hema12138
hema12138

聚类模型评估指标

聚类模型评估指标-轮廓系数
聚类模型评估指标_第1张图片

  1. 计算样本i到同簇其它样本到平均距离ai，ai越小，说明样本i越应该被聚类到该簇（将ai称为样本i到簇内不相似度）；
  2. 计算样本i到其它某簇Cj的所有样本的平均距离bij，称为样本i与簇Cj的不相似度。定义为样本i的簇间不相似度：bi=min(bi1,bi2,…,bik2)；
    说明：
    • si接近1，则说明样本i聚类合理；
    • si接近-1，则说明样本i更应该分类到另外的簇；
    若si近似为0，则说明样本i在两个簇的边界上；

你可能感兴趣的:(NLP,聚类)

  • 神奇的平静 漫步的小马驹
    我们七组色香味俱全的特色菜百家宴我们七组的仙女们仙女们在舞动上图是今晚上海nlp课堂的晚会照片。熟悉的场地，熟悉的伙伴们。只是，我从画面里，跑到了画面外。决定不去二阶的时候，我以为在这样的时刻，我会有很多情绪：郁闷、遗憾、羡慕、纠结……没想到，这一刻真的来临的时候，我心里是满满的喜悦、平静。其实，在读到惠安的时，我内心有些小波动：惠安和我工作类似，她也面临突击检查，她因为领导的理解、同事的护援而得
  • 使用中转API在Python中调用大型语言模型 (LLM) 的实践** qq_37836323 python语言模型开发语言
    **在人工智能技术中，大型语言模型(LLM)已成为自然语言处理(NLP)和生成任务的重要工具。然而，由于网络限制，直接访问OpenAI的API在中国可能面临挑战。因此，本文将介绍如何使用中转API地址http://api.wlai.vip来调用LLM，并提供相关的demo代码。什么是大型语言模型(LLM)？大型语言模型是一种深度学习模型，训练于大量文本数据上，能够生成、总结、翻译和回答问题等。Op
  • 【AI大模型：前沿】43、Mamba架构深度解析：为什么它是Transformer最强挑战者？ 无心水 架构transformerMambaMamba架构AI大模型系统开发实战AI大模型高手开发AI大模型系统实战
    Transformer架构自2017年诞生以来，一直是NLP、计算机视觉等领域的“统治级”模型架构。但随着序列长度需求的增长（如128K长文本处理、基因组学超长序列分析），其自注意力机制的O(n2)O(n^2)O(n2)计算复杂度成为难以逾越的瓶颈。2023年底，由AlbertGu和TriDao等人提出的Mamba架构，通过创新的“选择性状态空间模型（SelectiveSSM）”实现了线性复杂度（
  • 【NLP舆情分析】基于python微博舆情分析可视化系统(flask+pandas+echarts) 视频教程 - 微博文章数据可视化分析-文章分类下拉框实现 java1234_小锋 NLPNLLP微博舆情分析python自然语言处理flask
    大家好，我是java1234_小锋老师，最近写了一套【NLP舆情分析】基于python微博舆情分析可视化系统(flask+pandas+echarts)视频教程，持续更新中，计划月底更新完，感谢支持。今天讲解微博文章数据可视化分析-文章分类下拉框实现视频在线地址：2026版【NLP舆情分析】基于python微博舆情分析可视化系统(flask+pandas+echarts+爬虫)视频教程（火爆连载更
  • 数据分析概念和总结 小小少年Boy
    参考：什么是数据分析？总结：决策=数据+分析数据分析的框架：明确分析目标、数据收集、数据清理、数据分析、数据报告、执行与反馈数据分析与数据挖掘，前者偏向于业务分析，后者偏向于数据库算法，借助数据来指导决策数据分析的框架1.首先是数据分析的目的性极强区别于数据挖掘的找关联、分类、聚类，数据分析更倾向于解决现实中的问题。我想解决什么问题？通过这次的分析能让我产生什么决策？比如是否在某个高校举办一场活动
  • 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#OTHERPython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
  • Rouge：面向摘要自动评估的召回导向型指标——原理、演进与应用全景 大千AI助手 深度学习人工智能神经网络Rouge文本摘要Summary评估
    “以n-gram重叠量化文本生成质量，为摘要评估提供可计算标尺”Rouge（Recall-OrientedUnderstudyforGistingEvaluation）是由南加州大学信息科学研究所（ISI）的Chin-YewLin于2004年提出的自动文本摘要评估指标，其核心思想是通过计算生成文本与参考摘要之间的n-gram重叠率，量化摘要的内容覆盖度与忠实度。作为自然语言处理（NLP）领域最权威
