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使用 Python 和 scikit-learn 实现 KNN 分类：以鸢尾花数据集为例弥树子 python scikit-learn 分类
在机器学习的世界里，K-NearestNeighbors（KNN）算法是一种简单而强大的分类方法。它基于一个直观的想法：相似的数据点往往属于同一类别。本文将通过Python的scikit-learn库实现KNN分类，以经典的鸢尾花数据集为例，展示从数据加载到模型评估的完整流程。1.KNN算法简介KNN是一种监督学习算法，主要用于分类和回归任务。它的工作原理非常简单：对于一个新的数据点，算法会查找训
machine learning knn算法之使用KNN对鸢尾花数据集进行分类知识鱼丸 machine learning 机器学习算法分类
通过导入必要的scikit-learn导入必要的库，加载给定的数据，划分测试集和训练集之后训练预测和评估即可具体代码如下：importnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessingimportStandardS
什么是包装ERP 雪叶雨林行业资讯 ERP 人工智能大数据
包装企业在现代生产和供应链管理中面临着日益复杂的挑战，如何有效管理资源、优化流程和提高效率成为了企业发展的关键。包装企业资源计划（PackagingERP）作为一种集成管理系统，旨在通过信息化手段提升企业的整体运营水平。包装ERP的定义包装ERP是专为包装行业设计的一种企业资源计划系统，涵盖了生产、库存、采购、销售等多个模块。其核心目的是通过数据集成和流程优化，帮助企业实现资源的高效配置和管理，从
基于深度学习的遥感目标检测系统：UI界面、R-CNN模型与数据集准备 2025年数学建模美赛 R-CNN检测系统人工智能深度学习 r语言 cnn python ui 目标检测
一、引言遥感图像中的目标检测在很多领域，如环境监测、土地利用、城市规划、农业资源监测等方面有着广泛应用。遥感图像具有高分辨率和丰富的空间信息，但同时也带来了目标检测中的许多挑战，特别是在目标尺度变化、遮挡和复杂背景的情况下。因此，采用深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN）和区域卷积神经网络（R-CNN），在遥感图像目标检测中取得了显著的成果。本文将详细介绍基于深度学习的遥感目标检测系统，使用R
大数据和智能数据应用架构系列教程之：大数据与人工智能 AI天才研究院 AI实战大数据AI人工智能 Python实战大数据人工智能语言模型 Java Python 架构设计
作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍概述“大数据”是指海量、高维、多样化的数据集合。随着人类对数据处理和管理的需求越来越复杂，越来越依赖机器学习、人工智能等新兴技术。在过去的一段时间里，越来越多的人开始关注到“大数据”这一颗龙头。如今，“大数据”已经成为一个新的名词，它既包含了大量的数据，也带来了巨大的价值。因此，研究、开发、应用“大数据”技术也逐渐成为各行各业的专业人才需求。在这个快速发展的
使用Bert+BiLSTM+CRF训练 NER任务 CHEN_RUI_2200 机器学习 bert 人工智能深度学习
使用的数据集在这里E-CommercialNERDataset/电商NER数据集_数据集-阿里云天池针对面向电商的命名实体识别研究，我们通过爬取搜集了淘宝商品文本的标题，并标注了4大类，9小类的实体类别。具体类型及实体数量如下针对面向电商的命名实体识别研究，我们通过爬取搜集了淘宝商品文本的标题，并标注了4大类，9小类的实体类别。具体类型及实体数量如下：每个文件数据格式相同，都为根据BIschema
Silero VAD 教程褚艳影Gloria
SileroVAD教程silero-vadSileroVAD:pre-trainedenterprise-gradeVoiceActivityDetector项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/si/silero-vad1.项目目录结构及介绍该开源项目silero-vad的目录结构如下：.├──datasets#包含示例数据集└──examples#存放示例代码
常见的数仓架构模式 JJJJJJJJia 数仓架构数据仓库
