“ Python实现一个算法总是比你理解这个算法更简单,这也是Python如此流行的原因之一。
”在前面的文章中讲过数据离散化和KMeans算法的理论理解。参见：数据离散化及其KMeans算法实现的理解这篇文章来看看怎样用Python实现这个事。 K-Means的步骤01 目标有下图所示的一系列数据，总共有900多条，这是《Python数据分析与挖掘实战》这本书第4章的案例数据。
文章目录一、SSM介绍二、Spring概述1、介绍2、优点（1）轻量（2）针对接口编程，解耦合（3）AOP 编程的支持（4）方便集成各种优秀框架三、IOC控制反转1、概述2、Spring基本使用（1）添加Spring依赖（2）创建Spring配置文件Spring配置详解bean标签中id和name的区别（3）创建类并使用什么时候把对象放入容器中？3、获取spring容器中Java对象的信息4、依
一：Kmeans算法基本思想： k-means算法是一种很常见的聚类算法，它的基本思想是：通过迭代寻找k个聚类的一种划分方案，使得用这k个聚类的均值来代表相应各类样本时所得的总体误差最小。 k-means算法的基础是最小误差平方和准则。其代价函数是： &n
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2023-10-10 22:10:51
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ssm项目整合，简单的用户管理系统项目概述项目搭建创建项目1.创建maven项目2.导入项目依赖及maven资源过滤设置3.添加web支持4.配置tomcat5.配置web发布依赖jar包6.数据库的表创建7.实体类创建7.1 lombok常用注解:dao层1.daoMapper接口创建2.Mapper.xml配置文件3.mybatis-config.xml核心配置文件4.数据库连接配置文件5.
一.事件驱动模型(一种编程范式) 协程:遇到IO切换 但何时切回去?如何确定IO操作结束?—>通过回调函数传统的编程是如下线性模式的:开始--->代码块A--->代码块B--->代码块C--->代码块D--->......--->结束每一个代码块里是完成各种各样事情的代码,但编程者知道代码块A,B,C,D…的执行顺序;唯一能改变这个流程的是数据
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2024-04-20 19:56:51
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知识关键点√ 数据模型记分卡是一种积极，有效的数据模型质量评价方法。 √ 在数据建设初期使用记分卡可以有效降低返工几率，即便一些新手也可以对数据模型提出改进意见。 √ 记分卡并非专用性技术，可以在任何项目中加以应用。 在数据质量管理中经常容易被忽略的一个问题就是数据模型的质量。在项目开发过程中，我们经常以数据库设计为单一目标，而进行快速的数据模型构建，然而数据模型的意义却是深远，持久的。数据模型
在整合spring security之前，我将spring boot升级到了2.0.6，同时将分页插件pagehelper由1.1.0升级到1.2.5。实际上，我整合spring security的目的主要有两个：即用户认证和权限校验，从功能讲我想像的需求应该是这样的： 根据上图的流程，过程如下：1、pom.xml增加配置老套路，增加spring security资源坐标：<!--
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2024-04-01 18:04:16
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免费的工具其实有很多，但是哪款工具可以名副其实地提高你的效率呢？我们会在接下来的时间为大家总结出移动和Web原型设计的工具。拥有一个原型设计的工具库对于开发者，特别是对那些需要立刻针对客户反馈进行修改的开发者来说，可以提高他们的工作效率。开发者也可以根据客户的不同需求设计出不同版本的原型设计。PencilPencil是一款开源的手绘风格原型图绘制工具，可以用来绘制各种架构图和流程图。Pencil向
1.什么是SSE SSE（Server-Sent Events）是一种让服务器能够主动向客户端推送数据的技术，特别适用于需要实时更新的场景。比如大
一.SSM框架之Spring框架前言一.Spring框架1.认识Spring1.1传统JavaEE开发1.2 Spring整体架构1.2.1 IoC/DI1.2.2 AOP 前言SSM（Spring+SpringMVC+MyBatis）框架集由Spring、MyBatis两个开源框架整合而成（SpringMVC是Spring中的部分内容）。常作为数据源较简单的web项目的框架。 本博客可作为SS
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2011-08-10 00:14:00
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与iOS相比，Android最被人诟病的是其流畅性和安全性。然而，从4.0开始，Android不遗余力地改善其流畅性。特别是在即将发布的L版本中，用ART替换了Dalvik，相信会越来越流畅。至于安全性，Android也没有遗忘。从4.3开始，Android引入了一套基于SELinux的安全机制，称为SEAndroid，来加强系统安全性。接下来我们就对SEAndroid进行简要介绍和制定学习计划
