- 【机器学习与数据挖掘实战 | 医疗】案例18:基于Apriori算法的中医证型关联规则分析
Francek Chen
机器学习与数据挖掘实战机器学习数据挖掘Aprioripython关联规则人工智能
【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈机器学习与数据挖掘实战⌋⌋⌋机器学习是人工智能的一个分支,专注于让计算机系统通过数据学习和改进。它利用统计和计算方法,使模型能够从数据中自动提取特征并做出预测或决策。数据挖掘则是从大型数据集中发现模式、关联和异常的过程,旨在提取有价值的信息和知识。机器学习为数据挖掘提供了强大的分析工具,而数据挖掘则是机器学习应用的重要领域,两者相辅相成,共同推动
- Python web框架FastAPI——一个比Flask和Tornada更高性能的API 框架
Python进阶者
中间件pythonwebhttpdocker
点击上方“Python爬虫与数据挖掘”,进行关注回复“书籍”即可获赠Python从入门到进阶共10本电子书今日鸡汤借问酒家何处有,牧童遥指杏花村。0前言前几天给大家分别分享了(入门篇)简析Pythonweb框架FastAPI——一个比Flask和Tornada更高性能的API框架和(进阶篇)Pythonweb框架FastAPI——一个比Flask和Tornada更高性能的API框架。今天欢迎大家来
- 【Python报错】成功解决error: subprocess-exited-with-error:安装lxml模块不再报错
云天徽上
python运行报错解决记录python开发语言lxml
博主简介:曾任某智慧城市类企业算法总监,目前在美国市场的物流公司从事高级算法工程师一职,深耕人工智能领域,精通python数据挖掘、可视化、机器学习等,发表过AI相关的专利并多次在AI类比赛中获奖。CSDN人工智能领域的优质创作者,提供AI相关的技术咨询、项目开发和个性化解决方案等服务,如有需要请站内私信或者联系任意文章底部的的VX名片(ID:xf982831907)博主粉丝群介绍:①群内初中生、
- 揭秘互联网大数据求职面试:从Zookeeper到数据挖掘
小葛呀
大数据面试宝典互联网大数据ZookeeperYarnRedisKafkaHDFS
场景:互联网大数据求职者面试角色介绍:面试官老黑:严肃而专业,技术深入,擅长引导候选人展示自己。程序员小白:搞笑且略显紧张,对基础问题能应付自如,但面对复杂问题时经常词穷。第一轮提问:老黑:"小白,你对Zookeeper的理解是什么?它在分布式系统中扮演什么角色?"小白:"Zookeeper...是个协调者,负责管理配置和同步数据...就像一个团队的协调员,确保每个节点都知道该做什么。"老黑:"没
- 在大数据求职面试中如何回答分布式协调与数据挖掘问题
在大数据求职面试中如何回答分布式协调与数据挖掘问题场景:小白的大数据求职面试小白是一名初出茅庐的程序员,今天他来到一家知名互联网公司的面试现场,面试官是经验丰富的老黑。以下是他们之间的对话:第一轮提问:分布式与数据采集老黑:小白,你对Zookeeper有了解吗?小白:当然,Zookeeper是一个分布式协调服务,主要用于分布式应用程序中的同步服务、命名服务和配置管理。老黑:不错,你能说说Flume
- 另类数据挖掘:如何用网络搜索数据预测上市公司业绩?
