- 西南交通大学【机器学习实验1】
实验目的理解和掌握回归问题和分类问题模型评估方法,学会使用均方误差、最大绝对误差、均方根误差指标评估回归模型,学会使用错误率、精度、查全率、查准率、F1指标评价分类模型。实验内容给定回归问题的真实标签和多个算法的预测结果,编程实现MSE、MAE、RMSE三种评测指标,对模型进行对比分析。给定二分类问题真实标签和多个算法的预测结果,编程实现混淆矩阵评测,采用错误率、精度、查全率、查准率、F1指标对结
- AWS WebRTC: 判断viewer端拉流是否稳定的算法
Jasper张
AWSWebRTCwebrtcaws服务器linux
在使用sdk-cviewer端进行拉流的过程中,viewer端拉取的是视频帧和音频帧,不会在播放器中播放,所以要根据收到的流来判断拉流过程是否稳定流畅。我这边采用的算法是:依据相邻帧之间的时间间隔是否落在期望值的±20%范围内。音频帧、视频帧的日志打印如下:07:19:26.263VERBOSEsampleAudioFrameHandler():AudioFramereceived.TrackId
- 用sklearn库中的算法对数据集进行训练和auc评估(个人学习笔记)
ZD困困困
python机器学习
本文为个人学习笔记,仅供学习参考,欢迎讨论,要是有哪里写的不对或有疑问的欢迎讨论。题目:运用已给数据集进行模型训练,使用逻辑回归、决策树、随机森林和AdaBoost几个算法进行训练,并打印各个算法训练后的auc评价指标。文章目录1.导入数据集①read_csv():读取数据并以某字符分隔。②merge():合并③drop():删除行或列④tolist():将数组或矩阵转换为列表⑤train_tes
- 基于改进粒子群算法的混合储能系统容量优化(Matlab代码实现)
吃兔子的大脑腐
算法matlab开发语言
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。本文目录如下:目录1概述基于改进粒子群算法的混合储能系统容量优化研究一、混合储能系统容量优化的背景与挑战1.混合储能系统的定义与组成2.容量优化的核心目标3.优化面临的挑战二、传统粒子群算法的局限性及其改进策略1.传统PSO的缺陷2.改进粒子群算法的核心方法三、改进PSO在HESS容量
- 归并排序详解
创建两个临时数组存储待合并的子数组使用双指针法依次比较两个子数组的元素将较小的元素放入原数组的对应位置处理剩余未合并的元素前言1.算法概述归并排序是一种采用分治法(DivideandConquer)策略的排序算法,由约翰·冯·诺伊曼在1945年提出。它的核心思想是将一个大问题分解成若干个小问题,递归解决小问题后,再将结果合并起来。分治策略分解:将当前区间一分为二解决:递归地对两个子区间进行排序合并
- AI实践:智能工单系统的技术逻辑与应用
合力亿捷-小亿
人工智能机器学习
在当今数字化浪潮下,智能工单系统正逐渐成为企业服务管理的核心利器。智能工单系统,是依托前沿技术,将传统工单流程智能化、自动化的一套体系,它贯穿于企业服务的各个环节,从客户需求提交,到任务分配、进度跟踪,再到问题解决反馈,全方位覆盖。在企业服务管理中,其扮演着关键角色。一方面,它能极大提高服务效率,通过智能算法快速精准地将工单派发给最合适的人员,减少流转时间;另一方面,优化客户体验,客户能实时了解工
- 【Torch】nn.Dropout算法详解
油泼辣子多加
深度学习算法
1.定义nn.Dropout是PyTorch中用于防止神经网络过拟合的正则化层。其核心思想是在训练阶段随机“丢弃”(置零)部分神经元的输出,以减少网络对特定神经元的过度依赖;在推理阶段则保持所有神经元输出不变。2.输入与输出输入(Input)任意形状的浮点张量(如torch.float32、torch.float64等),常见于全连接层或卷积层的激活输出。输出(Output)与输入张量形状、dty
- Redis总结
傲祥Ax
redis数据库Redis重点总结
一、Redis是什么?key-value形式的非关系型数据库,基于内存(64位系统默认是物理内存的四分之三),单线程多路io复用,通常当缓存使用,提高查询效率。二、为什么使用Redis?2.1快(内单异高算)内存存储,单线程模型,异步操作,高效的网络通信,优化的算法和数据结构2.2作用2.2.1五大数据类型Redis存储,key-value形式,value的五种数据类型String,List,Se
