- 使用支持向量机（SVM）进行股票市场预测
m0_57781768
支持向量机算法机器学习
使用支持向量机（SVM）进行股票市场预测引言股票市场预测是金融领域的一个热门话题，也是一个充满挑战的研究领域。通过准确的市场预测，投资者可以做出更明智的决策，从而获得更高的回报。支持向量机（SVM）作为一种强大的机器学习算法，已被广泛应用于各种分类和回归问题。本文将详细介绍如何使用C++和支持向量机进行股票市场预测，并提供完整的代码示例。支持向量机简介支持向量机（SVM）是一种监督学习算法，最初用
- 详解大模型微调数据集构建方法(持续更新)
herosunly
大模型微调数据集构建方法
大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法t研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。 本文详细介绍了大模型微调数据集构建方法，希望能对学习大模型的同学们有所帮助。文章目录
- 从System Prompt来看Claude3、Kimi和ChatGLM4之间的差距
herosunly
大模型systempromptgpt4claudekimiChatGLM4
大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法t研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。 本文主要介绍了从SystemPrompt来看Claude3、Kimi和ChatGLM
- Scikit-learn提供了哪些机器学习算法以及如何使用Scikit-learn进行模型训练和评估
Java资深爱好者
机器学习scikit-learn算法
Scikit-learn库的使用一、Scikit-learn提供的机器学习算法Scikit-learn（通常简称为sklearn）是一个广泛使用的Python机器学习库，它提供了多种用于数据挖掘和数据分析的算法。Scikit-learn支持的机器学习算法可以大致分为以下几类：分类算法：支持向量机（SVM）随机森林（RandomForest）逻辑回归（LogisticRegression）朴素贝叶斯
- Python软体中使用Scikit-learn库训练简单线性回归模型
清水白石008
Python题库pythonpythonscikit-learn线性回归
Python软体中使用Scikit-learn库训练简单线性回归模型1.引言作为数据科学家和机器学习从业者,我们经常需要处理各种类型的数据,并从中提取有价值的信息。其中,线性回归是最基础也是最常用的机器学习算法之一。它可以帮助我们预测连续型目标变量,在很多实际应用场景中都有广泛应用,比如房价预测、销量预测等。在本文中,我将使用Python的Scikit-learn库,介绍如何训练一个简单的线性回归
- 超实用的Python机器学习教程 - 基于scikit - learn库
AI_DL_CODE
人工智能python机器学习人工智能
一、机器学习简介机器学习的定义与概念机器学习是一门多领域交叉学科，它涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。简单来说，机器学习是让计算机从数据中学习规律并进行预测或决策的技术。它旨在构建能够自动从数据中学习模式并进行改进的算法，而无需被明确编程来执行特定任务。例如，我们可以让机器学习算法通过分析大量的历史天气数据来预测未来的天气情况，或者通过分析用户的购物历史来推荐可能感兴趣
- 通过命令行工作流提升工作效率的实战教程（持续更新）
herosunly
大模型工作流实战教程
大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。 本文主要介绍了通过命令行工作流提升工作效率的实战教程，希望对使用大语言模型的同学们有所
- 细说机器学习算法之ROC曲线用于模型评估
Melancholy 啊
机器学习算法人工智能数据挖掘python
系列文章目录第一章：Pyhton机器学习算法之KNN第二章：Pyhton机器学习算法之K—Means第三章：Pyhton机器学习算法之随机森林第四章：Pyhton机器学习算法之线性回归第五章：Pyhton机器学习算法之有监督学习与无监督学习第六章：Pyhton机器学习算法之朴素贝叶斯第七章：Pyhton机器学习算法之XGBoost第八章：Pyhton机器学习算法之GBDT第九章：Pyhton机器学
- 深入剖析 Scikit-learn 中的 LogisticRegression：参数调优指南
夜色呦
scikit-learn机器学习人工智能
LogisticRegression是一种广泛应用于二分类问题的机器学习算法。在scikit-learn库中，LogisticRegression类提供了一个高效且易于使用的实现。本文将深入探讨LogisticRegression的各种参数，并展示如何通过调整这些参数来优化模型的性能。1.LogisticRegression简介LogisticRegression通过使用逻辑函数将线性回归的输出映
