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仙魁XAN
Python机器学习基础+实战案例机器学习python分箱离散化线性模型与树交互特征与多项式特征
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- 基础算法(一)#蓝桥杯
席万里
C/C++算法蓝桥杯c++
文章目录1、模拟1.1、DNA序列修正1.2、无尽的石头2、递归2.1、带备忘录的斐波那契数列2.2、数的计算3、进制转换3.1、进制转换模板3.2、Alice和Bob的爱恨情仇4、前缀和4.1、前缀和模板4.2、区间次方和4.3、小郑的蓝桥平衡串4.4、大石头的搬运工4.5、最大数组和4.6、四元组问题**5、差分5.1、区间更新(一维差分)5.2、肖恩的投球游戏加强版5.4、泡澡6、离散化6.
- 主席树求区间第K小模板
Stephen_Curry___
算法c++数据结构主席树
主席树(PresidentTree)是一种用于解决区间查询和修改问题的数据结构,通常用于静态区间问题(即查询和修改操作在构建结构之后不再发生变化)。主席树可以高效地处理诸如区间和、区间最值等问题。主席树的实现原理:基本思想:主席树是一种基于分治思想的数据结构,它将原始序列按照每个位置的取值范围进行离散化,然后构建出一棵持久化线段树(PersistentSegmentTree)。持久化线段树:持久化
- 【算法随笔:HDU 3333 Turing tree】(线段树 | 离线 | 离散化 | 贪心)
XNB's Not a Beginner
算法算法哈希算法leetcodec++排序算法
https://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=3333https://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=3333https://vjudge.net.cn/problem/HDU-3333https://vjudge.net.cn/problem/HDU-3333题目很简单,给出长度为N的数组,Q次询问,每次给出区间[x,
- 基础算法 - 快速排序、归并排序、二分查找、高精度模板、离散化数据
Calebbbbb
算法算法排序算法二分高精度模板离散化快速排序归并排序
文章目录前言Part1:排序一、快速排序二、归并排序Part2:二分一、二分-查找左边界二、二分-查找右边界Part3:高精度一、高精度加法二、高精度减法三、高精度乘法四、高精度除法Part4:离散化一、区间和前言由于本篇博客相较而言都是算法中最基础的模板,包括快速排序、归并排序、二分、高精度加减乘除法、离散化。这些基础模板多与其他算法混合考察,这些模板是许多算法的实现基础。Part1:排序快速排
- 离散化【学习笔记】
Simple World.
c++算法
引入小丁:小智,你不觉得我们小区旁边的树木太多太挤了吗?小智:确实。要不我们把一些树移走?小区对面的学校旁可正缺树呢!小丁:不过我们又不能自己把树移走,得找人帮忙。小智:嗯。要不我们就在树旁边标记一下,让园林工人移植一下吧。小丁和小智开始了自己的活儿……小丁从左往右,每数120棵便标记一棵树。小智从左往右,每数422棵便标记一棵树。小智:我们最好算算需要移走多少棵树,好让园林工人校对。小丁:我怎么
- C++ 离散化 算法 (详解)+ 例题
喝可乐的布偶猫
算法学习笔记算法c++数据结构
1、性质把无限空间中有限的个体映射到有限的空间中去,以此提高算法的空间效率。通俗的说,离散化是在不改变数据相对大小的条件下,对数据进行相应的压缩。适用范围:数的跨度很大,用的数很稀疏例如:值域:1~10^9,个数:10^5,值域很大,但是用到个数相对很少,这个时候就可以离散化比如:将a[i]:13100200050000//这里需要注意可以离散化的前提是数组元素必须是有序的 i:01 2 3
- 机器学习-特征提取-字典特征提取-文本特征提取-TF-IDF
涓涓自然卷
一、特征提取概要:1、定义:将任意数据(如文本或图像)转换为可用于机器学习的数字特征。注:特征值化是为了计算机更好的去理解数据。2、特征提取分类:字典特征提取(特征离散化)文本特征提取图像特征提取(深度学习介绍)3、特征提取API:sklearn.feature_extraction二、字典特征提取:作用:对字典数据进行特征值化。1、API:fromsklearn.feature_extracti
