（十）Python数据分析与挖掘实战（实战篇）——家用电器用户行为分析与事件识别

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 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
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 python Python题库 python 机器学习算法
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 Python python 机器学习开发语言泰坦尼克号 Kaggle Scikit-learn 实战教程
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， 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
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 wylee 人工智能机器学习
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：深度学习回顾城主_全栈开发机器学习机器学习深度学习人工智能
#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 AI大模型应用之禅人工智能数学基础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
Python机器学习实战：推荐系统的原理与实现方法1.背景介绍1.1问题的由来在当今数字化时代，推荐系统已成为电子商务、媒体流媒体平台、社交媒体以及在线购物网站的核心组件之一。推荐系统旨在根据用户的历史行为、偏好以及社会关系等因素，为用户提供个性化的内容或商品建议，从而提高用户体验、增加用户粘性，并提升业务转化率。1.2研究现状随着大数据和深度学习技术的快速发展，推荐系统正从基于规则的简单过滤模型
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微学AI 机器学习实战项目机器学习数学建模人工智能
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---书中谬误讨论奔跑的石头_ 机器学习机器学习 numpy
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 AI天才研究院 AI Agent 应用开发计算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
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 AI天才研究院计算 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 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
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泰迪智能科技01 人工智能人工智能
线下（广州班）：大模型与AIGC多模态技术应用实战线下（青岛班）：Deepseek教学应用与智能体开发实战线上班（十二大专题）：DeepSeek大模型教学应用实战大模型与AIGC技术应用实战大模型部署与微调实战AIGC多模态技术应用实战数据分析与挖掘实战（泰迪杯竞赛方向）大数据分析与机器学习实战（数学建模方向）商务数据分析实战（Python）计算机视觉应用实战（Pytorch）大数据技术应用实战（
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线下（广州班）：大模型与AIGC多模态技术应用实战线下（青岛班）：Deepseek教学应用与智能体开发实战线上班（十二大专题）：DeepSeek大模型教学应用实战大模型与AIGC技术应用实战大模型部署与微调实战AIGC多模态技术应用实战数据分析与挖掘实战（泰迪杯竞赛方向）大数据分析与机器学习实战（数学建模方向）商务数据分析实战（Python）计算机视觉应用实战（Pytorch）大数据技术应用实战（
python3源代码_机器学习实战源代码python3 weixin_39955781 python3源代码
机器学习实战源代码python3\machinelearninginaction\.git\COMMIT_EDITMSG机器学习实战源代码python3\machinelearninginaction\.git\config机器学习实战源代码python3\machinelearninginaction\.git\description机器学习实战源代码python3\machinelearnin
Python机器学习实战：分布式机器学习框架Dask的入门与实战 AI大模型应用之禅人工智能数学基础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
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 phenix_01 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 AI智能应用 AI大模型应用入门实战与进阶 java python javascript kotlin golang 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 Python 机器学习分类人工智能
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 Tech Synapse 机器学习分类人工智能 SVM scikit-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 pytorch sklearn
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 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
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
深入浅出Java Annotation(元注解和自定义注解） Josh_Persistence Java Annotation 元注解自定义注解
一、基本概述　　 Annontation是Java5开始引入的新特征。中文名称一般叫注解。它提供了一种安全的类似注释的机制，用来将任何的信息或元数据（metadata）与程序元素（类、方法、成员变量等）进行关联。　　更通俗的意思是为程序的元素（类、方法、成员变量）加上更直观更明了的说明，这些说明信息是与程序的业务逻辑无关，并且是供指定的工具或