量化价值投资入门到精通
数据挖掘人工智能ai
另类数据挖掘:如何用网络搜索数据预测上市公司业绩?关键词:另类数据、网络搜索数据、业绩预测、文本挖掘、机器学习、量化投资、自然语言处理摘要:本文探讨了如何利用网络搜索数据这一另类数据源来预测上市公司业绩。我们将从理论基础出发,详细分析搜索数据与公司业绩之间的关联机制,介绍完整的数据采集、处理和分析流程,并通过实际案例展示如何构建预测模型。文章还将讨论该方法的局限性、实际应用场景以及未来发展方向,为
- 解锁数据宝藏:数据挖掘之数据预处理全解析
奔跑吧邓邓子
必备核心技能数据挖掘数据预处理机器学习
目录一、引言:数据预处理——数据挖掘的基石二、数据预处理的重要性2.1现实数据的问题剖析2.2数据预处理的关键作用三、数据预处理的核心方法3.1数据清洗3.1.1缺失值处理3.1.2离群点处理3.1.3噪声处理3.2数据集成3.2.1实体识别3.2.2冗余处理3.2.3数据值冲突处理3.3数据变换3.3.1平滑处理3.3.2聚合操作3.3.3离散化3.3.4归一化四、数据预处理的实践流程4.1数据
- 数据挖掘助力AI人工智能提升竞争力
AI大模型应用工坊
人工智能数据挖掘ai
数据挖掘助力AI人工智能提升竞争力关键词:数据挖掘、AI人工智能、竞争力提升、数据处理、算法应用摘要:本文深入探讨了数据挖掘如何助力AI人工智能提升竞争力。首先介绍了数据挖掘与AI的背景知识,包括目的、预期读者、文档结构和相关术语。接着阐述了数据挖掘和AI的核心概念及联系,详细讲解了核心算法原理和具体操作步骤,并辅以Python代码。随后分析了相关的数学模型和公式,通过具体例子加深理解。在项目实战
- NLPIR智能语义:大数据精准挖掘是信息化发展趋势
weixin_33778544
大数据数据库人工智能
随着信息技术的高速发展、数据库管理系统的广泛应用,人们积累的数据量急剧增长,大量的信息给人们带来方便的同时,也带来了诸如:信息过量难以消化,信息真假难以辨识,信息安全难以保证,信息形式不一致难以统一处理等问题。如何从海量的数据中提取有用的知识成为当务之急。数据挖掘就是为顺应这种需要应运而生发展起来的数据处理技术。数据挖掘就是对观测到的数据集进行分析,目的是发现未知的关系和以数据拥有者可以理解并对其
- KNN算法数字识别实战:训练集、测试集与代码实现
Aurora曙光
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:KNN算法,作为一种经典的监督学习方法,特别适用于分类和回归问题,在模式识别和数据挖掘中应用广泛。本文通过构建数字识别任务的训练集和测试集,并提供完整的代码实现,向读者展示如何使用KNN算法进行数字识别。文章详细解释了K值选择、数据预处理、距离计算、最近邻选择、类别决定以及模型评估等关键步骤,并强调了KNN在大数据集中的效率问题。1.KNN算法概述与在数字识别
- 解锁决策树:数据挖掘的智慧引擎
目录一、决策树:数据挖掘的基石二、决策树原理剖析2.1决策树的基本结构2.2决策树的构建流程2.2.1特征选择2.2.2数据集划分2.2.3递归构建三、决策树的实践应用3.1数据准备3.2模型构建与训练3.3模型评估四、决策树的优化策略4.1剪枝策略4.1.1预剪枝4.1.2后剪枝4.2集成学习五、案例分析5.1医疗诊断案例5.2金融风险评估案例六、总结与展望一、决策树:数据挖掘的基石在当今数字化
- Python爬虫实战:研究concurrent.futures相关技术
ylfhpy
爬虫项目实战python爬虫开发语言phpmr
一、引言1.1研究背景与意义随着互联网的迅速发展,网络上的信息量呈爆炸式增长。网络爬虫作为一种自动获取网页内容的技术,在搜索引擎、数据挖掘、舆情分析等领域有着广泛的应用。然而,面对海量的网页资源,传统的单线程爬虫效率低下,无法满足实际需求。因此,开发高效的并发爬虫系统具有重要的现实意义。1.2国内外研究现状国外在网络爬虫领域的研究起步较早,技术相对成熟。例如,Google的爬虫系统能够在短时间内抓
- Python爬虫实战:研究threading相关技术
ylfhpy
爬虫项目实战python爬虫开发语言htmlscrapy
1.引言1.1研究背景与意义随着互联网的快速发展,网页数据量呈爆炸式增长。网络爬虫作为一种自动获取网页内容的工具,在搜索引擎优化、数据挖掘、舆情分析等领域具有广泛应用。传统的单线程爬虫在面对大规模数据采集任务时效率低下,无法充分利用多核CPU资源。多线程技术可以显著提高爬虫的并发处理能力,加快数据采集速度。1.2国内外研究现状国外在网络爬虫领域起步较早,Google、Bing等搜索引擎公司拥有大规
- 如何运用 AI 工具运营海外社媒账号
引量AI
