边缘判定规则：二阶导数为零的位置是一阶时的最大值或最小值，因此认为是边缘点；对二阶导数符号发生变化的地方一定存在边缘点，由于进行的是差分运算，需要进行插值找到导数为零的近似位置。另外还需要满足阈值。...判定符号方向：1、计算3个点的行列式，判断三个点是否在同一条直线上，若在同一条直线上，返回。...然而，还是对三个点所有组合进行了尝试解码，特别是在畸变很严重的情况下。...如果e0、e1数量都不为零，调整finder pattern 中心横向位置；如果e2、e3数量不为零，调整finder pattern 纵向位置；同时调整e0、e1、e2和e3边缘点extent的总和。...横向模块尺寸等于e0、e1总和除以总的边缘点数，再除以3；纵向模块尺寸等于e2、e3总和除以总的边缘点数，再除以3；3、直接从模块尺寸和finder pattern 之间的距离估计版本信息。
很多初学者，对大数据的概念都是模糊不清的，大数据是什么，能做什么，学的时候，该按照什么线路去学习，学完往哪方面发展，想深入了解，想学习的同学欢迎加入大数据学习qq群：199427210，有大量干货（零基础以及进阶的经典实战...学习规划 总共分为五大部分，分别是： 大数据技术基础 离线计算Hadoop 流式计算Storm 内存计算Spark 机器学习算法 目前我学完了约60%的内容，但还有很多需要多实践、和深研的地方，我也在继续学习...Java并发包消息队里及在开源软件中的应用 Java JMS技术 Java动态代理反射 轻量级RPC框架开发 RPC原理学习 Nio原理学习 Netty常用API学习 轻量级RPC框架需求分析及原理分析...编程 scala编程介绍 scala相关软件安装 scala基础语法 scala方法和函数 scala函数式编程特点 scala数组和集合 scala编程练习（单机版WordCount） scala面向对象...–算法原理 kmeans聚类算法–算法实现 kmeans聚类算法–地理位置聚类应用 决策树分类算法–算法原理 决策树分类算法–算法实现
[0]] centroids[cent,:] = mean(ptsInClust, axis=0) return centroids, clusterAssment Scala...package Kmeans import scala.io.Source import scala.collection.mutable.ArrayBuffer import scala.util.Random...该算法的描述是如下: 1.从输入的数据点集合中随机选择一个点作为第一个聚类中心 2.对于数据集中的每一个点x，计算它与最近聚类中心(指已选择的聚类中心)的距离D(x) 3.选择一个新的数据点作为新的聚类中心...4.重复2和3直到k个聚类中心被选出来 5.利用这k个初始的聚类中心来运行标准的k-means算法 可以看到算法的第三步选取新中心的方法，这样就能保证距离D(x)较大的点，会被选出来作为聚类中心了...nonzero(clusterAssment[:,0].A == i)，会得到非零或者非false的索引列表，列表中第一个元素是按行的索引，第二个元素是按列的索引。
P(w1), P(w2)叫做w的先验概率 P(x|w1), P(x|w2)叫做x在w上的条件概率 P(w1|x), P(w2|x)叫做x在w上的后验概率 若不知道先验概率，则假设所有先验概率一样。...学习p(d|C1)和p(d|C2) 比如，垃圾邮件中“好”出现的次数除以垃圾邮件总的词数，或者非垃圾邮件中“好”出现的次数除以非垃圾邮件总的词数。就是数个数。...除以Nk是为了归一化。 K-均值聚类（K-means Clustering） K-均值聚类是另一个EM算法例子： 黑板右侧是证明EM算法在K-均值问题中收敛。 依然是先有鸡还是先有蛋的问题。...用过零率。 在离散时间语音信号情况下，如果相邻的采样具有不同的代数符号就称为发生了过零。单位时间内过零的次数就称为过零率。静音过零率比较低，非静音过零率比较高。 2....EM算法收敛性证明 做一个变换，分子分母同乘以Qi(Zi)： 隐含变量Zi，在高斯混合模型中的意思是每个样本属于第k个高斯的概率，在k-均值中的意思是每个样本属于第k类的概率。
插座上的N(NEUTRAL英文简写)代表接“零线”的位置，一般线的颜色是蓝色或白色，L(Live英文简写)代表接“火线”的位置，一般线的颜色是红色或棕色，在两孔插头中，左孔连的是零线，右孔连的是火线，如果是在三孔插头中...市电的传输是以三相的方式，并有一根中性线，三相平衡时中性线的电流为零，俗称"零线"，零线的另一个特点是与地线在系统总配电输入短接，电压差接近为零。...三相电的三根相线与零线有220电压，会对人产生电击，俗称"火线"，简单来讲，“火线”就是电路中输送电的电源线，当然不能碰， ?...开始时将地线和零线接反了，插座接了电器，此时过电压保护器就开始起作用了，出现这种情况，说明接线还是存在问题，需要检查各种接线的正确位置，从插座和电路的这种应急配合上，能看到各种组件之间的紧密联系和相互影响...，更是看到了系统高内聚，低耦合的影子，插座中各种类型电线和接口紧密联系，实现插座的功能，插座和其他电路系统之间相互独立，但是如果插座接线错了，立刻能触发过电保护，保障整个电路系统的安全，说明他的监控和应急体系很有效