- 《dlib库中的聚类》算法详解:从原理到实践
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算法算法聚类数据挖掘机器学习c++
一、dlib库与聚类算法的关联1.1dlib库的核心功能dlib是一个基于C++的机器学习和计算机视觉工具库,其聚类算法模块提供了多种高效的无监督学习工具。聚类算法在dlib中主要用于:数据分组:将相似的数据点划分为同一簇。特征分析:通过聚类结果发现数据潜在的结构。降维辅助:结合聚类结果进行特征选择或数据压缩。dlib支持的经典聚类算法包括K-Means和ChineseWhispers,适用于图像
- 点云从入门到精通技术详解100篇-基于二维激光雷达的隧道形貌三维重建(续)
格图素书
算法人工智能
目录3.4点云数据精简3.4.1数据精简的要求3.4.2经典精简算法分析3.5点云三维重建算法3.5.1曲面重建方式的分类3.5.2点云数据的三角剖分3.5.3Delaunay三角剖分算法3.5.4贪婪投影三角化算法3.5.5泊松曲面重建算法4特征保留优化的点云精简4.1引言4.2点云精简的思想4.3基于图信号的特征保留优化的点云精简算法4.3.2定义密度均匀性损失4.4点云精简实验结果及分析5隧
- Python, Rust 开发教育/医疗/文化资源去中心化分配APP
Geeker-2025
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以下是为教育、医疗、文化资源设计的**去中心化分配APP**的完整技术方案,结合Python的灵活性和Rust的高性能与安全性,实现公平透明的资源分配:---###系统架构设计```mermaidgraphTDA[用户终端]-->B[区块链网络]A-->C[分配引擎]B-->D[智能合约]C-->E[资源数据库]D-->F[分配记录]subgraph技术栈C-.Rust.->G[核心分配算法]D-
- 机器学习:集成算法的装袋法(Bagging):随机森林(Random Forest)
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#概念及理论机器学习算法随机森林
随机森林(RandomForest)是一种集成学习方法,通过构建多个决策树并结合其预测结果来提升模型的性能和稳定性。它由LeoBreiman于2001年提出,广泛应用于分类和回归任务。以下是随机森林的详细介绍,包括其基本概念、构建过程、优缺点及应用场景。基本概念随机森林是一种基于决策树的集成算法,通过生成多棵决策树,并将这些树的预测结果结合起来,以提高整体模型的预测准确性和稳定性。每棵决策树都是在
- JWT认证授权原理和简单实现
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1.关于JWT:(1).JWT(jsonwebtoken)是为了在网络应用环境间传递声明而执行的一种基于JSON的开放标准(2).JWT的声明一般被用于在身份提供者和服务提供者之间传递被认证的用户身份信息,以便于从资源服务器获取资源。最为常见的场景就是用户登录认证(3).因为数字签名的存在,这些信息是可信的,JWT可以使用HMAC算法或者是RSA的公私密钥对进行签名2.主要的应用场景:(1).身份
- 森林的智慧:随机森林与集成学习的民主之道
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当约阿夫·弗罗因德和罗伯特·沙皮尔提出的AdaBoost算法在90年代末期以其强大的预测精度震惊机器学习界,展示了“团结弱者为强者”的集成魅力时,另一种集成思想也在悄然孕育。这种思想同样信奉“众人拾柴火焰高”,但走的是一条与AdaBoost截然不同的路径:它不执着于反复调整数据权重去“关注”被前序模型分错的困难样本,而是致力于创造尽可能多样化的模型,然后让这些模型平等地投票。它的核心哲学是:如果每
- 大模型算法工程师面试宝典:精选面试题及参考答案全解析,助你备战AI算法工程师岗位!
