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Huterox
推荐算法算法机器学习
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- 基于音乐/电影/图书的协同过滤推荐算法代码实现
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基于音乐/电影/图书的协同过滤推荐算法代码实现一、开发工具及使用技术MyEclipse10、jdk1.7、tomcat7、jsp、javascript、jquery、bootstrap、webuploader、layer、ssh、mysql、navicat、mahoutAPI等。二、开发过程1、本文主要介绍基于音乐的协同过滤推荐算法代码实现,电影、图书等推荐原理相同。2、本文使用的推荐算法有:基于
- Hadoop 大数据技术原理与应用
kk8_
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- 【大数据分析与挖掘技术】概述
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目录一、数据挖掘简介(一)数据挖掘对象(二)数据挖掘流程(三)数据挖掘的分析方法(四)经典算法二、Mahout(一)Mahout简介(二)主要特性(三)Mahout安装与配置一、数据挖掘简介需要是发明之母。近年来,数据挖掘引起了信息产业界的极大关注,其主要原因是存在大量数据,可以广泛使用,并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。获取的信息和知识可以广泛用于各种应用,包括商务管理,生产控制,市
- 【大数据分析与挖掘技术】Mahout推荐算法
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大数据技术基础数据分析人工智能数据挖掘Mahout
目录一、推荐的定义与评估(一)推荐的定义(二)推荐的评估二、Mahout中的常见推荐算法(一)基于用户的推荐算法(二)基于物品的推荐算法(三)基于SVD的推荐算法(四)基于线性插值的推荐算法(五)基于聚类的推荐算法三、对GroupLens数据集进行推荐与评价(一)如何使用推荐器进行推荐(二)如何评估推荐器的好坏推荐是Mahout机器学习算法的主题之一,它极大地渗透到了人们日常生活的方方面面,比如,
- 计算机毕业设计之全网独家Spark租房爬虫数据分析与推荐系统 租房大数据 租房app 租房数据分析 租房爬虫 房源推荐系统 房源数据分析 房源可视化
haochengxu2022
数据分析爬虫推荐系统spark爬虫数据分析推荐系统
一、网站·登录与注册、注销·短信验证码修改密码·我的信息:身份证实名认证·租房业务流程(预约+看房+支付+完成+评价)、进度步骤条展示·支付宝沙箱支付·房屋浏览、中介信息查看·房屋推荐(基于mahout协同过滤算法)·房屋评价、点赞与收藏二、后端·统计主页、个人信息(带头像上传)、权限管理、用户管理、资讯管理、通知管理、日志管理、评论管理、轮播图管理、房屋管理、中介管理、订单管理。·中介权限可以登
- 推荐系统中协同过滤算法实现分析
weixin_33853794
人工智能python数据库
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>原创博客,欢迎转载,转载请注明:http://my.oschina.net/BreathL/blog/62519最近研究Mahout比较多,特别是里面协同过滤算法;于是把协同过滤算法的这个实现思路与数据流程,总结了一下,以便以后对系统做优化时,有个清晰的思路,这样才能知道该如何优化且优化后数据亦能正确。推荐中的协同过滤算法简单说明下:首先,通过
- 大数据分析- 基于Hadoop/Mahout的大数据挖掘
shenmanli
大数据hadoop数据挖掘行业应用开发人员
随着互联网、移动互联网和物联网的发展,我们已经切实地迎来了一个大数据的时代。大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合,对大数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求。目前对大数据的分析工具,首选的是Hadoop平台。Hadoop在可伸缩性、健壮性、计算性能和成本上具有无可替代的优势,事实上已成为当前互联网企业主流的大数据分析平台。一、培训对象1,系统架构师、系
- “大数据分析挖掘-基于Hadoop/Mahout/Mllib的大数据挖掘(含Spark、Storm和Docker应用介绍)”培训
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培训课程公开课企业培训大数据hadoopspark
随着互联网、移动互联网和物联网的发展,我们已经切实地迎来了一个大数据的时代。大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合,对大数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求。目前对大数据的分析工具,首选的是Hadoop/Yarn平台。Hadoop/Yarn在可伸缩性、健壮性、计算性能和成本上具有无可替代的优势,事实上已成为当前互联网企业主流的大数据分析平台。为解决广大
- springboot集成mahout实现简单基于协同过滤算法的文章推荐算法
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开源项目学习算法springboot推荐算法
文章目录参考文章前言1.建表并且生成一些数据首先,建立一个用户文章操作表(user_article_operation)使用casewhen语句简单统计数据2.代码与测试只需要根据表生成相应实体类(注意要加一个value属性来存储分数)主要代码如下,其实就两个方法userArticleOperationMapper.getAllUserPreference()方法收集数据mapper文件如下测试算
