《统计学习方法》极简笔记P5：决策树公式推导

从零到一：基于差分隐私决策树的客户购买预测系统实战开发笙囧同学决策树算法机器学习
作者简介：笙囧同学，中科院计算机大模型方向硕士，全栈开发爱好者联系方式：[email protected]各大平台账号：笙囧同学座右铭：偷懒是人生进步的阶梯文章导航快速导航前言-项目背景与价值项目概览-系统架构与功能技术深度解析-核心算法原理️系统实现详解-工程实践细节性能评估与分析-实验结果分析Web系统开发-前后端开发部署与运维-DevOps实践完整复现指南-手把手教程️实践案例与故障排除-问
零数学基础理解AI核心概念：梯度下降可视化实战九章云极AladdinEdu 人工智能 gpu算力深度学习 pytorch python 语言模型 opencv
点击“AladdinEdu，同学们用得起的【H卡】算力平台”，H卡级别算力，按量计费，灵活弹性，顶级配置，学生专属优惠。用Python动画演示损失函数优化过程，数学公式具象化读者收获：直观理解模型训练本质，破除"数学恐惧症"当盲人登山者摸索下山路径时，他本能地运用了梯度下降算法。本文将用动态可视化技术，让你像感受重力一样理解AI训练的核心原理——无需任何数学公式推导。一、梯度下降：AI世界的"万有
数据挖掘算法：KNN、SVM、决策树详解大力出奇迹985 数据挖掘算法支持向量机
本文将详细解析数据挖掘领域中常用的三种经典算法：KNN（K近邻算法）、SVM（支持向量机）和决策树。首先分别阐述每种算法的核心原理、实现步骤，再分析它们的优缺点及适用场景，最后对这三种算法进行综合对比与总结。通过本文，读者能全面了解这三种算法的特性，为实际数据挖掘任务中算法的选择提供参考，助力提升数据处理与分析的效率和准确性。在当今信息爆炸的时代，数据挖掘技术在各行各业发挥着至关重要的作用，而算法
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
神经网络和机器学习的一些基本概念荼渔机器学习神经网络
记录一些基本概念，不涉及公式推导，因为数学不好，记了也没啥用，但是知道一些基本术语以及其中的关系，对神经网络训练有很大帮助。可能有些概念不会讲得很详细，但是当你有了这个概念，你就知道往这个方向去获取更详细的信息，不至于连往哪走都不知道。下面以多元线性回归模型为例1.模型模型训练过程就是利用已知的x和y,求解b的过程，b也称为权重。虽然没有那么简单，但是训练完成的模型本质上就是一组权重值，如[b1,
【高中数学/对数/导数】曲线y=ln|x|过坐标原点的两切线方程为？土门子拉马努金高中数学之导数高中数学对数导数 canvas
【问题】曲线y=ln|x|过坐标原点的两切线方程为？（高考真题）【出处】《高考数学函数与导数题型解题研究》P5第8题中原教研工作室编著【解答】y=ln|x|的图线分两部分，y轴左边的部分是y=lnx的镜像所以知y=lnx上切线过原点的方程，k值取负就行。设y=lnx上切点为A，则有ya/xa=lnx/x=f'(x)=1/x,化简得lnx/x=1/x,得x=e,故y=1，A(e,1)Kao=1/e,
机器学习从入门到实践：算法、特征工程与模型评估详解
目录摘要1.引言2.机器学习概述2.1什么是机器学习？2.2机器学习的发展历史2.3机器学习的应用3.机器学习算法分类3.1监督学习（SupervisedLearning）3.2无监督学习（UnsupervisedLearning）3.3半监督学习（Semi-SupervisedLearning）4算法详解4.1分类算法详解（1）逻辑回归（LogisticRegression）（2）决策树（Dec
跨境电商 ai架构设计 Java程序员拥抱ai ai 人工智能
一、核心理论基础AI生成知识库的本质是**“数据驱动的知识结构化与智能化生产”**，核心依赖三大理论支撑：知识工程理论将跨境电商业务中分散的“非结构化信息”（如产品参数、用户评价、物流规则、合规条款）转化为“结构化知识”（如实体关系、规则库、决策树），通过AI实现知识的自动提取、关联与更新。例：家具用品的“材质-环保标准-目标市场合规要求”（如欧盟E1级板材认证）可形成关联知识链。自然语言处理（N
深入详解：决策树在医学影像骨科分析中的应用与实现
深入详解：决策树在医学影像骨科分析中的应用与实现决策树（DecisionTree）是一种经典的机器学习算法，以其简单、直观和高可解释性的特点，在医学影像领域的骨科分析中应用广泛。骨科影像分析主要基于X光片、CT或MRI图像，用于骨折检测、骨关节炎分级、骨龄评估等任务。决策树通过构建树形结构，将复杂影像特征转化为清晰的决策规则，特别适合需要可解释性强的医疗场景。本文将从原理、实现细节到具体应用，深入
工业缺陷检测的计算机视觉方法总结思绪漂移计算机视觉人工智能缺陷检测
