评估开发人员的表现（performance）时，很难找到一个合适的、不依赖轶事证据（anecdotal evidence）的度量。所以当我们Bowery看到Rebel Lab开发人员生产力研究报告－下载链接时非常兴奋。这份40页的报告研究了开发人员在日常生活中使用的工具和实践。为了能够让报告抓住“表现”所蕴含的主旨，Rebel Labs加权了不同实践和工具在软件质量和版本发布的可预测性上的效果。以下是研究报告中用于度量的一些实践：...
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2014-10-21 12:27:27
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一种特定的非参数学习算法。也称作Loess。算法思想：假设对于一个确定的查询点x，在x处对你的假设h(x)求值。对于线性回归，步骤如下：1)拟合出，使最小2)返回对于局部加权回归，当要处理x时：1)检查数据集合，并且只考虑位于x周围的固定区域内的数据点2)对这个区域内的点做线性回归，拟合出一条直线3...
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2014-10-19 18:23:48
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昨天学习完了Ng的第二课，总结如下：过拟合；欠拟合；参数学习算法；非参数学习算法局部加权回归KD tree最小二乘中心极限定律感知器算法sigmod函数梯度下降/梯度上升二元分类logistic回归
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2014-10-19 17:03:42
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题意：
一棵树 支持合并、分离、路径加权值、路径权值最大值
思路：
LCT入门题 也是我的第一道… 代码来源于kuangbin巨巨 我只是整理出自己的风格留作模版…
LCT比较好的入门资料是——《QTREE解法的一些研究》
LCT基本做法就是先dfs建树 然后根据输入做上述4个操作
对于合并 就是把u转到树根 然后接在v上
对于分离 就是把u转到splay的根 ...
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2014-10-17 18:51:09
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均值漂移算法以迭代的方式锁定概率函数的局部最大值。它主要是寻找预定义窗口中数据点的重心点，或者说加权平均值。该算法将窗口中心移动到数据点的重心处，并重复这个过程直到窗口重心收敛到一个稳定点。
从数学角度上说，Mean Shift算法利用概率密度的梯度爬升来寻找局部最优。当输入一个图像的范围，然后根据反向投影图和输入的方框进行Mean Shift迭代，它是向重心移动，即向反向投影图中概率大的地方移动，所以始终会移动到目标上，Mean Shift算法是一个变步长的梯度上升算法。...
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2014-10-16 10:22:22
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2014-0321，前面部分跟conflunce类似，本文不再写；首先给文件添加x权限chmod +x atlassian-confluence-5.1.2-x64.bin安装，端口开启动8080开启后，重启路由表useradd --create-home -c "jirarole account"...
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2014-10-16 01:15:11
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一、首先添加权限二、建立文件夹、生成文件并写入文本文件内容代码 private void initData() { String filePath = "/sdcard/Test/"; String fileName = "log.txt"; writeTxtToFile("txt con...
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移动开发 时间：
2014-10-10 01:01:23
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使用用户打标签次数*物品打标签次数做乘积的算法虽然简单，但是会造成热门物品推荐的情况。物品标签的权重是物品打过该标签的次数，用户标签的权重是用户使用过该标签的次数，从而导致个性化的推荐降低，而造成热门推荐。
运用TF-IDF的思想可以对算法进行改进。TF-IDF（term frequemcy-inverse documnet frequency）是一种用于资讯检索和文本挖掘的加权技术。用来评估一...
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2014-10-09 01:49:57
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首先 session 和 cache 拥有各自的优势而存在. 他们的优劣就不在这里讨论了.本实例仅存储用户id于用户名，对于多级权限的架构，可以自行修改增加权限字段本实例采用vs2010编写，vb和c#的代码都是经过测试的；一些童鞋说代码有问题的 注意下 什么？ 你还在用vs2008 vs2005？...
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Web程序 时间：
2014-10-09 01:03:28
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题意：给定一个树形图，节点10^5，有两种操作，一种是把某两点间路径（路径必定唯一）上所有点的权值增加一个固定值。另一种也是相同操作，不同的是给边加权值。操作次数10^5。求操作过后，每个点和每条边的权值。分析：此题时间卡得非常紧，最好用输入外挂，最好不要用RMQ来求解LCA。此题是典型的在线LCA...
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2014-10-07 18:42:13
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