liuzh(少昊)
liuzh(少昊)

机器学习中常见的离散变量的编码方式 labelencoding(标签编码)

  • labelencoding(标签编码)
# dataset为数据集  product_tags为需要编码的特征列(假设为第一列)
product_tags = dataset.iloc[:, :1]
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
le = LabelEncoder() #实例化
le = le.fit(product_tags)
label = le.transform(product_tags)
le.classes_  # 查看有哪些标签
label  # 查看编码的结果
# 将编码结果替换为原来列
dataset.iloc[:, :1] = label

完工！ 赶紧丢到算法中看看效果吧！

你可能感兴趣的:(机器学习算法实现)

  • **基于Python的数据分析与机器学习实战教程****一、引言**随着大数据时代的到来，数据处理和分析能力已经成为现代软件开发人员的必备技能之一。Python作为一种高效、简洁且功能丰富的编程语言， 2401_89451588 python数据分析机器学习
    基于Python的数据分析与机器学习实战教程一、引言随着大数据时代的到来，数据处理和分析能力已经成为现代软件开发人员的必备技能之一。Python作为一种高效、简洁且功能丰富的编程语言，在数据分析领域得到了广泛的应用。本文将介绍如何使用Python进行数据分析，并结合机器学习算法实现数据驱动的应用。二、Python基础首先，我们需要掌握Python的基本语法和常用的库。Python的语法简洁易懂，上
  • python图像分类_Python构建图像分类识别器的方法 weixin_39642990 python图像分类
    机器学习用在图像识别是非常有趣的话题。我们可以利用OpenCV强大的功能结合机器学习算法实现图像识别系统。首先，输入若干图像，加入分类标记。利用向量量化方法将特征点进行聚类，并得出中心点，这些中心点就是视觉码本的元素。其次，利用图像分类器将图像分到已知的类别中，ERF（极端随机森林）算法非常流行，因为ERF具有较快的速度和比较精确的准确度。我们利用决策树进行正确决策。最后，利用训练好的ERF模型后
  • 基于Java的机器学习算法实现与优化 向哆哆 Java入门到精通java机器学习算法
    好的，以下是关于“基于Java的机器学习算法实现与优化”的博客文章：基于Java的机器学习算法实现与优化机器学习（MachineLearning,ML）作为人工智能的一个重要分支，近年来在各行各业得到广泛应用。虽然Python是机器学习领域的主流编程语言，但Java作为企业级应用的核心语言，其强大的性能和可扩展性，使得它在机器学习领域也有着重要的地位。本文将深入探讨如何在Java中实现常见的机器学
  • 人工智能浪潮中Python的核心作用与重要地位 花生糖@ Python实战案例python人工智能
    在人工智能（ArtificialIntelligence，AI）蓬勃发展的时代，Python已然成为推动这一技术进步的关键编程语言。从复杂的机器学习算法实现，到前沿的深度学习模型构建，再到智能系统的部署，Python无处不在，其在人工智能领域的作用与地位不可替代。一、Python成为人工智能首选语言的原因（一）简洁易读的语法Python以简洁明了的语法著称，它摒弃了繁琐的代码结构，采用缩进来界定代
  • 玩转数据可视化之R语言ggplot2：（十二）连续型颜色及图例设置 JOJO数据科学 R语言数据科学r语言开发语言数据可视化ggplot2
    【R语言数据科学】：可视化篇个人主页：JOJO数据科学个人介绍：统计学top3高校统计学硕士在读如果文章对你有帮助，欢迎✌关注、点赞、✌收藏、订阅专栏✨本文收录于【R语言数据科学】本系列主要介绍R语言在数据科学领域的应用包括：R语言编程基础、R语言可视化、R语言进行数据操作、R语言建模、R语言机器学习算法实现、R语言统计理论方法实现。本系列会坚持完成下去，请大家多多关注点赞支持，一起学习~，尽量坚
  • 【机器学习算法实现】kNN算法 手写识别——基于Python和NumPy函数库 qq_43667111
