- IK分词
初心myp
实现简单的分词功能,智能化分词添加依赖配置:4.10.4org.apache.lucenelucene-core${lucene.version}org.apache.lucenelucene-analyzers-common${lucene.version}org.apache.lucenelucene-queryparser${lucene.version}org.apache.lucenel
- 搜索引擎技术选型
dusty_giser
近期,业主对POI检索提出了一些想法,针对之前简单的WordSegment分词和模糊匹配搜索需要进行一些更为符合业主需求的调整。于是这几天对搜索引擎进行了一些技术选型;一、ApacheLucene Lucene是一个开源的高性能、可扩展的全文检索引擎工具包,但不是一个完整的全文检索引擎,而是一个全文检索引擎的架构,提供了完整的查询引擎和索引引擎。所以它是一套信息检索工具包,可以说是当今最先进
- mac m1使用docker 安装es kibana ik分词器
Maosmallming
dockerelasticsearchmacos
0.安装docker可参考以下文章http://t.csdnimg.cn/fMXu61.拉取elasticsearch镜像资源,本人下载的是8.6.2版本dockerpullelasticsearch:8.6.22.在本机中提前创建好yml文件elasticsearch.ymlhttp:host:0.0.0.0xpack.security.enabled:falsexpack.security.e
- docker安装ES、kibana和IK分词器
拉取镜像dockerpullelasticsearch:7.4.2dockerpullkibana:7.4.2创建存储数据的目录mkdir-p/home/lab1018/docker_volume/elasticsearch/configmkdir-p/home/lab1018/docker_volume/elasticsearch/datamkdir-p/home/lab1018/docker_
- Mac 使用Docker安装Elasticsearch、Kibana 、ik分词器、head
风中带血
macosdockerelasticsearch
安装ElasticSearch通过docker安装esdockerpullelasticsearch:7.8.1在本地创建elasticsearch.yml文件mkdir/Users/ky/Documents/learn/es/elasticsearch.yml编辑yml文件内容http:host:0.0.0.0xpack.security.enabled:falsexpack.security.
- 2024年最新MAC M1使用docker 安装es kibana ik分词器,被面试官问的大数据开发-Framework难倒了
2401_84164503
程序员大数据macosdocker
网上学习资料一大堆,但如果学到的知识不成体系,遇到问题时只是浅尝辄止,不再深入研究,那么很难做到真正的技术提升。需要这份系统化资料的朋友,可以戳这里获取一个人可以走的很快,但一群人才能走的更远!不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人,都欢迎加入我们的的圈子(技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导),让我们一起学习成长!我的路径是/Users/jim/elasticsear
- docker安装 Elasticsearch、Kibana、IK 分词器
kong@react
dockerelasticsearchjenkins
Elasticsearch1.拉去镜像dockerpullelasticsearch:8.12.2dockerpullkibana:8.12.22.创建挂载目录mkdir/root/elasticsearch3.不挂载启动dockerrun-d\--restart=always\--namefusion_elasticsearch\--networkfusion_network\-p9200:92
- IOS —— Runloop 初识随笔
banlong6430
在写这篇文章之前,对IOS中Runloop这概念的认知基本约等于0。从字面上的意思来了解,就是一个死循环的意思直到我在网上看到这样一篇文章《深入了解Runloop》,初次阅读发现自己几乎无法理解文章中大部分词汇以及运作原理,直至反反复复阅读2~3遍才初探端倪以下这篇文章,是通过自身略带抽象的思维方式结合自己的理解(或许也有问题),简述及整理上述的runloop文章。1.什么是RUNLOOPRunl
- elasticsearch-ik分词器
菁菁兰花月
elasticsearch搜索引擎大数据
这里用的分词器版本是elasticsearch-analysis-ik-7.16.1.zip,和elasticsearch是相同的版本,这样不容易出错。每个节点的elasticsearch中都要安装elasticsearch-analysis-ik。安装过程1.linux安装zip解压器yum-yinstallunzip2.在原来的elasticsearch安装目录中的plugins目录下创建一个
- Elasticsearch安装、Ik分词器安装、head管理界面安装(Windows && Linux)
JasonHome
ElasticSearchElassticsearchesikhead分词器
