唯见江心秋月白、
唯见江心秋月白、

线性判别分析（机器学习）

目录

线性判别分析的原理

LDA的降维过程如下


线性判别分析（机器学习）_第1张图片

 线性判别分析（LDA） 是一种有监督的线性降维算法。

与PCA不同，LDA是为了使降维后的数据点尽可能地容易被区分

线性判别分析的原理

线性判别分析是对于给定的训练集，设法将样本投影到一条直线上，使得同类的投影点尽可能接近，异类样本的投影点尽可能远离；

在对新样本进行分类时，将其投影到这条直线上，再根据投影点的位置来确定新样本的类别。

PCA主要是从特征的协方差角度，去找到比较好的投影方式。

LDA更多地考虑了标注，即希望投影后不同类别之间数据点的距离更大，同一类别的数据点更紧凑

线性判别分析（机器学习）_第2张图片

LDA的降维过程如下

计算数据集中每个类别下所有样本的均值向量

通过均值向量，计算类间散布矩阵  和类内散布矩阵

依据公式 ^−1 *  * =  进行特征值求解，计算^−1 * 的特征向量和特征值

按照特征值排序， 选择前k个特征向量构成投影矩阵U

           通过 Y = X × U 的特征值矩阵将所有样本转换到新的子空间中

线性判别分析（机器学习）_第3张图片

线性判别分析（机器学习）_第4张图片

 

 

你可能感兴趣的:(机器学习,LDA,线性判别分析)

