- Python中的自然语言处理和文本挖掘
api77
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在Python中，自然语言处理（NLP）和文本挖掘通常涉及对文本数据进行清洗、转换、分析和提取有用信息的过程。Python有许多库和工具可以帮助我们完成这些任务，其中最常用的包括nltk（自然语言处理工具包）、spaCy、gensim、textblob和scikit-learn等。以下是一个简单的例子，展示了如何使用Python和nltk库进行基本的自然语言处理和文本挖掘。安装必要的库首先，确保你
- 吴恩达机器学习全课程笔记第二篇
亿维数组
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目录前言P31-P33logistics（逻辑）回归决策边界P34-P36逻辑回归的代价函数梯度下降的实现P37-P41过拟合问题正则化代价函数正则化线性回归正则化logistics回归前言这是吴恩达机器学习笔记的第二篇，第一篇笔记请见：吴恩达机器学习全课程笔记第一篇完整的课程链接如下：吴恩达机器学习教程（bilibili）推荐网站：scikit-learn中文社区吴恩达机器学习学习资料（gith
- Python | Conda常用命令
-拟墨画扇-
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一、介绍1、Anaconda工具Anaconda是一个用于数据科学和机器学习的开源软件包管理器和环境管理器。它包含了许多流行的数据科学工具和库，如Python、JupyterNotebook、numpy、pandas、scikit-learn等，可以帮助用户轻松地管理和安装这些工具和库。Anaconda还提供了一个名为Conda的包管理工具，可以帮助用户创建和管理不同的环境，以便在不同项目中使用不
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崔吉龙
python语言中用来处理机器学习的库最重要的就是Scikit-learn，简称sklearn。被大多数科学家所钟爱，包括了构建良好的学习算法、误差函数和测试例程。在sklearn的核心有四种类型的类覆盖了所有机器学习功能：分类回归聚类分组转换数据虽然sklearn提供的算法比较多，但是他们都符合基本的接口定义，为了是使用不同的算法时，所使用的接口时统一的。sklearn提供了四个基本对象接口。评
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循环神经网络循环神经网络（RNN）是一种在序列数据上表现出色的人工神经网络。相比于传统前馈神经网络，RNN更加适合处理时间序列数据，如音频信号、自然语言和股票价格等。本文将介绍RNN的基本数学原理、使用PyTorch和Scikit-Learn数据集实现的代码。数学原理RNN是一种带有循环结构的神经网络，其在处理序列数据时将前一次的输出作为当前输入的一部分。这使得RNN能够记住先前的状态和信息，并且
- 【机器学习笔记】 6 机器学习库Scikit-learn
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机器学习机器学习笔记scikit-learn
Scikit-learn概述Scikit-learn是基于NumPy、SciPy和Matplotlib的开源Python机器学习包,它封装了一系列数据预处理、机器学习算法、模型选择等工具,是数据分析师首选的机器学习工具包。自2007年发布以来，scikit-learn已经成为Python重要的机器学习库了，scikit-learn简称sklearn，支持包括分类，回归，降维和聚类四大机器学习算法。
- 聚类分析入门：使用Python和K-means算法进行数据聚类
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文章标题：聚类分析入门：使用Python和K-means算法进行数据聚类简介聚类分析是机器学习中的一个重要任务，它涉及将数据集中的样本分成多个类别或簇，使得同一簇内的样本相似度较高，不同簇之间的样本相似度较低。K-means算法是一种常用的聚类算法，它通过迭代优化簇的中心点来实现聚类。本文将介绍如何使用Python编程语言和Scikit-learn库实现K-means算法，以及如何对数据进行聚类分
- Python机器学习：Scikit-learn库与应用
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当涉及到Python机器学习时，Scikit-learn是一个非常流行且功能强大的库。它提供了广泛的算法和工具，使得机器学习变得简单而高效。下面是一个简单的Scikit-learn库与应用示例，其中包括代码。首先，确保你已经安装了Scikit-learn库。你可以使用pip命令来安装它：bash复制代码pipinstallscikit-learn接下来，我们将使用Scikit-learn来执行一个
- 【机器学习算法】KNN鸢尾花种类预测案例和特征预处理。全md文档笔记（已分享，附代码）
