原创 Flask 學習篇一： 搭建Python虛擬環境，安裝flask,並設計RESTful API。
前些日子，老師給我看了這本書，於是便開始了Flask的學習 GitHub上的大神，於是我也在GitHub上建了一個Flask的項目。 有興趣可以看看： https://github.com/SilentCC/FlaskProject
2020-06-22 16:11:31
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原创 Docker 學習應用篇之一： 初識Docker
Docker 自從2013年以來就非常的火熱，無論是從github上的代碼活躍度,還是Redhat在RHE6.5中集成對Docker的支持，等等。第一次接觸Docker,還是老師給我們介紹的。 1.初識Docker 一開始接觸
2020-06-22 16:11:31
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原创 PageRank 算法初步瞭解
前言 因爲想做一下文本自動摘要，文本自動摘要是NLP的重要應用，搜了一下，有一種TextRank的算法，可以做文本自動摘要。其算法思想來源於Google的PageRank，所以先把PageRank給瞭解一下。 馬爾科夫鏈 我感覺說
2020-03-17 10:54:20
原创 FZU 2252 Yu-Gi-Oh!(枚舉+貪心)
Problem 2252 Yu-Gi-Oh! Accept: 105 Submit: 628 Time Limit: 1000 mSec Memory Limit : 32768 KB Problem Descrip
2020-02-20 23:40:39
原创 PHP 正則表達式抓取網頁內容。
我想用php抓取愛奇藝生活類型視頻網頁裏面的元素，應該如何去做呢？ 首先我要非常熟悉正則表達式，關於正則表達式的學習，我會寫一篇博客一直學習的。 直接舉例子： 這是一個愛奇藝生活視頻的界面的網址 $url="http://www.iqi
2020-02-20 23:40:39
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原创 浙江工業大學校賽 小M和天平
小M和天平 Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 568
2020-02-20 23:40:39
原创 SSH框架搭建
Struts 框架搭建： Struts搭建 Hibernate 框架搭建 Hibernate搭建 點贊 收藏 分享 文章舉報 Dacc123 發佈了367 篇原創文章 · 獲
2020-02-20 23:40:39
原创 天梯賽 大區賽 L3-014.周遊世界 （Dijkstra）
L3-014. 周遊世界 時間限制 200 ms 內存限制 65536 kB 代碼長度限制 8000 B 判題程序 Standard 作者 陳越 周遊世界是件浪漫事，但規劃旅行路線就不一定了…
2020-02-20 23:40:39
原创 Docker 學習應用篇之二： Docker的介紹和安裝
之前說過Docker的好處，Docker可以集裝箱化的部署應用程序。那麼Docker是通過什麼實現的呢。要理解Docker內部構建，需要先理解Docker的四種部件 1）images:鏡像，docker鏡像是docke
2020-02-20 23:40:39
原创 LeetCode 1 Two Sum
題目 class Solution { public: vector<int> twoSum(vector<int>& nums, int target) { vector<int> re
2019-07-05 15:39:44
原创 文本分類學習 （十）構造機器學習Libsvm 的C# wrapper（調用c/c++動態鏈接庫）
前言： 對於SVM的瞭解，看前輩寫的博客加上讀論文對於SVM的皮毛知識總算有點了解，比如線性分類器，和求凸二次規劃中用到的高等數學知識。然而SVM最核心的地方應該在於核函數和求關於α函數的極值的方法：SMO算法（當然還有很多別的算
2019-07-05 15:39:44
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原创 文本分類學習 （四） 特徵選擇之卡方檢驗
前言： 上一篇提到了特徵提取，或者叫做降維。在文本分類中，特徵提取算法的優劣對於文本分類的結果具有非常大的影響。 所以選擇效果好的特徵提取算法是文本分類前中很重要的步驟。於是這篇就對卡方檢驗做一個介紹。這是一個效果很好的特徵提取方
2019-07-05 15:39:44
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原创 文本分類學習 （七）支持向量機SVM 的前奏 結構風險最小化和VC維度理論
前言: 經歷過文本的特徵提取，使用LibSvm工具包進行了測試，Svm算法的效果還是很好的。於是開始逐一的去了解SVM的原理。 SVM 是在建立在結構風險最小化和VC維理論的基礎上。所以這篇只介紹關於SVM的理論基礎。 目錄： 文
2019-07-05 15:39:44
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原创 文本分類學習（三） 特徵權重（TF/IDF）和特徵提取
上一篇中，主要說的就是詞袋模型。回顧一下，在進行文本分類之前，我們需要把待分類文本先用詞袋模型進行文本表示。首先是將訓練集中的所有單詞經過去停用詞之後組合成一個詞袋，或者叫做字典，實際上一個維度很大的向量。這樣每個文本在分詞之後，
2019-07-05 15:39:44
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原创 文本分類學習 （九）SVM入門之拉格朗日和KKT條件
上一篇說到SVM需要求出一個最小的||w|| 以得到最大的幾何間隔。 求一個最小的||w|| 我們通常使用 來代替||w||,我們去求解 ||w||2 的最小值。然後在這裏我們還忽略了一個條件，那就是約束條件，在上一篇的公式（8）
2019-07-05 15:39:44
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