  • Python气象数据分析：风速预报订正、台风预报数据智能订正、机器学习预测风电场的风功率、浅水模型、预测ENSO等 小艳加油 大气科学python人工智能气象机器学习
    目录专题一Python和科学计算基础专题二机器学习和深度学习基础理论和实操专题三气象领域中的机器学习应用实例专题四气象领域中的深度学习应用实例更多应用Python是功能强大、免费、开源，实现面向对象的编程语言，在数据处理、科学计算、数学建模、数据挖掘和数据可视化方面具备优异的性能，这些优势使得Python在气象、海洋、地理、气候、水文和生态等地学领域的科研和工程项目中得到广泛应用。可以预见未来Py
  • YOLOv8/YOLOv11使用web界面推理自己的模型，Gradio框架快速搭建 挂科边缘 YOLOv8改进YOLO前端计算机视觉目标检测人工智能python
    前言Gradio是一个开源Python库，用于快速构建和共享机器学习模型的Web界面。开发者可以通过简单的Python代码将机器学习模型封装成交互式应用，无需复杂的设置即可在浏览器中使用自己训练好模型。接下来教你使用Gradio框架构建一个简单Web界面推理YOLOv8/YOLOv11模型。话不多说上检测结果：一、YOLOv8/YOLOv11源码下载YOLOv8源码下载：官网打不开的话，从我的网盘
  • 深度学习笔记——模型部署 好评笔记 深度学习笔记深度学习笔记人工智能transformer模型部署大模型部署大模型
    大家好，这里是好评笔记，公主号：Goodnote，专栏文章私信限时Free。本文简要概括模型部署的知识点，包括步骤和部署方式。文章目录模型部署模型部署的关键步骤常见的模型部署方式优势与挑战总结边缘端部署方案总结历史文章机器学习深度学习模型部署模型部署是指将训练好的机器学习或深度学习模型集成到生产环境中，使其能够在实际应用中处理实时数据和提供预测服务。模型部署的流程涉及模型的封装、部署环境的选择、部
  • 探索泰坦尼克号生存分类数据集：机器学习与数据分析的完美起点 岑童嵘
    探索泰坦尼克号生存分类数据集：机器学习与数据分析的完美起点【下载地址】泰坦尼克号生存分类数据集本仓库提供了一个经典的机器学习数据集——泰坦尼克号生存分类数据集。该数据集包含两个CSV文件：训练集和测试集。数据集主要用于训练和评估机器学习模型，以预测泰坦尼克号乘客的生存情况项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/35561项目介绍泰坦尼克号生存分类数
  • 基于Python机器学习、深度学习技术提升气象、海洋、水文领域实践应用 KY_chenzhao python机器学习深度学习气象
    1.背景与目标ENSO（ElNiño-SouthernOscillation）是全球气候系统中最显著的年际变率现象之一，对全球气候、农业、渔业等有着深远的影响。准确预测ENSO事件的发生和发展对于减灾防灾具有重要意义。近年来，深度学习技术在气象领域得到了广泛应用，其中长短期记忆网络（LSTM）因其在处理时间序列数据方面的优势，被广泛用于ENSO预测。2.数据准备数据来源包括NOAA（美国国家海洋和
  • R语言的软件工程 BinaryBardC 包罗万象golang开发语言后端
    R语言的软件工程1.引言随着数据科学的快速发展，R语言作为一种统计计算和图形绘制的编程语言，其在数据分析、可视化以及机器学习等领域的应用日益广泛。尽管R语言在数据处理上有其独特的优势，但要将其运用于大型项目和商业应用中，就需要遵循软件工程的原则。本篇文章将探讨R语言在软件工程中的应用，主要涵盖软件开发生命周期、代码规范、版本控制、测试和文档等方面。2.软件开发生命周期软件开发生命周期（SDLC）是
  • Python中的Pipeline快速教学、 Coding Is Fun python开发语言
    在Python中，Pipeline通常指的是机器学习工作流中的流水线，尤其是在使用scikit-learn库时。Pipeline允许你将多个数据处理步骤和模型训练步骤串联起来，形成一个有序的工作流程。这不仅使代码更简洁，还能确保在训练和预测时一致的数据处理。以下是一个快速教学，帮助你掌握Python中Pipeline的核心概念和使用方法。目录安装和导入必要的库Pipeline的基本概念创建一个简单
  • 大模型介绍 詹姆斯爱研究Java spring
    大模型（LargeModel）指的是拥有庞大参数量的机器学习模型。由于具有更多的参数，大模型能够更好地拟合复杂的数据和模式，从而提供更准确的预测和更好的性能。大模型的参数量通常远远超过常规模型，可以达到数百万甚至数十亿个参数。这些参数通常通过深度神经网络（DeepNeuralNetwork）来表示，包括多个隐藏层和大量的神经元。大模型的训练需要大量的计算资源和数据。通常，它们需要在多个GPU或TP
  • Python从0到100（七十三）：Python OpenCV-OpenCV实现手势虚拟拖拽 是Dream呀 pythonopencv开发语言
    前言：零基础学Python：Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识，成为学习学习和学业的先行者！欢迎大家订阅专栏：零基础学Python：Python从0到100最新
  • K-means聚类：解锁数据隐藏结构的钥匙 陈辰学长 kmeans聚类机器学习
