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- 新手村：混淆矩阵
嘉羽很烦
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- Python 科学计算与机器学习入门：NumPy + Scikit-Learn 实战指南
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- KNN算法实例_手写识别系统
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创建一个简单的书写识别系统，使用KNN算法来识别手写数字。分别使用手写KNN算法和调用scikit-learn库来实现。在数据处理过程中，将使用一个常见的手写数字数据集，如MNIST数据集。数据集我们将使用MNIST数据集，它包含60000个训练样本和10000个测试样本。每个样本是一个28x28像素的灰度图像，表示0-9之间的手写数字。手写KNN算法我们首先手写一个KNN算法来实现书写识别系统。
- Python实现机器学习项目教程：房价预测
向着开发进攻
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- python小白精华快速上手知识笔记（简短版）
小白探索中
笔记python
PYTHON基本语法目录一、变量和数据类型1.变量2.数据类型二、基本函数输出函数-print()输入函数-input()类型转换函数长度函数-len()数学运算函数（在math模块中）定义函数调用函数三、数据结构列表（list）字典（dict）元组（tuple）四、基本库NumPy（用于数值计算）Pandas（用于数据处理和分析）Matplotlib（用于数据可视化）Scikit-learn（用
- python可應用在金融分析的那一個方面，如何部署在linux server上面。
蠟筆小新工程師
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Python在金融分析中應用廣泛，以下是幾個主要方面：###1.**數據處理與分析**-使用**Pandas**和**NumPy**等庫來處理和分析大規模數據集，進行清理、轉換和統計運算。-舉例：處理歷史市場數據，分析價格趨勢、交易量等。###2.**機器學習與預測**-使用**scikit-learn**、**TensorFlow**或**PyTorch**建立模型進行股票價格預測、信用風險評估
- pyscript的用法
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PyScript核心特性Pythoninthebrowser：启用drop-incontent、外部文件托管（基于Pyodide项目），以及不依赖服务器端配置的应用程序托管。Python生态：提供流行的Python和科学计算软件包（例如numpy,pandas,scikit-learn等）。PythonwithJavaScript：在Python和JavaScript对象和命名空间之间进行双向通信
- 解决Python中加载sklearn加州房价数据集出错的问题
冰雪之境
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解决Python中加载sklearn加州房价数据集出错的问题在使用Python的scikit-learn库进行机器学习任务时，我们经常需要加载各种数据集。其中，加州房价数据集是一个常用的示例数据集之一，用于回归问题的训练和测试。然而，有时在加载加州房价数据集时可能会遇到HTTP错误的问题，具体表现为"HTTPError:HTTPError:Forbidden"。本文将介绍如何解决这个问题，并提供相
- sklearn库安装
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已经安装了numpy、matplotlib、scipy这些库一直报错×pythonsetup.pyegg_infodidnotrunsuccessfully.│exitcode:1╰─>[15linesofoutput]The'sklearn'PyPIpackageisdeprecated,use'scikit-learn'ratherthan'sklearn'forpipcommands.Her
- Python 在 AI 领域的应用：从零构建你的第一个 AI 模型
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引言人工智能（AI）已经成为现代科技的核心，而Python是AI领域最受欢迎的编程语言之一。其强大的库和框架，如TensorFlow、PyTorch、scikit-learn，使AI开发变得更加简单高效。本文将带你深入理解Python在AI中的应用，并通过机器学习（MachineLearning）和深度学习（DeepLearning）的实际示例，讲解如何构建一个AI模型。1.Python为什么适合
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目录一、.随机森林的思想二、随机森林构建步骤1.自助采样2.特征随机选择3构建决策树4.集成预测三.随机森林的关键优势**(1)减少过拟合****(2)高效并行化****(3)特征重要性评估****(4)耐抗噪声**四.随机森林的优缺点优点缺点五.参数调优（以scikit-learn为例）波士顿房价预测一、.随机森林的思想1.通过组成多个弱学习器（决策树）形成一个学习器2.多样性增强：每颗决策树通
- 推荐收藏！数据分析必会的 10 个 python 库！
