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人肉推土机
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21.解释模型容量与过拟合的关系,如何在理论上平衡两者?模型容量与过拟合的关系模型容量指的是模型能够学习的复杂模式的能力,通常与模型的参数数量、网络结构的复杂度等相关。过拟合是指模型在训练数据上表现很好,但在未见过的测试数据上表现不佳。当模型容量较低时,模型可能无法学习到数据中的复杂模式,导致欠拟合,即在训练集和测试集上的表现都较差。随着模型容量的增加,模型能够学习到更复杂的模式,在训练集上的表现
- 深度学习-自学手册
谁用了尧哥这个昵称
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人工智能机器学习神经网络前馈神经网络:没有回路的反馈神经网络:有回路的DNN深度神经网络CNN卷积神经网络RNN循环神经网络LSTM是RNN的一种,长短期记忆网络自然语言处理神经网络神经元-分类器Hebb学习方法,随机–类似SGD一篇神经网络入门BP反向传播,表示很复杂的函数/空间分布从最后一层往前调整参数,反复循环该操作y=a(wx+b)x输入y输出a激活函
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自然语言处理(NLP)是人工智能(AI)的一个重要分支,旨在让计算机能够理解、生成和处理人类语言。NLP在多个领域有着广泛的应用,并结合了多种先进的技术,包括机器学习(ML)、深度学习(DL)、统计模型以及规则方法。1.自然语言处理的主要应用1.1机器翻译(MachineTranslation,MT)应用场景:在线翻译:GoogleTranslate、DeepL、BaiduTranslate。跨语
- DeepSeek 高阶应用技术详解(4)
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#DeepSeek快速入门DeepSeek进阶开发与应用deepseek
1.引言在前三篇中,我们探讨了DeepSeek的基础功能、分布式训练、模型优化、模型解释性、超参数优化以及AutoML的应用。本篇将深入探讨DeepSeek在时间序列分析、图神经网络(GNN)和推荐系统中的应用。这些领域是深度学习的前沿方向,具有广泛的实际应用价值。2.DeepSeek在时间序列分析中的应用2.1时间序列分析简介时间序列分析是处理时间相关数据的重要技术,广泛应用于金融、气象、医疗等
- 用PyTorch玩转数据:从整理到“看图说话
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最近在实验室鼓捣深度学习项目,发现PyTorch的数据处理流程简直像搭乐高——每个模块都精准卡位。今天就把这套"厨房级"工具链拆解给大家看看,连我这种手残党都能轻松上手。01数据收纳术:你的专属AI管家想象你有一堆杂乱照片需要整理。PyTorch的Dataset类就像智能相册,只要定义好__getitem__(怎么找照片)和__len__(总共有多少张),它就能瞬间把你的数据码得整整齐齐。而Dat
- 模式识别课程设计:人脸识别 背景与问题引入之问题描述
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- 深度学习模型大小与模型推理速度的探讨
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**昨天看到了非常好的两篇文章想在此记录和保存,由于模型的实时推理包含很多方面的因素,因而也庆幸能有机会看到这样的文章。**参考大佬:https://zhuanlan.zhihu.com/p/411522457
- Accord.NET框架功能介绍
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机器学习组件Accord.NET框架功能介绍1.基本功能与介绍Accord.NET为.NET应用程序提供了统计分析、机器学习、图像处理、计算机视觉相关的算法。Accord.NET框架扩展了AForge.NET框架,提供了一些新功能。同时为.NET环境下的科学计算提供了一个完整的开发环境。该框架被分成了多个程序集,可以直接从官网下载安装文件或者使用NuGet得到。可以参考以下链接:https://g
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:Sobel算子是图像处理中用于边缘检测的经典方法,通过计算图像的梯度强度和方向来识别边界。本文详细介绍了Sobel算子的设计原理和实现步骤,包括图像的灰度转换、梯度计算、幅值和方向的确定,以及阈值处理和边缘细化。Sobel算子通过卷积操作实现对水平和垂直方向的边缘检测,被广泛应用于各种图像处理场景。文章还将涉及如何使用编程语言和库来实现Sobel边缘检测算法,
- 彻底理解数字图像处理中的卷积-以Sobel算子为例
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链接:原文出处作者:FreeBlues概述卷积在信号处理领域有极其广泛的应用,也有严格的物理和数学定义.本文只讨论卷积在数字图像处理中的应用.在数字图像处理中,有一种基本的处理方法:线性滤波.待处理的平面数字图像可被看做一个大矩阵,图像的每个像素对应着矩阵的每个元素,假设我们平面的分辨率是1024*768,那么对应的大矩阵的行数=1024,列数=768.用于滤波的是一个滤波器小矩阵(也叫卷积核),
- 常见的图像处理算法:Sobel边缘检测
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Sobel算子是一个主要用于边缘检测的离散微分算子。它结合了高斯平滑和微分求导,用来计算灰度图像的近似梯度。Sobel算子是一个主要用于边缘检测的离散微分算子(discretedifferentiationoperator)。它结合了高斯平滑和微分求导,用来计算图像灰度函数的近似梯度。在图像的任何一点使用此算子,都将会产生对应的梯度矢量或是其法矢量。Sobel算子的两个3*3内核为:
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- 基于matlab的帧间差法进行视频目标检测系统
