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猿享天开
决策树算法机器学习人工智能
深入详解:决策树在医学影像分割特征选择中的应用与实现决策树(DecisionTree)作为一种经典的机器学习算法,以其简单、直观和可解释性强的特点,在医学影像分割的特征选择中扮演了重要角色。医学影像分割(如分割脑肿瘤、肝脏、肺结节等)需要从高维影像数据中提取关键特征,以提升分割模型的精度和效率。决策树通过构建树形结构,筛选对分割任务最重要的特征,降低数据维度,同时提供可解释的规则。本文将从原理、实
- Day 20:奇异值SVD分解
Review上一节主要学习了几种特征选择的具体方法,包含:方差筛选皮尔逊相关系数筛选lasso筛选树模型重要性SHAP重要性递归特征消除REF其目的是为了从大量的特征中选择有效的的特征,去除冗余甚至是噪声的非必要特征,从而构建出高质量的数据集。Today今天由矩阵的SVD分解讲起,并引申到实际的数据处理应用中。SVDSVD(奇异值分解)是线性代数中的一个矩阵分解技术。对于任意实数矩阵A∈Rm×nA
- 机器学习算法解析:XGBoost与LightGBM
AI天才研究院
AI人工智能与大数据AI大模型应用入门实战与进阶AI大模型企业级应用开发实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
机器学习算法解析:XGBoost与LightGBM作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词:XGBoost,LightGBM,高效特征选择,并行化训练,自动调参,弱分类器集成1.背景介绍1.1问题的由来随着数据科学和人工智能技术的发展,越来越多的问题需要利用机器学习算法进行解决。传统的一维决策树虽然直观且易于理解,但在面对高维度数据集时
- Python 中 scikit - learn 的 Lasso 回归
PythonAI编程架构实战家
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- 基于SVm和随机森林算法模型的中国黄金价格预测分析与研究
python编程狮
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摘要本研究基于回归模型,运用支持向量机(SVM)、决策树和随机森林算法,对中国黄金价格进行预测分析。通过历史黄金价格数据的分析和特征工程,建立了相应的预测模型,并利用SVM、决策树和随机森林算法进行训练和预测。首先,通过对黄金价格时间序列数据的探索性分析,发现黄金价格存在一定的趋势和季节性变化。随后,进行了数据预处理和特征选择,为建立准确的预测模型奠定了基础。分别使用SVM、决策树和随机森林算法建
- 旋转目标检测:Deep Spatial Feature Transformation for Oriented Aerial Object Detection【方法解析】
沉浸式AI
《AI与SLAM论文解析》人工智能计算机视觉旋转目标检测
DeepSpatialFeatureTransformationforOrientedAerialObjectDetection目录DeepSpatialFeatureTransformationforOrientedAerialObjectDetection摘要关键词引言相关工作旋转对齐模块特征对齐方法旋转对齐模块特征选择模块摘要航空图像中的目标检测在计算机视觉领域引起了广泛关注。不同于自然图像
- 脑电分析入门指南:信号处理、特征提取与机器学习
Ao000000
信号处理机器学习人工智能
脑电分析入门指南一、为什么要研究脑电1.课题目标(解决什么问题)2.输入与输出二、脑电分析的整体流程三、每一步详解1.数据采集2.预处理3.特征提取4.特征选择/降维5.分类与识别四、研究过程中遇到的挑战与解决方法五、学习感受一、为什么要研究脑电1.课题目标(解决什么问题)本课题旨在通过对脑电(EEG)的采集与分析,提取有用的神经信息,实现对某类脑状或行为的识别/预测/评估。例如:情绪识别、疾病诊
- Matlab实现特征选择算法中Relief-F算法
guygg88