- 使用动态网格的流体动画 Fluid Animation with Dynamic Meshes 论文阅读笔记
hijackedbycsdn
FluidSimulation笔记
目录引言背景方法离散化离散化的导数算子速度插值广义的半拉格朗日步重新网格化双向流固耦合和质量守恒原文:Klingner,BryanM.,etal.“Fluidanimationwithdynamicmeshes.”ACMSIGGRAPH2006Papers.2006.820-825.引言使用[Alliezetal.,2005]的方法动态生成不规则的四面体网格根据边界的位置、边界的形状、基于流体和速
- 【压缩感知基础】Nyquist采样定理
superdont
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Nyquist定理,也被称作Nyquist采样定理,是由哈里·奈奎斯特在1928年提出的,它是信号处理领域的一个重要基础定理。它描述了连续信号被离散化为数字信号时,采样的要求以避免失真。数学表示Nyquist定理的核心内容可以描述如下:若要对一个带宽受限的连续信号进行采样而不引起失真,采样频率(频率的单位为Hz,指每秒采样数)必须大于信号最高频率的两倍。这个定理的数学表述为:[f_s>2f_{ma
- 牛客周赛 Round 28 F
Xing_ke309
算法数据结构
F.小红统计区间(hard)题目链接为前缀和枚举右端点看有多少个左端点满足条件,即在一个数轴上找的的个数。可以利用树状数组区间查询,查找中满足条件的前缀和。具体操作为先查找,再把自身在数轴上对应的数的个数加一。所以统计时没有统计自身对答案的影响。当前操作为第位时,则数轴上只记录了的前缀和。由于前缀和过大,形成的数轴过长,采用离散化。将所有前缀和由小到大排序并去重,构成新数轴。由于在数轴上可能没有直
- 代码源每日一题Div.1 (301~307)
xhyu61
做题笔记算法学习算法贪心算法动态规划acm竞赛深度优先
301-连续子序列题目链接简单的动态规划题目,先将所有数进行一个离散化,然后dp。dp[i]dp[i]dp[i]表示这个位置为结尾的最长符合要求的子序列的长度。对于每一个位置,找这个数对应的离散化编号的上一个数在什么位置,如果那个数目前为止还没有出现,或者那个数与这个数的差不是111,dp[i]=1dp[i]=1dp[i]=1;否则设上一个数最后一次出现在lstlstlst,那么dp[i]=dp[
- Python建模复习 :数据挖掘技术理论
啾啾二一
第二部分数据挖掘技术理论2.1数据分析方法论KDD知识发现KnowledgeDiscoveryfromDatabase:数据清理、数据集成、数据选择、数据变换(正规化、泛化、离散化)、数据挖掘、模式评估、知识表示。CRISP-DM(cross-industryprocessfordatamining):业务理解、数据理解、数据准备、建模、模型评估和模型发布。SEMMA:抽样Sample、探索Exp
- 【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】05 Hough 霍夫变换
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【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】05Hough霍夫变换1投票策略考虑到外点率太高①让直线上的每一点投票②希望噪声点不要给具体的任何模型投票,即噪声点不会有一致性的答案③即使被遮挡了,也能把直线找出来参数空间离散化直线相当于就是m,b两个参数点给参数空间投票找到投票最多的参数点给参数空间投票上图,图像空间的一条直线在参数空间是一个点上图:图像空间的一个点对应参数空间的一条直线因为在图像空间确定一个
- 基础算法(排序,二分,高精度加减乘除,前缀和与差分,离散化,位运算,双指针等)介绍
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基础算法文章目录基础算法排序快速排序归并排序二分算法整数二分浮点数二分高精度加减乘除高精度加法高精度减法高精度乘法高精度除法前缀和与差分一维前缀和二维前缀和一维差分二维差分双指针算法位运算离散化区间合并代码模板排序快速排序时间复杂度为nlogn级别主要思想是每次选取一个基准(一般是以中间为基准),然后从数组的头尾开始进行比较,保证基准的左边都是小于基准的数,基准的右边都是大于基准的数,然后通过同样
