李宏毅老师《机器学习》课程笔记--合辑目录

机器学习与深度学习间关系与区别 ℒℴѵℯ心·动ꦿ໊ོ꫞ 人工智能学习深度学习 python
一、机器学习概述定义机器学习（MachineLearning,ML）是一种通过数据驱动的方法，利用统计学和计算算法来训练模型，使计算机能够从数据中学习并自动进行预测或决策。机器学习通过分析大量数据样本，识别其中的模式和规律，从而对新的数据进行判断。其核心在于通过训练过程，让模型不断优化和提升其预测准确性。主要类型1.监督学习（SupervisedLearning）监督学习是指在训练数据集中包含输入
将cmd中命令输出保存为txt文本文件落难Coder Windows cmd window
最近深度学习本地的训练中我们常常要在命令行中运行自己的代码，无可厚非，我们有必要保存我们的炼丹结果，但是复制命令行输出到txt是非常麻烦的，其实Windows下的命令行为我们提供了相应的操作。其基本的调用格式就是：运行指令>输出到的文件名称或者具体保存路径测试下，我打开cmd并且ping一下百度：pingwww.baidu.com>./data.txt看下相同目录下data.txt的输出：如果你再
数字里的世界17期：2021年全球10大顶级数据中心，中国移动榜首张三叨
你知道吗？2016年，全球的数据中心共计用电4160亿千瓦时，比整个英国的发电量还多40％！前言每天，我们都会创造超过250万TB的数据。并且随着物联网（IOT）的不断普及，这一数据将持续增长。如此庞大的数据被存储在被称为“数据中心”的专用设施中。虽然最早的数据中心建于20世纪40年代，但直到1997-2000年的互联网泡沫期间才逐渐成为主流。当前人类的技术，比如人工智能和机器学习，已经将我们推向
nosql数据库技术与应用知识点皆过客，揽星河 NoSQL nosql 数据库大数据数据分析数据结构非关系型数据库
Nosql知识回顾大数据处理流程数据采集(flume、爬虫、传感器)数据存储(本门课程NoSQL所处的阶段)Hdfs、MongoDB、HBase等数据清洗(入仓)Hive等数据处理、分析(Spark、Flink等)数据可视化数据挖掘、机器学习应用(Python、SparkMLlib等)大数据时代存储的挑战(三高)高并发(同一时间很多人访问)高扩展(要求随时根据需求扩展存储)高效率(要求读写速度快)
Python开发常用的三方模块如下：换个网名有点难 python 开发语言
Python是一门功能强大的编程语言，拥有丰富的第三方库，这些库为开发者提供了极大的便利。以下是100个常用的Python库，涵盖了多个领域：1、NumPy，用于科学计算的基础库。2、Pandas，提供数据结构和数据分析工具。3、Matplotlib，一个绘图库。4、Scikit-learn，机器学习库。5、SciPy，用于数学、科学和工程的库。6、TensorFlow，由Google开发的开源机
Python实现简单的机器学习算法 master_chenchengg python python 办公效率 python开发 IT
Python实现简单的机器学习算法开篇：初探机器学习的奇妙之旅搭建环境：一切从安装开始必备工具箱第一步：安装Anaconda和JupyterNotebook小贴士：如何配置Python环境变量算法初体验：从零开始的Python机器学习线性回归：让数据说话数据准备：从哪里找数据编码实战：Python实现线性回归模型评估：如何判断模型好坏逻辑回归：从分类开始理论入门：什么是逻辑回归代码实现：使用skl
遥感影像的切片处理 sand&wich 计算机视觉 python 图像处理
在遥感影像分析中，经常需要将大尺寸的影像切分成小片段，以便于进行详细的分析和处理。这种方法特别适用于机器学习和图像处理任务，如对象检测、图像分类等。以下是如何使用Python和OpenCV库来实现这一过程，同时确保每个影像片段保留正确的地理信息。准备环境首先，确保安装了必要的Python库，包括numpy、opencv-python和xml.etree.ElementTree。这些库将用于图像处理
推荐3家毕业AI论文可五分钟一键生成！文末附免费教程！小猪包333 写论文人工智能 AI写作深度学习计算机视觉
在当前的学术研究和写作领域，AI论文生成器已经成为许多研究人员和学生的重要工具。这些工具不仅能够帮助用户快速生成高质量的论文内容，还能进行内容优化、查重和排版等操作。以下是三款值得推荐的AI论文生成器：千笔-AIPassPaper、懒人论文以及AIPaperPass。千笔-AIPassPaper千笔-AIPassPaper是一款基于深度学习和自然语言处理技术的AI写作助手，旨在帮助用户快速生成高质
