Sea_Shore
Sea_Shore

2019-08-21 SVM

About SVM

image.png

About the first one, it cannot be described in a linear separator. But the first circle and the second one are similar things if we choose another way to describe it ---- distance.

So, it's kind of like, we can use a higher dimension to simplify(describe) the problem. And everything can be described in 1-D.

And in mathematics, we have phi = to describe it.

你可能感兴趣的:(2019-08-21 SVM)

  • elasticsearch启动时遇到的错误max virtual memory areas vm.max_map_count [65530\] is too low, increase to a... Hello小五
    maxvirtualmemoryareasvm.max_map_count[65530]istoolow,increasetoatleast[262144]elasticsearch启动时遇到的错误问题翻译过来就是：elasticsearch用户拥有的内存权限太小，至少需要262144；在宿主机/etc/sysctl.conf文件最后添加一行vm.max_map_count=262144执行命令s
  • elasticsearch vm.max_map_count small瓜瓜
    maxvirtualmemoryareasvm.max_map_count[65530]istoolow,increasetoatleast[262144]elasticsearch启动时遇到的错误问题翻译过来就是：elasticsearch用户拥有的内存权限太小，至少需要262144解决：切换到root用户执行命令：sysctl-wvm.max_map_count=262144查看结果：sysc
  • 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
  • 基于Opencv的手势识别 双马尾为什么是神 opencv人工智能计算机视觉
    thumb目录项目背景项目概览功能实现分类器选择数据收集与处理数据增强与傅里叶描述子计算SVM训练GUI设计未来展望项目背景回首过去一年半的大学时光，我深感自己过于安逸。没有明确的目标，对于学习也不太上心。倘若继续这样浑浑噩噩过下去，即便以后只想得过且过地过普通生活，最终结果恐怕难遂人愿。“取乎其上，得乎其中；取乎其中，得乎其下；取乎其下，则无所得矣。”于是乎我制定了与未来展望相匹配的学习路径，哪
  • svm支持向量机实例--线性非线性实例代码可运行
    fromsklearnimportsvmimportnumpyasnpimportsklearn#因为Python中的sklearn库也集成了SVM算法，所以在Python中一样可以使用支持向量机做分类#取数据集path=r'D:\svm\iris.data'#Iris.data的数据格式如下：共5列，前4列为样本特征，第5列为类别，分别有三种类别Iris-setosa，Iris-versicol
  • 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
  • 【SVM】支持向量机实例合集 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
  • 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：
  • 【风电功率预测】【多变量输入单步预测】基于LSSVM的风电功率预测研究（Matlab代码实现） 长安程序猿 matlab开发语言
    欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、LSSVM简介二、风电功率预测的特点与难点三、基于LSSVM的风电功率预测研究步骤四、基于LSSVM的风电功率预测研究优势与挑战优势：挑战：五、结论与展望2运行结果3参考文献4Matlab代码、数据⛳️赠与读者‍做科研，涉及到一个深在的思想系统，
  • 第 7 篇：支持向量机（SVM）——在数据旷野中，划出最宽的“安全边界” 老马爱知 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。
  • 机器学习-SVM支持向量机
    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.
