垃圾回收的过程主要包含两部分:找出已死去的对象.移除已死去的对象. 确定哪些对象存活有两种方式:引用计数算法.可达性分析算法. 方案一:引用计数算法 给对象中加入一个引用计数器.每当有一个地方引用它时.计数器值加1:当引用失效时,计数器值减1:计数器的值为0时即表明对象已经死去(可被回收). 长处:实现简单.判定效率高. 缺点:难解决对象之间互相引用的问题. 如:对象objA和objB都有字段instance,令objA.instance=objB,objB.instance=objA;除此之外…

 > 目  录 <  Dynamic programming Policy Evaluation (Prediction) Policy Improvement Policy Iteration Value Iteration Asynchronous Dynamic Programming Generalized Policy Iteration  > 笔  记 <  Dynamic programming(DP) 定义:a collection of algorithms th…

 > 目  录 <  Agent–Environment Interface Goals and Rewards Returns and Episodes Policies and Value Functions Optimal Policies and Optimal Value Functions  > 笔  记 <  Agent–Environment Interface MDPs are meant to be a straightforward framing of th…

  > 目  录 <   learning & intelligence 的基本思想 RL的定义.特点.四要素 与其他learning methods.evolutionary methods的比较 例子(井字棋 tic-tac-toe)及早期发展史    > 笔  记 <  learning & intelligence 的基本思想:learning from interaction RL的定义: RL is learning what to do--how to…

 > 目  录 <  k-armed bandit problem Incremental Implementation Tracking a Nonstationary Problem Initial Values (*) Upper-Confidence-Bound Action Selection(UCB) (*) Gradient Bandit Algorithms (*) Associative Search (Contextual Bandits)  > 笔  记 < …

#include <stdio.h> #include <io.h> #include <math.h> #include <stdlib.h> #define K 10 //kNN中选取最近邻居的个数 #define LINE 1024 //每个文件字符数 const char *to_search_train = "F:\\kNN\\train\\*.txt"; //train数据地址 const char *to_search_te…

我有几本二次开发的书,但是从头到尾读下来的却没有几本.有时候遇到困难发帖求助,好不容易得到答案.后来却发现在书上的前几章就有详细介绍.读书笔记不仅是一种记录,更是一种督促自己读书的方法.还有一个原因是想跟别人分享书中的知识.守着金山就要去挖掘,不仅要挖掘,还要提炼.下面是我的一些笔记,欢迎指正. 1.书籍介绍 2.[UG二次开发调试技巧]调试DLL程序的两种方法:(详见<基于UG NX系统的二次开发>P8) 3.[NX二次开发]大开眼界,DLL还可以这么调! (详见<基于UG NX系统的…

书籍位置: /Users/baidu/Documents/Data/Interview/机器学习-数据挖掘/<机器学习_周志华.pdf> 一共442页.能不能这个周末先囫囵吞枣看完呢.哈哈哈. 当然了,我觉得Spark上面的实践其实是非常棒的.有另一个系列文章讨论了Spark. 还有另一篇读书笔记(Link)是关于<机器学习实战>.实战经验也很重要. P1 一般用模型指全局性结果(例如决策树),用模式指局部性结果(例如一条规则). P3 如果预测的是离散值,那就是分类-classi…

前言 最近在看Peter Harrington写的"机器学习实战",这是我的学习心得,这次是第13章 - 利用PCA来简化数据. 这里介绍,机器学习中的降维技术,可简化样品数据. 降维技术的用途 使得数据集更易使用: 降低很多算法的计算开销: 去除噪声: 使得结果易懂. 基本概念 降维(dimensionality reduction). 如果样本数据的特征维度很大,会使得难以分析和理解.我们可以通过降维技术减少维度. 降维技术并不是将影响少的特征去掉,而是将样本数据集转换成一个低维度…

前言 最近在看Peter Harrington写的"机器学习实战",这是我的学习笔记,这次是第7章 - 利用AdaBoost元算法提高分类性能. 核心思想 在使用某个特定的算法是,有时会发现生成的算法\(f(x)\)的错误率比较高,只使用这个算法达不到要求. 这时\(f(x)\)就是一个弱算法. 在以前学习算法的过程中,我们认识到算法的参数很重要,所以把公式改写成这样: \[ f(x,arguments) \\ where \\ \qquad x \text{ : calculated…

title: Andrew Ng机器学习课程笔记--week1(机器学习介绍及线性回归) tags: 机器学习, 学习笔记 grammar_cjkRuby: true --- 之前看过一遍,但是总是模模糊糊的感觉,也刚入门,虽然现在也是入门,但是对于一些概念已经有了比较深的认识(相对于最开始学习机器学习的时候).所以为了打好基础,决定再次学习一下Andrew Ng的课程,并记录笔记以供以后复习参考. 1. 内容概要 Introduction 什么是机器学习 监督学习 非监督学习 Linear R…

