go的大多数运算符在大多数其它编程语言中都有。需要关注的二元运算符涉及到的两个操作数必须一样。
来源：DeepHub IMBA本文约2400字，建议阅读9分钟主动学习是解决标注数据问题的一个方向，并且是一个非常好的方向。 主动学习是指对需要标记的数据进行优先排序的过程，这样可以确定哪些数据对训练监督模型产生最大的影响。 主动学习是一种学习算法可以交互式查询用户(teacher 或 oracle)，用真实标签标注新数据点的策略。主动学习的过程也被称为优化实验设计。 主动学习的动机在于认识到并非所有标有标签的样本都同等重要。 主动学习通过为专家的标记工作进行优先级排序可以大大减少训练模型所需的标记数据量。
主动学习是指对需要标记的数据进行优先排序的过程，这样可以确定哪些数据对训练监督模型产生最大的影响。
Java NIO的ByteBuffer被称为字节缓冲区。此类针对字节缓冲区定义了以下六类操作：
泛型程序设计（generic programming）是程序设计语言的一种风格或范式。泛型允许程序员在强类型程序设计语言中编写代码时使用一些以后才指定的类型，在实例化时作为参数指明这些类型。
Property动画 概念：属性动画，即通过改变对象属性的动画。 特点：属性动画真正改变了一个UI控件，包括其事件触发焦点的位置 一、重要的动画类及属性值： 1、 ValueAnimator 基本属性动画类 方法 描述 setDuration(long duration) 设置动画持续时间的方法 setEvaluator(TypeEvaluator value) 设置插值计算的类型 setInterpolator(TimeInterpolator value) 设置时间插值器的类型 addUpdateLi
前言 数组的工具类java.util.Arrays 由于数组对象本身并没有什么方法可以供我们调用,但API中提供了一个工具类Arrays供我们使用,从而可以对数据对象进行一些基本的操作。 一、Arrays类概述 1.1、Arrays类的引入 该是java.util包中的类,在我们的代码中想使用这个类的话,就必须使用import进行导入。 在当前类A中,只有java.lang包下的类,以及和当前类A在同一个包下的类,不需要import引入之外,其他所有的包下的类在被使用之前都要import引入
1、数据：是对客观事物的符号表示，在计算机科学中是指所有能输入到计算机中并被计算机程序处理的符号的程序。
这篇文章的主要目的是为了揭开主动学习的神秘面纱，以及将展示它与传统监督学习的不同之处。
深度学习虽然在许多领域都得到了较好的应用，但是传统深度学习通常采用最大似然估计来训练，导致模型本身难以衡量模型的不确定性（Model Uncertainty）[1]。以如下场景为例，我们想用卷积网络对图像做分类，模型训练好后，在测试样本上计算出的预测概率/softmax很大，我们可以认为预测的置信度（model confidence）很高，测试样本极有可能属于某一类别，但是这一预测的不确定性是无法衡量的。如下图所示，即使我们的模型在生产场景中有很高的softmax，我们也无法确定模型有多大概率会在这次预测上会出现失误。
先验概率（prior probability）是指根据以往经验和分析得到的概率，如全概率公式，它往往作为”由因求果”问题中的”因”出现的概率。
云计算，不必细说谁都知道是什么，人们多多少少都有所耳闻。云计算是继20世纪80年代大型计算机到C/S转变之后，IT界的又一次巨变，它通过互联网将某计算任务分布到大量的计算机上，并可配置共享计算的资源池，且共享软件资源和信息可以按需提供给用户的一种技术。云计算真正作为一个新兴技术得到IT界认可是在2007年左右，经过这十年的普及和发展，云计算早已走进千万个数据中心，成为IT世界里炙手可热的技术门类，并可以在未来的一段时间内继续获得长足发展。云计算固然好，但也有不少的缺陷和使用限制，这样才出现了雾计算、霾计算等
参考论文：Survey on active learning algorithms. Computer Engineering and Applications 主动学习算法作为构造有效训练集的方法，其目标是通过迭代抽样，寻找有利于提升分类效果的样本，进而减少分类训练集的大小，在有限的时间和资源的前提下，提高分类算法的效率。主动学习已成为模式识别、机器学习和数据挖掘领域的研究热点问题。介绍了主动学习的基本思想，一些最新研究成果及其算法分析，并提出和分析了有待进一步研究的问题。 1 引言 监督学习模型，例如：
上面的代码我们给出了for循环的范围，让他遍历整个数组，但是对于一个有范围的集合而言，由程序员来说明循环的范围是多余的，有时候还会容易犯错误。 因此C++11中引入了基于范围的for循环。
