原文发布时间为:2008-11-11 -- 来源于本人的百度文章 [由搬家工具导入] 觉得自己蛮无聊的~~~~~~~~~（>_<)~~~~…

2016中国APP分类排行榜参选入围产品公示   由中国科学院<互联网周刊>.中国社会科学院信息化研究中心.eNet硅谷动力共同主办的2016中国APP分类排行榜发布暨颁奖晚宴即将举行.此次颁奖晚宴主题是:惊喜的构想只需要1分钟,而惊人的产品却需要许多共性内涵--天下高见,多有相合.此次将要发布的APP分类排行榜,深刻剖析市场动态,解读新时代创新定义,分析用户真实需求,从不同的角度以产品实例为众人作答.以下为迄今的入围产品名单(注:现仍在查遗补缺中). 2016中国APP分类排行榜参选入围产品…

NoSQL分类 由于NoSQL中没有像传统数据库那样定义数据的组织方式为关系型的,所以只要内部的数据组织采用了非关系型的方式,就可以称之为NoSQL数据库.目前,可以将众多的NoSQL数据库按照内部的数据组织形式进行如下分类: Key/Value的NoSQL数据库 面向文档的NoSQL数据库 面向列的NoSQL数据库 面向图的NoSQL数据库 不同的数据组织适合于不同的应用场景,后面将进行介绍. 为什么要使用NoSQLSQL语言和关系型数据库(My SQL.PostgreSQL.Oracle等)…

http://www.matlabsky.com/thread-9471-1-1.htmlSVM算法最初是为二值分类问题设计的,当处理多类问题时,就需要构造合适的多类分类器.目前,构造SVM多类分类器的方法主要有两类:一类是直接法,直接在目标函数上进行修改,将多个分类面的参数求解合并到一个最优化问题中,通过求解该最优化问题“一次性”实现多类分类.这种方法看似简单,但其计算复杂度比较高,实现起来比较困难,只适合用于小型问题中:另一类是间接法,主要是通过组合多个二分类器来实现多分类器的构造,常见的方…

今天给大家分享一款基于jQuery仿淘宝红色分类导航.这款分类导航适用浏览器:IE8.360.FireFox.Chrome.Safari.Opera.傲游.搜狗.世界之窗.效果图如下: 在线预览   源码下载 实现的代码. html代码: <div id="nav"> <div class="area clearfix"> <div class="separate"> </div> <div…

原文:http://www.csdn.net/article/2012-04-04/313919/1 编者按:3月31日,第四届CocoaChina游戏开发者大会暨Cocos2D-X技术研讨会在北京举行.来自全世界的移动互联网精英在此交流经验.相互学习.同时这次我们有幸也采访到了CocoaChina的CEO陈昊芝先生.他将为我们揭秘苹果新榜单的算法秘密,并未我们带来捕鱼达人成功的推广经验,对微软Windows Phone平台的吐槽和对未来3D技术趋势的前瞻. CocoaChina CEO 陈昊芝…

小技巧:本文之前由csdn自动生成了一个目录,不必下拉一个一个去找,可通过目录标题直接定位. 本文转载自本人的csdn博客,复制过来的,排版就不弄了,欢迎转载. 声明: 题目部分皆为南阳OJ题目. 代码部分包含AC代码(可能不止一个)和最优代码,大部分都是本人写的,并且大部分为c代码和少部分c++代码and极少java代码,但基本都是c语言知识点,没有太多差别,可能代码有的写的比较丑,毕竟知识有限. 语言入门部分题基本都较为简单,是学习编程入门的很好练习,也是ACM的第一步,入门的最佳方法,望认…

源地址:http://www.blogjava.net/zhenandaci/archive/2009/03/26/262113.html 从 SVM的那几张图可以看出来,SVM是一种典型的两类分类器,即它只回答属于正类还是负类的问题.而现实中要解决的问题,往往是多类的问题(少部分例外,例如垃圾邮件过滤,就只需要确定“是”还是“不是”垃圾邮件),比如文本分类,比如数字识别.如何由两类分类器得到多类分类器,就是一个值得研究的问题. 还以文本分类为例,现成的方法有很多,其中一种一劳永逸的方法,就是真…