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大家好，今天给大家分享除了基本的NumPy、Pandas和Matplotlib之外的10个流行的数据分析Python库。文末提供资料和技术交流Scikit-learnScikit-learn是一个功能强大的机器学习库，为监督和无监督学习、模型选择和预处理提供了广泛的算法。Scikit-learn简化了构建机器学习模型的过程，使其成为数据科学家和分析师的热门选择。可以通过pip命令来进行安装。pip
- python valueerror函数使用_python – ValueError：不支持连续格式
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我写了一个简单的函数,我在scikit-learn中使用average_precision_score来计算平均精度.我的代码：defcompute_average_precision(predictions,gold):gold_predictions=np.zeros(predictions.size,dtype=np.int)foridxinrange(gold):gold_predicti
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机器学习_Scikit-Learn随机森林回归(RandomForestRegressor)实例随机森林回归(RandomForestRegression):随机森林是一种集成学习方法,它通过构建多个决策树来进行预测。它对于处理大量特征、非线性关系和避免过拟合都有一定的优势。在Python中,你可以使用Scikit-learn库中的RandomForestRegressor来实现。随机森林回归作为
- 深入解析Python机器学习库Scikit-Learn的应用实例
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深入解析Python机器学习库Scikit-Learn的应用实例随着人工智能和数据科学领域的迅速发展，机器学习成为了当下最炙手可热的技术之一。而在机器学习领域，Python作为一种功能强大且易于上手的编程语言，拥有庞大的生态系统和丰富的机器学习库。其中，Scikit-Learn作为Python中一个重要的机器学习库，包含了许多常用的机器学习算法和工具，可用于数据挖掘、数据分析和预测建模等应用场景。
- 【数据挖掘】Pandas
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Pandas是Python进行数据挖掘和数据分析的核心库之一，提供了强大的数据清洗、预处理、转换、分析和可视化功能。它通常与NumPy、Matplotlib、Seaborn、Scikit-Learn等库结合使用，帮助构建高效的数据挖掘流程。1.读取数据Pandas支持多种数据格式，如CSV、Excel、JSON、SQL、Parquet等。importpandasaspd#读取CSV文件df=pd.
- Anaconda的详细配置过程（附图）
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Anaconda是Python的一个科学计算发行库，内置了上千个Python经常会用到的库，包括Scikit-learn、Numpy、Scipy、Pandas等。1.Anaconda下载下载地址：https://www.anaconda.com/download/官网下载速度很慢，慎用！建议通过国内镜像网站下载。Anaconda是跨平台的，有Windows、macOS、Linux版本，博主这里以W
- 基于Python实现的【机器学习】小项目教程案例
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以下是一个基于Python实现的【机器学习】小项目教程案例，结合的经典案例与最佳实践，涵盖数据预处理、模型训练与评估全流程，并附详细代码说明与结果分析：案例1：鸢尾花分类（SVM算法）数据集：IrisDataset（含150个样本，4个特征，3个类别）目标：根据花瓣与萼片长度预测鸢尾花种类步骤：环境准备：安装scikit-learn、pandas、matplotlibpipinstallsciki
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Python如此受欢迎的众多原因之一是Python有大量成熟和稳定的库可供选择:网页开发有：Django和Flask，提供了很好的网络开发体验和大量的有用文档机器学习有：scikit-learn、Keras等，提供了丰富的机器学习的包和数据处理和可视化工具。FastAPI是一个快速、轻量级的现代API，与其他基于Python的Web框架（如Flask和Django）相比，有一个更容易的学习曲线。F
- 通过Python编程语言实现“机器学习”小项目教程案例
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以下为你提供一个使用Python实现简单机器学习项目的教程案例，此案例将使用鸢尾花数据集进行分类任务，运用经典的支持向量机（SVM）算法。步骤1：环境准备首先，你要确保已经安装了必要的Python库，像scikit-learn、pandas、matplotlib和seaborn。可以使用以下命令进行安装：pipinstallscikit-learnpandasmatplotlibseaborn步骤
- GrandientBoostingClassifier函数介绍
