10 2012 档案
摘要：这星期在整理工程的文档。发现一些问题。1、DAO层应该进行具体的操作还是抽象程度高的操作？ 抽象程度越高，复用的可能性就越大。但是效率上确实眼睁睁看着它提高不了。2、DAO层的操作应该事先准备完整的“增删改查”，还是等用到的时候再针对性的增加？ 由于当初在开始建立工程时，时间紧迫而且需求不清晰，所以DAO层给所有的数据库表甚至所有表的字段都编写了“增删改查”的接口。这次整理代码的时候发现有好多数据表中的操作（如修改），或者某些字段的操作都是用不到的，因为业务本身就注定了这些字段一旦写入就不会再更改或不允许更改。所以，本人其实更倾向于后者，即用到的方法在添加。一是代码结构更清晰也更有针对性，..
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摘要：建立连接池的教程 （一步一步按照里面的方法做就可以了）：【--教程连接--】只需要将kuangbaoxu写的配置文件和java类放入工程中，然后在为工程添加commons-dbcp.jar、commons-pool.jar包即可。可以会遇到的问题有几个：1、driver.getConnectionPool语句报错错误说明是“The method getConnection Url(String) is undefined for the type PoolingDriver”，这是因为dbcp的jar包的版本问题，换一个高一点版本的jar包就可以了。比如commons-dbcp-1.4.jar
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摘要：在【前一个例子】中已经举例说明了如何用贝叶斯公式计算后验概率，然后依据后验概率来做决策。1、什么是行为？但是，有时候，后验概率本身只能说明具有特征x的样本属于ωi类的可能性有多少，却没能表示如果将样本分到ωi类时的代价有多大。在此，引入行为的概念。分类器的设计初衷很简单，就是进行“分类”这一动作。假设现在来了一个具有特征x的样本，如果将“把样本分入ωi类”这一行为记为动作ai的话，我们将有不少于类别种类（假设有c类）的行为（因为除了将样本分入不同类别外，还可能拒绝作出判断，因此动作集的大小一般大于类别种类）。2、什么是风险？为方便说明，令{ω1,...,ωc}表示有限个类别集，{a1,...,
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摘要：【此文介绍了贝叶斯公式】现在举一个例子说明怎么使用贝叶斯公式来做决策。例子：假设有100个人，每个人都有自己的生日。1年有12个月，假设这100个人的生日从1月到12月的人数的分布情况如下：3 4 5 7 10 13 14 15 12 8 5 4那么1月到12月生人所占的比率分别为：0.0300 0.0400 0.0500 0.0700 0.1000 0.1300 0.1400 0.1500 0.1200 0.0800 0.0500 0.0400把数据放入matlab中：用matlab绘制看着更直观：这个rate1数组就是概率密度函数了,它满足两个条件：大于0且积分为1(因为sum(rate1
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摘要：昨天已经可以在页面中列出临近的景点及其相隔距离。今天把这些景点及其距离在百度地图中标注出来。1、百度Maker和Label覆盖物“Marker：标注表示地图上的点，可自定义标注的图标。 Label：表示地图上的文本标注，您可以自定义标注的文本内容。"根据百度API文档中的描述，选择Maker作为当前位置的标注，Label作为周围景点的标注（因为可以定义文本的内容，因此可以讲距离写到label上）Marker的用法：var map = new BMap.Map("position");var point = new BMap.Point(${currentLocat
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摘要：假设已知先验概率P(ωj)，也知道类条件概率密度p(x|ωj)，且j=1,2.那么，处于类别ωj，并具有特征值x的模式的联合概率密度可写成两种形式：p(ωj,x) = P(ωj|x)p(x) = p(x|ωj)P(ωj)整理后得出贝叶斯公式（只有两种类型的情况下）下面分别介绍一下后验概率、似然函数、先验概率以及证据因子。1、后验概率后验概率P(ωj|x)，即假设特征值x已知的条件下类别属于ωj的概率。2、似然函数p(x|ωj)为ωj关于x的似然函数，也成为类条件概率密度函数，表明类别状态为ω时的x的概率密度函数*。3、先验概率先验概率P(ωj)是由先验知识而获得的。4、证据因子证据因子的存在知
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摘要：昨天已经生成了距离矩阵。今天的任务是把它们放到展现层，让游客用户可以使用。1、编写一个查询方法，查询某个距离范围内的景点的数量select count(*) from distance where( sight1='3_d_20' or sight2='3_d_20')and distance < 50;将该方法写入DAO层。2、编写一个查询方法，查询某个距离范围内的景点列表select * from distance where( sight1='3_d_20' or sight2='3_d_20')and distanc
