决策树

从零到一：基于差分隐私决策树的客户购买预测系统实战开发笙囧同学决策树算法机器学习
作者简介：笙囧同学，中科院计算机大模型方向硕士，全栈开发爱好者联系方式：[email protected]各大平台账号：笙囧同学座右铭：偷懒是人生进步的阶梯文章导航快速导航前言-项目背景与价值项目概览-系统架构与功能技术深度解析-核心算法原理️系统实现详解-工程实践细节性能评估与分析-实验结果分析Web系统开发-前后端开发部署与运维-DevOps实践完整复现指南-手把手教程️实践案例与故障排除-问
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
深入详解：决策树在医学影像分割特征选择中的应用与实现猿享天开决策树算法机器学习人工智能
深入详解：决策树在医学影像分割特征选择中的应用与实现决策树（DecisionTree）作为一种经典的机器学习算法，以其简单、直观和可解释性强的特点，在医学影像分割的特征选择中扮演了重要角色。医学影像分割（如分割脑肿瘤、肝脏、肺结节等）需要从高维影像数据中提取关键特征，以提升分割模型的精度和效率。决策树通过构建树形结构，筛选对分割任务最重要的特征，降低数据维度，同时提供可解释的规则。本文将从原理、实
机器学习从入门到实践：算法、特征工程与模型评估详解
目录摘要1.引言2.机器学习概述2.1什么是机器学习？2.2机器学习的发展历史2.3机器学习的应用3.机器学习算法分类3.1监督学习（SupervisedLearning）3.2无监督学习（UnsupervisedLearning）3.3半监督学习（Semi-SupervisedLearning）4算法详解4.1分类算法详解（1）逻辑回归（LogisticRegression）（2）决策树（Dec
跨境电商 ai架构设计 Java程序员拥抱ai ai 人工智能
一、核心理论基础AI生成知识库的本质是**“数据驱动的知识结构化与智能化生产”**，核心依赖三大理论支撑：知识工程理论将跨境电商业务中分散的“非结构化信息”（如产品参数、用户评价、物流规则、合规条款）转化为“结构化知识”（如实体关系、规则库、决策树），通过AI实现知识的自动提取、关联与更新。例：家具用品的“材质-环保标准-目标市场合规要求”（如欧盟E1级板材认证）可形成关联知识链。自然语言处理（N
深入详解：决策树在医学影像骨科分析中的应用与实现
深入详解：决策树在医学影像骨科分析中的应用与实现决策树（DecisionTree）是一种经典的机器学习算法，以其简单、直观和高可解释性的特点，在医学影像领域的骨科分析中应用广泛。骨科影像分析主要基于X光片、CT或MRI图像，用于骨折检测、骨关节炎分级、骨龄评估等任务。决策树通过构建树形结构，将复杂影像特征转化为清晰的决策规则，特别适合需要可解释性强的医疗场景。本文将从原理、实现细节到具体应用，深入
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：
《机器学习实战》笔记（03）：决策树巨輪机器学习机器学习决策树
决策树kNN算法可以完成很多分类任务，但是它最大的缺点就是给出数据的内在含义，决策树的主要优势就在于数据形式非常容易理解决策树的构造优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值的缺失不敏感，可以处理不相关特征数据。缺点：可能会产生过度匹配问题。适用数据类型：数值型和标称型。创建分支的伪代码函数createBranch()Checkifeveryiteminthedatasetisinthesa
机器学习实战笔记（四）：决策树（Python3 实现） max_bay 机器学习实战笔记机器学习实战决策树 python
1决策树的构造1.1决策树的特点优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值的缺失不敏感，可以处理不相关特征数据。缺点：可能会产生过度匹配问题。适用数据类型：数值型和标称型。在构造决策树时，我们需要解决的第一个问题就是，当前数据集上哪个特征在划分数据分类时起决定性作用。为了找到决定性的特征，划分出最好的结果，我们必须评估每个特征。完成测试之后，原始数据集就被划分为几个数据子集。这些数据子集会分
简单理解决策树野原星月决策树机器学习算法
简单理解决策树一、决策树学习简介决策树学习是一种逼近离散值目标函数的方法，决策树学习是通过某种手段对离散的目标函数的进行近似逼近的过程这种方法将从一组训练数据中学习到的函数表示为一棵决策树。该方法的基础是一组给定的样本数据，生成的函数表现为一棵决策树决策树叶子为类别名，其他的结点由实体的特征组成，每个特征的不同取值对应一个分枝。若要对一个实体分类，从树根开始进行测试，按特征的取值向下进入新结点，对
数据挖掘领域经典算法——CART算法丨程序之道丨
简介CART与C4.5类似，是决策树算法的一种。此外，常见的决策树算法还有ID3，这三者的不同之处在于特征的划分：ID3：特征划分基于信息增益C4.5：特征划分基于信息增益比CART：特征划分基于基尼指数基本思想CART假设决策树是二叉树，内部结点特征的取值为“是”和“否”，左分支是取值为“是”的分支，右分支是取值为“否”的分支。这样的决策树等价于递归地二分每个特征，将输入空间即特征空间划分为有限
