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tensorflow2.0 入门学习——tf.keras实现逻辑回归

一、简介：

逻辑回归与线性回归：线性回归预测的是一个连续值，逻辑回归给出的为“是”和“否”的回答(二元分类)
逻辑回归常用激活函数：Sigmoid函数

sigmoid函数是一个概率分布函数，给定某个输入后输出一个概率值(0~1)。
逻辑回归损失函数：交叉熵
平方差所“惩罚”的是与损失为同一数量级的情形。
若特征值取值范围非常大时，若用平方差刻画的损失值就非常的小，训练变得非常非常慢，所以不适用于分类问题
对分类问题用交叉熵损失函数更有效，因为交叉熵会输出一个更大的“损失”

由上图可以看出，交叉熵作损失函数靠近0时损失值输出会非常的大（代表离正确值越远），而均方差函数损失置输出非常小。
在keras中，使用binary_crossentropy来计算二元交叉熵

二、实操：

数据集说明：根据一系列特征值对信用进行判定，1代表守信，-1代表失信。
0~14 这15列均为特征值，最后一列为目标值

准备数据集：
将其拷贝到一个文本文件中并保存，之后再改名为 .csv

代码：

数据集的读取

#pandas 是基于NumPy的一种工具，该工具是为解决数据分析任务而创建的。
import pandas as pd 
#读取数据集文件
	#因为没有表头，若想要把第一行作为数据需要加上header=None
data = pd.read_csv("./credit-a.csv",header=None)
#data.head()  #可以输出前5行数据查看 
data.iloc[:,-1].value_counts()

从输出结果可以看出，目标列中仅有1与-1两个值，且分布比较均匀，属于二分类问题

#提取特征数据
#因为特征值的值取值范围要求为0、1
x = data.iloc[:,:-1]   #取所有行且除去最后一列
y = data.iloc[:,-1].replace(-1,0) #取所有行且仅要最后一列，并将所有-1值替换为0，1则不变)

引入tensorflow构建模型
在tf.keras中有两种类型的模型，tf.keras.Sequential 和函数式模型（Model）
最常见的模型是层的堆叠：tf.keras.Sequential，层的线性叠加。
线性回归问题用Sequential，复杂网络用Model

import tensorflow as tf
#构建顺序模型并为其添加层
model=tf.keras.Sequential(
    [
        #第二层：Dense隐藏层，第1个隐藏层需要指定输入数据维度为15，单元个数可自定义
        tf.keras.layers.Dense(4,input_shape=(15,),activation="relu"),
        #第三层：Dense隐藏层，无需指定输入数据维度
        tf.keras.layers.Dense(4,activation="relu"),
        #第四层：Dense输出层，单元个数为1(因为目标值就是1维),用sigmoid函数计算出最终概率
        tf.keras.layers.Dense(1,activation="sigmoid")
    ]
)
info = model.summary()  #可查看当前模型信息
print(info)

模型有四层：
第一层(输入层)：含15个单元(由后一层指定)，每组数据是15维(15个特征)
第二层(隐藏层)：含4个单元(自定义)。指定输入数据有15维，因为每个单元需要15个参数+1个偏置，则4个单元共需64个参数，Param=64，用relu函数激活。
第三层(隐藏层)：含4个单元(自定义)。因为输入数据有4维（第二层有4个单元输出），每个单元需要4个参数+1个偏置，则4个单元共需20个参数，Param=20，用relu函数激活。
第四层(输出层)：含1个单元(自定义)。因为输入数据有4维（第三层有4个单元输出），每个单元需要4个参数+1个偏置，则1个单元共需5个参数，Param=5，最后用sigmoid函数激活将值其转换为概率。

设置损失、优化函数并开始模型训练

# 为指定模型训练用的优化算法和损失函数
model.compile(
    optimizer="adam", #利用adam优化算法
    loss="binary_crossentropy", #利用binary_crossentropy作损失函数
    metrics=["acc"]   #显示在运行过程中的正确率情况
)
# 开始训练，指定数据集的input_x、output_y、训练次数epochs=100
his = model.fit(x=x,y=y,epochs=100)

自动打印：

模型信息查看并绘制loss、acc曲线：

#his 变量记录了训练好的模型的信息
his.history.keys()     #history是一个字典数据

可以看出history参数保存记录了训练过程的loss、acc值,可用来之后绘图用

import matplotlib.pyplot as plt
# 绘制loss曲线
plt.plot(his.epoch,his.history.get('loss'))
# 绘制acc曲线
plt.plot(his.epoch,his.history.get('acc'))

