最近剛剛學習了程序和執行緒，老師說它是學習程式設計中的乙個小boss，無處安放的銷售決定來會會這個小boss。
所謂程序，我們可以從兩個角度來理解：
public
class
threaddemo
}public
static
void
main
(string[
] args)
}
public
class
threaddemo2
private
static
void
serial()
int b =0;
for(
int i =
0; i < count; i++
)long end = system.
currenttimemillis()
;//用時間戳來記錄結束時間
system.out.
println(+
(end-beg)
+" ms");
}private
static
void
parallel()
}}; thread t2 =
newthread()
}}; t1.
start()
;try
catch
(interruptedexception e)
t2.start()
;try
catch
(interruptedexception e)
long end = system.
currenttimemillis()
;//用時間戳來記錄結束時間
system.out.
println(+
(end-beg)
+" ms");
}}
public
class
threaddemo3
}public
static
void
main
(string[
] args)
}
public
class
threaddemo4};
thread thread =
newthread
(runnable)
; thread.
start()
;}}
public
class
threaddemo5);
thread.
start()
;}
手撕SVM公式
對於給定的訓練樣本集d yi屬於，希望能找出乙個超平面，把不同類別的資料集分開，對於線性可分的資料集來說，這樣的超平面有無窮多個，而最優的超平面即是分隔間距最大的中間那個超平面 對於以上的kkt條件可以看出，對於任意的訓練樣本總有ai 0或者yif xi 1 0即yif xi 1 1 當ai 0時，...
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adaboost是典型的boosting演算法。boosting演算法的核心思想是 上乙個模型對單個樣本 的結果越差，下個模型越重視這個樣本 增大該樣本的權重，加大模型 錯的成本 提公升樹就是每個模型都是決策樹，提公升樹種效果比較好的是gbdt和xgboost，入門是adaboost。adaboos...
手撕演算法 PCA
pca，principle component analysis。lda，linear discriminant analysis 首先說一下pca和lda的區別，二者都是降維的方法，pca的主要思想是降維後各個樣本點的方差之和最大，也就是各個樣本點要盡量的區分開。而lda的思想是降維後同類的樣本要...