人工智能大数据海外社媒tiktok矩阵矩阵
在全球化与数字化深度融合的当下,海外社交媒体成为企业拓展国际市场、塑造品牌形象的关键平台。借助AI工具能显著提升海外社媒账号运营效率与效果,特别是在构建和运营TikTok矩阵等方面,AI的赋能作用不容小觑。下面我们就来详细探讨如何应用AI工具运营海外社媒账号。一、借助AI进行精准市场分析与账号定位剖析海外市场需求AI工具凭借强大的数据挖掘和分析能力,可深入剖析海外不同地区、不同文化背景下用户的兴趣
- 微博商业数据挖掘方法
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程序员杂志-大数据技术深度实践
本文主要介绍微博商业数据挖掘的体系及方法,但并不注重模型和算法这些细节,而是阐述数据如何贴近、支持和引导业务,如何建立合理的评价体系,以及如何围绕这两点建设数据挖掘架构。业务及产品微博广告生态的复杂程度在业界数一数二。由于微博本身的开放性,微博广告客户天生就有如下多样性:类型电商类型:投放方式大多比较传统,投放目标主要是注册或购买;App类型:投放目标主要是App下载或者用户唤醒;O2O:投放目标
- 【数据挖掘】期末复习模拟题(暨考试题)
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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
- Turkey HSD检验法/W法
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sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录视频)https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share医药统计项目联系QQ:231469242python2.7#-*-cod
- python中Scikit-learn模块介绍
不会仰游的河马君
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Scikit-learn是Python中一个开源的机器学习库,它提供了简单高效的工具,用于数据挖掘和数据分析。该库包含了各种分类、回归、聚类算法,以及数据预处理、模型选择、模型评估等功能。Scikit-learn的特点是接口统一、使用简单、运行高效,并且有一个活跃的社区不断维护和更新。它广泛应用于数据科学、机器学习、人工智能等领域。应用和发展趋势Scikit-learn在机器学习和数据科学领域的应
- Python爬虫实战:模拟登录微博 – 通过POST请求获取Cookie
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目python爬虫开发语言seleniumbeautifulsoup
1.引言在现代的互联网应用中,爬虫技术作为数据收集的重要手段,广泛应用于社交媒体、电商平台、新闻网站等各种领域。社交媒体平台,特别是微博,作为中国最受欢迎的社交网站之一,聚集了海量的用户数据和内容。通过爬取微博数据,开发者可以获取到大量的用户信息、热门话题、微博动态等数据,对分析社交趋势、舆情监测、数据挖掘等具有重要意义。在这篇博客中,我们将通过模拟登录微博的方式,爬取需要登录后才能访问的微博数据
- 数据挖掘与机器学习 期末复习整理
无敌摸鱼高手
数据挖掘与机器学习数据挖掘机器学习人工智能期末复习知识总结
1.分类:–有类别标记信息,因此是一种监督学习–根据训练样本获得分类器,然后把每个数据归结到某个已知的类,进而也可以预测未来数据的归类。2.聚类:–无类别标记,因此是一种无监督学习–无类别标记样本,根据信息相似度原则进行聚类,通过聚类,人们能够识别密集的和稀疏的区域,因而发现全局的分布模式,以及数据属性之间的关系3.聚类方法:划分方法-(分割类型)K-均值K-Means顺序领导者方法基于模型的方法
- 简历模板1——王明 | 高级数据挖掘工程师 | 5年经验
XiaoQiong.Zhang
数据挖掘人工智能
王明|高级数据挖掘工程师|5年经验(+86)189-xxxx-xxxx|
[email protected]|深圳市GitHub|LinkedIn工作经历科技前沿集团|高级数据挖掘工程师2021.06-至今核心贡献:主导建立公司AI中台,整合10+业务线数据资源,支撑日均5亿+数据处理研发自适应特征工程框架,特征生成效率提升3倍,减少人工特征工程工作量70%设计模型健康监测系统,关键业务模型异常响
- 线性代数导引:附录:行列式几何解释
AGI大模型与大数据研究院
