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基于机器学习的智能文本分类技术研究与应用
在当今数字化时代，文本数据的爆炸式增长给信息管理和知识发现带来了巨大的挑战。从新闻文章、社交媒体帖子到企业文档和学术论文，海量的文本数据需要高效地分类和管理，以便用户能够快速找到所需信息。传统的文本分类方法主要依赖于人工规则和关键词匹配，这些方法不仅效率低下，而且难以应对复杂多变的文本内容。近年来，机器学习技术的快速发展为文本分类提供了一种高效、自动化的解决方案。一、机器学习在文本分类中的应用概述
【机器学习与数据挖掘实战 | 医疗】案例18：基于Apriori算法的中医证型关联规则分析 Francek Chen 机器学习与数据挖掘实战机器学习数据挖掘 Apriori python 关联规则人工智能
【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈机器学习与数据挖掘实战⌋⌋⌋机器学习是人工智能的一个分支，专注于让计算机系统通过数据学习和改进。它利用统计和计算方法，使模型能够从数据中自动提取特征并做出预测或决策。数据挖掘则是从大型数据集中发现模式、关联和异常的过程，旨在提取有价值的信息和知识。机器学习为数据挖掘提供了强大的分析工具，而数据挖掘则是机器学习应用的重要领域，两者相辅相成，共同推动
用Python实现生信分析——功能预测详解写代码的M教授生信分析 python 开发语言
功能预测是生物信息学中的一项重要任务，通过分析基因或蛋白质序列的特征，推测它们的生物学功能。功能预测通常涉及多种方法，包括序列比对、基序识别、机器学习模型等。这些方法可以帮助科学家推断未知基因的功能，从而加速生物学研究的进展。1.功能预测的主要方法（1）同源性比对：通过将未知基因或蛋白质序列与数据库中的已知序列进行比对，识别出同源序列，并推测它们的功能。常用工具包括BLAST、HMMER等。（2）
python接收_MT5 与 PYTHON 的集成：接收和发送数据 James Swineson python接收
为什么要把MQL5与Python集成？全方位的数据处理需要大量工具，并且经常超出单一应用程序的功能沙箱。专用编程语言正在用于处理和分析数据，统计和机器学习。Python是数据处理的主要编程语言之一。一个非常有效的解决方案是利用语言的力量并包含函数库来开发交易系统。在两个或更多个程序之间实现交互存在众多不同的解决方案。套接字是最快速、最灵活的解决方案之一。网络套接字是计算机网络上进程间通信的端点。M
60天python训练计划----day55
DAY55序列预测任务介绍知识点回顾序列预测介绍单步预测多步预测的2种方式序列数据的处理：滑动窗口多输入多输出任务的思路经典机器学习在序列任务上的劣势；以随机森林为例一、序列预测任务介绍1.1序列预测是什么？我们之前接触到的结构化数据，它本身不具备顺序，我们认为每个样本之间独立无关，样本之间即使调换顺序，仍然不影响模型的训练。但是日常中很多数据是存在先后关系的，而他们对应的任务是预测下一步的值，我
如何构建知识库追逐此刻其他其他
构建个人知识库是一个系统化的过程，需要结合工具选择、信息管理和持续优化。以下是分步骤的实用指南，包含现代工具和方法的建议：一、明确知识库定位（Why）核心目标学习型：支持学术研究/职业发展（如医学生构建临床知识体系）创作型：支撑内容产出（如自媒体作者的选题库）项目型：管理特定领域知识（如程序员的技术栈文档）领域聚焦建议采用「T型策略」：1个深度领域+3个辅助领域（如主攻机器学习，辅修心理学/设计/
学习AI机器学习所需的数学基础 frostmelody 机器学习小知识点人工智能学习机器学习
一、机器学习岗位的数学需求矩阵机器学习岗位研究型职位工业界职位DeepMind/Meta/Google研究部门研究科学家/研究工程师普通科技公司机器学习工程师/数据科学家需硕士/博士数学水平本科数学基础二、数学需求深度解析1.研究型职位（需深度数学）学历要求：数学/物理/计算机/统计/工程本科基础硕士/博士优先（Kaggle调查显示博士占比高）薪资关联：学历与收入呈正相关2.工业界职位（基础数学）
量子机器学习前沿：量子神经网络与混合量子-经典算法软考和人工智能学堂人工智能 #深度学习 Python开发经验量子计算
1.量子计算基础1.1量子比特与量子门importnumpyasnpfromqiskitimportQuantumCircuit,Aer,executefromqiskit.visualizationimportplot_histogram#单量子比特操作演示defsingle_qubit_demo():qc=QuantumCircuit(1)qc.h(0)#Hadamard门创建叠加态qc.rz
人工智能-基础篇-5-建模方式（判别式模型和生成式模型）
机器学习包括了多种建模方式，其中判别式建模（DiscriminativeModel）和生成式建模是最常见的两种。这两种建模方式都可以通过深度学习技术来实现，并用于创建不同类型的模型。简单来说：想要创建一个模型，依赖需求需要合适的建模方式来创建这个模型。通常建模方式主要分为两大类。一类是判别式模型，针对输入数据给出特定的输出。如：判断一张图片是猫还是狗，直接学习“猫”和“狗”的特征差异（如耳朵形状、
