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管程 — Java同步的基本思想

这篇文章使用了一个比喻来解释“管程”的基本思想。 1.什么是管程管程可以被认为是一个建筑物，其中包含一个特殊的房间(下图的special room)。...为了实现管程的互斥能力，一个锁(有时也称为一个互斥锁)关联每个对象和类。这就是所谓操作系统书籍上的信号量(semaphore)，互斥锁是一个二进制信号量。...如果一个线程拥有一些数据的锁，那么没有其他线程可以获取这个锁，直到拥有锁的线程释放它。当我们做多线程编程时，如果任何时候都需要编写一个信号量，这将是不方便。...3.在JAVA的同步代码中，哪一部分是管程？我们知道每个对象/类都关联一个管程。我认为更好的说法应该是每个对象都有一个管程，因为每个对象可以有它自己的临界区，并能够监控线程顺序。...为了使不同的线程协作，JAVA为提供了wait()和notify()来挂起线程和唤醒另外一个等待的线程。

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决策树基本思想

决策树是基本的机器学习分类算法，它的输入是一组带标签的数据，输出是一颗决策树，树的非叶结点代表判断逻辑，叶子结点代表分类子集。决策树算法原理是通过训练数据形成if-then的判断结构。...从树的根节点到叶节点的每一条路径构成一个判断规则。我们需要选择合适的特征作为判断节点，可以快速的分类，减少决策树的深度。...最理想的情况是，通过特征的选择把不同类别的数据集贴上对应类标签，树的叶子节点代表一个集合，集合中数据类别差异越小，其数据纯度越高。...为node生成一个分支Dv，表示D中在a上取值为a*v的所有的样本的子集 11. if Dv为空 then 12....输出：以node为根节点一个一颗决策树决策树的生成是一个递归过程，有三种情形会导致递归返回：当前结点的样本完全属于同一类别（无需划分）当前划分时的属性集为空集，或者所有样本在所有属性上取值都相同

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从实例中了解动态规划的基本思想

如何将整个问题化成一个一个的小问题这个时候使用动态规划就很有用，因为这个问题其实是由一个很简单的小问题组成的。...那么N阶台阶的走法不就相当于最后走一步和最后走两步的走法的总和吗？...换一种方式来说，我们取一个中间态：如果总共有3级台阶，3级台阶的走法只会存在两种大的可能：走了1阶台阶+走两步、走了两级台阶+走一步，即3级台阶的所有走法就是走了1阶台阶的走法加上走了2阶台阶的走法，而...1阶台阶的走法只有一种，2阶台阶的走法有2种，所有3阶台阶的走法有3种,我们使用一种更通用的方式进行表达的话就是所谓的状态转换方程： $ ways[n]=ways[n-1]+ways[n-2] $ 有了这个公式...机器人试图达到网格的右下角（在下图中标记为“Finish”）。问总共有多少条不同的路径？ ? 例如，上图是一个7 x 3 的网格。有多少可能的路径？说明：m 和 n 的值均不超过 100。

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分布式架构－－基本思想汇总

关于分布式系统，并没有一个标准答案，说某某架构一定是最好的。不同的业务形态所面对的挑战不一样，使用的架构设计也不一样，通常都需要具体业务具体分析。...但不管那种业务，不管何种分布式系统，有一些基本的思想还是相通的。本文将对这些基本思想进行一个梳理汇总。分拆系统分拆微信的架构师说过一句话：“大系统小做“。...取的时候，直接去取。我们通常对Mysql的用法，都是重读轻写，写的时候，简单；查的时候，做复杂的join计算，返回结果。这样做的好处是容易做到数据的强一致性，不会因为字段冗余，造成数据的不一致。...某个人发了微博之后，把他的微博扩散到所有人的收件箱，这个扩散是异步的，在后台扩散。这样每个人看自己的Feeds的时候，直接去自己的收件箱取就可以了。...典型的转帐的例子，A给B转帐1万块钱，A的账号扣1万，B的账号加1万。但这2步未必需要同时发生, A的扣完之后，B的账号上面未必立马就有，但只要保证B最终可以收到就可以了。

