支持向量机SVM详解——SVM数学模型

目录SVM的数学模型SVM的数学模型w的方向垂直于直线y(i)是样本的真实结果 (wx+b)是我们的
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关于sql数据查询的语句

1、基础不够扎实,使用的句子是下面的结果 <select id=relieveTotalJava
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软件推荐-网站建设

软件推荐-网站建设HBuilderX这个 看网页代码挺不错的一来更改的时候自动配对二来界面很不错——开发工具
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清华大学2015年自主招生暨领军计划试题

**清华大学2015年自主招生暨领军计划试题(上)** 说明:本试卷共30小题,共100分.在每小题给出的四个选项中,有一个或多个选项是符合题目要求的.全部选对的,得满分;选对但不全的,得部分分;有选错的,得0分. 本次分享涵盖试卷的前15道题!下次分享后15道题,敬请期待! 1、设复数$z=\cos\dfrac{2\pi}3+{\rm i}\sin\dfrac{2\pi}3$,则$\dfrac{1}{1-z}+\dfrac{1}{1-z^2}=$( ) A.$0$ B.$1$ C.$\dfr
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为什么你的include里没有windows.h?

Windows.h不属于标准库,只能在微软的win系统中使用,而安卓是Linux内核,当然不能用. 转载于:https://tieba.baidu.com/p/2797112075?red_tag=0822653306&traceid=
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java中各种方法的含义

1、doClick() public void doClick(int pressTime)以编程方式执行“单击”。此方法的效果等同于用户按下并随后释放按钮。可以看到,按钮在“按下”状态下停留 pressTime 毫秒的时间。 2、super() 3、this()
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0X01从文件中读取数据

一;读取文件   注释:要使用文本文件中的信息,首先需要将信息读取到内存中(首先打开文件,然后读取),为此,你可以一次性读取全部内容,也可以每次一行方式逐步读取。 # -*- coding:utf-8 -*- #!/usr/bin/python ''' 读取文件 注释:要使用文本文件中的信息,首先需要将信息读取到内存中,为此,你可以一次性读取全部内容,也可以每次一行方式逐步读取 ''' with open('/home/aaron/桌面/biaoge/htmlcade.txt') as
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性能测试工具Jmeter你所不知道的内幕

谈到性能测试,大家一定会联想到Jmeter和LoadRunner,这两款工具目前在国内使用的相当广泛,主要原因是Jmeter是开源免费,LoadRunner 11在现网中存在破解版本。商用型性能测试工具对于中小型企业很难承担相关的费用。国内的性能测试工具有:CPTS(华为)、kylinTOP(奇林)、PTS(阿里)等,国外的性能测试工具LoadRunner相对比较出名。Loadrunner在国内出名的原因主要还是因为LoadRunner 进入中国的市场比较早,而且网上还存在破解版本。现在我们主
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Layui-admin-iframe通过页面链接直接在iframe内打开一个新的页面,实现单页面的效果

前言:   使用Layui-admin做后台管理框架有很长的一段时间了,但是一直没有对框架内iframe菜单栏切换跳转做深入的了解。今天有一个这样的需求就是通过获取超链接中传递过来的跳转地址和对应的tabs的title名称参数,在layui-admin-iframe中自动打开一个新的tabs页面,不需要点击左边的菜单栏,实现一个单页面的效果。 代码实现: 请求的超链接如下所示: https://xxxx.xxx.com?transferUrl=/Home/Index&openTabsName=
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day22作业

# 1、检索文件夹大小的程序,要求执行方式如下 # python3.8 run.py 文件夹 import os,sys l = sys.argv[1] size = 0 def get_size(file_paths): global size for file in os.listdir(file_paths): file_path = os.path.join(file_paths, file) if os.path.
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删除重复数模板

1 //删除重复数模板 2 class Solution 3 { 4 public: 5 int removeDuplicates(vector<int>& nums) 6 { 7 int i = 0; 8 for(int j = 0;j < nums.size();j ++) 9 if(i < k || nums[j] > nums[i-k]) //k为重复数的个数 10
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20.03.30作业

import sys import time import os 1、检索文件夹大小的程序,要求执行方式如下python3.8 run.py 文件夹 path = sys.argv[1] ​ sum = 0 for line in os.listdir(path): path2 = os.path.join(path, line) if os.path.isfile(path2): # 判断这个文件是否存在 sum += os.path.getsize(path2) elif os.path.
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内网生成接口调试

