最近学习Python,现在把一些常见的错误总结如下：

1. 概述 gossip，顾名思义，类似于流言传播的概念，是一种可以按照自己的期望，自行选择与之交换信息的节点的通信方式 gossip, or anto-entropy,  is an attractive way of replicating state that does not have strong consistency requirements 2. 算法描述 假设有 {p, q, .

排序概述插入排序交换排序选择排序归并排序基数排序外排序什么是排序(Sorting)？简单地说，排序就是将一组杂乱无章的数据按一定的规律排列起来。排序是计算机中经常遇到的操作。排序的几个基本概念数据表(DataList)待排序的数据对象的有限集合。

碎片(Fragment)是一种可以嵌入在活动(activity)当中的 UI 片段。

Kitchen是执行Spoon设计的任务(jobs)的程序，任务可以在xml或者数据库中。通常jobs会以批处理的形式定期自动执行。

DWR（Direct Web Remoting）是一个用于改善web页面与Java类交互的远程服务器端 Ajax开源框架，可以帮助开发人员开发包含AJAX技术的网站。它可以允许在浏览器里的代码使用运行在WEB服务器上的JAVA函数，就像它就在浏览器里一样。 DWR使用步骤： 第一步：导入dwr.jar及其依赖包commons-logging.jar 第二步：配置web.xml文件 第三步：在WEB

活动(Activity)是最容易吸引到用户的地方了,它是一种可以包含用户界面的组件, 主要用于和用户进行交互。一个应用程序中可以包含零个或多个活动。

NSArray是一个Cocoa类，是用来存储对象的有序列表的，可以在有序列表中存放任意类型的对象。 NSArray有两个限制，首先是只能存储Objective-c对象，而不能存储原始的C语言数据对象比如说：int,float,struct,enum和NSArray中的随机指针，当然也不能在NSArray中保存nil。

指纹是司法鉴定领域的一个重要部分，尽管我们已经在荧幕上见识过很多“高大上”的场景和剧情，但在现实生活中，分析和比对指纹依然是一项相当繁重的专家工作。好消息是，美国国家标准与技术研究所（NIST）与密歇根州立大学的科学家们，已经开发出了一套借助机器学习技术和算法的自动化流程，让指纹比对工作变得更具效率。

毫无疑问，机器学习/人工智能的子领域在过去几年越来越受欢迎。目前大数据在科技行业已经炙手可热，而基于大量数据来进行预测或者得出建议的机器学习无疑是非常强大的。一些最常见的机器学习例子，比如 Netflix 的算法可以根据你以前看过的电影来进行电影推荐，而 Amazon 的算法则可以根据你以前买过的书来推荐书籍。

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。

支持向量机基本上是最好的有监督学习算法，因其英文名为support vector machine，简称SVM。通俗来讲，它是一种二类分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，其学习策略便是间隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。

前面我们在是实现K-means算法的时候，提到了它本身存在的缺陷： 1.可能收敛到局部最小值 2.在大规模数据集上收敛较慢 对于上一篇博文最后说的，当陷入局部最小值的时候，处理方法就是多运行几次K-means算法，然后选择畸变函数J较小的作为最佳聚类结果。这样的说法显然不能让我们接受，我们追求的应该是一次就能给出接近最优的聚类结果。

当今机器学习算法已经广泛应用于我们的日常生活之中，每天我们需要处理的数据也在不断增加。理解数据背后的真实含义，能够帮助人们认识事物本质，提高生产效率。机器学习算法主要用于分类、回归和聚类

K均值算法非常简单（可参见之前发布的博文），详细读者都可以轻松地理解它。但下面将要介绍的EM算法就要困难许多了，它与极大似然估计密切相关。

抽查(Spot checking)机器学习算法是指如何找出最适合于给定数据集的算法模型。本文中我将介绍八个常用于抽查的机器学习算法，文中还包括各个算法的 R 语言代码，你可以将其保存并运用到下一个机器学习项目中。

随着互联网，移动互联网的兴起，可以获取的数据变得越来越多，也越来越丰富。数据资源的丰富，给机器学习带来了越来越多，越来越大创造价值的机会。 机器学习在计算广告，推荐系统这些价值上千亿美元的应用中起到的作用越来越大，创造的价值也越来越大。但是越来越大的数据规模也给机器学习带来了很多挑战。

在美团商家数据中心（MDC），有超过100w的已校准审核的POI数据（我们一般将商家标示为POI，POI基础信息包括：门店名称、品类、电 话、地址、坐标等）。如何使用这些已校准的POI数据，挖掘出有价值的信息，本文进行了一些尝试：利用机器学习方法，自动标注缺失品类的POI数据。例 如，门店名称为“好再来牛肉拉面馆”的POI将自动标注“小吃”品类。

前言：最初关注深度机器学习是听了NUS的汪晟博士关于深度机器学习平台SIGNA的介绍，当时就发现深度机器学习是人工智能的一个革新的进步。但是由于从事的云计算和大数据方向的工作，所以平时只是作为自己的兴趣领域看了一些相关的入门级资料。最近事业部的同事在讨论文物保护的风险识别问题，不自觉地想到能否将深度机器学习运用到文物保护的风险识别中，于是做了一些较深入的研究，设计了一个基于深度机器学习DBN算法的风险识别模型。

哈希算法一直是索引中最为经典的方法，它们能高效地储存与检索数据。但在去年 12 月，Jeff Dean 与 MIT 等研究者将索引视为模型，探索了深度学习模型学习的索引优于传统索引结构的条件。本文首先将介绍什么是索引以及哈希算法，并描述在机器学习与深度学习时代中，如何将索引视为模型学习比哈希算法更高效的表征。