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RSS订阅原创 木槿花绯偏逢雨 夜烛剪窗熠流光 —— 利休与美（《寻访千利休》影评）
美是一面镜子，开头利休献宝的一段是作者第一次描写利休以美为镜的情节，与方寸茶盘之中囊括江海月夜与信长天下布武的野望想契合。之后又用樱花春意与茶道的讨论点明合乎心意于茶道的重要性，这也是（互）动与静的对比，利休所“献”珍宝正是对人内心的映照，这种映照正是动本身。镜之辉映在之于容。 美是矛盾的，矛盾的存在才能衬托突出。夜晚光照剪纸映出鸟的情节，利休妻用画使得鸟...
2019-04-24 21:54:49
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转载 Spring Redirect 及 ModelAttribute
本文代码转载自《Servlet、JSP和Spring MVC初学指南》Spring 自定义重定向仅需要在 Controller 用相应的request处理方法中将 return 中对要从定向的链接加redirect前缀 在重定向的同时 一般需要 进行重定向传值 如像从定向之后的 controller的某处理函数添加 attribute 用于后续页面渲染等操作这可以
2017-03-01 15:31:14
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原创 近似因子模型Cython编译代码
/* Generated by Cython 0.24.1 *//* BEGIN: Cython Metadata{ "distutils": {}, "module_name": "redis.Learning"}END: Cython Metadata */#define PY_SSIZE_T_CLEAN#include "Python.h"#ifndef
2017-02-26 19:49:04
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转载 Servlet Filter 简单示例
本文代码转载自《Servlet、JSP和Spring MVC初学指南》及http://blog.csdn.net/yao752915708/article/details/9181317前面提到的Listener主要作用是对用到的对象的处理进行监听，即context request session等的init 及destroy行为，有点类似于在对象的外部执行相关的资源操作，其第二个s
2017-02-22 14:54:08
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转载 Servlet Listener 简单示例
本文代码转载自《Servlet、JSP和Spring MVC初学指南》及http://www.111cn.net/jsp/50/3d5adc1119e253bc749e2d254b47f974.htm对于一般的Listener下面是例子：先给出普通的context-listener request-listener session-listener的例子package listen
2017-02-21 15:54:21
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转载 JSP tag文件配置 自定义标签简单示例
本文代码转载自《Servlet、JSP和Spring MVC初学指南》前文是关于使用tld文件进行自定义标签内容配置的方法，下面对使用tag文件进行配置的方法展开介绍。(从下面的例子中会看到 tag所给出的表示方法 仅仅是jsp语法对应的文件分割描述)先给出一个利用自定义标签给出 字符char转换的实例tag文件<%! private String encodingHt
2017-02-20 16:44:56
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转载 JSP tld文件配置 自定义标签简单示例
本文代码转载自《Servlet、JSP和Spring MVC初学指南》有关自定义标签有一个比较全面的博文进行了较详尽的介绍，见：http://blog.csdn.net/a154832918/article/details/8002064那里对一些前一版本的标签有关类给出了介绍，但是应当使用较新的标签相关类javax.servlet.jsp.tarext.SimpleTagSuppo
2017-02-17 14:07:41
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转载 JSP 渲染简单示例
本文代码转载自《Servlet、JSP和Spring MVC初学指南》页面渲染基本就是要实现找到写入资源文件的接口javax.servlet.RequestDispatcher其功能为在服务端从客户端接受requests 并将其发送到any resourses(servlet/ HTML file/ JSP file)该对象由servlet容器创建。其有两种方法forward(Serv
2017-02-16 11:42:48
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转载 HttpServlet 会话管理（二） （Cookie Session 简单示例）
本文代码转载自《Servlet、JSP和Spring MVC初学指南》Cookie就是简单的键值传送方法，并能设置其过期时间，这里唯一值得注意的是如果要删除一个Cookie方法为设置同名Cookie(response.addCookie(cookie))预先设置过期时间为0即可（cookie.setMaxAge(0)）下面是一个使用Cookie设置页面字体的
2017-02-09 21:59:19
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转载 HttpServlet 会话管理（一）（URL重写 表单隐藏域 简单示例）
本文代码转载自《Servlet、JSP和Spring MVC初学指南》会话管理的目的是记录用户访问的状态，使得之前的Http访问状态可以被之后的应用直接使用，状态的记录即通过请求传值被记录应用的过程，所以也可以看成不同请求方式与不同的页面跳转形式的结合。下面先分别针对GET\POST 给出通过URL重写及隐藏域的方法进行状态传送、会话管理的实例。URL重写的
2017-02-09 17:45:52