  • 甘超波：NLP权谋中谈判流程 甘超波
    哈喽，大家好我是甘超波，是一名NLP爱好者，每天一篇原创文章或视频，分享我的实战经验和案例，希望给你些启发和帮助今天主要分享权谋中的谈判流程一:什么是谈判？有的伙伴认为:谈判就是勾心斗角有的伙伴认为:只有商业和国家用到谈判还有的伙伴认为:谈判是一种很高大上的方法和技巧这是不同的伙伴对谈判的看法，这些都是不全面的到底什么是谈判？谈判:处理事情设计出一系列巧妙的方法、技巧、流程，让对方配合你、支持你的
  • 百度文心大模型ERNIE全面解析 KENYCHEN奉孝 python实践大全AIERNIE人工智能后端文心大模型python
    百度文心大模型ERNIE概述百度推出的文心大模型（ERNIE，EnhancedRepresentationthroughkNowledgeIntEgration）系列是结合知识增强技术的预训练大模型，涵盖自然语言处理（NLP）、跨模态、行业应用等多个方向。其开源版本为开发者提供了可商用的大模型能力支持。ERNIE的核心技术特点知识增强：通过多源知识图谱（如百度百科、专业领域数据）注入，提升模型对实
  • AI办公（综合）课程内容框架 建模中… AI-native
    AI办公（综合）课程内容框架：深度挖掘与分析一、课程定位深化：从“技能学习”到“价值创造体系构建”传统办公课程聚焦单点工具，本课程定位突破技能培训边界，构建“技术-场景-价值”闭环：-技术穿透性：不局限于AI工具表层操作，深入讲解自然语言处理（NLP）、生成式对抗网络（GANs）等技术在办公场景的底层逻辑，让学员理解“AI为何能优化流程”，而非仅知“如何用工具”。-场景延展性：覆盖内容运营、协作管
  • 自然语言处理技术应用领域深度解析：从理论到实践的全面探索
    1.引言：自然语言处理的技术革命与应用前景自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）作为人工智能领域的核心分支，正在以前所未有的速度改变着我们的数字化生活。从最初的规则基础系统到如今基于深度学习的大语言模型，NLP技术经历了从理论探索到实际应用的深刻变革。在当今信息爆炸的时代，人类每天产生的文本数据量达到了惊人的规模，如何让计算机理解、处理和生成人类语言，已经成为推
  • 2023-02-09 克鲁兹王莲
    R代码可以如下：```#定义数据a<-c(1,2,3,4,5)b<-c(2,3,4,5,6)c<-c(3,4,5,6,7)d<-c(4,5,6,7,8)#计算数据之间的相关系数cor_coef<-cor(cbind(a,b,c,d))#聚类以及排序hc<-hclust(as.dist(cor_coef))#绘制聚类树plot(hc)#根据聚类树，获取排序后的结果groups<-cutree(hc,
  • DatawhaleAI夏令营学习活动 若天明 学习
    学习任务如下：##赛事任务参赛者需基于提供的带货视频文本及评论文本数据，完成以下三阶段分析任务：-【商品识别】精准识别推广商品；-【情感分析】对评论文本进行多维度情感分析，涵盖维度见数据说明；-【评论聚类】按商品对归属指定维度的评论进行聚类，并提炼类簇总结词。###数据说明本次挑战赛为参赛选手提供包含85条脱敏后的带货视频数据及6477条评论文本数据，数据包括少量有人工标注结果的训练集（仅包含商品
  • 大语言模型原理与工程实践：RLHF 实战框架 AI天才研究院 AI大模型企业级应用开发实战AI大模型应用入门实战与进阶AI人工智能与大数据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
    大语言模型原理与工程实践：RLHF实战框架1.背景介绍1.1人工智能的崛起人工智能(AI)技术在过去几年中取得了令人瞩目的进展,尤其是在自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)等领域。大型语言模型(LLM)的出现,使得人工智能系统能够生成逼真的自然语言输出,从而在多个应用场景中发挥重要作用。1.2大语言模型的挑战然而,训练出高质量的大语言模型并非易事。传统的监督学习方法需要大量高质量的标注数据,
  • 主要分布在背侧海马体（dHPC）CA1区域（dCA1）的时空联合细胞对NLP中的深层语义分析的积极影响和启示 金井PRATHAMA 脑神经科学与NLP自然语言处理人工智能神经网络
