03 2020 档案
摘要：Ctrl + Alt + O
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摘要：Introspector作用及影响 在分析IntrospectorCleanupListener之前，先了解一下Introspector。Introspector是JDK中java.beans包下的类，它为目标JavaBean提供了一种了解原类方法、属性和事件的标准方法。通俗的说，就是可以通过Int
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摘要：最近在系统中，加入缓存ehcache,但发现，每隔一天，服务器就会报出内存溢出。问题严重，后来在网上查资料发现，一篇解释的网文： spring中的提供了一个名为org.springframework.web.util.IntrospectorCleanupListener的监听器。它主要负责 处理由
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摘要：Posted on 2011-04-22 15:59 asdtiang 阅读(5552) 评论(0) 编辑 收藏 boolean isKeyInCache(java.lang.Object key) An inexpensive check to see if the key exists in t
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摘要：监控 ehcache缓存: 1,下载： http://terracotta.org/downloads/open-source/destination?name=ehcache-monitor-kit-1.0.3-distribution.tar.gz&bucket=tcdistributions&
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摘要：Spring Security使用一个Authentication对象来描述当前用户的相关信息。SecurityContextHolder中持有的是当前用户的SecurityContext，而SecurityContext持有的是代表当前用户相关信息的Authentication的引用。这个Auth
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摘要：Session创建事件发生在每次一个新的session创建的时候，类似地Session失效事件发生在每次一个Session失效的时候。 这个接口也只包含两个方法，分别对应于Session的创建和失效：# public void sessionCreated(HttpSessionEvent se);
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摘要：<diskStore path="java.io.tmpdir" /> <defaultCache eternal="false" maxElementsInMemory="3000" overflowToDisk="false" diskPersistent="false" timeToIdleS
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摘要：一、输入映射和输出映射 1. parameterType(输入类型) 1.1 传递简单类型 1 <select id="getUserById" parameterType="int" resultType="com.cenobitor.pojo.User"> 2 SELECT `id`,`user
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摘要：一、MyBatis简介 MyBatis是面向sql的持久层框架，他封装了jdbc访问数据库的过程，我们开发，只需专注于sql语句本身的拼装，其它赋值的过程全部可以交给MyBatis去完成。 与Hibernate比较： 1.Hibernate学习门槛不低，要精通门槛更高。门槛高在怎么设计O/R映射，在
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摘要：基于LSTM网络的藏头诗和古诗自动生成（附完整代码和数据）
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摘要：AI 从业者都应该知道的实验数据集
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摘要：在VI命令模式下：y 表示拷贝, d 表示删除，p标识粘贴 1.删除 dw 表示删除从当前光标到光标所在单词结尾的内容. d0 表示删除从当前光标到光标所在行首的内容. d$ 表示删除从当前光标到光标所在行尾的内容. dd 表示删除光标所在行.6dd 表示删除6行 D 表示删除从当前光标到光标所在行
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摘要：netstat命令不可用，安装net-tools有本地yum源或可连外网的yum源：直接yum安装 yum install net-tools没有外网或本地yum源，下载rpm文件 如：net-tools-2.0-0.22.20131004git.el7.x86_64.rpm wget https:
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摘要：报错如下 Exception in AppMerge flows’ progression后台日志报错：Caused by: com.bea.xml.XmlException: failed to load java type corresponding to e=web-app@http://xm
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摘要：转载：https://blog.csdn.net/lmb55/article/details/79267277 一、概述 开发大型 Java 应用程序的过程中难免遇到内存泄露、性能瓶颈等问题，比如文件、网络、数据库的连接未释放，未优化的算法等。随着应用程序的持续运行，可能会造成整个系统运行效率下降，
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摘要：1、lsof -i:端口号 2、netstat -tunlp|grep 端口号 都可以查看指定端口被哪个进程占用的情况 工具/原料 linux，windows xshell 方法/步骤 【步骤一】lsof -i lsof -i 用以显示符合条件的进程情况，lsof(list open files)是
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摘要：1.使用VisualVM做监控，工具->插件->可用插件，出现如下报错信息： 2.这边在保证防火墙关闭的情况下（具体怎么关闭可根据自己电脑的系统上网查询）依然报错，这时需要将对应的插件地址进行替换；访问地址：https://visualvm.github.io/pluginscenters.html
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摘要：打开Java VisualVM检查更新插件(工具-->插件)时，默认的连接连不上，新地址已经迁移到github，下面这个地址里面有不同版本jdk对应的插件中心地址。https://visualvm.github.io/pluginscenters.html 我的jdk版本是jdk1.6.0_30 打
