处理遗留系统，几乎是每个程序员都不可能绕过的一件麻烦事儿。因为时间压力，技能不足以及功能复杂等诸多原因，常常使得遗留系统的代码变得糟糕混乱，可读性与维护性差，无法保证功能的可测试性，纠缠不清的代码让类、方法之间紧紧耦合在一起。如果遗留系统能够正常工作，那么我们还可以置之不理，即使代码接近腐烂的边缘，我们还可以得过且过。倘若我们需要维护遗留系统，或者需要为它添加新的功能，又或者需要将新的系统与遗留系统进行集成，就必须正视遗留系统带来的问题了。处理遗留系统，首
系统 2019-08-12 01:33:09 2448
设置Tomcat启动的初始内存其初始空间(即-Xms)是物理内存的1/64，最大空间(-Xmx)是物理内存的1/4。可以利用JVM提供的-Xmn-Xms-Xmx等选项可进行设置三、实例，以下给出1G内存环境下javajvm的参数设置参考：JAVA_OPTS="-server-Xms800m-Xmx800m-XX:PermSize=64M-XX:MaxNewSize=256m-XX:MaxPermSize=128m-Djava.awt.headless=tr
系统 2019-08-12 01:33:09 2448
这段时间基本熟悉java语言基本语法包，类（内部，外部），整体结构跟c#还是有点差异，在接口，多态，抽象等几乎一致，唯一差异仅存在于关键字上。在用了几天记事本熟悉代码上，昨天晚上就准备转想myEclipse上来，但同时在安装Tomcat的时候遇到了些问题，奇怪的是早上在公司安装一遍问题解决了。所以问题原因猜测如下，1.1.7版本JDK跟Tomcat兼容问题(这个问题)2.安装的时候没选择Examples,导致我初学没有看到localhost:8080页面关
系统 2019-08-12 01:32:59 2448
原文:《BI那点儿事—数据的艺术》目录索引原创·《BI那点儿事—数据的艺术》教程免费发布各位园友，大家好，我是Bobby，在学习BI和开发的项目的过程中有一些感悟和想法，整理和编写了一些学习资料，本来只是内部学习使用，但为了方便更多的BI开发者，推动BI企业级应用开发，决定整理成一部教程，并在网络上免费发布该教程，希望为BI时代贡献绵薄之力！本教程是由Bobby参考官方文档，综合市面相关书籍，经过充分的吸收消化，结合开发实践的而创作的一部原创作品，为了本教
系统 2019-08-12 01:32:51 2448
直接上代码Filter.javapublicinterfaceFilter{//过滤器publicvoiddoFilter(Requestrequest,Responseresponse,FilterChainchain);}FilterChain.javapublicclassFilterChain{//存放所有的过滤器privateListfilters;//记录当前过滤索引privateintindex;//过滤链初始化publicF
系统 2019-08-12 01:32:36 2448
书连接至背面，在博客上，他介绍了如何使用Maven该项目包，这篇文章说，关于如何使用Maven会踢war部署包Tomcat。而不是手动copy过去。眼下比較流行的方式有两种：一种是利用Tomcat官方的Maven插件；一种是利用cargo插件。以下挨个说怎么配置。Tomcat插件：在Tomcat的tomcat-users.xml文件里增加例如以下配置：
系统 2019-08-12 01:32:31 2448
关于docker中tomcat的搭建，没有什么多说的，直接下载官方镜像dockerpulltomcat（可能会下载到好几个镜像，就是tag不同，有知道为什么的可以告诉我）然后我看的https://registry.hub.docker.com/_/tomcat/中的描述dockerrun-it--rm-p8888:8080tomcat:8.0然后在网页中显示正常。可是没说挂载数据的东西。我先登录进容器，然后，查看好需要挂载出来的数据，然后再重新启动一个容器
系统 2019-08-12 01:32:20 2448
在项目中经常会用到Tree来显示数据进行操作。今天整理出来一系列操作Tree的方法。可供项目中方便调用、不用重复写代码，快速应用，通用性很强。Tree系列方法列表如下：主要针对的是ext.net中的tree方法Tree通用的系列方法列表-treepanel
系统 2019-08-12 01:32:16 2448
为什么要降维？高维情形下，样本数据稀疏，距离计算困难。为什么能进行降维？收集的数据虽是高维但与学习任务密切相关的也许仅仅是某个低维分布无监督降维：PCA最大重构性：找到一个超平面使得样本点在这个超平面的投影尽量分开。PCA也可以看作是逐一筛选方差最大方向；对协方差矩阵XX^T特征分解，取最大特征值及其特征向量；在去掉该特征值以及特征向量后，继续取最大特征值；关于PCA的几个问题：投影方向应该取多少才好？根据博客https://blog.csdn.net/m
系统 2019-09-27 17:56:39 2447
摘要数据分析与建模的时候大部分时间在数据准备上，包括对数据的加载、清理、转换以及重塑。pandas提供了一组高级的、灵活的、高效的核心函数，能够轻松的将数据规整化。这节主要对pandas合并数据集的merge函数进行详解。(用过SQL或其他关系型数据库的可能会对这个方法比较熟悉。)码字不易，喜欢请点赞！！！1.merge函数的参数一览表2.创建两个DataFrame3.pd.merge()方法设置连接字段。默认参数how是inner内连接，并且会按照相同的
系统 2019-09-27 17:56:16 2447
