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代码如下:
@Service("ttasWrOtherfeeService")
@DS("dmnn")
public class TteeServiceImpl extends ServiceImpl<TtaeDao, TteEntity> implements TteeService {
@PostConstruct
public void initDict(){
List<TteEntity> list = this.list();
……
}
...
在百度上搜了一下没有找到靠谱的答案,后在谷歌上搜到了正确的答案,具体参考https://blog.sqlauthority.com/2014/01/07/mysql-locate-the-configuration-file-my-ini-or-my-cnf-on-windows-platform/
简单的说,就是在访问“电脑--管理--服务--mysql--属性”
回归分析是预测建模技术的一种形式,它研究因变量(目标)与自变量(预测变量)之间的关系 。该技术用于预测,时间序列建模以及查找变量之间的因果关系。例如,通过回归研究逃课次数与期末成绩的关系。
线性和逻辑回 ...
环境是windows
报错信息:
pydotplus.graphviz.InvocationException: Program terminated with status: 1. stderr follows: Format: "png" not recognized. Use one of:
解决办法:打开命令行窗口,输入:dot -c 回车
再输入dot -v 查看是否注册完成。
具体的参考的是 https://stackoverflow.com/questions/35688320/graphviz-seems-doesnt-support-png-and ...
有时候我们需要重新加载python类,比如代码执行到一半了,想改代码,然后执行下一步,尤其是在命令行窗口中,如果不重新加载,改了某个类的代码后,调用这个类,它并不会更新为最新的版本,这时就需要重新加载。
代码如下:
from importlib import reload
import crawler.etao
reload(crawler.etao)
from crawler.etao import taobao_infos
#以下的c对象就是最新版本的对象
c = taobao_infos(chromedriver_path)
#通过赋值,实现c是最新的代码,并且保留原来的 ...
最近在看一些决策树的算法,准备留点文字备忘;涉及的算法包括:
ID3
C4.5
C5.0
CART
random forest
XGBOOST
Catboost
LightGBM
本文给出目录,后续文章将给出各个算法的单独介绍,未完待续……
有了关键词列表和关键词的词频后,我们接下来就可以着手准备训练数据集,以下是训练集的定义:
表名:seo_train表中文名:热词训练集表 字段名称字段类型字段解释keywordsvarchar(100)关键词rw_url varchar(1000) 关键词所在urltitle_score decimal(8,4) 在title中出现的次数keyword_score decimal(8,4) 在keywords中出现的次数description_score decimal(8,4) 在description中出现的次数other_score decimal(8,4) 在网页其他地方出现的次数 ...
经过运行抓取程序,抓到的数据网站数量为4305个,接下来,需要进行分词处理,分词后,再统计词出现的次数,词出现的次数一部分提现了本类网站中该次的竞争情况。分词使用的hanlp开源项目,关于该开源项目的引用与使用,此处不详细介绍,读者可以访问 https://github.com/hankcs/HanLP了解详情。本篇博客涵盖的内容包括:分词、统计词频、结果保存数据库。表结构和相关代码如下:
表名:relative_hotwords表中文名:相关热词信息表字段名称字段类型字段解释keywordsvarchar(100)关键词rh_timesint出现次数rh_title_timesint在titl ...
参考了https://www.iteye.com/blog/jianglv17-126-com-2368947 和 https://stackoverflow.com/questions/2872520/suntlsrsapremastersecret-keygenerator-not-available/37615152的解决过程;
实际的解决方法就是:
java -Djava.ext.dirs=./ com.hgf.seo.DataPrepare
改为:
java -Djava.ext.dirs=./ -classpath "C:\Program Files\Java\jd ...
一、创建数据表
表名:relative_web表中文名:网站信息表字段名称 字段类型 字段解释keywords varchar(100) 关键词source_domain varchar(200) 网站域名rw_title varchar(1000) 搜索引擎给出的网站标题rw_url varchar(1000) 搜索引擎给出的网站urlrw_descripti ...
在明确了切入点以后,就可以着手开发了,但在动手之前,还需要理清思路,好让我们的每一步都方向明确的,避免在迷茫中胡乱写代码。所以本篇的任务是梳理思路,包括明确目标、确定所需的资源、主要的实现步骤;
...
首先我们需要找一个切入点,一个如何应用ML来做SEO的切入点。要找切入点,就需要有一个寻找的方法;寻找的方法很简单,就是通过网络搜索,找出相关的文章和案例;在谷歌(如果打不开谷歌可以去http://51msg.net)中输入关键词 machine learning seo,搜出很多的结果, 经过艰苦的阅读和寻找,从几十个结果中剔除无关网页信息后,发现相关的有用信息包括如下:
基于聚类算法,分析seo可能的影响因素不仅分析排名的影响因素,主要分析点击、点击率的影响因素;待选的影响因素包括tilte长度、meta description长度、排名、曝光量等,对应的参考 ...
人工智能是当下非常热门的技术,也是未来的趋势;而机器学习(Machine Learing,后文简称ML)目前是人工智能领域中最为热门的分支,利用ML可以解决很多实际的问题,其中包括SEO问题,用ML解决SEO是近年来的兴起的一项热门技术应用,在网上找了相关的中文资料,没有找到实战干货,所以准备自己学习,同时记录下学习过程,生成实战日记以填补网络上这方面的知识空白。本文将遵循只讲干货,不讲虚无缥缈让人费解的长篇大论,只讲可操作的实战和浅显理论,不讲晦涩难懂的理论;所有的实战过程,将给出操作步骤(step by step);通过阅读本系列战记,读者可以少走弯路,快速通过ML技术实现网页SEO( ...
1月16日,收到邮件说我的账号自动迁移到了csdn,登录csdn发现私有文章没有迁过来,又登陆不了iteye。真是令人失望,今天试了下登录iteye,结果可以登录,总算拿回了账号!
由于笔者水平限制,本文可能晦涩难懂,特此向阅读本编文章的朋友们表示歉意!
weka3.8.1中关于特征选择的搜索函数有3个类,分别是Ranker,GreedyStepwise,BestFirst,这3个类的作用是配合评估函数,将训练数据集中的特征进行筛选 ...