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基本概念 labview是NI公司推出的一种图形化编辑编程语言，特点是代码图形化。 数据流是labview编程的核心，字符串输入控件就是数据源，数据最终流入的是显示控件；文件后缀为VI（虚拟仪器），VI包括前面板和程序框图，控件放前面板，函数放程序框图，在前面板放置显示控件后，在程序框图会自动出现对应的接线端子，以供数据的流入和流出。控件是数据的容器，数据不能离开控件而独立存在（移位寄存器和常量除外），一般的控件具有属

第一、对项目整体设计的感受如何（画架构图也行） 第二、在这个项目中你负责了什么，做了什么，担任怎样的一个角色 第三、可以描述出你在这个项目学会了哪些技术点，使用到了哪些技术，使用之后带来了怎样的好作用 第四、项目中遇到哪些棘手的问题，怎样解决的等等 第五、使用的新技术对比以前的老技术，有什么体悟，有怎样的好处等等。

学习知识的步骤： 看书、摘抄、理解  ---------- 做题、实践、检验 ---------- “大妈级”语言讲述 参考文章： 《机器学习-周志华》 《统计学习方法-李航》 《机器学习实战-Peter Harrington》 《Pattern Recognition and Machine Learning》 1、决策树介绍： 选择所有特征属性中信息熵最大的特

表面影像类SurfaceImage描述星球类（如地球）表面纹理影像。该类的类图如下。   表面影像类SurfaceIma

题目地址： https://www.lintcode.com/problem/926/ 给定一个长 n n

页面布局方式，主要包含：文档流 HTML页面的标准文档流(默认布局)是：从上到下，从左到右，遇块级元素换行。 所谓的浮动层就是给元素的float属性赋值后，就是脱离文档流，进行左右浮动，紧贴着父元素(默认为body文本区域)的左右边框。 而此浮动元素在文档流空出的位置，由后续的(非浮动)元素填充上去：块级元素直接填充上去，若跟浮动元素的范围发生重叠，浮动元素覆盖块级元素。内联元素：有空隙就插入。

Efficient_Net算法 论文原文 EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks

由随机变量组成的向量称为随机向量，在信号处理、自动控制、通信、电子工程、神经网络等应用中，观测数据和加性噪声通常取随机变量。 先介绍随机向量的一阶统计量，再介绍二阶统计量，最后介绍一阶与二阶的关系与相关性质。 均值向量 一个 m × 1 m\times 1

1、数组的解构赋值   2、对象的解构赋值

Jetty+json-lib库抛异常的问题解决过程(java.lang.NoClassDefFoundError: net/sf/json/JSONObject) 参考文章： （1）Jetty+json-lib库抛异常的问题解决过程(java.lang.NoClas

Python/socket编程 客户端/服务器架构 即c/s架构，包括 1.硬件c/s架构（打印机） 2.软件从c/s架构（web服务） c/s架构中 c便是客户端，s便是服务端 server端要： 1.力求一直提供服务 2.要绑定一个唯一的地址，让客户端能明确的找到

  以下内容摘选自http://www.cnblogs.com/leoo2sk/archive/2010/09/19/decision-tree.html 1、决策数的定义 　　决策树（decision tree）是一个树结构（可以是二叉树或非二叉树）。其每个非叶节点表示一个特征属性上的测试，每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出，而每个叶节点存放一个类别。使用决策树进行决策的过程就是从根节点开始，

本章节翻译自《Beginning-Android-4-Application-Development》，如有翻译不当的地方，敬请指出。 原书购买地址http://www.amazon.com/Beginning-Android-4-Applica

用Python写的程序，确实在性能上会比其他语言差一些，这是因为Python为了最大化开发效率，牺牲了一定的运行效率。开发效率和运行效率往往是鱼与熊掌不可兼得的关系。 不过，程序性能较差有很多原因，并不能全把锅甩到Python身上，我们应该首先从自己的代码上找原因，找原因最快的方法就是算出自己写的语句或函数的执行时间。这时候，很多人都会选择用以下的形式打印出语句的执行时间： import time a = time.time() temp =

