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- 揭秘波士顿房价密码:从经典数据集到线性回归实战
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引言波士顿房价预测是一个经典的机器学习任务,类似于程序员世界的“HelloWorld”。和大家对房价的普遍认知相同,波士顿地区的房价受诸多因素影响。该数据集统计了13种可能影响房价的因素和该类型房屋的均价,期望构建一个基于13个因素进行房价预测的模型。在机器学习领域,预测问题是一个核心研究方向,而房价预测作为其中的经典回归问题备受关注。波士顿房价数据集包含了与波士顿地区房屋相关的多种特征信息,通过
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- 终于明白了!人工智能、机器学习、深度学习、集成学习及大模型的定义与联系
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在当今快速发展的科技领域,人工智能(ArtificialIntelligence,AI)、机器学习(MachineLearning,ML)、深度学习(DeepLearning,DL)、集成学习(EnsembleLearning)以及大模型(LargeModels)等概念频繁出现在人们的视野中。它们不仅推动了科技的进步,也深刻影响了社会生活的方方面面。本文将对这些概念进行全面解析,并探讨它们之间的联
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- DeepSeek基础之机器学习
珠峰日记
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文章目录一、核心概念总结(一)机器学习基本定义(二)基本术语(三)假设空间(四)归纳偏好(五)“没有免费的午餐”定理(NFL定理)二、重点理解与思考(一)泛化能力的重要性(二)归纳偏好的影响(三)NFL定理的启示三、应用场景联想(一)电商推荐系统(二)医疗诊断四、机器学习的基本流程(一)问题定义(二)数据收集与预处理(三)模型选择与训练(四)模型评估与优化(五)模型部署与应用五、机器学习的挑战(一
- 【matlab数学建模项目】matlab实现HSV空间的森林火灾监测系统——森林火灾监测系统
阿里matlab建模师
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MATLAB实现HSV空间森林火灾监测系统1、项目下载:本项目完整讲解和全套实现源码见下资源,有需要的朋友可以点击进行下载说明文档(点击下载)全套源码+学术论文基于MATLAB的HSV空间森林火灾监测系统的技术实现与应用-机器学习-HSV色彩空间-图像处理-森林火灾监测-matlab更多阿里matlab精品数学建模项目可点击下方文字链接直达查看:matlab精品数学建模项目合集(算法+源码+论文)
- 机器学习01
天行者@
机器学习人工智能深度学习
机器学习的基本过程如下:1.数据获取2.数据划分3.特征提取4.模型选择与训练5.模型评估6.模型调优一、特征工程(重点)0.特征工程步骤为:特征提取(如果不是像dataframe那样的数据,要进行特征提取,比如字典特征提取,文本特征提取)无量纲化(预处理)归一化标准化降维底方差过滤特征选择主成分分析-PCA降维1.特征工程API实例化转换器对象,转换器类有很多,都是Transformer的子类,
- 机器学习02
天行者@
机器学习人工智能深度学习
三、模型选择与调优1交叉验证(1)保留交叉验证HoldOutHoldOutCross-validation(Train-TestSplit)优点1.简单高效操作简便:这种方法的实现非常直接,只需要将原始数据集按照一定比例(常见的如70:30、80:20等)随机划分为训练集和测试集。例如,在Python的scikit-learn库中,使用train_test_split函数可以轻松完成划分,代码简洁
- 网关类设备技术演进思路
看兵马俑的程序员