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特征选择算法中Relief-F算法使用Matlab的实现GetRandSamples.m,1719ReliefF.m,1034Untitled.m,1238data.txt,23637dataregress.m,210
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巴伦是只猫
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- Mint密室 · 猫猫狐狐的“特征选择”囚室逃脱
Gyoku Mint
猫猫狐狐的小世界人工智能AI修炼日记人工智能深度学习python算法transformer
摘要:这一篇是猫猫狐狐被锁进“特征选择”密室的一场逃生剧本,用冒险叙事把Filter、Wrapper、Embedded三大特征选择法串进情节,轻松解释维度诅咒和特征冗余,还留了一个“尾巴带特征”的彩蛋,稳稳贴你3000字不溢锅。【开场·她们被困在特征选择密室】猫猫醒来的时候,整条尾巴都绕在自己脚边,还带着点抖:“狐狐……咱好像,被锁住了喵……”狐狐睁开眼,四周墙面刻满了灰白色的标签——Featur
- 【机器学习|学习笔记】特征选择(Feature Selection)和特征提取(Feature Extraction)都是用于降维、提升模型性能和泛化能力的重要手段。
努力毕业的小土博^_^
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【机器学习|学习笔记】特征选择(FeatureSelection)和特征提取(FeatureExtraction)都是用于降维、提升模型性能和泛化能力的重要手段。【机器学习|学习笔记】特征选择(FeatureSelection)和特征提取(FeatureExtraction)都是用于降维、提升模型性能和泛化能力的重要手段。文章目录【机器学习|学习笔记】特征选择(FeatureSelection)和
- 机器学习笔记:MATLAB实践
techDM
机器学习笔记matlabMatlab
在机器学习领域,MATLAB是一种功能强大且广泛使用的工具,它提供了许多内置函数和工具箱,方便开发者进行各种机器学习任务。本文将介绍一些常见的机器学习任务,并提供相应的MATLAB源代码示例。数据预处理在进行机器学习之前,通常需要对原始数据进行预处理。这包括数据清洗、特征选择、特征缩放和数据划分等步骤。%导入数据data=readmatrix('data.csv');%数据清洗cleaned_da
- 《dlib库中的聚类》算法详解:从原理到实践
A小庞
算法算法聚类数据挖掘机器学习c++
一、dlib库与聚类算法的关联1.1dlib库的核心功能dlib是一个基于C++的机器学习和计算机视觉工具库,其聚类算法模块提供了多种高效的无监督学习工具。聚类算法在dlib中主要用于:数据分组:将相似的数据点划分为同一簇。特征分析:通过聚类结果发现数据潜在的结构。降维辅助:结合聚类结果进行特征选择或数据压缩。dlib支持的经典聚类算法包括K-Means和ChineseWhispers,适用于图像
- 22种创新思路!今年必将是特征选择爆发的一年
小唯啊小唯
人工智能注意力机制特征选择
2025深度学习发论文&模型涨点之——特征选择特征选择是机器学习和数据挖掘领域中一个非常重要的步骤。它指的是从原始特征集合中挑选出对目标变量有较强预测能力的特征子集。在实际的数据集中,往往包含众多特征,但并非所有特征都对模型的性能有正面影响。例如在房价预测任务中,原始特征可能包括房屋的面积、房间数量、所在小区、周边配套设施等众多内容。通过特征选择,可以剔除一些无关的或者冗余的特征,比如可能存在的重
- “相关分析”
不解风情的老妖怪哎
数据分析学习笔记数据分析大数据
一、相关分析的核心概念1.定义(1)衡量两个或多个变量之间的线性或单调关系的强度和方向(正/负相关)。(2)注意:相关性≠因果关系。2.相关系数的范围(1)取值范围为[-1,1]:1:完全正相关-1:完全负相关0:无线性相关3.应用场景(1)探索变量间的潜在关系(如收入与消费水平、广告投入与销售额)。(2)辅助特征选择(如剔除高度相关的变量,避免多重共线性)。二、常用相关系数及方法1.Pearso
