Wolfram机器学习：自动执行人工判断任务

jsp中嵌套java代码，js中嵌套java代码 loveking6 嵌套 jsp js java代码
首先根据三目运算中，来判断如果等于add，就是新增，否则就是编辑。在js中想要判断是true还是false，所以需要把java代码拿过来，在js中写java代码，得加上，在里面写java代码根据jsp中的java代码，取到user，在js中调用user
js隐藏td loveking6 js隐藏
通过if条件判断td的显示情况window.οnlοad=function(){//获取td的唯一标识，经过判断使其不显示（不占位隐藏）document.getElementById("admin2").style.display="none";$("#admin2").hide();$("#admin2").attr("style","display:none");//获取td的唯一标识，使其显
Python常用10个模块详解：提升开发效率的利器 Python_trys python microsoft 数据库开发语言 Python入门 Python基础 Python教程
包含编程籽料、学习路线图、爬虫代码、安装包等！【点击领取！】Python作为一门功能强大且易于学习的编程语言，拥有丰富的标准库和第三方模块，能够帮助开发者快速实现各种功能。本文将详细介绍Python中常用的10个模块，帮助你在开发中更高效地完成任务。1.os模块：操作系统交互os模块提供了与操作系统交互的功能，包括文件操作、目录管理、环境变量等。常用功能：文件与目录操作：importos#获取当前
区间合并问题六七_Shmily 数据结构与算法分析算法区间合并
在算法中遇到区间合并问题时，可以从以下角度进行分析和解决：一、核心思路：排序与贪心策略排序预处理将区间按照起始端点升序排序，确保后续处理时相邻区间可能重叠。这是解决区间合并问题的关键预处理步骤[。排序后，重叠或相邻的区间会连续排列，便于合并（例如，区间[1,3]和[2,6]会相邻）。贪心合并逻辑遍历排序后的区间，逐个判断是否与结果集中的最后一个区间重叠：重叠条件：当前区间的起始点≤结果集最后一个区
AI开拓者指南：GenAI产品应用TIPs——从采购到使用（采购篇） ai开发
AI浪潮愈发澎湃的当下，生成式人工智能技术已成为企业创新与效率提升的重要工具。企业对生成式人工智能产品（以下简称为“GenAI产品”）的应用需求日益增长，其应用场景也愈发多样化：开展营销活动的过程中利用AI生成创意文案和视觉设计素材，极大地缩短了创作周期并降低了成本；使用AI客服机器人处理客户咨询，显著地提高了客户满意度和响应速度；使用AI还可以为客户提供个性化的产品推荐，提高销售转化率等等。然而
Python精进系列： K-Means 聚类算法调用库函数和手动实现对比分析进一步有进一步的欢喜 Python 精进系列算法 python kmeans
一、引言在机器学习领域，聚类分析是一种重要的无监督学习方法，用于将数据集中的样本划分为不同的组或簇，使得同一簇内的样本具有较高的相似性，而不同簇之间的样本具有较大的差异性。K-Means聚类算法是最常用的聚类算法之一，它以其简单性和高效性在数据挖掘、图像分割、模式识别等领域得到了广泛应用。本文将详细介绍K-Means聚类算法，并分别给出调用现成函数和不调用任何现成函数实现K-Means聚类的代码示
DevOps实践：持续集成与持续部署完全指南蜡笔小新星 devops ci/cd 运维开发语言经验分享
文章目录引言：从人工到自动化的进化革命一、CI/CD核心认知升级1.1持续集成vs持续部署vs持续交付1.2中小团队为什么要实施CI/CD？二、CI/CD工具链选型指南2.1中小团队推荐技术栈2.2工具对比决策矩阵三、实战五步构建企业级流水线3.1基础环境搭建（以K8s为例）3.2代码质量门禁配置3.3容器化构建最佳实践3.4自动化部署策略3.5智能回滚机制四、三大致命陷阱与破解之道4.1流水线变
nodejs 010:Webpack 可视化分析插件 webpack-bundle-analyzer的使用 FakeOccupational 服务化&架构 webpack 前端 node.js
安装yarnadd--devwebpack-bundle-analyzer原始webpack.config.jswebpack.config.js代码定义了Webpack的配置，主要任务是将JavaScript和CSS文件打包，并将CSS提取到单独的文件中，配置了对Electron应用的支持，同时还将React相关的模块映射到Preact，以减小打包体积。//引入Node.js的path模块，用于
