数据挖掘与数据分析（四）—— 预处理理论（1） —

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
Python与机器学习库Scikit-learn进阶 master_chenchengg python python Python python开发 IT
Python与机器学习库Scikit-learn进阶Scikit-learn进阶之旅：从新手到高手的必经之路为什么选择Scikit-learn？安装与环境设置特征工程的艺术：打造更强大的预测模型数据清洗特征构造模型调优秘籍：网格搜索与交叉验证的最佳实践网格搜索交叉验证集成学习的魅力：提升模型性能的组合拳随机森林梯度提升机堆叠实战案例解析：使用Scikit-learn解决真实世界问题数据准备模型训练
表征学习：机器认知世界的核心能力与前沿突破大千AI助手人工智能 #OTHER Python 学习人工智能机器学习神经网络表征学习 RL 特征工程
一、定义与背景：从特征工程到自动化学习表征学习（RepresentationLearning），又称特征学习（FeatureLearning），是机器学习的核心技术领域，其核心目标是通过算法自动学习数据的内在特征表示，将复杂多变的原始数据（如图像、文本、语音）转化为低维、富含语义信息的向量形式，从而提升下游任务（如分类、回归、聚类）的效率和精度。与传统依赖人工设计特征的特征工程（FeatureEn
【Python】pandas.cut()函数的用法
pandas.cut()函数是一个非常有用的工具，用于将数值型数据按照指定的分箱或区间进行分割，从而将连续的数值变量转换为离散的类别变量。这在数据分析和机器学习的特征工程中尤其有用，因为它可以帮助揭示不同区间内的数据分布特征，或者简化模型的输入。基本用法pandas.cut()的基本语法如下：pandas.cut(x,bins,right=True,labels=None,retbins=Fals
基于Python的酒店订单数据分析与可视化实战不若浮生一梦 python作业 python 数据分析开发语言
本文将通过一个酒店订单数据集，展示如何使用Python进行完整的数据分析流程，包括数据清洗、特征工程、探索性分析、可视化以及业务洞察，适合数据分析初学者或想通过项目提升数据思维的开发者。一、项目背景随着旅游业的迅速发展，酒店运营者越来越依赖数据分析来提升客户体验与优化收益管理。本项目基于某国际连锁酒店集团提供的真实订单数据，包含超过10万条记录，涵盖订单类型、顾客行为、取消情况等多个维度。目标是通
Python Pandas.cut函数解析与实战教程皓月照山川 pandas python pandas 开发语言
PythonPandas.cut函数解析与实战教程摘要pandas.cut是数据分析工具库Pandas中一个极其强大且常用的函数。它的核心功能是将连续的数值型数据根据指定的间断点（bins）进行分割，转换成离散化的区间类别（categoricaldata）。这种操作在数据预处理、特征工程和数据可视化中至关重要，例如，将用户的年龄分段、将考试分数评级、或将销售额划分为不同的等级。本文章将从基础用法到
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
数据分析领域如何借助AI人工智能升级 AI天才研究院 ChatGPT 计算 AI大模型应用入门实战与进阶数据分析人工智能数据挖掘 ai
数据分析领域如何借助AI人工智能升级关键词：数据分析、人工智能、机器学习、自动化分析、智能决策、数据预处理、预测分析摘要：本文系统阐述数据分析领域如何通过人工智能实现技术升级。从传统数据分析的瓶颈出发，解析AI驱动的核心技术架构，包括自动化数据预处理、智能特征工程、预测分析模型、自然语言处理在数据分析中的应用。通过具体算法实现、数学模型推导和项目实战案例，展示AI如何提升数据分析效率、挖掘数据深度
用Python构建机器学习模型预测股票趋势：从数据到部署的实战指南 SaleCoder python 机器学习开发语言 Python股票预测 LSTM股票模型机器学习股票趋势
引言在AI驱动的金融时代，机器学习股票趋势预测已成为投资者和开发者关注的热点。通过Python，我们可以构建智能模型，分析历史数据并预测未来股价走势。这不仅结合了时间序列分析和深度学习技术，还能帮助用户做出更明智的投资决策。本文将详细指导你用Python从零构建一个LSTM股票模型，结合线性回归作为基准，融入常用股票预测方法如移动平均和特征工程。我们会使用真实数据（如苹果股票），强调模型的难度与高
数据科学与大数据技术专业的核心课程体系及发展路径全解析 YangYang9YangYan 大数据
CDA数据分析师证书含金量高，适应了未来数字化经济和AI发展趋势，难度不高，行业认可度高，对于找工作很有帮助。一、课程体系三维地图二、核心课程能力矩阵课程模块关键技能行业应用场景工具链分布式计算Spark调优用户行为日志分析AWSEMR/Databricks数据挖掘特征工程金融反欺诈模型Scikit-learn实时数据处理Flink窗口计算物联网设备监控Kafka+Flink数据治理元数据管理企业
