php用最简单的方式实现7牛云对象储存文件上传
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/zhongyuchuan147/article/details/78558995 今天看了一下七牛云的对象储存 简单看了一下开发文档实现了七牛云的文件上传 七牛云文件有免费的空间 所以还是挺有用的 只需要改三个配置就行 设置 <?php
require 'qiniuy/autoload.php';
use Qiniu\Auth;
use Qiniu\Storage
基于微信注册登录类 一句代码调用
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'appID'=>'appid',//微信公众号appid
'appsecret'=>'appsecret',//微信公众号appsecret
'token'=>'token',//token
// 'Callback'=>'http:
mysql主从复制配置方法
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/zhongyuchuan147/article/details/80451297 Mysql主从配置原理: 一.主服务器开启二进制日志 bin log，从服务器开启从服务器relavlog 二.从服务器负责读取主服务器二进制日志然后方然自己的relavlog里面执行同步 三.操作顺序： 1.主服务器配置binlog 2.从服务器配置relavlog 3.主服务器分配账号并授权 4从服务器设置账号连
mysql主从复制配置方法
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js获取base64编码 和文件名
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$('#file').change(function (){
var filename=this.files['0']['name'];//文件名
//切割 获取文件名
arr=this.files['0']['name'].split(".
简单封装 用最简单的方式使用php只需要‘一行代码’生成excel
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/zhongyuchuan147/article/details/81279985 文件下载地址： https://download.csdn.net/download/zhongyuchuan147/10571744 如果是thinkphp5 首先先吧文件放在thinkphp5根目录\extend下
Loader::import('PHPExcel.phpexcelrex');
//准备测试数据
yy4480网站电影真实地址解析【代码】
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//电影解析
//采集网站yy4480电影网
//使用方法电影解析yy4480.php?url='数字参数'
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error_reporting(0);
$s_analysis_url=isset($_GET['ur
数据库系统复习名词概念、释义
数据库系统复习名词概念、释义 一、绪论 数据：描述事物的符号记录称为数据。 数据库：数据库是长期存储在计算机内、有组织的、可共享的大量数据的集合。数据库的数据按照一定的数据模型组织、描述和存储，具有较小的冗余度、较高的数据独立性和易扩展性，并可为各种用户共享。 数据库管理系统：是和操作系统一样是计算机的基础软件。 数据库系统：由数据库、数据库管理系统、应用程序和数据库管理员组成的存储、管理、处理和维护数据的系统。 实体：客观存在并可相互区别的事物称为实体。 实体型：用实体名及其属性名集合来抽象
sklearn-朴素贝叶斯
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/Forlogen/article/details/85126210 1. 朴素贝叶斯 朴素贝叶斯方法是一组监督学习算法，基于贝叶斯定理应用给定类变量值的每对特征之间的条件独立性的“朴素”假设。贝叶斯定理在给定类变量的情况下表明了以下关系 y 和依赖特征向量 X1 通过 Xn： 使用朴素的条件独立假设 对全部的 i，这种关系简化为 若P（X1，…，Xn） 给定连续的输入，我们可以使用以下分类规则：
Octave入门笔记
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/Forlogen/article/details/54426235 一、Octave简介 是一款用于数值计算和绘图的开源软件。和Matlab 一样，Octave 尤其精于矩阵运算：求解联立方程组、计算矩阵特征值和特征向量等等。在许多的工程实际问题中，数据都可以用矩阵或向量表示出来而问题转化为对这类矩阵的求解。另外，Octave 能够通过多种形式将数据可视化，并且Octave 本身也是一门编程语言而
Stanford机器学习-Introduction
