- Python 机器学习 基础 之 数据表示与特征工程 【分箱、离散化、线性模型与树 / 交互特征与多项式特征】的简单说明
仙魁XAN
Python机器学习基础+实战案例机器学习python分箱离散化线性模型与树交互特征与多项式特征
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- 机器学习小组第三周:简单的数据预处理和特征工程
-Helslie
机器学习机器学习
学习目标●无量纲化:最值归一化、均值方差归一化及sklearn中的Scaler●缺失值处理●处理分类型特征:编码与哑变量●处理连续型特征:二值化与分段学习资料首先,参考:《机器学习的敲门砖:归一化与KD树》及《特征工程系列:特征预处理(上)》中相关部分。其次,其他知识点可参考推荐博文:sklearn中的数据预处理和特征工程。20200311数据归一化在量纲不同的情况下,对于部分算法不能反映样本中每
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Bayesian小孙
机器学习基础决策树机器学习随机森林
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不二人生
Spark实战spark-ml机器学习spark
SparkMLlib特征工程系列—特征转换VectorSizeHintVectorSizeHint是Spark提供的一个特征转换器,用于指定向量列的大小(即维度)。在一些特征转换和建模过程中,要求输入的向量必须有固定的大小。当数据中包含不同大小的向量时,Spark可能无法自动推断出向量的正确大小。这时,VectorSizeHint可以显式地声明向量的大小,确保后续的操作能够顺利进行。为什么需要使用
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de-feedback
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特征工程特征工程是将原始数据转化为可以用于机器学习的数字特征,比如字典的特征提取,文档的特征提取等。字典特征提取把字典的每个唯一的键作为数据集特征的一个维度,有这个维度的就为1,没有就是0。其他相同的键,该维度的值就是其键值。这样的操作把字典样本的每一条数据转化为了矩阵,但是矩阵中含有大量的0(因为数据中的键和值有很多不同),所以称之为稀疏矩阵为了保存数据的高效,一般使用三元组表存储。保存非零数据
- 【机器学习】特征工程的基本概念以及LASSO回归和主成分分析优化方法
Lossya
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引言特征工程是机器学习中的一个关键步骤,它涉及到从原始数据中提取和构造新的特征,以提高模型的性能和预测能力LASSO(LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator)回归是一种用于回归分析的线性模型,它通过引入L1正则化(Lasso正则化)来简化模型并减少过拟合的风险主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)是一种常用的降维技术
- AutoML原理与代码实例讲解
AI大模型应用之禅
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AutoML原理与代码实例讲解作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着数据量的爆炸式增长和算法的日益复杂,机器学习在各个领域的应用越来越广泛。然而,机器学习模型的开发过程往往需要大量的专业知识和经验。数据预处理、特征工程、模型选择、参数调优等步骤都需要人工进行,这使得机器学习模型的开发变得复杂且耗时。为了解决这
- python库——sklearn的关键组件和参数设置
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- 【机器学习】探索数据矿藏:Python中的AI大模型与数据挖掘创新实践
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前言:探索数据矿藏1.数据获取与预处理:AI大模型的燃料1.1数据获取:多样性与规模并重1.2数据清洗与处理:提升数据质量1.3特征工程:挖掘数据的深层次信息1.4自动化特征工程:AI与特征工程的结合2.模型训练与优化:构建智能的大脑2.1模型选择:大模型的基础构建2.2模型训练:从数据到智能的转化2.3⚙️模型优化:精益求精的智能化提升2.4模型解释与可视化:揭示黑盒的内部3实际应用案例:AI大
