【HTML】Beginner6：Link

1.Link HTML wich basically means a system of linked text link to another HTML file or any file anywhere on the web or another part of the same page they are on. 2.</a> an anchor tag define a link 3.href The destination of the link is defined…

【NLP】前戏：一起走进条件随机场（一）

前戏:一起走进条件随机场作者:白宁超 2016年8月2日13:59:46 [摘要]:条件随机场用于序列标注,数据分割等自然语言处理中,表现出很好的效果.在中文分词.中文人名识别和歧义消解等任务中都有应用.本文源于笔者做语句识别序列标注过程中,对条件随机场的了解,逐步研究基于自然语言处理方面的应用.成文主要源于自然语言处理.机器学习.统计学习方法和部分网上资料对CRF介绍的相关的相关,最后进行大量研究整理汇总成体系知识.文章布局如下:第一节介绍CRF相关的基础统计知识:第二节介绍基于自然语言角度…

【NLP】蓦然回首：谈谈学习模型的评估系列文章（一）

统计角度窥视模型概念作者:白宁超 2016年7月18日17:18:43 摘要:写本文的初衷源于基于HMM模型序列标注的一个实验,实验完成之后,迫切想知道采用的序列标注模型的好坏,有哪些指标可以度量.于是,就产生了对这一专题进度学习总结,这样也便于其他人参考,节约大家的时间.本文依旧旨在简明扼要梳理出模型评估核心指标,重点达到实用.本文布局如下:第一章采用统计学习角度介绍什么是学习模型以及如何选择,因为现今的自然语言处理方面大都采用概率统计完成的,事实证明这也比规则的方法好.第二章采用基于数据挖…

【BZOJ】1002：轮状病毒（基尔霍夫矩阵【附公式推导】或打表）

Description 轮状病毒有很多变种,所有轮状病毒的变种都是从一个轮状基产生的.一个N轮状基由圆环上N个不同的基原子和圆心处一个核原子构成的,2个原子之间的边表示这2个原子之间的信息通道.如下图所示: N轮状病毒的产生规律是在一个N轮状基中删去若干条边,使得各原子之间有唯一的信息通道,例如共有16个不同的3轮状病毒,如下图所示: 现给定n(N<=100),编程计算有多少个不同的n轮状病毒. Input 第一行有1个正整数n. Output 计算出的不同的n轮状病毒数输出. Sample I…

【scikit-learn】06：make_blobs聚类数据生成器

版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 by-sa版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/kevinelstri/article/details/52622960 [scikit-learn]01:使用案例对sklearn库进行简单介绍 [scikit-learn]02:使用sklearn库进行统计学习 [scikit-learn]03:将sklearn库用于非监督性学习聚类 [scikit-learn]04:sklearn…

【7】解决：移动端点击a链接出现蓝色边框

[1]_blank : 浏览器总在一个新打开.未命名的窗口中载入目标文档. [2]title : 鼠标悬浮显示的文字. [3]href : 跳转到哪个链接. a{ border: none; -webkit-tap-highlight-color: rgba(0,0,0,0); -webkit-tap-highlight-color: transparent; outline: none; } …

【OpenCV】边缘检测：Sobel、拉普拉斯算子

推荐博文,博客.写得很好,给个赞. Reference Link : http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/7829481 一阶导数法:梯度算子对于左图,左侧的边是正的(由暗到亮),右侧的边是负的(由亮到暗).对于右图,结论相反.常数部分为零.用来检测边是否存在. 梯度算子 Gradient operators 函数f(x,y)在(x,y)处的梯度为一个向量: 计算这个向量的大小为: 梯度的方向角为: Sobel算子 sobel算…

【MavenWeb】初探：创建一个Maven Web项目

第一步:创建一个Simple的Maven项目直接点下一步,把name上面的几个部分填写好,直接Finish即可. 就可以看到如下的结构: 注意点1:如果按照网上的其他一些做法来创建,你会发现少了src/main/resources和src/test/resources两个目录. 当然如果缺少这两个文件夹:你可以项目-右键-Build Path-New source folder进行添加源文件夹注意点2:如果是网上的创建方式,你会发现缺少webapp目录但是,创建一个Simple的Maven…