    K-means聚类：解锁数据隐藏结构的钥匙在机器学习的广阔领域中，无监督学习以其独特的魅力吸引了众多研究者和实践者。其中，K-means聚类作为一种经典且实用的无监督学习算法，以其简单高效的特点，广泛应用于市场细分、图像分割和基因聚类等领域。本文将深入探讨K-means聚类的工作原理、应用实例及其在这些领域中的具体应用，旨在揭示其如何智能划分数据，解锁隐藏结构，为相关领域提供精准导航。一、K-me
  • 与机器学习的邂逅--自适应神经网络结构的深度解析 想成为高手499 机器学习与人工智能机器学习神经网络人工智能
    引言随着人工智能的发展，神经网络已成为许多应用领域的重要工具。自适应神经网络（AdaptiveNeuralNetworks，ANN）因其出色的学习能力和灵活性，逐渐成为研究的热点。本文将详细探讨自适应神经网络的基本概念、工作原理、关键技术、C++实现示例及其应用案例，最后展望未来的发展趋势。自适应神经网络的基本概念什么是自适应神经网络？自适应神经网络是一种能够根据输入数据的变化和环境的动态特性自动
  • PostgreSQL - pgvector 插件构建向量数据库并进行相似度查询 花千树-010 RAG数据库postgresqlAI编程
    在现代的机器学习和人工智能应用中，向量相似度检索是一个非常重要的技术，尤其是在文本、图像或其他类型的嵌入向量的操作中。本文将介绍如何在PostgreSQL中安装pgvector插件，用于存储和检索向量数据，并展示如何通过Python脚本向数据库插入向量并执行相似度查询。一、安装PostgreSQL并配置pgvector插件1.安装PostgreSQL首先，确保你已经安装了PostgreSQL。可以
  • 未来教育：AI知识库如何重塑学习体验 知识管理知识库知识库软件
    在科技日新月异的今天，教育领域正经历着前所未有的变革。人工智能（AI）技术的快速发展，特别是AI知识库的广泛应用，正在重塑我们的学习体验，使之变得更加高效、个性化和智能化。本文将深入探讨AI知识库如何影响未来教育，以及它如何为学习者提供前所未有的学习体验。一、AI知识库：教育领域的智能助手AI知识库，作为结合了人工智能技术的知识管理系统，不仅能够存储和处理海量信息，还能通过自然语言处理、机器学习等
  • 【TVM 教程】内联及数学函数
    ApacheTVM是一个端到端的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。更多TVM中文文档可访问→https://tvm.hyper.ai/作者：TianqiChen尽管TVM支持基本的算术运算，但很多时候，也需要复杂的内置函数，例如exp取指函数。这些函数是依赖target系统的，并且在不同target平台中可能具有不同的名称。本教程会学习到如何调用这些target-spe
  • mindspore编译报错 小乐快乐 深度学习神经网络
    1、重新创建个工程后无法正常运行，2、使用代码为：华为提供的机器学习监督学习中的代码[quote][size=2][url=forum.php?mod=redirect&goto=findpost&pid=1364937&ptid=165780][color=#999999]回复：HS12发表于2021-10-3018:16[/color][/url][/size]报错信息
  • ai照片放大python源码_AI新时代-大牛教你使用python+Opencv完成人脸解锁（附源码）... weixin_39639505 ai照片放大python源码
    好吧，伙计们，我回来了。说我拖更不写文章的可以过来用你的小拳拳狠命地捶我胸口....那么今天我们来讲关于使用python+opencv+face++来实现人脸验证及人脸解锁。代码量同样不多，你可以将这些代码运用在其它一些智能领域，如智能家居，进门的时候判断你是谁，也可以加入机器学习判断来的人是客人还是熟人。在讲之前我们会先适当的拓扑一下关于人脸识别的知识点。OK废话少说下面开始正是话题。解锁原理：
  • 线性回归：从基础到进阶的全面解析 tester Jeffky 大模型线性回归机器学习算法
    线性回归：从基础到进阶的全面解析线性回归是机器学习中最基本的算法之一，广泛应用于预测和分析。本文将详细介绍线性回归的基本概念、数学原理、实现方法以及在实际应用中的注意事项。我们将通过丰富的代码示例来展示如何从头开始构建一个简单的线性回归模型，并逐步深入到更复杂的场景。1.线性回归的基本概念1.1什么是线性回归？线性回归是一种用于建模两个或多个变量之间关系的统计方法。它假设因变量（目标变量）与一个或
  • 什么是多模态机器学习：跨感知融合的智能前沿 非凡暖阳 人工智能神经网络
    在人工智能的广阔天地里，多模态机器学习（MultimodalMachineLearning）作为一项前沿技术，正逐步解锁人机交互和信息理解的新境界。它超越了单一感官输入的限制，通过整合视觉、听觉、文本等多种数据类型，构建了一个更加丰富、立体的认知模型，为机器赋予了接近人类的综合感知与理解能力。本文将深入探讨多模态机器学习的定义、核心原理、关键技术、面临的挑战以及未来的应用前景，旨在为读者勾勒出这一
  • AI大模型如何赋能电商行业，引领变革 虞书欣的C 人工智能开发语言
    •个性化推荐：利用机器学习算法分析用户的历史购买记录、浏览行为和喜好，生成个性化的产品推荐列表，提升用户的购买意愿和满意度。•优化用户体验：•智能搜索引擎：运用自然语言处理技术，优化搜索引擎，让用户能够通过自然语言进行搜索。•虚拟客服：通过聊天机器人和语音助手，提供24/7的客户支持，快速解答用户咨询。•图像识别：利用计算机视觉技术，用户可以通过拍照识别商品，快速找到相似商品或进行排版搭配推荐。•
