一.scale函数 R语言base库中自带数据标准化接口scale函数,函数介绍如下 Usage scale(x, center = TRUE, scale = TRUE) Arguments x: a numeric matrix(like object). center: either a logical value or a numeric vector of length equal to the number of columns of x. scale: either a logic

 DataSet 表示数据在内存中的缓存. 属性 Tables  获取包含在 DataSet 中的表的集合. ds.Tables["sjxx"] DataTable 表示内存中数据的一个表. 公共属性 Columns 获取属于该表的列的集合. DataSet 获取此表所属的 DataSet. DefaultView 获取可能包括筛选视图或游标位置的表的自定义视图. PrimaryKey 获取或设置充当数据表主键的列的数组. Rows 获取属于该表的行的集合. TableName 获取或

1.SQL注入:SQL注入攻击是web应用程序的一种安全漏洞,可以将不安全的数据提交给运用程序,使应用程序在服务器上执行不安全的sql命令.使用该攻击可以轻松的登录运用程序. 例如:该管理员账号密码为xiexun,该sql的正确语句应该为: select * from Users where userName='xiexun' 如果在没有做任何处理的情况下,在登录名文本框中输入(xuxian' delete users--),单击"登录"按钮之后,相当于传了两句sql语句,一句执行查询

一.前言 相信许多人都百度过:“.net 数据库访问类”.然后就出来一大堆SqlHelper.我也用过这些SqlHelper,也自己写过,一堆静态方法,开始使用起来感觉很不错,它们也确实在很多时候可以很好的工作.ADO.NET已经封装很好了,我们很容易就可以实现自己的数据库访问类. 很久前,忘记在哪里看到过了,有一个朋友写了一篇[如何做一个好用的数据库访问类](有兴趣的朋友仍然可以搜索到),这篇文章确实写得很好,作者很详细的讲解了如何设计一个好的数据库访问类:所谓“好“是指:轻量.易用.通用.高

一.前言 相信许多人都百度过:“.net 数据库访问类”.然后就出来一大堆SqlHelper.我也用过这些SqlHelper,也自己写过,一堆静态方法,开始使用起来感觉很不错,它们也确实在很多时候可以很好的工作.ADO.NET已经封装很好了,我们很容易就可以实现自己的数据库访问类. 很久前,忘记在哪里看到过了,有一个朋友写了一篇[如何做一个好用的数据库访问类](有兴趣的朋友仍然可以搜索到),这篇文章确实写得很好,作者很详细的讲解了如何设计一个好的数据库访问类:所谓“好“是指:轻量.易用.通用.高

决策树之系列二—C4.5原理与代码实现 本文系作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/9435712.html ID3算法缺点 它一般会优先选择有较多属性值的Feature,因为属性值多的特征会有相对较大的信息增益,信息增益反映的是,在给定一个条件以后,不确定性减少的程度, 这必然是分得越细的数据集确定性更高,也就是条件熵越小,信息增益越大.为了解决这个问题,C4.5就应运而生,它采用信息增益率来作为选择分支的

决策树之系列一ID3原理与代码实现 本文系作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/9429257.html 应用实例: 你是否玩过二十个问题的游戏,游戏的规则很简单:参与游戏的一方在脑海里想某个事物,其他参与者向他提问题,只允许提20个问题,问题的答案也只能用对或错回答.问问题的人通过推断分解,逐步缩小待猜测事物的范围.决策树的工作原理与20个问题类似,用户输人一系列数据,然后给出游戏的答案.如下表 假如我告诉

首先介绍数据读取问题,现在TensorFlow官方推荐的数据读取方法是使用tf.data.Dataset,具体的细节不在这里赘述,看官方文档更清楚,这里主要记录一下官方文档没有提到的坑,以示"后人".因为是记录踩过的坑,所以行文混乱,见谅. I 问题背景 不感兴趣的可跳过此节. 最近在研究ENAS的代码,这个网络的作用是基于增强学习,能够自动生成合适的网络结构.原作者使用TensorFlow在cifar10上成功自动生成了网络结构,并取得了不错的效果. 但问题来了,此时我需要将代码转移

http://www.cv-foundation.org/openaccess/CVPR2016.py ORAL SESSION Image Captioning and Question Answering Monday, June 27th, 9:00AM - 10:05AM. These papers will also be presented at the following poster session 1   Deep Compositional Captioning: Descr

