机器学习篇：LibSVM训练模型简单测试iris数据集

在下载好libsvm后，它自带了一个heart_scale可以用来测试，今天我用UCI的iris数据集简单测试了SVM。 iris数据集共150个样本，我采用了100个作为<em>训练</em>样本，50个作为测试样本，以 iris_train.scale作为<em>训练</em>数据和以iris_test.scale作为测试数据，同时修改好将 python的路径，并将 grid.py 文件中关于 gnuplot 路径的默认值修改...

【机器学习】用libsvm C++训练SVM模型

libsvm是台湾大学林智仁(Chih-Jen Lin)教授于<em>2</em>001年开发的一套支持向量机的工具包，可以很方便地对数据进行<em>分类</em>或者回归分析。

libsvm工具箱使用出现的各种错误的解决方法

1  >> load heart_scale.mat ??? Error using ==> load Number of columns on line <em>2</em> of ASCII file D:\Program Files\MATLAB<em>2</em>010\matlab\toolbox\libsvm-3.13\heart_scale must be the same as previous lines

如何实现libsvm并行训练样本？

按照林智仁的说明修改了svm.cpp可是结果还是不并行，楼主是在c++中调用svm-train 修改的svm.cpp 第一处 Qfloat *get_Q(int i, int len) const {

LIBSVM学习——文本分类

NULL 博文链接：https://luchi007.iteye.com/blog/<em>2</em><em>2</em>67674

libsvm 学习笔记（三）--- svm-scale 使用方法介绍

libsvm svm-scale 使用方法介绍；svm-scale 对数据进行缩放的规则。

有关libsvm中的归一化问题。

用libsvm中的svm-scale.exe进行归一化后，归一化后的数据去哪里了？ 并没有保存下来啊，我打开训原始练数据也没有发现有变化，那<em>训练</em>的时候怎么利用归一化后的数据呢？

libsvm中的用训练集作为测试集预测的正确率为什么不能达到100？

SVM<em>训练</em>出模型，拿<em>训练</em>集做测试集进行预测的时候，为什么准确率并不是很高

使用libsvm数据分类

python3 编写的使用libsvm包进行数据<em>分类</em><em>训练</em>以及预测等，包含了一份<em>训练</em>数据、测试数据以及数据格式转换的代码

LIBSVM学习笔记（一）

LIBSVM学习笔记（一） 参考资料：http://www.matlabsky.com/thread-119<em>2</em>5-1-1.html 一、<em>LibSVM</em> LIBSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)教授等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包，他不但提供了编译好的可在<em>W</em>indows系列系统的执行文件，还提供了源代码，方便改进、修改以及在其它操作系统上应用

机器学习----SVM初学libsvm使用（2）

% 将第一类的1-30,第二类的60-95,第三类的131-153做为<em>训练</em>集 train_wine=[wine(1:30,:);wine(60:95,:);wine((131:153),:)]; % 相应的<em>训练</em>集的标签也要分离出来 train_wine_labels = [wine_label(1:30);wine_label(60:95);wine_label(131:153)]; %分离测...

如何拼接不同维度的特征并传入SVM训练？

大家好！最近毕设在做一个微博文本<em>分类</em>的问题。想先用cnn提取文本特征，得到一个大概 <em>2</em>56维的特征向量，然后再加入一些其他的文本属性（比如发布时间，发布者粉丝数等，这里面既有离散型特征也有连续型特征）

关于libsvm归一化一条数据的问题

在做一个svm<em>分类</em>的小项目，<em>训练</em>数据进过归一化处理后大大提升了正确率，现在需要 想要做一个web系统，没上传一条数据，就对该数据进行分析，给出<em>分类</em>的置信概率， 但是在对一条数据进行预处理时候发现，调用libsvm包中的scale方法，归一化的结果 永远都是只输出一个0或者1，不知道是不是scale方法是不是只能批处理数据集而不能 对一条数据进行归一化，还是我的方法有问题。 希望有libsvm方面的老手帮忙解答，老铁跪谢了！

libsvm训练样本格式整理及idf计算

#encoding:utf-8 import os import re import jieba from sys import argv from collections import defaultdictrootdir = 'path\\dataset' file_class = os.listdir(rootdir) baseball = file_class[0] hockey = fil

系统学习机器学习之SVM(三)--Liblinear,LibSVM使用整理，总结

1.Libsvm与Liblinear区别，简单源码剖析。 http://blog.csdn.net/zhzhl<em>2</em>0<em>2</em>/article/details/7438160 http://blog.csdn.net/zhzhl<em>2</em>0<em>2</em>/article/details/7438313 Libsvm是一个整合了支持向量机(C-SVC, nu-SVC)、回归、分布估计(one-class SVM)的软件。并且...

