- Google机器学习实践指南(模型预测偏差)
AI_Auto
人工智能机器学习人工智能
Google机器学习(31)-模型预测偏差预测偏差:模型为何总是"猜不准"的真相揭秘你的模型预测准确率高达95%,却总是与实际情况差那么一点点?这可能是预测偏差在作祟!本文将带你深入探索这个被忽视的模型"隐形杀手"。一、什么是预测偏差?一个生活化案例想象一下,你网购了一个智能体重秤,连续一周称重显示都是60kg。但你去健身房用专业设备测量,实际是62kg。这种系统性的测量偏差,就是预测偏差在现实中
- 七天学完十大机器学习经典算法-05.从投票到分类:K近邻(KNN)算法完全指南
接上一篇《七天学完十大机器学习经典算法-04.随机森林:群众智慧的机器学习实践》想象一下,你搬进了一个新小区。想知道这个小区整体氛围如何?最直接的方法就是看看你最近的几家邻居是什么样的人——如果邻居们都很安静、整洁,小区大概率不错;如果邻居们深夜喧哗、环境杂乱,你可能就得重新考虑了。K近邻(K-NearestNeighbors,KNN)算法的核心思想,就如同这个观察邻居的过程。它是机器学习中最直观
- DeepSeek核心技术浅谈
DeepSeek三个版本的区别:满血版本:DeepSeek完整的版本,性能强大但计算开销大。量化版本:模型不变,通过降低参数精度,提高推理效率。蒸馏版本:将大模型的知识压缩到更小的模型中,性能稍弱但轻便高效。一、提前预热:提前需要知道的背景知识传统机器学习理论:模型复杂度增加时,测试误差先下降后上升。现代机器学习实践:在过参数化的深度学习中测试误差会再次下降,形成“双下降“曲线,这成为大模型研究的
- 模型评估与模型参数选择:机器学习实践的关键步骤
沐秋子
机器学习人工智能
在机器学习的海洋中,构建一个模型仅仅是冰山一角。真正的挑战在于如何确保这个模型能够准确地预测未知数据,并且拥有最优的性能表现。这就涉及到了两个至关重要的环节:模型评估和模型参数选择。本文将带您深入了解这两个概念,并介绍一些实用的技巧和方法。目录1.模型评估1.1训练误差与泛化误差1.2过拟合与欠拟合1.3交叉验证1.4正则化2.模型参数选择3.总结与实用建议1.模型评估1.1训练误差与泛化误差模型
- 【Python】成功解决500 : Internal Server Error 错误
云天徽上
python运行报错解决记录python开发语言pandasnumpy
欢迎莅临我的个人主页这里是我深耕Python编程、机器学习和自然语言处理(NLP)领域,并乐于分享知识与经验的小天地!博主简介:我是云天徽上,一名对技术充满热情的探索者。多年的Python编程和机器学习实践,使我深入理解了这些技术的核心原理,并能够在实际项目中灵活应用。尤其是在NLP领域,我积累了丰富的经验,能够处理各种复杂的自然语言任务。技术专长:我熟练掌握Python编程语言,并深入研究了机器
- 从零开始:经典数据集带你掌握ML/DL全流程
赛卡
人工智能pythonsklearn机器学习pandaspytorch
机器学习常用数据集大全:从回归到文本分类的实战指南背景知识在机器学习实践中,数据集是算法验证和模型训练的基础。根据任务类型选择合适的数据集不仅能提高开发效率,还能确保模型评估的客观性。本文整理覆盖回归、分类、图像、文本四大领域的10多个经典数据集,并提供可直接运行的代码示例。一、回归问题数据集1.加州房价数据集(CaliforniaHousingPrices)描述:包含加州地区房屋价格及相关特征(
- 《机器学习中的过拟合与模型复杂性:理解与应对策略》
未来创世纪
机器学习机器学习人工智能
《机器学习中的过拟合与模型复杂性:理解与应对策略》摘要在机器学习中,过拟合是模型在训练数据上表现良好但在新数据上泛化能力差的现象。本文深入探讨了过拟合与模型复杂性之间的关系,分析了复杂模型导致过拟合的原因,并介绍了正则化技术(如L1和L2正则化)如何通过惩罚复杂模型来改善模型的泛化能力。通过具体实例,本文展示了如何在实际机器学习项目中平衡模型的复杂性和泛化能力,为机器学习实践者提供了实用的指导。引
- 超参数详解:从基础概念到优化策略的全面指南
青橘MATLAB学习
深度学习基础超参数网格搜索贝叶斯优化随机搜索
摘要本文深入解析机器学习中超参数的核心概念,详细对比参数与超参数的本质区别,系统介绍学习率、隐含层数量等常见超参数类型,以及网格搜索、贝叶斯优化等主流寻优方法。结合超参数搜索的标准流程,通过具体案例演示如何高效调整超参数以提升模型性能,为机器学习实践者提供完整的超参数优化解决方案。关键词:超参数;参数;网格搜索;随机搜索;贝叶斯优化一、超参数:机器学习的“全局控制器”3.8超参数在机器学习的复杂世
