好久没来了,散点分,还有认识的没^_^

Web 开发 > 非技术区 [问题点数:300分,结帖人luxu001207]
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本版专家分:34199
结帖率 100%
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本版专家分:5
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本版专家分:3273
勋章
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银牌 2012年1月 总版技术专家分月排行榜第二
Blank
铜牌 2012年2月 总版技术专家分月排行榜第三
Blank
微软MVP 2014年7月荣获微软MVP称号
2013年7月 荣获微软MVP称号
2012年7月 荣获微软MVP称号
2011年7月 荣获微软MVP称号
Blank
红花 2012年11月 社区支持大版内专家分月排行榜第一
2012年2月 MS-SQL Server大版内专家分月排行榜第一
2012年1月 MS-SQL Server大版内专家分月排行榜第一
2011年5月 挨踢职涯大版内专家分月排行榜第一
2009年6月 企业开发大版内专家分月排行榜第一
2009年4月 企业开发大版内专家分月排行榜第一
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本版专家分:6216
勋章
Blank
微软MVP 2016年4月荣获微软MVP称号
2015年4月荣获微软MVP称号
2014年4月 荣获微软MVP称号
2013年4月 荣获微软MVP称号
2012年4月 荣获微软MVP称号
2011年4月 荣获微软MVP称号
Blank
红花 2010年9月 挨踢职涯大版内专家分月排行榜第一
Blank
黄花 2010年12月 .NET技术大版内专家分月排行榜第二
2010年10月 挨踢职涯大版内专家分月排行榜第二
2010年8月 挨踢职涯大版内专家分月排行榜第二
Blank
蓝花 2011年7月 .NET技术大版内专家分月排行榜第三
2010年11月 .NET技术大版内专家分月排行榜第三
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本版专家分:10
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GitHub 绑定GitHub第三方账户获取
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本版专家分:189361
勋章
Blank
进士 2009年 总版技术专家分年内排行榜第七
Blank
金牌 2009年9月 总版技术专家分月排行榜第一
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银牌 2009年8月 总版技术专家分月排行榜第二
Blank
红花 2011年11月 Web 开发大版内专家分月排行榜第一
2009年10月 Web 开发大版内专家分月排行榜第一
2009年9月 Web 开发大版内专家分月排行榜第一
2009年8月 Web 开发大版内专家分月排行榜第一
2009年7月 Web 开发大版内专家分月排行榜第一
2009年6月 Web 开发大版内专家分月排行榜第一
2007年7月 Web 开发大版内专家分月排行榜第一
2007年6月 Web 开发大版内专家分月排行榜第一
Atai-Lu

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好久没来了散点分还有认识的没^_^

好久没来了,貌似没有认识的人了

机器学习系列(13)_SVM碎碎念part1:间隔

欠的总归是要还的,SVM这么神圣的算法是每个学习machine learning的同学可能会头痛却又不得不面对的,即使到现在为止博主这样的Math/CS渣都觉得一定没有领悟到SVM精髓,所以整理了一些边边角角的碎碎念,颤颤巍巍放...

【计算机视觉算法岗面经】“吐血”整理:2019秋招面经

//2018/09/28 当初开始面试时就想着,以后我一定要写一篇面经,现在是来还愿的时候了。 首先,嗯,非常感谢牛客平台,提供了很多信息啊。而且去年11月曾报名左神的课程,非常感谢左神啊!课程相当值啊,你见过用1...

如何让数据像高圆圆一样美?

数据可视化,外号 Infographic,小名 visulization。我们选了七八本这个领域内的好书,既有理论高度,又有实践操作,希望对于想做出好看图表的读者有所帮助。毕竟在一个看脸的时代,掌握点美图技能,还是有点儿用处...

机器学习 (六) 线性回归算法分析概览

前言  前面介绍了回归家族中的逻辑回归,本篇博客我们开始介绍线性回归算法相关的问题,正所谓不同的特征数据有不同的算法来对待,今天我们要研究的这个算法正好是具有线性特征的数据所具有的特征,与前面算法的一...

夺冠含金量!用python和BI可视化分析,湖人赢在这点上

那问题来了,为什么湖人能赢?比对手强在哪些地方? 口说无凭,我觉得只有数据能说明一切,为此,我特地爬取了NBA和湖人以及季后赛对手的相关数据,意在从数据的角度看看球员的表现。 注:数据来源准确,所使用的...

Eastmount博客导读:专栏系统分类和博客归纳总结

为了更好地帮助博友学习作者的博客,方便作者自己归纳总结专栏,本文详细介绍了作者八年来,在CSDN写的各种专栏,各种系列文章。八年来,作者经历了从本科到硕士,到贵州教书成家,再到现在的博士。...