数学专业转型数据分析竞争力发展报告 Re_Yang09 数据分析数据挖掘
一、核心优势拆解（1）数学能力与数据分析对应关系数学课程数据分析应用场景比较优势说明概率论假设检验设计能准确判断统计显著性阈值实变函数数据质量评估异常值检测的严格性更高线性代数特征工程构建矩阵运算优化模型训练效率（2）典型优势案例金融风控场景：数学背景者构建的违约预测模型AUC值平均高0.15用户画像分析：数学系毕业生提出的分层抽样方案降低30%调研成本二、技能补全路线图三、转型学习路径（1）阶段
Python探索性数据分析库之sweetviz使用详解
概要Sweetviz是一个Python库，专为数据科学家和分析师设计，旨在加速探索性数据分析(EDA)过程。在数据科学项目中，探索性数据分析是必不可少的步骤，但通常也是最耗时的环节之一。Sweetviz通过自动生成高度详细、交互式且美观的可视化报告，大幅简化了这一过程。该库能够对数据集进行全面分析，包括特征分布、相关性、缺失值和目标变量关系等，使用户能够快速理解数据结构和潜在模式，为后续的特征工程
数据处理和分析之分类算法：XGBoost：机器学习基础理论 kkchenkx 数据挖掘机器学习分类数据挖掘
数据处理和分析之分类算法：XGBoost：机器学习基础理论数据预处理与特征工程数据清洗数据清洗是数据预处理的第一步，旨在去除数据集中的噪声、不一致性和缺失值，确保数据的质量。这包括处理空值、异常值、重复数据和不一致的数据格式。示例：处理缺失值假设我们有一个包含用户年龄、性别和收入的数据集，其中年龄和收入字段存在缺失值。importpandasaspdimportnumpyasnp#创建示例数据集d
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
AI原生应用中的用户画像构建：从理论到实践全解析
AI原生应用中的用户画像构建：从理论到实践全解析关键词：用户画像、AI原生应用、特征工程、机器学习、个性化推荐、数据隐私、模型优化摘要：本文全面解析AI原生应用中用户画像构建的全过程，从基础概念到核心技术，再到实际应用和未来趋势。我们将用通俗易懂的方式讲解用户画像如何像"数字身份证"一样工作，深入探讨特征提取、模型构建等关键技术，并通过实际案例展示用户画像在推荐系统、精准营销等场景中的应用。文章还
Python爬虫【四十五章】爬虫攻防战：异步并发+AI反爬识别的技术解密程序员_CLUB Python入门到进阶 python 爬虫人工智能
目录引言：当爬虫工程师遇上AI反爬官一、异步并发基础设施层1.1混合调度框架设计1.2智能连接池管理二、机器学习反爬识别层2.1特征工程体系2.2轻量级在线推理三、智能决策系统3.1动态策略引擎3.2实时对抗案例四、性能优化实战4.1全链路压测数据4.2典型故障处理案例五、总结：构建智能化的爬虫生态系统Python爬虫相关文章（推荐）引言：当爬虫工程师遇上AI反爬官在大数据采集领域，我们正经历着技
python学习打卡：DAY 18 推断聚类后簇的类型西西西仓鼠 python训练营 python 学习聚类
@浙大疏锦行聚类后的分析：推断簇的类型知识点回顾：推断簇含义的2个思路：先选特征和后选特征通过可视化图形借助ai定义簇的含义科研逻辑闭环:通过精度判断特征工程价值作业：参考示例代码对心脏病数据集采取类似操作，并且评估特征工程后模型效果有无提升。在聚类分析中，推断簇的类型是理解数据内在结构和业务意义的关键步骤。以下是系统化的推断方法及常见簇类型的总结：一、簇的基本类型明显分离的簇特征：不同簇中任意两
基于深度学习的手写数字和符号识别系统：YOLOv5/v6/v7/v8/v10模型实现与UI界面集成 YOLO实战营深度学习 YOLO ui 人工智能目标检测计算机视觉
1.引言随着人工智能和深度学习技术的发展，手写数字和符号识别已经成为计算机视觉领域的重要研究方向。手写识别在很多实际应用中扮演着关键角色，例如邮政编码识别、表单自动处理和智能教育系统等。传统的手写识别方法通常依赖于复杂的特征工程，而深度学习则能够自动从数据中学习到特征，极大地提高了识别精度和速度。本文将介绍如何构建一个基于YOLO系列模型（YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8、Y
借助 Amazon SageMaker Catalog 功能，简化从数据到洞察的路径
在数据驱动的时代，企业常陷于数据孤岛、特征重复开发、模型溯源困难等困境。AmazonSageMakerCatalog应运而生，作为统一的数据和特征治理中心，它能打通从原始数据到模型部署的全链路，显著加速数据科学项目落地。一、痛点：数据科学项目中的常见瓶颈数据发现困难：数据分散在S3、Redshift等不同存储中，缺乏统一视图特征管理混乱：特征工程脚本散落各处，无法复用和共享模型溯源缺失：无法追踪模
