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【解决】Win10修改host没有权限问题
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![[已授权] 互联网定位技术小谈](http://xianzhi.aliyun.com/forum/attachment/Mon_1703/14_1150978582736040_635685898d3bfc6.jpg)
[已授权] 互联网定位技术小谈
诚邀阿里云先知社区邀请，不胜感激！今日小编在此为大家介绍一下互联网中所应用的定位技术。互联网的发展日新月异，技术迭代很快，各行各业的智慧在互联网这片蓝天下碰撞结晶，造福大众。今天要讲述的集中定位方式&…
Python的DataFrame切片大全（包含多重索引）
码字不易，喜欢请点赞！！！
摘要
这篇主要讲解如何对pandas的DataFrame进行切片，包括取某行、某列、某几行、某几列、以及多重索引的取数方法。
• 选取行名、列名、值 • 以标签（行、列的名字）…
什么是数据分析的关键指标？
什么是核心关键指标呢？ 这是一个好问题，不过没有标准的答案。企业性质不同，所处行业、发展阶段不同，关注点当然不同。不过大体可以这样来划分。 1、发展阶段不同，需求不同 对于一个想要做数据化管理的企业来说…
如何使用notepad运行python程序
关于使用notepad运行python程序
首先要确保python解释器已经安装成功,查看方法,windows可以在命令提示符中查看,通过按下winR键,调出运行窗口,在输入框中输入cmd回车,然后在命令行中输入python,若出现版本信息,例如Python 3.6.1 (v3.6.1:69c0db5, Mar 21 2017, 18:41:36) [MSC…
插入排序：表折半插入
在前一篇插入排序：表插入中。我们用静态链表的存储方式。直接插入的策略，构建了一种新的插入排序算法：表插入。有人可能会想到：相同是静态链表的形式，为什么不使用更高效的折半插入策略呢？这样的想法真的非…
【机器学习】sklearn实现---归类为5大类
sklearn实现---归类为5大类
sklearn.preprocessing.scale()（最常用，易受异常值影响）sklearn.preprocessing.StandardScaler()sklearn.preprocessing.minmax_scale()（一般缩放到[0,1]之间，若新数据集最大最小值范围有变…
Kafka官方文档翻译——实现
IMPLEMENTATION 1. API Design Producer APIs Producer API封装了底层两个Producer： kafka.producer.SyncProducerkafka.producer.async.AsyncProducerclass Producer {/* Sends the data, partitioned by key to the topic using either the *//* synchronous or t…
【机器学习】熵、决策树、随机森林 总结
一、熵
公式： −∑i1np(xi)∗log2p(xi)-\sum_{i 1}^{n}{p(xi)*log_2p(xi)}−i1∑np(xi)∗log2p(xi) ∑i1np(xi)∗log21p(xi)\sum_{i1}^{n}p(xi)*log_2\frac{1}{p(xi)}i1∑np(xi)∗log2p(xi)1 import numpy as np# 账号是否真实：3noÿ…
HDU 4857 逃生（拓扑排序）
拓扑排序 一.定义 对一个有向无环图(Directed Acyclic Graph简称DAG)G进行拓扑排序，是将G中所有顶点排成一个线性序列，使得图中任意一对顶点u和v，若<u，v> ∈E(G)，则u在线性序列中出现在v之前。 通常，…
关于deepin系统安装design compiler的问题解答
关于deepin系统安装design compiler的问题解答
Design Compiler是Synopsys综合软件的核心产品。它提供约束驱动时序最优化，并支持众多的设计类型，把设计者的HDL描述综合成与工艺相关的门级设计；它能够从速度、面积和功耗等方面来优化组合电…
【机器学习】交叉验证筛选参数K值和weight
交叉验证 导包
import numpy as npfrom sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierfrom sklearn import datasets#model_selection ：模型选择
# cross_val_score: 交叉 ，validation：验证（测试）
#交叉验证
from s…
手机只能签荣耀！最忠诚代言人胡歌喊你去天猫超品日
在你心中，男神胡歌是什么样子？“御剑乘风来，除魔天地间。”也许是《仙剑奇侠传》里飞扬跋扈、青春不羁的侠客李逍遥。“遍识天下英雄路，俯首江左有梅郎。”也许是《琅铘榜》中才智冠天下，远在江湖却名动帝辇的麒麟才子…
欧式距离与曼哈顿距离
欧式距离，其实就是应用勾股定理计算两个点的直线距离
二维空间的公式 其中，
为点与点之间的欧氏距离；为点到原点的欧氏距离。 三维空间的公式 n维空间的公式 曼哈顿距离，就是表示两个点在标准坐标系上的绝对轴距之和：…
在maven pom.xml中加载不同的properties ，如localhost 和 dev master等jdbc.properties 中的链接不一样...
【参考】：maven pom.xml加载不同properties配置[转] 首先 看看效果： 点开我们项目中的Maven projects 后，会发现右侧 我们profile有个可勾选选项。默认勾选localhost。localhost对应项目启动后，会加载配置左侧localhost文件夹下面…
python安装以及版本检测
Windows 安装 Python 3
目前Python有两个大版本，分别是 2.X 和 3.X ，我们的教程基于最新版本 3.6.1 首先我们需要获取Python的安装包，可以从官网获取，如果你因为没有VPN工具而无法访问官网的话，我已经将它放在网盘了&…
【机器学习】梯度下降原理
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inlinef lambda x :(x-3)**22.5*x-7.5
f2 lambda x :-(x-3)**22.5*x-7.5求解导数 导数为0 取最小值
x np.linspace(-2,5,100)
y f(x)
plt.plot(x,y)梯度下降求最小值
#导数函数
d lambda x:2*(x-3)*12.…
C语言的面向对象设计-对X264/FFMPEG架构探讨
本文贡献给ZSVC开源社区（https://sourceforge.net/projects/zsvc/），他们是来自于中国各高校的年轻学子，是满怀激情与梦想的人，他们将用自己的勤劳与智慧在世界开源软件领域为中国留下脚步，该社区提供大量视…
【机器学习】自己手写实现线性回归，梯度下降 原理
导包
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inlinefrom sklearn.linear_model import LinearRegression创建数据
X np.linspace(2,10,20).reshape(-1,1)# f(x) wx b
y np.random.randint(1,6,size 1)*X np.random.randint(-5,5,size 1)# 噪…
跨站的艺术-XSS Fuzzing 的技巧
作者 | 张祖优(Fooying) 腾讯云 云鼎实验室 对于XSS的漏洞挖掘过程，其实就是一个使用Payload不断测试和调整再测试的过程，这个过程我们把它叫做Fuzzing；同样是Fuzzing，有些人挖洞比较高效，有些人却不那么容易挖出漏洞…
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