2018年上班的第二天，就这样背了一个大锅。我们项目中有一个搜索功能，在这一期的版本中，为了增强优化，去除了过滤空格的请求，这样或许能增加很好的用户体验，恰恰相反，偷鸡不成蚀把米。没想到苹果系统的输入法竟然能自动联想，在没有选择汉字的时候，竟然能联想出来一大堆智能拼音，what？？？还有这种操作？？？？输就输在了我几乎不使用苹果系统的输入法，我的手机设置一般都是把苹果的输入法删除了，直接使用搜狗。（苹果系统的输入法太难用
1. 安装 作为一个 Python Web 框架，Django需要Python的支持。请参阅 我可以在Django中使用哪些Pytho
与矩形相交的线条颜色为红色，其他为蓝色。 演示如下： 实例代码如下： import numpy as np import
前言 现在越来越多的公司开始拥抱Spring Cloud了，Spring Boot做为下一代 web 框架，Spring Cloud 作为最新最火的微服务的翘楚，你还有什么理由拒绝。很多Java方向的同学也开始积极的学习Spring Cloud，其实这边还有一个问题就是说：虽然大家学了Eureka，Ribbon，Hystrix，Zuul，Feign等等，但是要运用到实际
最近在工作中，发现在IE8下JSON.stringify自动将中文转译为unicode编码，原本选择的中文字符，传到后台变为了unicode编码，即\u****的形式。查找资料后发现，与标准的JSON.stringify不同，IE8内置的JSON.stringify会自动将编码从utf-8转为unicode编码，导致出现这种类似于乱码的情况。 解决方法分为两种strong
本文实例讲述了Python操作mongodb数据库进行模糊查询操作。分享给大家供大家参考，具体如下： # -*- coding: utf-8 -*- import pymongo import re from pymongo import MongoClient #创建连接 #10.20.66.106 client = MongoClient'10.20.4.79', 27017
本文实例讲述了Python常见MongoDB数据库操作。分享给大家供大家参考，具体如下： MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。 MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。他支持的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存
使用神经网络进行样本训练，要实现随机梯度下降算法。这里我根据麦子学院彭亮老师的讲解，总结如下，（神经网络的结构在另一篇博客中已经定义）： def SGDself, training_data, epochs, mini_batch_size, eta, test_data=None: if test_data: n_test = lentest_data#有多少个测试集
看这篇文章前强烈建议你看看上一篇python实现梯度下降法： 一、为什么要提出随机梯度下降算法 注意看梯度下降法权值的更新方式（推导过程在上一篇文章中有） img src="https:img.nhooo.comstaticupload2103131909390.pn
这个阶段一直在做和梯度一类算法相关的东西，索性在这儿做个汇总： 一、算法论述 梯度下降法gradient descent别名最速下降法（曾经我以为这是两个不同的算法-.-）,是用来求解无约束最优化问题的一种常用算法。下面以求解线性回归为题来叙述： 设：一般的线性回归方程（拟合函数）为：（其中img src="http
梯度下降（Gradient Descent）算法是机器学习中使用非常广泛的优化算法。当前流行的机器学习库或者深度学习库都会包括梯度下降算法的不同变种实现。 本文主要以线性回归算法损失函数求极小值来说明如何使用梯度下降算法并给出python实现。若有不正确的地方，希望读者能指出。 梯度下降 梯度下降
SVD是矩阵分解常用的方法，其原理为：矩阵M可以写成矩阵A、B与C相乘得到，而B可以与A或者C合并，就变成了两个元素M1与M2的矩阵相乘可以得到M。 矩阵分解推荐的思想就是基于此，将每个user和item的内在feature构成的矩阵分别表示为M1与M2，则内在feature的乘积得到M；因此我们可以利用已有数据（user对item的打分）通过随机梯度下降的方法计算出现有user和item最可能的fea
