陈国林
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陈国林
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个人介绍
曾任职于阿里巴巴，现就职于美图，专业搬砖100年~
擅长的技术
获得更多能力
通用技术能力：
暂时未有相关通用技术能力~
云产品技术能力：
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Clouder
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Apsara Clouder云计算专项技能认证：云服务器ECS入门
获得于2023-04-25 18:25:28
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Apsara Clouder云计算专项技能认证：云服务器ECS入门
阿里云技能认证
详细说明-
发表了文章 2016-11-10
CSDN停止更新啦，欢迎大家关注我的Github https://github.com/chenguolin
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发表了文章 2016-10-24
python setup脚本编写
本文转载自：http://lingxiankong.github.io/blog/2013/12/23/Python-setup/ 前言 其实对于setup.py和setup.cfg的关注是从OpenStack的源码包中开始的，OpenStack每个组件的发布时都是一个tar.gz包，同样，我们直接从github上clone代码后也会发现两个文件的存在。
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发表了文章 2016-09-24
Spark-分布式集群运行
1.简介 这篇文章主要是简单的介绍一下Spark应用如何在集群上运行, 更进一步的理解Spark所涉及到的相关主件 目前Apache Spark支持三种分布式部署方式，分别是standalone、spark on mesos和 spark on YARN 2.
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发表了文章 2016-09-17
Spark-Yarn架构介绍
1.简介 MapReduct框架从hadoop-0.23版本以后发生了重大的变革, 新的计算框架我们称为MapReudce 2.0 或者 YARN(Yet-Another-Resource-Negotiator) 这篇文章主要是简单的介绍YARN的架构, 因为后续我们都会使用YARN提交Spark程序 MapReduct 2.
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发表了文章 2016-09-11
Spark-python-快速开始
1. 概览 这篇文章主要是关于Spark的快速熟悉和使用，我们使用Python和Spark的shell接口来操作Spark。 Spark shell使得我们可以很简单的学习Spark的Api，同时也是一个强大数据分析交互的工具。
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发表了文章 2016-09-05
Spark-yarn环境部署
基本环境: ubuntu 12.04 32位 一. 安装yarn伪分布式集群 1. 创建新用户 (1) 添加用户: sudo useradd -m hadoop -s /bin/bash (2)...
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发表了文章 2016-09-02
机器学习-回归模型-欠拟合和过拟合
1. 什么是欠拟合和过拟合 先看三张图片，这三张图片是线性回归模型 拟合的函数和训练集的关系 第一张图片拟合的函数和训练集误差较大，我们称这种情况为 欠拟合 第二张图片拟合的函数和训练集误差较小，我们称这种情况为 合适拟合 第三张图片拟合的函数完美的匹配训练集数据，我们称这种情况为 过拟合 类似的，对于逻辑回归同样也存在欠拟合和过拟合问题，如下三张图 2. 如何解决欠拟合和过拟合问题 欠拟合问题，根本的原因是特征维度过少，导致拟合的函数无法满足训练集，误差较大。
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发表了文章 2016-08-24
机器学习-逻辑回归-代价函数
1. 引言 回到线性回归模型中，训练集和代价函数如下图 如果我们还用J(θ)函数做为逻辑回归模型的代价函数，用H(x) = g(θ^T * x)，曲线如下图所示 发现J(θ)的曲线图是"非凸函数"，存在多个局部最小值，不利于我们求解全局最小值 因此，上述的代价函数对于逻辑回归是不可行的，我们需要其他形式的代价函数来保证逻辑回归的代价函数是凸函数。
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发表了文章 2016-08-22
机器学习-逻辑回归-分类
1. 逻辑回归 监督学习中另一个问题为分类问题，常见的分类问题例子有 邮件是否是垃圾邮件，0表示垃圾邮件，1表示正常邮件 在线交易是否会欺骗用户，0表示会欺骗，1表示不会 患肿瘤患者是良性还是恶性，0表示恶性，1表示良性 这些问题，可以归之于二...
