- 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
- 深入解析:Python中的决策树与随机森林
小鹿( ﹡ˆoˆ﹡ )
Pythonpython决策树随机森林Python
在这个数据驱动的时代,机器学习技术已经成为许多企业和研究机构不可或缺的一部分。其中,决策树和随机森林作为两种强大的算法,在分类和回归任务中表现尤为出色。本文将带领大家深入了解这两种算法在Python中的实现,从基础到实战,逐步揭开它们的神秘面纱。引言决策树是一种非常直观的预测模型,它通过一系列规则对数据进行分割,最终形成树状结构。而随机森林则是基于决策树的一种集成学习方法,通过构建多个决策树并取其
- ArcGIS土地利用数据制备、分析及基于FLUS模型土地利用预测(数据采集、处理、分析、制图)
赵钰老师
ArcGIS生态系统遥感arcgis数据分析
FLUS(FlexibleLandUseSimulation)模型是一个用于模拟土地利用变化的模型,它结合了经济理论、土地利用和土地覆盖变化的动态过程。FLUS模型由美国农业部农业经济研究服务局(ERS)开发,旨在提供对美国及全球土地利用变化的预测。以下是FLUS模型的一些关键特点:土地利用变化:模拟不同土地利用类型之间的转换,如从农田到城市用地或森林。经济驱动:模型基于经济原则,模拟土地所有者如
- 大语言模型丨ChatGPT-4o深度科研应用、论文与项目撰写、数据分析、机器学习、深度学习及AI绘图(BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择、群优化算法等)
赵钰老师
ChatGPTpython人工智能语言模型深度学习数据分析chatgpt机器学习随机森林
目录第一章、2024大语言模型最新进展与ChatGPT各模型第二章、ChatGPT-4o提示词使用方法与高级技巧(最新加入思维链及逆向工程及GPTs)第三章、ChatGPT4-4o助力日常生活、学习与工作第四章、基于ChatGPT-4o课题申报、论文选题及实验方案设计第五章、基于ChatGPT-4o信息检索、总结分析、论文写作与投稿、专利idea构思与交底书的撰写第六章、ChatGPT-4o编程入
- 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
- 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
- 生成树生成森林c语言中文网,生成树协议(STP)基本知识及实验(使用eNSP)
飞翔的十号
生成树生成森林c语言中文网
1、基本知识--摘至《网络之路--交换专题》(1)生成树的作用:在链路层消除环路上可能出现的广播风暴。(2)生成树的工作由三部分组成:选举过程、拓扑计算、端口行为确定。选举过程:在二层网络中选举一个网桥作为根桥,用于指挥整网设备协同工作。根桥只是负责统一计算的规则。根桥统一网络中所有网桥的行为准则的原理:通过在某个恰当位置阻塞端口来阻止环路的发生。从一台网桥的角度来说,它通过这样的法则进行判断,如
- 所有指标全面领先!图像-点云配准最新SOTA!CoFiI2P详细介绍!
