Initialize a New LDAP Directory using OpenLDAP on CentOS 5by Jeff Hunter, Sr. Database AdministratorContentsIntroductionInitialize LDAP DirectoryVerify EntriesAbout the AuthorIntroductionAfter install
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精选
2014-05-06 23:25:30
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一、ios中的load和initialize的简单介绍load方法当类被加载到OC运行时环境中的时候就会调用，其实就是被加载进内存，一个类只会加载一次，我们如果要设置单例也完全可以在这个方法中进行创建，头文件参与了编译也会调用下面的方法+(void)load
{
}当第一次使用这个类的时候就会调用 +(void)initialize
{
}load是比initialize先调用
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2023-07-23 15:51:01
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INITIALIZE 变量INITIALIZE语句就是把所有在INITIALIZE后面的变量初始化，COBOL环境通常按照以下规则对各个变量进行初始化
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2020-06-29 11:12:00
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1.用构造器确保初始化 可以假想为编写的每个类都定义一个initialize()方法。该方法的名称提醒你在使用其对象之前，应首先调用initialize()。然而，这同时意味着用户必须记得自己去调用此方法。 从概念上讲，“初始化”与“创建”是彼此独立的，然而在上面的代码中，你却找不到对initialize()方法的明确调用。在Java中，“初始化”和“创建”捆绑在一起，两者不能分离。 
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2023-06-09 15:01:25
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建议的程序员学习LDA算法的步骤
这一阵为了工作上的关系，花了点时间学习了一下LDA算法，说实话，对于我这个学CS而非学数学的人来说，除了集体智慧编程这本书之外基本没怎么看过机器学习的人来说，一开始还真是摸不太到门道，前前后后快要四个月了，算是基本了解了这个算法的实现，记录一下，也供后来人快速入门做个参考。 一开始直接就下了Blei的原始的那篇论文来看，但是看了个开头就被Dirichl
## 实现"mysql --initialize"的步骤
在教会小白如何实现"mysql --initialize"之前，让我们先来了解一下整个过程的流程。下面是一个流程图，用来展示实现过程的步骤：
```mermaid
flowchart TD
A[创建MySQL配置文件] --> B[启动MySQL服务]
B --> C[查找临时密码]
C --> D[使用临时密码
原创
2023-08-23 06:51:51
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# MySQL 初始化：mysqld --initialize
## Introduction
MySQL是一种开源的关系型数据库管理系统，广泛应用于Web应用程序的后端。在使用MySQL之前，我们需要进行一些初始化步骤，以确保数据库服务器可以正常运行。其中一种常见的方法是使用`mysqld --initialize`命令来初始化MySQL服务器。
在本文中，我们将介绍`mysqld --i
原创
2023-08-22 03:19:57
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这段时间对LDA比較感兴趣，尝试在工作中使用它。平时做想法的高速验证，都用的是“GibbsLDA++-0.2”，一个c实现版本号的LDA。这两天用c++ stl自己写了一个单机版的LDA，初衷例如以下： 1. “GibbsLDA++-0.2”虽说号称是最popular的LDA工具包。只是依旧有明显的
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2017-05-27 18:50:00
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1.sklearn中LDA的简单使用方法
2.维度不一致问题
1.sklearn中LDA的简单使用方法
最近在对数据进行预处理的过程中，使用了有监督的降维方式——线性判别分析（LDA）。直接能通过调用sklearn提供的接口就能实现。具体导入方式如下：
from sklearn.discriminant_analysis impo
**MySQL数据库的初始化过程**
MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，用于管理和存储大量的结构化数据。在使用MySQL之前，我们需要先初始化数据库，以便正确地配置和启动数据库。本文将介绍MySQL数据库初始化的过程和相关的命令。
**MySQL数据库初始化命令**
在Linux或Unix系统上，可以使用以下命令初始化MySQL数据库：
```
mysqld --initiali
原创
2023-09-12 20:00:34
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前言:本文用到的方法叫做主题建模（topic model)或主题抽取(topic extraction)，在机器学习的分类中，它属于非监督学习(unsupervised machine learning)。它是文本挖掘中常用的主题模型，用来从大量文档中提取出最能表达各个主题的一些关键词。 主题模型定义(维基百科)：在机器学习和自然语言处理等领域是用来在一系列文档中发现抽象主题的一种统计模型。主题
以前LDA是用来分类的，PCA是用来降维的。PCA的降维是为了减少后续计算量，本身对于区分不同的类的能力并没有提升。PCA是无监督的，而LDA是能把不同的类往一个最佳的方向去投影，从而使两类之间的距离最大，达到易于区分的目的，LDA是有监督。下面这篇博文很好的讲述了LDA的算法的原理，很值得一读。
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（一）LDA作用 传统判断两个文档相似性的方法是通过查看两个文档共同出现的单词的多少，如TF-IDF等，这种方法没有考虑到文字背后的语义关联，可能在两个文档共同出现的单词很少甚至没有，但两个文档是相似的。 举个例子，有两个句子分别如下：  
文章目录特征工程什么是特征工程数据预处理缺失值的处理删除法填补法Pandas填充Sklearn填充数据归一化什么是归一化归一化原理为什么要用归一化什么算法需要进行归一化sklearn库归一化处理归一化存在的问题数据标准化什么是标准化标准化原理为什么要用标准化sklearn库标准化处理标准化和归一化对比特征抽取字典特征数据提取文本特征数据提取TF-IDF 做比赛或者做项目的时候，绞尽脑汁考虑到了
说明 ：本文为个人随笔记录，目的在于简单了解LDA的原理，为后面详细分析打下基础。 一、LDA的原理LDA的全称是Linear Discriminant Analysis（线性判别分析），是一种supervised learning。LDA的原理：将带上标签的数据（点），通过投影的方法，投影到维度更低的空间中，使得投影后的点，会形成按类别区分，一簇一簇的情况，相同类
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2023-06-12 17:46:24
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1.LDA主题模型困惑度 这部分参照：LDA主题模型评估方法–Perplexity，不过后面发现这篇文章Perplexity(困惑度)感觉写的更好一点，两篇都是翻译的维基百科。 perplexity是一种信息理论的测量方法，b的perplexity值定义为基于b的熵的能量（b可以是一个概率分布，或者概率模型），通常用于概率模型的比较 wiki上列举了三种perplex
Latent Dirichlet Allocation
David.M.Blei
Andrew.Y.Ng
Michael.I.Jordan
JMLR2003
（可google到）
有两种方法设计分类器：
1. discriminative model，就是由样本直接设计判别函数，例如SVM；
2. generative model，就是
宏观理解LDA有两种含义线性判别器(Linear Discriminant Analysis)隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation，简称LDA)本文讲解的是后者，它常常用于浅层语义分析，在文本语义分析中是一个很有用的模型。LDA模型是一种主题模型，它可以将文档集中的每篇文档的主题以概率分布的形式给出，从而通过分析一些文档抽取出它们的主题(分布)出来后，便可以根据
学习《python machine learning》chapter5——Compressing data via dimensionality reduction主要内容如下：（1）主要成分分析 Principal Component Analysis (PCA) ——非监督学习（2）线性判别分析 Linear Discriminant Analysis (LDA) ——监督学习（3）核主成分分
---恢复内容开始--- 小项目：分析希拉里邮件主题 import numpy as npimport pandas as pdimport redf = pd.read_csv("HillaryEmails.csv")df.head(1)#发现df中有很多字段，最有用的还是 ExtractedBodyText内容，所以我们将提取该字段，并提出id,再dropna()
