vsm

HaProxy VS MaxScale VS OneProxy压测对比（虚拟机环境）

测试工具mydbtest_linux64.binHaProxyVSMaxScaleVSOneProxy-----接两台slave亮剑结果：结论：HaProxy和MariaDBMaxScale奇虎相当。
hcymysql·2015-10-30 15:18

sharepoint ECB菜单中如何隐藏“通知我”

     http://管理中心/_admin/vsmask.aspx 2.　　如果只想在某个列表或文档库中去掉，则可以使用JS。
·2015-10-30 14:52

Expression Blend实例中文教程(11) - 视觉管理器快速入门Visual State Manager(VSM)

  Visual State Manager,中文又称视觉状态管理器（简称为VSM），是Silverlight 2中引进的一个概念。
·2015-10-30 12:00

Kmeans文本聚类：获取weka计算的聚类中心，完成文本聚类

  作者：finallyliuyu 转载使用等请注明出处   上一讲：Kmeans文本聚类之VSM模型 中，给出了如何建立文档向量模型，以及写weka软件所要求的数据格式arff
·2015-10-30 12:50

Kmeans 聚类之建立文档向量模型(VSM)

作者：finallyliuyu 转载使用等请注明出处 在上一篇博文《Kmeans聚类之特征词选择DF》中我们已经给出了特征词选择的代码，这里我们将给出建立文档向量模型的代码，以及将文档向量模型写成Weka数据格式的代码。关于Weka数据格式等相关内容,请见：教程。 首先我们给出写Arff头文件的代码 void Preprocess::WriteHeadArff() { ofstream
·2015-10-30 12:49

MovablePlane issue

查到这个bug是因为前段时间实现vsm时，需要用到scene_depth_range 和 shadow_scene_depth_range，而我的模型查看器的地表是创建的一个plane，于是查到有些问题
·2015-10-28 09:58

我的第一个C++程序，还像个C++c程序的样子吧

（算是词袋子模型吧），然后对每篇文章形成形成VSM模型，写成weka的数据格式，然后调用weka对文章聚类。
·2015-10-28 08:45

libsvm分类小记（三）

也就是在同一个文档集合上面，同一种特征选择方法上面，要多次建立VSM模型。如特征维数为1000的情况下的VSM模型，特征维数为2000情况下的VSM模型。
·2015-10-28 08:42

使用命令行进行 VS单元测试 MSTest

Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 9.0\Common7\IDE\MSTest.exe" /testmetadata:XXX.Web3.0.vsmdi
·2015-10-27 15:17

Silverlight学习资料汇总

VSM(Visual State Manager) 蓝色经典论坛一篇翻译的文章,正是这篇文章让我对VSM有了正确的认识。 使用Blend的开发VSM,Blend使用VSM的很好的一篇文章。
·2015-10-27 14:09

WCF 中容易混淆的一些东西

WSDLvsMEX,knockoutortie?
东风125·2015-10-26 14:00

再寄小读者之数学篇[2014.01.01-2014.06.30]

[再寄小读者之数学篇](2014-06-28 证明级数几乎处处收敛) 设 $f\in L(\bbR)$, 试证: $$\bex \vsm{n}f(n^2x) \eex$$ 在 $\bbR$ 上几乎处处收敛到一
·2015-10-23 08:40

[再寄小读者之数学篇](2014-06-28 证明级数几乎处处收敛)

设 $f\in L(\bbR)$, 试证: $$\bex \vsm{n}f(n^2x) \eex$$ 在 $\bbR$ 上几乎处处收敛到一 Lebesgue 函数.
·2015-10-23 08:38

[再寄小读者之数学篇](2014-06-22 发散级数 [中国科学技术大学2012年高等数学B考研试题])

设 $a_n>0$, $S_n=a_1+a_2+\cdots+a_n$, 级数 $\dps{\vsm{n}a_n}$ 发散, 证明: $\dps{\vsm{n}\cfrac{a_n}{S_n}}$
·2015-10-23 08:31

opencv2-第五章-图像处理

目前，opencv可以提供5种不同的平滑操作方法，所有操作都由cvSmooth函数实现，该函数可以将用户所期望的平滑方式作为参数。voidcvSmooth(co
gdut2015go·2015-10-22 20:00

CentOS7 编译安装LVS 互为主备 (实测 笔记 Centos 7.0 + ipvsadm 1.27 + keepalived 1.2.15 )

环境： 系统硬件：vmware vsphere (CPU：2*4核，内存2G，双网卡) LVS服务器（两台）： 系统：Centos7.0 64位（LVS+keepalived） LvsMaster
·2015-10-21 13:29

针对特征词选择法的验证实验“各种特征词选择算法对文本分类性能的影响”：纸上得来终觉浅，觉知此事要躬行 （实验数据下载）

资源空间提供方：download.csdn.net 统计词典以及关联表数据结构 每个数据包中共有四个文件:keywords.dat,testVSM.dat,trainingVSM.dat,evaluation.txt
·2015-10-21 12:51