- 深度学习的一个完整过程通常包括以下几个步骤
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深度学习的一个完整过程通常包括以下几个步骤:问题定义和数据收集:定义清晰的问题,明确任务的类型(分类、回归、聚类等)以及预期的输出。收集和整理用于训练和评估模型的数据集。确保数据集的质量,进行预处理和清理。数据预处理:处理缺失值、异常值和重复数据。进行特征工程,选择、转换或创建合适的特征。将数据集划分为训练集、验证集和测试集。选择模型架构:根据问题的性质选择适当的深度学习模型架构,如卷积神经网络(
- 【机器学习】多元线性回归
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文章目录多元线性回归模型(multipleregressionmodel)损失/代价函数(costfunction)——均方误差(meansquarederror)批量梯度下降算法(batchgradientdescentalgorithm)特征工程(featureengineering)特征缩放(featurescaling)正则化线性回归(regularizationlinearregress
- 吴恩达机器学习全课程笔记第一篇
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目录前言P1-P8监督学习无监督学习P9-P14线性回归模型成本(代价)函数P15-P20梯度下降P21-P24多类特征向量化多元线性回归的梯度下降P25-P30特征缩放检查梯度下降是否收敛学习率的选择特征工程多项式回归前言从今天开始,争取能够在开学之前(2.25)把b站上的【吴恩达机器学习】教程过一遍,并把笔记记录于此,本笔记将会把此课程每一p的重点内容及其截屏记录于此,以供大家参考和本人日后复
- 零基础入门金融风控-贷款违约预测Task2 数据分析
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Task2数据分析此部分为零基础入门金融风控的Task2数据分析部分,带你来了解数据,熟悉数据,为后续的特征工程做准备,欢迎大家后续多多交流。赛题:零基础入门数据挖掘-零基础入门金融风控之贷款违约目的:1.EDA价值主要在于熟悉了解整个数据集的基本情况(缺失值,异常值),对数据集进行验证是否可以进行接下来的机器学习或者深度学习建模.2.了解变量间的相互关系、变量与预测值之间的存在关系。3.为特征工
- 【吴恩达·机器学习】第二章:多变量线性回归模型(选择学习率、特征缩放、特征工程、多项式回归)
Yaoyao2024
机器学习线性回归人工智能
博主简介:努力学习的22级计算机科学与技术本科生一枚博主主页:@Yaoyao2024每日一言:勇敢的人,不是不落泪的人,而是愿意含着泪继续奔跑的人。——《朗读者》0、声明本系列博客文章是博主本人根据吴恩达老师2022年的机器学习课程所学而写,主要包括老师的核心讲义和自己的理解。在上完课后对课程内容进行回顾和整合,从而加深自己对知识的理解,也方便自己以及后续的同学们复习和回顾。课程地址2022吴恩达
- 深度学习从入门到不想放弃-1
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基本功总是很香的,良好的基础才能决定上层建筑的质量和高度。从今天开始陆续连载一些深度学习的基础,包括概念,数学原理,代码,最近也确实没什么热点可以蹭先看机器学习和深度学习的对比:"数据和特征决定了机器学习的上限,而模型与算法则是逼近这个上限而已",机器学习和深度学习的本质区别之一是特征工程,而特征工程又是决定最终结果好坏的最重要的因素之一;上图最上面描述是机器学习的流程,如果让一个计算机理解输入的
- 《区块链公链数据分析简易速速上手小册》第8章:实战案例研究(2024 最新版)
江帅帅
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文章目录8.1案例分析:投资决策支持8.1.1基础知识8.1.2重点案例:股票市场趋势预测准备工作实现步骤步骤1:加载和准备数据步骤2:特征工程步骤3:训练模型步骤4:评估模型结论8.1.3拓展案例1:基于情感分析的投资策略准备工作实现步骤
- 机器学习中的特征工程
qq_44980515
机器学习python数据分析人工智能
目录一、特征工程目标二、特征工程内容(一)异常处理(二)特征标准化/归一化(三)数据分桶(四)缺失值处理(五)特征构造(六)特征筛选(特征选择)(七)降维三、代码示例(一)导入数据(二)删除异常值(三)特征构造(四)特征筛选1.过滤式2.包裹式一、特征工程目标对于特征进行进一步分析,并对于数据进行处理。完成对于特征工程的分析,并对于数据进行一些图表或者文字总结。特征工程的主要目的还是在于将数据转换
