第一章1.大数据的概念：大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。2.大数据的特点：（1）Volume：数据存储量大，计算量大。（2）Value：价值密度低，对未来趋势与模式可预测分析，深度复杂分析。（3）Variety：数据来源多，数据类型多，关联性强。（4）velocity：数据存储、传输、处理速度快。数据更新增长速度快。3.数据中心：计算机系统及其通信、存储、安全、监控等系统配套设备。4.大数据的步骤：（1）数据采集：将数据抽取到临时的文件或数据库中。（2）数据导入、清洗：数据去重、数据归一、异常处理。（3）数据统计、分析、挖掘：预设主题，使用各类算
文章目录数字图像处理复习总结数字图像基础数字图像基础概念采样和量化非均匀采样与量化数字图像常见失真类型数字图像处理基础数字图像处理基本概念数字图像处理研究内容数字图像处理关键阶段数字图像处理应用图像质量评测像素的空间关系数字图像处理复习总结数字图像基础数字图像基础概念图像是像素的二维排列数字图像的储存方式以像素为单位传感器阵列上每一个感光元对应数字图像中的一个像素每一个像素值反映自然场景中相应成像点的亮度数字图像用二维的亮度函数f(x,y)表示x和y表示空间坐标f(x,y)是关于坐标（x,y）的函数值，与成像于该点的光强成正比数字化的空间位置称为像素（Pixel），数字化的亮度值称为灰度值二维
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习题1、【单选题】下列说法错误的是____B____。A、Map函数将输入的元素转换成形式的键值对B、Hadoop框架是用Java实现的，MapReduce应用程序则一定要用Java来写C、不同的Map任务之间不能互相通信D、MapReduce框架采用了Master/Slave架构，包括一个Master和若干个SlaveHadoop框架是用Java实现的，但是MapReduce应用程序不一定要用Java来写2【单选题】在使用MapReduce程序WordCount进行词频统计时，对于文本行“hellohadoophelloworld”，经过WordCount程序的Map函数处理后直接输出的中间
第1关：x的余弦值200任务要求参考答案评论118任务描述相关知识cos()pow()编程要求测试说明任务描述本关需要你通过switch语句的编写，完成求x的y值结果的小程序。详情如下：当0时，y=cos(x+3.0)；当10时，y=pow(cos(x+7.5),2)；当20时，y=pow(cos(x+4.0),4)。相关知识cos()C库函数doublecos(doublex)返回一个弧度角x的余弦值。参数：x 这是浮点值同比弧度表示的角度。返回值：这个函数返回x的余弦。例如：intmain(){doublex,ret,val;x=60.0;val=180.0/PI;ret=cos(x*va
第1关：x的余弦值200任务要求参考答案评论118任务描述相关知识cos()pow()编程要求测试说明任务描述本关需要你通过switch语句的编写，完成求x的y值结果的小程序。详情如下：当0时，y=cos(x+3.0)；当10时，y=pow(cos(x+7.5),2)；当20时，y=pow(cos(x+4.0),4)。相关知识cos()C库函数doublecos(doublex)返回一个弧度角x的余弦值。参数：x 这是浮点值同比弧度表示的角度。返回值：这个函数返回x的余弦。例如：intmain(){doublex,ret,val;x=60.0;val=180.0/PI;ret=cos(x*va
WPF复习知识点记录由于近几年主要在做Web项目，客户端的项目主要是以维护为主，感觉对于基础知识的掌握没有那么牢靠，趁着这个周末重新复习下WPF的相关知识。文章内容主要来自大佬刘铁锰老师的经典著作《深入浅出WPF》。因为是复习，所以知识内容不会一一记录，如有需要了解更多可以看书中内容。注意：博客中的代码示例我是以avalonia为UI框架写的。代码可能部分跟WPF的稍有不同。1.从零起步认识XAML1.什么是XAMLXAML（读作zaml）是WPF技术中专门用于设计UI的语言2.优点实现界面与代码的分离可以设计出专业的UI和动画基于XML的标记语言，简单易懂，结构清晰3.XAML剖析1.最简单
图像文件：指包含图像数据的文件，文件内除图像数据本身以外，还有对图像的描述信息等距离变换：特殊的变换，把二值图像变换为灰度图像距离图：如果考虑目标区域中的每个点与最接近的区域外的点之间的距离，并用与距离成正比的灰度表示该点的灰度，那么这样得到的结果称为距离变换图，简称距离图；空间分辨率：数字化的空间采样点数幅度分辨率：即采样点值的量化级数采样：将空间连续的图像变换成离散点的操作量化：将像素灰度转换成离散的整数值的过程辐射到图像采集矩阵中光电感受单元的信号在空间上被采样，而在强度上被量化摄像机标定：从世界坐标系到计算机图像坐标系统的成像变换。借助预先知道的一组基准点获取摄像机参数的计算过程边缘：
文章目录前言一、机器学习绪论1.1.相关术语1.2.假设空间二、模型评估与选择2.1.经验误差与过拟合2.2.评估方法（数据集划分）（1）留出法（2）交叉验证法（3）自助法2.3.性能度量三、线性模型3.1.线性回归3.1.1线性模型(linearmodel)：3.1.2线性回归算法3.1.3优化/损失函数3.1.4线性判别分析（LDA）四、神经网络4.1误差逆传播算法(简称BP)4.2激活函数五、支持向量机（SVM）5.1核函数六、卷积神经网络6.1.卷积层计算6.2.池化层6.3.Dropout层6.4.BN层七、集成学习7.1AdaBoost7.2学习器结合策略7.3.多样性增强八、图卷
第一章链接：初识JavaScript-章节课后练习题及答案第二章链接：JavaScript基础（上）-章节课后练习题及答案 第三章链接：JavaScript基础（下）-章节课后练习题及答案第四章链接：JavaScript函数-章节课后练习题及答案第五章链接：JavaScript对象-章节课后练习题及答案第六章链接：DOM（上）-章节课后练习题及答案第七章链接：DOM（下）-章节课后练习题及答案第八章链接：BOM-章节课后练习题及答案 第九章链接：JavaScript网页特效-章节课后练习题及答案注：使用的是人民邮电出版社出版的《JavaScript+jQuery交互式Web前端开发》书籍。 一