AI大模型应用开发实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍线性代数是数学中的一个重要分支,它研究的是向量空间和线性变换。在计算机科学中,线性代数被广泛应用于图形学、机器学习、数据挖掘等领域。行列式是线性代数中的一个重要概念,它可以用来求解线性方程组的解、计算矩阵的逆、判断矩阵是否可逆等问题。本文将介绍行列式的几何解释,帮助读者更好地理解行列式的概念和应用。2.核心概念与联系2.1向量的叉积向量的叉积是指两个向量的乘积得到的另一个向量。设向量$
- 爬虫技术:数据挖掘的深度探索与实践应用
代码老y
爬虫数据挖掘人工智能python
一、爬虫技术的深度应用爬虫技术的应用范围非常广泛,从简单的网页数据抓取到复杂的多源数据整合,爬虫技术都能发挥重要作用。以下是一些常见的深度应用场景:(一)多源数据整合在许多情况下,单一数据源往往无法满足我们的需求。例如,在进行市场研究时,可能需要从多个电商平台、社交媒体平台和新闻网站获取数据。爬虫技术可以同时从多个数据源抓取数据,并将这些数据进行整合和分析,从而提供更全面的市场洞察。(二)数据实时
- mysql查询每种产品的销售总额_MDX示例:统计各产品每个季度的销售排名
爱喝冰红茶
ITPUB数据仓库与数据挖掘论坛用户Damon__Li问:统计各种产品在本年每个季度的销售排名,(现在有日期、产品维度和销售额度量)大体显示如下Q1Q2Q3Q4销售额排名销售额排名销售额排名销售额排名产品130002200035000140ITPUB数据仓库与数据挖掘论坛用户Damon__Li问:统计各种产品在本年每个季度的销售排名,(现在有日期、产品维度和销售额度量)大体显示如下Q1Q2Q3Q4
- AI人工智能领域的智能社交影响力分析
AI算力网络与通信
人工智能ai
AI人工智能领域的智能社交影响力分析关键词:智能社交影响力分析、AI算法、社交网络、用户行为建模、影响力传播、数据挖掘、社交平台摘要:本文从社交网络的“意见领袖”现象出发,结合AI技术揭秘智能社交影响力分析的核心逻辑。通过生活类比、技术原理解析、代码实战和应用场景说明,系统讲解如何用AI识别社交网络中的关键节点、预测信息传播路径,并探讨其在营销、舆情、内容推荐等领域的价值。无论你是想精准投放广告的
- 基于大数据的数据挖掘、数据中台、数据安全架构设计方案:核心技术与架构、大数据平台与数据管理、建模平台与数据治理、应用案例与优势
公众号:优享智库
数字化转型数据治理主数据数据仓库大数据数据挖掘架构
本文介绍了基于大数据的数据挖掘、数据中台、数据安全架构设计方案,涵盖了从技术架构到功能应用的全方位内容。核心技术与架构IT环境融合:构建了包含网关、云端、终端、物联网、反病毒技术、PC、核心层、物理机、IOT终端、基于操作系统的文件识别、反黑客技术、大数据技术、移动、汇聚层、虚拟化、工业控制系统、基于网络的协议解析、基于大数据的数据挖掘、信创、接入层、云/容器、工业互联网、身份安全技术、基于密码的
- 【2025年8月全国各地学术会议推荐】计算机科学、虚拟现实、图像信号、计算建模、人工智能、物联网、云计算技术、机械自动化、自然语言处理、互联网金融、算法、信息安全、数据挖掘、仿真建模等主题可选!...
组团投稿会更加优惠(2篇即开团,享受团购价)会议名称会议时间地点第19届复合医学工程国际会议(CME2025)2025年8月1-3日兰州第五届计算机科学与区块链国际学术会议(CCSB2025)2025年8月1-3日深圳第二届虚拟现实、图像和信号处理国际学术会议(VRISP2025)2025年8月1-3日长沙第二届计算建模与应用数学国际学术会议(CMAM2025)2025年8月1-3日南京第二届可持
- 【数据挖掘】动态正则格兰杰因果学习方法
hans汉斯
论文荐读数据挖掘学习方法人工智能大数据python算法动态规划
导读在医学和金融学等实际领域中,了解动态系统中的底层结构关系对于调节系统中的变量和预测系统未来状态至关重要。系统的动态变化会生成时间序列数据,通过观察时间序列数据可以分析系统的底层结构。格兰杰因果关系分析方法可以应用于一维或多维时间序列系统,现有的方法以组件式的建模方式分析每个系统变量特定的因果关系,受限于时间方向的强假设性和组件模型的单一性,其无法准确地挖掘出时间序列中的因果关系结构。本文提出了
- 大数据、数据挖掘技术收集(Vivo互联网技术)
XiaoQiong.Zhang
数据挖掘大数据
Hudi在vivo湖仓一体的落地实践用户行为分析模型实践(四)——留存分析模型用户行为分析模型实践(三)——H5通用分析模型用户行为分析模型实践(二)——漏斗分析模型用户行为分析模型实践(一)——路径分析模型AB实验遇到用户不均匀怎么办?——vivo游戏中心业务实践经验分享HBaseCompaction原理与线上调优实践vivo游戏黑产反作弊实践Kafka实时数据即席查询应用与实践Hive和Spa
