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Mr终游
机器学习算法决策树
目录一、核心原理:二、算法步骤三、关键优势:四.局限与解决五、代码示例(鸢尾花数据集)AdaBoost(AdaptiveBoosting)是一种经典的集成学习算法,通过组合多个弱分类器(如决策树)来构建强分类器。其核心思想是通过迭代优化残差(错误)和动态调整样本权重,逐步提升模型性能。以下是对AdaBoost的简明总结和关键要点:一、核心原理:提升法:通过顺序训练多个弱分类器,每轮专注修正前一个模
- 深入浅出地理解-随机森林与XGBoost模型
HP-Succinum
机器学习随机森林集成学习机器学习
目录一、决策树的不足与集成学习的优势1.1决策树的缺点1.2集成学习:通过集成多个模型提升稳定性二、随机森林:通过多棵决策树减少方差2.1随机森林的基本原理2.2随机森林的优势2.3随机森林的参数调整三、XGBoost:高效且强大的Boosting方法3.1Boosting的基本原理3.2XGBoost的优化3.3XGBoost的优点四、随机森林与XGBoost的对比五、总结在机器学习的实战中,决
- Vivo手机的提速模式解析及编程实现
雨中微步
智能手机编程
随着智能手机的普及,人们对手机的性能要求越来越高。为了满足用户对手机性能的追求,各大手机厂商纷纷推出了提速模式来优化手机的性能表现。其中,vivo手机的"Boost模式"就是一种提速模式,旨在通过优化系统资源的分配和调度,提升手机的运行速度和响应能力。在本文中,我们将详细解析vivo手机的Boost模式,并提供相应的编程示例。Boost模式的原理Boost模式通过一系列的优化措施来提升vivo手机
- XGBoost系列文章(四):参数调优与模型训练
什么都想学的阿超
原理概念#机器学习机器学习xgboost
XGBoost系列文章(四):参数调优与模型训练本文是XGBoost系列的第四篇,聚焦参数调优与模型训练实战,从参数分类到调优技巧,结合代码示例解析核心方法。内容涵盖学习率、正则化、采样策略、早停法等关键环节,帮助读者快速掌握工业级调参方案。1.XGBoost的三大类参数(通用参数、Booster参数、任务参数)分别是什么?XGBoost参数分为三大类,控制不同层面的行为:参数类型作用范围常用参数
- 数据挖掘实习面经一
Y1nhl
搜广推面经数据挖掘人工智能机器学习推荐算法python风控算法搜索引擎
写在前面:其实数据挖掘、风控、机器学习算法与搜广推的八股还是有重合的部分,毕竟都是面对结构化数据。特别是我自己是做竞赛的,平时LGBM、CatBoost用的挺多的,所以感觉这些八股还是有必要看看,建议大家也可以看一下。京东数据挖掘算法一、介绍贝叶斯优化的原理贝叶斯优化(BayesianOptimization)是一种用于优化黑盒函数的有效方法,特别适用于目标函数评估成本较高、不可导或难以解析表达的
- 机器学习与深度学习资料
JasonDing1354
【MachineLearning】
《BriefHistoryofMachineLearning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、DeepLearning.《DeepLearninginNeuralNetworks:AnOverview》介绍:这是瑞士人工智能实验室JurgenSchmidhuber写的最新版本《神经网络与深度学习综述》本综述的特点是以
- 《李航 统计学习方法》学习笔记——第八章提升方法
eveiiii
统计学习python机器学习人工智能算法
提升方法8.1提升方法AdaBoost8.1.1提升方法的基本思路8.1.2AdaBoost算法8.1.3AdaBoost的例子(代码实现)8.2AdaBoost算法的训练误差分析定理8.1AdaBoost训练误差界定理8.2二分类问题AdaBoost训练误差界8.3AdaBoost算法的解释8.3.1前向分步算法8.3.2前向分步算法与AdaBoost8.4提升树8.4.1提升树模型8.4.2提
- 码上用它开始Flutter混合开发——FlutterBoost
阿里云云栖号
native容器
为什么要混合方案具有一定规模的App通常有一套成熟通用的基础库,尤其是阿里系App,一般需要依赖很多体系内的基础库。那么使用Flutter重新从头开发App的成本和风险都较高。所以在NativeApp进行渐进式迁移是Flutter技术在现有NativeApp进行应用的稳健型方式。闲鱼在实践中沉淀出一套自己的混合技术方案。在此过程中,我们跟GoogleFlutter团队进行着密切的沟通,听取了官方的
- flutter_boost接入及分析
Huang兄
