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RSS订阅原创 Apache Avro 1.11.0 入门 (Java 版本)
这是使用 Java 开始使用 Apache Avro™ 的简短指南。 本指南仅涵盖使用 Avro 进行数据序列化； 请参阅 Patrick Hunt 的 Avro RPC 快速入门，了解如何使用 Avro 进行 RPC。1. 下载可以从 Apache Avro™ 发布页面下载 C、C++、C#、Java、PHP、Python 和 Ruby 的 Avro 实现。 本指南使用撰写本文时的最新版本 Avro 1.11.0。 对于本指南中的示例，请下载 avro-1.11.0.jar 和 avro-tools-
2022-04-26 05:03:56
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原创 Apache Avro 文档概况
文章主题来源于英文源文档 -> Apache Avro™ 1.11.0 文档Apache Avro™ 1.11.0 Documentation1. 介绍Apache Avro™ 是一个数据序列化（data serialization）框架Avro 提供如下：丰富的数据结构一种紧凑、快速的二进制数据格式一个容器文件，用于存储持久数据远程过程调用 Remote procedure call (RPC)与动态语言的简单集成。代码生成不需要读取或写入数据文件，也不需要使用或实现 RPC
2022-04-26 04:58:49
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原创 如何使用git移动历史commit（当你提交到错误的 Git 分支时该怎么办）
翻译自： 当你提交到错误的 Git 分支时该怎么办（What to do when you commit to the wrong Git branch.）1. 故事背景某日你正在享受编码的美好时光，并且作为一个优秀程序员，你总会定期commit然后你突然发现最近的几次提交，都到了错误的分支。现在怎么办？这就是我们正在将要谈的Git，好消息是处理起来并不很难假设你提交到了 master，但是其实你原本打算提交到名为myfeature的新分支，那么有两件事需要修复。首先，你需要将 master .
2022-04-25 00:56:45
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原创 在命令行中快速移动光标的快捷键
1. 基本命令向后移动一个字符: Ctrl + b向前移动一个字符: Ctrl + f删除当前字符: Ctrl + d删除前一个字符: Backspace(退格)撤消: Ctrl + -2. 快速移动移动到行首: Ctrl + a移动到行尾: Ctrl + e前进一个词: Meta + f（一个单词可以包含字母和数字，不含符号）向后移动一个词: Meta +b清除屏幕: Ctrl + l什么是Meta？ Meta 通常是你的 Alt 键。对于 Mac OSX 用户，您需要自
2022-04-24 23:15:28
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原创 使用git rebase压缩提交(commits)
我使用 `git` 有一段时间了，但老实说，我很少关注凌乱的提交历史。最近在学习 `git rebase` ，想分享一下如何使用这个命令来压缩整理提交(Commits)简而言之，总共有五个步骤。 1. 运行`git rebase -i head~x`→ `x` 是需要从头开始压缩的数目，`-i` 表示交互模式 2. 按 `i` 进入`vim`的`INSERT`的输入模式 3. 将`pick`更改为 `fixup` 或 `f` 4. 按 `ESC` 退出 `INSERT` 模
2022-03-16 05:39:30
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原创 狂神说spring笔记全链接
推荐新手看的学习spring框架的视频，来自BiliBili狂神说视频地址BiliBili视频地址笔记链接共9篇最重要的就是理解控制反转（IoC）和面向切面编程（AOP）的思想文章链接01. 概述及IOC理论推导https://mp.weixin.qq.com/s/VM6INdNB_hNfXCMq3UZgTQ02. 快速上手Springhttps://mp.weixin.qq.com/s/Sa39ulmHpNFJ9u48rwCG7A03. 依赖注入（DI）.
2021-10-30 18:47:14
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原创 1024节日快乐
自己的第一个程序员节，祝自己节日快乐，也祝广大的同伴们节日快乐????????小知识:我也是才知道1024=2101024=2^101024=210是咱们国家的程序员节，还有一个程序员节是9.13或者9.12，也就是每年的第256=28256=2 ^8256=28天，还真是有点不一样呢...
2021-10-24 22:08:35
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原创 在zsh shell (Z-shell) 中添加永久环境变量
只需要三步第一步：在一个zsh (Z Shell)命令行执行如下命令例如将ENV_VAR设置为12345echo 'export ENV_VAR=12345' >> ~/.zshenv第二步：激活刚刚的改变source ~/.zshenv第三步：检查一下是否设置完毕（非必须）echo $ENV_VAR这回重启电脑也不怕惹(＾－＾)V另外今儿是1024，祝所有程序员朋友们节日快乐...
