数据结构与算法入门系列教程 (一)为啥要学习数据结构与算法 曾经我也以为自己很牛逼,工作中同事也觉得我还可以,领导也看得起我,啥啥啥都好,就这样过了几年,忽然发现自己学新东西没劲.时代都变了,而我还只是会写一些简单的业务代码,每天也只是复制来复制去的. 是时候改变了,所以这就是我来学习这些东西的原因. (二)Demo地址 C#的Demo,github地址如下:  https://github.com/gdoujkzz/DataStructureForCSharp (三)教程目录 入门不容易->先…

数据挖掘入门系列教程(二)之分类问题OneR算法 数据挖掘入门系列博客:https://www.cnblogs.com/xiaohuiduan/category/1661541.html 项目地址:GitHub 在上一篇博客中,我们通过分析亲和性来寻找数据集中数据与数据之间的相关关系.这篇博客我们会讨论简单的分类问题. 分类简介 分类问题,顾名思义我么就是去关注类别(也就是目标)这个变量.分类应用的目的是根据已知类别的数据集得到一个分类模型,然后通过这个分类模型去对类别未知的数据进行分类.这里有…

数据挖掘入门系列教程(三)之scikit-learn框架基本使用(以K近邻算法为例) 简介 scikit-learn 估计器 加载数据集 进行fit训练 设置参数 预处理 流水线 结尾 数据挖掘入门系列教程(三)之scikit-learn框架基本使用(以K近邻算法为例) 数据挖掘入门系列博客:https://www.cnblogs.com/xiaohuiduan/category/1661541.html 项目地址:GitHub 在上一篇博客中,我们使用了简单的OneR算法对Iris进行分类,在…

目录 数据挖掘入门系列教程(四点五)之Apriori算法 频繁(项集)数据的评判标准 Apriori 算法流程 结尾 数据挖掘入门系列教程(四点五)之Apriori算法 Apriori(先验)算法关联规则学习的经典算法之一,用来寻找出数据集中频繁出现的数据集合.如果看过以前的博客,是不是想到了这个跟数据挖掘入门系列教程(一)之亲和性分析这篇博客很相似?Yes,的确很相似,只不过在这篇博客中,我们会更加深入的分析如何寻找可靠有效的亲和性.并在下一篇博客中使用Apriori算法去分析电影中的亲和性.…

数据挖掘入门系列教程(五)之Apriori算法Python实现 加载数据集 获得训练集 频繁项的生成 生成规则 获得support 获得confidence 获得Lift 进行验证 总结 参考 数据挖掘入门系列教程(五)之Apriori算法Python实现 在上一篇博客中,我们介绍了Apriori算法的算法流程,在这一片博客中,主要介绍使用Python实现Apriori算法.数据集来自grouplens中的电影数据,同样我的GitHub上面也有这个数据集. 推荐下载这个数据集,1MB大小够了,因…

目录 数据挖掘入门系列教程(四)之基于scikit-lean决策树处理Iris 加载数据集 数据特征 训练 随机森林 调参工程师 结尾 数据挖掘入门系列教程(四)之基于scikit-lean决策树处理Iris 在上一篇博客,我们介绍了决策树的一些知识.如果对决策树还不是很了解的话,建议先阅读上一篇博客,在来学习这一篇. 本次实验基于scikit-learn中的Iris数据.说了好久的Iris,从OneR到决策树,那么Iris到底长啥样呢? 加载数据集 首先我们还是需要先加载数据集,数据集来自sc…

目录 数据挖掘入门系列教程(八)之使用神经网络(基于pybrain)识别数字手写集MNIST 下载数据集 加载数据集 构建神经网络 反向传播(BP)算法 进行预测 F1验证 总结 参考 数据挖掘入门系列教程(八)之使用神经网络(基于pybrain)识别数字手写集MNIST 在本章节中,并不会对神经网络进行介绍,因此如果不了解神经网络的话,强烈推荐先去看<西瓜书>,或者看一下我的上一篇博客:数据挖掘入门系列教程(七点五)之神经网络介绍 本来是打算按照<Python数据挖掘入门与实践>…