模型预测：

# 用训练好的模型做一次测试（这里取训练数据集中前10行+中间15列数据作为测试数据）
test = data.iloc[:10,:-1]
model.predict(test)

——————————————————————————
完整数据集：

0 30.83 0 0 0 9 0 1.25 0 0 1 1 0 202 0 -1
1 58.67 4.46 0 0 8 1 3.04 0 0 6 1 0 43 560 -1
1 24.5 0.5 0 0 8 1 1.5 0 1 0 1 0 280 824 -1
0 27.83 1.54 0 0 9 0 3.75 0 0 5 0 0 100 3 -1
0 20.17 5.625 0 0 9 0 1.71 0 1 0 1 2 120 0 -1
0 32.08 4 0 0 6 0 2.5 0 1 0 0 0 360 0 -1
0 33.17 1.04 0 0 7 1 6.5 0 1 0 0 0 164 31285 -1
1 22.92 11.585 0 0 2 0 0.04 0 1 0 1 0 80 1349 -1
0 54.42 0.5 1 1 5 1 3.96 0 1 0 1 0 180 314 -1
0 42.5 4.915 1 1 9 0 3.165 0 1 0 0 0 52 1442 -1
0 22.08 0.83 0 0 0 1 2.165 1 1 0 0 0 128 0 -1
0 29.92 1.835 0 0 0 1 4.335 0 1 0 1 0 260 200 -1
1 38.25 6 0 0 5 0 1 0 1 0 0 0 0 0 -1
0 48.08 6.04 0 0 5 0 0.04 1 1 0 1 0 0 2690 -1
1 45.83 10.5 0 0 8 0 5 0 0 7 0 0 0 0 -1
0 36.67 4.415 1 1 5 0 0.25 0 0 10 0 0 320 0 -1
0 28.25 0.875 0 0 6 0 0.96 0 0 3 0 0 396 0 -1
1 23.25 5.875 0 0 8 0 3.17 0 0 10 1 0 120 245 -1
0 21.83 0.25 0 0 1 1 0.665 0 1 0 0 0 0 0 -1
1 19.17 8.585 0 0 2 1 0.75 0 0 7 1 0 96 0 -1
0 25 11.25 0 0 0 0 2.5 0 0 17 1 0 200 1208 -1
0 23.25 1 0 0 0 0 0.835 0 1 0 1 2 300 0 -1
1 47.75 8 0 0 0 0 7.875 0 0 6 0 0 0 1260 -1
1 27.42 14.5 0 0 10 1 3.085 0 0 1 1 0 120 11 -1
1 41.17 6.5 0 0 8 0 0.5 0 0 3 0 0 145 0 -1
1 15.83 0.585 0 0 0 1 1.5 0 0 2 1 0 100 0 -1
1 47 13 0 0 3 2 5.165 0 0 9 0 0 0 0 -1
0 56.58 18.5 0 0 1 2 15 0 0 17 0 0 0 0 -1
0 57.42 8.5 0 0 11 1 7 0 0 3 1 0 0 0 -1
0 42.08 1.04 0 0 9 0 5 0 0 6 0 0 500 10000 -1
0 29.25 14.79 0 0 12 0 5.04 0 0 5 0 0 168 0 -1
0 42 9.79 0 0 10 1 7.96 0 0 8 1 0 0 0 -1
0 49.5 7.585 0 0 3 2 7.585 0 0 15 0 0 0 5000 -1
1 36.75 5.125 0 0 11 0 5 0 1 0 0 0 0 4000 -1
1 22.58 10.75 0 0 8 0 0.415 0 0 5 0 0 0 560 -1
0 27.83 1.5 0 0 9 0 2 0 0 11 0 0 434 35 -1
0 27.25 1.585 0 0 2 1 1.835 0 0 12 0 0 583 713 -1
1 23 11.75 0 0 10 1 0.5 0 0 2 0 0 300 551 -1
0 27.75 0.585 1 1 2 0 0.25 0 0 2 1 0 260 500 -1
0 54.58 9.415 0 0 13 7 14.415 0 0 11 0 0 30 300 -1
0 34.17 9.17 0 0 0 0 4.5 0 0 12 0 0 0 221 -1
0 28.92 15 0 0 0 1 5.335 0 0 11 1 0 0 2283 -1
0 29.67 1.415 0 0 9 1 0.75 0 0 1 1 0 240 100 -1
0 39.58 13.915 0 0 9 0 8.625 0 0 6 0 0 70 0 -1
0 56.42 28 1 1 0 0 28.5 0 0 40 1 0 0 15 -1
0 54.33 6.75 0 0 0 1 2.625 0 0 11 0 0 0 284 -1
1 41 2.04 1 1 8 1 0.125 0 0 23 0 0 455 1236 -1
0 31.92 4.46 0 0 2 1 6.04 0 0 3 1 0 311 300 -1
0 41.5 1.54 0 0 3 2 3.5 1 1 0 1 0 216 0 -1
0 23.92 0.665 0 0 0 0 0.165 1 1 0 1 0 100 0 -1
1 25.75 0.5 0 0 0 1 0.875 0 1 0 0 0 491 0 -1
0 26 1 0 0 8 0 1.75 0 1 0 0 0 280 0 -1
0 37.42 2.04 0 0 9 0 0.04 0 1 0 0 0 400 5800 -1
0 34.92 2.5 0 0 9 0 0 0 1 0 0 0 239 200 -1
0 34.25 3 0 0 2 1 7.415 0 1 0 0 0 0 0 -1
0 23.33 11.625 1 1 9 0 0.835 0 1 0 0 0 160 300 -1
0 23.17 0 0 0 2 0 0.085 0 1 0 1 0 0 0 -1
0 44.33 0.5 0 0 3 1 5 0 1 0 0 0 320 0 -1
0 35.17 4.5 0 0 10 1 5.75 1 1 0 0 2 711 0 -1
0 43.25 3 0 0 8 1 6 0 0 11 1 0 80 0 -1
0 56.75 12.25 0 0 6 0 1.25 0 0 4 0 0 200 0 -1
0 31.67 16.165 0 0 1 0 3 0 0 9 1 0 250 730 -1
1 23.42 0.79 1 1 8 0 1.5 0 0 2 0 0 80 400 -1
1 20.42 0.835 0 0 8 0 1.585 0 0 1 1 0 0 0 -1
0 26.67 4.25 0 0 2 0 4.29 0 0 1 0 0 120 0 -1
0 34.17 1.54 0 0 2 0 1.54 0 0 1 0 0 520 50000 -1
1 36 1 0 0 0 0 2 0 0 11 1 0 0 456 -1
0 25.5 0.375 0 0 6 0 0.25 0 0 3 1 0 260 15108 -1
0 19.42 6.5 0 0 9 1 1.46 0 0 7 1 0 80 2954 -1
0 35.17 25.125 0 0 10 1 1.625 0 0 1 0 0 515 500 -1
0 32.33 7.5 0 0 11 2 1.585 0 1 0 0 2 420 0 1
1 38.58 5 0 0 2 0 13.5 0 1 0 0 0 980 0 1
0 44.25 0.5 0 0 6 0 10.75 0 1 0 1 2 400 0 1
0 44.83 7 1 1 0 0 1.625 1 1 0 1 0 160 2 1
0 20.67 5.29 0 0 8 0 0.375 0 0 1 1 0 160 0 1