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
机器学习算法解析:XGBoost与LightGBM AI天才研究院 AI人工智能与大数据 AI大模型应用入门实战与进阶 AI大模型企业级应用开发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 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
机器学习算法解析:XGBoost与LightGBM作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词：XGBoost,LightGBM,高效特征选择,并行化训练,自动调参,弱分类器集成1.背景介绍1.1问题的由来随着数据科学和人工智能技术的发展，越来越多的问题需要利用机器学习算法进行解决。传统的一维决策树虽然直观且易于理解，但在面对高维度数据集时
AI产品经理面试宝典第33天：AI+家居场景化解决方案问答技巧 TGITCIC AI产品经理一线大厂面试题人工智能产品经理面试 AI产品经理面试大模型产品经理面试大模型面试 AI面试
智能家电AI技术应用：如何设计宠物喂食器解决方案？面试官提问"如果让你设计一款智能喂食器，你会如何结合AI技术实现差异化？"你的回答聚焦"精准营养管理"与"行为习惯分析"双引擎。采用YOLOv7算法构建宠物体型识别模型，通过毫米波雷达捕捉进食姿态特征，结合云端数据库分析历史喂食数据，动态生成卡路里摄入建议。例如当系统检测到柯基犬连续三天进食速度下降15%，会联动智能水碗监测饮水量，最终通过决策树模
玩具语音方案选型决策OTP vs Flash 的成本功耗与灵活性唯创知音语音识别人工智能
玩具语音芯片方案选型的选择有很多的，但是基于各方面的限制和功能上的需求，那么在OTP和FLASH语音芯片之间如何做抉择?一、决策树总览玩具语音方案选型可先考虑产品语音内容后期是否需要修改，如果不需要修改且追求低成本、低功耗，优先选择OTP语音芯片;如果需要修改或语音内容，再评估成本和功耗接受度，考虑Flash芯片。二、成本对比(一)OTP芯片OTP芯片采用一次性可编程技术，生产流程相对简单，无需复
Vue3 业务落地全景：脚手架、权限、国际化、微前端、跨端与低代码 50 条实战心法代码老y 前端低代码
写给架构师、TL、全栈工程师的“踩坑地图”（零）阅读指南•不贴源码，用伪代码+流程图+决策树。•50条心法分6大篇章，可跳跃阅读。（一）脚手架与工程化8条心法1：用create-vue而不是vue-cli开启新项目，Vite冷启动300msvsWebpack30s。心法2：eslint-config-prettier+@vue/eslint-config-typescript一键集成，团队争议减少
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
通俗易懂：什么是决策树？淦暴尼算法 python 决策树算法机器学习
1.引言：决策树就像“选择题”你是否曾经在生活中做过“选择题”？比如：今天要不要带伞？晚饭吃什么？该不该买那件心仪已久的商品？其实，我们的大脑经常会像“决策树”一样，通过一连串问题和判断，逐步缩小选择范围，最终做出决定。**决策树（DecisionTree）**就是这样一种模拟人类决策过程的机器学习模型。它通过“提问-分支-决策”的方式，把复杂问题拆解成一系列简单的判断，广泛应用于分类（如判断邮件
零基础学习性能测试第一章-性能测试和功能测试的区别试着性能测试学习功能测试性能测试零基础
目录零基础学习性能测试：性能测试与功能测试的核心区别一、核心概念对比（本质区别）1.测试目标差异2.测试方法对比3.工作流程差异二、实际工作场景应用指南1.何时使用功能测试？（适用场景）2.何时使用性能测试？（关键场景）3.协同应用模式三、工具链对比与实践1.工具选择矩阵2.工具使用对比（以用户登录为例）3.报告输出差异四、工作场景决策树决策指南：五、协同工作最佳实践1.项目各阶段配合2.协作工作
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
学习笔记(39):结合生活案例，介绍 10 种常见模型宁儿数据安全 #机器学习学习笔记生活
学习笔记(39):结合生活案例，介绍10种常见模型线性回归只是机器学习的“冰山一角”！根据不同的任务场景（分类、回归、聚类等），还有许多强大的模型可以选择。下面我用最通俗易懂的语言，结合生活案例，介绍10种常见模型及其适用场景：一、回归模型（预测连续值，如房价）1.决策树（DecisionTree）原理：像玩“20个问题”游戏，通过一系列判断（如“面积是否>100㎡？”“房龄是否0.5就判为“会”
【机器学习|学习笔记】用 Python 结合 graphviz 生成 ID3、C4.5、CART 三种决策树的结构示意图。
