《机器学习》笔记

Python(C)图像压缩导图亚图跨际 Python C/C++交叉知识傅里叶压缩制作树结构象限量化模型有损压缩压缩解压缩算法矩阵分解
要点傅里叶和小波变换主成分分析彩色图压缩制作不同尺寸图像K均值和生成式对抗网络压缩无损压缩算法压缩和解压缩算法离散小波变换压缩树结构象限算法压缩矩阵分解有损压缩算法量化模型有损压缩算法JPEG压缩解压缩算法Python图像压缩图像压缩可以是有损的，也可以是无损的。无损压缩是档案用途的首选，通常用于医学成像、技术图纸、剪贴画或漫画。有损压缩方法，尤其是在低比特率下使用时，会产生压缩伪影。有损方法特别
递归、搜索与回溯算法望舒_233 算法
递归什么是递归？所谓的递归其实就是函数自己调用自己的情况为什么会用到递归？举几个我们之前学习过的例子：二叉树的遍历、快速排序、归并排序，都是用递归来解决的，比如二叉树的后序遍历实现方式：是先遍历左子树再遍历右子树，最后访问根节点，而遍历左子树和遍历右子树的过程也都可以分成：先遍历左子树再遍历右子树，最后访问根节点，直到不能再划分位置；而快速排序的实现方式：选择一个基准元素，将数组划分为大于基准元素
【码农日常】时间触发嵌入式系统设计模式真·Wild·攻城狮 OS
文章目录概要整体架构技术细节小结概要最近在学习FOC电机控制算法时，遇到了一种比较精简的OS系统，时间触发嵌入式系统，适用于资源紧张，低成本的电控方案。查阅资料发现，该系统设计思路起源于8051单片机，但在如今ARM横行的时代依然大有用途。整体架构时间触发嵌入式系统说穿了就是通过时间划片，采用调度器任务的一种处理方式，与我们熟知的freetos或μcos并没有根本的区别。整体架构的核心包括：定时器
【Py/Java/C++三种语言OD独家2024E卷真题】20天拿下华为OD笔试之【哈希表】2024E-斗地主之顺子【欧弟算法】全网注释最详细分类最全的华为OD真题题解闭着眼睛学算法 #哈希表 #模拟 java c++华为od leetcode 算法 python 哈希表
可上欧弟OJ系统练习华子OD、大厂真题绿色聊天软件戳od1441了解算法冲刺训练（备注【CSDN】否则不通过）文章目录相关推荐阅读题目描述与示例题目描述输入描述输出描述示例一输入输出说明示例二输入输出说明示例三输入输出说明解题思路题意理解以及补充利用哈希表求下一张牌利用哈希表统计牌数枚举初始牌的框架计算特定顺子的函数顺子延长以及输出代码pythonjavacpp时空复杂度华为OD算法/大厂面试高频
代码随想录算法训练营第二天 | 数组part02：209.长度最小的子数组，59.螺旋矩阵II ，区间和，开发商购买土地白羊TUT 算法矩阵 java
209.长度最小的子数组classSolution{public:intminSubArrayLen(inttarget,vector&nums){intslow=0,fast=0,size=nums.size();intsum=0;queueqe;intres=INT_MAX;while(fast=target){if(res>qe.size()){res=qe.size();}sum-=qe.
