- 机器学习笔记(KNN算法)
空木幻城
机器学习python机器学习算法
情景分析现在一个二维平面上有众多点(x1,y1),(x2,y2)...(xn,yn)(x_1,y_1),(x_2,y_2)...(x_n,y_n)(x1,y1),(x2,y2)...(xn,yn),我也知道它们所属哪个类别,现在给出一个点(x,y)(x,y)(x,y),问这个点是属于哪个类的。这是一个典型的分类问题重要概念相邻点的个数K相邻点的个数Kknn中最重要的概念就是这个了,也是唯一需要理解
- 机器学习-近邻KNN算法学习笔记
不会敲代码的陈序员
机器学习算法人工智能
目录一、算法定义KNN算法性能:欠拟合和过拟合KNN算法优缺点二、算法原理算法通俗解释算法的公式欧氏距离曼哈顿距离三、算法实现与应用模型搭建思路KNN算法模型源码代码运行效果图四、总结一、算法定义K最近邻(K-NearestNeighbors,KNN)算法是一种用于分类和回归的监督学习算法。KNN算法的主要思想可以简单概括如下:训练阶段:在训练阶段,KNN算法将所有的训练样本和它们对应的标签存储在
- 【机器学习笔记】7 KNN算法
RIKI_1
机器学习机器学习笔记算法
距离度量欧氏距离(Euclideandistance)欧几里得度量(EuclideanMetric)(也称欧氏距离)是一个通常采用的距离定义,指在维空间中两个点之间的真实距离,或者向量的自然长度(即该点到原点的距离)。在二维和三维空间中的欧氏距离就是两点之间的实际距离。曼哈顿距离(Manhattandistance)想象你在城市道路里,要从一个十字路口开车到另外一个十字路口,驾驶距离是两点间的直线
- Elasticsearch:什么是 kNN?
Elastic 中国社区官方博客
ElasticsearchAIElasticelasticsearch大数据搜索引擎全文检索人工智能
kNN-K-nearestneighbor定义kNN(即k最近邻算法)是一种机器学习算法,它使用邻近度将一个数据点与其训练并记忆的一组数据进行比较以进行预测。这种基于实例的学习为kNN提供了“惰性学习(lazylearning)”名称,并使算法能够执行分类或回归问题。kNN的假设是相似的点可以在彼此附近找到——物以类聚。作为一种分类算法,kNN将新数据点分配给其邻居中的多数集。作为一种回归算法,k
- c#,dotnet, DataMatrix 类型二维码深度识别,OCR,(基于 Halcon)
learn.
ocr深度学习c#
代码中部分调用的c++函数参数,具体说明自行研究~(我也是参考的其他资源,还没研究透彻)例如:HOperatorSet.GenRectangle2(),2000,2000,0,2000,2000这些数字应该是选取的图片解析范围、尺寸(长、宽),2000更改成100后可能只会识别到部分二维码。效果图:链接:https://pan.baidu.com/s/1W-bk8F0hZGNl46GiVpZbwQ
- 数据挖掘十大经典算法之KNN
我姓许啊
一、knn介绍1.K最近邻(k-NearestNeighbor,KNN)分类算法,属于有监督学习中的分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。2.KNN算法中,所选择的邻居都是已经正确分类的对象。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本
- 【机器学习算法】KNN鸢尾花种类预测案例和特征预处理。全md文档笔记(已分享,附代码)
机器学习python算法
本系列文章md笔记(已分享)主要讨论机器学习算法相关知识。机器学习算法文章笔记以算法、案例为驱动的学习,伴随浅显易懂的数学知识,让大家掌握机器学习常见算法原理,应用Scikit-learn实现机器学习算法的应用,结合场景解决实际问题。包括K-近邻算法,线性回归,逻辑回归,决策树算法,集成学习,聚类算法。K-近邻算法的距离公式,应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预
- 【机器学习】机器学习常见算法详解第4篇:KNN算法计算过程(已分享,附代码)
机器学习python算法
本系列文章md笔记(已分享)主要讨论机器学习算法相关知识。机器学习算法文章笔记以算法、案例为驱动的学习,伴随浅显易懂的数学知识,让大家掌握机器学习常见算法原理,应用Scikit-learn实现机器学习算法的应用,结合场景解决实际问题。包括K-近邻算法,线性回归,逻辑回归,决策树算法,集成学习,聚类算法。K-近邻算法的距离公式,应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预
- 【HALCON常用的一些操作】
pengkedz
视觉检测
HALCON文件夹遍历和文件筛选*遍历文件夹list_image_files('C:/Users/Public/Documents/MVTec/HALCON-17.12-Progress/examples/images','default','recursive',ImageFiles)*筛选bmp及jmp格式的图片tuple_regexp_select(ImageFiles,['\\.(bmp|
- 博客摘录「 【halcon】轮廓拟合相关算子」2023年5月26日
o0Orange
笔记
特别是使用了union_adjacent_contours_xld之后注意一定要使用segment_contours_xld进行打断,然后才能使用get_contour_global_attrib_xld。
- 【数据+代码】贝叶斯优化KNN算法
小Z的科研日常
python深度学习机器学习
1、引言本文主要内容包括两方面:KNN模型建立、BY-KNN模型建立。KNN是一种简单但有效的分类算法,它根据数据点在特征空间中的距离来进行分类。在本文中,我们将KNN作为基线模型,用默认参数进行训练。其次使用贝叶斯优化算法对KNN超参数进行优化。关注公众号【小Z的科研日常】后台回复关键词[贝叶斯优化]获取【数据+代码】。2、读取并理解数据本次使用某药物数据集进行多分类,首先从数据集中进行读取数据
- 用于读写IFC文件的osg插件(osgdb_ifc)-两个版本(IFC2x3、IFC4x3)-可用!
