zhongwen7710
zhongwen7710

Mahout学习资料

mahout源码研究--参考资料：

http://blog.csdn.net/zhouhong1026/article/details/19991435


基于Mahout的电影推荐系统：

http://blog.csdn.net/huhui_cs/article/details/8596388

你可能感兴趣的:(Mahout)

  • 传统推荐算法库使用--mahout初体验 Huterox 推荐算法算法机器学习
    文章目录前言环境准备调用混合总结前言郑重声明：本博文做法仅限毕设糊弄老师使用，不建议生产环境使用！！！老项目缝缝补补又是三年，本来是打算直接重写写个社区然后给毕设使用的。但是怎么说呢，毕竟毕设的主角不是xx社区，这个社区是为我的编译器服务的，为了推广这个编译器，然后我才做了这个社区。然而不幸的是，开题答辩的时候，各位“专家”叫我以xx社区为主，听起来高级。于是没有办法，我只能强行做个社区，怎么做呢
  • 基于音乐/电影/图书的协同过滤推荐算法代码实现 74b3a3e489d4
    基于音乐/电影/图书的协同过滤推荐算法代码实现一、开发工具及使用技术MyEclipse10、jdk1.7、tomcat7、jsp、javascript、jquery、bootstrap、webuploader、layer、ssh、mysql、navicat、mahoutAPI等。二、开发过程1、本文主要介绍基于音乐的协同过滤推荐算法代码实现，电影、图书等推荐原理相同。2、本文使用的推荐算法有：基于
  • Hadoop 大数据技术原理与应用 kk8_ hadoop大数据hdfs
    Hadoop大数据技术原理与应用大数据概述定义特征大量，多样，高速，价值研究意义应用场景医疗，金融，零售Hadoop概述历史优势扩容能力强，成本低，高效率，可靠性，高容错Hadoop生态分布式存储系统（HDFS）分布式计算框架（MapReduce）资源管理（YARN）数据迁移（Sqoop）数据挖掘算法库（Mahout）分布式数据库（HBase）分布式协调服务（Zookeeper）数据仓库（Hive
  • 【大数据分析与挖掘技术】概述 Francek Chen 大数据技术基础数据分析数据挖掘Mahout
    目录一、数据挖掘简介（一）数据挖掘对象（二）数据挖掘流程（三）数据挖掘的分析方法（四）经典算法二、Mahout（一）Mahout简介（二）主要特性（三）Mahout安装与配置一、数据挖掘简介需要是发明之母。近年来，数据挖掘引起了信息产业界的极大关注，其主要原因是存在大量数据，可以广泛使用，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。获取的信息和知识可以广泛用于各种应用，包括商务管理，生产控制，市
  • 【大数据分析与挖掘技术】Mahout推荐算法 Francek Chen 大数据技术基础数据分析人工智能数据挖掘Mahout
    目录一、推荐的定义与评估（一）推荐的定义（二）推荐的评估二、Mahout中的常见推荐算法（一）基于用户的推荐算法（二）基于物品的推荐算法（三）基于SVD的推荐算法（四）基于线性插值的推荐算法（五）基于聚类的推荐算法三、对GroupLens数据集进行推荐与评价（一）如何使用推荐器进行推荐（二）如何评估推荐器的好坏推荐是Mahout机器学习算法的主题之一，它极大地渗透到了人们日常生活的方方面面，比如，
  • 计算机毕业设计之全网独家Spark租房爬虫数据分析与推荐系统 租房大数据 租房app 租房数据分析 租房爬虫 房源推荐系统 房源数据分析 房源可视化 haochengxu2022 数据分析爬虫推荐系统spark爬虫数据分析推荐系统
    一、网站·登录与注册、注销·短信验证码修改密码·我的信息：身份证实名认证·租房业务流程（预约+看房+支付+完成+评价）、进度步骤条展示·支付宝沙箱支付·房屋浏览、中介信息查看·房屋推荐（基于mahout协同过滤算法）·房屋评价、点赞与收藏二、后端·统计主页、个人信息（带头像上传）、权限管理、用户管理、资讯管理、通知管理、日志管理、评论管理、轮播图管理、房屋管理、中介管理、订单管理。·中介权限可以登
  • 推荐系统中协同过滤算法实现分析 weixin_33853794 人工智能python数据库
    2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>原创博客，欢迎转载，转载请注明：http://my.oschina.net/BreathL/blog/62519最近研究Mahout比较多，特别是里面协同过滤算法；于是把协同过滤算法的这个实现思路与数据流程，总结了一下，以便以后对系统做优化时，有个清晰的思路，这样才能知道该如何优化且优化后数据亦能正确。推荐中的协同过滤算法简单说明下：首先，通过
