SolrCloud的搭建的连接
1 什么是SolrCloud SolrCloud(solr 云)是Solr提供的分布式搜索方案，当你需要大规模，容错，分布式索引和检索能力时使用SolrCloud。当一个系统的索引数据量少的时候是不需要使用SolrCloud的，当索引量很大，搜索请求并发很高，这时需要使用SolrCloud来满足这些需求。SolrCloud是基于Solr和Zookeeper的分布式搜索方案，它的主要是使用Zookeeper作为集群的配置信息中心。 它有几个特色功能： 1）集中式的配置信息 2）自动容错 3）近实
MLDS笔记：浅层结构 vs 深层结构
深度学习出现之前，机器学习方面的开发者通常需要仔细地设计特征、设计算法，且他们在理论上常能够得知这样设计的实际表现如何； 深度学习出现后，开发者常先尝试实验，有时候实验结果常与直觉相矛盾，实验后再找出出现这个结果的原因进行分析。 0 绪论 给定一个网络结构(层数以及每层的神经元个数)，根据参数取不同的值形成不同的函数。换句话说，给定了一个网络结构，即定义了一个函数集合。 给定一个目标函数\(f(x)=2(2\cos^2(x)-1)^2-1\)，现在想用一个神经网络来拟合这个函数(根据目标函数采
Pycharm安装教程
1.下载PyQt 官方网站：http://www.riverbankcomputing.com/software/pyqt/download5 我的操作系统是64位的，安装的是Python3.4.3，所以我选择下载：PyQt5-5.4.1-gpl-Py3.4-Qt5.4.1-x64.exe 单击安装即可。 PyQt5安装完后，需要修改系统变量 QT_QPA_PLATFORM_PLUGIN_PATH C:\Python34\Lib\site-packages\PyQt5\plugins <<--
深度学习——超参数调试
1. 超参数的重要性级别：红->桔->紫 2. 如何调整参数 2.1 不要用grid来设置选择，因为不同参数的重要性不同 参数的选择范围从一个比较大的，到后来一个较小的 3. 为超参数选择合适的范围 3.1 uniform选择：如每层的节点数或网络层数。但并不是适用于所有超参数 3.2 scale的方法：比如选择学习率 如果在[0.0001,1]之间均匀选择，那么其实90%的数据是来自于[0.1,1]，10%是来自[0.0001,0.1]。所以，更合理的方法应该是 把[0.0001,1]转换成
深度学习——优化算法
优化算法以加快训练的速度 1. mini-batch 把训练集划分成小点的子集（mini-batch） X{1}表示第一个mini-batch X(1)第1个样本 X[1]第一层的输入 1.1 mini-batch梯度下降方法过程：每次对一个mini-batch进行计算，包括J, w都是针对一个子集的 epoch：一代，表示遍历了整个数据集（而不是一个子集） 1.2 使用mini-batch的代价函数变化：每次迭代处理的是一个mini-batch，而代价函数也是指J{t} 1.3如何选择min
BZOJ2830 & 洛谷3830：[SHOI2012]随机树——题解
https://www.luogu.org/problemnew/show/P3830#sub <-题面看这里~ https://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=2830 感觉智商被压制了的一题……后面放吐槽。 参考：https://www.cnblogs.com/GuessYCB/p/8462490.html —————————————— 对于叶结点平均深度，我们令f(x)=(a1+...+ax)/x来表示（a可以每个叶子结点（人为标号）深度
C线程代业代写代调试、POSIX Threads代编码
C线程代业代写代调试、POSIX Threads代编码 (CSCI 363) Project Two -- POSIX Threads Instructions This program sorts strings using "enzymes". An enzyme is a function that sorts two consecutive characters. We define one enzyme per pair of consecutive characters; thes
django-cookies设置与使用
原文地址：http://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/5246483.html 感谢说话声音像评书表演艺术家刘兰芳老师的武沛齐老师的倾力奉献！ 1、获取Cookie： request.COOKIES['key'] request.get_signed_cookie(key, default=RAISE_ERROR, salt='', max_age=None) 参数： default: 默认值 salt: 加密盐 max_age: 后台控制过期时间 设置Co
深度学习——深度学习的实用层面
怎么根据理论来对超参数进行调整？ 1. 数据集可以划分成三个部分：训练(train)/检验(dev)/测试(test) 在train set上进行训练，在dev上进行验证找出了最好的模型，最后在test进行评估最终模型的性能如何 数据集的划分：一般地，数据量小的时候可以用3:1:1划分，数据量较大时，dev和test的数据占比可以小一些 如果train和dev/test来自不同的源，那么至少要保证dev和test来自相同的分布 2. 偏差和方差 偏差过高：欠拟合；过拟合会导致方差较高 最优误差
