王谦的专栏

申明：全文参考巫泽俊《挑战程序设计》算法思想：分治法，通过将问题划分为规模更小的子问题，递归地解决划分后的子问题，再将结果合并从而高效地解决问题 座右铭：越努力越幸运

面试官会根据应聘者写出的代码的规范性来决定是否录用他。 * 代码书写清楚。特别是白纸或白板上书写的时候，速度慢一点没事 * 规范代码布局清晰。缩进清晰 * 规范的代码命名合理。通常面试官会检查应聘者代码是否完成了基本功能、输入边界值是否能够得到正确的输出、是否对各种不合规范的非法输入做出合理的错误处理 从３方面确保代码的完整性 * 功能测试 * 边界测试 * 负面测试，这个指各种可能的

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什么是机器学习......

前面讲了logistic的理论部分，这里我参照《机器学习实战》写了logistic的实现部分。如果对logistic不清楚，请看逻辑回归。我建立了一个逻辑回归的类，类中包含三个主要函数:fit:拟合模型.predict：进行预测score：求错误率

在Machine Learning中，逻辑斯蒂回归（Logistic Regression）是十分经典的方法,简称LR，虽然名字叫回归，但是这是线性分类模型而不是回归模型。这里面涉及到一些知识点，包括极大似然估计，损失函数，梯度下降，正则化等这篇文章的主要目的，就是通过理论与实践相结合的方式分享LR模型。

感知机对DL有着重要的启发意义

下面这段代码来自IMPLEMENTING A NEURAL NETWORK FROM SCRATCH IN PYTHON – AN INTRODUCTION中的代码，将上一章节中的BP神经网络实现出来。代码并没有考虑效率，但是代码很容易理解整个BP过程，这里我将我的理解记录下来并分享出来，加深印象。

一直没有很仔细的系统学习Java，之前一直用的是python和c/c++，但是既然要走上大数据的道路，那么一定逃脱不开java的。下面在网上找到一些资料并结合相关的书进行整理总结。java.util包，包含集合框架、遗留的 collection 类、事件模型、日期和时间设施、国际化和各种实用工具类（字符串标记生成器、随机数生成器和位数组、日期Date类、堆栈Stack类、向量Vector类等）。集合

LeetCode 在线评测系统，是为面试做准备的一种编程平台。有超过190个问题，编写代码并提交提交你的正确的解决方案，验证是否正确。可以通过这个来锻炼我们的编程能力。

在大数据时代，设计高效的算法显得格外重要

大数据时代，算法的高效率显得尤为重要。

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unordered_map是一个关联容器，存储key,value.其中元素并没有特别的次序关系

c++ String类简介

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程序是工具，算法是灵魂。