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自动化运维之 ~cobbler~
一 、Cobbler简介 Cobbler是一个快速网络安装linux的服务,而且在经过调整也可以支持网络安装windows。该工具使用python开发,小巧轻便(才15k 行python代码),使用简单的命令即可完成PXE网络安装环境的配置,同时还可以管理DHCP、DNS、yum仓库、构造系统ISO...
分类:其他好文   时间:2014-05-19 18:27:00    阅读次数:530
从Loagistic 到 SVM算法
SVM(支持向量机),一种二类分类器,之所以称之为向量机,是因为它本身就产生一个二值决策结果,即使一种决策“机”,支持向量机的泛化错误低(具有结构风险最小),具有很强的学习能力,因此很多人认为它是最好的监督学习算法。SVM与Logistic回归的联系: logistic回归的目的就是从特征...
分类:其他好文   时间:2014-05-19 17:48:15    阅读次数:364
设计模式之简单工厂和单例模式
近段时间发现自己越来越懒了,老师早就讲过的东西,一直没有总结!百度了一下,给的答案是设计模式总共23种。简单工厂属于其中一种,而单例模式并不是其中一种。今天总结下使用这两种模式写的项目。设计模式:设计模式(Design pattern)是一套被反复使用、多数人知晓的、经过分类编目的、代码设计经验的总...
分类:其他好文   时间:2014-05-19 16:30:58    阅读次数:303
JSTL简介
JSTL即Jsp Standard Tag Libraries即Jsp的标准标签库。该技术提供了很多的标签用于封装JSP中常用的一些基本的业务逻辑。主要的分类如下:核心库:主要封装的是一些基本的核心的业务逻辑。格式化和国际化库:主要封装的是一些进行数据格式化和国际化的业务。如:日期格式化。XML库:...
分类:Web程序   时间:2014-05-19 16:17:42    阅读次数:356
UML中关系的分类及其概念——总结备忘
UML中关系分类:依赖:依赖是两个事物间的语义关系,其中一个事物(独立事物)发生变化会影响另一个事物(依赖事物)的语义。关联:关联是类与类之间的联接,它使一个类知道另一类的属性和方法。聚合:聚合是一种特殊类型的关联,它描述了整体和部分的结构关系。组合:组合是关联的一种,是比集合关系强的关系。泛化:泛...
分类:其他好文   时间:2014-05-19 14:32:11    阅读次数:322
PHP
【PHP开源博客Blog】WordPress是最热门的开源个人信息发布系统(Blog)之一,基于PHP+MySQL构建。WordPress提供的功能包括:1.文章发布、分类、归档。2.提供文章、评论、分类等多种形式的RSS聚合。3.提供链接的添加、归类功能。4.支持评论的管理,垃圾信息过滤功能。5....
分类:Web程序   时间:2014-05-19 14:18:17    阅读次数:696
web 模板 类似京东左侧的导航栏
分类导航 按网站类别 企业建站 LOGO设计 网站设计 网站广告 推广 建网站 网站推广 网站建设 SEO ...
分类:Web程序   时间:2014-05-19 13:49:41    阅读次数:538
随机森林
总体理解Random Forest(随机森林)算法是通过训练多个决策树,生成模型,然后综合利用多个决策树进行分类。随机森林算法只需要两个参数:构建的决策树的个数t,在决策树的每个节点进行分裂时需要考虑的输入特征的个数m。1. 单棵决策树的构建: (1)令N为训练样例的个数,则单棵决策树的输入样例的个...
分类:其他好文   时间:2014-05-19 13:28:18    阅读次数:371
词法分析器:代码注释
前沿:词法分析器是将一段程序的代码按照类别分开.一般来说是将关键字, 变量名 , 常数 运算符( + _ * / )和界符分类词法分析算是编译的基础把今天上编译原理的实验课, 看了看 老师给的代码 添加了一些注释大致的流程是这样的:规定关键字的符号是10数字的符号是数字本身+ - * = 这些符号代...
分类:其他好文   时间:2014-05-19 12:58:04    阅读次数:257
2. Supervised Learning - Logistic Regression
Logistic Regression 逻辑回归解决问题类型二分类问题(classification) Notation给定一个样本集T样本总数为m每个样本记做 其中为输入变量,也称为特征变量;为我们要预测的输出变量,也称为目标变量表示第个样本。 Hypothesis的作用是,对于给定的输入变量,根...
分类:其他好文   时间:2014-05-19 11:59:01    阅读次数:391
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迷上了代码!