PyTorch概述 fydw_715 pytorch pytorch 人工智能 python
PyTorch是一个开源的机器学习框架，由Facebook的人工智能研究团队开发。它广泛用于深度学习和神经网络的研究和开发。PyTorch以其动态计算图、灵活性和简单易用的接口而闻名，深受研究人员和开发者的喜爱。以下是PyTorch的一些重要模块及其功能：torch简介：这是PyTorch的核心库，提供了张量（tensor）操作的基本功能。功能：支持张量的创建、操作和转换，涵盖数学运算、线性代数操
手机信令数据分析&移动对象轨迹数据分析--论文摘要合集 doublexiao79 数据分析与挖掘数据分析数据挖掘智能手机
1、《基于电信位置数据的人群流量预测》卢光跃，李四维，赵宇翔，王天赐西安邮电大学学报摘要：将遗传算法和支持向量回归法结合起来，给出一种基于电信位置数据的人群流量预测方法。提取出电信位置数据中的人群流量时间序列，综合考虑其不同时间点值的关联性，用支持向量回归方法对其进行预测，并使用遗传算法对支持向量回归方法的参数进行优化。综合考虑人群流量变化的横向和纵向趋势，同时考虑使用遗传算法对SVR算法的参数进
【闲谈】聚类算法的金融数据挖掘应用及实践爱写代码的July 其他金融大数据数据分析数据可视化 python
目录一数据挖掘技术在金融领域应用概述二聚类算法介绍三聚类算法在金融数据挖掘中的应用1.聚类算法在客户细分领域的应用2.聚类算法在客户信用评估领域的应用四算法实践与个人体会1.聚类算法的实践——以k-means算法为例的银行客户数据集分析2.个人实际应用体会五总结与展望参考文献一数据挖掘技术在金融领域应用概述随着金融行业的不断发展，金融领域数字化转型程度愈发加深，计算机科学在金融领域的应用显得更为重
算法学习笔记-复杂度分析上胖琪的升级之路
如何分析、统计算法的执行效率和资源消耗为什么需要复杂度分析首先我们很多程序都可以通过统计，监控等方式帮助我们得到程序执行的时间与占用的内存大小。但是这些统计方法有很大的局限性。测试结果非常依赖测试环境。不同的测试机器，同样的代码执行效率就不同。测试结果数受数据规模的影响很大。数据规模大，我们的代码执行效率低。测试结果不能真正的反应我们的内容大O复杂度表示法我们假设一行代码执行一次的时间是unit_
国产智能搜索MindSearch∶ 能够在不到3分钟内收集并整合300多页相关信息？百态老人人工智能笔记
MindSearch是一款由上海人工智能实验室推出的国产智能搜索工具，具有强大的自然语言处理和机器学习能力，旨在提供高效、精准的信息检索服务。它能够通过自然语言查询快速在各种文件格式（如PDF、DOCX、TXT）中找到所需信息，并利用人工智能技术提供即时答案和相关搜索结果。MindSearch不仅是一个独立的搜索引擎平台，还提供了一个开源的AI搜索引擎框架，用户可以使用闭源或开源的大语言模型（LL
并查集【算法 12】终末圆算法算法 c c++python 数据结构 acm c语言
并查集(Union-Find)的基础概念与实现并查集（Union-Find）是一种用于处理不相交集合（disjointsets）的数据结构，常用于解决连通性问题。典型的应用场景包括动态连通性问题（如网络节点连通性检测）、图论中的最小生成树（Kruskal算法）、社交网络中的群体归属等。并查集的两大基本操作合并操作(Union):将两个不同的集合合并为一个集合。查找操作(Find):查询某个元素属于
jsprit学习笔记 chengong6006 测试 git
jsprit简介jsprit是一个开源的解决VRP（车辆路径问题）问题的工具，其中主要使用的是RuinAndRebuild算法。基本概念jsprit中包含几个基本的概念，包括车辆，车辆类型等，以及他们能挂载的诸多属性。jsprit的结果（solution）结构如图RuinAndRebuild流程Rebuild流程选取现在还未分配的一个服务点尝试加入每个完整路径中在每个完整路径中选取一段路径进行插入
算法day15|513.找树左下角的值、112. 路径总和、113.路径总和Ⅱ、106.从中序与后序遍历序列构造二叉树、105.从前序与中序遍历序列构造二叉树桃酥403 算法数据结构 c++leetcode
算法day15|513.找树左下角的值、112.路径总和、113.路径总和Ⅱ、106.从中序与后序遍历序列构造二叉树、105.从前序与中序遍历序列构造二叉树513.找树左下角的值迭代法112.路径总和113.路径总和Ⅱ106.从中序与后序遍历序列构造二叉树105.从前序与中序遍历序列构造二叉树513.找树左下角的值一开始题意理解错了，做了好多无用功…看来读题真的非常重要。以为重点是左下角，其实题目
Unity游戏中常用的设计模式——策略模式 LittleBridLibrary Unity3D 设计模式 unity
