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目录特征分解定义（来自百度百科词条：特征分解）特征分解（Eigendecomposition），又称谱分解（Spectraldecomposition）是将矩阵分解为由其特征值和特征向量表示的矩阵之积的方法。需要注意只有对可对角化矩阵才可以施以特征分解。（来自百度百科词条：矩阵特征值）什么是特征值，特征向量？设A是n阶方阵，如果数λ和n维非零列向量x使关系式Ax=λx成立，那么这样的数λ称为矩阵A特征值，非零向量x称为A的对应于特征值λ的特征向量。式Ax=λx也可写成(A-λE)X=0。这是

一、什么是SSTISSTI就是服务器端模板注入(Server-SideTemplateInjection)，也给出了一个注入的概念。常见的注入有：SQL注入，XSS注入，XPATH注入，XML注入，代码注入，命令注入等等。sql注入已经出世很多年了，对于sql注入的概念和原理很多人应该是相当清楚了，SSTI也是注入类的漏洞，其成因其实是可以类比于sql注入的。sql注入是从用户获…

activity（流程引擎）从零入门到实战学习欢迎使用Markdown编辑器1.什么是流程引擎？2.为什么需要学习流程引擎？3.为什么选择activiti？功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML图表FLowchart流程图导出与导入导出导入欢迎使用Markdown编

1、Java对象和类Java作为一种面向对象的语言，支持以下基本概念：多态、继承、封装、抽象、类、对象实例、方法、重载。对象：对象是类的一个实例，有状态和行为。类：类是一个模板，它描述一类对象的行为和状态。1.1创建对象对象是根据类创建的，在Java中，使用关键字new来创建一个新的对象。创建对象需要以下三步：(1)声明：声明一个对象，包括对象名称和对象类型。(2)实例化：使

1.空间两向量的夹角（介于0到π之间，包括0和π）2.空间一点在轴或平面上的投影3.向量在轴上的投影4.用分量表示的向量，其分量即为向量在轴上的投影，向量的模可用分量表示5.向量在轴上的投影可用向量的模和向量与轴的夹角的表示…

背景随着云计算的普及，越来越多IDC上的网站与应用开始在云上。那么同时对于我们这些IT从业者来说，也面临着加快学习云计算，不被新技术淘汰的挑战。2011年，云计算正式开始发展。今年是2018年了，是云计算发展的第7个年头了。虽然云计算的前景很好，但它的发展也更多地是在商业应用上，还没能达到学习交流分享的层次。云计算的学习路线、书籍、社区与成熟的嵌入式、互联网行业相比，是非常欠缺的！我们这次…

最近开始研究推荐系统，其中常见的相似度算法有以下几种：1.欧几里得距离欧几里得度量（euclideanmetric）（也称欧氏距离）是一个通常采用的距离定义，指在m维空间中两个点之间的真实距离，或者向量的自然长度（即该点到原点的距离）。在二维和三维空间中的欧氏距离就是两点之间的实际距离。注意事项：a.因为计算是基于各维度特征的绝对数值，所以欧氏度量需要保证各维度指标在相同的刻度级别，比如对身高…

多表联合查询多表联合查询可以通过连接运算实现，而连接运算又可以通过广义笛卡尔积后在进行选择运算来实现。 Select多表联合查询语句Select列名[[,列名]…]from表名1,表名2,,…Where查询条件; 可以使用as为表或者字段（属性）取别名； Select列名[[,列名]…]from表名1[as]别名1,表名

下采样(under-sampling)什么是下采样？当原始数据的分类极不均衡时，如下图我们要想用这样的数据去建模显然是存在问题的。尤其是在我们更关心少数类的问题的时候数据分类不均衡会更加的突出，例如，信用卡诈骗、病例分析等。在这样的数据分布的情况下，运用机器学习算法的预测模型可能会无法做出准确的预测，最后的模型显然是趋向于预测多数集的，少数集可能会被当做噪点或被忽视，相比多数集，少数集被…

CodeGym（https://codegym.cc/）：一个在线Java编程课程，80%的内容是练习，适合一窍不通的入门者。 CodeAcademy（https://www.codecademy.com/）：该课程注重的是在找工作时非常有用的技术能力。 除此之外还有在线视频课程，如Coursera（https://www.coursera.org/）或Udemy（ht…