Flutterandroidandroiddartflutterfluterboost
2019-09-12文章目录集成过程添加依赖在flutter_nodule侧在原生Android侧尝试flutter_boost流程在flutter中打开flutter或者原生在flutter中关闭页面flutter_boost地址:https://github.com/alibaba/flutter_boost集成之后的项目地址:https://github.com/huangyuanlove/
- Flutter接入FlutterBoost进行跳转,并实现Flutter与Native的通信
氦客
跨平台移动开发FlutterFlutterBoostAndroid接入跳转
FlutterBoost是什么FlutterBoost是阿里系闲鱼技术团队开源的Flutter插件。FlutterBoost的理念是将Flutter像Webview那样来使用。在现有应用程序中同时管理Native页面和Flutter页面并非易事,FlutterBoost帮你处理页面的映射和跳转,使你只需关心页面的名字和参数即可(通常可以是URL)。如何接入FlutterBoost一般参考Flutt
- GrandientBoostingClassifier函数介绍
浊酒南街
#机器学习算法GBDT
目录前言用法示例前言GradientBoostingClassifier是Scikit-learn库中的一个分类器,用于实现梯度提升决策树(GradientBoostingDecisionTrees,GBDT)算法。GBDT是一种强大的集成学习方法,能够通过逐步构建一系列简单的决策树(通常是浅树)来提高模型的预测性能。它在多个机器学习竞赛中表现出色,是用于分类和回归任务的流行选择。用法fromsk
- 3D晶格与图论:BFS在空间网络中的应用
t0_54coder
3d图论宽度优先个人开发
引言在现代计算科学中,3D晶格模拟是许多物理、化学和材料科学研究中的重要工具。通过将3D空间中的每个单元看作图论中的顶点(Vertex),并通过边(Edge)连接相邻的单元,可以构建一个复杂的图结构来模拟和分析这些晶格的特性。本文将探讨如何使用BoostGraphLibrary(BGL)来实现这一模拟,并通过广度优先搜索(Breadth-FirstSearch,BFS)来识别和统计晶格中的孤立互联
- 【C++】35.智能指针(2)
流星白龙
C++学习c++开发语言
文章目录5.shared_ptr和weak_ptr5.1shared_ptr循环引用问题5.2weak_ptr6.shared_ptr的线程安全问题7.C++11和boost中智能指针的关系8.内存泄漏8.1什么是内存泄漏,内存泄漏的危害8.2如何检测内存泄漏(了解)8.3如何避免内存泄漏9.定制删除器5.shared_ptr和weak_ptr5.1shared_ptr循环引用问题shared_p
- XGBoost vs LightGBM vs CatBoost:三大梯度提升框架深度解析
机器学习司猫白
机器学习理论机器学习xgboostlightgbmcatboost参数调优人工智能
梯度提升树(GradientBoostingDecisionTrees,GBDT)作为机器学习领域的核心算法,在结构化数据建模中始终占据统治地位。本文将深入解析三大主流实现框架:XGBoost、LightGBM和CatBoost,通过原理剖析、参数详解和实战对比,助你全面掌握工业级建模利器。一、算法原理深度对比1.XGBoost:工程优化的奠基者核心创新:二阶泰勒展开:利用损失函数的一阶导和二阶导
- ceph bluestore Blob 分析
only火车头
Ceph
cephversion:11.0.0bluestore包含一个非常重要的结构,Blob,本节主要分析Blob,注意ceph版本是基于11.0.0的。1.BlobstructBlob:publicboost::intrusive::set_base_hookextents;///unused_t;unused_tunused;///>buffer_map;Cache*cache;state_list
- 酷克数据启动鲲鹏原生应用开发合作
数据库
4月28日,北京酷克数据科技有限公司(以下简称“酷克数据”)与华为举办鲲鹏原生应用开发启动仪式。酷克数据将基于鲲鹏硬件底座、OpenEuler、开发套件KunpengDevKit、应用使能套件KunpengBoostKit开展面向金融、政务、电信、能源、交通等重点行业的原生应用开发,打造基于鲲鹏架构的云数仓产品解决方案,并持续发布性能更优的鲲鹏商用软件版本,帮助企业构建高效、稳定、自主可控的数据底
- 如何在Python上安装xgboost?
