kamendula的专栏

一   地址的划分我们知道，ip地址分为了5类。那么这5类是怎么划分的呢？首先，我们已经打算好了，打算用32位，也就是4个字节来表示所有网络中的ip。但是，发送来了一个ip，你怎么知道它是哪一个类呢？由于网络字节序就是大端字节序，大端是先发送过来的。那么，我们现在有了一个ip在手。我们一看，呀，第一个比特是0！ 那么，哈哈，这是个A类！ 然后我们给A类一个字节作为网络号（其实是7个bi

悟空（wukong）搜索引擎源代码阅读最近为了了解搜索引擎的一些知识，阅读了wukong搜索的一些源码，在这里记录一下。项目地址在这里整个的处理流程如下：在项目中主要有一下几个目录：

深度学习的一些个人学习（1）

Go语言程序设计：集合类型Go 集合 本章主要介绍了以下类型： 值，指针以及引用的类型。除此之外，还包括了Go语言的一些内置类型：数组、切片和映射。

自己名义上是在搜索部门，但主要做的是文本相关的工作。所以想自己如果说自己不会搜索，也挺尴尬的。于是找了一个叫wukong搜索的搜索引擎，打算学习一下。wukong搜索是用go语言写成的，所以正好学习下这门google的语言，然后顺便学习下wukong搜索，也算是一举两得。 本系列会主要写一些go语言学习相关的知识点，主要是一些跟其他语言（例如c，python）不同的点，会单独列出来。主要内容会基于

TextRank算法基于PageRank，用于为文本生成关键字和摘要。

BM25算法解析BM25原理BM25算法，通常用来作搜索相关性平分。一句话概况其主要思想：对Query进行语素解析，生成语素qi（对于汉语来说，通常是指分词后的词）；然后，对于每个搜索结果D，计算每个语素qi与D的相关性得分，最后，将qi相对于D的相关性得分进行加权求和，从而得到Query与D的相关性得分。

schedulepython中schedule模块的使用由于需要用到一个使用python进行job管理的模块，找到了schedule模块，简单好用，在这里记录一下。

HMM 隐马尔科夫链介绍标签（空格分隔）： HMM 马尔科夫最近时间需要了解HMM算法，在此做了一些了解。本文主要基于我爱自然语言处理总结而成。介绍我们通常希望寻找一个事物的规律，比如计算机的指令序列，句子中的词语序列等等。 举个例子来说，有人试图通过一片海藻推断天气——民间传说告诉我们‘湿透的’海藻意味着潮湿阴雨，而‘干燥的’海藻则意味着阳光灿烂。如果它处于一个中间状态（‘有湿气’），我们就无法

本文主要是根据斯坦福大学的机器学习课程，以及《机器学习实战》这本书整理而成。自己也是刚学，算是一点对于机器学习的浅薄的理解，敬请指正。 本文主要讲的是机器学习中的“回归分析”问题这一类。所谓的回归分析，回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。通常情况下，我们可以将回归分为两部分：一种是基于连续性的的数据作出预测，

Scrapy，Python开发的一个快速,高层次的屏幕抓取和web抓取框架，用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。Scrapy吸引人的地方在于它是一个框架，任何人都可以根据需求方便的修改。它也提供了多种类型爬虫的类，如BaseSpider、sitemap爬虫等，最新版本又提供了web2.0爬虫的支持。

统计学习方法的一些点一、统计学习方法概论统计学习方法的三要素：模型、策略、算法模型模型就是所要学习的条件概率分布或决策函数。其中决策函数标识的模型为非概率模型，由条件概率表示的模型称为概率模型。策略损失函数L(Y,f(x))L(Y, f(x))：0-1损失函数平方损失函数绝对损失函数对数损失函数风险函数或者期望损失 ：Rexp(f)=Ep[L(Y,f(x))]=∫x∗yL(y,f(x))P(x,y)