Flink介绍-<Fink原理.实战与性能优化>读书笔记 1.1 Apache Flink是什么? 在当代数据量激增的时代,各种业务场景都有大量的业务数据产生,对于这些不断产生的数据应该如何进行有效的处理,成为当下大多数公司所面临的问题.随着雅虎对hadoop的开源,越来越多的大数据处理技术开始涌入人们的视线,例如目前比较流行的大数据处理引擎Apache Spark,基本上已经取代了MapReduce成为当前大数据处理的标准.但是随着数据的不断增长,新技术的不断发展,人们逐渐意识到对实时数据处…

<The Linux Command Line> 读书笔记01 基本命令介绍 1. What is the Shell? The Shell is a program that takes keyboard commands and passes them to the operating system to carry out. 提示符 $被称作shell prompt,它表明shell准备好接收输入. 通常是包含了你的用户名和机器名(username@machinename),之后是当前的…

前言 最近在看Peter Harrington写的"机器学习实战",这是我的学习心得,这次是第12章 - 使用FP-growth算法来高效发现频繁项集. 基本概念 FP-growth算法 FP-growth算法的性能很好,只需要扫描两次数据集,就能生成频繁项集.但不能用于发现关联规则. 我想应该可以使用Apriori算法发现关联规则. FP代表频繁模式(Frequent Pattern). 条件模式基(conditional pattern base). 条件模式基是以所查找元素项为结…

前言 最近在看Peter Harrington写的"机器学习实战",这是我的学习心得,这次是第11章 - 使用Apriori算法进行关联分析. 基本概念 关联分析(association analysis)或者关联规则学习(association rule learning) 这是非监督学习的一个特定的目标:发现数据的关联(association)关系.简单的说,就是那些数据(或者数据特征)会一起出现. 关联分析的目标包括两项:发现频繁项集和发现关联规则.首先需要找到频繁项集,然后才能…

1.1 什么是热修复 对于广大的移动开发者而言,发版更新是最为寻常不过的事了.然而,如果你 发现刚发出去的包有紧急的BUG需要修复,那你就必须需要经过下面这样的流程: 这就是传统的更新流程,步骤十分繁琐.总的来说,传统流程存在这几大弊端: 重新发布版本代价太大 用户下载安装成本太高 BUG 修复不及时,用户体验太差 相应的,许多开发者找到了比较合适的解决办法. Hybrid 方案.也就是把需要经常变更的业务逻辑以 H5 的方式独立出来.而这种方案, 需要传统的 java 开发者学习前端语言,不仅…

还是把这本书的读书笔记,单独拎出来吧,因为内容比较多. P38. Logistic 回归. 觉得还蛮实用的.囫囵吞枣看的.要细看.…

深度学习读书笔记之RBM 声明: 1)看到其他博客如@zouxy09都有个声明,老衲也抄袭一下这个东西 2)该博文是整理自网上很大牛和机器学习专家所无私奉献的资料的.具体引用的资料请看参考文献.具体的版本声明也参考原文献. 3)本文仅供学术交流,非商用.所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应,更有些部分本来就是直接从其他博客复制过来的.如果某部分不小心侵犯了大家的利益,还望海涵,并联系老衲删除或修改,直到相关人士满意为止. 4)本人才疏学浅,整理总结的时候难免出错,还望各位前辈不吝指正,谢谢.…

<Programming Hive>读书笔记(一)Hadoop和Hive环境搭建             先把主要的技术和工具学好,才干更高效地思考和工作.   Chapter 1.Introduction 简单介绍 Chapter 2.Getting Started 环境配置 Hadoop版本号会更新,以官方安装教程为准 http://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-project-dist/hadoop-common/SingleCluster.…

http://blog.csdn.net/jinshengtao/article/details/17954427   <Mastering Opencv ...读书笔记系列>车牌识别(II) http://blog.csdn.net/jinshengtao/article/details/17883075/   <Mastering Opencv ...读书笔记系列>车牌识别(I) <Mastering Opencv ...读书笔记系列>车牌识别(II) 标签: 车牌…

# 强化学习读书笔记 - 02 - 多臂老O虎O机问题 学习笔记: [Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016](https://webdocs.cs.ualberta.ca/~sutton/book/) ## 数学符号的含义 * 通用 $a$ - 行动(action). $A_t$ - 第t次的行动(select action).通常指求解的…

强化学习读书笔记 - 06~07 - 时序差分学习(Temporal-Difference Learning) 学习笔记: Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 数学符号看不懂的,先看看这里: 强化学习读书笔记 - 00 - 术语和数学符号 时序差分学习简话 时序差分学习结合了动态规划和蒙特卡洛方法,是强化学习的核心思想. 时序差分这个词不…