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python开发语言
在数据科学和机器学习领域,XGBoost无疑是一款备受推崇的算法工具。它以其高效、灵活和精确的特点,成为了众多数据科学家和工程师的首选。然而,对于初学者来说,如何在Python环境中成功安装XGBoost可能会成为一个挑战。本文将详细指导你在Python上安装XGBoost的过程,帮助你快速上手这一强大的机器学习工具。为什么选择XGBoost?在深入了解安装过程之前,我们先来看看XGBoost为何
- 如何在在 CentOS 中安装 OLama
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思路人工智能
在CentOS中安装OLama是一个相对直接的过程。以下是详细的步骤:步骤1:安装依赖项在安装OLama之前,需要先安装一些必要的依赖项,包括编译器、框架和工具。sudoapt-getupdate&&sudoapt-getinstall-y\build-essential\python3\python3-setuptools\cmake\libboost-dev\libboost-system-d
- 预测股票走势的ai模型
roxxo
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AI股票走势预测模型用深度学习+时间序列分析来构建一个股票预测AI,基于历史数据预测未来走势。1.关键功能✅AI选股(基于财务数据+技术指标)✅股票走势预测(LSTM/Transformer)✅智能筛选高增长潜力股✅可视化分析2.关键技术数据来源:YahooFinance/AlphaVantage财务分析:PE、EPS、ROE、PB、成交量机器学习选股:随机森林/XGBoost深度学习预测:LST
- ubuntu18安装pyenv
Ramulet
Pythonnpmpycharmcentos
安装依赖sudoapt-getinstalllibprotobuf-devlibleveldb-devlibsnappy-devlibopencv-devlibboost-all-devlibhdf5-serial-devlibgflags-devlibgoogle-glog-devliblmdb-devprotobuf-compiler-ysudoapt-getinstallbzip2-ysud
- 配置easy3d环境经验总结
Aurora-vv
基础配置操作c++
该平台依赖boost库,cgal库和QT,下载需求版本后,boost直接安装,cgal解压后即可,qt安装之前的博客有。需注意的是该平台使用的是X64版本,如果cmake时不指定64位使用32位的话,会编译不通过mapple。需要修改CMAKE_INSTALL_PREFIX路径,默认的C:\ProgramFiles(x86)会导致生成install时没有管理员权限。cmake编译环境是config
- 光伏储能直流系统MATLAB仿真(PV光伏阵列+Boost DCDC变换器+负载+双向DCDC变换器+锂离子电池系统)
wlz249
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概述光伏储能直流系统MATLAB仿真研究一、引言二、光伏储能直流系统的基本构成(一)PV光伏阵列(二)BoostDC/DC变换器(三)负载(四)双向DC/DC变换器(五)锂离子电池系统(六)控制模块(七)观测模块三、MATLAB仿真模型建立(一)光伏阵列模型(二)B
- windows下使用msys2中的库安装pcl
乞力马扎罗山的雪B
windowsc++
windows下只是想用下pcl,直接装PCL的allinone,用MSVC!!!直接装PCL的allinone,用MSVC!!!直接装PCL的allinone,用MSVC!!!5min搞定,下面别看了1.msys2安装以及配置下载安装:https://www.msys2.org/安装C++环境,toolchain,cmake等2.msys2下能使用的一些库当前的版本:eigen3.4boost1
- spark通过降低cores数量来提高成功率,错误记录之memory limit
BackToMeNow
Spark基础与提高Hivesparkhive内存优化physicalmemory
错误复现当数据量达到几百G约一亿条进行计算时,在原本的资源分配条件下失败的几率很高,失败的错误基本如下ContainerkilledbyYARNforexceedingmemorylimits.16.9GBof16GBphysicalmemoryused.Considerboostingspark.yarn.executor.memoryOverhead通常来讲,我们设计资源分配时一般指调整这几个
- 运行HQL时,报错:Container killed by YARN for exceeding memory limits
Michael312917
HiveonSparkhive
