- python基础学习
agente
pythonpython学习开发语言
第一章标识符1、python被称为胶水语言，可以跟各个代码能一块儿使用爬虫、数据分析web全栈开发、数据科学方向、人工智能的机械学习和深度学习、自动化运维、爬虫、办公自动化python是跨平台的，python是解释型语言，不需要编译，python是面向对象的语言1、print()#print()可以输出数字、字符串、含有运算符的表达式#print()可以将内容输出到显示器、文件#print()输出
- 机械学习—零基础学习日志（概率论总笔记5）
学长小陈来帮你
学习笔记概率论算法深度学习机器学习
引言——“黑天鹅”要获得95%以上置信度的统计结果，需要被统计的对象出现上千次，但是如果整个样本只有几千字，被统计的对象能出现几次就不错了。这样得到的数据可能和真实的概率相差很远。怎么避免“黑天鹅”？古德-图灵折扣估计法在词语统计中，有点词语虽然是出现0次，但是实际的出现概率并不是永远不可能的零。那需要把一些概率转移给到这些词语。古德的做法实际上就是把出现1次的单词的总量，给了出现0次的，出现2次
- 思维导图 | 摆脱假性勤奋，做到学以致用！
曹华_全脑思维
有没有发现我们学习或者工作的时候，其实很努力，很认真，特别勤奋，却不出成绩，这个时候你就需要考虑一下，自己是否进入假性勤奋了？！什么意思呢？举个很形象的例子，驴拉磨蒙上眼闷着头转圈，驴可能以为自己都走到另外一个城市了，可是拿下眼罩其实还在原地。假性勤奋、机械学习最终都会导致这样的结果，就是干了很多，也很辛苦，可是还在原地打转，出不了陷入的死循环。如果遇到这样的瓶颈，就一定要想办法赶紧让自己停下来，
- 书到用时方恨少
pink_3e1e
最近在写一篇关于讲课的文章，真的是搜肠刮肚，无奈腹内空空，硬着头皮去课题群里去扒拉相关文章，发现课题群真的是宝藏，关于教学方面的论文和讲座太丰富了。看了一篇又一篇，原本晦涩难懂的论文也慢慢品出味道来了，看来学习的动机很重要，很多时候不是学不会，而是觉得没有用。关于有效教学的三大理论基础：有意义的学习、发展性教学、知识论。要通过引导学生主动参与学习活动，变机械学习为有意义的学习，以培养科学思维为核心
- 整体学习法 | 高效率的学习方法是什么样的？
记忆大师北京校区
我们很多人存在的问题是学习之后总忘记，学习效率低下，每次等到考试想要临时抱佛脚的时候，发现自己看书复习就像预习，以前学习的都忘得差不多了，再看这些知识点没有办法立刻记在脑海里，考试范围越大，要记忆的公式也越多，内心自然也越慌张。那么，如何解决这一问题呢？本篇文章是为了让更多人了解到，什么是整体学习？整体学习的步骤是什么？机械学习和整体学习的定义机械记忆学习法反复记忆知识点。比方说你记一个物理公式M
- 机械学习 - scikit-learn - 数据预处理 归一化与标准化- 2
沐 修
机器学习scikit-learnpythonnumpy机器学习
目录关于scikit-learn实现规范化的方法详解一、fit_transform方法1.最大最小归一化手动化与自动化代码对比演示1：2.均值归一化手动化代码演示：3.小数定标归一化手动化代码演示：4.零-均值标准化(均值移除)手动与自动化代码演示：fit、transform是什么？1.MinMaxScaler归一化接口的fit拟合函数MinMaxScaler的fit拟合函数代码演示：2.Stan
- Google的Colaboratory
Jiangyouhua
Hi，大家好，我是姜友华。这段时间开发iOSAPP时，用到了Apple公司自带的TTS，听起来的感觉总没有Google翻译里的发音舒服。于是想了解一下Google的机械学习。机械学习需要GPU性能比较好的设备。记得很久以前我用自己的MacBookPro试过TensorFlow1.0的手写数字识别的示例，由于性能问题，就不了了之了。其实Google有一个叫Colaboratory的应用，可以用来作机
- 机器学习的分类与经典算法
RainTicking
机器学习机器学习算法
机器学习算法按照学习方式分类，可以分为有监督学习（SupervisedLearning）、无监督学习（UnsupervisedLearning）、半监督学习（Semi-supervisedLearning）、强化学习（ReinforcementLearning）。按照学习策略分类，可以分为机械学习、示教学习、类比学习、基于解释的学习、归纳学习。按照学习任务分类，可以分为分类、回归、聚类。按照应用领