  • 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
  • 智能问答分类系统：基于SVM的用户意图识别
    在现代企业服务系统中，用户会通过各种渠道提出业务相关问题。为了提升服务效率和用户体验，构建一个能够自动识别用户意图的智能分类系统变得至关重要。本文将介绍如何使用支持向量机(SVM)构建一个通用的用户问题分类系统。问题背景在实际客户服务场景中，用户咨询主要分为两类：A类问题：寻求问题解决方案和支持B类问题：查询详细业务数据和报表系统需要准确识别用户意图，然后路由到相应的处理流程。技术方案1.数据准备
  • 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
  • 机器学习数据预处理阶段为什么需要——归一化处理
    参考：https://www.cnblogs.com/bjwu/p/8977141.html通常，在DataScience中，预处理数据有一个很关键的步骤就是数据的标准化。这里主要引用sklearn文档中的一些东西来说明，主要把各个标准化方法的应用场景以及优缺点总结概括，以来充当笔记。提升模型精度在机器学习算法的目标函数(例如SVM的RBF内核或线性模型的l1和l2正则化)，许多学习算法中目标函数
  • 「日拱一码」035 机器学习——调参过程可视化 胖达不服输 「日拱一码」机器学习人工智能调参过程可视化神经网络python模型可解释性
    目录超参数搜索的3D曲面可视化交互式3D可视化神经网络学习率的3D可视化SVM超参数的3D决策边界可视化超参数优化的3D动画超参数搜索的3D曲面可视化##超参数搜索的3D曲面可视化importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dfromsklearn.datasetsimportmake_
  • python学智能算法（二十四）|SVM-最优化几何距离的理解
    引言前序学习过程中，已经对几何距离的概念有了认知，学习链接为：几何距离这里先来回忆几何距离δ的定义：δ=min⁡i=1...myi(w∥w∥⋅xi+b∥w∥)\delta=\min_{i=1...m}y_{i}(\frac{w}{\left\|w\right\|}\cdotx_{i}+\frac{b}{\left\|w\right\|})δ=i=1...mminyi(∥w∥w⋅xi+∥w∥b)对上
  • 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
  • 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
  • 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
  • python学智能算法（二十五）|SVM-拉格朗日乘数法理解
    引言前序学习进程中，已经对最佳超平面的求解有了一定认识。刚好在此梳理一下:函数距离首先有函数距离F，也可以称为函数间隔F：F=min⁡i=1...myi(w⋅xi+b)F=\min_{i=1...m}y_{i}(w\cdotx_{i}+b)F=i=1...mminyi(w⋅xi+b)几何距离然后有几何距离δ，也可以称为几何间隔δ：δ=min⁡i=1...myi(w∥w∥⋅xi+b∥w∥)\delt
  • NodeJS VM2沙箱逃逸漏洞分析【CVE-2023-29199】 R3s3arcm NodeJS漏洞分析node.js安全安全威胁分析
    NodeJSVM2沙箱逃逸漏洞分析【CVE-2023-29199】简介Node.js是一个基于V8引擎的开源、跨平台的JavaScript运行环境，它可以在多个操作系统上运行，包括Windows、macOS和Linux等。Node.js提供了一个运行在服务器端的JavaScript环境，使得开发者可以编写并发的、高效的服务器端应用程序。Node.js使用事件驱动、非阻塞I/O模型来支持并发运行。它
  • C#实现SVM支持向量机（附完整源码） 源代码大师 C#实战教程c#支持向量机开发语言
    C#实现SVM支持向量机下面是使用C#实现支持向量机（SVM）的示例代码：usingSystem;usingAccord.MachineLearning.VectorMachines;usingAccord.MachineLearning.VectorMachines.Learning;usingAccord
  • 神经网络初步学习3——数据与损失 X Y O 神经网络学习人工智能
    一、传统机器学习与神经网络前言：该部分需要一定的机器学习与数学基础（很浅的基础），如果有不理解的地方可以自行查阅。（1）区别这里不妨以图像识别为例子：（1）在传统的机器学习视角中：我们需要人工手动去设置并提取我们的特征量，例如常见的SIFT、SURF和HOG等，随后需要我们选择合适的分类器（例如：SVM、KNN等分类器）,接着把我们的参数训练出来。（2）而在神经网络的视角中：我们只需要把图片喂给它
  • 支持向量机（SVM）在病理切片图像分类（癌细胞检测，Camelyon16/17、TCGA）中的应用与实现 猿享天开 支持向量机分类算法机器学习人工智能
    支持向量机（SVM）在病理切片图像分类（癌细胞检测，Camelyon16/17、TCGA）中的应用与实现病理切片图像分类是医学影像分析的重要领域，特别是在癌细胞检测中，SVM因其对高维数据和小样本场景的优异性能，成为一种经典且有效的分类方法。本文将深入探讨SVM在Camelyon16/17和TCGA数据集上的应用，全面覆盖概念与原理、应用场景、及挑战与应对策略，欢迎感兴趣的阅读。[文中示例代码仅供