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本系列文章md笔记（已分享）主要讨论机器学习算法相关知识。机器学习算法文章笔记以算法、案例为驱动的学习，伴随浅显易懂的数学知识，让大家掌握机器学习常见算法原理，应用Scikit-learn实现机器学习算法的应用，结合场景解决实际问题。包括K-近邻算法，线性回归，逻辑回归，决策树算法，集成学习，聚类算法。K-近邻算法的距离公式，应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预
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点云背景分离是一个常用的计算机视觉任务，它旨在从点云数据中分离出感兴趣的物体。聚类是一种常用的方法，可以通过将相似的点聚集在一起来完成背景分离。下面是一个简单的基于K-Means聚类的点云背景分离的Python代码示例，使用的是scikit-learn库：importnumpyasnpfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.preprocessingi
- 【机器学习】机器学习常见算法详解第4篇：KNN算法计算过程（已分享，附代码）
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本系列文章md笔记（已分享）主要讨论机器学习算法相关知识。机器学习算法文章笔记以算法、案例为驱动的学习，伴随浅显易懂的数学知识，让大家掌握机器学习常见算法原理，应用Scikit-learn实现机器学习算法的应用，结合场景解决实际问题。包括K-近邻算法，线性回归，逻辑回归，决策树算法，集成学习，聚类算法。K-近邻算法的距离公式，应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预
- 21丨朴素贝叶斯分类（下）：如何对文档进行分类？
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朴素贝叶斯分类最适合的场景就是文本分类、情感分析和垃圾邮件识别。sklearn机器学习包sklearn的全称叫Scikit-learn，它给我们提供了3个朴素贝叶斯分类算法，分别是高斯朴素贝叶斯（GaussianNB）、多项式朴素贝叶斯（MultinomialNB）和伯努利朴素贝叶斯（BernoulliNB）。自然界的现象比较适合用高斯朴素贝叶斯来处理，而文本分类是使用多项式朴素贝叶斯或者伯努利朴
- Python的Sklearn库中的数据集
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一、Sklearn介绍scikit-learn是Python语言开发的机器学习库，一般简称为sklearn，目前算是通用机器学习算法库中实现得比较完善的库了。其完善之处不仅在于实现的算法多，还包括大量详尽的文档和示例。其文档写得通俗易懂，完全可以当成机器学习的教程来学习。二、Sklearn数据集种类sklearn的数据集有好多个种自带的小数据集（packageddataset）：sklearn.d
- Python数据科学：Scikit-Learn机器学习
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4.1Scikit-Learn机器学习Scikit-Learn使用的数据表示：二维网格数据表实例1：通过Seaborn导入数据defskLearn():'''scikitLearn基本介绍:return:'''importseabornassns#导入Iris数据集#注：一般网络访问不了iris=sns.load_dataset('iris')iris.head()实例2：通过本地导入数据defs
- [韩顺平]python笔记
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AI工程师、运维工程师python排名逐年上升，为什么？python对大数据分析、人工智能中关键的机器学习、深度学习都提供有力的支持Python支持最庞大的代码库，功能超强数据分析：numpy/pandas/os机器学习：tensorflow/scikit-learn/theano爬虫：urllib/reques/bs4/scrapy网页开发：Django/falsk/web运维：saltstac
- 神经网络中的分位数回归和分位数损失
在使用机器学习构建预测模型时，我们不只是想知道“预测值(点预测)”，而是想知道“预测值落在某个范围内的可能性有多大(区间预测)”。例如当需要进行需求预测时，如果只储备最可能的需求预测量，那么缺货的概率非常的大。但是如果库存处于预测的第95个百分位数(需求有95%的可能性小于或等于该值)，那么缺货数量会减少到大约20分之1。获得这些百分位数值的机器学习方法有：scikit-learn:Gradien
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要点Python三维点云自动生成3D网格和表面重建，创建多个细节层次Python使用4种工具体素化网格，创建点云数据可视化Python计算RGB-D图像的点云，点云地面检测算法，过滤点云以便下采样和去除异常值，scikit-learn聚类点云数据Python点云和网格计算更多示例：使用泊松盘采样在网格上生成蓝噪声样本，对体素网格上的点云进行下采样，从点云估计法线，计算每个顶点的网格法线三维点云点云
- Pycharm安装sklearn后，仍然报错No module named ‘sklearn‘
