兔子的技术博客
兔子的技术博客

boost 资源收集

boost 资源收集
一个用 boost.spirit 解析 INI 文件的例子： http://www.codeproject.com/KB/tips/ini_file_parser_spirit.aspx

你可能感兴趣的:(boost 资源收集)

  • 梯度提升机 (Gradient Boosting Machines, GBM) ALGORITHM LOL boosting集成学习机器学习
    梯度提升机(GradientBoostingMachines,GBM)通俗易懂算法梯度提升机（GradientBoostingMachines，GBM）是一种集成学习算法，主要用于回归和分类问题。GBM本质上是通过训练一系列简单的模型（通常是决策树），然后将这些模型组合起来，从而提高整体预测性能。基本步骤初始模型：首先，我们用一个简单的模型（如一个常数值）作为预测模型，记为F0(x)F_0(x)F
  • 鸿蒙开发（NEXT/API 12）【应用传输体验反馈】 网络加速服务 移动开发技术栈 鸿蒙开发harmonyos网络华为openharmony鸿蒙移动开发鸿蒙系统
    场景介绍当应用传输体验发生变化时，应用将传输体验和传输的业务类型信息通过实时反馈接口传输给系统网络业务模块，系统网络业务模块进行精细化调度，实现网络加速。例如：视频类App播放过程中卡顿，将卡顿信息上报后，NetworkBoostKit将信息反馈给系统网络加速模块，该模块会记录播放卡顿信息，并根据当前网络情况，启用网络加速能力。接口说明接口名描述reportQoe(appQoe:AppQoe):v
  • 十大机器学习算法-梯度提升决策树（GBDT） zjwreal 机器学习GBDT机器学习梯度提升提升树梯度提升决策树
    简介梯度提升决策树（GBDT）由于准确率高、训练快速等优点，被广泛应用到分类、回归合排序问题中。该算法是一种additive树模型，每棵树学习之前additive树模型的残差。许多研究者相继提出XGBoost、LightGBM等，又进一步提升了GBDT的性能。基本思想提升树-BoostingTree以决策树为基函数的提升方法称为提升树，其决策树可以是分类树或者回归树。决策树模型可以表示为决策树的加
  • AdaBoost算法（AdbBoost Algorithm）—有监督学习方法、非概率模型、判别模型、非线性模型、非参数化模型、批量学习 剑海风云 ArtificialIntelligence人工智能机器学习提升方法AdaBoost
    定义输入:训练数据集T={(x1,y1),(x2,y2),⋯ ,(xN,yN)}T=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),\cdots,(x_N,y_N)\}T={(x1,y1),(x2,y2),⋯,(xN,yN)},其中，xi∈χ⊆Rn,yi∈y={−1,+1}x_i\in\chi\subseteqR^n,y_i\in{\tty}=\{-1,+1\}xi∈χ⊆Rn,yi∈y={−1,+1}
  • cmake介绍（八）--cmake的高级特性 小蘑菇二号 cmake
    目录1.自定义CMake模块和脚本自定义模块示例：创建自定义模块2.构建配置和目标多配置生成器示例：使用VisualStudio生成器定义多个构建目标示例：定义多个目标3.高级查找和配置灵活地查找包示例：查找和配置Boost库配置构建选项示例：配置构建选项4.生成自定义构建步骤添加自定义命令示例：添加自定义命令添加自定义目标示例：添加自定义目标5.跨平台和交叉编译支持不同平台示例：配置跨平台编译交
  • 《机器学习》—— XGBoost（xgb.XGBClassifier） 分类器 张小生180 机器学习人工智能
    文章目录一、XGBoost分类器的介绍二、XGBoost（xgb.XGBClassifier）分类器与随机森林分类器（RandomForestClassifier）的区别三、XGBoost（xgb.XGBClassifier）分类器代码使用示例一、XGBoost分类器的介绍XGBoost分类器是一种基于梯度提升决策树（GradientBoostingDecisionTree，GBDT）的集成学习算
  • .NET Core —如何使用Redis缓存提高应用程序性能 weixin_26737625 redisjava缓存pythonmysql
    Redisisaverypowerfuldistributedcachingengineandoffersverylowlatencykey-valuepaircaching.Ifusedintherightbusinesscontext,Rediscansignificantlyboostapplicationperformance.Inthisarticlewewilldoawalkthrou
  • Python处理大数据，如何提高处理速度 RS& #pythonpython大数据pandas
    Python处理大数据，如何提高处理速度？一、利用大数据分析工具Dask：https://dask.org/Dask简介：Dask支持Pandas的DataFrame和NumpyArray的数据结构，并且既可在本地计算机上运行，也可以扩展到在集群上运行。Dask可支持pandas、Numpy、Sklearn、XGBoost、XArray、RAPIDS等等。原理及使用方法：https://blog.
