.csdn.net/dc_sinor?type=blog1算法介绍FP-Tree算法全称是FrequentPatternTree算法,就是频繁模式树算法,他与Apriori算法一样也是用来挖掘频繁项集的,不过不同的是,FP-Tree算法是Apriori算法
- 关联规则分析(Apriori算法
天玑y
#机器学习算法数学建模大数据机器学习人工智能数据分析数据挖掘
目录1.关联规则:2.关联规则算法:3.Apriori算法原理:3.1先找出频繁项集3.2是否能被设置为关联规则3.Apriori算法原理:小结:1.关联规则:什么是关联规则?可以归纳为X->Y,就是X发生的情况下很可能会发生Y比如:啤酒和尿布,就是尿布->啤酒这么一个强关联规则,含义是:如果顾客购买尿布,那么他很有可能买啤酒。啤酒和尿布的关联规则故事沃尔玛公司数据仓库里集中了其各门店的详细原始交
- Apriori
BluthLeee
Apriori算法原理总结-刘建平FPTree算法原理总结-刘建平PrefixSpan算法原理总结-刘建平用Spark学习FPTree算法和PrefixSpan算法-刘建平
- 2024美赛数学建模思路 - 案例:FPTree-频繁模式树算法
建模君Assistance
算法2024美赛美国大学生数学建模建模思路
文章目录算法介绍FP树表示法构建FP树实现代码建模资料##赛题思路(赛题出来以后第一时间在CSDN分享)https://blog.csdn.net/dc_sinor?type=blog算法介绍FP-Tree算法全称是FrequentPatternTree算法,就是频繁模式树算法,他与Apriori算法一样也是用来挖掘频繁项集的,不过不同的是,FP-Tree算法是Apriori算法的优化处理,他解决
- 自然语言处理5——发掘隐藏规律 - Python中的关联规则挖掘
theskylife
数据分析数据挖掘自然语言处理自然语言处理pythoneasyui数据挖掘数据分析
目录写在开头1.了解关联规则挖掘的概念和实际应用1.1关联规则挖掘在市场分析和购物篮分析中的应用1.2关联规则的定义和基本原理1.3应用场景2.使用Apriori算法和FP-growth算法进行关联规则挖掘2.1Apriori算法的工作原理和实现步骤2.2FP-growth算法的优势和使用方法2.3Apriori算法vsFP-growth算法3.结果解读和关联规则可视化3.1如何解读挖掘出的关联规
- Apriori算法C++实现
无人赴约的cat
数据仓库与数据挖掘
最近刚上了数据挖掘这门课,老师讲了两个算法,即Apriori算法和FP-growth算法,然后布置了上机作业,挖掘一个有8万行的记录的retail.dat,需要从中找出强规则,即同时满足最小支持度和最小置信度的规则。Apriori算法在这里给出一个实现找出所有频繁模式集的c++代码,其中主要使用的存储结构是二维数组,有点简陋,凑合着看看。另外,这个版本是刚写出来初始版本,自连接之后没有修剪步骤,而
- 商品零售购物篮——关联规则
Sisyphus_Q
数据描述本数据共有两个表格,GoodsOrder.csv和GoodsTypes.csv,分别是商品购买信息和商品类型信息。分析目标分析商品的销售信息,了解商品销量。然后通过分析商品之间的关联度,找到达到所制定标准的商品进行推荐。分析方法对数据进行预处理,使其符合Apriori关联规则的算法要求,然后找出数据值中频繁出现的数据集合,导入python自带算法包,设置参数,找出达到置信度、支持度、提升度
- 使用apriori来挖掘关联规则
阿君聊风控
机器学习算法算法
1、apriori最重要的三个概念:1、支持度支持度(Support):指某个商品组合出现的次数与总订单数之间的比例。在这个例子中,我们可以看到“牛奶”出现了4次,那么这5笔订单中“牛奶”的支持度就是4/5=0.8。2、置信度置信度(Confidence):指的就是当你购买了商品A,会有多大的概率购买商品B,在包含A的子集中,B的支持度,也就是包含B的订单的比例。置信度(牛奶→啤酒)=3/4=0.
