MSDN中文版中，阿很多不该翻译的翻译了，或者翻译的有问题。我在参阅英文版MSDN和中文版MSDN基础上，跟据自己的经验，把数据库连接字符串整理了一下，具体如下：英文版可以看以下地址：http://msdn.microsoft.com/library/default.asp?url=/library/en-us/cpref/html/frlrfSystemDataSqlClientSqlConne
在软考备考大军中，程序员这一群体总是备受瞩目。他们不仅在日常工作中担任着技术骨干的角色，更在软考这一国家级专业技术资格考试中，展现出了独特的八字特征。这些特征，既是他们职业身份的鲜明印记，也是他们在软考道路上不断前行、攀登高峰的坚实基石。
首先，程序员的八字特征中，“专注”二字必不可少。在软考备考过程中，程序员们需长时间面对复杂的编程题目和系统分析任务，这就要求他们必须具备极高的专注力。他们能够
原创
2024-05-27 20:56:25
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Java语言中，对于变量，常量，函数，语句块也有名字，统统称之为Java标识符.标识符是用来给类、对象、方法、变量、接口和自定义数据类型命名的。 Java标识符由数字，字母和下划线（_），美元符号（$）或人民币符号（￥）组成。在Java中是区分大小写的，而且还要求首位不能是数字。最重要的是，Java ...
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2021-09-23 10:04:00
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作者：showmeAI下图为大家熟悉的机器学习建模流程图，整个建模流程非常重要的一步，是对于数据的预处理和特征工程，它很大程度决定了最后建模效果的好坏。特征工程简介首先我们来了解一下『特征工程』。事实上大家在ShowMeAI的实战系列文章 Python机器学习综合项目-电商销量预估[2] 和 Python机器学习综合项目-电商销量预估(进阶)[3] 中已经看
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2023-10-18 09:38:22
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问题描述：遇到的问题是，明明给两个文字内容间设置了一个值的边距（比如10px），但实际上却超出了我们设置的大小，当时非常搞不明白为什么那段文字不是贴着蓝色的框。后面才发现会有两种情况导致下面图片的情况。原因分析：首先第一种情况是：我们要检查文字后面是否有空格，空格会导致一个占位，这种情况比较容易发现第二种情况是：span换行也会发生该种情况的发生。（内联元素、替换元素、inline-block元素
mac 字符串 与 基准字符串的 Levenshtein 距离，考虑 mac强度的时序性，60秒内若干次变化 不引入强度 mac字符串的唯一性 如何排序 基准字符串的选取 同一尺度 都按强度顺序排序
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2017-09-12 16:06:00
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线性判别式分析（LDA）线性判别式分析(Linear Discriminant Analysis, LDA) 是一种有效的特征抽取方法。使用这种方法能够使投影后模式样本的类间散布矩阵最大，并且同时类内散布矩阵最小。即模式在该空间中有最佳的可分离性。1.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，相同类别的点，将会在投影后的空
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2024-05-08 21:08:58
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特征工程是数据分析中最耗时间和精力的一部分工作，它不像算法和模型那样是确定的步骤，更多是工程上的经验和权衡。
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2022-06-14 17:22:06
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特征工程概述一、特征工程概述特征工程 = 数据准备（for
原创
2018-05-26 17:51:47
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一、特征选择–与降维的差异相同点：效果一样，都是试图减少数据集
原创
2018-06-14 13:37:45
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一、连续型变量1.1 连续变量无量纲化1.2 连续变量数据变换1.3 连续变量离散化二、类别变量编码三、时间型、日期型变量转换四、 缺失值处理五、 特征组合 一、连续型变量1.1 连续变量无量纲化无量纲化： 使不同规格尺度的数据转化统一规格尺度（将数据单位统一）无量纲化方法：标准化, 区间所方法 x′=x−x¯¯¯σ
原创
2018-06-14 13:09:06
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注意：1.本系列所有的文章主要是梯度提升树模型展开的，抽取的特征主要为帮助梯度提升树模型挖掘其挖掘不到的信息，本文介绍的所有特征都可以当做特征直接加入模型，和基于神经网络的策略有些许差别；2. 因篇幅过多
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2022-04-22 23:38:55
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HOG特征：方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient,）特征是一种全局图像特征描述子。 它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行...
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2017-03-16 15:32:00
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https://scm_mos.gitlab.io/slam/text_feature/
原创
2023-02-05 09:55:08
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在应用中为了数据安全，在采用RSA加密时就要用到公私钥，那么在mac下怎么生成公私钥呢？网上资料一大堆，在这里也只是记录一下，备忘，以方便查阅。 很方便的是，mac自带openssl，一切的操作只需要在终端即
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2024-02-06 20:10:59
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1. 最基本那肯定是STFT，说白了就是FFT加窗。有人肯定说这不算是feature，因为这是raw data，但是现在深度学习已经越来越多的使用这种raw data作为“feature” 输入到网络让模型自己学习其中的特征。其物理含义也十分明确：就是把时间信号转换为时间-频率的信号，根据FFT的窗长和选择的窗函数来决定时间-频率分辨率的tradeoff。说白了就是直接让你看每一段时间内的频率成分
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2023-12-20 09:36:15
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1、面向对象都有哪些特性以及你对这些特性的理解1、封装：封装就是把数据和操作数据的方法绑定起来，对数据的访问只能通过已定义的接口。我们
原创
2022-06-28 18:56:06
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