    时空联合细胞（SpatiotemporalConjunctiveCells）主要分布在背侧海马体CA1区（dCA1），其核心功能是同步编码空间位置、时间信息和行为意图，形成动态的情景记忆表征。这种神经机制为自然语言处理（NLP）中的深层语义分析提供了突破性的启示，尤其在解决语义连贯性、上下文建模和长期依赖等核心挑战上。以下是具体影响和技术实现路径：一、时空联合细胞的核心机制及其NLP关联背侧海马体
  • R 语言绘制六种精美热图：转录组数据可视化实践（基于 pheatmap 包） 医工交叉实验工坊 信息可视化r语言开发语言
    在转录组Bulk测序数据分析中，热图是展示基因表达模式、样本聚类关系的核心可视化工具。一张高质量的热图不仅能清晰呈现数据特征，更能提升研究成果的展示效果。本文基于R语言的pheatmap包，整理了六种适用于不同场景的热图绘制方法，涵盖基础聚类、分组对比、通路注释等需求，私信即可获取全部代码，方便科研人员快速实现数据可视化。一、绘图前的数据准备热图绘制的核心是基因表达矩阵，数据格式的规范性直接影响后
  • 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
  • Transformer：颠覆NLP的自注意力革命 ZhangJiQun&MXP 教学2024大模型以及算力2021AIpythontransformer自然语言处理深度学习
    Transformer：颠覆NLP的自注意力革命Transformer是自然语言处理领域中极具影响力的深度学习模型架构，以下是对其的详细介绍：提出背景与应用：2017年，Vaswani等人在《AttentionIsAllYouNeed》论文中首次提出Transformer架构，它主要用于处理序列到序列的任务，如机器翻译、文本生成等。核心原理：文本生成的Transformer模型原理是“预测下一个词
  • Day 17: 常见的聚类算法
    聚类算法聚类算法是一种无监督学习技术，用于将数据集中的相似对象分组到不同的类别（称为“簇”）中，而不需要预先定义的标签。其核心目标是：同一簇内的数据点尽可能相似（高内聚性），不同簇之间的数据点尽可能不同（高分离性）。聚类广泛应用于数据挖掘、模式识别、图像处理等领域，如客户细分、文档分类或异常检测。聚类算法的基本原理聚类依赖于相似度度量（如欧氏距离）来评估数据点之间的接近程度。假设数据集包含nnn个
  • Swin Transformer原理与代码精讲 bai666ai 深度学习之计算机视觉transformerswinCV深度学习图像分类
    课程链接：SwinTransformer原理与代码精讲--计算机视觉视频教程-人工智能-CSDN程序员研修院Transformer在许多NLP(自然语言处理)任务中取得了最先进的成果。SwinTransformer是在ViT基础上发展而来，是Transformer应用于CV（计算机视觉）领域又一里程碑式的工作。它可以作为通用的骨干网络，用于图片分类的CV任务，以及下游的CV任务，如目标检测、实例分
  • 深入探讨 Transformer 模型架构 年纪轻轻头已凉 transformer深度学习人工智能
    ```html深入探讨Transformer模型架构深入探讨Transformer模型架构Transformer是一种革命性的神经网络架构，由Vaswani等人在2017年提出，并在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的成功。与传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）不同，Transformer完全依赖于自注意力机制（Self-AttentionMechanism），这使得它在处理长序
  • 星图云开发者平台新功能速递|AI大模型赋能开发应用效率提升三倍！ 星图易码 人工智能
    还在为技术文档检索耗费数小时？还在重复编写基础CRUD代码？星图云开发者平台发布「三大AI核心能力」，将自然语言大模型深度融入开发全流程。这不是替代开发者，而是让每位工程师拥有超级辅助——从此复杂算法封装、接口调试、业务逻辑设计效率全面跃升。一、智能化多源知识问答技术当开发者以自然语言形式提出技术问题时，多模态自然语言处理（NLP）模型与知识图谱融合技术，实现三重突破：1.跨域知识检索：联动平台专
  • 基于自然语言处理的财报分析：量化价值投资新视角 AI量化价值投资入门到精通 自然语言处理easyui人工智能ai