- FFA 2023 专场解读:AI 特征工程、数据集成
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今年FlinkForwardAsia(以下简称FFA)重新回归线下,将于12月8-9日在北京望京凯悦酒店举办。FlinkForwardAsia2023大会议程已正式上线!FlinkForward是由Apache官方授权的ApacheFlink社区官方技术大会,作为最受ApacheFlink社区开发者期盼的年度峰会之一,FFA2023将持续集结行业最佳实践以及Flink最新技术动态,是中国Flink
- 【大厂AI课学习笔记】【2.2机器学习开发任务实例】(1)搭建一个机器学习模型
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今天学习的是,如何搭建一个机器学习模型。主要有以上的步骤:原始数据采集特征工程数据预处理特征提取特征转换(构造)预测识别(模型训练和测试)在实际工作中,特征比模型更重要。数据和特征的选择,已经决定了模型的天花板,模型算法只是去逼近这个上限。在上述的特征工程中:数据预处理,就是去除数据的噪声,例如文本中的错误、不再使用的词语等;特征提取,就是从原始数据中提取一些有效的特征。例如图像分类中,提取边缘、
- 基于决策树的金融市场波动性预测与应用
OverlordDuke
机器学习决策树决策树算法机器学习
基于决策树的金融市场波动性预测与应用项目背景与意义数据概述与分析数据来源数据特征数据预处理与特征工程模型训练与评估结果与应用总结LightGBM是一个机器学习算法库,用于梯度提升机(GradientBoostingMachine)的实现。梯度提升机是一种集成学习方法,通过串行训练多个弱学习器(通常是决策树),每次学习的模型都试图纠正前一次模型的错误,从而逐步提升整体模型的性能。LightGBM算法
- 信息安全省赛杂项题解题思路
安全不再安全
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task1直接查看文件属性即可得到flagtask2载入HxD中,搜索flag即可得到task3也是同样的操作,载入HxD中搜索flagtask4打开题目的压缩包发现被加密了,这个题目的标题提示的很明显,就是四位数加密四位数加密的zip压缩包通过kali提供的zip2john很容易就爆破出来得到密码98po,解密得到flagtask5打开文件夹是一个word文件,打开直接无脑搜索flag,发现无果
- 探索XGBoost:时间序列数据建模
Echo_Wish
Python笔记Python算法python算法开发语言
导言XGBoost是一种强大的机器学习算法,广泛应用于各种领域的数据建模任务中。但是,在处理时间序列数据时,需要特别注意数据的特点和模型的选择。本教程将深入探讨如何在Python中使用XGBoost建模时间序列数据,包括数据准备、特征工程和模型训练等方面,并提供相应的代码示例。准备数据在处理时间序列数据之前,首先需要准备数据。通常,时间序列数据是按照时间顺序排列的,每个时间点都有相应的观测值。以下
- 葫芦书第一章——特征工程
单调不减
葫芦书是机器学习岗位面试的必读书,第一遍读,就当作对自己这四个月以来入门机器学习的知识测验,顺便查漏补缺。葫芦书比较好的一点是它的写作是通过问答方式进行的,就像一场模拟面试一样,而这些问题可能是我自学相关知识的时候没有细想过的,通过这些问题我也可以发现自己的知识盲区,再查阅相关资料。闲言少叙,开始啦。特征工程,顾名思义,是对原始数据进行一系列工程处理,将其提炼为特征,作为输入供算法和模型使用。从本
- task3 特征工程
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1.采用tsfresh工具包提取时间序列特征导入工具包:提取特征:融合之前单变量特征之后,预测变差......哭
- task 13 集成学习
罐罐儿111
蒸汽量预测1.特征工程一般流程:1.去掉无用特征2.去掉冗余特征3.利用存在的特征、特征转换、内容中的特征以及其他数据源生成新特征4.特征转换(数值化、类别转换、归一化)5.特征处理(异常值、最大值、最小值、缺失值)观察特征核密度估计,已知散点图,做回归,要求连线尽可能平滑,大致观察数据的分布情况。在本例中,通过核密度估计,观察训练集与测试集数据的分布情况,从而删除不具有相似分布的属性值计算相关性
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怎么菜成这样