Spark 官网：Spark Overview，需要注意的是选择哪个版本，一般就选最新的吧 Spark repo：apache/spark，官方仓库，配合上面的讲解，敲一遍下来，主要是examples/...src/main/scala/org/apache/spark/examples/这个目录下的例子 博客：Jacek Laskowski，大佬给我推荐的 Scala A Tour of Scala 这个比较基础...Scala Exercises 这个内容还是挺多的，到现在还没敲完 基本上把上面两个网站撸完，Scala就差不多了。...scala还是和Python挺像的。...微信没链接，可以在阅读原文中找到
预计每周一篇短文进行记录，可能是理论、概念、技术、工具等等 学习资料以IBM开发者社区、华为开发者社区以及搜索到的相关资料为主 我的公众号：开源优测 大数据测试学习笔记之Python工具集 简介 在本次笔记中主要汇总...聚类 是指自动识别具有相似属性的给定对象，并将其分组为集合，属于无监督学习的范畴，最常见的应用场景包括顾客细分和试验结果分组。...目前Scikit-learn已经实现的算法包括：K-均值聚类，谱聚类，均值偏移，分层聚类，DBSCAN聚类等。...这里归一化是指将输入数据转换为具有零均值和单位权方差的新变量，但因为大多数时候都做不到精确等于零，因此会设置一个可接受的范围，一般都要求落在0-1之间。...Spark提供了Scala和Python版本，因Scala的学习曲线相对漫长，笔者建议软件测试人员学习Python版本即可。
结合上文的逻辑，PEAD现象存在有两个条件，一个是业绩超出预期，另一个是市场反映不及时。对于第一点来说，对预期值的定义非常关键，学术界存在各种各样的方法，后面说明。...对于第二点，也是这个现象可能失效的原因，如果企业的股价在财报出来之前，已经推的很高了，即使盈利超预期，大概也很难有正向超额收益，因为股价里可能已经包含了对超预期的反映。...02 业绩超预期度量 大多数的学术研究采用公告值和预期值做差之后除以规模数作为超预期的度量，除以规模数是为了不同企业间可比。...由于手头没有数据，本文的测试基于聚宽和米筐完成，两个平台上都上传了代码。...模拟回测代码-聚宽 ? ?
操作向量 向量有两种：稠密向量和稀疏向量 稠密向量：把所有维度的值存放在一个浮点数数组中 稀疏向量：只把各维度的非零值存储下来 优先考虑稀疏向量，也是关键的优化手段 创建向量的方式在各语言上有一些细微差别...缩放，大多数要考虑特征向量中各元素的幅值，并且在特征缩放调整为平等对待时表现最好。 正规化，在准备输入数据时，把向量正规化为长度1。使用Normalizer类可以实现。...在分类中，预测出的变量是离散的。 在回归中，预测出的变量是连续的。 MLlib中包含许多分类与回归算法：如简单的线性算法以及决策树和森林算法。...聚类 聚类算法是一种无监督学习任务，用于将对象分到具有高度相似性的聚类中。 聚类算法主要用于数据探索（查看一个新数据集是什么样子）以及异常检测（识别与任意聚类都相聚较远的点）。...//Scala中的PCA import org.apache.spark.mllib.linalg.Matrix import org.apache.spark.mllib.linalg.distributed.RowMatrix
zookeeper应用案例–服务器上下线动态感知 zookeeper的数据一致性原理及leader选举机制 5、java高级特性增强 Java多线程基本知识 Java同步关键词详解 java并发包线程池及在开源软件中的应用...Java并发包消息队里及在开源软件中的应用 Java JMS技术 Java动态代理反射 6、轻量级RPC框架开发 RPC原理学习 Nio原理学习 Netty常用API学习 轻量级RPC框架需求分析及原理分析...编程 scala编程介绍 scala相关软件安装 scala基础语法 scala方法和函数 scala函数式编程特点 scala数组和集合 scala编程练习（单机版WordCount） scala面向对象...lineage回归分类算法–算法原理 lineage回归分类算法–算法实现及demo 朴素贝叶斯分类算法–算法原理 朴素贝叶斯分类算法–算法实现 朴素贝叶斯分类算法–垃圾邮件识别应用案例 kmeans聚类算法...–算法原理 kmeans聚类算法–算法实现 kmeans聚类算法–地理位置聚类应用 决策树分类算法–算法原理 决策树分类算法–算法实现