0 34.08 6.5 0 0 12 0 0.125 0 1 0 0 0 443 0 1
1 19.17 0.585 1 1 12 0 0.585 0 1 0 0 0 160 0 1
0 21.67 1.165 1 1 5 0 2.5 0 0 1 1 0 180 20 1
0 21.5 9.75 0 0 0 0 0.25 0 1 0 1 0 140 0 1
0 49.58 19 0 0 13 7 0 0 0 1 1 0 94 0 1
1 27.67 1.5 0 0 6 0 2 0 1 0 1 2 368 0 1
0 39.83 0.5 0 0 6 0 0.25 0 1 0 1 2 288 0 1
0 27.25 0.625 0 0 12 0 0.455 0 1 0 0 0 200 0 1
0 37.17 4 0 0 0 2 5 0 1 0 0 2 280 0 1
0 25.67 2.21 1 1 12 0 4 0 1 0 1 0 188 0 1
0 34 4.5 0 0 12 0 1 0 1 0 0 0 240 0 1
1 49 1.5 0 0 4 3 0 0 1 0 0 0 100 27 1
0 62.5 12.75 1 1 0 1 5 0 1 0 1 0 112 0 1
0 31.42 15.5 0 0 0 0 0.5 0 1 0 1 0 120 0 1
0 52.33 1.375 1 1 0 1 9.46 0 1 0 0 0 200 100 1
0 28.75 1.5 1 1 0 0 1.5 0 1 0 0 0 0 225 1
1 28.58 3.54 0 0 3 2 0.5 0 1 0 0 0 171 0 1
0 23 0.625 1 1 12 0 0.125 0 1 0 1 0 180 1 1
1 22.5 11 1 1 8 0 3 0 1 0 0 0 268 0 1
1 28.5 1 0 0 8 0 1 0 0 2 0 0 167 500 1
0 37.5 1.75 1 1 0 2 0.25 0 1 0 0 0 164 400 1
0 35.25 16.5 1 1 0 0 4 0 1 0 1 0 80 0 1
0 18.67 5 0 0 8 0 0.375 0 0 2 1 0 0 38 1
0 25 12 0 0 5 0 2.25 0 0 2 0 0 120 5 1
0 27.83 4 1 1 3 1 5.75 0 0 2 0 0 75 0 1
0 54.83 15.5 0 0 11 5 0 0 0 20 1 0 152 130 1
0 28.75 1.165 0 0 5 0 0.5 0 1 0 1 2 280 0 1
1 25 11 1 1 12 0 4.5 0 1 0 1 0 120 0 1
0 40.92 2.25 1 1 10 1 10 0 1 0 0 0 176 0 1
1 19.75 0.75 0 0 0 0 0.795 0 0 5 0 0 140 5 1
0 29.17 3.5 0 0 9 0 3.5 0 0 3 0 0 329 0 1
1 24.5 1.04 1 1 13 7 0.5 0 0 3 1 0 180 147 1
0 24.58 12.5 0 0 9 0 0.875 0 1 0 0 0 260 0 1
1 33.75 0.75 0 0 5 2 1 0 0 3 0 0 212 0 1
0 20.67 1.25 1 1 0 1 1.375 0 0 3 0 0 140 210 1
1 25.42 1.125 0 0 8 0 1.29 0 0 2 1 0 200 0 1
0 37.75 7 0 0 8 1 11.5 0 0 7 0 0 300 5 1
0 52.5 6.5 0 0 5 0 6.29 0 0 15 1 0 0 11202 -1
0 57.83 7.04 0 0 6 0 14 0 0 6 0 0 360 1332 -1
1 20.75 10.335 0 0 2 1 0.335 0 0 1 0 0 80 50 -1
0 39.92 6.21 0 0 8 0 0.04 0 0 1 1 0 200 300 -1
0 25.67 12.5 0 0 2 0 1.21 0 0 67 0 0 140 258 -1
1 24.75 12.5 0 0 12 0 1.5 0 0 12 0 0 120 567 -1
1 44.17 6.665 0 0 8 0 7.375 0 0 3 0 0 0 0 -1
1 23.5 9 0 0 8 0 8.5 0 0 5 0 0 120 0 -1
0 34.92 5 0 0 10 1 7.5 0 0 6 0 0 0 1000 -1
0 47.67 2.5 0 0 6 2 2.5 0 0 12 0 0 410 2510 -1
0 22.75 11 0 0 8 0 2.5 0 0 7 0 0 100 809 -1
0 34.42 4.25 0 0 3 2 3.25 0 0 2 1 0 274 610 -1
1 28.42 3.5 0 0 9 0 0.835 0 1 0 1 2 280 0 -1
0 67.75 5.5 0 0 11 5 13 0 0 1 0 0 0 0 -1
0 20.42 1.835 0 0 0 0 2.25 0 0 1 1 0 100 150 -1
1 47.42 8 0 0 11 2 6.5 0 0 6 1 0 375 51100 -1
0 36.25 5 0 0 0 2 2.5 0 0 6 1 0 0 367 -1
0 32.67 5.5 0 0 8 1 5.5 0 0 12 0 0 408 1000 -1
0 48.58 6.5 0 0 8 1 6 0 1 0 0 0 350 0 -1
0 39.92 0.54 1 1 12 0 0.5 0 0 3 1 0 200 1000 -1
0 33.58 2.75 0 0 6 0 4.25 0 0 6 1 0 204 0 -1
1 18.83 9.5 0 0 9 0 1.625 0 0 6 0 0 40 600 -1
1 26.92 13.5 0 0 8 1 5 0 0 2 1 0 0 5000 -1
1 31.25 3.75 0 0 2 1 0.625 0 0 9 0 0 181 0 -1
1 56.5 16 0 0 4 7 0 0 0 15 1 0 0 247 -1
0 43 0.29 1 1 2 1 1.75 0 0 8 1 0 100 375 -1
0 22.33 11 0 0 9 0 2 0 0 1 1 0 80 278 -1
0 27.25 1.665 0 0 2 1 5.085 0 0 9 1 0 399 827 -1
0 32.83 2.5 0 0 2 1 2.75 0 0 6 1 0 160 2072 -1
0 23.25 1.5 0 0 8 0 2.375 0 0 3 0 0 0 582 -1
1 40.33 7.54 1 1 8 1 8 0 0 14 1 0 0 2300 -1
1 30.5 6.5 0 0 0 2 4 0 0 7 0 0 0 3065 -1
1 52.83 15 0 0 0 0 5.5 0 0 14 1 0 0 2200 -1
1 46.67 0.46 0 0 2 1 0.415 0 0 11 0 0 440 6 -1
1 58.33 10 0 0 8 0 4 0 0 14 1 0 0 1602 -1
0 37.33 6.5 0 0 6 1 4.25 0 0 12 0 0 93 0 -1
0 23.08 2.5 0 0 0 0 1.085 0 0 11 0 0 60 2184 -1
0 32.75 1.5 0 0 2 1 5.5 0 0 3 0 0 0 0 -1
1 21.67 11.5 1 1 4 3 0 0 0 11 0 0 0 0 -1
1 28.5 3.04 1 1 10 1 2.54 0 0 1 1 0 70 0 -1
1 68.67 15 0 0 11 5 0 0 0 14 1 0 0 3376 -1
0 28 2 0 0 5 1 4.165 0 0 2 0 0 181 0 -1
0 34.08 0.08 1 1 6 2 0.04 0 0 1 0 0 280 2000 -1
0 27.67 2 0 0 10 1 1 0 0 4 1 0 140 7544 -1
