Java是一种面向对象的编程语言，它将世界视为具有属性和行为的对象的集合。面向对象 的Java版本非常简单，它几乎是该语言所有内容的基础。 因为它对Java太重要了，所以我将对一些可以帮助该语言新手的内容进行一些解释。
UML是一个通用的可视化建模语言，不同于编程语言，它通过一些标准的图形符号和文字来对系统进行建模。用于对软件进行描述、可视化处理、构建软件系统的文档。是一套总结了以往建模技术的经验并吸收了当今最优秀成果的标准建模方法。
我的indexOf实现在下面。在阅读说明之前，请阅读它，看看你是否可以确定其增长级别。
继承指的是一个类（称为子类、子接口）继承另外的一个类（称为父类、父接口）的功能，并可以增加它自己的新功能的能力。继承关系为is-a的关系，是类与类或者接口与接口之间最常见的关系之一，在Java中此类关系通过关键字extends来表示。
继承 上节我们谈到，将现实中的概念映射为程序中的概念，我们谈了类以及类之间的组合，现实中的概念间还有一种非常重要的关系，就是分类，分类有个根，然后向下不断细化，形成一个层次分类体系。这种例子是非常多的： 在自然世界中，生物有动物和植物，动物有不同的科目，食肉动物、食草动物、杂食动物等，食肉动物有狼、狗、虎等，这些又分为不同的品种 ... 打开电商网站，在显著位置一般都有分类列表，比如家用电器、服装，服装有女装、男装，男装有衬衫、牛仔裤等 ... 计算机程序经常使用类之间的继承关系来表示对象之间的分类关系。
GUI(Graphical User Interface)提供了图形化的界面，允许用户以图形的方式与系统进行互动。在GUI推广之前，用户通常要以文本命令的方式来控制计算机。GUI直观的将计算机的功能呈
这里不会将UML的各种元素都提到，我只想讲讲类图中各个类之间的关系； 能看懂类图中各个类之间的线条、箭头代表什么意思后，也就足够应对 日常的工作和交流； 同时，我们应该能将类图所表达的含义和最终的代码对应起来
设计模式-UML关系基础 UML关系基础 类之间的关系 泛化 类在继承中表现为泛化和实现。 继承关系为is-a的关系，两个对象之间用is-a表示为继承关系。 eg，自行车是车，猫是动物。 泛化关系用空心箭头表示 如下图。 A继承自B [1.png] 用空心箭头表示A继承自B 泛化关系表示为继承抽象类。 抽象类可以继承一个具体的类的。 抽象类可以被实体类继承 抽象类可以被其他抽象类继承 实现关系 实现关系用空心箭头表示。 即指向C++中的抽象类（通过纯虚函数实现），java中的接口，表示实现关系。 即，无法直
1) 类(Class)封装了数据和行为，是面向对象的重要组成部分，它是具有相同属性、操作、关系的对象集合的总称。
你画了一个三角形说这是一个接口，我花了一个圆形，跟你讲这个是接口？这其中的问题不言而喻。
依赖是a类成员方法中有b类的属性，动物新陈代谢方法中有水和空气的属性，只有调这个方法的时候，才可能临时用一下
关联（Assocition）关系是类与类之间最常见的一种关系，它是一种结构化的关系，表示一类对象与另一类对象之间有联系，如汽车和轮胎、师傅和徒弟、班级和学生等。在UML类图中，用实线连接有关联关系的对象所对应的类，在Java中通常将一个类的对象作为另一个类的成员变量。关联关系分单向关联、双向关联、自关联，逐一看一下。
关联(Association)关系是类与类之间最常用的一种关系，它是一种结构化关系，用于表示一类对象与另一类对象之间有联系，如汽车和轮胎、师傅和徒弟、班级和学生等等。在UML类图中，用实线连接有关联关系的对象所对应的类，在使用Java、C#和C++等编程语言实现关联关系时，通常将一个类的对象作为另一个类的成员变量。在使用类图表示关联关系时可以在关联线上标注角色名，一般使用一个表示两者之间关系的动词或者名词表示角色名（有时该名词为实例对象名），关系的两端代表两种不同的角色，因此在一个关联关系中可以包含两个角色名，角色名不是必须的，可以根据需要增加，其目的是使类之间的关系更加明确。
从定义上看可能有点抽象，说白了就是一种由图表组成的标准化建模语言，一般我们理解的语言都是由文字组成，而这种统一建模语言是由图表组成的。我们知道开发一个软件系统，不光只有程序员参与，另外还有分析师、设计师、测试人员等等，为了让不同人能够理解交流这个软件系统，就诞生出了这么一套语言。我们说过这个语言是有图表组成的，这里的图表有好几种类型，最常用的有：用例图、类图、序列图、状态图、活动图、组件图和部署图等。由于本文主要讲解类图，其他就不深入了解了，感兴趣的同学可以上网搜索这方面的内容。
类图(Class Diagram)用于描述系统中所包含的类以及它们之间的相互关系，帮助人们简化对系统的理解，它是系统分析和设计阶段的重要产物，也是系统编码和测试的重要模型依据。 类 类(Class)封装了数据和行为，是面向对象的重要组成部分，它是具有相同属性、操作、关系的对象集合的总称。在系统中，每个类都具有一定的职责，职责指的是类要完成什么样的功能，要承担什么样的义务。一个类可以有多种职责，设计得好的类一般只有一种职责。在定义类的时候，将类的职责分解成为类的属性和操作（即方法）。类的属性即类的数据职责，类
