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小瑞瑞acd
小瑞瑞学数模模拟退火算法python启发式算法算法
模拟退火(SA):如何“故意走错路”,才能找到最优解?图示模拟退火算法如何通过接受较差解(橙色虚线标注)从局部最优(绿色点)逃逸,最终找到全局最优解(紫色点),展示其跳出局部极小值的能力。大家好,我是小瑞瑞!欢迎回到我的专栏!想象一下,你站在一座连绵不绝的山脉中,目标是找到海拔最低的那个山谷。你手上只有一个高度计,视野被浓雾笼罩,只能看清脚下的一小片区域。如果你是一个“贪心”的登山者,你的策略会非
- 基于随机森林的白酒风味智能分类系统:从数据到洞察的完整实践
笙囧同学
python
作者:笙囧同学|中科院计算机大模型方向硕士|全栈开发爱好者座右铭:偷懒是人生进步的阶梯联系方式:
[email protected]各大平台账号/公众号:笙囧同学前言大家好,我是笙囧同学!今天给大家分享一个超级有趣且技术含量爆表的项目——白酒风味智能分类系统。作为一个既爱技术又爱美酒的程序员,我花了大量时间研究如何用机器学习的方法来"品酒",让AI帮我们识别白酒的风味特征。这个项目融合了机器学习、数
- 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
- 声纹识别系统(MFCC特征+DTW/SVM分类)
佩爷0107
支持向量机分类算法梅尔频率倒谱系数动态时间规整
摘要本毕业设计实现了一个完整的声纹识别系统,采用梅尔频率倒谱系数(MFCC)作为声学特征提取方法,结合动态时间规整(DTW)和支持向量机(SVM)两种分类算法进行说话人识别。系统包含语音预处理、特征提取、模型训练和识别测试等完整流程,并通过实验对比两种分类算法的性能。第一章绪论1.1研究背景与意义声纹识别(SpeakerRecognition)是生物特征识别技术的一种,通过分析语音信号中包含的说话
- Python与机器学习库Scikit-learn进阶
master_chenchengg
pythonpythonPythonpython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
- 机器学习算法(六)---逻辑回归
向云端UP
机器学习模型机器学习算法逻辑回归
目录一、逻辑回归1.1模型介绍1.2工作原理1.2.1对数几率模型1.2.2逻辑回归与Sigmoid函数1.3.3熵、相对熵与交叉熵1.3损失函数和优化算法1.3.1损失函数的理论基础1.3.2优化算法1.3.2.1梯度下降算法局限1.3.2.2随机梯度下降与小批量梯度下降1.4算法流程1.5逻辑回归优缺点1.6案例1.7classification_report()参数二、逻辑回归与线性回归的区
- svm支持向量机实例--线性非线性实例代码可运行
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- 实验七 SVM支持向量机
萍萍无奇a
支持向量机机器学习人工智能
目录一、SVM定义二、SVM基本概念及其优缺点1、间隔2、SVM核心3、支持向量4、支持向量机的基本思想5、优缺点三、损失函数四、代码实现1、算法实现基本流程2、代码解析3、整体代码五、结果截图及解释1、结果截图2、结果解释六、实验总结一、SVM定义支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)是一种经典的监督学习算法,用于解决二分类和多分类问题。其核心思想是通过在特征空间中找到一
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KENYCHEN奉孝
支持向量机算法机器学习
基于Java的SVM(支持向量机)实例合集以下是一个基于Java的SVM(支持向量机)实例合集,包含核心代码示例和应用场景说明。这些例子基于流行的机器学习库(如LIBSVM、Weka、JSAT)实现。数据准备与加载使用LIBSVM格式加载数据集://加载LIBSVM格式数据svm_problemprob=newsvm_problem();prob.l=dataSize;//样本数量prob.x=n
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- 数据挖掘实战-基于随机森林算法的空气质量污染预测模型
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♂️个人主页:@艾派森的个人主页✍作者简介:Python学习者希望大家多多支持,我们一起进步!如果文章对你有帮助的话,欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.数据集介绍3.技术工具4.实验过程
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人工智能#机器学习基石支持向量机算法机器学习人工智能分类算法核技巧硬核科普
《人工智能AI之机器学习基石》系列⑦专栏核心理念:用通俗语言讲清楚机器学习的核心原理,强调“洞察+技术理解+应用连接”,构建一个完整的、富有启发性的知识体系。
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支持向量机是一类监督学习算法,实现二分类,其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面。课程代码:importnumpyasnpmy_seed=2017np.random.seed(my_seed)importrandomrandom.seed(my_seed)importmatplotlibimportmatplotlib.pyplotaspltmatplotlib.rcParams['font.
