Shortcuts ... Symbolic Links https://en.wikipedia.org/wiki/NTFS_symbolic_link Hard Links https://en.wikipedia.org/wiki/Hard_link ...
1. 当使用zsh进入庞大的git工程目录下时，会发生cd命令很慢的情况 可以把~/.oh-my-zsh/lib/git.zsh里面的git_prompt_info函数替换为 function git_prompt_info() { ref=$(git symbolic-ref HEAD 2> /d ...
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2016-06-30 21:18:03
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Octave for Microsoft Windows MathWorks Linear Regression with Multiple Variables Environment Setup Instructions Setting Up Your Programming Assignment... ...
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2016-06-29 06:34:34
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1.概念理解 硬链接：（Hard Link） 类似于 windows下的复制粘贴，在D盘复制kaka文件，然后粘贴到E盘和F盘（但是不能以目录做为硬链接） 软链接：（Symbolic Link） 类似于 windows下的创建快捷方式，在D盘复制kaka的文件或者目录，然后粘贴到E盘或者F盘 实验： ...
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2016-06-26 01:45:41
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从线性回归到逻辑回归
在第2章，线性回归里面，我们介绍了一元线性回归，多元线性回归和多项式回归。这些模型都是广义线性回归模型的具体形式，广义线性回归是一种灵活的框架，比普通线性回归要求更少的假设。这一章，我们讨论广义线性回归模型的具体形式的另一种形式，逻辑回归（logistic regression）。
和前面讨论的模型不同，逻辑回归是用来做分类任务的。分类任务...
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2016-06-24 15:08:19
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线性回归
本章介绍用线性模型处理回归问题。从简单问题开始，先处理一个响应变量和一个解释变量的一元问题。然后，我们介绍多元线性回归问题（multiple linear regression），线性约束由多个解释变量构成。紧接着，我们介绍多项式回归分析（polynomial regression问题），一种具有非线性关系的多元线性回归问题。最后，我们介绍如果训练模型获取目标函...
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2016-06-24 15:08:01
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在很多的机器学习或数据挖掘的问题中，我们所面对的只有数据，但数据中潜在的概率密度函数是不知道的，其概率密度分布需要我们从数据中估计出来。想要确定数据对应的概率密度分布，就需要确定两个东西：**概率密度函数的形式** 和 **概率密度函数的参数**。...
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2016-06-21 10:57:52
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机器学习
这是记录自学的过程，目前的理论基础就是：大学高等数学+线性代数+概率论。编程基础：C/C++,python在观看机器学习实战这本书，慢慢介入。相信有读过以上三门课的人完全可以开始自学机器学习了，当然我上面这三门课学的一般，所以你只知道有这么一个公式或名词，不懂可以百度之深究之。在写这篇文章的时候作者机器学习还没学完，故文章中的错误还请不吝指出。再次声明，系列文章只是分享学习过程，学习点...
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2016-06-20 07:07:15
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测试环境为HPBL660GEN8SUSE11SP4root@localhost:/root#lspci|grep-ifibreroot@localhost:/root#lspci-v-s06:00.0root@localhost:/root#modinfolpfcroot@localhost:/root#cat/sys/class/fc_host/host0/symbolic_name//查询HBA卡的型号、固件、驱动root@localhost:/root#systool-..
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2016-06-14 12:11:23
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32个最重要的算法 奥地利符号计算研究所（Research Institute for Symbolic Computation，简称RISC）做了一个调查，投票选出32个最重要的算法： 19. 最大流量算法（Maximum flow）——该算法试图从一个流量网络中找到最大的流。它优势被定义为找到这 ...
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2016-06-12 18:41:29
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