目录 .NET Remoting学习笔记(一)概念 .NET Remoting学习笔记(二)激活方式 .NET Remoting学习笔记(三)信道 背景 自接触编程以来,一直听过这个名词Remoting,但是对他了解少之又少,近日有点时间,参考研究研究. 其相关概念本章不做详解,具体大家可以看下  http://baike.baidu.com/view/742675.htm?fr=aladdin  ,写的很详细. .Net Remoting概念 概念:一种分布式处理方式.从微软的产品角度来看,可…

目录 .NET Remoting学习笔记(一)概念 .NET Remoting学习笔记(二)激活方式 .NET Remoting学习笔记(三)信道 背景 自接触编程以来,一直听过这个名词Remoting,但是对他了解少之又少,近日有点时间,参考研究研究. 其相关概念本章不做详解,具体大家可以看下  http://baike.baidu.com/view/742675.htm?fr=aladdin  ,写的很详细. .Net Remoting概念 概念:一种分布式处理方式.从微软的产品角度来看,可…

数据集划分 机器学习一般的数据集会划分为两个部分: 训练数据:用于训练,构建模型 测试数据:在模型检验时使用,用于评估模型是否有效 训练数据和测试数据常用的比例一般为:70%: 30%, 80%: 20%, 75%: 25% sklearn数据集划分API: sklearn.model_selection.train_test_split 常用参数: 特征值和目标值 test_size:测试数据的大小,默认为0.25 返回值:训练数据特征值,测试数据特征值,训练数据目标值,测试数据目标值的元组…

Image recognition with Support Vector Machines #our dataset is provided within scikit-learn #let's start by importing and printing its description import sklearn as sk import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import fe…

简单线性回归 线性回归是数据挖掘中的基础算法之一,从某种意义上来说,在学习函数的时候已经开始接触线性回归了,只不过那时候并没有涉及到误差项.线性回归的思想其实就是解一组方程,得到回归函数,不过在出现误差项之后,方程的解法就存在了改变,一般使用最小二乘法进行计算. 使用sklearn.linear_model.LinearRegression进行线性回归 sklearn对Data Mining的各类算法已经有了较好的封装,基本可以使用fit.predict.score来训练.评价模型,并使用模型进…

Explaining Titanic hypothesis with decision trees decision trees are very simple yet powerful supervised learning methods, which constructs a decision tree model, which will be used to make predictions. The main advantage of this model is that a huma…

Text classifcation with Naïve Bayes In this section we will try to classify newsgroup messages using a dataset that can be retrieved from within scikit-learn. This dataset consists of around 19,000 newsgroup messages from 20 different topics ranging…

用Bagging优化模型的过程:1.对于要使用的弱模型(比如线性分类器.岭回归),通过交叉验证的方式找到弱模型本身的最好超参数:2.然后用这个带着最好超参数的弱模型去构建强模型:3.对强模型也是通过交叉验证的方式找到强模型的最好超参数(比如弱模型的数量) 对于Bagging.RandomForest.Boosting这些组合算法,默认是用的弱模型是决策树,但是可以通过base_estimator参数调整. np.linspace() 创建等比数列,生成(start,stop)区间指定元素个数nu…

https://blog.csdn.net/zhangyang10d/article/details/53418227 数据预处理 sklearn.preprocessing 标准化 (Standardization) 规范化(Normalization) 二值化 分类特征编码 推定缺失数据 生成多项式特征 定制转换器 1. 标准化Standardization(这里指移除均值和方差标准化) 标准化是很多数据分析问题的一个重要步骤,也是很多利用机器学习算法进行数据处理的必要步骤. 1.1 z-s…

岭回归 岭回归是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法,实质上是一种改良的最小二乘估计法,通过放弃最小二乘法的无偏性,以损失部分信息.降低精度为代价获得回归系数更为符合实际.更可靠的回归方法,对病态数据的拟合要强于最小二乘法. 使用sklearn.linear_model.Ridge进行岭回归 一个简单的例子 from sklearn.linear_model import Ridge clf = Ridge(alpha=.5) X = [[0,0],[0,0],[1,1]] y = [0,…

简介   自2007年发布以来,scikit-learn已经成为Python重要的机器学习库了.scikit-learn简称sklearn,支持包括分类.回归.降维和聚类四大机器学习算法.还包含了特征提取.数据处理和模型评估三大模块.  sklearn是Scipy的扩展,建立在NumPy和matplotlib库的基础上.利用这几大模块的优势,可以大大提高机器学习的效率.  sklearn拥有着完善的文档,上手容易,具有着丰富的API,在学术界颇受欢迎.sklearn已经封装了大量的机器学习算法,…

make_blobs方法: sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=100,n_features=2,centers=3, cluster_std=1.0,center_box=(-10.0,10.0),shuffle=True,random_state=None) make_blobs函数是为聚类产生数据集,产生一个数据集和相应的标签n_samples:表示数据样本点个数,默认值100n_features:是每个样本的特征(或属性)数,也表示数据的维度,默认…