    分享一下我老师大神的人工智能教程！零基础，通俗易懂！http://blog.csdn.net/jiangjunshow也欢迎大家转载本篇文章。分享知识，造福人民，实现我们中华民族伟大复兴！【机器学习算法实现】系列文章将记录个人阅读机器学习论文、书籍过程中所碰到的算法，每篇文章描述一个具体的算法、算法的编程实现、算法的具体应用实例。争取每个算法都用多种语言编程实现。所有代码共享至github：htt
  • 机器学习算法实现刑事案件文本分类 deleteeee 机器学习分类人工智能自然语言处理pythonsklearnscikit-learn
    一、背景随着我国法制建设不断健全，法规日趋完善，人们的法律意识也越来越强。当前，随着越来越多的法律文本公开，为犯罪案件审理这个方面的挖掘积累了大量的文本内容。因此，通过收集法律与犯罪领域文本，构建起司法领域语料库，使用自然语言处理技术进行挖掘，实现文本分类，并利用机器学习等技术实现对法律案件的预测具有重要意义。文本分类算法，是计算机对文本集合按照事先定义好的类别体系进行自动分类标记的技术，它根据一
  • 机器学习大作业--Python城市空气质量的分析与预测 黎明的前夜 机器学习实验和大作业课程设计机器学习支持向量机lstm决策树线性回归
    需要完整项目源码和论文报告可以私信我或加QQ1878073201机器学习大作业–基于机器学习算法、KNN、SVM、LSTM、决策树、随机森林、线性回归分析对空气质量的分类、识别和预测:本文针对江西省南昌市2022年空气质量问题，采用各种机器学习算法实现其分类、知识、预测等。文中采用了基于SVM的图像分类或归类、深度学习模型LSTM、决策树、随机森林和线性回归分析等方法，对南昌市空气质量进行了研究和
  • ML：使用线性回归实现多项式拟合 ACphart
    介绍注意：这里的代码都是在JupyterNotebook中运行，原始的.ipynb文件可以在我的GitHub主页上下载https://github.com/acphart/Hand_on_ML_Algorithm其中的LinearRegression_multi_polynomal.ipynb，直接在JupyterNotebook中打开运行即可，里面还有其他的机器学习算法实现，喜欢可以顺便给个st
  • [网络安全提高篇] 一二三.恶意样本分类之基于API序列和深度学习的恶意家族分类详解 Eastmount 网络安全自学篇web安全深度学习恶意样本分类API序列CNN
    终于忙完初稿，开心地写一篇博客。“网络安全提高班”新的100篇文章即将开启，包括Web渗透、内网渗透、靶场搭建、CVE复现、攻击溯源、实战及CTF总结，它将更加聚焦，更加深入，也是作者的慢慢成长史。换专业确实挺难的，Web渗透也是块硬骨头，但我也试试，看看自己未来四年究竟能将它学到什么程度，漫漫长征路，偏向虎山行。享受过程，一起加油~前文详细介绍如何学习提取的API序列特征，并构建机器学习算法实现
  • 【R语言因果推断】0-1：因果推断概述 JOJO数据科学 R语言数据科学r语言
    专栏介绍个人主页：JOJO数据科学个人介绍：统计学top3高校统计学硕士在读如果文章对你有帮助，欢迎✌关注、点赞、✌收藏、订阅专栏✨本文收录于【R语言数据科学】本系列主要介绍R语言在数据科学领域的应用包括：R语言编程基础、R语言可视化、R语言进行数据操作、R语言建模、R语言机器学习算法实现、R语言因果推断、R语言统计理论方法实现。本系列会坚持完成下去，请大家多多关注点赞支持，一起学习~，尽量坚持每
  • 经典机器学习算法的极简实现（Python+NumPy） 木亦有知
    大三的时候曾花两个星期学习了几个经典的机器学习算法，学习方法主要是白天参考《统计学习方法》推导公式，晚上利用公式编写实现。在参考GitHub上算法实现时，我发现其中大多数都比较繁杂冗长，很难体现出算法的核心思想。因此我特地找出了以前的机器学习算法实现，在修改整理后分享给大家（GitHub地址）。所有算法的实现都没有使用其他机器学习库。希望可以帮助大家对机器学习算法及其本质原理有个基本的了解，但并不
  • 机器学习算法实现（基于numpy） Jiawen9 #《机器学习代码实现》学习笔记机器学习算法numpypython人工智能数据挖掘
    《机器学习公式推导与代码实现》学习笔记，记录一下自己的学习过程，详细的内容请大家购买作者的书籍查阅。这篇博客是将笔者边学边刷《机器学习公式推导与代码实现》的模型跟代码记录下来，部分地方结合自己的思考对原作者的代码有一定的改动，这些博客主要是动手去实现一些模型，感受机器学习各个模型能解决的问题以及收敛后的效果，所以对相关理论没有过于深入。一.监督学习模型chapter3-对数几率回归logistic