第四章:

分类第四章: 类1.分类问题概述2.为什么不用线性回归模型3.Logisitc Regression(1). 模型建立(2). 估计回归系数(3). 预测(4). 多元Logisitc Regression4.线性判别分析(1). 运用贝叶斯定理进行分类(2). p=1的线性...

机器学习笔记(3)---K-近邻算法(1)---约会对象魅力程度分类

参考资料 《机器学习实战》,Machine Learning in Action,本文中简称MLiA 《机器学习》周志华,本文简称西瓜书 《Web安全之机器学习》刘焱著,本文中简称WSML(Web Security in Machine Learning,该英文翻译只为...

吐血整理:24种可视化图表优缺点对比,一图看懂!

来源:大数据DT本文约3900字,建议阅读7分钟史上最全图表类型术语&指南来了!安德鲁·阿伯拉(Andrew Abela)制作的《这份指南》(This Guide)是思考图表类型...

姜启源《数学模型》笔记

第1章 建立数学模型 关键词:数学模型 意义 特点  第1章是引入的一章,对数学模型的意义来源,做了很好的解释。其实数学模型也是模型的一种,是我们用来研究问题、做实验的工具之一,只不过它比较“理论”、...

统计学习方法-Logistic(逻辑斯蒂)回归

reference: ...我们在做线性回归分析时,其实是用y=mx+b直线去拟合我们的样本点,如果样本点和直线拟合很好,我们就可以得出样本点的线性相关性很强,通常用决定系数R2来表示。在寻找拟合直线的方法是最小二乘法,其...

基于支持向量机的分类预测

1.认识SVM ​ 支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是一种对数据进行二分类的广义线性分类器,其分类边界是对学习样本求解的最大间隔超平面。 ​ SVM使用铰链损失函数计算经验风险并在求解系统中加入了正则化...

离散傅里叶变换

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 作 者:韩 昊 ... 谨以此文献给大连海事大学的吴楠老师,柳晓鸣老师,王新年老师以及张晶泊老师。... 转载的同学请保留上...

大数据总结

Hadoop 学习 1.hvie 不是一个完整的数据库,其中最大的限制是hive不支持记录级别的更新,插入,删除。但是用户可以通过查询生成新表或者将查询结果导入到文件中 PYTHON学习 可以把模块想像成导入到python以增强其...

[知识图谱实战篇] 二.Json+Seaborn可视化展示电影实体

前文介绍了Python3抓取电影实体知识,这篇文章主要讲解Python+Seaborn可视化展示电影...为了加深自己对知识图谱构建的认识,为后续创建贵州旅游知识图谱打下基础,作者深入学习了张宏伦老师的网易云课程,写下该专栏。

机器学习基本算法系列之逻辑回归

然后这是这个系列的第二篇了,对于初学者来说,如果你看过第一篇,推荐看看机器学习基本算法之线性回归,里面提及到了很多基础的数学知识和一些的机器学习思维,对于理解这篇文章很有帮助,很多机器学习流程化的...

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在概率论与数理统计中,有两个相当重要的公式——全概率公式与贝叶斯公式。然而很多人对这两个公式感到非常迷茫。一来不知道公式背后的意义所在,二来不知道这些冰冷的公式能有什么现实应用。...

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一个例子贯穿Gaussian Process高斯过程入门和应用(附例程)

Gaussian Process高斯过程入门(通俗易懂简单粗暴)欢迎使用Markdown编辑器功能快捷e合理的创建标题,有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格...

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算法面经+春秋招总结(含BAT TM W等) 作者:泡了个泡 ...来源:牛客网 本人真·末流985软件工程本硕,研究方向推荐系统(但是整个实验室也只有我自己在研究),JCR1区水刊论文一篇,对于机器学习也算是半路出家,从...

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如果编程语言是女孩子

下面就一起看看在日本作家渡辺将人的笔下,各种编程语言都是哪类可爱的女孩子的吧! 究竟心里有多喜欢,才能画出如此可爱的画作呢?心里充满美好,才能描绘美好。只有向往美好,才能创造美好。...

EXCEL图表技巧:选择合适图表最全指南,建议收藏

首先,我们需要认识到,其实数据通常不外乎五种相关关系,如构成、比较、趋势、分布及联系。 本图摘自数据观 我们常说的图表就是图形+表格。之前网上流行一个神图,根据上述相关关系选择不同数据图表类型,给大家...

从基线模型开始:别担心,模型最开始都让人不忍直视

怎样高效开发机器学习产品 想要开发通用AI,首先你得掌握逻辑回归模型。 从最基础的开始 在大多数领域,当人们...然后,我们在逐渐认识到最初的一些假设并不正确时,就会慢慢开始使用更复杂的模型。这种方式可以以...

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C语言源代码大全,有源代码上百个

数据结构基础系列(2):线性表

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