修改solarishostname只需修改以下三个位置 1. Vi /etc/hosts, 添加 "ip yourhostname" 2. vi /etc/nodename, 写入yourhostname 3. vi /etc/hostname.e1000g0, 写入yourhostname 4. ...
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2018-09-14 13:58:16
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（1） 下载ISO镜像介质 sol-11_2-text-x86.iso 并新建一个Solaris11虚拟机 （2） 启动安装程序 系统已经安装完毕。 ...
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2018-09-13 22:33:24
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svm分析（类似于源码）fromfutureimportprint_functionfromtimeimporttimeimportlogging#绘图工具importmatplotlib.pyplotasplt#cross_validation：交叉验证，这里现在使用model_selectionfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitf
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2018-09-11 18:06:53
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SVM1由来利用一根直线或者一个超平面把数据按照某种规则区分开来2最大间隔分类器上面我们推导出了间隔的表达式，自然的，我们想让数据点离超平面越远越好：3核函数在前面的讨论中，我们假设数据集是线性可分的。但是现实任务中，可能并不存在一个超平面将数据集完美得分开。这种情况下，我们可以通过将原始空间映射到一个高维空间，如果高维空间中数据集是线性可分的，那么问题就可以解决了。这样，超平面变为：可见，需要计
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2018-09-11 18:00:34
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一、MySQL简介 1、MySQL简介 MySQL是一个轻量级关系型数据库管理系统，由瑞典MySQL AB公司开发，目前属于Oracle公司。目前MySQL被广泛地应用在Internet上的中小型网站中，由于体积小、速度快、总体拥有成本低，开放源码、免费，一般中小型网站的开发都选择Linux + M ...
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2018-09-10 10:59:49
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1.三大操作系统 1.Unix Solaris(SUN) IOS(Aplle移动端) Mas OS（Aplle平板，电脑端） 2.Windows XP win7 win8 win10 3.Linux 安卓（Android） Ubuntu 乌班图16.04（当前教学版本，最稳定）（最新18.04） R ...
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2018-09-08 00:41:57
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目标检测（object detection）的基本思路： 检测（detection）+ 定位（localization） 目标检测在很多场景有用，如无人驾驶和安防系统。 传统方法 特征提取算法（如：haar特征，HOG特征）+分类器（如：svm） 深度学习方法 R-CNN (Regions with ...
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2018-09-06 22:52:21
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1.线性可分 对于一个数据集： 如果存在一个超平面X能够将D中的正负样本精确地划分到S的两侧，超平面如下： 那么数据集D就是线性可分的，否则，不可分。 w称为法向量，决定了超平面的方向；b为位移量，决定了超平面与原点的距离。 样本空间中的任意点x到超平面X的距离（不太熟悉的可以复习高数中空间几何那一 ...
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2018-09-03 10:32:55
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转自：watersink 1， Bootstrapping，hard negative mining最原始的一种方法，主要使用在传统的机器学习方法中。比如，训练cascade类型分类模型的时候，可以将每一级分类错误的样本继续添加进下一层进行训练。 比如，SVM分类中去掉那些离分界线较远的样本，只保留 ...
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2018-09-03 02:32:56
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原文：http://www.cnblogs.com/tonycody/p/3257601.html 【常规】 【调试部分、编译】 【重构】 【查找】 【VCS】 【调试部分、编译】 【重构】 【查找】 【VCS】 ...
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2018-09-02 23:45:59
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