  • 大数据分析- 基于Hadoop/Mahout的大数据挖掘 shenmanli 大数据hadoop数据挖掘行业应用开发人员
    随着互联网、移动互联网和物联网的发展，我们已经切实地迎来了一个大数据的时代。大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合，对大数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求。目前对大数据的分析工具，首选的是Hadoop平台。Hadoop在可伸缩性、健壮性、计算性能和成本上具有无可替代的优势，事实上已成为当前互联网企业主流的大数据分析平台。一、培训对象1，系统架构师、系
  • “大数据分析挖掘-基于Hadoop/Mahout/Mllib的大数据挖掘（含Spark、Storm和Docker应用介绍）”培训 shenmanli 培训课程公开课企业培训大数据hadoopspark
    随着互联网、移动互联网和物联网的发展，我们已经切实地迎来了一个大数据的时代。大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合，对大数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求。目前对大数据的分析工具，首选的是Hadoop/Yarn平台。Hadoop/Yarn在可伸缩性、健壮性、计算性能和成本上具有无可替代的优势，事实上已成为当前互联网企业主流的大数据分析平台。为解决广大
  • springboot集成mahout实现简单基于协同过滤算法的文章推荐算法 程序个人练习生 开源项目学习算法springboot推荐算法
    文章目录参考文章前言1.建表并且生成一些数据首先，建立一个用户文章操作表（user_article_operation）使用casewhen语句简单统计数据2.代码与测试只需要根据表生成相应实体类（注意要加一个value属性来存储分数）主要代码如下，其实就两个方法userArticleOperationMapper.getAllUserPreference()方法收集数据mapper文件如下测试算
  • java电影推荐系统_基于Mahout的电影推荐系统 语文乌托邦 java电影推荐系统
    1.Mahout简介ApacheMahout是ApacheSoftwareFoundation(ASF)旗下的一个开源项目，提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现，旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。经典算法包括聚类、分类、协同过滤、进化编程等等，并且，在Mahout的最近版本中还加入了对ApacheHadoop的支持，使这些算法可以更高效的运行在云计算环境中。2.Taste简介T
  • mahout 源码解析之聚类--聚类迭代模型 theonlytank2011 数据挖掘mahout源码mahout源码解析
    在前面讲聚类策略时，包org.apache.mahout.clustering.iterator里面还有几个类没有进行讲解，这次做下收尾工作。ClusterIterator利用ClusterClassifier和指定的迭代次数将样本进行聚类。其中有三个具体的函数。iterate主要对内存中的数据进行聚类，输入就为一个Vector类型的迭代器。publicClusterClassifieritera
  • 理论学习--【Hadoop生态原理学习】 zenas_yuan Hadoophadoop
    一、Hadoop原理1.核心：HDFS(存储)、MapReduce(分析)解决大量数据存储与处理的问题离线分析：hive实现查询：hbaseBI分析：Mahout2.版本1.0mapreduce还进行资源调度2.0mapreduce=yarn（资源调度）+mapreduce（进行计算运行在yarn上），HDfs:nn,ha2.1.2yarn还支持strom、spark、。。选择考虑因素：是否开源、
  • 推荐系统-基于物品协同过滤算法代码实现 Moutai码农 大数据推荐系统算法推荐算法大数据spark
    1、简介当前Spark没有像mahout那样，严格区分基于物品的协同过滤推荐（ItemCF）和基于用户的协同过滤推荐（UserCF），只有基于模型的协同过滤推荐算法ALS（model-basedCF）。但ALS算法对于一些特定的问题(用户数量较小的场景，以及物品数量明显小于用户数量的场景)，效果并不理想，不像mahout提供了各种推荐算法选择。为了充分利用spark在速度上带来的提升同时为满足一些
  • java+jsp+mysql实现在线电影推荐系统movieCFWeb mahout实现基于用户的协同过滤推荐算法 基于项目的协同过滤推荐算法 74b3a3e489d4
