这是why技术的第34篇原创文章 本周还是在家办公的一周,上面的图就是我在家的工位,和上周<Dubbo Cluster集群那点你不知道的事>这篇文章里面的第一张图片比起来,升级了显示器支撑臂,如果短还可以加长:用上了机械键盘,让指尖享受那一点点来自红轴的美妙反馈...... 还是那句话:工欲善其事,必先利其器.在家办公,我是认真的. 图中显示器下面的两本书分别是<深入理解Java虚拟机>的第2版和第3版.也就是本文的主角. 你的手边有第2版吗? 来,翻到第57页.这里面有个“坑”,…

好久没有学习R的新包了,甚是想念啊! 昨天.今天看到两个极好.不得不学的packages+早上被AWS的服务器整得郁闷ing-于是就来点颜色看看~ 本篇受Lchiffon老师的github启发,对两个packages进行简单的试玩.leaflet是一个国外动态交互图做得很棒的网站,Lchiffon老师对其进行一些封装,适应了"中国国情",那就让我们先来看看Lchiffon的leafletCN. . . 一.leafletCN 本节主要"抄袭"Lchiffon的blo…

知乎链接 https://www.zhihu.com/collection/114506870…

0.简介 R AnalyticFlow是一款利用R环境作为统计计算的数据分析软件,创作者是日本人,版权属于日本Ef-prime公司.R AnalyticFlow除了拥有直观的用户界面和流程图显示,它还为R大神提供了高级功能.这些特性使您能够在不同等级的用户之间共享数据分析的过程.R AnalyticFlow适用于Windows.Mac OS X和Linux,并且是开源的. 下面首先展示一下软件的界面: 1.安装 软件下载(官网):http://r.analyticflow.com/en/down…

特征值选择技术要点 特征值选择技术要点(特征值分解) 作者:王立敏 文章来源:xiahouzuoxin 一．特征值分解 1.特征值分解 线性代数中,特征分解(Eigendecomposition),又称谱分解(Spectral decomposition)是将矩阵分解为由其特征值和特征向量表示的矩阵之积的方法.需要注意只有对可对角化矩阵才可以施以特征分解. 设A有n个特征值及特征向量,则: 将上面的写到一起成矩阵形式: 若(x1,x2,...,xn)可逆,则左右两边都求逆,则方阵A可直接通过特征…

Hadoop3 大数据分析 零.前言 一.Hadoop 简介 二.大数据分析概述 三.MapReduce 大数据处理 四.基于 Python 和 Hadoop 的科学计算和大数据分析 五.基于 R 和 Hadoop 的统计大数据计算 六.Apache Spark 批处理分析 七.Apache Spark 实时分析 八.Apache Flink 批处理分析 九.Apache Flink 流处理 十.可视化大数据 十一.云计算简介 十二.使用亚马逊网络服务 Hadoop 和 R 大数据分析 零.前言…

Python NLTK 处理原始文本 作者:白宁超 2016年11月8日22:45:44 摘要:NLTK是由宾夕法尼亚大学计算机和信息科学使用python语言实现的一种自然语言工具包,其收集的大量公开数据集.模型上提供了全面.易用的接口,涵盖了分词.词性标注(Part-Of-Speech tag, POS-tag).命名实体识别(Named Entity Recognition, NER).句法分析(Syntactic Parse)等各项 NLP 领域的功能.本文主要介绍:1)怎样编写程序访问本…

所有代码均在本地编译运行测试,环境为 Windows7 32位机器 + eclipse Mars.2 Release (4.5.2) 2016-10-17 整理 字符,字符串类问题 正则表达式问题 Java字符编码问题 字符串内存问题 简述String和StringBuffer.StringBuilder的区别? 比较初级的一个题目,而初级题目又是除高端职位外,笔试题海量筛人的首选,但是作为经典题目,还是入选了我的笔记,因为它能延伸的Java字符串的问题太多了--另一种延伸的高端问法就是套路你,…

工作几年,用过不不少RPC框架,也算是读过一些RPC源码.之前也撸过几次RPC框架,但是不断的被自己否定,最近终于又撸了一个,希望能够不断迭代出自己喜欢的样子. 顺便也记录一下撸RPC的过程,一来作为总结和回顾,二来算是一种推广. 首先,当然是推广:forest  基于netty轻量的高性能分布式RPC服务框架. 既然是RPC框架,那么首先都弄清楚RPC是什么? 1.如何用通俗的语言解释一下RPC呢? RPC(Remote Procedure Call Protocol)--远程过程调用协议,它…

机器学习中遗忘的数学知识 最大似然估计( Maximum likelihood ) 最大似然估计,也称为最大概似估计,是一种统计方法,它用来求一个样本集的相关概率密度函数的参数.这个方法最早是遗传学家以及统计学家罗纳德·费雪爵士在1912年至1922年间开始使用的. 最大似然估计的原理 给定一个概率分布,假定其概率密度函数(连续分布)或概率质量函数(离散分布)为,以及一个分布参数,我们可以从这个分布中抽出一个具有个值的采样,通过利用,我们就能计算出其概率: 但是,我们可能不知道的值,尽管我们知道…