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最易学和最难学的编程语言Top 5

分布式事务中间件 TCC-Transaction 源码解析 Eureka 和 Hystrix 源码解析 Java 并发源码来源：OSC开源社区（ID：oschina2013）文 | 白开水不加糖简单易学的编程语言...难学的编程语言 ---- 在线学习平台 Springboard 罗列了一个最容易学习和最难学的编程语言 Top 5 榜单。...本文大致确定并比较了最简单的编程语言与高级编程语言，具体如下：简单易学的编程语言 1、HTML HTML 是用来为大多数网页编码的语言。它使用标签和元素来定义如何显示文本、图像和互动形式。...并指出，该语言的容易学习具体表现在：它具有简单的结构，带有人类可读的开始和结束标签你可以使用 WYSIWYG 编辑器并在拆分视图中观看代码更改你可以轻松找到并修复 bug 2、JavaScript...它的简单之处在于：语法简单，只有 32 个 keywords 数据结构易于理解 4、Python 作为 ABC 语言的继承者，Python 是一种高级的通用编程语言。

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调色功能简单易学

很多学生问我怎么调整图片的色彩才是最好的，有什么好的方法和功能吗？...我把自己常用也是大家在第一阶段学习中就熟悉的功能再拿出来唠叨几句：我经常用到“图像”菜单下的“调整”里面最常用的到的“亮度/对比度”、“色阶”、“曲线”、“色相/饱和度”、“色彩平衡”、“通道混合器”...还经常用到图层混合模式中的“正片叠底”、“滤色”、“叠加”、“柔光”这些。 ? 调色功能简单讲就是在调整色彩的三要素：色相、饱和度、明度。我和大家讲过，色彩在作品中表达的是情感。...看下图：使用“柔光”和“叠加”，这两种混合模式也可以将照片中的色彩进行色调上的变化，达到不同程度的画面质感。 ? ?...总结：色彩的调整，尤其是照片中的色彩，更多的是需要我们要去体会这样的色彩会给人们带来什么样的感受，这样多思考多练习才能让图片更好的为我们的设计服务，表达出更准确的情感意愿。

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哪些编程语言容易学习，互联网公司常用的编程语言有哪些

虽说编程并不是一件很简单的事情，但也绝非难事，比如就有那么一些比较好学的编程语言，相比较其他的编程语言更容易学习，比如 JavaScript 比Java更容易学习，Python 比 C++更容易学习。...编程语言第一名 JavaScript 对于0基础新人来说，如果你是刚刚开始学习编程，建议还是从JavaScript开始，它简单易于学习，学会它找工作也是相当简单的。...编程语言第三名Java 作为使用时间较长，应用较为广泛的Java语言一直深受广大编程爱好者追捧，你可以使用Java来构建很多东西，包括Android应用，Java很可能是的一个应用最广泛的编程语言，很多企业使用...Java框架来创建网站，但是它并不是容易学的语言，想要有更深入的学习，还需要时间的积累。...当然除了以上这些编程语言还有很多语言可以学习，每一个编程语言都有各自的优缺点，作为初学者，最重要的是要根据自己的兴趣爱好选择一门编程语言开始学习，如果你想有更好的发展可以在掌握一门编程语言之后再进行拓展学习

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漫画 | 简单易学的Python海龟绘图

因此使用Turtle绘图既简单又有趣，非常适用于Python入门学习，也适用于Python进阶学习。 ▊Turtle 中的基本概念在 Turtle 中有两个重要的基本概念。...1 屏幕：是Turtle的绘图区域，我们可以设置屏幕的大小和背景颜色，如下图所示。注意，屏幕的坐标原点在屏幕的中心。 2 海龟（别名：画笔）：绘图所用的画笔，它是一个Turtle类所创建的对象。...本书是《看漫画学Python》的进阶版本，继续秉承有趣、有料、好玩、好用的理念，并继续采用《看漫画学Python》一书中3个不同的漫画人物角色，通过这3个角色之间的轻松对话把复杂的技术问题简单化。...如果您想提升Python技能，则无论您是想学习编程的小学生，还是想参加计算机竞赛的中学生，抑或是计算机相关专业的大学生，甚至是正在从事软件开发的职场人，本书都适合您阅读和学习。...高中肄业，从月薪1000到几亿融资的创业者，是它拯救了我！并发编程的三大核心问题 ▼点击阅读原文，了解本书详情~

