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Java学习分享-常见的异常类型
在学习异常的时候，不免被各种各样的异常类型弄晕，本文主要是从具体的异常类型为出发点来进一步的对异常有一个更清晰的认识。如果能做到对各种常见异常心中有数，就能在写代码的时候有意识的避免一些逻辑上的错误，抛出异常的时候也能快速判断出为什么会出现异常，属于什么类型的异常，是否必须处理，
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学习笔记|朴素贝叶斯算法的实现
ct_y= -1 参考文献 【1】统计学习方法（第2版），李航著，清华大学出版社 相关链接： 学习笔记|k近邻法的实现 学习笔记|k近邻分类算法 学习笔记|感知机的实现 学习笔记|朴素贝叶斯法 学习笔记|决策树模型及其学习
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基于机器学习的web异常检测
被深度学习中的深度自编码模型替代，进行非线性特征约减。同时，自编码模型的训练过程本身就是学习训练样本的压缩表达，通过给定输入的重建误差，就可以判断输入样本是否与模型相符。我们还是沿用McPAD通过2-Gram实现文本向量化的方法，直接将向量输入到深度自编码模型，进行训练。测试阶段
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Latex学习笔记（十二）公式的插入
插入公式自动添加编号 \begin{equation} \end{equation} 123 插入公式不添加编号：
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带你学习iScroll插件的用法
你可以根据项目选择最适合的版本。 版本介绍 iscroll.js，这个版本是常规应用的脚本。它包含大多数常用的功能，有很高的性能和很小的体积。 iscroll-lite.js，精简版本。它不支持快速跳跃，滚动条，鼠标滚轮，快捷键绑定。但如果你所需要的是滚动(特别是在移动平台) iScroll
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关于.net中MemberwiseClone()的学习
原始对象及其复本引用相同的对象。当我们需要拷贝的对象里既有数值类型也有引用类型的字段时，对于引用类型的字段使用Memberwiseclone只复制了其内存的地址，此时我们修改拷贝对象内引用类型字段内的数据时，新的对象内对应的数据也随之变化。具体测试代码如下： public
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学习笔记|k近邻法的实现
]统计学习方法（第2版），李航著，清华大学出版社 [3]https://zhuanlan.zhihu.com/p/104758420 相关链接： 学习笔记|k近邻分类算法 学习笔记|感知机的实现 学习笔记|朴素贝叶斯法 学习笔记|决策树模型及其学习 学习笔记|感知机（二）
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学习大数据需具备的技能
学习大数据需具备的技能： 1.掌握一种与数据分析有关的编程语言，比如R、Python、SAS和SQL语言等 2.对数学和统计学有很好的理解与掌握 3.具备网页爬虫经验 4.基本的Excel技能
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Kafka学习之路 （一）Kafka的简介
许多消息队列所采用的"插入-获取-删除"范式中，在把一个消息从队列中删除之前，需要你的处理系统明确的指出该消息已经被处理完毕，从而确保你的数据被安全的保存直到你使用完毕。2.3 扩展性因为消息队列解耦了你的处理过程，所以增大消息入队和处理的频率是很容易的，只要另外增加处理过程即可
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学习笔记|模型的评估与选择
训练误差与测试误差 机器学习的目的是使学到的模型不仅对已知数据而且对未知数据都能有很好的预测能力。不同的学习方法会给出不同的模型。当损失函数给定时，基于损失函数的模型的训练误差和模型的测试误差就自然成为学习方法评估的标准。值得注意的是，机器学习方法具体采用的损失函数未必是评估时使用的损失函数。当然，让两者一致是比较理想的。
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学习笔记|矩阵的特征值
1. 矩阵特征值的定义 Ax=λx等价于(λE-A)x=0。它是n个n元一次齐次方程组，它有非零解的充要条件是系数行列式|λE-A|=0。 2. 矩阵特征值的性质 证： 因为 是方程f(λ)=|A-λE|=0的解。
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学习英语的“七正负二原理”
者说这就是古希腊悲剧里所说的人的悲哀的天性啊！无论如何，记忆的捷径就在如何突破这点的限制。我们得要想办法骗过脑袋，骗过我们不可抗拒的天性。 因此，既然一次只能记七样，那就记七样吧！加上我们的脑袋本身就有着把东西分列排序的功能。一定有方法能够方便我们的记忆。 大项不超过七样，每个大
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介绍机器学习中的向量范数
向量范数 向量和矩阵运算中常常依赖向量的大小和长度的计算。 向量的长度称为向量范数或向量的大小。 向量的长度是一个非负数，描述了向量在空间中的范围，有时也被称为向量范数或向量大小。 除了全0的向量外，向量的长度一定是一个正值。 向量L1范数 向量的长度可以使用 L1L^1L1 范
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Linux如何系统的学习shell方法
辑 目录 前言 shell的常用命令 shell常用场景 shell的demo Shell优势总结 前言 想系统地学习 Linux 的 shell，以下是一些建议： 学习基础知识：了解基本的 Linux 概念、命令和文件系统结构。学习常用的 shell 命令，如 ls、cd、mkdir、rm
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Sermant 的整体流程学习梳理
更多需要了解的，可以参考byte-buddy这个开源项目。 四、入口方法执行的全流程 五、spi的加载过程 启动核心服务的过程是spi的加载过程，此时会初始化所有的服务。也即我们看到的所有服务会在此时会做一个启动的操作，同时还会启动事件： service.start(); collectServiceStartEv
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《机器学习：算法视角（原书第2版）》 —1.7 本书的学习路线
1.7 本书的学习路线本书尽可能地从一般到具体，简单到复杂，同时把关联的概念设计在邻近章节。鉴于我们更加关注算法而且鼓励使用实验而非从基础统计概念切入，本书从一些较老的而且相对简单的监督学习算法开始。第2章衔接了本章介绍的许多概念，以突出机器学习的一些总体思想和数据需求，并提供了
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【机器学习算法专题（蓄力计划）】七、机器学习中数据的相关分析
文章目录 相关分析 皮尔逊相关系数 连续变量的相关分析 Pearson.相关系数 协方差 计算与检验 相关系数的显著性检验 斯皮尔曼等级变量的相关分析 斯皮尔曼等级相关 斯皮尔曼实例 等级相关系数的显著性检验 肯德尔和谐系数( Kendall) 实例1:同一评价者无相同等级评定时
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参数共享与迁移学习策略在强化学习中的探讨
引言 随着深度学习技术的迅速发展，强化学习作为一种重要的机器学习方法，在各个领域都取得了巨大的成功。然而，面对着复杂任务和庞大的状态空间，传统的强化学习方法往往需要耗费大量的时间和资源。为了解决这一问题，参数共享与迁移学习策略被引入到强化学习中，以提高系统的学习效率和泛化能力。
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OpenGL深入探索——阴影贴图（一）
在采样的过程中被使用。当我们显示深度缓存中的内容时，我们可能遇到的一个情况是渲染的结果不够的清楚。所以，在我们从 shadow map 中采样获得深度值后， 为使效果明显，我们放大当前点的距离到远边缘(此处Z为1)，然后再用1减去这个放大后值。我们将这个值作为片元的每个颜色通道的值，这意味着我们
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