吊车尾88

摘要： 数据科学领域从业者普遍认为：数据和特征决定了机器学习效果的上限，而模型和算法只是逼近这个上限。而特征工程就是逼近这个上限的极速器。特征工程处理后的特征越好，模型的可选择性和灵活性越强，同时也降低了模型的复杂度，提升模型的效果，执行的效率及模型的可解释性。特征工程的最终目的就是提升模型的性能。 特征工 阅读全文

摘要： 机器学习是目前人工智能最令人激动的研究方向之一。我们可能更关注机器学习算法的实现细节，沉浸于机器学习所需要的数学功底，但对于机器学习从业者来说，如何更好更快速的实现一个机器学习项目更值得关注。 正如吴恩达在《机器学习》这门课中所说，他将花费更多的时间来教授机器学习、人工智能的最佳实践以及如何让它们工 阅读全文

摘要： 本文我将从面向对象编程思想是如何解决软件开发中各种疑难问题的角度，来讲述我们面向对象编程思想的理解，梳理面向对象四大基本特性、七大设计原则和23种设计模式之间的关系。 软件开发中疑难问题： 软件复杂庞大 很多软件进入维护阶段 需求的不断变更 软件开发中存在很多其他的问题，上面只是从程序开发和设计的角 阅读全文

摘要： 闭包的实质就是代码与用到的非局部变量的混合，即： 闭包 = 代码 + 用到的非局部变量 实例1: 匿名函数中引入闭包 在 multiplier 中有两个变量：i 和 factor。其中的一个 i 是函数的形式参数，在 multiplier 函数被调用时，i 被赋予一个新的值。然而，factor不是形 阅读全文

摘要： 在拿到一份数据准备做挖掘建模之前，首先需要进行初步的数据探索性分析(你愿意花十分钟系统了解数据分析方法吗?)，对数据探索性分析之后要先进行一系列的数据预处理步骤。因为拿到的原始数据存在不完整、不一致、有异常的数据，而这些“错误”数据会严重影响到数据挖掘建模的执行效率甚至导致挖掘结果出现偏差，因此首先 阅读全文

摘要： CPU过高 这类问题可以使用 top 命令观察一些，CPU 是不是都被 Java 程序占用了。比如下面这个截图： 服务器的 CPU 大多都被 Java 占用了。这正是我们之前生产上 CPU 过高的一个截图。 服务其CPU 还能超过 100%原因 在 Linux 上，多核 CPU 就会超过 100%。 阅读全文

摘要： Java VisualVM JDK1.6 中Java 引入了一个新的可视化的JVM 监控工具：Java VisualVM。 VisualVM 提供在Java 虚拟机上运行的Java 应用程序的详细信息。在VisualVM 的图形用户界面中可以方便、快捷地查看多个Java 应用程序的相关信息。 运行V 阅读全文

摘要： Scala 允许你指明函数的最后一个参数可以是重复的。这可以允许客户向函数传入可变长度参数列表。想要标注一个重复参数，在参数的类型之后放一个星号。 例如：定义一个可变参数的函数param 这样定义， echo 可以被零个至多个 String 参数调用： 函数内部，重复参数的类型是声明参数类型的数组。 阅读全文

摘要： 先扯一下大数据的4V特征： 数据量大，TB->PB 数据类型繁多，结构化、非结构化文本、日志、视频、图片、地理位置等； 商业价值高，但是这种价值需要在海量数据之上，通过数据分析与机器学习更快速的挖掘出来； 处理时效性高，海量数据的处理需求不再局限在离线计算当中。 现如今，正式为了应对大数据的这几个特 阅读全文

摘要： 对零售企业来说，其核心竞争力在于“提销量，控成本”，即开源与节流。新零售企业的发展，得益于越来越多新技术的落地应用，得益于将新技术不断应用在开源和节流这两个方面上。下面是大数据及人工智能在新零售行业的一些主要应用方向，拿走不谢! 2018年是新零售爆发的一年，相信大家都感同身受，便利店比以前多了很多 阅读全文