3D视觉工坊
3D视觉从入门到精通SLAM自动驾驶3D视觉
作者:大森林|来源:3D视觉工坊在公众号「3D视觉工坊」后台,回复「原论文」可获取论文pdf。添加微信:dddvisiona,备注:3D点云,拉你入群。文末附行业细分群。1.笔者总结本文介绍了CoFiI2P,这是一种新颖的图像到点云(I2P)配准网络。传统的I2P配准方法通常在点到像素级别估计对应关系,但忽略了全局关系,这往往导致陷入局部最优解。为了解决这个问题,CoFiI2P采用分层的方式提取对
- 理解随机森林算法
菌菌的快乐生活
算法随机森林机器学习
基本概念随机森林(RandomForest)是一种集成学习算法,它属于机器学习中的监督学习算法。简单来说,它就像是一群“专家”(决策树)在一起讨论并做出决策。想象你要判断一个水果是苹果还是橙子,你可以通过观察水果的颜色、形状、大小等特征。随机森林算法就是利用很多棵决策树来对这个水果进行判断。每一棵决策树就像一个小专家,它们根据自己对这些特征的判断来给出一个答案(是苹果还是橙子),最后综合这些小专家
- 数据挖掘常用算法模型简介
大乔乔布斯
数据挖掘线性回归决策树
以下是数据挖掘中常用的算法模型及其简称、英文全称和使用场景的简要介绍:1.决策树(DecisionTree,DT)常用算法:CART:ClassificationandRegressionTreeID3:IterativeDichotomiser3C4.5:基于ID3改进使用场景:分类问题(如信用风险评估、客户分类)回归问题(如预测房价)特点:易解释、适合处理非线性数据。2.随机森林(Random
- 树的存储结构&树和森林的遍历
于冬恋
java算法数据结构
树的存储结构(1)双亲表示法(顺序存储)每个结点中保存指向双亲的“指针”#definemaxsize100//树中最多结点数typedefstruct{//树中结点定义intdata;//数据元素intparent;//双亲位置域}ptnode;typedefstruct{//数的类型定义ptnodenodes[maxsize];//双亲表示intn;//结点数}ptree;增加新元素只需保存该结
- 【数据结构】 并查集 + 路径压缩与按秩合并 python
查理零世
数据结构python算法
目录前言模板朴素实现路径压缩按秩合并按树高为秩按节点数为秩总结前言并查集的基本实现通常使用森林来表示不同的集合,每个集合用一棵树表示,树的每个节点有一个指向其父节点的指针。如果一个节点是它自己的父节点,那么它就是该集合的代表(称为根节点)。模板P3367【模板】并查集https://www.luogu.com.cn/problem/P3367题目描述如题,现在有一个并查集,你需要完成合并和查询操作
- 2025年美赛数学建模F题 为农业再培养腾出空间
小驴数模
数学建模美赛2025年美赛
b站小驴数模第一时间观看各个题目解析情况:一片充满高耸的树木和各种野生动物的森林被循环为农业让路。曾经繁荣的生态系统,鸟类、昆虫和动物的家园,消失,取而代之的是种植了一排排的作物。土地开始改变——曾经拥有丰富的自然资源的土壤土壤逐渐枯竭,害虫开始入侵庄稼。为了对抗这种情况,农民们转向了化学品,但土地的平衡被破坏了。随着这种转变,在森林里繁荣起来的错综复杂的生命之网被打破了,一种新的、由人类驱动的农
- “随机森林”及“混合随机森林和多目标粒子群优化”(RF_MOPSO),以预测目标作为学习方法并分别找到多特征过程的最佳参数(Matlab代码实现)
科研_研学社
随机森林学习方法matlab
欢迎来到本博客❤️❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。目录1概述2.1算例12.2算例23参考文献4Matlab代码实现1概述多目标优化问题普遍涉及到工程设计、生产制造、信息处理等应用领域。粒子群优化算法具有快速收敛、简单易行、并行搜索等特点,特别适合处理多目标优化问题。本文对多目标粒子群优化算法进行系统性的研究,结合随机森林的优势
- 数据结构考前一天
蒟蒻的贤
数据结构
线性表:矩阵,链表(单链表必考)栈和队列:出入判断,括号匹配,中缀转后缀字符串数组:模式匹配next,nextval数组,数组寻址,三角矩阵对应一维数组k,二叉树:二叉链表,求叶子数量,求深度,左右转换,前中后遍历,森林与二叉树转化,哈夫曼树,哈夫曼编码,图:DFS,BFS,邻接矩阵,邻接表(EdgeNode,VertexNode),最小生成树(prime加点,kruskal加边),最短路径(di
- L8打卡学习笔记
无涯学徒1998
学习笔记支持向量机
