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原创 About Unit Testing单元测试摘要
这里的unit是每次所测试的一小独立的代码片段。对于面向对象语言而言,unit相当于一个class。Unit Test的主要特点有:1、独立于整个系统2、每次验证特定的行为3、每个测试之间相互独立4、结果显然正确Unit Test的测试步骤简单,只需要载入代码之后右键以Junit Test的形式运行即可一般代码中bug的典型分布,占最大比例的是L
2013-08-09 20:36:43
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原创 结束和开始
校园生活告一段落。这几天开始跟coursera上的machine learning课程,作为数据挖掘方面的温故知新。整理博客,删除和修改了一些内容。
2013-07-25 22:41:17
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原创 github for windows安装配置
git for windows是git的图形界面操作版,简单易上手。在http://windows.github.com/下载githubsetup时若遇到“An error occurred trying to download 'http://github-windows.s3.amazonaws.com/GitHub.application",将url复制到IE地址栏后打开即
2013-05-29 19:52:52
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转载 [转]23种设计模式的通俗理解
1、FACTORY 追MM少不了请吃饭了,麦当劳的鸡翅和肯德基的鸡翅都是MM爱吃的东西,虽然口味有所不同,但不管你带MM去麦当劳或肯德基,只管向服务员说“来四个鸡翅”就行了。麦当劳和肯德基就是生产鸡翅的Factory 工厂模式:客户类和工厂类分开。消费者任何时候需要某种产品,只需向工厂请求即可。消费者无须修改就可以接纳新产品。缺点是当产品修改时,工厂类也要做相应的修改。如:如何创建及
2013-05-28 19:30:30
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原创 dimension reduce(梯度下降)self-organizing maps(自组织映射)
使数据集的维度减小可以简化问题,带来优化如更快的处理时间、虚拟化高维度的数据集、抗噪音、增强其他数据挖掘算法线性降维(Linear dimension reduce)main linear components能使数据在这一轴的变化范围最大1-st component是使数据在这一维变化最大的轴方向2-nd component是当投影到1-st component方向时
2013-05-25 16:17:33
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原创 马尔可夫模型(Markov models)
Markov假设有一系列的事件、状态或其他事物,后一事件的发生取决于前一事件。这样我们可以构造一个Markov链,并画图。我们还可以将每一个状态之间的转换可能性数值列出成为transition matrix所以马尔可夫链经过n步之后的状态可以由transition matrix和一个初始状态的列向量表示如Markov链式序列分析的理想工具,可以在不同的层次上应用。例
2013-05-14 21:40:52
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转载 Java虚拟机工作原理
一.java虚拟机java虚拟机是软件模拟的计算机,可以在任何处理器上(无论是在计算机中还是在其它电子设备中)安全并且兼容的执行保存在.class文件中的字节码。java虚拟机的"机器码"保存在.class文件中,有时也可以称之为字节码文件。java程序的跨平台主要是指字节码文件可以在任何具有java虚拟机的计算机或者电子设备上运行,java虚拟机中的java解释器负责将字节码文件解释成为特定
2013-05-06 16:10:08
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原创 python:列表和字典型
list操作主要是下标操作和appenddictionary操作有del remove() 其中remove()是以value做判定并为dot形式,del以key为准dictionary 中元素是无序的List和Dictionary中的一步,不知道错在哪里,最终步是对的
2013-05-03 15:12:27
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转载 python之禅&function
Type "import this" in the editorThe Zen of Python, by Tim PetersBeautiful is better than ugly.Explicit is better than implicit.Simple is better than complex.Complex is better than co
2013-05-02 15:34:36
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原创 python:数据结构和函数
三重引号字符串:保留所有字符串的格式信息,引号、制表符或者其他任何信息,都将保存下来在字符串数组中,-1可以代表数组的倒数第一个元素Strings[6:10]为[6,10)半开区间加+和乘*有连接和重复作用数组分片可以引入第三个步长参数,如[::2]。当步长为负数时表示从末尾倒序到开头。find返回子串在原字符串中第一次出现的位置
