- 机器学习笔记【Week9】
kuiini
人工智能机器学习人工智能
一、异常检测问题动机在现实中,我们经常会遇到“异常检测”的任务:识别罕见、异常、不符合正常模式的数据点。例:工业设备故障检测,银行欺诈识别,异常流量检测等。核心特点:异常样本稀少,难以用监督学习训练模型。二、高斯分布建立算法前,需要假设每个特征满足高斯(正态)分布。在单一特征xjx_jxj上:p(xj;μj,σj2)=12π σjexp(−(xj−μj)22σj2)p(x_j;\mu_j,\si
- 吴恩达机器学习笔记(1)—引言
大饼酥
人工智能机器学习人工智能吴恩达
目录一、欢迎二、机器学习是什么三、监督学习四、无监督学习一、欢迎机器学习是当前信息技术领域中最令人兴奋的方向之一。在这门课程中,你不仅会学习机器学习的前沿知识,还将亲手实现相关算法,从而深入理解其内部机理。事实上,机器学习已广泛渗透进我们的日常生活。例如,每次你使用Google、Bing进行搜索,或用Facebook、Apple的图像识别功能识别朋友,甚至邮箱中的垃圾邮件过滤器,背后都离不开机器学
- 斯坦福CS229机器学习笔记-Lecture2-线性回归+梯度下降+正规方程组
Teeyohuang
机器学习CS229-吴恩达机器学习笔记CS229吴恩达机器学习
声明:此系列博文根据斯坦福CS229课程,吴恩达主讲所写,为本人自学笔记,写成博客分享出来博文中部分图片和公式都来源于CS229官方notes。CS229的视频和讲义均为互联网公开资源Lecture2这一节主要讲的是三个部分的内容:·LinearRegression(线性回归)·GradientDescent(梯度下降)·NormalEquations(正规方程组)1、线性回归首先给了一个例子,如
- 机器学习笔记 周志华 第一章绪论
Olivia_ll
learningnotemachinelearningmachinelearning
概念和术语属性空间(attributespace)/样本空间(samplespace)/输入空间:属性张成的空间特征向量(featurevector):一个示例标记(label):关于示例结果的信息样例(example):拥有了标记信息的示例标记空间(labelspace)/输出空间:所有标记的集合监督学习(supervisedlearning)分类(classification)——预测离散值回
- 机器学习笔记【Week6】
kuiini
人工智能机器学习人工智能
一、模型结果下一步训练模型得到结果后,常面临:模型性能不理想,下一步如何改进?通过对训练误差和验证误差的观察,判断是高偏差(欠拟合)还是高方差(过拟合)。一般步骤:计算训练误差和验证误差,不包含正则项。判断两者的大小和差距。根据判断选择策略:情况训练误差验证误差结论改进方向欠拟合(高偏差)高高模型能力不足增加特征,减小正则化过拟合(高方差)低高泛化能力差增加训练数据,增加正则化二、评估假设的误差训
- 机器学习笔记:时域和频域变换
灰暗世界%
机器学习笔记机器学习笔记人工智能
加窗操作使用内置的STFT/ISTFT接口这种方法利用torch.stft(内部采用rfft)和torch.istft完成变换,同时借助加窗(例如Hann窗)保证帧内加窗并采用重叠相加(常用50%重叠)实现完美重构。窗口长度可以灵活设置,例如64或32。这种方式利用了PyTorch内置的STFT与ISTFT函数,它们内部使用了rfft/irfft,同时支持加窗并且能够保证重构出的信号长度与输入一致
- 机器学习笔记——特征工程
好评笔记
机器学习人工智能深度学习AIGC算法岗校招实习
大家好,这里是好评笔记,公主号:Goodnote,专栏文章私信限时Free。本笔记介绍机器学习中常见的特征工程方法、正则化方法和简要介绍强化学习。文章目录特征工程(FzeatureEngineering)1.特征提取(FeatureExtraction)手工特征提取(ManualFeatureExtraction):自动特征提取(AutomatedFeatureExtraction):2.特征选择
- AIGC视频生成模型:ByteDance的PixelDance模型
好评笔记
AIGC深度学习人工智能计算机视觉机器学习transformer论文阅读
大家好,这里是好评笔记,公主号:Goodnote,专栏文章私信限时Free。本文详细介绍ByteDance的视频生成模型PixelDance,论文于2023年11月发布,模型上线于2024年9月,同时期上线的模型还有Seaweed(论文未发布)。热门专栏机器学习机器学习笔记合集深度学习深度学习笔记合集优质专栏回顾:机器学习笔记深度学习笔记多模态论文笔记AIGC—图像文章目录热门专栏机器学习深度学习
- Meta的AIGC视频生成模型——Emu Video
好评笔记