策略模式策略模式：它定义了算法家族，分别封装起来，让它们之间可以互相替换，策略模式让算法的变化，不会影响到使用算法的客户。//抽象算法类策略类publicabstractclassStrategy{//算法方法publicabstractvoidAlgorithmInterface();}//具体算法ApublicclassConcreteStrategyA:Strategy{//算法A实现pub
机器学习基础（四）——决策树与随机森林 Bayesian小孙机器学习基础决策树机器学习随机森林
决策树与随机森林文章目录决策树与随机森林一、知识概要（一）二、决策树使用的算法三、sklearn决策树API四、决策树的案例1.数据清洗2.特征工程3.调用决策树API五、集成学习方法-随机森林1.知识概要（二）2.集成学习API3.随机森林的案例importpandasaspdfromsklearn.feature_extractionimportDictVectorizerfromsklear
【Unity3D与23种设计模式】策略模式（Strategy）林尧彬设计模式游戏
GoF中定义：“定义一组算法，并封装每个算法，让它们之间可以彼此交换使用。策略模式让这些算法在客户端使用它们时能更加独立。”游戏开发过程中不同的角色会有不同的属性计算方法初级解决方法便是：ifelse，不够再来几个ifelse高级点儿的就用switchcase配合enum对于小型项目或者快速开发验证用的项目而言，这么做是没问题的但是开发规模或产品化项目时，最好还是选择策略模式在策略模式中，算法中的
文本分析之关键词提取（TF-IDF算法） SEVEN-YEARS tf-idf
键词提取是自然语言处理中的一个重要步骤，可以帮助我们理解文本的主要内容。TF-IDF（TermFrequency-InverseDocumentFrequency）是一种常用的关键词提取方法，它基于词频和逆文档频率的概念来确定词语的重要性。准备工作首先，我们需要准备一些工具和库，包括Pandas、jieba（结巴分词）、sklearn等。Pandas：用于数据处理。jieba：用于中文分词。skl
机器学习——lightGBM（学习整理） CXDNW 机器学习机器学习人工智能笔记 lightgbm 参数优化 sklearn
目录一、认识lightGBM1.简单介绍2.主要特点LightGBM的缺点3.模型训练方式（1）TrainingAPI（2）Scikit-learnAPI二、相关函数参数1.TrainingAPI2.Scikit-learnAPI（重复只做补充）3.lightgbm.cv4.lightgbm.Dataset5.Callbacks（1）lightgbm.record_evaluation（2）lig
【浙江工业大学、中国人工智能学会自然计算与数字智能城市专委会联合主办|ACM独立出版|往届均已见刊并完成EI、SCOPUS检索】第四届机器学习与计算机应用国际学术会议(ICMLCA 2023) 艾思科蓝 AiScholar 人工智能机器学习信息与通信图像处理人机交互计算机视觉数据分析
第四届机器学习与计算机应用国际学术会议(ICMLCA2023)定于2023年10月27-29日在中国杭州隆重举行。本届会议将主要关注机器学习和计算机应用面临的新的挑战问题和研究方向，着力反映国际机器学习和计算机应用相关技术研究的新进展。大会网站：https://ais.cn/u/iMrIjq（更多会议详情）截稿时间：以官网信息为准收录检索：EICompendex，Scopus【往届已见刊并完成EI
机器学习之决策树与随机森林的实现 SEVEN-YEARS 机器学习决策树随机森林
引言随着互联网技术的发展，垃圾邮件过滤已成为一项重要的任务。机器学习技术，尤其是决策树和随机森林，在解决这类问题时表现出色。本文将介绍随机森林的基本概念，并通过一个具体的案例——筛选垃圾电子邮件——来展示随机森林的实际应用。随机森林简介随机森林是一种基于决策树的集成学习方法，它通过构建多个决策树并综合它们的预测结果来提高准确性和防止过拟合。随机森林的工作原理主要包括以下几个步骤：自助采样：从原始数
没有免费的午餐定理做程序员的第一天机器学习人工智能机器学习
没有免费午餐定理（NoFreeLunchTheorem，NFL）是由Wolpert和Macerday在最优化理论中提出的．没有免费午餐定理证明：对于基于迭代的最优化算法，不存在某种算法对所有问题（有限的搜索空间内）都有效．如果一个算法对某些问题有效，那么它一定在另外一些问题上比纯随机搜索算法更差．也就是说，不能脱离具体问题来谈论算法的优劣，任何算法都有局限性．必须要“具体问题具体分析”．没有免费午
FlexibleBI智能化质量管理系统：让制造更高效、精准三坐标CMM质量数据系统制造大数据人工智能
在现代制造业中，质量管理不仅仅是一个追求卓越的标志，更是企业保持竞争力的核心。我们推出的智能化质量管理系统，通过先进的人工智能技术赋能，为企业带来前所未有的预测能力，助力制造商在竞争激烈的市场中立于不败之地。FlexibleBI1.人工智能赋能的质量预测我们的系统使用先进的人工智能算法，对制造过程中的尺寸数据进行深度分析。与市场上现有的一些高端软件类似，但我们不局限于这些已有的框架。系统能预测潜在
