转自:http://www.voidcn.com/article/p-snamarwr-p.html 一.ALSA介绍: 1.简介: 高级Linux声音体系(英语:Advanced LinuxSound Architecture,缩写为ALSA)是Linux内核中,为声卡提供的驱动组件,以替代原先的OSS(开放声音系统). 一部分的目的是支持声卡的自动配置,以及完美的处理系统中的多个声音设备,这些目的大多都已达到.另一个声音框架JACK使用ALSA提供低延迟的专业级音频编辑和混音能力. Jaro

shell 中函数放回字符串问题 shell 中不可以直接 return 字符串 ,可以return 数字.如果要return 字符串 改为 echo "hello world" 即可 returnstru(){ str="this is string"; echo ${str} }

package tk.dong.connection.util; import java.io.IOException;import java.io.InputStream;import java.io.PrintWriter;import java.sql.Array;import java.sql.Blob;import java.sql.CallableStatement;import java.sql.Clob;import java.sql.Connection;import java

要求: 在n个球中,任意取出m个(不放回),求共有多少种取法 分析: 假设3个球A,B,C,任意取出2个,可分为取出的球中含A的部分和不含A的部分.即AB,AC为一组,BC为一组. 设函数F(n,m) return   F(n-1,m-1)+F(n-1,m) 假设一个特殊的球A,把整个取法分为含A的部分和不含A的部分,进行递归求出总共的取法. 代码: public class demo2 { //在n个球中,任意取出m个(不放回),求共有多少种取法 public static int f(int

本文是出自David_Tang的,原文http://www.cnblogs.com/mchina/archive/2013/07/12/3170551.html {"weatherinfo":{//基本信息; "city":"苏州","city_en":"suzhou", "date_y":"2013年7月9日","date":"&quo

遇到一个很恶心的问题. while(1) { recvfrom(sockfd, readbuff, UDP_CMD_BUFF_LENGTH - 1, 0, (struct sockaddr *)&Glob_remot_88_port_add, &len); PRINT("[recevudp]len %d IP is %s\n", len, inet_ntoa(Glob_remot_88_port_add.sin_addr)); } 这个函数, 第一次接受打印出的发送方I

window.history.go(-1);//返回上一页不刷新 window.location.href = document.referrer;//返回上一页并刷新

Histgram直方图适合于单个变量的value分布图形 seaborn在matplotlib基础上做了更高层的抽象,方便对基础的图表绘制.也可以继续使用matplotlib直接绘图,但是调用seabon的set()方法就能获得好看的样式. # Import plotting modules import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # Set default Seaborn style sns.set() # Plot hist

图嵌入应用场景:可用于推荐,节点分类,链接预测(link prediction),可视化等场景 一.考虑网络结构 1.DeepWalk (KDD 2014) (1)简介 DeepWalk = Random Walk + Skip-gram 论文链接 作者:Bryan Perozzi, Rami Al-Rfou, Steven Skiena 主要思想: 假设邻域相似,使用DFS构造邻域 step1:DeepWalk思想类似word2vec,word2vec是通过语料库中的句子序列来描述词与词的共现

文章转自公众号[机器学习炼丹术],关注回复"炼丹"即可获得海量免费学习资料哦! 目录 1 随机森林 2 bagging 3 神秘的63.2% 4 随机森林 vs bagging 5 投票策略 6 随机森林的特点 6.1 优点 6.2 bias 与 variance 6.3 随机森林降低偏差证明 为什么现在还要学习随机森林? 随机森林中仍有两个未解之谜(对我来说).随机森林采用的bagging思想中怎么得到的62.3% 以及 随机森林和bagging的方法是否有区别. 随机森林(Rand

MPNN很好地概括了空域卷积的过程,但定义在这个框架下的所有模型都有一个共同的缺陷: 1. 卷积操作针对的对象是整张图,也就意味着要将所有结点放入内存/显存中,才能进行卷积操作.但对实际场景中的大规模图而言,整个图上的卷积操作并不现实.GraphSage[2]提出的动机之一就是解决这个问题.从该方法的名字我们也能看出,区别于传统的全图卷积,GraphSage利用采样(Sample)部分结点的方式进行学习.当然,即使不需要整张图同时卷积,GraphSage仍然需要聚合邻居结点的信息,即论文中定义的

