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用户5473628

Mac做java开发(九):Mybatis基于注解开发多对多表格操作

同样,对应的项目源码仓库地在:https://github.com/Jesselinux/Java_Web

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Mac做java开发(八):Mybatis基于XML配置开发之延迟加载与缓存

Mybatis框架的开发模式有两种:1,基于XML文件配置的方式;2,基于注解方式的项目开发。一个项目的开发通常不会混合使用两种方式的。

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Mac做java开发(七):Java Web三层架构之持久层框架Mybatis环境搭建

github仓库:https://github.com/Jesselinux/Java_Web

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Mac做java开发(三):​安装redis

前篇博文介绍了关系型数据库MySQL的安装及简单操作,并有一个案例结合了MySQL与javaweb技术,虽然是一个微型案例,但这只是个开头。

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机器学习26:概率图模型概述

概率图模型(Probabilistic Graphical Model,PGM),简称图模型(Graphical Model,GM),是指一种用图结构来描述...

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Python3爬虫实战(二):电子书标题、作者、简介

本文以'allitebooks'网站对象,实现电子书标题、作者、简介批量获取,并以json和csv文件形式存入本地。

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机器学习13:多分类学习

有些情况下,二分类学习方法可以推广到多分类问题中;但是多数情况下需要基于一定的策略,利用二分类学习器解决多分类问题。

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机器学习12:偏差-方差分解与bagging减少方差,boosting减少偏差

1,误差:误差由偏差(bias)、方差(variance)和噪声(noise)组成;

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Data Structures and Algorithms Basics(010):Heap

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机器学习14:模型评估与性能提升

6.2,验证曲线、学习曲线、ROC曲线、准确度、精确率、召回率、F1_Score

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机器学习6:集成学习--boosting(AdaBoost)与GBDT

GBDT相关知识模块:前向分布算法,负梯度拟合,损失函数,回归,二分类,多分类,正则化。

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Mac做java开发(五):​hadoop的几个简单操作

•资源:在 YARN 的语境下,资源特指计算资源,包括CPU 和内存。计算机的每个进程都会占用一定的CPU 和内存,任务需要先向RM 申请到资源后才能获准在NM...

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机器学习15:线性回归模型

4.1,波士顿房价预测:线性回归(无正则化项)、Ridge回归(L2正则)、LASSO回归(L1正则)、Elasitc Net算法(L1和L2正则);

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Mac做java开发(六):web项目中​redis缓存案例

前篇文章介绍了redis的安装,这里介绍一个微型项目,以供初学者深入理解nosql与sql,即关系型数据库与非关系型数据库各自的存在价值。

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Mac做java开发(四):​hadoop分布式环境搭建

大数据时代,分布式技术至关重要,因此,这篇文章介绍hadoop分布式环境搭建,作为个人学习大数据技术的实验环境。

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机器学习7:集成学习--XGBoost

对于XGBoost算法原理看陈天奇的PPT和一份算法实战指导文档就够了(文末附网盘链接)。

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树莓派:无需显示屏安装centOS

原料:树莓派3B+一台、网线一只、32g内存卡,win10电脑一台,手机热点一部。

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Python3爬虫实战(一):新闻标题及其URL

本文以'链节点'网站为例,实现新闻标题及其URL批量获取,并以字典的形式存入本地。

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Mac做java开发(二):​网页登录验证,使用tomcat、mySQL、servlet

然后,利用java的JDBC接口,与mysql连接:代码实现主要通过以下四个文件:其中test文件夹仅用于测试其与三个代码逻辑是否正确,验证正确后,方可进行se...

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Data Structures and Algorithms Basics(016):Greedy

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