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Jenkins（9）- 汉化 Jenkins 网站
下载插件 安装这两个插件，然后重启 Jenkins 设置中文 如果没有 Locale，可能是上一步中插件未安装 注意事项 如果重启服务后，变成部分汉化了 解决方案 Locale 将语言设定为 zh_U
90520发布于 2020-11-11 - 来自专栏Inkedus
9个牛逼的网站
一、 字体家免费商用字体网站 ? 链接地址：https://www.zitijia.com/t/%E5%85%8D%E8%B4%B9%E5%95%86%E7%94%A8 在这里下载的字体都是免版权免费使用的字体 切记是免费商用字体分区里的
5.1K10发布于 2020-04-16 - 来自专栏项目文章
Redis学习9：Jedis学习
Jedis学习 编程语言中的数据如任何和redis联动，如果是java语言，那么就可以使用Jedis工具，同时springdata redis也可以使用，lettuce也可以使用。
18010编辑于 2024-06-07 - 来自专栏MiningAlgorithms
机器学习9：采样
另外，利用重采样技术，可以在保持特定的信息下（目标信息不丢失），有意识地改变样本的分布，以更适应后续的模型训练和学习，例如利用重采样来处理分类模型的训练样本不均衡问题。 对于很多分类算法，如果直接采用不均衡的样本集来进行训练学习，会存在一些问题。 同样地，对于欠采样，可以采用InformedUndersampling来解决由于随机欠采样带来的数据丢失问题 7.2，基于算法的方法： 在样本不均衡时，也可以通过改变模型训练时的目标函数（如代价敏感学习中不同类别有不同的权重 ）来矫正这种不平衡性；当样本数目极其不均衡时，也可以将问题转化为单类学习（one-classlearning）、异常检测（anomaly detection）。 if __name__ == '__main__': plot_mcmc(0.1, 0.1) plot_mcmc(1, 1) plot_mcmc(2, 3) Reference： 《百面机器学习
2.3K30发布于 2019-08-08 - 来自专栏京程一灯
对网站进行测试的 9 个要点
网站或网页的效率在很大程度上取决于测试，并且涉及对网站或相关软件的细致检查。那么我们如何该测试 Web 程序呢？在探究 Web 程序测试服务的更多细节之前，先讨论一下测试为何如此重要。 网站测试或 Web 应用测试应该是每个团队都要关注的问题。随着网站复杂性的日益增加，我们更要关注这个问题，这样才能确保在各种设备、浏览器和操作系统平台上得到最好的用户体验和性能。 站在黑客的角度思考 网站测试还必须侧重于最终用户的仿真，以此获得对用户体验的精确估计。但是，测试人员无法通过模拟最终用户来准确地评估网站的安全性。 选择可用性测试的理想参数 在网站测试的众多方面中，可用性测试始终占据头把交椅。在进行测试时，应该始终评估网站的用户界面和用户体验。 但是黑客可以通过篡改 URL 将用户重定向到恶意网站或访问敏感数据。某些恶意网站可以在用户的系统上安装恶意软件，或迫使它们共享敏感数据。 9.