爱丽J
ifcosg
用于读写IFC文件的osg插件(osgdb_ifc):使用ifc的版本IFC2x3使用ifc的版本IFC4x3链接:链接:https://pan.baidu.com/s/187DRJ7nW5kNNQGSBs6VsDQ?pwd=j7tv提取码:j7tv
- 全连接神经网络实现手写数字识别
zeronose
codetips深度学习机器学习
可能我的学弟学妹们会搜到这篇文章,此时的你们正在为作业发愁,哈哈其他实现手写数字识别的方法:1.聚类(K-means)实现手写数字识别2.KNN实现手写数字识别3.卷积神经网络(CNN)实现手写数字识别4.聚类(K-means)实现手写数字识别-2实验数据是老师收集了所有人的手写数字图片,且经过处理将图像生成了.txt文件,如何生成点击这,如下图2.代码实现fromkeras.utilsimpor
- 机器学习原理到Python代码实现之KNN【K近邻】
神仙盼盼
机器学习基于python的算法设计机器学习python人工智能
K-NearestNeighborK近邻算法该文章作为机器学习的第三篇文章,主要介绍的是K紧邻算法,这是机器学习中最简单的一种分类算法,也是机器学习中最基础的一种算法。难度系数:⭐更多相关工作请参考:Github算法介绍K近邻算法(K-NearestNeighbor,KNN)是一种基本分类与回归方法。该方法的思想是:如果一个样本在特征空间中距离一个集合中的样本最近的k个样本中的大多数属于某一个类别
- 【机器学习笔记】基于实例的学习
住在天上的云
机器学习机器学习笔记学习KNN实例学习
基于实例的学习文章目录基于实例的学习1基本概念与最近邻方法2K-近邻(KNN)3距离加权KNN4基于实例/记忆的学习器5局部加权回归5多种回归方式对比6懒惰学习与贪婪学习动机:人们通过记忆和行动来推理学习。1基本概念与最近邻方法名词概念参数化设定一个特定的函数形式优点:简单,容易估计和解释可能存在很大的偏置:实际的数据分布可能不遵循假设的分布非参数化:分布或密度的估计是数据驱动的(data-dri
- halcon 算子
m_0806
HALCON计算机视觉
语法基础*a:=1赋值语句**if(a==1)循环语句*b:=1*else*b:=2*endif**fori:=1to10by1for循环*a:=a+1*endfor**switch(a)switch语句*case1:*c:=1*break*case2:*c:=2*break*endswitch**while(a)while语句*a:=a+1*endwhile读取图片并改变某点像素的灰度值*rea
- halcon区域腐蚀膨胀算子_Halcon算子
weixin_39517054
halcon区域腐蚀膨胀算子
Halcon部分算子功能:*读取一张图像read_image(Image,'C:/Users/Desktop/无标题.png')*画一个矩形生成区域draw_rectangle1(3600,Row1,Column1,Row2,Column2)*获得矩形区域gen_rectangle1(Rectangle,Row1,Column1,Row2,Column2)*区域内最大、最小、最大-最小灰度值min
- Halcon图像通道操作基本案例
legendarylin
计算机视觉人工智能
*读取图像('D:/picture/ship.png')并将其存储在变量Image中read_image(Image,'C:/Users/LinSen/Desktop/工业视觉PPT/第四章-Halcon简介/程序2-图像通道的操作/112.jpg')*计算图像的通道数,结果存储在Num变量中count_channels(Image,Num)*循环读取每个通道的图像forIndex:=1toNum
- halcon中exit算子的基本用法
legendarylin
数据库图像处理计算机视觉
这段代码的功能是读取名为'fabrik'的图像文件,计算该图像的亮度信息(平均值和标准差),然后将这些信息以字符串形式写入到'intensity.txt'文件中,最后退出程序。read_image(Image,'C:/Users/xxx/Desktop/112.jpg')intensity(Image,Image,Mean,Deviation)open_file('C:/Users/xxx/Des
- Halcon中,用于生成噪声的算子
legendarylin
人工智能