【机器学习|学习笔记】用Python结合graphviz生成ID3、C4.5、CART三种决策树的结构示意图【机器学习|学习笔记】用Python结合graphviz生成ID3、C4.5、CART三种决策树的结构示意图文章目录【机器学习|学习笔记】用Python结合graphviz生成ID3、C4.5、CART三种决策树的结构示意图用Python结合graphviz生成ID3、C4.5、CART三种
使用Qlib基于LightGBM预测沪深300涨跌 DeepReinforce 量化投资
Qlib是一个专为量化金融和算法交易研究设计的开源库。本文配置一个基于LightGBM的梯度提升决策树（GBDT）模型，并使用金融数据集（包含158个技术指标特征）进行训练和预测。1.导入必要的模块pythonCollapseWrapRunCopyfromqlib.contrib.model.gbdtimportLGBModelfromqlib.contrib.data.handlerimport
Python机器学习与深度学习：决策树、随机森林、XGBoost与LightGBM、迁移学习、循环神经网络、长短时记忆网络、时间卷积网络、自编码器、生成对抗网络、YOLO目标检测等 WangYan2022 机器学习/深度学习 Python 机器学习深度学习随机森林迁移学习
融合最新技术动态与实战经验，旨在系统提升以下能力：①掌握ChatGPT、DeepSeek等大语言模型在代码生成、模型调试、实验设计、论文撰写等方面的实际应用技巧②深入理解深度学习与经典机器学习算法的关联与差异，掌握其理论基础③熟练运用PyTorch实现各类深度学习模型，包括迁移学习、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、时间卷积网络（TCN）、自编码器、生成对抗网络（GAN）、YOL
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
C#企业级API版本控制实战：构建可扩展的微服务架构墨夶 C#学习资料架构 c#微服务
第一章：企业级API版本控制的生死时速1.1版本控制的三重门//版本控制决策树publicenumVersionControlStrategy{[Description("URI路径版本控制")]UriPath=1,[Description("自定义HTTP头版本控制")]CustomHeader=2,[Description("Accept媒体类型版本控制")]MediaType=3}publi
深度解析：venv和conda如何解决依赖冲突难题咕咕日志 conda python
文章目录前言一、虚拟环境的核心价值1.1依赖冲突的典型场景1.2隔离机制实现原理二、venv与conda的架构对比2.1工具定位差异2.2性能基准测试（以创建环境+安装numpy为例）三、venv的配置与最佳实践3.1基础工作流3.2多版本Python管理四、conda的进阶应用4.1环境创建与通道配置4.2混合使用conda与pip的风险控制4.3跨平台环境导出五、工具选型决策树5.1场景化推荐
【机器学习笔记 Ⅱ】11 决策树模型巴伦是只猫机器学习机器学习笔记决策树
决策树模型（DecisionTree）详解决策树是一种树形结构的监督学习模型，通过一系列规则对数据进行分类或回归。其核心思想是模仿人类决策过程，通过不断提问（基于特征划分）逐步逼近答案。1.核心概念节点类型：根节点：起始问题（最佳特征划分点）。内部节点：中间决策步骤（特征判断）。叶节点：最终预测结果（类别或数值）。分支：对应特征的取值或条件判断（如“年龄≥30？”）。2.构建决策树的关键步骤(1)
Python 数据分析与可视化 Day 14 - 建模复盘 + 多模型评估对比（逻辑回归 vs 决策树）蓝婷儿 python python 数据分析逻辑回归
✅今日目标回顾整个本周数据分析&建模流程学会训练第二种模型：决策树（DecisionTree）掌握多模型对比评估的方法与实践输出综合对比报告：准确率、精确率、召回率、F1等指标为后续模型调优与扩展打下基础一、本周流程快速回顾步骤内容第1天高级数据操作（索引、透视、变形）第2天缺失值和异常值处理第3天多表合并与连接第4天特征工程（编码、归一化、时间）第5天数据集拆分（训练集/测试集）第6天逻辑回归模
Transformer已死？2025年十大替代架构实战评测
前言前些天发现了一个巨牛的人工智能免费学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站封面图建议：十大架构3D渲染图环绕碎裂的Transformer图标，背景为动态性能雷达图副标题：实测推理速度/显存占用/长文本能力，附迁移成本决策树一、争议源起：Transformer的时代性局限（2025版）graphLRA[Transformer痛点]-->B[显存黑洞：千亿模型推理需1.6
VMware Workstation 11 或者 VMware Player 7安装MAC OS X 10.10 Yosemite iwindyforest vmware mac os 10.10 workstation player
