1、简述数据仓库有哪些特征。 面向主题、集成、稳定性即非易失的、随时间而变化即时变的 2、简述数据仓库与传统数据库的主要区别。 一个是数据库、一个是数据仓库，就不是一个东西，怎么区别嘛。 数据仓库是建立在数据库之上的一个数据环境。 3、为什么需要分离的数据仓库？ 不影响生产， 操作型数据是时刻变化的 ...
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2018-01-14 21:18:18
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针对高偏差、高方差问题的解决方法： 1、解决高方差问题的方案：增大训练样本量、缩小特征量、增大lambda值 2、解决高偏差问题的方案：增大特征量、增加多项式特征（比如x1*x2,x1的平方等等）、减少lambda值 隐藏层数的选择对于拟合效果的影响： 隐藏层数过少，神经网络简单，参数少，容易出现欠 ...
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2018-01-14 19:31:45
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（一）编译型语言和解释型语言 首先我们区分这样一个概念，编译型语言和解释型语言。我们编程用的都是高级型语言（写汇编和机器语言的除外），计算机只理解和运行机器语言，所以必须把高级语言翻译成机器语言计算机才能运行高级语言编写的程序。翻译方式有编译和解释。编译需要一个专门的编译过程，通过编译系统把高级语言 ...
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2018-01-14 15:58:24
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非极大值抑制顾名思义就是抑制不是极大值的元素，搜索局部的极大值。这个局部代表的是一个邻域，邻域有两个参数可变，一个是邻域的维数，二是邻域的大小。这里不讨论通用的NMS算法，而是用于在目标检测中提取分数最高的窗口的。例如在行人检测中，滑动窗口经提取特征，经分类器分类识别后，每个窗口都会得到一个分数。但 ...
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2018-01-14 15:55:46
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决策树 ID3，C4.5，CART，决策树的生成，剪枝。 一、概述 决策树（decision tree）是一种基本的分类与回归方法（这里是分类的决策树）。决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。它可以认为是if-then规则的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的 ...
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2018-01-14 15:16:45
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近日把SIFT特征提取及匹配算法推导了一遍，就開始我个人的一个认识吧。 关于SIFT的算法介绍见最以下的链接。 假设用SIFT的话。MATLAB的SIFT的code能够学习。个人觉得还是C写的SIFT比較好。 VLFeat提供C写的SIFT特征提取算法代码，调用例如以下： //读入图像 char * ...
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2018-01-14 10:59:35
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本文介绍了面向对象的三大特征，封装、继承和多态。分析了重写和重载，抽象类和接口之间的区别与联系，解释了super,this,final,static等关键字的含义。 ...
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2018-01-13 23:51:23
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类的概述 Java是一门纯粹的面向对象（OOP）语言，面向对象程序是由多个对象所组成的，而对象的创建又必须依赖于类，那么什么又是类呢？在现实世界中，我们常常将多个具有相同或相似特征的对象分为一类，并冠以“xx类”的称呼，比如：我们将生活在水中、长有鳞片的动物称之为“鱼类”，将长有翅膀、羽毛且会飞行的 ...
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2018-01-13 23:38:54
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http://blog.csdn.net/Jerr__y/article/details/70471066 欢迎转载，但请务必注明原文出处及作者信息。 @author: huangyongye @creat_date: 2017-04-19 前言 本例子主要介绍如何使用 TensorFlow 来一步 ...
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2018-01-13 21:02:22
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1、HDFS? HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop项目的核心子项目，是分布式计算中数据存储管理的基础，是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的，可以运行于廉价的商用服务器上。它所具有的高容错、高可靠性、高可扩展性、高获得性、高吞吐率等特征为海量数据提供了不怕故障的存储，为超大数据集（Large Data Set）的应用处理带来
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2018-01-13 20:45:15
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