大模型入门学习
人工智能产品经理大数据机器学习程序员大模型大模型学习
大模型应该算是目前当之无愧的最有影响力的AI技术。它正在革新各个行业,包括自然语言处理、机器翻译、内容创作和客户服务等,正成为未来商业环境的重要组成部分。截至目前大模型已超过200个,在大模型纵横的时代,不仅大模型技术越来越卷,就连大模型相关面试也是越来越卷。我今天给大家分享一篇大模型的面试题总结,内容较长,喜欢记得收藏、关注、点赞。ii.为什么会出现LLMs复读机问题?出现LLMs复读机问题可能
- 机器学习在智能金融风险评估中的应用:信用评分与欺诈检测
Blossom.118
机器学习与人工智能机器人机器学习人工智能python深度学习sklearn计算机视觉
在金融行业,风险评估是确保金融机构稳健运营的关键环节。随着大数据和机器学习技术的快速发展,金融机构开始探索如何利用机器学习算法来提高风险评估的准确性和效率。本文将探讨机器学习在智能金融风险评估中的应用,特别是信用评分和欺诈检测方面的最新进展,并分析其带来的机遇和挑战。一、智能金融风险评估中的信用评分(一)传统信用评分方法的局限性传统的信用评分主要依赖于人工规则和简单的统计模型,如逻辑回归。这些方法
- 面了字节跳动的数据挖掘岗,感觉真的很难。。。
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机器学习深度学习面试宝典数据挖掘人工智能数据分析算法面试
节前,我们社群组织了一场技术&面试讨论会,邀请了一些互联网大厂同学、参加社招和校招面试的同学,针对新手如何入门机器学习算法、该如何备战、面试常考点分享等热门话题进行了深入的讨论。基于社群的讨论,今天我整理了一个同学的面试题,分享给大家,希望对后续找工作的有所帮助。喜欢记得点赞、收藏、关注。更多技术交流&面经学习,可以文末加入我们交流群。一面40min【编程题】有两种数据,分别是被转发的用户和转发的
- 【字节跳动】数据挖掘面试题0002:从转发数据中求原视频用户以及转发的最长深度和二叉排序树指定值
言析数智
数据挖掘常见面试题数据挖掘面试题
文章大纲题目一:从转发数据中求原视频用户以及转发的最长深度问题分析解题思路寻找原视频用户计算转发最长深度题目二:在一棵二叉排序树中,找到比给定数值小的最大节点方法思路题目一:从转发数据中求原视频用户以及转发的最长深度在数据处理和算法面试中,常常会遇到一些基于实际业务场景的题目,比如根据用户转发数据来分析原视频用户以及转发深度。今天就来探讨一道这样的面试题:给定被转发用户和转发用户两组数据,求原视频
- 归并排序算法
起个数先
数据结构与算法排序算法算法java
归并排序所用方法和基本原理归并排序是一种基于分治思想的排序算法。其基本原理如下:分解:将一个长度为(n)的数组不断地二分,直到每个子数组只包含一个元素(因为单个元素的数组天然是有序的)。例如,对于长度为(n)的数组,先找到中间位置(mid),将数组分为左半部分([l,mid])和右半部分([mid+1,r])。解决:递归地对左右两个子数组进行归并排序,使得左右子数组各自有序。合并:将两个已经有序的
- 两个点 定位_基于双天线的北斗定位系统设计与实现
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两个点定位
前期实际北斗模块定位误差统计分析中得出了北斗模块的定位误差分布服从正态分布,根据北斗模块定位误差分布的规律,利用在同一块电路板上的双天线模块接收北斗定位信号,将定位信息传给TMS320F28335DSP芯片,DSP对北斗模块给出的定位信息做实时算法处理,并将处理后的定位信息传给嵌入式ARM芯片,ARM芯片在TFT液晶屏上更新定位信息,同时根据用户要求来设置北斗模块的工作模式。在接收不到北斗定位信息
- 【数据结构】排序算法:冒泡与快速
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数据结构排序算法数据结构算法
引言:排序算法的重要性排序算法是计算机科学的基础核心,直接影响程序性能和资源消耗。在C语言开发中,理解不同排序算法的特性对编写高效代码至关重要。本文将深入分析两种经典排序算法:简单直观的冒泡排序和高效快速的快速排序,并提供完整的C语言实现。冒泡排序:简单但低效基本思想冒泡排序通过相邻元素比较交换,使较大元素逐渐移动到数组末端,如同气泡上浮。C语言实现#includevoidbubbleSort(i
- 圈子系统公众号app小程序系统源码公众号+圈子小程序:如何用“内容+社交”打造用户闭环生态?
