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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
- 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
- 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AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
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
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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
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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
- 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
- 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”
- 【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
Qlib是一个专为量化金融和算法交易研究设计的开源库。本文配置一个基于LightGBM的梯度提升决策树（GBDT）模型，并使用金融数据集（包含158个技术指标特征）进行训练和预测。1.导入必要的模块pythonCollapseWrapRunCopyfromqlib.contrib.model.gbdtimportLGBModelfromqlib.contrib.data.handlerimport
- Python机器学习与深度学习：决策树、随机森林、XGBoost与LightGBM、迁移学习、循环神经网络、长短时记忆网络、时间卷积网络、自编码器、生成对抗网络、YOLO目标检测等
WangYan2022
机器学习/深度学习Python机器学习深度学习随机森林迁移学习
融合最新技术动态与实战经验，旨在系统提升以下能力：①掌握ChatGPT、DeepSeek等大语言模型在代码生成、模型调试、实验设计、论文撰写等方面的实际应用技巧②深入理解深度学习与经典机器学习算法的关联与差异，掌握其理论基础③熟练运用PyTorch实现各类深度学习模型，包括迁移学习、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、时间卷积网络（TCN）、自编码器、生成对抗网络（GAN）、YOL
- 机器学习知识点复习 上（保研、复试、面试）百面机器学习笔记
机器学习知识点复习上一、特征工程1.为什么需要对数值类型的特征做归一化？2.文本表示模型3.图像数据不足的处理方法二、模型评估1.常见的评估指标2.ROC曲线3.为什么在一些场景中要使用余弦相似度而不是欧氏距离？4.过拟合和欠拟合三、经典算法1.支持向量机SVM2.逻辑回归3.决策树四、降维1.主成分分析（PrinalComponentsAnalysis,PCA）降维中最经典的方法2.线性判别分析
- C#企业级API版本控制实战：构建可扩展的微服务架构
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C#学习资料架构c#微服务
第一章：企业级API版本控制的生死时速1.1版本控制的三重门//版本控制决策树publicenumVersionControlStrategy{[Description("URI路径版本控制")]UriPath=1,[Description("自定义HTTP头版本控制")]CustomHeader=2,[Description("Accept媒体类型版本控制")]MediaType=3}publi
- 深度解析：venv和conda如何解决依赖冲突难题
咕咕日志
condapython
文章目录前言一、虚拟环境的核心价值1.1依赖冲突的典型场景1.2隔离机制实现原理二、venv与conda的架构对比2.1工具定位差异2.2性能基准测试（以创建环境+安装numpy为例）三、venv的配置与最佳实践3.1基础工作流3.2多版本Python管理四、conda的进阶应用4.1环境创建与通道配置4.2混合使用conda与pip的风险控制4.3跨平台环境导出五、工具选型决策树5.1场景化推荐
- 【机器学习笔记 Ⅱ】11 决策树模型
巴伦是只猫
机器学习机器学习笔记决策树
决策树模型（DecisionTree）详解决策树是一种树形结构的监督学习模型，通过一系列规则对数据进行分类或回归。其核心思想是模仿人类决策过程，通过不断提问（基于特征划分）逐步逼近答案。1.核心概念节点类型：根节点：起始问题（最佳特征划分点）。内部节点：中间决策步骤（特征判断）。叶节点：最终预测结果（类别或数值）。分支：对应特征的取值或条件判断（如“年龄≥30？”）。2.构建决策树的关键步骤(1)
