存在一个样本数据集合（也称训练样本集），并且样本集中每个数据都存在标签。输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似数据（最近邻）的分类标签。 我们一般只选择样本集中前k（k通常是不大于20的整数）个最相似的数据，最后选择k个最相似数据中出现次数最多的分类，作为新数据的分类。

现在有不少App为了达到很华丽的视觉效果，会需要在界面上层叠很多的视图组件，但是这会很容易引起性能问题。如何平衡Design与Performance就很需要智慧了。

C++实现的卷积神经网络训练库，正在集成、完善Q-learning模块和Python调用接口。

这将是Guava库学习系列的最后一篇，但是仍然包含许多零零碎碎的知识。虽然不可能覆盖所有Guava涉及的知识，但我们会竭尽所能。 本篇将会介绍一些Guava中有用的工具，并不需要再开一个系列。本篇学习的一些工具

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Apache MADlib 是为数据科学提供的 SQL 大数据机器学习工具。Apache MADlib 拥有强大的大数据分析能力。Apache MADlib 支持 Postgres, Pivotal Greenplum

ra的 工程副总裁Xavier Amatriain 在Netflix和Quora从事推荐系统和机器学习工作时所 总结的20条经验教训 。 更多的数据 & 更好的模型 并不是数据越多结果就越好，

初始版是没有加分页的。因为没怎么学过前端，界面很丑陋。主要技术：JSP，JavaBean，servlet，JDBC

考文献，比如耗子叔的这篇《 二维码的生成细节和原理 》。 由于二维码的解码步骤比较复杂，而本次学习重点是数字图像处理相关的内容，所以本文主要是解决二维码的识别定位问题，数据解码的工作交给第三方库（比如

言。由于我工作中比较常用的是Python，所以就用把Python相关的命令总结一下。下一阶段再深入学习Java和Scala。这一篇总结第一张-第三章的重点内容。 说到Spark，就不得不提到RDD

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最好的老师。 实现一遍能更好的明白面向对象的设计，接口，抽象类，具体类的关系，怎么分离职责，会学习到设计模式中的模板方法， Iterator 等 。 值得一提的是Iterator,很有趣，我还清楚的记得那一年自己实现集合框架中

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