【原创】Js：日期处理（日期格式必须【yyyy-mm-dd】才能转成long的毫秒！其他的不是【年-月-日】的格式，结果会是【NaN】）

<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>test date</title> </head> <body> <script type="text/javascript"> document.write("三种获取时间戳的方式:"); document.write(…

openstack【Kilo】汇总：包括20英文文档、各个组件新增功能及Kilo版部署

OpenStack Kilo版本发布 20英文文档OpenStack Kilo版本文档汇总:各个操作系统安装部署.配置文档.用户指南等文档 Kilo版部署 openstack[Kilo]入门 [准备篇]零:整体介绍 openstack[Kilo]入门 [准备篇]一: Ubuntu14.04远程连接(ssh安装) openstack[Kilo]入门 [准备篇]二:NTP安装 openstack[Kilo]入门 [准备篇]三:mysql(MariaDB)安装[控制节点] openstack[Kilo…

【转】Android：Layout_weight的深刻理解

原文网址:http://mobile.51cto.com/abased-375428.htm 本文详细介绍了Android布局中Layout_weight的属性,它是用来分配属于空间的一个属性,你可以设置他的权重. AD:干货来了,不要等!WOT2015 北京站演讲PPT开放下载! 最近写Demo,突然发现了Layout_weight这个属性,发现网上有很多关于这个属性的有意思的讨论,可是找了好多资料都没有找到一个能够说的清楚的,于是自己结合网上资料研究了一下,终于迎刃而解,写出来和大家分享.…

【转载】python：特殊函数使用方式

[转载]廖雪峰的官方网站可变参数在Python函数中,还可以定义可变参数.顾名思义,可变参数就是传入的参数个数是可变的. 我们以数学题为例子,给定一组数字a,b,c……,请计算a2 + b2 + c2 + ……. 要定义出这个函数,我们必须确定输入的参数.由于参数个数不确定,我们首先想到可以把a,b,c……作为一个list或tuple传进来,这样,函数可以定义如下: def calc(numbers): sum = 0 for n in numbers: sum = sum + n * n…

【RS】RankMBPR：Rank-Aware Mutual Bayesian Personalized Ranking for Item Recommendation - RankMBPR：基于排序感知的相互贝叶斯个性化排序的项目推荐

[论文标题]RankMBPR:Rank-Aware Mutual Bayesian Personalized Ranking for Item Recommendation ( WAIM 2016: Web-Age Information Management) [论文作者] Lu Yu,Ge Zhou,Chuxu Zhang,Junming Huang [论文链接]Paper(13-pages // Single column) [摘要] 之前的研究表明,基于比较对的方法是最先进的方法,它可以…

【RS】BPR：Bayesian Personalized Ranking from Implicit Feedback - BPR：利用隐反馈的贝叶斯个性化排序

[论文标题]BPR:Bayesian Personalized Ranking from Implicit Feedback (2012,Published by ACM Press) [论文作者]Steffen Rendle, Christoph Freudenthaler, Zeno Gantner, Lars Schmidt-Thieme [论文链接]Paper(10-pages // Double column) [摘要] 项目推荐是预测一组项目集合(如网站.电影.产品)的个性化排名的任…

【转】Spark：一个高效的分布式计算系统

原文地址:http://tech.uc.cn/?p=2116 概述什么是Spark Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架,Spark基于map reduce算法实现的分布式计算,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点:但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法.其架构如下图所…

【COGS】2287：[HZOI 2015]疯狂的机器人 FFT+卡特兰数+排列组合

[题意][COGS 2287][HZOI 2015]疯狂的机器人 [算法]FFT+卡特兰数+排列组合 [题解]先考虑一维的情况,支持+1和-1,前缀和不能为负数,就是卡特兰数的形式. 设C(n)表示第n/2个卡特兰数,当n为奇数时为0,即: $$C_n=\binom{n}{\frac{n}{2}}-\binom{n}{\frac{n}{2}-1},n\%2=0$$ 卡特兰数可以通过预处理阶乘和逆元后O(1)计算. 设f[n]表示走n步回到原点的操作序列数,那么答案要求所有f[i],通过枚举纵向行…

