原文地址:http://www.codeweblog.com/maven入门系列-二-设置中央仓库的方法/ Maven仓库放在我的文档里好吗?当然不好,重装一次电脑,意味着一切jar都要重新下载和发布. 下载的地址是中央仓库mvnrepository.com,当然,全球很多个仓库. 资源的坐标简称GVA 那么,现在如何修改maven的本地仓库路径呢? 关键在于maven文件夹的config下的settings.xml(E:\IDE\apache-maven-3.3.1\conf\settings…

mybatis入门系列二之详解输入与输出参数   基础知识   mybatis规定mapp.xml中每一个SQL语句形式上只能有一个@parameterType和一个@resultType 1. 返回值是一个对象的集合,@resultType中只能写该对象的类型,而不是写list<T> 2. 输入参数可以用#{}和${}两种取值方法,两者区别与联系: 1. 当传入类型为JDBC基本类型(8种java基本类型+String)时,#{}里面可以写成任意值,${}里面必须写value 2. 当传入类…

C语言高速入门系列(二) -----转载请注明出处coder-pig 本节引言: 在前面一节中我们对C语言进行了初步的了解,学会了使用IDE进行代码的编写,编译执行! 在这一节中我们会对C语言的基本的语法进行进一步的学习! C语言是一门语言,能够和英语进行类比,英语句子 = 单词 + 语法 相同C语言的代码语句,也有着一套自己的规则! 废话不多说,直接正文! 本节学习路线图: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvY29kZXJfcGln/fo…

好文章搬用工模式启动ing ..... { 文章中已经包含了原文链接 就不再次粘贴了 言明 改文章是一个系列,但只收录了2篇,原因是 够用了 } --------------------------------------------------------------------------------------- C#互操作系列文章: C#互操作性入门系列(一):C#中互操作性介绍 C#互操作性入门系列(二):使用平台调用调用Win32 函数 C#互操作性入门系列(三):平台调用中的数据封…

传送门 C#互操作系列文章: C# 互操作性入门系列(一):C#中互操作性介绍 C# 互操作性入门系列(二):使用平台调用调用Win32 函数 C# 互操作性入门系列(三):平台调用中的数据封送处理 C# 互操作性入门系列(四):在C#中调用COM组件 本专题概要: 引言 如何使用平台调用Win32 函数--从实例开始 当调用Win32函数出错时怎么办?--获得Win32函数的错误信息 小结 一.引言 上一专题对.NET 互操作性做了一个全面的概括,其中讲到.NET平台下实现互操作性有三种技术-…

前言 在机器学习中,“分类”和“回归”这两个词经常听说,但很多时候我们却混为一谈.本文主要从应用场景.训练算法等几个方面来叙述两者的区别. 本质区别 分类和回归的区别在于输出变量的类型.分类的输出是离散的,回归的输出是连续的. 定量输出称为回归,或者说是连续变量预测: 定性输出称为分类,或者说是离散变量预测. 若我们欲预测的是离散值,例如"好瓜""坏瓜",此类学习任务称为 "分类".若欲预测的是连续值,例如西瓜的成熟度0.95 ,0.37,此类学…

Logistic回归属于概率型的非线性回归,分为二分类和多分类的回归模型.这里只讲二分类. 对于二分类的Logistic回归,因变量y只有“是.否”两个取值,记为1和0.这种值为0/1的二值品质型变量,我们称其为二分类变量. 假设在自变量$x_{1}, x_{2}, \cdots, x_{p}$作用下,y取“是”的概率是p,则取“否”的概率是1-p,研究的是当y取“是”发生的模率p与自变量$x_{1}, x_{2}, \cdots, x_{p}$的关系. Logistic回归模型 ①Logit变…

在上一篇<ActiveMQ入门系列一:认识并安装ActiveMQ(Windows下)>中,大致介绍了ActiveMQ和一些概念,并下载.安装.启动他,还访问了他的控制台页面. 这篇,就用代码实例说下如何实现消息的生产和消费. 一.理论基础 同RabbitMQ一样,ActiveMQ中也是有两种模式: 点对点模式(Point to Point,简写为PTP) 发布/订阅模式(Publish & Subscribe,简写为Pub & Sub) 通过上一篇我们知道了制造消息的应用叫生产…