- 【机器学习】Pandas中to_pickle()函数的介绍与机器学习中的应用
云天徽上
Pandas机器学习pandas人工智能numpy信息可视化算法
【机器学习】Pandas中to_pickle()函数的介绍和机器学习中的应用欢迎莅临我的个人主页这里是我深耕Python编程、机器学习和自然语言处理(NLP)领域,并乐于分享知识与经验的小天地!博主简介:我是云天徽上,一名对技术充满热情的探索者。多年的Python编程和机器学习实践,使我深入理解了这些技术的核心原理,并能够在实际项目中灵活应用。尤其是在NLP领域,我积累了丰富的经验,能够处理各种复
- 【NumPy】深入解析numpy.zeros_like()函数
二七830
numpynumpypython
NumPy中的numpy.zeros_like函数:功能解析与应用实例欢迎莅临我的个人主页这里是我深耕Python编程、机器学习和自然语言处理(NLP)领域,并乐于分享知识与经验的小天地!博主简介:我是二七830,一名对技术充满热情的探索者。多年的Python编程和机器学习实践,使我深入理解了这些技术的核心原理,并能够在实际项目中灵活应用。尤其是在NLP领域,我积累了丰富的经验,能够处理各种复杂的
- 机器学习实践——利用SVD简化数据
还迷来
机器学习实战
SVD(奇异值分解)优点:简化数据,去除噪音,提高算法的结果缺点:数据的转换可能难以理解利用SVD,我们可以使用小得多的数据集来表示原始数据集,这样做实际上是去除了噪声和冗余信息,以此达到了优化数据、提高结果的目的。SVD的应用LSA(隐形语义分析)在LSA中,矩阵是由文档和词语组成的,当我们应用SVD时,就会构建出多个奇异值,这些奇异值就代表了文档中的主题或概念,这一特点可以用于更高效的文档搜索
- 【Python】成功解决NameError: name ‘XXX’ is not defined
云天徽上
python运行报错解决记录python开发语言pandas机器学习numpy
【Python】成功解决NameError:name‘XXX’isnotdefined欢迎莅临我的个人主页这里是我深耕Python编程、机器学习和自然语言处理(NLP)领域,并乐于分享知识与经验的小天地!博主简介:我是云天徽上,一名对技术充满热情的探索者。多年的Python编程和机器学习实践,使我深入理解了这些技术的核心原理,并能够在实际项目中灵活应用。尤其是在NLP领域,我积累了丰富的经验,能够
- 机器学习:利用sklearn实现心脏病预测
薄化克Oswald
机器学习:利用sklearn实现心脏病预测机器学习sklearn实现心脏病预测项目地址:https://gitcode.com/Resource-Bundle-Collection/171ff欢迎使用本资源仓库,本项目专注于利用Python的sklearn库进行心脏病预测的机器学习实践。通过详尽的步骤和示例代码,本项目为你展示了如何应用不同的机器学习算法来分析心脏病数据集,并预测患者是否有可能患有
- 【NumPy】深入解析numpy.zeros()函数
二七830
numpy
欢迎莅临我的个人主页这里是我深耕Python编程、机器学习和自然语言处理(NLP)领域,并乐于分享知识与经验的小天地!博主简介:我是二七830,一名对技术充满热情的探索者。多年的Python编程和机器学习实践,使我深入理解了这些技术的核心原理,并能够在实际项目中灵活应用。尤其是在NLP领域,我积累了丰富的经验,能够处理各种复杂的自然语言任务。技术专长:我熟练掌握Python编程语言,并深入研究了机
- 【Python】解决AttributeError: ‘NoneType‘ object has no attribute ‘xxxx‘
云天徽上
Pandaspython开发语言pandas机器学习numpy
【Python】解决AttributeError:'NoneType'objecthasnoattribute'xxxx'报错欢迎莅临我的个人主页这里是我深耕Python编程、机器学习和自然语言处理(NLP)领域,并乐于分享知识与经验的小天地!博主简介:我是云天徽上,一名对技术充满热情的探索者。多年的Python编程和机器学习实践,使我深入理解了这些技术的核心原理,并能够在实际项目中灵活应用。尤其
- 【Python报错】成功解决IndentationError: expected an indented block
云天徽上
python运行报错解决记录pandaspython机器学习numpy