sp_distribution:生成椒盐噪声算子表达式:sp_distribution(::PercentSalt,PercentPepper:Distribution)sp_distribution算子用于生成椒盐噪声分布。椒盐噪声通常用于模拟图像中的噪声,其中随机的像素被设置为黑色(椒)或白色(盐)值。PercentSalt(白色噪声像素百分比):该参数确定了分布中白色噪声像素(盐)的百分比。
- K 近邻算法
YuanDaima2048
机器学习机器学习分类人工智能笔记算法
K近邻算法概述K近邻算法的核心思想:距离接近的事物具有相同属性的可能性要大于距离相对较远的。基本概念K近邻算法(KNN):KNN表示K个最近的邻居的意思,即每个样本都可以用它最接近的K个邻居来代表。KNN核心思想是,如果一个样本在特征空间中的K个最相邻的样本中的大多数属于某一类别,则该样本也属于这个类别,并具有这个类别上样本的特性。适用于类域交叉或重叠较多的带分样本集。KNN常用的算法:Brute
- 机器学习各种算法汇总模板
怎么菜成这样
机器学习机器学习python算法随机森林支持向量机
机器学习算法模板包含了KNN,线性回归,逻辑回归,朴素贝叶斯,决策树,支持向量机,随机森林,kmeans,集成算法各种算法,特征工程,评估方式任你选择!!!#导包fromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.naive_bayesimp
- 【数据+代码】贝叶斯优化KNN算法
小Z的科研日常
启发式算法性能优化机器学习深度学习
1、引言本文主要内容包括两方面:KNN模型建立、BY-KNN模型建立。KNN是一种简单但有效的分类算法,它根据数据点在特征空间中的距离来进行分类。在本文中,我们将KNN作为基线模型,用默认参数进行训练。其次使用贝叶斯优化算法对KNN超参数进行优化。关注公众号【小Z的科研日常】后台回复关键词[贝叶斯优化]获取【数据+代码】。2、读取并理解数据本次使用某药物数据集进行多分类,首先从数据集中进行读取数据
- sklearn中一些简单机器学习算法的使用
橘柚jvyou
机器学习sklearn算法
目录前言KNN算法决策树算法朴素贝叶斯算法岭回归算法线性优化算法前言本篇文章会介绍一些sklearn库中简单的机器学习算法如何使用,一些注释已经写在代码中,帮助一些小伙伴入门sklearn库的使用。注意:本篇文章只涉及到如何使用,并不会讲解原理,如果想了解原理的小伙伴请自行搜索其他技术博客或者查看官方文档。KNN算法fromsklearn.datasetsimportload_iris#导入莺尾花
- 数据探索与可视化:异常值
林浩杨
机器学习数据探索与可视化数据分析机器学习人工智能python
目录一.导读二.介绍①对于单个变量的异常值的查找Ⅰ.代码处理分析Ⅱ.可视化补充:四分位数1.定义:2.位置的确定②对于多个变量的异常值的查找三.结尾一.导读本篇我们进入到数据分析中经常能遇到的异常值问题,当然对于异常值的发现自然也是少不了对数据进行可视化。二.介绍①对于单个变量的异常值的查找Ⅰ.代码处理分析fromsklearn.imputeimportKNNImputerimportmatplo
- 机器学习1一knn算法
pyniu
机器学习机器学习人工智能
1.基础知识点介绍曼哈顿距离一般是比欧式距离长的除非在一维空间拐弯的就是曼哈顿距离Knn查看前5行数据head(),info看空非空查看特征对应的类型Head()默认前5行,head(3)就是前3行数据Unique()可以查看分类后的结果csv的数据应该是逗号分隔,但也不确定,要去查看数据不要只看拓展名要点进去看一下这个删掉没有把原数据删掉如果把原数据删掉加上inplace=true#练习1导入数
- 机器学习--K近邻算法,以及python中通过Scikit-learn库实现K近邻算法API使用技巧
景天科技苑
机器学习机器学习python近邻算法
文章目录1.K-近邻算法思想2.K-近邻算法(KNN)概念3.电影类型分析4.KNN算法流程总结5.k近邻算法api初步使用机器学习库scikit-learn1Scikit-learn工具介绍2.安装3.Scikit-learn包含的内容4.K-近邻算法API5.案例5.1步骤分析5.2代码过程1.K-近邻算法思想假如你有一天来到北京,你有一些朋友也在北京居住,你来到北京之后,你也不知道你在北京的
- KNN和KD树
天空仍灿烂..
