这篇文章解释了底部链接的代码. 问题描述  如上图所示,有一些点位于单位正方形内,并做好了标记.要求找到一条线,作为分类的标准.这些点的数据在 inearly_separable_data.csv 文件内. 思路 最初的 SVM 可以形式化为如下: \[\begin{equation}\min_{\boldsymbol{\omega,b}}\frac{1}{2}\|\boldsymbol{\omega}\|^2\\s.t.\ y_i(\boldsymbol{\omega}^T\boldsymb

你们团队使用SpringMVC+Spring+JPA框架,快速开发了一个NB的系统,上线后客户订单跟雪花一样纷沓而来. 慢慢地,你的心情开始变差,因为客户和产品的抱怨越来越频繁,抱怨的最多的一个问题就是:系统越来越慢了. 1 常规优化 你组织团队,进行了一系列的优化. 1.1 数据表索引优化 经过初步分析,发现瓶颈在数据库.WEB服务器的CPU闲来无事,但数据库服务器的CPU使用率高居不下. 于是,请来架构组的DBA同事,监控数据库的访问,整理出那些耗时的SQL,并且进行SQL查询分析.根据分析

利用boost做string到wstring转换,以及字符集转换 - Error - C++博客 利用boost做string到wstring转换,以及字符集转换 #include <boost/locale.hpp>     int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) { //std::locale::global(std::locale("utf-8")); std::locale::global(std::locale("&qu

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i春秋作家:奶权 前言  玩吃鸡时间长的鸡友们 应该都知道现在的游戏环境非常差 特别在高端局 神仙满天飞 搞得很多普通玩家非常没有游戏体验  因为吃鸡的火爆 衍生出了一条巨大的外挂利益链 导致市面上出现了各式各样的外挂http://news.17173.com/z/pubg/content/12072017/144924727.shtml 正是因为现在的神仙满天飞 像我这种菜逼实在没办法生存下去 我的报复欲促使我开始了科学研究  先给大家介绍一下现在市面上的外挂种类 传统外挂 fps游戏都有一个

利用KNIMI做商超零售关联推荐 http://blog.csdn.net/shuaihj 一.測试数据 须要測试数据,请留下邮箱 二.训练关联推荐规则 1.读取销售记录(sales.table) 2.训练关联规则(得到前后项) watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQv/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt=""

38．利用接口做参数,写个计算器,能完成+-*/运算 (1)定义一个接口Compute含有一个方法int computer(int n,int m); (2)设计四个类分别实现此接口,完成+-*/运算 (3)设计一个类UseCompute,含有方法: public void useCom(Compute com, int one, int two) 此方法要求能够:1．用传递过来的对象调用computer方法完成运算 2．输出运算的结果 (4)设计一个测试类,调用UseCompute中的方法us

SCI,异步串行通信接口,内置独立的波特率产生电路和SCI收发器,可以选择发送8或9个数据位(其中一位可以指定为奇或偶校验位). SCI是全双工异步串行通信接口,主要用于MCU与其他计算机或设备之间的通信,几个独立的MCU也能通过SCI实现串行通信,形成网络. MC12里有两个SCI(SCI0和SCI1).设计SCI串口通信程序,主要是掌握八个寄存器,设置好初始化. 利用SCI做的一个足球答题系统   ,代码如下: /***************************************

//利用toString做类型的判断 : /*var arr = []; alert( Object.prototype.toString.call(arr) == '[object Array]' ); */ //'[object Array]'

1 利用树莓派做家庭报警系统idea 功能如下: 1.程序家侧人不在家(7:00-6:00) 2.树莓派搭配摄像头,对这门进行图像识别,如果变化,门开了,就报警: 3.报警的方式是给我发短信,采信,或发带摄像头的拍照邮件等. 2 申请预定球场 3 检测12306于票,若有票并发短信提醒. 4.特定告诉公路路况信息 (每5分钟去指定网站把高速路况信息抓下来,把满足特定条件的信息保存,展示出来.

​之前一直都是自己学习Unity各种做Demo,最近开始正式使用Unity来做一个款2d的游戏. 其中在做一个类似小球弹跳运动的时候遇到了点问题,查找了很多资料,无意间发现AnimationCurve,顿时那种心情啊! 然后苦心钻研了一翻 抛砖引玉 的写了个Move2D的类主要是个大家一个思路. 不多说上正菜: 直线平移运动效果: 曲线上升运动效果: 曲线上升然后下降的弧线运动效果: 小球弹跳运动效果: 下面是C#代码,由于之前一直用Cocos2d-x所以有点cocos的风格: using Un

[译文]利用STAN做贝叶斯回归分析:Part 2 非正态回归 作者 Lionel Hertzogn 前一篇文章已经介绍了怎样在R中调用STAN对正态数据进行贝叶斯回归.本文则将利用三个样例来演示怎样在R中利用STAN拟合非正态模型. 三个样例各自是negative binomial回归(过离散的泊松数据).gamma回归(右偏的连续数据)和beta-binomial回归(过离散的二项数据). 相关的STAN代码及一些说明会贴在本文末尾. 负二项回归 泊松分布经常使用于计数数据建模,它如果了数据

