Lucene已经给我们提供了很多Query查询器，如PhraseQuery,SpanQuery,那为什么还要提供QueryParser呢？或者说设计QueryParser的目的是什么？ QueryParser的目的就是让你从众多的Query实现类中脱离出来，因为Query实现类太多了，你有时候会茫然了，我到底该使用哪个Query实现类来完成我的查询需求呢，所以Lucene制定了一套Query语法，根据你传入的Query语法字符串帮你把它转换成Query对象，你不用关心底层是使用什么Query实现类。

Web Service学习-CXF开发Web Service实例demo（一）

引子 作者：@zyx_1991 本片博客是阅读论文所得的笔记，论文中得配图均来自与论文，论文名称见参考文献[1]. 博客原文参见： http://blog.csdn.net/stdco

的屏幕尺寸，一些效果也只有 Android 5.0 以上的系统才会有，就酱啦~ 通过这个项目，你可能可以学习到的内容有： 多渠道打包 使用 ORM 快速操作数据库 访问网络，简单解析 HTML RecyclerView

Secure Shell Cilent的工具，本文也是基于此工具加密原理的学习，在SSH的加密原理中，使用到了RSA非对称加密算法，本文也一并做了学习和了解。 非对称加密算法 在日常的工作生产中， 我们经

html 当今机器学习算法已经广泛应用于我们的日常生活之中，每天我们需要处理的数据也在不断增加。理解数据背后的真实含义，能够帮助人们认识事物本质，提高生产效率。机器学习算法主要用于分类、回归和聚类，常用的几种算法如下所示：

练文档库中存在很强的共现关系 除此之外，我们进一步使用深度学习技术词向量模型对于主题词进行扩展，例如当用户选择“怀古”主题时，深度学习模型可以给出更多相关的主题词如“吊古”、“览古”、“凭吊”，“

最好的学习编码的方式就是读源码 -- 某个高级程序员 读源码是最好也是最有效的提升自身编码能力的方式，特别是当该项技术比较新然后它的标准还在不停改进的时候。 ReactNatve 就是其中一个。它的API随着每次发布还在持续的迭代

总结一下我读过的机器学习/数据挖掘/数据分析方面的书，有的适合入门，有的适合进阶，没有按照层次排列，先总结一下，等总结的差不多了再根据入门--->进阶分块写。下面列的书基本上我写的都是读完过的，不然不敢写，怕误人子弟

Vasilev是一名具有创业精神的高级开发人员。他的经验范围跨越多个领域和技术，但他的主要焦点在Java、JavaScript及机器学习上。 近些年来，人工智能重新兴起。它已超出学术领域范畴， Google、Microsoft和F

据挖掘的实例。 未完，待续... 本文参考文献： 1、斯坦福的公开课—— 机器学习 ，由Andrew Ng主讲 2、JerryLead的博客 3、数据挖掘导论，Pang-Ning

checking)机器学习算法是指如何找出最适合于给定数据集的算法模型。本文中我将介绍八个常用于抽查的机器学习算法，文中还包括各个算法的 R 语言代码，你可以将其保存并运用到下一个机器学习项目中。 适用于你的数据集的最佳算法

有许多人分析过深度学习重要性以及它是怎样风靡世界的，我十分赞同他们的说法。研究/应用深度学习时使我感觉自己最像个魔术师，我清楚地知道在未来的三年里，任何一个伟大的软件都将被深度学习所驱动。然而，深度学习目前还不

sorFlow，同时成为2015年最受关注的开源项目之一。TensorFlow的开源大大降低了深度学习在各个行业中的应用难度。TensorFlow的近期里程碑事件主要有： 2016年11月09日：TensorFlow开源一周年。

5年前，MIT和斯坦福等大学开放了他们的计算机学习课程，以公开课的形式免费向公众进行教学。如今，来自世界各地的超过700个学校加入了他们，这些学校已经创建了成千上万个免费在线课程。 这其中很多课程

这个算法就是深度学习（Deep Learning）的相关理论。 特斯拉自动驾驶、Face++人脸识别、Apple Siri、谷歌翻译……这些我们所耳熟能详的创举，其实皆为深度学习的成功应用场景。

官方的解释很简单: Machine Learning in Python, 用python来玩机器学习。 什么是机器学习 机器学习关注的是: 计算机程序如何随着经验积累自动提高性能。而最大的吸引力在于，不需要写任

： 然而验证码通常包含多个字符，如何利用现有的网络实现这类分类问题呢？实际上这个问题再机器学习中被称为多标签训练问题。和上述每个图片输入只对应一个标签类别对比，这类分类的输出是多个标签。我们同

在深度学习项目开始前，选择一个合适的框架是非常重要的事情。最近，来自数据科学公司 Silicon Valley Data Science 的数据工程师 Matt Rubashkin（UC Berkeley

一. 大规模机器学习的挑战 随着互联网，移动互联网的兴起，可以获取的数据变得越来越多，也越来越丰富。数据资源的丰富，给机器学习带来了越来越多，越来越大创造价值的机会。 机器学习在计算广告，推荐系统