aim: when and how to create, when and how to avoid creating, how to ensure they are des...
發(fā)簡(jiǎn)信
IP屬地：陜西
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Chapter02. Creating and Destroying Objects
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如果讀完覺(jué)得有收獲的話，歡迎關(guān)注我的公眾號(hào)：占小狼的博客 <a href="https://links.jianshu.com/go?to=https%3A%2F%2Fdwz.cn%2FD8Q1K7Ft" target="_blank">https://dwz.cn/D8Q1K7Ft</a><br><br><br>
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CopyOnWriteArrayList
https://stackoverflow.com/questions/2950871/how-can-copyonwritearraylist-be-thread-safe...
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自動(dòng)化集成部署
代碼持續(xù)集成+應(yīng)用自動(dòng)化部署 github+jenkins+tomcat, ubuntu 18.04 1. 安裝Java sudo add-apt-repository pp...
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技術(shù)的本質(zhì)
第2章 組合與結(jié)構(gòu) 技術(shù)的三個(gè)定義： 1.技術(shù)是實(shí)現(xiàn)目的的一種手段【單數(shù)意義上的技術(shù)】 2.技術(shù)是實(shí)踐和元器件的集成【復(fù)數(shù)，技術(shù)體】 3.技術(shù)是在某種文化中得以運(yùn)...
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Cryptography對(duì)稱密碼（對(duì)稱秘鑰加密） 在對(duì)稱密碼體系中，相同的密碼用來(lái)加密(encrypt)和解密(decrypt)報(bào)文，因此無(wú)論對(duì)發(fā)送者還是接受者，他們都知道秘鑰。加密和解密的過(guò)程如下...
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Feedforward Neural Network
Feedforward neural network, Deep feedforward network, Multi-layer perceptron XOR Gradie...
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Naive Bayes
概述 樸素貝葉斯是基于貝葉斯定理和特征條件獨(dú)立假設(shè)的分類方法。首先根據(jù)特征條件獨(dú)立假設(shè)計(jì)算出x,y的聯(lián)合概率分布，然后利用貝葉斯定理找到后驗(yàn)概率最大的y。 模型 樸素貝葉斯不...
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K-nearest Neighbor
概述 K-近鄰算法(k-NN)是一個(gè)可以用來(lái)分類算法（也可以用來(lái)回歸，本文不討論）。基本思路是給定一個(gè)標(biāo)記好的數(shù)據(jù)集，在數(shù)據(jù)集的特征空間選取一個(gè)距離度量標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)于需要分類的數(shù)...
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Perceptron
概括 Perceptron學(xué)習(xí)算法是1957年由Rosenblatt提出的分類算法，是SVM和Neural Network的基礎(chǔ)。Perceptron是一個(gè)線性分類器，基于誤...
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Max Entropy Model
概述 最大熵模型是根據(jù)最大熵原理推導(dǎo)出的分類模型，屬于對(duì)數(shù)線性模型。模型學(xué)習(xí)過(guò)程使用拉格朗日對(duì)偶法。 特征函數(shù) 特征函數(shù)描述輸入x和輸出y之間的某一個(gè)事實(shí)，定義為 在NLP中...
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Logistic Regression概述 邏輯斯蒂回歸是一個(gè)分類算法，它通過(guò)將輸入值進(jìn)行線性合并，然后通過(guò)sigmoid函數(shù)將線性合并的值映射到（0，1）之間，得到類別的概率表示。 sigmoid函數(shù)： 有 邏...
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Linear Classifier
定義 如果輸入的特征向量是實(shí)數(shù)向量則輸出的分?jǐn)?shù)為： ， 其中，是一個(gè)權(quán)重向量，而f是一個(gè)函數(shù)，該函數(shù)可以通過(guò)預(yù)先定義的功能塊，映射兩個(gè)向量的點(diǎn)積，得到希望的輸出。權(quán)重向量是從...
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Kernel Method
非線性分類 輸入空間中有由分割的數(shù)據(jù)集，圓內(nèi)為正例，圓外為負(fù)例，此時(shí)用超平面是無(wú)法正確分離數(shù)據(jù)集的。 定義映射,在新空間中數(shù)據(jù)集可以用超平面分離。 核函數(shù) 設(shè)X是輸入空間，H...
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Latent Semantic Indexing
線性代數(shù)回顧 矩陣分解（matrix decomposition）：將方陣分解成多個(gè)矩陣因子，并且這幾個(gè)矩陣因子都可以從方陣的特征向量導(dǎo)出。 矩陣對(duì)角化定理：令S為MxM的實(shí)...
