前言 最近迷上了看黄片(大雾).每次总是去搜索想看的片子,什么asian porn anal pussy 什么的我都不知道. 搜索着搜索着我手也累了,而且我喜欢的片子也是有一定的特征的,我不想把所有的时间花费在重复劳动上,于是决定让机器帮我--找出喜欢的片子. (所有代码都在Github上了,文中不放出全部代码了,实在太冗长了) 代码在此:https://github.com/TsingJyujing/xhamster_analysis 我连表结构(CREATE TABLE的SQL语句)都放上去…
ST官方网站改版后,基本上很难搜索到固件库的地址,找了半天才找到固件库的下载地址,通过此方法可以找到其他需要的资源,故记下来方便大家. 下载的网站地址为: Home>Tools and Software> Software> MCU Software> STM32 MCUs Software> STM32 Firmware 固件库连接:http://www.st.com/web/en/catalog/tools/FM147/CL1794/SC961/SS1743 下载其中的产…
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点击图片也能打开相关的网站: https://boxueio.com/skill/swift http://ios.b2mp.cn/ http://gold.xitu.io/welcome/?utm_source=cnblogs&utm_medium=banner&utm_content=gaoshou&utm_campaign=q3_website http://sspai.com/tag/iOS http://www.open-open.com/lib/tag/IOS The…
https://cryptoreport.websecurity.symantec.com/checker/views/certCheck.jsp https://cipherli.st/ https://wosign.ssllabs.com/   #检测证书安全等级…
相信经常观察大站的朋友都会发现,他们都把CSS写在HTML页面里,一个页面的或者多个页面的背景图片,都集成到一张图片里,他们有的JS文件,也写到页面里了……也许你会迷惑,现在到处讲页面的优化,不都是要把CSS.JS都独立出来,然后掉用吗?大站这样的做法岂不是不利于SEO?难道他们真的不懂SEO吗?下面,我就给大家详细解释下其中原因. 首先,我们访问网站的时候,会对服务器发出HTTP请求,网站打开的快慢,处理与页面的大小图片大小网速等多方面的因素外,还有个重要的因素就是HTTP 的请求数.HTTP…
一.什么是推荐系统 1.个性化推荐系统:从庞大的电影库中找几部符合你兴趣的电影供你选择. 2.推荐系统是帮助用户快速发现有用信息的工具.和搜索引擎不同的是,推荐系统不需要用户提供明确的需求,而是通过分析用户的历史行为给用户的兴趣建模,从而主动给用户推荐能够满足他们兴趣和需求的信息.搜索引擎和推荐系统是两个互补的工具,搜索引擎满足了用户有明确目的时的主动查找需求,而推荐系统能够在用户没有明确目的的时候,帮助他们发现感兴趣的内容. 3.长尾.传统的80/20原则(即80%的销售额来自20%的热门品牌…
win7配置自己的IIS服务器亲自做的图文很详细 分步阅读 跟人网站爱好初学者必看的win7系统配置自己的IIS,可以在你自己的电脑上配置网站服务器发不到网上,下面就跟着我的步骤一起做吧100%成功. 步骤/方法   点击开始-------控制面板这个就是打开的控制面板--点击默认程序进入下一步    下一步我们选择程序和功能---再下一步   到这里我们选择打开或关闭windows功能    到这里我们找到internet信息服务S2005 中,如果要调试站点的话,必须有“Windows身份验…
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 Machine Learning (by Hastie, Tibshirani, and Friedman's ) 2.Elements of Statistical Learning(by Bishop's) 这两本是英文的,但是非常全,第一本需要有一定的数学基础,第可以先看第二本.如果看英文觉得吃力,推荐看一下下面…
  小编都深深的震惊了,到底是谁那么好整理了那么多干货性的书籍.小编对此人表示崇高的敬意,小编不是文章的生产者,只是文章的搬运工. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen…