L2正则线性回归（岭回归）

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深度学习之线性代数标量如果你从来没有学过线性代数或机器学习，那么你过去的数学经历可能是一次只想一个数字。如果你曾经用钱买个茶叶蛋，或者在付过打车费，那么你已经知道如何做一些基本的事情，比如在数字间相加或相乘。例如，上海的温度现在为13摄氏度。严格来说，我们称仅包含一个数值的叫标量（scalar）。在数学表示法，其中标量变量由普通小写字母表示（例如，x、y和z）。我们用R表示所有（连续）实数标量的空
一、深度学习与线性代数新禾深度学习线性代数深度学习线性代数人工智能
一、深度学习与线性代数在计算机的内存或硬盘中，数据通常是以字符集编码成0和1的形式进行存储的，读取时再以相同字符集进行解码进行显示的。然而在深度学习中，数据在内存或显存中的表示都是以向量的形式表示的。1、字符在计算机中的表示在我们所接触到的手机、电脑、电视所呈现的字符，其原理大概：就是存储在内存、硬盘中的0和1的数字被解码成字符再去映射到屏幕上。目前最常见的编码格式有：ASCII：初代计算机采用的
深度学习——线性代数取个名字真难啊啊深度学习深度学习线性代数
文章目录1.基本数学概念2.线性相关和生成子空间3.范式4.特殊类型的矩阵和向量5.特征分解6.奇异值分解1.基本数学概念标量(scalar):一个标量就是一个单独的数，它不同于线性代数中研究的其他大部分对象(通常是多个数的数组)。我们用斜体表示标量。标量通常被赋予小写的变量名称。当我们介绍标量时，会明确它们是哪种类型的数。比如，在定义实数标量时，我们可能会说“令s∈R表示一条线的斜率”;在定义自
深度学习的应用场景及常用技术 eso1983 深度学习
深度学习作为机器学习的一个重要分支，在众多领域都有广泛的应用，以下是一些主要的应用场景及常用技术。1.应用场景1.计算机视觉图像分类描述：对图像中的内容进行分类，识别出图像中物体所属的类别。例如，在安防领域，通过对监控摄像头拍摄的图像进行分类，判断是否有可疑人员或物品出现；在电商领域，对商品图片进行分类，方便用户搜索和筛选商品。示例：识别图片中的动物是猫还是狗，或者判断一张图片是风景照还是人物照。
测试基础知识测试-东方不败之鸭梨测试基础回归测试用例数据挖掘
什么是回归测试？开发人员把Bug修复好之后，测试人员需要重新验证Bug是否修复好了，同时在新版本中进行测试以检测开发人员在修复代码过程中是否引入新的Bug，此过程就称为回归测试。（1）即使上一轮的Bug被修复了，在下一轮的测试中还可能发现新的Bug，并不是说上一轮的Bug修复好了就不会再出现其他问题了；（2）软件测试并不是测试一轮就完成了，一般情况下，一个软件产品可能需要经过多轮反复测试和验证才能
深入解析：Python中的决策树与随机森林小鹿( ﹡ˆoˆ﹡ ) Python python 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
使用Scikit-learn实现支持向量机分类器清水白石008 python Python题库 scikit-learn 支持向量机 python
使用Scikit-learn实现支持向量机分类器引言支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）是一种强大的监督学习算法，广泛应用于分类和回归任务。SVM的核心思想是通过寻找一个最佳的超平面来分隔不同类别的数据点。本文将详细介绍如何使用Python的Scikit-learn库实现一个支持向量机分类器，包括数据准备、模型训练、评估和可视化等步骤。1.支持向量机的基本原理支持向量机的
深度学习-图像数据标注工具使用（LabelImg和BBox） AI研习图书馆方法教程 LabelImg BBox 图像标注工具
文章与视频资源多平台更新微信公众号|知乎|B站|头条：AI研习图书馆深度学习、大数据、IT编程知识与资源分享，欢迎关注，共同进步~图像数据标注工具的使用教程1.LabelImgLabelImg下载地址：https://github.com/tzutalin/labelImg（下载源码，需要编译）Windows和Linux系统可运行软件：http://tzutalin.github.io/label
GPU架构（1.2）--GPU SoC 中的 CPU 架构小蘑菇二号手把手教你学 GPU SoC 芯片智能电视
目录详细介绍GPUSoC中的CPU架构1.CPU核心概述ARMCortex-A72ARMCortex-A762.多线程处理多核架构多线程支持3.任务调度任务调度器动态调度4.内存管理内存层次结构内存管理技术5.接口和通信总线接口I/O接口6.功耗和热管理功耗优化热管理7.应用实例边缘计算图形处理深度学习结语详细介绍GPUSoC中的CPU架构GPUSoC不仅集成了高性能的GPU，还集成了高性能的CP
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 ChatGPT python 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
【python】在【机器学习】与【数据挖掘】中的应用：从基础到【AI大模型】小李很执着杂乱无章机器学习数据挖掘 python 人工智能语言模型