- 【Apriori算法Java实现版】聚类算法与关联分析
张照博
正文之前当初毕设的时候准备用这个算法来着,不过后来为了给自己减少工作量(俗称偷懒),就没搞了,没想到这两天看一篇论文看到了这个,重新捡起来学一下。对于我这种算法底子不是很好的来说。。只能代码实现来感受下了。。正文基本概念关联分析是一种在大规模数据集中寻找有趣关系的非监督学习算法。这些关系可以有两种形式:频繁项集或者关联规则。频繁项集(frequentitemsets)是经常出现在一块的物品的集合,
- 西电数据挖掘实验三 关联规则挖掘 投票记录
oges
数据挖掘人工智能
1.实验内容1、数据来源http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Congressional+Voting+Records2、使用Apriori算法,支持度设为30%,置信度为90%,挖掘高置信度的规则。2.实验结果频繁项集输出(条件):支持度计数规则输出({条件}{结论}置信度)因gh党支持规则太多这里只截取部分则可以得到高置信度的规则比如基于mz党反对态度的
- 机器学习--智能推荐算法(关联规则Apriori算法)原理
刘同敏
机器学习数学建模推荐算法机器学习人工智能
一、关联规则关联规则经常用于智能推荐。像平时大家购物的过程中,我们买了手机,根据关联关系,购物平台就会推荐耳机,手机保护套等配件给我们。类似还有,通过社交平台外卖平台知道你的很多朋友都爱吃辣的,那么根据你和朋友的关联关系,外卖就会推荐一些辣的菜品给你。为了更好的理解关联规则。我们下面通过一个简单购物案例来讲解几个概念。现在有10个顾客到超市买了西红柿,鸡蛋,袜子,苹果,排骨这五种商品,如下表:表1
- FP-growth算法发现频繁项集(一)——构建FP树
NoEndForLearning
数据挖掘关联规则FP-tree
常见的挖掘频繁项集算法有两类,一类是Apriori算法,另一类是FP-growth。Apriori通过不断的构造候选集、筛选候选集挖掘出频繁项集,需要多次扫描原始数据,当原始数据较大时,磁盘I/O次数太多,效率比较低下。FPGrowth不同于Apriori的“试探”策略,算法只需扫描原始数据两遍,通过FP-tree数据结构对原始数据进行压缩,效率较高。FP代表频繁模式(FrequentPatter
- Python实现FP树
暗焰之珩
数据结构算法Python机器学习FP树关联规则
目录FP树的基础知识疑问与数据构建的想法Python代码FP树是用来挖掘最大频繁k项集的一种数据结构,相对来说难度较大,因为在前辈们的博客中,对于FP树的实现讲的是比较清楚了,但是对于FP的编程思路却提的很少。在这里做一个简单的梳理。FP树的基础知识首先请花一些时间认真阅读以下两篇博文。Apriori算法原理总结FPTree算法原理总结疑问与数据构建的想法Q:项头表里面存储的节点链表,具体有什么用
- 数据挖掘中的模式发现(三)FpGrowth算法
SuPhoebe
机器学习&深度学习机器学习与数学模型大数据数据挖掘
简介前两篇介绍了关联规则挖掘的一些基本概念和经典的Apriori算法,Aprori算法利用频繁集的两个特性,过滤了很多无关的集合,效率提高不少,但是我们发现Apriori算法是一个候选消除算法,每一次消除都需要扫描一次所有数据记录,造成整个算法在面临大数据集时显得无能为力。今天我们介绍一个新的算法,FpGrowth算法,来挖掘频繁项集,它的效率比Aprori算法高很多。FpGrowth算法通过构造
- 【数据挖掘】4、关联分析:Apriori、FP-Growth 算法、买面包是否也爱买啤酒
呆呆的猫
数据挖掘数据挖掘算法人工智能
文章目录一、概念1.1支持度1.2置信度1.3提升度二、Apriori算法2.1频繁项集的定义2.2手动推导2.3SDK实战2.3.1超市购物2.3.2挑选演员2.3.2.1爬虫2.3.2.2挖掘三、FP-Growth算法3.1算法步骤3.1.1创建项头表3.1.2构造FP树3.1.3通过FP树挖掘频繁项集3.2手动推导3.2.1计算单一项的频率(支持度计数)3.2.2按支持度和频率降序过滤事务,
- 关联规则 FP-Growth算法
小小程序○
算法机器学习人工智能
FP-Growth算法FP-growth算法思想FP-growth算法是韩家炜老师在2000年提出的关联分析算法,它采取如下分治策略:将提供频繁项集的数据库压缩到一棵频繁模式树(FP-Tree)但仍保留项集关联信息。FP-growth算法是对Apriori方法的改进。生成一个频繁模式而不需要生成候选模式FP-growth算法以树的形式表示数据库,称为频繁模式树或FP-tree。此树结构将保持项集之
- Apriori(关联分析算法)
myword1314
数据分析算法
终于到了机器学习实战的第十一章了,这也是继K-均值后的第二个无监督学习算法了。同样的该算法也是在一堆数据集中寻找数据之间的某种关联,这里主要介绍的是叫做Apriori的‘一个先验’算法,通过该算法我们可以对数据集做关联分析——在大规模的数据中寻找有趣关系的任务,本文主要介绍使用Apriori算法发现数据的(频繁项集、关联规则)。这些关系可以有两种形式:频繁项集、关联规则。频繁项集:经常出现在一块的
- 枚举的构造函数中抛出异常会怎样
bylijinnan
javaenum单例
首先从使用enum实现单例说起。
为什么要用enum来实现单例?