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- Java 大视界 -- Java 大数据机器学习模型在金融市场波动预测与资产配置动态调整中的应用(355)
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Java大视界--Java大数据机器学习模型在金融市场波动预测与资产配置动态调整中的应用(355))引言:正文:一、Java构建的金融数据处理架构1.1多源数据实时融合与清洗1.2跨市场数据关联(风险传导分析)二、Java驱动的市场波动预测模型2.1LSTM+随机森林融合预测(股市案例)2.2资产配置动态调整(风险预算模型)三、实战案例:从“被动亏损”到“主动盈利”3.1公募基金:加息波动中的1.
- 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
- 基于逻辑回归的图像二分类算法实现(Pytorch版)
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图像分类pytorch逻辑回归分类
基于逻辑回归的图像二分类算法实现(Pytorch版)数据集模型代码数据集链接:FastFoodClassificationDataset我们只使用Burger和Pizza这两类。模型代码importtorchimporttorch.nnasnnfromtorchvision.models.utilsimportload_state_dict_from_urlmodel_urls={'resnet5
- 支持向量机SVM
李昊哲小课
sklearn人工智能机器学习支持向量机算法机器学习sklearn人工智能数据挖掘
支持向量机SVM一、支持向量机算法支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)是一种用于分类和回归分析的机器学习算法。分类场景举例(更容易理解)假设现在有一个二维平面上散落着一些点,这些点分为两类,一类是红色的圆形点,另一类是蓝色的方形点。我们的任务就是找到一条直线,能够把这两类点尽可能准确地分开。支持向量机算法做的事情就和这个类似。算法核心思想它不是随便找一条能分开两类数据的直
- 打卡Day12
HAhhhiu
python学习打卡python机器学习
@浙大疏锦行知识点:遗传算法:来源于自然界中的生物进化和基因遗传思想:模拟生物进化过程,通过“选择(保留优秀解)、交叉(组合解的特征)、变异(引入新特征)”迭代优化我想培养出一只超级泰迪犬?该怎么办呢?首先,我有一群泰迪犬,但是小泰迪们的各种基因不同,形态各色,我只想要一只高大、卷毛和聪明的泰迪。(这是初始解的集合,也是案例学习代码中,我们所设定的随机森林中的一堆的参数范围)接着,我开始挑选符合上
- 吴恩达 机器学习cs229-学习笔记-更新中
是娜个二叉树!