1出现问题现象搭建HiveOnSpark模式,运行HQL时:出现如下错误:ExecutorLostFailure(executor4exitedcausedbyoneoftherunningtasks)Reason:ContainerkilledbyYARNforexceedingmemorylimits.4.5GBof4.5GBphysicalmemoryused.Considerboostin
- python 调用 c_Python调用C模块(一):C api方式
weixin_40006779
python调用c
接前面Python与C相互调用(见http://www.linuxidc.com/Linux/2012-02/55040.htm),继续一点一点学习,顺便记录下笔记。大致计划如下(测试平台仅限于Windows和Linux,编译器限于MSVC、Mingw及linuxgcc):传统方式调用C模块用ctypes调用C动态库如有精力和兴趣,简单熟悉一下swig、boost.python,sip,shibo
- 基于光伏交直流混合微电网离网模式的双下垂控制Matlab Simulink仿真研究
BIdOeVNkOZSO
matlab算法开发语言
光伏交直流混合微电网离网(孤岛)模式双下垂控制Matlab/Simulink仿真模型交直流混合微电网结构:1.直流微电网,由光伏板+Boost变换器组成,最大输出功率10kW。2.交流微电网,由光伏板+Boost变换器+LCL逆变器组成,最大输出功率15kW。3.互联变换器(ILC),由LCL逆变器组成,用于连接交直流微电网。模型内容:1.直流微电网采用下垂控制,控制方式为电压电流双闭环,直流母线
- boost::asio教程(三) :boost udp编程
令狐掌门
C++boost库开发教程udp网络协议boostasioc++boost
boost::asio教程(一):tcpserver与tcpclient boost::asio教程(二):异步tcp boost::asio教程(三):boostudp编程 前面两篇主要讲了boostasiotcp编程,这一节来介绍boostudp编程,先来看看udp用到的类和方法.ip::udp::socket 与tcp类似,在tcp时用到的socket是ip::tcp::sock
- 数据挖掘常用算法
kaiyuanheshang
AI数据挖掘算法人工智能
文章目录基于机器学习~~线性/逻辑回归~~树模型~~贝叶斯~~~~聚类~~集成算法神经网络~~支持向量机~~~~降维算法~~基于机器学习线性/逻辑回归类似单层神经网络y=k*x+b树模型优点可以做可视化分析速度快结果稳定依赖前期对业务和数据的理解贝叶斯贝叶斯依赖先验概率,先验知识越准,结果越好聚类集成算法xgboostlightbgm神经网络在文本、视觉领域效果非常好。但是过程黑盒,缺乏解释性支持
- 相机-雷达联合标定direct_visual_lidar_calibration开源算法编译踩坑记录
HyperZhu
ROSUbuntu算法相机-雷达联合标定
基于场景的相机-雷达联合标定编译记录direct_visual_lidar_calibration编译1.本机环境Ubuntu18.04+Melodic相关依赖版本:Cmake-3.18.0gcc-8.4.0pcl-1.13.02.相关依赖#Installdependenciessudoaptinstalllibomp-devlibboost-all-devlibglm-devlibglfw3-d
- 关于旗正规则引擎中的MD5加密问题
何必如此
jspMD5规则加密
一般情况下,为了防止个人隐私的泄露,我们都会对用户登录密码进行加密,使数据库相应字段保存的是加密后的字符串,而非原始密码。
在旗正规则引擎中,通过外部调用,可以实现MD5的加密,具体步骤如下:
1.在对象库中选择外部调用,选择“com.flagleader.util.MD5”,在子选项中选择“com.flagleader.util.MD5.getMD5ofStr({arg1})”;
2.在规
- 【Spark101】Scala Promise/Future在Spark中的应用
bit1129
Promise
Promise和Future是Scala用于异步调用并实现结果汇集的并发原语,Scala的Future同JUC里面的Future接口含义相同,Promise理解起来就有些绕。等有时间了再仔细的研究下Promise和Future的语义以及应用场景,具体参见Scala在线文档:http://docs.scala-lang.org/sips/completed/futures-promises.html
- spark sql 访问hive数据的配置详解
daizj
spark sqlhivethriftserver
spark sql 能够通过thriftserver 访问hive数据,默认spark编译的版本是不支持访问hive,因为hive依赖比较多,因此打的包中不包含hive和thriftserver,因此需要自己下载源码进行编译,将hive,thriftserver打包进去才能够访问,详细配置步骤如下:
