一、神经网络-支持向量机 支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的,它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势,并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。 1 数学部分 1.1 二维空间 2 算法部
下载地址:https://download.csdn.net/download/qq_31293575/19407912 项目介绍 springboot vue面向中小企业的进销存管理系统源码 系统说明 ┌─库存管理 │ ├─入库管理 │ │ ├─采购入库(自动生成采购应付) │ │ ├─采购退货出库(自动生成红字采购应付) │ │ ├─盘盈入
一、神经网络-支持向量机 支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的,它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势,并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。 1 数学部分 1.1 二维空间 2 算法部
HashMap作为java中使用频率非常高的集合之一,一直是面试的高频问题,接下来一块学习下HashMap的底层原理,以及jdk1.8版本都做了哪些优化。 一、jdk1.7和1.8中,HashMap的主要区别是什么? 1.底层架构有变化 jdk1.7中,HashMap 是以数组加链表的形式组成的
短视频平台源码,在填写个人信息时获取媒体库里面的图片并上传实现的相关代码 一、短视频平台源码获取到图片内容 1.URI URI的常量 图片URI MediaStore.Images.Media.EXTERNAL_CONTENT_URI 视频的Url MediaStore.Video.Media.EXTERNAL_CONTENT_URI 音频的 MediaStore.Audio.M
FastAdmin WANLSHOP源码 二次开发 功能强大 推荐
# 一面:70分钟**突击电话面试**正思考着项目功能模块,阿里面试官打来了电话,开始了阿里一面。> 阿里面试官自我介绍,介绍了5分钟左右,部门的情况,主要的业务**提问开始*** 会哪些操作系统 Linux会一点* 说一下操作指令,怎么看cpu,看进程,看端口* 操作系统进程间通信* 追问了一个
## 面试准备不论是校招还是社招都避免不了各种面试、笔试,如何去准备这些东西就显得格外重要。 运筹帷幄之后,决胜千里之外!不打毫无准备的仗,我觉得大家可以先从下面几个方面来准备面试:1\. 自我介绍。(介绍自己的项目经历以及一些特长而不是简单自我介绍喜好等)2\. 自己面试中可能涉及
这个是原博主的博客,解决了大问题。顺便说一句,恕我直言,其他关于spring源码构建大博客99%都是垃圾,全复制粘贴,一点问题解决不了。 Mac可以参考这个博主的,我就不拾人牙慧了。
创建nameserver 可以看到我们启动 nameserver,就是执行 NamesrvStartup 类的main方法。看起来比较简单,应该就是创建了一个nameserver的控制器然后启动,这样 broker 就可以注册上来了。 首先,我们就看看 createNamesrvController() 方法,他具体是怎么创建的。 我们
本文你将学到什么 通过一段代码场景,以Layout 函数为入口分析源码,解答一些心中所惑,如通过 Modifier 设置大小是如果起作用的?MeasurePolicy 接口的 measure 方法是怎么调用的?布局中的测量流程是什么样的?控件是怎么确认大小的? 回顾 在 JetPack Compose 手写一个 Row 布局 | 自定
官方站点:https://github.com/rolando/scrapy-redis scrapy-redis的官方文档写的比较简洁,没有提及其运行原理,所以如果想全面的理解分布式爬虫的运行原理,还是得看scrapy-redis的源代码才行。 scrapy-redis工程的主体还是是redis和scrapy两个库,工程本身实现的东西不是很多,这个工程就
