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Francek Chen
Spark编程基础sparkmllib大数据机器学习算法
目录一、目的与要求二、实验内容三、实验步骤1、数据导入2、进行主成分分析(PCA)3、训练分类模型并预测居民收入4、超参数调优四、结果分析与实验体会一、目的与要求1、通过实验掌握基本的MLLib编程方法;2、掌握用MLLib解决一些常见的数据分析问题,包括数据导入、成分分析和分类和预测等。二、实验内容1.数据导入从文件中导入数据,并转化为DataFrame。2、进行主成分分析(PCA)对6个连续型
- Spark MLlib
Francek Chen
Spark编程基础spark-mlsparkmllib机器学习
目录一、SparkMLlib简介(一)什么是机器学习(二)基于大数据的机器学习(三)Spark机器学习库MLlib二、机器学习流水线(一)机器学习流水线概念(二)流水线工作过程(三)构建一个机器学习流水线三、特征提取和转换(一)特征提取:TF-IDF(二)特征转换:标签和索引的转化四、分类与回归(一)逻辑斯蒂回归分类器(二)决策树分类器一、SparkMLlib简介(一)什么是机器学习机器学习可以看
- 【Spark】pyspark 基于DataFrame使用MLlib包
beautiful_huang
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在这里,我们将基于DataFrame使用MLlib包。另外,根据Spark文档,现在主要的Spark机器学习API是spark.ml包中基于DataFrame的一套模型。1ML包的介绍从顶层上看,ML包主要包含三大抽象类:转换器、预测器和工作流。1.1转换器(Transformer)从Transformer抽象类派生出来的每一个新的Transformer都需要实现一个.transform(…)方法
- 【Spark-ML源码解析】Word2Vec
LotusQ
spark-mlword2vec人工智能
前言在阅读源码之前,需要了解Spark机器学习Pipline的概念。相关阅读:SparkMLlib之Pipeline介绍及其应用这里比较核心的两个概念是:Transformer和Estimator。Transformer包括特征转换和学习后的模型两种情况,用来将一个DataFrame转换成另一个DataFrame;Estimator接收一个DataFrame并输出一个模型(Transformer)
- 2018-11-12Pyspark win环境配置参考
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Anaconda中配置Pyspark的Spark开发环境Spark搭建机器学习系统Spark机器学习win+本地Pyspark
- 大数据分析与应用实验任务十二
陈希瑞
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- spark mllib和spark ml机器学习基础知识
厨 神
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spark机器学习SparkMLib完整基础入门教程-y-z-f-博客园(cnblogs.com)参考spark机器学习简介机械学习是一门人工智能的科学,用于研究人工智能,强调算法,经验,性能开发者任务:spark基础+了解机器学习原理+相关参数含义millib:分类回归聚类协同过滤降维特征化:特则提取转化降维选择公交管道:构建评估调整机器学习管道持久性:保存和加载算法,模型和管道实用工具:线代(
- 人工智能学习路线,文末赠书活动(深度学习Spark机器学习)
程序IT圈
算法决策树人工智能机器学习深度学习
程序IT圈学习编程技术,关注这个公众号足够了现在人工智能,机器学习这么火热,很多人想入门却不知道要从哪里入门,从哪里开始学习,该学习些什么内容,下面是我以前看过的一篇关于机器学习的学习入线文章,可能可以帮助到你入门人工智能领域。另外本次文末机械工业出版社华章分社闫老师提供给本公众号五本技术图书《深度学习Spark机器学习》,免费赠送给大家!第一课:机器学习的数学基础1.机器学习的数学基础a.函数与
- 【Spark机器学习速成宝典】模型篇08保序回归【Isotonic Regression】(Python版)
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- Spark机器学习之分类与回归
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本页面介绍了分类和回归的算法。它还包括讨论特定类别的算法的部分,如线性方法,树和集合体。目录分类Classification-----------逻辑回归Logisticregression-------------------二项式逻辑回归Binomiallogisticregression-------------------多项Logistic回归Multinomiallogisticreg