  • 2024 数学建模国赛 C 题模型及算法（无废话版） 不染53 数学建模数学建模算法python
    目录写在开始需要掌握的数学模型/算法评价体系/评价类问题时间序列处理数据降维聚类问题（无监督）分类问题（有监督）集成学习（Bagging/Boosting）回归问题关联分析统计学方法/统计模型智能优化算法需要掌握的Python专业库需要掌握的软件/工具写在开始本人获2023年数学建模国赛C题国家级一等奖，备赛期间专攻C题。本文总结了在备赛期间总结的模型和算法，足以应对90%国赛C题中涉及到的问题。
  • 英伟达A100算力卡性能及应用 算力资源比较多 算力英伟达大模型人工智能gpu算力语言模型大数据推荐算法
    英伟达A100是一款高性能计算卡，基于英伟达Ampere架构，专为数据中心和高性能计算领域设计。以下是关于A100的性能参数及应用的详细介绍：性能参数架构与制程：架构：Ampere制程：7纳米核心与频率：CUDA核心数：6912个Tensor核心数：432个Boost时钟频率：1.41GHz性能：FP32性能：19.5TFLOPSFP64性能：9.7TFLOPSTensor性能：624.6TFLO
  • 2024年Python最新Python爬虫教程-新浪微博分布式爬虫分享(2) 2401_84584682 程序员python爬虫新浪微博
    开发语言：Python2.7开发环境：64位Windows8系统，4G内存，i7-3612QM处理器。数据库：MongoDB3.2.0、Redis3.0.501（Python编辑器：Pycharm；MongoDB管理工具：MongoBooster；Redis管理工具：RedisStudio）爬虫框架使用Scrapy，使用scrapy_redis和Redis实现分布式。分布式中有一台机充当Maste
  • XGBoost调参demo（Python） 妄念驱动 机器学习算法python机器学习XGBoostpython
    XGBoost我们用的是保险公司的一份数据#各种库importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.metricsi
  • 【python】Python实现XGBoost算法的详细理论讲解与应用实战 景天科技苑 python轻松入门基础语法到高阶实战教学python算法开发语言XGBoost算法XGBoostpython实现XGBoost人工智能
    ✨✨欢迎大家来到景天科技苑✨✨养成好习惯，先赞后看哦~作者简介：景天科技苑《头衔》：大厂架构师，华为云开发者社区专家博主，阿里云开发者社区专家博主，CSDN全栈领域优质创作者，掘金优秀博主，51CTO博客专家等。《博客》：Python全栈，PyQt5和Tkinter桌面开发，小程序开发，人工智能，js逆向，App逆向，网络系统安全，数据分析，Django，fastapi，flask等框架，云原生K
  • VScode C++ 一键注释 东半球第一攻城狮 vscodec++ide
    1.注释：首选选中要注释的部分；intmain(){usingnamespacestd;cout>weight;stringgain="A10%increaseraises";stringwt=boost::lexical_cast(weight);gain=gain+wt+"to";//stringoperator()weight=1.1*weight;gain=gain+boost::lexi
  • mac版QQ聊天信息备份与导出方法 iHTCboy
    前言最近，我司终于更换新电脑的计划落实啦！！！Macmini3.0GHz双核IntelCorei7处理器(TurboBoost高达3.5GHz)16GB1600MHzLPDDR3SDRAM1TB融合硬盘IntelIrisGraphics图形处理器非常值的可贺！然而，就是新电脑，一切都是新！一切都是白！！非常多工具的数据需要迁移，开发环境需要配置，最近也打算总结一下新电脑配置方面的文章，作为自己备份
  • 基于Python的机器学习系列（18）：梯度提升分类（Gradient Boosting Classification） 会飞的Anthony 信息系统机器学习人工智能机器学习python分类
    简介梯度提升（GradientBoosting）是一种集成学习方法，通过逐步添加新的预测器来改进模型。在回归问题中，我们使用梯度来最小化残差。在分类问题中，我们可以利用梯度提升来进行二分类或多分类任务。与回归不同，分类问题需要使用如softmax这样的概率模型来处理类别标签。梯度提升分类的工作原理梯度提升分类的基本步骤与回归类似，但在分类任务中，我们使用概率模型来处理预测结果：初始化模型：选择一个