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发表了文章 2016-08-10
机器学习-线性回归-正规方程
1. 正规方程 前面几篇文章里面我们介绍了求解线性回归模型第一个算法 梯度下降算法，梯度下降算法最核心的是找到一个学习速率α，通过不断的迭代最终找到θ0 ... θn, 使得J(θ)值最小。
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发表了文章 2016-08-06
机器学习-梯度下降算法-特征缩放和学习速率选取
1. 特征缩放 实际当我们在计算线性回归模型的时候，会发现特征变量x，不同维度之间的取值范围差异很大。这就造成了我们在使用梯度下降算法的时候，由于维度之间的差异使得Jθ的值收敛的很慢。
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发表了文章 2016-08-04
机器学习-线性回归-多维度特征变量
1. 假设函数 之前的几篇文章里面，我们都只是介绍了单维特征变量的线性回归模型，比如预测房价的时候，我们只用了房子的面积这个维度。 接下来我们会去研究多个维度的线性回归模型 还是从预测房价这个例子入手，假设我们现在不只是单纯的考虑房子的面积，还考虑了...
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发表了文章 2016-07-31
机器学习-梯度下降算法
1.引言 虽然我们知道，代价函数Jθ的表达式，但是还不知道怎么去确定假设函数hθ(x)的所有参数θ0,θ1 ... θn，使得Jθ值最小。 我们还是假设hθ(x)是一个线性函数，并且只有2个参数θ0,θ1，对应特征向量x只有1维 我们的目标是使得J...
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发表了文章 2016-07-30
手把手教你编写-微信机器人
一. 引言 我们都知道，微信提供了多种登录的方式，包括手机端、电脑端以及web端。 web端的登录，我们用Python程序完全可以模拟出来~~（如果你不知道，那也没关系，稍微了解下Python request session即可） 而所谓的机器人实际上就是后台一个智能的程序，类似“微软小冰”，“iPhone siri”。
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发表了文章 2016-07-30
机器学习-监督学习-cost function
1.引言 当我们的训练集如下图1所示，可以假设hypothesis函数如图2 θ0和θ1我们称为hθ(x)函数的2个参数，h是x的函数，所以有时候也记着h(x) 对于这个已有的hypothesis，我们需要什么方法来评估这个假设函数的好坏呢？ 因此我们定义了一个叫"代价函数"cost function 来评估当前hθ(x)函数 2. 代价函数 cost function也叫作loss function，就是对hθ(x)函数进行评估的一个函数。
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发表了文章 2016-07-28
机器学习-入门介绍
一. 背景在机器学习中，有2个很大的思路监督学习(supervised learning)和非监督学习(unsupervised learning)监督学习，用通俗的话来说就是你知道问题的答案，需要计算机给出一个更标准的答案。
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发表了文章 2016-06-28
python requests模拟登陆github
1. Cookie 介绍 HTTP 协议是无状态的。因此，若不借助其他手段，远程的服务器就无法知道以前和客户端做了哪些通信。Cookie 就是「其他手段」之一。
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发表了文章 2016-05-24
"结巴"中文分词
1. 结巴中文分词 结巴分词是国内程序员用开发的一个中文分词模块, 源码已托管在github, https://github.com/fxsjy/jieba 2.
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发表了文章 2016-05-24
Matrix67：漫话中文分词算法
文章转载自: 我爱自然语言处理 记得第一次了解中文分词算法是在 Google 黑板报 上看到的，当初看到那个算法时我彻底被震撼住了，想不到一个看似不可能完成的任务竟然有如此神奇巧妙的算法。
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发表了文章 2016-05-07
linux c文件操作接口
文章转载自: http://blog.sina.com.cn/s/blog_71d1a98701010s0v.html 1. open 函数 1). 功能描述: 用于打开或创建文件，在打开或创建文件时可以指定文件的属性及用户的权限等各种参数。
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发表了文章 2016-04-23
linux c++ 多线程编程
文章参考: http://www.cnblogs.com/forstudy/archive/2012/04/05/2433853.html 一. 进程和线程 进程 (1) 系统中程序执行和资源分配的基本单位 (2) 每个...
