- Python 机器学习:NumPy 实现朴素贝叶斯分类器
Python编程之道
Python编程之道python机器学习numpyai
Python机器学习:NumPy实现朴素贝叶斯分类器关键词:朴素贝叶斯分类器、NumPy、机器学习、概率模型、条件概率、拉普拉斯平滑、向量化计算摘要:本文系统讲解朴素贝叶斯分类器的核心原理,基于NumPy实现高效的算法框架,涵盖从概率理论到工程实现的完整流程。通过数学公式推导、代码实现和鸢尾花数据集实战,展示如何利用向量化计算优化概率估计,解决特征独立性假设下的分类问题。同时分析算法优缺点及实际应
- Day33打卡 @浙大疏锦行
ayuan0119
python打卡shupython
知识点回顾:PyTorch和cuda的安装查看显卡信息的命令行命令(cmd中使用)cuda的检查简单神经网络的流程数据预处理(归一化、转换成张量)#仍然用4特征,3分类的鸢尾花数据集作为我们今天的数据集fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportnumpyasnp
- DAY 33 简单的神经网络
2401_84854050
python打卡神经网络深度学习人工智能
1.数据预处理(0)准备数据、划分数据#仍然用4特征,3分类的鸢尾花数据集作为我们今天的数据集fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportnumpyasnp#加载鸢尾花数据集iris=load_iris()X=iris.data#特征数据y=iris.target
- 【数据挖掘】期末复习模拟题(暨考试题)
chaser&upper
数据分析随笔小记数据挖掘python聚类
数据挖掘-期末复习试题挑战全网最全题库单选题多选题判断题填空题程序填空sigmoid曼哈顿距离泰坦尼克号披萨价格预测鸢尾花DBSCN密度聚类决策树购物表单-关联规则火龙果-关联分析数据非线性映射高斯朴素贝叶斯分类器手写数字识别k1-10聚类平均偏差程序分析PM2.5线性回归Titanic数据清洗KNN鸢尾花Kmeans聚类KNN电影分类频繁k项集混淆矩阵OverlookMOOC总结挑战全网最全题库
- 机器学习专栏(36):逻辑回归与Softmax回归全解析(附完整代码与可视化)
Sonal_Lynn
人工智能专题机器学习逻辑回归回归
目录一、逻辑回归:概率世界的"温度计"1.1核心原理:从线性到概率的魔法转换1.2Sigmoid函数:概率转换的核心引擎1.3实战案例:鸢尾花二分类二、模型训练:损失函数的艺术2.1对数损失函数解析2.2正则化实战技巧三、Softmax回归:多分类的终极武器3.1数学原理深度解析3.2多分类实战技巧四、工业级应用指南4.1特征工程黄金法则4.2模型评估矩阵4.3超参数调优模板五、避坑指南:常见误区
- Python 训练营打卡 Day 34
2401_86382089
Python打卡python
GPU训练及类的call方法一、GPU训练与day33采用的CPU训练不同,今天试着让模型在GPU上训练,引入importtime比较两者在运行时间上的差异importtorch#设置GPU设备device=torch.device("cuda:0"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")print(f"使用设备:{device}")#仍然用4特征,3分类的鸢尾花
- sns.load_dataset(“iris“)无法导入,无需下载seaborn到本地的解决方案
九龙湖野生炼丹民工
python机器学习sklearn
最近发现很多机器学习入门教程选择从seaborn中加载鸢尾花(iris)数据集,然而直接运行因为连接问题或本地无对应数据库会带来很多问题,常规的解决方法为从github下载seaborn-data保存到本地,但是操作仍然比较繁琐,且小白可能对于git下载和本地的数据存放形式也不熟悉,这里提供一种替换方法,改为从机器学习库scikitlearn中导入iris数据集,并转换为教程中的dataframe
- python代码实现KNN对鸢尾花的分类
邀_灼灼其华
机器学习及概率统计python分类开发语言机器学习scikit-learn聚类
一、KNN模型-KNeighborsClassifier()1.1导入sklearn第三方库fromsklearnimportdatasets#sklearn的数据集fromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifier#sklearn模块的KNN类我们使用一个叫作鸢尾花数据集的数据,这个数据集里面有150条数据,共有3个类别,即Setosa鸢尾花、Vers
