"%3Cdiv%20class%3D%22htmledit_views%22%20id%3D%22content_views%22%3E%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%3Cp%20id%3D%22main-toc%22%3E%3Cstrong%3E%E7%9B%AE%E5%BD%95%3C%2Fstrong%3E%3C%2Fp%3E%0A%0A%3Cp%20id%3D%221.socket%25E5%25B1%2582-to…

谁是团里成员(数组赋值) 数组创建好,接下来我们为数组赋值.我们把数组看似旅游团的大巴车,大巴车里有很多位置,每个位置都有一个号码,顾客要坐在哪个位置呢? 第一步:组个大巴车 第二步:按票对号入座 大巴车的1号座位是张三 大巴车的2号座位是李四 数组的表达方式: 第一步:创建数组var myarr=new Array(); 第二步:给数组赋值 myarr[1]=" 张三"; myarr[2]=" 李四"; 下面创建一个数组,用于存储5个人的数学成绩. var mya…

http://www.cnblogs.com/zhaoguihua/tag/%E9%AB%98%E6%80%A7%E8%83%BD%E7%BD%91%E7%AB%99/…

http://tedhacker.top/2016/08/05/Spring%E7%BA%BF%E7%A8%8B%E6%B1%A0%E4%BD%BF%E7%94%A8%E6%96%B9%E6%B3%95/ 项目中同步导游产品信息时比较耗费时间而且对实时性要求又不高,就实现异步的方式来做,发短信,发邮件也使用,避免程序超时…

Spine效率低 Unity项目加载spine动画,经常会出现卡顿的情况,如游戏中瞬间播放一个动画,打开一个带spine动画的界面.尤其是SkeletonRenderer.Awake时,会瞬间出现大量的GC Alloc,造成瞬间的卡顿,像我们游戏一个角色动画的时间在100~200ms  原因分析 原来导出的spine数据是.json格式,加载.分析数据慢 现在采用二进制的binary导出为.skel格式,记载速度能提高80~90% 测试数据 .json加载速度100ms .skel加载速度17m…

参考 http://www.cnblogs.com/jackei/archive/2006/11/11/557972.html 我的理解是: 在4.08秒响应时间内有50%的用户达到这个4.08的标准: 在4.57秒响应时间内有70%的用户达到这个4.57的标准: 在4.87秒响应时间内有80%的用户达到这个4.87的标准: 也就是原文中“50 th(60/70/80/90/95 th) 如果把响应时间从小到大顺序排序,那么50%的请求的响应时间在这个范围之内.后面的60/70/80/90/95…

NAS(Network Attached Storage)网络存储基于标准网络协议实现数据传输,为网络中的Windows / Linux / Mac OS 等各种不同操作系统的计算机提供文件共享和数据备份.   中文名 NAS网络存储 外文名 Network Attached Storage 时    间 支持24小时 性    质 多媒体中心 目录 1 结构 ▪ 直连式存储(DAS) ▪ 连接式存储(NAS) ▪ 存储网络(SAN) 2 优点 3 NAS功能 ▪ 文件共享 ▪ 备份/容灾 ▪ …

本文是一篇讲解如何在 目前比较流行的IntellJ IDEA 下搭建JavaWEB的说明文档, 如有写的不详细的地方,希望各位留下自己宝贵的意义. Tips : 遇到的问题 , 请耐心看完文章,在文章的最后有解决方案 1. maven 依赖包下载后的 红色波浪线问题 2.项目在 pom.xml 中新增 依赖, 部署后 class not found 问题 3.中文在控制台中输出乱码的问题 Step1 打开安装好的IEDA 软件 Step2 选择从git 仓库中导出项目,  相当于从 git 的远…

Evernote Export 比赛题目介绍 TalkingData是中国最大的第三方移动数据平台,移动设备用户日常的选择和行为用户画像.目前,TalkingData正在寻求每天在中国活跃的5亿移动设备70%以上的行为数据,帮助客户更好的了解与其用户互动. TalkingData提供了大约20万用户的数据(全部真实且经过脱敏处理),按照年龄和性别分成12个组,比如男性22到25岁,女性30到35岁,同时提供了用户行为属性,比如在什么样的时间点出现什么样的地理位置等等,选手通过这些信息去推测用户是…

Evernote Export 1.神经网络 神经元 细胞的主体称为细胞体,然后有轴突.突触 他们构建的方式是可以调整的 我们会有一些输入的放电信号视为放电频率或输入的强度 X1​w1​X2​w2​X3​w3​ 权值w基本相当于神经元对每个输入的增益或敏感性 计算这些输入的和∑i=1k​xi​wi​≥θ 输出的结果如果是1或0,我们称这样的模型为神经网络中的感知器. 2.感知器函数 阶跃函数 在数学中,如果实数域上的某个函数可以用半开区间上的指示函数的有限次线性组合来表示,那么这个函数就是阶跃函…