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圈子系统:构建"交流→共鸣→成长"的进阶生态一、系统设计理念演进1.0基础交流层话题发布/回复功能基础点赞评论互动简单分类标签系统2.0情感共鸣层情绪标签识别(AI分析内容情感倾向)共鸣指数算法(根据互动深度计算)志同道合推荐系统3.0成长体系层多维能力评估模型个性化成长路径成就勋章系统二、核心技术实现方案1.共鸣引擎#共鸣度计算算法示例defcalculate_resonance(topic):
- 【学习】《算法图解》第十二章学习笔记:K近邻算法
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前言《算法图解》第十二章介绍了一种简单而强大的机器学习算法——K近邻算法(K-NearestNeighbors,简称KNN)。这是一种基于实例的学习方法,也是机器学习领域中最基础、最直观的算法之一。本章不仅讲解了KNN的基本原理和实现方式,还探讨了特征提取、归一化等重要概念,为读者打开了机器学习的大门。本笔记将梳理KNN算法的核心思想、实现步骤以及应用场景。一、K近邻算法概述(一)基本思想K近邻算
- 双指针算法总结
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双指针常见的双指针有两种形式:对撞指针,左右指针。对撞指针:对撞指针一般用于顺序结构中,也称左右指针。•对撞指针从两端向中间移动。以个指针从最左端开始,另⼀个从最右端开始,然后逐渐往中间逼近。•对撞指针的终止条件⼀般是两个指针相遇或者错开(也可能在循环内部找到结果直接跳出循环),也就是:left==right(两个指针指向同一个位置)left>right(两个指针错开)快慢指针:快慢指针又称为龟兔
- 【DP动态规划】最大字段和
深海潜水员
动态规划算法
最大字段和算法:DP动态规划题目描述最大子段和问题是一个经典的算法问题,它要求在一个可能包含负整数的序列中找到一个连续子段,使得这个子段的整数和最大。例如,序列(-2,11,-4,13,-5,-2)的最大子段和是{11,-4,13},其和为20。主要思想:DP的最核心的思想就是到目前为止的最优解:那么当前的最优解就等于上一个的最优解加上当前的值(如果值为正的话)当前的最优解dp到目前为止的最优解a
- Python 爬虫实战:解析接口爬取搜狐新闻评论(评论情感极性判断)
Python核芯
Python爬虫实战项目python爬虫开发语言
一、项目概述在信息爆炸的时代,新闻评论成为公众表达意见和情感的重要渠道。搜狐新闻作为国内领先的新闻平台,积累了海量的用户评论数据。本项目旨在通过Python爬虫技术解析搜狐新闻评论接口,高效抓取评论数据,并借助情感分析算法判断评论情感极性,洞察公众舆论倾向,为舆情分析、内容优化等提供数据支撑。二、环境搭建与技术选型(一)Python环境配置安装Python:推荐使用Python3.8+版本,确保兼
- 【软件系统架构】系列四:多核处理器架构与调度(Deep Dive)
34号树洞
自学软件系统架构系统架构嵌入式硬件嵌入式软件
目录一、多核处理器架构1.缓存结构与内存一致性2.超线程技术(Hyper-Threading)3.多核架构的优势二、多核架构类型详解(1)对称多核结构(SymmetricMulti-Processing,SMP)(2)非对称多核结构(AsymmetricMulti-Processing,AMP)(3)混合式多核结构(HeterogeneousMulti-Core)三、多核调度算法与策略1.调度目标
- 设计模式之策略模式
码蚁Q
设计模式设计模式策略模式
一、定义策略模式定义了一系列的算法,把它们一个个封装起来,并且使它们可以互相替换。本模式使得算法可独立于使用它的客户端而变化。通俗理解:将一组相似的行为抽象出来,通过统一的接口进行约束,客户端根据实际情况选择使用哪种行为策略。二、适用场景策略模式适用于以下场景:系统中有许多类仅在行为上略有不同,使用条件语句(if-else或switch-case)判断行为;希望将算法的使用与实现解耦,使代码更加灵
- 电商导购系统佣金计算引擎设计:高并发场景下的实时分润算法与规则引擎实现
省赚客APP开发者@聚娃科技
算法