- DAY35作业
weixin_71046789
Python打卡训练营内容算法深度学习人工智能
知识点回顾:三种不同的模型可视化方法:推荐torchinfo打印summary+权重分布可视化进度条功能:手动和自动写法,让打印结果更加美观推理的写法:评估模式作业:调整模型定义时的超参数,对比下效果。1.鸢尾花数据集(Irisdataset)是机器学习和统计学中常用的经典数据集:基本信息样本数量:共150个样本。特征数量:每个样本有4个特征,分别为萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度,单位均为
- day33 python深度学习入门
xiaohanbao09
pynotepython深度学习机器学习pandas人工智能学习
目录深度学习入门:PyTorch实现鸢尾花分类一、环境搭建1.创建Python环境2.安装必要的库3.检查CUDA环境二、数据准备1.加载数据集2.数据预处理3.转换为PyTorch张量三、模型构建1.定义模型结构2.定义损失函数和优化器四、模型训练1.训练过程2.训练结果五、结果可视化六、总结在深度学习的旅程中,神经网络是不可或缺的核心工具之一。今天,我将通过一个简单的项目,使用PyTorch框
- (数据集)22个机器学习最佳入门项目
兔子坨坨
机器学习人工智能python
1.鸢尾花分类项目数据集:UCIMachineLearningRepository2.Emojify–使用Python创建自己的表情符号源代码:https://data-flair.training/blogs/create-emoji-with-deep-learning/3.使用机器学习进行贷款预测数据集:LoanPredictionProblemDataset|Kaggle4.住房价格预测项
- 数据分析与可视化实战:从鸢尾花到乳腺癌数据集
loopdeloop
数据分析数据挖掘
数据分析是现代数据科学中不可或缺的一部分,它帮助我们理解数据、发现模式并做出明智的决策。本文将分享两个实战案例:鸢尾花数据集分析和乳腺癌数据集预处理,展示如何使用Python进行数据探索和可视化。鸢尾花数据集分析数据加载与基本统计我们首先从UCI机器学习库加载著名的鸢尾花数据集:data=pd.read_csv('http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-lear
- 机器学习——集成学习基础
m0_62060781
机器学习集成学习人工智能
一、鸢尾花数据训练模型1.使用鸢尾花数据分别训练集成模型:AdaBoost模型,GradientBoosting模型2.对别两个集成模型的准确率以及报告3.两个模型的预测结果进行可视化需要进行降维处理,两个图像显示在同一个坐标系中代码展示:fromsklearn.datasetsimportload_irisimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotl
- 【机器学习基础】鸢尾花的分类 - 机器学习领域的Hello World
维他命C++
机器学习基础机器学习分类人工智能
1项目简介【背景】假设有一名植物学爱好者对她发现的鸢尾花的品种很感兴趣。她收集了每朵鸢尾花的一些测量数据:花瓣的长度和宽度以及花萼的长度和宽度,所有测量结果的单位都是厘米。她还有一些鸢尾花的测量数据,这些花之前已经被植物学专家鉴定为属于setosa、versicolor或virginica三个品种之一。对于这些测量数据,她可以确定每朵鸢尾花所属的品种。【目标】构建一个机器学习模型,可以从上述已知品
- 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
- LightGBM算法原理及实例
zhglhy
算法
目录LightGBM算法原理及实例详解一、LightGBM核心原理1.基础概念2.主要创新点(1)直方图算法(Histogram-based)(2)单边梯度采样(GOSS)(3)互斥特征捆绑(EFB)(4)Leaf-wise生长策略二、算法实现细节1.目标函数2.分裂增益计算三、Python实战示例1.安装2.分类任务示例(鸢尾花数据集)3.回归任务示例(波士顿房价)四、关键参数说明五、Light
- 机器学习基础算法11-鸢尾花数据集分析-PCA主成分分析与logistic回归(管道分析)
qq_42749341
机器学习-基础知识
