前言优化随机森林算法，正确率提高1%~5%（已经有90%+的正确率，再调高会导致过拟合）论文当然是参考的，毕竟出现早的算法都被人研究烂了，什么优化基本都做过。而人类最高明之处就是懂得利用前人总结的经验和制造的工具（说了这么多就是为偷懒找借口。hhhh）优化思路1.计算传统模型准确率2.计算设定树木颗数时最佳树深度，以最佳深度重新生成随机森林3.计算新生成森林中每棵树的AUC，选取AUC靠前的一定百分比的树4.通过计算各个树的数据相似度，排除相似度超过设定值
系统 2019-09-27 17:54:33 2431
简介这篇宏哥就带着小伙伴们分享一下如何连接模拟器（电脑版的虚拟手机），然后再安装一款APP-淘宝为例。一、appium+pycharm+连接夜神模拟器并启动淘宝APP（推荐）1、首先打开pycharm并写好代码，这里以淘宝APK作为测试Demo,淘宝APK我是放在电脑桌面（或者放置同代码同个目录下）。如下图所示其中|：driver=webdriver.Remote('http://127.0.0.1:4723/wd/hub',desired_caps)#这
系统 2019-09-27 17:49:37 2431
ubuntu中自带了python，同时也提供了vim神级编辑器，对于python的集成工具pycharm系统并不自动安装，所以用户需要自行安装，本篇介绍ubuntu上安装pycharm编辑器；一、资源下载：地址：https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=linux选择linux版本即可；社区版还是专业版因需而定；二、安装包解压编译安装：使用命令：tar-szvf加包名解压出安装包；依次切换到bi
系统 2019-09-27 17:46:06 2431
描述atan2()返回给定的X及Y坐标值的反正切值。语法以下是atan2()方法的语法:importmathmath.atan2(y,x)注意：atan2()是不能直接访问的，需要导入math模块，然后通过math静态对象调用该方法。参数x--一个数值。y--一个数值。返回值返回给定的X及Y坐标值的反正切值。实例以下展示了使用atan2()方法的实例：#!/usr/bin/pythonimportmathprint"atan2(-0.50,-0.50):"
系统 2019-09-27 17:38:02 2431
我们很少会一次性从数据库中取出所有的数据；通常都只针对一部分数据进行操作。在DjangoAPI中，我们可以使用``filter()``方法对数据进行过滤：>>>Publisher.objects.filter(name='Apress')[]filter()根据关键字参数来转换成WHERESQL语句。前面这个例子相当于这样：SELECTid,name,address,city,state_province,country,websiteFROMbooks_
系统 2019-09-27 17:37:48 2431
核心代码：#!/usr/bin/python#-*-coding:UTF-8-*-importsmtplibimportosimportcommands,timefromemail.mime.textimportMIMEText#fromemailimportMIMETextdisk_free=os.popen('df-lh')list_disk=disk_free.read()mailto_list=["2880329185@qq.com","28812
系统 2019-09-27 17:37:38 2431
公司做了个客户，需要图片生成像alibaba的效果。原来开发的系统都是用Aspjpeg进行缩小图的，现在需要处理图片，当然又想到这个组件。但后来发现，用Aspjpeg进行水印的时候效果总是不理想，特别是图片效果，而文字水印不能调整透明度同样不能满足客户。技术支持：1、aspjpeg能对图片水印进行透明度调整，不能对文字水印调整，2、aspjpeg支持Binary，可以Jpeg.OpenBinary读取，可以Jpeg.sendBinary,也可Jpeg.Bi
系统 2019-08-29 23:26:54 2431
ActiveDirectory是用于Windows2000Server的目录服务。它存储着网络上各种对象的有关信息，并使该信息易于管理员和用户查找及使用。ActiveDirectory目录服务使用结构化的数据存储作为目录信息的逻辑层次结构的基础。ActiveDirectory的优点：信息安全性、基于策略的管理、可扩展性、可伸缩性、信息的复制、与DNS集成、与其他目录服务的互操作性、灵活的查询。本章主要内容：1、活动目录的基本概念及其作用2、在安装活动目录前
系统 2019-08-29 23:17:55 2431
目标检测方法最初由PaulViola[Viola01]提出，并由RainerLienhart[Lienhart02]对这一方法进行了改善.首先，利用样本（大约几百幅样本图片）的harr特征进行分类器训练，得到一个级联的boosted分类器。训练样本分为正例样本和反例样本，其中正例样本是指待检目标样本(例如人脸或汽车等)，反例样本指其它任意图片，所有的样本图片都被归一化为同样的尺寸大小(例如，20x20)。分类器训练完以后，就可以应用于输入图像中的感兴趣区域
系统 2019-08-29 23:17:44 2431
下载并设置javaplatform这里就不详细讲了。这里以一个java的corba实例说明corba这种c-s结构的程序的实现。NB:这篇文章虽然是用java语言写的，但是由于corba的多语言特性，idl文件即可以用java编译器编译，也可以使用其他支持corba的语言编译例如c#.把以下的java格式改成c#风格照样可以使用。而且c-s没什么联系，你也可以用c#写server，用java写client，这就是corba强悍的地方！1）首先要熟悉idlj
系统 2019-08-29 23:16:45 2431