Elasticsearch安装与使用(Windows&&Linux)官方下载地址:https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearchhead插件安装(es可视化界面)github地址:https://github.com/mobz/elasticsearch-headIk分词器安装github地址:https://github.com/medcl/e
- 【亲测免费】 Elasticsearch-analysis-ik中文分词插件
徐忱澜
Elasticsearch-analysis-ik中文分词插件【下载地址】Elasticsearch-analysis-ik中文分词插件elasticsearch-analysis-ik是一款专为Elasticsearch设计的中文分词插件,版本7.17.6。它能够高效处理中文文本,提供精准的分词功能,极大提升搜索体验。安装简单,只需下载、解压并放置到Elasticsearch的plugins目录
- 推荐 Elasticsearch 分析插件 - elasticsearch-analysis-ik
芮伦硕
推荐Elasticsearch分析插件-elasticsearch-analysis-ik如果你正在寻找一个强大的、中文分词效果出色的Elasticsearch分析插件,那么elasticsearch-analysis-ik绝对值得你的关注。什么是elasticsearch-analysis-ik?elasticsearch-analysis-ik是一个针对Elasticsearch的中文分析插件
- Elasticsearch安装中文分词器elasticsearch-analysis-ik 大数据
JieLun_C
大数据elasticsearch中文分词
Elasticsearch安装中文分词器elasticsearch-analysis-ik大数据近年来,随着大数据技术的不断发展,搜索引擎的应用需求也日益增加。而对于中文搜索引擎而言,一个好用的中文分词器是至关重要的。在Elasticsearch中,我们可以使用elasticsearch-analysis-ik插件来实现中文分词功能。本文将为大家详细介绍在安装和配置elasticsearch-an
- 华为OD机考2025C卷 - 中文分词模拟器 (C++ & Python & JAVA & JS & GO)
无限码力
华为OD机试真题刷题笔记华为od华为OD机试2025C卷华为OD机考2025C卷华为OD2025C卷
中文分词模拟器华为OD机试真题目录点击查看:华为OD机试2025C卷真题题库目录|机考题库+算法考点详解华为OD机试2025C卷200分题型题目描述给定一个连续不包含空格的字符串,该字符串仅包含英文小写字母及英文标点符号(逗号、分号、句号),同时给定词库,对该字符串进行精确分词。说明:精确分词:字符串分词后,不会出现重叠。即"ilovechina",不同词库可分割为"i,love,china",“
- 定焦增量,保持希望
鄢中堡
我们总是对短期的期望过高,长期的期望过低。每当想放弃,对未来失望的时候,就应该读几次这句话。只要努力,每天都会有进步。我们付出的每一分汗水,都在改变我们的未来。虽然每天变化的增量微不足道,但是和时间作朋友,等重复次数足够多的时候,会从量变引起质变。我们很多时候,可能会太过于关注存量,而忽视了增量,以至于很绝望。我重新开始学英语的时候,发现词汇量只剩下了3000多个,而大部分词典上,都是近万的单词。
- PyTorch生成式人工智能(18)——循环神经网络详解与实现
盼小辉丶
pytorchrnn自然语言处理
PyTorch生成式人工智能(18)——循环神经网络详解与实现0.前言1.文本生成的挑战2.循环神经网络2.1文本数据2.2循环神经网络原理3.长短期记忆网络3.自然语言处理基础3.1分词3.2词嵌入3.3词嵌入在自然语言处理中的应用小结系列链接0.前言我们已经学习了如何生成数字和图像等内容。从本节开始,我们将主要聚焦于文本生成。人类语言极其复杂且充满细微差别,不仅仅涉及语法和词汇的理解,还包括上
- Visual Autoregressive Modeling: Scalable Image Generation via Next-Scale Prediction
zzfive
生成模型论文阅读kotlin开发语言android
论文链接:VisualAutoregressiveModeling:ScalableImageGenerationviaNext-ScalePrediction文章目录简介预测下一个token自回归模型范式分析VAR详解分词实现细节幂律缩放定律零样本泛化能力结论简介本文提出的视觉自回归建模/VAR这种新范式,其将图像的自回归学习重新定义为从粗到细的“下一个尺度预测”或“下一个分辨率预测”,与常规的
- BPE(字节对编码)和WordPiece 是什么
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021AIpython机器学习算法人工智能transformer深度学习
BPE(字节对编码)和WordPiece是什么BPE(字节对编码)和WordPiece是自然语言处理中常用的子词分词算法,它们通过将文本拆分为更小的语义单元来平衡词汇表大小和表达能力。BPE(BytePairEncoding,字节对编码)原理初始化:将文本按字符(或Unicode字节)拆分为最小单元,形成初始词汇表。统计合并:迭代合并最频繁出现的相邻字符对,形成新的子词单元,直到达到预设的词汇表大
- 【自然语言处理】文本规范化
2401_84149564