目录数据集介绍PCA主成分分析1.基本原理2.代码实现逻辑回归-管道-Pipeline代码模型泛化能力分析数据集介绍鸢尾花数据集有三个类别,每个类别有50个样本。其中一个类别与另外两个线性可分,另外两个不能线性可分。PCA主成分分析1.基本原理在统计学中,主成分分析PCA是一种简化数据集的技术。它是一个线性变换。这个变换把数据变换到一个新的坐标系统中,使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标(称为
- Python从0到100(五十九):机器学习-朴素贝叶斯分类及鸢尾花分类
是Dream呀
分类数据挖掘人工智能
前言:零基础学Python:Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识,成为学习学习和学业的先行者!欢迎大家订阅专栏:零基础学Python:Python从0到100最新
- SVM实战:从理论到鸢尾花数据集的分类可视化
不吃香菜?
支持向量机分类算法
SVM实战:从理论到鸢尾花数据集的分类可视化在机器学习的广阔领域中,支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)作为一种经典且强大的分类算法,备受瞩目。它凭借独特的思想和卓越的性能,在模式识别、数据分类等诸多领域发挥着重要作用。本文将结合Python代码,通过对鸢尾花数据集的处理,带大家深入了解SVM的工作原理与实战应用。一、SVM原理概述SVM的核心目标是在特征空间中找到一个超
- python机器学习入门案例——基于SVM分类器的鸢尾花分类(附完整代码)
左手の明天
python机器学习python深度学习机器学习
数据集介绍总共包含150行数据每一行数据由4个特征值及一个目标值组成。4个特征值分别为:萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度目标值为三种不同类别的鸢尾花,分别为:IrisSetosa、IrisVersicolour、IrisVirginica数据集中每朵鸢尾花叫做一个数据点,它的品种叫做它的标签数据集样式:导入需要的模块包importnumpya
- 机器学习实战:鸢尾花分类
学术乙方
Python机器学习分类人工智能
项目目标使用经典的鸢尾花数据集(IrisDataset),通过支持向量机(SVM)算法训练一个分类模型,能够根据花瓣和萼片的测量数据预测鸢尾花的种类。环境准备Python#需要安装的库(在终端运行)pipinstallnumpypandasmatplotlibscikit-learn完整代码实现#1.导入必要的库importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearni
- 机器学习实战:以鸢尾花数据集分类问题为例
Tech Synapse
机器学习分类人工智能SVMscikit-learn鸢尾花数据集
在当今数据驱动的时代,机器学习已成为解决复杂问题的重要工具。本文将通过一个具体的分类问题——鸢尾花数据集(IrisDataset)的分类,展示如何在实际项目中应用机器学习。我们将使用Python编程语言,并借助流行的机器学习库scikit-learn来实现这一目标。文章将详细介绍数据预处理、模型选择、训练、评估以及预测等步骤,并提供完整且可直接运行的代码示例。一、项目背景与数据集介绍鸢尾花数据集是
- 逻辑回归基本流程及鸢尾花项目实战
懿小迪
机器学习机器学习逻辑回归python
一、逻辑回归基本流程1、逻辑回归从一组样本的多个特征值中学习规律,建立模型(学习的模型抽象为一个公式f(x)),用这个模型来预测其他样本的结果。而逻辑回归是将预测结果分类。逻辑回归步骤:(1)将x的值归一化(2)写权重函数z=w1x1+w2x2+…+wixi(3)写激活函数a=σ(z)(4)写损失函数L=-ylog(a)-(1-y)log(1-a)(5)做梯度下降w=w-αdw(6)用训练好的权重
- orange实现逻辑回归_分别用逻辑回归和决策树实现鸢尾花数据集分类
王润莲
orange实现逻辑回归
学习了决策树和逻辑回归的理论知识,决定亲自上手尝试一下。最终导出决策树的决策过程的图片和pdf。逻辑回归部分参考的是用逻辑回归实现鸢尾花数据集分类,感谢原作者xiaoyangerr注意:要导出为pdf先必须安装graphviz(这是一个软件)并且安装pydotplus这个包,把它的graphviz加入系统的环境变量path,否则会报错决策树fromsklearn.datasetsimportloa
- 手把手教你用Python实现支持向量机(SVM)分类——以鸢尾花数据集为例
烂蜻蜓
机器学习支持向量机python分类
