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ipv4理论知识2-分类编址、ip分类、网络标识、主机标识、地址类、地址块
分类编址 ipv4的体系结构中有分类编址和无分类编址(后续会介绍到),在分类编址时,ipv4地址分为A、B、C、D、E这5类。每类占用的IP比例和个数如下图: ipv4分类识别 计算机以二进制方式存储ipv4地址,在这种情况下可以和方便的写出一种算法,通过一个连续检查过程来查找出该ip地址的类别。流程图如下: 网络标识和主机标识 对于A、B、C类IP地址,...
分类:其他好文   时间:2014-07-22 23:03:14    阅读次数:275
javafx之CSS初探
javaFX 可以通过css来设计界面。javafx中的css只是w3c css2.1规范的一个扩展和子集,并不完全支持所有的css特性。 javafx中的css元素必须有-fx-前缀。 一、介绍 java8中新增了javafx.css开放了css相关api。 选择器分类: Type选择器:通过Node的getTypeSelector可以获取 id选择器:通过设定id=属性(注意这里的...
分类:编程语言   时间:2014-05-02 22:10:45    阅读次数:1205
20140501
我买的书或借的 没看的计算机方面: 深入浅出MFC vc++深入详解 算法入门 算法入门训练指南 大话数据结构 C++ 第6版本图像处理与机器视觉: 机器视觉 张广军 数字图像处理疑难解析 图像处理与计算机视觉算法应用 opencv2 图像配准技术模式识别: 机器学习实战 模式分类 神经网络设计 斯...
分类:其他好文   时间:2014-05-02 20:00:42    阅读次数:323
Android应用资源的使用方法(数组、颜色、尺寸、字符串、布尔、整数)
一、Android中资源分类详解   1、Android资源分类 Android中的资源分为两大类 : 可直接访问的资源, 无法直接访问的原生资源; -- 直接访问资源 : 这些资源可以使用 R. 进行访问, 都保存在res目录下, 在编译的时候, 会自动生成R.java 资源索引文件; -- 原生资源 : 这些资源存放在assets下, 不能使用 R类 进行访问, 只能通过...
分类:移动开发   时间:2014-05-02 19:15:14    阅读次数:460
微积分重点 第一课至第四课
1.微积分是关于两个函数间关系的学问例如, 距离与速度的关系 f(t) --- df/dt 高度与斜率的关系 y(x) ---- dy/dx函数1--->函数2: 求斜率函数2--->函数1: 求面积,乘以自变量两条曲线不同,但是包含了相同的信息函数2表示了函数1在某一瞬间的变化率2.导...
分类:其他好文   时间:2014-05-01 19:02:53    阅读次数:380
走进“设计模式”
一、设计模式的概念  设计模式(Designpattern)是一套被反复使用、多数人知晓的、经过分类编目的、代码设计经验的总结。使用设计模式是为了可重用代码、让代码更容易被他人理解、保证代码可靠性。具体描述如下: 1.设计模式包含一套在理想的软件中解决特定任务的规则; 2.设计模式描述了在特定的设计环境中经常重复出现的特定设计问题的一个解决方案; 3.设计模式是从许多优秀的软件...
分类:其他好文   时间:2014-05-01 18:42:34    阅读次数:334
95行代码实现最大熵模型训练
关于最大熵模型的介绍请看:http://www.cnblogs.com/hexinuaa/p/3353479.html 下面是GIS训练算法的python实现,代码不到100行。 from collections import defaultdict import math class MaxEnt(object):     def __ini...
分类:其他好文   时间:2014-04-30 22:46:39    阅读次数:384
MapReduce--Logistic Regression (逻辑回归)
MapReduce--Logistic Regression...
分类:其他好文   时间:2014-04-30 22:37:39    阅读次数:830
机器学习笔记——贝叶斯学习
概率   理解概率最简单的方式就是把它们想像成韦恩图中的元素。首先你有一个包括所有可能输出(例如一个实验的)的全集,现在你对其中的一些子集感兴趣,即一些事件。假设我们在研究癌症,所以我们观察人们看他们是否患有癌症。在研究中,假设我们把所有参与者当成我们的全集,然后对任何一个个体来说都有两种可能的结论,患有或没有癌症。我们可以把我们的全集分成两个事件:事件"患有癌症的人"(表示为A),和"不患...
分类:其他好文   时间:2014-04-30 22:31:39    阅读次数:259
机器学习中的有监督学习,无监督学习,半监督学习
在机器学习(Machine learning)领域,主要有三类不同的学习方法: 监督学习(Supervised learning)、 非监督学习(Unsupervised learning)、 半监督学习(Semi-supervised learning), 监督学习:通过已有的一部分输入数据与输出数据之间的对应关系,生成一个函数,将输入映射到合适的输出,例如分类。 非监督学习:直接...
分类:其他好文   时间:2014-04-30 22:12:38    阅读次数:297
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