logo
publist
写文章

简介

该用户还未填写简介

擅长的技术栈

可提供的服务

暂无可提供的服务

Linux下libsvm的安装及简单练习

引文:经常在看paper的时候,就看到svm算法,但是要自己来写真的是难于上青天呀!所幸有一个libsvm的集成软件包给我们使用,这真的是太好了。下面简单介绍下怎么来使用它吧!LIBSVM是一个集成软件包,提供支持向量机分类(C-SVC,nu-SVC),回归(epsilon-SVR,nu-SVR)以及分布估计(one-class SVM).工具包支持多类分类问题。LIBSVM是台湾大学林智仁(Li

#支持向量机
Linux学习-shell利用正则表达式验证邮箱合法性

引文:在今天这个时代,Email已经成为一种重要的通信方式。给导师发邮件,学术研究之间的交流,etc。常常用到Email,然而Email的验证却有点小难度,下面给出一个在Linux下使用shell脚本编写的一个实例。linux中将正则表达式和sed、gawk结合起来,功能非常强大。我说的是真的,没骗你的,好好学吧。邮箱验证Email地址的基本格式为:username@hostname1.user

#正则表达式#linux
Linux笔记-结合nohup执行Python脚本时同步输出结果

在Linux中,可以使用nohup将脚本放置后台运行,如下:nohup python myscript.py params1 > nohup.out 2>&1 & 但直接使用上面代码,无法在程序运行过程中查看Python中的print "computing" 输出结果,比如在每次循环中使用print语句等。原因是python的输出有缓冲,导致nohup.out不能够马上看到输出。解决方法:使用-u

#python#linux
Linux环境下非root用户安装Python及相关库

以前在配置python的时候,都是使用系统安装的全局python,即root用户安装好的python,然而现在因为没有root权限,同时python版本并非自己所需,所以要在非root用户下使用自己指定的python,因此,重新整理了一份如何在Linux环境下使用非root用户安装python及其相关的库,以备不时之需。安装pythonpython版本库https://www.python.org

#python#linux
Spring学习(2)一个简单的AOP实例

AOP的概念AOP 全称AspectOriented Programming 即面向切面编程或者面向方面编程其主要作用是,在不修改源代码的情况下给某个或者一组操作添加额外的功能。像日志记录,事务处理,权限控制等功能,都可以用AOP来“优雅”地实现,使这些额外功能和真正的业务逻辑分离开来,软件的结构将更加清晰。AOP是OOP的一个强有力的补充。Spring AOP是基于代理的,是运行时绑

Linux学习-给普通用户加sudo权限

引文:在实验室的服务器上给每个人分配了一个账号,但是有的时候普通用户需要使用root权限,比如装一些软件之类的。下面介绍怎么给普通用户添加sudo命令权限。没配置之前希望在普通用户下,通过sudo命令,让用户暂时拥有root权限,并创建一个文件夹。很明显,失败了,错误原因是:该用户暂没有root权限。解决办法如下1.打开sudoers文件切换到root用户下,cd root,运行visudo命令

数据挖掘书籍

Web数据挖掘http://book.douban.com/subject/3639345/集体智慧编程http://book.douban.com/subject/3288908/简单,有代码。这就是搜索引擎http://book.douban.com/subject/7006719/PageRank 和 Hub算法,讲得比较通俗,比较少使用公式。

#数据挖掘#搜索引擎#算法
Spring+SpringMVC+Mybatis整合系列(三)SSM框架整合

项目源码Github:https://github.com/csuldw/SSM_OEP通过前面两个博文[ Spring+SpringMVC+Mybatis整合系列(一)Maven安装和Eclipse配置](http://blog.csdn.net/dream_angel_z/article/details/49095539) 和 [Spring+SpringMVC+Mybatis整合系列(二)E

#spring
Python加载csv文件的两种方式

数据集以kaggle的Digit Recognizer的train.csv文件为例,数据截图如下:说明,csv文件中每行数据的每个特征列都是用逗号“,”隔开。该CSV文件中除了保存数值外,还有一些属性值,如第一行以及第一列的label标签。所以在处理是需要进行相应的处理。下面介绍下两种加载这种csv文件的方法方法一:使用Python的csv模块csv模块中的函数reader(csvfile, di

#python
机器学习算法-朴素贝叶斯Python实现

引文:前面提到的K最近邻算法和决策树算法,数据实例最终被明确的划分到某个分类中,下面介绍一种不能完全确定数据实例应该划分到哪个类别,或者说只能给数据实例属于给定分类的概率。基于贝叶斯决策理论的分类方法之朴素贝叶斯优点:在数据较少的情况下仍然有效,可以处理多类别问题缺点:对于输入数据的准备方式较为敏感适用数据类型:标称型数据。朴素贝叶斯的一般过程收集数据:可以使用任何方式准备数据:需要数

#python
    共 20 条
  • 1
  • 2
  • 请选择