- 机器学习(一)Spark机器学习基础
大模型Maynor
#机器学习机器学习spark人工智能
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- 3.Spark机器学习基础——监督学习
许志辉Albert
Spark机器学习基础——监督学习1.1线性回归(加L1L2正则化)!head-3data/mllib/sample_linear_regression_data.txt1from__future__importprint_functionfrompyspark.ml.regressionimportLinearRegressionfrompyspark.sqlimportSparkSession
- SparkML机器学习
火 玄
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SparkML机器学习:让机器学会人的学习行为,通过算法和数据来模拟或实现人类的学习行为,使之不断改善自身性能。机器学习的步骤:加载数据特征工程数据筛选:选取适合训练的特征列,例如用户id就不适合,因为它特性太显著.数据转化:将字符串的数据转化数据类型,因为模型训练的数据不能为字符串.将多个特征列转化为一个向量列,因为spark机器学习要求数据输入只能为一个特征列数据缩放:把所有的特征缩放到0~1
- 机器学习基础笔记
硅谷工具人
#spark机器学习机器学习笔记人工智能
文章目录1.机器学习简介1.1机器学习的一般功能1.2机器学习的应用1.3机器学习的方法1.4机器学习的种类1.5机器学习的常用框架2.Spark机器学习2.1MLlib介绍2.2MLlib的数据格式2.2.1本地向量2.2.2标签数据2.3MLlib与ml2.4MLlib的应用场景3.Spark环境搭建4.向量与矩阵4.1向量操作4.2矩阵操作5.基础统计5.1描述性统计5.2相关性度量5.3假
- Spark机器学习实例
V丶Chao
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2020/07/09-引言《LearningSpark》过程中只是简单介绍了mllib中的东西,没有一个完整的实践过程,暂时还没有去找有没有专门做这种的书,好像我看《sparkinaction》是有这部分内容,后续在看。本篇文章就利用这个鸢尾花的数据集来简单说明一下spark机器学习的过程,只是简单打下一个轮廓,然后记录使用过程中遇到的问题以及解决方案。在本文中,主要使用新版面向DataFrame
- 【Spark基础编程】 第8章 Spark MLlib
小手の冰凉
【数据科学与大数据技术】sparkspark-ml机器学习
系列文章目录文章目录系列文章目录前言【第8章SparkMLlib】8.1SparkMLlib简介8.1.1什么是机器学习8.1.2基于大数据的机器学习8.1.3Spark机器学习库MLLib8.2机器学习工作流8.2.1机器学习流水线概念8.2.2构建一个机器学习流水线8.3特征抽取、转化和选择8.4分类与回归【第8章总结】前言【第8章SparkMLlib】8.1SparkMLlib简介8.1.1
- Spark-ML 线性回归 LinearRegression
鬼古神月
Spark-ML线性回归LinearRegression(1)LinearRegression参数详述:1.正则化参数-Regparam:(Double)默认值为0.0Regparam:TheRegularizationParameter.,DefaultIs0.0@Since(“1.3.0”)2.适应截距-FitIntercept:(Boolean)如果我们应该适应截距,默认值为true。Fit
- 计算机毕业设计之PyTroch+Spark+LSTM+Scrapy图书推荐系统 图书爬虫可视化 图书大数据 图书数据分析
计算机毕业设计大神
开发技术前端:vue.js、echarts、websocket后端API:springboot+mybatis-plus数据库:mysql数据分析:Spark机器学习:PyTroch(基于神经网络的混合CF推荐算法)、协同过滤算法(基于用户、基于物品全部实现)、lstm评论情感分析第三方平台:支付宝沙箱支付、百度AI图片识别、短信接口数据集:Scrapy爬虫框架(Python)创新点Spark大屏
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辉常努腻