  • 基于Python的机器学习系列（17）：梯度提升回归（Gradient Boosting Regression） 会飞的Anthony 人工智能信息系统机器学习机器学习python回归
    简介梯度提升（GradientBoosting）是一种强大的集成学习方法，类似于AdaBoost，但与其不同的是，梯度提升通过在每一步添加新的预测器来减少前一步预测器的残差。这种方法通过逐步改进模型，能够有效提高预测准确性。梯度提升回归的工作原理在梯度提升回归中，我们逐步添加预测器来修正模型的残差。以下是梯度提升的基本步骤：初始化模型：选择一个初始预测器h0(x)，计算该预测器的预测值。计算残差：
  • 基于Python的机器学习系列（16）：扩展 - AdaBoost 会飞的Anthony 信息系统机器学习人工智能python机器学习开发语言
    简介在本篇中，我们将扩展之前的AdaBoost算法实现，深入探索其细节并进行一些修改。我们将重点修复代码中的潜在问题，并对AdaBoost的实现进行一些调整，以提高其准确性和可用性。1.修复Alpha计算中的问题在AdaBoost中，如果分类器的错误率e为0，则计算出的权重α将是未定义的。为了解决这个问题，我们可以在计算过程中向分母中添加一个非常小的值，以避免除零错误。2.调整学习率sklearn
  • 基于CNN-BiLSTM-Adaboost风电功率预测研究（Matlab代码实现） 创新优化代码学习 cnnmatlab人工智能
    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⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、研究方法1.数据准备与预处理2.CNN特征提取3.BiLSTM序列建模4.Adaboost集成学习5.模型训练与评估三、研究优势四、未来展望2运行结果3参考文献4Matlab代码、数据⛳️赠与读者‍做科研，涉及到一个深在的思想系
  • SD3337C 恒流Boost DC/DC转换器的白色LED驱动器芯片IC 奥科迪科技13798477800 单片机嵌入式硬件
    一般描述SD3337C是一款升压型DC/DC转换器，具有恒定电流，可驱动白色LED或类似器件。该器件可以从锂离子电池驱动多达八个串联的LED。LED电流由外部电阻器(RsET)设置，并由反馈(FB)电压(典型值:200mV)直接调节，该电压跨接在外部电阻器RsET上。为了确保操作过程中的最大安全性，该输出具有集成的过压保护功能，可在某些故障条件下防止设备损坏。OVP电压可以通过两个外部电阻器进行编
  • hiphop-php【未能成功编译YII】 zhengdl126 linux运维php运维git
    ==================测试环境redhat6.064bitcmake2.6istheminimumversiong++/gcc4.3istheminimumversionBoost1.37istheminimumversionlibicu4.2istheminimumversiontbbIntel'sThreadBuildingBlocks===64bit====https://gi
  • 【KELM回归预测】基于麻雀算法优化核极限学习SSA-KELM-Adaboost实现风电回归预测附matlab代码 天天酷科研 粉丝福利算法回归学习SSA-KELM-Ada
    以下是使用麻雀算法优化核极限学习机（SSA-KELM）和Adaboost算法实现风电回归预测的MATLAB代码示例：matlab复制%导入风电数据load(‘wind_data.mat’);%假设数据存储在wind_data.mat文件中X=wind_data(:,1:end-1);%输入特征Y=wind_data(:,end);%输出标签%数据归一化X=normalize(X,‘range’);
  • ZCC5429 异步升压芯片 ZCWC123 社交电子
    一、产品综述ZCC5429芯片是一款自动调频、最高600KHz工作频率、高效率、宽输入电压范围的电流模式异步升压（BOOST）芯片，且可调输入限流功能。用户可灵活地通过外部补偿建立动态环路，获得在所有条件下最优瞬态性能。ZCC5429芯片还包括欠压锁存，过流保护和过温保护，以防止在输出过载时产生损害。ZCC5429采用ESOP8小型封装，外围电路简单，功率管外置，可根据实际使用情况，实现更宽功率范
