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转载 Eclipse插件中复制粘贴功能

流程设计器开发十二(复制粘贴部分)要在编辑器中支持复制,粘贴功能,首先,要在编辑器中选择活动节点,Eclipse工作台的菜单中复制,粘贴按钮处于激活状态,要实现这功能,我们还必须做些配置,因为编辑器没有单独的菜单栏,所有编辑器共享一个菜单栏,前面我们在定义编辑器扩展点时,有一个属性contributorClass没有指定值,它的值应该是一个实现IEditorActionBarContr

2009-04-21 22:03:00 3349

原创 sscanf()和正则表达式的结合

 sscanf,表示从字符串中格式化输入 上面表示从str中,输入数字给x,就是32700 久以前,我以为c没有自己的split string函数,后来我发现了sscanf;一直以来,我以为sscanf只能以空格来界定字符串,现在我发现我错了。 sscanf是一个运行时函数,原形很简单: int sscanf( const char *buffer, const char *format [, a

2007-11-27 17:52:00 1465

转载 Swing基础

 Swing基础下面的例子中第一个进度条是一个“确定模式”的滚动条,进度中显示了当前的工作完成百分比,第二个进度条可以通过按钮切换“不确定模式”与“确定模式”:package com.cownew.Char19;import java.awt.Rectangle;import javax.swing.JButton;import javax.swing.JFrame;i

2007-11-04 19:42:00 1194

转载 Java程序设计基础之异常处理

早期的编程语言(比如C语言)没有异常处理,通常是遇到错误返回一个特殊的值或设定一个标志,并以此判断是不是有错误产生。随着系统规模的不断扩大,这种错误处理已经成为创建大型可维护程序的障碍了。于是在一些语言中出现了异常处理机制,比如在Basic中的异常处理语句“on error goto”,而Java则在C++基础上建立了新的异常处理机制。 Java通过面向对象的方法进行异常处理,把各种不同的异常

2007-11-01 10:21:00 786

转载 JVM的gc概述

 1.JVM的gc概述  gc即垃圾收集机制是指jvm用于释放那些不再使用的对象所占用的内存。java语言并不要求jvm有gc,也没有规定gc如何工作。不过常用的jvm都有gc,而且大多数gc都使用类似的算法管理内存和执行收集操作。  在充分理解了垃圾收集算法和执行过程后,才能有效的优化它的性能。有些垃圾收集专用于特殊的应用程序。比如,实时应用程序主要是为了避免垃圾收集中断,而大多数OLTP应用程

2007-11-01 10:00:00 847

转载 JAVA中的传值与传引用

 在Java中,事实上底层工作原理不存在传引用的概念,这也象《Practical Java》中所说的那样,Java中只有传值。这句话理解起来需要费一定的周折。熟悉C的程序员都用过指针,对指针可谓爱之深恨之切。指针是指向一块内存地址的内存数据(有些拗口),也就是说指针本身是一个占用4字节内存的int(32 位系统内),而这个int值恰恰又是另一块内存的地址。比如"hello"这个字串,存放在@0x0

2007-10-26 10:35:00 763

原创 Tomcat配置SQLServer数据连接池

 1)首先是server.xml文件,这个文件的位置相信大家都知道,注意我在host标签中加入了context标签的内容。你也可以做一全局的,不过我没试出来,如果高手用过全局的,麻烦把完整的实现发出来看看,下面是server.xml中的全部内容,只改动了,在其中加入了配置数据连接池的标签内容:                                factory       

2007-10-25 16:18:00 1203

原创 JTable的一些用法

  最近帮朋友做了个GUI,其中用到了JTable,这个以前不怎么用,这次因为业务需要查阅资料,学到不少,因为知识点较为零碎,现总结一下,方便以后查阅。1:表的创建Object [][]cells=new Object[0][0];     //创建一个初始行列都为0的表 String[] colname={"代码","名称"};    //列名table=new JTable(c

2007-10-24 10:55:00 2659 1

转载 html:errors简析

在Struts中可以通过来显示错误信息,今天简单看了一点,总结一下:1)如果是采用了formbean的validate的话,首先,struts-config.xml中Action需要加入validate="true"      其实,在Actionform中的validate必须返回一个自己定义的Actionerrors,如例:    public ActionErrors validate(

