- 人工智能大模型原理与应用实战:大模型在金融风控中的应用
AI天才研究院
LLM大模型落地实战指南大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
文章目录人工智能大模型原理与应用实战:大模型在金融风控中的应用01.背景介绍1.1金融风控的挑战1.2大模型的优势2.核心概念与联系2.1大模型在金融风控中的应用场景2.2大模型与传统风控技术的结合3.核心算法原理具体操作步骤3.1基于大模型的欺诈检测3.2基于大模型的信用评估4.数学模型和公式详细讲解举例说明4.1逻辑回归模型4.2XGBoost模型5.项目实践:代码实例和详细解释说明5.1基于
- Python打卡:Day24
剑桥折刀s
python打卡python
importpandasaspdimportnumpyasnpimportreimportxgboostasxgbfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportclassification_report,confusion_matrix,accuracy_score,precision_score
- 【机器学习算法】XGBoost原理
一、基本内容基本内容:GBDT的基础上,在损失函数上加入树模型复杂度的正则项与GBDT一样,也是使用新的弱学习器拟合残差(当前模型负梯度,残差方向)GBDT损失函数Loss=∑i=1NL(yi,yit)Loss=\sum_{i=1}^{N}L(y_i,y_i^{t})Loss=i=1∑NL(yi,yit)XGboost损失函数Loss=∑i=1SL(yi,yit)+∑j=1NΩ(fj))Loss=
- CMake指令:find_package
流星雨爱编程
#CMake工具c++开发语言设计模式自动化编译工具CMake跨平台编译
目录1.简介2.搜索模式3.常用参数4.工作流程5.内置模块示例:FindBoost.cmake6.自定义模块文件(Find.cmake)7.模块模式vs配置模式8.总结相关链接1.简介查找模块(findmodule)是一系列用于搜索第三方依赖软件包(包括库或可执行文件)的模块。对查找模块的引用一般不使用include命令,而是使用find_package命令。基本语法find_package([
- 【CMake基础入门教程】第七课:查找并使用第三方库(以 find_package() 为核心)
奇异果冻
CMake入门学习CMakebashc++开发语言
很好!我们进入第七课:查找并使用第三方库(以find_package()为核心)。本课目标学会使用CMake的find_package()引入外部库;理解find_package背后的机制(Config模式/Module模式);以常用库如OpenCV/Qt/Boost为例进行实战;掌握target_link_libraries()的现代CMake使用方式。一、什么是find_package()?C
- 【机器学习第二期(Python)】优化梯度提升决策树 XGBoost
WW、forever
深度学习原理及代码实现机器学习python决策树
优化梯度提升决策树XGBoost一、XGBoost简介二、原理详解2.1基础思想:改进版GBDT2.2目标函数2.3二阶泰勒展开优化2.4树结构优化三、XGBoost实现步骤(Python)可调参数推荐完整案例代码(回归任务+可视化)参考梯度提升决策树GBDT的原理及Python代码实现可参考另一博客-【机器学习第一期(Python)】梯度提升决策树GBDT。XGBoost(ExtremeGrad
- LightGBM:极速梯度提升机——结构化数据建模的终极武器
大千AI助手
人工智能Python#OTHER随机森林算法机器学习决策树人工智能GBDTLightGBM
基于直方图与Leaf-wise生长的高效GBDT实现,横扫Kaggle与工业场景一、为什么需要LightGBM?GBDT的瓶颈传统梯度提升树(如XGBoost)在处理海量数据时面临两大痛点:训练速度慢:需预排序特征&层次生长(Level-wise)内存消耗高:存储特征值与分裂点信息LightGBM的诞生微软亚洲研究院于2017年开源,核心目标:✅训练效率提升10倍✅内存占用降低50%✅保持与XGB
- Boosting:从理论到实践——集成学习中的偏差征服者
大千AI助手
人工智能Python#OTHER集成学习boosting机器学习tree人工智能ML
核心定位:一种通过串行训练弱学习器、自适应调整数据权重,将多个弱模型组合成强模型的集成学习框架,专注于降低预测偏差。本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!一、Boosting的本质目标:将一系列弱学习器(仅比随机猜测略好,如浅层决策树)组合成强学习器核心思想:错误驱动学习:后续模型重点修正
- 怎样在pycham上安装XGBoost(windows操作系统)
youxiazzz12
综合大数据深度学习xgboost
搞数据分析、挖掘的时候,网上的代码来了个看到下面的红色下划线,心里一咯噔,最怕这种导入包的问题,又要开始搞配置了。先运行代码看看吧,果然报错:ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'xgboost'看来还是得安装这个xgboost。经历了各种痛苦的摸索,终于搞定,还是汇总一下吧。小白的摸索太过痛苦了,汇总一下大家共勉。弯路就不放出来了,全是泪。直接讲正确路径有一些初步准
- XGBoost算法原理及Python实现
法号清水
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一、概述 XGBoost是一种基于梯度提升框架的机器学习算法,它通过迭代地训练一系列决策树来构建模型。核心思想是通过不断地在已有模型的基础上,拟合负梯度方向的残差(真实值与预测值的差)来构建新的弱学习器,达到逐步优化模型的目的。 XGBoost在构建决策树时,利用了二阶导数信息。在损失函数的优化过程中,不仅考虑了一阶导数(梯度),还引入了二阶导数(海森矩阵),这使得算法能够更精确地找到损失函数
- 如何在Python上安装xgboost?