- 机械学习 - 基础概念 - scikit-learn - 数据预处理 - 1
沐 修
机器学习scikit-learnpython机器学习
目录安装scikit-learn术语理解1.特征（feature）和样本（sample/demo）的区别？2.关于模型的概念一、机械学习概念1.监督学习总结：2.非监督学习总结：3.强化学习总结：三种学习的特点总结scikit-learn说明二、机械学习的基本实操逻辑1.采集数据2.数据预处理(Preprocessing)预处理算法：归一化：1.normalize()3.数据降维处理(Dimens
- 线性回归——————机械学习
朱雀333
PythonAIpython人工智能机器学习
#!/usr/bin/python#encoding:utf-8importmatplotlib.pyplotaspltfromscipyimportstatsx=[5,7,8,7,2,17,2,9,4,11,12,9,6]y=[99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]slope,intercept,r,p,std_err=stats.linregress
- 机械学习预估未来GDP
朱雀333
PythonAI深度学习机器学习
#!/usr/bin/python#encoding:utf-8importnumpyimportmatplotlib.pyplotaspltprint("本程序中使用机械学习的方法来预估未来值,预测准确性取决于数据和拟合度,未考虑特殊因素")y=[2719450,3567320,4863750,6133990,7181360,7971500,8519550,9056440,10028010,11
- 为什么你不能快乐
学俄语的姑娘
图片发自App作为一个23岁的人，我想我从来没有好好地活过。不知道从什么时候开始，我就再也不是个快乐的人。一，没有培养兴趣爱好，所以也就没有快乐的源泉。我羡慕那些有兴趣爱好的人，可以忘我地沉浸在自己想做的事情里面。而我，我没有。二，一直在被动地学习，而不是主动地学习。表面上，我一直在学习，小学到高中，从高中到大学。可是我不知道这种学而不用地机械学习究竟有什么意义。死学书本上的知识，只是为了应付考试
- spark mllib和spark ml机器学习基础知识
厨 神
大数据pythonspark
spark机器学习SparkMLib完整基础入门教程-y-z-f-博客园(cnblogs.com)参考spark机器学习简介机械学习是一门人工智能的科学，用于研究人工智能，强调算法，经验，性能开发者任务：spark基础+了解机器学习原理+相关参数含义millib：分类回归聚类协同过滤降维特征化：特则提取转化降维选择公交管道：构建评估调整机器学习管道持久性：保存和加载算法，模型和管道实用工具：线代(
- 机械学习概述
曲入冥
深度学习机器学习人工智能深度学习神经网络python图像处理数据分析
1.1什么是机器学习1.1.1机器的学习能力1997年5月11日，一台名为“深蓝”的超级电脑战胜国际象棋名家卡斯帕罗夫。20世纪末的一场人机大战终于以计算机的微弱优势取胜。2016年3月，阿尔法围棋程序（AlphaGo）挑战世界围棋冠军李世石，以4比1的总比分取得了胜利。此事震惊世界，2016年因此被称为人工智能（ArtificialIntelligence，AI）元年。为什么会引发这么大的轰动呢
- 读《深度学习：走向核心素养》
qingqianshiguan
如前所述，深度学习并不神秘，也不是前所未有的创造，而是数百年来优秀教学实践及理论研究成果的升华与提炼，是对一切表层学习、机械学习的反动、是超越生理学；心理学的社会活动。任何教学活动，都要处理教师、学生、知识等教学核心要素间的关系。以下五个方面，是深度学习的特征，也是深度学习如何处理教学活动各要素间关系的具体体现。因此，这五个特征可作为深度学习是否发生的重要判据。（一）联想与结构：经验和知识的相互转
- 模型应用系实习生-模型训练笔记(更新至线性回归、Ridge回归、Lasso回归、Elastic Net回归、决策树回归、梯度提升树回归和随机森林回归)
南师大蒜阿熏呀
数据挖掘数据预处理数据分析回归笔记线性回归