2007-10-21 19:55:00 741

转载 Struts 标签-bean

bean:cookiecookie最早是由Netscape公司提出来的,用来存储客户的少量状态信息。如果您对cookie的具体细节感兴趣可以查阅参考资料中的cookie spec。 bean:cookie标签取回请求中名称为name的cookie的值。如果没有指定multiple属性则依据刚取回的值创建一个Cookie类型的bean。如果指定了multiple属性则依据刚取回的值创建一个C

2007-10-12 18:51:00 828

转载 Struts标签-logic

 logic:iteratelogic:iterate标签用来迭代集合,您可以使用如下方式来为这个标签指定其要叠代的集合: 使用一个运行时表达式,这个表达式的值是一个集合。 用name属性引用一个JSP Bean,这个JSP Bean本身就是一个集合。 用name属性引用一个JSP Bean,这个JSP Bean的一个属性是一个集合,这时可以联合使用p

2007-10-12 18:50:00 714

转载 Struts标签-html

struts标签——html2007-05-23 14:52 html:base 虽然这里的标题是html:base标签,但是这里也是这篇指南要介绍的第一个Struts html标签。因此我想在这里从整体上简单的介绍一下,最后给出一个对照表。其中的绝大

2007-10-12 18:45:00 801

转载 Struts Message Resources

  Struts Message Resources 作者:Nick Heudecker    来自:未知 总览 

2007-10-10 22:07:00 845

原创 应用程序本地化(中文显示)

1: 控制响应结果动态页面中中文信息的正确显示2: 控制接受的用户请求数据的正确中文编码3:控制XML文件中中文信息的正确显示在Struts框架中进行应用程序的国际化,最重要的工作就是准备ResourceBundle资源包。在每个资源包中存放针对不同区域的用户所涉及的文本及图片。1 对文本的国际化在JSP页面中不再直接输出包含本地化的信息,而是通过标记从资源包中分别

2007-10-08 19:41:00 852

原创 Action

Action类(org.apache.struts.action.Action)是Struts架构中控制器组件的重要组成部分,它是用户请求和业务逻辑之间沟通的媒介。每个Action类型的对象实际上都在充当客户的业务代理。它就像政府部门接待群众来访的接待室工作人员,负责倾听群众的要求,然后按照要求的不同,调用不同的业务逻辑处理方法进行处理,即转达给对应的部门进行处理。在Struts设计架构中,人

2007-09-29 21:54:00 711

原创 EJB初学者常有的十一个疑惑

 1、EJB2.0有哪些内容?分别用在什么场合? EJB2.0和EJB1.1的区别?  答:规范内容包括Bean提供者,应用程序装配者,EJB容器,EJB配置工具,EJB服务提供者,系统管理员。这里面,EJB容器是EJB之所以能够运行的核心。EJB容器管理着EJB的创建,撤消,激活,去活,与数据库的连接等等重要的核心工作。JSP,Servlet,EJB,JNDI,JDBC,JMS.....

2007-09-29 17:02:00 682

原创 中文人名自动识别的一种有效方法

http://blog.likeshow.net/uploads/200708/09_101105_.pdf 

2007-09-12 17:43:00 1536 1

原创 SVM多分类的方法

 SVM算法最初是为二值分类问题设计的,当处理多类问题时,就需要构造合适的多类分类器。目前,构造SVM多类分类器的方法主要有两类:一类是直接法,直接在目标函数上进行修改,将多个分类面的参数求解合并到一个最优化问题中,通过求解该最优化问题“一次性”实现多类分类。这种方法看似简单,但其计算复杂度比较高,实现起来比较困难,只适合用于小型问题中;另一类是间接法,主要是通过组合多个二分类器来实现多分类器的构

2007-09-02 09:55:00 9024 1

原创 svm中参数的选择方法

支持向量机参数的取值直接影响到分类器的学习能力和推广能力。通常通过计算分类器的推广误差来衡量参数的优劣,常用的方法有K重交叉验证和留一法。 K重交叉验证法:该方法是最为普遍的计算推广误差的方法之一。其过程为:将训练样本集随机分为K个集合,通常分为K等份,对其中的K-1个集合进行训练,得到一个决策函数,并用决策函数对剩下的一个集合进行样本测试。该过程重复K次,取K次过程中的测试错误的平均值作

