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a15957199647
机器学习数据
决策树就是像树结构一样的分类下去,最后来预测输入样本的属于那类标签。本文是本人的学习笔记,所以有些地方也不是很清楚。大概流程就是1.查看子类是否属于同一个类2.如果是,返回类标签,如果不是,找到最佳的分类子集的特征3.划分数据集4.创建分支节点5.对每一个节点重复上述步骤6.返回树首先我们要像一个办法,怎么来确定最佳的分类特征就是为什么要这么划分子集。一般有三种方法:1.Gini不纯度2.信息熵3
- 深度学习100问13:什么是二分类问题
不断持续学习ing
人工智能机器学习自然语言处理
嘿,你知道二分类问题不?这就像是一个“超级裁判”,要把东西分成两大类。一、定义及举例想象一下,生活中有很多时候我们得决定一个东西到底属于哪一边。就像判断一封邮件,是“垃圾邮件”呢,还是“正常邮件”;或者看看一个病人,是“得了某种病”呢,还是“没得病”。二、解决方法要解决二分类问题呀,我们可以找来一些“魔法工具”,也就是机器学习算法。像逻辑回归啦、支持向量机啦、决策树啦等等。这些算法就像聪明的小助手
- 每天一个数据分析题(五百一十二)- 数据标准化
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在完整的机器学习流程中,数据标准化(DataStandardization)一直是一项重要的处理流程。不同模型对于数据是否标准化的敏感程度不同,以下哪个模型对变量是否标准化不敏感?A.决策树B.KNNC.K-MeansD.SVM数据分析认证考试介绍:点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python,SQL,统计学,数据分析理论,深度学习,可视化,机器学习,S
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Bayesian小孙
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决策树与随机森林文章目录决策树与随机森林一、知识概要(一)二、决策树使用的算法三、sklearn决策树API四、决策树的案例1.数据清洗2.特征工程3.调用决策树API五、集成学习方法-随机森林1.知识概要(二)2.集成学习API3.随机森林的案例importpandasaspdfromsklearn.feature_extractionimportDictVectorizerfromsklear
- 机器学习 之 决策树与随机森林的实现
SEVEN-YEARS
机器学习决策树随机森林
引言随着互联网技术的发展,垃圾邮件过滤已成为一项重要的任务。机器学习技术,尤其是决策树和随机森林,在解决这类问题时表现出色。本文将介绍随机森林的基本概念,并通过一个具体的案例——筛选垃圾电子邮件——来展示随机森林的实际应用。随机森林简介随机森林是一种基于决策树的集成学习方法,它通过构建多个决策树并综合它们的预测结果来提高准确性和防止过拟合。随机森林的工作原理主要包括以下几个步骤:自助采样:从原始数
- AI大模型副业变现之路,有技术就有收入!
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在当今时代,AI大模型的应用越来越广泛,利用这些技术开展副业赚钱已成为可能。以下是一份详细的指南,帮助你了解需要学习的内容以及如何操作。一、需要学习的内容基础知识储备(1)数学知识:线性代数、概率论与数理统计、微积分等,这些是理解AI算法的基础。(2)编程技能:掌握Python编程语言,因为Python在AI领域有丰富的库和框架支持。(3)机器学习原理:了解常见的机器学习算法,如线性回归、决策树、
- 随机森林(Random Forest)VS 提升树(Boosting Trees)
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随机森林(RandomForest)和提升树(BoostingTrees)都是常见的机器学习算法,它们都基于决策树,但使用的策略和目标不同。随机森林(RandomForest)通俗的类比:想象你有一个班级里的多位老师(决策树),你让他们每个人都独立地给出意见(预测)。每个老师的意见可能不完全一致,因为他们对问题的理解和方法不同。然后,你把所有老师的意见汇总,得到一个“班级意见”的结果。优点:减少过
- 每天一个数据分析题(三百五十八)-图表决策树
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图中是某公司记录销售情况相关的表建立好的多维分析模型,请根据模型回答以下问题:1)该模型属于哪种连接模式?A.星型模式+雪花模式B.星座模式+雪花模式C.星座模式+星型模式+雪花模式D.以上都不对数据分析认证考试介绍:点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案
- 每天一个数据分析题(二百二十)
跟着紫枫学姐学CDA