一、常见的数仓架构模式有：独立数据集市架构特点：这种架构下，每个部门或业务线根据自身需求构建独立的数据集市，数据集市通常规模较小，专注于特定的业务领域。优点：能够快速满足特定业务部门的需求，实施相对简单，开发周期短。缺点：数据可能存在冗余和不一致，难以实现企业级的数据一致性和集成性，跨部门数据共享和协作较为困难。应用举例。适用于小型的公司。比如针对所有的销售数据建立一个专门的数据集市，重点分析商品
使用R语言绘制日历热图 CyberXZ r语言开发语言 R语言
使用R语言绘制日历热图日历热图是一种可视化工具，用于显示时间序列数据的模式和趋势。这种图表通常使用颜色编码来表示数据值的大小，从而使我们能够快速识别出高值和低值。在R语言中，我们可以使用ggplot2包来创建漂亮且可定制化的日历热图。首先，确保已经安装了ggplot2包。如果没有安装，可以使用以下命令进行安装：install.packages("ggplot2")接下来，我们将使用一个示例数据集来
06-机器学习-数据预处理不会打代码呜呜呜呜机器学习机器学习人工智能
数据清洗数据清洗是数据预处理的核心步骤，旨在修正或移除数据集中的错误、不完整、重复或不一致的部分，为后续分析和建模提供可靠基础。以下是数据清洗的详细流程、方法和实战示例：一、数据清洗的核心任务问题类型表现示例影响缺失值数值型字段为空（NaN）模型无法处理缺失值，导致训练中断或偏差异常值年龄=200岁，房价=-100万扭曲统计指标（如均值），降低模型泛化性重复数据两行记录完全相同导致模型过拟合，降低
【huawei】云计算的备份和容灾 Jackilina_Stone #认证&考试灾备安全云计算 huawei 学习笔记
目录1备份和容灾2灾备的作用？①备份的作用②容灾的作用3灾备的衡量指标①数据恢复时间点（RPO，RecoyeryPointObjective）②应用恢复时间（RTO，RecoyeryTimeObjective）4灾备的区别5练习题①判断题②单选题③多选题1备份和容灾备份：备份是容灾的基础，通常指在数据中心内，将全部或部分数据集合从应用主机的硬盘或阵列复制到其它的存储介质的过程。容灾：容灾系统一般是
自定义数据集使用scikit-learn中的包实现线性回归方法对其进行拟合灵封～ scikit-learn 线性回归 python
一、导入必要的库importpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.metricsimportmean_squared_error,r2_score二、加载自定义数据集#创建自定义数据集#假设我们有一个简单
使用scikit-learn中的KNN包实现对鸢尾花数据集的预测。灵封～ scikit-learn 机器学习人工智能
导入必要的库和数据集#导入鸢尾花数据集fromsklearn.datasetsimportload_iris#数据化可视包importpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessingimportMinMaxScaler,StandardScalerfromsklearn.neig
基于R-CNN深度学习的无人机目标检测系统：数据集、模型和UI界面的完整实现 2025年数学建模美赛 R-CNN检测系统深度学习 cnn 无人机计算机视觉目标检测人工智能
摘要随着无人机技术的迅猛发展，无人机在军事、农业、环境监测等多个领域的应用日益广泛。无人机目标检测系统的建设成为提升无人机自主飞行和环境感知能力的重要环节。本文将详细介绍如何构建一个基于深度学习的无人机目标检测系统，采用R-CNN（区域卷积神经网络）算法，通过用户界面设计和数据集处理，实现高效的目标检测功能。通过本项目，旨在为无人机目标检测提供一种可行的解决方案，并提高其在复杂环境下的工作效率。目
自定义数据集使用框架的线性回归方法对其进行拟合〖是♂我〗线性回归算法回归
代码：#导入必要的库importtorchimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#定义数据集：二维数据，其中第一列是特征x，第二列是目标值ydata=[[-0.5,7.7],[1.8,98.5],[0.9,57.8],[0.4,39.2],[-1.4,-15.7],[-1.4,-37.3],[-1.8,-49.1],[1.5,75.6],[0.4,3
使用 PyTorch 实现逻辑回归：从数据到模型保存与加载弥树子 pytorch 逻辑回归人工智能
在机器学习中，逻辑回归是一种经典的分类算法，广泛应用于二分类问题。本文将通过一个简单的示例，展示如何使用PyTorch框架实现逻辑回归模型，从数据准备到模型训练、保存和加载，最后进行预测。1.数据准备逻辑回归的核心是通过学习数据中的特征与标签之间的关系来进行分类。在本示例中，我们手动创建了一个简单的二维数据集，包含两类数据点。第一类数据点的标签为0，第二类数据点的标签为1。class1_point
