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06 2017 档案

neo4j 学习-2
摘要:Neo4j 查询例句 CREATE (DELETE): 创建或删除节点/关系 SET ( REMOVE): 给属性 赋/ 删 值;给节点 添/删 标签 MERGE: 匹配一个节点,如果该节点不存在。则创建该节点 MATCH: 从图中查询信息。如:节点、节点属性、节点关系 等等 WHERE: 它不是一 阅读全文

posted @ 2017-06-25 17:25 叽叽喳喳,嘻嘻哈哈 阅读(539) 评论(0) 推荐(0)

neo4j 学习-1
摘要:Neo4j 子句 一般情况下,节点之间的关系描述,夹杂空白字符或者是非文字字符的,但是 ` 使用可以解决这个问题 指定关系的深度,或者说是路径的长度 ``` 设置不同的路径长度,返回的关系值是不同的 ``` Using variable length paths that have the lowe 阅读全文

posted @ 2017-06-25 17:24 叽叽喳喳,嘻嘻哈哈 阅读(600) 评论(0) 推荐(0)

回顾一下类和对象以及继承关系
摘要:静态字段 属于类所有,类、对象都可以访问普通字段 在__init__ 中的,只能被对象访问 私有变量 如果该变量属于类,那么只能在类内部调用,对象和类都可以在内部访问。如果该私有变量属于对象,那么只能由对象在内部访问,类也不能访问。 类方法、静态方法 类和对象都可以调用普通方法 只能被对象调用,如果 阅读全文

posted @ 2017-06-23 19:03 叽叽喳喳,嘻嘻哈哈 阅读(147) 评论(0) 推荐(0)

neo4j 常用命令查询,以及更新 节点 的 label 名 和 property 名
摘要:常用命令查询 https://neo4j.com/docs/cypher-refcard/current/ 更新节点的 labels 有时候 发现节点的 label 名字起错了怎么修改呢?!一个节点是可以有多个 label 的 ,它的 labels 是一个列表。查看节点的 label 可以用 lab 阅读全文

posted @ 2017-06-20 10:42 叽叽喳喳,嘻嘻哈哈 阅读(2363) 评论(0) 推荐(0)

摘要:sys.argv 标准输入:stdin 标准输出:stdout 标准错误:stderr f = open('output','w') print >>f, 'hello word' f.close() def countdown(n): while n>0: yield '%d' % n n -= 阅读全文

posted @ 2017-06-20 08:53 叽叽喳喳,嘻嘻哈哈 阅读(129) 评论(0) 推荐(0)

页面中 json 格式显示 数据
摘要:在页面中,有时候我们需要的不仅仅是将数据显示出来,而且要以以 json 的格式显示数据,如显示接口的时候 我们需要如下显示 这个时候,主要用到了 <pre> 标签 阅读全文

posted @ 2017-06-20 08:41 叽叽喳喳,嘻嘻哈哈 阅读(643) 评论(0) 推荐(0)

某些写法
摘要:发现自 scrapy-redis 源码 的用法 阅读全文

posted @ 2017-06-19 20:04 叽叽喳喳,嘻嘻哈哈 阅读(253) 评论(0) 推荐(0)

ubuntu 安装 selenium selenium操作 chrome
摘要:重装虚拟机,好多包需要重装,sele这个记得当时就找了好久的完整重装方法,这次又找了好久,,,省的下次再这样,记录下来。。。。。 ubuntu16.044安装seleniumsudo pip install selenium5安装firefoxsudo apt-get install firefox 阅读全文

posted @ 2017-06-13 09:51 叽叽喳喳,嘻嘻哈哈 阅读(300) 评论(0) 推荐(0)

隐马尔科夫模型 通俗讲解
摘要:https://www.zhihu.com/question/20962240 知乎上的,看过的最好的讲解 阅读全文

posted @ 2017-06-11 19:38 叽叽喳喳,嘻嘻哈哈 阅读(170) 评论(0) 推荐(0)

转 通俗理解 最小二乘 和 最大似然估计
摘要:最大似然估计:现在已经拿到了很多个样本(你的数据集中所有因变量),这些样本值已经实现,最大似然估计就是去找到那个(组)参数估计值,使得前面已经实现的样本值发生概率最大。因为你手头上的样本已经实现了,其发生概率最大才符合逻辑。这时是求样本所有观测的联合概率最大化,是个连乘积,只要取对数,就变成了线性加 阅读全文

posted @ 2017-06-01 08:28 叽叽喳喳,嘻嘻哈哈 阅读(656) 评论(0) 推荐(0)