工业缺陷检测的计算机视觉方法总结传统方法特征提取方式：颜色：基于HSV/RGB空间分析，如颜色直方图、颜色矩等纹理：采用LBP、Haar、Gabor滤波器等算子提取纹理模式形状：基于Hu矩、Zernike矩等数学描述符刻画几何特性尺寸：通过连通域分析计算物体像素面积、周长等参数典型处理流程：手动设计特征提取算法建立规则分类器（如SVM、决策树）基于阈值分割目标区域深度学习方法核心特点：端到端学习：
《机器学习实战》笔记（03）：决策树巨輪机器学习机器学习决策树
决策树kNN算法可以完成很多分类任务，但是它最大的缺点就是给出数据的内在含义，决策树的主要优势就在于数据形式非常容易理解决策树的构造优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值的缺失不敏感，可以处理不相关特征数据。缺点：可能会产生过度匹配问题。适用数据类型：数值型和标称型。创建分支的伪代码函数createBranch()Checkifeveryiteminthedatasetisinthesa
机器学习实战笔记（四）：决策树（Python3 实现） max_bay 机器学习实战笔记机器学习实战决策树 python
1决策树的构造1.1决策树的特点优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值的缺失不敏感，可以处理不相关特征数据。缺点：可能会产生过度匹配问题。适用数据类型：数值型和标称型。在构造决策树时，我们需要解决的第一个问题就是，当前数据集上哪个特征在划分数据分类时起决定性作用。为了找到决定性的特征，划分出最好的结果，我们必须评估每个特征。完成测试之后，原始数据集就被划分为几个数据子集。这些数据子集会分
简单理解决策树野原星月决策树机器学习算法
简单理解决策树一、决策树学习简介决策树学习是一种逼近离散值目标函数的方法，决策树学习是通过某种手段对离散的目标函数的进行近似逼近的过程这种方法将从一组训练数据中学习到的函数表示为一棵决策树。该方法的基础是一组给定的样本数据，生成的函数表现为一棵决策树决策树叶子为类别名，其他的结点由实体的特征组成，每个特征的不同取值对应一个分枝。若要对一个实体分类，从树根开始进行测试，按特征的取值向下进入新结点，对
数据挖掘领域经典算法——CART算法丨程序之道丨
简介CART与C4.5类似，是决策树算法的一种。此外，常见的决策树算法还有ID3，这三者的不同之处在于特征的划分：ID3：特征划分基于信息增益C4.5：特征划分基于信息增益比CART：特征划分基于基尼指数基本思想CART假设决策树是二叉树，内部结点特征的取值为“是”和“否”，左分支是取值为“是”的分支，右分支是取值为“否”的分支。这样的决策树等价于递归地二分每个特征，将输入空间即特征空间划分为有限
机器学习(一）KNN，K近邻算法（K-Nearest Neighbors）星期天要睡觉机器学习近邻算法人工智能
建议初学者掌握KNN作为理解其他复杂算法（如SVM、决策树、神经网络）的基石。K近邻算法（K-NearestNeighbors,KNN）详解：原理、实践与优化K近邻算法（K-NearestNeighboKrs，简称KNN）是一种经典、直观且易于实现的监督学习方法，既可用于分类，也可用于回归。它“懒惰”地存储所有训练样本，直到有新样本需要预测时才临时计算，因此也被称为“懒惰学习算法”。本文将系统介绍
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 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
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
AI产品经理面试宝典第33天：AI+家居场景化解决方案问答技巧 TGITCIC AI产品经理一线大厂面试题人工智能产品经理面试 AI产品经理面试大模型产品经理面试大模型面试 AI面试
智能家电AI技术应用：如何设计宠物喂食器解决方案？面试官提问"如果让你设计一款智能喂食器，你会如何结合AI技术实现差异化？"你的回答聚焦"精准营养管理"与"行为习惯分析"双引擎。采用YOLOv7算法构建宠物体型识别模型，通过毫米波雷达捕捉进食姿态特征，结合云端数据库分析历史喂食数据，动态生成卡路里摄入建议。例如当系统检测到柯基犬连续三天进食速度下降15%，会联动智能水碗监测饮水量，最终通过决策树模
玩具语音方案选型决策OTP vs Flash 的成本功耗与灵活性唯创知音语音识别人工智能