【机器学习】自定义数据集使用tensorflow框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测加德霍克 tensorflow 逻辑回归人工智能 python 作业
一、使用tensorflow框架实现逻辑回归1.数据部分：首先自定义了一个简单的数据集，特征X是100个随机样本，每个样本一个特征，目标值y基于线性关系并添加了噪声。tensorflow框架不需要numpy数组转换为相应的张量，可以直接在模型中使用数据集。2.模型定义部分：方案1：model=tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Dense(1,input_sh
使用anyNA函数判断data.table中是否存在缺失值独行侠WU R语言
在R语言中，data.table是一种强大的数据处理工具，常用于处理大型数据集。在数据分析和清洗过程中，经常需要检查数据是否存在缺失值。本文将介绍如何使用anyNA函数来判断data.table中是否存在缺失值，并提供相应的源代码示例。首先，我们需要确保已经安装并加载了data.table包。可以使用以下代码进行安装和加载：#安装data.table包install.packages("data.
iPaaS丨企业应用及数据集成的重要性和挑战谷云科技RestCloud iPaaS 混合集成平台数字化转型应用集成数据集成
在激烈的市场竞争中，企业服务总线和数据总线扮演着企业神经网络的角色，它们将不同的业务部门、系统以及数据紧密相连，保障信息流通无阻，实现资源的高效分配。这样的集成不仅提高了企业的运营效率，还增强了企业的适应性和创新力，使企业能够在竞争中保持领先。然而，企业在集成过程中面临着不少挑战，集成工具的选择便是其中之一。开发人员在整合不同系统时，需要面对数据格式、数据量、通信协议和架构差异等问题，选择合适的集
高效处理大规模数据：MATLAB实践指南原机小子 matlab 信息可视化数据分析
在当今的数据驱动世界中，处理大规模数据集是科研和工程领域常见的挑战。MATLAB，作为一种高级数学软件，提供了一系列的工具和函数，使得大规模数据处理变得可行和高效。本文将介绍如何在MATLAB中进行大规模数据处理，包括数据导入、预处理、分析和可视化，并提供相应的代码示例。1.数据导入处理大规模数据的第一步是将数据导入MATLAB。MATLAB支持多种数据源，包括文本文件、Excel文件、数据库等。
利用MMDetection进行模型微调和权重初始化 MickeyCV 目标检测深度学习目标检测计算机视觉 python
目录模型微调修改第一处：更少的训练回合Epoch修改第二处：更小的学习率LearningRate修改第三处：使用预训练模型权重初始化实际使用案例init_cfg的具体使用规则初始化器配置汇总本文基于MMDetection官方文档，对模型微调和权重初始化进行第三方讲解。模型微调在COCO数据集上预训练的检测器可以作为其他数据集优质的预训练模型。微调超参数与默认的训练策略不同。它通常需要更小的学习率和
推荐开源项目：WeDataSphere - 智慧数据服务平台劳泉文Luna
推荐开源项目：WeDataSphere-智慧数据服务平台去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/是一款由微众银行金融科技团队开发的开源大数据处理和应用框架，旨在简化数据分析流程，提高数据驱动决策的效率。该项目将复杂的数据集成、治理、分析和应用任务封装为模块化服务，让用户可以更加专注于业务逻辑，而非底层数据处理的技术细节。技术解析模块化设计：WeDataSphere提供了一套
使用scikit-learn中的KNN包实现对鸢尾花数据集的预测辞落山 scikit-learn python 机器学习
引言K最近邻（KNN）算法是一种简单且直观的分类算法。它通过计算数据点之间的距离来对新样本进行分类。鸢尾花数据集是一个经典的机器学习数据集，包含了三种不同类型的鸢尾花，每种类型由四个特征（花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度）描述。本文将使用scikit-learn中的KNN算法对该数据集进行分类预测。KNN算法概述KNN算法的核心思想是：对于一个未知类别的样本，通过计算该样本与已知样本的距离，
