莫问今朝

摘要： 一开始跟着官方文档走， 就不吐槽官方文档使用的先进版本 1.5.0-SNAPSHOT 在 maven 仓库里压根就不存在这事了。我用的事 maven 里最新的版本。 SpringBoot用的是 2.2.2-release <dependency> <groupId>org.apache.shiro< 阅读全文

摘要： Docker 安装及介绍参考 1. 操作环境： CentOS 7、 Docker、 jdk安装包 我用的是 jdk-8u231-linux-x64.tar.gz 2. 下载一个 Docker centos7 的容器，并检查 # 下载镜像docker pull centos:7#检查容器列表中是否有c 阅读全文

摘要： 一、遇到的场景 项目中有两个APP，部署在同一个机器上，A在实现一个功能的时候，需要B去做一些事情，除此之外两个APP之间没有其他交流。 一开始考虑用socket，但是觉得socket太繁琐而且有点大材小用。最后决定用文件监听器，实现简单而且由于这个功能由操作系统提供，很可靠。 二、关于WatchS 阅读全文

摘要： 1. 变量： 2. 环境变量与子进程 设置环境变量： export 变量名 进入子进程： bash 离开子进程：exit 3. 将命令运行结果 保存到变量中 两种方法，用反单引号 `命令` 或者 $(命令) 4. 读取用户输入 read [-pt] variable -p 后面可以接提示语句提示用户 阅读全文

摘要： 1. 朴素贝叶斯： 条件概率在机器学习算法的应用。理解这个算法需要一点推导。不会编辑公式。。 核心就是 在已知训练集的前提条件下，算出每个特征的概率为该分类的概率， 然后套贝叶斯公式计算 预测集的所有分类概率，预测类型为概率最大的类型 阅读全文

摘要： 决策树算法 根据我的理解，决策树算法就是对特征值的权重进行排列，在这个例子里，特征值权重判断的依据就是香农熵， 香农熵越大，不确定性越大，权重越高。 衡量特征值权重的方法应该是造成决策树多样化和影响决策树分类器准确率的主要手段。 然后就是 if else 了 trees.py 阅读全文

摘要： KNN算法的原理很简单： 1. 物以类聚，人以群分：最直观的证据就是你离谁近，所以你们是一类的。 2. 为了防止异类（特殊情况）：取最近的N个点，算概率。 所以算法的大致过程： 计算预测数据与每一条训练集（其实并没有经过训练）的距离，然后对结果进行排序。取距离最小的N个点，统计这N歌点每个类出现的次 阅读全文

摘要： SQLite是一个很轻量的数据库。详细介绍我就不多说了，这个东西应该在嵌入式里面用得比较多。根据我看到的资料（几个月以前看的），现在安卓应用应该也会用这个，HTML5 也支持sqlite。 SQLite也支持 SQL 语句。它的每一个数据库都是一个后缀为db的文件 我手里有一个这样的文件，里面已经有 阅读全文

摘要： 看源码也不太懂怎么看，Object类的 java 代码很少，方法实现都靠 C/C++ ，主要看注释，然后自己理解。有不对的地方请指正 1. 概览 2. 关于Object类： Object 类是所有类的父类， 所有类，包括数组，都实现了该类的方法。 3. getClass() 方法 a. 该方法通过 阅读全文

摘要： 之前看过一点汇编，不过现在都忘记得差不多了。最近又很蛋疼地想起反汇编这个东西。这里使用 gcc 命令对 .c 文件进行反汇编，把 C语言 翻译成汇编语言 先准备一个简单的 C 程序 sum.c 在控制台中先进到 保存 sum.c 的文件夹下，当然你也可以用绝对路径，使用以下命令 这个命令默认生成的是 阅读全文