深度神经网络(DNN,Deep Neural Networks)简介 首先让我们先回想起在之前博客(数据挖掘入门系列教程(七点五)之神经网络介绍)中介绍的神经网络:为了解决M-P模型中无法处理XOR等简单的非线性可分的问题时,我们提出了多层感知机,在输入层和输出层中间添加一层隐含层,这样该网络就能以任意精度逼近任意复杂度的连续函数. 然后在数据挖掘入门系列教程(八)之使用神经网络(基于pybrain)识别数字手写集MNIST博客中,我们使用类似上图的神经网络结构对MINIST数据集进行了训练,最…

简介 在上一篇博客:数据挖掘入门系列教程(十点五)之DNN介绍及公式推导中,详细的介绍了DNN,并对其进行了公式推导.本来这篇博客是准备直接介绍CNN的,但是想了一下,觉得还是使用keras构建一个DNN网络,然后进行一定的分类操作,这样能够更加的直观一点. 在这篇博客中将介绍: keras的基本使用 使用keras构建DNN对MNIST数据集进行预测 使用前准备 这次我们将使用keras库去构建神经网络,然后默认使用tensorflow作为后端,我是用的python库版本如下: keras:v…

简介 在上一篇博客:数据挖掘入门系列教程(十一点五)之CNN网络介绍中,介绍了CNN的工作原理和工作流程,在这一篇博客,将具体的使用代码来说明如何使用keras构建一个CNN网络来对CIFAR-10数据集进行训练. 如果对keras不是很熟悉的话,可以去看一看官方文档.或者看一看我前面的博客:数据挖掘入门系列教程(十一)之keras入门使用以及构建DNN网络识别MNIST,在数据挖掘入门系列教程(十一)这篇博客中使用了keras构建一个DNN网络,并对keras的做了一个入门使用介绍. CIFA…

上一篇:Angular2入门系列教程6-路由(二)-使用多层级路由并在在路由中传递复杂参数 感觉这篇不是很好写,因为涉及到网络请求,如果采用真实的网络请求,这个例子大家拿到手估计还要自己写一个web api来提供调用:好在Angular2提供了本地模拟的api,可以供我们编写方便:但是,真实使用的情况往往与本地模拟有一些差别,会存在跨域等一系列问题:这些不在本篇文章的讲解范围之内,如果在.net下遇到跨域问题可以直接私信我. Angular的http模块并不是Angular2的核心模块,你并不一…

上一篇:Angular2入门系列教程5-路由(一)-使用简单的路由并在在路由中传递参数 之前介绍了简单的路由以及传参,这篇文章我们将要学习复杂一些的路由以及传递其他附加参数.一个好的路由系统可以使我们的程序更好的工作. 假设你已经跟上了我们的进度. 我们来为我们的文章明细新增一个评论框:当我们在明细中点击评论的时候,在我们的明细页面显示评论,这里,我们就可以完全把明细页面看成一个独立的路由,可以建立自己的子路由页面,做一些评论,分享等操作. 那,首先在data目录下建立我们的评论实体Commen…

上一篇:Angular2入门系列教程-服务 上一篇文章我们将Angular2的数据服务分离出来,学习了Angular2的依赖注入,这篇文章我们将要学习Angualr2的路由 为了编写样式方便,我们这篇文章开始引入第三方的css库materializecss,引入方法直接在index.html中普通引用就可以了 众所周知,Angular出现的目的就是解决web编程的一些限制,让我们编写的网页能像App一样运作,我们现在称之为单页面应用(SPA),单页面应用程序有诸多好处,譬如页面响应快,良好的前后…

上一篇文章 Angular2入门系列教程-多个组件,主从关系 在编程中,我们通常会将数据提供单独分离出来,以免在编写程序的过程中反复复制粘贴数据请求的代码 Angular2中提供了依赖注入的概念,使得我们可以很优雅得做到这一点.这里简单描述下,依赖注入可以使我们在编写代码的时候不用使用new 去生成一个类,这样就达到了解耦的目的,更多关于依赖注入的知识我觉得不应该在这里讲解 和其他方式类似,Angular2使用的是装饰器@Injectable()来描述以一个类是否可注入,我们本篇文章的目的,就是…

