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RSS订阅原创 4.1.2 后验概率最大化的含义
朴素贝叶斯法将实例分到后验概率最大的类中，这等价与期望风险最小化。下面列出一些推到中会用到的等式。期望风险最小等价于极小化每个。即朴素贝叶斯法所采用的准则。
2023-06-14 12:08:02
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原创 mysql时区和客户端时区不一致问题
文章目录问题描述问题复现mysqlclient源码跟踪结论问题描述遇到一个问题，mysql时区和客户端时区不一致，导致读出来的时间戳错误，表现为数据库中的年月日时分秒+客户端的时区。正常应该是数据库的年月日时分秒+数据库的时区。问题复现mysqlmysql版本5.5.62，timezone=-08:00CREATE TABLE `test` ( `id` int(11) DEFAULT NULL, `releaseTime` timestamp NULL DEFAULT NULL ON
2021-05-16 20:34:07
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原创 没有宽度的固定定位盒子居中对齐
因为盒子没有宽度，所以不能用margin: 0 auto；可以指定left: 50%，然后通过css3移动属性transform: translateX(-50%)来实现。/* 搜索模块 */.search-index { position: fixed; width: 100%; left: 50%; -webkit-transform: translateX(-50%); transform: translateX(-50%); top: 0;
2021-03-02 15:08:43
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原创 float还是position？
上图是jd手机版的搜索栏。要实现上面的效果为什么用定位而不是浮动呢？要实现的效果是并排三个div，左右宽度都是40px，中间盒子占满剩下的宽度。如果用浮动，并且给左右盒子指定宽度，中间盒子没有办法占满剩下的宽度，而是根据内容大小而定，如下图所示。如果中间的盒子指定宽度100%，就会被挤下去，如下图所示：所以就不能用浮动，而应该用定位来做左右盒子用绝对定位不占用位置，中间盒子在标准流中，占满一行，左右用margin空出来固定宽度给左右两个盒子。css代码如下：/*搜索*/.
2021-02-24 15:36:59
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原创 第十章 Supervised PCA
supervised pca很简单粗暴，计算XXX的每一个纬度和YYY的相关性，取一个阈值，丢掉一些纬度，然后用普通的pca降维。如何计算两个随机变量的相关性/相似性？两个随机变量X,YX,YX,Y，有一个函数ϕ\phiϕ，可以把一维随机变量映射到高维空间，映射后两个向量均值的距离可以表示两个随机变量的相关性。∣∑i=1nϕ(xi)−∑j=1mϕ(yi)∣2=(1n∑iϕ(xi)−1m∑jϕ(yj))T(1n∑iϕ(xi)−1m∑jϕ(yj))=1n2∑i,jK(xi,xj)+1m2∑ij...
2020-09-22 17:30:25
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原创 第九章 Maximum Variance Unfolding (MVU)
以上所有的算法都是kernel pca，唯一不同的是核函数不同。所有就有个问题，如果我们要做降维，哪个核函数更好？核函数有哪些性质呢？∣xi−xj∣2=Kii+Kjj−2Kij|x_i-x_j|^2=K_{ii}+K_{jj}-2K_{ij}∣xi−xj∣2=Kii+Kjj−2Kij∑ijKij=0\sum_{ij}K_{ij}=0∑ijKij=0K⪰0K \succeq 0K⪰0最好的标准是什么呢？maximum variancemaxTr(K)\max Tr(K)maxT
2020-09-17 21:03:56
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原创 矩阵的模
