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iOS的完整学习路线图 来自：http://blog.csdn.net/q199109106q/article/details/8596506

SHOGUN是一个机器学习工具箱，其重点是在大尺度上的内核的方法，特别是支持向量机（SVM）的学习工具箱。它提供了一个通用的SVM对象接口 连接到几个不同的SVM的实现中，所有相同的底层，高效的内核实

在Java5之后，并发线程这块发生了根本的变化，最重要的莫过于新的启动、调度、管理线程的一大堆API了。在Java5以后，通过 Executor来启动线程比用Thread的start()更好。在新特征中，可以很容易控制线程的启动、执行和关闭过程，还可以很容易使用线程池的特性。

标记清除算法是最基础的收集算法，其他收集算法都是基于这种思想。标记清除算法分为“标记”和“清除”两个阶段：首先标记出需要回收的对象，标记完成之后统一清除对象。

Struts2学习笔记

对于淘宝网这样的大型电子商务网站，对于图片服务的要求特别的高。而且对于卖家来说，图片远胜于文字描述，因此卖家也格外看重图片的显示质量、 访问速度等问题。根据淘宝网的流量分析，整个淘宝网流量中，图片的访问流量会占到90%以上，而主站的网页则占到不到10%。同时大量的图片需要根据不同 的应用位置，生成不同大小规格的缩略图。考虑到多种不同的应用场景以及改版的可能性，一张原图有可能需要生成20多个不同尺寸规格的缩略图。

用Swift写的Golang学习App 知识点 UITableView、UISegmentedControl、UIWebView及使用NSXMLParser解析xml。 Screenshots

内容参考了不少其他的博文，根据自己的学习习惯有所改动 如果你已经有较多的面向对象开发经验，跳过以下这两步： 第一步　掌握一门.NET面向对象语言，C#或VB.NET 我强烈反对在没系统学过一门面向对象(OO)语言的前提下去学ASP

Splash提供了一套简单的编程框架，它允许用户实现单线程的SGD、Gibbs Sampling等各类流式算法。而系统在Spark框架内实现单线程算法的自动并行化。

和大多数人一样，小弟对各种机器学习和数据挖掘算法都小有兴趣，常用的算法也都知道基本思想，但尝试不多。最近收集了一些算法的实用技巧，待有空时仔细研读。 （1）机器学习那些事 & 机器学习根基 那些事儿：http://homes

DME-zh.md 关于本项目 随着学习与使用的编程语言越来越多，在不同语言之间切换时可能混淆一些语法的细节。开始本项目的初衷是作为教初学者朋友学习Javascript的课程大纲，以及作为笔记

vowpal_wabbit 是一个机器学习系统，它能推动机器学习前沿技术的学习，例如在线学习、哈希、交互学习等。 你需要下面几款软件： Boost 库，Boost::Program_Options

根据不同的算法和方法分门别类收集了GoLang的机器学习资源库列表。 Generalized Machine Learning Libraries: GoML - https://github

机梯度上升法。由于可以在新样本到来之前对分类器进行增量式更新，因此随机梯度算法是一个在线学习算法。与”在线学习“相对应，一次处理所有数据被称作是”批处理“ 随机梯度上升算法可以写成如下的伪代码：

PCA 算法也叫主成分分析（principal components analysis），主要是用于数据降维的。 为什么要进行数据降维？因为实际情况中我们的训练数据会存在特征过多或者是特征累赘的问题

com/xirong/my-git/blob/master/git-workflow-tutorial.md 个人在学习git工作流的过程中，从原有的 SVN 模式很难完全理解git的协作模式，直到有一天我看到了下面的文章，好多遗留在心中的困惑迎刃而解：

1. Git概念 1.1. Git库中由三部分组成 Git 仓库就是那个.git 目录，其中存放的是我们所提交的文档索引内容，Git 可基于文档索引内容对其所管理的文档进行内容追踪，从而实现文档的版本控制。.git目录位于工作目录内。 1） 工作目录：用户本地的目录；

包括：免费电子书、课程、视频、讲义、论文、站点、框架等等