Javase学习16.1-异常练习_用户注册1. 需求描述程序开始执行时，提示用户输入用户名、密码信息输入信息后，后台模拟用户注册注册时要求用户名和密码都在[6～14]之间，且不能为null，不然都需要抛出异常完成注册的方法放到一个单独的类里使用自定义异常类class UserService {
public void register(String username, String passw
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2023-07-15 21:41:45
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SpringMVC跟许多MVC框架一样，SpringMVC底层依赖Servlet实现底层HTTP请求的处理。不久前Spring 5.0更新了基于Servlet3.1非阻塞式IO的Spring WebFlux，将另文介绍。DispatcherServletDispatcherServlet的核心作用是请求分发，作为前端控制器接收所有请求，特点如下：继承了HttpServlet，需要配置在Web应用中
需要程序员编程的时候指明使用sse的方式，你可以看到很多媒体播放或处理软件都有类似的选项让你选择。编程的方法类似于此（这里是SSE的例子，4.1类似）SSE是英特尔提出的即MMX之后新一代（当然是几年前了）CPU指令集，最早应用在PIII系列CPU上。现在已经得到了Intel PIII、P4、Celeon、Xeon、AMD Athlon、duron等系列CPU的支持。而更新的SSE2指令集仅得到了
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2013-06-15 23:34:00
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使用 Redis Stream 实现消息队列IntroRedis 5.0 中增加了 Stream 的支持，利用 Stream 我们可以实现可靠的消息队列，并且支持一个消息被多个消费者所消费，可以很好的实现消息队列Simple Usage首先我们来看一个简单版本的 Stream 使用，我们在代码里使用一个发布者，一个消费者来模拟一个简单的消息队列的场景来看下面的测试代码：private const
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2023-12-01 11:27:15
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正文开始之前，先声明两点：双塔是“召回”+“粗排”的绝对主力模型。但是要让双塔在召回、粗排中发挥作用，带来收益，只改进双塔结构是远远不够的。如何采样以减少“样本选择偏差”、如何保证上下游目标一致性、如何在双塔中实现多任务间的信息转移…，都是非常重要的课题。但是受篇幅限制，本文只聚集于双塔模型结构上的改进。双塔分离：成也萧何，败也萧何双塔的模型结构很简单。训练的时候将用户侧的信息喂入一个DNN（ak
目录：一、点估计 1、矩估计法 2、顺序统计量法 3、最大似然法 4、最小二乘法二、区间估计 1、一个总体参数的区间估计：总体均值的区间估计总体比例的区间估计总体方差的区间估计 2、两个总体参数的区间估计：两个总体均值之差的区间估计两个总体比例之差的区间估计两个总体方差比的区间估计 三、样本量的确定 1、估计总体均值时样本量的确定 2、估计总体比例时样本量的确定 
文章目录1. 什么是回归？2. 回归模型2.1 线性回归2.1.1 普通线性回归2.1.2 岭回归2.2 决策树回归2.3 SVM回归参考 1. 什么是回归？分类的目标变量是标称型数据，而回归是对连续型数据的预测。回归分析是一种预测建模技术，研究因变量和自变量之间的关系，如销售量预测或制造缺陷预测等，下图中的红线表示的就是回归曲线。回归不同于分类和聚类，他们的区别可以用下图形象的表达出来。2.
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2024-02-21 20:18:03
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线性模型拟合模型 用lm()函数拟合模型。lm(formula = y ~ x1+x2+x3+...+xn,data)
formula：y是响应变量，x是预测变量。指定模型的工具函数 （1）如果想在表示表达式字面上的含义而不是公式的含义，用恒等函数I()。获取模型信息 （1）首选用print()查看模型信息的首选方法。 （2）利用formula(x)函数显示拟合模型的公式。 （3）利用coef(x
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2024-04-09 01:59:55
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