对于分类变量,我们知道通常使用卡方检验,但卡方检验仅能分析因素的作用,无法继续分析其作用大小和方向,并且当因素水平过多时,单元格被划分的越来越细,频数有可能为0,导致结果不准确,最重要的是卡方检验不能对连续变量进行分析. 使用线性回归模型可以解决上述的部分问题,但是传统的线性模型默认因变量为连续变量,当因变量为分类变量时,传统线性回归模型的拟合方法会出现问题,因此人们继续发展出了专门针对分类变量的回归模型.此类模型采用的基本方法是采用变量变换,使其符合传统回归模型的要求.根据变换的方法不同也就衍…

服务治理可以说是微服务架构中最为核心和基础的模块,它主要用来实现各个微服务实例的自动化注册和发现. Spring Cloud Eureka是Spring Cloud Netflix 微服务套件的一部分,主要负责完成微服务架构中的服务治理功能. 本文通过简单的小例子来分享下如何通过Eureka进行服务治理: 搭建服务注册中心 注册服务提供者 服务发现和消费 ==========我是华丽的分割线======================== 一.搭建服务注册中心 先列出完整目录结构: 搭建过程如下…

概述 在机器学习领域,主要有三类不同的学习方法: 监督学习(Supervised learning) 非监督学习(Unsupervised learning) 半监督学习(Semi-supervised learning) 定义 监督学习:通过已有的一部分输入数据与输出数据之间的对应关系,生成一个函数,将输入映射到合适的输出,例如分类. 非监督学习:直接对输入数据集进行建模,例如聚类. 半监督学习:综合利用有类标的数据和没有类标的数据,来生成合适的分类函数. 区别 是否有监督(supervise…

训练集.验证集和测试集这三个名词在机器学习领域极其常见,但很多人并不是特别清楚,尤其是后两个经常被人混用. 在有监督(supervise)的机器学习中,数据集常被分成2~3个,即:训练集(train set),验证集(validation set),测试集(test set). Ripley, B.D(1996)在他的经典专著Pattern Recognition and Neural Networks中给出了这三个词的定义. Training set: A set of examples us…

这篇教程的主要内容是讲解如何用Gradle编译和打包一个简单的Java项目. 该Java项目只有一个需求:我们的构建脚本必须创建一个可执行的Jar文件,换句话说,我们必须能够使用命令java -jar jarfile.jar 来运行我们的程序.我们来看一下如何满足这个需求. 创建一个Java项目 我们可以使用Java插件来创建一个Java项目,为了做到这点,我们需要把下面这段语句加入到build.gradle文件中: apply plugin: 'java' 就是这样,现在我们已经创建了一个Ja…

搭建注册中心Eureka 1.pom中依赖 <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-eureka-server</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.spring…

ES6 在 Number对象上新增了很多方法 1 .    Number.isFinite()判断是否为有限的数字 和全局的isFinite() 方法的区别是 isFinite('1') === true    ;    Number.isFinite('1') === false 全局的isFinite()先调用Number() 方法  把  变量 转化为数字再进行判断, 所以返回 true, Number.isFinite()只能判断数字, 对于非数字一律返回false 2  ,  Numb…

这里所拟合模型的AIC和SC统计量的值均小于只有截距的模型的相应统计量的值,说明含有自变量的模型较仅含有常数项的要好 但模型的最大重新换算 R 方为0.0993,说明模型拟合效果并不好,可能有其他危险因素未包括到模型中 P值均远小于0,05,可以认为模型是成立的 P值均远小于0,05,说明两个自变量对食管癌发病均有影响 两个自变量的OR点估计值都大于1,且95%可信区间均不包含1,说明吸烟和饮酒引起食管癌的危险性较大,吸烟的危险性是不吸烟的2.424倍,饮酒的危险性是不饮酒的1.692倍 预测概…

系统环境:Centos 6.5 + Xen4Centos安装方式 相关链接:Xen4Centos方式安装Xen请查看:http://www.cnblogs.com/hackboy/p/3662432.html 安装系统:半虚拟安装Centos 6.5 1. 启动Xen服务 # service xend start 2. 安装libvirt的基本组件 # yum install libvirt python-virtinst libvirt-daemon-xen 3. 启动libvirt服务 #…

最近时间又有了新的想法,当我用新的眼光在整理一些很老的知识库时,发现很多东西都已经过时,或者是很基础很零碎的知识点.如果分享出去大家不看倒好,更担心的是会误人子弟,但为了保证此系列的完整,还是选择分享出去,毕竟也是自己的成长过程,各取所好吧! 在分享知识库节点时,我会写清楚此知识库节点的入手级别,请大家根据需要下载,免得不必要的吐嘈.但我确定总有子节点对你有用,并且相信接下来的分享会更精彩,不了解前文请请移步:[知识库分享系列] 一.开篇 此篇文章是个提醒,文章内容本身没有什么技术含量,发到园子…

前面我们说过二分类Logistic回归模型,但分类变量并不只是二分类一种,还有多分类,本次我们介绍当因变量为多分类时的Logistic回归模型. 多分类Logistic回归模型又分为有序多分类Logistic回归模型和无序多分类Logistic回归模型 一.有序多分类Logistic回归模型 有序多分类Logistic回归模型拟合的基本方法是拟合因变量水平数-1个Logistic回归模型,也称为累积多分类Logit模型,实际上就是将因变量依次分割成两个等级,对这两个等级建立二分类Logistic…

在微服务中,我们将系统拆分为很多个服务单元,各单元之间通过服务注册和订阅消费的方式进行相互依赖.但是如果有一些服务出现问题了会怎么样? 比如说有三个服务(ABC),A调用B,B调用C.由于网络延迟或C本身代码有问题导致B迟迟得不到回应,这样B调用C的请求就会被挂起,等待. 在高并发的访问的情况下,这些挂起的线程得不到释放,使后续的请求阻塞,最终导致B也挂掉了.依次类推,A可能也会挂掉,进而使整个系统全部崩溃. 为了解决整个问题,Spring Cloud 使用Hystrix进行服务容错保护,包括断…

从我第一次接触Spring Cloud到现在已经有3个多月了,当时是在博客园里面注册了账号,并且看到很多文章都在谈论微服务,因此我就去了解了下,最终决定开始学习Spring Cloud.我在一款阅读App上买了一本 程序猿DD的<Spring Cloud 微服务实战>,开始了我的Spring Cloud学习之旅,为了加深记忆也决定在博客园里面写博客,把一些基础的东西和入门实例放在随笔里面,便于后续查看,好记性不如烂笔头嘛.但是你知道,写博客比较花经历和时间,不太可能把学到的内容和代码全部都放上…

先贴个本帖的地址,免得其它网站被爬去了struts2入门系列二之Hello World  即 http://www.cnblogs.com/linghaoxinpian/p/6898779.html 你可以在我的百度网盘上下载样例项目 https://pan.baidu.com/s/1pL7DgwF 在struts2 web Application中,当用户点击一个连接或是提交一个表单时,他的请求将会被发送到你指定的java类中,而不是其它服务器页面(不理解也没关系,写完你就明白了).那个指定的…

作业说明 Exercise 3,Week 4,使用Octave实现图片中手写数字 0-9 的识别,采用两种方式(1)多分类逻辑回归(2)多分类神经网络.对比结果. (1)多分类逻辑回归:实现 lrCostFunction 计算代价和梯度.实现 OneVsAll 使用 fmincg 函数进行训练.使用 OneVsAll 里训练好的 theta 对 X 的数据类型进行预测,得到平均准确率. (2)多分类神经网络:两层 theta 权重值在 ex3weights 里已提供.参数不需要调,只需要在 pr…

一.入门系列: Flask入门系列(一)–Hello World 项目开发中,经常要写一些小系统来辅助,比如监控系统,配置系统等等.用传统的Java写,太笨重了,连PHP都嫌麻烦.一直在寻找一个轻量级的后台框架,学习成本低,维护简单.发现Flask后,我立马被它的轻巧所吸引,它充分发挥了Python语言的优雅和轻便,连Django这样强大的框架在它面前都觉得繁琐.可以说简单就是美.这里我们不讨论到底哪个框架语言更好,只是从简单这个角度出发,Flask绝对是佼佼者.这一系列文章就会给大家展示Fla…

在上一篇<ActiveMQ入门系列二:入门代码实例(点对点模式)>中提到了ActiveMQ中的两种模式:点对点模式(PTP)和发布/订阅模式(Pub & Sub),详细介绍了点对点模式并用代码实例进行说明,今天就介绍下发布/订阅模式. 一.理论基础 发布/订阅模式的工作示意图: 消息生产者将消息(发布)到topic中,可以同时有多个消息消费者(订阅)消费该消息. 和点对点方式不同,发布到topic的消息会被所有订阅者消费. 当生产者发布消息,不管是否有消费者,都不会保存消息. 一定要先…

sklearn实现多分类逻辑回归 #二分类逻辑回归算法改造适用于多分类问题1.对于逻辑回归算法主要是用回归的算法解决分类的问题,它只能解决二分类的问题,不过经过一定的改造便可以进行多分类问题,主要的改造方式有两大类:(1)OVR/A(One VS Rest/ALL)(2)OVO(One VS One) 2.对于OVR的改造方式,主要是指将多个分类结果(假设为n)分成是其中一种分类结果的和(其他),这样便可以有n种分类的模型进行训练,最终选择得分最高的的(预测率最高的的)便为分类结果即可.它所训练…

好文章搬用工模式启动ing ..... { 文章中已经包含了原文链接 就不再次粘贴了 言明 改文章是一个系列,但只收录了2篇,原因是 够用了 } --------------------------------------------------------------------------------------- C#互操作系列文章: C#互操作性入门系列(一):C#中互操作性介绍 C#互操作性入门系列(二):使用平台调用调用Win32 函数 C#互操作性入门系列(三):平台调用中的数据封…

本系列前面的文章: Go语言入门系列(一)之Go的安装和使用 Go语言入门系列(二)之基础语法总结 Go语言入门系列(三)之数组和切片 1. 声明 map是一种映射,可以将键(key)映射到值(value),格式为:map[keyType]valueType. 声明一个map并初始化它,使用key:value进行初始化: var scores = map[string]int {"数学":100, "语文":90, "Go":100} 如果不想直…

Go语言入门系列前面的文章: Go语言入门系列(二)之基础语法总结 Go语言入门系列(三)之数组和切片 Go语言入门系列(四)之map的使用 1. 指针 如果你使用过C或C++,那你肯定对指针这个概念不陌生. 我们需要先介绍两个概念:内存和地址. 1.1. 内存和地址 我们写的代码都存储在外存(C盘.D盘)中,比如我存在了D:\Work\Program\go目录下.如果你想要运行你的代码,必须先把你的代码加载进内存中,然后交给CPU执行计算,而CPU计算的结果也会存到内存中. 内存的存取速度快,…

Go语言入门系列前面的文章: Go语言入门系列(三)之数组和切片 Go语言入门系列(四)之map的使用 Go语言入门系列(五)之指针和结构体的使用 在Go语言入门系列(二)之基础语法总结这篇文章中已经介绍过了Go语言的函数的基本使用,包括声明.参数.返回值.本文再详细介绍一下函数的其他使用. 1. 变参 Go语言的函数除了支持0个或多个参数,还支持不定数量的参数,即变参.声明方式为: func foo(变参名 ...参数类型) 函数类型 { //函数体 } 下面是一个具体的函数,它接收不定数量的…