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数据结构-集成算法-随机森林[内附spark-ml代码]随机森林集成算法随机森林的相关基础知识随机森林梯度提升树多层感知分类器随机森林集成模型指将基础模型组合成为一个模型。Spark支持两种主要的集成算法:随机森林和梯度提升树。集成算法集成学习(ensemblelearning)是目前非常流行的机器学习策略,基本上所有问题都可以借用其思想来得到效果上的提升。基本出发点就是把算法和各种策略集中在一起
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MachineLearningwithPySpark-2019.Pdfimage.png使用PySpark构建机器学习模型,自然语言处理应用程序和推荐系统,以解决各种业务挑战。本书从Spark的基础知识及其演变开始,然后介绍了传统机器学习算法的整个范围,以及使用PySpark的自然语言处理和推荐系统。使用PySpark进行机器学习向您展示如何构建有监督的机器学习模型,如线性回归,逻辑回归,决策树和
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0相关源码将结合前述知识进行综合实战,以达到所学即所用。在推荐系统项目中,讲解了推荐系统基本原理以及实现推荐系统的架构思路,有其他相关研发经验基础的同学可以结合以往的经验,实现自己的推荐系统。1推荐系统简介1.1什么是推荐系统1.2推荐系统的作用1.2.1帮助顾客快速定位需求,节省时间1.2.2大幅度提高销售量1.3推荐系统的技术思想1.3.1推荐系统是一种机器学习的工程应用1.3.2推荐系统基于
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毕业设计(论文)题目:基于Spark机器学习的电商推荐系统的设计与实现这是我去年本科毕业时做的毕业设计论文,全文三万多字,知网查重对重复率1%,由于本科论文不会被发表到知网上,再加上我已毕业近一年,现在将论文发表到CSDN。如有需要做毕设论文可引用本文对内容,先到先得(内容纯原创,少有重复)。由于作者对水平有限,文章中难免有错误对内容或作者对相关技术有错误对见解,望读者予以谅解,谢谢!接上篇文章:
- spark机器学习-分类回归总结
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1.spark支持的分类包括以下几个场景:a.二分类,顾名思义就是只分成A和B两类b.多分类分成A,B,C,D等多个分类不支持多标签分类,所谓的多标签分类是指一个样本可以属于多个分类,也就是比如样本X既属于A分类又属于B分类,spark目前不支持分类的算法主要有逻辑回归分类算法,决策树,随即森林等,不管是哪种算法,不同点主要在于支持的分类数量和样本数量的限制不同,评价分类算法的好坏的标志主要是看准
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2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>Spark机器学习工具链-MLflow简介本文翻译自https://github.com/openthings/mlflow本文地址https://my.oschina.net/u/2306127/blog/1825638,byopenthings,2018.06.07.参考:mlflow项目由Databricks创建。官方主页https://
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编者注:不要错过有关如何使用ApacheSpark创建数据管道应用程序的新的免费按需培训课程-在此处了解更多信息。决策树广泛用于分类和回归的机器学习任务。在此博客文章中,我将帮助您开始使用ApacheSpark的MLlib机器学习决策树进行分类。机器学习算法概述通常,机器学习可以分为两类算法:有监督算法和无监督算法。监督算法使用标记的数据,其中输入和输出都提供给算法。无监督算法没有预先的输出。这些
- 使用Apache Spark机器学习逻辑回归预测乳腺癌
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在此博客文章中,我将帮助您开始使用ApacheSpark的spark.mlLogistic回归来预测癌症恶性程度。Spark的spark.ml库目标是在DataFrames之上提供一组API,以帮助用户创建和调整机器学习工作流程或管道。将spark.ml与DataFrames一起使用可通过智能优化提高性能。分类分类是一类有监督的机器学习算法,该算法基于已知项目的标记示例(例如,已知为恶性的观察结果
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- Spark机器学习解析
Legosnow