摘要：本篇介绍了我们实际项目文本分类任务样本优化实践汇总。首先样本层面优化文本分类任务需要解决如何又快又好的获取人工标注数据集、如何解决样本不均衡问题和如何获取更多的训练样本三个问题；然后通过主动学习可以又快又好的获取人工标注数据集以及通过损失函数解决样本不均衡问题；最后重点介绍了我们的半监督和自训练流程项目，主要包括半监督项目的目标以及基本流程。对于希望提升文本分类任务线上效果的小伙伴可能有所帮助。
在 Java 程序中，我们可能会用到一些数值特别巨大、或者小数特别精确的数值，这些数值无法用基础类型表示。因此我们定义了 BigInteger/BigDecimal 类来保存这类数据，实际是以字符串形式在堆区存储。
在C#中，List<T>是一种非常常用的泛型集合类，用于存储一组相同类型的元素。List<T>具有动态调整大小的能力，可以方便地添加、删除、查找和修改元素，非常灵活和高效。本文将详细介绍List<T>集合的使用方法，包括创建List<T>对象、添加元素、删除元素、查找元素、遍历集合以及常用的List<T>方法等内容。
主动学习(Active Learning)综述以及在文本分类和序列标注应用项目链接fork一下，含实践程序，因篇幅有限就没放在本博客中，如有需求请自行fork
在机器学习(Machine learning)领域，监督学习(Supervised learning)、非监督学习(Unsupervised learning)以及半监督学习(Semi-supervised learning)是三类研究比较多，应用比较广的学习技术，wiki上对这三种学习的简单描述如下：
摘要：尽管星载，机载和地面数据采集平台的数量不断增加，但遥感数据仍常常在空间上不完整或在时间上是不规则的。尽管经常使用确定性插值技术，但它们倾向于创建不切实际的空间模式，并且通常不提供不确定性量化。地统计模拟模型可有效地生成未测量现象的现实且同等可能的整体，从而传播数据不确定性。这些模型通常在地球科学的多个领域中使用，并且近年来，它们已广泛应用于遥感数据。这项研究对地统计学模拟在遥感数据中的应用进行了首次综述。我们回顾了与卫星遥感数据有关的最新地统计模拟模型，并讨论了每种方法的特征和优势。最后，每种地统计学模拟模型的应用都归类于自然科学的不同领域，包括土壤，植被，地形和大气科学。
1、集合概念 集合类主要负责保存、盛装其他数据，因此集合类也被称为容器类。所以的集合类都位于java.util包下，后来为了处理多线程环境下的并发安全问题，java5还在java.util.concurrent包下提供了一些多线程支持的集合类。 集合分为两大类：Collection、Map。 Collection（集合），每个元素存储单个数据（Java基本数据类型或者对象），通常这些元素都服从某种规则 1) List必须保持元素特定的顺序 2) Set不能有重复元素 3) Queue保持一个队列
（此文想给袁贤讯老师“再谈贝叶斯——从个体和群体的概率更新角度”一文中提到的beta分布及贝叶斯分析等，补充一点简单解释。）
要知道的是在jdk1.5以前我们只能把集合中的元素设计为Object，之后引入了泛型的概念来解决，我们把元素的类型设计成一个参数，这个类型参数就叫做泛型。
为了简化对数组的操作，JDK1.2在java.util包下增加了一个Arrays类(数组工具类)，里面提供了一系列静态方法，用于对数组进行排序、查找等。Arrays类常见方法如表所示。
创建了一个可以容纳6个Long型数据的数组，第一个元素的索引值为0，最后一个元素的索引值为5，如下图1所示。
在真正能玩的游戏场景中，很多脚本的执行是在不确定的游戏对象上进项的，于是会考虑在父对象或者子对象上去写脚本。这时，可能需要查找游戏对象。那么如何在脚本中找到父子游戏对象（gameObject）呢？
1、方差：是模型每一次输出结果与模型输出期望之间的误差，即模型的稳定性。描述数据离散程度，数据波动性，会影响模型的预测结果。
选自Kdnuggets 作者：Lars Hulstaert 机器之心编译 参与：晏奇、李泽南 本文面向稍有经验的机器学习开发者，来自微软的 Lars Hulstaert 在文中为我们介绍了训练神经网络的几种目标函数。 介绍 本文的写作动机有以下三个方面： 首先，目前有很多文章都在介绍优化方法，比如如何对随机梯度下降进行优化，或是提出一个该方法的变种，很少有人会解释构建神经网络目标函数的方法。会去回答这样的问题：为什么将均方差（MSE）和交叉熵损失分别作为回归和分类任务的目标函数？为什么增加一个正则项是有意义
这一节比较琐碎、基础，但也很有学习的必要，各种运算符、if控制语句、循环控制语句都是在代码编写中常用的语法。
前面的课程中，使用过嵌套循环输出矩形，控制台打印出矩形就可以了，因此将方法定义为 void ，没有返回值。 在主方法 main 中直接被调用。
总第80篇 01|前言： 本篇接着上一篇决策树详解，CART是英文“classification and regression tree”的缩写，翻译过来是分类与回归树，与前面说到的ID3、C4.5一致，都是决策树生成的一种算法，同样也由特征选择、树的生成以及剪枝组成，既可以用于分类也可以用于回归。CART算法由决策树的生成以及决策树剪枝两部分组成。 02|CART的生成： 决策树的生成就是递归地构建二叉决策树的过程。对回归树用平方差最小化准则，对分类树用基尼指数最小化准则，进行特征选择，生成二叉树。
