深入理解java虚拟机之自动内存管理机制笔记
转载自：http://www.cnblogs.com/zhangpeng201211/archive/2012/07/25/2609210.html之前看周志明的《深入理解java虚拟机》总感觉有点脑袋晕晕的感觉，最近又拿起书来看了看。感觉思路清晰了不少，于是写了个课件，但转念一想这些总归是个人的理解难免会存在一定的局限性于是就把课件写成笔记，让它成为众矢之的，从中想学到写自己未曾注意到或
Java 内存管理机制与内存泄露
转载自：http://www.open-open.com/lib/view/open1410505768633.html一、Java内存管理机制在C++语言中，如果需要动态分配一块内存，程序员需要负责这块内存的整个生命周期。从申请分配、到使用、再到最后的释放。这样的过程非常灵活，但是却十分繁琐，程序员很容易由于疏忽而忘记释放内存，从而导致内存的泄露。Java语言对内存管理做
能够提高开发效率的 Eclipse 实用操作
转载自：http://www.codeceo.com/article/eclipse-guide.html工欲善其事，必先利其器。对于程序员来说，Eclipse便是其中的一个“器”。本文会从Eclipse快捷键和实用技巧这两个篇章展开介绍。Eclipse快捷键用熟后，不用鼠标，便可进行编程开发，避免鼠标分了你的神。而掌握了Eclipse的一些实用技巧，则可以大大提高开发效率。1、丢
JavaScript 时间与日期处理实战:你肯定被坑过
转载自：http://web.jobbole.com/89120/本部分的知识图谱请参考编程语言知识图谱-时间与日期。本文JavaScript 时间与日期处理实战:你肯定被坑过从属于笔者的Web 前端入门与最佳实践中 JavaScript 入门与最佳实践系列文章。JavaScript DateTime标准时间GMT即「格林威治标准时间」(Gree
mac 安装mysql后在终端登录mysql
转载自：http://blog.csdn.net/sinat_26696701/article/details/49619207如题：问题说明 1：第一次安装进入之后一切都妥妥哒，可是第二次进入终端就开始报上面的错了，我的内心几乎是奔溃的啊，然后找方法，网上的方法几乎清一色的都是ln -s /usr/local/mysql/bin/mysql /usr/bin/mysql1
idea gradle Kotlin: Language version 1.1 is no longer supported； please, use version 1.2 or greater.
idea use gradle run java project hava a error:Kotlin: Language version 1.1 is no longer supported; please, use version 1.2 or greater.resolve: open the parent module file build.gradle, find compilekotlin{}, modify apiVersion: '1.4.0' languageVersion: '
利用rnn进行irris分类
import numpy as npfrom random import shuffleimport tensorflow as tftrain_path = 'C:/Users/user/Documents/irris_train.txt'test_path = 'C:/Users/user/Documents/irris_test.txt'logs_path = 'C:/Users...
Learning to rank总结
Learning to rank是解决排序问题的一种方法。1.排序问题排序问题就是当我们搜索一个query下，搜索页面会返给我们很多的页面，而这些页面就是通过排序方法得到的。2.常见计算方法NDCD = DCG/perfect_DCG其中，DCD是位置信息和相关度的一个结合。3.常见方法具体见文献3解释pointwise是单文档和query的相关性，pairwise...
数字图像处理基础知识点
1.像素间的关系图像需要把连续的感知数据转换为数字形式，这种转换分为取样和量化。说白了就是经过上述过程将一幅图像数字化，生成数字矩阵。数字图像的质量在很大程度上取决于取样和量化中所用的样本数和灰度级。（1）相邻像素N4P：p的4邻域，位于图像坐标点p(x, y)的四个水平和垂直的上下左右相邻像素。坐标分别为： (x-1, y) , (x+1, y), (x, y-1), (x...
傅里叶变换与小波变换联系和区别
联系：小波变换功能和傅立叶变换功能相同，傅立叶变换作用在稳定信号上，小波变换对非稳定信号有很好的效果，这是2个变换的最根本的区别。而小波变换可以在频率上可以利用分解级数更细致的分辨率分析，傅立叶变换在固定的分辨率上进行分析的。傅立叶变换特点：傅立叶变换是将信号完全的放在频率域中分析，但无法给出信号在每一个时间点的变化情况，并且对时间轴上任何点的突变都会影响整个频率的信号。短时傅立叶变换其实是傅...
leetcode-14
https://leetcode-cn.com/problems/longest-common-prefix/思路：纵向遍历string longestCommonPrefix(vector<string>& strs) { string res = ""; int i = 0; if (strs.size() <= 0) { return res; } while(i < strs[0].size()) {...
leetcode-18
https://leetcode-cn.com/problems/4sum/思路：固定前2个数字 + 双指针vector<vector<int> > fourSum(vector<int>& nums, int target) { sort(nums.begin(), nums.end()); vector<vector<int> > res; if (nums.size() < 4) { ...
leetcode-23
https://leetcode-cn.com/problems/merge-k-sorted-lists/思路1:粗暴方法，纵向mergeListNode* mergeKLists(vector<ListNode*>& lists) { ListNode *head; ListNode *res = new ListNode(); head = res; while(true) { int min_value = INT_MAX;...
使用python语言自行搭建BP神经网络(Back Propagation NN)
说在前面虽然说在python中通过调tensorflow、pytorch等工具库包构建神经网络模型真的很方便，但是通过编写自己动手编写代码来实现能够更好地理解整个神经网络模型，今天就以最简单的bp神经网络为例，来给大家展示一下如何自己编写一个bp神经网络模型神经网络简要概括神经网络模型是机器学习模型之一，通过类比人脑智能设计出的一个机器学习算法与人脑一样，它也是由许多的神经元构成；我们将整个神经网络分为三个层次：输入层（input layer）：输入层为1层，输入层的神经元个数与输入维度对..
自适应的粒子群算法(APSO)优化支持向量机(SVM)
支持向量机SVM为什么需要优化？支持向量机是机器学习中常见的一种算法，特别是软间隔的支持向量机在解决非线性的分类与回归问题时特别常见，其相比硬间隔的支持向量机而言，增添了松弛变量，能够允许一些错误的发生，通过参数惩罚因子c衡量松弛变量，当惩罚因子变大，要求松弛变量的值尽量小，对错误的容忍度减小，但这就牵扯到一个参数c的如何选取，这与最终SVM模型的泛化能力挂钩同时我们知道在做非线性问题时，我们需要用到核技巧，将低维的线性不可分数据映射到高维直到线性可分，如果我们一直向高维进发，我们是有能力将数据完全..
K-fold Cross Validation(K-CV, k折交叉验证)
Concept将原始数据分成K组(一般是均分),将每个子集数据分别做一次验证集,其余的K-1组子集数据作为训练集,这样会得到K个模型,用这K个模型最终的验证集的分类准确率的平均数作为此K-CV下分类器的性能指标.K一般大于等于2,实际操作时一般从3开始取,只有在原始数据集合数据量小的时候才会尝试取2.K-CV可以有效的避免过学习以及欠学习状态的发生,最后得到的结果也比较具有说服性在matlab中使用K-CV功能在使用matlab的libsvm(支持向量机工具包)来创建一个svm模型时想使用k折..
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