[读书笔记与思考]<python数据分析与挖掘实战>-张良均 最近看一些机器学习相关书籍,主要是为了拓宽视野.在阅读这本书前最吸引我的地方是实战篇,我通读全书后给我印象最深的还是实战篇.基础篇我也看了,但发现有不少理论还是讲得不够透彻,个人还是比较倾向于 <Machine Learning>--Tom M.Mitchell,Andrew 的 machine learning 课程,或周华志的<机器学习>,Jiawei Han 的 <data mining>.…

文章提纲 全书总评 读书笔记 C01.神经网络如何工作? C02.使用Python进行DIY C03.开拓思维 附录A.微积分简介 附录B.树莓派 全书总评 书本印刷质量:4星.纸张是米黄色,可以保护眼睛:印刷清楚,文字排版整洁,基本没有排版过程中引入的错误,阅读不累眼睛.但是可能是Word排版,感觉数学公式的排版不是太好. 著作编写质量:4星.简单,易懂,入门很好.可能是为了帮助读者克服对数学的恐惧,所以多用图来说明.但是,没有数学的神经网络本质上还是空中楼阁,过于淡化数学的作用反而使推导部分…

<Apache Kafka 实战>读书笔记-认识Apache Kafka 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.kafka概要设计 kafka在设计初衷就是为了解决互联网公司的超级大量级数据的实时传输.为了实现这个目标,kafka在设计之初就需要考虑以下四个方面: 第一:吞吐量/延迟 第二:消息持久化  第三:负载均衡和故障转移 第四:伸缩性 1>.吞吐量/延时介绍 我们先打个比方:若kafka处理一条消息需要花费2ms,那么计算得到的吞吐量不会超过500…

总评        这本书是日本一个叫hatena的大型网站的CTO写的,通过hatena网站从小到大的演进来反应一个web系统从小到大过程中的各种系统和技术架构变迁,比较接地气.      书的内容不是很难,所以总的来说比较容易阅读,不需要特别累的啃,可想而知,不是非常深入的,更多的还是把作者的一些经验写出来,hatena这种量级的在国内应该是一个中型网站的水平,作者基本把这个量级web服务的运维的方方面面都讲了一遍,看完可以对这个这种量级网站有一个总体的了解,个人认为还是值得一读的.   逐…

本文内容包含以下章节: Chapter 2 AI Methods Chapter 2.1 General Notes 本书英文版: Artificial Intelligence and Games - A Springer Textbook 这个章节主要讨论了在游戏中经常用到的一些基础的人工智能算法.这些算法大部分都出现在一些人工智能和机器学习的入门书籍中.在讲解算法在游戏中的应用的时候,会以吃豆人(Ms Pac-Man)作为样例,讲解怎么用行为树算法,树搜索算法,监督学习算法,无监督学习算法…

本文首发自公众号:RAIS,期待你的关注. 前言 本系列文章为 <Deep Learning> 读书笔记,可以参看原书一起阅读,效果更佳. 概率论 机器学习中,往往需要大量处理不确定量,或者是随机量,这与我们传统所需要解决掉问题是大不一样的,因此我们在机器学习中往往很难给出一个百分百的预测或者判断,基于此种原因,较大的可能性往往就是所要达到的目标,概率论有用武之地了. 概念 离散型 概率质量函数:是一个数值,概率,\(0\leq P(x)\leq 1\): 边缘概率分布:\(P(X=x)=\s…

一.此书到底何方神圣? 本书是广受赞誉C#图解教程的最新版本.作者在本书中创造了一种全新的可视化叙述方式,以图文并茂的形式.朴实简洁的文字,并辅之以大量表格和代码示例,全面.直观地阐述了C#语言的各种特性.新版本除了精心修订旧版内容外,还全面涵盖了C# 5.0的新增特性,比如异步编程.调用者信息.case表达式.带参数的泛型构造函数.支持null类型运算等.通过本书,读者能够快速.深入地理解C#,为自己的编程生涯打下良好的基础. 本书是C#入门的经典好书,适合对C#感兴趣的所有读者.Daniel…

一.此书到底何方神圣? <你必须知道的.NET>来自于微软MVP—王涛(网名:AnyTao,博客园大牛之一,其博客地址为:http://anytao.cnblogs.com/)的最新技术心得和感悟,将技术问题以生动易懂的语言展开,层层深入,以例说理.全书主要,包括了.NET基础知识及其深度分析,以.NET Framework和CLR研究为核心展开.NET本质论述,涵盖了.NET基本知识几乎所有的重点内容.全书分为5个部分,第1部分讲述.NET与面向对象,从底层实现角度分析了.NET如何实现面向…