思路来源:http://blog.csdn.net/super828/article/details/72826024 选择代码,然后右键选择菜单命令

代码语法高亮 书写格式为: ` ` ` language_key if (condition){ return true } ` ` ` 在 ` ` ` (三个反引号)之间的是代码,其中language_key的值,请参考 支持的语言和缩写标记 例如,将language_key用JavaScript替换,效果如下: if (condition){ return true } 支持的语言和缩写标记 Language language_key 1C 1c ActionScript actionscr

Notepad++去除代码行号的几种方法 (转自:http://hi.baidu.com/beer_zh/item/e70119309ee587f2a8842892)问:在网页中复制代码时,常常遇到高亮程序自动给代码加上行号或字符"#",如何格式化?如下:# 1 //去除首字符或行号 # 2 <?php # 100 echo '再长点'; # -- -- # 2010 echo '无语了吧'; # 2012 ?>===============================

转载自:http://www.cnblogs.com/yuphone/archive/2009/12/13/1622901.html 小時不識月 Stupid & Hungry 本文列举两种可行的方法,在WPS上实现代码语法高亮.其中,第二种方法也可以用到其他编辑软件,譬如Word之类.本文重点讨论第二种方法. 方法1 在WPS官网下载语法高亮插件. http://www.wps.cn/addons/ThreadView/wdid-6538.htm 图1 WPS语法高亮插件演示 方法2 推荐使用

神经网络基本原理 一.神经元模型 图中x1~xn是从其他神经元传来的输入信号,wij表示表示从神经元j到神经元i的连接权值,θ表示一个阈值 ( threshold ),或称为偏置( bias ).则神经元i的输出与输入的关系表示为: 图中 yi表示神经元i的输出,函数f称为激活函数 ( Activation Function )或转移函数 ( Transfer Function ) ,net称为净激活(net activation).若将阈值看成是神经元i的一个输入x0的权重wi0,则上面的式子

0序 随着移动互联和大数据的拓展越发觉得算法以及模型在设计和开发中的重要性.不管是现在接触比较多的安全产品还是大互联网公司经常提到的人工智能产品(甚至人类2045的的智能拐点时代).都基于算法及建模来处理.     常见的词汇:机器学习.数据建模.关联分析.算法优化等等,而这些种种又都是基于规律的深度开发(也难怪道德经的首篇就提出道可道非常道,名可名非常名的说法),不管是线性还是非线性,总之存在关联关系,而我们最好理解的就是线性关系,简单的用个函数就能解决.比如我们生活中应用的比较的归纳总结,其

以下基于"WIN7(64位)+Visual Studio 2010+CUDA7.5". 语法高亮除了看起来舒服之外,还可以使用F11寻找函数.变量定义,输入函数的时候也会有相应的提示.下面就是关于CUDA代码的高亮设置. 在搭建好CUDA开发环境后,当打开.cu文件时会发现,其中的CUDA C/C++关键字并没有高亮显示,如__global__.__device__等,而且还有下划曲线.这是因为编译器并没有将它们识别为关键字.以下就逐一介绍CUDA C/C++关键字和函数的语法高亮显示

说到强大的IDE,eclipse肯定是首先会被想到的几个之一,幸运地是,R也能使用它.在http://www.walware.de/goto/statet上有个StatET的插件,专门为R而做,从此R就能在eclipse的平台上享用一切eclipse的功能. 如果机器上没有eclipse,可以在网上JAVA相关的社区找到很多很详细的教程,JRE和R中的rJava包是必需的,建议最好顺便把JDK也装上,eclipse的环境都搭好了,不用JAVA太可惜了,能写R程序的人肯定也能写JAVA程序,R和J

VS2015默认asp.net mvc 版本为5.0以上,默认不支持创建5.0以下的版本.所以想要使用mvc 4.0只能单独安装.在网上搜了几篇教程后在微软官网下载了Visual Studio 2010 sp1以及asp.net mvc4的安装包.安装好打开项目瞬间懵B了....所有的视图页面也就是.cshtml页面木有智能提示了,木法使用F12功能了,Razor代码不高亮了..but运行起来也不报错.看了看引用的dll正常.于是恢复默认设置了,重启下还是木有效果.尝试N次后找到的解决方案如下(

phpBB代码语法高亮模块 Codebox Plus Code-By.Org (https://www.phpbb.com/customise/db/mod/codebox_plus/) (https://github.com/o0johntam0o/phpBB-Extension-Codebox-Plus) 安装后在 ACP > 自定 选项卡中开启 定制: 默认代码是折叠起来的,在扩展选项卡中(如果是第一次安装模块,需要刷新后才出现这个选项卡),将Display expanded 设为是 默认

应用场景:你编写了R代码,每天对提交的数据进行分析,你希望它你吃饭的时候执行完毕,生成图表. 那么你需要安装taskscheduleR的包. 怎么操作,看帮助呗.