  • ZCC5429 异步升压芯片 ZCWC123 社交电子
    一、产品综述ZCC5429芯片是一款自动调频、最高600KHz工作频率、高效率、宽输入电压范围的电流模式异步升压（BOOST）芯片，且可调输入限流功能。用户可灵活地通过外部补偿建立动态环路，获得在所有条件下最优瞬态性能。ZCC5429芯片还包括欠压锁存，过流保护和过温保护，以防止在输出过载时产生损害。ZCC5429采用ESOP8小型封装，外围电路简单，功率管外置，可根据实际使用情况，实现更宽功率范
  • ZCC5429-宽输入电压异步升压芯 HPT_Lt 嵌入式硬件
    一、产品综述ZCC5429芯片是一款自动调频、最高600KHz工作频率、高效率、宽输入电压范围的电流模式异步升压（BOOST）芯片，且可调输入限流功能。用户可灵活地通过外部补偿建立动态环路，获得在所有条件下最优瞬态性能。ZCC5429芯片还包括欠压锁存，过流保护和过温保护，以防止在输出过载时产生损害。ZCC5429采用ESOP8小型封装，外围电路简单，功率管外置，可根据实际使用情况，实现更宽功率范
  • 3.0 V-22V 宽输入电压，高效率异步升压芯片-ZCC5429 HPT_Lt 嵌入式硬件
    一、产品综述ZCC5429芯片是一款自动调频、最高600KHz工作频率、高效率、宽输入电压范围的电流模式异步升压（BOOST）芯片，且可调输入限流功能。用户可灵活地通过外部补偿建立动态环路，获得在所有条件下最优瞬态性能。ZCC5429芯片还包括欠压锁存，过流保护和过温保护，以防止在输出过载时产生损害。ZCC5429采用ESOP8小型封装，外围电路简单，功率管外置，可根据实际使用情况，实现更宽功率范
  • 每天一个数据分析题（五百零五）- 提升方法 跟着紫枫学姐学CDA 数据分析题库数据分析
    提升方法（Boosting），是一种可以用来减小监督式学习中偏差的机器学习算法。基于Boosting的集成学习，其代表算法不包括？A.AdaboostB.GBDTC.XGBOOSTD.随机森林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，Spark八个方向的专项练习题库，数据
  • 每天一个数据分析题（五百零六）- 装袋方法 跟着紫枫学姐学CDA 数据分析数据挖掘
    装袋方法(bagging)也叫做bootstrapaggregating,是在原始数据集有放回地重采样S次后得到新数据集的一种技术，其代表算法有？A.AdaboostB.GBDTC.XGBOOSTD.随机森林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，Spark八个方向的专
  • 随机森林（Random Forest）VS 提升树（Boosting Trees） 高大黑白涂鸦 随机森林boosting算法机器学习人工智能
    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
  • 英伟达A100、A800、H100、H800、V100以及RTX 4090的详细性能参数对比 算力资源比较多 算力英伟达H100gpu算力大数据人工智能语言模型
    英伟达A100、A800、H100、H800、V100以及RTX4090的详细性能参数对比：英伟达A100架构与制程：架构：Ampere制程：7纳米核心与频率：CUDA核心数：6912个Tensor核心数：432个Boost时钟频率：1.41GHz性能：FP32性能：19.5TFLOPSFP64性能：9.7TFLOPSTensor性能：624.6TFLOPS内存：显存容量：提供40GB和80GBH
  • java数字签名三种方式 知了ing javajdk
    以下3钟数字签名都是基于jdk7的 1，RSA String password="test"; // 1.初始化密钥 KeyPairGenerator keyPairGenerator = KeyPairGenerator.getInstance("RSA"); keyPairGenerator.initialize(51
  • Hibernate学习笔记 caoyong Hibernate
    1>、Hibernate是数据访问层框架，是一个ORM(Object Relation Mapping)框架，作者为:Gavin King 2>、搭建Hibernate的开发环境      a>、添加jar包:      aa>、hibernatte开发包中/lib/required/所
