2-5 快速幂模板

这个就是在快速乘的基础上改一下 sum=0--->sum=1 x+=x--->x*=x //快速幂模板 public double quickPow(double x,long y){ double sum=1; while(y>0){ if((y&1)==1){ sum*=x; } x*=x; y=y>>1; }

学习分类 2-5 线性可分

感知机非常简单同时又很容易理解，但是相对应的，缺点也很多。感知机最大的缺点就是它只能解决线性可分的问题。

2-5 R语言基础 factor

#因子：分类数据 #有序和无序 #整数向量+标签label #Male/Female #常用于lm(),glm()

2-5 安装容器Web工具：Docker Portainer

现在已经习惯了容器化了，不仅可以很快的配合CICD来实现部署，同时主要是也能解决一些疑难杂症，比如在Linux中经常会有各种图形图像的依赖包问题。特别是内网环境。

2-5 线性表之循环链表

2-5 线性表之循环链表 循环链表就是链表首尾相接连成一个环，可以用单链表 和 循环链表来实现。

2-5 Two Stacks In One Array (20 分)

本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101173005 2-5 Two Stacks In One Array (20 分) Write

独家 | 一文读懂LinkedIn个性化推荐模型及建模原理

，并解释建模原理以及如何通过Photon-ML来实现，使其能够惠及数亿用户。 本质上它们都是统计模型，需要克服序列决策过程、高维数据的交互建模，开发可伸缩的统计方法等诸多困难。 在本文中，我们将重点关注个性化推荐模型，并解释建模原理以及如何通过Photon–ML来实现，使其惠及数亿用户。 Photon-ML的个性化模型构建 LinkedIn通过应用Photon-ML，显著提升了许多产品的用户参与度和业务指标。下面举例说明如何使用广义可加混合效应模型（GAME）进行个性化的工作推荐。 对于一个在过去申请很多职位的用户，我们能够准确地估计他/她的个人系数向量αm并提供个性化的预测。

2-5 修理牧场 (35 分)【优先队列】

2-5 修理牧场 (35 分) 农夫要修理牧场的一段栅栏，他测量了栅栏，发现需要N块木头，每块木头长度为整数L​i​​个长度单位，于是他购买了一条很长的、能锯成N块的木头，即该木头的长度是L​i​​的总和

笔记 | GWAS 操作流程2-5：杂合率检验

一般自然群体，基因型个体的杂合度过高或者过低，都不正常，我们需要根据杂合度进行过滤。偏差可能表明样品受到污染，近亲繁殖。我们建议删除样品杂合率平均值中偏离±3 SD的个体。

学习前端 第4周 第2-5天

了解什么叫响应式。 了解CSS3 Media Queries 了解Bootstrap 了解Bootstrap的全局 CSS 样式。特别是其中的栅格系统。 作业 用Bootstrap做页面 http://www.bootcss.com/ 。交互不需要实现

Sitecore个性化 - 什么是历史个性化？

顾名思义，Sitecore中的历史个性化允许您根据访问者过去在您网站上的行为来设置个性化规则。 许多组织选择Sitecore  作为其高级个性化功能的网站平台 - 历史个性化只是一种方法。 查看我们关于Sitecore个性化的文章- 基础知识 历史个性化如何运作？ 想象一下，你是一家白色家电制造商或零售商。 您计划在过去六个月内通过特别优惠向所有购买新洗衣机的客户发送电子邮件。 这是历史个性化。 个性化需要发挥人们的情感，让他们对自己和品牌感觉良好。 为什么历史个性化很重要？ 通过为现有客户推出数字红地毯，为他们提供个性化的产品，服务和体验，您可以推动销售和交叉销售机会，并将他们变成生活的拥护者 - 从而推动新客户您。 如何在Sitecore中设置历史个性化？ 使用Sitecore访客概要分析 访问者分析是开始使用Sitecore强大的个性化功能的简单方法。 通过创建访问者个人资料，您可以根据他们的兴趣，当然还有他们的历史记录，为访问者提供内容。

第二章 小程序开发指南2-5

前面章节介绍了小程序的文件构成，那么这些文件在微信客户端是怎么协同工作的呢？在本章中将会介绍微信客户端给小程序所提供的宿主环境，下文把这个概念简称为宿主或者宿主环境。