mysql优化特定类型的查询 annan211 java 工作 mysql
本节所介绍的查询优化的技巧都是和特定版本相关的，所以对于未来mysql的版本未必适用。 1 优化count查询对于count这个函数的网上的大部分资料都是错误的或者是理解的都是一知半解的。在做优化之前我们先来看看真正的count()函数的作用到底是什么。 count()是一个特殊的函数，有两种非常不同的作用，他可以统计某个列值的数量，也可以统计行数。在统
MAC下安装多版本JDK和切换几种方式棋子chessman jdk
环境： MAC AIR,OS X 10.10,64位历史：过去 Mac 上的 Java 都是由 Apple 自己提供，只支持到 Java 6，并且OS X 10.7 开始系统并不自带（而是可选安装）（原自带的是1.6）。后来 Apple 加入 OpenJDK 继续支持 Java 6，而 Java 7 将由 Oracle 负责提供。在终端中输入jav
javaScript （1） Array_06 JavaScript java 浏览器
JavaScript 1、运算符　　运算符就是完成操作的一系列符号，它有七类：　　赋值运算符（=,+=,-=,*=,/=,%=,<<=,>>=,|=,&=）、算术运算符(+,-,*,/,++,--,%)、比较运算符(>,<,<=,>=,==,===,!=,!==)、逻辑运算符(||,&&,!)、条件运算(?:)、位
国内顶级代码分享网站袁潇含 java jdk oracle .net PHP
现在国内很多开源网站感觉都是为了利益而做的当然利益是肯定的,否则谁也不会免费的去做网站 &
Elasticsearch、MongoDB和Hadoop比较随意而生 mongodb hadoop 搜索引擎
IT界在过去几年中出现了一个有趣的现象。很多新的技术出现并立即拥抱了“大数据”。稍微老一点的技术也会将大数据添进自己的特性，避免落大部队太远，我们看到了不同技术之间的边际的模糊化。假如你有诸如Elasticsearch或者Solr这样的搜索引擎，它们存储着JSON文档，MongoDB存着JSON文档，或者一堆JSON文档存放在一个Hadoop集群的HDFS中。你可以使用这三种配
mac os 系统科研软件总结张亚雄 mac os
1.1 Microsoft Office for Mac 2011 大客户版，自行搜索。 1.2 Latex （MacTex）: 系统环境：https://tug.org/mactex/ &nb
Maven实战（四）生命周期 AdyZhang maven
1. 三套生命周期 Maven拥有三套相互独立的生命周期，它们分别为clean，default和site。每个生命周期包含一些阶段，这些阶段是有顺序的，并且后面的阶段依赖于前面的阶段，用户和Maven最直接的交互方式就是调用这些生命周期阶段。以clean生命周期为例，它包含的阶段有pre-clean, clean 和 post
Linux下Jenkins迁移 aijuans Jenkins
1. 将Jenkins程序目录copy过去源程序在/export/data/tomcatRoot/ofctest-jenkins.jd.com下面 tar -cvzf jenkins.tar.gz ofctest-jenkins.jd.com &
request.getInputStream()只能获取一次的问题 ayaoxinchao request Inputstream
问题：在使用HTTP协议实现应用间接口通信时，服务端读取客户端请求过来的数据，会用到request.getInputStream()，第一次读取的时候可以读取到数据，但是接下来的读取操作都读取不到数据原因： 1. 一个InputStream对象在被读取完成后，将无法被再次读取，始终返回-1； 2. InputStream并没有实现reset方法（可以重
数据库SQL优化大总结之百万级数据库优化方案 BigBird2012 SQL优化
网上关于SQL优化的教程很多，但是比较杂乱。近日有空整理了一下，写出来跟大家分享一下，其中有错误和不足的地方，还请大家纠正补充。这篇文章我花费了大量的时间查找资料、修改、排版，希望大家阅读之后，感觉好的话推荐给更多的人，让更多的人看到、纠正以及补充。 1.对查询进行优化，要尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 2.应尽量避免在 where
jsonObject的使用 bijian1013 java json
在项目中难免会用java处理json格式的数据，因此封装了一个JSONUtil工具类。 JSONUtil.java package com.bijian.json.study; import java.util.ArrayList; import java.util.Date; import java.util.HashMap;
[Zookeeper学习笔记之六]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.WatchRegistration bit1129 zookeeper
Zookeeper类是Zookeeper提供给用户访问Zookeeper service的主要API，它包含了如下几个内部类首先分析它的内部类，从WatchRegistration开始，为指定的znode path注册一个Watcher， /** * Register a watcher for a particular p
【Scala十三】Scala核心七：部分应用函数 bit1129 scala
何为部分应用函数？ Partially applied function: A function that’s used in an expression and that misses some of its arguments.For instance, if function f has type Int => Int => Int, then f and f(1) are p
Tomcat Error listenerStart 终极大法 ronin47 tomcat
Tomcat报的错太含糊了，什么错都没报出来，只提示了Error listenerStart。为了调试，我们要获得更详细的日志。可以在WEB-INF/classes目录下新建一个文件叫logging.properties，内容如下 Java代码 handlers = org.apache.juli.FileHandler, java.util.logging.ConsoleHa
不用加减符号实现加减法 BrokenDreams 实现
今天有群友发了一个问题，要求不用加减符号(包括负号)来实现加减法。分析一下，先看最简单的情况，假设1+1，按二进制算的话结果是10，可以看到从右往左的第一位变为0，第二位由于进位变为1。
读《研磨设计模式》-代码笔记-状态模式-State bylijinnan java 设计模式
