Hibernate的二级缓存Hibernate 二级缓存 总结整理博客分类：hibernate杂谈hibernate和《Hibernate 关系映射 收集、总结整理》 一样，本篇文章也是我很早之前收集、总结整理的，在此也发上来 希望对大家有用。因为是很早之前写的，不当之处请指正。1、缓存：缓存是什么...
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Web程序 时间：
2014-10-16 21:01:33
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2014-10-1510:06:48目标：随机排序，使用高效的SQL语句查询获取随机数据样本。反模式：使用RAND()随机函数 SELECT * FROM Employees AS e ORDER BY RAND() Limit 1 缺点：无法利用索引，每次选择的时候都不同且不可预测。进行...
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数据库 时间：
2014-10-15 13:39:20
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有时候需要在页面上对list排序，虽然也可以在后台代码中完成，但这个可能要看具体情况。排序的样本代码如下:.............................................monthlyViewedCount是list中对象的属性。默认情况下是升序，如果你要降序：.........
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编程语言 时间：
2014-10-15 11:59:10
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通常情况下对于一个全新的MySQL服务器，没有任何数据供我们测试和使用。对此，MySQL为我们提供了一些样本数据库，我们可以基于这些数据库作基本的操作以及压力测试等等。本文描述的是安装sakila数据库。该数据库需要安装在MySQL 5.0以上的版本。以下是其描述。...
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数据库 时间：
2014-10-15 11:13:50
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样本个数m，x为n维向量。h_theta(x) = theta^t * x梯度下降需要把m个样本全部带入计算，迭代一次计算量为m*n^2随机梯度下降每次只使用一个样本，迭代一次计算量为n^2，当m很大的时候，随机梯度下降迭代一次的速度要远高于梯度下降
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2014-10-15 10:53:00
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假设硬币是公平的，因为每次抛出硬币得到正面与反面的可能性都是相同的。我把它抛出了99次，每次都正好得到正面。那么，我下一次得到反面的概率是多大？
a：毫无疑问，当然是50%，因为统计学中的样本独立性，不管你前面得到了什么结果，与下一次的结果都无关，所以可能性依然是50%。
b：第100投出的硬币，得到反面的概率不会超过1%。...
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2014-10-14 22:06:29
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本文通过一个完整的例子来演示彩色直线段的反走样。...
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2014-10-14 21:33:19
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到目前为止，已经叙述了神经网络的监督学习，即学习的样本都是有标签的。现在假设我们有一个没有标签的训练集，其中. 自动编码器就是一个运用了反向传播进行无监督学习的神经网络，学习的目的就是为了让输出值和输入值相等，即.下面就是一个自动编码器：自动编码器试图学习一个函数. 换句话说，它试图逼近一个等式函数...
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2014-10-14 14:04:58
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kmeans是数据挖掘领域最为常用的聚类方法之一，最初起源于信号处理领域。它的目标是划分整个样本空间为若干个子空间，每个子空间中的样本点距离该空间中心点平均距离最小。因此，kmeans是划分聚类的一种。方法简单易懂，也很有说服力。但，不幸的是，这是一个NP-hard问题。首先来看一下NP问题。NP即...
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2014-10-13 23:20:57
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(原创文章，转载请注明出处！)RRC（recursive rectangular clustering）的基本思想是通过递归的对包含所有样本点的局域进行矩形分割来达到对数据聚类的目的。算法来至文章Eigentaste: A Constant Time Collaborative Filtering ...
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编程语言 时间：
2014-10-13 13:00:50
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