0 44 2 0 0 6 0 1.75 0 0 2 0 0 0 15 -1
0 25.08 1.71 0 0 10 0 1.665 0 0 1 0 0 395 20 -1
0 32 1.75 1 1 11 1 0.04 0 1 0 0 0 393 0 -1
1 60.58 16.5 0 0 8 0 11 0 1 0 0 0 21 10561 -1
1 40.83 10 0 0 8 1 1.75 0 1 0 1 0 29 837 -1
0 19.33 9.5 0 0 8 0 1 0 1 0 0 0 60 400 -1
1 32.33 0.54 0 0 2 0 0.04 0 1 0 1 0 440 11177 -1
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0 37.5 1.125 1 1 1 0 1.5 1 1 0 0 0 431 0 -1
1 25.08 2.54 1 1 12 0 0.25 0 1 0 0 0 370 0 -1
0 41.33 0 0 0 0 2 15 0 1 0 1 0 0 0 -1
0 56 12.5 0 0 5 1 8 0 1 0 0 0 24 2028 -1
1 49.83 13.585 0 0 5 1 8.5 0 1 0 0 0 0 0 -1
0 22.67 10.5 0 0 8 1 1.335 0 1 0 1 0 100 0 -1
0 27 1.5 1 1 9 0 0.375 0 1 0 0 0 260 1065 -1
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1 26.08 8.665 0 0 12 0 1.415 0 1 0 1 0 160 150 -1
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1 21.25 2.335 0 0 3 2 0.5 0 0 4 1 2 80 0 -1
1 20.67 3 0 0 8 0 0.165 0 0 3 1 0 100 6 -1
1 57.08 19.5 0 0 0 0 5.5 0 0 7 1 0 0 3000 -1
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1 28.67 1.04 0 0 0 0 2.5 0 0 5 0 0 300 1430 -1
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0 33.17 3.165 1 1 10 0 3.165 0 0 3 0 0 380 0 -1
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0 27.58 2.04 1 1 12 0 2 0 0 3 0 0 370 560 -1
0 22.58 10.04 0 0 10 0 0.04 0 0 9 1 0 60 396 -1
1 24.08 0.5 0 0 8 1 1.25 0 0 1 1 0 0 678 -1
1 41.33 1 0 0 3 2 2.25 0 1 0 0 0 0 300 -1
1 20.75 10.25 0 0 8 0 0.71 0 0 2 0 0 49 0 -1
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0 60.08 14.5 0 0 13 7 18 0 0 15 0 0 0 1000 -1
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1 18.92 9.25 1 1 0 0 1 0 0 4 0 0 80 500 -1
1 50.08 12.54 0 0 12 0 2.29 0 0 3 0 0 156 0 -1
0 65.42 11 0 0 11 5 20 0 0 7 0 0 22 0 -1
1 17.58 9 0 0 12 0 1.375 0 1 0 0 0 0 0 -1
1 18.83 9.54 0 0 12 0 0.085 0 1 0 1 0 100 0 -1
1 37.75 5.5 0 0 8 0 0.125 0 1 0 0 0 228 0 -1
0 23.25 4 0 0 0 2 0.25 0 1 0 0 0 160 0 -1
0 18.08 5.5 0 0 5 0 0.5 0 1 0 1 0 80 0 -1
1 22.5 8.46 1 1 10 0 2.46 1 1 0 1 0 164 0 -1
0 19.67 0.375 0 0 8 0 2 0 0 2 0 0 80 0 -1
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0 25.17 3.5 0 0 2 0 0.625 0 0 7 1 0 0 7059 -1
1 47.42 3 0 0 10 0 13.875 0 0 2 0 0 519 1704 -1
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1 58.42 21 0 0 3 2 10 0 0 13 1 0 0 6700 -1
1 20.67 1.835 0 0 8 0 2.085 0 0 5 1 0 220 2503 -1
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0 21.33 7.5 0 0 12 0 1.415 0 0 1 1 0 80 9800 -1
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0 38.17 10.125 0 0 10 0 2.5 0 0 6 1 0 520 196 -1
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0 40.25 21.5 0 0 11 5 20 0 0 11 1 0 0 1200 -1
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1 17.83 11 0 0 10 1 1 0 0 11 1 0 0 3000 -1
0 23.17 11.125 0 0 10 1 0.46 0 0 1 1 0 100 0 -1
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1 20.75 9.54 0 0 3 0 0.04 1 1 0 1 0 200 1000 1
1 24.5 1.75 1 1 0 0 0.165 1 1 0 1 0 132 0 1
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1 52.17 0 1 1 13 7 0 1 1 0 1 0 0 0 1
1 48.17 1.335 0 0 3 8 0.335 1 1 0 1 0 0 120 1
1 20.42 10.5 1 1 10 1 0 1 1 0 0 0 154 32 1
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1 32 6 0 0 1 0 1.25 1 1 0 1 0 272 0 1
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0 18 0.165 0 0 8 4 0.21 1 1 0 1 0 200 40 -1
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0 18.58 5.71 0 0 1 0 0.54 1 1 0 1 0 120 0 1
1 19.17 5.415 0 0 3 1 0.29 1 1 0 1 0 80 484 1
1 18.17 10 1 1 8 1 0.165 1 1 0 1 0 340 0 1
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1 31.75 3 1 1 4 3 0 1 1 0 1 0 160 20 1
