- Python 机器学习实战:基于 Scikit-learn
大力出奇迹985
python机器学习scikit-learn
本文围绕《Python机器学习实战:基于Scikit-learn的项目开发》展开,先介绍Scikit-learn库的基础特性与优势,再阐述机器学习项目开发的完整流程,包括数据收集与预处理、模型选择与训练、评估与优化等。通过具体实战案例,展示如何运用Scikit-learn解决分类、回归等问题,最后总结学习要点与未来学习方向,为读者提供系统的实战指导,助力快速掌握基于Scikit-learn的机器学
- 《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
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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
- 深入TA-Lib:量化技术指标详解
深入TA-Lib:量化技术指标详解本文系统讲解TA-Lib技术指标分析,涵盖基础、数据处理、趋势与动量指标、均量线、布林线等,并结合Python代码与大数据、机器学习实战案例,助力读者掌握量化交易实战技巧。本文系统梳理了TA-Lib技术指标分析的核心内容,包括TA-Lib基础、数据处理、趋势与动量指标、均量线、布林线等关键技术指标分析方法,并结合Python代码示例与大数据、机器学习的融合实战案例
- 板凳-------Mysql cookbook学习 (十一--------4)
唐宇迪机器学习实战课程笔记https://blog.csdn.net/weixin_54338498/article/details/128818007?spm=1001.2101.3001.6650.1&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7EBlogCommendFromBaidu%7ECtr-1-12881
- Python 机器学习实战:Scikit-learn 算法宝典,从线性回归到支持向量机
清水白石008
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Python机器学习实战:Scikit-learn算法宝典,从线性回归到支持向量机引言各位Python工程师,大家好!欢迎来到激动人心的机器学习世界!在这个数据驱动的时代,机器学习已经渗透到我们生活的方方面面,从智能推荐系统到自动驾驶汽车,都离不开机器学习技术的支撑。作为一名Python开发者,掌握机器学习技能,无疑将为您的职业发展注入强大的动力,让您在人工智能浪潮中占据先机。Scikit-lea
- Python机器学习实战——逻辑回归(附完整代码和结果)
小白熊XBX
机器学习机器学习python逻辑回归
Python机器学习实战——逻辑回归(附完整代码和结果)关于作者作者:小白熊作者简介:精通c#、Halcon、Python、Matlab,擅长机器视觉、机器学习、深度学习、数字图像处理、工业检测识别定位、用户界面设计、目标检测、图像分类、姿态识别、人脸识别、语义分割、路径规划、智能优化算法、大数据分析、各类算法融合创新等等。联系邮箱:
[email protected]科研辅导、知识付费答疑、个性化定制
- Python 机器学习实战:泰坦尼克号生还者预测 (从数据探索到模型构建)
程序员阿超的博客
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引言:挑战介绍泰坦尼克号的沉没是历史上最著名的海难之一。除了其悲剧色彩,它还为数据科学提供了一个经典且引人入胜的入门项目。Kaggle平台上的“Titanic:MachineLearningfromDisaster”竞赛,要求我们利用乘客数据来预测哪些人更有可能在这场灾难中幸存。这是一个典型的二元分类问题:目标变量Survived只有两个值,0(遇难)或1(生还)。这个项目之所以经典,是因为它涵盖
- **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,
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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
- 这份「零基础」机器学习实战课程,帮你彻底搞懂AI不再迷茫!——深度解析ML-For-Beginners
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引言:告别迷茫,拥抱AI未来在当今科技浪潮之巅,人工智能(AI)无疑是最璀璨的明星。机器学习(MachineLearning),作为AI的核心驱动力,正以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面:从智能推荐系统到自动驾驶,从疾病诊断到金融风控,其应用场景几乎无处不在。然而,对于无数渴望投身AI领域的学习者而言,机器学习的门槛似乎一直高不可攀。你是否也曾有过这样的困惑:面对海量的在线课程和资料,眼花缭