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简单易学的机器学习算法——AdaBoost

，以重新组合成不同的数据集，利用弱学习算法对不同的新数据集进行学习，得到一系列的预测结果，对这些预测结果做平均或者投票做出最终的预测。...在Boosting思想中是通过对样本进行不同的赋值，对错误学习的样本的权重设置的较大，这样，在后续的学习中集中处理难学的样本，最终得到一系列的预测结果，每个预测结果有一个权重，较大的权重表示该预测效果较好...，详细的思想可见博文“简单易学的机器学习算法——集成方法(Ensemble Method)”。...(来自参考文献2) 四、实际的例子 AdaBoost算法是一种具有很高精度的分类器，其实AdaBoost算法提供的是一种框架，在这种框架下，我们可以使用不同的弱分类器，通过AdaBoost框架构建出强分类器...ID3算法可见博文“简单易学的机器学习算法——决策树之ID3算法”，CART算法可见博文“简单易学的机器学习算法——CART之回归树”。对于单层决策树是无法求解上面这样的问题的。

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Go语言简单的TCP编程

前期准备 ---- 需要import "net"包 IP类型，其中一个重要的方法是IP.ParseIP(ipaddr string)来判断是否是合法的IP地址 TCP Client ---- func...(c *TCPConn) Write(b []byte) (n int, err os.Error)用于发送数据，返回发送的数据长度或者返回错误，是TCPConn的方法 func (c *TCPConn...) Read(b []byte) (n int, err os.Error)用于接收数据，返回接收的长度或者返回错误，是TCPConn的方法 TCPAddr类型，保存TCP的地址信息，包括地址和端口...和raddr都是TCPAddr类型的，一般是上一个函数的返回值。...作为一个TCP的客户端，基本的操作流程如下： service="www.google.com:80" tcpAddr, err := net.ResolveTCPAddr("tcp4", service

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简单易学的机器学习算法——AdaBoost

，以重新组合成不同的数据集，利用弱学习算法对不同的新数据集进行学习，得到一系列的预测结果，对这些预测结果做平均或者投票做出最终的预测。...在Boosting思想中是通过对样本进行不同的赋值，对错误学习的样本的权重设置的较大，这样，在后续的学习中集中处理难学的样本，最终得到一系列的预测结果，每个预测结果有一个权重，较大的权重表示该预测效果较好...，详细的思想可见博文“简单易学的机器学习算法——集成方法(Ensemble Method)”。...个样本的训练集 ? ，初始时，设定每个样本的权重是相等的，即 ? ，利用第一个弱学习算法 ? 对其进行学习，学习完成后进行错误率 ? 的统计： ? 其中， ? 表示被错误分类的样本数目， ?...ID3算法可见博文“简单易学的机器学习算法——决策树之ID3算法”，CART算法可见博文“简单易学的机器学习算法——CART之回归树”。对于单层决策树是无法求解上面这样的问题的。

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简单易学的机器学习算法——lasso

一、lasso 前面已经叙述了基本的线性回归，局部加权线性回归，以及岭回归。...其中，局部加权线性回归做的工作就是进行了特征的选择，选择的策略是进行局部的约束；岭回归是采用的正则化的方法进行特征的选择，使用的是 ? 。而lasso采用的则是 ?...，即lasso是在平方误差的基础上增加 ? ： ? ， ? 对于这样的一种优化问题，其实是很难求解的，因为这样的优化问题不再是一个凸优化问题。为了求解这样的问题，一些近似的优化算法被采用。...或者可以采用一些简单的方法来近似这样的优化过程。二、前向逐步回归前向逐步回归算法可以得到与lasso差不多的效果，但是前向逐步回归更加简单。这是一种贪心算法，在每一步尽量减少误差。 ?...(:,i)); end 前向逐步回归函数 function [ wResult ] = stageWise( x, y, eps, runtime) [m,n] = size(x);%数据集的大小

