- AI模型训练中过拟合和欠拟合的区别是什么?
workflower
人工智能算法人工智能数据分析
在AI模型训练中,过拟合和欠拟合是两种常见的模型性能问题,核心区别在于模型对数据的学习程度和泛化能力:欠拟合(Underfitting)-定义:模型未能充分学习到数据中的规律,对训练数据的拟合程度较差,在训练集和测试集上的表现都不好(如准确率低、损失值高)。-原因:-模型结构过于简单(如用线性模型解决非线性问题);-训练数据量不足或特征信息不充分;-训练时间太短,模型尚未学到有效模式。-表现:训练
- 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AIGCai
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
- 【树模型与集成学习】(task6)梯度提升树GBDT+LR
山顶夕景
推荐算法#集成学习与KaggleGBDT推荐算法机器学习
学习总结(1)不同问题的提升树学习算法,主要区别在于使用的损失函数不同,如用平方误差损失函数的回归问题、用指数损失函数的分类问题、用一般损失函数的一般决策问题等。(2)不管是二分类问题的提升树,还是回归问题的提升树,这里的损失函数都很方便:前者是用指数损失函数,所以可以当做是Adaboost的个例,Aadaboost的流程;而后者是当使用平方误差损失时,可以直接拟合残差。而使用不同的损失函数,对应
- R拟合 | 一个分布能看到三个峰,怎么拟合出这三个正态分布的参数? | 高斯混合模型 与 EM算法
biomooc
R数学与统计r语言
1.效果已知数据符合上图分布,怎么求下图的三个分布的参数mu,sigma,及每个分布的权重lambda?2.代码:高斯混合模型(GaussianMixtureModel,简称GMM)library(mixtools)set.seed(123)#确保结果可重复#假设x是你的观测数据xsummary(mix)summaryofnormalmixEMobject:comp1comp2comp3lambd
- 器件仿真学习记录(一)
john
学习
训练工具总览什么是TCADTCAD和半导体产业工艺计算机辅助设计(TCAD)就是是使用电脑仿真来改进和优化半导体工艺技术和器件。TCAD仿真工具可以解出存在于半导体器件中的硅晶圆或者layersystem中的基础的物理偏微分方程,例如离散几何的扩散和输运方程。这些密集的物理拟合使得TCAD仿真有能够预测的准确性。因此,使用TCAD计算机仿真来代替在改进和对新的半导体器件或工艺进行特征提取时需要对晶
- 高斯牛顿法与拟牛顿法详解:非线性优化两大核心算法
北辰alk
AI算法
文章目录一、引言:非线性优化问题概述二、高斯牛顿法详解2.1算法原理与推导2.2算法流程2.3代码实现2.4应用实例:曲线拟合2.5算法分析三、拟牛顿法详解3.1算法原理3.2常见变体3.2.1DFP方法3.2.2BFGS方法3.3算法流程3.4代码实现(BFGS)3.5应用实例:Rosenbrock函数优化3.6算法分析四、两种算法对比五、改进与变体5.1高斯牛顿法的改进5.1.1Levenbe
- Python 实现基于SDAE堆叠去噪自编码器的数据分类预测的详细项目实例(含模型描述及示例代码)
nantangyuxi
Pythonpython分类开发语言人工智能大数据深度学习机器学习
目录Python实现基于SDAE堆叠去噪自编码器的数据分类预测的详细项目实例...1项目背景介绍...2项目目标与意义...2目标...2意义...3项目挑战及解决方案...3噪声数据处理...3特征提取与降维...3模型过拟合问题...4训练时间与计算资源...4数据不平衡问题...4项目特点与创新...4去噪自编码器的堆叠应用...4多层次特征学习...4噪声抑制机制...4模型自动优化...