- 决策树算法
雨巷码行人
机器学习算法决策树机器学习
文章目录基本概念与原理决策树定义两种理解视角模型构建三要素1.特征选择(1)信息增益(ID3算法)(2)信息增益比(C4.5算法)(3)基尼指数(CART算法)2.决策树生成3.决策树剪枝(1)预剪枝(Pre-pruning)(2)后剪枝(Post-pruning)决策树算法对比CART回归树生成Scikit-learn实现分类树CART决策树-回归树决策树优劣势总结基本概念与原理决策树定义树形结
- 解锁决策树:数据挖掘的智慧引擎
目录一、决策树:数据挖掘的基石二、决策树原理剖析2.1决策树的基本结构2.2决策树的构建流程2.2.1特征选择2.2.2数据集划分2.2.3递归构建三、决策树的实践应用3.1数据准备3.2模型构建与训练3.3模型评估四、决策树的优化策略4.1剪枝策略4.1.1预剪枝4.1.2后剪枝4.2集成学习五、案例分析5.1医疗诊断案例5.2金融风险评估案例六、总结与展望一、决策树:数据挖掘的基石在当今数字化
- 无监督学习中的特征选择与检测(FSD)在医疗动线流程优化中的应用
Allen_Lyb
医疗高效编程研发学习健康医疗架构人工智能
无监督学习中的特征选择与检测(FeatureSelectionandDetection,FSD)算法在医疗动线流程优化中具有重要的应用价值,尤其适用于从海量、复杂且缺乏明确标签的医疗行为数据中自动挖掘关键模式和瓶颈。以下是如何编程实现这种应用的思路和步骤:引言医疗动线流程优化是提升医疗机构运营效率、改善患者体验的关键领域。传统的流程优化方法往往依赖于人工观察和经验分析,难以从海量、复杂且缺乏明确标
- 机器学习与深度学习22-数据预处理
my_q
机器学习与深度学习机器学习深度学习人工智能
目录前文回顾1.常见的数据质量问题2.归一化和标准化3.特征选择和特征提取4.独热编码前文回顾上一篇文章地址:链接1.常见的数据质量问题在数据预处理过程中,常见的数据质量问题包括缺失值、异常值和重复数据。以下是这些问题的详细描述以及处理方法:缺失值:缺失值是指数据表中某些单元格或字段缺乏数值或信息的情况处理方法:删除包含缺失值的行:如果缺失值数量较少,可以考虑删除包含缺失值的行,但这可能导致信息损
- 机器学习中的数据预处理:清洗、转换与标准化
CarlowZJ
AI+大模型微调机器学习人工智能
目录一、前言二、数据预处理的基本概念(一)数据预处理的定义(二)数据预处理的重要性三、数据预处理的常用方法(一)数据清洗(二)特征选择(三)特征转换(四)数据标准化四、数据预处理的代码示例(一)环境准备(二)数据加载与清洗(三)特征标准化(四)特征选择五、数据预处理的应用场景(一)分类任务(二)回归任务(三)时间序列预测六、数据预处理的注意事项(一)数据质量(二)特征选择方法的选择(三)标准化方法
- 机器学习中常见搜索算法
机器学习中的搜索算法主要用于优化模型参数、特征选择、超参数调优或近似最近邻搜索等任务。常见的搜索算法分类及典型方法如下1.参数/超参数搜索算法(1)网格搜索(GridSearch)原理:遍历所有可能的参数组合,选择最优解。优点:简单、全局最优。缺点:计算成本高,维数灾难。工具:sklearn.model_selection.GridSearchCVfromsklearn.model_selecti
- 数据清洗——利用机器学习方法进行健康智能诊断
丢不掉的喜欢
机器学习人工智能
1.数据预处理与质量控制:目的:确保数据的完整性和准确性,为后续的分析和建模提供可靠的基础。具体操作:通过识别并填补缺失值,解决数据不完整的问题,减少因数据缺失导致的偏差。2.探索性数据分析(EDA):目的:理解数据的分布特性、趋势以及不同特征之间的关系,为后续建模提供洞察。具体操作:通过分组对比不同年龄、性别的人群中患病占比,揭示潜在的患病风险因素,为模型特征选择提供依据。3.分类建模与评估:目
- 打卡第二十天
Shining_Jiang
机器学习人工智能
方差筛选方差筛选是一种基于特征方差的特征选择方法。通过计算每个特征的方差,剔除方差较小的特征,因为这些特征对模型的贡献较小。皮尔逊相关系数筛选皮尔逊相关系数用于衡量特征与目标变量之间的线性相关性。通过计算每个特征与目标变量的相关系数,选择相关性较高的特征。Lasso筛选Lasso回归是一种带有L1正则化的线性回归方法,能够通过正则化系数将某些特征的权重压缩为零,从而实现特征选择。树模型重要性树模型
