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本文主要回顾下几个常用算法的适应场景和优缺点! 对于你的分类问题,你知道应该如何选择哪一个机器学习算法么?当然,如果你真的在乎精度(accuracy),最好的方法就是通过交叉验证(cross-va
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英文原文: How to Learn Vim 我已经学习 Vim 多年了。下面是我推荐开始学习 Vim 的一些建议。 如果你不想学,就不要去学 Vim 我深爱 Vim,无法想象一整天用其它
这两年机器学习的概念一直很火,无人车、人脸识别、语音识别,似乎无所不能。但有一点被忽略了,“机器学习”算法只是众多算法的一种,和快速排序、red-black BST 一样,它有自己独特的应用场景,而且
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list; } } 服务启动类: package com.server; import javax.xml.ws.Endpoint; public class ServerStart { protected
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业界制定了一系列技术标准,下面是一些重要的技术: 1. XML 可扩展的标记语言(XML)是Web service平台中表示数据的基本格式。它的内容与表示的分离十分理想,除了易于建立和易于分析外,XML主要的优点在于它既是平台无关
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目前,存在的网络通用协议十分有限。Ethernet普遍用于有线局域网,IEEE 802.11主要用于无线局域网,而TCP则为不可靠的媒质提供可靠的传输。然而,对于传感器网络来说,它没有这种权威的协议或算法,将来也未必能有,因为传感器网络通常是基于特定应用的。另外,无线传感器网络的设计需要同时考虑能量效率、容错率、同步、服务质量、调度方法、系统拓扑等的影响。因此,ns¬-2等网络模拟器对于无线传感器网络的仿真是有局限的。本书将介绍另一种新的网络模拟器OMNeT++ ( Objective Modular Network Testbed in C++),并运用它进行无线传感器网络协议算法的仿真。 OMNeT++是Objective Modular Network TestBed in C++的英文缩写,它是开源的基于组件的模块化的开放网络仿真平台,是近年来在科学和工业领域里逐渐流行的一种优秀的网络仿真平台。OMNeT++作为离散事件仿真器,具备强大完善的图形界面接口和可嵌入式仿真内核,同NS2,OPNET和JavaSim等仿真平台相比,OMNeT++可运行于多个操作系统平台,可以简便定义网络拓扑结构,具备编程,调试和跟踪支持等功能。OMNeT++主要用于通信网络和分布式系统的仿真,目前最高版本为OMNeT3.3p1。