AI大模型的架构演进与最新发展季风泯灭的季节 AI大模型应用技术二人工智能架构
随着深度学习的发展，AI大模型（LargeLanguageModels,LLMs）在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了革命性的进展。本文将详细探讨AI大模型的架构演进，包括从Transformer的提出到GPT、BERT、T5等模型的历史演变，并探讨这些模型的技术细节及其在现代人工智能中的核心作用。一、基础模型介绍：Transformer的核心原理Transformer架构的背景在Transfo
ai绘画工具midjourney怎么下载？附作品管理教程设计师早上好
Midjourney是一款功能强大的AI绘画工具，它使用机器学习技术和深度神经网络等算法，可以生成各种艺术风格的绘画作品。在创意设计、广告宣传等方面有着广泛的应用前景。那么，ai绘画工具midjourney怎么下载？本文将为您介绍Midjourney的下载以及作品的相关管理。一、Midjourney下载Midjourney的下载非常简单，只需打开Midjourney官网（点击“GetMidjour
[实践应用] 深度学习之模型性能评估指标 YuanDaima2048 深度学习工具使用深度学习人工智能损失函数性能评估 pytorch python 机器学习
文章总览：YuanDaiMa2048博客文章总览深度学习之模型性能评估指标分类任务回归任务排序任务聚类任务生成任务其他介绍在机器学习和深度学习领域，评估模型性能是一项至关重要的任务。不同的学习任务需要不同的性能指标来衡量模型的有效性。以下是对一些常见任务及其相应的性能评估指标的详细解释和总结。分类任务分类任务是指模型需要将输入数据分配到预定义的类别或标签中。以下是分类任务中常用的性能指标：准确率(
[实践应用] 深度学习之优化器 YuanDaima2048 深度学习工具使用 pytorch 深度学习人工智能机器学习 python 优化器
文章总览：YuanDaiMa2048博客文章总览深度学习之优化器1.随机梯度下降（SGD）2.动量优化（Momentum）3.自适应梯度（Adagrad）4.自适应矩估计（Adam）5.RMSprop总结其他介绍在深度学习中，优化器用于更新模型的参数，以最小化损失函数。常见的优化函数有很多种，下面是几种主流的优化器及其特点、原理和PyTorch实现：1.随机梯度下降（SGD）原理:随机梯度下降通过
机器学习-聚类算法不良人龍木木机器学习机器学习算法聚类
机器学习-聚类算法1.AHC2.K-means3.SC4.MCL仅个人笔记，感谢点赞关注！1.AHC2.K-means3.SC传统谱聚类：个人对谱聚类算法的理解以及改进4.MCL目前仅专注于NLP的技术学习和分享感谢大家的关注与支持！
生成式地图制图 Bwywb_3 深度学习机器学习深度学习生成对抗网络
生成式地图制图（GenerativeCartography）是一种利用生成式算法和人工智能技术自动创建地图的技术。它结合了传统的地理信息系统（GIS）技术与现代生成模型（如深度学习、GANs等），能够根据输入的数据自动生成符合需求的地图。这种方法在城市规划、虚拟环境设计、游戏开发等多个领域具有应用前景。主要特点：自动化生成：通过算法和模型，系统能够根据输入的地理或空间数据自动生成地图，而无需人工逐
未来软件市场是怎么样的？做开发的生存空间如何？ cesske 软件需求
目录前言一、未来软件市场的发展趋势二、软件开发人员的生存空间前言未来软件市场是怎么样的？做开发的生存空间如何？一、未来软件市场的发展趋势技术趋势：人工智能与机器学习：随着技术的不断成熟，人工智能将在更多领域得到应用，如智能客服、自动驾驶、智能制造等，这将极大地推动软件市场的增长。云计算与大数据：云计算服务将继续普及，大数据技术的应用也将更加广泛。企业将更加依赖云计算和大数据来优化运营、提升效率，并
吴恩达深度学习笔记(30)-正则化的解释极客Array
正则化（Regularization）深度学习可能存在过拟合问题——高方差，有两个解决方法，一个是正则化，另一个是准备更多的数据，这是非常可靠的方法，但你可能无法时时刻刻准备足够多的训练数据或者获取更多数据的成本很高，但正则化通常有助于避免过拟合或减少你的网络误差。如果你怀疑神经网络过度拟合了数据，即存在高方差问题，那么最先想到的方法可能是正则化，另一个解决高方差的方法就是准备更多数据，这也是非常