A=[a1a2…an]A=\begin{bmatrix}a_1 a_2 \dots a_n\end{bmatrix}A=[a1a2…an]向量的模的平方是每个元素的平方和：∥a∥2\|a\|^2∥a∥2.同理矩阵的模的平方也是每个元素的平方和：∥A∥2=∥a1∥2+∥a2∥2+⋯+∥an∥2\|A\|^2=\|a_1\|^2+\|a_2\|^2+\dots+\|a_n\|^2∥A∥2=∥a1∥2+∥a2∥2+⋯+∥an∥2.∥A∥2=Tr(ATA)\|A\|^2=Tr(A^TA)∥A∥2
2020-09-07 21:02:06
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原创 第四章 Isomap
MDS降维的原则是保持点之间的距离不变，它用的距离计算公式是欧氏距离。如果距离计算公式换为地理距离，就是Isomap算法。直接求地理距离不好求，所以用多个欧式距离的和模拟地理距离。1、对数据集构造k近邻；2、就算所有点之间的最近路径作为地理距离；3、K=−12HDGHK=-\frac{1}{2}HD^{G}HK=−21HDGH，计算KKK的特征值Λ^\hat\LambdaΛ^和特征向量VVV，则降维后的数据集维：Y=Σ12VTY=\Sigma^{\frac{1}{2}}V^TY=Σ21VT。其
2020-09-07 14:05:39
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原创 一文彻底搞懂方差、协方差、协方差矩阵
方差：s2=∑i=1n(xi−xˉ)2n−1s^2=\frac{\sum_{i=1}^n (x_i-\bar{x})^2}{n-1}s2=n−1∑i=1n(xi−xˉ)2协方差：covxy=∑i=1n(xi−μx)(yi−μy)n−1cov_{xy}=\frac{\sum_{i=1}^n(x_i-\mu_x)(y_i-\mu_y)}{n-1}covxy=n−1∑i=1n(xi−μx)(yi−μy)针对一维（个）随机变量，协方差就是方差；针对二维（二个）随机变量反映的就是两纬度之间的
2020-09-04 22:36:29
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原创 核函数
思想：数据集在低维空间线性不可分，在高维空间可能会线性可分。feature mapping原空间中的点xxx，通过映射函数ϕ\phiϕ，映射到特征空间ϕ(x)\phi(x)ϕ(x)。如下图所示：原二维空间中的点x=(x1,x2)x=(x_1,x_2)x=(x1,x2)可以通过一个曲线(x12+x22)=1(x_1^2+x_2^2)=1(x12+x22)=1分隔，通过映射函数ϕ(x)=(z1,z2,z3)=(x12,2x1x2,x22)\phi(x)=(z_1,z_2,z_3)=(x_1^2,\
2020-09-04 20:24:59
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原创 第二章 Fisher‘s Linear Discriminent Analysis(FDA)
FDA是一种降维方法考虑类别，将数据投影到能最大限度分开数据的方向上假设有两个类别y∈{0,1}y\in \{0, 1\}y∈{0,1},X=[x1,…,xn]d∗nX=[x_1,\dots,x_n]_{d*n}X=[x1,…,xn]d∗n,Y=[y1,…,yn]1∗nY=[y_1,\dots,y_n]_{1*n}Y=[y1,…,yn]1∗n,我们要把所有的点映射到一个方向www上，z=wTxz=w^Txz=wTx，...
2020-08-23 18:21:28
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原创 第八章 unifined framework 哈哈，以上所有的算法都是PCA
PCAmaxuuTX~XT~us.t.uTu=1\max_u u^T\tilde{X}\tilde{X^T}u \\s.t. u^Tu=1umaxuTX~XT~us.t.uTu=1X~=UΣVT\tilde{X}=U\Sigma V^TX~=UΣVT，Y=UTXY=U^TXY=UTX
2020-08-11 18:59:05
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原创 第七章 Laplcian Eigenmaps (LE)
构造一个有权重的图G=(V,E)，定义wij={1, 如果i和j相连0, otherwisew_{ij}=\left\{ \begin{aligned}&1, \ 如果i和j相连\\ &0, \ otherwise \end{aligned}\right.wij={1, 如果i和j相连0, otherwisewij=e−∣xi−xj∣2rw_{ij}=e^{-\frac{|x_i-x_j|^2}{r}}wij=e−r∣xi−xj∣2.