本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者:K同学啊SVM与集成学习SVMSVM线性模型SVM非线性模型SVM常用参数集成学习随机森林导入数据查看数据信息数据分析随机森林模型预测结果结果分析个人总结SVM超平面:SVM在特征空间中寻找一个能够最大化类别间隔的超平面,称为最大间隔超平面。这个超平面就是将数据集分成不同类别的边界。支持向量:支持向量是离分隔超平面最近的样本点,它们决定了超平面的
- 浅谈人群扩展(lookalike)模型
eso1983
算法
Lookalike主要用于广告或者推荐系统中,找到与种子用户相似的人群。常用的算法应该包括协同过滤、基于标签的相似度计算,还有一些机器学习模型,比如逻辑回归、随机森林,以及深度学习的模型,比如DNN或者Embedding方法。这里简单介绍一下Lookalike人群扩展(相似人群扩展)中常用算法模型的解析,涵盖原理、数学公式、实现步骤、优缺点及适用场景。1.基于标签的相似度匹配原理通过用户标签(兴趣
- R数据分析:多分类问题预测模型的ROC做法及解释
公众号Codewar原创作者
R数据分析
有同学做了个多分类的预测模型,结局有三个类别,做的模型包括多分类逻辑回归、随机森林和决策树,多分类逻辑回归是用ROC曲线并报告AUC作为模型评估的,后面两种模型报告了混淆矩阵,审稿人就提出要统一模型评估指标。那么肯定是统一成ROC了,刚好借这个机会给大家讲讲ROC在多分类问题情形下的具体使用和做法。ROC曲线回顾ROC曲线(ReceiverOperatingCharacteristicCurve)
- 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
- ChatGPT4.0最新功能和使用技巧,助力日常生活、学习与工作!
WangYan2022
教程人工智能chatgpt数据分析ai绘画AI写作
熟练掌握ChatGPT4.0在数据分析、自动生成代码等方面的强大功能,系统学习人工智能(包括传统机器学习、深度学习等)的基础理论知识,以及具体的代码实现方法,同时掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧,以及人工智能领域经典机器学习算法(BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择、群优化算法等)和热门深度学习方法(卷积神经网络、迁移学习、RNN与LSTM神经网络
- 自学[vue+SpringCloud]-002-配置本机java环境
搬砖天才、
vue+springcloudvue.jsspringcloudjava
文章目录前言一、本机电脑java环境配置1.mac电脑1.1安装JDK1.2查找JDK的安装路径1.3配置`JAVA_HOME`环境变量1.4加载配置文件1.5验证配置1.6多JDK版本切换(可选)2.windows电脑2.1安装JDK2.2查找JDK的安装路径2.3配置`JAVA_HOME`环境变量2.3.1设置`JAVA_HOME`2.3.2配置PATH变量2.4验证配置2.5多JDK版本切换
- 随机森林分类算法原理与实验分析
ningaiiii
机器学习与深度学习随机森林分类算法
随机森林分类算法原理与实验分析1.引言随机森林(RandomForest)是一种集成学习方法,它通过构建多个决策树并结合它们的预测结果来进行分类。你可以把它想象成一个“团队决策”的过程:团队中的每个成员(决策树)都独立发表意见,最后通过投票决定最终结果。这种方法不仅提高了模型的准确性,还增强了模型的稳定性和鲁棒性。随机森林的主要特点是通过随机选择样本和特征来构建多个决策树,从而避免单棵决策树可能产
- 人工智能英语学习笔记
「已注销」
基础篇单词mythologyn.ancientmythsingeneral;ideasthatmanypeoplethinkaretruebutthatdonotexistorarefalse神话Examples:AsatyrishalfmanandhalfgoatinGreekandRomanmythology.在希腊和罗马神话中,森林之神是半人半羊的样子。Thishasbeenwellillu
- 蓝桥杯 算法训练——礼物(二分法)Python
lican3
蓝桥杯蓝桥杯算法二分法石子问题前缀和