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机器学习算法模板包含了KNN,线性回归,逻辑回归,朴素贝叶斯,决策树,支持向量机,随机森林,kmeans,集成算法各种算法,特征工程,评估方式任你选择!!!#导包fromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.naive_bayesimp
- 特征工程:数据平衡
林浩杨
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目录一、前言二、正文Ⅰ.基于过采样算法Ⅱ.基于欠采样算法Ⅲ..基于过采样和欠采样的综合算法三、结语一、前言大多数情况下,使用的数据集是不完美的,会出现各种各样的问题,尤其针对分类问题的时候,会出现类别不平衡的问题。例如:在垃圾邮件分类时,垃圾邮件数据会有较少的样本量,从而导致两种类型的邮件数据量差别很大;在欺诈监测数据集中,往往包含的欺诈样本并没有那么多。处理这类数据集的分类的时候,需要对数据集的
- 掌握XGBoost:特征工程与数据预处理
Echo_Wish
Python算法Python笔记机器学习python人工智能
掌握XGBoost:特征工程与数据预处理导言在应用XGBoost模型之前,特征工程和数据预处理是至关重要的步骤。良好的特征工程和数据预处理可以显著提高模型的性能。本教程将介绍在Python中使用XGBoost进行特征工程和数据预处理的中级教程,通过代码示例详细说明各种技术和方法。安装XGBoost首先,请确保您已经安装了Python和pip。然后,您可以使用以下命令安装XGBoost:pipins
- 梯度提升树系列6——GBDT在异常检测领域的应用
theskylife
数据挖掘机器学习数据挖掘GBDT分类python
目录写在开头1异常检测的基本概念1.1定义和目标1.2GBDT在异常检测中的适用性2信用卡欺诈检测案例分析2.1场景介绍2.2收集数据和特征工程2.3进行异常值识别2.4模型效果评估2.5模型优化3策略和技巧4面临的挑战和解决方案4.1数据不平衡4.2过拟合4.3模型解释性写在最后在如今数据驱动的时代,异常检测成为了保障系统安全的关键技术,尤其在金融安全、网络安全等领域中扮演着至关重要的角色。梯度
- 【深度学习:掌握监督学习】掌握监督学习综合指南
jcfszxc
深度学习知识专栏深度学习学习人工智能
【深度学习:掌握监督学习】掌握监督学习综合指南监督学习的定义和简要说明监督学习在人工智能中的重要性和相关性概述什么是监督学习?基本概念主要组件:输入要素和目标标签训练监督式学习模型监督学习算法的类型分类回归每个类别中的流行算法示例监督学习的数据预处理数据清洗数据转换数据缩减特征工程概念简介及其对模型性能的影响模型评估和验证评估和验证监督学习模型的重要性常见评估指标概述模型评估技术挑战和未来方向监督
- 异常的核心类Throwable
无量
java源码异常处理exception
java异常的核心是Throwable,其他的如Error和Exception都是继承的这个类 里面有个核心参数是detailMessage,记录异常信息,getMessage核心方法,获取这个参数的值,我们可以自己定义自己的异常类,去继承这个Exception就可以了,方法基本上,用父类的构造方法就OK,所以这么看异常是不是很easy
package com.natsu;
- mongoDB 游标(cursor) 实现分页 迭代
开窍的石头
mongodb
上篇中我们讲了mongoDB 中的查询函数,现在我们讲mongo中如何做分页查询
如何声明一个游标
var mycursor = db.user.find({_id:{$lte:5}});
迭代显示游标数
- MySQL数据库INNODB 表损坏修复处理过程
0624chenhong
tomcatmysql
最近mysql数据库经常死掉,用命令net stop mysql命令也无法停掉,关闭Tomcat的时候,出现Waiting for N instance(s) to be deallocated 信息。查了下,大概就是程序没有对数据库连接释放,导致Connection泄露了。因为用的是开元集成的平台,内部程序也不可能一下子给改掉的,就验证一下咯。启动Tomcat,用户登录系统,用netstat -
- 剖析如何与设计人员沟通
不懂事的小屁孩
工作
最近做图烦死了,不停的改图,改图……。烦,倒不是因为改,而是反反复复的改,人都会死。很多需求人员不知该如何与设计人员沟通,不明白如何使设计人员知道他所要的效果,结果只能是沟通变成了扯淡,改图变成了应付。
那应该如何与设计人员沟通呢?