  • 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
  • 【一起来学AI大模型】支持向量机（SVM）：核心算法深度解析 运器123 AI大模型支持向量机机器学习人工智能ai大数据AI编程算法
    一、算法核心思想支持向量机（SVM）是一种强大的监督学习算法，核心思想是通过寻找最优超平面实现分类或回归：分类目标：找到能最大化两类数据间隔的超平面回归目标：找到包含最多数据点的ε带关键概念图解超平面：w·x+b=0/\/\+1|支持向量|-1|●●||●●||●●||_________________|最大间隔(margin)二、数学原理与优化问题1.线性可分情况目标函数：\min_{w,b}\
  • 说话人识别python_基于各种分类算法的说话人识别（年龄段识别） weixin_39673184 说话人识别python
    基于各种分类算法的语音分类(年龄段识别)概述实习期间作为帮手打杂进行了一段时间的语音识别研究，内容是基于各种分类算法的语音的年龄段识别，总结一下大致框架，基本思想是：获取语料库TIMIT提取数据特征，进行处理MFCC/i-vectorLDA/PLDA/PCA语料提取，基于分类算法进行分类SVM/SVR/GMM/GBDT...用到的工具有HTK(C,shell)/Kaldi(C++,shell)/L
  • 《支持向量机（SVM）在医疗领域的变革性应用》 CodeJourney. 支持向量机算法机器学习
    在医疗科技日新月异的今天，先进的数据分析与机器学习技术正逐渐成为提升诊疗水平、助力医学研究的关键力量。支持向量机（SVM），凭借其独特的优势，在医疗这片复杂且对精准度要求极高的领域崭露头角，带来诸多令人瞩目的应用成果。一、疾病诊断：癌症早期筛查的“火眼金睛”癌症，作为全球健康的“头号杀手”，早期诊断对提升患者生存率意义非凡。在乳腺癌筛查领域，SVM发挥着重要作用。医疗科研人员收集大量乳腺组织的影像
  • Java 并发包之线程池和原子计数 lijingyao8206 Java计数ThreadPool并发包java线程池
    对于大数据量关联的业务处理逻辑，比较直接的想法就是用JDK提供的并发包去解决多线程情况下的业务数据处理。线程池可以提供很好的管理线程的方式，并且可以提高线程利用率，并发包中的原子计数在多线程的情况下可以让我们避免去写一些同步代码。     这里就先把jdk并发包中的线程池处理器ThreadPoolExecutor 以原子计数类AomicInteger 和倒数计时锁C
  • java编程思想 抽象类和接口 百合不是茶 java抽象类接口
    接口c++对接口和内部类只有简介的支持,但在java中有队这些类的直接支持   1 ,抽象类 :  如果一个类包含一个或多个抽象方法,该类必须限定为抽象类(否者编译器报错)   抽象方法 : 在方法中仅有声明而没有方法体    package com.wj.Interface;
  • [房地产与大数据]房地产数据挖掘系统 comsci 数据挖掘
           随着一个关键核心技术的突破,我们已经是独立自主的开发某些先进模块,但是要完全实现,还需要一定的时间...        所以,除了代码工作以外,我们还需要关心一下非技术领域的事件..比如说房地产     &nb
  • 数组队列总结 沐刃青蛟 数组队列
          数组队列是一种大小可以改变，类型没有定死的类似数组的工具。不过与数组相比，它更具有灵活性。因为它不但不用担心越界问题，而且因为泛型（类似c++中模板的东西）的存在而支持各种类型。      以下是数组队列的功能实现代码：   import List.Student; public class
  • Oracle存储过程无法编译的解决方法 IT独行者 oracle存储过程　
    今天同事修改Oracle存储过程又导致2个过程无法被编译，流程规范上的东西，Dave 这里不多说，看看怎么解决问题。   1.     查看无效对象 XEZF@xezf(qs-xezf-db1)> select object_name,object_type,status from all_objects where status='IN
  • 重装系统之后oracle恢复 文强chu oracle
    前几天正在使用电脑，没有暂停oracle的各种服务。 突然win8.1系统奔溃，无法修复，开机时系统 提示正在搜集错误信息，然后再开机，再提示的无限循环中。 无耐我拿出系统u盘 准备重装系统，没想到竟然无法从u盘引导成功。 晚上到外面早了一家修电脑店，让人家给装了个系统，并且那哥们在我没反应过来的时候， 直接把我的c盘给格式化了 并且清理了注册表，再装系统。 然后的结果就是我的oracl
  • python学习二（ 一些基础语法） 小桔子 pthon基础语法
    紧接着把！昨天没看继续看django 官方教程，学了下python的基本语法 与c类语言还是有些小差别： 1.ptyhon的源文件以UTF-8编码格式 2. /   除 结果浮点型 //  除 结果整形 %   除 取余数 *   乘 **  乘方 eg 5**2 结果是5的2次方25 _&
  • svn 常用命令 aichenglong SVN版本回退
    1 svn回退版本   1)在window中选择log,根据想要回退的内容,选择revert this version或revert chanages from this version 两者的区别:   revert this version:表示回退到当前版本(该版本后的版本全部作废)   revert chanages from this versio
  • 某小公司面试归来 alafqq 面试
