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package cn.tongdun.kraken.neo4j.pool;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import java.lang.reflect.Field;import java.lang.reflect.ParameterizedType;import java.lang.re...
2018-08-15 19:23:40
3472
原创 tdreact写helloworld
1.如果没有npm需要先安装一下npm, 2.新建一个文件夹，新建以下文件，目录结构如下(.idea文件不需要) 3.上述文件内容如下 entry.jsimport React,{ Component } from 'react';import ReactDOM from 'react-dom';export default class App extends Component{
2017-12-12 18:17:34
280
原创 anoconda设置清华镜像
1、conda config –add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ 2、conda config –set show_channel_urls yes 3、vi ~/.condrac 删除default那一行 其他镜像：
2017-11-15 14:15:40
2210
原创 py4j
意义：通过python代码去调jvm中的方法和参数，写spark的jobserver中用到 1、pom.xml <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-core_2.11</artifactId> <version>2.
2017-11-14 17:55:21
416
原创 aop面向切面编程（aspectJweaver）
面向切面编程的目的就是：在不改变别人的代码的前提下，在别人代码方法执行前或后，执行（切入自己的逻辑） 准备：idea+maven+aspectjweaver-1.8.9.jar 结构图： pom.xml内容 <dependencies> <dependency> <groupId>org.aspectj</groupId>
2017-11-14 12:08:42
6397
原创 由equal和==引发的问题
Student student1 = new Student(); Student student2 = new Student(); System.out.println(student1.equals(student2));//false System.out.println(student1 == student2);//false String a = new String("a")
2017-11-02 09:40:29
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原创 this和super
在接触了一年多java后我才真正的理解this和super 1.this到底指的是谁？ 我总结了一个定义：this在最先包含于哪个类中（跟谁更亲），他就是指就是哪个对象。public class OutClass { private String name; private String age; private class Child extends Parent {
2017-10-31 17:57:46
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原创 概率论与数理统计
1、联合概率 2、超几何分布 3、古典概型 4、伯努利实验 5.二项分布 6、泊松分布 7、二项分布的近似计算（泊松分布） 8、正态分布
2017-09-11 16:15:28
467
原创 mysql
1.mac下卸载mysql sudo rm /usr/local/mysql sudo rm -rf /usr/local/mysql* sudo rm -rf /Library/StartupItems/MySQLCOM sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/My* vim /etc/hostconfig (and removed the line
2017-08-21 14:50:03
285
原创 sklearn入门
#导入保存模型工具包from sklearn.externals import joblib#导入操作系统包import os#定位到这个路径os.chdir("/Users/yeshuai/")#导入sklearn的svm算法from sklearn import svm#定义数据特征矩阵x = [[1,2,3], [2,3,4],[1,2,3], [2,3,4],[1,2,3
2017-08-21 13:38:21
265
原创 数学中一些定理
1、费马定理 2、罗尔定理 3、拉格朗日中值定理 4、柯西中值定理 5、洛必达法则 6、泰勒中值定理 7、方向导数求导方法 8、全概率公式 9、贝叶斯公式 10、条件概率 11、二项式展开 12.协方差
2017-08-11 10:26:59
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原创 特征工程（如何合理地把非数值特征转换成数值特征）
现在我理解的特征工程的意义是：如何把非数值特征转换成数值特征？ 1、假如有一个属性是职业，有这三种职业，教师、公务员、工程师，现在要用一个基于线性回归的算法，来训练模型，假如f(x,y)=ax+by,a,b代表权重，x代表职业这个属性值，那么如何给这个x赋值？解决方案： 1、人工无脑的赋值，比如教师=1，公务员=2，工程师=3，但是这样科学吗？假设教师和工程师的特征比较相似，这样显然不合适。但是