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- mahout 源码解析之聚类--聚类迭代模型
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在前面讲聚类策略时,包org.apache.mahout.clustering.iterator里面还有几个类没有进行讲解,这次做下收尾工作。ClusterIterator利用ClusterClassifier和指定的迭代次数将样本进行聚类。其中有三个具体的函数。iterate主要对内存中的数据进行聚类,输入就为一个Vector类型的迭代器。publicClusterClassifieritera
- 理论学习--【Hadoop生态原理学习】
zenas_yuan
Hadoophadoop
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- 推荐系统-基于物品协同过滤算法代码实现
Moutai码农
大数据推荐系统算法推荐算法大数据spark
1、简介当前Spark没有像mahout那样,严格区分基于物品的协同过滤推荐(ItemCF)和基于用户的协同过滤推荐(UserCF),只有基于模型的协同过滤推荐算法ALS(model-basedCF)。但ALS算法对于一些特定的问题(用户数量较小的场景,以及物品数量明显小于用户数量的场景),效果并不理想,不像mahout提供了各种推荐算法选择。为了充分利用spark在速度上带来的提升同时为满足一些
- java+jsp+mysql实现在线电影推荐系统movieCFWeb mahout实现基于用户的协同过滤推荐算法 基于项目的协同过滤推荐算法
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java+jsp+mysql实现在线电影推荐系统movieCFWeb一、项目简介http://localhost:8080/movieCFWeb/前台http://localhost:8080/movieCFWeb/admin后台自定义数据,mahout实现基于用户的协同过滤推荐算法前台包含用户注册、登录、搜索电影、分页、电影详情、评分、修改信息、评分列表、推荐电影等功能后台包括用户、电影、评分、
- 2.3 初探Hadoop世界
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数据清洗和预处理大数据离线分析hadoop大数据分布式
文章目录零、学习目标一、导入新课二、新课讲解(一)Hadoop的前世今生1、Google处理大数据三大技术2、Hadoop如何诞生3、Hadoop主要发展历程(二)Hadoop的优势1、扩容能力强2、成本低3、高效率4、可靠性5、高容错性(三)Hadoop的生态体系1、HDFS分布式文件系统2、MapReduce分布式计算框架3、Yarn资源管理框架4、Sqoop数据迁移工具5、Mahout数据挖
- 「大数据集群的搭建和使用」背景知识:大数据Hadoop生态圈介绍
优秀的Athena在休息
大数据集群的搭建和使用大数据hadoop分布式
目录一、Hadoop简介二、Hadoop的运行模式1.单机模式2.伪分布式模式3.完全分布式模式三、Hadoop生态圈组件1.HDFS2.MapReduce3.YARN4.Hive5.Pig6.HBase7.HCatalog8.Avro9.Thrift10.Drill11.Mahout12.Sqoop13.Flume14.Ambari15.Zookeeper四、Hadoop优缺点五、Hadoop学
- 【大数据】Hadoop 生态系统及其组件
G皮T
#Hadoophadoopbigdata大数据hdfshivemapreduceyarn
Hadoop生态系统及其组件1.Hadoop生态系统的组成2.Hadoop生态系统简介2.1HDFS2.2MapReduce2.3YARN2.4Hive2.5Pig2.6HBase2.7HCatalog2.8Avro2.9Thrift2.10Drill2.11Mahout2.12Sqoop2.13Flume2.14Ambari2.15Zookeeper2.16Oozie1.Hadoop生态系统的组
- 26Hbase介绍及其数据模型和架构(hbase学习1)
文茶君
Hbase介绍Hadoop生态系统spark已经替代mahouthbase简介:非关系型数据库知识面扩展cassandra、hbase、mongodb(文档型数据库)、rediscouchdb,文件存储数据库Neo4j非关系型图数据库HbaseHadoopDatabase,是一个高可靠性、高性能、面向列(面向列的KV数据库)、可伸缩(动态扩展机器。不需要停服务)、实时读写的分布式数据库利用Hado
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liuyuan185442111
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Mahout在MapReduce上实现了Item-BasedCollaborativeFiltering,这里我尝试运行一下。安装Hadoop从下载Mahout并解压准备数据下载1MillionMovieLensDataset,解压得到ratings.dat,用sed‘s/:[0-9]{1,}):[0-9]{1})::[0-9]{1,}$/,\1,\2/’ratings.dat处理成需要的格式。运
- 【大数据毕设】基于Hadoop的音乐推荐系统论文(三)
Maynor996
#课设&毕设大数据课程设计hadoop
博主介绍:✌全网粉丝6W+,csdn特邀作者、博客专家、大数据领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于大数据技术领域和毕业项目实战✌文末获取项目联系摘要本文基于Hadoop技术,设计并实现了一个名为“酷酷音乐网站”的系统,用于音乐资源的存储、管理和推荐。该系统采用Hadoop生态系统中的组件,包括HDFS、MapReduce、HBase和Mahout等,实现
- 如何使用Java进行机器学习?