这篇文章(
http://javarevisited.blogspot.sg/2012/07/why-enum-singleton-are-better-in-java.html)阐述了三个理由:
1.enum单例简单、容易,只需几行代码:
public enum Singleton {
INSTANCE;
- CMake 教程
aigo
C++
转自:http://xiang.lf.blog.163.com/blog/static/127733322201481114456136/
CMake是一个跨平台的程序构建工具,比如起自己编写Makefile方便很多。
介绍:http://baike.baidu.com/view/1126160.htm
本文件不介绍CMake的基本语法,下面是篇不错的入门教程:
http:
- cvc-complex-type.2.3: Element 'beans' cannot have character
Cb123456
springWebgis
cvc-complex-type.2.3: Element 'beans' cannot have character
Line 33 in XML document from ServletContext resource [/WEB-INF/backend-servlet.xml] is i
- jquery实例:随页面滚动条滚动而自动加载内容
120153216
jquery
<script language="javascript">
$(function (){
var i = 4;$(window).bind("scroll", function (event){
//滚动条到网页头部的 高度,兼容ie,ff,chrome
var top = document.documentElement.s
- 将数据库中的数据转换成dbs文件
何必如此
sqldbs
旗正规则引擎通过数据库配置器(DataBuilder)来管理数据库,无论是Oracle,还是其他主流的数据都支持,操作方式是一样的。旗正规则引擎的数据库配置器是用于编辑数据库结构信息以及管理数据库表数据,并且可以执行SQL 语句,主要功能如下。
1)数据库生成表结构信息:
主要生成数据库配置文件(.conf文
- 在IBATIS中配置SQL语句的IN方式
357029540
ibatis
在使用IBATIS进行SQL语句配置查询时,我们一定会遇到通过IN查询的地方,在使用IN查询时我们可以有两种方式进行配置参数:String和List。具体使用方式如下:
1.String:定义一个String的参数userIds,把这个参数传入IBATIS的sql配置文件,sql语句就可以这样写:
<select id="getForms" param
- Spring3 MVC 笔记(一)
7454103
springmvcbeanRESTJSF
自从 MVC 这个概念提出来之后 struts1.X struts2.X jsf 。。。。。
这个view 层的技术一个接一个! 都用过!不敢说哪个绝对的强悍!
要看业务,和整体的设计!
最近公司要求开发个新系统!
- Timer与Spring Quartz 定时执行程序
darkranger
springbean工作quartz
有时候需要定时触发某一项任务。其实在jdk1.3,java sdk就通过java.util.Timer提供相应的功能。一个简单的例子说明如何使用,很简单: 1、第一步,我们需要建立一项任务,我们的任务需要继承java.util.TimerTask package com.test; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Date;
- 大端小端转换,le32_to_cpu 和cpu_to_le32
aijuans
C语言相关
大端小端转换,le32_to_cpu 和cpu_to_le32 字节序
http://oss.org.cn/kernel-book/ldd3/ch11s04.html
小心不要假设字节序. PC 存储多字节值是低字节为先(小端为先, 因此是小端), 一些高级的平台以另一种方式(大端)
- Nginx负载均衡配置实例详解
avords
[导读] 负载均衡是我们大流量网站要做的一个东西,下面我来给大家介绍在Nginx服务器上进行负载均衡配置方法,希望对有需要的同学有所帮助哦。负载均衡先来简单了解一下什么是负载均衡,单从字面上的意思来理解就可以解 负载均衡是我们大流量网站要做的一个东西,下面我来给大家介绍在Nginx服务器上进行负载均衡配置方法,希望对有需要的同学有所帮助哦。
负载均衡
先来简单了解一下什么是负载均衡
- 乱说的
houxinyou
框架敏捷开发软件测试
从很久以前,大家就研究框架,开发方法,软件工程,好多!反正我是搞不明白!