  • 数据科学软件likeweka 哈都婆 机器学习hadoop搭建管理教程sql数据库python数据分析信息可视化
    题目：项目完成人：202160362韩东平（组长）、202160362唐骏（组员）语言及安装包：本软件基于python语言，在Pycharm/Jupyter中完成脚本开发；需安装PyQt5包、PIL、sklearn、matplotlib包，软件才能顺利运行本程序。一、功能介绍本软件是一个数据科学软件，旨在提供数据处理、分析、机器学习算法实现、和可视化的功能。以下是软件的主要功能：1.数据导入：支持
  • ML：自己动手实现单变量线性回归算法 ACphart
    介绍注意：这里的代码都是在JupyterNotebook中运行，原始的.ipynb文件可以在我的GitHub主页上下载https://github.com/acphart/Hand_on_ML_Algorithm其中的LinearRegression_single_variabel.ipynb，直接在JupyterNotebook中打开运行即可，里面还有其他的机器学习算法实现，喜欢可以顺便给个st
  • 【机器学习基础】数学推导+纯Python实现机器学习算法25：CatBoost 风度78 算法人工智能机器学习深度学习数据分析
    Python机器学习算法实现Author：louwillMachineLearningLab本文介绍GBDT系列的最后一个强大的工程实现模型——CatBoost。CatBoost与XGBoost、LightGBM并称为GBDT框架下三大主流模型。CatBoost是俄罗斯搜索巨头公司Yandex于2017年开源出来的一款GBDT计算框架，因其能够高效处理数据中的类别特征而取名为CatBoost（Ca
  • 【机器学习基础】数学推导+纯Python实现机器学习算法27：EM算法 风度78 算法python机器学习人工智能深度学习
    Python机器学习算法实现Author：louwillMachineLearningLab从本篇开始，整个机器学习系列还剩下最后三篇涉及导概率模型的文章，分别是EM算法、CRF条件随机场和HMM隐马尔科夫模型。本文主要讲解一下EM（Expectionmaximization），即期望最大化算法。EM算法是一种用于包含隐变量概率模型参数的极大似然估计方法，所以本文从极大似然方法说起，然后推广到EM
  • 【机器学习基础】数学推导+纯Python实现机器学习算法24：HMM隐马尔可夫模型 风度78 算法python机器学习深度学习人工智能
    Python机器学习算法实现Author：louwillMachineLearningLabHMM（HiddenMarkovModel）也就是隐马尔可夫模型，是一种由隐藏的马尔可夫链随机生成观测序列的过程，是另一种经典的概率图模型。本文在阐述HMM的基本定义和相关概念的基础上，引申出HMM的三个重要问题：估计算法、学习算法和预测算法问题，并给出相应的代码实现方式。HMM的定义与相关概念HMM是关于
  • R语言caret机器学习（一）数据可视化：绘制特征变量图 JOJO数据科学 R语言数据科学r语言机器学习数据可视化
    【R语言数据科学】个人主页：JOJO数据科学个人介绍：统计学top3高校统计学硕士在读如果文章对你有帮助，欢迎✌关注、点赞、✌收藏、订阅专栏✨本文收录于【R语言数据科学】本系列主要介绍R语言在数据科学领域的应用包括：R语言编程基础、R语言可视化、R语言进行数据操作、R语言建模、R语言机器学习算法实现、R语言统计理论方法实现。本系列会坚持完成下去，请大家多多关注点赞支持，一起学习~，尽量坚持每周持续
  • 【机器学习基础】数学推导+纯Python实现机器学习算法28：CRF条件随机场 风度78 算法机器学习人工智能深度学习python
    Python机器学习算法实现Author：louwillMachineLearningLab本文我们来看一下条件随机场（ConditionalRandomField，CRF）模型。作为概率图模型的经典代表之一，CRF理解起来并不容易。究其缘由，还是在于CRF模型过于抽象，大量的概率公式放在一起时常让人犯晕。还有就是即使理解了公式，很多朋友也迷惑CRF具体用在什么地方。所以在本文的开头，我们先具体化