- 2025年美国大学生数学建模竞赛C题思路(对每题分析)
FFMXjy
数学建模学习-传统算法机器学习深度学习系列课程数学建模美赛美国大学生数学建模
2025年美国大学生数学建模竞赛C题思路开发奖牌数预测模型1.目标：建立一个模型来预测每个国家的奖牌数，特别是金牌和总奖牌数。步骤：2.使用提供的summerOly_athletes.csv和summerOly_medal_counts.csv数据。3.清理数据，处理缺失值和异常值。4.提取有用的特征，如国家、年份、项目、奖牌类型等。5.选择适当的机器学习算法，如线性回归、随机森林或梯度提升树。6
- 分类算法：梯度提升树(GBT)算法原理
kkchenjj
数据挖掘机器学习算法分类数据挖掘
分类算法：梯度提升树(GBT)算法原理1.简介1.1梯度提升树的起源与发展梯度提升树(GradientBoostingTree,GBT)是一种强大的机器学习算法，它基于提升方法的原理，通过迭代地构建一系列弱分类器并组合它们来形成一个强分类器。GBT的起源可以追溯到Freund和Schapire在1996年提出的AdaBoost算法，但真正将梯度提升应用于树模型的是JeromeH.Friedman在
- 机器学习：利用sklearn实现心脏病预测
薄化克Oswald
机器学习：利用sklearn实现心脏病预测机器学习sklearn实现心脏病预测项目地址:https://gitcode.com/Resource-Bundle-Collection/171ff欢迎使用本资源仓库，本项目专注于利用Python的sklearn库进行心脏病预测的机器学习实践。通过详尽的步骤和示例代码，本项目为你展示了如何应用不同的机器学习算法来分析心脏病数据集，并预测患者是否有可能患有
- Python 实现车牌识别
菜狗小测试
Python技术专栏python计算机视觉opencv
一、车牌识别的基本原理车牌识别主要包括以下几个步骤：图像采集：通过摄像头或其他图像采集设备获取包含车牌的图像。图像预处理：对采集到的图像进行灰度化、滤波、增强等操作，以提高图像的质量和清晰度，便于后续的处理。车牌定位：从预处理后的图像中找出车牌的位置。这可以通过一些特征提取和机器学习算法来实现，例如基于颜色特征、边缘特征等方法来定位车牌区域。字符分割：将定位到的车牌区域中的字符分割开，以便对每个字
- 数学与机器学习：共舞于智能时代的双璧
每天五分钟玩转人工智能
机器学习人工智能
随着人工智能的崛起，机器学习作为其核心技术之一，正引领着新一轮的科技革命。而在这场革命中，数学以其深邃的理论和精妙的工具，为机器学习提供了坚实的支撑。数学与机器学习之间的关系，如同琴瑟和鸣，共同编织出智能时代的华美乐章。数学，作为自然科学的皇后，以其严谨的逻辑和精确的推理，为机器学习提供了坚实的理论基础。机器学习算法的设计、优化和应用，都离不开数学的支持。无论是线性代数、概率统计，还是微积分、最优
- linux git clone出现fatal: unable to access Failed to connect to github.com port 443: Timed out解决方案
herosunly
C/C++/Linux解决方案linuxgitgithubtimeoutport443
大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。 本文主要介绍了linuxgitclone出现fatal:unabletoaccessF
- AI智能制造软件有什么用处
雪叶雨林
行业资讯AI人工智能制造
随着信息技术与制造业的深度融合，人工智能（AI）逐渐成为提升制造效率和灵活性的重要工具。AI智能制造软件通过集成数据分析、机器学习和自动化流程，为企业提供了优化生产、降低成本和提高质量的新途径。生产过程优化实时监控与反馈AI智能制造软件能够实时收集生产线上的各类数据，如温度、压力、速度等参数，并通过机器学习算法进行分析处理。一旦检测到异常情况，系统会立即发出警报并提供改进建议，帮助企业快速响应问题
- Llama3本地部署的解决方案
herosunly
llama3llama本地部署API解决方案
大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。 本文主要介绍了Llama3本地部署的解决方案，希望对学习大语言模型的同学们有所帮助。文
- xgboost在spark集群使用指南
一颗小草333
算法mapreducespark数据挖掘
简介XGBoost是一个优化的分布式梯度增强库，具有高效、灵活和可移植性。在梯度增强框架下实现了机器学习算法。XGBoost提供了一种并行树增强(也称为GBDT、GBM)，可以快速、准确地解决许多数据科学问题。相同的代码在主要的分布式环境(Hadoop、SGE、MPI)上运行，可以解决数十亿个示例的训练问题。xgb相对于gbt所做的改进：1.2.3.XGBoost可以使用R、python、java