sklearn机械学习模型步骤以及模型一、训练准备（x_train,x_test,y_train,y_test）1.1导包1.2数据要求1.21导入数据1.22数据类型查看检测以及转换1.22划分数据二、回归2.1线性回归2.2随机森林回归2.3GradientBoostingRegressor梯度提升树回归2.4Lasso回归2.5Ridge岭回归2.6ElasticNet回归2.7Decisi
- 零基础语音识别task6 语音识别扩展阅读
icdatsc
终于是到了最后一个任务了，真不容易~~坚持下来了，还是学到了不少东西，交了不少好友最后的task，它对语音识别内容进行了扩展，更充分的了解到了机械学习算法和模型和深度学习在语音领域的应用本文参考datawhile组织与天池联合发起的零基础入门系列赛事第八场——零零基础入门语音识别-食物声音识别挑战赛01语音识别基础与发展语音识别全称为“自动语音识别”，AutomaticSpeechRecognit
- 十年之约
绾茜
青山不改，绿水长流，后悔有期。28岁，是个豁然开朗的年龄，成熟端庄，岁月静好。十年之前，18岁的花季少女，对未来都是懵懵懂懂的，哪有人生规划，最大的奢求就是考上大学。在尘封的日记本，记录着一些心路历程，励志成为一名知名科学家。连科学家是做什么都不懂，憧憬着未来生活，只觉得默默奉献的科学家最棒。高二时，面对晦涩难懂的知识点，却提不上任何兴趣，日复一日年复一年的机械学习，枯燥无味。如果不认真学习，内心
- 欧能电话机器人好不好用？这6个关键技术是核心
蟪蛄不知
**机械学习**机械学习是多领域交叉的学科，可以从学习模式和学习方法上面进行分类，学习模式将机器学习分类为监督学习、无监督学习和强化学习等，学习方法可以将机器学习分为传统机器学习和深度学习。机器学习按学习方式分为监督学习、无监督学习和强化学习。机器学习是一门涉及统计学、系统识别、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等多个领域的交叉学科。它研究计算机如何模拟或实现人类的学习行为，以获得新
- 职场必须知道的“潜规则”
姜尔文
作为一名员工你真的会工作么完美的工作体现在结果上，制造好结果的员工才会被定义为好员工，获得更多升职加薪，口头表扬的机会。良好的工作态度决定了良好的结果，不断的学习成长才能让你身价倍增。学习力是每一个人必须掌握的技能，因为比你强的人依然在努力。很多人认为学习就是，读书看报问老师，对，但不全对，为什么，学习的重要意义在于学到学习的能力。传统的学习方式叫机械学习，像机械一样反复的做工，企图用时间的积累达
- 火币API量化交易策略<一>
有信仰的人
代码只完成了核心模块，没有考虑多用户下的代码效率，没有考虑并发问题，没有做更多的交互。计划后期使用java的swing写Windows下的GUI客户端。正在研究使用机械学习实现价格走势的预判，感兴趣请联系微信mine123045，一起讨论 策略模型策略模型 核心代码#!/usr/bin/envpython3#-*-coding:utf-8-*-fromHuobiServicesimport
- 盲目退烧，害人不浅
艾世界
1·现在整个西医界和中医界，都有一个通病，那就是脚痛医脚，头痛医头。这种情况不止发生在西医，中医也有。西医就不说了，全是头痛医头。中医理论学透了，是不会哪痛治哪的，而是会辨证施治。但学医不精之人，往往会犯像西医一样低级的错误，那就是头痛医头。比如很多人学中医，看似在学中医，其实还是西医思维，认为某药治某病某症，像查字典一样的机械学习中医，这种情况大有人在。比如白术这味药，有人说能止泻，有人说能治便
- 致考研季,假如能有四年本科
木小桃子君
墨守成规的读书生涯，毫无波澜起伏的高中生活。有的只是日复一日的机械学习，不是天赋异禀亦不是天选之子，只是遵循客观规律普通的学习解题，虽不是考上TOP名校，也能获得不错的成绩。在一年一度的高考毕业季的结束以在整个学习生涯同样的不上不下的中等成绩考上了大学。随之而来的则是专业的选择，填报志愿。这也是一个敛财的好机会，可是我却很难去成为他们的傀儡，同学之间讨论的是终于可以逃离父母的魔掌，大学生活既是自由
- 怎么学习机械学习相关的技术？ - 易智编译EaseEditing
易智编译
学习推荐学习开发语言职场和发展科技
