PHP的opcode缓存又出了新成员（说新不新，也有一段日子了），那就是opcache。新浪微博等都在使用，惠新宸老师强力推荐。本人最近根据官网地址（http://www.php.net/manual/zh/book.opcache.php）整理了一下，其安装非常简单，5.5.0后将自动在php内核中，不必单独安装，之...

安装环境：CENTOS6.5，nginx1.6.2，php-5.5.18，mysql5.5.38在安装软件之前安装epel源，就可以直接用yum安装libmcrypt,mhash,mcrypt等php扩展。安装nginx解决依赖关系，安装开发包组"DevelopmentTools"和"ServerPlatformDev...

1.安装GCC： yum-yinstallgcc-c++2.安装flex：  yum-yinstallflex  没有flex，直接安装libpcap会提示"Youroperatingsystem'slexisinsufficienttocompilelibpcap"错...

importnumpyasnp 第一步：原始值X10.92.41.20.50.31.80.50.32.51.3X212.61.70.70.71.40.60.62.61.1 第二步：计算平均值=1.17，np.mean(x1)=1.1700000000000002=1.3, np.mean(...

fromsklearnimportdecompositionimportnumpyasnpA1_mean=[1,1]A1_cov=[[2,.99],[1,1]]A1=np.random.multivariate_normal(A1_mean,A1_cov,50)A2_mean=[5,5]A2_cov=[[2,.99],...

Wireshark默认匹配安装的是WinPcap,但是WinPcap有个缺点，不能抓取本地回环数据NPcap是在WinPcap的基础上进行优化开发的，可以抓取本地数据如果已安装WinPcap的请卸载，最好Wireshark一起卸载掉，重新安装，先安装NPcap，再安装Wireshark安装地址：NPcap &...

作者：凯鲁嘎吉-博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/  详细信息请看：Principalcomponentanalysisofrawdata-mathworks[coeff,score,latent,tsquared,explained,mu]=&nb...

作者：凯鲁嘎吉-博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/5.1,3.5,1.4,0.2,14.9,3.0,1.4,0.2,14.7,3.2,1.3,0.2,14.6,3.1,1.5,0.2,15.0,3.6,1.4,0.2,15.4,3.9,1.7,0.4,14.6,3.4,...

Pythonswapcase()方法用于对字符串的大小写字母进行转换。高佣联盟 www.cgewang.comswapcase()方法语法：str.swapcase();NA。返回大小写字母转换后生成的新字符串。以下实例展示了swapcase()函数的使用方法：#!/usr/bin/pythonstr="th...

来自：刘建平　　主成分分析（Principalcomponentsanalysis，以下简称PCA）是最重要的降维方法之一。 　　PCA顾名思义，就是找出数据里最主要的方面，用数据里最主要的方面来代替原始数据。　　我们降维的标准为：样本点到这个超平面的距离足够近,或者说样本点在这个超平面上的投影能尽可能的分开...

暂时了解有这东西，不搭建了。Mamcached可以通过Repcached实现主从复制。有以下优缺点：优点：1、能够实现Cache的冗余功能2、主从之间可以互相读写（亮点） 参考：http://www.jb51.net/article/29803.htmhttp://www.linuxidc.com/Linux...

参考：http://www.laogui.com/Zend-Opcache 大家知道目前PHP的缓存插件一般有三个：APC、eAccelerator、XCache，但未来它们可能都会消失，因为PHP5.5已经集成ZendOpcache，功能和前三者相似但又有少许不同，缓存速度据说比它们更快（注意：只是据说，我...

#PCA算法的底层原理实现importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx=np.empty((100,2))np.random.seed(666)#噪声数据验证x[:,0]=np.random.uniform(0.0,100.0,size=100)x[:,1]=0.75*x[:...

PCA算法可以使得高维数据（mxn）降到低维，而在整个降维的过程中会丢失一定的信息，也会因此而实现降噪除噪的效果，另外，它通过降维可以计算出原本数据集的主成分分量Wk矩阵（kxn），如果将其作为数据样本，则可以将其作为原来数据集特征的主特征分量，如果用在人脸识别领域则可以作为人脸数据集的特征脸具体实现降噪效果和人脸特征...

sklearn中调用PCA算法PCA算法是一种数据降维的方法，它可以对于数据进行维度降低，实现提高数据计算和训练的效率，而不丢失数据的重要信息，其sklearn中调用PCA算法的具体操作和代码如下所示：#sklearn中调用PCA函数进行相关的训练和计算（自定义数据）importnumpyasnpimportmatpl...