一、初识支持向量机:分类界的"边界卫士"支持向量机(SVM)就像一位严谨的边防卫士,它的核心任务是在复杂的数据世界中划出一条最合理的分界线。不同于普通分类器只追求正确分类,SVM更注重在正确分类的基础上,让不同类别的数据保持最大的安全距离。这种特性使得它在处理小样本、高维度数据时表现优异,被广泛应用于文本分类、图像识别等领域。二、SVM核心原理揭秘2.1超平面与支持向量想象在二维空间中用直尺画分界
- 实战9:机器学习之:朴素贝叶斯方法对鸢尾花卉品种预测实战教程
计算机毕设论文
机器学习实战100例算法数据挖掘决策树
1.理论部分朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的有监督分类算法。该算法一个重要的特点:假设特征条件独立,正是这个假设使得朴素贝叶斯法的学习和预测变得简单。在特征条件独立的假设下,朴素贝叶斯法先利用训练数据集的先验统计信息计算特征向量与标签的联合概率分布,然后对于新输入的样本点,利用联合概率分布计算后验概率,并用后验概率最大的输出标签确定为新样本点的类别。注意:假设特征条件独立正是朴素贝叶斯中“朴素”两
- 鸢尾花python贝叶斯分类_机器学习-利用三种分类器实现鸢尾花分类
weixin_39755853
鸢尾花python贝叶斯分类
利用决策树,KNN和朴素贝叶斯三种分类器,对鸢尾花数据集进行分类。下面是具体的流程和代码:1、数据读取:实验数据是直接加载的sklearn内置的鸢尾花数据集,共150条数据,包含4个特征,而且是一个三分类问题。fromsklearnimportdatasets#导入方法类iris=datasets.load_iris()#加载iris数据集iris_feature=iris.data#加载特征数据
- KNN 分类算法实现鸢尾花分类
#guiyin11
分类人工智能大数据
在机器学习领域,分类算法是解决众多实际问题的重要工具。K最近邻(K-NearestNeighbors,KNN)算法作为一种简单且有效的分类算法,在模式识别、数据挖掘等诸多领域广泛应用。鸢尾花数据集是机器学习中常用的经典数据集,非常适合用来演示和理解分类算法的原理与实现。本文将详细介绍如何使用KNN算法对鸢尾花数据集进行分类,并通过Python代码实现整个过程。一、KNN算法原理(1)基本概念KNN
- python:sklearn 主成分分析(PCA)
belldeep
pythonsklearnpythonsklearn机器学习PCA
参考书:《统计学习方法》第2版第16章主成分分析(PCA)示例编写test_pca_1.py如下#-*-coding:utf-8-*-"""主成分分析(PCA)"""importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.decompositionimportPCA#加载鸢尾花数据集iris=load_i
- 决策树相关案例
万能小贤哥
人工智能python机器学习算法学习
全流程以下是一个更复杂、全流程的决策树和随机森林示例,不仅包括模型训练和预测,还涵盖了数据预处理、超参数调优以及模型评估的可视化。我们依旧使用鸢尾花数据集,并额外引入GridSearchCV进行超参数调优,使用matplotlib进行简单的可视化。importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datas
- 312个免费高速HTTP代理IP(能隐藏自己真实IP地址)
yangshangchuan
高速免费superwordHTTP代理
124.88.67.20:843
190.36.223.93:8080
117.147.221.38:8123
122.228.92.103:3128
183.247.211.159:8123
124.88.67.35:81
112.18.51.167:8123
218.28.96.39:3128
49.94.160.198:3128
183.20
- pull解析和json编码
百合不是茶
androidpull解析json
n.json文件:
[{name:java,lan:c++,age:17},{name:android,lan:java,age:8}]
pull.xml文件
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<stu>
<name>java
- [能源与矿产]石油与地球生态系统
comsci
能源
按照苏联的科学界的说法,石油并非是远古的生物残骸的演变产物,而是一种可以由某些特殊地质结构和物理条件生产出来的东西,也就是说,石油是可以自增长的....