  • 数学：机器学习的理论基石 每天五分钟玩转人工智能 机器学习人工智能
    一、数学：机器学习的理论基石机器学习是一种通过数据学习模式和规律的科学。其核心目标是从数据中提取有用的信息，以便对未知数据进行预测和分类。为了实现这一目标，机器学习需要一种数学框架来描述和解决问题。数学在机器学习中起着至关重要的作用，它提供了一种数学模型来描述数据和模式，以及一种数学方法来优化模型。数学在机器学习中的应用非常广泛，涵盖了线性代数、概率论、统计学、微积分、优化等多个领域。这些数学方法
  • 【机器学习：二十六、决策树】 KeyPan 机器学习机器学习决策树人工智能算法深度学习数据挖掘
    1.决策树概述决策树是一种基于树状结构的监督学习算法，既可以用于分类任务，也可以用于回归任务。其主要通过递归地将数据划分为子集，从而生成一个具有条件结构的树模型。核心概念节点（Node）：每个节点表示一个特定的决策条件。根节点（RootNode）：树的起点，包含所有样本。分支（Branch）：每个分支代表一个条件划分的结果。叶节点（LeafNode）：终止节点，表示最终的决策结果。优点直观可解释：
  • 机器学习数学基础-极值和最值 华东算法王（原聪明的小孩子 小孩哥解析宋浩微积分机器学习算法人工智能
    极值和最值极值和最值是数学中关于函数变化的重要概念，它们描述了函数在某些点附近或在整个定义域内的“最大”或“最小”行为。理解极值和最值对优化问题、函数分析、物理建模等领域有重要的应用。1.极值（LocalExtrema）极值是指函数在某个区间内的某一点取得的局部最大值或最小值。(1)局部最大值（LocalMaximum）一个函数在某点(x=c)取得局部最大值，意味着存在一个包含(c)的小区间，使得
  • 17-7 向量数据库之野望7 - PostgreSQL 和pgvector 拉达曼迪斯II AIGC学习数据库管理工具AI创业数据库postgresql人工智能机器学习AIGC搜索引擎
    PostgreSQL是一款功能强大的开源对象关系数据库系统，它已将其功能扩展到传统数据管理之外，通过pgvector扩展支持矢量数据。这一新增功能满足了对高效处理高维矢量数据日益增长的需求，这些数据通常用于机器学习、自然语言处理(NLP)和推荐系统等应用。https://github.com/mazzasaverio/find-your-opensource-project什么是pgvector？
  • 【MySQL】Mysql数据库导入导出sql文件、备份数据库、迁移数据库 程序员洲洲 数据库数据库mysql导入导出sqlsql文件备份迁移
    本文摘要：本文提出了xxx的实用开发小技巧。作者介绍：我是程序员洲洲，一个热爱写作的非著名程序员。CSDN全栈优质领域创作者、华为云博客社区云享专家、阿里云博客社区专家博主。同时欢迎大家关注其他专栏，我将分享Web前后端开发、人工智能、机器学习、深度学习从0到1系列文章。同时洲洲已经建立了程序员技术交流群，如果您感兴趣，可以私信我加入我的社群，也可以直接vx联系（文末有名片）v：bdizztt随时
  • 【Python机器学习】无监督学习——K-均值聚类算法 zhangbin_237 Python机器学习机器学习算法pythonkmeansk-means均值算法
    聚类是一种无监督的学习，它将相似的对象归到同一簇中，它有点像全自动分类。聚类方法几乎可以应用于所有的对象，簇内的对象越相似，聚类的效果越好。K-均值聚类算法就是一种典型的聚类算法，之所以称之为K-均值是因为它可以发现k个不同的簇，且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成。簇识别给出聚类结果的含义，假定有一些数据，现在将相似数据归到一起，簇识别会告诉我们这些簇到底都是些什么。聚类与分类的最大不同在
  • 【Python】已解决：WARNING: pip is configured with locations that require TLS/SSL, however the ssl module i 屿小夏 pythonpipssl
    个人简介：某不知名博主，致力于全栈领域的优质博客分享|用最优质的内容带来最舒适的阅读体验！文末获取免费IT学习资料！文末获取更多信息精彩专栏推荐订阅收藏专栏系列直达链接相关介绍书籍分享点我跳转书籍作为获取知识的重要途径，对于IT从业者来说更是不可或缺的资源。不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然
  • 机器学习特征重要性之feature_importances_属性与permutation_importance方法 一叶_障目 机器学习python数据挖掘
    一、feature_importances_属性在机器学习中，分类和回归算法的feature_importances_属性用于衡量每个特征对模型预测的重要性。这个属性通常在基于树的算法中使用，通过feature_importances_属性，您可以了解哪些特征对模型的预测最为重要，从而可以进行特征选择或特征工程，以提高模型的性能和解释性。1、决策树1.1.sklearn.tree.Decision
  • 机器学习-期末测试 难以触及的高度 机器学习python人工智能