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转载 HttpServlet 简单表单示例
本文代码转载自《Servlet、JSP和Spring MVC初学指南》下面是一个简单的利用get进行输入表单页面显示，post进行表单提交内容展示的实例package main.ServletTest;/** * Created by ehang on 2017/2/8. */import java.io.IOException;import java.io
2017-02-09 17:45:36
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原创 Spring 初探（四）（Spring autowire 相关）
autowire相关spring bean配置的一致性表现在get set 方法与bean当中的值的一致性上。在使用byName标签进行属性配置时是可以看出的，使用byName后属性bean的相应id与get set方法中的名称是相匹配的（小驼峰）使用byType进行配置标注时可以看做是寻找唯一符合属性配置type的类作为对应属性。使用constructor
2016-12-20 17:39:03
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翻译 Deep Learning 文章选读（二）
Learning Deep Architectures for AIHere,we assume that the computational machinery necessary to express complex behaviors(which one might label "intelligent") requires highly varying mathem
2016-11-04 17:07:29
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翻译 Deep Learning 文章选读（一）
为明确深度学习的一些概念，对一些优秀的论文进行选读。Learning Deep Architectures for AIAbstarcttheoretial results suggest that in order to learn the kind of complicated functions that can represent high-level ab
2016-11-03 17:17:36
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翻译 Deep Learning 初探（五）
下面展开对整体CNN的讨论：卷积神经网络的整体结构相当于在MLP(多层感知机)的前面加上若干卷积层及MaxPooling层进行预处理，从而得到边界的相关信息。下面对有关整体代码的一些细节进行讨论：有关一些初值的界的问题不进行进一步讨论，把它看成规定。一般在使用MaxPooling的时候选择ignore_border=True是基于将边界无实际意义的像素过滤掉。
2016-11-02 17:09:16
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原创 Deep Learning 初探（四）
CNN卷积神经网络初探：这里有一些对多层感知机的概念的重新阐述，多层感知的特点是一种层间全连接的神经网络，即在信息上是没有损失的。卷积神经网络具有如下要讨论的一些特点。Sparse Connectivity(指稀疏链接)，即在设定神经网络的链接时，并不使用所有数据，而是每个连接元仅仅使用一部分，整合后覆盖整个信息。这种链接方式的一个特点是，由于有中间隐藏层的存在，在进行训练
2016-10-31 21:02:45
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翻译 Deep Learning 初探（三）
numpy 矩阵与向量加和实现按列加和的形式，故被类别实现常数项的加和是合理的。多层感知机的设计基本上是在logistic回归前，加一个预处理过程，通过S形曲线做映射，将空间变得线性可分（这个目的一般是通过核方法实现的），从隐藏层的处理上来讲，其是通过设定一些非线性变换及设定数量来实现变换，这种变换并不能单纯从变换后的维度上直接看出，例子可以从rbf(径向基)函数上
2016-10-26 17:19:23
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翻译 Deep Learning 初探（二）
对于theano中的若干运算形式也可以结合numpy进行检验，相应的法则是相同的。简单的验证是可以完成的。theano运行所使用的内存与python使用的内存是相互独立的，一般的theano shared变量可以通过将参数borrow设定为True将内存进行共享而非copy，这样能够节约空间。下面看使用Theano完成Logistic Regression的过程：类的初始化
2016-10-25 19:25:45
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翻译 Deep Learning 初探（一）
deep learning 一些基本概念 及模型的介绍，有关图片识别的部分被指定为像素的float表示，label的int表示。在有关模型的讨论中数据集被分割为三部分：train_set valid_set test_set分别以numpy的数组方式进行储存valid_set用于选择超参数基本的实现先说明分类模型，对于分类方法，所指定的是概率上的最大值问题，条件
2016-10-24 17:03:32
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翻译 Pandas 初探（二）
对于pandas DataFrame对象的理解可以参看numpy.ndarray的一些细节，仅仅是添加了一些方便的接口。可以直接使用[]进行行切片访问，对于列中的情况，使用loc[],一般也是直接根据行进行切片，添加":" 后与numpy.ndarray的多维数组的切片方式类似可以进行列切片。（类别切片）对于数值的单个元素访问可以使用at 且有其访问速度比进行切片访问快
2016-10-21 17:08:29
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翻译 sklearn 谱聚类与文本挖掘初步（二）