# 一面正式批(别看了都是正式批,提前批就没让我面!)一面。面试时间 08-18,19:53 - 21:08,全程1个小时15分钟。涉及内容:项目、网络、数据库、算法题1\. 自我介绍2\. 项目中的有挑战的点(问了大概有五六个问题)3\. 问了下本科啥专业的,学过哪些课程(主要是为了下面面试问题的内容,我说了操作系
该文件实现了几个容器类,可以看这些容器和redis交互频繁,同时使用了我们上边picklecompat中定义的序列化器。这个文件实现的几个容器大体相同,只不过一个是队列,一个是栈,一个是优先级队列,这三个容器到时候会被scheduler对象实例化,来实现request的调度。比如我们使用SpiderQueue最为调
昨天有位加我很久的狐友,突然问我要一份主控台的源码,我寻思着说他要什么主控台,并且要求我把界面图发过他,我以为是狐友会的会友,然后就了发了两张图.他说不满意,不要传统菜单的,不要TDI的.我只能说你要什么样的,你画张草图给我看.随后他就发了一份界面图给我看,如下图. 我看了一眼,说你这
写作不易,未经作者允许禁止以任何形式转载! 如果觉得文章不错,欢迎关注、点赞和分享! 持续分享技术博文,关注微信公众号
每日一谚:In Go, Lack of hidden control flow (throw/try/catch/finally) improves readability. Go技术生态 Go泛型语法又出“幺蛾子”:引入type set概念和移除type list中的type关键字 - https://mp.weixin.qq.com/s/W8KMDXHy4tU8kVrgFKkmXg Go运行时与标准库源码分析 - https
ChannelHandlerContext.write() (或者writeAndFlush()) 方法返回ChannelFuture对象,一个ChannelFuture对象代表尚未发生的IO操作,因为在Netty中所有的操作都是异步的,下面的方法可能会在发送消息之前关闭连接。 Channel ch = ...; ch.writeAndFlush(message); ch.close(); 因为在Net
ReplayingDecoder可以重复解码的解码器,此类的核心原理是内部包含了一个ReplayingDecoderByteBuf,当读取字节不够时则抛出异常,ReplayingDecoder捕获异常还原读取readerIndex然后等待Netty下一次事件继续读取。 ReplayingDecoderByteBuf集成了Bytebuf,它代理了ByteBuf当中读取的方
一、简介 著名学者Julier等提出近似非线性函数的均值和方差远比近似非线性函数本身更容易,因此提出了基于确定性采样的UKF算法。 该算法的核心思想是:采用UT变换,利用一组Sigma采样点来描述随机变量的高斯分布,然后通过非线性函数的传递,再利用加权统计线性回归技术来近似非x线性函数的
## 一、简介 著名学者Julier等提出近似非线性函数的均值和方差远比近似非线性函数本身更容易,因此提出了基于确定性采样的UKF算法。 该算法的核心思想是:采用UT变换,利用一组Sigma采样点来描述随机变量的高斯分布,然后通过非线性函数的传递,再利用加权统计线性回归技术来近似非x线性函数
前言 组合算法也叫集成学习,在金融行业或非图像识别领域,效果有时甚至比深度学习还要好。能够理解基本原理并将代码用于实际的业务案例是本文的目标,本文将详细介绍如何利用Python实现集成学习中随机森林这个经典的方法来预测宽带客户的流失,主要将分为两个部分: 详细原理介绍 Py
目录Java中Object类的方法registerNatives() : voidgetClass() : ClasshashCode() : inttoString() : Stringequals() : boolean== 和 equals的区别notify() : voidnotifyAll() : voidwait(long) : voidwait() : voidwait(long, int) : voidfinalize() : voidclone() : void Java
redis中压缩列表ziplist相关的文件为:ziplist.h与ziplist.c 压缩列表是redis专门开发出来为了节约内存的内存编码数据结构。源码中关于压缩列表介绍的注释也写得比较详细。 一、数据结构 压缩列表的整体结构如下 1 /* 2 <zlbytes> <zltail> <zllen> <entry> <entry> ... <entry> <
并发编程共享模型篇 并发编程概览 进程与线程 Java线程 共享模型之管程 共享模型之内存 共享模型之无锁 共享模型之不可变 共享模型之工具 共享模型之管程 原理之 Monitor(锁) 原理之伪共享 模式篇—正确姿势 同步模式之保护性智停 同步模式之Blking 同步模式之顺 序控制