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看别人翻译的开发文档: 开发文档地址:https://zlq4863947.gitbooks.io/tradingview/ getMarks(symbolInfo, startDate, endDate, onDataCallback, resolution) symbolInfo:SymbolInfo 商品信息对象 startDate: unix 时间戳, 最左边请求的K线时间 endDate: unix 时间戳, 最右边请求的K线时间 onDataCallback: function(标记…

一.问题发现 命令行进入数据库实例手动给某张表进行alter操作,发现如下报错. mysql> use xx_xxx; No connection. Trying to reconnect... Connection Current database: *** NONE *** Reading table information for completion of table and column names You can turn off this feature to get a quic…

转自  http://blog.csdn.net/bigdatahappy/article/details/41726389 转这个目的,是因为该贴子中调优思路不错,值得学习 搜索推荐有一个job,1000多个map,200个reduce,运行到最后只剩一个reduce(10.39.6.130上)的时候,出现以下异常,导致job失败: 2014-12-04 15:49:04,297 INFO [main] org.apache.hadoop.mapred.Merger: Down to the …

一 k近邻算法原理 k近邻算法是一种基本分类和回归方法. 原理:K近邻算法,即是给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例,这K个实例的多数属于某个类,就把该输入实例分类到这个类中. 如上图所示,有两类不同的样本数据,分别用蓝色的小正方形和红色的小三角形表示,而图正中间的那个绿色的圆所标示的数据则是待分类的数据.这也就是我们的目的,来了一个新的数据点,我要得到它的类别是什么?好的,下面我们根据k近邻的思想来给绿色圆点进行分类. 如果K=3,绿色圆点的最邻近的3…

一.算法详解 1.什么是K临近算法 Cover 和 Hart在1968年提出了最初的临近算法 属于分类(classification)算法 邻近算法,或者说K最近邻(kNN,k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一. 所谓K最近邻,就是k个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表. kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别,并具有这个类别上样本的特性. 该方法在…

转载自:https://github.com/liquanzhou/ops_doc    这里只作为笔记使用,不做他用 shell实例手册 0 说明{ 手册制作: 雪松 更新日期: 2018-09-11 欢迎系统运维加入Q群: 198173206 # 加群请回答问题 欢迎运维开发加入Q群: 365534424 # 不定期技术分享 请使用"notepad++"或其它编辑器打开此文档, "alt+0"将函数折叠后方便查阅 请勿删除信息, 转载请说明出处, 抵制不道德行为…

shell实例手册 1文件{ touch file              # 创建空白文件rm -rf 目录名           # 不提示删除非空目录(-r:递归删除 -f强制)dos2unix                # windows文本转linux文本  unix2dos                # linux文本转windows文本enca filename           # 查看编码  安装 yum install -y enca md5sum        …

机器学习算法及代码实现–K邻近算法 1.K邻近算法 将标注好类别的训练样本映射到X(选取的特征数)维的坐标系之中,同样将测试样本映射到X维的坐标系之中,选取距离该测试样本欧氏距离(两点间距离公式)最近的k个训练样本,其中哪个训练样本类别占比最大,我们就认为它是该测试样本所属的类别. 2.算法步骤: 1)为了判断未知实例的类别,以所有已知类别的实例作为参照 2)选择参数K 3)计算未知实例与所有已知实例的距离 4)选择最近K个已知实例 5)根据少数服从多数的投票法则(majority-voting…

对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的\(k\)个实例,这\(k\)个实例的多数属于某个类,就把该输入实例分给这个类. \(k\) 近邻法(\(k\)-nearest neighbor, \(k\)-NN)是一种基本分类与回归方法,这里只讨论分类问题中的\(k\)-NN. 三要素: \(k\)值的选择 距离度量 分类决策规则 \(k\)近邻算法 输入:训练数据集\(T = \{ (x_1,y_1), (x_2,y_2), \cdot \cdot \cdot , (x_N,y_N) \…