  • 机器学习：公式推导与代码实现全书代码！ 机器学习与AI生成创作 算法机器学习人工智能pythongithub
    今年新书《机器学习：公式推导与代码实现》目前在印刷中，本月底即将出版，现开源本书全部章节代码。全书总共6大部分26个章节，包括入门、监督学习单模型、监督学习集成模型、无监督学习模型、概率模型和总结。书预计下半年可出版，全书代码仓库经过修改和整理之后先提前分享给各位读者。仓库的一些机器学习算法实现借鉴了一些GitHub上一些优秀的仓库代码，整体上力争做到简洁和基于NumPy搭建。每一个机器学习算法都
  • 机器学习模型的超参数优化 喜欢打酱油的老鸟 人工智能
    作者|deephub责编|王晓曼出品|CSDN博客头图|CSDN付费下载自东方IC引言模型优化是机器学习算法实现中最困难的挑战之一。机器学习和深度学习理论的所有分支都致力于模型的优化。机器学习中的超参数优化旨在寻找使得机器学习算法在验证数据集上表现性能最佳的超参数。超参数与一般模型参数不同，超参数是在训练前提前设置的。举例来说，随机森林算法中树的数量就是一个超参数，而神经网络中的权值则不是超参数。
  • 模型效果差？我建议你掌握这些机器学习模型的超参数优化方法 Python数据挖掘 机器学习python超参数
    模型优化是机器学习算法实现中最困难的挑战之一。机器学习和深度学习理论的所有分支都致力于模型的优化。机器学习中的超参数优化旨在寻找使得机器学习算法在验证数据集上表现性能最佳的超参数。超参数与一般模型参数不同，超参数是在训练前提前设置的。举例来说，随机森林算法中树的数量就是一个超参数，而神经网络中的权值则不是超参数。其它超参数有：神经网络训练中的学习率支持向量机中的ccc参数和γ\gammaγ参数k近
  • python识别手写数字_不用框架，Python识别手写数字 weixin_39691748 python识别手写数字
    有一句话说得好，要有造轮子的技术和用轮子的觉悟近年来人工智能火的不行，大家都争相学习机器学习，作为学习大军中的一员，我觉得最好的学习方法就是用python把机器学习算法实现一遍，下面我介绍一下用逻辑回归实现手写数字的识别。逻辑回归知识点回顾线性回归简单又易用，可以进行值的预测，但是不擅长分类。在此基础上进行延伸，把预测的结果和概率结合起来就可以做分类器了，比如预测值大于0.5，则归为1类，否则就归
  • 【机器学习基础】数学推导+纯Python实现机器学习算法17：XGBoost 风度78
    Python机器学习算法实现Author：louwillMachineLearningLab自从陈天奇于2015年提出XGBoost以来，该模型就一直在各大数据竞赛中当作大杀器被频繁祭出。速度快、效果好是XGBoost的最大优点。XGBoost与GBDT同出一脉，都属于boosting集成学习算法，但XGBoost相较于GBDT要青出于蓝而胜于蓝。XGBoost的全程为eXtremeGradien
  • 数学推导+纯Python实现马尔可夫链蒙特卡洛 文文学霸
    Python机器学习算法实现Author：louwillMachineLearningLab蒙特卡洛（MonteCarlo，MC）方法作为一种统计模拟和近似计算方法，是一种通过对概率模型随机抽样进行近似数值计算的方法。马尔可夫链（MarkovChain，MC）则是一种具备马尔可夫性的随机序列。将二者结合起来便有了马尔可夫链蒙特卡洛方法（MarkovChainMonteCarlo，MCMC），即是以
  • 深度学习+迁移学习资料整理 Marko编程 python深度学习机器学习人工智能神经网络
    文章目录前言一、Python机器学习1.1sklearn库的学习二、深度学习框架2.1CNN三、迁移学习3.1迁移学习代码四、工具整理前言对在个人学习过程中收集到的资料进行整理，仅供参考，持续更新（收藏=学会）。一、Python机器学习1.1sklearn库的学习官方文档地址：官方文档跳转使用python中的sklearn扩展库，可以利用其提供的机器学习算法实现特征子集的筛选学习参考链接：1.Py
  • 【机器学习算法实现】主成分分析(PCA)——基于python+numpy ChuShengWHU 机器学习pythonNumpy