- Python实战笔记-常用知识点
MMGNFT
K总编程笔记
一、自学Python的最终的目标是a,实现自动化办公b,实现数据的爬取c,实现基本的数据分析(SEMMA)S:Sample(收集数据)常用手段:问卷调查,数据库查询,实验室实验,仪器设备的记录E:Explore(数据探索)探索方向:离散变量的分布比例,连续变量的分布形态,数据的异常和缺失,特征选择M:Modify(数据修正)常用修正方法:数据类型的转换,数据的一致性处理,异常值和缺失值的处理,数据
- 决策树-机器学习
ma_ant
机器学习算法决策树机器学习
一.决策树简介1.什么是决策树决策树是一种树形结构,树中每个内部节点表示一个特征上的判断,每个分支代表一个判断结果的输出,每个叶子节点代表一种分类结果。它主要用于分类和回归任务,通过递归地分裂数据集构建树状结构。2.决策树构建过程(三要素)①特征选择:选择较强分类能力的特征②决策树的生成:根据选择的特征生成决策树③决策树的剪枝:决策树也容易过拟合,采用剪枝的方法缓解过拟合3.优缺点及应用优点:可解
- 特征分析工程化
梨V_v
文献深度学习人工智能神经网络笔记
scikit功能Python中的特征选择存储库scikit-feature。scikit-feature是一个开源的Python特征选择库,由亚利桑那州立大学数据挖掘与机器学习实验室开发。它基于一个广泛使用的机器学习包scikit-learn以及两个科学计算包Numpy和Scipy构建。scikit-feature包含大约40种流行的特征选择算法,包括传统的特征选择算法以及一些结构化和流式特征选择
- 机器学习回归预测中预处理的特征工程
Studying 开龙wu
机器学习理论(分类回归)机器学习回归人工智能
1.项目目标和数据分析2.数据预处理3.特征构造与生成4.特征选择5.时间序列回归预测-——引用风速预测案列简单说明 在机器学习回归预测中,特征工程是至关重要的环节,它能显著提升模型的性能和预测准确性。这里从一个项目开始分析到最终确定特征的思考,本文章先主要理论说明,后续会对每一个方法和用法进行单独说明和代码示例。说明的涉及领域比较多,方法都可以用代码实现。一、项目目标和数据分析1.明确业务目标
- 自然语言处理学习路线
熬夜造bug
自然语言处理(NLP)自然语言处理学习人工智能python
学习目标NLP系统知识(从入门到入土)学习内容NLP的基本流程:自然语言处理学习路线(1)——NLP的基本流程-CSDN博客语料预处理:(待更)特征工程之向量化(word——>vector):(待更)特征工程之特征选择:(待更)序列网络在NLP领域的应用(RNN、GRU、LSTM):(待更)预训练模型(ELMO、Bert、T5、GPT、Transformer):(待更)文本分类(Fasttext、
- 基于线性回归的数据预测
所见即所得11111
线性回归算法回归
1.自主选择一个公开回归任务数据集(如房价预测、医疗数据、空气质量预测等,可Kaggle)。2.数据预处理:完成标准化(Normalization)、特征选择或缺失值处理等步骤。3.使用线性回归模型进行建模。采用80%数据用于训练,20%用于测试,重复划分数据集并训练模型20次,记录每次结果(交叉验证)。4.输出平均均方误差(MSE)或平均绝对误差(MAE),并可选与其他模型(如决策树回归、岭回归
- sklearn基础教程:从入门到精通
洛秋_
机器学习
文章目录sklearn基础教程:从入门到精通一、sklearn简介二、安装与配置三、数据预处理数据导入数据清洗特征选择数据标准化与归一化四、常用模型介绍与应用线性回归逻辑回归决策树支持向量机K近邻算法随机森林集成学习五、模型评估与调优交叉验证网格搜索模型评估指标六、实战案例波士顿房价预测手写数字识别客户流失预测七、测试接口与详细解释单元测试接口测试八、总结个人博客【洛秋小站】洛秋资源小站【洛秋资源
- 矩阵求逆(JAVA)利用伴随矩阵
qiuwanchi
利用伴随矩阵求逆矩阵
package gaodai.matrix;