libsvm的评价指标问题

最近刚开始学习用libsvm，课题需要计算的评价指标有：准确率，精确率，召回率。F1值。但是我用<em>训练</em>完的svm模型做预测的时候，输出的只有准确率。请问其他指标怎么去实现？公式我编辑 了，也在svmutil中改过，但是没起作用，哪位大神知道原因？是否能指导一下怎么去实现

基于LIBSVM的图像分类

1. 导入图像，即读取图像。 <em>2</em>. 特征提取，选择感兴趣区域，即选取<em>训练</em>集，在这里选取了六块，即在六类事物中选取，之后就是将三维的块–>二维。 3. 在选取的块中选100个点作为<em>训练</em>集。 4. 利用选

LIBSVM分类例程

详细解释了LIBSVM在matlab下的使用方法

高人对libsvm的经典总结（全面至极）

引自：http://blog.163.com/crazyzcs@1<em>2</em>6/blog/static/1<em>2</em>974<em>2</em>050<em>2</em>0106119<em>2</em><em>2</em>43911/ http://www.ilovematlab.cn/viewthread.php?tid=74019&sid=vYpSs5 SVM相关资源汇总[matlab-libsvm-class-regress](by faruto) SVM相关资源汇总[m

如何使用libsvm对影像分类

网上都是介绍libsvm对自带的txt进行<em>分类</em>，但是我想对图像<em>分类</em>，这个怎么弄呢

求助关于高光谱图像分类

有哪位大神有高光谱图像<em>分类</em>程序，刚入门，迫切想了解，

libsvm 训练后的模型参数讲解

主要就是讲解利用libsvm-mat工具箱建立<em>分类</em>（回归模型）后，得到的模型model里面参数的意义以及如果通过model得到相应模型的表达式，这里主要以<em>分类</em>问题为例子。 下面我们就看看 model这个结构体里面的各种参数的意义都是神马，model如下：   1 <em>2</em> 3 4 5 6 7 8 9 10 11

libsvm C++实现

libsvm 的C++实现。Visual Studio环境

关于LIBSVM多分类问题算法的问题

在一些地方看到LIBSVM进行多<em>分类</em>使用的是OneVOne算法，不知现在版本的LIBSVM是否有更新多<em>分类</em>的算法呢？ 使用DAG不是可以消除OneVOne存在拒判等问题么？相当于OneVOne的升级，

用libsvm做分类的几种实例

最近学习了支持向量

【LIBSVM】使用C++和LIBSVM实现机器学习+样本分类

一、了解SVM： 支持向量机，因其英文名为support vector machine，故一般简称SVM，通俗来讲，它是一种二类<em>分类</em>模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性<em>分类</em>器，其学习策略便是间隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。     关于SVM的具体理论解释可以参考博文： 支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界） （因为ddl比较紧张，所以我就不求甚解地看了

libsvm如何调用svm.cpp进行训练和预测的具体过程

这里写下关于libsvm中，从MATLAB文件夹中的svmtrain.c和svmpredict.c入口，如何调用svm.cpp的过程进行详细的解析。当遇到比较重要的新的函数时，会在后面列出这个函数的作用和详细执行的过程，以便自己能看懂。 注：这里主要侧重调用C_SVC的情况，以及当置b=1时的情况分析。 ---------------------------------------

关于libSVM的一些总结

libsvm相关参数

【机器学习】C++版本libSVM的使用和非线性核函数分类代码

libSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)教授等开发的一个简单易用、快速有效的SVM模式识别与回归的第三方库。该库无需额外的第三方库支持，只需要纯粹的C++编译运行环境，可以横跨<em>W</em>indows\Linux\Unix等平台。

libSVM + VS2013 + C++使用介绍

libSVM是一个非常有名的SVM开源库，最近我在做<em>分类</em>任务，最后需要用到SVM进行<em>分类</em>，可是网上对于libSVM的介绍大多是matlab的，还有就是使用DOS命令调用的，直接使用libSVM的函数进行编程的介绍非常少，我来大体介绍一下我使用的情况吧。 我对于libSVM的了解也不是很清楚，只是单纯的利用他做<em>训练</em>和识别而已。 一、环境搭建 我使用的VS<em>2</em>013 + C++作为开发的，首先下载

使用libsvm分类和预测详细说明（python）

Libsvm使用详细介绍optimization finished, #iter= 16<em>2</em>    //iter为迭代次数，nu = 0.4310<em>2</em>9                   //nu是你选择的核函数类型的参数obj = -100.877<em>2</em>88, rho =0.4<em>2</em>446<em>2</em>   // rho为判决函数的偏置项b// obj为SVM文件转换为的二次规划求解得到的最小值nSV = 13<em>2</em>, ...