机器学习
b站简博士kd树视频大佬博客knn是前k个距离最近的点,而kd树是只找最近的一个点,疑问❓①找到最近的点然后呢?有什么用?❓②kd树只找一个点会不会不准啊,较knn而言?
- 图解机器学习 | 朴素贝叶斯算法详解
Dashesand
机器学习算法人工智能
图解机器学习|朴素贝叶斯算法详解引言在众多机器学习分类算法中,本篇我们提到的朴素贝叶斯模型,和其他绝大多数分类算法都不同,也是很重要的模型之一。在机器学习中如KNN、逻辑回归、决策树等模型都是判别方法,也就是直接学习出特征输出YYY和特征XXX之间的关系(决策函数Y=f(X)Y=f(X)Y=f(X)或者条件分布P(Y∣X)P(Y|X)P(Y∣X))。但朴素贝叶斯是生成方法,它直接找出特征输出YYY
- 瑞芯微推理RKNN使用
AICVer
模型部署深度学习模型推理部署
参考资料toolkit2官网资料野火实践指南Ubuntu22.04实践安装toolkit2安装命令pip3install-rxxx/packages/requirements_cp310-1.6.0.txtpip3installxxx/packages/rknn_toolkit2-1.6.0+81f21f4d-cp310-cp310-linux_x86_64.whl注意加上-ixxx可能会造成下载
- 分享100个最新免费的高匿HTTP代理IP
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推荐两个代理IP网站:
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- mysql高级特性之数据分区
annan211
java数据结构mongodb分区mysql
mysql高级特性
1 以存储引擎的角度分析,分区表和物理表没有区别。是按照一定的规则将数据分别存储的逻辑设计。器底层是由多个物理字表组成。
2 分区的原理
分区表由多个相关的底层表实现,这些底层表也是由句柄对象表示,所以我们可以直接访问各个分区。存储引擎管理分区的各个底层
表和管理普通表一样(所有底层表都必须使用相同的存储引擎),分区表的索引只是
- JS采用正则表达式简单获取URL地址栏参数
chiangfai
js地址栏参数获取
GetUrlParam:function GetUrlParam(param){
var reg = new RegExp("(^|&)"+ param +"=([^&]*)(&|$)");
var r = window.location.search.substr(1).match(reg);
if(r!=null
- 怎样将数据表拷贝到powerdesigner (本地数据库表)
Array_06
powerDesigner
==================================================
1、打开PowerDesigner12,在菜单中按照如下方式进行操作
file->Reverse Engineer->DataBase
点击后,弹出 New Physical Data Model 的对话框
2、在General选项卡中
Model name:模板名字,自
- logbackのhelloworld
飞翔的马甲
日志logback
一、概述
1.日志是啥?