Java 大视界 -- Java 大数据机器学习模型在金融市场情绪分析与投资策略制定中的应用青云交大数据新视界 Java 大视界 java 大数据机器学习情绪分析智能投资多源数据
Java大视界--Java大数据机器学习模型在金融市场情绪分析与投资策略制定中的应用）引言：正文：一、金融情绪数据的立体化采集与治理1.1多模态数据采集架构1.2数据治理与特征工程二、Java机器学习模型的工程化实践2.1情感分析模型的深度优化2.2强化学习驱动的动态投资策略三、顶级机构实战：Java系统的金融炼金术四、技术前沿：Java与金融科技的未来融合4.1量子机器学习集成4.2联邦学习在合
R语言金融工程：量化价值投资中的数据处理技巧量化价值投资入门到精通 r语言金融开发语言 ai
R语言金融工程：量化价值投资中的数据处理技巧关键词：R语言、金融工程、量化价值投资、数据处理、财务指标、时间序列、风险控制摘要：在量化价值投资领域，高质量的数据处理是策略有效性的核心基础。本文系统解析基于R语言的金融数据处理全流程，涵盖数据获取、清洗、特征工程、时间序列分析等关键环节。通过财务指标计算、异常值检测、缺失值处理、因子标准化等实用技巧，结合quantmod、TTR、dplyr等R包的深
117、Python机器学习：数据预处理与特征工程技巧多多的编程笔记 python 机器学习开发语言
Python开发之机器学习准备：数据预处理与特征工程机器学习是当前人工智能领域的热门方向之一。而作为机器学习的核心组成部分，数据预处理与特征工程对于模型的性能有着至关重要的影响。本文将带领大家了解数据预处理与特征工程的基本概念，以及它们在实际应用场景中的重要性。数据预处理数据预处理是机器学习中的第一步，它的主要目的是将原始数据转换成适合进行机器学习模型训练的形式。就像我们在做饭之前需要清洗和准备食
python automl_自动化的机器学习(AutoML)：将AutoML部署到云中
编辑推荐:在本文中，将介绍一种AutoML设置，使用Python、Flask在云中训练和部署管道；以及两个可自动完成特征工程和模型构建的AutoML框架。本文来自于搜狐网，由火龙果软件Alice编辑、推荐。AutoML到底是什么？AutoML是一个很宽泛的术语，理论上来说，它囊括从数据探索到模型构建这一完整的数据科学循环周期。但是，我发现这个术语更多时候是指自动的特征预处理和选择、模型算法选择和超
【机器学习笔记Ⅰ】10 特征工程
特征工程（FeatureEngineering）详解特征工程是机器学习和数据科学中的核心环节，旨在通过对原始数据的转换、组合和提取，构建更适合模型的高质量特征。其质量直接决定模型性能上限（“数据和特征决定了模型的上限，而算法只是逼近这个上限”）。1.特征工程的核心目标提升模型性能：增强特征与目标变量的相关性。降低计算成本：减少冗余特征，加速训练。改善泛化能力：避免过拟合，提高鲁棒性。2.特征工程的
基于大模型的急性出血坏死性胰腺炎预测技术方案 LCG元人工智能 python
目录一、算法实现伪代码1.数据预处理与特征工程2.大模型训练（以Transformer为例）3.实时预测与动态调整二、模块流程图1.术前预测流程2.术中动态决策流程3.术后护理流程三、系统集成方案1.系统架构图2.核心模块交互流程四、系统部署拓扑图1.物理部署拓扑2.部署说明五、技术验证方案1.交叉验证流程2.实验验证设计六、健康教育模块示例一、算法实现伪代码1.数据预处理与特征工程#数据清洗与归
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
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 python python 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
Orange3机器学习建模和可视化分析数据预处理、特征工程、算法训练维度软件库测试工具开源软件电脑
各位数据挖掘爱好者们！今天给你们介绍一款超厉害的开源软件——Orange3。它就像一个神奇的工具箱，你只要通过拖放组件就能完成机器学习建模和可视化分析，软件下载地址安装包它支持数据预处理、特征工程、算法训练和评估整个流程，就像一个贴心的管家，把数据挖掘的事儿全给你安排得明明白白！它还内置了箱线图、决策树这些可视化工具，能直观地把数据分布和模型结构展示出来，就像给你开了个透视眼，让数据一目了然！这软
Python Pandas 数据的体育数据处理和分析 Python编程之道 Python人工智能与大数据 Python编程之道 python pandas 开发语言 ai