2017-08-10 17:15:05
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原创 BP神经网络算法
参考 学了一个星期高数，我以一个初学者的身份来描述一下这个算法，希望我能讲的通俗易懂。 1、在学习这个算法之前，先看一下如何解决下面这个问题。 有一组点{(2,3,5),(4,5,7),(6,8,10)},如何确定一条直线能最大的拟合这些点？ 我们把这个问题转换一下就是，确定一个函数表达式z=f(x,y)=ax+by,使用这个函数表达式求得的值与真实点z坐标的值相差的平方S， S=(2a+
2017-08-08 14:47:40
408
原创 K-means算法
此算法用于聚类 给你一些数据，他们的属性已经被数字化，你这么对他们进行聚类呢？ k-means是这么做的 其实只要一条数据是数字化的，就可以把他们看成一个点。我们把这些记录看成一个点群。 我们对一些事物进行分类，其实就是看他们距离的远近，正所谓物以类聚，人以群分嘛。 比如，我们想把他们聚成3类，我们可以随机的选三个不同点，然后把每个测试数据与这三个点求距离，这个测试数据与三个点中哪个距离最
2017-08-07 16:49:29
214
原创 knn算法
英文全称k-nearst-neighbors 这是一个分类算法 工作原理： 比如，有一堆先验数据，他们已经分好了类，把这一堆数据看成一个一个的点，他们有坐标。现在来了一条测试数据（这条数据也相当于一个点，有坐标），让你对他进行分类，你怎么分呢？ knn是这么做的，以这个测试数据为中心点画一个r=5(这个数你自己定)圆， 然后看这个圆圈里包含了哪些点，这些点里面，哪类最多，就把你分为哪类。
2017-08-07 16:18:07
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原创 随机森林入门笔记
参考 1.如果说决策树是一棵树，那么随机森林就是多棵决策树，随机森林的出现其实就是对决策树的补充和优化。 2.假如有一堆数据，原来是通过一个决策树来建立模型做分类，现在是把这堆数据再分成k个数据堆，建立k个决策树也就是k个模型，假如现在来了个测试数据，我让他在每个模型上都跑一遍得出k种结果，选择结果出现的频率比较高的结果作为最终结果。 3.不同的决策树，他们的不同点在什么地方？
2017-08-07 14:29:28
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原创 机器学习入门
1.常用算法 决策树 随机森林算法 逻辑回归 SVM 朴素贝叶斯 Knn算法 K-means算法 Adaboost 算法 神经网络 马尔可夫 2.聚类和分类的区别 分类：比如有一堆数据，你已经事先对他们做好了分
2017-08-07 14:05:51
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原创 决策树学习笔记
在我看来，决策树的作用只有一个，就是做分类。并且我觉得机器学习的功能就是聚类和分类。如果以后另有发现，我改。 参考 1.树的概念 2.过度拟合 所谓过度拟合，就是实验中通过这种决策树做分类效果很好，但是到实际生产中正确率就下降很多 3.纯度，就是说有一个属性可以直接把测试数据集分为两类，假如这两类在是p1和p2,如果p2和p1的差值越大，说明通过这个属性作为起始节点就越合理。 4.正太分
2017-08-07 14:03:13
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原创 linux一些常用命令
1.ssh免密登陆 .1生成私钥和公钥ssh-keygen -t rsa -P .2假如A机器要登陆B机器，只需要将A机器的～／ssh/id_rsa.pub的id_rsa文件内容追加到B机器的～／ssh／下的authorized_keys文件 2.ntp时间同步服务 3.
2017-08-04 14:28:17
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原创 gitlab使用
git使用好文章 常用命令： 1.从gitlab下载master代码 git clone [email protected]:dp/dp-enterprise.git /uesr/kk2.从gitlab下载master分支代码jiangnan-bank-poc git clone [email protected]:dp/dp-enterprise.gi
2017-08-04 11:58:17
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原创 kerberos学习笔记
欢迎使用Markdown编辑器写博客本Markdown编辑器使用StackEdit修改而来，用它写博客，将会带来全新的体验哦：Markdown和扩展Markdown简洁的语法代码块高亮图片链接和图片上传LaTex数学公式UML序列图和流程图离线写博客导入导出Markdown文件丰富的快捷键快捷键加粗 Ctrl + B 斜体 Ctrl + I 引用 Ctrl
2017-08-03 23:58:21
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原创 suse11离线安装gcc
1.suse安装gcc需要以下包gcc-4.3-62.198.x86_64.rpmglibc-devel-2.11.3-17.31.1.x86_64.rpmgcc-c++-4.3-62.198.x86_64.rpm libstdc++-devel-4.3-62.198.x86_64.rpmgcc43-4.3.4_20091019-0.22.17.x86
2017-08-03 11:22:30
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空空如也
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