那么我们做一个猜想: 石油好像是地球的体液,我们地球具有自动产生石油的某种机制,只要我们不过量开采石油,并保护好
- 类与对象浅谈
沐刃青蛟
java基础
类,字面理解,便是同一种事物的总称,比如人类,是对世界上所有人的一个总称。而对象,便是类的具体化,实例化,是一个具体事物,比如张飞这个人,就是人类的一个对象。但要注意的是:张飞这个人是对象,而不是张飞,张飞只是他这个人的名字,是他的属性而已。而一个类中包含了属性和方法这两兄弟,他们分别用来描述对象的行为和性质(感觉应该是
- 新站开始被收录后,我们应该做什么?
IT独行者
PHPseo
新站开始被收录后,我们应该做什么?
百度终于开始收录自己的网站了,作为站长,你是不是觉得那一刻很有成就感呢,同时,你是不是又很茫然,不知道下一步该做什么了?至少我当初就是这样,在这里和大家一份分享一下新站收录后,我们要做哪些工作。
至于如何让百度快速收录自己的网站,可以参考我之前的帖子《新站让百
- oracle 连接碰到的问题
文强chu
oracle
Unable to find a java Virtual Machine--安装64位版Oracle11gR2后无法启动SQLDeveloper的解决方案
作者:草根IT网 来源:未知 人气:813标签:
导读:安装64位版Oracle11gR2后发现启动SQLDeveloper时弹出配置java.exe的路径,找到Oracle自带java.exe后产生的路径“C:\app\用户名\prod
- Swing中按ctrl键同时移动鼠标拖动组件(类中多借口共享同一数据)
小桔子
java继承swing接口监听
都知道java中类只能单继承,但可以实现多个接口,但我发现实现多个接口之后,多个接口却不能共享同一个数据,应用开发中想实现:当用户按着ctrl键时,可以用鼠标点击拖动组件,比如说文本框。
编写一个监听实现KeyListener,NouseListener,MouseMotionListener三个接口,重写方法。定义一个全局变量boolea
- linux常用的命令
aichenglong
linux常用命令
1 startx切换到图形化界面
2 man命令:查看帮助信息
man 需要查看的命令,man命令提供了大量的帮助信息,一般可以分成4个部分
name:对命令的简单说明
synopsis:命令的使用格式说明
description:命令的详细说明信息
options:命令的各项说明
3 date:显示时间
语法:date [OPTION]... [+FORMAT]
- eclipse内存优化
AILIKES
javaeclipsejvmjdk
一 基本说明 在JVM中,总体上分2块内存区,默认空余堆内存小于 40%时,JVM就会增大堆直到-Xmx的最大限制;空余堆内存大于70%时,JVM会减少堆直到-Xms的最小限制。 1)堆内存(Heap memory):堆是运行时数据区域,所有类实例和数组的内存均从此处分配,是Java代码可及的内存,是留给开发人
- 关键字的使用探讨
百合不是茶
关键字
//关键字的使用探讨/*访问关键词private 只能在本类中访问public 只能在本工程中访问protected 只能在包中和子类中访问默认的 只能在包中访问*//*final 类 方法 变量 final 类 不能被继承 final 方法 不能被子类覆盖,但可以继承 final 变量 只能有一次赋值,赋值后不能改变 final 不能用来修饰构造方法*///this()
- JS中定义对象的几种方式
bijian1013
js
1. 基于已有对象扩充其对象和方法(只适合于临时的生成一个对象):
<html>
<head>
<title>基于已有对象扩充其对象和方法(只适合于临时的生成一个对象)</title>
</head>
<script>
var obj = new Object();
- 表驱动法实例
bijian1013
java表驱动法TDD
获得月的天数是典型的直接访问驱动表方式的实例,下面我们来展示一下:
MonthDaysTest.java
package com.study.test;
import org.junit.Assert;
import org.junit.Test;
import com.study.MonthDays;
public class MonthDaysTest {
@T
- LInux启停重启常用服务器的脚本
bit1129
linux
启动,停止和重启常用服务器的Bash脚本,对于每个服务器,需要根据实际的安装路径做相应的修改
