1.x++ is a method , the return value is x. (post increment) ++x is also a method , the return value is x+1. (pre increment) 2.muti-dim Array int[][] matrix = new int[2][3]; matrix[0][1] = 5; 3.Boxing : Creating an object around a particular primitive…

1.If ( str1==str2 ) means if str1 and str2 are refers to the same OBJECT. But when compare string , they are not the same actual object. So we usually use "str1.equals(str2)" to compare the value of the two strings. 2.encryption  Caesar Cipher 3…

1.Local variable(local) ex. int i = 0; factorial(i); the "i" outside the method factorial(i) is called local variable ; and the "i" in method factorial(i) is a copy of the "i" outside instance variable(ival) local variable(lo…

Karel world 1.During make a divider operation --int x=5; double y = x/2  =>  y=2 we need sth as a double for the purpose of this operation treat it as though it were a double . --int x=5; double y = (double)x/2  =>  y=2.5 OR --int x=5; double y = x/…

在编程发送各种类似通知的邮件时,时常会需要发件人显示为某个特定的帐户,比如某个部门的名称或者管理员的名字.另一种需求是,用户收到某封邮件后,回复邮件的地址不同于发件人栏显示的地址.而正常情况下,发送邮件的脚本如果是在客户端运行,发件人就是当前用户:如果是在服务器上运行,发件人则为代码的签名者:并且邮件都是被回复到显示的发件人地址.如果同时邮件是由服务器上的定时代理发出的,我们可以使用想显示的发件人的ID签名代理,甚至单为此用途先创建一个ID.或者也可以在代理的属性的安全选项页里设置以其他用户的身…

邮件是Lotus Notes体系的核心和基本功能,以至于Send()是NotesDocument的一个方法,任何一个文档都可以被发送出去,Notes里的一封邮件也只是一个有一些特殊字段的文档.在程序开发中,发邮件的功能也被广泛和高度使用.Notes中发邮件的功能可以被开发到很精致和复杂的程度,适应几乎所有的需求.笔者准备分几篇文章讨论这些功能. 首先是最简单的在LotusScript中发送邮件,包括传统的客户端和Html邮件.给出用户.主题和内容,发送邮件,这是最典型的需求,自然也应该被写成函数…

1. 什么是情感分析(别名:观点提取,主题分析,情感挖掘...) 应用: 1)正面VS负面的影评(影片分类问题) 2)产品/品牌评价: Google产品搜索 3)twitter情感预测股票市场行情/消费者信心 2. 目的 利用机器提取人们对某人或事物的态度,从而发现潜在的问题用于改进或预测. 这里我们所说的情感分析主要针对态度(attitude). 注:Scherer 情感状态类型主要可以分为: 情绪(emotion):有一定原因引发的同步反应.例如悲伤(sadness),快乐(joy) 心情(…

1    Unsupervised Learning 1.1    k-means clustering algorithm 1.1.1    算法思想 1.1.2    k-means的不足之处 1.1.3    如何选择K值 1.1.4    Spark MLlib 实现 k-means 算法 1.2    Mixture of Gaussians and the EM algorithm 1.3    The EM Algorithm 1.4    Principal Components…

作用和代价上文介绍了关系型数据库里的索引.Notes数据库里的索引隐藏在视图概念里(本文的讨论仅仅针对Notes的视图索引,不包括全文索引.).开发者创建的视图仅仅是存放在数据库里的一条设计文档.数据库引擎会根据它创建和更新索引.关系型数据库里的索引是从记录中抽取的数据排序而组成的数据结构(主要是B树),Notes视图的索引还包括未排序的列.计算值.分类.总计等等数据(数据结构仍然是B树,假设运气足够好的话,你会遇到Notes报出B-tree structure is invalid的错误).用…

索引是数据库系统重要的feature,不管是传统的关系型数据库还是时兴的NoSQL数据库,它攸关查询性能,因而在设计数据库时须要细加考量.然而,Lotus Notes隐藏技术底层.以用户界面为导向.追求高速开发的理念,使得"索引"鲜有开发者提及,甚至了解.大家仅仅论及视图.而当不同的人在不同的场合说"视图"时.所指各异. 普通用户假设用视图一词,指的是显示一行行信息的列表:开发者口里的视图.是数据库里的一类设计元素.这种设计元素,依照Lotus Notes的风格,将…

CoreNLP是由斯坦福大学开源的一套Java NLP工具,提供诸如:词性标注(part-of-speech (POS) tagger).命名实体识别(named entity recognizer (NER)).情感分析(sentiment analysis)等功能. 1. 前言 CoreNLP也有中文分词,基于CRF模型: \[ P_w(y|x) = \frac{exp \left( \sum_i w_i f_i(x,y) \right)}{Z_w(x)} \] 其中,\(Z_w(x)\)为…

