修改TOMCAT 默认的生成SESSION ID的算法和字符长度非常简单,只需修改context.xml中的<Manager>标签值,比如：<Manager sessionIdLength="20" pathname="SESSIONS.ser" ma...

fromgoogle.colabimportdrivedrive.mount('/content/gdrive')!mkdir'/content/gdrive/MyDrive/dataset'path='/content/gdrive/MyDrive/dataset/text8'withopen(path)asft_:...

!pipinstallgym  importrandomimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromkeras.layersimportDense,Dropout,Activationfromkeras.modelsimportSequentialf...

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算法，即解决问题的方法。同一个问题，使用不同的算法，虽然得到的结果相同，但是耗费的时间和资源是不同的。就比如要拧一个螺母，使用扳手还是钳子是有区别的，虽然使用钳子也能拧螺母，但是没有扳手好用。很多人误以为程序就是算法，其实不然：算法是解决某个问题的想法、思路；而程序是在心中有算法的前提下编写出来的可以运行的代码。例如，...

classNode{//定义节点类privateStringdata;//保存节点内容privateNodenext;//表示保存下一个节点publicNode(Stringdata){//通过构造设置节点内容this.data=data;//设置内容}publicvoidsetNext(Nodenext){this....

1，数组【Array】特点：长度固定、查找方便【直接使用index查找即可】、增加、删除麻烦。publicclassDemo1_Array{publicstaticvoidmain(String[]args){String[]array=newString[5];//需要初始化长度array[0]="hello";ar...

    实验设备与软件环境硬件环境：内存ddr34G及以上的x86架构主机一部系统环境：windows软件环境：Anaconda2(64位)，python3.5，jupyter内核版本：window10.0实验内容和原理（1）实验内容：使用k近邻算法改进约会网站的配对效果。海伦使...

实验目的初步认识推荐系统学会用mapreduce实现复杂的算法学会系统过滤算法的基本步骤实验原理　　前面我们说过了qq的好友推荐，其实推荐算法是所有机器学习算法中最重要、最基础、最复杂的算法，一个推荐系统的架构，需要综合考虑离线计算、实时计算。需要用到的技术可能还有Flume、Kafka、Redis、Storm、Spa...

实验目的了解PageRank算法学会用mapreduce解决实际的复杂计算问题实验原理1.pagerank算法简介　　PageRank,即网页排名，又称网页级别、Google左侧排名或佩奇排名。　　pagerank是Google排名运算法则（排名公式）的一部分，pagerank是Google用于用来标识网页的等级/重要...

实验目的初步认识图计算的知识点复习mapreduce的知识点，复习自定义排序分组的方法学会设计mapreduce程序解决实际问题实验原理　　QQ好友推荐算法是所有推荐算法中思路最简单的，我们利用的思想就是好友的好友很有可能是自己的好友，而共同好友越多，说明两个人认识的可能性越大。其实这个想法属于图计算的内容，人际关系社...

实验目的通过实验了解tf-idf算法原理通过实验了解mapreduce的更多组件学会自定义分区，读写缓存文件了解mapreduce程序的设计方法实验原理1.TF-IDF简介　　TF-IDF(termfrequency–inversedocumentfrequency)是一种用于资讯检索与资讯探勘的常用加权技...

实验课程名称：大数据处理技术实验项目名称：hadoop集群实现PageRank算法实验类型：综合性实验日期：2018年6月4日-6月14日学生姓名吴裕雄学号15210120331班级软工三班专业名称软件工程实验组其他成员无实验地点F110实验成绩（教师签名）   实验目的与要求了解Page...

分类器有时会产生错误结果，这时可以要求分类器给出一个最优的类别猜测结果，同时给出这个猜测的概率估计值。概率论是许多机器学习算法的基础在计算特征值取某个值的概率时涉及了一些概率知识，在那里我们先统计特征在数据集中取某个特定值的次数，然后除以数据集的实例总数，就得到了特征取该值的概率。首先从一个最简单的概率分类器开始，然后...

我们经常使用决策树处理分类问题’近来的调查表明决策树也是最经常使用的数据挖掘算法。它之所以如此流行，一个很重要的原因就是使用者基本上不用了解机器学习算法，也不用深究它是如何工作的。 K-近邻算法可以完成很多分类任务，但是它最大的缺点就是无法给出数据的内在含义，决策树的主要优势就在于数据形式非常容易...