    先填单子，还要写笔试题，我以时间为急，拒绝了它。。时间宝贵。 老拿这些对付毕业生的东东来吓唬我。。 面试官很刁难，问了几个问题，记录下； 1，包的范围。。。public,private,protect. --悲剧了 2，hashcode方法和equals方法的区别。谁覆盖谁.结果，他说我说反了。 3，最恶心的一道题，抽象类继承抽象类吗？（察，一般它都是被继承的啊） 4，stru
  • 动态数组的存储速度比较 集合框架 百合不是茶 集合框架
    集合框架： 自定义数据结构(增删改查等) package 数组; /** * 创建动态数组 * @author 百合 * */ public class ArrayDemo{ //定义一个数组来存放数据 String[] src = new String[0]; /** * 增加元素加入容器 * @param s要加入容器
  • 用JS实现一个JS对象，对象里有两个属性一个方法 bijian1013 js对象
    <html> <head> </head> <body> 用js代码实现一个js对象，对象里有两个属性，一个方法 </body> <script> var obj={a:'1234567',b:'bbbbbbbbbb',c:function(x){
  • 探索JUnit4扩展：使用Rule bijian1013 java单元测试JUnitRule
            在上一篇文章中，讨论了使用Runner扩展JUnit4的方式，即直接修改Test Runner的实现(BlockJUnit4ClassRunner)。但这种方法显然不便于灵活地添加或删除扩展功能。下面将使用JUnit4.7才开始引入的扩展方式——Rule来实现相同的扩展功能。 1. Rule       &n
  • [Gson一]非泛型POJO对象的反序列化 bit1129 POJO
    当要将JSON数据串反序列化自身为非泛型的POJO时，使用Gson.fromJson(String, Class)方法。自身为非泛型的POJO的包括两种： 1. POJO对象不包含任何泛型的字段 2. POJO对象包含泛型字段，例如泛型集合或者泛型类 Data类 a.不是泛型类， b.Data中的集合List和Map都是泛型的 c.Data中不包含其它的POJO    
  • 【Kakfa五】Kafka Producer和Consumer基本使用 bit1129 kafka
    0.Kafka服务器的配置 一个Broker， 一个Topic Topic中只有一个Partition（）   1. Producer： package kafka.examples.producers; import kafka.producer.KeyedMessage; import kafka.javaapi.producer.Producer; impor
  • lsyncd实时同步搭建指南——取代rsync+inotify ronin47
    1. 几大实时同步工具比较 1.1 inotify + rsync 最近一直在寻求生产服务服务器上的同步替代方案，原先使用的是 inotify + rsync，但随着文件数量的增大到100W+，目录下的文件列表就达20M，在网络状况不佳或者限速的情况下，变更的文件可能10来个才几M，却因此要发送的文件列表就达20M，严重减低的带宽的使用效率以及同步效率；更为要紧的是，加入inotify
  • java-9. 判断整数序列是不是二元查找树的后序遍历结果 bylijinnan java
    public class IsBinTreePostTraverse{ static boolean isBSTPostOrder(int[] a){ if(a==null){ return false; } /*1.只有一个结点时，肯定是查找树 *2.只有两个结点时，肯定是查找树。例如{5,6}对应的BST是 6 {6,5}对应的BST是
  • MySQL的sum函数返回的类型 bylijinnan javaspringsqlmysqljdbc
    今天项目切换数据库时，出错 访问数据库的代码大概是这样： String sql = "select sum(number) as sumNumberOfOneDay from tableName"; List<Map> rows = getJdbcTemplate().queryForList(sql); for (Map row : rows
  • java设计模式之单例模式 chicony java设计模式
    在阎宏博士的《JAVA与模式》一书中开头是这样描述单例模式的： 　　作为对象的创建模式，单例模式确保某一个类只有一个实例，而且自行实例化并向整个系统提供这个实例。这个类称为单例类。 单例模式的结构 　　单例模式的特点： 单例类只能有一个实例。 单例类必须自己创建自己的唯一实例。 单例类必须给所有其他对象提供这一实例。 　　饿汉式单例类   publ
  • javascript取当月最后一天 ctrain JavaScript
    <!--javascript取当月最后一天--> <script language=javascript> var current = new Date(); var year = current.getYear(); var month = current.getMonth(); showMonthLastDay(year, mont
  • linux tune2fs命令详解 daizj linuxtune2fs查看系统文件块信息
