- 第九课:大白话教你朴素贝叶斯
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这节课咱们来聊聊朴素贝叶斯(NaiveBayes),这个算法名字听起来像是个“天真无邪的数学小天才”,但其实它是个超级实用的分类工具!我会用最接地气的方式,从定义讲到代码实战,保证你笑着学会,还能拿去忽悠朋友!一:朴素贝叶斯是啥?——当概率论遇上“天真”假设1.1定义:贝叶斯定理的“偷懒版”问题:你想判断一封邮件是不是垃圾邮件,或者一条评论是不是好评。贝叶斯定理(原版):[P(A|B)=\frac
- 贝叶斯算法:从概率推断到智能决策的基石
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算法算法
##引言在人工智能与机器学习的蓬勃发展中,贝叶斯算法以其独特的概率推理方式和动态更新的特性,在垃圾邮件过滤、疾病诊断、推荐系统等关键领域展现出强大的应用价值。本文将从概率论基础出发,深入解析贝叶斯算法的核心思想及其实现方式,揭示这一统计学方法如何演变为现代智能系统的决策利器。---##一、贝叶斯定理:概率之门的钥匙###1.1基本公式表述贝叶斯定理的数学表达式揭示事件间的关联关系:$$P(A|B)
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- 【C语言练习】100. 使用C语言实现简单的自然语言理解算法
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以下是针对程序员转向人工智能(AI)领域的学习路线建议,分为基础、核心技术和进阶方向,结合你的编程背景进行优化:1.夯实基础数学基础(选择性补足,边学边用)线性代数:矩阵运算、特征值、张量(深度学习基础)概率与统计:贝叶斯定理、分布、假设检验微积分:梯度、导数(优化算法核心)优化算法:梯度下降、随机梯度下降(SGD)学习资源:3Blue1Brown(视频)、《程序员的数学》系列编程工具Python
- 机器学习新手指南:用Python实现贝叶斯方法与概率模型
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在机器学习的世界里,贝叶斯方法和概率模型是一类非常重要的工具。它们通过概率的方式来建模和解决问题,能够提供对数据的深刻理解和预测的不确定性估计。今天,我们将从零开始,用Python实现一个简单的贝叶斯分类器,带你走进贝叶斯方法的世界!一、贝叶斯方法与概率模型:初识(一)什么是贝叶斯方法?贝叶斯方法是一种基于贝叶斯定理的统计方法,它通过结合先验知识和数据来更新对问题的理解。贝叶斯定理的核心公式如下:
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以下是人工智能学习路径的详细规划,分5个阶段循序渐进,建议学习周期1.5-2年:一、筑基阶段(3-6个月)数学基础线性代数:矩阵运算(推荐《LinearAlgebraDoneRight》)微积分:偏导数/梯度(MIT18.01课程)概率统计:贝叶斯定理(可汗学院概率课)编程基础Python语法(《PythonCrashCourse》)数据处理库:NumPy/Pandas(官方文档+Kaggle练习
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问题汇总1.贝叶斯定理(贝叶斯公式和全概率公式)2.概率题2.1随机发生器的概率为1/21.贝叶斯定理(贝叶斯公式和全概率公式)定义:在信息和条件有限的情况下,基于过去的数据,通过动态调整的方法,帮助我们一步步预测出事件发生的接近真实的概率。贝叶斯定理基于条件概率的定义,条件概率表示事件A在事件B已经发生的条件下发生的概率条件概率公式:P(A∣B)=P(A∩B)P(B),P(B∣A)=P(A∩B)
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- BERT分类器和朴素贝叶斯分类器比较
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一、核心原理对比维度预训练模型(如BERT)朴素贝叶斯分类器模型类型深度学习模型,基于Transformer架构,通过大规模无监督预训练学习语言表示。传统机器学习模型,基于贝叶斯定理和特征条件独立假设。特征表示自动学习文本的上下文相关表示(contextualembeddings),捕捉长距离语义依赖。通常使用词袋模型(BagofWords)或TF-IDF,忽略词序和上下文,仅考虑词频。训练方式两
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大家好!今天我们要解锁一个神秘代码——大模型AI自学路线图。这不是枯燥的课程表,而是通往“数字造物主”的藏宝图!从零基础到训出你的第一个AI,只需五步,全程高能,即刻出发!第一关:筑基期——数学与代码的“扎马步”目标:用30天打造AI思维的基础骨骼核心装备:-数学三件套:-线性代数:矩阵是AI的乐高积木(重点:矩阵乘法、特征值)-概率统计:让AI学会“赌概率”(贝叶斯定理、正态分布)-微积分:反向
- 《算法导论(第4版)》阅读笔记:p1178-p1212
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《算法导论(第4版)》学习第25天,p1178-p1212总结,总计35页。一、技术总结1.AppendixC:CountingandProbability附录C介绍了计数理论(如:和规则,积规则,串,排列,组合,二项式系数,二项式界等),概率理论(如:样本空间,事件,概率论公理,离散概率分布,连续均匀概率分布,贝叶斯定理等),几何分布与二项分布,二项分布的尾部探究。第5章会时不时的涉及这些内容,
