一、transitionCSS3的过渡功能就像是一种黄油，可以让CSS的一些变化变得平滑。因为原生的CSS过渡在客户端需要处理的资源要比用JavaScript和Flash少的多，所以才会更平滑。transition的属性属性可以分开写，也可以放在一起写,比如下面的代码，图片的宽高本来都是15px，想要让它1秒的时间内过渡到宽高为450px，通过：hover来触发，那么代码就可以如下：img{
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2024-06-24 17:02:21
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# 使用R语言估计效应量的完整指南
如果你是一位刚入行的开发者，可能对“效应量”（effect size）和如何在R语言中进行估计感到困惑。在这篇文章中，我将带你一步步实现这一目标，从基础知识到代码实现，确保你能够独立完成。
## 整体流程概览
我们需要首先了解整个过程。下面是一个简单的步骤表，包含了实现效应量估计的每一个阶段。
| 步骤 | 描述
github地址：https://github.com/cran/jiebaR jiebaR Win : DOI : Linux : Mac : "结巴"中文分词的R语言版本，支持最大概率法（Maximum Probability），隐式马尔科夫模型（Hidden Markov Model），索引模型（QuerySegment），混合模型（Mix
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2023-11-21 15:26:42
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记录JMP course 学习。link: JMP001: Medical Malpractice 这篇文章是一篇关于医疗事故的案例研究，旨在使用描述性统计和图形显示来探索索赔付款金额，并确定影响付款金额的因素。该研究为描述性统计和图形提供了介绍，并讨论了不同变量与索赔金额大小之间的关系。研
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2024-05-09 08:42:34
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Author:龙箬 Data Science and Big Data Technology Change the world with data! 敬那大争之世，敬这小酌之时。监督学习经典模型-回归预测线性回归器美国波士顿地区房价数据描述# 从sklearn.datasets 导入波士顿房价数据读取器
from sklearn.datasets import load_boston
# 从读取房
displayMetric: 翻译为： 显示的尺寸
第一种写法：
DisplayMetrics dm = getResources().getDisplayMetrics();
第二种：
DisplayMetrics dm = new DisplayMetrics();
getWindowManager().getDefaultDisplay().getMetrics(dm)
1、概述2000 年，Roy Thomas Fielding 博士在他那篇著名的博士论文《Architectural Styles and the Design of Network-based Software Architectures》中提出了几种软件应用的架构风格，REST 作为其中的一种架构风格在这篇论文的第5章中进行了概括性的介绍。REST 是“REpresentational Sta
在CentOS下安装crontab服务 今天在测试机上配置crontab时发现它没有安装，所以赶紧安装一个. CentOS 版本：5.7 操作步骤 1. 确认crontab是否安装：执行 crontab 命令如果报 command not found，就表明没有安装2. 安装 crontab执行 yum install -y vixie-cron3. 确认
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2024-09-14 09:00:40
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声明：文章引用参考资源如下：一 .检查是否安装了package control的模块（3144版本测试）1.1 检查方法：1.2 重新安装：浏览器输入 https://sublime.wbond.net/Package%20Control.sublime-package 从这里下载这个文件 下载好以后，打开sublime text3，选择菜单Preferences->Browse
目录一、GET请求1、基本的get请求：2、带参数的GET请求：二、POST请求三、Response响应1、response响应对象属性json数据解析四、requests的高级用法1、证书验证问题2、设置代理3、超时设置：4、上传文件5、其他设置一、GET请求 '''