- 使用WPS的表格数据做线性拟合
芯芯点灯
算法
纪录一下今天新学习的技能。WPS表格数据做线性拟合。这次拟合的是XY轴的数据。步骤1:准备数据步骤2:方式3基本完成,会得到一个公式。如果差太多可以多次拟合。
- 基于点云边界提取与B样条拟合的二维轮廓重建的思路与原理
迅卓科技
C++PCL点云处理实战专栏c++PCL点云
该程序通过点云投影、凹包边界提取、逆时针排序和B样条曲线拟合四步流程,将三维点云转化为光滑的二维参数化边界曲线并可视化输出。效果图1.系统整体原理基于点云边界提取与B样条曲线拟合的系统,通过以下流程实现:点云预处理(投影+边界提取)边界点排序(逆时针)B样条曲线拟合结果可视化1.1点云预处理1.1.1点云投影功能:将三维点云投影到XY平面实现:创建z=0平面模型系数使用PProject函数执行投影
- 机器学习-XGBoost和SHAP解析数据
python机器学习ML
机器学习人工智能数据分析python
一、引言在机器学习领域,XGBoost表现出色,具有高效性、准确性、灵活性和良好的防过拟合能力。高效性使其能快速处理大规模复杂数据,降低训练时间成本。通过组合弱学习器提高准确性和泛化能力。其支持多种任务和自定义指标,参数调优选项丰富。内置正则化机制防止过拟合。同时,SHAP对模型解释起关键作用,能计算特征的SHAP值来明确特征对预测结果的贡献,帮助理解模型决策。二、数据准备和模型训练1.导入所需库
- 从0开始学习R语言--Day55--弹性网络
Chef_Chen
r语言
通常来说,样本数据的数据个数会远大于特征数,但是当我们遇到特殊数据,比如基因数据,可能会有成百上千甚至上万地特征量,而样本个数只有几十个,此时如果直接做回归,由于特征数量很多,且有很多特征共线性较高,很容易过拟合,而能处理共线性的方法,又无法将特征的系数压缩为0,这样计算量会大大增加。用弹性网络建模,其与其他不同的是,有两个惩罚项,L1负责控制特征系数(可以为0),做初步的筛选;L2负责剔除相关性
- 从0开始学习R语言-Day56--空间变系数模型
Chef_Chen
学习
对于涉及到空间相关性分析的数据来说,直接对其做杜宾模型的拟合,有时候很难解释有些变量的p值或是否收敛,因为许多变量的联系以及数据特征在拟合的过程中被消化掉了。而用不同的方法和模型去一步步测试特性,不仅可以证明课题或数据有无研究下去的意义,还可以帮我们节省工作量,确定研究的方向。以下是一个例子:#加载包library(sp)library(spgwr)library(ggplot2)library(
- 寻找圆柱缺陷
迅卓科技
C++PCL点云处理实战专栏c++开发语言PCL点云
该程序通过圆柱拟合、差异检测、聚类分割和三维尺寸计算,实现了对工业零件表面缺陷的自动化检测与量化分析,并输出可视化结果和详细尺寸报告。效果图1.圆柱拟合模块1.1核心功能实现点云数据的圆柱拟合,包括以下关键操作:最小二乘法拟合:通过特征值分解计算圆柱轴线方向RANSAC拟合:使用法线估计和采样一致性算法精修圆柱参数坐标变换:将圆柱轴线旋转至与Z轴平行圆柱可视化:根据参数生成圆柱表面点云1.2工作流
- PyTorch中实现早停机制(EarlyStopping)附代码
自信的小螺丝钉
AI知识pytorchpython人工智能AI深度学习