python网络编程学习笔记 github_czy python
知识点框架协议栈与库端口号、套接字、绑定接口、udp分组、套接字选项、广播TCP工作原理，套接字的含义，每个会话使用一个套接字，地址已被占用，绑定接口，死锁，已关闭连接，半开连接，像文件一样使用TCP流主机名与套接字，现代地址解析，DNS协议字节与字符串，封帧与引用，pickle与自定义定界符的格式，xml与json，压缩，未来异常生成证书，TLS负载移除，手动选择加密算法与完美前向安全，支持tl
vue 精选评论词云集成echarts-wordcloud TF-IDF算法麦麦大数据可视化研究 vue.js echarts 前端 tf-idf
这一期在我们的系统里集成词云组件，开发的功能是景区精选评论的词云展示功能。这个界面的逻辑是这样的：在数据框里输入城市，可以是模糊搜索的，选择城市；选择城市后，发往后台去查询该城市的精选评论，由于一个城市会有很多景点，所以精选评论也有很多，采用TF-IDF算法，计算关键词，返回给前端，使用echarts词云组件进行可视化；再次输入城市，可以切换城市，同时词云会重新渲染。1词云页面开发首先前端安装词云
Python实现等距映射（ISOMAP）降维算法闲人编程 python python 算法开发语言 ISOMAP 降维
目录Python实现等距映射（ISOMAP）降维算法的博客引言ISOMAP算法原理ISOMAP的优势与局限Python实现ISOMAP算法1.创建ISOMAP类2.在瑞士卷数据集上应用ISOMAP3.结果分析总结运行结果Python实现等距映射（ISOMAP）降维算法的博客引言在高维数据处理中，降维是一种常用的技术，它通过减少数据的维度来降低计算复杂度，同时保留数据的主要特征。在许多情况下，数据可
算法面经---递归永不熄灭的火焰_e306
递归一、基本概念递归就是方法自己调用自己,每次调用时传入不同的变量.递归有助于编程者解决复杂的问题,同时可以让代码变得简洁。解决的问题：各种数学问题如:8皇后问题,汉诺塔,阶乘问题,迷宫问题,球和篮子的问题(google编程大赛)各种算法中也会使用到递归，比如快排，归并排序，二分查找，分治算法等.将用栈解决的问题-->第归代码比较简洁1.1打印问题图解递归调用实例代码：publicstaticvo
NL2SQL进阶系列(5)：论文解读业界前沿方案（DIN-SQL、C3-SQL、DAIL-SQL、SQL-PaLM）、新一代数据集BIRD-SQL解读汀、人工智能 LLM工业级落地实践 copilot 人工智能 NL2SQL LLM 自然语言处理 NL2DSL Text2SQL
NL2SQL进阶系列(5)：论文解读业界前沿方案（DIN-SQL、C3-SQL、DAIL-SQL）、新一代数据集BIRD-SQL解读NL2SQL基础系列(1)：业界顶尖排行榜、权威测评数据集及LLM大模型（SpidervsBIRD）全面对比优劣分析[Text2SQL、Text2DSL]NL2SQL基础系列(2)：主流大模型与微调方法精选集，Text2SQL经典算法技术回顾七年发展脉络梳理NL2SQ
LeetCode 热题100-63 搜索插入位置万雅过往力扣热题100 leetcode 算法 python
搜索插入位置给定一个排序数组和一个目标值，在数组中找到目标值，并返回其索引。如果目标值不存在于数组中，返回它将会被按顺序插入的位置。请必须使用时间复杂度为O(logn)的算法。示例1:输入:nums=[1,3,5,6],target=5输出:2示例2:输入:nums=[1,3,5,6],target=2输出:1示例3:输入:nums=[1,3,5,6],target=7输出:4提示:1int:le
Hash函数 WSH2012ffff 编程语言哈希算法算法
Hash函数是一种将输入（任意长度）映射到固定大小（通常较小）输出的算法。输出的固定长度称为哈希值。Hash函数有以下特性：对于相同的输入，必须始终产生相同的哈希值。不同的输入应该具有不同的哈希值（尽可能避免冲突）。不可逆性：无法从哈希值推导出原始输入数据。任意长度的输入应该产生固定长度的哈希值。2.Python中的内置Hash函数Python内置了一个hash()函数，用于计算对象的哈希值。不同
（算法）⽐较含退格的字符串————＜栈—模拟＞课堂随笔算法——栈笔记算法开发语言 leetcode 数据结构
1.题⽬链接：844.⽐较含退格的字符串2.题⽬描述：3.解法（⽤数组模拟栈）：算法思路：由于退格的时候需要知道「前⾯元素」的信息，⽽且退格也符合「后进先出」的特性。因此我们可以使⽤「栈」结构来模拟退格的过程。•当遇到⾮#字符的时候，直接进栈；•当遇到#的时候，栈顶元素出栈。为了⽅便统计结果，我们使⽤「数组」来模拟实现栈结构。C++算法代码：classSolution{public://处理字符串
eclipse maven IXHONG eclipse
