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我的学习、归纳方法(学习 Maven

源文件地址 转载请注明出处:https://github.com/judasn/hexo-blog/blob/master/2016/02/My-Learning-Way.md 欢迎在我的基础上进行个性化定制...本文初衷 把自己模板化 以此篇引,与同行沟通心得,所以在此严重要求如果你有对应的心得还请能回复下,真心感谢!...(鞠躬) 当我们要学习新技术/东西 上图来源:https://codingstyle.cn/topics/3 在过去未被自己流程化的情况下,自己学习新的东西的时候一直是处理迷迷糊糊的状态,直到我看到这张思维导图...,我瞬间就理清自己平时在学习东西时候那混乱的思维了。...maven.apache.org/general.html QQ 群组讨论 Google 搜索下面关键字方法: 归纳整理并分享 整理 无法订阅的博客使用 Feed43 生成 RSS:http://feed43.com/ 知笔记里面内容

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机器学习的Boosting技术(AdaBoost

对于理解Boosting算法来说,它来入门是最适合不过的了。...该过程完成后,你将获得一批弱学习器以及它们对应的stage值。 使用AdaBoost方法进行预测 AdaBoost利用弱分类器的加权平均值进行预测。...如果加权和正,则为正,加权和反例,零可以放弃预测或者输出任意值。 举例说明:如果我们有五个弱分类器,弱分类器的输出分别为1.0,1.0,-1.0,1.0,-1.0。...如果从多数投票规则来看应该将实例划分至正。如果此时他们的stage值0.2,0.5,0.8,0.2,0.9。计算加权和-0.8,模型将输出反例的预测结果。...综合stage权重和弱学习器来实现AdaBoost模型。 使用AdaBoost模型来进行预测。 AdaBoost算法相关资源。

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母婴数据集进行电商数据分析

希望通过对店铺业务进行分析,发现经营问题,接下来的运营工作提供参考,取得更好的成绩打下基础。 数据来源: Baby Goods Info Data-数据集-阿里云天池 2、理解数据 ?...会员的复购率有多少,什么商品重复购买率高 4、数据清洗 (1)选择子集 根据上面第一步的问题,需要用到的字段有:用户ID、商品类别、购买数量、购买时间、那么,其它字段可以设置隐藏。...,后来进行两表合并的时候发现了性别很多的缺失值。...(6)对异常值的处理 1)性别异常值处理 利用筛选功能,把“性别”2的项,即性别为未知的项,共26行,按照现有已知的男女数比例489:438,等比的分别替换为0和1,即把14个替换为0,把12个替换为...对这些回购得比较频繁的商品,应该对其进行重点研究,日后主推商品提供指引。 鸭哥这次的数据分析到这里结束了,善用好Excel的透视表是一大关键

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Frida爬虫分析流程——信视频号下载

前言 信的通信协议没有使用传统的https,而是采用 mmtls 和 quic 协议结合的方案(可能),导致常用的抓包方案完全无效。...因此我们考虑使用逆向 hook 的方式,对信视频号的数据进行获取。 Frida 是目前几乎最好跨平台hook工具,深受广大牢友的喜爱。因此我们考虑用这个工具来进行 hook 。...这个插件会在手机启动时高权限启动 frida-server 服务器用于后续注入 hook 代码。 如果一不小心 frida-server 跪了,只需要重启手机即可。...因此我们先打开感兴趣的页面(我这里是信视频号的 tab),并执行 dumpsys 命令。 这样我们知道了,这个页面对应的是 FinderHomeUI 这个 activity。...参考资料 基于Frida的全平台逆向分析 APP逆向神器之Frida 基于TLS1.3的信安全通信协议mmtls介绍

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Gephi绘制博转发图谱:“@老婆孩子在天堂”

而在选择哪则热门博时,正好看到有人转发了杭州保姆纵火案受害者家属,林生斌,博ID:“老婆孩子在天堂”的一则四川地震灾民捐赠物资的博,截止周五(20170811)晚上10点20,转发发数54045...用户“@Ponyyoung”的转发为,text内容如下: “//@柯蓝:危难中心里还有别人,让人尊敬。//@西门不暗: 这几年公共事件中,林先生是我见过情绪最克制,表达最得体的人。...在Nodes文件里将所有博节点"Id"设置自然数的形式排列: ? 并进一步将Edges文件中Source和Target列,转换成对应“Id”值: ?...对应到CSV表格里,进行验证下,虽然上图昵称重叠严重,但还是基本符合的情况: ? 以上就是用Gephi绘制博转发图谱的内容,还是那句话,由于跑不动软件的算法,虽然最后得到的图也还行,但操作不算完整。...五、博生命周期 林先生的原博发布时间20170811(周五)14:43。

