learning

learning all in one

https://github.com/xgqfrms/learning/tree/gh-pages/GraphQL

https://github.com/xgqfrms/learning/tree/gh-pages/Full-Stack-Web

https://github.com/xgqfrms/learning/tree/gh-pages/es6-modules/promise-delete.js

https://github.com/xgqfrms/learning/tree/gh-pages/Front-End-Tools/Webpack


https://github.com/xgqfrms/my-problems-handler

learning all in one的更多相关文章

  1. 【Machine Learning】KNN算法虹膜图片识别

    K-近邻算法虹膜图片识别实战 作者:白宁超 2017年1月3日18:26:33 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结 ...

  2. 【Machine Learning】Python开发工具:Anaconda+Sublime

    Python开发工具:Anaconda+Sublime 作者:白宁超 2016年12月23日21:24:51 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现 ...

  3. 【Machine Learning】机器学习及其基础概念简介

    机器学习及其基础概念简介 作者:白宁超 2016年12月23日21:24:51 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结 ...

  4. 【Machine Learning】决策树案例:基于python的商品购买能力预测系统

    决策树在商品购买能力预测案例中的算法实现 作者:白宁超 2016年12月24日22:05:42 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本 ...

  5. Deep learning:五十一(CNN的反向求导及练习)

    前言: CNN作为DL中最成功的模型之一,有必要对其更进一步研究它.虽然在前面的博文Stacked CNN简单介绍中有大概介绍过CNN的使用,不过那是有个前提的:CNN中的参数必须已提前学习好.而本文 ...

  6. Programming Learning - Based on Project

    Today when taking a bath I got a good idea that it is an efficient and interesting way to learn a ne ...

  7. 做中学(Learning by Doing)之背单词-扇贝网推荐

    做中学(Learning by Doing)之背单词-扇贝网推荐 看完杨贵福老师(博客,知乎专栏,豆瓣)的「继续背单词,8个月过去了」,我就有写这篇文章的冲动了,杨老师说: 有时候我会感觉非常后悔,如 ...

  8. 【原】Learning Spark (Python版) 学习笔记(一)----RDD 基本概念与命令

    <Learning Spark>这本书算是Spark入门的必读书了,中文版是<Spark快速大数据分析>,不过豆瓣书评很有意思的是,英文原版评分7.4,评论都说入门而已深入不足 ...

  9. 【原】Learning Spark (Python版) 学习笔记(四)----Spark Sreaming与MLlib机器学习

    本来这篇是准备5.15更的,但是上周一直在忙签证和工作的事,没时间就推迟了,现在终于有时间来写写Learning Spark最后一部分内容了. 第10-11 章主要讲的是Spark Streaming ...

  10. 【机器学习Machine Learning】资料大全

    昨天总结了深度学习的资料,今天把机器学习的资料也总结一下(友情提示:有些网站需要"科学上网"^_^) 推荐几本好书: 1.Pattern Recognition and Machi ...

随机推荐

  1. How does Go kit compare to Micro?

    Go kit - Frequently asked questions https://gokit.io/faq/ How does Go kit compare to Micro? Like Go ...

  2. (转载)微软数据挖掘算法:Microsoft 时序算法(5)

    前言 本篇文章同样是继续微软系列挖掘算法总结,前几篇主要是基于状态离散值或连续值进行推测和预测,所用的算法主要是三种:Microsoft决策树分析算法.Microsoft聚类分析算法.Microsof ...

  3. centos7+python+selenium+chrome

    1.安装chrome yum install google-chrome 2.安装chromedriver所有版本的下载地址:https://sites.google.com/a/chromium.o ...

  4. 向数据库添加100W 条数据 性能测试

    向数据库添加100W 条数据 性能测试 : 参考的相关网站目录: JDBC实现往MySQL插入百万级数据 https://www.cnblogs.com/fnz0/p/5713102.html MyS ...

  5. JS:replace

    JavaScript中replace() 方法如果直接用str.replace("-","!") 只会替换第一个匹配的字符. 而str.replace(/-/g ...

  6. 根据table随时添加列

    var newRow = '<tr align="center" class="tdbg" id="tr'+temp[0]+'"> ...

  7. 3.DHCP原理

    1.DHCP服务器给首次接入网络的客户端分配网络参数的工作原理 只有跟DHCP客户端在同一个网段的DHCP服务器才能收到DHCP客户端广播的DHCP DISCOVER报文.当DHCP客户端与DHCP服 ...

  8. redis-避免生产环境使用keys命令

    redis作为内存数据库, 有着很高的性能, Redis能读的速度是110000次/s, 写的速度是81000次/s; 除了进行持久化操作时, redis采用的是单线程架构, 所以如果我们在开发中不恰 ...

  9. Codeforces Round #652 (Div. 2) E. DeadLee(贪心)

    题目链接:https://codeforces.com/contest/1369/problem/E 题意 Lee 有 $n$ 种不同种类的食物和 $m$ 个朋友,每种食物有 $w_i$ 个,每个朋友 ...

  10. Codeforces Round #695 (Div. 2) C. Three Bags (贪心,思维)

    题意:有三个背包,每个背包里都用一些数字,你可以选择某一个背包的数字\(a\),从另外一个背包拿出\(b\)(拿出之后就没有了),然后将\(a\)替换为\(a-b\),你可以进行任意次这样的操作,使得 ...