上一节中介绍了 《随机森林算法》 ，该算法使用bagging的方式作出一些决策树来，同时在决策树的学习过程中加入了更多的随机因素。该模型可以自动做到验证过程同时还可以进行特征选择。 这一节，我们将

Swift AI是一个完全采用Swift开发的高性能AI和机器学习库。这些工具完已经专门为iOS 和OS X应用优化。 Features Feed-Forward Neural Network Recurrent

自动装箱（boxing）和自动拆箱（unboxing）

Lucene已经给我们提供了很多Query查询器，如PhraseQuery,SpanQuery,那为什么还要提供QueryParser呢？或者说设计QueryParser的目的是什么？ QueryParser的目的就是让你从众多的Query实现类中脱离出来，因为Query实现类太多了，你有时候会茫然了，我到底该使用哪个Query实现类来完成我的查询需求呢，所以Lucene制定了一套Query语法，根据你传入的Query语法字符串帮你把它转换成Query对象，你不用关心底层是使用什么Query实现类。

Web Service学习-CXF开发Web Service实例demo（一）

/46676515 Adam 关于Adam的报道，参见[3]. Adam是微软研究院的深度学习项目，该项目仍然是应用卷积神经网络进行图像分类，效果提高了很多，但从我读论文的角度看，adam更偏向于分布式

的屏幕尺寸，一些效果也只有 Android 5.0 以上的系统才会有，就酱啦~ 通过这个项目，你可能可以学习到的内容有： 多渠道打包 使用 ORM 快速操作数据库 访问网络，简单解析 HTML RecyclerView

Secure Shell Cilent的工具，本文也是基于此工具加密原理的学习，在SSH的加密原理中，使用到了RSA非对称加密算法，本文也一并做了学习和了解。 非对称加密算法 在日常的工作生产中， 我们经

html 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，常用的几种算法如下所示：

练文档库中存在很强的共现关系 除此之外，我们进一步使用深度学习技术词向量模型对于主题词进行扩展，例如当用户选择“怀古”主题时，深度学习模型可以给出更多相关的主题词如“吊古”、“览古”、“凭吊”，“

这个例子有点简陋，其实也可以把中间的部分换成三列或是更复杂的形式。 对浮动的学习就到这里了，今天有一种感受就是：学习知识的过程中还是要多敲代码多实验，不能只看书中怎么做或者视频里面老师怎么做，他们

本系列： Spring Boot 学习笔记（1.1）：自动配置、Command-line Runner Spring Boot大大简化了持久化任务，几乎不需要写SQL语句，之前我写过一篇关于Mongodb的——

ger装饰函数foo，在执行foo函数时，能看到在其之前之后打印的语句。 详细学习地址：http://simeonfranklin.com/blog/2012/jul/1/pyth

最好的学习编码的方式就是读源码 -- 某个高级程序员 读源码是最好也是最有效的提升自身编码能力的方式，特别是当该项技术比较新然后它的标准还在不停改进的时候。 ReactNatve 就是其中一个。它的API随着每次发布还在持续的迭代

总结一下我读过的机器学习/数据挖掘/数据分析方面的书，有的适合入门，有的适合进阶，没有按照层次排列，先总结一下，等总结的差不多了再根据入门--->进阶分块写。下面列的书基本上我写的都是读完过的，不然不敢写，怕误人子弟

Vasilev是一名具有创业精神的高级开发人员。他的经验范围跨越多个领域和技术，但他的主要焦点在Java、JavaScript及机器学习上。 近些年来，人工智能重新兴起。它已超出学术领域范畴， Google、Microsoft和F

e方法），后续，我会参考 RESTful API 设计指南 进行学习，对API的设计进行自己的学习总结，读者朋友，你也需要自己实践和学习哦，有问题的可以找我讨论。 参考资料 repository中的update方法

看Unity3D文档像看国内教课书一样，一些概念，不懂的时候看还是不懂，明白了以后再看，好像也没有说错。好几个做Unity3D的朋友跟我吐槽过U3D的文档质量，相比Apple贴心的技术文档相去甚远。

GUI和GUILayout是Unity提供的UIKit，在使用GUI的Controls时都要求设置Rect参数，没办法做到自动排版，给适配带来难度。而GUILayout的设计就是为了弥补这个缺陷，GUILayout是在GUI的基础之上复合了一套Layout的排版逻辑。

据挖掘的实例。 未完，待续... 本文参考文献： 1、斯坦福的公开课—— 机器学习 ，由Andrew Ng主讲 2、JerryLead的博客 3、数据挖掘导论，Pang-Ning