size(x)M=[m(1,1)*ones(319,1),m(1,2)*ones(319,1),m(1,3)*ones(319,1),m(1,4)*ones(319,1),m(1,5)*ones(319,1),m(1,6)*ones(319,1),m(1,7)*ones(319,1),m(1,8)*ones(319,1),m(1,9)*ones(319,1),m(1,10)*ones(319,1)

爬虫相信大家都知道，这里我们从一个空的文件夹开始，也来写一写我们自己的爬虫程序吧。github入口下一篇——数据分析篇入口爬虫毕竟涉及到数据的爬取，所以其实有一个道德的约束，那就是Robots协议，也就是爬虫协议，爬虫程序在爬取网站数据之前，会先看看是否存在robots.txt文件，假如有，会在这个文件允许的范围内进行爬取。像著名的百度，谷歌等搜索引擎，都是遵循这一道德规约的。好了，闲话少说，开始

数据标称型和数值型算法归一化处理：防止数值较大的特征对距离产生较大影响计算欧式距离：测试样本与训练集排序：选取前k个距离，统计频数(出现次数)最多的类别def classify0(inX, dataSet, labels, k):''':param inX: 测试样本(arr):param dataSet: 训练数据集(arr):param labels: 类别(list):param k:(in

定义先让大家明确一些术语，方便后面的讨论。仓库/版本库 - 应用程序所在的基础文件夹。习惯上指笨笨控制系统。在文章中提到时，指的是项目的根目录。包 - 指应用代码的一个Python包。模块 - 一个模块指能被其他的Python文件导入的一个Python文件。一个包基本上是打包在一起的多个模块。常用扩展(Extensions)Flask作为微框架(microframework)，在开发过程中会经常使

前言开源的分布式存储系统比较多，比较有名的有：Ceph、GlusterFS、HDFS、TFS等。这些系统都比较复杂，代码动则几十上百万行，这些系统对初学者来说门槛比较高，特别是对于从事非分布式存储行业，但又想跨行学习分布式的同学来说，往往有这想法，但是不知道怎么入手。本文介绍之前实现的一个C++极简版的分布式文件系统对于嵌入式，或者主要是从事单机开发的程序员来说，没接触分布式之前，都会感觉很神秘，

一、获取URLUrllib 模块提供了读取web页面数据的接口，我们可以像读取本地文件一样读取www和ftp上的数据。首先，我们定义了一个getHtml()函数:urllib.urlopen()方法用于打开一个URL地址。read()方法用于读取URL上的数据，向getHtml()函数传递一个网址，并把整个页面下载下来。执行程序就会把整个网页打印输出。二、查看图片地址我们又创建了getImg()函

上一章学习了什么是损失函数，可以看出损失函数的大小决定模型的精确程度。损失函数值越大，说明模型预测的越不准确，损失函数越小，说明模型预测的越准确。我们当然期望损失函数值越小越好，那么通过什么方法能够使损失函数值达到最小呢？这里就要引出梯度下降算法(Gradient Descent)。通俗解释梯度下降先从一个生活中的例子出发，通俗的解释一下什么是梯度下降算法：你可以想象一下，从前有座山，山里有座庙，

‍‍　　更新电脑的补丁包后系统运行更加安全，win7专业版系统用户发现安装不了SP1补丁包怎么办？要怎么解决这个问题？下面小编就跟大家说说补丁包安装失败的解决方法。‍win7电脑SP1补丁包安装失败的解决方法：本着不重装的原则，笔者提供几条在Windows7 无法安装SP1补丁包的情况下一些常用技巧。技巧一：检查系统盘文件系统是否出错打开管理员命令行程序(Win+R，输入 cmd 确认)如果系统盘

用Matlab进行最小二乘法线性拟合(求传感器非线性误差、灵敏度),代码可能写的不太好,请多多指教。%后面的为注释,红色部分代码需要根据实际情况更改%最小二乘法线性拟合y=ax+bx=[0.5,1,1.5,2,2.5,3,3.5,4,4.5,5];%自变量y=[191,321,442,565,686,819,930,1032,1153,1252];%因变量xmean=mean(x);ymean=m

用Matlab进行最小二乘法线性拟合(求传感器非线性误差、灵敏度),代码可能写的不太好,请多多指教。%后面的为注释,红色部分代码需要根据实际情况更改%最小二乘法线性拟合y=ax+bx=[0.5,1,1.5,2,2.5,3,3.5,4,4.5,5];%自变量y=[191,321,442,565,686,819,930,1032,1153,1252];%因变量xmean=mean(x);ymean=m