SVM实现多分类的程序基础工作（二）——通过一个简单libsvm例子迈入libsvm学习的大门

在SVM实现多<em>分类</em>的程序基础工作（一）中概要的介绍了为何要安装libsvm，那安装了libsvm之后要干嘛呢？给个例子简单的说明libsvm应用的方便性。我们用libsvm自带的测试数据heart_scale来进行<em>训练</em>： %% HowToClassifyUsingLibsvm by faruto @ faruto's Studio~ %% a litte clean work tic; c

LibSVM C/C++

本系列文章由 @YhL_Leo 出品，转载请注明出处。 文章链接： http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/50179779 在<em>LibSVM</em>的库的svm.h头文件中定义了四个主要结构体： 1 <em>训练</em>模型的结构体 struct svm_problem { int l; ...

SVM的matlab代码及SVM的多分类的作法

SVM是常用的一种有监督的学习模型（即给你一些输入特征，告诉你这些特征的样本是属于A类，再给你一些输入特征，告诉你这些特征的样本是属于B类，现在再来一些数据，来判断它们是属于哪一类）。 它与Kmeans的区别在于kmenas是无监督的学习模型，即kmeans不需要提前知道（<em>训练</em>），只要你把特征给我，我根据特征分就完事了. 它与Knn的区别在于knn来一个就算一次(和集合内的其余点进行比较)，而

[机器学习实验6]线性SVM分类和非线性SVM分类

在开始实验之前我们需要先下载LIBSVM库 http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/下载后解压后如下图 我们要使用matlab部分，这里说明一下，用最新的版本的LIBSVM出现了问题的话，任何问题（除了找不到编译器）其他的问题，请下一个最新版本的Matlab，比如我用的是Matlab<em>2</em>016b，之前用的Matlab<em>2</em>01<em>2</em>，之前有个问题几天都没解决掉

SVM与特征归一化

SVM是线性<em>分类</em>器,貌似不做对特这

机器学习（十四）Libsvm学习笔记

LIBSVM软件包是台湾大学林智仁(Chih-Jen Lin)博士等用C++实现的LIBSVM库，可以说是使用最方便的SVM<em>训练</em>工具。可以解决<em>分类</em>问题(包括C-SVC、n-SVC)、回归问题(包括e-SVR、n-SVR)以及分布估计(one-class-SVM )等问题，提供了线性、多项式、径向基和S形函数四种常用的核函数供选择，可以有效地解决多类问题、交叉验证选择参数、对不平衡样本加权、多类问题的概率估计等。

数据归一化的作用--在svm 训练的时候特别有用

主要参考： http://www.zhihu.com/question/<em>2</em>0455<em>2</em><em>2</em>7 下面来讲一下SVM 的参数的说明吧：   cmd = ['-s 1 -t 3 ','-v ',num<em>2</em>str(v),' -n ',num<em>2</em>str(basenum^X(i,j)),' -g ',num<em>2</em>str(basenum^Y(i,j))]; 对于这句话的理解为： http://www.zhihu.

Stanford机器学习---第八讲. 支持向量机SVM

本栏目（Machine learning）包括单参数的线性回归、多参数的线性回归、Octave Tutorial、Logistic Regression、Regularization、神经网络、机器学习系统设计、SVM（Support Vector Machines 支持向量机）、聚类、降维、异常检测、大规模机器学习等章节。所有内容均来自Standford公开课machine learning中A

Libsvm在windows下使用细节汇总

0.下载Libsvm Libsvm官网 https://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/ 下载后将其解压到本地，这里，我的本地路径为： C: \Anaconda3\Lib\sit-packages\libsvm 1.准备数据 一种方法是通过svm_read_peoblem方法直接读取libsvm格式的文件，返回<em>分类</em> 标签([ ])和数据([[ ]])。如：la...

使用LIBSVM需要注意的几个问题

转自lufux 1.LIBSVM<em>训练</em>的时候，最好不要使用-b 1 选项，否则的话会使<em>训练</em>时间过长。在LIBSVM的FAG中有一条就是回答这个问题的. Q: <em>W</em>hy traing a probability model (i.e., -b 1) takes longer time? A: To construct this probability model, we inter

libSVM如何进行多分类？？？（模式识别）

我现在已经对文本进行了预处理，特征提取，将数据的个数转化为libSVM所需的格式： 总共有10个类别：（也即10个类别标签） label1 1:权重 <em>2</em>:权重 ...... label1 1:权重 <em>2</em>

SVM实现多分类：libsvm的安装以及使用

由于要用SVM实现多<em>分类</em>，而matlab自带的SVM只能实现二<em>分类</em>，使用libsvm就可以实现多<em>分类</em>，下载地址如下： http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/ /////------------------安装-------------------------//// 下载完成后解压到matlab目录：D:\MATLAB<em>2</em>013\toolbo

libsvm处理多分类的问题

SVM作为判别模型(discriminative model)中所使用的典型方法，其产生是为<em>2</em><em>分类</em>问题设计的 svm多<em>分类</em>效果不佳，目前是svm研究的热点之一。libsvm用的是one- versus-one法。 简介： .一对一法（one-versus-one,简称OVO SVMs或者pairwise）。其做法是在任意两类样本之间设计一个SVM，因此k个类别的样本就需要设计k(k-

