1、Thymeleaf 目标迭代语法：th:each;iterationstatus条件语法：th:if;th:unlessswitch语法：th:switch;th:case;*2、公共模拟SpringBoot后台接口后台逻辑（action）//分页查询   @RequestM...

  首先Linux搭建ftp，开放21端口。（省略。。。）你可能会遇到以下问题：错误SELinuxisdisabled解决：setenforce:SELinuxisdisabled那么说明selinux已经被彻底的关闭了如果需要重新开启selinux，请按下面步骤：vi/etc/selinux/co...

AndroidStudio导入项目或者新建项目想运行的时候可能会报错Gradleprojectsyncfailed.Pleasefixyourprojectandtryagain,原因应该是Gradle的一些东西没配好。这2个版本必须要保证本地有,而且一定要对得上。怎么知道本地有没有，下面2张图片展示他们各自的路径。(...

一、文章前言   本文是亲测有效解决AtleastoneJARwasscannedforTLDsyetcontainednoTLDs问题，绝对不是为了积分随便粘贴复制然后压根都没有用系列二、问题描述   1.今天测试发现Tomcat启动贼慢，当然这个不是随机数...

转载至 http://www.jasongj.com/zookeeper/fastleaderelection/： 原创文章，转载请务必将下面这段话置于文章开头处。本文转发自技术世界，原文链接　http://www.jasongj.com/zookeeper/fastleaderelection/Z...

thymeleaf的maven配置我们都知道：<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-thymeleaf</artifactId&g...

 jdk自带的timer框架是有缺陷的，其功能简单，而且有时候它的api不好理解。importjava.util.Date;importjava.util.Timer;importjava.util.TimerTask;publicclassTestTimer{privatestaticfinalintdel...

一、firefox的安装：1.安装remi源rpm-Uvhhttp://download.fedoraproject.org/pub/epel/6/i386/epel-release-6-8.noarch.rpm（注意：官网上源可能会有跟新变化，导致说找不到对应rpm文件，可以先在浏览器上进入http://downlo...

机器学习能良好解决的问题识别模式识别异常预測大脑工作模式人类有个神经元，每一个包括个权重，带宽要远好于工作站。神经元的不同类型Linear（线性）神经元 Binarythreshold（二值）神经元 watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZX...

在机器学习或者是模式识别其中有一种重要的分类器叫做：SVM。这个被广泛的应用于各个领域。可是其计算的复杂度以及训练的速度是制约其在实时的计算机应用的主要原因。因此也非常非常多的算法被提出来。如SMO，Kernel的方法。可是这里要提到的 Regularizedleast-squares classi...

场景:1.Release的程序崩溃时，崩溃报告能够让开发者查明代码哪里出了问题，用处大大的。2.仅仅实用VS的编译器才支持，所以MinGW就无缘了。3.使用了未处理异常过滤处理函数.4.生成的.dmp文件用zlib库压缩,用到下面的ZipHelper类，编译时还是须要zlib库和dbghelp.libhttp://bl...

环境信息：Hive版本号为apache-hive-0.14.0-binHadoop版本号为hadoop-2.6.0Tez版本号为tez-0.7.0创建表：createtablewindows_ss(   polnostring,   eff_datestrin...

此文是斯坦福大学，机器学习界superstar—AndrewNg所开设的Coursera课程：MachineLearning的课程笔记。力求简洁，仅代表本人观点，不足之处希望大家探讨。课程网址：https://www.coursera.org/learn/machine-learning/home/welcomeWee...

1.前言　　多任务学习（Multi-tasklearning）是和单任务学习（single-tasklearning）相对的一种机器学习方法。在机器学习领域，标准的算法理论是一次学习一个任务，也就是系统的输出为实数的情况。复杂的学习问题先被分解成理论上独立的子问题，然后分别对每个子问题进行学习，最后通过对子问题学习结果...

　　2006年，机器学习泰斗、多伦多大学计算机系教授GeofferyHinton在Science发表文章，提出基于深度信念网络（DeepBeliefNetworks,DBN）可使用非监督的逐层贪心训练算法，为训练深度神经网络带来了希望。如果说Hinton2006年发表在《Science》杂志上的论文[1]只是在学术界掀...