调用部门接口里面有个加密签名,需要post json 开始试了半天要么提示参数缺少,要么是签名不对 后来接口方给提供了他们收到后处理的代码如下 public static String getParamsSign(String appkey,String secret,SortedMap<String,Object> params,String cut){ params.remove("xxmsign"); params.remove("appkey");
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sqli-labs:Less-6

Less 6实验主要是:字符型、双引号、报错注入、双注入 首先输入:http://localhost/Less-5/?id=1' 无报错信息 输入http://localhost/Less-5/?id=1" 此时出现报错信息 这个实验和Less 5的原理差不多,输入: http://localhost/Less-6/?id=1" union select count(),1,concat((floor(rand(0)2)),';',(select password from users lim
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spring 系列5 为什么在业务层用事务

前面的操作都是在持久层使用事务。下面演示一个例子: 假设账户“小王”和“小张”各1000元。 小王去银行给小张转账100元,结果应该是:小王的金额900元,而小张的金额是1100元。 如果我们这么实现,结果会怎么样? 实体类: package com.mantishell.domain; public class Account { private Integer id; private String name; private Float money; p
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CSS3实战1-文本属性text-shadow的用法

text-shadow 定义文本阴影或模糊效果。text-shadow属性在css2中已经定义了,但是在css3中又重新定义了,并且增加了不透明度的效果。 基本语法 text-shadow:none | <shadow> [ , <shadow> ]* <shadow> = <length>{2,3} && <color>? 默认值:无 适用于:所有元素 动画性:是,除了内、外阴影切换时 计算值:指定值 取值: none: 无阴影 <length>①: 第1个长度值用来设置对象的阴影水平偏移值
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1.6、dict和set

dict 字典类型,使用key-value方式存储,查找速度快 d={} d[] 添加key到字典: 由于一个key只能对应一个value,所以,多次对一个key放入value,后面的值会把前面的值冲掉 判断元素是否在字典中: 通过get()获取元素对应的值,如果元素不存在不会报错,会输出自己设定的内容(不设定就无输出内容) 通过pop()删除指定的key 请务必注意,dict内部存放的顺序和key放入的顺序是没有关系的。 和list比较,dict有以下几个特点: 查找和插入的速度极快,不会随
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多线程之旅(ThreadPool 线程池)

一、什么是ThreadPool 线程池(源码) 1.线程池顾名思义,有我们的系统创建一个容器装载着我们的线程,由CLR控制的所有AppDomain共享。线程池可用于执行任务、发送工作项、处理异步 I/O、代表其他线程等待以及处理计时器。所以使用线程池不需要自己创建线程,而是通过线程池来创建和执行和管理线程。 二、ThreadPool 线程池和线程的区别 1.ThreadPool 线程池是在.NET 2.0出现的,是一个享元模式整个程序共同享用这一个线程池,当我们的线程执行任务之后它不会立刻销毁
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【算法设计与分析】动态规划

1. 斐波那契数列 显然,如果我们打算直接递归计算它的每个值,会有重复计算的部分,这个时候我们可以考虑把得到的值存起来,每次调用。 首先,会自然的想到用数组存下,每次计算下标的前两位的值。 但是随后我们边发现,其实每次都只需要保留最后两个数的值就能计算出下一个数的值了。这样减少了存储空间的占用。 2.计算二项式系数 3. 最优二叉查找树 3.1 来源 如今在输入栏上输入关键字,搜索引擎都会按照以前搜索的关键字记录计算频率,得到用户最有可能想要的输入内容。 如何高效查找带频率的键值,使频率高的值
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NLP知识点汇总(一)

开篇: 从事NLP方向的工作也有一年了,前前后后也学到了很多东西,但是就是没有整理过,现在从原理和应用的方面将所有知识总结方便复习管理。 一、word2vec   word2vec可以说得上是NLP的一个里程碑。将每个单词离散表示,既解决了one-hot的巨大维度,也解决了one-hot的部分语义问题。论文只是说明了有cbow和skim两个原理,分别对应着窗口大小内,环境词对中间词的预测与中间词对环境词的预测。算法角度说明的比较少,想从论文彻底了解比较困难。现有一位大神研究gensim的wor
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