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- 贝叶斯估计、贝叶斯定理、贝叶斯公式
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贝叶斯估计、贝叶斯定理、贝叶斯公式一、贝叶斯估计二、贝叶斯定理三、贝叶斯公式四、举例一、贝叶斯估计贝叶斯估计在给定训练数据DDD的情况下,旨在确定假设空间HHH中的最优假设。我们通常将最优假设定义为在已知数据DDD及HHH中各假设的先验概率的基础上,概率最高的那个假设。贝叶斯理论提供了一种计算假设概率的方法,这种方法基于假设的先验概率、在该假设下观测到不同数据的概率以及实际观测到的数据。在没有任何
- 【图像处理基石】如何入门AI计算机视觉?
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入门AI计算机视觉需要从基础理论、工具方法和实战项目三个维度逐步推进,以下是系统化的学习路径和建议:一、夯实基础:核心知识储备1.数学基础(必备)线性代数:矩阵运算、特征值分解、奇异值分解(SVD)——理解神经网络中的线性变换。概率论与统计:概率分布、贝叶斯定理、假设检验——支撑模型训练中的不确定性分析。微积分:导数、梯度、链式法则——深度学习优化(如反向传播)的核心。推荐资源:教材:《线性代数及
- 机器学习算法——朴素贝叶斯算法
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机器学习算法人工智能
一、朴素贝叶斯算法介绍1、朴素贝叶斯算法概述朴素贝叶斯算法是一种经典的概率分类算法,它基于贝叶斯定理和特征独立性假设。该算法常被用于文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等领域。朴素贝叶斯算法的核心思想是通过已知类别的训练样本集,学习出每个类别的概率分布模型,然后根据待分类样本的特征,利用贝叶斯定理计算出样本属于各个类别的后验概率,最终选择具有最大后验概率的类别作为分类结果。在朴素贝叶斯算法中,特征之间
- 实战9:机器学习之:朴素贝叶斯方法对鸢尾花卉品种预测实战教程
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1.理论部分朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的有监督分类算法。该算法一个重要的特点:假设特征条件独立,正是这个假设使得朴素贝叶斯法的学习和预测变得简单。在特征条件独立的假设下,朴素贝叶斯法先利用训练数据集的先验统计信息计算特征向量与标签的联合概率分布,然后对于新输入的样本点,利用联合概率分布计算后验概率,并用后验概率最大的输出标签确定为新样本点的类别。注意:假设特征条件独立正是朴素贝叶斯中“朴素”两
- Level3 — PART 4 机器学习算法 — 朴素贝叶斯
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目录贝叶斯定理朴素贝叶斯模型(NaiveBayesModel)估计离散估计极大似然估计案例朴素贝叶斯扩展高斯贝叶斯分类器原理应用源码分析伯努利贝叶斯分类器原理源码分析多项朴素贝叶斯分类器半朴素贝叶斯分类器模拟题CDALEVELIII模拟题(一)CDALEVELIII模拟题(二)贝叶斯定理贝叶斯定理由英国数学家贝叶斯(ThomasBayes1702-1761)发展,用来描述两个条件概率之间的关系,比
- 机器学习(6)——朴素贝叶斯
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文章目录1.什么是朴素贝叶斯算法?2.核心思想3.数学基础3.算法步骤3.1.计算先验概率3.2.计算条件概率4.常见变种5.优缺点6.零概率问题与平滑技术7.应用场景8.Python示例9.参数调优10.总结1.什么是朴素贝叶斯算法?朴素贝叶斯算法(NaiveBayes)是一种基于贝叶斯定理的概率分类算法,在机器学习和数据挖掘中广泛应用。它被称为“朴素”的原因是它假设特征之间是条件独立的,这简化
- 【机器学习】每日一讲-朴素贝叶斯公式
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文章目录**一、朴素贝叶斯公式详解****1.贝叶斯定理基础****2.从贝叶斯定理到分类任务****3.特征独立性假设****4.条件概率的估计****二、在AI领域的作用****1.文本分类与自然语言处理(NLP)****2.推荐系统****3.医疗与生物信息学****4.实时监控与异常检测****5.多模态数据处理****三、推导过程示例(以文本分类为例)****四、代码实现(Python)
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目录前言算法原理朴素贝叶斯算法核心思想示例贝叶斯定理贝叶斯网络贝叶斯网络的结构形式因子图数学模型最优贝叶斯推理贝叶斯优化什么高斯过程acquisition函数朴素贝叶斯贝叶斯公式与条件独立假设1)先验概率与后验概率2)贝叶斯公式3)条件独立假设与朴素贝叶斯平滑处理1)为什么需要平滑处理2)拉普拉斯平滑及依据应用案例中文分词统计机器翻译贝叶斯图像识别,AnalysisbySynthesisEM算法与
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- 计算机视觉(Computer Vision, CV)的入门到实践的详细学习路线