- Python文件操作(json、csv、tsv、excel、pickle文件序列化)
herosunly
机器学习入门之工具篇Python新手快速入门python文件操作
大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。 本文主要介绍了Python文件操作(json、csv、tsv、excel、pickle
- Python | 基于支持向量机（SVM）的图像分类案例
python收藏家
python机器学习python机器学习
支持向量机（SVM）是一种监督机器学习算法，可用于分类和回归任务。在本文中，我们将重点关注使用SVM进行图像分类。当计算机处理图像时，它将其视为二维像素阵列。数组的大小对应于图像的分辨率，例如，如果图像是200像素宽和200像素高，则数组的尺寸为200x200x3。前两个维度分别表示图像的宽度和高度，而第三个维度表示RGB颜色通道。数组中的值范围为0到255，表示每个点处像素的强度。为了使用SVM
- 探秘FreeMovie：一个开源的电影推荐系统
孟振优Harvester
探秘FreeMovie：一个开源的电影推荐系统去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/项目简介是一个基于深度学习的开源电影推荐系统，由pojiezhiyuanjun开发并维护。该项目的目标是为用户提供个性化的电影推荐服务，通过机器学习算法理解用户的观影偏好，并据此进行智能推荐。技术分析FreeMovie的核心架构包括以下关键组件：数据处理-项目采用Hadoop进行大数据预处
- python鸢尾花数据集knn_【python+机器学习1】python 实现 KNN
weixin_39629269
python鸢尾花数据集knn
欢迎关注哈希大数据微信公众号【哈希大数据】1KNN算法基本介绍K-NearestNeighbor(k最邻近分类算法)，简称KNN，是最简单的一种有监督的机器学习算法。也是一种懒惰学习算法，即开始训练仅仅是保存所有样本集的信息，直到测试样本到达才开始进行分类决策。KNN算法的核心思想：要想确定测试样本属于哪一类，就先寻找所有训练样本中与该测试样本“距离”最近的前K个样本，然后判断这K个样本中大部分所
- 【机器学习】使用scikit-learn中的KNN包实现对鸢尾花数据集或者自定义数据集的的预测
加德霍克
机器学习人工智能python学习作业
一、KNN算法概念K最近邻(K-NearestNeighbor,KNN)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一，是著名的模式识别统计学方法，在机器学习分类算法中占有相当大的地位。它是一个理论上比较成熟的方法。既是最简单的机器学习算法之一，也是基于实例的学习方法中最基本的，又是最好的文本分类算法之一。二、对鸢尾花数据集进行预测1、代码示例：fromsklearn.datasetsimportl
- 下载马斯克Grok-1模型的实战代码
herosunly
大模型grok-1下载模型实战代码
大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。 本文主要介绍了下载马斯克Grok-1模型的实战代码，希望能对学习大模型的同学们有所帮助
- 自动化评估：利用机器学习算法评估
AI天才研究院
大数据AI人工智能AI大模型企业级应用开发实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍1.1评估的意义评估在各个领域都扮演着至关重要的角色，例如教育、人力资源、医疗保健等。传统评估方式通常依赖人工，费时费力且容易受到主观因素的影响。随着机器学习技术的不断发展，自动化评估逐渐成为一种趋势，它能够提高评估效率、降低成本并减少人为偏差。1.2机器学习在评估中的优势机器学习算法能够从大量数据中学习规律，并根据这些规律对新的数据进行预测或分类。在评估领域，机器学习可以用于：自动评
- 机器学习算法（八）：基于BP神经网络的乳腺癌的分类预测
墨枣
机器学习算法神经网络分类人工智能
机器学习算法（八）：基于BP神经网络的乳腺癌的分类预测本项目链接：https://www.heywhale.com/home/column/64141d6b1c8c8b518ba97dcc1.算法简介和应用1.1算法简介BP（BackPropagation）网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经
- svm python 模型绘图_1SVM处理数据并绘图
张炜大师傅
svmpython模型绘图