AIGC深度学习人工智能机器学习transformer校招面试八股
大家好,这里是好评笔记,公主号:Goodnote,专栏文章私信限时Free。本文详细介绍Meta的视频生成模型EmuVideo,作为Meta发布的第二款视频生成模型,在视频生成领域发挥关键作用。优质专栏回顾:机器学习笔记深度学习笔记多模态论文笔记AIGC—图像文章目录论文摘要引言相关工作文本到图像(T2I)扩散模型视频生成/预测文本到视频(T2V)生成分解生成方法预备知识EmuVideo生成步骤图
- Python机器学习笔记(二十五、算法链与管道)
FreedomLeo1
Python机器学习机器学习算法pythonmake_pipelinePipelinenamed_steps属性
对于许多机器学习算法,特定数据表示非常重要。首先对数据进行缩放,然后手动合并特征,再利用无监督机器学习来学习特征。因此,大多数机器学习应用不仅需要应用单个算法,而且还需要将许多不同的处理步骤和机器学习模型链接在一起。Pipeline类可以用来简化构建变换和模型链的过程。将Pipeline和GridSearchCV结合起来,可以同时搜索所有处理步骤中的参数。举例:使用MinMaxScaler对can
- Python机器学习笔记(二十三 模型评估与改进-网格搜索)
FreedomLeo1
Python机器学习机器学习python支持向量机交叉验证网格搜索scikit-learn
上一次学习了评估一个模型的泛化能力,现在继续学习通过调参来提升模型的泛化性能。scikit-learn中许多算法的参数设置,在尝试调参之前,重要的是要理解参数的含义。找到一个模型的重要参数(提供最佳泛化性能的参数)的取值是一项棘手的任务,但对于几乎所有模型和数据集来说都是必要的。scikit-learn中有一些标准方法可以帮我们完成调参。最常用的方法就是网格搜索(gridsearch),它主要是指
- 吴恩达机器学习笔记:特征与多项式回归
ちゆきー
机器学习笔记回归
1.特征和多项式回归如房价预测问题,ℎθ(x)=θ0+θ1×frontage+θ2×deptℎx1=frontage(临街宽度),x2=deptℎ(纵向深度),x=frontage∗deptℎ=area(面积),则:hθ(x)=θ0+θ1xh_\theta(x)=\theta_0+\theta_1xhθ(x)=θ0+θ1x线性回归并不适用于所有数据,有时我们需要曲线来适应我们的数据,比如一个二次方
- 吴恩达机器学习笔记:多维梯度下降实践
ちゆきー
机器学习笔记计算机视觉
1.特征放缩在我们面对多维特征问题的时候,我们要保证这些特征都具有相近的尺度,这将帮助梯度下降算法更快地收敛。以房价问题为例,假设我们使用两个特征,房屋的尺寸和房间的数量,尺寸的值为0-2000平方英尺,而房间数量的值则是0-5,以两个参数分别为横纵坐标,绘制代价函数的等高线图能看出图像会显得很扁,梯度下降算法需要非常多次的迭代才能收敛。解决的方法是尝试将所有特征的尺度都尽量缩放到-1到1之间。如
- 吴恩达机器学习笔记:监督学习
ちゆきー
机器学习笔记学习
1.回归我们用一个例子介绍什么是监督学习把正式的定义放在后面介绍。假如说你想预测房价。前阵子,一个学生从波特兰俄勒冈州的研究所收集了一些房价的数据。你把这些数据画出来,看起来是这个样子:横轴表示房子的面积,单位是平方英尺,纵轴表示房价,单位是千美元。那基于这组数据,假如你有一个朋友,他有一套750平方英尺房子,现在他希望把房子卖掉,他想知道这房子能卖多少钱。我们应用学习算法,可以在这组数据中画一条
- 大连理工大学选修课——机器学习笔记(7):集成学习及随机森林
江安的猪猪
大连理工大学选修:机器学习机器学习笔记集成学习
集成学习及随机森林集成学习概述泛化能力的局限每种学习模型的能力都有其上限限制于特定结构受限于训练样本的质量和规模如何再提高泛化能力?研究新结构扩大训练规模提升模型的泛化能力创造性思路组合多个学习模型集成学习集成学习不是特定的学习模型,而实一种构建模型的思路,一种训练学习的思想强可学习和弱可学习强可学习:对于一个概念或者一个类,如果存在一个多项式学习算法可以学习它,正确率高,则该概念是强可学习的。弱
- 机器学习笔记:python中使用sklearn的linear_model回归预测
代码先觉
pythonpythonsklearn
fromsklearnimportlinear_model#LinearRegression拟合一个带有系数w=(w_1,...,w_p)的线性模型,#使得数据集实际观测数据和预测数据(估计值)之间的残差平方和最小。reg=linear_model.LinearRegression()reg.fit([[0,0],[1,2],[2,4]],[0,1,2])print(reg.coef_)print
