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一步步学习SPD2010–第二章节–处理SP网站（2）–管理网站用户和权限
一步步学习SPD2010–第二章节–处理SP网站（2）–管理网站用户和权限SPD不仅提供给你能力去自定义SPFoundation和SPServer网站。而且还帮助你管理和保护你的网站，而不必打开浏览器。当你在浏览器中创建网站时，你可以选择网站是否有它自己的安全设置。然而，当你用SPD创建网站时，你的网站自动继承父网站的安全设定。如果你正自定义一个新的网站来满足业务需求，或者想把你的网站做成模板，以使你能够基于自定义创建更多其他网站，你不想让其他用户使用你的网站直到你的
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机器学习算法整理(内含代码)
机器学习算法整理(内含代码)一般来说,机器学习有三种算法:1.监督式学习 监督式学习算法包括一个目标变量(也就是因变量)和用来预测目标变量的预测变量(相当于自变量).通过这些变量,我们可以搭建一个模型,从而对于一个自变量,我们可以得到对应的因变量.重复训练这个模型,直到它能在训练数据集上达到理想的准确率属于监督式学习的算法有:回归模型,决策树,随机森林,K近邻算法,逻辑回归等算法2.无监督式算法无监督式学
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OpenCV学习笔记（29）KAZE 算法原理与源码分析（三）特征检测与描述
OpenCV学习笔记（29）KAZE 算法原理与源码分析（三）特征检测与描述KAZE系列笔记：1. OpenCV学习笔记（27）KAZE算法原理与源码分析（一）非线性扩散滤波2. OpenCV学习笔记（28）KAZE算法原理与源码分析（二）非线性尺度空间构建3. OpenCV学习笔记（29）KAZE算法原理与源码分析（三）特征检测与描述4. OpenCV学习笔记（30）KAZE算法原理与源码分析（四）KAZE特征的性能分析与比较5. OpenCV学习笔记
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机器学习的分类与主要算法对比[通俗易懂]
机器学习的分类与主要算法对比[通俗易懂]机器学习的分类与主要算法对比重要引用：AndrewNgCoureraMachineLearning；从机器学习谈起；关于机器学习的讨论；机器学习常见算法分类汇总；LeNetHomepage；pluskidsvm 首先让我们瞻仰一下当今机器学习领域的执牛耳者： 这幅图上的三人是当今机器学习界的执牛耳者。中间的是GeoffreyHinton,加拿大多伦多大学的教授，如今被聘为“Goo
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OpenCV学习笔记（30）KAZE 算法原理与源码分析（四）KAZE特征的性能分析与比较
OpenCV学习笔记（30）KAZE 算法原理与源码分析（四）KAZE特征的性能分析与比较KAZE系列笔记：1. OpenCV学习笔记（27）KAZE算法原理与源码分析（一）非线性扩散滤波2. OpenCV学习笔记（28）KAZE算法原理与源码分析（二）非线性尺度空间构建3. OpenCV学习笔记（29）KAZE算法原理与源码分析（三）特征检测与描述4. OpenCV学习笔记（30）KAZE算法原理与源码分析（四）KAZE特征的性能分析与比较5. OpenCV学习笔记
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强化学习 — MCTS
强化学习 — MCTS目录Simulation-BasedSearchMCSearchMCTS上线置信区间算法UCT棋类游戏MCTS搜索Simulation-BasedSearch基于仿真的搜索包含两点：一个是simulation，其次是search。simulation是基于强化学习model进行采样，得到样本数据。但这不是基于和环境交互获得的真实数据。search则是为了利用样本结果来帮我们计算应该采用什么动作，以实现长期利益最大化要理解什么是Simulation-BasedSearch，首先要明白什么是for
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B样条曲线与贝塞尔曲线学习笔记
B样条曲线与贝塞尔曲线学习笔记贝塞尔曲线基本公式：B(t)=∑i=0n(in)Pi(1−t)n−iti，t∈[0,1]基本公式：B(t)=\sum_{i=0}^{n}\Big({_i^n}\Big)P_i(1-t)^{n-i}t^i，t\in[0,1]基本公式：B(t)=i=0∑n(in)Pi(1−t)n−iti，t∈[0,1]三次贝塞尔曲线：B(t)=P0(1−t)3+3P1t(1−t)2+3P2t2(1−t)…
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学习Java必读的10本书籍
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