个人学习笔记7-6：动手学深度学习pytorch版-李沐浪子L 深度学习深度学习笔记计算机视觉 python 人工智能神经网络 pytorch
#人工智能##深度学习##语义分割##计算机视觉##神经网络#计算机视觉13.11全卷积网络全卷积网络（fullyconvolutionalnetwork，FCN）采用卷积神经网络实现了从图像像素到像素类别的变换。引入l转置卷积（transposedconvolution）实现的，输出的类别预测与输入图像在像素级别上具有一一对应关系：通道维的输出即该位置对应像素的类别预测。13.11.1构造模型下
python中zeros用法_Python中的numpy.zeros()用法江平舟 python中zeros用法
numpy.zeros()函数是最重要的函数之一,广泛用于机器学习程序中。此函数用于生成包含零的数组。numpy.zeros()函数提供给定形状和类型的新数组,并用零填充。句法numpy.zeros(shape,dtype=float,order='C'参数形状：整数或整数元组此参数用于定义数组的尺寸。此参数用于我们要在其中创建数组的形状,例如(3,2)或2。dtype：数据类型(可选)此参数用于
深度学习-点击率预估-研究论文2024-09-14速读 sp_fyf_2024 深度学习人工智能
深度学习-点击率预估-研究论文2024-09-14速读1.DeepTargetSessionInterestNetworkforClick-ThroughRatePredictionHZhong,JMa,XDuan,SGu,JYao-2024InternationalJointConferenceonNeuralNetworks,2024深度目标会话兴趣网络用于点击率预测摘要：这篇文章提出了一种新
计算机视觉中，Pooling的作用 Wils0nEdwards 计算机视觉人工智能
在计算机视觉中，Pooling（池化）是一种常见的操作，主要用于卷积神经网络（CNN）中。它通过对特征图进行下采样，减少数据的空间维度，同时保留重要的特征信息。Pooling的作用可以归纳为以下几个方面：1.降低计算复杂度与内存需求Pooling操作通过对特征图进行下采样，减少了特征图的空间分辨率（例如，高度和宽度）。这意味着网络需要处理的数据量会减少，从而降低了计算量和内存需求。这对大型神经网络
【NumPy】深入解析numpy.zeros()函数二七830 numpy
欢迎莅临我的个人主页这里是我深耕Python编程、机器学习和自然语言处理（NLP）领域，并乐于分享知识与经验的小天地！博主简介：我是二七830，一名对技术充满热情的探索者。多年的Python编程和机器学习实践，使我深入理解了这些技术的核心原理，并能够在实际项目中灵活应用。尤其是在NLP领域，我积累了丰富的经验，能够处理各种复杂的自然语言任务。技术专长：我熟练掌握Python编程语言，并深入研究了机
神经网络-损失函数红米煮粥神经网络人工智能深度学习
文章目录一、回归问题的损失函数1.均方误差（MeanSquaredError,MSE）2.平均绝对误差（MeanAbsoluteError,MAE）二、分类问题的损失函数1.0-1损失函数（Zero-OneLossFunction）2.交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）3.合页损失（HingeLoss）三、总结在神经网络中，损失函数（LossFunction）扮演着至关重要的角色，它
【中国国际航空-注册_登录安全分析报告】风控牛验证码接口安全评测系列安全行为验证极验网易易盾智能手机
前言由于网站注册入口容易被黑客攻击，存在如下安全问题：1.暴力破解密码，造成用户信息泄露2.短信盗刷的安全问题，影响业务及导致用户投诉3.带来经济损失，尤其是后付费客户，风险巨大，造成亏损无底洞所以大部分网站及App都采取图形验证码或滑动验证码等交互解决方案，但在机器学习能力提高的当下，连百度这样的大厂都遭受攻击导致点名批评，图形验证及交互验证方式的安全性到底如何？请看具体分析一、中国国际航空PC
机器学习流形数据降维：UMAP 降维算法小嗷犬 Python 机器学习 #数据分析及可视化机器学习算法人工智能
✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。个人主页：小嗷犬的个人主页个人网站：小嗷犬的技术小站个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。本文目录UMAP简介理论基础特点与优势应用场景在Python中使用UMAP安装umap-learn库使用UMAP可视化手写数字数据集UMAP简介UMAP（UniformManifoldApproximatio
