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Windows下配置IDEA的Spark的开发环境 下载Spark-hadoop的文件包，spark-2.4.5-bin-hadoop2.7，官网进行下载http://spark.apache.org/downloads.html IDEA下载Scala语言的开发插件，进行安装重启； 下载scala的包并进行安装，https://www.scala-lang.org/download/all.html，这个网页可以下载所有scala版本 idea创建普通的scala项目（个人使用的是JAVA的maven项目，然后创建子项目为scala项目），创建完子模块项目之后，将spark-2.4.5-bi

本文使用的数据类型是数值型，每一个样本6个特征表示，所用的数据如图所示： 图中A,B,C,D,E,F列表示六个特征，G表示样本标签。每一行数据即为一个样本的六个特征和标签。 实现Bagging算法的代码如下： from sklearn.ensemble import BaggingClassifier from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.preprocessing import StandardScaler import csv from sklearn.cross_validation import t

25475-Q-PA1-AR-中文版

armijo matlab代码 Steepest-descent-algorithm-Matlab- 用MATLAB实现最速下降法(使用梯度作为下降方向的无限制最优化方法)。使用Armijo准则找步长。 using MATLAB to do steepest descent algorithm（unconstrained optimization method that uses gratitude vector as descent direction）, and find steps by Armijo principle. English version is placed behind the Chinese one. 一. 背景简述 1.最速下降法的常用的迭代格式为   min f(x) xk+1 = xk + αkdk, k =0,1,... x0为初始向量，dk为f(x)在xk处的下降方向，αk > 0为步长。 在最速下降法中，dk取负梯度方向-gk。步长采用Armijo准则进行非精确一维搜索。 2.Armijo准则: 设f(x)连续可微，dk是f(x)在xk处的下降方向

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前言 这周和大家分享如何用python识别图像里的条码。用到的库可以是zbar。希望西瓜6辛苦码的代码不要被盗了。（zxing的话，我一直没有装好，等装好之后再写一篇） 具体步骤  前期准备 用opencv去读取图片，用pip进行安装。 pip install opencv-python 所用到的图片就是这个 使用pyzbar windows的安装方法是 pip install pyzbar 而mac的话，最好用brew来安装。 （有可能直接就好，也有可能很麻烦） 装好之后就是读取图片，识别条码。 代码如下 import cv2 import pyzbar.pyzbar as p

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