这里不会将UML的各种元素都提到。我仅仅想讲讲类图中各个类之间的关系。 能看懂类图中各个类之间的线条、箭头代表什么意思后，也就足够应对 日常的工作和交流； 同一时候，我们应该能将类图所表达的含义和终于的代码相应起来； 有了这些知识，看后面章节的设计模式结构图就没有什么问题了。
◆统一建模语言(英语: Unified Modeling Language ,缩写UML ) ◆非专利的第三代建模和规约语言
这里不会将UML的各种元素都提到，我只想讲讲类图中各个类之间的关系；能看懂类图中各个类之间的线条、箭头代表什么意思后，也就足够应对日常的工作和交流；同时，我们应该能将类图所表达的含义和最终的代码对应起来；有了这些知识，看后面的设计模式结构图就没有什么问题了；
计算直线的交点数 Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 8234 Accepted Submission(s): 3705 Problem Description 平面上有n条直线，且无三线共点，问这些直线能有多少种不同交点数。 比如,如果n=2,则可能的交点数量为0(平行)或者1(不平行)。 Input 输入数据包含多个测试
/** * Created by ${wuyupku} on 2019/3/14 16:47 */ import java.awt.Graphics; import javax.swing.JFrame; import javax.swing.JPanel; public class DrawLineFrame extends JFrame { DrawLinePanel linePanel = new DrawLinePanel(); // 创建面板类的实例 public stat
大家看到效果了吧，要实现这个效果也不难，最重要的一点就是心中有数，那么如何做到心中有数呢？通俗来讲，也就是掌握实现流程，那么如何掌握呢？往下瞧~
计算的概念看似简单却又十分宽泛，它实际上是计算机学科永远不变的核心内容，就算现在所谓的人工智能，在我看来也不过是一种计算或计算结果的应用。本文将从简单的例子出发，逐步推广到目前人工智能的前沿研究领域，阐述我理解的计算的概念，希望借此培养大家的计算式思维方式，我们将看到这种思维方式是可以上升到一种行为方式的。
WPF控件是Windows Presentation Foundation（WPF）中的基本用户界面元素。它们是可视化对象，可以用来创建各种用户界面。WPF控件可以分为两类：原生控件和自定义控件。
本文介绍了线性感知机模型，以及解决这类感知机分类问题的简单算法：PLA。详细证明了对于线性可分问题，PLA可以停下来并实现完全正确分类。对于不是线性可分的问题，可以使用PLA的修正算法Pocket Algorithm来解决。
在Java中可以使用标准库提供的javax.imageio和java.awt.image包来进行图像处理。
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节从SVM算法的基本思想推导成最终的最优化数学表达式，将机器学习的思想转换为数学上能够求解的最优化问题。SVM算法是一个有限定条件的最优化问题。
本期介绍的是 《Machine Learning with R, tidyverse, and mlr》 一书的第五章—— 判别分析(discriminant analysis)。 判别分析是解决分类问题的多种算法的总称，通过将预测变量组合成新的变量来找到预测变量的新表示(必须是连续的)，从而最好地区分类。这种思想和一些降维算法有些相似。
如果你想要制作易于设计、构建、测试及扩展的系统，正交性是一个十分关键的概念，但是，正交性的概念很少被直接讲授，而常常是你学习的各种其他方法和技术的隐含特性。这是一个错误。一旦你学会了直接应用正交性原则，你将发现，你制作的系统的质量立刻就得到了提高。
形状识别中常见的即是矩形框的识别，识别的主要步骤通常是：图像二值化，查找轮廓，四边形轮廓筛选等。当识别的目标矩形有一条边被部分遮挡，如图1所示，传统的识别方法就不能达到识别的目的。
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节简单介绍如何使用支撑向量机的思想来解决回归问题，最后通过sklearn封装好的LinearSVR类实现波士顿房价的预测。
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回顾一下我们之前介绍了线性分类（linear classification），对于线性可分的情况，我们可以使用PLA/pocket算法在平面或者超平面上把正负类分开。
