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- Python前沿技术:机器学习与人工智能
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Python前沿技术:机器学习与人工智能一、引言随着科技的飞速发展,机器学习和人工智能(AI)已经成为了计算机科学领域的热门话题。Python作为一门易学易用且功能强大的编程语言,已经成为了这两个领域的首选语言之一。本文将深入探讨Python在机器学习和人工智能领域的应用,以及一些前沿技术和工具。二、Python机器学习基础2.1机器学习概述机器学习是人工智能(AI)的一个关键子集,它的核心在于让
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第一节课:数据整理与清洗第二节课:数据筛选、过滤与排序第三节课:高级数据处理技巧第四节课:数据可视化与实践案例第五节课:统计分析与报表第六节:常见的Excel报表与下方的课程形成知识体系:Python自动化办公(面向2020,Python3.7,不断更新ing)_在线视频教程-CSDN程序员研修院https://edu.csdn.net/course/detail/28031Python机器学习教
- 【Python机器学习】循环神经网络(RNN)——传递数据并训练
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与其他Keras模型一样,我们需要向.fit()方法传递数据,并告诉它我们希望训练多少个训练周期(epoch):model.fit(X_train,y_train,batch_size=batch_size,epochs=epochs,validation_data=(X_test,y_test))因为个人小电脑内存不足,所以吧maxlen参数改成了100重新运行。保存模型:model_struc
- 【Python机器学习】循环神经网络(RNN)——对RNN进行预测
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目录有状态性双向RNN编码向量如果有一个经过训练的模型,接下来就可以对其进行预测:sample_1="""Ihatethatthedismalweatherhadmedownforsolong,whenwillitbreak!Ugh,whendoeshappinessreturn?Thesunisblindingandthepuffycloudsaretoothin.Ican'twaitforth
- Python 机器学习 基础 之 数据表示与特征工程 【分箱、离散化、线性模型与树 / 交互特征与多项式特征】的简单说明
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Python机器学习基础+实战案例机器学习python分箱离散化线性模型与树交互特征与多项式特征
Python机器学习基础之数据表示与特征工程【分箱、离散化、线性模型与树/交互特征与多项式特征】的简单说明目录Python机器学习基础之数据表示与特征工程【分箱、离散化、线性模型与树/交互特征与多项式特征】的简单说明一、简单介绍二、分箱、离散化、线性模型与树三、交互特征与多项式特征附录一、参考文献一、简单介绍Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言,最初被设计用于
- 【Python机器学习】机器学习任务中常见的数据异质问题和模型异构问题是什么?解决策略是什么?
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文章目录数据异质模型异构数据异质数据异质问题(Heterogeneityindata)通常指数据集内部的不一致性,这些不一致性可能来自多种源。在实际应用中,数据异质性可以表现为多种形式,包括:不同来源的数据:数据可能来自不同的数据源,每个源可能采用不同的数据收集方法和标准。例如,社交媒体数据和传统调查数据就可能有很大的差异。不同类型的数据:数据可以是结构化的(例如,数据库中的表格数据),半结构化的
- 【Python机器学习】卷积神经网络(CNN)的工具包
zhangbin_237
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Python是神经网络工具包最丰富的语言之一。两个主要的神经网络架构分别是Theano和TensorFlow。这两者的底层计算深度依赖C语言,不过它们都提供了强大的PythonAPI。Torch在Python里面也有一个对应的API是PyTorch。这些框架都是高度抽象的工具集,适用于从头构建模型。Python社区开发了一些第三方库来简化这些底层架构的使用。其中Keras在API的友好性和功能性方
- 【Python机器学习】卷积神经网络(CNN)
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卷积神经网络(CNN)得名于在数据样本上用滑动窗口(或卷积)的概念。卷积在数学中应用很广泛,通常与时间序列数据相关。它是用一个可视化盒子在一个区域内滑动,如下图所示:构建块卷积神经网络最早出现在图像处理和图像识别领域,它能够捕捉每个样本中数据点之间的空间关系,也就能识别出图像中是猫还是狗。卷积网络,也称为convnet,不像传统的前馈网络那样对每个元素(图中的像素)分配权重,而是定义了一组在图像上
- python机器学习算法--贝叶斯算法
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1.贝叶斯定理在20世纪60年代初就引入到文字信息检索中,仍然是文字分类的一种热门(基准)方法。文字分类是以词频为特征判断文件所属类型或其他(如垃圾邮件、合法性、新闻分类等)的问题。原理牵涉到概率论的问题,不在详细说明。sklearn.naive_bayes.GaussianNB(priors=None,var_smoothing=1e-09)#Bayes函数·priors:矩阵,shape=[n
- 【Rust】——采用发布配置自定义构建
Y小夜
Rust(官方文档重点总结)rust开发语言后端