决策树(Decision Tree)是用于分类和预测的主要技术,它着眼于从一组无规则的事例推理出决策树表示形式的分类规则,采用自顶向下的递归方式,在决策树的内部节点进行属性值的比较,并根据不同属性判断从该节点向下分支,在决策树的叶节点得到结论.因此,从根节点到叶节点就对应着一条合理规则,整棵树就对应着一组表达式规则.基于决策树算法的一个最大的优点是它在学习过程中不需要使用者了解很多背景知识,只要训练事例能够用属性即结论的方式表达出来,就能使用该算法进行学习.决策树算法在很多方面都有应用,如决策树…

Netplan 是 Ubuntu 17.10 中引入的一种新的命令行网络配置实用程序,用于在 Ubuntu 系统中轻松管理和配置网络设置. 它允许您使用 YAML 格式的描述文件来抽像化定义网络接口的相关信息. Netplan 可以使用 NetworkManager 或 Systemd-networkd 的网络守护程序来做为内核的接口.Netplan 的默认描述文件在 /etc/netplan/*.yaml 里,Netplan 描述文件采用了 YAML 语法. 在 Ubuntu 18.04 中如…

Uninstall Tool 经测试卸载MySql5.7.18成功. 下载地址: http://files.cnblogs.com/files/xiaohi/%E3%80%90%E8%BD%AF%E4%BB%B6%E5%8D%B8%E8%BD%BD%E5%88%A0%E9%99%A4%E3%80%91uninstalltool_lv.zip…

=================================SpringBoot 标准项目创建步骤================================= 使用 Spring IDE(Eclipse), 可以新建一个 Spring starter project项目, 是一个项目向导, 在向导提示下可以按需添加 SpringBoot的常用依赖项目, 该向导生成一个非常规范的 pom.xml, 非常规范的目录结构, 值得推荐. ===========================…

云栖社区> 博客列表> 正文 Guava 是个风火轮之函数式编程(3)--表处理 潘家邦 2016-01-26 13:19:21 浏览1062 评论0 java Guava 摘要: 早先学习 Scheme 的时候,就已经对 Lisp 那行云流水般的表处理手段一见倾心.后来使用 Python 做数据处理时,语言内置的高阶函数更是得心应手.工作之后开始使用 Java,一开始的时候仿佛回到了石器时代.直到后来我找到了 Guava,才终于又可以使用熟悉的方式去操纵集合.函数式风格... 早先学习 Sc…

[NO.1 2013-05-08 00:31:16 046 SEND 115字节]02 31 03 08 25 27 B5 88 6F 91 D2 03 00 00 00 0101 01 00 00 65 F9 00 00 00 00 C3 B6 C0 FB CA 4698 AD 09 B6 99 E0 BD 6F 72 8A 30 2F E4 AC 9A F69C 57 68 D6 66 55 E0 7F 75 6C 9E 58 12 F4 A0 32A3 90 21 31 91 0A F7…

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From: <由 Windows Internet Explorer 8 保存> Subject: =?gb2312?B?zsS8/snPtKvWrs6xQWpheLe9yr3Jz7SrIC0gTVIgQ08gLSCyqb/N1LA=?= Date: Sun, 3 Jun 2012 10:54:53 +0800 MIME-Version: 1.0 Content-Type: multipart/related;  type="text/html";  boundary=&q…

一般情况下,用户输入评论提交到后台的同时,在后台进行关键字过滤,昨天看到了一个js关键字过滤的方法,记录下. 方法很简单,先把需要过滤的关键字做成数组, 在for循环数组判断有没有匹配. ok,先来个关键字的样本 new_banned.js var banned_list = ['shadowsock', 'Shadowsock', '$E8$87$AA$E7$94$B1$E6$B4$BE', '$E8$8C$89$E8$8E$89$E8$8A$B1$E9$9D$A9$E5$91$BD', '$…

转自:http://blog.csdn.net/21aspnet/article/details/6754126 最后更新:2012.12.04 说明:好东西在后面,Linux镜像基本涵盖全球主要下载点.[长期更新] 世界很大,我们很小,学海无涯,书山有路! 一.内核 Unix代码大全 http://minnie.tuhs.org/ UnixV6 https://github.com/Rajmohan/UnixV6 编程语言开源框架等使用统计网址 http://w3techs.com/ Free…

Evernote Export 推荐系统比赛(常见比赛) 推荐系统分类 最能变现的机器学习应用 基于应用领域分类:电子商务推荐,社交好友推荐,搜索引擎推荐,信息内容推荐等 **基于设计思想:**基于协同过滤的推荐,基于内容的推荐,基于知识的推荐,混合推荐 基于使用何种数据:基于用户行为数据的推荐,基于用户标签的推荐,基于社交网络数据,基于上下信息(时间上下文,地点上下文等) 示例说明:Netflix比赛 Netflix是一家在线影片租赁提供商.公司能够提供超大数量的DVD,而且能够让顾客快速方便…

