Vue.js入门
最近用 electron + vue 做了一个小东西，这里把有关vue的东西记录一下。
入门使用 vue 搭建一个hello world是非常简单的，如下面的代码:
12345678910111213<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/vue/d
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electron-vue 初体验
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python笔记
安装步骤使用 electron-vue 可以方便的结合 eletron 与 vue。使用步骤如下:
安装 vue-cli:
npm install vue-cli -g
使用 vue-cli 初始化 eletron-vue 环境
vue init simulatedgreg/electron-v
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Python type-hints
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python笔记
基本使用昨天刷知乎的时候偶然刷到了 Python3.5 引入的新特性 typing 可以增强 IDE 或则编辑器对类型的推断。由于 python 本身是一种动态类型语言，因此在某些不知道变量类型的时候编辑器无法给出提示，下面涉及到的编辑器都为vscode。例如:
12def trimString(s
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Python笔记
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python笔记
slice-对切片进行命名slice 可以用来对切片命名，例如:
123456a = ['a','b','c','d']indexes = slice(1,3)print(a[slice])#['b', 'c']print(indexes.start) #1print(indexes.end) #3
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scala集合类总结
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scala笔记
scala的集合类主要分为Seq、Set、Map这三种类型。其中 Set 与 Map与Java相似。而Seq的继承体系比较复杂，因此这里主要讲解Seq。
SeqSeq 是scala中三个集合类抽象借口之一。Seq 表示一类具有一定长度的可迭代访问的对象，其中每个元素均带有一个从0开始计数的固定索引位
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异常检测-孤立森林增补版
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异常检测
最近又补了一下孤立森林的增补版，也就是发表在 Isolation-Forest 之后的 Isolation-based Anomaly Detection 。这篇文章主要增加了关于孤立森林为什么比其他检测器表现优秀的原因，另外还增加了一些新的调节检测效果的内容。这篇文章准备对上一篇一些没有讲清楚的概
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异常检测-体验异常森林
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异常检测
在异常检测-孤立森林中讲到了孤立森林的原理和详细算法。这篇文章主要是使用一下python 上的机器学习框架sklearn中的孤立森林模块，体验一下检测效果。
检测高斯分布数据首先用产生1000个服从正太分布的数据,并画出散点图:
123data = np.random.normal(50,10,(2
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异常检测-流检测
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异常检测
之前提到的孤立森林是一种离线的数据挖掘挖掘|机器学习的方法。也就是说，孤立森林无法对实时的流数据进行检测。这里介绍一种使用 Half-Space Trees 构造的实时检测算法。Half-Space Trees 是一种构造方法和孤立森林极其相似的用于异常检测的模型，其理论是 Mass Estimat
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异常检测-Mass estimation与孤立森林
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异常检测
Mass Estimation 是一直种全新的评估数据分布的方法。与之前讲到过的孤立森林有很大的联系。
Mass Estimation在论文 Mass Estimation and Its Applications 一开始提到了现有的许多机器学习的方法都是基于密度估计的。这里的密度应该是指的概率密度
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异常检测-孤立森林
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异常检测
iForestiForest (Isolation Fores,孤立森林)是一种用于异常检测的模型，由周志华老师和他的学生等在2008年提出。孤立森林的基本思想是异常对象比起正常对象更容易被孤立。而孤立森林由多棵孤立树组成。孤立树来自于不断从样本数据中随机选择特征，并随机选择一个分割点进行二元划分生
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