<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[zhuliangjiang的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/zhuliangjiang</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; zhuliangjiang]]></copyright><item><title><![CDATA[Numpy学习笔记——NumPy模块]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/zhuliangjiang/article/details/77872128</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/zhuliangjiang/article/details/77872128</guid><author>zhuliangjiang</author><pubDate>Wed, 06 Sep 2017 22:00:15 +0800</pubDate><description><![CDATA[6.1 线性代数numpy.linalg模块包含线性代数的函数。使用这个模块，可以计算逆矩阵、求特征值、解线性方程组以及求解行列式等。 
numpy.linalg模块中的inv函数可以计算逆矩阵：A = np.mat("0 1 2;1 0 3;4 -3 8")
print "A\n", A]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Numpy学习笔记——矩阵和通用函数]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/zhuliangjiang/article/details/77870654</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/zhuliangjiang/article/details/77870654</guid><author>zhuliangjiang</author><pubDate>Wed, 06 Sep 2017 19:56:03 +0800</pubDate><description><![CDATA[5.1 矩阵在NumPy中，矩阵是ndarray的子类，可以由专用的字符串格式来创建，使用mat、matrix以及bmat函数来创建矩阵。5.2 动手实践：创建矩阵在创建矩阵的专用字符串中，矩阵的行与行之间用分号隔开，行内的元素之间用空格隔开：A = np.mat('1 2 3; 4 5 6; 7 8 9')
print "Creation from string", A使用NumPy数组进行创建：]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Numpy学习笔记——便捷函数]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/zhuliangjiang/article/details/77865163</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/zhuliangjiang/article/details/77865163</guid><author>zhuliangjiang</author><pubDate>Wed, 06 Sep 2017 13:14:38 +0800</pubDate><description><![CDATA[4.1 相关性使用cov函数计算股票收益率的协方差矩阵：covariance = np.cov(bhp_returns, vale_returns)
print "Covariance", covariance使用diagonal函数查看对角线上的元素：print "Covariance diagonal", covariance.diagonal()使用trace函数计算矩阵的迹，即对角线上元素之]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Numpy学习笔记——常用函数]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/zhuliangjiang/article/details/77850514</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/zhuliangjiang/article/details/77850514</guid><author>zhuliangjiang</author><pubDate>Tue, 05 Sep 2017 13:39:58 +0800</pubDate><description><![CDATA[3.1 文件读写3.2 动手实践：读写文件savetxt():将数组保存到文件中i2 = np.eye(2)
print i2
np.savetxt("eye.txt", i2)3.3 CSV 文件3.4 动手实践：读入CSV 文件NumPy中的loadtxt函数可以方便地读取CSV文件，自动切分字段，并将数据载入NumPy数组。 
usecols的参数为一个元组，以获取第7字段至第8字段的数据；]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[javaScriptDOM基础]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/zhuliangjiang/article/details/77842740</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/zhuliangjiang/article/details/77842740</guid><author>zhuliangjiang</author><pubDate>Mon, 04 Sep 2017 22:08:16 +0800</pubDate><description><![CDATA[基本的DOM查找方法document.getElementById(“id”) 
document.getElementsByTagName(“tag”):返回值为数组 
ul#list1>li*3+tab键：sublime中快速生成里列表设置样式语法：ele.style.styleName=styleValue 
styleName：必须是驼峰命令形式<body>
    <div class="]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Numpy学习笔记——Numpy基础]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/zhuliangjiang/article/details/77836333</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/zhuliangjiang/article/details/77836333</guid><author>zhuliangjiang</author><pubDate>Mon, 04 Sep 2017 13:03:37 +0800</pubDate><description><![CDATA[2.1 NumPy 数组对象NumPy中的ndarray是一个多维数组对象，该对象由两部分组成： 
实际的数据； 
描述这些数据的元数据。NumPy数组一般是同质的。 
用arange函数创建数组并获取其维度： 
arr.shape:返回的tuple元组In: a = arange(5)
In: a.dtype
Out: dtype('int64')
In: a.shape2.2 创建多维数组arr]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[JavaScript学习笔记——基础语法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/zhuliangjiang/article/details/77778094</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/zhuliangjiang/article/details/77778094</guid><author>zhuliangjiang</author><pubDate>Fri, 01 Sep 2017 21:23:17 +0800</pubDate><description><![CDATA[基础知识str.toString() 
parseInt(); 
parseFloat(); 
Number(); 
null,undefined; 
String() 
Boolean()JavaScript控制语句for语句<script>
for(var i=1;i<=100;i++){
    document.write(i+'<br/>');
}
</script>While、do-Wh]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[利用Pythonj进行数据分析学习笔记——第五章 pandas入门]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/zhuliangjiang/article/details/77653500</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/zhuliangjiang/article/details/77653500</guid><author>zhuliangjiang</author><pubDate>Mon, 28 Aug 2017 20:13:31 +0800</pubDate><description><![CDATA[pandas的数据结构介绍Series]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[SpringInAction学习笔记——第15章 使用远程服务]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/zhuliangjiang/article/details/77599835</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/zhuliangjiang/article/details/77599835</guid><author>zhuliangjiang</author><pubDate>Sat, 26 Aug 2017 11:02:12 +0800</pubDate><description><![CDATA[15.1　Spring远程调用概览Spring支持多种不同的RPC模型，包括RMI、Caucho的Hessian和Burlap以及Spring自带的HTTP invoker15.2　使用RMI1．编写一个服务实现类，类中的方法必须抛出java.rmi.RemoteException异常； 
2．创建一个继承于java.rmi.Remote的服务接口； 
3．运行RMI编译器（rmic），创建客户端s]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[SpringInAction学习笔记——第14章 保护方法应用]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/zhuliangjiang/article/details/77595784</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/zhuliangjiang/article/details/77595784</guid><author>zhuliangjiang</author><pubDate>Sat, 26 Aug 2017 09:58:52 +0800</pubDate><description><![CDATA[14.1　使用注解保护方法Spring Security自带的@Secured注解； 
JSR-250的@RolesAllowed注解； 
表达式驱动的注解，包括@PreAuthorize、@PostAuthorize、@PreFilter和 
@PostFilter。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[欢迎使用优快云-markdown编辑器]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/zhuliangjiang/article/details/77521658</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/zhuliangjiang/article/details/77521658</guid><author>zhuliangjiang</author><pubDate>Thu, 24 Aug 2017 09:24:02 +0800</pubDate><description><![CDATA[标题    @Bean    public ViewResolver viewResovler(){
        InternalResourceViewResolver resolver = new InternalResourceViewResolver();
        resolver.setPrefix("/WEB-INF/views/");
        resolver.se]]></description><category></category></item></channel></rss>