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一、基础准备1.数学基础线性代数深入矩阵运算,理解矩阵乘法、转置、逆等基本概念。掌握特征值与特征向量的几何意义,理解其在图像压缩、特征提取中的应用。学习奇异值分解(SVD)及其在降维和数据压缩中的具体应用。概率与统计熟悉贝叶斯定理及其在分类任务中的应用,如朴素贝叶斯分类器。理解常见概率分布(如正态分布、二项分布)及其性质。学习统计推断方法,如假设检验、置信区间估计,以评估模型性能。微积分掌握梯度、
- apache 安装linux windows
墙头上一根草
apacheinuxwindows
linux安装Apache 有两种方式一种是手动安装通过二进制的文件进行安装,另外一种就是通过yum 安装,此中安装方式,需要物理机联网。以下分别介绍两种的安装方式
通过二进制文件安装Apache需要的软件有apr,apr-util,pcre
1,安装 apr 下载地址:htt
- fill_parent、wrap_content和match_parent的区别
Cb123456
match_parentfill_parent
fill_parent、wrap_content和match_parent的区别:
1)fill_parent
设置一个构件的布局为fill_parent将强制性地使构件扩展,以填充布局单元内尽可能多的空间。这跟Windows控件的dockstyle属性大体一致。设置一个顶部布局或控件为fill_parent将强制性让它布满整个屏幕。
2) wrap_conte
- 网页自适应设计
天子之骄
htmlcss响应式设计页面自适应
网页自适应设计
网页对浏览器窗口的自适应支持变得越来越重要了。自适应响应设计更是异常火爆。再加上移动端的崛起,更是如日中天。以前为了适应不同屏幕分布率和浏览器窗口的扩大和缩小,需要设计几套css样式,用js脚本判断窗口大小,选择加载。结构臃肿,加载负担较大。现笔者经过一定时间的学习,有所心得,故分享于此,加强交流,共同进步。同时希望对大家有所
- [sql server] 分组取最大最小常用sql
一炮送你回车库
SQL Server
--分组取最大最小常用sql--测试环境if OBJECT_ID('tb') is not null drop table tb;gocreate table tb( col1 int, col2 int, Fcount int)insert into tbselect 11,20,1 union allselect 11,22,1 union allselect 1
- ImageIO写图片输出到硬盘
3213213333332132
javaimage
package awt;
import java.awt.Color;
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import java.awt.Graphics;
import java.awt.image.BufferedImage;
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import java.io.IOException;
import javax.imagei
- 自己的String动态数组
宝剑锋梅花香
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数组还是好说,学过一两门编程语言的就知道,需要注意的是数组声明时需要把大小给它定下来,比如声明一个字符串类型的数组:String str[]=new String[10]; 但是问题就来了,每次都是大小确定的数组,我需要数组大小不固定随时变化怎么办呢? 动态数组就这样应运而生,龙哥给我们讲的是自己用代码写动态数组,并非用的ArrayList 看看字符
- pinyin4j工具类
darkranger
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pinyin4j工具类Java工具类 2010-04-24 00:47:00 阅读69 评论0 字号:大中小
引入pinyin4j-2.5.0.jar包:
pinyin4j是一个功能强悍的汉语拼音工具包,主要是从汉语获取各种格式和需求的拼音,功能强悍,下面看看如何使用pinyin4j。
本人以前用AscII编码提取工具,效果不理想,现在用pinyin4j简单实现了一个。功能还不是很完美,
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UML建模
介绍StarUML的基本概念,这些都是有效运用StarUML?所需要的。包括对模型、视图、图、项目、单元、方法、框架、模型块及其差异以及UML轮廓。
模型、视与图(Model, View and Diagram)
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Activiti id 工作流
1、流程定义ID:ProcessDefinitionId,当定义一个流程就会产生。
2、流程实例ID:ProcessInstanceId,当开始一个具体的流程时就会产生,也就是不同的流程实例ID可能有相同的流程定义ID。
3、TaskId,每一个userTask都会有一个Id这个是存在于流程实例上的。
4、TaskDefinitionKey和(ActivityImpl activityId