    java+jsp+mysql实现在线电影推荐系统movieCFWeb一、项目简介http://localhost:8080/movieCFWeb/前台http://localhost:8080/movieCFWeb/admin后台自定义数据，mahout实现基于用户的协同过滤推荐算法前台包含用户注册、登录、搜索电影、分页、电影详情、评分、修改信息、评分列表、推荐电影等功能后台包括用户、电影、评分、
  • 2.3 初探Hadoop世界 howard2005 数据清洗和预处理大数据离线分析hadoop大数据分布式
    文章目录零、学习目标一、导入新课二、新课讲解（一）Hadoop的前世今生1、Google处理大数据三大技术2、Hadoop如何诞生3、Hadoop主要发展历程（二）Hadoop的优势1、扩容能力强2、成本低3、高效率4、可靠性5、高容错性（三）Hadoop的生态体系1、HDFS分布式文件系统2、MapReduce分布式计算框架3、Yarn资源管理框架4、Sqoop数据迁移工具5、Mahout数据挖
  • 「大数据集群的搭建和使用」背景知识：大数据Hadoop生态圈介绍 优秀的Athena在休息 大数据集群的搭建和使用大数据hadoop分布式
    目录一、Hadoop简介二、Hadoop的运行模式1.单机模式2.伪分布式模式3.完全分布式模式三、Hadoop生态圈组件1.HDFS2.MapReduce3.YARN4.Hive5.Pig6.HBase7.HCatalog8.Avro9.Thrift10.Drill11.Mahout12.Sqoop13.Flume14.Ambari15.Zookeeper四、Hadoop优缺点五、Hadoop学
  • 【大数据】Hadoop 生态系统及其组件 G皮T #Hadoophadoopbigdata大数据hdfshivemapreduceyarn
    Hadoop生态系统及其组件1.Hadoop生态系统的组成2.Hadoop生态系统简介2.1HDFS2.2MapReduce2.3YARN2.4Hive2.5Pig2.6HBase2.7HCatalog2.8Avro2.9Thrift2.10Drill2.11Mahout2.12Sqoop2.13Flume2.14Ambari2.15Zookeeper2.16Oozie1.Hadoop生态系统的组
  • 26Hbase介绍及其数据模型和架构（hbase学习1） 文茶君
    Hbase介绍Hadoop生态系统spark已经替代mahouthbase简介：非关系型数据库知识面扩展cassandra、hbase、mongodb（文档型数据库）、rediscouchdb，文件存储数据库Neo4j非关系型图数据库HbaseHadoopDatabase，是一个高可靠性、高性能、面向列（面向列的KV数据库）、可伸缩（动态扩展机器。不需要停服务）、实时读写的分布式数据库利用Hado
  • Item-Based Recommendations with Hadoop liuyuan185442111 OldHadoophadoop大数据分布式
    Mahout在MapReduce上实现了Item-BasedCollaborativeFiltering，这里我尝试运行一下。安装Hadoop从下载Mahout并解压准备数据下载1MillionMovieLensDataset，解压得到ratings.dat，用sed‘s/:[0-9]{1,}):[0-9]{1})::[0-9]{1,}$/,\1,\2/’ratings.dat处理成需要的格式。运
  • 【大数据毕设】基于Hadoop的音乐推荐系统论文(三) Maynor996 #课设＆毕设大数据课程设计hadoop
    博主介绍：✌全网粉丝6W+,csdn特邀作者、博客专家、大数据领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于大数据技术领域和毕业项目实战✌文末获取项目联系摘要本文基于Hadoop技术，设计并实现了一个名为“酷酷音乐网站”的系统，用于音乐资源的存储、管理和推荐。该系统采用Hadoop生态系统中的组件，包括HDFS、MapReduce、HBase和Mahout等，实现
  • 如何使用Java进行机器学习? 玥沐春风 java机器学习开发语言
    在Java中进行机器学习，可以使用各种开源机器学习库和框架来实现。以下是一些常用的Java机器学习库：Weka：Weka是一个非常流行的机器学习库，提供了大量的算法和工具，以及用于数据预处理、特征选择和可视化的功能。Deeplearning4j：Deeplearning4j是一个用于深度学习的开源库，支持多种神经网络模型和训练算法，可以用于图像分类、文本分析等任务。ApacheMahout：Apa
  • 阿里云上部署java8和hadoop3.0、spark、hive及Mahout karwik 大数据