自然语言处理自然语言处理人工智能文本规范化python分词词的规范化分句
目录一、引言二、分词三、词规范化四、分句五、文本规范化的Python代码实战六、总结一、引言在自然语言处理的许多任务中,第一步都离不开文本规范化。文本规范化的作用是将使用字符串表示的文本转化为更易于计算机处理的规范形式。文本规范化一般包括3个步骤:分词、词的规范化、分句。本文将分别介绍这3个步骤及Python代码实战。二、分词词是语言的基本单元,人类学习语言的过程也是从理解词开始的。显而易见,自然
- Python|扫描版词书转文字(PyPDF、OCR)
NuageL
pdfocrpython
心血来潮想把词书pdf(只有扫描版)转化成电子版,然后插到某生词APP去复习然后有两个想法:1.按照A-Z等来分词单2.PDF转文字1.那首先需要把PDF分开,这个用PyPDF2可以达成PDF参考文章:掌握PDF文件处理的神器:PythonPyPDF2库详解-CSDN博客写了一个功能,允许用户一次性输入多个页码范围:fromPyPDF2importPdfReader,PdfWriterdefspl
- 用Keras构建爱情模型:破解情侣间的情感密码
忆愿
高质量领域文章keras人工智能深度学习python机器学习自然语言处理神经网络
文章目录一、给情话穿上数字马甲1.1中文分词那些坑1.2停用词过滤玄学二、给神经网络装个情感温度计2.1记忆增强套餐2.2注意力机制实战三、给模型喂点狗粮数据3.1数据增强七十二变3.2标注的艺术四、调参比哄对象还难4.1超参数扫雷指南4.2可视化调参黑科技五、实战演练之保命指南5.1部署成求生APP5.2案例分析库六、当AI遇见现实:模型局限与伦理困境6.1隐私雷区七、从玩具模型到生产系统7.1
- 怎么安装自定义分词器
思静鱼
#elasticsearches
安装自定义分词器的完整步骤在Elasticsearch中安装自定义分词器,通常需要修改索引配置或开发插件。以下是详细方法:一、基于配置实现自定义分词器(无需插件)适用于通过组合Elasticsearch内置的CharacterFilters、Tokenizers和TokenFilters实现的分词器。1.定义分词规则在创建索引时,通过settings.analysis配置自定义分词器:PUT/my
- 想要了解大模型,看懂这一篇就够了!大模型工作流程及核心参数介绍!
Gq.xxu
qwen3vllmtransforms大语言模型部署深度学习人工智能
若想深入探究大模型核心参数的效果与作用,就务必先弄清大模型的工作流程,明确核心参数在流程各阶段的效能与功能,知晓其具体含义。一,大模型的工作流程大模型运行时的工作原理可以概括为输入处理→特征提取→模型推理→结果生成四个核心阶段,整个过程融合了深度学习架构、自然语言处理技术以及分布式计算能力。从用户输入到大模型输出,整个工作的处理流程如下:输入文本→分词→嵌入+位置编码→Transformer多层处
- Python词法分析器:从概念到实践
凡狗蛋
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:Python词法分析器是编程语言处理的关键环节,负责将源代码解析为有意义的标记或符号序列。本简介详细介绍了词法分析、正则表达式、分词、词法规则、词法分析器生成器以及编译原理等核心概念,并展示了如何使用Python内置的re模块和第三方库ply实现词法分析器,为进一步理解编程语言的工作原理和构建自定义编程语言打下基础。1.词法分析器的作用与目的词法分析器是编译器
- **深度解析Annotated Jieba:Python中的高效中文分词库**
深度解析AnnotatedJieba:Python中的高效中文分词库去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/项目简介是一个基于Jieba的增强版分词库,为了解决原Jieba库在复杂场景下的需求,它提供了更丰富的功能和更友好的API设计。该项目由USTCDane开发并维护,旨在帮助开发者更好地理解和使用Jieba进行中文文本处理。技术分析1.代码注释与文档AnnotatedJ
- [特殊字符] Python 实战 | 批量统计中文文档词频并导出 Excel
happydog007
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本文展示如何用Python脚本:批量读取文件夹中的多篇中文文档;用jieba分词并统计词频(过滤停用词与单字符);将各文档词频输出为对应Excel文件;是文本分析、内容审查、报告编写中的实用技巧。Step1:批量加载文件夹中文本文件路径importospath='主要业务'files=[os.path.join(path,f)forfinos.listdir(path)]使用标准库os.listd
- 对加密字段进行模糊查询:基于分词密文映射表的实现方案
大三小小小白
数据库
引言在当今数据安全日益重要的背景下,数据库字段加密已成为保护敏感信息的常见做法。然而,加密后的数据给模糊查询带来了巨大挑战。本文将介绍一种基于分词密文映射表的解决方案,实现对加密字段的高效模糊查询。一、问题背景考虑一个用户管理系统,其中包含手机号、身份证号、住址等敏感信息。这些字段需要加密存储以保证安全,但同时业务上又需要支持模糊查询(如根据手机号前几位查询用户)。传统加密方式直接阻碍了模糊查询功
- Elasticsearch检索高亮不正确,不精确问题