<Learning Spark>这本书算是Spark入门的必读书了,中文版是<Spark快速大数据分析>,不过豆瓣书评很有意思的是,英文原版评分7.4,评论都说入门而已深入不足,中文译版评分8.4,评论一片好评,有点意思.我倒觉得这本书可以作为官方文档的一个补充,刷完后基本上对Spark的一些基本概念.码简单的程序是没有问题的了.这本书有一个好处是它是用三门语言写的,Python/Java/Scala,所以适用性很广,我的观点是,先精通一门语言,再去学其他语言.由于我工作中比较常用…

转载请注明原文地址:http://www.cnblogs.com/ygj0930/p/6774310.html    一:Spring是什么 Spring的主要作用是作为对象的容器. 传统编程中,我们需要调用其他类的方法时,都是需要new一个对象,然后通过 对象.fun() 调用方法的.这样的话,一个类中又引用其他类,耦合度非常高.如果日后需要调整.修改时,比如:更换一个成员对象.则需要重新修改源代码.还有,某些对象会被重复创建,十分消耗内存,比如:Service层调用DAO层方法时重复创建.即…

<Learning Spark>这本书算是Spark入门的必读书了,中文版是<Spark快速大数据分析>,不过豆瓣书评很有意思的是,英文原版评分7.4,评论都说入门而已深入不足,中文译版评分8.4,评论一片好评,有点意思.我倒觉得这本书可以作为官方文档的一个补充,刷完后基本上对Spark的一些基本概念.码简单的程序是没有问题的了.这本书有一个好处是它是用三门语言写的,Python/Java/Scala,所以适用性很广,我的观点是,先精通一门语言,再去学其他语言.由于我工作中比较常用…

基本概念 版本库 Subversion 使用集中的数据库,它包含了所有的版本控制文件及其完整历史.这个数据库就是版本库.版本库通常位于运行 Subversion 服务器的文件服务器上,向 Subversion 客户端(例如TortoiseSVN)提供需要的数据.如果只备份一个东西,请备份版本库,因为它是你数据的主副本. Subversion 是一种集中的分享信息的系统,它的核心是版本库,储存所有的数据,版本库按照文件树形式储存数据-包括文件和目录,任意数量的客户端可以连接到版本库,读写这些文件.…

服务器和 HOST 在Unity游戏里,一个游戏一般有一个服务器和多个客户端组成,但也可以没有服务器,用某一个客户端来同时做服务器用,这种就叫Host 在Host上的客户端叫Local Client,其他的客户端叫Remote Client.Local Client和服务器之间的通信是直接函数调用或者消息队列,因为他们是在一起的,实际上他们是共享scene的.Remote Client和服务器的通信就要通过网络链接了. Unity的目标之一就是让Local Client和Remote Clien…

进程的基本概念 进程是描述程序执行过程和资源共享的基本单位 主要目的:控制和协调程序的执行 进程相关函数 用户与组ID函数 创建进程:system(),fork(),exec() 终止进程:kill() 等待进程终止:wait(),waitpid() 进程组 定义:由一个或多个相关联的进程组成,目的是为了进行作业控制 进程组的主要特征:信号可以发送给进程组中的所有进程,并使该进程组中的所有进程终止,停止,或者继续运行 每个进程都属于某个进程组 进程组函数 获取进程组ID:pid_t getpgi…

一.cs架构 Docker客户端:本地或远程 Docker服务端:守护进程Docker Daemon 二.基本概念 Docker镜像:打包阶段,层叠的只读文件系统,引导->root(ubuntu.centos)->... Docker容器:执行阶段,容器通过镜像启动,在可写层复制写入,屏蔽只读文件. Docker仓库:docker registry仓库, 公有仓库Docker hub, 私有仓库.…

0x00  Kubernetes简介 Kubernetes(K8S)是Google开源的容器集群管理系统,其设计源于Google在容器编排方面积累的丰富经验,并结合社区创新的最佳实践. K8S在Docker容器技术的基础之上,大大地提高了容器化部署应用简单高效.经过几年的快速发展,K8S已经成为建设容器云平台的首选方案. 2015年7月,Kubernetes v1.0正式发布,截止到2018年6月28日最新稳定版本是v1.11. 该版本发布主要增加了备受关注功能,分别为:基于IPVS的集群内负载…