cda2024
python开发语言
在数据科学和机器学习领域,XGBoost无疑是一款备受推崇的算法工具。它以其高效、灵活和精确的特点,成为了众多数据科学家和工程师的首选。然而,对于初学者来说,如何在Python环境中成功安装XGBoost可能会成为一个挑战。本文将详细指导你在Python上安装XGBoost的过程,帮助你快速上手这一强大的机器学习工具。为什么选择XGBoost?在深入了解安装过程之前,我们先来看看XGBoost为何
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- GBDT:梯度提升决策树——集成学习中的预测利器
大千AI助手
人工智能Python#OTHER决策树集成学习算法GBDT梯度提升人工智能机器学习
核心定位:一种通过串行集成弱学习器(决策树)、以梯度下降方式逐步逼近目标函数的机器学习算法,在结构化数据预测任务中表现出色。本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!一、GBDT是什么?全称:GradientBoostingDecisionTree(梯度提升决策树)本质:Boosting集成学
- 梯度增强与XGBoost算法解析
weixin_47233946
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##一、梯度增强(GradientBoosting)原理###1.1集成学习与Boosting集成学习通过结合多个弱模型提升整体性能,主要包括Bagging(如随机森林)和Boosting两类方法。**梯度增强**属于Boosting家族,核心思想是**串行训练模型,每一步修正前序模型的残差**,最终形成强预测器。###1.2算法核心流程1.**初始化基模型**:用常数(如目标变量均值)预测。2.
- C++(个人学习总结,不断更新......)
一、初识C++1.1C++简介C++是由BjarneStroustrup研发的,在计算机编程语言中,C++兼容了c语言,又增加了面向对象的机制,同时拥有丰富的库,有标准模板库STL以及很多第三方库,STL中有set、map、hash等容器,第三方库中有Boost库、图形库QT、图库像处理库Opencv、机械学习库Tensorflow等,这些库可以为嵌入式开发提供非常大的支持。1.2C++程序编写#
- 《解锁Vcpkg国内镜像源:C++开发者的速度秘籍》
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一、Vcpkg初相识在C++开发的广袤世界里,Vcpkg犹如一把神奇的钥匙,为开发者们打开了便捷之门,尤其是在依赖管理方面,发挥着举足轻重的作用。包管理工具对于C++开发而言,是至关重要的存在。C++作为一门强大且广泛应用的编程语言,在开发过程中常常需要依赖众多的第三方库。这些库涵盖了各种功能领域,比如网络通信、图形处理、数据结构与算法等。以网络通信为例,开发网络应用程序时,可能会用到像Boost
- 机器学习15-XGBoost
吹风看太阳
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XGBOOST学习笔记一、引言在机器学习的集成学习算法中,XGBoost(eXtremeGradientBoosting)凭借其高效性、可扩展性和卓越的性能,成为数据科学竞赛和工业界应用的热门选择。XGBoost本质上是一种基于梯度提升框架(GradientBoostingFramework)的机器学习算法,它通过不断拟合残差来构建多个弱学习器(通常是决策树),并将这些弱学习器进行累加,从而形成一
- dlib安装失败经验总结,最后成功
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安装dlib之前别忘了安装cmake和boost,安装指令如下pipinstallcmakepipinstallboost如果还是不行,尝试以下方法可能性1:没有安装visualstudioC++,上官网可能性2:用pipinstalldlib时报出code1的错误,然后一片红可以尝试去githubdlibhttps://github.com/datamagic2020/Install-dlib里
- C++的智能指针
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目录1.智能指针的应用场景2.内存泄漏3.智能指针的使用及原理3.1RAII3.2智能指针实例4.STL中的智能指针4.1.C++11和boost中智能指针的关系4.1.1Boost库的源起4.1.2智能指针4.2.std::auto_ptr4.3.std::unique_ptr4.4.std::shared_ptr4.4.1.使用及模拟实现4.4.2.循环引用问题4.5.std::weak_pt
- 嵌入式工程师必学(125):Buck/Boost/Flyback/LLC开关电源
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概述:家庭和办公室使用的电气产品(如电视、大型电器和加热器)的设计师需要最大限度地提高其设计的能源效率,以满足立法和市场需求。遵守电磁兼容性(EMC)和安全规范也是一个关键问题。由于固有的低能量损失和开关噪声,谐振功率转换器可以帮助满足这两个要求。简单的转换器拓扑结构,如降压、升压和反激式,使用脉宽调制来调节输出电压,具有“硬”开关:在调制开关打开时,设备主通道上存在最大电压。硬开关电压和电流波形
- LightGBM 与 XGBoost 深度解析:从基础原理到实战优化
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LightGBM与XGBoost深度解析:从基础原理到实战优化引言梯度提升机(GradientBoostingMachine,GBM)及其衍生算法,如XGBoost和LightGBM,是当今机器学习领域中应用最为广泛且效果卓越的监督学习模型之一。然而,许多学习者在初次接触这些算法时,往往对其复杂的内部机制感到困惑,难以形成深刻理解,常常止步于对算法流程的死记硬背。本教程旨在深入浅出地剖析GBDT(