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1 16.33 0.21 0 0 12 0 0.125 1 1 0 1 0 200 1 1
1 18.58 10 0 0 1 0 0.415 1 1 0 1 0 80 42 1
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1 33.67 0.375 0 0 2 0 0.375 1 1 0 1 0 300 44 -1
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0 34.08 2.5 0 0 0 0 1 1 1 0 1 0 460 16 1
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1 39.08 4 0 0 0 0 3 1 1 0 1 0 480 0 1
0 42.75 4.085 0 0 12 0 0.04 1 1 0 1 0 108 100 1
0 26.92 2.25 0 0 3 2 0.5 1 1 0 0 0 640 4000 1
0 33.75 2.75 0 0 3 2 0 1 1 0 1 0 180 0 1
0 38.92 1.75 0 0 5 0 0.5 1 1 0 0 0 300 2 1
0 62.75 7 0 0 11 5 0 1 1 0 1 0 0 12 1
0 26.75 4.5 1 1 0 2 2.5 1 1 0 1 0 200 1210 1
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1 26.17 2 0 0 4 3 0 1 1 0 0 0 276 1 1
0 22.17 0.585 1 1 13 7 0 1 1 0 1 0 100 0 1
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1 36.75 4.71 0 0 13 7 0 1 1 0 1 0 160 0 1
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1 20.5 11.835 0 0 0 1 6 0 1 0 1 0 340 0 -1
1 18.83 4.415 1 1 0 1 3 0 1 0 1 0 240 0 -1
0 19.17 9.5 0 0 9 0 1.5 0 1 0 1 0 120 2206 -1
1 25 0.875 0 0 10 1 1.04 0 1 0 0 0 160 5860 -1
0 20.17 9.25 0 0 0 0 1.665 0 0 3 0 0 40 28 -1
0 25.75 0.5 0 0 0 0 1.46 0 0 5 0 0 312 0 -1
0 20.42 7 0 0 0 0 1.625 0 0 3 1 0 200 1391 -1
0 39 5 0 0 2 0 3.5 0 0 10 0 0 0 0 -1
1 64.08 0.165 0 0 13 7 0 0 0 1 1 0 232 100 -1
0 28.25 5.125 0 0 10 0 4.75 0 0 2 1 0 420 7 -1
1 28.75 3.75 0 0 0 0 1.085 0 0 1 0 0 371 0 -1
0 31.33 19.5 0 0 0 0 7 0 0 16 1 0 0 5000 -1
1 18.92 9 0 0 12 0 0.75 0 0 2 1 0 88 591 -1
1 24.75 3 0 0 8 1 1.835 0 0 19 1 0 0 500 -1
1 30.67 12 0 0 0 0 2 0 0 1 1 0 220 19 -1
0 21 4.79 1 1 9 0 2.25 0 0 1 0 0 80 300 -1
0 13.75 4 1 1 9 0 1.75 0 0 2 0 0 120 1000 -1
1 46 4 0 0 4 3 0 0 1 0 1 0 100 960 -1
1 44.33 0 0 0 0 0 2.5 0 1 0 1 0 0 0 -1
0 20.25 9.96 0 0 11 6 0 0 1 0 1 0 0 0 -1
0 22.67 2.54 1 1 0 1 2.585 0 1 0 1 0 0 0 -1
1 60.92 5 0 0 12 0 4 0 0 4 1 0 0 99 -1
0 16.08 0.75 0 0 0 0 1.75 0 0 5 0 0 352 690 -1
1 28.17 0.375 0 0 8 0 0.585 0 0 4 1 0 80 0 -1
0 39.17 1.71 0 0 10 0 0.125 0 0 5 0 0 480 0 -1
1 30 5.29 0 0 11 6 2.25 0 0 5 0 0 99 500 -1
0 22.83 3 0 0 6 0 1.29 0 0 1 1 0 260 800 -1
1 22.5 8.5 0 0 8 0 1.75 0 0 10 1 0 80 990 1
1 28.58 1.665 0 0 8 0 2.415 0 1 0 0 0 440 0 1
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0 41.58 1.75 0 0 5 0 0.21 0 1 0 1 0 160 0 1
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1 55.75 7.08 0 0 5 1 6.75 0 0 3 0 0 100 50 1
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一、机器学习核心数学基础1.线性代数（神经网络的基础）必须掌握：矩阵运算（乘法、转置、逆）向量空间与线性变换特征值分解与奇异值分解(SVD)为什么重要：神经网络本质就是矩阵运算学习技巧：用NumPy实际操作矩阵运算2.概率与统计（模型评估的关键）核心概念：条件概率与贝叶斯定理概率分布（正态、泊松、伯努利）假设检验与p值应用场景：朴素贝叶斯、A/B测试3.微积分（优化算法的基础）重点掌握：导数与偏导
从振动信号到精准预警：AI 如何重塑工业设备健康管理？缘华工业智维人工智能计算机视觉边缘计算信息与通信
在智能制造浪潮席卷全球的当下，工业生产正经历着从传统模式向智能化、数字化转型的深刻变革。在这场变革中，AI驱动的振动分析技术犹如一颗璀璨新星，成为工业设备可靠运行的“健康卫士”。它通过在设备关键部位部署振动传感器，如同医生为患者听诊般实时采集设备运行时的振动信号，再借助强大的人工智能算法对这些“工业脉搏”进行深度解析，从而实现对工业设备从故障预警到寿命预测的全周期精准守护。一、AI振动分析：设备状
【Jupyter】个人开发常见命令 TIM老师 #Pycharm &VSCode python Jupyter
1.查看python版本importsysprint(sys.version)2.ipynb/py文件转换jupyternbconvert--topythonmy_file.ipynbipynb转换为mdjupyternbconvert--tomdmy_file.ipynbipynb转为htmljupyternbconvert--tohtmlmy_file.ipynbipython转换为pdfju
AI 生成虚拟宠物：24 小时陪你聊天解闷大力出奇迹985 人工智能宠物
本文围绕AI生成虚拟宠物展开，介绍这类依托人工智能技术诞生的虚拟伙伴，能实现24小时不间断陪伴聊天，为人们解闷。文中详细阐述其技术基础，包括自然语言处理、机器学习等；分析多样功能，如个性化互动、情绪回应等；探讨在独居人群、压力大者等不同群体中的应用场景，最后总结其为人们生活带来的积极影响及未来发展潜力，展现AI虚拟宠物在陪伴领域的独特价值。一、AI生成虚拟宠物的诞生背景与技术基石在快节奏的现代社会
用 Python 开发小游戏：零基础也能做出《贪吃蛇》