当我是个逗比的时候我是这么理解的:log.debug()代替了system.out.print();
当我项目工作时,以为是一堆得.log文件。
这两天项目发布新版本,比较轻松,决定好好地研究下日志以及logback。
传送门1:日志的作用与方法:
http://www.infoq.com/cn/articles/why-and-how-log
上面的作
- 新浪微博爬虫模拟登陆
随意而生
新浪微博
转载自:http://hi.baidu.com/erliang20088/item/251db4b040b8ce58ba0e1235
近来由于毕设需要,重新修改了新浪微博爬虫废了不少劲,希望下边的总结能够帮助后来的同学们。
现行版的模拟登陆与以前相比,最大的改动在于cookie获取时候的模拟url的请求
- synchronized
香水浓
javathread
Java语言的关键字,可用来给对象和方法或者代码块加锁,当它锁定一个方法或者一个代码块的时候,同一时刻最多只有一个线程执行这段代码。当两个并发线程访问同一个对象object中的这个加锁同步代码块时,一个时间内只能有一个线程得到执行。另一个线程必须等待当前线程执行完这个代码块以后才能执行该代码块。然而,当一个线程访问object的一个加锁代码块时,另一个线程仍然
- maven 简单实用教程
AdyZhang
maven
1. Maven介绍 1.1. 简介 java编写的用于构建系统的自动化工具。目前版本是2.0.9,注意maven2和maven1有很大区别,阅读第三方文档时需要区分版本。 1.2. Maven资源 见官方网站;The 5 minute test,官方简易入门文档;Getting Started Tutorial,官方入门文档;Build Coo
- Android 通过 intent传值获得null
aijuans
android
我在通过intent 获得传递兑现过的时候报错,空指针,我是getMap方法进行传值,代码如下 1 2 3 4 5 6 7 8 9
public
void
getMap(View view){
Intent i =
- apache 做代理 报如下错误:The proxy server received an invalid response from an upstream
baalwolf
response
网站配置是apache+tomcat,tomcat没有报错,apache报错是:
The proxy server received an invalid response from an upstream server. The proxy server could not handle the request GET /. Reason: Error reading fr
- Tomcat6 内存和线程配置
BigBird2012
tomcat6
1、修改启动时内存参数、并指定JVM时区 (在windows server 2008 下时间少了8个小时)
在Tomcat上运行j2ee项目代码时,经常会出现内存溢出的情况,解决办法是在系统参数中增加系统参数:
window下, 在catalina.bat最前面
set JAVA_OPTS=-XX:PermSize=64M -XX:MaxPermSize=128m -Xms5
- Karam与TDD
bijian1013
KaramTDD
一.TDD
测试驱动开发(Test-Driven Development,TDD)是一种敏捷(AGILE)开发方法论,它把开发流程倒转了过来,在进行代码实现之前,首先保证编写测试用例,从而用测试来驱动开发(而不是把测试作为一项验证工具来使用)。
TDD的原则很简单:
a.只有当某个
- [Zookeeper学习笔记之七]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.States
bit1129
zookeeper
public enum States {
CONNECTING, //Zookeeper服务器不可用,客户端处于尝试链接状态
ASSOCIATING, //???
CONNECTED, //链接建立,可以与Zookeeper服务器正常通信
CONNECTEDREADONLY, //处于只读状态的链接状态,只读模式可以在
- 【Scala十四】Scala核心八:闭包
bit1129
scala
Free variable A free variable of an expression is a variable that’s used inside the expression but not defined inside the expression. For instance, in the function literal expression (x: Int) => (x
- android发送json并解析返回json
ronin47
android
package com.http.test;
import org.apache.http.HttpResponse;
import org.apache.http.HttpStatus;
import org.apache.http.client.HttpClient;
import org.apache.http.client.methods.HttpGet;
import
- 一份IT实习生的总结
brotherlamp
PHPphp资料php教程php培训php视频
今天突然发现在不知不觉中自己已经实习了 3 个月了,现在可能不算是真正意义上的实习吧,因为现在自己才大三,在这边撸代码的同时还要考虑到学校的功课跟期末考试。让我震惊的是,我完全想不到在这 3 个月里我到底学到了什么,这是一件多么悲催的事情啊。同时我对我应该 get 到什么新技能也很迷茫。所以今晚还是总结下把,让自己在接下来的实习生活有更加明确的方向。最后感谢工作室给我们几个人这个机会让我们提前出来
- 据说是2012年10月人人网校招的一道笔试题-给出一个重物重量为X,另外提供的小砝码重量分别为1,3,9。。。3^N。 将重物放到天平左侧,问在两边如何添加砝码
bylijinnan
java
public class ScalesBalance {
/**
* 题目:
* 给出一个重物重量为X,另外提供的小砝码重量分别为1,3,9。。。3^N。 (假设N无限大,但一种重量的砝码只有一个)
* 将重物放到天平左侧,问在两边如何添加砝码使两边平衡
*
* 分析:
* 三进制
* 我们约定括号表示里面的数是三进制,例如 47=(1202
- dom4j最常用最简单的方法
chiangfai
dom4j
要使用dom4j读写XML文档,需要先下载dom4j包,dom4j官方网站在 http://www.dom4j.org/目前最新dom4j包下载地址:http://nchc.dl.sourceforge.net/sourceforge/dom4j/dom4j-1.6.1.zip
解开后有两个包,仅操作XML文档的话把dom4j-1.6.1.jar加入工程就可以了,如果需要使用XPath的话还需要
- 简单HBase笔记
chenchao051
hbase
一、Client-side write buffer 客户端缓存请求 描述:可以缓存客户端的请求,以此来减少RPC的次数,但是缓存只是被存在一个ArrayList中,所以多线程访问时不安全的。 可以使用getWriteBuffer()方法来取得客户端缓存中的数据。 默认关闭。 二、Scan的Caching 描述: next( )方法请求一行就要使用一次RPC,即使
- mysqldump导出时出现when doing LOCK TABLES
daizj
mysqlmysqdump导数据
执行 mysqldump -uxxx -pxxx -hxxx -Pxxxx database tablename > tablename.sql
导出表时,会报
mysqldump: Got error: 1044: Access denied for user 'xxx'@'xxx' to database 'xxx' when doing LOCK TABLES
解决
- CSS渲染原理
dcj3sjt126com
Web
从事Web前端开发的人都与CSS打交道很多,有的人也许不知道css是怎么去工作的,写出来的css浏览器是怎么样去解析的呢?当这个成为我们提高css水平的一个瓶颈时,是否应该多了解一下呢?