- 机器学习笔记 图像特征提取器(卷积变体)的技术发展与演变
坐望云起
深度学习从入门到精通机器学习笔记人工智能
一、图像特征提取器简述图像特征提取器是可用于从图像中学习表示的函数或模块。最常见的特征提取器类型是卷积,其中内核在图像上滑动,允许参数共享和平移不变性。在深度学习技术的快速发展过程中,基于卷积也演变出来了若干新技术由于图像特征的提取,这里进行了一下简单梳理,一是加强了解,二是备忘。下面的清单每项都只是一个概念,因为每个概念都产生了若干论文。1、卷积卷积是一种矩阵运算,由一个内核组成,一个小的权重矩
- 机器学习笔记 - labelme标注工具使用
坐望云起
深度学习从入门到精通python机器学习labelme
简介在自己的数据集上进行语义分割最基础的一步便是对图像进行标注,以训练得到自己的模型,标注是一个比较繁琐的活,所以需要一个好的标注工具。MIT推出一个很多人都使用的labelme开源的LabelMe的目标是提供一个在线注释工具,以建立用于计算机视觉研究的图像数据库。官方地址:LabelMe.TheOpenannotationtoolMIT的这个貌似需要用到matlab,有兴趣的可以自行看看,我们这
- 吴恩达机器学习笔记复盘(二)监督学习和无监督学习
wgc2k
机器学习机器学习笔记学习
监督学习经济价值以及定义监督学习是机器学习中创造了99%经济价值的类型,它是学习输入到输出映射的算法,关键在于给学习算法提供包含正确答案(即给定输入X的正确标签Y)的学习例子。生活中的例子邮件分类,输入是电子邮件,输出是判断邮件是否为垃圾邮件。语音识别,输入音频剪辑,输出文本记录。机器翻译,输入一种语言文本,输出其他语言的相应翻译。在线广告,输入广告和用户信息,预测用户是否点击广告,为公司带来大量
- AIGC视频生成模型:ByteDance的PixelDance模型
好评笔记
AIGC音视频机器学习人工智能深度学习计算机视觉transformer
大家好,这里是好评笔记,公主号:Goodnote,专栏文章私信限时Free。本文详细介绍ByteDance的视频生成模型PixelDance,论文于2023年11月发布,模型上线于2024年9月,同时期上线的模型还有Seaweed(论文未发布)。热门专栏机器学习机器学习笔记合集深度学习深度学习笔记合集优质专栏回顾:机器学习笔记深度学习笔记多模态论文笔记AIGC—图像文章目录热门专栏机器学习深度学习
- 机器学习笔记
有涯小学生
赵卫东机器学习笔记机器学习人工智能
1概述1.1简介机器学习(MachineLearning)是计算机科学的子领域,也是人工智能的一个分支和实现方式。“对于某类任务T和性能度量P,如果一个计算机程序在T上以P衡量的性能随着经验E而自我完善,那么就称这个计算机程序在从经验E学习。”(汤姆·米切尔(TomMitchell),1997,MachineLearning)1.2机器学习、人工智能、数据挖掘从本质上看,数据科学的目标是通过处理各
- 机器学习笔记 - 监督学习备忘清单
坐望云起
深度学习从入门到精通监督学习线性模型支持向量机生成学习集成方法
一、监督学习简介给定一组数据点关联到一组结果,我们想要构建一个分类器,学习如何从预测。1、预测类型下表总结了不同类型的预测模型:2、模型类型下表总结了不同的模型:
- 深度学习笔记——循环神经网络RNN
好评笔记
补档深度学习rnn人工智能机器学习计算机视觉神经网络AIGC
大家好,这里是好评笔记,公主号:Goodnote,专栏文章私信限时Free。本文详细介绍面试过程中可能遇到的循环神经网络RNN知识点。热门专栏机器学习机器学习笔记合集深度学习深度学习笔记合集文章目录热门专栏机器学习深度学习文本特征提取的方法1.基础方法1.1词袋模型(BagofWords,BOW)工作原理举例优点缺点1.2TF-IDF(TermFrequency-InverseDocumentFr
- 机器学习笔记——特征工程
好评笔记
补档机器学习笔记人工智能AIGC深度学习计算机视觉面试八股
大家好,这里是好评笔记,公主号:Goodnote,专栏文章私信限时Free。本笔记介绍机器学习中常见的特征工程方法、正则化方法和简要介绍强化学习。热门专栏机器学习机器学习笔记合集深度学习深度学习笔记合集文章目录热门专栏机器学习深度学习特征工程(FzeatureEngineering)1.特征提取(FeatureExtraction)手工特征提取(ManualFeatureExtraction):自
- SD模型微调之LoRA
好评笔记
补档深度学习计算机视觉人工智能面试AIGCSDstablediffusion