最近尝试了下VMware下安装MacOS 系统，安装过程中发现网上可供参考的文章都是VMware Workstation 10以下， MacOS X 10.9以下的文章，只能提供大概的思路，但是实际安装起来由于版本问题，走了不少弯路，所以我尝试写以下总结，希望能给有兴趣安装OSX的人提供一点帮助。写在前面的话：其实安装好后发现，由于我的th
关于《基于模型驱动的B/S在线开发平台》源代码开源的疑虑？ deathwknight JavaScript java 框架
本人从学习Java开发到现在已有10年整，从一个要自学 java买成javascript的小菜鸟，成长为只会java和javascript语言的老菜鸟（个人邮箱：[email protected]）一路走来，跌跌撞撞。用自己的三年多业余时间，瞎搞一个小东西（基于模型驱动的B/S在线开发平台，非MVC框架、非代码生成）。希望与大家一起分享，同时有许些疑虑，希望有人可以交流下平台
如何把maven项目转成web项目 Kai_Ge maven MyEclipse
创建Web工程，使用eclipse ee创建maven web工程 1.右键项目,选择Project Facets,点击Convert to faceted from 2.更改Dynamic Web Module的Version为2.5.(3.0为Java7的,Tomcat6不支持). 如果提示错误,可能需要在Java Compiler设置Compiler compl
主管？？？ Array_06 工作
转载：http://www.blogjava.net/fastzch/archive/2010/11/25/339054.html 很久以前跟同事参加的培训，同事整理得很详细，必须得转！前段时间，公司有组织中高阶主管及其培养干部进行了为期三天的管理训练培训。三天的课程下来，虽然内容较多，因对老师三天来的课程内容深有感触，故借着整理学习心得的机会，将三天来的培训课程做了一个
python内置函数大全 2002wmj python
最近一直在看python的document，打算在基础方面重点看一下python的keyword、Build-in Function、Build-in Constants、Build-in Types、Build-in Exception这四个方面，其实在看的时候发现整个《The Python Standard Library》章节都是很不错的，其中描述了很多不错的主题。先把Build-in Fu
JSP页面通过JQUERY合并行 357029540 JavaScript jquery
在写程序的过程中我们难免会遇到在页面上合并单元行的情况，如图所示如果对于会的同学可能很简单，但是对没有思路的同学来说还是比较麻烦的，提供一下用JQUERY实现的参考代码 function mergeCell(){ var trs = $("#table tr"); &nb
Java基础冰天百华 java基础
学习函数式编程 package base; import java.text.DecimalFormat; public class Main { public static void main(String[] args) { // Integer a = 4; // Double aa = (double)a / 100000; // Decimal
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如何在不同编程语言中获取现在的Unix时间戳(Unix timestamp)？ Java time JavaScript Math.round(new Date().getTime()/1000) getTime()返回数值的单位是毫秒 Microsoft .NET / C# epoch = (DateTime.Now.ToUniversalTime().Ticks - 62135
作为一个合格程序员该做的事 aijuans 程序员
作为一个合格程序员每天该做的事 1、总结自己一天任务的完成情况最好的方式是写工作日志，把自己今天完成了什么事情，遇见了什么问题都记录下来，日后翻看好处多多 2、考虑自己明天应该做的主要工作把明天要做的事情列出来，并按照优先级排列，第二天应该把自己效率最高的时间分配给最重要的工作 3、考虑自己一天工作中失误的地方，并想出避免下一次再犯的方法出错不要紧，最重
由html5视频播放引发的总结 ayaoxinchao html5 视频 video
前言项目中存在视频播放的功能，前期设计是以flash播放器播放视频的。但是现在由于需要兼容苹果的设备，必须采用html5的方式来播放视频。我就出于兴趣对html5播放视频做了简单的了解，不了解不知道，水真是很深。本文所记录的知识一些浅尝辄止的知识，说起来很惭愧。视频结构本该直接介绍html5的<video>的，但鉴于本人对视频
解决httpclient访问自签名https报javax.net.ssl.SSLHandshakeException: sun.security.validat bewithme httpclient
