5 她说巷尾的樱花开了

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西瓜书学习资料

1. 通俗理解协方差与相关系数:https://www.zhihu.com/question/20852004/answer/1349020612. 协方差矩阵的计算方法https://blog.csdn.net/mr_hhh/article/details/784905763. 马氏距离介绍https://zhuanlan.zhihu.com/p/466266074. 西...

2020-01-28 22:14:43

Github使用经验总结

Github使用经验总结github上传本地项目方法 在需要上传项目的本地路径下右键点击,选中其中的Git Bash Here 输入git init git add “上传文件/文件夹名称” git commit -m “上传文件/文件夹名称” git push -u origin master 如果你是第一次上传代码到Git,请参考下面链接完成:-ht...

2018-12-01 11:49:25

网站优化加速经验总结

本博客旨在整理一些网站优化的方法: (1):减小网站页面中图片的大小,具体可以通过压缩图片以及减小图片像素值来达到 在线ps地址:http://www.uupoop.com/ 可通过在线ps减小图像像素值 改图宝:http://www.gaitubao.com/ 通过改图宝压缩图像占用空间大小 无损压缩大师:http://www.wmzhe.com/soft-3785...

2018-06-17 18:05:35

解决wampserver安装过程中出现的各类问题

1.提示缺少vcruntime140.dll库文件的解决方法首先需要根据我们安装wampserver软件的操作系统安装对应的vc编译库,我自己安装的是vc201564位版本,下载路径为:链接:链接:https://pan.baidu.com/s/102IPsv9rXwNfSFcvH-1-9Q密码:f21t但是仅仅安装完vc2015也还是不够的,我们需要将vcrunti...

2018-06-15 17:05:46

图像语义分割资料汇总

语义分割论文汇总:http://www.aiuai.cn/aifarm62.html马尔科夫随机场(MRF)资料: Deep Parsing Network实现代码(待确定):https://github.com/Pi-Rasp/MRF-Segmentation Deep Parsing Network(2015)论文链接:https://arxiv.org/pdf/1509.0263...

2018-06-10 09:08:56

phpcms站点迁移步骤(迁移到阿里云服务器上)

步骤1:备份原网站数据库信息 (1)执行localhost/phpmyadmin,找到网站使用的数据库,点击导出,导出一个.sql文件 (2)用editplus打开该.sql文件,替换里面的url,我将原网站的http://localhost/startwill替换成了http://localhost/startwill/cn,至此,我们将数据库文件已经修改完成。 (3)进入服...

2018-05-19 10:15:55

phpcms利用表单向导功能制作在线留言功能(使用自己的样式)

这两天一直在折腾一件事,怎么用phpcms把在线留言功能做出来,phpcms本身是有在线留言功能的,但是这个留言页面太丑了,不适合我自己的业务需求,从网上找了一通都没找到这方面的介绍资源,为此自己调试了一通phpcms框架代码,在此记录下整个问题解决过程。先来看看系统为我们默认提供的留言样式再来看看我自己实现的在线留言样式 如此看来,系统为我们提供的确实不怎么好...

2018-05-10 11:17:11

phpcms搜索功能实现

最近在做一个门户网站,用到了phpcms的搜索功能,之前一直想要实现这方面功能,但苦于静不下来心研究phpcms的实现原理,今天通过这个博客记录下我分析的过程,网上的资料相对比较零散,看的总是云里雾里的,这里做一个比较系统的总结。与搜索功能有关的文件 phpcms搜索功能的后台模板位于:phpcms\modules\search路径下,该路径下存在一个名为index.php...

2018-04-27 17:53:49

wampserver+phpstorm+xdebug环境配置调试php代码

wampserver+phpstorm+xdebug环境配置调试php代码wampserver安装phpstorm安装xdebug安装phpstorm下调试wampserver安装 wampserver安装比较简单,只需要下载wampserver.exe,一路next下去即可phpstorm安装 phpstorm下载地址:https://www....

2018-04-27 12:15:02

分布式大数据环境搭建教程

写在前面的话 在安装过程中会遇到很多linux命令,在此对重要命令进行总结 (1):VMware虚拟机与Windows间系统光标切换快捷键:Ctrl+Alt (2):linux系统复制快捷键:Ctrl+Insert (3):linux系统粘贴快捷键是:Shift+Insert (4):linux系统vi编辑器下搜索快捷键:/+你要搜索的内容 (5):linux

2017-12-20 15:48:56

mysql根据.frm和.ibd文件恢复表结构和数据

今天吐血向大家分享下mysql通过.frm和.ibd文件恢复数据的方法,因为之前电脑换系统的原因,忘记备份数据库,最后只能通过恢复工具找到数据库的.frm和.ibd文件,至于这两类文件,可以通过winhex软件查看,该软件的破解版传送门:http://download.csdn.net/download/hzw19920329/9987735,为了恢复数据,今天踩了不少坑,下面把我成功恢复的过程分享

