HashMap 也是比较常用的 Java 集合框架类，该类涉及到的知识比较多，包括数组、链表、红黑树等等，还有一些高效巧妙的计算，并且这个类经过几个版本的改进，不同版本之间是有些差异的，这里都是基于 JDK8
上篇文章《ArrayList类 深度解析》中，我对 ArrayList 的源码做了翻译，这次再来翻译一下 LinkedList 类的，阅读完源码后提出下面的问题，来思考一下吧。
花了一天时间，翻译了一遍 java.util.ArrayList 类的源码（1700 多行，还是很有收获的），包括注释和代码解读，并提了一些问题，也写了下自己的理解 点我查看 ArrayList 源码翻译
二、背景 机器学习（Machine Learning）是一门专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能的学科。...然而，手工地选取特征是一件非常费力、启发式（需要专业知识）的方法，能不能选取好很大程度上靠经验和运气，而且它的调节需要大量的时间。既然手工选取特征不太好，那么能不能自动地学习一些特征呢？答案是能！...深度学习是机器学习的第二次浪潮。...深度学习是无监督学习的一种。 深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。...在深度学习应用拓展方面，如何合理充分利用深度学习在增强传统学习算法的性能仍是目前各领域的研究重点。
用一个比喻来说： 训练集相当于上课学知识 验证集相当于课后的的练习题，用来纠正和强化学到的知识 测试集相当于期末考试，用来最终评估学习效果 2.3 K 折交叉验证 在没有足够的数据时非常有用，算法如下
: / by zero at com.exception.Demo01.main(Demo01.java:5) 2.异常体系结构 Java把异常当作对象来处理，并定义一个基类Java.lang.Throwable...作为所有异常的超类 在Java API中已经定义了许多异常类，这些异常类分为两大类，错误Error和异常Exception Error: Error类对象由Java虚拟机生成并抛出，大多数错误与代码编写者所执行的操作无关...Java虚拟机运行错误(Virtual MachineError),当JVM不再有继续执行所需要的内存资源时，将出现OutOfMemoryError。...这些异常发生时，Java虚拟机一般会选择线路终止 还有发生在虚拟机试图执行应用时，如类定义错误(NOClassDefFoundError)、链接错误(LinkageError)。...3.Java异常处理机制 抛出异常 捕获异常 异常处理的五个关键字 try、catch、finally、throw、throws 4.处理异常 public class Test { public
Java反射笔记记录篇 必要性：学习框架源码必备的前提知识。 反射机制：将类的各个组成部分封装为其他对象，这就是反射机制。 反射的优势： 1.可以在程序运行过程中，操作这些对象。...Java代码在计算机中经历的三个阶段 （1）Source源代码阶段： .java 被编译成 .class 字节码文件。...获取Class对象的方式 获取Class对象的三种方式对应着java代码在计算机中的三个阶段 （1）【Source源代码阶段】 Class.forName("全类名")：将字节码文件加载进内存，返回Class...for(Constructor constructor : constructors){ //Constructor 对象reflect包下的 import java.lang.reflect.Constructor
