13 集合 實現方法時，不同的數據結構會導致性能有很大差異。 13.1 集合接口 Java集合類庫將接口（interface）與實現（implementation）分離。 可以使用接口類型存放集合的應用，一旦改變了想法，可…

簡單的Tensorflow驗證碼識別應用，供大家參考，具體內容如下 1.Tensorflow的安裝方式簡單,在此就不贅述了. 2.訓練集訓練集以及測試及如下(純手工打造,所以數量不多): 3.實現代碼部分(參考了網上的一些實現來完成的) main.py(主要的神經網絡代碼) ?123456…

9.1 回顧分區和文件系統 分區類型 主分區：總共最多只能分四個 擴展分區：只能有一個，主分區加擴展分區最多有四個，必須再劃分成邏輯分區才能使用。 邏輯分區：在擴展分區中劃分的 IDE硬盤最多支持59個邏輯分區 SCSI…

Linux 桌面玩家指南：09. X Window 的奧秘 原文:Linux 桌面玩家指南：09. X Window 的奧秘特別說明：要在我的隨筆后寫評論的小伙伴們請注意了，我的博客開啟了 MathJax 數學公式支持，MathJax 使用$標記數學公式的開始和結…

流式計算的歷史: 早在7、8年前諸如UC伯克利、斯坦福等大學就開始了對流式數據處理的研究，但是由于更多的關注于金融行業的業務場景或者互聯網流量監控的業務場景，以及當時互聯網數據場景的限制，造成了研究多是基于對傳統數據庫處理的流式化&…

梯度下降算法是一個很基本的算法，在機器學習和優化中有著非常重要的作用，本文首先介紹了梯度下降的基本概念，然后使用python實現了一個基本的梯度下降算法。梯度下降有很多的變種，本文只介紹最基礎的梯度下降，也就是批…

一、使用前準備 1、打開app的build.gradle文件： 頂部停用apt插件： //添加如下代碼，應用apt插件 apply plugin: com.neenbedankt.android-apt dependencies中添加依賴： //Dagger2compile com.google.dagger:dagger:2.4apt com.goog…

Storm 安裝部署 部署Storm集群需要依次完成的安裝步驟： 1.安裝jdk6及以上版本; 　　2. 搭建Zookeeper集群； 　　3. 安裝Storm依賴庫； 　　4. 下載并解壓Storm發布版本； 　　5. 修改storm.yaml配置文件； 　　6…

本文作為學習過程中對matplotlib一些常用知識點的整理，方便查找。 強烈推薦ipython 無論你工作在什么項目上，IPython都是值得推薦的。利用ipython --pylab，可以進入PyLab模式，已經導入了matplotlib庫與相關軟件包（例如…

package 月份輸出;import java.util.*;public class 月份輸出 {public static void main(String[] args) {// TODO Auto-generated method stubScanner sc new Scanner(System.in);int s sc.nextInt();String a[] {"January","February","March&q…

Spouts Spout是Stream的消息產生源，Spout組件的實現可以通過繼承BaseRichSpout類或者其他Spout類來完成，也可以通過實現IRichSpout接口來實現。 需要根據情況實現Spout類中重要的幾個方法有： open方法 當一個Task被初始化的時候會調用此…

1、用一張圖總結操作系統的結構、功能特征、采用的技術和提供服務方式等。 2、用一張圖描述CPU的工作原理。 3、用一張圖描述系統程序與應用程序、特權指令與非特權指令、CPU狀態、PSW及中斷是如何協同工作的？ 轉載于:https://www.cnblogs.com/ljgljg/p/10503190.ht…

Machine Learning 是人工智能的核心，主要使用歸納、綜合而不是演繹。 讓計算機模擬人類行為，以獲取新的知識或技能 重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身性能 一個程序能從經驗 E 中學習，解決任務 T，達到性能度量值P&#xf…

基本原理 位置指紋法可以看作是分類或回歸問題（特征是RSS向量，標簽是位置），監督式機器學習方法可以從數據中訓練出一個從特征到標簽的映射關系模型。kNN是一種很簡單的監督式機器學習算法，可以用來做分類或回歸。 對于…

摘要 GPS難以解決室內環境下的一些定位問題，大部分室內環境下都存在WiFi，因此利用WiFi進行定位無需額外部署硬件設備，是一個非常節省成本的方法。然而WiFi并不是專門為定位而設計的，傳統的基于時間和角度的定位方法并不適用于WiFi…

單變量線性回歸（Linear Regression with One Variable） 預測器表達式： 選擇合適的參數（parameters）θ0 和 θ1，其決定了直線相對于訓練集的準確程度。 建模誤差（modeling error）&a…

給定一個無序數組，包含正數、負數和0，要求從中找出3個數的乘積，使得乘積最大，要求時間復雜度：O(n)，空間復雜度：O(1) def solve():n input()a input().split()for i in range(len(a)):a[i] in…

邏輯回歸 （Logistic Regression） 目前最流行，使用最廣泛的一種學習算法。 分類問題，要預測的變量 y 是離散的值。 邏輯回歸算法的性質是：它的輸出值永遠在 0 到 1 之間。 邏輯回歸模型的假設是： 其中&a…

為了方便查找，把基礎架構系統文章按時間正序整理了一下，記錄如下： 1. 基礎架構之日志管理平臺搭建及java&net使用 2. 基礎架構之日志管理平臺及釘釘&郵件告警通知 3. 基礎架構之分布式配置中心 4. 基礎架構之分布式任務平臺 5. 基礎架…

什么是卷積神經網絡？為什么它們很重要？ 卷積神經網絡（ConvNets 或者 CNNs）屬于神經網絡的范疇，已經在諸如圖像識別和分類的領域證明了其高效的能力。卷積神經網絡可以成功識別人臉、物體和交通信號，從而為機…