PythonPandas数据的体育数据处理和分析关键词：PythonPandas,体育数据分析,数据清洗,数据可视化,特征工程,机器学习,体育统计摘要：本文将深入探讨如何使用PythonPandas库进行体育数据的处理和分析。我们将从基础的数据导入和清洗开始，逐步深入到复杂的统计分析、可视化展示以及机器学习建模。文章将涵盖数据处理的全流程，包括数据获取、清洗、转换、分析和可视化，并结合实际体育数据
【大模型面试】大模型Prompt Engineer面试题及参考答案大模型知识 prompt 人工智能开发语言 python chatgpt 深度学习大模型
一、基础概念类1.什么是大模型？大模型通常指具有庞大参数规模的机器学习模型，尤其是在自然语言处理（NLP）和计算机视觉等领域。这些模型能够学习到大量数据中的复杂模式和特征，具备强大的泛化能力，可在多种任务上表现出色，如GPT系列、BERT等。2.大模型与传统机器学习模型的区别是什么？传统机器学习模型参数规模相对较小，往往针对特定任务进行设计和训练，需要较多人工特征工程。而大模型参数数量庞大，通过在
枚举的构造函数中抛出异常会怎样 bylijinnan java enum 单例
首先从使用enum实现单例说起。为什么要用enum来实现单例？这篇文章（ http://javarevisited.blogspot.sg/2012/07/why-enum-singleton-are-better-in-java.html）阐述了三个理由： 1.enum单例简单、容易，只需几行代码： public enum Singleton { INSTANCE;
CMake 教程 aigo C++
转自：http://xiang.lf.blog.163.com/blog/static/127733322201481114456136/ CMake是一个跨平台的程序构建工具，比如起自己编写Makefile方便很多。介绍：http://baike.baidu.com/view/1126160.htm 本文件不介绍CMake的基本语法，下面是篇不错的入门教程： http:
cvc-complex-type.2.3: Element 'beans' cannot have character Cb123456 spring Webgis
cvc-complex-type.2.3: Element 'beans' cannot have character Line 33 in XML document from ServletContext resource [/WEB-INF/backend-servlet.xml] is i
jquery实例:随页面滚动条滚动而自动加载内容 120153216 jquery
<script language="javascript"> $(function (){ var i = 4;$(window).bind("scroll", function (event){ //滚动条到网页头部的高度，兼容ie,ff,chrome var top = document.documentElement.s
将数据库中的数据转换成dbs文件何必如此 sql dbs
旗正规则引擎通过数据库配置器（DataBuilder）来管理数据库，无论是Oracle，还是其他主流的数据都支持，操作方式是一样的。旗正规则引擎的数据库配置器是用于编辑数据库结构信息以及管理数据库表数据，并且可以执行SQL 语句，主要功能如下。 1)数据库生成表结构信息：主要生成数据库配置文件(.conf文
在IBATIS中配置SQL语句的IN方式 357029540 ibatis
在使用IBATIS进行SQL语句配置查询时，我们一定会遇到通过IN查询的地方，在使用IN查询时我们可以有两种方式进行配置参数：String和List。具体使用方式如下： 1.String:定义一个String的参数userIds，把这个参数传入IBATIS的sql配置文件，sql语句就可以这样写： <select id="getForms" param
Spring3 MVC 笔记（一） 7454103 spring mvc bean REST JSF
自从 MVC 这个概念提出来之后 struts1.X struts2.X jsf 。。。。。这个view 层的技术一个接一个！都用过！不敢说哪个绝对的强悍！要看业务，和整体的设计！最近公司要求开发个新系统！
Timer与Spring Quartz 定时执行程序 darkranger spring bean 工作 quartz
有时候需要定时触发某一项任务。其实在jdk1.3，java sdk就通过java.util.Timer提供相应的功能。一个简单的例子说明如何使用，很简单： 1、第一步，我们需要建立一项任务，我们的任务需要继承java.util.TimerTask package com.test; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Date;
大端小端转换，le32_to_cpu 和cpu_to_le32 aijuans C语言相关
