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原创单位办公电脑声音和摄像头被关闭，如何打开笔记本麦克风和摄像头。

单位办公电脑声音和摄像头被关闭，如何打开笔记本麦克风和摄像头。笔记本电脑摄像头或者麦克风无法使用摄像头和麦克风隐私权限被关闭检查是否具有用户权限（麦克风和摄像头使用同样的方法）。Win10 麦克风被禁用（设置为灰色）的解决方法功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表

2022-03-21 21:30:59 6239

原创 JAVA编程之变量类型

变量类型提示：Java所有变量使用前都要声明提示：格式说明：type 为 Java 数据类型。identifier 是变量名。可以使用逗号隔开来声明多个同类型变量。文章目录变量类型前言一、变量类型1.Java局部变量1.1.实例2.实例变量2.读入数据总结前言Java 语言支持的变量类型有：局部变量：类的方法中的变量。实例变量：独立于方法之外的变量，不过没有 static 修饰。类变量：独立于方法之外的变量，用 static 修饰。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参

2021-01-12 10:44:41 328

原创 JAVA编程之基本数据类型

基本数据类型变量就是申请内存来存储值。也就是说，当创建变量的时候，需要在内存中申请空间。内存管理系统根据变量的类型为变量分配存储空间，分配的空间只能用来储存该类型数据。文章目录基本数据类型前言一、内置数据类型代码实例结果出书二、引用数据类型例子Java常量总结前言Java的两大数据类型：内置数据类型引用数据类型提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、内置数据类型Java语言提供了八种基本类型。六种数字类型（四个整数型，两个浮点型），一种字符类型，还有一种布尔型。。

2020-12-22 15:50:23 421

原创 JAVA编程之类和对象

类和对象文章目录类和对象前言一、类1.代码二、对象1.代码2.实例例子1.代码2.输出结果总结前言Java作为一种面向对象语言。支持以下基本概念：多态继承封装抽象类对象实例方法消息解析本节我们重点研究对象和类的概念。对象：对象是类的一个实例，有状态和行为。例如，一条狗是一个对象，它的状态有：颜色、名字、品种；行为有：摇尾巴、叫、吃等。一、类类：类是一个模板，它描述一类对象的行为和状态。1.代码代码如下（示例）：

2020-12-17 14:10:28 369

原创 JAVA编程之第一个程序HelloWorld

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档JAVA第一个程序HelloWorld工程创建一、创建项目1.新建工程：File->New->Java Project2.创建程序包：src->new->package2.创建类：package->new->class二、编写第一个程序HelloWorld1.HelloWorld三、遇到问题1.Module Java_Learning not found1.1 错误信息1.2 错误原因1.3 解决方法2.

2020-12-15 10:50:59 1321

原创 JAVA编程之JDK和Eclipse安装及环境配置

JAVA开发环境JDK和Eclipse安装及环境配置JDK安装以及配置本小节讲解JDK的下载以及安装过程：Eclipse下载以及安装官网下载合适的Eclipse版本以及安装：合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入JDK和Eclip

2020-12-14 14:58:53 451

原创周志华《机器学习》第二章模型评估与选择——比较检验

周志华《机器学习》（西瓜书）目录https://editor.youkuaiyun.com/md?articleId=106864771—————————————————————————————————比较检验统计假设检验(hypothesis test)为我们进行学习器t性能比较提供了重要依据。假设检验交叉验证 t 检验McNemar 检验Friedman检验与 Nemenyi后续检验假设检验由于泛化错误率与测试错误率比较接近，因此，可根据测试错误率估推出泛化错误率的分布。泛化错误率为ϵ\e

2020-06-22 21:51:13 1552 1

原创周志华《机器学习》第二章模型评估与选择——性能度量

周志华《机器学习》（西瓜书）目录https://editor.youkuaiyun.com/md?articleId=106864771—————————————————————————————————性能度量对学习器的泛化性能进行评估，不仅需要有效可行的实验估计方法，还需要有衡量模型泛化能力的评价标准，这就是性能度量(performance measure).错误率与精度查准率、查全率与F1ROC 与 AUC代价敏感错误率与代价曲线数据集：学习器：f回归任务最常用的性能度量是"均方误差"