博主现有专栏:C51单片机(STC89C516),c语言,c++,离散数学,算法设计与分析,数据结构,Python,Java基础,MySQL,linux,基于HTML5的网页设计及应用,Rust(官方文档重点总结),jQuery,前端vue.js,Javaweb开发,Python机器学习等主页链接:Y小夜-CSDN博客今日学习推荐:在当今这个飞速发展的信息时代,人工智能(AI)已经成为了一个不可或
- 【Rust】——高级类型
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- 【Python机器学习】NLP词频背后的含义——隐性语义分析
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隐性语义分析基于最古老和最常用的降维技术——奇异值分解(SVD)。SVD将一个矩阵分解成3个方阵,其中一个是对角矩阵。SVD的一个应用是求逆矩阵。一个矩阵可以分解成3个最简单的方阵,然后对这些方阵求转置后再把它们相乘,就得到了原始矩阵的逆矩阵。它为我们提供了一个对大型复杂矩阵求逆的捷径。SVD适用于桁架结构的应力和应变分析等机械工程问题,它对电气工程中的电路分析也很有用,它甚至在数据科学中被用于基
- 【Python机器学习】NLP分词——利用分词器构建词汇表(三)——度量词袋之间的重合度
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如果能够度量两个向量词袋之间的重合度,就可以很好地估计他们所用词的相似程度,而这也是它们语义上重合度的一个很好的估计。因此,下面用点积来估计一些新句子和原始的Jefferson句子之间的词袋向量重合度:importpandasaspdsentence="""ThomasJeffersonBeganbulidingMonticelliastheageof26.\n"""sentence=senten
- 【Python机器学习】NLP概述——深度处理
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自然语言处理流水线的各个阶段可以看作是层,就像是前馈神经网络中的层一样。深度学习就是通过在传统的两层机器学习模型架构(特征提取+建模)中添加额外的处理层来创建更复杂的模型和行为。上图中,前四层对应于聊天机器人流水线中的前两个阶段(特征提取和特征分析)。例如,词性标注(POS标注)是在聊天机器人流水线的分析阶段生成特征的一种方法。POS标签由默认的SpaCY流水线自动生成,该流水线包括上图中所有的前
- 【Python机器学习】NLP分词——词干还原的挑战
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要想使用自然语言处理的相关应用,第一件事就是需要一个强大的词汇表。我们要把文档或任何字符串拆分为离散的有意义的词条,这里说的词条仅限于词、标点符号和数值,但是这里使用的技术可以很容易推广到字符序列包含的任何其他有意义的单元,比如ASCII表情符号、Unicode表情符号和数学符号。从文档中检索词条需要一些字符串处理方法,这些方法不仅仅是str.split(),处理时需要把标点符号与词分开,还需要将
- 【Python机器学习】NLP概述——自然语言智商
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就像人类的智能一样,如果不考虑多个智能维度,单凭一个智商分数是无法轻易衡量NLP流水线的能力的。衡量机器人系统能力的一种常见方法是:根据系统行为的复杂性和所需的人类监督成都这两个维度来衡量。但是对自然语言处理流水线而言,其目标是建立一个完全自动化的自然语言处理系统,会消除所有的人工监督(一旦模型被训练和部署)。因此,一对更好的IQ维度应该能捕捉到自然语言流水线复杂的广度和深度。像Alexa或All
- 【Python机器学习】NLP概述——聊天机器人的自然语言流水线
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Python机器学习自然语言处理机器人人工智能python机器学习
构建对话引擎或者聊天机器人所需的NLP流水线类似于某些问答系统。聊天机器人需要4个处理阶段和一个数据库来维护过去语句和回复的记录。这4个处理阶段中的每个阶段都可以包含一个或多个并行或串行工作的处理算法。如下图所示:1、解析:从自然语言文本中提取特征、结构化数值数;2、分析:通过对文本的情感、语法合法度及语义打分,生成和组合特征;3、生成:使用模板、搜索或语言模型生成可能的回复;4、执行:根据对话历
- 《Python机器学习项目实战》书籍介绍
袁袁袁袁满
python机器学习开发语言
文章目录书籍介绍主要内容书籍目录书籍介绍《Python机器学习项目实战》带领大家在构建实际项目的过程中,掌握关键的机器学习概念!使用机器学习,我们可完成客户行为分析、价格趋势预测、风险评估等任务。要想掌握机器学习,需要有优质的范例、清晰的讲解和大量的练习。《Python机器学习项目实战》完全满足这三点!《Python机器学习项目实战》展示了现实、实用的机器学习场景,并全面、清晰地介绍了机器学习的关
- 【Python机器学习】NLP的部分实际应用
zhangbin_237
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自然语言处理在现实中非常多的应用,下表是其中的一些例子:应用示例1示例2示例3搜索web文档自动补全编辑拼写语法风格对话聊天机器人助手行程安排写作索引用语索引目录电子邮件垃圾邮件过滤分类优先级排序文本挖掘摘要知识提取医学诊断法律法律断案先例搜索传票分类新闻事件检索真相核查标题排字归属剽窃检测文字取证风格指导情感分析团队士气监控产品评论分类客户关怀行为预测金融选举预测营销创作电影脚本诗歌歌词如果在索
- python清华大学出版社答案_Python机器学习及实践
weixin_39805119
python清华大学出版社答案
第1章机器学习的基础知识1.1何谓机器学习1.1.1传感器和海量数据1.1.2机器学习的重要性1.1.3机器学习的表现1.1.4机器学习的主要任务1.1.5选择合适的算法1.1.6机器学习程序的步骤1.2综合分类1.3推荐系统和深度学习1.3.1推荐系统1.3.2深度学习1.4何为Python1.4.1使用Python软件的由来1.4.2为什么使用Python1.4.3Python设计定位1.4.