1.核心目的当模型在验证集上的性能不再提升时,提前终止训练防止过拟合,节省计算资源2.实现方法监控验证集指标(如损失、准确率),设置耐心值(Patience)3.代码:classEarlyStopping:def__init__(self,patience=10,delta=0):"""EarlystoppingArgs:patience:int,numberofepochstowaitbefor
- 神经网络过拟合处理:原理与实践
慕婉0307
神经网络神经网络深度学习机器学习
一、过拟合概述1.1什么是过拟合过拟合(Overfitting)是指机器学习模型在训练数据上表现非常好,但在未见过的测试数据上表现较差的现象。这通常意味着模型过于复杂,已经"记住"了训练数据的细节和噪声,而不是学习到数据的普遍规律。1.2过拟合的表现特征训练集上的准确率很高,但验证集/测试集上的准确率明显较低训练误差持续下降,但验证误差在某个点后开始上升模型对训练数据中的小波动/噪声过于敏感1.3
- 图书推荐-话少不墨迹《大模型技术30讲》
_abab
图书推荐语言模型
关于本书:大模型技术30讲减少过拟合的数据方法过拟合是模型过度拟合训练数据噪声的现象,导致测试性能下降增加高质量标注数据是减少过拟合最有效的方法数据增强通过生成现有数据的变体扩展数据集,提高模型泛化能力自监督预训练可有效利用未标注数据进行模型初始化模型相关正则化方法L2正则化和权重衰减通过添加权重惩罚项约束模型复杂度Dropout通过随机禁用神经元防止对特定特征的依赖早停法通过监控验证集性能终止训
- 神经网络——归一化层
DAWN_T17
机器学习神经网络人工智能深度学习pytorchjupyter机器学习
归一化层(NormalizationLayer)是深度学习中一种关键的技术,用于对神经网络某一层的输入进行标准化处理,从而改善模型的训练稳定性和收敛速度。核心思想神经网络在训练过程中,各层输入的分布可能随前层参数变化而剧烈波动(即内部协变量偏移),导致训练困难。归一化层通过将输入标准化,使数据分布更加稳定,从而:加速收敛:减少梯度消失/爆炸问题,允许使用更大学习率。提高泛化能力:缓解过拟合,降低对
- AI产品经理面试宝典:100道经典问题与详尽答案,一文掌握!
AI大模型-大飞
人工智能产品经理面试大模型学习llama学习langchain
以前总说AI是未来,但现在AI就是当下。今天为大家整理了一份AI产品经理的面试题,总共100道。面试题一般是对求职者相对比较综合的考察,即使你目前无此求职意向,或者不是AI产品经理,亦可通过面试题来测试自己对AI的认知程度。具体AI产品经理100面试题如下:1.什么是机器学习?2.描述深度学习与传统机器学习的区别。3.什么是自然语言处理?4.如何评估一个机器学习模型的性能?5.什么是过拟合和欠拟合
- 深入解析LoRA:低秩适应的高效大模型微调技术
Zhong Yang
大模型微调人工智能机器学习算法
1.背景与动机随着大语言模型(如GPT-3、Llama)的参数规模突破千亿级,传统全参数微调面临三大挑战:显存爆炸:微调70B模型需数千GB显存(如Llama-270B全微调需1.2TB显存)计算成本:全参数微调的计算量随模型规模呈二次增长过拟合风险:大规模模型对少量下游数据易产生过拟合LoRA(Low-RankAdaptation)由微软研究院提出,通过低秩矩阵分解技术,将微调参数量压缩至原模型
- 机器学习—交叉验证
hwang_zhic
