03 2018 档案
摘要：redis-server.exe redis.windows.conf 或 redis-server.exe redis.conf
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摘要：https://github.com/deepfakes/faceswap https://anonfile.com/p7w3m0d5be
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摘要：https://segmentfault.com/a/1190000004006185?_ea=457266 https://react-dnd.github.io/react-dnd/
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摘要：https://www.cnblogs.com/wx1993/p/6511389.html
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摘要：http://www.jb51.net/article/64961.htm http://www.jb51.net/article/129218.htm http://www.jb51.net/article/64961.htm http://blog.csdn.net/yeshencat/arti
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摘要：http://blog.csdn.net/jerry81333/article/details/53585288 http://blog.csdn.net/column/details/16385.html http://blog.csdn.net/jerry81333/article/detail
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摘要：皮尔逊相关系数理解有两个角度 其一, 按照高中数学水平来理解, 它很简单, 可以看做将两组数据首先做Z分数处理之后, 然后两组数据的乘积和除以样本数 Z分数一般代表正态分布中, 数据偏离中心点的距离.等于变量减掉平均数再除以标准差.(就是高考的标准分类似的处理) 标准差则等于变量减掉平均数的平方和,
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摘要：每个人都会有这样的经历：当你在电商网站购物时，你会看到天猫给你弹出的“和你买了同样物品的人还买了XXX”的信息；当你在SNS社交网站闲逛时，也会看到弹出的“你可能认识XXX“的信息；你在微博添加关注人时，也会看到“你可能对XXX也感兴趣”；等等。 所有这一切，都是背后的推荐算法运作的结果。最经典的关
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