QR码的检测和解码成为很多应用开发的必备，面对众多的开源库，到底哪一种是比较好的呢？ BoofCV的作者Peter Abeles对较有影响力的五大开源库中检测算法进行了比较，值得大家参考。...SHA 307473db)：一种专门面向QR码的检测和解码库，C语言实现； ZBar (Ver. 0.10)：一种被广泛使用的包含各种条码检测识别的专门库，支持各种平台，支持Python, Perl,...分类别的检测结果统计 ? 不分类别的全局统计： ? 可见，没有哪个库处于统治地位完全比其他库更好，但BoofCV在大多数情况下为最好或者接近次好。...在哪一类别的表现均一致，ZXing是最快的库，BoofCV次之。OpenCV的速度表现很稳定，最慢。。。...结论 选择哪个库取决于你的应用，如果二维码比较标准建议BoofCV，它的检测精度高而且速度也很好，如果二维码有污损或外观变化，ZXing是不错的选择。如果只能使用C++，则推荐Zbar。
那左边那个Y={0 1 0 0 0 0 0 0 0 0}表示一个向量，相当于一个答案，输入一个x对应一个标签Y，这个Y一般是一维数组，具体得看是几分类问题，就是几位数组，看属于哪个类别，属于哪个类别哪个类别等于...1类别，1类别代表1的是第二个维度，剩下的都是0。...，每一行向量代表的是一个词对应的向量表示。...embedding_lookup(emb,x)，x前面说了是整数的向量，整数的长度是seq序列的长度或者句子长度，序列的长度是由好多整数组成，整数代表原来这个词，这个词表示在emb这个矩阵里边，这个词对应的是哪一行...文本输入表示 embedding matrix 每一行代表一个词对应的向量 ?
主要功能包括统计不同慢 sql 的 出现次数(Count) 执行耗费的平均时间和累计总耗费时间(Time) 等待锁耗费的时间(Lock) 发送给客户端的行总数(Rows) 扫描的行总数(Rows...、扫描的行总数。...Rows sent -- 结果行统计数量，包括平均、最小、最大数量。 Rows examined -- 扫描的行数量。 Database -- 属于哪个数据库。...Users -- 哪个用户、IP、占到所有用户执行的 sql 百分比。 Query abstract -- 抽象后的 sql 语句。 Query sample -- sql 语句。...总结： 工具/功能 一般统计信息 高级统计信息 脚本 优势 mysqldumpslow 支持 不支持 perl mysql官方自带 mysqlsla 支持 支持 perl 功能强大,数据报表齐全,定制化能力强
如图，图中绿点的标签是未知的，但已知它属于蓝方块和红三角二者其一，怎么判断出它属于哪一方呢？...[在这里插入图片描述] kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。...KNN算法步骤 收集数据：爬虫、公开数据源 数据清洗：处理缺失值、无关特征 导入数据，转化为结构化的数据格式 数据归一化、标准化 计算距离(欧氏距离最通用) 对距离升序排列，取前K个 判断测试数据属于哪个类别...具体函数如下 #计算距离 def classify(test_data,train_data,label,k): Size = train_data.shape[0] #将测试数据每一行复制...下一步将所有距离升序排列，取前K个距离，并在这个范围里，统计1(生存)、0(死亡)两个类别的个数，并返回出现次数较多那个类别的标签。
矩阵S是原始数据，它包含1-N数据行，而A，B，C是特征，最后一个C代表类别。 ? 从S中创建随机子集，假设我们有M组子集。 ?...我们从这些子集得到M组决策树:将新的数据放入这些树中，我们可以得到M组的结果，并且我们计算出在所有M组中哪个结果是最多的，我们可以把这看作是最终结果。 ?...原来的问题是：给你一个句子，它属于哪一类？ 通过使用贝叶斯规则，这将是一个简单的问题。 ? 问题是，在这个课堂上，这个句子出现的概率是多少?记住不要忘记方程中的其它两个概率。...6.k-最近邻 当出现一个新的数据时，哪个类别有最接近它的点，它属于哪个类别。 例如:为了区分“狗”和“猫”，我们从“爪子”和“声音”两个特征来判断。圆圈和三角形是已知的类别，“星星”代表疑问： ?...当K = 3时，这三条线连接最近的3个点，圆圈更多，所以“星”属于“猫”。 ? 7.k-均值 将数据分为3类，粉色部分最大，黄色最小。
kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。...该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 kNN方法在类别决策时，只与极少量的相邻样本有关。...该 黄色的四边形 现在还不知道属于哪一个分簇。...3个点为：K、M、U、W，无法判断 黄色的四边形 属于哪个簇，因此不能为偶数 当K=5时，直观看出 黄色的四边形 周围的3个点为：K、M、U、W、Z，就可以判断 黄色的四边形 属于绿色簇 KNN近邻算法就是以一定量的训练样本...所以返回了距离point最近的3个点： # {'U': 30.805843601498726, 'M': 21.02379604162864, 'K': 21.095023109728988} 最后判断这3个点属于哪个分簇即可
、python、ruby (也有用php和js的，但相对小众) shell准确来说是一个类别，有各种版本，我个人比较喜欢用bash 查看本地shell和当前shell [root@h102 ~]# cat...shell 结合 crontab ，sed，awk，grep，正则还有管道就已经可以应付绝大部分的日常处理 但是要进行更灵活和复杂的逻辑处理 shell 就有些力不从心了(不是不能完成，只是会很啰嗦) perl...有强大的文本处理能力，即便是一行 perl 脚本也可以完成相当复杂的处理，一般我会把一些常用到的写出来后，收集保存起来，以便下次再用 python 不得不说是目前最为主流的运维脚本语言，各种库都非常丰富...是一门懒人都会喜欢的语言，因为真的很方便，个人感觉，它的每一个对象都有十八般武艺，信手拈来就能用，我们可以花更多时间在思考要什么，而不是如何获取 其它语言也有应用场景，总体来说对于一个运维人员，实现一个功能，哪种方便就用哪个...对于某一种工具太过偏执而浪费了时间就得不偿失了 我并不是一个语言专家，也并不打算成为一个语言专家，所以也不会去分享各种语言之间相互区别的独道特性，在这里分享的只是我的思想，以上语言我都有接触，总体思路就是：完成特定任务哪种语言更容易实现就用哪个
这 M 个子集得到 M 个决策树 将新数据投入到这 M 个树中，得到 M 个分类结果，计数看预测成哪一类的数目最多，就将此类别作为最后的预测结果 ? 3....原始问题是：给你一句话，它属于哪一类 通过 bayes rules 变成一个比较简单容易求得的问题 ?...K最邻近 k nearest neighbours 给一个新的数据时，离它最近的 k 个点中，哪个类别多，这个数据就属于哪一类 栗子：要区分 猫 和 狗，通过 claws 和 sound 两个feature...来判断的话，圆形和三角形是已知分类的了，那么这个 star 代表的是哪一类呢 ?...k＝3时，这三条线链接的点就是最近的三个点，那么圆形多一些，所以这个star就是属于猫 ? 7.
行结束符 行结束符 是一个或两个字符的序列，标记输入字符序列的行结尾。...与 Perl 中一样，Unicode 块和类别是使用 \p 和 \P 构造编写的。如果输入具有属性 prop，则与 \p{prop} 匹配，而输入具有该属性时与 \P{prop} 不匹配。...可以使用可选前缀 Is 指定类别：\p{L} 和 \p{IsL} 都表示 Unicode 字母的类别。块和类别在字符类的内部和外部都可以使用。...受支持的类别是由 Character 类指定版本中的 The Unicode Standard 的类别。类别名称是在 Standard 中定义的，即标准又丰富。...与 Perl 5 相比较 Pattern 引擎用有序替换项执行传统上基于 NFA 的匹配，与 Perl 5 中进行的相同。 此类不支持 Perl 构造： 条件构造 (?{X}) 和 (?