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Pycharm安装sklearn后，仍然报错Nomodulenamed‘sklearn’1.因为sklean是缩写，真正需要下载的包为scikit-learn2.下载scikit-learn不成功，可能是因为你之前安装过sklean，需要先把它卸载，然后再下载scikit-learn。3、下载scikit-learn还是不成功，需要检查一下你的pycharm的pip和电脑的pip版本是否相同，如果
- 机器学习--K近邻算法，以及python中通过Scikit-learn库实现K近邻算法API使用技巧
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机器学习机器学习python近邻算法
文章目录1.K-近邻算法思想2.K-近邻算法(KNN)概念3.电影类型分析4.KNN算法流程总结5.k近邻算法api初步使用机器学习库scikit-learn1Scikit-learn工具介绍2.安装3.Scikit-learn包含的内容4.K-近邻算法API5.案例5.1步骤分析5.2代码过程1.K-近邻算法思想假如你有一天来到北京，你有一些朋友也在北京居住，你来到北京之后，你也不知道你在北京的
- Python 机器学习 线性回归算法
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线性回归是一种预测数值型数据的监督学习算法。线性回归是统计学和机器学习中最基础且广泛应用的预测模型之一。实现在建立自变量（X）和因变量（Y）之间的线性关系。在Python的机器学习库scikit-learn中，可以方便地使用线性回归模型进行数据分析和预测。1、理解线性回归线性回归是统计学中最基本且广泛使用的预测模型之一，实现在研究自变量（X）和因变量（Y）之间的线性关系。线性回归模型可以是简单的单
- 深度学习如何入门？
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深度学习人工智能
深度学习是一个广泛且深入的领域，入门需要一些基础知识和学习资源。以下是一些推荐的步骤和资源：数学基础：深度学习需要一些数学基础，包括线性代数、微积分、概率论和统计学。这些都是理解深度学习算法背后的原理的关键。编程基础：Python是深度学习最常用的编程语言，因为它简单易学，而且有许多强大的科学计算和机器学习库，如NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn、Tensor
- 政安晨：政安晨：机器学习快速入门（三）{pandas与scikit-learn} {模型验证及欠拟合与过拟合}
政安晨
政安晨的机器学习笔记Python语言大讲堂机器学习pandasscikit-learnpython模型验证欠拟合与过拟合Miniconda
这一篇中，咱们使用Pandas与Scikit-liarn工具进行一下模型验证，之后再顺势了解一些过拟合与欠拟合，这是您逐渐深入机器学习的开始！模型验证评估您的模型性能，以便测试和比较其他选择。在上一篇中，您已经建立了一个模型。但它有多好呢？在本篇中，你将学会使用模型验证来衡量模型的质量。衡量模型质量是不断改进模型的关键。什么是模型验证还是得先讲一下概念：模型验证（ModelValidation）是
- 政安晨：机器学习快速入门（四）{pandas与scikit-learn} {随机森林}
政安晨
政安晨的机器学习笔记Python语言大讲堂机器学习scikit-learn随机森林机器学习竞赛pythonpandas决策树优化
咱们将在这篇文章中使用更复杂的机器学习算法。随机森林基本定义随机森林(RandomForest)是一种机器学习算法，属于集成学习(ensemblelearning)的一种。它是通过构建多个决策树（即森林）来进行预测和分类的。随机森林的主要特点是采用了随机采样和随机特征选择的方法，以降低模型的方差和减小过拟合的风险。在随机森林中，对于每个决策树的构建，会从训练集中随机选择一部分样本进行有放回抽样，同
- 【scikit-learn】可视化决策树
马老c
python决策树scikit-learn机器学习
可视化决策树模型准备importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfro
- Scikit-learn－04.决策树算法
sun zi chao
scikit-learn决策树scikit-learnpython
本系列文章介绍人工智能的基础概念和常用公式。由于协及内容所需的数学知识要求，建议初二以上同学学习。运行本系统程序，请在电脑安装好Python、matplotlib和scikit-learn库。相关安装方法可自行在百度查找。这节我们来说机器学习中常用的一个功能－决策树。决策树是分类器中的一种，属于有监督学习方法。简单来说，分类器就是根据样本的特征或属性，划分到已有的类别中。也就是说，这些类别是已知的
- scikit-learn决策树算法笔记总结
python收藏家
决策树算法scikit-learn
1.scikit-learn决策树算法类库介绍scikit-learn决策树算法类库内部实现是使用了调优过的CART树算法，既可以做分类，又可以做回归。分类决策树的类对应的是DecisionTreeClassifier，而回归决策树的类对应的是DecisionTreeRegressor。两者的参数定义几乎完全相同，但是意义不全相同。下面就对DecisionTreeClassifier和Decisi