Evernote Export Crowdflower搜索结果相关性 文件和数据描述 train.csv训练数据集包括: id:产品ID查询:使用的搜索词 product_description:完整的产品说明以及HTML格式标记 median_relevance:3个评分者的中位数相关性得分.该值是1到4之间的整数. relevant_variance:评分者给出的相关性分数的变化. 测试集 test.csv id:产品ID查询:使用的搜索词 product_description:完整的产品…

Evernote Export 1.基于实例的学习介绍 不同级别的学习,去除所有的数据点(xi​,yi​),然后放入一个数据库中,下次直接提取数据 但是这样的实现方法将不能进行泛化,这种方式只能简单的进行数据提取,它也会存储很多的噪音 3.最近邻算法 KNN算法原理就是查找未知点的最近已知点,然后进行归类,但是当遇到最近邻都相差不多的时候,就需要更大的背景去识别 k的意思是邻居的数量 4.KNN算法(伪代码) Training Data--> D={xi,yi} #训练数据(输入的集合) Dia…

Evernote Export 1.什么是回归? regression 在监督学习中,包括了输入和输出的样本,在此基础上,我们能够通过新的输入来表示结果,映射到输出 输出包含了离散输出和连续输出 2.回归与函数逼近 回归并不是指向平均值回落,而是使用函数形式来逼近一堆数据点 3.线性回归 什么是线性方程? 线性方程就是直线方程,可以理解为 Y=mx+b 这里的m是斜率,b是截距,这是一个线性方程而不是平面方程 什么是回归分析? 回归分析是统计的概念.这里的想法是观察数据和构建一个方程,使我们可以…

Evernote Export 1.监督学习 我们向系统中输出样本,并且告诉系统样本标签(target),系统用我们给出的不同样本的成功与失败的信息,构建它对成功或失败的因素的理解. 2.分类与回归之间的区别 分类知识一个获取某类输入的过程,然后将它(x)映射到某些离散标签(T or F) 分类与回归的区别 分类是从某中输入映射到某些可能代表概念的少量离散值 回归是从某种输入空间映射到某个实际数组 分类的输出最终是几个固定的离散值 回归的输出最终是连续的值域 3.分类学习 术语解释 1.inst…

Evernote Export 机器学习的运行步骤 1.导入数据 没什么注意的,成功导入数据集就可以了,打印看下数据的标准格式就行 用个info和describe 2.分析数据 这里要详细分析数据的内容,看看缺省值和数据的特征,主要是为了看到数据的特征,并且人肉分析一下特征值对目标值的大约影响,嗯,就是这样 然后开始划分数据,将数据分为两个部分,一个数据的特征值(features),一个是数据的目标值(target) 这里要用到数据的基本操作,有数据清洗和数据整理等内容. 重点:数据的分割,这里…

Evernote Export 1.模型的评估与验证简介 机器学习通常是大量传入数据,然后会有一些关于数据的决策.想法和摘要. 2.模型评估 评估模型使用的是各种数据分析的方法,至少需要使用python编程和一些统计学的知识 9.用一个数据描述数据 通常情况下可以使用一个数字来对整个数据集进行描述 10.选择哪个数字 一般情况下,我们使用众数来对整个数据集的大多数来描述 12.众数-负偏斜分布 14.众数的更多信息! 众数是否可用于描述任何数据类型,数值型和类别型都可以? 数据集中的所有分支都会…

Evernote Export 2.人工智能简介 机器学习源自于人工智能,在此方向上,该领域有分为不同学派,机器学习主要关注的是制造能够自主动作的机器 3.人工智能难题 1.所有智能体都只有很少的计算资源.很低的处理速度和很小的内存,如何能让AI实时提供作用? 2.所有的计算都是局部的,但是大多数AI问题都具有全局约束,如何才能让AI解决全局问题? 3.计算逻辑基本上是演绎逻辑,但是许多AI本质上是溯因性或归纳性的,如何解决AI的溯因性问题? 4.世界是动态变化的,知识是有限的,但是AI智能体必…

破解root用户密码(本地登录) 1.光驱要放入系统光盘 2.重启os 3.修改启动菜单进入1运行级别 4.设置新密码 5.重启os linux的运行级别(默认3或5): 查看默认的运行级别 cat etc/inittab 0运行级别:停止,关机 1运行级别:单用户模式 2运行级别:多用户模式,没有网络功能 3运行级别:完全多用户模式,进入字符界面,有网络功能 4运行级别:未使用级别 5运行级别:完全多用户(进入图形界面) 6运行级别:重启 init 切换级别 runlevel 查看当前运行的级…

示例:ASP.NET MVC 使用示例: 如何覆写默认行为?如取消热更新支持,方法如下: 示例:控制台 使用应用程序参数 使用键值对枚举(这里以字典来说明) 使用JSON文件 注册配置文件中的某一个段到一个class模型中 示例:在单元测试中使用 配置文件 一个官方例子 FAQ 示例:ASP.NET MVC asp.net mvc已经内部实现了对配置appsettings.json文件的使用,builder默认支持热更新. 使用示例: 假设appsettings.json内容为: { "Logg…