    机器学习-期末测试线性回归1.代码展示#coding=UTF-8#拆分训练集和测试集importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split#是线性回归类是sklearn写好的根据梯度下降法fromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionimportpand
  • 机器学习的介绍 2201_75874206 机器学习人工智能
    目录1.机器学习的定义2.机器学习的原理3.机器学习的方法4.机器学习的分类5.机器学习的评估6.机器学习的应用场景7.机器学习与人工智能的关系结论机器学习在自然语言处理中的最新应用和技术是什么？如何评估机器学习模型的性能，除了交叉验证、MSE和RMSE外，还有哪些其他重要的指标？在金融风险管理中，机器学习如何帮助预测市场趋势和信用风险？市场趋势预测信用风险评估机器学习与人工智能之间的关系在未来发
  • Kaggle欺诈检测：使用生成对抗网络（GAN）解决正负样本极度不平衡问题 Loving_enjoy 论文深度学习计算机视觉人工智能
    ###Kaggle欺诈检测：使用生成对抗网络（GAN）解决正负样本极度不平衡问题####引言在金融领域中，欺诈检测是一项至关重要的任务。然而，欺诈交易数据往往呈现出正负样本极度不平衡的特点，这给机器学习模型的训练带来了挑战。传统的分类算法在面对这种不平衡数据时，往往会导致模型对多数类（正常交易）过拟合，而对少数类（欺诈交易）的识别能力较差。为了解决这个问题，生成对抗网络（GAN）提供了一种有效的手
  • java线程的无限循环和退出 3213213333332132 java
    最近想写一个游戏，然后碰到有关线程的问题，网上查了好多资料都没满足。 突然想起了前段时间看的有关线程的视频，于是信手拈来写了一个线程的代码片段。 希望帮助刚学java线程的童鞋 package thread; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Calendar; import java.util.Date
  • tomcat 容器 BlueSkator tomcatWebservlet
    Tomcat的组成部分 1、server A Server element represents the entire Catalina servlet container. (Singleton) 2、service service包括多个connector以及一个engine，其职责为处理由connector获得的客户请求。   3、connector 一个connector
  • php递归,静态变量,匿名函数使用 dcj3sjt126com PHP递归函数匿名函数静态变量引用传参
      <!doctype html> <html lang="en"> <head> <meta charset="utf-8"> <title>Current To-Do List</title> </head> <body>
  • 属性颜色字体变化 周华华 JavaScript
    function changSize(className){ var diva=byId("fot") diva.className=className; } </script> <style type="text/css"> .max{ background: #900; color:#039;
  • 将properties内容放置到map中 g21121 properties
    代码比较简单： private static Map<Object, Object> map; private static Properties p; static { //读取properties文件 InputStream is = XXX.class.getClassLoader().getResourceAsStream("xxx.properti
  • [简单]拼接字符串 53873039oycg 字符串
             工作中遇到需要从Map里面取值拼接字符串的情况，自己写了个，不是很好，欢迎提出更优雅的写法，代码如下：           import java.util.HashMap; import java.uti
  • Struts2学习 云端月影
    最近开始关注struts2的新特性，从这个版本开始，Struts开始使用convention-plugin代替codebehind-plugin来实现struts的零配置。 配置文件精简了，的确是简便了开发过程，但是，我们熟悉的配置突然disappear了，真是一下很不适应。跟着潮流走吧，看看该怎样来搞定convention-plugin。 使用Convention插件，你需要将其JAR文件放
  • Java新手入门的30个基本概念二 aijuans java新手java 入门
    基本概念:　　1.OOP中唯一关系的是对象的接口是什么,就像计算机的销售商她不管电源内部结构是怎样的,他只关系能否给你提供电就行了,也就是只要知道can or not而不是how and why.所有的程序是由一定的属性和行为对象组成的,不同的对象的访问通过函数调用来完成,对象间所有的交流都是通过方法调用,通过对封装对象数据,很大限度上提高复用率。　　2.OOP中最重要的思想是类,类是模板是蓝图,
