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搜索关键字:相关性    ( 880个结果
需求分析
需求分析的方法1.需求筛选2.需求透视3.需求排序首先筛选掉不做的需求,其次对要做的需求进一步提炼,最后对提炼过的需求进行优先级排序为什么这样做,基于两点考虑1.对不做的需求进行提炼排序,显然是在做无用功2.对未经提炼的需求进行价值评估和优先级排序很可能会产生大的误差 需求的筛选真实性:1.是否是目 ...
分类:其他好文   时间:2017-11-25 20:01:28    阅读次数:172
hibernate之三种时态之间的转换
判断状态的标准 oid 和 session相关性 瞬时态 瞬时态 持久态 save和saveOrUpdata操作 瞬时态 游离态 只需要给一个oid (主键生成策略进行了限定 这样我们只能通过持久态进行转换) 持久态 持久态 瞬时态 delete操作 持久态 游离态 close(关闭session) ...
分类:Web程序   时间:2017-11-18 20:56:21    阅读次数:205
数据分析与展示——Pandas数据特征分析
Pandas数据特征分析 数据的排序 将一组数据通过摘要(有损地提取数据特征的过程)的方式,可以获得基本统计(含排序)、分布/累计统计、数据特征(相关性、周期性等)、数据挖掘(形成知识)。 .sort_index()方法在指定轴上根据索引进行排序,默认升序 .sort_index(axis=0, a ...
分类:其他好文   时间:2017-11-10 21:57:36    阅读次数:188
linux 如何改变文件属性与权限
我们知道档案权限对于一个系统的安全重要性,也知道档案的权限对于使用者与群组的相关性, 那如何修改一个档案的属性与权限呢? 我们这里介绍几个常用于群组、拥有者、各种身份的权限的指令。如下所示: chgrp : 改变档案所属群组 chown : 改变档案拥有者 chmod : 改变档案的权限, SUID ...
分类:系统相关   时间:2017-11-07 11:13:20    阅读次数:245
201671010122 2016-2017-2 《JAVA程序设计》对集合的了解
对集合的了解 第十一周的JAVA学习依然如期而至,这周我们走进了对集合的学习,JAVA集合里面的很多内容与数据结构里面的内容联系极为紧密,我们在学习了数据结构中的线性结构:线性表,栈,队列和非线性结构:树与图之后学习JAVA的集合,感觉轻松了很多,可能这就是所谓的学科与学科之间的相关性吧! JAVA ...
分类:编程语言   时间:2017-11-05 17:56:08    阅读次数:232
SEO之网站优化流程
1、 站内锚文字链接 1) 结合SEO关键词给资讯页增加锚文字超链接 2) 每个页面锚文字控制在1-3个内 3) 链接的页面要与关键词相关性高 4) 不要用一直用同一个关键词链接一个URL,尽量多用不同的锚文字。让链接看起来更自然。 5) 重点页面链接要特殊对待(首页、专题页等) 2、 页面关键词布 ...
分类:Web程序   时间:2017-11-01 18:53:21    阅读次数:183
speex与webrtc回声消除小结
回声消除AEC包含: 延时估计对齐+线性自适应滤波器+NLP(双讲检测、处理)+舒适噪声CNG 一、speex aec 1、没有NLP 2、只考虑实时DSP系统,即是没有延时对齐等 3、自适应滤波(MDF)使用双滤波器结构,自适应滤波器因子自动更新 二、webrtc aec 1、双讲检测没有,双讲时 ...
分类:Web程序   时间:2017-10-30 14:14:11    阅读次数:515
PowerShell分析SQL Server待创建索引的字段与已有索引之间的相关性
本文介绍如何从表的层面去分析一个待创建的索引与已有索引之间的相关性简要分析创建索引考虑哪些方面:1、相关sql语句2、表3、性能的影响步骤:1、从相关的SQL语句中分析提取表及索引的字段2、结合表的实际情况(已有索引、数据密度、热点表类型等等),确定索引的字段以及是否适..
分类:数据库   时间:2017-10-26 22:53:53    阅读次数:293
如何最求高内聚低耦合
高内聚(High Cohesion) 高内聚是另一个普遍用来评判软件设计质量的标准。内聚,更为专业的说法叫功能内聚,是对软件系统中元素职责相关性和集中度的度量。如果元素具有高度相关的职责,除了这些职责内的任务,没有其它过多的工作,那么该元素就具有高内聚性,反之则为低内聚性。高内聚要求软件系统中的各个 ...
分类:其他好文   时间:2017-10-26 13:29:27    阅读次数:178
关于机器学习中基于对数线性回归模型的讨论
前言在之前的关于回归问题的讨论中,笔者主要给出了一般原始的线性回归模型(主要以最小二乘法形式进行的)以及其它两种主流的线性回归模型的补充内容,它们主要是为了解决样本之间存在线性相关性的问题,包括岭回归和LASSO回归。一般而言,对于多分类问题,我们希望能将样本的..
分类:其他好文   时间:2017-10-17 12:40:19    阅读次数:188
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