    基于自然语言处理的财报分析：量化价值投资新视角关键词：自然语言处理；财报分析；量化价值投资；文本挖掘；金融科技摘要：本研究聚焦于基于自然语言处理（NLP）的财报分析，为量化价值投资开辟了新的视角。首先介绍了该领域的背景与历史发展，明确了问题空间和关键术语。接着从第一性原理推导构建理论框架，分析其局限性与竞争范式。阐述了系统架构设计、实现机制，涵盖算法复杂度、代码实现等。探讨了在实际应用中的策略、集
  • C++实战：数据标准化高效实现
    DBSCAN基本DBSCAN（Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise）是一种基于密度的聚类算法，适用于发现任意形状的簇并识别噪声点。核心参数包括：eps：邻域半径，决定样本的邻域范围。min_samples：核心点所需的最小邻域样本数。Python实现步骤安装依赖库pipinstallnumpymatplotlibscikit-l
  • Scikitlearn：Python机器学习库 AI天才研究院 AI人工智能与大数据AI大模型企业级应用开发实战AI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
    -Scikit-learn：Python机器学习库1.背景介绍1.1什么是Scikit-learnScikit-learn是一个基于Python语言的开源机器学习库。它建立在NumPy、SciPy和matplotlib等优秀的科学计算库之上,为用户提供了一系列高效的数据挖掘和数据分析工具,涵盖了分类、回归、聚类、降维、模型选择和预处理等机器学习的各个方面。Scikit-learn的目标是提供一个高
  • 奥威BI+AI：绘就企业决策智能的新诗篇
    一、技术交响：BI与AI的浪漫邂逅在技术的浩瀚宇宙中，‌奥威BI+AI‌正引领一场前所未有的智慧风暴。这是一场‌技术革命‌，巧妙地将商业智能（BI）与人工智能（AI）深度融合，编织出独一无二的“双引擎”分析平台梦想。智能数据治理、预测建模与自然语言交互，三大核心功能如璀璨星辰，照亮企业前行的道路。·‌智能数据治理‌：通过NLP技术，非结构化数据得以自动清洗，ETL效率飙升300%，数据治理从未如此
  • PyTorch中的词嵌入层(nn.Embedding)详解与实践指南 慕婉0307 自然语言处理pytorchembedding人工智能
    一、词嵌入(WordEmbedding)简介词嵌入是自然语言处理(NLP)中的一项核心技术，它将离散的词语映射到连续的向量空间中。通过词嵌入，语义相似的词语在向量空间中的位置也会相近。为什么需要词嵌入？解决维度灾难：传统one-hot编码维度等于词汇表大小，而词嵌入维度可自定义捕捉语义关系：通过向量空间中的距离反映词语间的语义关系迁移学习：预训练的词嵌入可以在不同任务间共享二、PyTorch中的n
  • 甘超波：NLP权谋的谋略思维 甘超波
    哈喽，大家好我是甘超波，是一名NLP爱好者，每天一篇原创文章或视频，分享我的实战经验和案例，希望给你些启发和帮助今天我们主要来分享一下NLP中权谋的谋略思维对于权谋这个词，相信很多人都不陌生，有一部分伙伴可能在电视上看一些后宫剧，对权谋有所认识、有一部分伙伴可能在看过相关权谋书籍，对权谋有所了解有一部分伙伴可能在自媒体看过权谋文章，对权谋有了解这是不同的伙伴对权谋的认知，那我们今天就来看一下NLP
  • 基础NLP | 01 机器学习 深度学习基础介绍 是娜个二叉树！ NLP自然语言处理机器学习深度学习
    文章目录机器学习简介有监督学习无监督学习一般流程常用概念深度学习简介隐含层/中间层例子and流程如果想要猜测的又快又准，调整的方向有哪些？随机初始化损失函数导数与梯度梯度下降优化器MiniBatchepoch流程深度学习的基本思想机器学习简介有监督学习核心目标：建立一个模型（函数），来描述输入（X）和输出（Y）之间的映射关系价值：对于新的输入，通过模型给出预测的输出要点：有一定数量的训练样本输入和
  • 【NLP舆情分析】基于python微博舆情分析可视化系统(flask+pandas+echarts) 视频教程 - 主页-评论用户时间占比环形饼状图实现
    大家好，我是java1234_小锋老师，最近写了一套【NLP舆情分析】基于python微博舆情分析可视化系统(flask+pandas+echarts)视频教程，持续更新中，计划月底更新完，感谢支持。今天讲解主页-评论用户时间占比环形饼状图实现视频在线地址：2026版【NLP舆情分析】基于python微博舆情分析可视化系统(flask+pandas+echarts+爬虫)视频教程（火爆连载更新中.