使用Libsvm自动分类训练数据详细入门流程（二）

上一篇我们讲到了函数的自动参数寻优问题，官方提供的 grid.py 以及 easy.py 两种文件都可以实现对<em>训练</em>数据的参数寻优，不过在使用方法和具体效果上有些不同，下面我将依次介绍这两种文件的相关配置及使用方法 grid.py 文件grid.py是对C-SVC的参数c和γ做优选的，原理是网格遍历。在使用grid.py 之前请确保你安装了gnuplot工具。 1、 首先用python编译器打...

libsvm的多分类策略

SVM是一个二<em>分类</em>器，当遇到多类别的时候，一般采取如下两种策略。 a.一对多法（one-versus-rest,简称1-v-r SVMs）。<em>训练</em>时依次把某个类别的样本归为一类,其他剩余的样本归为另一类，这样k个类别的样本就构造出了k个SVM。<em>分类</em>时将未知样本<em>分类</em>为具有最大<em>分类</em>函数值的那类。 b.一对一法（one-versus-one,简称1-v-1 SVMs）。其做法是在任意两类样本之间设...

高光谱遥感图像谐波分析matlab代码下载

将信号处理理论中的谐波分析方法应用到高光谱遥感图像处理中，将空谱域的分析变化到频率域中，文件中提供了高光谱遥感图像的谐波分析matlab代码 相关下载链接：//download.csdn.net/do

libsvm 训练后，模型参数详解

本节主要就是讲解利用libsvm-mat工具箱建立<em>分类</em>（回归模型）后，得到的模型model里面参数的意义，以及如果通过model得到相应模型的表达式，这里主要以<em>分类</em>问题为例子。 测试数据使用的是libsvm-mat自带的heart_scale.mat数据（<em>2</em>70*13的一个属性据矩阵，共有<em>2</em>70个样本，每个样本有13个属性），方便大家自己测试学习。 首先上一个简短的测试代码：

matlab中libsvm训练的svm分类器model保存/读写文件接口

最近一直在用matlab和libsvm，发现libsvm库用起来还是很方便的，就是没有模型直接保存到文件和读取模型的matlab接口（C++的接口有）。由于有会用的Opencv等C/C++库，所以数据交换比较麻烦。看了一下libsvm的svm.h、svm.cpp文件，发现有svm

LibSVM学习

代码文件主要针对Matlab进行说明,但个人仍觉得讲解的支持向量机内容非常棒,可以做为理解这一统计方法的辅助资料;       <em>LibSVM</em>是台湾林智仁(Chih-Jen Lin)教授<em>2</em>001年开发的一套支持向量机的库，这套库运算速度还是挺快的，可以很方便的对数据做<em>分类</em>或回归。由于libSVM程序小，运用灵活，输入参数少，并且是开源的，易于扩展，因此成为目前国内应用最多的SVM的库。

matlab进行支持向量机（SVM）模型训练,Libsvm进行svm模型训练详解

在matlab中进行SVM模型<em>训练</em>，通常有两种选择： 注意： a、如果matlab安装了<em>LibSVM</em>，在使用matlab自带的SVM时，需要进行搜索路径重新设定      路径重新设定方法：在matlab软件主窗口中【主页】--【设置路径】移除所有与libsvm相关的路径。         (需要时，再添加即可) b、MATLAB<em>2</em>014a （64bit）建议安装libsvm-3.1

使用libsvm进行简单分类

使用libsvm进行简单<em>分类</em> 参考：http://blog.csdn.net/xuxiatian/article/details/53736549 https://www.cnblogs.com/codingmengmeng/p/6<em>2</em>5638<em>2</em>.html http://blog.csdn.net/u013634684/article/details/49646311 http://blog...

LibSVM支持向量回归详解

<em>LibSVM</em>是是台湾林智仁(Chih-Jen Lin)教授<em>2</em>001年开发的一套支持向量机的库，可以很方便的对数据做<em>分类</em>或回归。由于<em>LibSVM</em>程序小，运用灵活，输入参数少，并且是开源的，易于扩展，因此成为目前国内应用最多的SVM的库，同时sklearn.svm也是使用的该库。 网络上对于<em>LibSVM</em>源码的讲解有很多，但个人感觉绝大多数讲解的不够清晰，很多都是贴个理论公式图片再粘段代码就一带而过。并...