如果你构建了一个https协议的站点，而此站点的安全证书并不是合法的第三方证书颁发机构所签发，那么你用httpclient去访问此站点会报如下错误 javax.net.ssl.SSLHandshakeException: sun.security.validator.ValidatorException: PKIX path bu
Jedis连接池的入门级使用 bijian1013 redis redis数据库 jedis
Jedis连接池操作步骤如下： a.获取Jedis实例需要从JedisPool中获取； b.用完Jedis实例需要返还给JedisPool； c.如果Jedis在使用过程中出错，则也需要还给JedisPool； packag
变与不变 bingyingao 不变变亲情永恒
变与不变周末骑车转到了五年前租住的小区，曾经最爱吃的西北面馆、江西水饺、手工拉面早已不在，各种店铺都换了好几茬，这些是变的。三年前还很流行的一款手机在今天看起来已经落后的不像样子。三年前还运行的好好的一家公司，今天也已经不复存在。一座座高楼拔地而起，
【Scala十】Scala核心四：集合框架之List bit1129 scala
Spark的RDD作为一个分布式不可变的数据集合，它提供的转换操作，很多是借鉴于Scala的集合框架提供的一些函数，因此，有必要对Scala的集合进行详细的了解 1. 泛型集合都是协变的，对于List而言，如果B是A的子类，那么List[B]也是List[A]的子类，即可以把List[B]的实例赋值给List[A]变量 2. 给变量赋值(注意val关键字，a，b
Nested Functions in C bookjovi c closure
Nested Functions 又称closure，属于functional language中的概念，一直以为C中是不支持closure的，现在看来我错了，不过C标准中是不支持的，而GCC支持。既然GCC支持了closure，那么 lexical scoping自然也支持了，同时在C中label也是可以在nested functions中自由跳转的
Java-Collections Framework学习与总结-WeakHashMap BrokenDreams Collections
总结这个类之前，首先看一下Java引用的相关知识。Java的引用分为四种：强引用、软引用、弱引用和虚引用。强引用：就是常见的代码中的引用，如Object o = new Object();存在强引用的对象不会被垃圾收集
读《研磨设计模式》-代码笔记-解释器模式-Interpret bylijinnan java 设计模式
声明：本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ package design.pattern; /* * 解释器（Interpreter）模式的意图是可以按照自己定义的组合规则集合来组合可执行对象 * * 代码示例实现XML里面1.读取单个元素的值 2.读取单个属性的值 * 多
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Web开发技术十年发展历程 gcq511120594 Web 浏览器数据挖掘
回顾web开发技术这十年发展历程： Ajax 03年的时候我上六年级，那时候网吧刚在小县城的角落萌生。传奇，大话西游第一代网游一时风靡。我抱着试一试的心态给了网吧老板两块钱想申请个号玩玩，然后接下来的一个小时我一直在，注，册，账，号。彼时网吧用的512k的带宽，注册的时候，填了一堆信息，提交，页面跳转，嘣，”您填写的信息有误，请重填”。然后跳转回注册页面，以此循环。我现在时常想，如果当时a
openSession()与getCurrentSession()区别： hetongfei java DAO Hibernate
来自 http://blog.csdn.net/dy511/article/details/6166134 1.getCurrentSession创建的session会和绑定到当前线程,而openSession不会。 2. getCurrentSession创建的线程会在事务回滚或事物提交后自动关闭,而openSession必须手动关闭。这里getCurrentSession本地事务(本地
第一章安装Nginx+Lua开发环境 jinnianshilongnian nginx lua openresty
首先我们选择使用OpenResty，其是由Nginx核心加很多第三方模块组成，其最大的亮点是默认集成了Lua开发环境，使得Nginx可以作为一个Web Server使用。借助于Nginx的事件驱动模型和非阻塞IO，可以实现高性能的Web应用程序。而且OpenResty提供了大量组件如Mysql、Redis、Memcached等等，使在Nginx上开发Web应用更方便更简单。目前在京东如实时价格、秒
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