使用YOLOv8训练一个无人机（UAV）检测模型，深度学习目标检测中_并开发一个完整的系统 yolov8来训练无人机数据集并检测无人机 QQ_1309399183 无人机类 YOLO 无人机深度学习
使用YOLOv8训练一个无人机（UAV）检测模型，深度学习目标检测中_并开发一个完整的系统yolov8来训练无人机数据集并检测无人机无人机数据集，yolo格式种类为uav，一共近5w张图片，如何用yolov8代码训练无人机检测数据集文章目录以下文章及内容仅供参考。1.环境部署2.数据预处理数据集准备划分数据集3.模型定义4.训练模型5.评估模型6.结果分析与可视化7.集成与部署PyQt6GUI(`
大数据Lambda架构奋进学堂系统架构设计师考试架构
Lambda架构介绍Lambda是用于同时处理离线和实时数据，可容错、可扩展的分布式系统架构。有批处理层、加速层、服务层。同时以流计算和批处理计算合并视图。Lambda架构的批处理层采用不可变存储模型，不断地往主数据集后追加新的数据。Lambda架构优缺点<
Python计算离差与标准计分 Mr数据杨 Python 数据分析师 python 数据分析开发语言
离差和标准计分是统计学和数据分析中的重要概念，广泛应用于各类数据集的处理和分析过程中。掌握离差和标准计分有助于理解数据的分布情况，评估数据在群体中的相对位置，尤其在处理大规模数据或数据分析时非常重要。本教程将通过详细解释离差与标准计分的概念，并结合实际示例，帮助读者在编程环境下应用这些知识。离差与标准计分不仅在统计学中有理论意义，在实际工作场景中，比如教育测评、金融分析、科研实验等领域，也能帮助数
在PyTorch框架上训练ImageNet时，Dataloader加载速度慢怎么解决？ cda2024 pytorch 人工智能 python
在深度学习领域，PyTorch因其灵活性和易用性而受到广泛欢迎。然而，在实际应用中，特别是在处理大规模数据集如ImageNet时，Dataloader的加载速度往往成为瓶颈。本文将深入探讨这一问题，并提供多种解决方案，帮助你在PyTorch框架上高效地训练ImageNet。1.问题背景ImageNet是一个包含超过1400万张图像的大规模数据集，被广泛用于图像分类任务的研究。在PyTorch中，D
代码随想录算法训练营第三十六天-动态规划-474.一和零 taoyong001 算法动态规划 c++leetcode
背包问题本身就已经够反思维的了，竟然物品会有两个维度的情况，这是闹哪样？题目要求是最大子集的个数题目中的mmm和nnn可以类比为容器，要装潢这个容器，最多要多少个元素的个数，就是结果，这个容器最多有mmm个0，nnn个1这个容器相当于一个背包，这个背包是有两个维度，最多有mmm个0，nnn个1，装潢这个背包最多需要多少个物品给出的数据集就是物品这是一道01背包问题动规五部曲这里要使用一个二维的动规
Evaluation of OpenAI o1: Opportunities and Challenges of AGI UnknownBody LLM Daily LLM Evaluation agi 人工智能大数据语言模型
本文是LLM系列文章，针对《EvaluationofOpenAIo1:OpportunitiesandChallengesofAGI》的翻译。OpenAIo1评估：AGI的机遇和挑战摘要1引言1.1背景：o1的新功能2研究范围和使用的公共数据集3相关工作4实验和观察5讨论5.1LLMAgents和o1：推进科学与工程中的问题解决6结论摘要这项全面的研究评估了OpenAI的o1-preview大型语
机器学习day3 ኈ ቼ ዽ 机器学习人工智能
自定义数据集使用框架的线性回归方法对其进行拟合importmatplotlib.pyplotaspltimporttorchimportnumpyasnp#1.散点输入#1、散点输入#定义输入数据data=[[-0.5,7.7],[1.8,98.5],[0.9,57.8],[0.4,39.2],[-1.4,-15.7],[-1.4,-37.3],[-1.8,-49.1],[1.5,75.6],[0
统一思想认识永夜-极光思想
1.统一思想认识的基础,才能有的放矢原因: 总有一种描述事物的方式最贴近本质,最容易让人理解. 如何让教育更轻松,在于找到最适合学生的方式. 难点在于,如何模拟对方的思维基础选择合适的方式. &
Joda Time使用笔记 bylijinnan java joda time
Joda Time的介绍可以参考这篇文章： http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-jodatime.html 工作中也常常用到Joda Time，为了避免每次使用都查API，记录一下常用的用法： /** * DateTime变化（增减） */ @Tes
