黑逍逍 - 博客园

2023年6月1日

摘要： export命令用于设置环境变量。环境变量是一个存储在操作系统中的值，可在Shell会话中使用阅读全文

posted @ 2023-06-01 17:47 黑逍逍阅读(149) 评论(0) 推荐(0)

摘要：源码（Source code）是开发人员编写的人类可读的程序代码。它通常以文本文件的形式存在，使用特定的编程语言编写。源码包含了程序的逻辑、算法和操作步骤，以及相关的注释和文档说明。二进制文件（Binary file）是计算机能够直接执行的机器码形式的文件。它是由源代码经过编译或汇编生成的，以供计阅读全文

posted @ 2023-06-01 17:45 黑逍逍阅读(424) 评论(0) 推荐(0)

怎么编译源码，得到可执行二进制文件

posted @ 2023-06-01 17:45 黑逍逍阅读(448) 评论(0) 推荐(0)

flink安装（无hadoop）

摘要：下载Flink：访问Flink的官方网站（https://flink.apache.org/），在下载页面找到适合你操作系统的预编译二进制包。选择与你的操作系统和版本相对应的下载链接，点击下载。解压二进制包：下载完成后，将二进制包解压到你想要安装Flink的目录中。你可以使用命令行工具（如tar命阅读全文

posted @ 2023-06-01 14:38 黑逍逍阅读(220) 评论(0) 推荐(0)

什么是flink

摘要： https://flink.apache.org/zh/ Flink（Apache Flink）是一个开源的流处理和批处理框架，旨在处理大规模的数据流和批处理任务。它提供了高效、可扩展和容错的数据处理能力，适用于各种数据处理场景。以下是Flink的一些关键概念：流（Stream）：Flink以数阅读全文

posted @ 2023-06-01 14:26 黑逍逍阅读(503) 评论(0) 推荐(0)

2023年5月31日

什么是SVM

摘要：支持向量机（Support Vector Machine，SVM）概念：在支持向量机中，样本数据被看作是在空间中的点，不同类别的样本被尽可能大的间隔分开。超平面是一个划分空间的决策边界，具有最大间隔，使得离超平面最近的样本点称为支持向量原理：支持向量机可以用于线性可分和线性不可分的数据集。对阅读全文

posted @ 2023-05-31 23:40 黑逍逍阅读(578) 评论(0) 推荐(0)

什么是非监督学习

摘要：非监督学习（Unsupervised Learning）是一种机器学习任务，其中算法从未标记的数据中学习模式、结构和关系，以发现数据中的隐藏信息和有意义的结构。与监督学习不同，非监督学习中没有标签或输出变量来指导学习过程，算法需要自行发现数据的内在模式。在非监督学习中，算法的目标是对数据进行聚类、阅读全文

posted @ 2023-05-31 22:49 黑逍逍阅读(912) 评论(0) 推荐(0)

什么是监督学习

摘要：监督学习（Supervised Learning）是一种机器学习任务，其中算法通过从标记的训练数据中学习模式和关系，以进行预测或分类。在监督学习中，算法的目标是通过输入特征与其相应的标签之间的关联性，构建一个能够准确预测新数据标签的模型。在监督学习中，训练数据包含输入特征和相应的标签或输出。算法通阅读全文

posted @ 2023-05-31 22:10 黑逍逍阅读(1346) 评论(0) 推荐(0)

R数据结构-矩阵

摘要：在R语言中，矩阵（Matrix）是一种二维的数据结构，它由相同类型的元素组成，并具有固定的行数和列数。矩阵可以用于存储和处理二维数据，例如数值数据、统计数据、图像数据等 1. 创建矩阵单个向量创建矩阵 vec <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6) mat <- matrix(vec, nr 阅读全文

posted @ 2023-05-31 21:58 黑逍逍阅读(105) 评论(0) 推荐(0)

R数据结构-向量

摘要：在R语言中，向量（Vector）是一种基本的数据结构，用于存储一维的数据序列。它是R中最常用的数据类型之一，并且在数据分析和统计计算中起到了重要的作用。向量可以包含相同类型的元素，例如数值型、字符型、逻辑型等。R中的向量可以使用以下方式创建： 1. 使用c()函数：通过将元素用逗号分隔并放入c() 阅读全文

posted @ 2023-05-31 19:39 黑逍逍阅读(158) 评论(0) 推荐(0)

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