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Go语言简单的TCP编程

前期准备 ---- 需要import "net"包 IP类型，其中一个重要的方法是IP.ParseIP(ipaddr string)来判断是否是合法的IP地址 TCP Client ---- func...(c *TCPConn) Write(b []byte) (n int, err os.Error)用于发送数据，返回发送的数据长度或者返回错误，是TCPConn的方法 func (c *TCPConn...) Read(b []byte) (n int, err os.Error)用于接收数据，返回接收的长度或者返回错误，是TCPConn的方法 TCPAddr类型，保存TCP的地址信息，包括地址和端口...和raddr都是TCPAddr类型的，一般是上一个函数的返回值。...作为一个TCP的客户端，基本的操作流程如下： service="www.google.com:80" tcpAddr, err := net.ResolveTCPAddr("tcp4", service

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简单易学的机器学习算法——lasso

一、lasso 二、前向逐步回归前向逐步回归算法可以得到与lasso差不多的效果，但是前向逐步回归更加简单。这是一种贪心算法，在每一步尽量减少误差。...for j = 1:n xDeal(i,j) = (x(i,j)-xMean(j))/xVar(j); end end %% 训练 runtime = 5000;%迭代的步数...(:,i)); end 前向逐步回归函数 function [ wResult ] = stageWise( x, y, eps, runtime) [m,n] = size(x);%数据集的大小...wResult = zeros(runtime, n);%最终的结果 w = zeros(n,1); wMax = zeros(n,1); for i = 1:runtime...ws = w'%输出每一次计算出来的权重 lowestError = inf;%定义最小值 for j = 1:n for sign

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简单易学的机器学习算法——Softmax Regression

Logistic回归是处理二分类问题的比较好的算法，具有很多的应用场合，如广告计算等。Logistic回归利用的是后验概率最大化的方式去计算权重。...二、Logistic回归的回顾在Logistic回归中比较重要的有两个公式，一个是阶跃函数： ? 另一个是对应的损失函数 ? 最终，Logistic回归需要求出的是两个概率： ? 和 ? 。...具体的Logistic回归的过程可参见“简单易学的机器学习算法——Logistic回归”。...表示的是分类的个数。我们需要求出以下的概率值： ? 此时的损失函数为 ? 其中 ? 是一个指示性函数，意思是大括号里的值为真时，该函数的结果为1，否则为0。...似然(或者是损失函数)求偏导为了简单，我们仅取一个样本，则可简单表示为 ? 下面对 ? 求偏导： ? 其中， ? 表示第 ? 维。

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简单易学的机器学习算法——Softmax Regression

Logistic回归是处理二分类问题的比较好的算法，具有很多的应用场合，如广告计算等。Logistic回归利用的是后验概率最大化的方式去计算权重。...二、Logistic回归的回顾在Logistic回归中比较重要的有两个公式，一个是阶跃函数： ? 另一个是对应的损失函数 ? 最终，Logistic回归需要求出的是两个概率： ? 和 ?...具体的Logistic回归的过程可参见“简单易学的机器学习算法——Logistic回归”。...表示的是分类的个数。我们需要求出以下的概率值： ? 此时的损失函数为 ? 其中 ? 是一个指示性函数，意思是大括号里的值为真时，该函数的结果为1，否则为0。...似然(或者是损失函数)求偏导为了简单，我们仅取一个样本，则可简单表示为 ? 下面对 ? 求偏导： ? 其中， ? 表示第 ? 维。

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简单易学的机器学习算法——Label Propagation

