以前做过一个笔试题，要求是实现一个函数，对给出的字符串进行处理并返回，要求是给出的都是大写字母，对连续的多于一个的字母使用子母和字母出现的次数替换，例如给出AAK那么返回的是A2K，下面使用正则表达式完成。 import java.util.regex.Matcher;
import java.util.regex.Pattern;
public class ReplaceTest {
pu
字符串可以包括数字、字母、汉字或者其他字符。使用Charater类的isDigit()方法可以判断字符串中的某个字符是否为数字， 使用Character类的isLetter()方法可以判断字符串中的某个字符是否为字母。 本案例将介绍用“正则表达式”来判断字符串中的某个字符是否为汉字，并统计该字符串中汉字的数量。 关键技术： Java中提供Pattern用于正则表达式的编译方式，该类的静态
咳咳，这一章节应该是连载编译器的DIY的，可是在做DIY之前先用flex 来练练手，对于后面的理解有帮助作用。 在word 中我经常看到有一个单词统计的功能，那么是怎么来实现的了，当然第一个念头就是遍历整个文本依据换行和空格对字符串进行分析，那么这是可行的。可是能不能简单点了，其实对文本做单词分析，大家都知道怎么做，难得地方可能就是代码的实现了，那么现在如果使用正则表达式来实现的话，那么一切问题就
1.正则的使用匹配 2.dic.setdefault()的使用 3、内建函数enumerate(sequence,start=0)的使用 4、内建函数sorted(),key,reversed参数设置 5、str.lower()string大小写转换 #coding:utf-8
import re
import os
import time
import codecs
PATH = os.pat
正则表达式的简单应用： 利用正则表达式统计代码中的（代码行数，注释行数，空白行数）。利用正则表达式获取一个网页中所有的邮箱地址 利用正则表达式统计代码中的（代码行数，注释行数，空白行数） package cn.kpchen.five;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.File;
import java.io.FileNotFoundEx
关于统计学习方法的知识，参考书《统计学习方法》，李航著，清华大学出版社。 第一章 统计学习方法概论 第4节 过拟合与模型选择 我们在上一节的风险函数部分中介绍了过拟合的概念，过拟合的直接原因是由于模型的复杂度过高导致的。那么选择的最优模型，实际上是使经验风险和模型复杂度同时最小的模型。 下面的图解释了模型在训练数据和测试数据上的误差与模型复杂度之间的关系。原图来源 http://blog.sina
Andrew Ng机器学习课程11之贝叶斯统计和正则化 声明：引用请注明出处http://blog.csdn.net/lg1259156776/ 在统计学中有两个学派，一个是频率学派，另一个是贝叶斯学派。频率学派认为参数 θ 是一个固定的值，而不是随机变量，只不过是不知道它的值而已；而贝叶斯学派则认为任何参数 θ 都是一个随机变量，也有自己的概率分布。所以这两个学派分别形成了最大似然估计（maxi
之前为了降低产生过拟合的可能性，我们从样本的所有属性中选取一部分属性集用以训练模型，这里介绍一种防止过拟合的不同的方法—正则化，它将会保留所有属性。 之前我们一直是通过求最大似然值确定参数（maximum likelihood (ML)）： 上式中的 θ 是基于频率学派(frequentist)的观点对待的，频率学派认为， θ 是一个固定不变的常量，只是我们现在还不知道它的值，而我们的目的就是基于
<span style="font-size:14px;">package cn.itcast.test;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.File;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileReader;
import java.io.IOException;
文本分析很有用，数说君自己也玩过，炒鸡有意思，从论坛、网页上爬取网友的舆情数据，然后整理、统计、画图，就可以知道舆论的风暴是什么，可以知道网友最热议的话题、最想去的旅游景点、最喜欢的饮料等等，也可以从这些舆情数据中挖掘出两个话题之间的关联性等等。 统计领域比较流行的软件主要就是SPSS、R、SAS等，因为用它们来做统计模型/数据分析，实在太方便了，但是一旦遇到了文本形式的数据，就常常不知道该怎么办