- Acwing算法基础1——快排 归并 二分 前缀和 差分 双指针 位运算 离散化 区间和
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文章目录1、快排----分治2、归并——分治3、二分法4、高精度(C++)5、前缀和(一维、二维)6、差分(一维、二维)7、双指针算法8、位运算9、离散化10、区间和流程:1.理解思想,背模板2.刷题目3.重复3~5遍2021.9.111、快排----分治主要思想:1.确定分界点:q[l]q[(l+r)/2]q[r]随机2.调整范围:x放右边3.递归:处理左右两端难点:划分快排不稳定,如何变得稳定
- 常用代码模板1——基础算法——排序 二分 高精度 前缀和与差分 双指针算法 位运算 离散化 区间合并
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排序二分高精度前缀和与差分双指针算法位运算离散化区间合并快速排序算法模板——模板题AcWing785.快速排序voidquick_sort(intq[],intl,intr){if(l>=r)return;inti=l-1,j=r+1,x=q[l+r>>1];while(ix);if(i=r)return;intmid=l+r>>1;merge_sort(q,l,mid);merge_sort(q
- 一、基础算法之排序、二分、高精度、前缀和与差分、双指针算法、位运算、离散化、区间合并内容。
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C++与算法题系列算法数据结构
1.快速排序算法思想:选择基准元素,比基准元素小的放左边,比基准元素大的放右边。每趟至少一个元素排好。每一趟实现步骤:low>=high,返回,排序完成选取基准元素x=a[low],i=low,j=high当iusingnamespacestd;constintN=100010;intn;intq[N];voidquick_sort(inta[],intlow,inthigh){if(low>=h
- Java蓝桥杯备考---4.算法基础(二)
不要再睡
蓝桥杯算法职场和发展
1.离散化把无限空间中有限的个体映射到有限的空间中去,以此提高算法的时空效率。离散化是一种将数组的值域压缩,从而更加关注元素的大小关系的算法。当原数组中的数字很大、负数、小数时(大多数情况下是数字很大),难以将“元素值”表示为“数组下标”,一些依靠下标实现的算法和数据结构无法实现时,我们就可以考虑将其离散化。例如原数组的范围是[1,le9],而数组大小仅为le5,那么说明元素值的“种类数”最多也就
- leetcode 3027. 人员站位的方案数 II【离散化前缀和+枚举】
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基础算法leetcode算法
原题链接:3027.人员站位的方案数II题目描述:给你一个nx2的二维数组points,它表示二维平面上的一些点坐标,其中points[i]=[xi,yi]。我们定义x轴的正方向为右(x轴递增的方向),x轴的负方向为左(x轴递减的方向)。类似的,我们定义y轴的正方向为上(y轴递增的方向),y轴的负方向为下(y轴递减的方向)。你需要安排这n个人的站位,这n个人中包括liupengsay和小羊肖恩。你
- Open CASCADE学习|点和曲线的相互转化
老歌老听老掉牙
OpenCASCADE学习OpenCASCADEc++
目录1、把曲线离散成点1.1按数量离散1.2按长度离散1.3按弦高离散2、由点合成曲线2.1B样条插值2.2B样条近似1、把曲线离散成点计算机图形学中绘制曲线,无论是绘制参数曲线还是非参数曲线,都需要先将参数曲线进行离散化,通过离散化得到一组离散化的点集,然后再将点集发送给图形渲染管线进行处理,最终生成我们想要的曲线。OpenCASCADE中提供了GCPnts包。利用GCPnts包中提供的类,我们
- 数据分析之数据预处理、分析建模、可视化
诗雅颂
数据分析ai爬虫数据采集分析建模可视化