目录一、Python在数据挖掘中的应用1.1数据预处理数据清洗数据变换数据归一化高级预处理技术1.2特征工程特征选择特征提取特征构造二、Python在机器学习中的应用2.1监督学习分类回归2.2非监督学习聚类降维三、Python在深度学习中的应用3.1深度学习框架TensorFlowPyTorch四、Python在AI大模型中的应用4.1大模型简介4.2GPT-4o实例五、实例验证5.1数据集介绍
Python软体中使用Scikit-learn库训练简单线性回归模型清水白石008 Python题库 python python scikit-learn 线性回归
Python软体中使用Scikit-learn库训练简单线性回归模型1.引言作为数据科学家和机器学习从业者,我们经常需要处理各种类型的数据,并从中提取有价值的信息。其中,线性回归是最基础也是最常用的机器学习算法之一。它可以帮助我们预测连续型目标变量,在很多实际应用场景中都有广泛应用,比如房价预测、销量预测等。在本文中,我将使用Python的Scikit-learn库,介绍如何训练一个简单的线性回归
自定义数据集使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测，对预测结果计算精确度和召回率及F1分数 qwe352633 python
importtorchimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnfromsklearn.metricsimportaccuracy_score,precision_score,recall_score,f1_scoredata=[[-0.5,7.7],[1.8,98.5],[0.9,57.8],[0.4,39.2],[-1.4,-15.7],[-1.4,-37.3],[-1
MixRec: Heterogeneous Graph Collaborative Filtering UnknownBody Recommendation 人工智能
本文是深度学习相关文章，针对《MixRec:HeterogeneousGraphCollaborativeFiltering》的翻译。MixRec：异构图协同过滤摘要1引言2前言3方法4评估5相关工作6结论摘要对于现代推荐系统来说，使用低维潜在表示来嵌入用户和基于他们观察到的交互的项目已经变得司空见惯。然而，许多现有的推荐模型主要是为粗粒度和同质交互而设计的，这限制了它们在两个关键维度上的有效性。
SARIMA介绍能源革命技术能源算法能源
SARIMA模型，即季节性自回归积分移动平均模型（SeasonalAutoregressiveIntegratedMovingAverageModel），是一种用于处理和预测具有明显季节性变化的时间序列数据的统计模型。它是ARIMA模型的一种扩展，通过引入额外的参数来捕捉时间序列中的季节性模式。SARIMA模型的基本结构SARIMA模型的基本结构包括以下几个关键组成部分：p：非季节自回归项的阶数，
自定义数据集使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测，对预测结果计算精确度和召回率及F1分数〖是♂我〗 python
代码：importtorchimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnfromsklearn.metricsimportaccuracy_score,precision_score,recall_score,f1_score#定义数据：x_data是特征，y_data是标签（目标值）data=[[-0.5,7.7],[1.8,98.5],[0.9,57.8],[0.4,39
自定义数据集使用tensorflow框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测知识鱼丸 machine learning 人工智能
在TensorFlow中实现逻辑回归、保存模型并加载模型进行预测的过程可以分为以下几个步骤：准备数据：创建或加载你的自定义数据集。构建逻辑回归模型。训练模型。保存模型。加载模型。使用加载的模型进行预测。importtensorflowastfimportnumpyasnp#1.准备数据#示例：生成一些随机数据np.random.seed(0)X_train=np.random.rand(100,3
使用PaddlePaddle实现逻辑回归：从训练到模型保存与加载 Luzem0319 paddlepaddle 逻辑回归人工智能
1.引入必要的库首先，需要引入必要的库。PaddlePaddle用于构建和训练模型，pandas和numpy用于数据处理，matplotlib用于结果的可视化。importpaddleimportpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt2.加载自定义数据集假设有一个CSV文件custom_dataset.csv，其中包含特征（自变量
深度学习论文: Cultivated Land Extraction from High-Resolution Remote Sensing Image mingo_敏 Paper Reading Deep Learning Instance Segmentation python 人工智能机器学习