想写一款Android手机上的代码编辑器,实现类似c4droid中代码语法高亮 通过Android中的控件WebView中嵌入html网页,html引入CodeMirror这个第三方库就可以了,其实就是把网页版的代码高亮实现方法搬到Android上,目前不知道有没有其他比较好的方法. 具体实现请参考Android WebView的使用,以及HTML +CodeMirror的使用

二项分布 | Binomial distribution 泊松分布 | Poisson Distribution 正态分布 | Normal Distribution | Gaussian distribution 负二项分布  | Negative binomial distribution 指数分布 | Exponential Distribution Βeta分布 | beta distribution Βeta二项分布 | Beta-binomial distribution 几何分布

P122, 这是IQR method课的第一次作业,需要统计检验,x和y是否显著的有线性关系. Assignment 1 1) Find a small bivariate dataset (preferably from your own discipline) and produce a scatterplot (this is easy using any spreadsheet) 2) Use any statistics tool (a calculator, spreadsheet

本文由 伯乐在线 - Agatha 翻译,唐尤华 校稿.未经许可,禁止转载!英文出处:SUNIL RAY.欢迎加入翻译组. 前言 谷歌董事长施密特曾说过:虽然谷歌的无人驾驶汽车和机器人受到了许多媒体关注,但是这家公司真正的未来在于机器学习,一种让计算机更聪明.更个性化的技术. 也许我们生活在人类历史上最关键的时期:从使用大型计算机,到个人电脑,再到现在的云计算.关键的不是过去发生了什么,而是将来会有什么发生. 工具和技术的民主化,让像我这样的人对这个时期兴奋不已.计算的蓬勃发展也是一样.如今,作

转自http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/51191386 – 谷歌的无人车和机器人得到了很多关注,但我们真正的未来却在于能够使电脑变得更聪明,更人性化的技术,机器学习. – 埃里克 施密特(谷歌首席执行官) 当计算从大型计算机转移至个人电脑再转移到云的今天,我们可能正处于人类历史上最关键的时期.之所以关键,并不是因为已经取得的成就,而是未来几年里我们即将要获得的进步和成就. 对我来说,如今最令我激动的就是计算技术和工具的普及,从而带

目录 使用记忆化优化你的 R 代码 R 中的性能优化 R 何时变慢 R 何时变(更)快 R 中的记忆化 何时使用记忆化 使用记忆化优化你的 R 代码 本文翻译自<Optimize your R Code using Memoization>(有删减) https://www.inwt-statistics.com/read-blog/optimize-your-r-code-using-memoization.html 本文介绍如何应用名为"记忆化(Memoization)"

R 代码积累不定期更新 1.阶乘.递归.reduce.sprintf #NO.1 # 阶乘函数 fact <- function(n){ if(n==0) return(1) #基例在这 else return(n*fact(n-1)) } #1+2!+3!+...+20!的和 #测试 Reduce('+', lapply(1:3,fact)) 结果是9 Reduce('+', lapply(1:20,fact)) #NO.2 #判断101-200之间有多少个素数,并输出所有素数 is.prim

转自:  原文标题:Build High Performance Time Series Models using Auto ARIMA in Python and R 作者:AISHWARYA SINGH:翻译:陈之炎:校对:丁楠雅 原文链接: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/08/auto-arima-time-series-modeling-python-r/ 简介 想象你现在有一个任务:根据已有的历史数据,预测下一代iPhone的价格,

Laplacian和PCA貌似是同一种性质的方法,坐标系变换.只是拉普拉斯属于图论的范畴,术语更加专业了. 要看就把一篇文章看完整,再看其中有什么值得借鉴的,总结归纳理解后的东西才是属于你的. 问题: 1. 这篇文章有哪些亮点决定他能发NM?单细胞,consensus,较好的表现,包装了一些专业的术语,显得自己很专业,其实真正做的东西很少: 2. consensus方法的本质是什么? 3. 工具的评估准则?ARI,silhouette index 4. SC3的最大缺点是什么?速度太慢,超过10

学贝叶斯方法时绕不过去的一个问题,现在系统地总结一下. 之前过于纠结字眼,似然和概率到底有什么区别?以及这一个奇妙的对等关系(其实连续才是f,离散就是p). 似然函数 | 似然值 wiki:在数理统计学中,似然函数是一种关于统计模型中的参数的函数,表示模型参数中的似然性. 这里我们讨论的范围已经界定了,那就是在指定模型下(比如二项分布),我们观测数据和可能的模型参数之间的关系. (传统的贝叶斯定理的适用范围很广,是高度的总结推广,在似然函数里就不要过于推广了) 似然函数在直觉上就很好理解了,L(