hardpen2013的专栏

使用一台主机安装多台虚拟机（通过VMware），能上网的就是主机。如何让多台虚拟机都能上网并且互相之间（每台虚拟机之间，包括虚拟机与主机之间）互相联通？需要配置网络。这篇文章讲述了NAT配置方法。

网上有不少Oracl11安装指导说明文章，但是都不是很好用，作者亲自动手在指定环境下安装配置Oracle11gR2.成功后编制了这个手册。可供初学者参考。读者需要有一定的CentOS操作系统基础知识，至少需要指导LINUX用户和切换。

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利用git clone https://github.com/osrf/gazebo_models下载速度太慢 我就利用gitee下载，这个是rosnoetic 版本的最新 gazebo_models 下载后直接解压缩到 /usr/share/gazebo-11/models 下即可使用。

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1. 引言2. 行情及其组织形式2.1 行情主题2.2 行情快照和增量行情3. 平台提供的服务4. 字段类型和报文4.1 字段类型4.2 报文4.2.1 报文结构4.2.2 报文与消息5. 行情查询服务5.1 MDQP报文头5.2 行情查询服务的功能5.2.1 心跳功能心跳消息(TypeI5.2.2 用户登录功能登录请求(TypeI登录应答(TypeI5.2.3 用户登出功能登出请求(TypeI登出应答(TypeI5.2.4 主题行情快照查快照查询请求(T快照查询应答(T5.2.5 增量行情查询功增量查询请求(T增量查询应答(T6. 增量行情服务6.1 MIRP报文头6.2 增量行情服务的功能6.2.1 心跳功能心跳消息(TypeI6.2.2 增量行情推送功增量行情消息(T7. 启动与恢复7.1 启动过程7.2 行情恢复7.2.1 快照恢复7.2.2 增量行情补足恢8. 结束语

sklearn0.19中文文档 PDF格式高清。 .1. 广义线性模型 1.1.1. 普通最小二乘法 1.1.1.1. 普通最小二乘法复杂度 1.1.2. 岭回归 1.1.2.1. 岭回归的复杂度 1.1.2.2. 设置正则化参数：广义交叉验证 1.1.3. Lasso 1.1.3.1. 设置正则化参数 1.1.3.1.1. 使用交叉验证 1.1.3.1.2. 基于信息标准的模型选择 1.1.3.1.3. 与 SVM 的正则化参数的比较 1.1.4. 多任务 Lasso 1.1.5. 弹性网络 1.1.6. 多任务弹性网络 1.1.7. 最小角回归 1.1.8. LARS Lasso 1.1.8.1. 数学表达式 1.1.9. 正交匹配追踪法（OMP） 1.1.10. 贝叶斯回归 1.1.10.1. 贝叶斯岭回归 1.1.10.2. 主动相关决策理论 - ARD 1.1.11. logistic 回归 1.1.12. 随机梯度下降, SGD 1.1.13. Perceptron（感知器） 1.1.14. Passive Aggressive Algorithms（被动攻击算法） 1.1.15. 稳健回归（Robustness regression）: 处理离群点 （outliers）和模型错误 1.1.15.1. 各种使用场景与相关概念 1.1.15.2. RANSAC： 随机抽样一致性算法（RANdom SAmple Consensus） 1.1.15.2.1. 算法细节 1.1.15.3. Theil-Sen 预估器: 广义中值估计 1.1.15.3.1. 算法理论细节 1.1.15.4. Huber 回归 1.1.15.5. 注意 1.1.16. 多项式回归：用基函数展开线性模型 1.2. 线性和二次判别分析 1.2.1. 使用线性判别分析来降维 1.2.2. LDA 和 QDA 分类器的数学公式 1.2.3. LDA 的降维数学公式 1.2.4. Shrinkage（收缩） 1.2.5. 预估算法 1.3. 内核岭回归 1.4. 支持向量机 1.4.1. 分类 1.4.1.1. 多元分类 1.4.1.2. 得分和概率 1.4.1.3. 非均衡问题 1.4.2. 回归 1.4.3. 密度估计, 异常（novelty）检测 1.4.4. 复杂度 1.4.5. 使用诀窍 1.4.6. 核函数 1.4.6.1. 自定义核 1.4.6.1.1. 使用 python 函数作为内核 1.4.6.1.2. 使用 Gram 矩阵 1.4.6.1.3. RBF 内核参数 1.4.7. 数学公式 1.4.7.1. SVC 1.4.7.2. NuSVC 1.4.7.3. SVR 1.4.8. 实现细节 1.5. 随机梯度下降 1.5.1. 分类 1.5.2. 回归 1.5.3. 稀疏数据的随机梯度下降 1.5.4. 复杂度 1.5.5. 实用小贴士 1.5.6. 数学描述 1.5.6.1. SGD 1.5.7. 实现细节 1.6. 最近邻 1.6.1. 无监督最近邻 1.6.1.1. 找到最近邻 1.6.1.2. KDTree 和 BallTree 类 1.6.2. 最近邻分类 1.6.3. 最近邻回归 1.6.4. 最近邻算法 1.6.4.1. 暴力计算 1.6.4.2. K-D 树 1.6.4.3. Ball 树 1.6.4.4. 最近邻算法的选择 1.6.4.5. leaf_size 的影响 1.6.5. 最近质心分类 1.6.5.1. 最近缩小质心 1.7. 高斯过程 1.7.1. 高斯过程回归（GPR） 1.7.2. GPR 示例 1.7.2.1. 具有噪声级的 GPR 估计 1.7.2.2. GPR 和内核岭回归(Kernel Ridge Regression)的比 较 1.7.2.3. Mauna Loa CO2 数据中的 GRR 1.7.3. 高斯过程分类（GPC） 1.7.4. GPC 示例 1.7.4.1. GPC 概率预测 1.7.4.2. GPC 在 XOR 数据集上的举例说明 1.7.4.3. iris 数据集上的高斯过程分类（GPC） 1.7.5. 高斯过程内核 1.7.5.1. 高斯过程内核 API 1.7.5.2. 基础内核 1.7.5.3. 内核操作 1.7.5.4. 径向基函数内核 1.7.5.5. Matérn 内核 1.7.5.6. 有理二次内核 1.7.5.7. 正弦平方内核 1.7.5.8. 点乘内核 1.7.5.9. 参考文献 1.7.6. 传统高斯过程 1.7.6.1. 回归实例介绍 1.7.6.2. 噪声数据拟合 1.7.6.3. 数学形式 1.7.6.3.1. 初始假设 1.7.6.3.2

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