FileUtils API eksliang FileUtils FileUtils API
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2217374 一、概述这是一个Java操作文件的常用库，是Apache对java的IO包的封装，这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils，其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装，开发中对文件的操作，几乎都可以在这个框架里面找到。非常的好用。
各种新兴技术不懂事的小屁孩技术
1:gradle Gradle 是以 Groovy 语言为基础，面向Java应用为主。基于DSL（领域特定语言）语法的自动化构建工具。现在构建系统常用到maven工具，现在有更容易上手的gradle，搭建java环境: http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-gradle/ 搭建android环境： http://m
tomcat6的https双向认证酷的飞上天空 tomcat6
1.生成服务器端证书 keytool -genkey -keyalg RSA -dname "cn=localhost,ou=sango,o=none,l=china,st=beijing,c=cn" -alias server -keypass password -keystore server.jks -storepass password -validity 36
托管虚拟桌面市场势不可挡蓝儿唯美
用户还需要冗余的数据中心，dinCloud的高级副总裁兼首席营销官Ali Din指出。该公司转售一个MSP可以让用户登录并管理和提供服务的用于DaaS的云自动化控制台，提供服务或者MSP也可以自己来控制。在某些情况下，MSP会在dinCloud的云服务上进行服务分层，如监控和补丁管理。 MSP的利润空间将根据其参与的程度而有所不同，Din说。 “我们有一些合作伙伴负责将我们推荐给客户作为个
spring学习——xml文件的配置 a-john spring
在Spring的学习中，对于其xml文件的配置是必不可少的。在Spring的多种装配Bean的方式中，采用XML配置也是最常见的。以下是一个简单的XML配置文件： <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns="http://www.springframework.or
HDU 4342 History repeat itself 模拟 aijuans 模拟
来源：http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4342 题意：首先让求第几个非平方数，然后求从1到该数之间的每个sqrt(i)的下取整的和。思路：一个简单的模拟题目，但是由于数据范围大，需要用__int64。我们可以首先把平方数筛选出来，假如让求第n个非平方数的话，看n前面有多少个平方数，假设有x个，则第n个非平方数就是n+x。注意两种特殊情况，即
java中最常用jar包的用途 asia007 java
java中最常用jar包的用途 jar包用途axis.jarSOAP引擎包commons-discovery-0.2.jar用来发现、查找和实现可插入式接口，提供一些一般类实例化、单件的生命周期管理的常用方法.jaxrpc.jarAxis运行所需要的组件包saaj.jar创建到端点的点到点连接的方法、创建并处理SOAP消息和附件的方法，以及接收和处理SOAP错误的方法. w
ajax获取Struts框架中的json编码异常和Struts中的主控制器异常的解决办法百合不是茶 js json编码返回异常
一:ajax获取自定义Struts框架中的json编码出现以下问题: 1,强制flush输出 json编码打印在首页 2, 不强制flush js会解析json 打印出来的是错误的jsp页面却没有跳转到错误页面 3, ajax中的dataType的json 改为text 会
JUnit使用的设计模式 bijian1013 java 设计模式 JUnit
JUnit源代码涉及使用了大量设计模式 1、模板方法模式（Template Method）定义一个操作中的算法骨架，而将一些步骤延伸到子类中去，使得子类可以不改变一个算法的结构，即可重新定义该算法的某些特定步骤。这里需要复用的是算法的结构，也就是步骤，而步骤的实现可以在子类中完成。