玥沐春风
java机器学习开发语言
在Java中进行机器学习,可以使用各种开源机器学习库和框架来实现。以下是一些常用的Java机器学习库:Weka:Weka是一个非常流行的机器学习库,提供了大量的算法和工具,以及用于数据预处理、特征选择和可视化的功能。Deeplearning4j:Deeplearning4j是一个用于深度学习的开源库,支持多种神经网络模型和训练算法,可以用于图像分类、文本分析等任务。ApacheMahout:Apa
- 阿里云上部署java8和hadoop3.0、spark、hive及Mahout
karwik
大数据
1.安装JDK1.8到oracle官网:http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.htmllinux是64位的,安装jdk-8u131-linux-x64.tar.gz安装及配置参考http://blog.csdn.net/rchm8519/article/details/48721
- 【大数据】图解 Hadoop 生态系统及其组件
G皮T
#Hadoop大数据hadoop分布式hdfsmapreduceyarnhive
图解Hadoop生态系统及其组件1.HDFS2.MapReduce3.YARN4.Hive5.Pig6.Mahout7.HBase8.Zookeeper9.Sqoop10.Flume11.Oozie12.Ambari13.Spark在了解Hadoop生态系统及其组件之前,我们首先了解一下Hadoop的三大组件,即HDFS、MapReduce、YARN,它们共同构成了Hadoop分布式计算框架的核心
- 斯皮尔曼相关性 —— Spearman Correlation
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斯皮尔曼相关性可以理解为是排列后(Rank)用户喜好值之间的Pearson相关度。《MahoutinAction》中有这样的解释:假设对于每个用户,我们找到他最不喜欢的物品,重写他的评分值为“1”;然后找到下一个最不喜欢的物品,重写评分值为“2”,以此类推。然后我们对这些转换后的值求Pearson相关系数,这就是Spearman相关系数。斯皮尔曼相关度的计算舍弃了一些重要信息,即真实的评分值。但它
- java+jsp+mysql实现个性化租车推荐系统carcfrs mahout实现基于用户、项目的协同过滤推荐算法 SSH(spring+struts+hibernate)开发框架
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java+jsp+mysql实现个性化租车推荐系统carcfrs一、项目简介只有前台用户,没有管理员,功能是用户登录、注册、评论、评分、收藏、热点推荐、基于用户根据评分进行协同过滤推荐算法,数据爬虫爬取一嗨租车数据。二、项目展示
- Mahout教程_编程入门自学教程_菜鸟教程-免费教程分享
菜鸟一记
笔记
教程简介Mahout是ApacheSoftwareFoundation(ASF)旗下的一个开源项目,提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现,旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。Mahout包含许多实现,包括聚类、分类、推荐过滤、频繁子项挖掘。此外,通过使用ApacheHadoop库,Mahout可以有效地扩展到云中。Mahout教程-使用此入门教程,从简介,机器學習,环境,推荐,聚
- SSH(Spring+Hibernate+Struts)开发框架开发购物商城推荐系统shop mahout实现基于用户、项目的协同过滤推荐算法 个性化购物推荐系统
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SSH(Spring+Hibernate+Struts)开发框架开发购物商城推荐系统shop项目简介1、前台:http://localhost:8080/ComputerRecom/后台:http://localhost:8080/ComputerRecom/admin/login.jsp用户名:admin密码:admin;2、推荐使用mahout接口实现基于用户、项目的协同过滤推荐算法,ssh开
- 大数据学习记录(hadoop hive flume azkaban sqoop)
左上晨
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大数据学习记录(hadoophiveflumeazkabansqoop)1.hadoop对海量数据进行分布式处理2.核心组件:HDFS(分布式文件系统)、YARN(运算资源调度系统)、MAPREDUCE(分布式运算编程框架)3.HIVE:基于大数据技术(文件系统+运算框架)的SQL数据仓库工具4.HBASE:基于HADOOP的分布式海量数据库5.Mahout:基于mapreduce/spark/f
- 构建智能电商推荐系统:大数据实战中的Kudu、Flink和Mahout应用【上进小菜猪大数据】
上进小菜猪
大数据专栏合集大数据flink人工智能
上进小菜猪,沈工大软件工程专业,爱好敲代码,持续输出干货。本文将介绍如何利用Kudu、Flink和Mahout这三种技术构建一个强大的大数据分析平台。我们将详细讨论这些技术的特点和优势,并提供代码示例,帮助读者了解如何在实际项目中应用它们。通过本文的指导,读者将能够掌握如何使用这些工具来处理大规模数据集,并进行智能分析。在当今的信息时代,大数据分析成为了各行各业中不可或缺的一环。为了有效地处理海量
- 插入表主键冲突做更新
a-john
有以下场景:
用户下了一个订单,订单内的内容较多,且来自多表,首次下单的时候,内容可能会不全(部分内容不是必须,出现有些表根本就没有没有该订单的值)。在以后更改订单时,有些内容会更改,有些内容会新增。
问题:
如果在sql语句中执行update操作,在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询,查询结果有做更新,没有做插入,这样会将代码复杂化。
解决:
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、?、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
1.引用自定义资源。格式:@[package:]type/name
android:text="@string/hello"
2.引用系统资源。格式:@android:type/name
android:textColor="@android:color/opaque_red"
- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式,用一种提前设计好的框架去存取数据,以便更方便,高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构,对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外,在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈,堆等,就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下:
一:线性数据结构
(1):列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能,联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊,写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn(一针见血)
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便,但提供方便的同时表示隐藏了细节,建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中,所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的?
