零三翟邢止胃
零三翟邢止胃

鸢尾

　　原来决绝真的可以很简单，只是需要一点点放下的勇气和一些习惯的时间。原来淡定的从容真的很难，很难……

　　我曾指着那个叫心的地方绝望的告诉他：那颗心因为他的入住，感到温暖，幸福，那是他的疼爱与在乎给的；现在也因为他的逃离，那颗心寒冷，疼痛，那是他的无心和决绝赐的。

　　我不要并不代表我不想要，我只是不想成为他的负担；我不哭并不代表我不痛，我只是不想让他看到我的脆弱；我不说喜欢并不代表我不在乎，我只是不想看到他矛盾和为难。所以我只能对着所有的神灵说：我伤了，真的伤了，因为我在乎了，真正用心在乎了……可是他却冷冷的在远方观望我鲜血淋漓的伤口结痂而不带任何的疼惜，一如观看一场与自己无关却系、血腥味极浓的电影。于是我奋力撕扯那一道道耻辱，彻心彻肺的痛让我铭记那一段刻骨的痛和那个最最无心的人。http://www.iis7.com/a/lm/fwqdq/ IIS7服务器大全

　　终于伤口无意间在他面前显露，来不及掩饰……他后退数步满脸厌恶的指着那疤痕纵横的伤口：好恐怖！我内心一颤，心碎一地。优雅的将艳丽的丝绸贴住伤口，它被黑暗刺伤，需要华丽的呵护。“全世界所有的都可以指责它，厌恶它，唯独你不能，因为它的恐怖是你的杰作”它一脸愕然，我笑着转身那笑诡异而迷离。天空泪如雨下：这样一个可以无视自己曾经深爱的女人身上刻下刻骨疼痛痕迹的男子真能的是我爱的吗？是我不舍的吗？我伸手无抚慰那一道疤，它如鸢尾开出朵朵妖艳的颓废……

你可能感兴趣的:(鸢尾)

