上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ··· 14 下一页
摘要: 一个apache网站,在不同目录下有不同网站,但在同一个域名下,这时可以配置alias,这与多域名不一样。在http.conf里增加:<IfModule alias_module> Alias /your_alias /your/dqm/new/proj/root # 保留其他配置</IfModule># 设置相关目录属性<Directory "/your/dqm/new/proj/web/root"> Options Indexes FollowSymLinks AllowOverride None Order allow... 阅读全文
posted @ 2012-11-13 10:10 bourneli 阅读(26672) 评论(1) 推荐(0) 编辑
摘要: 当一个页面使用多个jQuery插件时,需要避免重复引入jquery.js文件,因为后面映入的jQuery.js文件中定义的jQuery对象会覆盖掉前面的jQuery对象,导致之前定义的jQuery插件均不可用,下图是jquery.js中开头部分代码,定义了全局jQuery对象 当页面由一个人开发时,基本上不会遇到这个问题,因为大多数前端开发工程师会将js的引入放到一起,这样不容易引入重复的j... 阅读全文
posted @ 2012-11-12 15:48 bourneli 阅读(6568) 评论(1) 推荐(0) 编辑
摘要: 本章概要本章主要介绍了两种协同过滤(Collaborative Filtering)算法,用于个性化推荐:基于用户的协同过滤(User-Based Collaborative Filtering,又称 K-Nearest Neighbor Collaborative Filtering)基于条目的协同过滤(Item-Based Collaborative Filtering)本章还介绍两种向量相似性算法:欧氏距离(Euclidean Distance)皮尔斯稀疏(Pearson Coefficient)协同过滤协同过滤是在一大群用户中寻找一些与你的用户相似的用户,然后将这些找到的用户使用过但是 阅读全文
posted @ 2012-11-11 18:33 bourneli 阅读(554) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 本文目的 最近这几天一直在研究如何评估Kmeans聚类算法中的最优K值。主要理论依据是《数据挖掘导论》8.5.5节中介绍的SSE和Silhouette Coefficient系数的方法评估最优K。现在记录整个实验过程,作为备忘。不过,体验过程中,由于R软件使用的还不太熟练,实现过程中有些地方可能不准确,还请大牛指点。 实验步骤概述 下载实验数据,点击这里。 取k值范围,计算出SSE,并绘制出... 阅读全文
posted @ 2012-11-08 21:27 bourneli 阅读(13716) 评论(2) 推荐(3) 编辑
摘要: 学习笔记目的 此文档记录本人学习Unix Network Programming 3rd verion volumn I的一些笔记,我只将觉得重要或经过一番功夫才理解的内容记录下来,方便以后回顾。 第二章 传输层TCP,UDP和SCTP 2.10 TCP端口号和并行服务器 tcp是通过一对socket(socket pair)来区分socket通讯的,可以这么理解,socket = ip ... 阅读全文
posted @ 2012-11-08 19:42 bourneli 阅读(3167) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 本文目的最近在看《数据挖掘导论》,此书作为此领域的入门书籍,很有口碑。这几天抽业余时间,看了第二章,觉得该记点什么,否则对不起自己。人总在与遗忘作斗争,好记性不如烂笔头。主要内容本章节主要讨论了数据处理的4个主要方面:数据类型数据质量数据预处理相似度测量数据类型(Type of Data)定义数据的属性,记录,数据集。属性的类型分为4种名称(Noimal):仅仅只是名称,用来区分不同记录,一一对应,如ID有序(Ordinal):可以理解为计算机语言中枚举类型,有序,有限区间(Interval):数字区域,主要用于加减运算,如时间,日期比例(Radio):计算比例,主要用于乘除运算。数据集的类型 阅读全文
posted @ 2012-11-03 20:41 bourneli 阅读(804) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 读完了《数据挖掘导论》(简称IDM)的前言和第一章,了解到本书主要负责数据挖掘的5个主题数据预处理 Chp 2 3分类 Chp 4 5关联 Chp 6 7聚类 Chp 8 9异常探测 Chp 10前面的四个主题均分为两部分:基础和高级。所以如果希望有大概了解,可以先看所有的基础部分,然后再找自己感兴趣的主题,阅读高级部分。主题的依赖关系,数据预处理最基础,最好先读。分类,关联和聚类顺序任意。异常探测需要分类,关联和聚类的知识,所以最好最后阅读。 阅读全文
posted @ 2012-10-31 20:40 bourneli 阅读(387) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 本文目的 最近一直在使用R进行hcluster计算,主要采用了一些R自带的距离公式和cophenetic距离验证聚类的质量。其中R自带的hclust方法不支持cosine函数,如果需要下载R的扩展,要下载许多关联的库,所以自己编写了一个简单的cosine函数,并且使用了R的proxy扩展(距离计算框架),计算向量距离。内容涉及比较多,所以记录一下,作为备忘。 采用R计算hclust 步骤... 阅读全文
posted @ 2012-10-30 20:36 bourneli 阅读(4347) 评论(4) 推荐(0) 编辑
摘要: Ascii画图的主要好处在于没有兼容问题,任何媒介都可以显示。如果只是画示意图,原理图,这个再好不过。 在线Ascii画图工具:http://www.asciiflow.com/ 本地Ascii画图工具:http://www.jave.de/ 阅读全文
posted @ 2012-10-30 16:48 bourneli 阅读(10998) 评论(0) 推荐(2) 编辑
摘要: 原文出处(据说是个大牛的blog):http://www.quirksmode.org/js/events_order.html我是在搜索js冒泡时发现的这篇文章,觉得很好,所以转了。格式可能有点乱,建议点击上面链接看原文,可能会发现更多惊喜哟!=============================================================================== 华丽的分割线,下面是全文Event orderOn the Introduction to events page I asked a question that at first sight 阅读全文
posted @ 2012-10-30 16:25 bourneli 阅读(251) 评论(0) 推荐(0) 编辑
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ··· 14 下一页