摘要： 现在可以关注用法，但后面要自己推导 1：卡尔曼增益就权值，权值的大小是由前一个时刻的表现来决定，谁的精度高谁的权值。 2：卡尔曼滤波是一个递归算法，由前一时刻的预测值和当前时刻的测量值加权平均。理论上多次调整之后逐渐到达准确值。 3：滤波就是去掉不想要的信号，保留有用的信号。一般是去掉噪声。 4：常 阅读全文

摘要： 在matlab中，经常遇到画图问题，甚至，有时候需要把其他软件中的数据，导出来，用matlab处理。 此处给出，用matlab处理数据的一些简单方法。 参考资料： MATLAB多条曲画到一张图上 MATLAB plot画出多条不同颜色的曲线 阅读全文

摘要： 数据库引擎 Innodb引擎概述 Innodb引擎提供了对数据库ACID事务的支持，并且实现了SQL标准的四种隔离级别。该引擎还提供了行级锁和外键约束，它的设计目标是处理大容量数据库系统，它本身其实就是基于MySQL后台的完整数据库系统，MySQL运行时Innodb会在内存中建立缓冲池，用于缓冲数据 阅读全文

摘要： JAVA多线程和并发基础面试问答 原文链接：http://ifeve.com/java-multi-threading-concurrency-interview-questions-with-answers/ 多线程和并发问题是Java技术面试中面试官比较喜欢问的问题之一。在这里，从面试的角度列出 阅读全文

摘要： Java中的static关键字解析 static关键字是很多朋友在编写代码和阅读代码时碰到的比较难以理解的一个关键字，也是各大公司的面试官喜欢在面试时问到的知识点之一。下面就先讲述一下static关键字的用法和平常容易误解的地方，最后列举了一些面试笔试中常见的关于static的考题。以下是本文的目录 阅读全文

摘要： 单例模式 static关键字的目的是不实例化就可以访问类中的变量或方法 volatile关键字阻止指令重排 单例模式 私有构造函数 static关键字 阅读全文

摘要： 梯度下降法 梯度下降法的优化思想是用当前位置负梯度方向作为搜索方向，因为该方向为当前位置的最快下降方向，所以也被称为是”最速下降法“。最速下降法越接近目标值，步长越小，前进越慢。梯度下降法的搜索迭代示意图如下图所示： 梯度下降法的缺点： （1）靠近极小值时收敛速度减慢，如下图所示； （2）直线搜索时 阅读全文

摘要： 梯度下降（GD） 梯度的本意是一个向量，表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，导数对应的是变化率 即函数在该点处沿着该方向变化最快，变化率最大（为该梯度的模） 随机梯度下降（SGD）：每次迭代随机使用一组样本 针对BGD算法训练速度过慢的缺点，提出了SGD算法，普通的BGD算法是每次迭 阅读全文

摘要： 集成学习： 通过构建多个分类器来完成学习任务，将多个分类器组合，会获得比单一分类器，更好的泛化能力。 集成学习有两类 Boosting 和Bagging Boosting：个体分类器之间存在强依赖关系，必须串行生成的序列化方法 Bagging：个体分类器之间不存在依赖关系，可以同时生成的并行方法 B 阅读全文

摘要： 1、使用关键字new 2、类实现克隆接口、克隆一个实例，原型模式是一个应用实例 3、实现序列化接口的类、通过IO流反序列化读取一个类。获得实例。 阅读全文