ASP.NET MVC 入门系列教程 博客园ASP.NET MVC 技术专题 http://kb.cnblogs.com/zt/mvc/ 一个居于ASP.NET MVC Beta的系列入门文章,有朋友提议说写一个示例程序来同步讲解,那样更加容易学习.所以就写选择了写一个Blog程序来作为示例程序.(原来是居于ASP.NET MVC Preview5 的,现在基本修改为ASP.NET MVC Beta的了) 本系列文章可能会是几位朋友来共同完成的.本示例Blog系统同步更新的测试站点:http:/…

Qt快速入门系列教程目录…

一.WHY Android SDK提供了MediaRecorder帮助开发者进行视频的录制,不过这个类很鸡肋,实际项目中应该很少用到它,最大的原因我觉得莫过于其输出的视频分辨率太有限了,满足不了项目的需求. 二.HOW 所以实际项目如果需要实现视频录制这个需求,一般只有两条路可以走: 找第三方视频录制SDK 自己实现 如果你的产品经理选择了第一条路,那么恭喜你,你会少接触到很多坑.说到这里,目前能用的第三方视频录制SDK我知道的就下面两家: 趣拍,视频录制功能是免费使用的,SDK包也不太大. V…

运行Android视频录制从不入门到入门系列教程(二)————显示视频图像中的Demo后,我们应该能发现视频的方向是错误的. 由于Android中,Camera给我们的视频图片的原始方向是下图这个样子的: 就是说,即使你是竖着拿手机的,Camera提供给你的视频图像的方向还是上图那样横着的图片. 我们可以通过下述方向改变Camera提供的视频图像的方法: camera.setDisplayOrientation(90); 让图像顺时针旋转90度,视频图像的方向就正常的. 本篇文章DEMO下载.…

目录 介绍 基于SVM对MINIST数据集进行分类 使用SVM SVM分析垃圾邮件 加载数据集 分词 构建词云 构建数据集 进行训练 交叉验证 炼丹术 总结 参考 介绍 在上一篇博客:数据挖掘入门系列教程(八点五)之SVM介绍以及从零开始公式推导中,详细的讲述了SVM的原理,并进行了详细的数学推导.在这篇博客中,主要是应用SVM,使用SVM进行数据分类,不会涉及到SVM的解释,so,如果对svm并不是特别了解的话,非常建议先去看我的上一篇博客(or其他博主的博客),然后再来看这一篇博客.因为在这…

本系列教程的目标很明确,就是入门,会一步一步的从零到最终的能写出一个基本完整的应用.这个过程中不去纠结一些概念或者是如何实现等等深入的东西,只是停留在应用层. ps:如果条件允许的话,后续会有深入一点的内容. 目录: 1.一个能跑起来的应用 2.理解基础概念,加上一些控制逻辑 3.简单路由导航 4.简单列表处理…

Python是一个高层次的结合了解释性.编译性.互动性和面向对象的脚本语言. 在现在的工作及开发当中,Python的使用越来越广泛,为了方便大家的学习,Linux大学 特推出了 <Python基础教程系列>. 本系列教程适合Python小白阅读,是Python入门的必备教程! 本系列教程共包含如下文章: Python基础教程系列之–Python 简介 Python基础教程系列之–Python环境搭建 Python基础教程系列之–Python 基础语法 Python基础教程系列之–Python…

大学的时候学习数据结构,当时吧虽然没挂这门课,但是确实学的不咋地,再但是其实自己一直都觉得数据结构很重要,是基础,只有基础好了,后面的路才能走的更好. 懒惰真的是天下的罪恶之源.所以一直到现在都毕业了才认真再度看它,认真的看,不是当初的敷衍. 也许记录的很多人早都会了,每个人的盲点不一样.领悟问题的方式也各不相同,所以找到适合自己的就好,其他不纠结. 书籍:<java数据结构和算法>第二版,还有一本是网络资料,都是pdf,看的时候我会2本同时看,为了自己弄的更清楚一些. 好了,不扯了,会持续更…