梯度下降法的原理和公式这里不讲，就是一个直观的、易于理解的简单例子。 1.最简单的情况，样本只有一个变量，即简单的（x，y）。多变量的则可为使用体重或身高判断男女（这是假设，并不严谨），则变量有两个，一个是体重，一个是身高，则可表示为x1,x2,y,即一个目标值有两个属性。 2.单个变量的情况最简单的就是，函数hkx=k*x这条直线注意：这里k也是变化的，我们的目的就是求一个
本文实例为大家分享了python实现梯度下降算法的具体代码，供大家参考，具体内容如下 简介 本文使用python实现了梯度下降算法，支持y = Wx+b的线性回归 目前支持批量梯度算法和随机梯度下降算法bs=1 也支持输入特征向量的x维度小于3的图像可视化 代码要求
本文实例为大家分享了python实现梯度下降法的具体代码，供大家参考，具体内容如下 使用工具：Python（x,y） 2.6.6 运行环境：Windows10 问题：求解y=2*x1+x2+3，即使用梯度下降法求解y=a*x1+b*x2+c中参数a，b，c的最优值（监督学习）
python使用梯度下降算法实现一个多线性回归，供大家参考，具体内容如下 图示： img s
本文实例为大家分享了python实现梯度下降和逻辑回归的具体代码，供大家参考，具体内容如下 import numpy as np import pandas as pd import os data = pd.read_csv"iris.csv" # 这里的iris数据已做过处理 m, n = data.shape dataMatIn = np.onesm, n d
本文实例为大家分享了python批量梯度下降算法的具体代码，供大家参考，具体内容如下 问题： 将拥有两个自变量的二阶函数绘制到空间坐标系中，并通过批量梯度下降算法找到并绘制其极值点 大体思路： 首先，根据题意确定目标函数：fw1,w2 = w1^2 + w2^2 + 2 w1 w
Rosenbrock函数的定义如下： 其函数图像如下：
python版本选择 这里选的python版本是2.7，因为我之前用python3试了几次，发现在画3d图的时候会报错，所以改用了2.7。 数据集选择 数据集我选了一个包含两个变量，三个参数的数据集，这样可以画出3d图形对结果进行验证。 部分函数总结
URLConnection是个抽象类，它有两个直接子类分别是HttpURLConnection和JarURLConnection。另外一个重要的类是URL，通常URL可以通过传给构造器一个String类型的参数来生成一个指向特定地址的URL实例。 每个 HttpURLConnection 实例都可用于生成单个请求，但是其他实例可以透明地共享连接到 HTTP 服务器的基础网络。请求后在 Http
事务日志记录着在相关数据库上的操作，同时还存储数据库恢复recovery的相关信息。 收缩日志的原因有很多种，有些是考虑空间不足，有些则是应用程序限制导致的。 下面介绍的是在简单模式下，进行收缩操作。 一、命令行搞定 USE MASTER GO ALTER DATABASE {DBName} SET
在学习js过程中,经常会遇到同样一个功能点 这样实现也可以,那样实现也可以。但是哪个方式最优呢?自己写了一个简短的proferencesCompare 函数。代码如下: ** * 函数性能比较 * @param fns 要比较的函数数组 * @args 每个要比较函数在执行的时候传入的参数,可以是数组,或者 被调用后 返回数组类型 * @repeatCount 每个函数
简介 Ubuntu缺省的配置的源并不是国内的服务器，下载更新软件都比较慢，本文介绍如何设置源列表，选择比较快的源以节省下载时间。 配置步骤 1. 备份源列表 sudo cp etcaptsources.list etcaptsources.list_backup
源码如下： package com.oysept; import java.io.File; import java.io.IOException; import java.net.FileNameMap; import java.net.URLConnection; import java.nio.file.Files; import jav
测试一下Linux下面删除大量文件的效率。 首先建立50万个文件 $ test for i in $seq 1 500000;do echo text $i.txt;done 1. rm删除 $ time rm -f * zsh: sure you
