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2020年1月15日
机器学习-决策树算法
摘要: date: 2019-04-07 00:48 一、基本流程 1、初始化属性集合和数据集合 2、从数据集中选择最优划分属性,并以该属性为当前决策节点 3、更新数据集合和属性集合(删除掉上一步中使用的属性,并按照属性值来划分不同分支的数据集合) 4、依次对每种取值情况下的子集重复第2步 5、若子集只包含
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posted @ 2020-01-15 00:28 吹不散的流云
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2020年1月14日
机器学习-线性模型(线性回归与逻辑回归)
摘要: date: 2019-03-31 00:58 一、线性模型(linear model) 线性模型试图学习一个通过属性关系的线性组合来进行预测的函数。 表达式如下: \[ f(x)={w_{1}}{x_{1}}+{w_{2}}{x_{2}}+...+{w_{d}}{x_{d}}+b \] 向量形式为:
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posted @ 2020-01-14 00:58 吹不散的流云
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2020年1月13日
深入JVM内核(四)垃圾回收器与GC参数
摘要: date: 2018-10-18 13:03:17 堆的回顾 很多垃圾回收算法,如CMS,使用的堆内存结构如下: 新手代:一个Eden和两个survivor 老年代:old space 持久带:1.8之前的perm space 元空间:1.8之后的metaspace 注:这些space必须是地址连续
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posted @ 2020-01-13 13:03 吹不散的流云
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2020年1月12日
深入JVM内核(三)对象存活判定算法与垃圾收集算法
摘要: date: 2018-10-16 13:02:54 对象存活判定算法 引用计数法(Reference Counting) 思路很简单,给每个对象中添加一个引用计数器,每当一个地方引用它时,计数器值加一;当引用失效时,计数器值减一。任何时候,当计数器值为0就不可能再被使用了。 引用计数法实现简单,判断
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posted @ 2020-01-12 13:02 吹不散的流云
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2020年1月11日
深入JVM内核(二)常用的JVM配置参数
摘要: date: 2018-10-14 13:02:33 前言 目的:监控GC执行和JVM基本内存状态。 Trace跟踪参数 -verbose:gc or -XX:+PrintGC 打印GC的简要信息 在虚拟机发生内存回收时在输出设备显示信息 实例: /** * @author ZenoYang * wi
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posted @ 2020-01-11 13:02 吹不散的流云
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2020年1月10日
深入JVM内核(一)JVM内存区域与运行机制
摘要: date: 2018-10-03 13:01:52 JVM启动流程 JVM基本结构 程序计数器 每个线程拥有一个PC寄存器 在线程创建时创建 指向下一条指令的地址 执行本地方法师,PC的值为undefined 方法区 所有线程共享 存储已被虚拟机加载的类信息、常量、静态变量、即时编译器编译后的代码等
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posted @ 2020-01-10 13:01 吹不散的流云
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2020年1月9日
基于Spark的文本情感分析
摘要: date: 2018-08-28 15:06:56 前言 本文以大众点评中餐馆的评论数据为例,实现一个简单的文本情感分析系统。 主要的技术环节: **收集数据。**这里包括爬虫爬取相应数据,并对数据进行清洗、过滤、抽取等。 **设计文本的表示模型,选择文本的特征。**使用向量来表示文本,首先需要对文
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posted @ 2020-01-09 15:06 吹不散的流云
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2020年1月8日
Spark Streaming消费Kafka直连(Direct)方式实现数据零丢失
摘要: date: 2018-08-16 22:24:26 DStream的理解 Dstream是Spark Streaming中的一个最基本的抽象,代表了一系列连续的数据,本质上是一系列连续的RDD,对DStream进行操作,就是对RDD进行操作。 DStream可以认为是一个RDD的工厂,该DStrea
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posted @ 2020-01-08 01:23 吹不散的流云
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2020年1月6日
再见 RoboCup
摘要: date: 2018-06-23 19:13 自16年6月6号的面试开始入坑 RoboCup,到现在已经两年多了。起初完全不知道什么是 RoboCup,跟大部人一样划了一年的水,看到学长们去德国比赛甚是羡慕。后来有幸和学长们去日照参加国赛,遇到了很多热衷 2D 的大佬和 YuShan 团队的程老师,
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posted @ 2020-01-06 19:13 吹不散的流云
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2020年1月3日
MapReduce原理篇
摘要: map
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posted @ 2020-01-03 18:17 吹不散的流云
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