原创 Spring Cloud爲什麼會出現?

單體應用的缺陷   複雜性高,所有的業務代碼都集成再一個war包,各模塊的關係混亂,代碼質量難以管理 技術債務,隨着業務模塊的不斷增加、開發人員的更迭,會形成不出問題不進行代碼優化的技術債務 部署頻率低,只要有新代碼更新,必須重新部署 可

原创 人工智能:python 實現 第十一章,使用Pandas處理時間序列數據

使用Pandas處理時間序列數據     讓我們開始學習如何使用Pandas處理時間數據。在本節中,我們會將一隊數字轉換爲時間序列和可視化。Pandas提供了添加時間戳,組織數據等選項,之後可以高效的操作它。    創建一個新的pytho

原创 理解Restful API

作者:覃超 鏈接:https://www.zhihu.com/question/28557115/answer/48094438 來源:知乎 著作權歸作者所有。商業轉載請聯繫作者獲得授權,非商業轉載請註明出處。   我覺得問題很好:RES

原创 人工智能:python 實現 第十一章,使用隱馬爾科夫模型生成數據

使用隱馬爾科夫模型生成數據    隱馬爾科夫模型是一個強大的分析時間序列數據的分析工具。假定被建模的系統是帶有隱藏狀態的馬爾可夫過程,這意味着底層系統可以是一組可能的狀態之一,系統經歷一系列的狀態轉換,從而產生一系列輸出。我們僅能觀察輸出

原创 人工智能:python 實現 第十章,NLP 第六天,構建性別識別器

構建性別識別器性別識別是一個有趣的問題。既然如此,我們將使用啓發式的方法來構建一個特徵向量,並且使用它訓練一個分類器。這裏使用的啓發式是被給定名字的最後N個字母。例如,假設名字以ia結尾,它很可能是一個女性的名字,如Amelia 或者Ge

原创 人工智能:python 實現 第十一章,序列數據的概率推理介紹

序列數據的概率推理在這一章節中,我們將學習怎樣構建序列學習模型。我們將學習怎樣使用Pandas處理時間序列數據.我們將弄明白怎樣分割連續的時間數據,並且執行各種操作。我們將討論如何在滾動的基礎上從時間序列數據中提取各種統計數據。我們將學習

原创 c++stl源碼刨析

http://www.cnblogs.com/lfsblack/archive/2012/11/10/2764334.html 點贊 收藏 分享 文章舉報 Kevinniec

原创 csp算法題解

#include <iostream> #include <vector> #include <algorithm> using namespace std; int main() { int N = 0; cin >> N

原创 第十章總結

總結在這一章中,我們學習了關於各種自然語言處理基本概念。我們討論了分詞 以及如何分離輸入文檔分成多個詞。我們學瞭如何使用stemming和leammatization將單詞還原成最基本的形式。我們實現了文本的分塊器,用於將文本按照預定義的

原创 關於python第三方庫安裝失敗的解決方法

使用.whl手動安裝,以管理員身份運行pip install 包所在路徑+包名參考:http://blog.csdn.net/u010189457/article/details/54962873 點贊 收藏 分享

原创 人工智能:python 實現 第十章,NLP 第七天,構建語義分析器

構建語義分析器語意分析是確定給定文本片段的語意的過程。例如,它能夠被用來確定一個電影評論是積極還是負面的 。這是自然語言處理用的最廣的一個應用。我們也能夠根據手頭的問題添加更多的類別。這種技術被廣泛的使用去獲取人們對一個特定的產品,牌子或

原创 人工智能:python 實現 第十一章,從時間序列數據中提取統計信息

從時間序列數據中提取統計信息    爲了從時間序列中提取有意義的數據,我們必須從時間序列數據中提取統計信息。這些統計信息可以是數據平均值、方差、相關性、最大值、最小值等等。這些統計數據必須通過窗口進行循環計算。我們使用預先被定義的窗口大小

原创 人工智能:python 實現 第十一章,時間序列數據分片

時間序列數據分片現在我們知道如何處理時間序列,讓我們看看如何進行時間序列份片。分片的過程值得是將數據分成各種子區間並提取相關的信息。當你處理時間序列數據集時,這是非常有用的。我們使用時間戳來進行數據分片,而不是索引。創建一個python

原创 人工智能:python 實現 第十一章,操作時間序列

時間序列的操作        pandas庫允許我們高效的操作時間序列,可執行各種操作,例如過濾和添加。你能設置一些條件,pandas將過濾數據集並返回正確的數據子集。你也能將兩個時間序列變量相加。這允許我們快速的構建各種應用,而無需重複

原创 人工智能:python 實現 第十章,NLP 第七天,主題模型

文檔主題生成模型topic model指一種統計模型,用來從一批文檔的集合中發現抽象的主題/論題。如果文本包含多個主題,這個技術能夠用來識別和分離這些主題。我們這樣做可以發掘給定的一系列文本的隱藏的主題結構。Topic Modeling