机器学习学习笔记
吴恩达机器学习cs22901基础概念语言:Matlab/python监督学习定义:获取一组数据集拟合数据从X到Y的映射回归问题:预测的Y是连续的,Y是实数分类问题:分类指的是Y取离散值,输出是离散的两组,正示例和负示例,把所有样本推到这条直线上,用0,1,标识逻辑回归算法,拟合直线区分正,负示例处理相对大量特征的回归算法或者分类算法支持向量机算法:它使用的不是1,2,3,10个输入特征,而是使用无
- python学智能算法(二十七)|SVM-拉格朗日函数求解上
西猫雷婶
机器学习人工智能python学习笔记支持向量机python机器学习算法人工智能
【1】引言前序学习进程中,我们已经掌握了支持向量机算法中,为寻找最佳分割超平面,如何用向量表达超平面方程,如何为超平面方程建立拉格朗日函数。本篇文章的学习目标是:求解SVM拉格朗日函数。【2】求解方法【2.1】待求解函数支持量机算法的拉格朗日函数为:L(w,b,α)=12∥w∥2−∑i=1mαi[yi(w⋅xi+b−1)]L(w,b,\alpha)=\frac{1}{2}{\left\|w\rig
- GEE土地分类——利用landsat 8 和随机森林方法进行土地分类
此星光明
gee土地分类专栏前端gee机器学习土地分类随机森林Landsat土地利用
目录简介代码解释代码函数ee.Classifier.smileRandomForest(numberOfTrees,variablesPerSplit,minLeafPopulation,bagFraction,maxNodes,seed)Arguments:Returns:Classifier结果简介GEE土地分类——利用landsat8和随机森林方法进行土地分类代码解释这段代码是用Google
- 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
- 支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)详解
DuHz
回归数据挖掘人工智能信号处理算法数学建模机器学习
支持向量回归(SupportVectorRegression,SVR)详解支持向量回归(SupportVectorRegression,简称SVR)是一种基于支持向量机(SVM)的回归分析方法,广泛应用于预测和模式识别领域。SVR通过在高维空间中寻找一个最优超平面,以最大化数据点与超平面的间隔,从而实现对连续型变量的预测。本文将深入探讨SVR的理论基础、数学原理、模型构建、参数选择、训练与优化、应
- 【机器学习【9】】评估算法:数据集划分与算法泛化能力评估
roman_日积跬步-终至千里
#机器学习机器学习
文章目录一、数据集划分:训练集与评估集二、K折交叉验证:提升评估可靠性1.基本原理1.1.K折交叉验证基本原理1.2.逻辑回归算法与L22.基于K折交叉验证L2算法三、弃一交叉验证(Leave-One-Out)1、基本原理2、代码实现四、ShuffleSplit交叉验证1、基本原理2、为什么能降低方差3、代码测试五、选择建议在机器学习中,评估算法的核心目标是衡量模型在“未知数据”上的表现,而不是仅
- Python day15
@浙大疏锦行Pythonday15.内容:复习日本周主要的内容是一些常见的机器学习流程以及其中的部分内容标签编码以及连续特征的处理:归一化和正态化等。图像的绘制:热力图、Shap图等的绘制超参数优化算法:网格搜索、贝叶斯以及启发式算法模拟退火、遗传算法等不平衡数据集的处理:过采样以及欠采样。
- 机器学习算法:核心原理与前沿发展综述
fmvrj34202
机器学习算法人工智能
机器学习算法作为人工智能的核心驱动力,正在重塑我们解决问题的范式。本文将系统性地探讨机器学习算法的分类体系、数学基础、优化方法以及最新发展趋势,为从业者提供技术参考。一、算法分类体系根据学习范式,机器学习算法可分为三大类:监督学习:基于标注数据的建模方法线性回归:最小化平方误差的闭式解θ=(XᵀX)⁻¹Xᵀy支持向量机:通过核技巧实现非线性分类,优化目标为max(0,1-yᵢ(w·xᵢ+b))决策
- tomcat基础与部署发布
暗黑小菠萝
Tomcat java web
从51cto搬家了,以后会更新在这里方便自己查看。
做项目一直用tomcat,都是配置到eclipse中使用,这几天有时间整理一下使用心得,有一些自己配置遇到的细节问题。
Tomcat:一个Servlets和JSP页面的容器,以提供网站服务。
一、Tomcat安装
安装方式:①运行.exe安装包
&n
- 网站架构发展的过程
ayaoxinchao
数据库应用服务器网站架构
1.初始阶段网站架构:应用程序、数据库、文件等资源在同一个服务器上
2.应用服务和数据服务分离:应用服务器、数据库服务器、文件服务器
3.使用缓存改善网站性能:为应用服务器提供本地缓存,但受限于应用服务器的内存容量,可以使用专门的缓存服务器,提供分布式缓存服务器架构
4.使用应用服务器集群改善网站的并发处理能力:使用负载均衡调度服务器,将来自客户端浏览器的访问请求分发到应用服务器集群中的任何
- [信息与安全]数据库的备份问题
comsci
数据库
如果你们建设的信息系统是采用中心-分支的模式,那么这里有一个问题
如果你的数据来自中心数据库,那么中心数据库如果出现故障,你的分支机构的数据如何保证安全呢?