玩具语音芯片方案选型的选择有很多的，但是基于各方面的限制和功能上的需求，那么在OTP和FLASH语音芯片之间如何做抉择?一、决策树总览玩具语音方案选型可先考虑产品语音内容后期是否需要修改，如果不需要修改且追求低成本、低功耗，优先选择OTP语音芯片;如果需要修改或语音内容，再评估成本和功耗接受度，考虑Flash芯片。二、成本对比(一)OTP芯片OTP芯片采用一次性可编程技术，生产流程相对简单，无需复
Vue3 业务落地全景：脚手架、权限、国际化、微前端、跨端与低代码 50 条实战心法代码老y 前端低代码
写给架构师、TL、全栈工程师的“踩坑地图”（零）阅读指南•不贴源码，用伪代码+流程图+决策树。•50条心法分6大篇章，可跳跃阅读。（一）脚手架与工程化8条心法1：用create-vue而不是vue-cli开启新项目，Vite冷启动300msvsWebpack30s。心法2：eslint-config-prettier+@vue/eslint-config-typescript一键集成，团队争议减少
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编程狮支持向量机算法随机森林 python 机器学习人工智能
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
tensorflow sigmoid_cross_entropy_with_logits 函数解释及公式推导 CrazyWolf_081c
tensorflowsigmoid_cross_entropy_with_logits函数解释及公式推导tensorflow官方文档解释参考pytorch--BCELosspytorch--BCELoss解释参考定义在tensorflow/python/ops/nn_impl.py.功能：计算在给定logits和label之间的sigmoidcrossentropy。测量离散分类任务中的概率误差，
通俗易懂：什么是决策树？淦暴尼算法 python 决策树算法机器学习
1.引言：决策树就像“选择题”你是否曾经在生活中做过“选择题”？比如：今天要不要带伞？晚饭吃什么？该不该买那件心仪已久的商品？其实，我们的大脑经常会像“决策树”一样，通过一连串问题和判断，逐步缩小选择范围，最终做出决定。**决策树（DecisionTree）**就是这样一种模拟人类决策过程的机器学习模型。它通过“提问-分支-决策”的方式，把复杂问题拆解成一系列简单的判断，广泛应用于分类（如判断邮件
零基础学习性能测试第一章-性能测试和功能测试的区别试着性能测试学习功能测试性能测试零基础
目录零基础学习性能测试：性能测试与功能测试的核心区别一、核心概念对比（本质区别）1.测试目标差异2.测试方法对比3.工作流程差异二、实际工作场景应用指南1.何时使用功能测试？（适用场景）2.何时使用性能测试？（关键场景）3.协同应用模式三、工具链对比与实践1.工具选择矩阵2.工具使用对比（以用户登录为例）3.报告输出差异四、工作场景决策树决策指南：五、协同工作最佳实践1.项目各阶段配合2.协作工作
一元线性回归模型与最小二乘法 liuzx32
监督学习中，如果预测的变量是离散的，我们称其为分类（如决策树，支持向量机等），如果预测的变量是连续的，我们称其为回归。回归分析中，如果只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。对于二维空间线性是一条直线；对于三维空间线性是一个平面，对于多维空间线
Python 机器学习：NumPy 实现朴素贝叶斯分类器 Python编程之道 Python编程之道 python 机器学习 numpy ai
Python机器学习：NumPy实现朴素贝叶斯分类器关键词：朴素贝叶斯分类器、NumPy、机器学习、概率模型、条件概率、拉普拉斯平滑、向量化计算摘要：本文系统讲解朴素贝叶斯分类器的核心原理，基于NumPy实现高效的算法框架，涵盖从概率理论到工程实现的完整流程。通过数学公式推导、代码实现和鸢尾花数据集实战，展示如何利用向量化计算优化概率估计，解决特征独立性假设下的分类问题。同时分析算法优缺点及实际应
学习笔记(39):结合生活案例，介绍 10 种常见模型宁儿数据安全 #机器学习学习笔记生活
学习笔记(39):结合生活案例，介绍10种常见模型线性回归只是机器学习的“冰山一角”！根据不同的任务场景（分类、回归、聚类等），还有许多强大的模型可以选择。下面我用最通俗易懂的语言，结合生活案例，介绍10种常见模型及其适用场景：一、回归模型（预测连续值，如房价）1.决策树（DecisionTree）原理：像玩“20个问题”游戏，通过一系列判断（如“面积是否>100㎡？”“房龄是否0.5就判为“会”
NGS测序基础梳理02-簇生成（Cluster Generation）及flow cell介绍 qq_21478261 #生物信息生物信息学
