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RSS订阅原创 G1理论基础与最佳实践
关于G1收集器的收集过程，看过一些博客和书，基本上十有八九都说的不一样，如果要确定哪个是正确的还是得去看实现代码。当然我不打算去学C语言看代码了，接下来就结合自己的理解和资料来介绍G1收集器收集过程，力求做到初次接触G1也能看明白。
2020-03-29 15:16:15
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原创 后端研发Redis必知必会
本篇内容完全偏向于实践，也是后端开发常用到的知识，关于Redis原理与概念性的内容会另起一篇来说明。可以根据目录来选择自己所需要的内容来阅读。文章目录1. redis安装1.1. ubuntu上安装redis1.2. centos上安装redis1.3. redis的启动与停止2. redis常用命令必知必会2.1. **string**2.2. hash2.3. list2.4. set...
2020-01-31 11:15:41
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原创 Thrift快速入门
**Thrift**是一种接口描述语言和二进制通讯协议，它被用来定义和创建跨语言的服务。它被当作一个远程过程调用（RPC）框架来使用，是由Facebook开发捐给apache的。
2019-10-05 13:19:36
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原创 使用Dubbo&zk进行远程调用
关于Dubbo的学习，Dubbo官网写的简单易懂[Dubbo官网](http://dubbo.apache.org/en-us/docs/user/quick-start.html)，如果有时间没必要网上找了，基本也是官网一大抄。如果赶时间了解下可以参考下面的内容。
2019-10-03 17:19:10
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原创 commons-lang3 常用工具类api整理
根据公司老员工的建议，把`org.apache.commons.lang3`下的一些常用工具类通读了下。下面进行了简单的整理。
2019-07-11 15:09:07
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原创 Java注解详解
这部分内容是网上找的资源学的，之前也看过一些博客和书，但是个人觉得这篇算是讲的最清楚，最容易理解的。花一个小时学完基本都能猜到`Spring`注解（比如`@Controller`,`@AutoWired`）的运行机制了。
2019-06-30 15:19:12
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原创 jdk8新特性-Lambda表达式与Stream流实战
这部分会详细的写jdk1.8新特性，lambda表达式的使用以及stream流的使用。
2019-06-30 15:12:54
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原创 从零开始深入理解Java枚举
这一篇内容有点多，但是肯定会很有帮助，很多内容来自《Java核心技术》和《Effective Java》（刚学Java的时候，这本中文版的书非常不建议阅读，本来就不是很好理解，加上令人崩溃的翻译，但是主要内容都写在了这篇最后一章）另外还参考了《Java学习笔记》（这本书虽然没那么出名，但是读起来很容易理解，非常适合入门）还有一些其他资料就不说了，最后就是自己的一些理解。后面部分很多代码都没有使用idea，所以可能一点点会有笔误，当做是个学习笔记好了。
2019-06-30 15:08:58
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原创 从零开始深入理解泛型
这一篇内容有点多，但是肯定会很有帮助，很多内容来自《Java核心技术》和《Effective Java》（刚学Java的时候，这本中文版的书非常不建议阅读，本来就不是很好理解，加上令人崩溃的翻译，但是主要内容都写在了这篇最后一章）另外还参考了《Java学习笔记》（这本书虽然没那么出名，但是读起来很容易理解，非常适合入门）还有一些其他资料就不说了，最后就是自己的一些理解。
2019-06-30 15:00:19
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原创 商城（1）：项目搭建、通用异常处理器与枚举详解
在校招的时候我就是拿这个项目忽悠的，被问成了傻子，但是正是被不断的提问，也慢慢学到了解决方案，比如优雅的解决缓存穿透，秒杀如何实现等，如果一味的从网上抄，那面试可能要凉一半，今后的学习过程中我会补充被面到的问题以及我的回答，面试官的回答，去哪儿网和美团的二面面试官都给了区别与网上的很好的答案，最后也会补充一些零碎的知识点。
2019-04-16 22:10:15
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原创 Vue快速入门
迫于无奈还得学下前端的东西，虽然本人学的是后端，但是很早也就听过了Vue很火，所以这里花一天时间学一些基础的Vue知识，至少保证能看懂吧!