  • rust的指针作为函数返回值是直接传递，还是先销毁后创建？ wudixiaotie 返回值
     这是我自己想到的问题，结果去知呼提问，还没等别人回答， 我自己就想到方法实验了。。 fn main() { let mut a = 34; println!("a's addr:{:p}", &a); let p = &mut a; println!("p's addr:{:p}", &a
  • java编程思想 -- 数据的初始化 百合不是茶 java数据的初始化
      1.使用构造器确保数据初始化      /* *在ReckInitDemo类中创建Reck的对象 */ public class ReckInitDemo { public static void main(String[] args) { //创建Reck对象 new Reck(); } }
  • [航天与宇宙]为什么发射和回收航天器有档期 comsci
           地球的大气层中有一个时空屏蔽层,这个层次会不定时的出现,如果该时空屏蔽层出现,那么将导致外层空间进入的任何物体被摧毁,而从地面发射到太空的飞船也将被摧毁...        所以,航天发射和飞船回收都需要等待这个时空屏蔽层消失之后,再进行 &
  • linux下批量替换文件内容 商人shang linux替换
    1、网络上现成的资料 　　格式: sed -i "s/查找字段/替换字段/g" `grep 查找字段 -rl 路径` 　　linux sed 批量替换多个文件中的字符串 　　sed -i "s/oldstring/newstring/g" `grep oldstring -rl yourdir` 　　例如：替换/home下所有文件中的www.admi
  • 网页在线天气预报 oloz 天气预报
    网页在线调用天气预报 <%@ page language="java" contentType="text/html; charset=utf-8" pageEncoding="utf-8"%> <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transit
  • SpringMVC和Struts2比较 杨白白 springMVC
    1. 入口 spring mvc的入口是servlet，而struts2是filter（这里要指出，filter和servlet是不同的。以前认为filter是servlet的一种特殊），这样就导致了二者的机制不同，这里就牵涉到servlet和filter的区别了。 参见：http://blog.csdn.net/zs15932616453/article/details/8832343 2
  • refuse copy, lazy girl! 小桔子 copy
           妹妹坐船头啊啊啊啊！都打算一点点琢磨呢。文字编辑也写了基本功能了。。今天查资料，结果查到了人家写得完完整整的。我清楚的认识到： 1.那是我自己觉得写不出的高度 2.如果直接拿来用，很快就能解决问题 3.然后就是抄咩~~ 4.肿么可以这样子，都不想写了今儿个，留着作参考吧！拒绝大抄特抄，慢慢一点点写！  
  • apache与php整合 aichenglong php apache web
    一  apache web服务器 1 apeche web服务器的安装   1)下载Apache web服务器   2)配置域名(如果需要使用要在DNS上注册)   3)测试安装访问http://localhost/验证是否安装成功 2 apache管理   1)service.msc进行图形化管理   2)命令管理，配
  • Maven常用内置变量 AILIKES maven
    Built-in properties ${basedir} represents the directory containing pom.xml ${version} equivalent to ${project.version} (deprecated: ${pom.version}) Pom/Project properties Al
  • java的类和对象 百合不是茶 JAVA面向对象 类 对象
    java中的类：     java是面向对象的语言，解决问题的核心就是将问题看成是一个类，使用类来解决   java使用 class 类名   来创建类 ，在Java中类名要求和构造方法，Java的文件名是一样的   创建一个A类： class A{ }   java中的类：将某两个事物有联系的属性包装在一个类中，再通
  • JS控制页面输入框为只读 bijian1013 JavaScript
    在WEB应用开发当中，增、删除、改、查功能必不可少，为了减少以后维护的工作量，我们一般都只做一份页面，通过传入的参数控制其是新增、修改或者查看。而修改时需将待修改的信息从后台取到并显示出来，实际上就是查看的过程，唯一的区别是修改时，页面上所有的信息能修改，而查看页面上的信息不能修改。因此完全可以将其合并，但通过前端JS将查看页面的所有信息控制为只读，在信息量非常大时，就比较麻烦。  