- Python 数据分析与可视化 Day 14 - 建模复盘 + 多模型评估对比（逻辑回归 vs 决策树）
蓝婷儿
pythonpython数据分析逻辑回归
✅今日目标回顾整个本周数据分析&建模流程学会训练第二种模型：决策树（DecisionTree）掌握多模型对比评估的方法与实践输出综合对比报告：准确率、精确率、召回率、F1等指标为后续模型调优与扩展打下基础一、本周流程快速回顾步骤内容第1天高级数据操作（索引、透视、变形）第2天缺失值和异常值处理第3天多表合并与连接第4天特征工程（编码、归一化、时间）第5天数据集拆分（训练集/测试集）第6天逻辑回归模
- Transformer已死？2025年十大替代架构实战评测
前言前些天发现了一个巨牛的人工智能免费学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站封面图建议：十大架构3D渲染图环绕碎裂的Transformer图标，背景为动态性能雷达图副标题：实测推理速度/显存占用/长文本能力，附迁移成本决策树一、争议源起：Transformer的时代性局限（2025版）graphLRA[Transformer痛点]-->B[显存黑洞：千亿模型推理需1.6
- sql统计相同项个数并按名次显示
朱辉辉33
javaoracle
现在有如下这样一个表：
A表
ID Name time
------------------------------
0001 aaa 2006-11-18
0002 ccc 2006-11-18
0003 eee 2006-11-18
0004 aaa 2006-11-18
0005 eee 2006-11-18
0004 aaa 2006-11-18
0002 ccc 20
- Android+Jquery Mobile学习系列-目录
白糖_
JQuery Mobile
最近在研究学习基于Android的移动应用开发，准备给家里人做一个应用程序用用。向公司手机移动团队咨询了下，觉得使用Android的WebView上手最快，因为WebView等于是一个内置浏览器，可以基于html页面开发，不用去学习Android自带的七七八八的控件。然后加上Jquery mobile的样式渲染和事件等，就能非常方便的做动态应用了。
从现在起，往后一段时间，我打算
- 如何给线程池命名
daysinsun
线程池
在系统运行后，在线程快照里总是看到线程池的名字为pool-xx，这样导致很不好定位，怎么给线程池一个有意义的名字呢。参照ThreadPoolExecutor类的ThreadFactory，自己实现ThreadFactory接口，重写newThread方法即可。参考代码如下：
public class Named
- IE 中"HTML Parsing Error:Unable to modify the parent container element before the
周凡杨
html解析errorreadyState
错误： IE 中"HTML Parsing Error:Unable to modify the parent container element before the child element is closed"
现象： 同事之间几个IE 测试情况下，有的报这个错，有的不报。经查询资料后，可归纳以下原因。
- java上传
g21121
java
我们在做web项目中通常会遇到上传文件的情况，用struts等框架的会直接用的自带的标签和组件，今天说的是利用servlet来完成上传。
我们这里利用到commons-fileupload组件，相关jar包可以取apache官网下载：http://commons.apache.org/
下面是servlet的代码：
//定义一个磁盘文件工厂
DiskFileItemFactory fact
- SpringMVC配置学习
510888780
springmvc
spring MVC配置详解
现在主流的Web MVC框架除了Struts这个主力 外，其次就是Spring MVC了，因此这也是作为一名程序员需要掌握的主流框架，框架选择多了，应对多变的需求和业务时，可实行的方案自然就多了。不过要想灵活运用Spring MVC来应对大多数的Web开发，就必须要掌握它的配置及原理。
一、Spring MVC环境搭建：（Spring 2.5.6 + Hi
- spring mvc-jfreeChart 柱图(1)
布衣凌宇
jfreechart
第一步：下载jfreeChart包，注意是jfreeChart文件lib目录下的，jcommon-1.0.23.jar和jfreechart-1.0.19.jar两个包即可；
第二步：配置web.xml;
web.xml代码如下
<servlet>
<servlet-name>jfreechart</servlet-nam
- 我的spring学习笔记13-容器扩展点之PropertyPlaceholderConfigurer
aijuans
Spring3