2019-04-13 11:31:35
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原创 SpringCloud（6）：Feign与Zuul详解
继续Hystrix，这里将学习SpringCloud的最后两部分内容，Feign和Zuul，学完之后就准备做个完整的基于SpringCloud的商城项目了。
2019-04-09 21:00:41
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原创 SpringCloud（5）：Hystrix的线程隔离、服务降级与服务熔断介绍与案例
在微服务架构中，服务间的调用关系比较复杂，一个请求到达了微服务A，然后A可能会调用微服务B,C,D等，然后B可能又会调用F,G等。
2019-04-09 15:21:44
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原创 SpringCloud（4）：SpringCloud之Ribbon的使用与重试机制
在刚才的案例中，我们启动了一个user-service，然后通过DiscoveryClient来获取服务实例信息，然后获取ip和端口来访问。
2019-04-07 15:52:53
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原创 SpringCloud（3）：SpringCloud之Eureka详解、集群与案例
微服务是一种架构方式，最终肯定需要技术架构去实施。微服务的实现方式很多，但是最火的莫过于Spring Cloud了。
2019-04-07 14:46:36
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原创 SpringCloud（2）：网站架构演变、远程调用方式及RestTemplate案例
随着互联网的发展，网站应用的规模不断扩大。需求的激增，带来的是技术上的压力。系统架构也因此也不断的演进、升级、迭代。从单一应用，到垂直拆分，到分布式服务，到SOA，以及现在火热的微服务架构，还有在Google带领下来势汹涌的Service Mesh。
2019-04-07 10:09:02
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原创 SpringBoot（1）：SpringBoot快速SSM环境搭建、Lombok与通用Mapper的使用
项目使用的是spring-boot，所以在这里先学习该框架。在使用SSM框架的时候，最头疼的就是环境搭建了，各种配置不照文档很难配下来，即使现在记住了，过段时间再来肯定还是忘了而且导包也很麻烦，因为巨多（传统开发的问题之一就是依赖管理混乱）。使用spring-boot的好处就是省去了这些麻烦的配置，让我们快速搭建起来开发环境。很多人肯定和我一样很早就有用过spring-boot，但还是希望...
2019-03-31 16:38:20
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原创 sklearn机器学习：支持向量机(SMV)
关于支持向量机的原理部分本人阅读的是李航《统计学习方法》，自己也做了个学习笔记，移步线性可分支持向量机，线性支持向量机，非线性支持向量机与SMO算法。以下注重sklearn中SVM部分的代码学习，不会过多的介绍原理。会涉及到SVM的简单使用，4种核函数，SVM的参数，调参以及一些接口属性的介绍。先来创建个数据集，可视化后再来使用SVMimport matplotlib.pyplot as pl...
2019-02-18 16:15:29
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原创 sklearn机器学习：K均值聚类
K-Means 均值聚类聚类算法可以说是最简单但是使用最广的一种聚类算法了，原理也简单易懂，sklearn中提供了很多聚类算法的实现，所以这里就学习一下K-Means算法。
2019-02-17 11:00:51
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原创 sklear机器学习：逻辑回归
关于逻辑回归的原理和推导，移步线性回归与逻辑回归。接下来不会再过多的解释原理，主要是学习库的调用与参数的解释。按照顺序依次学习以下内容逻辑回归的简单介绍sklearn中的逻辑回归的使用与参数解释样本不平衡问题逻辑回归的介绍与简单推导逻辑回归的损失函数是由似然函数得到的， 令hθ(x)=g(θTx)=11+e−θTxh_{\theta}(x)=g(\theta^Tx)=\frac{1}...
2019-02-15 10:38:03
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原创 sklearn机器学习：PCA在人脸识别，降噪，手写数字案例中的使用
使用sklearn进行PCA降维之前还是需要知道PCA与SVD的知识的，移步主成分分析与奇异值分解。接下来称为一个调包侠加调参侠，对于原理基本不会说什么。依次学习以下内容。PCA中的重要参数与使用PCA进行降维PCA中的SVD以及一些接口的使用人脸识别案例降噪案例PCA对手写数据集的降维一、PCA中的重要参数与使用PCA进行降维在数据预处理与特征工程部分，提到过一种重要的特征选择...