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摘要：在原来的工程中，是没有景点间的距离这个概念的。为了将这一元素添加到工程中，需要以下改动：1、增加一个数据库表，用来存储景点之间的距离信息。可以看到有三个字段，分别为景点1的ID号、景点2的ID号以及两者之间的距离。2、需要在工程中定义“距离”这一数据结构3、需要增加DAO层，以支持对distance表的读写访问。DAO层主要的方法有：新增、删除、检索。新增：在景区管理员增加新景点时，计算新景点与已存在的各个景点之间的距离，然后写入distance表中。删除：景区管理员删除一个景点时，需要删除该景点跟其他所有景点之间的距离记录。delete from distance where sight1=
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摘要：上一篇已经介绍了二项分布和泊松分布。这一篇中将介绍均匀分布、指数分布以及正态分布。3、均匀分布（uniform） 若随机变量X的密度函数为则称随机变量X服从区间[a,b]上的均匀分布。记作X~U(a,b).图像如下图所示：均匀分布的分布函数为图像如下图所示：均匀分布的数学期望E(X)=1/(2*(b+a))，方差为D(X)=1/(12*(b-a)2)。4、指数分布 如果随机变量X的密度函数为其中λ>0为常数，则称随机变量X服从参数为λ的指数分布。密度函数的图象如下图所示：指数分布的分布函数为：数学期望E(X)=1/λ，方差为D(X)=1/λ2。指数分布的分布函数图象如下图所示：可以看到λ
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摘要：在百度地图API中，BMap类有一个可以测距的函数：Number getDistance(start:Point, end:Point) 返回两点之间的距离，单位是米。假设现在要测量的是“大唐芙蓉园御苑门”到“大唐天威”之间的距离。那么首先要获得这两个地址的经纬度信息。“大唐芙蓉园御苑门”的经纬度为：108.977073,34.217936“大唐天威”的经纬度为：108.980271,34.218231之后在js代码中写入这两个地点。<script type="text/javascript">var map = new BMap.Map("posit
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摘要：http://wenku.baidu.com/view/440955360b4c2e3f57276312.html几种重要的概率分布有：二项分布、泊松分布、均匀分布、指数分布和正太分布。---------------------------------------------------------------------一、贝努里概型和二项分布1、贝努里概型 在相同条件下进行的n此重复试验，如果每次试验只有两个相对立的基本事件，而且它们在各次试验中发生的概率不变，那么称这样的试验为n重贝努里试验或贝努里概型。如： 掷n次硬币（正面or反面） 投n次篮球（中or不中） 检查n个产品（合格or不
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摘要：百度地图API中有一个服务，称为LocalSearch,顾名思义就是本地搜索。构造函数LocalSearch(location:Map|Point|String[, opts:LocalSearchOptions])描述创建一个搜索类实例，其中location 表示检索区域，其类型可为地图实例、坐标点或城市名称的字符串。当参数为地图实例时，检索位置由当前地图中心点确定，且搜索结果的标注将自动加载到地图上，并支持调整地图视野层级；当参数为坐标时，检索位置由该点所在位置确定；当参数为城市名称时，检索会在该城市内进行。 要确定“本地”为何地有两种方式：1、直接写城市名，如“西安市”2、提供一个经纬度
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摘要：先增加景区的选择，然后选择景区后再显示相应景区内的足迹列表。……
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摘要：http://blog.tuidao.me/category/reading-note/宅门的读书笔记……