2021-10-24 01:13:57
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原创 给定横坐标插值获得纵坐标（包含时间序列插值）Python
在处理二维数据时，对于在原本在数据集中不存在的数据，我们经常需要利用插值获得其值，恰巧本人最近做时间序列的时候，需要插值得到一些原本不存在的时间处的值，自己写个小博客记录一下。首先是一般序列，然后是日期的序列，最后是任意时间的序列1. 一般序列我们举cos()\cos()cos()函数的图像为例import numpy as npx = np.arange(-5, 5, 0.05)y = np.cos(x)然后插值获得x=2.017x=2.017x=2.017处的值，这样就需要插值了。在求
2021-02-28 04:09:11
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原创 Python List 按照多个关键字排序
最近刷刷题遇到的，发现还没有一模一样的答案，自己做个解答以列表有两列为例，我们需要按照两列排序，可以利用sorted和lambda组合l = [['a', 2], ['c', 1], ['d', 4], ['b', 2]]sorted(l, key = lambda x: (x[1], x[0]), reverse = True)然后结果是[['d', 4], ['b', 2], ['a', 2], ['c', 1]]那如果我们想让第二个关键词按照降序应该怎么搞呢？如果第二个关键词是数
2021-02-23 20:29:52
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翻译 Ridge和Lasso回归
上周看了看回归方面的知识，顺便复（xue）习一下Ridge（岭回归）和Lasso回归（套索回归）。瞅到了一篇英文博客讲得不错，翻译一下本文翻译自Ridge and Lasso Regression本文是一篇Josh Starmer关于视频的总结（StatQuest的视频确实是不错的，通俗易懂还唱歌，非常推荐大家有空都看一下点击此处 观看Josh Starmer对Ridge Regression的解释点击此处 观看Josh Starmer对 Regression的解释过拟合（Overfi
2021-02-08 05:54:23
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原创 Jupyter notebook导出包含中文的pdf
今天需要把notebook转为pdf，看到File -> Download as -> PDF via Latex (.pdf)。没成想中文全没了，后来一查发现并不支持中文，搜了几个教程，结合自己的经验，找到一个解决方案。该方案一共分为三步1. .ipynb文件编译为.tex在命令行中定位到要转换的jupyter文件的路径下，输入jupyter nbconvert --to latex yourNotebook.ipynb2. 手动编辑.tex文件为了支持中文环境，手动编辑.tex文
2021-01-21 05:53:22
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翻译 深度学习概念之Epoch,Batch Size和Iterations
本文解释了深度学习里面三个最常见的概念，他们分别是Epoch,Batch Size和Iterations，看了看现有的博客还是错误蛮多的，看到一篇国外的博文不错，翻译一波
2020-12-24 04:47:22
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翻译 为什么不用平方误差（MSE）作为Logistic回归的损失函数？
在这篇博文中，我们主要对比在逻辑斯蒂回归中的**log loss**（对数损失）和**mean squared error**（平均平方误差），并且根据经验和数学分析证明为什么我们推荐使用“log loss”
2020-12-21 03:37:37
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原创 纠错输出编码(Error-Correcting Output Codes: ECOC)
ECOC与One-vs-One(OvO)和One-vs-ALL(OvA)一样属于将多分类分解为二分类问题的分而治之（Divide and Conquer）的方法，并且也可以将ECOC理解为一种OvO和OvA经过推广过后的方法。
2020-08-17 06:14:12
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翻译 利用LSTM和quantile regression（分位数回归）的异常行为检测
本文翻译自：Anomaly Detection with LSTM in Keras-- Marco Cerliani“异常行为”（anomaly）的定义在不同的上下文中会有区别。在这种混乱中，我们可以知道：异常行为与我们感关注的领域密切相关。异常检测在商业中是非常有用的，并且检测的难度取决于应用领域。如果遇到涉及人们活动的异常检测问题（例如对销售或需求的预测），则可以利用人们行为的基本...
2020-04-05 04:21:47
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原创 蒙特卡洛树搜索（MonteCarlo Tree Search）
问题描述这个题目来自一个我的作业：Construct a binary tree (each node has two child nodes) of depth d=12d = 12d=12 and assign different values to each of the 2d2^d2d leaf-nodes. Implement the MCTS algorithm and apply...
