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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
- Matlab实现基于BiLSTM-Adaboost双向长短期记忆神经网络结合Adaboost集成学习回归预测的详细项目实例(含模型描述及示例代码)
nantangyuxi
MATLAB含模型描述及示例代码matlab神经网络集成学习人工智能大数据深度学习机器学习
目录Matlab实现基于BiLSTM-Adaboost双向长短期记忆神经网络结合Adaboost集成学习回归预测的详细项目实例2项目背景介绍...2项目目标与意义...21.提高时序数据预测准确性...22.弱学习器组合的优势...33.提高数据预测的泛化能力...3
- 用sklearn库中的算法对数据集进行训练和auc评估(个人学习笔记)
ZD困困困
python机器学习
本文为个人学习笔记,仅供学习参考,欢迎讨论,要是有哪里写的不对或有疑问的欢迎讨论。题目:运用已给数据集进行模型训练,使用逻辑回归、决策树、随机森林和AdaBoost几个算法进行训练,并打印各个算法训练后的auc评价指标。文章目录1.导入数据集①read_csv():读取数据并以某字符分隔。②merge():合并③drop():删除行或列④tolist():将数组或矩阵转换为列表⑤train_tes
- 森林的智慧:随机森林与集成学习的民主之道
田园Coder
人工智能科普人工智能科普
当约阿夫·弗罗因德和罗伯特·沙皮尔提出的AdaBoost算法在90年代末期以其强大的预测精度震惊机器学习界,展示了“团结弱者为强者”的集成魅力时,另一种集成思想也在悄然孕育。这种思想同样信奉“众人拾柴火焰高”,但走的是一条与AdaBoost截然不同的路径:它不执着于反复调整数据权重去“关注”被前序模型分错的困难样本,而是致力于创造尽可能多样化的模型,然后让这些模型平等地投票。它的核心哲学是:如果每
- AdaBoost第m轮弱分类器的样本权重与第m-1轮的强分类器之间的关系证明
LaoYuanPython
零基础机器学习入门老猿Python机器学习人工智能AdaBoost自适应提升算法深度学习AI
☞░前往老猿Python博客░https://blog.csdn.net/LaoYuanPython一.AdaBoost概述AdaBoost从弱学习算法出发,通过多轮迭代,反复学习,得到一系列弱分类器(又称为基本分类器),然后组合这些弱分类器,构成一个强分类器,具体算法和原理请参考《提升方法AdaBoost自适应提升算法(https://blog.csdn.net/LaoYuanPython/ar
- 【BP分类】基于matlab灰狼算法优化BP神经网络结合Adaboost GWO-BP-Adaboost数据分类预测【含Matlab源码 3769期】
海神之光
matlab
欢迎来到海神之光博客之家✅博主简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进;个人主页:海神之光代码获取方式:海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式(1)完整代码,已上传资源;需要的,在博主主页搜期号直接付费下载或者订阅本专栏赠送此代
- 机器学习之集成学习算法
文柏AI共享
机器学习集成学习算法
集成学习算法一概述二Bagging方法2.1思想2.2代表算法2.3API三Boosting方法3.1AdaBoost3.1.1思想3.1.2API3.2GBDT3.2.1思想3.2.2API3.3XGBoost3.3.1思想3.3.2API机器学习算法很多,今天和大家聊一个很强悍的算法-集成学习算法,基本上是处理复杂问题的首选.话不多说,直奔主题.一概述集成学习(EnsembleLearning
- 机器学习与深度学习14-集成学习
目录前文回顾1.集成学习的定义2.集成学习中的多样性3.集成学习中的Bagging和Boosting4.集成学习中常见的基本算法5.什么是随机森林6.AdaBoost算法的工作原理7.如何选择集成学习中的基础学习器或弱分类器8.集成学习中常见的组合策略9.集成学习中袋外误差和交叉验证的作用10.集成学习的优势和局限性前文回顾上一篇文章链接:地址1.集成学习的定义集成学习(EnsembleLearn
- 计算机视觉(图像算法工程师)学习路线
陳錄生
计算机视觉学习人工智能
计算机视觉学习路线Python基础常量与变量列表、元组、字典、集合运算符循环条件控制语句函数面向对象与类包与模块Numpy+Pandas+Matplotlibnumpy机器学习回归问题线性回归Lasso回归Ridge回归多项式回归决策树回归AdaBoostGBDT随机森林回归分类问题逻辑回归决策树ID3-信息增益C4.5-信息增益率随机森林SVMNaiveBayes聚类问题K-MeansMDSCA