爬虫Python基础、数据分析扩展包Numpy、pandas、matplotlib，Python读取MySQL数据，Python爬虫及Scrapy框架，无监督机器学习算法聚类分析等，以及案例：互联网金融行业客户价值分析等。机器学习机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有
- 从System Prompt来看GPT-3.5到GPT-4的进化
herosunly
大模型systempromptgpt-3chatgptgpt4gpt4o
大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法t研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。 本文主要介绍了从SystemPrompt来看GPT-3.5到GPT-4的进化之路，希
- R语言机器学习算法实战系列（十九）特征选择之Monte Carlo算法（Monte Carlo Feature Selection）
生信学习者1
R语言机器学习实战r语言机器学习算法数据分析数据挖掘数据可视化人工智能
禁止商业或二改转载，仅供自学使用，侵权必究，如需截取部分内容请后台联系作者!文章目录介绍原理步骤下载数据加载R包导入数据数据预处理数据分割MCFS运行MCFS-ID过程混淆矩阵重要特征的RI最小阈值距离与共同部分收敛特征重要性排序选择重要特征构建特征依赖图提取重要特征基于重要特征构建随机森林模型混淆矩阵评估模型AUC曲线刻画模型在训练和测试数据集的表现总结系统信息介绍特征选择（FeatureSel
- 将机器学习算法移植到低端MCU上的实用指南
为也科技
AI边缘计算机器学习算法单片机嵌入式硬件pythonc语言物联网
将机器学习算法移植到低端MCU上的实用指南在物联网（IoT）和边缘计算迅猛发展的今天，将智能功能嵌入到资源有限的低端单片机（MicrocontrollerUnit,MCU）上，已经成为许多开发者和工程师追求的目标。然而，这一过程充满挑战，但只要掌握正确的方法，也能在低端MCU上实现高效的机器学习应用。本文将以具体的案例为例，逐步讲解每个步骤的实际操作，包括所需的工具、命令和代码示例，帮助开发者成功
- Spring的注解积累
yijiesuifeng
spring注解
用注解来向Spring容器注册Bean。
需要在applicationContext.xml中注册：
<context:component-scan base-package=”pagkage1[,pagkage2,…,pagkageN]”/>。
如：在base-package指明一个包
<context:component-sc
- 传感器
百合不是茶
android传感器
android传感器的作用主要就是来获取数据,根据得到的数据来触发某种事件
下面就以重力传感器为例;
1,在onCreate中获得传感器服务
private SensorManager sm;// 获得系统的服务
private Sensor sensor;// 创建传感器实例
@Override
protected void
- [光磁与探测]金吕玉衣的意义
comsci
这是一个古代人的秘密:现在告诉大家
信不信由你们:
穿上金律玉衣的人,如果处于灵魂出窍的状态,可以飞到宇宙中去看星星
这就是为什么古代
- 精简的反序打印某个数
沐刃青蛟
打印
以前看到一些让求反序打印某个数的程序。
比如：输入123，输出321。
记得以前是告诉你是几位数的，当时就抓耳挠腮，完全没有思路。
似乎最后是用到%和/方法解决的。
而今突然想到一个简短的方法，就可以实现任意位数的反序打印（但是如果是首位数或者尾位数为0时就没有打印出来了）
代码如下：
long num, num1=0;
- PHP：6种方法获取文件的扩展名
IT独行者
PHP扩展名
PHP：6种方法获取文件的扩展名
1、字符串查找和截取的方法
1
$extension
=
substr
(
strrchr
(
$file
,
'.'
), 1);
2、字符串查找和截取的方法二
1
$extension
=
substr
- 面试111
文强chu
面试
1事务隔离级别有那些 ，事务特性是什么（问到一次）
2 spring aop 如何管理事务的，如何实现的。动态代理如何实现，jdk怎么实现动态代理的，ioc是怎么实现的，spring是单例还是多例，有那些初始化bean的方式，各有什么区别（经常问）
3 struts默认提供了那些拦截器 （一次）
4 过滤器和拦截器的区别 （频率也挺高）
5 final，finally final
- XML的四种解析方式
小桔子
domjdomdom4jsax
在平时工作中，难免会遇到把 XML 作为数据存储格式。面对目前种类繁多的解决方案，哪个最适合我们呢？在这篇文章中，我对这四种主流方案做一个不完全评测，仅仅针对遍历 XML 这块来测试，因为遍历 XML 是工作中使用最多的（至少我认为）。 预 备 测试环境： AMD 毒龙1.4G OC 1.5G、256M DDR333、Windows2000 Server
