怎样进入机器学习领域没有定式。我们的学习方式都有些许不同，学习的目标也因人而异。 但一个共同的目标就是要能尽快上手。如果这也是你的目标，那么这篇文章为你列举了程序员们在通往机器学习高手道路上常见的五种错误。 1.将机器学习看得高不可攀 机器学习不过是另一堆技术的集合，你可以用它来解决复杂问题。这是一个飞速发展的领域，因此，机器学习的学术交流一般出现在学术期刊及研究生的课本里，让它看起来高不可攀又难于理解。 要想高效掌握机器学习，我们需要转变观念，从技术转到方法，由精确变为“足够好”，这也同样适用于程序员感兴
怎样进入机器学习领域没有定式。我们的学习方式都有些许不同，学习的目标也因人而异。但一个共同的目标就是要能尽快上手。如果这也是你的目标，那么这篇文章为你列举了程序员们在通往机器学习高手道路上常见的五种错误。 1. 将机器学习看得高不可攀 机器学习不过是另一堆技术的集合，你可以用它来解决复杂问题。这是一个飞速发展的领域，因此，机器学习的学术交流一般出现在学术期刊及研究生的课本里，让它看起来高不可攀又难于理解。 要想高效掌握机器学习，我们需要转变观念，从技术转到方法，由精确变为“足够好”，这也同样适用于
怎样进入机器学习领域没有定式。我们的学习方式都有些许不同，学习的目标也因人而异。 但一个共同的目标就是要能尽快上手。 如果这也是你的目标，那么这篇文章为你列举了程序员们在通往机器学习高手道路上常见的五种错误。 1. 将机器学习看得高不可攀 机器学习不过是另一堆技术的集合，你可以用它来解决复杂问题。这是一个飞速发展的领域，因此，机器学习的学术交流一般出现在学术期刊及研究生的课本里，让它看起来高不可攀又难于理解。 要想高效掌握机器学习，我们需要转变观念，从技术转到方法，由精确变为“足够好”，这也同样适用于程
今天是LeetCode第42篇文章，我们来看看LeetCode第73题矩阵置零，set matrix zeroes。
作为程序员，和 Linux 打交道，在服务器上分析系统性能情况，是每一个后端工程师都无法避开的事情。
之前写过这样的一篇文章：腾讯云COS的快速接入,里边讲到了我对于cosutil这个类初始化的时候的一点改造。但是我发现了一个问题：我的接口每次去请求的时候都要初始化一次，因为我的接口是这样定义的：
投资策略 基于指数移动平均线的交易系统 多头开仓条件：短期均线上穿长期均线同时长期均线大于更长期均线的值 空头开仓条件：短期均线下穿长期均线同时长期均线小于更长期均线的值 为了达到分散风险的目的，选取价格走势相关性较小的品种，本文将标的池选为RBM0, CUM0, RMM0, SRM0 等主力合约。获取2014年1月1日止2014年12月31日这些合约的日行情。 标的之间的相关系数矩阵 参数优化 网格优化 那么参数设为多少合适？指数移动平均线交易系统涉及到三个参数，短周期，长周期，更长的周期
大家好，我近期刚完成了一个商城类的软件，首页就是用recyclerview的多布局实现的，近期的优化让我不得不去深入的了解一下recycleview这个控件。
对大部分人来说，掌握Vue.js基本的几个API后就已经能够正常地开发前端网站。但如果你想更加高效地使用Vue来开发，成为Vue.js大师，那下面我要传授的这五招你一定得认真学习一下了。 第一招：化繁
作为React的核心技术之一Virtual DOM，一直披着神秘的面纱。 实际上，Virtual DOM包含： Javascript DOM模型树（VTree），类似文档节点树（DOM） DOM模
差异算法是Virtual DOM的核心，实际上该差异算法是个取巧算法（当然你不能指望用O(n^3)的复杂度来解决两个树的差异问题吧），不过能解决Web的大部分问题。
作者个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来，已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案，经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益，现给出开源框架地址：
