Java I/O 小结
摘要：
主要内容： 一.输入流基类：InputStream 和 OutputStream（字节流）、 Reader 和 Writer（字符流） 二.文件字节流：FileInputStream和FileOutputStream 三.转换流（字节流-->字符流）：InputStreamReader 和 Outp 阅读全文
posted @ 2018-09-17 16:44 h_z_cong 阅读(127) 评论(0) 推荐(0)
bagging与boosting集成学习、随机森林
摘要：
主要内容： 一.bagging、boosting集成学习 二.随机森林 一.bagging、boosting集成学习 1.bagging： 从原始样本集中独立地进行k轮抽取，生成训练集。每轮从原始样本集中使用Bootstraping方法抽取（即又放回地抽取）n个样本点（样本集与训练集的大小同为n。在 阅读全文
posted @ 2018-09-10 20:03 h_z_cong 阅读(270) 评论(0) 推荐(0)
scikit-learn笔记之初次接触
摘要：
一.加载数据： 然后看一下有多少个特征和类别以及它们的名字： 二.数据可视化:： 由于该套数据集有4个特征，所以只能选取2个特征进行显示。 可见红色和绿色的点混在一起，所以再选择其他特征作为坐标轴： 这样就可以区别这三种类别了。 补充：还可以用三维视图： 三.训练分类器： 四.进行预测： 五.规范化 阅读全文
posted @ 2018-09-03 20:01 h_z_cong 阅读(239) 评论(0) 推荐(0)
文件上传下载
摘要：
一.上传 1.前端： 2.后台： 二.下载： 1.下载链接： "FileDownload?filename="+URLEncoder.encode(filename,"utf-8") 需要对URL中的中文参数进行编码，否则会出现乱码 2.后台： 阅读全文
posted @ 2018-08-30 11:34 h_z_cong 阅读(209) 评论(0) 推荐(0)
《机器学习实战》学习笔记第十四章 —— 利用SVD简化数据
摘要：
相关博客： 吴恩达机器学习笔记（八） —— 降维与主成分分析法(PCA) 《机器学习实战》学习笔记第十三章 —— 利用PCA来简化数据 奇异值分解(SVD)原理与在降维中的应用 机器学习(29)之奇异值分解SVD原理与应用详解 主要内容： 一.SVD简介 二.U、∑、VT三个矩阵的求解 三.U、∑、 阅读全文
posted @ 2018-08-30 10:28 h_z_cong 阅读(377) 评论(0) 推荐(0)
servlet实现验证码
摘要：
（博客内容来自：jsp使用servlet实现验证码，以下内容只是不才对原博客的摘抄以便以后翻阅使用） 一.原理： 验证码作为一个图片，在页面中为“画”出来的，它是如何画出来的呢？ <生成图片> { 生成图片的类： 1.BufferedImage图像数据缓冲区 2.Graphics绘制图片 3.col 阅读全文
posted @ 2018-08-28 21:37 h_z_cong 阅读(640) 评论(0) 推荐(0)
JSP嵌入ueditor、umeditor富文本编辑器
摘要：
一.下载： 1.什么是富文本编辑器？就是： 或者是这个： 其中第一个功能比较详尽，其主要用来编写文章，名字叫做udeitor。 第二个就相对精简，是第一个的MINI版，其主要用来编辑即时聊天或者发帖，名字叫做umeditor。 两个都是百度出品的，下载地址：ueditor 、 umeditor 。 阅读全文
posted @ 2018-08-28 15:34 h_z_cong 阅读(3132) 评论(0) 推荐(0)
WebSocket实现Web聊天室
摘要：
一.客户端： JS代码如下： 二.服务器： 阅读全文
posted @ 2018-08-27 21:38 h_z_cong 阅读(257) 评论(0) 推荐(0)
JSON与AJAX的使用
摘要：
主要内容： 一.JSON数据 二.JSON字符串与Java对象的相互转换 三.JSON字符串与JavaScript对象的相互转换 四.AJAX异步加载 一.JSON数据 1.JSON语法规则： 2.JSON数据： 3.JSON对象： 4.JSON数组： 5.一个例子： 二.JSON字符串与Java对 阅读全文
posted @ 2018-08-27 16:36 h_z_cong 阅读(235) 评论(0) 推荐(0)
常用JQuery设置HTML元素内容
摘要：
主要内容： 一.获取内容及属性 二.设置内容及属性 三.添加元素 四.删除元素 五.css()方法 六.寻找祖先及后代 一.获取内容及属性 二.设置内容及属性 相对于获取内容及属性的方式，只需在函数内添加参数，参数为需要设置的内容。如下： 三.添加元素 通过 append() 和 prepend() 阅读全文
posted @ 2018-08-27 15:21 h_z_cong 阅读(224) 评论(0) 推荐(0)
常用CSS设置
摘要：
主要内容： 一.容器类 二.文本类 三.特效类 一.容器类 1.background-image:url('img/02.gif'); 设置背景图（可以是动态图） 2.background-color: LimeGreen; 设置背景颜色3.color:white; 设置容器内文本的颜色 4.mar 阅读全文
posted @ 2018-08-27 00:03 h_z_cong 阅读(197) 评论(0) 推荐(0)
CSS整体布局
摘要：
主要内容： 一.外边距margin与填充padding 二.浮动float与显示display 三.主布局 四.定位方式posotion 一.外边距margin与填充padding 1.margin设置外边距，即该容器与容器外的容器的距离。padding设置填充，所谓填充就是该容器的内容与容器边界的 阅读全文
posted @ 2018-08-26 10:51 h_z_cong 阅读(400) 评论(0) 推荐(0)
《机器学习实战》学习笔记第十二章 —— FP-growth算法
摘要：
主要内容： 一. FP-growth算法简介 二.构建FP树 三.从一颗FP树中挖掘频繁项集 一. FP-growth算法简介 1.上次提到可以用Apriori算法来提取频繁项集，但是Apriori算法有个致命的缺点，那就是它对每个潜在的频繁项集都需要扫描数据集判定其是否频繁，因而在时间消耗上是巨大 阅读全文
posted @ 2018-08-25 16:31 h_z_cong 阅读(868) 评论(0) 推荐(0)
《机器学习实战》学习笔记第十一章 —— Apriori算法
摘要：
主要内容： 一.关联分析 二.Apriori原理 三.使用Apriori算法生成频繁项集 四.从频繁项集中生成关联规则 一.关联分析 1.关联分析是一种在大规模数据集中寻找有趣关系的任务。这些关系可以有两种形式：频繁项集和关联规则。 2.频繁项集是经常出现在一起的元素的集合。 3.关联规则暗示两个元 阅读全文
posted @ 2018-08-23 09:42 h_z_cong 阅读(1014) 评论(1) 推荐(0)
《机器学习实战》学习笔记第九章 —— 决策树之CART算法
摘要：
相关博文： 《机器学习实战》学习笔记第三章 —— 决策树 主要内容： 一.CART算法简介 二.分类树 三.回归树 四.构建回归树 五.回归树的剪枝 六.模型树 七.树回归与标准回归的比较 一.CART算法简介 1.对于上一篇博客所介绍的决策树，其使用的算法是ID3算法或者是C4.5算法，他们都是根 阅读全文
posted @ 2018-08-18 20:52 h_z_cong 阅读(482) 评论(0) 推荐(0)
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