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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(2362) 评论(0) 推荐(0)

五

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(128) 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)

安装 neo4j 在 .../bin 目录下使用 ./neo4j 没反应和从csv 导入数据到neo4j

摘要：可以使用 /bin/sh ./neo4j start 如果提示：./neo4j: 28: set: Illegal option -o pipefail 那么 ubuntu”set Illegal option -o pipefail” ubuntu的 shell 默认安装的是 dash，而不是 b 阅读全文

posted @ 2017-05-19 14:27 叽叽喳喳，嘻嘻哈哈阅读(717) 评论(0) 推荐(0)

一些符号问题

摘要： ) location[ = | ~ | ~* | ^~ ] uri { ... } 当能匹配多次时，其匹配优先级：精确匹配=、^~、~或~*、不带符号的URL； =：URI的精确匹配，其后多一个字符都不可以，精确匹配根 ~：做正则表达式匹配，区分字符大小写； ~*：做正则表达式匹配，不区分字符大小写阅读全文

posted @ 2017-05-18 08:39 叽叽喳喳，嘻嘻哈哈阅读(314) 评论(0) 推荐(0)

Numpy 常用函数

摘要：保存文件i3 = eye(3) 创建一个3*3 的单位矩阵savetxt('eye.txt',i3) #保存矩阵读取文件c,v=np.loadtxt('data.csv', delimiter=',', usecols=(6,7), unpack=True) delimiter 文件内容分隔符us 阅读全文

posted @ 2017-04-21 14:49 叽叽喳喳，嘻嘻哈哈阅读(179) 评论(0) 推荐(0)