LeetCode 每日一题 2025/3/10-2025/3/16 alphaTao Exercise leetcode 算法
记录了初步解题思路以及本地实现代码；并不一定为最优也希望大家能一起探讨一起进步目录3/102269.找到一个数字的K美丽值3/112012.数组美丽值求和3/123305.元音辅音字符串计数I3/133306.元音辅音字符串计数II3/143340.检查平衡字符串3/153110.字符串的分数3/162272.最大波动的子字符串3/102269.找到一个数字的K美丽值依次判断defdivisorS
热门AI创作助手推荐【第一期】量子星澜文心一言 AI写作 chatgpt
星游AI创作助手人工智能在现代科技中的应用非常广泛，涵盖了诸多领域，包括但不限于以下几个方面：1.语音识别和自然语言处理：人工智能技术被广泛应用于语音识别和自然语言处理领域，例如智能助手、翻译系统、语音交互系统等。2.机器学习和数据分析：人工智能的机器学习算法被用于数据分析、预测建模、用户个性化推荐等领域，帮助企业做出更准确的商业决策。3.计算机视觉：人工智能在计算机视觉领域的应用包括图像识别、视
索引下推ICP 不吃元西好记性不如烂笔头 mysql
索引下推(ICP)？在没有使用ICP的情况下，MySQL的查询：存储引擎读取索引记录；根据索引中的主键值，定位并读取完整的行记录；存储引擎把记录交给Server层去检测该记录是否满足WHERE条件。使用ICP的情况下，查询过程：存储引擎读取索引记录（不是完整的行记录）；判断WHERE条件部分能否用索引中的列来做检查，条件不满足，则处理下一行索引记录；条件满足，使用索引中的主键去定位并读取完整的行记
Go 语言测试框架详解：保障代码质量的利器 kjj987 log4j apache
目录引言测试在Go语言开发中的重要性早期发现缺陷验证功能正确性支持代码重构与维护Go语言内置测试框架概述单元测试测试表驱动法集成测试编写高质量测试代码的技巧与最佳实践保持测试的独立性合理设置测试的边界条件使用Mock对象简化测试定期运行测试并持续集成结语引言在软件开发的全生命周期中，确保代码质量是一项核心任务。高质量的代码不仅能够准确无误地实现业务功能，还应具备良好的可维护性、扩展性和稳定性。而测
YOLO11改进-模块-引入多尺度差异融合模块MDFM 一勺汤 YOLOv11模型改进系列深度学习人工智能 YOLO YOLOv11 目标检测模块改进
遥感变化检测（RSCD）专注于识别在不同时间获取的两幅遥感图像之间发生变化的区域。近年来，卷积神经网络（CNN）在具有挑战性的RSCD任务中展现出了良好的效果。然而，这些方法未能有效地融合双时相特征，也未提取出对后续RSCD任务有益的有用信息。此外，它们在特征聚合中没有考虑多层次特征交互，并且忽略了差异特征与双时相特征之间的关系，从而影响了RSCD的结果。为解决上述问题，本文通过孪生卷积网络提取不
Prompt工程全解析：从入门到精通的终极指南二川bro 智能AI 人工智能 prompt
Prompt工程全解析：从入门到精通的终极指南发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，可以分享一下给大家。点击跳转到网站。https://www.captainbed.cn/ccc一、Prompt设计核心法则1.1角色定位法则[角色设定]你是一位资深全栈工程师，拥有10年React和Node.js开发经验[任务要求]为电商系统设计购物车模块，要求：1.支持商品增删改查2.实时计算总价
新手村：线性回归-实战-波士顿房价预测嘉羽很烦机器学习线性回归算法回归
新手村：线性回归-实战-波士顿房价预测前置条件阅读：新手村：线性回归了解相关概念实验目的1.熟悉机器学习的一般流程2.掌握基础的数据处理方法3.理解常用的回归算法教学例子：预测房价（以波士顿房价数据集为例）本次实验，你将使用真实的波士顿房价数据集建立起一个房价预测模型，并且了解到机器学习中的若干重要概念和评价方法，请通过机器学习建立回归模型，即:Y=θ0+θ1×X1+θ2×X2+θ3×X3+⋯+θ
新手村：混淆矩阵嘉羽很烦机器学习机器学习
新手村：混淆矩阵一、前置条件知识点要求学习资源分类模型基础理解分类任务（如二分类、多分类）和常见分类算法（如逻辑回归、决策树）。《Hands-OnMachineLearningwithScikit-Learn》Python基础熟悉变量、循环、函数、列表、字典等基本语法。《PythonCrashCourse》或在线教程（如Codecademy）scikit-learn基础掌握模型训练、预测、评估的基