import gaodai.determinant.DeterminantCalculation;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Scanner;
/**
* 矩阵求逆(利用伴随矩阵)
* @author 邱万迟
- 单例(Singleton)模式
aoyouzi
单例模式Singleton
3.1 概述 如果要保证系统里一个类最多只能存在一个实例时,我们就需要单例模式。这种情况在我们应用中经常碰到,例如缓存池,数据库连接池,线程池,一些应用服务实例等。在多线程环境中,为了保证实例的唯一性其实并不简单,这章将和读者一起探讨如何实现单例模式。 3.2
- [开源与自主研发]就算可以轻易获得外部技术支持,自己也必须研发
comsci
开源
现在国内有大量的信息技术产品,都是通过盗版,免费下载,开源,附送等方式从国外的开发者那里获得的。。。。。。
虽然这种情况带来了国内信息产业的短暂繁荣,也促进了电子商务和互联网产业的快速发展,但是实际上,我们应该清醒的看到,这些产业的核心力量是被国外的
- 页面有两个frame,怎样点击一个的链接改变另一个的内容
Array_06
UIXHTML
<a src="地址" targets="这里写你要操作的Frame的名字" />搜索
然后你点击连接以后你的新页面就会显示在你设置的Frame名字的框那里
targerts="",就是你要填写目标的显示页面位置
=====================
例如:
<frame src=&
- Struts2实现单个/多个文件上传和下载
oloz
文件上传struts
struts2单文件上传:
步骤01:jsp页面
<!--在进行文件上传时,表单提交方式一定要是post的方式,因为文件上传时二进制文件可能会很大,还有就是enctype属性,这个属性一定要写成multipart/form-data,不然就会以二进制文本上传到服务器端-->
<form action="fileUplo
- 推荐10个在线logo设计网站
362217990
logo
在线设计Logo网站。
1、http://flickr.nosv.org(这个太简单)
2、http://www.logomaker.com/?source=1.5770.1
3、http://www.simwebsol.com/ImageTool
4、http://www.logogenerator.com/logo.php?nal=1&tpl_catlist[]=2
5、ht
- jsp上传文件
香水浓
jspfileupload
1. jsp上传
Notice:
1. form表单 method 属性必须设置为 POST 方法 ,不能使用 GET 方法
2. form表单 enctype 属性需要设置为 multipart/form-data
3. form表单 action 属性需要设置为提交到后台处理文件上传的jsp文件地址或者servlet地址。例如 uploadFile.jsp 程序文件用来处理上传的文
- 我的架构经验系列文章 - 前端架构
agevs
JavaScriptWeb框架UIjQuer
框架层面:近几年前端发展很快,前端之所以叫前端因为前端是已经可以独立成为一种职业了,js也不再是十年前的玩具了,以前富客户端RIA的应用可能会用flash/flex或是silverlight,现在可以使用js来完成大部分的功能,因此js作为一门前端的支撑语言也不仅仅是进行的简单的编码,越来越多框架性的东西出现了。越来越多的开发模式转变为后端只是吐json的数据源,而前端做所有UI的事情。MVCMV
- android ksoap2 中把XML(DataSet) 当做参数传递
aijuans
android
我的android app中需要发送webservice ,于是我使用了 ksop2 进行发送,在测试过程中不是很顺利,不能正常工作.我的web service 请求格式如下
[html]
view plain
copy
<Envelope xmlns="http://schemas.
- 使用Spring进行统一日志管理 + 统一异常管理
baalwolf
spring
统一日志和异常管理配置好后,SSH项目中,代码以往散落的log.info() 和 try..catch..finally 再也不见踪影!