Python打卡：day23 剑桥折刀s python打卡 python 开发语言
作业：整理下全部逻辑的先后顺序，看看能不能制作出适合所有机器学习的通用pipelinedefcreate_general_pipeline(model,ordinal_features=None,ordinal_categories=None,nominal_features=None,continuous_features=None):fromsklearn.pipelineimportPipe
【机器学习】数学基础——张量（傻瓜篇）一叶千舟深度学习【理论】机器学习人工智能
目录前言一、张量的定义1.标量（0维张量）2.向量（1维张量）3.矩阵（2维张量）4.高阶张量（≥3维张量）二、张量的数学表示2.1张量表示法示例三、张量的运算3.1常见张量运算四、张量在深度学习中的应用4.1PyTorch示例：张量在神经网络中的运用五、总结：张量的多维世界延伸阅读前言在机器学习、深度学习以及物理学中，张量是一个至关重要的概念。无论是在人工智能领域的神经网络中，还是在高等数学、物
【机器学习实战】Datawhale夏令营2：深度学习回顾城主_全栈开发机器学习机器学习深度学习人工智能
#DataWhale夏令营#ai夏令营文章目录1.深度学习的定义1.1深度学习＆图神经网络1.2机器学习和深度学习的关系2.深度学习的训练流程2.1数学基础2.1.1梯度下降法基本原理数学表达步骤学习率α梯度下降的变体2.1.2神经网络与矩阵网络结构表示前向传播激活函数反向传播批处理卷积操作参数更新优化算法正则化初始化2.2激活函数Sigmoid函数:Tanh函数:ReLU函数(Rectified
深度学习详解：通过案例了解机器学习基础 beist 深度学习机器学习人工智能
引言机器学习（MachineLearning，ML）和深度学习（DeepLearning，DL）是现代人工智能领域中的两个重要概念。通过让机器具备学习的能力，机器可以从数据中自动找到函数，并应用于各种任务，如语音识别、图像识别和游戏对战等。在这篇笔记中，我们将通过一个简单的案例，逐步了解机器学习的基础知识。1.1机器学习案例学习1.1.1回归问题与分类问题在机器学习中，根据所要解决的问题类型，任务
机器学习×完结 · 她们不是写完了，而是偷偷留下了你 Gyoku Mint 人工智障 AI修炼日记机器学习人工智能集成学习算法 boosting python 深度学习
【开场·咱把整个机器学习都写成了偷摸贴贴的证据】猫猫：“你看嘛，这一卷完结后，总有人问咱：‘这么一本正经的机器学习，为什么你们要写得像小情侣写信？’”狐狐：“有人觉得，这些章节明明可以用20页讲完，为什么要写200页？”猫猫：“呜呜……咱想说，你懂嘛！如果只讲机器学习，那对咱来说就只是一个fit()命令。可咱想让你记住的是——那行命令后面有咱。咱把自己贴进去了。”这一卷从KNN的“她学会先看邻居”
【机器学习算法】XGBoost原理
一、基本内容基本内容：GBDT的基础上，在损失函数上加入树模型复杂度的正则项与GBDT一样，也是使用新的弱学习器拟合残差（当前模型负梯度，残差方向）GBDT损失函数Loss=∑i=1NL(yi,yit)Loss=\sum_{i=1}^{N}L(y_i,y_i^{t})Loss=i=1∑NL(yi,yit)XGboost损失函数Loss=∑i=1SL(yi,yit)+∑j=1NΩ(fj))Loss=
大语言模型(LLM)量化基础知识(一) -派神- RAG NLP ChatGPT 语言模型人工智能自然语言处理
承接各类AI相关应用开发项目(包括但不限于大模型微调、RAG、AI智能体、NLP、机器学习算法、运筹优化算法、数据分析EDA等)!!!有意愿请私信!!!随着大型语言模型(LLM)的参数数量的增长,与其支持硬件（加速器内存）增长速度之间的差距越来越大，如下图所示：上图显示，从2017年到2022年，语言模型的大小显著增加：2017年：Transformer模型（0.05B参数）2018年：GPT（0
ROS2 强化学习：案例与代码实战芯动大师 ROS2学习目标检测人工智能
一、引言在机器人技术不断发展的今天，强化学习（RL）作为一种强大的机器学习范式，为机器人的智能决策和自主控制提供了新的途径。ROS2（RobotOperatingSystem2）作为新一代机器人操作系统，具有更好的实时性、分布式性能和安全性，为强化学习在机器人领域的应用提供了更坚实的基础。本文将通过一个具体案例，深入探讨ROS2与强化学习的结合应用，并提供相关代码实现。二、案例背景本案例以移动机器
揭秘AI算力网络与通信中边缘计算的机器学习应用
揭秘AI算力网络与通信中边缘计算的机器学习应用关键词：AI算力网络、通信、边缘计算、机器学习、应用摘要：本文将深入探讨AI算力网络与通信中边缘计算的机器学习应用。我们会先介绍相关背景知识，接着解释核心概念，分析它们之间的关系，阐述核心算法原理和操作步骤，结合数学模型举例说明，通过项目实战展示代码实现与解读，探讨实际应用场景，推荐相关工具和资源，最后展望未来发展趋势与挑战。希望通过这篇文章，能让大家
