JTListView 是一个支持多方向的 TableView。
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#CVTE# 一面：电话面，简单问问最成功最失败最有挑战性的事情，校内生活，做项目的时候有没有和队员发生分歧等 二面：首先是自我介绍，然后问了一下项目经历，项目进行的过程最大的困难？然后我简历提到懂NAT就问了NAT的优缺点，配置方法，提了一个网络故障的情景题让你分析原因和排除方法 然后就是各种各样的情景题，感觉偏售前多点问的都是假如客户质疑你的能力，或者方案没有按时提交客户生气了怎么办诸如此类的
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支持向量机 概述 支持向量机(Support Vector Machines, SVM)：是一种监督学习算法。 支持向量(Support Vector)就是离分隔超平面最近的那些点。 机(Machine)就是表示一种算法，而不是表示机器。 支持向量机 场景 要给左右两边的点进行分类 明显发现：选择D会比B、C分隔的效果要好很多。 支持向量机 原理 SVM 工作原理 对于上述的苹果和香蕉，我们想象为
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支持向量机（Support Vector Machine，SVM它是一种二类分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，学习策略是间隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。 直观来看，位于两类训练样本“正中间”的划分超平面效果最好，即中间最粗的那条。 一般使用支持向量机时还会使用核函数，这样支持向量机会成为实质上的非线性分类器。 基本概念 在样本空间中，划分超平面可以定义为
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对于 OS X 系统仅有64位的二进制文档，支持的最低版本是 OS X 10.8。 对于 Windows 提供 和 (x64) 版本的二进制文件。需要注意的是 版本的 Windows 目前尚不支持. 预编译二进制文件是否能够运行，取决于其中是否包括了编译平台链接的库，所以只有 Ubuntu 12.04 可以保证正常工作，但是以下的平台也被证实可以运行 Electron的预编译版本： Fedora
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支持向量机（SVM）是个非常强大并且有多种功能的机器学习模型，能够做线性或者非线性的分类，回归，甚至异常值检测。机器学习领域中最为流行的模型之一，是任何学习机器学习的人必备的工具。SVM 特别适合应用于复杂但中小规模数据集的分类问题。 本章节将阐述支持向量机的核心概念，怎么使用这个强大的模型，以及它是如何工作的。 线性支持向量机分类 SVM 的基本思想能够用一些图片来解释得很好，图 5-1 展示了
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支持向量机（SVM）是个非常强大并且有多种功能的机器学习模型，能够做线性或者非线性的分类，回归，甚至异常值检测。机器学习领域中最为流行的模型之一，是任何学习机器学习的人必备的工具。SVM 特别适合应用于复杂但中小规模数据集的分类问题。 本章节将阐述支持向量机的核心概念，怎么使用这个强大的模型，以及它是如何工作的。 线性支持向量机分类 SVM 的基本思想能够用一些图片来解释得很好，图 5-1 展示了