- MapReduce技术详解
暴躁哥
大数据技术mapreduce大数据
MapReduce技术详解MapReduce是一个分布式计算框架,用于大规模数据集的并行处理。本文将详细介绍MapReduce的工作原理、编程模型、优化策略以及最佳实践。1.MapReduce概述1.1基本概念分布式计算框架大规模数据处理自动并行化容错机制数据本地化1.2核心特性高可靠性高扩展性高容错性数据本地化简单编程模型1.3应用场景日志分析数据挖掘机器学习搜索引擎数据统计2.工作原理2.1执
- Java序列化进阶篇
g21121
java序列化
1.transient
类一旦实现了Serializable 接口即被声明为可序列化,然而某些情况下并不是所有的属性都需要序列化,想要人为的去阻止这些属性被序列化,就需要用到transient 关键字。
- escape()、encodeURI()、encodeURIComponent()区别详解
aigo
JavaScriptWeb
原文:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4586764e0101khi0.html
JavaScript中有三个可以对字符串编码的函数,分别是: escape,encodeURI,encodeURIComponent,相应3个解码函数:,decodeURI,decodeURIComponent 。
下面简单介绍一下它们的区别
1 escape()函
- ArcgisEngine实现对地图的放大、缩小和平移
Cb123456
添加矢量数据对地图的放大、缩小和平移Engine
ArcgisEngine实现对地图的放大、缩小和平移:
个人觉得是平移,不过网上的都是漫游,通俗的说就是把一个地图对象从一边拉到另一边而已。就看人说话吧.
具体实现:
一、引入命名空间
using ESRI.ArcGIS.Geometry;
using ESRI.ArcGIS.Controls;
二、代码实现.
- Java集合框架概述
天子之骄
Java集合框架概述
集合框架
集合框架可以理解为一个容器,该容器主要指映射(map)、集合(set)、数组(array)和列表(list)等抽象数据结构。
从本质上来说,Java集合框架的主要组成是用来操作对象的接口。不同接口描述不同的数据类型。
简单介绍:
Collection接口是最基本的接口,它定义了List和Set,List又定义了LinkLi
- 旗正4.0页面跳转传值问题
何必如此
javajsp
跳转和成功提示
a) 成功字段非空forward
成功字段非空forward,不会弹出成功字段,为jsp转发,页面能超链接传值,传输变量时需要拼接。接拼接方式list.jsp?test="+strweightUnit+"或list.jsp?test="+weightUnit+&qu
- 全网唯一:移动互联网服务器端开发课程
cocos2d-x小菜
web开发移动开发移动端开发移动互联程序员
移动互联网时代来了! App市场爆发式增长为Web开发程序员带来新一轮机遇,近两年新增创业者,几乎全部选择了移动互联网项目!传统互联网企业中超过98%的门户网站已经或者正在从单一的网站入口转向PC、手机、Pad、智能电视等多端全平台兼容体系。据统计,AppStore中超过85%的App项目都选择了PHP作为后端程
- Log4J通用配置|注意问题 笔记
7454103
DAOapachetomcatlog4jWeb
关于日志的等级 那些去 百度就知道了!
这几天 要搭个新框架 配置了 日志 记下来 !做个备忘!
#这里定义能显示到的最低级别,若定义到INFO级别,则看不到DEBUG级别的信息了~!
log4j.rootLogger=INFO,allLog
# DAO层 log记录到dao.log 控制台 和 总日志文件
log4j.logger.DAO=INFO,dao,C
- SQLServer TCP/IP 连接失败问题 ---SQL Server Configuration Manager
darkranger
sqlcwindowsSQL ServerXP
当你安装完之后,连接数据库的时候可能会发现你的TCP/IP 没有启动..
发现需要启动客户端协议 : TCP/IP
需要打开 SQL Server Configuration Manager...
却发现无法打开 SQL Server Configuration Manager..??
解决方法: C:\WINDOWS\system32目录搜索framedyn.