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1.新技术采纳5G和物联网技术:支持更快的数据传输和更多连接。人工智能(AI)和机器学习:用于数据分析、用户行为预测和自动化决策。边缘计算:在设备端进行数据处理,减少对云服务的依赖,提高响应速度。区块链技术:用于确保数据安全和网络安全。2.安全性和隐私数据加密和隐私保护:采用最新的加密技术保护数据传输和存储。身份验证和访问控制:强化用户身份验证,确保只有授权用户可以访问网关。固件和软件安全更新:支
- 国产替代 | 星环科技Sophon替代SAS,助力大型国有银行智能化营销
星环科技
数据库架构数据挖掘
分布式架构的|国产智能分析工具在银行交易中,20%的头部优质客户会给银行贡献80%的利润,而赢得一个新客户的成本是保留一个老客户的5至6倍。某大型国有银行在面临此类数据挖掘的业务时,使用的是SAS产品。由于SAS是集中式的,对单台服务器要求太高,算力无法支撑需求,且无法支持可视化的机器学习,对于业务人员来说使用门槛过高。在经过产品选型后,决定采用星环科技的智能分析工具Sophon替换原有SAS,用
- PyTorch知识点总结之一
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PyTorch知识点总结之一1.什么是PyTorch?它有什么特点和优势?PyTorch是一个基于Python的科学计算库,它是用于机器学习和深度学习的框架之一。它由Facebook的人工智能研究团队开发和维护,是一个开源的软件包,可以帮助开发者构建各种深度学习模型。PyTorch的特点和优势如下:易于使用和学习:PyTorch采用了类似于Python的语法,使得它容易上手和学习。它还提供了丰富的
- 使用 ML.NET 开发工业预测系统:从数据到智能决策
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在现代工业领域,随着生产设备和环境传感器的大量部署,生成了海量的实时数据。这些数据不仅可以帮助我们监控设备的健康状况,还能够通过智能分析实现预测性维护、故障检测和生产效率优化等目标。而机器学习技术,尤其是ML.NET,提供了一种高效、灵活的方式来挖掘这些数据背后的潜在价值。本文将带领大家通过使用ML.NET来开发一个简单的工业预测系统,帮助企业提高生产效率,降低故障风险。1.机器学习在工业中的应用
- 初学者推荐学习AI的路径
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学习人工智能的路径可以分为基础知识、编程技能、机器学习、深度学习、数据处理与可视化、自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)、强化学习、实践项目和持续学习几个阶段。以下是一个简要的路径:1️⃣基础知识数学基础(线性代数、微积分、概率统计)编程基础(Python/R等语言)算法与数据结构2️⃣机器学习基础理解监督学习(如回归、分类)、无监督学习(如聚类、PCA)掌握机器学习库(如scikit-le
- 机器学习实战:从理论到实践
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随着人工智能技术的迅猛发展,机器学习作为其核心部分,已经广泛应用于各个领域。它不仅在科技公司中扮演着关键角色,在医疗、金融、零售等行业也展现了巨大的潜力。然而,对于许多初学者来说,如何将理论知识转化为实际操作是一个挑战。本文旨在通过一个具体的案例——预测房价,来介绍机器学习的基本流程和具体操作步骤。我们将使用Python编程语言及其相关的科学计算库,如NumPy、Pandas、Scikit-Lea
- 开源模型应用落地-Qwen1.5-MoE-1/3的激活参数量达到7B模型的性能
开源技术探险家
开源模型-实际应用落地#深度学习语言模型自然语言处理
一、前言2024.03.28阿里推出Qwen系列的首个MoE模型,Qwen1.5-MoE-A2.7B。它仅拥有27亿个激活参数,但其性能却能与当前最先进的70亿参数模型,如Mistral7B和Qwen1.5-7B相媲美。但是目前只有HFtransformers和vLLM支持该模型。二、术语介绍2.1.混合专家(MoE)架构是一种机器学习模型的结构设计,它将一个复杂的任务分解成多个相对简单的子任务,