eclipse中使用maven插件的时候，运行run as maven build的时候报错 -Dmaven.multiModuleProjectDirectory system propery is not set. Check $M2_HOME environment variable and mvn script match. 可以设一个环境变量M2_HOME指
timer cancel方法的一个小实例 alleni123 多线程 timer
package com.lj.timer; import java.util.Date; import java.util.Timer; import java.util.TimerTask; public class MyTimer extends TimerTask { private int a; private Timer timer; pub
MySQL数据库在Linux下的安装 ducklsl mysql
1.建好一个专门放置MySQL的目录 /mysql/db数据库目录 /mysql/data数据库数据文件目录 2.配置用户，添加专门的MySQL管理用户 >groupadd mysql ----添加用户组 >useradd -g mysql mysql ----在mysql用户组中添加一个mysql用户 3.配置，生成并安装MySQL >cmake -D
spring------>>cvc-elt.1: Cannot find the declaration of element Array_06 spring bean
将-------- <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi="http://www.w3
maven发布第三方jar的一些问题 cugfy maven
maven中发布第三方jar到nexus仓库使用的是 deploy:deploy-file命令有许多参数，具体可查看 http://maven.apache.org/plugins/maven-deploy-plugin/deploy-file-mojo.html 以下是一个例子： mvn deploy:deploy-file -DgroupId=xpp3
MYSQL下载及安装 357029540 mysql
好久没有去安装过MYSQL，今天自己在安装完MYSQL过后用navicat for mysql去厕测试链接的时候出现了10061的问题，因为的的MYSQL是最新版本为5.6.24，所以下载的文件夹里没有my.ini文件，所以在网上找了很多方法还是没有找到怎么解决问题，最后看到了一篇百度经验里有这个的介绍，按照其步骤也完成了安装，在这里给大家分享下这个链接的地址
ios TableView cell的布局张亚雄 tableview
cell.imageView.image = [UIImage imageNamed:[imageArray objectAtIndex:[indexPath row]]]; CGSize itemSize = CGSizeMake(60, 50); &nbs
Java编码转义 adminjun java 编码转义
import java.io.UnsupportedEncodingException; /** * 转换字符串的编码 */ public class ChangeCharset { /** 7位ASCII字符，也叫作ISO646-US、Unicode字符集的基本拉丁块 */ public static final Strin
Tomcat 配置和spring aijuans spring
简介 Tomcat启动时，先找系统变量CATALINA_BASE，如果没有，则找CATALINA_HOME。然后找这个变量所指的目录下的conf文件夹，从中读取配置文件。最重要的配置文件：server.xml 。要配置tomcat，基本上了解server.xml，context.xml和web.xml。 Server.xml -- tomcat主
Java打印当前目录下的所有子目录和文件 ayaoxinchao 递归 File
其实这个没啥技术含量，大湿们不要操笑哦，只是做一个简单的记录，简单用了一下递归算法。 import java.io.File; /** * @author Perlin * @date 2014-6-30 */ public class PrintDirectory { public static void printDirectory(File f
linux安装mysql出现libs报冲突解决 BigBird2012 linux
linux安装mysql出现libs报冲突解决安装mysql出现 file /usr/share/mysql/ukrainian/errmsg.sys from install of MySQL-server-5.5.33-1.linux2.6.i386 conflicts with file from package mysql-libs-5.1.61-4.el6.i686