学习DOM（文档对象模型）相关技术是成为前端开发者的关键一步，因为DOM是用于操作和控制网页内容的基础。以下是学习DOM相关技术的步骤和方法：了解基础知识：首先，了解什么是DOM，它如何表示HTML文档的结构，以及如何使用JavaScript来访问和操作DOM元素。HTML和CSS基础：在学习DOM之前，确保你已经掌握了HTML和CSS的基础知识，因为DOM是基于HTML文档的。JavaScrip
- 读书笔记：《如何高效学习》斯科特扬著（1）
暖暖de阳光
整体学习与机械学习相反。机械学习类似于计算机对信息的储存，而整体学习运用大脑已有的丰富神经元网络吸收、整合信息，不是单纯的复制，是将知识相互联系，织成一张大网。整体性学习以三种观点为基础。1、结构，指一系列紧密联系的知识，是处于同一个知识体系中。2、模型，指简化的结构，是压缩的信息，将核心概念进行联系，类似于一本书的目录。3、高速公路，指不同知识体系之间建立的联系，这种联系能够激发创造力。整体性学
- 《python数据分析》心得体会
人工智能王小鸿
python数据分析开发语言
首先，本书围绕三个库进行讨论——numpy，pandas和matplotlib。Numpy是个模仿R的库，对python的独特的数组进行向量操作——将数组作为矩阵进行切片，换行，变换，转置，计算等一系列操作。Numpy的强大之处建立在python的天生优势——一切皆对象的基础之上，这也正是numpy的强大——一切皆数组（矩阵）。所以numpy是未来python做SVD，SVM等机械学习的基础——变
- 《别说你懂思维导图》第十二章
candy_华
思维导图是支持从机械学习迈向意义学习的有效工具，可以在学习的笔记、演讲、阅读、写作和总结复习等诸多环节发挥作用。听——用思维导图记笔记运用思维导图记笔记重点关注3点：老师讲课的线索、新知识自身的内在联系以及新旧知识之间的联系。说—用思维导图辅助演讲（发言）运用思维导图组织演讲内容、指引演讲思路，能规避因讲稿带来的各种不便。读—思维导图促进高效阅读阅读分为基础阅读、检视阅读、分析阅读和主题阅读4个层
- 整体性学习
再美也只是回忆
一、整体性学习策略什么是整体性学习整体性学习是一种学习理论，与机械记忆相反，它更精确、全面的描述了我们大脑是如何工作的。整体性学习需要采取多种途径综合学习，而不是试图在大脑中复制一个完美的拷贝，整体性学习是运用你大脑里已有的丰富的神经元网络吸收、整合信息。整体性学习意味着知识的学习并不是孤立的。并不像机械学习在整理一个盒子，然后存储，整体性学习就像编织一张大网。主要观点结构关于某个学科的知识之间联
- 《布鲁姆教育目标分类学》读书笔记
Alex_0822
第五章认知过程维度认知过程的三种情形和两个最终要目的教育的两个最重要的目的是促进学习的保持（记忆和再现知识）和学习的迁移（理解、转化和应用知识的能力）三种学习情形：零学习（NoLearning）、机械学习（RoteLearning）、有意义的学习（MeaningfulLearning），教育的两个目标分别对应后两种学习方式，从上述三种学习方式，我们了解到不仅要让学生带有目标地进行学习，记住最基本的
- 基于深度学习PaddleOcr身份证识别
a670941001
人工智能
之前使用opencv机械学习处理图片，使用Testseract-OCR进行身份证和姓名识别，发现受背景图片的影响比较大，转PaddleOcr，识别成功率能达到使用要求。PaddleOcr官网地址：飞桨PaddlePaddle-源于产业实践的开源深度学习平台环境准备PaddleOcr依赖Python环境，所以首先要准备好Python环境。官方推荐的安装Anaconda工具包来集成Python环境。安
- mondb入手
木zi_鸣
mongodb
windows 启动mongodb 编写bat文件，
mongod --dbpath D:\software\MongoDBDATA
mongod --help 查询各种配置
配置在mongob
打开批处理，即可启动，27017原生端口，shell操作监控端口 扩展28017，web端操作端口
启动配置文件配置，
数据更灵活
- 大型高并发高负载网站的系统架构
bijian1013
高并发负载均衡
扩展Web应用程序
一.概念
简单的来说，如果一个系统可扩展，那么你可以通过扩展来提供系统的性能。这代表着系统能够容纳更高的负载、更大的数据集，并且系统是可维护的。扩展和语言、某项具体的技术都是无关的。扩展可以分为两种：
1.
- DISPLAY变量和xhost(原创)
czmmiao
display
DISPLAY