数据分析通常需要经历三个主要步骤:数据预处理、分析建模和可视化1、数据预处理:数据预处理是指在进行数据分析之前对原始数据进行清洗、转换和整理的过程。其目的是确保数据的质量和可用性,以便后续的分析能够产生准确有效的结果。以下是一些常见的数据预处理方法:a.数据清洗:去除重复、缺失或错误的数据,修正数据的格式和结构等,以提高数据的准确性。b.数据转换:对数据进行归一化、标准化、离散化等处理,使得数据更
- 智慧海洋建设-Task3 特征工程
1598903c9dd7
关于本次智慧海洋特征构建分为时间类特征、分箱特征(x、y、v)、DataFrame特征(计数特征和偏移量特征)、统计特征(聚合)、embedding特征(word2vec、NMF)这几方面进行考虑的。分箱特征的重要性:一般在建立分类模型时,需要对连续变量离散化,特征离散化后,模型会更稳定,降低了模型过拟合的风险。离散特征的增加和减少都很容易,易于模型的快速迭代;稀疏向量内积乘法运算速度快,计算结果
- 扫描线(板子整理) 矩形面积并与矩形周长并
why_not_fly
算法c++数据结构
前置知识:离散化,线段树基础即可,难度不大,重在思维矩形面积并扫描线,矩形面积并(洛谷)https://www.luogu.com.cn/problem/P5490为了归并区间中的关系(每一段都是连起来的,所以要右端点偏移映射,后面在代码中体现)与常规维护懒标记不同,这里是向上维护的,最后返回一个tree.len[1],就是根节点的值,就是答案(图片来源于董晓老师的博客)即每一段区间右边那个位置(
- 第十一周学习报告
三冬四夏会不会有点漫长
算法竞赛#算法训练周报学习
知识点复习了一些基本算法,二分,前缀和,差分,双指针,离散化,位运算,归并排序,高精度等比赛情况无做题情况1.CFdiv2A(10题):A.WeGotEverythingCovered!,A.SatisfyingConstraints,A.LeastProduct,A.RatingIncrease,A.ConstructiveProblems,A.BinaryImbalance,A.Halloum
- 保序离散化 前缀和 去重 pair AcWing 802. 区间和
三冬四夏会不会有点漫长
#acwing算法基础算法竞赛算法c++数据结构
#includeusingnamespacestd;constintN=3e5+10;inta[N],s[N];typedefpairPII;vectoralls;vectoradd,query;intfind(intx){intl=0,r=alls.size();while(l>1;if(alls[mid]>=x)r=mid;elsel=mid+1;}returnr+1;}intmain(){i
- AcWing算法学习笔记:基础算法(快速排序 + 归并排序 + 二分 + 高精度 +前缀和差分 + 双指针算法 + 位运算 + 离散化 + 区间和并)
一只可爱的小猴子
算法学习笔记
基础算法一、快速排序①快速排序⭐②第k个数二、归并排序①归并排序②逆序对的数量⭐三、二分①数的范围⭐②数的三次方根⭐四、高精度①高精度加法②高精度减法③高精度乘法④高精度除法五、前缀和差分①前缀和②子矩阵的和③差分④差分矩阵六、双指针算法①最长连续不重复子序列②数组元素的目标和③判断子序列七、位运算(二进制数中1的个数)⭐八、离散化(区间和)⭐九、区间合并一、快速排序①快速排序⭐算法至于关键步骤第
- 机器学习数据预处理--连续变量分箱
恒c
机器学习人工智能
文章目录原理概念等宽分箱等频分箱聚类分箱有监督分箱原理概念连续变量分箱即对连续型字段进行离散化处理,也就是将连续型字段转化为离散型字段。连续字段的离散过程如下所示:连续变量的离散过程也可以理解为连续变量取值的重新编码过程,在很多时候,连续变量的离散化也被称为连续变量分箱。需要注意的是,离散之后字段的含义将发生变化,原始字段Income代表用户真实收入状况,而离散之后的含义就变成了用户收入的等级划分
- 数字图像处理中的拉普拉斯变换
小鱼tuning
算法图像处理
拉普拉斯变换是数字图像处理中的一种技术,其原理是基于拉普拉斯算子,用于检测图像中的边缘和突出细节。具体原理如下:1.拉普拉斯算子:拉普拉斯算子是一种数学算子,用于计算图像的二阶导数。在数字图像处理中,拉普拉斯算子用于离散化图像,并通过有限差分来近似计算二阶导数。2.离散拉普拉斯算子:在数字图像处理中,图像被离散成像素网格。拉普拉斯算子通过以下3x3的离散核(模板)来近似计算二阶导数:0101-41
- AutoEncoder自动编码器、VAE变分自编码器、VQVAE量子化(离散化)的自编码器