在接触一个新的事物时，我首先会探究它能解决什么问题，再考虑它是否有研究的价值。 作为一名程序员，不管是前端还是后端，自然是离不开和服务器打交道的。比如我就一直想有一台自己的linux服务器。无奈各种XX云的云服务器漫天要价，树莓派4代400+的价格对于我这种不研究外设的性价比又不高，那还没有别的选择呢？当然有，只要一台旧安卓手机即可。废话不说直接开始流程： 1. 当然是准备手机以及SD卡 首先运行Linux deploy是需要root权限的，目前自用的OPPO R15舍不得用来折腾，更别说它还不支持root。所以只能去万能的咸鱼挑一

在这里要运行一下程序你需要检查一下你是否安装一下的包import Tkinter import tkFileDialog from Tkinter import * import sys import os import Tkinter import tkFileDialog from Tkinter import * def Brove(): filename=tkFileDialog.askdirecto

基本思想 决策树是一个树结构。每个非叶节点表示一个特征属性上的测试，每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出，而每个叶节点存放一个类别。使用决策树进行决策的过程就是从根节点开始，测试待分类项中相应的特征属性，并按照其值选择输出分支，直到到达叶子节点，将叶子节点存放的类别作为决策结果。 作为一个基本的机器学习算法，目前很多实用性很强的著名算法都是基于决策树构建的，比如 XGBoost, LightGBM, GBDT, Adaboost, Random Forest

前言 决策树是很常见的机器学习分类算法，竟然叫决策树，那么它的模型其实就像树一样。通过对样本集的学习，挖掘出有用的规则。对于程序员来说或许以条件语句来看就更好理解了，决策树可以看成是多个if then条件语句的集合。这种模型等同于我们写的条件语句，所以它的预测分类速度是很快的。 例子 来个例子了解下决策树分类过程，以女生相亲挑“高富帅”为例吧，遇到已婚的肯定是不交往了，在未婚的情况下接着要看是否有房产，没有的话也免

linux使用账号密码连接服务器既不方便，也不安全，一旦密码被泄露，或者部门有人离职，都对服务器的安全产生隐患，最好的方式是通过公钥登录

我要计算没有vpython的两个物体重力系统（地球和月球）。在 这个代码的目的是练习数值计算，这是我的代码。在import numpy as np from math import * from astropy.constants import * import matplotlib.pyplot as plt import time start_time = time.time() """ G = Gravitational constant g0 = Sta

决策树学习通常包括3个步骤：特征选择，决策树生成，决策树修剪。 决策树的一个重要性质： 路径是互斥且完备的。 决策树通常是递归的选择最优特征，根据该特征对数据进行分割。可能会有过拟合问题，所以在生成决策树之后要进行剪枝。 1. 特征选择 数据集会有很多各种各样的特征，怎么选取最优的特征，最具分类能力的特征，排除无关影响？ 通常特征选择的准则是信息增益或信息增益比 最大的。 信息增益：表示得知特征X

决策树和支持向量机一样， 决策树是一种多功能机器学习算法， 即可以执行分类任务也可以执行回归任务。决策树也是随机森林的基本组成部分，而随机森林是当今最强大的机器学习算法之一。 一、决策树分类 1.1 实现决策树分类 from sklearn.datasets import load_iris

$grid->actions(function ($acti

shell 监控    #!/bin/bash #The shell function used to watch the file state #if [ "$1"="" ] || [ "$2"="" ] if [ "$1" = "" ] || [ "$2" = "" ] then echo "Please input the two file names" exit 1 fi #if [ -e "$2" ]

package com.test.xiti; import java.util.*; import com.test.tools.*;  class Apple{ private static long counter; private final String id="abcd";   public int id(){ return id.length(); }

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Ant-design官方文档提供了js和ts两种案例，按照文档给项目install ant-design后写了个组件编译时发现只要加上`<script >`就会得到错误： Module parse failed: Unexpected token (5:27) File was processed with these loaders:  * ./node_modules/vue-loader/dist/templateLoader.js  * ./node_modules/vue-loader/dist