- opencv八种跟踪算法
昊昊好好昊
opencvopencv算法
这八种算法包括:BOOSTINGTracker:和Haarcascades(AdaBoost)背后所用的机器学习算法相同,但是距其诞生已有十多年了。这一追踪器速度较慢,并且表现不好,但是作为元老还是有必要提及的。(最低支持OpenCV3.0.0)MILTracker:比上一个追踪器更精确,但是失败率比较高。(最低支持OpenCV3.0.0)KCFTracker:比BOOSTING和MIL都快,但是
- 记录一次数学建模
大行疯者
好久没更博客了……今天来更一发吧五一节没出去玩,就呆在学校里参加了数学建模比赛,其实说是建模,其实我压根没有自己涉及建立模型,大部分时间都用在怎么使用pandas和sklearn库上面了,用的是adaboost的模型。题目我也不放了,反正水的一逼从利用pandas读取文件开始讲吧importpandasaspd因为要读的是个excel文件,所有使用data=pd.read_excel(path)同
- 机器学习——集成学习基础
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机器学习集成学习人工智能
一、鸢尾花数据训练模型1.使用鸢尾花数据分别训练集成模型:AdaBoost模型,GradientBoosting模型2.对别两个集成模型的准确率以及报告3.两个模型的预测结果进行可视化需要进行降维处理,两个图像显示在同一个坐标系中代码展示:fromsklearn.datasetsimportload_irisimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotl
- 【Transformer-GRU回归预测】Transformer-GRU多变量回归预测
默默科研仔
回归预测transformergru回归
导入所需库fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromsklearn.ensembleimportAdaBoostClassifierfromsklearn.metricsimportaccuracy_scorefromsklearn.pipeli
- 文件内容课堂总结
2301_79975534
人工智能
集成学习通过构建并结合多个学习器完成任务,结合策略有简单平均法和加权平均法,结果可通过投票法产生。集成学习分类包括:Bagging:个体学习器无强依赖关系,可并行生成,代表为随机森林。随机森林具有处理高维数据、给出特征重要性、并行化快、可可视化等优点。Boosting:个体学习器有强依赖关系,需串行生成(如AdaBoost),通过调整数据权重提升模型性能。Stacking:聚合多个分类或回归模型,
- 基于SSA-KELM-Adaboost(麻雀搜索优化的极限学习机自适应提升算法)的多输入单输出回归预测【MATLAB】
沅_Yuan
炼丹师算法回归matlab极限学习机集成学习麻雀搜索Adaboost
SSA-KELM-Adaboost是一种结合了麻雀搜索算法(SSA)、核极限学习机(KELM)和Adaboost集成学习的复合回归预测模型。该模型通过参数优化与集成策略提升预测精度和鲁棒性,适用于复杂非线性回归问题。以下是其核心理论与工作机制:一、核心组件分析1.麻雀搜索算法(SparrowSearchAlgorithm,SSA)原理模拟麻雀群体的觅食与反捕食行为,通过“发现者-跟随者-警戒者”角
- gbdt总结
爱学习的uu
机器学习决策树人工智能数据挖掘
GBDTGBDT被写作梯度提升机器(GradientBoostingMachine,GBM),它融合了Bagging与Boosting的思想GBDT中自然也包含Boosting三要素:损失函数(,):用以衡量模型预测结果与真实结果的差异弱评估器():(一般为)决策树,不同的boosting算法使用不同的建树过程综合集成结果():即集成算法具体如何输出集成结果GBDT与ADABOOST的不同:1.弱
- 毕设成品 基于机器学习的乳腺癌数据分析
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毕业设计python毕设
文章目录0简介模型评估KNNClassifierLogisticRegressionClassifierRandomForestClassifierDecisionTreeClassifierGBDT(GradientBoostingDecisionTree)ClassifierAdaBoostBaggingSVM最后0简介今天学长向大家分享一个毕业设计项目毕业设计基于机器学习的乳腺癌数据分析项目