【Python报错】成功解决IndentationError:expectedanindentedblock欢迎莅临我的个人主页这里是我深耕Python编程、机器学习和自然语言处理(NLP)领域,并乐于分享知识与经验的小天地!博主简介:我是云天徽上,一名对技术充满热情的探索者。多年的Python编程和机器学习实践,使我深入理解了这些技术的核心原理,并能够在实际项目中灵活应用。尤其是在NLP领域,我
- 【机器学习笔记】5 机器学习实践
RIKI_1
机器学习机器学习笔记人工智能
数据集划分子集划分训练集(TrainingSet):帮助我们训练模型,简单的说就是通过训练集的数据让我们确定拟合曲线的参数。验证集(ValidationSet):也叫做开发集(DevSet),用来做模型选择(modelselection),即做模型的最终优化及确定的,用来辅助我们的模型的构建,即训练超参数,可选;测试集(TestSet):为了测试已经训练好的模型的精确度。三者划分:训练集、验证集、
- L1与L2损失函数和正则化的区别
山阴少年
本文翻译自文章:DifferencesbetweenL1andL2asLossFunctionandRegularization,如有翻译不当之处,欢迎拍砖,谢谢~ 在机器学习实践中,你也许需要在神秘的L1和L2中做出选择。通常的两个决策为:1)L1范数vsL2范数的损失函数;2)L1正则化vsL2正则化。作为损失函数 L1范数损失函数,也被称为最小绝对值偏差(LAD),最小绝对值误差(LAE
- 【课程作业_01】国科大2023模式识别与机器学习实践作业
lzl2040
我的笔记python机器学习数据集人工智能
国科大2023模式识别与机器学习实践作业作业内容从四类方法中选三类方法,从选定的每类方法中,各选一种具体的方法,从给定的数据集中选一个数据集(MNIST,CIFAR-10,电信用户流失数据集)对这三种方法进行测试比较。第一类方法::线性方法:线性SVM、LogisticRegression第二类方法:非线性方法:KernelSVM,决策树第三类方法:集成学习:Bagging,Boosting第四类
- 利用 Apache Spark 和 Databricks 进行企鹅种类预测的机器学习实践入门
AI普惠大师
机器学习人工智能
这里演示使用ApacheSpark和Databricks平台进行企鹅物种预测的完整机器学习流程。首先,通过Databricks笔记本下载关于企鹅的特征数据,包括岛屿、喙的长度和深度、鳍状肢长度、体重和种类。然后进行数据清洗,包括删除缺失数据和数据类型转换。随后,数据被分为70%的训练集和30%的测试集,以便于后续的模型训练和评估。在对机器学习的特征工程部分包括了对分类特征的编码和数值特征的规范化处
- 【机器学习入门】机器学习基础概念与原理
代码骑士
#机器学习人工智能
*(本篇文章旨在帮助新手了解机器学习的基础概念和原理,不深入讨论算法及核心公式)目录一、机器学习概念1、什么是机器学习?2、常见机器学习算法和模型3、使用Python编程语言进行机器学习实践4、机器学习的应用领域二、机器学习算法1、有监督学习算法(1)线性回归a.基本概念b.应用案例c.代码示例(2)逻辑回归a.基本概念b.应用案例c.代码示例d.代码示例(3)决策树a.基本概念b.应用案例c.代
- Python数据挖掘与机器学习实践技术应用
思考的小猴子
机器学习python数据挖掘机器学习
近年来,Python编程语言受到越来越多科研人员的喜爱,在多个编程语言排行榜中持续夺冠。同时,伴随着深度学习的快速发展,人工智能技术在各个领域中的应用越来越广泛。机器学习是人工智能的基础,因此,掌握常用机器学习算法的工作原理,并能够熟练运用Python建立实际的机器学习模型,是开展人工智能相关研究的前提和基础。为各领域人员量身定制课程内容,让你畅学Python编程及机器学习理论与代码实现方法,从“
- Python数据挖掘与机器学习实践技术应用
思考的小猴子
机器学习遥感python数据挖掘机器学习
近年来,Python编程语言受到越来越多科研人员的喜爱,在多个编程语言排行榜中持续夺冠。同时,伴随着深度学习的快速发展,人工智能技术在各个领域中的应用越来越广泛。机器学习是人工智能的基础,因此,掌握常用机器学习算法的工作原理,并能够熟练运用Python建立实际的机器学习模型,是开展人工智能相关研究的前提和基础。掌握Python编程的基础知识与技巧、特征工程(数据清洗、变量降维、特征选择、群优化算法
- Python机器学习实践与Kaggle实战(转)
weixin_30512785