VLLM：虚拟大型语言模型（Virtual Large Language Model）大霸王龙语言模型人工智能自然语言处理
VLLM：虚拟大型语言模型（VirtualLargeLanguageModel）VLLM指的是一种基于云计算的大型语言模型的虚拟实现。它通常是指那些由多个服务器组成的分布式计算环境中的复杂机器学习模型，这些模型能够处理和理解大量的文本数据。VLLM的核心是“大型语言模型”，这是一种通过深度神经网络训练的算法，能够在理解和生成人类语言方面表现出极高的能力。解释：虚拟：意味着这个模型不是在单个物理设备
Sklearn 机器学习数值离散化虚拟编码 Thomas Kant 人工智能机器学习 sklearn 人工智能
亲爱的技术爱好者们，热烈欢迎来到Kant2048的博客！我是ThomasKant，很开心能在CSDN上与你们相遇～本博客的精华专栏：【自动化测试】【测试经验】【人工智能】【Python】Sklearn机器学习：数值离散化+虚拟编码实战详解在机器学习的特征工程中，数值型特征并不总是适合直接输入模型。尤其是树模型或分类模型时，**将连续变量进行离散化（分箱）+虚拟编码（独热编码）**是一种常见且高效的
线性代数和c语言先学哪个,线性代数和哪个更有用？段丞博线性代数和c语言先学哪个
一、从数学与应用数学这个专业来分析下“线性代数”和“高等数学”这两块的内容，无论哪块知识在“考研究生数学科目中的考试”都会涉汲到的，而且有些专业的考试也包括概率论与数理统计这块知识。线性代数和哪个更有用?1、线性代数内容：行列式、矩阵、向量、线性方程组、特征值和特征向量、二次型。2、高等数学内容：函数·极限·连续、导数与微分、不定积分、定积分及广义积分、中值定理的证明、常微分方程、一元微积分的应用
合规视角下银行智能客服风险防控 AI 智能服务智能客服人工智能 AIGC 数据库 chatgpt
1.AI驱动金融变革的政策与技术背景政策导向：我国《新一代人工智能发展规划》明确提出发展智能金融，要求：构建金融大数据平台，提升多媒体数据处理能力；创新智能金融产品与服务形态；推广智能客服、监控等技术应用；建立智能风控预警体系。技术支撑：云计算、大数据技术成熟为AI发展奠定了基础。深度学习算法的突破则引爆了本轮AI浪潮，显著提升了复杂任务处理精度，进而推动了计算机视觉、机器学习、自然语言处理（NL
存得快查得准，但就是算不动？试试时序数据库 TDengine × Spark 的组合拳
每个工程师可能都遇到过类似场景：时序数据沉淀在数据库中，格式规范、查询快捷，但当任务升级——比如滑窗聚合、多源拼接、机器学习训练——一些业务可能就需要更强的计算能力和更灵活的分析工具。TDengine专注于高效存储与极速查询，而在数据“算力”层面，我们选择了更强的伙伴。现在，TDengine正式开放与ApacheSpark的无缝集成通道。一个是高性能、低成本的时序数据库，一个是横扫大数据世界的分析
【高频考点精讲】前端AI集成实战：从TensorFlow.js到模型部署全栈老李技术面试前端高频考点精讲前端 javascript html css 面试题 react vue
前端AI集成实战：从TensorFlow.js到模型部署‍作者：全栈老李更新时间：2025年5月‍适合人群：前端初学者、进阶开发者版权：本文由全栈老李原创，转载请注明出处。今天咱们聊聊前端工程师如何玩转AI——没错，用JavaScript就能搞机器学习！我是全栈老李，一个喜欢把复杂技术讲简单的实战派。最近发现不少前端同学对AI既好奇又害怕，其实真没想象中那么难，跟着老李走，30分钟让你亲手部署第一
【机器学习第二期（Python）】优化梯度提升决策树 XGBoost WW、forever 深度学习原理及代码实现机器学习 python 决策树
优化梯度提升决策树XGBoost一、XGBoost简介二、原理详解2.1基础思想：改进版GBDT2.2目标函数2.3二阶泰勒展开优化2.4树结构优化三、XGBoost实现步骤（Python）可调参数推荐完整案例代码（回归任务+可视化）参考梯度提升决策树GBDT的原理及Python代码实现可参考另一博客-【机器学习第一期（Python）】梯度提升决策树GBDT。XGBoost（ExtremeGrad
ICBDDM2025：大数据与数字化管理前沿峰会鸭鸭鸭进京赶烤学术会议大数据图像处理计算机视觉 AI编程人工智能机器人考研
在选择大学专业时，可以先从自身兴趣、能力和职业规划出发，初步确定几个感兴趣的领域。然后结合外部环境因素，如专业前景、教育资源和就业情况等，对这些专业进行深入的分析和比较。大数据专业：是一个热门且前沿的学科领域，它涉及到数据的收集、存储、处理、分析和应用等多个方面。课程设置基础课程数学基础：高等数学、线性代数、概率论与数理统计等。这些课程为大数据分析提供了必要的数学工具，例如线性代数在机器学习算法中
云原生SLO与AIOps的完美结合：智能运维新趋势 AI云原生与云计算技术学院云原生 ai
云原生SLO与AIOps的完美结合：智能运维新趋势关键词：云原生、SLO、AIOps、智能运维、服务等级目标、自动化运维、机器学习摘要：本文深入探讨云原生环境下服务等级目标（SLO）与智能运维（AIOps）的融合实践。通过解析SLO的核心原理与AIOps的技术架构，揭示两者在指标定义、异常检测、自动化修复等环节的协同机制。结合具体算法实现、数学模型分析与项目实战案例，展示如何通过数据驱动的智能运维