是否应该在这种信息系统结构的基础上进行改造,容许分支机构的信息系统也备份一个中心数据库的文件呢?
&n
- 使用maven tomcat plugin插件debug关联源代码
商人shang
mavendebug查看源码tomcat-plugin
*首先需要配置好'''maven-tomcat7-plugin''',参见[[Maven开发Web项目]]的'''Tomcat'''部分。
*配置好后,在[[Eclipse]]中打开'''Debug Configurations'''界面,在'''Maven Build'''项下新建当前工程的调试。在'''Main'''选项卡中点击'''Browse Workspace...'''选择需要开发的
- 大访问量高并发
oloz
大访问量高并发
大访问量高并发的网站主要压力还是在于数据库的操作上,尽量避免频繁的请求数据库。下面简
要列出几点解决方案:
01、优化你的代码和查询语句,合理使用索引
02、使用缓存技术例如memcache、ecache将不经常变化的数据放入缓存之中
03、采用服务器集群、负载均衡分担大访问量高并发压力
04、数据读写分离
05、合理选用框架,合理架构(推荐分布式架构)。
- cache 服务器
小猪猪08
cache
Cache 即高速缓存.那么cache是怎么样提高系统性能与运行速度呢?是不是在任何情况下用cache都能提高性能?是不是cache用的越多就越好呢?我在近期开发的项目中有所体会,写下来当作总结也希望能跟大家一起探讨探讨,有错误的地方希望大家批评指正。
1.Cache 是怎么样工作的?
Cache 是分配在服务器上
- mysql存储过程
香水浓
mysql
Description:插入大量测试数据
use xmpl;
drop procedure if exists mockup_test_data_sp;
create procedure mockup_test_data_sp(
in number_of_records int
)
begin
declare cnt int;
declare name varch
- CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
agevs
JavaScriptUI框架Ajaxcss
CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
(一)常用的CSS命名规则
头:header
内容:content/container
尾:footer
导航:nav
侧栏:sidebar
栏目:column
页面外围控制整体布局宽度:wrapper
左右中:left right
- 全局数据源
AILIKES
javatomcatmysqljdbcJNDI
实验目的:为了研究两个项目同时访问一个全局数据源的时候是创建了一个数据源对象,还是创建了两个数据源对象。
1:将diuid和mysql驱动包(druid-1.0.2.jar和mysql-connector-java-5.1.15.jar)copy至%TOMCAT_HOME%/lib下;2:配置数据源,将JNDI在%TOMCAT_HOME%/conf/context.xml中配置好,格式如下:&l
- MYSQL的随机查询的实现方法
baalwolf
mysql
MYSQL的随机抽取实现方法。举个例子,要从tablename表中随机提取一条记录,大家一般的写法就是:SELECT * FROM tablename ORDER BY RAND() LIMIT 1。但是,后来我查了一下MYSQL的官方手册,里面针对RAND()的提示大概意思就是,在ORDER BY从句里面不能使用RAND()函数,因为这样会导致数据列被多次扫描。但是在MYSQL 3.23版本中,
- JAVA的getBytes()方法
bijian1013
javaeclipseunixOS
在Java中,String的getBytes()方法是得到一个操作系统默认的编码格式的字节数组。这个表示在不同OS下,返回的东西不一样!