- wordpress中常见的操作
aichenglong
中文注册wordpress移除菜单
1 wordpress中使用中文名注册解决办法
1)使用插件
2)修改wp源代码
进入到wp-include/formatting.php文件中找到
function sanitize_user( $username, $strict = false
- 小飞飞学管理-1
alafqq
管理
项目管理的下午题，其实就在提出问题（挑刺），分析问题，解决问题。
今天我随意看下10年上半年的第一题。主要就是项目经理的提拨和培养。
结合我自己经历写下心得
对于公司选拔和培养项目经理的制度有什么毛病呢？
1，公司考察，选拔项目经理，只关注技术能力，而很少或没有关注管理方面的经验，能力。
2，公司对项目经理缺乏必要的项目管理知识和技能方面的培训。
3，公司对项目经理的工作缺乏进行指
- IO输入输出部分探讨
百合不是茶
IO
//文件处理 在处理文件输入输出时要引入java.IO这个包；
/*
1，运用File类对文件目录和属性进行操作
2，理解流，理解输入输出流的概念
3，使用字节/符流对文件进行读/写操作
4，了解标准的I/O
5，了解对象序列化
*/
//1，运用File类对文件目录和属性进行操作
//在工程中线创建一个text.txt
- getElementById的用法
bijian1013
element
getElementById是通过Id来设置/返回HTML标签的属性及调用其事件与方法。用这个方法基本上可以控制页面所有标签，条件很简单，就是给每个标签分配一个ID号。
返回具有指定ID属性值的第一个对象的一个引用。
语法：
&n
- 励志经典语录
bijian1013
励志人生
经典语录1:
哈佛有一个著名的理论：人的差别在于业余时间，而一个人的命运决定于晚上8点到10点之间。每晚抽出2个小时的时间用来阅读、进修、思考或参加有意的演讲、讨论，你会发现，你的人生正在发生改变，坚持数年之后，成功会向你招手。不要每天抱着QQ/MSN/游戏/电影/肥皂剧……奋斗到12点都舍不得休息，看就看一些励志的影视或者文章，不要当作消遣；学会思考人生，学会感悟人生
- [MongoDB学习笔记三]MongoDB分片
bit1129
mongodb
MongoDB的副本集(Replica Set)一方面解决了数据的备份和数据的可靠性问题，另一方面也提升了数据的读写性能。MongoDB分片(Sharding)则解决了数据的扩容问题，MongoDB作为云计算时代的分布式数据库，大容量数据存储，高效并发的数据存取，自动容错等是MongoDB的关键指标。
本篇介绍MongoDB的切片(Sharding)
1.何时需要分片
&nbs
- 【Spark八十三】BlockManager在Spark中的使用场景
bit1129
manager
1. Broadcast变量的存储，在HttpBroadcast类中可以知道
2. RDD通过CacheManager存储RDD中的数据，CacheManager也是通过BlockManager进行存储的
3. ShuffleMapTask得到的结果数据，是通过FileShuffleBlockManager进行管理的，而FileShuffleBlockManager最终也是使用BlockMan
- yum方式部署zabbix
ronin47
yum方式部署zabbix
安装网络yum库#rpm -ivh http://repo.zabbix.com/zabbix/2.4/rhel/6/x86_64/zabbix-release-2.4-1.el6.noarch.rpm 通过yum装mysql和zabbix调用的插件还有agent代理#yum install zabbix-server-mysql zabbix-web-mysql mysql-
- Hibernate4和MySQL5.5自动创建表失败问题解决方法
byalias
J2EEHibernate4
今天初学Hibernate4，了解了使用Hibernate的过程。大体分为4个步骤：
①创建hibernate.cfg.xml文件
②创建持久化对象
③创建*.hbm.xml映射文件
④编写hibernate相应代码
在第四步中，进行了单元测试，测试预期结果是hibernate自动帮助在数据库中创建数据表，结果JUnit单元测试没有问题，在控制台打印了创建数据表的SQL语句，但在数据库中
- Netty源码学习-FrameDecoder
bylijinnan
javanetty
Netty 3.x的user guide里FrameDecoder的例子，有几个疑问：
1.文档说：FrameDecoder calls decode method with an internally maintained cumulative buffer whenever new data is received.
