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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。
18210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
30620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！
48420发布于 2019-09-05 - 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》
91120发布于 2018-09-03 - 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：
58830发布于 2021-08-16 - 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,
60020编辑于 2023-06-10 - 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：
64620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。
59950发布于 2018-06-07 - 来自专栏漫漫架构路
Spring源码学习笔记(9)——AOP
Spring源码学习笔记(9)——AOP 一. 基于注解的AOP开发 AOP的定义及一些术语相信大家已经很熟悉了，这里不再赘述。下面演示基于注解的Spring AOP开发。
47520发布于 2020-09-03 - 来自专栏seth-shi的专栏
学习 Go 的 Plan 9 汇编
6e 74 73 0a 6d 6f 64 09 e-arguments.mod. 0x0030 73 65 74 68 09 28 64 65 76 65 6c 29 09 0a f9 SRODATA dupok size=9 0x0000 00 00 06 75 6e 73 61 66 65 ...unsafe gclocals 0x0185) JLS 转移 条件转移指令 JLS 389上一行的比较结果，左边小于右边则执行跳到0x0185地址处(十进制389转换成十六进制0x0185) 引用 肝了一上午golang之plan9入门 go编译工具的使用之plan9汇编 go plan9 汇编入门，带你打通应用和底层 【 Go 夜读 】
46111编辑于 2023-12-18 - 来自专栏趣Python
机器学习（9）决策树
决策树仍然是监督学习方法，其基本思路跟我们人做一些决策的思路类似：可能要下雨，那就带伞；可能要停水，那就提前备水…… 这个决策的数学模型是熵。
47220发布于 2020-06-05 - 来自专栏米扑专栏
Python 学习入门（9）—— set操作
for i in b: print i, # 不换行输出 : 33 11 44 22 def test_set2(): s = set([1, 3, 5, 7, 9] ['e', 'i', 'h', 'm', 'o', 'r', 't']) # 并集 print("%s" % (s|t)) # set([1, 3, 'e', 5, 7, 'i', 9, s" % (t-s)) # set(['e', 'i', 'h', 'm', 'o', 'r', 't']) print("%s" % (s-t)) # set([7, 1, 3, 5, 9] ) # 对称差集 print("%s" % (t^s)) # set([1, 3, 'e', 5, 7, 'i', 9, 'm', 'o', 'r', 't', 'h']) print t.remove('Y') except Exception, e: print e # 'Y' print(len(t)) # 9
51330发布于 2019-02-19 - 来自专栏TeamsSix的网络空间安全专栏
CS学习笔记 | 9、Metasploit框架
0x01 操作 CS 在CS中新建一个HTTP Beacon，创建过程不再赘述，具体操作过程可参见之前第5节的学习笔记。
96120发布于 2020-06-23 - 来自专栏米扑专栏
Clojure 学习入门（9）—— 连接redis
project.cli 添加redis依赖： [clj-redis "0.0.12"]
93630发布于 2019-02-18 - 来自专栏王小雷
Spark学习之Spark Streaming（9）
Spark学习之Spark Streaming（9） 1. Spark Streaming允许用户使用一套和批处理非常接近的API来编写流式计算应用，这就可以大量重用批处理应用的技术甚至代码。 2.
1.2K100发布于 2018-01-02 - 来自专栏程序人生丶
Docker学习路线9：运行容器
要启动一个新的容器，我们使用 docker run 命令，后跟镜像名称。基本语法如下：
69630编辑于 2023-07-21 - 来自专栏华章科技
9种深度学习算法简介
Ren等人提出了Faster R-CNN算法，Faster R-CNN是第一个端到端算法，也是第一个接近实时深度学习的目标检测算法。 在FPN之前，绝大多数深度学习检测器都是基于卷积网络最顶层的特征图进行计算的。深层特征包含全局信息，却弱化了细节信息，使用深层特征在小目标检测，尤其是精准定位方面，有着较大的劣势。 Joseph等人提出了YOLO（You Look Only Once）算法，这是首个深度学习领域的一阶段算法。 Liu等人提出了SSD（Single Shot MultiBox Detector）算法，这是深度学习领域的第二个一阶段算法。 本文摘编自《深度学习与目标检测：工具、原理与算法》，经出版方授权发布。（ISBN：9787111690344）
5.5K20编辑于 2022-01-20
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