Web上数据的增长使得在完整的数据集上使用许多机器学习算法变得更加困难.特别是对于个性化推荐问题,数据采样通常不是一种选择,需要对分布式算法设计进行创新,以便我们能够扩展到这些不断增长的数据集. 协同过滤(CF)是其中一个重要的应用领域.CF是一种推荐系统技术,能够帮助人们发现感兴趣的东西.在Facebook,这些东西包括页面.兴趣组.事件.游戏等等.CF的核心思想是,最好的推荐来自品味相似的人.换句话说,它通过使用相似的人对历史物品的评分来预测某人会如何评价一件物品. 1. CF and Fa…
<Web 前端开发精华文章推荐>2013年第七期(总第十九期)和大家见面了.梦想天空博客关注 前端开发 技术,分享各种增强网站用户体验的 jQuery 插件,展示前沿的 HTML5 和 CSS3 技术应用,推荐优秀的 网页设计 案例,共享精美的设计素材和优秀的 Web 开发工具,希望这些精心整理的前端技术文章能够帮助到您. HTML5 特别推荐:14个支持响应式设计的流行前端开发框架 推荐25款很棒的 HTML5 开发框架和开发工具<上篇> Socket.IO – 基于 WebSo…
<Web 前端开发精华文章推荐>2013年第六期(总第十八期)和大家见面了.梦想天空博客关注 前端开发 技术,分享各种增强网站用户体验的 jQuery 插件,展示前沿的 HTML5 和 CSS3 技术应用,推荐优秀的 网页设计 案例,共享精美的设计素材和优秀的 Web 开发工具,希望这些精心整理的前端技术文章能够帮助到您. HTML5 未来的 Web:九个不可思议的 WebGL 应用试验 Manifesto – HTML5 离线应用程序缓存校验工具 Popline:帅气的浮动 HTML5 文本…
一.缘起 前不久,我在翻译 Guido van Rossum(Python之父)的文章时,给他留言,申请非商业用途的翻译授权. 过程中起了点小误会,略去不表,最终的结果是:他的文章以CC BY-NC-SA 4.0 许可协议进行授权.部分对话如下: CC 协议是一种授权许可协议,我曾看到过几次,但了解不多,所以便查阅了相关的内容. 本文主要是作个记录,既是加深自己的理解,也给有需要的同学一个参考. 二.著作权.著佐权与自由版权 对于知识产权,通常有如下几种说法: All Rights Reserv…
这是我第一次尝试翻译一篇漏洞挖掘文章,翻译它也是为了加深理解它.这是一篇很有意思的漏洞挖掘文章. 前几天在看fd的博客,偶然看到了这篇文章,虽然有点老了.但是思路真的牛皮.我决定花费时间和精力研究它们.我决定运用我对这个漏洞的理解来讲述他们. 存在漏洞网站地址:http://www.google.com/tools/toolbar/buttons/apis/howto_guide.html 查看源代码 <html> <head> <title>Google Toolba…
一.基础 1.String 使用" "还是构造函数创建字符串? 画图说明字符串的不变性 在Java中字符串为什么是不可变的 Java中的字符串是按引用传递? 排名前十的Java字符串问题 检测字符串中的字符是不是数字 检测字符串中是否只有大写字母 2.数组 内存中Java数组是怎样的? 二.面向对象特性 三.集合和泛型 四.线程.并发以及同步 怎样使一个方法线程安全 五.文件输入输出 六.数据库 七.高级主题 上面是我翻译的文章,原文地址:点击查看…
原文地址:https://aspnetboilerplate.com/Pages/Documents/Articles%5CHow-To%5Cadd-custom-data-filter-ef-core 在本文中,我将解释如何在EF core中添加自定义数据过滤器. 我们将为OrganizationUnit 创建一个过滤器,并从IMayHaveOrganizationUnit接口继承的实体,根据登录用户的组织单元自动过滤. 我们将使用asp.net core和asp.net查询模板.您可以在ht…
原文地址:http://tobyho.com/2011/11/02/callbacks-in-loops/ 某些时候,你需要在循环里创建一个回调函数.我们来试试给页面里每个链接增加点击事件. var links = documnet.getElementsByTagName('a') for (var i = 0, len = links.length; i < len; i++){ // Note: `addEventListener` is standard compliant browse…
http://blog.csdn.net/msdnchina/article/details/38377125…
基于二阶段聚集模式的异常探测 M.F .Jiang, S.S. Tseng *, C.M. Su 国立交通大学计算机与信息科学系,中国台北市新竹路100150号 1999年11月17日; 2000年4月25日修订 摘要 本文提出了一种进行异常探测的二阶段聚集算法.在第一段中,我们首先通过探索“如果一个新的输入样品距离簇中心的距离足够远,就将它指定为新的簇”来修改传统的k-means算法.它显示相同簇中的点似乎全部异常或者全部非异常.在第二段中我们构造了一个最小生成树,然后移除最长的边.簇越小,树…