https://mlnote.wordpress.com/2015/12/16/python%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%AE%9E%E8%B7%B5%E4%B8%8Ekaggle%E5%AE%9E%E6%88%98-machine-learning-for-kaggle-competition-in-python/Author:MiaoFan(范
- 一文讲透Python机器学习中的K折交叉验证法
数据科学作家
机器学习深度学习人工智能数据挖掘python数据分析大数据
1.K折交叉验证法的基本原理K折交叉验证是针对验证集法的另外一种改进方式,也广泛用于机器学习实践。具体的操作方式就是首先把样本全集采用分层抽样的方式随机划分为大致相等的K个子集,每个子集包含约1/K的样本,K的取值通常为5或者10,其中10最为常见。然后,每次都把K-1个子集的并集,也就是约(K-1)/K的样本作为训练集,把1/K的样本作为测试集,基于训练集训练获得模型,基于测试集进行评价,计算测
- ApacheCN 数据科学译文集 20210313 更新
布客飞龙
新增了五个教程:Python和Jupyter机器学习入门零、前言一、Jupyter基础知识二、数据清理和高级机器学习三、Web爬取和交互式可视化Python数据科学和机器学习实践指南零、前言一、入门二、统计和概率回顾和Python实践三、Matplotlib和高级概率概念四、预测模型五、Python机器学习六、推荐系统七、更多数据挖掘和机器学习技术八、处理真实数据九、ApacheSpark-大数据
- 机器学习(一):简介
打不死的小黑
机器学习机器学习机器学习算法数据科学人工智能
机器学习简介这是一篇机器学习的介绍,本文不会涉及公式推导,主要是一些算法思想的随笔记录。适用人群:机器学习初学者,转AI的开发人员。编程语言:Python参考书籍:《Python机器学习实践指南》《机器学习实战》为什么使用PythonPython具有清晰的语法结构,简单易上手。大家也把它称作可执行伪代码(executablepseudo-code)。易于操作纯文本文件。使用广泛,存在大量的开发文档
- python自学入门书籍推荐-推荐python机器学习实践的书籍?
weixin_37988176
直接实战的话,其实看ScikitLearn的官网就可以了。不仅有算法的说明,还有相关的参数文档,还有对应的案例分析,也有一些简单数据供参考。从开源的角度上讲,ScikitLearn已经做得非常不错了。遇到相关知识点的话,去翻阅博客或者书籍的对应章节就可以了。机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域。周志华老师的《机器学习》这本书作为该领域的入门教材,在内容上涵盖机器学习基础知识的很多方面。全书
- 使用SVM/k-NN模型实现手写数字多分类 - 清华大学《机器学习实践与应用》22春-周作业
Tooru@THU
机器学习svm多分类人工智能
0Contents1.1多分类SVM主要思想1.1.1一对一SVM分类(OvO-SVM)1.1.2一对多SVM分类(OvR-SVM)1.2实验设计及伪代码1.2.1实验目的概述1.2.2实验模型整体设计1.2.3多分类伪代码及解释1.2.4完整代码实现1.3测试结果及分析1.4其他实验体会1.1多分类SVM主要思想SVM模型处理分类问题建立在使用一个超平面分割两类数据,根据几何位态分别赋予标签+1
- 机器学习实践四:文本词频分析
Tangefly
机器学习人工智能
一、文本词频统计importjieba#jieba中文分词库withopen('data/test.txt','r',encoding='UTF-8')asnovelFile:novel=novelFile.read()#获得分隔词列表stopwords=[line.strip()forlineinopen('data/stop.txt','r',encoding='UTF-8').readlin
- 分享100个最新免费的高匿HTTP代理IP
mcj8089
代理IP代理服务器匿名代理免费代理IP最新代理IP
推荐两个代理IP网站:
1. 全网代理IP:http://proxy.goubanjia.com/
2. 敲代码免费IP:http://ip.qiaodm.com/
120.198.243.130:80,中国/广东省
58.251.78.71:8088,中国/广东省
183.207.228.22:83,中国/
- 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