  • 设计模式之装饰器模式Decorator（结构型） 漂泊一剑客 Decorator
    1. 概述        若你从事过面向对象开发，实现给一个类或对象增加行为，使用继承机制，这是所有面向对象语言的一个基本特性。如果已经存在的一个类缺少某些方法，或者须要给方法添加更多的功能（魅力），你也许会仅仅继承这个类来产生一个新类—这建立在额外的代码上。      
  • 读取磁盘文件txt，并输入String 一炮送你回车库 String
    public static void main(String[] args) throws IOException {    String fileContent = readFileContent("d:/aaa.txt");    System.out.println(fileContent);   
  • js三级联动下拉框 3213213333332132 三级联动
    //三级联动 省/直辖市<select id="province"></select> 市/省直辖<select id="city"></select> 县/区 <select id="area"></select>
  • erlang之parse_transform编译选项的应用 616050468 parse_transform游戏服务器属性同步abstract_code
             最近使用erlang重构了游戏服务器的所有代码，之前看过C++/lua写的服务器引擎代码，引擎实现了玩家属性自动同步给前端和增量更新玩家数据到数据库的功能，这也是现在很多游戏服务器的优化方向，在引擎层面去解决数据同步和数据持久化，数据发生变化了业务层不需要关心怎么去同步给前端。由于游戏过程中玩家每个业务中玩家数据更改的量其实是很少
  • JAVA JSON的解析 darkranger java
    // { // “Total”：“条数”， // Code: 1, // // “PaymentItems”:[ // { // “PaymentItemID”:”支款单ID”, // “PaymentCode”:”支款单编号”, // “PaymentTime”:”支款日期”, // ”ContractNo”:”合同号”， //
  • POJ-1273-Drainage Ditches aijuans ACM_POJ
    POJ-1273-Drainage Ditches http://poj.org/problem?id=1273 基本的最大流，按LRJ的白书写的 #include<iostream> #include<cstring> #include<queue> using namespace std; #define INF 0x7fffffff int ma
  • 工作流Activiti5表的命名及含义 atongyeye 工作流Activiti
    activiti5 - http://activiti.org/designer/update在线插件安装 activiti5一共23张表 Activiti的表都以ACT_开头。 第二部分是表示表的用途的两个字母标识。 用途也和服务的API对应。 ACT_RE_*: 'RE'表示repository。 这个前缀的表包含了流程定义和流程静态资源 （图片，规则，等等）。 A
  • android的广播机制和广播的简单使用 百合不是茶 android广播机制广播的注册
          Android广播机制简介 在Android中，有一些操作完成以后，会发送广播，比如说发出一条短信，或打出一个电话，如果某个程序接收了这个广播，就会做相应的处理。这个广播跟我们传统意义中的电台广播有些相似之处。之所以叫做广播，就是因为它只负责“说”而不管你“听不听”，也就是不管你接收方如何处理。另外，广播可以被不只一个应用程序所接收，当然也可能不被任何应
  • Spring事务传播行为详解 bijian1013 javaspring事务传播行为
            在service类前加上@Transactional，声明这个service所有方法需要事务管理。每一个业务方法开始时都会打开一个事务。         Spring默认情况下会对运行期例外(RunTimeException)进行事务回滚。这
  • eidtplus operate 征客丶 eidtplus