一、社区划分的概述对于社区，没有一个明确的定义，有很多对社区的定义，如社区是指在一个网络中，有一组节点，它们彼此都相似，而组内的节点与网络中的其他节点则不相似。...基于上述的形象的表示，出现了很多的社区划分算法，如前面介绍的Fast Unfolding算法，Fast Unfolding算法是基于模块度的算法，模块度相当于对上述社区的形象描述的一种抽象表示，成为优化的主要目标...对于网络中的每一个节点，在初始阶段，Label Propagation算法对每一个节点一个唯一的标签，在每一个迭代的过程中，每一个节点根据与其相连的节点所属的标签改变自己的标签，更改的原则是选择与其相连的节点中所属标签最多的社区标签为自己的社区标签...随着社区标签的不断传播，最终紧密连接的节点将有共同的标签。 Label Propagation算法最大的优点是其算法过程比较简单，想比较于优化模块度的过程，算法速度非常快。...这样的过程不断地持续下去，直到所有可能聚集到一起的节点都具有了相同的社区标签。在传播过程的最终，具有相同社区标签的节点被划到相同的社区中称为一个个独立的社区。

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简单易学的机器学习算法——Label Propagation

一、社区划分的概述对于社区，没有一个明确的定义，有很多对社区的定义，如社区是指在一个网络中，有一组节点，它们彼此都相似，而组内的节点与网络中的其他节点则不相似。...基于上述的形象的表示，出现了很多的社区划分算法，如前面介绍的Fast Unfolding算法，Fast Unfolding算法是基于模块度的算法，模块度相当于对上述社区的形象描述的一种抽象表示，成为优化的主要目标...对于网络中的每一个节点，在初始阶段，Label Propagation算法对每一个节点一个唯一的标签，在每一个迭代的过程中，每一个节点根据与其相连的节点所属的标签改变自己的标签，更改的原则是选择与其相连的节点中所属标签最多的社区标签为自己的社区标签...随着社区标签的不断传播，最终紧密连接的节点将有共同的标签。 Label Propagation算法最大的优点是其算法过程比较简单，想比较于优化模块度的过程，算法速度非常快。...在算法迭代的过程中，节点xxx根据其邻居节点更新其所属的社区。更新的规则是选择节点xxx的邻居节点中，所属社区最多的节点对应的社区为其新的社区。

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简单易学：Tensorflow CUDA 版本安装

来一期简版教学吧： 1、想用GPU，就得确定你的电脑支不支持CUDA：这里各位可以直接百度你GPU的型号，不展开了。...新版的Python居然因为这个原因被束缚住了。 2.2 MSVC--该处我选择2019版本 https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/vs/ ?...（实际上cuDNN中7.4没有对应的CUDA10.1，所以我们选择了7.5）。...2.4 CUDA CUDA-下载CUDA10.1，如果你电脑CUDA版本不匹配，可以先卸载CUDA或者英伟达软件，继而安装需要的版本。...---- 3、安装Anaconda 你可以直接从官网下，也可以选择下载历史版本：历史版本Anaconda下载 F君的小尾巴，公众号：一个有趣的灵魂Wpython都拿你没办法，历史版本Anaconda下载

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简单易学的机器学习算法——Apriori算法

一、关联分析最初接触到数据挖掘的朋友肯定都听说过这样的一个案例：啤酒和尿布。大意是将啤酒和尿布放在一起的销售会提高。...其实这背后隐含的原理就是关联分析，简单来讲就是啤酒和尿布之间存在着某种关联关系。关联关系时指从大规模的数据集中寻找物品之间的隐含关系，有时关联分析也可以称为关联规则学习。...二、关联分析的重要概念关联分析主要要做的工作是在大规模数据集上找到某些关系。主要有两种形式：频繁项集关联关系对于一个具体的例子： ?...image.png 2、Apriori原理如何避免指数级增长，我们应该尽量去减少一些不必要的结点，Apriori原理是说如果某个项集是频繁的，那么他的所有子集也是频繁的。...，注意候选集的大小 [m_1,n_1] = size(dataSet);%获得整个数据集的大小 %% 统计候选集中的元素在dataSet中出现的次数