一、浏览器的发展与CSS
- 《阿甘正传》台词
dcj3sjt126com
Part Ⅰ:
《阿甘正传》Forrest Gump经典中英文对白
Forrest: Hello! My names Forrest. Forrest Gump. You wanna Chocolate? I could eat about a million and a half othese. My momma always said life was like a box ochocol
- Java处理JSON
dyy_gusi
json
Json在数据传输中很好用,原因是JSON 比 XML 更小、更快,更易解析。
在Java程序中,如何使用处理JSON,现在有很多工具可以处理,比较流行常用的是google的gson和alibaba的fastjson,具体使用如下:
1、读取json然后处理
class ReadJSON
{
public static void main(String[] args)
- win7下nginx和php的配置
geeksun
nginx
1. 安装包准备
nginx : 从nginx.org下载nginx-1.8.0.zip
php: 从php.net下载php-5.6.10-Win32-VC11-x64.zip, php是免安装文件。
RunHiddenConsole: 用于隐藏命令行窗口
2. 配置
# java用8080端口做应用服务器,nginx反向代理到这个端口即可
p
- 基于2.8版本redis配置文件中文解释
hongtoushizi
redis
转载自: http://wangwei007.blog.51cto.com/68019/1548167
在Redis中直接启动redis-server服务时, 采用的是默认的配置文件。采用redis-server xxx.conf 这样的方式可以按照指定的配置文件来运行Redis服务。下面是Redis2.8.9的配置文
- 第五章 常用Lua开发库3-模板渲染
jinnianshilongnian
nginxlua
动态web网页开发是Web开发中一个常见的场景,比如像京东商品详情页,其页面逻辑是非常复杂的,需要使用模板技术来实现。而Lua中也有许多模板引擎,如目前我在使用的lua-resty-template,可以渲染很复杂的页面,借助LuaJIT其性能也是可以接受的。
如果学习过JavaEE中的servlet和JSP的话,应该知道JSP模板最终会被翻译成Servlet来执行;而lua-r
- JZSearch大数据搜索引擎
颠覆者
JavaScript
系统简介:
大数据的特点有四个层面:第一,数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别;第二,数据类型繁多。网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三,价值密度低。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。第四,处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume,Variety,Value,Velocity。大数据搜索引
- 10招让你成为杰出的Java程序员
pda158
java编程框架
如果你是一个热衷于技术的
Java 程序员, 那么下面的 10 个要点可以让你在众多 Java 开发人员中脱颖而出。
1. 拥有扎实的基础和深刻理解 OO 原则 对于 Java 程序员,深刻理解 Object Oriented Programming(面向对象编程)这一概念是必须的。没有 OOPS 的坚实基础,就领会不了像 Java 这些面向对象编程语言
- tomcat之oracle连接池配置
小网客
oracle
tomcat版本7.0
配置oracle连接池方式:
修改tomcat的server.xml配置文件:
<GlobalNamingResources>
<Resource name="utermdatasource" auth="Container"
type="javax.sql.DataSou
- Oracle 分页算法汇总
vipbooks
oraclesql算法.net
这是我找到的一些关于Oracle分页的算法,大家那里还有没有其他好的算法没?我们大家一起分享一下!
-- Oracle 分页算法一
select * from (
select page.*,rownum rn from (select * from help) page
-- 20 = (currentPag