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在集成学习的GBDT算法中,每次训练新的决策树的目的是()?A.预测原始数据的标签B.预测上一个模型的残差C.降低模型的偏差D.降低模型的方差题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案
- 每天一个数据分析题(四百九十六)- 决策树模型
跟着紫枫学姐学CDA
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回归树是可以用于回归的决策树模型,一个回归树对应着输入空间(即特征空间)的一个划分以及在划分单元上的输出值。以下哪个指标可用于回归树中的模型比较A.AdjustedR2B.F-measureC.AUCD.Precision&Recall数据分析认证考试介绍:点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python,SQL,统计学,数据分析理论,深度学习,可视化,机器
- 详细总结的决策树的来龙去脉,决策树的底层原理是什么?应用的场景如何快速高效应用决策树
九张算数
人工智能决策树算法机器学习
决策树是一种常见的机器学习算法,用于分类和回归任务。它通过将数据递归地划分成更小的子集来构建一个树状模型,从而做出决策。本文将详细介绍决策树的历史背景、底层原理、构建过程、常见的算法、应用场景以及优缺点。一、历史背景决策树的概念可以追溯到20世纪60年代。最早的决策树算法之一是ID3(IterativeDichotomiser3),由RossQuinlan在1986年提出。ID3通过信息增益(In
- 深度探索:决策树算法在机器学习中的原理与应用
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机器学习算法机器学习决策树
引言与背景决策树算法作为机器学习领域的一种基础而重要的监督学习方法,以其直观易理解、解释性强以及能处理离散和连续属性等特点,在数据挖掘、数据分析和预测建模等诸多领域占有不可或缺的地位。决策树通过学习训练数据集构建一棵树状结构模型,模拟从根节点到叶节点的决策路径,以此进行样本分类或回归预测。定义决策树算法是一种非参数模型,其核心思想是通过递归地划分数据空间,形成一系列if-then规则,最终构成一棵
- 利用贝叶斯和决策树 来进行医疗诊断的
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要使用Python实现一个基于贝叶斯分类器和决策树的医疗诊断功能,我们需要构建一个模型,该模型可以根据病人描述的症状预测可能的病症。这个模型将利用贝叶斯分类器和决策树来进行预测。以下是一个基本的实现思路:数据准备:我们需要一个包含不同症状和对应病症的数据集。这个数据集将用于训练我们的贝叶斯分类器和决策树。贝叶斯分类器:我们使用朴素贝叶斯分类器来根据给定的症状计算每个病症的概率。决策树:我们使用决策
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机器学习西瓜书学习机器学习人工智能
本篇文章会持续更新直到更新完毕,关注博主不迷路~(如果没有超链接,表示还没有更新到)第一章绪论1.1引言1.2基本术语1.3假设空间1.4归纳偏好第二章模型评估与选择2.1经验误差与过拟合2.2评估方法2.3性能度量2.4比较检验2.5偏差与方差第三章线性模型3.1基本形式3.2线性回归3.3对数几率回归3.4线性判别分析3.5多分类学习3.6类别不平衡问题第四章决策树4.1基本流程4.2划分选择
- 决策树——ID3算法
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一,什么是决策树所谓决策树,顾名思义,是一种树,一种依托于策略抉择而建立起来的树。机器学习中,决策树是一个预测模型;它代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象,而每个分叉路径则代表的是某个可能的属性值,而每个叶子节点则对应根节点到该叶子节点所经历的路径所表示的对象的值。决策树仅有单一输出,若欲有复数输出,可以建立独立的决策树以处理不同的输出。从数据产生决策树的机器学习技
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决策树与随机森林:比较与应用场景分析引言决策树和随机森林是机器学习中广泛使用的两种算法,因其简单性和强大的功能而被广泛采用。决策树是一种树形结构的决策模型,易于理解和解释。随机森林则是通过集成多棵决策树来提高预测性能的模型。在本文中,我们将深入比较决策树与随机森林,探讨它们的工作原理、优缺点、应用场景,并通过具体的代码示例展示如何在实际问题中应用这些算法。目录决策树概述决策树的定义决策树的构建决策
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人工智能人工智能机器学习算法