简介 这一次我们来讲一下比较轻松简单的数据挖掘的算法--K-Means算法.K-Means算法是一种无监督的聚类算法.什么叫无监督呢?就是对于训练集的数据,在训练的过程中,并没有告诉训练算法某一个数据属于哪一个类别.对于K-Means算法来说,他就是通过某一些骚操作,将一堆"相似"的数据聚集在一起然后当作同一个类别.例如下图:最后将数据聚集成了3个类别. K-Means算法中的\(K\)就是代表类别的个数,它可以根据用户的需求进行确定,也可以使用某一些方法进行确定(比如说elbow m…

使用MVC5的Entity Framework 6入门(十二)——为ASP.NET MVC应用程序使用高级功能 为ASP.NET MVC应用程序使用高级功能这是微软官方教程Getting Started with Entity Framework 6 Code First using MVC 5 系列的翻译,这里是第十二篇:为ASP.NET MVC应用程序使用高级功能 使用MVC5的Entity Framework 6入门(十一)——为ASP.NET MVC应用程序实现继承 为ASP.NET M…

一.概要 在工作中大家会遇到需要学习新的技术或者临时被抽调到新的项目当中进行开发.通常这样的情况比较紧急没有那么多的时间去看书学习.所以这里向wpf技术栈的开发者分享一套wpf教程,基于.net5框架进行开发本系列每一期视频长度平均在15分钟左右,并利用自己多年开发经验精炼内容帮助有基础的新手或有经验的开发者快速学习wpf这项技术. 二.详细 卡片中提供了整套视频的地址点击跳转即可: https://www.bilibili.com/video/BV19K411M72o 整套视频一共有十一期:…

C++ 60分钟入门教程:http://see.xidian.edu.cn/cpp/biancheng/view/2755.html…

http://www.jizhuomi.com/school/  鸡啄米编程课堂 http://www.jizhuomi.com/software/257.html http://blog.csdn.net/zy1049677338/article/details/54945253 VS2010/MFC编程入门教程之目录和总结…

大众化的游戏引擎--Unity3D     并不是所有VR应用都是游戏,然而现在做VR开发的几乎都会用专业游戏引擎来做,因为游戏引擎既满足了一个引擎的要求又可以方便地制作出高品质的VR应用.一个游戏引擎主要核心包括:高品质图像渲染.物理模拟引擎.实时光照.脚本驱动以及强大的可见即可得编辑器.     目前市面上有许多非常好而且很成熟的游戏引擎,Unity3D是我们制作VR应用的首选解决方案.由于Unity3D不仅功能强大且容易掌握,受到了独立开发人员和学生的强烈拥护.下面是Unity3D一些亮点…

解决问题方法的效率,跟数据的组织方式有关 解决问题方法的效率,跟空间的利用效率有关 解决问题方法的效率,跟算法的巧妙程度有关 什么是数据结构 数据对象在计算机中的组织方式 逻辑结构 物理存储结构 数据对象必定与一系列加在其上的操作相关联 完成这些操作所用的方法就是算法 抽象数据类型 数据类型 数据对象集 数据集合相关联的操作集 抽象:描述数据类型的方法不依赖于具体实现 与存放数据的机器无关 与数据存储的物理结构无关 与实现操作的算法和编程语言均无关 只描述数据对象集和相关操作集" 是什么&quo…

一直在学Angular2,百忙之中抽点时间来写个简单的教程. 2016年是前端飞速发展的一年,前端越来越形成了(web component)组件化的编程模式:以前Jquery通吃一切的田园时代一去不复返,如果你想了解前端最近究竟有什么变化,不妨去看看这篇文章:在2016年学习javascript是一种什么样的体验? 在学习之前,你可能需要先粗略了解几个东西! 1.nodejs 2.npm 包管理 以下的东西就当你是知道了这些概念了 1.首先,到nodejs 官网下载nodejs并安装 2.添加淘…