2007-08-30 20:37:00 6540 2

原创 libsvm的使用流程

用libsvm来做应用,需要依次运行svmscale.exe,svmtrain.exe,svmpredict.exe等命令,其实更简单的方法是使用easy.py,而且方便从matlab中用dos或system命令调用。如果你需要对很多数据集做多次试验然后取平均值的话,这是很有用的,可以节省你大量的精力。1、需要安装windows版本的python和绘图软件gnuplot.exe,python到网上

2007-08-30 16:11:00 6166 11

原创 如何用gridregression.py进行参数优化

在用支持向量机进行分类或回归时,较重要的参数有C,和g。怎么进行参数优化,前面已经介绍过一些方法,这里介绍下怎么使用libsvm的功能来优化参数。  -p尽量选个比较小的数字。需要仔细调整的重要参数是-c和-g。除非用gridregression.py来搜索最优参数,否则只能自己慢慢试了。用gridregression.py搜索最优参数的方法如下:  python d:/bishe/l

2007-08-30 12:26:00 6566 4

原创 LIBSVM中参数的意义

 比如在输入svmtrain heart_scale 时这样输出 optimization finished,#iter=26nu=0.531390obj=-3.95190,rho=0.794635nSV=15,nBSV=0Total nSV=15===========================================obj是对偶SVM问题的最佳目标值,rho是决策函数的偏置

2007-08-29 19:20:00 10125 1

原创 使用FormatDataLibsvm.xls将数据格式化成SVM需要的格式

先运行FormatDataLibsvm.xls然后将数据粘贴到sheet1的topleft单元再再"工具"-->"宏"-->执行下面有一个选项(FormatDatatoLibsvm),要选中这个然后运行就可以了 ,这时数据转换的问题就解决了,可是现在生成的数据是.xls格式,它还是不能做为libsvm的训练文件啊!还需要怎么转换呢?可以copy到一个记事本中即可。但是注意在用libsvm的时候要在

2007-08-29 15:38:00 6799 43

原创 机器学习常用几个关键词

最近总是遇到几个词,启发式算法,过学习,泛法能力启发式:而启发式方法(试探法)是一种帮你寻求答案的技术,但它给出的答案是具有偶然性的(subject to chance),因为启发式方法仅仅告诉你该如何去找,而没有告诉你要找什么。它并不告诉你该如何直接从A 点到达B 点,它甚至可能连A点和B点在哪里都不知道。实际上,启发式方法是穿着小丑儿外套的算法:它的结果不太好预测,也更有趣,但不会给你什么

2007-08-28 21:33:00 2469 1

原创 libsvm-2.82在windows下的使用

 林智仁的libsvm-2.82在windows下的使用林智仁的libsvm-2.82在windows下的使用很多人下了林智仁的libsvm-2.82,调了好久都没有在自己的电脑上正确的运行。我也是其中之一 我开始是运用研学论坛上的方法去安装的,在我的另一篇帖子里有介绍,但是一直没成功。今天终于成功解决落 ,对于刚刚接触的我来说好高兴哦。在这里要特别感谢jimin,因为是jimin通过远程帮我搞

2007-07-20 16:46:00 2900 8

原创 libsvm简介(二)

  SVM, Support Vector Machine , 简而言之它是个起源与人工神经网络有点像的东西,現今最常拿来就是做分类。也就是说,如果我有一堆已经分好类的东西(可是分类的依据是未知的),那当收到新的东西时,SVM可以預测新的数据要分到哪一堆去。听起来是很神奇的事(如果你觉得不神奇,请重想一想这句话代表什么:分类的依据是未知的!,还是不神奇的话就请你写个程序,解解上面的问題),不过

2007-07-20 09:46:00 2667

原创 libsvm简介

在条件都一样的情况下,LIBSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)副教授等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包,他不但提供了编译好的可在Windows系列系统的执行文件,还提供了源代码,方便改进、修改以及在其它操作系统上应用;该软件还有一个特点,就是对SVM所涉及的参数调节相对比较少,提供了很多的默认参数,利用这些默认参数就可以解决很多问题;并且提供了交

2007-07-20 09:20:00 2273

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