1、下载源码
2、下载Maven,并配置
此配置简单,就略过
- HTTP 协议通信
周凡杨
javahttpclienthttp通信
一:简介
HTTPCLIENT,通过JAVA基于HTTP协议进行点与点间的通信!
二: 代码举例
测试类:
import java
- java unix时间戳转换
g21121
java
把java时间戳转换成unix时间戳:
Timestamp appointTime=Timestamp.valueOf(new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").format(new Date()))
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd hh:m
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(报表函数)
老A不折腾
web报表finereport总结
说明:本次总结中,凡是以tableName或viewName作为参数因子的。函数在调用的时候均按照先从私有数据源中查找,然后再从公有数据源中查找的顺序。
CLASS
CLASS(object):返回object对象的所属的类。
CNMONEY
CNMONEY(number,unit)返回人民币大写。
number:需要转换的数值型的数。
unit:单位,
- java jni调用c++ 代码 报错
墙头上一根草
javaC++jni
#
# A fatal error has been detected by the Java Runtime Environment:
#
# EXCEPTION_ACCESS_VIOLATION (0xc0000005) at pc=0x00000000777c3290, pid=5632, tid=6656
#
# JRE version: Java(TM) SE Ru
- Spring中事件处理de小技巧
aijuans
springSpring 教程Spring 实例Spring 入门Spring3
Spring 中提供一些Aware相关de接口,BeanFactoryAware、 ApplicationContextAware、ResourceLoaderAware、ServletContextAware等等,其中最常用到de匙ApplicationContextAware.实现ApplicationContextAwaredeBean,在Bean被初始后,将会被注入 Applicati
- linux shell ls脚本样例
annan211
linuxlinux ls源码linux 源码
#! /bin/sh -
#查找输入文件的路径
#在查找路径下寻找一个或多个原始文件或文件模式
# 查找路径由特定的环境变量所定义
#标准输出所产生的结果 通常是查找路径下找到的每个文件的第一个实体的完整路径
# 或是filename :not found 的标准错误输出。
#如果文件没有找到 则退出码为0
#否则 即为找不到的文件个数
#语法 pathfind [--
- List,Set,Map遍历方式 (收集的资源,值得看一下)
百合不是茶
listsetMap遍历方式
List特点:元素有放入顺序,元素可重复
Map特点:元素按键值对存储,无放入顺序
Set特点:元素无放入顺序,元素不可重复(注意:元素虽然无放入顺序,但是元素在set中的位置是有该元素的HashCode决定的,其位置其实是固定的)
List接口有三个实现类:LinkedList,ArrayList,Vector
LinkedList:底层基于链表实现,链表内存是散乱的,每一个元素存储本身
- 解决SimpleDateFormat的线程不安全问题的方法
bijian1013
javathread线程安全
在Java项目中,我们通常会自己写一个DateUtil类,处理日期和字符串的转换,如下所示:
public class DateUtil01 {
private SimpleDateFormat dateformat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
public void format(Date d
- http请求测试实例(采用fastjson解析)
bijian1013
http测试
在实际开发中,我们经常会去做http请求的开发,下面则是如何请求的单元测试小实例,仅供参考。
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import org.apache.commons.httpclient.HttpClient;
import
- 【RPC框架Hessian三】Hessian 异常处理
bit1129
hessian
RPC异常处理概述
RPC异常处理指是,当客户端调用远端的服务,如果服务执行过程中发生异常,这个异常能否序列到客户端?
