2020年6月17日
【MongoDB】mongodb4.2.8，64位Windows10版本百度云链接送上，不像某csxxxn上面还要积分-。-
摘要： 链接：https://pan.baidu.com/s/1YTyo3UeC3dRDnxHEs9mq9w 提取码：effy 阅读全文
posted @ 2020-06-17 17:09 Frederic_Niu 阅读(573) 评论(0) 推荐(0) 编辑
【neo4j】简易使用说明
摘要： 一、数据库简介 Neo4j是一个高性能的,NOSQL图形数据库，它将结构化数据存储在网络上而不是表中。它是一个嵌入式的、基于磁盘的、具备完全的事务特性的Java持久化引擎，但是它将结构化数据存储在网络(从数学角度叫做图)上而不是表中。Neo4j也可以被看作是一个高性能的图引擎，该引擎具有成熟数据库的 阅读全文
posted @ 2020-06-17 16:55 Frederic_Niu 阅读(1090) 评论(0) 推荐(0) 编辑
【MySQL】Windows10下的安装与配置
摘要： 1、首先在官网下载MySQL，官网下载地址为：https://dev.mysql.com/downloads/mysql/ 注意下载版本，如果使用老式版本，请点击红框中的按钮，并选择对应版本进行下载即可。 2、我下载的是Windows(x86,64bit)的压缩包。解压缩后，将文件放入C或D盘中，建 阅读全文
posted @ 2020-06-17 09:41 Frederic_Niu 阅读(237) 评论(0) 推荐(0) 编辑
2020年6月15日
【neo4j】关于出现The old parameter syntax `{param}` is no longer supported. Please use `$param` instead的问题
摘要： 这几天公司需要使用neo4j做事情，在使用py2neo时，出现了这个问题。为了防止以后再出现类似的问题，我简单记录一下。 出现这个问题重点在于新旧版本的问题，首先需要检查一下自己使用的neo4j的版本是多少，再看一下py2neo的版本是多少。只有py2neo版本支持的neo4j版本的情况下才能不报错 阅读全文
posted @ 2020-06-15 14:02 Frederic_Niu 阅读(2923) 评论(0) 推荐(0) 编辑
2020年2月18日
关于GitHub上传超过100M文件方法
摘要： 今天由于需要寻找国外的一本关于计算机视觉的书，国内网速太慢，所以我希望上传到自己的github上然后再进行查看。但是在上传的时候一直报错，因为文件过大。今天就写一下解决方案，以免以后出现这个问题。 GitHub是存在单次上传文件的大小限制的，所以如果需要上传一个大于100M的文件，则需要使用GitH 阅读全文
posted @ 2020-02-18 10:42 Frederic_Niu 阅读(2014) 评论(0) 推荐(0) 编辑
2019年6月16日
记录一次在知道创宇公司的实习面试经历
摘要： 19年6月14号，也是NBA角逐总冠军那一天，我被安排在今天去面试。早上醒来，看见窗外很阴沉，打开手机发现今天的天气是小雨转暴雨，天气给我的感觉并不是那么好，但是很凉爽，这倒是真的。早上，和室友看猛龙对战勇士，真的是紧张万分，勇士虽然少了几元大将，但依然可以把比分紧跟，的确很不容易了！到了中午，和室 阅读全文
posted @ 2019-06-16 21:37 Frederic_Niu 阅读(2240) 评论(3) 推荐(1) 编辑
2019年6月6日
《机器学习实战（基于scikit-learn和TensorFlow）》第七章内容学习心得
摘要： 本章主要讲述了“集成学习”和“随机森林”两个方面。 重点关注：bagging/pasting、boosting、stacking三个方法。 首先，提出一个思想，如果想提升预测的准确率，一个很好的方法就是用集成的方法。让多种预测器尽可能相互独立，使用不同的算法进行训练。最后以预测器中的预测结果的多数作 阅读全文
posted @ 2019-06-06 16:46 Frederic_Niu 阅读(416) 评论(0) 推荐(0) 编辑
2019年5月18日
电子科技大学《图论及其应用》复习（史上最全汇总）
摘要： 一、重要概念 1. 图、简单图、图的同构、度序列与图序列、补图与自补图、两个图的联图、两个图的积图、偶图 图：一个图是一个有序对<V, E>，记为G=(V, E)，其中： 1) V是一个有限的非空集合，称为顶点集合，其元素称为顶点或点。用|V|表示顶点数；2) E是由V中的点组成的无序对构成的集合， 阅读全文
posted @ 2019-05-18 10:25 Frederic_Niu 阅读(26697) 评论(3) 推荐(24) 编辑
2019年4月25日
《机器学习实战（基于scikit-learn和TensorFlow）》第六章内容学习心得
摘要： 本章讲决策树 决策树，一种多功能且强大的机器学习算法。它实现了分类和回归任务，甚至多输出任务。 决策树的组合就是随机森林。 本章的代码部分不做说明，具体请到我的GitHub上自行获取。 决策树的每个节点都是一种属性的判断，每个分支是判断结果的输出，是一种监督学习的算法。 决策树的类别有很多，最广泛使 阅读全文
posted @ 2019-04-25 11:26 Frederic_Niu 阅读(323) 评论(4) 推荐(0) 编辑
2019年4月23日
《机器学习实战（基于scikit-learn和TensorFlow）》第五章内容学习心得
摘要： 本章在讲支持向量机(Support Vector Machine)。 支持向量机，一个功能强大的机器学习模型，能够执行线性或非线性数据的分类、回归甚至异常值检测的任务。它适用于中小型数据集的分类。 线性SVM分类 线性SVM分类大体分为两类，一种叫硬间隔分类，另一种叫软间隔分类。两者间的区别在于是否 阅读全文
posted @ 2019-04-23 11:14 Frederic_Niu 阅读(270) 评论(0) 推荐(0) 编辑