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发表了文章 2016-04-18
C++多线程
转载自: http://blog.chinaunix.net/uid-24185908-id-3052676.html 一. 进程和线程 进程是没有活力的，它只是一个静态的概念。
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发表了文章 2016-04-10
Unicode与UTF-8
1. 基础1.1 ASCII码 我们知道, 在计算机内部, 所有的信息最终都表示为一个二进制的字符串. 每一个二进制位(bit)有0和1两种状态, 因此八个二进制位就可以组合出 256种状态, 这被称为一个字节(byte).
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发表了文章 2016-03-21
Python 标准库 urllib2 的使用细节
文章转载自:http://zhuoqiang.me/python-urllib2-usage.html Python 标准库中有很多实用的工具类，但是在具体使用时，标准库文档上对使用细节描述的并不清楚，比如 urllib2 这个 HTTP 客户端库。
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发表了文章 2016-01-30
深入leveldb-初步认识leveldb
文章参考http://blog.chinaunix.net/uid-26575352-id-3245476.html 1. leveldb简介 leveldb是google两位工程师实现的单机版k-v存储系统，具有以下几个特点 1.
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发表了文章 2016-01-24
Ubuntu12.04安装中文输入法
转载自: http://www.cnblogs.com/zhj5chengfeng/archive/2013/06/23/3150620.html 本文是笔者使用 Ubuntu 操作系统写的第一篇文章！参考了红黑联盟的这篇文章：Ubuntu 12.
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发表了文章 2015-05-23
C++ sting字符串函数详解
文章转载自: http://www.renfei.org/blog/introduction-to-cpp-string.html 1. 运算符重载 a.
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发表了文章 2015-05-15
C++ auto_ptr智能指针的用法
文章转载自: http://blog.csdn.net/monkey_d_meng/article/details/5901392 C++中指针申请和释放内存通常采用的方式是new和delete。
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发表了文章 2015-04-29
浮点数的二进制表示
文章转载自：http://www.ruanyifeng.com/blog/2010/06/ieee_floating-point_representation.
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发表了文章 2015-04-16
从一道算法题说去2
今天的算法题是关于 字符串的最小编辑距离问题求解。 1. 什么是字符串编辑距离 编辑距离（Edit Distance），又称Levenshtein距离，是指两个字串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数。
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发表了文章 2015-04-14
Python使用requests来抓取网页
文章转载自：http://www.yangyanxing.com/?p=1079 1. requests介绍 早就听说requests的库的强大，只是还没有接触，今天接触了一下，发现以前使用urllib，urllib2等方法真是太搓了…… ...
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发表了文章 2015-04-13
如何抓取WEB页面
文章转载自： http://blog.binux.me/2013/09/howto-crawl-web/1. HTTP协议 WEB内容是通过HTTP协议传输的，实际上，任何的抓取行为都是在模拟浏览器的HTTP请求。
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发表了文章 2015-04-12
从一道算法题说去1
声明：算法学习来自，7月算法，面试&算法&机器学习&找工作就上七月算法 1. 今天学习的算法是 LCS，最长公共子序列，属于典型的动态规划基础题。 十分钟搞定LCS 学习视频：http://julyedu.
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发表了文章 2015-04-09
从一道面试题说去4
题目：假设公司有30w人，每个人编号从1~30w。现在公司举办年会，要求随机10w个人出来做为中奖的员工。 分析：30w人随机10w人，利用rand函数即可，但是考虑到随机数有可能重复，加个set去重即可。
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发表了文章 2015-04-09
揭秘rand()函数
转载自: http://www.cnblogs.com/ngnetboy/archive/2012/11/23/2784078.html 相信只要是程序猿都会知道rand()函数是用来取随机数的一个库函数，但是它出的结果真的是一组随机数吗？我们来看看...