在Linux/Unix类操作系统上, DISPLAY用来设置将图形显示到何处. 直接登陆图形界面或者登陆命令行界面后使用startx启动图形, DISPLAY环境变量将自动设置为:0:0, 此时可以打开终端, 输出图形程序的名称(比如xclock)来启动程序, 图形将显示在本地窗口上, 在终端上输入printenv查看当前环境变量, 输出结果中有如下内容:DISPLAY=:0.0
- 获取B/S客户端IP
周凡杨
java编程jspWeb浏览器
最近想写个B/S架构的聊天系统，因为以前做过C/S架构的QQ聊天系统，所以对于Socket通信编程只是一个巩固。对于C/S架构的聊天系统，由于存在客户端Java应用，所以直接在代码中获取客户端的IP，应用的方法为：
String ip = InetAddress.getLocalHost().getHostAddress();
然而对于WEB
- 浅谈类和对象
朱辉辉33
编程
类是对一类事物的总称，对象是描述一个物体的特征，类是对象的抽象。简单来说，类是抽象的，不占用内存，对象是具体的，
占用存储空间。
类是由属性和方法构成的，基本格式是public class 类名{
//定义属性
private/public 数据类型 属性名；
//定义方法
publ
- android activity与viewpager+fragment的生命周期问题
肆无忌惮_
viewpager
有一个Activity里面是ViewPager，ViewPager里面放了两个Fragment。
第一次进入这个Activity。开启了服务，并在onResume方法中绑定服务后，对Service进行了一定的初始化，其中调用了Fragment中的一个属性。
super.onResume();
bindService(intent, conn, BIND_AUTO_CREATE);
- base64Encode对图片进行编码
843977358
base64图片encoder
/**
* 对图片进行base64encoder编码
*
* @author mrZhang
* @param path
* @return
*/
public static String encodeImage(String path) {
BASE64Encoder encoder = null;
byte[] b = null;
I
- Request Header简介
aigo
servlet
当一个客户端(通常是浏览器)向Web服务器发送一个请求是，它要发送一个请求的命令行，一般是GET或POST命令，当发送POST命令时，它还必须向服务器发送一个叫“Content-Length”的请求头(Request Header) 用以指明请求数据的长度，除了Content-Length之外，它还可以向服务器发送其它一些Headers，如：
- HttpClient4.3 创建SSL协议的HttpClient对象
alleni123
httpclient爬虫ssl
public class HttpClientUtils
{
public static CloseableHttpClient createSSLClientDefault(CookieStore cookies){
SSLContext sslContext=null;
try
{
sslContext=new SSLContextBuilder().l
- java取反 -右移-左移-无符号右移的探讨
百合不是茶
位运算符 位移
取反：
在二进制中第一位，1表示符数，0表示正数
byte a = -1;
原码：10000001
反码：11111110
补码：11111111
//异或: 00000000
byte b = -2;
原码：10000010
反码：11111101
补码：11111110
//异或: 00000001
- java多线程join的作用与用法
bijian1013
java多线程
对于JAVA的join，JDK 是这样说的：join public final void join （long millis ）throws InterruptedException Waits at most millis milliseconds for this thread to die. A timeout of 0 means t
- Java发送http请求(get 与post方法请求)