2020-08-07 11:05:49
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原创 第六章 谱聚类 spectral clustering
谱聚类给定{xi}i=1n\{x_i\}_{i=1}^n{xi}i=1n和点之间的相似性，构造一个无向图G=(V,E)G=(V, E)G=(V,E)，VVV代表点， EEE代表边。假设我们有下面的图，我们如何将下面的图切分为两部分？切分的标准是两部分之间边的权重和最小。cut(A,Aˉ)=∑i∈A,j∉Awijcut(A,\bar{A})=\sum_{i\in A,j\notin A}w_{ij}cut(A,Aˉ)=∑i∈A,j∈/Awij,Aˉ=V−A,A∪Aˉ=V\bar{A}
2020-08-05 16:37:06
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原创 第五章 LLE——Locally Linear Embedding
[IOC]概念Locally Linear Embedding LLELLE是一种非线性的降维方法，数据是局部线性的，也就是在小范围内，数据是线性的，那每个数据点就可以用k邻近的数据点的线性组合来表示。LLE认为将原始的数据从ddd维降到ppp维后，其依旧可以表示维其k近邻的线性组合，并且组合系数不变。推导X=[x1…xn]d∗nX=\begin{bmatrix} x_1 \dots x_n\end{bmatrix}_{d*n}X=[x1…xn]d∗n运用k近邻算法得到每个数据的k
2020-08-03 19:32:55
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原创 最速下降法
文章目录无约束最小化问题解析解迭代法梯度下降法`最速下降法``欧几里得范数``quadratic norm`无约束最小化问题minimize f(x)minimize \ \ f(x)minimize f(x)where f:Rn→Rf: R^n \rightarrow Rf:Rn→R解析解上述问题的充分必要条件是：▽f(x⋆)=0\bi...
2020-04-22 12:06:12
2827
原创 Hash
/* * 微信公众平台(JAVA) SDK * * Copyright (c) 2016, Ansitech Network Technology Co.,Ltd All rights reserved. * http://www.ansitech.com/weixin/sdk/ * * Licensed under the Apache License, Version 2.0 (t...
2020-04-20 11:41:05
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原创 android demo
jetpackLiveData ViewModel DataBinding ViewModelSavedStateMutableLiveData文章目录简介实现viewmodelcontroller配置文件简介一个简单的demo，如下图，一个计数器，点击按钮会技术，退出系统也不丢失。主要是把上面的技术都应用起来。实现viewactivity_main.xml<?xml v...
2020-04-15 15:26:15
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原创 java生成二维码，上传到oss
@Testpublic void qrcode() throws Exception { QRCodeWriter qrCodeWriter = new QRCodeWriter(); int width = 430, height = 430; BitMatrix bitMatrix = qrCodeWriter.encode("xxxxxxxxxx", BarcodeFor...
2020-04-14 20:34:00
894
原创 android页面
一排均匀放几个组件：1、拖一条水平线（，让组件放在水平线上）；2、拖两条垂直线（，让组件均匀分布于垂直线之间）；3、选中所有组件，右键-Chains-Create Horizontal Chains；4、右键-Align-Vertical Centers.资源字符串带参数<string name="highe_score_message">最高得分：%d</str...
2020-04-10 10:41:54
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原创 websocket
websockettodo TCP 跨源通信websocket是一种应用层的网络协议，可在单个TCP连接上进行全双工通信。WebSocket是独立的、创建在TCP上的协议。WebSocket通过HTTP/1.1协议的101状态码进行握手。客户端请求：GET / HTTP/1.1Upgrade: websocketConnection: UpgradeHost: example.c...
2020-04-09 10:52:05
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原创 mybatis generator
<!-- 为sql关键字添加分隔符 --><property name="autoDelimitKeywords" value="true"/><property name="beginningDelimiter" value="`"/><property name="endingDelimiter" value="`"/>...