- Python机器学习笔记:CART算法实战
战争热诚
完整代码及其数据,请移步小编的GitHub传送门:请点击我如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote前言在python机器学习笔记:深入学习决策树算法原理一文中我们提到了决策树里的ID3算法,C4.5算法,并且大概的了
- python机器学习库Scikit-learn
崔吉龙
python语言中用来处理机器学习的库最重要的就是Scikit-learn,简称sklearn。被大多数科学家所钟爱,包括了构建良好的学习算法、误差函数和测试例程。在sklearn的核心有四种类型的类覆盖了所有机器学习功能:分类回归聚类分组转换数据虽然sklearn提供的算法比较多,但是他们都符合基本的接口定义,为了是使用不同的算法时,所使用的接口时统一的。sklearn提供了四个基本对象接口。评
- optuna,一个好用的Python机器学习自动化超参数优化库
牵着猫散步的鼠鼠
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️个人主页:鼠鼠我捏,要死了捏的主页️付费专栏:Python专栏️个人学习笔记,若有缺误,欢迎评论区指正前言超参数优化是机器学习中的重要问题,它涉及在训练模型时选择最优的超参数组合,以提高模型的性能和泛化能力。Optuna是一个用于自动化超参数优化的库,它提供了有效的参数搜索算法和方便的结果可视化工具。目录前言
- 【机器学习笔记】 6 机器学习库Scikit-learn
RIKI_1
机器学习机器学习笔记scikit-learn
Scikit-learn概述Scikit-learn是基于NumPy、SciPy和Matplotlib的开源Python机器学习包,它封装了一系列数据预处理、机器学习算法、模型选择等工具,是数据分析师首选的机器学习工具包。自2007年发布以来,scikit-learn已经成为Python重要的机器学习库了,scikit-learn简称sklearn,支持包括分类,回归,降维和聚类四大机器学习算法。
- Python机器学习:Scikit-learn库与应用
数据小爬虫
api电商api机器学习pythonscikit-learn开发语言运维服务器
当涉及到Python机器学习时,Scikit-learn是一个非常流行且功能强大的库。它提供了广泛的算法和工具,使得机器学习变得简单而高效。下面是一个简单的Scikit-learn库与应用示例,其中包括代码。首先,确保你已经安装了Scikit-learn库。你可以使用pip命令来安装它:bash复制代码pipinstallscikit-learn接下来,我们将使用Scikit-learn来执行一个
- 见世面的成本有多低?这几个技术公众号告诉你答案
傅一平
独乐乐,不如众乐乐,为您精选以下公众号!人工智能爱好者社区专注人工智能、机器学习、数据科学等顶尖技术前沿科技成果研究、实战技巧。每周会有书豪采访记系列采访技术大佬文章和原创漫画文章,立即关注,掌握人工智能最新资讯与成果。号主是《R数据科学实战:工具详解与案例分析》书籍作者。大数据分析挖掘和Python机器学习商业智能BI、数据分析、数据挖掘、大数据、Python、机器学习、深度学习、算法等技术分享
- 如何安装Pytorch,CPU版本和GPU版本的安装流程。
JayGboy
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1.PyTorch简介:PyTorch是一个开源的Python机器学习框架,专注于深度学习任务。它由Facebook的人工智能研究团队开发并维护,提供了丰富的工具和库,用于构建和训练各种深度神经网络模型。PyTorch使用动态计算图的概念,允许用户在运行时动态地定义、修改和调试计算图。这种灵活性使得模型构建和调试更加直观和方便,同时也支持更复杂的模型结构和控制流程。PyTorch采用Pythoni
- Python机器学习之交叉验证
一只怂货小脑斧
交叉验证是一种非常常用的对于模型泛化能力进行评估方法,交叉验证既可以解决数据集的数据量不够大问题,也可以解决参数调优的问题。常用的交叉验证方法有:简单交叉验证(HoldOut检验,例如train_test_split)、k折交叉验证(例如KFold)、自助法kfold是将数据集划分为K-折,只是划分数据集;cross_val_score是根据模型进行计算,计算交叉验证的结果,你可以简单认为就是cr
- 浏览器F12调试
知行合一。。。
测试技术功能测试
系列文章目录提示:这里可以添加系列文章的所有文章的目录,目录需要自己手动添加例如:第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示:写完文章后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录系列文章目录1浏览器F12开发者工具1.1F12开发者工具基本介绍1.2F12常规设置2标签页2.1Elements查看器2.2Network网络2.3Network抓包分析案例1:以登录百度账号
- 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
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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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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
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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
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
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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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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
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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
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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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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
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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