String.getBytes(String decode)方法会根据指定的decode编码返回某字符串在该编码下的byte数组表示,如:
byte[] b_gbk = "
- AngularJS中操作Cookies
bijian1013
JavaScriptAngularJSCookies
如果你的应用足够大、足够复杂,那么你很快就会遇到这样一咱种情况:你需要在客户端存储一些状态信息,这些状态信息是跨session(会话)的。你可能还记得利用document.cookie接口直接操作纯文本cookie的痛苦经历。
幸运的是,这种方式已经一去不复返了,在所有现代浏览器中几乎
- [Maven学习笔记五]Maven聚合和继承特性
bit1129
maven
Maven聚合
在实际的项目中,一个项目通常会划分为多个模块,为了说明问题,以用户登陆这个小web应用为例。通常一个web应用分为三个模块:
1. 模型和数据持久化层user-core,
2. 业务逻辑层user-service以
3. web展现层user-web,
user-service依赖于user-core
user-web依赖于user-core和use
- 【JVM七】JVM知识点总结
bit1129
jvm
1. JVM运行模式
1.1 JVM运行时分为-server和-client两种模式,在32位机器上只有client模式的JVM。通常,64位的JVM默认都是使用server模式,因为server模式的JVM虽然启动慢点,但是,在运行过程,JVM会尽可能的进行优化
1.2 JVM分为三种字节码解释执行方式:mixed mode, interpret mode以及compiler
- linux下查看nginx、apache、mysql、php的编译参数
ronin47
在linux平台下的应用,最流行的莫过于nginx、apache、mysql、php几个。而这几个常用的应用,在手工编译完以后,在其他一些情况下(如:新增模块),往往想要查看当初都使用了那些参数进行的编译。这时候就可以利用以下方法查看。
1、nginx
[root@361way ~]# /App/nginx/sbin/nginx -V
nginx: nginx version: nginx/
- unity中运用Resources.Load的方法?
brotherlamp
unity视频unity资料unity自学unityunity教程
问:unity中运用Resources.Load的方法?
答:Resources.Load是unity本地动态加载资本所用的方法,也即是你想动态加载的时分才用到它,比方枪弹,特效,某些实时替换的图像什么的,主张此文件夹不要放太多东西,在打包的时分,它会独自把里边的一切东西都会集打包到一同,不论里边有没有你用的东西,所以大多数资本应该是自个建文件放置
1、unity实时替换的物体即是依据环境条件
- 线段树-入门
bylijinnan
java算法线段树
/**
* 线段树入门
* 问题:已知线段[2,5] [4,6] [0,7];求点2,4,7分别出现了多少次
* 以下代码建立的线段树用链表来保存,且树的叶子结点类似[i,i]
*
* 参考链接:http://hi.baidu.com/semluhiigubbqvq/item/be736a33a8864789f4e4ad18
* @author lijinna
- 全选与反选
chicony
全选
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd">
<html>
<head>
<title>全选与反选</title>
- vim一些简单记录
chenchao051
vim
mac在/usr/share/vim/vimrc linux在/etc/vimrc
1、问:后退键不能删除数据,不能往后退怎么办?
答:在vimrc中加入set backspace=2
2、问:如何控制tab键的缩进?
答:在vimrc中加入set tabstop=4 (任何
- Sublime Text 快捷键
daizj
快捷键sublime
[size=large][/size]Sublime Text快捷键:Ctrl+Shift+P:打开命令面板Ctrl+P:搜索项目中的文件Ctrl+G:跳转到第几行Ctrl+W:关闭当前打开文件Ctrl+Shift+W:关闭所有打开文件Ctrl+Shift+V:粘贴并格式化Ctrl+D:选择单词,重复可增加选择下一个相同的单词Ctrl+L:选择行,重复可依次增加选择下一行Ctrl+Shift+L:
- php 引用(&)详解
dcj3sjt126com
PHP
在PHP 中引用的意思是:不同的名字访问同一个变量内容. 与C语言中的指针是有差别的.C语言中的指针里面存储的是变量的内容在内存中存放的地址 变量的引用 PHP 的引用允许你用两个变量来指向同一个内容 复制代码代码如下:
<?
