log4j的好处在于： 1) 通过修改配置文件，就可以决定log信息的目的地——控制台、文件、GUI组件、 甚至是套接口服务器、NT的事件记录器、UNIX Syslog守护进程等

Android学习—.9图片详解

android中有一种expandablelistview，可以扩展的listview，就是那种点击一下可以扩展出子项，再点一下收缩回去的显示list。

* MapReduce库能广泛应用于我们日常工作遇到的各类问题，在各个领域应用广泛，如大规模机器学习、网页信息提取、大规模图形计算等 * MapReduce的成功取决于快速写出一个简单的程序，就

Google File System》里面做了详细的介绍，很多设计思路都很有学习的价值。由于论文很长，这里对这篇论文做个学习笔记，总结一下。 ---------------------------

Hive学习的思维导图

引入 一个机器可以根据照片来辨别鲜花的品种吗？在机器学习角度，这其实是一个分类问题，即机器根据不同品种鲜花的数据进行学习，使其可以对未标记的测试图片数据进行分类。这一小节，我们还是从scikit-

Hebel是一个用在Python中的神经网络深度学习库。使用 GPU 加速利用CUDA通过 PyCUD实现。它实现了几类最重要的神经网络模型，提供各种激活函数和训练模型，包括momentum、Nesterov

scikit-learn 是一个用Python语言编写机器学习库的开源站点.通常解决机器学习问题最难的部分就是找到合适的估计器.下面的流程图清晰地给出了解决问题的路径，单击任何估计器就能看到它的文档。

科研人员（由其Numrical）。 动手能力强的。 只是好奇，对于Linux只是浅尝辄止的就不建议继续往下看了。 端正学习态度 Linux不等于骇客（or Cracker）。 当然众所周知很多“黑客工具”都是Linu

MLTK是各种监督的机器学习算法集合，专为直接训练模型和深度开发设计。 当前MLTK支持： Generalized Linear Models Ridge Lasso Elastic Net Group

最近比较忙，加上希望停下来整理些东西，所以blog的更新可能会比较慢，持续奋斗中。今天给大家整理下android墙外的学习资源，大家有什么推荐的直接留言。 1、国外教程网站 Android Developers Blog

5，很优雅的一些组件 https://github.com/sobri909/MGBox2 6，ios控件学习： https://github.com/iimgal/StudyiOS?source=c 7，reader

1. Keras简介 Keras是基于Theano的一个深度学习框架，它的设计参考了Torch，用Python语言编写，是一个高度模块化的神经网络库，支持GPU和CPU。使用文档在这： http://keras

com/plzzhy/p/plzzhy.html 导言： 最近在学习sails.js(http://sailsjs.org/),因为用的人不多，资料较少，故写些自己的学习过程。因自己也是初学node.js，有问题大家指出

Spark的39个机器学习库

Theano 是一个python类库，用数组向量来定义和计算数学表达式。它使得在Python环境下编写深度学习算法变得简单。在它基础之上还搭建了许多类库。 1. Keras 是一个简洁、高度模块化的神经网

说明 自从学习使用markdown以来，收集的学习资料、软件工具、使用指南等，如果你没有听说过或者还没有体验过markdown进行写作文章，强烈建议 have a try ! markdown 介绍

提出了深度学习。受益于大数据的出现和大规模计算能力的提升，深度学习已然成为最活跃的计算机研究领域之一。深度学习的多层非线性结构使其具备强大的特征表达能力和对复杂任务的建模能力。最近几年，深度学习的发展也

1.1 func funcNmae()->(){} 这样就定义了一个函数,它的参数为空,返回值为空,如果有参数和返回值直接写在两个括号里就可以了 1.2 参数需要指明类型,而如果没有返回值可以不写->(),返回值只需要写返回类型,如果写了返回名称,可以在函数调用后的值用点语法访问