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了,也能自动 编译java源代码,但是jre不是java的运行环境么,难道jre中也带有编译工具? 还是eclipse自己实现的?谁能给解释一下呢问题补充:假设系统中没有安装jdk or jre,只在eclipse的目录中有一个jre,那么eclipse会采用该jre,问题是eclipse照样可以编译java源文件,为什么呢?
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景: 前端JavaScript模块化,其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来,还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制,造成了大量的全局变量,大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java(import),Python (import),Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代,我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后,还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后,还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步,Flume和Kakfa对接,Flume抓取日志,写到Kafka中
第二部,Spark Streaming读取Kafka中的数据,进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理(脚本)来获取消息,走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件,下载地址:https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
bookjovi
erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言,是在SDL语言的基础上加以修改而成,TNSDL需翻译成C语言得以编译执行,TNSDL语言中实现了异步并行的特点,当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持,异步并行类似于Erlang的process(轻量级进程),TNSDL中则称之为hand,Erlang是基于vm(beam)开发,
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
ljy325
企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件,我看新闻和网站,国防科技大学的科学家累死了,太疲劳,老是加班,不休息,经常吃药,吃药根本就没用,根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾,老想赶快学习到东西跳槽离开,搞得超负荷,不明理。深圳做软件开发经常累死人,总有不明理的人,有个软件提醒限制很好,可以挽救很多人的生命。
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(1)IT行业成五大疾病重灾区:过劳死平均37.9岁
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
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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/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法:
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
SVN
今天花了大半天的功夫,终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库,比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
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在conf里面的auth里赋予的权限配置为
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- 批量执行 bulk collect与forall用法
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BULK COLLECT 子句会批量检索结果,即一次性将结果集绑定到一个集合变量中,并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、
FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。
有关FORALL语句的用法请参考:批量SQL之 F
- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
dongwei_6688
OS
1、先安装rsync:yum install rsync
2、建立一个空的文件夹:mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录:rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了,删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理,处理数十万个文件也是秒删。
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系统: Centos6.5
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实现思路
制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box
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- Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器
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一、安装gcc
rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
开始安装,命令如下,[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]:
建议可以先切换到root用户,不然可能会遇到权限问题:su root 输入密码......
rpm -ivh kernel-head
- Remove Duplicates from Sorted List
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Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once.
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在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种),两者同是私有构
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Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有:
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本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法,对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式,方法如下:
1、注册多个账号(一般10个以上)。
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