- 震惊! “深度学习”都在学习什么
扉间798
深度学习学习人工智能
常见的机器学习分类算法俗话说三个臭皮匠胜过诸葛亮这里面集成学习就是将单一的算法弱弱结合算法融合用投票给特征值加权重AdaBoost集成学习算法通过迭代训练一系列弱分类器,给予分类错误样本更高权重,使得后续弱分类器更关注这些样本,然后将这些弱分类器线性组合成强分类器,提高整体分类性能。(一)投票机制投票是一种直观且常用的算法融合策略。在多分类问题中,假设有多个分类器对同一数据进行分类判断。每个分类器
- AdaBoost算法
Mr终游
机器学习算法决策树
目录一、核心原理:二、算法步骤三、关键优势:四.局限与解决五、代码示例(鸢尾花数据集)AdaBoost(AdaptiveBoosting)是一种经典的集成学习算法,通过组合多个弱分类器(如决策树)来构建强分类器。其核心思想是通过迭代优化残差(错误)和动态调整样本权重,逐步提升模型性能。以下是对AdaBoost的简明总结和关键要点:一、核心原理:提升法:通过顺序训练多个弱分类器,每轮专注修正前一个模
- 机器学习与深度学习资料
JasonDing1354
【MachineLearning】
《BriefHistoryofMachineLearning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、DeepLearning.《DeepLearninginNeuralNetworks:AnOverview》介绍:这是瑞士人工智能实验室JurgenSchmidhuber写的最新版本《神经网络与深度学习综述》本综述的特点是以
- 《李航 统计学习方法》学习笔记——第八章提升方法
eveiiii
统计学习python机器学习人工智能算法
提升方法8.1提升方法AdaBoost8.1.1提升方法的基本思路8.1.2AdaBoost算法8.1.3AdaBoost的例子(代码实现)8.2AdaBoost算法的训练误差分析定理8.1AdaBoost训练误差界定理8.2二分类问题AdaBoost训练误差界8.3AdaBoost算法的解释8.3.1前向分步算法8.3.2前向分步算法与AdaBoost8.4提升树8.4.1提升树模型8.4.2提
- 分类算法:梯度提升树(GBT)算法原理
kkchenjj
数据挖掘机器学习算法分类数据挖掘
分类算法:梯度提升树(GBT)算法原理1.简介1.1梯度提升树的起源与发展梯度提升树(GradientBoostingTree,GBT)是一种强大的机器学习算法,它基于提升方法的原理,通过迭代地构建一系列弱分类器并组合它们来形成一个强分类器。GBT的起源可以追溯到Freund和Schapire在1996年提出的AdaBoost算法,但真正将梯度提升应用于树模型的是JeromeH.Friedman在
- AdaBoost算法(AdbBoost Algorithm)—有监督学习方法、非概率模型、判别模型、非线性模型、非参数化模型、批量学习
剑海风云
ArtificialIntelligence人工智能机器学习提升方法AdaBoost
定义输入:训练数据集T={(x1,y1),(x2,y2),⋯ ,(xN,yN)}T=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),\cdots,(x_N,y_N)\}T={(x1,y1),(x2,y2),⋯,(xN,yN)},其中,xi∈χ⊆Rn,yi∈y={−1,+1}x_i\in\chi\subseteqR^n,y_i\in{\tty}=\{-1,+1\}xi∈χ⊆Rn,yi∈y={−1,+1}
- 基于Python的机器学习系列(17):梯度提升回归(Gradient Boosting Regression)
会飞的Anthony
人工智能信息系统机器学习机器学习python回归
简介梯度提升(GradientBoosting)是一种强大的集成学习方法,类似于AdaBoost,但与其不同的是,梯度提升通过在每一步添加新的预测器来减少前一步预测器的残差。这种方法通过逐步改进模型,能够有效提高预测准确性。梯度提升回归的工作原理在梯度提升回归中,我们逐步添加预测器来修正模型的残差。以下是梯度提升的基本步骤:初始化模型:选择一个初始预测器h0(x),计算该预测器的预测值。计算残差:
- 基于Python的机器学习系列(16):扩展 - AdaBoost
会飞的Anthony
信息系统机器学习人工智能python机器学习开发语言