问题场景:搜索“a”高亮"A8A",,,,,分词器:IK分词器确认分词结果:下图说明已经正确分词!确认高亮效果:换一种高亮器查询效果:对应java代码:总结:当高亮显示不精确的时候,要从以下两方面找问题:1.分词器是否分词准确2.高亮器是否满足你的要求,不满足换一种高亮器查看效果我之前原默认的高亮器(plain)不能满足要求,后来使用unified高亮器解决了高亮不精确的问题。
- python内置函数reversed_Python3内置函数——reversed() = 翻转我的世界
大龙说学区
v.颠倒(reverse的过去式和过去分词);翻转help(reversed)Helponclassreversedinmodulebuiltins:classreversed(object)|reversed(sequence)->reverseiteratorovervaluesofthesequence||Returnareverseiterator||Methodsdefinedhere:
- docker安装Elasticsearch
Uluoyu
dockerelasticsearch
1.安装版本Elasticsearch(8.18.3)kibana(8.18.3)ik分词器(8.18.3)2.创建网络,让ES与Kibana容器互联dockernetworkcreatees-net3.加载镜像dockerpulldocker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:8.18.3sudodockerpulldocker.elastic.co/
- ASM系列六 利用TreeApi 添加和移除类成员
lijingyao8206
jvm动态代理ASM字节码技术TreeAPI
同生成的做法一样,添加和移除类成员只要去修改fields和methods中的元素即可。这里我们拿一个简单的类做例子,下面这个Task类,我们来移除isNeedRemove方法,并且添加一个int 类型的addedField属性。
package asm.core;
/**
* Created by yunshen.ljy on 2015/6/
- Springmvc-权限设计
bee1314
springWebjsp
万丈高楼平地起。
权限管理对于管理系统而言已经是标配中的标配了吧,对于我等俗人更是不能免俗。同时就目前的项目状况而言,我们还不需要那么高大上的开源的解决方案,如Spring Security,Shiro。小伙伴一致决定我们还是从基本的功能迭代起来吧。
目标:
1.实现权限的管理(CRUD)
2.实现部门管理 (CRUD)
3.实现人员的管理 (CRUD)
4.实现部门和权限
- 算法竞赛入门经典(第二版)第2章习题
CrazyMizzz
c算法
2.4.1 输出技巧
#include <stdio.h>
int
main()
{
int i, n;
scanf("%d", &n);
for (i = 1; i <= n; i++)
printf("%d\n", i);
return 0;
}
习题2-2 水仙花数(daffodil
- struts2中jsp自动跳转到Action
麦田的设计者
jspwebxmlstruts2自动跳转
1、在struts2的开发中,经常需要用户点击网页后就直接跳转到一个Action,执行Action里面的方法,利用mvc分层思想执行相应操作在界面上得到动态数据。毕竟用户不可能在地址栏里输入一个Action(不是专业人士)
2、<jsp:forward page="xxx.action" /> ,这个标签可以实现跳转,page的路径是相对地址,不同与jsp和j
- php 操作webservice实例
IT独行者
PHPwebservice
首先大家要简单了解了何谓webservice,接下来就做两个非常简单的例子,webservice还是逃不开server端与client端。我测试的环境为:apache2.2.11 php5.2.10做这个测试之前,要确认你的php配置文件中已经将soap扩展打开,即extension=php_soap.dll;
OK 现在我们来体验webservice
//server端 serve
- Windows下使用Vagrant安装linux系统
_wy_
windowsvagrant
准备工作:
下载安装 VirtualBox :https://www.virtualbox.org/
下载安装 Vagrant :http://www.vagrantup.com/
下载需要使用的 box :
官方提供的范例:http://files.vagrantup.com/precise32.box
还可以在 http://www.vagrantbox.es/
- 更改linux的文件拥有者及用户组(chown和chgrp)
无量
clinuxchgrpchown
本文(转)
http://blog.163.com/yanenshun@126/blog/static/128388169201203011157308/
http://ydlmlh.iteye.com/blog/1435157
一、基本使用:
使用chown命令可以修改文件或目录所属的用户:
命令
- linux下抓包工具
矮蛋蛋
linux
原文地址:
http://blog.chinaunix.net/uid-23670869-id-2610683.html
tcpdump -nn -vv -X udp port 8888
上面命令是抓取udp包、端口为8888
netstat -tln 命令是用来查看linux的端口使用情况
13 . 列出所有的网络连接
lsof -i
14. 列出所有tcp 网络连接信息
l
- 我觉得mybatis是垃圾!:“每一个用mybatis的男纸,你伤不起”