GET请求：
没有请求体
数据不能超过1k
请求的数据会暴露在浏览器的地址栏中
'''
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2024-09-04 16:06:22
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本文内容为Parameter estimation for text analysis阅读笔记第四篇，如有错误或疏漏之处，恳请各位批评指正！简介：本文将主要介绍两类关联性较大的方法，用以描述一个系统的概率行为：贝叶斯网络 (Bayesian network)和生成过程 (Generative process)。1. 贝叶斯网络（Bayesian network）贝叶斯网络是一种图语言，用以描述概率
机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。这里IT经理网为您总结一下常见的机器学习算法，以供您在工作和学习中参考。机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是，很多算法是一类算法，而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。这里，我们从两个方面来给大家介绍，第一个方面是学习的方式，第二个方面是算法的类似性。学习方式根据数据类型的不同，对一个问题的建模有
逻辑斯蒂回归 其中为sigmoid函数，即值域在 之间的S形函数： 为什么要把输出限制在0-1之间呢？因为我们通常建模时希望模型预测的是概率值。对于逻辑回归对应的二分类问题，通常 y 指的是样本标签为正（负）的概率。 sigmoid 函数有个特点： 故(1)式转化为：表示的是概率， 表示的是几率（odds），所以逻辑斯蒂回归建模的出发点（假设）为：样本标签为正的对数几率是自变量的线性函数。这当
CMDB的用处：收集服务器的元信息，实现自动化运作和监控CMDB的实现方案有4中（业内常见的）重要：以下的所有方案首先都需要运维把服务器的主机名和SN号录入到后台，这样开发才能去写脚本 第一种实现方案 agent # 客户端的方式，适用于大公司缺点：每一台服务器都要放agent脚本，每次加入新的服务器，就要部署一次流程：1、采集服务器信息2、POST数据到API3、API将数
Babel是ES6转码器，ES6转为ES5，以便于在老版本浏览器执行 原始代码使用了箭头函数，babel将其转为普通函数，就能在不支持箭头函数的js环境中运行了安装Babel$npm install --save-dev @babel/core配置文件.babelrc该文件用来设置转码规则和插件，基本格式如下{
"presets": [],
"plugins": []
}pres
背景训练神经网络模型时，如果训练样本较少，为了防止模型过拟合，Dropout可以作为一种trikc供选择。Dropout是hintion最近2年提出的，源于其文章Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors.中文大意为：通过阻止特征检测器的共同作用来提高神经网络的性能。本篇博文就是按照这篇论文简
昨天晚上去客户现场配合一个导入导出作业；这是一套Solaris 10上的10.2.0.1系统，导出采用expdp数据泵工具，需要导出的数据源是一张大小在120G左右的单表，该表存放了最近一年的数据，实际导出时只需要最近三个月的数据，所以使用了QUERY参数,并指定了并行度为2。
该导出作业之前未经测试过，语句也是临时写的，实际执行导出工作时发现在评估阶段(estimate phase)耗费了大约十
原创
2010-11-02 22:14:37
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distanceTransform函数的使用。distanceTransform函数用于计算二值图像中所有像素力其最近的值为0像素的近似距离。这个函数非常有用， 可以用于细化轮廓或者寻找物体质心。
（1）二值化
distanceTransform函数，归一化显示。 （3）用阈值分割的方法 把值比较高的切出来 （4）用轮廓查找 寻找出最终的轮廓（adaptivethr
论文研究假设“研究假设（hypothesis）”，特别重要，它连接了理论和数据，是贯穿一篇文章的黄金线。读一篇实证文章的时候，哪怕什么都没看懂，也要把研究假设看懂了，看懂了研究假设也就明白了这篇文章主要是要干嘛。 为什么？研究假设的本质：一种对于某个问题答案的未经证实的猜测。其实这世界上所有对答案的探索过程都一定要经过“假设”这个过程，当我们给出的某个答案还未经证实，那不就是一种“假设”
目录8.2 自助法和最大似然方法8.2.1 平滑例子8.2.2 最大似然推断8.2.3 自助法vs最大似然8.3 贝叶斯方法8.4 自助法和贝叶斯推断的关系8.5 EM算法8.5.1 两组分混合模型8.5.2 广义EM算法8.5.3 EM作为最大化-最大化过程8.6 从后验分布采样的MCMC8.7 Bagging8.7.1 例子：树与模拟数据8.8 模型平均和堆叠（Stacking）8.9 随机