- 《scikit-learn》决策树之分类树
星海千寻
Python机器学习python机器学习scikit-learn
前面我们学习了决策树的一些算法，提及到了scikitlearn，这里我们已经基本具备了一些基本的知识，接下来我们进入实战环节，真实地去操作一把数据。希望在此学习的基础上基本掌握scikitlearn的使用方法。作为具体操作scikitlearn的第一篇，先得做好一些准备工作。condainstallgraphvizcondainstallscikit-learn此外还需要下载graphviz，并把
- 决策树之scikit-learn
奋进的大脑袋
决策树scikit-learn算法
实例fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearnimporttreeimportmatplotlib.pyplotasplt#Loadirisdatasetiris=load_iris()X,y=iris.data,iris.target#Fittheclassifierclf=tree.DecisionTreeClassifier()clf=clf
- 【电子书+代码】Sklearn,Keras与Tensorflow机器学习实用指南
Wang_AI
我们都知道：Scikit-Learn，Keras，Tensorflow是机器学习工具链的重要组成部分。本书的作者，根据上述三个机器学习工具箱，融汇贯通成一个个机器学习实例，让即使对人工智能了解不多的程序员也可以使用简单高效的工具来实现机器学习任务。作者简介：AurelienGeron是一名机器学习顾问和讲师。他曾在谷歌公司效力，2013年至2016年，他领导着YouTube的视频分类团队。他曾是几
- Python入门实战：python的下载、安装及环境配置详细教程
Python编程开发
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******Python是一种具有简单性、易用性、高效率和广泛应用前景的通用编程语言。它被誉为“优雅”、“明确”、“简单”，并具有支持多种编程范式（如面向对象、函数式、脚本化）的能力。此外，Python还拥有庞大的第三方库和用户社区。在数据分析、机器学习、科学计算等领域有着广泛的应用。例如，pandas、numpy、matplotlib、scikit-learn、tensorflow、keras等
- 数据采集高并发的架构应用
3golden
.net
问题的出发点：
最近公司为了发展需要，要扩大对用户的信息采集，每个用户的采集量估计约2W。如果用户量增加的话，将会大量照成采集量成3W倍的增长，但是又要满足日常业务需要，特别是指令要及时得到响应的频率次数远大于预期。
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- 不停止 MySQL 服务增加从库的两种方式
brotherlamp
linuxlinux视频linux资料linux教程linux自学
现在生产环境MySQL数据库是一主一从，由于业务量访问不断增大，故再增加一台从库。前提是不能影响线上业务使用，也就是说不能重启MySQL服务，为了避免出现其他情况，选择在网站访问量低峰期时间段操作。
一般在线增加从库有两种方式，一种是通过mysqldump备份主库，恢复到从库，mysqldump是逻辑备份，数据量大时，备份速度会很慢，锁表的时间也会很长。另一种是通过xtrabacku
- Quartz——SimpleTrigger触发器
eksliang
SimpleTriggerTriggerUtilsquartz
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2208166 一.概述
SimpleTrigger触发器，当且仅需触发一次或者以固定时间间隔周期触发执行；
二.SimpleTrigger的构造函数
SimpleTrigger(String name, String group)：通过该构造函数指定Trigger所属组和名称；
Simpl
- Informatica应用（1）
18289753290
sqlworkflowlookup组件Informatica
1.如果要在workflow中调用shell脚本有一个command组件，在里面设置shell的路径；调度wf可以右键出现schedule，现在用的是HP的tidal调度wf的执行。
2.designer里面的router类似于SSIS中的broadcast（多播组件）;Reset_Workflow_Var：参数重置 （比如说我这个参数初始是1在workflow跑得过程中变成了3我要在结束时还要
- python 获取图片验证码中文字
酷的飞上天空
python
根据现成的开源项目 http://code.google.com/p/pytesser/改写
在window上用easy_install安装不上 看了下源码发现代码很少 于是就想自己改写一下
添加支持网络图片的直接解析
#coding:utf-8
#import sys
#reload(sys)
#sys.s
- AJAX
永夜-极光
Ajax
1.AJAX功能:动态更新页面,减少流量消耗,减轻服务器负担
2.代码结构:
<html>
<head>
<script type="text/javascript">
function loadXMLDoc()
{
.... AJAX script goes here ...