alafqq
mybatis
最近看了
每一个用mybatis的男纸,你伤不起
原文地址 :http://www.iteye.com/topic/1073938
发表一下个人看法。欢迎大神拍砖;
个人一直使用的是Ibatis框架,公司对其进行过小小的改良;
最近换了公司,要使用新的框架。听说mybatis不错;就对其进行了部分的研究;
发现多了一个mapper层;个人感觉就是个dao;
- 解决java数据交换之谜
百合不是茶
数据交换
交换两个数字的方法有以下三种 ,其中第一种最常用
/*
输出最小的一个数
*/
public class jiaohuan1 {
public static void main(String[] args) {
int a =4;
int b = 3;
if(a<b){
// 第一种交换方式
int tmep =
- 渐变显示
bijian1013
JavaScript
<style type="text/css">
#wxf {
FILTER: progid:DXImageTransform.Microsoft.Gradient(GradientType=0, StartColorStr=#ffffff, EndColorStr=#97FF98);
height: 25px;
}
</style>
- 探索JUnit4扩展:断言语法assertThat
bijian1013
java单元测试assertThat
一.概述
JUnit 设计的目的就是有效地抓住编程人员写代码的意图,然后快速检查他们的代码是否与他们的意图相匹配。 JUnit 发展至今,版本不停的翻新,但是所有版本都一致致力于解决一个问题,那就是如何发现编程人员的代码意图,并且如何使得编程人员更加容易地表达他们的代码意图。JUnit 4.4 也是为了如何能够
- 【Gson三】Gson解析{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
bit1129
gson
如何把如下简单的JSON字符串反序列化为Java的POJO对象?
{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
下面的POJO类Model无法完成正确的解析:
import com.google.gson.Gson;
- 【Kafka九】Kafka High Level API vs. Low Level API
bit1129
kafka
1. Kafka提供了两种Consumer API
High Level Consumer API
Low Level Consumer API(Kafka诡异的称之为Simple Consumer API,实际上非常复杂)
在选用哪种Consumer API时,首先要弄清楚这两种API的工作原理,能做什么不能做什么,能做的话怎么做的以及用的时候,有哪些可能的问题
- 在nginx中集成lua脚本:添加自定义Http头,封IP等
ronin47
nginx lua
Lua是一个可以嵌入到Nginx配置文件中的动态脚本语言,从而可以在Nginx请求处理的任何阶段执行各种Lua代码。刚开始我们只是用Lua 把请求路由到后端服务器,但是它对我们架构的作用超出了我们的预期。下面就讲讲我们所做的工作。 强制搜索引擎只索引mixlr.com
Google把子域名当作完全独立的网站,我们不希望爬虫抓取子域名的页面,降低我们的Page rank。
location /{
- java-归并排序
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
public class MergeSort {
public static void main(String[] args) {
int[] a={20,1,3,8,5,9,4,25};
mergeSort(a,0,a.length-1);
System.out.println(Arrays.to
- Netty源码学习-CompositeChannelBuffer
bylijinnan
javanetty
CompositeChannelBuffer体现了Netty的“Transparent Zero Copy”
查看API(
http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/buffer/package-summary.html#package_description)
可以看到,所谓“Transparent Zero Copy”是通
- Android中给Activity添加返回键
hotsunshine
Activity
// this need android:minSdkVersion="11"
getActionBar().setDisplayHomeAsUpEnabled(true);
@Override
public boolean onOptionsItemSelected(MenuItem item) {
- 静态页面传参
ctrain
静态
$(document).ready(function () {
var request = {
QueryString :
function (val) {
var uri = window.location.search;
var re = new RegExp("" + val + "=([^&?]*)", &
- Windows中查找某个目录下的所有文件中包含某个字符串的命令
daizj
windows查找某个目录下的所有文件包含某个字符串