jedis连接池使用实例 bijian1013 redis jedis连接池 jedis
实例代码： package com.bijian.study; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import redis.clients.jedis.Jedis; import redis.clients.jedis.JedisPool; import redis.clients.jedis.JedisPoo
关于朋友 bingyingao 朋友兴趣爱好维持
成为朋友的必要条件：志相同，道不合，可以成为朋友。譬如马云、周星驰一个是商人，一个是影星，可谓道不同，但都很有梦想，都要在各自领域里做到最好，当他们遇到一起，互相欣赏，可以畅谈两个小时。志不同，道相合，也可以成为朋友。譬如有时候看到两个一个成绩很好每次考试争做第一，一个成绩很差的同学是好朋友。他们志向不相同，但他
【Spark七十九】Spark RDD API一 bit1129 spark
aggregate package spark.examples.rddapi import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} //测试RDD的aggregate方法 object AggregateTest { def main(args: Array[String]) { val conf = new Spar
ktap 0.1 released bookjovi kernel tracing
Dear, I'm pleased to announce that ktap release v0.1, this is the first official release of ktap project, it is expected that this release is not fully functional or very stable and we welcome bu
能保存Properties文件注释的Properties工具类 BrokenDreams properties
今天遇到一个小需求：由于java.util.Properties读取属性文件时会忽略注释，当写回去的时候，注释都没了。恰好一个项目中的配置文件会在部署后被某个Java程序修改一下，但修改了之后注释全没了，可能会给以后的参数调整带来困难。所以要解决这个问题。 &nb
读《研磨设计模式》-代码笔记-外观模式-Facade bylijinnan java 设计模式
声明：本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ /* * 百度百科的定义： * Facade（外观）模式为子系统中的各类（或结构与方法）提供一个简明一致的界面， * 隐藏子系统的复杂性，使子系统更加容易使用。他是为子系统中的一组接口所提供的一个一致的界面 * * 可简单地
After Effects教程收集 cherishLC After Effects
1、中文入门 http://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=730009 2、videocopilot英文入门教程（中文字幕） http://www.youku.com/playlist_show/id_17893193.html 英文原址： http://www.videocopilot.net/basic/ 素
Linux Apache 安装过程 crabdave apache
Linux Apache 安装过程下载新版本： apr-1.4.2.tar.gz（下载网站：http://apr.apache.org/download.cgi） apr-util-1.3.9.tar.gz（下载网站：http://apr.apache.org/download.cgi） httpd-2.2.15.tar.gz（下载网站：http://httpd.apac
Shell学习之变量赋值和引用 daizj shell 变量引用赋值
本文转自：http://www.cnblogs.com/papam/articles/1548679.html Shell编程中，使用变量无需事先声明，同时变量名的命名须遵循如下规则：首个字符必须为字母（a-z，A-Z）中间不能有空格，可以使用下划线（_）不能使用标点符号不能使用bash里的关键字（可用help命令查看保留关键字）需要给变量赋值时，可以这么写：
Java SE 第一讲（Java SE入门、JDK的下载与安装、第一个Java程序、Java程序的编译与执行） dcj3sjt126com java jdk
