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本系列文章将会详细说明使用 Hexo + github pages 来搭建个人博客,并对主题进行配置,然后使用 travis ci 来进行自动化部署的全过程。
上一篇里,介绍了使用 Hexo + github pages + travis ci 实现自动化博客部署,我们已经收获了一个属于自己的博客,但现在还比较简陋,里面的设置信息都是默认的数据,所以我们需要把它们改成我们想要的内容。
今天小编给大家推荐一个超强交互式可视化绘制工具-python-highcharts,熟悉HightCharts绘图软件的小伙伴对这个不会陌生,python-highcharts就是使用Python进行Highcharts项目绘制,简单的说就是实现Python和Javascript之间的简单转换层,话不多说,我们直接进行介绍,具体包括以下几个方面:
前两篇文章介绍了 Hexo + github pages + travis ci 进行自动化部署,并介绍了 Hexo 的配置文件中的各个属性,相信通过前两篇文章的学习,你已经学会了如何搭建自己的博客,并能够根据自己的需要进行个性化配置。
Python 由于本身的易用优势和强大的工具库储备,成为了在人工智能及其它相关科学领域中最常用的语言之一。尤其是在机器学习,已然是各大项目最偏爱的语言。 其实除了 Python ,也不乏有开发者用其他语言写出优秀的机器学习项目。在此,列出其中一些个人认为值得关注的开源机器学习项目,比如C、C++、Go、Java、Javascript、PHP、Ruby、Objective C、Swift、Scala等等,看看人工智能的语言适配性吧~~~ ➤ 1、C Darknet —— 神经网络框架 https://g
5、DenseVector.range(start,stop,step) DenseVector.rangeD(start,stop,step)
KDE Plasma 5 最近已经发布,新版本采用全新设计,用户界面看起来比以往任何时候都更加棒(当然,还有许多新的功能和改进)。
机器学习里矩阵是必不可少的,无论Python、Java能做机器学习的语言,都会提供比较优质的矩阵库。
如果使用无线网络的话,使用wifi-menu命令连接网络。如果在使用wifi-menu命令连接网络的时候选择保存配置,那么就可以下次让其自动连接。要让其自动连接,使用以下命令:
OpenAI 9月27日在其 X 账号宣布,ChatGPT 现在可以浏览互联网了,由微软必应提供支持,并提供直接来源链接,ChatGPT 不再局限于 2021 年 9 月之前的数据了。
词语相似性比较,最容易想到的就是编辑距离,也叫做Levenshtein Distance算法。在Python中是有现成的模块可以帮助做这个的,不过代码也很简单,我这边就用scala实现了一版。 编辑距离 编辑距离是指一个字符串改编成另一个字符串的最短距离,它描述了两个字符串的相近程度。比如: son -> sun ,只需要把o改成u即可,编辑距离为1 xing -> long,需要把x改成l,i改成o,编辑距离为2 o->long,需要在前面加上l,在后面加上ng,编辑距离为3 因此所有修改,移动,删
最近接到一个任务,更换开机动画,研究了将近两天查找资料,测试修改总算完成。网上对应的资料的比较少,整理总结出一份相应文档。
Larravel Breeze为构建Larravel应用程序提供了一个简单且最小化的起点,而Jetstream通过更强大的功能和额外的前端技术堆栈增强了应用程序功能。对于刚接触Lavel的人,我们建议在学习Lavel Jetstream之前先学习Lavel Breeze。 Jetstream为Lavel提供了设计精美的应用程序脚手架代码,包括登录、注册、邮箱验证、双重身份验证、会话管理、基于Lavel Sanctum的API支持以及可选的团队管理功能。Jetstream使用Tailwind CSS设计样式,并提供Livewire或Inertia Js驱动的前端脚手架技术堆栈供选择。
在上面的示例广播事件 UserSignedUp 中,我们通过 Channel 定义了一个公共频道广播,即所有客户端都可以接收到这个事件消息:
此外还有很多,如布尔函数、线性代数函数、取整、四舍五入等等。就不多介绍,这些不太常用的可以在需要时去查api即可。
2013年Docker开源了容器镜像格式和运行时以后,为我们提供了一种更为轻量、灵活的“计算、网络、存储”资源虚拟化和管理的解决方案,在业界迅速火了起来。
我们相信大多数Elasticsearch开发人员都会按照惯例进行思考,我们为数据建模并将其存储在索引中。然后,他们通过搜索API定义查询以检索这些文档。
Spark 和 GraphX 对并不提供对数据可视化的支持, 它们所关注的是数据处理. 但是, 一图胜千言, 尤其是在数据分析时. 接下来, 我们构建一个可视化分析图的 Spark 应用. 需要用到的第三方库有:
1. 我的情况:个人站点访问不了,重启了阿里云ECS服务器后,发现服务器 80端口不通,于是重启了 nginx 。
本文介绍了如何在Spark上高效训练逻辑回归模型,并针对Spark在机器学习场景中遇到的瓶颈,提出了基于Angel的解决方案。通过对比实验,发现Spark on Angel能大幅度提高逻辑回归模型的训练效率,同时降低资源使用。
作者简介 游遵文 机器学习算法工程师,现任职于腾讯TEG数据平台部智能学习组,专注于机器学习算法的研究及其分布式实现,参与Angel开源项目开发及优化。 Spark的核心概念是RDD,而RDD的关键特性之一是其不可变性,来规避分布式环境下复杂的各种并行问题。这个抽象,在数据分析的领域是没有问题的,它能最大化的解决分布式问题,简化各种算子的复杂度,并提供高性能的分布式数据处理运算能力。 然而在机器学习领域,RDD的弱点很快也暴露了。机器学习的核心是迭代和参数更新。RDD凭借着逻辑上不落地的内存计算特性,可以很
参考文档连接:https://github.com/wise2c-devops/breeze/blob/master/BreezeManual-CN.md
我们将使用一个非常有名的数据集,叫作20 Newsgroups;这个数据集一般用来做文本分类。这是一个由20个不同主题的新闻组消息组成的集合,有很多种不同的数据格式。对于我们的任务来说,可以使用按日期组织的数据集。
1:拷贝”\资料\oracle连接驱动ojdbc8-12.2.0.1.jar”文件到本地磁盘任意目录
Spark的核心概念是RDD,而RDD的关键特性之一是其不可变性,来规避分布式环境下复杂的各种并行问题。这个抽象,在数据分析的领域是没有问题的,它能最大化的解决分布式问题,简化各种算子的复杂度,并提供高性能的分布式数据处理运算能力。
本文实例讲述了laravel5.1框架基础之路由。分享给大家供大家参考,具体如下:
local vector是一种索引是0开始的整数、内容为double类型,存储在单机上的向量。MLlib支持两种矩阵,dense密集型和sparse稀疏型。一个dense类型的向量背后其实就是一个数组,而sparse向量背后则是两个并行数组——索引数组和值数组。比如向量(1.0, 0.0, 3.0)既可以用密集型向量表示为[1.0, 0.0, 3.0],也可以用稀疏型向量表示为(3, [0,2],[1.0,3.0]),其中3是数组的大小。
Ubuntu的主题中,我比较喜欢使用Radiance主题,但是他的工具提示颜色我很不喜欢,因为看其来很不顺眼,虽然可以在自定义中的颜色中进行调节,但是我有觉得出现一个自定义主题很不好看所以开始手动修改主题中的颜色显示。
eFORGE的原始版本(PMID:27851974)采用多层表观遗传信息,包括开放染色质位点(DNaseI热点)和组蛋白标记(H3K4me1,H3K4me3,H3K27me3,H3K9me3和H3K36me3)的数据,以检测驱动EWAS信号的细胞类型。
机器学习库(MLlib)指南 MLlib是Spark的机器学习(ML)库。其目标是使实际的机器学习可扩展和容易。在高层次上,它提供了如下工具: ML算法:通用学习算法,如分类,回归,聚类和协同过滤 特征提取,特征提取,转换,降维和选择 管道:用于构建,评估和调整ML管道的工具 持久性:保存和加载算法,模型和管道 实用程序:线性代数,统计,数据处理等 公告:基于DataFrame的API是主要的API MLlib基于RDD的API现在处于维护模式。 从Spark 2.0开始,包中的基于RDD的API spar
数据库 FMDB - 多线程FMDatabaseQueue实例,FMDB数据库的使用演示和封装工具类,基于fmdb的基本操作 通过fmdb进行的数据库的基本操作(增删改查)查找是使用UISearchBar和UISearchDisplayController进行混合使用。 GXDatabaseUtils - 在FMDB基础上的工具。 realm-cocoa - Realm是一个真正为移动设备打造的数据库,同时支持Objective-C和Swfit.Realm宣称其相比Sqlite,在移动设备上有
aPaas是衍生在云平台之上的,如果开发一款应用,需要涉及大量基础技术或者基础设施。
JavaScript is one of the most beloved and desirable programming languages to learn in 2019. JS development is a hot career option in the programming world. It is one of the best-paying programming languages to get familiar with. It was developed by Brendan Eich back in 1995. Officially, the popular programming language is known as the ECMAScript.