如果服务在执行过程中可能发生异常,那么在服务接口的声明中,就该声明该接口可能抛出的异常。
在Hessian中,服务器端发生异常,可以将异常信息从服务器端序列化到客户端,因为Exception本身是实现了Serializable的
- 【日志分析】日志分析工具
bit1129
日志分析
1. 网站日志实时分析工具 GoAccess
http://www.vpsee.com/2014/02/a-real-time-web-log-analyzer-goaccess/
2. 通过日志监控并收集 Java 应用程序性能数据(Perf4J)
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-logforperf/
3.log.io
和
- nginx优化加强战斗力及遇到的坑解决
ronin47
nginx 优化
先说遇到个坑,第一个是负载问题,这个问题与架构有关,由于我设计架构多了两层,结果导致会话负载只转向一个。解决这样的问题思路有两个:一是改变负载策略,二是更改架构设计。
由于采用动静分离部署,而nginx又设计了静态,结果客户端去读nginx静态,访问量上来,页面加载很慢。解决:二者留其一。最好是保留apache服务器。
来以下优化:
- java-50-输入两棵二叉树A和B,判断树B是不是A的子结构
bylijinnan
java
思路来自:
http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174201011445550396/
import ljn.help.*;
public class HasSubtree {
/**Q50.
* 输入两棵二叉树A和B,判断树B是不是A的子结构。
例如,下图中的两棵树A和B,由于A中有一部分子树的结构和B是一
- mongoDB 备份与恢复
开窍的石头
mongDB备份与恢复
Mongodb导出与导入
1: 导入/导出可以操作的是本地的mongodb服务器,也可以是远程的.
所以,都有如下通用选项:
-h host 主机
--port port 端口
-u username 用户名
-p passwd 密码
2: mongoexport 导出json格式的文件
- [网络与通讯]椭圆轨道计算的一些问题
comsci
网络
如果按照中国古代农历的历法,现在应该是某个季节的开始,但是由于农历历法是3000年前的天文观测数据,如果按照现在的天文学记录来进行修正的话,这个季节已经过去一段时间了。。。。。
也就是说,还要再等3000年。才有机会了,太阳系的行星的椭圆轨道受到外来天体的干扰,轨道次序发生了变
- 软件专利如何申请
cuiyadll
软件专利申请
软件技术可以申请软件著作权以保护软件源代码,也可以申请发明专利以保护软件流程中的步骤执行方式。专利保护的是软件解决问题的思想,而软件著作权保护的是软件代码(即软件思想的表达形式)。例如,离线传送文件,那发明专利保护是如何实现离线传送文件。基于相同的软件思想,但实现离线传送的程序代码有千千万万种,每种代码都可以享有各自的软件著作权。申请一个软件发明专利的代理费大概需要5000-8000申请发明专利可
- Android学习笔记
darrenzhu
android
1.启动一个AVD
2.命令行运行adb shell可连接到AVD,这也就是命令行客户端
3.如何启动一个程序
am start -n package name/.activityName
am start -n com.example.helloworld/.MainActivity
启动Android设置工具的命令如下所示:
# am start -
- apache虚拟机配置,本地多域名访问本地网站
dcj3sjt126com
apache
现在假定你有两个目录,一个存在于 /htdocs/a,另一个存在于 /htdocs/b 。
现在你想要在本地测试的时候访问 www.freeman.com 对应的目录是 /xampp/htdocs/freeman ,访问 www.duchengjiu.com 对应的目录是 /htdocs/duchengjiu。
1、首先修改C盘WINDOWS\system32\drivers\etc目录下的
- yii2 restful web服务[速率限制]
dcj3sjt126com
PHPyii2
速率限制
为防止滥用,你应该考虑增加速率限制到您的API。 例如,您可以限制每个用户的API的使用是在10分钟内最多100次的API调用。 如果一个用户同一个时间段内太多的请求被接收, 将返回响应状态代码 429 (这意味着过多的请求)。