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源码加数据集:文件源码Gitee好像只收10M一下的文件类型,所以数据集就只能以链接的形式自己下了KMeans和决策树KDD99数据集,推荐使用10%的数据集:http://kdd.ics.uci.edu/databases/kddcup99/ALS电影推荐的Movielens数据集,推荐使用1m大小:https://files.grouplens.org/datasets/movielens/逻
- Apache Spark 机器学习 管道 3
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人工智能技术与架构spark人工智能
ApacheSpark的机器学习管道提供一个统一的、高级的APIs集合,该APIs集合是以数据框架(Datagrams)为基础,帮助开发人员创建或者优化一个用于实际环境的机器学习的管道。管道(Pipeline)的基本概念Spark机器学习类库MLlib提供丰富的用于机器学习的算法,使得机器学习更加容易地在一个管道、工作流程中综合多种不同的算法,以提供更加强大的机器学习能力,管道的基本概念如下所示:
- Python Spark 机器学习与Hadoop 大数据(1)学习笔记一
停止的闹钟
PythonSparkHadoop机器学习大数据大数据Spark机器学习Hadoop学习笔记
PythonSpark机器学习与Hadoop大数据1.1机器学习机器学习框架机器学习(MachineLearning):通过算法,和历史数据进行训练,产生得出模型。当有未知相匹配的数据时,我们可以通过模型进行一定程度上的预测。训练数据(监督学习)分为:Feature(数据特征)Label(数据标签,预测目标)机器学习分类:监督学习:有Feature,有Labul,无监督学习:有Feature,无L
- 数据采集高并发的架构应用
3golden
.net
问题的出发点:
最近公司为了发展需要,要扩大对用户的信息采集,每个用户的采集量估计约2W。如果用户量增加的话,将会大量照成采集量成3W倍的增长,但是又要满足日常业务需要,特别是指令要及时得到响应的频率次数远大于预期。
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- 不停止 MySQL 服务增加从库的两种方式
brotherlamp
linuxlinux视频linux资料linux教程linux自学
现在生产环境MySQL数据库是一主一从,由于业务量访问不断增大,故再增加一台从库。前提是不能影响线上业务使用,也就是说不能重启MySQL服务,为了避免出现其他情况,选择在网站访问量低峰期时间段操作。
一般在线增加从库有两种方式,一种是通过mysqldump备份主库,恢复到从库,mysqldump是逻辑备份,数据量大时,备份速度会很慢,锁表的时间也会很长。另一种是通过xtrabacku
- Quartz——SimpleTrigger触发器
eksliang
SimpleTriggerTriggerUtilsquartz
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2208166 一.概述
SimpleTrigger触发器,当且仅需触发一次或者以固定时间间隔周期触发执行;
二.SimpleTrigger的构造函数
SimpleTrigger(String name, String group):通过该构造函数指定Trigger所属组和名称;
Simpl
- Informatica应用(1)
18289753290
sqlworkflowlookup组件Informatica
1.如果要在workflow中调用shell脚本有一个command组件,在里面设置shell的路径;调度wf可以右键出现schedule,现在用的是HP的tidal调度wf的执行。
2.designer里面的router类似于SSIS中的broadcast(多播组件);Reset_Workflow_Var:参数重置 (比如说我这个参数初始是1在workflow跑得过程中变成了3我要在结束时还要
- python 获取图片验证码中文字
酷的飞上天空
python
根据现成的开源项目 http://code.google.com/p/pytesser/改写
在window上用easy_install安装不上 看了下源码发现代码很少 于是就想自己改写一下
添加支持网络图片的直接解析
#coding:utf-8
#import sys
#reload(sys)
#sys.s
- AJAX
永夜-极光
Ajax
1.AJAX功能:动态更新页面,减少流量消耗,减轻服务器负担
2.代码结构:
<html>
<head>
<script type="text/javascript">
function loadXMLDoc()
{
.... AJAX script goes here ...