局域网下Android与scoket通信的实现
因为最近实验室项目要求实现在局域网下将android app数据发送到winsock中进行保存，所以对此进行了简单学习。pc端因为是另一个同学做的，所以不做说明。 在android端,首先添加权限： <uses-permission android:name="android.permission.INTERNET"/>
之后对app界面进行简单设计——main.xml： <LinearLayout
android:orientation="h
1.Vmware使用及Linux基础
1. Vmware使用及Linux基础 1.1. vm使用入门 1.2. linux基础知识 2. linux发行版及命令基础 2.1. OS Linux发行版 http://mirrors.aliyun.com http://mirrors.sohu.com http://mirrors.163.com 2.2. netstat -tan 查看端口监听状态 3. Linux文件系统、系统管理类命令、bash基础特性 3.1. Linux文件系统 /boot：引导文件存放目录、内核文件（vml
MySQL 笔记（四）DDL，DML 风格参考
便于快速 COPY ，以备不时之需。 ▲ 在所有操作之前： SET character_set_database=utf8; 确保 ↓ mysql> SHOW VARIABLES LIKE "%char%"; +--------------------------+----------------------------+ | Variable_name | Value | +--------------------------+----------------------------+ |
js单线程和js异步操作的几种方法
一、为什么JavaScript是单线程？
JavaScript语言的一大特点就是单线程，也就是说，同一个时间只能做一件事。
JavaScript的单线程，与它的用途有关。作为浏览器脚本语言，JavaScript的主要用途是与用户互动，以及操作DOM。
这决定了它只能是单线程，否则会带来很复杂的同步问题。比如，假定JavaScript同时有两个线程，一个线程在某个DOM节点上添加内容，另一个线程删除了这个节点，这时浏览器应该以哪个线程为准？
单线程就意味着，所有任务需要排队，前一个任务结束，才会
统计 Statistics R代写 代写国外留学生作业
统计 Statistics R代写 代写国外留学生作业 Psychology (Applied) Introduction to Statistics : Year 1 Assignment 2017-18 Analysis of Housing Ads : 40% of total module mark. The data Housing Assignment data.doc on DUO contains the particulars for a number of houses a
C++作业代写、代写C++求最小划分子集 编程作业
C++作业代写、代写C++求最小划分子集 编程作业 题目：求最小划分子集 划分子集问题 问题描述：已知集合A={a1,a2,……an}，及集合上的关系R={ (ai,aj) | ai,aj∈A, i≠j}，其中(ai,aj)表示ai与aj间存在冲突关系。要求将A划分成互不相交的子集A1,A2,……Ak,(k≤n)，使任何子集中的元素均无冲突关系，同时要求分子集个数尽可能少。 测试数据： 元素集合A={1,2,3,4,5,6,7,8,9} 冲突关系集合R={ (2,8), (9,4), (2,9
C++ Final Project代写代做、代写C++ socket, IO编程
C++ Final Project代写代做、代写C++ socket, IO编程 Description The final project is an open style one. It is designed to stimulate your creativity and encourage you to explore algorithms and data structures that you are personally interested in. The only proj
wxpython实现界面跳转
wxPython实现Frame之间的跳转/更新的一种方法 wxPython是Python中重要的GUI框架，下面通过自己的方法实现模拟类似PC版微信登录，并跳转到主界面（朋友圈）的流程。 （一）项目目录 【说明】 icon : 保存项目使用的图片资源 wx_main.py : 项目入口文件，运行此文件可以看见效果。 loginFrame.py：登录的界面的Frame定义绘制文件 contentFrame.py：登录成功之后的界面Frame定义绘制文件 guiManager.py：界面创建和管理
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