在下2017年毕业，目前从事android开发工作已经3年了，前段时间刚完成一次跳槽，面试了几家公司，将一些面试经验分享给大家，希望对大家有所帮助。
我们写java代码的时候，使用对象前，都会下意识先判断对象非null，这是防止NPE的无奈之举，毕竟入门写代码时都写过npe的代码。这么做真的好吗，每层方法中都有这null的判断，导致很多null的判断都是重复的，我们对每个方法的返回都持有一个怀疑不确定的态度，是导致代码各个地方都有非null校验的原因。
微信公众号 关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 在协同过滤推荐算法总结（机器学习(36)之协同过滤典型算法概述【精华】）中，讲到了用矩阵分解做协同过滤是广泛使用的方法，这里就对矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用做一个总结。 解决什么问题 在推荐系统中，常常遇到的问题是这样的，我们有很多用户和物品，也有少部分用户对少部分物品的评分，希望预测目标用户对其他未评分物品的评分，进而将评分高的物品推荐给目标用户。比如下面的用
本期将针对机器学习的新朋友，为大家讲解解决机器学习问题的一般思路： 很多博客、教程中都对机器学习、深度学习的具体方法有很详细的讲解，但却很少有人对机器学习问题的流程进行总结，而了解解决机器学习问题的一
引出问题： 一个好的工程项目代码，特别是开源类的，如果能做到各种优化等级通吃，是一种非常好的工程案例，这样别人借鉴的时候，可以方便的适配到自己工程里。但实际项目中，针对一款产品代码，我们一般不会这么干，因为非常耗精力，意义也不大，一般是追求最高性能，最小代码量或者更高的稳定性，我们会选择一个合理的优化等级。 但是随着工程的复杂，特别是一些第3方组件的加入，很容易碰到不耐优化的情况。也就是这个组件没法适配到我们当前的优化等级里面。甚至有时候我们还会遇到高优化等级能用，改成0级优化反倒不能用了。 本期帖子我们就分享一种方法来解决这个问题，合理的设置不同代码的不同优化等级，即一种优化为主优化等级，其它代码设置到能用的优化等级上，以此来达到通吃的目的。 如果采用这种办法可以一步一步的锁定具体问题所在，并将工程文件全部设置到同一个优化等级是最好的。 MDK设置方法（AC5和AC6）： 分两个方向： 1、开启优化后，部分功能不正常 解决思路是把这部分的文件继续设置为低优化等级，整体工程设置为高优化等级（这种方法可以锁定有问题的文件，然后锁定具体有问题的函数）。
目录 1. IList 接口与List的区别是什么? 2.泛型的主要约束和次要约束是什么？ 3. 如何把一个array复制到arraylist里? 4.数组和 list 和 arraylist 的区别
https://leetcode-cn.com/problems/set-matrix-zeroes/
本文的目标读者是像我这样没有软件工程师背景的数据科学家和机器学习（ML）从业者，而非经验丰富的软件工程师。
这篇文章会让你了解为什么没人能告诉你要使用什么算法，或如何为特定的数据集配置算法。另外，找到好的数据、算法、配置实际上是应用机器学习的难点，也是你需要集中解决的部分。
第二届北京智源大会上，南京大学人工智能学院俞扬教授做了《更好的环境模型，更好的强化学习》的报告。
索引使用的限制条件，sql优化有哪些 a,选取最适用的字段：在创建表的时候，为了获得更好的性能，我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。另外一 个提高效率的方法是在可能的情况下，应该尽量把字段设置为NOTNULL， b,使用连接（JOIN）来代替子查询(Sub-Queries) c,使用联合(UNION)来代替手动创建的临时表 d,事物： a)要么语句块中每条语句都操作成功，要么都失败。换句话说，就是可以保持数据库中数据的一致性和完整 性。事物以BEGIN关键字开始，COMMIT关键字结束。在这之间