    【机器学习算法实现】主成分分析(PCA)——基于python+numpy@author：wepon@blog：http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/421773271、PCA算法介绍主成分分析（PrincipalComponentsAnalysis），简称PCA，是一种数据降维技术，用于数据预处理。一般我们获取的原始数据维度都很高，比如10
  • 使用机器学习算法实现单细胞测序数据的降维及聚类(一) 今天练习代码了吗 机器学习--单细胞聚类
    主要代码参考于此，感谢b站大学主要代码参考于此，感谢GitHub老师本篇主要记录一下几种常用的降维算法数据集和文中代码可从我的gitee中中获取数据是darmanis数据集，包括466个细胞2000个高表达量基因，分为九种类型的细胞集群。数据部分截图：其中行为基因列为细胞，每个数据表示基因在细胞中的表达量。1.PCAimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasp
  • 【R语言数据科学】：变量选择（三）主成分回归和偏最小二乘回归 JOJO数据科学 R语言数据科学r语言回归开发语言
    变量选择（三）主成分回归和偏最小二乘回归个人主页：JOJO数据科学个人介绍：统计学top3高校统计学硕士在读如果文章对你有帮助，欢迎✌关注、点赞、✌收藏、订阅专栏✨本文收录于【R语言数据科学】本系列主要介绍R语言在数据科学领域的应用包括：R语言编程基础、R语言可视化、R语言进行数据操作、R语言建模、R语言机器学习算法实现、R语言统计理论方法实现。本系列会坚持完成下去，请大家多多关注点赞支持，一起学
  • 遍历dom 并且存储（将每一层的DOM元素存在数组中） 换个号韩国红果果 JavaScripthtml
    数组从0开始！！ var a=[],i=0; for(var j=0;j<30;j++){ a[j]=[];//数组里套数组，且第i层存储在第a[i]中 } function walkDOM(n){ do{ if(n.nodeType!==3)//筛选去除#text类型 a[i].push(n); //con
  • Android+Jquery Mobile学习系列(9)-总结和代码分享 白糖_ JQuery Mobile
    目录导航   经过一个多月的边学习边练手，学会了Android基于Web开发的毛皮，其实开发过程中用Android原生API不是很多，更多的是HTML/Javascript/Css。   个人觉得基于WebView的Jquery Mobile开发有以下优点： 1、对于刚从Java Web转型过来的同学非常适合，只要懂得HTML开发就可以上手做事。 2、jquerym
  • impala参考资料 dayutianfei impala
    记录一些有用的Impala资料   1. 入门资料 >>官网翻译：     http://my.oschina.net/weiqingbin/blog?catalog=423691   2. 实用进阶 >>代码&架构分析：     Impala/Hive现状分析与前景展望：http
  • JAVA 静态变量与非静态变量初始化顺序之新解 周凡杨 java静态非静态顺序
    今天和同事争论一问题，关于静态变量与非静态变量的初始化顺序，谁先谁后，最终想整理出来！测试代码： import java.util.Map; public class T { public static T t = new T(); private Map map = new HashMap(); public T(){ System.out.println(&quo
  • 跳出iframe返回外层页面 g21121 iframe
    在web开发过程中难免要用到iframe，但当连接超时或跳转到公共页面时就会出现超时页面显示在iframe中，这时我们就需要跳出这个iframe到达一个公共页面去。 首先跳转到一个中间页，这个页面用于判断是否在iframe中，在页面加载的过程中调用如下代码： <script type="text/javascript"> //<!-- function
  • JAVA多线程监听JMS、MQ队列 510888780 java多线程
