- 博客(112)
- 资源 (10)
- 收藏
- 关注
RSS订阅
原创 我的算法学习指南
学习网站LeetCode: https://leetcode-cn.com/Teach Yourself Computer Science: https://teachyourselfcs.com牛客网: https://www.nowcoder.com资源收集CodingInterviews： https://github.com/gatieme/CodingInterviewsJavaGuide：https://github.com/Snailclimb/JavaGuideCS-Notes
2020-05-19 10:36:38
398
原创 NLP自然语言处理：Word2Vector基本介绍
Word2Vec是一种基于神经网络的自然语言处理算法，它能够将每个单词表示为一个向量，并能够考虑单词之间的语义关系。这种算法通常用于词向量的预训练，并可以应用于许多其他的自然语言处理任务，如词性标注、文本分类等。
2022-12-08 22:44:09
3280
1原创 STM32寄存器开发之KEY控制LED
一、前期准备：1、STM32F4xx中文参考手册.pdf先上代码#include "stm32f4xx.h" #define RCC_AHB1ENR ( *(volatile unsigned int *)(0x40023800 + 0x30) ) //AHB1时钟使能寄存器#define GPIOF_MODER ( *(volatile unsigned int *)(0x40021400 + 0x00) ) //GPIOF端口模式寄存器#define GPIOF_OTYPER
2021-08-13 20:14:04
654
原创 STM32寄存器开发之点亮led灯
一、前期准备：1、STM32F4xx中文参考手册.pdf代码：#include "stm32f4xx.h" #define RCC_AHB1ENR ( *(volatile unsigned int *)(0x40023800 + 0x30) ) //AHB1时钟使能寄存器#define GPIOF_MODER ( *(volatile unsigned int *)(0x40021400 + 0x00) ) //GPIOF端口模式寄存器#define GPIOF_OTYPER
2021-08-13 19:57:02
1336
原创 Java dump备份脚本
参考地址：kill 之前先 dump#!/bin/bashJAVA_HOME=$(which java)OUTPUT_HOME=~/output DEPLOY_HOME=`dirname $0` HOST_NAME=`hostname` DUMP_PIDS=`ps --no-heading -C java -f --width 1000 | grep "$DEPLOY_HOME" |awk '{print $2}'` if [ -z "$DUMP_PIDS" ]; then
2020-12-11 14:50:59
354
原创 特征工程中常用的操作
1.特征工程中常用的操作1.1数值型：幅度缩放（最大最小值缩放，归一化…）离散化／分箱分桶（等距：pd.cut，等频：pd.qcut）（特征交叉）统计值（Max，min,quentile）四则运算（加减乘除）幅度变化（有一些模型对输入数据有分布建设，LR建设输入连续值特征符合正太分布）监督学习分箱（用决策树建模，用决策树学习连续值划分方式，把决策树中间节点取出来作为特征组合）1.2类别型：Onehot encoding 独热编码：对于每一个特征，如果它有m个可能值，那么经过独热编码
2020-06-05 16:46:21
765
原创 广义线性模型（Generalized_Linear_Model）
1. 线性回归1.1 多元线性回归模型给定训练数据集D={(x1,y1),(x2,y2),⋯ ,(xi,yi),…,(xN,yN)}\begin{aligned} \\& D = \left\{ \left( \mathbf{x}_{1}, y_{1} \right), \left( \mathbf{x}_{2}, y_{2} \right), \cdots, \left(\mathbf{x}_i,y_i\right),\dots, \left( \mathbf{x}_{N}, y_{N} \
2020-06-04 18:55:36
642
原创 支持向量机SVM的推导
1、什么是支持向量机？支持向量机是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器。支持向量机的学习策略就是间隔最大化。支持向量机学习方法包含的模型有：线性可分支持向量机、线性支持向量机、非线性支持向量机。SVM算法的推导非常重要，面试也是常考的，一定要亲自从头到尾手推一遍。只需要推导线性可分支持向量机学习算法就可以了，需要输出分离超平面和分类决策函数。2、线性可分支持向量机在样本空间中，划分超平面可用wTx+b=0w^Tx+b=0wTx+b=0表示，记为(w,b)(w
2020-06-03 17:51:58
446
原创 机器学习入门介绍
1. 机器学习介绍1.1 基本术语机器学习：利用经验、通过计算、构建模型，来改善系统自身的性能。属性（特征）：描述事物在特定方面的表现或性质的事项。属性值：属性上的取值。属性空间（输入空间）：属性的所有可能取值构成的集合，若属性为多维特征则是由多维属性张成的空间，属性空间X\mathcal{X}X。记录（样本、实例）：一个具体事物的属性描述，由属性向量表示。例如：第jjj个记录xj\mathbf{x}_jxj的属性向量，表示如下xj=(xj(1),xj(2),⋯ ,xj(i),⋯ ,xj(