#! /bin/bash
Servers=(Apache2, Nginx, Resin, Tomcat, Couchbase, SVN, ActiveMQ, Mongo);
Ops=(Start, Stop, Restart);
currentDir=$(pwd);
echo
- 【HBase六】REST操作HBase
bit1129
hbase
HBase提供了REST风格的服务方便查看HBase集群的信息,以及执行增删改查操作
1. 启动和停止HBase REST 服务 1.1 启动REST服务
前台启动(默认端口号8080)
[hadoop@hadoop bin]$ ./hbase rest start
后台启动
hbase-daemon.sh start rest
启动时指定
- 大话zabbix 3.0设计假设
ronin47
What’s new in Zabbix 2.0?
去年开始使用Zabbix的时候,是1.8.X的版本,今年Zabbix已经跨入了2.0的时代。看了2.0的release notes,和performance相关的有下面几个:
:: Performance improvements::Trigger related da
- http错误码大全
byalias
http协议javaweb
响应码由三位十进制数字组成,它们出现在由HTTP服务器发送的响应的第一行。
响应码分五种类型,由它们的第一位数字表示:
1)1xx:信息,请求收到,继续处理
2)2xx:成功,行为被成功地接受、理解和采纳
3)3xx:重定向,为了完成请求,必须进一步执行的动作
4)4xx:客户端错误,请求包含语法错误或者请求无法实现
5)5xx:服务器错误,服务器不能实现一种明显无效的请求
- J2EE设计模式-Intercepting Filter
bylijinnan
java设计模式数据结构
Intercepting Filter类似于职责链模式
有两种实现
其中一种是Filter之间没有联系,全部Filter都存放在FilterChain中,由FilterChain来有序或无序地把把所有Filter调用一遍。没有用到链表这种数据结构。示例如下:
package com.ljn.filter.custom;
import java.util.ArrayList;
- 修改jboss端口
chicony
jboss
修改jboss端口
%JBOSS_HOME%\server\{服务实例名}\conf\bindingservice.beans\META-INF\bindings-jboss-beans.xml
中找到
<!-- The ports-default bindings are obtained by taking the base bindin
- c++ 用类模版实现数组类
CrazyMizzz
C++
最近c++学到数组类,写了代码将他实现,基本具有vector类的功能
#include<iostream>
#include<string>
#include<cassert>
using namespace std;
template<class T>
class Array
{
public:
//构造函数
- hadoop dfs.datanode.du.reserved 预留空间配置方法
daizj
hadoop预留空间
对于datanode配置预留空间的方法 为:在hdfs-site.xml添加如下配置
<property>
<name>dfs.datanode.du.reserved</name>
<value>10737418240</value>
 
- mysql远程访问的设置
dcj3sjt126com
mysql防火墙
第一步: 激活网络设置 你需要编辑mysql配置文件my.cnf. 通常状况,my.cnf放置于在以下目录: /etc/mysql/my.cnf (Debian linux) /etc/my.cnf (Red Hat Linux/Fedora Linux) /var/db/mysql/my.cnf (FreeBSD) 然后用vi编辑my.cnf,修改内容从以下行: [mysqld] 你所需要: 1
- ios 使用特定的popToViewController返回到相应的Controller
dcj3sjt126com
controller
1、取navigationCtroller中的Controllers
