决策树(Decision Tree)模型笔记

机器学习VS深度学习 nfgo 机器学习
机器学习（MachineLearning,ML）和深度学习（DeepLearning,DL）是人工智能（AI）的两个子领域，它们有许多相似之处，但在技术实现和应用范围上也有显著区别。下面从几个方面对两者进行区分：1.概念层面机器学习：是让计算机通过算法从数据中自动学习和改进的技术。它依赖于手动设计的特征和数学模型来进行学习，常用的模型有决策树、支持向量机、线性回归等。深度学习：是机器学习的一个子领
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
分类算法可视化方法 dundunmm 数据挖掘分类数据挖掘人工智能可视化
可视化方法可以用于帮助理解分类算法的决策边界、性能和在不同数据集上的行为。下面列举几个常见的可视化方法。1.决策边界可视化这种方法用于可视化不同分类算法在二维特征空间中如何分隔不同类别。对于理解决策树、支持向量机（SVM）、逻辑回归和k近邻（k-NN）等模型的行为非常有用。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasets
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
决策树基础概论 Hello.Reader 算法算法决策树
1.概述在机器学习领域，决策树（DecisionTree）是一种高度直观且广泛应用的算法。它通过一系列简单的是/否问题，将复杂的决策过程分解为一棵树状结构，使得分类或回归问题的解决过程直观明了。决策树的最大特点在于可解释性强，每个决策节点都代表对特定特征的判断，最终根据这些判断得出结论。决策树适用于多种任务，例如：垃圾邮件分类、病症诊断、股票价格预测等。不仅如此，它还可以处理连续变量和离散变量，并
人工智能与机器学习原理精解【18】叶绿先锋基础数学与应用数学人工智能机器学习
文章目录决策树基础决策树的定义决策树的计算决策树的例子决策树的例题决策树算法一、决策树的算法过程二、决策树的性质Julia中实现框架使用`DecisionTree.jl`使用`MLJ.jl`Julia包的教程一、了解Julia包生态系统二、安装Julia包1.打开JuliaREPL2.使用Pkg包管理器三、使用Julia包四、查找和了解Julia包1.Julia官方文档2.JuliaHub3.Gi
《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
机器学习案例-决策树实现鸢尾花分类 Ausgelebt 机器学习相关 python 分类
机器学习案例-决策树实现鸢尾花分类目录机器学习案例-决策树实现鸢尾花分类1.选题目的和意义2.主要研究内容2.1决策树算法分类（区别于树的结构和构造算法）2.2决策树算法详解2.3决策树的应用3.算法设计3.1数据分析3.1.1Iris数据集基本介绍3.1.2样本标签值分布3.1.3样本特征值分布3.1.4相关性热力图3.2建立决策树3.3模型调优3.3.1决策树深度（预剪枝）3.3.2选取部分特
【人工智能】大话什么是神经网络路上阳光
什么是人工智能？通俗来讲，就是让机器能像人一样思考。这个无需解释太多，因为通过各种科幻电影我们已经对人工智能很熟悉了。大家现在感兴趣的应该是——如何实现人工智能？从1956年夏季首次提出“人工智能”这一术语开始，科学家们尝试了各种方法来实现它。这些方法包括专家系统，决策树、归纳逻辑、聚类等等，但这些都是假智能。直到人工神经网络技术的出现，才让机器拥有了“真智能”。为什么说之前的方法都是假智能呢？因
python 连续比较_python实现连续变量最优分箱详解--CART算法 weixin_39834788 python 连续比较
关于变量分箱主要分为两大类：有监督型和无监督型对应的分箱方法：A.无监督：(1)等宽(2)等频(3)聚类B.有监督：(1)卡方分箱法(ChiMerge)(2)ID3、C4.5、CART等单变量决策树算法(3)信用评分建模的IV最大化分箱等本篇使用python，基于CART算法对连续变量进行最优分箱由于CART是决策树分类算法，所以相当于是单变量决策树分类。简单介绍下理论：CART是二叉树，每次仅进
每天一个数据分析题（五百一十四）- 决策树算法跟着紫枫学姐学CDA 数据分析题库算法数据分析决策树
决策树由节点和边两种元素组成的结构，决策树中不包含一下哪种结点？A.根结点（rootnode)B.内部结点（internalnode）C.外部结点（externalnode）D.叶结点（leafnode）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
力扣-N皇后问题坚持拒绝熬夜 leetcode 算法职场和发展
.-力扣（LeetCode）开始的思路由于n=4情况太多我们先画一下n=3的决策树可以知道皇后不能在同一行,因为我的思路是每一行每一行的填写皇后,所以不考虑行的皇后会重叠,主要考虑列的皇后会不会重叠,还有斜线的列皇后可以直接用一个数组col来标记一列中有皇后标记为true而斜线的需要一点数学功底如图可以转化成截距相等,当斜线斜率为1时,可能会有负数的情况,两边同时加上n,因为我想使用下标来标记截距