CoreNLP是由斯坦福大学开源的一套Java NLP工具,提供诸如:词性标注(part-of-speech (POS) tagger).命名实体识别(named entity recognizer (NER)).情感分析(sentiment analysis)等功能. [开源中文分词工具探析]系列: 开源中文分词工具探析(一):ICTCLAS (NLPIR) 开源中文分词工具探析(二):Jieba 开源中文分词工具探析(三):Ansj 开源中文分词工具探析(四):THULAC 开源中文分词工具…

目录 一. Parse阶段 CFG Recursive Descent(递归下降遍历) 二. 递归下降遍历 2.1 预备知识 2.2 多行语句的处理思路 2.3 简易的文法定义 2.4 文法产生式的代码转换 2.5 逐行解析 2.6 查看计算过程 三.小结 示例代码托管在:http://www.github.com/dashnowords/blogs 博客园地址:<大史住在大前端>原创博文目录 华为云社区地址:[你要的前端打怪升级指南] B站地址:[编译原理] Stanford公开课:[Sta…

(一)牛顿法解最大似然估计 牛顿方法(Newton's Method)与梯度下降(Gradient Descent)方法的功能一样,都是对解空间进行搜索的方法.其基本思想如下: 对于一个函数f(x),如果我们要求函数值为0时的x,如图所示: 我们先随机选一个点,然后求出该点的切线,即导数,延长它使之与x轴相交,以相交时的x的值作为下一次迭代的值. 更新规则为: 那么如何将牛顿方法应用到机器学习问题求解中呢? 对于机器学习问题,我们优化的目标函数为极大似然估计L,当极大似然估计函数取得最大时,其导…

(一)局部加权回归 通常情况下的线性拟合不能很好地预测所有的值,因为它容易导致欠拟合(under fitting).如下图的左图.而多项式拟合能拟合所有数据,但是在预测新样本的时候又会变得很糟糕,因为它导致数据的 过拟合(overfitting),不符合数据真实的模型.如下图的右图. 下面来讲一种非参数学习方法——局部加权回归(LWR).为什么局部加权回归叫做非参数学习方法呢?首先,参数学习方法是这样一种方法:在训练完成所有数据后得到一系列训练参数,然后根据训练参数来预测新样本的值,这时不再依赖…

本课内容: 1.线性回归 2.梯度下降 3.正规方程组   监督学习:告诉算法每个样本的正确答案,学习后的算法对新的输入也能输入正确的答案   1.线性回归 问题引入:假设有一房屋销售的数据如下: 引入通用符号: m =训练样本数 x =输入变量(特征) y =输出变量(目标变量) (x,y)—一个样本 ith—第i个训练样本=(x(i),y(i)) 本例中:m:数据个数,x:房屋大小,y:价格   监督学习过程: 1) 将训练样本提供给学习算法 2) 算法生成一个输出函数(一般用h表示,成为假…

(一)朴素贝叶斯多项式事件模型 在上篇笔记中,那个最基本的NB模型被称为多元伯努利事件模型(Multivariate Bernoulli Event Model,以下简称 NB-MBEM).该模型有多种扩展,一种是在上一篇笔记中已经提到的每个分量的多值化,即将p(xi|y)由伯努利分布扩展到多项式分布:还有一种在上一篇笔记中也已经提到,即将连续变量值离散化.本文将要介绍一种与多元伯努利事件模型有较大区别的NB模型,即多项式事件模型(Multinomial Event Model,一下简称NB-M…

(一)生成学习算法 在线性回归和Logistic回归这种类型的学习算法中我们探讨的模型都是p(y|x;θ),即给定x的情况探讨y的条件概率分布.如二分类问题,不管是感知器算法还是逻辑回归算法,都是在解空间中寻找一条直线从而把两种类别的样例分开,对于新的样例,只要判断在直线的哪一侧即可:这种直接对问题求解的方法可以称为判别学习方法.   而生成学习算法则是对两个类别分别进行建模,用新的样例去匹配两个模板,匹配度较高的作为新样例的类别,比如分辨大象(y=1)和狗(y=0),首先,观察大象,然后建立一…

因为一些特性复杂,很多时候也用不到一些特性,所以忘记了,算是随笔,也当作一个临时查找的手册.没有什么顺序,很杂. 1.构造函数通过函数重载的机制可以有多个(不同的构造函数,参数个数,或者参数类型不同.),但是析构函数只能有一个.当没有在代码中写明构造或析构函数时,编译器会自动生成缺省的构造或析构函数.构造函数和析构函数都无返回值.另外,析构函数必须无参数.没写复制(拷贝)构造函数,编译器也会自动生成缺省的复制构造函数.复制构造函数会生成一个临时隐藏的对象,在调用一个以类对象作为参数的函数和调用一…

本节课将开始学习Deep NLP的基础--词向量模型. 背景 word vector是一种在计算机中表达word meaning的方式.在Webster词典中,关于meaning有三种定义: the idea that is represented by a word, phrase, etc. the idea that a person wants to express by using words, signs, etc. the idea that is expressed in a w…

