好! 目前共计 55 篇日志。继续努力。

2018

centos 7静默安装oracle 12c

09-09

子进程调用etcd并把输出内容重定向到支持切割的日志文件

07-10

2017

为切换用户运行的程序开启段错误时生成core的方法

07-31

2015

部署静态博客到vps

04-06

网站部署https服务

03-29

[转]《面向程序员的数据挖掘指南》——（八）聚类

03-09

[转]《面向程序员的数据挖掘指南》——（七）朴素贝叶斯和文本数据

03-09

[转]《面向程序员的数据挖掘指南》——（六）朴素贝叶斯和概率

03-08

[转]《面向程序员的数据挖掘指南》——（五）进一步探索分类

03-08

[转]《面向程序员的数据挖掘指南》——（四）分类

03-08

[转]《面向程序员的数据挖掘指南》——（三）隐式评价和基于物品的过滤算法

03-08

[转]《面向程序员的数据挖掘指南》——（二）推荐系统入门

03-08

[转]《面向程序员的数据挖掘指南》——（一）简介：数据挖掘是什么

03-08

Ubuntu vsftpd 服务器的安装和简单配置

03-07

[转]18大经典数据挖掘算法小结

03-07

[转]Python 网页爬虫 & 文本处理 & 科学计算 & 机器学习 & 数据挖掘兵器谱

03-06

[转]预测建模、监督机器学习和模式分类概览

03-06

[转]从决策树学习谈到贝叶斯分类算法、EM、HMM

03-02

[转]四层和七层负载均衡的区别

02-16

[转]基于LedisDB，谈谈分布式Replication实现

02-16

[转]设计模式之六大原则

02-16

[转]大型网站系统架构的演化

02-16

[转]NoSQL数据库的分布式算法

02-16

[转]常见面试之机器学习算法思想简单梳理

02-15

[转]机器学习常见算法分类汇总

02-15

[转]机器学习算法基础概念学习总结

02-15

[转]为什么linux下多线程程序如此消耗虚拟内存

02-14

[转]数据挖掘算法学习（七）SVM算法

02-14

[转]Spark MLlib系列(二):基于协同过滤的电影推荐系统

02-14

[转]海量数据相似度计算之simhash短文本查找

02-13

[转]海量数据相似度计算之simhash和海明距离

02-13

[转]Kmeans、Kmeans++和KNN算法比较

02-13

[转]K-means算法及其python实现

02-13

[转]聚类算法综述

02-12

[转]探寻微博背后的大数据原理：微博推荐算法简述

02-12

[转]颜色迁移之四——模糊聚类（FCM）算法

02-12

[转]一个“蝇量级” C 语言协程库

01-10

2014

[原]使用pythn脚本获取服务器ssl证书的Common Name

06-02

[原]使用openssl工具来验证服务器证书以及握手过程

06-02

[转]YARN（YetAnother Resource Negotiator）

04-05

[转]NoSQL学习笔记(二)之CAP理论

03-11

[转]世界上最简单的无锁哈希表

03-11

[原]python学习

03-09

[原]RocksDB在cygwin编译与使用

03-09

[转]RocksDB介绍：一个比LevelDB更彪悍的引擎

03-09

[转]Thinking in BigDate（八）大数据Hadoop核心架构HDFS+MapReduce+Hbase+Hive内部机理详解

03-08

[转]Thinking in BigDate（七）大数据技术核心之NoSql(一)

03-08

[转]grep之字符串搜索算法Boyer-Moore由浅入深

03-05

[转]hbase介绍

03-04

[转]levelDB使用与在cygwin编译

03-04

[转]LevelDb日知录（Leveldb 实现原理）

03-04

2008

[转]iostream、printf/wprintf和中文输出

10-21

[原]stl 输出unicode到文件中

10-21

[转]C++箴言：理解typename的两个含义

08-06

[原]C++ 类成员引用变量的使用

08-05