- 【机器学习实战】Datawhale夏令营2:深度学习回顾
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#DataWhale夏令营#ai夏令营文章目录1.深度学习的定义1.1深度学习&图神经网络1.2机器学习和深度学习的关系2.深度学习的训练流程2.1数学基础2.1.1梯度下降法基本原理数学表达步骤学习率α梯度下降的变体2.1.2神经网络与矩阵网络结构表示前向传播激活函数反向传播批处理卷积操作参数更新优化算法正则化初始化2.2激活函数Sigmoid函数:Tanh函数:ReLU函数(Rectified
- Python机器学习实战:推荐系统的原理与实现方法
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- 机器学习实战36-基于遗传算法的水泵调度优化项目研究与代码实现
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大家好,我是微学AI,今天给大家介绍一下机器学习实战36-基于遗传算法的水泵调度优化项目研究与代码实现。文章目录一、项目介绍二、项目背景三、数学原理与算法分析动态规划模型遗传算法设计编码方案适应度函数约束处理算法参数能量消耗模型一泵房能耗二泵房能耗效率计算模型四、系统特性与创新点代码实现基于python实现完整代码五、应用价值与扩展方向六、结论一、项目介绍本项目是一个基于动态规划和遗传算法的水泵调
- 机器学习实战---书中谬误讨论
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关注公众号“码字读书会”,了解最新消息。5.2.3节首先要把5.2.2节内容做了,不然得不到回归系数weights值。即dataArr,labelMat=logRegres.loadDataSet()logRegres.gradAscent(dataArr,labelMat)reload(logRegres)logRegres.plotBestFit(weights.getA())此处画图做拟合曲
- Python机器学习实战:使用Pandas进行数据预处理与分析
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Python机器学习实战:使用Pandas进行数据预处理与分析1.背景介绍在机器学习和数据科学领域中,数据预处理是一个至关重要的步骤。原始数据通常存在噪声、缺失值、异常值等问题,直接将其输入机器学习模型会导致模型性能下降。因此,对数据进行清洗、转换和规范化等预处理操作是必不可少的。Pandas是Python中广泛使用的数据分析库,提供了高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。它可以高效地处理结构
- Python机器学习实战:智能聊天机器人的构建与优化
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计算AI大模型企业级应用开发实战ChatGPT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
Python机器学习实战:智能聊天机器人的构建与优化作者:禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1人工智能与聊天机器人的发展历程1.1.1人工智能的起源与发展人工智能(ArtificialIntelligence,AI)的起源可以追溯到上世纪50年代,图灵测试的提出标志着人工智能作为一门学科的诞生。随后,人工智能经历了几次高潮和低谷,期间涌现出许多重要的理论和算法,例如符号主义、连接主义、专家系统
- 分享全国数字人才技能提升师资培训班 第五期邀请函
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- Python机器学习实战:分布式机器学习框架Dask的入门与实战
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Python机器学习实战:分布式机器学习框架Dask的入门与实战作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着大数据时代的到来,数据量的爆炸式增长使得传统的单机处理方式逐渐显得力不从心。无论是数据预处理、特征工程还是模型训练,单机环境下的计算资源和内存限制都成为了瓶颈。为了应对这些挑战,分布式计算框架应运而生。Das
- 【机器学习实战】监督学习:使用 Scikit-learn 库训练一个房价预测模型
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机器学习学习scikit-learn