    一.简介： tune2fs是调整和查看ext2/ext3文件系统的文件系统参数，Windows下面如果出现意外断电死机情况，下次开机一般都会出现系统自检。Linux系统下面也有文件系统自检，而且是可以通过tune2fs命令，自行定义自检周期及方式。 二.用法： Usage: tune2fs [-c max_mounts_count] [-e errors_behavior] [-g grou
  • 做有中国特色的程序员 dcj3sjt126com 程序员
      从出版业说起 网络作品排到靠前的，都不会太难看，一般人不爱看某部作品也是因为不喜欢这个类型，而此人也不会全不喜欢这些网络作品。究其原因，是因为网络作品都是让人先白看的，看的好了才出了头。而纸质作品就不一定了，排行榜靠前的，有好作品，也有垃圾。 许多大牛都是写了博客，后来出了书。这些书也都不次，可能有人让为不好，是因为技术书不像小说，小说在读故事，技术书是在学知识或温习知识，有
  • Android：TextView属性大全 dcj3sjt126com textview
    android:autoLink    设置是否当文本为URL链接/email/电话号码/map时，文本显示为可点击的链接。可选值(none/web/email/phone/map/all)  android:autoText    如果设置，将自动执行输入值的拼写纠正。此处无效果，在显示输入法并输
  • tomcat虚拟目录安装及其配置 eksliang tomcat配置说明tomca部署web应用tomcat虚拟目录安装
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2097184 1.-------------------------------------------tomcat  目录结构 config：存放tomcat的配置文件 temp  ：存放tomcat跑起来后存放临时文件用的 work   ： 当第一次访问应用中的jsp
  • 浅谈：APP有哪些常被黑客利用的安全漏洞 gg163 APP
    首先，说到APP的安全漏洞，身为程序猿的大家应该不陌生；如果抛开安卓自身开源的问题的话，其主要产生的原因就是开发过程中疏忽或者代码不严谨引起的。但这些责任也不能怪在程序猿头上，有时会因为BOSS时间催得紧等很多可观原因。由国内移动应用安全检测团队爱内测（ineice.com）的CTO给我们浅谈关于Android 系统的开源设计以及生态环境。 1. 应用反编译漏洞：APK 包非常容易被反编译成可读
  • C#根据网址生成静态页面 hvt Web.netC#asp.nethovertree
    HoverTree开源项目中HoverTreeWeb.HVTPanel的Index.aspx文件是后台管理的首页。包含生成留言板首页，以及显示用户名，退出等功能。根据网址生成页面的方法：   bool CreateHtmlFile(string url, string path) { //http://keleyi.com/a/bjae/3d10wfax.htm stri
  • SVG 教程 （一） 天梯梦 svg
    SVG 简介 SVG 是使用 XML 来描述二维图形和绘图程序的语言。 学习之前应具备的基础知识： 继续学习之前，你应该对以下内容有基本的了解： HTML XML 基础 如果希望首先学习这些内容，请在本站的首页选择相应的教程。 什么是SVG？ SVG 指可伸缩矢量图形 (Scalable Vector Graphics) SVG 用来定义用于网络的基于矢量
  • 一个简单的java栈 luyulong java数据结构栈
    public class MyStack { private long[] arr; private int top; public MyStack() { arr = new long[10]; top = -1; } public MyStack(int maxsize) { arr = new long[maxsize]; top
  • 基础数据结构和算法八：Binary search sunwinner AlgorithmBinary search
    Binary search needs an ordered array so that it can use array indexing to dramatically reduce the number of compares required for each search, using the classic and venerable binary search algori
  • 12个C语言面试题，涉及指针、进程、运算、结构体、函数、内存，看看你能做出几个！ 刘星宇 c面试
    12个C语言面试题，涉及指针、进程、运算、结构体、函数、内存，看看你能做出几个！ 1.gets()函数 问：请找出下面代码里的问题： #include<stdio.h> int main(void) {     char buff[10];     memset(buff,0,sizeof(buff));
  • ITeye 7月技术图书有奖试读获奖名单公布 ITeye管理员 活动ITeye试读
    ITeye携手人民邮电出版社图灵教育共同举办的7月技术图书有奖试读活动已圆满结束，非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 7月试读活动回顾： http://webmaster.iteye.com/blog/2092746 本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下（优秀文章有很多，但名额有限，没获奖并不代表不优秀）： 《Java性能优化权威指南》
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他