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摘要：JavaVisualVM插件中心，可以下载jvisualvm.exe工具的好多插件，原来的自动下载网址已经不可用了。
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摘要：（1）【服务器端配置】 在catalina.sh里添加 JAVA_OPTS="$JAVA_OPTS -Djava.rmi.server.hostname=192.168.1.190 -Dcom.sun.management.jmxremote.port=8950 -Dcom.sun.manageme
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摘要：linux下文件的复制、移动与删除命令为：cp，mv，rm 一、文件复制命令cp 命令格式：cp [-adfilprsu] 源文件(source) 目标文件(destination) cp [option] source1 source2 source3 ... directory 参数说明：-a:
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摘要：使用静态IP,通过修改配置文件方式步骤如下： 首先打开terminal 编辑网卡配置文件 vi /etc/sysconfig/network-script/ifcfg-eth0 进入编辑模式 按i键进行编辑 修改 DEVICE=eth0 #物理设备名 IPADDR=192.168.1.100 #IP
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摘要：Java应用执行非常慢，如何分析
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摘要：就是说在境外注册成立，但是其实际管理机构在境内的企业，这种情况也是属于居民企业的，其取得境内所得按照25%的税率计算缴纳税款。而非居民企业有两种情况，一种是在境内设立机构场所，取得来源于境内所得，按照25%的税率计算缴纳税款，另一种情况是，在境内没有设立机构场所，或者设立了机构场所，但取得的所得与该
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摘要：点击菜单栏中的宏，创建一个宏，粘贴后附代码，然后运行getcsv这个宏，会跳出一个窗口，选择所有你要转化的xls文件。点击运行。 选中以后，等一段时间，再回到xls文件下，会多一个csv文件夹，里面就是我们要导入R的文本文件了。如果要转换的是xlsx文件，把代码中的xls改成xlsx即可。 Sub
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摘要：用python连接Oracle是总是乱码，最后发现时oracle客户端的字符编码设置不对。 编写的python脚本中需要加入如下几句： import osos.environ['NLS_LANG'] = 'SIMPLIFIED CHINESE_CHINA.UTF8' 这样可以保证select出来的中
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摘要：Python+Pandas 读取Oracle数据库 import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine import cx_Oracle db=cx_Oracle.connect('userid','password','10.10.1.
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摘要：环境：Oracle database 11gR2, RHEL 5.4 导出表中的部分（query)： expdp hmt/123456 dumpfile=hmtdb20130301_hmt_log.dmp directory=hmt_dir tables = fct_hmt_log query=fc
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摘要：sklearn随机森林-分类参数详解 1、sklearn中的集成算法模块ensemble ensemble.AdaBoostClassifier ： AdaBoost分类 ensemble.AdaBoostRegressor ：Adaboost回归 ensemble.BaggingClassifie
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摘要：reshape(行数，列数)常用来更改数据的行列数目 一般可用于numpy的array和ndarray, pandas的dataframe和series(series需要先用series.values把对象转化成ndarray结构) 那么问题来了reshape(-1,1)是什么意思呢？难道有-1行？
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摘要：Scikit-Learn & TensorFlow机器学习实用指南(二)：一个完整的机器学习项目【上】
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摘要：查看包内函数： dir(sklearn.preprocessing)
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摘要：盘点 | Python自带的那些数据集
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摘要：阅读目录 1. 明确数据集有多少特征，哪些是连续的，哪些是类别的 2. 检查有没有缺失值，对缺失的特征选择恰当的方式进行弥补，使数据完整 3. 对连续的数值型特征进行标准化 4. 对类别型的特征进行编码 5. 根据实际问题分析是否需要对特征进行相应的函数转换 6. 使用Sklearn.pipelin
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摘要：np.r_：是按列连接两个矩阵，就是把两矩阵上下相加，要求列数相等，类似于pandas中的concat()。 np.c_：是按行连接两个矩阵，就是把两矩阵左右相加，要求行数相等，类似于pandas中的merge()。 import numpy as np a = np.array([1, 2, 3]
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摘要：Pandas是Python下一个开源数据分析的库，它提供的数据结构DataFrame极大的简化了数据分析过程中一些繁琐操作,DataFrame是一张多维的表，大家可以把它想象成一张Excel表单或者Sql表。之前这篇文章已经介绍了从各种数据源将原始数据载入到dataframe中，这篇文件介绍怎么将处
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摘要：TF-idf模型：TF表示的是词频：即这个词在一篇文档中出现的频率 idf表示的是逆文档频率， 即log(文档的个数/1+出现该词的文档个数) 可以看出出现该词的文档个数越小，表示这个词越稀有，在这篇文档中也是越重要的 TF-idf： 表示TF*idf, 即词频*逆文档频率 词袋模型不仅考虑了一个词
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摘要：函数说明： 1. cosing_similarity(array) 输入的样本为array格式，为经过词袋模型编码以后的向量化特征，用于计算两两样本之间的相关性 当我们使用词频或者TFidf构造出词袋模型，并对每一个文章内容做词统计以后， 我们如果要判断两个文章内容的相关性，这时候我们需要对数字映射