简介在本篇中,我们将扩展之前的AdaBoost算法实现,深入探索其细节并进行一些修改。我们将重点修复代码中的潜在问题,并对AdaBoost的实现进行一些调整,以提高其准确性和可用性。1.修复Alpha计算中的问题在AdaBoost中,如果分类器的错误率e为0,则计算出的权重α将是未定义的。为了解决这个问题,我们可以在计算过程中向分母中添加一个非常小的值,以避免除零错误。2.调整学习率sklearn
- 基于CNN-BiLSTM-Adaboost风电功率预测研究(Matlab代码实现)
创新优化代码学习
cnnmatlab人工智能
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、研究背景与意义二、研究方法1.数据准备与预处理2.CNN特征提取3.BiLSTM序列建模4.Adaboost集成学习5.模型训练与评估三、研究优势四、未来展望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
- 【KELM回归预测】基于麻雀算法优化核极限学习SSA-KELM-Adaboost实现风电回归预测附matlab代码
天天酷科研
粉丝福利算法回归学习SSA-KELM-Ada
以下是使用麻雀算法优化核极限学习机(SSA-KELM)和Adaboost算法实现风电回归预测的MATLAB代码示例:matlab复制%导入风电数据load(‘wind_data.mat’);%假设数据存储在wind_data.mat文件中X=wind_data(:,1:end-1);%输入特征Y=wind_data(:,end);%输出标签%数据归一化X=normalize(X,‘range’);
- 每天一个数据分析题(五百零五)- 提升方法
跟着紫枫学姐学CDA
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提升方法(Boosting),是一种可以用来减小监督式学习中偏差的机器学习算法。基于Boosting的集成学习,其代表算法不包括?A.AdaboostB.GBDTC.XGBOOSTD.随机森林数据分析认证考试介绍:点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python,SQL,统计学,数据分析理论,深度学习,可视化,机器学习,Spark八个方向的专项练习题库,数据
- 每天一个数据分析题(五百零六)- 装袋方法
跟着紫枫学姐学CDA
数据分析数据挖掘
装袋方法(bagging)也叫做bootstrapaggregating,是在原始数据集有放回地重采样S次后得到新数据集的一种技术,其代表算法有?A.AdaboostB.GBDTC.XGBOOSTD.随机森林数据分析认证考试介绍:点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python,SQL,统计学,数据分析理论,深度学习,可视化,机器学习,Spark八个方向的专
- R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN实现
今 晚 打 老 虎
面试之CV基础知识深度学习点滴
R-CNN:传统的目标检测算法:使用穷举法(不同大小比例的滑窗)进行区域选择,时间复杂度高对提取的区域进行特征提取(HOG或者SIFT),对光照、背景等鲁棒性差使用分类器对提取的特征进行分类(SVM或Adaboost)R-CNN的过程:采用SelectiveSearch生成类别独立的候选区域使用AlexNet来提取特征,输入是227*227*3,输出是4096将4096维的特征向量送入SVM来分类
- Java序列化进阶篇
g21121
java序列化
1.transient
类一旦实现了Serializable 接口即被声明为可序列化,然而某些情况下并不是所有的属性都需要序列化,想要人为的去阻止这些属性被序列化,就需要用到transient 关键字。
- escape()、encodeURI()、encodeURIComponent()区别详解
aigo
JavaScriptWeb
原文:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4586764e0101khi0.html
JavaScript中有三个可以对字符串编码的函数,分别是: escape,encodeURI,encodeURIComponent,相应3个解码函数:,decodeURI,decodeURIComponent 。
下面简单介绍一下它们的区别
1 escape()函
- ArcgisEngine实现对地图的放大、缩小和平移
Cb123456
添加矢量数据对地图的放大、缩小和平移Engine
ArcgisEngine实现对地图的放大、缩小和平移:
个人觉得是平移,不过网上的都是漫游,通俗的说就是把一个地图对象从一边拉到另一边而已。就看人说话吧.
