这篇文章介绍了 HtmlParser 开源包和 HttpClient 开源包的使用，在此基础上实现了一个简易的网
原文地址相对于基本数据管理，此处我们将接触到R中多种数学、统计和字符处理函数，学习如何自己编写函数，包括循环和条件执行语句，以及了解数据的整合和概述方法、重塑和重构方法。5.1 一个数据处理难题要讨论数值和字符处理函数，不妨先考虑一个数据问题。一组学生参加了数学、科学和英语考试，需要按照某种成绩衡量指标将三门科目的学生评定为A，接下来20
最近在面试中，除了基础 & 算法 & 项目之外，经常被问到或被要求介绍和描述下自己所知道的几种分类或聚类算法(当然，
原文地址如果说 K-means 和 GMM 这些聚类的方法是古代流行的算法的话，那么这次要讲的 Spectral Clustering 就可以算
语义分析，本文指运用各种机器学习方法，挖掘与学习文本、图片等的深层次概念。wikipedia上的解释：In machine learning, semantic analysis of a corpus is the task of building structures that approximate concepts from a large set of documents(or ima
原文地址3 图片语义分析3.1 图片分类图片分类是一个最基本的图片语义分析方法。基于深度学习的图片分类传统的图片分类如下
原文地址2 文本语义分析前面讲到一些文本基本处理方法。一个文本串，对其进行分词和重要性打分后（当然还有更多的文本处理任务），就可以开始更高层的语义分析任务。2.1 Topic Model首先介绍主题模型。说到主题模型，第一时间会想到pLSA，NMF，LDA。关于这几个目前业界最常用的主题模型，已经有相当多的介绍了，譬如文献[60主题模型
原文地址求一个数的平方根函数sqrt(int num) ,在大多数语言中都提供实现。那么要
前言 打算换个工作，近一个月面试了不少的公司，下面将一些面试经验和思考分享给大家。另外校招也快要开始了，为在校的学生提供一些经验供参考，希望都能找到满意的工作。 刚开始面试的几家公司，就是备受各种打击、就是一顿狂问，结果答上来的问题没几个，开始给自己的信心造成
原文地址概念凸包(Convex Hull)是一个计算几何（图形学）中的概念。用不严谨的话来讲，给定二维平面上的点集，凸包就是将最
Spring4 MVC入门教程本教程是基于以下工具写的：MyEclipse 10Spring 4.0.3.RELEASE2- 预览应用程序执行流程Spring MVC DispatcherServlet 读取 xml 配置文件的原则：{servlet-name} ==> /WEB-INF/{servlet-name}-servlet.xm
原文地址在广告推荐系统中，利用用户和广告之间的信息作为预测的特征预测的过程其实就广告点击或者是不点击的概率是多少而这个过程是一个伯努利函数，整个过程是一个伯努利分布而在逻辑回归中主要是在线性回归的基础上利用了一个逻辑函数sigmod，
4.2、初级（浅层）特征表示 既然像素级的特征表示方法没有作用，那怎样的表示才有用呢？ 1995 年前后，Bruno Olshausen和 David Field 两位学者任职 Cornell University，他们试图同时用生理学和计算
SQLServer子查询可以分为 相关子查询 和 嵌套子查询 两类。前提，假设Books表如下：类编号 图书名 出版社 价格--------------------------------------------------------2 c#高级应用 圣通出版 23.002 Jsp开发应用 机
原文地址CART，又名分类回归树，是在ID3的基础上进行优化的决策树，学习CART记住以下几个关键点：（1）CART既能是分类树，又能是分类树；（2）当CART是分类树时，采用GINI值作为节点分裂的依据；当CART是回归树时，采用样本的最小方差作为节点分裂的依据；（3）CART是一棵二叉树。接下来将以一个实际的例子对CART进行介绍：
这两天一直在研究ibatis与spring的整合 一个小小的demo搞的我头晕目眩的，但程序一旦跑起来了，突然有一种豁然开朗，重见天日，感觉生活很美好的感觉！，也许，这就是那一行行的代码带给我们的不同享受吧。呵呵，废话就不多说了。在此先引用几句别人的资料。。。Spring通过DAO模式，提供了对iBATIS的良好支持。SqlMap置
并给出原理和步骤。开源项目 本文代码已集成到HanLP中开源：http://www.hankcs.com/nlp/hanlp.html 测试数据 算法工程师 算法（Algorithm）是一系列解决问题的清晰指令，也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务
中科院http://ictclas.nlpir.org/nlpir/哈工大http://www.ltp-cloud.com/
1、 为什么使用Nexus 如果没有私服，我们所需的所有构件都需要通过maven的中央仓库和第三方的Maven仓库下载到本地，而一为自
Scikit-learn使用总结 作者 Cer_ml 在机器学习和数据挖掘的应用中，scikit-learn是一个功能强大的python包。在数据量不是过大的情况下，可以解决大部分问题。学习使用scikit-learn的过程中，我自己也在补充着机器学习和数据挖掘的知识。这里根据自己学习sklearn的经验，我做一个总结的笔记。另外，我
【干货】Kaggle 数据挖掘比赛经验分享2017-05-09 陈成龙 腾讯全球高校算法大赛简介Kaggle 于 2010 年创立，专注数据科学，机器
一.引入 对于Adaboost，可以说是久闻大名，据说在Deep Learning出来之前，SVM和Adaboost是效果最好的 两个算法，而Adaboost是提升树(boosting tree)，所谓“提升树”就是把“弱学习算法”提升(boost)为“强学习算法”(语自《统计学习方法》)，而其中最具代表性的也就是Adaboost了
原文地址参考自邹博的博客！ LFM：将评分矩阵分解为 item-feature 和 user-feature矩阵，featur
0.前言我总是对那些具有状态转移过程的算法，心怀敬意。 例如：递归、递推、动规、DAT 以及现在要说的 AC 自动机算法。 数学真是优美！ &nbs
一般在mac上安装软件大家都是比较喜欢用brew来安装，今天就用brew来安装RabbitMQ。详细信息可以查看官网http://www.rabbitmq.com/install-standalone-mac.html1.使用brew来安装 RabbitMQbrew install rabbitmq看到如下的代码表示RabbitMQ安装成功localhost:~ li
常见的数据预处理方法，以下通过sklearn的preprocessing模块来介绍;1. 标准化（Standardization or Mean Removal and Variance Scaling) 变换后各维特征有0均值，单位方差。也叫z-score规范化（零均值规范化）。计算方式是将特征值减去均值，除以标准差。sklearn.preprocessing.scale(X) 一般
2、python支持和sublime text 2版本不同。3已集成了那些配置文件（默认按照环境变量查找），可在tools->build system选择默认支持的语言，否则按文件后缀名支持。如若这里面python不能执行，需自己设置tools->build system->new build system{ "cmd": ["python", "-u", "$file"],
ubuntu安装openssh-server 报依赖错误的解决过程ubuntu自带的有openssh-client,所以可以通过1ssh username@host来远程连接linux可是要想通过ssh被连接,ubuntu系统需要有openssh-server,可以通过
NF Number of Fields 为一整数，其值表示$0上所存在的字段数目。NR Num
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