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摘要：1、贝叶斯决策理论研究了模式类的概率结构完全知道的理想情况。这种情况很少在实际中出现，但是它为我们提供了一个能与其他分类器作对比的评价依据。2、最大似然和贝叶斯参数估计研究了当模式类的概率结构未知，但一般的分布形式已知的情况下的问题。此时的概率分布中存在的不确定性是由若干参数值未知所引起的。我们要做的是尝试估计出正确的参数值。3、非参数技术更加远离贝叶斯理想情况。甚至连参数化的先验分布形式的任何知识都没有。分类型必须基本上只利用输入训练样本自身提供的信息来工作。4、无监督学习和聚类在输入训练样本的类别标签未知的情况下，识别器如何发现聚类结构。其他概念：①线性判别函数研究参数估计的一般方法。②随
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摘要：标记当前位置：示例代码：var marker = new BMap.Marker(point);map.addOverlay(marker);在地图上显示足迹：显示足迹列表要用到百度地图API中“添加折线”的方法。API文档给出的参考代码是：var polyline = new BMap.Polyline([ new BMap.Point(116.399, 39.910), new BMap.Point(116.405, 39.920) ], {strokeColor:"blue", strokeWeight:6, strokeOpacity:0.5} );...
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摘要：在回归分析（regression）中，我们的目的是为输入数据找到合适的函数表达，常用于预测新数据的值。线性回归（linear regression），其中的函数形式对输入数据而言是线性的，是到目前为止最流行也是研究最透彻的一种回归形式。在函数内插（interpolation）中，我们已知的是一定范围内的输入数据所对应的函数值，而要解决的是如何求出位于执行输入点之间的数据点的函数值。密度函数估计（density estimation）用于求解具有某种特定特征的类别成员（样本）出现的（概率）密度问题。
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摘要：假设有A、B两个类别，feature为特征值，count为数量。蓝色和红色的曲线分别表示了，随着特征值的变化，A类别事物出现的数量以及B类别事物出现的数量。假如，将A类别错分为B类别的代价与将B类别错分为A类别的代价是相同的，那么可以取X0作为区分的阈值，即，对于某个类别未确定的样本，如果其特征值大于X0，那么将其判为B类，否则判为A类。如果不想将A类错判为B类，即将A类错判为B类的错误代价更大，那么可以在[X1,X0]之间取值作为判别的阈值。相反的，如果不想讲B类错判为A类，即将B类错判为A类的错误代价更大，那么可以在[X0,X2]之间取值作为判别的阈值。
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摘要：google和百度使用不同的经纬度投影方式。所以如果使用google地图来查询标准的经纬度，然后再转换成百度的，会很麻烦。不过好在百度推出了一个小工具，可以方便的获得地图上某点的百度地图经纬度。即百度地图拾取坐标小助手：http://dev.baidu.com/wiki/static/map/API/tool/getPoint/收集了61个景点的百度坐标，明天把它们放入数据库中，也许还需要加一张表，用来记录坐标信息。还是把坐标加到原来的表的后面比较好呢？
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摘要：今天为了将来调试地图，需要一些API，查了一下，可以用google earth这个软件获得，遂下了一个安装，发现很多惊喜。首先，可以切换不同的星球。来试试星空可以看到很多星座，让我们放大看看看看后院天文学简介内容很丰富接在，回到地球好了。切换回地球的时候可以看到这个提示：第一个想到的就是冰川融化的情况……玩一下google比较有名的街景不知道国内有没有街景可以玩一下……试了一下，北京、上海都没有，不过香港有……九龙湾附近的街景再试试旺角的房子好密……看了好多地方，包括日本北海道、大阪，中国的北京、上海、南宁、大庆，还有韩国首尔，巴西里约热内卢中国大陆北方和南方地形差很多，不同城市之间的布局也因
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摘要：网址 http://liama.ia.ac.cn/wiki/projects:pal:course:pr
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摘要：之前的回复与评论的js部分都是用HTML标签定义的方式来做（用了很多find和closet方法）。这样导致js代码和HTML结构之间的紧耦合，为之后调整结构或者进行CSS渲染造成不便。这周要做的工作就是讲js代码与HTML结构进行分离。用HTML标签class和id的方式唯一确定某个元素。由于class和id可以与任意的标签结合，因此也就使js的定位脱离了结构。将任务进行如下划分：首先，要先捋清楚每一个动作所要传递的参数，仅保留必要的参数。其次，更改获取参数标签的定位方法。（从以前的结构定位，改为class和id定位）最后，更改响应刷新页面的函数。（因为定位的方式变了，因此响应时候动态新增的代