    背景：消息队列中有非常多的消息需要处理，并且监听器onMessage（）方法中的业务逻辑也相对比较复杂，为了加快队列消息的读取、处理速度。可以通过加快读取速度和加快处理速度来考虑。因此从这两个方面都使用多线程来处理。对于消息处理的业务处理逻辑用线程池来做。对于加快消息监听读取速度可以使用1.使用多个监听器监听一个队列；2.使用一个监听器开启多线程监听。 对于上面提到的方法2使用一个监听器开启多线
  • 第一个SpringMvc例子 布衣凌宇 spring mvc
    第一步：导入需要的包； 第二步：配置web.xml文件 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <web-app version="2.5" xmlns="http://java.sun.com/xml/ns/javaee" xmlns:xsi=
  • 我的spring学习笔记15-容器扩展点之PropertyOverrideConfigurer aijuans Spring3
    PropertyOverrideConfigurer类似于PropertyPlaceholderConfigurer，但是与后者相比，前者对于bean属性可以有缺省值或者根本没有值。也就是说如果properties文件中没有某个bean属性的内容，那么将使用上下文（配置的xml文件）中相应定义的值。如果properties文件中有bean属性的内容，那么就用properties文件中的值来代替上下
  • 通过XSD验证XML antlove xmlschemaxsdvalidationSchemaFactory
    1. XmlValidation.java package xml.validation; import java.io.InputStream; import javax.xml.XMLConstants; import javax.xml.transform.stream.StreamSource; import javax.xml.validation.Schem
  • 文本流与字符集 百合不是茶 PrintWrite()的使用字符集名字 别名获取
    文本数据的输入输出;           输入;数据流,缓冲流         输出;介绍向文本打印格式化的输出PrintWrite();   package 文本流; import java.io.FileNotFound
  • ibatis模糊查询sqlmap-mapping-**.xml配置 bijian1013 ibatis
            正常我们写ibatis的sqlmap-mapping-*.xml文件时，传入的参数都用##标识，如下所示： <resultMap id="personInfo" class="com.bijian.study.dto.PersonDTO"> <res
  • java jvm常用命令工具——jdb命令(The Java Debugger) bijian1013 javajvmjdb
            用来对core文件和正在运行的Java进程进行实时地调试，里面包含了丰富的命令帮助您进行调试，它的功能和Sun studio里面所带的dbx非常相似，但 jdb是专门用来针对Java应用程序的。         现在应该说日常的开发中很少用到JDB了，因为现在的IDE已经帮我们封装好了，如使用ECLI
  • 【Spring框架二】Spring常用注解之Component、Repository、Service和Controller注解 bit1129 controller
    在Spring常用注解第一步部分【Spring框架一】Spring常用注解之Autowired和Resource注解（http://bit1129.iteye.com/blog/2114084）中介绍了Autowired和Resource两个注解的功能，它们用于将依赖根据名称或者类型进行自动的注入，这简化了在XML中，依赖注入部分的XML的编写，但是UserDao和UserService两个bea
  • cxf wsdl2java生成代码super出错,构造函数不匹配 bitray super
        由于过去对于soap协议的cxf接触的不是很多,所以遇到了也是迷糊了一会.后来经过查找资料才得以解决. 初始原因一般是由于jaxws2.2规范和jdk6及以上不兼容导致的.所以要强制降为jaxws2.1进行编译生成.我们需要少量的修改: 我们原来的代码 wsdl2java com.test.xxx -client http://..... 修改后的代