损失函数与反向传播 Star_. PyTorch pytorch 深度学习 python
损失函数定义与作用损失函数(lossfunction)在深度学习领域是用来计算搭建模型预测的输出值和真实值之间的误差。1.损失函数越小越好2.计算实际输出与目标之间的差距3.为更新输出提供依据（反向传播)常见的损失函数回归常见的损失函数有：均方差（MeanSquaredError，MSE）、平均绝对误差（MeanAbsoluteErrorLoss，MAE）、HuberLoss是一种将MSE与MAE
七.正则化愿风去了
吴恩达机器学习之正则化（Regularization）http://www.cnblogs.com/jianxinzhou/p/4083921.html从数学公式上理解L1和L2https://blog.csdn.net/b876144622/article/details/81276818虽然在线性回归中加入基函数会使模型更加灵活，但是很容易引起数据的过拟合。例如将数据投影到30维的基函数上，模
BP神经网络的传递函数大胜归来19 MATLAB
BP网络一般都是用三层的，四层及以上的都比较少用；传输函数的选择，这个怎么说，假设你想预测的结果是几个固定值，如1,0等，满足某个条件输出1，不满足则0的话，首先想到的是hardlim函数，阈值型的，当然也可以考虑其他的；然后，假如网络是用来表达某种线性关系时，用purelin---线性传输函数；若是非线性关系的话，用别的非线性传递函数，多层网络时，每层不一定要用相同的传递函数，可以是三种配合，可
神经网络传递函数sigmoid,神经网络传递函数作用快乐的小荣荣神经网络机器学习深度学习人工智能
神经网络传递函数选取不同会有特别大差别嘛？只是最后一层，但前面层是非线性，那么可能存在区别不大的情况。线性函数f(a*input)=af(input),一般来说，input为向量，最简化情况下，可以假设input的各个维度，a1=a2=a3。。。意味着你线性层只是简单的对输入做了scale~而神经网络能起作用的原因，在于通过足够复杂的非线性函数，来模拟任何的分布。所以，神经网络必须要用非线性函数。
机器学习-------数据标准化罔闻_spider 数据分析算法机器学习人工智能
什么是归一化，它与标准化的区别是什么？一作用在做训练时，需要先将特征值与标签标准化，可以防止梯度防炸和过拟合；将标签标准化后，网络预测出的数据是符合标准正态分布的—StandarScaler()，与真实值有很大差别。因为StandarScaler()对数据的处理是（真实值-平均值）/标准差。同时在做预测时需要将输出数据逆标准化提升模型精度：标准化/归一化使不同维度的特征在数值上更具比较性，提高分类
分享一个基于python的电子书数据采集与可视化分析 hadoop电子书数据分析与推荐系统 spark大数据毕设项目（源码、调试、LW、开题、PPT) 计算机源码社 Python项目大数据大数据 python hadoop 计算机毕业设计选题计算机毕业设计源码数据分析 spark毕设
作者：计算机源码社个人简介：本人八年开发经验，擅长Java、Python、PHP、.NET、Node.js、Android、微信小程序、爬虫、大数据、机器学习等，大家有这一块的问题可以一起交流！学习资料、程序开发、技术解答、文档报告如需要源码，可以扫取文章下方二维码联系咨询Java项目微信小程序项目Android项目Python项目PHP项目ASP.NET项目Node.js项目选题推荐项目实战|p
JAVA基础灵静志远位运算加载 Date 字符串池覆盖
一、类的初始化顺序 1 （静态变量，静态代码块）-->（变量，初始化块）--> 构造器同一括号里的，根据它们在程序中的顺序来决定。上面所述是同一类中。如果是继承的情况，那就在父类到子类交替初始化。二、String 1 String a = "abc"; JAVA虚拟机首先在字符串池中查找是否已经存在了值为"abc"的对象，根
keepalived实现redis主从高可用 bylijinnan redis
方案说明两台机器（称为A和B），以统一的VIP对外提供服务 1.正常情况下，A和B都启动，B会把A的数据同步过来（B is slave of A） 2.当A挂了后，VIP漂移到B；B的keepalived 通知redis 执行：slaveof no one，由B提供服务 3.当A起来后，VIP不切换，仍在B上面；而A的keepalived 通知redis 执行slaveof B，开始
