使用场景:结果变量是类别型,二值变量和多分类变量,不满足正态分布  结果变量是计数型,并且他们的均值和方差都是相关的 解决方法:使用广义线性模型,它包含费正太因变量的分析 1.Logistics回归(因变量为类别型) 案例:匹配出发生婚外情的模型 1.查看数据集的统计信息 library(AER) data(Affairs,package = 'AER') summary(Affairs) table(Affairs$affairs) 结果:该数据从601位参与者收集了,婚外情次数,性别,年龄,

<script type="text/javascript"> //思路分两步:作者(yanue). //1,匹配出图片img标签(即匹配出所有图片),过滤其他不需要的字符 //2.从匹配出来的结果(img标签中)循环匹配出图片地址(即src属性) var str = "this is test string <img src=\"http:yourweb.com/test.jpg\" width='50' > 123 and th

请用正则表达式匹配出QQ号(假设QQ号码为5—10位): 解答: ^ \d{5,10}$

结束隔离,回公司上班,把在家办公的程序考回公司的电脑,结果出错了,每当我新建项目时,都会弹出"发生一个或多个错误",点确定后回到新建项目的设置上面,折腾了两天时间才解决,以下是我的解决思路和操作方法: 思路:年前的时候公司电脑没问题,年前年后有差别的地方在于:我在家时所写的程序(MFC)是自己新建了属性配置表, 解决方法:用公司电脑新建属性配置表,我的做法是配置表名字跟在家里一样的,并且配置内容也一样. 结果:成功了.

using namespace std; #include <iostream> #include<string> //自定义字符串存储结构String(包括char数组.length长度) #define maxlen 20 typedef struct { char ch[maxlen]; int length; }String; //初始化s void strInit(String& s) { s.length = 0; s.ch[0] = s.length; //c

用php抓图片是个常用的需求,下面提供一个比较兼容的正则表达式来实现php抓取出页面.字符串中所有图片的src. 下面是一个范例,能匹配各种标签格式写法的图片,不管src在什么地方,还是单引号.双引号.没引号,都能匹配出来. 范例源码参考: <?php header("Content-type:text/html;charset=utf-8"); $str = '<img class="home-thumb" src="http://www.d

Train Problem I 时间限制:3000 ms  |  内存限制:65535 KB 难度:2 描述 As the new term comes, the Ignatius Train Station is very busy nowadays. A lot of student want to get back to school by train(because the trains in the Ignatius Train Station is the fastest all o

原文来自于:http://www.searchtb.com/2014/03/%E5%A6%82%E4%BD%95%E6%89%BE%E5%87%BA%E5%8F%91%E7%94%9Fsegv%E5%86%85%E5%AD%98%E9%94%99%E8%AF%AF%E7%9A%84%E7%A8%8B%E5%BA%8F.html 前言 这个可以说是<小心,apc可能导致php-fpm罢工!>的续.因为这篇文章有个问题没说清楚,而且有同学昨天又问起这个问题. ​问题18-Feb-2014 15:4

1.执行死锁程序 2.执行 jstack -l 21733 | more 结果如下: 死锁程序: public static void main(String[] args) { // TODO Auto-generated method stub System.out.println("start the example------"); final Object obj_1 = new Object(); final Object obj_2 = new Object(); Thr

# -*- coding:utf-8 -*- import re mystr="qqq key:www.baidu.com<br>key:www.tengxun.com<br>" pattern = re.compile(r'key:(.*?)<br>') result = pattern.findall(mystr) print(result) 输出结果: ['www.baidu.com', 'www.tengxun.com']

function handleAddress($address ='广东省深圳市龙华新区大浪街道同胜科技大厦'){ preg_match('/(.*?(省|自治区|北京市|天津市))/', $address, $matches); if (count($matches) > 1) { $province = $matches[count($matches) - 2]; $address = str_replace($province, '', $address); } preg_match('/

要把下面文件的内容改了, Program name: graniteAuthor: Gilbert BatesCompany: RockSoftDepartment: R&DPhone: +1 503 555-0095Date: Tues March 9, 2004Version: 2.1Size: 21kStatus: Final beta 改成这样: Program name: graniteAuthor: JudasCompany: RockSoftDepartment: R&DDa

基本路由 应用中的大多数路都会定义在 app/routes.php 文件中.最简单的Laravel路由由URI和闭包回调函数组成. 基本 GET 路由 代码如下: Route::get('/', function(){    return 'Hello World';}); 基本 POST 路由 代码如下: Route::post('foo/bar', function(){    return 'Hello World';}); 注册一个可以响应任何HTTP动作的路由 代码如下: Route:

导语 在NLP领域,语义相似度的计算一直是个难题:搜索场景下Query和Doc的语义相似度.feeds场景下Doc和Doc的语义相似度.机器翻译场景下A句子和B句子的语义相似度等等.本文通过介绍DSSM.CNN-DSSM.LSTM-DSSM等深度学习模型在计算语义相似度上的应用,希望给读者带来帮助. 1. 背景 以搜索引擎和搜索广告为例,最重要的也最难解决的问题是语义相似度,这里主要体现在两个方面:召回和排序. 在召回时,传统的文本相似性如 BM25,无法有效发现语义类 Query-Doc 结果

1. cv2.matchTemplate(src, template, method)  # 用于进行模板匹配 参数说明: src目标图像, template模板,method使用什么指标做模板的匹配度指标 2. min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(ret)  # 找出矩阵中最大值和最小值,即其对应的(x, y)的位置参数说明:min_val, max_val, min_loc, max_loc 分别表示最小值,最大值,即对应的位

检索出的数据列表按字段匹配的优先顺序 一.举例 比如,发布一篇文章,文章包括基本的字段包括标题.发布时间.点击率.关键字.内容.当在页面中输入“教育”搜索关键词,会检索出指定字段包括“教育”的所有数据,举例: id title keyword content 纳税 继续教育,赡养父母,房屋贷款 教育,子女 上学 义务教育 好好学习天天向上 毕业 好好工作好好学习 结束教育教育 有以上三条数据,如果按照默认的ES检索机制,会按照最多匹配的优先级,比如,id为1的keyword和content字段都

目前项目中有个需求,需要在WebForm中去构造MVC的URL信息,这里写了一个帮助类可以在ASP.NET非MVC环境中(WebForm中)构造MVC的URL信息,主要就是借助当前Http上下文去构造System.Web.Mvc.UrlHelper类. using System; using System.Configuration; using System.Web; using System.Web.Mvc; using System.Web.Routing; namespace Retai

上篇<神器の争>主要是介绍Prophet的特点以及prophet入门的一些注意事项,但离真正的实际运用还有段距离.本篇主要讲解实际运用中Prophet调参的主要步骤以及一些本人实际经验. 一 参数理解篇 class Prophet(object): def __init__( self, growth='linear', changepoints=None, n_changepoints=25, changepoint_range=0.8, yearly_seasonality='auto',

在"图像分割之(一)概述"中咱们简单了解了目前主流的图像分割方法.下面咱们主要学习下基于能量泛函的分割方法.这里学习下Snake模型简单的知识,Level Set(水平集)模型会在后面的博文中说到. 基于能量泛函的分割方法: 该类方法主要指的是活动轮廓模型(active contour model)以及在其基础上发展出来的算法,其基本思想是使用连续曲线来表达目标边缘,并定义一个能量泛函使得其自变量包括边缘曲线,因此分割过程就转变为求解能量泛函的最小值的过程,一般可通过求解函数对应的欧拉

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