在使用RabbitMQ的时候，我们可以通过消息持久化操作来解决因为服务器的异常奔溃导致的消息丢失，除此之外我们还会遇到一个问题，当消息的发布者在将消息发送出去之后，消息到底有没有正确到达broker代理服务器呢？如果不进行特殊配置的话，默认情况下发布操作是不会返回任何信息给生产者的，也就是默认情况下我们的生产者是不知道消息有没有正确到达broker的，如果在消息到达broker之前已经丢失的话，持久化操作也解决不了这个问题，因为消息根本就没到达代理服务器，你怎么进行持久化，那么这个问题该怎么解决呢？
对于一个移动App来说，统计用户的使用习惯已经是一个最基本的需求了。本文要讲的不是教你如何去实现一个统计模块，毕竟大部分的公司不会自己去开发一套统计系统。这里要讲的是如何方便优雅的集成第三方的统计系统，如:友盟等。
对于很多编程初学者来说，递归算法是学习语言的最大障碍之一。很多人也是半懂不懂,结果学到很深的境地也会因为自己基础不好,导致发展太慢。
antd（Ant Design）是一个基于 React 的UI组件库，它提供了丰富的组件和设计规范，可以帮助开发者快速构建高质量的前端应用。
我们在了解域名被抢如何解决之前，首先要知道命名为什么会被抢，以此才能够找到方法来突破。首先我们要先了解什么是墙，其实就是指我们国家的防火墙，之所以会出现域名被墙的情况，是因为域名下的网站可能出现了较多的非法信息，这些信息都会被防火墙发现，导致被防火墙屏蔽。或者是网站上有敏感的内容，这些内容也会被防火墙给屏蔽。那么域名被墙该如何解决呢？
问题描述： 这是在网上找到的一道百度的面试题： 搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来，每个查询串的长度为1-255字节。假设目前有一千万个记录，这些查询串的重复度比较高，虽然总数是1千万，但如果除去重复后，不超过3百万个。一个查询串的重复度越高，说明查询它的用户越多，也就是越热门。请你统计最热门的10个查询串，要求使用的内存不能超过1G。 ---- 问题解析： 【分析】：要统计最热门查询，首先就是要统计每个Query出现的次数，然后根据统计结果，找出Top 10。所以我们可以基于这
摘要总结：本文介绍了如何在 Vue 2 项目中引入 jQuery，并提供了两种方法来引入，一种是直接引入静态文件，另一种是在项目中使用 NPM 安装。同时，还提供了一种用于测试 jQuery 是否可以正常运行的简单方法。
昨天，和大家讨论了无线APP时代如何进行DNS速度优化，今天和大家一起讨论一下无线时代的日志上报流量优化。 缘起：无线时代，APP流量敏感，为了统计APP内用户行为，或者需要收集某些产品数据，往往需要进行日志上报，日志上报往往又非常费流量，有没有一些好的节省流量的优化方法呢，这是本文将要讨论的问题。 ---- 一、APP可不可以不进行日志上报，而单纯从服务器日志统计用户的行为和产品数据？ 答：不行，有些用户行为是不会与服务器进行交互的（例如TAB的点击），从服务器日志无法完成所有统计。 ---- 二、A
大部分公司对于SQL 的优化都是在出了问题后来优化，上了线后在去看慢查询语句。大部分业界99%是基于这样的做法，如同把眼看你喝完慢性毒药，发病后再给你调理，最终留下的一个个不解的病根。
概念：当并发系统中不同线程出现循环资源依赖，涉及的线程都在等待别的线程释放资源时，就会导致这几个线程都进入无限等待的状态，称为死锁。
本文将通过场景例子演示，来通俗易懂的讲解在复杂的业务逻辑下，如何以最简练的代码，最直观的编写事务代码。
数据如何采集？是服务端主动到监控节点拉取信息？还是客户端主动上报相关的信息，从而划分为两种类型，一种是有专门的客户端，一种是使用主机自带的协议，例如snmp协议。在进行网络设备的监控的时候，好像只能用snmp协议了，因为。。。不能安装客户端，容器中可以使用cadvisor或者使用prometheus的各种exporters。专用的客户端。
题图摄于北京奥林匹克森林公园 相关文章： 联邦学习：人工智能的最后一公里 KubeFATE: 用云原生技术赋能联邦学习(一) 用FATE进行图片识别的联邦学习 （本文经授权转发自FATE开源社区公众号，略有删节） 近日，微众银行首席人工智能官杨强教授结合最新发布的《联邦学习白皮书v2.0》，对联邦学习研究与应用价值展开了最前沿的讨论和分享。 联邦学习作为当前人工智能尤其是AI金融领域，最受工业界和学术界关注的研究方向之一，有哪些前沿研究与应用？欢迎戳下方视频回顾精彩回放，同时直播PPT内容也上传到了公