大端小端转换，le32_to_cpu 和cpu_to_le32 字节序 http://oss.org.cn/kernel-book/ldd3/ch11s04.html 小心不要假设字节序. PC 存储多字节值是低字节为先(小端为先, 因此是小端), 一些高级的平台以另一种方式(大端)
Nginx负载均衡配置实例详解 avords
[导读] 负载均衡是我们大流量网站要做的一个东西，下面我来给大家介绍在Nginx服务器上进行负载均衡配置方法，希望对有需要的同学有所帮助哦。负载均衡先来简单了解一下什么是负载均衡，单从字面上的意思来理解就可以解负载均衡是我们大流量网站要做的一个东西，下面我来给大家介绍在Nginx服务器上进行负载均衡配置方法，希望对有需要的同学有所帮助哦。负载均衡先来简单了解一下什么是负载均衡
乱说的 houxinyou 框架敏捷开发软件测试
从很久以前，大家就研究框架，开发方法，软件工程，好多！反正我是搞不明白！这两天看好多人研究敏捷模型，瀑布模型！也没太搞明白. 不过感觉和程序开发语言差不多，瀑布就是顺序，敏捷就是循环. 瀑布就是需求、分析、设计、编码、测试一步一步走下来。而敏捷就是按摸块或者说迭代做个循环，第个循环中也一样是需求、分析、设计、编码、测试一步一步走下来。也可以把软件开发理
欣赏的价值——一个小故事 bijian1013 有效辅导欣赏欣赏的价值
　　第一次参加家长会，幼儿园的老师说："您的儿子有多动症，在板凳上连三分钟都坐不了，你最好带他去医院看一看。"　　回家的路上，儿子问她老师都说了些什么，她鼻子一酸，差点流下泪来。因为全班30位小朋友，惟有他表现最差；惟有对他，老师表现出不屑，然而她还在告诉她的儿子："老师表扬你了，说宝宝原来在板凳上坐不了一分钟，现在能坐三分钟。其他妈妈都非常羡慕妈妈，因为全班只有宝宝
包冲突问题的解决方法 bingyingao eclipse maven exclusions 包冲突
包冲突是开发过程中很常见的问题：其表现有： 1.明明在eclipse中能够索引到某个类，运行时却报出找不到类。 2.明明在eclipse中能够索引到某个类的方法，运行时却报出找不到方法。 3.类及方法都有，以正确编译成了.class文件，在本机跑的好好的，发到测试或者正式环境就抛如下异常： java.lang.NoClassDefFoundError: Could not in
【Spark七十五】Spark Streaming整合Flume-NG三之接入log4j bit1129 Stream
先来一段废话：实际工作中，业务系统的日志基本上是使用Log4j写入到日志文件中的，问题的关键之处在于业务日志的格式混乱，这给对日志文件中的日志进行统计分析带来了极大的困难，或者说，基本上无法进行分析，每个人写日志的习惯不同，导致日志行的格式五花八门，最后只能通过grep来查找特定的关键词缩小范围，但是在集群环境下，每个机器去grep一遍，分析一遍，这个效率如何可想之二，大好光阴都浪费在这上面了
sudoku solver in Haskell bookjovi sudoku haskell
这几天没太多的事做，想着用函数式语言来写点实用的程序，像fib和prime之类的就不想提了（就一行代码的事），写什么程序呢？在网上闲逛时发现sudoku游戏，sudoku十几年前就知道了，学生生涯时也想过用C/Java来实现个智能求解，但到最后往往没写成，主要是用C/Java写的话会很麻烦。现在写程序，本人总是有一种思维惯性，总是想把程序写的更紧凑，更精致，代码行数最少，所以现
java apache ftpClient bro_feng java
最近使用apache的ftpclient插件实现ftp下载，遇见几个问题，做如下总结。 1. 上传阻塞，一连串的上传，其中一个就阻塞了，或是用storeFile上传时返回false。查了点资料，说是FTP有主动模式和被动模式。将传出模式修改为被动模式ftp.enterLocalPassiveMode();然后就好了。看了网上相关介绍，对主动模式和被动模式区别还是比较的模糊，不太了解被动模
读《研磨设计模式》-代码笔记-工厂方法模式 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/ package design.pattern; /* * 工厂方法模式：使一个类的实例化延迟到子类 * 某次，我在工作不知不觉中就用到了工厂方法模式（称为模板方法模式更恰当。2012-10-29）： * 有很多不同的产品，它
面试记录语 chenyu19891124 招聘
或许真的在一个平台上成长成什么样，都必须靠自己去努力。有了好的平台让自己展示，就该好好努力。今天是自己单独一次去面试别人，感觉有点小紧张，说话有点打结。在面试完后写面试情况表，下笔真的好难，尤其是要对面试人的情况说明真的好难。今天面试的是自己同事的同事，现在的这个同事要离职了，介绍了我现在这位同事以前的同事来面试。今天这位求职者面试的是配置管理，期初看了简历觉得应该很适合做配置管理，但是今天面