  • AngularJS与服务器交互 bijian1013 JavaScriptAngularJS$http
            对于AJAX应用（使用XMLHttpRequests）来说，向服务器发起请求的传统方式是：获取一个XMLHttpRequest对象的引用、发起请求、读取响应、检查状态码，最后处理服务端的响应。整个过程示例如下： var xmlhttp = new XMLHttpRequest(); xmlhttp.onreadystatechange
  • [Maven学习笔记八]Maven常用插件应用 bit1129 maven
    常用插件及其用法位于：http://maven.apache.org/plugins/   1. Jetty server plugin 2. Dependency copy plugin 3. Surefire Test plugin 4. Uber jar plugin           1. Jetty Pl
  • 【Hive六】Hive用户自定义函数(UDF) bit1129 自定义函数
    1. 什么是Hive UDF Hive是基于Hadoop中的MapReduce，提供HQL查询的数据仓库。Hive是一个很开放的系统，很多内容都支持用户定制，包括： 文件格式：Text File，Sequence File 内存中的数据格式： Java Integer/String, Hadoop IntWritable/Text 用户提供的 map/reduce 脚本：不管什么
  • 杀掉nginx进程后丢失nginx.pid，如何重新启动nginx ronin47 nginx 重启 pid丢失
    nginx进程被意外关闭，使用nginx -s reload重启时报如下错误：nginx: [error] open() “/var/run/nginx.pid” failed (2: No such file or directory)这是因为nginx进程被杀死后pid丢失了，下一次再开启nginx -s reload时无法启动解决办法：nginx -s reload 只是用来告诉运行中的ng
  • UI设计中我们为什么需要设计动效 brotherlamp UIui教程ui视频ui资料ui自学
    随着国际大品牌苹果和谷歌的引领，最近越来越多的国内公司开始关注动效设计了，越来越多的团队已经意识到动效在产品用户体验中的重要性了，更多的UI设计师们也开始投身动效设计领域。 但是说到底，我们到底为什么需要动效设计？或者说我们到底需要什么样的动效？做动效设计也有段时间了，于是尝试用一些案例，从产品本身出发来说说我所思考的动效设计。 一、加强体验舒适度 嗯，就是让用户更加爽更加爽的用你的产品。
  • Spring中JdbcDaoSupport的DataSource注入问题 bylijinnan javaspring
    参考以下两篇文章： http://www.mkyong.com/spring/spring-jdbctemplate-jdbcdaosupport-examples/ http://stackoverflow.com/questions/4762229/spring-ldap-invoking-setter-methods-in-beans-configuration Sprin
  • 数据库连接池的工作原理 chicony 数据库连接池
           随着信息技术的高速发展与广泛应用，数据库技术在信息技术领域中的位置越来越重要，尤其是网络应用和电子商务的迅速发展，都需要数据库技术支持动 态Web站点的运行，而传统的开发模式是：首先在主程序（如Servlet、Beans）中建立数据库连接；然后进行SQL操作，对数据库中的对象进行查 询、修改和删除等操作；最后断开数据库连接。使用这种开发模式，对
  • java 关键字 CrazyMizzz java
    关键字是事先定义的，有特别意义的标识符，有时又叫保留字。对于保留字，用户只能按照系统规定的方式使用，不能自行定义。 Java中的关键字按功能主要可以分为以下几类：    （1）访问修饰符       public,private,protected       p
  • Hive中的排序语法 daizj 排序hiveorder byDISTRIBUTE BYsort by
    Hive中的排序语法 2014.06.22 ORDER BY hive中的ORDER BY语句和关系数据库中的sql语法相似。他会对查询结果做全局排序，这意味着所有的数据会传送到一个Reduce任务上，这样会导致在大数量的情况下，花费大量时间。 与数据库中 ORDER BY 的区别在于在hive.mapred.mode = strict模式下，必须指定 limit 否则执行会报错。
  • 单态设计模式 dcj3sjt126com 设计模式
