米飯超人
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寫的不錯阻桅，我也是同行鸯匹，不過給你點忠告伦腐，簡shu總裁貶低程序員灭将，所有程序員作者已經(jīng)轉(zhuǎn)戰(zhàn)其他平臺了疼鸟，同行共勉
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《副業(yè)賺錢》讀后感三一、故事影響力：打造“吸睛人設(shè)” 第一庙曙，故事性文章空镜，寫出身份認同感 第二，故事性文案捌朴，賣出產(chǎn)品好銷量 第三吴攒，故事性演講，講出個人影響力 二砂蔽、第一效應(yīng)：數(shù)字化百倍放大你的影響力...
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Ubuntu Server 18.04.1 LTS 64位安裝設(shè)置Mysql提示：以下操作均在root權(quán)限下進行左驾。 查看有沒有安裝MySQL： dpkg -l | grep mysql 安裝MySQL： apt install mysql-serve...
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Elasticsearch 的安裝與簡單配置
【安裝與配置】 下載 curl -L -O https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearc...
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redis-server安裝錯誤
dpkg: error processing package redis-server (--configure): (2019-09-17 11:29:46) | 標簽： ...
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騰訊云服務(wù)器安裝Java環(huán)境問題：
系統(tǒng)：Ubuntu Server 18.04.1 LTS 64位安裝：Maven镣隶、Java環(huán)境時拋錯：E: Unable to locate package upgrade ...
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@Emperor_dfb8 可以的
NLP第4課：了解數(shù)據(jù)必備的文本可視化技巧
為什么要文本數(shù)據(jù)可視化 文字是傳遞信息最常用的載體，隨著海量文本的涌現(xiàn)诡右，信息超載和數(shù)據(jù)過剩等問題日益凸顯安岂，當大段大段的文字擺在面前，已經(jīng)很少有人耐心帆吻、認真把它讀完域那，人們急需一...
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機器學習入門（十八）：一種“寬容”的回歸模型
嚴格的線性回歸 之前我們講過線性回歸：在向量空間里用線性函數(shù)去擬合樣本。 該模型以所有樣本實際位置到該線性函數(shù)的綜合距離為損失猜煮，通過最小化損失來求取線性函數(shù)的參數(shù)次员。參見下圖：...
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機器學習入門（十七）：SVM——非線性 SVM 和核函數(shù)
非線性分類問題 遇到分類問題的時候，最理想的狀態(tài)友瘤，當然是樣本在向量空間中都是線性可分的翠肘，我們可以清晰無誤地把它們分隔成不同的類別——線性可分 SVM。 如果實在不行辫秧，我們可以...
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機器學習入門（十六）：SVM——線性 SVM，間隔由硬到軟
從線性可分 SVM 到線性 SVM 從現(xiàn)實情況引出線性 SVM 線性可分 SVM被丧，這種 SVM 學習的訓練數(shù)據(jù)本身就是線性可分的——可以很清晰地在特征向量空間里分成正集和負集...
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Mac下安裝Vundle管理YouCompleteMe插件
vim按鍵說明 除了上面簡易范例的 i, o,a盟戏，Esc, :wq 之外，其實 vim 還有非常多的按鍵可以使用 這些基本命令需要我們在使用過程中不斷的總結(jié)甥桂，這樣才會融會貫通...
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在喜歡的公司做喜歡的事黄选，等著喜歡的人畢業(yè)了一起做喜歡事
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機器學習入門（十五）：SVM——對偶學習算法
對偶問題 上一篇我們用 x 和 y 各代表一個維度蝇摸，用 z=f(x,y) 和 g(x,y)=0 分別代表一個二元函數(shù)和一個一元函數(shù)婶肩。這樣做是為了和圖形對比的時候能看得清楚，為...
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原名凡人求索-李凱旋,歡迎大家一起交流數(shù)據(jù)方面的問題，我的微信號lkx941013
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