2020-06-03 17:04:56
454
原创 一张图看懂Spring三级缓存机制解决循环依赖的问题
今天看了一篇图解Spring解决循环依赖，心血来潮做了一张图，加强巩固一下！！！图链接在这：https://www.processon.com/view/link/5ecdff207d9c08156c68396d
2020-05-27 16:41:28
1496
原创 决策树的典型面试考点
1、写下信息熵的公式，并说下熵最大和最小的含义？我们假设数据中某列特征有nnn个取值，这列特征也可以认为是随机变量。其中 $p_{i} $ 代表这列特征取值为 iii 的概率.如果每个特征值取值的概率都是一样大，因为你不知道改选哪个值，那么说明随机变量不确定性最大，也就是熵最大。如果极端情况，n个特征某个特征的取值概率占比0.99999999，说明基本上就可以确定这个特征取值肯定会选这个概率最大的特征，随机变量不确定性很小，熵也就最小。H(X)=−∑i=1npilogpiH(X)=-\sum_{
2020-05-25 22:32:53
497
原创 我的Python学习之路05-附练习题
面向对象思想面向对象编程类class与对象object对属于同一类事物的抽象叫类class比如汽车，门，猫。之前学习使用的都是Python自带的数据类，这节课我们学习自己定义类class某类事物中的一个具体的实例叫对象Object比如我家的那辆汽车，张伟办公室的大门，隔壁丽丽家的那只小花猫。类与对象的关系类定义封装了数据与方法，类就是对象的模板，可以批量生产出许多的对象。比如a=7,7其实是整形数字int类的一个实例。那int这个类还可以’复刻’出许许多
2020-05-24 19:17:05
346
原创 我的Python学习之路04-附练习题
函数定义，函数结构，位置参数与关键字参数，函数返回值函数定义，与函数结构l1=[1,'s','china']s1={'f',56}d1={'name':'jack'}len(s1)#这个的作用就是让全部结果都显示出来。%config ZMQInteractiveShell.ast_node_interactivity='all'#函数定义与函数结构def myfunc1(parm1,parm2='amazing'): "\ here is document for th
2020-05-24 03:10:13
473
原创 Jupyter Notebook中ZMQInteractiveShell.ast_node_interactivity=all 的作用
%config ZMQInteractiveShell.ast_node_interactivity='all'在Jupiter Notebook中，设置这个的作用就是让每个cell显示全部输出结果。例如如果不设置a=1ab=2b输出结果为：2如果设置了：#这个的作用就是让全部结果都显示出来。%config ZMQInteractiveShell.ast_node_interactivity='all'a=1ab=2b输出结果为：12...
2020-05-24 00:43:58
1171
原创 我的Python学习之路03-附练习题
Python 条件判断与三元表达式判断：if， if else ,if elif#### 判断：if， if else ,if elif#单ifage=88if age<18: print('teenage') #if else if age<18: print('teenage')else: print('adult') #if elifif age<18: print('teenage')elif age >
2020-05-24 00:12:05
355
原创 我的Python学习之路02-附练习题
Python基础语法格式，表达式与声明Python基础语法格式# 缩进 PEP8 https://www.python.org/dev/peps/pep-0008/# PEP是Python Enhancement Proposals的缩写。# 一个PEP是一份为Python社区提供各种增强功能的技术规格，也是提交新特性，以便让社区指出问题，精确化技术文档的提案。#分隔代码块:title='weijichen.com';score=61if title=='weijichen.com
2020-05-23 17:58:16
328
原创 我的Python学习之路01-附练习题
Anaconda Jupyter Lab环境配置，安装及使用简单介绍官网：https://www.anaconda.com/简单来说，Anaconda是包管理器和环境管理器，Jupyter notebook 可以将数据分析的代码、图像和文档全部组合到一个web文档中，事实上Anaconda 和 Jupyter notebook已成为数据分析的标准环境。参考文章：初学 Python 者自学 Anaconda 的正确姿势是什么？怎么在mac 系统上使用Python？怎么安装Anaconda？正常安装
2020-05-22 14:50:40
522
原创 线性回归和逻辑回归的典型面试考点
什么是线性回归和逻辑回归 ？参考：https://blog.youkuaiyun.com/jiaoyangwm/article/details/811393621、有监督学习和无监督学习区别？简单来讲：有数据，有标签 （有监督学习）有数据，无标签 （无监督学习）有监督学习：对具有标记的训练样本进行学习，以尽可能对训练样本集外的数据进行分类预测。无监督学习：对未标记的样本进行训练学习，比发现这些样本中的结构知识。2、分类和回归区别？回归的输出是连续的，比如：1、2、3、4、5、6。注意，所谓“连续”