一、引言在机器学习领域,监督学习是一种通过已有标注数据训练模型,从而对新数据进行预测的重要方法。房价预测作为回归问题的典型应用,在房地产分析、投资决策等场景中具有重要价值。本文将基于Scikit-learn库,完整演示从数据准备到模型评估的全流程,带领读者掌握房价预测模型的构建方法。二、数据准备:从Kaggle获取数据集本文使用Kaggle上的经典波士顿房价数据集(BostonHousingDat
- 机器学习实战02:学生成绩预测与可视化分析
梦弦18
机器学习信息可视化
目录一、项目背景二、数据读取与初步处理三、数据可视化分析(一)相关性矩阵热图(二)父母教育水平与成绩关系(三)种族与成绩关系(四)测试准备课程与成绩关系(五)其他分析四、机器学习模型构建与评估(一)数据预处理(二)模型训练与评估五、总结六、全代码七.数据集callme在教育领域,了解影响学生成绩的因素并对成绩进行预测,对提升教学质量、制定个性化学习方案具有重要意义。本文将通过一个机器学习实战项目,
- Python机器学习实战:掌握NumPy的高效数据操作
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AI大模型应用入门实战与进阶javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
NumPy,Python,机器学习,数据操作,数组,向量,矩阵,线性代数,科学计算1.背景介绍在机器学习领域,数据是至关重要的资源。高效、准确地处理和操作数据是机器学习模型训练和应用的基础。NumPy(NumericalPython)作为Python生态系统中强大的数值计算库,为机器学习提供了高效的数据结构和操作工具。NumPy的核心是ndarray(n-dimensionalarray)数据结构
- 机器学习实战步骤与案例
enyp80
机器学习
机器学习实战需要结合理论和实践,以下是一个清晰的实战步骤指南,涵盖关键工具、常见任务示例以及避坑建议,帮助你快速上手:一、机器学习实战核心步骤明确问题与数据准备任务类型:分类、回归、聚类、强化学习?数据来源:Kaggle、UCI、公开API、爬虫或业务数据库。数据格式:结构化数据(CSV/SQL)或非结构化数据(图片/文本)。工具推荐:数据清洗:Pandas、NumPy可视化:Matplotlib
- 机器学习实战:6种数据集划分方法详解与代码实现
慕婉0307
机器学习机器学习人工智能深度学习数据集划分
在机器学习项目中,合理划分数据集是模型开发的关键第一步。本文将全面介绍6种常见数据格式的划分方法,并附完整Python代码示例,帮助初学者掌握这一核心技能。一、数据集划分基础函数1.核心函数:train_test_splitfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split#基本用法X_train,X_test,y_train,y_test=trai
- 机器学习实战:鸢尾花分类
学术乙方
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项目目标使用经典的鸢尾花数据集(IrisDataset),通过支持向量机(SVM)算法训练一个分类模型,能够根据花瓣和萼片的测量数据预测鸢尾花的种类。环境准备Python#需要安装的库(在终端运行)pipinstallnumpypandasmatplotlibscikit-learn完整代码实现#1.导入必要的库importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearni
- 机器学习实战:以鸢尾花数据集分类问题为例
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机器学习分类人工智能SVMscikit-learn鸢尾花数据集
在当今数据驱动的时代,机器学习已成为解决复杂问题的重要工具。本文将通过一个具体的分类问题——鸢尾花数据集(IrisDataset)的分类,展示如何在实际项目中应用机器学习。我们将使用Python编程语言,并借助流行的机器学习库scikit-learn来实现这一目标。文章将详细介绍数据预处理、模型选择、训练、评估以及预测等步骤,并提供完整且可直接运行的代码示例。一、项目背景与数据集介绍鸢尾花数据集是
- 从零搭建量化交易工具链:Python数据处理、策略回测与机器学习实战指南
灏瀚星空
python机器学习开发语言学习人工智能算法金融
从零搭建量化交易工具链:Python数据处理、策略回测与机器学习实战指南引言在算法交易席卷全球金融市场的今天,搭建一套高可用的量化工具链已成为开发者掘金Alpha的核心竞争力。然而,面对庞杂的技术组件——从海量数据的清洗对齐、策略逻辑的回测验证,到机器学习模型的实盘部署——许多开发者陷入困境:Pandas处理Tick数据内存爆炸怎么办?回测曲线完美但实盘表现惨淡如何归因?深度学习模型预测准确却无法
- 机器学习实战:PyTorch 与 Sklearn 线性回归模型大对决
#guiyin11
机器学习pytorchsklearn