电商导购系统佣金计算引擎设计:高并发场景下的实时分润算法与规则引擎实现大家好,我是阿可,微赚淘客系统及省赚客APP创始人,是个冬天不穿秋裤,天冷也要风度的程序猿!在电商导购系统中,佣金计算引擎是核心模块之一,尤其是在高并发场景下,如何实现高效的实时分润算法和灵活的规则引擎,是系统设计的关键。本文将详细探讨如何设计一个高性能、高可用的佣金计算引擎,以满足电商导购系统的需求。一、佣金计算引擎的挑战电商
- 算法——寻找重复的数
努力撸代码的小刑
java数据结构算法java
案例分析:给定一个包含n+1个整数的数组nums,其数字都在1到n之间(包括1和n),可知至少存在一个重复的整数。假设只有一个重复的整数,找出这个重复的数。示例1:输入:[1,3,4,2,2]输出:2示例2:输入:[3,1,3,4,2]输出:3说明:不能更改原数组(假设数组是只读的)。
- 解读Servlet原理篇二---GenericServlet与HttpServlet
周凡杨
javaHttpServlet源理GenericService源码
在上一篇《解读Servlet原理篇一》中提到,要实现javax.servlet.Servlet接口(即写自己的Servlet应用),你可以写一个继承自javax.servlet.GenericServletr的generic Servlet ,也可以写一个继承自java.servlet.http.HttpServlet的HTTP Servlet(这就是为什么我们自定义的Servlet通常是exte
- MySQL性能优化
bijian1013
数据库mysql
性能优化是通过某些有效的方法来提高MySQL的运行速度,减少占用的磁盘空间。性能优化包含很多方面,例如优化查询速度,优化更新速度和优化MySQL服务器等。本文介绍方法的主要有:
a.优化查询
b.优化数据库结构
- ThreadPool定时重试
dai_lm
javaThreadPoolthreadtimertimertask
项目需要当某事件触发时,执行http请求任务,失败时需要有重试机制,并根据失败次数的增加,重试间隔也相应增加,任务可能并发。
由于是耗时任务,首先考虑的就是用线程来实现,并且为了节约资源,因而选择线程池。
为了解决不定间隔的重试,选择Timer和TimerTask来完成
package threadpool;
public class ThreadPoolTest {
- Oracle 查看数据库的连接情况
周凡杨
sqloracle 连接
首先要说的是,不同版本数据库提供的系统表会有不同,你可以根据数据字典查看该版本数据库所提供的表。
select * from dict where table_name like '%SESSION%';
就可以查出一些表,然后根据这些表就可以获得会话信息
select sid,serial#,status,username,schemaname,osuser,terminal,ma
- 类的继承
朱辉辉33
java
类的继承可以提高代码的重用行,减少冗余代码;还能提高代码的扩展性。Java继承的关键字是extends
格式:public class 类名(子类)extends 类名(父类){ }
子类可以继承到父类所有的属性和普通方法,但不能继承构造方法。且子类可以直接使用父类的public和
protected属性,但要使用private属性仍需通过调用。
子类的方法可以重写,但必须和父类的返回值类
- android 悬浮窗特效
肆无忌惮_
android
最近在开发项目的时候需要做一个悬浮层的动画,类似于支付宝掉钱动画。但是区别在于,需求是浮出一个窗口,之后边缩放边位移至屏幕右下角标签处。效果图如下:
一开始考虑用自定义View来做。后来发现开线程让其移动很卡,ListView+动画也没法精确定位到目标点。
后来想利用Dialog的dismiss动画来完成。
自定义一个Dialog后,在styl
- hadoop伪分布式搭建
林鹤霄
hadoop
要修改4个文件 1: vim hadoop-env.sh 第九行 2: vim core-site.xml <configuration> &n
- gdb调试命令
aigo
gdb
原文:http://blog.csdn.net/hanchaoman/article/details/5517362
一、GDB常用命令简介
r run 运行.程序还没有运行前使用 c cuntinue 
- Socket编程的HelloWorld实例
alleni123
socket
public class Client
{
public static void main(String[] args)
{
Client c=new Client();