系列文章目录第一章【机器学习】初识机器学习第二章【机器学习】【监督学习】-逻辑回归算法(LogisticRegression)第三章【机器学习】【监督学习】-支持向量机(SVM)第四章【机器学习】【监督学习】-K-近邻算法(K-NN)第五章【机器学习】【监督学习】-决策树(DecisionTrees)第六章【机器学习】【监督学习】-梯度提升机(GradientBoostingMachine,GBM
- 【机器学习理论基础】一文看尽朴素贝叶斯算法
大数据AI
MachineLearning机器学习
在所有的机器学习分类算法中,朴素贝叶斯和其他绝大多数的分类算法都不同。对于大多数的分类算法,比如决策树,KNN,逻辑回归,支持向量机等,他们都是判别方法,也就是直接学习出特征输出Y和特征X之间的关系,要么是决策函数Y=f(X)Y=f(X)Y=f(X),要么是条件分布P(Y∣X)P(Y|X)P(Y∣X)。但是朴素贝叶斯却是生成方法,也就是直接找出特征输出YYY和特征XXX的联合分布P(X,Y)P(X
- 随机森林学习笔记概述
好好学习的不知名程序员
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随机森林(RandomForest)是一种集成学习方法,它通过构建多个决策树并将它们的预测结果进行投票或平均来提高预测性能。随机森林在许多实际应用中表现出了很好的性能,尤其是在分类和回归问题上。以下是关于随机森林的一些学习笔记概述:1.基本概念集成学习:通过组合多个弱学习器来提高预测性能的方法。决策树:一种基本的分类和回归方法,通过递归地将数据集分割成不同的子集来构建树形结构。随机森林:由多个决策
- 【C++】01背包问题暴力,记忆,动态规划解法
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0-1背包问题详解与实现目录0-1背包问题详解与实现问题描述问题分析状态定义状态转移方程边界条件算法实现暴力搜索记忆化搜索动态规划空间优化总结思维导图C++学习资源问题描述在算法领域,0-1背包问题是一个经典的优化问题。给定一个背包和一个物品集合,每个物品有其重量和价值,我们需要选择物品放入背包,使得背包内物品的总价值最大,同时不超过背包的容量限制。问题分析0-1背包问题可以通过决策树模型来理解。
- 基于R语言遥感随机森林建模与空间预测
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统计语言类模型分布式
随机森林作为一种集成学习方法,在处理复杂数据分析任务中特别是遥感数据分析中表现出色。通过构建大量的决策树并引入随机性,随机森林在降低模型方差和过拟合风险方面具有显著优势。在训练过程中,使用Bootstrap抽样生成不同的训练集,并在节点分裂时随机选择特征子集,这使得模型具备了处理高维和非线性数据的能力。随机森林对噪声和异常值具有鲁棒性,其预测结果通过对多棵树的集成投票或平均获得,减少了单个异常对结
- Java回溯知识点(含面试大厂题和源码)
一成码农
java面试开发语言
回溯算法是一种通过遍历所有可能的候选解来寻找所有解的算法,如果候选解被确认不是一个解(或至少不是最后一个解),回溯算法会通过在上一步进行一些变化来丢弃这个解,即“回溯”并尝试另一个候选解。回溯法通常用递归方法来实现,在解决排列、组合、选择问题时非常有效。回溯算法的核心要点:路径:也就是已经做出的选择。选择列表:也就是你当前可以做的选择。结束条件:也就是到达决策树底层,无法再做出选择的条件。回溯算法
- Python机器学习笔记:CART算法实战
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完整代码及其数据,请移步小编的GitHub传送门:请点击我如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote前言在python机器学习笔记:深入学习决策树算法原理一文中我们提到了决策树里的ID3算法,C4.5算法,并且大概的了
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机器学习算法&预测模型Python随机森林sklearn算法
原理定义随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法,它的基本单元是决策树,而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习(EnsembleLearning)方法。随机森林的名称中有两个关键词,一个是“随机”,一个就是“森林”。随机森林应该是机器学习算法时最先接触到的集成算法,集成学习的家族:Bagging:个体评估器之间不存在强依赖关系,一系列个体学习器可以并行生成。代表算法:随机森林(R
- MATLAB|【免费】概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断
电力程序小学童
机器预测matlab神经网络分类预测