    开启列模式: Alt+C 鼠标选择   OR   Alt+鼠标左键拖动 列模式替换或复制内容(多行): 右键-->格式-->填充所选内容-->选择相应操作 OR Ctrl+Shift+V(复制多行数据,必须行数一致) -------------------------------------------------------
  • 【Kafka一】Kafka入门 bit1129 kafka
    这篇文章来自Spark集成Kafka(http://bit1129.iteye.com/blog/2174765)，这里把它单独取出来，作为Kafka的入门吧   下载Kafka http://mirror.bit.edu.cn/apache/kafka/0.8.1.1/kafka_2.10-0.8.1.1.tgz 2.10表示Scala的版本，而0.8.1.1表示Kafka
  • Spring 事务实现机制 BlueSkator spring代理事务
    Spring是以代理的方式实现对事务的管理。我们在Action中所使用的Service对象，其实是代理对象的实例，并不是我们所写的Service对象实例。既然是两个不同的对象，那为什么我们在Action中可以象使用Service对象一样的使用代理对象呢？为了说明问题，假设有个Service类叫AService，它的Spring事务代理类为AProxyService，AService实现了一个接口
  • bootstrap源码学习与示例：bootstrap-dropdown（转帖） BreakingBad bootstrapdropdown
    bootstrap-dropdown组件是个烂东西，我读后的整体感觉。 一个下拉开菜单的设计： <ul class="nav pull-right"> <li id="fat-menu" class="dropdown">
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-中介者模式-Mediator bylijinnan java设计模式
    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/ /* * 中介者模式（Mediator）：用一个中介对象来封装一系列的对象交互。 * 中介者使各对象不需要显式地相互引用，从而使其耦合松散，而且可以独立地改变它们之间的交互。 * * 在我看来，Mediator模式是把多个对象（
  • 常用代码记录 chenjunt3 UIExcelJ#
      1、单据设置某行或某字段不能修改 //i是行号,"cash"是字段名称 getBillCardPanelWrapper().getBillCardPanel().getBillModel().setCellEditable(i, "cash", false); //取得单据表体所有项用以上语句做循环就能设置整行了 getBillC
  • 搜索引擎与工作流引擎 comsci 算法工作搜索引擎网络应用
          最近在公司做和搜索有关的工作，(只是简单的应用开源工具集成到自己的产品中)工作流系统的进一步设计暂时放在一边了，偶然看到谷歌的研究员吴军写的数学之美系列中的搜索引擎与图论这篇文章中的介绍，我发现这样一个关系(仅仅是猜想)   -----搜索引擎和流程引擎的基础--都是图论，至少像在我在JWFD中引擎算法中用到的是自定义的广度优先
  • oracle Health Monitor daizj oracleHealth Monitor
    About Health Monitor Beginning with Release 11g, Oracle Database includes a framework called Health Monitor for running diagnostic checks on the database. About Health Monitor Checks Health M
  • JSON字符串转换为对象 dieslrae javajson
        作为前言,首先是要吐槽一下公司的脑残编译部署方式,web和core分开部署本来没什么问题,但是这丫居然不把json的包作为基础包而作为web的包,导致了core端不能使用,而且我们的core是可以当web来用的(不要在意这些细节),所以在core中处理json串就是个问题.没办法,跟编译那帮人也扯不清楚,只有自己写json的解析了.   