2020-05-21 19:37:28
736
原创 MySQL的索引总结
文章目录什么是索引？主键索引二级索引（非主键索引）唯一索引普通索引联合索引覆盖索引全文索引最左前缀原则索引下推如何创建索引如何查看索引如何删除索引索引优化场景Explain索引分析什么是索引？索引(Index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。可以简单理解为：快速查找排好序的一种数据结构，可以提高数据检索的效率，降低数据库的IO成本。MySQL的索引主要分为主键索引(PRIMARY KEY)，唯一索引(UNIQUE) ，普通索引(INDEX)和全文索引(FULLTEXT) 。MySQL索引主要有两
2020-05-21 12:29:57
287
原创 Spring Boot 都有哪些开源的优秀项目
文章目录开发脚手架1、Cloud-Platform2、spring-boot-api-project-seed3、Roses后台管理系统1、EL-ADMIN2、jeeSpringCloud3、springboot-plus电商系统1、mall2、mall-swarm3、newbee-mall4、onemall5、litemall6、xbin-store7、zscat_sw人力资源管理系统1、微人事...
2020-04-15 17:33:42
3193
原创 基于雪花算法（SnowFlake）的分布式ID生成器都有哪些
什么是雪花算法？参考链接：https://blog.youkuaiyun.com/chen_changying/article/details/79454901基于雪花算法的分布式ID生成器都有哪些？百度（uid-generator）uid-generator是由百度技术部开发，项目GitHub地址： https://github.com/baidu/uid-generatoruid-generat...
2020-04-14 20:12:00
707
原创 Java常用的设计模式代码实现方式汇总
文章目录单例模式懒汉式写法（线程安全）饿汉式写法观察者模式装饰者模式适配器模式工厂模式简单工厂模式具体工厂模式抽象工厂模式代理模式单例模式懒汉式写法（线程安全）public class Singleton { private volatile static Singleton singleton; private Singleton (){} public static S...
2020-04-14 17:59:46
310
原创 MySQL的隔离级别
https://blog.youkuaiyun.com/xlgen157387/article/details/47906871
2020-04-10 11:07:21
182
原创 如何线上排查CPU消耗高的原因
第一步：执行top -c ，显示进程运行信息列表。按下P，进程按照cpu使用率排序，找到cpu使用最高的进程PID第二步：执行top -Hp 进程PID ，显示一个进程的线程运行信息列表。按下P，进程按照cpu使用率排序，找到线程耗费cpu最高的线程PID第三步：执行jstack -l 进程PID> ./进程PID.stack将进程PID导出为进程快照第四步：将线程耗费cpu最...
2020-04-08 19:10:38
294
原创 JVM架构
文章目录JVM 官网JVM是什么JVM常用工具JVM 常用命令查看当前执行中的进程类的加载器ClassLoader获取ClassLoader的途径类的加载过程类加载器的分类1、启动类加载器Bootstrap ClassLoader2、自定义类加载器如何自定义一个加载器？双亲委派机制如何识别类的主动使用和被动使用JVM 官网https://docs.oracle.com/javase/specs...
2020-03-31 18:33:50
338
原创 String用==和equals两种方式比较的区别
文章目录==equals总结==面试的时候经常会遇到让你说明==和equals的区别，通常会拿String类做举例，比如下面代码：public class Test { public static void main(String[] args) { String s1="hello world"; String s2="hello world"; ...
2020-03-24 18:20:27
1434
原创 GitHub 使用技巧整理
文章目录搜索技巧根据搜索范围查询搜索技巧in:name xxx // 按照项目名搜索比如搜索 Java in:name javain:readme xxx // 按照README搜索比如搜索“分布式服务”：in:readme 分布式服务in:description xxx // 按照description搜索比如搜索“Java 之父”：in:description Jav...
2020-03-23 15:54:12
171
原创 IntelliJ IDEA使用总结
如何安装点击 IntelliJ IDEA常用快捷键快速打出System.out.println();类的继承关系使用技巧链接：https://www.cnblogs.com/deng-cc/p/6927447.html
2020-03-20 15:21:24
236
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人