2017-09-20 21:37:54

java调用python脚本

这篇博客旨在吐血分享今天遇到的java调用python脚本遇到的坑,折腾了3个多小时终于可以跑通了,代码超级短,但网上的好多资料都是抄来抄去的,很少有能够直接跑通的,尤其是针对你的python文件中用到第三方类库的情况。 先来说说我为什么要用java调用python代码,原因就在于python在爬虫方面提供了丰富的类库,但我本来已经有一套java操作数据库以及消息中间件的代码,这些代码用p

2017-08-23 18:36:35

机器学习总结(四):极大似然估计与最小二乘法

在上一篇博客中,我简单复习了矩估计,这篇博客将对点估计中的另外两个常见估计方法进行总结,分别是极大似然估计与最小二乘法,首先会对各自知识点进行归纳,最后论证这两种参数估计方法在特定条件下的转换关系。极大似然估计基本概念 在总体分布类型已知的前提下所使用的一种参数估计方法,这不同于矩估计,矩估计是在总体分布类型未知的情况下进行的。理论依据 概率大的事件在一次观测中更容易出现通俗的解释

2017-08-18 20:50:11

机器学习总结(三):矩估计

鉴于后续机器学习课程中多次提到参数估计的概念,为了避免囫囵吞枣的理解某些知识点,决定对概率统计的这部分知识点进行简要总结,这篇博客主要涉及的是点估计中的矩估计知识点,后续的博客将总结点估计中其他两个比较常见的方式,极大似然估计以及最小二乘法。基础概念为什么要出现估计呢? 因为在统计学中,所要观测的数据量往往都比较大,我们不可能将所有数据全部都进行统计,一种可行的方式就是从这些数据量中抽取一部分

2017-08-17 22:33:11

机器学习总结(二):逻辑回归

上一篇博客我简要总结了线性回归的知识点,这篇博客将主要回顾逻辑回归的知识点,作为线性模型的另一种,逻辑回归主要用于分类问题,即用于因变量是离散类型的场景,在实际的应用中尤其是二分类问题中比较常见。逻辑回归知识点 逻辑回归损失函数及其梯度的推导决策边界(decision boundary)高级优化算法多类别分类问题逻辑回归代码实现正则化后的逻辑回归 以上知识点因为数学公式较多,编辑

2017-08-16 23:31:32

机器学习总结(一):线性回归、岭回归、Lasso回归

线性回归作为一种回归分析技术,其分析的因变量属于连续型变量,如果因变量转变为离散型变量,将转换为分类问题。回归分析属于有监督学习问题,本博客将重点回顾标准线性回归知识点,并就线性回归中可能出现的问题进行简单探讨,引出线性回归的两个变种岭回归以及Lasso回归,最后通过sklearn库模拟整个回归过程。目录结构线性回归的一般形式线性回归中可能遇到的问题过拟合问题及其解决方法线性回归代码实现

2017-08-15 21:41:51

彻底解决:Incorrect string value: '\xF0\x9F\x98\xAD",...' for column 'commentContent' at row 1

今天在爬取网易云音乐歌曲评论的时候,在将数据插入mysql数据库的时候,出现了Incorrect string value: '\xF0\x9F\x98\xAD",...' for column 'commentContent' at row 1 这个错误,Google了下发现原来是因为数据库编码问题导致的,原因在于我们的评论数据中存在emoj表情,而这些表情是按照四个字节一个单位进行编码的,而我

2017-02-18 21:01:24

深入学习RabbitMQ(三):channel的confirm模式

上一篇博客我们介绍了使用RabbitMQ可能会遇到的一个问题,即发送者不知道消息是否真正到达broker代理服务器,随后通过AMQP协议层面为我们提供的事务机制解决了这个问题,但是采用事务机制实现的话会降低RabbitMQ的消息吞吐量,有没有更加高效的方式呢?RabbitMQ团队为我们拿出了更好的解决方案,即采用发送方确认模式;       发送方确认模式实现原理:       发送方将信

2017-01-15 20:50:03

深入学习RabbitMQ(二):AMQP事务机制

在使用RabbitMQ的时候,我们可以通过消息持久化操作来解决因为服务器的异常奔溃导致的消息丢失,除此之外我们还会遇到一个问题,当消息的发布者在将消息发送出去之后,消息到底有没有正确到达broker代理服务器呢?如果不进行特殊配置的话,默认情况下发布操作是不会返回任何信息给生产者的,也就是默认情况下我们的生产者是不知道消息有没有正确到达broker的,如果在消息到达broker之前已经丢失的话,持

2017-01-10 21:54:48

深入学习RabbitMQ(一):mandatory标志的作用

下面我们通过几个实例测试下mandatory标志的作用:       测试1:设置mandatory标志,且exchange未绑定队列public class ProducerTest { public static void main(String[] args) { String exchangeName = "confirmExchange"; String queueNa

2017-01-10 17:30:09

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