bijian1013
javaspring
PostRequest.java
package com.bijian.study;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.net.HttpURL
- 【Struts2二】struts.xml中package下的action配置项默认值
bit1129
struts.xml
在第一部份，定义了struts.xml文件，如下所示：
<!DOCTYPE struts PUBLIC
"-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configuration 2.3//EN"
"http://struts.apache.org/dtds/struts
- 【Kafka十三】Kafka Simple Consumer
bit1129
simple
代码中关于Host和Port是割裂开的，这会导致单机环境下的伪分布式Kafka集群环境下，这个例子没法运行。
实际情况是需要将host和port绑定到一起，
package kafka.examples.lowlevel;
import kafka.api.FetchRequest;
import kafka.api.FetchRequestBuilder;
impo
- nodejs学习api
ronin47
nodejs api
NodeJS基础 什么是NodeJS
JS是脚本语言，脚本语言都需要一个解析器才能运行。对于写在HTML页面里的JS，浏览器充当了解析器的角色。而对于需要独立运行的JS，NodeJS就是一个解析器。
每一种解析器都是一个运行环境，不但允许JS定义各种数据结构，进行各种计算，还允许JS使用运行环境提供的内置对象和方法做一些事情。例如运行在浏览器中的JS的用途是操作DOM，浏览器就提供了docum
- java-64.寻找第N个丑数
bylijinnan
java
public class UglyNumber {
/**
* 64.查找第N个丑数
具体思路可参考 [url] http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/2541117420094245366965/[/url]
*
题目：我们把只包含因子
2、3和5的数称作丑数（Ugly Number）。例如6、8都是丑数，但14
- 二维数组（矩阵）对角线输出
bylijinnan
二维数组
/**
二维数组 对角线输出 两个方向
例如对于数组：
{ 1, 2, 3, 4 },
{ 5, 6, 7, 8 },
{ 9, 10, 11, 12 },
{ 13, 14, 15, 16 },
slash方向输出：
1
5 2
9 6 3
13 10 7 4
14 11 8
15 12
16
backslash输出：
4
3
- [JWFD开源工作流设计]工作流跳跃模式开发关键点(今日更新)
comsci
工作流
既然是做开源软件的,我们的宗旨就是给大家分享设计和代码,那么现在我就用很简单扼要的语言来透露这个跳跃模式的设计原理
大家如果用过JWFD的ARC-自动运行控制器,或者看过代码,应该知道在ARC算法模块中有一个函数叫做SAN(),这个函数就是ARC的核心控制器,要实现跳跃模式,在SAN函数中一定要对LN链表数据结构进行操作,首先写一段代码,把
- redis常见使用
cuityang
redis常见使用
redis 通常被认为是一个数据结构服务器，主要是因为其有着丰富的数据结构 strings、map、 list、sets、 sorted sets
引入jar包 jedis-2.1.0.jar (本文下方提供下载)
package redistest;
import redis.clients.jedis.Jedis;
public class Listtest
- 配置多个redis
dalan_123
redis
配置多个redis客户端
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi=&quo
- attrib命令
dcj3sjt126com
attr
attrib指令用于修改文件的属性.文件的常见属性有:只读.存档.隐藏和系统.
只读属性是指文件只可以做读的操作.不能对文件进行写的操作.就是文件的写保护.