NSArray * ctrlArray = self.navigationController.viewControllers;
2、取出后,执行,
[self.navigationController popToViewController:[ctrlArray objectAtIndex:0] animated:YES
- Linux正则表达式和通配符的区别
eksliang
正则表达式通配符和正则表达式的区别通配符
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/1976579
首先得明白二者是截然不同的
通配符只能用在shell命令中,用来处理字符串的的匹配。
判断一个命令是否为bash shell(linux 默认的shell)的内置命令
type -t commad
返回结果含义
file 表示为外部命令
alias 表示该
- Ubuntu Mysql Install and CONF
gengzg
Install
http://www.navicat.com.cn/download/navicat-for-mysql
Step1: 下载Navicat ,网址:http://www.navicat.com/en/download/download.html
Step2:进入下载目录,解压压缩包:tar -zxvf navicat11_mysql_en.tar.gz
- 批处理,删除文件bat
huqiji
windowsdos
@echo off
::演示:删除指定路径下指定天数之前(以文件名中包含的日期字符串为准)的文件。
::如果演示结果无误,把del前面的echo去掉,即可实现真正删除。
::本例假设文件名中包含的日期字符串(比如:bak-2009-12-25.log)
rem 指定待删除文件的存放路径
set SrcDir=C:/Test/BatHome
rem 指定天数
set DaysAgo=1
- 跨浏览器兼容的HTML5视频音频播放器
天梯梦
html5
HTML5的video和audio标签是用来在网页中加入视频和音频的标签,在支持html5的浏览器中不需要预先加载Adobe Flash浏览器插件就能轻松快速的播放视频和音频文件。而html5media.js可以在不支持html5的浏览器上使video和audio标签生效。 How to enable <video> and <audio> tags in
- Bundle自定义数据传递
hm4123660
androidSerializable自定义数据传递BundleParcelable
我们都知道Bundle可能过put****()方法添加各种基本类型的数据,Intent也可以通过putExtras(Bundle)将数据添加进去,然后通过startActivity()跳到下一下Activity的时候就把数据也传到下一个Activity了。如传递一个字符串到下一个Activity
把数据放到Intent
- C#:异步编程和线程的使用(.NET 4.5 )
powertoolsteam
.net线程C#异步编程
异步编程和线程处理是并发或并行编程非常重要的功能特征。为了实现异步编程,可使用线程也可以不用。将异步与线程同时讲,将有助于我们更好的理解它们的特征。
本文中涉及关键知识点
1. 异步编程
2. 线程的使用
3. 基于任务的异步模式
4. 并行编程
5. 总结
异步编程
什么是异步操作?异步操作是指某些操作能够独立运行,不依赖主流程或主其他处理流程。通常情况下,C#程序
- spark 查看 job history 日志
Stark_Summer
日志sparkhistoryjob
SPARK_HOME/conf 下:
spark-defaults.conf 增加如下内容
spark.eventLog.enabled true spark.eventLog.dir hdfs://master:8020/var/log/spark spark.eventLog.compress true
spark-env.sh 增加如下内容
export SP
- SSH框架搭建
wangxiukai2015eye
springHibernatestruts
MyEclipse搭建SSH框架 Struts Spring Hibernate
1、new一个web project。
2、右键项目,为项目添加Struts支持。
选择Struts2 Core Libraries -<MyEclipes-Library>
点击Finish。src目录下多了struts