pandas寻找四分位数及判断离群点 SXxtyz python
importpandasaspdtrain_df=pd.read_csv("train.csv")q1,q3=train_df['price'].quantile([0.25,0.75])iqr=q3-
Python 3.12 新特性解析及对开发效率的提升叶间清风1998 python 开发语言
目录一、性能优化（一）FasterCPython（二）新的内存管理机制二、新语法和语言特性（一）Self-typeannotations（二）PatternMatchingEnhancements三、标准库更新（一）NewModulesandFunctions（二）ImprovementstoExistingModulesPython作为一种广泛应用于数据科学、人工智能、Web开发等众多领域的编程
计算机视觉（Computer Vision, CV）的入门到实践的详细学习路线云梦优选计算机数据库大数据计算机视觉学习人工智能
一、基础准备1.数学基础线性代数深入矩阵运算，理解矩阵乘法、转置、逆等基本概念。掌握特征值与特征向量的几何意义，理解其在图像压缩、特征提取中的应用。学习奇异值分解（SVD）及其在降维和数据压缩中的具体应用。概率与统计熟悉贝叶斯定理及其在分类任务中的应用，如朴素贝叶斯分类器。理解常见概率分布（如正态分布、二项分布）及其性质。学习统计推断方法，如假设检验、置信区间估计，以评估模型性能。微积分掌握梯度、
RAG技术深度解析：从基础Agent到复杂推理Deep Search的架构实践小爷毛毛（卓寿杰）系统架构与解决方案搜索推荐架构语言模型人工智能自然语言处理
重磅推荐专栏：《大模型AIGC》《课程大纲》《知识星球》本专栏致力于探索和讨论当今最前沿的技术趋势和应用领域，包括但不限于ChatGPT和StableDiffusion等。我们将深入研究大型模型的开发和应用，以及与之相关的人工智能生成内容（AIGC）技术。通过深入的技术解析和实践经验分享，旨在帮助读者更好地理解和应用这些领域的最新进展一、什么是RAGAgent？1.从信息处理到智能生成在自然语言处
【NLP】 3. Distributional Similarity in NLP（分布式相似性） pen-ai NLP 机器学习自然语言处理分布式人工智能
DistributionalSimilarityinNLP（分布式相似性）分布式相似性（DistributionalSimilarity）是自然语言处理（NLP）中的核心概念，基于“相似的单词出现在相似的上下文中”这一假设。它用于衡量单词之间的相似性，广泛应用于词向量、信息检索、文本分类等任务。1.分布式假设（DistributionalHypothesis）分布式相似性基于以下假设：“Yoush
免费DeepSeek与ChatGPT（200美元/月）大比拼！小焱创作 chatgpt 人工智能人工智能写作 ai写作深度学习神经网络 ai
目录免费DeepSeek与ChatGPT（200美元/月）大比拼！免费DeepSeek与ChatGPT（200美元/月）大比拼！在人工智能领域，DeepSeek与ChatGPT无疑是两位耀眼的明星。前者以免费服务迅速崛起，后者则以200美元/月的订阅费维持其高端定位。两者之间的竞争，不仅引发了业界对AI技术发展的关注，更深刻地影响了现代生活的方方面面。本文将从基本概念、深层次解读、具体落地实操等多
【解锁机器学习：探寻数学基石】游戏乐趣机器学习人工智能
机器学习中的数学基础探秘在当今数字化时代，机器学习无疑是最具影响力和发展潜力的技术领域之一。从图像识别到自然语言处理，从智能推荐系统到自动驾驶，机器学习的应用无处不在，深刻地改变着我们的生活和工作方式。然而，在这看似神奇的机器学习背后，数学作为其坚实的理论基础，起着不可或缺的关键作用。毫不夸张地说，数学是打开机器学习大门的钥匙，是理解和掌握机器学习算法与模型的核心所在。想象一下，机器学习就像是一座
机器学习——正则化、欠拟合、过拟合、学习曲线代码的建筑师学习记录机器学习机器学习学习曲线过拟合欠拟合正则化
过拟合（overfitting）:模型只能拟合训练数据的状态。即过度训练。避免过拟合的几种方法：①增加全部训练数据的数量（最为有效的方式）②使用简单的模型（简单的模型学不够，复杂的模型学的太多），这里的简单指的是不要过于复杂③正则化（对目标函数后加上正则化项）：使得这个“目标函数+正则化项”的值最小，即为正则化，用防止参数变得过大（参数值变小，意味着对目标函数的影响变小），λ是正则化参数，代表正则