    1.安装JDK1.8到oracle官网：http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.htmllinux是64位的，安装jdk-8u131-linux-x64.tar.gz安装及配置参考http://blog.csdn.net/rchm8519/article/details/48721
  • 【大数据】图解 Hadoop 生态系统及其组件 G皮T #Hadoop大数据hadoop分布式hdfsmapreduceyarnhive
    图解Hadoop生态系统及其组件1.HDFS2.MapReduce3.YARN4.Hive5.Pig6.Mahout7.HBase8.Zookeeper9.Sqoop10.Flume11.Oozie12.Ambari13.Spark在了解Hadoop生态系统及其组件之前，我们首先了解一下Hadoop的三大组件，即HDFS、MapReduce、YARN，它们共同构成了Hadoop分布式计算框架的核心
  • 斯皮尔曼相关性 —— Spearman Correlation ifnoelse 推荐算法usercacheaction存储
    斯皮尔曼相关性可以理解为是排列后（Rank）用户喜好值之间的Pearson相关度。《MahoutinAction》中有这样的解释：假设对于每个用户，我们找到他最不喜欢的物品，重写他的评分值为“1”；然后找到下一个最不喜欢的物品，重写评分值为“2”，以此类推。然后我们对这些转换后的值求Pearson相关系数，这就是Spearman相关系数。斯皮尔曼相关度的计算舍弃了一些重要信息，即真实的评分值。但它
  • java+jsp+mysql实现个性化租车推荐系统carcfrs mahout实现基于用户、项目的协同过滤推荐算法 SSH（spring+struts+hibernate）开发框架 74b3a3e489d4
    java+jsp+mysql实现个性化租车推荐系统carcfrs一、项目简介只有前台用户，没有管理员，功能是用户登录、注册、评论、评分、收藏、热点推荐、基于用户根据评分进行协同过滤推荐算法，数据爬虫爬取一嗨租车数据。二、项目展示
  • Mahout教程_编程入门自学教程_菜鸟教程-免费教程分享 菜鸟一记 笔记
    教程简介Mahout是ApacheSoftwareFoundation（ASF）旗下的一个开源项目，提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现，旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。Mahout包含许多实现，包括聚类、分类、推荐过滤、频繁子项挖掘。此外，通过使用ApacheHadoop库，Mahout可以有效地扩展到云中。Mahout教程-使用此入门教程，从简介，机器學習，环境，推荐，聚
  • SSH（Spring+Hibernate+Struts）开发框架开发购物商城推荐系统shop mahout实现基于用户、项目的协同过滤推荐算法 个性化购物推荐系统 74b3a3e489d4
    SSH（Spring+Hibernate+Struts）开发框架开发购物商城推荐系统shop项目简介1、前台：http://localhost:8080/ComputerRecom/后台：http://localhost:8080/ComputerRecom/admin/login.jsp用户名：admin密码：admin；2、推荐使用mahout接口实现基于用户、项目的协同过滤推荐算法，ssh开
  • 大数据学习记录（hadoop hive flume azkaban sqoop） 左上晨 大数据hadoophiveflumeazkaban
    大数据学习记录（hadoophiveflumeazkabansqoop）1.hadoop对海量数据进行分布式处理2.核心组件：HDFS（分布式文件系统）、YARN（运算资源调度系统）、MAPREDUCE（分布式运算编程框架）3.HIVE：基于大数据技术（文件系统+运算框架）的SQL数据仓库工具4.HBASE：基于HADOOP的分布式海量数据库5.Mahout：基于mapreduce/spark/f
  • 构建智能电商推荐系统：大数据实战中的Kudu、Flink和Mahout应用【上进小菜猪大数据】 上进小菜猪 大数据专栏合集大数据flink人工智能
    上进小菜猪，沈工大软件工程专业，爱好敲代码，持续输出干货。本文将介绍如何利用Kudu、Flink和Mahout这三种技术构建一个强大的大数据分析平台。我们将详细讨论这些技术的特点和优势，并提供代码示例，帮助读者了解如何在实际项目中应用它们。通过本文的指导，读者将能够掌握如何使用这些工具来处理大规模数据集，并进行智能分析。在当今的信息时代，大数据分析成为了各行各业中不可或缺的一环。为了有效地处理海量