深度学习论文:CultivatedLandExtractionfromHigh-ResolutionRemoteSensingImageTheWinningSolutiontotheiFLYTEKChallenge2021CultivatedLandExtractionfromHigh-ResolutionRemoteSensingImagePDF:https://arxiv.org/pdf/22
大模型开发流程及项目实战辣椒种子机器学习人工智能
一、大模型开发整理流程1.1、什么是大模型开发我们将开发以大语言模型为功能核心、通过大语言模型的强大理解能力和生成能力、结合特殊的数据或业务逻辑来提供独特功能的应用称为大模型开发。开发大模型相关应用，其技术核心点虽然在大语言模型上，但一般通过调用API或开源模型来实现核心的理解与生成，通过PromptEnginnering来实现大语言模型的控制，因此，虽然大模型是深度学习领域的集大成之作，大模型开
Meta首席科学家Yann LeCun预言：5年内AI架构将颠覆，当前大模型的4大核心缺陷机器小乙人工智能
✨引言：一场颠覆AI行业的预言在2025冬季达沃斯“技术辩论”现场，Meta首席AI科学家、图灵奖得主杨立昆（YannLeCun）抛出一个震撼观点：“当前的大语言模型（LLM）范式将在3-5年内被淘汰。”这位深度学习先驱的论断，不仅直指ChatGPT等明星产品的技术天花板，更揭示了下一代AI进化的核心路径——构建理解物理世界的“世界模型”（WorldModel）。作为Meta人工智能实验室负责人，
【小白学AI系列】NLP 核心知识点（五）Transformer介绍 Blankspace空白人工智能自然语言处理 transformer
TransformerTransformer是一种基于自注意力机制（Self-AttentionMechanism）的深度学习模型，首次由Vaswani等人于2017年在论文《AttentionisAllYouNeed》中提出。与RNN和LSTM不同，Transformer不需要依靠序列顺序进行递归，而是通过全局注意力机制一次性处理整个输入序列，从而具备了更高的计算效率和更强的并行化能力。Tran
对线性回归的补充——正规方程法梦醒沉醉数学基础线性回归机器学习
目录1.引言2.单变量线性回归的解析解3.多变量线性回归的解析解参考1.引言在单变量线性回归和多变量线性回归中，参数的更新都使用了梯度下降算法进行迭代，但是线性回归的参数最优值可以直接得到解析解。2.单变量线性回归的解析解模型：f(x)=wx+b\Largef(x)=wx+bf(x)=wx+b 优化目标：(w∗,b∗)=arg min⁡w∗,b∗∑i=1m[yi−f(xi)]2=arg
Day31-【AI思考】-深度学习方法论全解析——科学提升学习效率的终极指南一个一定要撑住的学习者 #AI深度思考学习方法人工智能
文章目录深度学习方法论全解析——科学提升学习效率的终极指南**一、影子跟读法（Shadowing）——听力突破核武器****二、番茄工作法（Pomodoro）——时间管理手术刀****三、费曼技巧（FeynmanTechnique）——知识内化加速器****四、康奈尔笔记（CornellNotes）——信息处理引擎**效能倍增组合技常见问题解决方案深度学习方法论全解析——科学提升学习效率的终极指南
图像超分，提高图像分辨率的方法和工具风暴之零 python 图像处理深度学习
图像超分是一种图像处理技术，旨在提高图像的分辨率，使其具有更高的清晰度和细节。这一技术通常用于图像重建、图像恢复、图像增强等领域，可以帮助我们更好地理解和利用图像信息。图像超分技术可以通过多种方法实现，包括插值算法、深度学习等。其中，深度学习的方法在近年来得到了广泛的关注和应用。基于深度学习的图像超分技术，可以利用深度神经网络学习图像的高频部分，从而提高了图像的分辨率和清晰度。总结：传统方法效果不
【机器学习】自定义数据集使用paddlepaddle框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测加德霍克机器学习 paddlepaddle 逻辑回归 python 作业
一、使用paddlepaddle框架实现逻辑回归1.数据部分：首先自定义了一个简单的数据集，特征X是100个随机样本，每个样本一个特征，目标值y基于线性关系并添加了噪声。将numpy数转换为Paddlepaddle张量，方便后续在模型中使用。2.模型定义部分：方案1：使用nn.Sequential组网代码解释①数据生成与转换：生成自定义的特征矩阵X和目标值向量y，并添加高斯噪声模拟真实数据。使用p
深度学习-笔记1 深度学习神经网络
刚开始接触深度学习相关内容，在这儿做一个笔记：网址：https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleNLPpaddle-nlp是一个自然语言处理NLP方面的工具包(代码库)ERNIEERNIE是百度基于BERT改进的预训练大模型，结合了Transformer架构和知识增强机制。整体上可以分为预训练模型层和任务适配层，预训练模型层负责学习通用的语言知识和语义表示，任务适配层
深度学习之核函数 fpcc AI及算法 ai