丁希希哇
AIGC阅读学习算法深度学习人工智能pytorch
文章目录AutoEncoder自动编码器(一)AutoEncoder的基本架构(二)AutoEncoder的概率理解(三)AutoEncoder的局限VAE变分自编码器(VariationalAutoEncoder)(一)VAE简介(二)VAE的概率理解(三)VAE与AE(三)VAE与GAN(四)VAE的损失函数VQVAE量子化(离散化)的自编码器(一)VQVAE简介(二)VQVAE与VAE(三)
- HttpClient 4.3与4.3版本以下版本比较
spjich
javahttpclient
网上利用java发送http请求的代码很多,一搜一大把,有的利用的是java.net.*下的HttpURLConnection,有的用httpclient,而且发送的代码也分门别类。今天我们主要来说的是利用httpclient发送请求。
httpclient又可分为
httpclient3.x
httpclient4.x到httpclient4.3以下
httpclient4.3
- Essential Studio Enterprise Edition 2015 v1新功能体验
Axiba
.net
概述:Essential Studio已全线升级至2015 v1版本了!新版本为JavaScript和ASP.NET MVC添加了新的文件资源管理器控件,还有其他一些控件功能升级,精彩不容错过,让我们一起来看看吧!
syncfusion公司是世界领先的Windows开发组件提供商,该公司正式对外发布Essential Studio Enterprise Edition 2015 v1版本。新版本
- [宇宙与天文]微波背景辐射值与地球温度
comsci
背景
宇宙这个庞大,无边无际的空间是否存在某种确定的,变化的温度呢?
如果宇宙微波背景辐射值是表示宇宙空间温度的参数之一,那么测量这些数值,并观测周围的恒星能量输出值,我们是否获得地球的长期气候变化的情况呢?
&nbs
- lvs-server
男人50
server
#!/bin/bash
#
# LVS script for VS/DR
#
#./etc/rc.d/init.d/functions
#
VIP=10.10.6.252
RIP1=10.10.6.101
RIP2=10.10.6.13
PORT=80
case $1 in
start)
/sbin/ifconfig eth2:0 $VIP broadca
- java的WebCollector爬虫框架
oloz
爬虫
WebCollector主页:
https://github.com/CrawlScript/WebCollector
下载:webcollector-版本号-bin.zip将解压后文件夹中的所有jar包添加到工程既可。
接下来看demo
package org.spider.myspider;
import cn.edu.hfut.dmic.webcollector.cra
- jQuery append 与 after 的区别
小猪猪08
1、after函数
定义和用法:
after() 方法在被选元素后插入指定的内容。
语法:
$(selector).after(content)
实例:
<html>
<head>
<script type="text/javascript" src="/jquery/jquery.js"></scr
- mysql知识充电
香水浓
mysql
索引
索引是在存储引擎中实现的,因此每种存储引擎的索引都不一定完全相同,并且每种存储引擎也不一定支持所有索引类型。
根据存储引擎定义每个表的最大索引数和最大索引长度。所有存储引擎支持每个表至少16个索引,总索引长度至少为256字节。
大多数存储引擎有更高的限制。MYSQL中索引的存储类型有两种:BTREE和HASH,具体和表的存储引擎相关;
MYISAM和InnoDB存储引擎
- 我的架构经验系列文章索引
agevs
架构
下面是一些个人架构上的总结,本来想只在公司内部进行共享的,因此内容写的口语化一点,也没什么图示,所有内容没有查任何资料是脑子里面的东西吐出来的因此可能会不准确不全,希望抛砖引玉,大家互相讨论。
要注意,我这些文章是一个总体的架构经验不针对具体的语言和平台,因此也不一定是适用所有的语言和平台的。
(内容是前几天写的,现附上索引)
前端架构 http://www.
