13 集合 实现方法时，不同的数据结构会导致性能有很大差异。 13.1 集合接口 Java集合类库将接口（interface）与实现（implementation）分离。 可以使用接口类型存放集合的应用，一旦改变了想法，可…

简单的Tensorflow验证码识别应用，供大家参考，具体内容如下 1.Tensorflow的安装方式简单,在此就不赘述了. 2.训练集训练集以及测试及如下(纯手工打造,所以数量不多): 3.实现代码部分(参考了网上的一些实现来完成的) main.py(主要的神经网络代码) ?123456…

Linux 桌面玩家指南：09. X Window 的奥秘 原文:Linux 桌面玩家指南：09. X Window 的奥秘特别说明：要在我的随笔后写评论的小伙伴们请注意了，我的博客开启了 MathJax 数学公式支持，MathJax 使用$标记数学公式的开始和结…

流式计算的历史: 早在7、8年前诸如UC伯克利、斯坦福等大学就开始了对流式数据处理的研究，但是由于更多的关注于金融行业的业务场景或者互联网流量监控的业务场景，以及当时互联网数据场景的限制，造成了研究多是基于对传统数据库处理的流式化&…

梯度下降算法是一个很基本的算法，在机器学习和优化中有着非常重要的作用，本文首先介绍了梯度下降的基本概念，然后使用python实现了一个基本的梯度下降算法。梯度下降有很多的变种，本文只介绍最基础的梯度下降，也就是批…

本文作为学习过程中对matplotlib一些常用知识点的整理，方便查找。 强烈推荐ipython 无论你工作在什么项目上，IPython都是值得推荐的。利用ipython --pylab，可以进入PyLab模式，已经导入了matplotlib库与相关软件包（例如…

Spouts Spout是Stream的消息产生源，Spout组件的实现可以通过继承BaseRichSpout类或者其他Spout类来完成，也可以通过实现IRichSpout接口来实现。 需要根据情况实现Spout类中重要的几个方法有： open方法 当一个Task被初始化的时候会调用此…

1、用一张图总结操作系统的结构、功能特征、采用的技术和提供服务方式等。 2、用一张图描述CPU的工作原理。 3、用一张图描述系统程序与应用程序、特权指令与非特权指令、CPU状态、PSW及中断是如何协同工作的？ 转载于:https://www.cnblogs.com/ljgljg/p/10503190.ht…

基本原理 位置指纹法可以看作是分类或回归问题（特征是RSS向量，标签是位置），监督式机器学习方法可以从数据中训练出一个从特征到标签的映射关系模型。kNN是一种很简单的监督式机器学习算法，可以用来做分类或回归。 对于…

摘要 GPS难以解决室内环境下的一些定位问题，大部分室内环境下都存在WiFi，因此利用WiFi进行定位无需额外部署硬件设备，是一个非常节省成本的方法。然而WiFi并不是专门为定位而设计的，传统的基于时间和角度的定位方法并不适用于WiFi…

单变量线性回归（Linear Regression with One Variable） 预测器表达式： 选择合适的参数（parameters）θ0 和 θ1，其决定了直线相对于训练集的准确程度。 建模误差（modeling error）&a…

逻辑回归 （Logistic Regression） 目前最流行，使用最广泛的一种学习算法。 分类问题，要预测的变量 y 是离散的值。 逻辑回归算法的性质是：它的输出值永远在 0 到 1 之间。 逻辑回归模型的假设是： 其中&a…

什么是卷积神经网络？为什么它们很重要？ 卷积神经网络（ConvNets 或者 CNNs）属于神经网络的范畴，已经在诸如图像识别和分类的领域证明了其高效的能力。卷积神经网络可以成功识别人脸、物体和交通信号，从而为机…

1、安装nvm npm cnpm nrm（onenote笔记上有记录） 参考：https://blog.csdn.net/tyro_java/article/details/51232458 提示：如果发现配置完后，出现类似“npm不是内部命令……”等信息。 可采取如下措施进行解决—— 检查环…

正则化（Regularization） 过拟合问题（Overfitting）： 如果有非常多的特征，通过学习得到的假设可能能够非常好地适应训练集 ：代价函数可能几乎为 0）， 但是可能会不能推广到…

概述 一句话概述Adaboost算法的话就是：把多个简单的分类器结合起来形成个复杂的分类器。也就是“三个臭皮匠顶一个诸葛亮”的道理。 可能仅看上面这句话还没什么概念，那下面我引用个例子。 如下图所示： 在D1这个数据集中有两类数据“”和“-”…

神经网络：表示（Neural Networks: Representation） 如今的神经网络对于许多应用来说是最先进的技术。 对于现代机器学习应用，它是最有效的技术方法。 神经网络模型是许多逻辑单元按照不同层级组织起来的网络， 每一层…

逻辑回归(Logistic Regression, LR)又称为逻辑回归分析，是分类和预测算法中的一种。通过历史数据的表现对未来结果发生的概率进行预测。例如，我们可以将购买的概率设置为因变量，将用户的特征属性，例如性别，年龄&#x…

代价函数 标记方法： 神经网络的训练样本有 m 个 每个包含一组输入 x 和一组输出信号 y L 表示神经网络层数 Sl表示每层的 neuron 个数(SL 表示输出层神经元个数) 将神经网络的分类定义为两种情况： 二类分类：SL1, y0 or 1 表示哪一类&…

Logistic Regression Classifier逻辑回归主要思想就是用最大似然概率方法构建出方程，为最大化方程，利用牛顿梯度上升求解方程参数。 优点：计算代价不高，易于理解和实现。缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高…