LIBSVM入门解读

一、入门介绍 LIBSVM 是台湾大学林智仁(Chih-Jen Lin)博士等开发设计的一个操作简单、易于使用、快速有效的通用SVM软件包，可以解决<em>分类</em>问题（包括C- SVC、n - SVC ）、回归问题（包括e - SVR、n - SVR ）以及分布估计（one-class-SVM ）等问题，提供了线性、多项式、径向基和S形函数四种常用的核函数供选择（也可以自定义核函数），可以有效地解决多

python 环境下运用libsvm 如何获得召回率？

rt~ python 环境下运用libsvm 如何获得召回率？

有对libsvm熟悉的么，想问一下decisionvalues的问题

参考网上的这篇文章：http://blog.csdn.net/zhzhl<em>2</em>0<em>2</em>/article/details/7438313；是通过decisionvalues来评定svm<em>分类</em>结果的识别度的，然后我

libsvm中的dec_values以及分类结果评分问题

最近一个图像识别项目里需要对<em>分类</em>的结果进行打分，因为使用的是libsvm3.1<em>2</em>，一开始决定直接将svm_predict_values函数的dec_values作为评分返回，后来研究了之后才觉得里面有的东西还挺有趣。     首先介绍一下SVM中的多<em>分类</em>方法。目前SVM多<em>分类</em>流行的策略有one-against-all以及one-against-one两种，libsvm中的多<em>分类</em>是采用的one

Precision和Recall（召回率）

本文是转载别人博客的部分博文，仅为了查看方便作为个人笔记之用。 假设原始样本中有两类，其中： 1：总共有 P个类别为1的样本，假设类别1为正例。  <em>2</em>：总共有N个类别为0 的样本，假设类别0为负例。  经过<em>分类</em>后： 3：有 TP个类别为1 的样本被系统正确判定为类别1，FN 个类别为1 的样本被系统误判定为类别 0， 显然有P=TP+FN；  4：有 FP 个类别为0 的样本

（新版微修改）libsvm使用心得

libSVM的使用详细讲解

分类、推荐系统评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure) /(F-score)

对一些<em>分类</em>、推荐系统的评测指标如准确率（Precision）、召回率（Recall）和综合指标（F-measure）作了说明。

libsvm 训练结果错误

最近在matlab用libsvm<em>训练</em>模型时，出现<em>训练</em>结果为空的情况，迭代次数也为1 optimization finished, #iter = 1 nu = -1.#IND00 obj = -1.#IND00, rho = -1.#IND00 nSV = 0, nBSV = 0 Total nSV = 0 问题原因： <em>训练</em>数据中存在NaN等数据 删去即可 ...

机器学习svm--正确率和召回率以及基于不平衡数据的分类调参

code：import numpy as np from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.metrics import precision_score, recall_score, f1_score, fbeta_score from sklearn.metrics import precision_recall_fscore_...

【机器学习课程-华盛顿大学】：3 分类 3.6 评估分类器：召回率和准确率

参考我的博文：https://blog.csdn.net/weixin_41770169/article/details/8036<em>2</em>646 1、TP、FN、FP、TN   <em>2</em>、precision准确率 precision = TP/(TP + FP) 是对自己猜测而言的，我猜测对的中，真的对的比例有多少。可以侧面看出，我将多少错的认为是对的了。   3、recall召回率 re...

提高libsvm预测准确率（90%引用）

注：以下绝大多数内容引自：周琦Behappy 博客 自己的经历：用以下scale方法处理一个大概150M的数据集时，规整后数据集变得更大，<em>训练</em>模型依旧十分十分缓慢<em>训练</em>不出来。从而我打算先把<em>训练</em>集的数据处理小一些，再来搞模型优化的事情。 一、使用svm-scale规整数据集 进入DOS，输入以下命令，将现有数据进行适度变换，生成变换后的数据文件 train.1.scale.txt 及 test

Libsvm和Liblinear各自特点和使用经验

Libsvm和Liblinear都是国立台湾大学的Chih-Jen Lin博士开发的，Libsvm主要是用来进行非线性svm <em>分类</em>器的生成，提出有一段时间了，而Liblinear则是去年才创建的，主要是应对large-scale的data classification，因为linear<em>分类</em>器的<em>训练</em>比非线性<em>分类</em>器的<em>训练</em>计算复杂度要低很多，时间也少很多，而且在large scale data上的性能和非

如何使用libsvm进行分类(一)

参考：点击打开链接 环境为：matlab<em>2</em>014a+libsvm-3.<em>2</em>0 测试小例子: data = [176 70; 180 80; 161 45; 163 47]; label = [1;1;-1;-1]; model = svmtrain(label,data); testdata = [190 85]; testdatalabel = -1; [predictlabel,ac

SVM—当样本数小于维度的时候

比如：人脸识别的时候，两个人脸的样本数分别为5，PCA降维后<em>维度</em>为35。 用SVM<em>训练</em>的模型进行<em>分类</em>时候，往往发现线性核要比高斯核正确率高。这是为什么？ 我想到的原因如下，并不一定正确，欢迎网友指正： （1）一般来说，当选取高斯核函数时候，<em>训练</em>得到的函数（就是那个<em>分类</em>超平面）可以以任意高的精度逼近给定的连续函数，这意味着用高斯核的效果至少不会比线性核差。但是问题在于，g值的选择会对得到的<em>分类</em>

SVM中，高斯核为什么会把原始维度映射到无穷多维?