- 时序大模型:技术需求、现有成果及主流模型、模型架构、数据处理方式、优势、缺点及未来展望
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时序大模型:技术需求、现有成果及主流模型、模型架构、数据处理方式、优势、缺点及未来展望时序大模型如何保证数据的完整性和准确性时序大模型的性能高度依赖于数据的质量和完整性。为了确保模型的预测和分析结果准确可靠,需要采取一系列措施来保证数据的完整性和准确性。数据清洗:去除异常值:通过统计方法或机器学习算法检测并去除异常值,确保数据的合理性。填补缺失值:使用插值方法、均值填充、中位数填充或基于模型的预测
- 机器学习数学基础:36.φ相关系数分析
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机器学习人工智能
用φ相关系数分析性别与心理测验态度关系的教程一、学习目标学会使用φ相关系数分析两个二分变量(如性别男/女、对心理测验态度肯定/否定)之间的关系,并通过卡方检验判断结果是否具有统计学意义。二、数据准备假设我们想研究青年大学生的性别和对心理测验的态度之间的关系,收集到如下2×22×22×2列联表数据(调查了170170170人):肯定否定合计男生222222888888110110110女生18181
- 机器学习数学基础:37.偏相关分析
@心都
机器学习人工智能
偏相关分析教程一、偏相关分析是什么在很多复杂的系统中,比如地理系统,会有多个要素相互影响。偏相关分析就是在这样多要素构成的系统里,不考虑其他要素的干扰,专门去研究两个要素之间关系紧密程度的一种方法。用来衡量这种紧密程度的数值,叫做偏相关系数。举个简单例子,在研究一个地区的房价时,房价会受到很多因素影响,像地段、房屋面积、周边配套设施等。如果我们想知道单纯的房屋面积和房价之间的关系,就可以用偏相关分
- 机器学习数学基础:22.对称矩阵的对角化
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机器学习矩阵概率论
一、核心概念详解(一)内积定义与公式:在nnn维向量空间中,对于向量x⃗=(x1,x2,⋯ ,xn)\vec{x}\=(x_1,x_2,\cdots,x_n)x=(x1,x2,⋯,xn)和y⃗=(y1,y2,⋯ ,yn)\vec{y}\=(y_1,y_2,\cdots,y_n)y=(y1,y2,⋯,yn),内积记作(x⃗,y⃗)(\vec{x},\vec{y})(x,y),其计算公式为(x⃗,y⃗
- 机器学习数学基础:34.点二列
@心都
机器学习概率论人工智能
点二列相关教程一、点二列相关的定义点二列相关是一种统计方法,用于衡量两个变量之间的相关程度。在这种相关分析中,一个变量是正态连续性变量,取值可以是连续的数值,比如身高、体重、考试分数等;另一个是真正的二分名义变量,其两个类别是天然存在、相互独立的,不能再细分,像性别(男/女)、是否吸烟(是/否)、抛硬币的结果(正面/反面)等。二、适用场景点二列相关常用于研究天然二分变量与连续变量之间的关系。例如在
- 免费 MLOps 课程:学习机器学习运维的完整流程
真智AI
学习机器学习运维免费教程
掌握MLOps:训练和跟踪实验、构建ML流水线、模型部署、生产环境监控,并从DevOps采用最佳实践。免费MLOps课程概览(DataTalks.Club提供)课程平台:DataTalks.Club适合人群:有一定Python和ML经验的开发者重点内容:模型训练、实验跟踪、流水线构建、模型部署、监控和DevOps最佳实践目录什么是MLOps?为什么需要MLOps?MLOpsZoomcamp课程介绍
- 机器学习的三个步骤-ChatGPT4o作答
部分分式
机器学习人工智能
机器学习的三个步骤分别是:设置范围、设置标准、达成目标。这三个步骤是任何机器学习项目的基础框架,它们为模型的选择、优化和评估提供了清晰的指导。让我们深入探讨这三个步骤的具体内容。1.设置范围(DefiningtheScope)设置范围是机器学习项目中的第一步,它涉及到明确问题的类型和目标,选择合适的算法和模型结构。这个阶段的目标是确定适合当前任务的机器学习方法。关键内容:问题类型:监督学习(Sup
- AGI框架探索
另一只又死又活的猫