目录主要内容部分代码结果一览下载链接主要内容《MATLAB神经网络43个案例分析》共有43章,内容涵盖常见的神经网络(BP、RBF、SOM、Hopfield、Elman、LVQ、Kohonen、GRNN、NARX等)以及相关智能算法(SVM、决策树、随机森林、极限学习机等)。同时,部分章节也涉及了常见的优化算法(遗传算法、蚁群算法等)与神经网络的结合问题。此外,《MATLAB神经网络43个案例分析
- LightGBM高级教程:时间序列建模
Echo_Wish
Python算法Python笔记人工智能深度学习机器学习数据挖掘
导言时间序列数据在许多领域中都非常常见,如金融、气象、交通等。LightGBM作为一种高效的梯度提升决策树算法,可以用于时间序列建模。本教程将详细介绍如何在Python中使用LightGBM进行时间序列建模,并提供相应的代码示例。数据准备首先,我们需要加载时间序列数据并准备数据用于模型训练。以下是一个简单的示例:importpandasaspd#加载时间序列数据data=pd.read_csv('
- JAVA中的Enum
周凡杨
javaenum枚举
Enum是计算机编程语言中的一种数据类型---枚举类型。 在实际问题中,有些变量的取值被限定在一个有限的范围内。 例如,一个星期内只有七天 我们通常这样实现上面的定义:
public String monday;
public String tuesday;
public String wensday;
public String thursday
- 赶集网mysql开发36条军规
Bill_chen
mysql业务架构设计mysql调优mysql性能优化
(一)核心军规 (1)不在数据库做运算 cpu计算务必移至业务层; (2)控制单表数据量 int型不超过1000w,含char则不超过500w; 合理分表; 限制单库表数量在300以内; (3)控制列数量 字段少而精,字段数建议在20以内
- Shell test命令
daizj
shell字符串test数字文件比较
Shell test命令
Shell中的 test 命令用于检查某个条件是否成立,它可以进行数值、字符和文件三个方面的测试。 数值测试 参数 说明 -eq 等于则为真 -ne 不等于则为真 -gt 大于则为真 -ge 大于等于则为真 -lt 小于则为真 -le 小于等于则为真
实例演示:
num1=100
num2=100if test $[num1]
- XFire框架实现WebService(二)
周凡杨
javawebservice
有了XFire框架实现WebService(一),就可以继续开发WebService的简单应用。
Webservice的服务端(WEB工程):
两个java bean类:
Course.java
package cn.com.bean;
public class Course {
private
- 重绘之画图板
朱辉辉33
画图板
上次博客讲的五子棋重绘比较简单,因为只要在重写系统重绘方法paint()时加入棋盘和棋子的绘制。这次我想说说画图板的重绘。
画图板重绘难在需要重绘的类型很多,比如说里面有矩形,园,直线之类的,所以我们要想办法将里面的图形加入一个队列中,这样在重绘时就
- Java的IO流
西蜀石兰
java
刚学Java的IO流时,被各种inputStream流弄的很迷糊,看老罗视频时说想象成插在文件上的一根管道,当初听时觉得自己很明白,可到自己用时,有不知道怎么代码了。。。
每当遇到这种问题时,我习惯性的从头开始理逻辑,会问自己一些很简单的问题,把这些简单的问题想明白了,再看代码时才不会迷糊。
IO流作用是什么?
答:实现对文件的读写,这里的文件是广义的;
Java如何实现程序到文件
- No matching PlatformTransactionManager bean found for qualifier 'add' - neither
林鹤霄
java.lang.IllegalStateException: No matching PlatformTransactionManager bean found for qualifier 'add' - neither qualifier match nor bean name match!
网上找了好多的资料没能解决,后来发现:项目中使用的是xml配置的方式配置事务,但是
- Row size too large (> 8126). Changing some columns to TEXT or BLOB
aigo
column
原文:http://stackoverflow.com/questions/15585602/change-limit-for-mysql-row-size-too-large
异常信息:
Row size too large (> 8126). Changing some columns to TEXT or BLOB or using ROW_FORMAT=DYNAM
- JS 格式化时间
alxw4616
JavaScript
/**
* 格式化时间 2013/6/13 by 半仙
[email protected]
* 需要 pad 函数
* 接收可用的时间值.