我还是自己写一下我的理解吧，对于高斯核为什么可以将数据映射到无穷多维，我们可以从泰勒展开式的角度来解释，首先我们要清楚，SVM中，对于<em>维度</em>的计算，我们可以用内积的形式，假设函数： 表示一个简单的从二维映射到三维。则在SVM的计算中，可以表示为：再来看泰勒展开式：所以这个无穷多项的式子正是对于的近似，所对应的映射：再来看高斯核：将泰勒展开式带入高斯核，我们得到了一个无穷<em>维度</em>的映射：那么，对于和的内积...

终于明白阿里百度这样的大公司，为什么面试经常拿ThreadLocal考验求职者了

点击上面↑「爱开发」关注我们每晚10点，捕获技术思考和创业资源洞察什么是ThreadLocalThreadLocal是一个本地线程副本变量工具类，各个线程都拥有一份线程私...

Java学习的正确打开方式

在博主认为，对于入门级学习java的最佳学习方法莫过于视频+博客+书籍+总结，前三者博主将淋漓尽致地挥毫于这篇博客文章中，至于总结在于个人，实际上越到后面你会发现学习的最好方式就是阅读参考官方文档其次就是国内的书籍，博客次之，这又是一个层次了，这里暂时不提后面再谈。博主将为各位入门java保驾护航，各位只管冲鸭！！！上天是公平的，只要不辜负时间，时间自然不会辜负你。 何谓学习？博主所理解的学习，它是一个过程，是一个不断累积、不断沉淀、不断总结、善于传达自己的个人见解以及乐于分享的过程。

程序员必须掌握的核心算法有哪些？

由于我之前一直强调数据结构以及算法学习的重要性，所以就有一些读者经常问我，数据结构与算法应该要学习到哪个程度呢？，说实话，这个问题我不知道要怎么回答你，主要取决于你想学习到哪些程度，不过针对这个问题，我稍微总结一下我学过的算法知识点，以及我觉得值得学习的算法。这些算法与数据结构的学习大多数是零散的，并没有一本把他们全部覆盖的书籍。下面是我觉得值得学习的一些算法以及数据结构，当然，我也会整理一些看过

大学四年自学走来，这些私藏的实用工具/学习网站我贡献出来了

大学四年，看课本是不可能一直看课本的了，对于学习，特别是自学，善于搜索网上的一些资源来辅助，还是非常有必要的，下面我就把这几年私藏的各种资源，网站贡献出来给你们。主要有：电子书搜索、实用工具、在线视频学习网站、非视频学习网站、软件下载、面试/求职必备网站。 注意：文中提到的所有资源，文末我都给你整理好了，你们只管拿去，如果觉得不错，转发、分享就是最大的支持了。 一、电子书搜索 对于大部分程序员...

《奇巧淫技》系列-python！！每天早上八点自动发送天气预报邮件到QQ邮箱

将代码部署服务器，每日早上定时获取到天气数据，并发送到邮箱。 也可以说是一个小人工智障。 思路可以运用在不同地方，主要介绍的是思路。

Python 植物大战僵尸代码实现(2):植物卡片选择和种植

这篇文章要介绍的是： - 上方植物卡片栏的实现。 - 点击植物卡片，鼠标切换为植物图片。 - 鼠标移动时，判断当前在哪个方格中，并显示半透明的植物作为提示。

死磕YOLO系列，YOLOv1 的大脑、躯干和手脚

YOLO 是我非常喜欢的目标检测算法，堪称工业级的目标检测，能够达到实时的要求，它帮我解决了许多实际问题。 这就是 YOLO 的目标检测效果。它定位了图像中物体的位置，当然，也能预测物体的类别。 之前我有写博文介绍过它，但是每次重新读它的论文，我都有新的收获，为此我准备写一个系列的文章来详尽分析它。这是第一篇，从它的起始 YOLOv1 讲起。 YOLOv1 的论文地址：https://www.c

知乎高赞：中国有什么拿得出手的开源软件产品？(整理自本人原创回答)

知乎高赞：中国有什么拿得出手的开源软件产品？ 在知乎上，有个问题问“中国有什么拿得出手的开源软件产品（在 GitHub 等社区受欢迎度较好的）？” 事实上，还不少呢~ 本人于<em>2</em>019.7.6进行了较为全面的 回答 - Bravo Yeung，获得该问题下回答中得最高赞(<em>2</em>36赞和1枚专业勋章)，对这些受欢迎的 Github 开源项目<em>分类</em>整理如下： 分布式计算、云平台相关工具类 1.Sky<em>W</em>alk

记一次腾讯面试：进程之间究竟有哪些通信方式？如何通信？ ---- 告别死记硬背

有一次面试的时候，被问到进程之间有哪些通信方式，不过由于之前没深入思考且整理过，说的并不好。想必大家也都知道进程有哪些通信方式，可是我猜很多人都是靠着”背“来记忆的，所以今天的这篇文章，讲给大家详细着讲解他们是如何通信的，让大家尽量能够理解他们之间的区别、优缺点等，这样的话，以后面试官让你举例子，你也能够顺手拈来。 1、管道 我们来看一条 Linux 的语句 netstat -tulnp | gr...