94110发布于 2021-03-16 - 来自专栏周小末天天开心
Java 基础学习（9）
2）例如：int d = -9 其原码为：10000000 00000000 00000000 00001001 其反码为：11111111 11111111 11111111 11110110
29820编辑于 2022-10-26 - 来自专栏萌海无涯
Django学习回顾前面学习知识（9）
今天来回顾下前面学习的内容，温故而知新！
47020发布于 2019-09-05 - 来自专栏Java编程指南
大型Web网站架构演变之9大阶段
该系统具备的功能： 用户模块：用户注册和管理 商品模块：商品展示和管理 交易模块：创建交易和管理 正文 阶段一、单机构建网站 网站的初期，我们经常会在单机上跑我们所有的程序和软件。 阶段二、应用服务器与数据库分离 随着网站的上线，访问量逐步上升，服务器的负载慢慢提高，在服务器还没有超载的时候，我们应该就要做好准备，提升网站的负载能力。 9)、LBLC基于局部性最少连接算法 负载均衡器根据请求的目的IP地址，找出该IP地址最近被使用的服务器，把请求转发之。若该服务器超载，最采用最少连接数算法。 此时我们需要一个平台来传递可靠的，与平台和语言无关的数据，并且能够把负载均衡透明化，能在调用过程中收集并分析调用数据，推测出网站的访问增长率等等一系列需求，对于网站应该如何成长做出预测。 总结 以上的演变过程只是一个例子，并不适合所有的网站，实际中网站演进过程与自身业务和不同遇到的问题有密切的关系，没有固定的模式。只有认真的分析和不断地探究，才能发现适合自己网站的架构。
77220发布于 2019-08-05 - 来自专栏产品运营分享
9个提升办公效率的免费网站！
推荐9个免费的神器网站，每一个都是功能强大，完全免费，良心好用，让你相见恨晚。 1：知犀思维导图 https://www.zhixi.com/ 知犀思维导图是一个完全免费的宝藏在线思维导图工具。 图片 2：熊猫搜书 https://ebook.huzerui.com/ 熊猫搜书是一个非常好用的电子书导航网站，一个网站相当于很多个网站。 它聚合了将近 30 个高质量电子书网站，并且每个网站的质量都是非常高，它的界面简洁清新，你可以直接点击左侧切换网站。 图片 3：英语真题在线 https://zhenti.burningvocabulary.com 英语真题在线是一个专注于英语真题的宝藏网站，也是一个让人惊艳的学习网站，包括历年考研英语、历年英语专八 图片 9、二维彩虹 https://www.erweicaihong.cn/?type=smedia 提供二维码生成、美化、管理、动态码制作、数据追踪等。
1.4K20编辑于 2023-02-15 - 来自专栏mukekeheart的iOS之旅
OC学习9——反射机制
通过字符串来获取Class 7 Class clazz = NSClassFromString(@"NSDate") ; 8 NSLog(@"%@", clazz) ; 9 （具体KVC机制的原理后面学习了再补充：OC学习篇之---KVC和KVO操作） 7、如果程序需要判断某个对象是否可调用方法，则可通过NSObject的如下方法进行判断： respondsToSelector Foundation.h> 2 3 //定义接口部分 4 @interface FKCar : NSObject 5 @end 6 7 8 #import <objc/message.h> 9 " 3 4 int main(int argc, char * argv[]) 5 { 6 @autoreleasepool{ 7 8 //获取FKCar类 9 selector(addSpeed:), 2.4) ; 28 29 //输出 30 NSLog(@"加速后的速度为：%g", speed) ; 31 } 32 } 9、
2.3K50发布于 2018-02-27 - 来自专栏木头编程 - moTzxx
PHP 开发学习 —— 学习参考网站
https://blog.csdn.net/u011415782/article/details/51675237 背景：个人感觉是参考方便的PHP学习网站，适合知识脉络的梳理，尤其是对于自学的群体 ，毕竟没有太多的前辈指导，能多参考别人的成果也是极好的 (其实我是想换工作前整理作为自己参考学习的网站而已) 1.web开发在线教程 值得注意的是，其中包括了部分ThinkPHP框架的介绍 ，当然，如果想学习的更加详细，参考官方文档是最直接的. ? 3.慕课网 当初选择这个网站主要是因为资源免费，课程丰富，近期发现有收费课程的添加，但是评价很好，应该值得学习，当然我喜欢的其中对学习方向的计划性，比如下面的“PHP工程师”计划，会列出所要掌握的各个知识点 4.极客学院 这一在线学习平台也是不错的选择，以前看过某个大牛介绍，就是以极客学院课程为主，慕课网为辅进行自学的，相对而言，这个还是比较专业化的，有很多案例可供参考学习。 ?
2.8K20发布于 2018-09-11 - 来自专栏图像识别与深度学习
Android学习优秀网站
Android学习优秀网站 0，Android官网帮助 Android API Package Index - Android SDK java中文帮助 概述 (Java 2 Platform SE 5.0) 颜色 rgb.phpddt.com/ sqlite www.runoob.com/sqlite/sqlite-tutorial.html 1，*****此网站内容表达清晰，内容深入，范围广泛
1.1K40发布于 2018-05-22 - 来自专栏Web 技术
9 个提升前端开发者效率的网站
9.