本文专为零基础学习者打造，详细介绍如何用Python开发经典小游戏《贪吃蛇》。无需复杂编程知识，从环境搭建到代码编写、功能实现，逐步讲解核心逻辑与操作。涵盖Pygame库的基础运用、游戏界面设计、蛇的移动与食物生成规则等，让新手能按步骤完成开发，同时融入SEO优化要点，帮助读者轻松入门Python游戏开发，体验从0到1做出游戏的乐趣。一、为什么选择用Python开发《贪吃蛇》对于零基础学习者来说，
基于Python的AI健康助手：开发与部署全攻略 AI算力网络与通信 AI算力网络与通信原理 AI人工智能大数据架构 python 人工智能开发语言 ai
基于Python的AI健康助手：开发与部署全攻略关键词：Python、AI健康助手、机器学习、自然语言处理、Flask、部署、健康管理摘要：本文将详细介绍如何使用Python开发一个AI健康助手，从需求分析、技术选型到核心功能实现，再到最终部署上线的完整过程。我们将使用自然语言处理技术理解用户健康咨询，通过机器学习模型提供个性化建议，并展示如何用Flask框架构建Web应用接口。文章包含大量实际代
GPT-4 在 AIGC 中的微调技巧：让模型更懂你的需求 AIGC应用创新大全 AI人工智能与大数据应用开发 MCP&Agent 云算力网络 AIGC ai
GPT-4在AIGC中的微调技巧：让模型更懂你的需求关键词：GPT-4、AIGC、模型微调、监督学习、指令优化、过拟合预防、个性化生成摘要：AIGC（人工智能生成内容）正在重塑内容创作行业，但通用的GPT-4模型可能无法精准匹配你的垂直需求——比如写电商爆款文案时总“跑题”，或生成技术文档时专业术语不够。本文将用“教小朋友学画画”的通俗类比，从微调的底层逻辑讲到实战技巧，带你掌握让GPT-4“更懂
AIGC内容生成实战：如何用ChatGPT+DALL·E打造高转化内容 AI大模型应用工坊 AI大模型开发实战 AIGC chatgpt ai
AIGC内容生成实战：如何用ChatGPT+DALL·E打造高转化内容关键词：AIGC、ChatGPT、DALL·E、内容生成、高转化营销、多模态协同、提示词工程摘要：随着AIGC（人工智能生成内容）技术的爆发式发展，ChatGPT（文本生成）与DALL·E（图像生成）的组合已成为内容创作领域的“黄金搭档”。本文将深度解析二者的协同原理，结合实战案例演示从需求分析到内容落地的全流程，并揭示提升内容
数据分析领域中AI人工智能的发展前景展望 AI大模型应用工坊 AI大模型开发实战数据分析人工智能数据挖掘 ai
数据分析领域中AI人工智能的发展前景展望关键词：数据分析、人工智能、机器学习、深度学习、数据挖掘、预测分析、自动化摘要：本文深入探讨了人工智能在数据分析领域的发展现状和未来趋势。我们将从核心技术原理出发，分析AI如何改变传统数据分析范式，详细讲解机器学习算法在数据分析中的应用，并通过实际案例展示AI驱动的数据分析解决方案。文章还将探讨行业应用场景、工具生态以及未来发展面临的挑战和机遇，为数据分析师
AI人工智能中的数据挖掘：提升智能决策能力
AI人工智能中的数据挖掘：提升智能决策能力关键词：数据挖掘、人工智能、机器学习、智能决策、数据分析、特征工程、模型优化摘要：本文深入探讨了数据挖掘在人工智能领域中的核心作用，重点分析了如何通过数据挖掘技术提升智能决策能力。文章从基础概念出发，详细介绍了数据挖掘的关键算法、数学模型和实际应用场景，并通过Python代码示例展示了数据挖掘的全流程。最后，文章展望了数据挖掘技术的未来发展趋势和面临的挑战
数据中台中的数据科学工作台：Jupyter集成方案 AI大数据智能洞察大数据与AI人工智能 jupyter 信息可视化 ide ai
数据中台中的数据科学工作台：Jupyter集成方案关键词：数据中台、数据科学工作台、JupyterNotebook、数据科学、机器学习、数据可视化、协作开发摘要：本文深入探讨了在数据中台架构中集成JupyterNotebook作为数据科学工作台的完整解决方案。我们将从数据中台的基本概念出发，详细分析Jupyter在数据科学工作流中的核心作用，介绍多种集成方案和技术实现细节，并通过实际案例展示如何构
lesson20：Python函数的标注你的电影很有趣 python 开发语言
目录引言：为什么函数标注是现代Python开发的必备技能一、函数标注的基础语法1.1参数与返回值标注1.2支持的标注类型1.3Python3.9+的重大改进：标准集合泛型二、高级标注技巧与最佳实践2.1复杂参数结构标注2.2函数类型与回调标注2.3变量注解与类型别名三、静态类型检查工具应用3.1mypy：最流行的类型检查器3.2Pyright与IDE集成3.3运行时类型验证四、函数标注的工程价值与
Jupyter Notebook：数据科学的“瑞士军刀” a小胡哦机器学习基础人工智能机器学习
在数据科学的世界里，JupyterNotebook是一个不可或缺的工具，它就像是数据科学家手中的“瑞士军刀”，功能强大且灵活多变。今天，就让我们一起深入了解这个神奇的工具。一、JupyterNotebook是什么？JupyterNotebook是一个开源的Web应用程序，它允许你创建和共享包含实时代码、方程、可视化和解释性文本的文档。它支持多种编程语言，其中Python是最常用的语言之一。Jupy
2018年中南大学中英翻译某翁
参考：20180827235856533.jpg【1】机器学习理论表明，机器学习算法能从有限个训练集样本上得到较好的泛化【1】Machinelearningtheoryshowsthatmachinelearningalgorithmcangeneralizewellfromfinitetrainingsetsampleslimited有限的infinite无限的【2】这似乎违背了一些基本的逻辑准
Django学习笔记（一）
学习视频为：pythondjangoweb框架开发入门全套视频教程一、安装pipinstalldjango==****检查是否安装成功django.get_version()二、django新建项目操作1、新建一个项目django-adminstartprojectproject_name2、新建APPcdproject_namedjango-adminstartappApp注：一个project
【三桥君】MCP中台，究竟如何实现多模型、多渠道、多环境的统一管控？如何以MCP为核心设计AI应用架构？三桥君《三桥君 MCP落地方法论》《三桥君 AI大模型落地方法论》#《三桥君 AI产品方法论》人工智能 AI产品经理 MCP API 三桥君系统架构 llama
你好，我是✨三桥君✨本文介绍>>一、引言随着人工智能技术的快速发展，越来越多的企业开始引入大语言模型（LLM）以提升用户体验和运营效率。然而，如何高效、稳定地将这些AI能力落地到生产环境呢？传统的系统架构往往难以应对AI应用的高并发、低延迟和灵活扩展需求，因此，从整体架构角度设计AI应用架构显得尤为重要。本文三桥君将深入探讨以MCP为核心的AI应用架构，并分析多种部署方式的优劣势，为企业在AI落地
Python 程序设计讲义（26）：字符串的用法——字符的编码睿思达DBA_WGX Python 讲义 python 开发语言
Python程序设计讲义（26）：字符串的用法——字符的编码目录Python程序设计讲义（26）：字符串的用法——字符的编码一、字符的编码二、`ASCII`编码三、`Unicode`编码四、使用`ord()`函数查询一个字符对应的`Unicode`编码五、使用`chr()`函数查询一个`Unicode`编码对应的字符六、`Python`字符串的特征一、字符的编码计算机默认只能处理二进制数，而不能处
【Python】pypinyin-汉字拼音转换工具鸟哥大大 Python python 自然语言处理
文章目录1.主要功能2.安装3.常用API3.1拼音风格3.2核心API3.2.1pypinyin.pinyin()3.2.2pypinyin.lazy_pinyin()3.2.3pypinyin.load_single_dict()3.2.4pypinyin.load_phrases_dict()3.2.5pypinyin.slug()3.3注册新的拼音风格4.基本用法4.1库导入4.2基本汉字