在tf-idf概念中首先出现的是词频（Term frequency == TF）之后又有（inverse document frequency == IDF）,这是一个用于防止类似过拟合的因子，这里过拟合的概念是指一些常出现的一些没有实际意义的词汇，类似于前面提到的停词（stop_word）用于减少这些词汇的相对重要性。tf-idf被定义为Term frequency 与
2016-09-30 16:47:07
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翻译 sklearn 谱聚类与文本挖掘初步（一）
有关双聚类的论述。产生双聚类的数据可以使用函数，sklearn.datasets.make_biclusters(shape = (row, col), n_clusters, noise, \shuffle, random_state)n_clusters 指定聚类数据产生的个数， noise指定使用的Gaussian噪声的标准差。其返回的是一个元组，即生成的数据，不同类的行
2016-09-29 17:24:25
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原创 Python 对于机器学习模型 写并行及多线程版本
下面对于一个分析模型给出相应的并行（Python Parallel）及多线程（Theard）版本，为了学术上的代码保密使用了代码混淆工具对代码进行了加密，主要关注点在于如何进行并行及多线程重组。下面是示例代码：from __future__ import division #line:1import numpy as O0OO00000O0O0OO00 #line:2fro
2016-09-28 14:29:09
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原创 Cython 初探及关于性能提升的初步讨论
Cython 可以通过强类型 大大加快Python代码的运行效率：简单例子：pure pythondef f(x):return x ** 2 - x def intergrate_f(a, b, N):s = 0dx = (b - a)/ Nfor i in range(N):s += f(a + i * dx)return s * dx
2016-09-20 17:22:39
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原创 C++ 调用 Python 初探（一）
为实现在C++中调用 Numpy接口下面对C++中调用Python进行讨论，这里作为基础部分暂时不涉及对于Numpy的相应接口的调用，而仅仅是Python内置数据结构。使用GCC配置 C++ 调用 Python 接口的方法在CodeBlocks中编译器设置中设定, 外部链接库。在搜索目录中定义：编译：D:\Python27\include链接器：D:\Python2
2016-09-18 17:19:25
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翻译 Theano 初探（二）随机数与梯度下降logistic模型
theano随机数生成：由RandomStreams 定义生成的随机数流，在相应的函数中如设定no_dafault_updates = True会相应的使得随机数generator不更新randomState 即产生相同的随机数生成结果。RandomStreams所定义的随机分布生成对象在调用rng.get_value或set_value方法时有参数borrow其与retu
2016-09-09 06:54:38
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翻译 Theano 初探（一）
设定T.dscalar设定 theano标量， 转换函数中 string 'x'并没有实质性作用，其作用在于调试。这里生成function f后，f就是一个“一般的”python函数，这与不设定function的另一个调用形式相对应，z.eval({x: 16.3, y:12.1})theano 函数还支持张量输出，即多维因变量。亦可以使用诸如 T.dmat
2016-09-08 06:54:48
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原创 重拾C++ 关联容器
关联容器set:C++中的set与Python中的不同在于前者是有序集，后者是无序集（这与Python中利用hash实现有很大关系），前者考虑是红黑树。故（C++）set的特点应该是实现优先队列。（用重载比较运算符的类充当元素）简单的检测可以用如下的例子：class Base{public: string name;
2016-08-29 14:12:02
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原创 重拾C++ 泛型算法
vector有一些操纵大小的操作，capacity()打印现在的大小，reserve(n)保持储存n个元素，shrink_to_fit()将capacity恢复到现在容器的大小。reserve并不会减少空间或代替resize的能力。看来这种相当的简单。跳过下面有关string的部分。容器适配器，是基于一些顺序容器构造的数据结构，这些数据结构要根据基本的底层容器进行初始化。（利用
2016-08-28 10:52:22
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原创 重拾C++ 顺序容器
C++标准库string与其它常见的初始化方式不同的是，其提供可字符重复（及次数）的初始化方法。其是否使用"="进行初始化与构造函数的设定有关。（注意初始化时不能使字符串重复初始化而来）类的初始化方式兼有声明的作用，即同时声明并初始化类实例，这对一些脚本语言（python：基本没有声明的意义，运行时解析）是无用的。string具有字符粘贴能力（python 同样有），这
2016-08-28 10:50:55
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原创 重拾C++ 编程基础
C中的宏一般仅仅是一些常量的定义，可以对应于c++中的枚举。C语言中printf执行格式化输出，%m.pf执行至少m位保留p为小数的float输出，默认为右对齐的，当在m前添加-后执行左对齐，由于至少m位的的设定，不会造成值的丢失。只省略p对.的省略情况会造成不同的结果。scanf具有将不能识别的字符放回原处的特点，对不能识别的字符认为是输入终止的信号。对空白字符的处理也是一样
