CS5783: Machine LearningAssignment 41 Gaussian process regressionUse the crash test dataset from assignment 3 again. In order to make numerical instab ...
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系统相关 时间：
2019-11-21 18:34:09
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首先第一步我们配置环境：把yum与Linux ping通 1.我们来下载apache服务，输入：yum install httpd * 2.安装完毕之后默认是死的，要给他启动一下，输入命令：systemctl start httpd 3.这时候你在虚拟机中打开浏览器输入localhost就会得到这样 ...
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Web程序 时间：
2019-11-21 17:24:30
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面向对象： 分工与协作 对象、类 从概念上（现实） ： 对象-- 抽象(特征、行为能力) --> 类 java：类 孵化 --> 对象 应用数据类型：引用 new 就表示在堆内存中申请了新的空间 属性： 对象名.属性名 = 属性值 ; 属性可以不初始化，具有默认值。 0 0.0 空字符 false ...
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其他好文 时间：
2019-11-21 16:59:28
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亲测下面方法有效：(1) 打开windows的“记事本”程序；(2) 按快捷键：Ctrl+P，或者用菜单操作：“文件”--> “打印...”；(3) 选择 >右键点击，选择“删除”。回到word打印机已经删除了。 ...
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2019-11-21 13:49:14
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本来这种依赖的解耦很复杂，以为不能实现。 原来，要了解for的运行机制，然后进行mock，就可以实现单元测试。 1. 这里是通过迭代遍历Collection。 需要的是.size和.iterator.hasNext()。 fun getBeaconsInfo(beacons:Collection<B ...
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移动开发 时间：
2019-11-21 09:25:43
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多元正态分布 正态分布大家都非常熟悉了，多元正态分布就是多维数据的正态分布，其概率密度函数为 上式为 x 服从 k 元正态分布，x 为 k 维向量；|Σ| 代表协方差矩阵的行列式 二维正态分布概率密度函数为钟形曲面，等高线是椭圆线族，并且二维正态分布的两个边缘分布都是一维正态分布，如图 np.ran ...
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2019-11-20 16:54:13
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1. 文法 G（S）: （1）S -> AB （2）A ->Da|ε （3）B -> cC （4）C -> aADC |ε （5）D -> b|ε 验证文法 G（S）是不是 LL（1）文法？ 解：因为 First(Da)={b, a} First(ε)={ε} First(aADC)={a} Fir ...
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2019-11-20 12:53:38
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The following models are supported: SACMODEL_PLANE - used to determine plane models. The four coefficients of the plane are its Hessian Normal form: [ ...
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2019-11-19 10:32:10
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今天我们将以下错误和异常。我们知道程序出现错误的原因有些时候并不是程序员编写的应用程序的原因，有时应用程序会因为终端用户的操作而发生错误。 所以我们作为程序猿，就应该要避免类似这样的情况，做出预测可以出现的错误，应用程序应该如何处理这些错误与异常操作。 这里就要说到我们今天要讲解的C#处理错误的机制 ...
产生根源 比如我们有三条数据，对应的列名是delete_flag，对应的数据是‘normal’，‘delete’，null。 此时我们查所有不等于delete的记录，我们期望的是两条记录 normal和null。我们书写如下sql。 发现查询出来的结果只是一条，这是因为mysql的空值过滤机制。 解 ...
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数据库 时间：
2019-11-18 09:38:06
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