深度学习之核函数在机器学习中，常看到多项式核函数、高斯核函数，那什么叫核函数（KernelFunction，或者KernelTrick）呢？它有什么用呢。支持向量机通过某非线性变换φ(x)，将输入空间映射到高维特征空间。特征空间的维数可能非常高。如果支持向量机的求解只用到内积运算，而在低维输入空间又存在某个函数K(x,x′)，它恰好等于在高维空间中这个内积，即K(x,x′)=。那么支持向量机就不用
深度学习模型在汽车自动驾驶领域的应用 eso1983 深度学习汽车自动驾驶
汽车自动驾驶是一个高度复杂的系统，深度学习和计算技术在其中扮演核心角色。今天简单介绍一下自动驾驶领域常用的深度学习模型及其计算原理的解析。1.深度学习模型分类及应用场景1.1视觉感知模型CNN（卷积神经网络）应用：图像分类、物体检测（车辆、行人、交通标志）、语义分割（道路、车道线）。典型模型：YOLO：实时目标检测，低延迟特性适合自动驾驶。MaskR-CNN：结合检测与像素级分割，用于精确场景理解
跨平台物联网漏洞挖掘算法评估框架设计与实现申报书上 XLYcmy 漏洞挖掘网络安全漏洞挖掘物联网项目申报跨架构静态分析固件
本研究的研究目的主要有以下两个：1、基于此领域的相关方法，通过实验找出各个架构的最优方法2、通过设计实验，比较跨架构解决方案和各架构最优方法组合解决方案在函数识别、漏洞挖掘上的优劣性一、项目技术路线（1）构建统一规范全面的多架构物联网设备二进制程序数据集（2）针对跨架构下的二进制程序，利用逆向工具提取为图、抽象语法树等中间语言，对于不同中间语言，选择合适的深度学习方法提取出中间语言数据结构的特征，
TOMCAT在POST方法提交参数丢失问题 357029540 java tomcat jsp
摘自http://my.oschina.net/luckyi/blog/213209 昨天在解决一个BUG时发现一个奇怪的问题，一个AJAX提交数据在之前都是木有问题的，突然提交出错影响其他处理流程。检查时发现页面处理数据较多，起初以为是提交顺序不正确修改后发现不是由此问题引起。于是删除掉一部分数据进行提交，较少数据能够提交成功。恢复较多数据后跟踪提交FORM DATA ，发现数
在MyEclipse中增加JSP模板删除-2008-08-18 ljy325 jsp xml MyEclipse
在D:\Program Files\MyEclipse 6.0\myeclipse\eclipse\plugins\com.genuitec.eclipse.wizards_6.0.1.zmyeclipse601200710\templates\jsp 目录下找到Jsp.vtl，复制一份，重命名为jsp2.vtl,然后把里面的内容修改为自己想要的格式，保存。然后在 D:\Progr
JavaScript常用验证脚本总结 eksliang JavaScript javaScript表单验证
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2098985 下面这些验证脚本，是我在这几年开发中的总结，今天把他放出来，也算是一种分享吧，现在在我的项目中也在用！包括日期验证、比较，非空验证、身份证验证、数值验证、Email验证、电话验证等等...! &nb
微软BI（4） 18289753290 微软BI SSIS
1） Q:查看ssis里面某个控件输出的结果： A MessageBox.Show(Dts.Variables["v_lastTimestamp"].Value.ToString()); 这是我们在包里面定义的变量 2):在关联目的端表的时候如果是一对多的关系，一定要选择唯一的那个键作为关联字段。 3) Q：ssis里面如果将多个数据源的数据插入目的端一
定时对大数据量的表进行分表对数据备份酷的飞上天空大数据量
工作中遇到数据库中一个表的数据量比较大，属于日志表。正常情况下是不会有查询操作的，但如果不进行分表数据太多，执行一条简单sql语句要等好几分钟。。分表工具：linux的shell + mysql自身提供的管理命令原理：使用一个和原表数据结构一样的表，替换原表。 linux shell内容如下： =======================开始
本质的描述与因材施教永夜-极光感想随笔
不管碰到什么事,我都下意识的想去探索本质,找寻一个最形象的描述方式。我坚信,世界上对一件事物的描述和解释,肯定有一种最形象,最贴近本质,最容易让人理解 &
很迷茫。。。随便小屋随笔
小弟我今年研一，也是从事的咱们现在最流行的专业（计算机）。本科三流学校，为了能有个更好的跳板，进入了考研大军，非常有幸能进入研究生的行业（具体学校就不说了，怕把学校的名誉给损了）。先说一下自身的条件，本科专业软件工程。主要学习就是软件开发，几乎和计算机没有什么区别。因为学校本身三流，也就是让老师带着学生学点东西，然后让学生毕业就行了。对专业性的东西了解的非常浅。就那学的语言来说
23种设计模式的意图和适用范围 aijuans 设计模式
Factory Method 意图定义一个用于创建对象的接口，让子类决定实例化哪一个类。Factory Method 使一个类的实例化延迟到其子类。　　适用性当一个类不知道它所必须创建的对象的类的时候。　　当一个类希望由它的子类来指定它所创建的对象的时候。　　当类将创建对象的职责委托给多个帮助子类中的某一个，并且你希望将哪一个帮助子类是代理者这一信息局部化的时候。 Abstr