  • 动态页面正文部分中文乱码排障一例 ronin47
    公司网站一部分动态页面，早先使用apache+resin的架构运行，考虑到高并发访问下的响应性能问题，在前不久逐步开始用nginx替换掉了apache。 不过随后发现了一个问题，随意进入某一有分页的网页，第一页是正常的（因为静态化过了）；点“下一页”，出来的页面两边正常，中间部分的标题、关键字等也正常，唯独每个标题下的正文无法正常显示。 因为有做过系统调整，所以第一反应就是新上
  • java-54- 调整数组顺序使奇数位于偶数前面 bylijinnan java
    import java.util.Arrays; import java.util.Random; import ljn.help.Helper; public class OddBeforeEven { /** * Q 54 调整数组顺序使奇数位于偶数前面 * 输入一个整数数组，调整数组中数字的顺序，使得所有奇数位于数组的前半部分，所有偶数位于数组的后半
  • 从100PV到1亿级PV网站架构演变 cfyme 网站架构
    一个网站就像一个人，存在一个从小到大的过程。养一个网站和养一个人一样，不同时期需要不同的方法，不同的方法下有共同的原则。本文结合我自已14年网站人的经历记录一些架构演变中的体会。 1：积累是必不可少的 架构师不是一天练成的。 1999年，我作了一个个人主页，在学校内的虚拟空间，参加了一次主页大赛，几个DREAMWEAVER的页面，几个TABLE作布局，一个DB连接，几行PHP的代码嵌入在HTM
  • [宇宙时代]宇宙时代的GIS是什么？ comsci Gis
           我们都知道一个事实，在行星内部的时候，因为地理信息的坐标都是相对固定的，所以我们获取一组GIS数据之后，就可以存储到硬盘中，长久使用。。。但是，请注意，这种经验在宇宙时代是不能够被继续使用的          宇宙是一个高维时空
  • 详解create database命令 czmmiao database
    完整命令 CREATE DATABASE mynewdb   USER SYS IDENTIFIED BY sys_password   USER SYSTEM IDENTIFIED BY system_password   LOGFILE GROUP 1 ('/u01/logs/my/redo01a.log','/u02/logs/m
  • 几句不中听却不得不认可的话 datageek
    1、人丑就该多读书。 2、你不快乐是因为：你可以像猪一样懒，却无法像只猪一样懒得心安理得。 3、如果你太在意别人的看法，那么你的生活将变成一件裤衩，别人放什么屁，你都得接着。 4、你的问题主要在于：读书不多而买书太多，读书太少又特爱思考，还他妈话痨。 5、与禽兽搏斗的三种结局：(1)、赢了，比禽兽还禽兽。(2)、输了，禽兽不如。(3)、平了，跟禽兽没两样。结论：选择正确的对手很重要。 6
  • 1 14:00 PHP中的“syntax error, unexpected T_PAAMAYIM_NEKUDOTAYIM”错误 dcj3sjt126com PHP
    原文地址：http://www.kafka0102.com/2010/08/281.html   因为需要，今天晚些在本机使用PHP做些测试，PHP脚本依赖了一堆我也不清楚做什么用的库。结果一跑起来，就报出类似下面的错误：“Parse error: syntax error, unexpected T_PAAMAYIM_NEKUDOTAYIM in /home/kafka/test/
  • xcode6 Auto layout and size classes dcj3sjt126com ios
    官方GUI   https://developer.apple.com/library/ios/documentation/UserExperience/Conceptual/AutolayoutPG/Introduction/Introduction.html   iOS中使用自动布局（一）   http://www.cocoachina.com/ind
