springmvc中使用jackson-mapper-asl即可进行json输出，在配置上有几点：

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。 适用于你的数据集的最佳算法

由于本人这段时间在学习数据挖掘的知识，学习了人工神经网络刚好就把学习的一些笔记弄出来，也为以后自己回头看的时候方便些。 神经网络学习方法对于逼近实数值、离散值或向量值的目标函数提供了一种健壮性很强

有许多人分析过深度学习重要性以及它是怎样风靡世界的，我十分赞同他们的说法。研究/应用深度学习时使我感觉自己最像个魔术师，我清楚地知道在未来的三年里，任何一个伟大的软件都将被深度学习所驱动。然而，深度学习目前还不

sorFlow，同时成为2015年最受关注的开源项目之一。TensorFlow的开源大大降低了深度学习在各个行业中的应用难度。TensorFlow的近期里程碑事件主要有： 2016年11月09日：TensorFlow开源一周年。

5年前，MIT和斯坦福等大学开放了他们的计算机学习课程，以公开课的形式免费向公众进行教学。如今，来自世界各地的超过700个学校加入了他们，这些学校已经创建了成千上万个免费在线课程。 这其中很多课程

这个算法就是深度学习（Deep Learning）的相关理论。 特斯拉自动驾驶、Face++人脸识别、Apple Siri、谷歌翻译……这些我们所耳熟能详的创举，其实皆为深度学习的成功应用场景。

官方的解释很简单: Machine Learning in Python, 用python来玩机器学习。 什么是机器学习 机器学习关注的是: 计算机程序如何随着经验积累自动提高性能。而最大的吸引力在于，不需要写任

： 然而验证码通常包含多个字符，如何利用现有的网络实现这类分类问题呢？实际上这个问题再机器学习中被称为多标签训练问题。和上述每个图片输入只对应一个标签类别对比，这类分类的输出是多个标签。我们同

在深度学习项目开始前，选择一个合适的框架是非常重要的事情。最近，来自数据科学公司 Silicon Valley Data Science 的数据工程师 Matt Rubashkin（UC Berkeley

一. 大规模机器学习的挑战 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

前面记录了调用C的学习笔记，现在来记录一下C反射调用Java的笔记。 Android开发中调用一个类中没有公开的方法，可以进行反射调用，而JNI开发中C调用java的方法也是反射调用。 C代码回调Java方法步骤：

动效设计一直是iOS平台的优势，良好的动效设计可以很好地提升用户体验。而动画则是动效的基础支撑。本动画将从易到难逐步分析，从CABasicAnimation，UIBezierPath，CAShapeLayer三个方面完整的阐述iOS动画的实现。最终的效果如下：

演示View的平移、缩放动画，activity进入和退出动画，界面间元素共享。是学习动画很好的项目，项目代码量比较少，也很适合新手学习。 项目地址GitHub: https://github.com/

前言： 最近公司正在进行业务组件化进程，其中的路由实现用到了Java的反射机制，既然用到了就想着好好学习总结一下，其实无论是之前的EventBus 2.x版本还是Retrofit、早期的View注解框架都或多或少的用到Java的反射机制。

导读：机器学习和深度学习是近年技术的热点，面对众多的机器学习平台如何进行选择，这是一个很困扰的问题。本文对分布式机器学习（ML）平台中使用的设计方法进行了调查，并提出了未来的研究方向。 本文比较了机器学习平台设计方法和使用指南，是我和

ization》提出了一种用于机器学习的分布式优化的通用框架 CoCoA。机器之心技术顾问 Yanchen Wang 对该研究进行了深度解读。 引言 在做深度学习时，现代数据集的规模必需高效的设计

机器学习神书之一的 PRML（模式识别与机器学习）是所有机器学习读者或希望系统理解机器学习的读者所必须了解的书籍。这本书系统而全面地论述了模式识别与机器学习领域的基本知识和最新发展，而该 GitHub

个机器学习线性回归模型，预测金价！ 自古以来，黄金一直作为货币而存在，就是在今天，黄金也具有非常高的储藏价值，那么有没有可能预测出黄金价格的变化趋势呢？ 答案是肯定的，让我们使用机器学习中的回归算法来预测世界上贵重金属之一

接下来，本文会扼要介绍一下在PAI里实现的大规模深度学习的优化策略。 2.大规模深度学习优化策略在PAI中实践应用 大规模深度学习作为一个交叉领域，涉及到分布式计算、操作系统、计算机体系结构、数值优化、机器学习建模、编译器技术等多