声明：本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ /* 当一个对象的内在状态改变时允许改变其行为，这个对象看起来像是改变了其类状态模式主要解决的是当控制一个对象状态的条件表达式过于复杂时的情况把状态的判断逻辑转移到表示不同状态的一系列类中，可以把复杂的判断逻辑简化如果在
CUDA程序block和thread超出硬件允许值时的异常 cherishLC CUDA
调用CUDA的核函数时指定block 和 thread大小，该大小可以是dim3类型的（三维数组），只用一维时可以是usigned int型的。以下程序验证了当block或thread大小超出硬件允许值时会产生异常！！！GPU根本不会执行运算！！！所以验证结果的正确性很重要！！！在VS中创建CUDA项目会有一个模板，里面有更详细的状态验证。以下程序在K5000GPU上跑的。
诡异的超长时间GC问题定位 chenchao051 jvm cms GC hbase swap
HBase的GC策略采用PawNew+CMS, 这是大众化的配置，ParNew经常会出现停顿时间特别长的情况，有时候甚至长到令人发指的地步，例如请看如下日志： 2012-10-17T05:54:54.293+0800: 739594.224: [GC 739606.508: [ParNew: 996800K->110720K(996800K), 178.8826900 secs] 3700
maven环境快速搭建 daizj 安装 mavne 环境配置
一下载maven 安装maven之前，要先安装jdk及配置JAVA_HOME环境变量。这个安装和配置java环境不用多说。 maven下载地址：http://maven.apache.org/download.html，目前最新的是这个apache-maven-3.2.5-bin.zip，然后解压在任意位置，最好地址中不要带中文字符，这个做java 的都知道，地址中出现中文会出现很多
PHP网站安全，避免PHP网站受到攻击的方法 dcj3sjt126com PHP
对于PHP网站安全主要存在这样几种攻击方式:1、命令注入(Command Injection)2、eval注入(Eval Injection)3、客户端脚本攻击(Script Insertion)4、跨网站脚本攻击(Cross Site Scripting, XSS)5、SQL注入攻击(SQL injection)6、跨网站请求伪造攻击(Cross Site Request Forgerie
yii中给CGridView设置默认的排序根据时间倒序的方法 dcj3sjt126com GridView
public function searchWithRelated() { $criteria = new CDbCriteria; $criteria->together = true; //without th
Java集合对象和数组对象的转换 dyy_gusi java集合
在开发中，我们经常需要将集合对象（List，Set）转换为数组对象，或者将数组对象转换为集合对象。Java提供了相互转换的工具，但是我们使用的时候需要注意，不能乱用滥用。 1、数组对象转换为集合对象最暴力的方式是new一个集合对象，然后遍历数组，依次将数组中的元素放入到新的集合中，但是这样做显然过
nginx同一主机部署多个应用 geeksun nginx
近日有一需求，需要在一台主机上用nginx部署2个php应用，分别是wordpress和wiki，探索了半天，终于部署好了，下面把过程记录下来。 1. 在nginx下创建vhosts目录，用以放置vhost文件。 mkdir vhosts 2. 修改nginx.conf的配置，在http节点增加下面内容设置，用来包含vhosts里的配置文件 #
ubuntu添加admin权限的用户账号 hongtoushizi ubuntu useradd
ubuntu创建账号的方式通常用到两种：useradd 和adduser . 本人尝试了useradd方法，步骤如下： 1:useradd 使用useradd时，如果后面不加任何参数的话，如：sudo useradd sysadm 创建出来的用户将是默认的三无用户：无home directory ,无密码,无系统shell。顾应该如下操作：
第五章常用Lua开发库2-JSON库、编码转换、字符串处理 jinnianshilongnian nginx lua
JSON库在进行数据传输时JSON格式目前应用广泛，因此从Lua对象与JSON字符串之间相互转换是一个非常常见的功能；目前Lua也有几个JSON库，本人用过cjson、dkjson。其中cjson的语法严格（比如unicode \u0020\u7eaf），要求符合规范否则会解析失败（如\u002），而dkjson相对宽松，当然也可以通过修改cjson的源码来完成
Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解 yaerfeng1989 timer quartz 定时器
原创整理不易，转载请注明出处：Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解代码下载地址：http://www.zuidaima.com/share/1772648445103104.htm 有两种流行Spring定时器配置：Java的Timer类和OpenSymphony的Quartz。 1.Java Timer定时首先继承jav
Linux下df与du两个命令的差别？ pda158 linux
　一、df显示文件系统的使用情况，与du比較，就是更全盘化。　　最经常使用的就是 df -T，显示文件系统的使用情况并显示文件系统的类型。　　举比例如以下：　　[root@localhost ~]# df -T 　　Filesystem Type &n
[转]SQLite的工具类 ---- 通过反射把Cursor封装到VO对象 ctfzh VO android sqlite 反射 Cursor
在写DAO层时，觉得从Cursor里一个一个的取出字段值再装到VO(值对象)里太麻烦了，就写了一个工具类，用到了反射，可以把查询记录的值装到对应的VO里，也可以生成该VO的List。使用时需要注意：考虑到Android的性能问题，VO没有使用Setter和Getter，而是直接用public的属性。表中的字段名需要和VO的属性名一样，要是不一样就得在查询的SQL中
该学习笔记用到的Employee表 vipbooks oracle sql 工作
这是我在学习Oracle是用到的Employee表，在该笔记中用到的就是这张表，大家可以用它来学习和练习。 drop table Employee; -- 员工信息表 create table Employee( -- 员工编号 EmpNo number(3) primary key, -- 姓

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