具体实现:
一、引入命名空间
using ESRI.ArcGIS.Geometry;
using ESRI.ArcGIS.Controls;
二、代码实现.
- Java集合框架概述
天子之骄
Java集合框架概述
集合框架
集合框架可以理解为一个容器,该容器主要指映射(map)、集合(set)、数组(array)和列表(list)等抽象数据结构。
从本质上来说,Java集合框架的主要组成是用来操作对象的接口。不同接口描述不同的数据类型。
简单介绍:
Collection接口是最基本的接口,它定义了List和Set,List又定义了LinkLi
- 旗正4.0页面跳转传值问题
何必如此
javajsp
跳转和成功提示
a) 成功字段非空forward
成功字段非空forward,不会弹出成功字段,为jsp转发,页面能超链接传值,传输变量时需要拼接。接拼接方式list.jsp?test="+strweightUnit+"或list.jsp?test="+weightUnit+&qu
- 全网唯一:移动互联网服务器端开发课程
cocos2d-x小菜
web开发移动开发移动端开发移动互联程序员
移动互联网时代来了! App市场爆发式增长为Web开发程序员带来新一轮机遇,近两年新增创业者,几乎全部选择了移动互联网项目!传统互联网企业中超过98%的门户网站已经或者正在从单一的网站入口转向PC、手机、Pad、智能电视等多端全平台兼容体系。据统计,AppStore中超过85%的App项目都选择了PHP作为后端程
- Log4J通用配置|注意问题 笔记
7454103
DAOapachetomcatlog4jWeb
关于日志的等级 那些去 百度就知道了!
这几天 要搭个新框架 配置了 日志 记下来 !做个备忘!
#这里定义能显示到的最低级别,若定义到INFO级别,则看不到DEBUG级别的信息了~!
log4j.rootLogger=INFO,allLog
# DAO层 log记录到dao.log 控制台 和 总日志文件
log4j.logger.DAO=INFO,dao,C
- SQLServer TCP/IP 连接失败问题 ---SQL Server Configuration Manager
darkranger
sqlcwindowsSQL ServerXP
当你安装完之后,连接数据库的时候可能会发现你的TCP/IP 没有启动..
发现需要启动客户端协议 : TCP/IP
需要打开 SQL Server Configuration Manager...
却发现无法打开 SQL Server Configuration Manager..??
解决方法: C:\WINDOWS\system32目录搜索framedyn.
- [置顶] 做有中国特色的程序员
aijuans
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,有些技术书读得可
- document.domain 跨域问题
avords
document
document.domain用来得到当前网页的域名。比如在地址栏里输入:javascript:alert(document.domain); //www.315ta.com我们也可以给document.domain属性赋值,不过是有限制的,你只能赋成当前的域名或者基础域名。比如:javascript:alert(document.domain = "315ta.com");
- 关于管理软件的一些思考
houxinyou
管理
工作好多看年了,一直在做管理软件,不知道是我最开始做的时候产生了一些惯性的思维,还是现在接触的管理软件水平有所下降.换过好多年公司,越来越感觉现在的管理软件做的越来越乱.
