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搜索关键字:sun svm 硬盘更换 m8000    ( 5838个结果
java:JDBC的使用方式
学习目标 JDBC: 1. 概念:Java DataBase Connectivity Java 数据库连接, Java语言操作数据库 JDBC本质:其实是官方(sun公司)定义的一套操作所有关系型数据库的规则,即接口。 各个数据库厂商去实现这套接口,提供数据库驱动jar包。我们可以使用这套接口(J ...
分类:数据库   时间:2021-01-27 12:54:16    阅读次数:0
Linux下NFS服务器的搭建与配置
一、NFS服务简介 NFS 就是 Network FileSystem 的缩写,最早之前是由sun 这家公司所发展出来的。 它最大的功能就是可以透过网络,让不同的机器、不同的操作系统、可以彼此分享个别的档案 (share files)。所以,你也可以简单的将他看做是一个文件服务器 (file ser ...
分类:系统相关   时间:2021-01-25 11:28:36    阅读次数:0
PCA+SVM实现ORL/Yale人脸库识别
PCA+SVM实现ORL/Yale人脸识别 1. 基于子空间人脸识别算法的基本流程 读取人脸图片数据库的图像及标签,并进行灰度化处理;若已经是灰度处理过则不用进行灰度化处理; 将读入的图像先转化为二维矩阵,然后按照列进行合并堆叠,得到原始数据矩阵,如果数据中各个特征的值相差较大的话,可以对原始矩阵进 ...
分类:其他好文   时间:2021-01-08 11:30:54    阅读次数:0
javaBean命名规范 get / set 后的首字母大写
javaBean命名规范 Sun 推荐的命名规范 1 ,类名要首字母大写,后面的单词首字母大写 2 ,方法名的第一个单词小写,后面的单词首字母大写 3 ,变量名的第一个单词小写,后面的单词首字母大写 为了使 JavaBean 的属性名和存取方法都符合规范, Sun 在 JSR 文档中规定了属性名和存 ...
分类:编程语言   时间:2021-01-04 11:13:38    阅读次数:0
iOS---------- 报错 :Duplicate interface definition for class’*'
这个是重复导入引起的,但是一般的重复导入会在C里的include。 https://www.jianshu.com/p/a94ce8c5f05d https://www.cnblogs.com/tian-sun/p/5909934.html ...
分类:移动开发   时间:2021-01-01 12:49:57    阅读次数:0
jsp如何引入常用jstl标签库
再jsp开发中,比较常用的标签库有3个:核心标签库、格式化标签库、函数标签库。那如何引入这些标签库呢。请看下面: 引入 <%@ taglib uri="http://java.sun.com/jsp/jstl/core" prefix="c" %><%--核心标签--%> <%@ taglib ur ...
分类:Web程序   时间:2021-01-01 12:05:34    阅读次数:0
NFS共享搭建
NFS网络文件系统,英文:NetworkFileSystem是由SUN公司研制的UNIX表示层协议,能使访问网络上别处的文件就像在使用自己的计算机一样。
分类:其他好文   时间:2020-12-24 12:37:55    阅读次数:0
每日日报
今天打算学习处理乱码 <!--版本说明--> <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?> <! xml 文档的 schema-> <taglib xmlns="http://java.sun.com/xml/ns/j2ee" xmlns:xsi="http://w ...
分类:其他好文   时间:2020-12-24 12:03:47    阅读次数:0
【SVM最后一课】详解烧脑的Support Vector Regression
【SVM最后一课】详解烧脑的SupportVectorRegression1KernelRidgeRegression首先回顾一下上节课介绍的RepresenterTheorem,对于任何包含正则项的L2-regularizedlinearmodel,它的最佳化解w都可以写成是z的线性组合形式,因此,也就能引入kernel技巧,将模型kernelized化。我们先把KernelRidgeRegre
分类:其他好文   时间:2020-12-22 11:44:23    阅读次数:0
一文详解SVM的Soft-Margin机制
一文详解SVM的Soft-Margin机制Hard-MarginSVM,必须将所有的样本都分类正确才行。这往往需要更多更复杂的特征转换,甚至造成过拟合。本文将介绍一种Soft-MarginSVM,目的是让分类错误的点越少越好,而不是必须将所有点分类正确,也就是允许有noise存在。这种做法很大程度上不会使模型过于复杂,不会造成过拟合,而且分类效果是令人满意的。——前言1MotivationandP
分类:其他好文   时间:2020-12-22 11:43:20    阅读次数:0
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