我认为设计人员与需求人员先天就存在语言障碍。对一个合格的设计人员来说,整天玩的都是点、线、面、配色,哪种构图看起来协调;哪种配色看起来合理心里跟明镜似的,
- qq空间刷评论工具
换个号韩国红果果
JavaScript
var a=document.getElementsByClassName('textinput');
var b=[];
for(var m=0;m<a.length;m++){
if(a[m].getAttribute('placeholder')!=null)
b.push(a[m])
}
var l
- S2SH整合之session
灵静志远
springAOPstrutssession
错误信息:
Caused by: org.springframework.beans.factory.BeanCreationException: Error creating bean with name 'cartService': Scope 'session' is not active for the current thread; consider defining a scoped
- xmp标签
a-john
标签
今天在处理数据的显示上遇到一个问题:
var html = '<li><div class="pl-nr"><span class="user-name">' + user
+ '</span>' + text + '</div></li>';
ulComme
- Ajax的常用技巧(2)---实现Web页面中的级联菜单
aijuans
Ajax
在网络上显示数据,往往只显示数据中的一部分信息,如文章标题,产品名称等。如果浏览器要查看所有信息,只需点击相关链接即可。在web技术中,可以采用级联菜单完成上述操作。根据用户的选择,动态展开,并显示出对应选项子菜单的内容。 在传统的web实现方式中,一般是在页面初始化时动态获取到服务端数据库中对应的所有子菜单中的信息,放置到页面中对应的位置,然后再结合CSS层叠样式表动态控制对应子菜单的显示或者隐
- 天-安-门,好高
atongyeye
情感
我是85后,北漂一族,之前房租1100,因为租房合同到期,再续,房租就要涨150。最近网上新闻,地铁也要涨价。算了一下,涨价之后,每次坐地铁由原来2块变成6块。仅坐地铁费用,一个月就要涨200。内心苦痛。
晚上躺在床上一个人想了很久,很久。
我生在农
- android 动画
百合不是茶
android透明度平移缩放旋转
android的动画有两种 tween动画和Frame动画
tween动画;,透明度,缩放,旋转,平移效果
Animation 动画
AlphaAnimation 渐变透明度
RotateAnimation 画面旋转
ScaleAnimation 渐变尺寸缩放
TranslateAnimation 位置移动
Animation
- 查看本机网络信息的cmd脚本
bijian1013
cmd
@echo 您的用户名是:%USERDOMAIN%\%username%>"%userprofile%\网络参数.txt"
@echo 您的机器名是:%COMPUTERNAME%>>"%userprofile%\网络参数.txt"
@echo ___________________>>"%userprofile%\
- plsql 清除登录过的用户
征客丶
plsql
tools---preferences----logon history---history 把你想要删除的删除
--------------------------------------------------------------------
若有其他凝问或文中有错误,请及时向我指出,
我好及时改正,同时也让我们一起进步。
email : binary_spac
- 【Pig一】Pig入门
bit1129
pig
Pig安装
1.下载pig
wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/pig/pig-0.14.0/pig-0.14.0.tar.gz
2. 解压配置环境变量
如果Pig使用Map/Reduce模式,那么需要在环境变量中,配置HADOOP_HOME环境变量
expor
- Java 线程同步几种方式
BlueSkator
volatilesynchronizedThredLocalReenTranLockConcurrent
为何要使用同步? java允许多线程并发控制,当多个线程同时操作一个可共享的资源变量时(如数据的增删改查), 将会导致数据不准确,相互之间产生冲突,因此加入同步锁以避免在该线程没有完成操作之前,被其他线程的调用, 从而保证了该变量的唯一性和准确性。 1.同步方法&
- StringUtils判断字符串是否为空的方法(转帖)
BreakingBad
nullStringUtils“”
转帖地址:http://www.cnblogs.com/shangxiaofei/p/4313111.html
public static boolean isEmpty(String str)
判断某字符串是否为空,为空的标准是 str==
null
或 str.length()==
0
- 编程之美-分层遍历二叉树
bylijinnan
java数据结构算法编程之美
import java.util.ArrayList;
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
public class LevelTraverseBinaryTree {
/**
* 编程之美 分层遍历二叉树
* 之前已经用队列实现过二叉树的层次遍历,但这次要求输出换行,因此要
- jquery取值和ajax提交复习记录
chengxuyuancsdn
jquery取值ajax提交
// 取值
// alert($("input[name='username']").val());
// alert($("input[name='password']").val());
// alert($("input[name='sex']:checked").val());
// alert($("
- 推荐国产工作流引擎嵌入式公式语法解析器-IK Expression
comsci
java应用服务器工作Excel嵌入式
这个开源软件包是国内的一位高手自行研制开发的,正如他所说的一样,我觉得它可以使一个工作流引擎上一个台阶。。。。。。欢迎大家使用,并提出意见和建议。。。
----------转帖---------------------------------------------------
IK Expression是一个开源的(OpenSource),可扩展的(Extensible),基于java语言
- 关于系统中使用多个PropertyPlaceholderConfigurer的配置及PropertyOverrideConfigurer
daizj
spring
1、PropertyPlaceholderConfigurer
Spring中PropertyPlaceholderConfigurer这个类,它是用来解析Java Properties属性文件值,并提供在spring配置期间替换使用属性值。接下来让我们逐渐的深入其配置。
基本的使用方法是:(1)
<bean id="propertyConfigurerForWZ&q
- 二叉树:二叉搜索树
dieslrae
二叉树
所谓二叉树,就是一个节点最多只能有两个子节点,而二叉搜索树就是一个经典并简单的二叉树.规则是一个节点的左子节点一定比自己小,右子节点一定大于等于自己(当然也可以反过来).在树基本平衡的时候插入,搜索和删除速度都很快,时间复杂度为O(logN).但是,如果插入的是有序的数据,那效率就会变成O(N),在这个时候,树其实变成了一个链表.