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数据分析的基本思想是什么

今天分享一下数据分析的一些基本思想，我给它起了个名字叫做用数据说话。内容都是个人的一些心得，比较肤浅！如有不足之处，希望大家谅解！废话不说了，现在咱正式开始。用数据说话，就是用真实的数据说真实的话！...请注意这里说的数据分析的角度，如果你得到的启示是：铁木真领导的郭靖与杨康不是1个老男人+2个帅小伙的Gourp，而是教练型的Team。那么，抱歉！这不是我们今天讨论的范围。...好，在座的各位谁来表达一下自己的看法呢？提示性的启示有：面对同一个数据，不同的人会说不同的话。真实的数据并不一定能推导出正确的结论。正确的决策需要有充分的数据去论证。...标准差就是方差的正平方根，它的意义是消除了量纲的影响。极差是最大值与最小值的差，反映的是观测值的跨度范围。还有一个比较重要也是比较常用的就是变异系数，它是标准差与均值的比，目的是消除数量级的影响。...我想这个例子的时候正好是7月7号，N年前的那个时候，正好是在座的各位高考的日子，所以就杜撰了一个高考的数据。 ?

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BP算法详解_bp算法的基本思想

如果你希望你的输出和原始输入一样，那么就是最常见的自编码模型（Auto-Encoder）。可能有人会问，为什么要输入输出都一样呢？有什么用啊？其实应用挺广的，在图像识别，文本分类等等都会用到。...本文直接举一个例子，带入数值演示反向传播法的过程，其实也很简单，感兴趣的同学可以自己推导下试试：）（注：本文假设你已经懂得基本的神经网络构成，如果完全不懂，可以参考Poll写的笔记：[Mechine Learning...1,附加动量项这是一种广泛用于加速梯度下降法收敛的优化方法。附加动量法面临学习率的选取的困难，进而产生收敛速度与收敛性之间的矛盾。...1)代表之前梯度下降的方向和大小信息对当前梯度下降的调整作用。...8 # "d_" ：导数的前缀 9 # "w_ho" ：隐含层到输出层的权重系数索引 10 # "w_ih" ：输入层到隐含层的权重系数的索引 11 12 class NeuralNetwork

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分布式架构—基本思想汇总

关于分布式系统，并没有一个标准答案，说某某架构一定是最好的。不同的业务形态所面对的挑战不一样，使用的架构设计也不一样，通常都需要具体业务具体分析。...但不管那种业务，不管何种分布式系统，有一些基本的思想还是相通的。本文将对这些基本思想进行一个梳理汇总。分拆系统分拆微信的架构师说过一句话：“大系统小做“。...这种“非实时也可以接受“的场景，就为架构的设计赢得了充分的回旋余地。...取的时候，直接去取。我们通常对Mysql的用法，都是重读轻写，写的时候，简单；查的时候，做复杂的join计算，返回结果。这样做的好处是容易做到数据的强一致性，不会因为字段冗余，造成数据的不一致。...某个人发了微博之后，把他的微博扩散到所有人的收件箱，这个扩散是异步的，在后台扩散。这样每个人看自己的Feeds的时候，直接去自己的收件箱取就可以了。

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分库分表基本思想和实施策略

本文着重介绍sharding的基本思想和理论上的切分策略参考地址：http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/6161475 要点总结 基本思想：把一个数据库切分成多个部分放到不同的数据库...一、基本思想 Sharding的基本思想就要把一个数据库切分成多个部分放到不同的数据库(server)上，从而缓解单一数据库的性能问题。...让我们从普遍的情况来考虑数据的切分：一方面，一个库的所有表通常不可能由某一张表全部串联起来，这句话暗含的意思是，水平切分几乎都是针对一小搓一小搓（实际上就是垂直切分出来的块）关系紧密的表进行的，而不可能是针对所有表进行的...二、切分策略如前面所提到的，切分是按先垂直切分再水平切分的步骤进行的。垂直切分的结果正好为水平切分做好了铺垫。垂直切分的思路就是分析表间的聚合关系，把关系紧密的表放在一起。...（主表数据量在同一数量级上）的两个或多个shard放到同一个数据源里，每个shard依然是独立的，它们有各自的主表，并使用各自主表ID进行散列，不同的只是它们的散列取模（即节点数量）必需是一致的。