  • jedis 简单使用 antlove javarediscachecommandjedis
    jedis.RedisOperationCollection.java package jedis; import org.apache.log4j.Logger; import redis.clients.jedis.Jedis; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.Set; pub
  • PL/SQL的函数和包体的基础 百合不是茶 PL/SQL编程函数包体显示包的具体数据包
    由于明天举要上课,所以刚刚将代码敲了一遍PL/SQL的函数和包体的实现(单例模式过几天好好的总结下再发出来);以便明天能更好的学习PL/SQL的循环,今天太累了,所以早点睡觉,明天继续PL/SQL总有一天我会将你永远的记载在心里,,,   函数; 函数:PL/SQL中的函数相当于java中的方法;函数有返回值 定义函数的 --输入姓名找到该姓名的年薪 create or re
  • Mockito(二)--实例篇 bijian1013 持续集成mockito单元测试
            学习了基本知识后，就可以实战了，Mockito的实际使用还是比较麻烦的。因为在实际使用中，最常遇到的就是需要模拟第三方类库的行为。         比如现在有一个类FTPFileTransfer，实现了向FTP传输文件的功能。这个类中使用了a
  • 精通Oracle10编程SQL(7)编写控制结构 bijian1013 oracle数据库plsql
    /* *编写控制结构 */ --条件分支语句 --简单条件判断 DECLARE v_sal NUMBER(6,2); BEGIN select sal into v_sal from emp where lower(ename)=lower('&name'); if v_sal<2000 then update emp set
  • 【Log4j二】Log4j属性文件配置详解 bit1129 log4j
    如下是一个log4j.properties的配置   log4j.rootCategory=INFO, stdout , R log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout log4j.appe
  • java集合排序笔记 白糖_ java
    public class CollectionDemo implements Serializable,Comparable<CollectionDemo>{ private static final long serialVersionUID = -2958090810811192128L; private int id; private String nam
  • java导致linux负载过高的定位方法 ronin47
    定位java进程ID 可以使用top或ps -ef |grep java ![图片描述][1] 根据进程ID找到最消耗资源的java pid 比如第一步找到的进程ID为5431 执行 top -p 5431 -H ![图片描述][2] 打印java栈信息 $ jstack -l 5431 > 5431.log 在栈信息中定位具体问题 将消耗资源的Java PID转
  • 给定能随机生成整数1到5的函数，写出能随机生成整数1到7的函数 bylijinnan 函数
    import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Random; public class RandNFromRand5 { /** 题目：给定能随机生成整数1到5的函数，写出能随机生成整数1到7的函数。 解法1： f(k) = (x0-1)*5^0+(x1-
  • PL/SQL Developer保存布局 Kai_Ge
          近日由于项目需要，数据库从DB2迁移到ORCAL，因此数据库连接客户端选择了PL/SQL Developer。由于软件运用不熟悉，造成了很多麻烦，最主要的就是进入后，左边列表有很多选项，自己删除了一些选项卡，布局很满意了，下次进入后又恢复了以前的布局，很是苦恼。在众多PL/SQL Developer使用技巧中找到如下这段：   &n
  • [未来战士计划]超能查派[剧透,慎入] comsci 计划
           非常好看,超能查派,这部电影......为我们这些热爱人工智能的工程技术人员提供一些参考意见和思想........        虽然电影里面的人物形象不是非常的可爱....但是非常的贴近现实生活....    &nbs
  • Google Map API V2 dai_lm google map
    以后如果要开发包含google map的程序就更麻烦咯 http://www.cnblogs.com/mengdd/archive/2013/01/01/2841390.html 找到篇不错的文章，大家可以参考一下 http://blog.sina.com.cn/s/blog_c2839d410101jahv.html 1. 创建Android工程 由于v2的key需要G
  • java数据计算层的几种解决方法2 datamachine javasql集算器