作为一个程序猿,总有消退的前辈.或更年轻的同行.牛逼的人总是羡慕. 让我们搞自己痛苦的日子 BUG .头发很快结束了抓,人们扫两.修改一行代码.问题得以克服:例如,他们自己开发的十年,少付 10K ,人们刚毕业签约 16K 合同:苦加班工作还干不完,人家嘛事儿不干每天就喝喝咖啡,结果写出来的软件竟然比我的稳定多了好用多了.这样的事情太多太多,怎么办? 陈胜起义时说:王侯将相宁有种乎! 作为程序猿,面对牛逼的同类,事实上我们也能够愤而追之:大丈夫当如是也. 有梦想有追求总是好的,关键是,如何才干牛…

包用于在逻辑上组合过程和函数,它由包规范和包体两部分组成.1).我们可以使用create package命令来创建包,如:i.创建一个包sp_packageii.声明该包有一个过程update_saliii.声明该包有一个函数annual_income --声明该包有一个存储过程和一个函数create package sp_package is procedure update_sal(name varchar2, newsal number); function annual_income(n…

1. Naive Bayes算法 朴素贝叶斯算法算是生成模型中一个最经典的分类算法之一了,常用的有Bernoulli和Multinomial两种.在文本分类上经常会用到这两种方法.在词袋模型中,对于一篇文档$d$中出现的词$w_0,w_1,...,w_n$, 这篇文章被分类为$c$的概率为$$p(c|w_0,w_1,...,w_n) = \frac{p(c,w_0,w_1,...,w_n)}{p(w_0,w_1,...,w_n)} = \frac{p(w_0,w_1,...,w_n|c)*p(c…

本文介绍如何使用keras作图片分类(2分类与多分类,其实就一个参数的区别...呵呵) 先来看看解决的问题:从一堆图片中分出是不是书本,也就是最终给图片标签上:“书本“.“非书本”,简单吧. 先来看看网络模型,用到了卷积和全连接层,最后套上SOFTMAX算出各自概率,输出ONE-HOT码,主要部件就是这些,下面的nb_classes就是用来控制分类数的,本文是2分类: from keras.models import Sequential from keras.layers.core impor…

前言: 上一篇比较详细的介绍了卡方检验和卡方分布.这篇我们就实际操刀,找到一些训练集,正所谓纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行.然而我在躬行的时候,发现了卡方检验对于文本分类来说应该把公式再变形一般,那样就完美了. 目录: 文本分类学习(一)开篇 文本分类学习(二)文本表示 文本分类学习(三)特征权重(TF/IDF)和特征提取        文本分类学习(四)特征选择之卡方检验 文本分类学习(五)机器学习SVM的前奏-特征提取(卡方检验续集) 一,回顾卡方检验 1.公式一: 先回顾一下卡方检验: 卡…

简单的记两笔. 首先点击右上角的⚙️里面选择settings. 选择Filters and Blocked Addresses 在这个页面可以选择 create a new filter创建一个新的过滤器,并且可以在这里添加根据什么进行过滤. From 是过滤发件地址 To 发往地址 Subject 主题 Has the words 内容或者标题包含的内容进行查找.选择好了之后可以点击左下方的search图标.查看能找到哪些条目会受影响,也可以直接点击右下角的 Create filter wit…

(知识点分类.看完想(╯‵□′)╯︵┻━┻) orz...一点点来吧.简单标记一下. 蓝色,比较熟悉,能够做. 蓝绿色,一般熟悉,需要加强 红色,(比个辣鸡.jpg) (标记完突然想打人...) 第一类:基础算法 (1)     基础算法:枚举,贪心,递归,分治,递推,构造,模拟 (2)     动态规划:背包问题,树形dp,状态压缩dp,单调性优化,插头dp (3)     搜索:dfs,bfs,记忆化搜索,优化与剪枝,双广,A*,IDA*,跳舞链 第二类:数据结构 (1)     简单数据结…