Java开发第一坑：记一次MySQL ON DUPLICATE KEY UPDATE影响行数异常排查：从现象到解决的全过程猿享天开 java mysql 开发语言
记一次MySQLONDUPLICATEKEYUPDATE影响行数异常排查：从现象到解决的全过程一、问题现象：神秘的计数器异常由于学习JAVA开发时间不长，也没有进行系统性学习，由于项目需要就草草的开始了程序开发，在开发医疗影像归档系统时，归档患者影像时需要自动根据数据库操作后的返回值判断是新增插入数据，还是更新数据，但由于返回的影响行数不准确，比如插入1条新数据、更新一条数据或未变化，返回的影响行
知识图谱与知识表示：人工智能的基石醉心编码 c/c++人工智能知识图谱
知识图谱与知识表示：人工智能的基石一、知识图谱：连接数据的桥梁1.1知识图谱的构成1.2知识图谱的应用二、知识表示：AI的推理基础2.1知识表示的定义2.2知识表示的形式三、从符号表示到向量表示3.1符号表示与向量表示3.2向量表示的优势四、智能的精华：推理与学习4.1推理的重要性4.2学习的局限性五、结论在人工智能领域，知识图谱和知识表示是两个核心概念，它们构成了AI理解、推理和学习的基础。本文
从过拟合到强化学习：机器学习核心知识全解析吴师兄大模型 0基础实现机器学习入门到精通机器学习人工智能过拟合强化学习 python LLM scikit-learn
Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手
Ansible 如何使用 Playbook 批量部署应用？ IT专家-大狗 ansible
AnsiblePlaybook是Ansible中用于自动化任务执行的配置文件，采用YAML格式编写。通过Playbook，运维人员可以定义多个任务（Tasks），让Ansible按照指定的顺序执行，从而实现应用的批量部署。下面带来使用Playbook批量部署应用的方法。步骤一：准备Ansible环境在开始使用AnsiblePlaybook部署应用之前，需要先安装和配置Ansible。安装Ansib
从LangChain到LangGraph：轻松迁移指南 tt_jishu langchain 前端 javascript python
引言在人工智能应用的开发过程中，从一个框架迁移到另一个框架可能是一个复杂的过程。本文将深入探讨如何从传统的LangChain代理迁移到LangGraph代理，这将为您的工具调用和对话管理带来更大的灵活性。主要内容1.安装和设置确保已安装所需的依赖包：%%capture--no-stderr%pipinstall-Ulanggraphlangchainlangchain-openai设置OpenAI
es 慢查询引起 cpu报警处理方法 qq_35640866 elasticsearch elasticsearch 大数据搜索引擎
1、查看当前任务GET_cat/tasks?v分析执行时间长的语句2、查看当前热线程GET_nodes/hot_threads3、查看任务详情，id要是父节点。分析查询语句GET/_tasks/HnZ6wy9fS_u9FTVTIAvoVg:296607276744、取消任务POST_tasks/HnZ6wy9fS_u9FTVTIAvoVg:29660727674/_cancel慢查询的防治方法1、
ASM系列六利用TreeApi 添加和移除类成员 lijingyao8206 jvm 动态代理 ASM 字节码技术 TreeAPI
同生成的做法一样，添加和移除类成员只要去修改fields和methods中的元素即可。这里我们拿一个简单的类做例子，下面这个Task类，我们来移除isNeedRemove方法，并且添加一个int 类型的addedField属性。 package asm.core; /** * Created by yunshen.ljy on 2015/6/
Springmvc-权限设计 bee1314 spring Web jsp
万丈高楼平地起。权限管理对于管理系统而言已经是标配中的标配了吧，对于我等俗人更是不能免俗。同时就目前的项目状况而言，我们还不需要那么高大上的开源的解决方案，如Spring Security，Shiro。小伙伴一致决定我们还是从基本的功能迭代起来吧。目标： 1.实现权限的管理（CRUD） 2.实现部门管理（CRUD) 3.实现人员的管理（CRUD） 4.实现部门和权限
算法竞赛入门经典（第二版）第2章习题 CrazyMizzz c 算法
2.4.1 输出技巧 #include <stdio.h> int main() { int i, n; scanf("%d", &n); for (i = 1; i <= n; i++) printf("%d\n", i); return 0; } 习题2-2 水仙花数(daffodil