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二分查找算法基本思想

转载http://www.cppblog.com/converse/archive/2009/10/05/97905.html 二分查找算法基本思想 二分查找算法的前置条件是,一个已经排序好的序列(在本篇文章中为了说明问题的方便...,假设这个序列是升序排列的),这样在查找所要查找的元素时,首先与序列中间的元素进行比较,如果大于这个元素,就在当前序列的后半部分继续查找,如果小于这个元素,就在当前序列的前半部分继续查找,直到找到相同的元素...,与循环体内的迭代步骤, 都必须遵守一致的区间规则,也就是说,如果循环体初始化时,是以左闭右开区间为边界的,那么循环体内部的迭代也应该如此.如果两者不一致,会造成程序的错误.比如下面就是错误的二分查找算法...所以,更稳妥的做法应该是这样的: middle = left + (right - left) / 2; 更完善的算法前面我们说了,给出的第一个算法是一个"正确"的程序, 但是还有一些小的问题....首先, 如果序列中有多个相同的元素时,查找的时候不见得每次都会返回第一个元素的位置, 比如考虑一种极端情况:序列中都只有一个相同的元素,那么去查找这个元素时,显然返回的是中间元素的位置.

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数据库Sharding的基本思想和切分策略

一、基本思想 Sharding的基本思想就要把一个数据库切分成多个部分放到不同的数据库(server)上，从而缓解单一数据库的性能问题。...让我们从普遍的情况来考虑数据的切分：一方面，一个库的所有表通常不可能由某一张表全部串联起来，这句话暗含的意思是，水平切分几乎都是针对一小搓一小搓（实际上就是垂直切分出来的块）关系紧密的表进行的，而不可能是针对所有表进行的...二、切分策略如前面所提到的，切分是按先垂直切分再水平切分的步骤进行的。垂直切分的结果正好为水平切分做好了铺垫。垂直切分的思路就是分析表间的聚合关系，把关系紧密的表放在一起。...（主表数据量在同一数量级上）的两个或多个shard放到同一个数据源里，每个shard依然是独立的，它们有各自的主表，并使用各自主表ID进行散列，不同的只是它们的散列取模（即节点数量）必需是一致的。...（本文着重介绍sharding的基本思想和理论上的切分策略，关于更加细致的实施策略和参考事例请参考我的另一篇博文：数据库分库分表(sharding)系列(一) 拆分实施策略和示例演示） 1.事务问题：

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用数据说话——数据分析的基本思想

请注意这里说的数据分析的角度，如果你得到的启示是：铁木真领导的郭靖与杨康不是1个老男人+2个帅小伙的Gourp，而是教练型的Team。那么，抱歉！这不是我们今天讨论的范围。...好，在座的各位谁来表达一下自己的看法呢？提示性的启示有： ü面对同一个数据，不同的人会说不同的话。 ü真实的数据并不一定能推导出正确的结论。 ü正确的决策需要有充分的数据去论证。...2．用真实的数据说话所谓用真实的数据说话，就是指在说话之前，先审核数据的真实性！现实生活中，拿着错误的数据还能大言不惭的可以说比比皆是。...标准差就是方差的正平方根，它的意义是消除了量纲的影响。极差是最大值与最小值的差，反映的是观测值的跨度范围。还有一个比较重要也是比较常用的就是变异系数，它是标准差与均值的比，目的是消除数量级的影响。...我想这个例子的时候正好是7月7号，N年前的那个时候，正好是在座的各位高考的日子，所以就杜撰了一个高考的数据。 ?

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【每天一个小知识】锁的基本思想

B打断，然后，线程B根据余额（1000），从中取出1000元，然后，将账户里面的余额减去1000元，然后，返回执行线程A的动作，这个线程将从上次中断的地方开始执行：也就是说，它将不再判断账户中的余额，而是直接将上次中断之前获得的余额减去...此时，经过两次的取款操作，账户中的余额为100元，从账面上来看，银行支出了1000元，但实际上，银行支出了2000元。...锁其实是个变量，我们要声明某种类型的锁变量，如自旋锁、互斥锁，这个锁变量保存了锁在某个时刻的状态。...它只有2种状态，要么是可用的，表示没有线程持有该锁；要么是被占用的，表示有一个线程持有锁，正处于临界区。锁为程序员提供了最小程度的调度控制。...号主：一名芯片原厂的Linux驱动开发工程师，深入操作系统的世界，贯彻终身学习、终身成长的理念。平时喜欢折腾，寒冬之下，抱团取暖，期待你来一起探讨技术、搞自媒体副业，程序员接单和投资理财。

