之前通过Spring Boot 2.x基础教程:使用Swagger2构建强大的API文档一文,我们学习了如何使用Swagger为Spring Boot项目自动生成API文档,有不少用户留言问了关于文档内容的组织以及排序问题.所以,就特别开一篇详细说说Swagger中文档内容如何来组织以及其中各个元素如何控制前后顺序的具体配置方法. 接口的分组 我们在Spring Boot中定义各个接口是以Controller作为第一级维度来进行组织的,Controller与具体接口之间的关系是一对多的关系.我们

swagger2是一个非常好用的接口文档,在开发的过程中方便前后端接口的交接. 下面我们就来讲讲在使用java时,分别在SSM框架,以及springboot+mybatis框架中引入swagger2的方法. 一.在SSM框架中引入swagger2   需要加的maven依赖   1.在com.imooc.utils下创建一个swagger2的配置类 package com.imooc.utils; import org.springframework.context.annotation.Bea

闭包实现了 isCase 方法,这样闭包可以在 grep 和 sw itch 中作为分类器使用,在这种情况下,各自的参数传递给闭包,然后调用闭包进行计算得到一个 Boo lean 值(参考 6.1 节),正如你所见: assert [1,2,3].grep{ it<3 } == [1,2] switch(10){ case {it%2 == 1} : assert false } 这样可以让我们使用任何逻辑进行分类,又一次证明了这种可能性,因为闭包也是对象.

内置函数 python提供了68个内置函数,在使用过程中用户不再需要定义函数来实现内置函数支持的功能.更重要的是内置函数的算法是经过python作者优化的,并且部分是使用c语言实现,通常来说使用内置函数相比于用户自己定义函数实现相同功能,在执行效率和对内存的分配和使用上是要更加理想的.所以理解和熟练运用python中的内置函数,不仅可以增强代码的可读性,同时也可以提升代码的品质.下面对内置函数的使用方法进行分类介绍,以方便归纳理解. 一.查看作用域中变量相关 global () 功能:查看全局作

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/48914067 海量数据挖掘Mining Massive Datasets(MMDs) -Jure Leskovec courses学习笔记之关联规则Apriori算法的改进:非hash方法 - 大数据集下的频繁项集:挖掘随机采样算法.SON算法.Toivonen算法 Apriori算法的改进:大数据集下的频繁项集挖掘 1. 前面所讨论的频繁项都是在一次能处理的情况.如果数据量过大超过了主存的大小,这

通过混合编程分析的方法和机器学习预测Web应用程序的漏洞 由于时间和资源的限制,web软件工程师需要支持识别出有漏洞的代码.一个实用的方法用来预测漏洞代码可以提高他们安全审计的工作效率.在这篇文章中,作者提出使用混合(静态和动态)代码属性来识别输入验证和输入检查的代码模式以用来标识web应用程序的漏洞.因为静态和动态程序分析相互补充,因此经常通过这种方法来提取合适的属性.现在的漏洞预测技术依靠带有数据标签的漏洞信息进行训练.对于很多真实的应用,过去的漏洞数据经常获取不到,或者至少不能完全地获取.

源自于百度百科:实体造型--- 三维模型特征表示方法: 计算机中表示三维形体的模型,按照几何特点进行分类,大体上可以分为三种:线框模型.表面模型和实体模型.如果按照表示物体的方法进行分类,实体模型基本上可以分为分解表示.构造表示CSG(Constructive Solid Geometry)和边界表示BREP(Boundary Representation)三大类. 常用的分解表示法有:四叉树.八叉树.多叉树.BSP树等等. 构造表示的主要方法:扫描表示.构造实体几何表示.特征和参数化表示.  

前言 在javascript中,数组是一种非常重要的数据类型,我们时常会和它打交道,最近在开发项目中频繁的使用到数组,但是自己对数组的众多方法已经是非常模糊了,为了方便自己以后能够更好的使用数组中的属性和方法,在此记录一下. 数组常用的属性和方法 常用属性 Array.length:返回数组的大小 常用方法 Array.pop():删除并返回数组的最后一个元素 Array.push():向数组的结尾添加元素 Array.shift():将元素移除数组 Array.unshift():向数组头部添

k-近邻算法(kNN)采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类. 优点:精度高.对异常值不敏感.无数据输入假定 缺点:计算复杂度高.空间复杂度高 使用数据范围:数值型和标称型 工作原理:存在一个样本数据集合,也称为训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系.输入没有标签的新数据后,将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,然后算法提取样本集中特征最相似数据(最近邻)的分类标签.一般来说,我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据,这就是k-

--------------------------------------------------------------------------------------- 本系列文章为<机器学习实战>学习笔记,内容整理自书本,网络以及自己的理解,如有错误欢迎指正. 源码在Python3.5上测试均通过,代码及数据 --> https://github.com/Wellat/MLaction -----------------------------------------------

本章内容 □sigmod函数和logistic回归分类器 □最优化理论初步□梯度下降最优化算法□数据中的缺失项处理 这会是激动人心的一章,因为我们将首次接触到最优化算法.仔细想想就会发现,其实我们日常生活中遇到过很多最优化问题,比如如何在最短时间内从入点到达氏点?如何投人最少工作量却获得最大的效益?如何设计发动机使得油耗最少而功率最大?可风,最优化的作用十分强大.接下来,我们介绍几个最优化算法,并利用它们训练出一个非线性函数用于分类.读者不熟悉回归也没关系,第8章起会深入介绍这一主题.假设现在有

本章内容k-近邻分类算法从文本文件中解析和导人数据 使用Matplotlib创建扩散图归一化数值 2.1 k-近邻算法概述简单地说,k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类.