2019-02-12 13:55:34
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原创 sklearn机器学习：随机森林学习与调参
这部分sklearn学习笔记不会过多的涉及随机森林的原理（但还是会介绍），但是个人建议还是得知道随机森林的原来再来用sklearn会容易懂的多，西瓜书上集成学习部分讲到了bagging和随机森林，只有4页纸还是容易看懂的。
2019-02-05 17:47:16
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原创 sklearn机器学习:泰坦尼克号幸存者的预测
这是Kaggle的一道题，这里使用决策树完成预测，方便起见就直接在jupyter lab上来做这题。
2019-02-02 13:07:00
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原创 sklearn机器学习：决策树的学习与调参
在没接触到机器学习的时候以为都是自己手写各种牛逼的算法，后来才晓得用sklearn这么个好用的库，既然大神给我们实现好了那没理由不去用啊
2019-02-02 08:56:00
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原创 关于Python机器学习的一些安装配置问题解决
如果是和我一样对机器学习感兴趣，可能学习过程也会遇到各种安装配置的问题，即使是个小问题可能都会搞到深夜。但是相比开发来说这种问题已经算太少了，当初不知道花费了我多少个日日夜夜。由于问题不多所以将自己遇到的都总结一下。
2019-02-01 11:23:51
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原创 GBDT与XGBoost核心推导
这篇为机器学习笔记，参考资料为《统计学习方法》，邹博的机器学习课程PPT，西瓜书以及一些博客最后加上自己的一些理解进行了总结
2019-01-18 11:56:01
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原创 HMM学习笔记（三）：动态规划与维特比算法
学习隐马尔可夫模型（HMM），主要就是学习三个问题：概率计算问题，学习问题和预测问题。在前面讲了[概率计算问题：前后向算法推导]、[Baum-Welch算法]、最后在这里将最后的一个问题，预测问题。
2019-01-11 19:47:22
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原创 HMM学习笔记（二）：监督学习方法与Baum-Welch算法
学习隐马尔可夫模型（HMM），主要就是学习三个问题：概率计算问题，学习问题和预测问题。在前面讲了[概率计算问题：前后向算法推导],这里接着讲学习问题。
2019-01-11 15:23:55
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原创 隐马尔可夫模型学习笔记（一）：前后向算法介绍与推导
学习隐马尔可夫模型（HMM），主要就是学习三个问题：概率计算问题，学习问题和预测问题。概率计算问题主要是讲前向算法和后向算法，这两个算法可以说是隐马尔可夫的重中之重
2019-01-11 11:52:48
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原创 支持向量机学习笔记（一）：线性可分支持向量机
SVM是用来做二类分类的模型，有简到难分为线性可分支持向量机（或者说硬间隔支持向量机）、线性支持向量机（软间隔支持向量机）、非线性支持向量机。下面先讲最简单的线性可分支持向量机。
2019-01-04 18:16:04
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原创 EM算法在高斯混合模型中的应用（详细解释与求解）
为什么说是很详细，因为关于这部分我搞了半天才明白，应该有不少跟我一样的小菜也出现了这样的问题，所以就比较啰嗦的写了出来。
2019-01-01 00:44:18
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原创 CS229与《统计学习方法》的EM算法理解和比较，收敛性证明
关于吴恩达老师的cs229讲义和视频与《统计学习方法》这本书上的EM算法，作为初学者，强烈建议只看前者，恐怕是我比较菜只看后者的话会有很多地方不明白.
2018-12-31 00:16:36
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原创 EM算法：从极大似然估计导出EM算法（还算通俗易懂）
之前看了《统计学习方法》，吴恩达老师的cs229讲义，一起看感觉很昏（如果要看建议选择其中一个，《统计学习方法》里面基本很少会写到$y_i$而都是用 $Y$只用了极大化没有写出我们熟悉的似然函数？！，cs229有视频，但我喜欢看书）
2018-12-27 20:40:37
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原创 提升方法：前向分步算法与提升树
这篇内容为《统计学习方法》的学习笔记，也看过其他书和培训班的视频ppt等，但是感觉都是离不开《统计学习方法》这本书，还是这本书读起来干净利落（虽然有很少的地方有点晕）。
2018-12-26 15:45:19
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原创 提升方法：Adaboost算法与证明
这基本就是关于《统计学习方法》的笔记，当然自己会记的让人容易读懂，为了加深记忆，证明都证了两遍，便于加深理解还是打算写在博客里好了。
2018-12-24 00:47:59
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