在Java中，int类型永远是32位 2. Java适合于网络/分布式环境 3. Java的高性能 4. Java的健壮性 5. JVM、JRE、JDK、JMM 6. Java文件夹目录 7....CAP原则 22. mysql核心知识点 基础范式 基本术语 执行流程 基本组件 查询流程 更新流程（删除、插入） ACID MVCC 数据安全 索引 锁 引擎 23....小知识点 您有任何建议或意见，请您在下方回复或者私信我，感谢！ ---- 1. 在Java中，int类型永远是32位 因为Java虚拟机的存在，类型的定义也是跨平台的。...Java的高性能 回忆一下基础知识： 1.高级语言的通用运行原理： –> 编写代码 ： 编写源代码 –> 预处理 ：展开头文件/宏替换/去掉注释/条件编译 –> 编译 ：语法分析与处理，并生成汇编语言...小知识点 数组元素为引用类型，若用Arrays.sort()，则该引用类型要实现接口Comparable才能进行比较排序。 引用数据类型的数组不会对引用数据类型进行初始化。
1.深度学习基础知识介绍 本章会介绍各自常用的网络结构，以及模型训练过程中常用的方法。...RBM是一种有效的特征提取方法，用于初始化前馈神经网络可明显提高泛化能力，堆叠多个RBM组成的深度信念网络（DBN）能提取更抽象的特征。网络结构如下： ?...1.6深度学习与传统模型融合 深度学习与传统模型融合，例如：利用wide&deep就是MLP结合LR的模型，根据模型的训练方式融合模型可以分为松耦合模型和紧耦合模型。...1.7深度学习常见的损失函数 常用的损失损失函数有两种：交叉熵损失函数、均方差损失函数 （1）交叉熵损失函数： ? （2）均方差损失函数： ?...2.深度学习推荐算法的介绍 在本章中，我们挑选了一些业界有影响力会议、期刊的深度学习推荐算法进行介绍。 2.1 FM模型 论文见参考资料：FM。
模型定义相关问题 模型结构 DNN/CNN/RNN/LSTM/GRU/transformer DNN：深度神经网络 CNN：卷积神经网络 RNN：循环神经网络 LSTM\GRU transformer：
KaTeX parse error: Expected '}', got '\right' at position 74: … \end{aligned} \̲...
Java开发知识之Java入门 一丶了解JAVA的版本 JAVA 有三个版本 JAVA SE: 标准版,开发桌面跟商务应用程序 JAVA SE 包括了Java的核心类库...包括 java编译器(javac.exe) java运行工具(java.exe). java文档生成工具 Java打包工具.. ...JRE: JRE 就是JAVA的运行环境.普通用户不需要编写java代码.但是需要运行java程序.只需要安装一个jre即可. 四丶JDK的安装 编写Java代码首先第一步就是安装JDK....Include目录: java是C++编写的.所系需要包含一些C头文件 Jre: Java的运行环境.包含Java虚拟机, 运行是的类包, java应用启动器.以及一个bin目录.不包含java开发工具...五丶Java的编译与运行 javac.exe 编译一个后缀名为.java的代码的. 相当于C++中的 cl.exe的作用 java.exe 试运行一个编译好的java程序的.
Java开发知识之Java数组 一丶数组简介 首先,不管是Java 还是 C++ 还是其它语言.都有数组....二丶一维数组 使用数组我们就要学会声明 1.数组的声明 在Java中数组是new出来的.所以我们可以使用new关键字....Java中数组只是定义.并没有实际内存来存放数据.所以下面我们必须要用new关键字分配内存. [] 运算符....Java也可以这样做.Java中我们可以使用Arrays类的静态方法 fill(数组[],填充的值) ps:注意是一维数组....Java中都是Arrays类进行操作数组的.
