有段时间没有操作过，发现自己忘记一些步骤了，这篇文章会记录相关步骤，并随时进行补充修改。 1 基础步骤，即相关环境部署及准备 2 IDEA编辑代码，打jar包 参考以下链接： IntelliJ IDEA Windows下Spark开发环境部署 IDEA开发Spark的漫漫摸索（一） IDEA开发Sp ...
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2017-12-20 20:11:19
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【链接】 "我是链接,点我呀:)" 【题意】 在这里输入题意 【题解】 先预处理出所有的正方形(长度为1,2...n的)所包含哪些边。 然后记录每个正方形的应有边长和实际边长(有些边被删掉了); 然后搜的时候,每次找到第一个还是完整的正方形。 枚举删掉它的哪一条边。 然后看看哪些正方形会受到影响。 ...
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2017-12-19 19:37:29
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遍历整个列表 for循环 例子：lists=['A','B','C','D'] for list in lists: print(list) 结果：A B C D list 是临时变量 ，for循环依次将列表lists中的元素取出，执行下面缩进部分的代码 for循环后一定要有冒号 毎执行一次for中 ...
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2017-12-18 01:30:39
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题目大意 给定 $n$（$n$ 是偶数，$2\le n\le 2\times 10^{5}$）个非负整数 $a_1,\dots, a_n$（$a_i\le 10^9$）。 要求将其中 $n/2$ 个数变成平方数，另外 $n/2$ 个数变成非平方数，变化后的数必须仍是非负整数。 将 $x$ 变成 $x ...
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2017-12-17 22:25:21
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以前就看到了这个东西,由于太忙了最近才有时间来实现这个; 该文章适合有一定 canvas 基础的人阅读; 首先说说他的原理: The construction of the Pythagoras tree begins with a square. Upon this square are cons ...
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2017-12-17 19:15:47
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SSE和RMSE比较小 拟合度R接近于1较好 * 统计参数模型的拟合优度 1.误差平方和（SSE） 2. R-Square（复相关系数或复测定系数） 3. Adjusted R-Square（调整自由度复相关系数） 4.Root mearn squared error(RMSE),(均方根误差) ...
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2017-12-17 18:07:06
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原ppt下载：pan.baidu.com/s/1nv54p9R，密码：3mty 需深入实践并理解的重要概念： Deep Learning： SoftMax Fuction（输出层归一化函数？） DNN（Deep Neural Networks）： MSE（Means Square Error，均方误 ...
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2017-12-13 14:41:59
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可以用状压dp，也可以用线型基，但是状压dp没看台懂。。。 线型基的重要性质 性质一：最高位1的位置互不相同 性质二：任意一个可以用这些向量组合出的向量x,组合方式唯一 性质三：线性基的任意一个子集异或和不为0. 详细见：线型基介绍 题意：给一个数组，找相乘起来是完全平方数的所有组数 解法：先打70 ...
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2017-12-11 22:11:57
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目录 朴素贝叶斯原理 朴素贝叶斯代码(Spark Python) 朴素贝叶斯原理 详见博文：http://www.cnblogs.com/itmorn/p/7905975.html 返回目录 朴素贝叶斯代码(Spark Python) 代码里数据：https://pan.baidu.com/s/1j ...
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2017-12-11 16:45:35
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话不多说，先上源码 程序输出结果：circle.draw() 这个例子在多态的向上造型中很常见了，Painter类中传入的引用类型是父类Shap，这样可以不用写其它形状的paint方法。这里主要是想分享一下think in java中提到的一个方法的绑定概念。 将一个方法调用同一个方法主体连接到一起 ...
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2017-12-09 14:58:48
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