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/Forlogen/article/details/54601365 一、What is Machine Learning 自己刚刚考完研，看来看去不知道学什么看什么，刷微博看到现在发展正好的机器学习、深度学习等，于是鼓起信心和好奇心开始尝试学习一下机器学习的相关入门知识。接着便开始找资料，这里开始学习Stanford大学Andrew Ng老师的机器学习课程。 机器学习其实存在于我们生活的很多方面，
Stanford机器学习-Linear Regressioon with One Variable（1）
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/Forlogen/article/details/54646721 模型代表（Model representatino） 之前大体上学习了关于机器学习的一些总体的内容，接下来开始学习有关机器学习一些经典的算法，第一个学习的是：回归算法。 下面我们还用房屋价格的例子来学习： 坐标图中横轴表示的是房屋的面积大小，纵坐标表示的是价格，坐标图中已经描出了一系列的点，也就是我们现有的真实的数据。我们现在要做
Stanford机器学习-Linear Regressioon with One Variable（2）
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/Forlogen/article/details/54646900 代价函数 （Cost function） 前面我们已经得到了如下的训练集： 如图所示，现有显示的有四条数据，我们假设函数 ，那么两个参数该如何选择呢，这就是我们要做的工作。下面我们来对这两个参数取一些值来看看具体是什么情况。 当取不同的参数时，所画出的线各不一样，那么那一条更好呢?这就引出了一个所谓的代价的问题，也就是我们通过训练
Stanford机器学习-Linear Regressioon with One Variable（3）
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/Forlogen/article/details/54669848 梯度下降(Gradient descent) 前面学习了有关代价函数的问题，看一下有关的一些表达： 如图所示，我们有一个代价函数，可以包含若干个参数，我们的目标是想得到代价函数的最小值。步骤是我们首先选择一些值，慢慢的不断改变参数值，希望可以到达最小值。 换言之，最小值是客观存在的，如何到达这一点，就会有不同的路径，这就引出了梯度
Stanford机器学习-Matrices and vectors
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/Forlogen/article/details/54669941 这部分老师讲的是有关线性代数的一些基础知识，由于我本科学习过，基础也挺扎实，所以就不具体写了，想要学习线性代数的有关知识，也可以找相关的书籍整体学习更好，这里把老师的PPT放出来，一边以后回顾。 矩阵的定义 矩阵与向量的定义 矩阵的加法 注意相加的必须是同型矩阵。 矩阵的乘法 矩阵的混合运算 乘法的定义规则及例示 这里要注意这些要
Stanford机器学习-异常检测和多元高斯分布
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/Forlogen/article/details/83475506 一、异常检测 这章主要学习异常检测问题，它是机器算法的一个常见应用，同时也对于我们生活中的很多问题有很大的帮助，总的来说，它主要用于非监督的学习问题。 那我们怎么来理解异常检测是一个怎么样的问题呢？我们来看一个相关的问题：飞机引擎的检测。因为引擎对于飞机来说是一个很重要的部件，所以对于它的质量把关，是一个很重要的事。假如我们通过检
Angular学习笔记27：使用viser-ng报错：Cannot find module '@antv/data-set'解决办法
在使用viser-ng的时候，在画饼状图的时候，会遇到DataSet这个包，然后保存编译运行的时候会报错如下：
ERROR in src/app/testbing/testbing.component.ts(1,26): error TS2307: Cannot find module '@antv/data-set'. 错误：Cannot find module '@antv/data-set'. 打开nodo_modules找到@antv目录如下： 少了data-set这个依赖。 解决方
Git学习笔记1：版本管理历史及Git安装
1.集中式VCS / SVN 有集中的版本管理服务器，具备文件管理和分支管理，提高集成效率，但是客户端必须时刻与服务器端相互连接。 2.分布式的VCS 客户端和服务端都有完整的版本库，即使脱离了服务端，客户端依然可以进行版本管理，在查看历史和版本等操作时都不需要访问服务器，相比较集中式，分布式VCS提高了集成的效率 3.Git的特点 Git有最优的存储能力，属于开源的，方便备份，支持离线操作，方便制作工作流程。 4.安装git git官网：https://git-scm.com/ macOS
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