该博主总结的很好,https://www.cnblogs.com/hellcat/p/7531789.html 1.kaggle给出的导图 2.转化成树图: 3.sklearn工具导图…

本文背景 公司最近规划的新框架准备基于ABP来搭建,自从在阳铭博客看到ABP框架的介绍后,就一直持续关注着,但还没真正在实际项目中直接使用ABP,只是自己做了一些学习和Demo.ABP所用到的一些新技术倒是有些吸收了用在了以前的框架中,例如AutoMapper.Dto.Swagger等.以前我们公司是自己研发了一套基于MVC5+NHibernate+Memcached+Mysql读写分离的框架.由于我是公司里面比较早接触ABP的,零零散散也收集了一些ABP相关资料,每次有团队成员找我要相关资料时…

Object(对象)是在所有的编程语言中都十分重要的一个概念,对于事物我们可以把他们看作是一个对象,而每一个事物都有自己的表示的属性和对于某一信息作出的相应的操作.而这些东西就变成了事物的属性和方法. 在JS中我们可以见到的对象常量有如下的形式: var obj= { name:"Arvin", lastName:"Huang" , whatsName:function(){ alert(this.name+" "+this.lastName);…

MINA学习汇总 Apache Mina Server 是一个网络通信应用框架,用于开发高性能和高可用性的网络应用程序.它主要是对基于TCP/IP.UDP/IP协议栈的通信框架(然,也可以提供JAVA 对象的序列化服务.虚拟机管道通信服务等),Mina 提供了事件驱动.异步(Mina 的异步IO 默认使用的是JAVA NIO 作为底层支持)操作的编程模型. Apache Mina简单理解它是一个封装底层IO操作,提供高级操作API的通讯框架! Mina在整个网通通信结构中位置: Mina处于中间…

在开发http请求的时候,对HTTP头部信息一知半解,各种百度谷歌汇总一下学习到的资料.   http简介 HTTP(HyperTextTransferProtocol)是超文本传输协议的缩写,它用于传送WWW方式的数据,关于HTTP 协议的详细内容请参考RFC2616.HTTP协议采用了请求/响应模型.客户端向服务器发送一个请求,请求头包含请求的方法.URI.协议版本.以及包含请求修饰符.客户信息和内容的类似于MIME的消息结构.服务器以一个状态行作为响应,相应的内容包括消息协议的版本,成功或…

1.官方网站:http://www.sencha.com/products/touch/ 2.在线文档:http://docs.sencha.com/touch/2.2.1/ 3.在线翻译文档:http://touch.scsn.gov.cn/ 4.首先先看看 http://www.cnblogs.com/html5mob/ 这里的文章.这是比较基础的东西,入门的话看这个很合适. 然后在了解了解http://www.cnblogs.com/dowinning/category/352873.ht…

简单线性回归 线性回归是数据挖掘中的基础算法之一,从某种意义上来说,在学习函数的时候已经开始接触线性回归了,只不过那时候并没有涉及到误差项.线性回归的思想其实就是解一组方程,得到回归函数,不过在出现误差项之后,方程的解法就存在了改变,一般使用最小二乘法进行计算. 使用sklearn.linear_model.LinearRegression进行线性回归 sklearn对Data Mining的各类算法已经有了较好的封装,基本可以使用fit.predict.score来训练.评价模型,并使用模型进…

https://blog.csdn.net/fuqiuai/article/details/79495865 前言sklearn想必不用我多介绍了,一句话,她是机器学习领域中最知名的python模块之一,若想要在机器学习领域有一番建树,必绕不开sklearn sklearn的官网链接http://scikit-learn.org/stable/index.html# 首先,放上一张官网上的sklearn的结构图: 目录1. 分类.回归2. 降维3. 模型评估与选择4. 数据预处理大类 小类 适用…

Elastic Utility Computing Architecture for Linking Your Programs To Useful Systems (Eucalyptus) 是一种开源的软件基础结构,用来通过计算集群或工作站群实现弹性的.实用的云计算.它最初是美国加利福尼亚大学 Santa Barbara 计算机科学学院的一个研究项目,现在已经商业化,发展成为了 Eucalyptus Systems Inc.不过,Eucalyptus 仍然按开源项目那样维护和开发. 以下主要针…

K临近分类是一种监督式的分类方法,首先根据已标记的数据对模型进行训练,然后根据模型对新的数据点进行预测,预测新数据点的标签(label),也就是该数据所属的分类. 一,kNN算法的逻辑 kNN算法的核心思想是:如果一个数据在特征空间中最相邻的k个数据中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别(类似投票),并具有这个类别上样本的特性.通俗地说,对于给定的测试样本和基于某种度量距离的方式,通过最靠近的k个训练样本来预测当前样本的分类结果. 例如,借用百度的一张图来说明kNN算法过程,要预测图中…