RavenDB建模--常见建模方案

在 RavenDB 中对如何在应用程序中进行数据建模没有任何要求，我们可以使用任何形式进行建模，RavenDB 只关心如何构建数据，这就是我们后续几篇文章要讲解的内容。 public Parent Mother { get; set; } public Registration Registration { get; set; } } 我们在建模时应遵循 RavenDB 建模的核心原则，要确定哪些信息可以放在一起，哪些信息是独立的，这就是我们上篇文章介绍的优秀的文档模型应具备独立、隔离和连贯性。 另一种情况是，如果需要对文档进行并发活动，由于文档是 RavenDB 中的并发单位，因此需要对文档进行建模，以便它们具有更改的单一原因。

C++编程之美-数字之魅(代码清单2-5)

代码清单2-5 /* 预定义的结果表 */ int countTable[256] = { 0, 1, 1, 2, 1, 2, 2, 3, 1, 2, 2, 3, 2, 3, 3, 4, 1

元素建模：探索建模的要素

随着我们不断深入软件架构的设计里，我们也会不断也尝试着一系列不同的方法，诸如于我的同事 @少个分号 在那篇《建模方法元模型：如何设计一个建模方法》一文里，对于不同建模方式进行了简单的介绍，并进行了相关的拆解和分析 再回到面向对象这一点来看的话，建模就变成了一件非常有意思的事。 建模“建模”：从概念到模型 回到我们所开发的软件系统里，其系统的核心组成部分是由一个个的概念所组成。 建模的方式：基于“事实”的软件建模 PS：对于事实，从语言的角度，可能使用纪实、叙实会比较合适。 基于凭证的建模：履约建模 履约建模是一个比较新的建模方法，它基于凭证的方式来设计系统。其核心要素是：作为业务凭证，只存在创建，不存在修改和删除。 建模建模 从某种意义上来说，寻找这些“事实”的过程，便是系统状态的表征过程。

数据建模-维度建模-维度设计

导读： 在Kimball维度建模中，通常将度量称为“事实”，将环境描述为“维度”，维度是用于分析事实所需要的多样环境。维度和维度属性是维度的两个核心概念，如何构建维度的属性是维度设计中需要关注的。 作为维度建模的核心，我们在企业级的数据仓库中必须保证维度的唯一性。以淘宝商品维度为例，我们有且只允许有一个维度定义。 第二步：确定主维度表。 二、第二部分 在Kimball维度建模中，通常将度量称为“事实”，将环境描述为“维度”，维度是用于分析事实所需要的多样环境。 02 快照维表 维度的基本概念中介绍了自然键和代理键的定义，在Kimball的维度建模中，必须使用代理键作为每个维度表的主键，用于处理缓慢变化维度。 但在阿里巴巴数据仓库建设的实践过程中，虽然我们使用的是Kimball的维度建模的理论，但实际并未使用代理键。我们是如何处理缓慢变化维度，如何记录变化历史的呢？为什么不使用代理键呢？  

vim 个性化设置

NormalNormal模式 normal G 跳到最后一行 其他个性化设置 " edit my vimrc let mapleader = "-" " 设置快捷键前缀为 - nnoremap <leader

个性化的分页

没有办法，想个性化功能，只有自已动手来做了，呵呵。 我们一步步的来，首先是导入需要的命名空间。下面的例子，其实也是我从国外找来的，再加上点个人的东东，再汉化，呵呵。 Namespace="System.Data.SQL" %> 我们先看看，我们的web控件是哪些，再看看代码是怎么写的，这样比较好：） <body>

个性化的分页实例 int)MyDataGrid.CurrentPageIndex+1); lblPageCount.Text = "总页数是： " + MyDataGrid.PageCount; } 到此为止，我们的个性化页面已经完成了

vim个性化配置

地址： https://github.com/spf13/spf13-vim Requires Git 1.7+ and Vim 7.3+     curl https://j.mp/spf13-vim3 -L > spf13-vim.sh && sh spf13-vim.sh 即可一键安装

Putty个性化配置

终端工具用一圈，还是Putty简单好用。就是Putty难看的外观、不清晰的字体劝退了许多人，今天就简单介绍一种快速美化putty的方法。