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数据库Sharding的基本思想和切分策略

http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/6161475 （大数据还不错）本文着重介绍sharding的基本思想和理论上的切分策略，关于更加细致的实施策略和参考事例请参考我的另一篇博文...：数据库分库分表(sharding)系列(一) 拆分实施策略和示例演示一、基本思想 Sharding的基本思想就要把一个数据库切分成多个部分放到不同的数据库(server)上，从而缓解单一数据库的性能问题...让我们从普遍的情况来考虑数据的切分：一方面，一个库的所有表通常不可能由某一张表全部串联起来，这句话暗含的意思是，水平切分几乎都是针对一小搓一小搓（实际上就是垂直切分出来的块）关系紧密的表进行的，而不可能是针对所有表进行的...二、切分策略如前面所提到的，切分是按先垂直切分再水平切分的步骤进行的。垂直切分的结果正好为水平切分做好了铺垫。垂直切分的思路就是分析表间的聚合关系，把关系紧密的表放在一起。...（本文着重介绍sharding的基本思想和理论上的切分策略，关于更加细致的实施策略和参考事例请参考我的另一篇博文：数据库分库分表(sharding)系列(一) 拆分实施策略和示例演示）

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用数据说话：数据分析的基本思想是什么？

今天分享一下数据分析的一些基本思想，我给它起了个名字叫做用数据说话。内容都是个人的一些心得，比较肤浅！如有不足之处，希望大家谅解！废话不说了，现在咱正式开始。用数据说话，就是用真实的数据说真实的话！...请注意这里说的数据分析的角度，如果你得到的启示是：铁木真领导的郭靖与杨康不是1个老男人+2个帅小伙的Gourp，而是教练型的Team。那么，抱歉！这不是我们今天讨论的范围。...好，在座的各位谁来表达一下自己的看法呢？提示性的启示有：面对同一个数据，不同的人会说不同的话。真实的数据并不一定能推导出正确的结论。正确的决策需要有充分的数据去论证。...标准差就是方差的正平方根，它的意义是消除了量纲的影响。极差是最大值与最小值的差，反映的是观测值的跨度范围。还有一个比较重要也是比较常用的就是变异系数，它是标准差与均值的比，目的是消除数量级的影响。...我想这个例子的时候正好是7月7号，N年前的那个时候，正好是在座的各位高考的日子，所以就杜撰了一个高考的数据。 ?

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五个趣味案例教你数据分析的基本思想

今天和大家分享一下数据分析的一些基本思想，我给它起了个名字叫做用数据说话。用数据说话，就是用真实的数据说真实的话！真实也可以理解为求真务实。那么，数据分析就是不断地求真，进而持续地务实的过程！...请注意这里说的数据分析的角度，如果你得到的启示是：铁木真领导的郭靖与杨康不是1个老男人+2个帅小伙的Gourp，而是教练型的Team。那么，抱歉！这不是我们今天讨论的范围。...好，在座的各位谁来表达一下自己的看法呢？提示性的启示有：面对同一个数据，不同的人会说不同的话。真实的数据并不一定能推导出正确的结论。正确的决策需要有充分的数据去论证。...标准差就是方差的正平方根，它的意义是消除了量纲的影响。极差是最大值与最小值的差，反映的是观测值的跨度范围。还有一个比较重要也是比较常用的就是变异系数，它是标准差与均值的比，目的是消除数量级的影响。...我想这个例子的时候正好是7月7号，N年前的那个时候，正好是在座的各位高考的日子，所以就杜撰了一个高考的数据。 ?

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【机器学习】模型选择的一些基本思想和方法

统计学习目标是获取Pr(Y|X)的条件分布，通过对数据概率生成机制的理解与建模进而获取良好的预测效果，这个过程会涉及X,Y,ϵ的分布假设，因此最后会衍生出对参数假设和误差分布的假设检验，以验证整个概率分布的假设的正确性...本文下面就逐步介绍模型选择的思路和方法，主要参考ELS这本书。 1. 偏移、方差、复杂度和模型选择模型的预测能力通常也被称作模型的泛化能力，表示模型在新的、独立的测试数据上的预测能力。...在很多关于模型泛化能力的介绍中，我们总会看到这样一幅图：模型在训练集上的训练误差与在测试集上的测试误差的变化趋势对比。 ?...对应到上文的图，其实上图的波动产生的原因也和该例子操作是一样的，有多条线就意味着重复抽了多组训练集来分别训练，因此训练误差和测试误差的波动是由训练样本的变化带来的。...但是实际情况中，我们手边通常可能只有一个训练集，实际的需求是在此训练集上模型做到最好，所以ErrT又是我们最关心的目标，即希望在当前训练集下获取最佳的预测能力，也就是说我们想获取上图的一条线的趋势中最小的测试误差的点