开发十年,就只剩下这套Java开发体系了>>>随着对机器学习领域的深入探索,我渐渐迷上了AGI通用人工智能。所以,闲暇时就对AGI框架进行了深入的了解,看看哪些AGI框架与个人的理念相符,方便做进一步的研究之用。朋友给我分享了一篇收集和汇总AGI技术的文章,正好,我就以此为索引,对里面的每一个框架进行了考察:50个杀手级人工智能项目:https://mp.weixin.qq.com/s/qafBW
- PYTHON机器学习小项目教程:预测鸢尾花种类
jackispy
python机器学习人工智能
我们将使用经典的鸢尾花数据集来构建一个分类模型,该数据集包含150个样本,每个样本有四个特征:花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。目标是根据这些特征预测鸢尾花的种类(山鸢尾、变色鸢尾或维吉尼亚鸢尾)。一、环境配置首先,确保你已经安装了必要的库。如:pandas、numpy等,命令如下所示pipinstallnumpypandasscikit-learnmatplotlib[-i镜像源网站]二、
- 基于KNN的鸢尾花分类预测模型
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基于KNN的鸢尾花分类预测模型.让机器实现对鸢尾花的分类分析,它会怎么做呢?我们首先列举出可能需要的要素:数据,模型和算法,效果评估。机器学习,它也是需要对自己的学习效果进行评估,因为它需要根据结果来调整参数。大多数情况需要人来介入这个过程,人们需要根据自身的经验来选取一些合适的参数,但是“爱偷懒”的数据科学家同时也提出一些自动化的程序来实现这一步骤。一、鸢尾花数据集1.1利用sklearn库导入
- Topaz Photo AI 人工智能图像处理 降噪
甜于酸
图像处理人工智能图像处理
介绍TopazPhotoAIMac版是一款人工智能图像处理软件,利用先进的AI技术为图像作品带来前所未有的提升。核心功能在于其智能降噪与细节增强能力,能够自动识别并去除照片中的噪点,同时保留并增强图像的细节和纹理,使照片更加清晰、细腻。具备图像分辨率提升特性,利用机器学习技术,分析并重建图像的细节,从而保持图像质量同时,显著提高图像的分辨率。提供自动调整色彩分布与对比度优化功能,使照片的色彩更加饱
- 探索Omniglot:一个无尽的手写字符集合
宋溪普Gale
探索Omniglot:一个无尽的手写字符集合omniglotomniglot-一个包含大量不同语言手写字符图像的数据集,用于机器学习模型的训练和评估。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/om/omniglot项目简介Omniglot是由BrendenLake等人创建的一个开源项目,其目标是提供一个广泛的手写字符集,用于研究人类和机器的学习能力。这个项目不仅仅是一
- 【DeepSeek零基础入门】从零开始:如何训练自己的AI模型
Evaporator Core
DeepSeek进阶开发与应用#DeepSeek快速入门deepseek应用开发实例deepseek
从零开始:如何训练自己的AI模型在人工智能的世界里,训练一个属于自己的AI模型,就像是在培养一个新生儿。你需要耐心、技巧,以及对数据的深刻理解。今天,我们将一起探索如何从零开始,训练一个AI模型,并通过一个具体的案例来加深理解。第一步:明确目标与选择框架在开始之前,首先要明确你的AI模型需要解决什么问题。是图像识别、自然语言处理,还是预测分析?明确目标后,选择一个合适的机器学习框架至关重要。Ten
- 【OpenCV】OpenCV 中各模块及其算子的详细分类
de之梦-御风
OpenCV4Net.net技术opencv分类人工智能
OpenCV的最新版本包含了500多个算子,这些算子覆盖了图像处理、计算机视觉、机器学习、深度学习、视频分析等多个领域。为了方便使用,OpenCV将这些算子分为多个模块,每个模块承担特定的功能。以下是OpenCV中各模块及其算子的详细分类:1.核心模块(Core)功能:提供基础数据结构(如Mat)、数学运算、内存管理、输入输出等基本操作。常用算子:数学运算:cv::add,cv::subtract
- [星球大战]阿纳金的背叛
comsci
本来杰迪圣殿的长老是不同意让阿纳金接受训练的.........