java文件操作大全 0624chenhong java
最近在博客园看到一篇比较全面的文件操作文章，转过来留着。 http://www.cnblogs.com/zhuocheng/archive/2011/12/12/2285290.html 转自http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a9f789a0100ik3p.html 一.获得控制台用户输入的信息 &nbs
android学习任务不懂事的小屁孩工作
任务完成情况搞清楚带箭头的pupupwindows和不带的使用已完成熟练使用pupupwindows和alertdialog，并搞清楚两者的区别已完成熟练使用android的线程handler,并敲示例代码进行中了解游戏2048的流程，并完成其代码工作进行中-差几个actionbar 研究一下android的动画效果，写一个实例已完成复习fragem
zoom.js 换个号韩国红果果 oom
它的基于bootstrap 的 https://raw.github.com/twbs/bootstrap/master/js/transition.js transition.js模块引用顺序 <link rel="stylesheet" href="style/zoom.css"> <script src=&q
详解Oracle云操作系统Solaris 11.2 蓝儿唯美 Solaris
当Oracle发布Solaris 11时，它将自己的操作系统称为第一个面向云的操作系统。Oracle在发布Solaris 11.2时继续它以云为中心的基调。但是，这些说法没有告诉我们为什么Solaris是配得上云的。幸好，我们不需要等太久。Solaris11.2有4个重要的技术可以在一个有效的云实现中发挥重要作用：OpenStack、内核域、统一存档（UA）和弹性虚拟交换（EVS）。
spring学习——springmvc（一） a-john springMVC
Spring MVC基于模型-视图-控制器（Model-View-Controller，MVC）实现，能够帮助我们构建像Spring框架那样灵活和松耦合的Web应用程序。 1，跟踪Spring MVC的请求请求的第一站是Spring的DispatcherServlet。与大多数基于Java的Web框架一样，Spring MVC所有的请求都会通过一个前端控制器Servlet。前
hdu4342 History repeat itself-------多校联合五 aijuans 数论
水题就不多说什么了。 #include<iostream>#include<cstdlib>#include<stdio.h>#define ll __int64using namespace std;int main(){ int t; ll n; scanf("%d",&t); while(t--)
EJB和javabean的区别 asia007 bean ejb
EJB不是一般的JavaBean,EJB是企业级JavaBean,EJB一共分为3种,实体Bean,消息Bean,会话Bean,书写EJB是需要遵循一定的规范的,具体规范你可以参考相关的资料.另外,要运行EJB,你需要相应的EJB容器,比如Weblogic,Jboss等,而JavaBean不需要,只需要安装Tomcat就可以了 1.EJB用于服务端应用开发, 而JavaBeans
Struts的action和Result总结百合不是茶 struts Action配置 Result配置
一:Action的配置详解: 下面是一个Struts中一个空的Struts.xml的配置文件 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?> <!DOCTYPE struts PUBLIC &quo
如何带好自已的团队 bijian1013 项目管理团队管理团队
在网上看到博客" 怎么才能让团队成员好好干活"的评论，觉得写的比较好。原文如下：我做团队管理有几年了吧，我和你分享一下我认为带好团队的几点： 1.诚信对团队内成员，无论是技术研究、交流、问题探讨，要尽可能的保持一种诚信的态度，用心去做好，你的团队会感觉得到。 2.努力提
Java代码混淆工具 sunjing ProGuard