- 创业OR读研
随便小屋
创业
现在研一,有种想创业的想法,不知道该不该去实施。因为对于的我情况这两者是矛盾的,可能就是鱼与熊掌不能兼得。
研一的生活刚刚过去两个月,我们学校主要的是
- 需求做得好与坏直接关系着程序员生活质量
aijuans
IT 生活
这个故事还得从去年换工作的事情说起,由于自己不太喜欢第一家公司的环境我选择了换一份工作。去年九月份我入职现在的这家公司,专门从事金融业内软件的开发。十一月份我们整个项目组前往北京做现场开发,从此苦逼的日子开始了。
系统背景:五月份就有同事前往甲方了解需求一直到6月份,后续几个月也完
- 如何定义和区分高级软件开发工程师
aoyouzi
在软件开发领域,高级开发工程师通常是指那些编写代码超过 3 年的人。这些人可能会被放到领导的位置,但经常会产生非常糟糕的结果。Matt Briggs 是一名高级开发工程师兼 Scrum 管理员。他认为,单纯使用年限来划分开发人员存在问题,两个同样具有 10 年开发经验的开发人员可能大不相同。近日,他发表了一篇博文,根据开发者所能发挥的作用划分软件开发工程师的成长阶段。
初
- Servlet的请求与响应
百合不是茶
servletget提交java处理post提交
Servlet是tomcat中的一个重要组成,也是负责客户端和服务端的中介
1,Http的请求方式(get ,post);
客户端的请求一般都会都是Servlet来接受的,在接收之前怎么来确定是那种方式提交的,以及如何反馈,Servlet中有相应的方法, http的get方式 servlet就是都doGet(
- web.xml配置详解之listener
bijian1013
javaweb.xmllistener
一.定义
<listener>
<listen-class>com.myapp.MyListener</listen-class>
</listener>
二.作用 该元素用来注册一个监听器类。可以收到事件什么时候发生以及用什么作为响
- Web页面性能优化(yahoo技术)
Bill_chen
JavaScriptAjaxWebcssYahoo
1.尽可能的减少HTTP请求数 content
2.使用CDN server
3.添加Expires头(或者 Cache-control) server
4.Gzip 组件 server
5.把CSS样式放在页面的上方。 css
6.将脚本放在底部(包括内联的) javascript
7.避免在CSS中使用Expressions css
8.将javascript和css独立成外部文
- 【MongoDB学习笔记八】MongoDB游标、分页查询、查询结果排序
bit1129
mongodb
游标
游标,简单的说就是一个查询结果的指针。游标作为数据库的一个对象,使用它是包括
声明
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循环抓去一定数目的文档直到结果集中的所有文档已经抓取完
关闭游标
游标的基本用法,类似于JDBC的ResultSet(hasNext判断是否抓去完,next移动游标到下一条文档),在获取一个文档集时,可以提供一个类似JDBC的FetchSize
- ORA-12514 TNS 监听程序当前无法识别连接描述符中请求服务 的解决方法
白糖_
ORA-12514
今天通过Oracle SQL*Plus连接远端服务器的时候提示“监听程序当前无法识别连接描述符中请求服务”,遂在网上找到了解决方案:
①打开Oracle服务器安装目录\NETWORK\ADMIN\listener.ora文件,你会看到如下信息:
# listener.ora Network Configuration File: D:\database\Oracle\net
- Eclipse 问题 A resource exists with a different case
bozch
eclipse
在使用Eclipse进行开发的时候,出现了如下的问题:
Description Resource Path Location TypeThe project was not built due to "A resource exists with a different case: '/SeenTaoImp_zhV2/bin/seentao'.&
- 编程之美-小飞的电梯调度算法
bylijinnan
编程之美
public class AptElevator {
/**
* 编程之美 小飞 电梯调度算法
* 在繁忙的时间,每次电梯从一层往上走时,我们只允许电梯停在其中的某一层。
* 所有乘客都从一楼上电梯,到达某层楼后,电梯听下来,所有乘客再从这里爬楼梯到自己的目的层。
* 在一楼时,每个乘客选择自己的目的层,电梯则自动计算出应停的楼层。
* 问:电梯停在哪
- SQL注入相关概念
chenbowen00
sqlWeb安全
SQL Injection:就是通过把SQL命令插入到Web表单递交或输入域名或页面请求的查询字符串,最终达到欺骗服务器执行恶意的SQL命令。
具体来说,它是利用现有应用程序,将(恶意)的SQL命令注入到后台数据库引擎执行的能力,它可以通过在Web表单中输入(恶意)SQL语句得到一个存在安全漏洞的网站上的数据库,而不是按照设计者意图去执行SQL语句。
首先让我们了解什么时候可能发生SQ
- [光与电]光子信号战防御原理
comsci
原理
无论是在战场上,还是在后方,敌人都有可能用光子信号对人体进行控制和攻击,那么采取什么样的防御方法,最简单,最有效呢?