20行Python代码爬取王者荣耀全英雄皮肤

引言 王者荣耀大家都玩过吧，没玩过的也应该听说过，作为时下最火的手机MOBA游戏，咳咳，好像跑题了。我们今天的重点是爬取王者荣耀所有英雄的所有皮肤，而且仅仅使用<em>2</em>0行Python代码即可完成。 准备工作 爬取皮肤本身并不难，难点在于分析，我们首先得得到皮肤图片的url地址，话不多说，我们马上来到王者荣耀的官网： 我们点击英雄资料，然后随意地选择一位英雄，接着F1<em>2</em>打开调试台，找到英雄原皮肤的图片

网络（8）-HTTP、Socket、TCP、UDP的区别和联系

TCP/IP协议是传输层协议，主要解决数据如何在网络中传输，而HTTP是应用层协议，主要解决如何包装数据。 一、TCP与UDP的不同 1. 是否需要建立连接。 UDP在传送数据之前不需要先建立连接；TCP则提供面向连接的服务； <em>2</em>. 是否需要给出确认 对方的传输层在收到UDP报文后，不需要给出任何确认，而 TCP需要给出确认报文，要提供可靠的、面向连接的传输服务。 3.虽然UDP不提供可靠交...

简明易理解的@SpringBootApplication注解源码解析（包含面试提问）

欢迎关注文章系列 ，关注我 《提升能力，涨薪可待》 《面试知识，工作可待》 《实战演练，拒绝996》 欢迎关注我博客，原创技术文章第一时间推出 也欢迎关注公 众 号【Ccww笔记】，同时推出 如果此文对你有帮助、喜欢的话，那就点个赞呗，点个关注呗！ 《提升能力，涨薪可待篇》- @SpringBootApplication注解源码解析 一、@SpringBootApplication 的作用是什

防劝退！数据结构和算法难理解？可视化动画带你轻松透彻理解！

大家好，我是 Rocky04<em>2</em>9，一个连数据结构和算法都不会的蒟蒻… 学过数据结构和算法的都知道这玩意儿不好学，没学过的经常听到这样的说法还没学就觉得难，其实难吗？真难！ 难在哪呢？当年我还是个小蒟蒻，初学数据结构和算法的时候，在忍着枯燥看完定义原理，之后想实现的时候，觉得它们的过程真的是七拐八绕，及其难受。 在简单的链表、栈和队列这些我还能靠着在草稿上写写画画理解过程，但是到了数论、图...

西游记团队中如果需要裁掉一个人，会先裁掉谁？

<em>2</em>019年互联网寒冬，大批企业开始裁员，下图是网上流传的一张截图： 裁员不可避免，那如何才能做到不管大环境如何变化，自身不受影响呢？ 我们先来看一个有意思的故事，如果西游记取经团队需要裁员一名，会裁掉谁呢，为什么？ 西游记团队组成： 1.唐僧 作为团队teamleader，有很坚韧的品性和极高的原则性，不达目的不罢休，遇到任何问题，都没有退缩过，又很得上司支持和赏识(直接得到唐太宗的任命，既给

开挂的人生！那些当选院士，又是ACM/IEEE 双料Fellow的华人学者们

昨日，<em>2</em>019年两院院士正式官宣，一时间抢占了各大媒体头条。 朋友圈也是一片沸腾，奔走相告，赶脚比自己中了大奖还嗨皮！ 谁叫咱家导师就是这么厉害呢！！！ 而就在最近，新一年度的IEEE/ACM Fellow也将正式公布。 作为学术届的顶级荣誉，不自然地就会将院士与Fellow作比较，到底哪个含金量更高呢？ 学术君认为，同样是专业机构对学者的认可，考量标准不一，自然不能一概而论。 但...

聊聊C语言和指针的本质

坐着绿皮车上海到杭州，<em>2</em>4块钱，很宽敞，在火车上非正式地聊几句。 很多编程语言都以 “没有指针” 作为自己的优势来宣传，然而，对于C语言，指针却是与生俱来的。 那么，什么是指针，为什么大家都想避开指针。 很简单， 指针就是地址，当一个地址作为一个变量存在时，它就被叫做指针，该变量的类型，自然就是指针类型。 指针的作用就是，给出一个指针，取出该指针指向地址处的值。为了理解本质，我们从计算机模型说起...

Python语言高频重点汇总

Python语言高频重点汇总 GitHub面试宝典仓库——点这里跳转 文章目录Python语言高频重点汇总**GitHub面试宝典仓库——点这里跳转**1. 函数-传参<em>2</em>. 元类3. @staticmethod和@classmethod两个装饰器4. 类属性和实例属性5. Python的自省6. 列表、集合、字典推导式7. Python中单下划线和双下划线8. 格式化字符串中的%和format9.