今天要介绍的算法如下： K最近邻算法 K均值算法 Adaboost算法 神经网络 马尔可夫 ⑥K最近邻算法 给一个新的数据时，离它最近的 k 个点中，哪个类别多，这个数据就属于哪一类。...例子：要区分“猫”和“狗”，通过“claws”和“sound”两个feature来判断的话，圆形和三角形是已知分类的了，那么这个“star”代表的是哪一类呢？ ?...k＝3时，这三条线链接的点就是最近的三个点，那么圆形多一些，所以这个star就是属于猫。 ? ⑦K均值算法 先要将一组数据，分为三类，粉色数值大，黄色数值小 。...剩下的数据里，每个都与三个初始值计算距离，然后归类到离它最近的初始值所在类别。 ? 分好类后，计算每一类的平均值，作为新一轮的中心点： ? 几轮之后，分组不再变化了，就可以停止了： ? ?...⑨神经网络 Neural Networks适合一个input可能落入至少两个类别里： NN由若干层神经元，和它们之间的联系组成。 第一层是input层，最后一层是output层。
二，行项目类别(Item Category)的配置以及其控制作用 SD中item category很重要，其对于销售业务流程的控制是全方位的。...其作用用一句话来概括就是：行项目类别控制Item在销售凭证及后续的业务处理流程中的行为。...，或它是否仅仅是一个文本行； 哪一个incompletion log用来Check the item data； .........销售凭证中的Item category是通过销售凭证类型sales document type和物料主记录中的行项目类别组item category group来查找的。如下图的配置： ?...当我们创建销售订单的时候，系统自动根据订单类型，以及物料号，来确定该ITEM的行项目类别是哪个。 - 完 - 2020-2-8 写于苏州市。
该算法常用来解决分类问题，具体的算法原理就是先找到与待分类值A距离最近的K个值，然后判断这K个值中大部分都属于哪一类，那么待分类值A就属于哪一类。...： 通过该算法的原理，我们可以把该算法分解为3部分,第一部分就是要决定K值，也就是要找他周围的几个值；第二部分是距离的计算，即找出距离他最近的K个值；第三部分是分类规则的确定，就是以哪种标准去评判他是哪一类...1、K值的选取 K值的选取将会对KNN算法的结果产生重大的影响，下面通过一个简单的例子说明一下：如下图，绿色圆要被决定赋予哪个类，是红色三角形还是蓝色四方形？...//wenku.baidu.com/view/ebde5d0e763231126edb1113.html 3、分类规则的确定： 这里我们目前就使用多数表决的分类规则，即这距离最近的k个值中的大部分值的类别就是待预测值的类别...表6-1:来源于网络 现在有一电影A，已知其打斗次数为18，接吻次数为90，需要利用knn算法去预测该电影属于哪一类别。
二，行项目类别(Item Category)的配置以及其控制作用 SD中item category很重要，其对于销售业务流程的控制是全方位的。...其作用用一句话来概括就是：行项目类别控制Item在销售凭证及后续的业务处理流程中的行为。...,以及如何做Billing； Item是否引用另外一个item，或它是否仅仅是一个文本行； 哪一个incompletion log用来Check the item...销售凭证中的Item category是通过销售凭证类型sales document type和物料主记录中的行项目类别组item category group来查找的。...如下图的配置： 当我们创建销售订单的时候，系统自动根据订单类型，以及物料号，来确定该ITEM的行项目类别是哪个。 - 完 - 2020-2-8 写于苏州市。
被选入Tiobe指数的编程语言必须满足3个必备条件： 1 它在维基百科有属于自己的词条，且维基百科清晰地陈述了它是一门编程语言，这就是为什么(Ruby on) Rails, Excel, Android...备受瞩目的4月排行榜！ 本月排名Tiobe前10位的编程语言是：C，Java，Python，C++，C＃，Visual Basic，JavaScript，汇编语言，PHP和SQL。...根据Tiobe于2021年4月发行的名单，Objective-C最终跌落了前20种最受欢迎的语言。...在Tiobe指数中，其最高排名是2002年的第10位，属于“恐龙语言”之一。 ? Tiobe说：“经过10多年的发展，Fortran作为 “恐龙语言”之一再次跻身前20名。...需要注意的是，Tiobe指数并不能说明编程语言哪个更好，也不会因为代码行数越多排名就越高。 该指数可用于检查我们编程的技能是否仍处于最新状态。我们在做战略决策前可以选择到底那种编程语言更适合。