$a="ABC";
$b =&$a;
echo
- SVN中trunk,branches,tags用法详解
dcj3sjt126com
SVN
Subversion有一个很标准的目录结构,是这样的。比如项目是proj,svn地址为svn://proj/,那么标准的svn布局是svn://proj/|+-trunk+-branches+-tags这是一个标准的布局,trunk为主开发目录,branches为分支开发目录,tags为tag存档目录(不允许修改)。但是具体这几个目录应该如何使用,svn并没有明确的规范,更多的还是用户自己的习惯。
- 对软件设计的思考
e200702084
设计模式数据结构算法ssh活动
软件设计的宏观与微观
软件开发是一种高智商的开发活动。一个优秀的软件设计人员不仅要从宏观上把握软件之间的开发,也要从微观上把握软件之间的开发。宏观上,可以应用面向对象设计,采用流行的SSH架构,采用web层,业务逻辑层,持久层分层架构。采用设计模式提供系统的健壮性和可维护性。微观上,对于一个类,甚至方法的调用,从计算机的角度模拟程序的运行情况。了解内存分配,参数传
- 同步、异步、阻塞、非阻塞
geeksun
非阻塞
同步、异步、阻塞、非阻塞这几个概念有时有点混淆,在此文试图解释一下。
同步:发出方法调用后,当没有返回结果,当前线程会一直在等待(阻塞)状态。
场景:打电话,营业厅窗口办业务、B/S架构的http请求-响应模式。
异步:方法调用后不立即返回结果,调用结果通过状态、通知或回调通知方法调用者或接收者。异步方法调用后,当前线程不会阻塞,会继续执行其他任务。
实现:
- Reverse SSH Tunnel 反向打洞實錄
hongtoushizi
ssh
實際的操作步驟:
# 首先,在客戶那理的機器下指令連回我們自己的 Server,並設定自己 Server 上的 12345 port 會對應到幾器上的 SSH port
ssh -NfR 12345:localhost:22
[email protected]
# 然後在 myhost 的機器上連自己的 12345 port,就可以連回在客戶那的機器
ssh localhost -p 1
- Hibernate中的缓存
Josh_Persistence
一级缓存Hiberante缓存查询缓存二级缓存
Hibernate中的缓存
一、Hiberante中常见的三大缓存:一级缓存,二级缓存和查询缓存。
Hibernate中提供了两级Cache,第一级别的缓存是Session级别的缓存,它是属于事务范围的缓存。这一级别的缓存是由hibernate管理的,一般情况下无需进行干预;第二级别的缓存是SessionFactory级别的缓存,它是属于进程范围或群集范围的缓存。这一级别的缓存
- 对象关系行为模式之延迟加载
home198979
PHP架构延迟加载
形象化设计模式实战 HELLO!架构
一、概念
Lazy Load:一个对象,它虽然不包含所需要的所有数据,但是知道怎么获取这些数据。
延迟加载貌似很简单,就是在数据需要时再从数据库获取,减少数据库的消耗。但这其中还是有不少技巧的。
二、实现延迟加载
实现Lazy Load主要有四种方法:延迟初始化、虚
- xml 验证
pengfeicao521
xmlxml解析
有些字符,xml不能识别,用jdom或者dom4j解析的时候就报错
public static void testPattern() {
// 含有非法字符的串
String str = "Jamey친ÑԂ
- div设置半透明效果
spjich
css半透明
为div设置如下样式:
div{filter:alpha(Opacity=80);-moz-opacity:0.5;opacity: 0.5;}
说明:
1、filter:对win IE设置半透明滤镜效果,filter:alpha(Opacity=80)代表该对象80%半透明,火狐浏览器不认2、-moz-opaci
- 你真的了解单例模式么?
w574240966
java单例设计模式jvm
单例模式,很多初学者认为单例模式很简单,并且认为自己已经掌握了这种设计模式。但事实上,你真的了解单例模式了么。
一,单例模式的5中写法。(回字的四种写法,哈哈。)
1,懒汉式
(1)线程不安全的懒汉式
public cla