推出【Matlab量化投资系列】 机器学习 所谓机器学习，其实就是根据样本数据寻找规律，然后再利用这些规律来预测未来的数据（结果）。 但是，直到今天，机器学习也没有一种被大家广泛认同的理论框架产生，这个也是机器学习被大家诟病的原因之一：它是没有理论基础的。 目前机器学习的方法大概可以分为以下几种： 1、经典的参数统计估计方法：基于传统统计学，需要已知的样本分布形式，局限性比较大。 2、经验非线性方法：利用已知样本建立非线性模型（如人工神经网络），克服了传统参数估计方法的困难，但缺乏统一的数学理论。
黎曼(Riemann)假设 ：有些数具有不能表示为两个更小的数的乘积的特殊性质，例如，2,3,5,7,等等。这样的数称为素数；它们在纯数学及其应用中都起着重要作用。在所有自然数中，这种素数的分布并不遵循任何有规则的模式；然而，德国数学家黎曼(1826~1866)观察到，素数的频率紧密相关于一个精心构造的所谓黎曼蔡塔函数z(s$的性态。著名的黎曼假设断言，方程z(s)=0的所有有意义的解都在一条直线上。2018年9月，迈克尔·阿蒂亚声明证明黎曼猜想，于9月24日海德堡获奖者论坛上宣讲。迈克尔·阿蒂亚贴出了他证明黎曼假设（猜想）的预印本，但最终这一证明并不成立。
这几天看了看SVM的推导，看的是真的头疼，那就先梳理基础的线性判别分析模型，加深对SVM的理解。
之前我们讨论的 PCA降维，对样本数据来言，可以是没有类别标签 y 的。如果我们做回归时，如果特征太多，那么会产生不相关特征引入、过度拟合等问题。我们可以使用PCA 来降维，但 PCA 没有将类别标签考虑进去，属于无监督的。
在正式介绍设计模式之前，我们有必要学习一下UML类图，因为我们需要一种直观的表示方法来描述设计模式，这种方法即是UML类图。
1、SVM - Support Vector Machine ，俗称支持向量机，是一种 supervised learning （监督学习）算法，属于 classification （分类）的范畴。
平时阅读一些远吗分析类文章或是设计应用架构时没少与UML类图打交道。实际上，UML类图中最常用到的元素五分钟就能掌握，下面赶紧来一起认识一下它吧：
该文是关于解决一个几何问题，该问题的目标是确定一个凸多边形的最大内角。该文使用了一种称为“动态规划”的技术，该技术涉及使用子问题来解决问题。该文还介绍了一种称为“凸包”的数据结构，该数据结构用于表示凸多边形。
在UML 2.0的13种图形中，类图是使用频率最高的UML图之一。Martin Fowler在其著作《UML Distilled: A Brief Guide to the Standard Object Modeling Language, Third Edition》（《UML精粹：标准对象建模语言简明指南（第3版）》）中有这么一段：“If someone were to come up to you in a dark alley and say, 'Psst, wanna see a UML dia
原文地址：Why should you learn Go? 原文作者：Keval Patel 译文出自：掘金翻译计划 本文永久链接：https://github.com/xitu/gold-miner
在面向对象的编程和设计中，统一建模语言（UML）是一个非常重要的工具，用于可视化、规范化和记录设计决策。本文将介绍UML中一些常见的视觉符号，包括棒棒糖表示法、箭头表示法以及菱形表示法，帮助我们更好地理解和应用这些符号。
分类战车SVM （第二话：线性分类） 1. 回顾 上一集我们大致介绍了机器学习世界的一种新武器——支持向量机，代号为SVM（微信公众号“数说工作室”中回复“SVM1”查看）。它具有以下优良特性： 小样本——SVM配备“支持向量”识别系统，精准打击 非线性——SVM嵌入了尖端前沿的“高维映射”技术。 高维度——SVM配备了“核函数”子装置，有效节省成本，轻便节能。 关注结构风险——SVM装备风险自我识别系统，为驰骋疆场提供全面的保驾护航。 另外，SVM与logistic都是线性分类器的一种，那么它们有什么
Android下绘图需要使用view.使用自定义的view完成绘制． 其中需要使用的有三个工具：Paint，Canvas，Path.
视频地址：https://www.bilibili.com/video/av89369236/
上一节我们主要通过一个简单的银行发卡例子，引出一个简单的Perceptron Hypothesis Set-感知器，并且这个Hypothesis Set由许多条直线构成的。
问题导读 1.你认为神经网络最重要的用途是什么？ 2.什么是神经元？ 3.什么是反向传播算法？
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