可以通过这 4 个特征预测鸢尾花卉属于（iris-setosa,，iris-versicolour， iris-virginica）中的哪一品种，这里使用 kNN 来预测。..., color='b') plt.xlabel('sepal length') plt.ylabel('sepal width') plt.show() 如图所示，三个不同的颜色分别代表鸢尾花的三个类别...现在如果有一个新的数据（图中黑色点表示），如何判断它属于哪个类别呢？...我们需要使用的 kNN 算法，正如它的英文 K Nearest Neighbor，算法的核心思想是，选取训练集中离该数据最近的 k 个点，它们中的大多数属于哪个类别，则该新数据就属于哪个类别。
S矩阵是源数据，有1-N条数据，A、B、C 是feature，最后一列C是类别： ? 由S随机生成M个子矩阵： ?...这M个子集得到 M 个决策树： 将新数据投入到这M个树中，得到M个分类结果，计数看预测成哪一类的数目最多，就将此类别作为最后的预测结果。 ?...原始问题是：给你一句话，它属于哪一类 ？ 通过bayes rules变成一个比较简单容易求得的问题： ? 问题变成，这一类中这句话出现的概率是多少，当然，别忘了公式里的另外两个概率。...6、K最近临算法 给一个新的数据时，离它最近的 k 个点中，哪个类别多，这个数据就属于哪一类。...例子：要区分“猫”和“狗”，通过“claws”和“sound”两个feature来判断的话，圆形和三角形是已知分类的了，那么这个“star”代表的是哪一类呢？ ?
个决策树 将新数据投入到这 M 个树中，得到 M 个分类结果，计数看预测成哪一类的数目最多，就将此类别作为最后的预测结果 3....给一段文字，返回情感分类，这段文字的态度是positive，还是negative 为了解决这个问题，可以只看其中的一些单词 这段文字，将仅由一些单词和它们的计数代表 原始问题是：给你一句话，它属于哪一类...K最近邻 视频 k nearest neighbours 给一个新的数据时，离它最近的 k 个点中，哪个类别多，这个数据就属于哪一类 栗子：要区分 猫 和 狗，通过 claws 和 sound 两个feature...来判断的话，圆形和三角形是已知分类的了，那么这个 star 代表的是哪一类呢 k＝3时，这三条线链接的点就是最近的三个点，那么圆形多一些，所以这个star就是属于猫 7....层 和 output 层都有自己的 classifier input 输入到网络中，被激活，计算的分数被传递到下一层，激活后面的神经层，最后output 层的节点上的分数代表属于各类的分数，下图例子得到分类结果为
将新数据投入到这 M 个树中，得到 M 个分类结果，计数看预测成哪一类的数目最多，就将此类别作为最后的预测结果 3....给一段文字，返回情感分类，这段文字的态度是positive，还是negative 为了解决这个问题，可以只看其中的一些单词 这段文字，将仅由一些单词和它们的计数代表 原始问题是：给你一句话，它属于哪一类...K最近邻 k nearest neighbours 给一个新的数据时，离它最近的 k 个点中，哪个类别多，这个数据就属于哪一类 栗子：要区分 猫 和 狗，通过 claws 和 sound 两个feature...来判断的话，圆形和三角形是已知分类的了，那么这个 star 代表的是哪一类呢 k＝3时，这三条线链接的点就是最近的三个点，那么圆形多一些，所以这个star就是属于猫 7....层 和 output 层都有自己的 classifier input 输入到网络中，被激活，计算的分数被传递到下一层，激活后面的神经层，最后output 层的节点上的分数代表属于各类的分数，下图例子得到分类结果为
这 M 个子集得到 M 个决策树 将新数据投入到这 M 个树中，得到 M 个分类结果，计数看预测成哪一类的数目最多，就将此类别作为最后的预测结果 ? 3....原始问题是：给你一句话，它属于哪一类 通过 bayes rules 变成一个比较简单容易求得的问题 ?...K最近邻 视频 k nearest neighbours 给一个新的数据时，离它最近的 k 个点中，哪个类别多，这个数据就属于哪一类 栗子：要区分 猫 和 狗，通过 claws 和 sound 两个feature...来判断的话，圆形和三角形是已知分类的了，那么这个 star 代表的是哪一类呢 ?...k＝3时，这三条线链接的点就是最近的三个点，那么圆形多一些，所以这个star就是属于猫 ? 7.
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