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CMake学习笔记(三)——笔者的Robosub竞赛

CMake学习笔记(三)——笔者的Robosub竞赛 继笔者认真学习了CMake语法之后,便开始尝试自己用CMake将以前用Qt写的软件框架程序改编为CMake指令生成模式。.../IPCImageClient/ncclient_image_main.cpp) # 链接库文件,这些库文件基础生成目标文件 TARGET_LINK_LIBRARIES(IPCImageClient.../IPCImageClient/ncclient_image_main.cpp:生成该可执行文件所依赖的源码 随后的TARGET_LINK_LIBRARIES指令,指定的库文件基础,生成目标文件。.../IPCImageClient/ncclient_image_main.cpp)便源码文件ncclient_image_main.cpp,以及变量LIB_IMAGE中包含的库文件基础,生成了目标可执行文件.../main.cpp) # 链接库文件,这些库文件基础生成目标文件 TARGET_LINK_LIBRARIES(IPCServer ${LIBS_SERVER}) 该部分源码原理在2.(1),

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信小程序相册,看Serverless DevOps最佳实践

本文是孔令飞老师关于腾讯云 Serverless 的运维能力,Serverless 对运维的影响,信小程序相册的运维案例等内容的分享。本文首发于「云加社区」公众号。...本次分享将从以下几方面讲解: 什么是 Serverless Serverless 的业务运维能力 Serverless 与 IaaS 层运维能力对比 信小程序相册是如何在 Serverless 技术下做运维...所以 Serverless 大概可以理解:CaaS + BaaS。 3. Physical Machine vs. Virtaul Machine vs. Container vs....开发流程 六、案例:信小程序相册如何在 Serverless 下去做运维 这里举一个信小程序相册的例子,看一下如何在 Serverless 下去做运维,如果没有 Serverless 的话,我们想开发一个相册小程序...信小程序相册在 Serverless 解决方案下,一个同事只花了 2 周时间便完成了核心业务逻辑的开发。

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新技术学习不完全指北: Rust

许多同学好奇,私信问我是如何学习技术的。正好最近在学习 Rust 语言,趁着记忆犹新,便 Rust ,谈谈我的学习方式。...以我对 Rust 的动机浇灌: 我的本职工作是前端开发,涉及许多前端框架设计和前端基础设施建设等工作。...通过以上分析,我自己浇灌了学习 Rust 的强烈动机。... Rust ,入门 Rust 的严肃学习过程是,进入 rust-lang.org 官网,阅读首页里的基本信息,了解 Rust 给出的介绍和承诺,通过 GET STARTED 安装 Rust 和新建...以我学习 Rust ,《The Rust Programming Language》带领我们实现了一个简单的 grep cli 程序,一个简单的多线程 web server。

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知其所以然(算法学习

其实下文的绝大部分内容对所有学习都是同理的。只不过最近在正儿巴经地学算法,而后者又不是好啃的骨头,所以平时思考总结得就自然要比学其它东西要多一些。...在面对一个问题的时候,我们有意无意的对问题中的各个条件进行着演绎;譬如福尔摩斯著名的“狗叫”推理——狗+生人=>吠叫 & 昨晚狗没有叫 => 那个人是熟人。...就是一个典型的对问题的各个条件进行演绎的推理过程。还有就是通过对一些特殊形式的观察来进行归纳,试图总结问题中的规律。然而,不幸的是,面对复杂的问题,演绎&归纳也并不总是“直奔”问题的解决方案的。...三来,由于我们的目标是问题的解,解才是我们之兴奋和狂喜的东西,而不是求解的过程,过程只是过程,目的才是目的。...不仅学习别人的思路,整理自己的思路也是极其重要的:详见《跟波利亚学解题》的“4. 一个好习惯”和“7. 总结的意义”。

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安卓端深度学习模型部署-NCNN

本文内容较长,面向的读者是有深度学习模型需要部署到安卓端,却对安卓开发相关知识一头雾水的朋友。 0. 踩坑概述 坑主要出现在安卓相关的部分,模型推理的接口很简单,没有遇到过什么难解决的问题。...环境配置 本文的交叉编译在Ubuntu18.04上进行,安卓项目开发在Win7上进行 首先需要准备 一个ncnn模型(包括param和bin)文件; AndroidStudio和逍遥模拟器; OpenCV...AndroidNDK r18b(linux),最初选择的是r20b,因为和CMake之间的兼容问题,切换到了18b; 1.1 ncnn模型 我这里是直接拿了上次的chineseocr_lite中的crnn模型进行的测试...代码编写 4.1 Java与C++代码的衔接 创建完项目之后,可以看到src/main/cpp下有一个CMakeLists和native-lib.cpp,这个cpp文件里面有一个样函数: #include...在Java端使用AssetsManager读取到assets下的模型文件,二进制数据的形式传输到C++函数中; 3. 在C++端利用AssetsManager直接读取模型文件。