大家好,这里是Goodnote(好评笔记),关注公主号Goodnote,专栏文章私信限时Free。本文是SD模型微调方法LoRA的详细介绍,包括数据集准备,模型微调过程,推理过程,优缺点等。热门专栏机器学习机器学习笔记合集深度学习深度学习笔记合集文章目录热门专栏机器学习深度学习论文概念核心原理优点训练过程预训练模型加载选择微调的层LoRA优化的层Cross-Attention(跨注意力)层Self
- 深度学习笔记——pytorch构造数据集 Dataset and Dataloader
旺仔喔喔糖
机器学习笔记pytorch人工智能深度学习
系列文章目录机器学习笔记——梯度下降、反向传播机器学习笔记——用pytorch实现线性回归机器学习笔记——pytorch实现逻辑斯蒂回归Logisticregression机器学习笔记——多层线性(回归)模型Multilevel(LinearRegression)Model深度学习笔记——pytorch构造数据集DatasetandDataloader深度学习笔记——pytorch解决多分类问题M
- 机器学习笔记20241017
tt555555555555
学习笔记深度学习机器学习笔记人工智能
文章目录torchvisiondataloadernn.module卷积非线性激活模型选择训练误差泛化误差正则化权重衰退的基本概念数学表示权重衰退的效果物理解释数值稳定性(GradientVanishing)梯度消失原因解决方法梯度爆炸(GradientExplosion)定义原因解决方法总结继续跟着小土堆学pytorchtorchvision#导入torchvision库,主要用于处理图像数据集
- 机器学习笔记——正则化
好评笔记
补档机器学习人工智能论文阅读AIGC计算机视觉深度学习面试
大家好,这里是好评笔记,公主号:Goodnote,专栏文章私信限时Free。本笔记介绍机器学习中常见的正则化方法。文章目录正则化L1正则化(Lasso)原理使用场景优缺点L2正则化(Ridge)原理使用场景优缺点ElasticNet正则化定义公式优点缺点应用场景Dropout原理使用场景优缺点早停法(EarlyStopping)原理使用场景优缺点BatchNormalization(BN)原理使用
- 机器学习笔记——特征工程、正则化、强化学习
好评笔记
机器学习笔记机器学习人工智能AIAI编程算法工程师
大家好,这里是好评笔记,公主号:Goodnote,专栏文章私信限时Free。本笔记介绍机器学习中常见的特征工程方法、正则化方法和简要介绍强化学习。文章目录特征工程(FzeatureEngineering)1.特征提取(FeatureExtraction)手工特征提取(ManualFeatureExtraction):自动特征提取(AutomatedFeatureExtraction):2.特征选择
- 机器学习笔记——特征工程
好评笔记
补档机器学习人工智能论文阅读AIGCtransformer深度学习面试
大家好,这里是好评笔记,公主号:Goodnote,专栏文章私信限时Free。本笔记介绍机器学习中常见的特征工程方法、正则化方法和简要介绍强化学习。文章目录特征工程(FzeatureEngineering)1.特征提取(FeatureExtraction)手工特征提取(ManualFeatureExtraction):自动特征提取(AutomatedFeatureExtraction):2.特征选择
- 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
springWebjsp
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
jspwebxmlstruts2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
PHPwebservice
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_
windowsvagrant
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
clinuxchgrpchown
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
javanetty
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
bashbash 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.netC#hovertreeasp.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
Mathapache
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