4 汪本成

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淘淘商城---8.11

1、前台页面的搭建

2016-08-11 21:35:35

淘淘商城---8.10

希望大家能尽量跟上。自己动手去实现,说实话我觉得我写的还是比较详细的,每步都写到了,有问题可以赶快给我留言,到后面没时间帮你去整理前面稀碎的知识点了。昨天最后我记得是完成了图片上传吧,那今天继续开始。1、富文本编辑器1.1、位置1.2、使用方法第一步:在jsp中加入富文本编辑器js的引用第二步:在富文本编辑器出现的位置添加一个input类型为textarea

2016-08-11 00:23:38

淘淘商城---8.9

昨天忘记给大家说了个事,昨天添加FTP服务器依赖那部分我在搭建项目开始时就已经在taotao-common的pom文件下写好了,大家可以回去看看里面添加Apache组件那部分里面就有。1、Nginx+FTP出现403错误还有就是访问nginx下的ftp图片会有我遇到的这个问题,如图:我不知道大家有没有遇到,假如遇到也不知道大家是怎么去解决的,我把我的解决可以具体点写出来

2016-08-10 01:36:07

淘淘商城---8.8

今天首先要实现的是后台的商品添加功能。1、类目选择1.1、需求点击类目选择按钮弹出类目选择窗口,窗口中是一个树形视图。分级展示商品分类。当选择商品分类的叶子节点后,关闭窗口并将选中的商品分类的名称显示到网页上。1、初始化tree的url:/item/cat/list2、请求的参数Id(当前节点的id,根据此id查询子节点)3、返回数据的格式json数据:[{

2016-08-09 00:54:14

安装ftp服务器

Linux安装ftp组件1  安装vsftpd组件安装完后,有/etc/vsftpd/vsftpd.conf文件,是vsftp的配置文件。[root@bogon~]#yum-yinstallvsftpd2  添加一个ftp用户此用户就是用来登录ftp服务器用的。[root@bogon~]#useraddftpuser这样一个用户建完,可以用这个登录,

2016-08-08 23:54:32

淘淘商城---8.7

昨天将框架整合完成,现在我主要实现昨天的需求,实现商品的列表查询,这时要涉及到jsp和serveilet知识,不清楚的朋友可以赶紧去补充下知识。

2016-08-07 22:58:28

SparkMLlib---LinearRegression(线性回归)、LogisticRegression(逻辑回归)

1、随机梯度下降首先介绍一下随机梯度下降算法:1.1、代码一:packagemllibimportorg.apache.log4j.{Level,Logger}importorg.apache.spark.{SparkContext,SparkConf}importscala.collection.mutable.HashMap/**

2016-08-07 18:38:13

淘淘商城---8.6

继续八月五号写的,今天努力开发这个项目。1、测试Maven工程1.1、创建欢迎页在webapp下创建一个index.jsp的欢迎页index.jsp:<%@pagelanguage="java"contentType="text/html;charset=UTF-8" pageEncoding="UTF-8"%>欢迎管理taotao-manager

2016-08-06 23:15:16

scala编程实践---类

今天实践一下scala里面类的使用,首先看下目录工程1、创建一个Person类代码一:packageDemo/***Createdby汪本成on2016/8/6.*/classPerson{varname:String=_varage:Int=27}objectOOPInScala

2016-08-06 16:20:05

淘淘商城项目---8.5

近期复习一下多年前学习的web,现在就网上的项目来实现一个具体的商城项目,每天会持续更新,希望大家关注。1、父工程的搭建首先考虑实现时候要创建一个父工程,来统一版本,为Maven的pom工程,在父工程中定义依赖jar包的版本和Maven插件的版本信息。1.1创建工程(pom)点击完finish之后工程如下:1.2、修改pom.xml<proj

2016-08-06 00:35:19

Storm集群搭建

准备jdk1.8.0_77zeromq-4.1.4python-2.7.6libsodium-1.0.11jzmqstorm-0.9.1zookeeper-3.4.6我用的是三台ubutun系统的机器,分别是  hostname                            Ip                        