import java.io.BufferedReader;
import java.io.File;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileReader;
import java.io.IOException;
public class MainClass {
static long normalline =
拿到的word文件内容较多，800页。格式不规范。现在尝试用word正则表达式进行整理并导入到小猫统计中。 word跟wps都可以完成以下操作。 ======================= 首先保存为txt格式文件。这样操作，是为了使1、... 2、...等变为可操作的文本。这些在word中容易操作。然后用wps打开它，因为我的ms office过期了，老弹出提示。 =====
First of all,最近打算系统的学习一遍《统计学习方法》这本书，把里面提到的概念和公式都好好学习和推导一遍.因此今后的一系列文章将会记录一些我在阅读本书时的一些心得体会. 统计学习作为数据挖掘的手段,其目的就是通过对已知数据的学习,对未知的数据进行预测.第一章中主要介绍了一些基本的概念如监督学习\非监督学习,损失函数的定义,过拟合与欠拟合,回归和分类任务等基本的概念在此我就不细说了,下面重
1.文件查看 （1）正向查看 cat cat -v 显示非打印字符 -E 显示$ -T 显示TAB -n 显示行号（与nl作用类似） -s 将连续的重复的空行变成一行（与tr -s作用类似，将多个重复的变成一个，如图将多个换行符变成了一个） -A = -vET都显示 （2）整个文件反向查看 tac 反向输出 将文件倒过来输出 （3）一行反向查看 rev 将每一行反向输出 2.分页
1. 正则化 模型选择的经典方法是正则化（regularization）。正规化是结构风险最小化策略的实现，是在经验风险上加一个正则化项（regularizer）或罚项（penalty term）。正则化一般是模型复杂度的单调递增函数，模型越复杂，正则化值就越大。比如，正则化项可以是模型参数向量的范数。 正则化一般具有如下形式 minfϵΓ1N∑i=1NL(yi,f(xi))+ΛJ(
我在eth0接口上看到使用ifconfig丢弃的数据包： eth0 Link encap:Ethernet HWaddr 00:15:17:0d:03:ca
inet addr:10.0.1.2 Bcast:10.0.1.255 Mask:255.255.255.0
UP BROADCAST RUNNING MULTICAST MTU:9000 Metric:1
运行Ubuntu 12.04.今天终于从2.12升级到2.15.2,当我开始R时,我得到了这个错误. Error in dyn.load(file, DLLpath = DLLpath, ...) :
unable to load shared object '/usr/lib/R/library/stats/libs/stats.so':
/usr/lib/liblapack.so.3
对初学者很多都会遇到这个问题，经常加统计代码或广告代码的时候会出错， 这里从安卓代码和C++代码分别说明，限于篇幅，其他步骤请参考相关的配置说明文档。 自己搜了很多代码，发很多心思调试整理，代码都调试通过，为了方便大家，直接献上所有源代码， 大家直接COPY用就可以了。 1.安卓代码示例 为了能够用JNI调用JAVA代码显示广告，需要设计一个类，提供调用广告的接口 这个类叫：ShowAdHe
记一次对cocos2dx的对象统计及内存泄露的历程（ps:很老的cocos版本) 对象统计思路： 为了不对引擎造成破话，都是采取帮函数指针、增加借口、多态性的方式，所以不需要再引擎中include包含统计类，当做插件set进去，类似于组件模式，扩展引擎。 1、对象创建时统计： 因为创建对象是通过create接口创建（先不考虑引擎内部new对象的情况，下面会说明怎么避免这个问题），这个借口里又会调用
一、玩家登录，在lua代码中获取玩家的帐号信息 ---------账号登录统计---------------
if device.platform == "android" then
local args = { 1, tostring(PlayerId),1 }
local luaj = require "cocos.cocos2d.luaj"
local sigs