c.receiveMessage();
}
public void receiveMessage(){
Socket s=null;
BufferedRea
- 线程同步和异步
百合不是茶
线程同步异步
多线程和同步 : 如进程、线程同步,可理解为进程或线程A和B一块配合,A执行到一定程度时要依靠B的某个结果,于是停下来,示意B运行;B依言执行,再将结果给A;A再继续操作。 所谓同步,就是在发出一个功能调用时,在没有得到结果之前,该调用就不返回,同时其它线程也不能调用这个方法
多线程和异步:多线程可以做不同的事情,涉及到线程通知
&
- JSP中文乱码分析
bijian1013
javajsp中文乱码
在JSP的开发过程中,经常出现中文乱码的问题。
首先了解一下Java中文问题的由来:
Java的内核和class文件是基于unicode的,这使Java程序具有良好的跨平台性,但也带来了一些中文乱码问题的麻烦。原因主要有两方面,
- js实现页面跳转重定向的几种方式
bijian1013
JavaScript重定向
js实现页面跳转重定向有如下几种方式:
一.window.location.href
<script language="javascript"type="text/javascript">
window.location.href="http://www.baidu.c
- 【Struts2三】Struts2 Action转发类型
bit1129
struts2
在【Struts2一】 Struts Hello World http://bit1129.iteye.com/blog/2109365中配置了一个简单的Action,配置如下
<!DOCTYPE struts PUBLIC
"-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configurat
- 【HBase十一】Java API操作HBase
bit1129
hbase
Admin类的主要方法注释:
1. 创建表
/**
* Creates a new table. Synchronous operation.
*
* @param desc table descriptor for table
* @throws IllegalArgumentException if the table name is res
- nginx gzip
ronin47
nginx gzip
Nginx GZip 压缩
Nginx GZip 模块文档详见:http://wiki.nginx.org/HttpGzipModule
常用配置片段如下:
gzip on; gzip_comp_level 2; # 压缩比例,比例越大,压缩时间越长。默认是1 gzip_types text/css text/javascript; # 哪些文件可以被压缩 gzip_disable &q
- java-7.微软亚院之编程判断俩个链表是否相交 给出俩个单向链表的头指针,比如 h1 , h2 ,判断这俩个链表是否相交
bylijinnan
java
public class LinkListTest {
/**
* we deal with two main missions:
*
* A.
* 1.we create two joined-List(both have no loop)
* 2.whether list1 and list2 join
* 3.print the join
- Spring源码学习-JdbcTemplate batchUpdate批量操作
bylijinnan
javaspring
Spring JdbcTemplate的batch操作最后还是利用了JDBC提供的方法,Spring只是做了一下改造和封装
JDBC的batch操作:
String sql = "INSERT INTO CUSTOMER " +
"(CUST_ID, NAME, AGE) VALUES (?, ?, ?)";
- [JWFD开源工作流]大规模拓扑矩阵存储结构最新进展
comsci
工作流
生成和创建类已经完成,构造一个100万个元素的矩阵模型,存储空间只有11M大,请大家参考我在博客园上面的文档"构造下一代工作流存储结构的尝试",更加相信的设计和代码将陆续推出.........
竞争对手的能力也很强.......,我相信..你们一定能够先于我们推出大规模拓扑扫描和分析系统的....