统一日志异常实现类:
[java]
view plain
copy
package com.pilelot.web.util;
impor
- Android SDK 国内镜像
BigBird2012
android sdk
一、镜像地址:
1、东软信息学院的 Android SDK 镜像,比配置代理下载快多了。
配置地址, http://mirrors.neusoft.edu.cn/configurations.we#android
2、北京化工大学的:
IPV4:ubuntu.buct.edu.cn
IPV4:ubuntu.buct.cn
IPV6:ubuntu.buct6.edu.cn
- HTML无害化和Sanitize模块
bijian1013
JavaScriptAngularJSLinkySanitize
一.ng-bind-html、ng-bind-html-unsafe
AngularJS非常注重安全方面的问题,它会尽一切可能把大多数攻击手段最小化。其中一个攻击手段是向你的web页面里注入不安全的HTML,然后利用它触发跨站攻击或者注入攻击。
考虑这样一个例子,假设我们有一个变量存
- [Maven学习笔记二]Maven命令
bit1129
maven
mvn compile
compile编译命令将src/main/java和src/main/resources中的代码和配置文件编译到target/classes中,不会对src/test/java中的测试类进行编译
MVN编译使用
maven-resources-plugin:2.6:resources
maven-compiler-plugin:2.5.1:compile
&nbs
- 【Java命令二】jhat
bit1129
Java命令
jhat用于分析使用jmap dump的文件,,可以将堆中的对象以html的形式显示出来,包括对象的数量,大小等等,并支持对象查询语言。 jhat默认开启监听端口7000的HTTP服务,jhat是Java Heap Analysis Tool的缩写
1. 用法:
[hadoop@hadoop bin]$ jhat -help
Usage: jhat [-stack <bool&g
- JBoss 5.1.0 GA:Error installing to Instantiated: name=AttachmentStore state=Desc
ronin47
进到类似目录 server/default/conf/bootstrap,打开文件 profile.xml找到: Xml代码<bean
name="AttachmentStore"
class="org.jboss.system.server.profileservice.repository.AbstractAtta
- 写给初学者的6条网页设计安全配色指南
brotherlamp
UIui自学ui视频ui教程ui资料
网页设计中最基本的原则之一是,不管你花多长时间创造一个华丽的设计,其最终的角色都是这场秀中真正的明星——内容的衬托
我仍然清楚地记得我最早的一次美术课,那时我还是一个小小的、对凡事都充满渴望的孩子,我摆放出一大堆漂亮的彩色颜料。我仍然记得当我第一次看到原色与另一种颜色混合变成第二种颜色时的那种兴奋,并且我想,既然两种颜色能创造出一种全新的美丽色彩,那所有颜色
- 有一个数组,每次从中间随机取一个,然后放回去,当所有的元素都被取过,返回总共的取的次数。写一个函数实现。复杂度是什么。
bylijinnan
java算法面试
import java.util.Random;
import java.util.Set;
import java.util.TreeSet;
/**
* http://weibo.com/1915548291/z7HtOF4sx
* #面试题#有一个数组,每次从中间随机取一个,然后放回去,当所有的元素都被取过,返回总共的取的次数。
* 写一个函数实现。复杂度是什么
- struts2获得request、session、application方式
chiangfai
application
1、与Servlet API解耦的访问方式。
a.Struts2对HttpServletRequest、HttpSession、ServletContext进行了封装,构造了三个Map对象来替代这三种对象要获取这三个Map对象,使用ActionContext类。
----->
package pro.action;
import java.util.Map;
imp
- 改变python的默认语言设置
chenchao051
python
import sys
sys.getdefaultencoding()
可以测试出默认语言,要改变的话,需要在python lib的site-packages文件夹下新建:
sitecustomize.py, 这个文件比较特殊,会在python启动时来加载,所以就可以在里面写上:
import sys
sys.setdefaultencoding('utf-8')
&n
- mysql导入数据load data infile用法
daizj
mysql导入数据
我们常常导入数据!mysql有一个高效导入方法,那就是load data infile 下面来看案例说明
基本语法:
