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Linux高级运维命令(awk)–code

大虾 0

awk是一个强大的文本分析工具,相对于grep的查找,sed的编辑,awk在其对数据分析并生成报告时,显得尤为强大。简单来说awk就是把文件逐行的读入,以空格为默认分隔符将每行切片,切开的部分再进行各种分析处理。

人工智能学习笔记()–code

大虾 0

一、有监督学习和无监督学习
有监督学习就是训练用历史数据是既有问题又有答案,而无监督学习就是训练用历史数据是只有问题没有答案。 正式的说法一般是把答案称之为标签label 还有一种介于两者之间的混合学习方法,称为半监督学习 。
在无监督学习中,主要是发现数据中未知的结构或者是趋势。虽然原数据不含任何的标签,但我们希望可以对数据进行整合(分组或者聚类),或是简化数据(降维、移除不必要的变量或者检测异常值)。
因此无监督算法主要的分类包含:
- -聚类算法 (代表:K均值聚类,系统聚类)
- - 降维算法 (代表:主成份分析PCA,线性判断分析LDA) 有监督学习,可以根据预测变量的类型再细分。如果预测变量是连续的,那这就属于回归问题。而如果预测变量是独立类别(定性或是定类的离散值),那这就属于分类问题了。
因此有监督学习主要的分类包含:
- 回归算法 (线性回归,最小二乘回归,LOESS局部回归,神经网路,深度学习)
- - 分类算法(决策树,支持向量机,贝叶斯,K-近邻算法,逻辑回归,随机森林)
二、

Android 音视频任务2–code

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任务:2. 在 Android 平台使用 AudioRecord 和 AudioTrack API 完成音频 PCM 数据的采集和播放,并实现读写音频 wav 文件

杂谈篇之我是怎么读源码的,授之以渔–code

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  开心一刻    今天上课不小心睡着了,结果被老师叫起来回答问题,这是背景。无奈之下看向同桌寻求帮助,同桌小声说到选C,结果周围的人都说选C,向同桌投去一个感激的眼神后大声说道选C。刚说完教室就笑开了,老师一脸恨铁不成钢的表情说选你个头,我叫你翻译文言文你选C!你出去,你给我出去。看着同桌挤眉弄眼的表情,劳资真想说,这帮畜生

过滤器模式(Filter Pattern)–code

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  过滤器模式(Filter Pattern),这种模式允许开发人员使用不同的标准来过滤一组对象,通过逻辑运算以解耦的方式把它们连接起来。这种类型的设计模式属于结构型模式,它结合多个标准来获得单一标准。

MYSQL高可用集群架构-MHA架构–code

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1  MHA简介:MHA(Master High Availability)目前在MySQL高可用方面是一个相对成熟的解决方案,它由日本DeNA公司youshimaton(现就职于Facebook公司)开发,是一套优秀的作为MySQL高可用性环境下故障切换和主从提升的高可用软件。在MySQL故障切换过程中,MHA能做到在0~30秒之内自动完成数据库的故障切换操作,并且在进行故障切换的过程中,MHA能在最大程度上保证数据的一致性,以达到真正意义上的高可用。