在ES6（ECMAScript 2015）中，引入了rest参数的概念，它允许函数接收不确定数量的参数，并将它们作为一个数组进行处理。rest参数提供了一种简洁和灵活的方式来处理可变参数的情况。
这段时间的0621前端零课程讲下来，感觉我的学生们对于nodeJs是一种“无感”的状态，就是不知道学了node能做什么，不知道学习nodeJs的目标是什么。所以对node也没什么学习的动力，基本上对它的感觉就是可以做服务端，类似于phpStudy、iis之类的东西。
假设检验，P值，显著性水平，置信区间，功效分析到底是什么呢？这里有一份通俗易懂的讲解指南。本文介绍了统计学两大学派：频率学派和贝叶斯学派的基本观点，一起来看看大咖是如何讲解统计学术语的。
绑定字符串：名字不确定 绑定数组：样式个数和名字都不确定 绑定对象：个数和名字确定，但不确定用不用
本文介绍了 ID3，C4.5，CART三种基本的决策树模型。首先介绍了决策树的特征选择，包括信息增益，信息增益率、基尼指数、最小均方差分别对应分类树ID3、C4.5、CART、回归树CART。然后介绍了决策树建树的一般流程、对比分类树和回归树建树的区别。最后介绍了树模型中避免过拟合问题的剪枝方法，包括前剪枝和后剪枝。
在Java语言中，数组是具有相同数据类型的一组数据的组合，数组中的每个元素具有相同的数据类型。
我们讲了变量和数据类型，都是单个的变量，及其值。那么这个数组，是用来装载多个数据的一种结构。你可以把数组想象为一个数字列表，每个数字对应不同的值。可以从头按照数字遍历这个列表，并获取其相对应的值。
本文探讨了贝叶斯统计在机器学习中的重要性，通过对比频率学派和贝叶斯学派的方法，阐述了贝叶斯学派能够在处理不确定性问题时更加有效，同时通过高斯分布和贝叶斯定理来解释贝叶斯学派的方法。
以编译时错误的方式呈现。编译器可以为 i 赋一个默认值，但是未初始化的局部变量更可能是程序员的疏忽，所以强制程序员提供一个初始值，往往能帮助找出程序里的 bug。
printf、sprintf、vsprintf 通常用于格式化字符串，通俗来说就是字符串打印或显示格式转换。
一个对象变量可以指示多种实际类型的现象称为多态；允许不同类的对象对同一消息做出响应。方法的重载、类的覆盖（继承和实现）正体现了多态；
软件工程中，我们不仅要创建一致的定义良好的API，同时也要考虑可重用性， 组件不仅能够支持当前的数据类型，同时也能支持未来的数据类型，这在创建大型系统时为你提供了十分灵活的功能。
Zoubin Ghahramani 是英国皇家学会会士，剑桥大学信息工程系教授，Uber 首席科学家，英国国家数据科学研究所图灵研究所剑桥主任。Zoubin Ghahramani 教授曾工作或学习于宾夕法尼亚大学、MIT、多伦多大学、伦敦大学学院盖茨比组、卡耐基梅隆大学。他的研究聚焦于机器学习/人工智能概率方法，在这些主题上已经发表了超过 250 篇论文。他曾是 Geometric Intelligence（被 Uber 收购，成为了 Uber AI Labs）的联合创始人，指导众多人工智能与机器学习公司。2015 年，因其对机器学习的贡献，被选为英国皇家学会会士。
1 package tems; 2 3 import java.text.SimpleDateFormat; 4 import java.util.Arrays; 5 import java.util.Calendar; 6 import java.util.Date; 7 import java.util.List; 8 import java.util.Random; 9 import java.util.Scanner; 10 11 /** 12 * M
如果对于泛型知识不太了解，也可以通过本篇文章了解泛型到底是什么，并且对我们开发到底有什么作用。
之前在学习的时候也看过AtomicInteger类很多次了，一直没有去做相关的笔记。现在遇到问题了，于是就过来写写笔记，并希望在学习的过程中解决掉问题。
PPV课大数据学习社区如果你对大数据感兴趣；如果你想转行做大数据；如果你想了解大数据是怎么改变我们生活，请点标题下蓝字关注PPV课大数据 问题1：空间数据挖掘有哪些常用方法，举例说明一种方法的原理及应
在没有泛型的出现之前，我们通常是使用类型为 Object 的元素对象。比如我们可以构建一个类型为 Object 的集合，该集合能够存储任意数据类型的对象，但是我们从集合中取出元素的时候我们需要明确的知道存储每个元素的数据类型，这样才能进行元素转换，不然会出现 ClassCastException 异常。
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