交叉熵 一、线性代数 深度学习背后的核心有标量、向量、矩阵和张量这 4 种数据结构，可以通过使用这些数据结构，以编程的方式解决基本的线性代数问题 1....二、微积分 微积分是现代数学的核心基础知识，深度学习中会用到的知识点，分别是导数、偏导数和梯度 1. 导数 导数，也叫作导函数值。假定我们现在手头有一个函数 F(x) = 2x。
14 神经网络权重w的shape 15 优化(Optimizers)方法（优化器） 16 滑动平均模型 17 使用神经网络模型总结 18 卷积输出大小计算 19 参考资料 导言：在神经网络的架构上，深度学习一方面需要使用激活函数来实现神经网络模型的去线性化...参考资料 《tensorflow实战谷歌深度学习框架》 《Python深度学习》 【技术综述】你真的了解图像分类吗？
最近博主在学习深度学习，选择的是看吴恩达的DeepLearning课程，因为Coursera上完成课程要申请助学金不然要钱（白嫖警告），并且要完成作业。...刷视频的时候就边看边作总结，本来找了一些比较著名的笔记，一看发现还是字幕比较多，不利于复习，所以对部分常用的深度学习概念做了一些知识点盘点，然后又决定发到博客上，所以我尽量以看得懂的形式记录，希望在大家某天想找某个知识点的时候可以通过这篇博客得到帮助...为什么深度学习会兴起 原因1. 在大规模的数据集上深度学习的性能比传统机器学习的更好 ?...这张图是吴恩达在解释的时候画的，意思是在数据集规模比较小的时候，传统机器学习的表现非常好，但是在数据集规模变得非常巨大之后，深度学习相对传统机器学习的优势就变得非常明显了。...在深度学习领域的算法创新，如ReLU 之前一直使用的激活函数都是sigmoid函数，但是它有一些固有缺点，在ReLu函数被设计出来之后，深度学习的性能和训练时间得到了大幅提升，使他变得更加popular
蒸馏的液体是混合物，这个混合物一定是包含了各种组分，即在我们今天讲的知识蒸馏中指原模型包含大量的知识。...1.2 为什么要有知识蒸馏？ 深度学习在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等内的众多领域中均取得了令人难以置信的性能。但是，大多数模型在计算上过于昂贵，无法在移动端或嵌入式设备上运行。...知识蒸馏方式 2.1 知识蒸馏基本框架 知识蒸馏采取Teacher-Student模式：将复杂且大的模型作为Teacher，Student模型结构较为简单，用Teacher来辅助Student模型的训练...2.2.2 知识蒸馏的具体方法 在介绍知识蒸馏方法之前，首先得明白什么是Logits。...这里有一个洞察点是，深度是特征学习的基本层面，到目前为止尚未考虑到Student网络的深度。
IO流在Java中分为输出流和输入流，根据数据的处理方式又分为字节流和字符流。...（这里的输入输出是以程序为中心的，输入指程序接收输入，输出指程序把数据输出到外部存储） Java IO流 Java IO流有四个基类，分别是输入流InputStream（字节输入流），Reader（字符输入流...Java的输入输出流有自带的内部缓冲区，为什么还需要字节缓冲流？...（采用 CC BY-NC-SA 4.0 许可协议进行授权） 本文标题：《 Java IO知识总结...》 本文链接：https://ymiir.netlify.app//java/JavaIO.html 本文最后一次更新为 天前，文章中的某些内容可能已过时！
2、预备知识 2.1、数据操作 batch：以图片数据为例，一次读入的图片数量。 小批量样本可以充分利用GPU进行并行计算提高计算效率。...求导和反向传播：计算图可以帮助自动计算函数的导数，特别是在深度学习中的反向传播算法中。通过在计算图中计算每个节点的梯度，可以从输出端反向传播梯度到输入端，以便优化模型的参数。...z = u *x z.sum().backward() x.grad == u tensor([True, True, True, True]) 2.4、基础优化方法 梯度计算往往是深度学习中成本最贵的...小批量随机梯度下降是深度学习默认的求解方法。 两个重要的超参数是 批量大小和学习率。
知识蒸馏是一种在深度学习中用于模型压缩和知识传递的技术。它通过将大型复杂模型（教师模型）的知识转移给小型简单模型（学生模型），从而优化学生模型的性能。...结构化知识在深度学习中的应用非常广泛，可以用于图像分类、目标检测、自然语言处理等领域。...因此，知识蒸馏是一种有效的隐私保护方法，可以帮助深度学习模型在保护隐私的同时实现高效的计算和预测。...因此，知识蒸馏是一种有效的持续学习方法，可以帮助深度学习模型在不断学习新知识的同时保留旧知识，从而提高模型的泛化能力和效率。...图13 强化学习原理图（智能体在环境中根据观察的状态作为决策，采取相应的行为并期望获得最大的奖励） 知识蒸馏与深度强化相结合的过程有两种方式，策略蒸馏和双策略蒸馏，深度强化教师模型将经验值存到记忆重播池中
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