2020-06-21 18:50:14 609

原创周志华《机器学习》第二章模型评估与选择——模型评估方法

周志华《机器学习》（西瓜书）目录https://editor.youkuaiyun.com/md?articleId=106864771————————————————————————模型评估方法通常，我们可通过实验测试来对学习器的泛化误差进行评估并进而做出选择。留出法交叉验证法自助法调参与最终模型留出法“留出法” (hold-out)直接将数据集 D 划分为两个互斥的集合，其中一个集合作为训练集 S，另一个作为测试集 T，即 D=SUT， S ∩\cap∩T=∅\varnothing∅ .

2020-06-20 12:12:23 371

原创聚类算法之AP（Affinity Propagation）聚类算法（近邻传播）

定义在统计和数据挖掘中，近邻传播（AP）是基于数据点之间的“消息传递”概念的聚类算法。与聚类算法如ķ-means或ķ-medoids，近邻传播不需要簇的数目来确定或运行算法之前估计。类似于k-medoids，近邻传播找到“范例”，输入集的成员代表集群。基本思想AP算法的基本思想是将全部样本看做网络的节点，然后通过网络中各条边的消息传递计算出个样本的聚类中心。聚类过程中，共有两种消...

2020-06-20 00:02:17 3219 1

原创时间序列算法之聚类算法

聚类算法定义聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种统计分析方法，同时也是数据挖掘的一个重要算法。聚类（Cluster）分析是由若干模式（Pattern）组成的，通常，模式是一个度量（Measurement）的向量，或者是多维空间中的一个点。聚类算法分类划分法划分法(partitioning methods)，给定一个有N个元组或者纪录的数据集，分裂法将构造K个分组...

2020-06-20 00:01:40 2279

原创周志华《机器学习》第二章模型评估与选择——经验误差与过拟合

周志华《机器学习》（西瓜书）目录https://editor.youkuaiyun.com/md?articleId=106864771————————————————————————模型评估与选择经验误差与过拟合评估方法性能度量比较检验偏差与方差经验误差与过拟合我们把学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异称为"误差"(error)。学习器在训练集上的误差称为"训练误差" (training error)或"经验误差" (empirical error) ，在新样本上的误差称为"泛化误差

2020-06-19 23:52:39 664

原创 hadoop 执行命令错误Call From XXX failed on connection exception: ConnectException: Connection refused

错误：hadoop 启动之后，运行任何命令都会出现错误：Call From XXX to XXX failed on connection exception: java.net.ConnectException: Connection refused; For more details see: http://wiki.apache.org/hadoop/ConnectionRefused...

2019-09-03 20:24:12 3769

原创聚类算法之Mini Batch K-Means 算法

定义Mini Batch K-Means算法是K-Means算法的一种优化方案，采用小批量的数据子集减小计算时间，同时仍试图优化目标函数，这里所谓的小批量是指每次训练算法时所随机抽取的数据子集，采用这些随机产生的子集进行训练算法，大大减小了计算时间，与其他算法相比，减少了k-均值的收敛时间，小批量k-均值产生的结果，一般只略差于标准算法。Mini Batch KMeans使用了一个种叫做M...

2019-08-17 11:03:39 5574

原创时间序列聚类K-means算法

K-means算法定义k-平均算法（英文：k-means clustering）源于信号处理中的一种向量量化方法，现在则更多地作为一种聚类分析方法流行于数据挖掘领域。k-平均聚类的目的是：把n个点（可以是样本的一次观察或一个实例）划分到k个聚类中，使得每个点都属于离他最近的均值（此即聚类中心）对应的聚类，以之作为聚类的标准。这个问题将归结为一个把数据空间划分为Voronoi cells的问题。...

2019-07-26 14:04:03 9151 1

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