* 返回替换时间占位符后的字符串
*
* 时间占位符:年 Y 月 M 日 D 小时 h 分 m 秒 s 重复次数表示占位数
* 如 YYYY 4占4位 YY 占2位<p></p>
* MM DD hh mm
- 队列中数据的移除问题
百合不是茶
队列移除
队列的移除一般都是使用的remov();都可以移除的,但是在昨天做线程移除的时候出现了点问题,没有将遍历出来的全部移除, 代码如下;
//
package com.Thread0715.com;
import java.util.ArrayList;
public class Threa
- Runnable接口使用实例
bijian1013
javathreadRunnablejava多线程
Runnable接口
a. 该接口只有一个方法:public void run();
b. 实现该接口的类必须覆盖该run方法
c. 实现了Runnable接口的类并不具有任何天
- oracle里的extend详解
bijian1013
oracle数据库extend
扩展已知的数组空间,例:
DECLARE
TYPE CourseList IS TABLE OF VARCHAR2(10);
courses CourseList;
BEGIN
-- 初始化数组元素,大小为3
courses := CourseList('Biol 4412 ', 'Psyc 3112 ', 'Anth 3001 ');
--
- 【httpclient】httpclient发送表单POST请求
bit1129
httpclient
浏览器Form Post请求
浏览器可以通过提交表单的方式向服务器发起POST请求,这种形式的POST请求不同于一般的POST请求
1. 一般的POST请求,将请求数据放置于请求体中,服务器端以二进制流的方式读取数据,HttpServletRequest.getInputStream()。这种方式的请求可以处理任意数据形式的POST请求,比如请求数据是字符串或者是二进制数据
2. Form
- 【Hive十三】Hive读写Avro格式的数据
bit1129
hive
1. 原始数据
hive> select * from word;
OK
1 MSN
10 QQ
100 Gtalk
1000 Skype
2. 创建avro格式的数据表
hive> CREATE TABLE avro_table(age INT, name STRING)STORE
- nginx+lua+redis自动识别封解禁频繁访问IP
ronin47
在站点遇到攻击且无明显攻击特征,造成站点访问慢,nginx不断返回502等错误时,可利用nginx+lua+redis实现在指定的时间段 内,若单IP的请求量达到指定的数量后对该IP进行封禁,nginx返回403禁止访问。利用redis的expire命令设置封禁IP的过期时间达到在 指定的封禁时间后实行自动解封的目的。
一、安装环境:
CentOS x64 release 6.4(Fin
- java-二叉树的遍历-先序、中序、后序(递归和非递归)、层次遍历
bylijinnan
java
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
import java.util.Stack;
public class BinTreeTraverse {
//private int[] array={ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 };
private int[] array={ 10,6,
- Spring源码学习-XML 配置方式的IoC容器启动过程分析
bylijinnan
javaspringIOC
以FileSystemXmlApplicationContext为例,把Spring IoC容器的初始化流程走一遍:
ApplicationContext context = new FileSystemXmlApplicationContext
("C:/Users/ZARA/workspace/HelloSpring/src/Beans.xml&q
- [科研与项目]民营企业请慎重参与军事科技工程
comsci
企业
军事科研工程和项目 并非要用最先进,最时髦的技术,而是要做到“万无一失”
而民营科技企业在搞科技创新工程的时候,往往考虑的是技术的先进性,而对先进技术带来的风险考虑得不够,在今天提倡军民融合发展的大环境下,这种“万无一失”和“时髦性”的矛盾会日益凸显。。。。。。所以请大家在参与任何重大的军事和政府项目之前,对
- spring 定时器-两种方式
cuityang
springquartz定时器
方式一:
间隔一定时间 运行
<bean id="updateSessionIdTask" class="com.yang.iprms.common.UpdateSessionTask" autowire="byName" />
<bean id="updateSessionIdSchedule
- 简述一下关于BroadView站点的相关设计
damoqiongqiu
view
终于弄上线了,累趴,戳这里http://www.broadview.com.cn
简述一下相关的技术点