导 读 机器学习,特别是聚类算法,可以用来确定哪些地理区域经常被一个用户访问和签到而哪些区域不是。这样的地理分析使多种服务成为可能,比如基于地理位置的推荐系统,先进的安全系统,或更通常来说,提供更个性化的用户体验。 在这篇文章中,我会确定对每个人来说特定的地理活动区域,讨论如何从大量的定位事件中(比如在餐厅或咖啡馆的签到)获取用户的活动区域来构建基于位置的服务。举例来说,这种系统可以识别一个用户经常外出吃晚饭的区域。使用DBSCAN聚类算法 首先,我们需要选择一种适用于定位数据的聚类算法,可以基于提供的数
【新智元导读】数据专家 Natalino Busa 在本文中讨论了如何从大量的定位事件中获取用户的活动区域来构建基于位置的服务。他经过论证得出,DBSCAN算法与Spark的结合似乎是一种很有前途的方法,可以抽取准确的地理位置模式,并用于开发基于各种场景的数据驱动、基于位置的应用程序,例如个性化营销、欺诈防范和内容过滤。 机器学习,特别是聚类算法,可以用来确定哪些地理区域经常被一个用户访问和签到而哪些区域不是。这样的地理分析使多种服务成为可能,比如基于地理位置的推荐系统,先进的安全系统,或更通常来说,提供更
我曾记得一句俗话 —— “ 优秀者模仿,伟大者剽窃(Good artists copy. Great artists steal)”。我不认识 Windows 11 背后的设计团队,但他们似乎很大程度上受到了 Linux 桌面的影响。如果你回顾近几年来的 Windows 系统外观 —— 从 Windows XP 到 7,再到 10 —— 整体视觉上都没有什么太大的变化,直到今天为止。
前言 论文链接:Combining Sketch and Tone for Pencil Drawing Production Matlab版本的代码,目前找到有两个: 1、https://github.com/fumin/pencil 2、https://github.com/candycat1992/PencilDrawing 效果看起来第二个要好,而且写的代码非常简洁。 我实现了Scala的版本(有一小部分用到了python),基于第一个Matlab版本的代码: https://github.com
前言 前几天看了一篇文章 , 颠覆了我对 CSS 认识,心中无数次蹦出一个念头:’WC,还能特么这么用,这特么太叼了’ … 于是我迫不及待想跟你们一起分享分享,以后你也可以在别人面前炫(装)耀(B)了~ ps:本文原创不是我,我只是搬运工,看到好东西与大家分享而已 装B指南 本文中,所有的图形都是在单个标签内实现的,大量使用了 CSS3 中的 ::before 、 ::after 伪元素, transparent 、 border,多重线性与径向渐变,多重内外阴影,如果你的效果不尽人意,请尝试在
那么作为web前端,追求个性的手段手段之一就是鼠标指针的更换,早在css2时代,Cursor属性就可以对象鼠标指针光标进行控制,可以根据自身需要选择设置鼠标指针样式,代码如下:
近日,美国运通音乐公司与Justin Timberlake合作发布了名为Outside In的AR体验。在这款叫做Outside In的AR体验中,听众会跟着Justin Timberlake,聆听他
由于pandas的方式是单机版的,即toPandas()的方式是单机版的,所以参考breeze_lsw改成分布式版本:
1、 在主界面顶部菜单栏依次“File”-"New"-"Project..."
Apache Airflow是一个编排平台,用于以编程方式编写、安排和执行工作流。OpenTelemetry开放遥测用于生成、收集和导出遥测数据(指标、日志和跟踪),以帮助您分析软件的性能和行为。这两个开源项目看起来很自然,随着 Airflow 2.7 的推出,用户现在可以开始在 Airflow 中利用 OpenTelemetry Metrics!
问题向导: (1)Spark机器学习库是什么,目标是什么? (2)MLlib具体提供哪些功能? (3)MLlib为什么要改用基于DataFrame的API? 1.Spark机器学习库(MLlib
论文链接:Combining Sketch and Tone for Pencil Drawing Production
Aeraki [Air-rah-ki] Mesh is an open-source service mesh I started about a year ago, and have been working on it till recently. Aeraki is the Greek word for ‘breeze’. While Istio connects microservices in a service mesh, Aeraki Mesh provides a non-intrusive, highly extendable way to allow Istio to support none-HTTP open-source and proprietary protocols. I hope this breeze can help Istio and service mesh sail a little further.
学自:Spark机器学习实战 https://book.douban.com/subject/35280412/
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