struts2中jsp自动跳转到Action 麦田的设计者 jsp webxml struts2 自动跳转
1、在struts2的开发中，经常需要用户点击网页后就直接跳转到一个Action，执行Action里面的方法，利用mvc分层思想执行相应操作在界面上得到动态数据。毕竟用户不可能在地址栏里输入一个Action（不是专业人士） 2、＜jsp:forward page="xxx.action" /＞，这个标签可以实现跳转，page的路径是相对地址,不同与jsp和j
php 操作webservice实例 IT独行者 PHP webservice
首先大家要简单了解了何谓webservice，接下来就做两个非常简单的例子，webservice还是逃不开server端与client端。我测试的环境为：apache2.2.11 php5.2.10做这个测试之前，要确认你的php配置文件中已经将soap扩展打开，即extension=php_soap.dll; OK 现在我们来体验webservice //server端 serve
Windows下使用Vagrant安装linux系统 _wy_ windows vagrant
准备工作：下载安装 VirtualBox ：https://www.virtualbox.org/ 下载安装 Vagrant ：http://www.vagrantup.com/ 下载需要使用的 box ：官方提供的范例：http://files.vagrantup.com/precise32.box 还可以在 http://www.vagrantbox.es/
更改linux的文件拥有者及用户组(chown和chgrp) 无量 c linux chgrp chown
本文（转） http://blog.163.com/yanenshun@126/blog/static/128388169201203011157308/ http://ydlmlh.iteye.com/blog/1435157 一、基本使用：使用chown命令可以修改文件或目录所属的用户：命令
linux下抓包工具矮蛋蛋 linux
原文地址： http://blog.chinaunix.net/uid-23670869-id-2610683.html tcpdump -nn -vv -X udp port 8888 上面命令是抓取udp包、端口为8888 netstat -tln 命令是用来查看linux的端口使用情况 13 . 列出所有的网络连接 lsof -i 14. 列出所有tcp 网络连接信息 l
我觉得mybatis是垃圾！：“每一个用mybatis的男纸，你伤不起” alafqq mybatis
最近看了每一个用mybatis的男纸，你伤不起原文地址：http://www.iteye.com/topic/1073938 发表一下个人看法。欢迎大神拍砖；个人一直使用的是Ibatis框架，公司对其进行过小小的改良；最近换了公司，要使用新的框架。听说mybatis不错；就对其进行了部分的研究；发现多了一个mapper层；个人感觉就是个dao；
解决java数据交换之谜百合不是茶数据交换
交换两个数字的方法有以下三种，其中第一种最常用 /* 输出最小的一个数 */ public class jiaohuan1 { public static void main(String[] args) { int a =4; int b = 3; if(a<b){ // 第一种交换方式 int tmep =
渐变显示 bijian1013 JavaScript
<style type="text/css"> #wxf { FILTER: progid:DXImageTransform.Microsoft.Gradient(GradientType=0, StartColorStr=#ffffff, EndColorStr=#97FF98); height: 25px; } </style>
探索JUnit4扩展：断言语法assertThat bijian1013 java 单元测试 assertThat
一.概述 JUnit 设计的目的就是有效地抓住编程人员写代码的意图，然后快速检查他们的代码是否与他们的意图相匹配。 JUnit 发展至今，版本不停的翻新，但是所有版本都一致致力于解决一个问题，那就是如何发现编程人员的代码意图，并且如何使得编程人员更加容易地表达他们的代码意图。JUnit 4.4 也是为了如何能够