这个博客是摆烂小白冲刺蓝桥杯国赛的算法笔记,呜呜因为太过摆烂现在六级、期末和国赛全在一起是真的会栓Q的好吗。。。我每次学习懂一题都会很开心,吃饭都香那种开心(因为太过小白),今天是六一祝大家六一快乐啊!!!代码放在上面记录,欢迎各位指正和讨论!礼物问题描述JiaoShou在爱琳大陆的旅行完毕,即将回家,为了纪念这次旅行,他决定带回一些礼物给好朋友。在走出了怪物森林以后,JiaoShou看到了排成一
- 我们的绿色家园
css
大自然原本是美丽而和谐的。我们曾经拥有清澈的河流,在河流里鱼儿欢快地游动,溪边的水草随风摇曳。森林里绿树成荫,各种鸟儿在枝头歌唱。但是随着工业的发展和人类活动的加剧,环境污染问题日益严重。我们看到河流被污染,垃圾漂浮在水面,散发着恶臭。森林被过度砍伐,许多动植物失去了栖息地。大气污染让天空不再湛蓝。然而,我们有责任改变这种状况。从身边小事做起,垃圾分类就是一个很好的开始。我们可以把可回收物、有害垃
- 《大兴安岭猎人传说》今年最好看的东北鬼怪故事,很优秀
一部电影
《大兴安岭猎人传说》是最新上映于愚人节的网剧,别看是网剧却远超出我的个人预料。该片由民俗故事改编,这点就很吸引人,因为民俗故事口口相传,比那些编造而成的鬼故事更具有了真实性,网大做的电影还不错哦,如果可以我打四星好评。大兴安岭的故事我们经常听老人提起,那里有原始大森林,物产丰富,更流传着精灵怪物的传说。什么红黄白柳灰,出马仙、人参娃娃的故事层出不穷,以大兴安岭为背景的故事真不少。可很多鬼片看到最后
- 共读《绿野仙踪》有感 ——战胜自己就是勇敢的人
倚窗听雨_1ac2
今天我和孩子们一起共读的是《绿野仙踪》——路遇胆小狮。我发现这本书每一章的开头儿,都是对环境的描写。有干燥的堪萨斯州,有美丽的芒奇金人的国度,有通往翡翠城沿途优美的风景,有黑暗的森林......而这一章,重点描述了密林深处可怕的咆哮声。他们一行四人走在堆满黄树叶和枯树枝的黄砖路上。就在这样的情况下,他们遇到了一头大狮子。大狮子挥到了稻草人,扑倒了铁皮人。这危险时刻,托托虽小,却也敢面对强敌。它跑上
- 财富鹅前传 第三节 五张芭蕉叶
林劲_财富鹅农场
新领袖带领族群,向西南方向飞越了巴蕉林,沿着干涸的河道来到了海洋上空。海洋上空浓烟密布,根本看不清海面。天鹅群只能紧跟他们的新领袖,贴近海面飞行。大约飞了2个小时,新领袖激动地鸣叫告诉大家:“我们快到了!”穿越了重重烟雾,天鹅群终于看到了新领袖所说的小岛——那是一座微型小岛,就像一颗珍珠一样藏匿在大海之中。天鹅群紧跟着领袖钻入了一个岩石洞,来到了一个与世隔绝的树林。如领袖所说,在森林中间是一个淡水
- 小故事:森林书生
zero川
1文生是一个生活在森林里的书生,他在那里有一个小树屋,屋子里放满了各种书籍。文生住所这里离乡镇闹市有30多公里远,所以平时很少会去市面上跟别人产生任何交集。文生大多数生活时间都是以书为伴、以野外万物为伴…文生靠采摘蘑菇、野菜野果维持生计,由于天性善良,所以不曾捕猎。森林里的动物也因此跟文生特别交好,经常会来文生住所调皮捣蛋。
- 要把孩子当平凡人
我是真老师
义乌国家森林大多数现代家长都有一种“望子成龙”“望女成凤”的心理,都有一种想让孩子去实现自己未曾实现过的愿望的补偿心理。虽然大家都知道这是不现实的,毕竟每个孩子有他自己的人生使命,但是中国千百年来的传统思维根深蒂固,认为孩子是家长生养的,他的人生也必须听家长的安排。下面这些场景大家一定不陌生:小时候没上过兴趣班,琴棋书画都不知为何物的父母们,有了孩子后,即使紧衣缩食,通常都会尽力给孩子多报几个兴趣
- apache 安装linux windows
墙头上一根草
apacheinuxwindows
linux安装Apache 有两种方式一种是手动安装通过二进制的文件进行安装,另外一种就是通过yum 安装,此中安装方式,需要物理机联网。以下分别介绍两种的安装方式
通过二进制文件安装Apache需要的软件有apr,apr-util,pcre
1,安装 apr 下载地址:htt
- fill_parent、wrap_content和match_parent的区别
Cb123456
match_parentfill_parent
fill_parent、wrap_content和match_parent的区别:
1)fill_parent
设置一个构件的布局为fill_parent将强制性地使构件扩展,以填充布局单元内尽可能多的空间。这跟Windows控件的dockstyle属性大体一致。设置一个顶部布局或控件为fill_parent将强制性让它布满整个屏幕。
2) wrap_conte
- 网页自适应设计
天子之骄
htmlcss响应式设计页面自适应
网页自适应设计