一、引言在机器学习领域,模型的构建和训练依赖于各种工具和框架。PyTorch和Sklearn作为其中的佼佼者,在实现线性回归模型时各有千秋。深入了解它们的差异和优势,对提升模型性能和开发效率意义重大。本文将全面剖析这两个框架在构建和训练线性回归模型方面的特点。二、实验原理(一)线性回归基本原理线性回归旨在寻找输入特征X与输出标签y的线性关系,通过公式y=Xθ+ϵ来描述。其中,θ是待估参数,ϵ为随机
- Python机器学习实战:机器学习在金融风险评估中的应用
AI天才研究院
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
Python机器学习实战:机器学习在金融风险评估中的应用1.背景介绍金融风险评估是金融行业中至关重要的一环。随着数据量的爆炸性增长和计算能力的提升,机器学习在金融风险评估中的应用变得越来越普遍。通过机器学习算法,我们可以更准确地预测违约风险、市场风险和操作风险,从而帮助金融机构做出更明智的决策。2.核心概念与联系2.1机器学习概述机器学习是一种通过数据训练模型,使其能够自动改进和预测的技术。它主要
- Nginx负载均衡
510888780
nginx应用服务器
Nginx负载均衡一些基础知识:
nginx 的 upstream目前支持 4 种方式的分配
1)、轮询(默认)
每个请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器,如果后端服务器down掉,能自动剔除。
2)、weight
指定轮询几率,weight和访问比率成正比
- RedHat 6.4 安装 rabbitmq
bylijinnan
erlangrabbitmqredhat
在 linux 下安装软件就是折腾,首先是测试机不能上外网要找运维开通,开通后发现测试机的 yum 不能使用于是又要配置 yum 源,最后安装 rabbitmq 时也尝试了两种方法最后才安装成功
机器版本:
[root@redhat1 rabbitmq]# lsb_release
LSB Version: :base-4.0-amd64:base-4.0-noarch:core
- FilenameUtils工具类
eksliang
FilenameUtilscommon-io
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2217081 一、概述
这是一个Java操作文件的常用库,是Apache对java的IO包的封装,这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils,其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装,开发中对文件的操作,几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
- xml文件解析SAX
不懂事的小屁孩
xml
xml文件解析:xml文件解析有四种方式,
1.DOM生成和解析XML文档(SAX是基于事件流的解析)
2.SAX生成和解析XML文档(基于XML文档树结构的解析)
3.DOM4J生成和解析XML文档
4.JDOM生成和解析XML
本文章用第一种方法进行解析,使用android常用的DefaultHandler
import org.xml.sax.Attributes;
- 通过定时任务执行mysql的定期删除和新建分区,此处是按日分区
酷的飞上天空
mysql
使用python脚本作为命令脚本,linux的定时任务来每天定时执行
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf8 -*-
import pymysql
import datetime
import calendar
#要分区的表
table_name = 'my_table'
#连接数据库的信息
host,user,passwd,db =
- 如何搭建数据湖架构?听听专家的意见
蓝儿唯美
架构
Edo Interactive在几年前遇到一个大问题:公司使用交易数据来帮助零售商和餐馆进行个性化促销,但其数据仓库没有足够时间去处理所有的信用卡和借记卡交易数据
“我们要花费27小时来处理每日的数据量,”Edo主管基础设施和信息系统的高级副总裁Tim Garnto说道:“所以在2013年,我们放弃了现有的基于PostgreSQL的关系型数据库系统,使用了Hadoop集群作为公司的数
- spring学习——控制反转与依赖注入
a-john
spring
控制反转(Inversion of Control,英文缩写为IoC)是一个重要的面向对象编程的法则来削减计算机程序的耦合问题,也是轻量级的Spring框架的核心。 控制反转一般分为两种类型,依赖注入(Dependency Injection,简称DI)和依赖查找(Dependency Lookup)。依赖注入应用比较广泛。
- 用spool+unixshell生成文本文件的方法
aijuans
xshell
例如我们把scott.dept表生成文本文件的语句写成dept.sql,内容如下:
set pages 50000;
set lines 200;