要启用速率限制, [[yii\web\User::identityClass|user identity class]] 应该实现 [[yii\filter
- Hadoop2.5.2安装——单机模式
eksliang
hadoophadoop单机部署
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2185414 一、概述
Hadoop有三种模式 单机模式、伪分布模式和完全分布模式,这里先简单介绍单机模式 ,默认情况下,Hadoop被配置成一个非分布式模式,独立运行JAVA进程,适合开始做调试工作。
二、下载地址
Hadoop 网址http:
- LoadMoreListView+SwipeRefreshLayout(分页下拉)基本结构
gundumw100
android
一切为了快速迭代
import java.util.ArrayList;
import org.json.JSONObject;
import android.animation.ObjectAnimator;
import android.os.Bundle;
import android.support.v4.widget.SwipeRefreshLayo
- 三道简单的前端HTML/CSS题目
ini
htmlWeb前端css题目
使用CSS为多个网页进行相同风格的布局和外观设置时,为了方便对这些网页进行修改,最好使用( )。http://hovertree.com/shortanswer/bjae/7bd72acca3206862.htm
在HTML中加入<table style=”color:red; font-size:10pt”>,此为( )。http://hovertree.com/s
- overrided方法编译错误
kane_xie
override
问题描述:
在实现类中的某一或某几个Override方法发生编译错误如下:
Name clash: The method put(String) of type XXXServiceImpl has the same erasure as put(String) of type XXXService but does not override it
当去掉@Over
- Java中使用代理IP获取网址内容(防IP被封,做数据爬虫)
mcj8089
免费代理IP代理IP数据爬虫JAVA设置代理IP爬虫封IP
推荐两个代理IP网站:
1. 全网代理IP:http://proxy.goubanjia.com/
2. 敲代码免费IP:http://ip.qiaodm.com/
Java语言有两种方式使用代理IP访问网址并获取内容,
方式一,设置System系统属性
// 设置代理IP
System.getProper
- Nodejs Express 报错之 listen EADDRINUSE
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境nodejs纵观千象
当你启动 nodejs服务报错:
>node app
Express server listening on port 80
events.js:85
throw er; // Unhandled 'error' event
^
Error: listen EADDRINUSE
at exports._errnoException (
- C++中三种new的用法
_荆棘鸟_
C++new
转载自:http://news.ccidnet.com/art/32855/20100713/2114025_1.html
作者: mt
其一是new operator,也叫new表达式;其二是operator new,也叫new操作符。这两个英文名称起的也太绝了,很容易搞混,那就记中文名称吧。new表达式比较常见,也最常用,例如:
string* ps = new string("
- Ruby深入研究笔记1
wudixiaotie
Ruby
module是可以定义private方法的
module MTest
def aaa
puts "aaa"
private_method
end
private
def private_method
puts "this is private_method"
end
end