- 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
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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
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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
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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
- 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
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Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- Linux设置tomcat开机启动
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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}$