Linux常用命令（摘录） sunjing crond chkconfig
chkconfig --list 查看linux所有服务 chkconfig --add servicename 添加linux服务 netstat -apn | grep 8080 查看端口占用 env 查看所有环境变量 echo $JAVA_HOME 查看JAVA_HOME环境变量安装编译器 yum install -y gcc
【Hadoop一】Hadoop伪集群环境搭建 bit1129 hadoop
结合网上多份文档，不断反复的修正hadoop启动和运行过程中出现的问题，终于把Hadoop2.5.2伪分布式安装起来，跑通了wordcount例子。Hadoop的安装复杂性的体现之一是，Hadoop的安装文档非常多，但是能一个文档走下来的少之又少，尤其是Hadoop不同版本的配置差异非常的大。Hadoop2.5.2于前两天发布，但是它的配置跟2.5.0，2.5.1没有分别。 &nb
Anychart图表系列五之事件监听白糖_ chart
创建图表事件监听非常简单：首先是通过addEventListener('监听类型',js监听方法)添加事件监听，然后在js监听方法中定义具体监听逻辑。以钻取操作为例，当用户点击图表某一个point的时候弹出point的name和value，代码如下： <script> //创建AnyChart var chart = new AnyChart(); //添加钻取操作&quo
Web前端相关段子 braveCS web前端
Web标准：结构、样式和行为分离使用语义化标签 0）标签的语义：使用有良好语义的标签，能够很好地实现自我解释，方便搜索引擎理解网页结构，抓取重要内容。去样式后也会根据浏览器的默认样式很好的组织网页内容，具有很好的可读性，从而实现对特殊终端的兼容。 1）div和span是没有语义的：只是分别用作块级元素和行内元素的区域分隔符。当页面内标签无法满足设计需求时，才会适当添加div
编程之美-24点游戏 bylijinnan 编程之美
import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; import java.util.HashSet; import java.util.List; import java.util.Random; import java.util.Set; public class PointGame { /**编程之美
主页面子页面传值总结 chengxuyuancsdn 总结
1、showModalDialog returnValue是javascript中html的window对象的属性,目的是返回窗口值,当用window.showModalDialog函数打开一个IE的模式窗口时,用于返回窗口的值主界面 var sonValue=window.showModalDialog("son.jsp"); 子界面 window.retu
[网络与经济]互联网+的含义 comsci 互联网+
互联网+后面是一个人的名字 = 网络控制系统互联网+你的名字 = 网络个人数据库每日提示:如果人觉得不舒服,千万不要外出到处走动,就呆在床上,玩玩手游,更不能够去开车,现在交通状况不
oracle 创建视图 with check option daizj 视图 view oralce
我们来看下面的例子： create or replace view testview as select empno,ename from emp where ename like ‘M%’ with check option; 这里我们创建了一个视图，并使用了with check option来限制了视图。然后我们来看一下视图包含的结果： select * from testv
ToastPlugin插件在cordova3.3下使用 dibov Cordova
自己开发的Todos应用，想实现“ 再按一次返回键退出程序 ”的功能，采用网上的ToastPlugins插件，发现代码或文章基本都是老版本，运行问题比较多。折腾了好久才弄好。下面吧基于cordova3.3下的ToastPlugins相关代码共享。 ToastPlugin.java package&nbs
C语言22个系统函数 dcj3sjt126com c function