在我看来,管理软件不论是以前的结构化编程,还是现在的面向对象编程,不管是CS模式,还是BS模式.模块的划分是很重要的.当然,模块的划分有很多种方式.我只是以我自己的划分方式来说一下.
做为管理软件,就像现在讲究MVC这
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(String类型和hash类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.Redis的数据类型
1.String类型及操作
String是最简单的类型,一个key对应一个value,string类型是二进制安全的。Redis的string可以包含任何数据,比如jpg图片或者序列化的对象。
Set方法:设置key对应的值为string类型的value
- Tomcat 一些技巧
征客丶
javatomcatdos
以下操作都是在windows 环境下
一、Tomcat 启动时配置 JAVA_HOME
在 tomcat 安装目录,bin 文件夹下的 catalina.bat 或 setclasspath.bat 中添加
set JAVA_HOME=JAVA 安装目录
set JRE_HOME=JAVA 安装目录/jre
即可;
二、查看Tomcat 版本
在 tomcat 安装目
- 【Spark七十二】Spark的日志配置
bit1129
spark
在测试Spark Streaming时,大量的日志显示到控制台,影响了Spark Streaming程序代码的输出结果的查看(代码中通过println将输出打印到控制台上),可以通过修改Spark的日志配置的方式,不让Spark Streaming把它的日志显示在console
在Spark的conf目录下,把log4j.properties.template修改为log4j.p
- Haskell版冒泡排序
bookjovi
冒泡排序haskell
面试的时候问的比较多的算法题要么是binary search,要么是冒泡排序,真的不想用写C写冒泡排序了,贴上个Haskell版的,思维简单,代码简单,下次谁要是再要我用C写冒泡排序,直接上个haskell版的,让他自己去理解吧。
sort [] = []
sort [x] = [x]
sort (x:x1:xs)
| x>x1 = x1:so
- java 路径 配置文件读取
bro_feng
java
这几天做一个项目,关于路径做如下笔记,有需要供参考。
取工程内的文件,一般都要用相对路径,这个自然不用多说。
在src统计目录建配置文件目录res,在res中放入配置文件。
读取文件使用方式:
1. MyTest.class.getResourceAsStream("/res/xx.properties")
2. properties.load(MyTest.
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-简单工厂模式
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;
/*
* 个人理解:简单工厂模式就是IOC;
* 客户端要用到某一对象,本来是由客户创建的,现在改成由工厂创建,客户直接取就好了
*/
interface IProduct {
- SVN与JIRA的关联
chenyu19891124
SVN
SVN与JIRA的关联一直都没能装成功,今天凝聚心思花了一天时间整合好了。下面是自己整理的步骤:
一、搭建好SVN环境,尤其是要把SVN的服务注册成系统服务
二、装好JIRA,自己用是jira-4.3.4破解版
三、下载SVN与JIRA的插件并解压,然后拷贝插件包下lib包里的三个jar,放到Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB-INF\lib下,再
- JWFDv0.96 最新设计思路
comsci
数据结构算法工作企业应用公告
随着工作流技术的发展,工作流产品的应用范围也不断的在扩展,开始进入了像金融行业(我已经看到国有四大商业银行的工作流产品招标公告了),实时生产控制和其它比较重要的工程领域,而
- vi 保存复制内容格式粘贴
daizj
vi粘贴复制保存原格式不变形
vi是linux中非常好用的文本编辑工具,功能强大无比,但对于复制带有缩进格式的内容时,粘贴的时候内容错位很严重,不会按照复制时的格式排版,vi能不能在粘贴时,按复制进的格式进行粘贴呢? 答案是肯定的,vi有一个很强大的命令可以实现此功能 。
在命令模式输入:set paste,则进入paste模式,这样再进行粘贴时
- shell脚本运行时报错误:/bin/bash^M: bad interpreter 的解决办法
dongwei_6688
shell脚本
出现原因:windows上写的脚本,直接拷贝到linux系统上运行由于格式不兼容导致