Open Source Obfuscators ProGuard http://java-source.net/open-source/obfuscators/proguardProGuard is a free Java class file shrinker and obfuscator. It can detect and remove unused classes, fields, m
【Redis三】基于Redis sentinel的自动failover主从复制 bit1129 redis
在第二篇中使用2.8.17搭建了主从复制，但是它存在Master单点问题，为了解决这个问题，Redis从2.6开始引入sentinel，用于监控和管理Redis的主从复制环境，进行自动failover，即Master挂了后，sentinel自动从从服务器选出一个Master使主从复制集群仍然可以工作，如果Master醒来再次加入集群，只能以从服务器的形式工作。什么是Sentine
使用代理实现Hibernate Dao层自动事务白糖_ DAO spring AOP 框架 Hibernate
都说spring利用AOP实现自动事务处理机制非常好，但在只有hibernate这个框架情况下，我们开启session、管理事务就往往很麻烦。 public void save(Object obj){ Session session = this.getSession(); Transaction tran = session.beginTransaction(); try
maven3实战读书笔记 braveCS maven3
Maven简介是什么？ Is a software project management and comprehension tool.项目管理工具是基于POM概念(工程对象模型) [设计重复、编码重复、文档重复、构建重复，maven最大化消除了构建的重复] [与XP：简单、交流与反馈；测试驱动开发、十分钟构建、持续集成、富有信息的工作区] 功能：
编程之美-子数组的最大乘积 bylijinnan 编程之美
public class MaxProduct { /** * 编程之美子数组的最大乘积 * 题目: 给定一个长度为N的整数数组，只允许使用乘法，不能用除法，计算任意N-1个数的组合中乘积中最大的一组，并写出算法的时间复杂度。 * 以下程序对应书上两种方法，求得“乘积中最大的一组”的乘积——都是有溢出的可能的。 * 但按题目的意思，是要求得这个子数组，而不
读书笔记-2 chengxuyuancsdn 读书笔记
1、反射 2、oracle年-月-日时-分-秒 3、oracle创建有参、无参函数 4、oracle行转列 5、Struts2拦截器 6、Filter过滤器(web.xml) 1、反射 (1)检查类的结构在java.lang.reflect包里有3个类Field,Method,Constructor分别用于描述类的域、方法和构造器。 2、oracle年月日时分秒 s
[求学与房地产]慎重选择IT培训学校 comsci it
关于培训学校的教学和教师的问题,我们就不讨论了,我主要关心的是这个问题培训学校的教学楼和宿舍的环境和稳定性问题我们大家都知道，房子是一个比较昂贵的东西，特别是那种能够当教室的房子... &nb
RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系 daizj oracle rman filesperset PARALLELISM
RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系转 PARALLELISM --- 我们还可以通过parallelism参数来指定同时"自动"创建多少个通道： RMAN > configure device type disk parallelism 3 ; 表示启动三个通道，可以加快备份恢复的速度。
简单排序:冒泡排序 dieslrae 冒泡排序
public void bubbleSort(int[] array){ for(int i=1;i<array.length;i++){ for(int k=0;k<array.length-i;k++){ if(array[k] > array[k+1]){
初二上学期难记单词三 dcj3sjt126com sciet