但是由于政治原因,长老会妥协了...这给邪恶的力量带来了机会
所以......现代的地球联邦接受了这个教训...绝对不让某些年轻人进入学院
- 看懂它,你就可以任性的玩耍了!
aijuans
JavaScript
javascript作为前端开发的标配技能,如果不掌握好它的三大特点:1.原型 2.作用域 3. 闭包 ,又怎么可以说你学好了这门语言呢?如果标配的技能都没有撑握好,怎么可以任性的玩耍呢?怎么验证自己学好了以上三个基本点呢,我找到一段不错的代码,稍加改动,如果能够读懂它,那么你就可以任性了。
function jClass(b
- Java常用工具包 Jodd
Kai_Ge
javajodd
Jodd 是一个开源的 Java 工具集, 包含一些实用的工具类和小型框架。简单,却很强大! 写道 Jodd = Tools + IoC + MVC + DB + AOP + TX + JSON + HTML < 1.5 Mb
Jodd 被分成众多模块,按需选择,其中
工具类模块有:
jodd-core &nb
- SpringMvc下载
120153216
springMVC
@RequestMapping(value = WebUrlConstant.DOWNLOAD)
public void download(HttpServletRequest request,HttpServletResponse response,String fileName) {
OutputStream os = null;
InputStream is = null;
- Python 标准异常总结
2002wmj
python
Python标准异常总结
AssertionError 断言语句(assert)失败 AttributeError 尝试访问未知的对象属性 EOFError 用户输入文件末尾标志EOF(Ctrl+d) FloatingPointError 浮点计算错误 GeneratorExit generator.close()方法被调用的时候 ImportError 导入模块失
- SQL函数返回临时表结构的数据用于查询
357029540
SQL Server
这两天在做一个查询的SQL,这个SQL的一个条件是通过游标实现另外两张表查询出一个多条数据,这些数据都是INT类型,然后用IN条件进行查询,并且查询这两张表需要通过外部传入参数才能查询出所需数据,于是想到了用SQL函数返回值,并且也这样做了,由于是返回多条数据,所以把查询出来的INT类型值都拼接为了字符串,这时就遇到问题了,在查询SQL中因为条件是INT值,SQL函数的CAST和CONVERST都
- java 时间格式化 | 比较大小| 时区 个人笔记
7454103
javaeclipsetomcatcMyEclipse
个人总结! 不当之处多多包含!
引用 1.0 如何设置 tomcat 的时区:
位置:(catalina.bat---JAVA_OPTS 下面加上)
set JAVA_OPT
- 时间获取Clander的用法
adminjun
Clander时间
/**
* 得到几天前的时间
* @param d
* @param day
* @return
*/
public static Date getDateBefore(Date d,int day){
Calend
- JVM初探与设置
aijuans
java
JVM是Java Virtual Machine(Java虚拟机)的缩写,JVM是一种用于计算设备的规范,它是一个虚构出来的计算机,是通过在实际的计算机上仿真模拟各种计算机功能来实现的。Java虚拟机包括一套字节码指令集、一组寄存器、一个栈、一个垃圾回收堆和一个存储方法域。 JVM屏蔽了与具体操作系统平台相关的信息,使Java程序只需生成在Java虚拟机上运行的目标代码(字节码),就可以在多种平台
- SQL中ON和WHERE的区别
avords
SQL中ON和WHERE的区别
数据库在通过连接两张或多张表来返回记录时,都会生成一张中间的临时表,然后再将这张临时表返回给用户。 www.2cto.com 在使用left jion时,on和where条件的区别如下: 1、 on条件是在生成临时表时使用的条件,它不管on中的条件是否为真,都会返回左边表中的记录。
- 说说自信
houxinyou
工作生活
自信的来源分为两种,一种是源于实力,一种源于头脑.实力是一个综合的评定,有自身的能力,能利用的资源等.比如我想去月亮上,要身体素质过硬,还要有飞船等等一系列的东西.这些都属于实力的一部分.而头脑不同,只要你头脑够简单就可以了!同样要上月亮上,你想,我一跳,1米,我多跳几下,跳个几年,应该就到了!什么?你说我会往下掉?你笨呀你!找个东西踩一下不就行了吗?