在上一篇博文中,我们对KNN算法思想及流程有了初步的了解,KNN是采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类,也就是说对于每个样本数据,需要和训练集中的所有数据进行欧氏距离计算.这里简述KNN算法的特点: 优点:精度高,对异常值不敏感,无数据输入假定 缺点:计算复杂度高,空间复杂度高 适用数据范围:数值型和标称型(具有有穷多个不同值,值之间无序)    knn算法代码: #-*- coding: utf-8 -*- from numpy import * import operatorimport

机器学习新手,接触的是<机器学习实战>这本书,感觉书中描述简单易懂,但对于python语言不熟悉的我,也有很大的空间.今天学习的是k-近邻算法. 1. 简述机器学习 在日常生活中,人们很难直接从原始数据本身获得所需信息.而机器学习就是把生活中无序的数据转换成有用的信息.例如,对于垃圾邮件的检测,侦测一个单词是否存在并没有多大的作用,然而当某几个特定单词同时出现时,再辅以考虑邮件的长度及其他因素,人们就可以更准确地判定该邮件是否为垃圾邮件. 机器学习分为监督学习和无监督学习,其中: (1)监督学

一  算法原理:已知一个训练样本集,其中每个训练样本都有自己的标记(label),即我们知道样本集中每一个样本数据与所属分类的对应关系.输入没有标记的新数据后,将新数据的每个特征与样本集中的数据对应的特征进行比较,然后提取样本集中特征最相似数据的分类标记.一般的,我们选择样本集中前k个最相似的数据分类标签,其中出现次数最多的分类作为我们新数据的分类标记.简单的说,k_近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类. 算法优点: 精度高.对异常值不敏感,无数据输入假设. 算法缺点: 由于要将每个

1.RBM简介 受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machines,RBM)最早由hinton提出,是一种无监督学习方法,即对于给定数据,找到最大程度拟合这组数据的参数.RBM常用于降维,分类,回归与协同过滤,特征学习甚至 topic model ,其网络结构如下: RBM是一种两层的贝叶斯网络,是Deep Blief Network 的基本组成成分,该网络可网络结构有 n个可视节点和m个隐藏节点 ,其中每个可视节点只与m个隐藏节点相关,与其他可视节点独立,对于隐藏节点同

DeepFace基本框架 人脸识别的基本流程是: detect -> aligh -> represent -> classify 人脸对齐流程 分为如下几步: a. 人脸检测,使用6个基点 b. 二维剪切,将人脸部分裁剪出来 c. 67个基点,然后Delaunay三角化,在轮廓处添加三角形来避免不连续 d. 将三角化后的人脸转换成3D形状 e. 三角化后的人脸变为有深度的3D三角网 f. 将三角网做偏转,使人脸的正面朝前. g. 最后放正的人脸 h. 一个新角度的人脸(在论文中没有用到

本章内容 ================================ (一)什么是k-近邻分类算法 (二)怎样从文件中解析和导入数据 (三)使用Matplotlib创建扩散图 (四)对数据进行归一化 ================================= (一) 什么是k-近邻分类算法 简单地说,k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类,k-近邻是一种有监督的分类算法. k-近邻的工作原理:存在一个样本数据集,也称之为训练样本集,并且样本集中的每个数据都存在标签,即

  一.数据挖掘 数据挖掘是运用计算机及信息技术,从大量的.不全然的数据集中获取隐含在当中的实用知识的高级过程.Web 数据挖掘是从数据挖掘发展而来,是数据挖掘技术在Web 技术中的应用.Web 数据挖掘是一项综合技术,通过从Internet 上的资源中抽取信息来提高Web 技术的利用效率,也就是从Web 文档结构和试用的集合中发现隐含的模式. 数据挖掘涉及的学科领域和方法非常多,有多种分类法. (1)依据挖掘对象分:关系数据库.面向对象数据库.空间数据库.时序数据库.DNA 数据库.多媒体数据

#program mark - 0_18 分类的使用注意 [掌握] 1.分类的作用 作用:讲一个类分为多个模块,将相似功能的方法写在同一个模块中,方便我们后面代码的维护 "强调 1.分类中只能写方法的声明和实现,你不要直接去写属性,写了立即报错 2.在分类的.h中用@property声明的属性,不会生成属性,只会在分类的.h里面生成"所谓的"属性的set/get的声明. 3.在分类中到底如何访问本类的属性. 1>分类中是不能直接访问本类中的真私有属性,但是可以通过set

六 逻辑回归(Logistic Regression:LR) 逻辑回归(Logistic Regression, LR)模型其实仅在线性回归的基础上,套用了一个逻辑函数,但也就是由于这个逻辑函数,使得逻辑回归模型成为了机器学习领域一颗耀眼的明星,更是计算广告学的核心. 6.1 分类问题(Classification) 本小节开始介绍分类问题(该问题中要预测的变量y是离散值),同时,还要学习一种叫做逻辑回归的算法(Logistic regression),这是目前使用最广泛的一种算法.虽然该算法中