这两天看好多人研究敏捷模型,瀑布模型!也没太搞明白.
不过感觉和程序开发语言差不多,
瀑布就是顺序,敏捷就是循环.
瀑布就是需求、分析、设计、编码、测试一步一步走下来。而敏捷就是按摸块或者说迭代做个循环,第个循环中也一样是需求、分析、设计、编码、测试一步一步走下来。
也可以把软件开发理
- 欣赏的价值——一个小故事
bijian1013
有效辅导欣赏欣赏的价值
第一次参加家长会,幼儿园的老师说:"您的儿子有多动症,在板凳上连三分钟都坐不了,你最好带他去医院看一看。" 回家的路上,儿子问她老师都说了些什么,她鼻子一酸,差点流下泪来。因为全班30位小朋友,惟有他表现最差;惟有对他,老师表现出不屑,然而她还在告诉她的儿子:"老师表扬你了,说宝宝原来在板凳上坐不了一分钟,现在能坐三分钟。其他妈妈都非常羡慕妈妈,因为全班只有宝宝
- 包冲突问题的解决方法
bingyingao
eclipsemavenexclusions包冲突
包冲突是开发过程中很常见的问题:
其表现有:
1.明明在eclipse中能够索引到某个类,运行时却报出找不到类。
2.明明在eclipse中能够索引到某个类的方法,运行时却报出找不到方法。
3.类及方法都有,以正确编译成了.class文件,在本机跑的好好的,发到测试或者正式环境就
抛如下异常:
java.lang.NoClassDefFoundError: Could not in
- 【Spark七十五】Spark Streaming整合Flume-NG三之接入log4j
bit1129
Stream
先来一段废话:
实际工作中,业务系统的日志基本上是使用Log4j写入到日志文件中的,问题的关键之处在于业务日志的格式混乱,这给对日志文件中的日志进行统计分析带来了极大的困难,或者说,基本上无法进行分析,每个人写日志的习惯不同,导致日志行的格式五花八门,最后只能通过grep来查找特定的关键词缩小范围,但是在集群环境下,每个机器去grep一遍,分析一遍,这个效率如何可想之二,大好光阴都浪费在这上面了
- sudoku solver in Haskell
bookjovi
sudokuhaskell
这几天没太多的事做,想着用函数式语言来写点实用的程序,像fib和prime之类的就不想提了(就一行代码的事),写什么程序呢?在网上闲逛时发现sudoku游戏,sudoku十几年前就知道了,学生生涯时也想过用C/Java来实现个智能求解,但到最后往往没写成,主要是用C/Java写的话会很麻烦。
现在写程序,本人总是有一种思维惯性,总是想把程序写的更紧凑,更精致,代码行数最少,所以现
- java apache ftpClient
bro_feng
java
最近使用apache的ftpclient插件实现ftp下载,遇见几个问题,做如下总结。
1. 上传阻塞,一连串的上传,其中一个就阻塞了,或是用storeFile上传时返回false。查了点资料,说是FTP有主动模式和被动模式。将传出模式修改为被动模式ftp.enterLocalPassiveMode();然后就好了。
看了网上相关介绍,对主动模式和被动模式区别还是比较的模糊,不太了解被动模
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-工厂方法模式
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/
package design.pattern;
/*
* 工厂方法模式:使一个类的实例化延迟到子类
* 某次,我在工作不知不觉中就用到了工厂方法模式(称为模板方法模式更恰当。2012-10-29):
* 有很多不同的产品,它
- 面试记录语
chenyu19891124
招聘
或许真的在一个平台上成长成什么样,都必须靠自己去努力。有了好的平台让自己展示,就该好好努力。今天是自己单独一次去面试别人,感觉有点小紧张,说话有点打结。在面试完后写面试情况表,下笔真的好难,尤其是要对面试人的情况说明真的好难。
今天面试的是自己同事的同事,现在的这个同事要离职了,介绍了我现在这位同事以前的同事来面试。今天这位求职者面试的是配置管理,期初看了简历觉得应该很适合做配置管理,但是今天面
- Fire Workflow 1.0正式版终于发布了
comsci
工作workflowGoogle
Fire Workflow 是国内另外一款开源工作流,作者是著名的非也同志,哈哈....
