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Java入门基础笔记-7

Java入门基础笔记-7

2018/09/22 19:56:552,361
#Java#入门
Java入门基础笔记-6

Java入门基础笔记-6

2018/09/22 19:54:472,280
#Java#入门
Java入门基础笔记-5

Java入门基础笔记-5

2018/09/22 19:52:242,203
#Java#入门
Java入门基础笔记-4

Java入门基础笔记-4

2018/09/22 19:48:432,174
#Java#入门
Java入门基础笔记-3

Java入门基础笔记-3

2018/09/22 19:45:112,222
#Java#入门
7种回归技术

7种回归技术

2018/09/22 17:33:073,941
#回归算法#机器学习
Java入门基础笔记-2

Java入门基础笔记-2

2018/09/22 10:00:392,400
#Java#入门
Java入门基础笔记-1

Java入门基础笔记-1

2018/09/22 09:55:462,518
#Java#入门
Spark之RDD、Dataset和DataFrame

Spark之RDD、Dataset和DataFrame

2018/09/21 17:10:477,597
#spark#编程
抛弃Spark？Flink会是下一代大数据计算引擎吗？

抛弃Spark？Flink会是下一代大数据计算引擎吗？

2018/09/21 17:10:373,515
#flink#spark
回归分析方法之岭回归（Ridge Regression）

回归分析方法之岭回归（Ridge Regression）

2018/09/21 09:30:0121,636
#回归分析#统计
神经网络发展简介

神经网络发展简介

看过很多书，都说了神经网络的进展，但总有一些小问题没有明白。这次基本上都明白了，记录一下。

2018/09/20 07:13:163,505
#深度学习#神经网络
计算广告入门基础

计算广告入门基础

2018/09/19 23:09:363,041
#广告
2018年7月份以来最好的机器学习的Github库和Reddit帖子

2018年7月份以来最好的机器学习的Github库和Reddit帖子

这是来自AnalyticsVidhya的Pranav Dar的帖子

2018/09/18 11:08:073,353
#机器学习
《Effective Java 第三版》笔记之二 当构造参数很多的时候考虑使用builder

《Effective Java 第三版》笔记之二 当构造参数很多的时候考虑使用builder

本文是Effective Java第三版笔记的第二个之当构造参数很多的时候考虑使用builder

2018/09/17 22:15:332,680
#effectivejava#java
《Effective Java 第三版》笔记之一 创建静态工厂方法而不是使用构造器

《Effective Java 第三版》笔记之一 创建静态工厂方法而不是使用构造器

本文是Effective Java第三版笔记的第一个之创建静态工厂方法而不是使用构造器

2018/09/14 23:06:363,092
#effectivejava#java
你成功啦！！！

你成功啦！！！

模拟登陆

2018/06/22 18:51:412,205
#模拟登陆
pip、Anaconda更改国内源以及为当前用户安装

pip、Anaconda更改国内源以及为当前用户安装

如何更改国内源，提升下载速度，以及只为当前用户安装指定包

2018/05/31 11:16:154,059
#pip
stata 用outreg2输出回归结果

stata 用outreg2输出回归结果

stata 输出回归结果

2018/05/18 16:49:3837,939
#stata；outreg2
MySQL启用中文全文检索功能

MySQL启用中文全文检索功能

MySQL支持对文本进行全文检索，全文检索可以类似搜索引擎的功能，相比较模糊匹配更加灵活高效且更快。MySQL5.7之后也支持对中文的全文检索，这里描述如何启用MySQL的中文全文检索。

2018/05/09 08:53:543,466
#MySQL#全文检索
JetBrains的IDEA打包可执行Jar文件以及maven的依赖的方法

JetBrains的IDEA打包可执行Jar文件以及maven的依赖的方法

使用idea打包jar文件的方法

2018/05/01 16:22:514,110
#idea#java
主题模型聚类匹配2018TKDE阅读笔记（Topic Models for Unsupervised Cluster Matching）

主题模型聚类匹配2018TKDE阅读笔记（Topic Models for Unsupervised Cluster Matching）

主题模型聚类匹配

2018/04/24 16:48:573,057
#主题模型聚类匹配
三层Dirichlet 过程(非参贝叶斯模型)-来自Machine Learning

三层Dirichlet 过程(非参贝叶斯模型)-来自Machine Learning

2018/04/20 22:20:243,121
#三层Dirichlet过程
Pseudo-document-based Topic Model(基于伪文档的主题模型)的理解以及源码解读

Pseudo-document-based Topic Model(基于伪文档的主题模型)的理解以及源码解读

2018/04/20 22:13:522,770
#源码
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