C语言系统函数一、数学函数下列函数存放在math.h头文件中Double floor(double num) 求出不大于num的最大数。Double fmod(x, y) 求整数x/y的余数。Double frexp(num, exp); double num; int *exp; 将num分为数字部分（尾数）x和以2位的指数部分n，即num=x*2n，指数n存放在exp指向的变量中，返回x。D
开发一个类的流程 dcj3sjt126com 开发
本人近日根据自己的开发经验总结了一个类的开发流程。这个流程适用于单独开发的构件，并不适用于对一个项目中的系统对象开发。开发出的类可以存入私人类库，供以后复用。以下是开发流程： 1. 明确类的功能，抽象出类的大概结构 2. 初步设想类的接口 3. 类名设计（驼峰式命名） 4. 属性设置(权限设置) 判断某些变量是否有必要作为成员属
java 并发 shuizhaosi888 java 并发
能够写出高伸缩性的并发是一门艺术在JAVA SE5中新增了3个包 java.util.concurrent java.util.concurrent.atomic java.util.concurrent.locks 在java的内存模型中，类的实例字段、静态字段和构成数组的对象元素都会被多个线程所共享，局部变量与方法参数都是线程私有的，不会被共享。
Spring Security（11）——匿名认证 234390216 Spring Security ROLE_ANNOYMOUS 匿名
匿名认证目录 1.1 配置 1.2 AuthenticationTrustResolver 对于匿名访问的用户，Spring Security支持为其建立一个匿名的AnonymousAuthenticat
NODEJS项目实践0.2[ express,ajax通信...] 逐行分析JS源代码 Ajax nodejs express
一、前言通过上节学习，我们已经 ubuntu系统搭建了一个可以访问的nodejs系统，并做了nginx转发。本节原要做web端服务及 mongodb的存取，但写着写着，web端就
在Struts2 的Action中怎样获取表单提交上来的多个checkbox的值 lhbthanks java html struts checkbox
第一种方法：获取结果String类型在 Action 中获得的是一个 String 型数据，每一个被选中的 checkbox 的 value 被拼接在一起，每个值之间以逗号隔开(,)。所以在 Action 中定义一个跟 checkbox 的 name 同名的属性来接收这些被选中的 checkbox 的 value 即可。以下是实现的代码：前台 HTML 代码：
003.Kafka基本概念 nweiren hadoop kafka
Kafka基本概念：Topic、Partition、Message、Producer、Broker、Consumer。 Topic：消息源（Message）的分类。 Partition： Topic物理上的分组，一
Linux环境下安装JDK roadrunners jdk linux
1、准备工作创建JDK的安装目录： mkdir -p /usr/java/ 下载JDK，找到适合自己系统的JDK版本进行下载： http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html 把JDK安装包下载到/usr/java/目录，然后进行解压： tar -zxvf jre-7
Linux忘记root密码的解决思路 tomcat_oracle linux
1：使用同版本的linux启动系统，chroot到忘记密码的根分区passwd改密码　　2：grub启动菜单中加入init=/bin/bash进入系统，不过这时挂载的是只读分区。根据系统的分区情况进一步判断. 　　3: grub启动菜单中加入 single以单用户进入系统. 　　4:用以上方法mount到根分区把/etc/passwd中的root密码去除　　例如: 　　ro
跨浏览器 HTML5 postMessage 方法以及 message 事件模拟实现 xueyou jsonp jquery 框架 UI html5
postMessage 是 HTML5 新方法，它可以实现跨域窗口之间通讯。到目前为止，只有 IE8+, Firefox 3, Opera 9, Chrome 3和 Safari 4 支持，而本篇文章主要讲述 postMessage 方法与 message 事件跨浏览器实现。postMessage 方法 JSONP 技术不一样，前者是前端擅长跨域文档数据即时通讯，后者擅长针对跨域服务端数据通讯，p

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