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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…

学习ADRC先从提出这个算法的论文《从PID技术到“自抗扰控制”技术》开始。https://download.csdn.net/download/qq_34445388/10309935调试四轮智能车，板球控制系统，两轮直立车，舵机控制，这些控制系统用的都是PID控制，虽然我已经有很多种改进方法，但是还是很难突破传统PID的限制，调节速度和超调一定同时存在，想要得到较好的控制效果，用现…

选一个你感兴趣的模型利用你感兴趣的任何物品或形象的预制模型。选一个可以激发你想象，让你知道清楚知道自己的模型该是什么样子，该怎么动的模型。你可以根据自己的喜好和需要加强现有模型。预制模型可以让你在开始建模之前，体验模型的检查和操作。从简单模型入手从复杂3D模型入手，你可能会备受打击。选一个简单的结构，然后开始学习。你不仅想要学会3D建模的基本知识，还需要慢慢学习掌握不同的工具、技巧。瓶子一样的圆柱体是一个很好的入门模型。或者你可以用更简单的立方体来熟悉所有工具技巧的用法。复杂模型可能会.

[python机器学习及实践(2)]Sklearn实现朴素贝叶斯

一、LLDP协议概述 随着网络技术的发展，接入网络的设备的种类越来越多，配置越来越复杂，来自不同设备厂商的设备也往往会增加自己特有的功能，这就导致在一个网络中往往会有很多具有不同特性的、来自不同厂商的设备，为了方便对这样的网络进行管理，就需要使得不同厂商的设备能够在网络中相互发现并交互各自的系统及配置信息。 LLDP（LinkLayerDiscoveryProtocol，链路层发现协