pxCreatedTask 任务句柄，任务创建成功以后会返回此任务的任务句柄，这个句柄其实就是任务的任务堆栈。此参数就用来保存这个任务句柄。其他 API 函数可能会使用到这个句柄。...其他值 任务创建成功，返回任务的任务句柄。 删除线程 被删除了的任务不再存在，也就是说再也不会进入运行态。任务被删除以后就不能再使用此任务的句柄！...只有那些由内核分配给任务的内存才会在任务被删除以后自动的释放掉，用户分配给任务的内存需要用户自行释放掉。...num=0; printf("Task1 Run:000"); while(1) { task1_num++; //任务执1行次数加1 注意task1_num1加到255的时候会清零！...num=0; printf("Task2 Run:000"); while(1) { task2_num++; //任务2执行次数加1 注意task1_num2加到255的时候会清零！
pxCreatedTask 任务句柄，任务创建成功以后会返回此任务的任务句柄，这个句柄其实就是任务的任务堆栈。此参数就用来保存这个任务句柄。其他 API 函数可能会使用到这个句柄。...其他值 任务创建成功，返回任务的任务句柄。 删除线程 被删除了的任务不再存在，也就是说再也不会进入运行态。任务被删除以后就不能再使用此任务的句柄！...只有那些由内核分配给任务的内存才会在任务被删除以后自动的释放掉，用户分配给任务的内存需要用户自行释放掉。...task1_num=0; printf("Task1 Run:000"); while(1) { task1_num++; //任务执1行次数加1 注意task1_num1加到255的时候会清零！...task2_num=0; printf("Task2 Run:000"); while(1) { task2_num++; //任务2执行次数加1 注意task1_num2加到255的时候会清零！
fopen( ) 函数来创建一个新的文件或者打开一个已有的文件： FILE *fopen( const char * filename, const char * mode ); //返回值是一个文件句柄...如果文件已存在，则文件会被截断为零长度，如果文件不存在，则会创建一个新文件。 a+ 打开一个文本文件，允许读写文件。如果文件不存在，则会创建一个新文件。...2、在头文件里写函数声明，在cpp文件中写函数定义。...10; 运算符 描述 实例 + 把两个操作数相加 A + B 将得到 30 - 从第一个操作数中减去第二个操作数 A - B 将得到 10 * 把两个操作数相乘 A * B 将得到 200 / 分子除以分母...如果两个操作数都非零，则条件为真。 (A && B) 为假 两竖杆 称为逻辑或运算符。如果两个操作数中有任意一个非零，则条件为真。 (A 两竖杆 B) 为真 ! 称为逻辑非运算符。
初探Scala 特质trait 在Scala中，trait（特质）关键字有着举足轻重的作用。...---- 继续Scala特质的讨论 上面的关于同名方法的报错曾提示我们，在底层类重写实现Bottom中的f方法。这是办法之一。但是，我们还有另一种方式。...为什么特质不继承自任何其他的类的时候，依然可以被混入到其他的类中，就像如下的形式： trait T1 {} class Animal {} class Dog extends Animal with T1 {} 因为在Scala...但是，试想一个场景，我现在要在添加之前 想要 首先检查这个是是否是偶数，如果不是，直接丢弃；如果是，则除以2再加入到容器中。...首先要实现筛选偶数，再除以2，最终添加到容器中。所以最先发挥作用的Even特质放在了最右侧。为什么这里，不仅能够筛选出偶数，同时还能除以2呢？答案就在super这个关键点。
聚簇表。...从上图可以看到，对于按字典顺序排列的 3 元组整数，只有第一列能够对所有具有相同值的记录具有关键的局部性属性：例如所有记录都具有以“开头的值” 1"、"2"、"3"（在第一列中）很好地聚簇在一起。...但是如果尝试在第三列中查找所有值为"5"的值，会发现这些值现在分散在所有地方，根本没有局部性，过滤效果很差。...不完全是，局部性也是空间填充曲线在枚举多维空间时启用的属性（我们表中的记录可以表示为 N 维空间中的点，其中 N 是我们表中的列数） 那么它是如何工作的？...值得注意的是性能提升在很大程度上取决于基础数据和查询，在我们内部数据的基准测试中，能够实现超过 11倍 的查询性能改进！ 5.