函数项级数的一致收敛

证明函数项级数 $\dps{\vsm{n}x^3e^{-nx^2}}$ 在 $[0,\infty)$ 上一致收敛.
·2015-10-21 11:55

数据检索---空间向量模型VSM

向量空间模型（VSM：VectorSpaceModel）由Salton等人于20世纪70年代提出，并成功地应用于著名的SMART文本检索系统。
李元乐·2015-10-20 12:52

文本分类入门(四)训练Part 1

开始训练之前，再多说几句关于VSM这种文档表示模型的话。
hechenghai·2015-10-05 21:00

smaba

UNIX---nfs共享文件系统共享samba用于unix和win之间的文件系统共享 yuminstallsamba-y cd/etc/sambamvsmb.confsmb.conf.bakgrep-v
晓阿赫赫·2015-09-30 22:29

基于VSM的命名实体识别、歧义消解和指代消解

    前面讲述过两篇知识图谱相关的文章，这篇文章主要讲解基于向量空间模型(VectorSpaceModel)的相关应用，包括命名实体识别、实体消歧和跨文本指代消解；其最终目的是想通过它应用到知识图谱构建过程中，即实体对齐和属性对齐。     知识图谱相关会议之观后感分享与学习总结     搜索引擎和知识图谱那些事(上).基础篇一.搜狗知立方介绍    知识图谱的相关介绍及具体应用这里就不再叙述了
Eastmount·2015-09-20 06:00

关于cvSmooth（包括简单，中值，高斯，双边）的总结

函数cvSmooth可使用简单模糊、简单无缩放变换的模糊、中值模糊、高斯模糊、双边滤波的任何一种方法平滑图像。每一种方法都有自己的特点以及局限。
gdut2015go·2015-09-10 10:00

【OpenCV归纳】5 图像处理

voidcvSmooth{   constCvArr*src,   CvArr*dst,   
NoMasp·2015-09-08 21:00

Win10开发：视觉状态VisualState与自适应UI

以下简称VSM。VSM可以根据程序的设置，在设定的条件下更改某些UI的呈现状态。在Win10中因为自适应UI的需求，因此需要VSM的助攻。
zmq570235977·2015-09-01 21:00

Java 语言中 List、Set 和 Map 的区别

ListVsSetVsMap1)重复性List 允许有重复元素。任何数量的重复元素都可以在不影响现有重复元素的值及其索引的情况下插入到List。Set 不允许重复。
sinat_25926481·2015-08-30 11:00

Lucene3.0之结果排序（原理篇）

1、 基本排序原理①     向量空间模型GeraldSalton 等在 30 多年前提出的"向量空间模型" （VectorSpaceModel，VSM）[SaltonandLesk,1968,Salton
z69183787·2015-08-23 16:00

Java 语言中 List、Set 和 Map 的区别

ListVsSetVsMap1)重复性List允许有重复元素。任何数量的重复元素都可以在不影响现有重复元素的值及其索引的情况下插入到List。Set不允许重复。
Defonds·2015-08-21 17:46

Java 语言中 List、Set 和 Map 的区别

ListVsSetVsMap1)重复性List允许有重复元素。任何数量的重复元素都可以在不影响现有重复元素的值及其索引的情况下插入到List。Set不允许重复。
defonds·2015-08-21 17:00

smooth函数

smooth函数 Smooth 函数各种方法的图像平滑voidcvSmooth(constCvArr*src,CvArr*dst,intsmoothtype=CV_GAUSSIAN,intparam1=
qq_18343569·2015-08-21 15:00

JVM 垃圾回收 Minor gc vs Major gc vs Full gc

原文: MinorGCvsMajorGCvsFullGC在Plumbr进行GC暂停检测功能的工作时，我不得不阅读大量与此相关的文章，书籍和报告。
m635674608·2015-08-20 09:00

[家里蹲大学数学杂志]第405期中国科学院数学与系统科学研究院2015年夏令营分析与代数试题

. ($10'$) 对哪些实数 $\al$, 级数 $\dps{\vsm{n}\sex{\frac{1}{n}-\sin \frac{1}{n}}^\al}$ 收敛?
·2015-07-18 16:00

My Road

毕竟工作几年和几年工作经验还是有很大区别，自勉JVM远程调用服务器部署（开发人员）NginxLVSMongodbRedisNIOZK就这几个吧，暂时……..，争取最近出几篇文章
longeremmy·2015-07-12 21:00

【零基础】CentOS 7 64位系统下编译Hadoop2.7.0

a=url&k=38dddcfc&u=aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvSm95NTgwNjE2NzgvYXJ0aWNsZS9kZXRhaWxzLzQ1NzQ2ODQ3&t=44CQ6Zu25Z
moonpure·2015-07-05 17:00