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发表了文章 2015-04-02
Python使用线性回归简单预测数据
转载自: http://python.jobbole.com/81215/ 本文中，我们将进行大量的编程——但在这之前，我们先介绍一下我们今天要解决的实例问题。
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发表了文章 2015-03-20
从一道面试题说去 2
面试题目: 给定一个数n，求1*2*3*...*n 结果中末尾0的个数。 1. 我们先看一个特殊的例子，假设n是100的情况下。 根据题目的意思，我们需要求的是1*2*3*...*100的结果中末尾0的个数。
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发表了文章 2015-03-16
C/C++时间函数的使用
转载自: http://blog.csdn.net/apull/article/details/5379819 一、获取日历时间 time_t是定义在time.h中的一个类型，表示一个日历时间，也就是从1970年1月1日0时0分0秒到此时的秒数，原型是： typedef long time_t; /* time value */ 可以看出time_t其实是一个长整型，由于长整型能表示的数值有限，因此它能表示的最迟时间是2038年1月18日19时14分07秒。
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发表了文章 2014-12-28
Linux下产生10位随机密码几种方法
第一种: date +%s | sha256sum | base64 | head -c 10 解释: date +%s -- 当前时间戳 date +%s | s...
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发表了文章 2014-12-28
Linux tr命令简介
文章转载自: http://blog.sina.com.cn/s/blog_58c3f7960100uttl.html 一. tr命令简介 1. 通过使用 tr，您可以非常容易地实现 sed 的许多最基本功能。
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发表了文章 2014-12-27
从一道面试题说去
有一道面试题: 给定n个整型数，怎样让这n个数的使用空间最小。 ok，我们都知道在32位的机器下，int类型的数占4个字节，因此n个数总的使用空间应该是4n。
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发表了文章 2014-12-15
[LeetCode 第12题] -- Binary Tree Postorder Traversal
题目链接: Binary Tree PostOrder Trveral 题目意思: 给定一棵二叉树，求后续遍历序列 代码: /** * Definition for binary tree * struct TreeNode { * ...
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发表了文章 2014-12-15
搜索引擎-倒排索引
文章转载自: http://blog.csdn.net/hguisu/article/details/7962350 1.单词——文档矩阵 单词-文档矩阵是表达两者之间所具有的一种包含关系的概念模型，图3-1展示了其含义。
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发表了文章 2014-12-14
[LeetCode 第11题] -- Linked List Cycle II
题目链接: Linked List Cycle II 题目意思: 给定一个链表，如果链表有环求出环的起点，否则返回NULL 解题思路: 1. 判断链表是否有环: 两个指针，一个一次走一步，一个一次走两步，如果指针相遇说明有环，否则无环。
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发表了文章 2014-12-11
[LeetCode 第10题] -- Linked List Cycle
题目链接: linked List Cycle 题目意思: 给定一个链表，判断链表是否有环 代码: /** * Definition for singly-linked list.
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发表了文章 2014-12-10
[LeetCode 第9题] -- Reorder List
题目链接: Reorder List 题目意思: 给的一个链表，要求对链表重新排序。 例如L0->L1->L2....
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发表了文章 2014-11-14
Linux 下使用Screen
文章转载自: http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-cn-screen/ 开始使用Screen 简单来说，Screen是一个可以在多个进程之间多路复用一个物理终端的窗口管理器。
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发表了文章 2014-11-09
[LeetCode 第8题] -- Binary Tree Preorder Traversal
题目链接: Binary Tree Preorder Traversal 题目意思: 给定一个二叉树根节点，求前序序列 代码: /** * Definition for binary tree * struct TreeNode { * ...
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发表了文章 2014-11-09
[LeetCode 第7题] -- Sort List
题目链接: Sort List 题目意思: 给定一个链表头结点，在O(nlogn)时间内进行排序 分析: 比较排序下限是O(nlogn)，可以选择归并排序解决(事实证明，快速排序会TLE) 代码: /** * Definition for singly-linked list.
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发表了文章 2014-11-08
[LeetCode 第6题] -- Insertion Sort List
题目链接: Insertion Sort List 题目意思: 利用插入排序，对链表排序 代码: /** * Definition for singly-linked list.
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2016-11-10
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2016-10-24
python setup脚本编写
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Spark-分布式集群运行
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Spark-Yarn架构介绍
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2016-09-11
Spark-python-快速开始
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Spark-yarn环境部署
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机器学习-回归模型-欠拟合和过拟合
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机器学习-逻辑回归-代价函数
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机器学习-逻辑回归-分类
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机器学习-线性回归-正规方程
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机器学习-梯度下降算法-特征缩放和学习速率选取
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机器学习-线性回归-多维度特征变量
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机器学习-梯度下降算法
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手把手教你编写-微信机器人
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