Java SE 第一讲： Java SE：Java Standard Edition Java ME: Java Mobile Edition Java EE：Java Enterprise Edition Java是由Sun公司推出的（今年初被Oracle公司收购）。收购价格：74亿美金 J2SE、J2ME、J2EE JDK：Java Development
YII给用户登录加上验证码 dcj3sjt126com yii
1、在SiteController中添加如下代码： /** * Declares class-based actions. */ public function actions() { return array( // captcha action renders the CAPTCHA image displ
Lucene使用说明 dyy_gusi Lucene search 分词器
Lucene使用说明 1、lucene简介 1.1、什么是lucene Lucene是一个全文搜索框架，而不是应用产品。因此它并不像baidu或者googleDesktop那种拿来就能用，它只是提供了一种工具让你能实现这些产品和功能。 1.2、lucene能做什么要回答这个问题，先要了解lucene的本质。实际
学习编程并不难,做到以下几点即可! gcq511120594 数据结构编程算法
不论你是想自己设计游戏，还是开发iPhone或安卓手机上的应用，还是仅仅为了娱乐，学习编程语言都是一条必经之路。编程语言种类繁多，用途各异，然而一旦掌握其中之一，其他的也就迎刃而解。作为初学者，你可能要先从Java或HTML开始学，一旦掌握了一门编程语言，你就发挥无穷的想象，开发各种神奇的软件啦。 1、确定目标学习编程语言既充满乐趣，又充满挑战。有些花费多年时间学习一门编程语言的大学生到
Java面试十问之三：Java与C++内存回收机制的差别 HNUlanwei java C++finalize()堆栈内存回收
大家知道， Java 除了那 8 种基本类型以外，其他都是对象类型（又称为引用类型）的数据。 JVM 会把程序创建的对象存放在堆空间中，那什么又是堆空间呢？其实，堆（ Heap）是一个运行时的数据存储区，从它可以分配大小各异的空间。一般，运行时的数据存储区有堆（ Heap）和堆栈（ Stack），所以要先看它们里面可以分配哪些类型的对象实体，然后才知道如何均衡使用这两种存储区。一般来说，栈中存放的
第二章 Nginx+Lua开发入门 jinnianshilongnian nginx lua
Nginx入门本文目的是学习Nginx+Lua开发，对于Nginx基本知识可以参考如下文章： nginx启动、关闭、重启 http://www.cnblogs.com/derekchen/archive/2011/02/17/1957209.html agentzh 的 Nginx 教程 http://openresty.org/download/agentzh-nginx-tutor
MongoDB windows安装基本命令 liyonghui160com
windows安装安装目录： D:\MongoDB\ 新建目录 D:\MongoDB\data\db 4.启动进城： cd D:\MongoDB\bin mongod -dbpath D:\MongoDB\data\db &n
Linux下通过源码编译安装程序 pda158 linux
一、程序的组成部分　　Linux下程序大都是由以下几部分组成：　　二进制文件：也就是可以运行的程序文件　　库文件：就是通常我们见到的lib目录下的文件　　配置文件：这个不必多说，都知道　　帮助文档：通常是我们在linux下用man命令查看的命令的文档　　二、linux下程序的存放目录　　linux程序的存放目录大致有三个地方：　　/etc, /b
WEB开发编程的职业生涯４个阶段 shw3588 编程 Web 工作生活
觉得自己什么都会 2007年从学校毕业，凭借自己原创的ASP毕业设计，以为自己很厉害似的，信心满满去东莞找工作，找面试成功率确实很高，只是工资不高，但依旧无法磨灭那过分的自信，那时候什么考勤系统、什么OA系统、什么ERP，什么都觉得有信心，这样的生涯大概持续了约一年。根本不是自己想的那样 2008年开始接触很多工作相关的东西，发现太多东西自己根本不会，都需要去学，不管是asp还是js，
遭遇jsonp同域下变作post请求的坑 vb2005xu jsonp 同域post
今天迁移一个站点时遇到一个坑爹问题,同一个jsonp接口在跨域时都能调用成功,但是在同域下调用虽然成功,但是数据却有问题. 此处贴出我的后端代码片段 $mi_id = htmlspecialchars(trim($_GET['mi_id '])); $mi_cv = htmlspecialchars(trim($_GET['mi_cv '])); 贴出我前端代码片段: $.aj

《机器学习》笔记 | 决策树

文章目录

1. 树生长分裂的属性选择方法

1.1 信息增益

1.2 基尼指数

2. 剪枝

2.1 预剪枝

2.2 后剪枝

你可能感兴趣的:(决策树,机器学习,算法)