python编程第十四课：数据可视化小小源助手 Python代码实例信息可视化 python 开发语言
Python数据可视化：让数据“开口说话”在当今数据爆炸的时代，数据可视化已成为探索数据规律、传达数据信息的关键技术。Python凭借其丰富的第三方库，为数据可视化提供了强大而灵活的解决方案。本文将带你深入了解Matplotlib库的基础绘图、Seaborn库的高级可视化以及交互式可视化工具Plotly，帮助你通过图表清晰地展示数据背后的故事。一、Matplotlib库基础绘图Matplotlib
深入理解卷积神经网络（CNN）与循环神经网络（RNN） CodeJourney. cnn rnn 人工智能
在当今的人工智能领域，神经网络无疑是最为璀璨的明珠之一。而卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）和循环神经网络（RecurrentNeuralNetworks，RNN）作为神经网络家族中的重要成员，各自有着独特的架构和强大的功能，广泛应用于众多领域。本文将深入探讨这两种神经网络的原理、特点以及应用场景，为对深度学习感兴趣的读者提供全面的知识讲解。一、卷积神经
Python数据可视化：用代码绘制数据背后的故事 AAEllisonPang Python 信息可视化 python 开发语言
引言：当数据会说话在数据爆炸的时代，可视化是解锁数据价值的金钥匙。Python凭借其丰富的可视化生态库，已成为数据科学家的首选工具。本文将带您从基础到高级，探索如何用Python将冰冷数字转化为引人入胜的视觉叙事。一、基础篇：二维可视化的艺术表达1.1Matplotlib：可视化领域的瑞士军刀importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpx=np.linsp
Linux的Initrd机制被触发 linux
Linux 的 initrd 技术是一个非常普遍使用的机制，linux2.6 内核的 initrd 的文件格式由原来的文件系统镜像文件转变成了 cpio 格式，变化不仅反映在文件格式上， linux 内核对这两种格式的 initrd 的处理有着截然的不同。本文首先介绍了什么是 initrd 技术，然后分别介绍了 Linux2.4 内核和 2.6 内核的 initrd 的处理流程。最后通过对 Lin
maven本地仓库路径修改 bitcarter maven
默认maven本地仓库路径：C:\Users\Administrator\.m2 修改maven本地仓库路径方法： 1.打开E:\maven\apache-maven-2.2.1\conf\settings.xml 2.找到
XSD和XML中的命名空间 darrenzhu xml xsd schema namespace 命名空间
http://www.360doc.com/content/12/0418/10/9437165_204585479.shtml http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9203621 http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9204337 http://www.cn
Java 求素数运算周凡杨 java 算法素数
网络上对求素数之解数不胜数，我在此总结归纳一下，同时对一些编码，加以改进，效率有成倍热提高。第一种：原理: 6N(+-)1法任何一个自然数，总可以表示成为如下的形式之一： 6N，6N+1，6N+2，6N+3，6N+4，6N+5 (N=0，1，2，…)
java 单例模式 g21121 java
想必单例模式大家都不会陌生，有如下两种方式来实现单例模式： class Singleton { private static Singleton instance=new Singleton(); private Singleton(){} static Singleton getInstance() { return instance; }
Linux下Mysql源码安装 510888780 mysql
1.假设已经有mysql-5.6.23-linux-glibc2.5-x86_64.tar.gz (1)创建mysql的安装目录及数据库存放目录解压缩下载的源码包，目录结构，特殊指定的目录除外：
32位和64位操作系统墙头上一根草 32位和64位操作系统
32位和64位操作系统是指：CPU一次处理数据的能力是32位还是64位。现在市场上的CPU一般都是64位的，但是这些CPU并不是真正意义上的64 位CPU，里面依然保留了大部分32位的技术，只是进行了部分64位的改进。32位和64位的区别还涉及了内存的寻址方面，32位系统的最大寻址空间是2 的32次方= 4294967296（bit）= 4（GB）左右，而64位系统的最大寻址空间的寻址空间则达到了
我的spring学习笔记10-轻量级_Spring框架 aijuans Spring 3
一、问题提问： → 请简单介绍一下什么是轻量级？轻量级（Leightweight）是相对于一些重量级的容器来说的，比如Spring的核心是一个轻量级的容器，Spring的核心包在文件容量上只有不到1M大小，使用Spring核心包所需要的资源也是很少的，您甚至可以在小型设备中使用Spring。
mongodb 环境搭建及简单CURD antlove Web Install curd NoSQL mongo
一搭建mongodb环境 1. 在mongo官网下载mongodb 2. 在本地创建目录 "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\db" 3. 运行mongodb服务 [mongod.exe --dbpath "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\
数据字典和动态视图百合不是茶 oracle 数据字典动态视图系统和对象权限
数据字典（data dictionary）是 Oracle 数据库的一个重要组成部分，这是一组用于记录数据库信息的只读（read-only）表。随着数据库的启动而启动,数据库关闭时数据字典也关闭数据字典中包含数据库中所有方案对象（schema object）的定义(包括表，视图，索引，簇，同义词，序列，过程，函数，包，触发器等等) 数据库为一
多线程编程一般规则 bijian1013 java thread 多线程 java多线程
如果两个工两个以上的线程都修改一个对象，那么把执行修改的方法定义为被同步的，如果对象更新影响到只读方法，那么只读方法也要定义成同步的。不要滥用同步。如果在一个对象内的不同的方法访问的不是同一个数据，就不要将方法设置为synchronized的。
将文件或目录拷贝到另一个Linux系统的命令scp bijian1013 linux unix scp
一.功能说明 scp就是security copy，用于将文件或者目录从一个Linux系统拷贝到另一个Linux系统下。scp传输数据用的是SSH协议，保证了数据传输的安全，其格式如下： scp 远程用户名@IP地址：文件的绝对路径
【持久化框架MyBatis3五】MyBatis3一对多关联查询 bit1129 Mybatis3
以教员和课程为例介绍一对多关联关系，在这里认为一个教员可以叫多门课程，而一门课程只有1个教员教，这种关系在实际中不太常见，通过教员和课程是多对多的关系。示例数据：地址表： CREATE TABLE ADDRESSES ( ADDR_ID INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, STREET VAR
cookie状态判断引发的查找问题 bitcarter form cgi
先说一下我们的业务背景： 1.前台将图片和文本通过form表单提交到后台，图片我们都做了base64的编码，并且前台图片进行了压缩 2.form中action是一个cgi服务 3.后台cgi服务同时供PC，H5，APP 4.后台cgi中调用公共的cookie状态判断方法（公共的，大家都用，几年了没有问题）问题：（折腾两天。。。。） 1.PC端cgi服务正常调用，cookie判断没