TypeScript 和 JavaScript 是目前项目开发中较为流行的两种脚本语言。 JavaScript 是轻量级的解释性脚本语言，可嵌入到 HTML 页面中，在浏览器端执行。而TypeScript 是JavaScript 的超集，即包含JavaScript 的所有元素，能运行JavaScript 的代码，并扩展了

一、决策树 　　决策树是一种简单高效并且具有强解释性的模型，广泛应用于数据分析领域。其本质是一颗由多个判断节点组成的树，在使用模型进行预测时，根据输入参数依次在各个判断节点进行判断游走，最后到叶子节点即为预测结果。 　　在数据挖掘中，决策树主要有两种类型:

第一步： 父项目jar改pom

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TypeScript 一、初识TypeScript1.TS是干嘛的

点赞关注，不会迷路！    文末有惊喜 小艾和小牛在路上相遇，小艾一脸沮丧。 小牛：小艾小艾，发生甚么事了？

开场白 本次介绍两个非常棒且实用的技巧：程序托盘图标和右键弹出菜单，效果如下图。 程序托盘图标用了迅雷的图标，

Given an array of integers, return indices of the two numbers such that they add up to a specific target. You may assume that each input would have exactly one solution. Example: Given nums = [2, 7, 11, 15],

前言 双 11 即将来临，本文以设计淘宝网的后台架构为例，介绍从一百个并发到千万级并发情况下服务端的架构的演进过程 同时列举出每个演进阶段会遇到的相关技术，让大家对架构的演进有一个整体的认知。 文章最后汇总了一些架构设计的原则。

8086寄存器分类 一:简述         寄存器是中央处理器内的组成部份。寄存器是有限存贮容量的高速存贮部件，它们可用来暂存指令、数据和位址。         在中央处理器的控制部件中，包含的寄存器有指令寄存器(IR)和程序计数器(PC)。在中央处理器的算术及逻

在 RHEL 7.3 上面搭建好了 Apache Web 服务，现在想把 RHEL 8.1 系统镜像上传到 Apache Web 根目录，但由于 RHEL 8.1 系统镜像的大小为 7.31 GB，已经超过 4 GB ，通过 rz 无法上传。解决方法是把 RHEL 8.1 系统镜像挂载到 RHEL 7.3 系统上再制作一个新系统镜像，然后把新系统镜像移动到 Apache Web 根目录里面的系统镜像目录即可，也可以先到 Apache Web 根目录里的系统镜像目录再制作新系统镜像，这样就可以省去移动新系统镜像的步骤了。

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  引子 打算写几篇稍近底层或者说是基础的博文，浅要介绍或者说是回顾一些基础知识， 自然，还是得从最基础的开始，那就从汇编语言开刀吧， 从汇编语言开刀的话，我们必须还先要了解一些其他东西， 像  CPU ，内存这些知识点还是理解深刻一点的比较好， 所以这一篇博文就绕着 80x86  CPU 中寄存器的基础部分下手，至于其他的一些将会在后续的博文中介绍 。 同时在这里说明一下，本篇博文介绍的算是比较详细的

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1. 首先要在工程目录下运行： . ./build/envsetup.sh    这样在之后就可以使用mm命令了 2.例如要修改services下的文件那么编辑完成后      cd frameworks/base/services/     mm 3.替换修修改的文件 编译后用生成的包替换手机上 /system/framework/ 中相应的文件 $ adb remount$ cd out/target/product/general/system/framework/$ adb

文章目录 **一 数的基本概念****1 定义**

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在某些情况下，虽然在高DPI的设置下DuiLib能正常的缩放，但是缩放后的显示效果很不好，文字图片显示模糊，影响用户体验，经过多次试验，解决办法如下： 在工程文件设置中，对相应工程做属性设置： 一 在工程->属性->清单工具->输入和输出->附加清单文件，在此配置项中选择相应的清单文件，清单文件内容如下： <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <assembly xmlns="urn:schemas-microsoft-com:asm.v1"

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基本语句语法可以查看https://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-velocity1/ HelloVelocity.java public