load data [low_priority] [local] infile 'file_name txt' [replace | ignore]
into table tbl_name
[fields
[terminated by't']
[OPTI
- phpexcel导入excel表到数据库简单入门示例
dcj3sjt126com
PHPExcel
跟导出相对应的,同一个数据表,也是将phpexcel类放在class目录下,将Excel表格中的内容读取出来放到数据库中
<?php
error_reporting(E_ALL);
set_time_limit(0);
?>
<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type"
- 22岁到72岁的男人对女人的要求
dcj3sjt126com
22岁男人对女人的要求是:一,美丽,二,性感,三,有份具品味的职业,四,极有耐性,善解人意,五,该聪明的时候聪明,六,作小鸟依人状时尽量自然,七,怎样穿都好看,八,懂得适当地撒娇,九,虽作惊喜反应,但看起来自然,十,上了床就是个无条件荡妇。 32岁的男人对女人的要求,略作修定,是:一,入得厨房,进得睡房,二,不必服侍皇太后,三,不介意浪漫蜡烛配盒饭,四,听多过说,五,不再傻笑,六,懂得独
- Spring和HIbernate对DDM设计的支持
e200702084
DAO设计模式springHibernate领域模型
A:数据访问对象
DAO和资源库在领域驱动设计中都很重要。DAO是关系型数据库和应用之间的契约。它封装了Web应用中的数据库CRUD操作细节。另一方面,资源库是一个独立的抽象,它与DAO进行交互,并提供到领域模型的“业务接口”。
资源库使用领域的通用语言,处理所有必要的DAO,并使用领域理解的语言提供对领域模型的数据访问服务。
- NoSql 数据库的特性比较
geeksun
NoSQL
Redis 是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库,并提供多种语言的API。目前由VMware主持开发工作。
1. 数据模型
作为Key-value型数据库,Redis也提供了键(Key)和值(Value)的映射关系。除了常规的数值或字符串,Redis的键值还可以是以下形式之一:
Lists (列表)
Sets
- 使用 Nginx Upload Module 实现上传文件功能
hongtoushizi
nginx
转载自: http://www.tuicool.com/wx/aUrAzm
普通网站在实现文件上传功能的时候,一般是使用Python,Java等后端程序实现,比较麻烦。Nginx有一个Upload模块,可以非常简单的实现文件上传功能。此模块的原理是先把用户上传的文件保存到临时文件,然后在交由后台页面处理,并且把文件的原名,上传后的名称,文件类型,文件大小set到页面。下
- spring-boot-web-ui及thymeleaf基本使用
jishiweili
springthymeleaf
视图控制层代码demo如下:
@Controller
@RequestMapping("/")
public class MessageController {
private final MessageRepository messageRepository;
@Autowired
public MessageController(Mes
- 数据源架构模式之活动记录
home198979
PHP架构活动记录数据映射
hello!架构
一、概念
活动记录(Active Record):一个对象,它包装数据库表或视图中某一行,封装数据库访问,并在这些数据上增加了领域逻辑。
对象既有数据又有行为。活动记录使用直截了当的方法,把数据访问逻辑置于领域对象中。
二、实现简单活动记录
活动记录在php许多框架中都有应用,如cakephp。
<?php
/**
* 行数据入口类
*
- Linux Shell脚本之自动修改IP
pda158
linuxcentosDebian脚本
作为一名
Linux SA,日常运维中很多地方都会用到脚本,而服务器的ip一般采用静态ip或者MAC绑定,当然后者比较操作起来相对繁琐,而前者我们可以设置主机名、ip信息、网关等配置。修改成特定的主机名在维护和管理方面也比较方便。如下脚本用途为:修改ip和主机名等相关信息,可以根据实际需求修改,举一反三!
#!/bin/sh
#auto Change ip netmask ga
- 开发环境搭建
独浮云
eclipsejdktomcat
最近在开发过程中,经常出现MyEclipse内存溢出等错误,需要重启的情况,好麻烦。对于一般的JAVA+TOMCAT项目开发,其实没有必要使用重量级的MyEclipse,使用eclipse就足够了。尤其是开发机器硬件配置一般的人。
&n
- 操作日期和时间的工具类
vipbooks
工具类
大家好啊,好久没有来这里发文章了,今天来逛逛,分享一篇刚写不久的操作日期和时间的工具类,希望对大家有所帮助。
/*
* @(#)DataFormatUtils.java 2010-10-10
*
* Copyright 2010 BianJing,All rights reserved.
*/
package test;
impor