【Gson三】Gson解析{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}} bit1129 gson
如何把如下简单的JSON字符串反序列化为Java的POJO对象? {"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}} 下面的POJO类Model无法完成正确的解析： import com.google.gson.Gson;
【Kafka九】Kafka High Level API vs. Low Level API bit1129 kafka
1. Kafka提供了两种Consumer API High Level Consumer API Low Level Consumer API(Kafka诡异的称之为Simple Consumer API，实际上非常复杂) 在选用哪种Consumer API时，首先要弄清楚这两种API的工作原理，能做什么不能做什么，能做的话怎么做的以及用的时候，有哪些可能的问题
在nginx中集成lua脚本：添加自定义Http头，封IP等 ronin47 nginx lua
Lua是一个可以嵌入到Nginx配置文件中的动态脚本语言，从而可以在Nginx请求处理的任何阶段执行各种Lua代码。刚开始我们只是用Lua 把请求路由到后端服务器，但是它对我们架构的作用超出了我们的预期。下面就讲讲我们所做的工作。强制搜索引擎只索引mixlr.com Google把子域名当作完全独立的网站，我们不希望爬虫抓取子域名的页面，降低我们的Page rank。 location /{
java-归并排序 bylijinnan java
import java.util.Arrays; public class MergeSort { public static void main(String[] args) { int[] a={20,1,3,8,5,9,4,25}; mergeSort(a,0,a.length-1); System.out.println(Arrays.to
Netty源码学习-CompositeChannelBuffer bylijinnan java netty
CompositeChannelBuffer体现了Netty的“Transparent Zero Copy” 查看API（ http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/buffer/package-summary.html#package_description）可以看到，所谓“Transparent Zero Copy”是通
Android中给Activity添加返回键 hotsunshine Activity
// this need android:minSdkVersion="11" getActionBar().setDisplayHomeAsUpEnabled(true); @Override public boolean onOptionsItemSelected(MenuItem item) {
静态页面传参 ctrain 静态
$(document).ready(function () { var request = { QueryString : function (val) { var uri = window.location.search; var re = new RegExp("" + val + "=([^&?]*)", &
Windows中查找某个目录下的所有文件中包含某个字符串的命令 daizj windows 查找某个目录下的所有文件包含某个字符串
findstr可以完成这个工作。 [html] view plain copy >findstr /s /i "string" *.* 上面的命令表示，当前目录以及当前目录的所有子目录下的所有文件中查找"string&qu
改善程序代码质量的一些技巧 dcj3sjt126com 编程 PHP 重构
有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点，程序你只写一次，但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码时，你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时，他必须阅读你的代码。因此，在编写时多花一点时间，你会在阅读它时节省大量的时间。让我们看一些基本的编程技巧：尽量保持方法简短尽管很多人都遵