  • 基本数据类型和引用类型的初始值 3213213333332132 java基础
    package com.array; /** * @Description 测试初始值 * @author FuJianyong * 2015-1-22上午10:31:53 */ public class ArrayTest { ArrayTest at; String str; byte bt; short s; int i; long
  • 摘抄笔记--《编写高质量代码：改善Java程序的151个建议》 白糖_ 高质量代码
            记得3年前刚到公司，同桌同事见我无事可做就借我看《编写高质量代码：改善Java程序的151个建议》这本书，当时看了几页没上心就没研究了。到上个月在公司偶然看到，于是乎又找来看看，我的天，真是非常多的干货，对于我这种静不下心的人真是帮助莫大呀。           看完整本书，也记了不少笔记
  • 【备忘】Django 常用命令及最佳实践 dongwei_6688 django
    注意：本文基于 Django 1.8.2 版本   生成数据库迁移脚本（python 脚本） python manage.py makemigrations polls  说明：polls 是你的应用名字，运行该命令时需要根据你的应用名字进行调整   查看该次迁移需要执行的 SQL 语句（只查看语句，并不应用到数据库上）： python manage.p
  • 阶乘算法之一N! 末尾有多少个零 周凡杨 java算法阶乘面试效率
                                     &n
  • spring注入servlet g21121 Spring注入
    传统的配置方法是无法将bean或属性直接注入到servlet中的，配置代理servlet亦比较麻烦，这里其实有比较简单的方法，其实就是在servlet的init()方法中加入要注入的内容： ServletContext application = getServletContext(); WebApplicationContext wac = WebApplicationContextUtil
  • Jenkins 命令行操作说明文档 510888780 centos
    假设Jenkins的URL为http://22.11.140.38:9080/jenkins/ 基本的格式为 java 基本的格式为 java -jar jenkins-cli.jar [-s JENKINS_URL] command [options][args] 下面具体介绍各个命令的作用及基本使用方法 1. &nb
  • UnicodeBlock检测中文用法 布衣凌宇 UnicodeBlock
    /**  * 判断输入的是汉字  */ public static boolean isChinese(char c) {        Character.UnicodeBlock ub = Character.UnicodeBlock.of(c);    
  • java下实现调用oracle的存储过程和函数 aijuans javaorale
    1.创建表：STOCK_PRICES     2.插入测试数据：     3.建立一个返回游标：  PKG_PUB_UTILS   4.创建和存储过程：P_GET_PRICE     5.创建函数：   6.JAVA调用存储过程返回结果集 JDBCoracle10G_INVO
  • Velocity Toolbox antlove 模板toolboxvelocity
    velocity.VelocityUtil package velocity; import org.apache.velocity.Template; import org.apache.velocity.app.Velocity; import org.apache.velocity.app.VelocityEngine; import org.apache.velocity.c
  • JAVA正则表达式匹配基础 百合不是茶 java正则表达式的匹配
      正则表达式;提高程序的性能,简化代码,提高代码的可读性,简化对字符串的操作   正则表达式的用途; 字符串的匹配 字符串的分割 字符串的查找 字符串的替换       正则表达式的验证语法     [a] //[]表示这个字符只出现一次 ,[a] 表示a只出现一
  • 是否使用EL表达式的配置 bijian1013 jspweb.xmlELEasyTemplate
            今天在开发过程中发现一个细节问题，由于前端采用EasyTemplate模板方法实现数据展示，但老是不能正常显示出来。后来发现竟是EL将我的EasyTemplate的${...}解释执行了，导致我的模板不能正常展示后台数据。         网