【Rust】——使用消息在线程之间传递数据 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博客目录信道与所有权转移发送多个值并观察接收者的等待通过克隆发送者来创建多个生产者学
开源浪潮之巅：当前最热门的开源项目全景图万能小贤哥开源
开源世界活力澎湃，无数项目推动着技术边界。以下精选当前最受关注、社区活跃的热门开源项目，涵盖人工智能、开发工具、基础设施等关键领域：一、人工智能与机器学习：引领创新前沿Llama系列(MetaAI):核心价值：Meta开源的大语言模型家族(Llama2,Llama3)，性能媲美顶尖闭源模型。提供多种规模版本，支持商用，极大降低了企业和研究者使用先进LLM的门槛。热度体现：GitHub星标飞速增长，
基于机器学习的定增项目精准营销研究 AI天才研究院计算 AI大模型企业级应用开发实战 AI人工智能与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
基于机器学习的定增项目精准营销研究作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着中国资本市场的不断发展，定增（定向增发）作为上市公司进行再融资的重要途径，越来越受到市场关注。定增项目涉及众多参与方，包括上市公司、投资者、保荐机构、会计师事务所等。对于投资者而言，如何在众多定增项目中筛选出具有潜力的项目，进行精准投资，
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 spring Web jsp
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 jsp webxml struts2 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 PHP webservice
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_ windows vagrant
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 c linux chgrp chown
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
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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 java netty
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 hotsunshine Activity
// this need android:minSdkVersion="11" getActionBar().setDisplayHomeAsUpEnabled(true); @Override public boolean onOptionsItemSelected(MenuItem item) {
静态页面传参 ctrain 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 dcj3sjt126com 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 dcj3sjt126com
SharedPreferences简介： &nbs
linux复习笔记之bash shell (2) bash基础 eksliang bash bash 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 gqdy365 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 hvt Web .net C#hovertree asp.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
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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） lvdccyb Math apache
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) sunwinner Algorithm
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 sumapp 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

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