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微软数据挖掘算法:Microsoft 目录篇
本系列文章主要是涉及内容为微软商业智能(BI)中一系列数据挖掘算法的总结,其中涵盖各个算法的特点、应用场景、准确性验证以及结果预测操作等,所采用的案例数据库为微软的官方数据仓库案例(AdventureWorksDW2008R2),数据库基于Microsoft SQL Server 2008,主要涉及 ...
分类:编程语言   时间:2016-11-14 09:57:18    阅读次数:212
微软数据挖掘算法:Microsoft顺序分析和聚类分析算法(8)
前言 本篇文章继续我们的微软挖掘系列算法总结,前几篇文章已经将相关的主要算法做了详细的介绍,我为了展示方便,特地的整理了一个目录提纲篇:大数据时代:深入浅出微软数据挖掘算法总结连载,有兴趣的童鞋可以点击查阅,本篇我们将要总结的算法为:Microsoft顺序分析和聚类分析算法,此算法为上一篇中的关联规 ...
分类:编程语言   时间:2016-11-14 09:53:02    阅读次数:279
&&&&数组去重方法总结&&&&&
【数组去重】本文一共总结了5种方法: //方法一:sort方法 var ary = [1, 4, 2, 3, 1, 2, 2, 3, 3, 2, 5, 2, 1, 2];Array.prototype.rmSame = function () { var ary = this.sort(functi ...
分类:编程语言   时间:2016-11-14 09:51:05    阅读次数:213
微软数据挖掘算法:Microsoft 神经网络分析算法原理篇(9)
前言 本篇文章继续我们的微软挖掘系列算法总结,前几篇文章已经将相关的主要算法做了详细的介绍,我为了展示方便,特地的整理了一个目录提纲篇:大数据时代:深入浅出微软数据挖掘算法总结连载,有兴趣的童鞋可以点击查阅,在开始Microsoft 神经网络分析算法之前,本篇我们先将神经网络分析算法做一个简单介绍, ...
分类:编程语言   时间:2016-11-14 09:49:01    阅读次数:275
微软数据挖掘算法:Microsoft 神经网络分析算法(10)
前言 有段时间没有进行我们的微软数据挖掘算法系列了,最近手头有点忙,鉴于上一篇的神经网络分析算法原理篇后,本篇将是一个实操篇,当然前面我们总结了其它的微软一系列算法,为了方便大家阅读,我特地整理了一篇目录提纲篇:大数据时代:深入浅出微软数据挖掘算法总结连载,我打算将微软商业智能中在DM这块所用到的算 ...
分类:编程语言   时间:2016-11-14 09:48:10    阅读次数:324
HTML5_05之SVG扩展、地理定位、拖放
1、SVG绘图总结: ①方法一:已有svg文件,<img src="x.svg"> 方法二:<body><svg></svg></body> ②绘制矩形:<rect x="" y="" width="" height=""></rect> ③绘制圆形:<circle cx="" cy="" r="" ...
分类:Web程序   时间:2016-11-14 09:45:24    阅读次数:223
大三了,真的该好好总结下自己的大学了
大二,我觉得我应该是要反思的,从去年八月底参加完省赛后,我对自己大一的学习做了一个总结,然后2015.9月份,我完全像一个疯狂的程序员一样在敲着代码,每天循环在(教室-寝室-训练室)。而那段日子仅仅只维持了一个月,或许是被省赛打击了吧,那个简单的数学题卡了我五个小时,或许是心里不服气,所以每天只要有 ...
分类:其他好文   时间:2016-11-14 09:44:57    阅读次数:132
微软数据挖掘算法:Microsoft 关联规则分析算法(7)
前言 本篇继续我们的微软挖掘算法系列总结,前几篇我们分别介绍了:微软数据挖掘算法:Microsoft 决策树分析算法(1)、微软数据挖掘算法:Microsoft 聚类分析算法(2)、微软数据挖掘算法:Microsoft Naive Bayes 算法(3)、微软数据挖掘算法:Microsoft 时序算 ...
分类:编程语言   时间:2016-11-14 09:38:26    阅读次数:350
git总结
1.以下是自己画的一个流程图,先对git的操作有个直观了解 2.分析下git中文件是怎么存储的 在我们的项目中有个.git文件夹,里面的objects文件夹内存放了很多文件,他们都使用 sha-1 的前两位创建了文件夹,剩下的38位为文件名。我们先称呼这些文件为 obj 文件 这些obj 文件保存了 ...
分类:其他好文   时间:2016-11-14 09:38:10    阅读次数:171
kafka学习总结
kafka是一种分布式的,基于发布订阅的消息系统。具有以下几个方面的特性。 1.能够提供常数时间的消息持久化及访问性能。 2.高吞吐率。廉价的商用机器上能够达到每秒100k条的消息传输。 3.支持kafka server间的消息消息分区,分布式消费,分区内消息的顺序性。 4.支持水平扩展。 5.支持 ...
分类:其他好文   时间:2016-11-14 07:45:11    阅读次数:235
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