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文章目录前言一、理论基础1.帧间差分法2.背景差分法3.光流法二、程序实现总结源码下载前言运动目标自动检测是对运动目标进行检测、提取、识别和跟踪的技术。基于视频序列的运动目标检测,一直以来都是机器视觉、智能监控系统、视频跟踪系统等领域的研究重点,是整个计算机视觉的研究难点之一。运动目标检测的结果正确性对后续的图像处理、图像理解等工作的顺利开展具有决定性的作用,所以能否将运动物体从视频序列中准确地检
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- 52、深度学习-自学之路-自己搭建深度学习框架-13、对话预测功能,使用我们自己建的架构重写RNN预测网络,程序的详细解读。
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- 29、深度学习-自学之路-深入理解-NLP自然语言处理-做一个完形填空,让机器学习更多的内容程序展示
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importsys,random,mathfromcollectionsimportCounterimportnumpyasnpnp.random.seed(1)random.seed(1)f=open('reviews.txt')raw_reviews=f.readlines()f.close()tokens=list(map(lambdax:(x.split("")),raw_reviews)
- 深度学习的前沿与挑战:从基础到最新进展
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目录引言什么是深度学习?深度学习的工作原理深度学习的关键技术1.卷积神经网络(CNN)2.循环神经网络(RNN)3.生成对抗网络(GAN)4.变分自编码器(VAE)5.自注意力机制与Transformer深度学习的应用1.计算机视觉2.自然语言处理(NLP)3.语音识别与合成4.推荐系统5.医学影像分析深度学习面临的挑战结语引言深度学习(DeepLearning)近年来成为人工智能领域的核心技术之
- 第十三站:卷积神经网络(CNN)的优化
武狐肆骸
机器学习cnn人工智能神经网络
前言:在上一期我们构建了基本的卷积神经网络之后,接下来我们将学习一些提升网络性能的技巧和方法。这些优化技术包括数据增强、网络架构的改进、正则化技术。1.数据增强(DataAugmentation)数据增强是提升深度学习模型泛化能力的一种常见手段。通过对训练数据进行各种随机变换,可以生成更多的训练样本,帮助模型避免过拟合。常见的数据增强方法:旋转(Rotation):随机旋转图像,增强模型对旋转变换
- 深度学习:从神经网络到智能应用
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- 基于 YOLO 进行车道线检测与目标检测算法研究及开发的一般步骤
pk_xz123456
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基于深度学习的车道线检测与目标检测在自动驾驶等领域有着重要应用,使用YOLO(YouOnlyLookOnce)进行开发是一种常见且高效的方式。以下是关于基于YOLO进行车道线检测与目标检测算法研究及开发的一般步骤和相关内容:1.环境搭建首先确保你的开发环境安装了必要的软件和库,推荐使用Python语言,以下是一些关键库:PyTorch:YOLO通常基于PyTorch实现,安装适合你系统的PyTor
- 理解CPU与GPU频繁数据传输
_DCG_
计算机视觉深度学习神经网络CPUGPU数据传输
基础理解在学习深度学习神经网络过程中,有时候会遇到一些描述“尽量避免CPU与GPU频繁数据传输”。那这句话应该如何理解呢?我们知道CPU可以访问内存,而GPU也有自己的显存。要完成功能一般都是CPU从硬盘或者其他数据源读取数据到内存中,然后将内存中的传输到GPU的显存中,GPU从显存中获取数据并进行计算,并最终将计算的结果返回给CPU的内存中。整体的计算就像上面描述,但是不可忽略的是:从CPU内存
- 深度学习批次数据处理的理解
_DCG_
计算机视觉深度学习人工智能
基础介绍在计算机视觉深度学习网络中,在训练阶段数据输入通常是一个批次,即不是一次输入单张图片,而是一次性输入多张图片,而神经网络的结构内部一次只能处理一张图片,这时候很自然就会考虑为什么要这样的输入?神经网络是如何处理多个数据的,下面从硬件架构的角度去分析处理。GPU硬件架构GPU的硬件架构设计是批处理能够高效运行的关键原因之一。GPU现阶段一般采用SIMT架构,它的特点如下:SIMT(Singl
- 基于Matlab实现汽车远近光灯识别的详细步骤及代码示例
go5463158465
matlab算法机器学习matlab汽车开发语言
以下是一个基于Matlab实现汽车远近光灯识别的详细步骤及代码示例,主要通过图像处理技术来区分远光灯和近光灯。整体思路图像预处理:包括读取图像、灰度化、去噪等操作,以提高后续处理的准确性。边缘检测:找出图像中的边缘信息,有助于定位灯光区域。特征提取:提取灯光区域的特征,如亮度、面积、形状等。模式识别:根据提取的特征,利用阈值或机器学习方法进行远近光灯的分类。代码实现%读取图像image=imrea
- 安装CUDA以及GPU版本的pytorch
lskkkkkkkkkkkk
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使用pytorch进行深度学习的时候,往往想用GPU进行运算来提高速度。于是搜索便知道了CUDA。下面给出一个自检的建议:检查cuda的版本是否适配自己的GPU。打开NVDIA控制面板,点击左下角“系统信息”,然后就可以看到NVDIAGPU的详细信息,其中就包含了CUDA的版本。在官网安装合适版本的cuda-toolkit。安装了cuda,但是命令行输入nvcc-V报错显示没有nvcc这时候可能没
- 读论文:Generation of 3D molecules in pockets via a language model (Lingo3Dmol)
LastWhisperw
语言模型人工智能自然语言处理
基于线性序列(例如SMILES)或图表示的的分子生成模型已经吸引了基于结构的药物设计领域的广泛关注,但这些模型在捕获3维空间交互时还不够强,也因此经常生成我们不希望产生的分子结构。为了解决这些问题,我们提出Lingo3DMol,一个基于口袋的3维分子生成方案,将语言模型和几何深度学习技术结合起来。为了帮助模型学习分子拓扑学和原子的空间位置,我们还提出一个新的分子表示方法,基于片段的简化分子xxxx