2016-08-28 10:49:15
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原创 sklearn 源码解析 coordinate_descent.py Lasso回归 ElasticNet回归(1)
coordinate_descent.py Lasso回归 ElasticNet回归import sys import warnings from abc import ABCMeta, abstractmethod import numpy as np from scipy import sparse from .base import _pre_
2016-08-24 07:29:23
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原创 Scipy Lecture Notes（一）
由于某些科学计算及应用的高级命题的需要，对Scipy Lecture Notes展开学习。IPython的内置变量查询提供了如同Redis的 * 运算。在IPython中使用%matplotlib后，在利用matplotlib 进行画图时在显示图片时，不需要使用plt.show()命令。非同形数组相加，创造矩阵的例子：np.arange(6) + np.ar
2016-08-22 11:26:11
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原创 Python R 线性回归 高斯回归 比较
使用的数据是公路一氧化碳数据，相应细节可参见下面链接：数据下载链接：http://www.statsci.org/data/general/cofreewy.htmlR设定工作目录指令setwd下面先使用R 的逐步回归选取AIC最小的普通线性模型实行最小二乘估计：w = read.table("COfreewy.txt", header = T)a = lm(C
2016-08-21 14:35:29
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原创 Pandas 初探（一）
pandas import pandas as pd import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt # s has the type of Seriess = pd.Series([1, 3, 5, np.nan, 6, 8])# dates can generate dates interfac
2016-08-20 11:05:43
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原创 sklearn 源码解析 基本线性模型 岭回归 ridge.py(2)
class _BaseRidge(six.with_metaclass(ABCMeta, LinearModel)): @abstractmethod def __init__(self, alpha = 1.0, fit_intercept = True, normalize = False, copy_X = True, max_iter = None, tol =
2016-08-19 05:59:27
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原创 sklearn 源码解析 基本线性模型 岭回归 ridge.py(1)
对于前面已经提到的类及一些细节不再给出。对于稀疏矩阵的了解是必要的。from abc import ABCMeta, abstractmethod import warnings import numpy as np from scipy import linalg from scipy import sparse from scipy.sparse import
2016-08-18 07:21:01
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原创 sklearn 源码解析 基本线性模型 base.py
from __future__ import division from abc import ABCMeta, abstractmethod: 有关实现抽象类的方法。import numbers: 抽象基类层次结构，这些类不可被实例化。import warnings import numpy as np import scipy.sparse as sp from
2016-08-17 07:05:13
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翻译 sklearn DBSCAN
DBSCAN 该聚类算法利用点周围密度的概念进行聚类，不一定要求类具有凸性，因为其可通过密度构造出噪声点。参数min_sample、eps给出核心点选择的定义，与esp为半径最少包含min_samples的为核心点。-1标记噪声点，非负整数标记类别。numpy.zeros_like:生成与给定序列shape相同的序列。下面是一个例子：（大点为核心点，
2016-08-15 07:11:03
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翻译 sklearn Hierarchical Clustering
层次聚类基于一定的规则生成树形结构（各个类数）,比较消耗性能。AgglomerativeClustering: 使用自底向上的聚类方法。主要有三种聚类准则：complete(maximum) linkage: 两类间的距离用最远点距离表示。avarage linkage:平均距离。ward's method: 以组内平方和最小，组间平方和最大为目的。nu
2016-08-15 07:07:59
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空空如也
求教一个基本运算行吗
2018-06-04
使用Theano卷积神经网络的疑问
2016-11-11
下面两个代码为什么第一个可以起到改变文本的作用第二个却不能(第一个是被注释掉的部分)
2015-11-06
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