网页对浏览器窗口的自适应支持变得越来越重要了。自适应响应设计更是异常火爆。再加上移动端的崛起,更是如日中天。以前为了适应不同屏幕分布率和浏览器窗口的扩大和缩小,需要设计几套css样式,用js脚本判断窗口大小,选择加载。结构臃肿,加载负担较大。现笔者经过一定时间的学习,有所心得,故分享于此,加强交流,共同进步。同时希望对大家有所
- [sql server] 分组取最大最小常用sql
一炮送你回车库
SQL Server
--分组取最大最小常用sql--测试环境if OBJECT_ID('tb') is not null drop table tb;gocreate table tb( col1 int, col2 int, Fcount int)insert into tbselect 11,20,1 union allselect 11,22,1 union allselect 1
- ImageIO写图片输出到硬盘
3213213333332132
javaimage
package awt;
import java.awt.Color;
import java.awt.Font;
import java.awt.Graphics;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imagei
- 自己的String动态数组
宝剑锋梅花香
java动态数组数组
数组还是好说,学过一两门编程语言的就知道,需要注意的是数组声明时需要把大小给它定下来,比如声明一个字符串类型的数组:String str[]=new String[10]; 但是问题就来了,每次都是大小确定的数组,我需要数组大小不固定随时变化怎么办呢? 动态数组就这样应运而生,龙哥给我们讲的是自己用代码写动态数组,并非用的ArrayList 看看字符
- pinyin4j工具类
darkranger
.net
pinyin4j工具类Java工具类 2010-04-24 00:47:00 阅读69 评论0 字号:大中小
引入pinyin4j-2.5.0.jar包:
pinyin4j是一个功能强悍的汉语拼音工具包,主要是从汉语获取各种格式和需求的拼音,功能强悍,下面看看如何使用pinyin4j。
本人以前用AscII编码提取工具,效果不理想,现在用pinyin4j简单实现了一个。功能还不是很完美,
- StarUML学习笔记----基本概念
aijuans
UML建模
介绍StarUML的基本概念,这些都是有效运用StarUML?所需要的。包括对模型、视图、图、项目、单元、方法、框架、模型块及其差异以及UML轮廓。
模型、视与图(Model, View and Diagram)
&
- Activiti最终总结
avords
Activiti id 工作流
1、流程定义ID:ProcessDefinitionId,当定义一个流程就会产生。
2、流程实例ID:ProcessInstanceId,当开始一个具体的流程时就会产生,也就是不同的流程实例ID可能有相同的流程定义ID。
3、TaskId,每一个userTask都会有一个Id这个是存在于流程实例上的。
4、TaskDefinitionKey和(ActivityImpl activityId
- 从省市区多重级联想到的,react和jquery的差别
bee1314
jqueryUIreact
在我们的前端项目里经常会用到级联的select,比如省市区这样。通常这种级联大多是动态的。比如先加载了省,点击省加载市,点击市加载区。然后数据通常ajax返回。如果没有数据则说明到了叶子节点。 针对这种场景,如果我们使用jquery来实现,要考虑很多的问题,数据部分,以及大量的dom操作。比如这个页面上显示了某个区,这时候我切换省,要把市重新初始化数据,然后区域的部分要从页面
- Eclipse快捷键大全
bijian1013
javaeclipse快捷键
Ctrl+1 快速修复(最经典的快捷键,就不用多说了)Ctrl+D: 删除当前行 Ctrl+Alt+↓ 复制当前行到下一行(复制增加)Ctrl+Alt+↑ 复制当前行到上一行(复制增加)Alt+↓ 当前行和下面一行交互位置(特别实用,可以省去先剪切,再粘贴了)Alt+↑ 当前行和上面一行交互位置(同上)Alt+← 前一个编辑的页面Alt+→ 下一个编辑的页面(当然是针对上面那条来说了)Alt+En
- js 笔记 函数
征客丶
JavaScript
一、函数的使用
1.1、定义函数变量
var vName = funcation(params){
}
1.2、函数的调用
函数变量的调用: vName(params);
函数定义时自发调用:(function(params){})(params);
