相关文章
不完整收录：过去一年字节开源的10个项目丨字节技术年货
开源“圣经”《大教堂与集市》一书中曾言：任何行业的成功几乎都直接和这个行业供应商及客户所享有的自由度相关。而在软件开发行业，开源是让技术走向普及、下沉落地的不二法门。开源软件系统性地利用开放式开发和分布式同行评审，不仅降低了开…
让 Android 应用在 Chrome 浏览器上运行
让 Android 应用运行在电脑上，大部分人会使用 Android 模拟器，现存的模拟器品牌也有很多，有的甚至还专门为手机游戏做了一些优化。说白了模拟器就是把整个 Android 系统搬到了电脑上，如果我只是想测试某个应用的运行效果ÿ…
【Material-UI】Tooltip组件详解：深入理解Arrow Tooltips与Anchor Distance属性
文章目录 一、Tooltip组件概述1. 组件介绍2. Tooltip的常见用法 二、Arrow Tooltips：带箭头的提示框1. 什么是Arrow Tooltips？2. 如何启用Arrow Tooltips3. Arrow Tooltips的使用场景 三、调整Tooltip与锚点的距离（Anchor Distance࿰…
安卓应用乾坤大挪移，Ubuntu上的搬运工：ARChon
安卓应用乾坤大挪移，Ubuntu上的搬运工：ARChon Android, Chrome, Ubuntu Google最近发布了首批能在Chrome OS本地运行的安卓应用集，通过‘安卓运行时’扩展完成了该壮举。 现在，一位开发者已经指明了将安卓应用带入桌面版Chrome的路…
使用 ARChon 运行时环境在 Ubuntu 上运行 Android 应用
在此之前，我们尝试过在多款安卓应用模拟器工具上运行安卓应用，比如Genymotion、VirtualBox和Android SDK等。但是，有了这套全新的Chrome安卓运行环境，就可以在Chrome浏览器中运行安卓应用了。所以，下面是一些步骤来指导…
Chrome通过ARChon插件加载运行Android应用
新版的Chrome通过ARChon插件，可以加载Crx格式的android应用，需要使用到工具： 1）新版的Chrome（版本37以上）； 2）ARChon插件； 3）Node.js，用于将apk文…
 + linux (ARChon……)+ 移动设备(vmos……)）)
Android模拟器（windows(蓝叠,Virutalbox……) + linux (ARChon……)+ 移动设备(vmos……)）
windows
Bluestacks 蓝叠
Bluestacks的原理是把Android底层API接口翻译成Windows API，对PC硬件本身没有要求，在硬件兼容性方面有一定的优势。但Bluestacks需要翻译的Android接口数量巨大，很难面面俱到，而且存在软件翻译的开销&a…
ARChon 分析之三：Native Client
从前两篇文章过来，假设你已经了解了下载使用ARChon、简单分析与Chrome插件介绍
这篇文章主要是分析ARChon如何实现跨平台。 源码：https://bitbucket.org/vladikoff/archon/src Archon 如何实现跨平台？
拉代码下来会发现几乎没有文档&#x…
ARChon 分析之一：下载使用ARChon
ARChon 适用于在 chrome上提供了一个Android Runtime。目标是在可以跨多端（ OS X、linux、windows）上使用 Android APP。这是这个系列的第一篇文章，主要是介绍如何简单的使用ARChon。
简单描述下过程：
1，先下载ARCho…
【MATLAB绘图】3sigma即剔除小概率事件功能的使用
一、介绍
在正态分布中σ代表标准差,μ代表均值。xμ即为图像的对称轴
3σ原则为
数值分布在（μ-σ,μσ)中的概率为0.6827
数值分布在（μ-2σ,μ2σ)中的概率为0.9545
数值分布在（μ-3σ,μ3σ)中的概率为0.9973 二、代码
数据主要是一…
使用3sigma原则去除数据表中的极端值
一、基本概念
在正态分布中σ代表标准差,μ代表均值。x=μ即为图像的对称轴
3σ原则为：
数值分布在（μ-σ,μ+σ)中的概率为0.6826（1）
数值分布在（μ-2σ,μ+2σ)中的概率为0.9545（2）
数值分布在（μ-3σ,μ+3σ)中的概率为0.9973（3）
可以认为，Y 的取值几乎全部…
Python 3sigma检测异常数据
前言
3sigma：又称为拉依达准则 数据需要服从正态分布。在3sigma原则下，异常值如超过3倍标准差，那么可以将其视为异常值。
3σ原则为 数值分布在（μ-σ,μσ)中的概率为0.6827 数值分布在（μ-2σ,μ2σ)中的概率为0.9…
【数据预处理】3sigma原则离群值处理
在统计上，68–95–99.7法则（68–95–99.7rule）是在正态分布中，距平均值小于一个标准差、二个标准差、三个标准差以内的百分比，更精确的数字是68.27%、95.45%及99.73%。若用数学用语表示，其算式如下…
3σ定律（three-sigma rule）/ 68–95–99.7原则
在统计上，68–95–99.7原则是在正态分布中，距平均值小于一个标准差、二个标准差、三个标准差以内的百分比，更精确的数字是68.27%、95.45%及99.73%。若用数学用语表示，其算式如下，其中X为正态分布随机变数的观测值&…
不用再找了，这就是全网最全的异常检测方法总结
大家好，今天正好趁着周末，收集整理全网最常使用的异常检测方法（附资料来源和代码），喜欢记得收藏、点赞、关注。
注：技术交流文末获取
一、基于分布的方法
1. 3sigma
基于正态分布，3sigma准…
oculus 登录 错误代码 ovr40779122
oculus 登录 错误代码 ovr40779122
1.首先用管理员身份打开hosts文件，文件位置在C:\Windows\System32\drivers\etc 下 2.在文件最下面 添加 下面的地址
# localhost name resolution is handled within DNS itself.
# 127.0.0.1 localhost
157.240.11.49 graph.oc…
)
bug：ValueError: multi_class must be in (‘ovo‘, ‘ovr‘)
当出现这个问题时候，主要的原因是训练集或者测试集中存在异常的数据，例如你的数据是经过归一化之后的操作，但发现在数据中仍然有大于1的情况，即此时数据存在问题，只要将异常的数据剔除即可。
下图是我数据中遇到的实际…
多分类问题OVR和OVO----机器学习
多分类学习 OVO和OVRsklearn实现多分类问题：鸢尾花分类 OVO和OVR
之前提到的是二分类问题，问题结果是0或1这种明显分为两类的。在现实任务中往往遇到的是多分类问题，有些二分类学习方法可以推广到多分类上使用，但是在更多情况下可…
Python机器学习：逻辑回归008OvR与OvO
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split为了可视化方便只使用两个特征
iris load_iris()
X iris.data[:…