Java中的synchronized和volatile aoyouzi java volatile synchronized
说到Java的线程同步问题肯定要说到两个关键字synchronized和volatile。说到这两个关键字，又要说道JVM的内存模型。JVM里内存分为main memory和working memory。 Main memory是所有线程共享的，working memory则是线程的工作内存，它保存有部分main memory变量的拷贝，对这些变量的更新直接发生在working memo
js数组的操作和this关键字百合不是茶 js 数组操作 this关键字
js数组的操作; 一:数组的创建: 1、数组的创建 var array = new Array();　//创建一个数组 var array = new Array([size]);　//创建一个数组并指定长度，注意不是上限，是长度 var arrayObj = new Array([element0[, element1[, ...[, elementN]]]
别人的阿里面试感悟 bijian1013 面试分享工作感悟阿里面试
原文如下：http://greemranqq.iteye.com/blog/2007170 一直做企业系统，虽然也自己一直学习技术，但是感觉还是有所欠缺，准备花几个月的时间，把互联网的东西，以及一些基础更加的深入透析，结果这次比较意外，有点突然，下面分享一下感受吧！ &nb
淘宝的测试框架Itest Bill_chen spring maven 框架单元测试 JUnit
Itest测试框架是TaoBao测试部门开发的一套单元测试框架，以Junit4为核心，集合DbUnit、Unitils等主流测试框架，应该算是比较好用的了。近期项目中用了下，有关itest的具体使用如下： 1.在Maven中引入itest框架： <dependency> <groupId>com.taobao.test</groupId&g
【Java多线程二】多路条件解决生产者消费者问题 bit1129 java多线程
package com.tom; import java.util.LinkedList; import java.util.Queue; import java.util.concurrent.ThreadLocalRandom; import java.util.concurrent.locks.Condition; import java.util.concurrent.loc
汉字转拼音pinyin4j 白糖_ pinyin4j
以前在项目中遇到汉字转拼音的情况，于是在网上找到了pinyin4j这个工具包，非常有用，别的不说了，直接下代码： import java.util.HashSet; import java.util.Set; import net.sourceforge.pinyin4j.PinyinHelper; import net.sourceforge.pinyin
org.hibernate.TransactionException: JDBC begin failed解决方案 bozch ssh 数据库异常 DBCP
org.hibernate.TransactionException: JDBC begin failed: at org.hibernate.transaction.JDBCTransaction.begin(JDBCTransaction.java:68) at org.hibernate.impl.SessionImp
java-并查集（Disjoint-set）-将多个集合合并成没有交集的集合 bylijinnan java
import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; import java.util.HashMap; import java.util.HashSet; import java.util.Iterator; import java.util.List; import java.util.Map; import java.ut
Java PrintWriter打印乱码 chenbowen00 java
一个小程序读写文件，发现PrintWriter输出后文件存在乱码，解决办法主要统一输入输出流编码格式。读文件： BufferedReader 从字符输入流中读取文本，缓冲各个字符，从而提供字符、数组和行的高效读取。可以指定缓冲区的大小，或者可使用默认的大小。大多数情况下，默认值就足够大了。通常，Reader 所作的每个读取请求都会导致对基础字符或字节流进行相应的读取请求。因
[天气与气候]极端气候环境 comsci 环境
如果空间环境出现异变...外星文明并未出现,而只是用某种气象武器对地球的气候系统进行攻击,并挑唆地球国家间的战争,经过一段时间的准备...最大限度的削弱地球文明的整体力量,然后再进行入侵...... 那么地球上的国家应该做什么样的防备工作呢? &n
oracle order by与union一起使用的用法 daizj UNION oracle order by
