ng-class 条件

2024-10-19

关于angular的ng-class条件判断

angular的ng-class的多条件判断是非常好用的,不需要写过多的判断去更改他相应的class, 但大家要记住,在repeat中使用ng-class多条件判断时, 错误写法:<i class="icon2 icon-warp-box dataSourcesSet" ng-class="{false: {{tab.disableClass}},true:{{tab.ngClass}}}[dataManIsActive(tab.url)]" ><

C# if中连续几个条件判断

C# if中连续几个条件判断 1.if (条件表达式1 && 条件表达式2) 当条件表达式1为true时 using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; namespace ConsoleApplication1 { class Program { static void Main(string[] args) { ; "; ) { a = ";

汇编语言标记寄存器标记位_NV UP EI NG NZ AC PE CY

在8086CPU中,有一种标记寄存器,长度为16bit: 其中存储的信息被称为程序状态字(Program Status Word,PSW),以下将该寄存器简称为flag. 功能:1)用来存储相关指令的某些执行结果: 2)用来为CPU执行相关指令提供行为依据: 3)用来控制CPU的相关工作方式.

Andrew Ng机器学习公开课笔记 -- 支持向量机

网易公开课,第6,7,8课 notes,http://cs229.stanford.edu/notes/cs229-notes3.pdf SVM-支持向量机算法概述, 这篇讲的挺好,可以参考先继续前面对线性分类器的讨论, 通过机器学习算法找到的线性分类的线,不是唯一的,对于一个训练集一般都会有很多线可以把两类分开,这里的问题是我们需要找到best的那条线首先需要定义Margin, 直观上来讲,best的那条线,应该是在可以正确分类的前提下,离所有的样本点越远越好,why? 因为越靠近分类

Andrew Ng机器学习公开课笔记 -- Regularization and Model Selection

网易公开课,第10,11课 notes,http://cs229.stanford.edu/notes/cs229-notes5.pdf Model Selection 首先需要解决的问题是,模型选择问题,如何来平衡bais和variance来自动选择模型?比如对于多项式分类,如何决定阶数k,对于locally weighted regression如何决定窗口大小,对于SVM如何决定参数C For instance, we might be using a polynomial regre

PRML读书会第七章 Sparse Kernel Machines（支持向量机， support vector machine ，KKT条件，RVM）

主讲人网神 (新浪微博: @豆角茄子麻酱凉面) 网神(66707180) 18:59:22 大家好,今天一起交流下PRML第7章.第六章核函数里提到,有一类机器学习算法,不是对参数做点估计或求其分布,而是保留训练样本,在预测阶段,计算待预测样本跟训练样本的相似性来做预测,例如KNN方法. 将线性模型转换成对偶形式,就可以利用核函数来计算相似性,同时避免了直接做高维度的向量内积运算.本章是稀疏向量机,同样基于核函数,用训练样本直接对新样本做预测,而且只使用了少量训练样本,所以具有稀疏性,叫sp

Flume NG 简介及配置实战

Flume 作为 cloudera 开发的实时日志收集系统,受到了业界的认可与广泛应用.Flume 初始的发行版本目前被统称为 Flume OG(original generation),属于 cloudera.但随着 FLume 功能的扩展,Flume OG 代码工程臃肿.核心组件设计不合理.核心配置不标准等缺点暴露出来,尤其是在 Flume OG 的最后一个发行版本 0.94.0 中,日志传输不稳定的现象尤为严重,为了解决这些问题,2011 年 10 月 22 号,cloudera 完成了

斯坦福NG机器学习课程：Anomaly Detection笔记

Anomaly Detection Problem motivation: 首先描写叙述异常检測的样例:飞机发动机异常检測 watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvaHVydXp1bg==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt=""> 直观上发现,假设新的发动机在中间,我们非常大可能觉得是OK的.假设偏离非

ng自定义一个过滤器

ng允许我们自定义指令下面来我们自己来定义一个过滤指令:filter,返回一个函数的形式 filter(name,callback(){//name:过滤器的名字,callback:匿名函数 return function(collection,keynames){//collection:该指令前面的对象,keynames:用于过滤的关键字 /........................./ } }) 金典的例子: demo: <!doctype html><html lang=

Zabbix LLD 设置过滤条件，不自动监控某些item

1.需求描述默认情况下Zabbix 自带模板 "Template OS Linux" 中网络接口LLD自动发现除还回接口外的所有接口,当这并不一定是我们想要的结果. 比如我有一台运行kvm的服务器,服务器上有四个物理接口 eth0-eth3 , 三个网桥接口 br0-br2 , 还有很多个虚机的网卡接口 vnetxx ,如下所示: [root@host00 ~]# ifconfig |grep HW br0 Link encap:Ethernet HW

Angular4.x 创建组件|绑定数据|绑定属性|数据循环|条件判断|事件|表单处理|双向数据绑定

SolrJ查询条件组合查询实现——（十六）

带查询条件的实现原理: 查询按钮被包在一个大表单,表单还有三个隐藏域,一个商品筛选,一个价格,一个排序,每次点击查询时候清空三个隐藏域,就带着一个大条件去查询;点击下面的筛选条件时,给隐藏域的筛选条件赋值后带着大条件与筛选条件去查询;筛选价格时候先给隐藏赋值,然后带着大条件,价格去查询,每次都要回显条件,即将用户输入的值回显到文本框. SpringMVC.xml配置SolrServer <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"