究竟你适不适合买Mac？

我清晰的记得，刚买的macbook pro回到家，开机后第一件事情，就是上了淘宝网，花了500元钱，找了一个上门维修电脑的师傅，上门给我装了一个windows系统。。。。。。 表砍我。。。 当时买mac的初衷，只是想要个固态硬盘的笔记本，用来运行一些复杂的扑克软件。而看了当时所有的SSD笔记本后，最终决定，还是买个好（xiong）看（da）的。 已经有好几个朋友问我mba怎么样了，所以今天尽量客观...

代码详解：如何用Python快速制作美观、炫酷且有深度的图表

全文共1<em>2</em><em>2</em>31字，预计学习时长35分钟生活阶梯（幸福指数）与人均GDP（金钱）正相关的正则图本文将探讨三种用Python可视化数据的不同方法。以可视化《<em>2</em>019年世界幸福报告》的数据为例，本文用Gapminder和<em>W</em>ikipedia的信息丰富了《世界幸福报告》数据，以探索新的数据关系和可视化方法。《世界幸福报告》试图回答世界范围内影响幸福的因素。报告根据对“坎特里尔阶梯问题”的回答来确定幸...

程序员一般通过什么途径接私活？

二哥，你好，我想知道一般程序猿都如何接私活，我也想接，能告诉我一些方法吗？ 上面是一个读者“烦不烦”问我的一个问题。其实不止是“烦不烦”，还有很多读者问过我类似这样的问题。 我接的私活不算多，挣到的钱也没有多少，加起来不到 <em>2</em>0<em>W</em>。说实话，这个数目说出来我是有点心虚的，毕竟太少了，大家轻喷。但我想，恰好配得上“一般程序员”这个称号啊。毕竟苍蝇再小也是肉，我也算是有经验的人了。 唾弃接私活、做外...

（经验分享）作为一名普通本科计算机专业学生，我大学四年到底走了多少弯路

今年正式步入了大四，离毕业也只剩半年多的时间，回想一下大学四年，感觉自己走了不少弯路，今天就来分享一下自己大学的学习经历，也希望其他人能不要走我走错的路。 （一）初进校园 刚进入大学的时候自己完全就相信了高中老师的话：“进入大学你们就轻松了”。因此在大一的时候自己学习的激情早就被抛地一干二净，每天不是在寝室里玩游戏就是出门游玩，不过好在自己大学时买的第一台笔记本性能并不是很好，也没让我彻底沉...

如何写一篇技术博客，谈谈我的看法

前言 只有光头才能变强。 文本已收录至我的GitHub精选文章，欢迎Star：https://github.com/ZhongFuCheng3y/3y 我一直推崇学技术可以写技术博客去沉淀自己的知识，因为知识点实在是太多太多了，通过自己的博客可以帮助自己快速回顾自己学过的东西。 我最开始的时候也是只记笔记，认为自己能看得懂就好。但如果想验证自己是不是懂了，可以写成技术博客。在写技术博客的...

字节跳动面试官这样问消息队列：分布式事务、重复消费、顺序消费，我整理了一下

你知道的越多，你不知道的越多 点赞再看，养成习惯 GitHub上已经开源 https://github.com/JavaFamily 有一线大厂面试点脑图、个人联系方式和人才交流群，欢迎Star和完善 前言 消息队列在互联网技术存储方面使用如此广泛，几乎所有的后端技术面试官都要在消息队列的使用和原理方面对小伙伴们进行360°的刁难。 作为一个在互联网公司面一次拿一次Offer的面霸...

面试还搞不懂redis，快看看这40道面试题（含答案和思维导图）

Redis 面试题 1、什么是 Redis?. <em>2</em>、Redis 的数据类型？ 3、使用 Redis 有哪些好处？ 4、Redis 相比 Memcached 有哪些优势？ 5、Memcache 与 Redis 的区别都有哪些？ 6、Redis 是单进程单线程的？ 7、一个字符串类型的值能存储最大容量是多少？ 8、Redis 的持久化机制是什么？各自的优缺点？ 9、Redis 常见性...

ERP项目实施方案--生产管理实施方案.doc下载

业务调研阶段的主要目的是对企业的原有业务进行深入的调研，明确客户的现有流程和需求，然后进行方案设计。经过测试的检验，可以得到目前的正式应用解决方案。 相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/sjrenemail/2041832?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/sjrenemail/2041832?utm_source=bbsseo[/url]

网站发布时候，建个桌面图标让用户可以双击打开下载

设置浏览器、连接地址，使用本程序打开网页。 相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/hippo7208/2983391?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/hippo7208/2983391?utm_source=bbsseo[/url]

安卓天翼WIFI客户端下载

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