PropertyPlaceholderConfigurer是个bean工厂后置处理器的实现，也就是BeanFactoryPostProcessor接口的一个实现。关于BeanFactoryPostProcessor和BeanPostProcessor类似。我会在其他地方介绍。PropertyPlaceholderConfigurer可以将上下文（配置文件）中的属性值放在另一个单独的标准java P
- java 线程池使用 Runnable&Callable&Future
antlove
javathreadRunnablecallablefuture
1. 创建线程池
ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();
2. 执行一次线程，调用Runnable接口实现
Future<?> future = executorService.submit(new DefaultRunnable());
System.out.prin
- XML语法元素结构的总结
百合不是茶
xml树结构
1.XML介绍1969年 gml (主要目的是要在不同的机器进行通信的数据规范)1985年 sgml standard generralized markup language1993年 html(www网)1998年 xml extensible markup language
- 改变eclipse编码格式
bijian1013
eclipse编码格式
1.改变整个工作空间的编码格式
改变整个工作空间的编码格式，这样以后新建的文件也是新设置的编码格式。
Eclipse->window->preferences->General->workspace-
- javascript中return的设计缺陷
bijian1013
JavaScriptAngularJS
代码1：
<script>
var gisService = (function(window)
{
return
{
name:function ()
{
alert(1);
}
};
})(this);
gisService.name();
&l
- 【持久化框架MyBatis3八】Spring集成MyBatis3
bit1129
Mybatis3
pom.xml配置
Maven的pom中主要包括：
MyBatis
MyBatis-Spring
Spring
MySQL-Connector-Java
Druid
applicationContext.xml配置
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
&
- java web项目启动时自动加载自定义properties文件
bitray
javaWeb监听器相对路径
创建一个类
public class ContextInitListener implements ServletContextListener
使得该类成为一个监听器。用于监听整个容器生命周期的，主要是初始化和销毁的。
类创建后要在web.xml配置文件中增加一个简单的监听器配置，即刚才我们定义的类。
<listener>
<des
- 用nginx区分文件大小做出不同响应
ronin47
昨晚和前21v的同事聊天，说到我离职后一些技术上的更新。其中有个给某大客户(游戏下载类)的特殊需求设计，因为文件大小差距很大——估计是大版本和补丁的区别——又走的是同一个域名，而squid在响应比较大的文件时，尤其是初次下载的时候，性能比较差，所以拆成两组服务器，squid服务于较小的文件，通过pull方式从peer层获取，nginx服务于较大的文件，通过push方式由peer层分发同步。外部发布
- java-67-扑克牌的顺子.从扑克牌中随机抽5张牌，判断是不是一个顺子，即这5张牌是不是连续的.2-10为数字本身，A为1，J为11，Q为12，K为13，而大
bylijinnan
java
package com.ljn.base;
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class ContinuousPoker {
/**
* Q67 扑克牌的顺子 从扑克牌中随机抽5张牌，判断是不是一个顺子，即这5张牌是不是连续的。
* 2-10为数字本身，A为1，J为1
- 翟鸿燊老师语录
ccii
翟鸿燊
一、国学应用智慧TAT之亮剑精神A
1. 角色就是人格
就像你一回家的时候，你一进屋里面，你已经是儿子，是姑娘啦，给老爸老妈倒怀水吧，你还觉得你是老总呢？还拿派呢？就像今天一样，你们往这儿一坐，你们之间是什么，同学，是朋友。
还有下属最忌讳的就是领导向他询问情况的时候，什么我不知道，我不清楚，该你知道的你凭什么不知道
- [光速与宇宙]进行光速飞行的一些问题
comsci
问题
在人类整体进入宇宙时代，即将开展深空宇宙探索之前，我有几个猜想想告诉大家
仅仅是猜想。。。未经官方证实
1：要在宇宙中进行光速飞行，必须首先获得宇宙中的航行通行证，而这个航行通行证并不是我们平常认为的那种带钢印的证书，是什么呢？ 下面我来告诉
- oracle undo解析
cwqcwqmax9
oracle
oracle undo解析2012-09-24 09:02:01 我来说两句 作者：虫师收藏 我要投稿
Undo是干嘛用的？ &nb
- java中各种集合的详细介绍
dashuaifu
java集合
