中文https://blog.csdn.net/liulingyuan6/article/details/53582300 https://yq.aliyun.com/articles/608083 英文http://spark.apache.org/docs/latest/mllib-linear-methods.html#classification Spark入门实战系列--8.Spark MLlib(上)--机器学习及SparkMLlib简介 scikit-learn 中文 http:/

Apache Spark 2.2.0 中文文档 - 快速入门 | ApacheCN Geekhoo 关注 2017.09.20 13:55* 字数 2062 阅读 13评论 0喜欢 1 快速入门 使用 Spark Shell 进行交互式分析 基础 Dataset 上的更多操作 缓存 独立的应用 快速跳转 本教程提供了如何使用 Spark 的快速入门介绍.首先通过运行 Spark 交互式的 shell(在 Python 或 Scala 中)来介绍 API, 然后展示如何使用 Java , Scal

个人主页:http://www.linbingdong.com 简书地址:http://www.jianshu.com/users/6cb45a00b49c/latest_articles 网上关于Phoenix的资料寥寥无几,中文资料更是几乎没有.本人详细阅读Phoenix官网,整理成此篇中文文档,供后人参考.如有翻译错误的地方,请批评指出. 1. Phoenix定义 Phoenix最早是saleforce的一个开源项目,后来成为Apache基金的顶级项目. Phoenix是构建在HBase上

在机器学习中,线性回归和逻辑回归算是最基础入门的算法,很多书籍都把他们作为第一个入门算法进行介绍.除了本身的公式之外,逻辑回归和线性回归还有一些必须要了解的内容.一个很常用的知识点就是虚拟变量(也叫做哑变量)-- 用于表示一些无法直接应用到线性公式中的变量(特征). 举个例子: 通过身高来预测体重,可以简单的通过一个线性公式来表示,y=ax+b.其中x为身高,y为体重. 现在想要多加一些特征(参数),比如性别. 那么问题来了:如何在一个公式中表示性别呢? 这就是哑变量的作用,它可以通过扩展特征值

雷达图或蛛网图(Radar chart) 简介 A radar chart is a way of showing multiple data points and the variation between them. They are often useful for comparing the points of two or more different data sets 使用案例 newChart(ctx).Radar(data,options); 数据结构 var data ={

a, .tree li > span { padding: 4pt; border-radius: 4px; } .tree li a { color:#46cfb0; text-decoration: none; line-height: 20pt; border-radius: 4px; } .tree li a:hover { background-color: #34bc9d; color: #fff; } .active { background-color: #34495e; col

整理了一份ReactNative0.21中文文档,提供给需要的reactnative爱好者.ReactNative0.21中文文档.chm  百度盘下载:ReactNative0.21中文文档 来源:ReactNative中文社区 快速入门 开始使用React Native 在Linux上使用React Native 安卓环境配置 Linux和Windows支持 新手引导 使用指南 样式 图片 手势响应系统 动画 无障碍功能 直接操作 调试 自动化测试 JavaScript环境 导航器对比 已知

一直在寻找它,今天无意之间终于发现它了! http://download.oracle.com/technetwork/java/javase/6/docs/zh/api/overview-summary.html 进入这个链接,点击"框架"链接,就会跳到zip下载页面. 虽然是java 6的中文文档,但也足够好了,以后学习java就不用慢腾腾的读英语文档了.这个链接我试着把javase/6改成javase/8,结果始终是找不到页面.

前一段时间翻译了Jetty的一部分文档,感觉对阅读英文没有大的提高(*^-^*),毕竟Jetty的受众面还是比较小的,而且翻译过程中发现Jetty的文档写的不是很好,所以呢翻译的兴趣慢慢就不大了,只能等到以后工作中用到再去翻译了(*^__^*),不管怎样下面给出翻译的地址. +Jetty翻译章节 Jetty文档目录:http://www.cnblogs.com/yiwangzhibujian/p/5832294.html Jetty第一部分翻译详见:http://www.cnblogs.com/

jQuery 3.1 API中文文档 一.核心 1.1 核心函数 jQuery([selector,[context]]) 接收一个包含 CSS 选择器的字符串,然后用这个字符串去匹配一组元素. jQuery 的核心功能都是通过这个函数实现的. jQuery中的一切都基于这个函数,或者说都是在以某种方式使用这个函数.这个函数最基本的用法就是向它传递一个表达式(通常由 CSS 选择器组成),然后根据这个表达式来查找所有匹配的元素. 默认情况下, 如果没有指定context参数,$()将在当前的 H

jQuery EasyUI API 中文文档 - ComboGrid 组合表格,需要的朋友可以参考下. 扩展自 $.fn.combo.defaults 和 $.fn.datagrid.defaults,用 $.fn.combogrid.defaults 重写了 defaults . 依赖 combo datagrid 用法 html代码如下: <select id="cc" name="dept" style="width:250px;"&

jQuery EasyUI API 中文文档 - ValidateBox验证框,使用jQuery EasyUI的朋友可以参考下.   用 $.fn.validatebox.defaults 重写了 defaults. 用法  代码如下: <input id="vv" required="true" validType="email"> 代码如下: $('#vv').validatebox({ required:true }); 验证规

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. 概要 本文就拟牛顿法L-BFGS的由来做一个简要的回顾,然后就其在spark mllib中的实现进行源码走读. 拟牛顿法 数学原理 代码实现 L-BFGS算法中使用到的正则化方法是SquaredL2Updater. 算法实现上使用到了由scalanlp的成员项目breeze库中的BreezeLBFGS函数,mllib中自定义了BreezeLBFGS所需要的DiffFunctions. runLBFGS函数的源码实现如下 def runLBFGS( data:

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众所周知,Orchard是.net领域最好的开源CMS之一,他使用了微软最先进的技术,有一群先进理念的支持者,但是,所有的事情在国内总得加个但是,Orchard也不例外,中文资料相对比较少,官网提供的文档是全英文的,之前1.4的时候有中文文档,但是后台找不见了,1.8的文档曾有人翻译成中文,但是只有前10篇,本着看博客的人都是一家的思想,前10篇我就不翻译了,链接提供给大家,我从之后的开始. 当然翻译是一件枯燥无味的事情,难免有错误之处,还请众同仁批评指正,同时笔者虽然硕士学历,但是英语功底很一

http://www.cnblogs.com/Philoo/tag/jQuery/ 共2页: 1 2 下一页  jQuery EasyUI API 中文文档 - 树表格(TreeGrid) 风流涕淌 2011-11-19 18:51 阅读:25025 评论:3   jQuery EasyUI API 中文文档 - 树(Tree) 风流涕淌 2011-11-18 20:13 阅读:31937 评论:2   jQuery EasyUI 1.2.4 API 中文文档(完整)目录 风流涕淌 2011-1

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前端大神群的群主告诉我们:学习一个框架最好的方法是去把官方文档研究一遍. 现在正式开始我的前端之路,从JQuery的中文文档开始. 基础不牢固,看起来有点慢,但是我会一直坚持下去的.把遇到的问题都记录在此,以便随时查阅. 不展示基础概述,只记录所遇问题. Just Do It! Never Give Up! get()函数 看完这个函数的定义,我就兴冲冲的去试验了一下,写了以下代码: <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <he

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