元组在Scala语言中是一种十分重要的数据结构，类似数据库里面的一行记录（row），它可以将不同类型的值组合成一个对象，在实际应用中十分广泛。...具体的方式请参考： https://www.cakesolutions.net/teamblogs/ways-to-pattern-match-generic-types-in-scala 例子（3）：...变量绑定模式 注意普通的类不能直接使用上面的模式匹配 例子（4）： for循环的使用元组进行的模式匹配 结果： 最后我们使用元组，来模拟一个类似下面的SQL的例子： 表(pet)结构： 统计SQL语句： Scala...总结： 本篇主要介绍了tuple几种常见的应用场景，通过使用tuple数据结构配合上scala强大的函数方法，我们可以轻松愉快的处理的各种数据集，感兴趣的小伙伴可以自己尝试一下。
计算聚类正确的百分比，用每个簇内频数最高的样本类别作为正确的聚类，然后除以簇内的样本总数，通过一个例子来看下纯度的计算 ?...在概率论中, p(x, y)称之为联合概率，p(x), p(y)称之为边缘概率。互信息用于衡量其中一个变量对另一个变量不确定性减少的程度，下列推导证明了互信息和熵之间的关系 ? 图示如下 ?...两个变量之间的互信息，可以看做是边缘熵熵减去条件熵，如果两个变量完全独立，则互信息为零。对于算法聚类结果和外部标签，可以通过统计如下所示的表格，来计算互信息 ?...将互信息的值归一化到0和1之间，这样就可以在不同数据集之间进行比较了。标准化互信息的值越接近1，聚类效果越好。 3....取值范围为0到1，越接近1，聚类效果越好。 8. V-measure 公式如下 ? 和F值类似，在公式中引入了一个自定义的参数β。
词频 (term frequency, TF) 指的是某一个给定的词语在该文件中出现的次数。这个数字通常会被归一化(一般是词频除以文章总词数), 以防止它偏向长的文件。...某一特定词语的IDF，可以由总文件数目除以包含该词语之文件的数目，再将得到的商取对数得到。 ? 某一特定文件内的高词语频率，以及该词语在整个文件集合中的低文件频率，可以产生出高权重的TF-IDF。...词频 (TF) 是一词语出现的次数除以该文件的总词语数。假如一篇文件的总词语数是100个，而词语“母牛”出现了3次，那么“母牛”一词在该文件中的词频就是3/100=0.03。...一个计算文件频率 (DF) 的方法是测定有多少份文件出现过“母牛”一词，然后除以文件集里包含的文件总数。...应删除词的权重应该是零。 我们很容易发现，如果一个关键词只在很少的网页中出现，我们通过它就容易锁定搜索目标，它的权重也就应该大。
学习完solr可以帮助你在企业里面快速的架构搜索系统。...a) 聚类概念 b) 聚类步骤流程 c) 聚类中的距离测度 d) 讲解K-means聚类 e) K-means聚类算法展示 f) 聚类其他算法 g) 介绍TF-IDF h) 归一化 i) 微博聚类案例项目实战微博营销数据挖掘项目使用数据来自微博平台...1) scala解释器、变量、常用数据类型等 2) scala的条件表达式、输入输出、循环等控制结构 3) scala的函数、默认参数、变长参数等 4) scala的数组、变长数组、多维数组等 5) scala...的映射、元组等操作 6) scala的类，包括bean属性、辅助构造器、主构造器等 7) scala的对象、单例对象、伴生对象、扩展类、apply方法等 8) scala的包、引入、继承等概念 9) scala...的特质 10) scala的操作符 11) scala的高阶函数 12) scala的集合 13) scala数据库连接 Spark 大数据处理本部分内容全面涵盖了Spark生态系统的概述及其编程模型，
GraalVM 简介 GraalVM 是一个跨语言的通用虚拟机，不仅支持了 Java、Scala、Groovy、Kotlin 等基于 JVM 的语言，以及 C、C++ 等基于 LLVM 的语言，还支持其他像...官方的说明是：零开销的互操作，这样，我们就可以为应用程序选择最佳的编程语言组合。 2、原生镜像加速 来看这段代码，同样来自官网。...4、可嵌入式运行环境 GraalVM 可以被嵌入到各种应用程序中，既可以独立运行，也可以在已经内置好的 OpenJDK、Node.js、Oracle、MySQL 等环境中运行。...结合上面的特性，我们来看下 GraalVM 的架构图。 ? GraalVM 版本介绍 如下图所示，GraalVM 提供了社区版和企业版两个版本。 ?...企业版或者可能只是在社区版上又增加了额外的提升吧！
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