转载请注明原文地址:http://www.cnblogs.com/ygj0930/p/6831328.html  一:基本概念 DispatcherServlet:前端控制器,负责把请求分发处理. HandlerAdapter:DispatcherServlet是由handler类处理请求.HandlerAdapter是基于适配器模式创建的适配器,其实也是一个handler.DispatcherServlet不直接使用handler,而是选择一个HandlerAdapter来调用handler类…

1. CGI是什么         CGI是Common Gateway Interface的简写,它提供了一种标准方法使得位于WebServer后端的web应用可以根据client的请求动态生成网页内容.在互联网应用常见的C-S模式中,从Server角度来看,CGI提供了WebServer和生成具体内容的Web程序之间的接口,具体实现CGI标准协议的程序称为CGI脚本(因为它们通常是用脚本语言实现的)或简称CGI.         可见,严格意义上的CGI其实是一个标准(详见 CGI-RFC-…

定义 WebService是一种服务导向架构(SOA service-oriented architecture)的技术,通过标准的Web协议提供服务,目的是保证不同平台的应用服务可以互操作. WebService应当是一个软件系统,用以支持网络间不同机器的互动操作.网络服务通常是许多 API 所组成的,它们透过网络,例如 Internet 的远程服务器端,执行客户所提交服务的请求. WebService脚本平台需支持XML+HTTP.(基于SOAP) SOA SOA 面向服务的体系结构(ser…

1.以下列举普通的关系型数据库和MongoDB数据库简单概念上的区别: 关系型数据库 MongoDB数据库 说明 database database 数据库 table collection 数据库表/集合 row document 数据行/文档 column key 字段/键 2.MongoDB的简单操作 (1)启动MongoDB数据库之后,使用命令mongo,显示如下,默认连接到test数据库. MongoDB shell version: 3.2.6 connecting to: test…

一.一些基本概念1. 字段:隶属于类的变量,即类的成员变量.2. 方法:隶属于类的函数,即类的成员函数.3. 实例成员:类的每个实例拥有自己的各个类成员的副本,这些成员称为实例成员. 改变一个实例字段的值不会影响任何其他实例成员中的值.4. 静态成员静态成员是与类相关的成员,被加载到静态存储区,且只被创建一次,类的所有实例共享静态成员.静态字段示例: 静态函数成员:无需类实例就可以调用静态方法.静态函数成员不能访问实例成员,只能访问静态成员.从类的外部访问静态成员:类名称.静态成员名称注: 静态…

elasticsearch基本概念和CRUD: 基本概念: CRUD: 创建索引: curl -XPUT 'http://192.168.1.151:9200/library/' -d '{"settings": {"index": {"number_of_shards": 5,"number_of_replicas": 1}}}' 查看索引: curl -XGET 'http://192.168.1.151:9200/lib…

1.框架的概念 框架其实就是某种应用的半成品,就是一组组件,供你选用完成你自己的系统.简单说就是使用别人搭好的舞台,你来做表演.而且,框架一般是成熟的,不断升级的软件.框架是我们软件开发中的一套解决方案,不同的框架解决的是不同的问题. 使用框架的好处: 框架封装了很多的细节,使开发者可以使用极简的方式实现功能,大大提高开发效率. 2.三层架构 表现层:是用于展示数据的 业务层:是处理业务需求 持久层:是和数据库交互的 3.持久层技术解决方案 (1)JDBC技术: Connection Prepa…

概念 图Graph是比树更为一般的结构, 也是由节点和边构成 实际上树是一种具有特殊性质的图 图可以用来表示现实世界中很多有意思的事物,包括道路系统.城市之间的航班.互联网的连接,甚至是计算机专业的一系列必修课 定义 一个图G可以定义为G=(V, E) 其中V是顶点的集合, E是边的集合, E中的每条边e=(v, w), v和w都是V中的顶点: 如果是赋权图,则可以在e中添加权重分量子图: V和E的子集 术语表 顶点Vertex(也称"节点Node") 是图的基本组成部分,顶点具有名称…

参考资料: 1. <Windows Internals> 2. Windows Drive Kit 3. Microsoft Windows SDK 4. WDK下载地址 知识点: 1. Windows Drive Kit(WDK)是微软提供的用于Windows平台的设备驱动软件开发工具集.它包括:文档.实例.Build环境和为驱动开发人员提供的开发工具.早期,它以Windows Driver Development Kit(DDK)闻名,支持Windows Driver Model(WDM)…

①HTML:Hypertext Markup Language,即超文本标记语言,文件由标记组成   ②HTML发展史 (几个重要节点): 1993(IETF):HTML 1.0 1995(W3C):HTML 2.0 1996-... 1997-- 1998-- 1999-- 2000(W3C):XHTML 1.0        .        .        .        .         .        . 8.2015:HTML 5.0 ③HTML特点 HTML不需要编译,直接…