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查询每天某个时间段的数据

利用eval动态构造函数和mongodb的$wherevar h1 = 8, h2=12; //小时范围var a = "(function() {\n" +" var hh = this.createdAt.getHours();\n" +" if (hh >= "+h1 + "&& hh <= "+h2 +" )\n" +"

2016-12-21 11:32:41

mongoose克隆对象的问题

mongoose克隆对象的问题mongoose克隆对象的问题问题说明研读mongoose源代码经验教训附录完整的测试用例@(技术笔记)[mongodb]问题说明通过mongoose进行克隆一个对象,就跟如何把大象放到冰箱一样,分为三步 1. 查到docoment 2. 修改docoment的id; 3. 存docoment代码如下,运行过程没有异常,但是在数据库中却找不到对应记录。更诡

2016-09-19 20:09:43

利用mac的launchd,开机后定时启动shell脚本

利用mac的launchd开机后定时启动shell脚本shell脚本mac开机启动概念配置Mac开机后定时启动参考文档利用mac的launchd,开机后定时启动shell脚本 利用mac os x的launchd,开机后定时启动shell脚本,并且周期执行shell命令 shell脚本内容:先检测ssh代理是否被使用,如没有使用,则重启本地ssh代理shell脚本#!/bin/

2015-07-19 18:12:52

机器学习课程4-题1-2

- 经典线性回归- 主成分分析 - 预测各样本的主成分的值,根据主成分值做线性回归 - 主成分系数如何转换为原变量的系数 - 数据公式,计算原理 - 提取主成分对应的特征向量 - 数据的标准差 - 数据的均值- 线性回归与主成分的区别 - 相同点都是降维 - 线性回归是直接选择变量,舍弃某些变量 - 主成分是根

2015-07-13 09:17:23

机器学习课程4-题1-1

薛毅书例9.2 解答过程:输入数据#### 输入数据, 按下三角输入, 构成向量x<-c(1.00, 0.79, 1.00, 0.36, 0.31, 1.00, 0.96, 0.74, 0.38, 1.00, 0.89, 0.58, 0.31, 0.90, 1.00, 0.79, 0.58, 0.30, 0.78, 0.79, 1.00

2015-07-12 21:31:16

如何在业务设计中优雅地使用JAVA反射

java反射之前接触比较多,但仅技术方面思考的多;这次主要是从业务角度出发,思考java反射在业务模块设计中如何发挥更高效的作用,以提高生产率。1.业务需求要处理银行回单票据,提取出付款人、收款人及对应银行和业务信息,每个银行的格式都不统一。所以需要对各家银行的格式进行预处理,规整为标准格式后,交由后续模块处理。 对于预处理格式化,这个需求的实现方案,有多种:2.方案选型 做法 适用场景

2015-07-07 18:34:12

机器学习3-课后题:使用岭回归与lasso算法选择变量

1.题目分别使用岭回归和Lasso解决薛毅书第279页(PDF为p331)例6.10的回归问题 2.准备2.1.准备安装和加载包使用到R语言的函数和对应包 函数 功能 包 lm.ridge 提供岭回归函数 ridge linearRidge 自动进行岭参数选择,Cule(2012) MASS lars 提供最小角回归、lasso等回归模型 lars说

2015-06-28 19:51:19

关于通过线性回归来实现线程池的自动调优的讨论

一个人提议引起这虾子(153193053) 10:05:01 想写个工具类来实现线程池的自动调优,大概就是采集一些相关指标,然后利用线性回归来预测最优设置,你们觉得这个靠谱不。和木的建议1、收集数据; 2、数据建模; 3、用R语言快速验证,得出回归模型 4、用Weka的包引入到监控程序线性回归到不复杂,不过要收集原始数据,维度比较多;有些是分类变量或者多余参数,就涉及到哑变量和多重共线性的

2015-06-26 10:09:03

机器学习课程3-笔记

课程3课程3大纲多元线性回归的最小二乘解1几何解释2广义逆的奇异性3无偏估计岭回归1几何意义2岭回归的性质3的选择原则4用岭回归选择变量5岭回归存在的问题6通过R演练LASSO1LASSO vs 岭回归11弹性网2求解过程LAR算法1.大纲扔给你一堆数据,可能有成百上千各变量,怎样变量选择,怎样排除多重共线性问题: 要么丰厚的业务知识丰富,根据经验来选择;要么

