黄国甫
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代码如下：
@Service("ttasWrOtherfeeService")
@DS("dmnn")
public class TteeServiceImpl extends ServiceImpl<TtaeDao, TteEntity> implements TteeService {
@PostConstruct
public void initDict(){
List<TteEntity> list = this.list();
……
}
...
在百度上搜了一下没有找到靠谱的答案，后在谷歌上搜到了正确的答案，具体参考https://blog.sqlauthority.com/2014/01/07/mysql-locate-the-configuration-file-my-ini-or-my-cnf-on-windows-platform/
简单的说，就是在访问“电脑--管理--服务--mysql--属性”
回归分析是预测建模技术的一种形式，它研究因变量（目标）与自变量（预测变量）之间的关系 。该技术用于预测，时间序列建模以及查找变量之间的因果关系。例如，通过回归研究逃课次数与期末成绩的关系。
线性和逻辑回 ...
环境是windows
报错信息：
pydotplus.graphviz.InvocationException: Program terminated with status: 1. stderr follows: Format: "png" not recognized. Use one of:
解决办法：打开命令行窗口，输入：dot -c 回车
再输入dot -v 查看是否注册完成。
具体的参考的是 https://stackoverflow.com/questions/35688320/graphviz-seems-doesnt-support-png-and ...
有时候我们需要重新加载python类，比如代码执行到一半了，想改代码，然后执行下一步，尤其是在命令行窗口中，如果不重新加载，改了某个类的代码后，调用这个类，它并不会更新为最新的版本，这时就需要重新加载。
代码如下：
from importlib import reload
import crawler.etao
reload(crawler.etao)
from crawler.etao import taobao_infos
#以下的c对象就是最新版本的对象
c = taobao_infos(chromedriver_path)
#通过赋值，实现c是最新的代码，并且保留原来的 ...
最近在看一些决策树的算法，准备留点文字备忘；涉及的算法包括：
ID3
C4.5
C5.0
CART
random forest
XGBOOST
Catboost
LightGBM
本文给出目录，后续文章将给出各个算法的单独介绍，未完待续……
有了关键词列表和关键词的词频后，我们接下来就可以着手准备训练数据集，以下是训练集的定义：
表名：seo_train表中文名：热词训练集表 字段名称字段类型字段解释keywordsvarchar(100)关键词rw_url varchar(1000) 关键词所在urltitle_score decimal(8,4) 在title中出现的次数keyword_score decimal(8,4) 在keywords中出现的次数description_score decimal(8,4) 在description中出现的次数other_score decimal(8,4) 在网页其他地方出现的次数 ...
经过运行抓取程序，抓到的数据网站数量为4305个，接下来，需要进行分词处理，分词后，再统计词出现的次数，词出现的次数一部分提现了本类网站中该次的竞争情况。分词使用的hanlp开源项目，关于该开源项目的引用与使用，此处不详细介绍，读者可以访问 https://github.com/hankcs/HanLP了解详情。本篇博客涵盖的内容包括：分词、统计词频、结果保存数据库。表结构和相关代码如下：
表名：relative_hotwords表中文名：相关热词信息表字段名称字段类型字段解释keywordsvarchar(100)关键词rh_timesint出现次数rh_title_timesint在titl ...
参考了https://www.iteye.com/blog/jianglv17-126-com-2368947 和 https://stackoverflow.com/questions/2872520/suntlsrsapremastersecret-keygenerator-not-available/37615152的解决过程；
实际的解决方法就是：
java -Djava.ext.dirs=./ com.hgf.seo.DataPrepare
改为：
java -Djava.ext.dirs=./ -classpath "C:\Program Files\Java\jd ...
一、创建数据表
表名：relative_web表中文名：网站信息表字段名称 字段类型 字段解释keywords varchar(100) 关键词source_domain varchar(200) 网站域名rw_title varchar(1000) 搜索引擎给出的网站标题rw_url varchar(1000) 搜索引擎给出的网站urlrw_descripti ...
在明确了切入点以后，就可以着手开发了，但在动手之前，还需要理清思路，好让我们的每一步都方向明确的，避免在迷茫中胡乱写代码。所以本篇的任务是梳理思路，包括明确目标、确定所需的资源、主要的实现步骤；
...
首先我们需要找一个切入点，一个如何应用ML来做SEO的切入点。要找切入点，就需要有一个寻找的方法；寻找的方法很简单，就是通过网络搜索，找出相关的文章和案例；在谷歌（如果打不开谷歌可以去http://51msg.net）中输入关键词 machine learning seo，搜出很多的结果， 经过艰苦的阅读和寻找，从几十个结果中剔除无关网页信息后，发现相关的有用信息包括如下：
基于聚类算法，分析seo可能的影响因素不仅分析排名的影响因素，主要分析点击、点击率的影响因素；待选的影响因素包括tilte长度、meta description长度、排名、曝光量等，对应的参考 ...
人工智能是当下非常热门的技术，也是未来的趋势；而机器学习（Machine Learing，后文简称ML）目前是人工智能领域中最为热门的分支，利用ML可以解决很多实际的问题，其中包括SEO问题，用ML解决SEO是近年来的兴起的一项热门技术应用，在网上找了相关的中文资料，没有找到实战干货，所以准备自己学习，同时记录下学习过程，生成实战日记以填补网络上这方面的知识空白。本文将遵循只讲干货，不讲虚无缥缈让人费解的长篇大论，只讲可操作的实战和浅显理论，不讲晦涩难懂的理论；所有的实战过程，将给出操作步骤（step by step）；通过阅读本系列战记，读者可以少走弯路，快速通过ML技术实现网页SEO（ ...
1月16日，收到邮件说我的账号自动迁移到了csdn，登录csdn发现私有文章没有迁过来，又登陆不了iteye。真是令人失望，今天试了下登录iteye，结果可以登录，总算拿回了账号！
由于笔者水平限制，本文可能晦涩难懂，特此向阅读本编文章的朋友们表示歉意！
weka3.8.1中关于特征选择的搜索函数有3个类，分别是Ranker，GreedyStepwise，BestFirst，这3个类的作用是配合评估函数，将训练数据集中的特征进行筛选 ...