  • 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
  • 基于线性LDA算法对鸢尾花数据集进行分类 东木月 数据分析算法分类数据挖掘
    基于线性LDA算法对鸢尾花数据集进行分类1、效果2、流程1、加载数据集2、划分训练集、测试集3、创建模型4、训练模型5、使用LDA算法6、画图3、示例代码#基于线性LDA算法对鸢尾花数据集进行分类#基于线性LDA算法对鸢尾花数据集进行分类importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimport</
  • Nginx负载均衡 510888780 nginx应用服务器
    Nginx负载均衡一些基础知识: nginx 的 upstream目前支持 4 种方式的分配 1)、轮询（默认）       每个请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器，如果后端服务器down掉，能自动剔除。 2)、weight       指定轮询几率，weight和访问比率成正比
  • RedHat 6.4 安装 rabbitmq bylijinnan erlangrabbitmqredhat
    在 linux 下安装软件就是折腾，首先是测试机不能上外网要找运维开通，开通后发现测试机的 yum 不能使用于是又要配置 yum 源，最后安装 rabbitmq 时也尝试了两种方法最后才安装成功 机器版本： [root@redhat1 rabbitmq]# lsb_release LSB Version: :base-4.0-amd64:base-4.0-noarch:core
  • FilenameUtils工具类 eksliang FilenameUtilscommon-io
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2217081 一、概述 这是一个Java操作文件的常用库，是Apache对java的IO包的封装，这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils，其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装，开发中对文件的操作，几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
  • xml文件解析SAX 不懂事的小屁孩 xml
    xml文件解析:xml文件解析有四种方式， 1.DOM生成和解析XML文档(SAX是基于事件流的解析) 2.SAX生成和解析XML文档(基于XML文档树结构的解析) 3.DOM4J生成和解析XML文档 4.JDOM生成和解析XML 本文章用第一种方法进行解析，使用android常用的DefaultHandler import org.xml.sax.Attributes;
  • 通过定时任务执行mysql的定期删除和新建分区，此处是按日分区 酷的飞上天空 mysql
    使用python脚本作为命令脚本，linux的定时任务来每天定时执行 #!/usr/bin/python # -*- coding: utf8 -*- import pymysql import datetime import calendar #要分区的表 table_name = 'my_table' #连接数据库的信息 host,user,passwd,db =
  • 如何搭建数据湖架构？听听专家的意见 蓝儿唯美 架构
    Edo Interactive在几年前遇到一个大问题：公司使用交易数据来帮助零售商和餐馆进行个性化促销，但其数据仓库没有足够时间去处理所有的信用卡和借记卡交易数据  “我们要花费27小时来处理每日的数据量，”Edo主管基础设施和信息系统的高级副总裁Tim Garnto说道：“所以在2013年，我们放弃了现有的基于PostgreSQL的关系型数据库系统，使用了Hadoop集群作为公司的数
  • spring学习——控制反转与依赖注入 a-john spring
           控制反转（Inversion of Control，英文缩写为IoC）是一个重要的面向对象编程的法则来削减计算机程序的耦合问题，也是轻量级的Spring框架的核心。 控制反转一般分为两种类型，依赖注入（Dependency Injection，简称DI）和依赖查找（Dependency Lookup）。依赖注入应用比较广泛。  
  • 用spool+unixshell生成文本文件的方法 aijuans xshell
    例如我们把scott.dept表生成文本文件的语句写成dept.sql,内容如下: 　　set pages 50000; 　　set lines 200; 　　set trims on; 　　set heading off; 　　spool /oracle_backup/log/test/dept.lst; 　　select deptno||','||dname||','||loc
  • 1、基础--名词解析(OOA/OOD/OOP) asia007 学习基础知识
    OOA:Object-Oriented Analysis（面向对象分析方法） 是在一个系统的开发过程中进行了系统业务调查以后，按照面向对象的思想来分析问题。OOA与结构化分析有较大的区别。OOA所强调的是在系统调查资料的基础上，针对OO方法所需要的素材进行的归类分析和整理，而不是对管理业务现状和方法的分析。 　　OOA（面向对象的分析）模型由5个层次（主题层、对象类层、结构层、属性层和服务层）
  • 浅谈java转成json编码格式技术 百合不是茶 json编码java转成json编码
    json编码;是一个轻量级的数据存储和传输的语言       在java中需要引入json相关的包,引包方式在工程的lib下就可以了   JSON与JAVA数据的转换（JSON 即 JavaScript Object Natation，它是一种轻量级的数据交换格式，非   常适合于服务器与 JavaScript 之间的数据的交
  • web.xml之Spring配置(基于Spring+Struts+Ibatis) bijian1013 javaweb.xmlSSIspring配置
    指定Spring配置文件位置 <context-param> <param-name>contextConfigLocation</param-name> <param-value> /WEB-INF/spring-dao-bean.xml,/WEB-INF/spring-resources.xml, /WEB-INF/
  • Installing SonarQube（Fail to download libraries from server） sunjing InstallSonar
    1.  Download and unzip the SonarQube distribution 2.  Starting the Web Server The default port is "9000" and the context path is "/". These values can be changed in &l
  • 【MongoDB学习笔记十一】Mongo副本集基本的增删查 bit1129 mongodb
    一、创建复本集   假设mongod,mongo已经配置在系统路径变量上，启动三个命令行窗口，分别执行如下命令：   mongod --port 27017 --dbpath data1 --replSet rs0 mongod --port 27018 --dbpath data2 --replSet rs0 mongod --port 27019 -
  • Anychart图表系列二之执行Flash和HTML5渲染 白糖_ Flash
    今天介绍Anychart的Flash和HTML5渲染功能   HTML5 Anychart从6.0第一个版本起，已经逐渐开始支持各种图的HTML5渲染效果了，也就是说即使你没有安装Flash插件，只要浏览器支持HTML5，也能看到Anychart的图形（不过这些是需要做一些配置的）。 这里要提醒下大家，Anychart6.0版本对HTML5的支持还不算很成熟，目前还处于