2015-06-26 10:05:20

机器学习课程2-笔记

课程2课程2归纳回归就是变量之间的关系相关系数RSS线性回归通过R语言多元线性模型虚拟变量哑变量多元线性回归模型回归诊断广义线性模型一元以及多元的线性回归,统计学东西比较多,统计学术语一堆堆的《大数据的统计学基础》基础的基础logistic回归,划入广义线性回归模型。变量筛选,从一堆变量中求解出来,以及降维。1.归纳拟合,一般选择直线或者次数比较低得曲线。(测试有误差,曲

2015-06-26 10:03:16

机器学习课程1-笔记

机器学习

2015-06-26 10:01:58

关于一个递归逻辑的代码优化建议

文件批量上传 node 递归 代码优化

2015-06-26 09:53:13

json使用笔记

开源项目org.json 这个项目比较弱,但是不少项目在引用Gson 这个之前一直用,后来Fastjson出来后,看别人用的多,也就改用Fastjson了Fastjson 网上说速度比较快,对速度还不敏感,但其接口用起来比Gson更简洁定制化,可以通过@JSONField解决JSON名称中包含下划线、大小写等不规范问题甚至还可以定制哪个字段是否输出规范开始参考了json规范,这个文

2015-06-17 17:54:30

JAVA几种日志组件的兼容

几种日志组件介绍jul转log4j的桥接关系1maven 依赖文件2SLF4JBridgeHandler要在代码中引用3log4jxml样例调试遇到的问题1slf4j存在多个绑定时出错11意外验证调整引用顺序竟然也对了2官方文档解释2log4jWARN 元素类型为 log4jconfiguration 的内容必须匹配JAVA有多款日志组件介绍如jul,common-logging

2015-06-17 14:15:19

maven笔记-插件

入门常用命令变量Maven插件与生命周期关系图解与执行样例各插件介绍1appassembler11appassemblerassemble12appassemblercreate-repository13appassemblergenerate-daemons14assemble模式样例15deamon样例插件管理入门1.常用命令mvn -Dmaven.test.skip

2015-06-17 11:58:41

join概述

别人的一篇文章,感觉讲的不错,分享下Join绝对是关系型数据库中最常用一个特性,然而在分布式环境中,跨分片的join确是最复杂的,最难解决一个问题。 下面我们简单介绍下各种Join操作。 1:INNER JOIN 内连接,也叫等值连接,inner join产生同时符合A表和B表的一组数据。 如图: 2:LEFT JOIN 左连接从A表(左)产生一套完整的记录,与匹配的B表记录(右表) .

2015-04-28 17:17:19

并发控制的悲观与乐观策略

悲观并发控制、乐观并发控制

2015-04-24 14:31:29

Java性能调优-简单总结

Java性能调优-简单总结自带命令行宝典可参考总结:http://blog.csdn.net/lichangzhen2008/article/details/45242273这是别人整理的文档,也不错的。参考阅读JVM性能调优监控工具jps、jstack、jmap、jhat、jstat、hprof使用详解其它工具简介远程方法jdwp个人没有用过,参考文档Java远程调试方法XrunjdwpJMX+J

2015-04-24 09:30:45

Java Performance笔记一

Java Performance笔记一java监控工具jps 查看java进程号jcmd 打印java进程的基本类、线程、VM信息jhat 后加工工具,分析内存dumpjmap 可以在线dump内存jinfo 查看jvm系统参数,可以动态设置参数jstat 可以查看gc和类加载情况jstack 查看线程堆栈情况jconsole 傻瓜式工具jvisualvm 傻瓜式工具,功能更强

2015-04-24 09:23:36

MyCAT线程模型

MyCAT线程介绍IO和业务类线程TimerTimerExecutor线程池NIOConnect主动连接事件分离器Server被动连接事件分离器Manager被动连接事件分离器NIOReactor读写事件分离器BusinessExecutor线程池一个SQL请求的线程切换MyCAT的线程快照Cobar线程介绍TimerTimerExecutor线程池Server被动连接事件

2015-04-23 22:58:46

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