tree代码:
- C语言字符串函数大全
dcj3sjt126com
cfunction
C语言字符串函数大全
函数名: stpcpy
功 能: 拷贝一个字符串到另一个
用 法: char *stpcpy(char *destin, char *source);
程序例:
#include <stdio.h>
#include <string.h>
int main
- 友盟统计页面技巧
dcj3sjt126com
技巧
在基类调用就可以了, 基类ViewController示例代码
-(void)viewWillAppear:(BOOL)animated
{
[super viewWillAppear:animated];
[MobClick beginLogPageView:[NSString stringWithFormat:@"%@",self.class]];
- window下在同一台机器上安装多个版本jdk,修改环境变量不生效问题处理办法
flyvszhb
javajdk
window下在同一台机器上安装多个版本jdk,修改环境变量不生效问题处理办法
本机已经安装了jdk1.7,而比较早期的项目需要依赖jdk1.6,于是同时在本机安装了jdk1.6和jdk1.7.
安装jdk1.6前,执行java -version得到
C:\Users\liuxiang2>java -version
java version "1.7.0_21&quo
- Java在创建子类对象的同时会不会创建父类对象
happyqing
java创建子类对象父类对象
1.在thingking in java 的第四版第六章中明确的说了,子类对象中封装了父类对象,
2."When you create an object of the derived class, it contains within it a subobject of the base class. This subobject is the sam
- 跟我学spring3 目录贴及电子书下载
jinnianshilongnian
spring
一、《跟我学spring3》电子书下载地址:
《跟我学spring3》 (1-7 和 8-13) http://jinnianshilongnian.iteye.com/blog/pdf
跟我学spring3系列 word原版 下载
二、
源代码下载
最新依
- 第12章 Ajax(上)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- BI and EIM 4.0 at a glance
blueoxygen
BO
http://www.sap.com/corporate-en/press.epx?PressID=14787
有机会研究下EIM家族的两个新产品~~~~
New features of the 4.0 releases of BI and EIM solutions include:
Real-time in-memory computing –
- Java线程中yield与join方法的区别
tomcat_oracle
java
长期以来,多线程问题颇为受到面试官的青睐。虽然我个人认为我们当中很少有人能真正获得机会开发复杂的多线程应用(在过去的七年中,我得到了一个机会),但是理解多线程对增加你的信心很有用。之前,我讨论了一个wait()和sleep()方法区别的问题,这一次,我将会讨论join()和yield()方法的区别。坦白的说,实际上我并没有用过其中任何一个方法,所以,如果你感觉有不恰当的地方,请提出讨论。
&nb
- android Manifest.xml选项
阿尔萨斯
Manifest
结构
继承关系
public final class Manifest extends Objectjava.lang.Objectandroid.Manifest
内部类
class Manifest.permission权限
class Manifest.permission_group权限组
构造函数
public Manifest () 详细 androi
- Oracle实现类split函数的方
zhaoshijie
oracle
关键字:Oracle实现类split函数的方
项目里需要保存结构数据,批量传到后他进行保存,为了减小数据量,子集拼装的格式,使用存储过程进行保存。保存的过程中需要对数据解析。但是oracle没有Java中split类似的函数。从网上找了一个,也补全了一下。
CREATE OR REPLACE TYPE t_split_100 IS TABLE OF VARCHAR2(100);
cr