无论工作还
- WEBLOGIC事务超时设置
bijian1013
weblogicjta事务超时
系统中统计数据,由于调用统计过程,执行时间超过了weblogic设置的时间,提示如下错误:
统计数据出错!
原因:The transaction is no longer active - status: 'Rolling Back. [Reason=weblogic.transaction.internal
- 两年已过去,再看该如何快速融入新团队
bingyingao
java互联网融入架构新团队
偶得的空闲,翻到了两年前的帖子
该如何快速融入一个新团队,有所感触,就记下来,为下一个两年后的今天做参考。
时隔两年半之后的今天,再来看当初的这个博客,别有一番滋味。而我已经于今年三月份离开了当初所在的团队,加入另外的一个项目组,2011年的这篇博客之后的时光,我很好的融入了那个团队,而直到现在和同事们关系都特别好。大家在短短一年半的时间离一起经历了一
- 【Spark七十七】Spark分析Nginx和Apache的access.log
bit1129
apache
Spark分析Nginx和Apache的access.log,第一个问题是要对Nginx和Apache的access.log文件进行按行解析,按行解析就的方法是正则表达式:
Nginx的access.log解析正则表达式
val PATTERN = """([^ ]*) ([^ ]*) ([^ ]*) (\\[.*\\]) (\&q
- Erlang patch
bookjovi
erlang
Totally five patchs committed to erlang otp, just small patchs.
IMO, erlang really is a interesting programming language, I really like its concurrency feature.
but the functional programming style
- log4j日志路径中加入日期
bro_feng
javalog4j
要用log4j使用记录日志,日志路径有每日的日期,文件大小5M新增文件。
实现方式
log4j:
<appender name="serviceLog"
class="org.apache.log4j.RollingFileAppender">
<param name="Encoding" v
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-桥接模式
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/
/**
* 个人觉得关于桥接模式的例子,蜡笔和毛笔这个例子是最贴切的:http://www.cnblogs.com/zhenyulu/articles/67016.html
* 笔和颜色是可分离的,蜡笔把两者耦合在一起了:一支蜡笔只有一种
- windows7下SVN和Eclipse插件安装
chenyu19891124
eclipse插件
今天花了一天时间弄SVN和Eclipse插件的安装,今天弄好了。svn插件和Eclipse整合有两种方式,一种是直接下载插件包,二种是通过Eclipse在线更新。由于之前Eclipse版本和svn插件版本有差别,始终是没装上。最后在网上找到了适合的版本。所用的环境系统:windows7JDK:1.7svn插件包版本:1.8.16Eclipse:3.7.2工具下载地址:Eclipse下在地址:htt
- [转帖]工作流引擎设计思路
comsci
设计模式工作应用服务器workflow企业应用
作为国内的同行,我非常希望在流程设计方面和大家交流,刚发现篇好文(那么好的文章,现在才发现,可惜),关于流程设计的一些原理,个人觉得本文站得高,看得远,比俺的文章有深度,转载如下
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自开博以来不断有朋友来探讨工作流引擎该如何
- Linux 查看内存,CPU及硬盘大小的方法
daizj
linuxcpu内存硬盘大小
一、查看CPU信息的命令
[root@R4 ~]# cat /proc/cpuinfo |grep "model name" && cat /proc/cpuinfo |grep "physical id"
model name : Intel(R) Xeon(R) CPU X5450 @ 3.00GHz
model name :
- linux 踢出在线用户
dongwei_6688
linux
两个步骤:
1.用w命令找到要踢出的用户,比如下面:
[root@localhost ~]# w
18:16:55 up 39 days, 8:27, 3 users, load average: 0.03, 0.03, 0.00
USER TTY FROM LOGIN@ IDLE JCPU PCPU WHAT
- 放手吧,就像不曾拥有过一样
dcj3sjt126com