- CART算法全解析:分类回归双修的决策树之王
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CART(ClassificationandRegressionTrees)是决策树领域的里程碑算法,由统计学家Breiman等人在1984年提出。作为当今最主流的决策树实现,它革命性地统一了分类与回归任务,其二叉树结构和剪枝技术成为现代集成学习(如随机森林、XGBoost)的基石。本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕
- OPENPPP2 通用有栈协程架构探秘(C++ 高级编程指南)
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OPENPPP2通用有栈协程架构探秘原理图管理11底层切换11YieldContext-状态机s_-调用者上下文caller_-协程上下文callee_-栈内存stack_-执行器context_-线程绑定strand_«底层库»BoostContextfcontext/jump_fcontext«用户函数»SpawnHandler用户协程函数整体架构图️主线程io_contextYieldCon
- python3.6安装dlib_安装与编译Dlib(以Ubuntu16.04+Python3.6+pip为例)
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python3.6安装dlib
安装与编译Dlib(以Ubuntu16.04+Python3.6+pip为例)Step1:下载Ubuntu(orLinux)系统支持库=>InstallOSlibrariessudoapt-getinstallbuild-essentialcmakepkg-configlibx11-devlibatlas-base-devlibgtk-3-devlibboost-python-devStep2:安
- 在linux安装MySQL 8.0.42 源码步骤
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1、主机信息root@u24-mysql-50:~/soft#cat/etc/issueUbuntu24.04.2LTS\n\l2、mysql版本mysql-boost-8.0.42.tar.gz3、mysql编译参数aptinstall-ygccg++makecmake\libncurses-devlibssl-dev\libaio-devlibnuma-dev\zlib1g-devbisonc
- 【机器学习】机器学习重要分支——集成学习:理论、算法与实践
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文章目录引言第一章集成学习的基本概念1.1什么是集成学习1.2集成学习的类型1.3集成学习的优势第二章集成学习的核心算法2.1Bagging方法2.2Boosting方法2.3Stacking方法第三章集成学习的应用实例3.1图像分类3.2文本分类第四章集成学习的未来发展与挑战4.1模型多样性与集成策略4.2大规模数据与计算资源4.3集成学习的解释性与可视化结论引言集成学习(EnsembleLea
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python简单预测模型步骤1:导入所需的库,读取测试和训练数据集。#导入pandas、numpy包,导入LabelEncoder、random、RandomForestClassifier、GradientBoostingClassifier函数importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.preprocessingimportLabelEncoderim
- 提升系统稳定性和可靠性的特殊线程(看门狗线程)
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文章目录C++提升系统稳定性和可靠性的特殊线程(看门狗线程)一、引言二、看门狗线程的基本概念1.定义与作用2.与硬件看门狗的区别三、看门狗线程的核心实现1.基础框架设计2.关键实现细节喂狗机制安全启动与停止四、高级应用场景1.多组件监控2.防止死锁检测五、性能优化与安全考虑1.降低系统开销2.防止误触发六、实际应用案例1.工业控制系统2.高可用服务器七、开源库推荐1.Boost.Thread2.A
- C++ - 使用Websocket++编写客户端连接WebSocket服务器并进行通信
huang714
初学者学习SQLSERVERTCP/IOCP/Socket
文章目录1库依赖2根据官方示例代码修改封装的WebsocketClient类2.1WebsocketClient代码2.2WebsocketClient类使用代码3Websocket++官方编写客户端示例教程4与Websocket++官方示例客户端的不同1库依赖Websocket++/Websocketpp依赖于boost(使用boost1.74),Websocket++0.8.2版本,因为暂时没
- AdaBoost第m轮弱分类器的样本权重与第m-1轮的强分类器之间的关系证明
LaoYuanPython
零基础机器学习入门老猿Python机器学习人工智能AdaBoost自适应提升算法深度学习AI
☞░前往老猿Python博客░https://blog.csdn.net/LaoYuanPython一.AdaBoost概述AdaBoost从弱学习算法出发,通过多轮迭代,反复学习,得到一系列弱分类器(又称为基本分类器),然后组合这些弱分类器,构成一个强分类器,具体算法和原理请参考《提升方法AdaBoost自适应提升算法(https://blog.csdn.net/LaoYuanPython/ar
- 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}$