  • 精通Oracle10编程SQL(1-3)PLSQL基础 bijian1013 oracle数据库plsql
    --只包含执行部分的PL/SQL块 --set serveroutput off begin dbms_output.put_line('Hello,everyone!'); end; select * from emp; --包含定义部分和执行部分的PL/SQL块 declare v_ename varchar2(5); begin select
  • 【Nginx三】Nginx作为反向代理服务器 bit1129 nginx
    Nginx一个常用的功能是作为代理服务器。代理服务器通常完成如下的功能：   接受客户端请求 将请求转发给被代理的服务器 从被代理的服务器获得响应结果 把响应结果返回给客户端 实例 本文把Nginx配置成一个简单的代理服务器 对于静态的html和图片，直接从Nginx获取 对于动态的页面，例如JSP或者Servlet，Nginx则将请求转发给Res
  • Plugin execution not covered by lifecycle configuration: org.apache.maven.plugin blackproof maven报错
    转：http://stackoverflow.com/questions/6352208/how-to-solve-plugin-execution-not-covered-by-lifecycle-configuration-for-sprin   maven报错： Plugin execution not covered by lifecycle configuration:
  • 发布docker程序到marathon ronin47 docker 发布应用
    1 发布docker程序到marathon 1.1 搭建私有docker registry 1.1.1 安装docker regisry docker pull docker-registry docker run -t -p 5000:5000 docker-registry 下载docker镜像并发布到私有registry docker pull consol/tomcat-8.0
  • java-57-用两个栈实现队列&&用两个队列实现一个栈 bylijinnan java
    import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Stack; /* * Q 57 用两个栈实现队列 */ public class QueueImplementByTwoStacks { private Stack<Integer> stack1; pr
  • Nginx配置性能优化 cfyme nginx
    转载地址：http://blog.csdn.net/xifeijian/article/details/20956605   大多数的Nginx安装指南告诉你如下基础知识——通过apt-get安装，修改这里或那里的几行配置，好了，你已经有了一个Web服务器了。而且，在大多数情况下，一个常规安装的nginx对你的网站来说已经能很好地工作了。然而，如果你真的想挤压出Nginx的性能，你必
  • [JAVA图形图像]JAVA体系需要稳扎稳打,逐步推进图像图形处理技术 comsci java
         对图形图像进行精确处理，需要大量的数学工具，即使是从底层硬件模拟层开始设计，也离不开大量的数学工具包，因为我认为，JAVA语言体系在图形图像处理模块上面的研发工作，需要从开发一些基础的，类似实时数学函数构造器和解析器的软件包入手，而不是急于利用第三方代码工具来实现一个不严格的图形图像处理软件......   &nb
  • MonkeyRunner的使用 dai_lm androidMonkeyRunner
    要使用MonkeyRunner，就要学习使用Python，哎 先抄一段官方doc里的代码 作用是启动一个程序（应该是启动程序默认的Activity），然后按MENU键，并截屏 # Imports the monkeyrunner modules used by this program from com.android.monkeyrunner import MonkeyRun
  • Hadoop-- 海量文件的分布式计算处理方案 datamachine mapreducehadoop分布式计算
    csdn的一个关于hadoop的分布式处理方案，存档。 原帖：http://blog.csdn.net/calvinxiu/article/details/1506112。     Hadoop 是Google MapReduce的一个Java实现。MapReduce是一种简化的分布式编程模式，让程序自动分布到一个由普通机器组成的超大集群上并发执行。就如同ja