1.3、函数中变量赋值
var a = 'a';
var ff
- 【Scala四】分析Spark源代码总结的Scala语法二
bit1129
scala
1. Some操作
在下面的代码中,使用了Some操作:if (self.partitioner == Some(partitioner)),那么Some(partitioner)表示什么含义?首先partitioner是方法combineByKey传入的变量,
Some的文档说明:
/** Class `Some[A]` represents existin
- java 匿名内部类
BlueSkator
java匿名内部类
组合优先于继承
Java的匿名类,就是提供了一个快捷方便的手段,令继承关系可以方便地变成组合关系
继承只有一个时候才能用,当你要求子类的实例可以替代父类实例的位置时才可以用继承。
在Java中内部类主要分为成员内部类、局部内部类、匿名内部类、静态内部类。
内部类不是很好理解,但说白了其实也就是一个类中还包含着另外一个类如同一个人是由大脑、肢体、器官等身体结果组成,而内部类相
- 盗版win装在MAC有害发热,苹果的东西不值得买,win应该不用
ljy325
游戏applewindowsXPOS
Mac mini 型号: MC270CH-A RMB:5,688
Apple 对windows的产品支持不好,有以下问题:
1.装完了xp,发现机身很热虽然没有运行任何程序!貌似显卡跑游戏发热一样,按照那样的发热量,那部机子损耗很大,使用寿命受到严重的影响!
2.反观安装了Mac os的展示机,发热量很小,运行了1天温度也没有那么高
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-生成器模式-Builder
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/**
* 生成器模式的意图在于将一个复杂的构建与其表示相分离,使得同样的构建过程可以创建不同的表示(GoF)
* 个人理解:
* 构建一个复杂的对象,对于创建者(Builder)来说,一是要有数据来源(rawData),二是要返回构
- JIRA与SVN插件安装
chenyu19891124
SVNjira
JIRA安装好后提交代码并要显示在JIRA上,这得需要用SVN的插件才能看见开发人员提交的代码。
1.下载svn与jira插件安装包,解压后在安装包(atlassian-jira-subversion-plugin-0.10.1)
2.解压出来的包里下的lib文件夹下的jar拷贝到(C:\Program Files\Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB
- 常用数学思想方法
comsci
工作
对于搞工程和技术的朋友来讲,在工作中常常遇到一些实际问题,而采用常规的思维方式无法很好的解决这些问题,那么这个时候我们就需要用数学语言和数学工具,而使用数学工具的前提却是用数学思想的方法来描述问题。。下面转帖几种常用的数学思想方法,仅供学习和参考
函数思想
把某一数学问题用函数表示出来,并且利用函数探究这个问题的一般规律。这是最基本、最常用的数学方法
- pl/sql集合类型
daizj
oracle集合typepl/sql
--集合类型
/*
单行单列的数据,使用标量变量
单行多列数据,使用记录
单列多行数据,使用集合(。。。)
*集合:类似于数组也就是。pl/sql集合类型包括索引表(pl/sql table)、嵌套表(Nested Table)、变长数组(VARRAY)等
*/
/*
--集合方法
&n
- [Ofbiz]ofbiz初用
dinguangx
电商ofbiz
从github下载最新的ofbiz(截止2015-7-13),从源码进行ofbiz的试用
1. 加载测试库
ofbiz内置derby,通过下面的命令初始化测试库
./ant load-demo (与load-seed有一些区别)
2. 启动内置tomcat
./ant start
或
./startofbiz.sh
或
java -jar ofbiz.jar
&
- 结构体中最后一个元素是长度为0的数组
dcj3sjt126com
cgcc
在Linux源代码中,有很多的结构体最后都定义了一个元素个数为0个的数组,如/usr/include/linux/if_pppox.h中有这样一个结构体: struct pppoe_tag { __u16 tag_type; __u16 tag_len; &n
- Linux cp 实现强行覆盖