【观点】“马云：金融是要为外行人服务"，这个观点其实并不新鲜

不久前,马云在外滩国际金融峰会演讲,称金融行业需要“搅局者”.他说:“今天的金融,确实做得不错,没有今天这样的金融机构,中国的经济30年来不可能发展到今天,但是靠今天银行的机制,我不相信能支撑30年以后的中国所需要的金融体系.”在演讲的最后,马云特别提出:“金融是为外行人服务的,不是为自己金融圈里自娱自乐.自己赚钱的.” 马云显然是建议银行像个门外汉一样思考,往往是推出颠覆性创新的催化剂.认为银行由于历史原因,国内银行业往往按照自己的思维来运作.以企业融资为例,一家企业有融资需求,找到银行.银行…

【BZOJ】2956：模积和

Time Limit: 10 Sec Memory Limit: 128 MB Description 求∑∑((n mod i)*(m mod j))其中1<=i<=n,1<=j<=m,i≠j. Input 第一行两个数n,m. Output 一个整数表示答案mod 19940417的值 Sample Input 3 4 Sample Output 1 样例说明答案为(3 mod 1)*(4 mod 2)+(3 mod 1) * (4 mod 3)+(3 mod 1) * (…

【转】密码学：CSP的概念

转:[密码学]CSP的概念 CSP加密服务提供者(Cryptographic Service Provider)具有一下几个特点: CSP是真正执行密码运算的独立模块物理上一个CSP由两部分组成:一个动态连接库,一个签名文件签名文件保证密码服务提供者经过了认证,以防出现攻击者冒充CSP 若加密算法用硬件实现,则CSP还包括硬件装置 Microsoft通过捆绑RSA Base Provider,在操作系统中提供一个CSP,使用RSA公司的公钥加密算法,更多的CSP可以根据需要增加到应用中. W…

【09】Jenkins：Pipeline 补充

写在前面的话我们在使用普通的构建任务的时候使用了 Sonar 做代码质量管理,也使用了 Publish Over SSH 插件中更新上线,但是我们在 Pipeline 怎么使用他们呢. 如果你没有查看之前的 Sonar 章节,建议倒回去专门看一遍: https://www.cnblogs.com/Dy1an/p/11198822.html 否则有些概念无法理解! Pipeline 中使用 Sonar 我们操作的前提都是以及安装了 Sonar,具体怎么安装可以参考前面的章节. 1. Sonar…

【02】Python：数据类型和运算符

写在前面的话任何编程语言一开始都是从概念出发的,但各种编程语言之间的概念可能又会有差异,所以,老生常谈,我们还是需要从新过一遍 Python 的概念,当然,如果你已经是老司机了,完全可以一晃而过,不过老司机应该也不会再看这些基础. 另外,编程一开始都是枯燥的,原因有两,一是没有成就感,二是茫然自己怎么把这些知识串联起来.所以,希望有幸看到这里的都能够静下心好好看下去,柳暗花明,需要的是时间.你也可以一蹴而就去看框架.可能比较聪明就能跟着做出一些东西出来. 但是,那样的人终究是一只纸老虎,一开始…

【01】Python：故事从这里开始

写在前面的话最近在 Github 上面看到一个 100 天学习 Python 项目: https://github.com/jackfrued/Python-100-Days 于是便想着抽时间将自己学习的东西再系统的整理一下,沉淀一下.切最近在学习 K8S,所以改系列博客权当看累 K8S 之后缓解一下! 谈谈 Python 在说这个之前,我们先分析一下现在编程语言的趋势,以下是 2019 年 5 月份 TIOBE 统计的编程语言排行榜: 这里可以简单的关注一下两个语言,一个是 Python,一…

【04】Kubernets：资源清单（pod）

写在前面的话前面我们提到过,纯手敲 K8S 名称管理 K8S 服务只是作为我们了解 K8S 的一种方案,而我们最终管理 K8S 的方法还是通过接下来的资源清单的方式进行管理. 所以从本章节开始,将会迎来 K8S 的重中之重,我们能否说我们会 K8S 就看就看接下来的学习. 另外,在 K8S 中,我们需要树立一个这样的概念,几乎能用到的东西都可以把它称作资源,而这个定义了规则的 yaml 文件就是资源清单. 资源清单格式资源清单格式: apiVersion: group/apiversion…