- Android so lib库远程http下载和动态注册
aijuans
andorid
一、背景
在开发Android应用程序的实现,有时候需要引入第三方so lib库,但第三方so库比较大,例如开源第三方播放组件ffmpeg库, 如果直接打包的apk包里面, 整个应用程序会大很多.经过查阅资料和实验,发现通过远程下载so文件,然后再动态注册so文件时可行的。主要需要解决下载so文件存放位置以及文件读写权限问题。
二、主要
- linux中svn配置出错 conf/svnserve.conf:12: Option expected 解决方法
baalwolf
option
在客户端访问subversion版本库时出现这个错误:
svnserve.conf:12: Option expected
为什么会出现这个错误呢,就是因为subversion读取配置文件svnserve.conf时,无法识别有前置空格的配置文件,如### This file controls the configuration of the svnserve daemon, if you##
- MongoDB的连接池和连接管理
BigCat2013
mongodb
在关系型数据库中,我们总是需要关闭使用的数据库连接,不然大量的创建连接会导致资源的浪费甚至于数据库宕机。这篇文章主要想解释一下mongoDB的连接池以及连接管理机制,如果正对此有疑惑的朋友可以看一下。
通常我们习惯于new 一个connection并且通常在finally语句中调用connection的close()方法将其关闭。正巧,mongoDB中当我们new一个Mongo的时候,会发现它也
- AngularJS使用Socket.IO
bijian1013
JavaScriptAngularJSSocket.IO
目前,web应用普遍被要求是实时web应用,即服务端的数据更新之后,应用能立即更新。以前使用的技术(例如polling)存在一些局限性,而且有时我们需要在客户端打开一个socket,然后进行通信。
Socket.IO(http://socket.io/)是一个非常优秀的库,它可以帮你实
- [Maven学习笔记四]Maven依赖特性
bit1129
maven
三个模块
为了说明问题,以用户登陆小web应用为例。通常一个web应用分为三个模块,模型和数据持久化层user-core, 业务逻辑层user-service以及web展现层user-web,
user-service依赖于user-core
user-web依赖于user-core和user-service
依赖作用范围
Maven的dependency定义
- 【Akka一】Akka入门
bit1129
akka
什么是Akka
Message-Driven Runtime is the Foundation to Reactive Applications
In Akka, your business logic is driven through message-based communication patterns that are independent of physical locatio
- zabbix_api之perl语言写法
ronin47
zabbix_api之perl
zabbix_api网上比较多的写法是python或curl。上次我用java--http://bossr.iteye.com/blog/2195679,这次用perl。for example: #!/usr/bin/perl
use 5.010 ;
use strict ;
use warnings ;
use JSON :: RPC :: Client ;
use
- 比优衣库跟牛掰的视频流出了,兄弟连Linux运维工程师课堂实录,更加刺激,更加实在!
brotherlamp
linux运维工程师linux运维工程师教程linux运维工程师视频linux运维工程师资料linux运维工程师自学
比优衣库跟牛掰的视频流出了,兄弟连Linux运维工程师课堂实录,更加刺激,更加实在!