2013-05-01 16:49:43
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原创 python:状态控制流
Python will take the negative after squaring the number.# 40 / 20 * 4 >= -4**2bool_four = True6 + 4 will return an integer, and we'll tell you that 100**0.5 will return a float. Python
2013-05-01 16:48:25
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原创 codecademy
一个编程教学网站,内容包括APIs, Ruby, Python, JavaScript, jQuery, PHP,Web等感觉不错就拿这个来走python了,互动coding刷课比常规看书有主动些也有精神些http://www.codecademy.com/#!/exercises/0String部分:len(), str(), upper(), lower()四个方法,其中l
2013-04-30 14:09:22
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原创 design pattern概述和Singleton模式
整理讲座的笔记,涉及设计模式的概念和原则的粗略描述设计模式方法分为三类:creational patterns(创建型模式):常用的如简单工厂模式、工厂方法模式、抽象工厂模式structural patterns(结构型模式):在设计阶段,用于数据库迁移案例behavioral patterns(行为模式):产品分若干步骤时管理设计模式原则:1、open close
2013-04-29 00:18:57
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原创 决策树(decisions tree)和ID3算法
决策树和决策规则是解决实际应用中分类问题的强大的数据挖掘方法。首先,介绍一下分类的基本原理:分类是一个学习函数的过程,该函数把数据项映射到其中一个预定义的类中。若一个样本包含属性值向量和一个相应的类,则基于归纳学习算法的每个分类就指定为该样本集的输入。归纳学习的目标是构建一个分类模型,也成为分类器,它可以根据有效的属性输入值预测某个实体所属的类。决策树定义:每一个结点是
2013-04-28 21:49:51
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原创 Eclipse下Struts2配置和Struts2处理流程
1、下载struts2包2、在Eclipse中新建dynamic web project3、将struts2包下apps文件夹中的struts2-blank解压4、把WEB-INF-〉lib中的jar包拷贝到Eclipse下WEB-INF的lib文件夹下5、将web.xml也复制到WEB-INF下6、将src下java文件夹中的内容复制到工程文件夹下的src文件夹中,在Pack
2013-04-27 20:26:34
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原创 Multi-linear classification(MLP)
感知器vol.2线性分类不能分隔非线性的边界,可以用多个超平面来取代单个超平面如图简单示意合并两个超平面对数据进行分类对hyperplane A和B的输出zA和zB,计算以0为临界值取h+1个神经元可以构成一个multi-linear classifier,其中h个hyperplane作边界分割,1个作为h个hyperplane的混合器用不同的方式将神经
2013-04-22 18:58:02
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原创 python:开始编程
对python的学习着重于语言特征,即python自身的语法习惯,略去一些编程语言共有部分。本节主要以知识碎片形式记录表达式、选择和循环的基础语法raw_input函数返回用户的输入值并以字符串的形式储存起来int(sthString)将字符串转化为整数形式如果一条语句的长度超过了一行,为了提高可读性,可在前一行的末尾放置一个反斜杠字符(\)指示将续
2013-04-20 16:24:52
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转载 《权力的游戏》蕴含的管理经
最近也在看冰火,觉得这文章有点意思,就顺手收了。To all of those who are stuck in high-stakes, rival-infested work worlds, take heed. The secrets to success can be found in HBO's Game of Thrones, where you either wi
2013-04-19 17:25:22
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原创 线性分类Linear Classification
记录一些学习随笔,权且作为基本知识的初步整理感知器(perceptron)vol.1我们所学的首个神经网络类是实现定义好的点所组成的组分类(classification)可以猜测某一个点所在的类在学习分类时我们需要解决的2个问题:1、分类(classifying):判断出点在decision boundary的哪一边2、learning:找到分隔出两个类
2013-04-19 16:23:09
2763
空空如也
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