最近再看jdk8的hashmap源码，当看到这一步的时候有点疑问，去网上搜了一下，看到的所有文章基本上都是一篇抄一篇的（反正目前各大社区就是这么个状况），那个意思就是让高16位也参与运算，增加结果的随机性，减小hash碰撞？？？
乍一听好像是那么回事，但是
标签：人工智能
摘要
本文介绍了使用 Pandas 进行数据挖掘时常用的加速技巧。
实验环境
import numpy as np
import pandas as pd
print(np.__version__)
print(pd.__version__)
1.16.5
0.25.2
性能分析工具
本文
字节按位反转算法，在有些算法加密或者一些特殊的场合有着较为重要的应用，其速度也是一个非常关键的应用，比如一个byte变量a = 3，其二进制表示为00000011，进行按位反转后的结果即为11000000，即十进制的192。还有一种常用的应用是int型变量按位反转，其基本的原理和字节反
Keras的TimeDistributed层主要用途是在时间维度上进行全连接.
比如Faster RCNN,1张图生成了16个ROI,需要对每一个ROI进行分类和回归,ROI的维度是7×7×512,长度和宽度都是7,512个通道,16个ROI的的维度是16×7×7×512,需要得
1. 机器学习的定义
数据
自动分析获取数据
对未知数据仅需预测
2.特征工程意义
意义：会直接的影响机器学习的效果
作用：筛选、处理选择一些合格的特征
3.数据集的构成
平台
scikit-learn 方便学习，数据比较少
kaggle
UCI
结构
特征值：事物的一些特征
目标值：需
深度学习最热的两个框架是 pytorch 和 tensorflow，pytorch 最新版本是 1.3，tensorflow 最新版本为 2.0，在 win10 下 pytorch 1.3 要求的 cuda 最高版本是 10.1，见下图：
目录
机器学习基础（二）3 分类算法3.1 常用分类算法的优缺点？
3.2 分类算法的评估方法
3.3 正确率能很好的评估分类算法吗
3.4 什么样的分类器是最好的
4 逻
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1 引言¶
集成学习算法是当下炙手可热的一类算法，在诸多机器学习大赛中都频繁出现它的身影。准确来说，集成学习算法并不是一个单独的机器学习算法，而是通过构建多个学习器，博采众家之长，共同求解问题的一种思想。古语有云：“三个臭皮
目录
机器学习基础（一）1 基本概念1.1 ML各种常见算法图示
1.2 导数的计算
1.3 关于局部最优和全局最优的描述
1.4 大数据与深度学习之间的关系
2 机器学习
单个学习器要么容易欠拟合要么容易过拟合，为了获得泛化性能优良的学习器，可以训练多个个体学习器，通过一定的结合策略，最终形成一个强学习器。这种集成多个个体学习器的方法称为集成学习(ensemble learning)。
集成学习通过组合多种模型来改善机器学习的结果，与单一的模型相比
前言
本文比较长，我建议大家先点赞、收藏后慢慢阅读，点赞再看，形成习惯！
我很高兴,.NETCore终于来到了3.1LTS版本，并且将支持3年，我们也准备让部分业务迁移到3.1上面，不过很快我们就遇到了新的问题，就是对于Json序列化的选择；我本着清真的原则，既然选择迁移到3.1，一切都应
Extreme Learning Machine
作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/
2004年南洋理工大学黄广斌提出了ELM算法。极限学习机（ELM Extreme Learning Machine)
原文标题：Focal Loss for Dense Object Detection
概要
目标检测主要有两种主流框架，一级检测器（one-stage）和二级检测器（two-stage）,一级检测器，结构简单，速度快，但是准确率却远远比不上二级检测器。作者发现主要原因在于前景和背景这两个类
小声音
big-O notation and its relatives-concepts that belong in the vocabulary of every serious programmer and computer scientist.
为什么要研究它
渐进表示法是算
以下是我学习机器学习过程中的部分学习资料，当然除些之外还有更多的文章和视频，实际看了后觉得好多内容都太难，自己目前的数学基础很难理解里面讲解的内容。另外，资料太多反而影响学习效率，很多内容都是重复的，海量的书籍、视频与文章，最终只能作为收藏的一部分，永久的沉睡在云盘里，只能作为心理安慰而已
最近在研究机器学习，随手将学习的过程记录下来，方面自己的学习与回顾
1. 机器学习是什么？
机器学习(Machine Learning，ML)是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
在本篇文章中，我将对机器学习做个概要的介绍。本文的目的是能让即便完全不了解机器学习的人也能了解机器学习，并且上手相关的实践。这篇文档也算是EasyPR开发的番外篇，从这里开始，必须对机器学习了解才能进一步介绍EasyPR的内核。当然，本文也面对一般读者，不会对阅读有相关的前提要求。&#
算法设计题--2
six
顺序表中实现二分查找
struct record
{
int key;
int others;
};
int bisearch(struct record r[],int k)
{
int low = 0,mid,high = n-1;
对于机器学习的常用专业术语，我们在开始学习之前，最好大概的看一两次，简单了解一些常识和术语，有了基本了解后，对于后续学习会有很大的帮助。
原文链接：https://developers.google.com/machine-learning/glossary
CART算法
原理
CART全称为Classification and Regression Tree。
回归树
相比ID3，CART遍历所有的特征和特征值，然后使用二元切分法划分数据子集，也就是每个节点都只会分裂2个分支。接着计算数据子集的总方差来度量数据子集的混乱程度，总方差越小数据子
客服
