计算机基础 1.组成 人 功能 主板:骨架 设备扩展 cpu:大脑 计算 逻辑处理 硬盘: 永久储存 电源:心脏 内存: 临时储存,断电无 操作系统(windonws mac linux): 软件,应用调度,硬件之间的数据交互 语言 控制计算机 python安装时的常见致命错误 1.win10 我的电脑-属性-高级系统设置 高级 环境变量-系统变量path 编辑 新建-c盘中的python36-一路确定-再去终端"python"回车,便不会再发生"不是内部或外部命令,也是可运…

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以思维导图的方式对iOS常见的面试题知识点进行梳理复习,文章xmind点这下载,文章图片太大查看不了也点这下载 你可以在公众号 五分钟学算法 获取数据结构与算法相关的内容,准备算法面试 公众号回复 github 获取十大经典排序动画. 目录 1.UI视图相关面试问题 2.Objective-C语言特性相关面试问题 3.Runtime相关面试问题 4.内存管理相关面试问题 5.Block相关面试问题 6.多线程相关面试问题 7.RunLoop相关面试问题 8.网络相关面试问题 9.设计模式相关面试…

JavaScript如何生成思维导图(mindmap) 一.总结 一句话总结:可以直接用gojs gojs 二.一个用JavaScript生成思维导图(mindmap)的github repo(转) 转自:一个用JavaScript生成思维导图(mindmap)的github repo - JerryWangSAP - 博客园https://www.cnblogs.com/sap-jerry/p/8969516.html github 地址:https://github.com/dundalek…

以思维导图的方式对iOS常见的面试题知识点进行梳理复习. 目录 1.UI视图相关面试问题 2.Runtime相关面试问题 3.内存管理相关面试问题 4.Block相关面试问题 5.多线程相关面试问题 6.RunLoop相关面试问题 7.网络相关面试问题 8.设计模式相关面试问题 9.架构/框架相关面试问题 10.算法相关面试问题 11.第三方库相关面试问题 1.UI视图相关面试问题思维导图 2.Runtime相关面试问题思维导图 3.内存管理相关面试问题思维导图 4.Block相关面试问题思维导…

github 地址:https://github.com/dundalek/markmap 作者的readme写得很简单. 今天有同事问作者提供的例子到底怎么跑.这里我就写一个更详细的步骤出来. 首先查看example.parse.js的内容: var fs = require('fs'); var parse = require('../parse.markdown'); var transform = require('../transform.headings'); var text =…

原文:http://blog.csdn.net/suipingsp/article/details/41645779 支持向量机基本上是最好的有监督学习算法,因其英文名为support vector machine,简称SVM.通俗来讲,它是一种二类分类模型,其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器,其学习策略便是间隔最大化,最终可转化为一个凸二次规划问题的求解. (一)理解SVM基本原理 1,SVM的本质--分类 给定一些数据点,它们分别属于两个不同的类,现在要找到一个线性分类器把这些…

(一)认识回归 回归是统计学中最有力的工具之中的一个. 机器学习监督学习算法分为分类算法和回归算法两种,事实上就是依据类别标签分布类型为离散型.连续性而定义的. 顾名思义.分类算法用于离散型分布预測,如前面讲过的KNN.决策树.朴素贝叶斯.adaboost.SVM.Logistic回归都是分类算法.回归算法用于连续型分布预測.针对的是数值型的样本,使用回归.能够在给定输入的时候预測出一个数值.这是对分类方法的提升,由于这样能够预測连续型数据而不不过离散的类别标签. 回归的目的就是建立一个回归方程…

(一)KNN依旧是一种监督学习算法 KNN(K Nearest Neighbors,K近邻 )算法是机器学习全部算法中理论最简单.最好理解的.KNN是一种基于实例的学习,通过计算新数据与训练数据特征值之间的距离,然后选取K(K>=1)个距离近期的邻居进行分类推断(投票法)或者回归.假设K=1.那么新数据被简单分配给其近邻的类.KNN算法算是监督学习还是无监督学习呢?首先来看一下监督学习和无监督学习的定义.对于监督学习.数据都有明白的label(分类针对离散分布,回归针对连续分布),依据机器学习产…