  • Laravel版本更新异常4.2.8-> 4.2.9 Declaration of ... CompilerEngine ... should be compa bozch laravel
    昨天在为了把laravel升级到最新的版本，突然之间就出现了如下错误： ErrorException thrown with message "Declaration of Illuminate\View\Engines\CompilerEngine::handleViewException() should be compatible with Illuminate\View\Eng
  • 编程之美-NIM游戏分析-石头总数为奇数时如何保证先动手者必胜 bylijinnan 编程之美
    import java.util.Arrays; import java.util.Random; public class Nim { /**编程之美 NIM游戏分析 问题： 有N块石头和两个玩家A和B，玩家A先将石头随机分成若干堆，然后按照BABA...的顺序不断轮流取石头， 能将剩下的石头一次取光的玩家获胜，每次取石头时，每个玩家只能从若干堆石头中任选一堆，
  • lunce创建索引及简单查询 chengxuyuancsdn 查询创建索引lunce
    import java.io.File; import java.io.IOException; import org.apache.lucene.analysis.Analyzer; import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer; import org.apache.lucene.document.Docume
  • [IT与投资]坚持独立自主的研究核心技术 comsci it
           和别人合作开发某项产品....如果互相之间的技术水平不同,那么这种合作很难进行,一般都会成为强者控制弱者的方法和手段.....        所以弱者,在遇到技术难题的时候,最好不要一开始就去寻求强者的帮助,因为在我们这颗星球上,生物都有一种控制其
  • flashback transaction闪回事务查询 daizj oraclesql闪回事务
       闪回事务查询有别于闪回查询的特点有以下3个： （1）其正常工作不但需要利用撤销数据，还需要事先启用最小补充日志。 （2）返回的结果不是以前的“旧”数据，而是能够将当前数据修改为以前的样子的撤销SQL（Undo SQL）语句。 （3）集中地在名为flashback_transaction_query表上查询，而不是在各个表上通过“as of”或“vers
  • Java I/O之FilenameFilter类列举出指定路径下某个扩展名的文件 游其是你 FilenameFilter
    这是一个FilenameFilter类用法的例子，实现的列举出“c:\\folder“路径下所有以“.jpg”扩展名的文件。 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
  • C语言学习五函数，函数的前置声明以及如何在软件开发中合理的设计函数来解决实际问题 dcj3sjt126com c
    # include <stdio.h> int f(void) //括号中的void表示该函数不能接受数据，int表示返回的类型为int类型 { return 10; //向主调函数返回10 } void g(void) //函数名前面的void表示该函数没有返回值 { //return 10; //error 与第8行行首的void相矛盾 } in
  • 今天在测试环境使用yum安装，遇到一个问题： Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Pl dcj3sjt126com centos
    今天在测试环境使用yum安装，遇到一个问题： Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Please verify its path and try again   处理很简单，修改文件“/etc/yum.repos.d/epel.repo”， 将baseurl的注释取消， mirrorlist注释掉。即可。 &n
  • 单例模式 shuizhaosi888 单例模式
    单例模式      懒汉式 public class RunMain { /** * 私有构造 */ private RunMain() { } /** * 内部类，用于占位，只有 */ private static class SingletonRunMain { priv
  • Spring Security（09）——Filter 234390216 Spring Security
    Filter 目录 1.1     Filter顺序 1.2     添加Filter到FilterChain 1.3     DelegatingFilterProxy 1.4     FilterChainProxy 1.5
  • 公司项目NODEJS实践0.1 逐行分析JS源代码 mongodbnginxubuntunodejs
      一、前言         前端如何独立用nodeJs实现一个简单的注册、登录功能，是不是只用nodejs+sql就可以了？其实是可以实现，但离实际应用还有距离，那要怎么做才是实际可用的。         网上有很多nod
  • java.lang.Math liuhaibo_ljf javaMathlang
    System.out.println(Math.PI); System.out.println(Math.abs(1.2)); System.out.println(Math.abs(1.2)); System.out.println(Math.abs(1)); System.out.println(Math.abs(111111111)); System.out.println(Mat
  • linux下时间同步 nonobaba ntp
    今天在linux下做hbase集群的时候，发现hmaster启动成功了，但是用hbase命令进入shell的时候报了一个错误  PleaseHoldException: Master is initializing，查看了日志，大致意思是说master和slave时间不同步，没办法，只好找一种手动同步一下，后来发现一共部署了10来台机器，手动同步偏差又比较大，所以还是从网上找现成的解决方
  • ZooKeeper3.4.6的集群部署 roadrunners zookeeper集群部署
    ZooKeeper是Apache的一个开源项目，在分布式服务中应用比较广泛。它主要用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，如：统一命名服务、状态同步、集群管理、配置文件管理、同步锁、队列等。这里主要讲集群中ZooKeeper的部署。   1、准备工作 我们准备3台机器做ZooKeeper集群，分别在3台机器上创建ZooKeeper需要的目录。   数据存储目录
  • Java高效读取大文件 tomcat_oracle java
    　　读取文件行的标准方式是在内存中读取，Guava 和Apache Commons IO都提供了如下所示快速读取文件行的方法： 　　Files.readLines(new File(path), Charsets.UTF_8); 　　FileUtils.readLines(new File(path)); 　　这种方法带来的问题是文件的所有行都被存放在内存中，当文件足够大时很快就会导致
  • 微信支付api返回的xml转换为Map的方法 xu3508620 xmlmap微信api
    举例如下： <xml>    <return_code><![CDATA[SUCCESS]]></return_code>    <return_msg><![CDATA[OK]]></return_msg>    <appid><
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他