为什么每次有新数据到达时，都会调用decode方法？
2.Dec
- SQL行列转换方法
chicony
行列转换
create table tb(终端名称 varchar(10) , CEI分值 varchar(10) , 终端数量 int)
insert into tb values('三星' , '0-5' , 74)
insert into tb values('三星' , '10-15' , 83)
insert into tb values('苹果' , '0-5' , 93)
- 中文编码测试
ctrain
编码
循环打印转换编码
String[] codes = {
"iso-8859-1",
"utf-8",
"gbk",
"unicode"
};
for (int i = 0; i < codes.length; i++) {
for (int j
- hive 客户端查询报堆内存溢出解决方法
daizj
hive堆内存溢出
hive> select * from t_test where ds=20150323 limit 2;
OK
Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
问题原因： hive堆内存默认为256M
这个问题的解决方法为：
修改/us
- 人有多大懒，才有多大闲 (评论『卓有成效的程序员』)
dcj3sjt126com
程序员
卓有成效的程序员给我的震撼很大，程序员作为特殊的群体，有的人可以这么懒， 懒到事情都交给机器去做 ，而有的人又可以那么勤奋，每天都孜孜不倦得做着重复单调的工作。
在看这本书之前，我属于勤奋的人，而看完这本书以后，我要努力变成懒惰的人。
不要在去庞大的开始菜单里面一项一项搜索自己的应用程序，也不要在自己的桌面上放置眼花缭乱的快捷图标
- Eclipse简单有用的配置
dcj3sjt126com
eclipse
1、显示行号 Window -- Prefences -- General -- Editors -- Text Editors -- show line numbers
2、代码提示字符 Window ->Perferences，并依次展开 Java -> Editor -> Content Assist，最下面一栏 auto-Activation
- 在tomcat上面安装solr4.8.0全过程
eksliang
Solrsolr4.0后的版本安装solr4.8.0安装
转载请出自出处：
http://eksliang.iteye.com/blog/2096478
首先solr是一个基于java的web的应用，所以安装solr之前必须先安装JDK和tomcat，我这里就先省略安装tomcat和jdk了
第一步：当然是下载去官网上下载最新的solr版本，下载地址
- Android APP通用型拒绝服务、漏洞分析报告
gg163
漏洞androidAPP分析
点评：记得曾经有段时间很多SRC平台被刷了大量APP本地拒绝服务漏洞，移动安全团队爱内测（ineice.com）发现了一个安卓客户端的通用型拒绝服务漏洞，来看看他们的详细分析吧。
0xr0ot和Xbalien交流所有可能导致应用拒绝服务的异常类型时，发现了一处通用的本地拒绝服务漏洞。该通用型本地拒绝服务可以造成大面积的app拒绝服务。
针对序列化对象而出现的拒绝服务主要
- HoverTree项目已经实现分层
hvt
编程.netWebC#ASP.ENT
HoverTree项目已经初步实现分层，源代码已经上传到 http://hovertree.codeplex.com请到SOURCE CODE查看。在本地用SQL Server 2008 数据库测试成功。数据库和表请参考：http://keleyi.com/a/bjae/ue6stb42.htmHoverTree是一个ASP.NET 开源项目，希望对你学习ASP.NET或者C#语言有帮助，如果你对
- Google Maps API v3: Remove Markers 移除标记
天梯梦
google maps api
Simply do the following:
I. Declare a global variable:
var markersArray = [];
II. Define a function:
function clearOverlays() {
for (var i = 0; i < markersArray.length; i++ )
- jQuery选择器总结
lq38366
jquery选择器
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40
- 基础数据结构和算法六：Quick sort
sunwinner
AlgorithmQuicksort
Quick sort is probably used more widely than any other. It is popular because it is not difficult to implement, works well for a variety of different kinds of input data, and is substantially faster t
- 如何让Flash不遮挡HTML div元素的技巧_HTML/Xhtml_网页制作
刘星宇
htmlWeb
今天在写一个flash广告代码的时候，因为flash自带的链接，容易被当成弹出广告，所以做了一个div层放到flash上面，这样链接都是a触发的不会被拦截，但发现flash一直处于div层上面，原来flash需要加个参数才可以。
让flash置于DIV层之下的方法，让flash不挡住飘浮层或下拉菜单，让Flash不档住浮动对象或层的关键参数：wmode=opaque。
方法如下：
- Mybatis实用Mapper SQL汇总示例
wdmcygah
sqlmysqlmybatis实用
Mybatis作为一个非常好用的持久层框架，相关资料真的是少得可怜，所幸的是官方文档还算详细。本博文主要列举一些个人感觉比较常用的场景及相应的Mapper SQL写法，希望能够对大家有所帮助。
不少持久层框架对动态SQL的支持不足，在SQL需要动态拼接时非常苦恼，而Mybatis很好地解决了这个问题，算是框架的一大亮点。对于常见的场景，例如：批量插入/更新/删除，模糊查询，多条件查询，联表查询，