findstr可以完成这个工作。
[html]
view plain
copy
>findstr /s /i "string" *.*
上面的命令表示,当前目录以及当前目录的所有子目录下的所有文件中查找"string&qu
- 改善程序代码质量的一些技巧
dcj3sjt126com
编程PHP重构
有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点,程序你只写一次,但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时,你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时,他必须阅读你的代码。因此,在编写时多花一点时间,你会在阅读它时节省大量的时间。让我们看一些基本的编程技巧: 尽量保持方法简短 尽管很多人都遵
- SharedPreferences对数据的存储
dcj3sjt126com
SharedPreferences简介: &nbs
- linux复习笔记之bash shell (2) bash基础
eksliang
bashbash shell
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2104329
1.影响显示结果的语系变量(locale)
1.1locale这个命令就是查看当前系统支持多少种语系,命令使用如下:
[root@localhost shell]# locale
LANG=en_US.UTF-8
LC_CTYPE="en_US.UTF-8"
- Android零碎知识总结
gqdy365
android
1、CopyOnWriteArrayList add(E) 和remove(int index)都是对新的数组进行修改和新增。所以在多线程操作时不会出现java.util.ConcurrentModificationException错误。
所以最后得出结论:CopyOnWriteArrayList适合使用在读操作远远大于写操作的场景里,比如缓存。发生修改时候做copy,新老版本分离,保证读的高
- HoverTree.Model.ArticleSelect类的作用
hvt
Web.netC#hovertreeasp.net
ArticleSelect类在命名空间HoverTree.Model中可以认为是文章查询条件类,用于存放查询文章时的条件,例如HvtId就是文章的id。HvtIsShow就是文章的显示属性,当为-1是,该条件不产生作用,当为0时,查询不公开显示的文章,当为1时查询公开显示的文章。HvtIsHome则为是否在首页显示。HoverTree系统源码完全开放,开发环境为Visual Studio 2013
- PHP 判断是否使用代理 PHP Proxy Detector
天梯梦
proxy
1. php 类
I found this class looking for something else actually but I remembered I needed some while ago something similar and I never found one. I'm sure it will help a lot of developers who try to
- apache的math库中的回归——regression(翻译)
lvdccyb
Mathapache
这个Math库,虽然不向weka那样专业的ML库,但是用户友好,易用。
多元线性回归,协方差和相关性(皮尔逊和斯皮尔曼),分布测试(假设检验,t,卡方,G),统计。
数学库中还包含,Cholesky,LU,SVD,QR,特征根分解,真不错。
基本覆盖了:线代,统计,矩阵,
最优化理论
曲线拟合
常微分方程
遗传算法(GA),
还有3维的运算。。。
- 基础数据结构和算法十三:Undirected Graphs (2)
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Algorithm
Design pattern for graph processing.
Since we consider a large number of graph-processing algorithms, our initial design goal is to decouple our implementations from the graph representation
- 云计算平台最重要的五项技术
sumapp
云计算云平台智城云
云计算平台最重要的五项技术
1、云服务器
云服务器提供简单高效,处理能力可弹性伸缩的计算服务,支持国内领先的云计算技术和大规模分布存储技术,使您的系统更稳定、数据更安全、传输更快速、部署更灵活。
特性
机型丰富
通过高性能服务器虚拟化为云服务器,提供丰富配置类型虚拟机,极大简化数据存储、数据库搭建、web服务器搭建等工作;
仅需要几分钟,根据CP
- 《京东技术解密》有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动
ITeye携手博文视点举办的12月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。
12月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2164754
本次技术图书试读活动获奖名单及相应作品如下:
一等奖(两名)
Microhardest:http://microhardest.ite