在度娘上查了大半个月的资料,最后发现每个网友分享的文章都有一定的错误(PS:大家是故意的么?).最后是在看了一个ASP版本后知道了大概流程:看了一个存储过程实现的文章后知道了大概需要的功能:看了一个SQL语句看到了比较直观的实现:看了一个php示例后才知道最复杂的一个功能的实现.每篇文章都是网友们自己正在使用或已经测试通过的,但都很巧,恰好关键地方就有点出错,不过还是感谢这些资料了,不然我也搞不出来. 因为查了很久的资料,基本上没有可用的,所以一直不敢直接写到项目的DAL里面,就直接在控制器里面…

一.什么是端口? 在开始讲什么是端口(port)之前,我们先来聊一聊什么是 port 呢?常常在网络上听说『我的主机开了多少的 port ,会不会被入侵呀!?』或者是说『开那个 port 会比较安全?又,我的服务应该对应什么 port 呀!?』呵呵!很神奇吧!怎么一部主机上面有这么多的奇怪的 port 呢?这个 port 有什么作用呢?! 由于每种网络的服务功能都不相同,因此有必要将不同的封包送给不同的服务来处理,所以啰,当你的主机同时开启了 FTP 与 WWW 服务的时候,那么别人送来的资料封…

从 SVM的那几张图能够看出来,SVM是一种典型的两类分类器.即它仅仅回答属于正类还是负类的问题.而现实中要解决的问题,往往是多类的问题(少部分例外,比如垃圾邮件过滤,就仅仅须要确定"是"还是"不是"垃圾邮件).比方文本分类,比方数字识别.怎样由两类分类器得到多类分类器,就是一个值得研究的问题. 还以文本分类为例.现成的方法有非常多,当中一种一劳永逸的方法,就是真的一次性考虑全部样本,并求解一个多目标函数的优化问题,一次性得到多个分类面.就像下图这样: waterm…

一.加密模块 1.有解密的加密方式(base64) #base64加密 import base64 str_encrypt = input("输入要加密的字符串:\n") base64_encrypt = base64.b64encode(str_encrypt.encode('utf-8')) print("BASE64加密串:\n"+str(base64_encrypt,'utf-8')) # 解密 str_decrypt = input("输入要解密…

基于LR的回归分类实例 概念 前提理解: 机器学习的三个步骤:模型,损失函数(即样本误差),优化求解(通过损失函数,使得模型的样本误差最小或小于阈值,求出满足条件的参数,优化求解包括:最小二乘法,梯度下降). 链接1:简析python3深浅复制与赋值 https://cloud.tencent.com/developer/news/53299 Python3中赋值操作其实是对象的引用,相当于起了个别名,赋值关系,即整个内外层对象的引用,内外层都指向同一内存. :SGD详解 https://www…

编程语言分类及python所属类型 编程语言主要从以下几个角度为进行分类:编译型和解释型.静态语言和动态语言.强类型定义语言和弱类型定义语言. 编译和解释的区别是什么? 编译器是把源程序的每一条语句都编译成机器语言,并保存成二进制文件,这样运行时计算机可以直接以机器语言来运行此程序,速度很快: 而解释器则是只在执行程序时,才一条一条的解释成机器语言给计算机来执行,所以运行速度是不如编译后的程序运行的快的. 这是因为计算机不能直接认识并执行我们写的语句,它只能认识机器语言(是二进制的形式) 编译型…

最近在github上看到一个很有趣的项目,通过文本训练可以让计算机写出特定风格的文章,有人就专门写了一个小项目生成汪峰风格的歌词.看完后有一些自己的小想法,也想做一个玩儿一玩儿.用到的原理是深度学习里的循环神经网络,无奈理论太艰深,只能从头开始开始慢慢看,因此产生写一个项目的想法,把机器学习和深度学习里关于分类的算法整理一下,按照原理写一些demo,方便自己也方便其他人.项目地址:https://github.com/LiuRoy/classfication_demo,目前实现了逻辑回归和神经网…

开源 iOS 项目分类索引大全 GitHub 上大概600个开源 iOS 项目的分类和介绍,对于你挑选和使用开源项目应该有帮助 系统基础库 Category/Util sstoolkit 一套Category类型的库,附带很多自定义控件 功能不错-     BlocksKit 将Block风格带入UIKit和Founcation     cocoa-helpers 一些Cocoa的扩展 2年前的工程     CoconutKit 一系列扩展和一些自定组件     STUtils 一系列扩展包  …