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简单易学的机器学习算法——Logistic回归

一、Logistic回归的概述 Logistic回归是一种简单的分类算法，提到“回归”，很多人可能觉得与分类没什么关系，Logistic回归通过对数据分类边界的拟合来实现分类。...二、最优化方法确定最佳回归系数最优化方法有基于梯度的梯度下降法、梯度上升发，改进的随机梯度下降法等等。基于梯度的优化方法在求解问题时，本身对要求解的问题有要求：即问题本身必须是可导的。...其次，基于梯度的方法会使得待优化问题陷入局部最优。此时，一些启发式优化方法可以很好的解决这样的问题，但是启发式算法的求解速度较慢，占用内存较大。对于确定回归系数这样的问题 ?...不存在多峰，也就是说不存在除最优值之外的局部最优值。其次，这样的问题是可求导的，所以基于梯度的方法是可以用来求解回归系数的问题的。优化算法见optimal algorithm类别。...五、注意点在程序的实现过程中有两个注意点，分别用注释标出，第一处在梯度上升法中的求权重weights的公式；第二处是主程序中的注释标出。 1、先说说第一处：令 ? 则 ?

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简单易学的机器学习算法——Apriori算法

一、关联分析最初接触到数据挖掘的朋友肯定都听说过这样的一个案例：啤酒和尿布。大意是将啤酒和尿布放在一起的销售会提高。...其实这背后隐含的原理就是关联分析，简单来讲就是啤酒和尿布之间存在着某种关联关系。关联关系时指从大规模的数据集中寻找物品之间的隐含关系，有时关联分析也可以称为关联规则学习。...(摘自《机器学习实战》) 1、频繁项集频繁项集是指经常出现在一起的物品的集合。如上面的例子中的 ?...的规则。 3、支持度支持度是指数据集中包含某个项集的记录所占的比例。如项集 ? 的支持度为 ? 。 4、可信度可信度是针对一条关联规则的，如关联规则 ? 的可信度为“支持度 ?...这里就会出现一个问题，如果物品的数目变大，这种组合是呈现指数级的增长的： ? ，其中 ? 为物品的数目，如何避免这样的指数增长对于Apriori算法的成功具有很重要的意义。

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简单易学的机器学习算法——EM算法

一、机器学习中的参数估计问题 image.png 二、EM算法简介在上述存在隐变量的问题中，不能直接通过极大似然估计求出模型中的参数，EM算法是一种解决存在隐含变量优化问题的有效方法。...EM算法是期望极大(Expectation Maximization)算法的简称，EM算法是一种迭代型的算法，在每一次的迭代过程中，主要分为两步：即求期望(Expectation)步骤和最大化(Maximization...三、EM算法推导的准备 image.png ? 注：若函数 ? 是凹函数，上述的符号相反。...3、数学期望 image.png 四、EM算法的求解过程 image.png image.png image.png 五、EM算法的收敛性保证 image.png 六、利用EM算法参数求解实例...#指定两个高斯分布的参数，这两个高斯分布的方差相同 sigma = 6 miu_1 = 40 miu_2 = 20 #随机均匀选择两个高斯分布，用于生成样本值 N = 1000 X = zeros(

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简单易学的机器学习算法——Gibbs采样

一、Gibbs采样概述前面介绍的Metropolis-Hastings采样为从指定分布中进行采样提供了一个统一的框架，但是采样的效率依赖于指定的分布的选择，若是选择的不好，会使得接受率比较低，...大量的采样被拒绝，影响到整体的收敛速度。...Gibbs采样是Metropolis-Hastings采样算法的特殊形式，即找到一个已知的分布，使得接受率α=1\alpha =1。这样，每次的采样都会被接受，可以提高MCMC的收敛速度。...二、Gibbs采样算法的流程在这部分，先直接给出Gibbs采样算法的流程，对于Gibbs采样算法的有效性将在第三部分给出论述，Gibbs采样算法的具体流程如下所述：初始化时间t=1t=1 设置u=(...三、上述过程满足细致平稳条件为简单起见，我们假设所需采样的分布为一个二元分布f(x,y)f\left ( x,y \right )，假设两个状态为(x1,y1)\left ( x_1,y_1 \right

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