一，java中各种集合的关系图 Collection 接口的接口 对象的集合 ├ List 子接口 &n
- 卸载windows服务的方法
dcj3sjt126com
windowsservice
卸载Windows服务的方法
在Windows中，有一类程序称为服务，在操作系统内核加载完成后就开始加载。这里程序往往运行在操作系统的底层，因此资源占用比较大、执行效率比较高，比较有代表性的就是杀毒软件。但是一旦因为特殊原因不能正确卸载这些程序了，其加载在Windows内的服务就不容易删除了。即便是删除注册表中的相 应项目，虽然不启动了，但是系统中仍然存在此项服务，只是没有加载而已。如果安装其他
- Warning: The Copy Bundle Resources build phase contains this target's Info.plist
dcj3sjt126com
iosxcode
http://developer.apple.com/iphone/library/qa/qa2009/qa1649.html
Excerpt:
You are getting this warning because you probably added your Info.plist file to your Copy Bundle
- 2014之C++学习笔记（一）
Etwo
C++EtwoEtwoiterator迭代器
已经有很长一段时间没有写博客了，可能大家已经淡忘了Etwo这个人的存在，这一年多以来，本人从事了AS的相关开发工作，但最近一段时间，AS在天朝的没落，相信有很多码农也都清楚，现在的页游基本上达到饱和，手机上的游戏基本被unity3D与cocos占据，AS基本没有容身之处。so。。。最近我并不打算直接转型
- js跨越获取数据问题记录
haifengwuch
jsonpjsonAjax
js的跨越问题，普通的ajax无法获取服务器返回的值。
第一种解决方案，通过getson，后台配合方式，实现。
Java后台代码：
protected void doPost(HttpServletRequest req, HttpServletResponse resp)
throws ServletException, IOException {
String ca
- 蓝色jQuery导航条
ini
JavaScripthtmljqueryWebhtml5
效果体验：http://keleyi.com/keleyi/phtml/jqtexiao/39.htmHTML文件代码：
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>jQuery鼠标悬停上下滑动导航条 - 柯乐义<
- linux部署jdk,tomcat,mysql
kerryg
jdktomcatlinuxmysql
1、安装java环境jdk:
一般系统都会默认自带的JDK,但是不太好用，都会卸载了，然后重新安装。
1.1）、卸载：
（rpm -qa :查询已经安装哪些软件包；
rmp -q 软件包：查询指定包是否已
- DOMContentLoaded VS onload VS onreadystatechange
mutongwu
jqueryjs
1. DOMContentLoaded 在页面html、script、style加载完毕即可触发，无需等待所有资源（image/iframe）加载完毕。（IE9+）
2. onload是最早支持的事件，要求所有资源加载完毕触发。
3. onreadystatechange 开始在IE引入，后来其它浏览器也有一定的实现。涉及以下 document , applet, embed, fra
- sql批量插入数据
qifeifei
批量插入
hi，
自己在做工程的时候，遇到批量插入数据的数据修复场景。我的思路是在插入前准备一个临时表，临时表的整理就看当时的选择条件了，临时表就是要插入的数据集，最后再批量插入到数据库中。
WITH tempT AS (
SELECT
item_id AS combo_id,
item_id,
now() AS create_date
FROM
a
- log4j打印日志文件 如何实现相对路径到 项目工程下
thinkfreer
Weblog4j应用服务器日志
最近为了实现统计一个网站的访问量，记录用户的登录信息，以方便站长实时了解自己网站的访问情况，选择了Apache 的log4j,但是在选择相对路径那块 卡主了，X度了好多方法(其实大多都是一样的内用，还一个字都不差的)，都没有能解决问题，无奈搞了2天终于解决了，与大家分享一下
需求：
用户登录该网站时，把用户的登录名,ip,时间。统计到一个txt文档里，以方便其他系统调用此txt。项目名
- linux下mysql-5.6.23.tar.gz安装与配置
笑我痴狂
mysqllinuxunix
1.卸载系统默认的mysql
[root@localhost ~]# rpm -qa | grep mysql
mysql-libs-5.1.66-2.el6_3.x86_64
mysql-devel-5.1.66-2.el6_3.x86_64
mysql-5.1.66-2.el6_3.x86_64
[root@localhost ~]# rpm -e mysql-libs-5.1
