本文转自：https://www.yiichina.com/tutorial/1110 在控制器index方法里加上一段 如果需要做权限控制之类的，修改提交地址不想直接放在index方法，可以自定义提交地址，加上editableOptions参数即可
原因：由于连接方在一段时间后没有正确答复或连接的主机没有反应，连接尝试失败。 错误： 无法取得目录列表 命令： PWD 总是出现以上这个字符，研究了2天，终于发现了，其他人都说要设置： 但是我无论怎么设置，都不起作用，还是一样的出现错误报告。 后来无意中发现了解决办法： 按照这个做法，站点管理器—选择站点—–高级—选择活动模式—–确定。 然后再开启，发现，呵呵呵，完美解决了！ 如图:
以前多次接触过极大似然估计，但一直都不太明白到底什么原理，最近在看贝叶斯分类，对极大似然估计有了新的认识，总结如下： 贝叶斯决策 首先来看贝叶斯分类，我们都知道经典的贝叶斯公式： 其中：p(w)：为先验概率，表示每种类别分布的概率；：类条件概率，表示在某种类别前提下，某事发生的概率；而为后验概率，表示某事发生了，并且它属于某一类别的概率，有了这个后验概率，我们就可以对样本进行分类。后验概率越大，说明某事物属于这个类别的可能性越大，我们越有理由把它归到这个类别下。 我们来看一个直观的例子：已知：在夏季，某公园男性穿凉鞋的概率为1/2，女性穿凉鞋的概率为2/3，并且该公园中男女比例通常为2:1，问题：若你在公园中随机遇到一个穿凉鞋的人，请问他的性别为男性或女性的概率分别为多少？ 从问题看，就是上面讲的，某事发生了，它属于某一类别的概率是多少？即后验概率。 原文链接：https://blog.csdn.net/zengxiantao1994/java/article/details/72787849
1.NLPTools(http://php-nlp-tools.com/)NLPTools是一个PHP自然语言处理库.能进行文本分级,聚类等操作.2.Prediction Builder(https://github.com/denissimon/prediction-builder)一个用PHP写成的机器学习预测库,使用了线性回归算法.3.AIML(http://www.alicebot.org/aiml.html)AIML是用于搭建聊天机器人平台的标记语言,可被PHP调用.4.PHP Classifier(https://github.com/Dachande663/PHP-Classifier)PHP朴素贝叶斯分类库.5.PHP-FANN(https://github.com/bukka/php-fann)PHP人工神经网络库.6.ANN(http://ann.thwien.de/index.php?title=Main_Page)PHP人工神经网络库.7.PHP-ML(https://github.com/php-ai/php-ml)PHP机器学习库,可进行支持向量机,神经网络等操作.
composer global remove fxp/composer-asset-plugin –no-plugins
“結巴”中文分詞：做最好的 PHP 中文分詞、中文斷詞組件。 / “Jieba” (Chinese for “to stutter”) Chinese text segmentation: built to be the best PHP Chinese word segmentation module. http://jieba-php.fukuball.com
基于PSCWS4的PHP中文分词工具词库官方网址：http://www.xunsearch.com/scws/ 这是用纯 PHP 代码实现的 C 版 Libscws 的全部功能，即第四版的 PSCWSPSCWS4 使用文档：http://www.xunsearch.com/scws/docs.php#pscws4 安装composer require wxkxklmyt/pscws 安装 使用 运行结果 静思 善解 法师 柔和 做到 其它说明 默认返回结果为字符串，返回字符串支持自定义分隔符，默认为空格 支持返回结果为数组 支持返回词数量自定义，默认为5个