通过Nginx,Tomcat访问日志(access log)记录请求耗时 ronin47
一、Nginx通过$upstream_response_time $request_time统计请求和后台服务响应时间 nginx.conf使用配置方式： log_format main '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" ''$status $body_bytes_sent "$http_r
java-67- n个骰子的点数。把n个骰子扔在地上，所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n，打印出S的所有可能的值出现的概率。 bylijinnan java
public class ProbabilityOfDice { /** * Q67 n个骰子的点数 * 把n个骰子扔在地上，所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n，打印出S的所有可能的值出现的概率。 * 在以下求解过程中，我们把骰子看作是有序的。 * 例如当n=2时，我们认为（1，2）和（2，1）是两种不同的情况 */ private stati
看别人的博客，觉得心情很好 Cb123456 博客心情
以为写博客，就是总结，就和日记一样吧，同时也在督促自己。今天看了好长时间博客: 职业规划: http://www.iteye.com/blogs/subjects/zhiyeguihua android学习: 1.http://byandby.i
[JWFD开源工作流]尝试用原生代码引擎实现循环反馈拓扑分析 comsci 工作流
我们已经不满足于仅仅跳跃一次，通过对引擎的升级，今天我测试了一下循环反馈模式，大概跑了200圈，引擎报一个溢出错误在一个流程图的结束节点中嵌入一段方程，每次引擎运行到这个节点的时候，通过实时编译器GM模块，计算这个方程，计算结果与预设值进行比较，符合条件则跳跃到开始节点，继续新一轮拓扑分析，直到遇到
JS常用的事件及方法 cwqcwqmax9 js
事件描述 onactivate 当对象设置为活动元素时触发。 onafterupdate 当成功更新数据源对象中的关联对象后在数据绑定对象上触发。 onbeforeactivate 对象要被设置为当前元素前立即触发。 onbeforecut 当选中区从文档中删除之前在源对象触发。 onbeforedeactivate 在 activeElement 从当前对象变为父文档其它对象之前立即
正则表达式验证日期格式 dashuaifu 正则表达式 IT其它 java其它
正则表达式验证日期格式 function isDate(d){ var v = d.match(/^(\d{4})-(\d{1,2})-(\d{1,2})$/i); if(!v) { this.focus(); return false; } } <input value="2000-8-8" onblu
Yii CModel.rules() 方法、validate预定义完整列表、以及说说验证 dcj3sjt126com yii
public array rules () {return} array 要调用 validate() 时应用的有效性规则。返回属性的有效性规则。声明验证规则，应重写此方法。每个规则是数组具有以下结构：array('attribute list', 'validator name', 'on'=>'scenario name', ...validation
UITextAttributeTextColor = deprecated in iOS 7.0 dcj3sjt126com ios
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判断一个数是质数的几种方法 EmmaZhao Math python
质数也叫素数，是只能被1和它本身整除的正整数，最小的质数是2，目前发现的最大的质数是p=2^57885161-1【注1】。判断一个数是质数的最简单的方法如下： def isPrime1(n): for i in range(2, n): if n % i == 0: return False return True 但是在上面的方法中有一些冗余的计算，所以
SpringSecurity工作原理小解读坏我一锅粥 SpringSecurity
SecurityContextPersistenceFilter ConcurrentSessionFilter WebAsyncManagerIntegrationFilter HeaderWriterFilter CsrfFilter LogoutFilter Use
JS实现自适应宽度的Tag切换 ini JavaScript html Web css html5
效果体验：http://hovertree.com/texiao/js/3.htm 该效果使用纯JavaScript代码，实现TAB页切换效果，TAB标签根据内容自适应宽度，点击TAB标签切换内容页。 HTML文件代码： <!DOCTYPE html> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"
Hbase Rest API : 数据查询 kane_xie REST hbase
hbase（hadoop）是用java编写的，有些语言（例如python）能够对它提供良好的支持，但也有很多语言使用起来并不是那么方便，比如c#只能通过thrift访问。Rest就能很好的解决这个问题。Hbase的org.apache.hadoop.hbase.rest包提供了rest接口，它内嵌了jetty作为servlet容器。启动命令：./bin/hbase rest s
JQuery实现鼠标拖动元素移动位置（源码+注释）明子健 jquery js 源码拖动鼠标
欢迎讨论指正！ print.html代码： <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta http-equiv=Content-Type content="text/html;charset=utf-8"> <title>发票打印</title> &l
Postgresql 连表更新字段语法 update qifeifei PostgreSQL
下面这段sql本来目的是想更新条件下的数据，可是这段sql却更新了整个表的数据。sql如下： UPDATE tops_visa.visa_order SET op_audit_abort_pass_date = now() FROM tops_visa.visa_order as t1 INNER JOIN tops_visa.visa_visitor as t2 ON t1.
将redis,memcache结合使用的方案? tcrct redis cache
公司架构上使用了阿里云的服务，由于阿里的kvstore收费相当高，打算自建，自建后就需要自己维护，所以就有了一个想法，针对kvstore(redis)及ocs(memcache)的特点，想自己开发一个cache层，将需要用到list，set，map等redis方法的继续使用redis来完成，将整条记录放在memcache下，即findbyid，save等时就memcache，其它就对应使用redi
开发中遇到的诡异的bug wudixiaotie bug
今天我们服务器组遇到个问题：我们的服务是从Kafka里面取出数据，然后把offset存储到ssdb中，每个topic和partition都对应ssdb中不同的key，服务启动之后，每次kafka数据更新我们这边收到消息，然后存储之后就发现ssdb的值偶尔是-2,这就奇怪了，最开始我们是在代码中打印存储的日志，发现没什么问题，后来去查看ssdb的日志，才发现里面每次set的时候都会对同一个key