dcj3sjt126com
linux
发现在Fedora 10 /ubutun 里面用cp -fr src dest,即使加了-f也是不能强行覆盖的,这时怎么回事的呢?一两个文件还好说,就输几个yes吧,但是要是n多文件怎么办,那还不输死人呢?下面提供三种解决办法。 方法一
我们输入alias命令,看看系统给cp起了一个什么别名。
[root@localhost ~]# aliasalias cp=’cp -i’a
- Memcached(一)、HelloWorld
frank1234
memcached
一、简介
高性能的架构离不开缓存,分布式缓存中的佼佼者当属memcached,它通过客户端将不同的key hash到不同的memcached服务器中,而获取的时候也到相同的服务器中获取,由于不需要做集群同步,也就省去了集群间同步的开销和延迟,所以它相对于ehcache等缓存来说能更好的支持分布式应用,具有更强的横向伸缩能力。
二、客户端
选择一个memcached客户端,我这里用的是memc
- Search in Rotated Sorted Array II
hcx2013
search
Follow up for "Search in Rotated Sorted Array":What if duplicates are allowed?
Would this affect the run-time complexity? How and why?
Write a function to determine if a given ta
- Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
jinnianshilongnian
spring4generic type
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- CentOS安装JDK
liuxingguome
centos
1、行卸载原来的:
[root@localhost opt]# rpm -qa | grep java
tzdata-java-2014g-1.el6.noarch
java-1.7.0-openjdk-1.7.0.65-2.5.1.2.el6_5.x86_64
java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-11.1.13.4.el6.x86_64
[root@localhost
- 二分搜索专题2-在有序二维数组中搜索一个元素
OpenMind
二维数组算法二分搜索
1,设二维数组p的每行每列都按照下标递增的顺序递增。
用数学语言描述如下:p满足
(1),对任意的x1,x2,y,如果x1<x2,则p(x1,y)<p(x2,y);
(2),对任意的x,y1,y2, 如果y1<y2,则p(x,y1)<p(x,y2);
2,问题:
给定满足1的数组p和一个整数k,求是否存在x0,y0使得p(x0,y0)=k?
3,算法分析:
(
- java 随机数 Math与Random
SaraWon
javaMathRandom
今天需要在程序中产生随机数,知道有两种方法可以使用,但是使用Math和Random的区别还不是特别清楚,看到一篇文章是关于的,觉得写的还挺不错的,原文地址是
http://www.oschina.net/question/157182_45274?sort=default&p=1#answers
产生1到10之间的随机数的两种实现方式:
//Math
Math.roun
- oracle创建表空间
tugn
oracle
create temporary tablespace TXSJ_TEMP
tempfile 'E:\Oracle\oradata\TXSJ_TEMP.dbf'
size 32m
autoextend on
next 32m maxsize 2048m
extent m
- 使用Java8实现自己的个性化搜索引擎
yangshangchuan
javasuperword搜索引擎java8全文检索
需要对249本软件著作实现句子级别全文检索,这些著作均为PDF文件,不使用现有的框架如lucene,自己实现的方法如下:
1、从PDF文件中提取文本,这里的重点是如何最大可能地还原文本。提取之后的文本,一个句子一行保存为文本文件。
2、将所有文本文件合并为一个单一的文本文件,这样,每一个句子就有一个唯一行号。
3、对每一行文本进行分词,建立倒排表,倒排表的格式为:词=包含该词的总行数N=行号