“8小时内拼工作，8小时外拼成长”这是大家共同的理想。除了每天忙于工作外，我们都希望能更多地区吸收领域内的新知识与新技能，从而走向人生巅峰。 Dev Club 是一个交流移动开发技术，结交朋友，扩展人脉的社群，成员都是经过审核的移动开发工程师。每周都会举行嘉宾分享，话题讨论等活动。 上一期我们邀请了腾讯SNG工程师“王少鸣”分享了《React Native项目实战总结》。 本期，我们邀请了腾讯WXG iOS开发工程师“姚海波”为大家分享《微信读书iOS性能优化》。 ---- 分享内容简介： 微信读书作为一款
摘要：从angular的诞生独步天下，到现在三大框架平分天下，基本形势已经趋于稳定。每一个框架从诞生到受欢迎，都有其特定的原因和背景。不同的开发者选择时，也是依据于其特定情景下的原因和背景。 一、为什么前端会被vue,angular,react瓜分？ 不知道大家有没有发现，这三个框架除了都是前端框架之外，还大有搞基的成分存在。注意他们三个的名字，分别以v，a，r 开头，我这么一说，你是不是忽然间就想到了什么。哈哈，正是如此，将他们组合起来不就是javascript中无处不在的鬼东西么？var(当然纯属于
摘要：从angular的诞生独步天下，到现在三大框架平分天下，基本形势已经趋于稳定。每一个框架从诞生到受欢迎，都有其特定的原因和背景。不同的开发者选择时，也是依据于其特定情景下的原因和背景。 一、为什么前端会被vue,angular,react瓜分？ 不知道大家有没有发现，这三个框架除了都是前端框架之外，还大有搞基的成分存在。注意他们三个的名字，分别以v，a，r 开头，我这么一说，你是不是忽然间就想到了什么。哈哈，正是如此，将他们组合起来不就是javascript中无处不在的鬼东西么？var
关于程序中的交互的行为我们其实一直都在发生，比如，当你要获取用户的输入内容，并向用户打印出一些返回的结果，就会用到了 input() 与 print() 函数。
------问对了问题 ，就成功了一半 Tags： 深度学习 CNN 图片风格化 A Neural Algorithm of Artistic Style 一、分析别人做法 支撑我们做图像风格化的方法
现在Android开发的现状大致是这个样子，人才严重过饱和，加上跨端和小程序盛行，原生客户端（安卓 iOS）岗位进一步萎缩，入行之后就业极为困难。目前行情是移动端严重过剩，服务端供需平衡，前端供不应求。市场上前端工作好找，服务端职业上限整体较高。。客户端上百人抢一个工作岗位，竞争激烈，内卷惨烈。
大家可能都听说说 Java 中的并发包，如果想要读懂 Java 中的并发包，其核心就是要先读懂 CAS 机制，因为 CAS 可以说是并发包的底层实现原理。
Java技术面试主要是围绕Java核心、数据库、Spring Boot框架和分布式组件这四个方面来提问，前文也讲述了快速提升这四方面技能的技巧。在此基础上，本文将在数据库层面，给出准备面试说辞的方法。
将类中的字段和 graph 中的 tensorflow 变量进行自动绑定，并且在不需要手动将变量从 graph 中取出的情况下进行重存，听起来有没有很炫酷？
Runnable接口中的run()方法的返回值是void，它做的事情只是纯粹地去执行run()方法中的代码而已；
今天说一下手机游戏开发的调试问题吧。不得不说的是和PC平台游戏、软件开发相比，手机上开发游戏和软件要困难的多。原因是多方面的，比如说开发环境比较复杂，工具软件不够人性化等等。
在协同过滤推荐算法总结中，我们讲到了用矩阵分解做协同过滤是广泛使用的方法，这里就对矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用做一个总结。(过年前最后一篇！祝大家新年快乐！明年的目标是写120篇机器学习，深度学习和NLP相关的文章)
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