1、经验误差与过拟合通常我们把分类错误的样本数占样本总数的比例称为"错误率”,学习器在训练集上的误差称为“经验误差”或“训练误差”,在新样本上的误差称为“泛化误差”。我们需要的是泛化误差低的学习器,但是我们只能习得一个经验误差很小、在训练集上表现很好的学习器。然而,如果学习器把训练样本的自身的一些特点当做了所有潜在样本都具有的一般性质,会导致泛化性能下降,这称为“过拟合”,相对的“欠拟合”是指对样
- 过拟合、欠拟合及其解决方案;梯度消失、梯度爆炸;循环神经网络进阶
Ryan_sz1
1、过拟合、欠拟合及其解决方案过拟合、欠拟合机器学习或者训练深度神经网络的时候经常会出现欠拟合和过拟合这两个问题,但是,一开始我们的模型往往是欠拟合的,也正是因为如此才有了优化的空间,我们需要不断的调整算法来使得模型的表达能拿更强。但是优化到了一定程度就需要解决过拟合的问题了。也就是说欠拟合是模型表达能力不够,达不到很好的表达效果。而过拟合是在训练集的范围内表达能力过强,导致完全拟合了训练集。解决
- R语言使用glmnet包拟合lasso-cox回归模型(包含生存时间和结果标签)、使用lasso-cox模型进行特征筛选、使用sapply函数对特征数据进行标准化z-score
statistics.insight
R语言入门课机器学习人工智能r语言数据挖掘数据分析
R语言使用glmnet包拟合lasso-cox回归模型(包含生存时间和结果标签)、使用lasso-cox模型进行特征筛选、使用sapply函数对特征数据进行标准化z-score目录R语言使用glmnet包拟合lasso-cox回归模型(包含生存时间和结果标签)、使用lasso-cox模型进行特征筛选、使用sapply函数对特征数据进行标准化z-score分类模型(classification)决策
- 机器学习算法之回归算法
福葫芦
机器学习回归算法
一、回归算法思维导图二、算法概念、原理、应用场景和实例代码1、线性回归1.1、概念线性回归算法是一种统计分析方法,用于确定两种或两种以上变量之间的定量关系。线性回归算法通过建立线性方程来预测因变量(y)和一个或多个自变量(x)之间的关系。其基本形式为y=wx+e,其中w是权重,x是自变量,e是误差项。1.2、算法原理线性回归算法的核心在于找到最佳的拟合直线,使得预测值与实际值之间的误差最小。
- 【CNN】卷积神经网络池化- part2
1.池化降采样,减少参数数量,避免过拟合,提高鲁棒性2.池化操作池化操作(也称为下采样,Subsampling)类似卷积操作,使用的也是一个很小的矩阵,叫做池化核,但是池化核本身没有参数,只是通过对输入特征矩阵本身进行运算,它的大小通常是2x2、3x3、4x4等,其中2x2使用频率最高。然后将池化核在卷积得到的输出特征图中进行池化操作,需要注意的是,池化的过程中也有Padding方式以及步长的概念
- 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
- 筑牢网络安全防线:DDoS/CC 攻击全链路防护技术解析
上海云盾-高防顾问
web安全ddos安全
在数字化时代,DDoS(分布式拒绝服务攻击)和CC(ChallengeCollapsar)攻击已成为威胁网络服务稳定性的“头号杀手”。DDoS通过海量流量淹没目标服务器,CC则通过模拟合法请求耗尽应用资源。本文将深入解析这两种攻击的防护技术,构建从网络层到应用层的全链路防御体系。一、DDoS/CC攻击原理与威胁1.DDoS攻击:流量洪泛的“数字洪水”原理:利用僵尸网络向目标发送大量数据包(如UDP
- 黑客?设计师?