本节课继续讲授word2vec模型的算法细节,并介绍了一种新的基于共现矩阵的词向量模型--GloVe模型.最后,本节课重点介绍了word2vec模型评估的两种方式. Skip-gram模型 上节课,我们介绍了一个十分简单的word2vec模型.模型的目标是预测word \(o\)出现在另一个word \(c\)的上下文语境里的条件概率: \[p(o|c) = \frac{exp(u_o^Tv_c)}{\sum_{w=1}^W{exp(u_w^Tv_c)}}\] 其中,向量\(u_o\)被称为wo…

本栏目来源于Andrew NG老师讲解的Machine Learning课程,主要介绍大规模机器学习以及其应用.包括随机梯度下降法.维批量梯度下降法.梯度下降法的收敛.在线学习.map reduce以及应用实例:photo OCR.课程地址为:https://www.coursera.org/course/ml (一)大规模机器学习 从前面的课程我们知道,如果我们的系统是high variance的,那么增加样本数会改善我们的系统,假设现在我们有100万个训练样本,可想而知,如果使用梯度下降法,…

本周主要介绍了聚类算法和特征降维方法,聚类算法包括K-means的相关概念.优化目标.聚类中心等内容:特征降维包括降维的缘由.算法描述.压缩重建等内容.coursera上面Andrew NG的Machine learning课程地址为:https://www.coursera.org/course/ml  (一)K-means聚类算法 Input data:未标记的数据集,类别数K: 算法流程: 首先随机选择K个点,作为初始聚类中心(cluster centroids): 计算数据集中每个数据与…

本栏目内容来源于Andrew NG老师讲解的SVM部分,包括SVM的优化目标.最大判定边界.核函数.SVM使用方法.多分类问题等,Machine learning课程地址为:https://www.coursera.org/course/ml 大家对于支持向量机(SVM)可能会比较熟悉,是个强大且流行的算法,有时能解决一些复杂的非线性问题.我之前用过它的工具包libsvm来做情感分析的研究,感觉效果还不错.NG在进行SVM的讲解时也同样建议我们使用此类的工具来运用SVM. (一)优化目标(Opt…

这部分内容来源于Andrew NG老师讲解的 machine learning课程,包括异常检测算法以及推荐系统设计.异常检测是一个非监督学习算法,用于发现系统中的异常数据.推荐系统在生活中也是随处可见,如购物推荐.影视推荐等.课程链接为:https://www.coursera.org/course/ml (一)异常检测(Anomaly Detection) 举个栗子: 我们有一些飞机发动机特征的sample:{x(1),x(2),...,x(m)},对于一个新的样本xtest,那么它是异常数…

Andrew NG的Machine learning课程地址为:https://www.coursera.org/course/ml 神经网络一直被认为是比较难懂的问题,NG将神经网络部分的课程分为了两个星期来介绍,可见Neural Networks内容之多.言归正传,通过之前的学习我们知道,使用非线性的多项式能够帮助我们建立更好的分类模型.但当遇特征非常多的时候,需要训练的参数太多,使得训练非常复杂,使得逻辑回归有心无力. 例如我们有100个特征,如果用这100个特征来构建一个非线性的多项式模…

本栏目内容来自Andrew NG老师的公开课:https://class.coursera.org/ml/class/index 一般而言, 人工神经网络与经典计算方法相比并非优越, 只有当常规方法解决不了或效果不佳时人工神经网络方法才能显示出其优越性.尤其对问题的机理不甚了解或不能用数学模型表示的系统,如故障诊断.特征提取和预测等问题,人工神经网络往往是最有利的工具.另一方面, 人工神经网络对处理大量原始数据而不能用规则或公式描述的问题, 表现出极大的灵活性和自适应性. 神经网络模型解决问题的…

(1) Advice for applying machine learning Deciding what to try next 现在我们已学习了线性回归.逻辑回归.神经网络等机器学习算法,接下来我们要做的是高效地利用这些算法去解决实际问题,尽量不要把时间浪费在没有多大意义的尝试上,Advice for applying machine learning & Machinelearning system design 这两课介绍的就是在设计机器学习系统的时候,我们该怎么做? 假设我们实现了一…

Andrew NG的Machine learning课程地址为:https://www.coursera.org/course/ml 在Linear Regression部分出现了一些新的名词,这些名词在后续课程中会频繁出现: Cost Function Linear Regression Gradient Descent Normal Equation Feature Scaling Mean normalization 损失函数 线性回归 梯度下降 正规方程 特征归一化 均值标准化 Mode…

coursera上面Andrew NG的Machine learning课程地址为:https://www.coursera.org/course/ml 我曾经使用Logistic Regression方法进行ctr的预测工作,因为当时主要使用的是成型的工具,对该算法本身并没有什么比较深入的认识,不过可以客观的感受到Logistic Regression的商用价值. Logistic Regression Model A. objective function       其中z的定义域是(-I…