一.Java语言最流行 最近,调查结果已公布:Java 被评为最流行的语言,JavaScript 是最常用的语言,而 Go 被认为是最有前途的语言,Python 是最多人想去尝试的语言. https://www.jetbrains.com/research/devecosystem-2017/ 二.Java大事记 新发布的CheerpJ可以轻松将Java应用转换为javaScript.9月21日,一再延期的Java 9终于正式发布.宣传最热的Jigsaw似乎并没有迅速赢得开发者的心.基于Proj…

引言 四周过去了,oo课程的第一阶段作业也算告一段落.在第一单元的内容中,主题是始终如一的多项式求导,但三次作业要求完善的求导功能一次比一次丰富,难度也逐渐增加,也是费了不少心思.接下来就回顾与小结一下这三次作业,分析一下程序结构.遇到的bug以及总结这第一单元作业给我的感受. 第一次作业(关于幂函数多项式求导) 类图: 度量分析: 程序分析: 由于是第一次作业对于面向对象了解不是很透彻,只是根据面向对象的教材依葫芦画瓢创建了两个类,Term类完成项的求导,Poly类完成多项式的求导.但显然类的…

列表格式为:图书分类.中文书名.英文书名.作者.排名不分先后,用红色标记出我推荐的书籍. 测试入门 软件测试(第2版) Software Testing (2e), Ron Patton 一本测试入门的好书,较全面地介绍了各种测试领域和方法,为测试新手提供了正确的观念和宽泛的基础. 软件测试的艺术(第2版) The Art of Software Testing (2e), Glenford J. Myers, Corey Sandler, Tom Badgett, Todd M. Thomas…

基于Centos7安装过程中常用工具及操作技术总结回顾. 操作技巧: tab键,命令自动补全 xshell 默认: Ctrl + Insert (复制)  Shift + Insert (粘贴) systemctl 服务操作命令: systemctl start postfix.service              启动一个服务 systemctl stop postfix.service              关闭一个服务 systemctl restart postfix.servi…

Java的基础知识回顾之字符串 一.引言 很多人喜欢在前面加入赘述,事实上去技术网站找相关的内容的一般都应当已经对相应知识有一定了解,因此我不再过多赘述字符串到底是什么东西,在官网中已经写得很明确了,字符串实际上是一种特殊的类,内置了一个字符数组(所以你能对它进行下标查找,包括集合的arraylist底层也是一个数组),并附加了很多其他方法,方便我们进行一些操作.有兴趣的话可以去百度中查阅相关内容.我事先说好了,本文只是我用来回忆和复习的一个粗略笔记,以及一些实验代码.如果需要学习Java,建议…

原文链接:https://www.52ml.net/20287.html 这篇博文主要讲了深度学习在目标检测中的发展. 博文首先介绍了传统的目标检测算法过程: 传统的目标检测一般使用滑动窗口的框架,主要包括三个步骤: 利用不同尺寸的滑动窗口框住图中的某一部分作为候选区域: 提取候选区域相关的视觉特征.比如人脸检测常用的Harr特征:行人检测和普通目标检测常用的HOG特征等: 利用分类器进行识别,比如常用的SVM模型. 基于深度学习的目标检测分为两派: 基于区域提名的,如R-CNN.SPP-net…

在集成学习之Adaboost算法原理小结中,我们对Boosting家族的Adaboost算法做了总结,本文就对Boosting家族中另一个重要的算法梯度提升树(Gradient Boosting Decison Tree, 以下简称GBDT)做一个总结.GBDT有很多简称,有GBT(Gradient Boosting Tree), GTB(Gradient Tree Boosting ), GBRT(Gradient Boosting Regression Tree), MART(Multipl…

在集成学习原理小结中,我们讲到了集成学习按照个体学习器之间是否存在依赖关系可以分为两类,第一个是个体学习器之间存在强依赖关系,另一类是个体学习器之间不存在强依赖关系.前者的代表算法就是是boosting系列算法.在boosting系列算法中, Adaboost是最著名的算法之一.Adaboost既可以用作分类,也可以用作回归.本文就对Adaboost算法做一个总结. 1. 回顾boosting算法的基本原理 在集成学习原理小结中,我们已经讲到了boosting算法系列的基本思想,如下图: 从图中…

之前通过一个系列对支持向量机(以下简称SVM)算法的原理做了一个总结,本文从实践的角度对scikit-learn SVM算法库的使用做一个小结.scikit-learn SVM算法库封装了libsvm 和 liblinear 的实现,仅仅重写了算法了接口部分. 1. scikit-learn SVM算法库使用概述 scikit-learn中SVM的算法库分为两类,一类是分类的算法库,包括SVC, NuSVC,和LinearSVC 3个类.另一类是回归算法库,包括SVR, NuSVR,和Linea…

前面的文章对线性回归做了一个小结,文章在这: 线性回归原理小结.里面对线程回归的正则化也做了一个初步的介绍.提到了线程回归的L2正则化-Ridge回归,以及线程回归的L1正则化-Lasso回归.但是对于Lasso回归的解法没有提及,本文是对该文的补充和扩展.以下都用矩阵法表示,如果对于矩阵分析不熟悉,推荐学习张贤达的<矩阵分析与应用>. 1. 回顾线性回归 首先我们简要回归下线性回归的一般形式: \(h_\mathbf{\theta}(\mathbf{X}) = \mathbf{X\theta…