2019-11-09 00:25:08
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翻译 Epsilon-Greedy算法
翻译自 The Epsilon-Greedy Algorithm – James D.McCaffreyepsilon-greedy算法（通常使用实际的希腊字母ϵ\epsilonϵ）非常简单，并且在机器学习的多个领域被使用。epsilon-greedy的一种常见用法是所谓的多臂匪徒问题（multi-armed bandit problem）。假设你站在k = 3台老虎机前面。每台机器都...
2019-10-19 03:49:52
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原创 N-step Bootstrapping For Advantage Actor-Critic
The topic we chooseN-step bootstrapping in actor-critic methods.Motivation and research questionIn this project, we study n-step bootstrapping in actor critic methods, more specific, we study advan...
2019-10-14 06:27:16
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翻译 理解LSTM网络
最近学习Deep Learning的RNN和LSTM，找到一篇来自2015年Colah撰写的非常好的博客，当然我也看到有人翻译过了，暂且不管，希望我的这个版本比他们的好吧哈哈Understanding LSTM Networks – colah循环神经网络 (Recurrent Neural Networks / RNN)人们读句子的时候，会根据前面的词对整个句子进行整体理解，而不会一...
2019-06-15 17:54:13
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翻译 对卷积神经网络(CNN)的理解——深度学习
本文翻译自Understanding of Convolutional Neural Network (CNN) — Deep Learning --Prabhu在神经网络中, 卷积神经网络 (ConvNetes 或 CNN) 是用于图像识别、图像分类的主要类别之一。在对象检测(Object detection)、人脸识别(recognition)等领域被广泛使用。CNN 图像分类将图像作...
2019-03-25 08:26:53
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翻译 Q-Learning介绍：一种增强学习
最近在训练机器人，学习了Q-learning算法，看到了几篇比较好的文章，好几篇文章已经有人翻译过了，还有一系列好文章还没有翻译版本，这篇文章是medium上的，出处为An introduction to Q-Learning: reinforcement learning ——ADLQ-learning是一种基于值的监督式学习算法。在此文中，我们将从以下几方面介绍Q-learning算...
2019-01-24 07:30:47
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原创 python 举一例区别自定义对象与固有对象
代码如下：a = 'abcdefg'b = ab += 'ijk'print aprint a is bprintclass A(): def __init__(self, a): A.a = aa = A('abcdefg')b = ab.a +='ijk'print a.aprint a is b结果如下：abcdefg...
2018-12-18 04:41:26
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原创 Python神奇的相等（==）
这学期在学Python（这边的课超级简单，第一周的时候我觉得就已经可以直接做掉期末作业了哈哈哈），今天发现一个特别神奇的事情。>>>7.3 - 7 - 0.3-1.6653345369377348e-16我其实知道这是Python的运行误差，其实这个数是一个很小的数，但是更加致命的是>>>7.3 - 7 - 0.3 == 0False这件...
2018-11-16 03:50:40
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转载 使用Python调整图片尺寸（大小）
转载自：使用Python进行图像处理-调整图片大小python有一个图像处理库——PIL，可以处理图像文件。PIL提供了功能丰富的方法，比如格式转换、旋转、裁剪、改变尺寸、像素处理、图片合并等等等等，非常强大。举个简单的例子，调整图片的大小:import Imageinfile = 'D:\\original_img.jpg'outfile = 'D:\\adjust...
2018-09-08 22:38:15
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转载 Python is同一性运算符和==相等运算符区别
转载自玩蛇网：http://www.iplaypy.com/jinjie/is.htmlPython中有很多运算符，今天我们就来讲讲is和==两种运算符在应用上的本质区别是什么。在讲is和==这两种运算符区别之前，首先要知道Python中对象包含的三个基本要素，分别是：id(身份标识)、python type()(数据类型)和value(值)。is和==都是对对象进行比较判断作用的，但对对...