最近朋友再群里提了一个问题,他们公司给他提供了一个获取数据的接口,在浏览器访问这个接口能获取到json数据,但是放在项目里使用ajax就产生了跨域问题,一般这个需要提供接口的后台方面需要做跨域处理,但是提供接口的不是他们公司的,然后就问大家有没有解决方案. 正好这几天看了一些关于node方面的知识,我跟他说,你可以让你们的后台做一个接口转发,用你们的后台去请求这个接口,然后在提供一个接口供你使用,相当于做了一个中转,因为服务器之间没有跨域,所以能够请求到数据. 然后他又问有没有另外的解决方法,感

]]]]]])rand2 = np.array([[]]]]]])label = np.array([[]]]]]]]]]]])data = np.vstack((rand1]]])pt_data = np.array(pt_data,dtype = 'float32')print(pt_data)(par1,par2) = svm.predict(pt_data)print(par2)

显然,对于所有跨度暴力扫一遍的复杂度本身只有\(O(n \log n)\). 容易想到在每一个到达的位置加上覆盖这个位置的区间数.剩下的问题就在于如何处理覆盖了多个位置的区间. 记录已访问或去重都是难以实现的.但注意到一个性质: 所有长度不小于跨度的区间一定都能被访问到,所有长度小于跨度的区间至多访问一次. 于是我们枚举跨度,维护长度不小于当前跨度的区间数,把长度小于当前跨度的区间加入到一个支持区间加和单点查询的数据结构里就可以了. 时间复杂度\(O(n \log ^2 n)\). #inclu

模式识别领域应用机器学习的场景非常多,手写识别就是其中一种,最简单的数字识别是一个多类分类问题,我们借这个多类分类问题来介绍一下google最新开源的tensorflow框架,后面深度学习的内容都会基于tensorflow来介绍和演示 请尊重原创,转载请注明来源网站www.shareditor.com以及原始链接地址 什么是tensorflow tensor意思是张量,flow是流. 张量原本是力学里的术语,表示弹性介质中各点应力状态.在数学中,张量表示的是一种广义的"数量",0阶张量

SVC继承了父类BaseSVC SVC类主要方法: ★__init__() 主要参数: C: float参数 默认值为1.0 错误项的惩罚系数.C越大,即对分错样本的惩罚程度越大,因此在训练样本中准确率越高,但是泛化能力降低,也就是对测试数据的分类准确率降低.相反,减小C的话,容许训练样本中有一些误分类错误样本,泛化能力强.对于训练样本带有噪声的情况,一般采用后者,把训练样本集中错误分类的样本作为噪声. kernel: str参数 默认为‘rbf’ 算法中采用的核函数类型,可选参数有: ‘lin

背景 刚毕业那几年有幸进入了当时非常热门的某社交网站,在数据平台部从事大数据开发相关的工作.从日志收集.存储.数据仓库建设.数据统计.数据展示都接触了一遍,比较早的赶上了大数据热这波浪潮.虽然今天的人工智能的热度要远高于大数据,但是大家还是不能否定大数据在人工智能中不可取代的地位. 话回正题,当时遇到了一个需要解决的问题就是如何快速对日志进行压缩.那时一天的日志量大概是3TB左右,共100+种日志,最大的一个日志一天要1TB,最小的日志只有几十M.统计需求大部分是用HIVE完成,HIVE中的表每

word2vec的基础知识介绍参考上一篇博客和列举的参考资料. 首先利用安装gensim模块,相关依赖如下,注意版本要一致: Python >= 2.7 (tested with versions 2.7, 3.5 and 3.6)    NumPy >= 1.11.3    SciPy >= 0.18.1    Six >= 1.5.0    smart_open >= 1.2.1 我们利用jieba分词对<射雕英雄传>进行分词,然后训练词向量,最后进行测试 #

利用支持向量机对基因表达标本是否癌变的预测 As we mentioned earlier, gene expression analysis has a wide variety of applications, including cancer studies. In 1999, Uri Alon analyzed gene expression data for 2,000 genes from 40 colon tumor tissues and compared them with d

很多企业随着业务规模的增长,传统的财务分析方式采用手工摘取数据的方式,难以快速地对企财务经营状况作出及时分析和预测.现在业务人员通过使用自助式BI工具做财务分析已经成为流行,每个人都希望自己做报表,快速做出分析.接下来就以某企业为例,快速建立一个财务分析. 一.企业需求概况 根据该企业的分析需求,建立绩效指标库和行业或标杆指标库作为财务分析的数据源,在绩效考核模型.投资评估模型.财务风险模型.经营分析模型的基础上整个财务分析系统分为十大主题,分别为资产主题.盈利主题.资金主题.央企绩效考核主题.