基于 SSH 框架的 Criteria 和 DetachedCriteria 多条件查询

Hibernate 定义了 CriteriaSpecification 接口规范用来完成面向对象的条件查询,Criteria 和 DetachedCriteria 就是 CriteriaSpecification 的子接口. 在进行本篇的内容之前,我们先来大致说一说 Criteria 和 DetachedCriteria 的主要区别: Criteria 和 DetachedCriteria 的创建的形式不一样, Criteria 是在线的,所以它是由 Hibernate Session 进行创建

Andrew Ng机器学习笔记+Weka相关算法实现（四）SVM和原始对偶问题

这篇博客主要解说了Ng的课第六.七个视频,涉及到的内容包含,函数间隔和几何间隔.最优间隔分类器 ( Optimal Margin Classifier).原始/对偶问题 ( Primal/Dual Problem). SVM 的对偶问题几个部分. 函数间隔和几何间隔函数间隔( functional margin) 与几何间隔( geometric margin)是理解SVM的基础和前提. 如果y∈{-1,1},而不再是0,1,我们能够将分类器函数表演示样例如以下: 这里的b參数事实上就是原来的

（原创）Stanford Machine Learning (by Andrew NG) --- (week 10) Large Scale Machine Learning & Application Example

本栏目来源于Andrew NG老师讲解的Machine Learning课程,主要介绍大规模机器学习以及其应用.包括随机梯度下降法.维批量梯度下降法.梯度下降法的收敛.在线学习.map reduce以及应用实例:photo OCR.课程地址为:https://www.coursera.org/course/ml (一)大规模机器学习从前面的课程我们知道,如果我们的系统是high variance的,那么增加样本数会改善我们的系统,假设现在我们有100万个训练样本,可想而知,如果使用梯度下降法,

（原创）Stanford Machine Learning (by Andrew NG) --- (week 7) Support Vector Machines

本栏目内容来源于Andrew NG老师讲解的SVM部分,包括SVM的优化目标.最大判定边界.核函数.SVM使用方法.多分类问题等,Machine learning课程地址为:https://www.coursera.org/course/ml 大家对于支持向量机(SVM)可能会比较熟悉,是个强大且流行的算法,有时能解决一些复杂的非线性问题.我之前用过它的工具包libsvm来做情感分析的研究,感觉效果还不错.NG在进行SVM的讲解时也同样建议我们使用此类的工具来运用SVM. (一)优化目标(Opt

（原创）Stanford Machine Learning (by Andrew NG) --- (week 4) Neural Networks Representation

Andrew NG的Machine learning课程地址为:https://www.coursera.org/course/ml 神经网络一直被认为是比较难懂的问题,NG将神经网络部分的课程分为了两个星期来介绍,可见Neural Networks内容之多.言归正传,通过之前的学习我们知道,使用非线性的多项式能够帮助我们建立更好的分类模型.但当遇特征非常多的时候,需要训练的参数太多,使得训练非常复杂,使得逻辑回归有心无力. 例如我们有100个特征,如果用这100个特征来构建一个非线性的多项式模

（原创）Stanford Machine Learning (by Andrew NG) --- (week 3) Logistic Regression & Regularization

coursera上面Andrew NG的Machine learning课程地址为:https://www.coursera.org/course/ml 我曾经使用Logistic Regression方法进行ctr的预测工作,因为当时主要使用的是成型的工具,对该算法本身并没有什么比较深入的认识,不过可以客观的感受到Logistic Regression的商用价值. Logistic Regression Model A. objective function 其中z的定义域是(-I

【原】Coursera—Andrew Ng斯坦福机器学习（0）——课程地址和软件下载

斯坦福大学机器学习课程信息机器学习是一门研究在非特定编程条件下让计算机采取行动的学科.最近二十年,机器学习为我们带来了自动驾驶汽车.实用的语音识别.高效的网络搜索,让我们对人类基因的解读能力大大提高.当今机器学习技术已经非常普遍,您很可能在毫无察觉情况下每天使用几十次.许多研究者还认为机器学习是人工智能(AI)取得进展的最有效途径.在本课程中,您将学习最高效的机器学习技术,了解如何使用这些技术,并自己动手实践这些技术.更重要的是,您将不仅将学习理论知识,还将学习如何实践,如何快速使用强大的技

Andrew Ng机器学习课程6

Andrew Ng机器学习课程6 说明在前面尾随者台大机器学习基石课程和机器学习技法课程的设置,对机器学习所涉及到的大部分的知识有了一个较为全面的了解,可是对于没有动手敲代码并加以使用的情况,基本上是不可能掌握好的.特别是我的学习进程是袭击式的,因此.会非常快忘掉.心中仅仅剩下一个主要的纲要,所以后面要通过解说更为具体的Andrew Ng教授的机器学习课程进行回想和总结,希望能够抓住它的来龙去脉. 所以总结的内容主要是推导的思路.仅仅要能够把握住思路,就能保持长久的记忆. 主要内容朴素贝叶斯

Andrew Ng机器学习笔记+Weka相关算法实现（五）SVM最优间隔和核方法

这一章主要解说Ng的机器学习中SVM的兴许内容.主要包括最优间隔分类器求解.核方法. 最优间隔分类器的求解利用以一篇讲过的的原始对偶问题求解的思路,我们能够将相似思路运用到SVM的求解上来. 详细的分析例如以下: 对于SVM求解的问题: 我们把约束条件略微变形一下: 仅仅有函数间隔是1的点才干使上式取等号,也就是有意义的.例如以下图: 叉叉和圈圈分别代表正反例,能够看出,仅仅有落在边缘的点的α≠0,这些点才是支持向量.其它的点α=0,对切割超平面没有意义.上图的支持向量一共同拥有3个. 写出拉

ng-class 条件

热门专题