-----------------------------------------------------
兄弟连Linux运维工程师课堂实录-计算机基础-1-课程体系介绍1
链接:http://pan.baidu.com/s/1i3GQtGL 密码:bl65
兄弟连Lin
- bitmap求哈密顿距离-给定N(1<=N<=100000)个五维的点A(x1,x2,x3,x4,x5),求两个点X(x1,x2,x3,x4,x5)和Y(
bylijinnan
java
import java.util.Random;
/**
* 题目:
* 给定N(1<=N<=100000)个五维的点A(x1,x2,x3,x4,x5),求两个点X(x1,x2,x3,x4,x5)和Y(y1,y2,y3,y4,y5),
* 使得他们的哈密顿距离(d=|x1-y1| + |x2-y2| + |x3-y3| + |x4-y4| + |x5-y5|)最大
- map的三种遍历方法
chicony
map
package com.test;
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.Iterator;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
public class TestMap {
public static v
- Linux安装mysql的一些坑
chenchao051
linux
1、mysql不建议在root用户下运行
2、出现服务启动不了,111错误,注意要用chown来赋予权限, 我在root用户下装的mysql,我就把usr/share/mysql/mysql.server复制到/etc/init.d/mysqld, (同时把my-huge.cnf复制/etc/my.cnf)
chown -R cc /etc/init.d/mysql
- Sublime Text 3 配置
daizj
配置Sublime Text
Sublime Text 3 配置解释(默认){// 设置主题文件“color_scheme”: “Packages/Color Scheme – Default/Monokai.tmTheme”,// 设置字体和大小“font_face”: “Consolas”,“font_size”: 12,// 字体选项:no_bold不显示粗体字,no_italic不显示斜体字,no_antialias和
- MySQL server has gone away 问题的解决方法
dcj3sjt126com
SQL Server
MySQL server has gone away 问题解决方法,需要的朋友可以参考下。
应用程序(比如PHP)长时间的执行批量的MYSQL语句。执行一个SQL,但SQL语句过大或者语句中含有BLOB或者longblob字段。比如,图片数据的处理。都容易引起MySQL server has gone away。 今天遇到类似的情景,MySQL只是冷冷的说:MySQL server h
- javascript/dom:固定居中效果
dcj3sjt126com
JavaScript
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&
- 使用 Spring 2.5 注释驱动的 IoC 功能
e200702084
springbean配置管理IOCOffice
使用 Spring 2.5 注释驱动的 IoC 功能
developerWorks
文档选项
将打印机的版面设置成横向打印模式
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级别: 初级
陈 雄华 (
[email protected]), 技术总监, 宝宝淘网络科技有限公司
2008 年 2 月 28 日
&nb
- MongoDB常用操作命令
geeksun
mongodb
1. 基本操作
db.AddUser(username,password) 添加用户
db.auth(usrename,password) 设置数据库连接验证
db.cloneDataBase(fromhost)
- php写守护进程(Daemon)
hongtoushizi
PHP
转载自: http://blog.csdn.net/tengzhaorong/article/details/9764655
守护进程(Daemon)是运行在后台的一种特殊进程。它独立于控制终端并且周期性地执行某种任务或等待处理某些发生的事件。守护进程是一种很有用的进程。php也可以实现守护进程的功能。
1、基本概念
&nbs
- spring整合mybatis,关于注入Dao对象出错问题
jonsvien
DAOspringbeanmybatisprototype
今天在公司测试功能时发现一问题:
先进行代码说明:
1,controller配置了Scope="prototype"(表明每一次请求都是原子型)
@resource/@autowired service对象都可以(两种注解都可以)。
2,service 配置了Scope="prototype"(表明每一次请求都是原子型)
- 对象关系行为模式之标识映射
home198979
PHP架构企业应用对象关系标识映射
HELLO!架构
一、概念
identity Map:通过在映射中保存每个已经加载的对象,确保每个对象只加载一次,当要访问对象的时候,通过映射来查找它们。其实在数据源架构模式之数据映射器代码中有提及到标识映射,Mapper类的getFromMap方法就是实现标识映射的实现。
二、为什么要使用标识映射?
在数据源架构模式之数据映射器中
//c
- Linux下hosts文件详解
pda158
linux
1、主机名: 无论在局域网还是INTERNET上,每台主机都有一个IP地址,是为了区分此台主机和彼台主机,也就是说IP地址就是主机的门牌号。 公网:IP地址不方便记忆,所以又有了域名。域名只是在公网(INtERNET)中存在,每个域名都对应一个IP地址,但一个IP地址可有对应多个域名。 局域网:每台机器都有一个主机名,用于主机与主机之间的便于区分,就可以为每台机器设置主机
- nginx配置文件粗解
spjich
javanginx
#运行用户#user nobody;#启动进程,通常设置成和cpu的数量相等worker_processes 2;#全局错误日志及PID文件#error_log logs/error.log;#error_log logs/error.log notice;#error_log logs/error.log inf
- 数学函数
w54653520
java
public
class
S {
// 传入两个整数,进行比较,返回两个数中的最大值的方法。
public
int
get(
int
num1,
int
nu