存档属性是用来标记文件改动的.即在上一次备份后文件有所改动.一些备份软件在备份的时候会只去备份带有存档属性的文件.
- Yii使用公共函数
dcj3sjt126com
yii
在网站项目中，没必要把公用的函数写成一个工具类，有时候面向过程其实更方便。 在入口文件index.php里添加 require_once('protected/function.php'); 即可对其引用，成为公用的函数集合。 function.php如下：
<?php /** * This is the shortcut to D
- linux 系统资源的查看（free、uname、uptime、netstat）
eksliang
netstatlinux unamelinux uptimelinux free
linux 系统资源的查看
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2167081
http://eksliang.iteye.com 一、free查看内存的使用情况
语法如下：
free [-b][-k][-m][-g] [-t]
参数含义
-b:直接输入free时，显示的单位是kb我们可以使用b(bytes),m
- JAVA的位操作符
greemranqq
位运算JAVA位移<<>>>
最近几种进制，加上各种位操作符，发现都比较模糊，不能完全掌握，这里就再熟悉熟悉。
1.按位操作符 ：
按位操作符是用来操作基本数据类型中的单个bit,即二进制位，会对两个参数执行布尔代数运算，获得结果。
与（&）运算：
1&1 = 1, 1&0 = 0, 0&0 &
- Web前段学习网站
ihuning
Web
Web前段学习网站
菜鸟学习：http://www.w3cschool.cc/
JQuery中文网：http://www.jquerycn.cn/
内存溢出：http://outofmemory.cn/#csdn.blog
http://www.icoolxue.com/
http://www.jikexue
- 强强联合：FluxBB 作者加盟 Flarum
justjavac
r
原文：FluxBB Joins Forces With Flarum作者：Toby Zerner译文：强强联合：FluxBB 作者加盟 Flarum译者：justjavac
FluxBB 是一个快速、轻量级论坛软件，它的开发者是一名德国的 PHP 天才 Franz Liedke。FluxBB 的下一个版本(2.0)将被完全重写，并已经开发了一段时间。FluxBB 看起来非常有前途的，
- java统计在线人数（session存储信息的）
macroli
javaWeb
这篇日志是我写的第三次了 前两次都发布失败！郁闷极了！
由于在web开发中常常用到这一部分所以在此记录一下，呵呵，就到备忘录了！
我对于登录信息时使用session存储的，所以我这里是通过实现HttpSessionAttributeListener这个接口完成的。
1、实现接口类，在web.xml文件中配置监听类，从而可以使该类完成其工作。
public class Ses
- bootstrp carousel初体验 快速构建图片播放
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境bootstrap纵观千象
img{
border: 1px solid white;
box-shadow: 2px 2px 12px #333;
_width: expression(this.width > 600 ? "600px" : this.width + "px");
_height: expression(this.width &
- SparkSQL读取HBase数据，通过自定义外部数据源
superlxw1234
sparksparksqlsparksql读取hbasesparksql外部数据源
关键字：SparkSQL读取HBase、SparkSQL自定义外部数据源
前面文章介绍了SparSQL通过Hive操作HBase表。
SparkSQL从1.2开始支持自定义外部数据源(External DataSource)，这样就可以通过API接口来实现自己的外部数据源。这里基于Spark1.4.0，简单介绍SparkSQL自定义外部数据源，访
- Spring Boot 1.3.0.M1发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.3.0.M1于6.12日发布，现在可以从Spring milestone repository下载。这个版本是基于Spring Framework 4.2.0.RC1,并在Spring Boot 1.2之上提供了大量的新特性improvements and new features。主要包含以下：
1.提供一个新的sprin
C1,C2,C3,C4为5种类别，f1,f2,f3,f4,f5为5种分类器。分别把5种类别用5种分类器表示(+1,-1)比如f1(J将C2看作正例，C1,C3,C4看作负例),测试样本(一条样本)也用这5种分类器表示，计算它与C1,C2,C3,C4的距离，距离最近的就属于这一类别。