  • C语言学习八结构体，综合应用，学生管理系统 dcj3sjt126com C语言
    实现功能的代码： # include <stdio.h> # include <malloc.h> struct Student { int age; float score; char name[100]; }; int main(void) { int len; struct Student * pArr; int i,
  • vagrant学习笔记 dcj3sjt126com vagrant
    想了解多主机是如何定义和使用的, 所以又学习了一遍vagrant   1. vagrant virtualbox 下载安装 https://www.vagrantup.com/downloads.html https://www.virtualbox.org/wiki/Downloads   查看安装在命令行输入vagrant     2.
  • 14.性能优化-优化-软件配置优化 frank1234 软件配置性能优化
    1.Tomcat线程池 修改tomcat的server.xml文件： <Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1" connectionTimeout="20000" redirectPort="8443" maxThreads="1200" m
  • 一个不错的shell 脚本教程 入门级 HarborChung linuxshell
    一个不错的shell 脚本教程 入门级 建立一个脚本 　　Linux中有好多中不同的shell，但是通常我们使用bash (bourne again shell) 进行shell编程，因为bash是免费的并且很容易使用。所以在本文中笔者所提供的脚本都是使用bash（但是在大多数情况下，这些脚本同样可以在 bash的大姐，bourne shell中运行）。 　　如同其他语言一样
  • Spring4新特性——核心容器的其他改进 jinnianshilongnian spring动态代理spring4依赖注入
    Spring4新特性——泛型限定式依赖注入 Spring4新特性——核心容器的其他改进 Spring4新特性——Web开发的增强 Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC  Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL Spring4新特性——更好的Java泛型操作API  Spring4新
  • Linux设置tomcat开机启动 liuxingguome tomcatlinux开机自启动
    执行命令sudo gedit /etc/init.d/tomcat6 然后把以下英文部分复制过去。（注意第一句#!/bin/sh如果不写，就不是一个shell文件。然后将对应的jdk和tomcat换成你自己的目录就行了。 #!/bin/bash # # /etc/rc.d/init.d/tomcat # init script for tomcat precesses
  • 第13章 Ajax进阶（下） onestopweb Ajax
    index.html <!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/
  • Troubleshooting Crystal Reports off BW blueoxygen BO
    http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Troubleshooting+Crystal+Reports+off+BW#TroubleshootingCrystalReportsoffBW-TracingBOE   Quite useful, especially this part: SAP BW connectivity For t
  • Java开发熟手该当心的11个错误 tomcat_oracle javajvm多线程单元测试
    #1、不在属性文件或XML文件中外化配置属性。比如，没有把批处理使用的线程数设置成可在属性文件中配置。你的批处理程序无论在DEV环境中，还是UAT（用户验收 测试）环境中，都可以顺畅无阻地运行，但是一旦部署在PROD 上，把它作为多线程程序处理更大的数据集时，就会抛出IOException，原因可能是JDBC驱动版本不同，也可能是#2中讨论的问题。如果线程数目 可以在属性文件中配置，那么使它成为
  • 正则表达式大全 yang852220741 html编程正则表达式
    今天向大家分享正则表达式大全，它可以大提高你的工作效率 正则表达式也可以被当作是一门语言，当你学习一门新的编程语言的时候，他们是一个小的子语言。初看时觉得它没有任何的意义，但是很多时候，你不得不阅读一些教程，或文章来理解这些简单的描述模式。 一、校验数字的表达式 数字：^[0-9]*$ n位的数字：^\d{n}$ 至少n位的数字：^\d{n,}$ m-n位的数字：^\d{m,n}$
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他