SharedPreferences对数据的存储 dcj3sjt126com
SharedPreferences简介： &nbs
linux复习笔记之bash shell (2) bash基础 eksliang bash bash shell
转载请出自出处： http://eksliang.iteye.com/blog/2104329 1.影响显示结果的语系变量（locale） 1.1locale这个命令就是查看当前系统支持多少种语系，命令使用如下： [root@localhost shell]# locale LANG=en_US.UTF-8 LC_CTYPE="en_US.UTF-8"
Android零碎知识总结 gqdy365 android
1、CopyOnWriteArrayList add(E) 和remove(int index)都是对新的数组进行修改和新增。所以在多线程操作时不会出现java.util.ConcurrentModificationException错误。所以最后得出结论：CopyOnWriteArrayList适合使用在读操作远远大于写操作的场景里，比如缓存。发生修改时候做copy，新老版本分离，保证读的高
HoverTree.Model.ArticleSelect类的作用 hvt Web .net C#hovertree asp.net
ArticleSelect类在命名空间HoverTree.Model中可以认为是文章查询条件类，用于存放查询文章时的条件，例如HvtId就是文章的id。HvtIsShow就是文章的显示属性，当为-1是，该条件不产生作用，当为0时，查询不公开显示的文章，当为1时查询公开显示的文章。HvtIsHome则为是否在首页显示。HoverTree系统源码完全开放，开发环境为Visual Studio 2013
PHP 判断是否使用代理 PHP Proxy Detector 天梯梦 proxy
1. php 类 I found this class looking for something else actually but I remembered I needed some while ago something similar and I never found one. I'm sure it will help a lot of developers who try to
apache的math库中的回归——regression（翻译） lvdccyb Math apache
这个Math库，虽然不向weka那样专业的ML库，但是用户友好，易用。多元线性回归，协方差和相关性（皮尔逊和斯皮尔曼），分布测试（假设检验，t，卡方，G），统计。数学库中还包含，Cholesky，LU，SVD，QR，特征根分解，真不错。基本覆盖了：线代，统计，矩阵，最优化理论曲线拟合常微分方程遗传算法（GA），还有3维的运算。。。
基础数据结构和算法十三：Undirected Graphs (2) sunwinner Algorithm
Design pattern for graph processing. Since we consider a large number of graph-processing algorithms, our initial design goal is to decouple our implementations from the graph representation
云计算平台最重要的五项技术 sumapp 云计算云平台智城云
云计算平台最重要的五项技术 1、云服务器云服务器提供简单高效，处理能力可弹性伸缩的计算服务，支持国内领先的云计算技术和大规模分布存储技术，使您的系统更稳定、数据更安全、传输更快速、部署更灵活。特性机型丰富通过高性能服务器虚拟化为云服务器，提供丰富配置类型虚拟机，极大简化数据存储、数据库搭建、web服务器搭建等工作；仅需要几分钟，根据CP
《京东技术解密》有奖试读获奖名单公布 ITeye管理员活动
ITeye携手博文视点举办的12月技术图书有奖试读活动已圆满结束，非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 12月试读活动回顾： http://webmaster.iteye.com/blog/2164754 本次技术图书试读活动获奖名单及相应作品如下：一等奖（两名） Microhardest：http://microhardest.ite

Wolfram机器学习：自动执行人工判断任务

你可能感兴趣的:(Wolfram机器学习：自动执行人工判断任务)