本文图解Illumina测序平台，flowcell表面簇生成（ClusterGeneration）过程。写作时间：2020，有问题可留言或者我的公众号。本文将了解到什么？1flowcell2簇生成为何要进行簇生成？簇生成步骤1）文库与flowcell表面P5杂交与互补链合成2）双链变性3）桥式PCR扩增4）反链切除5）DNA链3'封闭参考资料：1flowcell为何要先介绍flowcell？因为簇
【机器学习|学习笔记】用 Python 结合 graphviz 生成 ID3、C4.5、CART 三种决策树的结构示意图。
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使用Qlib基于LightGBM预测沪深300涨跌 DeepReinforce 量化投资
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万向节死锁公式推导微小冷机器人欧拉角旋转矩阵万向节万向节死锁旋转轴旋转
文章目录欧拉角的万向节死锁旋转轴欧拉角的万向节死锁如果把刚体的旋转沿着三个旋转轴进行拆分，那么可以变成三个旋转角的叠加，这三个旋转角就是欧拉角，分别对应旋转矩阵，为了书写方便，记Sθ=sin⁡θ,Cθ=cos⁡θS_\theta=\sin\theta,C_\theta=\cos\thetaSθ=sinθ,Cθ=cosθ，则三个旋转矩阵为Rx(θ)R_x(\theta)Rx(θ)Ry(θ)R_y(\
Java实现的基于模板的网页结构化信息精准抽取组件：HtmlExtractor yangshangchuan 信息抽取 HtmlExtractor 精准抽取信息采集
HtmlExtractor是一个Java实现的基于模板的网页结构化信息精准抽取组件，本身并不包含爬虫功能，但可被爬虫或其他程序调用以便更精准地对网页结构化信息进行抽取。 HtmlExtractor是为大规模分布式环境设计的，采用主从架构，主节点负责维护抽取规则，从节点向主节点请求抽取规则，当抽取规则发生变化，主节点主动通知从节点，从而能实现抽取规则变化之后的实时动态生效。如
java编程思想 -- 多态百合不是茶 java 多态详解
一: 向上转型和向下转型面向对象中的转型只会发生在有继承关系的子类和父类中（接口的实现也包括在这里）。父类：人子类：男人向上转型： Person p = new Man() ; //向上转型不需要强制类型转化向下转型： Man man =
[自动数据处理]稳扎稳打,逐步形成自有ADP系统体系 comsci dp
对于国内的IT行业来讲,虽然我们已经有了"两弹一星",在局部领域形成了自己独有的技术特征,并初步摆脱了国外的控制...但是前面的路还很长.... 首先是我们的自动数据处理系统还无法处理很多高级工程...中等规模的拓扑分析系统也没有完成,更加复杂的
storm 自定义日志文件商人shang storm cluster logback
Storm中的日志级级别默认为INFO，并且，日志文件是根据worker号来进行区分的，这样，同一个log文件中的信息不一定是一个业务的，这样就会有以下两个需求出现： 1. 想要进行一些调试信息的输出 2. 调试信息或者业务日志信息想要输出到一些固定的文件中不要怕，不要烦恼，其实Storm已经提供了这样的支持，可以通过自定义logback 下的 cluster.xml 来输
Extjs3 SpringMVC使用 @RequestBody 标签问题记录 21jhf
springMVC使用 @RequestBody(required = false) UserVO userInfo 传递json对象数据，往往会出现http 415，400,500等错误，总结一下需要使用ajax提交json数据才行，ajax提交使用proxy，参数为jsonData，不能为params；另外，需要设置Content-type属性为json，代码如下：（由于使用了父类aaa
一些排错方法文强chu 方法
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Swing中文件恢复我觉得很难小桔子 swing
我那个草了！老大怎么回事，怎么做项目评估的？只会说相信你可以做的，试一下，有的是时间！用java开发一个图文处理工具，类似word，任意位置插入、拖动、删除图片以及文本等。文本框、流程图等，数据保存数据库，其余可保存pdf格式。ok,姐姐千辛万苦，
php 文件操作 aichenglong PHP 读取文件写入文件
1 写入文件 @$fp=fopen("$DOCUMENT_ROOT/order.txt", "ab"); if(!$fp){ echo "open file error" ; exit; } $outputstring="date:"." \t tire:".$tire."