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摘要：今天丰富了一下登录后的主页内容原本只有上边的介绍信息，现在增加了下边两栏统计信息。
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摘要：可以根据目录结构查看各个景区的景点也可以批量处理删除和移动的操作。左边树状目录，右边对应的列表。左边目录结构上用橘色标示现在正处在的目录位置。（用这种方式比用面包屑更适合表现在树当中）右边蓝色的条条表示这个节点是一个目录节点。不需要用iframe这个HTML结构来做。只要设定两个DIV，然后让左边这个树状结构float left，然后右边的列表margin-left足够的空间就可以啦。像这个样子PS：CSS真是难调……
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摘要：如果想要给一个form表单赋予多种操作。如：在这个表单中，希望可以有“删除”和“移动”两种动作。但是一个form只有一个action处理要怎样才能用一个action应对两种不同的操作呢？在servlet的参数HttpServletRequest req中，有一个函数，名为getParameterNames()。这个参数的含义是：Returns an Enumeration of String objects containing the names of the parameters contained in this request. If the request has no parame
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摘要：今天上午的任务是做一个批量删除。1、要做批量删除，需要在页面上做一组checkbox来让用户进行多选。回顾一下checkbox的语法：<input type="checkbox" name="spice" value="salt" /><input type="checkbox" name="spice" value="perpper" /><input type="checkbox" name="spice&quo
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摘要：三个部分中，第一个部分是当前的位置，第二个是整个目录结构，第三个是这个目录下的子节点信息。现在需要做两个改进：1、将目录结构上的非目录节点去掉。2、显示数量这个数量是某个节点的直接子节点的数量，如果更客观一点，应该反映的是某个节点之下所有节点（包括递归的子目录中的子节点）的数量。3、在下面的节点列表上，显示所有的子节点及及目录中的节点（递归）实现递归显示所有子节点的过程也同样使用到了之前介绍的广搜算法。
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摘要：如何建立一个简单的标记处理器? 需要做三件事： 一、编写标签处理器（java文件） 二、在标签库描述符文件中描述该标签 (TLD文件) 三、在jsp文件中引用该标签 具体步骤： step1：编写一个扩展SimpleTagSupport的类 package foo; import javax.serv
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摘要：首先，介绍一下树状结构在DB中的存储。使用二维表，如下图，存储树状结构：现在，我们的目标是想要把这一树状结构表示成：由上图可以看出它们之间含有一种层级关系，查看源代码，如下：现在，算法的思路是，先将树状结构按照list的顺序排列出来，这个顺序其实就是去掉了UL和LI标签的顺序，如：要实现这个顺序其实很简单。再来看看我们的树abcdef其实就是这颗树的先序遍历的结果。那么，如果现在我们只有一张二维表，那么我们要怎样生成这个先序遍历的结果呢？（不使用递归）观察这张二维表：node到fatherNode是一对一映射，而fatherNode到node之间则是一对多映射。也就是说我们可能不太容易知道某个
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摘要：今天做了两件事情：1、删除某一节点时，将它旗下的子节点托管到自己的父节点上2、在JSP页面上显示树状结构。第二件事情进行到一半了。现在可以获得一个二维表存储的树的结构了。明天的任务是怎样将它们在jsp上用UL和LI表现出来。因为这个树结构是自定义的，所以打算做一个自己的jsp标签库来表示它。PS：1、有一个在jsp页面上比较常用的做比较的结构。<c:choose><c:when test="">... ...</c:when><c:otherwise>... ...</c:otherwise></c:choo
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