官方网站是 http://www.fireflow.org
经过大家努力,Fire Workflow 1.0正式版终于发布了
正式版主要变化:
1、增加IWorkItem.jumpToEx(...)方法,取消了当前环节和目标环节必须在同一条执行线的限制,使得自由流更加自由
2、增加IT
- Python向脚本传参
daizj
python脚本传参
如果想对python脚本传参数,python中对应的argc, argv(c语言的命令行参数)是什么呢?
需要模块:sys
参数个数:len(sys.argv)
脚本名: sys.argv[0]
参数1: sys.argv[1]
参数2: sys.argv[
- 管理用户分组的命令gpasswd
dongwei_6688
passwd
NAME: gpasswd - administer the /etc/group file
SYNOPSIS:
gpasswd group
gpasswd -a user group
gpasswd -d user group
gpasswd -R group
gpasswd -r group
gpasswd [-A user,...] [-M user,...] g
- 郝斌老师数据结构课程笔记
dcj3sjt126com
数据结构与算法
<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<
- yii2 cgridview加上选择框进行操作
dcj3sjt126com
GridView
页面代码
<?=Html::beginForm(['controller/bulk'],'post');?>
<?=Html::dropDownList('action','',[''=>'Mark selected as: ','c'=>'Confirmed','nc'=>'No Confirmed'],['class'=>'dropdown',])
- linux mysql
fypop
linux
enquiry mysql version in centos linux
yum list installed | grep mysql
yum -y remove mysql-libs.x86_64
enquiry mysql version in yum repositoryyum list | grep mysql oryum -y list mysql*
install mysq
- Scramble String
hcx2013
String
Given a string s1, we may represent it as a binary tree by partitioning it to two non-empty substrings recursively.
Below is one possible representation of s1 = "great":
- 跟我学Shiro目录贴
jinnianshilongnian
跟我学shiro
历经三个月左右时间,《跟我学Shiro》系列教程已经完结,暂时没有需要补充的内容,因此生成PDF版供大家下载。最近项目比较紧,没有时间解答一些疑问,暂时无法回复一些问题,很抱歉,不过可以加群(334194438/348194195)一起讨论问题。
----广告-----------------------------------------------------
- nginx日志切割并使用flume-ng收集日志
liyonghui160com
nginx的日志文件没有rotate功能。如果你不处理,日志文件将变得越来越大,还好我们可以写一个nginx日志切割脚本来自动切割日志文件。第一步就是重命名日志文件,不用担心重命名后nginx找不到日志文件而丢失日志。在你未重新打开原名字的日志文件前,nginx还是会向你重命名的文件写日志,linux是靠文件描述符而不是文件名定位文件。第二步向nginx主
- Oracle死锁解决方法
pda158
oracle
select p.spid,c.object_name,b.session_id,b.oracle_username,b.os_user_name from v$process p,v$session a, v$locked_object b,all_objects c where p.addr=a.paddr and a.process=b.process and c.object_id=b.
- java之List排序
shiguanghui
list排序
在Java Collection Framework中定义的List实现有Vector,ArrayList和LinkedList。这些集合提供了对对象组的索引访问。他们提供了元素的添加与删除支持。然而,它们并没有内置的元素排序支持。 你能够使用java.util.Collections类中的sort()方法对List元素进行排序。你既可以给方法传递
- servlet单例多线程
utopialxw
单例多线程servlet
转自http://www.cnblogs.com/yjhrem/articles/3160864.html
和 http://blog.chinaunix.net/uid-7374279-id-3687149.html
Servlet 单例多线程
Servlet如何处理多个请求访问?Servlet容器默认是采用单实例多线程的方式处理多个请求的:1.当web服务器启动的