MySQL的btree索引和hash索引的区别 AILIKES 数据结构 mysql 算法
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JAVA的抽象--- 接口 --实现百合不是茶
抽象接口实现接口 //抽象类 ,方法 //定义一个公共抽象的类 ,并在类中定义一个抽象的方法体抽象的定义使用abstract abstract class A 定义一个抽象类例如： //定义一个基类 public abstract class A{ //抽象类不能用来实例化，只能用来继承 //
JS变量作用域实例 bijian1013 作用域
<script> var scope='hello'; function a(){ console.log(scope); //undefined var scope='world'; console.log(scope); //world console.log(b);
TDD实践（二） bijian1013 java TDD
实践题目：分解质因数 Step1：单元测试： package com.bijian.study.factor.test; import java.util.Arrays; import junit.framework.Assert; import org.junit.Before; import org.junit.Test; import com.bijian.
[MongoDB学习笔记一]MongoDB主从复制 bit1129 mongodb
MongoDB称为分布式数据库，主要原因是1.基于副本集的数据备份， 2.基于切片的数据扩容。副本集解决数据的读写性能问题，切片解决了MongoDB的数据扩容问题。事实上，MongoDB提供了主从复制和副本复制两种备份方式，在MongoDB的主从复制和副本复制集群环境中，只有一台作为主服务器，另外一台或者多台服务器作为从服务器。本文介绍MongoDB的主从复制模式，需要指明
【HBase五】Java API操作HBase bit1129 hbase
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zabbix api接口来进行展示。经过思考之后，计划获取如下内容： 1、获得认证密钥 2、获取zabbix所有的主机组 3、获取单个组下的所有主机 4、获取某个主机下的所有监控项
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在JavaWeb开发中，常使用绝对路径的方式来引入JavaScript和CSS文件，这样可以避免因为目录变动导致引入文件找不到的情况，常用的做法如下：一、使用${pageContext.request.contextPath} 　　代码” ${pageContext.request.contextPath}”的作用是取出部署的应用程序名，这样不管如何部署，所用路径都是正确的。
Java定时任务调度：用ExecutorService取代Timer bylijinnan java
《Java并发编程实战》一书提到的用ExecutorService取代Java Timer有几个理由，我认为其中最重要的理由是：如果TimerTask抛出未检查的异常，Timer将会产生无法预料的行为。Timer线程并不捕获异常，所以 TimerTask抛出的未检查的异常会终止timer线程。这种情况下，Timer也不会再重新恢复线程的执行了;它错误的认为整个Timer都被取消了。此时，已经被
SQL 优化原则 chicony sql
一、问题的提出　在应用系统开发初期，由于开发数据库数据比较少，对于查询SQL语句，复杂视图的的编写等体会不出SQL语句各种写法的性能优劣，但是如果将应用系统提交实际应用后，随着数据库中数据的增加，系统的响应速度就成为目前系统需要解决的最主要的问题之一。系统优化中一个很重要的方面就是SQL语句的优化。对于海量数据，劣质SQL语句和优质SQL语句之间的速度差别可以达到上百倍，可见对于一个系统
java 线程弹球小游戏 CrazyMizzz java 游戏
最近java学到线程，于是做了一个线程弹球的小游戏，不过还没完善这里是提纲 1.线程弹球游戏实现 1.实现界面需要使用哪些API类 JFrame JPanel JButton FlowLayout Graphics2D Thread Color ActionListener ActionEvent MouseListener Mouse
hadoop jps出现process information unavailable提示解决办法 daizj hadoop jps