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Flink进阶教程:flatMap,如何进行算子自定义

flatMap对应的FlatMapFunction,它在源码中的定义: public interface FlatMapFunction extends Function, Serializable...此外,它还继承了Serializable,以便进行序列化,这是因为这些函数在运行过程中要发送到各个TaskManager上,发送前后要进行序列化和反序列化。...我们继续切词,Lambda表达式: val lambda = dataStream.flatMap{ (value: String, out: Collector[String]) => {...Spark的大多数算子默认都支持此功能,对于Spark用户来说,迁移到Flink时需要注意这个区别。此外mapWith、filterWith、keyingBy、reduceWith也都支持这种功能。...比起普通的函数类,Rich函数类增加了: open()方法:Flink在算子调用前会执行这个方法,可以用来进行一些初始化工作。

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鄱阳湖对土地覆被进行分类测量萎缩的湖泊(二)

对土地覆被进行分类识别湖泊 要量化 1984 年至 2014 年间湖表面积的变化,需要对两幅影像中的土地覆被进行分类,确定被水覆盖的区域并将其与其他土地覆被(如植被或城市区域)区分开来。...从鄱阳湖充满活力的图像中可以看出,各种色调和色调都有许多可能的颜色值。但是,表示相同土地覆被的所有像素往往具有某种相似的光谱值。...通过对影像进行分类,将识别值相似的像素,并将它们组合在一起表示少量类,例如水、植被或城市区域。...用同样的方法对2014 年影像进行分类 与之前的结果相似,水体部分均被分类1 对于Iso_2014图层,将值 1的颜色更改为浅苹果色。将其他值(2、3 和 4)更改为无颜色。...如果像元已分类 1 类(水),但其四个相邻像元中有三个已分类类 2,则该工具将更改像元值拟合周围的值,换言之,即为类 2。将运行该工具两次,每个分类影像运行一次。

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鄱阳湖对土地覆被进行分类测量萎缩的湖泊(三)

计算随时间变化的面积 现在,将计算 1984 年和 2014 年鄱阳湖的面积(公顷单位)。首先,将确定适当的公式。...在本例中,单位米,这意味着每个像素表示现实世界中 30 米 x 30 米的区域。 要查找图像中每个值的面积,需要将像素计数乘以 900 将其转换为平方米。...然后,将结果除以 10000,即公顷单位的平方米数。...总公式如下: 公顷 = (计数 × 900) / 10,000 计算公顷单位损失的湖泊面积 现在,将计算 1984 年和 2014 年的湖泊面积(公顷单位)。...* 900) / 10000 计算结果如下,属性表中的公顷字段将使用影像中每个值的面积(公顷单位)进行填充。显示水的值 1 约为 270,000 公顷,即 1984 年的湖泊面积。

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用R进行文本分析初探——《红楼梦》

博主刚刚接触R语言和文本分析,所以只是试探了一下下皮毛,为了将二者结合,试着对《红楼梦》进行分析,首先对《红楼梦》进行分词处理,并统计词频,同时画出标签云。 ?   ...,header=FALSE) 3.优化词库   对于文言文和人物名字分词结果不是很理想的问题,有一个很好的解决方案,就是导入搜狗细胞词库(http://pinyin.sogou.com/dict/),本例作为例子...进行分词,结果如下 ?...统计词频 words=unlist(lapply(X=res, FUN=segmentCN))#unlist将list类型的数据,转化为vector#lapply()返回一个长度与X一致的列表,每个元素FUN...) words=unlist(lapply(X=res, FUN=segmentCN)) #unlist将list类型的数据,转化为vector #lapply()返回一个长度与X一致的列表,每个元素FUN

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鄱阳湖对土地覆被进行分类测量萎缩的湖泊(一)

首先,需要设置工程并对影像进行视觉比较。 打开工程 双击打开文件item.pitemx文件,他会自动下载所需要的数据 工程打开的默认区域中国中东部。...需要对影像进行视觉比较,了解该湖泊的形状是如何随时间变化的。 右键单击 Lake Poyang 图层,然后选择缩放至图层。 鄱阳湖的大部分水域比较狭长,从长江向南延伸。...接下来,需要将 1984 年的影像与后来的影像进行比较,查看湖泊的变化情况。 选中2001 年 6 月图层旁边的框将其打开。...2001年影像中表示后退湖泊裸露地面的橙色区域现在由于植被生长而显示亮绿色,表明长期水位变化。 单击May 2014.tif图层将其选中。...使用卷帘工具将 2014 年的图像与 2001 年的图像进行比较。 该湖似乎经历了额外的表面积损失,主要是在其南部和西部。

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