1.2K30编辑于 2022-07-29 - 来自专栏九陌斋
Python学习网站
学习的资料太多了，主要是实战，列举几个丰富的网站。 python中文学习大本营 http://www.pythondoc.com/ python开发者社区 https://www.pythontab.com/ python在线帮助文档 https://docs.python.org/zh-cn/3.9/ python学习网 http://www.py.cn/ python3简明教程 https://www.jmjc.tech
86120编辑于 2022-12-26 - 来自专栏WD学习记录
机器学习 学习笔记（9）支持向量机
线性可分支持向量机与硬间隔最大化 给定训练样本集，分类学习最基本的想法就是基于训练集D在样本空间中找到划分超平面，将不同类别的样本分开，希望找到的是位于两类样本正中间的划分超平面，因为该划分对训练样本的局部扰动的容忍性最好 SMO详细步骤见 机器学习 学习笔记（10）序列最小最优化算法 定理核函数：令 ? 为输入空间， ? 是定义在 ? 上的对称函数，则 ? 是核函数当且仅当对于任意数据 ? 通过引入核化（即引入核函数）来将现行学习期拓展为非线性学习器。 SVM smo代码如下： # 代码和数据集主要源自于机器学习实战，https://github.com/AnnDWang/MachineLearning/blob/master/thirdbook/ch6 # 如果支持向量太少，就可能会得到一个很差的决策边界 # 如果支持向量太多，也就相当于每次都利用整个数据集进行分类 参考： 《机器学习》 《统计学习方法》 《机器学习实战》
89120发布于 2018-09-03 - 来自专栏一个爱吃西瓜的程序员
学习SQL【9】-集合与联结
现在我们开始学习使用2张以上的表的SQL语句。通过以行方向为单位的集合运算符和以列方向为单位的联结，就可以将分散在多张表中的数据组合成期望的结果。 在学习使用方法之前，我们先创建一张表： --创建表Product2(商品2) CREATE TABLE Product2 ( product_id CHAR(4) NOT NULL SQL中的联结有很多种，我们主要学习内联结和外联结两种。 内联结—INNER JOIN 内联结（INNER JOIN）是运用最广泛的联结运算。 我们继续使用Product表和ShopProduct表来进行后续的学习。 每天学习一点点，每天进步一点点。
1.5K120发布于 2018-04-04 - 来自专栏菩提树下的杨过
babylon.js 学习笔记(9)
spriteManagerPlayer); player5.position.y = 1.5; player5.position.x = 0.8; player5.playAnimation(0,9,
57920编辑于 2023-06-10 - 来自专栏YO大数据
python学习笔记（9）文件 IO
Python提供了两个内置函数从标准输入读入一行文本，默认的标准输入是键盘。如下：
57030发布于 2021-08-16 - 来自专栏SuperFeng
机器学习系列9：正则化
在线性回归问题中，像下面这个数据集，通过房屋面积去预测房价，我们用一次函数去拟合数据：
64120发布于 2019-09-26 - 来自专栏机器学习算法工程师
《机器学习》笔记-聚类（9）
作者： 刘才权 编辑： 黄俊嘉 前 言 如今机器学习和深度学习如此火热，相信很多像我一样的普通程序猿或者还在大学校园中的同学，一定也想参与其中。 对于自己，经历了一段时间的系统学习（参考《机器学习/深度学习入门资料汇总》(https://zhuanlan.zhihu.com/p/30980999)），现在计划重新阅读《机器学习》[周志华]和《深度学习 这两本是机器学习和深度学习的入门经典。 记录笔记，一方面，是对自己先前学习过程的总结和补充。 另一方面，相信这个系列学习过程的记录，也能为像我一样入门机器学习和深度学习同学作为学习参考。 ，学习过程用样本的这些监督信息来辅助聚类。
58950发布于 2018-06-07
腾讯云开发者
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