2018-07-31 14:12:32
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原创 机器学习5 正则化的线性回归（Regularized Linear Regression）和偏差对方差（Bias v.s. Variance）
在这篇博文中我们将会实现正则化的线性回归以及利用他去学习模型，不同的模型会具有不同的偏差-方差性质，我们将研究正则化以及偏差和方差之间的相互关系和影响。这一部分的数据是关于通过一个水库的水位来预测水库的流水量。为了进行偏差和方差的检验，这里用12组数据进行回归而用交叉数据集中的21组数据进行验证。
2018-05-22 23:08:51
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原创 机器学习4 神经网络学习（Neural Networks Learning）
在上一篇博文的后半段引入了神经网络的概念并且介绍了神经网络的前向传播（feedforward propagation），这篇博文较为详细地讲解神经网络，主要是反向传播（backpropagation）算法是如何“学习”神经网络中的参数的。
2018-05-21 16:10:06
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原创 机器学习3 多类别分类（Multi-class Classification）和神经网络（Neural Networks）
我们在上一篇博客中利用logistic回归做了二分类，这里我们继续利用logistic回归做多类别分类。这里我们利用一种非常常见的情形作为例子，就是手写数字识别。
2018-05-20 13:31:57
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原创 机器学习2 逻辑回归（Logistic Regression）
逻辑回归首先谈一下我对这部分知识的理解，逻辑回归（西瓜书叫做对数几率回归）在这一部分主要是用于做分类的。 我们以一次考试为例，考试分为两门课，一共一百位同学参加考试，用黑色“+”表示通过，黄色“o”表示未通过，在二维坐标轴中将其表示出来 这是一个二分类问题，对于二分类来讲，最理想的就是“单位阶跃函数”了，y(z)y(z)y(z)在z>0z>0z>0的时候为1
2018-05-19 22:55:07
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原创 机器学习1 线性回归（Linear Regression）
立个flag，本人从今天正式开始学习机器学习（Machine Learning） 选取的第一门课还是吴恩达（Andrew Ng）的斯坦福大学公开课 ：机器学习课程，我打算从作业入手，结合课程进行学习，预计一共分为8篇，这是第一篇单变量线性回归给定是数据集包括97个数组，其中第一个表示人口数，第二个表示盈利数，我们希望得到两者之间的线性表达关系。下图是将点在坐标轴中绘制出;};void CCar::SetPrice(int p){ price=p;}int main(){ CC...
2018-04-20 17:24:21
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转载 fancyhdr页眉页脚设计史上最全代码
转载自：http://blog.sina.com.cn/s/blog_5e16f1770100g46l.html代码如下：\documentclass{article}\usepackage{CJK}\setcounter{page}{6}\setlength\textheight{100.0pt} \setlength\textwidth{200.0pt}
2018-01-31 23:34:19
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原创 meshlab调整平行光源
只需“Ctrl”+“Shift”+拖动鼠标即可这是最新的meshlab2016.12，之前的版本好像直接“Shift”+拖动鼠标即可另外貌似meshlab只能调整平行光，并不能增加点光源什么一类的，还得去Maya等软件中去显示
2017-12-21 12:14:33
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原创 绘制带有颜色的模型
在这之前我的模型一直都是单一灰白颜色的，这篇博文中我将介绍带颜色的模型其实在obj文件中在每个点（v）的三个坐标后面再跟上三个数就可以表示模型的颜色啦~这三个数就是RGB的数，表示的是模型的颜色，关于RGB参考https://en.wikipedia.org/wiki/RGB_color_model那么下一个问题就是怎样把一个一维数组的大小按照颜色来表示出来呢用颜色表示数值大小...
2017-11-30 22:20:36
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原创 PN三角形(Curved PN Triangles)
文章来源于Curved PN Triangles 现在已经是一种很成熟的图形渲染方法了（在这之前我都不知道顶点法向有什么用23333），其大致思路是在已有的控制顶点和法向的基础上插入新的控制顶点和控制法向，利用bezier三角形分片绘制，加上顶点法向的效果将其做更好的渲染。
2017-11-15 10:53:05
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原创 点到点法式平面投影点的计算
算法概述平面由一点O（x0,y0,z0）O（x_0,y_0,z_0）和法向量n→=(n1,n2,n3)\overrightarrow{n}=(n_1,n_2,n_3)定义，平面外一点为Pout(xp,yp,zp)P_{out}(x_p,y_p,z_p)，求PP到平面的投影点Q的坐标设点Q的坐标为(xQ,yQ,zQ)(x_Q,y_Q,z_Q)，那么Q点应该同时满足点Q在平面内，满足平面方程（平面的点
2017-11-03 14:21:20
5628
3
原创 矩阵权（Matrix weighted）Bezier三角（曲面）片
参考文献仍然是杨老师的这篇 Matrix weighted rational curves and surfaces文章，结合上篇博文中的算法，再次将其引申到三角面片上
2017-10-25 10:36:54
1423
3
Catmull-Clark细分的MATLAB实现
2018-05-16
用Matlab绘制模型
2017-03-06
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