      单例模式（Singleton）用于为一个类生成一个唯一的对象。最常用的地方是数据库连接。 使用单例模式生成一个对象后，该对象可以被其它众多对象所使用。 <?phpclass Example{    // 保存类实例在此属性中    private static&
  • svn locked dcj3sjt126com Lock
    post-commit hook failed (exit code 1) with output: svn: E155004: Working copy 'D:\xx\xxx' locked svn: E200031: sqlite: attempt to write a readonly database svn: E200031: sqlite: attempt to write a
  • ARM寄存器学习 e200702084 数据结构C++cC#F#
    无论是学习哪一种处理器，首先需要明确的就是这种处理器的寄存器以及工作模式。     ARM有37个寄存器，其中31个通用寄存器，6个状态寄存器。 1、不分组寄存器（R0-R7）     不分组也就是说说，在所有的处理器模式下指的都时同一物理寄存器。在异常中断造成处理器模式切换时，由于不同的处理器模式使用一个名字相同的物理寄存器，就是
  • 常用编码资料 gengzg 编码
    List<UserInfo> list=GetUserS.GetUserList(11); String json=JSON.toJSONString(list); HashMap<Object,Object> hs=new HashMap<Object, Object>(); for(int i=0;i<10;i++) {
  • 进程 vs. 线程 hongtoushizi 线程linux进程
    我们介绍了多进程和多线程，这是实现多任务最常用的两种方式。现在，我们来讨论一下这两种方式的优缺点。 首先，要实现多任务，通常我们会设计Master-Worker模式，Master负责分配任务，Worker负责执行任务，因此，多任务环境下，通常是一个Master，多个Worker。 如果用多进程实现Master-Worker，主进程就是Master，其他进程就是Worker。 如果用多线程实现
  • Linux定时Job：crontab -e 与 /etc/crontab 的区别 Josh_Persistence linuxcrontab
    一、linux中的crotab中的指定的时间只有5个部分：* * * * * 分别表示：分钟，小时，日，月，星期，具体说来： 第一段 代表分钟 0—59 第二段 代表小时 0—23 第三段 代表日期 1—31 第四段 代表月份 1—12 第五段 代表星期几，0代表星期日 0—6   如： */1 * * * *   每分钟执行一次。 *
  • KMP算法详解 hm4123660 数据结构C++算法字符串KMP
         字符串模式匹配我们相信大家都有遇过，然而我们也习惯用简单匹配法（即Brute-Force算法)，其基本思路就是一个个逐一对比下去，这也是我们大家熟知的方法，然而这种算法的效率并不高，但利于理解。       假设主串s="ababcabcacbab",模式串为t="
  • 枚举类型的单例模式 zhb8015 单例模式
    E.编写一个包含单个元素的枚举类型[极推荐]。代码如下： public enum MaYun {himself; //定义一个枚举的元素，就代表MaYun的一个实例private String anotherField;MaYun() {//MaYun诞生要做的事情//这个方法也可以去掉。将构造时候需要做的事情放在instance赋值的时候：/** himself = MaYun() {*
  • Kafka+Storm+HDFS ssydxa219 storm
    cd /myhome/usr/stormbin/storm nimbus &amp;bin/storm supervisor &amp;bin/storm ui &amp;Kafka+Storm+HDFS整合实践kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgzapache-storm-0.9.2-incubating.tar.gzKafka安装配置我们使用3台机器搭建Kafk
  • Java获取本地服务器的IP 中华好儿孙 javaWeb获取服务器ip地址
    System.out.println("getRequestURL:"+request.getRequestURL()); System.out.println("getLocalAddr:"+request.getLocalAddr()); System.out.println("getLocalPort:&quo
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他