2020-03-27 23:23:40
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原创 mysql 事务
https://segmentfault.com/a/1190000016566788MySQL 8.0 Command Line Client:use testdb;show tables;select @@transaction_isolation;spring事务管理https://mp.weixin.qq.com/s/VnSwVjzerB3qRegR_XbEvQhttps:...
2020-03-26 16:13:23
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原创 mybatis springboot gradle
mybatis springboot gradle generator pageHelpergeneratorConfig.xml<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE generatorConfiguration PUBLIC "-//mybatis.org//DTD MyBatis Generato...
2020-03-25 20:49:15
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原创 springboot备忘
SpringBoot - 获取POST请求参数详解（附样例：表单数据、json、数组、对象）@RestControllerpublic class HelloController { @PostMapping("/hello") public String hello(@RequestParam("name") String name, ...
2020-03-24 16:28:15
150
原创 json
fastjson 阿里gson 谷歌Jackson spring mvcObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
2020-03-22 23:04:15
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原创 登陆
关于cookie存储cookie是浏览器提供的功能浏览器会检查是否有相应的cookie，有则自动添加在request header中的cookie字段中一个浏览器浏览好多网站，每个网站下都有一个cookie，浏览器会根据domain和path携带cookie，网站直接互不影响服务端可以通过request, response读取和设置cookie：import javax.servle...
2020-03-20 16:24:39
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原创 时间 时区
根据时区显示时间： public static void main(String[] args) { TimeZone tz = TimeZone.getDefault(); tz = TimeZone.getTimeZone("America/Los_Angeles"); Date date = new Date(System.currentTimeMilli...
2020-03-18 11:04:13
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原创 文档自动化工具 Swagger
springboot项目中加入swagger，自动生成文档，通过浏览器访问。参考：https://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-using-swagger-in-a-spring-boot-project/index.html备忘dependencies { compile group: 'io.springfox', name: 'spr...
2020-03-17 19:57:40
266
原创 android jetpack
JetPackLiveData Data Binding ViewModelbuild.gradleandroid.defaultConfig.vectorDrawables.useSupportLibrary = truedataBinding { enabled true}activity_main.xml<data> <variable ...
2020-03-08 10:24:09
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原创 第一章 ordinary pca
ordinary pca问题描述众所周知，PCA是数据降维的方法，数据集有nnn个ddd维的数据点x1,x2,…,xnx_1,x_2, \dots,x_nx1,x2,…,xn，其中xi=[xi1xi2⋮xid]x_i=\left[\begin{matrix} x_{i1} \\ x_{i2} \\ \vdots \\ x_{id}\end{matrix}\right]xi=⎣⎢⎢⎢⎡...
2020-01-20 18:02:23
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原创 第三章 multidimensional scaling
multidimensional scaling问题描述给定nnn个ddd维的数据点x1,x2,…,xnx_1,x_2, \dots,x_nx1,x2,…,xn，对数据进行降维。降维的标准是降维后数据点之间的距离dij(Y)d_{ij}^{(Y)}dij(Y)接近原数据点间的距离dij(X)d_{ij}^{(X)}dij(X)。X=[x1x2…xn]d∗n,xi∈RdX=\left...
2019-12-05 16:00:35
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原创 协方差矩阵的几何解释
昨天看LLE locally linearly embedding时，看到目标函数minY∑in∥yi−∑j=1kwijyj∥2min_Y\sum_i^n\Vert{y_i-\sum_{j=1}^k w_{ij} y_j}\Vert^2minY∑in∥yi−∑j=1kwijyj∥2 .这样就没有唯一解，所以要对YYY进行限制。对YYY进行平移，不影响目标函数，所以可以把YYY的均值固...
2019-11-26 18:55:59
497
王爽 debug link masm
2018-06-03
complete_nginx_cookbook.pdf
2018-01-19
hadoop 2.8.3 eclipse oxygen plugin hadoop-eclipse-plugin-2.8.3.jar
2017-12-25
hadoop-eclipse-plugin-2.8.3.jar
2017-12-25
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