前端:jQuery+BootStrap3.2+HandleBars,全站Ajax(貌似对SEO的影响很大啊!怎么破?),用Grunt对全部JS做了压缩处理,对部分JS和CSS做了合并(模块间存在很多依赖,全部合并比较繁琐,待完善)。
后端:U
- 运维 PHP问题汇总
dcj3sjt126com
windows2003
1、Dede(织梦)发表文章时,内容自动添加关键字显示空白页
解决方法:
后台>系统>系统基本参数>核心设置>关键字替换(是/否),这里选择“是”。
后台>系统>系统基本参数>其他选项>自动提取关键字,这里选择“是”。
2、解决PHP168超级管理员上传图片提示你的空间不足
网站是用PHP168做的,反映使用管理员在后台无法
- mac 下 安装php扩展 - mcrypt
dcj3sjt126com
PHP
MCrypt是一个功能强大的加密算法扩展库,它包括有22种算法,phpMyAdmin依赖这个PHP扩展,具体如下:
下载并解压libmcrypt-2.5.8.tar.gz。
在终端执行如下命令: tar zxvf libmcrypt-2.5.8.tar.gz cd libmcrypt-2.5.8/ ./configure --disable-posix-threads --
- MongoDB更新文档 [四]
eksliang
mongodbMongodb更新文档
MongoDB更新文档
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2174104
MongoDB对文档的CURD,前面的博客简单介绍了,但是对文档更新篇幅比较大,所以这里单独拿出来。
语法结构如下:
db.collection.update( criteria, objNew, upsert, multi)
参数含义 参数  
- Linux下的解压,移除,复制,查看tomcat命令
y806839048
tomcat
重复myeclipse生成webservice有问题删除以前的,干净
1、先切换到:cd usr/local/tomcat5/logs
2、tail -f catalina.out
3、这样运行时就可以实时查看运行日志了
Ctrl+c 是退出tail命令。
有问题不明的先注掉
cp /opt/tomcat-6.0.44/webapps/g
- Spring之使用事务缘由(3-XML实现)
ihuning
spring
用事务通知声明式地管理事务
事务管理是一种横切关注点。为了在 Spring 2.x 中启用声明式事务管理,可以通过 tx Schema 中定义的 <tx:advice> 元素声明事务通知,为此必须事先将这个 Schema 定义添加到 <beans> 根元素中去。声明了事务通知后,就需要将它与切入点关联起来。由于事务通知是在 <aop:
- GCD使用经验与技巧浅谈
啸笑天
GC
前言
GCD(Grand Central Dispatch)可以说是Mac、iOS开发中的一大“利器”,本文就总结一些有关使用GCD的经验与技巧。
dispatch_once_t必须是全局或static变量
这一条算是“老生常谈”了,但我认为还是有必要强调一次,毕竟非全局或非static的dispatch_once_t变量在使用时会导致非常不好排查的bug,正确的如下: 1
- linux(Ubuntu)下常用命令备忘录1
macroli
linux工作ubuntu
在使用下面的命令是可以通过--help来获取更多的信息1,查询当前目录文件列表:ls
ls命令默认状态下将按首字母升序列出你当前文件夹下面的所有内容,但这样直接运行所得到的信息也是比较少的,通常它可以结合以下这些参数运行以查询更多的信息:
ls / 显示/.下的所有文件和目录
ls -l 给出文件或者文件夹的详细信息
ls -a 显示所有文件,包括隐藏文
- nodejs同步操作mysql
qiaolevip
学习永无止境每天进步一点点mysqlnodejs
// db-util.js
var mysql = require('mysql');
var pool = mysql.createPool({
connectionLimit : 10,
host: 'localhost',
user: 'root',
password: '',
database: 'test',
port: 3306
});
- 一起学Hive系列文章
superlxw1234
hiveHive入门
[一起学Hive]系列文章 目录贴,入门Hive,持续更新中。
[一起学Hive]之一—Hive概述,Hive是什么
[一起学Hive]之二—Hive函数大全-完整版
[一起学Hive]之三—Hive中的数据库(Database)和表(Table)
[一起学Hive]之四-Hive的安装配置
[一起学Hive]之五-Hive的视图和分区
[一起学Hive
- Spring开发利器:Spring Tool Suite 3.7.0 发布
wiselyman
spring
Spring Tool Suite(简称STS)是基于Eclipse,专门针对Spring开发者提供大量的便捷功能的优秀开发工具。
在3.7.0版本主要做了如下的更新:
将eclipse版本更新至Eclipse Mars 4.5 GA
Spring Boot(JavaEE开发的颠覆者集大成者,推荐大家学习)的配置语言YAML编辑器的支持(包含自动提示,