CVPR2015 Papers震撼来袭! CVPR 2015的文章可以下载了,如果链接无法下载,可以在Google上通过搜索paper名字下载(友情提示:可以使用filetype:pdf命令). Going Deeper With ConvolutionsChristian Szegedy, Wei Liu, Yangqing Jia, Pierre Sermanet, Scott Reed, Dragomir Anguelov, Dumitru Erhan, Vincent Vanhoucke

http://blog.csdn.net/garfielder007/article/details/51480525 New (draft) survey paper: Labeled Faces in the Wild: A SurveyErik Learned-Miller, Gary Huang, Aruni RoyChowdhury, Haoxiang Li, Gang Hua The camera-ready has not yet been submitted. If you se

1.数据传递的理解 在App.vue中用到了header组件,首先注册组件 components: { 'v-header': header } 然后才能引用 <v-header :seller="seller"></v-header> :seller="seller"的意思是将seller对象传递给v-header中的seller,而v-header中从哪里获得seller呢? 通过props从父组件中获得,且要指定数据类型 export

概念梳理 GBDT的别称 GBDT(Gradient Boost Decision Tree),梯度提升决策树.     GBDT这个算法还有一些其他的名字,比如说MART(Multiple Additive Regression Tree),GBRT(Gradient Boost Regression Tree),Tree Net等,其实它们都是一个东西(参考自wikipedia – Gradient Boosting),发明者是Friedman. 研究GBDT一定要看看Friedman的pa

CVPR2016 Paper list ORAL SESSIONImage Captioning and Question Answering Monday, June 27th, 9:00AM - 10:05AM. These papers will also be presented at the following poster session 1 Deep Compositional Captioning: Describing Novel Object Categories Witho

-- coding: utf-8 -- """ Created on Thu Aug 2 17:09:34 2018 决策树ID3,C4.5的实现 @author: weixw """ from math import log import operator 原始数据 def createDataSet(): dataSet = [[0, 0, 0, 0, 'no'], [0, 0, 0, 1, 'no'], [0, 1, 0, 1, 'yes'

参考网址:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/9429257.html ID3算法 最优决策树生成 -- coding: utf-8 -- """ Created on Thu Aug 2 17:09:34 2018 决策树ID3的实现 @author: weixw """ from math import log import operator 原始数据 def createDat

@http://www-cs-faculty.stanford.edu/people/karpathy/cvpr2015papers/ CVPR 2015 papers (in nicer format than this) maintained by @karpathy NEW: This year I also embedded the (1,2-gram) tfidf vectors of all papers with t-sne and placed them in an interf

From:  http://www.pamitc.org/cvpr15/program.php Official Program for CVPR 2015 Monday, June 8 8:30am-8:40am Ballrooms A,B,C Rooms 302,304,306 Opening Remarks from Conference Chairs The opening remarks will be made from Ballrooms A,B,C, but a live vid

HTML插入 <!DOCTYPE html> <html class="no-js iarouse"> <head> <meta charset="utf-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge"> <title></title> <meta name="d

其实关于scale,我之前是用他来搞一些css3的特效的放大缩小啊,玩的也挺6666,而*zoom:1之前是用来做css的hack,也就是触发IE6/7的haslayout清除浮动的.终于某天,好事的UE说1px的线在retina的屏幕下显得膀大腰圆要我们修复这个bug.参考 http://www.tuicool.com/articles/ZRv6bun,在做了一系列的实验之后采取了使用scale的方案,顺便验证了android真的不支持0.5px这个理论. 本来用着scale的这个解决方案还蛮

原文链接:http://www.jianshu.com/p/c0181667daa0 RDD.DataFrame和DataSet是容易产生混淆的概念,必须对其相互之间对比,才可以知道其中异同. RDD和DataFrame RDD-DataFrame 上图直观地体现了DataFrame和RDD的区别.左侧的RDD[Person]虽然以Person为类型参数,但Spark框架本身不了解Person类的内部结构.而右侧的DataFrame却提供了详细的结构信息,使得Spark SQL可以清楚地知道该数