  • 以資料庫驗證登入 dcj3sjt126com yii
    以資料庫驗證登入 由於 Yii 內定的原始框架程式, 採用綁定在UserIdentity.php 的 demo 與 admin 帳號密碼:    public function authenticate()    {        $users=array( &nbs
  • github做webhooks：[2]php版本自动触发更新 dcj3sjt126com githubgitwebhooks
    上次已经说过了如何在github控制面板做查看url的返回信息了。这次就到了直接贴钩子代码的时候了。 工具/原料 git github 方法/步骤   在github的setting里面的webhooks里把我们的url地址填进去。   钩子更新的代码如下： error_reportin
  • Eos开发常用表达式 蕃薯耀 Eos开发Eos入门Eos开发常用表达式
    Eos开发常用表达式 >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> 蕃薯耀 2014年8月18日 15:03:35 星期一     &
  • SpringSecurity3.X--SpEL 表达式 hanqunfeng SpringSecurity
    使用 Spring 表达式语言配置访问控制，要实现这一功能的直接方式是在<http>配置元素上添加 use-expressions 属性：   <http auto-config="true" use-expressions="true"> 这样就会在投票器中自动增加一个投票器：org.springframework
  • Redis vs Memcache IXHONG redis
    1. Redis中，并不是所有的数据都一直存储在内存中的，这是和Memcached相比一个最大的区别。 2. Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，hash等数据结构的存储。 3. Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。 4. Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。 Red
  • Python - 装饰器使用过程中的误区解读 kvhur JavaScriptjqueryhtml5css
    大家都知道装饰器是一个很著名的设计模式，经常被用于AOP(面向切面编程)的场景，较为经典的有插入日志，性能测试，事务处理，Web权限校验， Cache等。 原文链接：http://www.gbtags.com/gb/share/5563.htm Python语言本身提供了装饰器语法（@），典型的装饰器实现如下：   @function_wrapper de
  • 架构师之mybatis-----update 带case when 针对多种情况更新 nannan408 case when
    1.前言.    如题. 2. 代码.   <update id="batchUpdate" parameterType="java.util.List"> <foreach collection="list" item="list" index=&
  • Algorithm算法视频教程 栏目记者 Algorithm算法
    课程：Algorithm算法视频教程 百度网盘下载地址： http://pan.baidu.com/s/1qWFjjQW 密码: 2mji 程序写的好不好,还得看算法屌不屌！Algorithm算法博大精深。 一、课程内容： 课时1、算法的基本概念 + Sequential search 课时2、Binary search 课时3、Hash table 课时4、Algor
  • C语言算法之冒泡排序 qiufeihu c算法
    任意输入10个数字由小到大进行排序。 代码： #include <stdio.h> int main() { int i,j,t,a[11]; /*定义变量及数组为基本类型*/ for(i = 1;i < 11;i++){ scanf("%d",&a[i]); /*从键盘中输入10个数*/ } for
  • JSP异常处理 wyzuomumu Webjsp
    1.在可能发生异常的网页中通过指令将HTTP请求转发给另一个专门处理异常的网页中: <%@ page errorPage="errors.jsp"%>   2.在处理异常的网页中做如下声明： errors.jsp: <%@ page isErrorPage="true"%>，这样设置完后就可以在网页中直接访问exc
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他