摘要: 该工程采用spring+mybatis的关联映射,动态sql,sql片段实现 1、搭建项目结构如下 2、配置项目的pom.xml文件中的依赖 1 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> 2 3 <project xmlns="http://maven.apach 阅读全文
posted @ 2022-08-19 14:45 红酒人生 阅读(233) 评论(1) 推荐(1) 编辑
摘要: 一、概述 安装大步骤如下: 安装docker-ce 18.09.9(所有机器) 设置k8s环境前置条件(所有机器) 安装k8s v1.16.0 master管理节点 安装k8s v1.16.0 node工作节点 安装flannel(master) 请记住自己master和node之间通信的ip,如我 阅读全文
posted @ 2024-10-30 08:43 红酒人生 阅读(22) 评论(1) 推荐(0) 编辑
摘要: 一、概述 Kubernetes,简称k8s,是当前主流的容器调度平台,被称为云原生时代的操作系统。在实际项目也经常发现厂商部署了使用k8s进行管理的云原生架构环境,在目前全面上云的趋势,有必要学习在k8s环境的下的一些攻击手法。 二、k8s用户 Kubernetes 集群中包含两类用户:一类是由 K 阅读全文
posted @ 2024-10-30 08:34 红酒人生 阅读(19) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: jupyter --version pip show nbconvert pip uninstall nbconvert pip install nbconvert 阅读全文
posted @ 2024-09-04 17:26 红酒人生 阅读(12) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1.资源库导入 基础环境: pip install folium -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 虚拟环境: pip install folium -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 更新报错 阅读全文
posted @ 2024-08-28 21:22 红酒人生 阅读(32) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一、拟合和预测:估算器基础 1.1 资源导入、样本定义和训练 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier #随机森林分类器 """ random_state=0 将使用固定的随机数种子(在这个例子中是0)来初始化随机数生成器。 这样,无论你 阅读全文
posted @ 2024-08-22 23:58 红酒人生 阅读(23) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1、查看当前系统中的默认你字体列表 import matplotlib.pyplot as plt #打印当前设置的字体族中的第一个字体的名称 print(plt.rcParams["font.family"][0]) # 打印显示sans-serif族中的字体列表 print(plt.rcPara 阅读全文
posted @ 2024-08-05 08:03 红酒人生 阅读(68) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 无法找到pydotplus模块在 Anaconda propmt中安装:pip install pydotplus 阅读全文
posted @ 2024-08-04 11:32 红酒人生 阅读(19) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1、 在开始菜单打开Anaconda Prompt(anaconda3) 2、 构建虚拟环境 语法:conda create --name 虚拟环境名字 python=版本号 conda create --name py38_env02 python=3.8 3、激活虚拟环境 语法: conda a 阅读全文
posted @ 2024-08-03 18:26 红酒人生 阅读(70) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: imbalanced-learn是一个Python库,‌专门用于处理不平衡数据集的机器学习问题。‌ 这个库提供了一系列的重采样技术、‌组合方法和机器学习算法,‌旨在提高在不平衡数据集上的分类性能。‌Imbalanced-learn支持欠采样、‌过采样、‌结合欠采样和过采样的方法,‌以及一些集成学习方 阅读全文
posted @ 2024-07-28 19:24 红酒人生 阅读(36) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: CatBoost是一种机器学习库,‌由俄罗斯的搜索巨头Yandex在2017年开源。‌它属于Boosting族算法的一种,‌与XGBoost、‌LightGBM并称为GBDT的三大主流神器。‌CatBoost的主要作用和创新点在于高效合理地处理类别型特征,‌这是从其名称中的"Cat"(‌分类)‌和" 阅读全文
posted @ 2024-07-28 18:18 红酒人生 阅读(28) 评论(0) 推荐(0) 编辑