报错如下Modulebuildfailed:Error:ThenodeAPIfor`babel`hasbeenmovedto`babel-core`.在我配置loader的时候出现如上问题配置文件部分如下{test:/.js/,loader:"babel",} 解决方法：改为babel-loader并安装ba...

 前面都是点点滴滴的介绍selenium的一些api使用方法，那么selenium的api到底有多少呢？本篇就叫大家如何去查看seleniumapi，不求人，无需伸手找人要，在自己电脑就有。  pydoc是Python自带的模块，主要用于从python模块中自动生成文档，这些文档可以基于文...

Python函数篇函数是重用的程序选，他们允许给一块语句一个名称，然后可以在你的程序的任何地方是使用这个名称任意多次地运行这个语句块。这个就被称为调用 函数。比如内建了很多高效的函数如len和range函数通过def关键字来定义def后面跟一个函数的标识符名称然后再跟一个括号，括号之中可以包括一些变量名，该行...

OC中NSLog函数输出格式详解•%@对象•%d,%i整数•%u无符整形•%f浮点/双字•%x,%X二进制整数•%o八进制整数•%zusize_t•%p指针•%e浮点/双字（科学计算）•%g浮点/双字•%sC字...

转载自 http://www.cnblogs.com/yangxia-testJMeter函数是一些能够转化在测试树中取样器或者其他配置元件的域的特殊值。一个函数的调用就像这样：${_functionName(var1,var2,var3)}，-functionName匹配函数名，圆括号内设置函数的参数，例如...

参考...

三分算法：三分算法（简称三分法）用于求解凸性函数的极值问题。二分法适用于单调函数，当需要求凸性函数的极值点时，三分法便可派上用场。使用二分法不能判断函数极值点在哪部分，而使用三分法将区间分成三部分，可以明确判定一定不在哪部分，每次舍弃三分之一的查找空间，效率也很高。题目：TOJ3777 FunctionPro...

Qsort，Sort，Stable_sort，Partial_sort，List::sort 参考...

在机器学习中的贝叶斯方法---先验概率、似然函数、后验概率的理解及如何使用贝叶斯进行模型预测（1）文章中介绍了先验分布和似然函数，接下来，将重点介绍后验概率，即通过贝叶斯定理，如何根据先验分布和似然函数，求解后验概率。 在这篇文章中，我们通过最大化似然函数求得的参数r与硬币的抛掷次数(抛掷次数是10，求得的r...

一，本文将基于“独立重复试验---抛硬币”来解释贝叶斯理论中的先验概率、似然函数和后验概率的一些基础知识以及它们之间的关系。本文是《AFirstCourseofMachineLearning》的第三章的学习笔记，在使用贝叶斯方法构造模型并用它进行预测时，总体思路是：在已知的先验知识(先验概率分布...

在使用最大似然法来求解线性模型（3）-求解似然函数文章中，我们让logL对w求一阶偏导数，让偏导数等于0，解出w，这个w就是使logL取最大值的w那为什么令一阶偏导数等于0，求得的w就能够使logL取最大值呢？ 在高等数学中，对于一元可导函数f(x)而言，一阶导数f′(x)=0的点称为拐点。而拐点...

根据 使用最大似然法来求解线性模型（2）-为什么是最大化似然函数？ 中提到，某个随机变量tn的条件概率 服从均值为wT*xn，方差为σ2的正态分布。 现在假设有N个样本点，它们的联合概率密度为： 由于在给定了w和σ2的条件下，tn之间是相互独立的...

根据使用最大似然法来求解线性模型（1），待求解的线性模型如下式：tn=wT*xn+ξn第xn年的百米赛跑的时间tn，与两个参数有关：一个是w，另一个则是该年对应的一个误差值(noise)在求解w和 ξ之前，先观察一下误差值的特点： 误差有正有负，是一个随机变量。误差与年份无关，每一个年份...

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