- [置顶] 做有中国特色的程序员
aijuans
程序员
从出版业说起 网络作品排到靠前的,都不会太难看,一般人不爱看某部作品也是因为不喜欢这个类型,而此人也不会全不喜欢这些网络作品。究其原因,是因为网络作品都是让人先白看的,看的好了才出了头。而纸质作品就不一定了,排行榜靠前的,有好作品,也有垃圾。 许多大牛都是写了博客,后来出了书。这些书也都不次,可能有人让为不好,是因为技术书不像小说,小说在读故事,技术书是在学知识或温习知识,有些技术书读得可
- document.domain 跨域问题
avords
document
document.domain用来得到当前网页的域名。比如在地址栏里输入:javascript:alert(document.domain); //www.315ta.com我们也可以给document.domain属性赋值,不过是有限制的,你只能赋成当前的域名或者基础域名。比如:javascript:alert(document.domain = "315ta.com");
- 关于管理软件的一些思考
houxinyou
管理
工作好多看年了,一直在做管理软件,不知道是我最开始做的时候产生了一些惯性的思维,还是现在接触的管理软件水平有所下降.换过好多年公司,越来越感觉现在的管理软件做的越来越乱.
在我看来,管理软件不论是以前的结构化编程,还是现在的面向对象编程,不管是CS模式,还是BS模式.模块的划分是很重要的.当然,模块的划分有很多种方式.我只是以我自己的划分方式来说一下.
做为管理软件,就像现在讲究MVC这
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(String类型和hash类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.Redis的数据类型
1.String类型及操作
String是最简单的类型,一个key对应一个value,string类型是二进制安全的。Redis的string可以包含任何数据,比如jpg图片或者序列化的对象。
Set方法:设置key对应的值为string类型的value
- Tomcat 一些技巧
征客丶
javatomcatdos
以下操作都是在windows 环境下
一、Tomcat 启动时配置 JAVA_HOME
在 tomcat 安装目录,bin 文件夹下的 catalina.bat 或 setclasspath.bat 中添加
set JAVA_HOME=JAVA 安装目录
set JRE_HOME=JAVA 安装目录/jre
即可;
二、查看Tomcat 版本
在 tomcat 安装目
- 【Spark七十二】Spark的日志配置
bit1129
spark
在测试Spark Streaming时,大量的日志显示到控制台,影响了Spark Streaming程序代码的输出结果的查看(代码中通过println将输出打印到控制台上),可以通过修改Spark的日志配置的方式,不让Spark Streaming把它的日志显示在console
在Spark的conf目录下,把log4j.properties.template修改为log4j.p
- Haskell版冒泡排序
bookjovi
冒泡排序haskell
面试的时候问的比较多的算法题要么是binary search,要么是冒泡排序,真的不想用写C写冒泡排序了,贴上个Haskell版的,思维简单,代码简单,下次谁要是再要我用C写冒泡排序,直接上个haskell版的,让他自己去理解吧。
sort [] = []
sort [x] = [x]
sort (x:x1:xs)
| x>x1 = x1:so
- java 路径 配置文件读取
bro_feng
java
这几天做一个项目,关于路径做如下笔记,有需要供参考。
取工程内的文件,一般都要用相对路径,这个自然不用多说。
在src统计目录建配置文件目录res,在res中放入配置文件。
读取文件使用方式:
1. MyTest.class.getResourceAsStream("/res/xx.properties")
2. properties.load(MyTest.