二十年前,最好的程序员是一个能够将整个应用程序拟合到64KB的.COM文件,那些能够将小的可怜的80386玩转到极致的人就是当时的编程大师。那是因为在二十年前电脑非常昂贵而编程极其廉价。那是真正的“黑客精神”的时代。那个时代已经终结。由于市场的完完全全的本末倒置,在今天黑客精神再无生存之地。今天,电脑越发廉价,设计师日益珍贵。当代码可读性的远比其性能重要的时候,“开发者精神”的末日已然来临。价格V
- 卷积神经网络-数据增强
红米煮粥
cnn人工智能神经网络
文章目录一、概述二、数据增强的类别1.裁剪2.翻转和旋转3.随机遮挡4.图像变换5.对transforms的选择操作,使数据增强更灵活三、应用场景四、总结一、概述数据增强(也叫数据扩增)的目的是为了扩充数据和提升模型的泛化能力。有效的数据扩充不仅能扩充训练样本数量,还能增加训练样本的多样性,一方面可避免过拟合,另一方面又会带来模型性能的提升。二、数据增强的类别1.裁剪中心裁剪:transforms
- 深度学习——CNN(3)
飘涯
前言:前面介绍了最基本的Lenet,下面介绍几种其他的网络结构CNN-AlexNet网络结构如下图:从图中可以看出,采用双gpu训练增加LRN归一化层:本质上,这个层也是为了防止激活函数的饱和的。采用dropout防止过拟合基于AlexNet进行微调,诞生了ZF-netCNN-GoogleNetGoogLeNet借鉴了NIN的特性,在原先的卷积过程中附加了11的卷积核加上ReLU激活。这不仅仅提升
- 微算法科技技术突破:用于前馈神经网络的量子算法技术助力神经网络变革
MicroTech2025
量子计算算法神经网络
随着量子计算和机器学习的迅猛发展,企业界正逐步迈向融合这两大领域的新时代。在这一背景下,微算法科技(NASDAQ:MLGO)成功研发出一套用于前馈神经网络的量子算法,突破了传统神经网络在训练和评估中的性能瓶颈。这一创新性的量子算法以经典的前馈和反向传播算法为基础,借助量子计算的强大算力,极大提升了网络训练和评估效率,并带来了对过拟合的天然抗性。前馈神经网络是深度学习的核心架构,广泛应用于图像分类、
- SQL的各种连接查询
xieke90
UNION ALLUNION外连接内连接JOIN
一、内连接
概念:内连接就是使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行。
内连接(join 或者inner join )
SQL语法:
select * fron
- java编程思想--复用类
百合不是茶
java继承代理组合final类
复用类看着标题都不知道是什么,再加上java编程思想翻译的比价难懂,所以知道现在才看这本软件界的奇书
一:组合语法:就是将对象的引用放到新类中即可
代码:
package com.wj.reuse;
/**
*
* @author Administrator 组
- [开源与生态系统]国产CPU的生态系统
comsci
cpu
计算机要从娃娃抓起...而孩子最喜欢玩游戏....
要让国产CPU在国内市场形成自己的生态系统和产业链,国家和企业就不能够忘记游戏这个非常关键的环节....
投入一些资金和资源,人力和政策,让游
- JVM内存区域划分Eden Space、Survivor Space、Tenured Gen,Perm Gen解释
商人shang
jvm内存
jvm区域总体分两类,heap区和非heap区。heap区又分:Eden Space(伊甸园)、Survivor Space(幸存者区)、Tenured Gen(老年代-养老区)。 非heap区又分:Code Cache(代码缓存区)、Perm Gen(永久代)、Jvm Stack(java虚拟机栈)、Local Method Statck(本地方法栈)。
HotSpot虚拟机GC算法采用分代收
- 页面上调用 QQ
oloz
qq
<A href="tencent://message/?uin=707321921&Site=有事Q我&Menu=yes">
<img style="border:0px;" src=http://wpa.qq.com/pa?p=1:707321921:1></a>
- 一些问题
文强chu
问题
1.eclipse 导出 doc 出现“The Javadoc command does not exist.” javadoc command 选择 jdk/bin/javadoc.exe 2.tomcate 配置 web 项目 .....