Atitit 图像处理和计算机视觉的分类 三部分 图像处理 图像分析 计算机视觉 1.1. 按照当前流行的分类方法,可以分为以下三部分:三部分 图像处理 图像分析 计算机视觉1 1.2. 图像处理需要的理论基础(数学,信号处理,3. 模式识别 图像处理与计算机视觉)2 1.2.1. 1. 数学2 1.2.2. 2. 信号处理3 1.3. 四. 图像处理与分析3 1.3.1. 1. Bilateral Filter3 1.3.2. 2. Color4 1.3.3. 3. Compression a…

Atitit 知识管理的重要方法 数据来源,聚合,分类,备份,发布 搜索 1.1. Rss 简易信息聚合(也叫聚合内容 Really Simple Syndication1 1.1. Rss 简易信息聚合(也叫聚合内容 Really Simple Syndication 什么是RSS    联合供稿(Syndication)RSS是英文Rich Site Summary(丰富站点摘要) 缩写或者Really Simple Syndication(真正简单的整合,对rss2.0而言,是这三个词的缩…

从前面SVM学习中可以看出来,SVM是一种典型的两类分类器.而现实中要解决的问题,往往是多类的问题.如何由两类分类器得到多类分类器,就是一个值得研究的问题. 以文本分类为例,现成的方法有很多,其中一劳永逸的方法,就是真的一次性考虑所有样本,并求解一个多目标函数的优化问题,一次性得到多个分类面,就像下图这样: 多个超平面把空间划分为多个区域,每个区域对应一个类别,给一篇文章,看它落在哪个区域就知道了它的分类. 只可惜这种算法还基本停留在纸面上,因为一次性求解的方法计算量实在太大,大到无法实用的地步…

SVM(支撑向量机模型)是二(多)分类问题中经常使用的方法,思想比较简单,但是具体实现与求解细节对工程人员来说比较复杂,如需了解SVM的入门知识和中级进阶可点此下载.本文从应用的角度出发,使用Libsvm函数库解决SVM模型的分类与回归问题. 说明:libsvm是实现svm的便捷开源工具,应用广泛,由国立台湾大学Chih-Chung Chang和Chih-Jen Lin编写,可以实现基于SVM的分类和回归. 1.分类 在Matlab下下载测试数据heart_sacle运行程序: load hea…

系列目录 建立好42节的表之后,每个字段英文表示都是有意义的说明.先建立,就知道表的关系和用处了,当然,我的设计只是一个参考,你可能有很多改进的地方. 我们的工作流具体细节流程是这样的: 最终我们的模块也是这样的,最后理想也是这样的.现在从表单设计入手一步一步来. 今天解决分类管理,字段管理 准备开始 1.同样启用代码生成器生成最基础的源码.把表和目录都创建起来,每一个类都是对应每一个表. 2.在App.Admin---->Areas---->创建Flow文件夹 3.修改路由规则 using…

页面权限与页面控件权限经过简单的调试后,终于启用起来了,以后大家添加新页面时,就必须按照本章介绍的方法,将你新增的页面注册到系统中,这样才能访问与进行相关操作. 下面讲讲如何创建一个分类类型的页面. 分类类型,顾名思义指的是按照一定规律.特点进行归类划分,放到一块的集合.我们开发时这些分类类型,经常用下拉列表来表现,如果有多级分类时,采用的是下拉树列表方式显示. 普通下拉列表 下拉树列表 下面将介绍如何从创建数据表.修改文件到权限绑定逐个步骤进行说明. 首先,我们先要创建好数据表 我们打开数据字…

本例模拟一个多标签文档分类问题.数据集基于下面的处理随机生成: 选取标签的数目:泊松(n~Poisson,n_labels) n次,选取类别C:多项式(c~Multinomial,theta) 选取文档长度:泊松(k~Poisson,length) k次,选取一个单词:多项式(w~Multinomial,theta_c) 在上面的处理中,拒绝抽样用来确保n大于2,文档长度不为0.同样,我们拒绝已经被选取的类别.被同事分配给两个分类的文档会被两个圆环包围. 通过投影到由PCA和CCA选取进行可视化…