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目录前言用法示例前言GradientBoostingClassifier是Scikit-learn库中的一个分类器，用于实现梯度提升决策树（GradientBoostingDecisionTrees，GBDT）算法。GBDT是一种强大的集成学习方法，能够通过逐步构建一系列简单的决策树（通常是浅树）来提高模型的预测性能。它在多个机器学习竞赛中表现出色，是用于分类和回归任务的流行选择。用法fromsk
- Anaconda 2025 最新版安装与Python环境配置指南（附官方下载链接）
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一、软件定位与核心功能Anaconda2025是Python/R数据科学集成开发平台，预装1500+科学计算库，新增AI模型可视化调试、多环境GPU加速等特性。相较于传统Python安装，其优势包括：环境隔离：通过conda工具实现多版本Python环境共存包管理：一键安装NumPy/Pandas/Scikit-learn等工具链跨平台支持：Windows/macOS/Linux统一操作逻辑二、安
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机器学习人工智能深度学习
三、模型选择与调优1交叉验证(1)保留交叉验证HoldOutHoldOutCross-validation（Train-TestSplit）优点1.简单高效操作简便：这种方法的实现非常直接，只需要将原始数据集按照一定比例（常见的如70:30、80:20等）随机划分为训练集和测试集。例如，在Python的scikit-learn库中，使用train_test_split函数可以轻松完成划分，代码简洁
- Python的那些事第三十篇：并行计算库在大数据分析中的应用Dask
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Dask：并行计算库在大数据分析中的应用摘要随着数据量的爆炸性增长，传统的数据分析工具（如Pandas和NumPy）在处理大规模数据集时面临内存限制和计算效率低下的问题。Dask作为一种开源的并行计算库，通过动态任务调度和分布式计算，能够高效处理超出内存容量的大数据集，并与Python生态系统中的Pandas、NumPy和scikit-learn等库无缝集成。本文将详细介绍Dask的架构、功能、优
- 使用Scikit-Learn决策树：分类问题解决方案指南
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如何用scikit-learn的决策树分类器解决分类问题1.引言在本教程中，我们将探讨如何使用scikit-learn（sklearn）库中的决策树分类器解决分类问题。决策树是一种强大的机器学习算法，能够根据输入数据的特征属性学习决策规则，并用于预测新数据的分类标签。2.理论基础与算法介绍2.1决策树算法概述决策树是一种树形结构，每个非叶节点表示一个特征属性上的决策，每个分支代表一个决策结果的可能
- Python机器学习库之scikit-llm使用详解
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概要Pythonscikit-llm库是一个用于机器学习的强大工具，它基于scikit-learn库并扩展了一些机器学习算法和功能，可以帮助开发者更轻松地进行机器学习模型的训练和评估。安装可以使用pip工具来安装Pythonscikit-llm库：pip install scikit-llm安装完成后，就可以开始使用scikit-llm库进行机器学习任务了。特性支持多种机器学习算法，如线性回归、逻
- sklearn TfidfVectorizer使用教程
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文章目录TfidfVectorizer代码解释：TfidfVectorizer得到较长的“词汇”代码解释TfidfVectorizerTfidfVectorizer是scikit-learn库中用于将文本数据转换为TF-IDF（词频-逆文档频率）特征矩阵的强大工具。下面为你提供一个详细的使用教程，涵盖基本使用、参数设置、中文处理等方面。安装依赖库确保你已经安装了scikit-learn和panda
- sklearn.ConfusionMatrixDisplay可视化混淆矩阵
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文章目录ConfusionMatrixDisplay详细解释更多定制化ConfusionMatrixDisplayConfusionMatrixDisplay是scikit-learn库中用于可视化混淆矩阵的一个实用工具。混淆矩阵是一种常用的评估分类模型性能的工具，它可以直观地展示模型在各个类别上的预测结果与真实标签之间的关系。下面详细介绍如何使用ConfusionMatrixDisplay进行混
- 推荐学习图像处理的入门书：《Python图像处理实战》
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学习感悟学习图像处理python
《Python图像处理实战》是一本全面介绍Python图像处理技术的实用指南，是由人民邮电出版社于2020年12月出版。这本书的作者桑迪潘·戴伊是一位兴趣广泛的数据科学家，主要研究机器学习、深度学习、图像处理和计算机视觉。在《Python图像处理实战》一书中，作者主要介绍了如何用Python图像处理库（如PIL、python-opencv、Scipy等），机器学习库（scikit-learn）和深
- 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
打开
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