解决办法:
1. 比如文件名为myshell.sh,vim myshell.sh
2. 执行vim中的命令 : set ff?查看文件格式,如果显示fileformat=dos,证明文件格式有问题
3. 执行vim中的命令 :set fileformat=unix 将文件格式改过来就可以了,然后:w
- 高一上学期难记忆单词
dcj3sjt126com
wordenglish
honest 诚实的;正直的
argue 争论
classical 古典的
hammer 锤子
share 分享;共有
sorrow 悲哀;悲痛
adventure 冒险
error 错误;差错
closet 壁橱;储藏室
pronounce 发音;宣告
repeat 重做;重复
majority 大多数;大半
native 本国的,本地的,本国
- hibernate查询返回DTO对象,DTO封装了多个pojo对象的属性
frankco
POJOhibernate查询DTO
DTO-数据传输对象;pojo-最纯粹的java对象与数据库中的表一一对应。
简单讲:DTO起到业务数据的传递作用,pojo则与持久层数据库打交道。
有时候我们需要查询返回DTO对象,因为DTO
- Partition List
hcx2013
partition
Given a linked list and a value x, partition it such that all nodes less than x come before nodes greater than or equal to x.
You should preserve the original relative order of th
- Spring MVC测试框架详解——客户端测试
jinnianshilongnian
上一篇《Spring MVC测试框架详解——服务端测试》已经介绍了服务端测试,接下来再看看如果测试Rest客户端,对于客户端测试以前经常使用的方法是启动一个内嵌的jetty/tomcat容器,然后发送真实的请求到相应的控制器;这种方式的缺点就是速度慢;自Spring 3.2开始提供了对RestTemplate的模拟服务器测试方式,也就是说使用RestTemplate测试时无须启动服务器,而是模拟一
- 关于推荐个人观点
liyonghui160com
推荐系统关于推荐个人观点
回想起来,我也做推荐了3年多了,最近公司做了调整招聘了很多算法工程师,以为需要多么高大上的算法才能搭建起来的,从实践中走过来,我只想说【不是这样的】
第一次接触推荐系统是在四年前入职的时候,那时候,机器学习和大数据都是没有的概念,什么大数据处理开源软件根本不存在,我们用多台计算机web程序记录用户行为,用.net的w
- 不间断旋转的动画
pangyulei
动画
CABasicAnimation* rotationAnimation;
rotationAnimation = [CABasicAnimation animationWithKeyPath:@"transform.rotation.z"];
rotationAnimation.toValue = [NSNumber numberWithFloat: M
- 自定义annotation
sha1064616837
javaenumannotationreflect
对象有的属性在页面上可编辑,有的属性在页面只可读,以前都是我们在页面上写死的,时间一久有时候会混乱,此处通过自定义annotation在类属性中定义。越来越发现Java的Annotation真心很强大,可以帮我们省去很多代码,让代码看上去简洁。
下面这个例子 主要用到了
1.自定义annotation:@interface,以及几个配合着自定义注解使用的几个注解
2.简单的反射
3.枚举
- Spring 源码
up2pu
spring
1.Spring源代码
https://github.com/SpringSource/spring-framework/branches/3.2.x
注:兼容svn检出
2.运行脚本
import-into-eclipse.bat
注:需要设置JAVA_HOME为jdk 1.7
build.gradle
compileJava {
sourceCompatibilit
- 利用word分词来计算文本相似度
yangshangchuan
wordword分词文本相似度余弦相似度简单共有词
word分词提供了多种文本相似度计算方式:
方式一:余弦相似度,通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度
实现类:org.apdplat.word.analysis.CosineTextSimilarity
用法如下:
String text1 = "我爱购物";
String text2 = "我爱读书";
String text3 =