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逆向知识第六讲,取摸优化的几种方式
除法讲完之后,直接开始讲 % 运算符在汇编中表现形式 首先C的高级代码贴上来. 高级代码: 一丶无符号% 2的幂在汇编中的表现形式 汇编代码: 高级对应语句: printf("%ud \r\n",Number % 8); 可以看出,当无符号%2的幂的时候,直接用and计算. 其值是 2^n - 1的 ...
分类:其他好文   时间:2019-07-21 01:35:27    阅读次数:9
Egret入门学习日记 --- 第十一篇(进阶篇)
第十一篇(进阶篇) 好了,到了这篇开始,前三章都记录完了。 接下来就是到第四章了。 4.1节 的内容总结一下重点: 1、resource目录下default.res.json文件,可以查看资源的使用状态,分组的情况。 2、preload是自带模板提供的一个资源组,是预加载的资源。意味着这个组资源越多 ...
分类:其他好文   时间:2019-07-20 18:45:12    阅读次数:19
MySql数据库再学习——使用强化版的自定义连接池连接数据库
一:两个重点, 一是获取properties文件的路径,总结在注释里,我当时获取了好半天,总是找不到文件。 二是理清这几个class之间的联系,以及本次demo的思路逻辑关系:总的来说就是,在原有的driverManager获取的基础上——>创建一个池子(池子中存储若干个基础的Connection对 ...
分类:数据库   时间:2019-07-20 17:18:12    阅读次数:12
Java学习:迭代器简介
迭代器 java.util.Iterator接口:迭代器(对集合进行遍历) 有两个常用的方法 boolean hasNext() 如果仍有元素可以迭代,则返回 true。 判断集合中还有没有下一个元素,有就返回true,没有就返回false。 E next() 返回迭代的下一个元素 取出集合中的下一 ...
分类:编程语言   时间:2019-07-19 22:31:40    阅读次数:23
scikit-learn Adaboost类库使用小结
在集成学习之Adaboost算法原理小结中,我们对Adaboost的算法原理做了一个总结。这里我们就从实用的角度对scikit-learn中Adaboost类库的使用做一个小结,重点对调参的注意事项做一个总结。# 一、Adaboost类库概述 scikit-learn中Adaboost类库比较直接,... ...
分类:其他好文   时间:2019-07-19 19:16:49    阅读次数:18
scikit-learn 线性回归算法库小结
scikit-learn对于线性回归提供了比较多的类库,这些类库都可以用来做线性回归分析,本文就对这些类库的使用做一个总结,重点讲述这些线性回归算法库的不同和各自的使用场景。 线性回归的目的是要得到输出向量\(\mathbf{Y}\)和输入特征\(\mathbf{X}\)之间的线性关系,求出线性回归... ...
分类:编程语言   时间:2019-07-19 19:13:49    阅读次数:19
用scikit-learn学习DBSCAN聚类
在DBSCAN密度聚类算法中,我们对DBSCAN聚类算法的原理做了总结,本文就对如何用scikit-learn来学习DBSCAN聚类做一个总结,重点讲述参数的意义和需要调参的参数。# 一、scikit-learn中的DBSCAN类 在scikit-learn中,DBSCAN算法类为sklearn.c... ...
分类:数据库   时间:2019-07-19 19:06:48    阅读次数:13
特征工程之特征表达
在特征工程之特征选择中,我们讲到了特征选择的一些要点。本篇我们继续讨论特征工程,不过会重点关注于特征表达部分,即如果对某一个特征的具体表现形式做处理。主要包括缺失值处理,特殊的特征处理比如时间和地理位置处理,离散特征的连续化和离散化处理,连续特征的离散化处理几个方面。# 一、缺失值处理 特征有缺失值... ...
分类:其他好文   时间:2019-07-19 19:01:22    阅读次数:9
scikit-learn随机森林调参小结
在Bagging与随机森林算法原理小结中,我们对随机森林(Random Forest, 以下简称RF)的原理做了总结。本文就从实践的角度对RF做一个总结。重点讲述scikit-learn中RF的调参注意事项,以及和GBDT调参的异同点。# 一、scikit-learn随机森林类库概述 在scikit... ...
分类:其他好文   时间:2019-07-19 18:44:10    阅读次数:12
用scikit-learn学习K-Means聚类
在K-Means聚类算法原理中,我们对K-Means的原理做了总结,本文我们就来讨论用scikit-learn来学习K-Means聚类。重点讲述如何选择合适的k值。# 一、K-Means类概述 在scikit-learn中,包括两个K-Means的算法,一个是传统的K-Means算法,对应的类是KM... ...
分类:其他好文   时间:2019-07-19 18:40:13    阅读次数:15
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