[数学笔记Mathematical Notes]1-调和级数发散的一个简单证明

调和级数 $\dps{\vsm{n}\frac{1}{n}}$ 是发散的. 证明.
·2015-07-04 18:00

OpenCV 高斯模糊

cvNamedWindow("out"); cvShowImage("in",image); IplImage*out=cvCreateImage(cvGetSize(image),IPL_DEPTH_8U,3); cvSmooth
xuanjian6·2015-06-26 15:00

七天学会ASP.NET MVC (一)——深入理解ASP.NET MVC

ASP.NETvsMVCvsWebForms许多ASP.NET开发人员开始接触MVC认为MVC与ASP.NET完全没有关系，是一个全新的Web开发，事实上ASP.NET是创建WEB应用的框架而MVC是能够用更好的方法来组织并管理代码的一种更高级架构体系
powertoolsteam·2015-06-23 13:00

七天学会ASP.NET MVC (一)――深入理解ASP.NET MVC

ASP.NETvsMVCvsWebForms许多ASP.NET开发人员开始接触MVC认为MVC与ASP.NET完全没有关系，是一个全新的Web开发，事实上ASP.NET是创建WEB应用的框架而MVC是能够用更好的方法来组织并管理代码的一种更高级架构体系
powertoolsteam·2015-06-23 13:20

七天学会ASP.NET MVC (一)――深入理解ASP.NET MVC

ASP.NETvsMVCvsWebForms许多ASP.NET开发人员开始接触MVC认为MVC与ASP.NET完全没有关系，是一个全新的Web开发，事实上ASP.NET是创建WEB应用的框架而MVC是能够用更好的方法来组织并管理代码的一种更高级架构体系
powertoolsteam·2015-06-23 13:20

七天学会ASP.NET MVC (一)——深入理解ASP.NET MVC

ASP.NETvsMVCvsWebForms许多ASP.NET开发人员开始接触MVC认为MVC与ASP.NET完全没有关系，是一个全新的Web开发，事实上ASP.NET是创建WEB应用的框架而MVC是能够用更好的方法来组织并管理代码的一种更高级架构体系
powertoolsteam·2015-06-23 13:20

七天学会ASP.NET MVC (一)——深入理解ASP.NET MVC

数据传递七天学会ASP.NETMVC(三)——ASP.NetMVC数据处理七天学会ASP.NETMVC(四)——用户授权认证问题七天学会ASP.NETMVC(五)——Layout页面使用和用户角色管理ASP.NETvsMVCvsWebForms
powertoolsteam·2015-06-23 13:00

mongodb 学习笔记 03 -- 查询表达式

=：db.stu.find({name:{$ne:’billvsme’}})名字不是’billvsme’>：db.stu.find({age:{$gt:18}})年纪大于18=：$gte18’})
billvsme·2015-06-22 15:00

基于文本向量空间模型的文本聚类算法

基于文本向量空间模型的文本聚类算法@[vsm|向量空间模型|文本相似度]本文源地址http://www.houzhuo.net/archives/51.htmlvsm概念简单，把对文本内容的处理转化为向量空间中的向量计算
Cins侯卓·2015-06-22 11:50

双边滤波原理与C++实现

原理示意图如下：双边滤波器中，输出像素的值依赖于邻域像素的值的加权组合，权重系数w(i,j,k,l)取决于定义域核和值域核的乘积二、C++实现2.1OpenCV调用方法：cvSmooth(m_ipl
cyh706510441·2015-06-21 12:40

mongodb 学习笔记 01 -- 概述，安装，运行

mongodb与传统数据库比传统数据库是结构化数据库，列的个数类型都一样文档数据库以文档为单位比如：{id:1,name:"billvsme",age:21,}{id:2,name:"zhangshan
billvsme·2015-06-18 01:00

[再寄小读者之数学篇](2015-06-24 Series)

Prove that $$\bex \vsm{n}a_n<\infty \eex$$ if and only if $a_n=O(1/\
·2015-06-17 16:00

centos6.5安装zabbix2.4.5

[root@lvsM_195_205 repo]# yum -y install net-snmp net-snmp-devel libxml2-devel libcurl-devel [root@lvsM
jhusshini8·2015-06-10 16:46

centos6.5安装zabbix2.4.5

[root@lvsM_195_205 repo]# yum -y install net-snmp net-snmp-devel libxml2-devel libcurl-devel [root@lvsM
jhusshini8·2015-06-10 16:46

route-over VS mesh-under

最近在网上看到一篇专门介绍route-over和Mesh-under的论文，介绍的比较详细：Route-overvsMesh-underRoutingin6LoWPAN基于IP的物联网架构、技术与应用InterconnectingSmartObjectswithIP
frank_jb·2015-06-07 13:00

vs2013使用remote debug

1,本地和远程都装上rtools(remotetools),注意64位的系统要装64位的版本.2,以管理员身份在remote机器上启动msvsmon.exe,3,设置msvsmon为NoAuthentication4
chunlin·2015-06-05 10:00
上一页 19 20 21 22 23 24 25 26 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他