当使用union操作时，排序语句必须放在最后面才正确，如下：只能在union的最后一个子查询中使用order by，而这个order by是针对整个unioning后的结果集的。So：如果unoin的几个子查询列名不同，如 Sql代码 select supplier_id, supplier_name from suppliers UNI
zeus持久层读写分离单元测试 deng520159 单元测试
本文是zeus读写分离单元测试,距离分库分表,只有一步了.上代码: 1.ZeusMasterSlaveTest.java package com.dengliang.zeus.webdemo.test; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import org.junit.Assert; import org.j
Yii 截取字符串(UTF-8) 使用组件 dcj3sjt126com yii
1.将Helper.php放进protected\components文件夹下。 2.调用方法： Helper::truncate_utf8_string($content,20,false); //不显示省略号 Helper::truncate_utf8_string($content,20); //显示省略号 &n
安装memcache及php扩展 dcj3sjt126com PHP
安装memcache tar zxvf memcache-2.2.5.tgz cd memcache-2.2.5/ /usr/local/php/bin/phpize (?) ./configure --with-php-confi
JsonObject 处理日期 feifeilinlin521 java json JsonOjbect JsonArray JSONException
写这边文章的初衷就是遇到了json在转换日期格式出现了异常 net.sf.json.JSONException: java.lang.reflect.InvocationTargetException 原因是当你用Map接收数据库返回了java.sql.Date 日期的数据进行json转换出的问题话不多说直接上代码 &n
Ehcache（06）——监听器 234390216 监听器 listener ehcache
监听器 Ehcache中监听器有两种，监听CacheManager的CacheManagerEventListener和监听Cache的CacheEventListener。在Ehcache中，Listener是通过对应的监听器工厂来生产和发生作用的。下面我们将来介绍一下这两种类型的监听器。
activiti 自带设计器中chrome 34版本不能打开bug的解决 jackyrong Activiti
在acitivti modeler中，如果是chrome 34，则不能打开该设计器，其他浏览器可以，经证实为bug，参考 http://forums.activiti.org/content/activiti-modeler-doesnt-work-chrome-v34 修改为，找到 oryx.debug.js 在最头部增加 if (!Document.
微信收货地址共享接口-终极解决 laotu5i0 微信开发
最近要接入微信的收货地址共享接口，总是不成功，折腾了好几天，实在没办法网上搜到的帖子也是骂声一片。我把我碰到并解决问题的过程分享出来，希望能给微信的接口文档起到一个辅助作用，让后面进来的开发者能快速的接入，而不需要像我们一样苦逼的浪费好几天，甚至一周的青春。各种羞辱、谩骂的话就不说了，本人还算文明。如果你能搜到本贴，说明你已经碰到了各种 ed
关于人才 netkiller.github.com 工作面试招聘 netkiller 人才
关于人才每个月我都会接到许多猎头的电话，有些猎头比较专业，但绝大多数在我看来与猎头二字还是有很大差距的。与猎头接触多了，自然也了解了他们的工作，包括操作手法，总体上国内的猎头行业还处在初级阶段。总结就是“盲目推荐，以量取胜”。目前现状许多从事人力资源工作的人，根本不懂得怎么找人才。处在人才找不到企业，企业找不到人才的尴尬处境。企业招聘，通常是需要用人的部门提出招聘条件，由人
搭建 CentOS 6 服务器 - 目录 rensanning centos
(1) 安装CentOS ISO（desktop/minimal）、Cloud（AWS/阿里云）、Virtualization（VMWare、VirtualBox）详细内容 (2) Linux常用命令 cd、ls、rm、chmod...... 详细内容 (3) 初始环境设置用户管理、网络设置、安全设置...... 详细内容 (4) 常驻服务Daemon
【求助】mongoDB无法更新主键 toknowme mongodb
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很多社交网站都使用无限滚动的翻页技术来提高用户体验，当你页面滑到列表底部时候无需点击就自动加载更多的内容。下面为你推荐 10 个 jQuery 的无限滚动的插件： 1. jQuery ScrollPagination jQuery ScrollPagination plugin 是一个 jQuery 实现的支持无限滚动加载数据的插件。 2. jQuery Screw S

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