SQL:3.mysql * 必须得放前面 否则 select&nbs
- 生活没有安全感
小桔子
生活孤独安全感
圈子好小,身边朋友没几个,交心的更是少之又少。在深圳,除了男朋友,没几个亲密的人。不知不觉男朋友成了唯一的依靠,毫不夸张的说,业余生活的全部。现在感情好,也很幸福的。但是说不准难免人心会变嘛,不发生什么大家都乐融融,发生什么很难处理。我想说如果不幸被分手(无论原因如何),生活难免变化很大,在深圳,我没交心的朋友。明
- php 基础语法
aichenglong
php 基本语法
1 .1 php变量必须以$开头
<?php
$a=” b”;
echo
?>
1 .2 php基本数据库类型 Integer float/double Boolean string
1 .3 复合数据类型 数组array和对象 object
1 .4 特殊数据类型 null 资源类型(resource) $co
- mybatis tools 配置详解
AILIKES
mybatis
MyBatis Generator中文文档
MyBatis Generator中文文档地址:
http://generator.sturgeon.mopaas.com/
该中文文档由于尽可能和原文内容一致,所以有些地方如果不熟悉,看中文版的文档的也会有一定的障碍,所以本章根据该中文文档以及实际应用,使用通俗的语言来讲解详细的配置。
本文使用Markdown进行编辑,但是博客显示效
- 继承与多态的探讨
百合不是茶
JAVA面向对象 继承 对象
继承 extends 多态
继承是面向对象最经常使用的特征之一:继承语法是通过继承发、基类的域和方法 //继承就是从现有的类中生成一个新的类,这个新类拥有现有类的所有extends是使用继承的关键字:
在A类中定义属性和方法;
class A{
//定义属性
int age;
//定义方法
public void go
- JS的undefined与null的实例
bijian1013
JavaScriptJavaScript
<form name="theform" id="theform">
</form>
<script language="javascript">
var a
alert(typeof(b)); //这里提示undefined
if(theform.datas
- TDD实践(一)
bijian1013
java敏捷TDD
一.TDD概述
TDD:测试驱动开发,它的基本思想就是在开发功能代码之前,先编写测试代码。也就是说在明确要开发某个功能后,首先思考如何对这个功能进行测试,并完成测试代码的编写,然后编写相关的代码满足这些测试用例。然后循环进行添加其他功能,直到完全部功能的开发。
- [Maven学习笔记十]Maven Profile与资源文件过滤器
bit1129
maven
什么是Maven Profile
Maven Profile的含义是针对编译打包环境和编译打包目的配置定制,可以在不同的环境上选择相应的配置,例如DB信息,可以根据是为开发环境编译打包,还是为生产环境编译打包,动态的选择正确的DB配置信息
Profile的激活机制
1.Profile可以手工激活,比如在Intellij Idea的Maven Project视图中可以选择一个P
- 【Hive八】Hive用户自定义生成表函数(UDTF)
bit1129
hive
1. 什么是UDTF
UDTF,是User Defined Table-Generating Functions,一眼看上去,貌似是用户自定义生成表函数,这个生成表不应该理解为生成了一个HQL Table, 貌似更应该理解为生成了类似关系表的二维行数据集
2. 如何实现UDTF
继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic
- tfs restful api 加auth 2.0认计
ronin47
目前思考如何给tfs的ngx-tfs api增加安全性。有如下两点:
一是基于客户端的ip设置。这个比较容易实现。
二是基于OAuth2.0认证,这个需要lua,实现起来相对于一来说,有些难度。
现在重点介绍第二种方法实现思路。
前言:我们使用Nginx的Lua中间件建立了OAuth2认证和授权层。如果你也有此打算,阅读下面的文档,实现自动化并获得收益。SeatGe
- jdk环境变量配置
byalias
javajdk
进行java开发,首先要安装jdk,安装了jdk后还要进行环境变量配置:
1、下载jdk(http://java.sun.com/javase/downloads/index.jsp),我下载的版本是:jdk-7u79-windows-x64.exe
2、安装jdk-7u79-windows-x64.exe
3、配置环境变量:右击"计算机"-->&quo
- 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-2
bylijinnan
java
package com.ljn.base;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.uti
- SQL 数值四舍五入 小数点后保留2位
chicony
四舍五入
1.round() 函数是四舍五入用,第一个参数是我们要被操作的数据,第二个参数是设置我们四舍五入之后小数点后显示几位。
2.numeric 函数的2个参数,第一个表示数据长度,第二个参数表示小数点后位数。
例如:
select cast(round(12.5,2) as numeric(5,2))  
- c++运算符重载
CrazyMizzz
C++
一、加+,减-,乘*,除/ 的运算符重载