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摘要：通过对特征做一个kmeans聚类，将聚类的结果做为文本的标签值，可以使得样本的特征更多 我们从sklearn.cluster中导入Kmeans建立模型进行聚类 代码： 第一步：使用Dataframe格式化数据和使用数据格式化数据 第二步：对字符串进行分词和去除停用词，并使用' '.join完成连接
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摘要：函数说明 1.LDA(n_topics, max_iters, random_state) 用于构建LDA主题模型，将文本分成不同的主题 参数说明:n_topics 表示分为多少个主题， max_iters表示最大的迭代次数， random_state 表示随机种子 2. LDA.component
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摘要：函数说明： 1. from gensim.model import word2vec 构建模型 word2vec(corpus_token, size=feature_size, min_count=min_count, window=window, sample=sample) 参数说明：corp
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摘要：对于一些标签和特征来说，分布不一定符合正态分布，而在实际的运算过程中则需要数据能够符合正态分布 因此我们需要对特征进行log变化，使得数据在一定程度上可以符合正态分布 进行log变化，就是对数据使用np.log(data+1) 加上1的目的是为了防止数据等于0，而不能进行log变化 代码： 第一步：
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摘要：datetime是模块，datetime模块还包含一个datetime类，通过from datetime import datetime导入的才是datetime这个类。 strptime(): 用户输入的日期和时间是字符串，要处理日期和时间，首先必须把str转换为datetime。转换方法是通过d
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摘要：,(群组选择器) A , B{ } 空格(后代选择器) //选择A所有的后代B元素 A B{ } 复制代码 >（子元素选择器） //选择A的一代B元素 A > B{ } 总结：“>”是css3中特有的选择器，A B选择所有后代元素，为A>B只选择一代。 +(相邻兄弟选择器) //设置的是紧跟在A元素
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摘要：今天第一次遇到const定义的变量，查阅了相关资料整理了这篇文章。主要内容是：js中三种定义变量的方式const， var， let的区别。 1.const定义的变量不可以修改，而且必须初始化。 1 const b = 2;//正确 2 // const b;//错误，必须初始化 3 console
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摘要：css的#和.的区别如：#home #h3 { padding-top:0; padding-bottom:0; }.pop #h2, .pop #h3 { position:static; background:none; border-width:0; width:auto; }其中#和.的区别
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摘要：<!DOCTYPE html><html><head> <title>a元素拖到b元素里b元素就成了a元素的父元素 </title> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" /> <!--<meta nam
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摘要：最后仔细阅读了官方文件，采用以下步骤成功安装显示了，安装命令可能会发生变化，你们如果安装失败，可以查看官方文档，里面有详细步骤：官方安装文档地址：https://github.com/ipython-contrib/jupyter_contrib_nbextensions/blob/master/R
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摘要：原因：系统环境变量没有找到此路径。 解决打开cmd进入如下目录 此目录下有 C:\Users\10989\AppData\Local\Programs\Python\Python35\Lib\site-packages\jupyter_contrib_nbextensions cmd执行下面命令手动
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摘要：从Github上下载github上的整个项目，可以用下面指令： git clone https://github.com/XXX/xxxxx.git 其中：XXX是用户在Github上的用户名 xxxxx.git是用户在Github上的仓库名 那如果只是想下载用户在Github上仓库里的某一个文件夹
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摘要：Python和 pycharm的使用 1. pycharm和Python 下载 安装后需要激活码。判断Python是否安装好了，cmd下跑: python --version 2. 配置环python境路径，下载的时候可选，路径一个是python所在路径，还有一个是python下的Scripts,检
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摘要：原理简述 Yarn 模式是把资源统一交给 Yarn 集群来管理，其优点在于实现了 application 的多样性，如 MapReduce 程序、HBase 集群、Storm 集群、spark 集群等； Yarn 模式有两种运行模式：client 和 cluster，区别在于 client 模式的
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摘要：深度学习可视化网站： https://cs.stanford.edu/people/karpathy/convnetjs/demo/classify2d.html
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摘要：一、LDA算法 基本思想：LDA是一种监督学习的降维技术，也就是说它的数据集的每个样本是有类别输出的。这点和PCA不同。PCA是不考虑样本类别输出的无监督降维技术。 我们要将数据在低维度上进行投影，投影后希望每一种类别数据的投影点尽可能的接近，而不同类别的数据的类别中心之间的距离尽可能的大。 浅显来
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摘要：1.k-means: https://www.naftaliharris.com/blog/visualizing-k-means-clustering/ 2.dbscan: https://www.naftaliharris.com/blog/visualizing-dbscan-clusteri
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