AI模型：追求全能还是专精？ Lill_bin 杂谈人工智能分布式 zookeeper 机器学习游戏
AI模型简介人工智能（AI）模型是人工智能系统的核心，它们是经过训练的算法，能够执行特定的任务，如图像识别、自然语言处理、游戏玩法、预测分析等。AI模型的类型很多，可以根据其功能和应用场景进行分类。常见的AI模型类型包括：监督学习模型：这些模型通过训练数据集学习，数据集中包含了输入和对应的输出标签。例子包括决策树、支持向量机（SVM）、神经网络等。无监督学习模型：这些模型处理没有标签的数据，目的是
Python知识点：如何使用Python进行时间序列预测杰哥在此 Python系列 python 开发语言编程面试
使用Python进行时间序列预测是一个非常常见的任务，可以应用于各种领域，如金融市场预测、销售量预测、天气预报等。时间序列预测的方法有很多，包括统计方法（如ARIMA模型）、机器学习方法（如支持向量机、决策树）、以及深度学习方法（如LSTM网络）。下面是一个简单的时间序列预测流程示例，使用Python和pandas、numpy、以及statsmodels库来实现ARIMA模型的时间序列预测。1.导
加州房价--决策树与随机森林一把年纪学编程五决策树随机森林机器学习
需要新装包'''decisionTree写在前面要安装http://www.graphviz.org/download/测试是否安装成功dot-version修改环境变量pipinstallgraphviz提示：Successfullyinstalledgraphviz-0.20pipinstallpydotplus'''#===================================im
CART算法 ziworeborn
CART算法就是分类回归树，它只支持二叉树，既可以作分类树，又可以作回归树。那什么是分类树，什么是回归树呢？假如有个数据集，分别给出了，不同年龄、职业、性别的不同学习时间。如果我构造了一棵决策树，想要基于数据判断这个人的职业身份，这个就属于分类树，因为是从几个分类中来做选择。如果是给定了数据，想要预测这个人的年龄，那就属于回归树。分类树可以处理离散数据，也就是数据种类有限的数据，它输出的是样本的类
回溯算法入门小泽爱刷题算法
回溯算法三要素抽象地说，解决一个回溯问题，实际上就是遍历一棵决策树的过程，树的每个叶子节点存放着一个合法答案。你把整棵树遍历一遍，把叶子节点上的答案都收集起来，就能得到所有的合法答案。站在回溯树的一个节点上，你只需要思考3个问题：1、路径：也就是已经做出的选择。#记录下已经走过的路2、选择列表：也就是你当前可以做的选择。3、结束条件：也就是到达决策树底层，无法再做选择的条件例如**[2]就是「路径
Spark MLlib模型训练—回归算法 Random forest regression 不二人生 Spark ML 实战 spark-ml 回归随机森林
SparkMLlib模型训练—回归算法Randomforestregression随机森林回归(RandomForestRegression)是一种集成学习方法，通过结合多个决策树的预测结果来提升模型的准确性和稳健性。相较于单一的决策树模型，随机森林通过随机采样和多棵树的集成，减少了模型的方差，从而在处理复杂数据集时展现出更好的性能。本文将详细介绍随机森林回归的原理、实现方法、应用场景，并通过Sc
R语言使用rpart包构建决策树模型实战、使用prune函数按照指定复杂度对决策树剪枝、使用rpart.plot包中的prp函数可视化训练、剪枝好的决策树 statistics.insight r语言决策树数据挖掘机器学习
R语言使用rpart包构建决策树模型实战、使用prune函数按照指定复杂度对决策树剪枝、使用rpart.plot包中的prp函数可视化训练、剪枝好的决策树、type参数、extra参数、fallen.leaves参数控制决策树精细化显示目录R语言使用rpart包构建决策树模型、使用prune函数按照指定复杂度对决策树剪枝、使用rpart.plot包中的prp函数可视化训练、剪枝好的决策树、type
周工作计划2019-03-25 MikeShine
很久没有写工作计划了。之前一个星期生了病，很难受。上个星期基本上什么都没有干。但是好的一点是，西瓜书基本都看完了。本周工作计划：机器学习分享活动（关于决策树的分享）回看一下西瓜书的东西，每一章把开头总结写一下。老师没有给具体的任务，留了再说吧。
决策树(decision tree) 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）- 数据标准化跟着紫枫学姐学CDA 数据分析题库数据分析数据挖掘
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
机器学习基础（四）——决策树与随机森林 Bayesian小孙机器学习基础决策树机器学习随机森林