Rational operator*(const Rational &x) const{
return Rational(x.a * this->a);
}
在这里只写乘法的,加减除的写法类似
二、<<输出,>>输入的运算符重载
&nb
- hive DDL语法汇总
daizj
hive修改列DDL修改表
hive DDL语法汇总
1、对表重命名
hive> ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name;
2、修改表备注
hive> ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES ('comment' = new_comm
- jbox使用说明
dcj3sjt126com
Web
参考网址:http://www.kudystudio.com/jbox/jbox-demo.html jBox v2.3 beta [
点击下载]
技术交流QQGroup:172543951 100521167
[2011-11-11] jBox v2.3 正式版
- [调整&修复] IE6下有iframe或页面有active、applet控件
- UISegmentedControl 开发笔记
dcj3sjt126com
// typedef NS_ENUM(NSInteger, UISegmentedControlStyle) {
// UISegmentedControlStylePlain, // large plain
&
- Slick生成表映射文件
ekian
scala
Scala添加SLICK进行数据库操作,需在sbt文件上添加slick-codegen包
"com.typesafe.slick" %% "slick-codegen" % slickVersion
因为我是连接SQL Server数据库,还需添加slick-extensions,jtds包
"com.typesa
- ES-TEST
gengzg
test
package com.MarkNum;
import java.io.IOException;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.annotation
- 为何外键不再推荐使用
hugh.wang
mysqlDB
表的关联,是一种逻辑关系,并不需要进行物理上的“硬关联”,而且你所期望的关联,其实只是其数据上存在一定的联系而已,而这种联系实际上是在设计之初就定义好的固有逻辑。
在业务代码中实现的时候,只要按照设计之初的这种固有关联逻辑来处理数据即可,并不需要在数据库层面进行“硬关联”,因为在数据库层面通过使用外键的方式进行“硬关联”,会带来很多额外的资源消耗来进行一致性和完整性校验,即使很多时候我们并不
- 领域驱动设计
julyflame
VODAO设计模式DTOpo
概念:
VO(View Object):视图对象,用于展示层,它的作用是把某个指定页面(或组件)的所有数据封装起来。
DTO(Data Transfer Object):数据传输对象,这个概念来源于J2EE的设计模式,原来的目的是为了EJB的分布式应用提供粗粒度的数据实体,以减少分布式调用的次数,从而提高分布式调用的性能和降低网络负载,但在这里,我泛指用于展示层与服务层之间的数据传输对
- 单例设计模式
hm4123660
javaSingleton单例设计模式懒汉式饿汉式
单例模式是一种常用的软件设计模式。在它的核心结构中只包含一个被称为单例类的特殊类。通过单例模式可以保证系统中一个类只有一个实例而且该实例易于外界访问,从而方便对实例个数的控制并节约系统源。如果希望在系统中某个类的对象只能存在一个,单例模式是最好的解决方案。
&nb
- logback
zhb8015
loglogback
一、logback的介绍
Logback是由log4j创始人设计的又一个开源日志组件。logback当前分成三个模块:logback-core,logback- classic和logback-access。logback-core是其它两个模块的基础模块。logback-classic是log4j的一个 改良版本。此外logback-class
- 整合Kafka到Spark Streaming——代码示例和挑战
Stark_Summer
sparkstormzookeeperPARALLELISMprocessing
作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员,效力于Verisign,是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施(基础Hadoop)的技术主管。本文,Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中。 期间, Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状,非常值得阅读,虽然有一些信息在Spark 1.2版
- spring-master-slave-commondao
王新春
DAOspringdataSourceslavemaster
互联网的web项目,都有个特点:请求的并发量高,其中请求最耗时的db操作,又是系统优化的重中之重。
为此,往往搭建 db的 一主多从库的 数据库架构。作为web的DAO层,要保证针对主库进行写操作,对多个从库进行读操作。当然在一些请求中,为了避免主从复制的延迟导致的数据不一致性,部分的读操作也要到主库上。(这种需求一般通过业务垂直分开,比如下单业务的代码所部署的机器,读去应该也要从主库读取数