hadoop jps出现process information unavailable提示解决办法 jps时出现如下信息： 3019 -- process information unavailable3053 -- process information unavailable2985 -- process information unavailable2917 --
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IOS控件学习：UILabel常用属性与用法 dcj3sjt126com ios UILabel
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完全手动建立maven骨架 eksliang java eclipse Web
建一个 JAVA 项目： mvn archetype:create -DgroupId=com.demo -DartifactId=App [-Dversion=0.0.1-SNAPSHOT] [-Dpackaging=jar] 建一个 web 项目： mvn archetype:create -DgroupId=com.demo -DartifactId=web-a
配置清单 gengzg 配置
1、修改grub启动的内核版本 vi /boot/grub/grub.conf 将default 0改为1 拷贝mt7601Usta.ko到/lib文件夹拷贝RT2870STA.dat到 /etc/Wireless/RT2870STA/文件夹拷贝wifiscan到bin文件夹，chmod 775 /bin/wifiscan 拷贝wifiget.sh到bin文件夹，chm
Windows端口被占用处理方法 huqiji windows
以下文章主要以80端口号为例，如果想知道其他的端口号也可以使用该方法..........................1、在windows下如何查看80端口占用情况?是被哪个进程占用?如何终止等. 这里主要是用到windows下的DOS工具,点击"开始"--"运行",输入&
开源ckplayer 网页播放器，跨平台(html5, mobile)，flv, f4v, mp4, rtmp协议. webm, ogg, m3u8 ！天梯梦 mobile
CKplayer，其全称为超酷flv播放器，它是一款用于网页上播放视频的软件，支持的格式有：http协议上的flv,f4v,mp4格式，同时支持rtmp视频流格式播放，此播放器的特点在于用户可以自己定义播放器的风格，诸如播放/暂停按钮，静音按钮，全屏按钮都是以外部图片接口形式调用，用户根据自己的需要制作出播放器风格所需要使用的各个按钮图片然后替换掉原始风格里相应的图片就可以制作出自己的风格了，
简单工厂设计模式 hm4123660 java 工厂设计模式简单工厂模式
简单工厂模式（Simple Factory Pattern）属于类的创新型模式，又叫静态工厂方法模式。是通过专门定义一个类来负责创建其他类的实例，被创建的实例通常都具有共同的父类。简单工厂模式是由一个工厂对象决定创建出哪一种产品类的实例。简单工厂模式是工厂模式家族中最简单实用的模式，可以理解为是不同工厂模式的一个特殊实现。
maven笔记 zhb8015 maven
跳过测试阶段： mvn package -DskipTests 临时性跳过测试代码的编译： mvn package -Dmaven.test.skip=true maven.test.skip同时控制maven-compiler-plugin和maven-surefire-plugin两个插件的行为，即跳过编译，又跳过测试。指定测试类 mvn test
非mapreduce生成Hfile，然后导入hbase当中 Stark_Summer map hbase reduce Hfile path实例
最近一个群友的boss让研究hbase，让hbase的入库速度达到5w+/s，这可愁死了，4台个人电脑组成的集群，多线程入库调了好久，速度也才1w左右，都没有达到理想的那种速度，然后就想到了这种方式，但是网上多是用mapreduce来实现入库，而现在的需求是实时入库，不生成文件了，所以就只能自己用代码实现了，但是网上查了很多资料都没有查到，最后在一个网友的指引下，看了源码，最后找到了生成Hfile
jsp web tomcat 编码问题王新春 tomcat jsp pageEncode
今天配置jsp项目在tomcat上，windows上正常，而linux上显示乱码，最后定位原因为tomcat 的server.xml 文件的配置，添加 URIEncoding 属性： <Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1" connectionTi

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