set trims on;
set heading off;
spool /oracle_backup/log/test/dept.lst;
select deptno||','||dname||','||loc
- 1、基础--名词解析(OOA/OOD/OOP)
asia007
学习基础知识
OOA:Object-Oriented Analysis(面向对象分析方法)
是在一个系统的开发过程中进行了系统业务调查以后,按照面向对象的思想来分析问题。OOA与结构化分析有较大的区别。OOA所强调的是在系统调查资料的基础上,针对OO方法所需要的素材进行的归类分析和整理,而不是对管理业务现状和方法的分析。
OOA(面向对象的分析)模型由5个层次(主题层、对象类层、结构层、属性层和服务层)
- 浅谈java转成json编码格式技术
百合不是茶
json编码java转成json编码
json编码;是一个轻量级的数据存储和传输的语言
在java中需要引入json相关的包,引包方式在工程的lib下就可以了
JSON与JAVA数据的转换(JSON 即 JavaScript Object Natation,它是一种轻量级的数据交换格式,非
常适合于服务器与 JavaScript 之间的数据的交
- web.xml之Spring配置(基于Spring+Struts+Ibatis)
bijian1013
javaweb.xmlSSIspring配置
指定Spring配置文件位置
<context-param>
<param-name>contextConfigLocation</param-name>
<param-value>
/WEB-INF/spring-dao-bean.xml,/WEB-INF/spring-resources.xml,
/WEB-INF/
- Installing SonarQube(Fail to download libraries from server)
sunjing
InstallSonar
1. Download and unzip the SonarQube distribution
2. Starting the Web Server
The default port is "9000" and the context path is "/". These values can be changed in &l
- 【MongoDB学习笔记十一】Mongo副本集基本的增删查
bit1129
mongodb
一、创建复本集
假设mongod,mongo已经配置在系统路径变量上,启动三个命令行窗口,分别执行如下命令:
mongod --port 27017 --dbpath data1 --replSet rs0
mongod --port 27018 --dbpath data2 --replSet rs0
mongod --port 27019 -
- Anychart图表系列二之执行Flash和HTML5渲染
白糖_
Flash
今天介绍Anychart的Flash和HTML5渲染功能
HTML5
Anychart从6.0第一个版本起,已经逐渐开始支持各种图的HTML5渲染效果了,也就是说即使你没有安装Flash插件,只要浏览器支持HTML5,也能看到Anychart的图形(不过这些是需要做一些配置的)。
这里要提醒下大家,Anychart6.0版本对HTML5的支持还不算很成熟,目前还处于
- Laravel版本更新异常4.2.8-> 4.2.9 Declaration of ... CompilerEngine ... should be compa
bozch
laravel
昨天在为了把laravel升级到最新的版本,突然之间就出现了如下错误:
ErrorException thrown with message "Declaration of Illuminate\View\Engines\CompilerEngine::handleViewException() should be compatible with Illuminate\View\Eng
- 编程之美-NIM游戏分析-石头总数为奇数时如何保证先动手者必胜
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class Nim {
/**编程之美 NIM游戏分析
问题:
有N块石头和两个玩家A和B,玩家A先将石头随机分成若干堆,然后按照BABA...的顺序不断轮流取石头,
能将剩下的石头一次取光的玩家获胜,每次取石头时,每个玩家只能从若干堆石头中任选一堆,
- lunce创建索引及简单查询
chengxuyuancsdn
查询创建索引lunce
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import org.apache.lucene.document.Docume
- [IT与投资]坚持独立自主的研究核心技术
comsci
it
和别人合作开发某项产品....如果互相之间的技术水平不同,那么这种合作很难进行,一般都会成为强者控制弱者的方法和手段.....