Keras是一个深度学习库,包含高效的数字库Theano和TensorFlow.是一个高度模块化的神经网络库,支持CPU和GPU. 本文学习的目的是学习如何加载CSV文件并使其可供Keras使用,如何使用Keras创建一个回归问题的神经网络模型,如何使用scikit-learn和Keras一起使用交叉验证来评估模型,如何进行数据准备以提高Keras模型的技能,如何使用Keras调整模型的网络拓扑. 前期准备之Keras的scikit-learn接口包装器 Git地址:https://github

简介 表单提交失败需要再回到表单页面重新填写,原来提交的数据需要重新在页面上显示. 简单数据类型 对于简单数据类型,如:Integer.String.Float等使用Model将传入的参数再放到request域实现显示. @RequestMapping(value="/editItems",method={RequestMethod.GET}) public String editItems(Model model,Integer id)throws Exception{ //传入的i

必要的概念 当前编辑界面:工作区(workspace) "git add"命令:将改动加入到缓存区(Index) "git commit"命令:提交代码到本地库(Local Repository) "git push"命令:提交代码到远程库(Remote Repository) 未使用"git add"命令缓存代码时 git checkout git checkout -- <filepathname> # 丢弃工

自定义View系列教程00–推翻自己和过往,重学自定义View 自定义View系列教程01–常用工具介绍 自定义View系列教程02–onMeasure源码详尽分析 自定义View系列教程03–onLayout源码详尽分析 自定义View系列教程04–Draw源码分析及其实践 自定义View系列教程05–示例分析 自定义View系列教程06–详解View的Touch事件处理 自定义View系列教程07–详解ViewGroup分发Touch事件 自定义View系列教程08–滑动冲突的产生及其处理

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方法1 View-->Toolbar-->左上方的左右箭头,可以跳转光标位置,左箭头可以放回 方法2 设置快捷键 setting-->keymap-->Main menu-->Navigate-->back返回 Forward跟进 设置时选择自己方便操作的快捷键,消除快捷键原本的绑定 我设置了 ctrl+w 返回 ctrl+e跟进

在初步学习了node.js之后,我发现他的时序问题我一直都很模糊不清,所以我专门学习了一下这一块. 首先我们来形象地理解一下进程和线程: 进程:CPU执行任务的模块.线程:模块中的最小单元. 例如:cpu比作我们每个人,到饭点吃饭了.可以点很多菜(cpu中的进程):宫保鸡丁,鱼香肉丝,酸辣土豆丝.每样菜具体包含了哪些内容(cpu每个进程中的线程):宫保鸡丁(详情:黄瓜.胡萝卜.鸡肉.花生米).而详情构成了宫保鸡丁这道菜,吃了以后不饿.就可以干活了,cpu中的进程里的线程也是同理.当线程完成自己的

上一篇文章讲解了获取事务,并通过获取的connection设置只读,隔离级别等:这篇文章讲事务剩下的回滚和提交. 事务的回滚处理 之前已经完成了目标方法运行前的事务准备工作.而这些准备工作的最大目的无非就是对于程序没有按照我们期待的那样进行,也就是出现特定的错误:那么当出现错误的时候Spring是怎么对数据进行恢复的呢?我们先来看一下TransactionAspectSupport类里的invokeWithinTransaction函数的completeTransactionAfterThrow

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 1. 集成学习 集成学习(ensemble learning)通过组合多个基分类器(base classifier)来完成学习任务,颇有点"三个臭皮匠顶个诸葛亮"的意味.基分类器一般采用的是弱可学习(weakly learnable)分类器,通过集成学习,组合成一个强可学习(strongly learnable)分类器.所谓

Bagging 全称是 Boostrap Aggregation,是除 Boosting 之外另一种集成学习的方式,之前在已经介绍过关与 Ensemble Learning 的内容与评价标准,其中“多样性”体现在应尽可能的增加基学习器的差别.Bagging 主要关注增大 “多样性”,他的做法是这样的,给定训练集 $D$ ,对 $D$ 进行 Bootstrap 采样,得到若干个不同的子集,Bootstrap 会确保各个子集有一定的交集,分别在各个子集上训练得到基分类器并且组合起来共同进行决策. B