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发布日志: 这次发布修复了在Java 6 Update 45 and Java 7 Update 21环境中使用时，会产生OutOfMemoryErrors的错误。

如果流形的结构事先不知道的话，这个距离是没法算的，于是 Isomap 通过将数据点连接起来构成一个邻接 Graph 来离散地近似原来的流形，而测地距离也相应地通过 Graph 上的最短路径来近似了。如下图所示：

这可能是最简单的排序算法了，算法思想是每次从数组末端开始比较相邻两元素，把第i小的冒泡到数组的第i个位置。i从0一直到N-1从而完成排序。（当然也可以从数组开始端开始比较相邻两元素，把第i大的冒泡到数组的第N-i个位置。i从0一直到N-1从而完成排序。)

（1）基本思想：在要排序的一组数中，对当前还未排好序的范围内的全部数，自上而下对相邻的两个数依次进行比较和调整，让较大的数往下沉，较小的往上冒。即：每当两相邻的数比较后发现它们的排序与排序要求相反时，就将它们互换。 （2）实例：

依赖于卡方分析：具有最小卡方值的相邻区间合并在一起，直到满足确定的停止准则。 基本思想：对于精确的离散化，相对类频率在一个区间内应当完全一致。因此，如果两个相邻的区间具有非常类似的类分布，则这两个

4px -4px black; 你可以在下图中看到效果： 相邻两侧的阴影 另一个常见的问题是，把阴影应用到两侧。如果两侧是相邻的（比如说，右侧和底部），那就比较容易实现了：你可以做一个像下图那样的效果：

男孩称为「隐士」。他们也把他描写成对电子游戏十分狂热，仿佛这是能把他与寻常同龄人区分开的重要因素。镜报则引用了男孩邻居的话，说他「安静而害羞」，那位邻居还说小男孩常常滑着滑板出现在街上，不过倒是没提到他有没有像辛普森那样戴个破烂鸭舌帽。

点与周围点变化率的平均值。 （1） （2） 其中I(x+u,y+u)代表了点(x,y)邻域点的灰度值。通过变换可以将上式变化为一个协方差矩阵求特征值的问题(2)，具体数学原理本文不过多描述。

如：地理位置不断变化，用户需求随位置而变，推荐的内容要适配这种变化等 4 、用户行为稀疏，粘性不够强 相邻两次访问的时间间隔长，新用户流失比例高，生命周期偏短 5 、数据多，用户请求量大 每天要处理

以后有时间再对单个算法做深入地解析。 今天的算法如下： 决策树 随机森林算法 逻辑回归 SVM 朴素贝叶斯 K最近邻算法 K均值算法 Adaboost 算法 神经网络 马尔可夫 1. 决策树 根据一些 feature

给定的点附近的多远的点，还有minPoints，决定多少分应该出现在一个给定的点的邻域，以保持给定集群扩展。通过寻找邻近点，本地集群开始出现，各种形状的集群出现了(请参见图1的简化描述)。过于孤立的点

writing-mode 的话，只发生在垂直方向 margin 重叠的情形 相邻兄弟元素 父级和第一个 / 最后一个子元素 空的 block 元素 相邻兄弟元素 栗子

第一行

第二行

flex; flex-direction: column; } 现在我们需要使主要内容部分和侧边栏彼此相邻。由于 Flex 容器通常是单向的，所以我们需要添加一个包装器元素。

Recommendation）技术是推荐系统中应用最早和最为成功的技术之一。它一般采用最近邻技术，利用用户的历史喜好信息计算用户之间的距离，然后 利用目标用户的最近邻居用户对商品评价的加权评价值来预测目标用户对特定商品的喜好程度

如果所有读写请求都直接发给硬盘，对传统硬盘来说太残忍了。IO调度层主要做两个事情，合并和排序。 合并是将相同和相邻扇区(每个512字节)的操作合并成一个，比如我现在要读扇区1，2，3，那可以合并成一个读扇区1-3的

BP神经网络，利用反向传播，逐层采样梯度下降。 4.k近邻 损失函数 knn损失函数为0-1损失函数，假设给定一个实例x，其K个最近邻训练实例点构成的集合是 N k ( x ) ： c o s

零的像素组成的卷积矩阵与原始图像做变换。每个像素的值都是周围相邻像素值的加权平均。原始像素的值有最大的高斯分布值，所以有最大的权重，相邻像素随着距离原始像素越来越远，其权重也越来越小。这样进行模糊处理

/// 基本三角函数的计算： 角的正弦值 = 对边 / 斜边 角的余弦值 = 邻边 / 斜边 角的正切值 = 对边 / 邻边 ///////////////////////////////////////////////

这两种排列方式成像的原理都是一样的。在记录照片的过程中，相机内部的微处理器从每个像素获得信号，将相邻的四个点合成为一个像素点。该方法允许瞬间曝光，微处理器能运算地非常快。这就是大多数数码相机CCD的成