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！ AI大模型-王哥人工智能 AI大模型大模型大模型学习大模型教程大模型入门
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）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
每天一个数据分析题（三百五十八）-图表决策树跟着紫枫学姐学CDA 数据分析题库数据分析数据挖掘
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 数据分析题库数据分析数据挖掘
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 数据分析题库数据分析决策树数据挖掘
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
java解析APK 3213213333332132 java apk linux 解析APK
解析apk有两种方法 1、结合安卓提供apktool工具，用java执行cmd解析命令获取apk信息 2、利用相关jar包里的集成方法解析apk 这里只给出第二种方法，因为第一种方法在linux服务器下会出现不在控制范围之内的结果。 public class ApkUtil { /** * 日志对象 */ private static Logger
nginx自定义ip访问N种方法 ronin47 nginx 禁止ip访问
　　　因业务需要，禁止一部分内网访问接口，　由于前端架了F5，直接用deny或allow是不行的，这是因为直接获取的前端Ｆ５的地址。　　　所以开始思考有哪些主案可以实现这样的需求，目前可实施的是三种：　　　一：把ip段放在redis里，写一段lua 二：利用geo传递变量，写一段
mysql timestamp类型字段的CURRENT_TIMESTAMP与ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP属性 dcj3sjt126com mysql
timestamp有两个属性，分别是CURRENT_TIMESTAMP 和ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP两种，使用情况分别如下： 1. CURRENT_TIMESTAMP 当要向数据库执行insert操作时，如果有个timestamp字段属性设为 CURRENT_TIMESTAMP，则无论这
struts2+spring+hibernate分页显示 171815164 Hibernate
分页显示一直是web开发中一大烦琐的难题，传统的网页设计只在一个JSP或者ASP页面中书写所有关于数据库操作的代码，那样做分页可能简单一点，但当把网站分层开发后，分页就比较困难了，下面是我做Spring+Hibernate+Struts2项目时设计的分页代码，与大家分享交流。　　1、DAO层接口的设计，在MemberDao接口中定义了如下两个方法： public in
构建自己的Wrapper应用 g21121 rap
我们已经了解Wrapper的目录结构，下面可是正式利用Wrapper来包装我们自己的应用，这里假设Wrapper的安装目录为:/usr/local/wrapper。首先，创建项目应用 &nb
[简单]工作记录_多线程相关 53873039oycg 多线程
最近遇到多线程的问题,原来使用异步请求多个接口(n*3次请求) 方案一使用多线程一次返回数据,最开始是使用5个线程,一个线程顺序请求3个接口,超时终止返回缺点测试发现必须3个接
调试jdk中的源码，查看jdk局部变量程序员是怎么炼成的 jdk 源码
转自：http://www.douban.com/note/211369821/ 学习jdk源码时使用-- 学习java最好的办法就是看jdk源代码，面对浩瀚的jdk（光源码就有40M多，比一个大型网站的源码都多）从何入手呢，要是能单步调试跟进到jdk源码里并且能查看其中的局部变量最好了。可惜的是sun提供的jdk并不能查看运行中的局部变量
Oracle RAC Failover 详解 aijuans oracle
Oracle RAC 同时具备HA(High Availiablity) 和LB(LoadBalance). 而其高可用性的基础就是Failover(故障转移). 它指集群中任何一个节点的故障都不会影响用户的使用，连接到故障节点的用户会被自动转移到健康节点，从用户感受而言，是感觉不到这种切换。 Oracle 10g RAC 的Failover 可以分为3种： 1. Client-Si
form表单提交数据编码方式及tomcat的接受编码方式 antonyup_2006 JavaScript tomcat 浏览器互联网 servlet
原帖地址：http://www.iteye.com/topic/266705 form有2中方法把数据提交给服务器，get和post,分别说下吧。（一）get提交 1.首先说下客户端（浏览器）的form表单用get方法是如何将数据编码后提交给服务器端的吧。对于get方法来说，都是把数据串联在请求的url后面作为参数，如：http://localhost:
JS初学者必知的基础百合不是茶 js函数 js入门基础
JavaScript是网页的交互语言,实现网页的各种效果, JavaScript 是世界上最流行的脚本语言。 JavaScript 是属于 web 的语言，它适用于 PC、笔记本电脑、平板电脑和移动电话。 JavaScript 被设计为向 HTML 页面增加交互性。许多 HTML 开发者都不是程序员，但是 JavaScript 却拥有非常简单的语法。几乎每个人都有能力将小的
iBatis的分页分析与详解 bijian1013 java ibatis
分页是操作数据库型系统常遇到的问题。分页实现方法很多，但效率的差异就很大了。iBatis是通过什么方式来实现这个分页的了。查看它的实现部分，发现返回的PaginatedList实际上是个接口，实现这个接口的是PaginatedDataList类的对象，查看PaginatedDataList类发现，每次翻页的时候最
精通Oracle10编程SQL(15)使用对象类型 bijian1013 oracle 数据库 plsql
/* *使用对象类型 */ --建立和使用简单对象类型 --对象类型包括对象类型规范和对象类型体两部分。 --建立和使用不包含任何方法的对象类型 CREATE OR REPLACE TYPE person_typ1 as OBJECT( name varchar2(10),gender varchar2(4),birthdate date ); drop type p
【Linux命令二】文本处理命令awk bit1129 linux命令
awk是Linux用来进行文本处理的命令，在日常工作中，广泛应用于日志分析。awk是一门解释型编程语言，包含变量，数组，循环控制结构，条件控制结构等。它的语法采用类C语言的语法。 awk命令用来做什么？ 1.awk适用于具有一定结构的文本行，对其中的列进行提取信息 2.awk可以把当前正在处理的文本行提交给Linux的其它命令处理，然后把直接结构返回给awk 3.awk实际工
JAVA(ssh2框架)+Flex实现权限控制方案分析白糖_ java
目前项目使用的是Struts2+Hibernate+Spring的架构模式，目前已经有一套针对SSH2的权限系统，运行良好。但是项目有了新需求：在目前系统的基础上使用Flex逐步取代JSP，在取代JSP过程中可能存在Flex与JSP并存的情况，所以权限系统需要进行修改。【SSH2权限系统的实现机制】权限控制分为页面和后台两块：不同类型用户的帐号分配的访问权限是不同的，用户使
angular.forEach boyitech AngularJS AngularJS API angular.forEach
angular.forEach 描述: 循环对obj对象的每个元素调用iterator, obj对象可以是一个Object或一个Array. Iterator函数调用方法: iterator(value, key, obj), 其中obj是被迭代对象，key是obj的property key或者是数组的index，value就是相应的值啦. (此函数不能够迭代继承的属性.)
java-谷歌面试题-给定一个排序数组，如何构造一个二叉排序树 bylijinnan 二叉排序树
import java.util.LinkedList; public class CreateBSTfromSortedArray { /** * 题目:给定一个排序数组，如何构造一个二叉排序树 * 递归 */ public static void main(String[] args) { int[] data = { 1, 2, 3, 4,
action执行2次 Chen.H JavaScript jsp XHTML css Webwork
xwork 写道 <action name="userTypeAction" class="com.ekangcount.website.system.view.action.UserTypeAction"> <result name="ssss" type="dispatcher">
[时空与能量]逆转时空需要消耗大量能源 comsci 能源
无论如何,人类始终都想摆脱时间和空间的限制....但是受到质量与能量关系的限制,我们人类在目前和今后很长一段时间内,都无法获得大量廉价的能源来进行时空跨越..... 在进行时空穿梭的实验中,消耗超大规模的能源是必然
oracle的正则表达式(regular expression)详细介绍 daizj oracle 正则表达式
正则表达式是很多编程语言中都有的。可惜oracle8i、oracle9i中一直迟迟不肯加入，好在oracle10g中终于增加了期盼已久的正则表达式功能。你可以在oracle10g中使用正则表达式肆意地匹配你想匹配的任何字符串了。正则表达式中常用到的元数据(metacharacter)如下： ^ 匹配字符串的开头位置。 $ 匹配支付传的结尾位置。 *
报表工具与报表性能的关系 datamachine 报表工具 birt 报表性能润乾报表