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【经典】用五个趣味案例教你数据分析的基本思想

今天和大家分享一下数据分析的一些基本思想，我给它起了个名字叫做用数据说话。内容都是个人的一些心得，比较肤浅！如有不足之处，希望大家谅解！废话不说了，现在咱正式开始。...请注意这里说的数据分析的角度，如果你得到的启示是：铁木真领导的郭靖与杨康不是1个老男人+2个帅小伙的Gourp，而是教练型的Team。那么，抱歉！这不是我们今天讨论的范围。...好，在座的各位谁来表达一下自己的看法呢？提示性的启示有：面对同一个数据，不同的人会说不同的话。真实的数据并不一定能推导出正确的结论。正确的决策需要有充分的数据去论证。...标准差就是方差的正平方根，它的意义是消除了量纲的影响。极差是最大值与最小值的差，反映的是观测值的跨度范围。还有一个比较重要也是比较常用的就是变异系数，它是标准差与均值的比，目的是消除数量级的影响。...我想这个例子的时候正好是7月7号，N年前的那个时候，正好是在座的各位高考的日子，所以就杜撰了一个高考的数据。

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支持向量机的基本思想和原理_人民战争思想的基本理论内容

二、基本原理： SVM 算法即寻找一个分类器使得超平面和最近的数据点之间的分类边缘（超平面和最近的数据点之间的间隔被称为分类边缘）最大，对于 SVM 算法通常认为分类边缘越大，平面越优，...通常定义具有“最大间隔”的决策面就是 SVM 要寻找的最优解。...支持向量机建立的分类超平面能够在保证分类精度的同时，使超平面两侧的空白区域最大化，从而实现对线性可分问题的最优分类。...SVM 的主要思想是：建立一个最优决策超平面，使得该平面两侧距平面最近的两类样本之间的距离最大化，从而对分类问题提供良好的泛化力（推广能力） “支持向量”：则是指训练集中的某些训练点，这些点最靠近分类决策面...SVM：它是一种有监督（有导师）学习方法，即已知训练点的类别，求训练点和类别之间的对应关系，以便将训练集按照类别分开，或者是预测新的训练点所对应的类别。

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非参数统计学和机器学习：基本思想、方法与相互关系

前言：非参数分析是统计学和计量经济学的一个重要方法工具，在研究与实践中有着广泛的应用。本文为众多的非参数分析方法建立个统一的视角，阐释非参数分析的性质、作用、发展、使用方法以及经济解释。...洪永淼教授首先从计量经济学研究中的参数模型引入，指出了参数模型的优点和不足，从而过渡到非参数统计方法的介绍。...期间，洪教授系统地介绍了非参数方法的发展历史、模型种类和基本原理，并着重讲解了Global Smoothing和Local Smoothing两类方法的理论和联系。...最后，洪教授衔接到现代大数据时代的机器学习研究，通过对多种机器学习的理论和方法介绍，讨论非参数方法与机器学习的联系与区别，指出机器学习很多方法本质和基础就是非参数统计模型，并可从非参数分析角度解释了机器学习方法在预测能力上表现优良的原理...2018年入选东方网、美国侨报“中国留学生的40年”代表人物。

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转：贪心算法的基本思想在监控软件中的优势与应用场景

贪心算法的基本思想是在每一步选择中都采取当前状态下的最优选择，以期望最终达到全局最优解。贪心算法的基本思想在监控软件中具有以下优势：简单高效：贪心算法通常具有简单明确的策略，易于实现和理解。...这使得在监控软件中能够快速地做出决策，适应高速的数据流和实时性的要求。...资源有限的问题：在监控软件中，常常存在资源有限的情况，如有限的带宽、存储空间等。贪心算法可以根据当前情况选择最有利的资源利用方式，以最大化监控效果。...例如，在资源分配问题中，贪心算法可以根据资源的特性和约束条件，选择当前最优的资源分配方案，如选择最佳的监控点布局、分配合适的带宽等。通过合理地分配和利用有限的资源，贪心算法能够优化监控系统的整体性能。...贪心算法可以根据资源的特性和约束条件，选择当前最优的资源分配方案，如选择最佳的监控点布局、分配合适的带宽等。通过合理地分配资源，贪心算法能够优化监控系统的整体效能。

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