1.new的三种面貌 C++中使用new运算符产生一个存在于Heap（堆）上对象时，实际上调用了operator new函数和placement new函数。在使用new创建堆对象时，我们要清楚认清楚new的三种面貌，分别是：new operator、operator new和placement new。 1.1new
五子棋简单功能实现，供大家参考，具体内容如下 游戏功能演示 代码如下： #include stdio.h #include std
Windows bat脚本的for语句基本形态如下： 在cmd窗口中：for %I in command1 do command2 在批处理文件中：for %%I in command1 do command2 之所以要区分cmd窗口和批处理文件两种环境，是因为在这两种环境下，命令语句表现出来的行为虽然基本一样，但是在细节上还是稍有不同，最明显的一个差异就是：在
File — Settings — Editor — Inlay Hints — Kotlin 勾选 Show local variable type hints img src="https:img.n
在Java并发编程的世界里，synchronized 和 Lock 是控制多线程并发环境下对共享资源同步访问的两大手段。其中 Lock 是 JDK 层面的锁机制，是轻量级锁，底层使用大量的自旋+CAS操作实现的。 学习并发推荐《Java并发编程的艺术》 那什么是CAS呢？CAS，compare and swap，即比较并交
下面给大家分享Tomcat注册成服务的几个注意点，详情如下所示： 打开界面后看下方环境变量，如果不懂的，建议了解下环境变量是啥。。 p
1 Linux命令安装 Ubuntu安装： sudo apt-get install redis-server CentOS安装需要先安装EPEL源，再从EPEL源安装redis： yum -y install epel-release yum -y install redis 点击查看CentOS
本文实例讲述了ThinkPHP表单数据智能写入create方法。分享给大家供大家参考。具体如下： 创建数据对象 create 除了手动构造入库的数据集之外，ThinkPHP 还提供了自动创建数据对象的 create 方法。create 方法将自动收集提交的表单数据并创建数据对象而无需人工干预，这在表单数据字段非常多的情况下更具优势。
在自上而下的继承层次结构中，位于上层的类更具有通用性，甚至可能更加抽象。从某种角度看，祖先类更加通用，它只包含一些最基本的成员，人们只将它作为派生其他类的基类，而不会用来创建对象。甚至，你可以只给出方法的定义而不实现，由子类根据具体需求来具体实现。 这种只给出方法定义而不具体实现的方法被称为抽象方法，抽象方法是没有方法体的，在代码的表达上就是没有“{}”。包含一个或多个抽象方法的类也必须被声明为抽象类。
本文实例讲述了PHP+MySQL之Insert Into数据插入用法。分享给大家供大家参考。具体如下： INSERT INTO 语句用于向数据库表中插入新纪录。 向数据库表插入数据 INSERT INTO 语句用于向数据库表添加新纪录。 语法： INSERT
很多数据都有父节点与子节点，我们希望单击父节点的时候可以展开父节点下的子节点数据。 比如一个医院科室表，有父科室与子科室，点击父科室后，在父科室下面可以展现该科室下的所有子科室。 我们来说一下在DataGridView中如何实现这个功能。 首先，创建示例数据： 示例数据SQL create
页面介绍展示： img src="https:img.nhooo.comstaticupload210312
本文实例分析了ThinkPHP中数据操作方法。分享给大家供大家参考。具体如下： 模板中使用函数，相信大部分的TPer都知道也用过吧。 案例： 获取用户名的方法 function get_username$uid{ $row = M'User'-getbyUid$uid; ret
在软件项目实施的时候，数据导入一直是项目人员比较头疼的问题。其实，在SQL Server中集成了很多成批导入数据的方法。有些项目实施顾问头疼的问题，在我们数据库管理员眼中，是小菜一碟。现在的重点就是，如何让用户了解这些方法，让数据导入变得轻松一些。相信以下方法大家都用过了，温故而知新哈，如果有更好的方法希望大家都提出来~ 一、使用Select Into语句