- base64编码和url编码
cuityang
base64url
import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.io.PrintWriter;
import java.io.StringWriter;
import java.io.UnsupportedEncodingException;
- web应用集群Session保持
dalan_123
session
关于使用 memcached 或redis 存储 session ,以及使用 terracotta 服务器共享。建议使用 redis,不仅仅因为它可以将缓存的内容持久化,还因为它支持的单个对象比较大,而且数据类型丰富,不只是缓存 session,还可以做其他用途,一举几得啊。1、使用 filter 方法存储这种方法比较推荐,因为它的服务器使用范围比较多,不仅限于tomcat ,而且实现的原理比较简
- Yii 框架里数据库操作详解-[增加、查询、更新、删除的方法 'AR模式']
dcj3sjt126com
数据库
public function getMinLimit () { $sql = "..."; $result = yii::app()->db->createCo
- solr StatsComponent(聚合统计)
eksliang
solr聚合查询solr stats
StatsComponent
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2169134
http://eksliang.iteye.com/ 一、概述
Solr可以利用StatsComponent 实现数据库的聚合统计查询,也就是min、max、avg、count、sum的功能
二、参数
- 百度一道面试题
greemranqq
位运算百度面试寻找奇数算法bitmap 算法
那天看朋友提了一个百度面试的题目:怎么找出{1,1,2,3,3,4,4,4,5,5,5,5} 找出出现次数为奇数的数字.
我这里复制的是原话,当然顺序是不一定的,很多拿到题目第一反应就是用map,当然可以解决,但是效率不高。
还有人觉得应该用算法xxx,我是没想到用啥算法好...!
还有觉得应该先排序...
还有觉
- Spring之在开发中使用SpringJDBC
ihuning
spring
在实际开发中使用SpringJDBC有两种方式:
1. 在Dao中添加属性JdbcTemplate并用Spring注入;
JdbcTemplate类被设计成为线程安全的,所以可以在IOC 容器中声明它的单个实例,并将这个实例注入到所有的 DAO 实例中。JdbcTemplate也利用了Java 1.5 的特定(自动装箱,泛型,可变长度
- JSON API 1.0 核心开发者自述 | 你所不知道的那些技术细节
justjavac
json
2013年5月,Yehuda Katz 完成了JSON API(英文,中文) 技术规范的初稿。事情就发生在 RailsConf 之后,在那次会议上他和 Steve Klabnik 就 JSON 雏形的技术细节相聊甚欢。在沟通单一 Rails 服务器库—— ActiveModel::Serializers 和单一 JavaScript 客户端库——&
- 网站项目建设流程概述
macroli
工作
一.概念
网站项目管理就是根据特定的规范、在预算范围内、按时完成的网站开发任务。
二.需求分析
项目立项
我们接到客户的业务咨询,经过双方不断的接洽和了解,并通过基本的可行性讨论够,初步达成制作协议,这时就需要将项目立项。较好的做法是成立一个专门的项目小组,小组成员包括:项目经理,网页设计,程序员,测试员,编辑/文档等必须人员。项目实行项目经理制。
客户的需求说明书
第一步是需
- AngularJs 三目运算 表达式判断
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境众观千象AngularJS
事件回顾:由于需要修改同一个模板,里面包含2个不同的内容,第一个里面使用的时间差和第二个里面名称不一样,其他过滤器,内容都大同小异。希望杜绝If这样比较傻的来判断if-show or not,继续追究其源码。
var b = "{{",
a = "}}";
this.startSymbol = function(a) {
- Spark算子:统计RDD分区中的元素及数量
superlxw1234
sparkspark算子Spark RDD分区元素
关键字:Spark算子、Spark RDD分区、Spark RDD分区元素数量
Spark RDD是被分区的,在生成RDD时候,一般可以指定分区的数量,如果不指定分区数量,当RDD从集合创建时候,则默认为该程序所分配到的资源的CPU核数,如果是从HDFS文件创建,默认为文件的Block数。
可以利用RDD的mapPartitionsWithInd
- Spring 3.2.x将于2016年12月31日停止支持
wiselyman
Spring 3
Spring 团队公布在2016年12月31日停止对Spring Framework 3.2.x(包含tomcat 6.x)的支持。在此之前spring团队将持续发布3.2.x的维护版本。
请大家及时准备及时升级到Spring
- fis纯前端解决方案fis-pure
zccst
JavaScript
作者:zccst
FIS通过插件扩展可以完美的支持模块化的前端开发方案,我们通过FIS的二次封装能力,封装了一个功能完备的纯前端模块化方案pure。
1,fis-pure的安装
$ fis install -g fis-pure
$ pure -v
0.1.4
2,下载demo到本地
git clone https://github.com/hefangshi/f