  • 通过PreparedStatement批量执行sql语句【sql语句相同，值不同】 梦见x光 sql事务批量执行
    比如说：我有一个List需要添加到数据库中，那么我该如何通过PreparedStatement来操作呢？ public void addCustomerByCommit(Connection conn , List<Customer> customerList) {    String sql = "inseret into customer(id
  • 程序员必知必会----linux常用命令之十【系统相关】 hanqunfeng Linux常用命令
    一.linux快捷键 Ctrl+C : 终止当前命令 Ctrl+S : 暂停屏幕输出 Ctrl+Q : 恢复屏幕输出 Ctrl+U : 删除当前行光标前的所有字符 Ctrl+Z : 挂起当前正在执行的进程 Ctrl+L : 清除终端屏幕，相当于clear   二.终端命令 clear : 清除终端屏幕 reset : 重置视窗，当屏幕编码混乱时使用 time com
  • NGINX IXHONG nginx
    pcre 编译安装 nginx conf/vhost/test.conf   upstream admin { server 127.0.0.1:8080; }   server {                 listen       80; &
  • 设计模式--工厂模式 kerryg 设计模式
    工厂方式模式分为三种：   1、普通工厂模式：建立一个工厂类，对实现了同一个接口的一些类进行实例的创建。   2、多个工厂方法的模式：就是对普通工厂方法模式的改进，在普通工厂方法模式中，如果传递的字符串出错，则不能正确创建对象，而多个工厂方法模式就是提供多个工厂方法，分别创建对象。   3、静态工厂方法模式：就是将上面的多个工厂方法模式里的方法置为静态，
  • Spring InitializingBean/init-method和DisposableBean/destroy-method mx_xiehd javaspringbeanxml
    1.initializingBean/init-method 实现org.springframework.beans.factory.InitializingBean接口允许一个bean在它的所有必须属性被BeanFactory设置后，来执行初始化的工作，InitialzingBean仅仅指定了一个方法。 通常InitializingBean接口的使用是能够被避免的，（不鼓励使用，因为没有必要
  • 解决Centos下vim粘贴内容格式混乱问题 qindongliang1922 centosvim
    有时候，我们在向vim打开的一个xml，或者任意文件中，拷贝粘贴的代码时，格式莫名其毛的就混乱了，然后自己一个个再重新，把格式排列好，非常耗时，而且很不爽，那么有没有办法避免呢？ 答案是肯定的，设置下缩进格式就可以了，非常简单： 在用户的根目录下 直接vi  ~/.vimrc文件 然后将set pastetoggle=<F9> 写入这个文件中，保存退出，重新登录，
  • netty大并发请求问题 tianzhihehe netty
    多线程并发使用同一个channel java.nio.BufferOverflowException: null at java.nio.HeapByteBuffer.put(HeapByteBuffer.java:183) ~[na:1.7.0_60-ea] at java.nio.ByteBuffer.put(ByteBuffer.java:832) ~[na:1.7.0_60-ea]
  • Hadoop NameNode单点问题解决方案之一 AvatarNode wyz2009107220 NameNode
    我们遇到的情况 Hadoop NameNode存在单点问题。这个问题会影响分布式平台24*7运行。先说说我们的情况吧。 我们的团队负责管理一个1200节点的集群(总大小12PB)，目前是运行版本为Hadoop 0.20，transaction logs写入一个共享的NFS filer(注：NetApp NFS Filer)。 经常遇到需要中断服务的问题是给hadoop打补丁。 DataNod
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他