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boods相关知识

scikit-learn_cookbook1: 高性能机器学习工具-NumPy
在本章主要内容：NumPy基础知识加载iris数据集查看iris数据集用pandas查看iris数据集用NumPy和matplotlib绘图最小机器学习配方 - SVM分类介绍交叉验证以上汇总机器学习概述 - 分类与回归简介本章我们将学习如何使用scikit-learn进行预测。机器学习强调衡量预测能力，并用scikit-learn进行准确和快速的预测。我们将检查iris数据集，该数据集由三种iris的测量结果组成：Iris Setosa，Iris Versicolor和Iris Virginica。为了衡量预测，我们将：保存一些数据以进行测试仅使用训练数据构建模型测量测试集的预测能力解决问题的方法类别(Classification)：非文本，比如Iris回归聚类降维NumPy基础数据科学经常处理结构化的数据表。scikit-learn库需要二维NumPy数组。在本节中，您将学习NumPy的shape和dimension#!python In [1]: import numpy as np
MySQL多层级结构-区域表使用树详解
1.1. 前言前面我们大概介绍了一下树结构表的基本使用。在我们项目中有好几块有用到多层级的概念。下面我们哪大家都比较熟悉的区域表来做演示。1.2. 表结构和数据区域表基本结构,可能在你的项目中还有包含其他字段。这边我只展示我们关心的字段:?CREATE TABLE `area` ( `area_id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '地区ID', `name` varchar(40) NOT NULL DEFAULT 'unkonw' COMMENT '地区名称', `area_code` varchar(10) NOT NULL DEFAULT 'unkonw' COMMENT '地区编码', `pid` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '父id', `left_num` mediumi
Spring+SpringMVC+MyBatis+easyUI整合优化篇（十）数据层优化-整合druid
druid介绍这是druid对自己的介绍： Druid是阿里开源的一个数据库连接池技术，号称自己是目前最好的数据库连接池，在功能、性能、扩展性方面，都超过其他数据库连接池，包括DBCP、C3P0、BoneCP、Proxool、JBoss DataSource。至于为什么它态度这么屌，是因为Druid确实有这个实力，Druid是在目前java技术市场中流行的连接池技术的基础上开发出来的，DBCP、C3P0这些连接池技术包含的功能Druid都有，而且它也不仅仅只是一个连接池，Druid是一个强大的JDBC组件，它包括三部分： DruidDriver，能够
初识Spring——Spring核心容器
一. IOC和DI基础　　IOC-Inversion of Control，译为控制反转，是一种遵循依赖倒置原则的代码设计思想。　　所谓依赖倒置，就是把原本的高层建筑依赖底层建筑“倒置”过来，变成底层建筑依赖高层建筑。高层建筑决定需要什么，底层去实现这样的需求，但是高层并不用管底层是怎么实现的。这样就不会出现前面的“牵一发动全身”的情况。　　而控制反转就是把传统程序中需要实现对象的创建、代码的依赖，反转给一个专门的"第三方"即容器来实现，即将创建和查找依赖对象的控制权交给容器，由容器将对象进行组合注入，实现对象与对象的松耦合，便于功能的复用，使程序的体系结构更灵活。　　　　DI-Dependency Injection,译为依赖注入，实际上是对Ioc的另一种称呼。2004年，大师级人物Martin Fowler为“控制反转”取了一个更合适的名字“依赖注入”。给出了实现IOC的方法：注入。所谓依赖注入，就是由IOC容器在运行期间，动态地将某种依赖关系注入到对象之中。　　理解IO