- 创业OR读研
随便小屋
创业
现在研一，有种想创业的想法，不知道该不该去实施。因为对于的我情况这两者是矛盾的，可能就是鱼与熊掌不能兼得。
研一的生活刚刚过去两个月，我们学校主要的是
- 需求做得好与坏直接关系着程序员生活质量
aijuans
IT 生活
这个故事还得从去年换工作的事情说起，由于自己不太喜欢第一家公司的环境我选择了换一份工作。去年九月份我入职现在的这家公司，专门从事金融业内软件的开发。十一月份我们整个项目组前往北京做现场开发，从此苦逼的日子开始了。
系统背景：五月份就有同事前往甲方了解需求一直到6月份，后续几个月也完
- 如何定义和区分高级软件开发工程师
aoyouzi
在软件开发领域，高级开发工程师通常是指那些编写代码超过 3 年的人。这些人可能会被放到领导的位置，但经常会产生非常糟糕的结果。Matt Briggs 是一名高级开发工程师兼 Scrum 管理员。他认为，单纯使用年限来划分开发人员存在问题，两个同样具有 10 年开发经验的开发人员可能大不相同。近日，他发表了一篇博文，根据开发者所能发挥的作用划分软件开发工程师的成长阶段。
初
- Servlet的请求与响应
百合不是茶
servletget提交java处理post提交
Servlet是tomcat中的一个重要组成,也是负责客户端和服务端的中介
1,Http的请求方式(get ,post);
客户端的请求一般都会都是Servlet来接受的,在接收之前怎么来确定是那种方式提交的,以及如何反馈,Servlet中有相应的方法, http的get方式 servlet就是都doGet(
- web.xml配置详解之listener
bijian1013
javaweb.xmllistener
一.定义
<listener>
<listen-class>com.myapp.MyListener</listen-class>
</listener>
二.作用 该元素用来注册一个监听器类。可以收到事件什么时候发生以及用什么作为响
- Web页面性能优化（yahoo技术）
Bill_chen
JavaScriptAjaxWebcssYahoo
1.尽可能的减少HTTP请求数 content
2.使用CDN server
3.添加Expires头(或者 Cache-control) server
4.Gzip 组件 server
5.把CSS样式放在页面的上方。 css
6.将脚本放在底部(包括内联的) javascript
7.避免在CSS中使用Expressions css
8.将javascript和css独立成外部文
- 【MongoDB学习笔记八】MongoDB游标、分页查询、查询结果排序
bit1129
mongodb
游标
游标，简单的说就是一个查询结果的指针。游标作为数据库的一个对象，使用它是包括
声明
打开
循环抓去一定数目的文档直到结果集中的所有文档已经抓取完
关闭游标
游标的基本用法，类似于JDBC的ResultSet(hasNext判断是否抓去完,next移动游标到下一条文档)，在获取一个文档集时，可以提供一个类似JDBC的FetchSize
- ORA-12514 TNS 监听程序当前无法识别连接描述符中请求服务 的解决方法
白糖_
ORA-12514
今天通过Oracle SQL*Plus连接远端服务器的时候提示“监听程序当前无法识别连接描述符中请求服务”，遂在网上找到了解决方案：
①打开Oracle服务器安装目录\NETWORK\ADMIN\listener.ora文件，你会看到如下信息：
# listener.ora Network Configuration File: D:\database\Oracle\net
- Eclipse 问题 A resource exists with a different case
bozch
eclipse
在使用Eclipse进行开发的时候，出现了如下的问题：
Description Resource Path Location TypeThe project was not built due to "A resource exists with a different case: '/SeenTaoImp_zhV2/bin/seentao'.&
- 编程之美-小飞的电梯调度算法
bylijinnan
编程之美
public class AptElevator {
/**
* 编程之美 小飞 电梯调度算法
* 在繁忙的时间，每次电梯从一层往上走时，我们只允许电梯停在其中的某一层。
* 所有乘客都从一楼上电梯，到达某层楼后，电梯听下来，所有乘客再从这里爬楼梯到自己的目的层。
* 在一楼时，每个乘客选择自己的目的层，电梯则自动计算出应停的楼层。
* 问：电梯停在哪
- SQL注入相关概念
chenbowen00
sqlWeb安全
SQL Injection：就是通过把SQL命令插入到Web表单递交或输入域名或页面请求的查询字符串，最终达到欺骗服务器执行恶意的SQL命令。
具体来说，它是利用现有应用程序，将（恶意）的SQL命令注入到后台数据库引擎执行的能力，它可以通过在Web表单中输入（恶意）SQL语句得到一个存在安全漏洞的网站上的数据库，而不是按照设计者意图去执行SQL语句。
首先让我们了解什么时候可能发生SQ
- [光与电]光子信号战防御原理
comsci
原理
无论是在战场上,还是在后方,敌人都有可能用光子信号对人体进行控制和攻击,那么采取什么样的防御方法,最简单,最有效呢?