内容提要:
静悠悠编著的《放手吧就像不曾拥有过一样》集结“全球华语世界最舒缓心灵”的精华故事,触碰生命最深层次的感动,献给全世界亿万读者。《放手吧就像不曾拥有过一样》的作者衷心地祝愿每一位读者都给自己一个重新出发的理由,将那些令你痛苦的、扛起的、背负的,一并都放下吧!把憔悴的面容换做一种清淡的微笑,把沉重的步伐调节成春天五线谱上的音符,让自己踏着轻快的节奏,在人生的海面上悠然漂荡,享受宁静与
- php二进制安全的含义
dcj3sjt126com
PHP
PHP里,有string的概念。
string里,每个字符的大小为byte(与PHP相比,Java的每个字符为Character,是UTF8字符,C语言的每个字符可以在编译时选择)。
byte里,有ASCII代码的字符,例如ABC,123,abc,也有一些特殊字符,例如回车,退格之类的。
特殊字符很多是不能显示的。或者说,他们的显示方式没有标准,例如编码65到哪儿都是字母A,编码97到哪儿都是字符
- Linux下禁用T440s,X240的一体化触摸板(touchpad)
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linuxThinkPad触摸板
自打1月买了Thinkpad T440s就一直很火大,其中最让人恼火的莫过于触摸板。
Thinkpad的经典就包括用了小红点(TrackPoint)。但是小红点只能定位,还是需要鼠标的左右键的。但是自打T440s等开始启用了一体化触摸板,不再有实体的按键了。问题是要是好用也行。
实际使用中,触摸板一堆问题,比如定位有抖动,以及按键时会有飘逸。这就导致了单击经常就
- graph_dfs
hcx2013
Graph
package edu.xidian.graph;
class MyStack {
private final int SIZE = 20;
private int[] st;
private int top;
public MyStack() {
st = new int[SIZE];
top = -1;
}
public void push(i
- Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
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spring 4.1
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Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- 配置HiveServer2的安全策略之自定义用户名密码验证
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具体从网上看
http://doc.mapr.com/display/MapR/Using+HiveServer2#UsingHiveServer2-ConfiguringCustomAuthentication
LDAP Authentication using OpenLDAP
Setting
- 一位30多的程序员生涯经验总结
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编程工作生活咨询
1.客户在接触到产品之后,才会真正明白自己的需求。
这是我在我的第一份工作上面学来的。只有当我们给客户展示产品的时候,他们才会意识到哪些是必须的。给出一个功能性原型设计远远比一张长长的文字表格要好。 2.只要有充足的时间,所有安全防御系统都将失败。
安全防御现如今是全世界都在关注的大课题、大挑战。我们必须时时刻刻积极完善它,因为黑客只要有一次成功,就可以彻底打败你。 3.
- 分布式web服务架构的演变
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最开始,由于某些想法,于是在互联网上搭建了一个网站,这个时候甚至有可能主机都是租借的,但由于这篇文章我们只关注架构的演变历程,因此就假设这个时候已经是托管了一台主机,并且有一定的带宽了,这个时候由于网站具备了一定的特色,吸引了部分人访问,逐渐你发现系统的压力越来越高,响应速度越来越慢,而这个时候比较明显的是数据库和应用互相影响,应用出问题了,数据库也很容易出现问题,而数据库出问题的时候,应用也容易
- 初探Druid连接池之二——慢SQL日志记录
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由于工作原因,这里先不说连接数据库部分的配置,后面会补上,直接进入慢SQL日志记录。
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<bean abstract="true" id="mysql_database" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourc