lovejuan1314
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最新评论
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lovebegar：
很有价值，之前自己写都是第一种，学习了~
Oracle 多行合并一行 方法 -
zuodang：
我尝试在windows中搭环境编译 curl-java-mas ...
有强大的cURL，忘掉httpclient的吧！ -
buildhappy：
同求http://www.gknw.de/mirror/cur ...
有强大的cURL，忘掉httpclient的吧！ -
zgf_091：
好早的文章，现在才看到，就是这个链接http://www.gk ...
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huchuhan：
LZ应该贴个例子出来, 网上这方面的东西太少了.
有强大的cURL，忘掉httpclient的吧！
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IIS附件类型
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- Linux/Unix服务器管理
配置过很多WAP站点了 尤其是手机下载类站点是很麻烦的 因为他需要添加大量的下载格式这样手机玩家才能通过你的WAP站点下载手机图片 铃声 程序等各类资源
下面我就针对win2003为大家介绍一下WAP站点的安装
让IIS服务器 可以支持sis、SISX、3GP、ADP、AMR、JAD、JAR、MMF、MFM、PMD、UMD等文件下载
Windows2003 服务器配置IIS的MIME类型
打开Internet 服务管理器Internet 服务管理器-->网站属性-->HTTP头(MIME映射)-->新建
添加下列内容类型(MIME) 关联扩展名
te ...
SEVERE: Exception starting filter Struts2
Caught exception while loading file struts-default.xml – [unknown location]
Caused by: java.lang.ClassCastException:
org.apache.xerces.parsers.XIncludeAwareParserConfiguration cannot be cast to org.apache.xerces.xni.parser.XMLParserConfiguration
linu ...
感谢PostgreSQL论坛阿弟
CREATE OR REPLACE FUNCTION pgsql_type(a_type varchar) RETURNS varchar AS
$BODY$
DECLARE
v_type varchar;
BEGIN
IF a_type='int8' THEN
v_type:='bigint';
ELSIF a_type='int4' THEN
v_type:='integer';
ELSIF a_type='int2' THEN
v_t ...
摘自http://www.alberton.info/postgresql_meta_info.html
测试数据
-- sample data to test PostgreSQL INFORMATION_SCHEMA
-- TABLE TEST
CREATE TABLE TEST (
TEST_NAME CHAR(30) NOT NULL,
TEST_ID INTEGER DEFAULT '0' NOT NULL,
TEST_DATE TIMESTAMP NOT NULL
);
ALTER TABLE TEST ADD CONSTRAINT PK_TEST ...
begin;
select 5::int as var into temp table myvar;
select *
from somewhere s, myvar v
where s.something = v.var;
commit;
select * from foo2 where FORMATDATETIME(a2,'yyyy-MM-dd') = current_date;
下载最新版Eclipsehttp://www.eclipse.org/downloads/packages/eclipse-ide-java-ee-developers/heliossr1
在Help-->install new software处粘贴http://m2eclipse.sonatype.org/sites/m2e
直接安装会报错，原因是缺失zest插件
先安装zest插件再安装m2eclipse即可。
zest插件地址 http://download.eclipse.org/tools/gef/updates/interim/
Linux下通过lsof -p 来查看端口被占用情况
Window下通过netstat -noab
摘自：http://www.blogjava.net/zhenandaci/archive/2009/04/19/266388.html
在文本分类的过程中，特征（也可以简单的理解为“词”）从人类能够理解的形式转换为计算机能够理解的形式时，实际上经过了两步骤的量化——特征选择阶段的重要程度量化和将具体文本转化为向量时的特征权重量化。初次接触文本分类的人很容易混淆这两个步骤使用的方法和各自的目的，因而我经常听到读者有类似“如何使用TFIDF做特征选择”或者“卡方检验量化权重后每篇文章都一样”等等困惑。
文本分类本质上也是一个模式识别的问题，因此我想借用一个更直观的例子来说说特征选择和权重量化到底 ...
摘自：http://www.blogjava.net/zhenandaci/archive/2009/03/24/261701.html
前文提到过，除了开方检验（CHI）以外，信息增益（IG，Information Gain）也是很有效的特征选择方法。但凡是特征选择，总是在将特征的重要程度量化之后再进行选择，而如 ...
摘自：http://www.blogjava.net/zhenandaci/archive/2009/03/26/262113.html
从 SVM的那几张图可以看出来，SVM是一种典型的两类分类器，即它只回答属于正类还是负类的问题。而现实中要解决的问题，往往是多类的问题（少部分例外，例如垃圾邮 ...
摘自：http://www.blogjava.net/zhenandaci/archive/2009/03/17/260315.html
接下来要说的东西其实不是松弛变量本身，但由于是为了使用松弛变量才引入的，因此放在这里也算合适，那就是惩罚因子C。回头看一眼引入了松弛变量以后的优化问题 ...
摘自：http://www.blogjava.net/zhenandaci/archive/2009/03/15/259786.html
现在我们已经把一个本来线性不可分的文本分类问题，通过映射到高维空间而变成了线性可分的。就像下图这样：
圆形和方形的点各有成千上万个（毕竟，这就是我们训练集中文档的数量嘛，当然很大了）。现在想象我们有另一个训练集，只比原先这个训练集多了一篇文章，映射到高维空间以后（当然，也使用了相同的核函数），也就多了一个样本点，但是这个样本的位置是这样的：
就是图中黄色那个点，它是方形的，因而它是负类的一个样本，这单独的一个样本，使得原本线性可分的问题 ...
摘自：http://www.blogjava.net/zhenandaci/archive/2009/03/06/258288.html
生存？还是毁灭？——哈姆雷特
可分？还是不可分？——支持向量机
之前一直在讨论的线性分类器,器如其名（汗，这是什么说法啊），只能对线性可分的样本做处理。如果提供的样本线性不可分，结果很简单，线性分类器的求解程序会无限循环，永远也解不出来。这必然使得它的适用范围大大缩小，而它的很多优点我们实在不原意放弃，怎么办呢？是否有某种方法，让线性不可分的数据变得线性可分呢？
有！其思想说来也简单，来用一个二维平面中的分类问题作例子，你一看就会明白。事先声明，下面这 ...
摘自：http://www.blogjava.net/zhenandaci/archive/2009/03/01/257237.html
让我再一次比较完整的重复一下我们要解决的问题：我们有属于两个类别的样本点（并不限定这些点在二维空间中）若干，如图，
圆形的样本点定为正样本（连带着， ...