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新手程序员发现自己在最近的几个项目中偷窃了其它项目的思想。当然，并不是真正的“偷”，而是浏览和学习你欣赏的项目和开发者，从中窃取思想。诸如设计模式，重构方法等。Chris是如何处理hub里的命令行

数据库学习入门数据库基础入门 数据库学习入门数据库基础入门 　　 　　------------------- 　　数据库的作用： 　　------------------- 　　数据是数据库中存储的基本对象

第一章概述javascript是一种基于对象和事件驱动并具有安全性能的脚本语言。使用它的目的是和HTML以及动态的JAVA脚本语言即JAVA小程序一起实现在一个WEB页面中链接多个对象，与WEB客户交互。他是通过嵌入或者调入标准的HTML语言中实现的。它有以下几个基本的特点：1、是一种脚本语言它采用小程序段的方式实现编程，是一种解释型语言，它不需要编译，而是在运行过程中被逐行地解释执行。

一、客户端Map-Reduce的过程首先是由客户端提交一个任务开始的。提交任务主要是通过JobClient.runJob(JobConf)静态函数实现的。

在网上搜索不到，甚至很少有关FusionCharts的学习资料，纠结了很久， 回头翻看文档的时候，我只能说是我文档阅读的不够细致。。。以下是我学习FusionCharts V2.3.1与J2EE结合的心得：

原文 http://www.52cs.org/?p=383 机器学习是一个大武林，这里面江湖人士颇多，“发明”出来的算法兵器也是五花八门，浩瀚如海，足够你数上三天两夜了。然而，这些兵器行走江湖

很多机器学习程序涉及从外存的数据读取以及预处理。常见的例子比如深度的神经网络，或者是基于外存计算的一些算法如VW还有我很早之前写过的SVDFeature。在这类问题中，一个常见的优化是采用一个单独的线

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。 机器学习解决问题的一般过程： 本文将按照：

随着大数据时代的到来，机器学习成为解决问题的一种重要且关键的工具。不管是工业界还是学术界，机器学习都是一个炙手可热的方向，但是学术界和工 业界对机器学习的研究各有侧重，学术界侧重于对机器学习理论的研究，工业界

很少。本文就给出了网上流传的对C++编程开发学习的50条建议，总结的还是相当不错的，编程学习者（不仅限于C++学习者）如果真的理解了这些建议，相信能够在学习时准确的抓住侧重点，少走弯路。下面列出这50条建议：

Brushfire是一个框架用于决策树集成模型的 分布式 监督学习。 Brushfire 当前支持： binary and multi-class classifiers numeric features

计算数据概念，伯克利分校 9 实用机器学习，伯克利分校 4 人工智能伯克利分校 1 可视化，伯克利 1 数据挖掘和分析的智能商务服务，伯克利 2 数据科学及分析：思想领袖，伯克利 机器学习，斯坦福大学 4 范式的计算数据，斯坦福大学

利用机器学习对歌词体现出的情绪分类，目标是建立分类器，将歌曲分成快乐的和悲伤的，用到python的Pandas, scikit-learn, h5py, NLTK和flask. Exploratory

跟踪收集器采用的为集中式的管理方式，全局记录对象之间的引用状态，执行时从一些列GC Roots的对象做为起点，从这些节点向下开始进行搜索所有的引用链，当一个对象到GC Roots 没有任何引用链时，则证明此对象是不可用的。 下图中，对象Object6、Object7、Object8虽然互相引用，但他们的GC Roots是不可到达的，所以它们将会被判定为是可回收的对象。

Petuum 是 一个机器学习专用分布式计算框架，本文介绍其架构，并基于文章 More Effective Distributed ML via a Stale Synchronous Parallel

想必很多人都对正则表达式都头疼。今天，我以我的认识，加上网上一些文章，希望用常人都可以理解的表达方式。来和大家分享学习经验。 开篇，还是得说说 ^ 和 $ 他们是分别用来匹配字符串的开始和结束，以下分别举例说明：

PHP设计模式学习笔记： 观察者模式

(5)条件概率公式：P(A|B) = P(AB)/P(B) (6)极大似然估计：极大似然估计在机器学习中想当于经验风险最小化，(离散分布)一般流程：确定似然函数(样本的联合概率分布)，这个函数是关于所