2016-08-05 19:38:33

SparkMLlib---SGD随机梯度下降算法

代码:packagemllibimportorg.apache.log4j.{Level,Logger}importorg.apache.spark.{SparkContext,SparkConf}importscala.collection.mutable.HashMap/***随机梯度下降算法*Createdby汪本成o

2016-08-05 00:52:54

SparkMLlib----数理统计的基本概念

基本统计量数理统计中,基本统计量包括数据的平均值、方差,这是一组求数据统计量的基本内容。在MLlib中,统计量的计算主要用到Statistics类库,如下表:类型名称释义colStats以列为基础计算统计量的基本数据chiSqTest对数据集内的数据进行皮尔逊距离计算,根据参量的不同,返回值格式有差异corr对两个数据集进

2016-08-04 23:57:09

SparkMLlib---基于余弦相似度的用户相似计算

packagemllibimportorg.apache.log4j.{Level,Logger}importorg.apache.spark.{SparkContext,SparkConf}importscala.collection.mutable.Map/***Createdby汪本成on2016/8/4.*/objectUserSimilar

2016-08-04 21:11:55

SparkMLlib---Vectors、Matrix

介绍 关于矩阵是我们Spark机器学习里面最重要的一部分知识之一了,今天就介绍下矩阵的使用与实战代码 矩阵首先分为密集矩阵和稀疏矩阵,这个参考我之前一篇博客里面写的,还是介绍的比较详细的,不清楚的也可以去看看Spark源码里面对他们两个的定义,我主要是讲讲运用的部分,这个请直接看下面代码部分就行; 然后就是本地矩阵,这个适合单机部署,很方便,运用部分也请看实战部分; 最

2016-08-03 21:51:28

Hadoop3.0的新特性

1.Hadoop3.0简介Hadoop2.0是基于JDK1.7开发的,而JDK1.7在2015年4月已停止更新,这直接迫使Hadoop社区基于JDK1.8重新发布一个新的Hadoop版本,而这正是hadoop3.0。Hadoop3.0的alpha版预计今年夏天发布,GA版本11月或12月发布。Hadoop3.0中引入了一些重要的功能和优化,包括HDFS

2016-08-03 14:24:01

进行SparkRDD各类操作----SparkMllib操作基础

就问大家什么最重要,那就是基础,这次分享的是平常我们易忽略的基础知识,RDD的各种灵活变换和操作,为了方便大家理解,我这里就写的很简单,但是大家可以从中领会他的灵活之处,就算我们以后做流式计算还是机器学习都会和肯定大部分需要的是他,这里大概我就直接代码实践给大家看,我们毕竟是追究程序的packagerddimportorg.apache.log4j.{Level,

2016-08-02 19:35:46

用CnetOs7编译hadoop2.7.2

首先配置好java的环境变量,这里必须要用1.7版本,不能用1.8,我这里用的是jdk1.7.0_79,配置好环境变量后成功如图所示接着去官网分别下载maven和ant,配置好HOME和PATH,成功后如图所示接着安装protobuf-2.5.0,将下载好的protobuf-2.5.0的压缩包解压,进入解压后的问价目录执行以下命令cdprotobuf-2.

2016-08-02 19:18:12

redis配置参数说明

redis.conf配置项说明如下:1.Redis默认不是以守护进程的方式运行,可以通过该配置项修改,使用yes启用守护进程   daemonizeno2.当Redis以守护进程方式运行时,Redis默认会把pid写入/var/run/redis.pid文件,可以通过pidfile指定   pidfile/var/run/redis.pid3.指定Redis监听

2016-07-30 11:48:10

Twitter发布新的大数据实时分析系统Heron

Twitter发布了新开发的数据实时分析平台Heron,以下为官方文档摘译:我们每天在Twitter上处理着数十亿的事件。正如你猜测的那样,实时分析这些事件是一个巨大的挑战。目前,我们主要的分析平台是开源的分布式流计算系统Storm。但是随着Twitter数据规模变大和多样化,我们的需求已经发生了改变。因此,我们设计了一个新系统Heron——实时分析平台,它可完全兼容Storm的API。我们在

2016-07-29 21:02:48

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