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系统 2019-08-12 01:53:05 2607
--*****************************************--使用runcluvfy校验OracleRAC安装环境--*****************************************所谓工欲善其事，必先利其器。安装OraleRAC可谓是一个浩大的工程，尤其是没有做好前期的规划与配置工作时将导致安装的复杂度绝非想象。幸好有runcluvfy工具，这大大简化了安装工作。下面的演示是基于安装Oracle10gRAC/
系统 2019-08-12 01:52:50 2607
摘要：有时候我们只需要数据集中的一部分，并不需要全部的数据。这个时候我们就要对数据集进行随机的抽样。pandas中自带有抽样的方法。应用场景：我有10W行数据，每一行都11列的属性。现在，我们只需要随机抽取其中的2W行。实现方法很简单：利用Pandas库中的sample。DataFrame.sample(n=None,frac=None,replace=False,weights=None,random_state=None,axis=None)n是要抽取
系统 2019-09-27 17:54:34 2606
全局阈值处理方法前提：当物体和背景像素的灰度分布十分明显时，可以用适用于整个图像的单个（全局）阈值。即可使用全局阈值处理。算法思路：（1）输入原图，转化为灰度图；（2）对于灰度图，为全局阈值T0选择一个初始估计值（本人选择为0~255中值127）；（3）迭代（4）（5）（6）（7）步骤，迭代次数可自行选择；（4）用T0分割灰度图，将其分为两组像素，G1由灰度值大于T0的所有像素组成，G2由所有小于T的所有像素组成；（5）对G1和G2的像素分别计算平均灰度值
系统 2019-09-27 17:52:14 2606
1.什么是受限玻尔兹曼机玻尔兹曼机是一大类的神经网络模型，但是在实际应用中使用最多的则是受限玻尔兹曼机（RBM）。受限玻尔兹曼机（RBM）是一个随机神经网络（即当网络的神经元节点被激活时会有随机行为，随机取值）。它包含一层可视层和一层隐藏层。在同一层的神经元之间是相互独立的，而在不同的网络层之间的神经元是相互连接的（双向连接）。在网络进行训练以及使用时信息会在两个方向上流动，而且两个方向上的权值是相同的。但是偏置值是不同的（偏置值的个数是和神经元的个数相同
系统 2019-09-27 17:47:38 2606
AnacondaPython的编写环境，用Anaconda就够了。Anaconda是专业的数据科学计算环境，已经集成绝大部分包和工具，不需要多余的安装和调试，使用方便。所以以下我们就讲解一下Anaconda的安装~Anaconda是一个Python平台，用的ipython内核到时候可以用JupyterNotebook编辑器但推荐用Spyder下载一个Anaconda百度上面有很多教程Anaconda官网选择Windows点击Download下载Python
系统 2019-09-27 17:46:56 2606
一、静态的图像人脸检测importnumpyasnpimportcv2ascvpath='haarcascade_frontalface_default.xml'face_cascade=cv.CascadeClassifier(path)path='haarcascade_eye.xml'eye_cascade=cv.CascadeClassifier(path)#静态图像人脸检测img=cv.imread('test.jpg')gray=cv.cvtC
系统 2019-09-27 17:46:00 2606
对于map()它的原型是：map(function,sequence)，就是对序列sequence中每个元素都执行函数function操作。比如之前的a,b,c=map(int,raw_input().split())，意思就是说把输入的a，b，c转化为整数。再比如：a=['1','2','3','4']printmap(list,a)printmap(int,a)第一个map是把列表a中每个元素转化为列表，第二个map是把a中每个元素转化为整数。而对于z
系统 2019-09-27 17:37:54 2606
我一直使用Python，用它处理各种数据科学项目。Python以易用闻名。有编码经验者学习数天就能上手（或有效使用它）。听起来很不错，不过，如果你既用Python，同时也是用其他语言，比如说C的话，或许会存在一些问题。给你举个我自己经历的例子吧。我精通命令式语言，如C和C++。对古老经典的语言如Lisp和Prolog能熟练使用。另外，我也用过Java，Javascript和PHP一段时间。（那么，学习）Python对我来讲不是很简单吗？事实上，只是看起来容
系统 2019-09-27 17:37:35 2606
DOM是DocumentObjectModel的缩写，即文档对象模型。XML将数据组织为一颗树，所以DOM就是对这颗树的一个对象描叙。通俗的说，就是通过解析XML文档，为XML文档在逻辑上建立一个树模型，树的节点是一个个对象。我们通过存取这些对象就能够存取XML文档的内容。下面我们来看一个简单的例子，看看在DOM中，我们是如何来操作一个XML文档的。这是一个XML文档，也是我们要操作的对象：
系统 2019-08-29 23:34:23 2606