concert 音乐会 tonight 今晚 famous 有名的；著名的 song 歌曲 thousand 千 accident 事故；灾难 careless 粗心的，大意的 break 折断；断裂；破碎 heart 心（脏） happen 偶尔发生，碰巧 tourist 旅游者；观光者 science （自然）科学 marry 结婚 subject 题目；
I.安装Memcahce 1. 安装依赖包libevent Memcache需要安装libevent,所以安装前可能需要执行 Shell代码收藏代码 dcj3sjt126com redis
wget http://download.redis.io/redis-stable.tar.gz tar xvzf redis-stable.tar.gz cd redis-stable make 前面3步应该没有问题，主要的问题是执行make的时候，出现了异常。异常一： make[2]: cc: Command not found 异常原因：没有安装g
并发容器 shuizhaosi888 并发容器
通过并发容器来改善同步容器的性能，同步容器将所有对容器状态的访问都串行化，来实现线程安全，这种方式严重降低并发性，当多个线程访问时，吞吐量严重降低。并发容器ConcurrentHashMap 替代同步基于散列的Map，通过Lock控制。 &nb
Spring Security（12）——Remember-Me功能 234390216 Spring Security Remember Me 记住我
Remember-Me功能目录 1.1 概述 1.2 基于简单加密token的方法 1.3 基于持久化token的方法 1.4 Remember-Me相关接口和实现
位运算焦志广位运算
一、位运算符Ｃ语言提供了六种位运算符： & 按位与 | 按位或 ^ 按位异或 ~ 取反 << 左移 >> 右移 1. 按位与运算按位与运算符"&"是双目运算符。其功能是参与运算的两数各对应的二进位相与。只有对应的两个二进位均为1时，结果位才为1 ，否则为0。参与运算的数以补码方式出现。例如：9&am
nodejs 数据库连接 mongodb mysql liguangsong mongodb mysql node 数据库连接
1.mysql 连接 package.json中dependencies加入 "mysql":"~2.7.0" 执行 npm install 在config 下创建文件 database.js
java动态编译 olive6615 java HotSpot jvm 动态编译
在HotSpot虚拟机中，有两个技术是至关重要的，即动态编译(Dynamic compilation)和Profiling。 HotSpot是如何动态编译Javad的bytecode呢？Java bytecode是以解释方式被load到虚拟机的。HotSpot里有一个运行监视器，即Profile Monitor,专门监视
Storm0.9.5的集群部署配置优化 roadrunners 优化 storm.yaml
nimbus结点配置（storm.yaml）信息： # Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one # or more contributor license agreements. See the NOTICE file # distributed with this work for additional inf
101个MySQL 的调节和优化的提示 tomcat_oracle mysql
　1. 拥有足够的物理内存来把整个InnoDB文件加载到内存中——在内存中访问文件时的速度要比在硬盘中访问时快的多。　　2. 不惜一切代价避免使用Swap交换分区 – 交换时是从硬盘读取的，它的速度很慢。　　3. 使用电池供电的RAM（注：RAM即随机存储器）。　　4. 使用高级的RAID（注：Redundant Arrays of Inexpensive Disks，即磁盘阵列
zoj 3829 Known Notation(贪心) 阿尔萨斯 ZOJ
题目链接：zoj 3829 Known Notation 题目大意：给定一个不完整的后缀表达式，要求有2种不同操作，用尽量少的操作使得表达式完整。解题思路：贪心，数字的个数要要保证比∗的个数多1，不够的话优先补在开头是最优的。然后遍历一遍字符串，碰到数字+1，碰到∗-1,保证数字的个数大于等1，如果不够减的话，可以和最后面的一个数字交换位置（用栈维护十分方便），因为添加和交换代价都是1

李宏毅老师《机器学习》课程笔记--合辑目录

你可能感兴趣的:(Python与机器学习,机器学习,深度学习,神经网络)