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在我们的前端项目里经常会用到级联的select,比如省市区这样。通常这种级联大多是动态的。比如先加载了省,点击省加载市,点击市加载区。然后数据通常ajax返回。如果没有数据则说明到了叶子节点。 针对这种场景,如果我们使用jquery来实现,要考虑很多的问题,数据部分,以及大量的dom操作。比如这个页面上显示了某个区,这时候我切换省,要把市重新初始化数据,然后区域的部分要从页面
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Ctrl+1 快速修复(最经典的快捷键,就不用多说了)Ctrl+D: 删除当前行 Ctrl+Alt+↓ 复制当前行到下一行(复制增加)Ctrl+Alt+↑ 复制当前行到上一行(复制增加)Alt+↓ 当前行和下面一行交互位置(特别实用,可以省去先剪切,再粘贴了)Alt+↑ 当前行和上面一行交互位置(同上)Alt+← 前一个编辑的页面Alt+→ 下一个编辑的页面(当然是针对上面那条来说了)Alt+En
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一、函数的使用
1.1、定义函数变量
var vName = funcation(params){
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函数变量的调用: vName(params);
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- 【Scala四】分析Spark源代码总结的Scala语法二
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1. Some操作
在下面的代码中,使用了Some操作:if (self.partitioner == Some(partitioner)),那么Some(partitioner)表示什么含义?首先partitioner是方法combineByKey传入的变量,
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- java 匿名内部类
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组合优先于继承
Java的匿名类,就是提供了一个快捷方便的手段,令继承关系可以方便地变成组合关系
继承只有一个时候才能用,当你要求子类的实例可以替代父类实例的位置时才可以用继承。
在Java中内部类主要分为成员内部类、局部内部类、匿名内部类、静态内部类。
内部类不是很好理解,但说白了其实也就是一个类中还包含着另外一个类如同一个人是由大脑、肢体、器官等身体结果组成,而内部类相
- 盗版win装在MAC有害发热,苹果的东西不值得买,win应该不用
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游戏applewindowsXPOS
Mac mini 型号: MC270CH-A RMB:5,688
Apple 对windows的产品支持不好,有以下问题:
1.装完了xp,发现机身很热虽然没有运行任何程序!貌似显卡跑游戏发热一样,按照那样的发热量,那部机子损耗很大,使用寿命受到严重的影响!
2.反观安装了Mac os的展示机,发热量很小,运行了1天温度也没有那么高
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-生成器模式-Builder
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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/
/**
* 生成器模式的意图在于将一个复杂的构建与其表示相分离,使得同样的构建过程可以创建不同的表示(GoF)
* 个人理解:
* 构建一个复杂的对象,对于创建者(Builder)来说,一是要有数据来源(rawData),二是要返回构
- JIRA与SVN插件安装
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SVNjira
JIRA安装好后提交代码并要显示在JIRA上,这得需要用SVN的插件才能看见开发人员提交的代码。
1.下载svn与jira插件安装包,解压后在安装包(atlassian-jira-subversion-plugin-0.10.1)
2.解压出来的包里下的lib文件夹下的jar拷贝到(C:\Program Files\Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB
- 常用数学思想方法
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工作
对于搞工程和技术的朋友来讲,在工作中常常遇到一些实际问题,而采用常规的思维方式无法很好的解决这些问题,那么这个时候我们就需要用数学语言和数学工具,而使用数学工具的前提却是用数学思想的方法来描述问题。。下面转帖几种常用的数学思想方法,仅供学习和参考
函数思想
把某一数学问题用函数表示出来,并且利用函数探究这个问题的一般规律。这是最基本、最常用的数学方法
- pl/sql集合类型
daizj
oracle集合typepl/sql
--集合类型
/*
单行单列的数据,使用标量变量
单行多列数据,使用记录
单列多行数据,使用集合(。。。)
*集合:类似于数组也就是。pl/sql集合类型包括索引表(pl/sql table)、嵌套表(Nested Table)、变长数组(VARRAY)等