Fire Workflow 1.0正式版终于发布了 comsci 工作 workflow Google
Fire Workflow 是国内另外一款开源工作流，作者是著名的非也同志，哈哈.... 官方网站是 http://www.fireflow.org 经过大家努力,Fire Workflow 1.0正式版终于发布了正式版主要变化: 1、增加IWorkItem.jumpToEx(...)方法，取消了当前环节和目标环节必须在同一条执行线的限制，使得自由流更加自由 2、增加IT
Python向脚本传参 daizj python 脚本传参
如果想对python脚本传参数，python中对应的argc, argv(c语言的命令行参数)是什么呢？需要模块：sys 参数个数：len(sys.argv) 脚本名： sys.argv[0] 参数1： sys.argv[1] 参数2： sys.argv[
管理用户分组的命令gpasswd dongwei_6688 passwd
NAME： gpasswd - administer the /etc/group file SYNOPSIS： gpasswd group gpasswd -a user group gpasswd -d user group gpasswd -R group gpasswd -r group gpasswd [-A user,...] [-M user,...] g
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linux mysql fypop linux
enquiry mysql version in centos linux yum list installed | grep mysql yum -y remove mysql-libs.x86_64 enquiry mysql version in yum repositoryyum list | grep mysql oryum -y list mysql* install mysq
Scramble String hcx2013 String
Given a string s1, we may represent it as a binary tree by partitioning it to two non-empty substrings recursively. Below is one possible representation of s1 = "great":
跟我学Shiro目录贴 jinnianshilongnian 跟我学shiro
历经三个月左右时间，《跟我学Shiro》系列教程已经完结，暂时没有需要补充的内容，因此生成PDF版供大家下载。最近项目比较紧，没有时间解答一些疑问，暂时无法回复一些问题，很抱歉，不过可以加群（334194438/348194195）一起讨论问题。 ----广告-----------------------------------------------------
nginx日志切割并使用flume-ng收集日志 liyonghui160com
nginx的日志文件没有rotate功能。如果你不处理，日志文件将变得越来越大，还好我们可以写一个nginx日志切割脚本来自动切割日志文件。第一步就是重命名日志文件，不用担心重命名后nginx找不到日志文件而丢失日志。在你未重新打开原名字的日志文件前，nginx还是会向你重命名的文件写日志，linux是靠文件描述符而不是文件名定位文件。第二步向nginx主
Oracle死锁解决方法 pda158 oracle
　select p.spid,c.object_name,b.session_id,b.oracle_username,b.os_user_name from v$process p,v$session a, v$locked_object b,all_objects c where p.addr=a.paddr and a.process=b.process and c.object_id=b.
java之List排序 shiguanghui list排序
在Java Collection Framework中定义的List实现有Vector，ArrayList和LinkedList。这些集合提供了对对象组的索引访问。他们提供了元素的添加与删除支持。然而，它们并没有内置的元素排序支持。　　你能够使用java.util.Collections类中的sort()方法对List元素进行排序。你既可以给方法传递
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数据挖掘与数据分析（四）—— 预处理理论（1） —— 特征工程 Feature Engineering

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