    2、SQL     SQL/SP/JDBC在这里属于一类，这是老牌的数据计算层，性能和灵活性是它的优势。但随着新情况的不断出现，单纯用SQL已经难以满足需求，比如： JAVA开发规模的扩大，数据量的剧增，复杂计算问题的涌现。虽然SQL得高分的指标不多，但都是权重最高的。     成熟度：5星。最成熟的。   
  • Linux下Telnet的安装与运行 dcj3sjt126com linuxtelnet
    Linux下Telnet的安装与运行   linux默认是使用SSH服务的 而不安装telnet服务  如果要使用telnet 就必须先安装相应的软件包  即使安装了软件包 默认的设置telnet 服务也是不运行的 需要手工进行设置 如果是redhat9，则在第三张光盘中找到 telnet-server-0.17-25.i386.rpm
  • PHP中钩子函数的实现与认识 dcj3sjt126com PHP
    假如有这么一段程序： function fun(){ fun1(); fun2(); }   首先程序执行完fun1()之后执行fun2()然后fun()结束。   但是，假如我们想对函数做一些变化。比如说，fun是一个解析函数，我们希望后期可以提供丰富的解析函数，而究竟用哪个函数解析，我们希望在配置文件中配置。这个时候就可以发挥钩子的力量了。   我们可以在fu
  • EOS中的WorkSpace密码修改 蕃薯耀 修改WorkSpace密码
    EOS中BPS的WorkSpace密码修改 >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> 蕃薯耀 201
  • SpringMVC4零配置--SpringSecurity相关配置【SpringSecurityConfig】 hanqunfeng SpringSecurity
     SpringSecurity的配置相对来说有些复杂，如果是完整的bean配置，则需要配置大量的bean，所以xml配置时使用了命名空间来简化配置，同样，spring为我们提供了一个抽象类WebSecurityConfigurerAdapter和一个注解@EnableWebMvcSecurity，达到同样减少bean配置的目的，如下：   applicationContex
  • ie 9 kendo ui中ajax跨域的问题 jackyrong AJAX跨域
    这两天遇到个问题，kendo ui的datagrid，根据json去读取数据，然后前端通过kendo ui的datagrid去渲染，但很奇怪的是，在ie 10,ie 11,chrome,firefox等浏览器中，同样的程序， 浏览起来是没问题的，但把应用放到公网上的一台服务器， 却发现如下情况： 1） ie 9下，不能出现任何数据，但用IE 9浏览器浏览本机的应用，却没任何问题
  • 不要让别人笑你不能成为程序员 lampcy 编程程序员
    在经历六个月的编程集训之后，我刚刚完成了我的第一次一对一的编码评估。但是事情并没有如我所想的那般顺利。 说实话，我感觉我的脑细胞像被轰炸过一样。 手慢慢地离开键盘，心里很压抑。不禁默默祈祷：一切都会进展顺利的，对吧？至少有些地方我的回答应该是没有遗漏的，是不是？ 难道我选择编程真的是一个巨大的错误吗——我真的永远也成不了程序员吗？ 我需要一点点安慰。在自我怀疑，不安全感和脆弱等等像龙卷风一
  • 马皇后的贤德 nannan408
       马皇后不怕朱元璋的坏脾气，并敢理直气壮地吹耳边风。众所周知，朱元璋不喜欢女人干政，他认为“后妃虽母仪天下，然不可使干政事”，因为“宠之太过，则骄恣犯分，上下失序”，因此还特地命人纂述《女诫》，以示警诫。但马皇后是个例外。 　　有一次，马皇后问朱元璋道：“如今天下老百姓安居乐业了吗？”朱元璋不高兴地回答：“这不是你应该问的。”马皇后振振有词地回敬道：“陛下是天下之父，
  • 选择某个属性值最大的那条记录（不仅仅包含指定属性，而是想要什么属性都可以） Rainbow702 sqlgroup by最大值max最大的那条记录
    好久好久不写SQL了，技能退化严重啊！！！   直入主题： 比如我有一张表，file_info， 它有两个属性（但实际不只，我这里只是作说明用）： file_code, file_version 同一个code可能对应多个version 现在，我想针对每一个code，取得它相关的记录中，version 值 最大的那条记录， SQL如下： select *
  • VBScript脚本语言 tntxia VBScript
      VBScript 是基于VB的脚本语言。主要用于Asp和Excel的编程。   VB家族语言简介   Visual Basic 6.0           源于BASIC语言。           由微软公司开发的包含协助开发环境的事
  • java中枚举类型的使用 xiao1zhao2 javaenum枚举1.5新特性
    枚举类型是j2se在1.5引入的新的类型,通过关键字enum来定义,常用来存储一些常量.   1.定义一个简单的枚举类型 public enum Sex { MAN, WOMAN }   枚举类型本质是类,编译此段代码会生成.class文件.通过Sex.MAN来访问Sex中的成员,其返回值是Sex类型.   2.常用方法 静态的values()方
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他