- 点云配准技术的演进与前沿探索:从传统算法到深度学习融合(1)
点云SLAM
点云数据处理技术算法深度学习点云数据处理点云配准刚体变换
1、点云配准的基础理论1.1点云数据的特性与获取点云数据是一种通过大量离散的三维坐标点来精确表示物体或场景表面几何形状和空间位置关系的数字化信息表达方式。在实际应用中,点云数据展现出诸多独特的特性。从表达形式来看,点云数据能够直观地呈现出物体或场景的三维结构,每个点都包含了其在空间中的X、Y、Z坐标信息,这使得点云数据可以精确地描述物体表面的形状和位置。例如,在对古建筑进行三维建模时,通过点云数据
- 手把手教你如何使用java开发人脸识别及人脸比对(附源码)
java人脸识别后端深度学习
痛点目前,常用的人脸识别算法大多基于Python开发,因为Python对深度学习框架的支持较好,且许多优秀的人脸识别算法都是在深度学习框架下实现的。然而,对于Java开发者来说,这种情况并不十分友好。传统上,Java开发的人脸识别算法主要依赖OpenCV,但与基于深度学习的算法相比,OpenCV的精度相对较低。此外,若Java开发者希望使用Python实现的算法,还需要安装Python环境,并且熟
- 启智畅想集装箱箱号识别算法,2台相机即可实现较高识别率
启智畅想
集装箱号码识别集装箱号OCR识别集装箱识别数码相机集装箱号码识别计算机视觉ocr算法深度学习
启智畅想集装箱箱号识别算法,在货车通道中使用时,一般配备2台相机即可。启智畅想集装箱箱号识别算法,在货车通道中使用时,一般配备2台相机即可实现对集装箱箱号的精准捕捉与识别。这两台相机分别安装在货车通道的后侧和随意侧面,确保能够捕捉到集装箱的后面以及侧面图像。通过先进的图像处理技术,算法能够自动从拍摄到的图像中提取出箱号信息,两者OCR识别后的信息进行比对,一般能够达到99.99%的识别率,从而实现
- 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
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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
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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
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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
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Activity
// this need android:minSdkVersion="11"
getActionBar().setDisplayHomeAsUpEnabled(true);
@Override
public boolean onOptionsItemSelected(MenuItem item) {
- 静态页面传参
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function (val) {
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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
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windows查找某个目录下的所有文件包含某个字符串
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[html]
view plain
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>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
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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
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SharedPreferences简介: &nbs
- linux复习笔记之bash shell (2) bash基础
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bashbash shell
转载请出自出处:
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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
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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
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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
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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)
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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)
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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
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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