我们这里有几个山寨的办法,可能有些作用,大家如果有兴趣可以去实验一下
根据光
- oracle 11g新特性:Pending Statistics
daizj
oracledbms_stats
oracle 11g新特性:Pending Statistics 转
从11g开始，表与索引的统计信息收集完毕后，可以选择收集的统信息立即发布，也可以选择使新收集的统计信息处于pending状态，待确定处于pending状态的统计信息是安全的，再使处于pending状态的统计信息发布，这样就会避免一些因为收集统计信息立即发布而导致SQL执行计划走错的灾难。
在 11g 之前的版本中，D
- 快速理解RequireJs
dengkane
jqueryrequirejs
RequireJs已经流行很久了，我们在项目中也打算使用它。它提供了以下功能：
声明不同js文件之间的依赖
可以按需、并行、延时载入js库
可以让我们的代码以模块化的方式组织
初看起来并不复杂。 在html中引入requirejs
在HTML中，添加这样的 <script> 标签：
<script src="/path/to
- C语言学习四流程控制if条件选择、for循环和强制类型转换
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i, j;
scanf("%d %d", &i, &j);
if (i > j)
printf("i大于j\n");
else
printf("i小于j\n");
retu
- dictionary的使用要注意
dcj3sjt126com
IO
NSDictionary *dict = [NSDictionary dictionaryWithObjectsAndKeys:
user.user_id , @"id",
user.username , @"username",
- Android 中的资源访问(Resource)
finally_m
xmlandroidStringdrawablecolor
简单的说，Android中的资源是指非代码部分。例如，在我们的Android程序中要使用一些图片来设置界面，要使用一些音频文件来设置铃声，要使用一些动画来显示特效，要使用一些字符串来显示提示信息。那么，这些图片、音频、动画和字符串等叫做Android中的资源文件。
在Eclipse创建的工程中，我们可以看到res和assets两个文件夹，是用来保存资源文件的，在assets中保存的一般是原生
- Spring使用Cache、整合Ehcache
234390216
springcacheehcache@Cacheable
Spring使用Cache
从3.1开始，Spring引入了对Cache的支持。其使用方法和原理都类似于Spring对事务管理的支持。Spring Cache是作用在方法上的，其核心思想是这样的：当我们在调用一个缓存方法时会把该方法参数和返回结果作为一个键值对存放在缓存中，等到下次利用同样的
- 当druid遇上oracle blob(clob)
jackyrong
oracle
http://blog.csdn.net/renfufei/article/details/44887371
众所周知，Oracle有很多坑, 所以才有了去IOE。
在使用Druid做数据库连接池后，其实偶尔也会碰到小坑，这就是使用开源项目所必须去填平的。【如果使用不开源的产品，那就不是坑，而是陷阱了，你都不知道怎么去填坑】
用Druid连接池，通过JDBC往Oracle数据库的
- easyui datagrid pagination获得分页页码、总页数等信息
ldzyz007
var grid = $('#datagrid');
var options = grid.datagrid('getPager').data("pagination").options;
var curr = options.pageNumber;
var total = options.total;
var max =
- 浅析awk里的数组
nigelzeng
二维数组array数组awk
awk绝对是文本处理中的神器，它本身也是一门编程语言，还有许多功能本人没有使用到。这篇文章就单单针对awk里的数组来进行讨论，如何利用数组来帮助完成文本分析。
有这么一组数据：
abcd,91#31#2012-12-31 11:24:00
case_a,136#19#2012-12-31 11:24:00
case_a,136#23#2012-12-31 1
- 搭建 CentOS 6 服务器(6) - TigerVNC
rensanning
centos
安装GNOME桌面环境
# yum groupinstall "X Window System" "Desktop"
安装TigerVNC
# yum -y install tigervnc-server tigervnc
启动VNC服务
# /etc/init.d/vncserver restart
# vncser
- Spring 数据库连接整理
tomcat_oracle
springbeanjdbc
1、数据库连接jdbc.properties配置详解 jdbc.url=jdbc:hsqldb:hsql://localhost/xdb jdbc.username=sa jdbc.password= jdbc.driver=不同的数据库厂商驱动，此处不一一列举 接下来，详细配置代码如下：
Spring连接池
- Dom4J解析使用xpath java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenException异常
xp9802
用Dom4J解析xml,以前没注意,今天使用dom4j包解析xml时在xpath使用处报错
异常栈：java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenException异常
导入包 jaxen-1.1-beta-6.jar 解决;
&nb
