6. 字符串忽略大小写的搜索替换 7.最短匹配 Q： 你正在试着用正则表达式匹配某个文本模式，但是它找到的是模式的最长可能匹配。 而你想修改它变成查找最短的可能匹配。 S：这个问题一般出现在需要匹配一对分隔符之间的文本的时候(比如引号包含的字符串)。 为了说明清楚，考虑如下的例子：模式 r'\"(. ...
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2019-01-29 20:27:41
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C4.5算法介绍C4.5算法与ID3算法不同的是采用了信息增益比作为特征的选择，原因是：信息增益在选择属性时偏向于选择取值较多的属性。信息增益比特征A对训练数据集D的信息增益比定义为其信息增益g(D,A)与特征A的熵HA(D)之比（计算方式请看上一篇）：CART算法介绍CART算法使用Gini指数作为特征的选择，并且使用平方误差最小化原则对连续型特征进行离散化，所以CART算法既可以用于分类，也可
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2019-01-28 19:21:38
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原文:.net core 微服务之日志落盘设计 目录1、设计目标2、日志流程3、串联请求事务3.1 请求ID3.2 处理服务器、服务3.3 处理接口名3.4 日志的发生时间3.5 接口返回状态码4、记录结构5、RabbitMq队列6、落盘7、性能优化8、简单统计引用链接 1、设计目标 对各个微服务的... ...
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2019-01-18 10:56:02
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1、确保xtrabackup已经安装； 2、创建四个测试库：testaa testbb testcc testdd 3、在四个数据库中创建相同的表，插入同样的数据(四个数据库都执行)； mysql> create table test(id int,id1 int,id2 int,id3 int); ...
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2019-01-17 15:15:30
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1、算法介绍决策树是一种基本的分类和回归方法，决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。决策树学习通常包括三个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的修剪。决策树的本质是从训练数据集中归纳出一组分类规则。本文主要是对决策树的ID3算法的介绍，后文会介绍C4.5和CART算法。2、算法优缺点优点：计算复杂度不高，结果易于理解，对于中间值的缺失不敏感，可以处理不相关特征。缺点
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2019-01-13 00:25:16
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数据挖掘中常用的十个重要算法 一、 C4.5 C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3 算法. C4.5算法继承了ID3算法的长处。并在下面几方面对ID3算法进行了改进： 1) 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足。 2) 在树构造 ...
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2019-01-11 11:35:43
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最近在看Python书的时候，推荐了一个IDE Geany，发现在deepin系统上运行不显示运行结果。 后来查看了https://bbs.deepin.org/forum.php?mod=viewthread&tid=135435&page=1#pid305651 发现是终端配置有问题，按如下配置 ...
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2019-01-06 20:45:19
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简介CART与C4.5类似，是决策树算法的一种。此外，常见的决策树算法还有ID3，这三者的不同之处在于特征的划分：ID3：特征划分基于信息增益C4.5：特征划分基于信息增益比CART：特征划分基于基尼指数基本思想CART假设决策树是二叉树，内部结点特征的取值为“是”和“否”，左分支是取值为“是”的分支，右分支是取值为“否”的分支。这样的决策树等价于递归地二分每个特征，将输入空间即特征空间划分为有限
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2018-12-28 22:22:54
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简介 CART与C4.5类似，是决策树算法的一种。此外，常见的决策树算法还有ID3，这三者的不同之处在于特征的划分： ID3：特征划分基于信息增益 C4.5：特征划分基于信息增益比 CART：特征划分基于基尼指数 基本思想 CART假设决策树是二叉树，内部结点特征的取值为“是”和“否”，左分支是取值 ...
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2018-12-28 22:13:21
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https://mp.weixin.qq.com/s/WeFesE8k0ORxlaNfLvDzgg 流水线，用于添加延迟。 参考链接： https://github.com/freechipsproject/chisel3/blob/master/src/main/scala/chisel3/uti ...
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2018-12-13 23:33:16
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