所以弱者,在遇到技术难题的时候,最好不要一开始就去寻求强者的帮助,因为在我们这颗星球上,生物都有一种控制其
- flashback transaction闪回事务查询
daizj
oraclesql闪回事务
闪回事务查询有别于闪回查询的特点有以下3个:
(1)其正常工作不但需要利用撤销数据,还需要事先启用最小补充日志。
(2)返回的结果不是以前的“旧”数据,而是能够将当前数据修改为以前的样子的撤销SQL(Undo SQL)语句。
(3)集中地在名为flashback_transaction_query表上查询,而不是在各个表上通过“as of”或“vers
- Java I/O之FilenameFilter类列举出指定路径下某个扩展名的文件
游其是你
FilenameFilter
这是一个FilenameFilter类用法的例子,实现的列举出“c:\\folder“路径下所有以“.jpg”扩展名的文件。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
- C语言学习五函数,函数的前置声明以及如何在软件开发中合理的设计函数来解决实际问题
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int f(void) //括号中的void表示该函数不能接受数据,int表示返回的类型为int类型
{
return 10; //向主调函数返回10
}
void g(void) //函数名前面的void表示该函数没有返回值
{
//return 10; //error 与第8行行首的void相矛盾
}
in
- 今天在测试环境使用yum安装,遇到一个问题: Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Pl
dcj3sjt126com
centos
今天在测试环境使用yum安装,遇到一个问题:
Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Please verify its path and try again
处理很简单,修改文件“/etc/yum.repos.d/epel.repo”, 将baseurl的注释取消, mirrorlist注释掉。即可。
&n
- 单例模式
shuizhaosi888
单例模式
单例模式 懒汉式
public class RunMain {
/**
* 私有构造
*/
private RunMain() {
}
/**
* 内部类,用于占位,只有
*/
private static class SingletonRunMain {
priv
- Spring Security(09)——Filter
234390216
Spring Security
Filter
目录
1.1 Filter顺序
1.2 添加Filter到FilterChain
1.3 DelegatingFilterProxy
1.4 FilterChainProxy
1.5
- 公司项目NODEJS实践0.1
逐行分析JS源代码
mongodbnginxubuntunodejs
一、前言
前端如何独立用nodeJs实现一个简单的注册、登录功能,是不是只用nodejs+sql就可以了?其实是可以实现,但离实际应用还有距离,那要怎么做才是实际可用的。
网上有很多nod
- java.lang.Math
liuhaibo_ljf
javaMathlang
System.out.println(Math.PI);
System.out.println(Math.abs(1.2));
System.out.println(Math.abs(1.2));
System.out.println(Math.abs(1));
System.out.println(Math.abs(111111111));
System.out.println(Mat
- linux下时间同步
nonobaba
ntp
今天在linux下做hbase集群的时候,发现hmaster启动成功了,但是用hbase命令进入shell的时候报了一个错误 PleaseHoldException: Master is initializing,查看了日志,大致意思是说master和slave时间不同步,没办法,只好找一种手动同步一下,后来发现一共部署了10来台机器,手动同步偏差又比较大,所以还是从网上找现成的解决方
- ZooKeeper3.4.6的集群部署
roadrunners
zookeeper集群部署
ZooKeeper是Apache的一个开源项目,在分布式服务中应用比较广泛。它主要用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题,如:统一命名服务、状态同步、集群管理、配置文件管理、同步锁、队列等。这里主要讲集群中ZooKeeper的部署。
1、准备工作
我们准备3台机器做ZooKeeper集群,分别在3台机器上创建ZooKeeper需要的目录。
数据存储目录
- Java高效读取大文件
tomcat_oracle
java
读取文件行的标准方式是在内存中读取,Guava 和Apache Commons IO都提供了如下所示快速读取文件行的方法: Files.readLines(new File(path), Charsets.UTF_8); FileUtils.readLines(new File(path)); 这种方法带来的问题是文件的所有行都被存放在内存中,当文件足够大时很快就会导致
- 微信支付api返回的xml转换为Map的方法
xu3508620
xmlmap微信api
举例如下:
<xml>
<return_code><![CDATA[SUCCESS]]></return_code>
<return_msg><![CDATA[OK]]></return_msg>
<appid><