我们这里有几个山寨的办法,可能有些作用,大家如果有兴趣可以去实验一下
根据光
- oracle 11g新特性:Pending Statistics
daizj
oracledbms_stats
oracle 11g新特性:Pending Statistics 转
从11g开始,表与索引的统计信息收集完毕后,可以选择收集的统信息立即发布,也可以选择使新收集的统计信息处于pending状态,待确定处于pending状态的统计信息是安全的,再使处于pending状态的统计信息发布,这样就会避免一些因为收集统计信息立即发布而导致SQL执行计划走错的灾难。
在 11g 之前的版本中,D
- 快速理解RequireJs
dengkane
jqueryrequirejs
RequireJs已经流行很久了,我们在项目中也打算使用它。它提供了以下功能:
声明不同js文件之间的依赖
可以按需、并行、延时载入js库
可以让我们的代码以模块化的方式组织
初看起来并不复杂。 在html中引入requirejs
在HTML中,添加这样的 <script> 标签:
<script src="/path/to
- C语言学习四流程控制if条件选择、for循环和强制类型转换
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i, j;
scanf("%d %d", &i, &j);
if (i > j)
printf("i大于j\n");
else
printf("i小于j\n");
retu
- dictionary的使用要注意
dcj3sjt126com
IO
NSDictionary *dict = [NSDictionary dictionaryWithObjectsAndKeys:
user.user_id , @"id",
user.username , @"username",
- Android 中的资源访问(Resource)
finally_m
xmlandroidStringdrawablecolor
简单的说,Android中的资源是指非代码部分。例如,在我们的Android程序中要使用一些图片来设置界面,要使用一些音频文件来设置铃声,要使用一些动画来显示特效,要使用一些字符串来显示提示信息。那么,这些图片、音频、动画和字符串等叫做Android中的资源文件。
在Eclipse创建的工程中,我们可以看到res和assets两个文件夹,是用来保存资源文件的,在assets中保存的一般是原生
- Spring使用Cache、整合Ehcache
234390216
springcacheehcache@Cacheable
Spring使用Cache
从3.1开始,Spring引入了对Cache的支持。其使用方法和原理都类似于Spring对事务管理的支持。Spring Cache是作用在方法上的,其核心思想是这样的:当我们在调用一个缓存方法时会把该方法参数和返回结果作为一个键值对存放在缓存中,等到下次利用同样的
- 当druid遇上oracle blob(clob)
jackyrong
oracle
http://blog.csdn.net/renfufei/article/details/44887371
众所周知,Oracle有很多坑, 所以才有了去IOE。
在使用Druid做数据库连接池后,其实偶尔也会碰到小坑,这就是使用开源项目所必须去填平的。【如果使用不开源的产品,那就不是坑,而是陷阱了,你都不知道怎么去填坑】
用Druid连接池,通过JDBC往Oracle数据库的
- easyui datagrid pagination获得分页页码、总页数等信息
ldzyz007
var grid = $('#datagrid');
var options = grid.datagrid('getPager').data("pagination").options;
var curr = options.pageNumber;
var total = options.total;
var max =
- 浅析awk里的数组
nigelzeng
二维数组array数组awk
awk绝对是文本处理中的神器,它本身也是一门编程语言,还有许多功能本人没有使用到。这篇文章就单单针对awk里的数组来进行讨论,如何利用数组来帮助完成文本分析。
有这么一组数据:
abcd,91#31#2012-12-31 11:24:00
case_a,136#19#2012-12-31 11:24:00
case_a,136#23#2012-12-31 1
- 搭建 CentOS 6 服务器(6) - TigerVNC
rensanning
centos
安装GNOME桌面环境
# yum groupinstall "X Window System" "Desktop"
安装TigerVNC
# yum -y install tigervnc-server tigervnc
启动VNC服务
# /etc/init.d/vncserver restart
# vncser
- Spring 数据库连接整理
tomcat_oracle
springbeanjdbc
1、数据库连接jdbc.properties配置详解 jdbc.url=jdbc:hsqldb:hsql://localhost/xdb jdbc.username=sa jdbc.password= jdbc.driver=不同的数据库厂商驱动,此处不一一列举 接下来,详细配置代码如下:
Spring连接池  
- Dom4J解析使用xpath java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenException异常
xp9802
用Dom4J解析xml,以前没注意,今天使用dom4j包解析xml时在xpath使用处报错
异常栈:java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenException异常
导入包 jaxen-1.1-beta-6.jar 解决;
&nb