在选择报表工具时，性能一直是用户关心的指标，但是，报表工具的性能和整个报表系统的性能有多大关系呢？要回答这个问题，首先要分析一下报表的处理过程包含哪些环节，哪些环节容易出现性能瓶颈，如何优化这些环节。一、报表处理的一般过程分析 1、用户选择报表输入参数后，报表引擎会根据报表模板和输入参数来解析报表，并将数据计算和读取请求以SQL的方式发送给数据库。 2、
初一上学期难记忆单词背诵第一课 dcj3sjt126com word english
what 什么 your 你 name 名字 my 我的 am 是 one 一 two 二 three 三 four 四 five 五 class 班级，课 six 六 seven 七 eight 八 nince 九 ten 十 zero 零 how 怎样 old 老的 eleven 十一 twelve 十二 thirteen
我学过和准备学的各种技术 dcj3sjt126com 技术
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struts2中token防止重复提交表单蕃薯耀重复提交表单 struts2中token
struts2中token防止重复提交表单 >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> 蕃薯耀 2015年7月12日 11:52:32 星期日 ht
线性查找二维数组 hao3100590 二维数组
1.算法描述有序（行有序，列有序，且每行从左至右递增，列从上至下递增）二维数组查找，要求复杂度O(n) 2.使用到的相关知识：结构体定义和使用，二维数组传递（http://blog.csdn.net/yzhhmhm/article/details/2045816） 3.使用数组名传递这个的不便之处很明显，一旦确定就是不能设置列值 //使
spring security 3中推荐使用BCrypt算法加密密码 jackyrong Spring Security
spring security 3中推荐使用BCrypt算法加密密码了，以前使用的是md5， Md5PasswordEncoder 和 ShaPasswordEncoder，现在不推荐了，推荐用bcrpt Bcrpt中的salt可以是随机的，比如： int i = 0; while (i < 10) { String password = "1234
学习编程并不难,做到以下几点即可! lampcy java html 编程语言
不论你是想自己设计游戏，还是开发iPhone或安卓手机上的应用，还是仅仅为了娱乐，学习编程语言都是一条必经之路。编程语言种类繁多，用途各异，然而一旦掌握其中之一，其他的也就迎刃而解。作为初学者，你可能要先从Java或HTML开始学，一旦掌握了一门编程语言，你就发挥无穷的想象，开发各种神奇的软件啦。 1、确定目标学习编程语言既充满乐趣，又充满挑战。有些花费多年时间学习一门编程语言的大学生到
架构师之mysql----------------用group+inner join,left join ,right join 查重复数据（替代in) nannan408 right join
1.前言。如题。 2.代码 (1)单表查重复数据,根据a分组 SELECT m.a,m.b, INNER JOIN （select a,b,COUNT(*) AS rank FROM test.`A` A GROUP BY a HAVING rank>1 )k ON m.a=k.a （2）多表查询，使用改为le
jQuery选择器小结 VS 节点查找（附css的一些东西） Everyday都不同 jquery css name选择器追加元素查找节点
最近做前端页面，频繁用到一些jQuery的选择器，所以特意来总结一下：测试页面： <html> <head> <script src="jquery-1.7.2.min.js"></script> <script> /*$(function() { $(documen
关于EXT tntxia ext
ExtJS是一个很不错的Ajax框架，可以用来开发带有华丽外观的富客户端应用，使得我们的b/s应用更加具有活力及生命力。ExtJS是一个用 javascript编写，与后台技术无关的前端ajax框架。因此，可以把ExtJS用在.Net、Java、Php等各种开发语言开发的应用中。 ExtJs最开始基于YUI技术，由开发人员Jack
一个MIT计算机博士对数学的思考 xjnine Math
在过去的一年中，我一直在数学的海洋中游荡，research进展不多，对于数学世界的阅历算是有了一些长进。为什么要深入数学的世界？作为计算机的学生，我没有任何企图要成为一个数学家。我学习数学的目的，是要想爬上巨人的肩膀，希望站在更高的高度，能把我自己研究的东西看得更深广一些。说起来，我在刚来这个学校的时候，并没有预料到我将会有一个深入数学的旅程。我的导师最初希望我去做的题目，是对appe

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