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解决windows中mangodb无法启动Error: couldnt connect to server 127.0.0.1:27017 报错信息解决办法进入对应的mongo安装目录输入以下代码重启mongo 报错信息
MongoDB shell version v4.0.6
connecting to: mongodb://127.0.0.1:27017/?gssapiServiceNamemongodb
2019-05-25T…
Error: couldn't connect to server 127.0.0.1:27017
window命令行连接MongoDB 报错 Error: couldnt connect to server 127.0.0.1:27017, connection attempt failed: SocketException: Error connecting to 127.0.0.1:27017 :: caused by :: ����Ŀ��&#x…
解决error C2065: “LOAD_LIBRARY_SEARCH_SYSTEM32”: 未声明的标识符
大胸弟：来都来了，不点点关注，不点点赞 ，您是不是有点太不讲武德了！
问题：
error C2039: “SetDefaultDllDirectories”: 不是“global namespace”的成员
error C2065: “SetDefaultDllDirectories”: 未…
VS2017编译出现莫名其妙的错误C2065
关于VS2017编译出现莫名其妙的错误C2065
1. 编译出现很多未知错误
如下图：VS2017编译C源文件，编译出错，提示各种语法出错，数据类型位置，变量未定义等等莫名的错误，仔细排查代码，各种debug&…
C++的报错提示：error C2065: ‘getline‘ : undeclared identifier
C的报错提示：error C2065: getline : undeclared identifier 解决问题，加上“#include <string>”
matlab的k s检验,K-S 检验（Kolmogorov–Smirnov kurtosis-skewness）
本文与普通的讲述 K-S 检验的文章略有不同，分为两部分： (1). 针对大部分分布的 Kolmogorov–Smirnov 检验(真正的K-S检验) (2). 仅适用于高斯分布的基于分布曲线形状的 kurtosis-skewness 检验准则(冒牌的K-S检验) 一、单样本 Kolmogorov–Smirnov 检验(转载) 1. 定义： 它是…
DFT计算基本要素之一-倒易空间和k点
目录
1平面波函数和布里渊区
2 k空间中的积分
Guass-Legendre（高斯-勒让德）求积方法 | Guass型求积公式 Legendre多项式
3在布里渊区如何选择点
4 k空间的总结 收敛是执行DFT计算时候一个重要概念。就比如在本专栏第一篇文章，DFT所确定…
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HQChart使用教程35 - 如何使用uni-app创建K线图 插件目录创建步骤1. 创建一个空的uni-app 工程， 把umychart_uniapp_h5 目录拷贝到工程中。2. 创建一个page页 在page页中 import umychart.uniapp.h5.js3.在浏览器里运行效果图 通过uniapp下载hqchart插件安装使用 交…
今天面了个字节跳动拿35K出来的，真是砂纸擦屁股，给我露了一手啊
今年的秋招已经结束，很多小伙伴收获不错，拿到了心仪的 offer。
各大论坛和社区里也看见不少小伙伴慷慨地分享了常见的面试题和八股文，为此咱这里也统一做一次大整理和大归类，这也算是划重点了。
俗话说得好，他山之石，可以攻玉，多看多借鉴还是有帮助的，这次腾讯也在疯…
Android 65K问题之65K来源探究
65K问题相信不少人都遇到过，65K即65536，关于这个值，是怎么来的？本文进行探究！ 1Unable to execute dex: method ID not in [0, 0xffff]: 65536PS:本文只是纯探索一下这个65K的来源，仅此而已。 到底是65k还是…
SAP MM框架协议，合同
1 me31k 框架协议，数量合同，价值合同 有效日期 创建：ME31K 修改：ME32K 显示：ME33K 审批：ME35K
可以在工厂条件总览里加入多个工厂，针对多个工厂框架协议
2 定义一个订单类型，针对…
N9K配置Vxlan
Vxlan是什么 VXLAN（Virtual eXtensible Local Area Network）虚拟可扩展局域网。Vxlan是传输于跨越三层路由网络传输的第二层连接扩展。 CiscoNexus 9000交换机是为基于硬件的VXLAN功能而设计的.
它提供跨第三层边界的第二层连接扩展，
并在VXLAN和非VXLAN基础设施之间集成。
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K-means 聚类算法分析
算法简述
K-means 算法原理
我们假定给定数据样本 X ，包含了 n 个对象 ，其中每一个对象都具有 m 个维度的属性。而 K-means 算法的目标就是将 n 个对象依据对象间的相似性聚集到指定的 k 个类簇中，每个对象属于且仅属于一个其到类簇中心距离…
K-近邻算法全面解析
1 K-近邻算法简介
K-近邻(K-Nearest Neighbor，KNN)，采用的是测量不同特征值之间距离的方法进行分类。对当前待分类样本的分类，需要大量已知分类的样本的支持，因此KNN是一种有监督学习算法。
2 K-近邻算法的三要素
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Pyecharts绘制K线图
一、简介
Echarts 是一个由百度开源的数据可视化，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可。而 Python 是一门富有表达力的语言，很适合用于数据处理。当数据分析遇上数据可视化时，pyecharts 诞生了…
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k均值聚类算法优缺点_K-均值聚类算法(K-Means)
K-means是一种无监督学习，对未标记的数据（即没有定义类别或组的数据）进行分类。 该算法的目标是在数据中找到由变量K标记的组。该算法迭代地工作基于所提供的特征，将每个数据点分配给K个组中的一个。 基于特征相似性对数据点进行聚类。 K均值聚类算法的结果是： 1.K簇的质心…
K-means聚类分析
实验目的：
学习聚类分析，以K-means算法为例。
K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的࿰…
kmeans中的k的含义_K-Means聚类
k均值聚类算法属于机器学习的无监督学习类。提供给无监督算法的数据没有标记，即只给出输入变量(x)。 要理解K-means聚类的真正含义，我们可以从单词开始： 聚类(Cluster) - 指一组紧密排列或紧密相连的类似事物。均值(Means) - 指数据的平均值K - 指聚类的数量。K-means聚类如…
Python数据可视化：深度解析Pyecharts绘制多彩K线图的技巧与实战
👽发现宝藏 前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。【点击进入巨牛的人工智能学习网站】。 Python数据可视化：深度解析Pyecharts绘制多彩K线图的技巧与实战
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