【03】Kubernets：K8S 操作入门

写在前面的话经过上一节,我们顺利将 K8S 集群搭建了起来,在其中我也简单的谈了一下关于 K8S 的网络.那么这一节我们主要谈谈如何来简单的使用 K8S 的命令.当然这些命令有很多,我们只是通过一个小例子来操作讲解.是不全面的. 但是其实更多的目的是为了介绍一种方法.在后期的应用中,我们也会和 docker 一样,慢慢的摒弃掉这种纯手敲命令的形式,而且换成更为直观的资源清单(yaml 文件)的形式. 而且本章节我们会好好谈谈在 K8S 中非常重要的几个概念中的一部分,主要包括:Pod 和 Se…

【02】Kubernets：使用 kubeadm 部署 K8S 集群

写在前面的话通过上一节,知道了 K8S 有 Master / Node 组成,但是具体怎么个组成法,就是这一节具体谈的内容.概念性的东西我们会尽量以实验的形式将其复现. 部署 K8S 集群互联网常用的 K8S 集群部署方式: 1. kubeadm(我们本次用到的) 2. rancher 3. 云服务商提供的(如阿里云提供的 K8S) 4. yum 安装(版本有点低,不推荐) 准备: IP 主机名角色安装 192.168.100.101 node1 Master kubeadm/kubel…

【cartographer_ros】五：发布和订阅陀螺仪Imu信息

上一节介绍了里程计Odometry传感数据的订阅和发布. 本节会介绍陀螺仪Imu数据的发布和订阅.陀螺仪在cartographer中主要用于前端位置预估和后端优化. 目录 1:sensor_msgs/Imu消息类型 2:发布Imu消息 3:订阅Imu消息 1:sensor_msgs/Imu消息类型在终端查看消息数据结构: rosmsg show sensor_msgs/Imu Odometry消息类型数据结构如下: Header header geometry_msgs/Quaternion…

【cartographer_ros】四：发布和订阅里程计odom信息

上一节介绍了激光雷达Scan传感数据的订阅和发布. 本节会介绍里程计Odom数据的发布和订阅.里程计在cartographer中主要用于前端位置预估和后端优化. 官方文档: http://wiki.ros.org/navigation/Tutorials/RobotSetup/Odom 目录 1:nav_msgs/Odometry消息类型 2:发布Odometry消息 3:订阅Odometry消息 1:nav_msgs/Odometry消息类型在终端查看消息数据结构: rosmsg show…

【cartogarpher_ros】三：发布和订阅雷达scan信息

上一节介绍和测试了cartographer的官方demo. 本节会编写ros系统中,最常用的激光雷达LaserScan传感数据的订阅和发布,方便在cartographer中加入自己的数据进行建图与定位.(作者使用的是SICK-NAV350) 官方文档: http://wiki.ros.org/navigation/Tutorials/RobotSetup/Sensors 目录 1:sensor_msgs/LaserScan消息类型 2:发布LaserScan消息 3:订阅LaserScan消息…

【cartogarpher_ros】二：官方Demo的介绍与演示

上一节我们介绍了在linux中快速安装集成ros环境的cartographer. 本节我们会来跑一些官方demo,用于测试cartographer是否正确安装,顺便看看cartographer的建图与定位效果. 这里建议如果和作者一样用的是VMware虚拟机,最好给系统分配4G以上的内存. 官方用例 https://google-cartographer-ros.readthedocs.io/en/latest/demos.html 目录 1:德国博物馆 2:纯定位 3:静态地标…

【cartogarpher_ros】一： ros系统下的快速安装

Cartographer是一个跨多个平台和传感器配置提供 2D 和 3D实时同步定位和映射 ( SLAM ) 的系统. 使用Cartographer有Ros集成环境和无Ros环境,对于新手快速入门,推荐使用ROS集成. 下面介绍在Ros集成环境下快速安装Cartographer: 推荐教程: 官方:https://google-cartographer-ros.readthedocs.io/en/latest/compilation.html#building-installation 非官方:…

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