*/
/*
--集合方法
&n
- [Ofbiz]ofbiz初用
dinguangx
电商ofbiz
从github下载最新的ofbiz(截止2015-7-13),从源码进行ofbiz的试用
1. 加载测试库
ofbiz内置derby,通过下面的命令初始化测试库
./ant load-demo (与load-seed有一些区别)
2. 启动内置tomcat
./ant start
或
./startofbiz.sh
或
java -jar ofbiz.jar
&
- 结构体中最后一个元素是长度为0的数组
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cgcc
在Linux源代码中,有很多的结构体最后都定义了一个元素个数为0个的数组,如/usr/include/linux/if_pppox.h中有这样一个结构体: struct pppoe_tag { __u16 tag_type; __u16 tag_len; &n
- Linux cp 实现强行覆盖
dcj3sjt126com
linux
发现在Fedora 10 /ubutun 里面用cp -fr src dest,即使加了-f也是不能强行覆盖的,这时怎么回事的呢?一两个文件还好说,就输几个yes吧,但是要是n多文件怎么办,那还不输死人呢?下面提供三种解决办法。 方法一
我们输入alias命令,看看系统给cp起了一个什么别名。
[root@localhost ~]# aliasalias cp=’cp -i’a
- Memcached(一)、HelloWorld
frank1234
memcached
一、简介
高性能的架构离不开缓存,分布式缓存中的佼佼者当属memcached,它通过客户端将不同的key hash到不同的memcached服务器中,而获取的时候也到相同的服务器中获取,由于不需要做集群同步,也就省去了集群间同步的开销和延迟,所以它相对于ehcache等缓存来说能更好的支持分布式应用,具有更强的横向伸缩能力。
二、客户端
选择一个memcached客户端,我这里用的是memc
- Search in Rotated Sorted Array II
hcx2013
search
Follow up for "Search in Rotated Sorted Array":What if duplicates are allowed?
Would this affect the run-time complexity? How and why?
Write a function to determine if a given ta
- Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
jinnianshilongnian
spring4generic type
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- CentOS安装JDK
liuxingguome
centos
1、行卸载原来的:
[root@localhost opt]# rpm -qa | grep java
tzdata-java-2014g-1.el6.noarch
java-1.7.0-openjdk-1.7.0.65-2.5.1.2.el6_5.x86_64
java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-11.1.13.4.el6.x86_64
[root@localhost
- 二分搜索专题2-在有序二维数组中搜索一个元素
OpenMind
二维数组算法二分搜索
1,设二维数组p的每行每列都按照下标递增的顺序递增。
用数学语言描述如下:p满足
(1),对任意的x1,x2,y,如果x1<x2,则p(x1,y)<p(x2,y);
(2),对任意的x,y1,y2, 如果y1<y2,则p(x,y1)<p(x,y2);
2,问题:
给定满足1的数组p和一个整数k,求是否存在x0,y0使得p(x0,y0)=k?
3,算法分析:
(
- java 随机数 Math与Random
SaraWon
javaMathRandom
今天需要在程序中产生随机数,知道有两种方法可以使用,但是使用Math和Random的区别还不是特别清楚,看到一篇文章是关于的,觉得写的还挺不错的,原文地址是
http://www.oschina.net/question/157182_45274?sort=default&p=1#answers
产生1到10之间的随机数的两种实现方式:
//Math
Math.roun
- oracle创建表空间
tugn
oracle
create temporary tablespace TXSJ_TEMP
tempfile 'E:\Oracle\oradata\TXSJ_TEMP.dbf'
size 32m
autoextend on
next 32m maxsize 2048m
extent m
- 使用Java8实现自己的个性化搜索引擎
yangshangchuan
javasuperword搜索引擎java8全文检索
需要对249本软件著作实现句子级别全文检索,这些著作均为PDF文件,不使用现有的框架如lucene,自己实现的方法如下:
1、从PDF文件中提取文本,这里的重点是如何最大可能地还原文本。提取之后的文本,一个句子一行保存为文本文件。
2、将所有文本文件合并为一个单一的文本文件,这样,每一个句子就有一个唯一行号。
3、对每一行文本进行分词,建立倒排表,倒排表的格式为:词=包含该词的总行数N=行号