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-简单工厂模式
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/
package design.pattern;
/*
* 个人理解:简单工厂模式就是IOC;
* 客户端要用到某一对象,本来是由客户创建的,现在改成由工厂创建,客户直接取就好了
*/
interface IProduct {
- SVN与JIRA的关联
chenyu19891124
SVN
SVN与JIRA的关联一直都没能装成功,今天凝聚心思花了一天时间整合好了。下面是自己整理的步骤:
一、搭建好SVN环境,尤其是要把SVN的服务注册成系统服务
二、装好JIRA,自己用是jira-4.3.4破解版
三、下载SVN与JIRA的插件并解压,然后拷贝插件包下lib包里的三个jar,放到Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB-INF\lib下,再
- JWFDv0.96 最新设计思路
comsci
数据结构算法工作企业应用公告
随着工作流技术的发展,工作流产品的应用范围也不断的在扩展,开始进入了像金融行业(我已经看到国有四大商业银行的工作流产品招标公告了),实时生产控制和其它比较重要的工程领域,而
- vi 保存复制内容格式粘贴
daizj
vi粘贴复制保存原格式不变形
vi是linux中非常好用的文本编辑工具,功能强大无比,但对于复制带有缩进格式的内容时,粘贴的时候内容错位很严重,不会按照复制时的格式排版,vi能不能在粘贴时,按复制进的格式进行粘贴呢? 答案是肯定的,vi有一个很强大的命令可以实现此功能 。
在命令模式输入:set paste,则进入paste模式,这样再进行粘贴时
- shell脚本运行时报错误:/bin/bash^M: bad interpreter 的解决办法
dongwei_6688
shell脚本
出现原因:windows上写的脚本,直接拷贝到linux系统上运行由于格式不兼容导致
解决办法:
1. 比如文件名为myshell.sh,vim myshell.sh
2. 执行vim中的命令 : set ff?查看文件格式,如果显示fileformat=dos,证明文件格式有问题
3. 执行vim中的命令 :set fileformat=unix 将文件格式改过来就可以了,然后:w
- 高一上学期难记忆单词
dcj3sjt126com
wordenglish
honest 诚实的;正直的
argue 争论
classical 古典的
hammer 锤子
share 分享;共有
sorrow 悲哀;悲痛
adventure 冒险
error 错误;差错
closet 壁橱;储藏室
pronounce 发音;宣告
repeat 重做;重复
majority 大多数;大半
native 本国的,本地的,本国
- hibernate查询返回DTO对象,DTO封装了多个pojo对象的属性
frankco
POJOhibernate查询DTO
DTO-数据传输对象;pojo-最纯粹的java对象与数据库中的表一一对应。
简单讲:DTO起到业务数据的传递作用,pojo则与持久层数据库打交道。
有时候我们需要查询返回DTO对象,因为DTO
- Partition List
hcx2013
partition
Given a linked list and a value x, partition it such that all nodes less than x come before nodes greater than or equal to x.
You should preserve the original relative order of th
- Spring MVC测试框架详解——客户端测试
jinnianshilongnian
上一篇《Spring MVC测试框架详解——服务端测试》已经介绍了服务端测试,接下来再看看如果测试Rest客户端,对于客户端测试以前经常使用的方法是启动一个内嵌的jetty/tomcat容器,然后发送真实的请求到相应的控制器;这种方式的缺点就是速度慢;自Spring 3.2开始提供了对RestTemplate的模拟服务器测试方式,也就是说使用RestTemplate测试时无须启动服务器,而是模拟一
- 关于推荐个人观点
liyonghui160com
推荐系统关于推荐个人观点
回想起来,我也做推荐了3年多了,最近公司做了调整招聘了很多算法工程师,以为需要多么高大上的算法才能搭建起来的,从实践中走过来,我只想说【不是这样的】
第一次接触推荐系统是在四年前入职的时候,那时候,机器学习和大数据都是没有的概念,什么大数据处理开源软件根本不存在,我们用多台计算机web程序记录用户行为,用.net的w
- 不间断旋转的动画
pangyulei
动画
CABasicAnimation* rotationAnimation;
rotationAnimation = [CABasicAnimation animationWithKeyPath:@"transform.rotation.z"];
rotationAnimation.toValue = [NSNumber numberWithFloat: M
- 自定义annotation
sha1064616837
javaenumannotationreflect
对象有的属性在页面上可编辑,有的属性在页面只可读,以前都是我们在页面上写死的,时间一久有时候会混乱,此处通过自定义annotation在类属性中定义。越来越发现Java的Annotation真心很强大,可以帮我们省去很多代码,让代码看上去简洁。
下面这个例子 主要用到了
1.自定义annotation:@interface,以及几个配合着自定义注解使用的几个注解
2.简单的反射
3.枚举
- Spring 源码
up2pu
spring
1.Spring源代码
https://github.com/SpringSource/spring-framework/branches/3.2.x
注:兼容svn检出
2.运行脚本
import-into-eclipse.bat
注:需要设置JAVA_HOME为jdk 1.7
build.gradle
compileJava {
sourceCompatibilit
- 利用word分词来计算文本相似度
yangshangchuan
wordword分词文本相似度余弦相似度简单共有词
word分词提供了多种文本相似度计算方式:
方式一:余弦相似度,通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度
实现类:org.apdplat.word.analysis.CosineTextSimilarity
用法如下:
String text1 = "我爱购物";
String text2 = "我爱读书";
String text3 =